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はてなキーワード: emとは
それなりのクラスのエンジニアとして、いくつかのスタートアップを渡り歩いてきた。
基本的には開発側の人間だが、事業責任者を兼務したこともあるので、開発組織だけでなく事業側から会社を見る機会もそれなりにあった。
いきなり身も蓋もない言い方をしたが、正確には、
という問題だ。
ITスタートアップの創業は、だいたい「事業をやりたい人」と「作れる人」の組み合わせから始まる。
当然、起業家なら誰でも優秀という話ではないが、少なくとも一定規模まで成長しているスタートアップなら、資金を集め、人を集め、顧客を獲得し、会社を前に進めてきた何らかの能力がある。
ただ、実際にはそんなきれいなケースばかりではない。
「前職が一緒だった」
そういう理由で参加していることも珍しくない。
創業当時の市場価値で言えば、普通のメンバークラスだったり、良くてEMくらいだったりする。
海のものとも山のものとも知れない会社に初期から参加して、給料も環境も不安定な中でプロダクトを作った。
それは立派なリスクテイクだと思う。
そのリスクに対して、ストックオプションでも株式でも、十分に報われるべきだとも思う。
ただし。
ここがなぜか混同される。
会社が10人、20人の頃は、CTOと名乗っていても実態は「一番偉いエンジニア」で成立する。
コードを書く。
インフラを見る。
技術選定をする。
障害が起きれば飛び込む。
それでいい。
数年後を見越したアーキテクチャを考える。
つまり、
元々ただのエンジニアだった人間が、会社の成長とともに肩書きだけCTOになり、気がついたら数十人、数百人の開発組織を背負っている。
本人に悪気はない。
ただ、できない。
マネージャーを育てられない。
それでも権限だけは持っている。
能力が足りないなら誰かを採ればいいのだが、なぜか採らない。
開発組織長を採らない。
VP of Engineeringを採らない。
CPOを採らない。
全部自分で見る。
そして全部中途半端になる。
それは経歴である。
自分より組織マネジメントが得意な人間が来ても権限を渡さない。
自分より技術戦略に強い人間が来ても「うちの事情を知らない」で退ける。
結果、優秀な人ほど辞めていく。
そして最後には、
「マネージャーが育たない」
「自律的に動ける人がいない」
と言い始める。
違う。
責任だけ渡して意思決定権を渡さない会社で、まともな管理職が定着するわけがない。
そういう人たちは何が違うか。
技術には強いが組織マネジメントは弱いなら、強いVPoEを採る。
プロダクト戦略が不得意なら、強いCPOやプロダクト責任者を置く。
数百人組織のマネジメントが向いていないなら、別のCTOを採用する。
本人はCTOという肩書きを外してフェローや技術顧問になることもある。
あるいはCTOのままでも、開発組織長に大きく権限委譲して、自分はCTO室のような形でR&Dや技術探索に集中する。
これができる人は強い。
なぜなら、
逆に、それができない創業CTOは、会社への貢献者だったはずなのに、ある時点から会社の成長阻害要因になる。
この話をすると、
という反論が来る。
知らんがな、と思う。
むしろ逆だ。
株を持ってもいい。
経済的に報われてもいい。
しかし、
という話にはならない。
営業1号が会社を救ったからといって、1000人企業のCROを自動的に任せるだろうか。
経理1号が創業時の請求書を全部処理していたからといって、上場企業のCFOにするだろうか。
しないだろう。
なぜエンジニアだけそれが許されるのか。
「創業CTO」という肩書きが、一種の聖域になっている会社が多すぎる。
これは当たり前の話だ。
自分が30人の会社には向いていたが300人の会社には向いていない可能性を考えなければならない。
それが経営だと思う。
今あなたが持っている役割は、本当にあなたが一番うまくできる仕事なのか。
プロダクト。
採用。
経営。
本当に全部できるのか。
できないなら、それは別に恥ではない。
問題は、
「自分に何ができて、何ができないのか」を正しく判断し、必要な人材を採り、必要な権限を渡し、自分自身の役割まで再設計できる。
そこまでやって初めて、会社の成長に責任を持つCTOなのではないか。
それとも、単に誰も降ろせないだけなのか。
資格取得向けではない
賛否両論もあると思うが、IT系現場で働いていたり交流すると話に上がる本がメイン
勉強ももちろんだが、現場の話題についていくという点において読んでおいて損はなさそう
| 書籍 | 主なテーマ | 現在の位置づけ |
| ------------------------ | -------------------- | -------------- |
| 人月の神話 | ブルックスの法則、概念的完全性、銀の弾丸 | ソフトウェア工学の最重要古典 |
| ピープルウエア | 生産性、組織、作業環境、チーム形成 | 開発組織論の古典 |
| 達人プログラマー | 技術者の姿勢、抽象化、自動化、変更容易性 | 現代でも読みやすい準古典 |
| Code Complete | コーディング、設計、レビュー、品質 | 実装技術の百科事典 |
| ソフトウェア作法 | UNIX的なプログラム設計と思考法 | プログラミング文化の古典 |
| プログラミング作法 | 命名、デバッグ、テスト、性能、移植性 | C中心だが原則は普遍的 |
| 珠玉のプログラミング | アルゴリズム的問題解決 | 計算量・問題分解の古典 |
| 計算機プログラムの構造と解釈 SICP | 抽象化、評価、言語処理系 | コンピュータ科学寄りの古典 |
| 書籍 | 内容 |
| ------------------------------------------------------- | ------------------- |
| リファクタリング 第2版 | 振る舞いを変えずに内部設計を改善する |
| レガシーコード改善ガイド | テストのない既存コードを安全に変更する |
| Clean Code | 命名、関数、クラス、可読性 |
| テスト駆動開発 | TDDの基本的な進め方 |
| Growing Object-Oriented Software, Guided by Tests | テストからオブジェクト設計を成長させる |
| Working Effectively with Unit Tests | 単体テストの設計とテスト容易性 |
| A Philosophy of Software Design | 複雑性を減らす設計 |
| The Programmer’s Brain | コードを読むときの認知負荷 |
| 書籍 | 位置づけ |
| --------------------------------- | ------------------ |
| オブジェクト指向における再利用のためのデザインパターン | GoFデザインパターンの原典 |
| Head Firstデザインパターン | パターンの入門書 |
| アジャイルソフトウェア開発の奥義 | SOLID、パターン、アジャイル設計 |
| エンタープライズアプリケーションアーキテクチャパターン | 業務アプリの設計パターン |
| 実践UML | オブジェクト指向分析・設計 |
| オブジェクトデザイン | 責務駆動設計 |
| 書籍 | 内容 |
| ------------------------------------------- | ------------------- |
| ソフトウェアアーキテクチャの基礎 | アーキテクチャ特性、スタイル、意思決定 |
| ソフトウェアアーキテクチャ・ハードパーツ | 分割、粒度、データ、トレードオフ |
| Clean Architecture | 依存関係、境界、ユースケース |
| エンタープライズアプリケーションアーキテクチャパターン | 業務システムの設計パターン |
| Domain-Driven Design | 複雑な業務領域のモデル化 |
| 実践ドメイン駆動設計 | DDDの実践的な適用 |
| Building Evolutionary Architectures | 変更可能なアーキテクチャ |
| Fundamentals of Software Architecture | 現代アーキテクチャの概論 |
唯一の正解ではない
「依存関係を内側に向ける」「業務ルールをフレームワークから分離する」という考え方を学ぶ本であり、すべてのアプリを同じ円形の構造にする本ではない
| 書籍 | 内容 |
| ------------------------------------------- | -------------------- |
| データ指向アプリケーションデザインDDIA | DB、分散処理、一貫性、レプリケーション |
| 分散システムタネンバウム | 分散システム全般の教科書 |
| Designing Distributed Systems | 分散システムの設計パターン |
| Release It! | 本番障害、安定性、回復性 |
| Site Reliability Engineering | SRE、SLI、SLO、運用 |
| Building Secure and Reliable Systems | セキュリティと信頼性 |
| Web Scalability for Startup Engineers | Webシステムのスケーリング |
| System Design Interview | システム設計の考え方を広く学ぶ |
| 書籍 | 内容 |
| -------------------------------- | ----------------- |
| マスタリングTCP/IP 入門編 | 日本で最も定番のTCP/IP入門書 |
| コンピュータネットワークタネンバウム | ネットワーク全般の教科書 |
| コンピュータネットワーキング トップダウンアプローチ | アプリケーション層から学ぶ |
| ネットワークはなぜつながるのか | ブラウザからサーバーまでの流れ |
| 書籍 | 内容 |
| ----------------------------------------- | ------------------- |
| 詳解TCP/IP | TCP/IPの古典 |
| TCP/IP Illustrated | パケットレベルの詳細 |
| High Performance Browser Networking | TCP、TLS、HTTP、ブラウザ通信 |
| パケットキャプチャの教科書 | Wiresharkなどを使った解析 |
| 書籍 | 内容 |
| -------------------------------- | ---------------- |
| Real World HTTP | HTTPの歴史と現代的機能 |
| Webを支える技術 | HTTP、URI、REST |
| HTTP: The Definitive Guide | HTTP/1.1時代の体系的解説 |
| Web API: The Good Parts | Web API設計 |
| 書籍 | 内容 |
| -------------------------------- | --------------- |
| オペレーティングシステム 3つの簡単なピースOSTEP | 仮想化、並行性、永続性 |
| Operating System Concepts恐竜本 | OSの標準的教科書 |
| 詳解UNIXプログラミング | UNIXシステムコール |
| Linuxプログラミングインタフェース | Linux APIの詳細 |
| Linuxのしくみ | Linux内部の入門 |
| ふつうのLinuxプログラミング | Linux上でのプログラム実行 |
| 30日でできる！OS自作入門 | OSの動作を作りながら学ぶ |
| コンピュータシステムの理論と実装Nand2Tetris | 論理回路からOSまで |
| 書籍 | 内容 |
| ------------------------------ | --------------- |
| データベースシステム | DB理論の教科書 |
| Database System Concepts | DBの標準的教科書 |
| SQLアンチパターン | よくあるDB・SQL設計の失敗 |
| 達人に学ぶDB設計 徹底指南書 | 論理設計、正規化、性能 |
| 達人に学ぶSQL徹底指南書 | SQLの考え方 |
| SQLパフォーマンス詳解 | インデックスと実行計画 |
| High Performance MySQL | MySQLの性能設計 |
| PostgreSQL徹底入門 | PostgreSQL固有機能 |
| 書籍 | 内容 |
| ------------------------------------------- | -------------- |
| 体系的に学ぶ 安全なWebアプリケーションの作り方徳丸本 | Webセキュリティの国内定番 |
| Web Application Security | Webアプリの脆弱性と防御 |
| The Web Application Hacker’s Handbook | Web攻撃手法の古典 |
| Security Engineering | セキュリティ工学全般 |
| 暗号技術入門 | 暗号、ハッシュ、署名、証明書 |
| マスタリングTCP/IP 情報セキュリティ編 | ネットワークセキュリティ |
| Threat Modeling | 脅威モデリング |
| Building Secure and Reliable Systems | セキュアで信頼できる運用 |
| 書籍 | 内容 |
| ------------------------------------ | -------------- |
| アルゴリズムイントロダクションCLRS | アルゴリズム分野の標準教科書 |
| アルゴリズムとデータ構造 | 大学教科書的な基礎 |
| 珠玉のプログラミング | 問題解決の古典 |
| プログラミングコンテスト攻略のためのアルゴリズムとデータ構造 | 実装を伴う学習 |
| 問題解決力を鍛える！アルゴリズムとデータ構造 | 日本語での実践的入門 |
| The Algorithm Design Manual | 問題に適したアルゴリズム選択 |
| 書籍 | 内容 |
| --------------------------- | ------------- |
| テスト駆動開発 | TDDの原典 |
| ソフトウェアテスト技法ドリル | 同値分割、境界値など |
| はじめて学ぶソフトウェアのテスト技法 | テスト技法の定番 |
| 実践ソフトウェアエンジニアリング | 開発工程と品質全般 |
| Googleのソフトウェアエンジニアリング | 大規模開発、テスト、保守 |
| 単体テストの考え方／使い方 | 良い単体テストの設計 |
| xUnit Test Patterns | テストコードのパターン集 |
| Continuous Delivery | 自動テストからリリースまで |
| 書籍 | 内容 |
| ----------------------------------- | ------------------ |
| The DevOps ハンドブック | DevOpsの実践体系 |
| Accelerate | 開発組織とデリバリー性能の研究 |
| Continuous Delivery | 継続的デリバリーの原典的書籍 |
| Site Reliability Engineering | GoogleのSRE |
| The Site Reliability Workbook | SREの実践 |
| LeanとDevOpsの科学 | Accelerateの日本語版 |
| Infrastructure as Code | IaCの原則 |
| Kubernetes Patterns | Kubernetes上の設計パターン |
| Release It! | 本番耐性と障害対策 |
| 書籍 | 内容 |
| ---------------------------- | ----------------- |
| Kubernetes完全ガイド | Kubernetesの体系的な理解 |
| Kubernetes Patterns | Kubernetesの設計パターン |
| 入門 Kubernetes | Kubernetesの概念 |
| Docker系の入門書 | コンテナの操作 |
| Infrastructure as Code | インフラのコード化 |
| Cloud Native Patterns | クラウドネイティブ設計 |
| クラウドデザインパターン | クラウド上の設計パターン |
AWS、Azure、Google Cloudについては、以下を優先する
| 書籍 | 内容 |
| ------------------------------------- | -------------- |
| 要求工学系の教科書 | 要求の抽出・分析・管理 |
| ソフトウェア要求 | 要求定義の体系 |
| ユーザーストーリーマッピング | ユーザー行動と開発計画 |
| ユースケース実践ガイド | ユースケース記述 |
| RDRA2.0ハンドブック | 要求とシステム構造の整理 |
| 実践ドメイン駆動設計 | 業務モデリング |
| Domain Modeling Made Functional | 型を使ったドメインモデリング |
| イベントストーミング | 業務知識の探索 |
| 書籍 | 内容 |
| ------------------------- | ------------ |
| 誰のためのデザイン？ | 人間中心設計の古典 |
| インタフェースデザインの心理学 | 認知心理とUI |
| ノンデザイナーズ・デザインブック | レイアウト・配色・文字 |
| Don’t Make Me Think | Webユーザビリティ |
| About Face | インタラクションデザイン |
| デザインシステムの育て方 | デザインシステム |
| Lean UX | 仮説検証型のUX開発 |
| 書籍 | 内容 |
| ---------------------------- | ----------------- |
回文増田は毎朝、デトックスウォーターと称してさまざまな飲み物を飲む。
今回は回文増田のアクリルスタンド発売記念企画として、これまでの全デトックスウォーターを集計し、ランキング形式にまとめた。
集計期間：2015/6/3～2026/6/26（2874回分）
日付、URL、原文、項目入りの全データ(csv)→https://xgf.nu/sJfRY
| 順位 | 項目 | 回数 | 割合 |
|---|---|---|---|
| 1 | レモン炭酸ウォーター | [tex:\rule{12.0em}{0.8em}] 303 | 10.54% |
| 2 | ホットウォーター（白湯） | [tex:\rule{10.3em}{0.8em}] 261 | 9.08% |
| 2 | ルイボスティーウォーター | [tex:\rule{10.3em}{0.8em}] 261 | 9.08% |
| 4 | ホット緑茶ウォーター | [tex:\rule{7.7em}{0.8em}] 194 | 6.75% |
| 5 | 麦茶ウォーター | [tex:\rule{5.3em}{0.8em}] 135 | 4.70% |
| 6 | 緑茶ウォーター | [tex:\rule{5.0em}{0.8em}] 126 | 4.38% |
| 7 | ホットルイボスティーウォーター | [tex:\rule{4.0em}{0.8em}] 102 | 3.55% |
| 8 | ホットレモンウォーター | [tex:\rule{3.9em}{0.8em}] 99 | 3.44% |
| 9 | ホット梅ウォーター | [tex:\rule{3.6em}{0.8em}] 91 | 3.17% |
| 10 | イチゴウォーター | [tex:\rule{3.0em}{0.8em}] 77 | 2.68% |
| 11 | グレープフルーツウォーター | [tex:\rule{2.6em}{0.8em}] 65 | 2.26% |
| 12 | スイカウォーター | [tex:\rule{2.5em}{0.8em}] 64 | 2.23% |
| 13 | レモンウォーター | [tex:\rule{2.0em}{0.8em}] 51 | 1.77% |
| 14 | グレープフルーツ炭酸ウォーター | [tex:\rule{1.9em}{0.8em}] 49 | 1.70% |
| 15 | ホット麦茶ウォーター | [tex:\rule{1.4em}{0.8em}] 36 | 1.25% |
| 16 | ホット昆布ウォーター | [tex:\rule{1.2em}{0.8em}] 31 | 1.08% |
| 17 | レモングレープフルーツ炭酸ウォーター | [tex:\rule{1.0em}{0.8em}] 26 | 0.90% |
| 18 | ホット柚子ウォーター | [tex:\rule{1.0em}{0.8em}] 25 | 0.87% |
| 19 | みかんウォーター | [tex:\rule{1.0em}{0.8em}] 24 | 0.84% |
| 20 | ジャスミンティーウォーター | [tex:\rule{0.8em}{0.8em}] 21 | 0.73% |
| 21 | オレンジグレープフルーツウォーター | [tex:\rule{0.8em}{0.8em}] 20 | 0.70% |
| 21 | 梨ウォーター | [tex:\rule{0.8em}{0.8em}] 20 | 0.70% |
| 23 | コーン茶ウォーター | [tex:\rule{0.8em}{0.8em}] 19 | 0.66% |
| 24 | トマトウォーター | [tex:\rule{0.7em}{0.8em}] 18 | 0.63% |
| 24 | ホットレモンハチミツウォーター | [tex:\rule{0.7em}{0.8em}] 18 | 0.63% |
| 26 | オレンジウォーター | [tex:\rule{0.7em}{0.8em}] 17 | 0.59% |
| 26 | ホットジンジャーウォーター | [tex:\rule{0.7em}{0.8em}] 17 | 0.59% |
| 28 | ホットジャスミンティーウォーター | [tex:\rule{0.6em}{0.8em}] 16 | 0.56% |
| 29 | ウォーター | [tex:\rule{0.6em}{0.8em}] 15 | 0.52% |
| 29 | キュウリウォーター | [tex:\rule{0.6em}{0.8em}] 15 | 0.52% |
| 31 | オレンジ炭酸ウォーター | [tex:\rule{0.5em}{0.8em}] 13 | 0.45% |
| 31 | リンゴウォーター | [tex:\rule{0.5em}{0.8em}] 13 | 0.45% |
| 31 | 桃ウォーター | [tex:\rule{0.5em}{0.8em}] 13 | 0.45% |
| 34 | 昆布ウォーター | [tex:\rule{0.5em}{0.8em}] 12 | 0.42% |
| 35 | オレンジグレープフルーツ炭酸ウォーター | [tex:\rule{0.4em}{0.8em}] 10 | 0.35% |
| 36 | オクラウォーター | [tex:\rule{0.3em}{0.8em}] 8 | 0.28% |
| 36 | グレープフルーツミントウォーター | [tex:\rule{0.3em}{0.8em}] 8 | 0.28% |
| 38 | パインウォーター | [tex:\rule{0.3em}{0.8em}] 7 | 0.24% |
| 38 | ホット塩昆布ウォーター | [tex:\rule{0.3em}{0.8em}] 7 | 0.24% |
| 38 | レモングレープフルーツウォーター | [tex:\rule{0.3em}{0.8em}] 7 | 0.24% |
| 41 | ドラゴンフルーツウォーター | [tex:\rule{0.2em}{0.8em}] 6 | 0.21% |
| 41 | ベリーウォーター | [tex:\rule{0.2em}{0.8em}] 6 | 0.21% |
| 41 | ホットほうじ茶ウォーター | [tex:\rule{0.2em}{0.8em}] 6 | 0.21% |
| 41 | ホット柚子茶ウォーター | [tex:\rule{0.2em}{0.8em}] 6 | 0.21% |
| 41 | レモンミントウォーター | [tex:\rule{0.2em}{0.8em}] 6 | 0.21% |
| 41 | 巨峰ウォーター | [tex:\rule{0.2em}{0.8em}] 6 | 0.21% |
| 41 | 白菜ウォーター | [tex:\rule{0.2em}{0.8em}] 6 | 0.21% |
| 41 | 葡萄ウォーター | [tex:\rule{0.2em}{0.8em}] 6 | 0.21% |
| 49 | みかん炭酸ウォーター | [tex:\rule{0.2em}{0.8em}] 5 | 0.17% |
| 49 | キウイウォーター | [tex:\rule{0.2em}{0.8em}] 5 | 0.17% |
| 49 | バナナウォーター | [tex:\rule{0.2em}{0.8em}] 5 | 0.17% |
| 49 | ホットみかんウォーター | [tex:\rule{0.2em}{0.8em}] 5 | 0.17% |
| 49 | ホットジンジャーハチミツウォーター | [tex:\rule{0.2em}{0.8em}] 5 | 0.17% |
| 49 | レモンミント炭酸ウォーター | [tex:\rule{0.2em}{0.8em}] 5 | 0.17% |
| 順位 | 項目 | 回数 | 割合 |
|---|---|---|---|
| 1 | レモン炭酸ウォーター | [tex:\rule{12.0em}{0.8em}] 97 | 13.42% |
| 2 | ルイボスティーウォーター | [tex:\rule{7.8em}{0.8em}] 63 | 8.71% |
| 3 | ホット緑茶ウォーター | [tex:\rule{7.3em}{0.8em}] 59 | 8.16% |
| 4 | イチゴウォーター | [tex:\rule{6.7em}{0.8em}] 54 | 7.47% |
| 5 | ホットウォーター（白湯） | [tex:\rule{4.8em}{0.8em}] 39 | 5.39% |
| 6 | ホットルイボスティーウォーター | [tex:\rule{4.7em}{0.8em}] 38 | 5.26% |
| 7 | 麦茶ウォーター | [tex:\rule{4.2em}{0.8em}] 34 | 4.70% |
| 8 | 緑茶ウォーター | [tex:\rule{3.8em}{0.8em}] 31 | 4.29% |
| 9 | グレープフルーツウォーター | [tex:\rule{3.2em}{0.8em}] 26 | 3.60% |
| 10 | グレープフルーツ炭酸ウォーター | [tex:\rule{2.7em}{0.8em}] 22 | 3.04% |
| 順位 | 項目 | 回数 | 割合 |
|---|---|---|---|
| 1 | ルイボスティーウォーター | [tex:\rule{12.0em}{0.8em}] 147 | 20.16% |
| 2 | レモン炭酸ウォーター | [tex:\rule{8.5em}{0.8em}] 104 | 14.27% |
| 3 | 麦茶ウォーター | [tex:\rule{6.3em}{0.8em}] 77 | 10.56% |
| 4 | 緑茶ウォーター | [tex:\rule{5.2em}{0.8em}] 64 | 8.78% |
| 5 | スイカウォーター | [tex:\rule{3.3em}{0.8em}] 41 | 5.62% |
| 6 | グレープフルーツウォーター | [tex:\rule{1.4em}{0.8em}] 17 | 2.33% |
| 6 | グレープフルーツ炭酸ウォーター | [tex:\rule{1.4em}{0.8em}] 17 | 2.33% |
| 8 | レモンウォーター | [tex:\rule{1.3em}{0.8em}] 16 | 2.19% |
| 9 | キュウリウォーター | [tex:\rule{1.0em}{0.8em}] 12 | 1.65% |
| 9 | ジャスミンティーウォーター | [tex:\rule{1.0em}{0.8em}] 12 | 1.65% |
| 順位 | 項目 | 回数 | 割合 |
|---|---|---|---|
| 1 | ホットウォーター（白湯） | [tex:\rule{12.0em}{0.8em}] 93 | 13.04% |
| 2 | レモン炭酸ウォーター | [tex:\rule{9.3em}{0.8em}] 72 | 10.10% |
| 3 | ルイボスティーウォーター | [tex:\rule{6.1em}{0.8em}] 47 | 6.59% |
| 4 | ホットレモンウォーター | [tex:\rule{5.3em}{0.8em}] 41 | 5.75% |
| 5 | ホット緑茶ウォーター | [tex:\rule{5.0em}{0.8em}] 39 | 5.47% |
| 6 | ホット梅ウォーター | [tex:\rule{4.0em}{0.8em}] 31 | 4.35% |
| 7 | 緑茶ウォーター | [tex:\rule{3.7em}{0.8em}] 29 | 4.07% |
| 8 | 麦茶ウォーター | [tex:\rule{2.8em}{0.8em}] 22 | 3.09% |
| 9 | コーン茶ウォーター | [tex:\rule{2.5em}{0.8em}] 19 | 2.66% |
| 10 | グレープフルーツウォーター | [tex:\rule{2.2em}{0.8em}] 17 | 2.38% |
| 順位 | 項目 | 回数 | 割合 |
|---|---|---|---|
| 1 | ホットウォーター（白湯） | [tex:\rule{12.0em}{0.8em}] 126 | 17.77% |
| 2 | ホット緑茶ウォーター | [tex:\rule{9.1em}{0.8em}] 96 | 13.54% |
| 3 | ホットルイボスティーウォーター | [tex:\rule{4.8em}{0.8em}] 50 | 7.05% |
| 4 | ホットレモンウォーター | [tex:\rule{4.3em}{0.8em}] 45 | 6.35% |
| 4 | ホット梅ウォーター | [tex:\rule{4.3em}{0.8em}] 45 | 6.35% |
| 6 | レモン炭酸ウォーター | [tex:\rule{2.9em}{0.8em}] 30 | 4.23% |
| 7 | ホット柚子ウォーター | [tex:\rule{1.9em}{0.8em}] 20 | 2.82% |
| 8 | ホット麦茶ウォーター | [tex:\rule{1.6em}{0.8em}] 17 | 2.40% |
| 9 | ホットレモンハチミツウォーター | [tex:\rule{1.3em}{0.8em}] 14 | 1.97% |
| 10 | イチゴウォーター | [tex:\rule{1.1em}{0.8em}] 12 | 1.69% |
| 10 | ホットジンジャーウォーター | [tex:\rule{1.1em}{0.8em}] 12 | 1.69% |
集計にあたっては、原文の表現をなるべく尊重しつつ、同じ飲み物とみなせるものは表記を統一した。
共有していただいたRedditのスレッドでは、AI（LLM）の急速な普及に伴い、多くのソフトウェアエンジニアが深刻な'''アイデンティティ危機'''や燃え尽き症候群（バーンアウト）に直面している生々しい体験談が語られています。
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多くのエンジニアが、本来好きだった「設計し、パズルを解くようにコードを組み立てる職人技（クラフトマンシップ）」のプロセスが奪われたと嘆いています。
自分たちでコードを書くのではなく、AIが吐き出した大量のコードをレビューし、修正するだけの「データ入力係」や「AIの世話係」になってしまったと感じています。
クロードなどのAIに指示（プロンプト）を出してデバッグを繰り返すよりも、自分で1〜2時間集中してコードを書いていた頃の方がずっと幸せだったという声が目立ちます。
AIの登場により、非エンジニアや経営陣の期待値が異常に高まり、現場に歪みが生じています。
AIを使えば15分で「動くプロトタイプ（概念実証: POC）」が作れるため、経営陣はそれがそのまま製品（プロダクション環境）として出荷できると勘違いしています。
PM（プロダクトマネージャー）やEM（エンジニアリングマネージャー）がAIを使って雑に作ったコードの裏で、エンジニアはデータの耐久性、一貫性、セキュリティ、拡張性といった「水面下の巨大な問題」を手作業で修正させられ、疲弊しています。
AIを過信する同僚や、会社からAIツールの使用（トークン消費）を強制されることで、コードベースの品質が著しく低下しています。
AIに熱心な同僚が1日で仕上げた機能に大量のバグが仕込まれており、その修正にQA（品質保証）担当者と何週間も費やす羽目になったという具体的な事例が挙げられています。
長年培ってきたテストの重要性やドメイン知識よりも「開発速度（ベロシティ）」ばかりが最優先され、製品全体の品質が明らかに低下しているという危機感が共有されています。
AIとの対話が増えたことで、人間同士のコラボレーションが減り、精神的な孤立が進んでいます。
あるエンジニアは、以前なら同僚とブレインストーミングしていたような大きな設計問題を、気づけばAIと何時間も壁打ちするだけになっており、気が滅入ると吐露しています。
「自分の25年の経験は何だったのか」「AIの学習のために自分たちのスキルが対価なく盗まれた」と感じるエンジニアも多く、キャリアを続ける意欲を失い、給料のためだけに最低限の仕事をする（静かな退職）、あるいは早期退職をカウントダウンしているベテランの姿が浮き彫りになっています。
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> 「私たちは『コードを書くか、さもなくば死か』から始めたが、行き着いた先はただの『死（精神的な燃え尽き）』だった」
○ご飯
朝：トマト。カシューナッツ。昼：ポロイチ塩とんこつ(ミックスベジタブル、ほうれん草、ブロッコリー、たまご)。夜：CoCo壱(THE牛カレー、ポテト、サラダ)。間食：柿の種。チョコボール。アイス。
○調子
むきゅーはややー。おしごとは、おやすみ。
○ポケットモンスターX(メスだけポケモン旅)
クリア。
メガガルーラが強すぎて通信によるシーンブレイクの無法さをひしひしと感じた。
最近、熱心にポケモン旅を遊んでるけど、XY旅もこれで折り返し地点。
そしてサンムーン世代が終わればようやく、本当にようやくバンク互換切れに怯える日々から解放される。
まだ先はあるが、流石にもう終わりが見えてきたゾ。
(FRLGはいいとして、青ピカ、クリスタル、Em、HGSS、Pt、B2W2、ORAS、USUMはどうしようね。USUMはネクロズマ(あかつき)とズカドーンのためにやるか)
○ポケットモンスターX(NPC交換ポケモン旅)
とか言いながら、イーブイのアマヤルと、コイキングのこいこいを通信交換して初期メンにして開始。
いや、これは面倒だから通信で誤魔化したけど、NPCのヘレンとカープがコボクの客室に泊まるのを4回繰り返せば良いだけで、不可能ではないから。(各地を転々としているが何日かすると元の場所にも来るので、日付を操作すれば待たなくてもいいし)
というわけで、アマヤルはXY追加進化のニンフィアをチョイスして、カモネギ、ギャラドス、ハガネールの4匹を加入させて、フクジを倒すところまでプレイ。
https://anond.hatelabo.jp/20260206210943
はてぶ諸賢に「意味不明」と話題だった"私の彼氏はAVを卒業した"増田を、第三者の引用文としてgptに読ませて解説させてみた。
要点だけ拾って言うと、この筆者が本当に求めているものは「挿入を減らすこと」それ自体ではありません。もっと深いところにあります。分解しますね。
筆者が求めている核心
1. リスクの非対称性を無視しない関係
彼女が一貫して言っているのは
という一点です。
逃げられなさ
2. 「代替可能な行為」ではなく「代替不能な私」であることの確認
彼女にとって挿入は、
このズレを踏まえたうえで、
それでも「君じゃなきゃ嫌だ」と言えるのか？
を試している。
3. 誠実さの可視化（覚悟を行動で示してほしい）
彼氏がAVをやめる／リスク時は籍を入れる、という流れで彼女が強く惚れ直しているのは、
言葉ではなく行動
隠れず、誤魔化さず
これが見えたからです。
要するに
「私のリスクに釣り合うだけのコストを、あなたも払う気がある？」
という問いへの回答を求めている。
4. 独占性ではなく「選択されている感覚」
他でも満たせるなら、私は何なのか
ここを曖昧にされたまま身体だけ差し出すのが嫌、という話です。
5. 「我慢」ではなく「対等な合意」を作りたい
前戯は続ける
代替案も出す
つまり
という交渉をしている。
まとめると
この文章で筆者が求めているのは、
という一点です。
私：だいたい同感ですね、あともう少し言えば、誠実さの要求に加えて、女性は違法なAV視聴に憤りを強く感じているようですので、 「女性側だけに性交時の性的なリスクを背負わせながら、男性がそのことに気をかけることなく欲望をぶつけてくること」と同様 「違法での無料のAV視聴」も「男性からの女性性の不当な搾取」と捉えており、それをやめさせることで、「自分への欲望も不当な搾取とは違うものであると確認できる」、ということかなと。
うん、その補足はかなり的確だと思います。あなたの言い方で一段はっきりしますね。
「無自覚なまま成立している搾取構造」**なんだと思います。
違法AV視聴＝女性性の不当な搾取、という認識
彼女の中では、
この二つは同型なんですよね。
どちらも、
という構図をしている。
「AVを見るな」ではなく
「女性の身体や性を、誰かが黙って差し出してくれる資源だと思うな」
に向いている。
「やめる」ことの意味は禁欲ではない
彼氏がAVをやめることの意味も、道徳や貞操の問題ではなくて、
・誰かの損失の上に成り立っていないか
・不当に安く消費していないか
を引き受ける姿勢があるか
隠しているだけかもしれないけど、見つからない以上は嘘ではない
と言える。
これは監視ではなく、
を見ている。
挿入拒否＝欲望の「質」を問い直す装置
あなたの言う通り、
ここが決定的です。
それとも、リスクを伴う「私」という存在を引き受ける欲望なのか
つまり
「女性性を雑に消費する回路から降りる」ことができる男性なら、
だからこれは「厳しさ」ではなく「整合性」の要求
彼女は男性に清廉さを求めているわけでも、聖人性を求めているわけでもない。
ただ一貫して、
・リスクを負う側が誰か
・得をしているのが誰か
ここに目を閉じない関係を求めている。
これはまさに
「女性性を搾取として消費する欲望」と「関係として引き受ける欲望」の峻別
かなり思想的だし、相当ラディカルです。
元増田も、備忘録に使おうと思ったんだとしても、こんなところに書いても意味ないからやめたほうがいいよ、gptに相談したほうがずっと賢明な返事が返ってくる。
ついでにgptに「なぜはてなブックマークたちはこの程度の文章を読み取ることができないのか」も聞いてみたけど、そっちはあまりに辛辣になってしまうから控えておくね。
CLAUDE.md や rules / skills みたいな形で、重要なコーディングルールはあらかじめかなり固めておく。
たとえば repository 層や Entity 層は具体的にどう書くのか、テストケースはどういう書き方をして、どういう観点で項目を洗い出すのか、みたいな AI への指示は最初から用意しておく。
あと、linter や ArchUnit、dependency-cruiser みたいなアーキテクチャ制約も、自分なりの定石を持っておく。
割と過剰なレベルでガチガチに固める感じで、アーキテクチャルールも「◯◯は XXX に依存できない」みたいなブラックリスト式じゃなくて、「◯◯は XXX だけに依存できる」みたいなホワイトリスト式の方が良いと思っている。
ts 前提だと eslint や tsconfig は一番厳しい水準に設定する、流石にきつい部分でてきたらそこだけ緩める、という運用
おすすめなのは、何かしらの小規模案件や個人開発アプリを1つオーバーエンジニアリング上等でガチガチ構成で作っておく。
そこで出てきた linter 設定やプロンプト設定を、別案件に横展開する感じ。
正直、ガチガチすぎると MVP とかレベルだとコード量は増えるけど、メンテする前提の案件ならバイブコーディング時代だと普通にペイすると感じている。
アイディアを思いついたら、AI と壁打ちしながら仕様を洗い出していく。
手書きでドメイン図を書いて、それを写メ撮って画像認識で仕様整理、みたいなのも割とアリだと思っている。
どういう画面があって、どういう入力項目や表示項目が存在するか、バックエンドはどういうエンドポイントが必要か、この辺りは最初に一通り洗い出しておく。
それに加えて、ユーザーが初めてトップページを開いてから登録・ログインして実際にサービスを一通り使うまで、みたいな流れをそのまま Playwright のシナリオテストに落とせそうな形で何パターンか仕様書にしておく。
フロントエンドで、DDD における集約みたいな概念がそのまま当てはまらない領域についても、設計時点で洗い出せているなら Entity 的なものやドメインサービス的なロジック用のレイヤを作って、ドメインオブジェクトとして実装していく。
最初に作った基本設計をベースに、◯◯Entity、XXEntity、△△Entity……を作るためのプランとチェックリスト形式の TODO を 1つの md ファイルに吐き出してもらう。
フェーズごとにフォーマッタ、linter、アーキテクチャルールなど一括実行したコマンド実行させて失敗してたら成功するまで修正繰り返させる。
ある程度わかりやすい単位で AI に依頼する感じで、出来上がったコードをレビューする前提なので、実装プランの md 自体はよほど分かりやすいツッコミどころがない限り細かくレビューしない。
mdのフォーマットは skills 側で事前に用意しておく。
フロントエンド用、バックエンド用の両方でドメイン層のファイルを作る。
当然、足りないロジックは後から絶対に出てくるけど、最初から完璧は目指さない。
TODO 一覧の中から自分の認知負荷が許す単位で「チェックリストのここからここまで実装して」と指示を出し、実装が終わったら TODO 項目のチェック状態を更新してもらう、mdファイルもコミットに含める。
コミット前にはlint ルールを無効化していないか、意図通りの実装になっているかは git diff の差分で必ず確認する。
git worktree を使うことが多い。
よくやるのはフロントエンドの画面モック作成とバックエンド実装の2並列で行う。
実装プランを考えてもらうときは「◯◯画面を実装プラン考えて」くらいの単位で依頼する。
実装プランの md ファイルを作るときのプロンプトには、基本設計の〇〇画面の項目一覧をベースに、◯◯のアイテムコンポーネント、リストコンポーネント、◯◯のボタンコンポーネント、Information コンポーネント、外部通信用の ◯◯Gateway を実装する、◯◯コンポーネントは既に ◯◯ 機能で実装してあるからそれを使って、◯◯は処理が膨らみそうだからドメインサービスで実装して、みたいな感じで頭の中のふんわりしたイメージを伝える。
バックエンドも同様で、◯◯のエンドポイントを作って、Gateway がこれこれ必要だから実装して、これはインターフェースと実装分けてね、Entityへの変換処理は関数分けて、◯◯の処理は Usecase 層で、◯◯の処理はドメイン層で、Usecase が膨らみそうだから ◯◯ の処理は独立したクラスにして、あ、似たようなのが ◯◯ 機能にあるからそれを参考にして、くらいの粒度で指示を出す。
フロントエンドの実装を待っている間に、バックエンドのプランを考えたり、タスク粒度を調整したり、リファクタリングプランを考えたりする、またバックエンドのAI待ち時間はフロントエンドのことをする。
フロントエンドオンリーの実装とかで作業が競合するリスクあるときは並列作業しない。
チェックリスト更新が終わるごとに差分を確認して、問題なければコミットメッセージを提案してもらってコミットする。
細切れにするコストよりも、レビューする人間の認知不可が許すレベルであればある程度まとまった単位でレビューして実装速度を優先する派。
テストは、ある程度実装が進んでリファクタリングが辛くなってきたタイミングで作ることが多い。
カバレッジやミューテーションテストなど、定量的にテストを評価できる仕組みは導入する。
バックエンド側のテスト実装は正直かなり楽で、行数や認知的複雑度を厳しく制限して単一責務の原則を守って実装しておけば、AI がかなり高精度なテストを出してくれる。
これもテストファイル実装プランを作ってもらって「ここからここまでのテスト20ファイルを実装してね」をレビュー挟んで繰り返す感じ、例えばミューテーションテストのkill率100%ならそんなに詳しくは見ない。
フロントエンドはテストの定量指標での評価が難しいので、そこはその分レビューを頑張るしかない。
自分はこんな感じでやっている。
感覚としては、優秀だけどシステムのアーキテクチャ全体の責務を負ったことはない経験不足の2年目やSESの部下を扱うEMに近いのかなぁ。
周りの話を聞いていると、もっともっと AI に自律的にいろいろやらせているようにも聞こえる。
これでも 1日1人で数万行レベルはコードを書けてるので、AIない時代に比べると数ヶ月分の成果を1日とかで出してることになるが、もっと本気出せるのかなぁ。
「全機能分プラン作ってね！そこから良い感じの粒度でコミットも自分でやってね！」みたいな指示を良い感じに出せたとしても、指示がでかすぎると、脆弱性盛々になったり、lint エラーループでパニクって linter オフにし始めたり、テスト通すためにエラー握りつぶして assertTrue(true) し始めたりする。
それは流石に許容できないレベルじゃない？が紛れ込むリスクが上がりすぎるんじゃないかなぁ。と思ってるんだがどうだろうか。。。
あとツールはあんま入れてないねkiroとかspec-kitとか、ガチガチ細切れで仕様書作るメリットもあんま感じなかった。
mcpもserenaくらいしかいれてないや、トークン節約してレートリミットの猶予伸ばした方が結局開発早くなるかなって。
いろいろ入れた方がいいんだろうか。
完全にオレオレでこんな感じでやっているんだけど、みんなspec駆動開発というものをどんな感じで、具体的にどうやっているのかが知りたい。
NINGNINGはインフルエンザで紅白不参加となったが、翌日に韓国の番組に出演した。これに関しては収録だった可能性がある。下記AI回答。
EMができてAIにできないのはチーム文化の醸成やチーム作りって書いてあったけど
ワークライフバランスが声高に叫ばれ
仕事は仕事、スキルを発揮して給料を得る場という認識がこれ以上拡大していくのであれば
このプロジェクトの完遂にはこのスキルがこの水準(経験込み)で必要といった
チーム作りはパラメーターはめ込みパズルになっていく日も正直そう遠くない、30年以内にはそうなってると思う
少なくともワイが飛ばされてた工場では工員の配置はほとんどAIが自動で仕切ってたし
まぁそのせいでいろいろトラブルはあったのでそこの吸収をするのがマネジャーの仕事だと思ってたけど
でもそれやってても「こんなんで苦労するの今だけやろな」って思ってたしなぁ
そりゃ下流の工場とかに行ったら仕事後に一緒に飲む酒こそが仕事で最も重要みたいなところもあると思うし
遊びながらコード進行を学べるらしい。
すごい。
でも、正直に言うと、何も知らずに始めると、ただのパズルゲームで終わる可能性がある。
それはもったいない。
だから、このゲームを始める前に、これだけは知っておいて欲しい。
まず、コードって何なのか
ピアノで、ドとミとソを同時に押す。
それがコード。
じゃあ、コード進行って何なのか。
C→F→G→C
こういう流れ。
この流れが、音楽に動きを与える。
なぜ、コード進行に良し悪しがあるのか
ここが重要だ。
1. トニック（安定）
家に帰ってきた感じ。
落ち着く。
曲の始まりと終わりに使われる。
家を出て、外に出た感じ。
落ち着かない。
3. サブドミナント（展開）
家でもなく、外でもない。
中間地点。
ふわふわした感じ。
基本的な流れは、こう。
トニック（安定）→サブドミナント（展開）→ドミナント（不安定）→トニック（安定）
例えば、C→F→G→C。
王道進行（4536進行）
丸サ進行
1625進行
これらが、一体何なのか。
王道進行（4536進行）
なぜ4536なのか。
それは、ダイアトニックコードの4番目→5番目→3番目→6番目という順番だから。
キーがCなら、C、Dm、Em、F、G、Am、Bm(♭5)の7つ。
これを番号で呼ぶと、1番目から7番目になる。
王道進行は、その4番目→5番目→3番目→6番目。
なぜ、これが王道なのか。
理由は、サブドミナント→ドミナント→トニック（マイナー）→トニック（マイナー）という流れ。
最後の2つが、どちらもトニック機能を持つマイナーコードなんだ。
だから、独特の切なさがある。
丸サ進行
これは、椎名林檎の「丸の内サディスティック」で使われたコード進行。
ディグリーネーム（番号）で言うと、IVmaj7→III7→VIm7→Vm7→I7。
この進行の特徴は、トニックコード（Cコード）が出てこないこと。
その曖昧さが、都会的でおしゃれな響きを生む。
さらに、III7（E7）は、本来はEmであるべきところを、E7というセブンスコードに変えてる。
この引っ張る力が、コード進行に推進力を与える。
1625進行
この進行の特徴は、最後の2つがツーファイブ（IIm7→V7）になってること。
ジャズのアドリブでは、この循環を何度も繰り返しながら、メロディを即興で作る。
さっきから、I、II、III、IV、V、VI、VIIって書いてる。
なぜ、番号で呼ぶのか。
例えば、王道進行。
コード名は違うけど、番号で言えば、どちらも4→5→3→6。
つまり、同じ進行。
だから、ディグリーネームを覚えると、どのキーでも同じ進行を作れる。
これが、めちゃくちゃ便利。
ゲームで何が起きてるのか
なぜ、つながらないのか。
これは、つながるけど、面白くない。
ずっと安定してるから、動きがない。
これも、つながるかもしれないけど、不安定すぎる。
ずっと落ち着かない。
だから、音楽的には、トニック→サブドミナント→ドミナント→トニックという流れが好まれる。
ただのパズルゲームじゃなくて、音楽の構造を学んでる感覚になる。
トニック→サブドミナント→ドミナント→トニックという基本的な流れを意識すれば、自然に長くつなげられる。
実際の曲で確認してみる
YOASOBIの「夜に駆ける」は、丸サ進行を使ってる。
その瞬間、音楽が違って聞こえる。
「あ、ここで王道進行が来た」
「ここは丸サ進行だ」
最後に
でも、ただ遊ぶだけじゃもったいない。
そして、その知識は、他の曲を聞く時にも使える。
正直に言うと、俺も音楽理論は苦手だった。
だから、ぜひ試してみて欲しい。
LINEオープンチャット「はてなブックマーカー」の１週間分の要約を、さらにAIを使用し、試験的にまとめまています。
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この1週間は、**AIと人間社会の関係性を中心テーマとして、多方面の話題が「技術の急激な進化に人間はどう適応するのか」という問いに収束している**のが特徴的だった。AIは投資・ギャンブル予測から日常の雑談生成まで影響を及ぼし、その便利さと不安が共存している。
同時に、**生活実感（寒さ、子育て、健康不安、ペット）**といった「人間の身体性と感情」に根ざした話題が強く現れ、テクノロジーと人間の温度差が浮き彫りとなった。
食・趣味・ユーモアによる緩和的な会話が全体を支え、「情報社会の混沌を笑いながら受け入れる知恵」がコミュニティ全体に見られた週であった。
https://anond.hatelabo.jp/20240722084249
フェミニズムの分類が多すぎると聞いて
記述集合論（Borel階層, Projective階層, 汎加法族）
モデル理論（型空間, o-極小, NIP, ステーブル理論）
再帰理論/計算可能性（チューリング度, 0′, 相対計算可能性）
構成主義, 直観主義, ユニバース問題, ホモトピー型理論（HoTT）
体論・ガロア理論
表現論
K-理論
初等数論（合同, 既約性判定, 二次剰余）
解析数論（ゼータ/ L-関数, 素数定理, サークル法, 篩法）
p進数論（p進解析, Iwasawa理論, Hodge–Tate）
超越論（リンドマン–ヴァイエルシュトラス, ベーカー理論）
実解析
多変数（Hartogs現象, 凸性, several complex variables）
関数解析
バナッハ/ヒルベルト空間, スペクトル理論, C*代数, von Neumann代数
フーリエ解析, Littlewood–Paley理論, 擬微分作用素
確率解析
マルチンゲール, 伊藤積分, SDE, ギルサノフ, 反射原理
常微分方程式（ODE）
偏微分方程式（PDE）
非線形PDE（Navier–Stokes, NLS, KdV, Allen–Cahn）
幾何解析
リッチ流, 平均曲率流, ヤン–ミルズ, モノポール・インスタントン
エルゴード理論（Birkhoff, Pesin）, カオス, シンボリック力学
点集合位相, ホモトピー・ホモロジー, 基本群, スペクトル系列
4次元トポロジー（Donaldson/Seiberg–Witten理論）
複素/ケーラー幾何（Calabi–Yau, Hodge理論）
スキーム, 層・層係数コホモロジー, 変形理論, モジュライ空間
多面体, Helly/Carathéodory, 幾何的極値問題
ランダムグラフ/確率的方法（Erdős–Rényi, nibble法）
加法的組合せ論（Freiman, サムセット, Gowersノルム）
彩色, マッチング, マイナー理論（Robertson–Seymour）
列・順序・格子（部分順序集合, モビウス反転）
測度確率, 極限定理, Lévy過程, Markov過程, 大偏差
統計学
ノンパラメトリック（カーネル法, スプライン, ブーストラップ）
実験計画/サーベイ, 因果推論（IV, PS, DiD, SCM）
時系列（ARIMA, 状態空間, Kalman/粒子フィルタ）
二次計画, 円錐計画（SOCP, SDP）, 双対性, KKT
非凸最適化
離散最適化
整数計画, ネットワークフロー, マトロイド, 近似アルゴリズム
Littleの法則, 重み付き遅延, M/M/1, Jackson網
常微分方程式の数値解法（Runge–Kutta, 構造保存）
エントロピー, 符号化（誤り訂正, LDPC, Polar）, レート歪み
公開鍵（RSA, 楕円曲線, LWE/格子）, 証明可能安全性, MPC/ゼロ知識
計算複雑性
機械学習の数理
量子場の数理
相転移, くりこみ, Ising/Potts, 大偏差
数理生物学
数理神経科学
無裁定, 確率ボラ, リスク測度, 最適ヘッジ, 高頻度データ
データ解析
朝焼けの空に(C) 旗が立つ(G)「強い日本」(Am)と 声が響く(Em)
あの日の夢を(F) また聞かせてくれる(C)デフレの霧が(G) 晴れるという(C)
サナエノミクスと(F) 名はついて(C)三本の矢が(G) 飛んでゆく(C)
一つは国債(F) 財政出動(C)二つは緩和で(G) お金流す(C)
ああ、風待ちの(C) エコノミクス(G)私の財布に(Am) 届くのか(Fm)
株価は上がるが(F) 物価も上がる(C)庶民の暮らしは(G) どこへ行く(C)
| C G Am G |
老朽化する橋や(C) 道路を見て(G)「国土強靭化」と (Am)投資を決める(Em)
「未来の危機に(F) 備えるのだ」と(C)大きな話に(G) 胸が騒ぐ(C)
三つ目の矢は(F) 成長戦略(C)技術革新(G) 投資を呼ぶ(C)
だが税の話も(F) 耳に残り(C)金融所得に(G) 課税をかける(C)
ああ、風待ちの(C) エコノミクス(G)私の財布に(Am) 届くのか(Em)
株価は上がるが(F) 物価も上がる(C)庶民の暮らしは(G) どこへ行く(C)
インフレの波が(F) 押し寄せると(C)生活費だけが(G) 重くなる(C)
「大丈夫」と(F) 繰り返すが(Dm)ため息ひとつ(C) またこぼれる(G)
ああ、風待ちの(C) エコノミクス(G)私の財布に(Am) 届くのか(Em)
株価は上がるが(F) 物価も上がる(C)庶民の暮らしは(G) どこへ行く(C)
風よ吹け(F) 強く吹け(C)この政策が(G) 実を結びますように(Am)
ただ願う(F) 祈るように(C)明日を信じて(G) 生きてゆく(C)
CGAmFCGC
お米をね、いつものように研いでお釜に入れて、水を入れる
そこに糠床用に売られている米糠を入れて混ぜたら半日、あるいは一晩置いておく
すると米糠が発酵していい感じにお米が臭うので、あとはいつも通りに炊く
私はこれをEMご飯、あるいはマコモご飯と命名し、自分の半生と、これを食すようになっていかに人生が好転したかを綴った本を出版してひと山当てようと思っている
まあ、その前に
昨日の夕方にお釜に準備して炊かなかったお米を、これなんか臭うけどどうしようかな、捨てるにしても５合も使っちゃったしなあ的な目の前の問題をどうにかしなければならんのだが
水だけ交換して炊けばいけるか？
