男女平等の社会になれば、男性と女性の「違い」は段々となくなっていくはずだ——そう考える人は少なくないだろうが、じつはそうした想像とはまったく逆の結果を示す研究が多数発表されている。『女と男 なぜわかりあえないのか』（文春新書）を刊行した橘玲氏が解説する。 ジェンダーギャップ、世界最底辺の日本 両性生殖のすべての生物と同様に、人間の男と女も生殖機能に明らかなちがいがある。この生物学的な性差が人間社会にどのような影響を与えているかについては、これまで多くの議論がなされてきた。 安倍政権が「女性が活躍する社会」を掲げて7年以上たつが、その間、社会的な性差を示すジェンダーギャップ指数で日本の順位は下がりつづけ、2020年の数字でも153カ国中121位と世界最底辺に沈んだままだ。 その理由は「政治」と「経済」における男女の格差が極端に大きいことで、国会や地方議会に女性議員がほとんどいないのはもちろん

東　ぼくはテレビにはもう出ていないし、新聞にもあまり出ない。つまり、マスコミと付き合わないというポジションなんです。そう考えたときに、ぼくには今のツイッターもマスコミに見えたのでやめた。今回、コロナで緊急事態ということでまたやっています。 ――3月5日のツイートを今読み返すと、すでにその頃から、東さんの考えは一貫していると思います。都知事選を想起させる「ぼくたちは人々の不安に付け込むポピュリストのパフォーマンスには距離をとるべきです」という発信をしていたり、「生きることはリスクとともに暮らすことです」「そもそも不可能な感染拡大の阻止ではなく、重症患者の命を救うことに集中すべきです」といったwithコロナに近いアイディアも。 東　ぼくにとっては、3.11の経験が大きかったんです。原発事故の後、放射能の危険性を巡って専門家も右往左往し、かえって混乱を招きました。しかし間もなく10年を迎えようと

はじめに私は来年度からエンジニアとして働き始める大学院生です．今年の春にGoogle Japan Software Engineer 2021年度新卒採用にエントリーし，落ちました． オンサイトのコーディング面接は通過したものの，その後最終的に不合格となりました． この記事では前半で選考の経緯について，後半で私が対策に使った教材について紹介させていただきたいと思います． ※最大限配慮しているつもりではありますが，もし載せるべきではない内容等がありましたらご指摘いただければ削除致します． 記事を書くにあたって世の中には「私はこうしてGoogleに受かった」系の記事がいくつもあります．これまでGoogleに入社されそういった記事を書いて来られた方は皆さん素晴らしい能力を持った方々ばかりだと思います．しかし私は 「結局 "入社前に圧倒的な能力や経験値を持っていた" 人や "実力に加えタイミングや

立憲民主党の終焉立憲民主党と国民民主党の合併交渉が進んでいます。 結党して約３年。私（馬の眼）は、立憲民主党設立前から #枝野立て 　と何度もツイートしました。その後も、選挙運動そのほか、目に見える形でも見えない形でも、一定の距離を取りながらも支援をしてきました。 でも残念ながら、安倍政権があれだけの不祥事を抱えていたにも関わらず、野党が政権を取る勢いを見せることは一度もありませんでした。 野党第一党が広く国民の支持を得られていたら、現在のような愚劣な政権が続くこともなかったでしょうし、新型コロナの健康上・経済上の被害も、はるかに小さく済んだはずです。 設立当初は多大な期待を集めていた立憲民主党ですが、尻すぼみに支持を落とし、存在感が薄れていった、その事実をまず私たちは認め、その原因を探る必要があると思います。そうしなければ、政党が合併しても、あるいは野党共闘が進んでいっても、同じ失敗を繰

「参考書を読むのは好きだけれど、読み終わると内容をたいてい忘れている……」 「試験勉強をしているときは覚えていても、いざ本番になると思い出せない……」 このような悩みを抱えていませんか。せっかく勉強するなら、その内容をずっと覚えていたいもの。 そんな悩みに有効なのが、「1分間ライティング」と「3サイクル反復速習法」という2つの記憶力向上メソッドです。筆者の実践談も交えながら紹介していきましょう。 「1分間ライティング」と「3サイクル反復速習法」とは？ 「1分間ライティング」と「3サイクル反復速習法」は、記憶力日本一に6度も輝いた経験をもつ ”記憶のスペシャリスト” 池田義博氏が提唱する手法です。 「1分間ライティング」とは、記憶したことを1分のうちにできるだけ書き出す方法のこと。頭のなかでただ思い出すだけでなく、実際に書いて「見える化」することで、きちんと覚えられているかどうかを確認できま

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ライター・編集者。平成元年生まれのオタク女子4人によるサークル「劇団雌猫」メンバー。 劇団雌猫としての編著書に、『浪費図鑑』（小学館）、『だから私はメイクする』（柏書房）など。 個人としてもアンソロジー同人誌『女と女』を発行するなど、女性にまつわるさまざまなテーマについて執筆している。 初の単著『沼で溺れてみたけれど』（講談社）が発売中。

令和二年四月、今年の春はいやに肌寒く感じていたが、ようやくこの季節らしい日差しが降り注ぐようになった。伸び放題になってきた木をそろそろ手入れしなければと思っていたある朝に雨戸を開けると、ほんの二尺ほどの近さで鳥と目が合った。猫の額ほどの庭、よく見るとオリーブの木に鳩が巣を拵えている。ちょうど掃き出し窓に立った私の目の高さである。これは困った。たくさん集まってきて糞を落とされたりしてはたまったものではない。そうなると近隣にも迷惑がかかるであろうし、追い出すべきか否かと悩んでいたが、既に卵を温めている様子である。最早追い出しにくいではないか。 調べてみたところ、そこらの公園などで群れているドバトではなく、キジバトのようである。たしかに公園のものより少し細身で色柄も違う。きりっとしていてどことなく野鳥の趣である。キジバトは群れず、単独、或いはつがいで行動するとあり、なるほど昼と夜で雄と雌（私には

究極の体感ゲーム筐体「R360」の開発メンバーが次代に託すセガの遺伝子。ビデオゲームの語り部たち 第19部 ライター：黒川文雄 カメラマン：愛甲武司 2020年6月3日，セガは設立60周年（※），人であれば“還暦”を迎えた。 ※前身となる日本娯楽物産が登記された1960年6月3日を起点としている この60年間，セガはさまざまなゲームをリリースしてきた。とくにアーケードゲームの分野では，ハイエンドチップを惜しみなく使った基板や，大型の可動筐体，それらを存分に活用するソフトウェアなどで，時代の最先端を行くエンターテイメントを提供してきたと言っていいだろう。 VRヘッドマウントディスプレイを使ったアトラクション「VR-1」を1990年代に稼働させていたことからも，セガが常に未来を見据えていたことが分かる。 自動車・二輪車メーカーのホンダ（本田技研工業）は，レース活動を「走る実験室」と位置づけ，古

だてに「プログラミング教育の最前線」というタイトルになっていない。最前線はエキサイティングで身も蓋もなくてもの悲しいものだ。出てくる具体例、現場ならではのリアルなものが多くて面白い。情報処理学会の月刊誌だが、紙版もKindle版も1号ずつamazonで買えるのでオススメ。 ・プログラミング教育の流れから始まったコンピュータ的思考が、結局は「フローチャートをみんなで書く」ようなカリキュラムになり、先生がフローチャートの意味を理解できてないのでまともな指導ができず、「なんとなくプログラミング教育が必要だから」みたいなお題目のもと換骨奪胎していく ・実際に機材を購入する各地方自治体の教育委員会の中には、注文ルートがファックスと指定代理店しかなく、市価で2000円程度のmicro:bitが納品時に6000円になるところもある ・CoderDojo等の市井のプログラミング教室が広がり、小学生が親のた

みんな『ザ・メイキング』って知ってる？　サイエンスチャンネルが過去放送してたいろんな「モノができるまで」を14分くらいで追うテレビ番組なんだけど、サイエンスチャンネル公式YouTubeにものすごい数がアップロードされてて無限に見れるんだよ。 その数、300超。300超!?　多すぎるだろ。 この動画群がめちゃめちゃおもしろくて本当に永久に見れるんですね。だんだんカマボコとかまんじゅうがベルトコンベアで無抵抗に運ばれてる様子がかわいく見えてくるほど。「全自動皮むき機」とか単機能を極められたマシーンの数々にキュンキュン来てしまいますのよ。プラモデル製作のお供に垂れ流しておくのにも最適なのでみなさんもあらゆる商品が作られていくのを眺めながらプラモデル製作に勤しんでみてはいかがでしょうか。さ～てじゃあ今日はどれを見ようかな……。

この記事についてこの記事ではGPT-3[1]の解説をします。内容のサマリは以下の通りです。 GPT-3の前身であるGPT-2では、巨大なデータセット＋巨大なネットワークで言語モデルを構築し、各タスクで学習させなくても良い結果が得られた。GPT-3では、さらに巨大なデータセット＋さらに巨大なネットワークで言語モデルを構築し、数十のサンプルを見せると凄く良い結果が得られた一方、様々なタスクに言語モデルのスケールアップのみで対応することへの限界が見えてきた。人種、性別、宗教などへの偏見の問題や、悪用に対する課題もある。この記事の流れは以下の通りです。 Transformer, GPT-2の説明GPT-3のコンセプトと技術的な解説GPT-3ので上手くいくタスクGPT-3で上手くいかないタスク偏見や悪用への見解 Transformerまず、GPT-3の前身となったGPT-2に入る前に、その中に使われ