LWのサイゼリヤ

ミラノ風ドリア300円

99/99/99 LWのサイゼリヤにようこそ

無職のオタクのブログです。

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あれから七年、皆が魔法を拗らせた。
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24/5/14 お題箱回160:情報系、工学部の就職etc

お題箱回160

1017.LWさんのバトグラが見たいです。
無編集の垂れ流しでいいのでYouTubeにでもアップしてくれませんか

シーズン7に入ってからやっていません。今後やっても動画上げるかどうかはわかりませんが、一応忘れない間は覚えておきます。
ただ基本的に自分で研究せずに上手い人の動画を見て動きをコピーしているだけなので、Youtubeで他のボイロ実況動画とかを見ればだいたい同じ動きをしているはずです。

1018.LWさんの学生時代の通知表にある所見(人物像)を見てみたいです。

通知表は保存していないし覚えていません。内申点もない学校でしたし、人物所見欄は存在しなかったような気もします。

1019.日本で人気のある萌えキャラがロリばかりなのはなんでだと思いますか?

言うほどロリばかりですかね?
萌えキャラというワードに「美少女キャラの中でも特に未熟なパーソナリティ」というニュアンスがあって定義が再帰しているような気もします。または、確かに一昔前は精神的にロリというか未熟なキャラが愛好される傾向があったかもしれません。
僕は原神のシグウィンみたいな腹に一物あるロリキャラとか、ブルアカのシロコみたいなロリと成人の中間でティーンエイジャーくらいのキャラが好きです。

1020.俺はまだ舞えるとよく自分に言い聞かせておられますが、自己暗示をしないと舞えないのはもうかなり舞えていないのではと思われます。

いや、「まだ舞える」は実際かなり余裕あるときの発言です。
考え方やスタンスは加齢の影響を感じることも多いですが、体力関連と美少女キャラに関しては衰えずむしろ成長しています。

1021.全く絵心もなく長らく絵を描いたことのないのですが、絵を描けるようになりたくなってきました. lwさんならどのように最初のステップを始めますか?

とりあえず初心者向けのハウツー本を2~3冊くらいやって、次何をやるかはそのあと考えると思います。
いまどきYoutubeとかウェブ解説も充実しているので本でやるのは古風な選択ですが、媒体は何でもいいと思います。筋トレでも勉強でも重要なのは「一番効率が良いルートを辿りたい」などと横着せず「全部やればどれが良いのか後からわかるだろ」という精神でとりあえず片っ端からやることです。しばらく何かやっていれば何が良いのかは次第にわかってきますし、やり始めは何をしてもどうせプラスになるボーナスタイムです。

1022.大学数学ってどの程度まで勉強されましたか?

数学は目的ではなく手段だと考える方なのであまり正確には把握していませんが、とりあえず微積分と線形代数と集合論と論理学と複素解析あたりの基礎的な分野は一通りやりました。
あとは専攻した物理・情報系で必要な数学として、最適化とかアルゴリズムとかフーリエラプラス解析とか細々したところを色々やって、最近はデータサイエンスに傾倒しているので統計学とか確率論をよくやっています。
逆にあまり触れていないのは群論とか圏論とかガロア理論とかの高度に抽象的な純粋数学系の分野です。工学系の応用タイプなので学術的な意味での基礎理論にはそれほど興味なくて、確率変数を扱う割には測度論もまともに触っていません(必要ならやるけど必要を感じたことがない)。

1023.前略
いつか気が向いた時に、組織におけるパワハラと不祥事の隠蔽が根絶されない理由について、考察していただくことはできますか?
なお、私はこの二つを必要悪と捉えているものです。

単に捕まりさえしなければ得をするからだと思います。
特に不祥事隠蔽の方はバレなければ得することはあっても損することはまずありません。パワハラの方はもう少し人によると思いますが(「パワハラしてもいいよ」と言われたところで得がないからしない人も一定数いる)、やった方が気分とか効率で得をする人がいるのもやはり理解できます。
僕は性悪説を強く支持しているわけでもありませんが、仮に不祥事隠蔽をこの世から根絶できたとしてもそれはペナルティの与え方が上手くて抑制できているというだけで、根本的なモチベーションが消え去った状態であるとはあまり感じない方です。

1024.ドッキリ系ユーチューバーが浴槽にチーズ牛丼を100個詰め込むという動画で炎上していましたが、彼らは以前に解体業者を呼んで家を完全に解体し更地にするという動画を出していて、その時は炎上には発展していなかったように思います。被害額、迷惑さでは明らかに牛丼<家だと思いますが、実際に炎上するのは牛丼です。なぜ食べ物を粗末にする行為はここまで反感を買うのでしょう?〇人でさえ、犯行の動機によっては同情的な意見が出ることもありますが、食べ物を粗末にする行為に同情、擁護の意見が付いているのはなかなか見たことがないです。

教育の成果と文化の流れだと思います。
日本では「食べ物で遊んではいけない」「食べ物を粗末にしてはいけない」という規範を幼少期から強く教えられるのでそう考える人が多いです。ただ僕もそうですが、本心では食べ物を粗末にしてはいけないとは全然思っていないにせよ、そういう規範があるのでとりあえず逆らわずに振る舞っているだけという人も少なくないかもしれません(動物虐待などと同じ)。

1025.童貞なんですか?

そうですね。別に隠しているわけでもないですが、この年齢になるとわざわざ言う機会もなくなってきます。
童貞が笑えるのは精々25歳くらいまでで、それ以降は貧困とか障害みたいなシンプルな人生の不調と見做されるようになってくるので、別に悩んでいるわけでもないのに笑えない話を振るタイミングがなくなります。

1026.連ちゃんパパ、以前バズってた時にも読んだような気がするのですが、すっかり忘れていたので読み直しました。人は易きに流れてしまうという話でいいんでしょうか?子供は取立に利用できるぞと気づくところの悪辣さとかはわりと生来の才能が開花した感じですけど、全体的には、救えない悪人がいるというよりかは、人は誰しも堕落してしまう可能性があるという寓話のように感じました。

解釈に正解はないので好きに読めばいいと思いますし、そのように感じるのであればそうなのだろうと思います。
僕もどのキャラクターも生来の邪悪だとはあまり感じていなくて、善性も十分に備えている人たちの運命がすれ違いや不幸によって曲がってしまうような話だなと思って読んでいます。

1027.LWさんは過去に「将来アニメ作る時に〜」みたいなツイートをよくしていましたが、生成AIでアニメ制作をできるようになったら作る予定はありますか?

現状それほどありませんが作ることもあるかもしれません。
生成AIを使うかどうかは細かいやり方の選択でしかないので、直近の具体的な予算とか工数とかモチベーションがなければあんま本質じゃないです(結局それなりの労力を投じてでもアニメを作りたいかどうかという思いの方が本質)。

1028.以前ジョジョは6部が一番好きとツイートされてた記憶があるのですが、他の部と比べてどこらへんが好きなのか教えてください

そうでしたっけ? あまり記憶にありませんが、プッチ神父が好きだったような気がします。
自分の利害で閉じている5部くらいまでのラスボスと比べて、プッチ神父とヴァレンタイン大統領は強力な理念によって世界を変革する思想を持っているのがいいですね。

1029.アスペは常識をトライアンドエラーで身につけ、世間の対処方法を学習して、30歳くらいから生きやすくなるっていう言説をXで見かけたのですが、どう思いますか?
自分は割と納得感あります

確かにそういう傾向はあると思いますが、この文章って「学習が遅い人は学習が遅いので30歳くらいまで学習が終わらない」みたいなことを言っているだけでほとんどトートロジーのような気もします。
というのも、常識的に考えてアスペじゃない人も対処方法のパターンは経験とか観察から学ぶしかないわけで(生まれたときから各局面での適切な対処方法が全てプリインストールされているわけではない)、それを何度も失敗しながら言語化してパターンを掴まないと理解できないアスペは営み自体が質的に異なるというよりは単に学習スピードが遅いだけであるようにも感じるからです。

1030.情報系の参考書について学部の内容をある程度抑えられるロードマップ的なものをお聞きしたいです。
現在文系の学部に在籍しているのですが、情報系の院への進学を考えています。大学初等(1.2年)の数学については大まかに触っているのである程度学習の進め方も分かるのですが、情報系の学習の進め方が分からない状況です。
大まかにでもいいので学習の進め方について教えていただけるとありがたいです。

最初に前置きしておくと、実はこれは見た目よりかなり難しい質問で、恐らく答えにも人によってかなり幅があります。
というのも、日本の図書館で広く使われている分類方法(日本十進分類法;NDC)が情報分野の分類に失敗しているように(→)、歴史が浅く・学際的な性質を持ち・近年の発展が著しい情報系の範囲を確定するのは非常に難しいからです。最近では人工知能ブームによって「情報=AI」みたいな風潮もありますが、それも全体のごく一部にすぎません。「情報系」という括りだと粒度が荒すぎるのでもう少し具体的に分野を確定した方が進めやすいと思います。
その上で初歩的な数学については修めたことを踏まえて大雑把に言うと、方向性はたぶん二つあって、一つは数学の勉強の続行です。エンジニア志望ではなく大学院で研究するのであればどうせ数学からは逃れられません。情報系の数学は線形代数や確率論などの初歩的な数学を分野ごとに発展させる形で展開していき、逆に数学的な側面が分かってくればその分野の話も自動的にかなり分かるはずです(基本的に情報系の公用語は数学で、数学と分離した話はそう多くない)。
もう一つはコンピュータサイエンスの勉強です。別に情報系の研究=コンピュータの研究というわけでもないのですが、コンピュータの動作原理とかOSとかアルゴリズムとかデータ構造とかは共通言語になっているのでとりあえず抑えておかないと情報界隈で理解できる話が著しく少なくなってしまいます。この辺の雑多なトピックは基本・応用情報技術者試験にざっくりまとまっているので取得を目指して勉強するのも一つの手です。
また「(エンジニアがやるような)コーディングの勉強をどのくらいすべきか」は恐らく相当に諸説ありますが、僕は「余力があればやってもいいが優先度は高くない」派です。大学院の研究は別に便利なアプリやツールを作って売る仕事では全くないので、コーディングは理論の検証やシミュレーションに必要な実装が最低限できれば十分で、それは大学院で研究を行う程度の知的水準にある人にとっては必要なときに必要なだけやれば間に合う程度のものです。
もちろん自分でコーディングすることで見えてくることもたくさんあるので、コーディングが楽しければぜひ積極的にやればよいと思いますが、そうでない場合はコンピュータサイエンスの一般論として触れておく程度で十分です(とはいえコンパイラの研究などコーディングそのものに超詳しくなければ話にならない領域もあるので分野次第ではあります)。

1031.数年前の映画マラソンに国内興行成績ランキングを選んだのはどのような理由があったのでしょうか?アカデミー賞等の受賞作リストや書籍『死ぬまでに観たい映画1001本』なども選択肢としてありそうですが…

理由は特にありません。何でもいいけどどれかは走りたいのでダイスを振って決めたと思ってもらってよいです。
強いて言えば、一番見た人が多い映画がエンタメの基礎教養・共通言語としては最も強力だからくらいのことはあるかもしれません。

1032.https://saize-lw.hatenablog.com/entry/2024/04/01/190000
この記事で神絵師になるまで一日の時間を全ツして1年以上掛かると言ってますが、萌え絵を描く程度なら、ラノベの賞で4次選考まで残ったり、東大や統計検定に合格するよりも遥かに単純かつ簡単なので、LWさんほど優秀な人ならば、1ヶ月もあれば描けるようになると思うんですけど、そこまで絵描きを買い被るのは何か理由がありますか?

saize-lw.hatenablog.comありがとうございます。
今までイラスト関係は僅かにも触れたことがないので地力も見積もりも適当というのが現実的な理由ではあります。あと美少女イラストに対して真剣なので軽く見積もるよりは重く見ておきたいという心情もあります。

1033.工学部と比較すると、理学部って就職に不利ですか?
(文系就職ではなく理系就職を希望する場合で)

まあ平均的には微不利だとは思いますが、そんなに気にする必要はないと思います。
確かに工学部で得られるスキルの方がそのまま社会で使えるものが多いので、即戦力としては工学部の方が強がちなのは間違いないです。ただ新卒採用基準が「即戦力か否か」の会社は基本けっこうヤバい寄りなので、ヤバいとこからの評価を上げてもそんなに嬉しくないです。まともな会社は学部も考慮してポテンシャルやスタンスなどを総合的に判断するので、新卒の即戦力度なんて概ね誤差です。
自分で起業したいとか少人数ベンチャーでバリバリやりたい場合は即戦力であるに越したことはないですが、そういう人はどの学部でも勝手に即戦力になるための勉強をするのでやっぱり学部選択自体には大差ないと思います。

1034.ドット勇者が無断転載で燃えてますが、そのドット勇者とコラボしたペルソナも軽率さや信用面拡散力などでの影響などの責任が生じるものだと思いますか?

別にシリアスには生じないと思いますが、顧客感情はその限りではないかもしれません。
法的な責任は生じないとしても、コラボ先の社会的害悪性が予見できたにも関わらずコラボを断行するのは取引先として消極的に容認していると見做されることは理解できます。別にコラボするからといって経営提携するわけでもないので内情を深く知るのは難しいにせよ、例えば今くらい外から見ても明らかに燃えているタイミングで他IPがドット勇者とコラボすれば軽率という誹りを受けるのは免れないでしょうね。



何か買ってもらえると嬉しいです。www.amazon.co.jp

24/5/12 CROSS GEAR攻略(4/4):各デッキ解説

前回の続きです。

saize-lw.hatenablog.com

  • 第一回:各キャラクター解説
  • 第二回:戦略解説(除去編)
  • 第三回:戦略解説(バースト&ダンス編)
  • 第四回:各デッキ解説 ←この記事

購入リンク(ノンアフィ)↓

キャラクター画像・カード画像について

この記事で使用しているキャラクター画像・カード画像はDRIVE GAMES様の御厚意で提供して頂いたものであり、転載や再配布を禁止します。

デッキについて

キャラからデッキへ

ここまで主にキャラ単位で解説してきたが、キャラ二人を組み合わせてデッキにしたときにもその特徴はもちろん温存される。それはキャラごとに得意・苦手な行動だったり、対面に回したときの除去・バーストのケア方針だったりする。

一方、デッキに組み合わせて初めて生じる要素も二点ある。

一つはキャラを跨いだカードシナジー。異なるキャラのカードを組み合わせると、各カードを単独で使うときより効率や柔軟性が上がることがある。例えばシャロン①の蘇生効果はキャラ単独では相手のアタックを待つしかないが、リーリア①と組み合わせることで能動的にも起動できるようになる。

もう一つはデッキの一貫性。各キャラごとに得意・苦手な行動が決まっているため、デッキに組み合わせたとき最大出力を得るためには得意な要素同士を活かして戦うことが望ましい。デッキ全体の勝ち手段とプレイ指針を事前にきちんと考えておく必要がある。

 

攻めと守りのゲームレンジ

カードシナジーについては後で各組み合わせを検討するときに詳述する。ここではゲームプランについて説明するが、まず第一回に書いた内容を再掲すると以下の通り。

このゲームでは攻めと守りが概ねトレードオフになっており、中盤のプレイ選択はだいたいこの二択に帰着されてくる。序盤からのライフレースを差し切る方針ならガードを下げて相手ライフを削りに行くし(攻め)、逆にライフレースに参加せずに終盤のコンボやバーストで勝つ方針であればガードを上げてライフを守ることになる(守り)。

この二択は主にはどのキャラを組み合わせるかで決まってくる。例えば同じリーリア絡みのデッキでも、アリア×リーリアであれば本体火力を組み合わせて短期決戦で削り切るデッキになる一方、リーリア×シャロンであれば墓地が溜まり切るまで回復や濾過を優先して防御寄りに動く方針が肯定される。

攻めるべきか守るべきかはペア選択以外にも相手の動きや配牌に応じて可変だが、いずれにせよ大抵のカードやキャラやデッキはどちらにも動けるようになっている。今のところ、この攻めと守りのギアチェンジを極めるのがCROSS GEARというゲームの本質のような気がしている(タイトル回収)。

デッキが持つゲームプランも概ねこの攻めと守りに分類されてくるが、かといってあるデッキが常にどちらかしか行えないわけではない。例えば標準的な手札では序盤から押し切っていくことを狙うデッキでも、攻める手札が来なかったり序盤の攻勢をしっかり捌かれたりした場合、プランBとして遅めの勝ち筋を狙うこともよくある。

攻めと守りの行動判断についてもう少し具体的に書く。

このゲームの典型的なターン進行として、とりあえず除去で相手の盤面を捌いたあと余ったマナで何をするべきか決める流れになることが多い(なお本来は不確定要素を先に確定させるためドローは除去する前に行うべきだが、以下は意思決定の順序として読んでもらってもいい)。例えば6マナ使える中盤~後半で相手の盤面を空にしたところで2マナ余ったとして、この2マナで何をするかの選択が分岐点になる。

もしアリア系の速攻デッキで攻め切る算段が立っているなら、相手ライフは削れるときに削っておきたいのでアリア③を出してそのまま殴るのが良いだろう。返しのガードは下がってしまうが、場が空いた隙に6点入れておくことで後のリーサルが見えやすくなる。

一方、シャルロット系のミッドレンジデッキなら2マナ余ったからといってパワー3で3点削っておく必要はそれほどないかもしれない。ギリギリのライフレースで競り勝つというより徐々に有利を広げて勝ちたいのであれば、リスクを取って殴るよりはブロッカーを構えつつドローしておく方が次ターンに動きやすくなる。

そしてルシア系のコンボデッキなら、2マナ払って2ドローでターンを終える選択肢も十分に有り得る。このターンは多少盤面を空けてでもコンボパーツを揃えに行けば、次のターンに踊り始めるプランが立つからだ。いくら相手の盤面が空いていたとしても貴重なコンボパーツを消費して殴る動きは勝ち手段と噛み合わない。

こうしたマナの使い方だけではなく、カードのモード選択にも状況に応じた様々な判断がある。キャラクター解説でリーリアについて書いた例を再掲する。

基本的には攻めの方が得意ではあり、素直に①②でサポートしながら③の強さを押し付け続ければよい。①で回収した③を出し直すたびにお互いのライフが削れるが、ついでのように除去とドローを打てる分だけこちらのアドバンテージとボードが先行して圧し潰していく流れが理想。

しかし短期決戦兵器に見えて実は守りもそれなりにこなせるのがリーリアの偉いところ。①の4点ゲインモードがとにかく優秀で、全て回復に使えば実質初期ライフ40点という凄まじいライフ水準でロングレンジのゲームにも対応できる(逆に①を③回収モードで使ってしまうと短期決戦が不可避になるのでなるべく避けたい)。②や③もライフを減らしすぎない範囲で盤面処理に使っていくことで終盤まで生存できるが、リーリア自身は終盤の勝ち手段に乏しいため、その役割はシャロンやルシアのような相方がこなす分担が望ましい。

このように、CROSS GEARにおいて議論の余地がある選択は結局のところ「攻めと守りのバランス判断」に帰着されることが多い。それはより大きなゲームプランによって決まってくるものであり、デッキごとに可能なプランは事前に把握しておく必要がある。

 

ゲームレンジの分布

ここからより具体的なキャラやデッキの説明に入るが、注意点として、ここから先の個別デッキ評が全て正しいとはあまり思っていない。全デッキで全マッチングを満足に回したほどの練度は無いので、どのデッキがどのプランを取るのかという認識を誤っているかもしれないからだ。

ただ、もし個別具体的なデッキの認識が誤っていたとしても、大枠の分類方法を整備するだけで叩き台として十分に有益だと思っているのでこの記事を書いている。見解が異なるところがあれば各自で修正してほしい。

各キャラが得意とするゲームレンジはだいたい以下の通り。

  • ショートレンジ:アリア、リーリア 
  • ミッドレンジ:カノン、シャルロット
  • ロングレンジ:ルシア、シャロン

この観点から簡単にキャラクター解説をまとめ直す(速い順)。

  • アリア:ショートが得意だがロングもこなせるキャラ。ショートレンジでは充実した本体火力によりライフを積極的に詰めやすい。ただしロングレンジでも除去性能やコンボ性能を活かせる。
  • リーリア:ショートが得意だがロングもこなせるキャラ。ショートレンジでは自傷から放たれる速攻と本体火力によりお互いのライフをどんどん押し下げるスーサイドアグロが可能。ただしロングレンジでも回復やドローや除去でコントロール風に立ち回れる。
  • カノン:ショートからロングまで柔軟に動けるキャラ。ショートレンジでは強力な盤面能力によりボードを形成しやすい。ただしロングレンジでもマナ加速や巨大フィニッシャーで一気に捲る動きができる。
  • シャルロット:ミッド帯を中心に柔軟に動けるキャラ。防御寄りに動けば回復や保守的な除去で生存能力に長けるが、攻撃に回ればサイズを無視した確定タップキルや大型アタッカーによってライフレースもこなせる。
  • シャロン:概ねロングレンジのキャラ。墓地を溜め込まないと本領が発揮できない。ただしルシアよりはまだ盤面に強く、相方と状況次第で攻めにも回れる。
  • ルシア:概ねロングレンジのキャラ。手札とマナを溜め込まないと本領が発揮できない。積極的に攻める手段をほとんど持たない。

上記を踏まえて、各デッキの速度帯はざっくり以下のようにイメージしている。ただ前述の通りこれは基本方針にすぎず、状況に応じて可変であることに注意。

一般的にカードゲームでは「アグロ>コントロール>ミッドレンジ>アグロ」という相性関係があるとされており、CROSS GEARでもざっくりと「攻>守>中>攻」であるようには感じている。高速で攻めるデッキは遅く守るデッキを削りやすく、遅く守るデッキは中速度帯のデッキをいなしやすく、中速度帯のデッキは高速デッキを少し上から抑えることに長けるからだ。ただ細かいカード相性もあるので一概には言えないかもしれない。

 

各デッキ解説

各デッキについても書くが、既に書いた通り全てを使い込んでいるわけでもないので、とりあえずの現状理解に留まる。個人的にはルシアが一番好きでよく使っている。

 

攻撃的デッキ

アリア、リーリア、カノンあたりは迅速に攻める動きが得意で、この辺りが組むと攻撃的なデッキになりやすい。

 

アリア×リーリア

赤系の吸血鬼族らしく高いバースト能力を誇るペア。

いずれも本体火力が充実していてどこからでもライフを削れることが強み。順調にライフを削れていれば途中から盤面を無視して火力を全て本体に投げるプレイも肯定されやすく、ブン周りの勢いは随一。

反面、主に序盤の出力が運とマッチングに左右されやすいピーキーさもある。初手でリーリア③が走れるかどうかで初速がだいぶ変わってくるし、意外と最序盤の盤面争いが得意でないためパワー3の前で立ち往生することもある。除去に長ける相手に早い段階から頭を抑えられても辛い。

 

アリア×カノン

盤面制圧から最後の差し切りまで太くこなせるペア。

最序盤はカノン①のロード能力で打点形成しつつ、豊富な除去と高い打点で盤面を押し込んでいく横綱相撲の展開が理想的。カノン②のバフ能力が最も生きるペアでもあり、パワー3付与もアンブロ付与もアリア③との相性が非常に良い。

反面、攻撃的なアクション以外が単調で動きのレパートリーに乏しい弱点もある。死亡時効果を持たない唯一のペアなので相手ターンに構える選択肢を持ちにくかったり、カノン③が放つ4点砲の受け先がないため不要カードをどかす以上の役割が持ちづらかったりする。

 

リーリア×カノン

ありがたいことに使用者の質の高い解説が存在するのでそちら参照。

note.com

解説の解説みたいになるが、この解説ではリーサルプランと対応プランがそれぞれ別個に説明されているのがポイントになる。CROSS GEARではほとんどのデッキで「攻撃に回って大きく削りに行くときのプラン」と「防御に回って相手を捌くときのプラン」があり、この二種類を上手いことギアチェンジしていくことが重要。

 

中間的デッキ

中間的な速度を持つデッキ。何かと万能なシャルロット系デッキのほか、基本は遅めのルシア・シャロン系デッキのうちで例外的にやや速く動けるものもここに該当する。

 

シャルロット×アリア

初心者向けスターターデッキのようなバランスの良いミッドレンジ。カード単位でのシナジーには乏しいが、できないことがほとんどなく手札次第で対応できる状況の幅が広い。

反面、対応力が高いことは一貫性に乏しいことの裏返しでもあり、今の状況でやりたいことと今の手札でやれることが嚙み合わない状態になってしまうことも少なくない。相手の盤面が空いていて押したい局面でアリアがいないので削りに行けなかったり、相手に押されていて延命したい局面でシャルロットがいないのでバニラブロッカーを並べるしかないなど。

 

シャルロット×リーリア

お菓子作りと紅茶が好きなシャルロットに対してショコラトリー巡りとコーヒーが好きなリーリアと趣味がかなり噛み合っている。青系の人間族と赤系の吸血鬼族で王道カップリング感がある。

アリア同様に吸血鬼族が火力を担当するミッドレンジだが、スーサイド戦略を取るリーリアに対してシャルロットの回復が非常によく沁みる。「リソースはあってもライフがないので動けない」というリーリア特有の詰み状態をシャルロットの回復によってリカバーしやすいため、ライフの余裕が攻めの安定感にも繋がってくる。また、シャルロット①の撤退時効果でリーリア③をアンタップすることで回復がてら再アタックできるシナジーも地味に強力。

 

シャルロット×カノン

盤面性能が高い二人が組む骨太なミッドレンジデッキ。

とにかく堅実な動きで強固な盤面を組みやすい。細かいシナジーも豊富で、あればあるだけ強いカノン③をシャルロット①で集めたり、カノン①がシャルロット③をバフして素でもパワー3を上から殴れるようになったり、カノン③アタック後のドライブ4点でシャルロット①の撤退効果を使って大打点をもう一度動かせたりする。

反面、序盤から積極的にライフを削る手段には乏しいため、盤面を制圧して殴り始めてから勝つまでが遅い短所もある。

 

シャロン×リーリア

基本遅めのシャロン系デッキの中では例外的に速くなりやすい組み合わせ。

シャロンが要求するデッキ掘り下げをリーリア①と②がサポートできるため、シャロン③が走り出すのが若干速くなる。墓地肥やしに重点を置かなくても、シャロン②の高い盤面能力をリーリアと組ませて攻撃的に動くこともできる。

特にシャロン②の3点火力でデコイを弾いてからリーリア③の布告で本命を落とす動きは強力。他にもリーリア①でシャロン①の蘇生を起動でき、シャロン③を釣ってフィニッシュする以外にも、回復しながらリーリア③を釣って盤面を返したり、ドローしながらリーリア②を釣って大きくデッキを掘りつつ盤面を維持したり、強い蘇生先の選択肢が多い。

ただ全体的に柔軟性が高すぎてプレイ難易度も高い玄人向けのデッキでもある。初手でリーリア③が走り出す最速プランからシャロン③が動き出すまで耐久する最遅プランまで柔軟にスイッチしなければならないことに加え、リーリアが勝手に削ってくるライフ管理とシャロンが要求する墓地管理までこなす必要がある。

 

ルシア×カノン

基本遅めのルシア系デッキの中では例外的に速くなりやすい組み合わせ。

カノン②を最も強く使えるデッキであり、マナさえ溜まれば踊り出せるルシアに対してマナ加速はそのままキルターン短縮に直結する。カノン②はダンスターンでも使い道があり、特に相手のライフが11点以下であればアンブロ付与によって相手のブロッカーを全て無視して簡単にリーサルが出せるようになる。

ルシアのダンスターンまで盤面を保たせる際に強力な動きとして、ルシア③の登場時効果でカノン③のドライブ能力を起動し、4点をルシア①で受けることで4点火力と死亡時効果を同時に放つ動きがある。4点火力+3点追放で大型と死亡時効果を構えて安心している相手の盤面を壊滅させてもいいし、4点火力+2ハンデスで盤面と手札を同時に潰してもよい。

 

防御的デッキ

遅めの防御的デッキはシャロン系とルシア系に大別される。

ただこの二人にも明確に速度差があり、シャロンの方が速い。というのも、ルシアは積極的に攻める手段を持たないのに対し、シャロンは②の盤面処理性能が高いことに加えて①も一応の攻撃性能を持つからだ。

よってシャロンは一旦は攻撃的に動いてから終盤には③でフィニッシュするプランBに移行することも多い。これを踏まえるとシャロン系列は中間的デッキに分類してもいいかもしれないが、一応本領を発揮するのは最終盤なので防御的デッキとしている。

 

シャロン×アリア

シャロン系デッキの中では序盤の勢いがあるペア。

それぞれの②が最序盤から盤面に触れるために相手の攻めを捌きやすく、除去が動いている間はシャロン①の削り砲台もそれなりに機能する。

そのまま削り切れればいいが、そうでない場合にどこかでシャロン③でフィニッシュするプランBに切り替える見極めがやや難しい。アリア①のルーター効果で墓地を肥やしながらデッキを掘れるのでシャロン③を育てやすいシナジーも活用していきたい。

 

シャロン×カノン

森の動物たちと会話したいと思って話し掛けたりしているシャロンに対し、森に住むカノンは既に動物たちと会話しているのでかなり相性がいい。シャロンが趣味のソロキャンプをしているときにカノンに遭遇して動物語を教わる回が絶対にある。

デッキとしての相性も悪くない。中盤までは盤面が強いカノンの基本性能にシャロン②の切り返しを加えてしのぎつつ、きっちり墓地を肥やして後半に入りたい。シャロン②の墓地肥やしでカノン①が落ちればカノン③が強化されるという地味に強い墓地利用シナジーがある。

また、シャロン①でカノン③を蘇生する動きは強力。このゲームは除去が強いので相手ターンにシャロン①の蘇生を使った場合は蘇生先をすぐに除去されてしまうことが多いが、唯一素の打点が高いカノン③は相手ターンに蘇生してもそのまま除去されずに居座ることができる。シャロン①は相手ターンに構える以外にも自ターンにカノン③の4点砲を受けて蘇生に繋げてもよい。

 

シャロン×シャルロット

ロングゲーム志向の典型的なシャロンデッキ。

基本的には除去や回復によるシャルロットの高い生存能力を活かしてシャロン③が動き出すまで耐えることになる。

特にシャルロット①が非常に強く使える組み合わせでもある。シャルロット①を使えばデッキボトムの下2枚が確定するため、デッキ残り枚数が少ない最終盤で引くカードを選べるようになり、実質2回サーチとなるからだ。普通はそこまでゲームが長引くことは少ないが、デッキをほぼ全て削り切るシャロンだけはこのボトム確定を有効活用できる。

よくある理想的な動きとして、序盤のシャルロット①でシャロン②を回収しつつシャロン③をデッキの下に沈めておくことで、試合終盤にデッキが薄くなってきてシャロン③が欲しくなってきたあたりでデッキ枚数を操作して引き込める。CROSS GEARでは1マナで1ドローできるため狙った場所のカードを引くのも難しくない。序盤と後半で欲しいカードが異なるシャロン側の事情に対し、シャルロット①の性質がよく噛み合っている。

 

ルシア×アリア

ルシア系デッキの中でもダンスターンの爆発力は随一。

ダンス中にアリア①のアンタップが絡んだときのマナ回収量が凄まじく、更にはルシア②でマナを表に返しながらもう一度アリア①を起動して再アンタップが入ることも珍しくない。ダンス中の物量は正義なのでこのペアが踊り始めたらほぼ相手は死ぬ。

一方、ルシアが踊り始めるターンまでどう生き残るかが最大の課題となる。アリア①のアンタップ能力には召喚込みで5マナ消費するので最低でも7~8マナくらいは無ければ恩恵を受けにくく、結局そこまでは何とかして生存しなければならない(カノンと組んだ場合と違ってダンスターン自体を前倒しできるわけではない)。だいたいアリアの火力を盤面に向けて生き残ることになるが、アリアの除去はいちいちマナを食うためダンス用のパーツ集めのドローに割けるマナが減る問題もある。

ちなみに試合展開によってはダンスを諦めてルシア②をマナ回復に充てることでアリアを強く使うプレイ方針も一応ある。

 

ルシア×リーリア

ルシア系デッキの中では盤面に触れる選択肢が多く、コントロール色が強め。

一見するとスーサイド系のリーリアとコンボ系のルシアは噛み合っていなさそうだが、実は見た目ほど相性は悪くない。リーリアは待ちに回っても①でドローや回復をこなしたり②でサーチしたりしながら適当に盤面を維持してくれる器用さを持っている。

特にリーリア①でルシア①を割って死亡時効果を使う動きはデッキを掘り進めながら相手を減速させられるため強力。他にもリーリア③が死なずにターンが返ってきた場合にルシア③でドライブして布告除去を放つ動きも悪くない。

 

ルシア×シャルロット

人間族の秩序組っぽい人々。ルシア系デッキの中では生存能力に長ける安定型。

ダンスターンまで生き残ることにかけてはやはりシャルロットが最も強い相方になる。ルシアのダンスはルシア②が一枚あるかどうかで成功率が大きく変わるため、シャルロット①でパーツを集める恩恵もかなり大きい。

ダンスまで生き残りやすい反面、ダンス中の出力が上がりにくい難点はある。特に相手がダンスを警戒して大型ブロッカーを構えている場合にはシャルロット②のタップキルが機能しないためシャルロット③を大きくして殴るくらいしか対処法がなく、これがマナを食う上に更なる手札の揃いを要求する。

 

ルシア×シャロン

強い使い方を発見できていないだけかもしれないが、15ペアのうちで最も噛み合っていないジャンクデッキのように感じる。

二人ともセットアップが必要なキャラであり、お互いにカードの大半を腐らせたまま終盤まで生存するのは至難の業。挙句にシャロン②の墓地肥やしがルシアのコンボパーツを落としてしまうのでルシア側の勝ち筋が勝手に一つ消えたり、シャロン①でコンボパーツを拾おうにも能動的に起動する手段がないので相手ターンに釣ってそのまま除去されるだけだったりと、悉く噛み合わせが悪い。

趣味の相性も悪い。ルシアが落ち物パズルゲームを好むのに対してシャロンはソロキャンプ好きで、二人とも一人で嗜める趣味を持つ割にはインドア派とアウトドア派で接点がない。

24/5/10 お題箱回159:情報教科書、気分のハックetc

お題箱回159

1008.新宿の龍の家が混んでいるのは、trip adviserやミシュランのような観光案内ソフト/サイトが取り上げているからだと勝手に思っています。
そこに取り上げられているかで偏り(スポット的な行列)が生じているかもしれません。

隣の麦ゑ紋も味は悪くはないです。並びは皆無で、即入店できます。
ただ「てごろですぐ済ませられる飯屋に入った」感覚が残って、満足度の上限が低く設定されてしまいます。(お腹が空いているときに入って、美味しかったと感じても、70点満点になるイメージ)

LWさんは、この行列の逆ブーストを感じますか?

確かに外人が脇目も振らずに龍の家にだけ向かっていくので僕もインバウンド向け広告媒体だと思います。龍の家よりは麦ゑ紋の方が美味しいので好きですが、あの一帯ではクマちゃんラーメンが一番安くて多くて美味いです(基本並ばない)。

tabelog.com

行列の逆ブーストは特にありません。基本的に味は周辺情報に依存せずに自分の舌で評価している自信があるので、美味くて並べば「実際並ぶだけの価値があった」と満足ですし、美味くて並ばなければ「並ばずに美味い店に入れた」と満足できます(美味くない場合は普通に並ばない方がマシ)。

 

1009.アニメチェンソーマンOPみたいに映画パロディしまくるやつどう思います?

時代を感じます。最近のジャンプ漫画で特に顕著ですが、かなり大衆寄りのサブカルチャーでもオマージュやパロディが内輪受けというよりは基本的な表現技法として使われるようになってきて、それも単なる引用ではなく有効活用してワンランク上の表現を目指すように立ち位置が変わってきているような感触があります。

ただそれだけにあまり強度のないコンテンツが過去の名作をオマージュするとそちらに呑まれてしまうパターンも稀によくあって、具体的に言うと、今思い出しているのはリコリコOPのスタンドバイミーオマージュのことです。

www.youtube.com

1:18~で千束がたきなに蹴りを入れてたきなが蹴り返すシーンは別に「スタンドバイミーのパロディだから」というメタ文脈でウケたわけではなく、もっとシンプルに「二人の距離感がいい感じに表現されていたから」というベタ文脈です。そもそもこれがスタンドバイミーのオマージュであることを知らない視聴者も少なくありません。

別に作り手側はスタンドバイミーを密かにパクろうと思ったわけではなくて正々堂々とオマージュしたのだと思いますが、結果的には「悪友同士の絆」を3秒で描くものとしてスタンドバイミーが発明した表現をそのままベタに借りパクしたような形で受容されてしまったように感じます。リコリコOPで人口に膾炙したカットはスタンドバイミー部分だけですし、物語のコアになる人間関係の表現としてオマージュよりも有力な表現を新しく作ることができなかったというのは素直に敗北のような気もしていて、そういうベタに評価されることで毒になるパターンもあるんだなと思いました。

 

1010.アンガーコントロールが苦手なチャレンジクルーを注文受付させる事についてどう思いますか?適材適所とは言いますが、それを言い出したら障害者雇用全般が理念に背く気がしますし、かと言って(一般論として)不向きな配置をさせると客も同僚も本人も不幸になるだけな事も多そうですし、職場カサンドラを避ける為に必要なリソースを考えると

あまり興味ないので賛も否もありませんが、メリットもデメリットもあるのでバランスを取ってやっていく類のことでしょう。

確かに受付業務には不向きな障碍者が配置されることによって短期的には客や同僚や本人が不幸を被る事例が多かったとしても、試した結果として受付ができるタイプの障碍者のパターンや受け入れ手法が発見されれば配置の柔軟性が上がって生産性が向上するかもしれません。もし仮に誰も向いていなかったとしても障碍者支援派閥の人たちが納得して企業の社会的な評価を上げることによって事業が安定したりとか、派生する影響は無数に考えられます。

視点によって色々な利害があるので一概に良い悪いみたいな話ではなく、今後の動向を見ながら各立場で妥協点をどう取っていくのかというよくある話だと思います。

 

1011.以前よりアニメの批評や感想が減ったのは理由がありますか?

単に以前よりアニメを見なくなっただけです。Twitterでよく言われる「オタクを続けるにはアニメを見なければならない」みたいな気負いは特にありませんが、今期はけっこう見たいものが多いのでこれから見るかもしれません(と言いつつもう5話くらいの時期になっても何も見ていない)。

 

1012.この記事についてどう思いますか?
情報の教科書にある誤ってる記述についての記事です
LWさんは検定済み教科書をかなり信用してたと思いますが、このレベルの誤りは許容範囲くらいですか?
https://qiita.com/nodai2h_ITC/items/6c7b7ad029adf17da5f0

qiita.com

この記事はとても良い記事だと思います。僕も正確には知らないことが多くありましたし、(全部精査したわけではないですが)たぶん指摘は全部妥当だろうと思います。

もちろん教科書は誤っているよりは誤っていない方が良いので直せるなら直した方がいいことは大前提として、とはいえ仰る通り概ね許容範囲内なのでただちにどうこうしなければならないほどではないと思います(どうしてもコストが折り合わなければ最悪放置してもいい程度の誤り)。

ここに挙げられている誤りにはニパターンがあって、一つはレベルを落として読めば部分的には正しいパターン、もう一つは部分的にすら正しくなくて完全に誤っているパターンです。

一つ目の「レベルを落として読めば部分的には正しいパターン」というのは、「○○である」と書いてあるのを「概ね○○である(例外あり)」と読み替えれば問題なく読めるような記述です。例えば「変数は箱のようなものである」には賛否あるとしても、「概ね変数は箱のようなものである(例外あり)」なら反論する人はあまりいないと思います。

僕が「概ね正しい」程度の正確さで教科書に載せても良かろうと思うのは、知識にはレベルがあるからです。「何も知らない状態で触れるレベル1としては正しいが、もっと詳しくなってきて解像度を上げたレベル2では間違っている」というタイプの知識は世の中にたくさんあります。初学者のファーストステップとしては「変数は箱のようなものである」はとりあえず悪くないレベル1の理解であり、「変数はCでは箱のようなものだが、Pythonでは名札のようなものである」というレベル2の理解はlist型や他言語も豊富に扱う段階でやっても間に合うのではないかということです。ただこれは認識や時代によって変わってくる程度問題ではあって、僕が「レベル1はこんくらいでいいだろ」と思っているのに対して、他の人から「レベル1でもこのくらいはやった方がいい」という反論が起こるのも理解できます。

補足534:段階によって知識のレベルが変わってくるもっとわかりやすい事例として、例えば物理学の高校カリキュラムではレベル1として古典力学という部分的にしか正しくない理論を習うことをイメージしています。「古典力学は近似的には正しいが、より一般性が高い理論は他にある」というレベル2を知るのは大学に入って量子論や相対論を学んでからになります。

そして二つ目の「部分的にすら正しくなくて完全に誤っているパターン」、つまり「概ね○○である(例外あり)」と読み替えてもなお普通に誤っているケースは普通に可能な限り早く直した方がいいと思います。例えば標本化定理の以下と未満を取り違えているのはレベルの問題ではない端的な誤りです。

とはいえ、それもそこまで大きな実害はないというか、誤りとしては許容範囲内くらいに感じるのも事実です。何故なら先に誤りの許容範囲があって教科書がジャッジされるというよりは、現実的には教科書に書いてあることが誤りの許容範囲になるからです。たとえ間違っている内容でも共通認識にはなってしまう、それが標準教育の恐ろしいところでも優れているところでもあります。いずれ大学生になる頃くらいには教科書も誤りうるということを知って、「共通認識ではこうなっているけど実は違うんだよねー」ということに辿り着く人が一定数いればとりあえず現実的には問題ないでしょう。

 

1013.そんなにお金がいらないのはわかったのですが(本当にはわかってない、僕はお金が欲しいです)先日決着をみた就活において、年収の額面で400万くらい高いオファーが複数あったにも関わらず最終的に決めた会社は何が決め手になったのですか?

962で書いた通り、総合的に考えて自己実現できそうなことです。具体的には自分のスキルを伸ばせる、業務内容を面白く感じる、自分のスキルが事業発展に直結する、今後のキャリアイメージが良いなどです。

saize-lw.hatenablog.com

 

1014.最近の2次元エロ、生々しいシチュエーションといい、バニーやら金ビキニやらの萌え要素が薄い衣装といい、3次元のエロに寄せてるようなキモくてダサいオッサンのセンスを感じるものが多い気がしてキツいんですけど、どう思いますか?

言うほど最近多いですかね?

二次元エロって最初からそんなもんだろという感じで特に流れが変わった印象はないです。三次元エロにあんま興味なくて三次元のバニーとか金ビキニがイメージできないので比較の解像度が低いのもあるかもしれません。

ただSNSではやっぱり最初に見てガツンとインパクトがあるものがウケるので、要素を強く提示するものが強い傾向くらいはあると思います。

 

1015.「めんどくさい」という気持ちに負けて、本来したいはずの趣味や勉強をせず、YouTubeの short動画やダラダラすることに逃げがちになってしまいます。
LWさんは沢山ブログを書いたり創作をしたり読書をされたりしているように見受けられますが、「めんどくさい」という気持ちに負けないコツや、行動量を多くするコツなどありますでしょうか。

まず気分の問題は思ったより気分の問題ではないということを認識してください。つまり「めんどくさい」という気分は(マインドではなく)一定のルーティンや具体的な行動によってクリアできます。

ただ厄介なのは、気分の問題をクリアする攻略方法は無数にある上に個人差などのブレが非常に大きいことです。同じ人でも年齢・天気・気圧・食事・体調・その他無数のファクターによって変動します。だから最終的にはこれは自己理解の問題で、こういう局面で受験勉強とかを真面目にやっていた人が強いのは気分の問題をクリアするために自分は何をすればいいのかという勝ちパターンを把握しているからです。

どの攻略方法がいつどんな自分に適合するかどうかは試してみるまでわからないので片っ端から試してください。ネットで調べてもいいしChatGPTに聞いてもいいし友達とブレインストーミングしてもいいです。「とりあえず10分だけやってみる」とか「ポモドーロテクニック」とか「ブドウ糖を食べる」とか「ストレッチする」とか「風呂に入る」とか100個くらいはすぐ集まると思います。思いつく限りの行動を全部リストアップしてダラダラする前に全て総当たりで試して結果を記録してください。そうやって知見を溜めていけば自分のパターンが少しずつわかるようになってきて、「このやる気の出なさのときはタイマーをかけて10分横になればいい」とかメタ認知が効くようになってきます。

ちなみにリストアップした行動を試すことすら出来ない場合は概ね詰みです。自分は行動できない人種だと割り切って諦めてもいいですし、それでも諦めたくなければ病院に行ってください。別に皮肉で言っているわけではなく、薬で集中力を確保している知り合いもたくさんいるのでそういう手もあります。

 

1016.お題箱じゃなくて誤植報告です
今日の記事の消費コンテンツに宝石の国が入ってました

saize-lw.hatenablog.com

宝石の国が入っていること自体は誤植ではありません。実際に4月中に読みましたが、良かった順リストには入れ忘れていたので記載しました。ご指摘ありがとうございます。

 

 

何か買ってもらえると嬉しいです。

www.amazon.jp

 

24/5/9 2024年4月消費コンテンツ

就職先も無事に決まったので4月は本を読みまくっていた。ガチって1ヶ月で消費可能なコンテンツ量はたぶんこのくらいが上限だと思う。

メディア別リスト

漫画(78冊)

バオー来訪者
暗号学園のいろは6
カラダ探し(全17巻)
カラダ探し解(全5巻)
一ノ瀬家の大罪(全6巻)
ジャガーン(全14巻)
食糧人類Re: -Starving Re:velation-(全7巻)
ダンジョン飯(全14巻)
宝石の国(全13巻)

書籍(13冊)

訂正可能性の哲学
訂正する力
あなたを支配し、社会を破壊する、AI・ビッグデータの罠
統計的因果推論の理論と実装
悪童日記
10年戦えるデータ分析入門
ビッグデータ分析・活用のためのSQLレシピ
確率思考の戦略論
仕組みと使い方がわかる docker&kubernetesのきほんのきほん
東京都同情塔
ロジカル・プレゼンテーション
RとStanではじめる ベイズ統計モデリングによるデータ分析入門
StanとRでベイズ統計モデリング

良かった順リスト

人生に残るコンテンツ

一ノ瀬家の大罪

消費して良かったコンテンツ

ダンジョン飯
StanとRでベイズ統計モデリング
悪童日記
食糧人類Re: -Starving Re:velation-
ロジカル・プレゼンテーション
ビッグデータ分析・活用のためのSQLレシピ
暗号学園のいろは6
RとStanではじめる ベイズ統計モデリングによるデータ分析入門
訂正する力
あなたを支配し、社会を破壊する、AI・ビッグデータの罠

消費して損はなかったコンテンツ

ジャガーン
仕組みと使い方がわかる docker&kubernetesのきほんのきほん
確率思考の戦略論
訂正可能性の哲学

たまに思い出すかもしれないくらいのコンテンツ

バオー来訪者
東京都同情塔
宝石の国
10年戦えるデータ分析入門

以降の人生でもう一度関わるかどうか怪しいコンテンツ

カラダ探し
カラダ探し解

ピックアップ

ダンジョン飯

saize-lw.hatenablog.com感想記事がけっこう伸びた。アニメもちょっと見ているが漫画と同じくらい面白い(加齢の影響でちゃんと最初から見ないでニコニコのランキングで目についた回だけ再生している)。

訂正可能性の哲学等

saize-lw.hatenablog.comサイゼミで読んだ。『訂正する力』と『あなたを支配し、社会を破壊する、AI・ビッグデータの罠』も同枠。

データ分析系書籍

saize-lw.hatenablog.comまとめて書いた。

一ノ瀬家の大罪

タコピーに続いてめちゃめちゃ面白かった。タイザン5、お前は天才だ……

タコピーの頃から人心の奥にある「嫌な感じ」を引きずり出すのがやたら上手かったが、最も親密なはずの家族関係をモチーフにしたことでそれが順当にアップグレードされている。距離が近ければ疎ましく、疎遠でしか仲の良さを装えない。素だとうまくいかないが、取り繕えるほど器用でもない。全て上手くいきそうになるたびにちょっとしたことで全部ダメになる。
単に露悪的なだけではなく、人間関係不信に裏打ちされた陰陽太極図のような往復運動が手を変え品を変え繰り返し描かれる。特に貧乏ごっこをしていたお嬢様がかなり良く、一見何の問題もなく幸福そうな人にまで「幸福への罪悪感」というままならなさを見出すのは素晴らしい。あと主人公が食卓をひっくり返すシーンで『家族ゲーム』のクライマックスを思い出して気持ちよかった。

ただ何となくギスギスしているだけの話にはならないよう、定期的に問題をセット・リセットするためのギミックとして記憶喪失と夢のギミックが投入されているのも上手い。おかげで話がガンガン動くので飽きも来ず、記憶喪失の真相を巡る大筋の話もよくできている(最終的には便利な薬に頼った感じもあるが、そこは何でもいい部分なので目を瞑ろう)。

一気読みすると感動的な大作である一方、本誌掲載時の評価が低かったことも理解できる。話のメタレベルを巻き込んで人間関係が目まぐるしく変わること自体が作品の大きなテーマになっているので、普通の漫画ならそう大きくは変わらない大前提の設定や関係が一話で転覆してしまう。少し読み飛ばしたり忘れたりしただけで何もわからなくなるのはいまどきあまり優しくない。
ただそういうままならなさが根本的に面白さを担保している以上、それも作品としてやむを得ない。この内容なら電子媒体にすべきだったというのは編集の配慮不足だ。タイザン5は悪くないので次回作も楽しみにしている。

ジャガーン

6巻まではめちゃめちゃ面白かったがその後は並だった! 6巻を区切りにして前後で評価がはっきり分かれる漫画(いわゆる前期ジャガーンと後期ジャガーン)。
補足533:いわゆらない。

前期では「欲望」というテーマの描き方が非常に巧みで面白かった。敵も味方もイカれた欲望に支配された紙一重の「壊人」であるという仮面ライダー風の基本設定がまずあり、個人のエゴと社会の安定が徹底的に折り合わない。そんなアンビバレンスが「警官としての善性」と「強い射殺欲求という悪性」を併せ持つ主人公の秀逸な造形に集約され、壊人騒動の中でも一向にポジションが定まらない。
迷っているうちにトリックスター・散春が盤面を最悪にかき回し、正義を求めるミソギデオンは自壊するし、家族思いのマッドランクは妻を殺してしまう。ホラー漫画のようなインパクト重視の画風も相まって、敵味方すら定かではない混沌の中で繰り広げられる血みどろの戦いが独特かつエキサイテイングな傑作だと思いながら読んでいた。

のだが、6巻を境にして後期は「よくある面白い少年漫画」になってしまった。別につまらなくはないのだが、それまでの混沌ぶりからすると何もかもお行儀がよすぎて独自性が薄い。主人公はSKATとかいう国立壊人対策機関に所属して安定した正義ポジションに収まってしまうし、後期から登場するキャラもいちいちかっこよすぎる。三日土さんも雪丸くんもイケメンすぎて前期の醜さが完全に脱臭されてしまった。
確かに前期のような「破滅と隣り合わせの葛藤」は後期でも繰り返し扱われるが、しかし決定的に変わったのは「誰かのために」という欲望が肯定されてしまったことだ。前期では欲望とはすなわち個人的エゴであり、何を望んでも結局のところ破滅的な自慰行為でしかないという矛盾が混沌を生み出していた。しかし後期の主人公はベルちゃんのために戦えてしまうし三日土さんは息子のために闇落ちできる。それは論点の止揚というよりは単なる破棄であり、何よりありきたりなのがとても良くない。

特に「サブ主役」の交代は前期と後期の切り替わりを象徴する。確かに前期でサイドストーリーを担当していた「ロバちゃん」はストーカーだし逆恨みするしレイプ魔だし良いところが何もないカスの性犯罪者だが、そうはいっても「ここまでのカスですら欲望を完全に満たすことはできない」という露悪的な文脈で欲望のままならなさを強力に描く一翼を担っていた。ロバちゃんが死亡したあとに登場した「ヤドルくん」も善良な女子大生の人生を乗っ取っているそこそこのカスではあるが、ロバちゃんほどの悪性は備えておらず、欲望に苦しむというよりは欲望との折り合いをつける方向で他人と関わっていく。

ただ後期にも秀逸な要素が二つあり、一つはバトル漫画としての質の高さだ。ホラー風だった前期の頃から画力はかなり高かったが、後期になってそれはスタイリッシュな方向に洗練されて存分に活かされている。いちいちかっこいい敵クリーチャーや戦闘構図が生み出され、特に三日土さんが絡む戦闘は外れがない。
もう一つはTSものとしての完成度である。さっきも触れたサイドストーリー担当のヤドルくんは元々は冴えない弱者男性だったが変身能力で美人女子大生の人生を乗っ取り、恋愛や性欲に巻き込まれる中で女としての自覚を育てていく。最初は散々葛藤していたのが最終的にはハニートラップ担当になったり男とくっ付いたりというTSストーリーがやたら濃密に描かれるため、TSオタクはヤドルくん目当てで読んでもいい。

悪童日記

欲しいものリストからいただきました。ありがとうございます。

顔が良く才能に溢れた双子が戦時下をしたたかに生き延びる話で、キャラ萌え小説としてかなり良かった。
彼らは生き延びるためには大人たちを騙したり陥れたりすることも全く躊躇わない恐るべき子供たちだが、決して生まれついてのサイコパスではないというキャラ造形が秀逸。確かに努力すればサイコに振る舞える程度には適性があるのだが、かといって『悪徳の栄え』のジュリエットのような生来の悪党ではない。

彼らの生存戦略は「主観的な価値判断を全て排し、客観的なTODOに基づいて行動する」なる思想、すなわち人工サイコパスとして作中冒頭で提示され、実現のために様々な自主訓練が実施される。それは痛みに動じないためにお互いに暴力をふるい合う訓練だったり、他人を騙すために聾や唖の真似をする訓練だったり、感情を表に出さないために直立不動で決して動かない訓練だったりする。過酷な環境に頑張って適応する姿がそれほど悲惨に見えないのは、彼らがあまりにも幼いからということもあるだろう。子供のスポンジのような吸収力を持ってすれば意外と「そういうもの」として生きていけてしまうのかもしれない。
彼らは決して誰にも絆されたりしないが、同じく誰にも絆されない同類であるババアに対しては一段ガードが下がるのも萌えポイント。「心を開かない」という一点において協調して心を開いているという矛盾した連帯が見どころで、特に全員で結託して可哀想な障碍者のフリをして通学を回避するエピソードはその到達点だった。

本編を通じて双子が離れることは一度もなかったが、最後に父親の死体を踏み台にして国に留まる者と逃れる者で今生の別れを迎えるエンディングはショッキングだった。時間があるときに続きも読みたい。

食糧人類Re: -Starving Re:velation-

一時期やたら広告でよく見たやつの続編。実は前作も既読でぼちぼち面白かった。

今回の舞台は前作の数百年後で、タイトルにもなっている「食糧人類」を描くにあたって基本全体状況が大きくアップグレードされている。前作では食肉工場で目覚めるところからスタートするパニックホラー展開だったが、今回は「人間が嬉々として上位存在に食われる」という常識がおかしくなった社会での日常系ホラー(?)としてスタートする。伴って閉鎖空間からの脱出が目標だった前作とは異なり、今作では異常な社会の中で階層上位にいる公務員(「管理者」と呼ばれる)同士の戦いがメインになっていく。

そしてこのバトルがめちゃめちゃ熱い!!!
管理者たちはお役所勤めのホワイトカラー公務員でありながら、社会の治安を維持する暴力要因として軒並み高い戦闘能力を備えてもいる。だから年齢層が高めで中年やジジイがスーツを纏ったまま戦う上、社会の都合で火器が使えないので全員が素手で人を殺せるレベルの身体能力と高い暗器技能(ワイヤーや仕込み棘など)を備えるという非常に渋いバトルが展開する。特に最強格のジジイは細い鉄線を介した微弱電流による神経操作とかいう完全にバトル漫画向けの戦闘スキルを保持している(レガートブルーサマーズ?)。格闘漫画ほどリアルではないが、能力バトルほどファンタジーでもない、嘘喰いくらいのリアリティのバトルが高い画力で描かれるのは見ごたえ十分。

そして管理者も一応人間サイドではあって、人類を食糧とする上位存在に支配されていることをヨシとしているわけではない。それでも「世界を守っていくためには何が最善か」という点で戦うに値する見解の相違があり、はっきり人類の敵である悪役は実は一人もいないだけにバトルにも人間的な深みが出てくる。

ラストのオチがあまりにも適当すぎるきらいはあるが、パニックホラー漫画ではなくバトル漫画として優れているのでそれも気にならない。良作バトル漫画。

バオー来訪者

流石に古すぎて全然面白くなかったが、ジョジョに繋がるエッセンスは垣間見えたのでその点で目を通す価値はあったかもしれない(例えば作画面では円柱のような独特な銃弾軌道がこの時代から一貫しているのは面白い)。本編だけではなく、あとがきで「ロックな感じで身体を描く」とか「能力に最低限の理屈は付けたい」みたいなマインドを語っているのも波紋やスタンドに繋がりそうな趣がある。

東京都同情塔

ブロッコリーマン主催の読書会で読んだ(単行本ではなく全文収録した文藝春秋の方)。

オッサン向け時代認識アップデートコンテンツであるところの芥川賞らしく、現代社会特有の息苦しい空気を感じながらついでにAI出力も体験できる欲張りな作品。「芥川賞受賞作にAIが使われている」というニュースで一瞬話題になったが、主人公がChatGPTを使うシーンがあるだけで地の文で使われているわけではない(「芥川賞もAIで執筆される時代」などと言っている人は100%読んでおらず、エアプ語りを炙り出しやすい)。

設定自体はなかなか面白く、「全ては人ではなく環境のせい」という人権意識が高まりすぎた挙句に犯罪者が「最も同情されるべき人々」と見做されるようになり、犯罪者に最大の福祉を与える刑務所(?)が新宿の真ん中に君臨する近未来が舞台。「ギリギリ有り得るかも」と思わせる露悪的な時代感覚と共に、ラノベでも通用しそうな水準の説得力とインパクトを備えた舞台装置はかなり強力だ。

主人公は言ってしまえば「社会規範を真に受けてしまっている人」で、「障害者ではなくしょうがい者と書く」みたいなルールを内面化してプライベートでも徹底して従おうとする。そういう人は自分の中では倫理的であろうと一生懸命努力して整合を取っているのだが、それは他人への配慮というよりは自罰的な自己満足に過ぎないため、周囲から見ると単に会話しにくいだけのコミュ障であって高潔な人格という印象も特に与えない。こういう感じの人はTwitterとかにも割とよくいる。
冒頭から主人公が延々と内省しているのでそのまま最後まで行くのかと思いきや、途中で主人公のヒモ男に視点が移る。こちらは逆に社会規範をあまり真に受けずにスルスルと生きられるタイプで、規範に真っ向から反骨することもなくうまく受け流して世の中を渡っていける。主人公の悩みに勘付きつつもあまり突っ込まなかったり、しれっと主人公を超える言語能力を発揮したり。真逆の性質を持つ他キャラに視点が移ったことでこの作品が単なる「人権派文学」ではなく多様な視点を内包していることがわかってくる。
より露悪的なポジションとしてFワードを使って毒づいてみせるジャーナリストのデブ白人も登場するが、彼も「自分はレイシストではないが」と留保して人並みにインタビューをこなす程度の理性が残っているのは良い塩梅だ。特に俺のお気に入りは殺害された幸福学者で、演説では聞こえのよいことを言っている割にはプライベートでは差別発言を平気で絶叫できるあたり、倫理を真に受けている主人公とは別タイプの人種であることが示されているのが秀逸。

というように、息苦しい社会と向き合う様々なスタンスのキャラが登場するのはぼちぼち面白いのだが、最大の問題はイベントらしいイベントが特に何も起こらないために根本的に「ダーウィンが来た」みたいな人物図鑑でしかないことだ。刑務所が建つという物理的に大きな変化があるとはいえ、スタンスの異なるキャラクターたちが相互作用を起こすこともなく顔見せで終わってしまう。確かにコミュ障の主人公にせよ軟体派のヒモ男にせよジャーナリズムのデブ白人にせよ、コミュニケーションしないこと自体に一貫性があると見ることも不可能ではないが、俺はエンタメ派閥なので何か事件が起きてほしかった。

カラダ探し

ジャンププラスに長いこと載っていたやつ。続編の解も含めて今更読んだがあまり面白くなかった。タイトルにもなっている「カラダ探し」がかなりデジタルゲームチックなのでずっとホラーゲーム原作のメディアミックスだと思っていたのだが、原作はネット小説らしい。

「カラダ探し」というゲームのルールはシンプルで、要するに「赤い人」という怪異の妨害を避けながら校舎内に散らばった身体の断片を回収すればクリアとなる。赤い人とは要するに「めっちゃ力が強い女の子」で、呪いとか精神攻撃ではなくエンカウントすると物理的に殺してくるだけなので、戦闘技能がある人がガチればしばらく戦って足止めできる(なんだそれ!)。
他にも細かいホラーゲーム風のルールが色々とあり、「振り返ると目の前に赤い人が現れて即座に殺される」もその一つだ。これは迂闊に振り返れないようにすることで「背後に何かいるが確認できない」みたいな恐怖を煽るためのルールなのだろう……と思ったらその用途ではあまり使われない。ではどう使われるのかと言うと、「自ら振り返ることで、自分の死亡と引き換えに今ここに赤い人を即時召喚する技」として使われるのが相当面白い。殺したい人間が近くにいるとき赤い人を呼んで道連れで殺してもらったり、強制的に赤い人が移動することを利用して遠方で襲われている人を救ったりできるのだ。ホラー漫画で怪異のルールをハックすな。

そんな感じで「精神的な恐怖」や「不明瞭な謎」というよりは「物理的な応戦」と「明確なルール」によってホラーゲーム(?)が展開していく感じはけっこう独特で面白いのだが、逆にそのせいでゲーム進行がシステマチックで淡々としすぎていて見どころが特にない。結局は毎回校舎内を順番に探すローラー作戦で身体を順次発見していくだけで、探す身体が他人から自分に変わったり死体が動くようになったりと若干のマイナールールチェンジは色々あるものの、基本的に最初から最後までやっていることが同じなので普通に飽きる。

ゲーム外のストーリー要素もイマイチ興味を引かない。この呪いゲームはもともと姉妹喧嘩から始まったという真相が早めに開示されるがそれ以上深い話に進むことがなく、最終的に退魔バトルをやるが「黒くて怖い人」という最大の元凶については何も明かされずに何となく終わった。

ただ、最終盤にめっちゃ都合よく駆け足で進むやん……と思ったら続編の「解」でその裏にあったワチャワチャが描かれるという情報の出し方はけっこう良かった。ただ解の内容を途中で挟んだら中だるみしてもっと面白くなくなっていた気がするし、多少強引でも伏線回収みたいな感じで読ませると脳の快感が大きくなる。

24/5/8 データサイエンティスト業務用リハビリ書籍感想

無事に就職先も決まったので、データサイエンティスト業務用のリハビリとして4月に読んだ書籍の感想を書く。

 

統計的因果推論の理論と実装

以前にも一度読んだが再読した。一旦12章まで。

二周目だし余計なことを考えながら読む余裕があったのだが、余計なことというのはつまり統計的因果推論における因果概念と反実仮想概念の関係についてだ。因果と反実仮想にはどんな関係があるのか?

例えば「ラーメンを食ったら太る」という因果関係が本当に存在するのか、存在したとして一杯あたりの影響はどのくらいかを定量的に見積もる実験をやりたいとする。このとき、理想的にはAさんを一人連れてきて「Aさんが2024年5月7日の昼食にラーメンを食ったパターン」と「Aさんが2024年5月7日の昼食にラーメンを食わなかったパターン」でその後の動向を比べることが望ましい。

逆に望ましくない実験は? 「Aさんが2024年5月7日の昼食にラーメンを食ったパターン」と「Aさんが2024年5月8日の昼食にラーメンを食わなかったパターン」を比較するのはダメだ。「Aさんが2024年5月7日の昼食にラーメンを食ったパターン」と「Bさんが2024年5月7日の昼食にラーメンを食わなかったパターン」を比較するのもダメ。

何故なら日時や対象者が変わってしまうと、太ったり太らなかったりした原因がラーメンなのかその他の体質や環境なのかわからなくなってしまうからである。厳密にラーメンという原因のみが太ったという結果をもたらしたのかを知るためには、ラーメンを食ったか否か以外の部分は全て完全に一致していなければならない。

だが、Aさんが2024年5月7日の昼食にラーメンを食い、かつ、同時に食わないことは現実的に不可能である。そういうわけで、厳密な因果推論は測定不可能な反実仮想を要求する。だから色々な仮定を置いたり数式を弄ったりすることでどうにかして疑似的な反実仮想を作り出すことが当面の目標になる。

例えば一つのやり方として、「双子みたいなやつを連れてくる」という方向性が考えられる。完全には一致しないとしても、ある程度は似通ったステータスのやつを確保できれば一人にはラーメンを食わせて一人には食わせずに比べれば疑似的な反実仮想と見做してヨシとできるだろう。とはいえ、実際には双子がいる人は多くないし測定可能なパラメタを全て合わようとするのはまだだいぶしんどいので、「このスコアが一致していればだいたい同一人物扱いでいけるはず」みたいなスコアが出せると嬉しく、それが傾向スコアと呼ばれるものだったりする。

補足529:ラフに言えば、傾向スコアとはラーメンを食う確率のこと。「ラーメンを食う頻度が同じやつはラーメンに対して同じようなスタンスのやつだろう」と見做すことは直感的にもそれほどおかしくない。

ここまでの話は無作為性と結び付けて論じることもできる、というか、本来の統計学の意図からするとそちらの方が正道である。全く恣意的でないことを示す無作為性と、逆に完全な恣意性である類似性という、一見すると相反する概念が因果分析においては親和すると捉えても面白い。

これもラフに言えば「作為的に類似させた集団内での選択は無作為とみなしやすい」という、作為と無作為の脱構築のようなイメージが背景にある。例えば成績やら容姿やら体力やらが上から下までバラけたクラスで委員長を一人指名したら(もし本当は無作為に指名していたとしても)「あいつは顔が良いから選ばれたのだ」などという疑念を呼ぶが、最初から同じような生徒しかいないクラスでは誰を指名しても「まあランダムに選んだのだろう」と納得されやすいのである。

ちなみに分析哲学領域でも因果性が反実仮想と結びつくことは多いが(とりわけ陽にパラレルワールドを措定する可能世界論で顕著)、Rubin流のように統計的な無作為性と関連付ける理論があったかどうかは自信がなく、どちらかと言うとDAGのようなイメージで介入を扱うPearl流の方が親和性が高いような気がする。統計的因果推論がもう少しわかってきたら、RubinとPearlを踏まえて分析哲学的因果推論をちゃんと読んでもいいかもしれない。

 

RとStanではじめる ベイズ統計モデリングによるデータ分析入門

MCMCを用いたベイズ統計モデリングをRとStanで実装する本。

MCMCとベイズは理論の知識だけ知っていて実際にコードで触るのは初めてだったが、かなり面白かった。そもそも手計算ではなく計算機を前提とした実践に強い手法なので、実際にコーディングした方が面白いのは当然ではある(紙面で見ていてもイマイチわからない)。

ベイズ統計によるパラメタ分布推定はデータからオートマチックに更新を行えるためにモデリング(尤度関数設計)の柔軟性が高い一方、現実的には表式が複雑になりすぎて分布を正規化する積分計算ができず、結局正しい分布が得られないという弱点がある。そこに「正確な分布の表式はわからなくてもサンプリングだけはできる」というMCMCが登場し、「解析的には知らんけど使う分には問題ないからこれでいいでしょ」と解決されるわけだ。応用工学系の出身だからそういうゴリ押し解決好き。

実践的な手法としては、ベイズ統計モデリングは定性が強い古典統計学と定量が強い機械学習の中間に位置している。古典統計学は定性的な解釈を厳密に行えるが、あまりにも厳密すぎるが故に定量的に言えることが少ない弱点がある(「帰無仮説が棄却できない」とは要するに「よくわかりません」のかっこいい言い回しであることが知られている)。一方、機械学習は数値的な結論がはっきり出る代わりにブラックボックス化したモデルの解釈が困難であり定性的な分析には向かない。その点、ベイズ統計モデリングは定性的なメカニズム(モデリング)と定量的な推定結果(MCMCサンプル)を両立できるバランスの良いポジションにいる。

補足530:ベイズ統計モデリングも機械学習に含んでもよいのだが、ここで言っている機械学習というのは主にNNとかを想定した「いわゆる機械学習」というニュアンス。

ベイズ統計学がMCMCという後ろ楯を得たのは最近……では別にないにせよ、少なくとも使いやすいツールであるStanが発展したのはここ10年くらいのようだ。計算機が強力になりツールが普及したことで実践方面で起きた認識アップデートとして、共役事前分布がオワコンになっているらしいことは興味深い。共役事前分布を使うと事後分布の表式が綺麗になるので手計算では便利なのだが、汚い事後分布でもMCMCを使って力業で扱う技法が確立された以上、別にモデリングとして有利なわけでもない共役事前分布を使うインセンティブは薄くなる。

ベイズ統計学自体の話が長くなったが、この本は入門者向けに丁寧に書かれた良著だった。各チャプター内の各章ごとにテーマ、目的、意図、概要、流れみたいなものをはっきり書いているのが親切でありがたい。全体的に「とりあえず触ってみよう!」というわかりやすさ重視であり、細かい事前分布やパラメタ調整も割と天下り式で導入されたり、簡易版実行環境であるところのbrmsに寄り道したりするのは長所でも短所でもある。

ただ「入門目的なので頻度主義との比較には立ち入らない」と冒頭で明言するなど、理論の詳細についても深入りせず流している部分が多いため(それ自体は一つの誠実な選択だと思うが)、統計学に詳しくない初学者は理論については他でカバーした方が良いかもしれない。例えばパラメタの事後分布とデータの事後予測分布が理論上でどう異なるのかをグラフから理解するのはほとんど不可能に近い。大抵のパラメタのサンプル平均は予測データのサンプル平均となまじ一致してしまうだけに、散布図で見るとそれぞればらつきが違うサンプル群二つくらいにしか見えないのだが、理論的にはそもそも扱っている確率変数自体が全く異なるという罠がある。

 

StanとRでベイズ統計モデリング

上の本と同じくStanとRでMCMCによるベイズ統計モデリングをやる本だが、こちらはタイトルに入門と付いていないだけあって、もう少しレベルが高いバージョン。説明自体は一から行っているので、やる気があればこちらから入っても問題なさそう。

体験入学ではなく実践的な活用を見越しているため、具体的な意思決定や対処の方法まで厚くページが割かれているのが嬉しいところ。モデリングの現実的な手順や考え方や悩みどころ、収束しない場合の対処法など、泥臭く知見を色々教えてくれる割には章立ては整理されていて説明がわかりやすい。きちんとStanを扱うのであればこの本に目を通すと通さないとでは効率が大きく変わってきそうだ(ショートカット!)。

反面、細かいコードの記載は割と飛ばされがちなのでその辺りは自分でフォローできる中級者向けではある(特に図示周り)。が、作者のGitHubページに演習問題の解答を含めて省略されたコードが全て記載されているのでそちらを見ればあまり困ることはない。

 

仕組みと使い方がわかる Docker&Kubernetesのきほんのきほん

欲しいものリストから頂きました。ありがとうございます。

タイトル通りDockerのきほんがわかる良著。俺は環境構築を主導するポジションではないので情シスあたりに「今すぐDockerを入れられますか?」と聞かれて「ウッス!」とか言ってるだけだと思われるが、そういう現場まで含めてどんな人にはどんな知識が必要なのかを整理して書いてあるのが嬉しいところ。

完全無知勢向けに説明の厳密さや情報量をだいぶ端折った上で豊富なイラストと共にとりあえず触ることを重視して必要なコードも全掲載しているタイプの優しい技術入門書であり、特にコンテナとかOSの階層図がいちいちデカデカ入るのは実際かなりありがたい。モジュール化を旨として発展してきた情報技術にはありがちなことだが、コードにせよシステムにせよなんかラッパーみたいなやつが階層を作っているときに今どこの階層で何の話をしているのかわからなくなることは多い。

また、Docker自体は別にサーバー管理システムではないにせよ、最もよくDockerが使われるのはサーバ構築ということでサーバーを立ててみる体験ができるのもよかった(ローカルホスト)。サーバークライアントの知識自体は知っていたが具体的な手順はさっぱりだったのでその辺りの質感は初めて得られた。

ただ一応の注意点として、基本的にはDockerの本で、Kubernetesについてはほんのオマケ程度しかない。Dockerの説明には7章割かれているのに対してKubernetesは1章のみ、それも最終的には「素人には難しいのでプロに外注した方がいい」という結論に落ち着く。それ自体は誠実な説明として勉強になるにせよ、タイトルで並列するのは若干盛っている印象を受けないこともない(「きほんのきほん」だからセーフか?)。

 

10年戦えるデータ分析入門 SQLを武器にデータ活用時代を生き抜く

別に全然悪くはないけどまあという感じのSQL本。

2010年代前期~中期くらいによくあった典型的なビジネス向けデータ分析書で、「これから皆でデータ活用していこうぜ」という前のめりな空気感が熱く漂っているが、データ利活用が急速に普及した今から見ると普通のことしか書いていない印象になってしまう。技術的な内容もSQLの標準的な使い方解説に留まっていて既知の事柄が多い。

ただこの本は2015年刊行なので、タイトル曰く「10年戦える」ということはこれで戦えるのは2025年までということでもあり、確かに保ってあと1年くらいかなという寿命を正確に申告しているのは偉い。

 

ビッグデータ分析・活用のためのSQLレシピ

大量のSQLクエリを運用ベースで紹介している凄い本。

「SQLで書けることの把握」と「SQLですべきことの把握」は別のスキルであり、大抵のSQL解説書では前者メインでついでに後者にも触れるバランスだが、この本では後者をメインにして前者を適宜フォローする設計になっている。

紹介しているクエリごとに分析意図や可能な施策について逐一掘り下げているところが単なるSQLの解説と一線を画しているポイントだ(逆にSQLの文法や構文自体にはそこまで力が入っているわけではないため、全くの初学者は他の適当な入門書を一冊読んでからの方がいいかもしれない)。特に6章以降でユーザーの回遊状態などの見方についての考え方込みで具体的に解説されているのが非常に良かった。DMMの人が書いているし、ちょっと前にお題箱に来てたKPI分析をしたいゲームプランナーの人(お題箱833→)はこれを読むといいと思います。オススメ。

ただ内容的には相当な良著なのだが、タイトルはあまりよくない気がする。タイトルから期待する内容と実際の内容が乖離しているから、というのも、タイトルには「ビッグデータ」と冠しているが、分散管理や非構造データのようなビッグデータ特有の話(いわゆる「3つのV」周り)は全く扱っておらず、むしろマスター・トランザクション・ログなどの典型的で地味なテーブルデータを対象としているからだ。それどころか「ビッグデータがなくても手元のデータで始められることはたくさんある」というスタンスであり、これからデータ分析を始める担当者や組織に向けた地道なアドバイスにわざわざ一章を割いている。バズワードだしビッグデータってつけた方が売れるんじゃねというノリだったのではないかなどと邪推してしまう感は否めない。

 

確率思考の戦略論

再読。だいぶ前に読んだときは「大量の自慢がノイズでいけすかない」という印象だったが、今読むと「ちゃんとした理論を元にして地に足の付いた実績エピソードでエビデンスを確保している」という風に印象が全く変わっていて加齢の影響を感じた(昭和オッサン構文で繰り出される武勇伝は未だに鼻につくが……)。

数学的には、言ってしまえばマーケティング用の購買モデルとして負の二項分布を据えたというだけの話ではある。負の二項分布とは確率pで成功する事象がm回成功するまでにn回失敗する確率を示す分布であり、これを購買モデルに応用すると、一定確率pで他社製品を購入する消費者全体がm回他社製品を買うまでにn回自社製品を買う確率が求まり、要するに売れ行きの見込みが立つ(勝ち馬拡大項を加えたりカテゴリを二重化したりモデルのバリエーションも紹介されているが根幹は同じ)。

ただしそのようなモデルを紙の上で作ったあとに実際のビジネスに繋げるためにはやるべきことが無限にある。そもそも「あるカテゴリーの商品を購入する際に製品ごとの選好度合いに応じて各製品を確率的に選ぶ」という仮定が実際の購買行動と一致したリーズナブルなものか確認しなければならないし、更に分布を構成するパラメタがビジネス上のKPIとしては何に対応するのかを特定し、最後にビジネス上で何をすればパラメタを操作できるのかを戦略立案しなければならない。これらは紙の上だけではどうにもならない、実際にやるしかない領域であり、理論とビジネスの橋渡しに成功した事例を示す価値はとてつもなく大きい。

あと統計的な内容についての備忘録を一応書いておく(ここから先は普段なら補足に回す内容だが、思ったより話が長くなって字が小さいと読むのがしんどいので補足にしなかった)。

一般にポアソン分布のパラメタがガンマ分布に従うときに負の二項分布が導かれることがよく知られている。数式を書くのは面倒なのでなるべく省エネ表記すると、要するにこの等式が成り立つ。

左辺は負の二項分布NB(x|m,p)に対し、右辺に合うパラメタを設定したもの

数式的な証明も有名だが、ネットで見つけた中だと特に以下の二記事がわかりやすかった(一つ目は記事中盤のアニメーションが秀逸、二つ目は式変形が平易でわかりやすい)。

hoxo-m.hatenablog.com

elsur.jpn.org

ただ、この数式を日本語に翻訳したときに何故成り立つのかという自然言語による証明(念のための注:数学にそんな概念はない)がネットを探しても見つからなかったのでここに書いておく。別にこれに限ったことでもないのだが、数式で証明しただけでは形式的に正しいことしかわからないので理解としては片手落ちで、日本語に翻訳したときに意味が通る形で説明できなければ理解したことにならないと個人的には考えている。

さっきの等式(再掲)

まず両辺の意味を日本語に翻訳する。NBとPoissonとGammaの確率分布としての標準的な解釈は以下の通り。

  • 左辺:確率α/(α+1)で成功する試行がr回成功するまでにx回失敗する確率
  • 右辺:「平均間隔1/αで生起する事象がr回起こる時間の分布」に従って生起するλを平均回数とする事象がx回生起する確率

左辺は読めばわかるが、右辺ではポアソン分布とガンマ分布の入れ子がそのまま日本語の入れ子になっていて相当わかりづらい。今から両辺を(数式ではなく)日本語で嚙み砕くことで(数式ではなく)日本語として等価であることを示す作業をやるが、日本語ではαやrはあまり使わないので適当にα=10、r=100としておく。

  • 左辺:確率10/11で成功する試行が100回成功するまでにx回失敗する確率
  • 右辺:「平均間隔1/10で生起する事象が100回起こる時間の分布」に従って生起するλを平均回数とする事象がx回生起する確率

まず天下りで言ってしまうと、右辺の「平均間隔1/10で生起する事象」とは要するに「成功」の事だ。つまり「平均間隔1/10で生起する事象が100回起こる時間」とは要するに「成功が100回起こる時間」のことであり、左辺に書いてある「試行が100回成功するまで」と一致する。

そして左辺によると試行の成功確率は10/11らしいので、失敗は成功の10倍起こりにくいことがわかる。つまり成功が平均間隔1/10で生起するならば、失敗は平均間隔1で生起する。言い換えると、失敗は単位時間あたり平均1回起こるということでもある。だから失敗の平均回数と試行時間は一致する(ここが最大のポイント)。よって「成功が100回起こる時間」はそのまま「『成功が100回起こる時間』に起きる失敗の平均回数」と読み替えてもよい。

ここまでの解釈を踏まえて右辺の「『平均間隔1/10で生起する事象が100回起こる時間の分布』に従って生起するλを平均回数とする事象」という記述を眺め直すと、「『【成功が100回起こる時間】に起きる失敗の平均回数の分布』に従って生起するλを平均回数とする事象」と読み替えられ、これは要するに「成功が100回起こる時間で起きる失敗」のことである。結局、右辺は「成功が100回起こる時間で失敗がx回生起する確率」という意味になり左辺と一致する。■

標準的な解釈としてはガンマ分布が「時間」を生成する関数であるにも関わらず、ガンマ分布から生起したサンプルが「平均発生回数」を示すポアソン分布のパラメタとして解釈できる背景には、「失敗は単位時間あたり平均1回生起するので、時間と平均回数の値は一致する」というギミックがあったことがポイント。

 

ロジカル・プレゼンテーション

データサイエンスではないが関連するので読んだ。

若干ありきたりにも思えるタイトルを警戒しながら手に取ったが、浅いビジネス書や研修資料とは一線を画した明確な良著だった。このタイプの本を読みたいならまず最初にこれを読めと断言できる一冊。

この手の本にしては画期的に解像度が高く、かつ体系的であることが素晴らしい。主題である「提案の技術」を散発的なアドバイス集として語ることを徹底的に拒否しており、逆に頂点から演繹する形で樹形図状に体系的な論理を展開している。例えば「4C分析」だの「MECE」だの「仮説思考」だのというビジネス書によく書いてある(ビジネス系Youtuberが適当に解説している)諸々の概念が、体系上でどの位置に入ってきてそれを使う目的は何なのかというようにポジションと合目的性が徹底的に言語化される。

かといって体系の完成度だけを重視した机上論に陥るわけでもなく、むしろ逆で、天下りではなく合目的的に演繹しているために細かい留保にも隙がない。例えば「MECEとか言うけど、現実の複雑なビジネスシーンで状況がMECEに分類できることなんて実際ないよね」とか「ファクトベースとか言うけど、現実の無限にある要素をどれだけ調べても100%の結論が出せることなんて実際ないよね」というような現実的な状況に対する処方もはっきり述べている。

補足531:手前味噌で恐縮だが、俺も同じマインドで前に就活の記事(これ→)を書いてバズったので作者の姿勢には非常に共感できる。つまりビジネスには本来であれば有益なはずの概念やアドバイスが「そういうものだから」という本質を捉えていない低解像度な状態で流通していることが割とよくあって、それを合目的的に言語化することには強い需要があるのだ。

この手の本にしては珍しくあとがきでの鬱陶しい自分語りがないのも好印象。各章ごとに小説仕立てのストーリーが挿入されているがそれもビジネス書によくある作者の武勇伝ではなく、本論の中で回収するための具体事例として過不足なく精密に設計されている。

補足532:こういう偏執的な体系理論を設計するやつは絶対に東大か京大だろうな~と思って作者情報を見たらやはり東大を中退して京大を出ていた。

この本では繰り返し主張されていることだが、「論理的に正しいだけでは片手落ちで、相手や状況に合わせて伝える技術がなければ意味がない」という考え方は学生時代ならあまり納得しなかったと思う。「論理的に正しいことがすなわち客観性の担保なのであり、理解できないことを咎めはしないまでも理解する方向に相手が努力すべきだ」くらいには思っていたはずだが、加齢の影響で今では「伝え方って大事だよね」と普通に頷ける。

確かに理想的な平衡状態では論理的に正しいだけでヨシとなってほしいものだが、意外と世界の時間軸は短い。人間の一生も社会の趨勢も大域最適解に到達するには時間が足りなすぎるため、局所的な対症療法は常に必要なのである。

24/5/3 お題箱回158:昼寝、マニュアルetc

お題箱回158

994.先日データベースのつくりかたがわからなすぎて・・・みたいな投稿をしたものですが
本屋いって適当にDB設計うんぬんというやついくつか読んでみたらそれが欲しかったやつで、ちゃんと体系化された知識にアクセスできたので自己解決しました

私は人的ネットワークが皆無なので自分の知らないことを知ってそうな人に聞きたいと思ってもどこで聞けばいいかわからないんですよね
ひと昔前くらいだと2chに行けばよかったと思うんですが
今はツイッターですか? ハッシュタグDB設計とかってつぶやけばよかったのかしら
なんかそういうDiscordのサーバー探して入門するのかな どうやって探すのかな?

とか考えてたんですが最適解思い当たりました チャットAIに聞くのが完全な正解でした 失礼いたしました

995.DB設計なんもわからんと言ってたものですが回答読みました。回答ありがとうございました。とてもうれしかったですし自信がわきました。仕事がんばろうと思います。
本屋でみつけたhttps://www.shoeisha.co.jp/book/detail/9784798124704これがよさげでしたのでしばいてます。
感謝します。この投稿にはご回答不要で大丈夫です。

良かったですね。僕も昔読みましたがかなり良い本だったと思います。

一応、これは初級者がもう少しレベルを上げるタイプの本なので完全入門書を一冊読んでからでも良いような気もしないでもないですが、自分で本屋を探せる水準であれば適宜調べながらでもどうとなるので特に問題ないでしょう。

www.shoeisha.co.jp

saize-lw.hatenablog.com

 

996.LWさんが好きな美少女は非常に中韓の描く美少女と親和性が高い気がしますが、これはLWさんの好きな美女女が若い人の感性とイコールなのか、中韓の感性とイコールなのかどちらなのでしょうか。

若年層の間では中韓製のゲームがかつての艦これとかFGOみたいなポジションみたいになっていますし、その二つはだいたい同じようなことの気がします。一般的には「好きな絵柄の美少女キャラが登場するゲームを遊ぶ」というよりは「面白いゲームにたまたま特定の絵柄の美少女キャラが登場する」というケースも多いと思われるため因果関係が逆かもしれませんが、相関くらいはあると思うのでざっくりそんな感じです。

ただ一応誤解のないように言っておくと、涼香とか有葉みたいな古参萌え絵師による美少女イラストも別に全然好きではあります。ただそっちはカテゴリーが「抜き」に近くてプライベートでシコシコ楽しむタイプの絵柄であって、ソシャゲとかSNSみたいなパブリックなイメージがあまりありません。

ちなみに文脈込みで古典的な日本美少女イラストと現代的な中韓美少女イラストの中間あたりにいる微妙なラインが少女廻戦・少女ウォーズ・放置少女とかの少女系ソシャゲで、例えばこういうのはアズールレーンみたいな文脈でRTしていいのか、それともエロゲーみたいな文脈でRTしない方がいいのかかなり悩みます。

 

997.もしも田舎に封印されて低賃金の肉体労働で生計を立てていかなければならない呪いにかかったら自害しますか?

日本には職業選択の自由があって不服な仕事を割り当てられたら辞めればいいだけなので現実的にはあまりない事態だと思いますが、ここで言う呪いって超自然的なものなんですかね?(それとも共産主義革命とかが起こった想定?)

図書館とかネットが生きていればそれなりに耐えるような気もしますし、どうしてもしんどかったら自殺するかもしれません。ただ「どうしても他に打つ手がなければ死を選ぶ」というのは一般的な意思決定なので、前提が呪いである時点でほとんどトートロジーに近いような気もします(田舎とか肉体労働がどうとかいうよりは個人の力ではどうしようもないことの方が本質)。

 

998.こんにちは!最近同人音声聞いてますか?
聞いていたら最近良かった同人音声を教えて欲しいです!
聞いてなかったらいままでで良かった同人音声を教えて欲しいです!

作品名をそのまま載せるのはパンチが強すぎるのでサークル名で代用しますが、一番好きなサークル群は防鯖潤滑剤・あとりえスターズ・インゴヒゴあたりです(新作が出たらとりあえず購入を検討できるレベル)。次に親しみがあるサークル群は桜色ピアノ・ダチュラスクリプト・Deep;Dahlia・龍宮の使い(闇)・ルヒー出版・ろんりーわんあたりです。

 

999.自分は文系の大学院生なのですが、東大にそんな環境が悪い研究室があるのですね。文系の院は基本的に個人プレーなので、指導教官との関係さえ良ければ割となんとかなる印象なんですが、理系だと周りのメンバーとかの環境も研究に影響するんですか?理系の解像度ゼロで、すみません

もちろん一人(と指導教官)だけでも研究できなくはないですが、進行効率の都合で研究室の環境はかなり重要だと思います。

特に蓄積の多い分野だと先行研究を把握するだけでも一苦労なので本とかスライドがまとまっていて先達に質問できるだけでかなり楽になりますし、最新情報を追うのも適宜分担して教え合った方が早いです。あとはアイデアを出すのも一人で頭を捻るよりは研究室内ゼミとかでディスカッションした方が質も量も良くなります。

僕は工学部の応用物理系だったので特にそういうイメージが強い節はあるかもしれません。応用物理はベースが数学なので先行研究の理論を抑えるだけでもそこそこ手間ですし、応用先で実践的なアイデアも詰めないといけないため質的にも量的にもやることが多くて効率が重要だったという認識があります。

 

1000.LWさんがマネタイズや社会的地位にそこまで関心がないのは何か原体験がありますか?

特にないです。ないことの原体験ってなくないですか?

お金とか地位に全く関心がないわけではないですが、お金で買えないものもたくさんありますし困らない程度にあればいいと思っているタイプです。この前の就活でも最終的に決めたところより年収の額面で400万くらい高いオファーもちらほらあったのですが、別にそんなにお金要らないので断りました。

 

1001.Xで流行りの男女論に思うところはありますか?

特にないです。流行りの男女論と言われても流行りのってなんやねんという感じはします。

 

1002.最近加齢による考え方の変化(ex:様々な立場や価値観を持った他者の存在を考慮し、不用意な発言によるリスクテイクを避けるようになったこと)を自覚する機会が多いのですが、今のところその変化をあまり肯定的に捉えられておらず、狭量な価値観によって無遠慮な発言をパナしまくってるほうがアドじゃないか?と思ってしまいます。
LWさんも加齢について話していることが多い印象がありますが、加齢でアド取れたと思うようなことってありますか?

じゃあパナしまくれば良くないですか!?

この質問って「本当はリバサで昇竜パナせば通ると思ってるけど、周りに合わせて自重してたら勝率伸びなくて、やっぱ昇竜パナした方が勝てる気がするんですけど」みたいにしか聞こえなくて、「え じゃあパナせばよくない?(逆になんでパナさないの?)」って感じです。

何すればアド取れるかなんて環境依存なので自分の環境ではパナした方がアド取れると思ったらパナせばいいだけです。昇竜ケアされないレベル帯なら昇竜パナせばいいしケアされるレベル帯ならパナさない、そこに何のミステリーもありません。なんか根本的に意思決定の順序がおかしい気がしていて、加齢自体がアドを生むわけではなく加齢で前提条件が変わればアドが取れる行動も変わるだけです。

 

1003.主人公が絶対LWさんの好みだと思うので、アクタージュ読んで下さい

1004.アクタージュ、意識が高めの百合オタクが好きそうな漫画でお勧めでしたよ

これ4年前くらいの投稿ですがようやく読みました。

saize-lw.hatenablog.com

夜凪はけっこう好きですがそんなにめちゃめちゃ好きというほどでもなかったです(人生には残らないくらい)。キャラが少なかった初期にたまにあった柊さんとセットの扉絵が好きでした。

 

1005.公園やスパ銭、河川敷など色々な場所で昼寝をされているので、昼寝場所tierリストを作って頂きたいです!

それはあんまりないですね。

場所のタイプというよりは、天候とか立地みたいな細かい環境依存の方が大きいのでTierリストにはあまり馴染みません。あと作業中とかに眠くなったときにいつでも寝れる環境がヨシというだけで、「昼寝しにいくぞ」と思って出かけることは基本ないので、昼寝の場所自体にはそれほどこだわりがないのもあります。重要なのは気温と地面の固さくらいでそれが許容範囲内なら割とどこでもいいです。

あと基本的に野外での昼寝には危険が伴うのでその場の環境に応じて柔軟に自己判断して自己責任で寝るべきで、一般論としてのTierが付く趣味みたいな文脈で捉えるのはやめた方がいいような気もします。例えば昼寝初心者は「寝顔を通行人に見られるのは恥ずかしい」などと考えてつい物陰を探してしまいますが、絶対に通行人から凝視されるような開けた場所で寝てください(安全のため)。高低差のある公園なら園内を俯瞰できる小高い丘の斜面、原っぱなら中央で寝ろとまでは言いませんが木や茂みで視線が遮られない場所を選ぶべきです。

 

1006.「愚かな消費者が増えると粗製濫造が進んで良いラーメンが少なくなる」みたいな言説がありますが、単にライト層向けラーメンの割合が高まるだけで、質の高いラーメンの絶対数は変わらないと思うんですけどLWさんはどう思いますか?

saize-lw.hatenablog.com

この981を受けての質問だと思いますが、ラーメンの場合も事情はそう大きく変わらないと思います。全体として現実的に市場がどういう動きをするかはわかりませんが、少なくともロジックベースでは質の高いラーメンの絶対数は減りうると思います。

ただ飲食店の場合は商品がネットに乗らない都合で地域依存性が強くあるので、地域によってかなり状況が異なってくるとは思います。

 

1009.会社でマニュアル作りをすることになりました。目標としては、
・新採用職員でも読んで事務をできるもの
・事務のイメージがつかめるもの
・画面のスクショや図を多用してわかりやすくしたもの
にしたいと思っています。一方で、情報量が過多になったり、細かいことを書きすぎたりしても良くないとも思っています。
ご助言をいただきたいです。

『ノンデザイナーズ・デザインブック』と『伝わるデザインの基本』を読んでください。『ノンデザイナーズ・デザインブック』にはデザイン一般の基本原則、『伝わるデザインの基本』には資料作成に特化した詳細な解説が載っています。

デザインとは単なる配色やイラストの選択ではなく内容の論理階層や説明粒度も論点に含んでいるため、わかりやすいマニュアルとはわかりやすいデザインとほぼイコールです。

 

 

何か買ってもらえると嬉しいです。

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24/5/1 お題箱回157:アノテーション外注、付箋紙etc

お題箱回157

980.メモを黒色ではなく赤色でとっている理由は何ですか?

赤ペンは黒ペンより汎用性が高いからです。白い紙に書く分には黒でも赤でも同じですが、配布されたレジュメや本などに書き込む場合は赤ペンの方が目立ちやすいです(大抵の印刷は黒字なので)。

今は四色ボールペンを持ち歩いているのであまり関係ないですが、赤ペンを一本だけ持ち歩くスタイルだった頃の名残で今でもメモは赤にしています。

 

981.「愚かな消費者が増えると粗製濫造が進んで良い作品が少なくなる」みたいな言説がありますが、単にライト層向け作品の割合が高まるだけで、質の高い作品の絶対数は変わらないと思うんですけどLWさんはどう思いますか?

現実的に市場がどういう動きをするかはわかりませんが、少なくともロジックベースでは質の高い作品の絶対数は減りうると思います(全てのファクターを総合した結果として増えるか減るかはわからないにせよ、減る方向で比較的有力な理由が少なくとも一つはあるということです)。

それは経済的な理由です。高品質な作品を一つ作る労力で低品質な作品を二つ作れて、かつ、一作品あたりの売上が大して変わらないのであれば、低品質な作品を二つ作って売上を二倍にした方が儲かります(特にクリエイター側より出資側はそう判断しやすいでしょう)。

僕はそういう判断にはそれほど大きな抵抗がない方です。もちろん個人的に趣味でやっている小説であれば大衆受けよりも品質を優先しますが、組織的なビジネスでやっている創作であれば大衆受けを取る方に舵を切る判断も理解できます。目の肥えた人からは文化的に粗悪に見えたとしても、単に絶対数として楽しむ人が多いのであれば世にある幸福の総量を増やす社会貢献になるからです。

 

982.最近ずっと加齢の話されてますけど、30前後ってそんなに明確に差が生まれる年代なんですか?周りのアラサーを見て一般性ある現象だと思います?20代前半なので今から身構えてます

明確に差が生まれますし、一般性もあると思っています。

別に何か生化学的ないし魔術的に不可知な変化が起きているわけではなく、単に人生のフェイズが変わって新しい経験から考えることが変わってくるだけです(そしてその傾向はある程度共通するということです)。

例えば学生の頃に意味がないと思っていたことについて実は意味があったことを理解すればそれ以降は学生が意味のなさそうなことをしていたとしても止めなくなりますし(後々役に立つのがわかるから)、加齢の影響は概ねそういう普通に理解可能な経験の積み重ねでしかありません。別に何か悪いことがあるわけではないので身構えなくてもいいと思います。

 

983.複数人で会話している時の空気読みが苦手です。LWさんはこの場合、どのように対応しますか?

私自身の分析ですと話している時にそもそも相手を見ていなく、机を見ているのが原因だと考えています。

「じゃあ机を見ないで相手を見るようにした方がいいですね」としか答えようがない理由、わかりますかね?

「この場合、どのように対応しますか?」という質問ですが、「この場合」として提示されている状況が「複数人で会話している時」というかなり漠然としたものしかなく、その割には当事者による具体的な分析内容がいきなり提示されているので、それを拠り所として答えるしかなくなるという経緯です。

つまりこの投稿は回答に必要な前提がほとんどない割には回答みたいな情報だけがいきなり提示されていて、相手に与える情報が著しくアンバランスです。恐らく相手が保持しているor保持するだろう情報を考慮する能力が弱く、複数人で会話しているときも今関係ないことや答えようがないことをいきなり言ったりして空気を変な感じにしているような気がします。

だからちゃんと相手の顔を見て情報を収集しながら喋るのがいいと思います。よく言われる「相手のことをよく考える」というのは「相手が嫌がることを言わない」みたいな感情の話だけではなく、「相手が既に知っている情報は何か推測する」「相手の回答に過不足ない情報を提示する」みたいな情報量の管理も含まれています。

 

984.製本しませんか?

どの文章のことかわかりませんが、どれにしても製本する気は全然ないです。自分で欲しいとは思わないしネットで全て済んでいるので製本するメリットがわかりません。

 

985.「アニメ業界は海外売上が多いから円安で儲かる」ってどういうロジックなのでしょうか?

これってアニメ業界特有の話ではなく一般論として「輸出は円安有利」みたいな話ですかね?

例えば海外でアニメのBDを100ドルで売ったとして、円高で1ドル100円なら日本円に直したとき10000円ですが、円安で1ドル150円なら日本円で15000円になるので差し引き5000円得というだけです。一般に外貨収入は円安のとき円換算量が増えます。

 

986.PCに打ち込むより、手書きの方が学習の定着率が高いという記事を読んだのですが、実感はありますか?

かなりあります。手書きの方が遅いので情報に触れる時間が長いのと、自由度が高いのでちょろちょろと図を書き込むことも容易です。ちなみにタブレットへの手書きでもいいかなと思ってiPadで少し試したのですが、ツルツル滑って全然ダメそうでした。

 

987.OpenAIに関する報道で発展途上国に低賃金で有害コンテンツなどのラベリングをさせていたという報道がありますよね。もし世界に大きな格差がなかったとしても今のAIの発達と普及はあったと思いますか?

全然あったと思います。カカオ収穫の児童労働を根絶したところでチョコレート産業がなくならないのと同じです(上がった人件費が価格に転嫁されたりして市場の様子は多少変わるかもしれませんが)。

AI用のラベリング(アノテーション)って基本的には誰にでもできる単純作業を人海戦術でやるだけなので、世界に大きな格差がなかったとしても比較的安い人件費で雇用できる層にやらせるだけです。もしかしたら有害コンテンツのアノテーションは冬の漁業みたいな危険労働の扱いになって高報酬に設定されるのかもしれませんが、大局的には大差ありません。

 

988.コナンは見たことありますか?漫画じゃなくて映画とかだけでも

あります。

コナンが流行り始めた頃のリアタイ世代なので漫画もぼちぼち読みましたし、映画も『時計じかけの摩天楼』から『迷宮の十字路』くらいまでは見たと思います。ただ、初期の基本設定を人並みに知っている程度でそこまで詳しいわけではありません。

最近では興収上位の映画を全部見たときに『から紅の恋歌』と『ゼロの執行人』を見ました。ずっと一話完結をやっているわけでもなくメインの話がずっと進んでいるらしくて興味は大いにあるのですが、中途半端に読んでもすぐ忘れそうなので完結したらゆっくり全部読む心づもりではいます。

 

989.休日は図書館やスパ銭なとで作業してるんですね。
私も同じような作業場所にスパ銭をよく活用しており、横浜方面だとEASが作業スペースが多くてオススメです。
作業内容はブログなり読書なんでしょうか?
また休日の作業時間はどれくらいなんでしょうか?
私の活動のモチベにしたくて質問させていただきました🙏

そうですね。若干高めですが気が向いたら行ってみます。

作業内容はブログか読書かその他文章を書くことがメインですが、かなり稀にゲームをしていることなどもあります。休日の作業時間は特にきちんと管理していませんが、特に試験前などの事情がなければ長くて六時間くらいだと思います。

 

990.LWさんは多読家のようですが、本に付箋などは貼ったりしますか?(主に記憶のために)
メモ魔みたいなので、付箋など貼らずに気になった文章は全てメモしてしまうのかとも思ったのですが、長い引用なども全て書くとも思えず…

よく使います。ダイソーの激安付箋紙(800枚で100円)を常用していますが、用途は記憶するためではなくメモの効率を上げるためです。

本の内容をメモするにあたって、読みながら同時にメモも取っているとコンテキストスイッチが頻繁に入って能率が下がります。よって適当な区切りまで一旦読み終わってから改めてメモを取りたいのですが、そうなると最初に読んだときとメモを取るときで同じ文章を二回読む必要があるので無駄に時間がかかります。

だから最初に読む段階で後でメモすると思われる箇所全てに軽くまとめた内容を記載した付箋紙を貼っていき、改めてメモを作る段階で付箋紙の内容を参照しながら情報をピンポイントで回収します。情報の回収が終わった箇所の付箋紙は剥がしていくため、メモが完了した書籍は付箋紙が一枚も貼られていない状態に戻ります。

例えばこれは今読んでいる本で、2日で250ページ読んで90枚くらい付箋を貼りました(もうある程度知っている分野なのでかなり少ない方)。これから内容をまとめながら全部剥がします。

 

991.lwさんが美少女イラストをRTしたときに、ええやん、これわたし、あるあるわね等、どのコメントがくるのかがTwitter唯一の楽しみなのでこれからも続いてくれると嬉しいです

ありがとうございます。別にコメント書かんでええかと思ってTwitterでアンケートを取りましたが、必要派(&どうでもいい派)が多かったので今後もそれでいきます。

 

992.亜人、読了お疲れ様です。私も亜人好きです(漫画もアニメも)。LWさんの感想記事読みたいです(簡単でも良いので)。お手隙の際にでも。

993.以前「亜人の感想が読みたい」と送った者です。亜人の感想読みました!自分が持っていた感想と共感する部分や別の視点での感想が読めて非常に面白かったです。ありがとうございます。アニメ版は結末が違うので興味あれば是非。映画版よりテレビ版の方が補完あるので尺は長いですがオススメです。(実写映画は話的に大きく「これは!」となる部分はないかも…?アクションシーンは良かったです)

読み終わったので書きました。

saize-lw.hatenablog.com

漫画版でかなり満足してしまったので、他メディア版はかなり腰が重い寄りの気が向いたら見る状態ではあります。ただ実写でIBMとかがビジュアル的にどう制作されるのかはけっこう興味があるのでそちらはアニメ版よりもう少し見る確率が高いです。

 

 

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