あい みょん 世界 観。 尾崎世界観の彼女遍歴、性格が神経的すぎると話題に?!著書「祐介」のネタバレ感想

未来を変える小さなAI。NTTデータが目指す新しい世界観

あい みょん 世界 観

ここが、男性がもてるための一番重要なポイントになると私は見ていますので、同じテーマを二回に渡ってお送りしましょう。 二回にしても長くなっているのでぼちぼち読んで下さい。 男性なら読んで損の無い内容のはずです。 世界観とはものの見方なのでした。 こんな場合に俺はこう感じるのだと。 イモムシのゼンドウ運動に気持ち悪いではなくて力強いと感じればそれがあなたの世界観でした。 例えばこんなような話があります。 女性社員からも小馬鹿にされていたもてない君が、自分を虐めていた上司がクビになるところを一生懸命かばったら、それが原因で周りの女性の評価が変わったのだそうです。 別段彼は自分を曲げたわけでもなく、信念に従っただけ。 この男性は自分の信念に従った結果、自分を虐めていた上司を全力で救った格好になった。 普通の女性の見方だと、虐められていた上司がクビになるところを見て 「ざまあみろ」と喜ぶところだったそうですが、それを喜ばずに、彼の考え方に従ってそれを助けた。 「こんな事で会社を追われるなんて、安心して勤められないから、自分のためでもある」との考えで、その考え方は筋が通っている。 これを男性の見方からすると「ああ、だからそいつは自分のために上司を助けただけだな」で終わるか、「ほう、良くやるわ」までだと思うのです。 確かに何を信じて勤めていればいいか分からなくなるからなあ、という見方をしておしまいだと思うのですよ。 しかし女性は違うのです。 ここに普通と違った刺激を受けて、興を感じてファンクラブまで作ってしまう。 これが、興が価値観だからそれを見つけて大喜びしている女性の姿なのです。 ここを分かって欲しい。 これは、彼のものの捉え方、虐めてくる上司がクビになる危機を 「ざまあみろ」と捉えるか、または 「この調子だと他人事ではない」と捉えるか。 ここに彼の世界観があった。 それが普通でなく、刺激になり興になった。 そして虐められた不快感からくる復讐の感情を満たすことよりも、自分の考え方を優先した。 女性はそこを評価したのです。 興を見つけた。 そんなに自分の世界観を大切にしているのかと、惹かれた。 こうゆう姿が表に出る機会は滅多になく、評価される機会は少ないでしょう。 それがまたいいのです。 咲いてもすぐ散る花と一緒で、さっと姿を見せてまた元通り。 このはかない一瞬に興を感じる。 こう言えば、どこに刺激があって興を感じて喜んだのかは理解できたかと思うのですが、その理解が当然のように一瞬で来るかどうかです。 一瞬しか来ませんが、その一瞬に興を感じている女性の気持ちを察するところまで理解が及ぶかどうか。 女性は物事をまず興があるか無いかから見ているので、こうゆう話を聞くとすぐに喜べたりするのです。 続いて例を挙げていきましょう。 男性がこだわる道具のステータスではなくて、そこにある美学が知りたい。 10年落ちのベンツなんてとても安いけど、安全であったり、乗り心地が良かったりして、実際に助手席に乗ってみるとそれを理解できたりする。 そこを評価するのであって、外車とかでいかれる程女性は単純ではない。 野球等の話で、女性が「阪神が好き」とかいう贔屓球団に合わせて自分の贔屓球団を偽るのは、ばれると「なんだそんなちっちゃい奴なのか」という見方になるわけです。 そこに興ざめ、評価が落ちる。 あなたはそれが好きなのね、俺はこれが好きなの、としっかり言い切らないといけない。 その先に深いこだわりがあることが期待されて、楽しめそうな気がするのです。 それに、あなたが持つ世界観からすれば、いくら相手が彼女さんであっても 「それは許せん」という部分があることになります。 あなたが大切にしている世界観に抵触することを彼女がすると 「そんなことをやる奴は俺の彼女じゃない」と言わなければならない。 これは許せん、という領域を持っていなければならない。 例えば 自分に厳しく、人にもいけないところはダメと言えるところが欲しい。 そこを甘やかすのを包容力だと勘違いすることはない、それを求める女は低劣な種類の女性ということらしいです。 妥協を許さぬ厳しさが欲しいと言うが、これは優しさというより世界観で見た方が分かりやすい。 世界観をはっきり持っていれば、どこが許せないという線もはっきりするはずなのです。 それはキチンと言わなければいけない。 そこが男性の器量だと書いてある。 だから一旦引いた線は撤回できないし、撤回したいと思わないはず。 ちょっと話がずれていて分かりにくいですが、以下にはそれに近い話が載っています。 そんなわけですので、世界観を侵食してきた女性には 「ダメ!」と言わなければならない、つまりあなたは相手女性よりもその世界観の方を大事にしないといけないのです。 世界観が優先、彼女は劣後。 例えば若い子などは将来(今も?)おじさんになったあなたに向かって、ギャル語と言われる言葉で話してくるかもしれませんが、そうゆう場合は「何を言っているか分からん。 そうゆう話がしたければ他の男のところに行け」という態度でいなければいけません。 分かりに行っても分からないので、無理しても器量が落ちるだけです。 それで納得しない女性は大して良い女ではないということらしいですし、あなたもそれでダメなら仕方ないと思うべきなのです。 そうでないと上記URLにあるように女性にワガママを許すことになる。 それでは負担が増えるばかりです。 今まで私は興の感覚が合う合わないのことを趣味興味で説明してきました。 しかし、その趣味興味を持つに至る理由が、その人独自の物の見方から来るものであることに気付くでしょうか。 物の見方、捉え方で色々な見解ができるわけですが、その物の見方が表面化して、鈍感な男性にも分かる形になって表れているのが趣味興味なのだと考えてもらえれば、統一的な見解で納得できるはずです。 そして趣味興味というのはあなたの人間性の中の氷山の一角であり、趣味興味と言えないようなもっと細かいところまで女性の関心が及んでいることにこれから気付いていくことになるでしょう。 そして、それを魅力的なものにするには、やっぱりセンスを磨くのだという結論になる。 自分を持つ、ということの正体は世界観のことだと思ってよいでしょう。 そうして、相手の世界観も大事にして理解しにいく話もしなければなりませんが、それは第八章へ。 次回は信用の話です。 彼女より世界観を大切にしていれば、彼女も付いてくる。 それが女性にとってのあなたの個性。 例題 また スタジオジブリアニメ『紅の豚』から。 映画をご存じない方すいません、Wikipedia を参考にして下さい。 この映画が男の格好良さがテーマだと前に申し上げました。 しかしそれは外見ではないのでした。 これは相当に難しい。 今までの例題で最高難易度でしょう。 これは彼の世界観に共鳴できる部分があることです。 共鳴、共感できる人には格好いいと感じる。 そしてその世界観が、劇中の彼の言動の端々ににじみ出る。 女性が見た目で釣れると思っている人は、良い女性と深く付き合ったことの無い人の言うことでしょう。 まあ釣れることは確かですが(笑)。 人の世界観は言動の端々ににじみ出るので、それが無い男性からは女性は言動の端々から興ざめし、それがある男性からは言動の端々から興を満たされるのです。 そして、女性があなた個人に特別用事があるのは、このような考え方になのです。

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尾崎世界観の彼女遍歴、性格が神経的すぎると話題に?!著書「祐介」のネタバレ感想

あい みょん 世界 観

先日お伝えをしたように、 先週、仕事でヨーロッパのイタリアとスペインに行ってきました。 今回の訪問都市は ミラノ・マドリッド・バルセロナ・サンセバスチャンです。 勉強になったことは、 ・シンプルなことを違う形で提案 ・ズレやギャップがインパクトや印象に残る、目を引く ・キーワードはアンバランス ・世界観とは?らしさとは? という感じです。 今日は、この中で「世界観」についてお話したいと思います。 「あなたの世界観とは?」 と質問されたらあなたは何と答えますか? ちなみに「世界観」を辞書で引くと、 「世界とはこういうものだ、 その中で人はこう生きるものだという、 世界・人生に対する見方、考え方」 みたいな説明がのっていますが、 私がビジネスに当てはめて説明すると、 「その人らしさ、こだわり」 なんて説明できるような気がしました。 例えば、ノンブランドで、 アップルとサムスンの携帯電話が2台並んでいたら、 よっぽど変な見方をしなければ、 どちらがアップルの携帯電話かわかる気がしませんか? 同じように、ノンブランドで アップルとNECのノートパソコンが並んでいたら、 どちらがアップル製品か当てられる気がしませんか? サザンオールスターズの世界観、 ユーミンの世界観、 矢沢永吉の世界観、 を考えたときに、 誰のライブか知らされずに、 聞いたことがないそれぞれの新曲を、 それぞれの舞台演出で、 まったく別の人が歌ったとしても なんとなく当てられる気がしませんか? そう考えると、世界観とは、 「その人らしさ、こだわり」 という表現ができるのではないかと思った次第です。 例えば、今回行ったある有名なレストランは 9カ月先まで予約が取れないそうです。 予約を空けるとすぐに埋まってしまいます。 世界中からお客様がそのレストランで食事をするために来ます。 12カ月のうち4カ月はメニューづくりをするそうです。 実質8カ月で1年分を稼ぐわけですから、 スキー場みたいですね(笑) そのレストランは 「レストランでない」 と言っています。 ですから、レストランと表記した看板はありません。 パンも出ません。 彼らは言います。 「われわれの世界観をお客様に表現をするための手段として 食を使っているだけだ」 すごいですね(笑) この自分なりの世界観を表現していくためには 見た目、形、色などの有形と 大切にしていることや言葉等による無形なもので 表現をし続ける必要があるのです。 この世界観を追求するためには 必要なことが2つあると思っています。 一つは、らしくないことはしない「一貫性」。 もう一つは「嫌われることを恐れない」ということです。 シャネルやルイビトンなどは 独自の世界観を大切にするがゆえに らしくないことはしないわけです。 そして、らしいことにチャレンジし続けるのです。 そうすると、逆に アンチシャネルや、アンチルイビトンが必ず現れます。 アンチ矢沢永吉もユーミンもサザンオールスターズも現れるのです。 そういう意味では、敵を作るほどの「こだわり」と「らしさ」の追求、 要するに、一貫性をもって「らしさ」と「こだわり」を表現し続けること、 これが「ブランド」へと変化していくと思いました。 あなたらしさは何ですか? あなたの会社らしさは何ですか? そこにこだわり、一貫性をもって表現し続けていますか?.

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インスタグラムの世界観を崩さない工夫が重要。大手メーカー(製造業)のInstagram活用事例!

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AIに囲まれて暮らせる世界がやってくる。 スマートフォンやスマートスピーカーのアシスタント機能などで、私たちの生活になじみつつある AI。 かつてAIといえば「大きなコンピューター上で動いていて、ネットワークを通して利用するもの」というイメージでしたが、最近はその事情も大きく様変わりしつつあるんだとか。 スマートフォンやドローンそのものに搭載される、 小規模なAIが増えているんです。 この 「小さなAI」たちが発展し続ければ、やがて地球の総人口よりもAIの数が勝る、なんて時代がやってくるかも。 もしも、そんな未来が訪れた場合、社会はどのように変わっていくのでしょう? そこで、ギズモード編集長の 鈴木が、AIソリューションを手がけるNTTデータのキーパーソンに、小さなAIの現状と将来展望を聞いてきましたよ。 28歳。 白井祐典さん(中央):LeapMind ソフトウェア部門 マネージャー。 32歳。 滝澤貴之さん(右):NTTデータ ビジネスソリューション事業本部 次世代技術戦略室 AIソリューション技術担当 部長。 46歳。 手話ができます。 小さなAIは「モデル圧縮」で生まれる 対談の最初に、NTTデータのAIのデモとしてロボット型携帯電話「 RoBoHoN(以下、ロボホン)」上で現在開発中の手話アプリを試してみました。 鈴木の前にロボホンを立たせて、教えてもらった手話のジェスチャーをロボホンに見せると... 現在開発中の手話アプリは、単語単位で手話を通訳できます。 現在のボキャブラリは「数百種類」とのこと。 Photo: 小原啓樹 ロボホン:名前!(他にもいろいろな手話に挑戦!) 鈴木:おおー、すぐ返事が返ってきますね。 この手話用アプリは、どういう経緯で誕生したんですか? 大塚:手話翻訳のプロジェクトは、もともと弊社内で ロボホンの新しい事業プランのコンテストに参加したところから始まっています。 実際に聴覚にハンディキャップを持つ家族がいる同僚が、ITの技術をコミュニケーションに役立てられないかと考えたのが発端でした。 今のAIでも、1枚の写真の内容が「猫」なのか「犬」なのかを認識することはできます。 でも、写真ではなく動画の場合、どのレベルで認識できるのか... というのが本プロジェクトのチャレンジです。 AIのプロトタイプを作って、コンテストで最優秀賞をいただいてプロジェクトが本格化しました。 その後、小さなAI=機器に組込んだ半導体だけでAIを動作させる、いわゆる「 組込みディープラーニング」に強いLeapMindさんに相談して、いま白井さんと一緒に開発を進めています。 白井:私が最初に受けたオファーは、作られたプロトタイプを渡されて、「これを改良してよ」というものですね。 そこで、「組込みディープラーニング」に使われる 「モデル圧縮技術」が使えるのではないかとピンときたんです。 モデル圧縮とは、 計算が複雑なディープラーニングモデルの処理量を、精度を損なわないように削減する方法です。 処理の高速化、データサイズの削減ができるので、小さなAIにぴったりだと思ったんです。 鈴木:モデル圧縮を採用したことで、何が変わるんでしょう? 大塚: レスポンスの速さです。 手話の認識精度を上げることは大前提ですけど、動画のコマ毎に複雑な処理をするため、どうしても手話を認識するまでに時間がかかっていました。 そのために対話が遅くなってしまったら意味がありません。 実際、今の開発環境はクラウド経由ですが、プロトタイプの段階では10秒ほどかかってた処理が、モデル圧縮を採用してから3秒まで高速化できています。 これを機器に組み込んだカスタムチップ上で動作させれば、処理はさらに早くなります。 鈴木:なるほど。 モデル圧縮を活用することで、劇的に早くなるのですね。 小さなAIのさらなる浸透が社会貢献につながる AIを使って社会をどうアップデートできるか考えるのが大塚さんのお仕事。 Photo: 小原啓樹 鈴木:最近はスマートフォンもAIを搭載するようになりつつありますが、こういった端末に搭載される 小さなAIは、これからどのように活用されていくのでしょうか? 滝澤:いま手がけているものですと、 ドローンの自律飛行制御などがあります。 画像認識を用いてユーザのドローン操縦をアシストしたりする機能です。 また、将来、有人区域での目視外自律飛行が解禁されることで、視線が通らない場所でもドローンを利活用できるようになると言われていますが、こういった場面では危険回避などでAIを活用する機会が増えると思いますし、これによってドローンの産業活用が拡大すると考えています。 電線の撮影テストを行うドローン。 かつては人間が高所に上ってチェックしていました。 Photo: NTTデータ 白井:現在もNTTデータさんといっしょに、 ドローンを自律的に飛ばして電線を撮影する仕組みを開発しているんです。 ドローンを横に飛行させながら電線をずーっと撮影して、あとで画像を分析して点検するんですね。 ただ、電線は少したるんでいたりしますので、カメラのフレームからはみ出さないよう微妙にドローンを上下させつつ飛ばすのは大変なんです。 そこで、ドローン側で画像認識させて、電線を追跡するように自律飛行させるためのディープラーニングのモデルを開発しています。 大塚:白井さんはそこで、「こうすればいい」という工夫のアイデアがぽんぽん出てくるのが凄いですよ。 いつも感心させられています。 白井: 技術がどう役立つのかをイメージすると、自然とあれこれ試してみたくなるんです。 ロボホンの場合は、手話を使って難聴の方とのコミュニケーションをサポートするという発想にすごく共感したことが、がんばる原動力になりました。 電線を撮影するドローンにしても、今まさに危険を負いながら高所でメンテナンスにあたっている作業員の方を想像すると、社会的な意義を感じますよね。 滝澤:なにしろ電線の総延長は、日本だけで地球87周分あるそうですし。 熟練作業者の退職など、構造的な問題もあるため、AIの活用機会は非常に大きいと考えています。 鈴木: 皆さんのモチベーションが社会的意義に根ざしているのは驚きました。 エンジニアって技術への興味がモチベーションであることが多いと思っていたので。 ほかにも「こんなシーンにAIを使いたい」みたいなアイデアってありますか? 白井さんが所属するLeapMindは、ディープラーニング技術を活用した企業向けソリューションを提供する企業。 NTTデータとさまざまなAIを共同開発しています。 Photo: 小原啓樹 白井:そうですね。 あえてあまり高尚じゃない例を挙げてみると、 メガネ型のデバイスにAIを組み込んで、合コンの時などに相性のいい相手を知らせてくれるような仕組みだって、夢ではないはずなんですよ(笑)。 鈴木:なるほど(笑)。 さまざまなアイデアが、確かな技術に結合して世の中を変える。 そうした取り組みの中で、NTTデータさんとLeapMindさんには強い絆みたいなものを感じさせますね。 大塚:絆というか、白井さんとはとにかく話が合うんです。 ロボホンの件に限らず、プライベートでもお酒を飲みながらAIに関する意見交換をさせて頂いています。 滝澤:すごく仲がいい(笑)。 現場でも「こんなことできます?」って相談すると、いろんな角度からそれをクリアするアイデアを持ち出してきて、実現に向かって動き始めてしまうのがLeapMindさんの技術力。 もちろん、当社でもこういった技術開発は進めていますが、力を持った若い協業先のエンジニアの方々とも、今後も積極的に連携することで取り組みを加速していきたいと考えています。 社会に役立つAIをどんどん生み出したい! 鈴木:こうしてAIをビジネスにしていく上で、皆さんにとってのハードルはどんなところにありますか? 大塚: AIの技術は天から突然降ってくるものではありませんから、世間に届くまでの間に、さまざまな議論や失敗があります。 ロボホンにしても、最初は手話の動画をそのまま認識させようと頑張っていましたが、服装や背景が変わるとスムーズに判別できなくなり、困っていました。 そこで検討を重ねた結果、AIの内部で被写体の骨格を抽象化(Pose Estimationと呼ばれる技術)して捉えなおし、腕の関節や指などを基点に動作を分析する発想に到達した経緯があります。 白井:僕がいつも感じているのは、 あまり複雑化させないほうがいいということ。 シンプルに、それまでの取り組みから得た知見や、論文などで確立されているデータなどを、素直に取り入れてみたほうが、これまでの経験上うまくいく可能性が高いです。 ロボホンの手話認識も、どうやって処理速度を上げていくかという課題に対して、ネットワークのサイズを圧縮したり、余分な処理を排除したり、やれそうなことをシンプルにコツコツ重ねていった結果ですから。 鈴木:そこでこれからのAI時代を見据えて、汎用性のある高速化手法を見つけられれば、強いですよね。 若手のさまざまなアイデアを、どうやってビジネスにするかを考えている滝澤さん。 自身もかつては新たなサービスの創造に熱中していたそうです。 Photo: 小原啓樹 滝澤:現在のところ、ビジネスにおけるAI活用は、たとえば金融業界における与信など 数値系の仕事のほうが成果を出しやすいと言われています。 ですが、今後は画像認識技術など、非構造化データ(画像や音声、文章など、データとして整理されていないデータ)を用いたAI活用の市場も大きくなってくると考えています。 2020年には、 インターネットにつながるデバイスが数百億を超えるという予想があります。 たくさんのモノがインターネットにつながっていく中、こういったディープラーニング技術の社会実装が新たな勝負の領域になるでしょう。 我々はこの世界観を実現したいと考えています。 白井:うちではIoTではなく、近い未来を見越して DoT(ディープラーニング・オブ・シングス)という表現をよく使っています。 いろんなものにAI(ディープラーニング)が組み込まれている世界。 これはわざわざ創ろうとしなくても、必ずやって来る未来の姿だと思います。 大塚:だからこそ、AIを用いて社会に役立つものを、もっともっと作って実装させたい。 そして、それが事業にできるなら理想的です。 今のところNTTデータ社内ではまだ、数値系AIを手がけているチームが多いのですが、幸いにして 僕らはアウトローチームとして少し変わったことをやらせてもらえているので、新しいチャレンジがしやすいんです。 滝澤:この領域は、 やらされている感じで取り組んでいる人をほとんど見かけないですよね。 皆、目を輝かせてそれぞれがどういう世界を実現したいか、希望を持って取り組んでいる。 これはすごくいいことでしょう。 白井:そうですね。 たくさんの方法論があり、多くのプレイヤーがいる中で、「こんな世界を実現したい」と共感しながら取り組めているのは、とても楽しいです。 鈴木:NTTデータさんみたいな大きい組織が、LeapMindさんみたいな専門企業との二人三脚で、ロボットやドローンに取り組んでいるフットワークの軽さに驚きました。 これから何ができるか、将来を見据えてワクワクを共感できる人たちが集まって、目的に向かっている様子がよく伝わってきます。 そんなNTTデータさんからこれから何が飛び出すのか、楽しみにしています!.

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