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はてなキーワード: ハードウェアとは
生物学的ハードウェアから始めましょう。女性は、社会的排除が生存に多大なコストをもたらす環境で進化しました。妊娠中は狩りはできません。授乳中は抵抗できません。生き残るためには、部族からの承認、つまり保護、食料の分配、一時的な脆弱性への寛容が必要でした。何百万年もの間、このような状況が続き、社会的拒絶を深刻な脅威とみなすハードウェアが生まれました。男性は異なるプレッシャーに直面していました。何日も行方不明になる狩猟隊、探検、戦闘。あなたは我慢しなければなりませんでした。
一時的な排除を精神的に崩壊することなく乗り越えられた男性には、より多くの選択肢があった。より多くのリスクを負い、より自立し、より困難な状況から抜け出す能力があった。（男性の地位は依然として生殖において非常に重要であり、地位の低い男性は困難を強いられた。しかし、男性は妊娠中や授乳中の女性よりも困難な方法で、一時的な排除から立ち直ることができた。
これは性格研究にも現れています。デイヴィッド・シュミットによる55の文化を対象とした研究では、どの文化においても同様のパターンが見られました。女性は平均して協調性が高く、神経症傾向（社会的拒絶の兆候を含む否定的な刺激への感受性）も高いのです。男性は平均して、意見の相違や社会的対立に対する寛容性が高いのです。これらの差は大きくありませんが、研究対象となったすべての文化において一貫しています。
https://x.com/IterIntellectus/article/2012220254504530043/media/2012211298830868480
Start with the biological hardware.
Women evolved in environments where social exclusion carried enormous survival costs. You can't hunt pregnant. You can't fight nursing. Survival required the tribe's acceptance: their protection, their food sharing, their tolerance of your temporary vulnerability. Millions of years of this and you get hardware that treats social rejection as serious threat.
Men faced different pressures. Hunting parties gone for days. Exploration. Combat. You had to tolerate being alone, disliked, outside the group for extended periods.
Men who could handle temporary exclusion without falling apart had more options. More risk-taking, more independence, more ability to leave bad situations.
(Male status still mattered enormously for reproduction, low-status men had it rough. But men could recover from temporary exclusion in ways that were harder for pregnant or nursing women.)
This shows up in personality research. David Schmitt's work across 55 cultures found the same pattern everywhere: women average higher agreeableness, higher neuroticism (sensitivity to negative stimuli, including social rejection cues). Men average higher tolerance for disagreement and social conflict. The differences aren't huge but they're consistent across every culture studied.
https://youtu.be/JERNjc9ZnrA?si=NjsyV9k-UThRofIA
1年ほど前、世界に衝撃を与えたDeepseekが、再び衝撃を与えようとしているらしい。
Deepseekがリリースしてる論文を見るに、今までAI開発の大前提だったTransformerの一部を置き換えるかもしれないそう。
以下、動画をNotebookLMに要約させたやつ。
Deepseekが開発している新アーキテクチャは、過去約9年間にわたりAI業界の「王者」として君臨してきた「トランスフォーマー（Transformer）」の一部を置き換える可能性があり、業界の勢力図やエコシステムに多大な影響を及ぼすと予測されています。
具体的な影響は以下の点が挙げられます。
・AI開発の「前提」が覆る
現在の生成AIのほぼ全ては、2017年にGoogleが発表したトランスフォーマー技術をベースにしています。これまでもトランスフォーマーに挑む技術はありましたが、王座を奪うには至りませんでした。しかし、Deepseekの論文には「社内でこの新アーキテクチャの大規模モデルを既に学習している」という示唆があり、これが成功すれば9年間誰も成し遂げられなかった技術的転換が起こる可能性があります。
このアーキテクチャの変更は、ハードウェア業界にも波及します。NVIDIAのような汎用チップへの影響は少ないと見られますが、トランスフォーマーに特化した専用チップを開発しているスタートアップ企業などは、前提となる技術が変わることで、その製品価値が失われるといった事態になりかねません。
GoogleやOpenAIなどの大手は、トランスフォーマーを前提にインフラや最適化アルゴリズムを構築し、次世代モデル（Gemini 3や4など）の学習を進めています。もしDeepseekの新技術が圧倒的に優れていた場合、進行中の巨大プロジェクトを途中で変更することは困難であるため、既存のビッグテックが対応に遅れをとる、あるいは開発方針の大幅な修正（「ポシャる」）を迫られる可能性があります。
Deepseekは、昨年の「R1」モデルにおいても、推論能力を高める手法（RLVR）を公開し、それが業界全体のスタンダードになったという実績があります。そのため、彼らが示唆する今回の新アーキテクチャも単なる理論にとどまらず、実用的な脅威となると見られています。
とにかく使えない。アスペの癖に低IQのコミュ障で、高校時代から個人開発をしつつココナラとかクラウドワークスでフリーランス活動に取り組んでたらしいのだが、それがどちらも7年も取り組んでおいて鳴かず飛ばずで法人すら立ってない事実を棚に上げてポートフォリオに書いてきやがった。
まずその時点で不安だったが、実際に使ってみれば一般的なサーバー管理、バックエンド、フロントエンド、ハードウェア、統計や計算機科学などどれもこれも一見できるように見えて理解が浅い。よく言えば広く浅い知識を持っていると言えるが、要は器用貧乏でまともに経験値がないということだ。AWSの資格すら取っちゃいない。
そんでもって学生時代にめぼしい経験がない。数学を幼少期から極めていたらしく(数IIIを小6でコンプしたというのは素直に驚いた)新しいアルゴリズムを論文に書いて某学会に通したことがあるらしいが、実績と呼べるのはそれくらいで数オリや競プロ、CTFの優勝歴などもない。本当に何の実績もない。大学生は大人なんだからIT目指すなら一つくらい社会に爪痕を残すようなとてつもない偉業をなして当然だろ、何のために大学行ったのか
自分の力と頭で修羅場を乗り越えて何かを為した経験もないのでとにかく子供じみていて扱いに困る。一見口調や語彙は大人びているように見えて忍耐力もコミュ力も何もないから始末に負えない。今どきZ世代は大人びてるんだからIT目指す新卒にもなれば普通少年ジャンプの主役くらいのスペックあって当然なのに。
そんでもって全能感にまみれていて、まるで相手が子供じみているかのように演出する能力だけは超一流。人様に物事を都合よく勘違いさせる能力は使い所を間違えなければ役に立つんだか立たないんだか。
マジで人様の前に立つカリスマ性も人様を率いる胆力も人様に率いられる根性も図太さもアイデア力も実績も実力も精神力も頭も心も体も顔も何もない無能中の無能中の無能なのでこんな奴を寄越した人事を末代まで呪うつもりだ。
結果の出ない努力は苦労や道楽ですらない。意味のある努力をした俺らがようやく意味のない辛酸も含めて舐めることができる権利を与えられているのに、無駄な努力しかせず時間を浪費した人間はエンジニアになる資格なんてない。それを解っちゃいない人事の奴らはバカしかいない。
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。
俺は壮大にコケると思ってるんだけど
というか期待しすぎ、遠い将来は産業になってるだろうけど
フィジカルAIがしんどい理由は「フィジカルAI・ロボットじゃないといけないシーンが限られる。あるいはコスト的に見合わない」に尽きる
・自走する → 大抵の利用シーンでは固定で良い
・ハードウェア → 大抵の人間に対するインターフェースは端末でいい
・自分で考える → 精度100％が出なくても許される利用シーンが限られる
この100年以上の機械化で、必ずしも人でなくて良いものが沢山あるとわかってきた
人でなければダメなものはかなり少なく、それを代替してもあまり美味しくはない
これは「人でなければならない」というより「人で妥協してる」ものが多いからもある
最もロボットが活躍するのは単純労働、つまり物流や工場みたいなところだが
フィジカルAIの導入でこういう部分がアップデートされるのはもちろんあるが、皆の期待してるような薔薇色の展開にはならない
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。
AMD A8（例えば2014年頃のA8-7600など）から最新のCPU（Ryzen 9000シリーズやCore i14/15世代）に換装した場合、AV1エンコードのスピードは「測定不能」あるいは「数十倍〜百倍以上」という次元の差になります。
これには、単なる計算速度の向上だけでなく、「ハードウェア支援」の有無が決定的に関わっているからです。
1. ソフトウェアエンコード（CPUパワーのみ）の場合
AMD A8はAV1という新しい規格が登場する前の設計であるため、最新の効率的な命令セット（AVX-512など）を持っていません。
AMD A8: 1fps（1秒間に1フレーム）すら出ない、あるいは処理が重すぎて途中でエラーになるレベルです。
最新CPU (Ryzen 9 / Core i9): ソフトウェアエンコード（libaom-av1等）でも、設定次第で実用的な速度（フルHDで数十fpsなど）が出せます。
倍率の目安: 純粋な計算能力の差だけで10〜20倍以上の差がつきます。
2. ハードウェアエンコード（内蔵GPU）の場合
ここが最大のポイントです。最新のCPUには、AV1を高速に処理するための専用回路「AV1エンコーダー」が搭載されています。
AMD A8: AV1のハードウェアエンコード機能は非搭載です。
最新CPU: Ryzen 7000/9000シリーズや、Intel Core 第12世代以降（内蔵GPU）には、専用のハードウェア回路が組み込まれています。
倍率の目安: ソフトウェア処理に頼るA8に対し、最新CPUのハードウェアエンコードは「瞬きする間に終わる」レベルの差になります。比較自体が酷なほどで、体感では100倍以上のスピード感になります。
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。
Gemini Deep Researchで本当の話なのか調査させ、はてな匿名ダイアリーへ投稿出来るように要約させた
はてな匿名ダイアリーを指定したら口調が勝手に変わって吹いたｗ
2025年末、「娘のはじめてPCにLinux」という議論がネット上で波紋を呼んだ。これは単なるOSオタクの戯言ではない。 「エリート層は子供にRaspberry Pi（ラズベリーパイ）を与えて"支配側"へ育て、一般家庭や公教育はiPadを与えて"消費側"に留め置く」という、現代の身分制度（デジタル階級社会）への警告だ。
本稿は、英国王立協会やGIGAスクール構想の実態、労働市場データを分析した「公教育の機能不全と家庭内資源動員に関する調査報告書」の要約である。 結論から言えば、「中流以下の家庭こそ、なけなしの金を払ってでも子供にLinuxを触らせろ」ということになる。
かつてのデジタルデバイドは「ネットに繋がるか否か」だった。スマホ普及後の現代における格差は、「コンピュータの制御権（Root権限）を持っているか否か」である。
英国王立協会はすでに2012年の段階で「学校のICT教育はオフィスソフトの使い方しか教えていない」と酷評している。 その結果、富裕層の私立校では専門家を雇ってRaspberry PiやAI活用を教え、貧困地域の公立校では管理が楽なiPadを配って終わり、という絶望的な「質の乖離」が起きている。米国でも同様に、富裕層の子供ほど「消費的なスクリーン（TikTokやYouTube）」から離れ、ChromeOSやRaspberry PiやUbuntuなどを導入し創造的なプログラミング教育を受けている。
日本の金のある自治体の公立小中学校で配られたiPadは、MDM（管理ツール）によってガチガチに制限されている。 逆に、ChromeOSはLinuxベースであり開発環境として優秀なのだが、教育委員会は「セキュリティ」と「管理コスト」を理由にその扉（ChromeOSやLinuxでの創造的な授業）を諦めた。 結果、公立校の生徒はiPadで「Web閲覧」と「ドリルアプリ」しかできない。
一方で、開成や筑駒といったエリート校の生徒は、制限のない環境でサーバーを構築し、Unityでゲームを作り、競技プログラミングに没頭している。iPadの 「サンドボックス（砂場）」の中で遊ばされている公立校生と、システムの内側に触れているエリート校生。このスタート地点の差は、10年後に致命的な「年収の差」となって現れる。
「社会に出ればWindowsだろ？」というのは20年前の常識だ。 現代の高付加価値インフラ（AWS、Google Cloud、AI開発、IoT）は、ほぼ全てLinuxで動いている。
GUI（マウス操作）はAIにとってコストが高いが、CLI（コマンド操作）はAIへの命令（プロンプト）そのものであるため、相性が抜群に良い。 Linuxを学ぶことは、「AI時代におけるコンピュータへの正しい命令作法」を学ぶことと同義だ。
「MOS(Microsoft Office Specialist)」というフィルター機能は低下し、GithubやPixiv、Youtubeなどでのクリエイティブな活動履歴（何を作れるか）がパスポートになる。貧困・中流層がこの壁を越える唯一の武器が「技術力（ポートフォリオ）」だ。
中流以下の公教育が頼りにならない以上、家庭で動くしかない。幸い、Linuxの世界は「金はかからないが、知恵と時間はかかる」。これは資金力のない家庭にとって最大の勝機だ。
30万円のMacBookは不要。企業落ちの中古ビジネスPC（ThinkPad X250/X260等）なら、秋葉原や通販で1.5万〜3万円で買える。 Windows 11が入らない型落ちこそ、軽量なLinuxには最高の機体だ。Raspberry Pi 4や400の中古も良い選択肢となる。
親が教えられないなら、CoderDojo（無料のプログラミング道場）のようなコミュニティに子供を連れて行けばいい。そこには「技術を楽しんでいる変な大人」がいる。その出会いが重要だ。
「壊れるから触るな」ではなく、「壊してもOSを入れ直せば直るから、好きにいじれ」と言って管理者権限（Sudo）を与えること。 YouTubeを見る端末を、YouTubeを作る端末に変えること。
高価なiPadを買い与えて安心するのではなく、1万円の中古PCを与えて「黒い画面」に向かう子供を応援すること。 その小さな投資が、子供を「デジタル小作人」から救う唯一の手段になるかもしれない。
大型アプデが来ると俺の「一応最後までクリアした」という言い訳が無に帰すので今のうちにまとめる。
年末に「今年流行ったゲームだけどざあ！やっぱこいつだけはざぁ！」でこき下ろしたかったが仕方ない。
一つ 転生の仕組みがダルい
作り直しなんですよね。
しかも解禁された順に組み直し。
ダルすぎる。
テキストをウィルス除去してチェックして流して、今度は画像に変えて、そんでしばらくしたら音声にして、これやり直すのダルくない？
つうかさ、ウィルスチェックとかのテンプレ保存して貼ろうとしたら「まだ解禁されてねーから無理な」ってうぜーよ。
そこはお前「まだ解禁してねーから素通りさせるけどいいよな？」でよくね？
どうせチートモードで作者だけ専用のTUEEEEで終わらせたんちゃう？
繋がりが薄すぎる。
こういうのって相互補完しつつも個々にテーブルがあるから倍々ゲームを乗算でいけるのがええんやん？
プログラミングがアップロードを育てて、アップロードがプログラミングを育てて、プログラミングがハッキングを育てるみたいな流れが弱いよ。
三角食い出来てない。
一気にガーッと食ってつなげすぎ。
転生時に使い回せねーって話したけど、転生時だけならともかくハッキングでゴーストとクリティカルを切り替えるだけでも面倒なんすよね。
切り替えで良くない？
つーか切り替えボタンでよくない？
最後 後半に山場がない
生成AIでテキスト作った辺りでピークが来てその後はハードウェア弄りも地味。
つうか色々頭打ちが早いっていうか奥行きがない。
もっとこう「うおおおおお数字無限にデカくなってるうううう」したい。
インフレテーブルの設計はクリッカーの味噌なのでそこが足りんよね。
つうかね、せめて「ハッキングまではオモローよ」ぐらい言いたかったね。
そこまでも割と怠いからねえ。
んで転生したらいよいよダルい。
まあ所詮は無料だしなーって言いたいんだけど割と課金誘導露骨だからねえ。
2個目のネットワーク機器と基礎UIの選択制みたいな形マジで課金誘導すぎるから。
つーか1周目までプレイ可能の体験版にして基礎UIは無料で貰えるとかなら良かったんちゃうんかなと。
課金したくないんやなくて「課金アイテムとしてUIを売られると萎える」って話ね。
誠実さの話かな。
「俺のゲームの面白いところを皆に遊んで欲しいいいいいいい」みたいなのを感じひんのや
「不便にさせることでお金ほちいいいいいい」はお前さあ・・・ゲームクリエイターとしてのプライド的にさあ・・・折角のインディーズなのにさあ・・・
本ドキュメントは、外部の観察者による戦略的視点からの提言案であり、事実認定や人物評価ではなく、「もしこういう前提なら、このような戦略もあり得る」という仮説的な提案です。
2. 大規模言語モデルや生成 AI 技術は、急速にコモディティ化しつつある。
- 単価の下落
- 競合の増加
- API / SDK / オーケストレーション
などを含めた **ソリューション／プラットフォーム** を提供し得る立場にある。
自前で大規模データセンターを保有・拡張する戦略には、以下のリスクが存在する：
- 認定 DC は「OpenAI 対応インフラ」として市場にアピールできる
3. **DC 側は CAPEX・OPEX・運用リスクを負担**
- OpenAI：
- ライセンス料
- 利用料のレベニューシェア
このモデルは、コンビニエンスストアやクラウド基盤ソフトウェア（例：VMware、ARM ライセンスモデル）に類似した **フランチャイズ／プラットフォーム戦略** に近い。
など「差別化要因」に集中投下できる。
を分散できる。
- 未到来のブレイクスルーを前提にした大規模 CAPEX は、
- 価格低下
2. **既存技術＋既存インフラをフル活用することで「時間を買う」**
- 既存 DC を活用することで、市場展開までのリードタイムを最短化できる。
を作れる。
3. **「今ある技術でどこまで世界を押さえられるか」を優先的に考える**
- 未来の理想状態より、現在の配備速度・採用件数・開発者エコシステムの拡大を KPI に置く。
1. **ビジョンと所有欲の分離**
- インフラ所有
- 資産規模
を混同しない。
- 自社が全てを所有するモデルではなく、
- 世界中のプレイヤーに役割を与えるプラットフォーム構造の方が実現しやすい。
- DC 事業者・クラウドベンダー・エンタープライズ企業が、
- 「OpenAI と組む方が得だ」と明確に感じる収益構造・責任分担を設計する。
- 握るべきは、
- 安全性と信頼
- ブランドと標準
- 手放してよい（外部に任せる）ものは、
- 建物
- ラック
- 電力インフラ
- 日々の運用
- CAPEX 回収の難しさ
を考えると、必ずしも最適とは限らない。
- OpenAI が「AI プラットフォーム」「AI フランチャイズの本部」として振る舞い、
- スピード
- 支配力
のすべてにおいて合理性が高い。
- 戦略構造と資本効率、時間軸の観点からの一つの選択肢として提示するものである。
以上。
結局、「レーダー照射された」で「火器管制レーダ」を受けたと日本政府は言っていない
ほえーそーなのかー
「空自機が正当な訓練に対して危険なスクランブルをかけてきた」←ADIZでスクランブルをかけて対応するのは通常の手続きだし危険な距離でもないのでノれない
「日本は事前通告を受け取りI copyと返事していた、だから自衛隊が悪い」←レーダー照射と事前通告は別の話なのでノれない
結局、「レーダー照射された」で「火器管制レーダ」を受けたと日本政府は言っていない
韓国海軍レーダー照射問題では明確に「火器管制レーダ」を受けたと日本政府が明言したのとは異なっている
艦艇では索敵と火器管制のレーダーはハードウェア的に別物なので明確に分かる
なので水掛け論
正直、アプリがクソすぎるし、インフラ周りもクソすぎて、話にならんって話だと思う。
レントゲン画像だなんだ、ディスプレイに呼び出せはするんだけど、サムネイルもパッと返ってこないし、本体を表示させようとしても数秒かかる。
どの画像か探すのに、あっち行ったりこっち行ったりで、説明を受けてる側ですらとてもストレスフル。
00年代前半にこう言うソフト、よく見たわ、って感じの骨董品のようなソフト。
その間、患者はどうするの？
ってSIer仕草で作られてるから、分かりづらいし、「想定される最善シナリオから逸れた途端」何をどうしていいかわからなくなって、しかもその割合がうんざりするほと高い。
病院の職員と会社は、このうんこシステムの例外対応に習熟したいわけじゃねーんだわ。
こんなシステム、まるで存在しないかのように必要な業務に集中したいんよ。
マイナカードへの紐付けでクソみたいなシステム作っておいて、不具合対応でも大金たかったSIer、いい加減にしろよな。フェイルセーフとかフールプルーフって概念、存在しねぇのか？ と。
って言われて、20年は経ってるだろ。
病院のDX化とか、マイナ保険証のようなものの「理念」は十分理解できるんだけど、「設計実装単価保守料」がゲロクソなんよ。
役所関係の受託開発やったこともあるけど、役人も無責任だし、物事知らんくせに偉そうに指示だけはしてくる。
素人は黙ってろ、って言いたいけど、要求仕様書時点でうんこだからお話にならんのよ。
にも関わらず、何でこれでしてやったりドヤ顔で「紙の保険証はもう使えません」とかほざいてんだよ、って話。
「リテイクだ！」
って全部ひっくり返したい気分で胸いっぱいいっぱいだわ。
普通に「DX化!!」って言ってるいろんなシステムについてもそう。
「このシステムを導入することによってDX化が云々カンヌン……」
で、現場の手間が増え、不具合例外対応に時間を取られ、できるようになったことといえば取締役会でのグラフ鑑賞とか、無駄無駄無駄〜っ！
