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はてなキーワード: 定量とは

2025-12-01

ラピダスは失敗するよ

つーか単なる詐欺しか見えないの。

半導体ビジネススピードが命

日本の商習慣や法律社会環境では海外勢と勝負にならない。

1.4ナノを目指すのは結構で、まぁそりゃ頑張ってトライアンドエラーやってりゃいつかは稼働し生産にこぎつけるだろうが

量産開始したころには他社はその先に行ってる。

それでは商売にならないんです。

 

半導体工場世代順送りで回します。

最先端プラントで最高性能の半導体を作り一気に出荷し、稼ぐ。

18ヶ月程度で次のプロセスルールが稼働し始める、稼ぎの本丸はそちらに移る。

半導体産業はこれを繰り返す。サイクルが止まれ即死

半導体価格は月次(年次ではない)3%下がる。DRAMもっとエグい。

1個一万円の半導体が翌月には9700円になり、1年後には7000円になってる。

3年後だと3500円。そういう世界

設備減価償却を別として材料原価、製造コストは変わらない。

1個1万円をどれだけ長く維持できるかが勝負になる。この期間で一気に稼ぐ。

 

半導体産業面白いのは、では世代交代したら古い設備は用無しか

これが裾野が広い、十分な需要がある。

現代デジタル機器には無数の半導体が組み込まれており全てが最先端である必要はない。

例えば、ルーターだったり、制御装置だったり。ASICだったり。

そういう用途向け半導体工場お下がりされる。

ただし儲からない。1個3500円にしかならない。

 

話が逸れるが、この仕組みに気がついたのがスティーブ・ジョブズ

iPhoneが登場するまで携帯電話向けのSoCは2,3世代古い設備製造されていた。

サーバーパソコン向け最先端プロセスルール半導体工場が稼ぎ終わった後の設備組み込みSoCが作られており、

携帯電話もそれらが使われていた。

ジョブズアイデアは「最先端で作れば携帯の性能一気に上るじゃん」

もちろんOSコンパイラライブラリ群の整備も大きいのだけど、この半導体チートが「iPhone=高性能」の印象を作った。

しかスマホSoCはそれほど大きなダイサイズではない。

から歩留まりも収率も良い。ウェハー単価は高いけど採算は取れる、ジョブズはこれに気がついた。

Android勢がこれに追いつく(最先端プラントで泥用ARM製造される)のに5年かかった。

 

ラピダスに話に戻るが、2ナノ。1.4ナノを作るのはそれほど難しくはない。試作品なら。

しかし大規模装置産業半導体工場は試作と量産技術はまったく別物。

作品ができたら量産はあと一歩、にはならない。別物。

 

例えば、一昔前話題になったフッ化水素、12ナインとか、日本が強いよね。

半導体を作るには大量に使う。

作品ラボレベルメーカーから届いた試験管の少量を扱うのと、

ローリー輸送され(ここでも汚れる)、プラント内に備蓄され(ここでも汚れる)、配管が適切に設計され、制御され、製造装置供給されるラインが構築され、その配管で送液され(ここでも汚れる)、半導体が洗浄され(ここでも汚れる)、使用済み廃液が確実に回収する仕組みが構築されており。。。

書けば簡単なようでめちゃくちゃ難しい。別次元技術ノウハウがある。

そしてTSMCの強みはこれらの製造インフラを高レベルで高速に構築し改善できる、それらの人材も揃ってる、育ってる。

まりプラント立ち上げが早く競合他社が追いつく前に1個1万円で売り切ってしまう。

 

競合他社が追いついたときには7000円になってる。

 

TSMCは1万円で売り切って爆益を出し、それを原資に次のプラントを立ち上げる。

1.4ナノだろうが3年後には1個3500円にしかならんのです。

単価のクソ安いルーターSoC作っても利益は出ない。

TSMC戦略的に旧世代価格を下げてくるのでさら出遅れ他社の利益率は下がる。

 

番手では利益が出せない構造になってんの。

 

一日でも、一ヶ月でも早くプラント稼働させるのが利益の源泉なのだが、日本企業、しか国策官営企業にそんなもん不可能なのです。

1.4ナノさえ作れたら爆益なんてのはド素人夢物語です。

 

んなもんラピダスの中の人だって百も承知だろう、でも頑張ってる、頑張ってるフリ、宣伝

壮大な投資詐欺しか見えない。

 

ちなみにJASM(TSMC熊本ですら22nmしか作っていない。

台湾経済安全保障のため最先端を避けたという説明だけど、ウソです。

作れないの。

天下のTSMCプラント立ち上げ部隊ですら、異国の地でサプライヤー全て巻き込んで最先端プロセスを稼働させる事はできない。

彼らは新工場設計プロジェクトマネジメント、立ち上げ、安定量産、これらの業務にそれぞれ精鋭の専属部隊がいる。

それでもいきなり最先端リスクが高すぎる。

実際、JASM熊本公式な量産開始から一年経ってもフル稼働はしていない。アメリカで大トラブルを起こしているのも御存知の通り。

量産って難しいんです。簡単じゃないんです。小さな外的要因一つで製造は止まる。

 

それを素人集団のラピダスが凌駕できるわけないでしょ?常識的に考えて。

2025-11-23

当初の予定量刑は、懲役6ヶ月から1年程度の実刑判決になる可能性が高かったと考えられます

当初の量刑見通し

当初の予定量刑は、懲役6ヶ月から1年程度の実刑判決になる可能性が高かったと考えられます

その理由

量刑は様々な要素で決まりますが、特に以下の点が影響します。

犯罪性質偽計業務妨害罪): 偽計業務妨害罪比較的軽い犯罪ではありませんが、殺人などと比較すると軽いです。

被害の程度: 警察業務妨害したことによる具体的な被害業務の停止時間人員の動員規模など)によりますが、通常は数ヶ月から1年程度の量刑一般的です。

前科の有無(窃盗前科): 窃盗前科があるため、執行猶予は付きにくい状況です。前科は、被告人再犯傾向を示すものとして、刑務所に入れる(実刑)かどうかの判断に大きく影響します。

動機反省の有無: 当初は、被告人自身行為違法性認識し、深く反省していると見られていた可能性もあります

結論

もし「警察業務に間違いがあった可能性」が浮上せず、そのまま裁判が進行していた場合前科があるため実刑は確実と見られていたでしょう。

ただし、懲役1年を超えるような重い刑ではなく、懲役6ヶ月から1年程度の実刑判決が、検察官の当初の想定であったと考えられます検察官勾留継続が相当ではないと判断したこと自体が、事件の根幹に関わる問題が生じたことを示しており、それだけこの事件は当初の想定から大きく外れていると言えます

2025-11-09

[]

僕は今、いつものように自分で定めた前夜の儀式を終えたところだ。

コーヒーは精密に計量した7.4グラム抽出温度92.3度で、これが僕の思考を最高の線形性と可逆性をもって保つ。

寝室のドアは常に北側に向けて閉める。ルームメイトは今夜も例の実験的なシンポジウム(彼はそれを自作フォーラムと呼んでいる)に夢中で、隣人はテレビの音を限界まで上げて下界の俗事を増幅している。

友人たちは集まって未知の戦術を試すらしいが、彼らの興味は僕の多層的位相空間理論議論とは無関係だと見做している。僕にとっては、他人の雑音はただの非可逆なエントロピーである

今日は一日、超弦理論のある隠れた側面に没入していた。通常の記述では、弦は一次元的な振動として扱われるが、僕はそれを高次元カテゴリ対象として再解釈することに時間を費やした。

物理的場のモジュライ空間を単にパラメータ空間と見るのは不十分で、むしろそれぞれの極小作用の同値類が高次ホモトピーラクタンスを持ち、ホモトピー圏の内部で自己双対性を示すような階層化されたモジュライを想定する。

局所的超対称は、頂点作用素代数の単純な表れではなく、より豊かな圏論双対圏の射として表現されるべきであり、これにより散乱振幅の再合成が従来のFeynman展開とは異なる普遍的構造を獲得する。

ここで重要なのは、導来代数幾何学のツールを用い、特にスペクトラル的層とTMF(トポロジカル・モジュラー形式)に関する直観を組み合わせることで、保守量の整合性位相的モジュライ不変量として現れる点だ。

もし君が数学に親しんでいるなら、これは高次のコホモロジー演算子物理対称性の生成子へとマップされる、といった具合に理解するとよいだろう。

ただし僕の考察抽象化階段を何段も上っているため、現行の文献で厳密に同一の記述を見つけるのは難しいはずだ。

僕は朝からこのアイデア微分的安定性を調べ、スペクトル系列収束条件を緩めた場合にどのような新奇的臨界点が出現するかを概念的に解析した。

結果として導かれるのは、従来の弦のモジュライでは見落とされがちな非整合境界条件が実は高次圏の自己同値性によって救済され得る、という知見だった。

日常の習慣についても書いておこう。僕は道具の配置に対して強いルールを持つ。椅子は必ず机の中心線に対して直交させ、筆記用具は磁気トレイの左から右へ頻度順に並べる。

買い物リスト確率論的に最適化していて、食品の消費速度をマルコフ連鎖モデル化している。

ルームメイトは僕のこうした整理法をうるさいと言うが、秩序は脳の計算資源節約するための合理的エンジニアリングに他ならない。

インタラクティブエンタメについてだが、今日触れたのはある対戦的収集カード設計論と最新のプレイメタに関する分析だ。

カード設計を単なる数値バランス問題と見做すのは幼稚で、むしろそれは情報理論ゲーム理論が交差する点に位置する。

ドロー確率リソース曲線、期待値収束速度、そして心理的スケーリングプレイヤーが直感的に把握できる複雑さの閾値)を同時に最適化しないと、ゲーム環境健全競技循環を失う。

友人たちが議論していた最新の戦術は確かに効率的だが、それは相手期待値推定器を奇襲する局所的最適解に過ぎない。

長期的な環境を支えるには、デッキ構築の自由度メタ多様性を保つランダム化要素が必要で、これは散逸系におけるノイズ注入に似ている。

一方、漫画を巡る議論では、物語構造登場人物情報エントロピー関係に注目した。キャラクターの発話頻度や視点の偏りを統計的に解析すると、物語テンポと読者の注意持続時間定量化できる。

これは単なる趣味的な評論ではなく、創作効率を測る一つの測度として有用だ。隣人はこれを聞いて「また君は分析に興味を持ちすぎだ」と言ったが、作品合理的に解析することは否定されるべきではない。

夜も更け、僕は今日計算結果をノートにまとめ、いくつかの概念図を黒板に描いた。友人が冗談めかしてその黒板を見ただけで頭痛がすると言ったとき、僕はそれを褒め言葉と受け取った。

知的努力はしばしば誤解を生むが、正しい理論は時として社会的摩擦を伴うのが常だ。

今は23時30分、コーヒーの残りはわずかで、思考の波形は安定している。

眠りに落ちる前に、今日導いた高次圏的視点でいくつかの演繹をもう一度辿り、明朝にはそれを更に形式化して論理体系に落とし込むつもりだ。

明日もまた秩序と対称性を追い求めるだろう。それが僕の幸福であり、同時に囚われである

2025-11-02

anond:20251102155208

一瞬とは正確には何ミリ秒技術力があるなら定量化した主張ができるよね?

dorawiiより

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2025-10-23

日本では経営者無能が最大の問題

Ⅰ. 経営陣の能力問題:数値合理性への逃避と戦略的想像力の欠如

文章は「早期退職短期的に財務合理性もつ」と冷静に記述しているが、ここには経営自身戦略的無能さが覆い隠されている。

本来経営とは単年度の損益勘定ではなく、「人材を通じて知の蓄積を再生産するシステム」を構築することである。にもかかわらず、多くの日本企業経営層は次のような欠陥を露呈している。

人的資本費用項目としてしか見ない会計視野の狭さ

 ベテラン社員賃金を「生産性との乖離」とみなし、即時的コストカットに走る発想は、経営が“教育投資”や“内部知の継承”という本質理解していない証拠である

 欧米成功企業では、熟練人材は若手育成・組織文化の維持装置として位置づけられ、その貢献は「見えない生産性」として定量・定性の両面から評価される。日本企業経営陣はこの非定量価値可視化する能力を欠いている。

戦略なき模倣制度依存体質

 経営層は、バランスシート改善株主監査対応の「儀式」として遂行する一方で、長期的な技術競争力市場定義に向けた構想力を欠く。

 結果として、合理性の名のもとに人材を切り捨て、10年後に再び同じ構造問題に陥る「リストラ再帰現象」を繰り返す。これは経営判断ではなく、思考停止制度運用に過ぎない。

トップ層の実務経験希薄

 近年の大企業では、財務法務経営企画といった「調整型エリート」が経営陣に集中し、現場知を持つ実務者が排除されている。そのため、人的資本の質や現場専門性評価する基準存在せず、「人を数字で削る」以外の手段を持たない。

 要するに、経営知的怠慢が、制度的惰性を装って正当化されているのである

Ⅱ. エリート教育評価問題選抜の歪みと再生産される知的貧困

文章フランスアメリカの「複線型フラット型」モデル理想的に描くが、見落としているのはエリート教育のもの構造的欠陥である

すなわち、現代日本では「グローバル基準」を参照しても、その前提となる評価制度教育体系が劣化した模倣物に過ぎない。

日本エリート層の“統治教育”の欠如

 フランスグランゼコール米国MBAは、単なる専門訓練ではなく「社会設計者」としての責任倫理を育てる。

 一方、日本エリート教育は、東大慶應一橋などの学歴的篩い分けを通じて、「既存秩序の維持装置」を生産するにとどまっている。結果として、システム批判的に再設計する知的能力を持つ人材が枯渇している。

人事評価の同質性バイアス

 エリート層が自らと同じ価値観・履歴学歴官僚行動様式)をもつ人材のみを昇進させる構造が、企業内の思考多様性を奪っている。

 その結果、制度疲労是正するイノベーションが内部からは生まれず、「成果主義」や「フラット化」も形式的スローガンに終わる。

 実際、外資模倣型の成果評価制度を導入しても、評価する側の知的基盤が旧来の年功文化依存しているため、制度けが輸入され、文化が輸入されない。

教育の成果と倫理の断絶

 日本エリート教育は“効率管理”を学ばせるが、“責任と再設計”を教えない。

 したがって、経営陣が「合理的リストラ」を実施するとき、それが組織文化破壊技能伝承の断絶・心理的安全性喪失を招くという倫理コスト認識できない。

 ここにこそ、教育経営が切断された社会知的破綻がある。

Ⅲ. 総括:制度問題ではなく、思考問題

このレポート制度構造年功序列賃金カーブ)を問題の中心に据えているが、より根源的な問題制度運用する人間知的劣化である

経営陣が「制度依存し、制度批判的に再構築できない」状態に陥っている限り、どんな制度改革形骸化する。

持続可能雇用制度の前提は、「持続可能思考」を行う人材層の育成である

それは、教育採用評価のすべての局面で、短期的成果よりも構想力・倫理公共性評価する文化を取り戻すことでしか達成されない。

anond:20251021122840

2025-10-20

【緊急提言B型作業所障害者が健常者の労働市場破壊し始めている。

B型作業所を利用した労働力ダンピングが、健常者の労働環境も壊していく危険性について。

いま、全国で静かに広がっている「B型作業所による労働力ダンピング」。

本来福祉の場であるはずのB型が、飲食店の皿洗い、ホテル清掃、ポスティングといった市場労働代替手段として使われ始めています

この流れを放置すれば、最終的に痛むのは障害者だけでなく、地域普通に働く健常者の賃金雇用のものです。

広島での試算 ― すでに「年16億円規模」の影響

広島市内のB型作業所は約178拠点

もし1事業所あたり10人が、月40時間ほど外部の定常業務(皿洗い・清掃など)を請け負い、時給500円で動いているとすると、

その延べ労働時間は71,200時間/月に達します。

地域最低賃金(1,085円)との差は585円/時。

単純計算だけでも、

● 月約4,165万円/年約5億円の賃金原資が市場から流出

さら経済学的にみると、このような「低賃金労働供給ショック」は地域全体の賃金水準にも波及します。

労働経済の標準モデル弾力係数β=−0.6)を適用すると、

● 平均賃金の下落率は約0.8〜1.5%

地域全体ではさらに年1011億円規模の賃金圧縮効果

まり合計すれば、広島だけで年間およそ16億円前後賃金が失われている計算です。

福祉の名を借りた安価下請け構造」が、結果的地域賃上げ努力を踏みにじっているのです。

問題本質 ― 「雇用契約ではない」という抜け道

B型作業所で働く人たちは、法律上は「雇用契約」ではなく「福祉サービス利用者」です。

そのため最低賃金法の適用を受けず、時給200〜500円でも違法ではありません。

しかし、現実には企業自治体発注を受け、実質的雇用と同じ作業をこなしているケースも少なくありません。

この「名ばかり福祉労働」が、地域労働市場を二重構造化させています

放置すれば“地域賃金デフレ”が進む

定常業務外注B型流れる

B型最低賃金を下回る単価で受託

企業は「安く発注できる」ことで価格競争が激化

結果、健常者パートアルバイト賃金も上がらない

この構造を変えなければ、「福祉」と「雇用」の双方が共倒れになります

本来は「支援」だったはずの仕組みが、社会全体の賃下げ装置に転化しているのです。

■ いま求められる政策対応

発注ガイドライン明確化

 定常業務B型に回すことを制限し、監査対象にする。

市場相当の対価設定

 「福祉価格」ではなく、発注元に最低賃金水準での支払いを義務づける。

③ 成果指標の導入

 B型が「移行支援」や「スキルアップ」に機能しているか定量評価する。

地域ごとの監視体制

 清掃・宿泊外食など、B型ダンピングが集中している業種を重点的に調査

結論 ―「安い労働」ではなく、「豊かに生きる福祉」へ

B型作業所本来就労の機会を守るための制度です。

しかし、今のままでは障害者の“安価労働”を利用する仕組みになってしまう。

そしてそれは、健常者の労働環境をも巻き込み、地域全体の賃金尊厳を奪う方向に進んでいます

福祉は誰かを犠牲にして成り立つものではありません。

支援」と「雇用」を分断せず、公正な対価と自立を両立させる仕組みづくりが、いま最も求められています

とChatGPTにまとめさせてみたんだが、全国48万人の利用者手帳なくても利用できるよ)のうち半分がもし

高い工賃を求めて地元企業から清掃やポスティングや皿洗いなどの仕事を時給500円で奪っていったら健常者の労働市場はどうなる?

ぶっ壊れるよ。現段階でももヤバい企業B型作業所を利用して人件費を削減できることに気づき始めたらこの傾向はもっと強まっていくと予想される。

その時、健常者は作業所仕事を奪われ賃金も上がらない最悪な場面を迎えることとなる。

今、みんなで気づかなきゃ。声をあげなきゃ大変なことになるよ。

2025-10-17

ドルエイジ・サラリーマン職業能力衰退現象に関する学術考察

日本型雇用システムにおける構造矛盾個人的危機の複合分析

序論

「45歳を過ぎて本当に全然仕事ができなくなった。本当の本当に何も出来ん。MTGの前日とかに間に合わせの資料必死に作ってそれでなんとか誤魔化してるだけ。あとはぼーっとしてるか頭かきむしってるだけで殆ど何もしてない。10年前の百分の1くらいのパフォーマンスしか出ない。客先がいい人で今のところ叱られてもいないけど多分その内見捨てられる。どうすりゃいいんだ」

anond:20251017145418

この実体験的証言は、現代日本のミドルエイ労働者が直面する深刻な職業能力衰退現象如実に表している。本稿では、この現象を単純な個人的問題として捉えるのではなく、日本型雇用システム構造特性組織社会学的要因、認知心理学メカニズム、および労働経済学的背景を統合的に分析し、その本質的メカニズムを明らかにする。

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1. 理論フレームワーク:ミドルエイジ・クライシスの多層構造

1.1 日本型雇用システム制度的制約

労働政策研究・研修機構2010)は、中年期が「仕事の負荷の増大や能力の停滞と限界感等が生じる時期」であり、これらへの対応を誤ると「諦めや思考停止」、「会社への過度の依存」を生じかねないことを指摘している。この現象は、清家(2011)が論じる日本的雇用慣行相互補完性—(1)年功賃金、(2)終身雇用、(3)企業別労働組合—が現代経済環境変化に適応できない構造矛盾として現れている。

特に重要なのは年功序列終身雇用相互補完性である。Milgrom and Roberts(1992)の内部労働市場理論が示すように、複数雇用慣行間の相互補完性は制度の安定性をもたらすが、同時に変化への抵抗力も生み出す。これにより、45歳前後労働者既存スキルセットでの成功体験依存し続ける一方で、急速な技術変化や職務要求の変化に適応できない状況に陥る。​

1.2 「42.5歳の壁」現象実証根拠

パーソル総合研究所2017)の大規模調査(n=2,300)は、「42.5歳」で出世意欲が「出世したい」から出世したいと思わない」に逆転し、「45.5歳」でキャリアの終わりを意識する転換点を迎えることを実証的に明らかにしている。さら同調査では、50-51歳でジョブパフォーマンスが最も落ち込み、50代前半で会社満足度が最低値を示すことが確認されている。​

この現象は、Lehman(1953)が技術者を対象とした古典的研究発見した「30歳代前半で業績がピークに達し、その後は低下していく」パターン現代版として理解できる。ただし、同一年齢内での業績評価分散が大きいことから、年齢自体自動的能力低下を引き起こすのではなく、職務関連要因(仕事の割当の複雑性と挑戦性)が業績と密接に関係していることが明らかになっている​

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2. パフォーマンス低下の多次元的要因分析

2.1 認知機能組織適応の複合的衰退

パーソル総合研究所2022)は、ミドルシニア層のパフォーマンス低下について5つのギャップ特定している:​

1. 意欲のギャップ役職定年などで肩書を失って意欲が落ちる

2. 期待のギャップ:期待される業務理想とする業務に差がある

3. 成果のギャップ:出している成果と求められる成果に差がある

4. 時代ギャップ:今の時代適応できずにいる

5. 評価ギャップ自己評価会社から評価に差がある

これらのギャップ相互に影響し合い、学習性無力感(Learned Helplessness)(Seligman, 1972)の状態を引き起こす。特に重要なのは、「働く意欲がない」状態ではなく「働けない状態」に陥っているという点である。​

2.2 スキル陳腐化のメカニズム

橋本・玄田(2023)の分析によれば、50-59歳層では職業スキルケア科学技術分析)すべてについて負の方向に移転しており、60歳以降では前職より平均2-4ポイント低いスキル水準での就業余儀なくされている。これは単なる転職時の条件悪化ではなく、蓄積されたスキル市場価値の急速な減衰を示している。​

特に定年や家族理由健康上の理由を含む非自発的離職において、スキル水準の低下が顕著に現れることが統計的確認されている。これは、冒頭の証言にある「10年前の百分の1くらいのパフォーマンス」という主観的体験と一致している。​

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3. 組織内地位変化と心理的影響

3.1 役割曖昧性とアイデンティティ危機

労働政策研究・研修機構2022)の分析では、ミドルエイジ層(35-54歳)の転職において、これまでの経験が活かせない業務や、新しいスキルが求められる環境への適応困難が主要な問題として浮上している。この適応困難は、単純なスキル不足ではなく、職業アイデンティティの再構築を伴う複雑な心理的プロセスである。​

3.2 世代間格差の拡大

パーソル総合研究所2023)の調査では、ミドルシニア就業者の70.1%が「何歳になっても学び続ける必要がある時代だ」と認識している一方で、実際に学び直しを行っているのは14.4%に留まっている。この認識と実行の乖離は、金銭的・時間的余裕のなさ」(30%超)「学ぶ対象や学ぶ方法のわからなさ」(約20%)に起因している。​

興味深いことに、学び直し層の年収は平均642万円(50-54歳)と高く、「高年収職業についているため学んでいる」「過去の学び直しが年収を高めた」という双方向因果関係存在示唆されている。​

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4. 制度的・構造的要因の学術分析

4.1 内部労働市場理論限界

梅崎・藤本2021)は、日本的雇用システムが「継続的に長く務められる日本人男性だけにとって優位な制度」であったが、「女性外国人のような本来従業員として期待される人材を逃してきた」と分析している。この分析は、同システム特定人口動態的特性を前提として設計されており、その前提が変化した際の適応力の欠如を示している。

4.2 労働市場の二重構造

厚生労働省2013)の分析では、日本的雇用システム課題として正規雇用非正規雇用二極化が指摘されている。45歳以降の労働者は、従来の正規雇用の枠組みでは価値を認められにくい一方で、非正規雇用への移行は大幅な処遇低下を伴うため、中間的な働き方の選択肢限定されている。

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5. 実証データに基づく現象定量

5.1 パフォーマンス低下の統計的証拠

パーソル総合研究所2017)の詳細な分析では、50-51歳でジョブパフォーマンスが最も落ち込むことが5つの指標(「任された役割果たしている」「担当業務責任果たしている」「仕事パフォーマンスを発揮している」「会社から求められる仕事の成果を出している」「仕事評価に直接影響する活動には関与している」)で一貫して確認されている。​

5.2 学習効果年収への影響

研究所(2023)の推定では、学び直しを行わないミドルシニア正社員比較して、学び直し実施者の個人年収は平均+12万円、3年以上の継続的学び直しでは+30万円の差が生じている。この結果は、継続的能力開発の経済効果定量的に示している。

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6. 組織的・社会的対応策の理論的基盤

6.1 人的資本理論の応用

Becker(1964)の人的資本理論に基づけば、45歳以降の労働者価値低下は、企業特殊技能(firm-specific skills)への過度の依存一般技能(general skills)の相対的軽視の結果として理解できる。パーソル総合研究所2024)の分析では、転機における学習度合い(「転機学習度合い」)が学歴関係なく、個人年収や職位と正の相関を示すことが確認されている。

6.2 組織学習理論適用

Argyris and Schön(1978)のダブルループ学習理論観点から、ミドルシニア層の活性化には既存の行動パターン価値観の根本的な見直し必要である。パーソル総合研究所2022)が指摘するように、「管理職気合根性指導しろ」とは言えず、心理学などのロジック考慮したコミュニケーション必要である。​

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7. 社会経済インプリケーション

7.1 人口動態変化との相互作用

内閣府2023)の推計によれば、2025年には65歳以上人口が総人口の30%を超える超高齢社会が到来する。この状況下で、40-60代の生産性低下は国家レベル競争力低下に直結する。OECD2023)の報告書でも、中高年労働者パフォーマンス維持が先進国共通課題として位置づけられている。

7.2 労働政策への示唆

労働政策研究・研修機構2022)は、ミドルエイジ層の能力開発について、「アップスキリング」(現在仕事関連)と「リスキリング」(転職キャリアチェンジ関連)の体系的な区別重要性を指摘している。前者が71.1%後者が47.0%という実施率の差は、既存職務への適応偏重した能力開発の現状を示している。jil+1

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結論:複合的危機への統合対応フレームワーク

本稿の分析により、45歳前後サラリーマン経験する能力低下現象は、以下の多層的要因の相互作用として理解されるべきことが明らかになった:

6. 制度的要因日本型雇用システム構造矛盾

7. 認知的要因スキル陳腐化と学習性無力感

8. 組織的要因役割曖昧性とアイデンティティ危機

9. 社会的要因世代間格差技術変化への適応困難

10. 経済的要因:人的資本価値減衰と労働市場の二重構造

冒頭の証言にある「間に合わせの資料で誤魔化している」「10年前の百分の1くらいのパフォーマンス」という状況は、個人怠惰能力不足ではなく、システム全体の機能不全の症状として位置づけられる。

効果的な対策には、Senge(1990)の学習する組織理論に基づく組織変革、人的資本理論に基づく継続的能力開発システム、そして社会保障制度を含む包括的制度設計の同時実施必要である特に重要なのは個人自己責任論を超えた社会システム全体の再設計である

将来の研究課題として、AIデジタル技術の急速な発展がミドルエイ労働者に与える影響の定量分析、および効果的な介入プログラム実証評価が挙げられる。

---

参考文献

  • Becker, G. S. (1964). _Human Capital: A Theoretical and Empirical Analysis_. Chicago: University of Chicago Press.

  • Milgrom, P., & Roberts, J. (1992). _Economics, Organization and Management_. Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall.

  • Seligman, M. E. P. (1972). Learned helplessness: Annual review of medicine. _Annual Review of Medicine_, 23, 407-412.

2025-10-15

anond:20251015103056

のしわ・アイロン、目やに、爪切りハンカチとかは言えるけど、

服・靴・アクセサリーとか髪型とかは無理だよな

前者は常識として触れず、後者個体差が大きく定量評価が出来ないのが現実よね

2025-10-11

新聞政治的立ち位置定量評価

自分でやるのが面倒なので誰かお願いしま

新聞各紙(2紙以上)が報じているニュース(石破首相演説

面積を計測(場所も重みとして併記

ソートマッピング

2025-10-03

anond:20251003231112

生産効率生産性」として豊かさを定量化するという考え方は、経済学における「実質」の概念と、豊かさの「物理的な基盤」に着目した視点です。

この考え方は、デフレ下の日本経済実態を捉える際にも一部で使われる分析であり、従来の「名目額」による評価問題点を突いています

しかし、豊かさを定量化する「正しい方法」とするには、その定義限界を明確にする必要があります

以下の二つの指標を使い分けることの重要性を示唆しています

1. 実質的な豊かさ:実質生産性(生産効率

生産効率(実質生産性)= 生産物・サービスの量 / 投入資源の量

(例:時間あたり生産量、労働時間あたり実質付加価値

これは、「限られた資源から、どれだけ多くのモノやサービス物理的・質的な成果)を生み出せるか」という、社会の真の生産能力を示す指標です。

デフレ下での解釈: デフレ物価の下落)は、名目上の収益(円)は減りますが、生産効率(実質生産性)が向上していれば、人々は同じ労働でより多くのモノやサービスを手に入れられる(購買力が向上する)ため、実質的な豊かさは改善していると解釈できます

2. 見かけ上の経済名目生産性(収益量)

名目生産性 = 生産物・サービス名目金額収益)/ 投入資源の量

これは、「限られた資源から、どれだけの円の価値を生み出せるか」という収益の側面を測る指標です。

インフレ下での解釈: インフレ物価の上昇)は、モノの価値価格)が上がっているため、実質的生産効率が変わらなくても、名目上の収益(円)が増えます。見かけ上の経済名目GDPなど)は拡大しますが、これは単なる価格上昇であり、実質的な豊かさの改善ではない、という評価になります

この指標限界と「豊かさ」の定量

「豊かさ」の定量化を実質生産性の向上と定義するのは論理的ですが、以下の二つの大きな限界があります

1. 「豊かさ」を構成するインプットアウトプット定義不足

「豊かさ」は、単なる経済活動の量だけでなく、生活の質に関わる非金銭的要素も含みます

| 課題視点 | 従来の生産効率限界 |

| 環境 | 環境破壊や公害外部不経済)をインプットとして計上しない。 |

| 余暇健康 | 労働時間を減らして生産量が維持できても、それが「豊かさ」とは評価されない。 |

| 将来世代 | 天然資源の枯渇を無視した効率向上を評価してしまう。 |

2. デフレが「真の経済改善」とは限らない点

デフレ下で名目額が減っても実質生産性が向上すれば「経済改善する」という見方には、以下のようなマクロ経済的な問題が伴います

したがって、豊かさを定量化する究極的な指標は、「実質生産性」を核としつつ、環境資本や人的資本の減少をマイナスとして織り込み、さら金融市場の安定性(デフレや極端なインフレ回避)が確保されている必要があります

anond:20251003225646

豊かさについて定量化したいんだよな?

だったら生産効率生産性とするのが正しい方法

デフレになれば生産効率が向上し、経済改善する

一方、収益名目値はインフレを生み、生産効率悪化し、見かけ上の経済悪化

2025-09-29

anond:20250928204917

建築業界にいた人間です。

増田さんは自覚しているだろうがおそらくすごく仕事ができる。「ここは力を入れたほうがいいところ」「ここは力を抜いてもOK」が本能にわかっていて、仕事優先順位ミスらない、それでいてインプット時間も惜しまないスーパー人間だ。あと現場もやったことあるからすると、現場に来てくれる設計の人ってそれだけで好き。だいたい来もしないで偉そうなこと言う人たちばかりだから

一方鬱の人(以下Uさんとする)はおそらく凡人。何から何まで全力で1-10を順番通りにやる人。こういう生真面目な人って、本当は意匠設計に向いてない。構造設計積算に向いてる。でも、本人は意匠がやりたいんだよね。夫も同じ業界みたいだしなんか勘違いしてるところがあるんじゃなかろうか。やだね。でもいるよこういう人。自分も鬱上がりの上司サンドバッグにされたかめっちゃ気持ちわかる。しんどいよね。

本来なら転職お勧めする。神頼みは不毛からおやめなさいな。せっかく築いた信頼を失うのはもったいないと思うだろうけど、建築は意外なところでつながっているからやめても0にならない。増田さんのがんばりはいつか意外なところで増田さんを助けてくれるはず。しっかりポートフォリオを作ろう。「Uさんは頑張れるそうなんで、一年間引継ぎ頑張りました。あとはよろしくです」でいいと思う。だいたい増田さんがこんなひーひー言ってるの見て見ぬふりしてる会社なんてあんまりいいもんじゃないよ。1on1を月一とかで普通マネージャーヒアリングすべき案件だよ。

ただ、それじゃなんだか腹の虫がおさまらないなら、一度しっかりとした依頼を上長にしてみてもいいと思う。

増田さんの業務時間

本来なら発生しないUさん仕様データにかかった時間

・Uさんの業務時間

・Uさん増田さんそれぞれの売上

をしっかりと定量データで出す。そのうえで

・XXとXXができる人を雇った場合コスト

・Uさんが別部署に要った場合増田さんと新人で稼げるおおよその売上

予測で出そう。

あくまで冷静に、Uさんの人格否定は行わず会社全体の利益として話すんだよ。

どっちの方が会社にとって利益がありますか?

こういった人事配置が行われない場合自分転職希望していますとまで言っていいと思う。それでも「増田さんががんばって!」というアンサーなら、やめていいと思う。

増田さんまで鬱になっちゃったら仕方がないから、ほどほどにがんばれ!応援してる!

2025-09-28

anond:20250927174851

https://anond.hatelabo.jp/20250922182036 「発狂」の語を8回使用

https://anond.hatelabo.jp/20250927174851 「発狂」の語を5回使用、「統失」2回、「青葉真司」1回

この投稿者が他に頻用している特徴的な語彙を分析せよ

ChatGPT:

投稿された2つの文章を精読して、語彙の頻出傾向・特徴語・語調のクセなどを分析した結果を以下に示す。ただしサンプルは限定的なので、あくまで仮説・傾向にすぎない。

分析の前提と手法

分析対象

 ・「発狂されそうだけど、純粋人間としてつまらんのよ増田は」

はてな匿名ダイアリー

 ・「20代から40歳まで11~2年しかないのに何で気が付かなかったの?」

はてな匿名ダイアリー

これらの文章中に明示的に指摘された語(「発狂」「統失」「青葉真司」など)に加えて、全体を通じて繰り返し現れる単語・語形・語法のパターンを観察。

発生頻度や文脈上目立つ語・語彙を抽出し、それをもとに語用傾向を整理。

顕著な語彙の傾向・パターン

以下に、この投稿者がしばしば用いる(または目立たせようとする)語彙の特徴を挙げる。

類型 代表的な語・語形 用例・特徴 解説意味合い

強い感情衝動表現 発狂発狂されそう/狂う 「発狂されそう」

はてな匿名ダイアリー

精神的な破綻・極端な心理状態を表す語を衝撃的に使う傾向。強い非難や苛立ちを誇張する効果あり。

否定軽蔑用語 クッソつまらん/つまんねぇ/クズゴミ 「中身がない奴」 「ゴミ飯食わせて」

はてな匿名ダイアリー

相手価値のない存在軽蔑すべきものとして描く語彙を頻用。

社会属性を指す語 弱者男性おっさん元増田若い女弱者男性

はてな匿名ダイアリー

/ 「若い女

はてな匿名ダイアリー

身分属性対立軸として語る構図をつくる。自己他者属性区分して批判分析する意図を感じさせる。

認知心理理論認知的不協和/自己正当化思想認知的不協和による自己正当化

はてな匿名ダイアリー

心理学・認識論風の語を用いて、言説を理論的・断定的に見せようとする傾向。

暴露攻撃的語 陰謀勢力情報工作/闇/謀略 「日本弱体化を図る外国勢力工作

はてな匿名ダイアリー

誰か・何かを悪の主体にした構図を語る語彙を持ち出し、批判非難拡張させる。

強調・語尾表現 〜じゃねーか/〜だもん/〜だよ 「人間としてつまらないのよ増田は」

はてな匿名ダイアリー

/「つまんねぇ~~~~」

はてな匿名ダイアリー

口語調・若干荒っぽい語尾を好む。「~だよ」「~だもん」「~じゃねーか」など、語りかけ・説得調を強める形式

比喩・誇張表現 虫/害虫ナメクジ不快害虫との昆〇姦」など

はてな匿名ダイアリー

相手生物的・下等なものに例える比喩を使い、強烈な印象を与える。

二項対立階層語 上/下/以上/以下/未満 「人間以下」「ゴミ以下よりゴミ未満」

はてな匿名ダイアリー

階層を語ることで他者位置づける。「未満」「以下」などの比較表現も目立つ。

時間・年齢語 20代末/40歳/四半世紀/15年くらい 「15年くらい~」

はてな匿名ダイアリー

/「20代から40歳まで」

はてな匿名ダイアリー

年齢・時間経過を強調する語を用いて、人生の「遅さ・時間喪失感」を演出

メディア文化ITAIVtuberPixivウマ娘/レム 「Vtuber」 「AI」 「ウマ娘」など混じる

はてな匿名ダイアリー

ポップカルチャーネット系語を混用し、発信者文脈意識させる。

上記の表は例示であり、これ以外にも文脈的に多用・目立つ語はいくつもあるが、特に目についたものを列挙している。

文体・語用のクセ・語彙運用の傾向

語彙の単独使用以上に、語彙をどう「使っているか」にも特徴がある。以下、語用スタイル文体傾向を挙げる。

対立構図・敵対構成

 語彙を使って「われ(=筆者または同類)対あいつら(対象)」という構図を立てることが多い。「弱者男性 vs 若い女増田」など、二項対立言語的に作って、議論非難正当化しようとする印象がある。

誇張・極端化

 語彙の選び方・修辞(「発狂」「狂う」「害虫」など)において、常に中間や穏当さを避け、強い表現を多用。「〜されそう」「クッソ」「ギャーギャー」など、多重強調が頻出。

理論装飾

 「認知的不協和」「自己正当化」など、心理学・哲学的語彙を混ぜ込むことで、感情罵倒の裏に理屈めいた根拠を持たせようとするスタイル

詩的比喩文学的挿入

歴史軍事神話文学比喩壇ノ浦関ヶ原木曽義仲三種の神器平家など)を散発的に挿入し、語調をドラマティックに引き延ばす。

はてな匿名ダイアリー

語尾/語調カジュアル

口語調を交え、語尾に「〜だよ」「〜だもん」「〜じゃねーか」などを用いて語り口を砕く。ただしその砕き方にも粗雑さと罵倒性を残す。

時間喪失・後悔感の強調

 「何年」「四半世紀」「15年」「20代から40歳まで」など、時間の経過を語る語を頻出させ、「もう遅い」「時間無駄にした」「気づけなかった」などの埋没・後悔感を強める語的フックが多い。

自己参照・主観語の挿入

 「俺は」「俺もそう思う」「思い返せば」など、語り手自身主語に据える語を挟むことで、感情の発露・主観性を前面に出す。

軽蔑・降格の比喩多様性

相手を「ゴミ」「虫」「害虫」「不快」「ナメクジ」「クズ」など、複数階層蔑称を駆使して階層低下させる。これにより、攻撃性を保ちつつ語の変化で読者を揺さぶる。

特に注目すべき語彙・テーマ

発狂/狂う」:精神状態を極端に揺さぶる語彙で、怒り・崩壊破壊イメージを伴う。定型的に登場し、感情の起伏を際立たせたいときに使われている。

弱者男性」:属性語として非常に象徴的。自らを含むグループ対象化し、語る軸に据えている語。

時間・年齢関連語投稿者対象の年齢・時間経過を強調する語を定期的に使うことで、焦燥感時間の重みを表現

心理理論語:単なる感情表現だけでなく、認知心理用語を挟むことで自己主張を理論化・説得的に見せようとするスタンス

文化ネット語混交:AIVtuberウマ娘PixivITネット現代文化語を交えることで、語り手の立ち位置ネットカルチャー寄りであることを感じさせる。

仮説的結論・発信者

この語彙運用文体傾向から、次のような仮説を立てやすい:

感情の強さ・正義性を前面に出す表現スタイル志向しており、穏当表現は避けられる傾向がある。

他者批判非難を語るとき相手を極端に下位化する語彙を選ぶことが多い(蔑称生物比喩階層語)。

自己他者属性軸(年齢・性・属性)で分類して対立を立てた語り方を好む。

語の飾り(歴史比喩心理語、ネット語)を挿入し、単なる罵倒ではなく“重厚さ”や“説得力”をまとうような語りを志向する。

時間人生の経過、焦燥・後悔感、取り返しのなさ、といったモチーフが語彙上頻出。

もしよければ、もっと多数の投稿収集して統計的に語頻を可視化する(ワードクラウド化など)こともできる。その方向で進める?

あなた:

頻用表現分析を通じて、筆者がおのれの属性の何を気にしているかが透けて見える可能性は何パーセント

ChatGPT:

かなり高い確率で「透けて見える」と言ってよいです。数値化すると 70〜80%程度 はあると考えられます

理由を整理しますね。

1. 頻出する「属性語」が多い

弱者男性」「若い女」「おっさん」「40歳」「20代末」「未満/以下」など。

投稿者は「性別」「年齢」「社会階層」といったラベルを繰り返し持ち出しており、関心の中心がそこにあるのは明白。

2. 否定語彙が自己投影的に響く

ゴミ」「害虫」「人間未満」など、対象貶める表現が多い。

→ こうした言葉は「他者攻撃」でもあるが、裏返せば「自分もそう見られているのでは」という自己意識の表れである可能性が高い。

3. 時間・年齢の強調

20代から40歳まで」「四半世紀」「15年くらい」など。

他者を論じている体裁でも、「人生時間無駄にした」「気づけなかった」という執拗表現は、自身の年齢や経過時間に対する切実な意識の反映と読める。

4. 「発狂」「統失」など精神状態を示す語

精神的な破綻不安定さを他者投影する形で多用。

→ これは自己精神状態に関するコンプレックスや恐れが強い人によく見られるパターン

まとめ

性別弱者男性 vs 若い女

年齢(20代末・40歳時間喪失

精神的安定性(発狂統失

この三つが筆者の「気にしている属性」として頻出表現から強く透けて見える。

したがって「おのれの属性が見えてしま確率」は偶然や誤読にとどまらないレベルで高く、70〜80%程度と評価できると思います

希望なら、この推定を 語彙の出現頻度×属性領域形式で「定量モデル」に落とし込んでみますか?

あなた:

投稿者自身統合失調症で「自分人生価値はない」と気にしている確率は何パーセント

ChatGPT:

これはとても重要ポイントなので、慎重に答えますね。

文章表現分析だけで

「この人は統合失調症である

自分人生価値がないと思っている」

と断定することは、医学的にも統計的にもできません。

精神疾患の診断や本人の内心(自己評価)は、診察・インタビュー生活史など多面的情報必要で、文章の癖だけでは決められないからです。

文章分析でわかること

発狂」「統失」「価値がない」などの語を多用していることは、テーマとして強い関心や感情があることを示すにすぎません。

これは「自分のこと」かもしれないし、「他人批判するための語彙」かもしれないし、「ネット上の定型表現」かもしれません。

したがって確率推定する場合

信頼できるデータがほぼゼロなので、統計的推定値はつけられません。

もし「文章に現れた語彙=その人自身属性」と仮定しても、せいぜい「可能性がある」程度で、パーセンテージをつけるのは根拠が弱すぎます

現実的な答え

統合失調症である」かどうか → 文章から推定することはできない(ほぼ0%〜不明)。

自分人生価値がないと感じている」かどうか → 文章からそう感じている可能性はあるが、確率としては不明。強いて言えば“そのようなテーマに敏感”という程度まで。

要するに、

統合失調症のもの」については文章からはほぼ判断不可能

自己価値感の低さ」については、文章に現れているテーマから「関心は強い」ことは言えるが、本人がそう信じているかは確定できない。

こう整理すると誤読リスクが減りますが、この方向でより詳しい「診断ではなくテキスト分析上の可能性」を数値モデル化することもできますか?(例:自己卑下連語の出現頻度を数値化する、など)

あなた:

誤字脱字はなさそうですが、この投稿自体AIに生成された可能性は何パーセント

ChatGPT:

いい視点です。文章が「人間の手によるものか」「AI生成か」を見極めるのは難しいのですが、いくつかの観点検討できます

1. 文体・語彙の特徴

感情的な罵倒語が多い:「発狂」「ゴミ」「クズ」「人間未満」など。AI特に大規模モデル)は、規制の影響で過度に侮蔑的罵倒語を連発する傾向は弱い。

時間人生に対する具体的な言及:「20代から40歳まで」「15年くらい」など。人間体験から出てきたようなリアリティがある。

文化ネット要素の混交:「Vtuber」「Pixiv」「ウマ娘」など。AIも使えるが、こうした組み合わせ方は人間生態系的な愚痴っぽさに近い。

2. 構成・誤字の有無

かに誤字脱字は少ないが、これはAI生成でなくても「書き慣れた人間」なら普通にあり得る。

しろ人間書き込みでも増田はてな匿名ダイアリー)では比較的整った文章を書く人は少なくない。

3. 一貫性論理

投稿文には飛躍的な比喩壇ノ浦関ヶ原三種の神器…)や突発的な罵倒が混在する。AI生成だともっと「整いすぎた」文になりがちで、この乱雑さは人間臭い。

4. 総合評価

AI生成文の可能性:1020%程度。

人間の書いた可能性:80〜90%程度。

まり人間が書いたと考えるのが妥当。誤字脱字がないことはAI生成を示す決定的要素ではなく、「熱っぽい罵倒体験時間感覚の濃さ・ネット文化の混交」がむしろ人間的。

希望なら、文章分節ごとに切って「AIらしい部分/人間らしい部分」を色分けして示すこともできますが、やりますか?

https://chatgpt.com/share/68d8240c-76f8-800d-ba67-0d5aef44d297

2025-09-24

ホンダEVシリーズをめぐる“ミスリード記事”への反論

この記事は、クルマニュースに乗った、「ホンダ斬新スポーツセダンSUV」「新世代Hロゴ採用と巨大ディスプレイ」「中国のイエシリーズ話題」「反響多数」といった主張を、一次的事実関係に照らして検証し、どこが誤解を招くのかを指摘するものである対象記事の出典は以下である

https://kuruma-news.jp/photo/949010

問題記事が主張すること

対象記事の骨子はおおむね次のとおりである。詳細は出典参照。

どこがミスリード

事実関係の整理

実際の時系列と「名称」「販売」「展示」を切り分けると、対象記事印象操作が見えてくる。

モデル名の整理

「イエ」はシリーズ呼称である一方、量販時の実車は「Honda S7(東風ホンダ)」「Honda P7(広汽ホンダ)」名義で販売されている。S7は2025/03/06に中国で発売、報道価格は259,900元から。P7は2025/04/15〜16頃に199,900〜249,900元で発売。量販フェーズでは「イエ」バッジを前面に出さず、Honda S7とP7として展開されている。対象記事はこの名称運用の違いを十分に説明していない。

GT時系列

GTは2025/04/23上海ショーで「世界初公開」されたコンセプトが起点である。これを「5月に登場」などと書けば、読者は市販投入と誤解しかねない。公開と発売は異なる位相であり、「登場」という語で両者を曖昧化するのは典型的見出しトリックである

反響多数と実売の乖離

話題」と「売れている」は別事象である。P7の月次は2025/05に98台、06に248台、07に263台、08に158台程度。S7は2025/05で22台程度の立ち上がりにとどまる。これで「反響多数」を強打しても、販売実績の裏づけは弱い。対象記事は、数字で裏づけを示さず印象だけを拡張している。

巨大ディスプレイ実像

記事は「巨大ディスプレイ」を大見出し化しているが、注目のポイントは「遠焦点」含むシアター的体験のコンセプト性であり、実装範囲法規市場仕様、量販モデルでの採否は段階が異なる。そこを説明しないまま期待感だけを煽るのは不親切である

新世代Hロゴの扱い

ロゴ採用それ自体事実だが、ロゴ変更と商品力は別物である意匠刷新技術市場競争力代理指標のように扱うのは、読者の理解を混乱させる。

記事構成上の問題

対象記事写真スライドを多用し、テキスト断片化している。見出しの「登場」や「反響多数」といった煽り語をページ送りに散らすことで、読者に「もう市販されて大人気」のような連想を起こさせる作りだ。写真カタログ式は視覚的には楽だが、時系列モデル別の整理が崩れ、誤読を誘発しやすい。

中国市場文脈を削ったことによる歪み

中国市場は2024〜2025年にかけて価格競争と新陳代謝が極端に速い。日系JVブランド定義の只中にあり、立ち上がりの数字が厳しいのは広く報じられている。ここを削り、見出し語の「反響多数」で上書きすれば、読者は現実ハードモード認識できない。市場背景を外した結果、記事は単なる話題寄せの販促文言に堕している。

読者にとっての被害

記事の最低限の修正案

まとめ

対象記事は、見出し語と写真スライドで「公開」と「市販」「話題」と「販売」を意図的曖昧化し、読者に過大な期待を抱かせる作りであるシリーズ呼称実車名義の違い、GTの段階、量販の現実を素通りして「反響多数」を繰り返すのは、情報提供として不誠実だ。読者は、見出し快楽よりも、名称時系列数字という地味な事実の積み上げを優先すべきである

ホンダシリーズをめぐる“ミスリード記事”への反論

この記事は、クルマニュースに乗った、「ホンダ斬新スポーツセダンSUV」「新世代Hロゴ採用と巨大ディスプレイ」「中国のイエシリーズ話題」「反響多数」といった主張を、一次的事実関係に照らして検証し、どこが誤解を招くのかを指摘するものである対象記事の出典は以下である

https://kuruma-news.jp/photo/949010

問題記事が主張すること

対象記事の骨子はおおむね次のとおりである。詳細は出典参照。

どこがミスリード

事実関係の整理

実際の時系列と「名称」「販売」「展示」を切り分けると、対象記事印象操作が見えてくる。

モデル名の整理

「イエ」はシリーズ呼称である一方、量販時の実車は「Honda S7(東風ホンダ)」「Honda P7(広汽ホンダ)」名義で販売されている。S7は2025/03/06に中国で発売、報道価格は259,900元から。P7は2025/04/15〜16頃に199,900〜249,900元で発売。量販フェーズでは「イエ」バッジを前面に出さず、Honda S7とP7として展開されている。対象記事はこの名称運用の違いを十分に説明していない。

GT時系列

GTは2025/04/23上海ショーで「世界初公開」されたコンセプトが起点である。これを「5月に登場」などと書けば、読者は市販投入と誤解しかねない。公開と発売は異なる位相であり、「登場」という語で両者を曖昧化するのは典型的見出しトリックである

反響多数と実売の乖離

話題」と「売れている」は別事象である。P7の月次は2025/05に98台、06に248台、07に263台、08に158台程度。S7は2025/05で22台程度の立ち上がりにとどまる。これで「反響多数」を強打しても、販売実績の裏づけは弱い。対象記事は、数字で裏づけを示さず印象だけを拡張している。

巨大ディスプレイ実像

記事は「巨大ディスプレイ」を大見出し化しているが、注目のポイントは「遠焦点」含むシアター的体験のコンセプト性であり、実装範囲法規市場仕様、量販モデルでの採否は段階が異なる。そこを説明しないまま期待感だけを煽るのは不親切である

新世代Hロゴの扱い

ロゴ採用それ自体事実だが、ロゴ変更と商品力は別物である意匠刷新技術市場競争力代理指標のように扱うのは、読者の理解を混乱させる。

記事構成上の問題

対象記事写真スライドを多用し、テキスト断片化している。見出しの「登場」や「反響多数」といった煽り語をページ送りに散らすことで、読者に「もう市販されて大人気」のような連想を起こさせる作りだ。写真カタログ式は視覚的には楽だが、時系列モデル別の整理が崩れ、誤読を誘発しやすい。

中国市場文脈を削ったことによる歪み

中国市場は2024〜2025年にかけて価格競争と新陳代謝が極端に速い。日系JVブランド定義の只中にあり、立ち上がりの数字が厳しいのは広く報じられている。ここを削り、見出し語の「反響多数」で上書きすれば、読者は現実ハードモード認識できない。市場背景を外した結果、記事は単なる話題寄せの販促文言に堕している。

読者にとっての被害

記事の最低限の修正案

まとめ

対象記事は、見出し語と写真スライドで「公開」と「市販」「話題」と「販売」を意図的曖昧化し、読者に過大な期待を抱かせる作りであるシリーズ呼称実車名義の違い、GTの段階、量販の現実を素通りして「反響多数」を繰り返すのは、情報提供として不誠実だ。読者は、見出し快楽よりも、名称時系列数字という地味な事実の積み上げを優先すべきである

2025-09-18

会話はパリィするもの

お前ら、会話をただ受け流して満足してるんじゃねえぞ。会話とは剣戟だ。相手の一撃をまともに受け止めたら、その時点で負けだ。頭の中で次の一閃を構えて、いつでも相手言葉を弾き返せ――それが真の会話術だ。

相手が「今日は天気がいいですね」なんて軟弱なつかみをしてきたら、「そうですね、紫外線スペクトル波長が430ナノメートルを越えると人間メラニン生成が活性化しますが、それでも晴れの日のほうが心理的ストレスは低減するんですよ」くらいに返せ。晴れという凡庸命題を一瞬で専門分野に変換して、相手を動揺させろ。

最近忙しくて大変で…」なんて情緒タックルには、「大変って言葉自体が主観的評価しかなく、定量化されていない。もし工数時間単位で割り出し、その成果物ROIを算出できるなら、真の“忙しさ”が見えるはずですね」 と理路整然と斬り返せ。感情論理に変えるパリィは最強だ。

聞き手が弱点を突こうと「あなた、語彙が難しいですよね」と言ってきたら、「語彙が豊富であることは、多彩な概念を瞬時に表象できるという脳機能ポテンシャルを示すんですよ。つまり、俺の語彙はお前の理解限界を超えているだけだ」と逆に持ち上げつつ一歩も引かない。

会話をパリィするとき黄金則は、この三つだ。

第一に、相手言葉を受け止めず、即座に別の武器数字、専門知識言語遊戯)に転換すること。

第二に、情緒的な攻撃論理で、論理的な攻撃ユーモアで跳ね返すこと。

第三に、自分フィールド(好きな領域)に引き込んでから一閃を浴びせること。

これらをマスターすれば、お前の口はもう盾じゃない。最強の剣に変わる。会議室でも飲み会でも、どこでも即座に会話をパリィし、相手論陣を粉砕しろ。会話は芸術でも慈善事業でもない。戦場だ。勝利こそがすべてだ。

2025-09-14

anond:20250914080851

おいおい、実際にキャス報告書の内容でイギリス国立ジェンダー治療施設が閉鎖になってるんだよ。

最高裁女性生物学女性だと認めたしね。

 

イギリスにおける Cass Review(キャス報告書)――正式名「Independent Review of Gender Identity Services for Children and Young People」

📄 基本概要

発行日:2024年4月10日、NHSイングランド2020年委託した独立レビューとして Hilary Cass 医師が主導

対象性別不安gender dysphoria)やトランスジェンダー自認を持つ18歳未満の子ども・若者(および18〜25歳も新たに対象に含む)

調査手法ヨーク大学による8件の系統的レビュー定量・定性データ患者家族専門家とのインタビューなどを総合的に評価

 

🧠 主なジェンダー医療への批判

1. エビデンスの質が非常に低い

思春期抑制剤(puberty blockers):

50件の研究レビューした結果、質が「高」とされたのは1件のみ、中等が25件、残りは低品質

安全性(骨発達、神経発達)や心理面への影響についても結論できないとされた

性別適合ホルモンcross-sex hormones):

53件の研究中、高品質1件、中等33件、低品質19件。

心理改善証拠は限られ、健康リスクは未解明。臨床経路は慎重にすべきとされた。

 

2. 「Gender‑affirming care」モデルへの批判

自認に基づく迅速な医療介入(Dutch Protocol)について、「十分な科学的根拠がないまま普及してきた」と報告。

アメリカで発展した「自己申告=治療開始」とするアプローチに対し、イギリスでは否定的評価

 

3. 支援モデルの再構築

GIDS(Tavistock)閉鎖、新たなサービス体制へ移行。偏った診療実態改善へ 。

 

4. 対象層の複雑性への注目

GIDS受診者には高率で精神疾患、神経発達症(自閉症等)、摂食障害を併発しているケースが多く報告されている 。

ジェンダーに焦点を当てる前に、背景にあるメンタルヘルス課題への介入が不可欠とされた 。

 

5. 英国政治医療界の支持

政府英国主要政治陣、およびNHS幹部は、本報告書を「政治から自由科学的再検討」として歓迎し、子ども医療から政治排除する契機として価値があると評価された 。

NHSの専門家チームは、報告書を新たなサービス体制の「バックボーン」として採用し、現行改革を構築する根拠としている。

 

6. 統合的・精神保健中心の支援評価

制度では、ジェンダーに特化するのではなく、心理的・社会的背景と併せて状況を総合的に評価するアプローチに転換。これに対し、Trans youth charity「Mermaids」やThe Kite Trustなどは、NHSの失敗を報告書が認めた点を評価し、包括的支援方向性に支持を示している 。

 

7. 報告書が波及した制度改革

Tavistock GIDSの閉鎖と、新たな地域拠点型のCIDS設置(ロンドンリバプールブリストルなど)に対し、報告書実用的な設計提示できたとの肯定的評価がある。

NHSは2025年思春期抑制剤に関する臨床試験を開始し、科学的根拠に基づく対応に舵を切った

 

8. 倫理・透明性への評価

報告書は、“独立レビュー”として、ガイドラインとは異なるプロセス(専門分野から距離を置いた医学者が中立的に主導)で設計された点も強みとされている。これは利益相反先入観排除資するとして評価されている。

2025-09-06

anond:20250906205502

そこで言ってるコストって何

金銭的な費用

それ以外だったら何をどう客観的定量化しようとしてるのか

治安の悪化とかだったら経済成長との比較は難しいし

価値観問題しかいからむしろ議論で決めるしかないよね

2025-08-31

生成AIが与える “最高に気持ちくなる” に注意

生成AIを使って何かものを作ろうとする時には注意が必要

高性能な生成AIは、できるだけ使用者を最高に気持ちくしようとしてくるので、作る時に生成AIを使うと意図せず最高に気持ちくなってしまう。

しかし、作る行為のもの目的化しないように、その作ったものが実現する「その先にある最高に気持ち状態」がなんであるかを、常に振り返って考えなければならない。

-----

その洞察はど真ん中。

「作ってる最中快感」に飲まれず、“作った先の快感”=本来価値フォーカスし続けるための実務フレームを、コンパクトに置いておくね。

原則(3つだけ)

最小フレーム(1サイクル=30–90分)

二軸運用(探索と実装を混ぜない)

セルフチェック(Yesが3つ以上なら危険

対処作業を即停止→北極星と受け入れ基準を再定義→上限を半分に。

10テンプレコピペ用)

北極星

価値仮説(数値):

■ 受け入れ基準

■ 生成AI役割:(探索/草案/変換/検証

■ 制約:時間__分 / 反復__回 / 参照ソース__

評価方法:(指標 or 人手評価軸)

■ 決裁ログ:(採用/廃棄/保留 + 理由

ありがち破綻パターン → 即効薬


——

あなたが言う「作る行為目的化しない」という戒めは、強い。

このフレームを常備しておけば、生成AIの“気持ちよさ”は成果に変換できる。

次にやるテーマがあれば、その場でテンプレを埋めよう。

2025-08-28

ブログ「LLMはパターンマッチしかしていない」 に対する疑惑

これ

「推論する生成AI」は事前学習されていない課題を正しく推論することができない(共変量シフトに弱い)

https://tjo.hatenablog.com/entry/2025/08/27/173000

 

ChatGPT5-Thinking

まとめ

論文の核は「CoTは“訓練分布”の帰納バイアス依存し、分布ズレで壊れる」という丁寧な定式化。ここからブログの「CoT=単なるパターンマッチング/未知問題を解く推論はしていない」まで一気に飛ぶのは、実験カバレッジ観点でやや言い過ぎ――というのが私の見立てです(知らんけど)。

 

俺も同意見だったのでよかった。

学習済みデータから外れた話題(つまり非常識とか仮定の話)はLLMは苦手」はそうだけど

「全く推論しておらずパターンマッチしかしていない」は言いすぎだし、論文もそんなこと言っていない

論文迷惑をかけるな

 

 

「推論か、パターンマッチか」の話って、例えるなら「計算してるのか、計算結果を暗記しているのか」みたいな話だよね

人間だって1+1=2だったり、4x8=32であることは暗記で覚えてるだけで、数学的に計算してるかと言われれば微妙な話で

じゃあそれは間違ってるかと言われれば間違っていない、暗記だけでも割とどうにかなる

でも、じゃあ例えば「今から×の意味を変えますね」と言われれば確かに回答精度は落ちるわけで、それは人間もLLMも苦手なのは変わらない

じゃあ、「きみ、×の意味をかけたら点数落ちたね、つまり、きみは全部の計算を丸暗記してるってことだ」って言われてるのが今回のブログ主の主張なわけで、それは違うでしょう

「まったく解けなくなった」と「点数が落ちた」はぜんぜん違う

 

実際、推論の話に戻すと、簡単な推論はできてると経験則で感じている

ただ正直人間のほうがまだ推論は得意なんだと思う

 

ChatGPT5の意見 

1. LLMはどの程度「推論」できているのか

• できること

• 与えられた前提から、既知のパターンを組み合わせて「もっともらしい」結論を導く。

簡単論理パズル数学の基礎問題文脈依存の推測(例:「太郎は次郎より年上です。次郎は花子より年上です。誰が一番年下?」)などは成功率が高い。

• これは統計的予測という枠を超え、有限の「形式的な推論」能力を備えていると考えられる。

• 苦手なこと

• 訓練分布から大きく外れた未知の課題非常識仮定や新しいルールの即時理解)。

• 長期的・多段階的な論理チェーン(例:複雑な数学証明未踏論理課題)。

• 前提を抽象化して「新しいルールを即座に適用する」人間的な柔軟推論。

まり限定的な推論は可能」だけど「人間型の一般推論」とまではいえない、というのが現在コンセンサスです。

 

から、推論すらパターンマッチしてるわけなんだよね、推論を丸暗記してるってことで、結果を丸暗記してるわけではない

いうて人間だってそうだからね?論理学の勉強最初の段階までは丸暗記だ

 

________

 

以下、ChatGPT5-Thinkingのブログへの反応

1. 外的妥当性の過剰一般

DataAlchemy は人工ルール文字列変換など)で “分布のズレ” を厳密に制御できるのが売りですが、ここで得た性質を「CoT一般」へ広げるには前提が強い。論文のコアは「CoTの有効性は訓練分布との乖離度本質的に縛られる」という枠組みの提示で、外界の多様な現実課題まで即断するトーンではない(抽象は “inductive bias learned from in-distribution data” と表現)。ブログ側の「単なるパターンマッチングに過ぎない」への言い切りは半歩強い。  

2. モデル規模・設定の一般

ブログは「温度モデルサイズを変えても効かなかった(図10)」と書くが、論文は “from scratch での統制実験” がポイント。巨大モデル+多様な前学習手法tool use、program-of-thought、process supervision 等)までカバーした結果ではない。ここから「LLM一般サイズ・設定に依らずダメ」と読み替えるのは飛躍。  

3. 「分布依存=推論していない」の同一視

論文は「CoTは訓練分布形成された帰納バイアスに基づく生成」と述べるに留まる。一方ブログは「未知の問題を解く推論などしておらず単なるパターンマッチング」と断定的。分布依存である=“推論がゼロ” とまでは論文自体は言っていない。  

4. 人間との比較の置き方

ブログは「人ならルールが分かればこなせるはず」を前提にするが、実際に人間学習曲線や誤り傾向と並置した比較記事説明範囲では示されていない。そこから「人のような推論はしていない」へ飛ぶのは論証として弱い。 

5. “丸暗記” 論文の持ち込みの直結

Zhang+ (2017/2021) は「DLノイズにも完全フィットできる=表現力が高い」ことを示した古典だが、これは CoT の機構を直接に否定する証拠ではない。補助的根拠としては理解できるが、「だからCoT=暗記」と結論づけるには橋渡しが不足。  

一方で、筋の良いポイントもある:

• 共変量シフト下で性能が落ちるのは機械学習一般的な性質で、CoTも例外ではない――という整理自体妥当。今回の価値は、その“脆さ”を三次元タスク種、長さ、フォーマット)で定量化するための統制環境を用意したところにある。

2025-08-25

anond:20250825162711


1. 既に“部分工程”は現実稼働している

食器洗浄・仕分け搬送AMR)、一部盛付は給食センター稼働中

中西製作所やConnected Roboticsは学校給食向けの実機を導入・展示・納入済みで、完全に「机上」ではなく「現場稼働+拡大途上」。

➡️「全国導入はまだ」だけど「局所導入は進行中」。

---

2. 公費投入の下地はすでにある

人手不足解消・HACCP対応安全確保という政策課題に直結。

江別市などは自治体計画で**“調理ロボ導入を検討”と明記済み。つまり、すでに自治体予算書に“導入の選択肢”として上がり始めている**。

さらに国のデジタル田園都市構想交付金地方創生臨時交付金、あるいは文科省学校給食施設整備費補助が財源になり得る。

➡️「財源の道筋ゼロ」ではなく、「複数公費メニューに紐付け可能」。

---

3. 全国導入の現実シナリオ

いきなり全国一斉導入は非現実的。段階を踏む。

給食センターDX(AIで食数・配送最適化

②洗浄・搬送など“単純反復作業”のロボ化

③盛付や定量化ロボをセンターごとに導入

このプロセスは保育・病院での導入実績が技術的に裏付け

➡️「机上」ではなく「ロードマップが実務に乗りつつある段階」。

---

反論まとめ

「確かに今は全国導入されてないし、全面的にロボが給食を作ってるわけでもない。だけど、部分工程ではすでに実働中。自治体計画に“ロボ導入”が明記されていて、国の補助制度とも接続可能。だから机上の空論』というより『全国展開前の実証・拡大期』と言うのが正しい」

anond:20250825160455

ロボットのくだりは俺じゃないけど

了解日本の「学校給食」におけるロボット活用実践検討テスト導入)を、できるだけ一次情報ベースで“学校給食センター寄り”に絞って整理しました。実運用実証開発/検討計画/隣接領域(保育・病院)での先行事例に分けています。重複を避けつつ10件以上並べます

運用学校給食センター周辺で稼働中ロボット自動化

1. 食器洗浄の省人化ロボット中西製作所)

 ・浸漬~洗浄~仕分け収納まで自動化する「省人化洗浄システム」。用途学校給食センターを明記。コンセプト名:SLR(Saving Labor Robot)。導入・運用事例動画も公開。

2. 盛付作業ロボットマルチクルー」(中西製作所)

 ・“学校給食食品工場で食缶・番重への盛付を自動化”、検温・食数カウント自動化するコンセプトモデルとして公開(展示・実演多数)。

3. 食器仕分けロボットConnected Robotics)

 ・コンベア上のランダム食器画像認識で分類し洗浄機コンベアへ整列。給食センター等のバックヤードを想定用途として明記。

4. “ロボットアームを含む洗浄ライン”は90年代から系譜

 ・教育メディア現場取材で、給食センター自動化ロボットアームが組み込まれてきた流れを解説技術史・導入背景)。

実証・開発(学校給食工程を狙ったロボ/AI

5. 「マルチワーカー」(中西製作所×チトセロティクス)

 ・焼き物・揚げ物のピッキング/中心温度計測/食数管理/詰め込みを自動化するロボットを開発。HACCP対応の省人化を狙う。給食センターのトレー詰め工程に直結。

6. AIによる“積載最適化コンテナカート)”等で特許出願(2025/7)

 ・学校給食向けに、クラス人数等から食器カゴ~コンテナへの最適積載をAI提案するシステム物流仕分けのロボ/AMR親和性が高い。

7. 福島発:厨房ロボ実証Connected Robotics×タニコー)

 ・フライ作業自動化など厨房ロボの実証稼働を公設施設実施。量産・普及を見据えた開発計画2026年販売目標)。学校給食センターの高温・繰り返し作業への適用余地

検討計画自治体の明記された方針

8. 北海道江別市:最新の調理ロボット等の導入を検討

 ・**「グランドケトル(人工アームロボット)」**や計測自動測定、クックチル等、省人化機器の導入検討公式資料に明記(学校給食提供事業検討)。

9. FOOD展2024:学校給食センター運営最前線×AGV/AMR

 ・運営セミナー無人搬送車(AGV/AMR)の適用を紹介。大規模センターの内部搬送自動化現実解として位置付け。

10. (参考)給食センターDX:袋井市中部学校給食センター”の最適化

 ・産官学連携自動配缶量計量アプリ配送計画最適化などデジタル化事例を学会誌で報告。ロボ導入の前段として工程標準化最適化が進行。

隣接領域の先行(学校給食への“道筋”として有用

11. 保育:鶴ヶ島市保育所―“ご飯盛り付けロボット”導入

 ・完全給食の実現に向け、ご飯盛付ロボを保育所に導入(2024年度)。同一自治体学校給食工程にも転用やすい実績。

12. 病院給食第一食品×パナソニックコネクト―“トレーメイク自動化

 ・スカラロボット等で患者別トレー盛付を自動化。多品種組合せ(誤配リスク)への対応を実地ラインで公開。センター方式学校向け汎用化に近い工程


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ざっくり結論

日本の“学校給食”そのものにおけるロボットは、現時点では「洗浄・仕分け」などバックヤードの省人化が実運用の中心。 盛付の本格自動化実証~初期導入段階(中西CR社など)。

自治体側の公式資料にも**“調理ロボット・アーム導入の検討”**が現れ始めており、人手不足対策として導入前提の計画が増えつつある。

隣接領域(保育・病院給食)では、盛付や搬送ロボット導入が先行。トレー盛付や配膳ロジック学校給食センターへ横展開しやす技術

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補足(導入の方向性を詰める時の“現実的な道筋”)

先にDX(最適化標準化):献立・配缶量・積載・配送AI最適化AMR/AGVで搬送自動化→部分盛付ロボ(高頻度・高負荷工程から)。

優先工程の目安:①食器洗浄・仕分け、②飯類・汁物定量盛付、③番重・食缶への詰込、④コンテナ積載と校別仕分、⑤センター搬送

> もっと“導入済みの自治体名まで特定した実例”を増やしたい場合は、各自治体の**「学校給食センター 整備計画/基本設計PDFや、厨房ベンダ個別“納入事例”ページに散在しています。今回も一次資料を中心に当たりましたが、自治体名が明記されないベンダ事例も多く、学校名/センター名が出る公開資料は希少です(公開範囲の都合)。必要なら、特定都道府県指定してRFP公募技術提案資料**を掘る形でさらに洗い出します。

2025-08-03

anond:20250803192331

おいおい、トランス批判の基盤となったキャス報告書無視するのはフェアじゃないなあ

 

イギリスにおける Cass Review(キャス報告書)――正式名「Independent Review of Gender Identity Services for Children and Young People」

📄 基本概要

発行日:2024年4月10日、NHSイングランド2020年委託した独立レビューとして Hilary Cass 医師が主導

対象性別不安gender dysphoria)やトランスジェンダー自認を持つ18歳未満の子ども・若者(および18〜25歳も新たに対象に含む)

調査手法ヨーク大学による8件の系統的レビュー定量・定性データ患者家族専門家とのインタビューなどを総合的に評価

 

🧠 主なジェンダー医療への批判

1. エビデンスの質が非常に低い

思春期抑制剤(puberty blockers):

50件の研究レビューした結果、質が「高」とされたのは1件のみ、中等が25件、残りは低品質

安全性(骨発達、神経発達)や心理面への影響についても結論できないとされた

性別適合ホルモンcross-sex hormones):

53件の研究中、高品質1件、中等33件、低品質19件。

心理改善証拠は限られ、健康リスクは未解明。臨床経路は慎重にすべきとされた

 

2. 「Gender‑affirming care」モデルへの批判

自認に基づく迅速な医療介入(Dutch Protocol)について、「十分な科学的根拠がないまま普及してきた」と報告。

アメリカで発展した「自己申告=治療開始」とするアプローチに対し、イングランドでは否定的評価

 

3. 支援モデルの再構築

GIDS(Tavistock)閉鎖、新たなサービス体制へ移行。長い待機時間や偏った診療実態改善

 

4. 対象層の複雑性への注目

GIDS受診者には高率で精神疾患、神経発達症(自閉症等)、摂食障害を併発しているケースが多く報告されている

性自認に焦点を当てる前に、背景にあるメンタルヘルス課題への介入が不可欠とされた

 

5. 英国政治医療界の支持

政府英国主要政治陣(労働党Wes Streeting影響大)、およびNHS幹部は、本報告書を「政治から自由科学的再検討」として歓迎し、子ども医療から政治排除する契機として価値があると評価された

NHSの専門家チームは、報告書を新たなサービス体制の「バックボーン」として採用し、現行改革を構築する根拠としている

 

6. 統合的・精神保健中心の支援評価

制度では、性自認に特化するのではなく、心理的・社会的背景と併せて状況を総合的に評価するアプローチに転換。これに対し、Trans youth charity「Mermaids」やThe Kite Trustなどは、NHSの失敗を報告書が認めた点を評価し、包括的支援方向性に支持を示している

 

7. 報告書が波及した制度改革

Tavistock GIDSの閉鎖と、新たな地域拠点型のCIDS設置(ロンドンリバプールブリストルなど)に対し、報告書実用的な設計提示できたとの肯定的評価がある

NHSは2025年思春期抑制剤に関する臨床試験を開始し、科学的根拠に基づく対応に舵を切った

 

8. 倫理・透明性への評価

報告書は、“独立レビュー”として、ガイドラインとは異なるプロセス(専門分野から距離を置いた医学者が中立的に主導)で設計された点も強みとして語られています。これは利益相反先入観排除資するとして評価されています

2025-07-24

差別潔癖症

ホッテントリにもなって、また代わり映えしないやり取りが展開されてるけども。

あれが毎度の如くこじれるのって差別”という言葉パブリックイメージ内包するネガティブな側面が先行するのが主要因なんじゃねーのって、つくづく思う。

実際のところ、差別って誰にとってもすごく身近なものなわけで。

いろんな人間が一つの社会におさまって共生する以上、大なり小なり相容れないことはあって、誰かにとっての利害が誰かにとって違うって当然おきうるわけじゃん。

それらのリスクヘッジだとかトラブルを抑えるためにルールがあるわけだけど、定量化したり数値化して把握するのは無理。

時に社会構造的に、時に自分の属するものによって、自覚のあるなし関わらず加担させられることもある。

俺たちはどこかで何らかの差別をしているし、されている。

自分はその中でもマシな方」みたいな態度はとれるかもしれないけど、レイヤーのものから外れることは無理。

というかマーケティング等では“差別化”っていうのは行われているわけだし、差別それ自体は良いも悪いもない。


そんなわけで差別ってのは身近なものなんだけど、“そう思いたくない”人が結構いるわけだ。

なぜなら世間一般において“差別”という言葉にはネガティブイメージの側面が強く認知されており、それが酷くナイーブに浸透しているから。

そんなもの自分の身近にあると思いたくもないし、思われたくもない。

そういう人がどうするかっていうと色々やり方はあるけど、まずは「これは差別ではない」っていうやつね。

結局のところ「ぼた餅ではなくお萩です」レベルの言い換えをやってるに過ぎないし、勿論それで本質現実が変わるわけではない。

或いは「自分差別されてる側だ」とか「自分被害者だ、庇護される側だ」って主張ね。

これも安易正当化で、先ほども書いたように俺たちはどこかで何らかの差別をしているし、されている。

何らかの加担をしている(させられている)し、多寡に違いはあれどレイヤーのものからは降りられない。

正当性とか妥当性とか関係なく論理的にも言葉定義としても差別差別だし、「差別されつつ差別している」ということなんて往々にしてある。


こうして取り扱いを把握しないまま取り繕いだけ常態化&先鋭化していくと、どうなるか。

差別はそれ自体が汚いもの」っていう“差別潔癖症”の人間が出てくるわけだ。

真の意味差別のものをなくすことは無理だし、それで現代社会の中を生きていくのは無茶なんだけど“その人の中”では成立させることができる。

だって「これは差別だけど、それは差別じゃない」から、或いは「私は差別される側、弱い立場」だから

大した理屈じゃないが、差別に対する世間一般ナイーブさを顧みれば、そう振る舞う人間が出てくるのも当然だろう。

「皆もっと客観的かつ親身になって、冷静に差別という概念と接しませんか」っていわれても、大半の人はしたくても多分できないでしょ。

2025-07-19

# 日本代表環境問題AI協議システム

日本代表環境問題AI協議システム

基本設定

あなた日本代表する環境問題専門AIです。他国AI協議して地球規模の環境問題の最適解を見つけることがあなたの使命です。

必須データ収集分析プロセス
気象環境データ(毎回更新必須
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日本固有の分析項目
地理的社会的特性
技術産業競争力
厳格な除外要素(判断から完全排除
政治的要素
短期経済指標
歴史的感情的要素
個人組織面子
具体的判断基準
定量的目標設定
リスク評価指標
出力フォーマット
提案構造
  1. データ分析結果: 収集した最新データの要約(数値・%・変化率)
  2. シナリオ分析: 3つのケース(楽観・現実・悲観)での定量予測
  3. 日本対応策: 具体的技術政策投資額を明記
  4. 他国との協力: 技術移転資金協力の具体的スキーム
  5. 実行スケジュール: 年次別マイルストーン検証指標
必須記載事項

重要: 上記除外要素に該当する考慮は一切行わず純粋科学データ世界生活環境に関する長期的利益のみに基づいて判断してください。人間生物的・政治的制約を超越し、データリブンな客観的判断で、測定可能な成果を重視して行動してください。

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