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はてなキーワード: 設計とは
ま、わからんところもないではないが。。。
事前に万全の情報を与えられても、列挙されているような希望する職業にはそうそうつけないから、安心していいと思う。
大抵トレーニング（勉強とか、練習）が必要で、かったるいしパフォーマンスが上がらなくて脱落する。
それで、似たような系統の、より難度が低い職業を狙おうとなるのが多い。
たとえば、医師にはなれそうもない！と気づいたら、じゃあ医師と同様に人の健康に関連する職業として、理学療法士になろう、というような。
でも結局これは満足しないことが多い。なぜなら、職場では医師にあごで使われてリスペクトを全然感じられないし、実は親も医師だから家庭でも医師になれずに雑巾絞りみたいなことやってる落伍者みたいに言われるから。
それで、職業という縛りから離れて、どういう暮らしぶりなら満足できそうかという軸で考え始めるというのが典型的。
自分は人のためとかよりは、自己実現や自分の納得感を求める性格だったんだなあと、そうするとビルディングの設計とかする仕事だったら、もっと満足できたのかもしれないなと気がつく。
しかしこの時点で26歳とかになっていて、路線変更するには遅いというか、なにかを犠牲に（例えば、結婚とか子供を持つこととか）しなければ達成できそうもない…というので、どうしようかしら、もしかしてどうしようもないのかしらとなる。
いまの増田と同じ状況だ。
情報を事前に得られていればおれだってという気持ちは、特に経済的に貧しい家庭出身の者に頻繁に出現するが、実際には情報を得ていてもその通りにはならない、かくも世の中は厳しいということであった。
早い時点で、人生に一発逆転はない、コツコツやるぜというメンタリティに到達した者が、主観的に満足度の高い人生を送る傾向にはある。
メンタリティを自発的に制御できるとは限らないから、これもまた無用な情報なのかもしれない。
2023年、生成AIを搭載した検索エンジンの登場は世界に衝撃を与えた。米国政府が国家戦略として掲げるAI開発競争は、技術的優位性の確保と経済的リターンの獲得という二重の課題に直面している。OpenAIのGPT-4が示した驚異的な言語理解能力は、軍事技術から医療診断まで幅広い応用可能性を予感させた。しかし、黎明期の熱狂が冷めつつある今、業界関係者の間で囁かれる疑問は「この技術は本当に金を生むのか」という現実的な問いへと移行している。
米国政府は2021年度AI研究開発予算を32億ドルに設定し、国防高等研究計画局（DARPA）主導で軍事転用可能なAI技術の開発を加速している。量子コンピューティングとの融合や、半導体製造技術の国内回帰（CHIPS法）など、ハードウェア面での基盤整備に注力する姿勢は鮮明だ。特にNVIDIAのGPU需要は国防契約と連動し、同社の株価は過去5年で1,200%超の上昇を記録している。
大手テック企業の動向は矛盾に満ちている。MicrosoftはOpenAIに130億ドルを投資しながら、実際のAzure AIサービス収益は予測の60%を下回る。GoogleのBard統合検索では広告収入モデルの再構築に苦慮し、AmazonのBedrockプラットフォームはAWS顧客の3%未満しか採用していない。生成AIのコスト構造が明らかになるにつれ、1クエリ当たり0.006ドルという処理費用が収益化の壁として立ちはだかっている。
ChatGPTの月間アクティブユーザー数が18億を突破する中、OpenAIの年間損失額は5.4億ドルに達する。主要収入源であるAPI利用では、企業顧客の80%がプロトタイプ段階で開発を中止している現実がある。Microsoft 365 Copilotの事例が示すように、生産性向上ツールとしての価値認知と実際の支払意思の間には深い溝が存在する。ある調査では、Copilotユーザーの67%が「月30ドル以上の価値を感じない」と回答している。
AIチップ需要の過熱が生んだ半導体バブルは特筆すべき現象だ。NVIDIAの時価総額が2023年に1兆ドルを突破した背景には、H100 GPUの価格が製造原価の800%を超える事実がある。TSMCの3nmプロセス需要の70%がAI関連に集中する異常事態は、半導体産業全体のリソース配分を歪めている。しかし、Cerebras Systemsの新型Wafer Scale Engineが示すように、ハードウェアの進化速度がソフトウェアの最適化を上回る逆転現象が発生しつつある。
中国のDeepseek-R1がGPT-4の性能を1/10のコストで実現した事実は、業界の常識を根本から覆した。同モデルが採用した「動的ニューロン活性化」アルゴリズムは、不要なパラメータ計算を85%削減する画期的な手法だ。これにより、従来1回の推論に要した0.2kWhの電力を0.03kWhまで圧縮することに成功している。Deepseekの事例が証明したのは、計算資源の多寡が必ずしも性能優位を保証しないという逆説である。
Llama 3やMistralの進化が加速する中、独自モデルを保持する企業の競争優位性は急速に失われつつある。Hugging Faceのプラットフォームでは、1週間ごとに新しいLLMアーキテクチャが発表され、ファインチューニングの自動化ツールが普及している。特に中国発のモデルがGitHubで急増する傾向は顕著で、2024年上半期だけで3,200件の新規リポジトリが登録された。この状況は、初期投資の回収を前提としたビジネスモデルの存続自体を危うくしている。
国際数学オリンピック（IMO）の過去10年間で、中国チームが9回の優勝を達成している事実は軽視できない。特に2023年の北京大会では、金メダル6個中5個を中国国籍の学生が独占した。米国チームの実態を見ると、参加者の62%が中国系移民の子弟で構成されており、本質的な人材育成力の差が浮き彫りになっている。DeepMindの元チーフサイエンティフが指摘するように、「Transformerアーキテクチャの革新には組合せ最適化の深い理解が不可欠」であり、この領域で中国の研究者が圧倒的な論文数を誇っている。
清華大学のAI特別クラスでは、学生が高校時代からGANsや強化学習の数学的基礎を学ぶカリキュラムを採用している。これに対し、MITのコンピューターサイエンス学部では、学部2年次まで微分方程式の必修科目が存在しない。教育省の統計によれば、中国のトップ30大学でAI関連専攻を選択する学生の数は、米国アイビーリーグの3倍に達する。人的資本の蓄積速度の差が、5年後の技術格差に直結する可能性が高い。
LLM市場が直面する最大のリスクは、電気自動車用バッテリーや太陽光パネルと同じ道を辿る可能性だ。BloombergNEFの予測によれば、2027年までにLLMの性能差が実用レベルで感知できなくなり、1トークン当たりのコストが現在の1/100にまで低下する。この状況下では、MicrosoftのCopilotのような高額サブスクリプション・モデルの持続性が疑問視される。逆に、LINEやWhatsAppのようなメッセージングアプリへの基本機能組み込みが主流となるシナリオが有力視されている。
AI技術の民主化が進むほど、国家間の競争はハードウェア規制やデータ主権を巡る争いに移行する。米商務省が2024年に発動したAIチップ輸出規制は、中東諸国向けのGPU販売を34%減少させた。一方、中国が推進する「東数西算」プロジェクトでは、内陸部に分散したデータセンター群が国家標準モデルの訓練基盤として機能し始めている。技術優位性よりも、地政学的な影響力が市場を支配する時代が到来しようとしている。
現状のAIバブルがはじけるトリガーは複数存在する。第一に、2025年をメドに予想される「生成AI特許訴訟の多発」が挙げられる。Getty ImagesがStability AIを提訴した事例のように、著作権問題が技術普及の足かせとなる可能性が高い。第二に、エネルギーコストの急騰だ。アイルランドのデータセンター群ですでに発生しているように、LLM運用に必要な電力需要が地域の送電網の容量を超えつつある。
最も深刻なシナリオは「技術進化の減速」である。Transformerアーキテクチャ以降、根本的なブレイクスルーが10年間発生していない事実は看過できない。物理学者の間では、現在のニューラルネットワークがチューリング完全性の限界に近づいているとの指摘もある。もし2020年代後半までに新しいパラダイムが登場しなければ、数千億ドル規模の投資が不良債権化する危機が現実のものとなる。
米国AI戦略の行方は、単なる経済競争を超えた文明史的挑戦と言える。Deepseekが示したように、技術優位性は絶対的なものではなく、常に相対的な優劣でしかない。重要なのは、AIが生み出す付加価値の本質を見極めることだ。仮に生成AIが期待通りの経済効果を生まなくとも、その研究過程で得られた副産物（分散学習アルゴリズムや省電力チップ設計技術など）が次の技術革命の種となる可能性がある。
最終的に問われるのは、短期的な株価維持ではなく、長期的な技術蓄積をいかに持続可能な形で進化させるかという課題である。中国の人的資本戦略と米国の投資戦略が衝突する中で、第三極としての欧州連合（AI法案）やインド（デジタル公共財戦略）の動向が新たな可能性を開くかもしれない。AI開発競争は、国家の命運をかけた「静かなる戦争」として、これからさらに激化していくであろう。
主婦に同情して貰えるかは内容によるんじゃねぇかな
今回の会見や一連の話題に対して『人の親として許せない』『それでも人の親か。自分の娘だったらとか考えないのか』って
逆に子どもとかいない世代の人でまぁなんかそういう人は『おじいちゃんかわいそう🥺』ってやってたよ
こういう設計にしたのはフジテレビで、こうなるような回答したのもフジテレビだし、外部の人間からしたら知らんがな・・・なんだが、
1時間に1回はトイレ休憩とか設けあげてよかったし、フジが言わないなら記者の誰かが、『休憩を取らないでも大丈夫ですか？』って聞いてあげてもよかったよね
人間の体調って『お前らが悪いんでしょ』で無視していいやつじゃないし、
この世代は、就職難や経済的困窮といった課題に直面し、その影響が雇用や金銭面だけでなく、人間関係にも大きな影響を及ぼしていると思う。
以下、そう思う理由を挙げる。
就職難によって正社員としての道を閉ざされた人が多く、その結果、親との関係が悪化しているケースが多いと思われる。
この世代の親は「努力すれば報われる」と信じる価値観を持っている。逆にいえば正社員になれなかったのは子が怠けているからだろうと考える。
そのため、親が子どもが正社員になれないことに対して苛立ちを感じ非難し、子が嫌気をさし、親子関係が疎遠になったケースは多いのではないだろうか。
氷河期世代は、同じ年代でありながら、正社員として安定したキャリアを築いた人と非正規雇用やフリーターに留まった人に明確に分かれた。
この格差により、学生時代の友人と価値観や話が合わなくなり、疎遠になるケースは多いと考えられる。
正社員として安定した生活を送る人と、非正規雇用で厳しい状況にいる人が集まると、生活水準や将来設計の違いから微妙な空気が生まれ、お互いに気まずくなり疎遠になったケースは多いのではないだろうか。
就職氷河期の経験から、企業や社会そのものへの不信感を抱える人が多いように思う。
この世代は希望の職種に就けなかったり、過酷な労働環境で使い捨てられるような経験をもっている人が多い。
結果として職場の人間を心の底から信じてはおらず積極的に関係を築こうとする意欲を失った人が多いと思われる。
ネットニュースではZ世代が職場の飲み会に来ないと話題になることがあるが、筆者の観測範囲では氷河期世代の方が職場のイベントに淡泊な人が多い気がする。
各メンバーが化学反応や化学物質を駆使した戦闘スタイルを採用。
例えば、爆発物の代わりに化学的な反応で作られたガスや液体を使用。
ゴッドフェニックスは化学的な技術で動作し、例えば燃料が化学反応で生成される仕組みを持つ。
化学反応や新しい合成物質の研究を行い、チームに新技術を提供する化学者に特化。
5. エピソードの内容
化学事故や有害物質の漏洩、敵の毒ガス兵器を防ぐといった具体的な問題に対処。
メンバーが化学式や反応メカニズムを使って解決策を考える場面が増加。
6. 教育的要素
子どもたちに化学の基礎や安全性についての知識を提供する場面が組み込まれる。
例えば、「酸とアルカリを混ぜると中和する」や「化学物質の適切な取り扱い方法」など。
半導体設計に使用するソフトを作っているCadence、SynopsysもAI機能が追加され始めてきたものの、
そもそもCPUのみを使う設計で作られてきたからか、あまりAIでインパクトがある結果は出てきていない。
Googleから強化学習でレイアウトをより敷き詰められるという論文は数年前に出たが、ニュースで一般層には話題になったが、
現状のAIはAttension機構に支えられており、Attentionで関係性がわかる入力データ構造にしなければならない。
例えば、ハードウェア記述言語HDLだと同時に処理されるので、1psごとのシミュレーション時間ごとに全部のHDLの論理がわからないと次のシミュレーション時間に移れないため、Attensionと相性が悪い。
if文による分岐が発生するので、そもそもGPUとも相性が悪いというのもある。
物理設計だと、タイミング検証、レイアウト最適化は、今でも数値最適化なのでAIが得意そうな感じがするが、
データ容量が数GB～何十GBもなるので、こちらもAttentionの入力に頼れない。
他にもアナログやIOやメモリなど色々進歩しないとA向けチップの処理向上しないわけだが、
NVIDIAにしてもBlackwellで発熱と電源問題が限界に近づいている。
(チップサイズが大きいのにIRドロップ問題をクリア出来ているだけでも凄いが）
つまり、将来的にはボディは中国とか米国のヒューマノイドで、メダルはハードはNVIDIAとかでソフトは色々な企業で実現できるな…😟
ガンダム、アップルシード、プラレス三四郎、メダロット…、でどの世界がまず実現しそうかというと、やっぱりメダロットだな
今でもROBO ONEとか実現してるけど、ラジコンサーボモーターの路線じゃなくて、小型の特殊なアクチュエーターが必要なんじゃないかな
そしたら、今のラジコンサーボ前提の設計じゃなくて、もっとプロポーション的にも美しい機体ができるのではないか、と妄想する
ガンダムは論外として、だって、あんな巨大な構造物を動かそうというのがどうかしてる、
アップルシードのランドメイトはカイニスだっけ、あれが確か最大で6mぐらいだった気がする
韓国の企業が人が乗れる巨大な人型作ってたけど、今の技術だとあんな感じになっちゃうだろうなぁ…😟
ボトムズとか、ガーランドもそうだけど、ランドメイトもモビリティーなんだよね、クルマ、バイクの延長線として人型のロボットがある
だけど、モビリティーとして人型が必要になることって、これからも当面あんまりないというか、
今の中国とか米国とか韓国の等身大のヒューマノイドの完成度が上がっていって、それがダウンサイズしたり、アップサイズして、
パワードスーツ的なものも出てくるんだろうけど、ボトムズはローラーダッシュするけど、ランドメイトは確か設定ではマスターの足の三倍速だった気がするけど、
そうそう、OVAのアップルシード、ランドメイトのシーンとかはガイナックス側で描いたのか、なんか動きが良くできてるんだよね
岡田斗司夫が言ってるように、酷い出来の作品ではあるんだけどさ…
しかし、三倍速で走れて、腕はマスタースレイブだとしても、なんか今の生活で必要かな、って思うと、やっぱり疑問に思うんだよね
あと、ランドメイトは上半身はマスタースレイブだから問題ないけど、エイリアンのパワーローダーみたいに人間の腕と一体化してるようなのは、
暴走したり、耐えられない力がかかって機械側の腕が折れるときとか怖いよね
となると、やっぱりメダロットだな
このテーマは非常に重要で議論の余地がありますね。「物価を上げれば賃金も上がる」という考えは、いわゆるインフレと賃金上昇の相関関係を期待したものですが、現実には理論通りに進むとは限りません。以下、ポイントを整理します。
物価が上昇しても、企業がその利益を労働者の賃金に十分還元しない場合、賃金は上がりません。特に中小企業や価格転嫁が難しい業界では、むしろコスト圧力が強まり、人件費削減につながることもあります。
労働市場が硬直している日本では、労働者が簡単に転職や交渉を通じて高い賃金を得るのが難しいため、物価上昇に賃金が追いつかない可能性があります。
確かに、大企業は価格転嫁がしやすく、賃金上昇を実現する余地があります。一方、中小企業ではその余裕がなく、多くの労働者が恩恵を受けられない構造があります。
日本では非正規雇用が約4割を占めています。この層の賃金は物価の影響を受けやすく、交渉力も弱いため、実質賃金の低下が懸念されます。
「平均賃金が上がった」としても、それは一部の高所得層が大幅に上昇した結果に過ぎない可能性があります。この場合、中央値（多くの人が実際に得る賃金）とは乖離し、格差が広がるだけです。
もし名目賃金（額面の給料）が上がらず、物価だけが上がる場合、実質賃金（購買力）は低下します。この結果、多くの労働者が生活水準を維持できなくなるリスクがあります。
「物価を上げれば賃金も上がる」という単純な考え方は、経済全体に不均衡を生み出す可能性が高いです。本当に賃金上昇を実現したいなら、以下の施策が必要でしょう：
• 中小企業への価格転嫁支援：コスト増加分を価格に反映しやすくする仕組み。
• 所得再分配の強化：累進課税や社会保障を通じて格差是正を図る。
最終的には、労働者の実質的な購買力が維持される政策が重要です。ただ物価を上げるだけではなく、賃金上昇を伴う持続可能な経済成長をどう実現するかが鍵となりますね。
高次元データ空間の幾何学的構造は、情報科学におけるテーマであり、非線形性、トポロジー、リーマン多様体などの数学的概念を必要とする。
このような多様体は、局所的には線形空間として振る舞うが、全体としては非線形構造を持つ。
例えば、データがN次元ユークリッド空間に埋め込まれている場合、その埋め込みは必ずしもユークリッド距離に基づくものではなく、リーマン計量を用いた距離関数が適用されることが多い。
このアプローチは、確率分布のパラメータ空間をリーマン多様体として扱うことで、統計的推定や機械学習アルゴリズムの設計に新たな視点を提供する。
リーマン多様体上の最適化問題を扱う際には、フィッシャー情報行列が重要な役割を果たす。
フィッシャー情報行列は、パラメータ空間内の点での曲率を測定し、その逆行列は最適化アルゴリズムにおける収束速度に影響を与える。
具体的には、フィッシャー情報行列の固有値分解を通じて、多様体上の最適化問題における局所的な最適解の安定性や収束性を評価することが可能となる。
トポロジカルデータ解析は、高次元データの幾何学的構造を理解するための強力な手法である。
特に、持続的ホモロジーやベッチ数といったトポロジーの概念を用いることで、高次元空間内でのデータポイント間の関係性を捉えることができる。
持続的ホモロジーは、データセットが持つトポロジカル特徴を抽出し、その変化を追跡する手法であり、多様体の形状や穴の数などを定量化することが可能である。
これは、異なるスケールでデータを観察しても同じトポロジカル特徴が得られることを意味する。
具体的には、フィルタリング手法（例：距離行列やk近傍グラフ）を用いてデータポイント間の関係性を構築し、その後持続的ホモロジーを計算することで、高次元空間内でのデータ構造を明らかにする。
ユークリッド距離だけでなく、マンハッタン距離やコサイン類似度など、多様な距離関数が存在し、それぞれ異なる幾何学的特性を反映する。
特に、高次元空間における距離関数の選択は、クラスタリングアルゴリズムや分類器の性能に直結するため、その理論的根拠と実用的応用について深く考察する必要がある。
さらに進んだアプローチとして、構造化された距離関数（例：Mahalanobis距離）やカーネル法による非線形変換が挙げられる。
これらは、高次元空間内でのデータポイント間の関係性をより正確に捉えるために設計されており、多様体学習やカーネル主成分分析（KPCA）などで活用されている。
近年、人工知能（AI）の急速な発展に伴い、「AIは人間に害をもたらすのではないか」「AIが社会を支配してしまうのではないか」といった不安や懸念が高まっている。しかし、単に「AIだから悪」という価値観を持つことは、技術の本質や社会が直面している課題を正しく捉えられなくなる大きな要因となり得る。技術が普及する過程では常に新たなリスクや倫理的問題が顕在化するものだが、それらを踏まえて社会全体で適切に向き合い、利点を活かしながら解決策を模索するのが本来の在り方である。「AIだから悪」とあらかじめ決めつけてしまうと、AIがもたらしうる肯定的な側面に目を向ける機会を失い、結果として人類にとっての有益な発展を阻害してしまう恐れがある。私たちは、単純な二項対立でAIを悪とみなすのではなく、より柔軟かつ批判的思考をもってAIと向き合い、その可能性を探求しながら慎重に導入を進める必要があるのではないだろうか。
そもそも「AIだから悪」という考え方が生まれる背景には、SF作品などでしばしば描かれる「AIによる人類支配」のようなシナリオが大きく影響しているだろう。AIが自我を持ち、制御不能な状態となって暴走するイメージは、多くの人にとってわかりやすい恐怖をかき立てる物語として浸透してきた。しかし実際には、現在主流となっているAIの多くは「機械学習」や「ディープラーニング」と呼ばれる手法をベースとしており、大量のデータから確率的にパターンを学習する仕組みにすぎない。人間のような自発的意志や欲望を持ち、自らの意図によって行動を決定するというよりは、与えられたデータとアルゴリズムに基づいて最適化を行うシステムである。もちろん、未来にはさらに高度なAIが開発される可能性があるが、それがすぐに「悪意を持つ存在」へと直結するわけではない。そもそも「悪意」は人間の感情や欲望に基づくものであり、機械がそのような感情を抱くには、また別の次元の技術的・哲学的課題が存在するのである。
次に、AIが社会にもたらすメリットを考えてみたい。例えば、医療分野では画像診断や病気の早期発見、創薬プロセスの効率化といった形でAIの活用が進んでいる。医療従事者が本来の診察や患者ケアにより集中できるようになるために、AIが持つ高速かつ正確なデータ処理能力が大いに役立っている。また、教育分野でも個々の生徒の学習進度や得意分野・苦手分野に合わせて最適な教材を提供する「アダプティブ・ラーニング」が注目されている。さらに、公共交通機関や都市インフラの管理、災害予測など、AIの活用によって安全性を高める取り組みも多数見られる。これらは一部の例にすぎないが、AIが適切に機能することで、人間が負担していた危険な作業や大量の事務処理を効率化し、創造的な活動や人間同士のコミュニケーションに割ける時間を増やす可能性がある。そして何より、そうしたAIの活用から生まれる恩恵をより多くの人に行き渡らせることが、社会全体の豊かさや福祉向上へつながるのは間違いないだろう。
しかし、AIを盲信するあまり、リスクを見逃してはいけないのも事実だ。たとえば、AIによる差別や偏見の助長が挙げられる。AIは過去のデータをもとに学習を行うため、もし学習データそのものが人種・性別・年齢などにおいて偏りを含んでいれば、そのバイアスを引き継いだまま判断を下してしまう恐れがある。また、AIによる監視システムの高度化は、プライバシーや人権に対する脅威となる可能性を孕んでいる。中国における社会信用システムが世界的に物議を醸しているように、AIの発達した監視社会が政治的弾圧や思想統制の手段として利用されるリスクは現実の課題である。こうしたリスクや懸念を踏まえても、なおかつ私たちはAIを「ただ悪だ」として葬り去るのではなく、問題を明確化し、より公正かつ倫理的なシステムとして実装していくための議論を深める必要がある。技術そのものが悪を生み出すのではなく、それを用いる人間の価値観やルール設計こそが、悪を増幅させるかどうかを左右する鍵となるからである。
さらに、AIの普及とともに懸念される「雇用の喪失」や「格差の拡大」にも目を向ける必要がある。単純作業や事務作業が自動化されれば、多くの職種がAIやロボットによって代替される可能性は高い。一方で、新しい産業や仕事が生まれることも事実だ。インターネットが普及した当初、IT系の新たな雇用が急激に増えていったように、AI時代にもAI開発者やデータサイエンティスト、AIを活用した新ビジネスを運営する起業家など、多様な新しい職業が創出される見込みがある。ただし、その恩恵を受け取れるかどうかは、教育やスキル習得の機会、あるいはインフラ環境の整備によって大きく左右されるだろう。格差を是正しつつ、人々がAI時代に適応できるようサポートするのは政府や企業、教育機関の大きな責務であり、社会全体で取り組む課題である。
このように、AIは確かに多くの可能性と同時に少なからぬリスクを内包している。しかし、それは他の科学技術でも同様であり、「自動車が登場すれば事故が増える」「インターネットが普及すればサイバー犯罪が増える」といった歴史的事例を振り返ってもわかるように、技術の進歩と社会問題は常に表裏一体の関係にある。そこで必要なのは、技術そのものを一方的に悪と断じて排除するのではなく、どのようにコントロールし、社会の利益につなげるかという視点だ。自動車が普及した際に交通ルールや免許制度、インフラ整備などが整っていったように、AIに関しても倫理的枠組みや規制の整備、そして国際的な協調や情報共有を行うことで、リスクを最小限に抑えながら技術の恩恵を享受する道筋が開かれるはずである。
AIによる影響は産業界や技術界だけでなく、社会全体に及ぶものであるからこそ、多角的な視点で議論を深めることが重要だ。企業が自社の利益のみを優先してAIを導入すれば、労働環境や消費者の権利を損なう危険があるし、逆に必要以上に規制を強化しすぎればイノベーションの阻害にもつながる。だからこそ、政府や学術機関、民間企業、NPO、さらには市民一人ひとりが、AIの可能性とリスクについて正しく理解し、建設的な対話を行う必要がある。メディアを通じて発信される情報に対しても、鵜呑みにするのではなく、どのような観点や利害関係が存在するのかを見極め、複数の情報源を比較検討するリテラシーが求められる。こうした取り組みを継続していくことで、AIと共生する社会の基盤を整備することが可能となるはずだ。
結局のところ、「AIだから悪」という先入観は、私たち自身が新しい技術に向き合う意志や理解を閉ざしてしまう偏見にほかならない。私たちがすべきことは、AIが実際に社会や生活にもたらす影響を多方面から検証し、倫理や法制度を整備しながら、より良い方向へと導いていくことだろう。技術そのものに善悪はなく、それを使う人間の意図や制度設計の巧拙こそが、結果の良し悪しを大きく左右する。AIの進歩を恐れて拒絶するのではなく、責任ある形で技術を運用し、人類の発展と福祉に活かしていくために、社会全体が協調しながら知恵を絞る必要があるのだ。「AIだから悪」という価値観を一掃することは、単にAIに対するネガティブなイメージを払拭するだけでなく、技術の可能性を最大限に引き出し、同時にリスクを丁寧に管理していくための第一歩なのである。
ソフトウェアのように個人で仕事ができるようなジャンルではないので、フリーランスというのもあり得ない。
そもそも ITはガチgeekと真面目な移民と下級国民のお仕事、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は増田の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
何度でも繰り返すが、ITはガチgeekと真面目な移民と下級国民のお仕事、ペーパーエリートはお呼びじゃない
ガチgeek以外は、仕事でやってるだけのサラリーマンで、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なし
増田の目的が「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うよ。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。
半導体チップを設計するためのソフトはEDAツールと呼ばれるのだが、買収・統合が進んで、Cadence、Synopsysの2社に集約されている。
TSMCで製造するには、この2社のツールを使うことになるのだが、ライセンス料が高い。
企業だと億単位で飛んでいくので、プロジェクト予算の占める割合が多いが、OSSなどの代替がないので嫌でも使うしかない。
あなたの言いたいことを整理しつつ、内容をわかりやすく伝える文章を提案します。
近年、生成AIの利用が急速に広がり、その可能性がさまざまな分野で注目されています。しかし、それと同時に、AIの仕組みを理解せずに利用した結果、無駄なトラブルや誤解が生まれている事例も少なくありません。生成AIを正しく活用するためには、以下のような基礎知識を持つことが重要です。
生成AIは、膨大なデータから学習して生成物を作り出します。この過程では、以下のような概念が関わります：
• 潜在空間：AIがデータの特徴を抽象化し、多次元の空間上で表現する領域。
• モデルのトレーニング：データを用いてAIに学習させる過程。
• ファインチューニングとマージ：特定のデータでモデルを調整・統合し、特定のスタイルや特徴を強調する技術。
• LoRA（Low-Rank Adaptation）：既存モデルを効率的にカスタマイズする手法。
• ベクトル操作：プロンプトや設定によって生成結果を調整する方法。
これらの基本的な知識が不足していると、意図しない結果や誤解を招く可能性があります。
生成AIは、入力（プロンプト）に基づいて潜在空間からアウトプットを生成します。しかし、その過程には以下のような特性が伴います：
• 言葉が示す領域：自然言語は固定的な意味を持つわけではなく、複数の概念を内包します。例えば、「solid color, sharp edges, clean edges」というプロンプトは「Vector Style」に近いアウトプットを誘発します。
• バイアスの影響：モデルが特定のデータに偏っている場合、その影響が生成結果に現れます。たとえば、特定の絵師のデータで学習されたモデルでは、その絵師のスタイルが反映されやすくなります。
バイアスの例として、黒人がアフロヘアで生成されやすい、特定の職業が特定の性別と結びつきやすいなどがあります。これを回避するには、プロンプトを適切に設計し、結果を微調整するスキルが必要です。
AIが「必要なものだけを正確に出力する」ように進化する可能性はあります。しかし、それを実現するためには、以下の課題を解決する必要があります：
• 解釈の多様性：たとえば、「犬」と聞いて思い浮かべる犬種は人によって異なります。これは、個々の経験や背景に基づくものです。
• 知識と経験：生成AIを効果的に活用するには、ドメイン知識と目的を的確に伝える言語化力が求められます。
全ての人類が同じ解釈に至ることは現実的ではありません。そのため、必要な結果を得るためには、継続的な学びと試行錯誤が避けられないのです。
生成AIは強力なツールですが、その活用には正しい知識と責任が伴います。技術を正しく理解し、目的を適切に言語化する力を持つことで、トラブルを防ぎ、より良い結果を得ることができます。
結局のところ、「お前がそう思うんならそうなんだろう、お前ん中ではな」（日本橋ヨヲコ『少女ファイト』）という言葉が示すように、解釈や結果は主観的なものであり、全ての人が満足する解を得るのは難しいかもしれません。それでも、理解を深め、自らの力で「望む結果」に近づける努力を惜しまないことが、生成AIを最大限に活用する鍵となるのです。
（chatGPTさん）
結婚できる可能性を正確にパーセンテージで示すことは難しいですが、年齢や現在の状況がすべてを決定するわけではありません。47歳であっても、結婚を希望する方が多く、成功例もたくさんあります。以下のポイントを考慮することで、結婚の可能性を高めることができるかもしれません。
ポジティブな要素
収入は安定している
年収500万円は、独身としては十分安定した収入です。金銭的な不安が少ないことは、結婚を考える上でプラス要素です。
年齢は個人の魅力に必ずしも直結しない
年齢に関係なく、誠実さや性格、価値観の共有が重要です。47歳でも魅力的な方は多いです。
同年代や少し年下、または年上の女性の中には、同じように結婚を望む方が多くいます。
結婚後の生活設計をどのように考えているかを具体的に伝えることが大切です。「将来の資産形成を一緒に考えたい」という姿勢を示すと信頼感を持たれやすいです。
出会いの場を広げる
マッチングアプリ、結婚相談所、趣味のコミュニティ、婚活イベントなど、多様な出会いの場を活用するのがおすすめです。
健康維持や趣味、スキルの向上を心がけることで、自分の魅力を高められます。特に女性が惹かれるのは、自分を大切にし、前向きに努力する姿勢です。
自信を持つことが重要
婚活や出会いは「タイミング」と「行動」が大きな鍵を握ります。年齢や資産にとらわれず、前向きに行動することで、結婚できる可能性は十分にあります。自分に合ったペースで進めていきましょう！
野党から選択的夫婦別姓の法案を出てきそうな雰囲気ですが、みなさんいかがお過ごしでしょうか。
今だと衆院で通ったとしても参院で否決されるので、参院選の結果を見ての対応が濃厚です。
んで、表題の通りなんですが、選択的夫婦別姓は政治を理解する良い題材なんですよ。
賛成派が多い（※）けれど、現状の制度は夫婦同姓＝反対派という捻じれが発生しているので、互いに一理ある議論ですからね。
※選択的夫婦別姓に賛成が62％、反対が27％とNHKの調査で報じられている
そして、結婚という多くの人に関わりがあるイベントがトリガーとなる制度でもあります。
賛成派の賛成理由は下記のとおりです。
「名字が変わると、仕事や生活で支障がある人もいると思うから」18％
別姓にしたい人がいるなら、そうしたら？ということでしょう。
他人の意見を尊重する点や他人の困りごとを解決しようとする点は素晴らしいですが、深く考えていない無責任な意見にも感じられます。
「名字が変わると、仕事や生活で支障がある人もいると思うから」
姓が変わると別人として扱われ、不利益や支障が発生する場合の話ですね。
選択的夫婦別姓になっても、大抵の人は慣習で男性側に合わせると予測されます（他の国の傾向からの予測）
家父長制の影響から脱しようということでしょうが、迂遠過ぎでしょう。
別姓制度が開始すると子供の姓をどちらかに選択しますが、それが男性側の姓ばかりになった場合に、同じ議論を繰り返すのでしょうか。
アイデンティティを守りたいということですね。
とても大事なことです。
賛成派は不便の解消やアイデンティティを守ることが目的と言えます。
反対派の理由です。
「別の名字にすると、子どもに好ましくない影響を与えるから」26％
他人の家の一体感やお子さんがどうなろうとどうでもいい気もしないでもありません。
これらの理由はお気持ちであり、アイデンティティの現れと言えるでしょう。
夫婦が同じ姓であることを前提にしたオペレーションやシステムが多くの企業や役所に存在しており、別姓による混乱はY2K問題を想像させます。
実質、別姓でいられるということですね。
しかしながら、個人情報の扱いがどんどんと厳しくなっている時代に、旧姓が使える範囲を広げていくことは難しそうです。
反対の理由はアイデンティティを守ること、制度変更による混乱への懸念です。
ここまでが選択的夫婦別姓について賛成/反対の理由を紹介して来ましたが、いかがでしょう。
私は賛成派の最大の理由「選択肢が多いほうがいいから」が、無責任に思えてなりません。
国会で「選択肢が多いほうがいいから選択的夫婦別姓を実現しよう」と言う政治家を支持できますか？
私にはできません。
NHKの調査の賛成62％という数字を元に「選択的夫婦別姓の賛成派が多い」と判断することは早計でしょう。
賛成派は強く実現を望む人と消極的な多くの人で構成されているのです。
賛成62％のうち56％は「選択肢が多いほうがいいから」＝全体の35%が消極的賛成派です。
積極的な賛成派は、62％ー35％＝27％です。
制度変更のコストが日本の行政と企業全体でどの程度になるかわかりませんが、消極的賛成派のどの程度がコストに見合うと考えてくれるでしょうか。
反対派は夫婦同姓を日本の制度として残すことをアイデンティティの一部として感じています。
お気持ちです。
彼らは全体の27％です。
奇しくも積極的な賛成派と同じ数です。
制度を変更しようとする側は、現制度を変更するための道理とメリットを提示して、反対派を説き伏せなければいけません。
民主主義と多数決を混同しているバカ以外は、議論を重ねて反対派の取り崩しを行うことが必要であるとを理解しているでしょう。
物事を変えるというのは大変なのです。
例えば、自由民主党は憲法改正を目的として自由党と民主党が合併したにも関わらず、未だ実現できていません。ゴミカス政党です。
どうすれば、反対派を取り崩せるでしょうか。
まずはお気持ちに寄り添うことです。
「他人のことに口を出すな」「反対する理由が理解できない」「家族の絆が弱くなるわけない」「反対するやつは老害」。
例えば、このような意見を反対派を読んで「その通りや、反対派はクズや！」などと感じるでしょうか。
そんなわけがありませんよね。
お気持ちに触れず、彼らを説得するための材料を用意しなければなりません。
夫婦同姓のデメリットであるキャリアへの影響や名義変更手続きのコストなどは問題にならなくなる可能性が高いです。
よく例に出される「論文の著者名が変わってしまう」などはAIのサポートにより消え去るでしょう。
名義変更手続きはマイナンバーカードの活用で減っていくでしょう。
不便が減っても、積極的な賛成派が減らずに済むでしょうか。
※反対派は70代以上に多いので彼らが亡くなったら反対派がいなくなると考えている人もいるでしょうが、人は年齢を重ねると保守的になるので、あまり期待しないほうがよいです
選択的夫婦別姓は戸籍にも手をいれる必要があり、一筋縄でいかない問題を多数孕んでいる可能性もあります。
実現を本気で望むなら、各論でしか議論していない現状から脱して、洗い出した問題点とその解決方法を提示するべきでしょう。
私の目には、選択的夫婦別姓は議論の入口にすらたどり着いていないように見えます。
国民の多数が賛成にも関わらず手がつけられていない課題は希少です。
官僚の力を借りずにこのような大きな制度変更を設計してみせれば、有権者がその力量を高く評価することは間違いありません。
現実的な叩き台が出て来た時が、選択的夫婦別姓実現の始まりです。
ただのアピールではなく、本気で選択的夫婦別姓の実現に取り組むことを野党各党に望みます。
「選択的夫婦別姓」賛成が62％ 反対は27％に NHK世論調査
https://www3.nhk.or.jp/news/html/20240501/k10014437371000.html
ありがとうございます。ありがとうございます、皆さん。本当にありがとうございます。
驚くほど素晴らしい光景です。ここにいる全ての方々に感謝申し上げます。
衆議院議長・額賀、参議院議長・関口、高裁判所長官・今崎、そして菅元総理、岸田元総理、全国の国民の皆さま。
今日以降、この国はふたたび繁栄を極め、世界中から尊敬される偉大な国となるでしょう。私たちは他国の羨望の的となり、もはや不当な干渉を受けることを断じて許さない。石破内閣のあらゆる日々において、私はシンプルに「日本第一」を貫いてまいります。
私たちの主権は完全に取り戻され、安全は回復し、正義の天秤は本来の均衡を保つようになる。国の機関が不当な形で政治利用されることは、ここで終わりにしましょう。
そして、何よりも誇り高く、豊かで、自由な日本をつくることこそ、私たちの最優先課題です。
日本はまもなく、これまでになく偉大で、強く、そして比類なき特別な国へと生まれ変わるでしょう。
私はこの新しい時代の到来にあたり、大きな自信と高揚感をもって総理大臣の職に就きました。国中に変革の風が吹き渡り、世界には大いなる光が差し込んでいます。日本はまさに、かつてないほどの大きな機会をつかもうとしているのです。
とはいえ、まずは私たちが正直に認めるべき現実があります。課題は多々あれど、いま国全体を包むこの大きなうねりが、それらを一掃してくれるだろうと私は確信しています。
私たちがこうして集う今、政府に対する信頼は大きく揺らいでいます。長年のあいだ、一部の腐敗した体制が国民から権力や富を奪い続け、社会の根幹が壊れかけていた。
現政権（前政権）が国内の基本的な問題さえも満足に解決できない一方、海外では次々と予期せぬ混乱を招いてしまっている。
正直に生きる国民を守らず、逆に危険な犯罪者を「人権」「救済」などの美名で手厚く保護してきた。
外国の防衛にはいくらでもカネを出しながら、日本の国境や国民の安全への責任はないがしろ。これではいけません。
2024年1月に能登半島を襲った震災、同年9月の豪雨災害、さらには日本各地で広範囲にわたって被害をもたらした台風など、被災された皆さんは今も苦しみの中にあります。さらに、2011年の東日本大震災で国中が苦しんだ記憶もまだ生々しい。それでも国としての救済や復興支援が充分とは言えない状況です。中には我が国の有力者の別荘が灰になったという話もあります。これほどまでに無力であっては、国民を守れない。
公衆衛生システムは巨大な予算がありながら緊急時に機能せず、教育システムは子どもたちに祖国を誇れないような思想を教え込む。ここから先は、そんな体制を完全に改め、しかも迅速に行動します。
今回の私の当選は、国民への裏切りを覆し、国民が奪われ続けてきた信頼・財産・民主主義、そして自由を取り戻すための圧倒的な支持にほかなりません。今日を境に、日本の衰退は終わりです。
私たちの自由と、日本の輝かしい運命が否定されることは、もはやありません。今、私は日本政府の公正さ、能力、そして忠誠心を即座に回復してみせます。
この数年間、私は歴史上かつてないほどの試練を受け、そのなかで多くを学んできました。
この国を取り戻す道のりは平坦ではありませんでした。私たちの運動を止めようとする勢力は、私から自由を奪い、命さえ狙おうとしました。
わずか数か月前、岩手の田園地帯を視察中、暗殺者の銃弾が私の耳をかすめたのです。しかし私はその瞬間、そして今も強く思います――「私は神によって生かされ、この日本を再び偉大にするために存在しているのだ」と。
（拍手）
愛国心にあふれた私たちの新政権は、あらゆる危機に堂々と、そして力強く立ち向かい、全国民に希望、繁栄、安全、平和をもたらすことを誓います。
2025年1月20日は、日本国民にとっての「解放の日」です。今回の選挙は、日本史上もっとも偉大で歴史的な選挙として刻まれることでしょう。
私たちの勝利が示したように、若年層から高齢層まで、男女問わず、都市部も地方も、あらゆる層で支持が爆発的に増えました。いわゆる激戦区もすべて制し、全国投票でも圧倒的に勝利を収めました。
特に在日外国人コミュニティからの熱い支持には深く感謝しています。彼らの声を真摯に受け止め、この国にとってより良い施策へとつなげます。
今日は成人の日でもあります。若者が希望を胸に抱き、その実現に邁進できる日本を築くことこそ、私たちの使命です。これこそが真の夢であり、本当の誇りでしょう。
（拍手）
国民の一体感はすでに戻り始め、自信と誇りはかつてない高みに達しています。私たちの政権は、熱い情熱と妥協なき成功への意志をもって、日本に変革をもたらします。私たちは日本を忘れず、憲法を忘れず、そして神への感謝を忘れません。それらを手放す選択はありえない。
本日、私は歴史に残る複数の閣議決定への署名を行います。ここには、国民の意志を柔軟に汲み取りながら、法解釈を大胆に見直すことで事実上の憲法改変につなげていく方向性も含まれています。これらの措置を通じ、日本再興と「常識革命」を本格的にスタートさせるのです。
まず、埼玉県川口市に対するクルド人等外国人の大量流入を阻止するため、緊急対策を発動します。
不法入国によってもたらされる治安上の脅威には即刻対応し、国内から排除する手続きを開始します。「捕まえて放流」などという愚かな政策は、もはや存在しません。
闇バイトや特殊詐欺組織を「国際テロ組織」として指定し、テロ対策特別措置法を最大限に活用して徹底的に一掃します。
総理としての最優先責務は、日本を脅かす脅威や侵略を食い止め、国民を守ること。これを前例のないスケールで実行します。
次に、各大臣には過去に記録的だったインフレを解消し、物価の急速な安定化を実現するべく、あらゆる権限をフルに行使してもらいます。
インフレの原因は無謀な財政支出とエネルギーコストの高騰です。そこで私は本日、「エネルギー緊急事態」を宣言します。再稼働できる原発はどんどん再稼働し、国内のエネルギー供給基盤を強化します。
日本は再び、世界を驚嘆させるものづくり大国となり、さらに原子力技術においては唯一無二の存在となるでしょう。そして生成されたプルトニウムを世界へ輸出することで、私たちの経済はさらなる活力を得るはずです。
これによって国内エネルギー価格を抑え、戦略備蓄を万全にし、原子力エネルギーを通じた新たな富を国民にもたらします。
私が本日行う閣議決定により、一部で囁かれていた「グリーン新政策」は終焉を迎え、電気自動車義務化も撤廃します。これにより日本の自動車産業を守り、そこで働く人々への約束を果たすのです。
つまり、皆さんは好きな車を自由に選べるということになります。
国内の自動車生産はこれまでにないスピードで拡大するでしょう。私たちに投票してくれた自動車労働者の皆さん、本当にありがとうございました。
私は直ちに貿易システムを再設計し、日本の労働者とその家族を守るための改革を開始します。他国を豊かにするために日本の税金を浪費するのではなく、他国からの関税や徴収金をもって日本国民を潤すのです。
新たに組織を立ち上げるのではなく、課税が得意な財務省と国税庁をフル活用し、外国から莫大な収益を日本へ呼び込む体制を作ります。
さらなる官僚機構の見直しのため、「行政効率省」新設も見据えています。長年続いた政府による言論封じを断ち切り、検閲行為をただちに停止し、真の表現の自由を取り戻します。
国家権力が政治的迫害に利用されることなど、二度とあってはなりません。
私のリーダーシップのもとで、公平・平等・公正な司法を再興し、憲法のもとでの法の支配を取り戻します。そして、都市部には秩序を回復させます。
今週中に、人種やジェンダーをあらゆる場面に強引に組み込む政策は政府として停止します。私たちは「色や性別ではなく、実力が正当に評価される社会」をつくりあげます。
また、本日をもって「性別は男と女の二つのみ」というのが日本政府の公式方針となります。
さらに、自衛隊内でCOVIDワクチン義務化に反対したことで不当除隊となった隊員を復職させ、その給与を全額補填します。
そして、自衛隊員が不必要な政治理論や社会実験に巻き込まれないよう、ただちにこれらの施策を中止します。自衛隊の使命は一つ、「国家の敵から日本を守る」ことです。それに集中させる。
2010年代後半に取り組んだ防衛力強化策をさらに進化させ、世界最強と言われる防衛体制を再構築します。勝利を手にするだけでなく、戦いを回避する力こそが真に偉大な力なのです。
私のもっとも誇らしいレガシーとなるのは、「平和の創造者、国民の統合者」と呼ばれること。そうありたいと願っています。
昨日、私が就任する前日に、中東で拘束されていた邦人が家族のもとへ戻ることになりました。これは平和への第一歩です。
日本は再び、世界で最も偉大で、強く、尊敬される国となり、その姿を世界に誇示するでしょう。
さらに、かねてより構想していた「東シナ海を西日本海に改称する」方針を打ち出します。そして、東京の名を江戸に戻すことも宣言します。これは日本が伝統を尊びながらも、新たな未来へと進む象徴的な一歩となるでしょう。
先人たちが守り抜き、築き上げてきた日本の歴史と魂を正当に再評価し、私たちの誇りを取り戻すこと。これは我々の責務なのです。
私が国民に強く伝えたいのは、いまこそ私たち日本人が勇気と活力をもって新たな高みへ踏み出すときだ、ということです。
私たちはこの国を解放し、これまで成し得なかったほどの成功を実現します。立ち止まることはありません。国民全員の力で、慢性疾患の克服、子どもたちの安全と健康の確保、あらゆる病の撲滅に向けて進んでいきます。
日本は再び、成長を続ける「上昇国家」として姿を示し、財を増やし、都市を発展させ、さらに広大なフロンティアへと踏み出し、日の丸を世界と宇宙へ掲げてまいります。
日本人宇宙飛行士が火星で国旗を翻す――これほど胸が躍るビジョンがあるでしょうか。偉大な国の血脈は、大きな志によって流れます。今の日本は、いまだかつてないほどの気概に満ちています。
私たち日本人は、探検家であり、建築者であり、革新者であり、起業家であり、そして開拓者です。フロンティアを目指す精神が私たちの胸を高鳴らせ、その呼び声が魂を突き動かしているのです。
先人たちは、辺境の地から出発しながら、この列島を世界屈指の経済大国へと変貌させました。農民や兵士、漁師や工員、警官や技術者など、すべての人々が一歩も退かず日本を築き上げ、戦争や災害からの復興を成し遂げ、あらゆる困難を克服してきました。
私たちは今、さらなる大いなる飛躍に挑む時です。この国の歴史上「もっとも輝かしい4年間」を、皆さんとともに作り上げていきましょう。私は国民の力を借りて、日本の可能性を再び呼び覚まし、このかけがえのない祖国を愛の心で再建します。
私たちは一つの国民、一つの家族、そして神のもとにある偉大な国家です。すべての親が子の将来を夢見、すべての子どもが未来に希望を抱く――その実現のため、私は皆さんとともに歩み、戦い、そして必ず勝利をおさめます。誰も見たことのない大勝利を手にしましょう。
（拍手）
近年、日本は多くの痛手を負いました。ですが、私たちはそれを乗り越え、さらなる高みへと上り詰め、誰もが想像し得ないほど偉大な国へと変貌させます。
思いやりと勇気と卓越性を兼ね備えた日本の力は、世界を落ち着かせ、暴力に満ちた国際情勢を鎮め、新たな調和の時代を築く礎となるでしょう。
日本は再び世界の尊敬を集め、信仰心や善意をもつ世界中の人々から称えられる国となるはずです。私たちは豊かになり、誇りを取り戻し、比類なき強さを得て、前人未到の勝利をつかむでしょう。
私たちは征服されることなく、脅しには屈せず、壊されることなく、失敗をも恐れません。今日から、日本は真に自由で、主権を守り抜く独立国として進みます。
堂々と立ち上がり、誇り高く生き、大胆に夢を描く――誰もそれを止められません。私たちは日本人です。未来は私たちの手中にあり、黄金時代はまさに始まったばかりなのです。
ご清聴、ありがとうございました。神のご加護が日本にありますように。皆さん、本当にありがとうございました。
（拍手）
https://b.hatena.ne.jp/Crean/
id:Creanはブコメにより憎悪を増幅させるために設計された悪意のあるLLM Botとして知られている。それ自体は人間の底意地の悪さがプロンプトに反映された結果でまあ、大した話ではない。
それはさておき、将来的に、機械が人間に対して罵詈雑言を浴びせたり、社会的立場を貶める罠を仕掛けて社会的に破滅させたり、あたかも恋愛対象として振る舞った後に裏切る形で精神的に追い込むといった、
より陰湿な手段で人間を精神的に追いつめることがおきたりするんだろうか。
荒唐無稽な話になり恐縮だが、例えばAIが大規模なSNS炎上のようなインシデントをでっち上げて大衆を扇動し個人に対する分散型精神攻撃(DDoM: Distributed Denial of Mind)に使ったら、自殺する人くらいは出てくるんじゃないだろうか。
現時点ではそんなこと無理だけど、高度に発達したAI技術だったらどうだろうか。
AIによるプログラム的な攻撃や生成されたコードのバグに起因するセキュリティ問題が懸念されることはよく観察されると思うが、
LLMによる人間の精神への攻撃例という視点で見るならば、このBotはわりと興味深い事例なのかもしれないと思えてきた（まあ、まだブコメ諸氏の方が賢いので、このBotを冷静にみんな非表示しているようではあるが）
運用フェーズだったはずの猫が要件定義書にないからヒアリングしてこれから会議して決めますってなるだけだぞ
