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Tumblr was the first site to host the blog for President Barack Obama in 2011.
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RAG
Retrieval-Augmented Generation
RAGとは
Retrieval-Augmented Generation (RAG) は、大規模言語モデル（LLM）によるテキスト生成に、外部情報の検索を組み合わせることで、回答精度を向上させる技術のこと。
「検索拡張生成」、「取得拡張生成」などと訳されます。外部情報の検索を組み合わせることで、大規模言語モデル（LLM）の出力結果を簡単に最新の情報に更新できるようになる効果や、出力結果の根拠が明確になり、事実に基づかない情報を生成する現象（ハルシネーション）を抑制する効果などが期待されています。 （読み：ラグ）
RAGの構成
RAGには大きく2段階のプロセスが存在します。
プロセス①：検索フェーズ
ユーザから入力された質問に関連する情報を、データベースや文書から検索します。
プロセス②：生成フェーズ
①で得られた検索結果とユーザからの質問を組み合わせたプロンプトを大規模言語モデルに入力し、テキスト生成結果を取得します。
また、RAGの回答精度向上には、プロセス①の検索フェーズの工夫が特に重要になります。外部情報のフォーマットをどのように整備するか、検索方式（キーワード検索やベクトル検索など）をどのように設計するかなどを考慮する必要があります。
RAGの強み
RAGの特徴は、一般的な大規模言語モデルに加えて、情報検索を組み合わせていることです。この構成により、下記のような強みが発揮されます。
・情報更新の容易性
RAGでは外部情報とされる文書やデータベース内の情報を最新化することで、最新の情報を即座に大規模言語モデルから出力結果に反映させることができます。大規模言語モデルのみ用いた構成の場合に比べて、モデルの再学習が必要でなくなるため、コストが抑制される可能性があります。
・出力結果の信頼性
RAGでは外部情報の検索結果を利用して回答��出力するため、根拠が明らかになり、回答の信頼性が高まります。また、大規模言語モデルによるハルシネーションのリスク軽減も期待できます。
RAGのユースケース
RAGを活用することで、社内に蓄積されたあらゆる業務分野の文章ナレッジを効率的に活用することができます。 例えば、顧客からの問合せに対応するサポートデスクでは、よくある質問（FAQ）やマニュアルを外部情報とし、チャットボットやオペレーター支援ツールをRAGの方式で開発することにより、従来オペレーターが問合せを受けてから社内マニュアルや過去のFAQを手作業で探していた時間を短縮することが可能です。また、業務習熟度に関わらずオペレーターの応答品質を一定値まで高めることが期待でき、ひいては顧客の問合せ待ち時間の短縮に繋がります。それ以外でも、リアルタイムで商品・在庫の情報が更新される金融や小売業界や、医療や法務など、根拠が明らかで正確な回答が求められるシーンでの大規模言語モデルに利用に向けて、RAGの活用が進んでいます。
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GPT 4o mini テスト
こんにちは、hitoboサービス・AI情報担当です。
2024年7月18日にChatGPTを提供しているOpenAI社は生成AI「GPT」シリーズの新モデル「GPT-4o mini」を発表しました。その大幅な低コスト化と、それにもかかわらず精度が高いことが話題となっていますが、これまでの他モデルとの違いを知りたい方は多いのではないでしょうか。弊社が提供する、AIチャットボット「hitobo」でも、すでにGPT-4o mini 、GPT-4o のAPI連携を完了しています。さらに精度の上がったQ&A自動生成機能など、生成AI機能を提供し、業務の効率化に貢献しています。
本記事では「GPT-4o mini（ジー・ピー・ティー・フォー・オー・ミニ）」について従来の「GPT-4o」や「GPT-3.5Turbo」との違いを比較しつつ、生成AIを活用しての業務効率化の方法の選択肢を紹介します。今後、コストパフォーマンスに優れた「GPT-4o mini」が、あらゆる企業で業務効率化や生産性向上のために活用されていくと予想されるため、本記事の内容をぜひ参考にしてください。
（ChatGPT-4o mini 処理速度デモ動画あり）
目次 [非表示]
1 GPT-4o miniとは？安くて、早くて、高性能なモデル。
2 GPT-4o miniとGPT-3.5Turboの比較
3 GPT-4o miniとGPT-4oの比較
4 ChatGPT、GPT-4o miniを業務効率化に活かすには？3つの選択肢の違い。
5 まとめ
GPT-4o miniとは？安くて、早くて、高性能なモデル。
GPT-4o mini は、「ChatGPT」を提供するOpenAIが発表した、大幅な低コスト化が反映された、コストパフォーマンスに優れた新たな生成AIモデルです。その高い精度を持ちながらも、価格破壊的なコストダウンを実現している生成AIモデルの発表に対して、公開後すぐにSNSを中心に話題に上がっています。
GPT-4o miniとは？
GPT-4o mini（ジーピーティー・フォー・オー・ミニ）は2024年7月18日にOpenAI社が提供を開��した低コストでコストパフォーマンスが非常に高い生成AIモデルです。日本時間7月19日時点で、GPT-4o miniは既に一般ユーザー向けのブラウザ版のChatGPTにて無料版・有料版ともに利用が可能で、システム連携のためのAPIの利用も可能となっています。
テキストと画像の入力が可能で、これまで無料版のChatGPTでメインのモデルであったGPT-3.5 Turboよりも高い性能で、かつ安くて早い軽量な生成AIモデルとなっており、今後、GPT-3.5 TurboはGPT-4o miniへと置き換わっていくものと予測されます。 今後の予定としては、テキスト、画像、ビデオ、音声の入力と出力がサポートされる予定です。 これにより「コストは安いが精度の高い生成AIを活用できるサービス」が今後さらに普及していくことが期待されます。
引用元：https://openai.com/index/gpt-4o-mini-advancing-cost-efficient-intelligence/
GPT-4o miniは圧倒的にコストが安い、早い。
GPT-4o miniはコストパフォーマンスを重視した、安くて、早い軽量な生成AIモデルです。GPT-4o miniはGPT-3.5 Turboよりも回答精度も高く、知識のカバー期間も新しくなっていますが、それにもかかわらずコストが大幅に抑えられています。
入力時はGPT-3.5 Turboのコストの7割安い3分の1程のコスト、出力時はGPT-3.5 Turboのコストの6割安く、半額以下のコストを実現しています。
GPT-4o（ジーピーティー・フォー・オー）よりも回答精度の面では劣りますが、大量のタスクの処理や、早いレスポンスが必要なタスクに向いている生成AIモデルと考えられます。
動画（8秒）：処理速度が速いChatGPT-4o mini
youtube
参考：GPT-4o mini およびGPT-4o 対応済み！Q&A自動生成ができるチャットボットサービスのhitobo
GPT-4o miniは安くても高性能なモデル。
GPT-4o miniは安くて高性能なモデルです。OpenAI社が公表している評価結果によると、GPT-4oには劣っているものの、各評価項目で非常に良いスコアを出しています。
※以下の図で、赤い印を加筆した箇所がGPT-4o miniの評価結果です。
GPT-4o miniの評価結果
引用元：https://openai.com/index/gpt-4o-mini-advancing-cost-efficient-intelligence/
※グラフ中の項目
MMLU: 様々な言語タスクでの理解力評価 GPQA: 一般的な質問に対する回答力評価 DROP: 長文から情報を抽出する能力 MGSM: 数学と科学の問題解決力評価 MATH: 数学の問題に対する解決能力 HumanEval: プログラムコード生成の精度評価 MMMU: テキストと画像の統合理解力評価 MathVista: 数学的な図表やグラフの理解力
比較表：GPT-4o mini、GPT-4o、GPT-3.5 Turboの違いを比較。
GPT-4o mini、GPT-4o、GPT-3.5 Turboの違いについての、知識のカバー期間（カットオフ）とコストの比較表です。
比較表：GPT-4o mini、GPT-4o、GPT-3.5 Turboの違い（2024年7月21日時点）知識のカバー期間コスト(入力)コスト(出力)ポイントGPT-4o mini2023年10月まで$0.150 / 1M input tokens$0.600 / 1M output tokensGPT-3.5 Turboよりもコストは安いが回答精度は高い。GPT-4o2023年10月まで$5.00 / 1M input tokens$15.00 / 1M output tokensGPT-4o miniより回答精度は高いが、コストも高い。GPT-3.5 Turbo2021年9月まで$0.50 / 1M input tokens$1.50 / 1M output tokensコストと精度の両面でGPT-4o miniに劣る。
生成AIモデルのAPI利用時のコスト
これまでGPT-3.5 Turboは、GPT-4oに対しては、入力・出力ともに10分の1のコストで、コストと速度にすぐれたモデルとして利用されてきましたが、GPT-4o miniは精度の面のみならず、コストの面でもGPT-3.5 Turboを上回るメリットを提供しています。
知識のカバー期間（カットオフ）
カットオフ日以降の情報は生成AIモデルは知識を持っていないということとなります。それぞれの生成AIモデル自体がカバーしている知識の期間は以下となります。GPT-4o mini、GPT-4oの方が生成AIモデルとして、GPT-3.5 Turboよりも新しい知識を持っていることとなります。
GPT-4o mini: 2023年10月まで
GPT-4o: 2023年10月まで
GPT-3.5 Turbo: 2021年9月まで
※GPT-4o miniについて「knowledge up to October 2023」と記載があったため、「10月までの知識」は持っているという意味になるかと思われます。
GPT-4o miniとGPT-3.5Turboの比較
GPT-4o mini とGPT-3.5 Turboはどのような点で違っているのでしょうか。ここでは、それらの違いを紹介します。
GPT-3.5Turboとは？
2022年11月にChatGPTがリリースされ、2022年の年末から2023年の頭にかけ大きな話題として世の中を駆け巡り、生成AIが今のように誰もが知るものとなるきっかけとなりました。そのときからChatGPTに搭載されていた生成AIモデルが、GPT-3.5Turboとなります。
2023年3月にGPT-3.5Turboとシステム連携するためのAPIが発表されて以降、ChatGPTと同じ生成AIモデルであるGPT-3.5Turboを使用した、たくさんのサービスがリリースされました。
GPT-4o mini ��方がGPT-3.5Turboよりも6割以上のコストダウン���
GPT-4o miniは、入力時はGPT-3.5 Turboのコストの30％となっており3分の1程のコスト、出力時はGPT-3.5 Turboのコストの40％と半分以下のコストを実現しています。
GPT-4o miniは、GPT-3.5 Turboに対して回答精度が向上されているにもかかわらず、コストメリットの面でも勝る生成AIモデルとなります。これまで多くのシステムでコストメリット面で利用されてきたGPT-3.5 Turboは、GPT-4o miniへと置き換えられていくことが予測されます。
gpt-4o-mini $0.150 / 1M input tokens $0.600 / 1M output tokens
gpt-3.5-turbo-0125 $0.50 / 1M input tokens $1.50 / 1M output tokens
GPT-4o mini の方がGPT-3.5Turboよりも回答精度が大幅に向上
OpenAI社が公表している以下の評価結果（再掲）においても、GPT-3.5Turboに対して、GPT-4o mini の方が回答精度が大幅に向上していることが分かります。
また、日本語など英語以外の言語についても速度と精度の両面が改善されているものと考えられます。
またテキストと画像の入力が可能で、今後の予定としては、テキスト、画像、ビデオ、音声の入力と出力がサポートされる予定です。
GPT-4o mini 対 GPT-3.5Turbo
※OpenAI社公表の評価結果に目印を加筆。赤がGPT-4o mini、水色がGPT-3.5 Turbo。
引用元：https://openai.com/index/gpt-4o-mini-advancing-cost-efficient-intelligence/
GPT-4o miniとGPT-4oの比較
GPT-4o miniとGPT-4o はどう違うのでしょうか？コスト面、回答精度面の違いを解説します。
GPT-4oとは？
GPT-4oは2024年5月13日にOpenAI社からリリースされた生成AIモデルです。GPT-4レベルの知能を持ちながら、より高速で効率的に動作します。テキスト、音声、画像などのマルチモーダル入力に対応し、特に多言語対応が強化されています。画像解析や翻訳機能、リアルタイムの音声・ビデオ対話機能も備えています。
参考記事：【最新言語モデル】「GPT-4o」とは？進化した点や業務効率化につながる活用例5選を紹介 – チャットボットのhitobo（ヒトボ）
GPT-4o mini の方がGPT-4oよりも96～97％のコストダウン。軽量で早い。
GPT-4o miniは、入力時はGPT-4oに対して97％のコストダウン、出力時は96％のコストダウンとなっています。精度と速度とコストのバランスを考えると、業務効率化のための活用に向いている非常にコストパフォーマンスが高い生成AIモデルと言えます。
gpt-4o-mini $0.150 / 1M input tokens $0.600 / 1M output tokens
gpt-4o $5.00 / 1M input tokens $15.00 / 1M output tokens
GPT-4o miniよりもGPT-4oの方が回答精度が高い。
コスト面ではGPT-4oに対��てGPT-4o miniが圧倒的に勝りますが、OpenAI社が公表している回答の評価結果によると、GPT-4oの方が回答精度が高いモデルとなっています。
低価格でコストパフォーマンスの高いGoogle社のGemini Flashに対抗するモデルとして、OpenAI社がコストと速度が重視される用途をターゲットとしてリリースしたのがGPT-4o miniだと考えられます。
GPT-4o mini 対 GPT-4o
※OpenAI社公表の評価結果に目印を加筆。赤がGPT-4o mini、ピンクがGPT-4o。
引用元：https://openai.com/index/gpt-4o-mini-advancing-cost-efficient-intelligence/
ChatGPT、GPT-4o miniを業務効率化に活かすには？3つの選択肢の違い。
ここでは、GPT-4o miniで業務効率化を実現する方法の選択肢を紹介します。
GPT-4o miniを無料版のChatGPTや、有料版のChatGPT Plusで使用する
GPT-4o miniは既に一般ユーザー向けのブラウザ版のChatGPTにて無料版・有料版ともに利用が可能です。
但し、ChatGPTの無料版や、有料版のChatGPT Plusの標準設定では、生成AIモデルの改善のために入力データが利用される可能性があるため、業務利用においては「公開してはいけない情報を入力しないようにする」などの注意の徹底が必要となります。
GPT-4o miniにAPI連携されたサービスを利用する
GPT-4o miniにAPI連携されたサービスを利用するのが、ノウハウ面・コスト面・安全面を考慮すると、企業の業務効率化においては最も手軽に利用しやすい方法と言えます。 これまで多くのサービスにコスト面のメリットにより連携がされてきたGPT-3.5Turboは、コスト面、回答精度の両面で勝るGPT-4o miniに置き換えられていくものと考えられます。 そのため、2024年の夏から秋以降にかけて、GPT-4o miniのAPI連携されたサービスが順次利用できると考えられます。 API連携されたサービスを利用すれば、自社開発のノウハウや、その後の開発・運用体制を自社でコスト負担しなくとも、用途に応じて最適化されたシステムを利用することが可能です。
またAPI利用時は標準的に「生成AIモデルの改善のために入力データが利用されない」こととなっているため、生成AIモデルの改善に利用されることによる間接的な情報漏洩のリスクを防止することが可能です。
参考：GPT-4o mini およびGPT-4o 対応済み！Q&A自動生成ができるチャットボットサービスのhitobo
GPT-4o miniにAPI連携されたシステムを自社開発する
自社で開発・運用のためのエンジニアチームを作り、API連携されたシステムを自社開発することも可能です。但し、IT投資とそれを維持するための大きな予算や、エンジニアチームをマネジメントできるノウハウや体制がない限りは、初期投資やその後の運用で継続的に発生する費用を考えると、企業的な体力が要求される選択肢となります。
まとめ
GPT-4o miniは高い回答精度を持ちつつも、GPT-3.5Turboよりもコストが安い、コストと性能のバランス���優れた生成AIモデル。
GPT-4o miniはGPT-4oよりも回答精度の面では若干劣りつつも、コストと速度が大幅に改善されており、大量のタスクの処理や、早いレスポンスが必要なタスクに向いている。
GPT-4o miniにAPI連携されたサービスも、今後順次利用できるものと考えられる。
「hitobo」は、ChatGPT API連携がされたAIチャットボットサービスです。すでにGPT-4o mini のAPI連携、GPT-4o のAPI連携を完了しています。
ChatGPTの高度なAI技術を活用して、Q&A自動生成機能を利用可能です。自動作成したQ&Aをhitoboのツール上で最終チェックし、そのままチャットボットが自動応答するためのQ&Aに登録ができるため、問い合わせ対応業務を大幅に効率化できます。ユーザーには担当者が事前に確認済みの回答を表示でき、生成AIの弱点である誤情報による混乱を招くことも防止できます。
生成AIを活用しての、問い合わせ対応の効率化を目指している方や興味のある方は、以下から「hitobo」の資料を無料でダウンロードできますので、ぜひご覧ください。
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用語集ワイルドカードテスト
唐揚げとねばとろうどんは美味しいです
ケーキとアイスは美味しいです
ねばとろうどんと唐揚げは美味しいです
松本悟と山口将司は美味しいです
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Google翻訳の「日本語→英語」での面白すぎる誤訳まとめ
よりどりみどり
今に見てろ
ありえないっしょ
涙を禁じえない
事なきを得る
ありがたき幸せ
ワクチンを２倍にしたら、ワクワクチンチンになるという発言を目にした。
それならばチンギス・ハーンが二回攻めてきたらチンチンギスギス・ハーンハーンではないか。
いろいろと危ない。この理論は使用禁止とする。
A「あれ、チャウチャウ（犬の種類）じゃない？」 Ｂ「違う違う、チャウチャウじゃないよ」 Ａ「え？！、チャウチャウじゃない？」 Ｂ「違う違う、チャウチャウじゃないない」
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アサイン
アサインとは
アサインとは、英語の動詞「assign」のカタカナ表記。名詞形は「assignment（アサインメント）」である。日本語で「アサインする」というときは、役割や業務を割り当てる、割り振るといった意味である。
アサインのビジネスシーン別使い方
ビジネスシーンでは、以下のような使い方がされるが、英語と日本語での使い方がまったく同じというわけではないため、注意したい。
各プロジェクトにメンバーをアサインする。 ⇒メンバーを割り振る、選抜・抜擢・任命の意味合いを含む場合もある。
プロジェクトメンバーの能力に合わせてそれぞれに業務をアサインする。 ⇒業務内容を割り振る、各メンバーに指示する、役割分担。
スキルや経験を考慮して、適切な職種にアサインする。 ⇒人事配置する、適切な職種に就かせる。
パソコンのキーコマンドを独自にアサインする。 ⇒特定��キーを押すことでの処理や機能を指定・設定すること。 ※IT用語では「キーアサイン」という。 例：「Ctrl＋F」＝「検索」は、標準のキーアサインである。
旅行業界では、ホテルで部屋を割り当てること、飛行機の座席を割り当てることにアサインが使われる。それぞれ「ルームアサイン」「シートアサイン」である。
商標権の申請において、すでに存在している商標と類似の商標を出すときには、アサインバックを行うこともある。日本には、既存の商標権利者の同意を得ていれば、類似商標の登録が認められるというコンセンサス制度がない。このため、既存の商標権利者に登録を依頼し、その後に商標権を譲り受ける手続きを行う。これをアサインバックという。つまり、商標登録を認める、許可を得る、権利が割り当てられることがアサインである。
また、英語の意味として「譲渡」の意味を持ち、契約、保険、法律などで使われることがある。日本語で使われる「アサイン」には、ほとんどこの意味が含まれることはない。
コンサルティングファームにおいては、コンサルタントが担当プロジェクトを割り振られることを「アサイン」と呼ぶ。面接の中でも使用される頻度の高い専門用語であるため、コンサルティングファームへ応募する際には必ず押さえておきたい用語である。
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AI post edited してほしい
コーディネーターのヒアリング力が通訳者派遣の成功の秘訣
お客様のイメージ通りのスタッフを派遣する。その鍵は私達コーディネーターのヒアリング力が握っています。 ご依頼をいただいたら、お仕事の内容やご要望を詳しくお聞かせ下さい。 そうすることで、私たちも実際にスタッフが働く姿をイメージでき、お客様のご希望通りのスタッフをご紹介することが可能です。
人材派遣とは、派遣先企業と派遣会社の間で締結された派遣契約に基づき登録スタッフが派遣先企業の指揮命令下、労働に従事するシステムです。
特徴
期間・人数など柔軟な人材活用ができ、賞与や社会保険、退職金などの固定費は一切かからないので、コスト削減が実現できます。
必要なときに、業務量に合わせてニーズに合う人材の確保ができます。
即戦力となる人材を確保することができます。
届け出手続きを説明する自治体のホームページ（ＨＰ）で「暮らし」が「暗し」と判���され、英語表記は「Ｄａｒｋ」に−。ＨＰや看板、案内文などに英語の誤訳が散見されるとして、米国で学んだ有志らが１０月に「日本の英語を考える会」を発足させた。コンピューターが英訳する機械翻訳は一部で間違いもあり、メンバーは「その言語を母国語として話すネーティブの人に確認してほしい」と呼び掛ける。こうした声を受け、千葉県浦安市は１２月、翻訳文を検討する委員会を設置する。 （保母哲）
考える会を結成したのは、米国ニューヨークにあるコロンビア大学のビジネススクールで経営学修士（ＭＢＡ）を取得した日本人女性七人と、日本にある大学で教授を務める米国人女性の計八人。会長は英語通訳者の鶴田知佳子・東京女子大学教授。
同じ大学で学んだ七人が食事会をするうち、「おかしな英訳が多い」と話が弾み、考える会を発足させた。メンバーは会のＨＰで現状を知らせるとともに、自治体などに連絡している。
自治体のＨＰに掲載された誤訳例として、業務の一時停止の「一時」が「１：００」と翻訳されていたり、新型コロナウイルス対策で設置した対策本部長の肩書で、「本」が「ｂｏｏｋ」になっていたことを紹介している。
メンバーは「今の機械翻訳だと、どうしても間違いが生まれてしまう。確認をお願いしたい」と力を込める。外国人居住者が増え、東京五輪・パラリンピックを控えていることから、「間違いだったり、分かりにくい英訳は恥ずかしい」。また、日本独特で日本人にしか通じない「トイレ」や「セレブ」といった「和製英語」にも注意を呼び掛けている。
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ワイルドカード翻訳
モンちゃん１
モンちゃん2
モンちゃん3
モンちゃん4
モンちゃん5
モンちゃん6
モンちゃん1,000円
モンちゃん2,000円
モンちゃん3,000円
モンちゃん4,000円
モンちゃん5,000円
モンちゃん6,000円
モンちゃん7,000円
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Shoji バイブル
ろくでなしBLUES出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』
『ろくでなしBLUES』（ろくでなしブルース）は、森田まさのりによる日本の少年漫画作品。またそれを原作にしたアニメ、実写映画。1988年25号から1997年10号まで『週刊少年ジャンプ』（集英社）に連載された。2017年5月時点で累計発行部数は6000万部を突破している[1]。
コミック版は全42巻。文庫版は全25巻。雑誌形態の総集編集英社オリジナル版は雑誌掲載時カラー完全再現、B5判、カバー無しで完全版エクストラとして全12巻で2008年 - 2009年にかけて月刊で刊行。
目次
1概要
2あらすじ
3登場人物
4書誌情報
5映画化
6テレビドラマ
7舞台
8CDブック
9パチスロ・パチンコ
10ゲーム
11脚注
3.1メインキャラクター
3.2前田家
3.3帝拳高校
3.4帝拳高校以外の吉祥寺の高校
3.5吉祥寺以外の高校
3.6その他の高校生
3.7ボクシング関係のキャラクター
3.8その他のキャラクター
3.3.12学年以上の上級生
3.3.21学年上の上級生
3.3.3同学年
3.3.41学年下
3.3.52学年下
3.3.63学年下
3.3.7教師
3.4.1米倉商業高校
3.4.2協栄高校
3.4.3角海老高校
3.4.4三迫工業高校
3.5.1渋谷楽翠学園
3.5.2浅草笹崎高校
3.5.3笹崎北高校
3.5.4池袋正道館高校
3.5.5極東高校
3.5.6横浜帝拳高校
3.5.7横浜進光工業高校
4.1単行本
4.2文庫版
5.1アニメ
5.2実写
6.1外部リンク
8.1キャスト
9.1キャスト
11.1注釈
11.2出典
概要[編集]
東京都武蔵野市の吉祥寺にある帝拳高校周辺を主な舞台とした、ヤンキー達による学園モノ漫画である。ギャグを所々にちりばめた短編と、他校の強敵とのバトルがメインの長編ストーリーの組み合わせによって構成されており、ボクシングも重要なテーマのひとつになっている。
「何やってんだおまえわ!」や、「そうぢゃねえ!」と���った独特のセリフ表記や、キャラクターの独特のポーズ・表情・リアクションも本作の特徴の一つである。
連載期間が1980年代後半から1990年代半ばにまたがっているため、作中に登場する高校生（特に女子高生）のファッションが、年を追うごとに徐々に変化している。初期は膝下スカートに三つ折ソックスだったものが、後期にはミニスカートにルーズソックスになっている。 登場人物の名前はボクサーやプロレスラーなど格闘家にちなんだものが多く、また高校の名前は実在するボクシングジムから取られているものが多い（帝拳、協栄、角海老など）。
サブタイトルのネーミングやストーリーの演出にローリング・ストーンズ、THE BLUE HEARTSの影響が見受けられる。またブルーハーツ公認で、メンバーをモチーフとしたレギュラーキャラクターも登場している。
1987年に掲載された読み切り短編『BACHI-ATARI ROCK』（同名の短編集に収録）が基になっている。
また連載中は、不定期で番外編『ろくでなしぶるーちゅ』も連載されていた。登場キャラクターが全員2.5頭身のギャグ短編で、単行本も発刊されている。「創刊50周年記念 少年ジャンプ展」開催記念企画の一環として『グランドジャンプPREMIUM』2017年9月号に『ろくでなしぶるーちゅ 1997～2017』が掲載された（20年後である2017年の吉祥寺に主人公たちがタイムスリップするという内容）。
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アドラー心理学が教える「人を褒めてはいけない」理由
10月12日に少し内容を更新しました。
「アドラー心理学」に注目が集まっている。ユング、フロイトと並ぶ心理学の巨匠の教えに「職場の困った人」への対処法を、アドラー心理学のプロがすべて解決。「診断書＆処方箋」付きです。人を褒めてはいけない理由
「すぐに他人を攻撃する人」との正しい付き合い方を考える前に、まずは、こんな質問をしてみよう。
Q. あなたの部下が、ある困難なプロジェクトを大過なく完遂した。部下を成長させたいと願っているあなたは、この部下に対してどのような言葉をかけるべきだと思うか？
（1）よくやったぞ。おまえはえらい。 （2）組織のために貢献してくれてありがとう。感謝するよ。
一般的に、人を育てるには「褒める」ことが有効だと考えられている。誰でも褒められれば嬉しいから、1度褒められると、また褒められようと努力をするようになる。それこそ、人間の成長にほかならない……。
これは、人材育成のいわば「常識」だから、読者の多くは（1）を選択したのではないだろうか。ところがアドラー心理学では、「褒める」ことを徹底的に否定する。それどころか「叱る」ことも、そして「教える」ことさえいけないという。なぜ、人を褒めてはいけないのか。
理由は、「褒めることは相手の自律心を阻害し、褒められることに依存する人間をつくり出してしまうことになるから」だとアドラーは言う。「もう一度褒められたい」と願うことは、すなわち褒められることへの依存であり、褒められることばか��やろうとする姿は自律性を欠いた状態にほかならない。裏返していえば、人を褒めるという行為は、相手の自律性を奪って、コントロールしやすい都合のいい人間に仕立てようとしている行為だということになる。したがって、アドラー式に考えれば、正解は（2）ということになる。
アドラー心理学では、人を育てるには「上から評価して褒める」のではなく、「横から勇気づける」ことが有効だと考える。褒めることの正体は依存心を育て自律性を奪うという意味で「勇気くじき」にほかならないわけだが、では、人はどんなときに最も勇気が湧くかといえば、組織や共同体への貢献を「横から感謝された」ときである。こうした感謝を何度も受け取ることによってのみ、人間は自律的に成長していく勇気を獲得することができるとアドラーは言う。アドラーが賞罰教育＝アメとムチの教育を徹底的に否定した理由は、ここにあるのだ。
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許しあう
許せそうにない人をも【許す】こと…これは、もしかしたら今世の課題かもしれません！
私は、辛い人生を何十年も過ごすうちに「もしかしたら、この難しくてへこたれそうな無理難題をクリアしに地球に生まれてきたのでは？」と思うようになりました。
そう思えるようになると『どうしても許せない人たち』が、近くに鎮座していることにも、ものすごーい意味が出てくることに気づきました。
ここまでくると、あとはしめたものです＾＾気づきは、気づきを産み、私たちを高みに登らせてくれるからです♪
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「人と人」支え合う意味を考えましょう
ドイツの詩人ヘッセは
「年をとっていることは、若いことと同じように美しく神聖な使命である」と言い、
老年の成熟を賛美しました。人生の旅路をともにする 希望や哀しみ、追憶……それらを抱きながら私たちはどう支え合うのでしょうか。
2030年には65歳以上の高齢者が人口の約3分の１を占めると試算されています。介護する側・される側……日本人のほぼ全員が、介護を暮らしの一部として受け止めなければならない時代となりました。
福祉先進国デンマークでは、「それまでの生活をできるだけ継続しながら、残っている能力を活かし、自分の暮らし方を自分で決める」という高齢者ケアの理念※1が浸透しています。この理念のもと、自立し、お互いを尊重しながら支え合います。
日本でも、様々な介護の形が生まれていますが、"支え方の理念"は置き去りにされているように感じられます。過剰に手をかけることが「やさしさ」と誤解され、介護の真の目標である「自立を促すこと」を意識していない介護者を多く見かけます。
ケアする側の"見守り"や"待ち"を「手抜き」「冷たさ」と受け取る人もいますが、介護とは、手を出すことよりも寄り添って見守ることなのです。
過剰なやさしさに依存してしまい、本人のできることまで奪ってしまったケースを私はたくさん見てきました。
歩くことができたのに、車椅子で介助されることに慣れてしまい、やがて一人でトイレに行くことも困難になり、尊厳を失ってしまった人。得意の家事を危ないという理由で取り上げられ、家での役割と家族からの「ありがとう」を失って、認知症になってしまった女性。頼りにしてきた夫を亡くしたとたん、生きる支え、生���の術をなくし死を選んだ妻。
間違ったやさしさが希望の芽を摘んでしまったのです。
「夢のみずうみ村」代表の藤原茂さん（作業療法士）※2 は、山口県、千葉県などに自己決定・自己選択方式のデイサービスを実現させました。彼は、「弱い人間は強くならなくていい、弱くない生き方をすればいい」とうたい、弱さや不自由があってもそれに勝るプラスの要素を増やすケアを実践し、多くの人の共感を呼んでいます。
私は、介護を通じて支える側・支えられる側がともに得られる大切なものを伝え続けています。
人と人が関わり合い、得るもの、失うもので織り成される人生、介護からも得られる人生の豊かさを心で感じ続けたいと思っています。 私達は大切な人を介護しながら、実はいつかは必ず訪れる自分の老いの生き方を学んでいます。
※1：高齢者ケアの3原則 （1）継続性の尊重（2）残存能力の維持・活用（3）自己決定の尊重
※2：『強くなくていい「弱くない生き方」をすればいい』藤原 茂著 東洋経済新報社刊
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結束力
結束力の高いチームのリーダーは「感謝」や「愛」を知る機会を設けている
チームの結束力を高めるためには、どんな方法があるでしょうか。優れたリーダーは、仕事上だけではなく、仕事以外での経験を通して、メンバーが「感謝」や「愛」を学び、経験する機会を意図的に設け、大切にしているのです。
前回「成長を重ねるチームは、どのようにして成長し続けているのか？」 では、成長し続けるチームが共有している６つの項目をご紹介しました。
【成長し続けるチームが共有している６つの項目】 １．逆境 ２．感謝・愛 ３．感動・感激 ４．目標・目的 ５．達成感・追求感 ６．互恵学習
成長し続けるチームは、これら６項目を共有することで、チームの結束力を強めたり、メンバー同士で切磋琢磨し成長しあえる関係を築いています。 前回は「１．逆境を共有する」について解説をしましたが、今回は、その続きとして「２．感謝・愛を共有する」について解説します。
２．感謝・愛を共有する
成長を続ける組織では、「感謝の心」や「愛情」を学ぶ機会を設けています。 たとえば、 ・新入社員のご両親から「社会に出るお子さんに向けたメッセージ（家族の想いやこれまでの思い���）」をお手紙にしていただき、入社式で直属の上司がサプライズで読み上げ、家族の想いや愛情を共有する ・親孝行や家族への恩返し（初任給での家族サプライズを課題にする、両親に感謝の手紙を書く、両親の足を洗う など）を体験課題として取組化している ・仕事とは直接関係のないボランティア活動（地域の清掃や児童施設・介護施設への訪問 など）を積極的に行う ・毎月の給料日には、リーダーがメンバーに対して、一ヶ月間の感謝と労をねぎらう手紙を書いて渡す などです。
なぜそのような仕事とは直接関係のないことを、手間暇かけてまでするのかと言うと、チームの結束力はチームメンバーの情緒によって繋がっており、強くも弱くもなるからです。 最近では家族経営と呼ばれる経営手法が随分と浸透してきました。これは同族経営のことではありません、社員同士が家族のように強い絆を持ち、助け合える組織にしましょうというものです。
心の繋がりがなければ「チーム」ではなくただの「群れ」
なぜ「家族」というテーマを経営に取り入れているのかと言うと、それは「何があっても、最後まで味方なのは家族」だからです。人生で何かに失敗したり間違ったりしても、最後まで味方でいてくれるのは家族です。 たとえば、子どもが受験で失敗したり就活で失敗しても、家族は見捨てることをせず応援してくれますよね。極論ですが、それは社会的な間違いを犯したとしてもです。
今日の変化の激しい社会情勢では、個々人の質の高い専門性はもちろんのこと、チームとしての結束力も当然必要になってきます。会社全体で助け合い支え合えるチームワークが��要なのです。
ですが、実際の職場でチームワークが必要となるような大切な場面において、チームのメンバーが「いや、チームメンバーへの協力はできません。自分は自分、他人は他人ですから。たとえ同じ職場の人間であっても、自分の仕事上での必要最小限のコミュニケーション以外はとる気はありません」となってしまっては、組織としてのメリットは活かせません。これではチームではなく、単なる一匹オオカミの群れでしかありません。
助け合い支え合うチームであるために
では、「一匹オオカミの群れ」ではなく「助け合い支え合えるチーム」となるためには、何が必要となってくるのでしょうか。 それは、メンバー一人ひとりが「感謝」や「愛」を知ることです。感謝や愛を知ることは、自分が恵まれていると理解することに繋がります。知足の精神と言われるものです。 感謝や愛を知ることで、人はこれまで気づくことができなかった、自分の受けてきた恩恵に気づけるようになります。社会インフラの有難さであったり、家族をはじめとした周囲の人間から与えられてきた愛情やサポート、仲間や友人の存在など、自分の生まれ育った環境のマイナス面ではなくプラス面に気づけます。
自分が恵まれていると気づけた者だけが、自分が得ることの喜び以上に相手に与えることの喜びと大切さを実感できるようになります。なぜかとい���と、それは「与えてくれる人々がいたからこそ、今の自分があるのだ」と分かるからです。 そして、自分に与えてくれた人々のように、「自分も得るだけではなく与えることのできる立派な人間になりたい」と思えるようになります。そこには人間としての精神的な自立があります。
「得る喜びよりも、与える喜び」に気がついてもらう
ところで、いくら会社やチームリーダーが、社員やチームメンバーに「同じ職場で働く仲間やお客様にも、大切な人（たとえば家族）と同じように接しましょう」と言ってみても、当人がこれまでの人生で一番お世話になっている人々に対して感謝や愛を感じていなければ、「いや、そんなこと言われても……」となって、そこで終わりです。 これまでの人生で一番身近な人々、お世話になってきた人々以上に、職場の仲間に対して感謝や愛情を持てる人は稀ではないでしょうか。
チームの結束力を強めることのできるリーダーは、仕事上での経験だけではなく、仕事以外での経験を通して感謝や愛を学び経験する機会を意図的に設け、大切にしています。 もちろんこの取り組みを嫌がったり煙たがるメンバーはいます。そのメンバーにも、体験を通して学んでもらうには、リーダーの率先垂範が大切になってきます。 リーダーが本気であることが伝わったとき、はじめてメンバーも行動に移してくれます。そして理論ではない体験を通じて、メンバー一人ひとりが知足に気がつけたとき「得る喜びよりも、与える喜び」に目覚め、チームの結束力一層強くなっていくのです。
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