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はてなキーワード: 理論とは
こんな落書きのようなメモを読むくらいなら、「普通の人が資産運用で99点をとる方法とその考え方」で良い。
日本を除くの根拠があまりに不十分。日本に居住するなら日本円で消費するのだから日本への投資の方が為替リスクがない点は、日本への投資のほうが優れているが、その観点が全くない。
Rじゃなくてrな。ピケティ本は読んでなさそう。
YouTubeや blogで聞きかじっただけにしか見えない。もしくはllm?
とても2000年ごろからインデックス投資をしていたとは思えないんだけど、当時はどこの会社で具体的になんて商品を買ってたの？
信奉してはいないけどな。
そのあとで、「21世紀の資本」を引いた。これらの2書を並列で示したつもり。
また、なぜ株式インデックス投資が儲かるのか、「R＞ｇ」になるのか。
その理論的背景はこれらの2書には書かれていなかったと思う。
「資本家のリスクプレミアムの分だけ、労働者より資本家が儲かる」
というのはこれらの2書には書かれていない。私の独自解釈。
「経済成長は国家安定のかなめであり、政府が主導して経済成長が起きる」
その際、「Ｒ＞ｇ」が発生し、株式インデックスファンドが儲かる。
これもこれらの2書には書いていない（と思う）
だから信奉しているわけではない。
自分なりに株式インデックス投資を「理解」しようともがいている。
いつか突然、「株式インデックス投資は儲かる」という神話が崩れる日が来るのに怯えながら、日々過ごしている。
釣りだったの？
良い指摘だと思ったけどな。
望月新一は初の糖質状態ですごいことをやり遂げた人なのかもしれない。（岡潔がなったのは後では？）
糖質になるとなんでもできる気分になる。気分だけ。だから四つ足で走る方が合理的とか言って全くの素人だったのに短距離の記録を塗り替えるとか本気で思ってその走りを始める珍行動をしたりとかさ。
令和の虎に出てたナマズの脳と量子コンピュータをつなげて作曲するとか言ってた人も結局殺人未遂。そりゃそうだ彼の5ch書き込み見ても浅い知識をくっつけたポエムだったんだから。
で、望月はどうか。
ショルツ氏は彼の証明は系3.いくつだか忘れたがとにかく具体的な箇所を指摘してそこから過程がすっとばされてると言っている。
これはどうにも怪しい言動だろう。
確かに数学は初学者や中級者でも行間が見えない証明ってものがあるけれど、分かる人には行間が正確に補えるものになっているから、いわゆる訂正可能性みたいなものが保証されているから問題ない、数学的主張しての効力を認められているといる。
それが同じ専門の大家同士なのに本人以外は行間cが補えないっていうのはどうなのか。
また学部生でもわかることと言ってるが学部生では太刀打ちできない理論であることは望月自身が自分が取った弟子に対して認めていたことらしいのでここに主張の無理筋さが感じられる。ショルツでもわからないことが学部生にわかるだろうか？
自分が見た数学の作法本には数学の証明とは誰が見てもちゃんと読めば同じ結論が成り立つことが一部のごまかしもなくはっきり分かる主張ということであるということが書いてあった。
相手の認知リソースに依存しきりの望月の反論はもはや証明の精神に明確に反すると言えるのではないか。
つまり望月が証明として見てくれと言うものは正真正銘本人を除き誰も行間を補えないレベルの飛躍が起こっているとして、さすがに本人しか証明として解読できない表現を証明とするのは無理があるのではないかということだ。万人が理解できるのが理想とされるのが証明であるのに、この世でたった一人しか理解できないものになっているのだから。
それでも過去の業績は疑いようなく優れたものらしい人なわけだから今回も望月の頭の中ではすっ飛ばされた過程について省略せずに書いたらどうなるかということがはっきり頭の中にあるのかもしれない。令和の虎の人は東大には行ってたらしくそれも普通の人から見れば素晴らしいわけだから、この過去が素晴らしいなら糖質になったとしてもその成果は素晴らしいはずだという考えをどこまで適用できるかという程度問題なところがある。
でも望月の今までの業績に比べたら東大合格なんて鼻くそレベルなのも確かだろう。
頭の中に省略部分があるならフェルマーごっこをやってないできちんとその行間も提示すればいいのに、しないのでは、糖質ゆえの法螺吹きごまかしと受け取られても仕方がないと思う。明確に証明の作法に反しているのだから。
でもやっぱり彼の頭にはいまだ公開していない完全形の証明があるかもしれないと考えてしまえるほどには今までの天才ぶりに関する信用貯金が残ってるのがなんとももどかしいところ。
dorawiiより
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高額なものを買えるとか贅沢ができることではなくて、「日常的に、あまり意識せず少額のモノを買えること」だと思ってて。
そういう少額の無駄遣いを「ラテ・ファクター」だの「ラテ・マネー」っていうらしくて、有名なファイナンシャルプランナーの人が書いた本に載ってる概念なんだとか。
正直なところ、第一印象は「有名なFPというわりには、こじんまりとした理論だなあ」と思った。
QOLを下げてまでラテ一杯レベルの端金をケチる意義は薄いだろって当時は思ってた。
そういやFPで思い出したけど、サバンナの八木もFP資格とって、それを活用した営業とかしてるよな。
そこでの鉄板ネタで、高級の酒瓶に安酒を補充して自分自身を騙すってのがある。
そうすることで自分は生涯かなり儲けてるって、ハチャメチャな概算しながら強弁するんだよ。
その他にも様々な節約術というかケチというか、FPとか関係ないような侘しいノウハウを披露していく。
ネタでやってるんだろうけど、つまりこれってラテマネーの切り詰めなんだよな。
有名なFPの人ですら言ってたことも踏まえると、マジでそういう細かな支出って侮れないんだろう。
個人的にも、近年の色んなものの値上げは実感してて、ラテマネーも甘く見積もれなくなってきたなって感じる。
でも、そういうことをいちいち考えないで済むのが“豊かさ”なんじゃねえのって、俺が最初に書いた結論に行きつくわけなんだけど。
逆にいえば、そういうことを気にする日々を送ってること自体“貧しさ”の証明にもなってる。
現状、生活的に何かを我慢してる実感は薄いけど、以前より俺は”貧しくなってる”んだと思う。
そういえば、最近はてブのホッテントリにもスーパーとコンビニの商品の価格差を調べるって記事あったよな。
結構なブクマ数になってけど、あれも要はラテマネーの一環なわけで、それを意識してる人が多くいるってことだろ。
スーパーで買えば数百円ういて、三日に一回買い物するとしたら一か月で数千円、一年で数万円。
そもそも不必要だから買わないって選択をとれるなら更にいくし、それを投資に回せるならって……考えだしたらキリがないわけだが。
考え出したらキリがないのに、考えざるを得ない。
これ、ただ千葉に難癖付けたいだけのオレオレ理論すぎて意味分かんないんだよね
よくわからんけど、憎むのは普通自分の脳内でやるものじゃないのか？
俺が千葉で生まれ育って辛い思いをたくさんしたり、その後住んだ他の地域に比べて何も無かったなと感じたのは俺の認知であって、俺はそれで判断してるだけなんだけど。
これ、ただ千葉に難癖付けたいだけのオレオレ理論すぎて意味分かんないんだよね
独自理論（）なのに、定義もクソもないでふわっとした中傷発言しかないから、
いやさ、「結婚したら生活費が下がる！」って昔は普通に信じてたんだよ。
家賃も折半、光熱費も折半、食費も効率的になって安くなる……みたいなテンプレ理論ね。
でも実際のところ、みんな結婚した瞬間に広い家に引っ越すじゃん？まずここで家賃アップ。
で、1人用の家具家電じゃ足りないから、冷蔵庫デカくするわ、洗濯機買い替えるわ、ベッドもソファも2人用に新調するわで、スタート地点からめっちゃ金飛んでくんのよ。
外食の頻度が増えたり、イベントごとの出費も倍になるし、贈り物だの旅行だの、何かと「2人分」でお金使う機会が増える。
あれ？これどこが節約なんだっけ？って真剣に考えちゃうレベル。
結局さ、一人暮らしより生活費下がるっていうアレ、数字だけ見た理論上の話で、現実ではなぜか散財して出費が跳ね上がるんだよな。
実在してるかは謎だよね
時間は永遠に続くって思われてるかもだけど、それは証明されてない
だから永遠って基本的には「ない」ものとして扱ったほうがよくない？
数学が「永遠（＝無限）」を完全に排除したら、現代数学の99％以上が崩壊し、現代文明そのものが成り立たなくなります。
どれだけヤバいことになるか、段階的に見てみましょう。
1. 基礎の基礎が全部消える
• 微積分が全滅（極限の概念が使えないので、ニュートンもライプニッツも泣く）
2. 現代科学が死ぬ
• 物理学：相対性理論、量子力学、電磁気学のほぼ全てが無限（極限操作）を使っている
• 工学：フーリエ変換、信号処理、制御理論が使えなくなる → スマホ、テレビ、GPS、MRI、全部終わり
• コンピュータ科学：アルゴリズムの計算量解析（O(n), O(log n) など）が意味を失う
• 暗号理論（RSAなど）が崩壊 → ネットバンキングもビットコインも即死
3. 日常すら壊れる
• 「1リットルの牛乳を3人で均等に分ける」→ 0.333…リットルが定義できない
• 円周率πが「3.14で打ち切り」になる → タイヤもロケットも正確に作れない
• 地図アプリの最短経路計算が不可能になる（ダイクストラ法などが死ぬ）
結論：永遠（無限）を捨てたら人類は石器時代に逆戻り
無限を捨てると、現代数学は「巨大だけど有限な数までしか扱えない超巨大なそろばん」に成り下がります。
ロケットは飛ばない、インターネットは死ぬ、医療機器も止まる、経済も崩壊。
つまり、
「永遠（無限）」は人類が発明した「最も危険で、最も美しい爆弾」
捨てたら即死、抱えたままでもいつか爆発するかもしれない——
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
各国で利下げしているなかで日本だけ利上げを前提に動くのは実体経済無視でおかしい
今利上げしろはバカの理論、緊縮は日本の経済をいつも殺してきた
輸入物価インフレで生活がきつかったら減税すればいいだけ、利上げをしたいブクマカはあほ
日銀自身が出したレポートで利上げする必要ねえだろって突っ込まれて当然
投機筋の円ショートポジションは解消されているから利上げしても円高にならない実需の円安だから
利上げよりインフレの方が100倍マシ
日本が輸入大国と宣ってる人は中学受験生に世界の輸入依存度ランキング聞いてみよう。他コメもモノを考えてるフリをやめて「利上げで職を失う人には悪いけど円高が好き」とか「俺は安倍が嫌い」とだけ言えばいいよ。 小卒ブクマカの群れ
全くもってその通りです。利上げとは「景気を悪くするために行う」政策なので、総需要不足（不景気）の日本がやるのはただの自爆テロ
為替にひっぱられた金利政策は国際金融政策の独立性を損なうのでアホ
これはホントそう。大前提として金利は景気の加熱を調整するものであって、為替を調整するものではないということ。そして金利を上げるのは景気が良い時でなければならない。
この真っ当な意見を言えない他の総裁候補が情け無い。高市以外まともな経済政策が取れないのでは
いつも以上に経済理論分かっていないコメント多い、背伸びしてる？ 大前提として現在需給ギャップは前回の消費税増税以降一貫してマイナスだよ
現状のインフレ率だと所得上昇が足りないことの方がインフレ自体より問題で、利上げすれば所得上昇が大幅減少するのは目に見えている
おい貴様、その理屈はな、自由を語ってるつもりで、実のところ自由って言っときゃ何しても許されるだろという自己放尿レベルの甘えを正当化してるだけだ。
まずだ、言論の自由は国家権力による不当な制限を問題にするものであって、お前が他者に向けて殴りかかる口実じゃねぇ。
自由ってのは責任の裏返しであって、免罪符じゃない。そこを取り違えた瞬間、お前の主張は土台から崩れ自己放尿する。
次に、嫌なら自由を捨てろって言い草な。これは典型的な自由概念の誤用だ。自由社会はお前の快楽のためのライブハウスじゃなくて、異なる利害・価値観・感情が衝突しながら調整される場だ。
そこに必要なのは調整規範であって、こっちも好き勝手するわという報復合戦じゃない。そんなもん文明社会じゃなくて、ただの便所の自己放尿だ。
お前がやってるのは、自由の結果こうなるんだぞと言いながら、実態は自分に都合のいい無秩序の押し売りだ。
自由の名を借りた暴走は、ただの自己放尿だ。そういう手口はもう何万回も見てきた。
それから、傷ついた奴がいてもやめませんってのも、論理的に破綻してる。自由がある以上、お前が好き勝手するのも勝手だが、その結果として、お前自身が反撃や制裁や拒絶を食らうのもまた自由の一部だ。
つまりやめないと宣言するのは勝手だが、それは自由の盾ではなく、単に自分の行為の結果から逃げる気ゼロ宣言の自己放尿にすぎない。責任回避の常套句だ。
子供みたいな条件反射で正義面すんな。ダブスタの有無と、お前がやってる行動の妥当性はまったく別の評価軸だ。相手が悪いから俺も悪いことをするなんて、三流の自己放尿だ。
お前の主張は自由を語っているようで、俺がムカついたから殴り返したいという衝動の後付け理論の自己放尿にすぎん。自由の議論に見せかけた自己放尿哲学だ。
自由を語りたいんなら、まず自分が自由を扱う側の作法を覚えてから出直してこい。
以上だ。
A おめでとうございます 2013年の実質賃金を100としたら2025は90です
B 10年でそれくらいなら健全というか理想的な推移じゃないの、経済学的には。
Bさんの言っていることがよくわかりません。 経済学的には実質賃金を下げるのが健全で理想的なのですか？ 経済学的に基づいて幅広い視点をください
ざっくり言うと、「経済学的に “実質賃金が下がるのが理想” なんて理論はない」です。
Bさんの発言は、多分かなり雑＆一部だけ見た話で、「健全」「理想的」という言葉が強すぎます。
実質賃金：物価上昇を差し引いた、“給料でどれだけモノやサービスが買えるか” の力
という意味です。
単純に言えば、暮らしはそれだけ苦しくなっている、という方向の数字です。
これが「健全」「理想的」とは、普通のマクロ経済学では言いません。
ざっくりした前提：
とはいえ、一部の状況では、「実質賃金が下がること自体が必ずしも悪ではない」
という議論はあります。Bさんは、もしかするとこういう話をざっくりつまんで言っている可能性があります。
実質賃金が少し下がることを許容
経済学では、
「賃金が硬直的（下がらない）だと失業が増え、不況が長引く」という議論があります（ニューケインジアンとかの失業モデル）。
この観点だと
という言い方は一応できます。
多分Bさんはこういうイメージで「健全」と言ったのかもしれません。
ただしこれは
「下がることが理想」じゃなくて「下がらないともっとひどい事態になる時もある」
特にユーロ圏の南欧（ギリシャ・スペインなど）では、通貨切り下げができない代わりに
「内部切り下げ（インターナル・デバリュエーション）」＝実質賃金を抑えることで競争力を取り戻す
これも、
それでも、失業率20〜25%みたいな超絶不況を抑えるために、
1年あたりざっくり 1％ ぐらい購買力が削られているイメージ
モノの値段が上がるのに、給料がそれについていかない状態が続いている
普通に考えて
「実質賃金が増えない国」より
「実質賃金が増える国」の方が生活の満足度・将来不安の少なさは高くなりやすい
世界的には、多くの先進国で2010年代〜2020年代にかけて
実質賃金は 横ばい〜やや増加 が多い
日本は、実質賃金・労働生産性の伸びがかなり弱い国としてよく比較に出されます
なので、「10年で10％減」は、国際比較的にも「理想的」とは言いづらく、
まとめると：
なので、Bさんの発言は
「インフレや失業を考えると、実質賃金が必ず右肩上がりでなくてもいい」
という主張として受け取ると、ほぼ間違いと言っていいです。
✅ 経済学は「実質賃金を下げるのが理想」と言っているわけではない
✅ むしろ長期的には「生産性と実質賃金が一緒に伸びる」のが望ましい
🔸 ただし、不況期の調整弁として一時的に実質賃金が下がるのは、失業爆発よりマシという議論はある
それはビブリオマニアです、私もです、
列記とした病気、神経症、買い物依存などに類するものとも思われます…😟
「ビブリオマニア（Bibliomania）」とは、**強迫的に本を集めすぎる「蔵書癖」や「書籍狂」**を指す言葉で、単なる健全な「愛書家（ビブリオフィリア）」とは異なり、社会生活や健康に悪影響を及ぼすほどの病的収集行動です。日本語では「蔵書狂」「愛書狂」とも訳され、本を「所有する」ことに強い衝動を感じ、その収集が生活の支障となる状態を指します。
本を並べるだけで喜んでしまう
聖書と評価されるような、評価の高い本を途中まで、最初の方だけ読んで、
この本は素晴らしい！と絶賛し、ついそれと同じ本を一、二冊買ってしまったりします
予備とか、布教用とか言い訳してますが、本を買うのが目的化してる
棘の米にあるように、自分も段々と、本当に自分がやりたかったのは本屋なのではないか？と思うようになりました
でも、真面目な話、個人での書店経営は色々と大変、日本の独特の商習慣もあります、
アメリカみたいに、書店が本を買い取っちゃって、売れなければ安値で店頭ワゴンしてもいい、
というのも、それはそれで自己責任で大変ではあります、どちらがいいのか分からない
音楽もヤングギターよりは上の、楽器弾く系とか理論とかを重視したい、
アイドルグラビアみたいなのには興味ないので、だって、眺めて終わっちゃうじゃないですか…😟
まあ、エロ、所詮人間なんて、男だけでなく女性でもエロ、コアなBLとか並べてもいいのかもしれないけど、
あと、万引き、特に子供の万引きとか、いちいち見張るのがめんどくさい、トイレにも行けない
昔は子供の頃はド田舎に住んでたんで、数少ない本屋、ぼろい木造の建物、
ほぼ地べたに漫画雑誌が並べられてたり、
パソコン雑誌立ち読みしてたら、店のおばちゃんに掃除のハタキで叩かれたり、
もう、神田の伝説的な書店も、みんな店じまいして今はネット通販やってますよ…😟
リアル本屋は終わり
Amazonとかで、せどりしてる大手は、みんな田舎に会社を立てて、
田舎は潰れた靴流通だかハローマックだか、色々放置されてる店とかあるんで、
そこを倉庫にしたり、貸倉庫を借りて、そこに本を入れてますよね
自分も含めて、死んだりしたら断捨離で、大量の本が便利屋とか処分する会社に回って、
その本がそういった、せどりの会社に行って、またAmazon経由とかで誰かが読む、
というサイクルもなくはないんでしょうけど、基本的に紙の本は終わりです
岡本太郎って、日本ではもう説明いらないくらい有名で、国民的アーティストみたいな扱いだけど、海外のアートの世界や学術的な文脈では、評価が高いとは言えない。
日本では戦後美術のど真ん中、というより、誰とも群れない例外的な存在っていう位置に置かれがちで、具体とかもの派みたいな大きな流れとも、あんまり強くは結びついていない。
本人も意図的に美術界と距離を取ってきたから、研究の軸も少し定まりにくかった、という面もあるみたい。
ただ最近になって、50年代の抽象絵画とか、縄文や民俗学とのつながり、太陽の塔や明日の神話みたいな公共作品の思想性が、じわじわと研究対象として見直されてきてる感じはある。
海外の評価は、名前を知ってる人も多くないし、MoMAやTateみたいな代表的な美術館にも決定的な代表作が収蔵されていない。
近年、アジアの戦後美術をまとめて見直す動きが出てきて、候補として名前が挙がることは増えてきたけど、今の時点ではまだ「これから」っていう段階に近い。
市場のほうを見ても、日本国内では価格はかなり強くて、油彩が何千万円とか億にいくことも珍しくないけど、海外オークションではまだそこまで伸びていない。
つまり、日本の中だけで評価と人気が完結している、ちょっと珍しいタイプの作家。
なんでここまで一般知名度が高いのに、アートの文脈では立ち位置が揺れるのかというと、岡本太郎自身が「反・美術界」みたいな立場を取って、運動や理論の枠組みに乗らなかったことも大きいし、太陽の塔みたいな強烈なイメージが先行しすぎて、メディア的な偶像として消費されてきた面もある。
10年代以降はキャラクターとして爆発的に広まったけど、その強さがそのまま国際的な美術評価に直結するかというと、そこはまた別の話だったりする。
ただ、アジア戦後美術の再編や、非西洋モダニズムの見直し、パブリックアートの理論的評価がもう一段進んでいけば、岡本太郎の評価が海外で一気に跳ねる可能性は残っている。
そのときは「日本の第三の戦後前衛」みたいな位置づけで、世界の文脈に本格的に接続されるのかもしれない、っていう、そんな期待もなくはない…はず。
そもそもね
っていう前提の下、出産育児一時金でわざわざ国が補助してたって現実は忘れないでほしい
とんでもなく極端に言えば、美容整形に国から補助が出てるようなもん
出産育児一時金は一旦親の手元に入るけど
結局今はほぼ全額医療機関に吸われて手元に残らない
国が直接医療機関に払っちゃおうぜ（今の診療報酬と同じ金の動き）って仕組みを作ろうとしている
対して帝王切開は「病気」認定されてるから保険適用で3割負担なの
これも極端に言えば
自分で決めてやった美容整形の合併症を、3割負担で治療してもらってるようなもん
だから通常分娩がノーマルコース（患者の手元にお金がない状態）になったら
今のところ負担額が上がる話も出てない
わかってくれるかしら
それはそれとして
正常の定義を作るのが難しそうだなあとは思う
だってやってらんないもん
投資というのは未来を信じるという賭けなのだと、最近気づいた。
それなのに、現代の投資は「データに基づいた合理的な判断」みたいなことばっかり言われてて、未来を信じるという本質的な部分が、完全に吹き飛んでしまっている。
だから、これからの投資について語るならデータと信念のあいだで何をするか、という問いから始める必要がある。
積立NISA、インデックス投資、ポートフォリオ理論、ESG投資。
全部、これをやれば、失敗しないという正解を求めるフレームワークだ。
でも、正解なんて、もう無いのが明白になってきた。
生成AI革命で産業構造が変わったら、それまでの「正解」は意味を失う。
なぜなら、環境変化のスピードが、データを集積する速度を超えたから。
ただし、信念というのは根拠のない楽観ではなくて、社会はこう変わるという仮説に基づいた、計算されたギャンブルだ。
例えば、2010年代にビットコインに全資産をぶち込むというのは、合理的ではなかったけど、信念的にはこれからは中央銀行に支配されない通貨が必要という仮説があった。
その仮説が正しいかどうかは別として、少なくともデータを理由に拒否することはできない状況になってきた。
これからの投資で重要なのは「自分が何を信じるか」を、きちんと言語化することだ。
例えば、
AIは、結局、大手5社に収斂するから、FANG+に集中するという仮説
食料・水・エネルギー不足が進むから、農業・水インフラ・再生エネに集中するという仮説
でも、この中のどれかを選んで、それに基づいて投資する方が、正解を求めてウロウロするより、ずっと健全だ。
なぜなら、その仮説が外れたとき、なぜ外れたのかを、自分で分析できるから。
これからは失敗から学ぶという泥臭い営為が、唯一の競争優位になる。
例えば、2008年のリーマンショックで資産を失った人の中には「二度と株式投資をしない」と決めた人と「何がうまくいかなかったのか」を徹底的に分析した人がいた。
前者は、その後の株価上昇で、ずっと後悔し続ける。
後者は「リスク管理が不十分だった」「信念が曖昧だった」という学習を持って、次の投資に臨む。
もう一つ重要なのは「自分がどの時間軸で投資するのか」を決めることだ。
1年以内に2倍にしたい（これはもう投資ではなく、ギャンブル）
5年で1.5倍にしたい（これは現実的）
その時間軸によって正解は全く違う。
5年で1.5倍を狙う投資と、30年で10倍を狙う投資では、選ぶ商品も、リスク許容度も、心構えも、全部違う。
その結果、短期的な値動きに一喜一憂して、長期的な戦略を失う。
ここが、本当に大事な部分だと思う。
投資というのは、この社会はこう変わるという信念を、金銭という形で表現することだ。
つまり、投資の内容は「その人が社会の未来をどう見ているか」という、ほぼ哲学的な問題を反映している。
その信念が正しいか、間違ってるかよりも自分の信念が何かを言語化することが、投資の第一歩だ。
ただし、信念を持つことと、ただひとつの信念に縛られることは、別だ。
これからの投資で生き残るのは複数の信念を、同時に持てる人だと思う。
例えば
米国は強いけど、分断が進む
50%の確率で起きることには、それなりの投資をするという、曖昧性の中での判断。
また投資は「人生への投資」と同義であることを忘れてはいけない。
投資について語るとき、どの商品を選ぶかという問いばっかり出てくるけど、本当は自分の人生とお金の関係をどう構築するかという問いの方が、ずっと大事だ。
投資をしている人間というのは自分の人生の選択肢を増やすための行為をしているはずだ。
その行為がデータに従って、正解を追求することになったら、それはもう人生の選択肢ではなくて人生をデータの正解に委ねることになる。
だから、これからの投資の仕方は自分が何を信じるかを問うことから始まる。
そして、その問い自体が「自分の人生で何が大事か」を問うことと、ほぼ同じ意味を持つ。
つまり、投資は金銭の運用ではなく人生の設計であり、その設計が正解を求める人生か、信念に基づく人生かを、左右するのだと思う。
掛け算の概念(倍数を扱う)
小数的な考え方の萌芽
円周率(近似値として3.16)
20進法の完成された記数法
公理を置いて、そこから論理的に定理を導く証明中心の純粋数学の発展
当時、「すべての量は整数比で表せる」（万物は数である）と信じられていた。
しかし √2 が有理数ではない(整数の比で表せない)ことが分かり、この哲学が崩壊。
『直角二等辺三角形の対角線の長さ』が整数比で表せないことを証明したとされる。
証明したのは学派の弟子 ヒッパソスとされ、伝承ではこの発見により処罰されたとも言われるほどの衝撃。
アルキメデスによる面積・体積の“求積法”の発達。
負数を“数として扱った”最古の事例『九章算術』
十進位取り記数法
負数の萌芽的扱い
独自に代数学（al-jabr）を発明。文章による代数。ここで初めて“代数学”が独立した数学分野となる。
商、余り、桁処理などの方法が整理(現代の学校で習う割り算の形がほぼできあがる)
xに相当する未知数記号を使用した代数(文字ではなく語句の略号)
sinx,cosx,tanx などの 三角関数の無限級数展開を発見。
これは数学史上きわめて重要な成果で、近代的な無限級数の起源はインドである と言われる。
● 1500年〜
負数の受容が進む。
● 1545年頃(カルダノ)
虚数の登場。
三次方程式の解を求める過程で √−1 に相当する量が突然登場。
しかしカルダノ自身は「意味不明の数」とし、虚数が数学的対象であるとは認めていなかった。
● 1557年頃(レコード)
等号記号「＝」を発明。等価を等式として“視覚的に書く”文化が誕生。
● 1572年頃(ボンベッリ)
カルダノの式の中に出る「意味不明の数」を整理し、虚数を使って正しい実数解が出ることを示した。
● 1585年頃(ステヴィン)
● 1591年頃(ヴィエト)
● 1614年頃(ネイピア)
● 1637年頃(デカルト)
今日では当たり前の「座標平面」「方程式で曲線を表す」が、ここで生まれた。
物理現象をy=f(x)で表すという現代の方法は、すべてデカルトから始まった。
大数の法則(試行回数を増やすと平均が安定する法則)を初めて証明
● 1748年頃(オイラー)
√−1 を i と書く記法を導入。
オイラーの公式「e^{ix} = cos x + i sin x」を提示し、虚数を解析学に自然に組み込んだ。
微積分の計算技法の体系化(積分論・無限級数・微分方程式の基礎を構築)
多くの記号体系(e,π,sin,cos,fなど)を整理・普及
グラフ理論(もの[頂点]と、それらを結ぶ関係[辺]を使って、複雑な構造やつながりを数学的に研究する分野)の誕生
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一旦ここまで。
続きは詳しい人にまかせた。
エンゲルマン（Siegfried Engelmann）が開発した Direct Instruction（DI） は、一般的な「直接指導」とは別物です。
“科学的に最も効果が実証された教授体系のひとつ” で、特徴と構造が非常に厳密です。
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🔵 エンゲルマンのDirect Instructionとは？
教師が使う言葉・質問・例示・練習の順番まで完全に設計された教育プログラム のこと。
単なる教え方ではなく、
のが最大の特徴です。
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① 誤り最小化（Errorless learning）
例：
• 似た概念を同時に教えない
• 誤りにつながる例をあえて順を変えて最初に見せない
→ 子どものミスは「子どもが悪いのではなく、教材設計が悪い」という発想。
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② 最適な例示（Carefully sequenced examples）
概念を理解するための**例（examples）**を数学的に設計する。
• 良い例だけでなく「対比例」「非例」も意図的に配置
例：
同じ長さでも、形や向きを変えて提示することで「長さ」が抽象概念だと理解させる。
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• 失敗をすぐに修正（Immediate correction）
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授業の脚本（スクリプト）を教師がそのまま読むように設計されている。
• 誰が教えても同じ効果になる
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• DISTAR Reading（Teach Your Child to Read in 100 Lessons）
• Corrective Reading
• Connecting Math Concepts
• Language for Learning
• Expressive Writing
これらは、数十年にわたり研究と改善を積み重ねたプログラムです。
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アメリカの史上最大の教育実験 Project Follow Through（1967–1995） で、
• 学力
• 学習意欲
• 自尊心
どの指標でも
Direct Instructionが全モデル中トップ という結果になったことで有名です。
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🧩 なぜそんなに効果があるの？
• 誤解が起きる部分を先に潰している
• 教師の質の差を縮小できる
という特徴があります。
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⚠️ 批判点もある
• 教師の自由度が低い（スクリプト通りに授業を進める必要がある）
• 「訓練っぽい」「機械的」という印象を持たれることがある
• 高いレベルの抽象思考・学問的探究を直接伸ばすわけではない
しかし、
基礎学力や読解・計算力の習得性能では他の方式より圧倒的に高い
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📝 まとめ
• 誤りを最小化するために例示の順番まで最適化
伝統的にはテーマ別（弦理論、量子重力、場の理論、応用）に配列されるが、抽象数学の観点からは対象（研究トピック）と射（方法・翻訳）の網として捉える方が有益。
ここでいう対象は「エントロピーと情報論的記述を担うブラックホール研究」「幾何学的・位相的構成を担うコンパクト化とカラビ・ヤウ／F-理論的話題」「場の対称性・一般化対称性を取り扱う場の理論的構造」「計算的探索手法（データ、機械学習を用いる弦景観の調査）」など。
各対象間の射は、双対性の導入、圏的な接続（例：量子情報を介した場と重力の橋渡し）、モジュライ空間上の写像（ある物理量を別の表現へ変換する手続き）と考えられる。
この視点に立てば、個々の研究は、局所的な結果（対象の内部構造の解析）とそれを別の対象へ移すための普遍射（双対性、再規格化群、ホログラフィーなど）の２つの側面を持つ。
研究の進展を測るには、単に新しい計算結果が出たかを見るだけでなく、それがどのような新しい射（方法論的翻訳）を導入し、他の対象へどれだけ容易に伝播できるかを評価するべき。
近年の発展は、物理的データを層（sheaf）的に整理する試みと親和性が強い。
コンパクト化、特にF-理論やゲージ束構成に関する議論は、物理的情報（荷、ゲージ群、モードの分布）を局所データと大域的データの重ね合わせとして扱うことに等しい。
これは数学的には基底空間上の層の圏を考えるような話で、局所的条件の整合性（コヒーレンス）と大域的制約（トポロジー的閉鎖条件）が鍵。
古典的な幾何的直観（多様体、ホモロジー）を拡張して非可換やカテゴリ化された対象で物理を再表現する流れにある。
結果として、従来のスペクトル（場のスペクトルや質量スペクトル）に対応する数学的不変量が、より高次の層的・圏的構造へと一般化されつつある。
これにより同じ物理現象を別の圏で見ると簡潔になる例が増え、研究の再利用性が高まっている。
弦理論・場の理論で繰り返し現れるのは対称性が構造を決めるという直観。
抽象数学では対称性は対象の自己射（自己同型）群として扱われるが、対称性そのものが射の層あるいは高次の射（2-射やn-射）として表現されるケースが増えている点が特に重要。
つまり、単に群が作用するのではなく、群の作用が変形可能であり、その変形がさらに別の構造を生む、という高次構造が物理的意味を持ち始めている。
この流れは一般化対称性やトポロジカル部位の議論と密接に結びつき、場の理論における選好位相的不変量を再解釈する手段を与える。
結果として、古典的なノーター対応（対称性⇄保存量）も、より高次の文脈で新しい不変量や保存則を導出するための起点になり得る。
ブラックホールと量子情報、カオス理論との接点は話題だった分野。
ホログラフィー（重力側と場の側の双対）を抽象的に言えば二つの圏を結ぶ双方向のファンクター（翻訳子）と見ることができる。
これにより、量子的冗長性やエントロピーに関する命題は、圏の間を行き交う射の情報（どの情報が保存され、どの情報が粗視化されるか）として扱える。
カオスとブラックホール、量子力学に関する概念の整理が試みられている。
たとえばブラックホールにおける情報再放出やスクランブリングは、ファンクターがどのように情報を混合（合成）するかという高次射の振る舞いとして可視化できる。
こうした議論は、従来の計算的アプローチと抽象的な圏的フレームワークの橋渡しを提供する。
何が低エネルギーで実現可能かを巡るスワンプランド問題は、いまや単一の反例探しや個別モデル構築の話ではなく、モジュライ空間の複雑性（位相的な目詰まり、非整合領域の広がり）として再定式化されつつある。
抽象数学的に言えば、可能な物理理論の集合は単なる集合ではなく、属性（スカラー場、ゲージ群、量子補正）を備えた層状モジュライ空間であり、その中に禁止領域が層的に存在するかどうかが問題。
この視点は、スワンプランド基準を局所的整合条件の族として扱い、整合性を満たすための可視化や近似アルゴリズムを数学的に定義することを促す。
弦景観やモデル空間での探索に機械学習やデータ解析を使う研究が増えているが、抽象数学に引き寄せると探索アルゴリズム自体を射として考えることが有用。
ある探索手続きがモジュライ空間上の点列を別の点列へ写すとき、その写像の安定性、合同類、収束性といった性質を圏的・位相的な不変量で評価できれば、アルゴリズム設計に新しい理論的指針がもたらされる。
数学的定式化（幾何・位相・圏論）と物理的直観（ブラックホール、カオス、場の動的挙動）をつなぐ学際的接合点を意図して設計される。
これは単一圏に物理を閉じ込めるのではなく、複数の圏をファンクターで結び、移り変わる問題に応じて最も適切な圏を選択する柔軟性を重視するアプローチ。
学術コミュニティのあり方に対するメタ的な批判や懸念も顕在化している。
外部の評論では、分野の方向性や成果の可視性について厳しい評価がなされることがあり、それは研究の評価軸（新知見の量・質・再利用可能性）を再考する契機になる。
見えてきたのは、個別のテクニカルな計算成果の蓄積と並んで、研究成果同士を結びつける翻訳子（ファンクター）としての方法論の重要性。
抽象数学的フレームワーク（圏、層、モジュライ的直観、高次射）は、これらの翻訳子を明示し、その普遍性と限界を評価する自然な言語を提供。
今後の進展を見極めるには、新しい計算結果がどのような普遍的射を生むか、あるいは従来の射をどのように一般化するかを追うことが、有益である。
