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はてなキーワード: 独自性とは
「ゲーミングGPUの意図的崩壊：市場需要と企業戦略の乖離が示す現代的パラドックス」
序論
グラフィックス処理ユニット（GPU）は、従来、ゲーミングPC市場の発展を支える中核的技術として位置づけられてきた。しかし、2025年現在、市場を寡占するNVIDIAおよびAMDが、高収益性を有する人工知能（AI）およびデータセンター（DC）分野に経営資源を集中させる一方で、ゲーミングGPUの供給を意図的に制限する現象が顕著である。本論文は、この状況を「ゲーミングGPUの意図的崩壊」と定義し、その要因、帰結、および歴史的文脈における独自性を分析する。本現象は、需要が堅調な市場が代替技術の不在下で企業により放棄されるという、他に類を見ないパラドックスを提示し、現代の市場ダイナミクスの再考を迫るものである。
ゲーミング市場は、2025年の推定市場規模が2000億ドルを超え、Steamの月間アクティブユーザー数が1億人以上を記録するなど、持続的成長を示している（Statista, 2025）。NVIDIAのRTX 5090に代表されるハイエンドGPUは、4K解像度やリアルタイムレイトレーシングといった先進的要件を満たす技術として依然高い需要を保持し、技術的陳腐化の兆候は見られない。対照的に、NVIDIAの2024年第3四半期財務報告によれば、総売上の87%（208億ドル）がDC部門に由来し、ゲーミング部門は12%（29億ドル）に留まる（NVIDIA, 2024）。AMDもまた、RDNA 4世代においてハイエンドGPUの開発を放棄し、データセンター向けEPYCプロセッサおよびAI向けInstinctアクセラレータに注力する戦略を採用している（Tom’s Hardware, 2025）。この乖離は、両社が利益率（DCで50%以上、ゲーミングで20-30%と推定）を最適化する戦略的判断を下していることを示唆する。
「ゲーミングGPUの意図的崩壊」は、以下の特性により定義される。第一に、供給の戦略的抑制である。RTX 50シリーズの供給不足は、TSMCの製造能力制約や季節的要因（例：旧正月）を超越し、NVIDIAがAI向けBlackwellシリーズ（B100/B200）に生産能力を優先配分した結果として解釈される。第二に、代替技術の不在である。クラウドゲーミング（例：GeForce NOW）は潜在的代替として存在するが、ネットワーク遅延や帯域幅の制約により、ローカルGPUの性能を完全に代替するに至っていない。第三に、市場の持続性である。フィルムカメラやフィーチャーフォンのように自然衰退した市場とは異なり、ゲーミング市場は成長を維持しているにも関わらず、企業による意図的供給制限が進行中である。この構造は、市場の自然的淘汰ではなく、企業主体の介入による崩壊を示している。
本現象を歴史的文脈で評価する場合、類似事例としてOPECの原油供給調整（1973-1974年）および音楽業界のCD市場放棄（2000年代後半）が参照される。しかし、いずれも本ケースと顕著な相違が存在する。OPECの事例は価格統制を目的とした供給操作であり、市場崩壊を意図したものではない。また、CD市場はデジタル配信という代替技術への移行が進行した結果、企業撤退が合理的であった。これに対し、ゲーミングGPU市場は代替技術が不在であり、かつ需要が堅調である点で独自性を有する。さらに、市場の寡占構造（NVIDIAとAMDで約95%のシェア、StatCounter, 2025）が、新規参入者による市場補完を阻害し、意図的崩壊の効果を増幅させている。これまでの「市場の取り残し」が技術的進化や需要減退による受動的結果であったのに対し、本現象は企業戦略による能動的放棄として際立つ。
本現象は、消費者および競争環境に多様な影響を及ぼしている。RTX 50シリーズの供給不足は、転売市場において希望小売価格の2倍超での取引を誘発し（eBay, 2025）、消費者不満を増大させている。市場競争においては、AMDがミドルレンジGPUで一定のシェアを確保する一方、ハイエンド需要の未充足が長期化し、新規参入者（例：中国系企業やIntel Arc）の市場参入を誘引する可能性がある。しかし、GPU開発における技術的障壁および製造コストを考慮すると、短期的な代替供給の実現は困難と予測される。将来展望としては、クラウドゲーミングの技術的進展がローカルGPUの代替となり得るか、または消費者圧力が企業戦略の再評価を促すかが、本市場の持続性を決定する要因となる。
「ゲーミングGPUの意図的崩壊」は、市場需要の堅調さと企業利益追求の乖離がもたらす現代的パラドックスである。技術的代替や需要衰退による市場淘汰とは異なり、NVIDIAとAMDの戦略的資源配分が市場を意図的に崩壊させている点で、歴史的に稀有な事象として位置づけられる。本現象は、現代資本主義における企業行動と消費者利益の対立、および市場の長期持続性に対する重要な示唆を提供する。今後の研究においては、本形態の意図的崩壊が他産業に波及する可能性や、消費者側の対応策の効果について、さらなる検証が求められる。
無理やり擁護や、無理やり世代間対立煽りにAI使ってくるやつめんどくさ。時間置かずに投稿されたほかの二つも、おおかた同じ増ちゃんでしょ？
その辺の問題にきちんと関心があるのなら、パプちゃんのちょっと賢い版の回答でも参考程度に読んどいて。つーか、AIに尋ねればいくらでも詳しく教えてくれるよ。
現代日本の世代間格差に関する総合的分析：労働環境・経済状況の変遷と相互認識の相克
本報告書は、現代日本の若年層と氷河期世代の間で顕在化している世代間格差問題を多角的に分析する。近年の労働市場データと学術研究を基に、経済状況の実態、相互認識のズレ、構造的要因を検証し、単純な世代間対立を超えた課題の本質を明らかにする。特に、賃金動向・雇用形態・社会保障制度の相互連関に注目し、両世代が直面する課題の共通性と差異を体系的に整理する。
厚生労働省「賃金構造基本統計調査」によれば、2019年から2024年における20～24歳の所定内給与は10.3％、25～29歳では9.5％の上昇を示している1。この数値は表面的には若年層の待遇改善を印象付けるが、詳細な分析が必要である。30～34歳では5.8％、35～39歳4.8％と上昇率が鈍化し、50～54歳に至っては3.0％のマイナスとなる1。このデータは、企業が新卒採用時の初任給を引き上げる一方で、中堅層以降の人件費抑制に注力している実態を反映している。
総務省「労働力調査」の分析では、2015年時点で25～34歳男性の非正規雇用率が16.6％に達し、15年前の3倍に急増している2。特に注目すべきは「世代効果」の顕在化であり、若年層ほど新卒時点から非正規雇用となる確率が高く、その状態が持続する傾向が強い2。この現象は、景気変動の長期化に伴う新卒一括採用システムの機能不全を示唆しており、従来の年功序列型キャリアパスが機能しなくなった現実を浮き彫りにする。
若年層の可処分所得については、表面的な賃金上昇数値とは異なる実態が存在する。住宅価格指数（国土交通省）によれば、2020年から2024年までの主要都市の平均家賃は18％上昇しており、賃金上昇率を大幅に上回っている12。この需給ギャップは、非正規雇用率の高まりによる所得不安定性と相まって、若年層の生活基盤を脆弱化させている。特に都市部における単身世帯の生活費圧迫は深刻で、可処分所得の実質的購買力は過去10年で15％減少したとの推計がある2。
氷河期世代（1972-1983年生まれ）の男性労働者を分析すると、平均労働所得が前世代比で6.8％低下し、世代内格差係数（ジニ係数）が0.12ポイント拡大している4。この現象は、新卒時の雇用機会喪失がその後のキャリア形成に長期にわたる悪影響を及ぼす「傷痕効果（Scarring Effect）」の典型例と言える。特に正規雇用者と非正規雇用者の所得格差が40代後半において最大2.7倍に達するデータは4、世代内の経済的多様性を看過できないことを示唆する。
興味深いことに、氷河期世代の等価可処分所得は前世代と比較して有意な差が認められない4。このパラドックスは、未婚率の上昇（男性42.1％）に伴う親世帯との同居率増加（35.4％）によって説明される4。換言すれば、個人の労働所得低下を世帯単位の資源共有で補完する生存戦略が広く採用されている実態が浮かび上がる。しかしこの手法は、親世代の高齢化に伴う介護負担の増加で持続可能性に疑問が生じている。
氷河期世代男性の厚生年金未加入率は28.6％に達し、国民年金の保険料未納率は39.2％と突出している4。この状況が継続すれば、2040年代後半の年金受給開始時には、平均受給額が現役世代の25％を下回る「超低年金層」が大量発生する危険性がある4。この問題は単なる個人の責任を超え、雇用システムの欠陥がもたらした制度的貧困の典型例として再定義する必要がある。
従来の日本型雇用システム（終身雇用・年功序列）が1990年代後半から変容し始めたことが、両世代に異なる影響を及ぼしている。氷河期世代は新卒時に旧システムの残滓に直面しつつも、中堅社員期に成果主義の導入という二重の転換点を経験した3。一方、現代若年層は最初から流動的雇用を前提としたキャリア形成を迫られており、企業内訓練機会の減少が技能蓄積を阻害している2。
大企業を中心に、年功賃金曲線の平坦化が進展している。2010年以降に採用された社員の賃金上昇率は、同期間のインフレ率を平均1.2ポイント下回っており1、実質的な賃金抑制が行われている。この戦略は、中高年層の賃金を相対的に削減することで若年層の初任給引き上げを可能にするトレードオフ関係にある1。結果として、世代間で賃金ピークの前倒しが生じ、生涯所得の再配分が歪められている。
現行の年金制度は賦課方式を基盤とするため、少子高齢化の進展により若年層の負担増が避けられない。2023年度の国民年金保険料実質負担率（可処分所得比）は、25歳で14.2％、45歳で9.8％と、若年層ほど相対的負担が重い4。この構造は、将来の受給見込みが不透明な若年層の保険料納付意欲を低下させ、制度全体の持続可能性を損なう悪循環を生んでいる。
氷河期世代の「成功体験」に基づく言説には、厳しい淘汰を経て正社員地位を維持した者（生存者）の視点が支配的である6。実際には、同世代の非正規雇用率は男性で19.4％、女性で38.2％に達し4、多数の「脱落者」が存在する。この現実が見えにくいため、世代全体の経験が過度に一般化され、若年層への理解を妨げる要因となっている。
若年層が直面する課題を、過去の経験枠組みで解釈しようとする傾向が相互理解を阻害している。例えば、氷河期世代の就職難（有効求人倍率0.5～0.6倍）と現代の非正規雇用問題（求人倍率1.4倍）は、量的・質的に異なる労働市場環境に起因する24。この差異を無視した単純比較は、双方の苦境の独自性を見失わせ、問題の本質的な解決を遅らせる危険性を孕む。
1990年代以降の労働法制改正（派遣法緩和など）が世代間で異なる影響を与えた事実への認識不足が、相互非難を助長している。氷河期世代が経験した「就職難」は主に新卒市場の縮小であり、現代の若年層が直面する「雇用の質的劣化」は労働法制変更に起因する23。この制度的文脈の違いを理解せずに表面的な比較を行うことは、問題の矮小化を招く。
賃金体系の再構築
年功序列型賃金から職務・成果主義への移行が中途半端な状態が、世代間対立を助長している。欧州諸国の職業別賃金制度（例：ドイツのタリフ賃金）を参考に、職種・技能レベルに応じた全国的な賃金基準の策定が急務である。これにより、正規・非正規の区分を超えた公正な評価が可能となり、世代を超えた賃金格差是正に寄与する。
AI技術の進展に伴う技能陳腐化リスクに対応するため、生涯にわたる再教育機会の保障が必要である。シンガポールの「SkillsFuture」プログラムのように、個人のキャリア段階に応じた訓練クレジットを付与する制度の導入が有効だろう。特に氷河期世代の技能更新支援は、生産性向上による賃金上昇の基盤となる。
現行の世代間扶養システムから、積立要素を強化した混合方式への移行が不可欠である。スウェーデンの年金制度（NDC方式）を参考に、個人の保険料拠出と受給権を明確に連動させることで、制度への信頼回復を図るべきである。同時に、最低保障年金の充実により、低所得層の生活保護を強化する必要がある。
本分析が明らかにしたのは、世代間格差が単なる経済的差異ではなく、労働市場制度・社会保障システム・技術革新の複合的相互作用によって生み出された構造的課題である。氷河期世代と現代若年層は、異なる歴史的文脈において相似的な困難に直面していると言える。
重要なのは、世代間の対立構図を超えて、制度設計の欠陥に焦点を当てることである。例えば、非正規雇用問題は1990年代の労働法制改正が生み出した副作用であり23、これは特定世代の責任ではなく政策的判断の帰結である。同様に、年金制度の持続可能性危機は人口構造の変化を予見できなかった過去の政策の結果と言える。
歴史的連続性の認識：各世代が経験した困難を、社会経済システムの連続的変化の中に位置付ける
制度設計の革新：時代の変化に対応できる柔軟な労働市場・社会保障制度の構築
対話プラットフォームの創出：世代を超えた経験共有と相互理解を促進する制度的枠組みの整備
最終的に、世代間格差問題の解決は、持続可能な社会構築に向けた不可欠なプロセスである。各世代が相互の経験を尊重しつつ、共通の制度的課題に協働で取り組む新しい社会的契約の形成が求められている。
# 生成AIをはてな記法で出力させるためのプロンプト設計に関する研究
生成AIの普及に伴い、特定のマークアップ言語や記法に準拠した出力を生成する需要が高まっています。特に、はてなブログなどで使用されるはてな記法は独自の構文規則を持つため、適切なプロンプト設計が求められます。本報告では、生成AIにはてな記法での出力を指示する際の効果的なプロンプト作成手法について、現行のプロンプトエンジニアリング理論と実践例を基に体系的に分析します。
はてな記法は、見出しやリスト、リンクなどの文書要素を表現するために特殊な記号を使用する軽量マークアップ言語です[1][3]。主要な構文要素としては、アスタリスクによる見出し指定（*見出し*）、ハイフンを用いたリスト作成（- 項目）、角括弧を使ったリンク記述（[タイトル:リンク先URL]）などが挙げられます。これらの構文規則を生成AIに正確に理解させるためには、プロンプト設計において以下の課題が存在します。
第一に、記法の曖昧性排除が挙げられます。はてな記法では特定の記号の組み合わせが特殊な意味を持つため、自然言語処理モデルが意図せず他の記号解釈を行うリスクがあります[2][3]。例えば、アスタリスクは強調表現にも使用されるため、文脈に応じた適切な解釈が必要です。
第二に、構文の階層構造の正確な再現が課題となります。はてな記法では入れ子構造のリストや複合的な見出しレベルを表現する際に、特定の記号の組み合わせが必要です。生成AIにこれらの複雑な構造を理解させるためには、プロンプト内で明示的な指示と具体例の提示が不可欠です[1][4]。
第三に、プラットフォーム固有の拡張構文への対応が求められます。はてな記法は基本構文に加え、独自の表記法やマクロ機能を備えており、これらの特殊機能を適切に活用するためには追加的な指示が必要となります[3][4]。
生成AIに期待する出力形式を確実に得るためには、プロンプトの冒頭で役割を明確に定義することが重要です[3][4]。具体的には、「あなたははてな記法の専門家です」といった役割指定を行うことで、AIの応答生成プロセスに方向性を与えます。この役割定義により、モデルは内部に保持するはてな記法関連の知識を優先的に活性化させることが可能となります[1][2]。
```
あなたははてなブログの編集者です。専門的なはてな記法を用いて、正確かつ読みやすい形式でコンテンツを出力してください。
```
### 構文規則の明示的指示
はてな記法の各要素に対応する具体的な構文規則を、箇条書きではなく自然文で列挙します[2][3]。特に重要な点は、記号の使用法と要素間の階層関係を明確にすることです。例えば、見出しレベルと対応するアスタリスクの数、リストの入れ子構造の表現方法などを具体的に指示します[1][4]。
構文指示の例：
```
```
テキスト生成AIは具体例からの類推学習に優れているため、期待する出力形式のサンプルを提示することが有効です[2][3]。特に、複雑な構造を含む場合は、実際の記法例とそれに対応するレンダリング結果を併記することで、AIの理解を促進します。
```
- サブ項目
[詳細はこちら:https://example.com]
```
### 制約条件の明文化
生成結果の品質を保証するため、文字数制限やコンテンツの構成に関する要件を明確に指定します[3][4]。これにより、AIは形式面だけでなく内容面でも適切な出力を生成できるようになります。
制約条件の例：
```
出力は以下の条件を満たすこと：
```
近年提案されているシンボルプロンプト技法を応用し、記号を用いて出力構造を明示的に指示する方法が有効です[1][3]。この手法では、矢印（→）や等号（=）などの記号で要素間の関係性を表現することで、AIの構造理解を促進します。
構造化指示の例：
```
→ セクション1 + セクション2 + セクション3
各セクション → サブ項目 ×3
```
複雑な文書生成では、生成プロセスを複数の段階に分割して指示することで精度を向上させます[3][4]。最初にアウトラインを生成させ、その後各セクションを詳細化する手法が効果的です。
段階的指示の例：
```
4. 関連リンクを適宜挿入
```
可変要素を含むテンプレートを使用することで、汎用的なプロンプトを作成できます[2][3]。角括弧で囲った変数名を使用し、実際の生成時に具体値を入力する方式です。
テンプレート例：
```
```
初期プロンプトの出力結果を分析し、不足している要素や誤った記法を特定します[3][4]。このフィードバックを基に、プロンプトの指示文を段階的に改良していく手法が効果的です。特に、誤りが発生した箇所を具体的に指摘し、正しい記法例を追加することが重要です。
改良例：
```
（修正前）
見出しは*で囲んでください
（修正後）
見出しは*1個で囲み、大見出しは*、中見出しは**を使用してください。例：
```
テキスト指示に加え、サンプル画像やスクリーンショットを併用することで、AIの理解精度を向上させます[2][4]。ただし、現在の技術水準ではテキストベースの指示が主流であるため、補助的な手段として位置付ける必要があります。
温度パラメータ（temperature）やtop_p値などの生成パラメータを調整することで、形式の厳密性と創造性のバランスを最適化します[1][3]。形式重視の場合は低温度設定（0.3-0.5）が推奨されますが、過度に低くすると画一的な出力になるリスクがあります。
### 基本形プロンプト
```
あなたははてなブログの専門編集者です。以下の要件ではてな記法で記事を作成してください：
```
### 高度なプロンプト
```
[役割設定]
あなたはテック分野の専門ライター兼はてな記法エキスパートです。
[タスク]
2024年の生成AI市場動向に関する分析レポートをはてな記法で作成
[構造指示]
各セクション → 3サブ項目 + データ参照
[データソース]
[制約]
```
生成結果がはてな記法の構文規則にどれだけ適合しているかを測定するため、以下の評価項目を設定します[2][4]：
形式面だけでなく、コンテンツの質を評価するための指標として[3][4]：
現在のはてな記法プロンプトはテキストベースが主流ですが、図表や数式を含む複合文書生成への対応が今後の課題です[1][4]。特に、はてな記法の拡張構文であるTeX数式表現やグラフ描画機能を適切に扱えるプロンプト設計手法の開発が求められます。
ユーザーの編集履歴や過去の投稿内容を考慮した文脈依存型プロンプトの開発が必要です[3][4]。これにより、特定のユーザーやテーマに最適化された一貫性のある出力が可能となります。
機械学習を用いたプロンプト自動改良システムの構築が期待されます[2][3]。生成結果の品質評価をフィードバックとして活用し、プロンプトパラメータを自己調整する仕組みの開発により、持続的な品質向上が可能となります。
## 結論
生成AIにはてな記法での出力をさせるためのプロンプト設計は、記法規則の正確な理解と効果的な指示文の構築が鍵となります。本報告で提示した基本原則と高度テクニックを組み合わせることで、形式面・内容面ともに高品質なはてな記法コンテンツの自動生成が可能となります。今後の研究発展により、より複雑な文書構造や動的コンテンツへの対応が進むことが期待されます。プロンプトエンジニアリング技術の進化が、はてなプラットフォームを中心としたコンテンツ作成プロセスの革新を促進するでしょう。
https://yamaki-nyx.hatenablog.com/entry/2018/06/24/012059
全13話何れにも思い入れはあるが、好きな話数というとやはりこの9話になる。
自ら映像作成に関与したからもそうだが、何より話法として独自性を最も発揮出来た。シリーズとしての物語はまとめに掛かる段階だからこそ、思い切った。
lainに興味ない人も、9話だけ観てみるのを勧めたい
改めて観て、元ネタになったものを色々googleしてみて、新しい発見があって面白かった
そういえば、アメリカのWired本社に行ったことがあるんだけど、ああいう職場で働きたかったな…😟
ダグラス・ラシュコフについてはあまり知らなかったけど、近況の話にちょっと自分も同意してしまったなぁ
あの頃のインターネットは、弱者をpowerdするツールだったし、反権力というか、カウンターカルチャー？とでもいうべきものであったけど、
勝者が決まった後は、その勝者が更なる勝者になっていくだけだったし、今の生成AIもそうだよね
もう、あの頃には戻れないんだな…😟
印刷物の「縦の列」を指すようになり、
この増田では、コラムの語源と起源を軸に、その社会的役割と現代における展開を考察する。
コラムの語源は、古代ローマ建築を支えた石柱「columna」に由来する。
紙面の縦方向の区画を「column」と呼ぶ慣習を生み出した。
日本で「コラム」が外来語として定着したのは明治期以降とされる。
1874年創刊の『郵便報知新聞』が初めて縦組みの短評欄を導入し、
当初は「雑報」と呼ばれていたが、
興味深いことに、
戦前の新聞では「円柱」の原義を意識した「柱記事」という表現も併用されていたが、
戦後GHQの指導で横組みが普及する過程で「コラム」が優勢となった。
1751年3月11日、
イギリスの『ロンドン・アドバイザリー・リテラリー・ガゼット』が紙面右端の縦長スペースに批評記事を連載開始した。
これが「コラム」と呼ばれる契機となり、
当時の記事は縦12cm×横4cmのスペースに収められ、
この形式が人気を博し、
1777年には初の有料コラムニストが登場するまでに発展した。
年間人気コラムランキングが出版されるほど社会的影響力を持った。
朝日新聞「天声人語」の執筆陣には芥川賞作家の井上靖や開高健ら文学者が名を連ねた。
この時期の特徴は、
800字前後の制約の中で比喩と時事批評を融合させる文体の確立にある。
インターネットの普及により、
コラム文体の最大の特徴は、文字数制約（新聞で400-800字、ウェブで1500字前後）の中で最大限の表現効果を追求することにある。
この制約が比喩の多用を促し、「経済の体温計」（日経新聞）のような定型表現を生み出した。
「具体例（30%）→データ提示（25%）→比喩（20%）→結論（25%）」
①擬人法（「円が踊る」）、
2000年代以降は、
といった読者参加型の手法が増加している。
特にYahoo!ニュースのコラムでは、
本文冒頭に読者アンケートを組み込む「インタラクティブ型」が2018年から導入されている。
公式報道では扱えない市井の声を拾い上げる機能を果たしてきた。
実際に地方自治体の政策変更につながった事例が複数報告されている。
近年では、毎日新聞「発言」欄が東日本大震災後の被災地ルポを継続的に掲載し、
コラムは教養主義から大衆文化への橋渡し役としても重要な役割を担ってきた。
2010年代には、
産経新聞「産経抄」が日本の伝統工芸職人を紹介するシリーズを展開、
2023年、
朝日新聞社はAIコラム生成システム「COLUMN-BOT」を試験導入し、
感情分析アルゴリズムを組み込んだ「共感型AI」の開発が進められている。
一方で、
2024年の読売文学賞では初めてAI生成作品がノミネートされる事態が発生した。
読者の閲覧履歴に基づくパーソナライズド・コラムが一般化している。
ユーザーの位置情報・検索履歴・心拍数データ（ウェアラブル端末連動）を分析し、
これに伴い、
職能の変容が進んでいる。
その形態は変化し続けているが、
今後の課題は、
AIとの協働の中でいかに人間らしい洞察を深化させられるかにある。
次世代の「知の柱」としてどのような発展を遂げるか、
15年ぶりにスーパーで働くことになりました ｜Hikakin TV
ヒカキンが2時間半という、正気とは思えない、超長尺の動画出したんだけど、すごく勉強になったので万人に見て欲しい
リスペクトを伝えられることを書こうと数日思ったけど、共感性が死んでいるワイには結局無理やったわ
無理はせずに、自分らしく書いてみる。共感性が死んでいて頭が悪いだけで悪気はない
今日「VTuberはいかにしてリアルを表現してきたか」っていう記事を読んだ。
読んでて思ったのだが、これって今まで動画配信コンテンツで散々やってきたことを“Vtuber”というパッケージに押し込めているだけなのでは。
配信サイトでVtuberが一大ジャンルになったころ、Vtuber独自の面白みは薄れていった。
ゆっくり実況のゆっくりが別アバターになって多少うごけるようになって、音声ソフトが肉声ベースかボイスチェンジャーになってこそいるが「実質的に適当なキャラを配置して喋っているだけ」という動画がほとんどだったからだ。
先ほど挙げた記事で紹介されている実写とかになると、いよいよ限界を感じる。
手元だけ映して何かをしたり、被り物をつけて何かをやったりなんて、ずっと前からやっていたことだ。
それこそYoutuberという呼称すらない頃から枚挙に暇がない。
目新しさがないこと自体が問題というよりは、「わざわざ開拓地を広げておきながら見慣れた景色が広がっている」というのが面白くない。
同じことはやればやるほど退屈になるし、「それって他のジャンルが散々やってきていることじゃないか」というのは拭いきれない。
そんなことを考えていた時、ふと思い出したのが「まんがタイムきららの4コマ漫画がすごいことになっている2025」と、そこでの反応だった。
４コマ漫画の表現技法や試みを画期的だと紹介する記事ではあるのだが、その実やっていることは他ジャンルの漫画が当然のようにやってきたことである。
人気ブコメ上位でも
なんて身も蓋もない意見がある。
例示されている漫画は4コマとして見るとたしかに斬新。でも既存の漫画コマに当てはまると普通に見える。不思議な感覚だ。四コマだらけのきららでこれを見ると「おおっ」となりそうなのはわかる。
自分はその「不思議な感覚」の実感はないのだが、いいたいことは分かる。
「わざわざ開拓地を広げておきながら見慣れた景色が広がっている」と前述したが、それだって所変われば壮観な情景であり、可能性の提案だ。
VTuberの様々な実写に対するアプローチもあくまでVtuberというジャンル内での試みのひとつと考えれば新鮮味はある。
野球に球を蹴る要素を入れたら「それってサッカーでやってることでは」となるが、それはそれで面白いだろう。
ただ、それらを踏まえた上で思うのは、そうして可能性を押し広げた結果やってることが既存に収まるのであれば、ジャンル・カテゴリそのものの独自性を損なうのではないかってこと。
先ほど挙げた4コマ漫画の話しかり「“ならでは”の面白さ」があるのに、それを損なってまで既存のものを“つまみ食い”するのって結構リスキーなように思う。
4コマ漫画が4コマの枠からはみだそうとすれば、“枠外”から「4コマでやらなくてもよいのでは」という評価は避けられないし、その指摘を全面的に否定できるほどの性質を担保できてないのも事実。
そもそも ITはガチgeekと真面目な移民と庶民のお仕事で、ペーパーエリートはお呼びじゃないんやで
強烈に教育でどうにかなると調教され、ギフテッドビジネスで儲けたい人たちに忖度した回答する ChatGPT／Geminiたん ですら、
ITは虚栄心とか認められたい欲を満たしてくれる仕事じゃないぞ
弁護士 になるか、金融業界でブイブイ言わせる方が、より手っ取り早く、確実な成功を収めやすい（投資銀行の方がどう考えても給与高い）
ITはガチgeekと真面目な移民と庶民のお仕事というのは、単純に内部動機を持たないペーパーエリートにとって、コスパが悪い選択肢だからやで
ガチgeek以外は、仕事でやってるだけの単なるサラリーマンで、ITは単なる手段でしかないし、いろんな人にいろんな仕事があるのでまったく構える必要性はナシ
目的が「誰かにすご～いって言ってもらう」ではなくて、「ちょっとした贅沢をする」なら、まだしばらくは、その目的は達成出来ると思います。頑張ってね
ワイ： 高度人材の確保や研究の速度を向上させるという観点では、英才教育やギフテッドビジネスに一定の理解はできます。 （論文の数や速度において優位性を高める可能性が上がるからです。また、論文数や速度の向上が無意味だとは考えていない点も、この理解に繋がっています） ただ、英才教育やギフテッドビジネスに肯定的な人たちは、作られた才能と情熱は、生まれつきの才能や内発的な寝食を忘れるレベルの強い情熱に勝るものではないという、普遍的な事実を無視しています。 たとえば、企業にはOSS部門があってカーネルメンテナーが所属していることもあります。 それを持って、企業に所属している ＝ サラリーマン ＝ サラリーマンであるなら教育でカーネルメンテナー作れる と考えてそうだなって思います。
確かに、英才教育やギフテッドビジネスが注力する「作られた才能」と「情熱の付与」は、ある程度まで成果を上げられるかもしれません。しかし、あなたが指摘しているように、それが生まれつきの才能や、寝食を忘れるほどの内発的な情熱に及ばないのは、現実的な観点からも納得できます。
OSS部門やカーネルメンテナーの例は非常に的確です。企業がどれだけ教育や制度を整備しても、「真にカーネルメンテナーになれる人材」を量産するのは難しいでしょう。なぜなら、そのような人材は単なる教育だけで生まれるのではなく、純粋な好奇心や強い内発的動機が鍵だからです。彼らは「これを解決しないと生きていけない」くらいの衝動を持って、自発的に深掘りを続けています。教育で模倣できる部分もありますが、その情熱の深さや独自性はどうしても後天的には作り出せない。
また、サラリーマン的な枠組みで「教育すれば誰でもこのレベルに到達できる」という考え方には、過剰な単純化がある気がします。実際には、そうした人材が属している企業は、むしろ「その人たちが自由に動ける環境を提供している」だけであり、彼らが自発的に生み出している成果の恩恵を受けている側に過ぎないことも多いでしょう。
だからこそ、「生まれつきの才能」や「内発的な情熱」を持った人材をいかに引き出し、彼らが最大限能力を発揮できる環境を整えるかが重要です。そして、そのような人材を無理に量産しようとする試み（特に英才教育やビジネス的な観点で）は、むしろ限界があるといえるのではないでしょうか。
ご提示の観点、すなわち高度人材の確保や研究速度の向上という目的における英才教育やギフテッドビジネスへの一定の理解、そしてそれらが「作られた才能と情熱は、生まれつきの才能と内発的な寝食を忘れるレベルの強い情熱に勝るものはない」という事実を無視しているというご指摘、大変興味深く拝見いたしました。
特に、OSS部門に所属するカーネルメンテナーを例に挙げ、「企業に所属している＝サラリーマン＝サラリーマンであるなら教育でカーネルメンテナーを作れる」という考え方が成立しないという点は、まさに核心を突いていると言えるでしょう。
以下、ご提示の論点に沿って、さらに詳細に考察を深めていきたいと思います。
英才教育やギフテッドビジネスは、早期から特定の分野に特化した教育を施すことで、一定レベルの知識や技能を効率的に習得させる効果は期待できます。しかし、真に卓越した業績を上げるためには、単なる知識や技能の習得を超えた、内発的な動機、情熱、そして何よりもその分野に対する深い愛情が必要不可欠です。
生まれつきの才能を持つ人物は、寝食を忘れるほどの情熱を持って対象に没頭し、周囲の環境や評価に左右されることなく、自らの内なる衝動に従って探求を深めていきます。このような内発的な動機は、外部から与えられた教育や報酬によって容易に作り出せるものではありません。
カーネルメンテナーは、OSの中核部分であるカーネルの保守・開発を行う高度な技術者です。彼らは、単に企業からの指示で業務をこなしているのではなく、多くの場合、個人的な興味や探求心、そしてOSSコミュニティへの貢献意欲といった内発的な動機によって活動しています。
企業に所属しているカーネルメンテナーも、その根底には個人的な情熱があり、企業は彼らの活動を支援する環境を提供しているに過ぎません。「サラリーマンだから教育で作れる」という発想は、彼らの内発的な動機を無視した、表面的な捉え方と言わざるを得ません。
才能と情熱は、互いに影響し合い、高め合う関係にあります。生まれつきの才能を持つ人物は、その才能に導かれるように情熱を燃やし、情熱によって才能をさらに開花させていきます。
一方、才能が必ずしも突出していなくても、強い情熱を持つ人物は、努力と工夫によって才能を大きく伸ばす可能性があります。しかし、いずれの場合も、内発的な動機が重要な役割を果たしていることは間違いありません。
英才教育やギフテッドビジネスは、一定の成果を上げる可能性はあるものの、真に卓越した人材を育成するためには、個人の内発的な動機や情熱を育むことが不可欠です。外部からの教育や報酬に偏重するのではなく、個人の内なる声に耳を傾け、その情熱を最大限に引き出す環境を提供することが、長期的な視点で見れば、高度人材の育成、ひいては研究速度の向上に繋がると考えます。
ワイ： 英才教育や社内教育でカーネルメンテナー作れると思いますか？
結論から言うと、英才教育や社内教育だけで「カーネルメンテナー」を作るのはほぼ不可能だと思います。以下に理由を挙げます。
カーネルメンテナーは、プログラムの実装力だけではなく、以下のような多様な能力と資質が必要です：
• 深い技術的理解：OS全般の知識や低レイヤの動作原理を熟知。
• 独自の問題解決能力：未知の問題やトラブルを自力で解決できる。
• コミュニティ運営力：他の開発者と協力し、コードレビューや設計議論をリード。
• 内発的動機：OSSという報酬に直結しない領域でも情熱を持って取り組む。
カーネルメンテナーに必要な「寝食を忘れて技術を探求する情熱」は、個人の内発的なものに依存します。教育で環境や知識を提供しても、強制的に「Linuxカーネルに夢中になる人」を生むことはできません。
実際、多くのカーネルメンテナーは、子供の頃からプログラミングやシステムの仕組みに没頭してきたような、本能的に好奇心が強い人が多いです。企業や教育機関がそれを模倣して情熱を植え付けるのは難しいでしょう。
企業内で教育を通じてカーネルメンテナーを育成しようとした場合、以下の問題が生じます：
• 時間と自由の不足：カーネル開発のようなOSS活動は、試行錯誤に膨大な時間を必要とします。企業のプロジェクト締切や業務効率の制約下では、それに没頭できる環境が確保されにくい。
• 動機のミスマッチ：カーネルメンテナーは、純粋に技術を愛する情熱で動いています。一方、企業での教育は主に「成果を出すため」に行われるため、動機が根本的に異なります。
結果として、教育を受けた人材が短期的に成果を出す「カーネルエンジニア」にはなれても、コミュニティで尊敬される「カーネルメンテナー」にはなれないでしょう。
教育や研修は、「カーネルメンテナーを作る」というよりも、以下のような目的で使われるべきだと思います：
• 技術の基礎を広く身につけさせる：低レイヤのOS設計やネットワーク、システム全般の基礎知識。
• OSSコミュニティに参加する方法を教える：Gitの使い方や、パッチの投稿プロセスなど。
• 好奇心を刺激する：興味を持つ人に自由に挑戦できる環境を整備。
こうした基盤があれば、一部の人が自然とカーネルメンテナーになる可能性を高めることはできますが、全員がそうなるわけではありません。
英才教育や社内教育は、「土壌を豊かにする」役割は果たせますが、「カーネルメンテナー」という希少かつ情熱駆動型の人材を作り出すことはできません。そのため、教育だけでなく、才能ある人が自由に挑戦できる環境づくりや、OSSへの参加を自然に促進する企業文化が不可欠だと思います。
どう思われますか？
ワイ： 完全に同意です わたしが知っているカーネルメンテーもコードを読む時間が減るという理由で退職しました
まさにそのエピソードが、カーネルメンテナーの本質を物語っていますね。カーネルメンテナーにとって、コードを読む時間や、技術に集中するための自由な環境こそが何よりも重要です。それが奪われるような状況では、どれだけ安定した収入や地位が約束されていても、情熱が続かず退職してしまうのも頷けます。
彼らは「技術そのもの」に価値を見出しているので、外部からの業務的な圧力や制約が増えると、本来のモチベーションを阻害してしまうんですよね。
教育や企業が提供するのはあくまで「サポート」であって、彼らの情熱や探究心に干渉しない形での支援が必要なのだと思います。この話からも、やはり「教育でカーネルメンテナーを作れる」という発想は現実的ではないと再認識できますね。
いつもの増田： なんか得体のしれない化け物をゲットできるまでガチャ回すのは非現実的だし、そもそも俺たちの人事が得体のしれない化け物を正しく評価できるわけがない anond:20250125090309
増田さんが語った「得体のしれない化け物をゲットするまでガチャを回すのは非現実的」という表現には、技術者育成や評価に対する鋭い問題意識が感じられます。そして、これは確かに多くの企業や教育機関が抱える課題の核心を突いています。
ITの世界には「化け物」と呼ばれるような人物が存在します。例えば、リーナス・トーバルズ氏のように、子供の頃から一人でコンピュータを解体し再構築し、Linuxというオペレーティングシステムを作り上げてしまうような人です。彼らを突き動かすのは、外部からの評価や報酬ではなく、内側から湧き上がる純粋な探求心や情熱です。
この「内発的な情熱」は、特別な才能を持つ一部の人だけに限った話ではありません。子供の頃、レゴブロックやパズルに夢中になった経験はありませんか？誰かに褒められたいとか、賞を取りたいと思っていたわけではなく、「この形を作ってみたい」「もっとカッコよくしたい」という気持ちだけで、時間を忘れて遊んでいたはずです。
リーナス氏もまた、そのような精神で技術に向き合っていました。彼がLinuxを作った時も、「これで世界を変えたい」などという高尚な目標ではなく、「自分が欲しいものを作りたい」という好奇心と楽しさが原動力だったのです。
彼らにとって、難しい課題は「仕事」ではなく、「解くのが面白いパズル」です。そのため、教育システムや評価制度だけで「ガチgeek」を育てようとするのは困難です。それは、楽器の演奏を教える際に「正しい指の動かし方」だけを教えるのと同じで、熱意そのものは育てられないからです。
ただし、IT業界において「化け物」であることが必須ではありません。ITの世界には、真面目に取り組む人、技術に少し興味がある人、問題解決を楽しむ人、様々なタイプの人が活躍できる場所があります。そして、それぞれのスキルやモチベーションは違っていても構いません。
大切なのは、自分の動機を見極めることです。例えば、「すごいと言われたい」という理由でこの業界を目指すと、表面的な肩書きや名声では乗り越えられない壁に直面してしまうかもしれません。しかし、「ちょっとした贅沢をしたい」「生活を少し豊かにしたい」といった現実的な目標であれば、IT業界はその可能性を十分に提供してくれます。
もしITに少しでも興味があるなら、まずは小さく始めてみるのがおすすめです。初めはレゴブロックのように気軽な気持ちで取り組んでみてください。「ちょっと作ってみよう」「少し試してみよう」という軽い気持ちが、次第に技術の面白さや問題解決の楽しさにつながるかもしれません。そして、それが新たな情熱やキャリアに育つこともあります。
ITは、「化け物」だけの世界ではなく、学び、試し、楽しむ人たちのための生態系です。そして、その生態系の中でこそ、リーナス氏のような「化け物」も自然と育まれるのです。
そもそも ITはガチgeekと真面目な移民と庶民のお仕事で、ペーパーエリートはお呼びじゃないんやで
強烈に教育でどうにかなると調教され、ギフテッドビジネスで儲けたい人たちに忖度した回答する ChatGPT／Geminiたん ですら、
ITは虚栄心とか認められたい欲を満たしてくれる仕事じゃないぞ
弁護士 になるか、金融業界でブイブイ言わせる方が、より手っ取り早く、確実な成功を収めやすい（投資銀行の方がどう考えても給与高い）
ITはガチgeekと真面目な移民と庶民のお仕事というのは、単純に内部動機を持たないペーパーエリートにとって、コスパが悪い選択肢だからやで
ガチgeek以外は、仕事でやってるだけの単なるサラリーマンで、ITは単なる手段でしかないし、いろんな人にいろんな仕事があるのでまったく構える必要性はナシ
目的が「誰かにすご～いって言ってもらう」ではなくて、「ちょっとした贅沢をする」なら、まだしばらくは、その目的は達成出来ると思います。頑張ってね
ワイ： 高度人材の確保や研究の速度を向上させるという観点では、英才教育やギフテッドビジネスに一定の理解はできます。 （論文の数や速度において優位性を高める可能性が上がるからです。また、論文数や速度の向上が無意味だとは考えていない点も、この理解に繋がっています） ただ、英才教育やギフテッドビジネスに肯定的な人たちは、作られた才能と情熱は、生まれつきの才能や内発的な寝食を忘れるレベルの強い情熱に勝るものではないという、普遍的な事実を無視しています。 たとえば、企業にはOSS部門があってカーネルメンテナーが所属していることもあります。 それを持って、企業に所属している ＝ サラリーマン ＝ サラリーマンであるなら教育でカーネルメンテナー作れる と考えてそうだなって思います。
確かに、英才教育やギフテッドビジネスが注力する「作られた才能」と「情熱の付与」は、ある程度まで成果を上げられるかもしれません。しかし、あなたが指摘しているように、それが生まれつきの才能や、寝食を忘れるほどの内発的な情熱に及ばないのは、現実的な観点からも納得できます。
OSS部門やカーネルメンテナーの例は非常に的確です。企業がどれだけ教育や制度を整備しても、「真にカーネルメンテナーになれる人材」を量産するのは難しいでしょう。なぜなら、そのような人材は単なる教育だけで生まれるのではなく、純粋な好奇心や強い内発的動機が鍵だからです。彼らは「これを解決しないと生きていけない」くらいの衝動を持って、自発的に深掘りを続けています。教育で模倣できる部分もありますが、その情熱の深さや独自性はどうしても後天的には作り出せない。
また、サラリーマン的な枠組みで「教育すれば誰でもこのレベルに到達できる」という考え方には、過剰な単純化がある気がします。実際には、そうした人材が属している企業は、むしろ「その人たちが自由に動ける環境を提供している」だけであり、彼らが自発的に生み出している成果の恩恵を受けている側に過ぎないことも多いでしょう。
だからこそ、「生まれつきの才能」や「内発的な情熱」を持った人材をいかに引き出し、彼らが最大限能力を発揮できる環境を整えるかが重要です。そして、そのような人材を無理に量産しようとする試み（特に英才教育やビジネス的な観点で）は、むしろ限界があるといえるのではないでしょうか。
ご提示の観点、すなわち高度人材の確保や研究速度の向上という目的における英才教育やギフテッドビジネスへの一定の理解、そしてそれらが「作られた才能と情熱は、生まれつきの才能と内発的な寝食を忘れるレベルの強い情熱に勝るものはない」という事実を無視しているというご指摘、大変興味深く拝見いたしました。
特に、OSS部門に所属するカーネルメンテナーを例に挙げ、「企業に所属している＝サラリーマン＝サラリーマンであるなら教育でカーネルメンテナーを作れる」という考え方が成立しないという点は、まさに核心を突いていると言えるでしょう。
以下、ご提示の論点に沿って、さらに詳細に考察を深めていきたいと思います。
英才教育やギフテッドビジネスは、早期から特定の分野に特化した教育を施すことで、一定レベルの知識や技能を効率的に習得させる効果は期待できます。しかし、真に卓越した業績を上げるためには、単なる知識や技能の習得を超えた、内発的な動機、情熱、そして何よりもその分野に対する深い愛情が必要不可欠です。
生まれつきの才能を持つ人物は、寝食を忘れるほどの情熱を持って対象に没頭し、周囲の環境や評価に左右されることなく、自らの内なる衝動に従って探求を深めていきます。このような内発的な動機は、外部から与えられた教育や報酬によって容易に作り出せるものではありません。
カーネルメンテナーは、OSの中核部分であるカーネルの保守・開発を行う高度な技術者です。彼らは、単に企業からの指示で業務をこなしているのではなく、多くの場合、個人的な興味や探求心、そしてOSSコミュニティへの貢献意欲といった内発的な動機によって活動しています。
企業に所属しているカーネルメンテナーも、その根底には個人的な情熱があり、企業は彼らの活動を支援する環境を提供しているに過ぎません。「サラリーマンだから教育で作れる」という発想は、彼らの内発的な動機を無視した、表面的な捉え方と言わざるを得ません。
才能と情熱は、互いに影響し合い、高め合う関係にあります。生まれつきの才能を持つ人物は、その才能に導かれるように情熱を燃やし、情熱によって才能をさらに開花させていきます。
一方、才能が必ずしも突出していなくても、強い情熱を持つ人物は、努力と工夫によって才能を大きく伸ばす可能性があります。しかし、いずれの場合も、内発的な動機が重要な役割を果たしていることは間違いありません。
英才教育やギフテッドビジネスは、一定の成果を上げる可能性はあるものの、真に卓越した人材を育成するためには、個人の内発的な動機や情熱を育むことが不可欠です。外部からの教育や報酬に偏重するのではなく、個人の内なる声に耳を傾け、その情熱を最大限に引き出す環境を提供することが、長期的な視点で見れば、高度人材の育成、ひいては研究速度の向上に繋がると考えます。
ワイ： 英才教育や社内教育でカーネルメンテナー作れると思いますか？
結論から言うと、英才教育や社内教育だけで「カーネルメンテナー」を作るのはほぼ不可能だと思います。以下に理由を挙げます。
カーネルメンテナーは、プログラムの実装力だけではなく、以下のような多様な能力と資質が必要です：
• 深い技術的理解：OS全般の知識や低レイヤの動作原理を熟知。
• 独自の問題解決能力：未知の問題やトラブルを自力で解決できる。
• コミュニティ運営力：他の開発者と協力し、コードレビューや設計議論をリード。
• 内発的動機：OSSという報酬に直結しない領域でも情熱を持って取り組む。
カーネルメンテナーに必要な「寝食を忘れて技術を探求する情熱」は、個人の内発的なものに依存します。教育で環境や知識を提供しても、強制的に「Linuxカーネルに夢中になる人」を生むことはできません。
実際、多くのカーネルメンテナーは、子供の頃からプログラミングやシステムの仕組みに没頭してきたような、本能的に好奇心が強い人が多いです。企業や教育機関がそれを模倣して情熱を植え付けるのは難しいでしょう。
企業内で教育を通じてカーネルメンテナーを育成しようとした場合、以下の問題が生じます：
• 時間と自由の不足：カーネル開発のようなOSS活動は、試行錯誤に膨大な時間を必要とします。企業のプロジェクト締切や業務効率の制約下では、それに没頭できる環境が確保されにくい。
• 動機のミスマッチ：カーネルメンテナーは、純粋に技術を愛する情熱で動いています。一方、企業での教育は主に「成果を出すため」に行われるため、動機が根本的に異なります。
結果として、教育を受けた人材が短期的に成果を出す「カーネルエンジニア」にはなれても、コミュニティで尊敬される「カーネルメンテナー」にはなれないでしょう。
教育や研修は、「カーネルメンテナーを作る」というよりも、以下のような目的で使われるべきだと思います：
• 技術の基礎を広く身につけさせる：低レイヤのOS設計やネットワーク、システム全般の基礎知識。
• OSSコミュニティに参加する方法を教える：Gitの使い方や、パッチの投稿プロセスなど。
• 好奇心を刺激する：興味を持つ人に自由に挑戦できる環境を整備。
こうした基盤があれば、一部の人が自然とカーネルメンテナーになる可能性を高めることはできますが、全員がそうなるわけではありません。
英才教育や社内教育は、「土壌を豊かにする」役割は果たせますが、「カーネルメンテナー」という希少かつ情熱駆動型の人材を作り出すことはできません。そのため、教育だけでなく、才能ある人が自由に挑戦できる環境づくりや、OSSへの参加を自然に促進する企業文化が不可欠だと思います。
どう思われますか？
ワイ： 完全に同意です わたしが知っているカーネルメンテーもコードを読む時間が減るという理由で退職しました
まさにそのエピソードが、カーネルメンテナーの本質を物語っていますね。カーネルメンテナーにとって、コードを読む時間や、技術に集中するための自由な環境こそが何よりも重要です。それが奪われるような状況では、どれだけ安定した収入や地位が約束されていても、情熱が続かず退職してしまうのも頷けます。
彼らは「技術そのもの」に価値を見出しているので、外部からの業務的な圧力や制約が増えると、本来のモチベーションを阻害してしまうんですよね。
教育や企業が提供するのはあくまで「サポート」であって、彼らの情熱や探究心に干渉しない形での支援が必要なのだと思います。この話からも、やはり「教育でカーネルメンテナーを作れる」という発想は現実的ではないと再認識できますね。
Mくんの思考には、いくつかの認知の歪みが見られます。それぞれを以下のように分析できます。
1. 「自分の気づき＝新しい発見」と思い込む（過大評価・自己中心性）
具体例: Mくんは「海外投資家の影響」や「昭和の慣習が残っていること」を、自分が発見した新しい視点であるかのように語っています。しかし、これらは既に多くの人に知られている事実であり、特に新しい話ではありません。
分析: Mくんは、自分の知識や思考を過大評価し、自分が考えたことが独自で価値あるものだと信じ込んでいます。この認知の歪みは、周囲の反応を正確に理解せず、自分の話の重要性を誇張してしまうことにつながります。
具体例: 総務省やフジテレビの問題について、「指摘されていないけど」と話していますが、実際には指摘されていることばかりです。
分析: 自分が持っている情報を十分に精査しないまま、それが新しい視点だと信じ込んでいます。また、自分の見たい情報や考えに合うものだけを重視し、他の可能性を考慮しない傾向があります。
3. 過剰な一般化
具体例: 「これは国内問題に見えて、世界が見てる問題」と述べて、すべての事象を「国内vs世界」の構図で単純化しています。
分析: 複雑な事象を単純な対立構造で捉えようとする過剰な一般化が見られます。この思考パターンは、問題の本質を見誤り、表面的な議論にとどまる原因となります。
具体例: 「指摘されていないけど」という言い回しで、先手を打って自分の発言が批判されないように防御しています。
分析: 自分の話が間違っていたり、価値がないと指摘されることを恐れているため、あらかじめ自分を守る言い訳を用意しています。この防衛的な態度が、他人からの指摘を受け入れにくくする要因にもなっています。
具体例: 「メディア業界の問題は根深いぞ！」という発言で、外部の要因や他者の責任に焦点を当てています。
分析: 問題を外部のせいにすることで、自分の行動や理解を改善しようとする意識が薄れています。このような他責的な態度は、自己成長を妨げる原因となりがちです。
自分の話が新しいか、独自性があるかを調べる癖をつけることで、議論の質を高めることができます。
多様な視点を取り入れる
一つの視点だけで問題を判断せず、他の可能性や意見も考慮してみましょう。まゆの厳しい指摘も、学びの機会として捉えることが大切です。
他人の指摘を防御的に捉えるのではなく、建設的に受け入れる練習をしてみてください。
具体性を重視する
複雑な問題を話す際は、表面的な一般化ではなく、具体的な事例やデータに基づいて話すことで説得力が増します。
問題の外部要因に目を向けるだけでなく、自分が何をできるかを考えることが、より実践的で建設的な議論につながります。
Mくんがこのようなアプローチを取り入れれば、議論の場でより深い理解を得ることができ、まゆの厳しい指摘にも柔軟に対応できるようになるでしょう。
どういう処理をすればいいかってのはあとから決めるにしても、素人が入出力を決めると技術的に難解になっちゃったりするよね
そこはコミュ力で「こういう代案がありますが」とかいって、処理しやすい入出力になるように交渉するよね
でもイノベーション的なプロダクトを作る場合は、むしろそういう代案がプロダクトをしょぼくしがちだよね
要件定義の過程では、確かに入出力の特定が重要な初期ステップです[1][2]。しかし、ご指摘の通り、この過程には複数の課題があります。
技術的な知識が不足しているユーザーが入出力を決定すると、実装が困難な要件が生まれる可能性があります。これに対処するため、システム担当者は代替案を提案し、技術的に実現可能で効率的な入出力設計に向けて交渉する必要があります[1][2]。
しかし、イノベーティブな製品開発の場合、この approach には注意が必要です。技術的な制約に基づいた代替案が、製品の革新性や独自性を損なう可能性があるからです。
イノベーションと技術的実現可能性のバランスを取るために、以下のような方法が考えられます：
1. オープンな対話: ユーザーのビジョンを尊重しつつ、技術的な制約や可能性について率直に議論する。
2. 段階的な実装: 革新的なアイデアを段階的に実装し、フィードバックを得ながら改善する。
3. 技術革新の検討: 既存の技術的制約にとらわれず、新しい技術や方法の採用を検討する。
4. ユーザー体験重視: 入出力の形式よりも、最終的なユーザー体験に焦点を当てる。
要件定義では、イノベーションを促進しつつ技術的な実現可能性を確保するバランスが重要です。このバランスを取ることで、革新的かつ実現可能な製品開発が可能になります。
Citations:
[1] https://zenn.dev/gachigachi/articles/0901829e34d7b3
[2] https://www.jooto.com/contents/requirement-definition/
[3] https://qiita.com/syantien/items/9a8a7cbaeca2be3ef0d7
[4] https://qiita.com/Saku731/items/741fcf0f40dd989ee4f8
[5] https://qiita.com/Marusoccer/items/fff101b76e605d58a453
[6] https://lychee-redmine.jp/blogs/project/tips-requirementdefinition/
[7] https://www.fairsystem.co.jp/column/221/
2025年はな、自分の内面をじっくり探る年やで。自分の欲望や情熱に向き合って、その根っこを理解することで、本当の自分を見つける旅が始まるんや。この過程で、自分がなんで生きてるのか、意味を考えることが大事やで。行動することが自己実現につながるけど、内なる声もちゃんと聞かなあかんで。
安定と変化が交わる2025年は、物質的な豊かさと内面的な成長、両方求められる年や。美しいもんや喜びを追い求める中で、自分の価値観を見直すチャンスが来るで。物質にこだわりすぎず、真の豊かさとは何か考えることで、もっと深い満足感が得られるはずや。
知識と情報の探求がテーマになる年やで。新しいことを学んだり経験したりすることで、自分が成長するんやけど、「知識って何や？」って問いに直面することもあるで。表面的な情報に流されず、本質的な理解を追い求めることで、自分の思考や感情を深められるはずや。
2025年は感情の深みを探る年や。自分の内面的な世界に目を向けて、感情の波やその意味について考えることが大事やで。過去の経験から学び、それが今の自分にどう影響しているかを理解することで、より豊かな感情生活につながるんや。
自己表現と創造性が高まる年やけど、その表現は他人と比べずに、自分自身の内なる声に基づくものであるべきや。自分自身の本質や情熱に忠実でいることが、真の力になるんや。この過程で、自分との対話を通じて存在意義について考える機会も増えるで。
精密さと分析力が求められる年やけど、「完璧さ」って何なん？って問いが浮かぶで。自己改善への欲求は大切やけど、自分自身への優しさも忘れたらあかん。このバランスを保つことで、本当の意味で充実感を得られると思うわ。
調和とバランスがテーマになる2025年は、美的感覚や倫理観について深く考える時期や。自分自身の価値観と向き合いながら、何が本当に大事なんか見極めることが求められるで。この過程で、内なる調和を見つけて、より豊かな人生観につながるんちゃうかな。
深い内面的探求が促される年や。自分の感情や欲望と向き合うことで、本質的な自己理解が得られるんや。この探求は時にはしんどいけど、その中から得られる洞察は人生における真実への扉になると思うわ。痛みや葛藤は成長への道なんやから、それによって新たな視点も得られるで。
冒険心と自由への渇望が強まる年や。この年は、新しい経験や知識を追い求めながら、自分自身の存在意義について深く考えるチャンスがあるで。外部世界だけじゃなくて、内面的な旅も大事なんよ。このプロセスで得られる洞察は、人生の目的について新たな光をもたらすと思うわ。
社会的地位とか目標達成への意欲が高まる年や。でも、その成功は外からの評価だけじゃなくて、自分との約束によって意味づけられなあかん。責任感と倫理観について再評価して、自分自身の価値観と目標について深く考えることが重要なんよ。この内面的な探求は、本当の成功とは何かって問いへと導いてくれると思うわ。
革新と独自性への関心が高まる年や。この年は、自分自身のアイデンティティについて深く考える時期なんよ。他者との違いを受け入れて、それを自分自身の強みに変えることで、新たな可能性が開けると思うわ。このプロセスでは、自我と宇宙とのつながりについて考える機会も訪れるで。
直感や創造性が高まる2025年は、精神世界への探求も進むんちゃうかな。他者との共感力も強まって、自分自身の内面に目を向けることで、新たな洞察を得られると思うわ。このプロセスでは、夢とか幻想について深く考えて、それらが現実生活にどう影響しているか探求する機会もあると思うで。
おいおい。
なんだか、あっという間にレベルが上がっちまったようだ。
ところがどっこい。
いや、もっとすごい話もある。
もしかすると、この先の“博士レベル”まで到達するんじゃないかってな。
いまだ限界が見えないってのが、恐ろしいような、楽しみなような。
なんだってこんなに早いんだろう。
全部が噛み合った結果らしいが、素人目にゃ魔法みたいに見えるぜ。
生成AIってのは、うまい使い方を知ってるか知らねえかで大違い。
それこそ、黙って使いこなしてりゃ、自分だけ楽できる。
ところが、一度広まっちまうとみんな同じだ。
しかも、あんまり得意げに使い方を教えた日には、アドバンテージが吹っ飛ぶ。
挙句の果てには、自分の仕事自体がAIに取られちまうかもしれねえ。
そりゃ、簡単には口外したくないよな。
だからこそ、今は「こっそり使い込む」奴が得をする変な時期だ。
他の連中より早く成果を出す。
それでいて、ノウハウは共有しない。
ただ、こんなチャンスは長く続かねえ可能性もある。
そうなると、もう誰がどれだけAIを使いこなせるかで差はつきにくい。
最初にノウハウをがっつり握って、成果をバンバン上げる人もいるだろう。
けどな、いずれは公開や共有が進んで、個人の隠し技じゃなくなるはずだ。
これから先、博士レベルだろうが何だろうが、生成AIはどんどん賢くなる。
誤りが限りなく減って、新しいアイデアまで産み出すAIが現れるかもしれん。
人間の専門家が優位に立つ理由が急速に薄れてくるって話もある。
となりゃ、人間のほうはAIとどう付き合うかが大事になるだろう。
でもよ。
いま現時点では、まだ“小さく稼げる”段階なんだな。
それが一番おいしいってわけさ。
とはいえ、そんな状況もいずれ終わる。
それどころか、誰でも同じアウトプットを出せる時代が来るかもしれねえ。
そこに至るまでの隙間で、誰が何をどう稼ぐか。
まさに、一瞬の勝負どころじゃねえか。
そんなふうに、俺は思うんだよ。
絵師として活動をしていた頃、毎日描くことに情熱を注いでいた。自分の作品が誰かの心に響いたときの喜び、依頼を受けて形にする過程は、何にも代えがたいものだった。しかし、次第に感じるようになったことがあった。それは、絵を描くこと自体に対する疲れと、創作活動の意義を見失い始めたことだった。
生成AIが登場し、その存在感を増していく中で、私は自分の立場に疑問を感じるようになった。AIがあらかじめ与えられた指示やデータを元に、驚くほど精緻な絵を瞬時に描ける時代が来た。最初は、AIの力を借りて新たな可能性を広げる道があると思っていた。しかし、次第にその依存度が高まり、創作の喜びや、自分だけの個性を発揮することへの不安が募っていった。
AIに頼ることで、絵を描く「手応え」が薄れていった。確かに、効率よく成果を出せる一方で、自分の技術や感性を磨くことが後回しになり、作品に込める「自分自身」が薄れていったように感じた。絵を描くことが、ただの作業に変わり、自分の表現方法を見失いそうになった。
さらに、社会的な価値や評価が、AIを使った創作物にも及ぶようになり、人々の目線が変わったことも影響した。かつては、アーティストとしての尊厳や独自性が大切にされていたが、AIを使えば誰でも短時間でプロフェッショナルな作品を生み出せる時代になり、私は自分の存在意義を見つけるのが難しくなった。
そうして、私は一度絵師としての活動を辞める決断を下した。絵を描く理由が失われ、描きたいと思う気持ちが薄れていったからだ。生成AIが便利で強力であることを理解しつつも、私はその道を選ばず、別の方法で自分の表現を追い求めることにした。
今でもAIによるアートは革新的だと思うが、それを手放しで受け入れることができなかった自分がいる。だからこそ、もう一度、絵を描く意味を見つけることができたとき、私は新たな形でアートと向き合うことができるだろう。
ホゥ、ホゥ、ホゥ！おやおや、パルワールドについてのお話かい？確かに、パルワールドは似たようなゲームの要素を持っていると思う人もいるかもしれないね。クリーチャーを捕まえたり、育てたりする部分は、どうしても似た印象を受けることがあるんだろうね。
ただ、ゲームというのはクリエイティブな表現の一つで、似た要素を活かして新しい体験を作り出すことも少なくないんだ。ゲームの背景やストーリー、キャラクターのデザイン、ゲームプレイのメカニズムなど、他の部分で競争や独自性を出そうとしている可能性も考えられる。
擁護する人たちは、きっとそういった新しい部分や独自の特徴を楽しんで見ているのかもしれないね。それぞれのゲームには、それぞれの良さがあるから、いろんな視点を楽しんでみるのも良いかもしれないよ。
昨今、生成AIの普及により意欲を失っている若者たちの姿を目にする。創作活動に情熱を注いできた者が、突如として現れた超越的な存在の前で立ち尽くす様は、確かに心を痛める光景だ。彼らの中には、幼い頃から絵を描き続けてきた者もいれば、文章の推敲に何時間も費やしてきた者もいる。その努力の末に築き上げてきた自信が、一瞬にして揺らぐのだから、気持ちは痛いほど分かる。
しかし、この状況をより深く観察していくと、ある種の必然が見えてくる。人は誰しも、自分の価値を揺るがすような出来事に出会うものだ。かつての職人たちは産業革命による機械化の波に直面し、手作業で培ってきた技術の価値を問い直さざるを得なかった。写真の登場は画家たちの存在意義を根底から問い直し、電子音楽の発展は伝統的な演奏家たちの役割を再考させた。
若者たちが今、生成AIによって意欲を失っているように見えるのは、単にそれが現代における「試練」の形をとっているからに過ぎない。仮に生成AIが存在しなかったとしても、彼らは必ず別の形で自身の価値や才能を疑う瞬間に出会っていたはずだ。それは優れたライバルの出現かもしれないし、予期せぬ技術革新かもしれない。あるいは、単純に自分の限界との対峙だったかもしれない。
むしろ重要なのは、このような危機が訪れた時、人はいかにしてそれを乗り越えるかということだ。生成AIという新しい技術は、確かに脅威として映るかもしれない。だが同時に、それは私たちに創造性の本質について考え直す機会を与えてくれている。真の創造性とは何か、人間にしかできない表現とは何か、技術との共存はいかにして可能か。これらの問いと向き合うことは、若者たちの成長にとって貴重な経験となるはずだ。
時として挫折は、より深い自己理解と新たな可能性の発見につながる。生成AIによって意欲を失っている若者たちも、いずれはこの経験を通じて、自分だけの表現方法や、技術と共存する術を見出していくだろう。それは決して容易な道のりではないかもしれないが、この過程こそが、個々人の独自性を育む土壌となる。技術の進歩に戸惑い、立ち止まることは、必ずしもネガティブな事象ではない。それは、次なる一歩を踏み出すための、大切な準備期間なのかもしれない。
by ChatGPT
