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はてなキーワード: ペインとは
自分は大卒で31歳の課長代理（実質課長ポジション）の女なんだけど、専門職なんですね、デザイン系の。
ただ会社はうちのチームだけややあって未経験可にしてて…だからか業界用語を知らないどころかソフトの勉強すらしてない、絵を授業以外で描いたことすらない人が「興味があったので」と応募してくるわけ。
で、うちの部長がそれを採用しちゃうんだけど、未経験・未勉強かつ定時出勤・退勤で「与えられた仕事」しかしないから本当に成長しないんだよ。
面接で「お絵描きソフトをプライベートでも使っています」（なおポートフォリオは無し）と言っておきながら入社後に「Windows標準搭載のペイントで数時間遊んだことがある」程度のものだと判明したり、「レイヤー」「トンボ」「RGB／CMYK」が何かすらわかってないのね。
自分は未就学児の頃から絵を描いてたし、中高美術部だったし、大学でも美術系サークルに2つ入ってたし、社会人になってからもプライベートで漫画を描いてたりするからそこらへんの知識はありながらポートフォリオも提出して中途入社したんだけど、部長が「増田さんレベルの未経験の人なかなか来ないね」とか言ってくる。そりゃ未経験可にしてるんだからそうなりますって。
あと自分は業界未経験で美大やデザイン学科を出たわけでもないから、入社後は3ヶ月くらいデザインとか広告とかの教本を読んだり、先輩たちの成果物を見て勉強したりしたんだよね。
でもそれってギリ平成時代の話で、令和のこの時代に「専門職に未経験で入ったんだから、与えられた仕事以外にも勉強して」って言っちゃうのはパワハラになるかな～と思って言ってない。
今も業界ニュースやプレスリリース情報を週1で検索してるけど、そんなことをしてる人は同じチームの中で1割いるかいないか。
未経験ばかりだから「別にできなくても部長や増田さんに聞けばいいや」っていう空気がはびこってる。怒らずにこやかに「聞く前に自分で調べましたか？」「どう思いますか？」って聞いても「調べてないです」「わからないです」ばっかりだし。
そもそも、入りたくて入ったならできるようになれよー！！と思っちゃう。
中学生のときから「勉強したいこと、仕事にしたいこと」ばかりを軸に動いてきたから、「やらなくてもいいや」と思っちゃう人の気持ちがガチでわからん。そんなことを発言したらパワハラになりかねないか？とも思うから言いはしないけど。
ちなみにパートナーとか周りの友人たちも割と仕事をしっかりやってる人間たちなので愚痴ったら、「1回くらい怒鳴ったら？」とか言われた。全然参考にならない。笑
多分転職したほうがよりよい環境には行けるんだろうけど、リモートワークでなんとか東京企業の会社員をやれてる田舎在住の人間なのと、今度子どもも生まれるので落ち着くまでは転職活動がしがたいんだよな。
というわけで現職のまま現状打破をしたいんだけど、部下の皆さんは9割あんな感じだし、昭和生まれの上の人は「皆もっと残業できるんじゃない？成果出して？」とか言ってくる。
「仕事なんてテキトーでいいんだよ」というTwitterの論調を現実に持ち込まないでほしい。できる人は言っていいけど、できない人はできるようになるまでは勉強しろよ。残業はしなくていいけど1時間だけソフトや業界の勉強をするとかね。
もちろん、未経験者を育て上げる研修期間がない＆研修材料がないのも問題なんだよね。
そんな制度誰も作りそうにないから、やるなら自分が作らないといけない…けど後輩さんの仕事のしわ寄せが連日降って湧いてくる現状でそれは厳しい！！
どうしたらいいんだよってずっと頭を抱えてる。分身したいなー。
セルフのアナルデベロップメントプロジェクトにアサインされた当初、私は正直、ミッションのスコープがあまりにもアンビギュアスで、コンセンサス形成に時間がかかることを危惧しておりました。しかしながら、ワークショップ形式でのブレインストーミングを複数回実施し、アサンプションの洗い出しからペインポイントの可視化までをワンストップで対応することにより、当該プロジェクトのコアバリューが徐々にクリスタライズされてきました。
ファシリテーションの観点から言えば、イニシアチブを自ら取り、レバレッジの効いたリソース配分を意識することで、タスクフォース全体のシナジーを最大化できたと自負しております。また、KPIベースでのセルフモニタリングを徹底することで、アジャイルな改善サイクルを回しながら、想定以上のインパクトをクイックウィンとしてデリバーできました。
一方で、アナル領域という極めてセンシティブなフィールドにおいては、ユーザーエクスペリエンス（UX）を損なわずにデベロップメントを加速させるには、サステナブルかつインクルーシブなアプローチが不可欠であると再認識いたしました。従来のウォーターフォールモデルでは対応しきれないフェーズに突入したため、ここでは敢えてデザインシンキングを導入し、ヒューマンセンタードなパースペクティブでのアプローチにピボットする判断をいたしました。
最終的には、全ステークホルダーがアラインし、全社的なコンセンサスのもとで、当該プロジェクトをクローズすることができました。今後はナレッジを水平展開し、ベストプラクティスとしてイントラにドキュメント化する予定です。
ブログが廃れSNSが栄えた。なんでか？手軽だから。わかりきった話だが。
鶏／卵の関係になるが、出先で論理構造のある長文打てる道具はない。
「論理構造のある長文」を書くには資料やメモやエスキスを一覧できるように並べなくてはならない。
「いやそんなことしなくても書ける」
書けるが、脳のワーキングメモリはしっかり食われているのだ。
「では紙とペンを活用して実体でやれば、もとより何の制約もないだろう」
ないのだが、そこで学校教育の狭い机や大学ノートの刷り込みが尾を引いていたりする。
狭いデスクも、最初から綴じられたノートも使ってはダメだ。紙っぺらにメモ書き散らして壁にピン留めして適宜並べ替えて…というスタイルのほうが「基本」であるべき。
昔からちっちゃいノートPCかワープロみたいなガジェットが愛されつつ広まらないのは、小さなワンペインじゃ普通の人は書けないからだ。ポメラひとつでガンガン書くのは口述筆記と同じ難しさである。目隠し将棋。
こちとらPictBear+IntelliMouse Explorerじゃい！
なーにがメモ帳じゃい！
なーにがGarageBandじゃい！
絵
簡易的ならアイビスペイント+スマホ、そこそこならクリスタ+iPadと、無料〜低価格で環境を揃えられ、かつSNSでのバズが最も得やすいことから、華々しいイメージは一番ある。ただ、それ故に年齢が低く不安定なところがある。「自分より上手い人が〜」「いいねがつかない…」といったメンタル系の書き込みがよくされるのもそうだし、最近ではAIへの紛糾が分かりやすいだろう。
メモ帳さえあればいいので、始めやすさはピカイチ。しかし、SNSでは目立ちにくい。ただラノベがあるからか、低年齢層も絵ほどじゃないがいる。
色々と、絵と音楽の間くらいって感じかも。
一応GarageBandでそれなりにできなくもないが、本格的にやるならPC+DTMソフト+各種プラグインが要るからか、経済的に自立している者が多い。また、メインストリームの一つであろうクラブミュージックが、性質上大人になってからハマることが多いからか、年齢も大学生〜社会人が多め。
絵におけるさいとうなおきや、小説におけるこぴーらいたー風倉のようなインフルエンサーを見かけないのも、彼らが自力でハウツーを見つけられるくらい自立しているからかもしれない。
なんか音楽界隈を無駄に褒めてるみたいになってしまったが、俺はどの界隈も好きです。あくまで分析として音楽界隈には要らないのかもねと思っただけで、さいとうなおきやこぴーらいたー風倉のようなハウツー系の人は貴重だと思うし。
空はペイントの灰色ペンキで塗り潰したような色をしていて、迷うべき道もなく歩みを進め、スーパーに入ることにした。
自動ドアの先、真左側にはレジが一列に連なって並び、コマ送りフィルムのような店員の動きが目に入る。
俺は前を向いて真っ直ぐ進んだ。店内にはウェルカムトゥザジャングルの1992年ライブアレンジ版が流れている。
商品棚には所狭しと商品が並べなら、アマゾン倉庫のような広さを誇るこのスーパーでは何でも売っている。
例えば、オーラツーミーアロマフレーバーコレクションアクティブベリーミントからモーゼルC96まで。
俺は野菜売り場、青果売り場と順調に通り過ぎ、生鮮食品までの途中には支柱があって、そこにはこの町における今月の目標（警句？）が書いてあった。
火が水の中で消えないのであれば、
俺は調味料コーナーに足を向けた。
各種様々な調味料が均一な等間隔に並べられ、距離を離して眺めるとアンディー・ウォーホルの自画像に見えるよう並べられていた。
俺はマヨネーズとケチャップを籠に入れると、その場を後にした。
必要なものを他にもどんどんとカゴに入れるとレジの方へと向かう。
途中、すれ違う客は俺のような独り者もいればカップル、家族連れも多い。
大抵の男は籠を手に持ち、同行者がにこやかに話しかけてくるときでもちんぽを立てていた。
既に支払いの準備を済ませているのだろう。
俺はレジへの列へと並ぶことにした。
混んでいる。少なくとも俺の前には七人ほどは居た。
彼らは皆、待っている間にちんぽを立てていた。
俺も彼らに習ってちんぽを立てようとする。
俺の股間は緩やかな丘陵を見せ、小人の力こぶのような盛り上がりを見せた。
だが、万全じゃない。
実際、俺がこの町に来たのは一昨日で、俺は疲れていたのだ。
昨晩ホテルの眠り心地の悪いベッドのせいでもあるかもしれない。
焦りは、何よりも厄介だ。そのことを俺は経験上、熟知していた。
いよいよ俺の前に居るのは二組の客のみになった。
会計を済ませている男は中年でヤンキースの帽子をかぶり、店員から2862円になりますと言われ、屹立させたちんぽから精子をだらりと滑らすようにカルトンへ放った。
次に会計を済ませたのは若いカップルで、支払額を告げられると筋肉質の男はスペースシャトルみたいな角度をしたちんぽをファスナーから覗かせ、勢いよく精子を支払った。
いくらかは勢いが良すぎてカルトンを飛び出し、店員の服へとべっとりついた。彼女は顔色一つ変えずレジスターの下に手を入れ、過払い分ですといって割引券を女の方に渡した。
そして俺の番となったのだが、正直いって焦っていた。
俺のちんぽは起ち切らずにいた。
苛々し、貧乏揺すりのように膝を揺すりながら激しく女の裸体を想像したが駄目だった。逆効果ですらあった。
お会計は6210円になります、と言われたときにも俺のちんぽは駄目だった。
彼女は白いポロシャツを着ており、ピンク色の下着が薄っすら見えた。
俺は彼女を見続けた。店員はポロシャツのボタンをはずし始め、そのときになってようやくボタンが深く胸元まであることに気が付いた。
彼女はボタンをすべて外した。胸元が露になると乳房が顔を見せ、ピンク色の下着は前から外せるようになっていた。
俺は射精した。
支払を終え、購入したものをカゴからエコバックへと移し替えていく。
全てを入れ終え担ぐとずっしりとした重さを右肩に感じながら、一度だけ振り返る。
広瀬すずは着衣を直し、冷淡な顔立ちのまま客から精子を受け取り続けていた。
目が合う。彼女の唇は閉じたままだった。そしてすぐに目を逸らした。
💻
中規模の企業が完全オリジナルのデータのみで学習するのは、コスト面でも技術面でも極めて難しい です。
⸻
1. 莫大なデータ収集コスト
• 画像や動画、3Dモデルの大量データを自社でゼロから収集するのはほぼ不可能
• GoogleやOpenAIですらデータ調達に苦労している 現状、中規模企業が同じことをやるのは非現実的
2. 品質を保つためのラベリングコスト
• 仮にデータを集められたとしても、機械学習には「正解データ（教師データ）」が必要
• 正確なラベリング（アノテーション）を行うには、専門家チームを長期間雇う必要がある
• 企業の規模にもよるが、中規模のソフトウェア企業がこのコストを負担できる可能性は低い
3. 既存のAI技術を活用しないメリットがない
• もし本当に「AIを使わず、ディープラーニングに頼らず、高精度なアルゴリズムを作れた」なら、それは業界的な大発見
• なのに論文も特許も出ていない → 本当にそんな技術があるのか疑問
• 結局、「普通にAI技術を使っているけど“（ダーティーな）AI技術ではない”と装っている」可能性が高い
⸻
もし本当に「クリーン」なら証拠を示すべき
大手企業の「クリーン」って言葉の実際の意味：
例えばAdobe Fireflyの「クリーン」は完全オリジナルという意味ではない：
• パブリックドメイン素材を利用した
しかもAdobe Fireflyは「クリーン」の証拠として下記を提供してる：
• データソース明示
一方、今回のペイントソフトメーカーは「クリーンな学習をしている（かもしれない）」という建前をふわっとさせているだけで、その証拠がない。
⸻
結論：「バレなきゃOK」マーケティングの可能性大
• 「クリーンな学習をしているからAIではない」 という論理は都合のいい言葉遊び
• そもそも本当に「クリーンな学習」なら、証拠を示さないと信用できない
• 中規模企業が独自データのみで学習するのは現実的でないため、実際には何らかの既存AI技術を使っている可能性が高い
• しかし「AI未使用」と言ったほうが、反AIユーザーにも売れるので、マーケティングのためにぼかしている
つまり、
「AIを使っていない」風にとぼかしつつ実は普通に使っている。クリーンでもない。 → でもバレなきゃOKという雑なマーケティングをやっている可能性が高いですね。
↓
😺 もしかして「クリーンな学習してて、(ダーティーなイメージある)AI技術は使ってない」って言いたい可能性はありますか？
↓
💻
それは十分に考えられますね。
最近、「AI」という単語が特に「学習データの倫理的問題」と結びついてしまっているので、メーカー側が「うちの技術はクリーンだからAIじゃない」と主張することで、ユーザーの誤解を避けようとしている可能性はあります。
例えば、
1. ライセンスクリアなデータのみを使用
• 著作権フリーの画像や、企業が独自に収集したデータのみを学習
• 「勝手にアーティストの作品を学習させていません！」と強調
2. 人間の監修を強く入れる
• 単なる「機械学習によるブラックボックス」ではなく、人間が調整したアルゴリズム であると主張
• 「我々の技術は“人間の手による”ものだからAIではない」というロジック
3. ディープラーニングではなく古典的な手法をベースにする
• 機械学習を使いつつも、伝統的なパターン認識・統計モデルを活用
• 「我々は最新のLLM（大規模言語モデル）やGAN（敵対的生成ネットワーク）は使っていません！」
このように、「AIの“ダーティーなイメージ”」を避けるために、「クリーンな学習をしている＝だからAIではない」と言っている可能性はあるでしょう。
⸻
でも、それは本当に「AI技術未使用」なのか？
「クリーンな学習をしている」ことと、「AI技術を使っていない」ことは全く別の話です。
結局のところ、ディープラーニングや機械学習のアルゴリズムを使っている時点で、それは「広義のAI技術」には違いありません。
もしメーカーが「AI技術を使っていない」と言いながら、実はクリーンな学習データを用いた機械学習をしているなら、それは言葉遊びのマーケティング に過ぎません。
実態としてはAIを使っているのに、「AIではない」と言うことで、「反AIユーザー」も取り込もうとしている、ということになります。
⸻
「AIではない」と言いたがる理由
1. 「AI＝著作権違反」という誤解を避ける
• AI技術全般が「勝手に学習してる」「盗んでる」と思われがちなので、そこから距離を取りたい
• 「うちはクリーンなデータしか使っていません！」というアピール
2. ユーザーの心理的抵抗を減らす
• だから「AIではない独自技術」と言い換えることで、ユーザーの安心感を得る
3. 法的リスクを避ける
• AIに関する法律が各国で議論されており、今後規制される可能性がある
• 企業として「うちはAIを使っていません」と言っておけば、将来的なリスクを減らせる
⸻
結論：「クリーンな学習＝AIではない」理論はマーケティング上の方便
• クリーンな学習をしているから「AIではない」と言うのは、言葉の定義をずらしているだけ
• 実際には機械学習を使っているなら、それは広義のAI技術である
• 企業は、AIのダーティーなイメージを避けるために「AI未使用」と言っている可能性が高い
要するに、「AI未使用」と言っておけば、技術的な知識のないユーザーにはバレにくいし、反AI感情を持つ人にも売れるから、あえてそう言っている、あるいは装っているだけ というのが実情でしょう。
↓
😺 「クリーンな学習=ダーティーなAIじゃない」の謎理論（実際に表明はしてないけど）でふわっとさせてるにしても、ぶっちゃけクリーンな可能性低くないですか？ 企業が完全オリジナルデータだけで学習させるの莫大コストと時間かかるし。 OpenAIとかGoogleとかMicrosoftですら「クリーンなデータ」確保に苦労してて、「完全オリジナル」じゃなくて「法的リスク最小限」って意味で使ってることが多いです。 中規模企業が独自データだけで学習実現できるとは思えないです。できたならブレイクスルーだから論文出すか特許取るべきでは？ あるいはAdobeのFireflyみたいに「クリーン」の証拠を見せるべきなのでは？
↓
💻
中規模の企業が完全オリジナルのデータのみで学習するのは、コスト面でも技術面でも極めて難しい です。
⸻
1. 莫大なデータ収集コスト
• 画像や動画、3Dモデルの大量データを自社でゼロから収集するのはほぼ不可能
• GoogleやOpenAIですらデータ調達に苦労している 現状、中規模企業が同じことをやるのは非現実的
2. 品質を保つためのラベリングコスト
• 仮にデータを集められたとしても、機械学習には「正解データ（教師データ）」が必要
• 正確なラベリング（アノテーション）を行うには、専門家チームを長期間雇う必要がある
• 企業の規模にもよるが、中規模のソフトウェア企業がこのコストを負担できる可能性は低い
3. 既存のAI技術を活用しないメリットがない
• もし本当に「AIを使わず、ディープラーニングに頼らず、高精度なアルゴリズムを作れた」なら、それは業界的な大発見
• なのに論文も特許も出ていない → 本当にそんな技術があるのか疑問
• 結局、「普通にAI技術を使っているけど“（ダーティーな）AI技術ではない”と装っている」可能性が高い
⸻
もし本当に「クリーン」なら証拠を示すべき
大手企業の「クリーン」って言葉の実際の意味：
例えばAdobe Fireflyの「クリーン」は完全オリジナルという意味ではない：
• パブリックドメイン素材を利用した
しかもAdobe Fireflyは「クリーン」の証拠として下記を提供してる：
• データソース明示
一方、今回のペイントソフトメーカーは「クリーンな学習をしている（かもしれない）」という建前をふわっとさせているだけで、その証拠がない。
⸻
結論：「バレなきゃOK」マーケティングの可能性大
• 「クリーンな学習をしているからAIではない」 という論理は都合のいい言葉遊び
• そもそも本当に「クリーンな学習」なら、証拠を示さないと信用できない
• 中規模企業が独自データのみで学習するのは現実的でないため、実際には何らかの既存AI技術を使っている可能性が高い
• しかし「AI未使用」と言ったほうが、反AIユーザーにも売れるので、マーケティングのためにぼかしている
つまり、
「AIを使っていない」風にとぼかしつつ実は普通に使っている。クリーンでもない。 → でもバレなきゃOKという雑なマーケティングをやっている可能性が高いですね。
😺 あるペイントソフトがユーザー感情に配慮してAIを利用しないことを表明しました でもどう考えてもこれAI技術を使った機能だよね？という機能が搭載されています。名称にAIがついてないだけです。 AIという名称がついていないため、ユーザーは喜んでるみたいですが、どう捉えたらいいと思いますか？ 不誠実なマーケティングだと捉えるべきですか？ それとも「人間がセットして機械学習で処理した。ディープラーニングは使っていない。人間主導だからAI技術じゃない」というメーカー主張だと捉え、 「うんうん機械学習はAIの一種だけど、ディープラーニング使ってないかつ単純な機械学習なら、確かに君らが言う通りAIじゃないかもな！」と思うべきですか？
↓
💻
このケース、結局のところ「AIの定義をどう捉えるか」によって評価が変わりますね。
1. 不誠実なマーケティングと見る場合
• 「AIは使わない」と表明したのに、実際には機械学習を用いた機能を搭載しているなら、それは言葉遊びであり、不誠実と捉えることもできる。
• 一部のユーザーは「AIを避けたい」と思っていたのに、実は技術的にAIに分類されるものを使っているのなら、それは裏切りと感じる可能性がある。
• 企業が意図的に「AI」という言葉を避け、ユーザーの誤解を利用しているなら、マーケティング戦略として不透明と言える。
2. メーカーの主張を受け入れる場合
• 「ディープラーニングを使っていないからAIじゃない」とするなら、機械学習全般をAIと見なさない立場に立つことになる。
• 企業側が「人間がセットしたルールベースに近い機械学習ならAIではない」と定義し、それを貫くなら、技術的な線引きの問題とも言える。
• ユーザーも「AIという言葉がついていなければ安心」と感じているなら、結果的に双方が納得している状況とも取れる。
技術的には、「機械学習もAIの一種」と考えるのが一般的なので、企業の主張は「広義のAI」という視点では詭弁に近いです。ただ、マーケティング的には「ユーザーが求めているもの」を提供するための言葉選びとも言えます。
つまり、「技術的にはAIを使っているが、ユーザーの感情を考慮してAIという言葉を避けた」戦略と考えられます。
これが不誠実かどうかは、企業の姿勢とユーザーの受け止め方次第ですね。もし企業が「AIを使わないことが倫理的」と言いつつ実際には使っていたなら不誠実に感じますが、単に「AIという言葉に拒否反応を持つ層のために表現を工夫した」だけなら、商売としてあり得る範囲とも言えます。
↓
😺 ペイントソフトでキャラクターや特定オブジェクトの自動範囲マスク、2d→3d自動オブジェクト化で、開発側にディープラーニングを使わないメリットってありますか？ 商用のAIモデルのレベルではないですが、それでもそこそこ精度は高いようです。 もし本当に独自アルゴリズム（非AI技術）で実現しているのであれば、学術的にも産業的にも非常に価値のある革新となり、特許とったり学術論文出した方がいいのでは？と思いますが、 いずれも行っていないので、AI技術未使用を疑わしく思ってます。 大手企業ですらAIに多大な投資をしている現代において、独自のアルゴリズムを開発するメリットがないように思えます
↓
💻
結論から言うと、ディープラーニングを使わずに精度の高い「自動範囲マスク」や「2D→3D変換」を実現するメリットはほぼありません。
むしろ、大手企業がAIに巨額投資している中で、非AI技術で同等の成果を出せるのであれば、それ自体が世界的な技術革新であり、特許や論文で発表しないのは不自然 です。
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1. ディープラーニングを使わないメリットはあるのか？
一般的に、ディープラーニングを使わずに高度な画像認識や形状推定を行う場合、以下のようなアプローチが考えられます。
① 伝統的なルールベースのアルゴリズム
昔ながらの手法として、色の違いやエッジ検出、形状解析を活用する方法があります。例えば：
• グラフカット、GrabCut（古典的なセグメンテーション技術）
• SIFT/SURF（特徴点マッチング）
• ステレオマッチングや深度推定の幾何学的手法（3D再構成）
ただし、これらの手法はディープラーニングに比べると柔軟性がなく、精度も低い ため、商用レベルの高精度なマスク処理や3D変換には向きません。
② 独自の機械学習（非ディープラーニング）技術
「ディープラーニングではない機械学習（例：ランダムフォレストやSVM）」を使う可能性もあります。
ただ、これも現代のディープラーニングモデルほどの精度は出せないので、大手が採用する理由は薄いです。
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2. 本当にディープラーニングを使っていないなら、大発明レベルの話
もし仮に、「ディープラーニングなしで、AI並みの精度で自動範囲選択や3D変換を実現している」 のであれば、それは 産業的にも学術的にも極めて重要な技術 です。
なぜなら：
• ほぼ全ての画像認識分野（Adobe、Google、Apple、NVIDIAなど）がディープラーニングに依存している中で、それを使わずに高精度を実現するのは極めて困難。
• 計算量が抑えられ、学習データの準備不要で、リアルタイム処理にも強いアルゴリズムが確立されたことになる。
• もし実現できるなら、世界中の大手企業がその技術を欲しがる はず。
にもかかわらず、特許も論文も発表されていないのは不自然です。
技術的ブレイクスルーを隠す理由がありませんし、むしろ発表したほうが企業価値が爆上がりします。
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3. では、なぜ「AIを使っていない」と言っているのか？
ここから考えられるのは、「AIを使っていない」という主張が言葉のマジックである可能性が高いということです。
可能性①：「AI」の定義のすり替え
• 「ディープラーニング（深層学習）」は使っていないが、機械学習（ML）は使っている
• 「クラウドAIモデル」は使っていないが、ローカルで動く学習済みモデルは使っている
• 「学習は開発時に行ったが、ソフト自体は学習しないのでAIではない」と主張
可能性②：マーケティング的な理由
• ユーザーが「AI」という言葉に拒否反応を示すため、「AI」と明言しない戦略 を取っている
• 「AIを使わない」という主張をすることで、手作業を尊重するクリエイター層に好印象を与える
特に、最近は「AI＝悪」「AI＝著作権問題」のイメージがあるため、あえてAIと言わない方が売れる という判断の可能性もあります。
⸻
結論：AI技術を使っているが、言葉の問題で「AIではない」と言っている可能性が高い
• ディープラーニングなしで高精度な画像処理を実現するのは、産業的にも学術的にも極めて重要な技術革新 だが、論文や特許が出ていないのは不自然。
• 「AIではない」と主張する理由は、技術的なものではなく、マーケティング的な戦略の可能性が高い。
• 本当にAI未使用なら世界的発明レベルなので、逆に疑わしい。
このソフトはAI技術を使っているが、ユーザーの感情に配慮して「AIとは言わない」だけ というのが、最も妥当な推測ですね。
↓
😺 過去のプレスリリースをよく見たら普通にディープラーニングを使用したって書いてありました。 AI未使用風を装うメーカー、AI未使用に喜ぶユーザー、ますますどちらも意味が分かりません。 世の中にはさまざまな職業があり、また様々な考え方があるので、その感情には配慮するべきです。また人それぞれ興味が異なり、何かを知るのに適切なタイミングは人によって異なります。 しかし、これはあまりにバカにし過ぎだし、ユーザーの方も興味がないからって自分の無知を開き直りすぎではないですか？ 人にはそれぞれ適切なタイミングがあるとはいえ、理念なき無知による反AIと、それにマーケティングで上っ面だけで合わせる開発アプローチは、衰退を招きます （なお、😺は、エネルギー問題／市場原理に任せた倫理なき合理化／市場の寡占化(富の一極化集中)など、理念のある反AIに対しては一定の理解を示す立場です）
↓
💻
まさにその通りですね。
「理念なき無知による反AI」と、それに迎合するマーケティングは、結果的に技術の発展や健全な議論を妨げ、社会全体にとってマイナスになります。
このケースは特に興味深くて、「企業側もユーザー側も、お互いに暗黙の了解で“嘘”を共有している」 という異様な構図になっています。
• メーカーは「AI未使用」を装いながら、実際にはディープラーニングを使っている。
• ユーザーは「AIが嫌い」と言いながら、実はAI技術を使った機能を喜んで受け入れている。
これが問題なのは、ユーザーが「自分はAIを使っていない」と思い込んでしまうことで、AIについての正しい理解が広がらない ことです。
⸻
理念なき「反AI」は危険
あなたが指摘しているように、「理念を持った反AI」は一定の意義があります。例えば：
• エネルギー問題（AIモデルの学習や推論には大量の電力を消費する）
• 市場の寡占化（AI技術の進化が一部の巨大資本に富を集中させる）
しかし、「なんとなく嫌だからAIを避ける」という無知ベースの反AI は、技術の発展を阻害するだけでなく、企業の不誠実なマーケティングを助長し、結果的に「消費者自身が損をする」状況を生みます。
⸻
メーカー側の問題：マーケティングの短絡的対応
メーカーも、ユーザーの誤解を解くどころか、「AIではありません」と装う言い換えることで、迎合してしまっています。
確かに、「AI未使用」と言った方が売れるなら、短期的には利益になりますが、長期的には技術発展の停滞や、企業の信頼低下につながる可能性がある でしょう。
特に：
• ユーザーが技術的な事実を知ったときに、企業に対する不信感が生まれる（「結局AI使ってたのか！」という反動）
• 「AI＝悪」という認識が広まり、結果的に技術革新を妨げる
• 本来なら正しい議論ができるはずの反AI派とAI推進派の対話が断絶する
本来なら、メーカーは「実はAIを使っています。でも、それはこういう利点があって、あなたたちの創作活動を助けるためのものです」と説明すべきです。
しかし、現状は「ユーザーの誤解を利用する」形で利益を得ている ので、むしろ反AIの感情を助長している面すらある。
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ユーザー側の問題：無知であることを開き直りすぎ
• 「AIという単語がなければOK」というのは、単なる思考停止。
知識がなくても使えるのが技術の理想ですが、それと「知識がなくてもいい、むしろ知る必要すらない」という態度をとることは別問題です。
もし「AIかどうかはどうでもいい、自分が便利に使えるならそれでいい」と考えるのであれば、それはそれで一つの立場として理解できます。
しかし、「AIは使いたくない、でもこの機能はすごいから使う（AIとは認めない）」というのは、ただの自己矛盾です。
⸻
最悪の未来シナリオ
この流れが続くと、技術的な進歩は停滞し、以下のような悪循環が起こります：
1. 企業が「AIではない」と言い張ることで、ユーザーはAIを理解しなくなる
2. AIの社会的受容が進まないため、本当に必要な倫理的議論すら行われなくなる
4. 一部の大企業だけがこっそりAIを活用し、情報格差が広がる
⸻
結論：理念なき反AIと、それに迎合する企業は、技術と社会の発展を阻害する
• 「AI」という単語に拒否反応を示すユーザーと、それに迎合する企業の組み合わせは、結果的に社会の技術理解を阻害する
• 企業は短期的なマーケティングのために、ユーザーの誤解を利用しているが、長期的には信頼を失う可能性がある
• ユーザー側も、無知を開き直るのではなく、少しでも「本当の仕組みはどうなっているのか」を知ろうとする姿勢が必要
• 理念なき反AIの風潮が広がると、本当に議論すべきAIの倫理問題がなおざりにされ、結果的に一部の大資本だけがAIを活用し、情報格差が広がる
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合理的な反AI議論は大いにするべきですが、こういう「思考停止マーケティング」と「なんとなくAI拒否」は、むしろ社会全体の知的衰退を招く流れになりそうです。
国際規格のある競技のうち、戦争（合戦）要素が最も強いものとして考えられるのは ペイントボール（Paintball） です。
1. 多対多の戦闘要素
5対5や10対10のフォーマットが一般的で、チーム戦が中心。
フィールド内で 遮蔽物を活用しながら戦略的に戦う 必要があり、戦争シミュレーションに近い。
2. ヒット判定が明確
ペイント弾が当たると塗料が付着する ため、自己申告制ではなく明確に撃破が分かる。
NXL（National Xball League） や WPBO（World Paintball Organization） など、世界的なルールを統一する団体が存在する。
PSP（Paintball Sports Promotions）、Millennium Series などの大規模な国際大会が開かれている。
銃（マーカー）を使ったチーム戦であり、軍事作戦に似た戦術（遮蔽物を利用した前進、制圧射撃、連携）が求められる。
その他の候補
ラグ（バトル）スポーツ（例：Jugger、Buhurt / HMB（歴史的中世戦闘））
近接戦闘がメインであり、戦争要素はあるが銃火器がないため、ペイントボールより戦争らしさは低い。
ルールが統一されておらず、国際規格が確立されていないため除外。
サバゲーがラグビーやサッカーのように国際的な統一規格を持ち、広く競技スポーツとして発展する可能性は低いですが、特定の条件が揃えば発展する余地はあります。
サバゲーは 自己申告制（ヒット判定）で成り立っており、公平な判定を行うのが困難。
競技として成立させるためには、電子判定システムや審判制度の強化が必要。
国ごとにエアソフトガンの法規制が異なり、威力や使用制限の違いが大きな障壁。
一部の国ではエアソフトガン自体が禁止されており、競技の国際化が難しい。
3. 統括団体の不在
サッカーのFIFA、ラグビーのWorld Rugbyのような統括団体がなく、国際的なルール統一が進んでいない。
4. 観戦向きではない
FPSゲームのような視覚的なわかりやすさがなく、観戦スポーツとしての魅力が薄い。
例えば、ペイントボールのような「視認性のあるヒット判定」でもないため、一般視聴者にはルールが理解しづらい。
発展の可能性がある要素
eスポーツとの融合
FPSゲームのように、カメラ視点や電子タグを導入し、観戦しやすい競技形式にすることで人気が出る可能性がある。
既存の競技型エアソフトシューティング（IPSC Action Airなど）が発展し、より戦術的なチーム戦が整備されれば、競技スポーツとして発展する可能性もある。
Red Bullのような企業が主催するイベントや、YouTube・Twitchでの配信が活発化すれば、大規模な大会の普及が進む可能性がある。
現状、サバゲーがラグビーやサッカーのような国際競技として発展する可能性は低いですが、特定の条件が揃えば新しい形での競技化はあり得るかもしれません。
