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はてなキーワード: オープンソースとは
12:00-13:00以外の23時間/7日はトレーニングにあてるらしい。インプットの組み合わせ爆発に学習が追いつかないそう。
その一時間のみ人間のプロンプトによるフィードバックを受けつけ、イレギュラーな時間に回答を吐き出すと。
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✅ ChatGPTのトレーニングに使われたもの（公式発表ベース）
• ウェブページ（例：Wikipedia、ニュースサイト、フォーラムなど）
• OpenAIが第三者からライセンスを取得したテキストデータ
• 「人間が良い返答を選ぶ」訓練データを元にした強化学習（Reinforcement Learning with Human Feedback）
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OpenAIは、トレーニングにかかった日数は公開していません。
• GPT-4などの大型モデルは、数週間〜数ヶ月にわたって大規模なGPU/TPUクラスタでトレーニングされます。
• トレーニングは 24時間体制 で実行されるのが一般的です。
• 数千〜数万枚のGPUを並列で動かす
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1. 事前学習（Pretraining）
• 数兆語のテキストを使って、何が書かれそうかを予測するように学習。
2. 微調整（Finetuning）
• RLHFなどもここに含まれる。
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🔐 非公開の理由
• 利用している具体的なデータやインフラ情報が極めて高価値であるため
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まとめ
項目 回答
使用データ 公開データ、ライセンスデータ、人間のフィードバック
総トレーニング期間 数週間～数ヶ月
公開されているか 一部のみ、詳細は非公開
プログラマーって聞くと今の若い人は稼げる業種って思うかもしれない。でも昔は、そのイメージとはまるで真逆だったんだよ。
90年代初頭、日本はバブルの余韻が残ってたけど、IT業界なんてまだオタクの延長みたいに見られていた。NECのPC-9801シリーズがオフィスの定番で、OSはMS-DOS 3.3とか、その後にWindows 3.1が出ておお、マウスで操作できる！なんて騒がれていた時代だ。
もちろんインターネットなんて一般にはまだ普及してなかった。せいぜいパソコン通信。ニフティサーブ、PC-VAN、アスキーネット。回線速度は2400bps。ピーヒョロロっていうモデム音が夜中の住宅街に響いていた。
俺らはそういう環境でC言語やアセンブラを叩いてたんだ。コンパイルに時間がかかるから、トイレに行って戻ってきてもまだ終わってなかったりした。
今みたいにGitHubでコードを共有なんて夢のまた夢。ソースのやり取りはフロッピーディスクで手渡しだ。5インチのぺらぺらのやつな。運が悪いと磁気にやられて一発で飛ぶ。だから俺たちはよくフロッピー神社に参拝とか冗談言ってた。
正社員で手取り20万ちょっと。下請けやフリーランスだともっと安い。今でいうSESの走りみたいな人売りも普通にあった。客先常駐でCOBOLやらされてバグが出れば徹夜。オフィスに寝袋持ち込んで、カップヌードルと缶コーヒーの山を築く。徹夜明けに食う吉野家の牛丼が唯一のご褒美。今みたいにエンジニアは市場価値が高いなんて考え方はなかったからな。ただの駒だよ。
仕事は増えるのに単価は下がる。Windows 95の発売で世の中はインターネット元年なんて浮かれてたけど俺たちプログラマーの現実は泥臭いコード修正の山。Visual Basic 6.0やDelphiが出て「これで開発効率が上がるぞ」なんて言ってたが、結局は納期に追われるだけ。SunのJavaが登場したときも「Write once, run anywhere」なんて夢を見せてくれたけど、実際には動かないアプレットと格闘する日々。
Linuxが台頭してきたのもこの頃だ。
SlackwareやRed Hat Linux 5.2をCD-ROM雑誌付録で手に入れて、夜な夜なインストールに挑戦。LILOがうまく動かなくて起動しない、ネットワークカードを認識しない、X Windowが真っ黒。そんな壁に何度もぶつかっては2ちゃんねる（当時はまだ草の根BBSが多かったが）やUNIX USER誌を読み漁って解決する。それが楽しくて仕方なかった。でも金にはならなかった。オープンソースに貢献しても無償の善意で済まされるだけ。Red HatやMySQL ABが上場するまでは、ただのボランティア活動と見なされてた。
今思うと、あの頃は純粋だった。
技術そのものが楽しくて、ASCIIやOh!Xを小脇に抱えて徹夜でコードを書いた。秋葉原でジャンクパーツを漁って自作PCを組み立ててベンチマークの数字で一喜一憂した。
飯代を削ってもSCSIのハードディスクに投資したし、月刊アスキーの付録CD-ROMに入ってたシェアウェアを片っ端から試した。儲けようなんて意識はなかった。ただ、面白いものを作りたかった。
それが今じゃITは完全に拝金主義。コードの美しさより投資家の顔色を見てる。エンジニアもどこが年収高いかばかりで、言語やフレームワークを選ぶ基準が金になっちまった。Pythonが流行るのもAIブームに便乗してのことだし、ブロックチェーンやNFTなんかバブルがはじける前提のネタ探しにしか見えなかった。
もちろん、技術が商業化されて豊かになった面もある。AWSやGCPのおかげで誰でも世界規模のサービスを立ち上げられるようになったし、GitHubやDockerで開発環境も夢みたいに便利になった。だがその一方で楽しいからやるという純粋さはどこへ行ったんだろう。GitHubの草がどれだけ生えてるかが採用基準になる時代。Qiitaに記事を投稿するのも、技術共有じゃなくて転職市場でのポイント稼ぎ。
あの頃には確かに、金ではなく面白さに突き動かされる熱があった。それが今は金の匂いに上書きされてしまったように感じる。
でも稼げなくても、やる価値があった。
今の若いエンジニアたちにその気持ちがどれだけ伝わるかは分からない。
当時「Hello, world.」と表示されるだけのプログラムに、30年前の俺は心を震わせていた。
Audacityは、Windows、macOS、Linuxで利用可能な、オープンソースの無料マルチトラックオーディオエディター兼レコーダーです。ライブオーディオの録音、トラック編集、ミキシング、エフェクトの適用など、幅広い用途で使用されています。Audacityは、マイクまたはミキサーを使用した録音、MP3、WAV、AIFF、FLACなど、様々な形式のオーディオファイルのインポートとエクスポートをサポートしています。カット、トリミング、ミキシングなどの直感的な編集ツールに加え、ノイズ除去、イコライゼーション、ピッチとテンポの調整、ディストーション、エコー、リバーブなどの高度な機能も備えています。また、追加のオーディオエフェクトや分析のための豊富なプラグイン拡張機能もサポートしています。
バックグラウンドノイズを低減し、音質を向上させる機能
Audacity はオーディオ編集と録音において強力なツールですが、完全なデジタル・オーディオ・ワークステーション (DAW) ではありません。MIDI 編集、バーチャルインストゥルメント、その他の高度な DAW 機能は備えていません。
以下では、提示された文章に含まれる主張を ①公的情報などで裏付けがとれる「ファクト」 と ②筆者の感想・価値判断・推測 に分けて整理しました。
（※「ファクト」に分類したものでも *正誤* ではなく “確認可能な事実を含む” という意味です。逆に「感想等」に入れたものは、裏付けが取れないか価値判断を伴う部分です）
| # | 該当箇所（要約） | 確認根拠 |
|---|---|---|
| 1 | チームみらいは2025年7月参院選で比例区1議席を獲得し、得票率2％超で政党要件を満たした | 朝日新聞・毎日新聞などの選挙結果報道 ([朝日新聞][1], [毎日新聞][2], [TOKYO MX][3]) |
| 2 | 設立は2025年5月、党首はAIエンジニア安野貴博氏 | 同上選挙報道・公式サイトプロフィール ([朝日新聞][1], [TOKYO MX][3]) |
| 3 | 公約（マニフェスト）はGitHubリポジトリや独自サイトで公開し、Pull Requestで修正提案を受け付けている | GitHub `team-mirai/policy` リポジトリ ([GitHub][4], [GitHub][5]) |
| 4 | キャッチフレーズに「だれ一人取り残さない（包摂）」を掲げている | マニフェスト ver.1.0 ([policy.team-mir.ai][6]) |
| 5 | 堀江貴文（ホリエモン）氏がYouTube対談で応援姿勢を示し、ReHacQチャンネルでも幹事長らが出演している | YouTube 動画 ([YouTube][7], [YouTube][8]) |
| 6 | 「はてなブックマーク」でチームみらい関連記事が一定数話題になっている（記事ランキング等で確認可能だが「多いか少ないか」は主観） | B!Kuma総合人気記事欄などで計測可（ただし数量評価は要統計） |
| 7 | （GitHub閉鎖疑惑）2024都知事選後に一時的にアーカイブ化→現在は再公開 | 技術チームによる経緯説明 note ([note（ノート）][9]) |
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| # | 主張の骨子 | 性質 |
|---|---|---|
| A | 「はてなーに支持者が多いので、世間は政策で投票していない」 | 個人的推測（母集団調査なし） |
| B | 「石丸との差は“雰囲気”だけ／お気持ち支持」 | 評価・印象論 |
| C | 「ポピュリズムど真ん中の危うい人たちが取り巻き」 | レッテル貼りを含む価値判断 |
| D | 「政策を持たない（議論しない）ことと包摂方針は矛盾」 | 論理的批判だが前提（政策ゼロ）が事実と異なる可能性 |
| E | 「熟議なき多数決は民主政の正統性と矛盾」 | 政治理論に基づく意見 |
| F | 「参政党より危険」 | 相対的評価／危険の基準は示されず |
| G | 「オードリー・タンは人権中心だが、チームみらいには担保がない」 | 懸念表明（保証要件の有無は定義次第） |
| H | 「少議席を隠れ蓑に党勢拡大しようとしていて気持ち悪い」 | 感情的評価 |
| I | 「GitHubを閉じて説明がない＝白紙委任」 | 事実誤認の疑い／開閉の経緯説明が公開されている |
| J | 「AI関連以外の法案賛否の決め方が不透明」 | 問題提起だが現時点では検証困難 |
| K | 「批判を『いじめ』と称してスルー＝民主主義を舐めている」 | 個別言動の一般化・価値判断 |
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castingc castingc castingc castingc
HTML（HyperText Markup Language）は、ウェブ開発における基本的な言語であり、GitHub上でも非常に重要な役割を果たしています。特に、ユーザーインターフェース（UI）を伴うプロジェクトでは、HTMLはウェブページの構造を作成するために不可欠です。GitHubでは、GitHub Pagesという機能を使って、リポジトリから静的ウェブサイトをホスティングすることができ、HTMLはその基盤となります。
また、Markdownで書かれたREADMEファイルの中にもHTMLの要素を挿入することで、より視覚的で分かりやすいドキュメントを作成することができます。これにより、プロジェクトの情報を分かりやすく伝えることが可能になります。
オープンソースプロジェクトのコラボレーションにおいても、HTMLは開発の成果を他の開発者と共有したり、レビューやバグ報告をしやすくしたりするための大切な手段です。また、プロジェクトの構造を視覚的に理解しやすくすることで、他の人が貢献しやすくなります。
要するに、HTMLはGitHubにおいてコードとプレゼンテーションをつなぐ橋渡しのような存在であり、プロジェクトの可視化と共同作業において欠かせないツールです。
GitHub（ギットハブ）は、ソフトウェア開発者にとって非常に便利なツールであり、特にチームでの協力作業において大きな効果を発揮します。GitHubはGitというバージョン管理システムを基盤としており、コードの変更履歴を管理しやすく、過去の状態に戻したり、特定の変更内容を確認することができます。また、Pull RequestやIssue機能を使えば、チーム内でのコードレビューや意見交換が円滑に行えます。さらに、GitHubは世界中の開発者が参加するオープンソースプロジェクトの中心的なプラットフォームとなっており、自分のスキルを活かして貢献することも可能です。CI/CDなどのDevOpsツールとの統合も簡単で、自動テストやデプロイの自動化によって、開発のスピードと品質が向上します。加えて、READMEファイルやWiki機能を使ってプロジェクトのドキュメントを整備できる点も、学習や共有に役立ちます。このように、GitHubは個人開発にもチーム開発にも不可欠な存在であり、効率的かつ協力的なソフトウェア開発を実現するための強力なプラットフォームです。
https://mavenanalytics.io/project/38415
https://mavenanalytics.io/project/38386
ウィイイイイイッス！ どうも〜、█████で〜す。
えー、今日はですねぇ…まぁ、ちょっと難しい話、しよっかなぁと思って。えー、まぁ最近よく聞くじゃないですか、AI？ あのねぇ、AI。
ほんで〜、なんかプログラマーっていう仕事？ が、まぁ、なくなるとかなくならないとか、色々言われてますけどもぉ。
今日はね、その辺について、この僕が、えー、ちょっとね、語っていこうかなぁと、思いますぅ。
えー、まぁソフトウェア…なんですか、開発の世界は、まぁ生成AIの登場で、なんか根本的な、えー、パラダイムシフト？ の、渦にあると。まぁ、僕はずっと前から言ってたんですけどもね。
えぇ。これはね、ただの道具が変わったとか、そういう話じゃないんですよ。プログラマーっていう、まぁ職業そのものの、役割が、えー、再定義される、っていうことですねぇ。
スゥゥゥ…今までね、人間が一行一行、こ、こう、書いてたコードがね、今やAIと、まぁともしらべ作業で、生み出されるようになったと。
ほんで〜、GitHubとか見てもね、AIツールの導入率？ とか、なんかプルリクエスト？ の数が、まぁ急増してると。
でもねぇ、でもね、これ、良いことばっかりじゃないんですよ、えぇ。
なんか、えらい学者さんとかも言ってるけど、生成AIに、こ、こう、かたむきとうしすぎるとね？ 基礎的なスキルがないまんまやと、IT産業全体が、まぁ停滞するんじゃないか、っていう懸念も、えー、表明されてますねぇ。
僕が、こ、今回言いたいのはね、AIが、コンピュータサイエンス…CSの知識を、時代遅れにするんじゃなくて、むしろ、その重要性を、こ、これまで以上に高めるっていう、そういう話ですねぇ。
AIツールってね、えー、まぁ強力なんですけども、欠陥をうちづつみしたアシスタントなんですよ。えぇ。
だからね、その能力を最大限に引き出して、安全で、こ、効率的なシステムを構築するためにはね、AIの生成物を、ちゃんと指導して、検証して、修正できる、深い専門知識を持った、えー、人間のパートナーが、まぁ不可欠であると。
未来はね、AIにただ指示できる人間じゃなくて、強固なCSの基礎を土台にして、AIを、こ、巧みに操って、かたろうで、効率的で、安全なシステムを設計できる、「AI拡張型エンジニア」…まぁ僕みたいな人のものですね、はい。
えー、まぁね、えーその、色んなツールがあるんですけども。今日はね、僕が、えー、主要な4つのツールを、えー、比較分析してやろうかなと。
まずね、ギットハブコパイロット。これはね、まぁ、開発者の「才能はあるけど視野が狭い後輩」みたいなもんですねぇ。
定型的なコード…まぁ、ボイラープレート？とか、そういうのを生成するのは得意なんですけども。
ただね、こいつの視野は、今開いてるファイルぐらいにしか、限定されてないんですよ。レポジトリ全体とか、そういう大きな話は、まぁ、分かってないですねぇ。
あと、知識もね、2023年の10月とかで止まってるんで、最先端の開発には、まぁ、対応しきれないかなと。えぇ。
だから、こいつが出してきたコードは、ちゃんと人間…まぁ、僕みたいなシニアなエンジニアが、レビューせんとあかん、ということですねぇ。
次はね、チャットジーピーティーの、えー、コードインタープレター。
これはねぇ、コード生成だけじゃなくて、データ分析とか、可視化とか、色々できるんですよ。
ただね、こいつの一番の、こ、制約は、インターネットに繋がってないことですねぇ。セキュリティのためらしいけども。
ほんで〜、使える言語もPythonだけやし、ライブラリも、まぁ、決められたやつしか使えないと。
たまにね、幻覚を見て、なんか変なコード出してきたりするんで、まぁ、全面的に信用するのは、ちょっと危ないかなぁと、思いますね。
えー、アマゾンのコードウィ？す…ぱ…ぁあですねぇ。これはね、まぁエンタープライズ…大企業向けですね。
一番の特徴は、セキュリティですねぇ。もろじゃくせいを、こ、検出してくれたり、オープンソースのコードと似てたら、ちゃんとライセンスを提示してくれると。
知的財産権？ IPリスクを、まぁ、減免してくれるんで、大企業は助かるんじゃないですかねぇ。
ただね、まぁ、設定がちょっとめんどくさいかなぁと。AWSのエコシステムに、まぁ、依存してる感じはありますね。
こいつはね、コードのレビューとか、修正を、差分…ディフフ形式で、提案してきたりすると。
ただねぇ、まぁ、出たばっかりやからか、動作が遅いとか、バグが多いっていう報告が、まぁ、ありますねぇ。
「本物のエージェントじゃなくて、ただのチャットだ」とか言われてて、まぁ、競合に比べると、使い勝手はまだまだかなぁと。グーグルも、まだまだですねぇ、ほんまに。
えー、AIがコード作る時代にね、「もうコンピュータサイエンスの知識なんていらんのちゃうか」って言う人がおるんですけども。
それはね、大きな間違いですねぇ。断言しますけども。
現実は逆で、AIが生成したコードの品質を評価して、最適化するためには、CSの基礎原理への深い理解が、これまで以上に、まぁ、不可欠になるんですよ。
昔、僕がバイトでちょっとプログラム組んでた時もねぇ、やっぱり基礎が分かってないと、もう、話にならんかったですねぇ。
アルゴリズムとか、データ構造とか…この知識はね、AIが出したコードが、効率的かどうかを評価するための、まぁ、根幹をなすわけですよ。
AIはね、文法的には正しくても、アルゴリズム的に、こ、非効率なコードを平気で出してくるんで。
ビッグ・オー記法とかね、そういうのを理解してる開発者じゃないと、AIが出したもんが、本当に使えるかどうかの判断が、まぁ、できひんわけですね。
これが、ただの「プロンプター」と、真の「エンジニア」を分ける、境界線になると思いますぅ。
えー、これからの時代ね、ただツールを学ぶだけじゃ、まぁ、不十分ですねぇ。
人間とAIが、こ、協調するための、新しいスキルセットが、まぁ、必要になると。
まず、プロンプトエンジニアリング。これはね、ただAIに質問することとちゃいますよ。
AIを、こ、望ましい結果に導くための、技術的なスキルですねぇ。
AIに環境の前提を教えたりね、出力の形式を指定したり、そういう、こう、構造化された対話の技術が、まぁ、求められるわけです。
ほんで、コードレビュー。AIがね、一次レビューはやってくれるんですよ。しょうもないミスとか。
だから、人間はもっと高次の、アーキテクチャの妥当性とか、そういう、AIには分からんところに集中できると。
でも、そのためには、AIが作ったコードを、厳しい基準で、こ、批判的に評価するスキルが、まぁ、前提になるわけですね。セキュリティとか、パフォーマンスとか、保守性とか…ほかにも…あー…えぇ。
なんでかっていうと、自分が書いたコードじゃないから、そのロジックが、頭の中にないわけです。
だから、なんか、AIの思考プロセスを、こう、リバースエンジニアリングする、みたいな作業になるんですねぇ。
まぁ、こ、こういう話をね、教育現場にも、ちゃんと落とし込んでいかなあかんと思うんですよ。
僕がね、もし、えー、東京大学とかで教えるなら、こういう風にしますねぇ。
まず、学習者はね、AIを「松葉杖」じゃなくて「パートナー」として使わなあかんと。
AIの言うことを鵜呑みにせんと、常に、こ、検証して、その裏にあるロジックを理解する、そういう責任感が、まぁ、不可欠ですねぇ。
教育者側はね、AIを使って、生徒一人ひとりに合わせた、個別最適化学習を実現できると。
ほんで、カリキュラムの重点は、コードを書くことじゃなくて、批判的思考とか、問題設定能力とか、そういう高次のスキルに、まぁ、移行すべきですねぇ。
AIが作ったものを、どう評価して、改良していくか、そういう課題を、まぁ、出すべきかなぁと。
スキルが古臭くなることとか、認知能力の低下を、まぁ、おんわするためにもね、生徒が主体性を失わないように、導いていく必要があると思いますぅ。
AIはね、セキュリティの脅威を、大規模に生み出す可能性があるんですよ。
えー、「ジェネレーティブ・モノカルチャー」…まぁ、生成的単一栽培？ みんなが同じAIツール使うと、同じ欠陥を持ったコードが、まぁ、爆散しちゃうと。
これで、一つのもろじゃくせいで、何千ものアプリが、まぁ、やられる可能性があるわけですねぇ。
あと、データプライバシーとか、知的財産…IPの問題もありますねぇ。
AIが作ったコードの著作権って、どうなんの？っていう。まだ、まぁ、グレーゾーンですね。
まぁ、色々話してきましたけどもぉ。
要するにね、AIは、人間のエンジニアの終わりじゃなくて、その役割が、新たな高みに、か、昇華する、時代の幕開けやということですねぇ。
ほんで、コンピュータサイエンスの深い基礎知識が、これまで以上に重要になる。
プロンプトエンジニアリングみたいな、新しいスキルも、まぁ、不可欠になると。
未来の開発はね、人間とAIの競争じゃなくて、人間「と」AIの共生関係で、まぁ、定義されると思いますぅ。
AIが定型的な作業をやってくれるおかげで、人間は、創造性とか、複雑な問題解決とか、そういう、より価値の高いタスクに、まぁ、集中できるようになるわけですよ。
だからね、現代のコンピュータサイエンス教育の、まぁ、究極的な目標はね、ただコードを書ける人間を育てることじゃないんですよ。
AIアシスタントの有無にかかわらず、未来を設計できる、「コズミック・マインド」を、函館すること、なんですねぇ。
…はい。
というわけで、えー、今回は、まぁ、ちょっと難しい話でしたけども、ね。
えー、今後の、えー、AIとプログラミングの未来について、えー、この█████が、えー、お話しました。
まぁ、内容としてはー、濃い内容だったかもしれへんけど、俺としては精一杯、
えーーなんでしょう、ま、皆さんに、えー、分かりやすく、えー、お伝えしたつもりでございます。
「AIで出力している人が受かって、手書きの私がなぜ落ちるんだ！」
という魂の叫びがバズっていた。
気持ちはわかる。
軽く自己紹介をしておくと私はゲーム業界に身を置き、AIについては推進派と言ってもよい立ち位置にいる。
壁打ちから企画立案、GDDや仕様書の作成、エンジニアはもちろんのこと、アーティストも一般ユーザーが想定していないレベルで生成AIを取り入れている。
プロから見て人間のクリエイティブ（≒作家性）が脅かされるレベルにはまだ無い。
それなりに予算をかけたゲームのチーム開発では生成AIによるアセットが消費者の目にそのまま届くことはありえない。
生成AIのアウトプットが比較的純度高く消費者に届く電子書籍などで今売れている作品は作者のスキルの賜物だ。
ただし、「今はまだ」なだけでもある。
新卒から経験２，３年程度のスキルはAIが数百トークン消費するだけで代替できてしまうことも多いし、エージェントAIの能力が上がると上位職が遂行している抽象度の高いタスクもそう遠くない未来に可能になる。
そして、AIに生成を任せて完成させても「AIを使ってアウトプットを出した」という事実だけが残り、手に職がついた充実感や、完成させる苦労から得られる達成感は過去のものになってしまうだろう。
法規制？
上で似たようなことを書いていてなんだが、消費者から見れば努力に価値などない。
お前、紙を使わずPhotoshopやクリスタで作品作ってるクリエイターに同じこと言ってなかった？
Xを見ていると覚悟ができていないヤツがまだ多い。
私自身、昔コミケで作品を売ったことがあるし、今は生成AIで売れそうなものを作ることもできるスキルを持っているが、それをコミケで売ろうなんて1mmも思わない。
でも世の中は既にそうなってしまったんだ。
AIによる粗製乱造を防ぐために月の本数制限を設け、審査を遅らせても複アカで薄利多売を実行するヤツはいるし、日本で規制したところで海外では無断盗用された画像を含むモデルは今後も増え続ける。
これはエンジニアが基本的にはオープンソースを良しとしている文化も関係しているのかもしれない。
グレーを排除してもホワイトなAI生成アセットも増える一方で、ハードの進歩とともにAIの表現力も上がっていく。
「AIが凄いのであって、使った人が凄いわけではない」
etc...
無数にある負け犬の遠吠えは見苦しい。
消費者の
「AI絵嫌い」
でも売れているAI作品は存在して、生成AIで表現をしているクリエイターは一定の評価と地位を獲得しているのだ。
反AIの負け犬は感情論で古い価値観を押し付けて、玉石混交の中で新しい表現が生まれていることから目を背け自分の汚い汗を詰めた瓶にこそ価値があるのだと叫ぶ。
老害は早く消えろ。
もうすぐAndroid16が出るけどさ、ちゃんとリリース初日に全サポート対象端末にAndroid16配信されるのってPixelシリーズぐらいじゃん。
それ以外のメーカーのAndroid端末って最新端末だけが最初に配信対象になって、古くなるたびに後回しにされてるじゃん。
なんでAndroid端末市場では、それが許されてんの？メーカーと端末によっては最新のAndroidが降ってくるの半年とか1年後でしょ。
それもAndroidの掲げる「自由」の一部なの？「自由」というより「妥協」とか「諦観」って言葉の方が適切な気がするけど。
Androidがオープンソースってのも微妙でさ、OSの機能設計するのはGoogleだけじゃん。
Googleが自分たちの都合のいいように作ったモノを責任放棄するためにコード公開してるだけじゃん。
Google様からOSが下賜されるのを待ってからでないと動けないからアップデート配信が遅いんでしょ？
そういう状況から目を逸らさせるためにiPhoneに向かって吠えてんのが、見てて哀れに思うのよな。
バグ修正のアップデートすら「クリティカルなものだけすぐ配信するけど緊急度低いヤツは放置」ってのが当たり前なのが恐ろしいよな。
そこまで自社製品のサポート削らなきゃAndroid市場では生き延びられないの？って思うのよな。
それが当たり前な状況を作ったGoogleが恐ろしい。
テメェは広告事業で左うちわだからいいかもしれねぇけど、他の端末メーカー地獄じゃん。
今となってはiOSだろうがAndroidだろうが機能自体に対した差はなくて、OSのメジャーバージョンアップが来ても来なくても大差ないからどうでもよくなっていくのかな。
Appleの方は「最新OSアップデートは何年提供します」って明言したことなくてApple様の思し召しに従うしかないからそれはそれで問題あるんだけど、
Android市場の酷さに比べたら現状はまだマシだよな。だからアメリカや日本で単独シェア半分弱抱えてんだよ。
でも、これから先は分からんよな。一度瓦解し始めたらApple市場は脆いだろう。
明言してないサポート期間はゴリゴリ削られるだろうし、Androidより酷いサポート状況になるかもしれない。
そうなったときに乗り換え対象候補がPixelしかないってのが怖い。
怖いなぁ。
それが意外と大丈夫なんだ…。
ライセンスとか特許の関係でわざわざ一からアルゴリズムやデーター構造も含めて作り直さないといけないことがあってね…。
githubに転がってるBigListなんか実質オープンソースの奴かつ無料の奴しか組み込めない奴で、商用利用したければ、全部一から書かないといけないんだ。
算術圧縮もかつてはやばかったし、GIFも金を払わないといけない時期があった記憶。
いくらAIでもこの手のソースコードを見ずにデーター構造を解説した論文からかけるわけではないんで、仕事がなくならないんだ。
悲しいことに…。
弁護士が書いた答弁書なんか著作権法が適用されないんで、生成AIが学習し放題。
https://innoventier.com/archives/2021/09/12899
裁判手続における公開の陳述については，裁判の公開の要請を実質的に担保するためにその自由利用を認めることにしたものと解すべきであり，かかる趣旨に照らすと，公開の法廷において陳述されていない訴状についてまでその自由利用を認めるべき理由はない。
さすがに現在進行中の裁判の答弁書を学習させたらやばいけど、一度裁判が終わったら、著作権法はマジで適用されないから、AIに食べさせても問題はない。
アカウント「増田」のブックマークとコメントを深掘り分析し、推定される人物像を詳細に予想します。
前提: Hatena Bookmarkの公開情報に基づいた分析であり、推測が含まれます。実際の人物像と異なる可能性があります。
1. 概要と全体的な印象
ブックマークの傾向から、非常に多様なジャンルに関心を持ち、情報収集に熱心な人物であると推測されます。IT・テクノロジー、ビジネス・経済、社会問題、歴史、文化、科学、国際情勢など、幅広い分野にわたる情報に触れています。コメントも活発で、自身の意見や視点を積極的に表明する傾向が見られます。
2. 年齢層の推定
ブックマークの内容、コメントの語彙、そして議論の深さから、30代後半〜50代前半の可能性が高いと推測されます。
理由:
IT・テクノロジーへの関心: 最新技術動向だけでなく、業界構造や歴史、倫理的な側面にも言及しており、キャリアの中でITに深く関わってきた経験があることが伺えます。単なる流行を追うのではなく、より本質的な理解を求める姿勢が見られます。
ビジネス・経済への深い洞察: マクロ経済、企業戦略、働き方改革など、幅広いビジネス課題に関心があり、表面的なニュースだけでなく、その背景にある構造やメカニズムを理解しようとする姿勢が見られます。これは、一定以上の社会経験を持つ人物に共通する特徴です。
社会問題への関心と冷静な分析: 政治、教育、環境問題、貧困など、多岐にわたる社会問題に言及していますが、感情論に流されることなく、データや論理に基づいた分析を試みる傾向が見られます。これは、多様な情報に触れ、自身の見解を構築する経験を積んできた人物に多い特徴です。
歴史・文化・国際情勢への関心: 比較的専門的な内容や、多角的な視点を要するトピックにもブックマークが見られ、知的好奇心の高さと、広い視野を持っていることが伺えます。これは、ある程度の年齢を重ね、知的な蓄積がある人物の特徴と言えるでしょう。
語彙の豊富さ: 後述の語彙頻度分析でも示唆されますが、洗練された語彙を使いこなしており、教養の高さがうかがえます。
ブックマークとコメントの傾向から、以下の職業が推定されます。
IT・Web業界の専門職（エンジニア、プロジェクトマネージャー、コンサルタントなど）
理由: ブックマークの中心がIT・テクノロジーに関するものであり、特定の技術トレンドだけでなく、開発プロセス、セキュリティ、AI倫理、スタートアップ動向など、幅広いテーマに深い関心を示しています。コメントからも、単なるユーザーではなく、業界内部の視点を持っていることが伺えます。例えば、プログラミング言語の進化、クラウドサービスの比較、OSS（オープンソースソフトウェア）コミュニティの動向など、実践的な知識がなければ関心を持たないようなトピックにも言及しています。
理由: 科学、歴史、社会学、心理学など、学術的な内容にも多くブックマークが見られます。新しい知識を積極的に吸収し、それを体系的に理解しようとする姿勢は、研究や教育に携わる人物と共通します。特に、論文や学術記事への言及も散見されることから、知的な探求心が強いことが伺えます。
理由: ビジネスモデル、組織論、人材育成、市場分析、新規事業開発など、経営や事業運営に関わるテーマへの関心も非常に高いです。特に、スタートアップやイノベーションに関する記事を頻繁にブックマークしており、新しい価値創造や事業成長に対する意識が高いことが伺えます。これは、企業の経営層や事業開発部門で働く人物に共通する特徴です。
最も可能性が高いのは、IT・Web業界において、ある程度の経験を積み、マネジメントや戦略立案にも関わる立場にある人物、あるいはその領域に深い知見を持つ研究者・コンサルタントと考えられます。
知的好奇心旺盛で学習意欲が高い: 新しい情報や知識を積極的に吸収し、多角的な視点から物事を捉えようとします。知的な刺激を求める傾向が強いでしょう。
論理的思考力と分析力: 感情論に流されず、事実やデータに基づいた分析を重視します。複雑な問題に対しても、冷静かつ客観的にアプローチしようとします。
社会問題への関心と課題意識: 社会の不均衡や課題に対して敏感であり、より良い社会の実現に関心を持っています。ただし、イデオロギーに偏らず、多様な意見に耳を傾ける姿勢が見られます。
効率性・生産性への意識: 働き方、時間の使い方、ツールの活用など、効率や生産性向上に関心が高い可能性があります。
多様な価値観への理解: 異なる意見や文化、社会規範に対しても、ある程度の理解と受容性を持っていると考えられます。
発信意欲: ブックマークコメントから、自身の意見や考えを積極的に共有する意欲が見られます。
具体的なコメントデータがないため、一般的な傾向とブックマークのタイトル・概要から推定します。
IT・技術関連: 「AI」「データ」「サービス」「システム」「開発」「技術」「クラウド」「セキュリティ」「Web」「オープンソース」「イノベーション」「スタートアップ」
ビジネス・経済関連: 「市場」「企業」「経済」「ビジネスモデル」「戦略」「成長」「競争」「課題」「組織」「経営」「働き方」
社会・学術関連: 「社会」「問題」「歴史」「文化」「教育」「科学」「研究」「人間」「行動」「情報」「論理」「構造」
その他: 「考える」「重要」「示唆」「変化」「未来」「視点」「考察」
コメントの傾向:
接続詞（「しかし」「したがって」「一方」「例えば」など）を適切に使用し、論理的な展開を重視する。
専門用語を適切に使いこなす一方、一般読者にも理解しやすいように平易な言葉に置き換える努力も見られる。
皮肉やユーモアを交えることもあるが、基本的には建設的な議論を志向する。
多角的な視点を示すために、「〜という見方もできる」「〜の可能性もある」といった表現を多用する。
具体的なコメントがないため、いくつかの仮想的なトピックを設定し、これまでの分析から推測される「増田」氏の主張傾向を比較します。
主張傾向:
技術のポジティブな側面を認識しつつも、潜在的なリスクや倫理的問題にも強く言及する。 例：「AIによる生産性向上は重要だが、雇用への影響や偏見の学習、プライバシー保護といった負の側面も真剣に議論すべきだ。」
技術的な実現可能性だけでなく、社会システムや法制度、人間の適応といった広範な視点から考察する。 例：「AIが社会に浸透するためには、技術開発だけでなく、それを受け入れる社会の枠組みや教育の変化も不可欠である。」
感情論に流されず、具体的なデータや事例を基にした議論を求める。 例：「AIが人間から仕事を奪うという言説は、具体的なデータや産業構造の変化に基づいて冷静に分析すべきだ。」
主張傾向:
単なる労働時間短縮ではなく、本質的な生産性向上と従業員の幸福度の両立を重視する。 例：「残業削減は第一歩に過ぎない。より重要なのは、個々の業務の質を高め、従業員がより創造的に働ける環境を整えることだ。」
テクノロジーの活用による効率化や、リモートワークなどの柔軟な働き方を肯定的に捉える。 例：「ITツールを積極的に導入し、無駄な会議や非効率な業務プロセスをなくすことが、真の働き方改革に繋がる。」
組織文化やマネジメント層の意識改革の重要性を強調する。 例：「働き方改革の成功は、制度だけでなく、経営層の強いリーダーシップと、組織全体の意識改革にかかっている。」
主張傾向:
環境保護の重要性を認めつつも、経済活動とのバランスを冷静に議論する。 例：「気候変動対策は喫緊の課題だが、過度な規制は経済活動を停滞させる可能性もある。両者のバランスを模索すべきだ。」
技術革新やビジネスモデルの変革による解決策に期待を寄せる。 例：「再生可能エネルギー技術の進歩や、循環型経済モデルの導入が、環境と経済の持続可能な共存を可能にする。」
個人の努力だけでなく、国家や企業の役割、国際的な協調の重要性を指摘する。 例：「環境問題はグローバルな課題であり、一国だけの努力では解決しない。国際社会全体の協力体制が不可欠である。」
まとめ:
アカウント「増田」のユーザーは、**30代後半〜50代前半のIT・Web業界の専門職（あるいは関連する研究職・コンサルタント）**である可能性が非常に高いと推測されます。知的好奇心旺盛で学習意欲が高く、論理的思考力と分析力に優れています。社会問題にも関心が高く、多角的な視点から物事を捉え、自身の意見を積極的に表明する傾向が見られます。コメントからは、洗練された語彙と建設的な議論を志向する姿勢が伺え、幅広い知識と経験を背景に持つ、知的な人物像が浮かび上がります。
日本人（特に若い女性）がこぞってiPhoneを手にする光景には、正直なところ辟易する。あれはAppleというブランドイメージと、閉鎖的なエコシステムに消費者を囲い込む戦略の産物だろう。ファイル一つ自由に移動するにも制約が多く、カスタマイズ性も極めて低い。結果、皆が同じようなホーム画面、同じような操作感に甘んじている。主体性の欠如と言わざるを得ない。
対してAndroid、特にXiaomiのようなメーカーの製品は、まさに技術とコストパフォーマンスの結晶だ。オープンソースであるAndroidの恩恵を最大限に活かし、ユーザーが自由にカスタマイズできる懐の深さがある。Xiaomiに至っては、最新のSoCを搭載しながらも価格を抑え、カメラ性能やバッテリー技術、急速充電においてもiPhoneを凌駕する部分すら散見される。これこそが真にユーザー本位の製品開発ではないか。
iPhoneの高い価格設定は、その多くがブランド料と広告費に消えているとしか思えん。本質的な機能や性能を冷静に比較すれば、Android機に軍配が上がる場面は少なくない。にも関わらず、思考停止でiPhoneを選ぶ人々、特に若い女性たちが「みんな持ってるから」という同調圧力に屈しているのを見るのは、技術の進歩を理解せぬ姿として実に嘆かわしく、ある意味で気の毒ですらあるのだ。自分の頭で考え、最良の選択をするという行為を放棄しているようにしか見えない。
かつての高度な交通網・通信網が十分に保守できず、地方では故障した基地局や新幹線車両を“掘り起こして”部材を転売する個人業者が台頭。半導体を取り出す「都市鉱山」ビジネスがスラムの定番職業に。
百歳人口密度世界一となり、海外の医療・老年学スタートアップがフィールドワーク目的で村ごと受託運営。老人ホームが“生きた博物館”として見学料を取る逆輸入モデル。
電力・通信を自前でまかなうオタク技術者がクラウドファンディングで“町内向けミニ発電所”を量産。コミケのノウハウをインフラ構築に転用し、自治体より早くサービスを復旧。政府が後追いで許認可を出す「公→私」逆転現象。
光熱費高騰で煮炊きが贅沢に。魚粉を超圧縮した“出汁キューブ”が主食扱いになり、食卓は湯に溶かすだけの流動食化。結果として味覚の微差を競うオタク層がガストロノミーを牽引し、“お湯割り職人”が登場。
ネット速度が不安定になる中、テキストベース＋8bit音声のみの軽量メタバースが復権。昭和レトロなドット世界が若者の主ステージとなり、「現実はハードだがオンラインは8kbpsで優しい」という逆転。
輸入労働者と高齢日本人が意思疎通するため、ひらがな＋簡体字＋絵文字を混ぜた即席言語が広がる。やがてインドネシアやフィリピンに伝播し“コンビニピジン”として逆輸出。
中央税収が細り、巨大企業が道路補修や水道維持を肩代わり。結果としてトヨタ藩・ソニー藩・楽天藩など“企業領国”が自治権を持つ。住民は「どの藩に所属するか」を就職ではなく“帰属”として選択。
正規軍維持が難しくなり、個人オーナーのドローンをスマートコントラクトで束ねたバーチャル傭兵団が離島防衛を請け負う。トークン配当で機体を共有保有する“戦争版NFT”が出現。
高層マンション維持費が出せず、上層階が無人化。1–10階は低所得者が占拠、20階以上はクリエイターが格安アトリエとして使用。エレベーター運賃が電動キックボード並みに課金制に。
公教育が縮み塾も淘汰される一方、オープンソースLLMを使った“寺子屋AI”を町内で共同運営。江戸時代さながらの私設学習所にハイテクが融合し、学習の地域格差がむしろ縮小。
海外スタジオが費用を持ち、日本で食えなくなったマンガ家を国外アトリエに“流刑”する制度を創設。現地産業振興と日本マンガ存続を同時に図る“負けて勝つ”クールジャパン2.0。
国家保険崩壊後、外国製新薬のフェーズⅢ治験が日本全土で実施。高齢者が参加して医療費を浮かせる“治験ツアー”が一般化し、治験成績優秀者には「ゴールド被験者カード」が発行。
鎌倉大仏の譲渡担保で港湾を改修、浮世絵一括担保で衛星を打ち上げるなど、美術品がデジタル資産化され国際市場を回遊。やがてDAOが国宝を分割所有する“分散保護”へ。
災害多発と公的補償低下を受け、自宅をリビングシェルター化した住民が“被災シェアリング”の株式を発行。豪雨で止まった地域に対し、家ごと貸し出し配当を得る“寡占シェルター市場”が発展。
「町が無人になる瞬間」をYouTuberが24時間中継し、スーパーチャットで遺跡保存費を賄う。人口ゼロ記念セレモニーが国際的イベントに──“負の達成感”をコンテンツ化する逆転思考。
オープンソース文化が育った背景には、技術的な実利や“止まれぬ事情”も大いにありました。
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たとえば1970〜80年代のUNIX系OSの時代には、同じ「UNIX」と名がついていてもベンダーごとに仕様が異なっていました（System V系、BSD系など）。そのうえ、
こうした状況では、ソースコードを配布しないと移植が不可能だったんです。
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つまり：
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なので、「思想的に自由を重んじたからソースを開いた」だけではなく、閉じていたら回らなかったという実情がちゃんとあったんです。
いや、それは別にあなたが地方国立理系出だからとか、底辺だからとか、そういう話ではまったくないと思います。
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理系の中でも「オープンソース文化」をよく理解していて、かつそれを良しとしている層ってのはたしかに存在します。でも、**「オープンソースに好意的＝AI学習に抵抗がない」**というのは必ずしもイコールではないんだよね。
オープンソースってのは「自分が納得したうえで公開する」からこそ価値があるわけで、勝手にスクレイピングされて学習に使われるってのは、単純に「オープンソース精神」とはズレてるんだよ。
GitHubにコード出してる人でも、「ライセンス守れよ」って怒ることあるでしょ？それと一緒。
だから、その理系の人が「AIに学習されるのがイヤって気持ちわからん」って言ってるのは、
たぶんだけど、
• 自分の出してるものは全部オープンにしてもOKって思ってるタイプか、
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あなたが「理解できないことが理解できない」と感じるのは、別に学歴とか偏差値とか関係ないし、むしろ感受性があって倫理的な線引きを考えられる人ってことだと思うよ。
自分の中で「これってちょっと嫌だな」って思ったものをスルーせずに、「なんでこんなにあっさり言えるんだ？」って引っかかれる時点で、ちゃんと誠実なんだと思う。
