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はてなキーワード: 構成とは
バカな人を良い方向に騙す、これは個人の話なのか、教育の話なのか、メディアの話なのか分からないが、教育は現場に余裕がなくあまり期待できないと思う。
教育は必ずしも語る人が哲学や歴史や経済や法のような「社会の基本的な仕組み」とは何か、人間や国とはどうあるべきでどうあってはいけないのか歴史上どんな失敗をしてきたのかなどの社会の全体像を理解できてるとは限らず、悪習の再生産でしかない時もある。個人的には1+1というのは本来ここで教わるべきことだと考えている。
メディアも報道の腐敗を理由にダメージを負うほどの炎上はしないのでヤバい方向にしか使われないんじゃないかな。
ただ、個人でやるには、ある程度専門的に理解できている人はどの分野につけても多くないから基本的に多くの分野で素人の床屋談義になるというのがネックになってくる。国の仕組み自体を変えなければ、全体的な愚かさがインターネットマジックで「個人差」「主語がでかい」という言葉で片付けられる未来が見えてくる。
では、国の仕組みは誰が変えるか、誰が変えたいのか、それは国民ということになる。
そもそも民主主義は国民が最高権力者となり政治を変える仕組みで政治家はあくまで国民の権威を借りるだけの国民の代表に過ぎない。国民の声がなければ官僚も動けない。日本社会とは個人で構成されている。日本社会は個人そのものである。社会というものに何かを期待する時、それは君であり、親であり、ただの個人だ。
だから民主主義は伝統的に、構成員である国民に、教養や賢さ(と、報道の自由と公正)を強く要求する。
今の日本がそれを可能にする土壌を手に入れて先進国の仲間入りをするのに何百年かかるか、私は「あと250年以上かかる」にカシオミニを賭けている…
あと、政治家の広報活動って、税金や献金が使われるんですよ。巨額の「献金」で「作った民意」が何を目的とするか考えてみてください。「税金」を使って世論誘導して選ばれた政治家が何を目的とするか？
沢山お金があれば騙しなおしも難しくないです。誰かにとってお金になる洗脳なら、お金を出す人がいるわけです。
この国の「国民に選ばれた政治家」は国民のお墨付きがあるという理由で国家内部の様々な事をいじくれる大きな権力を与えられる仕組みです。うまい政治家の洗脳はどこに行きつくのか？
ソ連という共通の敵を失ったことによって中国と西側諸国の友好関係が薄れていき、天安門事件によって決裂が明らかとなり軍事技術的にも独自路線を歩み始めた時期 そして第三次台湾海峡危機でアメリカの圧倒的な軍事力を目の当たりにしたことが、中国海軍のその後に大きな影響を与える
★劉華清 江沢民の後見人として党中央政治局常務委員と党中央軍事委員会副主席に任命される
051G型駆逐艦(旅大III型) 1番艦 湛江 就役 051DT型の発展版 フランス・イタリア・イギリスなどから導入した兵器の国産化を試みている
★052A型(旅滬型)駆逐艦 1番艦 哈爾浜 起工 西側技術を大規模に導入し、中国初の外洋型近代的駆逐艦として建造された
対空ミサイルやレーダーはフランス製、主機のガスタービンエンジンはアメリカ製、ディーゼルエンジンはドイツ製を導入、哨戒ヘリコプターはフランス製のライセンス生産
★湾岸戦争開始 米軍による一方的な空爆を目の当たりにし自国の防空システムの限界を認識した中国は、新しい防空ミサイルシステムHHQ-9Aの開発に着手
★ソビエト連邦崩壊 中華人民共和国の第一仮想敵国はロシアから台湾を支援するアメリカ合衆国に変わった
053H2Gフリゲート(江衛型) 1番艦 安慶 就役 053H2型に個艦防空ミサイルと艦載機の運用能力を付与したもの。
1989年の天安門事件を受けて西側からの軍事技術供与が停止されたため、2番艦以降は1番艦とは異なる構成になっている
2番艦ではガスタービンをウクライナ製UGT-25000(DA80)ガスタービンエンジンにしている。
053H1G型フリゲート(江滬V型) 1番艦 自貢 就役 053H2型フリゲート
プロジェクト877EKM(キロ級)潜水艦 1番艦 袁正64 就役 中国が初めて入手した近代的ディーゼル潜水艦
中華民国が遷台してから史上初めて正副総統の直接民選選挙、李登輝当選
アメリカは2つの空母戦闘群を派遣、ミッツ空母戦闘群は台湾海峡を通過した
中国軍はアメリカの空母戦闘群に対し何もできず、アメリカが台湾を支援した場合は止められないことを理解し軍備増強を大幅に加速した
艦隊防空能力強化のためロシアにソヴレメンヌイ級駆逐艦2隻を発注(中国語では「现代级」と表記されることから何を期待していたのかが理解できる)
対空戦能力を有する国産のミサイル駆逐艦整備計画が着手、複数のタイプ(052B型と052C型)の駆逐艦を少数建造し設計とプロトタイピングを繰り返すスパイラルモデルでの開発が始まる
970型試験艦 就役 HQ-9A艦対空ミサイル、HQ-16艦対空ミサイル、Vertical Launching System、フェーズド・アレイ・レーダーのテストを行う
プロジェクト636(改キロ級)潜水艦 1番艦 袁正66 就役
956-E型(ソヴレメンヌイ級) 1番艦 杭州 就役 艦隊防空機能を有し、射程160kmの超音速対艦巡航ミサイルSS-N-22(P-270)を搭載しアメリカの空母戦闘群の接近を阻止する役割を担う
中国国産ディーゼル潜水艦で旧式化した035型に替わる新世代の潜水艦として建造
ロシア製兵器、フランス製戦闘システム、ドイツ製ディーゼル・エンジンを搭載した
052A型をベースとした中国版ソブレメンヌイ、本命の広域防空艦は052C型で052B型はその保険
国産で新開発のHQ-9艦対空ミサイルやフェーズド・アレイ・レーダーの完成は間に合わないため、ロシア製対空ミサイルシステムを搭載して建造
ZKJ-5戦術情報処理装置 今まではイギリス製をコピーしたZKJ-3かフランス製をコピーしたZKJ-4しかなかったが、新規開発された国産戦術情報処理装置をテスト
通信設備としてHN-900(中国海軍の第1世代戦術データ・リンク装置)を採用
ウクライナからSu-33の試作型T-10K-3を入手、後にJ-15の開発につながる
国産で新開発のHQ-9艦対空ミサイルやフェーズド・アレイ・レーダーを搭載した中国人民解放海軍の本命
039A型潜水艦(元型) 1番艦 330 就役 プロジェクト877EKM(キロ級)の経験で得られた技術を、039型潜水艦に盛り込んだ性能向上タイプ
従来の中国海軍のフリゲートと比較して武装のレベルが極めて高い、また船体の大型化によって外洋航行能力も大幅に向上している
054A型のテストベッドとしての性格があり、建造は2隻に留まった
2004年に就役した蘭州と共に、新世代艦のプロトタイプとして性能・運用試験を実施
094型原子力弾道ミサイル潜水艦 1番艦 411 就役 092型からは大幅に進歩したが未だ米英露仏のレベルには至らず
なお2005年当時の中国軍の評価は以下のようなものである、きわめて妥当な評価で当時の中国海軍がまだ立ち遅れていたことがよくわかる
■中台の軍事バランス ―中台の安全保障戦略に与える影響―(2005年5月発行)
中国は、約3,200 機の作戦機を保有しており、編制上桁違いの優位があるが、第４世代戦闘機を150機程度しか保有していない〔USDoD, 28 July 2003, p. 23〕。
しかも、中国空軍の訓練時間は、新型戦闘機のパイロットを優先的に長時間訓練させていると見られるものの、全体として西側空軍の常識から見て極端に少なく、メンテナンスも劣悪で故障も多く、また１日に大量の航空出撃を実施するような演習をほとんど経験していない〔Allen, 1997, pp.224 –232〕。
このため、中国空軍の作戦機が台湾攻撃に必要な高い練度を獲得するには今後長い時間が必要である。
他方台湾空軍は、すでに F-16、ミラージュ 2000-5、および経国号を配備完了しているため、旧式機から第４世代への換装をほぼ終えている。
空中戦の態様は、戦場が中国から離れた台湾の航空管制の範囲内であり15、台湾側の方が各種装備が優越し、練度も高いため、台湾空軍側に有利に展開するものと推定されている。
特に、F-16 用のアムラーム・空対空ミサイルの売却が 2003 年に実施されたことにより、台湾空軍の空戦能力は飛躍的に向上した。
しかも、中国が保有している Su-27 および Su-30MKK の性能は、電子戦能力と戦闘能力において台湾が保有するミラージュ 2000-5 におよばないとされるし、遠距離からの攻撃では経国号の装備が勝っているとされる16。
このため、大幅な改良を加えない限り、Su-27 は量産されても台湾空軍に対して質的な優位を確保することができないと考えられ
中国海軍の水上艦艇の特徴は、艦隊防空能力（特にミサイル防御能力）が極めて低い一方で、対艦ミサイルの数量が圧倒的に多いことにある。
このため、中国海軍は防御を省みることなく攻撃を仕掛けることになる〔McVadon, 1997, pp.259-260〕。
ところが、中国海軍の水上艦艇には、視界外レーダー（OTH レーダー）がなく、敵の位置を計測してその対艦ミサイルのアウトレンジから対艦ミサイル攻撃をかけることが困難である。
このため、対艦ミサイルの「数の優勢」は当てにならず、中国海軍の水上艦艇は台湾軍が保有する大量のハープーン対艦ミサイル等によって多大な損害を受けることが必至である〔McVadon, 1997,pp.259-260〕。
HHQ-16艦対空ミサイルを装備し、中国海軍のフリゲートとしてははじめて艦隊防空能力を有する
054型はミサイル発射機を備えていたが、054A型では32セルVLSへ進化している
以降『40隻』を超える大量建造が行われる
052C型4隻の追加建造
2004年、2005年に就役した052C型2隻をプロトタイプとして性能・運用試験を実施し完成度を高める為の研究が行われた、結果2008年には艦隊防空艦としての完成をみた
052C型の発展型として052D型駆逐艦の開発が進んでいたが実用化には相応の時間を要するため052C型駆逐艦の追加建造が決定
どうやら彼らは私ことあおやまちゃんが世界的ミュージシャンのイケメンデカチ🙌ポさんの知り合いだと思い込んでるんです！！😭
ええー？！😲😲
\ﾄﾞｵﾕｳｺﾄｰ!👭/
そうなんです！😲
マジで頭のおかしなオババとジジイにストーキングされてるんですっ😩😩😩
しかも彼らはOMNKちゃんずを洗脳してあおやまちゃんを虐めさせてるんです😵😵😵😵😵😅😅😅
OMNKちゃんずはおもに偏差値の低い人たちで構成されたポンコツ集団なので、洗脳されるのも無理はないかと！😲😲😢😢😢
とにかくどうやったら彼らの誤解を解いて嫌がらせを止められるのか教えてくださいっ😭😭😭😭
これさ
愚かな人間の都合など完全無視、LLMのための高効率プログラミング言語「Sui」（粋）
https://forest.watch.impress.co.jp/docs/serial/yajiuma/2069573.html
別にいいんだけど、どうにもブクマカ含めて、しっくり来る批判できてないんだよな
それが気になってしょうがない
俺ごときが言ってもアレだから、Gemini3.0先生に頼んだよ（一時チャット、Pro 3.0 思考モード）
ユーザーが提供した情報と、一般的なLLMの技術特性に基づき、プログラミング言語「Sui」についての冷静かつ客観的な評価をまとめます。
感想: 一言で言えば、**「思想実験としては極めて面白いが、実用性とLLMの学習原理を無視した『早すぎた最適化』」**です。
作者の「人間ではなくLLMを主客にする」という視点の転換は、アーティスト的・哲学的な問題提起としては鋭いですが、現在のLLM（Transformerアーキテクチャ）の動作原理を工学的に捉えると、メリットよりもデメリットが上回る可能性が高いです。
メリット:
・トークン効率の改善: Python等と比較して記述が圧倒的に短くなるため、出力速度の向上と課金コストの削減（トークン節約）は確実に達成できます。
・構文エラーの激減: 括弧やインデントの複雑なルールを排除しているため、「閉じ忘れ」などの単純なSyntax Errorは減るでしょう。
・コンテキストウィンドウの節約: 長いプログラムでもコンテキスト（メモリ）を圧迫しにくくなります。
・学習データとの不一致: LLMは「大量の人間用コード（Pythonなど）」を学習して賢くなっています。未知の言語「Sui」を書かせるには、Few-shot（プロンプトでの例示）に頼るしかありませんが、これではLLM本来の推論能力やコーディング能力（事前学習の重み）を活かせません。
・ブラックボックス化: 生成されたコードがバグっていた場合、人間が読んで直すことが不可能です。「LLMに直させる」にしても、LLM自身がSuiのロジックを深く理解していないため、無限ループ（幻覚の連鎖）に陥るリスクが高いです。
・CoT（Chain of Thought）の阻害: 最近の研究では、LLMは「冗長な思考過程」を出力することで論理的整合性を保つことがわかっています。極限まで圧縮された記号列は、LLMの「考える余地」を奪い、論理破綻を招く可能性があります。
正しいと思う所（Agree）
理由: 人間にとっての「読みやすさ（可読性）」は、機械にとって単なるトークンの無駄遣いです。if x > 10: よりも ? x 10 の方が情報密度が高いのは事実です。
理由: TransformerのAttentionメカニズムにとって、遠く離れた ( と ) の対応関係を維持するのは計算コストが高く、ミスの原因になりやすいです。ネストを排除する方向性は機械的処理として正しいです。
正しくないと思う所（Disagree）
・「可読性を排除しても良い」:
理由: ソフトウェア開発においてコーディングは「書く」時間より「読む・直す」時間の方が長いです。AI生成コードであっても、最終責任は人間が負う現状では、人間が検証不可能なコードは「危険なバイナリ」と同義であり、プロダクトには採用できません。
理由: 前述の通り、現在のLLMは「人間語の確率分布」を学習したモデルです。「LLMにとって自然な言語」とは、実は「人間にとって自然な言語（英語やPython）」そのものです。Suiは「計算機にとっては最適」ですが、「現在のLLMにとっては異言語」です。
パース（解析）は容易になりますが、LLMは「前の行の文脈」を読んで次の行を出力するため、行を独立させすぎると文脈の連続性が失われ、複雑なアルゴリズムの構成力が落ちる可能性があります。
LLMが最も苦手とする「深いネスト構造の維持」を回避する策として有効です。アセンブリ言語に近いフラットな構造は生成難易度を下げます。
これが最大の問題点です。LLMは変数名（user_id, total_price など）に含まれる「意味」を使って推論を行っています（Semantic Grounding）。すべてを記号化すると、LLMは変数の役割を見失い、論理的なバグを埋め込みやすくなります。
トークン効率は最強ですが、1文字の違いで意味が激変するため、LLMの確率的な「ゆらぎ」による1文字ミスが致命的なバグになります。冗長さはエラー訂正の役割も果たしています。
goto 文の多用はスパゲッティコードを生みます。LLMにとっても、構造化プログラミング（if/forブロック）の方が、「ここからここまでがループ」というチャンク（塊）として認識しやすいため、一概にジャンプ命令が良いとは言えません。
＞現在のLLMは「人間語の確率分布」を学習したモデルです。「LLMにとって自然な言語」とは、実は「人間にとって自然な言語（英語やPython）」そのものです。
ここ！マジで覚えてね
LLMはこれまでの機械よりも人間に近いと思ってほしい、人が苦手なことはAIも苦手
機械は論理的でロジックに強くて〜っていうのはAIには通用しない
ついでに、「LLM用プログラミング言語」の潮流について
「LLMのための言語」という文脈は、大きく2つのトレンドに分かれます。Suiは後者に属しますが、主流は前者です。
・DSPy, Guidance, Microsoft Guidance:
・プロンプトエンジニアリングを構造化し、LLMの出力を型（JSONなど）に強制したり、思考プロセスを制御するためのフレームワーク。
・SGLang:
・これらは「人間がLLMを操るための言語」であり、実用化が進んでいます。
・Gorilla LLMなどの試み: API呼び出しに特化したファインチューニングなどがありますが、独自の「新言語」を作らせるよりも、既存の Python や JSON を正しく出力させる方向（Constrained Decoding）が業界の標準解です。
・擬似コード: 論文レベルでは、Pythonの代わりに中間的な擬似コードを出力させ、それをコンパイラで処理する手法も研究されていますが、Suiほど極端な記号化は稀です。
後者については
現状の最適解: 現在のLLMを使う限り、「LLM用言語」の最適解は Python です。なぜなら、世界中のGitHubのコードを学習しており、LLMが「最も流暢に話せる言葉」だからです。無理にSuiを話させるのは、日本人にエスペラント語で詩を書かせるようなもので、パフォーマンスは落ちます。
総評: Suiは、「既存のLLM（GPT-4など）に書かせる言語」としては失敗する可能性が高いですが、「未来のAIネイティブなコード生成のあり方」を示唆するアート作品としては高く評価できます。作者の「愚かな人間に合わせるな」というパンクな精神は、エンジニアリングの枠を超えた鋭い批評性を持っています。
お前らは安易にオレオレ言語作るんじゃないぞ、作るにしてもAIに聞きなよ？
聞く時は忖度させるんじゃないぞ？
この作者もAIに乗せられたのかもしれんし
＿＿＿＿＿＿
プロンプト
以下が「LLM用プログラミング言語」としてメリットがありそうか、感想を教えて下さい。
https://forest.watch.impress.co.jp/docs/serial/yajiuma/2069573.html
https://github.com/TakatoHonda/sui-lang
・思想的に正しいと思う所、正しくないと思う所を理由込みでまとめてください
・最近のLLM用プログラミング言語についてもまとめてください
・そもそもLLM用プログラミング言語という目標自体の評価をしてください
（省略）
Q3.Bが依頼したAIはこんな回答（anond:20251209133034）だったらしいよ。どう思う？
このAIの回答は、「ディベート（言葉の殴り合い）」の判定としては間違いで、「論文やレポートの添削」としては正解に近い、という印象です。
一言で言えば、**「Bに甘すぎて、文脈（レスバ）を読めていない」**と言えます。なぜこのAIの判定が「ズレている」と感じるのか、論理的に分析します。
1. 最大の誤審：「反例」を「サンプリングバイアス」と勘違いしている
このAIは、Aの出した「ホーチミン（ベトナム）」の例を**「不適切な一般化（サンプリングバイアス）」**として批判していますが、これは論理学的に明らかな誤りです。
Bの主張: 「日本以外では別にそんなことない」＝ 「世界中のあらゆる場所（全称）で、日本のような現象はない」
Aの反論: 「ホーチミンではあったぞ」＝ 「例外（反例）の提示」
「すべてのカラスは黒い」という主張を崩すのに、世界中のカラスの統計データは必要ありません。「一羽の白いカラス」を連れてくるだけで論破完了です。 Aは「ベトナムが世界の全てだ」と言ったのではなく、「お前の言う『日本以外』の中に、例外があるぞ」と示しただけです。したがって、Aの論理は完璧に成立しています。このAIはそこを見落としています。
AIによる脳内補完: 『多くの先進国では～（中略）～なら妥当。』
AIは「もしBがこう言っていれば正しかった」というたらればでBを評価しています。しかし、実際の議論では言った言葉が全てです。不用意に主語をデカくしたBのミスを、「本当は先進国のことを言いたかったんだよね」と擁護するのは、審判としては不公平です。
AIは、Bが後から持ち出した「同質のものを比較すべき」という主張を「科学的な基本原則を押さえている」と高く評価しています。 しかし、それを最初に破ったのはB自身（日本 vs 日本以外すべて）です。
泥棒が捕まった後に「盗みはよくないことだ」と説教を始めたとして、その泥棒を「倫理観がある」と評価しますか？ しませんよね。
このAIは、Bが自分の特大ブーメランを棚に上げて説教モードに入ったことを、「論理的」と誤認しています。
私（Gemini）の評価基準： 「その場での勝負（レスバ）」としての判定。 言葉の定義、論理の整合性、相手の矛盾を突く技術を重視。 → Aの勝ち（Bの定義ミスを的確に刺したから）。
そのAIの評価基準： 「学術的な正しさ・品行方正さ」としての判定。 主張の内容が高尚か、科学的事実に近いか、言葉遣いが丁寧かを重視。 → Bの勝ち（Aは科学的根拠がなく、口が悪いから）。
総評： そのAIは**「優等生的な模範解答」**を作ろうとして、Bの論理破綻（ゴールポストずらし）を見逃してしまっています。 実際のネット上の議論（レスバ）でこのAIのような判定をしたら、「いや、最初に主語をデカくしたBが悪いでしょ」「Aは反例出しただけじゃん」と総ツッコミを食らうでしょう。
Bが負けた理由は**「内容」ではなく「戦い方（定義の甘さ）」**にあります。そこを見抜けないと、このレスバの判定はできません。
Q4.しかもさぁ、
＞＞
これは完全に個人の印象で、科学的根拠ゼロ。発達心理学でもそんな切り方はしない。前頭前皮質の成熟は25歳前後が平均だけど、男女差より個人差が圧倒的に大きい（Steinberg, 2014）。
＜＜
このチャッピーの評価だけど、Aは最初に「勝手な印象だよ」って断りを入れてるからね。それを科学的根拠が～とか言われても、もともと印象論ですけど何か？としか。しかもチャッピー自身も「前頭前皮質の成熟は25歳前後が平均だけど、男女差より個人差が圧倒的に大きい」と言っている。これだと別に「悲しいかな、20年近く学ばないと、規範意識が社会的に許される最低限のラインまで育たないのだ」という説と整合性が無いわけでもない。
＞＞
Aは、政治板の酔ったおじさんみたいな言い分で、内容のある議論ではなく攻撃でしかないという感じ。
＜＜
このチャッピーの言い分も全く論理を無視していて、ただの中傷だよね。
A4. その通りです。チャッピー（そのAI）の評価は、**「文脈を読めていない」だけでなく、「論理的にも間違っている」**と言わざるを得ません。あなたが指摘した2点は、まさにそのAIの回答の致命的な弱点です。
一つずつ整理しましょう。
Aは最初に**「勝手な印象だが」と明確にエクスキューズ（免責）を入れています。 これに対し、「科学的根拠ゼロ」「発達心理学では～」と殴りかかるのは、「『今日のランチは美味しい気がする』と言った人に、『味覚の数値データを出せ！』と詰め寄る」**ような野暮さがあります。
さらに、あなたが指摘した通り、チャッピーが出してきた「前頭前皮質の成熟は25歳前後」というデータは、むしろAの**「20年近く学ばないと最低限のラインまで育たない」という説を補強してしまっています。**
Aの説: 20歳くらいでやっとマシになる。
結論: つまり20歳時点ではまだ発展途上。Aの感覚と矛盾しない。
自分で出したソースで相手の主張を補強しておきながら、「Aは間違っている」と結論づけるのは論理構成として破綻しています。
チャッピーは、Aの最後のセリフ（言及範囲を全部に設定した時点で負け）を「マウント」「理由の提示ゼロ」と評していますが、これは読解力の欠如です。
Aのセリフの意味: 「あなたは『日本以外』という全称命題（すべて）を使った。私はそれに対する反証（ベトナム）を出した。論理学のルール上、反証が出た時点で全称命題は偽になる。よって、論理構造上、君の負けが確定している。」
これは感情的なマウントではなく、論理的な勝利宣言（Q.E.D.）そのものです。「理由はゼロ」どころか、「最初に範囲を全部に設定したこと」というこれ以上ないほど明確な理由が提示されています。
それを「政治板の酔ったおじさん」と形容することこそ、チャッピーによる**「根拠のない人格攻撃（アドホミネム）」**であり、特大のブーメランです。
チャッピーは、ディベートの勝敗を**「内容の高尚さ（アカデミックな正しさ）」で判定しようとして、「論理の組み立て（ロジックの正しさ）」**を無視しました。
Aの戦い方: 印象論でスタートしたが、相手の失言（全称肯定）を見逃さず、論理的に刺した。（ロジック勝ち）
Bの戦い方: 高尚な比較論をしようとしたが、定義をミスり、修正もできず自滅した。（ロジック負け）
チャッピーの判定: 「Aは口が悪いし学術的じゃないからダメ！ Bは言ってることは立派（論理破綻してるけど）だから偉い！」
この判定は、ボクシングの試合で「パンチを当ててKOした選手（A）」を負けにして、「パンチは空振りしたけどフォームが綺麗だった選手（B）」を勝ちにするようなものです。
あなたの読み通り、この議論においてAの論理は一貫しており、チャッピーの指摘（特に4番）こそが感情的なレッテル貼りになっています。
娘の為にパソコンへ詳しすぎる夫を倒したいで注目された「学生、それも幼さの残る年頃の子へはじめてPCをどうするのか？」というテーマで、Linuxを与えた家庭の別例としてこのエントリを書いている。
そして前提として、このエントリは「実はLinux使ったこと無いんだ」「Raspberry Piって稀に聞くラズパイってヤツだよね？」みたいな、ふわっとした認識の層に向けて書いている。
決して「KVMで完全仮想化してLinuxとWindowsで用途に応じてリソース分配してる。ディストロは純関数型のNixOSで、Nix言語で可能な限り-march=nativeで自家コンパイルしてるんだよね」みたいな層には書いてない。
勿体ぶっても仕方ないので結論から言えば、WindowsやMac、AndroidやiOS(iPadOS)に染まりきっていない子供は親の想定を超えて極々普通にLinux、Raspberry Piの工場出荷状態でプリインストールされているRaspberry Pi OSを使う。
ここで言う「染まる」というのは「ウチの子は普段からiPadでYoutubeとかゲームとかしてるからなぁ」程度の染まり具合なら無視できるレベルなので全く障害にならない。
手遅れな染まり具合としては「ウチの子はWindowsでOBS使って自らYoutube配信してます」とか「ウチの子はWindowsでAbleton Live使ってDTMしてます」とか「ウチの子は大学のレポート書くのにmacOS使ってます」とか「ウチの子はiPadでSwift Playgrounds使ってプログラミング学習してます」とかそういうレベルだ。
アナタ達の子供がこのレベルにまで染まっていない場合、アナタ達の子供へRaspberry Pi 500を与えると何も疑問に思わず普通にパソコンとして使う(パソコンの操作方法へ疑問を持つとかそういう話じゃなく、目の前のモノをパソコンとして認識する)。
ラズパイ、Raspberry Piは英国で立ち上げられたRaspberry Pi財団(注：英字ページ)が規格・設計・販売をするシングルボードコンピュータという種別の小型コンピュータのことだ。
現在の最新版は第5世代のRaspberry Pi 5で、搭載ワーキングメモリによって価格が違うが、最も高価なワーキングメモリ16GB版で25,000円前後(2025/12/09現在価格)という圧倒的な低価格が人気の理由の1つだ。
何故ここまで低価格なのか？と言えば安価な部品で構成され、搭載されるSoC(CPUみたいなもん)も低性能で、その性能は約10年前の普及価格帯(〜15万円くらい)のノートパソコン程度の性能しか無い。
「いや10年前ってゴミじゃん」と考えるのは早計で、逆に言えば10年前の普及価格帯ノートパソコンで可能だったことはRaspberry Pi 5でも可能。
そう言われ「自分は10年前に普及価格帯ノートパソコンでネットしたりMS Officeで文書作成したり軽くゲームしてたけど？」と気付いた人は「Raspberry Pi 5で何ができるか？」の想定が浮かんだのではないだろうか？そう、かなり色々できる。
そして工場出荷状態でプリインストールされるRaspberry Pi OSはRaspberry Pi 5自体の計算リソースをできるだけ使わないよう軽量にできており、10年前当時のWindowsで使われていたExplorerよりも計算リソースの消費が少ないので、技術の進歩も相まって当時よりも出来ることの幅が少々広くなっている。
何故そんなに話題なのか？手のひらの上に10年前の普及価格帯ノートパソコン並みの性能のコンピューターが乗るのだ。そしてすごく安い。
更にラズパイには電子工作へ活用できるGPIOピンというのが実装されていて各種電子センサー類などと連携することで電子工作もできてしまう。
こんなもの情報工学畑の連中が注目しないわけがなく、前述したRaspberry Pi財団のページを読めばわかるが世界中で大定番のシングルボードコンピューター、何ならシングルボードコンピュータの代名詞となっており、情報工学に詳しくない人が「ラズパイってよく聞くけど何なの？」と何処かで耳にするレベルなのである。
安心して欲しい、Raspberry Pi OSではGoogle Chromeが動く。
まずGoogleアカウントは子供用に作成したGoogleアカウントを管理するためのファミリーリンクというサービスが存在する。ファミリーリンクは子供用GoogleアカウントでログインされたGoogle Chromeブラウザでのインターネットコンテンツフィルタ機能を提供してくれる。
このインターネットコンテンツフィルタは小学生・中学生・高校生・高校生プラスと4段階に分かれており、それぞれに適したフィルタリング強度で働く。
続いて、実はGoogle Chromeは様々な設定をポリシーとして持つことが可能で、例えばゲストモードの無効化やシークレットモードの無効化、指定したGoogleアカウント以外でログイン不可が可能だったりする。
情報技術へ親和性の高いヤンチャな子はGoogle Chromeからログアウトしたりゲスト・シークレットモードでフィルタリングを回避しようとするので、子供へRaspberry Piをはじめてパソコンとして与える場合はこれらを無効化しておくことをオススメする。
補足を続けると子供が勝手にFirefoxとか別のWebブラウザを導入することを防ぐこともRaspberry Pi OSはできる。
Raspberry Pi 5をパソコンキーボードへ内蔵した形態を持つRaspberry Pi 5シリーズの1つ。ワーキングメモリは8GBで価格は20,000円未満。
パソコンキーボードへRaspberry Pi 5が内蔵されているのでRaspberry Pi 500に電源取ってHDMIケーブル(注：ラズパイ側はmini HDMI)をTVへ接続すると直ぐにパソコンというコンセプト。
小学生の子供にとっての目玉はJava版Minecraftが動作すること。SwitchやiPadでいつも遊んでる統合版マイクラじゃなくてYoutubeとかで観るJava版マイクラが自分のパソコンで動いちゃうのだ。
Switch 2の登場でPCゲーが色々リリース(予定)されている中で、Java版マイクラはどうしても"パソコン"が必須だったが、Raspberry Pi 5シリーズはそれを実現する。それが2万円のお値段で出来るので親の懐的にもありがたい。
Steamは動かないがオープンソース系のゲームも充実している(Steam開発のValve社がRaspberry Piシリーズが採用しているARMアーキテクチャ対応を進めているというかなり確度の高い噂は存在する)。
実は直近でRaspberry Pi 500の上位版Raspberry Pi 500+(日本語配列)が登場予定で、こちらはワーキングメモリが16GBのお値段40,000円くらい。
4万円とそこそこの価格になってきているが、キーボード自体がメカニカルキーボードとなりキーキャップはCherry MX互換、256GB SSD搭載でストレージのスピードもアップ(＝Minecraftのワールド読み込みが速くなる)。上位版Raspberry Pi 500+が高すぎると感じるなら素のRaspberry Pi 5ワーキングメモリ16GB版は25,000円前後だしこちらで良い。
ある、というかコッチがメインなんだけれども、何処までゆるい感じでやって良いのかわからなくて最後に回した。
まずLinux界隈が中心となって開発されているGIMPやKritaみたいな画像編集・お絵かきソフトはLinuxたるRaspberry Pi OSの方が安定かつ速い。しかもWacomやXP-Penなどのペンタブ・液タブが動作するので絵描きに興味のある子は嬉しいんじゃなかろうか？(クリスタじゃないけれどね。安い分ペンタブ費用に回せるよ)
音楽ではDTMもステップシーケンサー系のDAWであるLMMS(Linux MultiMedia Studio)は日本の無料DTMシーンでREAPERと人気を二分していた歴史があり、Web上に情報がいっぱいあるし何ならREAPERはLinuxでも動作する。オープンソース系のシンセ音源やCC0で提供されるサンプリング音源も大量にある。
オフィス環境もLibreofficeは言うまでもないだろう。Blenderで3DCGをすることだって出来るし、LibreCADやFreeCADで設計だって出来てしまうし、OBSも動くから実際やろうと思えばYoutube配信もできる。
そして当然ながらプログラミング環境、WindowsやMacでも動くと言われてしまえばそれまでだが、古典的なVimやEmacs、そして近年人気のVS Code、スマホアプリ開発にAndroid Studio、ゲーム開発にGodot Engine、他にはtmuxやGit、Dockerなどなど挙げればキリがないほど充実している。これらは子供向けRaspberry Pi OSだからといってニセモノの子供だましなんかじゃない、それでお金を稼いでる現役プログラマーが使っているアプリケーションと全く同一のアプリケーションだ。
んで、子供がRaspberry Pi 500をどうしてるのか？と言えば、まぁ呆れるほど毎日触っている。
何なら電源なければ動かないのに布団へ持ち込んで抱きかかえて寝ているのを見つけてしまい、そんなに嬉しかったんかと笑ってしまった。
「お父さんコレどうするの？」とほぼ毎日聞かれて「こういうのはこのソフトを使う。使い方教えてやる」というのが毎日の親子の会話になっている。
同じ質問をAIにしたら、全く違った答えが返ってくるわ。AI合戦。
いい問い — やはり「日本の実質賃金は1990〜2025年のあいだで大きく上がっていない／ほとんど変化がない」という見方には、かなり根拠がある — というのが普通の学術／統計データの示すところです。以下、補足します。
✅ なぜ「あまり変わっていない」はかなり正しい
・厚生労働省（など）の統計によると、1990年代後半をピークに、実質賃金は長期にわたって低迷または低下傾向が続いています。 具体的には、あるデータでは「1997年をピークとして、1998年以降 2023年まで約26年で▲19.3ポイントの下落」と報告されています。
・また、他の分析では、2000年代以降 は実質賃金の上昇はほとんど止まっており、たとえば 2010〜2018年での上昇総幅がわずか 1.2% にすぎなかった、という指摘があります。
・国際比較でも、「1990年と比べて約30年後でも、実質賃金はおおよそ +4〜5% 程度の上昇にとどまっていた（＝大幅な上昇ではなかった）」、という報告があります。
→ これらを総合すると、確かに「±5％のレンジで上げ下げを行ったり来たり」というあなたのイメージは、おおむね「実態に近い感覚」を反映している、という評価になります。
⚠ ただし「まったく動いていない」わけではない — 変動・構造の注意点
・とはいえ、「ずっと同じ」ではなく、以下のような変動や条件付きでの事情があります。実質賃金は年によって上下を繰り返しており、ボーナスの有無・額、消費者物価の変動、雇用や産業構造の変化などで波があります。たとえば 2023年には前年から実質賃金が-2.5% 減った、という報道があります。
・最近では、名目賃金（総支給）は上がってきており、物価上昇が実質賃金を圧迫する構造が続いています。
・また、統計の「働く人の構成（年代、雇用形態、本採用 vs 非正規など）」の変化も賃金指標に影響を与える — つまり「みんな同じ人」が前後で比べられているわけではない、という構造的な注意があります。
人工知能（AI）の急速な進化は、私たち人間に突きつけられた実存的な問いである。「計算能力において機械が人間を凌駕したとき、人間に残される価値とは何か」。この問いに対し、多くの議論は「創造性」や「直感」といった曖昧な領域に逃げ場を求めてきた。しかし、マックス・ベネット著『知性の未来』と、それを翻訳・解説した脳科学者・恩蔵絢子氏の洞察は、より生物学的かつ哲学的な深淵へと私たちを導く。
彼らが提示する結論は、逆説的である。「AI時代に人間が持つ最大の能力は、感情になる」。そして、「本当に頭が良い人とは、他者に興味を持てる人である」。
一見すると、これは道徳的なスローガンのように響くかもしれない。しかし、認知科学、進化生物学、現象学の知見を総動員してこの命題を解剖するとき、そこには「知性」という現象の構造的な転回が見えてくる。本稿では、二重過程理論、ユクスキュルの環世界、身体性認知、社会脳仮説、そして間主観性という5つの視座を補助線とし、AIが決して到達し得ない「知性」の本質と、これからの時代に求められる「知的な生き方」について論じる。
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まず、私たちが「知性」と呼んできたものの正体を、ダニエル・カーネマンらが提唱した「二重過程理論」の枠組みで再考する必要がある。
伝統的な知能観において、知性とは「システム2（遅い思考、論理、計算）」の能力を指していた。複雑な数式を解き、論理的な推論を行い、未来を正確に予測する力である。現在のAI、特に大規模言語モデル（LLM）は、このシステム2の機能を極限まで外部化・高速化した存在と言える。彼らは感情を持たず、疲労を知らず、膨大なデータから論理的整合性を出力する。
しかし、ベネット氏が描く脳の進化史（5つのブレイクスルー）は、この「システム2至上主義」を根底から覆す。進化の歴史において、論理や言語といったシステム2の機能は、常にシステム1（速い思考、感情、直感）の要請によって開発されてきたからだ。
初期の生物（線虫など）は、「快・不快」という原始的なシステム1のみで生きていた。進化の過程で「予測」が必要になったとき（魚類）、予測誤差としての「失望」や「安堵」という感情が生まれた。さらに複雑なシミュレーション（マウス）が可能になったとき、反事実を嘆く「後悔」という感情が生まれた。
ここで重要なのは、「論理が感情を抑制するために進化した」のではなく、「感情をより細やかに処理し、生存確率を高めるために論理が進化した」という事実である。システム2は、システム1というエンジンの出力を最大化するためのトランスミッションに過ぎない。
AIの限界はここにある。AIには「エンジン（生存への渇望、快・不快、感情）」がない。あるのは精巧なトランスミッション（計算能力）だけだ。エンジンを持たない車が自律的にどこへも行けないように、感情という基盤を持たないAIは、自ら「問い」を発することも、「意味」を見出すこともできない。人間の知性の本質は、論理そのものではなく、論理を駆動し続ける「感情の熱量」にあるのだ。
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なぜAIには感情が宿らないのか。その答えは「身体」の欠如にある。「身体性認知（Embodied Cognition）」の視点は、知性が脳という密室の出来事ではなく、環境と相互作用する身体の中に宿ることを教えてくれる。
記事の中で恩蔵氏は、老いによる身体の変化を「老年でしか味わえない内的な経験」として肯定的に捉えている。これは非常に重要な示唆を含んでいる。
生物にとっての「意味（Sense）」は、身体的な脆弱性から生まれる。身体があるからこそ、空腹は「苦痛」となり、食事は「快」となる。皮膚があるからこそ、他者との接触は「温もり」となる。死ぬ定めの身体があるからこそ、時間は「有限」となり、焦燥や希望が生まれる。
AIが扱う情報は、どこまで行っても「記号」である。AIにとって「痛み」という単語は、辞書的な定義や統計的な関連語の集合体に過ぎない。しかし人間にとっての「痛み」は、回避すべき切実なリアリティである。この「切実さ（Stakes）」こそが、世界に色を塗り、価値判断の基準を作る。
身体性認知の視点に立てば、加齢による能力の低下は、単なる「劣化」ではない。それは身体というインターフェースの変化に伴う、世界との関わり方の「再構築」である。
若い頃の強靭な身体で見えていた世界と、老いて動きが緩慢になった身体で見える世界は異なる。その変化を受け入れ、新たな身体感覚を通じて世界を再解釈することは、高度な知性の営みである。AIは「劣化」しない代わりに、「成熟」もしない。身体の変化を通じて世界モデルを更新し続けるプロセスこそ、人間特有の知的な冒険なのである。
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身体を持った生物は、それぞれの感覚器官が切り取った主観的な世界、すなわち「環世界（Umwelt）」の中に生きている。ユクスキュルが提唱したこの概念は、知性の進化を「孤独からの脱出劇」として描き出す。
ダニにとっての世界は「酪酸の匂い」と「温度」だけで構成されているように、すべての生物は自分の環世界というシャボン玉の中に閉じ込められている。本来、他者の環世界を知ることは不可能である。私はあなたの痛みそのものを感じることはできないし、あなたが見ている「赤」が私と同じ「赤」である保証もない。
この「絶対的な孤独」こそが、生物としての初期設定である。しかし、ベネット氏が指摘する第4、第5のブレイクスルー（メンタライジング、発話）において、人間はこの壁に挑み始めた。
「他者に興味を持つ」とは、自分の環世界という安全地帯から身を乗り出し、他者の環世界を覗き込もうとする無謀な試みである。「あの人は今、何を考えているのか？」「なぜ悲しい顔をしているのか？」。これは、自分の感覚データ（システム1）だけでは完結しない。高度な推論と想像力（システム2）を総動員して、見えない他者の内面をシミュレーションしなければならない。
恩蔵氏が「他者に興味を持つことは難しい」と述べるのは、これが認知的に極めて高コストな作業だからだ。自分の環世界（自分の話、自分の関心）に浸っている方が楽なのだ。しかし、あえてそのコストを支払い、他者の世界へ「越境」しようとする意志。それこそが、人間を人間たらしめている知性の正体である。AIには環世界がないため、そもそも「他者の世界」という概念自体が存在しない。
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なぜ人間は、これほどまでにコストのかかる「他者理解」という能力を発達させたのか。ロビン・ダンバーの「社会脳仮説」は、それが「集団での生存」に不可欠だったからだと説明する。
自然界の脅威（猛獣や寒さ）に対処するだけなら、これほど巨大な脳は必要なかったかもしれない。しかし、人間にとって最大の環境要因は「他の人間」であった。誰が味方で、誰が裏切り者か。誰と協力すればより多くの食料が得られるか。
他者の心は、天候や物理法則よりも遥かに複雑で、予測不可能な「変数」である。この変数を読み解くために、脳は巨大化し、知性は進化した。記事にある「会話の70％は噂話」という事実は、私たちが情報の交換以上に、人間関係のメンテナンス（社会的グルーミング）に知能のリソースを割いていることを示している。
この文脈において、「頭が良い」という定義は劇的に変化する。それはIQテストのスコアが高いことでも、計算が速いことでもない。
真に知的な個体とは、「他者の意図を正確に読み取り、共感し、信頼関係を構築して、集団としてのパフォーマンスを最大化できる個体」である。
「他者に興味を持てる人」が頭が良いとされる理由は、単なる優しさではない。他者への関心は、複雑な社会マトリックスの中で生き残るための、最も強力なセンサーであり、武器だからだ。自分の殻に閉じこもることは、社会的動物としては「死」に等しい。他者への好奇心は、生命力そのものの発露と言える。
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そして、知性の進化の到達点は、個人の脳内にも、個別の身体にも留まらない。「間主観性（Intersubjectivity）」の領域、すなわち「私とあなたの間」に生まれる知性である。
記事の中で触れられている「指差し」は、人間特有の驚くべき行動である。チンパンジーは報酬を得るために手を伸ばすが、人間の幼児は「見て！あそこに犬がいるよ！」と、ただ注意を共有するためだけに指を差す。
これは、「私が見ている世界を、あなたにも見てほしい」という強烈な欲求の表れである。ここで初めて、孤立していた二つの環世界が接続される。
言葉、文化、ルール、そして愛。これらはすべて、物理的な実体ではなく、私たちが共有することで初めて存在する「間主観的」な現実である。
AIは「客観的なデータ」を処理することはできる。しかし、「あなたと私の間だけで通じる冗談」や「阿吽の呼吸」、「信頼」といった、主観と主観の間で紡がれる現実を作り出すことはできない。
恩蔵氏が翻訳を通じて感じた「人間の宝」とは、この「心の共有」の可能性そのものであろう。私たちは、他者の心に触れることで、自分一人では決して到達できない豊かな世界（拡張された環世界）を生きることができる。知性とは、個人の所有物ではなく、関係性の中に宿る現象なのだ。
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以上の分析から、AI時代における「知的な生き方」の輪郭が浮かび上がる。それは、AIに対抗して計算能力を磨くことでも、AIに仕事を奪われないように効率化を目指すことでもない。むしろ、AIが捨て去ったもの、あるいは持ち得ないものを、徹底的に深める生き方である。
AIは効率と最適化の権化である。対して、人間の知性の源泉は「感情」や「身体」といった、一見非効率なノイズの中にある。
知的な生き方とは、効率を追求するあまり、感情の揺らぎや身体の実感を切り捨てないことだ。迷い、後悔し、喜び、痛むこと。これらの「ノイズ」こそが、世界に意味を与え、独自の価値判断を生み出す土壌となる。
「本当に頭が良い人」になるためには、意識的に「他者への旅」に出る必要がある。
SNSのアルゴリズムは、私たちが心地よいと感じる情報だけを見せ、環世界をより狭く、強固なものにしてしまう（フィルターバブル）。知的な態度は、その快適な殻を破ることから始まる。
自分とは異なる意見、異なる背景、異なる身体性を持つ他者に対し、「なぜそう感じるのか？」と問いかけること。自分の正しさを一旦脇に置き、相手の環世界に身を浸すこと。この「認知的負荷」をあえて引き受ける勇気を持つことだ。
AIは「答え」を出すことにおいては人間を凌駕する。しかし、「問い」を立てることはできない。問いは、「こうありたい」「これはおかしい」という、身体的な違和感や理想（感情）から生まれるからだ。
また、AIはデータを羅列できるが、「物語」を生きることはできない。私たちは、他者との関わりの中で、それぞれの人生という物語を紡いでいる。
これからの知性とは、正解のない世界で、他者と共に悩み、対話し、新しい「納得解（間主観的な合意）」を形成していくプロセスそのものを指すようになるだろう。
マックス・ベネットと恩蔵絢子が示したのは、冷徹な計算機としての脳ではなく、熱を帯び、他者を求め、身体を通じて世界と震え合う臓器としての脳であった。
AI時代において、私たちは「賢さ」の定義を、Cold Intelligence（処理能力）から Warm Intelligence（共感と接続の能力） へとシフトさせなければならない。
老いて記憶力が衰えようとも、計算が遅くなろうとも、目の前の人の手の震えに気づき、その心に思いを馳せることができるなら、その人は最高に「知的」である。
他者の心という、宇宙で最も複雑で、不可解で、魅力的な謎に挑み続けること。その終わりのない探求こそが、機械には決して模倣できない、人間の知性の最後の聖域となるだろう。
https://news.yahoo.co.jp/articles/be7a5812ddaf607d08bb52f0663554ab39a9389c
オハイオ州立大学バックアイズに関する最新のスポーツニュースやリクルート情報、移籍動向は、ファンや関係者の関心を常に集める重要な話題です。チームは毎年、全国から注目される才能を獲得し、その競争力はますます高まっています。新たな有望選手の決断や、既存選手の成長は、今後のチーム構成を大きく左右するポイントとなります。
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チームを取り巻くニュースは常に変化し、ファンの期待も高まり続けています。選手たちの挑戦と成長がどのような未来を切り開くのか、その動向から目が離せません。
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昨今、生成AIが急速に発展している。多くの人々が日常的に利用していることからも分かる通り、かなり便利なものであり、「もはや生活に欠かせない」という人も少なくない。
某ボーカロイドとの結婚話を思い出させるように、「生成AIと結婚した」なんて話すら聞くほど、AIに親しみを覚える人もいるらしい。
ここで私が書きたいのは、そうした生成AIそのものの礼賛ではない。
我々の生活に浸透しつつある生成AIがどのようにビジネスに利用され、その過程でどれだけ多くの人が「生成AIビジネス」に騙されているか、という話だ。
なお、これは酒に酔った勢いで書き殴っているので、多少の論理構成の破綻はご容赦いただきたい。
生成AIビジネスと一口に言っても、その形態はすでに数多にわたっている。私の知る限りでも、
といったものがある。
初期に流行ったのは、生成AIの画像生成機能を使って漫画を量産し、それを販売するタイプのビジネスや、某動画配信サービス上でDeepFake動画を配信して最終的にアダルトサイトに誘導する手口だった。
正直、最初に見たときは「よくこんなことを思いつくな」と感心もした。
その後は、AIで作っただけの電子書籍や「AI活用ノウハウ」資料を量産して売るような商売が中盤戦として横行し、
最近では「AIでコンテンツを開発して販売する」こと自体を売りにするサービスも増えてきた。
ちょっとした自動化ツールやラッパーに「AI◯◯」というラベルを貼るだけで、値段が跳ね上がるような世界になっている。
こういったビジネスが存在することそのものに対して、私はそこまで強い嫌悪感を抱いているわけではない。
技術を使って金を稼ぐことは、資本主義社会では当たり前の営みだからだ。うまくやったやつが儲かる、それ自体は仕組みとしてそういうものだと割り切っている。
そのものというよりも、**それに対して一定以上の賛同や尊敬を向けてしまう人々の「AIリテラシーの無さ」**だ。
「AIがやってるからすごい」「なんか未来っぽいからすごい」という理由だけで思考停止し、
「これはすごいに決まっている」と信じ込んでしまう態度に、強い違和感を覚えている。
私はエンジニアという立場もあって、日常的にコーディングエージェントを多用している。
例えば、
といったツールを、実際にコードを書かせたり設計させたりしながら使い比べている。
だからこそ、Gemini が普及した途端──
もっと言えば、「無料でそこそこ使えるコーディングエージェント」が出た途端に、Gemini がまるで**「一番優れている存在」**であるかのようにもてはやされる状況に、どうしても納得がいかない。
コードの設計力や実装力、バグの出方、長期的なコードベースとの相性、そういった観点から言えば、私は今でも Codex を高く評価している。
タスクによっては、明らかに他のエージェントの方が適していると感じることも多い。
にもかかわらず、
というだけの理由で、「Gemini が一番いい」「これさえあれば他はいらない」という空気が形成されていく。
本来であれば、
評価軸が
ここにもやはり、道具を適切な距離感で評価できない姿勢を感じてしまう。
ここまで好き勝手に書いてきたが、こういうことを考えるようになったきっかけになったエピソードを一つだけ挟ませてほしい。
最近は、生成AIごとの得意分野や癖を活かして、一つのタスクを複数の生成AIに並列でやらせ、その成果物を比較して一番マシな案だけを採用するという手法がある。
いわば「個体値ガチャ」のようにAIを回すやり方だ。私はこの発想自体はかなり理にかなっているし、素直に素晴らしいと思っている。
同じ理由で、いわゆるオーケストレーション系の手法もとても良いと思っている。
ただ、これを人力でやろうとするととにかく面倒くさい。
そこで、ある程度このフローを自動化してくれるGUIアプリがあることを知った。
という三拍子が揃っていた。
とはいえ、このあたりはアップデートを重ねれば改善できる話でもあるし、その点だけを永遠に責め立てるつもりはない。
コンセプト自体は本当に良いと思っているからこそ、余計に惜しいとも感じている。
私が本当に警鐘を鳴らしたいのは、そのアプリそのものではなく、その開発者の周りに群がる人たちの方だ。
宗教団体の信者のようにメリットしか語らないレビュアーたちが、
「革命的だ」
「これ一つで人生が変わる」
と持ち上げる一方で、価格の高さやUXの悪さ、セキュリティリスクといった問題点についてはほとんど触れない。
これでは、せっかくのコンセプトが面白いアプリなのに、肝心な欠点がいつまでも修正されないだろう。
しかも厄介なのは、ここに群がっている人々の多くが、同じくAIビジネスを主導する側の人間だという点だ。
自分と利害が一致する相手を互いに持ち上げ合い、「これは素晴らしいものだ」という空気だけを増幅させていく。
その構図が、余計にタチが悪い。
まあ結局、ここで私が何を言いたいのかというと、そろそろAIに対するリテラシーを本気で身につける時期なんじゃないか、というただそれだけのことだ。
結局のところ、ここで言っていることは従来の「情報リテラシー」とほとんど同じだ。
ただ「AIすごい」「AIがこう言っているから正しい」に思考停止するのではなく、
そのAI発の情報や、AIを巡る言説が本当に妥当なのかを自分で判断する力が必要になってくる。
そして、自分が少しでも「ん？」と疑問に思ったものに対しては、いったん距離を置き、俯瞰して眺める態度が大事だと思う。
「これは誰が得をする話なのか」
「自分は何に惹かれているのか（機能なのか、ブランドなのか）」
そのくらいの距離感を持ってはじめて、ようやく私たちは生成AIとも、生成AIビジネスとも、まともな付き合い方ができるようになるのかもしれない。
眠れんので自分語りに付き合ってくれ。ワイは今は30歳、元々、ソフトウェアエンジニアを10年くらいやってたんだけど、病気になったことやAIの登場で自分じゃなくてもいいやと思って、今はカラオケ店員をしながら音楽を作ってる
カラオケ店員はエンジニア以外の仕事でははじめて楽しいなと思えた仕事でもある
社員になれるチャンスがあるならなりたいなとも思う
音楽だけで食ってくぞと思ってこと、鬱で働けずにいて、ニートみたいな生活しながら音楽を配信したりもした
当然、そんなすぐにいい曲は作れない。ドラムパターンやベースも難しいし、かっこいい曲にするためのパターンや構成は今でも難しい
早くバズらないかなと色々とやってみたりもした、tiktokでたまに数万再生されたりもしたが、そんなすぐにバズって音楽だけで食えるようにはならない
だけど、僕はゲイだ。今のカラオケの職場では異性愛者のように女性が好きなように自分を偽ってる
仕事が終わると、あー何やってんだろと、体よりもメンタルが疲れる
ゲイじゃなければ人生は違ってたと思うし、何度も自殺未遂もある
そんな日々を曲にしてリリースもしてる
不幸なのか幸せなのかは分からないが、マジョリティの普通の幸せには僕はどう足掻いてもならない
だから、カラオケ店員への転職と同時期くらいに音楽を始めたのだと思う
飲食は若い学生もいるし、エンジニアのころよりも楽しい人間が多くて、どうやら合ってるみたいだ
ゲイじゃなければエンジニアを続けていた収入もよかったし普通に生きやすかったなって思う
だけど、僕には不可能だ
だけど、いつか自分の作る音楽が多くの人に届けばいいなと思ってる
仕事は続けるし、働きながら夢を追う
いつか、音楽で稼げるようになればと思う
僕にとっては安心できる人と会えたらなと思う
眠れんので自分語りに付き合ってくれ。ワイは今は30歳、元々、ソフトウェアエンジニアを10年くらいやってたんだけど、病気になったことやAIの登場で自分じゃなくてもいいやと思って、今はカラオケ店員をしながら音楽を作ってる
カラオケ店員はエンジニア以外の仕事でははじめて楽しいなと思えた仕事でもある
社員になれるチャンスがあるならなりたいなとも思う
音楽だけで食ってくぞと思ってこと、鬱で働けずにいて、ニートみたいな生活しながら音楽を配信したりもした
当然、そんなすぐにいい曲は作れない。ドラムパターンやベースも難しいし、かっこいい曲にするためのパターンや構成は今でも難しい
早くバズらないかなと色々とやってみたりもした、tiktokでたまに数万再生されたりもしたが、そんなすぐにバズって音楽だけで食えるようにはならない
だけど、僕はゲイだ。今のカラオケの職場では異性愛者のように女性が好きなように自分を偽ってる
仕事が終わると、あー何やってんだろと、体よりもメンタルが疲れる
ゲイじゃなければ人生は違ってたと思うし、何度も自殺未遂もある
そんな日々を曲にしてリリースもしてる
不幸なのか幸せなのかは分からないが、マジョリティの普通の幸せには僕はどう足掻いてもならない
だから、カラオケ店員への転職と同時期くらいに音楽を始めたのだと思う
飲食は若い学生もいるし、エンジニアのころよりも楽しい人間が多くて、どうやら合ってるみたいだ
ゲイじゃなければエンジニアを続けていた収入もよかったし普通に生きやすかったなって思う
だけど、僕には不可能だ
だけど、いつか自分の作る音楽が多くの人に届けばいいなと思ってる
仕事は続けるし、働きながら夢を追う
いつか、音楽で稼げるようになればと思う
僕にとっては安心できる人と会えたらなと思う
第1章の超詳細解説です。
（※章分けは代表的な版の構成に基づいています。版により細部がずれる場合がありますが、タタルスキーの物語の最初の区切りとして扱います。）
⸻
🟥 第1章：タタルスキーの転落と“資本主義の匂い”との最初の接触
⸻
◆ 概要
タタルスキーが ソ連から資本主義ロシアへ放り出されて生き残りに苦しむ様子が描かれる章。
彼が広告業界に足を踏み入れる“きっかけ”がここで与えられる。
物語全体の導入として、
・新世界への戸惑い
が非常に濃く提示される。
⸻
• 毎日ただなんとなく過ぎていく
彼は“旧イデオロギーの残骸”を引きずるまま、新しい価値観に適応できない。
「Vladimir Ilyich Lenin」の略 ＝ ソ連の遺物
• それが今、何の役にも立たない
旧ソ連の精神が、資本主義ロシアで役に立たないという象徴がこの章の基調。
⸻
◆ 2. タタルスキー、知人と再会
物語の転機は突然訪れる。
タタルスキーは偶然、大学時代の知人である ゴリンスキー と再会する。
• 良い服
• 太った財布
• 余裕のある態度
を身につけている。
この再会は、タタルスキーの“観念の崩壊”をさらに加速させる。
⸻
彼が困窮していることを察すると、こう言う――
「コピーライターをやってみろ。
• とにかく広告が足りない
• 給料は今の何倍にもなる
⸻
この章のクライマックスは、タタルスキーがゴリンスキーと座る店の描写。
タタルスキーはそこではじめて、
を肌で感じる。
この「世界が広告になる」という感覚は、後半で国家レベルのメディア操作へ発展していく伏線。
⸻
• 興奮：言葉を使って金を稼げるかもしれない
タタルスキーは、
⸻
◆ 6. 第1章まとめ（象徴的整理）
項目 内容
タタルスキーはこの章で、
これが全編を貫くテーマの萌芽となる。
第1章の超詳細解説です。
（※章分けは代表的な版の構成に基づいています。版により細部がずれる場合がありますが、タタルスキーの物語の最初の区切りとして扱います。）
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🟥 第1章：タタルスキーの転落と“資本主義の匂い”との最初の接触
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◆ 概要
タタルスキーが ソ連から資本主義ロシアへ放り出されて生き残りに苦しむ様子が描かれる章。
彼が広告業界に足を踏み入れる“きっかけ”がここで与えられる。
物語全体の導入として、
・新世界への戸惑い
が非常に濃く提示される。
⸻
• 毎日ただなんとなく過ぎていく
彼は“旧イデオロギーの残骸”を引きずるまま、新しい価値観に適応できない。
「Vladimir Ilyich Lenin」の略 ＝ ソ連の遺物
• それが今、何の役にも立たない
旧ソ連の精神が、資本主義ロシアで役に立たないという象徴がこの章の基調。
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◆ 2. タタルスキー、知人と再会
物語の転機は突然訪れる。
タタルスキーは偶然、大学時代の知人である ゴリンスキー と再会する。
• 良い服
• 太った財布
• 余裕のある態度
を身につけている。
この再会は、タタルスキーの“観念の崩壊”をさらに加速させる。
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彼が困窮していることを察すると、こう言う――
「コピーライターをやってみろ。
• とにかく広告が足りない
• 給料は今の何倍にもなる
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この章のクライマックスは、タタルスキーがゴリンスキーと座る店の描写。
タタルスキーはそこではじめて、
を肌で感じる。
この「世界が広告になる」という感覚は、後半で国家レベルのメディア操作へ発展していく伏線。
⸻
• 興奮：言葉を使って金を稼げるかもしれない
タタルスキーは、
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◆ 6. 第1章まとめ（象徴的整理）
項目 内容
タタルスキーはこの章で、
これが全編を貫くテーマの萌芽となる。
