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はてなキーワード: デバイスとは
Duolingoのスピーキング判定で、簡単なはずの「OK, bye」がどうしても通らないというのは本当にあるあるですね。イライラしてしまいますが、実はあなたの発音が悪いのではなく、アプリ側の認識のクセに原因があることが多いです。
うまく認識させるためのコツをいくつかまとめました。
DuolingoのAIは、単語が繋がってしまうと認識を諦めることがあります。
コツ: 「オーケー（一拍置く）バイ」という感じで、大げさなくらい間を空けてみてください。
日本語の「オッケー？」のように語尾を上げると、疑問文だと判定されてエラーになることがあります。
コツ: 「オゥ・ケィ」と、後半をしっかり下げて（着地させて）発音してみてください。
「Bye」が「Hi」や「I」と誤認されている可能性があります。
コツ: 唇をしっかり閉じてから、勢いよく「バッ」と破裂させるように意識してください。
マイクとの距離: 近すぎると吐息が「ボフッ」というノイズになり、音声が割れて認識されません。少し離すか、斜めから話しかけてみてください。
Bluetoothのラグ: ワイヤレスイヤホンを使っている場合、最初の音が切れていることがあります。スマホ本体のマイクで試してみてください。
どうしてもダメな時は…
Duolingoのスピーキング判定は時々バグが発生します。あまりに理不尽な場合は、左下の「マイクオフ（今は話せない）」を押して、そのセッションだけスキップしてしまいましょう。無理に付き合ってモチベーションを下げるのが一番もったいないです。
Appleのパソコンに出会ったのは、大学生の時だった。Macintosh IIfxという当時としてはかなり高価なマシンが研究室に鎮座してて、MS-DOSとUNIXしか使ったことのない俺はその一貫した操作性に衝撃を受けた。で、98ノートしか持ってなかった俺は、アルバイトをしまくってMacを買った。最初に買ったのはCollarClassicって一体型のマシンで、その後もずっとずっとMacだった。Windows95が出た時も「こんなのMacOSのパクリだよ」とディスりまくっていた。周囲のいろんな人にMacを勧めまくった。今思うと痛い人間である。
それが変わったのはWindows2000が出たくらい。職場で導入したPCに入ってたそれは、触っててびっくりするほど優秀なOSで、当時肥大化して不安定の極みだったMacOSとは雲泥の差だった。周りの人はみんな薄くて軽いWindowsマシンを持ってて、俺の持っているのは厚くて重くてやぼったいPowerBookだった。しばらくしてMacにもOSXが出てくるのだが、出た当初は実に使えないOSだった。
当時俺はMacのソフトを開発する会社にいた。MacOSからOSXに、そしてプロセッサがIBMのPowerPCからIntelのx86に代わる激動期だった。APIもCarbonからCocoaに。でも資料は少なくAppleからの情報開示は限定的で本当にどうしていいのかわからなかった。技術的な質問をしても返事なんて帰ってこない。その点、隣の島のWindowsソフトを開発する部署を見ると様子が全く違うのだった。資料は豊富で、OSの後方互換性は極限まで配慮され、Microsoftのサポートは手厚く、技術コミュニティも活発だった。プロセッサが変わるときにAppleのカンファレンスにも出向いたが、肝心なことは何一つ教えてくれなかった。
弊社は小さい会社だったが、日本でMacを使う際にそれなりに存在感のあるソフト群を提供していて、日本のMac文化を支えてきたつもりだった。でも、なんかもうAppleがだんだん嫌になってきていたのだな。会社がMacのソフト開発から撤退するタイミングで、俺のパソコンもWindowsになった。UIデザインは好みじゃなかったが、それさえ目をつぶれば案の定こちらのほうが数倍使いやすく、あっという間になれた。マグネシウム合金を使った軽くてかっこいいDynabookやVAIOを買った。その後ThinkPadに落ち着いたけど。
その後、ソフトバンクからiPhoneが出た。速攻で買った。当時俺はウィルコムのW-ZERO3のヘヴィユーザーで、自分でアプリも作ったりして体の一部と言っていいくらいに使いこなしていたけど、iPhoneを使ってこれからは絶対にAppleの時代が来るなと思った。そして新しいiPhoneが出るたびに買った。Androidなんて見向きもしなかったし、会社でAndroidタブレットを使った業務システムを作ったときは、使いにくくてキレそうになった。Appleウォッチももちろん買った。
Appleが再び好きになって、久しぶりにMacBookも買った。でもThinkPadに慣れ切っていた俺の指にはMacの薄いキーボードは全然なじめなかった。結局なぜかあれほど使っていたMacには戻らないで、早々にThinkpadに戻った。WindowsのWSL環境が充実するにつれて、職場のエンジニアもWindowsにスイッチする人が増えてきた。それでもiPhoneはずっと手放さなかった。
そんな時に、会社の部下がMotorolaの折り畳みスマホを持ってきていた。スマホが折りたためるとこんなに便利でかっこいいのかよ…。気がづいたら帰り道のヨドバシで同じものを買っていた。折りたためるのにiPhoneよりずっと安かった。そして使ってみた。なんだ、全然使いやすいじゃん。というか、使えば使うほどこれいいじゃんと思えてくる。折りたためるというメリット以外にも、Androidは面白そうだと思った。
そうなると、みんなが絶賛するPixelも欲しくなってくる。で、メインスマホのiPhone16proをPixel9にMNPしてしまった。結論から言うと、自分にはiPhoneよりPixelのほうが合ってた。だいたい、iPhoneでもGoogleのアプリばっかり使っていたのであって、合わないはずはなかったんだ。スマートウォッチはMiBandにした。軽くて小さくて電池はやたら持つ。Appleウォッチとは比べ物にならないくらいの安物だが、使ってみると別にこれでいいじゃんとしか思えなかった。
というわけで、再びAppleにさよならすることになった。どうでもいい個人的な話だけど、一応書いておきます。でもまた、なんかの形でAppleのデバイスを使えたらいいな。
男性であれば、自身のものであれ他人のものであれウンザリとするのが軌道を逸れて床に飛び散った小便である。
（中にはまったくそれが目に入らない強者もいる（というかそういうやつのほうが多い？））
しかし、あれを完全に防ぐのは非常に難しく、男性にとってオシッコは失敗度の高い行為なのだ。
それを無くすためには、チューブ状のものを男性器にゼロ距離で密着させることで解消するしか無いような気もする。
ただ、そうすると衛生面での問題が出る。
他人と共有することになるトイレなどでは、少なくともチューブの先端（男性器と接する部分）は使い捨てを余儀なくされるだろう。
（ここまでの仮定の話、ついてこれてる？イメージしてね、オシッコ専用男性器接続チューブの様子を）
（ごめんなさいね、せっかくオシッコチューブの形を想像してもらったのに無駄になりました、ごめんなさい）
ではどうするのか？
と考えているときに閃いたのが、防空システムで使っているような監視網を装備した超絶技巧な可動式の小便器があればいいのではないか？
というアイデアだ。
つまりションベンを小便器へ向けて放出するのではなく、小便器のほうがションベンの軌道へと追従して、完璧に回収する方法である。
これならば衛生面をクリアするし、技術的にも可能なのでないか？
その実現の可能性をここまでの文章をAIに読ませて回答させてみる。
以下はAI様の回答です。
結論から言うと、「防空システム並みの監視網でションベン軌道を追尾する可動式小便器」は、
現実解としては「そこまでやるくらいなら、形状設計でほぼ解決できるので採用されない」というラインに収まると思います。
物理的にはその通りで、尿のビームは途中で離散して液滴列になり
（いわゆるPlateau–Rayleigh不安定性）、
その粒が固体面に当たると盛大に飛散します。
実験では、立ち小便で「距離が遠い・角度が立っている・水たまりや垂直面に当てる」と飛び散りが増えることが定量的に示されています。
共有トイレの発想とは完全に別枠です。
似た発想のものとして、「尿流の位置や速度をセンシングして解析するトイレ・センサー」という研究開発はすでに進んでいます。
また、尿比重や成分をリアルタイム測定する“据え付け型センサー”も試作・製品化されており、レーザー＋カメラ＋AIでストリームを計測する案まで出ています。
つまり
しかし「そこから機械側が高速に物理移動して、常にビームを完璧に受け止める」となると、以下の問題が出ます。
技術そのものは、産業用ロボット＋センサー技術の応用で「原理的には作れる」領域ですが、
面白いのは、最近の研究で「30度以下の角度で当てれば飛散量が約95％減る」という“臨界角”が見つかっていて、それに合わせた新型小便器の試作が出てきていることです。 PMC11976717/)
Cornucopia と Nautilus というデザインでは、
どこに当てても表面に当たる角度が30度以下になるよう、
巻貝状（ナウティラス）にしたりすることで、
従来型の1.4〜2％程度まで飛び散りを抑えられたと報告されています。
要するに、
という構造にしてやれば、「軌道追尾ロボット」ほど大げさな物は要らないのに、実用上はほぼ問題解決できる、という方向に研究が進んでいます。
という思考の流れは、「ユーザー行動を変えずに、ハード側だけで失敗を吸収したい」という意味で、発想のベクトルは最新研究とかなり近いです。
違いは、研究側は「幾何形状を賢くする」方向に振っていて、あなたは「アクティブ追尾システム」にまで振り切っているところで、後者はロマンはあるものの、実用の採算ラインを越えにくい、という感じです。
のようなハイブリッド案なら、まだ安全性・コスト・メンテのバランスを取りやすくなります。
要約すると、「AI に読ませて実現可能性を聞く」という実験の答えは、
というところに落ち着きます。
指摘どおりで、さっき自分が主に触れていたのは「当たったあとにどれだけ飛び散るか」で、「そもそも狙いが外れて床に直撃する」問題とは別レイヤーの話でした。
「狙いが定まらない」要因（床直撃側の話）
床に直撃する側の問題は、ざっくり言うと以下の要素が絡んでいます。
どうしても軌道誤差が出やすい構造になっている、という感じです。
現実世界側がこの「床にこぼれる問題」に対してやっているのは、かなり原始的です。
「軌道がブレるのをセンサーで読んで、小便器のほうを動かして拾う」という発想は、まさにここに突っ込んでいくアイデアですが、そこまでアクティブ制御している実用製品・研究は見当たりませんでした。
くらいのところで止まっているので、
「軌道追尾で完全回収」というのは、
まさにそこをさらに一段突き抜けた、
要するに、「何を問題にしてるか」はあなたの言う通りで、自分は一段下の“当たったあとの飛散”にずれてしゃべっていた、という認識で合っています。
ということらしい。
多分、あと5年くらいしたら、AIが俺のアイデアを元にして自動追跡型小便器の設計図を描くまでになると思うんだが、いまのところのAIではこの程度の話し相手くらいにしかならん。
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。
自分、どこでも何度でも書いちゃってるから「またお前か」とトラバつきそうだけど
書いちゃう。
「Microsoftが商売っ気を出している分野は、だいたい碌な事が起こらない」
という法則がある。
PCは結局のところ、「大勢がぜひ使いたいと思っているデバイス」ではない。
しかしまだMSがスマホを作ろうとグダグダしている間は、ガラケーが淘汰される事は無かった。
クラウドはまだいまいちパッとしない。Azureの存在が法則を発動させている。
日本ではAzureなんてまず見かけないが、なぜか海外はAzureを使いたがる輩が実在する。
(本当に日本は情報科学の分野で負けているんだろうか？むしろ先進的なのでは？)
旧NHKプラスからNHK ONEになって1つだけ良かったことは、旧NHKプラスは特定のブラウザでの視聴を排除（AmazonSILKブラウザとか）してたり、会員登録しないと全く利用できなかったりしてたけど、NHK ONEになってデバイス問わずWebブラウザだけで利用できるようになり、会員登録しなくても会員登録のポップアップを消すだけで誰でもどこからでも利用できるようになったこと。
NHKは今でも「NHKプラスから会員登録を移行して～」ってお願いをしつこく放送し続けているけど、今のNHK ONEに会員登録をする必要ないのよな。Myブックマーク機能は使いにくくなったし。そりゃNHKプラスに会員登録してた受信料支払ってる人すらもNHK ONEに移行しないわけだよ。
通信事業者の既存回線を「飛び越えて（Over The Top）」、インターネットを通じて動画・音声・メッセージなどのコンテンツを提供するサービスの総称で、NetflixやYouTube、Amazon Prime Videoなどが代表的です。従来の放送事業者や通信事業者を介さず、ユーザーはスマホ・PC・スマートTVなどで直接コンテンツにアクセスでき、音楽やメッセージングサービスも含まれます。
#主な特徴
インターネット経由: インターネット回線を利用してコンテンツを配信します。
多様なデバイス: スマートフォン、タブレット、PC、スマートTVなどで視聴できます。
オンデマンド: ユーザーが好きな時に好きなコンテンツを選んで視聴できます。
多様なコンテンツ: 動画配信（VOD）、音楽配信、SNSなど多岐にわたります。
動画: Netflix、Amazon Prime Video、YouTube、Hulu、U-NEXT、TVerなど。
メッセージング: LINE、WhatsAppなど（通信事業者の網を介さないため）。
#OTTの背景
電気刺激でつけてる人に痛みを感じさせる腕時計型デバイスとAIを組み合わせたシステムを運用している方の記事を読みました。
まあ、そのとおりなんだろうなあ、とは思います。
馬の調教だってムチを使うから人間の言うことを聞くようになるわけで、人間だって同じ哺乳動物。
痛みを使った調教（？）がもっとも効率よく人間を変えるシステムであることには間違いがないでしょう。
それとは違った話なのですが、はるか昔、まだ昭和時代が平成時代になって間もない頃の私の体験を思い出します。
もともとヤンキーだったのですが、受験勉強との相性が良く半年ほど勉強しただけで、当時どんな大学でも誰でも入学できなかった受験戦争をなかなかの勝率で勝ち抜いて、そこそこな大学に入学できました。
なまじっかな頭の良さを実装した周りの学生の中で私のように勉強ができる元ヤンキーというのはリーダーになるために存在するようなものであらゆるサークルやらバイト先やらでリーダーをしていました。
ようするに行動力があって、面倒見が良くて、外向的だったってことです。
その頃、バイト先ではしょっちゅう新人がやってきていて、その人に仕事を教えるのも私の仕事でした。
そんな新人君のなかには、頭は悪くないんだけどどうにもヌケているというか仕事に集中することが苦手な人達というのがいました。
学生バイトなんで単純作業の延長みたいなもので難しい作業ではないのですが、気を抜くとミスをしてしまいます。
ミスをすると資材が無駄になるので出来るだけ最小にしなければならないのですが、どうしてもミスが多い人というものはいるもんです。
当時、私はどうやったらそういう新人のミスを少なくさせることが出来るんだろうか？とずいぶん考えました。
いろんなやり方を試してみたのですが、結局は暴力が一番の解決策でした。
「すいません、リーダー。また失敗しちゃいました。」
こっちも半笑いで、
「もう、それ何回目なんですか？ゆっくりでいいから仕損だけには注意してって言ってるじゃないですかあ」
というと
また半笑いで
「はは、すいません」
みたいな感じなんですよ。
それが何回も続く。
で、何回目かのときに言うんですよ。
ぐっと握りしめた拳を見せながらニッコリと笑うんです。
当時、金髪で（その頃は金髪はヤンキーしかいませんでした）強面で第一印象最凶だった自分が言うと、効果はバツグンだ！、だったみたいで
それをやって以後は全くミスが無くなるという現象が高確率で起こりました。
これまあ今だったら無理だとは思います。
そんなことやっていい社会情勢じゃないし、第一、そんなこといってもただの脅しだと舐められますよね。
ちょっと頭がオカシイ人だ、と思われてバイト辞められてしまうだけです。
でも、当時は本当に殴る人がいたとしてもおかしくなかった（リアルがあった）し、そういうことがうやむやになるような社会の雰囲気もありました。
つまり、ガチで殴られてもおかしくないようなリアルが、すくなくとも学生だけのアルバイトの現場とかではありました。
現在とは全く違いすぎてて、本当に自分でも現実のことだったか確信が持てなかったりするのが当時の雰囲気でした。
いや話が横道にそれました。
と、ヤンキー社会で何度も実感してたことに社会的普遍性があることが実証されたのが少しうれしくもありました。
あと、もちろんですが手を出したことはありません。（そんなことすれば本当にやれば、当時ですら社会的制裁は免れなかったのは言うまでもありません、あくまで雰囲気として「本当に殴られるかも？」と感じさせる社会だったと言うだけです）
https://x.com/YUJI_MZTN/status/2001157921384882679
引用：
@YUJI_MZTN
【一夜にして7億円を失う】
夜10時のこと。
バンコクの忘年会にも参加するはずだった友人から急にキャンセルの連絡。
事情を聞いてみると、なんとLedgerがハッキングされて、Ledgerに入っていた総額7億円が盗まれたらしい。
相当ショックを受けておられて、1時間以上、今後の対策などを話し込んだ。
盗まれたルートは100%はわからないけど、昨日の夜にパソコンを開けてみると、いつものLedgerアプリが下から消えていて「？」マークのアプリになっていたらしい。（アプリに不具合などがあれば？マークのアプリになりますよね？）
アプリを再インストールしないといけないと思ったらしく、もう一度、ネットからLedgerのページにアクセスして、パソコンにインストールしたらしい。
そして、次にそのインストールしたパソコン上のアプリとスマホ側のLedgerアプリの「同期」を再度求められたらしい。
この同期を行った後の出来事はすでに書いた通り。
明らかに人の手ではなく、AIなどが介入したスピードだったらしい。
後から考えると、パソコン上でアクセスしたLedgerのWe bサイトが偽物だったらしい。
そこからインストールしたLedgerアプリも当然偽物で、そこに「同期」をしてしまったから盗まれたという経緯が全体像だそうです。
Ledgerのようなコールドウォレットであったとしても、何かしらこちらで「認証」や「同期」をしたりすると、簡単に盗まれてしまう。
何か「同期」や「認証」を求められた際は、必ず公式や詳しい友人に確認しなければいけない。
その上で、「同期」や「認証」をする前に、念のために全てを別のウォレットに移して、あえて100USDだけ残して同期や認証をしてみるとか。（そうすれば詐欺かどうか後から判別つきます）
一人でも同じ犠牲者が出ないようにと。
まず最初に明確にしておきたい。今回の窃盗事件において、犯罪者が100%悪であり、このような犯罪行為は絶対に許されない。被害者の方の心情を思うと、本当に胸が痛む。
しかし、だからこそ、この事件から学ぶべき教訓を正確に理解し、同様の被害を防ぐために、技術的な誤解を指摘する必要がある。
投稿者は「Ledgerのようなコールドウォレット」と表現しているが、これは根本的な誤解だ。ハードウェアウォレット（HWW）は、PCやスマートフォンに接続して使用する時点で、決して「コールド」ではない。
真のコールドウォレットとは、完全にオフラインで秘密鍵を管理し、ネットワークから物理的に隔離された環境を指す。USBやBluetoothで接続し、専用アプリを介して操作するHWWは、その定義から外れている。
この認識は完全に誤っている。macOSにおいて「？」マークが表示されるのは、Dockやランチパッドからアプリケーションへのリンクが切れた時だ。アプリの「不具合」ではなく、単にファイルパスが見つからないという状態を示している。
このような基本的なOS挙動を理解せずに、7億円もの資産を管理していたという事実は、深刻な問題を示唆している。
最も重要な点は、HWWの本質的な機能を理解していなかったことだ。
HWWの最大の特徴は、トランザクションに署名する際、必ず物理デバイス側に：
が表示され、物理ボタンで明示的に承認しなければ署名されないという点にある。
つまり、7億円が盗まれたということは、被害者は画面に表示された「見知らぬアドレスへの7億円送金」を、確認せずに承認ボタンを押したということになる。
スクリプトによる自動化処理を「AIの介入」と表現するのは、技術的理解の欠如を露呈している。プログラムが高速で動作することと、AIが介入することは全く別の話だ。
事件後、複数の技術者から「これは単なる同期エラーではないか」という指摘が上がっている。実際、署名した形跡がないため、資産は盗まれておらず、アプリの表示上の問題である可能性が高い。
調査の結果、Ledger Liveには以下の既知の問題が存在することが判明した：
もし本当にただの同期エラーで大騒ぎしているとすれば、これは技術リテラシーの問題を超えて、基本的な確認作業すら怠った結果と言える。7億円を管理する者として、最低限ブロックチェーンエクスプローラーで実際のトランザクションを確認すべきだった。
この事件（あるいは騒動）で露呈したのは、暗号資産エコシステム全体のセキュリティ意識の低さだ：
全員が「ケツの穴を締める」必要がある。セキュリティは、最も弱い部分から破られる。
この事件は、高価なハードウェアを購入することと、セキュリティを確保することが全く別物であることを示している。
真のセキュリティには：
これらの基礎知識が不可欠だ。
繰り返すが、もし実際に窃盗があったなら犯罪者が100%悪であり、被害者の方には心から同情する。
同様の被害（あるいは混乱）を防ぐためには、ツールに頼る前に、まず基礎的な技術理解が必要だ。そして、関係者全員がもっと真剣にセキュリティと向き合う必要がある。
モノのインターネット（IoT）は、様々なデバイスをインターネットに接続し相互通信を可能にする技術です。IoTの応用例としては、スマートホームにおけるスマートライト、防犯カメラ、自動温度調節器などが挙げられます。
IoTにより、日常生活の活動はより効率的かつ便利になります。ユーザーはスマートフォンだけで家庭内のデバイスを制御できます。産業分野では、IoTが生産性と業務効率の向上に貢献します。
利便性を提供する一方で、IoTにはセキュリティリスクも伴います。システムが適切に保護されていない場合、ユーザーの個人データがサイバー犯罪の標的となる可能性があります。したがって、セキュリティはIoT技術開発における重要な要素です。
https://registry.scalar.com/@phimmoi/apis/thehekytichfull4k/
https://registry.scalar.com/@phimmoi/apis/phutsinhtufull4k/
https://registry.scalar.com/@phimmoi/apis/cuoivochochafull4k/
https://registry.scalar.com/@phimmoi/apis/anhtraisayxefull4k/
あまりにも長くなりすぎたのでこのエントリはAIによって要約されている
現在のIT業界ではLinuxが事実上として必修化しているのは情報技術者ならば誰も否定しない現状です。
そして更にIT業界以外でも主に統計や計測などを用いる分野ではLinuxによってそれら統計・計測システムを稼働させることが当たり前となっておりLinuxを扱うことは最早IT業界だけに留まらない。
数学、物理学、工学、医学、生物学、経済学、社会学etc...このエントリを読むアナタたちが今その端末で「分野名 Linux」という様な語でWeb検索をかければ確実に活用例はヒットする。
学問だけでないのです。画像認識技術により例えば製品の表面の傷を発見するなどという工業生産上の不具合発見システムもLinux上で稼働していることが多く、画像認識で分類できる気付いたのならば交通整理や布製品の縫製パターンや病原菌の発見などにも応用できる、されている事にも気付きます。
2012年時点の調査で、Linuxを教育に導入している約8割は富裕層が通い、平均よりも偏差値の高い学校であったことが判明しています。
特に同21012年の調査でRaspberry Piのお膝元である英国でRaspberry Piが導入できている学校の約8割は富裕層の通う私立校であると英国の王立協会が認める事態となっており、また、米国ニューヨーク・タイムスやその他の米国の主要メディアが行った調査では、貧困層の通うエリアにある公立高校ではiPadが導入され、中流以上ではChrome Book(またはTablet)、上流ではChrome Book(またはTablet)に加えてRaspberry Piなど"創造的デバイス"が導入されていると報告され、公教育におけるLinux格差が欧米で問題視されています。
日本でも灘高校や開成中学校などを代表例に有名私立・進学校・エリート校ではRaspberry Piが導入されていることが確認でき、一般的にはそのイメージが程遠いと考えられられている学習院女子高等科での導入事例や桜蔭中学校での導入事例、慶應義塾幼稚舎での導入事例など、有名私立・進学校・エリート校でRaspberry Piを中心にLinux学習が進められていることが確認できる。
当然ながらロボコンなどで有名な高専、そして最高峰の教育環境が期待できる東京大学や京都大学、有名エリート大学ではLinuxは最早当たり前のような状況となっており、世界の有名私立・進学校・エリート校では小中課程でRaspberry PiなどからLinuxに初めて触れ、高校課程で実用・応用を学び、大学課程でLinuxを高度研究に用いるというカリキュラムが事実上として存在する。
これは一連の増田やTogetter、それに付いたはてブで確認できるように、親や公立校の教員がLinuxを教えられないからです。
貧困層の通うエリアでiPadの採用事例が多いのは、自治体の予算の都合から情報工学に詳しい教員を採用しにくいため、ニューヨーク・タイムスの報告にもあるように強固にサンドボックス化されたiPadOSであれば自由に創造性を働かせて活用できないため教員が情報工学に詳しくなくてもマニュアル通りの管理が容易に行える点にあります。
しかも親は今現在の自身の労働環境から「社会に出ればWindowsしか使わない」と思いがちであり、今現在の学校教育が「ChromeOSなどLinuxカーネルを採用したOSがデファクトスタンダード化している」ことに気付かず、逆に仕事上で経営者やトップ技術者として働くエリートな親の家庭では「Linuxスキルを持った人材を高度人材として採用することを実体験で知っている」ため我が子に高度人材となって貰おうと早期にLinuxを学ばせようとします。
現在ChromeOSなどLinuxカーネルを採用したOSがデファクトスタンダードなので間違いなく確実に10年後は有名私立・進学校・エリート校を中心にLinuxを高度に学んだ新社会人が登場し始めますが、貧困層の多いエリアの公立学校出身者はiPadが導入されてしまっているので彼らが新社会人となっても有名私立・進学校・エリート校出身人材とスキル格差がスタート時点で発生します。
例えば我が子が通う学校がiPadを採用しており、Raspberry Piの導入など夢のまた夢で、我が子はLinuxを一切知らない。
AIが人間には到達し得ない速度で帳票を分類したり、おそらく数年以内にWindwosを高度に操作したり、広告として堪えうる画像を生成する時代が来るだろうとわかっていて、まだWindwosでの家庭内学習へこだわりますか？
AIに何をさせるかを指示したり、新たなAIを生んだり、AIが活用する知識ベースとなる新たな基礎研究をしたり、AIが苦手とする物理的な嵌合(はめ合わせ。複雑に組み合ったレゴブロックを想像すると良い)を用いた土建や衣服などを含んだ工業製品の設計etc...これらの求人枠を有名私立・進学校・エリート校出身者が掌握するだろうとわかっていて、まだWindwosでの家庭内学習へこだわりますか？
高度人材求人枠は現在でも年収数千万円、AIに奪われるであろう低スキル求人枠は年収500万円程度。親の感情として我が子をどちらへ進ませたいかなんて言うまでもないでしょう。
学校教育が有名私立・進学校・エリート校のような先進的ICT・STEM教育をしてくれないのであれば、親がLinuxを学ぶ努力をして家庭内でLinux学習を我が子に施すしかないのです。
私も親ですから皆さんの想いは理解できるつもりです。Windowsのままで良いだろう、MBAを求める子にMBAを与えてやれば良いじゃないか。Windwosでゲームさせたら良いじゃないか。
でも、でもしかし、世界はLinuxスキル取得に動いてしまっている。AIがどんどん発展していってしまっている。有名私立・進学校・エリート校が積極的にLinux学習を進めてしまっている。
おそらく今後、皆さんはニュースなどで学生がラズパイやLinuxを扱っているシーンを見るたびに私のエントリを思い出すでしょう。そのとき皆さんがどう想うか、どうするかは各々の家庭の自由だと私は感じます。
繰り返すが「大失敗」だよ
ゲーム機の基準で言えば「たったの3,500万台」しか売れてない
ゲーム機の成否は、そのデバイスを中核とした経済圏を構築できるかどうかで決まる
ゲーム機を製造販売しているメーカーも儲かり、そのデバイスにソフトを供給するソフトメーカーも儲かり、順調に市場を維持し続けられるか
Xboxは二世代続けてこれに失敗した(Xbox360の途中で失速してるから2.5世代分と言ってもいい)ので、仕方なくサブスク(ゲームパス)主軸に転進した
そのゲームパスも当初の目標会員数「2030年までに1億人」に対して、現状は一番安いプランの会員を含めても1/3くらいしか獲得できていない
