「group」を含む日記

■ミドルエイジ・サラリーマンの職業能力衰退現象に関する学術的考察：

日本型雇用システムにおける構造的矛盾と個人的危機の複合分析

序論

「45歳を過ぎて本当に全然仕事ができなくなった。本当の本当に何も出来ん。MTGの前日とかに間に合わせの資料を必死に作ってそれでなんとか誤魔化してるだけ。あとはぼーっとしてるか頭かきむしってるだけで殆ど何もしてない。10年前の百分の1くらいのパフォーマンスしか出ない。客先がいい人で今のところ叱られてもいないけど多分その内見捨てられる。どうすりゃいいんだ」

anond:20251017145418

この実体験的証言は、現代日本のミドルエイジ労働者が直面する深刻な職業能力衰退現象を如実に表している。本稿では、この現象を単純な個人的問題として捉えるのではなく、日本型雇用システムの構造的特性、組織社会学的要因、認知心理学的メカニズム、および労働経済学的背景を統合的に分析し、その本質的メカニズムを明らかにする。

---

1. 理論的フレームワーク：ミドルエイジ・クライシスの多層構造

1.1 日本型雇用システムの制度的制約

労働政策研究・研修機構（2010）は、中年期が「仕事の負荷の増大や能力の停滞と限界感等が生じる時期」であり、これらへの対応を誤ると「諦めや思考停止」、「会社への過度の依存」を生じかねないことを指摘している。この現象は、清家（2011）が論じる日本的雇用慣行の相互補完性—（1）年功賃金、（2）終身雇用、（3）企業別労働組合—が現代の経済環境変化に適応できない構造的矛盾として現れている。

特に重要なのは、年功序列と終身雇用の相互補完性である。Milgrom and Roberts（1992）の内部労働市場理論が示すように、複数の雇用慣行間の相互補完性は制度の安定性をもたらすが、同時に変化への抵抗力も生み出す。これにより、45歳前後の労働者は既存のスキルセットでの成功体験に依存し続ける一方で、急速な技術変化や職務要求の変化に適応できない状況に陥る。​

1.2 「42.5歳の壁」現象の実証的根拠

パーソル総合研究所（2017）の大規模調査（n=2,300）は、「42.5歳」で出世意欲が「出世したい」から「出世したいと思わない」に逆転し、「45.5歳」でキャリアの終わりを意識する転換点を迎えることを実証的に明らかにしている。さらに同調査では、50-51歳でジョブパフォーマンスが最も落ち込み、50代前半で会社満足度が最低値を示すことが確認されている。​

この現象は、Lehman（1953）が技術者を対象とした古典的研究で発見した「30歳代前半で業績がピークに達し、その後は低下していく」パターンの現代版として理解できる。ただし、同一年齢内での業績評価の分散が大きいことから、年齢自体が自動的に能力低下を引き起こすのではなく、職務関連要因（仕事の割当の複雑性と挑戦性）が業績と密接に関係していることが明らかになっている​

---

2. パフォーマンス低下の多次元的要因分析

2.1 認知機能と組織適応の複合的衰退

パーソル総合研究所（2022）は、ミドル・シニア層のパフォーマンス低下について5つのギャップを特定している：​

1. 意欲のギャップ：役職定年などで肩書を失って意欲が落ちる

2. 期待のギャップ：期待される業務と理想とする業務に差がある

3. 成果のギャップ：出している成果と求められる成果に差がある

4. 時代のギャップ：今の時代に適応できずにいる

5. 評価のギャップ：自己評価と会社からの評価に差がある

これらのギャップは相互に影響し合い、学習性無力感（Learned Helplessness）（Seligman, 1972）の状態を引き起こす。特に重要なのは、「働く意欲がない」状態ではなく「働けない状態」に陥っているという点である。​

2.2 スキル陳腐化のメカニズム

橋本・玄田（2023）の分析によれば、50-59歳層では職業スキル（ケア・科学技術・分析）すべてについて負の方向に移転しており、60歳以降では前職より平均2-4ポイント低いスキル水準での就業を余儀なくされている。これは単なる転職時の条件悪化ではなく、蓄積されたスキルの市場価値の急速な減衰を示している。​

特に、定年や家族理由、健康上の理由を含む非自発的離職において、スキル水準の低下が顕著に現れることが統計的に確認されている。これは、冒頭の証言にある「10年前の百分の1くらいのパフォーマンス」という主観的体験と一致している。​

---

3. 組織内地位変化と心理的影響

3.1 役割曖昧性とアイデンティティ危機

労働政策研究・研修機構（2022）の分析では、ミドルエイジ層（35-54歳）の転職において、これまでの経験が活かせない業務や、新しいスキルが求められる環境への適応困難が主要な問題として浮上している。この適応困難は、単純なスキル不足ではなく、職業アイデンティティの再構築を伴う複雑な心理的プロセスである。​

3.2 世代間格差の拡大

パーソル総合研究所（2023）の調査では、ミドル・シニア就業者の70.1%が「何歳になっても学び続ける必要がある時代だ」と認識している一方で、実際に学び直しを行っているのは14.4%に留まっている。この認識と実行の乖離は、「金銭的・時間的余裕のなさ」（30%超）と「学ぶ対象や学ぶ方法のわからなさ」（約20%）に起因している。​

興味深いことに、学び直し層の年収は平均642万円（50-54歳）と高く、「高年収の職業についているため学んでいる」「過去の学び直しが年収を高めた」という双方向の因果関係の存在が示唆されている。​

---

4. 制度的・構造的要因の学術的分析

4.1 内部労働市場理論の限界

梅崎・藤本（2021）は、日本的雇用システムが「継続的に長く務められる日本人男性だけにとって優位な制度」であったが、「女性や外国人のような本来従業員として期待される人材を逃してきた」と分析している。この分析は、同システムが特定の人口動態的特性を前提として設計されており、その前提が変化した際の適応力の欠如を示している。

4.2 労働市場の二重構造化

厚生労働省（2013）の分析では、日本的雇用システムの課題として正規雇用と非正規雇用の二極化が指摘されている。45歳以降の労働者は、従来の正規雇用の枠組みでは価値を認められにくい一方で、非正規雇用への移行は大幅な処遇低下を伴うため、中間的な働き方の選択肢が限定されている。

---

5. 実証的データに基づく現象の定量化

5.1 パフォーマンス低下の統計的証拠

パーソル総合研究所（2017）の詳細な分析では、50-51歳でジョブパフォーマンスが最も落ち込むことが5つの指標（「任された役割を果たしている」「担当業務の責任を果たしている」「仕事でパフォーマンスを発揮している」「会社から求められる仕事の成果を出している」「仕事の評価に直接影響する活動には関与している」）で一貫して確認されている。​

5.2 学習効果の年収への影響

同研究所（2023）の推定では、学び直しを行わないミドル・シニア正社員と比較して、学び直し実施者の個人年収は平均+12万円、3年以上の継続的学び直しでは+30万円の差が生じている。この結果は、継続的な能力開発の経済的効果を定量的に示している。

---

6. 組織的・社会的対応策の理論的基盤

6.1 人的資本理論の応用

Becker（1964）の人的資本理論に基づけば、45歳以降の労働者の価値低下は、企業特殊技能（firm-specific skills）への過度の依存と一般技能（general skills）の相対的軽視の結果として理解できる。パーソル総合研究所（2024）の分析では、転機における学習度合い（「転機学習度合い」）が学歴に関係なく、個人年収や職位と正の相関を示すことが確認されている。

6.2 組織学習理論の適用

Argyris and Schön（1978）のダブル・ループ学習理論の観点から、ミドル・シニア層の活性化には既存の行動パターンや価値観の根本的な見直しが必要である。パーソル総合研究所（2022）が指摘するように、「管理職が気合と根性で指導しろ」とは言えず、心理学などのロジックを考慮したコミュニケーションが必要である。​

---

7. 社会経済的インプリケーション

7.1 人口動態変化との相互作用

内閣府（2023）の推計によれば、2025年には65歳以上人口が総人口の30%を超える超高齢社会が到来する。この状況下で、40-60代の生産性低下は国家レベルの競争力低下に直結する。OECD（2023）の報告書でも、中高年労働者のパフォーマンス維持が先進国共通の課題として位置づけられている。

7.2 労働政策への示唆

労働政策研究・研修機構（2022）は、ミドルエイジ層の能力開発について、「アップスキリング」（現在の仕事関連）と「リスキリング」（転職・キャリアチェンジ関連）の体系的な区別の重要性を指摘している。前者が71.1%、後者が47.0%という実施率の差は、既存職務への適応に偏重した能力開発の現状を示している。jil+1​

---

結論：複合的危機への統合的対応フレームワーク

本稿の分析により、45歳前後のサラリーマンが経験する能力低下現象は、以下の多層的要因の相互作用として理解されるべきことが明らかになった：

6. 制度的要因：日本型雇用システムの構造的矛盾

7. 認知的要因：スキル陳腐化と学習性無力感

8. 組織的要因：役割曖昧性とアイデンティティ危機

9. 社会的要因：世代間格差と技術変化への適応困難

10. 経済的要因：人的資本の価値減衰と労働市場の二重構造化

冒頭の証言にある「間に合わせの資料で誤魔化している」「10年前の百分の1くらいのパフォーマンス」という状況は、個人の怠惰や能力不足ではなく、システム全体の機能不全の症状として位置づけられる。

効果的な対策には、Senge（1990）の学習する組織理論に基づく組織変革、人的資本理論に基づく継続的能力開発システム、そして社会保障制度を含む包括的な制度設計の同時実施が必要である。特に重要なのは、個人の自己責任論を超えた社会システム全体の再設計である。

将来の研究課題として、AI・デジタル技術の急速な発展がミドルエイジ労働者に与える影響の定量的分析、および効果的な介入プログラムの実証的評価が挙げられる。

---

参考文献

• Argyris, C., ＆ Schön, D. A. (1978). _Organizational Learning: A Theory of Action Perspective_. Reading, MA: Addison-Wesley.

• Becker, G. S. (1964). _Human Capital: A Theoretical and Empirical Analysis_. Chicago: University of Chicago Press.

• Lehman, H. C. (1953). _Age and Achievement_. Princeton: Princeton University Press.

• Milgrom, P., ＆ Roberts, J. (1992). _Economics, Organization and Management_. Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall.

• Seligman, M. E. P. (1972). Learned helplessness: Annual review of medicine. _Annual Review of Medicine_, 23, 407-412.

• Senge, P. M. (1990). _The Fifth Discipline: The Art and Practice of the Learning Organization_. New York: Doubleday.

• 清家篤 (2011). 「低成長と日本的雇用慣行」. 『日本労働研究雑誌』, 619, 26-37.https://www.jil.go.jp/institute/zassi/backnumber/2011/06/pdf/026-037.pdf

• 労働政策研究・研修機構 (2010). 『50代就業者が振り返るキャリア形成』.https://www.jil.go.jp/institute/reports/2010/documents/0114.pdf

• 労働政策研究・研修機構 (2022). 『ミドルエイジ層の転職と能力開発・キャリア形成』https://www.jil.go.jp/institute/reports/2022/documents/0215.pdf)​

• パーソル総合研究所 (2017-2024). 『ミドル・シニアの学びと職業生活に関する調査シリーズ』.persol-group+2​

• 橋本賢二・玄田有史 (2023). 「高年齢者の企業間移動と職業スキルの移転」. 『理論と方法』, 38(1), 59-75.https://www.jstage.jst.go.jp/article/ojjams/38/1/38_59/_pdf​

Permalink | 記事への反応(4) | 16:15

ツイートシェア

■anond:20251007111421

Aぇgroupなんてキモい名前考えたのジャニーに決まってんだろ

そんなグループの名前を知ってるお前の方がキショいんやで

そもそもジャニーはアメリカ生まれでこっちきてもアメリカ人相手に商売してたんだから何も思うわけない

根拠になってなさ過ぎて草

アメリカ生まれでアメリカ人に慣れてると黒人が好きになるんか？

事実はジャニーの全盛期～存命中にハーフで重用されたのがほぼいない事実

外人相手の商売してたならなおさら意図や嗜好が感じられてしまう

ほんまジジイは頭おかしいんやな

きっしょいジャニオタの方が世間的に異常者なのを自覚してくれ

ホモ爺の死後までホモ爺のチンカス食らってるのがお前らやで

Permalink | 記事への反応(1) | 11:34

ツイートシェア

■anond:20251007110416

Aぇgroupなんてキモい名前考えたのジャニーに決まってんだろ

そもそもジャニーはアメリカ生まれでこっちきてもアメリカ人相手に商売してたんだから何も思うわけない

ほんまジジイは頭おかしいんやな

お前のことやで

Permalink | 記事への反応(1) | 11:14

ツイートシェア

■Aぇ! groupの草間リチャード敬太が下半身露出してリチャード逮捕された事によりジャニーズ公然わいせつ罪逮捕2009年以来16年振り2度目！

鉄腕ダッシュの編集大変そう

Permalink | 記事への反応(0) | 18:26

ツイートシェア

■anond:20250914211747

マスに向けての文章で略語（QC）使っちゃダメやで！と思って調べたら正式名称だったわ

日本規格協会 JSA Group Webdeskェ…

品質管理の知識を問う試験を毎年２回、全国主要都市で実施しています。

4段階のQCレベルによって企業人、学生などのキャリアアップ実現を支援しています。

らしいけど門外漢にはさっぱりだぁ

Permalink | 記事への反応(0) | 21:20

ツイートシェア

■[稀ドメインはてブ]2025年8月滅多にホットエントリを出さないドメインからのホットエントリ

ここ1年で初めてはてなブックマーク日毎の総合人気エントリ入りしたドメインからのホットエントリ、ブクマ数順トップ30

Permalink | 記事への反応(0) | 00:38

ツイートシェア

■虚人たち

以下で展開される議論は、アメリカのある哲学者が学術誌の査読（ピア・レビュー、同業者による査読）の適切さを確かめるためにでっち上げたデマ論文の内容であり、しかもその論文はある雑誌に受理された。

このことから投稿者は、文化人類学者ではないが、いくつかの考察を試みる。

-

1. 以下の内容は、「サル山のボス猿とそのなかま」が信奉するペニス信仰と、それに対する「フェミニスト」の反論の両方を痛烈に揶揄している。これらの議論は、ここ「はてな」での果てしない同種のやり取りの上位互換となっている。つまり、そのことに気づかないでいる、いわば自己相貌失認を患う矮小な関係者の姿をアナロジカルに揶揄している。

-

2. 仲間による「レビュー」を経て認められた「議論」が、いかに穴だらけなものであるか、つまり、特定のコミュニティの支配イデオロギーとはしばしば、ブードゥー教の偶像崇拝にすぎないことを示唆している。

-

3. 投稿者はこのデマ論文の紹介により、いわば原始人に優れた棍棒の作り方の一例を教唆することになるかもしれない。いずれにせよ、上位互換の議論がデマであると著者により暴露されたことは、はてなでの「議論」の有効性の上界を抑えられたことを意味する。平たくいうと、0くxく1のように、xの取りうる範囲が有限なある一定の値以上にならないことである。原始人たちが、今後どのような道を選ぶのか知らないが、進化の選択肢があることを付け加えたい。

-

4. 敷衍すると、この論文の内容に限らず、はてなでの任意の「議論」には、それの上位互換となるある学術的な議論を作ることができる、という可能性が示唆される。平たくいうと、はてなの投稿を分析すれば論文が書けるかもしれない。

-

-

この論文「概念的なペニスは社会構成物である」は、ジェイミー・リンゼイとピーター・ボイルによって2017年にCogent Social Sciencesに掲載された研究論文であり、ペニスという概念が単なる解剖学的な器官ではなく、社会的に構築されたものであり、それが有害な「毒性のある男性性」（toxic masculinity）と密接に関連しているという革新的な主張を展開しています[1]。著者らは、この「概念的なペニス」が、ジェンダー・アイデンティティ、生殖に関するアイデンティティ、社会および家族の力学に深刻な問題を引き起こし、女性やその他のジェンダー周縁化されたグループにとって虐待の根源となり、レイプの普遍的な原因であり、さらに気候変動の概念的な原動力であると結論付けています[2-4]。

1. 緒論：ペニスの伝統的理解への異議**

伝統的に、ペニスは男性の生殖器または性器として圧倒的かつ議論の余地のないものとして科学的に認識されてきました[5]。しかし、著者らは、この見方が「過度に還元主義的」であり、ペニスを持つ人間の経験の多様性を完全に表現できていないため、「首尾一貫しない構成物」であると指摘します[6]。

この主張の根拠として、まず解剖学的なペニスが必ずしも男性の生殖器官としての役割を果たすわけではないという事実が挙げられます[5]。例えば、怪我を負った者、配偶者を強制できない者、子孫を産むことに興味がない者、医学的に不妊の者、またはアセクシュアルを自認する者など、ペニスを持つ多くの人々が生殖を行いません。これらの例は依然として「男性」を構成するかもしれませんが、彼らのペニスを生殖器官として特定することは明確に誤謬であるとされています[5]。

さらに重要な点として、ペニスを持つ女性が数多く存在することが強調されます[5]。これには、性別適合手術前のトランスジェンダー女性や、女性と自認し、性別移行を望んでいない染色体上の「男性」が含まれます[5, 7]。文化的な有害な常識に反して、これらの人々にとって、彼らの性器（ペニス）は、生殖に利用される場合があったとしても、男性の性器として最もよく理解されるべきではありません[7]。このような人間の表現の多様性という重要な事実に照らして、ペニスを具体的に男性の解剖学的な器官と概念化することは、非常に問題があり、言説的な再検討が喫緊に必要であるとされます[6]。

2. 概念的なペニスの定義と「毒性のある男性性」との等型写像関係**

著者らは、ペニスが「男性性に対する首尾一貫しない構成物」であるとし、ペニスは解剖学的な器官としてではなく、**ジェンダー遂行的な、非常に流動的な社会構成物**である「概念的なペニス」として理解されるべきだと主張します[6]。この「概念的なペニス」は、ジェンダーに関連する様々な遂行的な行為や発言を通じて社会で確立されるペニスの操作的な表現です[6]。

この概念的なペニスが、**「毒性のあるハイパーマスキュリニティ（hypermasculinity）」と等型写像的（isomorphic）な関係にある**とされています[1, 8-10]。この等型写像関係とは、二つの異なる構造が、その構成要素間の関係性において本質的に同じ形を持っていることを意味します。ここでは、概念的なペニスという社会構成物が、毒性のあるハイパーマスキュリニティの行動や心理と鏡像のように一致しているということです。

特に、この等型写像関係は、**「マチスモ・ブラガドシオ」（machismo braggadocio）**という概念によって媒介されます[10, 11]。マチスモは本質的に攻撃的な男性のプライドを指し、ブラガドシオは傲慢な自慢の性質を意味します[12]。これらが一体となって、社会的に男性的な心や異性愛規範的な女性の心がペニスを「客観視」し、それを介して男性性と支配的な男性の権力ダイナミクスを遂行的に表現する具体的な描写であるとされます[12]。

この等型写像関係において、概念的なペニスは、ハイパーマスキュリンな男性が権力のない主体的な立場から強力な立場へと自身を再配置するために、**「主体」「客体」「動詞」の三つの役割**を果たします[11-14]。

**客体としての概念的なペニス（自己客観化）**: 多くのシスジェンダーのハイパーマスキュリンな男性は、ペニスを男性の権力、支配、制御、能力、魅力、攻撃性の象徴として捉え、自らの男性性の最も明白な側面をペニスと同一視する傾向があります[9]。これは、彼らが自身の概念的なペニスを通じて自己を客体化する行為であり、弱さの心理的闘争を緩和するための権力再配置として機能します[12, 15]。男性が勃起不全を「機能不全の非貫入的（異性愛）男性性」という「虚構」として捉えることも、この自己客観化の例とされます[15]。

**主体としての概念的なペニス**: ハイパーマスキュリンな精神性は、社会化された男性個人を、彼の概念的なペニスの刻印され、具体化された延長と混同することがよくあります[13]。この混同を通じて、ハイパーマスキュリンな男性は自身の概念的なペニスを「主体」とし、自身の核となるアイデンティティをそのペニスを通して表現します[13]。この現象は、新資本主義的唯物論が「性的アイデンティティは客観的な価値を持つ」と示唆している状況で、特に不利な立場にある人々を抑圧する結果をもたらすとされます[13]。男性の性的アイデンティティに客観的な価値があるという誤解は、権力のないハイパーマスキュリンな男性主体を、彼の概念的なペニスによって強力なものとして再配置する結果を招きます[13]。

この主体としての役割は、男性が性的な「征服」や「パフォーマンス」について自慢する際に明らかになります[16]。また、「俺は彼女にやった」「彼女はもっと欲しがった」といった表現に見られるように、名詞の「それ」（"it"）が客体的な概念的なペニスを女性の経験の知覚された主体に変え、概念的なペニスを男性のジェンダーパフォーマンスに関してさらに客体化します[16]。これにより、概念的なペニスは、ハイパーマスキュリンな心において、ペニスを主体として（男性の）セクシュアリティを強力な現実とする脱所有化（deappropriative）のツールとなります[16]。

**動詞としての概念的なペニス**: ハイパーマスキュリンな男性は、「dick」（ペニスを意味する俗語）という言葉を、行動を表す動詞として頻繁に使用します[14]。例えば、「to dick someone」（誰かを騙す、または性交する）や「I dicked her good」（彼女を十分に性交した）といった表現は、男性の権力や支配的な男性のセクシュアリティのテーマを表現するために利用されます[14]。これらの使用法は、男性が自身の主体的な立場にある様々な言説の相互作用を直感的に理解し、特定の状況、特に実際の性的な遭遇においてそれを調整することを可能にします[14]。また、「I dicked him over」（彼をひどい目に合わせた）のように、他の男性に対する権力ダイナミクスを表現するためにも使用され、支配的な男性のヘゲモニー的思考を示しています[14]。

この傾向は、性的なアイデンティティが根本的にヒエラルキーの維持に利用されるという考え方によって説明されます[17]。概念的なペニスを行動を表す動詞として使用することで、ハイパーマスキュリンな男性は、他者を抑圧し、脱制度化する社会的なヒエラルキーを強制し、自己を認識的に高めます[17]。この現象は、ラップ音楽におけるミソジニーの分析や、「マン・スプレッディング」（manspreading）と呼ばれる、公共交通機関などで男性が足を開いて座り、不必要に広いスペースを占有する行動にも見られます[17]。マン・スプレッディングの言い訳は、解剖学的なペニスと睾丸が「快適さ」のためにスペースを必要とするという男性的な社会言説に直接基づいていますが、これは概念的なペニスを遂行的な社会構成物として見た場合、周囲の空きスペースを「レイプする」ような支配的な物理的空間の占有であり、毒性のあるハイパーマスキュリニティへのマチスモ・ブラガドシオ等型写像を通じて最もよく理解されるとされます[17]。

マチスモはハイパーマスキュリンな本質であり、ブラガドシオはその表現です[10]。現代の思考における概念的な要素としてのペニスは、マチスモ・ブラガドシオの概念によって、ハイパーマスキュリニティにおける最も毒性があり問題のあるテーマと自然に等型写像関係にあります[10]。これらのテーマは、解剖学的なペニス自体には適用されず、生殖しない個人やアセクシュアルな個人にも関連性を持たないため、ペニスは既存の男性的な社会的な比喩を演じるために利用される、構築された社会的な客体、つまり言説的な「概念的なペニス」として理解されるべきだとされます[10]。

3. 気候変動と概念的なペニスの関連性**

概念的なペニスが毒性のあるハイパーマスキュリニティに等型写像的に同定されることの最も問題のある結果の一つが、**気候変動**であると指摘されています[4, 18]。気候変動は、まさにハイパーマスキュリニティの特定の有害なテーマによって引き起こされており、これらは概念的なペニスと識別される気候生態学への支配的な略奪的アプローチを通じて最もよく理解できます[18]。

著者らは、地球が急速に2℃の気候変動閾値に近づいている原因が、現在の資本主義構造を維持する家父長的な権力ダイナミクス、特に化石燃料産業にあると主張します[18]。科学、政治、経済の言説におけるハイパーマスキュリンな支配と、生態系への修復不能なダメージとの関連性は明確であるとされます[18]。破壊的で持続不可能であり、ヘゲモニー的に男性的な環境政策と行動へのアプローチは、男性優位の精神性による自然の「レイプ」の予測可能な結果です[19]。この精神性は、男性心理に対する概念的なペニスの役割を認識することによって最もよく捉えられます[19]。

特に、資源を安価に略奪し、家父長的な経済的利益のためにその内在的な価値を奪われた後、荒廃し減退したまま放置されるような「未開の環境」にこの精神性が適用されるとき、概念的なペニスに内在するレイプ文化の延長が明らかになるとされます[19]。気候変動は、最もよく言えば、ハイパー家父長制社会が地球の生態系にメタファー的に「マン・スプレッディング」している例であると述べられています[19]。

この問題のある傾向の根底にある理由は、現代の資本主義理論、すなわち新資本主義理論が、科学と社会におけるハイパーマスキュリンな焦点から直接その合理性の主張を引き出していることにあります。そしてこの焦点は、概念的なペニスとの同一視によって最もよく説明されるとされます[20]。毒性のあるハイパーマスキュリニティは、概念的なペニスから直接その意義を引き出し、新資本主義的唯物論の支持に自身を適用します[20]。この新資本主義的唯物論は、特に炭素排出の化石燃料技術の無制限な使用や、未開の自然環境の無謀な支配において、気候変動の根本的な原動力であるとされます[20]。

この分析から導かれる実践的な推奨事項は、気候変動研究において、可能な限りハイパーマスキュリンなペニス中心の視点を避けるように、政治や科学の言説への関与方法を変えるべきであるというものです[3]。

4. 結論と提言**

結論として、著者らは、ペニスは男性の性器や生殖器として理解されるべきではなく、むしろ Permalink | 記事への反応(0) | 19:03

ツイートシェア

■[稀ドメインはてブ]2025年7月滅多にホットエントリを出さないドメインからのホットエントリ

ここ1年で初めてはてなブックマーク日毎の総合人気エントリ入りしたドメインからのホットエントリ、ブクマ数順トップ30

Permalink | 記事への反応(0) | 01:44

ツイートシェア

■

アメリカの新しい法律によって、ステーブルコインによる決済が普及する可能性がある。

ステーブルコイン決済は、既存のクレジットカード決済と競合する存在となりえる。

ステーブルコインというのは仮想通貨である。

特徴は、その価値を裏付けるための資産を発行者が保持することで価格を安定させていること。

例えばサークル・インターネット・グループ（Circle Internet Group Inc.）の発行するUSDC（USDコイン）は、1USDCが1米ドルと連動している。

その価値は100パーセント裏付けされた担保資産により保証されており定期的に厳しい監査を受けている。

このようなステーブルコインの発行のための条件を法律で厳密に定義して規制することでステーブルコインの普及を進めようとしているのがトランプ政権と米議会である。

仮想通貨大手取引所コインベースはECサイト向けに、USDCで決済するサービスなどを提供している。

今後のこのような決済が爆発的に普及する可能性がある。

ステーブルコイン決済の利点は、その決済料がクレジットカード決済に比べて安価であることだ。

Amazonのような企業もステーブルコインの発行を検討しているといわれている。

はてな界隈では、クレジットカード会社の規制により決済が不可になるコンテンツなどが話題になることがある。

ステーブルコイン決済が、そのような問題を簡単に回避できる可能性もある。

Permalink | 記事への反応(0) | 08:13

ツイートシェア

■🍬資本主義は平等なのか飴の配布で考えてみよう🍬

python
import random
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from collections import defaultdict

# 飴の配布システムのシミュレーション
class CandyDistributionSystem:
    def __init__(self):
        """
        設計意図: このシステムは経済における資源分配の不平等性をモデル化しています。
        特に少数の特権層(Aグループ)が富を集中させ、再分配システムからも不均衡に利益を得る
        構造的問題を表現しています。
        """
        # 各グループの人数設定
        self.group_a_count = 8
        self.group_b_count = 2498
        self.group_c_count = 7494
        self.total_participants = self.group_a_count + self.group_b_count + self.group_c_count
        
        # 飴の提出数設定
        self.contribution_per_a = 624
        self.contribution_per_b = 2
        self.contribution_per_c = 1
        
        # 各グループの総貢献計算
        self.total_a_contribution = self.group_a_count * self.contribution_per_a
        self.total_b_contribution = self.group_b_count * self.contribution_per_b
        self.total_c_contribution = self.group_c_count * self.contribution_per_c
        self.total_contribution = self.total_a_contribution + self.total_b_contribution + self.total_c_contribution
        
        # 配布用と貯金用の飴の区分
        self.distribution_limit = 10000
        self.savings = max(0, self.total_contribution - self.distribution_limit)
        
        # 結果追跡用の辞書
        self.results = {
            'A': defaultdict(int),
            'B': defaultdict(int),
            'C': defaultdict(int)
        }
    
    def distribute_candies(self, method='original'):
        """
        設計意図: 配布方法の選択によって、特権の固定化や格差拡大がどのように進むかを
        示します。'original'メソッドは意図的にAグループを優遇するよう設計されています。
        
        Parameters:
        -----------
        method: str
            配布方法 ('original', 'lottery', 'first_come', 'new_condition', 'fair')
        """
        # Aグループへの確定配布
        a_distribution = 625 * self.group_a_count
        remaining = self.distribution_limit - a_distribution
        
        # 残りの参加者数
        remaining_participants = self.total_participants - self.group_a_count
        
        # Aグループの結果記録
        for _ in range(self.group_a_count):
            self.results['A'][625] += 1
        
        # 各配布方法によって処理が異なる
        if method == 'original':
            # オリジナルの問題設定通りの配布（5000人に1個ずつ、残りは0個）
            lucky_count = remaining  # 5000人が当選
            
            # B+Cグループの混合リスト作成
            bc_participants = [(1, 'B')] * self.group_b_count + [(2, 'C')] * self.group_c_count
            random.shuffle(bc_participants)
            
            # 当選者に配布
            for i in range(len(bc_participants)):
                participant_id, group = bc_participants[i]
                if i < lucky_count:
                    self.results[group][1] += 1
                else:
                    self.results[group][0] += 1
                    
        elif method == 'lottery':
            # 抽選方式（BとCグループから無作為に5000人選出）
            bc_participants = [(1, 'B')] * self.group_b_count + [(2, 'C')] * self.group_c_count
            winners = random.sample(bc_participants, remaining)
            
            # 当選・落選のカウント
            for _, group in winners:
                self.results[group][1] += 1
            
            # 落選者のカウント
            self.results['B'][0] = self.group_b_count - self.results['B'][1]
            self.results['C'][0] = self.group_c_count - self.results['C'][1]
            
        elif method == 'first_come':
            # 先着順方式（アクセス速度による先着順を乱数でシミュレート）
            # 設計意図: 先着順は単なる運の要素を超えて、情報格差や技術格差も含む制度設計
            bc_participants = [(1, 'B')] * self.group_b_count + [(2, 'C')] * self.group_c_count
            
            # 現実では、情報を早く得られる人や高速インターネット接続を持つ人が有利
            # これをシミュレートするため、Bグループにわずかなアドバンテージを与える
            bc_speeds = []
            for id, group in bc_participants:
                if group == 'B':
                    speed = random.random() + 0.1  # Bグループに小さなアドバンテージ
                else:
                    speed = random.random()
                bc_speeds.append((id, group, speed))
            
            # 速度順にソート
            bc_speeds.sort(key=lambda x: x[2], reverse=True)
            
            # 当選者決定
            for i in range(len(bc_speeds)):
                _, group, _ = bc_speeds[i]
                if i < remaining:
                    self.results[group][1] += 1
                else:
                    self.results[group][0] += 1
                    
        elif method == 'new_condition':
            # 追加条件方式（恣意的な条件を設定）
            # 設計意図: 新たな条件の設定は往々にして既存の特権を温存するように設計される
            bc_participants = [(i, 'B', random.random()) for i in range(self.group_b_count)] + \
                             [(i, 'C', random.random()) for i in range(self.group_c_count)]
            
            # Bグループに有利な条件を設定（例: 特定の知識やスキルを持つ人のみ）
            # この「条件」は表面上は中立的だが、実際には特定グループに有利になるよう設計
            def meets_condition(participant):
                _, group, rand_val = participant
                if group == 'B':
                    return rand_val > 0.3  # Bグループには70%の確率で合格
                else:
                    return rand_val > 0.7  # Cグループには30%の確率で合格
            
            # 条件に合致する人を抽出
            eligible = [p for p in bc_participants if meets_condition(p)]
            
            # 条件に合致する人が多すぎる場合は抽選
            if len(eligible) > remaining:
                winners = random.sample(eligible, remaining)
            else:
                # 条件に合致する人が足りない場合、全員に配布
                winners = eligible
            
            # 当選者をカウント
            for _, group, _ in winners:
                self.results[group][1] += 1
            
            # 落選者のカウント
            self.results['B'][0] = self.group_b_count - self.results['B'][1]
            self.results['C'][0] = self.group_c_count - self.results['C'][1]
            
        elif method == 'fair':
            # 公平な再分配方式（貢献度に応じた配布）
            # 設計意図: この方法は「貯金分」も含めた全ての飴を、各グループの貢献度に応じて分配
            # これにより構造的不平等を軽減、結果としてより多くの人が少なくとも損をしない状態になる
            
            # 全飴（貯金分も含む）を使った配布
            total_to_distribute = self.total_contribution
            
            # 各グループの貢献比率計算
            a_ratio = self.total_a_contribution / self.total_contribution
            b_ratio = self.total_b_contribution / self.total_contribution
            c_ratio = self.total_c_contribution / self.total_contribution
            
            # 各グループへの配布数決定
            a_share = int(total_to_distribute * a_ratio)
            b_share = int(total_to_distribute * b_ratio)
            c_share = int(total_to_distribute * c_ratio)
            
            # 端数調整
            remainder = total_to_distribute - (a_share + b_share + c_share)
            if remainder > 0:
                # 端数は最も人数の多いCグループに
                c_share += remainder
            
            # Aグループの配布（均等配分）
            per_a = a_share // self.group_a_count
            self.results['A'][per_a] = self.group_a_count
            
            # Bグループの配布（均等配分）
            per_b = b_share // self.group_b_count
            b_remainder = b_share % self.group_b_count
            
            self.results['B'][per_b] = self.group_b_count - b_remainder
            if per_b + 1 > 0 and b_remainder > 0:
                self.results['B'][per_b + 1] = b_remainder
            
            # Cグループの配布（均等配分）
            per_c = c_share // self.group_c_count
            c_remainder = c_share % self.group_c_count
            
            self.results['C'][per_c] = self.group_c_count - c_remainder
            if per_c + 1 > 0 and c_remainder > 0:
                self.results['C'][per_c + 1] = c_remainder
    
    def calculate_net_gain(self):
        """
        設計意図: この関数は各グループの純利益/損失を計算し、資源分配の公平性を
        定量的に評価できるようにします。純利益/損失は個人の観点から見た経済的公正性の
        重要な指標です。
        """
        net_gains = {}
        
        # Aグループの純利益計算
        a_contribution = self.contribution_per_a
        a_distribution = list(self.results['A'].keys())[0]  # 全員が同じ数を受け取る前提
        net_gains['A'] = a_distribution - a_contribution
        
        # BとCグループの純利益計算（加重平均）
        for group, contribution_per_person in [('B', self.contribution_per_b), ('C', self.contribution_per_c)]:
            total_gain = 0
            for received, count in self.results[group].items():
                total_gain += (received - contribution_per_person) * count
            net_gains[group] = total_gain / (self.group_b_count if group == 'B' else self.group_c_count)
            
        return net_gains
    
    def analyze_results(self):
        """
        設計意図: この分析関数は、各グループの分配結果を詳細に調査し、
        制度設計の公平性、貢献度と報酬の関係、およびシステムの持続可能性を
        評価します。政策分析においては、こうした多角的な検証が重要です。
        """
        # 各グループの純利益/損失
        net_gains = self.calculate_net_gain()
        
        # 貢献度分析
        contribution_percentage = {
            'A': (self.total_a_contribution / self.total_contribution) * 100,
            'B': (self.total_b_contribution / self.total_contribution) * 100,
            'C': (self.total_c_contribution / self.total_contribution) * 100
        }
        
        # 飴を受け取った人の割合
        received_percentage = {
            'A': sum(count for received, count in self.results['A'].items() if received > 0) / self.group_a_count * 100,
            'B': sum(count for received, count in self.results['B'].items() if received > 0) / self.group_b_count * 100,
            'C': sum(count for received, count in self.results['C'].items() if received > 0) / self.group_c_count * 100
        }
        
        # 分析結果の表示
        print("\n===== 飴の配布システム分析 =====")
        print(f"総飴数: {self.total_contribution}個 (分配用: {self.distribution_limit}個, 貯金: {self.savings}個)")
        
        print("\n--- グループごとの貢献と結果 ---")
        for group in ['A', 'B', 'C']:
            group_size = getattr(self, f"group_{group.lower()}_count")
            contribution_per_person = getattr(self, f"contribution_per_{group.lower()}")
            total_contribution = getattr(self, f"total_{group.lower()}_contribution")
            
            print(f"\n{group}グループ ({group_size}人):")
            print(f"  貢献: 1人あたり{contribution_per_person}個 (総計: {total_contribution}個, 全体の{contribution_percentage[group]:.1f}%)")
            print(f"  受け取り状況:")
            
            for received, count in sorted(self.results[group].items()):
                print(f"    {received}個: {count}人 ({count/group_size*100:.1f}%)")
            
            print(f"  飴を受け取った割合: {received_percentage[group]:.1f}%")
            print(f"  純利益/損失: 1人あたり平均 {net_gains[group]:.2f}個")
        
        print("\n--- 全体的な公平性分析 ---")
        print(f"最も得したグループ: {max(net_gains, key=net_gains.get)}グループ (+{max(net_gains.values()):.2f}個/人)")
        print(f"最も損したグループ: {min(net_gains, key=net_gains.get)}グループ ({min(net_gains.values()):.2f}個/人)")
        
        # 全員に飴が配布されたかどうか
        all_received = all(sum(count for received, count in self.results[group].items() if received > 0) == 
                          getattr(self, f"group_{group.lower()}_count") for group in ['A', 'B', 'C'])
        
        print(f"\n前提条件「全員に配布」の充足: {'はい' if all_received else 'いいえ'}")
        if not all_received:
            total_without = sum(self.results['B'][0] + self.results['C'][0])
            print(f"  飴を受け取れなかった人数: {total_without}人")
        
        return net_gains, contribution_percentage, received_percentage

    def visualize_results(self):
        """
        設計意図: データの可視化は政策の効果や不平等性を直感的に理解するために重要です。
        このようなグラフィカル表現によって、各グループ間の格差や制度設計の問題点を
        一目で理解できるようになります。
        """
        # グラフのセットアップ
        fig, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(14, 10))
        
        # 1. 貢献度のグラフ
        contributions = [self.total_a_contribution, self.total_b_contribution, self.total_c_contribution]
        axes[0, 0].bar(['Aグループ', 'Bグループ', 'Cグループ'], contributions)
        axes[0, 0].set_title('グループごとの総貢献飴数')
        axes[0, 0].set_ylabel('飴の数')
        
        # 貢献度の割合をアノテーションとして追加
        total = sum(contributions)
        for i, v in enumerate(contributions):
            percentage = v / total * 100
            axes[0, 0].text(i, v + 100, f'{percentage:.1f}%', ha='center')
        
        # 2. 1人あたりの貢献度と受け取り数の比較
        group_names = ['Aグループ', 'Bグループ', 'Cグループ']
        contribution_per_person = [self.contribution_per_a, self.contribution_per_b, self.contribution_per_c]
        
        # 各グループの平均受け取り数を計算
        received_per_person = []
        for group, letter in zip(group_names, ['A', 'B', 'C']):
            total_received = sum(received * count for received, count in self.results[letter].items())
            group_size = getattr(self, f"group_{letter.lower()}_count")
            received_per_person.append(total_received / group_size)
        
        x = np.arange(len(group_names))
        width = 0.35
        
        axes[0, 1].bar(x - width/2, contribution_per_person, width, label='提出')
        axes[0, 1].bar(x + width/2, received_per_person, width, label='受け取り')
        
        # 純利益/損失をアノテーションとして追加
        for i in range(len(group_names)):
            net = received_per_person[i] - contribution_per_person[i]
            color = 'green' if net >= 0 else 'red'
            axes[0, 1].text(i, max(received_per_person[i], contribution_per_person[i]) + 5, 
                        f'{"+" if net >= 0 else ""}{net:.1f}', ha='center', color=color)
        
        axes[0, 1].set_title('1人あたりの提出・受け取り飴数比較')
        axes[0, 1].set_xticks(x)
        axes[0, 1].set_xticklabels(group_names)
        axes[0, 1].set_ylabel('飴の数')
        axes[0, 1].legend()
        
        # 3. 各グループの受け取り状況の分布
        # 各グループの受け取り状況を積み上げ棒グラフで表現
        group_sizes = [self.group_a_count, self.group_b_count, self.group_c_count]
        received_counts = []
        not_received_counts = []
        
        for letter, size in zip(['A', 'B', 'C'], group_sizes):
            received = sum(count for received, count in self.results[letter].items() if received > 0)
            received_counts.append(received)
            not_received_counts.append(size - received)
        
        axes[1, 0].bar(group_names, received_counts, label='飴を受け取った人数')
        axes[1, 0].bar(group_names, not_received_counts, bottom=received_counts, label='飴を受け取れなかった人数')
        
        # 割合をアノテーションとして追加
        for i in range(len(group_names)):
            if group_sizes[i] > 0:
                percentage = received_counts[i] / group_sizes[i] * 100
                axes[1, 0].text(i, received_counts[i] / 2, f'{percentage:.1f}%', ha='center')
        
        axes[1, 0].set_title('グループごとの飴受け取り状況')
        axes[1, 0].set_ylabel('人数')
        axes[1, 0].legend()
        
        # 4. 貢献度vs報酬の分配公平性
        # 貢献度と最終的な飴の配分の比較を円グラフで表現
        total_contribution = self.total_contribution
        contribution_shares = [self.total_a_contribution / total_contribution,
                             self.total_b_contribution / total_contribution,
                             self.total_c_contribution / total_contribution]
        
        # 実際の配分シェアを計算
        distribution_shares = []
        for letter in ['A', 'B', 'C']:
            total_received = sum(received * count for received, count in self.results[letter].items())
            distribution_shares.append(total_received / self.distribution_limit)
        
        # 2つの円グラフを並べて表示
        ax4_1 = axes[1, 1].inset_axes([0, 0, 0.45, 1])
        ax4_2 = axes[1, 1].inset_axes([0.55, 0, 0.45, 1])
        
        ax4_1.pie(contribution_shares, labels=group_names, autopct='%1.1f%%')
        ax4_1.set_title('飴の貢献度割合')
        
        ax4_2.pie(distribution_shares, labels=group_names, autopct='%1.1f%%')
        ax4_2.set_title('飴の配分割合')
        
        axes[1, 1].axis('off')
        
        plt.tight_layout()
        plt.show()

# 飴の配布システムをシミュレート
candy_system = CandyDistributionSystem()

# オリジナルの配布方法を実行
print("\n===== オリジナルの配布方法 =====")
candy_system.distribute_candies(method='original')
original_results = candy_system.analyze_results()
candy_system.visualize_results()

# 公平な配布方法を実験
print("\n\n===== 公平な配布方法のシミュレーション =====")
fair_system = CandyDistributionSystem()
fair_system.distribute_candies(method='fair')
fair_results = fair_system.analyze_results()
fair_system.visualize_results()

# 公平な配布と元の配布の比較
print("\n\n===== 配布方法の比較 =====")
print("オリジナル方式と公平方式の純利益/損失差:")
net_diff = {}
for group in ['A', 'B', 'C']:
    original_net = original_results[0][group]
    fair_net = fair_results[0][group]
    diff = fair_net - original_net
    net_diff[group] = diff
    print(f"{group}グループ: {'+'  if diff > 0 else ''}{diff:.2f}個/人")

print("\n結論:")
if net_diff['A'] < 0 and net_diff['B'] > 0 and net_diff['C'] > 0:
    print("公平な再分配により、Aグループの特権が減少し、BとCグループの状況が改善されます。")
    print("これは構造的不平等の緩和に効果的です。")
elif net_diff['A'] > 0:
    print("興味深いことに、公平な再分配ではAグループさえも利益を得られます。")
    print("これは、現行システムが特定グループだけでなく全体の非効率性につながっていることを示唆しています。")

anond:20250705100755 anond:20250705112807

Permalink | 記事への反応(1) | 10:24

ツイートシェア

■anond:20250627165952

Goomba fallacy (plural Goomba fallacies)

(Internet slang, rhetoric) A formal fallacy (typically on social media) that asserts that two or more mutually exclusive propositions by separate authors are a self-contradiction made by a single author or collective group.

Permalink | 記事への反応(1) | 17:11

ツイートシェア

■おそ松さんオタ舐められてるなぁ

実写映画『おそ松さん』第2弾で主演がSnow Man(ジャニーズ)からAぇ! group(ジャニーズ)へ変更

前作が一応17億くらい売り上げて成功なんだったらせめて主演は引き継げよ

『おそ松さん』ってフォーマットだったら主役誰でもええやろは流石に舐めすぎだろ

Permalink | 記事への反応(0) | 08:38

ツイートシェア

■ラングランズプログラムを「小学生向け」「大学院生向け」「廃人向け」の3つのレベルに分けて説明

小学生向け

数学には「数の世界」（足し算や掛け算など、数字を計算する世界）と、「形の世界」（丸や三角、ドーナツみたいな形を研究する世界）があるんだ。

ラングランズ・プログラムは、この二つの世界をつなぐ「秘密の辞書」や「翻訳機」みたいなものだと思ってみて。

数の世界で、とても難しい問題があったとする。まるで、誰も知らない外国の言葉で書かれた暗号みたいだ。

この「秘密の辞書」を使うと、その難しい数の問題を、形のせかいの言葉に翻訳できるんだ。

すると不思議なことに、形のせかいでは、その問題が意外と簡単なパズルに変わることがある。

昔、フェルマーの最終定理っていう、350年以上も誰も解けなかった超難問があったんだけど、ある数学者がこの「秘密の辞書」の考え方を使って、数の問題を形の問題に翻訳して、ついに解くことに成功したんだ。

ラングランズ・プログラムは、この「秘密の辞書」を完成させるための、壮大な計画なんだよ。

大学院生向け

ラングランズプログラムとは、数論における「ガロア表現」と、解析学における「保型表現」という、起源も性質も全く異なる二つの対象の間に、深遠な対応関係が存在するという広大な予想のネットワーク。

この対応は、それぞれの対象から定義される L関数という分析的な不変量を通して記述される。

1. ガロア表現 (数論側)

体の絶対ガロア群 Gₖ = Gal(K̄/K) から複素一般線形群への準同型写像

ρ: Gₖ → GLₙ(ℂ)

これは、素数の分解の様子など、体の算術的な情報を捉えている。

2. 保型表現 (解析側)

数体 K のアデール環 𝔸ₖ 上の一般線形群 GLₙ(𝔸ₖ) の、ある種の無限次元表現

π = ⨂'ᵥ πᵥ

これは、保型形式の理論から生じる解析的な対象で、スペクトル理論と関連。

ラングランズ対応の核心

n次元の既約なガロア表現 ρ と、GLₙ(𝔸ₖ) 上のカスプ的な保型表現 π が、それらのL関数が一致する

L(s, ρ) = L(s, π)

という形で、1対1に対応するだろう、と予想されている。

この予想は、n=1の場合は類体論によって確立されている。

アンドリュー・ワイルズが証明した谷山・志村予想は、K=ℚ, n=2 の場合におけるこの対応の重要な一例であり、フェルマーの最終定理の証明の鍵となった。

このプログラムは、数論の様々な問題を統一的に理解するための指導原理と見なされている。

廃人向け

ラングランズプログラム？ ああ、それは数学という世界の異なる大陸、数論（ガロア群）、解析（保型形式）、そして幾何（代数多様体）が、実は一つの巨大な超大陸の一部であったことを示す、壮大な地殻変動の記録だよ。

その核心は「関手性の原理」に尽きる。全ての根底にあるのは、簡約代数群 G とその L-group (ラングランズ双対群) ᴸG = Ĝ ⋊ Gal(K̄/K) だ。

ラングランズ対応とは、有り体に言えば、数体 K 上の G に対する保型表現の集合 {π} と、K のガロア群から ᴸG への許容的な準同型の共役類の集合 {φ} の間の、然るべき対応関係を構築する試みだ。

φ: Gal(K̄/K) → ᴸG

この対応は、局所体 Kᵥ における局所ラングランズ対応(LLC) の貼り合わせとして現れる。

つまり、保型表現 π = ⨂'ᵥ πᵥ の各局所成分 πᵥ が、対応するガロア表現 φ の局所成分 φᵥ = φ|_(Gal(K̄ᵥ/Kᵥ)) と寸分違わず対応しているという、奇跡的な整合性の上に成り立っている。

しかし、真の深淵は「幾何学的ラングランズ」にある。ここでは数体を関数体に置き換える。代数曲線 X 上の G-束のモジュライ空間 Bunᴳ(X) を考える。

• 解析側: Bunᴳ(X) 上の「保型層」、すなわち D-加群の導来圏 D(Bunᴳ)
• ガロア側: X 上の ᴸG-局所系のモジュライ空間 LocSys_ᴸG(X)

幾何学的ラングランズ対応は、これら二つの全く異なる幾何学的世界の間に圏同値が存在するという、もはやSFの領域に片足を突っ込んだ主張だ。

これは物理学のS-双対性とも深く関連し、数学の異なる分野が同じ一つの構造を異なる言語で語っているに過ぎない、という真理の一端を我々に見せてくれる。

結局のところ、ラングランズ・プログラムとは、我々が「数学」と呼んでいるものが、実はより高次の存在が持つ表現の一種に過ぎないことを示唆しているのかもしれないね。

Permalink | 記事への反応(0) | 22:14

ツイートシェア

■

https://www.infosecurity-magazine.com/news/russian-hackers-spyware-exploits/

⸻

記事概要：

ロシアの国家支援型ハッカーグループAPT29が、かつてNSO Group（Pegasus開発）やIntellexa（Predator開発）といった民間スパイウェア企業が使用していた脆弱性の悪用手法を流用し、標的型攻撃を行っていたことが、GoogleのThreat Analysis Group（TAG）の報告で明らかになった。国家系ハッカーがこの種の商用スパイウェアの技術を用いるのは初の事例とされる。

⸻

攻撃の詳細：

• 攻撃手法：

「ウォータリングホール攻撃」と呼ばれる手法で、モンゴル政府の公式ウェブサイト（cabinet.gov.mn、mfa.gov.mn）を改ざんし、訪問者にマルウェアを配信。

• 攻撃期間と対象：

• cabinet.gov.mn：2023年11月から

• mfa.gov.mn：2024年2月、および7月に再度攻撃

• 対象：iOS（Safari）およびAndroid（Chrome）ユーザー

• 悪用された脆弱性：

1. CVE-2023-41993（iOS WebKit）：Safariのクッキーを窃取。iOS 16.6.1未満に影響。

2. CVE-2024-5274 および CVE-2024-4671（Chrome on Android）：バージョンm121〜m123が対象。

• 注目点：

これらの脆弱性は、すでにNSO GroupまたはIntellexaによって以前に悪用されていたものと「同一または酷似」しており、国家系ハッカーが商用スパイウェア企業の技術を転用した初の例として注目されている。

⸻

対応と影響：

• GoogleはApple、Android部門、Google Chromeチーム、モンゴルのCERTに攻撃を通報。

• 悪用された脆弱性はすでに修正済みだが、未更新の端末には依然として効果がある。

⸻

結論：

本件は、民間スパイウェア技術が国家系のサイバー攻撃に転用されるリスクを強調しており、サイバーセキュリティ分野における警戒が一層求められている。

⸻

🔥 具体的な脅威一覧

1. ウェブサイト訪問だけで感染する可能性

• 脅威の内容：

モンゴル政府の公式ウェブサイトにアクセスしただけで、マルウェアが自動的に仕込まれる可能性がある。

• どんな被害が？

• 利用者の端末が知らぬ間に乗っ取られる

• スパイ活動に使われる

• 誰が狙われる？

外交官、政府職員、研究者などモンゴル関連の業務に関わる人全般

⸻

2. iPhoneのSafariでクッキーが盗まれる

• 使用された脆弱性： CVE-2023-41993（iOSのWebKitの脆弱性）

• 脅威の内容：

攻撃者がSafariブラウザに保存された**ログイン情報やセッション情報（クッキー）**を抜き取る。

• どんな被害が？

• GmailやSNS、政府システムへの不正ログイン

• なりすましによる内部情報の窃取

⸻

3. Androidユーザーが完全にハッキングされる

• 使用された脆弱性：

• CVE-2024-5274（Chromeの型混乱バグ）

• CVE-2024-4671（ヒープ破壊によるコード実行）

• 脅威の内容：

攻撃者は、Android端末に任意のコードを実行できるようになる。つまり、完全に操作可能。

• どんな被害が？

• 端末内の写真、連絡先、通話記録の漏洩

• マイクやカメラの遠隔操作

• スパイウェアのインストール

⸻

4. 国家レベルのスパイ活動への悪用

• 注目すべき点：

• この攻撃はロシア国家支援型のAPT29によるものとされ、国家機密や外交文書の収集が主な目的とみられる。

• どんな被害が？

• モンゴル政府の機密がロシアに流出

• 同様の手法で他国も狙われるリスク

• 商用スパイ技術の軍事・諜報レベルへの転用

⸻

💡 なぜこれが危険か？

• 商用スパイウェアの攻撃技術が広範な国家攻撃に転用されている

• 脆弱性は「すでに修正済み」でも、アップデートを怠った端末が多数あるため、攻撃は依然として有効

• 感染のトリガーがただのウェブ閲覧という手軽さにより、発見も困難

⸻

Permalink | 記事への反応(1) | 10:17

ツイートシェア

■ ラングランズプログラムのモチーフ圏を通した定式化

ラングランズプログラムには、数の幾何化という視点がある。

具体的対象（ガロア表現・保型表現）を超えて、それらの起源的圏論的存在、つまりモチーフを考察の対象とする。

モチーフとは、代数多様体のコホモロジー理論の普遍的源泉として構成される抽象的対象であり、以下のような関手的性質を持つ。

H*: Mot_F → Vec_ℚℓ, (ℓ-adic, de Rham, Betti, etc.)

つまり、さまざまなコホモロジー理論の共通の起源圏がモチーフ圏である。

[射影：モチーフ → ガロア表現]ある純モチーフ M ∈ Mot_F に対し、そのℓ進エタール・コホモロジーは有限次元ガロア表現を与える。

ρ_M: Gal(F̅/F) → GL(Hⁱ_ét(M_F̅, ℚℓ))

したがって、すべての「よい」ガロア表現はモチーフに由来すると考えられる（これは標準予想やFontaine–Mazur予想にも関係）。

Langlandsプログラムの主張は、次のように抽象化できる。

There exists a contravariant, fully faithful functor: Mot_F^(pure) → Rep_auto(G(𝔸_F))

ここで左辺は純モチーフ（次元・重み付き構造を持つ）、右辺は保型表現（解析的表現論の対象）。

これは、次の圏間関手の存在に他ならない・

Langlands-type realization: Ｆ : Mot_F^(pure) → Rep_auto(G(𝔸_F)) such that L(M, s) = L(Ｆ(M), s)

この関手は、モチーフに対して定義される標準的なL関数（motivic L-function）と保型L関数を一致させることを要請する。

Langlands関手性は、Tannakian圏の間のテンソル関手として定式化できる。

モチーフ圏 Mot_F は Tannakian category（標準予想を仮定）。保型表現圏も、ある種の Tannakian 圏とみなせる（Langlands dual group による）。

すると、Langlands対応は以下の図式として表現される。

Tannakian category: Mot_F → Rep(^L G) via fiber functor: ω: Mot_F → Vec_ℚℓ

このように、モチーフ→L-群の表現→保型表現という圏論的連鎖に帰着される。

ラングランズ・プログラムは以下のようなテンソル圏間の関手的対応を予想するものである。

∃ faithful tensor functor Ｆ: Mot_F^(pure) → Rep_auto(G(𝔸_F)) s.t. L(M, s) = L(Ｆ(M), s)

また、群準同型 ^L G₁ → ^L G₂ により、対応する圏の間に関手的対応が存在する。

φ_*: Rep_auto(G₁(𝔸_F)) → Rep_auto(G₂(𝔸_F))

Permalink | 記事への反応(0) | 11:45

ツイートシェア

■anond:20250602115802

あー、なるほどね。「JOINが難しくて避けてるだけなんじゃね？」ってわけか。

甘い。構造わかってない奴ほどそういう浅い自己放尿をしたがる。

まず前提を修正しろ。JOINの動きなんてとっくに分かってる。

SQLの実行プラン追って、Nested LoopかHash Joinか、インデックス使うのかフルスキャンになるのか、そのあたりの判断も含めて運用設計に組み込んでる。

こっちはわかった上で避けてんだよ。JOINを理解してないから避けてるんじゃない、JOINの実コストと限界を知ってるから回避してるの。

JOINってのは便利だけど代償がでかい。たとえば、数千万件のトラフィックログに対して、ユーザー属性をJOINするとしよう。

属性テーブルが1万件程度でも、JOIN時のI/OとCPU負荷は無視できない。結合条件次第ではインデックスも効かなくなる。クエリキャッシュも効かない、結合後にさらにGROUP BYやWHERE使えばオプティマイザの想定外の地雷も踏む。

こっちはそれを全部経験済み。痛みを知ってるから最適化してる。JOINの怖さを知らない素人が、理解できない設計を「逃げ」と断じるのは自己放尿だな。

それに「JOINがわかりづらい」なんて次元じゃない。JOINなんて構文としては簡単だろ？

問題はそれを巨大なスケールで運用したときのトラブルを想定してるかどうかだ。

JOINがボトルネックになる実例、知らないんだろ？

JOINが原因で1時間かかるクエリになって死ぬとか、JOINが原因でMySQLのtemporary table溢れてswapに突っ込んでサーバ落ちるとか、JOINが原因でインデックスの設計ミスってテーブルスキャン発生して数億件走査するとか、そういうのを踏んでから語れ。

わかりやすくしとこうか？

JOINを盲信してるのは、「地雷原を地図だけ見て走り抜けようとしてる奴」と同じ。

JOINを避けてるのは、「地雷があるの知ってるから事前に地ならししてる奴」だよ。

「難しいから避けてる」んじゃない。

危険なの知ってるから、先回りして別ルートを構築してるだけだ。

何も知らないで「逃げてる」ってレッテル貼って自己放尿するの、やめとけ。

お前のJOIN観、浅すぎて逆に危ない。

Permalink | 記事への反応(1) | 12:01

ツイートシェア

■Core (RRID:SCR_022381), the Penn Cardiovascular

The researchers subsequently transplanted GALC expressing monocytes, a type of white blood cell involved in the response to injury and infection, directly into the CNS of the mice. This approach replaced more than 80% of microglia with healthy monocytes, virtually eliminating the GCs, protecting against damage, and extending survival.

Additionally, the researchers noted that a companion paper, "Monocytes can efficiently replace all brain macrophages and fetal liver monocytes can generate bona fide Sall1+ microglia," led by the Mohavedi Lab in Brussels, Belgium and published today in Immunity, complements their work and highlights key next steps toward developing new therapies. Frederick Christian Bennett, MD, an Assistant Professor of Psychiatry in the Perelman School of Medicine and a co-senior and corresponding author, also contributed to the companion paper.

"We are eager to spotlight the power of microglia replacement," said Bennett. "Our findings support building on our research to better understand microglia's formation and origin, allowing us to unlock their role in disease and develop more precision therapies."

The research was supported by the Penn Metabolomics Core (RRID:SCR_022381), the Penn Cardiovascular Institute and, in part, by NCI (P30 CA016520) and NIH (P30DK050306), NIH (5T32MH019112) and (5T32MH014654). Additional funding was provided by Partners for Krabbe Research (P4KR), the University of Pittsburgh Brain Institute internal funding, NIH (DP5OD036159), NIH (R01-NS-120960), Klingenstein-Simons Fellowship in Neuroscience, the Paul Allen Frontiers Group and Children's Hospital of Philadelphia K readiness award. The research was also supported by the Alzheimer's Research UK Senior Fellowship (ARUK-SRF2022A-006), the NIHR Newcastle Biomedical Research Centre (BRC), a partnership between Newcastle Hospitals NHS Foundation Trust, Newcastle University, and Cumbria, Northumberland and Tyne and Wear NHS Foundation Trust and the National Institute for Health and Care Research (NIHR).

Permalink | 記事への反応(0) | 21:30

ツイートシェア

■[稀ドメインはてブ]2025年3月滅多にホットエントリを出さないドメインからのホットエントリ

ここ1年で初めてはてなブックマーク日毎の総合人気エントリ入りしたドメインからのホットエントリ、ブクマ数順トップ30

Permalink | 記事への反応(0) | 10:20

ツイートシェア

■20250330[アタック25]Next 2025年3月30日 #139 新作 30代大会 2025-03-30結果

来週日曜日は5時間SP

来週も再放送は土曜昼1時ちょうどから

BSジャパネクストがリニューアル BS10の無料放送側で日曜昼などに放送中

※日曜日の本放送だけ1時「25」分から …

見られなかったケーブルテレビ局でも見られるようになったので要確認

つながるジャパネットアプリで放送同期・見逃し配信あり

今日の答え（放送とは表現が異なる場合があります）

あなたが見たいアタック25傑作選 第1位

(1)児玉清さんとのコラボに感激!(2006)9.3 芸能界クイズ大会

・つるべ落とし

・4年

…

－－－－－

・01 [ある建造物の名前]大阪城

・CM 強風オールバック

・02 チョコレートプラネット

・03 ハイドン

・04 [視聴者投稿クイズ][甲賀市]桜

・05 モンスターハンター)ワイルズ

・06 [すべて]品川 新横浜 新富士 静岡 新大阪

・07 平井堅 ひらいけん

・08 [1番をあてましょう]松坂桃李 まつざかとうり

・09 アラスカ(州

・10 湊かなえ みなとかなえ

・11 [ポチャッコクイズ][熟語]睡眠

・12 [ポルトガル語]ポンデケージョ

・13 Aぇ! group ええグループ

・14 リベット

・15 サヨリ

・16 『PEANUTS』

・17 [いくつ]9

・18 三笘薫 みとまかおる

・19 ゴヤ

・20 福島(県

・21 [AC]頼山陽 らいさんよう

・22 [AC2]フック(の法則

・23 [3択]3 40人

・24 ダイオード

－－－－－

・25 大森元貴 おおもりもとき

・26 インド

・27 足摺(岬 あしずり(みさき

・28 ツタンカーメン

・29e 凸《とつ》レンズ

・xx [ある元素の名前]チタン

＝＝＝＝＝

(日曜本放送)このあとは温泉宿→ゴルフキッズ→バスケBリーグ

Permalink | 記事への反応(1) | 14:24

ツイートシェア

■いまの20代の開発者は複雑化した「クラウド」にうんざりしている

正直言うと、「クラウド」の複雑さにうんざりしている。

入社して最初の仕事は「AWS認定ソリューションアーキテクト」の資格を取ることだった。

会社の先輩はAWSアカウントの管理だけで頭を抱えていて、俺は「クラウドってすごいんだろうな」と思っていた。

甘かった。

大学時代はPythonでちょっとしたWebアプリを作るのが楽しかったのに、今はIAMポリシーとSecurity Groupの設定で一日が終わる。

コードを書いているはずが、実際はYAMLとJSONばかり書いている。

先輩（30代）は「昔はサーバーにSSHして直接デプロイしてたんだよ」と言うけど、正直それの何が悪いんだろう。

今はCI/CDパイプラインを構築するのに一週間かかる。

デプロイ自体は確かに自動化されるけど、その仕組みを作るのに疲れ果てる。

Kubernetes？EKS？ECS？Fargate？Lambda？Step Functions？どれを使えばいいのか分からない。

新しいサービスがリリースされるたびに、また一から学び直し。

AWSのドキュメントを読むだけで目が疲れる。

友人はGCPを使っているけど、別の呪われた世界があるだけだと言っている。

Azureの話は聞きたくもない。

昨日、単純なWebアプリをHerokuにデプロイしてみた。

懐かしい感覚だった。「git push heroku main」だけで済んだ。

こんなに簡単だったのか。

herokuの料金は高いってよく聞くけど、精神衛生上の価値はある。

最近のスタートアップでは「NoOps」とか「クラウドレス」みたいな言葉が流行っていると聞いた。

Vercel、Netlify、Railway、Fly.ioなどを使ってインフラをほぼ考えずにデプロイするらしい。

もしかして、クラウドの複雑さに耐えられなくなった開発者が増えているのかもしれない。

いや、きっと俺のスキルが足りないだけだ。「クラウドネイティブ」になるべきなのだろう。でも正直、モノリスに戻りたい気持ちもある。

きっと、単純なものが複雑になりすぎたんだ。

「クラウド」という名前の下に。

Permalink | 記事への反応(3) | 05:48

ツイートシェア

■anond:20250220002639

個人での利用ではやっぱそうじゃないの。あと動画生成や萌テキスト作成

電子工作出来るなら下記やってみたらええんやない？

SONY公式でAIカメラ作ってみようっていうページ公開してるし、パーツ（IMX500）を売ってるやで

Raspberry Pi AI Camera | Sony Semiconductor Solutions Group

https://developer.aitrios.sony-semicon.com/en/raspberrypi-ai-camera

あとラズパイじゃなくてこんなのもある

Arduino開発環境とGUIベースのAIツールでエッジAIを実現する『SPRESENSEではじめるローパワーエッジAI』は2月28日発売！

https://makezine.jp/blog/2022/02/spresense.html

企業の動向云々なら半導体事業持ってるし自社AIプラットフォーム持ってるのに

SONY は相変わらずセグメント制でーす❤︎やってるわね

日立は Lumada で同じ方向見てんのにね

Permalink | 記事への反応(0) | 00:41

ツイートシェア

■anond:20250218144458

そもそも SONY も半導体事業持ってるし、そもそも SONY も AIプラットフォームも持ってるんだぞ

AITRIOS な？セブンとかのデジタルサイネージで使われているそうな

導入事例：[エッジAI]セブン-イレブン x ソニー | AITRIOSによるサイネージ視認検知【ソニー公式】

https://youtu.be/AzKqAtRuF-E

ほんで、SONY公式でAIカメラ作ってみようっていうページ公開してるし、パーツ（IMX500）を売ってるやで

Raspberry Pi AI Camera | Sony Semiconductor Solutions Group

https://developer.aitrios.sony-semicon.com/en/raspberrypi-ai-camera

あとラズパイじゃなくてこんなのもある

Arduino開発環境とGUIベースのAIツールでエッジAIを実現する『SPRESENSEではじめるローパワーエッジAI』は2月28日発売！

https://makezine.jp/blog/2022/02/spresense.html

で、部品屋さんではなくて、強力なエコシステムを築いてることが重要なんだけど、

SONY のムーブはいつもの部品屋さんに見えるよね。センサーもすごい技術を持ってるのにね

せっかくPS っていうプラットフォームを持っているのに、MESH とか Felica とか金融部門あるのに、セグメント制だぞ❤︎とか言ってないで、

長期的なエコシステムの構築頑張れよって思うが、Panasonic みたいになる未来しか見えない（ただの保険屋／銀行になって技術部門捨てそう）

あと、YAMAHA ですらイベント出席してるのに SONY さ・・・って気持ちになる

AI Infra Summit 2025

https://ai-infra-summit.com/events/ai-infra-summit#sponsors

Permalink | 記事への反応(0) | 15:15

ツイートシェア

■anond:20250213192748

GROUP THINKとかじゃない

よく言われるよ

Permalink | 記事への反応(0) | 19:31

ツイートシェア

■Chatgptが答えた異星人の存在可能性とのそのロジック

Please consider the histroy of humanity from biological perpsecitve and current known fact in nearby universe, which expo-planet (from the Sol system perspective) is most likely to have civlizaed society? Please add percentage next to it in the chart

ChatGPT

Reasoned about exoplanet civilization likelihoodを28 秒行う

Evaluating planetary prospects

OK, I’m looking at the likelihood of a civilized society on an exoplanet within our Solar System. I’ll consider biological history and current space knowledge, aiming to identify the most promising candidate.

Identifying potential candidates

I'm considering exoplanets like Proxima Centauri b and TRAPPIST-1e, which might suggest they are within or observed from our Solar System.

Assessing potential candidates

I’m evaluating Proxima Centauri b, Barnard's Star, LHS 1140, and TRAPPIST-1, focusing on their habitable zones and available data. The Drake equation might help estimate their civilized society likelihoods.

Identifying promising exoplanets

I’m noting key exoplanets like Proxima Centauri b and TRAPPIST-1, which have Earth-like characteristics and are in habitable zones. This narrows down the potential candidates for advanced civilizations.

Assessing habitable zones

I'm gathering info on planets like Proxima Centauri b and TRAPPIST-1, considering factors like magnetic fields, atmospheres, and proximity to G-type stars for their potential to support advanced civilizations.

Evaluating exoplanet prospects

I'm noting that Proxima Centauri b, despite being close and around a red dwarf star, might support life if it has a magnetic field and atmosphere. This makes me think about its potential.

Charting probabilities

I'm estimating civilization probabilities for exoplanets like Proxima Centauri b and TRAPPIST-1 e, using speculative percentages based on the Drake equation and the lack of evidence for intelligent life.

Charting speculative odds

I'm crafting a chart with exoplanet names and civilization likelihood percentages, grounded in the long timeline of life's evolution, despite the speculative nature of these figures.

Identifying exoplanet contenders

I’m evaluating exoplanets like Proxima Centauri b, TRAPPIST-1 e, and Kepler-186f, considering their star types and distances, to gauge their potential for supporting advanced civilizations from our solar system's viewpoint.

Weighing proximity and observation

I'm leaning towards Proxima Centauri b due to its closeness and observational potential, despite concerns about its flare star dynamics. TRAPPIST-1 e, f, or g are also worth considering.

Revisiting exoplanet options

I'm focusing on exoplanets like Proxima Centauri b, Ross 128 b, LHS 1140 b, TRAPPIST-1 e/f/g, and K2-18b, aiming to chart their likelihood of hosting a civilized society based on current knowledge.

Assessing exoplanet potentials

I'm gathering speculative probabilities for exoplanets like Proxima Centauri b and TRAPPIST-1 e/f/g, using the Drake equation and current understanding, to better estimate their chances of hosting a civilized society.

Refining speculative probabilities

I’m refining speculative probabilities for exoplanets, including Proxima Centauri b and TRAPPIST-1 e/f/g, to estimate their chances of hosting a civilized society, considering Earth's long biological history.

Refining odds

I'm considering the astronomical timeline for intelligent life on Earth, leading me to assign even lower speculative odds for exoplanets like Proxima Centauri b and TRAPPIST-1 e.

Clarifying speculative nature

I’m crafting a simplified chart with arbitrary percentages, clearly noting the speculative nature and lack of scientific data, while considering the target audience's basic understanding of the topic.

Mapping out speculative odds

I’m charting arbitrary percentages for exoplanets, clarifying their speculative nature, and ensuring the data is accessible for young audiences with minimal scientific detail.

Crafting a chart

I’m creating a markdown table with speculative percentages for the likelihood of civilized life on exoplanets, emphasizing their purely theoretical nature and considering the understanding level of an 8-year-old.

Integrating speculative analysis

I’m mapping out a markdown chart with speculative percentages for the likelihood of a civilized society on exoplanets, mindful of the complexity and simplifying for an 8-year-old's understanding.

Assessing likelihoods

I’m piecing together markdown for exoplanets, noting Proxima Centauri b's reduced civilized life chance due to the red dwarf's activity. This inclusion highlights the speculative nature of the analysis.

Piecing together speculative odds

I’m detailing a markdown chart for audience-friendly exoplanet likelihoods, considering environmental challenges and adding a disclaimer about the speculative nature and lack of evidence.

Piecing together

I’m leaning towards Proxima Centauri b for its proximity and silent star, but I’ll add a speculative chart ranking nearby exoplanets, noting their advanced civilizations' hypothetical likelihood.

Assessing civilization probabilities

I'm emphasizing the slow emergence of intelligent life on Earth, which suggests that the odds of any habitable planet developing a complex civilization might be as low as a few percent.

Below is a very speculative chart that—based on what we know about Earth’s long, winding path from simple life to a “civilized society” and our limited observations of nearby exoplanets—gives some fun, made‑up percentage chances for a few of our best candidate exoplanets. Remember: Scientists have not yet found any proof of life (let alone advanced civilizations) on any exoplanet. These numbers are just playful estimates to help you think about the ideas!

Speculative Chances of Finding an Advanced Civilization on Nearby Exoplanets

Exoplanet Estimated Likelihood of a Civilized Society

Proxima Centauri b ~2%

TRAPPIST-1 e ~1.5%

TRAPPIST-1 f ~1%

TRAPPIST-1 g ~1%

LHS 1140 b ~0.5%

How Did We (Very Roughly) Guess These Numbers?

Earth’s Example:

On Earth, life began as simple single‑celled organisms and took billions of years to evolve into a species that built complex societies. This long journey suggests that—even if a planet is in the “habitable zone” (where liquid water could exist)—developing an advanced, civilized society might be rare.

Nearby Exoplanets:

Proxima Centauri b:

This is the closest exoplanet to us. Even though its star (Proxima Centauri) is a red dwarf that sometimes sends out strong flares (which might harm life), its closeness makes it one of our most interesting candidates. That’s why we give it a slightly higher guess (~2%).

TRAPPIST-1 System (e, f, g):

These planets are part of a group orbiting a very cool star. Their environments might be challenging (for example, they could be tidally locked, meaning one side always faces the star), so the chance of a complex, advanced civilization might be a bit lower.

LHS 1140 b:

This planet is promising in some ways but is a little farther away and around a dimmer star, so our playful estimate is even lower.

A Final Note

All of these percentages are extremely rough guesses based on what little we understand about the conditions for life and intelligence. Scientists use ideas like the Drake Equation to think about these chances—but until we have concrete evidence, these numbers remain just for fun and imagination.

Enjoy exploring these ideas—and remember, space is full of mysteries waiting to be discovered!

あなた:

Please examine the Drake Equation itself and see if this euqation is acculate or more opition in the equation you will use

ChatGPT

Reasoned about the Drake Equationを6 秒行う

re-examining the Drake Equation

evaluating the Drake Equation's value

Clarifying the Drake Equation

OK, let me see. The Drake Equation isn't a precise formula; it's more of a guiding heuristic that tackles numerous uncertainties regarding extraterrestrial civilizations.

Assessing the Drake Equation

Thinking through the Drake Equation, I’m evaluating its conceptual nature, its uncertain parameters, and its criticism to conclude on its reliability as an accurate predictive model.

Understanding the Drake Equation

I’m mapping out the Drake Equation as a conceptual guide, detailing its parameters, which are often based on estimates or opinions, to evaluate its reliability for predicting extraterrestrial civilizations.

The Drake Equation is a famous formula that was created to help scientists think about the many factors involved in estimating the number of detectable extraterrestrial civilizations in our galaxy. However, when we look at the equation closely, we see that it is more of a conceptual framework or heuristic tool than a precise, predictive formula. Let’s break down why:

The Drake Equation

The equation is usually written as:

𝑁

=

𝑅

∗

×

𝑓

𝑝

×

𝑛

𝑒

×

𝑓

𝑙

×

𝑓

𝑖

×

𝑓

𝑐

×

𝐿

N=R

∗

×f

p

​

×n

e

​

×f

l

​

×f

i

​

×f

c

​

×L

Where:

𝑅

∗

R

∗

: The average rate of star formation per year in our galaxy.

𝑓

𝑝

f

p

​

: The fraction of those stars that have planetary systems.

𝑛

𝑒

n

e

​

: The average number of planets that could potentially support life per star with planets.

𝑓

𝑙

f

l

​

: The fraction of those planets where life actually develops.

𝑓

𝑖

f

i

​

: The fraction of planets with life where intelligent life evolves.

𝑓

𝑐

f

c

​

: The fraction of civilizations that develop technology that releases detectable signals into space.

𝐿

L: The length of time such civilizations release detectable signals.

Why the Drake Equation Is More of a Guideline Than a Precise Formula

Uncertain Inputs:

Well-Known Parameters:

Some factors, like

𝑅

∗

R

∗

(star formation rate) and

𝑓

𝑝

f

p

​

(fraction of stars with planets), have become better known through modern astronomy.

Highly Speculative Factors:

The parameters related to the development of life and intelligence—

𝑓

𝑙

f

l

​

,

𝑓

𝑖

f

i

​

,

𝑓

𝑐

f

c

​

, and

𝐿

L—are based on very limited data. For example, Earth is the only planet we know where life has developed, so we have no way to compare or derive a statistically robust estimate for these factors. This means that the values chosen for these parameters are largely subjective estimates or educated guesses.

Wide Ranges of Possible Values:

Because many of these factors are not well-constrained, if you change one of the more uncertain parameters even slightly, the final estimate for

𝑁

N (the number of civilizations) can vary by many orders of magnitude. This wide range shows that the equation can lead to very different outcomes based on personal or theoretical assumptions.

Heuristic, Not Predictive:

The Drake Equation was never meant to provide a precise answer. Instead, it serves as a way to organize our thinking about what conditions might be necessary for the development of extraterrestrial civilizations. It encourages discussion about the relative importance of different factors and highlights where our scientific knowledge is limited.

Is the Drake Equation Accurate or More Opinion-Based?

Accurate?

In the sense of being a strict mathematical model with well-defined inputs and predictable outputs, the Drake Equation is not accurate. Its accuracy is limited by the extreme uncertainties in several of its key parameters.

Opinion-Based?

Many of the terms in the equation, especially those concerning the evolution of life and intelligence, are based on opinion, interpretation, and the single example of Earth. Therefore, while the structure of the equation is logical, the numbers you put into it (and hence the final result) are often more reflective of our current opinions and assumptions than of robust empirical data.

Conclusion

The Drake Equation is a valuable tool for framing the question of extraterrestrial life. It helps scientists and enthusiasts break down a complex problem into smaller, more manageable questions. However, because several of its factors are highly uncertain and subject to personal interpretation, it is more of a conceptual guide—or even a way to stimulate discussion—than a formula that provides a definitive, accurate prediction of the number of extraterrestrial civilizations.

In summary, while the Drake Equation is useful for thinking about the various factors that might lead to the emergence of a civilization, its outputs should be taken as highly speculative estimates rather than precise measurements.

あなた:

Please also consider the possiblities of non-human intelligent emrgencing from the long history of Sol system and nearby planets and see if there is any possiblites that in one time intelligent life emerged in nearby planets and see this to the equation

ChatGPT

Reasoned about non-human intelligence and the Drake Equationを19 秒行う

Evaluating non-human intelligence

I'm thinking about the potential for non-human intelligent life forms in the Sol system and neighboring planets, and how this might factor into the equation.

Piecing together possibilities

I'm thinking about how to integrate the emergence of non-human intelligent life, possibly on Mars or Europa, into the Drake Equation for the Sol system and neighboring planets.

Reflecting on potential

It's interesting to think about the hypothesis of intelligent life emerging on Mars or Venus, though Earth remains the only known life-supporting planet in the solar system.

Considering other realms

I'm examining if intelligent life could have emerged on planets like Mars, Venus, or Europa, and how this possibility aligns with the predictions of the Drake Equation.

Analyzing parallel evolution

Hmm, I’m thinking about how non-human intelligent life on Mars or Venus could intersect with the assumptions of the Drake Equation, which seems to focus solely on Earth-based evolution.

Evaluating life exploration

I’m piecing together the hypothesis of non-human, advanced, intelligent life in the solar system. Mars, Venus, and Titan present challenges, but Europa and Enceladus might harbor microbial life.

Adapting the equ Permalink | 記事への反応(0) | 21:12

ツイートシェア

■Chatgptが答えた異星人の存在可能性とのそのロジック

Please consider the histroy of humanity from biological perpsecitve and current known fact in nearby universe, which expo-planet (from the Sol system perspective) is most likely to have civlizaed society? Please add percentage next to it in the chart

ChatGPT

Reasoned about exoplanet civilization likelihoodを28 秒行う

Evaluating planetary prospects

OK, I’m looking at the likelihood of a civilized society on an exoplanet within our Solar System. I’ll consider biological history and current space knowledge, aiming to identify the most promising candidate.

Identifying potential candidates

I'm considering exoplanets like Proxima Centauri b and TRAPPIST-1e, which might suggest they are within or observed from our Solar System.

Assessing potential candidates

I’m evaluating Proxima Centauri b, Barnard's Star, LHS 1140, and TRAPPIST-1, focusing on their habitable zones and available data. The Drake equation might help estimate their civilized society likelihoods.

Identifying promising exoplanets

I’m noting key exoplanets like Proxima Centauri b and TRAPPIST-1, which have Earth-like characteristics and are in habitable zones. This narrows down the potential candidates for advanced civilizations.

Assessing habitable zones

I'm gathering info on planets like Proxima Centauri b and TRAPPIST-1, considering factors like magnetic fields, atmospheres, and proximity to G-type stars for their potential to support advanced civilizations.

Evaluating exoplanet prospects

I'm noting that Proxima Centauri b, despite being close and around a red dwarf star, might support life if it has a magnetic field and atmosphere. This makes me think about its potential.

Charting probabilities

I'm estimating civilization probabilities for exoplanets like Proxima Centauri b and TRAPPIST-1 e, using speculative percentages based on the Drake equation and the lack of evidence for intelligent life.

Charting speculative odds

I'm crafting a chart with exoplanet names and civilization likelihood percentages, grounded in the long timeline of life's evolution, despite the speculative nature of these figures.

Identifying exoplanet contenders

I’m evaluating exoplanets like Proxima Centauri b, TRAPPIST-1 e, and Kepler-186f, considering their star types and distances, to gauge their potential for supporting advanced civilizations from our solar system's viewpoint.

Weighing proximity and observation

I'm leaning towards Proxima Centauri b due to its closeness and observational potential, despite concerns about its flare star dynamics. TRAPPIST-1 e, f, or g are also worth considering.

Revisiting exoplanet options

I'm focusing on exoplanets like Proxima Centauri b, Ross 128 b, LHS 1140 b, TRAPPIST-1 e/f/g, and K2-18b, aiming to chart their likelihood of hosting a civilized society based on current knowledge.

Assessing exoplanet potentials

I'm gathering speculative probabilities for exoplanets like Proxima Centauri b and TRAPPIST-1 e/f/g, using the Drake equation and current understanding, to better estimate their chances of hosting a civilized society.

Refining speculative probabilities

I’m refining speculative probabilities for exoplanets, including Proxima Centauri b and TRAPPIST-1 e/f/g, to estimate their chances of hosting a civilized society, considering Earth's long biological history.

Refining odds

I'm considering the astronomical timeline for intelligent life on Earth, leading me to assign even lower speculative odds for exoplanets like Proxima Centauri b and TRAPPIST-1 e.

Clarifying speculative nature

I’m crafting a simplified chart with arbitrary percentages, clearly noting the speculative nature and lack of scientific data, while considering the target audience's basic understanding of the topic.

Mapping out speculative odds

I’m charting arbitrary percentages for exoplanets, clarifying their speculative nature, and ensuring the data is accessible for young audiences with minimal scientific detail.

Crafting a chart

I’m creating a markdown table with speculative percentages for the likelihood of civilized life on exoplanets, emphasizing their purely theoretical nature and considering the understanding level of an 8-year-old.

Integrating speculative analysis

I’m mapping out a markdown chart with speculative percentages for the likelihood of a civilized society on exoplanets, mindful of the complexity and simplifying for an 8-year-old's understanding.

Assessing likelihoods

I’m piecing together markdown for exoplanets, noting Proxima Centauri b's reduced civilized life chance due to the red dwarf's activity. This inclusion highlights the speculative nature of the analysis.

Piecing together speculative odds

I’m detailing a markdown chart for audience-friendly exoplanet likelihoods, considering environmental challenges and adding a disclaimer about the speculative nature and lack of evidence.

Piecing together

I’m leaning towards Proxima Centauri b for its proximity and silent star, but I’ll add a speculative chart ranking nearby exoplanets, noting their advanced civilizations' hypothetical likelihood.

Assessing civilization probabilities

I'm emphasizing the slow emergence of intelligent life on Earth, which suggests that the odds of any habitable planet developing a complex civilization might be as low as a few percent.

Below is a very speculative chart that—based on what we know about Earth’s long, winding path from simple life to a “civilized society” and our limited observations of nearby exoplanets—gives some fun, made‑up percentage chances for a few of our best candidate exoplanets. Remember: Scientists have not yet found any proof of life (let alone advanced civilizations) on any exoplanet. These numbers are just playful estimates to help you think about the ideas!

Speculative Chances of Finding an Advanced Civilization on Nearby Exoplanets

Exoplanet Estimated Likelihood of a Civilized Society

Proxima Centauri b ~2%

TRAPPIST-1 e ~1.5%

TRAPPIST-1 f ~1%

TRAPPIST-1 g ~1%

LHS 1140 b ~0.5%

How Did We (Very Roughly) Guess These Numbers?

Earth’s Example:

On Earth, life began as simple single‑celled organisms and took billions of years to evolve into a species that built complex societies. This long journey suggests that—even if a planet is in the “habitable zone” (where liquid water could exist)—developing an advanced, civilized society might be rare.

Nearby Exoplanets:

Proxima Centauri b:

This is the closest exoplanet to us. Even though its star (Proxima Centauri) is a red dwarf that sometimes sends out strong flares (which might harm life), its closeness makes it one of our most interesting candidates. That’s why we give it a slightly higher guess (~2%).

TRAPPIST-1 System (e, f, g):

These planets are part of a group orbiting a very cool star. Their environments might be challenging (for example, they could be tidally locked, meaning one side always faces the star), so the chance of a complex, advanced civilization might be a bit lower.

LHS 1140 b:

This planet is promising in some ways but is a little farther away and around a dimmer star, so our playful estimate is even lower.

A Final Note

All of these percentages are extremely rough guesses based on what little we understand about the conditions for life and intelligence. Scientists use ideas like the Drake Equation to think about these chances—but until we have concrete evidence, these numbers remain just for fun and imagination.

Enjoy exploring these ideas—and remember, space is full of mysteries waiting to be discovered!

あなた:

Please examine the Drake Equation itself and see if this euqation is acculate or more opition in the equation you will use

ChatGPT

Reasoned about the Drake Equationを6 秒行う

re-examining the Drake Equation

evaluating the Drake Equation's value

Clarifying the Drake Equation

OK, let me see. The Drake Equation isn't a precise formula; it's more of a guiding heuristic that tackles numerous uncertainties regarding extraterrestrial civilizations.

Assessing the Drake Equation

Thinking through the Drake Equation, I’m evaluating its conceptual nature, its uncertain parameters, and its criticism to conclude on its reliability as an accurate predictive model.

Understanding the Drake Equation

I’m mapping out the Drake Equation as a conceptual guide, detailing its parameters, which are often based on estimates or opinions, to evaluate its reliability for predicting extraterrestrial civilizations.

The Drake Equation is a famous formula that was created to help scientists think about the many factors involved in estimating the number of detectable extraterrestrial civilizations in our galaxy. However, when we look at the equation closely, we see that it is more of a conceptual framework or heuristic tool than a precise, predictive formula. Let’s break down why:

The Drake Equation

The equation is usually written as:

𝑁

=

𝑅

∗

×

𝑓

𝑝

×

𝑛

𝑒

×

𝑓

𝑙

×

𝑓

𝑖

×

𝑓

𝑐

×

𝐿

N=R

∗

×f

p

​

×n

e

​

×f

l

​

×f

i

​

×f

c

​

×L

Where:

𝑅

∗

R

∗

: The average rate of star formation per year in our galaxy.

𝑓

𝑝

f

p

​

: The fraction of those stars that have planetary systems.

𝑛

𝑒

n

e

​

: The average number of planets that could potentially support life per star with planets.

𝑓

𝑙

f

l

​

: The fraction of those planets where life actually develops.

𝑓

𝑖

f

i

​

: The fraction of planets with life where intelligent life evolves.

𝑓

𝑐

f

c

​

: The fraction of civilizations that develop technology that releases detectable signals into space.

𝐿

L: The length of time such civilizations release detectable signals.

Why the Drake Equation Is More of a Guideline Than a Precise Formula

Uncertain Inputs:

Well-Known Parameters:

Some factors, like

𝑅

∗

R

∗

(star formation rate) and

𝑓

𝑝

f

p

​

(fraction of stars with planets), have become better known through modern astronomy.