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はてなキーワード: JITとは
## 【本件の目的および背景】
近年の急速なワークロード増大に対し、当組織における**「労働生産性の最適化（俗に言うサボり）」**の実行フェーズが十分に移行していない課題が顕在化しております。
今次提案では、属人化しがちな「ただのサボり」を構造から見直し、**「戦略的省力化（Strategic De-escalation）」**としてフレームワーク化し、バリューを最大化しつつ工数を最小化するアプローチを定義します。
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従来の「隠れてサボる」「タスクをただ放置する」といった泥臭い手法には、以下の**3大リスク**が内在しています。
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## 2. 解決の方向性（To-Be）：「戦略的・不可視型省力化」の導入
今後は、単なる労働時間の削ぎ落としではなく、**「動いている風（に見せる）ガバナンス」**を効かせた、モダンな省力化ポートフォリオへ移行します。
─── (3) 非同期コミュニケーション・ラグの最適化 ─── [高リターン]
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### ① ステータス・カモフラージュ（見せかけの稼働率最適化）
* 常に何か深刻なトラブルシューティングや「仕様の壁打ち」を行っている雰囲気を醸成します。あえて緑色の「オンライン」を死守しないことで、**「今、声をかけると地雷を踏むな」という無言のプレッシャー（心理的バリケード）**を構築します。
* 日中は一切稼働せず、あえて深夜や早朝（例: 4:30 AM）にドキュメントの軽微なタイポ修正や、Gitの空コミットを自動化ツール（Cron等）でプッシュします。「この人は朝から晩まで組織のために自己犠牲で働いている」という**認知バイアス（ハロー効果）**を組織全体にハッキングします。
* やむを得ず参加せざるを得ない定例ミーティングでは、最初から発言権を放棄せず、あえて**「画面の向こう側の背景の一部」**に化けます。
* チャットで「すみません、別件のトラブル対応で音声が途切れます」と先手を打つことで、全方位にアリバイを構築し、実質的な個人セッションタイム（コーヒーブレイク等）へとコンバートします。
### ③ 非同期コミュニケーション・ラグの最適化（JIT原則の適用）
* 即レスは「暇の証明」です。メッセージを受信しても、あえて最低 **3.5時間**（夕方またぐ場合は翌朝）のリードタイムを置きます。
* 「確認いたします（ご期待に添えない可能性を示唆）」という定型文を挟み込むことで、**「ボールは常に相手（クライアントまたは上長）のコートにある」状態をデザイン**します。
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本戦略の実行にあたり、まずは今日の午後のミーティング2件に対し「カメラオフ・チャット不参加」のパイロット導入を推奨いたします。
……いかがでしょうか。この方向性で、本日の残りのリソース配分を「ゼロ」にアジャストしてまいります。
株式会社Kyashは2026年6月30日付でデジタルウォレットアプリ「Kyash」の利用規約を一部改定します。
詳細は、以下をご確認ください。
■改定日
■主な改定内容
ここか↓
ソース見るとここ↓やな
1B$B!&Bh=1B(B31=1B$B>r!JIT@5M=x=1B(B?=1B$B$K4p$E$/Jd=3D~!KBh=1B(B4=1B$B9`$rJQ99!#=1B(B
ほぉ。まるで「ライブラリの移植なんて余裕っすよ」と言わんばかりの口ぶりだな。お前、自己放尿レベルで気持ちよくなってるが、現実を何も理解してねぇぞ。
いいか。「同じ機能を移植するだけ」って発想がそもそも低能の証拠だ。Pythonの強みは言語としての表面構文じゃなく、生態系として積み重なった最適化と実績だ。
NumPyやPandas、Scikit-learn、PyTorch、全部C/C++やFortranの実装をPythonバインディングで何層もラップしてる。
しかもメモリ管理、スレッドセーフティ、BLAS最適化、GPUオフロード、それらを組み合わせたときの挙動の安定性まで含めてライブラリって呼ぶんだよ。
「決まったインターフェースで移植するだけ」とか言ってる時点で、頭の中で想定してるライブラリが、せいぜい数千行のユーティリティレベルだろう。
企業が内部で作るって？そりゃ車輪の再発明だよ。しかも、Pythonが10年かけて磨き上げたアルゴリズムや最適化を、数ヶ月の業務開発で再現できるとでも？寝言は夜だけにしろ。
あと、「いまどきの言語ならそんな大変じゃない」って、まるでNode.jsがCythonやNumbaのようなネイティブ統合の層を持ってるかのように錯覚してるのが痛い。
V8のJITで高速化できるのはせいぜいスクリプトレベルの話。数値演算、メモリアクセス、スレッド制御を最適化できる数学的基盤の厚みがまるで違うんだよ。
Nodeで同じことをやろうとしたら、JSからC++アドオン叩いて、型変換のコストで死ぬだけ。
つまり、「移植できるだろ」って発言は、Pythonの生態系を単なるコード群だと思ってる愚か者の自己放尿なんだよ。
それは「パルスジェットなら自作できるだろ」と言ってる鉄クズコレクターと同レベル。動くかもしれんが、効率も精度も再現性も自己放尿レベル。
Node.js厨が「Pythonのライブラリは移植できる」とか言うのは、「俺でもベートーベンの交響曲ぐらい耳コピできる」と言ってる音感ゼロの自己放尿芸だ。
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。
日産自動車は追浜工場（年間能力約24万台）の車両生産を2027年度末で終了し、モデル生産を福岡県の日産自動車九州へ集約すると発表した（https://global.nissannews.com/ja-JP/releases/250715-01-j）。工場そのものの閉鎖は未決定で、跡地活用を含め検討中としている（ロイター 2025/07/15 https://www.reuters.com/business/autos-transportation/nissan-says-oppama-plant-will-stop-production-by-end-fy202728-2025-07-15/）。さらに鴻海（Foxconn）と追浜でのEV生産を協議中との報道もある（ロイター 2025/07/06 https://www.reuters.com/business/autos-transportation/nissan-considers-foxconn-ev-output-save-oppama-closure-nikkei-says-2025-07-06/）。
九州工業地帯にサテライト工場を新設し、福岡県の立地補助（固定資産税5年免除など）を活用
競合サプライヤー同士が合弁し、大型モジュール単位で納入し物流回数を半減
トヨタ東日本、ホンダ寄居など他社の小型EVラインへシフトし海外OEM依存度を高める
追浜での車両生産終了は、サプライヤーに地理優位の喪失と再投資の二者択一を突きつける分水嶺となる。コスト、顧客、技術の三面でリスク分散を急ぎ、多拠点・多OEMモデルへの転換を図ることこそ生存戦略となる。工場用途が未定とはいえ、JITロットの消失という事実は動かない。意思決定の先送りは許されない。
ニュースソース: https://jp.reuters.com/business/autos/Q5XBFN4GRBJRRHUIVTUFXY7D5M-2025-06-30/
支払いサイト延長はOEMに即効性の高い資金策である一方、サプライヤーには資金繰りと信用コスト負担を転嫁する。サプライチェーン全体のキャッシュサイクルが伸びれば、結局はOEM自身のコスト増や生産リスクとして跳ね返る。部品メーカーはコスト構造の可視化と交渉材料の整備、SCFの活用、顧客分散で自社の生存確率を高めるべきである。
以下のテクニックを適切に組み合わせることで、Pythonコードのパフォーマンスを向上できます。
さらに、環境（計算資源、利用者、センサーの有無）に合わせて自身の挙動を最適化する
この場合、コアには「価値」がセットされており、何をすればプラスで、何をすればマイナスなのかが規定されている
またシステムは利用者の挙動、環境の変化等を分析し、よりプラスになるように自己改造を始める
ここまでが序論
本質的に何が価値を失うのかと言えば、PCとAndroidとiPhoneによって違うプログラム書いてた部分とか、
地域や言語ごとに訳文を用意したりとか、もっと言えば画面に表示されるべき情報も開発者が考えるべきではない
（それは音声による操作、点字デバイス対応、モールス信号、etc....を含む）
英語のspotty（adj. 斑の。斑入りの。斑点のある[3]）[1]
フランス語のpetit（adj. 小さい[5]）
仁科邦男は、英語のpatch（n. 斑点[6]）に由来すると唱える。
チェコ語のpojd' （v. (こちらへ)来い）jit(≒go)の二人称単数に対する命令形※不規則変化[7][8]
米川明彦によると、文献初出は小学校国語科教科書『讀書入門』[9]である。小学校教科書や唱歌に登場することにより、1900年代初頭には一般化したと考えられる[10]。
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%9D%E3%83%81_(%E7%8A%AC%E3%81%AE%E5%90%8D%E5%89%8D)
など、やればやるほど辛い。
C++だと、なんだかんだインテルのツール使えばマイクロコードの最適化、キャッシュミスどれくらい起こっているかとか、
遅いなってときでも、まだ何とかしようと出来るのに。
雑誌のInterfaceでライセンス6ヶ月無料となっていて、一部界隈で話題になっているMATLAB。
普段MATLABを使っている身だが、Pythonのライブラリが充実している状況で、MATLABを使う意味は何か悩むことがある。
それなりに高いライセンス料を払って効果出てるのかって話になる。
本体だけでなくToolboxも使い出すと高くなる。
MATLAB言語仕様として速度が遅い(for文はJITで昔より高速になったというが遅い)だけでなく、高いワークステーションを買ったとしても普通にプログラムするとシングルプロセスで遅い。
GPUやマルチコアの性能を活かすには、それ用のコードに書き換えと、メモリーコピーの影響などもあるので実際速くなるかプロファイルで試行錯誤が必要になる。
plot周り、画像周りは気になる。
とはいえ学生からすると会社に入ってからは使わない物を学ぶより、Pythonを学びたいはずだ。
企業が使う場合に関しては、先に挙げた理由でまず業務効率になかなか結びつかない。
低レイヤー過ぎて開発コストがかかる、コストがかかる割に遅いなら別の手段で開発するはずだ。
昔からのMATLABコードを動かしている所以外、新規でMATLABを学ぶメリットはあるのか。
もう１つ気になる点は数値計算や画像処理など、色々対応してはいるが、
画像だったらHDRの表示対応などだ。今どきのディスプレイ表示に対応してない。（HDR機能はあるが古い）
CAE的な物も教科書的な物は出来るが、業務的な物は扱いにくい。
toolboxが沢山あり、かつドキュメントもそれなりの量があるので、業務でも使えそうに思ってしまうが、
実際業務を進めると詰むことになり、結局別の有名ソフトで立ち上げ直すとなりがち。
(Juliaが代わりになると一時期話題になっていたが、実際本格的に使うと色々足りてない。）
MATLABを使っているが、どうも中途半端な存在になっている。
①言語的な競合はもちろんPythonになるが、Pythonとの差別化が出来てない。
Python側は純粋なPythonだと遅いが、今はC++のラッパーとして使うのが多くなっており、Pythonの方が速いということが起こる。
最近のMATLABはJITコンパイラによって昔ほどfor文を気にしなくても良くなっているが、それでも遅さは気になる。
GPU、分散コンピューティングにMATLABは対応しているが、使いこなすのに苦労する。
GPU使う場合だと、CUDAをそのまま使いたくなるし、GPUメモリーとのやり取りといったオーバーヘッドが加わるので、
単純にGPU使うようにしたら速くなるってことはなく、処理時間を測りながらトライアルを繰り返すことになる。
MATLAB側のエディタは機能が増えているとはいえ、Python+VSCodeとの対抗となると辛いものがある。
toolboxを追加で課金してCコードを吐き出すことはできるが、劇的に速くなるわけではない。
②toolboxは沢山あるが、使い始めると色々足りておらず、Pythonのエコシステムが欲しくなる
toolboxが多くなりすぎていることと、手を広げすぎているのかtoolboxを買って使ってみると色々足りないことがある。
買う前に調べるわけだが、色んな事ができそうだと思って購入し、実際使っていくと、嘘は言ってないが事あるごとに使いにくい所が出てくる。
GUI周りに関しては不満が多い。
③GUIが重い、使いにくい
事あるごとにGUIが重たいのが気になって仕方ない。
また使いにくいのが多い。デザインが良いというのはコンシューマ用ではないので気にしないが、重たさと使いにくさで嫌になってくる。
④plotや可視化周りが重い
エクセルが普通になっている今、エクセルで出来ないことが出来て欲しいが、そうなっていない。
MATLABの言語仕様上、処理が遅い（JITコンパイラで改善されているが）
→ わかる
GUIが基本モッサリ
→ ライセンス料高いのでなんとかして欲しい。
→ライセンス料高いのでなんとかして欲しい。
Image Processing Toolboxの画像データの値を表示するGUIが使いにくい。
→ 追加でtoolbox代金払ったのに何故ってレベル
音の再生、停止、動画の再生、停止、コマ送りなどのGUIが使いにくい
→ なんとかして欲しい。
プロットの細かい調整に時間がかかる。GUIはあるが不親切だったり、誤操作しやすい
→ なんとかして欲しい
→ 今どきディスプレイ前提のことが多いので、論文印刷用以外のプロット方法も準備して欲しい
マルチコアのCPUを使わない。Parallel Computing Toolboxはあるが効き目のある場面が限られる
「VRSの入力遅れのせい」って主張、一件単位のデータが出てこないなら、各自治体にワクチン消費数の概算だけでも出させて需要予測すればいいだけだと思うんですよね。たぶん、本当の原因はそこにはないんじゃないか。
仕組みはありましたが、既に終わってます→V-SYS。VRSとの二重作業に不満が多く、一般接種では5末に「入力不要」になりました
これだな。教えてくれてありがとう。
なぜ一本化するのがV-SYSではなく、入力作業が非常に煩雑で大不評な（バーコード入力が事実上使い物にならず手入力強制）なVRSなんだろう。やはり例によって、官邸の肝入りで強引に開発・導入したシステムが早々にお蔵入りになるのは面子が許さないとか、そういうくだらない理由か…？
VRSは、もしきちんとしたものができていれば、日本のワクチン接種を加速させるゲームチェンジャーになっていただろう。だが、実際には使い物にならないものを作ってしまったわけで、そこを認めず撤退しないのはどういうわけだ。
世間では「VRSを無視した明石市にワクチンが届かないのはブーメランで自業自得」という風潮になっているが、俺はおかしいと思う。接種一件一件の入力（「◯◯県◯◯市の増田太郎さんは接種を受けました」）を集計して統計を出すシステムは、そもそも普及率が上がらないと話にならないのは誰にでも分かることだ。ワクチンの流通状況を把握するのは本来なら必達目標のはずで、最初から集計値を入れさせるV-SYSにしないのは全く合理的ではないと思う。
もし、それを分かった上でなお、不正確な値しか出せないVRSに拘っているなら、ワクチンの正確かつリアルタイムな流通状況を曖昧にしておきたい裏の事情があると勘繰られても仕方がないんじゃないか。
泉市長の訴えに対し、「首長の怒りはもっともです」と政府関係者はうなずく。
「ワクチンの差配は正直、利権化されていて、実質的にそれを仕切る官邸は“ワクチンマフィア”と裏で呼ばれています。各県からの要望数量を認めたり、割り落としたり、どのように差配しているかは正直、ブラックボックス。VRSのボロタブレットで文句を言った自治体を含め、菅政権に従順でない自治体、更にリアルな話をすると、首長が自民党以外の自治体への配布を減らしたりといった恣意的な運用はあると聞こえてきます」
河野氏は6月23日の記者会見で、今後のワクチンの配送計画について「目をつぶって綱渡りをするようなオペレーションにならざるを得ない」と漏らした。そのうえで、在庫を減らして必要なものを必要な時につくるトヨタ自動車の生産方式を引き合いに見通しを語った。
「自動車工場のようにジャスト・イン・タイムというわけにもいかない。すぐにVRSで（職域の）数字が見えないので、正直ちょっと厳しいと思っている」
おいおい…。
ていうか、やっぱりJIT（ジャスト・イン・タイム）がやりたかったんだな。確かに実現したらTwitterで信者にドヤ顔できるもんね。だがこの調子だと、JITのキモは「かんばん」のような洗練された情報システムの整備に加えて、それを使いこなす現場作業員の意識改革だということを全く理解してないな。今、どっちもダメじゃん。それをムチで脅してゴリ押しすればどうにかなるとか思っているのだとしたら、JITを舐めすぎ。とりあえず大野耐一の「トヨタ生産方式」を100回読んで出直してこい。
ジャストインタイムやりたけりゃ、普通に発注点カードでアナログ→デジタルのカンバン方式で十分じゃねーの説を唱えたい。発注点カードが現れたら、スマホでQRコード読んでURLにアクセスで発注指示が出る奴よ。
そうそう、サプライチェーンの仕組みづくりってそういうことよ。パワハラとマイクロマネジメントを管理だと勘違いしている自称「運び屋大臣」には理解できない発想かもしれないが。
いやすでに提案しているしサンプルコードも送ってるし、資本かからは、冷たい目線をもらっているけどまぁ、Dierct JIT Javaはそりゃ作れなくはないし なんだろう ある程度実績に近いようなプロダクトはあるが Android Java Jitの方が優秀だろうと どうやって資本を集めるか？というのと 話がちょっと大きすぎて むつかしいなぁ Direct JIT Javaなんてものを作るとなったら 主観感じをどこにしてもらうのかとかさがなないと ちょっとゆうてるだけでもむずかしい。
よのなかブレーキを踏んだほうが、グリップ力全開なハイエンドタイヤより早い場合もあるが・・・なんだろうな
ひっこめ通り
