こんにちは、えらせんです。 今回は、「無意識にネガティブ思考にハマる人の特徴」について話していきます。誰でも落ち込むことはありますが、気づかないうちに"ネガティブの沼"にはまっているかも。でも、そんな思考のクセを知ることで、少しずつ抜け出すことができます。今日は、「ネガティブが加速する思考パターン」を紹介していきます。 1.「どうせ裏があるんでしょ？」と褒め言葉を疑う「すごいね」と言われても、「お世辞かな？」「本心じゃないかも」と疑ってしまいませんか？褒められても素直に喜べないのは、自己肯定感が低くなっているサイン。信じるかどうかは自分次第ですが、「相手が言ってくれたことをそのまま受け取る」ほうが、気持ちはずっと楽になりますよ。とりあえず「ありがとう」と口にする習慣をつけることから始めてみましょう。 2.「あの人と比べて自分は…」と勝手に敗北感を抱くSNSを開けば、誰かが仕事で成功していた

日々、流行の最前線を研究するトレンド現象ウォッチャーの戸田蒼氏が、シニア世代を徹底分析。老後暮らしを年金だけに頼れない今、シニア世代が持つべきものは国家資格だった! ■【画像】50代からでも間に合う、老後生活一番人気の資格とは■ 老後の生活を豊かにするためには、定年後も収入を得られる手段を確保することが重要です。そのために役立つのが国家資格。50代からでも取れる資格はたくさんあり、現役世代のうちから勉強しておくことで、新たな仕事に挑戦したり、専門的な知識を活かして副業をしたりすることが可能になります。 今回は、定年後に役立つ国家資格4つをご紹介。 まずは「介護福祉士」。高齢化社会が進む中で、介護業界の需要は今後も増えていくと考えられ、職には困らなさそう。介護の仕事自体は資格がなくてもできますが、資格があれば、直接身体に触れることができ、一人での訪問介護など業務範囲が広がり、給料面でも有利に

「仕事を効率化したい」「生産性をあげたい」 多くのビジネスパーソンは、そんなふうに考えるのではないでしょうか。 そこで生産性ハックの記事を読んだり、書籍をあたったりするものの、どうも自分の置かれている状況と、前提が違っていてしっくりこない、と感じることもあるかもしれません。 みなさんが求めているのは、「一般論」としての生産性向上ではなく、「あなた自身の仕事」の生産性向上のはず。 そんな「自分の仕事の生産性」をあげるために、とても有効な方法があります。それは「4M4E分析」と呼ばれる手法です。本来は、事故やトラブルの原因究明や、対策の立案のために行なうもの。大きな事象に対して使うようなイメージです。 でもこれ、トラブルを「自分の仕事の生産性の低さ」と置き換えることで、生産性アップの対策を考えるためにも役に立つ方法なのです。 私が実際に取り組んだ、「4M4E分析」を用いた生産性向上作戦をご紹介

業務を進める上で障害となる問題を解決してしまいたい。でもそれに取り組むことが許可されない。時間や予算をもらえない。このままでは問題がどんどん大きくなって、いずれ手に負えなくなってしまう—— 組織に身を置いていれば、1度は経験するかもしれないストレスです。それを何度も重ねるようなことになると、問題を指摘する気すら失せてしまいます。どうせ聞いてもらえない。言うだけ無駄。そう感じるようになります。組織を去ることすら考えるようになるでしょう。 そもそもなぜ、問題解決に取り組むことに理解が得られないのでしょうか。そこにはいくつかの段階があるのですが、実は、最初の段階でつまづいてしまっていることが多いように感じます。 それは、“問題の存在” 自体が相手に理解されていない、ということです。そうであるなら、解決への取り組みに必要性を感じてもらえるはずもありません。 存在しない問題に解決策など必要ない問題解

利上げに踏み切った日銀の植田総裁。「主流派経済学では、物価が上がれば金利を上げる、物価が下がれば金利を下げるというテンプレートがある」と中野氏は語る（写真：ロイター/アフロ） インタビュー前編では、主流派経済学の矛盾点について、哲学的な観点から評論家の中野剛志氏が解説した。ただ、致命的な欠点がありながらも、主流派経済学は経済学の中で長らく主役の座に居座り続けている。主流派経済学はなぜ「主流」で居続けられるのか、異端派経済学が主流派経済学にとって代わる可能性はあるのか──。『政策の哲学』（集英社）を上梓した中野氏に、引き続き話を聞いた。（聞き手：関瑶子、ライター&ビデオクリエイター） 【前編】主流派経済学には「哲学」がない！『政策の哲学』の中野剛志氏が矛盾だらけの主流派経済学を斬る ──主流派経済学に対して、いわゆる異端派経済学はどのような学問なのですか。 中野剛志氏（以下、中野）：異端派経

東京大学、NTT、理化学研究所、九州大学の研究員で構成される研究グループは、従来の計算機の基本設計であるロードストア型計算機の考え方を量子計算機に適用した、新たな誤り耐性量子計算のアーキテクチャを提案した。プログラムの高い移植性(他の環境への移行のしやすさ)と高効率な量子ハードウェアの活用を可能とするもので、有用な量子計算の早期実現を加速することが期待されるという。 【この記事に関する別の画像を見る】 従来の量子コンピュータは「量子回路型」と呼ばれる方式で設計されてきた。この方式では全ての量子的なデータが計算可能なレジスタ領域(記憶装置)に保持され、プログラムは量子回路という形式で表現され、それに従い実行される。この方式には直感的に理解しやすいなどの利点はあるが、計算機を拡張する場合、コンピュータ自体のサイズが大きくなってしまうという課題があった。また、プログラムが計算機を構成するデバイス

最近話題となっていた動画は、まるでSFの世界の中にいる感覚すら覚える。AIアシスタント同士が英語で会話をしていたのだが、途中で、相手もAIであることに気が付くと、独自の言語（通信モード）に切り替えたのだ。 人間には理解できないビープ音で会話を進めるAIたち。なぜそうしたかというと、人間の言葉で会話するよりこの通信の方が効率的だからだ。 それでは実際に、2025年2月にロンドンで開催された「ElevenLabs 2025 ロンドン・ハッカソン」で披露された、AIアシスタント同士の会話を見ていこう。 続きを読む... ▼あわせて読みたい ・来るべきAI戦争に備えて米国防総省がホワイトハッカーチームを設立 ・恐れていた未来が現実に！ロボット犬 vs ドローンのバトル映像がSFすぎる ・死後、自分の葬儀で蘇り参列者と会話する、幽霊のような驚きのAI技術 ・サイバーセキュリティの新たなる脅威。AIが

青山学院大学教育人間科学部心理学科卒業。2016年に人事・採用支援などを手掛ける人材研究所に入社。18年から現職。国内大手企業での新卒・中途採用の外部面接業務や人事向けセミナーなどを手掛ける。著書に『誰でも履修履歴と学び方から強みが見つかる あたらしい「自己分析」の教科書』（日本実業出版社）など。 もう悩まない！職場・未解決問題 職場で起こるトラブルの多くは人間関係に起因しているが、組織や制度に課題があるケースもちらほら。まことしやかに囁かれる職場の未解決問題は、実は人事・組織論の専門知識をヒントにクリアできる！もう職場で悩みたくないあなたに贈る連載。企業の採用支援や組織開発に携わる人材コンサルタントの安藤健氏が解説する。 バックナンバー一覧 スキルは高いのに、その人の周りの人たちが次々と辞めていく。なぜかその人が来てから、職場の雰囲気が徐々に悪くなった――。組織を壊す、そんな人に心当たり

宇宙の大規模構造（宇宙網）のシミュレーションモデル。ボイド（空洞）の周囲の網目構造が交差する節で銀河の集団（銀河団）が形成されると考えられている（Springel et al., Virgo Consortium） 数百万光年から数十億光年もの時空にわたって広がる宇宙の超空洞（ボイド、宇宙の大規模構造で銀河がほとんど観測されない領域）は、観測可能な宇宙の体積の大半を占めている。実際、天の川銀河（銀河系）は約20億光年にわたるボイドで囲まれていると考えられている。 【画像】宇宙の大規模構造における超銀河団と空洞の分布を示した図 だが、このボイドの存在そのものが、宇宙論に関する多くの情報をもたらしてくれる可能性もあるのだ。その中には、宇宙膨張を加速させているとされる謎の力、ダークエネルギーの性質や、宇宙の膨張速度を表すハッブル定数の測定値の根本的な不一致、いわゆるハッブルテンションに関する情報

研究成果は同日、英科学誌「Nature」に掲載された。サイクォンタムの光量子コンピューターは量子ビットに光の粒である単一光子を使用する。「測定型量子計算モデル」という計算方法を採用しており、複数の量子ビットによる特殊な量子もつれ状態の1つである「クラスター状態」の生成と測定を繰り返すことで計算処理を実行する。 同社の量子コンピューターの構成要素は、量子ビットとして使用する単一光子を発生する「単一光子源」や「リソース状態ジェネレーター」、量子ビットのクラスター状態を生成する「フュージョンゲート」、単一光子を測定する「単一光子検出器」などである。これらの実体である多数の光スイッチや干渉計をシリコン・フォトニクス・チップに集約して実際に製造したのが、今回発表したOmegaだ。 従来の光量子コンピューターは多数の光学部品を組み合わせて構成する必要があり、大規模化が難しかった。全ての部品をチップ上に

「いつの日かAIは自我を持ち、人類を排除するのではないか―」2024年のノーベル物理学賞を受賞した天才・ヒントンの警告を、物理学者・田口善弘は真っ向から否定する。 理由は単純だ。人工知能（AI）と人間の知能は本質的に異なるからである。しかし、そもそも「知能」とは何なのだろうか。その謎を解くには、「知能」という概念を再定義し、人間とAIの知能の「違い」を探求しなくてはならない。生成AIをめぐる混沌とした現状を物理学者が鮮やかに読み解く田口氏の著書『知能とはなにか』より、一部抜粋・再編集してお届けする。 『「ウマ娘」と「馬」も区別できず…同じと思われがちな《機械学習と人工知能》が致命的に異なる「過学習」のメカニズム』より続く。 大規模化と学習データの増大実際、いまでは信じがたいかもしれないが、深層学習が登場したときこれをAI（人工知能）と呼ぶことは技術がよくわかっていない愚か者がすることだと認

IBMは、Terraformなどのクラウドインフラツールで知られるHashiCropの買収を完了したと発表しました。 HashiCorpの買収は昨年（2024年）4月に発表されており、その作業が今回完了したことになります。 HashiCorpはマルチクラウドに対応したインフラ自動化ツールのTerraformや、シークレット管理機能などを備えたVaultなど、特定のクラウドに依存しないクラウドインフラツールの提供を強みとしています。 IBMはクラウドインフラ分野ですでにRedHat OpenShiftやAnsibleなどの製品を提供しており、HashiCorpの買収はマルチクラウド分野での製品ポートフォリオの強化および既存製品群との相乗効果が期待されてのことでしょう。 IBMのシニアバイスプレジデントであるRob Thomas氏はこの買収に関して「HashiCorpの持つ先進的なテクノロジー

本はリスキリングの手がかりになる。NIKKEIリスキリングでは、ビジネス街の書店をめぐりながら、その時々のその街の売れ筋本をウオッチし、本探し・本選びの材料を提供していく。 今回は2〜3カ月に一度訪れている準定点観測書店の丸善日本橋店だ。ビジネス書の売れゆきは2月に入って鈍ってきているという。それでもそこそこの売れゆきを示す本の種類は増えてきており、これからの伸びに期待がかかる。そんな中、書店員が注目するのは、「教科書を読み解くために必要な読解力」を育む必要性とそのトレーニング法を紹介した人工知能研究者による本だった。 50万人以上の受験データで語るその本は新井紀子『シン読解力』（東洋経済新報社）。著者の新井氏は人工知能プロジェクト「ロボットは東大に入れるか」プロジェクトディレクターを務めた数理論理学研究者。そこでのノウハウを応用して「リーディングスキルテスト（RST）」を開発し、日本人の

2024年、EC（電子商取引）サイトから3年近くクレジットカード情報が漏洩し続けていたというセキュリティー事故の公表が相次いだ。ここまで長い漏洩期間の事故が多数見つかるのは珍しい。クレジットカード情報漏洩事故の最新動向と、漏洩期間が長期化した理由を探る。 年々増加するクレジットカードの不正利用。日本クレジット協会が公表した2023年の不正利用被害額は540.9億円で、そのうち504.7億円（93.3％）は盗用された番号によるものだった。番号盗用の被害額は2021年が311.7億円、2022年が411.7億円で、毎年約100億円増えている。 2024年1月から9月に公表されたクレジットカード情報漏洩事故の中で、漏洩期間が3年近くに及ぶもの。不正検知サービスを提供するかっこと、クレジットカード関連のセキュリティーサービスを提供するリンクが公開したリポート内の表を引用 Webサービスの不正検知サ

3月1日、海外のテクノロジーメディアInfoWorldが「TrapC proposal to fix C/C++ memory safety」と題した記事を公開した。 3月1日、海外のテクノロジーメディアInfoWorldが「TrapC proposal to fix C/C++ memory safety」と題した記事を公開した。 この記事では、TrapCが提案するC/C++のメモリ安全性向上に関する取り組みについて詳しく紹介されている。以下に、その内容を紹介する。 TrapCとは、C言語の拡張コンパイラであり、最も重要な特徴はメモリ安全であることだ。TrapCのメモリ管理は自動化されており、メモリリークが発生しない設計だとされる。ポインタはガーベジコレクションではなく、オブジェクトのライフタイムを管理する仕組みを採用している。 言語としては、C言語をベースとしたいくつかの拡張が行われて

https://www.inceptionlabs.ai/news Inceptionという会社のMercuryという拡散言語モデルがすごい。 いつか出るだろうと思っていたのだが、なかなか姿を見せなかった、拡散言語モデルである。 スピードの差は一目瞭然 速すぎワロタいまAIは、「頭の良さの差」を競う段階に来ている。 「頭の良さ」を測る尺度はたくさんあるが、僕は答えの用意されたテストを解くことをたいして良い尺度だと思っていない。まあ答えの用意されたテストしか解いてこなかった人たちにはそれでも十分な尺度なのだと思うが。 ただ、「考える速さ」というのは間違いなくひとつの尺度だし、その点で言うとMercuryは速すぎなのである。 なぜMercuryがこんなに速いのか。 それは、Transformerじゃないからだ。 TransformerにしろRWKVのようなRNNにしろ、「ここまで書いたから続き

■AI社会で求められる5つの力 そのうえで、昨今の教育学や経済学の研究で、重要性が強調されているのが「非認知能力」(Non-cognitive skills)です。これはテストの点数やIQのように数字で測れない“人間力”を指し、子どもの将来の収入や幸福度、人間関係の質に大きな影響を与えると多くの学者が報告しており、ノーベル経済学賞を受賞したジェームズ・ヘックマン博士も「非認知能力こそが学業や就労だけでなく、人生の成功を左右する重要な要素である」と断言しています。 以下で、代表的な5つの非認知能力を紹介します。どれもAI社会においても選ばれる人材に共通するであろう能力です。 1.愛される人格 周囲に愛され、好感を持たれる人間性は、あらゆる場面でプラスに働きます。 Harvard Business Reviewに掲載された、トロント大学のロトマン経営大学院とデューク大学のフークアビジネススクー