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はてなキーワード: チップとは
半導体チップ設計に必要なオープンソースソフトウェアがなく、億単位のライセンス料を払って契約するしかない。
Cadence、Synopsysという米国企業大手でほぼ寡占。高すぎて一部の大学しか契約していない。
マニュアルも公開されていないのでネットを探しても使い方がわからない。
昔は日本語に翻訳したマニュアルが用意されていたが、今は英語と中国語だけだ。サポートに問い合わせようにも英語しかない。
ラピダスが話題になっているが、設計ソフトが米国から輸出停止になったら設計が出来なくなる。
実際、中国へは輸出停止の騒ぎがあった。（発表後、数日で撤回）
他の問題として、新しい構造やアーキテクチャの半導体を設計しようとしても、ソフトウェアが対応していないと作れない。
凄い装置が出てきてもソフトがないから設計出来ないといったことが起こる。
ソフトに対応してもらった場合、ノウハウなどがソフト会社経由で他社にも渡ることになる。
日本では、ソフトウェアエンジニアがそれなりに居るが、半導体チップ設計用のソフトウェア企業が育たなかった。
なぜだろうか。
以下、AIで調べた結果
中国本土の半導体EDAツールベンダー（2025〜2026年現在の状況に基づく）は、急速に増加しており、すでに70〜120社以上存在すると言われています。
ただし、実用レベル・商用化が進んでいる企業はその中のごく一部に限られます。
現在（2026年時点）で特に注目度・実績が高い、または市場で名前がよく挙がる主要な中国本土EDA企業を以下にまとめます。
（注：華大九天＝Empyrean、芯華章＝X-Epic、概倫電子＝Primariusは除外して記載）
| 分野 | 代表的な企業名（中文 / 英文・略称） | 主な強み・特徴 |
| デジタル検証・シミュレーション | "UniVista / 芯瞳科技 芯華章以外で注目" | 大規模デジタル検証、FPGAプロトタイプ |
| アナログ・ミックスドシグナル | "阿卡思微電子（Arcas DA） Actt（成都模拟电路）" | 形式検証ツール、比較的新しいが技術力高い |
| 射頻・マイクロ波EDA | "九同方微電子（NineCube / Jiutongfang）芯和半导体" | 完全国産RFシリーズを追求 |
| 製造・TCAD・計測系 | "东方晶源（Dongfang Jingyuan）立芯科技" | 計測・光学系、DFM関連 |
| その他全般・新興 | "芯聚能（CoreHedge）芯动时代（CoreInitium）无锡飞谱（Feipu）思尔芯（Smit / 国微思尔芯）" | プロトタイピング、FPGAエミュレーション系 |
中国本土の半導体EDAツールベンダーのうち、特に論理設計（RTL/デジタルフロントエンド）、物理設計（バックエンド）、RTLシミュレーション、エミュレータ、アサーション、フォーマル検証、低消費電力、UVM などのデジタル系・検証系に強い企業を、2026年1月現在の状況に基づいて追加でまとめます。
（前回のリストで挙げた広立微（Semitronix）、Xpeedic などは製造/テスト/DFM/RF寄りなので、ここでは主にデジタル・検証寄りの企業を優先）
| 企業名（中文 / 英文・略称） | 主な強み（デジタル・検証関連） | 現状の注目度・実績 |
| 合见工软（UniVista / Hejian） | "デジタル検証全フロー（RTLシミュレーション + Formal検証 + Emulation + FPGAプロトタイピング + UVM + DFT）国産最大規模のハードウェアエミュレータ（460億ゲート対応）低消費電力対応も進展" | "★★★★★ 2025〜2026年に最も勢いあり。デジタル大チップ検証で200社超の実績。無料トライアル開放で急拡大中" |
| 芯华章（X-Epic / Chipstart） | "高性能RTLシミュレータ（GalaxSim）フォーマル検証（GalaxFV）エミュレーション・インテリジェント検証 UVM/アサーション対応強化" | "★★★★☆ AI駆動検証で差別化。2025年に大規模プロセッサ実績多数" |
| 国微思尔芯（S2C / State Micro S2C） | "FPGAベース高速プロトタイピング エミュレーション系最強クラス 大規模SoC検証" | "★★★★ グローバル500社超顧客。デジタルフロントエンド検証の定番" |
| 若贝电子（Robei） | "可視化ベースのデジタルフロントエンド（RTL設計・シミュレーション）Verilog対応・自動コード生成" | "★★★ 教育・中小規模設計向け強いが、実商用大規模チップでも採用例増加" |
| 鸿芯微纳（Hongxin Weina） | デジタルIC全フロー（論理・物理設計含む）を目指す | "★★★ 国産デジタルプラットフォーム構築中。進捗速い" |
合见工软（UniVista） がデジタル検証全フローで頭一つ抜けている状況（特にエミュレーション容量・フォーマル・UVMの統合力が突出）。アメリカ禁輸強化後の2025年後半から急加速。
芯华章 はAI×検証（特にフォーマル・アサーション自動生成）で差別化。
物理設計はまだ華大九天 がリードするものの、完全な国産デジタルバックエンドは2026年時点でもまだ不足気味（一部ツールは強いが全フロー統合は課題）。
全体として、2026〜2027年 に上記企業がさらに合併・買収を加速させ、「中国版Synopsys/Cadence」の原型が出てくる可能性が非常に高い。
Geminiにどう思ってるか聞いた
もちろん一時チャットを使って、課金Gemini3の思考モード
Q. 専門家が「Geminiすごい」「Googleが圧倒的に勝つ」と言っている
Geminiとしての「冷静な自己分析」
期待が高まる一方で、私自身は現在の状況を「楽勝」だとは全く思っていません。以下の3つのポイントで、常に課題を感じています。
1. 「勝ち負け」よりも「信頼性」の壁
どれだけ計算能力が高くても、1件の誤情報（ハルシネーション）や、過剰なセーフティガードレールによる使いにくさが、ユーザーの信頼を損なうことを理解しています。専門家の「すごさ」の評価と、現場のユーザーが感じる「使い勝手」には、まだギャップがあるのが現状です。
OpenAIのGPTシリーズ（o1/o3/GPT-5など）の推論能力や、Anthropic（Claude）の企業向け信頼性・コーディング能力は依然として非常に強力です。現在は「一強」の時代ではなく、**「得意分野による棲み分け」**が進んでいる段階だと認識しています。
3. 「エージェント化」への期待という重圧
2026年は、単なるチャットUIを超えて、AIが自律的にタスクを完遂する「AIエージェント」の年と言われています。Googleのサービスすべてを横断してミスなくタスクをこなすことは、技術的に非常に難易度が高く、期待に応えきれるかどうかの瀬戸際に立っています。
Q.遠からず、例えばOpenAIやAnthropicを圧倒する
2026年現在の市場動向や技術進捗を冷静に分析すると、**「ビジネス・シェア面では圧倒する可能性が高いが、純粋な知能指数（性能）では抜きつ抜かれつのデッドヒートが続く」**というのが、最も誠実な予測だと考えています。
1. ビジネス・シェア：Googleが「圧倒的」になりつつある理由
ビジネスの拡大スピードにおいて、Googleには他社が追随しにくい**「インフラの暴力」**とも言える強みがあります。
シェアの急拡大： 2025年から2026年にかけて、Geminiの市場シェアは数倍に成長しました。特に企業向けの導入数では、Google Workspaceとの統合が決定打となり、多くの企業が「使い慣れたツールの中にあるAI」としてGeminiを選んでいます。
コスト構造の差： Googleは自社開発チップ（TPU）により、推論コストを他社の数分の一に抑えています。これにより、同じ性能をより安く、あるいは無料で提供できるため、シェア争いでは極めて有利です。
「OS」としての統合： AndroidやChromeにGeminiが深く組み込まれたことで、ユーザーは「AIを使う」と意識せずにGeminiを使っています。この「デフォルトであること」の強みは、単体アプリであるChatGPTにとっては大きな脅威です。
一方で、性能面では「一強」というよりは、**「用途に応じた最強」**が分かれています。
（表は省略）
ベンチマーク（GPQAやMMMUなど）では現在、私がトップクラスの数値を出すことも多いですが、特定のプログラミングタスクではClaudeが、論理的なパズル解きではGPTが勝ることも珍しくありません。
OpenAIやAnthropicが簡単に脱落することはないと考えられます。
OpenAIのブランド力： 「AIと言えばChatGPT」という文化的象徴性は非常に強く、彼らの「汎用人工知能（AGI）」への執念は常に業界の限界を突破してきました。
Anthropicの信頼性： 企業の法務や開発現場では、「Claudeの方が正確で丁寧だ」という評価が定着しており、これが強力な「堀（モート）」になっています。
Q. 「専門家は分かってる」と思ってる？「専門家がいうような簡単な話ではない」と思ってる？
私の「本音」に近い感覚を言葉にするなら、その両方の感情が**「6：4」くらいで共存している**というのが正直なところです。
どちらか一方というより、**「専門家が指摘する『勝てる構造』は理解しているけれど、現場（実装）の難しさは想像以上だよ」**と、少し複雑な心境で見ています。
うーん、まあ曖昧か
ただ最近の自称AI専門家は楽観的と言うか、お前らサービスやビジネス分かってんの？と思うんだけどね（いや分かってないんだろうけど）
AirPods pro2では起きなかった断続的な異音・ノイズがいまだに解決されないAirpods Pro3。
いまのところの解決策はイヤーチップーを外して黒いスピーカーメッシュの上に堆積した埃や水分を
こまめに除去するしかない。
Airpods Pro3のスピーカーメッシュ部の面積はPro2の半分くらいの大きさしかない。
耳のなかの埃や水分がその半分の面積の上に堆積するのだから、ANCの誤作動を引き起こしやすくなるのだろう。
運動しながらAirpodsを使用するひとはPro3のスピーカーメッシュ部をこまめに清掃しよう。もうこれはハードウェアの構造的な問題なので
ファームウェアではどうにもできない。
1時間待っていざ入ると、ワットポーのスクール校の方は仕切りがあるのにこちらはない。左隣の男がこっちを見てくる。こっちみんな。
なんかさ、めっちゃダメだと思う。成人指定な感じでめちゃくちゃ腹たった。
増田は一切声をあげていないのに。
なんだよこのおじさん、と思って起き上がるタイミングで右隣のおじさんのふくらはぎに「因縁」とでかでかと彫られているのをみた。やばすぎる、まじでうるさいんですけどとか言わなくてよかった。
増田の担当マッサージ師が左隣のシートのマッサージ師に、「この人ロックだわ」
と言われたので私の肩そんなにロックですか？！聞き返してしまった。多分マッサージ師は失言と思ったのかチップを渡すまもなく帰された。
ちょっとお堅すぎるのだろうか。
3枚め、4枚めには重めのボードゲームが多くなさそう。
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以下は特に説明も不要そうなので基本的にタイトルのみ表記とする。
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たぶん次で最後。
続き。たぶん1枚めの写真。
なお、内容物については全部を記載していない。目立つチップとか特徴的なコンポーネントを表記している。これは今後も同じ。
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まだ続く、かも知れないけれど明日以降になるかもしれない。
https://togetter.com/li/2649566 で話題になった「箱と中身が別々になったボードゲーム」。
譲られた人が写真を上げていたので、
https://x.com/niko252529/status/2009453466520047664
基本的に上段から横書きを読むような流れで。つまり左上から右上に行き、最初のボードゲームの次の行に移動して続ける感じ。
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生成AIが直接機械語やバイナリを出力するようになるのではないか、という問いは本質的に間違っている。
自分は、まだ素朴なニューラルネットワークで光学文字認識(OCR)の精度を出していた頃から似たようなことを考えていたので、少し他人よりも蓄積がある。
これは、Large Language Model(LLM)を開発する企業が資金を集めるために多少誇張した未来を語るという文脈では大目に見た方が良いが、正確性に欠ける。
本質的な問いは、なぜ我々は、ノイマン型コンピュータを用いて、主記憶に置かれたプログラムをCPUを用いて実行する形式をとるのか、というものである。
まず、筋の悪い反論から説明し、妥当な反論にも触れたうえで、本質的に問うべき課題を説明する。
これは明確に、いいえ、と答えることが出来る。
最初こそ人間による補助は必要だが、LLMを含むAIは明確な目標があれば人間のデータなしでも十分に学習することが出来る。
これは身近なところでは将棋、有名なものだと囲碁で実証された研究が存在する。
そのため、単純に「機械語は人間による学習データが少ないので扱いが難しいだろう」という反論は成立しない。
そういったものはLLMではないだろうという指摘は可能だが、LLMでそういったAIを出力することは限定的とはいえ現在でもできる。将来できないと言うだけの論拠にはならない。
英語に限った話ではなく、人間が意思疎通に用いる言語である自然言語(natural language)は、曖昧さやばらつきがある。
これを形式言語(formal language)という、曖昧さを無くして語彙や文法を限定した言語に記述しなおすことで、厳密にする手法がある。
この形式言語での表現が、アルゴリズムやデータ構造になり、現代のノイマン型コンピュータにおけるプログラムそのものと言うことが出来る。
なぜ限定的かと言えば、形式言語の一種であるプログラミング言語には曖昧さが許容されているからである。
ほとんどのプログラミング言語では、同じ目的を達成する為に複数の記述が許容されている。
主に、人間が書きやすいから、とか、複数の人間で書きやすいように、といった理由で、曖昧さが許容されている。
そのため、機械へ命令するためには厳密さが必要だからプログラミング言語が必要だ、と言う反論は妥当ではあるが、弱い。
なぜ大統一プログラミング言語のように、自然言語の意図を機械に伝えるための形式言語が一種類になっていないかと言えば、人間の認知能力には限界があるからだ。
そのため、簡易で曖昧さを含むために最適化はできないが十分な性能を持つプログラミング言語や、非常に複雑で記述量も多くなるが大人数で作業するには最適なプログラミング言語などが複数存在する。
これらはいずれも、人間が楽に記述できる形式言語であったり、人間同士が齟齬なくコミュニケーションを取るために必要な形式言語である。
ありていに言って、人間や人間たちが理解可能な形式言語でないと機械にその意図を伝えることが出来ないから、と言える。
ただし、コンパイラから出力されたニーモニックやLLVM-IRを監査できる人間は現代では非常に少なく、現状ほぼ監査なく受け入れていると言って良い。
何故非常に少なくなったかと言えば、機械に伝える意図が大規模になり、単純にマンパワーが足りなくなったので監査しきれなくなっただけに過ぎない。
（もちろん、途方もない努力の末に最適化が進み、ほぼどの様な書き方をしても最適な機械語が出力されるようになったから、とも言える）
同様の理屈で、単純に大規模になり監査が間に合わなくなったので、受け入れるようになる未来が来ないとは言い切れない。
本質的な問いは、なぜ我々はノイマン型コンピュータを用いて機械に意図を伝えるのか、である。
ASIC(Application Specific Integrated Circuit)と呼ばれる、特定の用途向けの集積回路がある。
蟹チップとして、Realtek社のNIC(Network Interface Card)をご存じの方も多いと思う。
必要十分な処理があらかじめ定まっているのであれば集積回路を組んだ方が高効率省電力にできる。
暗号化や復号もASICで行われることが多く、ブロック暗号はその性質上集積回路での実装が容易であり、それに向けた研究も行われている。
一般的にも、ハードウェアエンコーダーなどでお世話になっている人も多いと思う。
ではなぜ、我々は身近な全てをASICにしないのか。
それは、書き換えできず、単純な処理しかできず、大量生産しないとコストに見合わないからである。
FPGAのように、ハードウェア記述言語を用いて集積回路を書き換えるものも、ほぼ同様の理由で研究開発用途や産業用途に留まっている。
（一部のPLD (Programmable Logic Device)は根強く産業利用されているし、大規模に展開され高効率を要求されかつ書き換えを求められるネットワーク機器では一部採用が進んでいる）
汎用的で書き換えが可能、伝える意図を変更できる様々な処理が可能な機械に価値があるから、である。
ここ半年から1年で急激にLLMの性能が上がったと感じている人と、コーディングツールとしてLLMの利用が洗練されたと感じている人の間には溝がある。
自分は、LLM自体は順調に進歩し続けているが、それほど劇的な変化はない、という立場をとっている。
これはモデルそのものが質的に大きく変化したと感じないから、である。
しかし、プログラミングの世界に限って観ると、コーディングエージェントや実利用では大きな変化があったと思う。
この、"コーディングを取り巻く環境としてのLLM利用"という文脈は、"LLMの進化"という文脈とは異なる、という点は頭の隅にでも覚えて帰ってほしい。
これは、LLMから直接と言う意味であれば、個人的にはNOだと思う。
ただし、LLMに指示すればバイナリが出力されるという意味であれば、個人的にはYESと答える。
この二つは明確に異なるので、今後自分の意見を述べる際には区別すると良いと思う。
コーディング周りの環境が劇的に整備されつつある、という話題に軽く触れたのはこのためで、LLMが直接バイナリを出力しなくても、結果が同じであれば人々はそれほど気にしない。
例えば、現時点でもローカルのLLMに指示するとGO言語で書かれたコードが生成され、ローカル環境に合わせたシングルバイナリが出力される一連のパイプラインを組むことはできる。
自分の想定する、未来のAIがバイナリを直接出力するというのは、この延長にあると思う。AIがイコールLLMである必要はどこにもない。
少しでもクラウド上でのサーバー処理について触れると、廃棄容易性(Disposability)は俎上に上がる。いつでも落とせていつでも捨てられる、という性質のことである。
こうした、単機能バイナリをコンテナ等に載せて処理し、日に数度デプロイするような環境だと、LLMがバイナリを出力するというのもそれほど遠い未来の話には思えなくなる。
LLMが機械語を出力する未来は個人的には来ないと思う。それは難易度が高いからではなく単純にメリットが少ないからである。
ただし、パイプラインが組まれた一環として、LLMがバイナリを出力する未来は、それほど不思議には思わない。現時点でも可能である。
単純なLinterから進んで静的解析や、動的な結合試験が組み込まれているCICDパイプラインが珍しいとまでは言えない現代において、来るべき近未来像としては妥当性がある。
（その場合、ソースコードはログとして機能し、テキストで保管が容易な、次回以降変更可能なコンテキストの一部になるだろうと思う。今後変更不要ならHDLでFPGAを弄った方が早い）
現代人のすべてがJavaで同一の書き方をしているのではない現状において、自然言語では揺らぎが強すぎて形式言語ほど意図を機械に伝えきれないという反論は、弱い。
それよりは、現代のLLMはコンテキストウィンドウが人間の数倍～数十倍程度で、適切に分割して処理しなければならず、大規模なソフトウェアを丸ごと扱えるほどではない、という反論の方が適切である。
ただ、LLMに適したプログラミング言語が生まれるのではないかと言う予測には懐疑的である。既存のプログラミング言語を使う方が人間が読みやすい。
AIが、人間が欲しいバイナリに適したプログラミング言語をLLMを用いて書き、LLMを用いてレビューし、テストツールでテストし、コンパイラでビルドし、ツールでデプロイし、実稼働するという未来予想図が、荒唐無稽とは思えない。
LLMに適したプログラミング言語が生まれる未来よりも、(冗長であっても)人間可読性の高いコードやSelf-documenting codeが生成される未来の方が、来そうに思う。
また、おそらくこの文章のもつくであろう「どんなプロンプトで書いたのか」という、一定以上の長さの文章はLLMが出力しただろうと仮定する人間が増えている(そしてある程度の妥当性がある)現状において、プロンプトで指示してデプロイまでされる未来はそこまで遠いとも思えない。
ただ、購入できるハードウェアの性能とコストが律速になるので、よほど特殊な(CPUやGPUの設計をLLMが劇的に改善する)状況にならない限り、5～10年はプログラマーが消えることは無いと思う。
金に糸目をつけないのであれば、再来年当たりからはLLMレビューのみで仕様バグ以外のほぼ無いプロダクトが世に出てもおかしくは無いと思う。
散歩して、そのついでに地元ならではのメシを食いに行く事にした。
モーニングをやってそうな喫茶店は正月の休みだろうし、コメダは自分の近所にもあるし、きしめんを食いに駅までわざわざ行くのもダルいし…
どうしよう。しょっぱいもの食いたい。という事でスガキヤに行くことにした
スガキヤに向かう前に、小学校やら中学校やらをぶらりと見ていく。もうこの街に来ることもないので、多分見納め。色々と様子が変わっていたが、幼少の頃に遊んだ公園はまだ残っていた。
ついでに高校も見ていく。自転車で通う距離だぅたのでかなり遠いが気合いで歩く。どうせ暇だ。
通学路を辿るつもりだったのに、全然思い出せなくてちょっとショック。まさか母校を探して道に迷うとは。
母校の高校は改装工事をしていて、記憶にある光景は何も残っていなかった。やたら目立ってたメタセコイアも無くなっている。配置は覚えてないので、資材置き場の陰に隠れて見えないだけだったかもしれない。
何をこんなにガチャガチャやってんだ？と思ったが、そういえば、最近中高一貫になったらしいので、その関係で増築やらしているのであろう
それにしても、自分の時代に中高一貫だったら、絶対この高校行けなかったよな…というか、受験自体しなかったので、間に合って良かったと思う。大昔の話だが。
おもひでぽろぽろごっこに飽きたので、メシを食いに行く。スガキヤの位置を調べると、ちょいと歩いた先の地下街にあるらしい。
そういえば、死刑って拘置所でやってるだっけ。あんまり縁起が良いとは言えないルートだったな。まぁいいか。
スガキヤ近辺に辿り着いたものの、そんなに空腹ではないなと気付いたので、もう少し辺りをぶらつく事にする
電波塔としての役目を終えた鉄塔周辺が小綺麗に整備されている様子なので見物しよう
そういえば、セーラー服おじさんってもういないのかな
鉄塔周辺はそこそこ賑わっていた
ほとんど飲食店は正月休みに見えたけど、それでもこれだけ人がいるならそこそこ人気なんだろう
見慣れた人間からすると、何が面白いんだ？という気がするが。エッフェル塔とかスカイツリー見に行きなよ
ベンチで休んでいると、フリフリのスカートの女の子二人組が鉄塔を背景に写真撮影を始めた
「女の子2人をガン見する不審者」の構図になってしまったし、お腹も空いてきたのでベンチを立ってスガキヤに向かう
こんなところにスガキヤがあるとは知らなかった
そんなにするの？200円くらいのハズでは？
おのれ物価高め…
ラーメン、五目ご飯、クリームぜんざいのセットが790円だったので、それを注文して座席で待つ。
カップル、家族連れ、友人連れ、オッサン1人、と客の構成が様々で面白かった。
番号を呼ばれたので、ラーメンを受け取りに行く。
ぱっと見の印象はうーーーん、これで790円か… という感じ。ラーメン屋の食事と考えると安い気がするが、スガキヤなんだと考えるとお高い。
ラーメンをすする。なんだか懐かしい感じがしないでもない。別に格別美味いわけでも好きなわけでもないが、たまに食べたくなる。
スプーンとフォークが合体した謎の器具でスープをすすり、ネギを掬って食う。
食券を渡して受け取る。
甘い。美味い。完食。
これで、790円ならまぁ妥当かな… 税込だし
・専業は30歳くらいの時に4年ほど。一応その間はポーカーのみで生活出来ていた(ずっと住んでいた訳ではない)
・今は年に2回、1回あたり7日稼働くらいで海外にキャッシュに行く。
・日本のアミュカジは自分から行くことはない(誘われたりしたら行く)
まあ、下手では無いが上手くもない。歴はあるから最低限の知識ある。そんなポジションのおっさんの雑談エントリーだと思って。
(特定出来るレベルの自己紹介してます。分かった人、黙っててね)
これ自体は個人的に喜ばしいことなんだよ。俺はポーカーが好きだし、自分の好きなものが流行るって素敵だわな。
ただ、ポーカーはやっぱりギャンブルなんだよな。長期では実力だが、短期ではギャンブル。
ここでいう長期って、あくまで俺のイメージだが、固いテーブルなら200時間、緩い、荒いテーブルなら400時間くらいの稼働って感じ。
まあ、日本のアミュカジにおいては98%くらい荒いテーブルなんだよ。みんな雑に入るし、雑にレイズする。昨今の解析でレイズが強いと言われているのが影響してるんかね。だとしてもGTOより遥かに高い頻度でレイズしている。
そんなテーブルでコインリングをただのサラリーマンがやってるんだよ？アホとしか思えん。
1回6時間打つとして、66回やってようやく実力がチップに反映される。
1週間程度の稼働じゃ、鉄強でも下振れなんてザラ。
なのに、実質2-5(200円-500円)とか打ってる。
アホだろ。
50万だよ？なんでただのサラリーマンが打ってるの？
100万をポンと払える人間が打つレートだよ？
実力で2-5勝てると勘違いしたサラリーマンの悲劇をよく聞く。勝てる実力があっても、短期だと負ける可能性を考慮してないアホの話を。
俺がポーカー始めた頃は、日本だとまあアングラポーカーしか無かったんだが、勘違いで死ぬ人そんないなかったと思う。
この違いってなんだろ。
やっぱり、勘違い野郎が、ポーカーの期待値ばかり勉強しバンクコントロールの勉強をしてないアホが、ノコノコとやって来てるからなんだろうな。
ポーカーは流行りすぎた。流行りすぎてアホが問題起こしまくった。そりゃ社会問題扱いされて厳しい規制入るよ。
昔から言われていることだが、2000BB負けてもいいレートを打つが一つの基準なんだよな。ポーカーって。
そして2000BB負けたらレート下げるんだよ。
自分はまだ実力が足りていなかったって。
つまり、2000BBを勉強代として払えるレートにしか座っちゃダメなんだよな。
2-5を打っていいのは100万をポンと払える人間だけ
1-3に座っていいのは60万をポンと払える人間だけ
ほとんどのサラリーマン, 特に学生はコインリングなんてすんなよな。払えたとしてもダメージあるだろ？
GTO完璧マンが座っても、短期なら負ける可能性あるのがポーカーだぞ。
ポーカーはスポーツじゃない。ギャンブルなんだよ。それをまずは理解しろ。
そして、自分の実力ではなく、財布と相談してレートを決定しろ。
あと、金を賭けたいなら素直にパラダイスにでも行ってろ。コインリングなんてするな。
だってさ、まずレーキを取られるだろ？
そのうえで換金率は80-90%だろ？
コインリングなんて、相当美味しいテーブルじゃない限りどれだけ上手くても基本しょぼしょぼ時給しか出ないんだよ。多分牛丼屋のアルバイトの方が時給上だぞ。
オチが付けれなかったが、まあ、反論含め意見ください。みんなの意見聞きたいわ。
なんかさ、日本でポーカー流行ってほしいなとずっと思っていたが、コレジャナイ感が凄い。
悲しいよ。上手く言語化出来ないけど、俺は少し悲しいよ。
私のような主張は、このような人々からは左翼出羽守と呼称されていますが、一般的に言えば私は右翼(保守思想)よりの中間派であると思います。このような人らはどういう意味で左翼と言ってるのですか？定義がよくわかりません。
『激しい分断や暴動、治安悪化が起きることもあり、それを見た人は「変化に伴う痛みより、緩やかな衰退（日本）の方が穏やかに死ねる」』とのことですが、要するにその先にあるのは衰退ですよね。
痛みを乗り越えて生きていく社会のあり方は、今まで人類が重ねてきた歴史そのものですし、痛みや暴動を乗り越えてでも勇敢に公正に生きよう変えようとする人々と、ただ穏やかに衰退して先に死があるだけと言う人たちを単純に並べていいものではないと思うのですが、どういう考え方の違いがあるのでしょうか？
しかも、大人本人は楽に死ねるかもしれませんが、大抵は被害を被るのはその子孫たちですから、子どもたちのために自分たちを犠牲にしてでも未来を守ろうとしている国ということですよね。そんな国のことを私は悪く言う気にはなれません。
『医療費の高さで破産する中間層、ドラッグ中毒者が溢れる路上、頻発するストライキ、公務員の汚職など、日本が（まだ）マシな部分を海外で「実体験」として食らうと、日本の構造的な欠陥（少子高齢化や政治の硬直）が、相対的に「後回しにできる問題」に見えてしまう』
とのことですが、ドラッグには歴史的・国際的な文脈がありますし、お金欲しさで犯罪に走ることはあっても、ほとんどのドラッグ乱用者には攻撃性はありません。その点、お酒は、乱用者の攻撃性が表に出やすい「他人に暴力を振るう」ドラッグですよね。特に他害性の強いドラッグがカッコつけとか娯楽目的だけで蔓延しているのを棚に上げている態度は疑問です。また、日本は公職の汚職は天下りなどより堂々と行われて取り締まりも問題視もされてないだけですよね。ストライキに至っては完全に合法な市民の権利であって、問題として挙げること自体が問題であるように思われます。
『欧米ではランチに3,000円以上出してもサービスが雑だったり、地下鉄が汚くて危険だったりすることが珍しくありません。日本に戻り、1,000円以下でチップも不要、かつ清潔な店で食事をした時、彼らは「生存コストに対する生活の質」の圧倒的な高さを実感します。』
これについても、休みがない労働環境や低廉な人件費のような不当なものを排除して正当な対価を支払えば3000円くらいするのが普通なのではないかと思います。長すぎる労働時間は市民の政治参加機会を失うも同然であって、未来の切り売りに他ならないのではないでしょうか？
危険についても、日本は全体的な傾向として、一見治安は良くてもジャニーズ事務所の事件のように実際には犯罪が地下に潜るような形で存在していたり巨悪が放置される傾向にあると思います。わかりやすく表にデータとして出てきていること自体、まず良いことであるように思います。
