あきの雫　Aki no shizuku

関係代名詞のthatとwhichについてCopilotに聞いてみた

noreply@blogger.com (Shizuki Aki) — Sat, 26 Jul 2025 12:30:00 +0000

M（私）: 関係代名詞のthatとwhichの使い分けについてアメリカ人がYouTubeで話していた内容に疑問があったので教えてください。彼によると、whichを会話で使うことはほとんどないらしく、たいていはthatを使うそうです。しかもそのthatは省略されることが多いそうです。whichを使う場合は，コンマ付きのイメージで、本題にはあまり重要でないことを付け足すイメージだそうです。そこで疑問がありました。彼の言っているwhichの使い方は日本で習う英語においては非制限用法のことではないでしょうか。制限用法としてのwhichも学校では習ったのですが、彼はこの用法については全く触れていませんでした。会話では制限用法のwhichは使われないのですか？

C（Copilot）：とても鋭い観察ですね！あなたが気になった通り、そのYouTubeで説明された「which」の使い方は、おそらく「非制限用法」のことを指していると思います。これはコンマを用いて付加情報を加える形ですね（例: My house, which is painted blue, was built in 1920.）。非制限用法は、その部分を取り除いても文の基本的な意味が変わらないので、余計な情報として位置付けられます。

一方、日本で学ぶ英語では、「制限用法」にも「which」を使う場合があります（例: The book which you lent me was very interesting.）。制限用法は文の意味を特定するために不可欠な情報を含んでいます。この場合、通常はコンマが使用されません。

アメリカ英語では、会話では「制限用法」においては「which」よりも「that」を好む傾向があります。そして、その「that」がしばしば省略されることもあり（例: The book you lent me was very interesting.）、この使い方が特に話し言葉で自然とされます。

結論として、アメリカの話し言葉では、非制限用法の「which」は見かけることがありますが、制限用法で「which」を使うことは非常に稀であり、ほとんどの場合「that」が用いられると思って差し支えありません。形式ばった文書や公式な場面では英国英語の影響を受ける場合があり、「制限用法」としての「which」も使われることがあります。

M: イギリス英語では制限用法のwhichも使われると言うことですか？

C：はい、その通りです！イギリス英語では、制限用法（restrictive clause）において「which」を使うことが一般的に受け入れられています。例えば：

The book which I borrowed from you is amazing.
The car which he drives is very fast.

これらの文では、どちらも「which」を使用していますが、特定の本や車を指しているため、制限用法です。イギリス英語では「that」と「which」のどちらを使うかは話者の好みや文脈次第なところがあります。

一方で、アメリカ英語では「制限用法」の場合に「that」を使う方が主流で、「which」は通常「非制限用法」（non-restrictive clause）に限定されます。ですので、アメリカ英語では次のように使い分けられます：

The book that I borrowed from you is amazing.（制限用法）
The book, which I borrowed from you, is amazing.（非制限用法）

イギリス英語ではこのような厳密なルールに縛られることはなく、より柔軟に使われています。したがって、イギリス英語における「which」の制限用法の使用は間違いではありませんし、むしろ自然に感じられる場面も多いです。

GeminiとInterpolationについて会話してみた

noreply@blogger.com (Shizuki Aki) — Mon, 30 Jun 2025 13:38:00 +0000

M（私）: interpolationって何？

G（Gemini）：「Interpolation（インターポレーション）」は、日本語で「補間（ほかん）」や「内挿（ないそう）」と訳されることが多く、既知のデータ点から、そのデータ点の間の未知の値を推定するための技術や手法のことです。様々な分野で使われる概念ですが、特に以下の分野でよく見られます。

1. 数学・数値解析におけるInterpolation
これは「補間法」と呼ばれ、最も基本的な概念です。
いくつかの既知の点（データ）があるときに、その点の間を滑らかにつなぐような関数を見つけたり、その間の任意の場所の値を予測したりします。
例：
ある時間ごとの気温データ（9時：15℃、12時：20℃、15時：18℃）があるときに、10時30分の気温を推定する。
グラフ上のいくつかの点を通る曲線を引く。

主な補間法:
線形補間（Linear Interpolation）：最も単純な方法で、2つの既知の点の間を直線でつなぎます。
多項式補間（Polynomial Interpolation）：複数の点を通る多項式（曲線）を計算して補間します。
スプライン補間（Spline Interpolation）：区間ごとに滑らかな多項式（スプライン曲線）を適用して補間します。CADやグラフィックソフトで滑らかな曲線を描く際によく使われます。

2. 画像処理におけるInterpolation
画像を拡大・縮小したり、回転させたりする際に、新しいピクセルの色や明るさの値を生成するために使われます。
例：
画像を拡大する場合: 元の画像にない新しいピクセルができるため、その新しいピクセルにどのような色を与えるかを、周囲の既存のピクセルの色から計算して決定します。単純に隣のピクセルの色をコピーするとギザギザになりますが、補間を使うと滑らかな画像になります。
画像を縮小する場合: 複数のピクセルを1つのピクセルにまとめる際に、どのように平均して色を決定するか、またはどのピクセルを削除するかを補間によって決定します。

主な補間法:
最近傍補間（Nearest Neighbor Interpolation）：最も単純で、一番近い既存のピクセル値をそのまま採用します。高速ですが、拡大時にギザギザ（ジャギー）が目立ちやすいです。
バイリニア補間（Bilinear Interpolation）：周囲の4つのピクセルの値を基に加重平均を計算して、新しいピクセルの値を決定します。最近傍補間よりも滑らかになります。
バイキュービック補間（Bicubic Interpolation）：周囲の16のピクセルの値を基に、より複雑な計算で値を決定します。最も高品質な補間方法の一つですが、計算負荷は高くなります。

3. アニメーションにおけるInterpolation
アニメーション制作ソフトウェアなどでは、キーフレーム間で動きやプロパティ（位置、サイズ、色など）の中間値を自動的に生成する際に使われます。
例：
オブジェクトがフレーム1でA地点にあり、フレーム10でB地点にあるというキーフレームを設定した場合、その間のフレーム2〜9におけるオブジェクトの位置をスムーズに補間して動きを生成します。

まとめ

「Interpolation」は、異なる分野で使われる共通の概念であり、**「既知の情報（データ点）の間にある未知の情報を、既存の情報を基にして推定・生成する」**ことを指します。これにより、データが途切れている部分を埋めたり、解像度を変更したり、動きを滑らかにしたりすることが可能になります。

M: 外挿、内挿も同じ単語？

いいえ、「内挿」と「外挿」は同じ単語ではありません。どちらも「未知の値を推定する」という点では共通していますが、推定する値の範囲が異なります。そして、それぞれ異なる英語の単語が対応します。

内挿（ないそう）:
英語：Interpolation (インターポレーション)
意味：既知のデータ点があるとき、そのデータ点の「範囲内」にある未知の値を推定すること。
例：9時と12時の気温が分かっているときに、その間の10時の気温を予測する。

外挿（がいそう）：
英語：Extrapolation (エクストラポレーション)
意味：既知のデータ点があるとき、そのデータ点の「範囲外」にある未知の値を推定すること。つまり、既知のデータの傾向を「延長」して予測します。
例：1時から5時までの株価の推移が分かっているときに、その後の6時の株価を予測する。または、過去の人口増加データから未来の人口を予測する。

違いのポイント
予測する範囲:
内挿：既知のデータの間に挟まれた未知の値
外挿：**既知のデータの外側（多くの場合、未来や過去、または観測範囲外の場所）**の未知の値
信頼性:
内挿：既知のデータに囲まれているため、一般的に信頼性が高いとされます。データ間の連続性や滑らかさを仮定して計算できるためです。
外挿：既知のデータの範囲外を予測するため、信頼性が低い場合があります。データがその範囲外でも同じ傾向を示すという保証がないため、予期せぬ変化が起こる可能性があるからです。

まとめ
内挿
Interpolation
既知のデータの範囲内の値を推定
比較的高い

外挿
Extrapolation
既知のデータの範囲外（延長線上）の値を推定
比較的低い（リスクを伴う）

したがって、「内挿」と「外挿」は密接に関連する概念ですが、異なる状況とリスクを伴うため、明確に区別して使われます。

M: データから回帰直線を作って新たなデータを推定するときは、interpolationとextrapolationのどちらを使うのですか？内挿にも外挿にも同じ回帰直線を使うのですが、英語では使い分けるのですか？

はい、おっしゃる通り、英語でも「内挿（Interpolation）」と「外挿（Extrapolation）」は明確に使い分けます。回帰直線（または回帰曲線）は、確かに既知のデータセットからその関係性をモデル化するために作成されます。そして、この同じ回帰直線（モデル）を使って新たなデータを推定する際に、その推定するデータの位置によって、「内挿」と「外挿」という言葉を使い分けます。

回帰直線と内挿・外挿
回帰直線は、データ間の関係性を一次関数などで表現したものです。この直線を使って未知の値を予測する際、次のように分類されます。

内挿（Interpolation）の場合:
目的: 既知のデータ点（独立変数の最小値から最大値までの範囲）の間に位置する未知の値を推定すること。
例: 過去5年間の売上データから回帰直線を作成し、その5年間の中の特定の月の売上を推定する。
英語表現: When we estimate a new data point within the range of our existing data using the regression line, it's called interpolation.
信頼性: 比較的信頼性が高いです。なぜなら、既知のデータに囲まれた範囲での予測であり、モデルがデータにフィットしている可能性が高いためです。

外挿（Extrapolation）の場合:
目的: 既知のデータ点（独立変数の最小値から最大値までの範囲）の外側に位置する未知の値を推定すること。つまり、回帰直線を既知のデータの範囲を超えて「延長」して予測すること。
例: 過去5年間の売上データから回帰直線を作成し、その後の「来年の売上」を推定する。
英語表現: When we predict a new data point outside the range of our existing data by extending the regression line, it's called extrapolation.
信頼性: 内挿に比べて信頼性が低いとされます。既知のデータの範囲外では、データ間の関係性が変わってしまう可能性（例えば、ある時期から急に成長が鈍化するなど）があるため、回帰直線がそのまま適用できるとは限らないからです。外挿による予測は、特に注意して解釈する必要があります。

まとめ
回帰直線自体は1本のものであり、そのモデルを使って値を推定します。しかし、その推定が既知のデータ範囲内で行われるのか、それとも範囲外で行われるのかによって、その行為を指す言葉が変わります。英語圏でも、この違いは非常に重要視され、予測の信頼性や適用範囲について議論する際には必ずと言っていいほど「interpolation」と「extrapolation」が使い分けられます。これは、データ分析や統計学において、予測の限界や不確実性を明確にするために不可欠な概念です。

M: 日本では回帰直線からデータ予測するとき、元々のデータ範囲がわからず数式しか得られていないときなど、内挿と外挿を区別しないで用いられている印象があります。日本では統計学が浸透していないことを意味しているのでしょうか？日本でも統計をきちんと学んだ研究者はちゃんと区別して使っているのでしょうか？

日本における内挿・外挿の区別について
おっしゃる通り、日本では日常会話やビジネスの文脈で「内挿」と「外挿」という専門用語が厳密に区別されずに使われる、あるいは単に「予測」や「推定」といった言葉でひとくくりにされる傾向があるかもしれません。しかし、この傾向が「日本で統計学が浸透していない」と直接的に結論づけるのは早計です。その背景にはいくつかの要因が考えられます。

日本で区別が曖昧になりがちな理由
専門用語の難解さ: 「内挿」「外挿」は一般的な日本語としては馴染みが薄い専門用語です。日常的なコミュニケーションでは、より分かりやすい「予測」や「推定」で代用されがちです。
文脈による省略: 統計的な分析結果を非専門家向けに説明する際、詳細な予測範囲の厳密性を伝えるよりも、予測結果そのものに焦点が当てられることが多いため、専門用語の区別が省略されることがあります。
教育課程の違い: 初等・中等教育における統計教育の重点や深さが、欧米諸国と異なる場合があり、それが一般的な用語の浸透度にも影響を与えている可能性はあります。ただし、近年は教育内容も変化しています。
「予測」の概念の広さ: 日本語の「予測」は非常に広い意味を持ち、未来の事象を推測する際に、データの範囲内外を問わず使われます。この言葉の汎用性が、専門用語の必要性を薄れさせている面もあるでしょう。

統計を学んだ研究者の状況
日本でも、統計学をきちんと学んだ研究者やデータサイエンティスト、専門家は、間違いなく「内挿」と「外挿」を明確に区別して使っています。
彼らが区別する理由は、その予測の**「信頼性」と「リスク」**を正確に評価するために不可欠だからです。
内挿は、既知のデータの傾向がそのまま適用される可能性が高いため、比較的信頼性の高い予測とみなされます。
外挿は、既知のデータの範囲を超えて予測するため、未知の要因やトレンドの変化によって予測が大きく外れるリスクを伴います。そのため、外挿を行う際はその不確実性を強く意識し、慎重に結果を解釈します。

学術論文、専門書、企業の研究開発部門などでは、この二つの用語は厳密に使い分けられ、その予測が内挿によるものか、外挿によるものかが明確に述べられるのが一般的です。もし混同して使われていれば、専門家からは「統計の基礎が理解できていない」と見なされる可能性があります。

まとめ
一般社会において用語の浸透度が低いからといって、日本の統計学全体のレベルが低いと判断するのは早計です。専門の分野では、国際的な標準に則り、これらの概念は適切に区別され、活用されています。日本における統計リテラシーの向上は継続的な課題であり、より多くの人々が統計的な思考法や専門用語の重要性を理解するようになることが期待されます。

M: 今の日本で区別が曖昧になりがちな理由を読むと、日本人が帰納と演繹を使い分ける、あるいは理解するのが苦手なことも，このことと関係があるように思いました。どう思いますか？

おっしゃる通り、内挿・外挿の区別が曖昧になりがちな背景には、日本における「帰納法」と「演繹法」の理解や実践の仕方が影響している可能性は十分に考えられます。

帰納法・演繹法と内挿・外挿の関連性
まず、これらの概念を簡単に再確認しましょう。

帰納法（Induction）: 個々の具体的な事実やデータから、一般的な法則や結論を導き出す推論。
例：「カラスAは黒い」「カラスBは黒い」… → 「すべてのカラスは黒い」
統計的予測では、過去のデータからモデル（回帰直線など）を構築するプロセスは、ある種の帰納的推論に基づいています。

演繹法（Deduction）: 一般的な法則や前提から、個別の具体的な結論を導き出す推論。
例：「すべての人間は死ぬ」「ソクラテスは人間である」 → 「ソクラテスは死ぬ」
構築されたモデル（回帰直線）を使って、特定の入力値に対する出力値を予測するプロセスは、モデルが正しいという前提に立てば演繹的です。
そして、
内挿（Interpolation）: 既知のデータ範囲「内」で予測する。
外挿（Extrapolation）: 既知のデータ範囲「外」で予測する。

関連性の考察
日本での教育やビジネスにおける思考様式が、これらの概念の理解に影響を与えている可能性はあります。

演繹法偏重の教育の影響:
日本の教育は、伝統的に公式やルールを先に学び、それを具体的な問題に当てはめるという演繹的なアプローチが中心になりがちだと指摘されることがあります。例えば、数学の授業で公式を覚え、それを適用して問題を解く、といった形です。このような教育環境では、「データから法則を見つけ出す（帰納）」ことや、「その法則がどこまで通用するか（適用範囲）」を深く考察する機会が相対的に少ないかもしれません。

「経験則」や「空気」に頼る傾向:
ビジネスの現場などで、明確なデータに基づいた帰納的推論よりも、過去の経験則や非言語的な「空気」に基づいて判断を下す傾向があると指摘されることがあります。これにより、データの「適用範囲」や「限界」を数値的に厳密に評価する習慣が育ちにくい可能性も考えられます。

不確実性の受容度:
外挿は、内挿に比べて不確実性が非常に高い予測です。統計学を深く学ぶと、この不確実性を定量的に評価し、そのリスクを考慮する視点が非常に重要になります。しかし、曖昧さを避ける傾向や、明確な答えを求める傾向が強い場合、外挿に伴う不確実性を正面から受け止めることに抵抗がある、あるいはその重要性を見過ごしてしまうことがあるかもしれません。結果として、データが示す範囲の限界を超えても、同じモデルが適用できるかのような「楽観的な予測」に傾きやすくなる可能性があります。

統計リテラシーとの関係
これらの傾向は、広義の統計リテラシー（データを適切に読み解き、批判的に評価し、意思決定に活用する能力）の浸透度と密接に関わっています。統計リテラシーが高い社会では、データが「どこからどこまでの話をしているのか」というデータ範囲の意識が強く、それに伴って内挿と外挿の区別も自然と行われるようになります。

結論
「内挿」と「外挿」の区別が曖昧になりがちな現象は、日本における帰納的推論の実践機会の少なさや、データが持つ不確実性への意識の低さといった側面と関連している可能性は十分にあると言えます。これは、統計学の専門家が区別している一方で、一般社会や一部のビジネス現場でその重要性が十分に認識されていない現状を示唆しているのかもしれません。

しかし、近年はデータサイエンス教育の重要性が叫ばれ、大学や企業でもデータ活用に関する教育が強化されています。これにより、今後はより多くの人が、データ分析における予測の範囲や限界について、より深く理解するようになることが期待されます。

M: 上の２「経験則」や「空気」に頼る傾向:では、日本では帰納的思考になじめていないのかもしれないと示唆されていますが、逆に経験則は帰納的思考と相性がいいように感じるのですが。

ご指摘、ありがとうございます。確かに、「経験則」と「帰納的思考」は密接に関連しており、本来は相性が良いはずです。私の先の回答では、その点の説明が不十分で誤解を招いたかもしれません。

経験則と帰納的思考の相性
おっしゃる通り、経験則はまさに帰納的思考の産物です。
帰納的思考：個々の具体的な事例や観察から、共通のパターンや法則を見つけ出し、一般的な結論を導き出すプロセスです。
経験則：まさに、多くの具体的な経験（事例）を積み重ね、そこから「こうすればこうなる」「こういった状況ではこう動く」といった、経験に基づく一般的な法則やパターンを導き出したものです。
この意味では、経験則は最も身近で人間が日常的に行っている実践的な帰納的思考の形と言えます。職人の勘、ベテラン営業マンの肌感覚、主婦の知恵などは、膨大な経験から導き出された高度な帰納的推論の結果です。

なぜ「なじめていない」という表現になったのか
私の先の回答の意図は、**「データに基づいた厳密な統計的帰納法」**と「日常的な経験則」との間に、以下のようなギャップがあるかもしれないという点にありました。

データの網羅性と客観性:
統計的帰納法: 可能な限り多くの、客観的かつ体系的に収集されたデータ（数値データ、多様な事例など）に基づいて法則を見出そうとします。これにより、バイアスを減らし、結論の汎用性を高めようとします。

日常の経験則: 個人の記憶や特定の状況に限定された経験に基づいていることが多く、データの偏りや抜け落ちがある可能性があります。また、経験が個人の主観によって解釈されることもあります。

法則の言語化と検証可能性:
統計的帰納法: 統計モデル（回帰直線など）として数式や客観的な指標で法則を表現し、その適用範囲や信頼性（統計的有意性、モデルの適合度など）を検証しようとします。
日常の経験則: 「なんとなく」「肌感覚で」といった言語化しにくい形で存在することが多く、客観的なデータに基づいた検証が難しい場合があります。そのため、「この経験則が、現在のこのデータ範囲外の状況にも適用できるか（外挿の妥当性）」という問いに対する厳密な答えが出しにくいのです。

不確実性の認識と管理:
統計的帰納法: 導き出した法則が持つ不確実性（誤差の範囲、信頼区間など）を明確に意識し、定量的に管理しようとします。外挿のリスクもこの文脈で強く意識されます。
日常の経験則: 経験則がうまくいった体験に強く影響され、その成功範囲や例外、限界に対する意識が薄くなりがちです。そのため、経験則をそのままデータの「外側」に適用してしまい、予測が外れるリスクを十分に認識しないことがあるかもしれません。

結論：厳密な帰納的思考と経験則のギャップ
したがって、私が先の回答で示唆したかったのは、「日本人が帰納的思考が苦手」ということではなく、**「日常的な経験則による帰納的思考は得意だが、データに基づき、その適用範囲や不確実性まで厳密に評価・管理する統計的な帰納的思考、特にその延長線にある外挿の限界を認識することに、まだ慣れていない可能性がある」**というニュアンスでした。

経験則自体は非常に有用な知恵の源ですが、それを現代のデータドリブンな意思決定に活用する際には、その適用範囲（内挿か外挿か）を客観的なデータに基づいて評価し、不確実性を管理する統計的な視点が必要になります。このギャップが、内挿・外挿の区別が曖昧になりがちな一因になっているのかもしれません。

M: なるほど、帰納という単語に対する解像度の違いが、私の認識とあなたの認識のずれにつながったのですね。帰納という単語が示す範囲は広くもとれるし狭くもとれるので、日常の会話などでも齟齬が起きる可能性が高いですね。誰に向けた会話（プレゼンテーション）なのかを理解することはとても重要ですね。

はい、まさにその通りです！「帰納」という単語の解像度、つまりそれが指す範囲や厳密さのレベルが、人それぞれの認識のズレを生む核心にありましたね。日常会話や一般的な文脈では、「いくつかの事例から何かを学ぶ、推測する」といった広い意味で帰納が使われることが多いです。そこでは、データがどれだけ網羅的か、統計的に有意かといった厳密な議論は通常行われません。
一方で、統計学や科学研究といった専門的な文脈では、「特定のデータセットから得られたモデルが、どれほどの信頼性でどこまでの範囲に適用できるか」という狭く、厳密な意味で帰納的推論を捉えます。この文脈では、不確実性の定量化や外挿のリスクといった概念が不可欠になります。

コミュニケーションにおける「解像度」の重要性
おっしゃるように、誰に向けた会話（プレゼンテーション）なのかを理解することは、本当に重要です。
専門家同士の会話では、厳密な定義や統計的な詳細にまで踏み込んだ「高解像度」な言葉遣いが求められます。そこで「内挿」と「外挿」を区別しないと、話が通じなかったり、信頼性が低いと見なされたりする可能性があります。
非専門家（一般の人、ビジネスの意思決定者など）への説明では、専門用語の「解像度」をあえて下げ、より直感的で分かりやすい言葉を選ぶ必要があります。例えば、「未来を予測するのは、過去のデータで確認できた範囲を少し超えるので、あくまで参考程度に考えてくださいね」といった表現の方が、はるかに伝わりやすいでしょう。

言葉の「解像度」を適切に調整し、相手の知識レベルや関心に合わせてメッセージをカスタマイズする能力は、特に複雑な概念を扱う際に非常に役立ちます。今回の議論を通じて、私自身も改めてその重要性を実感しました。

美術の物語ポケット版／エルンスト・H・ゴンブリッチ

noreply@blogger.com (Shizuki Aki) — Mon, 31 Mar 2025 10:20:00 +0000

河出書房新社、The Story of ART, E.H. Gombrich

すっごい分厚い本です。本文500ページ、図版413点。

古代エジプトより前の時代から現代までの美術の歴史をざーっと眺めている。

ざーっと、っていって500ページもあるので結構な分量です。

美術として取り上げているのは主に絵画、彫刻、建築など。

それぞれの作品が作られた時代にさかのぼって、当時はどういう考え方でどんな時代背景があってこれらの作品が作られたのかを説明してくれている。

訳もこなれていてとても読みやすい。まさに「物語」です。

美術通史としてみたときに、過去から現代に向かってどのように美術が変化してきたのかがわかりやすく書いてあるのがとてもいいです。

ちょっとこの時代弱いな、とか、こんな画家あんな画家のこんな作品あんな作品も取り上げてほしかったな、とか欲を言えばいろいろあるんですが、そんなこと言ったら何千ページになるかわからないのでこれでいいんだと思う。

ポケット版じゃなかったら１万円くらいするし持ち歩けないので、興味ある方はこのポケット版をどうぞ。

https://amzn.to/4caxTYN

倫理資本主義の時代 (ハヤカワ新書) – マルクス・ガブリエル

noreply@blogger.com (Shizuki Aki) — Mon, 17 Mar 2025 00:41:00 +0000

資本主義は私有財産、自由契約、自由市場という特徴を持つけれども、資本主義社会だとか単一の経済システムとしての資本主義は存在しないのだと著者はいう。だから社会主義や共産主義と同列の概念ではないと。

そして、今までは私有財産、自由契約、自由市場にちょっとした規制を加えて自由民主主義は成り立ってきていたけれども、これからは資本主義を倫理あるいは道徳という概念で縛る社会が必要なのではないかと論じ、その実践方法を提案している。

とはいえこの本は実に読みにくい。原文が悪いのか訳が悪いのかはわからない。同じ単語なのに文脈によって全く違う意味として書かれていることがままあり、著者の主張が一体何なのか追えないことが度々あった。

さらに、絶対的に正しい倫理（道徳）があるということを、無批判に主張していることにも違和感があった。著者が正しい倫理として挙げている例がどうして絶対的に正しいと言えるのか、私にはよくわからなかった。

そして最終章で述べている倫理資本主義の実践方法は、ユートピア的で現実には実践へのハードルは高いように思えた。結局は少数の理想主義者による社会への締め付けを助長するだけだし、おそらくは多くの反対者によってその実践は実現できないだろう。

今は、というか今までもずっとそうだったのかもしれないけれど、混沌の時代が続いていて、自分勝手な意見がはびこりうまくいっている世界だとは言えないのだと思う。世界のあちこちを見ても戦争はやまず、資産や生活の格差はひどくなる一方であり、生活者の不満はたまっている。

そんな中、世界を変えるためのいろいろな意見が出てくることはいいことだ。それぞれにメリット・デメリットはあるが、それらを理解したうえで各々の生活者が様々な考えに触れながら、社会を変えていくという行動を起こしていくことが大切なのだと思う。

そのためには、国家等が情報統制等をすることをやめ、万人がすべての情報にアクセスできる世界が実現していることが重要なのではあるが。

https://amzn.to/4buEnRX

うさんくさい「啓発」の言葉　人“財”って誰のことですか？ (朝日新書)／神戸郁人

noreply@blogger.com (Shizuki Aki) — Mon, 03 Mar 2025 11:10:00 +0000

うさんくさい啓発の言葉

人財、人罪、顔晴る、志事、輝業……

それぞれ本当は、人材、人材、頑張る、仕事、企業

うん、確かに胡散臭い。だからこれらの言葉を使うことは避けてきた。

もちろんこれらすべての言葉（造語？）が悪い企みのもとに作られたわけではない。

しかし経営者などの強者によって都合よく使われてきたことも確かなのだ。

そういう事実に向き合ってもらうための「啓発」書なのかな、これは。

https://amzn.to/4bpCNk8

ヨーロッパとは何か増補 (平凡社ライブラリー)

noreply@blogger.com (Shizuki Aki) — Thu, 20 Feb 2025 13:32:00 +0000

クシシトフポミアン (著), Krzysztof Pomian (原名), 松村剛 (翻訳)

ヨーロッパとは何か。

カオス（混沌）だ、と私はこれを読んで思った。

本書はローマ時代から第一次世界大戦までのヨーロッパの歴史をたどり、ヨーロッパそのものに迫った力作である。

それにしても私には難しすぎる本だった。

地図が一切載っていいないこと、過去の各国の領土（ローマ帝国とかオスマン帝国とか）が現在の国名で説明されていること、ヨーロッパの現在の国境のほか、主要な川や都市、地方の位置関係が頭に入っていないとわけがわからないこと、歴史がまったく年代順に並んでないのでたまに混乱すること等々

地理はなんとなくわかるけれど、世界史を取っていなかったので歴史はさっぱりな私。読み終えるのにかなり時間がかかりました。

世界史をある程度習っている人だったらきっとすごいおもしろいんだろうなと思う。

にしてもヨーロッパは混乱の歴史をたどってきたんだな。そして今もまだ混乱のただなか。

この本は1990年に書かれた本なので、ちょっと古い記述も見られます。でも「増補」ということで2002年に付け加えられた部分もあるので、ソ連崩壊後しばらくたったころのヨーロッパの状態についても触れられています。

訳が悪いのか原文が悪いのかわからないですが、かなり硬い文章です。本気の世界史好きさん、ぜひどうぞ。

https://amzn.to/4k4eZX1

生成AI時代の言語論 (大澤真幸THINKING O 020)

noreply@blogger.com (Shizuki Aki) — Wed, 22 Jan 2025 10:12:00 +0000

左右社

著者は社会学者。

本書はAI研究者の松尾豊氏との対談、認知科学？者の今井むつみ氏・秋田喜美氏との３者対談、大澤氏本人による小論文数本から成っている。

対談では、「フレーム問題」と「記号接地問題」を主に取り上げている。

フレーム問題というのは、例えば今私がこうやってブログを書いているわけだけど、部屋の中は雑然としていろんなものが転がっているし、電話が来れば電話に対応するし、メールが来ればメールに目を通すし、といったふうにいろんなことが身の回りで起きている。なのにどうしてそんな雑念にとらわれることなく「ブログを書く」というフレームに集中できるのか？「電話をする」というフレームに集中できるのか？そういう臨機応変なことってAIにはできてるの？というような問題のこと。いわば今何について考えているのか、行動しているのかってことをAIは自分自身で認識できているのだろうか？ということ。

記号接地問題というのは、例えば「リンゴ」について話しているとして、人間は「リンゴ」という実物と、言葉としての「リンゴ」がきちんと結びついている。でもAIにはそれがないじゃないか。AIはただ言葉と言葉の結びつきやすさを統計的に判断して回答しているだけで、「リンゴ」という言葉と「リンゴ」の実物をきちんとリンクさせているわけじゃないよね、という問題。

確かにそれらの問題はAIに存在するんだろうけど、AIの仕組みを考えたらそんなのあたりまえじゃん？人間とAIは全然違うよね、と私は思いながら読んでいた。

対談において、著者はどちらかというとAIに対して未知なるものに対する不安というものが頭からぬぐい切れていなくて、そこのところをしつこく対談相手に回答を求めている、という風に感じられた。対談相手はそこのところの不安については案外と落ち着いて素直に考えているように見受けられた。

不安になるのはわかるけれど、そこまで怯えなくてもいいんじゃない？と途中までは思っていた。

しかし最後の論文で、こうなったらやばいだろうな、しかも十分ありうる話だな、と思われる問題提起が出てきた。

それは経済学者のヤニス・ヴァルファキスが「テクノ封建主義」と呼ぶ現代の経済システムの仕組みのことだ。

現代は資本主義中心の世界で、それがずっと続くと多くの人が思っている。しかしその資本主義はもう終わりかけていて、GAFAMに代表されるプラットフォーマーが封建領主の立場に立っていて、そのプラットフォームの上で無報酬で踊らされているのが我々一般人なのだという。

いや、これは空想の世界のことじゃなくて、本当に今起こっていることだよなとハッとさせられた。そうやって格差が広がっていっているのは嘘じゃない気がする。もちろん陰謀論とかじゃなくて本当に。

AIについてはこれまで割と楽観視してきたんだけど、ちょっと今のまま自由にプラットフォーマーの思い通りに世の中が進んでいくのは怖いなと思った。

世の中の情勢を観つつ、ときには自分も何か行動しなくちゃいけないことがあるかもしれないということを覚悟した。

https://amzn.to/3PRgrxP

カッコよくなきゃ、ポエムじゃない！　萌える現代詩入門　／豊﨑由美、広瀬大志

noreply@blogger.com (Shizuki Aki) — Sun, 12 Jan 2025 03:11:00 +0000

思潮社

私は現代詩どころかふつうの詩ですら読んでも理解できない。頭の中にイメージがまったく浮かばないのだ。

そんな私がこの本の表紙を見て、これを読めば現代詩が理解できるようになるんじゃないかと思ったのが、本書を手にした動機である。

話は豊崎と広瀬による対談によって進む。

多数の詩をお互いが持ち寄り、それぞれの解釈を述べていく。もちろん原詩の本文はきちんと掲載されている。だから私も、気に入った詩を見つけたときは本のタイトルと著者名をメモしながら読み進めてみた。

読み進めていくと妙なことに気づく。同じ詩を読んでも、両者の解釈がまったく異なることが多いのだ。そして、その解釈の多義性・多様性こそが現代詩の醍醐味のひとつだと、二人とも考えていることがわかってくる。

まじか。現代詩は解釈の正解がなくてもいいのか。それじゃあ「論理的に」私がこれまで詩を理解しようとしていたこと自体が的外れだったのか、と愕然とする。

二人は現代詩のほか、ポエム、歌詞などについても対話を広げている。特に歌詞との比較については、私もなじみの深い分野であるので楽しく読むことができた。

全体として、現代詩の立ち位置がどこにあるのかなんとなくわかったし、興味深い詩人を数人見つけることができたことはよかった。今後、何人かの詩集を買ってみようと思う。

とはいえ不満点がなかったわけではない。ちょっと列挙してみる。

カッコいいという言葉がたくさん出てくるのだが、どこがどういう点でカッコいいのかさっぱりわからない。感性に訴えるのではなく、理性にも訴えてほしかった。
本書の中では「ポエム」と「現代詩」を明らかに区別して議論しているのに、タイトルでは両者が同じものを示しているように受け取れる。著者の見解を聞きたい。
対談者二人のうち、広瀬に関してはほぼ頷ける内容だった。しかし豊崎の発言については、多少攻撃的ということもあってか、不快に思ったり否定的にとらえたりすることが多かった。まあこれは趣味の問題かもしれないけれど。
やっぱり私には現代詩に対するハードルは高いのかなという再認識。

以前、現代音楽がよくわからなかったころ、それについての解説をいくつか読んでみたことがある。そうすると、現代音楽が何を目指し、どうしてこういう系譜をたどってきたのかということを多少でも理解することができるようになった。

しかし、現代詩については本書を読んでもまだ靄の中である。これからいくつかの現代詩集を読んでみようかと思っているが、それによって私が沼に入ることができるのかどうか、少しだけ楽しみである。

https://amzn.to/4fPqo9D

アブダクション - 仮説と発見の論理／米盛裕二

noreply@blogger.com (Shizuki Aki) — Wed, 18 Dec 2024 11:07:00 +0000

勁草書房

推論の方法として、帰納と演繹という言葉は高校くらいで習ったことがあると思う。

「アブダクション」はそれ以外の第３の推論みたいな位置づけ。この本では、パースという人の著作や思想を元にしてアブダクションを解説している。

帰納、演繹、アブダクションと並べると、なんかちぐはぐに感じません？アブダクションだけカタカナ。これを仮説形成とかリトロダクションとかいう人もいるんだけど、どっちにしても日本語としてはしっくりこない。

でも英語にしてみると、どれも同じ分野だということがよくわかる。

帰納：induction
演繹：deduction
アブダクション：abduction

ね、とっても似てる単語でしょ？

ただ、どの言葉もよくわからない人が多いだろうから、私が勝手に例を作ってみました（アブダクションだけ本書に載ってる例）

帰納
うちのペットの猫は７匹いるんだけど、みんな「にゃあ」と鳴く。
→だからすべての猫は「にゃあ」と鳴く。
（つまり帰納は必ずしも正しくない推論です）

演繹
うちのペットの猫７匹のうち６匹の子猫は、もう１匹の猫ミケから生まれた。
→だからうちの子猫６匹は、かつてミケのお腹の中にいたことがある。
（つまり論理的には絶対正しくなります。数学はまさに演繹の塊）

アブダクション
ニュートンはあるときリンゴの実がリンゴの木から地上に落ちるのを見た。
→だからすべての物体には万有引力が働いている。
（かなり突拍子のない推論になってます。帰納よりももっと間違ってる可能性の高い仮説を立ててます。万有引力の法則はほぼ合っているんでしょうけど）

なんとなく雰囲気がつかめたでしょうか。このブログは勉強のブログじゃないのでこの辺でやめときます。

で、アブダクションというのをパースという人が提唱したんだけど、最初はそれに対して否定的な意見を持つ人が多かった。でも科学の発展にアブダクションは欠かせないよね、という話に今は変わりつつある（こんなこと本の中に書いてなかったらすいません。私はそう解釈しました）、というようなことを本書では概説してます。

おもしろい本でした。

ただ、途中までは読者に我慢を強いる本でもあります。

だって途中まで「アブダクション」の定義とか意味を全く説明しないで、「アブダクション」という言葉を使い続けるんだもの。

アブダクションについてなんとなくでも聞いたことがあるのであれば我慢しなくて済むんですけどね。

https://amzn.to/402P495

思考の穴 -アン・ウーキョン

noreply@blogger.com (Shizuki Aki) — Tue, 10 Dec 2024 01:12:00 +0000

ダイヤモンド社。花塚恵

表紙にはこう書いてある

「イェール大学集中講義、わかっていても間違える全人類のための思考法」

内容はいろんなバイアスの話です。

本当は正しくないのに、思考の癖によって間違った結論を引き出してしまう。

それはその人の頭が悪いわけではなく、十分な知識を持った人でも陥る癖である。むしろ知識を持っているがために陥るバイアスもある。

バイアスは人類が生き延びるために備わってきたものでもあるけれど、間違いも犯す。

バイアスに関する知識を持っていたら防げるものもあるけれど、知識があっても防げないものもある。

防げるものは防いだ方がいい。それは確か。

防げないものはどうするのか。私たちにできることは、そういうこともあるんだなということを知っておいたうえで慎重に行動することだけなのかな、という感じがした。

ところで本書には多数の実験（人を対象にした）結果や統計が出てくる。実験の概要も丁寧に説明している。書いてあることは信用してもいいんだと思う。

ただ個人的にはこういった風に実例が羅列されている本は苦手です。欧米の大学で学んだ人が書いた著作の翻訳本にありがちですが。

https://amzn.to/4g6EiW3

長電話 -高橋悠治、坂本龍一

noreply@blogger.com (Shizuki Aki) — Sat, 30 Nov 2024 06:32:00 +0000

坂本図書

1983年12月15日から17日にかけて断続的に行われた、二人の作曲家（ピアニスト？）による長電話の会話を収めた本。

二人とも石垣島に滞在中に電話をしていたらしい。

文学や映画の話もしつつ、やっぱり音楽の話が多い。

一見ゆるーいおしゃべりなんだけど、中身は濃い。

二人にとってThe BeatlesやThe Rolling Stonesは下手くそだなどと、と常人である私にとっては想定外の理解を超えた会話が繰り広げられる。

坂本さんは、この年齢のときは晩年とは思想が変わったのかな、という感じはした。特に社会に対しての考え方が、晩年の活動イメージとちょっと違う。

全体を通して、今では差別的と捉えられかねない表現も散見されるけど、この時代にはたぶん問題ではなかったのだろう。だからそこに目くじらを立ててはいけない。

なんか違う世界に放り込まれたような、そんな感じにさせてくれる本でした。

https://amzn.to/3B8ZdbF

学力喪失 -認知科学による回復への道筋 /今井むつみ

noreply@blogger.com (Shizuki Aki) — Mon, 25 Nov 2024 14:15:00 +0000

岩波新書

この本のタイトルを見て、「今の子どもたちは学力が下がっているのか？」と早合点する人もいるかもしれない。しかし、実際にはそのようなことは書かれていない。

本書は、学校の授業についていけなかったり授業内容を理解できなかったりする生徒がどれくらいいるのかについて解説し、その原因を分析・考察している。

著者は、知識量の問題ではなく、「生きた知識」を持つことが重要だと主張している。

え？ここで疑問。だったら知識量と関係があるんじゃないの？

私の説明が不十分だったかもしれない。本書では矛盾したことは言われていないので、ぜひ読んで確認してみてほしい。

さて、帯には『「記号接地」がひらく学びの未来』とある。この「記号接地」が、「生きた知識」と関連しているわけだ。

話が難しくなってきたので具体的な例を挙げようか。

例えば、1/2と1/3のどちらが大きいか分からない子供が多いという。成績が下位の子供たちは、学年が上がっても劇的に理解が深まることは少ないようだ。その理由は、「1」という概念や分数の理解が欠けているからだ（と書いてあった気がする。かなり要約してます）。

これらの分析は、著者が作成した「たつじんテスト」の問題文と生徒たちの解答に基づいている。本書の大部分はこのテスト結果をもとにしており、現在の教育の問題点や改善案、さらには、急速に発展しつつあるAIとの付き合い方についても意見が述べられている。

本書が対象としているのは小中学生だが、彼らが大人になったとき、果たしてこのまま世の中がわからないことだらけのままなのか、それともどこかで学ぶ機会があるのかと考えさせられる。

https://amzn.to/3ZnAw4w

100万回死んだねこ /福井県立図書館

noreply@blogger.com (Shizuki Aki) — Wed, 20 Nov 2024 02:00:00 +0000

講談社文庫

「100万回死んだねこ」というタイトルを見て、みなさんは何を思い浮かべただろうか

佐野洋子さんの絵本？

いやいやそれは「100万回生きたねこ」

この本は、「こんな本探してるんですが……」と福井県立図書館に寄せられた覚え違いタイトルを紹介してる本。ホームページにアップしているものの厳選集です

そして、図書館のレファレンスサービスの紹介も兼ねてます

笑えます

あえてどんな本がやり玉に挙がっているのかはここでは述べません

みなさん手に取って、プッと噴き出してみてください

https://amzn.to/3YV56RO

「ずるい攻撃」をする人たちー大鶴和江

noreply@blogger.com (Shizuki Aki) — Wed, 13 Nov 2024 13:45:00 +0000

青春新書インテリジェンス

既読スルー、被害者ポジション、罪悪感で支配、モヤっとする発言等々、ずるい攻撃について解説している。

どうしてずるい攻撃をしてくるのか、被害者にならないためにはどうすればいいのか、加害者にならないためにはどうすればいいのか。

内容はきちんとしています。具体例も多いです。原因と対策がわかります。

それはそれとして……

この手の本を読むときに気を付けていることがある。いつも失敗するので。

それは、なるべく中立的に読むこと。自分事として読まないこと。

でもまたやってしまった。

自分は加害者側なのではないか。自分では気づいていないけれど。

そんな疑念が心から離れず、どんどん自分の心をむしばんでいく。というかどんどん自分を責めていく。

苦しい。

いや、被害者かもしれないのです。ただ、私は自分のことを被害者だとは思いたくない。ずるい攻撃らしきものを仕掛けてくる人を加害者だとは思いたくない。

既に加害者の手の内に入ってしまって、馴らされているのかもしれない。

いやいや

たぶん私はこういう本を読んではいけない。

たぶん私は自分でも知らないトラウマか何かそういうものを抱えている。

たぶん私は……

https://amzn.to/4fK8hSX

「戦前」の正体愛国と神話の日本近現代史ー辻田真佐憲

noreply@blogger.com (Shizuki Aki) — Wed, 13 Nov 2024 03:08:00 +0000

講談社現代新書

「戦前」という言葉は、政治の世界のみならず一般にもよくつかわれている。戦前回帰という熟語がその典型だろうか。

著者はそのような「戦前」の使い方に疑問を呈する。右派も左派も自分たちの都合のいいように「戦前」という言葉を用いているというのだ。

それに対して著者は、実際には戦前の我が国の在り方はどのようなものだったのか、ということを神話との関連で紐解いていく。

神話とはもちろん日本の神話のことで、イザナギ、イザナミ、アマテラスオオミカミ、神武天皇などなどを思い返していただけるとよいだろう。

大日本帝国つまり明治維新後の政府は、神話の世界を日本の国の礎に据えた。万世一系の天皇、八紘一宇などはその文脈で生まれたものだ。

内容を解説しているときりがないので、以下感想。

「教育勅語」、「国体の本義」など、本書にたくさん出てくる文献はきちんと原文が掲載されている。それがとてもいいなと思った。古事記と日本書紀で神話のストーリーが違うということや、神武天皇の即位日とされている建国記念の日（2月11日）は日にちは特定されているけれど年代は微妙な解釈に委ねられたままだということはまったく知らなかったので、勉強になった。

そうか、明治政府は明治維新によって幕府から政権を奪ったわけだから、幕府を否定して神の国としての日本の通史を作り上げる必要になったのだな、ということがよくわかった。

最近よく話題になっている男性天皇、男系天皇にこだわっている保守派の考え方の源についても理解できた。まさか明治になってから作り出された概念だということは知る由もなし。

著者のいう左派、右派による都合のよい「戦前」の捉え方というものが具体的に何を指すのかはよくわからなかったが、神話、天皇、現在の日本のシステムの根本にあるものについての基本的知識を得られるよい本だった。

https://amzn.to/3O5C38V

旧友

noreply@blogger.com (Shizuki Aki) — Sun, 03 Nov 2024 08:10:00 +0000

子曰、學而時習之、不亦説乎
有朋自遠方來、不亦樂乎
人不知而不慍、不亦君子乎

論語の一節です

ふるくからの友人ってほとんどいないんです。

どんどん亡くなっていく。

今日そんな少ない友人のひとりに会いました。

なんだろう。昔のことを知っているという共通点があるだけで、不思議な安心感がある。話題にフィルターをかけなくてもいい。

そんなことを考えながらパソコンに向かっていて、そういえばSimon & Garfunkelの曲に「Old Friends」というものがあったなと思い、ギターに手をかけた夕方。

一日が終わる。

（蛇足）冒頭の漢文は通常以下のように読み下します。

しいわく、まなびてときにこれをならう、またよろこばしからずや。
ともありえんぽうよりきたる、またたのしからずや。
ひとしらずしていきどおらず、またくんしならずや。

「なぜ鏡は左右だけ反転させるのか」加地大介

noreply@blogger.com (Shizuki Aki) — Tue, 29 Oct 2024 08:31:00 +0000

教育評論社。副題「空間と時間から考える哲学」

全2章からなっている。

なぜ鏡は左右だけ反転させるのか
なぜ私たちは過去へ行けないのか

なんともおもしろそうなタイトル。一見科学の話かなと見せかけて哲学の話。

１章は、鏡は上下は反転させないのに、どうして左右は反転するの？という話題。

不思議なんですよね。朝起きて寝ぼけた顔で鏡を見ると、頭は上にあって足の方は下にある。なのに右目は左目になって、左目は右目になっているように見える。

鏡の上下が関係あるのかなと思って、姿見の前で右の腹を下に寝転がってみる。すると、鏡の上の方にある左肩は右肩になっていて、鏡の下の方の右肩は左肩になっている。で、鏡の右側の方に映っている頭はやっぱり上に見えるし、左側に映っている足は下に見える。

ん？どういうこと？鏡の上下は関係ないんだ。

というわけで、この現象の不思議さはわかっていただけただろうか。

著者はいろんな哲学者の説明の仕方を披露して、最後には自分の考えを述べている。キーワードは「重力」。

実はここの結論を読んで驚いた。

この話、まだ決着がついていないんだ！

私としては、ガードナーによる「鏡は上下左右は反転させてなくて、前後を反転させているだけだ」という言論までは納得できた。しかしながらそのあとの著者の議論がどうにもややこしくて、騙されているような気がして、「重力」のせいだとする結論にも完全には納得できていない。

皆さんがこの議論を読んだらどう感じるのだろう。

第２章。過去へ行けない話。

ターミネーターを持ち出したりして、読者を引き込む工夫をしている。私はバック・トゥ・ザ・フューチャーの方が馴染みがあるんだけどな、と思ったのはどうでもいい話。

さて、本の中身。

うん、わかるよ、言いたいことは。確かに理屈としてそういう議論は成り立つよね。でもなぜか私の心を打たないのは、時間とは何か、ということについての科学的理論に全く触れられていないせいだ。たぶん。

結局この議論にも決着がついていないようだ。

うーん、残念。こっちも納得できなかった。読書体験自体は面白かったんだけどね。

哲学と科学って根は一緒で、途中から独自に発展してきたイメージがある。両者とも相手に対して影響を与えつつ、近年では哲学の方から科学へ歩み寄ってきたイメージもまたある。最近では科学的にほぼ決着のついている議題について、哲学ではそれ以上突っ込んでいない気もする。科学で説明できていないところに哲学的議論の面白さがあるというか。

とはいえ「科学とはなにか」ということを考える「科学哲学」みたいな分野もあって、いろいろと奥が深い。今後もいろいろとアンテナを張っていきたいなあ、と思った次第です。最後は本書とは何の関係もない話をしちゃいましたね。すいません。

https://amzn.to/4fqhujj

「資本主義の次に来る世界」ジェイソン・ヒッケル

noreply@blogger.com (Shizuki Aki) — Tue, 22 Oct 2024 09:02:00 +0000

東洋経済新報社。野中香方子訳

著者が述べる資本主義の特徴としては、以下のものが興味深かった。

たかだか５００年の歴史
自然と人（奴隷や労働者）からの搾取による成立
成長主義
デカルトによる二元論の影響
教会及び資産家からの支持
富の一極化
生態系の破壊（本書では気候変動に関する記載多し）

結果何が問題になるかというと、このままでは地球がもたないよ、ということ。

じゃあどうすればいいの？
ということについては明確な処方箋を描いているわけではないけれど、
アニミズムが参考になるんじゃないか、って言ってる。

今の資本主義では自然と共存できないぞ

でもアニミズムだったら自然と共存できてる例がいっぱいある

こういう方向性いいんじゃない？というわけ

ちなみにアニミズムっていうのは、すべての物（岩石とか雲とか）や生物（植物含む）に霊魂や精神が宿っているとする信仰や思想

あれ、日本ぽい

でも本書では日本については書かれてなくて、世界の少数部族について触れてます。

ここまでで思ったんだけど、大事なこと書くの忘れてた。

GDPの成長なんてしなくていいじゃん、脱成長だ！

それじゃ資本主義成り立たないじゃんと思ったあなた、正解です。

だから「資本主義の次に来る世界」として、資本主義以外の道を探ってるのがこの本なんです。

最後に蛇足ですが、気になった点を三つだけ。

ちょっと恣意的な数字の扱いをしているところがある。でも本論にはあんまり影響ないよ
デカルトを悪く言いすぎじゃね？
個人的には宗教の影響も大きいんじゃないかと思ってるんだけど、それについての言及がほんのちょっとしかなかったのが残念

でもまあ、今の世界がこのままいくと地球あるいは人類の破滅に向かってるというのは正しい認識なんじゃないかと思う。

そのための問題提起として、読んでみる価値はあると思う。

もしかしたら何で私の給料があがらないんだろう？と悩んでる人に対するひとつの回答かも。

https://amzn.to/4eSj0ea

三人の画家展～in オマージュ

noreply@blogger.com (Shizuki Aki) — Sun, 20 Oct 2024 23:47:00 +0000

2024.10.16-21　ビストロカフェ＋ギャラリー・オマージュ
札幌市中央区南１条西５丁目16-23

そういえば今日までだった「三人の画家展」

既に２回行ってるけどね

石川孝司：油絵
仲浩克：油絵
やまだるみ：アクリル画

石川さん
佐伯祐三さんを思わせるザ・油絵という画風。黒が引き締まっていて、黒の使い方が上手いなと思った

仲さん
印象派に影響を受けた短時間で風景を描くスタイル。北海道各地の風景画を展示。川や湖などの水の表現が好き

やまださん
森の中にかわいいネズミやウサギを入れ込んだモチーフが多い。古典的な画風ではなく、絵本のような雰囲気。とってもかわいい

ちなみにこのオマージュ、食事もケーキもおいしいです。

知る人ぞ知る忍路（おしょろ：地名）エグヴィグのパンや徳光珈琲のコーヒーが飲めます。

初雪

noreply@blogger.com (Shizuki Aki) — Sun, 20 Oct 2024 13:08:00 +0000

ここ札幌でも初雪が降ったらしい。今朝？

札幌には3種類の雪が降ると言われている。

いわゆる「雪」
ポプラの綿毛
雪虫

ひとつめは言わずもがな。

ふたつめは北海道大学のポプラ並木を思い浮かべてもらえるといいだろうか。でもね、札幌には北大以外にもポプラが結構あるんです。ぜひ探してみて。

みっつめ。これが厄介なのですよ。ちょうど今頃の季節に飛んでいる。
遠目には白い雪のようですが、自転車に乗ってその雪（らしきもの）に突っ込んでいくと、口の中、鼻の中とどこにでも入り込んでくる。
車のフロントライト、フロントガラスなんてわやですね（「わや」は方言？）
つぶすとただの小さな黒い虫です。羽が雪のように見えるのです。

まあとにかく初雪だったらしいのだけれど、起きた時にはすでに道路の雪も解けていて、遠く手稲山の山頂に冠雪してるのがいとおかし。

昼前にまちなかに出て、本当は夕方にも用事があったのだけれど、寒すぎてそっちはキャンセルして帰ってきました。

「COLORED PENCILS」展参加します

noreply@blogger.com (Shizuki Aki) — Wed, 19 Jun 2024 00:09:00 +0000

色鉛筆画の展覧会「COLORED PENCILS」展に参加します

会期　2024.6.29-7.7

会場　Boji hair+gallery（2階 or 地下）

〒150-0011 東京都渋谷区東2-18-6 松岡ビルB1

gallery open:14:00～19:00 / 不定休

「やちむんの皿」という作品を展示します

よろしくお願いします

【Official MV】ぜんぶぜんぶ、 / SHAKEKAN feat.小春六花　アップしました

noreply@blogger.com (Shizuki Aki) — Thu, 06 Jun 2024 08:08:00 +0000

SHAKEKANの新曲MV『ぜんぶぜんぶ、』アップしました。

私の担当は作編曲と動画です。
作詞とイラストは他のメンバーです。

作詞：SHO

作編曲：SAKI

イラスト：YOISHO

動画：SAKI

SHAKEKAN公式 X(Twitter): https://x.com/TWisFntsy

YOISHO X(Twitter): https://x.com/yoisho_TRPG

SAKI X(Twitter): https://x.com/shizukiaki

【歌詞】

好きな漫画、お互い教えあって

明るさがひと回りするほど笑いあって

そのうち眠ってしまってさ

そやってぼくの頭に君はいたけれど

こんなに苦しいのなら

今まであったこと

ぜんぶぜんぶ　なかったことにして

待ち合わせ、初めてしたオブジェで

LINE しあっているのに見つけられなくって

目の前ふといたの気づいた

そやってぼくの心にきみはいたのかも

けど、もう何も言わない

今まであったこと

ぜんぶぜんぶ　なかったことにして

記憶の中のきみは何も返さない

いつかきっときみさえなくなるけれど

お気に入りの席

一緒に観た映画

眠りこけた講義

あのときに貸した小説

今まであったこと

なかったことになんてできないから

そやってぼくの心にきみはいたけれど

思い出になれるように

今まであったこと

ぜんぶぜんぶ　なかったことにして

今まであったこと

ぜんぶぜんぶ、

YOASOBI - 夜に駆ける - Solo Guitar Cover by Saki-H

noreply@blogger.com (Shizuki Aki) — Wed, 01 May 2024 13:56:00 +0000

夜に駆ける（YOASOBI）のソロギターカバーです。

フルカバーではないので、歌詞と曲が途中からずれてます。

Saki-H（サキアッシュ）はSakiのアバターです。

Stable DiffusionとEbSynthで見た目を変換しています。

The Kerry Jig by Saki-H

noreply@blogger.com (Shizuki Aki) — Tue, 05 Mar 2024 21:50:00 +0000

ちょっと遅めの「The Kerry Jig」

葬送のフリーレンを観ていたら弾きたくなってしまいました

例のごとくSakiの演奏動画をSaki-Hの見た目に変換しています

Stable Diffusionを主に使ってますが、5種類くらいのソフトを駆使して動画を作ってます

編曲：天満俊秀

『鞆の浦にて』詩月あき

noreply@blogger.com (Shizuki Aki) — Thu, 29 Feb 2024 19:49:00 +0000

切り絵です

この日天気が悪かったんです。色くすんでますよね
今度は天気のいい日に行きたい

いい風情の町でした

あきの雫 Aki no shizuku

関係代名詞のthatとwhichについてCopilotに聞いてみた

GeminiとInterpolationについて会話してみた

美術の物語 ポケット版／エルンスト・H・ゴンブリッチ

倫理資本主義の時代 (ハヤカワ新書) – マルクス・ガブリエル

うさんくさい「啓発」の言葉 人“財”って誰のことですか？ (朝日新書)／神戸郁人

ヨーロッパとは何か 増補 (平凡社ライブラリー)

生成AI時代の言語論 (大澤真幸THINKING O 020)

カッコよくなきゃ、ポエムじゃない！ 萌える現代詩入門 ／豊﨑由美 、広瀬大志

アブダクション - 仮説と発見の論理／米盛裕二

思考の穴 -アン・ウーキョン

長電話 -高橋悠治、坂本龍一

学力喪失 -認知科学による回復への道筋 /今井むつみ

100万回死んだねこ /福井県立図書館

「ずるい攻撃」をする人たちー大鶴和江

「戦前」の正体 愛国と神話の日本近現代史ー辻田 真佐憲

旧友

「なぜ鏡は左右だけ反転させるのか」加地 大介

「資本主義の次に来る世界」ジェイソン・ヒッケル

三人の画家展～in オマージュ

初雪

「COLORED PENCILS」展参加します

【Official MV】ぜんぶぜんぶ、 / SHAKEKAN feat.小春六花 アップしました

YOASOBI - 夜に駆ける - Solo Guitar Cover by Saki-H

The Kerry Jig by Saki-H

『鞆の浦にて』詩月あき

あきの雫　Aki no shizuku

美術の物語ポケット版／エルンスト・H・ゴンブリッチ

うさんくさい「啓発」の言葉　人“財”って誰のことですか？ (朝日新書)／神戸郁人

ヨーロッパとは何か増補 (平凡社ライブラリー)

カッコよくなきゃ、ポエムじゃない！　萌える現代詩入門　／豊﨑由美、広瀬大志

「戦前」の正体愛国と神話の日本近現代史ー辻田真佐憲

「なぜ鏡は左右だけ反転させるのか」加地大介

【Official MV】ぜんぶぜんぶ、 / SHAKEKAN feat.小春六花　アップしました