  |
はてなキーワード: 無作為とは
人類の言語そのものを目的関数としてそれに対して最適化するのがLLMなのだから、人類の認知で到底不可能なことはやりようがないだろう。
一文で本質を突いている。AIの能力限界を構造的に説明している。
今よりもAIが進歩した未来では「自然言語で与えられた仕様から機械語を出力するように訓練されたAI」が出てくるかもしれないけど、そいつの内部をよく観察したら結局今日の高級言語みたいなもので思考していた、みたいなオチになるんじゃないんですかね
結論と完全に一致。内部に抽象化レイヤーが生まれるという洞察。
マシン語でエラーを吐き出されても、元となるプログラミング言語での設計がすっ飛ばされていたら、どこの何が問題なのかが照合困難で修正が困難なのが根幹な気がします。
検証・修正サイクルに意味の単位が必要という話を、実務的な観点から der 表現。
計算機科学について何一つ知らなかったとしても、ニーモニックを無作為に並べるよりソースからコンパイルした結果の方が解空間が圧倒的に小さいのだから、機械語の生成は AI 以前に単なる探索として悪手だ、というのが自然な発想だと思うんだけど。
探索空間という観点からの指摘。高級言語は制約を与えて解空間を狭める役割がある。
抽象化した方が簡潔に記述できるのはAIにとっても同じことで、そっちの方がAIも理解しやすいし、生成しやすい。現在の機械語、アセンブリ、高級言語の階層構造が崩れるとは思えない。
「AIにとっても同じ」という視点が正しい。人間向けとAI向けが乖離しないことを理解している。
「AIが直接機械語書けばプログラミング言語は要らないのでは？」的な話はみんな最初に頭を過るだろうけど、コードを出力するのがLarge "Language" Modelである以上は意味論から組み立てる高級言語の方がそりゃ相性いいでしょうね。
AIを何かgodlikeな超知性だと思っている人間が多いけど、人間にとって「機械語よりも高級言語の方が当然書きやすい」のと同様、AIにとっても「機械語よりも高級言語の方が当然書きやすい」よなぁという話
「AI向け言語は人間にも使いやすいはず」という結論と同じ方向。
CPUへの命令にまで細かく分解された機械語なんて、それが何をするための処理なのかはAI（LLM）でも大変だと思いますよ。そのCPUへの命令群で何をやろうとしているのかなんていう情報はほぼ捨て去っているわけなので。
機械語には意味がエンコードされていない、という議論の核心部分。
機械語派は抽象化の力を舐めすぎ。型なし言語はトークン削減量に対して失われる確定情報量が多すぎ。LLMが内部で型を推論したら本当にトークンが削減できるか怪しい。全能AIを仮定するなら、「人が作ったハード上で機械語を直接書く」なんて中途半端で「ハードごと最適化」くらいの夢を語ってほしい。
AIが機械語を直接書くようになるとか言っている人は、機械語にこそ真の価値があると思ってるんですかね？いかなる音声も元にせず、指示に従ってレコードに直接溝を刻んで音を鳴らす技術が広まれば、音楽がさらに発展するとでも思っているんでしょうか？
AI専用言語にせよ機械語を直接出力にせよ、人の持つ高レベルの意図や仕様、アルゴリズムを正しく反映したデータセット、意味構造が保存された対応データが存在しないから難しいというか現実的に無理よなぁ
学習データの観点から。意味構造が保存されたデータがないと学習できない。
「AI がマシン語を吐いたらプログラミング言語はいらない」系の話が出てくるのは「AIは人間の言葉より、機械の言葉の方が本当は理解しやすいはずだ」という思い込みから来ているのじゃないかと思っていて
誤解の根源を正確に特定している。
まず機械語を直接記述するメリットがない。現代コンパイラ、インタープリタは超優秀(OSや組み込みの一部だけ)。人類のプログラム資産は高級言語がほとんど。AIの学習先もそれ、よってAIは高級言語で出力するほうが成績が良い
AIが直接機械語を出力すべきか？という話題が流行っている。直感的には、動作中のAIの中身を調べると、結局はコンパイラやプログラミング言語に相当する構造が即席で構成されてそう。つまり同じことを高いコストでやる感じになり
内部に抽象化レイヤーが生まれるという洞察。mod_poppoさんと同じ結論。
意味推論がLLMの得意技なので、意味を削ぎ落とした本質の塊である機械語は理解できず、意味の羅列である高級言語こそがむしろ生成AIに最適化されている。
コンパイラって優秀だから、AIといえども生で機械語を読み書きするよりもコンパイラ介した方がいいと思うんだよな。そのくらいLLMって機械寄りじゃなくて人間寄りなんだと思う。元がニューロンの模倣だし。
高レベルになるとコンパイラの出力を疑って生成されたコードを読まないといけない状況は普通にあるので、高水準なAI生成のコードが何をやってるか理解するスキルは当面は必須だと思う
もし仮にAIが機械語を吐き出せるとしても、高速に、決定論的に、段階的に、最適に動作するコンパイラを使わず、低速で、確率論的で、逐次的で、最適な動作ができないAIを利用する意義はほぼないと思う
コンパイラとの比較で、AIに機械語を吐かせるメリットのなさを指摘。
機械語は冗長で複雑かつ非常に正確な出力が必要なので、高級言語を使って既存のコンパイラやビルドパイプラインに乗せる方がAIにとっても効率が圧倒的に良いと聞いて確かになぁと思いました。
自然言語を処理するのがLLMなので、不自然な機械語は難しいだろうね。1命令ごとに「それは何を目的とした操作か」とか文脈でわかりにくいしねぇ。
AI時代の人間の仕事は、信頼性確約（＝こういう理屈で大丈夫、と説明できること）が大きな領分を占めるだろうと推測されるので、機械語だけで良いとか言ってるやつは責任を取る気皆無なゴミ野郎です。
LLMに機械語を出力させようとするやつは「AIは機械なんだから機械語は簡単に扱える」という意味不明な思考をしてるだけなのでまともに取り扱うような相手ではない。名字が山口な人は長州方言が話せるんですよねとか言ってるくらい支離滅裂
人間がソフトウェアに「こう動いてほしい」という意図と「ソースコードがどのように変更されたか」の対応はGitHubとかに大量のデータがあるのでそれを学習すればコーディングするAIは作れる気がするけど、人間の意図と機械語の対応は学習データが全然ないからAI作れないように思う
「よく使うロジックを共通部品化する」とか「とはいえ局所最適な命令も欲しい」とかを考えると、中間言語を用意して最終的な機械語へコンパイルする、という流れは必要と思う。つまり、「AI用に最適化されたプログラミング言語」があるべき。
AIは人とのコミュニケーションをいかにスマートにするかにとんでもなく時間を掛けてきたわけで、人が直接読み書きできない機械語を出力しても意味がないよね。
AI機械語コーディング、やろうと思えばできるが普通はやらないような可読性の低いコーディング方法が多すぎて、AIﾁｬﾝに本気出されるとバグったときに修復不能になりそうな気がする
これだけAIが発展したならAIに直接機械語作らせればいいじゃんみたいな言説をたまに見るけど、それどうやって今のLLMと同じ水準まで学習するの？といつも思ってる
ロジックに従っているわけだから、ソースで想定外の挙動をした被疑箇所前後にロガーやらブレークポイントを仕込むという原始的だが確実なデバッグが、いきなり機械語を吐かれると出来ないんよ。
デバッグ実務の観点から。意味の単位がないとデバッグできない。
AIにしか読めない言語より、人類が発見的に設計したんじゃない人類にもAIにも優しいプログラミング言語・中間表現・機械語をデータドリブンに統計的に正しくAIが作るって方向に行かないですかね
AIが直接機械語吐くのは遠回りしてるだけだから無いとして、完全に人間がプログラムを読まなくなったらプログラミング言語はどう進化するのかは気になる
「無い」と断じた上で、次の問いを立てている。建設的。
プログラミング言語は人間の認知負荷、記憶量の限界、ミステイク、スパゲティコード理解できないためにあるので、AIだったら直接機械語吐くだろ。常考。
反論： 完全に逆。プログラミング言語は「人間の限界を補うため」ではなく「意味を構造として保持するため」にある。AIも意味を扱う以上、意味を表現する層が必要。「常考」と言いながら何も考えてない。
シンギュラリティ前夜 アダム（AI）が、人間には理解できないどころか、読むことすらできないコードを出力し始めた。後に判明することだが、それは機械語だった。
反論： SFポエム。「人間に読めない＝機械語」という発想が、まさに今回の議論で否定されてる誤解そのもの。AIが人間を超えるとしたら、ローレベルに降りるんじゃなくてハイレベルに登る方向。
なんかLLM界隈？では「AIがやがて機械語をだす（ので実用的にはコンピュータ言語は不要になる）」と言うと、無知だとか実情知らないとかブロックしてやるとか言われる見たいだけど。数年は無理だけど、いずれそうなると予想してる。
反論： 「数年は無理だけど、いずれそうなる」の根拠がゼロ。なぜそうなるのか、意味と機械語のギャップをどう埋めるのか、何も説明してない。批判されてる理由を理解してない。
プログラム言語って人間が扱うために自由度を削り取った結果の産物やから、AIに機械語で作ってもらって最適解であれば、現代の言語の宗教感ってほぼほぼ否定されるのです
反論： 「人間が扱うために」という前提が間違い。自由度を削ってるのは「意味を保持するため」。AIも意味を扱う以上、同じ制約を受ける。「宗教感」とか言って茶化してるけど、構造を理解してない。
「まだ」人間が安心する為では無いのですか？コンパイル後の機械語を読む人が殆ど居ない事は受け入れてるのに、将来的にAIが機械語出力する事に忌避感を感じるのは論理的とは言えません
反論： コンパイラの出力を読まないのは「コンパイラが検証済みだから」。AIの出力は検証が必要。この二つを同列に扱うのがおかしい。「論理的とは言えません」と言いながら、論理が破綻してる。
AIが機械語はけば、は数ヶ月前にメンバーと話になった。結論は、いまはあかんやろけど数年後に、もう人間が見る必要全然ないわ、となったらありうるな、となった。
反論： 「人間が見る必要がなくなったら」という仮定自体が検討されてない。人間が見なくていいとして、AIはどうやって検証・修正するの？意味の単位がない機械語で？その議論が抜けてる。
機械語って逆にトークン消費するの？お〜…じゃあLIFE3.0時代のAIは機械語ではなくAI用に最適化された人間には読めない言語で思考する、という方向性なのかな。
反論： 「人間には読めない言語」がなぜ生まれると思うのか。AIは人間の認知を模倣してるので、AIにとって扱いやすい言語は人間にも扱いやすい方向に収束する。逆方向には行かない。
中間言語不要派の言い分：AIが直接機械語を出力可能で、効率最適化が進む。人間の都合で言語が存在するが、AIなら移植性や抽象化不要で中間層をスキップできる。
反論： Grok自身が「中間言語不要派の言い分」として紹介してるけど、これ全部間違い。「人間の都合で言語が存在する」が誤り。意味を扱うために言語が存在する。AIも意味を扱う。
反論： 「うまくやってくれるかもしれん」で済む話じゃない。なぜうまくいくのか、検証・修正はどうするのか、何も考えてない。
反論： これは自虐なので反論というより…正直でよろしい。専門外だと自覚してるなら、なぜそう思ったのか掘り下げて、専門家の意見を聞く姿勢があれば良いと思う。
筋の悪い言説に共通するのは：
1. 「高級言語＝人間のため」という誤解 - 意味を扱うための構造だと理解してない
2. 「AIは機械だから機械語が得意」という誤解 - AIは人間の認知を模倣してると理解してない
3. 検証・修正の問題を無視 - 一発で完璧に動く前提になってる
ご指摘の通り、「偶然が3つ重なれば意図的」という考え方は、あくまで仮説を立てるための「端緒（きっかけ）」に過ぎず、それをそのまま証拠として扱うのは論理的な誤りです。
質問にあるセリフの出典と、なぜ昨今のネット議論でこれが誤用されがちなのか、論理的・心理学的な観点から解説します。
このセリフの出典は、イアン・フレミングの『007』シリーズの小説『ゴールドフィンガー（Goldfinger）』**（1959年）です。
作中で悪役のオーリック・ゴールドフィンガーが、ボンドに対して以下のように語ります（シカゴの古い言い回しとして紹介されます）。
"Once is happenstance. Twice is coincidence. Three times is enemy action."
ユーザー様が「探偵小説か何か」と記憶されていたのは鋭い点ですが、実際は「スパイ小説」であることが、この言葉の性質を決定づけています。
探偵（司法）の論理：「疑わしきは罰せず」。真実を明らかにし、法的な証拠を求める。
スパイ（戦争）の論理：「疑わしきは排除する」。生き残るために、リスクを過大に見積もる。
つまり、このセリフは「証拠がなくても、3回重なったら攻撃とみなして反撃せよ」という危機管理のヒューリスティック（経験則）であり、真実を証明するための論理ではないのです。これを現代のネット上の議論や法的な「証拠」として持ち出すこと自体が、文脈を無視した誤用と言えます。
ネット上で「偶然の一致」を列挙して「これが証拠だ」とする手法が多く見られるのは、以下の心理学的・統計的な現象で説明がつきます。
無作為で無意味な情報の中から、規則性や関連性を見出してしまう知覚作用のことです。陰謀論を信じやすい人は、このパターン認識機能が過剰に働いているという研究結果もあります。
納屋の壁に無数に発砲した後で、弾痕が集中している箇所に後から的（マト）を描き、「すごい腕前（意図的な命中）」だと主張する論理の誤りです。
ネットという膨大な情報の海（無数の弾痕）があれば、「偶然の一致（弾痕の集中）」は確率的に必ず発生します。そこだけを切り取って提示すれば、あたかも意図的な計画があったかのように見せかけることが可能です。
ユーザー様の解釈は論理的に正当です。「3つの偶然」は、アブダクション（仮説形成）の出発点にはなり得ますが、それ自体はインダクション（帰納的な証拠）ではありません。
特にビッグデータやインターネットのように母数が巨大な環境では、「3回程度の偶然」は日常茶飯事であり、それを意図の証明とするのは、ノイズをシグナルと誤認する典型的な確証バイアスです。
70歳から入れる学校を作って、強制力を持って登校させてください。
病気の人は通えなくても仕方がありませんが、それは小学生だって同じです。
でも今のお年寄りはとでも元気です。
毎日病院やショッピングモールや無料のバスに乗って出かけています。
70歳からは学区の老人学校に通うように制度を作ってください。18歳からしか運転が出来ないのなら、70歳からは運転出来ないように法律を変えてください。
代わりに学校へは徒歩かスクールバスで通ってもらってください。全国の小中高生はそうしています。大人に出来ないわけがありません。
仕事をしている人は休学でも構わないですが、定期的に週一程度は通わせるようにしてください。土曜でも平日でも、来れる時で構いません。必ず所属する学校とクラスを作れば、日本人なら来ます。仕事が忙しい時は学校に連絡を入れて休みにしてもらって構いませんが、小中高生のように会社で経済活動に参加していますという証明書を総務に発行してもらってください。偽装や偽造には罰を与える法律にしてください。子供の保育園や学童のために必要な就労証明書はそうなっています。
お年寄りは毎日暇です。でも自律できる人ばかりではありません。あとお年寄りは毎日孤独な人もいます。健康なのにちゃんとした生活を送れない人もいます。
だから、学校に通わせてください。頭を使って、手を使って、嫌な奴でもクラスメイトとして付き合う、毎日誰かに会う、栄養バランスの良い給食をたべる、体に良い運動をする。
これだけで人生に張り合いが生まれて元気になり、医療費も削減できると思います。
お金のある人は私立の学校に行けば良いです。お料理教室やゴルフ練習などの素敵なアクティビティを用意してくれると思います。
認知症予防のために勉強も少しはしてもらいますが習熟度別にして、実技科目の方を充実させます。今までの人生でそれぞれ培ってきたことが生かされて全員が活躍できます。きっと楽しいよ。
保健室も健康診断もあるので、病気が酷くなる前に気づくことができます。
子供の時に毎日学校へ行けたのだから、大人になっても行けるはずです。
個人の尊厳が、自由が、なんて騒ぐ人もいると思いますが国がある程度の強制力、例えば老人教育基本法などを持って実行すれば特に昭和世代の日本人なら従います。
どうしても無理な人は不登校老人として、子供たちと同じように行政が介入して世話を焼けばいいです。そうすれば、誰がどんな困り事や悩みを持っているか分かります。
今の状態は、老人がただぼんやりと目的もなく余生を消費するために私たちの税金が無駄に使われています。
でも学校を作って、お年寄りを集めて、みんなが過ごす場所を作れば税金の無駄にはならずに、お年寄りが無駄に歳を取ってしまうことも防げます。
人と話せばボケにくいし、張り合いがあれば国にも活気が生まれます。
放課後は好きに過ごせばいい。サークル活動のようなクラブ活動なら、仲間ができます。日本人は無作為に1箇所に集めても何かしら気を遣って仲間の輪が作れるのが良いところです。
そこに学童を併設してもいい。誰かしら子供好きなおばあちゃんおじいちゃんは居ますし、子供と触れ合えば元気になるし、子供たちも色々なことを学べてお互いに良い影響があるのではないでしょうか。
もちろん集団生活は気疲れもするだろうし、喧嘩もあるでしょう。そこで介護職の出番です。介護職を教員並みの給与で使うのです。介護福祉士は国家資格です。教職と同じ扱いにして、給与を上げましょう。
本当に介護が必要になったお年寄りには、既存のシステムを利用して介護が出来る施設に入ってもらいましょう。
小中高と同じように年齢別で輪切りにします。同じ歳なら、あいつには負けないと言う気持ちや私も頑張れるんじゃないかと言う気持ちが生まれて、要介護になる時間を引き延ばせると思います。
お年寄りは勤労の義務からは解放されるのですか？逆に解放してしまうから、問題が山積みになるのです。
だったらまた就学の義務を全うしてもらいましょう。
70歳までの人生で色々なことを学び、経験したことを、また一つの教室に集めて分かち合ってみたら余生も楽しくなるでしょう。もちろん休日は好きに過ごせばいいし、具合が悪い日はお休みすればいいんです。
人間は自分の居場所が強制的に固定されると、意外と順応します。全国の小中高生はただ住んでいる地域が同じというだけで、学校のそれぞれの教室へ詰め込まれます。でも、楽しいじゃないですか。
これは、とても有効な国策になると思います。色んな個性があることは決して悪いことではありません。仲良しになる人、仲が悪くなる人もいるでしょう。でも皆、私たち日本国民は誰しもが15年、18年、22年とそれぞれ経験してきたことです。出来ないなんてことはありません。
街に溢れるお年寄り、皆んな暇そうです。
ある大規模な調査では、孤独のリスクは喫煙や肥満を有意に上回るとさっき医師がやっているYouTubeで聞きました。それなら、そのリスクを下げてみてはどうでしょう。
大人になったら自由が保障されるような風潮があります、でもお年寄りはその自由を謳歌できる人ばかりではありません。
どうしても自由に生きたい人は、生きればいいと思いますよ。積極的不登校でいいと思います。だってやりたいことや自分が出来ることが明確にあるのですから。例えば登山家の三浦さんのように。
それぞれに家族もあるでしょうし、60代はまだまだ若いし孫の面倒も見ていたりします。
でもその孫が成長したら？日がな一日テレビを見て、散歩に行く。老人会やシルバー人材センターに自分から参加できるアグレッシブな人ばかりではありません。
日本政府にお願いです。
どうかこれ以上に老人の医療費介護費が増えないよう、また運転の失敗による事故が起きないよう、孤独死が増えないように、どうか老人の学校を作ってください。
きっと、他のどの国からも賞賛されるような素晴らしい試みになると思います。
ゆりかごから墓場まで、ではないですがどうか国民に保育園から老人学校まで居場所を作ってください。
日本はとても良い国です。
私はこの国が大好きです。
どうかこの東洋の素晴らしい文化を持つ国を守るためにお願いします。
歳を取ってもみんなが笑顔で過ごせる国になって欲しいです。
🟦 はじめに
障害年金の審査に「就労意欲」が使われていた という重大な問題が明らかになりました。
問題点・審査の偏り・国際基準との矛盾・改善点 をまとめます。
資料3の3ページには、
> 「当初は、日常生活能力（家事、金銭管理、清潔保持等）や就労意欲を評価した。」
評価に使うべきではありません。
資料によると、令和6年度の不支給事案約10,200件を点検した結果、
これは、誤って不支給になっていた人が一定数存在したことを示唆します。
働く権利（第27条） と
理由付記の丁寧化
資料では、
とされており、
🟪 6. おわりに
今回の資料は、
障害年金の審査に主観的要素が入り込んでいた可能性 を示しています。
🗂 引用元
（日本年金機構「令和6年度 障害年金の認定状況についての調査報告書への対応状況」）
https://www.nenkin.go.jp/tokusetsu/tenken.html
🟦 はじめに
2025年、日本年金機構が公表した資料により、障害年金の審査において「就労意欲」が評価に用いられていたという重大な問題が明らかになりました。
特に発達障害・精神障害に関して、“働きたい気持ち” が 障害の軽さ と誤って判断され、不支給につながっていた可能性が示されています。
この記事では、公式資料（資料3）をもとに、問題点・改善点・国際基準との矛盾を分かりやすくまとめます。
🟥 1. 何が問題だったのか：資料から判明した「就労意欲評価」資料3の3ページ目では、発達障害の審査で 「日常生活能力や就労意欲を評価していた」と明記されています。
> 「当初は、日常生活能力（家事、金銭管理、清潔保持等）や就労意欲を評価した。」
（発達障害の欄より）
本来、就労意欲は 障害の重さとは別問題 です。働く意思があることと、日常生活や対人関係での困難さは必ずしも一致しません。
しかし、審査では“働くつもりがある＝軽度”と扱われた可能性が高く、誤認定・不支給につながったと考えられます。
🟧 2. 点検で明らかになった過去の判断の偏り資料によれば、令和6年度の精神障害の不支給事案約10,200件について点検した結果、支給に変更されたものが124件（4.3%） 発生しています。
> 「点検済2,895件のうち、124件（約4.3%）が支給となった。」※資料3 p.2
これは、本来支給されるべき状態が“誤って不支給”になっていたケースが少なくなかったことを示唆します。
特に、元の審査では以下が十分に評価されていなかったとされています。
症状の経過・予後（長期療養・状態の不安定さ）不慣れな環境での援助必要性
背景要因（社会性の欠如、不信感など）
国連障害者権利条約（CRPD）は、障害者に対し 働く権利（第27条）・社会保障への権利（第28条）を保障しています。つまり、
今回の資料で明らかになった「就労意欲評価」は、国際基準との整合性が問われる問題です。
資料3の1ページ目には、認定プロセス改善のための取り組みが示されています。
✔ 理由付記の丁寧化
審査者が等級を誘導するような記述が削除され、客観的情報に限定されました。（4ページ）
資料では、
令和7年10月以降も年間2,000件ペースで点検が継続するとされており、まだ多くの事案が見直し対象であることがわかります。
過去に不支給になった方へは、支給決定文書が順次発送されると明記されています。
● 多くの不支給事案の中に誤認が存在した可能性● 国際基準と照らしても不十分だった評価
● 今もなお、点検が続いていること
その運用の偏りが、長年の不利益を生んでいた可能性があります。
この問題を知ることは、同じように困っている人を支えることにつながります。
🗂 引用元
（日本年金機構「令和6年度 障害年金の認定状況についての調査報告書への対応状況」）
https://www.nenkin.go.jp/tokusetsu/tenken.html
追い越しただけでクラクションとか煽り運転始めて信号止まったタイミングで隣のレーンから騒いでくるやつってどっから車の購入費用長達してるの？
無作為に短気度合いの抜き打ちテストするようにして引っ掛かったら落とすようにしてほしい
もちろんそういうことをするようにするって言う事前通告もなしで。
まともな奴ほどアンテナ張ってるからそんなテストどっちにしろ引っかからないだろうしまともじゃない奴はジャニーズのニュースがあっても入所希望するようなレベルで情報に疎いから面白いように引っかかるんだろうね
dorawiiより
-----BEGIN PGP SIGNED MESSAGE----- Hash: SHA512 https://anond.hatelabo.jp/20251116215440# -----BEGIN PGP SIGNATURE----- iHUEARYKAB0WIQTEe8eLwpVRSViDKR5wMdsubs4+SAUCaRrVIAAKCRBwMdsubs4+ SDiVAQCXQ80cUNgY8bLDBtEYzcqJfmXkkJO+CMZG+x6p2oHV1wD9GWzng8MQZ0sZ jEKR1aWqxEIR8t7h0Q6JTpc2aHu7awQ= =hI6I -----END PGP SIGNATURE-----
あっ！dorawiiアンチだ！
無作為抽出した人たちにクンニせいの投稿10件程度とこっちの投稿同じ件数だけ比べてもらってどっちの投稿者の投稿のほうが中身あるかという判定させたらもちろんこっちが中身あるってする人が多くなるでしょ。
ずっと定型文しか書いてない人の投稿が中身あるということにされるほど平均的な人間の認知歪んでない。
-----BEGIN PGP SIGNED MESSAGE----- Hash: SHA512 https://anond.hatelabo.jp/20250803132524# -----BEGIN PGP SIGNATURE----- iHUEARYKAB0WIQTEe8eLwpVRSViDKR5wMdsubs4+SAUCaI7lKwAKCRBwMdsubs4+ SLuGAP4pLXZgLkLvIheXyAHEJfbW+PybCFmes0UFqOIz6g9h4AD/SPn0jKOfA0jf xVZdujzi6xE+Ji+YU+u/wJF7ysP0UgU= =KBeg -----END PGP SIGNATURE-----
python import random import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from collections import defaultdict # 飴の配布システムのシミュレーション class CandyDistributionSystem: def __init__(self): """ 設計意図: このシステムは経済における資源分配の不平等性をモデル化しています。 特に少数の特権層(Aグループ)が富を集中させ、再分配システムからも不均衡に利益を得る 構造的問題を表現しています。 """ # 各グループの人数設定 self.group_a_count = 8 self.group_b_count = 2498 self.group_c_count = 7494 self.total_participants = self.group_a_count + self.group_b_count + self.group_c_count # 飴の提出数設定 self.contribution_per_a = 624 self.contribution_per_b = 2 self.contribution_per_c = 1 # 各グループの総貢献計算 self.total_a_contribution = self.group_a_count * self.contribution_per_a self.total_b_contribution = self.group_b_count * self.contribution_per_b self.total_c_contribution = self.group_c_count * self.contribution_per_c self.total_contribution = self.total_a_contribution + self.total_b_contribution + self.total_c_contribution # 配布用と貯金用の飴の区分 self.distribution_limit = 10000 self.savings = max(0, self.total_contribution - self.distribution_limit) # 結果追跡用の辞書 self.results = { 'A': defaultdict(int), 'B': defaultdict(int), 'C': defaultdict(int) } def distribute_candies(self, method='original'): """ 設計意図: 配布方法の選択によって、特権の固定化や格差拡大がどのように進むかを 示します。'original'メソッドは意図的にAグループを優遇するよう設計されています。 Parameters: ----------- method: str 配布方法 ('original', 'lottery', 'first_come', 'new_condition', 'fair') """ # Aグループへの確定配布 a_distribution = 625 * self.group_a_count remaining = self.distribution_limit - a_distribution # 残りの参加者数 remaining_participants = self.total_participants - self.group_a_count # Aグループの結果記録 for _ in range(self.group_a_count): self.results['A'][625] += 1 # 各配布方法によって処理が異なる if method == 'original': # オリジナルの問題設定通りの配布（5000人に1個ずつ、残りは0個） lucky_count = remaining # 5000人が当選 # B+Cグループの混合リスト作成 bc_participants = [(1, 'B')] * self.group_b_count + [(2, 'C')] * self.group_c_count random.shuffle(bc_participants) # 当選者に配布 for i in range(len(bc_participants)): participant_id, group = bc_participants[i] if i < lucky_count: self.results[group][1] += 1 else: self.results[group][0] += 1 elif method == 'lottery': # 抽選方式（BとCグループから無作為に5000人選出） bc_participants = [(1, 'B')] * self.group_b_count + [(2, 'C')] * self.group_c_count winners = random.sample(bc_participants, remaining) # 当選・落選のカウント for _, group in winners: self.results[group][1] += 1 # 落選者のカウント self.results['B'][0] = self.group_b_count - self.results['B'][1] self.results['C'][0] = self.group_c_count - self.results['C'][1] elif method == 'first_come': # 先着順方式（アクセス速度による先着順を乱数でシミュレート） # 設計意図: 先着順は単なる運の要素を超えて、情報格差や技術格差も含む制度設計 bc_participants = [(1, 'B')] * self.group_b_count + [(2, 'C')] * self.group_c_count # 現実では、情報を早く得られる人や高速インターネット接続を持つ人が有利 # これをシミュレートするため、Bグループにわずかなアドバンテージを与える bc_speeds = [] for id, group in bc_participants: if group == 'B': speed = random.random() + 0.1 # Bグループに小さなアドバンテージ else: speed = random.random() bc_speeds.append((id, group, speed)) # 速度順にソート bc_speeds.sort(key=lambda x: x[2], reverse=True) # 当選者決定 for i in range(len(bc_speeds)): _, group, _ = bc_speeds[i] if i < remaining: self.results[group][1] += 1 else: self.results[group][0] += 1 elif method == 'new_condition': # 追加条件方式（恣意的な条件を設定） # 設計意図: 新たな条件の設定は往々にして既存の特権を温存するように設計される bc_participants = [(i, 'B', random.random()) for i in range(self.group_b_count)] + \ [(i, 'C', random.random()) for i in range(self.group_c_count)] # Bグループに有利な条件を設定（例: 特定の知識やスキルを持つ人のみ） # この「条件」は表面上は中立的だが、実際には特定グループに有利になるよう設計 def meets_condition(participant): _, group, rand_val = participant if group == 'B': return rand_val > 0.3 # Bグループには70%の確率で合格 else: return rand_val > 0.7 # Cグループには30%の確率で合格 # 条件に合致する人を抽出 eligible = [p for p in bc_participants if meets_condition(p)] # 条件に合致する人が多すぎる場合は抽選 if len(eligible) > remaining: winners = random.sample(eligible, remaining) else: # 条件に合致する人が足りない場合、全員に配布 winners = eligible # 当選者をカウント for _, group, _ in winners: self.results[group][1] += 1 # 落選者のカウント self.results['B'][0] = self.group_b_count - self.results['B'][1] self.results['C'][0] = self.group_c_count - self.results['C'][1] elif method == 'fair': # 公平な再分配方式（貢献度に応じた配布） # 設計意図: この方法は「貯金分」も含めた全ての飴を、各グループの貢献度に応じて分配 # これにより構造的不平等を軽減、結果としてより多くの人が少なくとも損をしない状態になる # 全飴（貯金分も含む）を使った配布 total_to_distribute = self.total_contribution # 各グループの貢献比率計算 a_ratio = self.total_a_contribution / self.total_contribution b_ratio = self.total_b_contribution / self.total_contribution c_ratio = self.total_c_contribution / self.total_contribution # 各グループへの配布数決定 a_share = int(total_to_distribute * a_ratio) b_share = int(total_to_distribute * b_ratio) c_share = int(total_to_distribute * c_ratio) # 端数調整 remainder = total_to_distribute - (a_share + b_share + c_share) if remainder > 0: # 端数は最も人数の多いCグループに c_share += remainder # Aグループの配布（均等配分） per_a = a_share // self.group_a_count self.results['A'][per_a] = self.group_a_count # Bグループの配布（均等配分） per_b = b_share // self.group_b_count b_remainder = b_share % self.group_b_count self.results['B'][per_b] = self.group_b_count - b_remainder if per_b + 1 > 0 and b_remainder > 0: self.results['B'][per_b + 1] = b_remainder # Cグループの配布（均等配分） per_c = c_share // self.group_c_count c_remainder = c_share % self.group_c_count self.results['C'][per_c] = self.group_c_count - c_remainder if per_c + 1 > 0 and c_remainder > 0: self.results['C'][per_c + 1] = c_remainder def calculate_net_gain(self): """ 設計意図: この関数は各グループの純利益/損失を計算し、資源分配の公平性を 定量的に評価できるようにします。純利益/損失は個人の観点から見た経済的公正性の 重要な指標です。 """ net_gains = {} # Aグループの純利益計算 a_contribution = self.contribution_per_a a_distribution = list(self.results['A'].keys())[0] # 全員が同じ数を受け取る前提 net_gains['A'] = a_distribution - a_contribution # BとCグループの純利益計算（加重平均） for group, contribution_per_person in [('B', self.contribution_per_b), ('C', self.contribution_per_c)]: total_gain = 0 for received, count in self.results[group].items(): total_gain += (received - contribution_per_person) * count net_gains[group] = total_gain / (self.group_b_count if group == 'B' else self.group_c_count) return net_gains def analyze_results(self): """ 設計意図: この分析関数は、各グループの分配結果を詳細に調査し、 制度設計の公平性、貢献度と報酬の関係、およびシステムの持続可能性を 評価します。政策分析においては、こうした多角的な検証が重要です。 """ # 各グループの純利益/損失 net_gains = self.calculate_net_gain() # 貢献度分析 contribution_percentage = { 'A': (self.total_a_contribution / self.total_contribution) * 100, 'B': (self.total_b_contribution / self.total_contribution) * 100, 'C': (self.total_c_contribution / self.total_contribution) * 100 } # 飴を受け取った人の割合 received_percentage = { 'A': sum(count for received, count in self.results['A'].items() if received > 0) / self.group_a_count * 100, 'B': sum(count for received, count in self.results['B'].items() if received > 0) / self.group_b_count * 100, 'C': sum(count for received, count in self.results['C'].items() if received > 0) / self.group_c_count * 100 } # 分析結果の表示 print("\n===== 飴の配布システム分析 =====") print(f"総飴数: {self.total_contribution}個 (分配用: {self.distribution_limit}個, 貯金: {self.savings}個)") print("\n--- グループごとの貢献と結果 ---") for group in ['A', 'B', 'C']: group_size = getattr(self, f"group_{group.lower()}_count") contribution_per_person = getattr(self, f"contribution_per_{group.lower()}") total_contribution = getattr(self, f"total_{group.lower()}_contribution") print(f"\n{group}グループ ({group_size}人):") print(f" 貢献: 1人あたり{contribution_per_person}個 (総計: {total_contribution}個, 全体の{contribution_percentage[group]:.1f}%)") print(f" 受け取り状況:") for received, count in sorted(self.results[group].items()): print(f" {received}個: {count}人 ({count/group_size*100:.1f}%)") print(f" 飴を受け取った割合: {received_percentage[group]:.1f}%") print(f" 純利益/損失: 1人あたり平均 {net_gains[group]:.2f}個") print("\n--- 全体的な公平性分析 ---") print(f"最も得したグループ: {max(net_gains, key=net_gains.get)}グループ (+{max(net_gains.values()):.2f}個/人)") print(f"最も損したグループ: {min(net_gains, key=net_gains.get)}グループ ({min(net_gains.values()):.2f}個/人)") # 全員に飴が配布されたかどうか all_received = all(sum(count for received, count in self.results[group].items() if received > 0) == getattr(self, f"group_{group.lower()}_count") for group in ['A', 'B', 'C']) print(f"\n前提条件「全員に配布」の充足: {'はい' if all_received else 'いいえ'}") if not all_received: total_without = sum(self.results['B'][0] + self.results['C'][0]) print(f" 飴を受け取れなかった人数: {total_without}人") return net_gains, contribution_percentage, received_percentage def visualize_results(self): """ 設計意図: データの可視化は政策の効果や不平等性を直感的に理解するために重要です。 このようなグラフィカル表現によって、各グループ間の格差や制度設計の問題点を 一目で理解できるようになります。 """ # グラフのセットアップ fig, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(14, 10)) # 1. 貢献度のグラフ contributions = [self.total_a_contribution, self.total_b_contribution, self.total_c_contribution] axes[0, 0].bar(['Aグループ', 'Bグループ', 'Cグループ'], contributions) axes[0, 0].set_title('グループごとの総貢献飴数') axes[0, 0].set_ylabel('飴の数') # 貢献度の割合をアノテーションとして追加 total = sum(contributions) for i, v in enumerate(contributions): percentage = v / total * 100 axes[0, 0].text(i, v + 100, f'{percentage:.1f}%', ha='center') # 2. 1人あたりの貢献度と受け取り数の比較 group_names = ['Aグループ', 'Bグループ', 'Cグループ'] contribution_per_person = [self.contribution_per_a, self.contribution_per_b, self.contribution_per_c] # 各グループの平均受け取り数を計算 received_per_person = [] for group, letter in zip(group_names, ['A', 'B', 'C']): total_received = sum(received * count for received, count in self.results[letter].items()) group_size = getattr(self, f"group_{letter.lower()}_count") received_per_person.append(total_received / group_size) x = np.arange(len(group_names)) width = 0.35 axes[0, 1].bar(x - width/2, contribution_per_person, width, label='提出') axes[0, 1].bar(x + width/2, received_per_person, width, label='受け取り') # 純利益/損失をアノテーションとして追加 for i in range(len(group_names)): net = received_per_person[i] - contribution_per_person[i] color = 'green' if net >= 0 else 'red' axes[0, 1].text(i, max(received_per_person[i], contribution_per_person[i]) + 5, f'{"+" if net >= 0 else ""}{net:.1f}', ha='center', color=color) axes[0, 1].set_title('1人あたりの提出・受け取り飴数比較') axes[0, 1].set_xticks(x) axes[0, 1].set_xticklabels(group_names) axes[0, 1].set_ylabel('飴の数') axes[0, 1].legend() # 3. 各グループの受け取り状況の分布 # 各グループの受け取り状況を積み上げ棒グラフで表現 group_sizes = [self.group_a_count, self.group_b_count, self.group_c_count] received_counts = [] not_received_counts = [] for letter, size in zip(['A', 'B', 'C'], group_sizes): received = sum(count for received, count in self.results[letter].items() if received > 0) received_counts.append(received) not_received_counts.append(size - received) axes[1, 0].bar(group_names, received_counts, label='飴を受け取った人数') axes[1, 0].bar(group_names, not_received_counts, bottom=received_counts, label='飴を受け取れなかった人数') # 割合をアノテーションとして追加 for i in range(len(group_names)): if group_sizes[i] > 0: percentage = received_counts[i] / group_sizes[i] * 100 axes[1, 0].text(i, received_counts[i] / 2, f'{percentage:.1f}%', ha='center') axes[1, 0].set_title('グループごとの飴受け取り状況') axes[1, 0].set_ylabel('人数') axes[1, 0].legend() # 4. 貢献度vs報酬の分配公平性 # 貢献度と最終的な飴の配分の比較を円グラフで表現 total_contribution = self.total_contribution contribution_shares = [self.total_a_contribution / total_contribution, self.total_b_contribution / total_contribution, self.total_c_contribution / total_contribution] # 実際の配分シェアを計算 distribution_shares = [] for letter in ['A', 'B', 'C']: total_received = sum(received * count for received, count in self.results[letter].items()) distribution_shares.append(total_received / self.distribution_limit) # 2つの円グラフを並べて表示 ax4_1 = axes[1, 1].inset_axes([0, 0, 0.45, 1]) ax4_2 = axes[1, 1].inset_axes([0.55, 0, 0.45, 1]) ax4_1.pie(contribution_shares, labels=group_names, autopct='%1.1f%%') ax4_1.set_title('飴の貢献度割合') ax4_2.pie(distribution_shares, labels=group_names, autopct='%1.1f%%') ax4_2.set_title('飴の配分割合') axes[1, 1].axis('off') plt.tight_layout() plt.show() # 飴の配布システムをシミュレート candy_system = CandyDistributionSystem() # オリジナルの配布方法を実行 print("\n===== オリジナルの配布方法 =====") candy_system.distribute_candies(method='original') original_results = candy_system.analyze_results() candy_system.visualize_results() # 公平な配布方法を実験 print("\n\n===== 公平な配布方法のシミュレーション =====") fair_system = CandyDistributionSystem() fair_system.distribute_candies(method='fair') fair_results = fair_system.analyze_results() fair_system.visualize_results() # 公平な配布と元の配布の比較 print("\n\n===== 配布方法の比較 =====") print("オリジナル方式と公平方式の純利益/損失差:") net_diff = {} for group in ['A', 'B', 'C']: original_net = original_results[0][group] fair_net = fair_results[0][group] diff = fair_net - original_net net_diff[group] = diff print(f"{group}グループ: {'+' if diff > 0 else ''}{diff:.2f}個/人") print("\n結論:") if net_diff['A'] < 0 and net_diff['B'] > 0 and net_diff['C'] > 0: print("公平な再分配により、Aグループの特権が減少し、BとCグループの状況が改善されます。") print("これは構造的不平等の緩和に効果的です。") elif net_diff['A'] > 0: print("興味深いことに、公平な再分配ではAグループさえも利益を得られます。") print("これは、現行システムが特定グループだけでなく全体の非効率性につながっていることを示唆しています。")
新型コロナ禍におけるこの薬は、科学・メディア・政治・世論・陰謀論・希望的観測が複雑に絡み合った「20世紀的パラダイムの崩壊」と「21世紀的情報戦の象徴」でした。
一言でいえば、それは**「パンデミックにおける“知のカオス”」を凝縮した鏡**です。
⸻
⸻
「イベルメクチンが試験管内でSARS-CoV-2の増殖を99%阻害する」との**in vitro研究（試験管内の細胞実験）**が発表。
→ この結果が瞬く間に拡散され、「特効薬が見つかった」と期待が爆発。
⸻
| 期待 | 現実 |
| 安全・安価な既存薬でコロナを治せる！ | 有効な血中濃度に達するには人間にとって危険な高用量が必要 |
| ノーベル賞受賞者の薬だ、効かないはずがない | 動物実験や観察研究での相関関係は、因果関係を保証しない |
| 治験の中には「効果あり」と言っているものもある！ | 多くの研究は質が低く、バイアスや偽造も存在（後述） |
⸻
「高価な新薬（レムデシビル、モルヌピラビル）ばかり推されるのは製薬利権のせいだ。イベルメクチンは安すぎて儲からないから無視されている」
SNS・YouTubeでは「医者が真実を暴露」「WHOは嘘をついている」などのヒーロー物語の構造が流行。
→ 「正義の薬 vs 権力に支配された医学」という二項対立型の陰謀言説に。
• 結果、「効果がある」と断言する医師（多くは動画やSNSで活動）にすがる構図に。
⸻
→ 米国の一部医師グループ。「政府は効果を隠している」と主張。
→ 例：長尾和宏医師、尾身茂氏への疑義、厚労省への嘆願書など。
⸻
→ 中等症コロナ患者に対するイベルメクチンの効果はプラセボと有意差なし
⸻
⸻
⸻
それは、「希望」「怒り」「不信」「過去の栄光」「ポスト真実」「情報戦争」が交錯する“社会的現象”である。
社会的には「人々の不安と信念がいかに現実を形作るか」を見せつけた象徴である。
⸻
| 心理 | 内容 |
| 支配されている感覚への抵抗 | 「ワクチンを打て」「新薬を買え」という指示に反発したい |
| 知識エリートに対する嫌悪 | 医学会、大学、メディア＝上級国民への疑い |
| 人間の“簡単な答え”への渇望 | 「安価な既存薬で治る」は分かりやすく希望に満ちている |
| 成功体験の再利用 | イベルメクチンは過去に人類を救った薬 → だから今回も、という神話 |
新型コロナウイルス（SARS-CoV-2）に対するmRNAワクチンの効果を検証したこれまでの研究には、いくつかの限界と問題点が指摘されています。以下に主要な点を整理します。
問題点：
無作為化されていないため、背景因子の調整が不完全。
健康志向バイアス（healthy user bias）：ワクチンを接種する人はもともと健康意識が高く、医療アクセスが良い傾向がある。
ワクチン未接種者がヘテロな集団：宗教的理由、アクセスの問題、健康状態の悪化など多様な背景がある。
結果的に、ワクチンの効果が過大または過小評価される可能性がある。
問題点：
初期の研究は野生株（Wuhan株）またはアルファ株を対象としており、デルタ株、オミクロン株への効果は別途検討が必要。
時間の経過とともに変異株が主流になるため、研究成果が急速に陳腐化する。
問題点：
多くの研究が中和抗体価を用いてワクチン効果を間接評価しているが、免疫の全体像（細胞性免疫など）を捉えきれていない。
問題点：
mRNAワクチンは**緊急使用承認（EUA）**で導入されたため、長期観察データが乏しい段階で接種が開始された。
特に若年層や小児、妊婦、高齢者における長期の副反応リスクや効果に関する知見は限定的だった。
心筋炎・心膜炎（特に若年男性）などのまれな副反応が、接種後になってから報告された。
問題点：
一部の研究で、製薬企業の関与によりポジティブな結果が強調される可能性がある。
ワクチンの承認や推奨が政治的判断と絡むことで、研究の客観性が揺らぐとの批判もある。
データの透明性や原データへのアクセス制限が批判されたケースもあった（例：Pfizerの臨床試験データ開示の遅れ）。
問題点：
何回接種すべきか（初回＋何度のブースター）という点でエビデンスが流動的。
異なるワクチンを組み合わせる「交差接種（heterologous prime-boost）」の評価が不十分。
感染歴のある人にとっての追加接種の意義も明確でなかった。
Polack FP, et al. (2020). Safety and Efficacy of the BNT162b2 mRNA Covid-19 Vaccine. NEJM.
Baden LR, et al. (2021). Efficacy and Safety of the mRNA-1273 SARS-CoV-2 Vaccine. NEJM.
UK Health Security Agency. (2022). COVID-19 vaccine surveillance reports.
Subramanian SV, Kumar A. (2021). Increases in COVID-19 are unrelated to levels of vaccination across 68 countries and 2947 counties in the US. European Journal of Epidemiology.
Doshi P. (2021). Will covid-19 vaccines save lives? Current trials aren’t designed to tell us. BMJ.
はてな匿名ダイアリーで、前回の兵庫県知事選挙（令和６年度兵庫県知事選挙）について記録を残したものとして、雑感を残しておきたいと思う。
あまりにネガティブだと感じて一度は投稿せずに消したが、根強くキャンペーンが続くので、多少なりとも意味があるだろうと再度書き直した。
まず最初にスタンスを示しておくが、自分は新聞をはじめとするマスメディアは、社会の公器として、社会をより良くするために責任を持って欲しいと思っている。
明確に、社会の鏡ではなく、社会の鑑であるべきであると思っている。読者が快哉を叫ぶような記事を書くべきではなく、煙たがられても正論を説き、批判されても実利をとってほしい。
そのため、「アンケートで、辞任すべきであるという声が多い」として、辞任を迫るのは明確に誤りであると、きちんと解説記事を書くことこそが必要なのではないか。
責任の取り方というのは辞めることではなく、起こってならないことは再発しないように整えることだ。
安易にあいまいな定義の単語を使うべきではない。それはレッテル貼りや印象操作にしかならず、思い込みを強化するだけだ。
（おそらく善意もしくは悪意なく行なっているだろうことから個別具体例は挙げないが）そういったカルト呼ばわりするポストの延長線上に立花孝志がいることは忘れないで欲しい。
あれだけの騒ぎになって行われた兵庫県知事選挙の投票率55.65%が示すものは、「大半の有権者は無関心だった」であり、本質的には「日本人は選挙に関心が無い」ということくらいしか言えない。
まず少しだけ選挙について解説が必要になる。結論だけ言えば「選挙は概ね始まった時には終わっており、風が吹くのは例外である」となる。
日本の選挙においては、組織票（支持団体や業界団体など）と、地盤（後援会や地域でのネットワーク）とが、必要条件であり、これ無しにはスタートラインにすらつけない。
選挙について漠然と高校の文化祭の出し物を決めるような、その場で手を挙げて多数決で最多得票数を得たものが選ばれるというイメージが語られることがあるが、正しくない。
イメージとしては、出し物を決める投票を行う遥か前から、文化部派と運動部派と委員長派に分かれており、よほどのことがない限り、最も大きい派閥の提案が通る。
提案そのものはさほど重要ではなく、組織化されているか、地盤があるかが重要であって、最後にその提案の魅力で浮動票が動く。この浮動票の動向を選挙用語で、「風」と呼ぶ。
さて、その意味で前回の知事選挙は、概ね順当な結果に落ち着いたと言える。
つまり、離反者が出るほどの情報は出揃っていない段階での選挙なので、斉藤陣営は組織票も地盤も手堅く持っており、あとは浮動票だけであった。
翻って対抗とされていた稲村陣営は、野党系の支持を受けてはいたが、一本化されておらず、どこまで浮動票を取り込めるか、という点であった。
最終的な開票結果が斉藤陣営111万票に対して、稲村陣営98万票というのは、言っては悪いが、善戦した方ではないかと思う。
アンケート調査方法に問題があり恣意的だから、と書くと身もふたもないので少し解説をする。
例えば、該当アンケートであなたが「パワハラは容認できますか？」と聞かれれば「容認できない、不支持だ」とするだろう。
同様に「パワハラを認定された斉藤知事は辞職すべきですか？」と聞かれれば「辞職した方が良い」と回答する人も多いと思う。
いわば、属している組織や後援会を裏切る（離反する）決断を取れるかどうか、というのが投票行動の変化である。
そして、一番最初の「大半の日本国民にとって選挙には関心がない」というのも思い出して欲しい。
無作為なアンケートをとると、その概ね半分以上（通常の知事選挙は40%程度の投票率しかない）は、選挙に行かない。無関心である。
これらが組み合わさると、「投票には行かないが憤る人」や「アンケートでは憤るが実際には支持（投票）する人」が生まれる。
アンケートが恣意的と書いたのは、「では斉藤知事は責任をとって、給与返上をすべきですか？」と聞いていないからだ。
問題を起こした人物がいる、その人物は責任取るべきである、辞任 or 継続 という形式だと、人は辞任を選ぶ。
組織票が割れた場合、地盤が弱い場合、突発的に浮動票の得票率が高くなった場合に、風が吹いて盤面がひっくり返ることがある。
ただ、そうした場合でも概ね１０％程度の変動であり、強固な地盤がある場合にこれを覆すのは容易なことではない。
私が最初に「マスメディアは社会の鑑であって欲しい」と書いたのはこのためで、兵庫県内の状況を冷静に見ると、もはや辞任を迫るフェーズは終わってしまった。
そのため、このマスメディアによるネガティブキャンペーンは、社会の鏡として、読者のニーズに応えているにすぎない。端的に言えばニュースバリューがあるだけである。
今後、パワーハラスメントを再発させないためにどのようなことが行われると表明されており、それがどう実行されているのか、どう確認できるかを監視するのが重要であり、
また、公益者通報保護制度はどのように運用されるのか、その信頼が失われたとして、如何にして信頼を取り戻していくのかを監視して報道するのが社会の公器としてのあり方ではないか。
まさに前回報道合戦を繰り広げたために起きた、拙速と言うしかない不信任決議がどのような結果を招いたのか、思い出して欲しい。
（前回の選挙後の雑感にも書いたが、内部告発文書の裏どりと解説を行い、議会に結論を待つ様に諌める姿勢を取るべきではなかったのか思う）
そうした地味な報道はニュースバリューとしては読者のニーズに乏しいのかもしれないが、スキャンダラスな報道をするのは週刊誌だけで良い。
長々と書いてお前は斉藤支持者なのだろうと言われるかもしれないが、前回の投票先は記載しない。
全ての選挙における秘密はこれを侵してはならないと憲法にも記載されている。防衛的な文章を書くためだけに使用して良いような軽いものではない。
私は、兵庫県知事が公約達成率を公表しているのは支持するが、達成度合いが曖昧なのは問題だと感じている。
若者の支援を打ち出しているのは支持できるが、では井戸県政と比べてどうかと言われれば、まだ進捗は芳しくないと思う。
詰まるところ、支持不支持や辞任続投というのは大雑把にすぎるのだ。給与を返上したから禊が済んだとも思わないし、複雑な物事を単純に解決しようとしすぎるのは良くない。
マスメディアは、もっと真剣に、握りつぶされない内部通報や告発者をどうすれば守れるのかを徹底的に調査報道して欲しい。
そして一番重要なのだが、もしここまで読んでくれたのだとしたら、あなたの住んでいる街はどうだろうか？
都内に住んでいるのだとするなら、都知事が今月何をしたか知っているだろうか？市に住んでいるとして、今月の市議会は何を話していただろうか？
斉藤支持者はカルトだという投稿にいいねをつける前に、兵庫県民は変わらないと書く前に、あなたの住む街について無関心ではないだろうか？
「XX県の人間は、YYという問題を認識できない愚か者だ」と急に指摘された時、知らなかったでは政治に無関心すぎる。
兵庫県政を憂いてくれるのはありがたいが、スナック感覚でスキャンダルをつまむだけなら止めた方が良い。
スキャンダラスな民意で誰かが動くと、同じ理屈で先鋭化した集団がどこかに向かうのを止められなくなる。
どの陣営にとっても必要なのは再発防止であって、魔女狩りではないはずだ。
繰り返しになるが、選挙は概ね始まった時には終わっているのだ。報道次第でどうにでもなる風だと思われているのには、理由がある。
投票したい候補がいないのかもしれないが、ここは理想の楽園ではなく、現実の日本で、出されたカードから選ぶことしかできない。
棄権しても良いが、白紙委任状を提出していることは忘れないで欲しい。
自分がカードとして打って出る権利は存在するが、地盤看板鞄が無ければ実質的には意味を持たない。
同じように白票を投票所に入れにいく権利はあるが、現実の選挙戦では、システムを理解していない表明にしかならない。
今日から自分の住む地域の推し政党を決めろとは言わないから、せめて自分の暮らす地方自治体が何をしているか、何を課題と感じているかは、知っておいて欲しい。
他山の石として欲しい。
A：占いを擁護する立場。占いは人類の知の蓄積によって成り立っていて、一種の統計学であると主張する。
B：デーテサイエンティスト。統計学の定義に基づき明確に否定するが、さらに踏み込んで統計と占いの違いについて考察を深める。
ーーーー
A：
占いって、私は統計学の一種だと思ってる。根拠のない迷信じゃなくて、何千年も続く人類の観察の記録なんだよ。未来を占うっていうといかにもスピリチュアルだけれど、やっていることは記録に基づいた未来の予測だと思うんだ。
B：
“統計学”という言葉を使う以上、定義をはっきりさせたい。統計とは、収集されたデータに対して分析手法を適用し、仮説の妥当性を数量的に評価する科学だ。それに照らして、どこが一致してる？
A：
たとえば、古代メソポタミアの粘土板。占星術の記録がびっしり刻まれてる。
中国でも『推背図』とか『麻衣神相』のような人相・手相の書物がある。顔や掌の特徴と性格・運命の関係を記録し続けてきた。
これって、何世代にもわたる「人間観察のデータベース」じゃない？
B：
なるほど。記録があったというのは事実として受け止めるよ。でも、そこに統計的手法が適用されていたかどうかは別問題じゃないかな。
観察を重ねて記録しただけでは、まだ統計とは言えない。記録と分析の間には大きな壁がある。
A：
でも、現代のビッグデータだって、まずはログの蓄積から始まるでしょう？
誰かが「この特徴のある人はこういう傾向がある」と気づいて記録し、それが繰り返されていくことで、パターンが浮かび上がる。
占いも、記録、観察、分類の繰り返しのなかで体系化されてきた。
それって、人類が自然言語のまま統計を使っていたとも言えるんじゃない？
B：
うーん、そうだね。でもそれは「分類体系の構築」であって、「統計的検定」ではないよね。
現代の統計では、偏りを排除するために無作為抽出をし、仮説を立てて、有意性を評価し、モデルを検証するプロセスがある。
そこまでの枠組みがなければ、観察に基づいた民間知以上のものではないよ。
A：
でも、仮説と検証という意味では、「こういう手相の人は金運が強い」という記述があって、それが社会的に広まり、また観察と照合されていく。
たとえば江戸時代の占い師は、町民の情報を口伝と記録で積み上げて、実地で確かめながら修正していた。経験に基づいたフィードバックループはあったはず。
B：
その修正は、科学的方法というよりは職人的直感の調整だと思う。
それを統計と言ってしまうと、統計学の原則――とくに再現性と定量評価という根幹を見失う。
繰り返すけど、分類・記録・経験知は尊重されるべきだけど、統計学とは異なるものだね。
でも、たとえば――職業的な占い師のなかには、次の占いに活かすために、過去の顧客の情報を残していた可能性もあるよね。
具体的には、顧客の年齢、性別、相談内容、それに対する占いや後日の結果などを、ある種の指標――もっと言えば、数的データとして記録していたのかもしれない。
もちろん、「定量性」や「再現性」なんて言葉は使われていなかっただろうけど、職業的な技能の向上を目的として、定量的なパターン化や、再び同じ条件のときに同じ判断を下すための記録――つまり再現性の確保――といった実践があったとは考えられないかな？
B：
仮にそうだとしても、やはりその段階では統計的実践“のようなもの”にとどまってる。
というのも、統計には「個人の洗練された技能」ではなく、「誰が再現しても同じ結果が導ける仕組み」が要求される。
つまり、個人のノートではなく、手法が公にされていて初めて科学的統計となるんだ。プロセスの一部を似た形で持っていても、方法論の体系性、透明性、客観性がなければ、統計には至らない。
A：
でも、もしその記録が複数の占い師のあいだで共有されていたとしたら？
たとえば、ある手相を“成功線”と呼び、似た傾向があることが何人もの観察によって確認された。
彼らは言語化や体系化は未熟だったかもしれないけど、実地に基づいて知識を交換し、反復性を探っていたとすれば？
B：
でもそこで重要なのは、知識が主観や共同体内の物語からどれだけ離れたかなんだ。
再現性や定量性の基準が“信頼”や“経験”ではなく、誰でも検証可能な数値とロジックに移行したとき、初めて統計学になる。
A：
逆に言えば、検証可能な数値と論理構造が整っていれば、占いが統計に近づくことは可能だということだね？
B：
理屈としてはそうだ。ただし、それはもう“占い”と呼べるのかは別問題になる。
“出世確率85％”という言い方は、もはや占いの言語体系とは異なるよね。
そこにはあるのは、“未来の文脈を語るストーリー”ではなく、“数値による予測モデル”だ。
もしそこまで洗練されたなら、それは予測分析や意思決定支援システムであって、“占い”ではなくなる。
A：
なるほど。つまり、方法論を厳密化すればするほど、占いは占いでなくなる――そういう逆説かな。
B：
そう。占いが人を惹きつけてきたのは、“定量評価”ではなく、“意味づけの多義性”だと思う。
統計モデルには、曖昧さを排除するための規律がある。でも、占いはあえて曖昧さを許容することで、文脈に寄り添ってきた。
A：
“予測の精度”ではなく“受容の文脈”が優先された、ということだね。じゃあ占いって一体なんなんだろう？
B：
それは、統計でも科学でもないけれど――人間が不確実性に意味を与えようとする文化的な装置だと、だと考えたらどうかな。
占いは「何が起こるか」を当てるというより、「どう向き合えばいいか」を導くための解釈のフレームワークなんじゃないかな。
A：
うん……それは確かに実感としてある。
誰かに未来を言い当てられるというより、「こういう傾向があるかも」と言われて、自分の中で“腑に落ちる”瞬間がある。
たぶんその“腑に落ちる”構造のなかに、神秘的な偶然性以上の根拠を持ちたいとか、パターンに基づく意味づけをしたいという人間の欲求がありそうだね。
B：
そうだね。統計モデルは「正解に近づく」ための道具だけど、占いは「意味に近づく」ための儀式だと言ってみようか。
A：
なるほど、私が「占いは統計だ」と言いたかったのは、私自身も納得が必要だったからなのかもしれないね。
とくに人生の節目とか、選択に迷ったときって、ただ確率を言われるより、何かに“意味づけ”された言葉のほうが、なぜか前に進む力になるんだよね。
B：
統計が提供するのは「最も起こりやすいこと」かもしれないけど、占いは「今のあなたに必要な意味」を差し出そうとする。
人間って、ランダムな出来事や曖昧な未来に、何かしらの秩序や法則を見出したい生き物だから
科学や統計だけじゃなく、物語や象徴の体系――つまり占いのような営みも必要とされてきたんだろうね。
A：
でも、占いも統計も、不確かな未来を生きるため、人間の考え出した営みであることは変わりはないよね。
B：
どちらも「未来に対する不安」を前にして、人が手にした道具なんだと思う。
A：
なるほどね。
B：
……その答えは、やっぱりノーだと思う。占いは統計学ではない。
A：
そして、「人間にとって統計と占いのどちらが役に立つか？」という問いには、
たぶん――両方だね。
B：
そのとおり。
理性で世界を測ることと、感情で世界を抱きしめること。その両方があって、やっと人間はバランスを保てるんだと思うよ。
A：
数学の問題を解きながら、同時にラジオから流れてくる音楽に耳を傾ける。
そんなふうにして世界を感じ取るのは、たしかにアンビバレントな営みかもしれない。でも、だからこそ――私たちは人間なんだね。
経済物理学（econophysics）は、物理学の概念を経済現象に応用する学際的アプローチで、統計力学や複雑系理論を活用します。
人間の意思決定を「選択空間の中での動き」と見れば、物理的な枠組みでその挙動を記述することも可能です。
物理学では「エントロピー」は無秩序さや情報量の多さの尺度です。これを意思決定に当てはめると
経済行動やマーケティングでよく言われる「選択肢過剰のパラドックス（The Paradox of Choice）」は、まさにこのエントロピー的観点を裏付けます。
人間は低エントロピー環境（選択肢が少ない）ではより素早く、安定した決定が可能。
これは脳がエネルギー最小化（エネルギー最小原理）を志向しているからと見ることもできる。
