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はてなキーワード: Testとは
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。
そもそもこんなの何十年もやり尽くされたトピックで心理学じゃ常識なんだよね
調べればすぐに出るはず
それを「無能な女」だからわからないというのがダメなところでIQの問題ではない
IQは普通にあれば誰でもできることであって知的なトレーニングの問題
• Irwing ＆ Lynn (2005) – Sex differences in means and variability on Raven’s Progressive Matrices
https://doi.org/10.1348/000712605X53542
• Hyde (2005) – The gender similarities hypothesis
https://doi.org/10.1037/0003-066X.60.6.581
• Machin ＆ Pekkarinen (2008) – Global sex differences in test score variability (Science)
https://www.science.org/doi/10.1126/science.1162573
• Deary (2012) – Sex differences in intelligence (Cambridge Handbook of Intelligence)
• Halpern et al. (2007) – Males and females have the same distribution of IQ scores
と質問とした所、
いい質問。ただ、**今回私が提示した C# コード（MemoryMappedFile + Parallel.For で CR を数える）**には、明確に一つの「このネット上の記事／リポジトリをそのままコピーした」元ネタはありません。
いくつか似たアイデアを使ってる部分と参考になる記事／ドキュメントはあるので、それらを紹介します：
---
*Microsoft ドキュメント — Memory-Mapped Files (.NET)*
([Microsoft Learn][1])
*Kieren Johnstone: 高速に MemoryMappedFile からバイト列を読む方法（StackOverflow）*
`MemoryMappedViewAccessor` を使って unsafe コードからポインタを取得し、Marshal.Copy で効率よく読み出す方法。
([Stack Overflow][2])
*Red-Gate: Sharing is Caring: Using Memory Mapped Files in .NET*
MemoryMappedFile を使ったキャッシングなどの応用。
*Stephen Cleary のブログ: Memory-Mapped Files と Overlaid Structs*
メモリマップトファイルへ構造体を重ねて（オーバーレイ）扱う方法など。
([blog.stephencleary.com][4])
---
もしよければ、**あなたのコード（CR を数えるもの）に特化した元ネタをさらに探してみます**。やりましょうか？
[1]: https://learn.microsoft.com/en-us/dotnet/standard/io/memory-mapped-files?utm_source=chatgpt.com "Memory-Mapped Files - .NET"
[2]: https://stackoverflow.com/questions/7956167/how-can-i-quickly-read-bytes-from-a-memory-mapped-file-in-net?utm_source=chatgpt.com "How can I quickly read bytes from a memory mapped file in ..."
[3]: https://www.red-gate.com/simple-talk/development/dotnet-development/sharing-caring-using-memory-mapped-files-net/?utm_source=chatgpt.com "Sharing is Caring: Using Memory Mapped Files in .NET"
[4]: https://blog.stephencleary.com/2023/09/memory-mapped-files-overlaid-structs.html?utm_source=chatgpt.com "Memory-Mapped Files and Overlaid Structs"
ChatGPT:
が、出てきて、やってくれと言ったら、こういうのが出てきた。
了解しました — 広く（英語・日本語・GitHub・ブログ・StackOverflow 等）再検索しました。結論と見つかった“近い”ソースをまとめます。
結論（要点）**
「あなたが求めている**MemoryMappedFile を使い、UTF-8 バイナリ中の `CR`（0x0D）だけを数える・マルチスレッドで分割して処理する**」という **完全一致の“元ネタ”ソースコード**は、公開された web 上のリポジトリや記事の中では見つかりませんでした（複数の検索ワード／検索対象で確認）。([hyr.mn][1])
ただし、ほぼ同種の要素（メモリマップドファイルの読み方・大きなファイルの行数カウント・バイト単位カウントを高速化する手法）は複数見つかりました。これらを組み合わせれば、先に示した実装は典型的なパターンであることが確認できます。([Microsoft Learn][2])
見つかった“近い”・参考になりそうなソース（抜粋）**
1. .NET の公式ドキュメント（MemoryMappedFile の説明） — `MemoryMappedFile` の基本と CreateViewStream / CreateViewAccessor の使い方。必須の参照。([Microsoft Learn][2])
2. 「Counting lines with C#」というブログ記事（C# で改行（CR/LF）カウントに関する実装と GitHub リンク） — 行数カウントを目的とした実装パターンがある。([hyr.mn][1])
3. StackOverflow：MemoryMappedFile から高速にバイトを読む方法（`MemoryMappedViewAccessor` / unsafe ポインタ / Marshal.Copy 等の議論） — 高速実装のヒント。([Stack Overflow][3])
4. StackOverflow／Q&A：ファイル中の LF/CR の数を求める方法に関するスレッド（`grep -c $'\r'` 等の unix 例や C# でのカウント方法の議論）。([Stack Overflow][4])
5. GitHub のサンプルリポジトリ（MemoryMappedFile のテスト／サンプル） — メモリマップドファイルを使う実装例。([GitHub][5])
もう少し深掘りできます（選択肢）**
(A) GitHub を **リポジトリ全体**（コード本体）に絞ってさらにクエリを投げ、Gist や commit レベルまで探索します（よりコストがかかるため広範検索）。
(B) ブログ・技術記事を対象に **全文一致（コード断片）検索** を行い、私が先に示した C# コードの実際の一節（たとえば `mmf.CreateViewStream(offset, size)` や `Interlocked.Add(ref totalCount, localCount)` など）を直接検索して完全一致を探します。
(C) 「オリジナルは GitHub にあるはず」と思われるなら、あなたが覚えている**リポジトリ名の断片／作者名／投稿日**などを教えていただければ、それを手がかりに探します（断片情報があるとヒット率がぐっと上がります）。
どれを優先して探しましょうか？（A: GitHub全探査 / B: コード断片で全文検索 / C: あなたからヒント提供）
※続けて深掘りする場合は、すぐにさらに広い検索を行って該当ソースを探します（そのまま実行します）。
[1]: https://hyr.mn/catching-flowers-with-a-net?utm_source=chatgpt.com "Counting lines with C# - hyr.mn"
[2]: https://learn.microsoft.com/en-us/dotnet/standard/io/memory-mapped-files?utm_source=chatgpt.com "Memory-Mapped Files - .NET"
[3]: https://stackoverflow.com/questions/7956167/how-can-i-quickly-read-bytes-from-a-memory-mapped-file-in-net?utm_source=chatgpt.com "How can I quickly read bytes from a memory mapped file in ..."
[4]: https://stackoverflow.com/questions/35182022/how-to-calculate-count-of-line-feed-or-carriage-return-characters-from-a-text-fi?utm_source=chatgpt.com "How to calculate count of line feed or carriage return ..."
[5]: https://github.com/byGeek/MemoryMappedFileTest?utm_source=chatgpt.com "test csharp code for using memory mapped file."
Hash: SHA512
https://anond.hatelabo.jp/20251001170238#
iHUEARYKAB0WIQTEe8eLwpVRSViDKR5wMdsubs4+SAUCaNzgHwAKCRBwMdsubs4+
SEkQAP46nKlZ/cLh0l2iM/XUrKy+sk/xSI2/DOwCP2oAPrDJ2AD+JAitesEA1bdQ
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元の主張は「人手不足ではなく“給料不足”。時給を3,000円にすれば学生・主婦・高齢者で十分まかなえる。移民は不要」という趣旨ですが、これは現実の日本経済と制度・人口動態を正確に踏まえていません。
実務の現場では、①国内の可動労働力の“量”が足りない、②制度上フルに働けない層が多い、③一部の産業は価格規制や労働時間規制で“賃上げだけでは人が埋まらない”、④それでも需要は拡大している――ために、たとえコスト高でも外国人材を雇わざるを得ない、というのが実態です。
日本の15～64歳の生産年齢人口は長期低下トレンドで、足元まで減少が続いています。
労働需給はこの「分母」の制約を強く受けます。賃上げで労働参加が多少増えても、人口要因は跳ね返せません。
日本銀行や総務省系の統計系列でも、働き手の確保難が慢性化していることが示されています。
加えて、有効求人倍率は総合で1倍超を維持（＝仕事の数が人の数を上回る）。産業別では建設・介護・運輸・宿泊飲食などで特に逼迫が続きます。
学生：在留資格（留学）で働けるのは学期中28時間/週が上限。そもそもフルタイムの穴は埋められません。
既婚女性：社会保険の“年収の壁”（106万円・130万円など）が就業調整を誘発。政府自身が壁対策を進めていること自体が、制度が労働時間拡大のボトルネックである証拠です（2025年法改正で要件撤廃方向）。
高齢者：在職老齢年金の仕組み（ earnings test ）は一定の閾値で年金が減るため労働供給を抑制し得る、との実証研究が内閣府エコノミストから出ています。体力面の制約も大きい。
つまり、“賃金さえ上げればみんなフルタイムで働く”という前提がまず成り立ちません。
介護：介護報酬という公定価格の枠内で賃金原資が決まるため、事業者単独の賃上げ余地には限界があります。一方で必要人数の見通しは2026年度＋約25万人、2040年度＋約57万人の不足と厚労省が公表。足元から構造的な人手不足です。
物流（トラック）：2024年の残業上限規制で運転時間そのものが物理的に縮小（いわゆる「2024年問題」）。賃上げしても“時間の空白”は埋まらず、輸送能力は落ちます。
建設：国土交通省の調査でも技能労働者は恒常的に不足。工期や安全規制の制約下で、賃上げだけでは直ちに人が湧いてくる構造ではありません。
インバウンドは2024年にコロナ前を超えて過去最高を更新、2025年も過去最速ペース。
宿泊・飲食・小売・交通で人員需要は増え続けています。国内で必要人数が増える一方、供給側の人口・制度制約は緩まない――ミスマッチが拡大しています。
「移民（外国人材）は安い」というのも誤解です。企業側には日本人採用にない追加コストが確実に乗ります。
代表例：
手続・支援コスト：在留資格（特定技能）で雇う場合、受入企業には生活・日本語・行政手続の支援10項目が義務化され、外部の登録支援機関へ委託するなら1人あたり月2～3万円程度の委託料が相場と公的団体が解説。
初期費用：採用・渡航・住居手配・日本語/技能訓練などの初期費用は1人70～100万円程度を見込むケースが一般的に紹介されています（実務ガイド）。
コンプライアンス・監督：技能実習/特定技能は監督官庁・監理団体の関与が強く、違反時のリスクも高い（制度目的や保護規定も法令で明記）。
つまり、日本人採用より“高コスト”で“手間も大きい”のが普通です。
それでも企業が外国人材を選ぶのは、国内だけでは必要数を確保できないからにほかなりません。
政府もこの現実を踏まえ、特定技能の対象分野拡大・受入れ拡大方針を明確にしています。
公費・補助で狙い撃ち賃上げをしても、介護のように公定価格産業では結局“国民負担”（介護保険料や税）に跳ね返ります。
物流は労働時間規制がボトルネック、建設は養成に時間がかかる。
加えて、女性・高齢者の就業拡大は政府も推進中ですが、制度壁の撤廃や保育・介護の家事外部化には時間がかかり、直近の欠員は埋まりません。
MHLW白書も、近年の人手不足は「長期的・粘着的（persistent）」だと総括しています。
人口の分母が縮んでいるので、賃上げだけでは全体の穴は塞がらない。
外国人採用は日本人より“高コスト”だが、それでも需要を満たすために必要。
「時給3,000円にすれば国内だけで回る」は、人口・制度・規制・需要の四つ巴の現実を見落としています。
現場では、外国人採用は“安いから”ではなく、“高コストでもそれしか選択肢がない場面が増えているから” 進むのです。
日本の賃金水準引上げや制度改革（年収の壁の撤廃等）は重要で、同時並行で進めるべきです。ただ、それらの効果が出るまでのタイムラグと、そもそもの人口制約を考えれば、移民・外国人材受入れ、国内の省人化投資、労働参加促進の“三本立て”以外に現実解はありません。
必要なら、あなたの想定する具体的な業種・地域を教えてください。その条件で、どれだけ国内人材で埋められ、どこから外国人材が不可欠になるか、数字で試算します。
