40～50代社員の老害化問題について考える | knowledge / baigie
ここ2年ほど、全国に点在する経営者や経営幹部と出会い、話を聞く機会を増やしている。月平均3～4名くらいのペースで、企業規模は数十名から数百名前半くらいの中小・中堅企業が多い。 地域/業種/業界/規模はバラバラながら、共通する話題もある。中でも表題の「40～50代社員の老害化」はよく耳にするテーマである。 個人的には、「老害」という言葉を安易に用いるのは好きではない。なぜなら、自分に都合が悪い年配者をすべてそこにカテゴライズし、全否定できる言葉だからである。実際には老害とは反対の「若害」といえる現象も存在するように思う。それも含めて、物事は「誰が言ったか」ではなく「何を言ったか」で冷静に客観的に見なければいけない。 その前提があった上で、比較的若い経営者や経営幹部の話を聞くと、「それは確かに老害という言葉で表現するしかないかもしれない」と思うことはある。 老害社員とは こうした話題で出てくる
テックカンファレンスに「なんとなく」や「ただ楽しいから」で参加してない？
この記事を書くきっかけ PHPカンファレンス小田原の参加レポートを書いたところ、武田さんからこんなフィードバックをいただきました。 こんなふうに褒めていただいて、恐縮です。 けど、これまで自分はオフラインのテックカンファレンス[1]に3回しか参加したことがありません。遠征かつ何泊かするのは今回が初めてでした。 にも関わらずこう言っていただけるような行動がきちんとできているようです。実際時間が凝縮されている感覚は自分でもあって、カンファレンスに参加すると2,3日くらいのできごとのはずなのに1週間分くらいの出来事に感じます。 では、「なんでそう感じるんだろう？」を考えてネタにしてみたら面白いんじゃないだろうか。そう思って筆を取ったのがこの記事です。自分は人に褒められたとき、「なぜ褒められたのか？」を振り返ります。詳しくはこの記事に。 そして自分のカンファレンスに対するスタンス「なぜカンファレン
夏だな(あきらめ) - てのひらを、かえして
夏だな（あきらめ） ほんの2週間前までちょっと肌寒いな、だったのにもう今は暑いので夏です。もう春はあきらめました。 先日の義父との会食の際につくしとかまあまあ春っぽいものをいただいたので助さん角さん、もういいでしょう。春キャベツも食べたし菜の花もおひたしに何回かしたし。いいよね、スーパーで一束百円くらいで売られていたから買って帰って端だけ切ってアイラップに入れてレンチンしたらザクザク切ってめんつゆに入れてちょっとカラシ解いて鰹節でもかけたら春のごちそうだもん。つくしやタケノコといったほかの春のごちそうに比べて圧倒的に手軽でうれしい菜の花。ありがとう菜の花また来年もよろしく。 これからどんどん暑くなってくるのでそろそろ衣替えもしなきゃだし、日焼け止めも買わなきゃいけないしうんざりしてくる。外仕事多いからしんどいんだよ夏。今から塗っておかないとマスクでドラえもんに日焼けしてしまう。 それだけだ
東京に来て驚いたこと - ドイツ語教員が教えながら学ぶ日々
春は新生活の季節 4月から大学に入って一人暮らしを始める人、転勤等で新たな場所に移ってきた人など、4月は新生活の季節です。大学教員の世界では、国立大学などの場合9月や10月から着任する人もいますが、まあ、一般的に引越しシーズンといえば年度末ですね。 もう25年以上前になりますが、私も１年間の浪人生活を終えて東京の大学に通い始めたときのことをよく覚えています。大宮（さいたま市）での浪人生活についてはこちらに書きました。 schlossbaerental.hatenablog.com 4月に新入生たちの表情を見ていると、自分が96年の春に大学に入って頃、どんなことを感じていたのかをいろいろ思い出してくるのです。 今回はあのころ19歳の自分が東京で驚いたことについて回想してみました。 大学が決まるのが遅かった 予備校通いは終わったものの、私は3月末まで進学先が決まっていませんでした。某一流私学の
ChatGPTの Assistants API でPDFを要約 - Taste of Tech Topics
こんにちは、安部です。 最近急に、暖かさを通り越して暑いぐらいになってきましたが、皆さまいかがお過ごしでしょうか。 季節外れかなとも思いつつ、もう半袖で過ごしたいくらいの気候ですね。 さて、今回は、OpenAIのAssistants APIの使い方を紹介していきます。 題材は「PDFを和訳して要約してもらう」としました。 これはWeb版のChatGPTでも単にPDFファイルを添付して依頼すればできますが、APIの使い方を示すサンプルとしてはちょうどよいと思います。 最新情報については以下の公式ドキュメントをご覧ください。 https://platform.openai.com/docs/assistants/overview https://platform.openai.com/docs/api-reference/assistants それでは早速、Assistants APIの使い方
LLM校正CIを自社のブログに導入してみた - NTT Communications Engineers' Blog
マネージド&セキュリティサービス部サービスプラットフォーム部門の田中です。 2023年度の下期にダブルワークという社内施策で、イノベーションセンター生成AIチームに参加しました。 その取り組みとして、本ブログの記事データを管理している GitHub リポジトリに LLM (大規模言語モデル) の1つである GPT-4 を用いた校正CIを導入してみました。 適切なプロンプトを得るための試行錯誤や、この記事自体を校正させてみた結果をお伝えします。 目次 目次 背景 LLM校正CIの詳細 プロンプトの試行錯誤 この記事の校正結果 おわりに 背景 本ブログ記事のデータ管理やレビューには GitHub を利用しています。 投稿者は記事を執筆した後 PR (Pull Request) を出し、レビュアーが PRコメントで記事の修正を提案し、推敲していきます (なお、GitHubを活用した記事公開プロセ
好きなポッドキャストについてまとめる
そもそもポッドキャストって何？映像のない YouTube のような存在が ポッドキャストです。 つまり、ラジオのようなものです。 YouTube のように、素人も投稿できる音声 メディアです。 どうやって聞けるの？iOSからであれば、Apple Podcast Androidからであれば、Googleポッドキャスト ※Googleポッドキャストは、YouTube musicに統合の話が出ている 他にSpotify、Amazon music、radikoからも聞けるらしい。 おすすめのポッドキャストヤング日経経済系の番組はおじさんがしゃべっていることが多いが、この番組は若い大学生～大学院生の女の子が最近の経済について 話しており、非常に聞きやすく、軽い気持ちで聞けるのが良い。ポッドキャスト的な流し聞きに向いてる。 日経トレンディ ＆ 日経クロストレンド日経トレンディ及び日経クロストレンドとい
テレビ局から「スマホ依存症についてドーパミン神経系から説明してくれないか」という話があったけどそれは無理だという理由がこちら
はげひげ（菊仙人） @96hage 今日、テレビ局から電話があった。依存がらみなのか、スマホ依存についてドーパミン神経系から説明してくれないかという話。 「快感でドーパミンが放出されると癖になって依存する」とかいうアホっぽい説明をしてほしいらしい。 「そりゃ、無理だ」と答えた。 そもそもドーパミン神経系は、報酬に対しても活性化するが、報酬が得られそうなトリガーでも活性化する。その程度は実報酬以上になる。だから、人はドーパミンにハマるといわせたいのだろうが、ドーパミン神経は報酬予測誤差を計算する。機械学習の強化学習はこの仕組みの応用だから今や常識。予測より実報酬が少なければ、ドーパミン神経の活動は止まる。これが繰り返されると「飽きる」。 テレビにそって説明すれば、あおった番組がつまらなければ（実報酬が予測を下回れば）、番組中でも視聴率は落ちるし、次回への報酬予測が小さくなり次回の視聴率は落ち
ボケた親を見捨ててはいけないの？ - Everything you've ever Dreamed
呆けてしまった親を見捨ててはいけないのだろうか。冷たいようだけれども各々好きにすればいい、と僕は思う。面倒をみるのも見捨てるのも正しい。僕の母はさいわい元気で、呆けるのは貸した金を返すように僕が文句をいうときだけである。僕自身は家族に面倒をみてもらいたいとは思わない。つか面倒をみてくれる家族がいなかった。奥様からは「キミがボケても面倒はみないから」と言われている。ハードコア・ライフだ。そんなことを考えているのは、実家の裏に住んでいる高齢女性が原因のちょっとした騒動に巻き込まれて警察沙汰になりかけたからだ。母からは裏のオバサンが呆けてヤバいという話を聞かされていた。「約束をすっかり忘れる。約束したことすら覚えていない」「一緒に出かけて帰ってきた直後にまだ出かけないの？と訊いてくる」「娘の旦那宛の電話をウチにかけてくる」等々。オバサンは母よりも少し年上なので八十代前半。僕の一学年上の娘が一人い
AIを使った論文の読み方
近年の AI の進歩により、論文の読み方も大きく変化を遂げました。AI を活用することで以前と比べてはるかに簡単かつ早く論文が読めるようになりました。 以前私の個人ブログにて、論文の読み方やまとめ方を紹介しました。その時には要約ツールは用いていませんでしたが、最近はすっかり要約ツールを多用するようになりました。 本稿では、最新の AI を使った論文の読み方を丁寧に紹介します。 基本的な流れ 本稿でおすすめするのは ChatGPT か Claude で要約を生成して論文の概要をつかみ、Readable で精読するという方法です。ChatGPT や Claude では単に全体の要約を生成するだけでなく、肝となる箇所を特定したり理解するためにも用います。具体的な手順については後の項で解説します。 私が特定のテーマについて調査を行う場合には、テーマに関係する論文を被引用数の多いものを中心に 10
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