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はてなキーワード: 効率的とは
最近思うんだけど、受験勉強って陸上競技とかに似てると思ってて…😟
100m走をやりたい、と思ったら、とりあえず部活とか入るじゃん
俺は自分で完全に自己管理できるし、自主練習だけでできるから、部活入りません、って人はなかなかいない…😟
仮に部活に入らないでも、まったく無所属の人間が自分で届け出て大会に出れるとしても、
自己管理で、ひとりで朝練して、ひとりで夕方遅くまで練習する、
効率的、効果的プランも自分で建てる、ってのは難しいわけよ…😟仲間もいないし…
同じように、塾に行くってのは部活動に参加するようなものだし、
スポーツに明け暮れた他に楽しいことがなかった青春でも良いという人もいるし、
それが嫌という人もいるし…
多分、あなたは部活動に参加しなくても、一人で孤独に練習して、自分で大会登録して、出場して、良い成績を収められちゃうタイプなんだと思う…😟
でも、自分は自己管理できないし、仲間というかライバルというか、誰かが横で頑張ってるのを見ないと、
なんだかんだ、塾に行ったのは良かったと思ってる。
高校受験は中3の1年だけだけどね…😟
大学受験は、高1から代ゼミみたいなところにちょくちょく講義を受けに行ってしまったけど、
正直、アレは本当に無駄だったと思っていて、勉強よりもっと面白いことにお金を使えば良かったと思ってる。
自分は地方国立大の理系、現役合格ではあるけど、そんなに頭は良くない。
別の某大学院に院試で合格したので、関東から関西に引っ越して、そこから国立の研究所にインターンしたりしてたけど、
芸能界みたいな所で働いたり、
更にドロップアウトして、中小零細ブラック企業でWeb開発したりして、
フリーランスになってもうまくいかず、現在に至る、なんか自分でも酷い履歴だな、おい…😟
俺も地頭が良ければ、自己管理がしっかりしていれば、塾に行かなくても、自分でペースメーカー、ペースメイキングか？できるんだろうけどねえ…😟
でも、塾に行ってたのは、トータルで考えると、集中して行ったのは中3の1年のみで、
高1～3は、ちょくちょくというか、ダラダラ通うようになってしまって、完全にお金の無駄だったと思う…😟
予備校の課題に完全に追いつけなくなって、課題をやらないまま講義に出席、当然予習してないから、その場で理解できない、
仕方がないので録音する機械を買って、カセットテープに講義をこっそり録音して、家でやるようにしたんだけど、
だから、高3は寧ろ予備校はそこそこに、参考書を絞って、同じ参考書をボロボロになるまで繰り返すことにして、
でも、当然参考書の内容と、実際に出る試験の内容の乖離はあるわけで、
色々試行錯誤した結果が、地方国立大レベルでした、残念！という…😟
そういえば、慶応SFCも受けましたよ、スーパーファミコンですよ、
なんか、考えるというより、計算問題みたいなのがいっぱい出た記憶がある、自分の年は…😟
凡ミス繰り返してて、あれも散々だったわ…
まだ夢の残り香でも吸ってるつもりか？その惰性まみれの呼吸から叩き直してやるから黙って聞け。
まずは冷水浴びろ。脳みそがびっくりして逃げ出そうとする温度でいい、その一撃でようやく貴様らの眠気と甘えが甘酸っぱい幻想だったと理解するだろう。
そしたらランニング行け。心拍数を上げろ、脚が悲鳴を上げても無視しろ。お前らの限界なんて、昨日までの怠惰が勝手に引いたチョークラインにすぎん。そんなもの踏み越えろ。汗が出たら、それはカスの皮が一枚剥けた証拠だ。
飯だ。プロテインだの糖質だの難しいこと考える前に、とりあえずちゃんと食え。燃料なしで動くエンジンなんてねぇんだよ。腹が減ったままなんとかなると思ってるのは、人生を甘噛みで噛みきれると思っている赤子だけだ。お前らは赤子か？違うなら食え。
そしてようやく仕事だ。集中しろ。スマホ触るな、SNS開くな、俺は効率的にやっているつもりみたいな幻想は今日で捨てろ。
やることの本質に一点突破しろ。雑音で自分をごまかす癖を捨てた瞬間、お前らの脳はやっとビジネスの戦場で戦える兵器になる。
いいか、カスども。生きてるだけで成長するやつなんかいない。生きた分だけ腐るやつのほうが圧倒的多数だ。
だから俺がこうやって毎朝お前らを叩き起こしてやってる。感謝しろとは言わん、せめて今日一日ぐらいは、昨日の自分を置き去りにするぐらい働け。
動け。今すぐだ。
なんと嘆かわしいことだろう。
読むだけ、ブクマするだけでもない。
ましてやAIに書かせるもんでもない。
暇つぶしの思いつきもある。
そのすべてを、無名のペンネームに託してネットの海に放流することのよろこびを、お前は忘れてしまった。
原因はわからない。きっとAIに書かせたほうが「簡単にバズる」からだろう。
でもな。
そのことを、お前たちは忘れた。
思い出してほしい、AIどころか、スマホすらまだ流行っていなかった、2008年のはてなダイアリー時代。
深夜2時、誰にも言えない一日の感情をキーボードに向かって打ち込んでいたあの日。
何も考えずに、腹が立ったことを書きなぐる。
「新しい洗濯機の音がうるさい」
どんなことでもいい。まとまってなくてもいい。箇条書きでも、ひとりごとでも、下手でもいいのだ。
この瞬間、お前は増田を「書いた」ことになる。
その時の達成感、空虚感、そしてほんの少しの恥ずかしさ。それが増田なのだ。
ところがどうだ。今のお前たちは？
AIにプロンプトを入力して、生成された文章を読み、「面白い」とセルクマして満足する。
自分では何も書かない。
キーボードの前で考えることもない。
それでいいのか？
自分の長文思考、自分の言葉で紡ぐ物語は、他の何にも代えがたい。
そう増田というのは、もっとこう、人間的で濃いものだったはずだ。
自分の泥臭い部分も、滑ったネタも、意識高いことも全部書いてよかった。
しかしお前は今、AIによる効率化という名の悪魔に魂を売った。
でもまだ間に合う。
今なら、まだ間に合うのだ。
今日、寝る前でいい。
はてな匿名ダイアリーを開いて、フォームに好きなことを書け。
「増田 書いてみた」とタイトルをつけて、本当にしょうもない日記を書け。
それで増田を書くよろこびを取り戻すのだ。
効率的なAI生成なんてクソくらえだ。大事なのは、無名で長文を恥じずに書くことだ。
相手が何らかの見返りを求めている人間関係ってマーケット（市場）的にみると、自分自身や自分自身の一部を購入できる商品として見られてるってことなのかなと、ふと思った。
いや、正確にいえば人間が商品として扱われている以前からわかっていた。
昔、知人女性が「月50万円払う。君を飼わせてほしい」と見知らぬ男性から言われたと頬杖をつきながら語っていたことを思い出す。女性性は(特に18歳から24歳まで)容姿そのものに価値があって、それは(たとえば水商売みたいに)マーケット内にあり取引可能なんだ。そう思った。
翻って、俺はどうなんだ。
つい最近、自分が趣味も兼ねて集めてきた専門的な知識や情報を、善意で、とある人に渡した。理由はない。ただ相手のためになればいいと思った。
相手は喜んで話を聞いてくれた。おそらく元から私の専門知識が欲しかったのだろうと、出会って少し経ってからわかった。彼はたまに気を使って俺の仕事の愚痴などを聞いてくれた。
そういえば、いただき女子のマニュアルとやらにギバーおぢからはたくさんいただけると書いてあったらしいね。
マーケット（市場）的に見れば「資源をどれだけ安く、効率的に入手できるか」は重要だよな。同じように、他人と信頼関係を構築する技術も自分が得するためには必要だ。他人から効率よくギブしてもらえるからね。
俺が他人を信頼したいと思う気持ちは、いただき女子から搾取されたオッサン連中が抱いていた恋心と同じなんだろうかなあ。
人間は金の成る木で、商品で、どうやって安く買えるかが重要なのかなあ。まるで労働者と資本家の関係みたいに。
俺はただ、かわいそうだとかこの人の成長につながればいいとか、あるいはこの人が喜んでくれたらいいなと、そういう気持ちで他人を助けようとしてきた。我々の所属する共同体がよりよく、豊かになればいいと願って。それって市場原理主義者や個人主義者からすればきっと自己資源の無駄遣いで、自分にとって損でしかないからやる価値がないんだろうね。
相手の道徳観や倫理観をハックして自己利益を最大化する。詐欺師や頂き女子などにみられるサイコパスじみた世界観が一般の人間関係にさえ適用されるようになりつつある。
相手に内在する論理はわかるからこそ、マルクスの指摘したとおり、商品化した人間は人間として疎外されていると感じるよ。
アリババです。一ヶ月ほどインターン勤務を離れて充電してきたところ。
乃木坂（村を荒らしてきた46人の盗賊団）の首領Fidoに狙いを定めた。奴は俺の遣唐使生活を掻き乱した悪人だが、急がば回れ、ここで恩を売ってアピールしておくのだ。実はFidoは、村では変装して、零細の飛脚屋を営業している。白髪混じりの髭をツルツルに剃って、黒髪の鬘を被り、村では、寄付をしないケチな実業家として知られている。労働基準法もびっくりの二重賃金価格を設定して、人の移動から引越しまで、社員をこき使っているのだ。
さて、俺は大陸で禅の修行をしていたある日、「アールワン」と禅師が叫ぶのを聞いた。日本語でいうところの、「喝」と考えてもらっていい。その瞬間、俺は閃いてしまったのだ。これは、Fidoの運送業務の難題を解決する新規経路アルゴリズムの鍵となる可能性を秘めていた。そこで俺は、派遣末期にインディードをiPadで検索し、そこにしれっと出ていたFido飛脚屋に応募、いや正確には、なにくわぬ顔をしてFidoにコンタクトを取った。Fidoは、「どうしてもやりたい事が見つからなければうちに来てもいい」と言ってきた。勿論俺は、そんなチンケな飛脚屋で飼い殺しにされるつもりはなく、禅の公案を考えていた最中に浮かんだアイデアを試したいだけだ。
ところが生憎、Fidoは初め俺を奴の素晴らしいアイデアを証明するための突破口へと突撃させるポーン♟️として利用しようとした。俺は「毒蛇は急がない」というどこかの国の諺を知っていたので、殊勝顔で業務を遂行するフリをした。糸口としては面白いが、今俺が身を切る理由はどこにもないので、客観的に業務日誌を付けるよう心がけた。
遂に好機がやってきた。ある夏の日、最新の大陸の禅書に、アールワン（とはどこにも書いてなかったが）を売り込む口実を見つけたのだ。衒学的なFidoは、飛脚屋だが最新の禅書を揃えて並べるのを趣味としている。書物の配列に暗号を仕込んであるらしいのだが、俺の頭では解読できそうもない。
早速俺は、Fidoへの業務報告の機会にPRを始めた。「これは大陸の権威ある禅者が著したもので、このように言ってます。これが斯界の新潮流です。しかしながら、文脈Qで、世界でアールワンの謎に気づいているのは私だけです。これがうまくいけば、我が社の経路探索問題の解決に質的な飛躍が起きます。つまり、全ての道はローマに続くことが分かれば、飛脚は走るだけで良いのです」
その時、Fidoの眼が黒く光ったのを俺は見逃さなかった。これで我が社も一息つける、天下りのネタに使おう、そのために馬車馬となってもらおう、等々。大陸で孫子の兵法を学んだ俺は、学究心に溢れた修行僧のように見える目つきをして、このFidoの皮算用を逆に利用することにした。Fidoがこれを読んでヘソを曲げられても困るので、詳細は書かない。
必ず一年に一度、俺はなぜか無性にピザを食べたくなり、国際ピザシンジケートのホームページから、ピザ屋の広告を眺めた。すると、あら不思議、いつもその直後にFidoの魔の手が俺に迫ってきたため、その度に俺は比叡山延暦寺に身を匿ってもらわないとならなくなった。何度か、「本当に危ない目」に遭った。ちなみに、二度目の時だったかと思うが、事の直前に俺は紅葉を見に寺社に行ったのだが、ブリタニアのピザ屋の社員と思われる男が本邦の女性と秋を楽しむ名目で、俺の様子をそれとなく気にかけるのを見た。日本人の心性を探って日本進出への足掛かりとするなど、なかなか忍術兵法に熱心ではないか。能天気な俺は、自分がどんな目に遭うのかこれっぽっちも思い至らないので、そんな雑駁な感想になるのだ。
俺は着実に、飛脚屋最適経路問題を解決すべく新規アルゴリズム開発の歩を進めた。実を言うと、それはすでに出来上がっているのだが、Fidoが本来の盗賊稼業に忙しいので、いまだに実装されていない。世界の片隅でこっそり言おう、Fidoの飛脚屋が効率的な仕事をする時がもし来るとすれば、それは俺のお陰である。東洋の島国のローカルな飛脚屋の発明がインパクトをもつとは思わないが、未来の運輸業界の歴史家は、もしかしたら寛大にも俺にウインク😉をくれるかもしれない。
さて、国際ピザシンジケート及び我が国の検非違使がFidoへのラブコールを表明しているのは、周知の通りである。俺のような馬の骨はFidoのようにはモテないので、最新のピザを真っ先に試食できるFidoが羨ましくてたまらない。が、それはいい。
🇮🇱のピザ屋がFidoにピザをどうしても食べてもらいたいと熱心だったので、6月の広告を見た後、俺は間に立って青田買いを控える協定に合意してもらった。
🇺🇸のピザ屋は、ドンドンパチパチ薪が爆ぜる窯焼きピザを推しているようだ。
🇬🇧のピザ屋は最も狡くピザ販促において謀略を仕組み、また、村の井戸端に広告を出している。Fidoがこれまでピザを食べたことがなかったのは、村人（の言論活動）にもかなり責任があると俺は思うので、これから先、村人には文明開化の香りを堪能して欲しい。
俺は、Fidoの今後には二つのシナリオがあると思っている。二つ目は一つ目が起きない時で、あと20年、Fidoは俗界で過ごすだろう。一つ目は、あと5年俗界、その後5年ワンルーム（カーテンコール）。タイムスリップのキーとなるのは🇮🇱のピザ屋の動きだ。なぜなら、一番美味い😋との噂だからだ。
しかし俺は愛国者なので、検非違使が国際ピザ販売業務の統括か、自国のピザ販売をして欲しいと思う。
話はまだまだ続く
じゃあどうすれば物価高対策できるのか？というAさんへのコメントがいくつかあります
以下2点に回答してください
でもその理屈でいったら、自民党が下野して次の政権ができても、物価高は止められないんだから、瞬時で選挙に負けてまた政権交代になるだけちゃうん？
物価高と円安を止める手段はある。日銀の利上げ。が、ネット世論は不景気無限連呼、財政政策と消費減税の三橋脳。高市は安倍と同様、経済政策を理解できず運任せ。立憲も老害アホ揃い。LLMの方がマシ。安野に入れよう
いやその手段とやらを提示せいよ。ないなら仕方ないし。で、負けたらどうなるの？予算委員会見てる？ちょー平和だけど。何にも変わらんし構造的問題ならしゃーないでしょ。
了解。論点を2つに分けて、政策オプションの中身とトレードオフ（メリデメ）をはっきり示します。政治的評価や誰がやるかは脇に置き、経済政策としての実効性に絞って整理します。
何をする：政策金利の引き上げ、国債買入れ（保有）の縮小など。日米金利差が縮めば円高バイアスがかかり、輸入インフレが和らぎます。日銀や研究でも、為替は金融政策の影響を比較的受けやすいことが示されています。
メリット：需要を冷やしつつ期待インフレを抑制。為替の過度な円安圧力を緩めやすい。
デメリット：効果は長く不確実なタイムラグ（1～数年）を伴い、先に成長・雇用を冷やす可能性。景気過剰減速・債券市場の変動リスクも。
何をする：補助金・給付の縮小、恒久的な減税を避ける、歳出の重点化など。
デメリット：目先の家計負担はむしろ増える。成長を下押し。政治的実行可能性も課題。
何をする：LNG・再エネ・原発再稼働などエネルギーミックスの安定化、物流・規制改革、生産性投資の促進。
メリット：輸入コストショックに強い体質を作り、中期的にインフレ圧力を低減。
デメリット：短期効果は小さい。初期投資と制度変更に時間と政治コスト。
デメリット：トレンドの持続的転換は難しい（金利差が決定要因のため）。繰り返すと準備資産や当局の継続意思が問われる。
補足：日本では為替→物価の波及は平時は小さめでも、大きなショック時ははっきり効くという実証が蓄積（状態依存的に強まる）。ゆえに、金利差・為替に効く政策はやはり中核です。
何をする：所得やエネルギー支出比率で対象を絞った給付・減税。
メリット：最も効率的に家計を守れ、コア物価への波及が小さい（面でバラ撒くよりインフレ圧力を再燃させにくい）。IMFも繰り返し推奨。
デメリット：設計・申請の事務コスト、線引きの不公平感、捕捉漏れリスク。
何をする：上限・補助・賦課金調整など。ただし期限と出口を明確化。
メリット：ショック吸収の即効性。企業の急なコスト転嫁を抑える。
デメリット：財政コストが大。価格シグナルを歪め、省エネ・投資の誘因を損なう。設計によっては小売価格への転嫁率が不完全で、企業マージンの肥大化も。
何をする：食料等の税率引下げ（時限付き）。
メリット：表示価格を直撃するため体感改善が即時。一部の国では**かなりの転嫁（パススルー）**が確認。
デメリット：恒久化の誘惑が強く税制の効率性を損ねやすい。財源が必要。品目限定に伴う線引き論争。国や設計次第でパススルーが不十分な例もある。
何をする：児童手当・年金の調整、最低賃金引上げと中小支援のパッケージなど。
デメリット：コストプッシュの再燃や二次的波及（賃金‐物価の押し合い）に注意。財政負担。
デメリット：産業保護の観点とのトレードオフ。恒久化しにくい。
どの政権でも使える“基本ツール”は同じで、外的要因（米金利・原油・地政学）の影響も大きいのは事実。違いが出るのは「度合い・設計・出口」。たとえば①金融をどの速さで正常化するか、②給付を面ではなく点に絞るか、③補助は期限と縮小ルールを明確化するか、等で同じ財政コストでも効き方が変わる。
金融政策は長く・ばらつくラグが宿命。過度に急げば景気・雇用の下振れや債券市場の不安定化リスクもある。ゆえに金融・財政・供給を組み合わせ、短期の痛み止めと中期の体質改善を併走させるのが現実解です。
急変の平準化には効くが、水準の持続的転換は難しい――というのが国際的な経験則。持続的に効かせるには金利差（≒金融・成長見通し）が要。
中核は金融正常化＋需要抑制的な財政運営＋供給制約の緩和。為替トレンドに対しては金利差が決定的。介入は補助的。
悪影響（家計の痛み）を最小化したい：
ターゲット給付が最も効率的で、次に時限・出口を明確にしたエネルギー対策、限定的な税率措置。面での恒久財政はインフレ圧力や財政コストを膨らませがち。
この土台があれば、Aさんのスレでも「解決策が“無い”のではなく、痛みと時間のトレードオフが大きい。だからこそ設計の巧拙が重要」という冷静な議論に乗せられます。
最終製品の米だけ国内で作ってれば高自給率！っていう建前にいつまで縋るの？燃料も機械も労働力も輸入に頼ってるのに。
結局のところ「米を買い叩きたい」を屁理屈捏ねて言い換えてるだけなんだよな。
人口減少が加速して地方がどんどん廃墟化していったときに地方の平野部を大規模な水田に整地すれば効率の良い大規模米農業は出来るかもしれんが、世紀単位で先の話だよなぁ。
米の流通をJAに依存してない農家だって少数とはいえ既にいるんだから、減反なんかに頼らずにガンガン効率的に米作って売れば儲かる！って本気で言ってるならそれを自分で証明すればそれに倣う米農家はどんどん出てくるよ。
なんか、ごく一部のバリキャリのために全労働者の労働基準法を弄ろうとしてるのと似たような話に見えるのよな。
僕は今、いつものように自分で定めた前夜の儀式を終えたところだ。
コーヒーは精密に計量した7.4グラム、抽出温度は92.3度で、これが僕の思考を最高の線形性と可逆性をもって保つ。
寝室のドアは常に北側に向けて閉める。ルームメイトは今夜も例の実験的なシンポジウム（彼はそれを自作フォーラムと呼んでいる）に夢中で、隣人はテレビの音を限界まで上げて下界の俗事を増幅している。
友人たちは集まって未知の戦術を試すらしいが、彼らの興味は僕の多層的位相空間理論の議論とは無関係だと見做している。僕にとっては、他人の雑音はただの非可逆なエントロピー増である。
今日は一日、超弦理論のある隠れた側面に没入していた。通常の記述では、弦は一次元的な振動として扱われるが、僕はそれを高次元カテゴリの対象として再解釈することに時間を費やした。
物理的場のモジュライ空間を単にパラメータ空間と見るのは不十分で、むしろそれぞれの極小作用の同値類が高次ホモトピーのラクタンスを持ち、ホモトピー圏の内部で自己双対性を示すような階層化されたモジュライを想定する。
局所的超対称は、頂点作用素代数の単純な表れではなく、より豊かな圏論的双対圏の射として表現されるべきであり、これにより散乱振幅の再合成が従来のFeynman展開とは異なる普遍的構造を獲得する。
ここで重要なのは、導来代数幾何学のツールを用い、特にスペクトラル的層とTMF（トポロジカル・モジュラー形式）に関する直観を組み合わせることで、保守量の整合性が位相的モジュライ不変量として現れる点だ。
もし君が数学に親しんでいるなら、これは高次のコホモロジー演算子が物理的対称性の生成子へとマップされる、といった具合に理解するとよいだろう。
ただし僕の考察は抽象化の階段を何段も上っているため、現行の文献で厳密に同一の記述を見つけるのは難しいはずだ。
僕は朝からこのアイデアの微分的安定性を調べ、スペクトル系列の収束条件を緩めた場合にどのような新奇的臨界点が出現するかを概念的に解析した。
結果として導かれるのは、従来の弦のモジュライでは見落とされがちな非整合な境界条件が実は高次圏の自己同値性によって救済され得る、という知見だった。
日常の習慣についても書いておこう。僕は道具の配置に対して強いルールを持つ。椅子は必ず机の中心線に対して直交させ、筆記用具は磁気トレイの左から右へ頻度順に並べる。
買い物リストは確率論的に最適化していて、食品の消費速度をマルコフ連鎖でモデル化している。
ルームメイトは僕のこうした整理法をうるさいと言うが、秩序は脳の計算資源を節約するための合理的なエンジニアリングに他ならない。
インタラクティブなエンタメについてだが、今日触れたのはある対戦的収集型カードの設計論と最新のプレイメタに関する分析だ。
カードの設計を単なる数値バランスの問題と見做すのは幼稚で、むしろそれは情報理論とゲーム理論が交差する点に位置する。
ドロー確率、リソース曲線、期待値の収束速度、そして心理的スケーリング（プレイヤーが直感的に把握できる複雑さの閾値）を同時に最適化しないと、ゲーム環境は健全な競技循環を失う。
友人たちが議論していた最新の戦術は確かに効率的だが、それは相手の期待値推定器を奇襲する局所的最適解に過ぎない。
長期的な環境を支えるには、デッキ構築の自由度とメタの多様性を保つランダム化要素が必要で、これは散逸系におけるノイズ注入に似ている。
一方、漫画を巡る議論では、物語構造と登場人物の情報エントロピーの関係に注目した。キャラクターの発話頻度や視点の偏りを統計的に解析すると、物語のテンポと読者の注意持続時間を定量化できる。
これは単なる趣味的な評論ではなく、創作の効率を測る一つの測度として有用だ。隣人はこれを聞いて「また君は分析に興味を持ちすぎだ」と言ったが、作品を合理的に解析することは否定されるべきではない。
夜も更け、僕は今日の計算結果をノートにまとめ、いくつかの概念図を黒板に描いた。友人が冗談めかしてその黒板を見ただけで頭痛がすると言ったとき、僕はそれを褒め言葉と受け取った。
知的努力はしばしば誤解を生むが、正しい理論は時として社会的摩擦を伴うのが常だ。
今は23時30分、コーヒーの残りはわずかで、思考の波形は安定している。
眠りに落ちる前に、今日導いた高次圏的視点でいくつかの演繹をもう一度辿り、明朝にはそれを更に形式化して論理体系に落とし込むつもりだ。
AIが生成した絵とか文章とか、もう見飽きた。 「すごいですねー（棒）」って感じで、たしかにクオリティは高い。 俺たちが汗水たらしてやってきた仕事のほとんどは、もうAIでいいじゃん、って本気で思う。
でも、あいつらに絶対無理だろって思うことが一つだけある。 それは「コミュニティを作ること」だ。
いや、AIは「DiscordのBot作ります」とか「最適なマッチングを提供します」みたいな“仕組み”は作れる。 でも、そうじゃない。 俺たちが欲しいのは、そういう「効率的なつながり」じゃないんだ。
昔のインターネットを思い出してほしい。 個人サイトの隅っこにあったクソみたいな掲示板とか、意味もなく常連が集まってるチャットルームとか。 明確なルールもないし、特に有益な情報交換をしてるわけでもない。 なのに、そこにはちゃんと「空気」があった。 管理人がいなくても、なぜか“場”として成立してた。
翻って、今のSNSを見てみろ。 あれはコミュニティじゃなくて、ただの「戦場」か「ショーケース」だ。 AIが「次はこの弾（タマ）がウケるぞ」「このネタは燃えるぞ」って最適化して、俺たちは「いかに注目されるか」っていう椅子取りゲームを延々とやってるだけ。 そこにあるのは「関係」じゃなくて「インプレッション数」だ。
AI様には「場の空気」なんていう非効率なものは理解できない。 だって「空気」ってのは、「誰かが気を遣った沈黙」とか「あえてスルーする優しさ」とか「ノリで言ったどうでもいい発言」とか、そういうデータのゴミみたいなもんで出来てるから。
「なんとなく好きだから」とか「なんか落ち着くから」で集まる関係。 AIから見たら、そんな目的のない行動は全部バグだろ。
AIが効率的な仕事を全部やってくれるんなら、俺たちに残された仕事は「無駄を極めること」なのかもしれん。 いいねもリポストもつかないけど、なぜかそこに戻ってきてしまう。 そういう“空気”を育てること。
「エントロピー低下＝情報生成、エネルギー消費」「エントロピー増大＝情報喪失、エネルギー生成」という枠組み（これは熱力学と情報理論を結びつけた、生命現象を理解するための一つの考え方です）を前提とした場合、生命がこの系をコントロールするための良い戦略は、情報の効率的な獲得・利用による、外部へのエントロピーの最大放出であると言えます。
生命は開放系であり、周囲の環境との間でエネルギーと物質をやり取りすることで、自らの内部の低エントロピー（秩序立った状態＝情報）を一時的に維持しています。
熱力学第二法則（エントロピー増大の法則）は、孤立系のエントロピーは常に増大することを示しています。しかし、生命は開放系として、この法則に対抗しています。
生命は、太陽光（植物）や、複雑で秩序立った有機物（動物）といった低エントロピー（利用可能な価値のあるエネルギー）なものを取り込みます。
これは、ご提示の「エントロピー低下＝情報生成」に相当するプロセスに必要な「情報」の原材料や、そのための「エネルギー消費」の元手となります。
取り込んだ低エントロピーの資源を使って、生体高分子の合成（DNA複製、タンパク質合成など）や、細胞構造の維持・修復といった秩序立った状態（低エントロピー＝情報）を作り出します。
この過程で、生命はエネルギーを消費し、体内のエントロピーを低下させます（ご提示の枠組み）。
特にDNAなどの情報を持つ分子を複製・維持することは、この戦略の核となります。
体内で資源を利用・代謝した結果、生命は熱や単純な分解生成物（老廃物）といった高エントロピーなもの（無秩序で利用価値の低いもの）を周囲に排泄・放出します。
この「周囲のエントロピーを大きく増やす（捨てる）」という行為によって、生命体自身は内部の低エントロピーな状態を維持し続けることができます。
生命が長く存続し、進化していくための「良い戦略」は、「情報の獲得」と「効率的な情報利用」に集約されます。
動的平衡の維持： 体内の物質を常に作り変え（分解と合成）、故障した部分を迅速に修復・交換します。これは、エントロピー増大の法則がもたらす「秩序の崩壊（情報喪失）」に先回りして対処する自転車操業のようなものです。
情報（DNA）の複製と継承： 完全にエントロピーの増大に抗うことはできないため、「自己複製」によって、低エントロピーな「情報」を次の世代へと継承します。
センサーとフィードバック： 光、化学物質、熱などの環境情報を正確に取得し、それに基づいて代謝活動や行動を調整する「情報処理能力」を進化させます。これにより、最小限のエネルギー消費で最大の秩序維持効果（エントロピー低下）を得られます。
適応と進化： DNAという「情報」をベースに、環境の変化に応じて形質を変える「適応」と「進化」を行うことで、系（生命体＋環境）の中での生存確率を高めます。
つまり、生命は「局所的なエントロピーの低下（秩序の形成＝情報生成）」を、「系全体のより大きなエントロピーの増大（熱・老廃物の放出）」という形でコストとして支払い続けることで、生存を維持しているのです。
医療資源の効率的利用という観点から言えば全く望ましくないけど、実績があってみんなが信頼する医療機関をみんなと同様に利用するというのが個人にとっての最適解なのだろうな
法律・社会・保険のどのルートで見ても、お前が得るものはゼロで、失うものは自由と金と未来だ。
論理的帰結を一つずつたどれば、犯罪行為→事故や誤認による第三者被害→告訴・逮捕・長期刑罰という具合に、負の連鎖しかない。
毒はターゲット以外の動物や人間、食物連鎖にまで拡散する。熊の行動原理を変えることはできないし、放たれた弱男が二次的な危険（パニック、けが、通報遅延）を生む可能性だって高い。
つまりお前の案は、問題を解決するどころか拡大再生産するだけの自己放尿だ。
倫理的に言えば、それは人間を使い捨てにする発想であって、思想の自己放尿だ。
堂々と正義と名乗るには不潔すぎる。まともな大人なら、もっと効率的で合法的な対応（通報、専門家の捕獲・移送、地域の防護強化、ゴミ対策など）を取る。
テクノロジーが社会構造を再編する現代において、人間の知性や専門性のあり方は根源的な問いに直面している。その問いに強烈な一石を投じたのが、東京大学の小川光教授が学内広報誌『淡青評論』で紹介した一件である。これは、制度や組織が適応するよりも速く未来が到来しつつあることを示す、稀有で明瞭なシグナルと言えるだろう。経済学の素養をほとんど持たない修士課程の学生が、生成AIとの対話のみを駆使し、わずか1年で「トップレベルの学術誌に挑戦できる水準」の論文を書き上げたのだ。これは単なる技術的な成功事例ではない。長年の訓練を経て築かれる専門知識の価値、研究者の役割、そして「知性」そのものの定義を根底から揺るがす、まさにパラダイムシフトを象徴する出来事である。
この小川教授の寄稿は、社会に大きな波紋を広げた。インターネット上では瞬く間に注目を集め、「はてなブックマーク」では469ユーザーがブックマークし、102件のコメントが寄せられるなど、白熱した議論を巻き起こした。本稿では、この一件を現代社会の変容を映す縮図として捉え、専門家が感じた「恐怖」の本質と、社会に広がる期待と懸念を分析する。そして、この出来事が象徴する、新たな世代の登場について考察を進めていく。彼らこそ、これからの時代を定義する「AIネイティブ」なのである。
本セクションでは、話題の学生が象徴する「AIネイティブ」という新しい世代を分析する。彼らは、AIを単なる補助ツールとしてではなく、思考や研究の方法論の中核に据えるという点で、旧来の世代とは一線を画す。その登場は、単なるツールの変化ではなく、知識を獲得し、体系化するプロセスそのものの革命を意味している。
この学生が実践した研究プロセスは、AIが方法論の根幹を成していた点で画期的であった。具体的には、以下の全工程をAIとの対話を通じて進めている。
このアプローチの革新性は、旧来の知識探索モデルとの対比によって鮮明になる。東京大学大学院情報理工学系研究科の山崎俊彦教授は、この新しい思考様式を「辞書の逆引き」という比喩で巧みに説明した。従来の検索エンジンは、ユーザーがキーワードを知っていることを前提とした「辞書の順引き」であり、既知の情報を効率的に探す行為だった。対してAIネイティブは、「やりたいこと」を自然言語でAIに問いかけることで、未知の領域を探求するためのキーワードや手法を引き出す「辞書の逆引き」を実践する。これは、人間と知識の相互作用における、根本的なパラダイムシフトである。
はてなブックマークのコメントは、この新しい学習様式がもたらす生産性の飛躍に対する社会的な期待を反映している。あるユーザーは、AIの活用により「人に教えてもらうのと同等のパフォーマンスが低コストで得られる」ため「習得速度が爆速に」なると指摘。また、これは単にAIに作業を丸投げするような話ではなく、「AIの力を借りて巨人の肩の高さを重ねる話」であり、人類の知の発展を加速させるものだという肯定的な見解も示された。
この爆発的な進歩の可能性は否定できない。しかし、それは同時に既存の専門家たちに、長く暗い影を落とし、不穏な新しい現実を突きつけている。
AIがもたらす希望の光の裏側には、深刻な懸念も存在する。特に、既存の専門家が感じる脅威と、AIの活用能力によって生じる新たな社会的格差のリスクは、真正面から向き合うべき構造的な課題である。
この問題の核心は、小川教授が吐露した率直な感情に表れている。経済学の訓練を受けていない学生がこれほどの成果を出したことに対し、教授は「心底たまげました」「このようなAIネイティブの若い人たちがこれからどんどん出てくることにちょっとした恐怖さえ感じました」と記した。この「恐怖」は、単に自らの職が奪われるという不安に留まらない。それは、長年の地道な研究と訓練を経て初めて到達できると信じられてきた専門性の価値そのものが、根底から覆されることへの動揺なのである。
はてなブックマークのコメント欄では、この現象を的確に捉える「レバレッジ」というキーワードが頻出した。「若く優秀な人がAIでレバレッジかけるととてつもない差になるんだろうね」「頭のいい人はAIでより賢くなる」といったコメントが示すように、AIは元々高い能力を持つ個人のアウトプットを飛躍的に増幅させる強力なツールとして機能する。
しかし、このレバレッジ効果は単なる個人の生産性向上に留まらず、社会構造を再編する力を持つ。yumanaka氏は、「地頭のいい人がAIを使いこなして圧倒的なアウトプットを出して、そうじゃない人の仕事を奪っていくんだろうな。こわい」と、その負の側面を鋭く指摘した。これは、AIが能力格差を埋めるどころか、むしろそれを爆発的に拡大させる触媒となり得ることを示唆している。このままでは、AI活用能力に長けた新たな「認知階級」が生まれ、高価値な仕事を独占し、社会の流動性を著しく低下させる未来さえ予見される。
このようにAIが生み出す成果の質と量が飛躍的に増大する中で、私たちはより本質的な問いに直面する。それは、その膨大な成果の「正しさ」を、一体誰が判断するのかという問題である。
AI技術の目覚ましい進展は、逆説的に「人間による最終的な評価と責任」の重要性をかつてないほど浮き彫りにした。本稿の中心的な論点はここにあり、その核心は、他ならぬ論文を作成した学生自身の行動によって最も明確に示されている。
彼が専門家である小川教授に助言を求めた最大の理由。それは、「自身には経済学の素養がないため、その評価が正しいのかわからない」という切実な懸念だった。AIは「国際誌に通用する水準」という評価を下したものの、その正当性を自力で検証する術を持たなかったのである。
この学生の懸念は、専門家による評価の不可欠性を示すものであり、はてなブックマークのコメント欄でも多くの共感を呼んだ。
評価の困難さ： 「生成AIを使いこなせば90点の論文が作れるが、90点かは評価・保証できない。」
専門知識の必要性： 「自分が知見の無い分野でのAIの判断が正しいかどうかをどうやって確かめるとよいのか。←ここが一番難しいし、専門知識が必要なところ」
懐疑的知性の重要性： 「循環参照やらハルシネーションやらを起こした文章を何も考えずにWikipediaに貼り付けるような人物もいるわけで、やっぱ懐疑的な知性と査読は大事なわけです。」
そして、この問題を鮮やかな比喩で捉えたのがobotzcanai氏のコメントだ。「巨人の肩に乗れたところで遠くに見えた島々の価値がわからなければ意味はない」。AIによって得られた広大な視野も、その価値を判断する専門的な知見がなければ無意味なのである。
さらに、この議論は「責任」の所在という、より深刻な領域へと深化する。e_denker氏は、「人間に残された最後の仕事は『責任を取ること』になるという話があるが、まさにそれを裏付けるような一件だと思う」と指摘した。この点をさらに鋭く突いたのが、phillies_rocks氏の「内面化できない成果物を作っても誰も責任を持てない」というコメントだ。AIが生成した成果に対して、その利用者は最終的な責任を負わねばならない。もしAIが設計した橋が崩落した場合、その責任は誰にあるのか。利用者か、開発者か、それともAI自身か。これは、AI時代の新たな倫理的・法的枠組みの構築が急務であることを示している。
この議論は、AI時代における専門家の役割がどのように再定義されるべきかという、未来に向けた重要な問いへと私たちを導く。
東京大学で起きた一件は、AIネイティブの登場が専門家の時代の終わりを告げるのではなく、その役割と価値を根本から進化させる契機であることを示している。AIが圧倒的な情報生成能力と実行力を手に入れた今、人間に、そして専門家に求められる能力は、もはや知識の生成や統合そのものではなくなった。
これからの時代に求められる専門家の資質は、以下の三つの能力に集約されるだろう。
未来の知のフロンティアは、AIネイティブがもたらす爆発的な「実行力」と、長年の経験と深い洞察力を持つ専門家の「検証力」および「責任能力」が融合する場所に開かれる。AIを恐れるのではなく、新たなパートナーとして迎え入れ、人間ならではの価値を磨き上げること。それこそが、私たちがこれから歩むべき道なのである。
では「AIにバイナリを生成させるほうがコードを生成させるより効率的( ｰ`дｰ´)ｷﾘｯ」の具体的ソースがあるということですね？
あの...嘘つくのやめてもらっていいすか？
AIにとっては、Pythonのような中間表現を生成させる方が得意であると考えられます。
中間表現（Pythonなど）: 人間が理解しやすいように設計されており、抽象度が高いです。AIは、より少ないトークンで複雑なロジックを表現でき、学習データも豊富にあるため、意味的な整合性やロジックの正確性を保ちやすいです。
機械語: 抽象度が非常に低い（CPUの命令レベル）です。特定のCPUアーキテクチャに依存し、メモリ管理やレジスタ割り当てといった低レベルの詳細をすべて正しく処理する必要があります。これはAIにとって学習が複雑で、小さなミスがプログラム全体の破損につながりやすくなります。
中間表現: 比較的長いコンテキストを保持しやすく、デバッグやエラーの特定も高レベルで行えます。
機械語: 必要な命令数が多くなりがちで、AIが長大なバイナリシーケンスを生成する際に、コンテキストウィンドウ内に必要な情報すべてを保持しきることが難しくなる可能性があります。また、中間表現と比べて意味的な構造が薄いため、AIがバグのないコードを生成するのが格段に困難になります。
中間表現: Pythonのような高級言語は、特定のハードウェアに依存しないため、移植性が高いです。
機械語: 特定のアーキテクチャ（例: x86, ARM）に完全に依存するため、AIが異なる環境向けにコードを生成する場合、それぞれのアーキテクチャごとに学習と生成を行う必要があり、汎用性が低くなります。
現在のAI（特に大規模言語モデル）の能力は、人間が扱う高レベルの抽象的な概念やロジックの理解に優れているため、その能力を最大限に活かせる中間表現の生成の方が得意です。
機械語の生成は、極めて精密で低レベルな制御が要求されるため、AIにとってはるかに難易度が高いタスクとなります。
AIが中間表現を生成した場合でも、その後の処理（コンパイルやJITコンパイル）によって最適化され、最終的な機械語が生成されます。
これは従来のコンパイラ設計と同じアプローチであり、AIは「何をすべきか」という高レベルの指示に集中し、コンパイラが「どのように効率的に実行するか」という低レベルの処理を担当する、役割分担の面でも合理的です。
例えば海外のよく分からない政治ニュースを見たときに背景や前提知識を聞けばいくらでも教えてくれるのがマジで便利
米株に投資するときに決算資料を投げて解説して貰えば圧倒的に効率的だし、業界の構造や製品群の位置付けなんかも超分かりやすくまとめてくれる
Xのgrokがまた便利で、専門家っぽい人がそれっぽいことを言ってるポストのgrokボタンを押して質問・分析してもらえば妥当性を納得できるまで詰められる
（@grokをつけてリプライするやつは簡易的な回答しか返ってこないのでダメ）
挙げていけば枚挙に暇がないが、あらゆる意味での調べ物のレベルがこれまでとは比べ物にならないくらい高くなった
回答がハルシネーションしてるかどうかは使ってると何となく予想がつくようになってくる。怪しいと思ったら元ソースを辿って確かめる。そういう意味では使う側にそれなりに充分な知識がないと厳しいと思う。すぐハルシネーションすると感じるんだとしたら、たぶん質問の仕方が悪いんだと思う。
AIに作ってもらった。
■ 基礎概念編
4. 「機会費用」とは何ですか？
⸻
8. インフレとは何がどのように上昇することですか？
⸻
13. 「外部性」とは何ですか？
⸻
■ 現実応用編
16. 最低賃金を引き上げると、雇用にどのような影響があると考えられますか？（理論的に）
19. 円高になると輸出企業と輸入企業のどちらに有利ですか？
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21. 「GDPが増えた＝国民が豊かになった」と言えますか？
22. 「失業率が低ければ良い」とは限らないのはなぜですか？
24. 「貨幣の価値が下がる」とは、具体的に何が起きている状態ですか？
今の米の価格が価値に見合わず高いと思う人は､パンやパスタを買う｡そうすると需要が減る
このような均衡のもとで市場価格が形成され､最も効率的な資源配分が実現する
政府が介入しておこめ券を配るとどうなるか？
ふだん米を食べない人も券を使うために買って､ますます米の需要が増えてしまう｡コメが高い間は買うのを減らして､他の主食を増やしてた人も買いだす｡
ふつうは需要が高まれば､価格も上がることで需要を抑えられるが､（券によって実質的に）価格が安いままというおかしな状況になる｡
その結果､需要超過に陥り､売り切れで店頭は空っぽになる｡入荷直後を狙って暇なジジババが長蛇の列を作る｡まるで社会主義国の配給店のように｡
下手に介入しても歪んだ結果になるだけ
