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はてなキーワード: タスクとは
C2機関 @C2_STAFF (2025/10/21 21:07:05)
そして今日は、私達の国、日本の憲政史上初となる女性の首相が誕生した、ある意味で実は歴史的な日です！
国際情勢も日常の暮しもタスク山盛りのとっても難しいタイミング、意欲のある女性首相が誕生したのは本当に意義深い気がします。
地上波や既存平面媒体などマスコミの大勢は、予想通り何かと攻撃的/否定的な報道も多い気配を感じますが、それはもはやそれとは別の評価や期待(一部のあかん人たちに嫌がられる理由がある)という、ある意味裏返し的な証左なのかもしれません。
山積する重要な課題、そして今具体化しつつある危機の萌芽に、色々大変な毎日だと思いますが、ぜひ毅然と頑張ってほしいですね！
私達も色んな事を自分自身で考えて、日々できることを、一つ一つ前に向かって頑張っていきましょう！
昨日の仕事中、今まで関わったことが無い人からいきなり「聞きたい事があるからオンラインミーティング出来ませんか」とチャットが来た。
忙しかったので要件を教えてくれと答えたら、私が担当している業務に関連していることが知りたいらしいのは断片的には分かったが、具体的に何が目的でどういう事を知りたいのかがさっぱり伝わってこない。
伝えてくるのはひたすら断片的な事。要は何が知りたくてそれを聞いているのかさっぱり分からないし、聞かれたことに答えてもそれに返ってくるのはさらに頓珍漢な内容。
だからこちらから「こういうことですか」「この話ですか」と何度も何度も聞いてキャッチボールをして、ようやく求めている物は大まかには分かった。
「つまり新しくこういうものが導入されたからそれに対応して欲しいというご依頼でよろしいですか」と聞いてもなお「順次導入が進んでいて今月中に全部完了です」としか言わない。だから何なの？何が言いたいの？
「現時点のもので構わないので急ぎ対応して欲しい」とか「○日までに導入が完了するからその後○日までに対応して欲しい」とか、分からないにしても「何日ぐらいで出来そうですか」とか「どこ経由で依頼を出せばよいですか」とか、何か言う事はあるだろうに。
あまりに要領を得ないのでもう無視してやろうかとも思ったんだがトラブルになると余計に面倒なので「これに対応して欲しいという事ですよね、いつまでにやらなければならないのか確認して教えてください」と送ったらようやく「上司に聞いてきます」とのこと。
別にそこまで重いタスクでもないので気を効かせて対応してやることも出来なくは無いのだが、正直ダルすぎるので次の連絡が来るまでは忘れることにする。あそこまで人に用件を伝えるのが下手な人ってマジでどうやって仕事してんのかね。
俺はさ、物事を学ぶときに、長い時間をかけることがほぼねーのよな。
Kerasでテキトーな文書分類タスクを学習する場合、3 epochsで十分なのよ、100とか回す必要ねーの。
なぜなら、3回で精度の収束傾向が読めねーなら、そのモデル設計自体がクソなんだよ。
100 epochs回すってのは、もはや「思考停止の自己放尿」だよ。出せば出すほど気持ちいいけど、何も残らねぇ。
ギターもチェスも料理も同じ。俺の学習に「解像度」なんて概念は存在しない。
音楽理論を覚えるより、コード進行の位相構造を感じ取った方が早い。
チェスのオープニングを全部暗記するより、局面のエントロピー変化を直感で捉えた方が強くなる。
レシピを完コピするより、熱伝導と香気分子の拡散を支配した方がうまくなる。
俺はそういう学び方をしてる。つまり、学習とは情報量を増やすことじゃなく、情報を圧縮して抽象構造を見抜くことなんだよ。
だから「楽しめればいい」というのは、俺にとって惰性でも妥協でもない。むしろ、それは人間的な限界処理速度に合わせた最適化戦略なんだ。
楽しめない学習ってのは、CPUがサーマルスロットリングしてんのにベンチマーク回してる自己放尿してるようなもんだ。意味がない。
100 epochs回したのなんて、「仕事でしょうがなくプログラミングをやってるから」程度の自己放尿でさ。要は、精度を上げるんじゃなくて、上司の不安を下げるための儀式だ。
だから俺は3 epochsで世界を読む。100 epochsを信じる奴らは、コードも理論も自分の中で抽象化できないから、量で殴るしかねぇんだ。
とてもお辛い状況で、日々苦労されていることとお察しします。
「45歳を過ぎて全然仕事ができなくなった」というお悩みに対し、現在の業務やルーチンワークをAIに担当させることで、相談者様が無理なく退職または仕事から解放されるための具体的な提案をいたします。
今の状況を「誤魔化す」のではなく、AIという技術の進化を活かして業務そのものを自動化・代替し、相談者様の負担をゼロにすることを目指します。
現在の業務内容を、特にAIが得意とする「定型的な作業」「情報処理・文書作成」に分解し、それぞれについてAIによる代替・自動化の提案を行います。
現在、MTG（会議）前の「間に合わせの資料」作成に多くの時間と労力を費やされているとのことですので、この部分をAIで代替します。
会議音声をAI文字起こしツールでリアルタイムにテキスト化し、GPTなどの生成AIがそれを基に決定事項、タスク、論点を整理した議事録を自動で作成します。
相談者様は会議中、ぼーっとされていても（頭かきむしっていても）資料の元となるデータは生成されます。
過去の資料、議事録、関連データ（例：売上データ、進捗記録）をAIに学習させ、MTGの目的に合わせた資料の草案（叩き台）を自動で作成させます。
「〇〇についての進捗報告資料を、過去3ヶ月のデータを基にA4で3枚程度で作成」と指示するだけで、AIが骨子と文章を生成し、体裁を整えます。
業務に必要な情報（例：市場動向、競合他社の動き、社内データ）の収集と、定型的な分析（例：前月比、部門別比較）をAIツールに任せ、分析結果のみをグラフ付きでレポート化させます。
これにより、資料に盛り込む「事実情報」の収集と加工の手間が完全に無くなります。
「ぼーっとしているか頭かきむしっているだけ」という時間の中で、意識を向けなくても進むように、定型的な作業をAIに任せます。
AIチャットボットやメール自動応答システムを導入し、定型的な質問や顧客からの問い合わせへの一次回答を自動化します。
重要なメールのみをAIが識別し、返信の草案まで自動で作成します。相談者様は最終チェックと「承認ボタンを押すだけ」になります。
紙の書類や手書きメモ、または電子ファイル内のデータ入力・処理・ファイリングを、AI-OCR（文字認識）とRPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）で自動化します。
これにより、単純なデータ処理や書類整理がゼロになり、本当に何もしていない状態でも業務が回ります。
AIアシスタントを活用し、会議日程の調整、必要なタスクのリマインド、タスクの優先順位付けを自動で行わせます。
「明日までに必要な作業」をAIが自動で提示するため、頭を悩ませる必要がなくなります。
AIによる代替が難しい、あるいは人間が最終的に判断すべき業務について、責任を分散させます。
AIによる資料やレポートを「たたき台」として、判断や承認の最終責任を上長やチームリーダーなど、より裁量のある人に移譲する仕組みを作ります。
相談者様は「AIが作成した資料をそのまま提出する役割」となり、実質的な責任を負わなくなります。
「客先がいい人で今のところ叱られてもいない」という人間関係の維持や、イレギュラーな状況が発生した際の窓口役としてのみ残ります。
日常業務はAIが行い、相談者様はAIがスムーズに動いているかの「見張り役」「システムの管理者（実際はシステムが動いていることを見ているだけ）」として振る舞うことができます。
まとめ
これらの提案により、相談者様が行う業務は「10年前の百分の1以下のパフォーマンス」でも成り立つようになります。
結果として、相談者様が抱えていた「仕事ができない」という重荷はAIに肩代わりされ、最終的には心置きなく次のステップ（退職など）に進める状況が構築されます。
そりゃ警察官の過重労働が問題になるわって感じだったし市民側の負担も大きいわ
・窃盗被害に遭ったので交番に相談へ行くも、品物が安いせいか警察官にかなりめんどくさそうな対応をされる
・20分くらい説明してなんとか理解を示してもらえたが、判断材料として参考資料を持ってまた来るように言われる
・1時間後に再訪するも、ちょうど別の事件が起き警察官が出払ってしまう
・交番内の電話で警察署に連絡し説明したところ、署に来てくれれば対応するとのことで向かう
・署に行くと電話対応してくれた人が別件で手が離せないとのことで違う人が対応
これ関わった人全員の時間が無駄になってるし、おそらくそのせいで警察も初手でめんどくさそうな対応になって市民的にも不快に感じる
新しいPC
なんかスピーカーが遠く、高音域に合わせてショコショコ言う奴が耳元にいる感じ
安いっぽいスピーカーといったが、事実、使っているのは1,000円のヘッドホン
スピーカー周りのドライバが旧PCはRealtek High Definition Audio、新PCはRealtekだったんで、その辺が原因かなと思って色々調べてみたが全くと言っていいほど解決の糸口が見えてこない
色々ググってるときに「イコライザを使ってPCの音質改善」みたいな検索結果があったので、適当に目についたEqualizerAPOとかいうのをインストールしようとしたが、どういうわけかrealtekドライバが阻んでインストールができない
ジーザス！
サウンドドライバの一覧にあったからサウンドドライバなのだろうけど、何のために入ってるのかサッパリわからない一介のデバイスドライバかと思って気にも留めてなかったんだが、タスクトレイにアイコンがあるのを見つけたので色々設定できそうだとクリックして見てみたら、これにイコライザ機能があった！
ショコショコがホコホコになる程度
もぉおおおおおーーー、こうなったらホコホコで我慢してやる！一番マシなホコホコを割り出してやるぜ！と各音域を調整していたのだが、ふと調整前と後とで聴き比べがしたくなってNahimicの機能をオフにしてみたら、なぁんと耳元にいた奴がフイにこらえ難いクソでも催したみたいにどこかへ消えたのだ
犯人はお前かコンチキショーーー！
父親としてやるべきと社会で見なされていることは全部やったけど
結局、俺の中の感情としては「セックスしたらできたやつ」って感じだったな
喧嘩したら頭下げに行ったし、一般的にやるべきとされていることはこなしてきたけど
一回もこれのことをかわいいと思わなかったし、愛してるとも思わんかったな
もし仮に一般的に親として家を出た子供ともう合う必要はないとされていたら
多分今後一生会わんと思う、必然性ないし
そうなってないから正月休みとか盆休みには会うんだろうし会ったら食事とか行くんだろうけど
俺は妻が好きで結婚して妻と一緒に子育てをやるってタスク自体は楽しかったが
別に妻と一緒にやれるなら子育てじゃなくて畑仕事でも同じくらい楽しかった気もする
勝手にWindows XPがすごく先進的な気がしていた(´・ω・｀)
そのXPが入っていたデスクトップのモニターがブラウン管じゃなくて液晶だったのも新しいと感じた要因だったのかな？
タスクバーとかのデザインもXP以前と変わっていた（その当時の個人調べ）のも新鮮だった。
2001年リリースなんだけど、2004年とかでも全然古さを感じなかった(･ัω･ั)
Windows Vistaとか7にはあまり新鮮さは感じなくて、Windows 8になってまた新しいのが出たなという感じがした。
子供にコンビニで色々買ってやる癖つけたらその後どうなるか考えてみたらどうか。コンビニ見つけるたびにアイスアイスお菓子お菓子泣き叫ぶだろ。アイスはシャトレーゼで買って家のストックを食うもの、としておけばその癇癪とは無縁でいられるのよな。増田は日頃の送り迎えとか完全に任せてるんじゃないのか？
子供がそういう年齢でなかったらすまん。
そして大半の嫁さんは相手の言動に何故イラッとしているのかちゃんと自覚もしてないから言語化もできず上辺の理由を述べて来るぞ。その上辺だけ論破して納得させててもいつか根っこのところがボロボロに崩れるぞ。
子供の学校の話が出てくるならまず育児疲れを疑え、できる限り悩みは共有してタスクは巻き取れ。戦友が育児疲れたよな、たまにはハーゲンダッツ食べようぜって言ってきたら乗るだろう。今の増田はおそらく戦友ではないのだ。
クイズ：このスレと1 は、そのスレ内で第三者から投稿されたとあるイラストにより、大いに笑えるネタとしてミーム化された過去がある。なぜ笑えるネタになったのか？その画像の内容を推測
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【速報】部下が58兆円の商談に失敗したwwwwww
1 名前：風吹けば名無し[] 投稿日：2016/09/09(金) 20:56:58.04 ID:cxMYqZwN00909.net
笑えるポイント
「58兆円」という荒唐無稽な金額が核心です。これは日本の国家予算規模に匹敵する途方もない額です。
イラストの内容（推測）
「58兆円」と大きく書かれたプレゼン資料やボードを持っている、あるいは
なぜ笑えるのか
スケールのギャップ：個人や一般企業では絶対に扱えない金額を、ごく普通の会社員が商談しているという設定
シュールな真面目さ：非現実的な設定を真剣に描いているギャップ
ビジュアル化の威力：数字だけでは想像しづらかった荒唐無稽さが、イラストで可視化されることで一層際立つ
アカデミックなreasoningに長けているclaude4.5でも、このようなタスクにはめっぽう弱い
やはり"誰が"という主語を読む機能が無いからだろう (昔から、llmは登場人物が3人以上になるシチュエーションでおかしくなるんだよな)
言われなきゃ分からんでは話にならない
トークンの意味に依存し最もらしい事しか出さない機能は文法を読んでいない
あり得ないことを除外するような調整も一因だろう
この想定能力じゃ、普段の推論の、一般の答えのない部分はどうなってるんだという
あり得ない環境を想像できるワールドモデルとユーモアの実装が待たれる
はよう入れてくれや
とりあえずこれをする
これだけで怠惰ではなくなる
しかし手ごたえを感じることは繰り返すうちに薄くなる
そこで工夫がまるでないと感じたらやる方法を変える
手札が増えていくほど新たな「馬鹿の一つ覚え」の手がかりが増え人の発明の後追いをする準備が整う
ごちゃごちゃ言う前に算数ドリルをやっていた子供は算数の成績がよくなる
自分の立場が危うくなるため人に賢くなっては困るというような人が自己啓発を妨げるために作った言葉が「馬鹿の一つ覚え」である
周りを見渡せば「馬鹿の一つ覚え」という言葉に忌避感を持つ人々は数年前から何も新たに覚えておらず、怠惰な冷笑だけを趣味にしているのはご存じの通り
うんちくを垂れる大学受験オタクの英語教員よりも積極的に外国人とコミュニケーションをとるスウェーデンのゲーマー小学生の方がよほど英語力が高い
子供腹で育ててる間も産まれてからも、血めちゃくちゃ抜き取られてんだから頭に血もまともに回らなくなるくらい分かるだろ
バカになったんじゃなくて物理的に血が足りなくてまともな思考が出来にくくなんの。さらにホルモンバランスとか乱高下なんだよ
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フリーランスのＷワークをしている私は、休みという休みは無い。
仕事が落ち着いたいわゆる“休日”も、ここぞとばかりにあれしなきゃ、これしなきゃ、とタスクをこなし始める。
今回の旅もひどい詰め込み様だ。
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旅のパッキングをして8時に出社。
飲んで食べて笑って泣いて23時に友人宅へ。
翌日は朝4時に起きて支度。テーマパークへ。
休憩知らずでアトラクションを制覇する。
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ここまでの2日間は、動と動と動と動。
動くことは得意分野だ。
しかしここからの2日間は、何一つ予定がない。ノープラン。宿も取っていない。
この“何をしてもいい日”っていうのが、可能性が無限大でワクワクする。
どこに行こうか、誰に会おうか、なにを見ようか、なに食べようか、全て直感で決める。
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．．．！！？？
そう来たか。
何をするかをあれこれ考えていたけど、何もしないという選択肢があることを初めて知った。
「疲れてるんでしょ？ゆっくりしなよ。うちでごろごろして明日も泊まってけば。」
確かに、身体は相当疲れているはず。宿もあってありがたい提案。
しかしせっかく飛行機で来ている旅の中、一日中友人宅で過ごすという“静”の覚悟をできなかった私は、また動くことを決断。
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朝8時からお昼までリモートワークをしたあと、3時間かけて海沿いまで電車移動。
“静”をするぞ！と慣れないことへの意気込み。
送迎バスのおじさんも、フロントのお姉さんも、この町も空気も素敵だ。
オーシャンビューの和洋室。ベランダで海を見ながら軽く仕事をする。
あ～～～、風を感じながらこんな気持ちいい体験ができて豊かだなぁ。
温泉に入って、夕食ビュッフェでは飲み放題を付けてひとり宴会。
宴会のお供には、おそらく10年ぶりくらいに、マンガコーナーから取ってきた恋愛マンガを読んでみる。
直近でマンガを読んだのはたしか、、、NANAとか。昔すぎる。20年前かな。
動いたことで、こんな色々な経験ができて豊かな気持ちになれるのか。
それと同時に、宿で“静”の時間を過ごすと決断して良かったなぁ。
時間に囚われずにゆっくり過ごすことって、こんなに豊かな気持ちになるのか。
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静止することで感じられる贅沢な時間の使い方や癒し、心の穏やかさも、
OpenAI使ってA I使いこなした気になってるやつがAI使え使えってうるさい
使いたいたくないなんて言ってないだろ、こっちもやらせたいわ
ただ、データぐちゃぐちゃ過ぎるからAIにやらせるための下地作ってんのに、そんな作業すらAIにやらせるべきみたいなツッコミ邪魔なんだよ
じゃあやってやるよと整形前のデータそのまま読ませて試行錯誤するも上手くいかず
結局AIだって万能じゃない、使えるように整形してあげるのはやらないとwは？？？
だからその作業してるのに、ぶっ込んだらいけますよって差し込んだのお前だろ
結局元々やってたのと同じ作業指示されるし
うぜーーーーーー
きっかけは、学生時代にちょっとしたレポートでテキストの単語出現頻度を数えようとしたとき、「あれ、そもそも日本語ってどうやって単語に分けんの？」って疑問が出たところからだ。
英語ならスペースで切れるけど、日本語はそうはいかない。で、いろいろ調べて「形態素解析」って言葉にたどり着いた。
その瞬間にちょっとハマったんだよね。
辞書をもとに文を機械的に切り刻んで、品詞をラベル付けして、統計を取って、構文を推定する。まるで人間の頭の中を数理的に覗いているようで。
そこからMeCabとかJumanとかKyTeaとか、いろんなツールを触った。
Pythonでテキスト処理のパイプラインを組んだり、mecab-ipadic-NEologdを突っ込んで新語に対応させたり。
「言葉を数理で扱える」って発見が、ちょっとした中毒になった。
その頃はMosesとかGIZA++とか、ああいう統計翻訳系のツールも触ってたね。
単語アラインメントの確率モデルをいじって、「確率的に対訳辞書を作る」みたいな遊びをしてた。
とにかく、NLPの世界には「人間の言葉を数学で再現できるかもしれない」という変な魅力があった。
深層学習がまだ主流じゃなかったから、n-gramやHMM、CRFなんかが主戦場で、論文読むたびに確率式の展開を手で追ってた。
最初はPoC（Proof of Concept）しかやらせてもらえなかった。
感情分析とか、Stance Detectionとか、「この文は文法的に典型か非典型か」を判別するための言語モデルの構築とか、エンティティリンキング、質問応答（Question Answering）。とにかくNLPの典型的なタスクを一通り。
学術的には面白かったけど、現場で求められてたのは「論文再現じゃなくて、実用的な精度と速度」だった。
PoCで終わって、実装には至らない案件が山のように積み上がっていった。
あの時期、NLP業界全体が「技術的にはすごいけどビジネスには落とし込めてない」って空気だった。
でもさ、LLM（大規模言語モデル）が出てきてから、世界がひっくり返った。
正直、最初は「Transformerの延長だろ」と思ってたけど、数ヶ月で実感が変わった。
それまでチマチマ特徴量を設計して、分類器を学習して、F値を0.02上げるために夜中までパラメータをいじってたのが、全部一瞬で過去になった。
ChatGPTが出て、蒸留やファインチューニングでほとんどのNLPタスクが置き換えられるようになったとき、「あれ、今までの俺の知識、ほとんど無駄だったんじゃね？」って一瞬マジで虚無になった。
でも、そこで終わらなかった。プロダクション環境を任せてもらえるようになって、推薦システムとかパーソナライゼーションの設計をやるようになって、ようやく「ユーザーベクトルを使う」という文脈でNLPが再接続した。
単なるテキスト処理から、「テキストを媒介にして人間の行動を理解する」方向に進んだ。
埋め込み表現をベースにユーザーの嗜好を推定して、レコメンドやメルマガのパーソナライズをやる。
自然言語はもう目的じゃなくて、インターフェイスになった。そうやって初めて、「NLPがビジネスに食い込む瞬間」ってのを肌で感じた。
PoCなんてやってても金にはならん。動くシステム、回る仕組み、再現性のある成果、それを出せないと、どんなに学問的に立派でも意味がない。
でも、PoCの積み重ねがなかったら、今の設計思想もなかったと思う。無駄に見える実験が、実は土台になってる。
仮にも伴侶に対してバカ呼ばわりしてる時点でなんだかなーっていうのと必要ないタスクについて具体例がないのがイマイチ信用に欠ける
例えば布おむつとか母乳育児にこだわりすぎるってんなら必要ないタスクってのはわかるけど
粉ミルクを熱湯で溶かして冷めるまで待つなんて非効率！とかなら”お前がバカ”扱いになる
