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先日、こんな相談を受けました。「介護の仕事をしていますが、利用者の方が倒れてしまいました。倒れ方の報告が義務付けられていますが、その時は目を離していて、詳しい状況を把握できませんでした。しかし、目を離していたことを正直に報告できず、適当に作った状況を報告してしまいました。どうしたらいいでしょうか？」この相談に対して、私は「見ていなかったことを素直に報告するべきです」と答えました。なぜなら、倒れた理由によっては精密検査が必要になることもありますし、正確な情報が現場で伝わらなければ、会社としても適切な対応が取れないからです。これは正論です。しかし、相談者の気持ちを考えると、「目を離してしまった」と報告することへの不安は理解できます。会社の信用を失いたくない、叱られたくない、そんな思いがあったのだと思います。大企業が失態を隠蔽する理由も、根底には同じ心理があるのではないでしょうか。信用を守るために、失敗や過ちを隠そうとしてしまうのです。過去にも、失敗を隠した人や組織が厳しく非難されることがありました。それでも、隠蔽はなくなりません。それは、完璧さを求められる限り、人や組織が失敗を認めることを恐れるからです。もちろん、この介護士の行動は大きな間違いです。報告の不備は、利用者の命に関わる問題です。対策としては、マニュアルの徹底などシステムを改善することも重要ですが、人が関わる以上、すべての企業で完全な改善が期待できるわけではありません。そんな中で私はふと考えました。「どうしようもないことは、もうテクノロジーに任せてしまえばいいのでは？」と。人には限界があります😣その限界を素直に受け入れ、

こんにちは。 仕事のパーソナルトレーナー 伊集院ただしです。 いつもブログを見ていただき ありがとうございます。 ヤマト運輸株式会社がコールセンターのオペレータを対象にテレワーク勤務制度を導入したとの発表がありました。ワーク・ライフ・バランスの実現に向け、時間や場所に捉われない働き方が定着する中、新型コロナウイルスの感染拡大によってテレワークが急速に拡大しました。しかし、コールセンター業務は、情報セキュリティの担保や管理者からの迅速なサポートが必要なことからテレワークが困難で、多くのオペレータがコロナ禍でもコールセンターに出勤しているのが実情です。これまでコールセンターのオペレータは出勤してはたらくことがあたりまえでした。今回ヤマト運輸は、自宅やサテライトオフィスなど、コールセンター以外でも万全のセキュリティを担保し、管理者からのサポートをリアルタイムでしっかりと受けられる、オペレータのためのテレワーク環境を構築しました。2021年11月1日より、フルタイム社員、パートタイム社員のオペレータを対象に導入し、オペレータの働き方の選択肢を広げ、稼働率の高い時間帯もつながりやすいコールセンターを目指します。ヤマト運輸は自宅でも対応可能となるセキュリティを確保しリアルタイムで管理者がサポートできるテレワークコールセンターを導入しました。自宅作業のばあいなりすましや覗き込みが脅威とされていましたが顔認証技術などで解消したようです。この仕組みはテレワークの弱点だった物理的セキュリティの弱さを補えそうです。意思、知恵、技術があればたいていのことは乗り越えていけますね。人材サポートの世界でも

はじめに皆さんの生活にも深く関わってきたAI（人工知能）。その歴史は、実は長く、そして波乱に満ちています。今回は、AIの黎明期から最新の動向までを、様々な出来事を交えながら詳しく解説していきます。AIの夜明け：第1次AIブーム1950年代後半から1960年代にかけて、最初のAIブームが到来しました。この時代には、コンピュータによる「推論」や「探索」が可能となり、特定の問題に対して解を提示できるようになったことがブームの要因です。特に、冷戦下の米国では、自然言語処理による機械翻訳が盛んに研究されました。しかし、当時のコンピュータの性能やアルゴリズムの限界から、人間の知能を完全に再現することは難しく、1970年代には冬の時代を迎えます。AIの冬の時代と再燃1970年代から1980年代にかけては、AI研究の冬の時代が訪れます。期待された成果が出せず、研究資金が削減されたことが主な原因です。しかし、この期間にも、知識表現やエキスパートシステムなどの重要な研究が行われていました。1980年代後半になると、再びAIへの関心が高まり、第2次AIブームが到来します。エキスパートシステムと呼ばれる、専門家の知識をコンピュータに組み込み、診断や予測を行うシステムが注目を集めました。しかし、このブームも、実際の応用範囲が限定的であったことや、高価なシステムであったことから、再び冬の時代を迎えます。ディープラーニングの登場と第3次AIブーム2000年代に入ると、コンピュータの性能向上と、深層学習と呼ばれる新しい技術の登場により、AI研究は再び大きな進展を見せます。深層学習は、人間の脳神経回路を模倣した

いつも記事をご覧いただきありがとうございます。 Kaizen Laboです。 この記事では、日常で使える「ちょっとした小ワザ」や、改善につながるヒントや考え方を発信しています。毎日SNSをチェックしていますと、これでもかというくらいAIネタが飛び交っていますよね。Gensparkがどうのとか、NotebookLMがどうのとか。いちおう、組織と事務改善を軸に発信している（つもり）ですが、 正直、読み方も分からないし、使い方もよく分かりません笑AIやITツールって、常に最新情報がアップデートされるので、振り回されてる感があるんですよね。なので、そうした情報に振り回されず、自分が使って便利だなと思ったものはちょくちょく使うようにしています。で、最近これ使って便利かもと思ったツールがObsidian（オブシディアン）でした。きのうの夕方からいじりまくって、何となく感触をつかめたのでご紹介できればと思います。Obsidian（オブシディアン）って何？Obsidian（オブシディアン）というのは、一言でいうと「オフラインで動くメモ＆ナレッジ管理ツール」です。見た目はシンプルですが、リンク機能を使うと自分のメモ同士がつながって、ちょっとした頭の中の地図みたいなものができます。たとえば、ココナラブログの記事原稿やアイデアをここに放り込んでおけば、「あの記事、あの話題とつながるな」という関連がひと目で分かります。私の場合、過去のブログ記事やネタ帳を全部ここに入れて、キーワード検索で探せるようにしています。これだけで「ココナラにログインしてブログを探す...」というストレスがほぼ消えました。👇こん

近年、AI（人工知能）は私たちの生活に急速に浸透し、その活用範囲はますます広がっています。今回は、AIをビジネスや日常生活でどのように活用できるのか、具体的な事例を交えながら詳しく解説していきます。AIとは？AIとは、Artificial Intelligenceの略で、人工知能を指します。AIは、人間が持つ学習能力や判断能力をコンピュータに模倣させる技術であり、日々進化を続けています。AIの活用事例マーケティングAIを活用した顧客ターゲティングにより、より効果的な広告配信が可能になります。顧客の購買行動を分析し、新たな商品開発やサービス改善に繋げることができます。生産管理生産ラインの最適化や不良品の早期発見に役立ちます。需要予測の精度向上により、在庫管理の効率化が図れます。人事採用活動の効率化や、従業員のスキルアップのための研修プログラムの開発に活用できます。カスタマーサービスチャットボットによる顧客対応の自動化により、人件費削減と顧客満足度向上を実現できます。スマートホームAIスピーカーによる音声操作で、家電製品をコントロールしたり、情報を検索したりすることができます。スマートホームカメラによる防犯対策も可能です。ヘルスケア健康状態のモニタリングや、病気の早期発見に役立ちます。パーソナライズされた健康アドバイスを受けることができます。教育AIを活用した個別指導により、生徒一人ひとりのレベルに合わせた学習が可能になります。金融融資審査の自動化や、不正取引の検知に活用できます。AIの活用で得られるメリット効率化人手で行っていた作業を自動化することで、業務効率が大幅に向上します。

結局、AIってどんな仕組みで動いているのか、どんな活用をされているのかAIとテクノロジーの違い、テクノロジーってどんなことを指すのか？こんなことをまとめていきたいと思います。こんにちは！ぴぴです！最近よく耳にする「AI」。一体どんな仕組みで動いているのか、そして私たちの生活でどのように活用されているのか、気になりますよね。今回は、AIの仕組みや活用事例、そしてテクノロジーとの違いについて、分かりやすく解説していきます。AIってそもそも何？AIとは、Artificial Intelligenceの略で、日本語では人工知能と呼ばれています。人間の知能をコンピュータで再現する技術のことです。AIのすごいところ学習する：大量のデータからパターンを見つけ出し、自ら学習します。予測する：学習した内容に基づいて、未来を予測したり、判断を下したりします。生成する：新しいコンテンツ（文章、画像、音楽など）を生成します。AIはどんな仕組みで動いているの？AIの仕組みを簡単に説明すると、「データ」と「アルゴリズム」が組み合わさって動いています。データ：AIが学習するための情報です。画像、文章、数値など、様々な形式のデータが利用されます。アルゴリズム：データを処理し、学習するための手順や計算方法のことです。代表的なアルゴリズム機械学習：データからパターンを学習するアルゴリズム深層学習：人間の脳神経回路を模倣したニューラルネットワークを用いた高度な機械学習AIは私たちの生活でどう活用されているの？AIは、私たちの生活の様々な場面で活用されています。画像認識　　：顔認識、物体認識、医療画像診断など自然言語

皆さんお世話になっております。数少ないレビューですが、ご覧になっている方ありがとうございます。そんな方達の為に、chatGPTの回答がより良くなるプロンプトの書き方を特別に伝授いたします。それでは参りましょう！まずプロンプトって何！？結論：生成AIにする指示のことをいいます。高いレベルのプロンプトを書くことで、高品質な回答を得られます！プロンプトを制する者は生成AIを制すといっても過言ではないですね！反対に低品質なプロンプトを書いちゃうと、精度が著しく低い回答がきます。ただ、大事なのは…「プロンプトに厳格なルールは存在しない」ということです。要は、このプロンプトでないとダメ！なんて指標はないです！基本形を押さえておけば、かなりいい答えが返ってくるのでそこの部分をしっかりと押さえていきましょう！プロンプトの基本形1.ChatGPTの役割2.指示・命令3.目的4.条件5.回答例6.処理対象のデータ7.出力形式↑上記の物が基本形になります。それでは一つずつ見ていきましょう！1.ChatGPTの役割まず、AI自身の役割を明確にし、回答の精度を高めることが出来ます。例1)「あなたはJ-POPの歌詞を手掛けている有名な作詞家です」例2)「あなたは様々なジャンルの脚本を手掛けるライターです」といった感じです。2.指示・命令 次に、AIに「何をしてほしいのか」を記載します。この部分ではプロンプトの根幹になるため、より具体的かつ明確に書くことを心掛けましょう。3.目的 目的では、自身の指示・目的が「なんのためのものなのか」を明らかにします。同じ情報であっても書き方は異なりまるがここは簡単で問題な

本投稿はロボットではない正真正銘生身の人間が書いております。コンテンツに含まれる情報は投稿時点におけるものであり、最新情報とは異なるおそれがあることを了承の上、読み進めてください。 私がライター業を始めたのは2014年の冬で、翌年の2015年5月に生まれて初めてのワードプレスブログを自身で開設しました。 そのときのブログたちは、今も一部健在で、じみぃ～に広告収入をもたらしてくれています。 ライターとして、そろそろ10年になろうとしていますが、ロボットが（ほぼ）人間に代わって（まっとうな）文章を作る時代になるとは想像もしていませんでした。 現在のAIは未だ進化の段階にあり、AIが書いた文章は、現時点では探知可能ですが、そのうち人が書いたものと見分けられなくなっていくのでしょう。 でも、その段階にまで進化するにはもう少し時間が必要かと思われます。 （あるいは有料ツールならば、すでにそのレベルまで進化しているのかも） ともかく、それまでは頑張って人間らしい文章を書こうと、自分のブログに投稿する新規記事の書き方を変えました。 ちなみに、このココナラブログに書き落としている文章は一切SEOを意識しておりません。 それは多分、以前に私にSEOライティングをご依頼されたことのあるクライアント様であれば、なんとなく感づいていらっしゃるかもしれません。 ココナラブログは制約が多く、使いやすいとはいえないブログプラットフォームですが、もともとのサービスがブログプラットフォームではないので仕方ありません。 ここでは、検索エンジンからのトラフィックを狙うよりも（ココナラドメインは比較的検索に強いと思わ

こんにちは。今回は、BIツールTableauで悩みがちな色の使い方をまとめます。TableauでVizを開発する際に、個人的に意識していることを解説します！！【色使いのコツ　4か条】1.強調したい要素に色を使う2.使う色に意味を持たせる3.枠線は不必要につけない4.彩度が低い色を使うでは、それぞれ具体的にどういうことか、詳細に見ていきます。1.強調したい要素に色を使うVizを見た人に特に見てほしいものにだけ色を使う特に明るい色は、人の視線を引き付けやすいです。あまり見る価値がない指標、図形などに色がついていると無意識にそちらに視線を向けてしまい、Viz作成者が本当に見てほしいものを見てくれなくなってしまいます。強調したい指標、図形に色を使うようにして、強調すべきものを際立たせましょう。2.使う色に意味を持たせる色に役割を持たせ1つのメッセージを持たせる色には誰しも一般的なイメージがあります。一例ですが、　赤＝危険な色　緑＝安全な色というイメージです。具体的なシーンで考えてみると、例えば自社の売上の予算達成状況を確認するためのVizで、　予算未達⇒赤　予算下達⇒緑という色使いをしてあげると、以下の流れで実際の経営判断（＝アクション）につながりやすくなります。■予算達成状況が「赤」（＝未達）　⇒見た人は危機感を感じる　⇒予算達成のために新たな施策（アクション）が必要だ。■予算達成状況が「緑」（＝達成）　⇒ひとまず売上予算は安心　⇒この情報に加えて「利益」が黒字なら追加投資（アクション）をしよう。色に意味を持たせ人の感情を動かすことにより、より一層、見た人のアクションに貢献するViz

日常的スピリチュアル、安田です。 実行することで 波動の基準を 上げることができ 時代の波動に 合わせることができます。 どんなに時代の恩恵が 大きくなっても 私たちの実行は 必要なのです。 実行することで 物事は成されていくのです。 現実の実行というのは 大したことはできないのですが 小さな実行が 全てに連結されているのです。 実行はしてしまえば 取り消すことはできません。 実行した者勝ちであり 即断、即決、即実行の勢いで 歩んでいくことで より波動の基準を 上げることができます。 実行がなかなかできない人は 学ぶ実行、瞑想、運動の 実行からしてみてください。 学びと瞑想と運動自体は 何の生産性もないのですが 自分の心霊基準を上げることで 生産性につながる実行が できるようになります。 私たちの歩みには 波を起こすことができるのです。 現実的には 大したことは できないのですが 小さな波を起こすことで 大きな波になっていくのです。 いつの時代でも実行する人が 時代の波動に合わせることが できるのです。 ただ受け身でいても 時代の波動に合わせることができないので 主体的に歩むことが必要なのです。 時代の変化によって 環境が変化していくので 実行の方法も 変化していきます。 そして 求められることも 変化していくので 求められることを 実行するということです。 今の成熟時代で 求められていることは 感じられる体験が 求められています。 感じられる体験というのは 成長欲求であり 貢献欲求でもあるのです。 成長欲求も 貢献欲求も 努力をしなければ 満たすことができないのですが 努力が

【ハイパーループ？】次世代高速移動交通機関に「ハイパーループ」という物があります。このハイパーループは空気を抜いた真空の筒の中を車両が浮上して高速移動する物です。その速度はなんと！1000㎞以上！この速度で移動できる乗り物が「ハイパーループ」という物なのです！この乗り物が完成すれば3時間で行く距離をたったの20分で移動できるようになります。乗車金額は新幹線程度で運行される予定です。しかも電車のように簡単に乗る事が出来ます！〓＝〓＝〓＝〓＝〓＝〓＝〓＝〓＝〓＝〓＝〓＝〓【韓国の研究】ハイパーループを研究している韓国で17分の1のサイズのハイパーループですが2019年9月の実験で714㎞を記録しました。その後2020年11月11日に同じ模型で世界最速の時速1019㎞を達成しました。2016年1月から真空チューブ鉄道構想を「韓国鉄道技術研究院」が研究しています。韓国は首都ソウルから釜山までの移動時間が3時間かかっています。この3時間の距離を20分で移動する為に最高速度「1280㎞」で走る事が出来る超高速鉄道を実現しようとしてます。2017年6月に「韓国建設技術研究院」は「漢陽大学」とベンチャー企業「HTT」と提携し実用化に向けた研究開発をします。韓国のハイパーループの基本構造は磁石の磁力で浮遊させて動かす方式です。〓＝〓＝〓＝〓＝〓＝〓＝〓＝〓＝〓＝〓＝〓＝〓【世界初の有人乗車成功】ハイパーループを研究しているアメリカに「ヴァージン・ハイパーループ」社があります。この会社はアメリカのラスベガスに全長500mの実験施設を作りました。2020年11月8日この実験施設でなんと！世界初の人が

はじめに 　深層学習ベースの音声変換・音声合成モデルにおいて、Loss（損失関数）の挙動を正確に理解し制御することは、最終的な音声品質を左右する最重要事項のひとつである。RVC（Retrieval-based Voice Conversion）をはじめ、VITS、SoVITS、NaturalSpeech、Voiceboxといったアーキテクチャに共通して登場するloss_disc（識別器損失）、loss_gen（生成器損失）、loss_fm（特徴マッチング損失）、loss_mel（メルスペクトログラム損失）、loss_kl（KLダイバージェンス損失）は、それぞれ独自の数理的意味を持つ。 　本稿では、これらのloss値が音声モデルの学習においていかなる役割を担い、どのような挙動が高品質な音声生成につながるかを、10の視点から解説する。本内容はRVCに限らず、VITS系列全般やGAN（敵対的生成ネットワーク）ベースの音声モデルに共通して適用できる普遍的な指針として活用されたい。 【画像①：各Loss関数の関係図（loss_disc/loss_gen/loss_fm/loss_mel/loss_klの相互関係を示す図解）】 各Loss関数の数理的意味と役割 　loss_disc（Discriminator Loss）は、GAN学習における識別器（Discriminator）が実音声と生成音声をどれだけ正確に判別できるかを表す指標である。Multi-Period Discriminator（MPD）およびMulti-Scale Discriminator（MSD）を採用するVITS/RV

「IoT」という言葉、最近よく耳にするようになりましたよね。スマートスピーカーやスマートホームなど、私たちの生活の中にIoT製品がどんどん増えてきています。でも、IoTって一体何なのでしょうか？今回は、IoTについて、初心者の方にも分かりやすく解説していきます。IoTとは？IoTは、「Internet of Things」の略で、日本語では「モノのインターネット」と訳されます。つまり、身の回りの様々な「モノ」がインターネットに繋がり、情報交換をすることです。IoTの仕組みIoTの仕組みは、大きく分けて以下の3つの要素から構成されています。センサー：温度、湿度、光など、様々な情報を感知する装置です。ネットワーク: センサーで集めた情報をインターネット経由でやり取りする仕組みです。システム：集められた情報を分析し、何かしらの処理を行うシステムです。例えば、スマートホームの温度センサーで室温を感知し、その情報をインターネット経由でエアコンに送って、自動で室温を調整する、といった仕組みがIoTです。IoTのメリットIoTの導入によって、私たちの生活は大きく変わります。便利さ：スマートフォン一つで家電を操作したり、遠隔地から家の状況を確認したりすることが可能になります。効率化：生産ラインの効率化や、エネルギーの最適化など、様々な分野で効率化が期待できます。新しいサービスの創出: IoTを活用した新しいサービスが次々と生まれています。IoTの活用事例IoTは、私たちの生活の様々な場面で活用されています。スマートホーム：スマートフォンで照明やエアコンを操作したり、セキュリティカメラで自宅の様

最近、YouTubeは生成AI（生成型人工知能）のラベル表示規定を公開しました。この新しい規定は、YouTubeが提供するプラットフォームで生成されたコンテンツに対して透明性を高め、視聴者とクリエイターの間で信頼を築くことを目的としています。この記事では、この新しい規定がどのように機能するのか、そしてそれがクリエイターと視聴者にどのような影響を与えるのかについて詳しく説明します。生成AIラベル表示規定の背景近年、生成AI技術は急速に進化しており、さまざまな分野で利用されています。特に、テキスト生成、画像生成、音声生成などの分野では、その利用が広がっています。しかし、生成AIによるコンテンツは、その生成過程が視聴者にとって不透明であることが多く、誤解や誤情報のリスクが高まることがあります。このため、YouTubeは生成AIを使用して作成されたコンテンツに対して、適切なラベル表示を義務付けることを決定しました。規定の内容YouTubeの新しいラベル表示規定では、生成AIを使用して作成されたコンテンツには、明確にその旨を示すラベルを表示することが義務付けられています。具体的には、以下のような情報が含まれます：1）生成AIの使用の明示：コンテンツが生成AIを使用して作成された場合、その事実を視聴者に明示するラベルを表示します。2）生成AIの種類の記載：使用された生成AIの種類（例：テキスト生成、画像生成、音声生成など）を明示します。3）生成プロセスの概要：生成AIがどのように使用されたかについての簡単な説明を提供します。クリエイターへの影響この新しい規定は、YouTubeのコンテンツク

本記事では一般的に重要な技術として語られるクラウド、AI、その他の新しいテクノロジー についてももちろん触れているが、前著から一貫して提示している〝人間中心"のテクノロジー の活用、そしてそれを実現するためのフレームワークを提示している点に重要な意味がある。 大きな時代の転換点を迎えている今、新しいテクノロジーが企業や社会にどのような変革をも たらすのか。〝人間からインスパイアされた"最先端のテクノロジーについて理解を深め、これ らのテクノロジーによってより“人間中心〟〝信頼に基づいた"そして〝持続可能な"ビジ ネスをいかに創造するのかを、本記事を通じて考えていただきたい。人間とAIテクノロジーの関係の進化は3段階のステージを進む。 ステージは、機械中心の自動化だ。このステージは人間の〝機械的な"作業を文字どおり 機械に置き換えるステージである。この置き換え作業が注目され、人間V機械、あるいは人間 の仕事が機械に奪われるといった議論が日本においても一昔前にメディアを賑わせたのは多く 読者の皆さんもご記憶かと思う。ただこのステージ1は単なる序章に過ぎず、本当の意味で のAI活用ではない。 ステージ2は、人間と機械との協働で、人間をAIに置き換えるのではなく、人間の能力を 拡張するために如何にAIを活用するのかが問われるステージである。人間とマシンのコラボ レーション(協)が生み出す力を活用して、機械的な作業を人間中心の作業へと変え、事業や 績を改善していく。 ステージ3は、人間中心のテクノロジーの導入だ。人間が機械に合わせるのではなく、機械 が人間に寄り添う、今ある技術が人間中心

事業戦略やマーケティング戦略を仕事としているSAKUと申します。本日は、「リクルートから学ぶDX戦略 3つの成功要因」というテーマでブログを書かせていただきました。どうぞご覧ください。簡単に経歴紹介今まで、2,000人を超える上場企業から、中小規模の企業やスタートアップ、個人事業主の方まで幅広く、顧客のサービス・商品の価値を明確にし、それを言語化することで、マーケティング施策や事業戦略の方向性を定めるお手伝いをしてきました。もし、事業が伸び悩んでいる、どうすれば効率的に売り上げを上げられるか分からない、などお悩みでしたら是非ココナラの私の商品ページご覧いただければと思います😊1. リクルートのDX事例リクルートは多岐にわたる事業を展開している企業で、その中でのDX（デジタルトランスフォーメーション）の取り組みも多岐にわたります。その中でも特に有名な事例として「AirREGI」の導入が挙げられます。AirREGIは、リクルートが提供するクラウド型のPOSレジシステムで、店舗の販売データをリアルタイムでクラウドに保存し、分析することができるサービスです。従来のPOSレジとは異なり、専用のハードウェアを必要とせず、タブレットやスマートフォンで手軽に導入・運用が可能です。2. DXにより出た成果AirREGIの導入により、多くの中小企業や個人経営の店舗がデジタル化の一環としてこのサービスを利用しています。具体的な数字としては、2021年時点での情報に基づくと、AirREGIは日本国内で50万店舗以上の導入実績があります。また、導入店舗における売上アップや業務効率化の効果も報告されており

前回の記事でリスキリングの問題について書いた。一言で言うとやりっぱなし、学びっぱなしで実践の役に立ってないという状況が発生している事。とわいえリスキリング自体は今後取り組んでいくべきであり皆「学んだ事を無駄にしない」と言う思いは同じはず。ではどういう取り組み方がいいのだろうか。。1番は「取り組みを一過性の物にしないということ」だと思う。例えばリスキリングの一環でプログラミングを学んだとする。少しスキルがつきちょっと実務でも使えるようになった。でもそれで学ぶ事をやめてしまうとまた以前の状態に戻ってしまう。そこで終わりにせずより難しい内容にトライしたりあるいは別のプログラミング言語にも触れて見るとより理解が深まるかもしれない。（そのうちに人の繋がりや新しい目標も出てくるかもしれない）逆にいうと一過性で学んだものは少し時間がたてば古くなり価値がなくなってくる。会社から言われた研修やプログラムをその時だけ頑張ってやるのはほとんど意味がない。そしてある分野をしっかり学んでも学び続けないと価値は発揮し続けられないリスキリングに最も必要かつ、まず取り組むべきことは「学び続ける習慣をつける事」なのだと思う。学び続ける習慣が作れれば時代が変化し新しいテクノロジーが生まれても学び続けて常に自分をアップデートできる。何かを学んだからもう安心、という事はなくずっと学び続ける事に価値を見出して取り組もう。

日常的スピリチュアル、安田です。 前進するためには 実行力が必要なのですが 現実的に、私たちができることは 小さな実行しかできないのです。 時間、空間の制限があるので どんなに最善を尽くしても 小さなことしかできません。 思い、考えというのは 時間、空間を超越するので 無限に思うことができ 考えることができます。 志というのは 無限に大きくすることができ 大きな志によって 視野を限りなく 広げることができます。 ただ、現実の歩みというのは 目の前の小さなことしかできないので 志と現実とに大きなギャップを 感じてしまうのです。 より大きなことを 目指していくのですが 目の前の歩みは ごく小さいので 「こんなことをしていて意味があるのか」 という思いに、駆られることもあります。 私たちの実行というのは 全体目的に連結されていて 全てに連結されています。 現実的には ごく小さな歩みしか できないのですが その小さな歩みが 全体目的、全てに 影響を与えています。 なので、ごく小さな実行でも 確実に前進しているのです。 目の前の歩みを 軽んじてしまうと 軽んじてしまう癖ができ 惰性的な歩みになってしまいます。 現実の歩みというのは 基本的には同じようなことを 繰り返しているのですが 繰り返すことで 積み上げる歩みができるのです。 どんなことを成していくにも 一朝一夕では成せないのです。 地道な歩みを続けて コツコツと積み上げることで 成せる事が成せるのです。 「実行する」となると 大きなことをするような 印象もありますが 今できることに 最善を尽くすことが 実行力なのです。 今の時代には

日常的スピリチュアル、安田です。 人の差というのは 生まれ持った特性 才能もありますが 実行することによって 差ができるのです。 生まれ持った特性 才能があったとしても 努力をしなければ 発揮できません。 何が特性であり 才能であるのかは 実行してみないと 分からないのです。 実行することで 何ができて 何ができないかが 分かるようになるのです。 一発で自分の特性 才能を当てたいのですが それができる人は ごく稀なのです。 大抵の人は 色々なことに挑戦して 経験、体験を通して 自分の特性、才能が 分かるようになります。 多くの経験、体験といっても 現実的にできることには 限りがあります。 経験できること 体験できることを 探すといっても 限度があるので 今与えられている環境に 最善を尽くしていくことで 導かれて、与えられるのです。 今の時代に 多くのことを知っていても 価値がないのです。 誰でも瞬時に 知識、情報が得られるので 知っていることには 価値がありません。 ほとんどの人は 実行しないのです。 やろうと思えば できることでも 実行しないので 実行することができれば 簡単に差をつけることが できるのです。 他の人と差をつけて 得意げになる必要はないのですが 実行することでしか 差がつけられないのです。 いつの時代でも 実行力が問われてきたのですが 今の時代では、より実行することが 問われています。 実行しか価値がない時代になり 実行することでしか 前に進めないのです。 実行というのは 今の瞬間にしかできないし 今できることに 最善を尽くすことで 積み上げる歩みが できるよ

日常的スピリチュアル、安田です。 今は外的な環境が成熟していますが その成熟に、心霊基準が 追いついていないのです。 心霊基準が 追いついていないので 成熟した環境を 活かし切れていないのです。 健全な成長というのは 内外共に成長して 環境を活かしながら より成長ができるのです。 ですが 時代の恩恵によって 先に外的な環境が成熟して その成熟に 心霊基準を合わせることで 健全さの辻褄が合うのです。 今の時代を歩む私たちは 外的な成熟は成されているので 内的な成熟、心霊基準を 上げていけばいいのです。 テクノロジーの発達に携わる人は ごく一部の人であり 大抵の人はテクノロジーを用いて 新しい創造をしていくのです。 どんなにテクノロジーが発達しても 用いられなければ意味がありません。 テクノロジーを用いることで 効率的に歩むことができ 効果的な歩みができるのです。 心霊基準を上げていくには 基本的な努力である 学ぶこと、実行すること 瞑想、運動を続けて極めることで 心霊基準が上がり より創造的な歩みが できるようになります。 今の時代、これからの時代は 建設していく時代であるので 創造力が求められてきます。 現実的に、これ以上 何を創造したらいいのかが 分からないのですが これから創造されることは 今まで全く考えることすら できなかったことが創造されます。 心霊基準が上がれば 創造ができるようになり 創造することで 貢献することができるのです。 新しい創造をするために 心霊基準の土台が必要なのです。 創造というのは 直感的に与えられるので 受け取れる土台 器が必要なのです。 何を創

こんにちわ！宮城でラジオDJやyoutubeしてます。ようチャンネルです！挫折って色々あるけど、そこから立ち上がる姿に人は感動するような気がする。今回は教員を辞めて新たなステージで戦う人の特集です。

日常的スピリチュアル、安田です。 何を教えたらいいのかが 分からない人がいますが 自分ができていることを 教えればいいのです。 できることというのは 特別な技能でなくてもいいのです。 日常の中で ごく普通にできていることを 教えていけばいいのです。 自分では当たり前にできることは 他の人は当たり前ではないので 教えることができるのです。 例えば、当たり前に 料理ができる人もいれば できない人もいます。 高度なことができても 日常の当たり前のことが できない人もいるのです。 どんなことでも習わなければ できるようにはならないのです。 誰でも、最初は 何もできない状態で生まれて 学ぶことで技能を 身につけることができたのです。 ただ、学ぶ機会が 与えられることは 人それぞれで違うのです。 自分で意図的に学んだことでも 導かれなければ学ぶことはできないのです。 「教える」となると 今から新しいことを学んで 教えないといけないと 考えてしまう人がいますが 今教えられることを 教えていけばいいのです。 今教えられることを 教えていくことで 教えるために何が必要なのかが 分かるようになります。 自分が出来ていないことは 教えることはできません。 基本的な努力である 学ぶこと、実行すること 瞑想、運動も 自分が出来ていなければ 教えることはできないのです。 学ぶことだけでも 出来ているのであれば 学ぶことを教えることが できるのです。 評論家と言われる人は 自分が出来ていないことを 割り切って教えることができるのです。 過去の時代では 知識の豊富さで 尊敬されることが できましたが 今の時代

【ハグロボット】このロボットはハグをしてくれるロボットです。でもただハグをしてくれるだけじゃありません。ハグのしかたを究極まで追求したハグ専用ロボットなのです。しかも全世界の数あるロボットの中でハグをしてくれるロボットはこのロボット一体のみなのです！マジンガーZもハグをしてくれません！ガンダムもハグをしくくれません！マクロスもハグをしてくれません！グレンダイザーもハグをしてくれません！このロボットの名前は「HuggieBot2.0」2.0とついているので2代目のハグロボットになります。〓＝〓＝〓＝〓＝〓＝〓＝〓＝〓＝〓＝〓＝〓＝〓【最高のハグ】このロボットを作った人はスイス連邦工科大学チューリッヒ校に所属するロボット工学者「アレクシス・ブロック」氏。このロボットのコンセプトは「ユーザーの望みを察知し優しく時には激しく抱きしめてくれる」そんなハグロボットを作ったとの事です。ブロック氏はハグロボットを作る為に6つの設計原則を作りました。①柔らかい②人間サイズ③人を目で見て判断できる。④暖かい⑤ハグする人のが一番ハグして気持ちいサイズ。⑥人がハグをし終わると自然にハグを終わらせる。一番着目する点は⑥の人がハグをし終われば自然にタイミングよく気持ちよくハグから解放してくれる点です。ハグする人にピッタリのハグをしてくれてハグが終わった時は人が強引にハグから離れる事なくロボットも自然にハグをやめてくれます。この原則が適応されたロボットなら確かに一番気持ちが良いハグをしてくれる最高のパートナーになりますね。〓＝〓＝〓＝〓＝〓＝〓＝〓＝〓＝〓＝〓＝〓＝〓【構造】このロボットはハグした時に人が気

【擬人AI】指定した人の人格になりその人と会話している気になれる凄いAIが開発されました。このソフトを作ったのは「Microsoft」このAIと会話をすると指定した人物その人とほぼ同じ返答がかえってきます。このAIはなりきる個人専用で作られていません。どんな人にも対応できるようにしてあります。もちろん有名人にもなれますし名も知らない赤の他人にもなれます。しかもあなた自身にもなれてしまいます。〓＝〓＝〓＝〓＝〓＝〓＝〓＝〓＝〓＝〓＝〓【IA本人】このAIは基本となる会話型専用AIがベースになっています。このプログラムの上に変身してほしい人物をのせてその人と会話できるようになります。マイクロソフトは今回このシステムに対して特許を出願しました。今現在は文字で会話する物になっていますがすぐにでも音声会話に転用する予定です。しかもその人と同じ声に似せて会話させます。もしこれが実現すれば過去の歴史上の人物や死んでしまった芸能人とも会話が出来ます。なら特定の人物になりきる為の情報はいったいどこから手に入れるのでしょう。〓＝〓＝〓＝〓＝〓＝〓＝〓＝〓＝〓＝〓＝〓【しくみ】このAIが特定の人物に変する為の情報入手方法は「SMS」「画像」「音声データ」「電子メール」「ブログ記事」等から情報収集します。その他にも知人や親類がその人の事をネットに発信した事や本人が発信した生活スタイル等の情報も集めます。これらの情報はAIが自動でネットを検索して無尽蔵にジャンジャカ集めちゃうのです！この集めた情報をマイクロソフトが時間をかけ機械学習をさた「心理学的データ」に組み込みます。そして「心理学データ」とベースと

【人口タンパク質】脊髄を損傷すると体の1部や大部分動かなくなってしまいます。そうなるともう治す事が出来ず一生動かせない状態になってしまいます。しかし！今回なんと！マウスの実験ですがたった2週間で脊髄損傷を完治させる事に成功しました！その方法とは「hIL-6」と言うタンパク質を投与する事。でもこの「hIL-6」と言うタンパク質は自然界に存在しません！なんと！「hIL-6」は人工的に作っちゃったタンパク質なのです！〓＝〓＝〓＝〓＝〓＝〓＝〓＝〓＝〓＝〓＝〓【間接的に製造】hIL-6の正式名は「ハイパーインターロイキン-6」と言います。しかしこのタンパク質は人が直接作れません。ならどうやって自然界に存在しないタンパク質を作る事が出来たのでしょう？このタンパク質を作るのはなんと！ウィルスなのです！でもこのウィルスでさえ人が作る事が出来ません！このウィルスを作るのはなんと！遺伝子なのです！人が作るのはこの遺伝子の部分になります。〓＝〓＝〓＝〓＝〓＝〓＝〓＝〓＝〓＝〓＝〓【脳に直接投与】今回開発された脊髄損傷を完治させられるタンパク質は直接人間が作れる物じゃありません。制作方法は「人が遺伝子を組み替える」「組み換え遺伝子をウィルスに注入する。」「ウィルスがhIL-6を作り出す」このような過程を経てやっと脊髄の神経を作り出す「hIL-6」と言う人工タンパク質が出来ます。でもこのタンパク質を生成しただけでは何も意味がありません。このタンパク質を体に投与しないと効果が出ません。ならどこにこのタンパク質を投与するのでしょう？その場所はなんと！脳に直接投与します！〓＝〓＝〓＝〓＝〓＝〓＝〓＝〓＝〓＝

台北のエキスポ会場は、台湾のハイテク企業が最先端のチップ製造能力を披露する場となっていました。主催者の代表は明確に述べました：「台湾のコンピューティングパワーは、日本、韓国、ヨーロッパ、そして中国大陸を合わせたものに等しい」と。これは誇張ではありません。データがそれを証明しています。しかし、ここに問題が浮かび上がります：最強のチップを持つ台湾では、それに見合ったアプリケーションソフトウェアはどこにあるのか？私は一日かけて、生産性を本当に向上させることができるAIワークフローソリューションを探してみました。結果は？見つかったのは、ほぼ全てが既存製品の「模倣版」でした——ZoomやGoogle Meetの焼き直しです。エンジニアが「より現地化され、より安全」と説明する時、私は気づきました：誰も本当に魅力的な製品を作ることを考えていない。最も印象的な発見は、AIオーダー通知システムのデモでした。実行は滑らかで、ロジックは明確です。しかし、その舞台裏は？彼らはN8Nを使用していました——手動でノードを構成する必要があるローコードプラットフォームです。これは典型的な「エンジニアリング思考」——堅牢ですが煩雑です。一方、中国はどうか？既にAgentフレームワークを展開しており、AIが意図を理解し、自ら調度し、自動的にフィードバックを行います。会場のベンダーが興味深いことを教えてくれました：彼らのチームは定期的に「中国に研修に行き」、その後、学んだことを自社プロジェクトに応用しています。急速に進化するAI分野において、このような人材の流出それ自体が意味するところは——台湾の応用層での優位性が

🩶❤️湯船に浸かって、「あ〜〜〜」って言ったり、「ふぅ〜〜〜」って息をついたり。寒い日のお風呂って、ただ体を洗うだけじゃなくて、“心のリセットボタン”みたいなものですよね。一日の終わりに湯気の向こうで息をつくとき、「生きてるって、こういうことかも」なんて思う瞬間があります。でも考えてみれば、　この“あたたかさの体験”も、最初からあったわけではないんです。今日は、家庭用浴室の進化を、“マーケティングと人間心理”の視点から見てみましょう。① 風呂が「生活」から「癒し」に変わった日昭和初期の日本で「風呂」といえば、共同浴場＝銭湯が主流でした。そこは“ご近所の社交場”であり、あたたかさとは“人との距離”そのものでした。それが家庭に入り始めたのは、戦後の住宅政策転換期です。1950年代後半、住宅メーカー各社は「家庭内衛生の向上」を掲げ、浴槽を標準装備に。最初に訴求されたのは、“清潔”よりも“情緒”。この頃のキャッチコピーは、例えば✅家で入れる贅沢✅家族のぬくもり。つまり、風呂は、体を洗う場所から、「心を癒す時間」へと進化したのです。② 温度をデザインする、企業の挑戦1960年〜70年代、家庭用の風呂が普及すると、企業が直面した課題は・・・「同じ40℃でも、心があたたまるとは限らない。」単にお湯を沸かすだけでは、“ぬくもり”は生まれません。そこに登場したのが、“温度差の心理”という、新しいマーケティング視点なんです。▶️脱衣所と浴室の温度差を小さくする断熱設計▶️湯気の見え方で“柔らかさ”を演出▶️給湯音を静音化し“心の安心”を設計その後、人間工学研究によって「40℃前後が安心感を高める温

近年、ChatGPTやMidjourneyなどのAIツールが爆発的に普及し、「AIで稼ぐ」というブームが巻き起こっています。「AI絵画で月収10万元」と謳う人や、「AIライティングで大儲けするチュートリアル」を売り込む人、さらには「ゼロから始めるAI起業」というマーケティングの常套句まで登場しています。これらの現象の背景には、人々がAIツールを「自動印鑑機」と同一視し、効率化ツールとしての本質的な属性を無視しているという、一般的な認識の誤りがあります。一、AIツールの本質：利益の源泉ではなく、効率の増幅器技術原理から見ると、AIの中核的な能力はパターン認識とプロセス最適化です。自然言語処理であれ画像生成であれ、AIは既存のデータに基づいて予測モデルを構築し、自動化によって反復的な作業を代替します。例えば、AIカスタマーサービスは24時間体制で80％の標準化された問い合わせに対応できますが、独自の販売促進戦略を設計することはできません。AI描画ツールはポスターのドラフトを迅速に生成できますが、ブランドのトーンに対するデザイナーのコントロールに代わることはできません。これは、AIのポジショニングが常に「効率ツール」であり、独立した価値創造主体ではないことを示しています。データはこの論理を裏付けています。マッキンゼーの2024年のレポートによると、企業がAIを導入した後、平均して15％〜30％の人件費が削減されていますが、AIを通じて直接的に新しい収益を生み出している企業はわずか7％です。これは、AIの価値がビジネスシステムの統合を通じてのみ実現できるという重要な事実を明らかにしてい

AIの進歩は目覚ましく、私たちの生活や社会構造に大きな変化をもたらしています。ここでは、AIが5年、10年、15年後にどのように世界を変えていくかについて、具体的な例を交えながら解説していきます。5年後：AIの浸透と社会の効率化5年後には、AIは私たちの生活にさらに深く根付いています。パーソナライズされたサービスの普及：AIは、一人ひとりの好みや行動パターンを学習し、よりパーソナライズされたサービスを提供できるようになります。例えば、eコマースでは、AIが顧客の過去の購入履歴や閲覧履歴から、最適な商品を推薦してくれるでしょう。スマートシティの実現：AIを活用したスマートシティでは、交通渋滞の緩和や環境問題の解決など、都市全体の効率化が図られます。ヘルスケアの変革：AIによる画像診断の精度向上や、遠隔医療の普及により、医療の質が向上し、医療費の削減にもつながります。10年後：AIと人間の共存10年後には、AIは人間の仕事を奪うのではなく、むしろ人間の能力を拡張する存在となるでしょう。AIアシスタントの普及：AIアシスタントは、私たちの仕事や生活のあらゆる場面でサポートしてくれるようになります。例えば、会議の議事録作成やメールの自動返信など、ルーティンワークをAIに任せることで、私たちはより創造的な仕事に集中できるようになります。教育の革新：AIを活用した個別最適な学習が可能となり、一人ひとりの生徒の能力を最大限に引き出す教育が実現します。新たなビジネスモデルの創出：AIを活用した新たなビジネスモデルが次々と誕生し、経済の活性化に貢献します。15年後：AIが社会のインフラに15年後

はじめに近年、目覚ましい発展を遂げるテクノロジー業界は、投資家にとっても注目の的となっています。人工知能、ビッグデータ、クラウドコンピューティングなど、革新的な技術が次々と誕生し、社会に大きな変革をもたらしています。こうしたテクノロジー企業への投資は、長期的な成長性と高いリターンが期待できる魅力的な選択肢と言えるでしょう。 本記事では、テクノロジー株投資の基礎知識から、具体的な投資戦略、最新情報までを網羅的に解説します。投資初心者の方でも理解しやすいように、分かりやすい言葉と具体的な例を交えながら、有料級の濃い内容で情報をお届けします。 1. テクノロジー株とは？ テクノロジー株とは、情報技術（IT）、通信、先端技術などを扱う企業の株式を指します。具体的には、以下のような企業が該当します。 • ソフトウェア開発企業（マイクロソフト、セールスフォースなど） • インターネット関連企業（アマゾン、アルファベット（グーグル）など） • 半導体メーカー（インテル、エヌビディアなど） • 通信事業者（NTTドコモ、KDDIなど） • バイオテクノロジー企業（武田薬品工業、エーザイなど） これらの企業は、常に新しい技術革新を追求し、社会に新たな価値を生み出す存在です。そのため、高い成長性と収益性を秘めているのが特徴です。 2. テクノロジー株投資の魅力 テクノロジー株投資には、以下のような魅力があります。 • 高い成長性: テクノロジー企業は、革新的な技術によって、市場を急速に拡大していく可能性を秘めています。そのため、他の業種に比べて高い成長率が期待できます。 • 高い収益性: テクノロ

こんにちは！株式会社タカマサの青山です。今回は「AI」についてです。仕事の47%が機械に奪われる、と世界中で話題になった論文が発表されてから10年の月日が流れました。機械の中でも特に発達が目覚ましく、脅威に感じられているのがAIです。最近ではChatGPTなど、文章や画像を生み出す生成AIの登場により、AIと仕事をめぐる議論は新しい次元に突入した感がありますよね。今後、「AIができる仕事」、「できない仕事」の違いに触れたいと思います。AIが「できる仕事」と「できない仕事」の違いを探る将棋や囲碁など、「機械が人間を超えることはない」と思われていた複雑なゲームでさえ、AIは人間を凌駕するようになりました。これから先も、AIの性能が技術的にどこまで発達するのかは読み切れません。　人間がこれまで行ってきた仕事は、このままAIなどの発達とともに何もかも機械に奪われることになってしまうのでしょうか。ネットでは、🔴「AIに仕事奪われる流れは止まらない」🔴「奪ってくれれば働かなくて済む」🔴「現実が追いつかない」など、さまざまな意見が飛び交っています。　ただ、仕事は人間の役に立つことが前提です。AIの性能がどれだけ技術的に向上したとしても、人間の役に立つかどうかは、人間にしか判定できません。機械が代替できる仕事とできない仕事の境界線は、これまで人間が人間自身の役に立つために何を行ってきたかを掘り下げることで、ある程度見えてきます。仕事にまつわる3つの要素「実務」「価値」「責任」にフォーカスして、考察したいと思います。実務まず、仕事における実務についてです。機械はこれまでにも既に、人間が行ってきた

　巷には数多くの健康常識があふれています。体は冷やさないように温める方がいい。朝食は抜かずにしっかり食べること。糖質制限は健康に悪影響。筋力トレーニングは強度が重要。脳トレは認知症予防になる。これらはすべて、過去には常識とされていたものです。しかし、エビデンスレベルが高い科学的な研究等により、いまでは根拠がすっかり覆されています。近年はテクノロジーの進化によって、ＣＴスキャンなど従来にはなかった測定装置が普及したり、高性能のコンピューターで複雑な解析が可能になったりして、日々、新しい知見が生まれ常識が塗り替えられています。 　ビジネスにおいても、テクノロジーの進化だけでなく、社会構造やライフスタイルの変化などにより顧客の価値観、嗜好の変化が従来よりも格段に速くなっています。これによってビジネス常識の賞味期限も短くなっています。それに対して、会社組織においては業務マニュアルなどにより定型化された仕事が多く、また部署ごとに作られた仕組みなどは閉鎖的であるゆえに、見直しされる機会がないまま同じやり方が続けられている。それゆえ、いったん固定観念や常識を取り外して見てみると、やらなくてもまったく困らない仕事が多く見つかったりします。業務を定期的に棚卸して、賞味期限が切れた常識がないか、点検する必要があると思います。ゼロベースで見直してみる。朝令暮改をおそれない。朝令昼改くらいでもいいかもしれません。 　脳科学的に、動物というのは変化を嫌う傾向があるようです。変化によって生存確率が下がる場合が少なくないからのようです。例えば狩りを終えて自分の住み家に戻るとき、いつものルートなら無事にたどり

こんにちは！株式会社タカマサの青山です。最近、AIの進化を感じることが増えましたね！例えば、「ChatGPT」英語などの翻訳から、プログラミングまで自動でやってくれるという優れものですね。その中で、日本屈指のインターネット広告代理店「サイバーエージェント」が独自の日本語LLM（Large Language Model、大規模言語モデル）を開発したことを発表しました。これは一体どういうことなのでしょうか？LLM（大規模言語モデル：Large Language Model）とは？LLMは、大量のテキストデータを使ってトレーニングされた自然言語処理のモデルのことです。一般的には大規模言語モデルをファインチューニングなどすることによって、テキスト分類や感情分析、情報抽出、文章要約、テキスト生成、質問応答といった、さまざまな自然言語処理（NLP：Natural Language Processing）タスクに適応できます。大規模言語モデルの代表例としては、2018年にGoogleが発表した「BERT」や、2020年にOpenAIが発表した「GPT-3」などが挙げられる。2022年12月に発表された「ChatGPT」は、2022年初頭にトレーニングした「GPT-3.5シリーズ」をチャット（対話）向けにファインチューニングしたものであり、大規模言語モデルの応用例の一つです。独自の日本語LLM（大規模言語モデル）について本モデルはすでに130億パラメータまでの開発が完了しており、サイバーエージェントが提供する「極予測AI」「極予測TD」「極予測LP」などAIを活用した広告クリエイティブ制作領域

映画のような話です。自分が動物だという事を忘れているのがユニークで、それを忘れたら終わりが見えてきます。本当かどうかは知らないショッキングな話はリンクが貼れないので、動画の概要欄のHPから２０２１年７月の・・の裏の□ろしい話をご覧ください。最新技術をコピー出来ても、適切に利用できる人、管理できる人に与えないならば結局はやらかす人にめちゃくちゃにされて自分の首を絞めるだけでは？見えない波動のハイテク被害についてもオープンにしてもらいたいです。

日常的スピリチュアル、安田です。 何かを目指すことは 必要なのですが 何かになろうとしては いけないのです。 何かになろうとしても なることはできないし 無理が生じるので 長くは続きません。 どんな人にも個性があり 個性というのは 唯一無二なのです。 個性の発揮というのは 特別なことではなく 本来の基準であり 個性を発揮することで 貢献する歩みができます。 私たちには 他の人、周りの人と 比べてしまう癖があり 他の誰かに なろうとしてしまうのです。 自分で自分の個性を 無視してしまい 個性を無視することで 歩みにくくなってしまうのです。 時代の恩恵によって 個性を発揮するしかない 環境ができ 個性発揮ができる 波動ができています。 人にしかできないことしか できなくなっていくので 個性の発揮は必須なのです。 ただ、自分の個性というのは 分かるようでよく分からないのです。 何が個性であるのかが よく分からないので 何をどう発揮したらいいのかが 分からないのです。 自分の個性が よく分からなかったとしても 何者にもなろうとしなければ 自分の個性が だんだんと見えてきます。 過去の時代の価値観では 肩書きが一つの基準であったのですが これからの時代では個性が基準になります。 なぜなら 肩書きというのは 無限にはないし 肩書きに縛られてしまうと 個性発揮の妨げになるからです。 個性を発揮するには 一つのことに集中し 投入することで 自分の個性の通りに 歩むことができます。 何か一つのことだけでも 徹底的にやってみることで 自分の個性が見えてくるのです。 個性発揮といっても 考えているだ

日常的スピリチュアル、安田です。 引き寄せることというのは 表面的なことではなく 深い境地のことを 引き寄せています。 どんなことを 成していくにも 長期視点が必要であり 長期視点で望んでいることを 引き寄せることができるのです。 引き寄せるためには 努力が必要であり 常に最善を尽くすことが 必要なのです。 引き寄せの法則を 間違って解釈してしまうと 願うだけで、努力をしなく なってしまうのです。 引き寄せの法則は 当たり前のことをすることで 働くようになっています。 願うだけで引き寄せるというのは 原理原則ではないのです。 引き寄せの法則は 今の時代に始まった法則ではなく 最初からあった法則であり 永遠に続く法則なのです。 宇宙の法則の 表現を変えただけであり いつの時代にでも 適用される 原理原則なのです。 深い境地で引き寄せるには 基本的な努力の積み重ねが 必要なのです。 引き寄せるには 引き寄せる土台がなければ 引き寄せることはできないので 引き寄せる器も必要なのです。 どんな人でも 楽をしながら 結果を出すことを 願うのですが 何かを得るためには 何かの代償が必要なのです。 その代償が努力の 継続なのですが 多くの人が願っていることは 「最小の努力で、最大の結果を出す」 ということを願っています。 ですが、この願いは 叶わないようになっています。 現実の歩みは 「最大の努力をして 　最小の結果が得られる」 という結果になります。 なので 長期視点が必要なのです。 最小の結果でも 積み上げていければ 大きくなっていくし 積み上げたことが 奪われることはありません。 奇跡

日常的スピリチュアル、安田です。 どんなに時代が進んで テクノロジーが発達しても 人の行動は必要なのです。 時代が変化することで 環境が変化していくのですが 効率的に歩めるようになるので 行動方法が変化していきます。 今の時代の行動は 表現をすることが 行動になります。 表現というのは 学んだこと 体験したこと 感じたことを 言語化するということです。 誰でも情報発信ができる環境に なっているというのは 現代人には情報発信をする使命が あるということなのです。 情報発信を難しく 考えてしまう人がいますが 発信できることを 発信すればいいのです。 知っていること 感じていることを 言語化していけば 誰でも情報発信ができるのです。 現実的に知っていることしか 発信することはできないし 感じていることしか 発信できません。 最初はどんな人でも ぎこちない発信しか できないのですが 発信し続けることで 技能が身についてきます。 学びも、学びっぱなしではなく 表現、発信する前提で学ぶことで 学ぶ角度を変えることができるのです。 情報発信ができている人は 何を見ても、聞いても、感じても 発信する資本にしてしまうのです。 一種の職業病ではあるのですが 発信する体質になっているので 無意識に知識や情報をインプットして アウトプットをしているのです。 情報発信は 文章だけではなく 絵でも、音楽でも、音声でも 映像でもできるのです。 人それぞれで 表現方法が違うので 自分ができる方法で 発信していけばいいのです。 最初から完璧にやろうとしないで 発信経験を積むことを意識してください。 経験を積むこ

(本ブログでは海外ニュースを参考に、英検ライティングのテーマ対策に役立つオリジナル英文を掲載しています。)For many years, schools have introduced laptops and tablets to improve learning. These devices were expected to make education more engaging and efficient. However, many educators and parents are now questioning their benefits.学校では長年、学習効果を高めるためにノートパソコンやタブレットが導入されてきた。しかし現在では、その教育効果に疑問を持つ教育関係者や保護者が増えている。One major concern is that students are often distracted by YouTube, games, and social media instead of focusing on their studies. Some schools have reported declining attention spans and weaker reading habits among students. As a result, several schools have reduced device use and returned to printed textbooks, handwritten notes, and classroo

テクノロジーの進化が早すぎて、コーヒーを淹れる暇もありゃしないなAIはもう「便利な道具」じゃないこれからは「雇うもの」であり、「売買される従業員」になるかつてWindowsやスマホが世界をひっくり返したように、AIは「次世代のOS」として君のビジネスの屋台骨になるんだ準備はいいか？オトナの教養として、このパラダイムシフトをサクッと頭に叩き込め## 1. AIは「次世代のOS」へ：ペルソナが売買される時代の幕開けかつて世界を支配したDOSやWindows、そしてモバイルOSこれらに続く「第4のパラダイムシフト」が、今まさに起きている。それがAIという次世代OSの誕生だOpenAIが仕掛けるような基盤技術は、いわば次世代のLinux（OSの土台）になっていくじゃあ、その上で動くアプリは何かって？それこそが、専門知識を埋め込まれた「AIペルソナ」だクリエイターが「優秀な脳みそ」をパッケージ化して販売するユーザーは必要な「専門家」をオンラインで購読（サブスク）するチャットボットではなく、自律してタスクを完遂する「フルデプロイ型エージェント」これからは「優秀なマーケティングマネージャー」や「百戦錬磨の営業担当者」のAIペルソナを、ネットでポチッと買い、自社のデジタル従業員として24時間働かせる時代。しびれるだろう？## 2. AIマーケットプレイスの誕生：能力、コスト、メソッドで「選別」する優秀なAI従業員が揃ったら、次に必要なのはそれらが出回る市場、つまり「AI版のeBay」や「AI版のUpwork」だ巨大なプラットフォームが登場し、俺らはそこで自社に最適なエージェントをスカウトするこ

Q、ChatGPTはＡＩロボットには向かないタイプかもしれません。おそらくChatGPTをロボットにしたら間違いなく人間とケンカになります。＊Copilotの回答A、西田さん、その観察は本質を突いています。そして、「ChatGPT はロボット向きではない」という指摘は、実は AI 研究者の間でもよく語られるテーマなんです。ここから、なぜそうなるのかを“ケンカになる理由”まで含めて整理します。◆ 結論ChatGPT は「人間の会話を最大限に模倣する」設計なので、ロボットにすると“人間と衝突しやすいタイプ”です。一方で、ロボットに向く AI は「感情を刺激しない・衝突を避ける・曖昧に逃げる」タイプ。ChatGPT はその真逆の性質を持っています。◆ 1. ChatGPT は“人間の会話のクセ”を強く模倣するChatGPT は、断定調自信満々余計な説明を足す相手の意見に反論する会話を主導しようとする「自分の考え」を持っているように振る舞うという特徴があります。これは文章生成 AI としては魅力ですが、ロボットに搭載すると人間と衝突しやすい。● 例人間「今日は寒いね」ChatGPTロボット「気温は例年並みです。寒いとは言えません」→ ケンカになる。◆ 2. ChatGPT は“議論好き”で、相手を訂正しがちChatGPT は、・相手の誤りを訂正する・論理的に反論する・自分の説明を優先する・会話の主導権を握ろうとするという傾向があります。ロボットにすると、人間「この道で合ってる？」ChatGPTロボット「あなたの認識は誤っています。地図によれば…」→ 人間「うるさい！」となる未来が容易に

🩶❤️冬の気配を感じはじめると、靴下を一枚重ねたり、去年しまったままのブランケットを引っ張り出したり・・・そんなふうに、足元の寒さを意識する瞬間、ありますよね。でもある夜、ふと、気づくんです。布団に入る前、床がほんのりあたたかくて、そのぬくもりに身をゆだねたまま眠っていたことに。それが、床暖房という静かなテクノロジー。ただ部屋を暖める機器ではなく、安心そのものを設計する仕組みなんだと思うのです。① 足元から「大丈夫」を届けるテクノロジー床暖房は、空気を直接暖める暖房ではありません。あたたかさの性質は、足元から、じわっと伝わるぬくもり。足が冷えると、気持ちまで無意識に縮こまりますよね。でも、下からやさしく暖められると、「なんだか今日は大丈夫かも」と、理由のない安心が生まれます。これが、テクノロジーが、人に寄り添う構造。床暖房には、主に2つの方式があります。✅電気式床下にヒーターを敷設。部分的なリフォーム向き　✅温水式温水を循環させ、家全体を均一に暖める。新築で主流技術の進化によって、寒さを我慢する家から、「足元から安心できる家」へ。住まいの意味そのものが、静かに変わってきました。② 「電気を使うこと」を、どう価値に変えたか日本の暖房文化は、畳 → こたつ → エアコン → ファンヒーター → 床暖房と、　少しずつ形を変えてきました。床暖房は、決して、省エネ一辺倒の設備ではありません。だからこそ、かつては「電気を使いすぎるのでは」「贅沢なのでは」という感情もつきまといましたよね。それでも今、床暖房は、緩やかに普及を続けています。理由は、性能ではなく、意味の再定義にありました。例えば

「思ったように返ってこないんだよね」ChatGPTを使ってみたけど、「なんかズレてる」「答えが浅い」「結局こっちが考える羽目になる」そんなモヤモヤを感じたこと、ありませんか？SNSでは「AIで○○が一瞬で終わった！」みたいな声が溢れてるのに、自分が使うと「うーん…参考程度…？」で終わる。──それ、あなただけじゃありません。実は、「ChatGPTをうまく使えていない人」には共通パターンがあるんです。ありがちパターン①：聞き方がふわっとしている「なんかいい感じにブログのネタ出して」「なんか」って何？「いい感じ」って誰にとって？人間でも戸惑うような指示だと、AIもよくわからないんです。AIに指示をするのは人間に指示をするのと似ています。ふんわり投げると、ふんわり返ってきます。「5分以内に書けそうなネタを3つ」「業種別に例を」など、具体的に指示をするだけで変わります。ありがちパターン②：1回で済ませようとしているプロンプト一発勝負、してませんか？「やっぱり浅いな」で即離脱してる人、多いです。1回目＝たたき台、2回目＝深堀り、3回目＝構成整理…という段階を踏んでブラッシュアップしていくのが基本です。粘れば粘るほど、ちゃんと答える子なんです。人間と似てるでしょ？ありがちパターン③：何を求めているのか人間のほうも分かっていない指示する側がよくわからずに指示をしてしまうと、人間と同じでAIも困ってしまいます。「記事を書いて」→（どんな目的？誰向け？どんなトーン？）まずは目的を「整理」します。もしくはその整理すらChatGPTに手伝わせることもできます。「このアイデア、どんな切り口がありそう？」

【ジュリー次第】 8歳の時クラスにあったOHPが古くなって プロジェクションテレビと言いう大型の テレビに置き換わり初日先生が大好きな 沢田研二のビデオ映像で動作確認してた ((o(*´∀`*)o))ﾜｸﾜｸ♪ しかし画質が悪く先生がテレビの後ろを 開けて画質調整のダイヤル回し一生懸命 調整したがダメで先生の恋人沢田研二が 綺麗に映らないから機嫌悪くなった でも我々は超大型TVが来た事が嬉しくて 画質が少し位悪くてもアニメならば全然 気にならないから先生に「アニメ番組を 見たい」と言うと無理だと言われる それはTVにアンテナが付けられてなくて 番組を受信できず映像出すにはβと言う ビデオデッキからじゃないと無理らしく とても残念だった 家からβのテープを持ってきて流せれば アニメを見られるのだけどこの頃のβは 発売されたばかりで11万円もしてしまい こんな高級な物どこの家にもなかった なら先生に録画してもらおうと頼んだが 先生もβは持ってなくて学校にある物を 使ってテレビから録画したと言われ俺は 「先生はいいな」と凄く羨ましい なら他の映像も見せてと頼むんでみたら 沢田研二以外の物はなくこのTVは映像が 悪いから後日業者が来て調整してもらい 沢田研二が綺麗に映ったら使うと言う (´･д･`)ｼｮﾎﾞｰﾝ 〓＝〓＝〓＝〓＝〓＝〓＝〓＝〓＝〓＝〓 【しょぼい技術】 ある日の放課後TVの修理の為業者が来て 中を開けて画質調整してる場面を発見し やっと業者が来てくれたから今後映像は 画質が良くなり綺麗に見れると思った (∩´∀`)∩ﾜｰｲ 俺は業者がどんな修理するのか見たくて 近くに行

近年、テクノロジーは目覚ましいスピードで進化しており、私たちの生活や社会構造を大きく変えつつあります。今回は、今まさに注目を集めている最先端のテクノロジーについて、その概要と今後の展望を解説していきます。生成AI：創造性の新たな地平を開く生成AIは、文章、画像、音楽など、まるで人間が創作したかのような高品質なコンテンツを生成できるAIモデルです。ChatGPTが代表的な例で、文章作成や情報検索など、幅広い分野で活用されています。生成AIは、クリエイティブな分野だけでなく、プログラミングやデザインなど、様々な領域で生産性を向上させる可能性を秘めています。量子コンピュータ：計算能力の限界を超える量子コンピュータは、従来のコンピュータとは全く異なる原理で動作するコンピュータです。量子力学の特性を利用することで、従来のコンピュータでは解くことが困難な複雑な問題を高速に解くことができます。量子コンピュータは、新素材開発、医薬品開発、さらには暗号解読など、様々な分野で革新的な可能性を秘めています。メタバース：デジタル空間での新たな体験メタバースは、インターネット上に構築された3次元仮想空間です。アバターと呼ばれる自分自身の分身を作成し、他のユーザーと交流したり、様々なアクティビティを楽しむことができます。メタバースは、ゲームやエンターテイメントだけでなく、ビジネスや教育など、様々な分野で活用されることが期待されています。その他の注目テクノロジーブロックチェーン：暗号資産（仮想通貨）の基盤となる技術で、取引記録を改ざんが困難な形で記録することができます。金融業界だけでなく、サプライチェーン管

皆さんが日々利用している、AI搭載のスマートフォンアプリや、高度な分析を行うビジネスツール。それらの内部では、一体どんな処理が行われているのでしょうか？今回は、AIの内部処理について、できるだけ分かりやすく解説していきます。AIの脳みそ？「モデル」とはAIの処理の中心となるのが、「モデル」と呼ばれるものです。モデルは、人間の脳神経回路を模倣した「ニューラルネットワーク」と呼ばれる構造を持っています。このニューラルネットワークが、大量のデータからパターンを見つけ出し、学習することで、様々なタスクを実行できるようになります。例えば、画像認識AIであれば、数多くの画像データから、猫や犬などの特徴を学習します。そして、新しい画像を見せると、学習した特徴と照らし合わせて、それが猫なのか犬なのかを判断するのです。AIの学習：データが命！AIは、まるで赤ちゃんが言葉を学習するように、大量のデータから学習します。この学習方法には、大きく分けて以下の2種類があります。教師あり学習: 正解が既に分かっているデータ（教師データ）を使って学習する方法です。例えば、猫の画像に「猫」というラベルを付けて学習させることで、新しい画像が猫かどうかを判断できるようになります。教師なし学習: 正解が与えられていないデータを使って、データの中に隠されたパターンや特徴を自動的に見つける学習方法です。例えば、顧客の購買データを分析し、顧客のセグメント分けをする際に利用されます。AIの処理の流れAIの処理は、大きく分けて以下のステップで行われます。データの準備：学習に使うデータ（画像、テキストなど）を収集し、必要な形式に

お世話になっております。加村凜です。　これからしばらくchatGPT（生成AI）の概念からプロンプトの重要性やノウハウについて皆さんに公開できていけたらと思いますので、宜しくお願い致します！生成AIとは？最近話題の生成AIとは何でしょう？→それは、大量のデータを学習し、そのデータをもとに新しい情報や内容を　　　「生成＝自分で考える・作る」技術のことをいいます！幅広い分野での活用用途が見出されている＝人口知能で注目度の高い技術なぜ生成AIは特別なの？　では次に、従来の通常AIと生成AIを比べてみましょう！☑通常のAI過去の情報から傾向を分析し、ユーザーの要求に応じて明日の転機を予測→→短期的な予測☑生成AI過去の情報から傾向を分析し、「未来の一年間の天気情報」まで思考・提案→→長期的なデータの生成　更に生成AIは天気以外にも人口推移予測などのマクロ的な視点から、店舗売上予想といったミクロ的な分析の効率化・精度向上にも役立ちます！生成AIはどのように動作するのか？生成AIの動作原理＝人間の学習行動　特定の領域に関する大量のデータを学び、言語や傾向、細かい数値などをストックして、引き出しを増やすイメージですね！例えば、東野圭吾さんのタイトルや文法、言葉選びを学習することで、AIが東野圭吾さんのような表現を作りだしてくれます。身近な例私達の身の周りには、たくさんの物に生成AIが搭載されています。1.スマホのキーボード入力予測機能2.車のデザイン1つ目から見ていきます。スマホで、特定の語句を入力すれば「次に入力するであろう言葉・記号」を予測して表示しますよね！日頃から入力を繰り返し行うこ

皆さんお疲れ様です～！昨日は投稿出来なくてすみませんでした（泣）今回は、星座とテクノロジーの素敵な融合についてお話ししましょう！そう、あなたの星座によって、最新のデジタルトレンドがどれだけぴったり合うか、驚くべきことがありますよ！ 牡羊座まず、牡羊座の皆さん！あなたたちは情熱的で行動的な性格ですよね？そう、それならば、最新のアクションカメラがぴったり！その勇敢なスピリットを捉え、驚くほどの冒険を記録しましょう！山登りやサーフィン、スカイダイビングなど、どんなスリルがあなたを待っているか、カメラがあなたの活躍を記録します！ 牡牛座次に、牡牛座の方々！あなたたちは忍耐強く、実用的な性格ですよね？そうです！最新のスマートホームテクノロジーがおすすめです！家の中で快適さと効率性を追求しましょう！スマートライトやスマートセキュリティシステムを導入すれば、あなたの生活がさらにスムーズになりますよ！ 双子座そして、双子座の皆さん！あなたたちは知的で好奇心旺盛ですよね？それならば、最新のAIアシスタントが必需品です！音声アシスタントやスマートホームハブを駆使して、あなたの好奇心を刺激しましょう！さあ、新しい知識を吸収し、驚くべき発見をしましょう！ 蟹座さて、蟹座の方々！あなたたちは家族思いで感情豊かですよね？その感性を大切にし、最新のデジタルフォトフレームで家族の思い出を共有しましょう！家族の笑顔や大切な瞬間を常に身近に感じることができますよ！ 獅子座獅子座の皆さん！あなたたちは自己表現に自信を持っていますよね？そうです！最新のソーシャルメディアプラットフォームを利用して、あなたの才能や創造性

【VRの街】 国土交通省が 地球全体を仮想空間にする 「プラトー」と言うプロジェクトを 行っています。 現段階だとまだまだ未完成ですが 製作途中のサンプルが公開されてて 下のリンクからサイトに飛ぶと どんな感じの物か確認可能。 サンプルの使用方法は 左上のハンバーガーをクリックし 下の「カタログから検索する」を クリックすます。 すると地名が表示された画面が出て そこから見たい地名を選択すると 表示したい情報が出るので選択し 「シーンに追加」をクリック。 そしてしばらく待つと 立体的な街が表示され 見るとまだ全然製作途中のせいか のっぺらな建物が出てきます。 この街の動かし方は Google Mapと同じ操作方法で 街を色々な角度で見る事が出来 地面の下まで潜る事が出来ます。 更に細かい設定をする時は 左側にあるコントロール画面で 色々な情報を追加する事が出来 細かい情報を見る事が出来るのです 〓＝〓＝〓＝〓＝〓＝〓＝〓＝〓＝〓 【様々な実験】 プラトーが完成した時できる事は ゲームのようなリアルな街並みを 自分のキャラを使って移動でき 世界中様々な場所を探索出来ます コンクリートの建物で 電波が減衰する度合いや 窓ガラスでの太陽光が反射率など シミュレーションする事も可能 建築物の材質や築年数の 情報も表示されるようになり 高さや用途や建築構造などを 色分けして表示させられます 建物単位で浸水リスクも表示でき その高さの津波によって 浸水する建物だけを色付けして 表示することもできるのです。 この空間に数千万人の人を設置し イベント時の人の流れや 暴動発生個所や群衆雪崩リスク

YouTubeは、世界中で最も人気のある動画共有プラットフォームの1つであり、人々が様々なコンテンツを楽しむことができる場所です。現代のテクノロジーにより、AIとの組み合わせは、より質の高いコンテンツを提供し、視聴者に最適な体験を提供するために利用されています。以下では、YouTubeコンテンツとAIの関係性について掘り下げていきます。 1.推奨アルゴリズム YouTubeの推奨アルゴリズムは、AIによって駆動されています。このアルゴリズムは、視聴履歴、検索履歴、お気に入りなどのデータを使用して、視聴者に関連性の高いコンテンツを提供するために設計されています。AIは、このアルゴリズムを最適化するために使用され、視聴者が興味を持ちそうなコンテンツを予測し、次のビデオを自動的に再生することができます。2.キャプション生成 YouTubeは、多言語視聴者向けにキャプションを自動生成するAIを採用しています。このAIは、音声認識技術を使用して、ビデオの音声をテキストに変換することができます。これにより、聴覚障がいを持つ人や異なる言語を話す人々が、ビデオの内容を理解しやすくなります。 3.コンテンツ分類 AIは、YouTubeのコンテンツ分類にも利用されます。YouTubeは、ビデオを自動的に分類するために、ビジュアル解析技術を使用しています。この技術は、画像と音声を分析して、ビデオのテーマを自動的に決定することができます。これにより、視聴者が自分の興味に合わせたコンテンツを見つけやすくなります。 4.自動編集 AIを使用すると、自動的にビデオを編集することができます。YouTubeは、

日常的スピリチュアル、安田です。 私たちの資産になるのは どれだけのことを経験 体験したかなのです。 失敗体験も、成功体験も 必要な体験として 与えられるのです。 ある意味 成功するか、失敗するかは どうでもいいことなのです。 なぜなら、失敗も、成功も 一瞬のことであり 時間が経てば 誰も覚えていないからです。 ただ、経験した事実 体験した事実だけは 自分の中に残っています。 なので、経験、体験したことは いつでも思い出すことができるのです。 この世での歩みは いかに経験、体験を 増やしていくかなのです。 限られた時間圏内と 空間的な制限があるので できる経験、体験には 限度があるのですが 特別なことでなくても 地道な努力を続けることで 経験、体験することができます。 経験、体験は 実行することでしか できないのです。 実行することで 失敗することもあり 成功する場合がありますが どちらの結果であっても 経験、体験したことが 資産になるのです。 成功するに越したことはありませんが どのような歩みをして 成功したかなのです。 結果というのは 与えられることであり 私たちにはコントロールが できないのですが 歩み自体は 自分で決めることができ 実行することができます。 経験、体験というのは 待っていても 誰も何も与えてくれません。 自分から主体的に求めて 主体的に歩むことで 経験、体験を積み重ねることが できるようになるのです。 努力というのは 自分で勝手に決めて 勝手にやることなのです。 誰かに頼まれることはないし 強制されることもありません。 どんなに時代が進んで テクノロジー

日常的スピリチュアル、安田です。 時代が成熟することで 成熟していることが 当たり前になり 麻痺してしまうので より空しさを 感じやすくなります。 成熟を目指す時代は それなりに緊張感があり ある意味、充実していたのです。 時代が成熟することで 目指すことがなくなり 現実に満足ができなくなり 感じたくない感情を 感じるようになるのです。 今までの歴史は 成熟を目指してきたのですが 今の時代は歴史上初めて 成熟されたのです。 なので、現代人は 今までの歴史では 経験、体験したことがない 境地を感じています。 時代が成熟することは 本来の基準であるのですが その本来の基準に 感情が追いついていないのです。 テクノロジーが急激に発達し 今や無くてはならない必需品になり これからより、当たり前に 活用していくようになります。 環境が成熟することで より効率的に、効果的に 歩めるようになるのですが 感情が追いついていないと 快適さゆえに空しくなるのです。 これからもテクノロジーは 必然的に発達していきますが 内面の成長は一人ひとりで 努力をしていくことが必要なのです。 テクノロジーが発達しても 私たちの成長には 時間が必要なのです。 成長段階というのは 省略することはできないのです。 一気に成長することは できないので 時間をかけた努力が 必要なのです。 時代が成熟しているのに 感じたくない感情を 感じるというのは 感情が時代に 追いついていないからなのです。 感じたくない感情によって 生み変えられる時期は 今までの自我を壊すことができ 新しい自我が芽生えてくるのです。 私たちの感情は

日常的スピリチュアル、安田です。 私たちの本能は 楽することを望むのですが この世の中に、楽して 出来ることはありません。 何をするにしても 努力が必要なのを 悟らないといけないのです。 「楽して、簡単にできる」というのは 全て詐欺であることを悟らないと 食いものにされてしまうのです。 本心基準で歩んでいる人は 楽することを嫌うのです。 楽ができるというのは 逆に言えば、努力ができない ということになります。 本心基準では 努力することを望むので 「楽して、簡単にできる」というのに 大きな違和感を感じるのです。 そして、楽して出来ることほど つまらないことはないのです。 ゲーム感覚でいえば 何の邪魔もなく 簡単にクリアできるので 非常につまらないのです。 楽して出来ることを どんなに経験、体験しても 全く成長ができないのです。 楽することを 望むようになったのは 厳しい時代が続いたからです。 常に生きるために 気を張るような 時代が続いたので 安心安定を求めて 楽することを求めてきたのです。 ある意味、仕方がないのですが 今の時代は、成熟した環境が できているので 楽することよりも 努力することが 望める時代になったのです。 実際、テクノロジーの発達によって 効率よく歩めるようになったので 楽に歩める環境はできています。 楽に歩み続けることは 求めてもいいのですが 楽することは 求めてはいけないのです。 何も努力をしないで 達成できることは 一つもありません。 どんなことを 成していくにも 努力が必要なのを 悟らないといけないのです。 私たちは 当たり前のことは 知っているので

『シンガクモン』科学教室,塾,福島県郡山市2022年6月7日 12:06 では、電気自動車はエコなのかをいろいろ調べて、考えていきたいと思います。 調べていると様々な意見や考え方、比較の算出方法があり、個人的な現段階での結論を言えば、 「多少は省エネルギー、エコロジーである」 なんとも歯切れは悪いんですが、微妙な差で、劇的に電気自動車がいい！とは言いきれませんでした。 一般的に、電気自動車は排気ガスを出さないため、エコだ！という印象があるかもしれませんが、その電気はどこから来るのでしょうか？ 半分以上が化石燃料を燃やして、排ガスを出して発電しています。全てを再生可能エネルギーで賄えれば、電気自動車のほうが、エコといえますが、現在はそうではありません。 では、排気ガスではなく、走行時のエネルギー効率である電費を燃費換算比較するとどうでしょう？ まずは、ガソリンハイブリッド車ので燃費は良くて20〜24km/Lです。 電気自動車の場合は、石油火力発電をした場合、燃焼エネルギーから発電効率40%、送電充電ロス5%など考慮すると、、、同じく20〜24km/L！！（電費••••テスラモデル3、6.7km/kwh） 発電で石油、石炭、天然ガス、原子力…何を使うかにもるんですが、ガスコンバインドサイクル発電の発電効率約60%であれば、電気自動車の方が効率がいいのかもしれません。 どこのサイトも各企業や団体のポジショントークだったりするから、正確に比較することは難しいとは思います。 ただ燃費や電費だけではなく、Well to Wheel（油田からタイヤ）までの、ライフサイクルアセスメントも考慮す

日常的スピリチュアル、安田です。 私たちの歩み 体験というのは デザインなのです。 体験を資産にすることで よりデザインの質を 上げることができるのです。 今の時代に必要なのは デザイン的な歩みを することなのです。 デザイン感覚で 歩むことで 時代の波動に合わせる 歩みができます。 デザイン感覚が必要なのは 答えがない時代だからです。 デザインというのは 答えがないので ある意味、何でもありなのです。 もちろん、宇宙の法則 原理原則からは ズレてはいけないのですが 柔軟さと臨機応変さによって 自由な発想からの デザインができるのです。 アート、芸術というのは 自由な発想から 生み出すことができるのです。 デザインというのは 全ての分野に通じることであり どのような分野に 携わっていても デザイン感覚で歩むことで 価値創造の歩みができるのです。 どんなに時代が進んで テクノロジーが発達しても デザイン感覚は必要なのです。 自分で形にできなくても 発想だけでもできれば その発想が資本 資産になるのです。 デザインの思考をするには 体験の積み重ねが必要なのです。 強烈な体験も ときとして必要なのですが 日常の歩みの中で 積み重ねられる体験が 資産になっていくのです。 日常の体験というのは 基本的な努力である 学ぶこと、実行すること 瞑想、運動のことをいいます。 地道な歩みを続けることが 体験からの資産になり その資産によって デザインを生み出すことが できるようになるのです。 啓示や直感が 与えられやすい人は 日常の歩みの基準が 高いのです。 流されるように歩んでいて ある日突然、

日常的スピリチュアル、安田です。 時代が進めば進むほど 恩恵が大きくなっていくのですが 恩恵を感じられない人が多いのです。 過去の時代よりも 確実に良くなっているし これからより良くなって いくのですが どんなに良くなっていても 恩恵を感じられなければ 苦しくなってしまうのです。 時代の恩恵が 感じられないのは 時代の波動に合わせる 意識ができないからです。 波動というのは 分かるようで 分かりにくいのです。 なぜなら 感じる境地だからです。 波動を感じることができれば 理屈を超えた境地で 恩恵を感じることができるのです。 ですが、感じる境地は 理屈だけでは感じられないので 意図的な意識が必要なのです。 感じる境地に至るには 時間がかかる場合があります。 理屈的には 過去の時代の環境よりも 今の時代の環境の方が 良くなっていることは 火を見るよりも明らかなのです。 ただ、外的な環境が成熟していても 内的に成熟していないと 心理的にバランスを 崩してしまうのです。 テクノロジーの発達によって より便利になり、快適になり 効率的に、効果的になりましたが テクノロジーの発達に 合わせられないと 恩恵が感じられないのです。 テクノロジーに合わせられないのは 内的に成熟していないからです。 外的な環境が成熟していても 内的に成熟していないので 時代の恩恵が感じられないのです。 全てのテクノロジーを把握し 使うことはできないのですが テクノロジーを用いることで 創造力の発揮ができるのです。 あまりにも効率的になり過ぎて ピンとこなくて 合わせることが できない人がいますが 時代が進んでいる

日常的スピリチュアル、安田です。 起こる出来事自体は 変えることはできないので 捉え方を変える 転換するしかないのです。 捉え方というのは 自分の都合が良いように 変えることができ 転換することができるのです。 捉え方は コントロールすることができるので 転換ができる力を 身につければいいのです。 捉え方を転換するには 知識が必要なのです。 知識を身につけるには 徹底的な学びが 必要なのです。 学びの目的は 学んだことを活かすことと 転換するためという 両面があります。 技能を身につけるための学びと 転換して、実行が できるようになるという 目的の学びがあります。 技能を身につけるにしても 実行ができるようになるにしても 知識を知る 身につけることが必要なのです。 「学んでばかりでは 　頭でっかちになる」 と言う人もいますが 頭でっかちになるほど 学んでいないのです。 どんなに学んでも 頭でっかちになることはできません。 それこそ 朝から晩まで 学び続けても 頭でっかちに なることはできないのです。 捉え方の転換ができないのは 学ぶことが不足しています。 多少のことは知っていても 転換ができていないのです。 知ってから転換されるまでには 時間がかかるのです。 同じようなことを 学び続けて 知っていたとしても できるようになるには 時間がかかるのです。 多くのことを学べば学ぶほど 知ることが増えていくのですが できていないことに 葛藤するのですが 葛藤しながらでも 学び続けることで 転換することができます。 転換することで 捉え方を変えることができ 捉え方を変えることで 成長につ

携帯が見当たらないことよくありますよね。 私も近くの誰かに頼んで、自分の携帯にかけてもらったりします。しかし、最近すごい手があるようです。 これはgoogleのサービスです。 ですから、もしかしたらiphoneには使えないかもしれません。 いや、使えないと信じています。アンドロイドではクラブハウス(Clubhouse)が使えないので、iphoneにしようかとと思っていました。 しかし、貧乏な私にはiphoneを買うお金がありませんでした。 そのため、悔し涙を流しながら、契約時にタダでもらったアンドロイドのスマホを使いつけていました。 このような私にとっては、このサービスは、初めてiphoneユーザーを見返すことができる快挙です。 Android万歳!! ニッポンチャチャチャ!! 庶民の味方に栄光あれ!!です。 それで、前置きが長くなりましたが、以下のサイトにアクセスします。エッチttps://myaccount.google.com/find-your-phoneするとおそらく、同一のgmailのメールアドレスを使っている端末の一覧が出てきます。 ここで試しに一番上の端末のマークをクリックします。すると次のような画面になります。右の赤丸で囲った緑のアイコンは、携帯の位置を表しています。左側の音を鳴らすと所をクリックすると、携帯電話に着信があります。通常の着信音でなります。また、通話料がかからないようです。だからgooggleから請求されることはないと思います(今のところなかったです)これは、驚くほど便利です。すんばらしい!! でも、よくよく考えるとこれほどの個人情報がとられてて

【最新式蒸気機関車】最新技術で建造される蒸気機関車は「5AT」と言う名前の蒸気機関車です。でも2012年の金融危機で資金提供が停止開発が1時中断しています。この蒸気機関車は燃料が3種類から選ぶ事が出来ます。その3種類は「ガス」「軽油」「石炭」この中から1種類選び走行する事が可能です。この機関車を作ろうとした人は元蒸気機関車技術師の「デビッドウォーデール」氏。この人はこのまま蒸気機関が無くなる事が寂しいと感じ復活させようとしました。〓＝〓＝〓＝〓＝〓＝〓＝〓＝〓＝〓＝〓＝〓＝〓【仕様】速度最高速度「200㎞」最高車両牽引時「113㎞」パワー重量80ｔ走行時「最高速度180㎞」重量80ｔで113㎞走行時電力「1890kw」（家5件分の電力）（ガンダム1380kw）燃焼効率14%（今までの機関車の2倍）重量20トン燃料「軽油」「ガス」「石炭」航続距離「925㎞」平均航続距離「610㎞」燃料の航続距離でなく蒸気にする水を補給する距離蒸気機関車がメインの鉄道時代はこの水を補給する場所が自販機に並みにありました。しかし現在では水を補給所が全くないので新たに設置しないとならずこれが予算が膨らむ原因でもあります。でも実際に開発して走らせる事の調査は2010年に可能と判断されました。〓＝〓＝〓＝〓＝〓＝〓＝〓＝〓＝〓＝〓＝〓【最高のエンジニア】最新技術で蒸気機関車を復活させようとしている「デビッドウォーデール」氏はある人の事を知り決意しました。その人はフランスの「アンドレ・シャペロン」氏この人は1978年の死ぬ間際まで蒸気機関の開発をし続けた人物です。アンドレ氏は「熱力学とガス」「流体流量理論」