#1:48スケール

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[raccoon-pizza]

425 底名無し沼さん (ﾜｯﾁｮｲ 0a7e-MUmJ) 2023/09/24(日) 08:44:35.09 ID:uXzcBD4q0
光岳大変そうだったなぁ

百名山終盤の人多めなのね 


428 底名無し沼さん (ﾜｯﾁｮｲ 53bd-wEMW) 2023/09/24(日) 12:23:14.26 ID:e8iTxGKg0
金も時間もないから北海道と関西より西は登らん。

従って80座が俺にとっての百名山。

後は百高や200や300で充分、地元の県100もあるし

既登頂山のバリエーションとかで楽しむのも良い。

利尻と屋久島は百名山としてではなく行ってみたいが。 

429 底名無し沼さん (ﾜｯﾁｮｲ 1afb-Nbsj) 2023/09/24(日) 14:15:58.50 ID:QWya7bjZ0
>>428

自分もそんなノリだなぁ

まぁ四国に旅行がてらに百名山２つ登りに行ったことはあるけど

しかしまだ2つだから比較的楽だったし山以外も色々遊べたけど北海道とか九州は数も多いし遠いしその気にならんわ 


430 底名無し沼さん (ﾜｯﾁｮｲ 8ea5-kdMK) 2023/09/24(日) 14:25:55.16 ID:B+nExjKf0
おそらく首都圏在住者なら百名山は比較的達成しやすいのではないか

西日本在住者は難易度高いと思う 


431 底名無し沼さん (ｵｲｺﾗﾐﾈｵ MM0b-Nm8/) 2023/09/24(日) 15:24:01.38 ID:Vkweug15M
深田久弥の主観にこだわる必要はないかと。

百名山登り人の、日本百名山読み人居らず 


437 底名無し沼さん (ﾜｯﾁｮｲ d3a9-sj2L) 2023/09/24(日) 19:57:37.69 ID:yvc1JWSv0
100名山って言ったって登ってみてなんでこの山が100名山？って思う山いろいろあるよな 


438 底名無し沼さん (ﾜｯﾁｮｲ a718-hX8f) 2023/09/24(日) 20:10:19.05 ID:FY0p7M0f0
選んだおっさんの思い入れかの 


440 底名無し沼さん (ﾜｯﾁｮｲ ff05-fpMt) 2023/09/24(日) 21:32:29.63 ID:6XFYXtzK0
百名山どうのこうの言ってる人の中に日本百名山読破した人がどれだけいるのか

1%もいないと思う 


441 底名無し沼さん (ﾜｯﾁｮｲ de91-EsWz) 2023/09/24(日) 21:34:08.85 ID:WaCyvYZA0
西日本の１００名山は難易度低いからやろうと思えば割と一気にやれそうな感じ

俺は北海道の100名山だけは死ぬまで登らないと思う　ヒグマの居る山とか難易度高すぎる

ヒグマの居ない利尻岳だけは登ったけどね 


442 底名無し沼さん (ﾜｯﾁｮｲ ca33-NiOM) 2023/09/24(日) 22:12:34.03 ID:hyDawqdr0
文庫本持って登山してましたけど、ルートや頂上の状況が当時と変化してるのかどうか山によって確認してました。深田本に山小屋のスタンプ押したりもしました。百名山はわざと全国各地に散らしているように感じましたので、山を足掛かりにその土地の見聞を広めるのも考えられていると思います。山域としてはやはり南アが一番手強い。百名山読むなら、「深田久弥選集　百名山紀行　上下巻」も読むとさらに当時の空気が味わえます。 


443 底名無し沼さん (ｵｲｺﾗﾐﾈｵ MM96-Nm8/) 2023/09/24(日) 23:50:32.43 ID:clV40oCvM
独国百名山、英国百名山、伊国百名山なんて無いしな。

日本人はこーいうナンバリングが好きなんだろうな。 


444 底名無し沼さん (ﾜｯﾁｮｲ 0aa1-b5Ja) 2023/09/25(月) 07:51:29.26 ID:fDjBChVD0
>>438

当時なかった道路が増えたりロープウェイついたりして簡単になった山がたくさんある。 


445 底名無し沼さん (ﾜｯﾁｮｲ 1a26-Nbsj) 2023/09/25(月) 08:09:06.35 ID:WaH5lRlQ0
頂上からの眺望なくてガッカリ百名山とか言われてる恵那山なんかも百名山の本だと素晴らしい眺望みたいに言われてたりする 

446 底名無し沼さん (ﾜｯﾁｮｲ e30a-+j9z) 2023/09/25(月) 08:20:28.25 ID:gZv6sxR/0
>>445

恵那山を遠くから見ると素晴らしい山塊 


447 底名無し沼さん (ｽﾌﾟﾌﾟ Sdaa-hX8f) 2023/09/25(月) 08:37:54.62 ID:0Y9+pzPcd
関西人だが100名山少ないのアタッマ来てたが一回南アルプス言ったらスケールの違いに降参確かに東日本には勝てまへん 


448 底名無し沼さん (ｵｲｺﾗﾐﾈｵ MM7f-Nm8/) 2023/09/25(月) 08:44:32.38 ID:op2oJgXoM
深田久弥ってそんなに凄いの？ 


449 底名無し沼さん (ﾜｯﾁｮｲ d315-sj2L) 2023/09/25(月) 08:48:58.29 ID:P3ax5Hnm0
不倫相手と子供作って元嫁と離婚したクズなやつだよ 


450 底名無し沼さん (ｵｲｺﾗﾐﾈｵ MM7f-Nm8/) 2023/09/25(月) 09:01:37.71 ID:KeN03on6M
だよな、そんな奴が山格が～とか言われてもな゙。

お前が格を語るなよ、と。 


452 底名無し沼さん (ﾜｯﾁｮｲ 1ab1-Nbsj) 2023/09/25(月) 09:09:27.69 ID:ADnsxEbx0
ただのおっさんが選んだ百山って言うのは簡単だけど山のチョイスに関しては下手なそこいらの登山者が選んだのよりは面白いと思うぞ

下手に一県一山は選ぶみたいなバランスを考えてないのが逆に忖度がない感じがするし

登ったけど天気悪くて景色見えなかったって山も選んでて単純な登った気持ち良さみたいなので選んでないのが面白い

自分が選ぶとしたら天気悪い中で登った山は選ばないだろうなと思うしな

全部を支持できるわけじゃないし全部登ろうって気もそれ程ないけど他の〇〇百名山みたいなのが全然広まらないのに対し長年支持される理由はあるなとは思う

まぁそんな本質を理解して百名山目指してる人も少数派だとは思うが… 

453 底名無し沼さん (ｵｲｺﾗﾐﾈｵ MM7f-Nm8/) 2023/09/25(月) 09:12:25.77 ID:KeN03on6M
>>452

なるほどなー、参考になるわ。 


454 底名無し沼さん (ﾜｯﾁｮｲ a3bb-UoD4) 2023/09/25(月) 11:08:43.04 ID:j3irQjCS0
地元、あるいは近場の荒島岳か能郷白山入れとかないとなとかあるけどな 


455 底名無し沼さん (ﾜｯﾁｮｲ d325-Nbsj) 2023/09/25(月) 11:18:34.11 ID:x9LVdzTh0
それでも荒島岳に関しては「1500m程度の山へ登るために、わざわざ越前の奥まで出かける」

とか百名山って理由で荒島岳に行く人がみんな思いそうなこと書いててニヤッとしたわ 


456 底名無し沼さん (ﾜｯﾁｮｲ 8e5a-hX8f) 2023/09/25(月) 11:24:49.42 ID:XU5Mh9Iw0
同じ山系は代表して一つみたいに出来んかね 

457 底名無し沼さん (ﾜｯﾁｮｲ 4669-fpMt) 2023/09/25(月) 12:33:44.89 ID:UUY/UI0w0
そもそも勝手に深田久弥と百名山を神格化してるのは外野なんだよなあ……なのに深田に文句言ってどうすんの 


458 底名無し沼さん (ﾌﾞｰｲﾓ MMaa-b5Ja) 2023/09/25(月) 13:58:35.17 ID:hKSq5lL0M
>>456

赤石山脈や飛騨山脈から1つだけ、は厳しいだろ。 


459 底名無し沼さん (ﾜｯﾁｮｲ 0722-8QgQ) 2023/09/25(月) 14:58:33.82 ID:qONDCWWr0
コレクター気質の人達はどこの世界にも居るから

ちょうど達成の困難度が手頃だから気になる人が多いんだろうね

それの世界バージョンがセブンサミットなんだろう 


460 底名無し沼さん (ﾜｯﾁｮｲ 8a7a-pihe) 2023/09/25(月) 15:04:05.50 ID:ofXtHuqi0
>>456

金峰山＆瑞牆山、妙高山＆火打山は丹沢みたいにセットで良かったと思う 


461 底名無し沼さん (ｵｲｺﾗﾐﾈｵ MM0b-i6Gp) 2023/09/25(月) 16:42:04.56 ID:L05SXDPKM
1500ｍという基準を満たす山をなるべくすべての都道府県から選出しようとしたらしいで。後の方の意向がなければ丹沢山系はきっと入らなかったからまとめてるんじゃ? 


462 底名無し沼さん (ﾜｯﾁｮｲ 862c-UoD4) 2023/09/25(月) 17:00:00.26 ID:fMOJ3rXU0
本当は登りたかったけれど、頑張ったけれど登れなかった

事実それで選外にした

スタンプラリーみたいに毎週そんなのから選んだものを目指して馬鹿馬鹿しくないか？ 

463 底名無し沼さん (ﾜｯﾁｮｲ ea11-J3OS) 2023/09/25(月) 18:48:45.10 ID:TIF5jgkf0
>>462

で、君はどこに登ってるの？ 

464 底名無し沼さん (ﾜｯﾁｮｲ e307-UoD4) 2023/09/25(月) 20:42:06.05 ID:NnxlL0QP0
>>463

自分が登りたいところに登るけど何か？

君は違うのかい？ 

465 底名無し沼さん (ﾜｯﾁｮｲ 6bbd-Mp0E) 2023/09/25(月) 21:18:21.08 ID:xvU+7DQi0
>>464

俺は百名山を登りたいから登ってるんだが

お前と何が違うんだ？ 


466 底名無し沼さん (ﾜｯﾁｮｲ 3bf2-3RTs) 2023/09/25(月) 21:24:59.45 ID:/k0sTR+r0
美ヶ原と霧ヶ峰が別々に入ってるのに

八ヶ岳や大峰山がひとまとめは納得できないな

どのピークかよくわからんし

特に霧ヶ峰のピークてどこ？

大峰山は昔は女人禁制の山上ヶ岳を指すと思われてた

時期もあったけど今は最高標高の八剣山になってる 


467 底名無し沼さん (ﾜｯﾁｮｲ 6a11-wzUv) 2023/09/25(月) 21:36:58.89 ID:MfYpjIB+0
立山の主峰は雄山だけど立山の標高調べると3015だもんね 

468 底名無し沼さん (ﾜｯﾁｮｲ 46d8-+QPw) 2023/09/25(月) 22:03:36.43 ID:JwyTiCh50
>>466

霧ヶ峰は車山かねぇ

八ヶ岳は一応蓼科山は分離してエントリーしてるねぇ

文化的な部分も考慮してるらしいから八ヶ岳は一緒くたにされるのはまぁ仕方ないのかもねぇ 


469 底名無し沼さん (ﾜｯﾁｮｲ 3bf2-3RTs) 2023/09/25(月) 22:14:15.32 ID:/k0sTR+r0
>>467

主峰は大汝山だからだろ 


470 底名無し沼さん (ｵｲｺﾗﾐﾈｵ MM0b-Nm8/) 2023/09/25(月) 23:39:53.80 ID:1wbpHauuM
深田久弥という非人格者が勝手に選んだ山、百座に登りたい？ 


471 底名無し沼さん (ﾜｯﾁｮｲ 8a7a-pihe) 2023/09/26(火) 00:48:40.60 ID:yxjPlqf10
深田氏はクズかもしれんが百名山はおおよそ納得のいくメンツだからなあ

また荒島岳みたいな隙のあるところも話が盛り上がる要因

フォロワーはいくつもあるけど勝負になってない 

472 底名無し沼さん (ﾜﾝﾄﾝｷﾝ MMfa-rL94) 2023/09/26(火) 01:13:26.33 ID:kpj6DcT6M
>>471

九州住みだが

開聞、韓国、祖母、外して

大崩入れて浮いた分は

アルプス辺りに譲った方がしっくり来る 

473 底名無し沼さん (ﾜｯﾁｮｲ dec7-EsWz) 2023/09/26(火) 04:48:21.45 ID:92GEmHpE0
みんな百名山については熱く語るよね

百名山に登るのはみんなが知っててみんなと語れる山だからってのもあるんだよ

深谷久弥がどうとか関係なく�� 


474 底名無し沼さん (ｽﾌﾟｯｯ Sd4a-gakX) 2023/09/26(火) 06:53:24.69 ID:71mM1424d
それはある

聖や光あたりの小屋では幌尻の話で盛り上がるし

その逆もある 


475 底名無し沼さん (ﾜｯﾁｮｲ 4671-44ew) 2023/09/26(火) 06:55:19.92 ID:b6yJD8JK0
岐阜県なんて岐阜百、続岐阜百とか多すぎだよね

名山高山だけじゃなく、藪山もあるところがマニアック 


476 底名無し沼さん (ﾜｯﾁｮｲ 073e-wEMW) 2023/09/26(火) 07:39:11.79 ID:5/QZZc9k0
結局山の魅力は、色んな角度から見たその山の山容、

登山道の状況、ルート選定、道中及び山頂からの眺望だな。

それと山の懐に住まうお花畑や雷鳥さん。

山小屋や避難小屋など関わる人の営みもまた要素になる。

その時の自分の体調も含め、

自らの登山体験を持ってして各々が評価しうるもの。

登る前の印象とのギャップもまた楽しい。 


477 底名無し沼さん (ﾜｯﾁｮｲ ea7a-KHOi) 2023/09/26(火) 07:49:11.31 ID:rxFURexT0
深田久弥が亡くなった茅ヶ岳の中腹には深田久弥終焉の地として石碑が建てられている

お前ら、もちろんちゃんと行ったよな？ 


478 底名無し沼さん (ﾜｯﾁｮｲ 073e-wEMW) 2023/09/26(火) 07:51:06.91 ID:5/QZZc9k0
山の随行録は色んな人が書いてるが対象を全国の山にして

100個と言う数字をつけたのが全国の登山者たちの目に止まり

指標のひとつになったのだろうね。

道路や登山道が全く整備されてない所でも

ガイド付けて何日もビバークして登ってたりする冒険的なのは

別の意味で面白い。 


479 底名無し沼さん (ﾜｯﾁｮｲ 073e-wEMW) 2023/09/26(火) 07:53:49.62 ID:5/QZZc9k0
光岳を100個達成の山にした登山者が小屋で祝われてた

昭和っぽいBSの番組見てて、まあ指標のひとつなんだろうなと思った。 


480 底名無し沼さん (ﾜｯﾁｮｲ 0a87-Nbsj) 2023/09/26(火) 08:03:01.11 ID:nAiv/dPP0
光岳ってそんな物凄く覚悟を入れないと行けない場所ってほどでもないと思うんだがなんで最後に残す人が多いんだろうね？

営業小屋があるところで最後を祝ってもらいたいみたいなスケベ心があるのかね 


487 底名無し沼さん (ｵｲｺﾗﾐﾈｵ MM0b-Nm8/) 2023/09/26(火) 10:43:12.95 ID:xV8pGotIM
山小屋、テン場でオジちゃんオバチャン達に、

「百名山は何座登ったの？」っほぼ聞かれるんよ。

「いやー、百名山に余り興味無いんですよー」

とか

「深田久弥氏の主観で選んだ山ですからねー」

とか言ったら空気変わったわw

ごくたまに深田久弥って誰？みたいな人いるけどw

(そんな人に限って結構百名山登ってるw) 

488 底名無し沼さん (ﾜｯﾁｮｲ 060b-LAME) 2023/09/26(火) 11:16:18.94 ID:7IyLF3i80
>>472

開聞岳の素晴らしさを地元民が否定するなよ。

遠くから見たとき、山頂からの景色も最高やん 


489 底名無し沼さん (ﾜｯﾁｮｲ 8a7a-CSnM) 2023/09/26(火) 11:21:13.32 ID:7l2hIG8f0
>>437

百名山とは自分で歩く山も決められないような屑が行うもっともつまらない

山歩きの形態です

里から近い短時間で歩ける趣のないルートをたった一回歩いただけで

俺は○○をやった

などと、、話になりません 

490 底名無し沼さん (ﾜｯﾁｮｲ 6bbd-BnFN) 2023/09/26(火) 11:22:50.41 ID:ReR6W3ns0
鈴鹿在住だが鈴鹿山脈1個くらい百名山で良いと思う 


495 底名無し沼さん (ﾜｯﾁｮｲ bb8b-J3OS) 2023/09/26(火) 15:37:17.36 ID:lVXrITta0
別に百名山でも百高山でもピークハントすることは悪いことじゃないと思うけどな

百名山だと全国の山周るし地元(笑)でしか登らないより見聞は広がる 


496 底名無し沼さん (ﾜｯﾁｮｲ 4684-UoD4) 2023/09/26(火) 18:49:16.73 ID:me6mMdz20
いつまで百名山の話を引っ張るんだよ

百名山を語るスレがあるからそっちでやれや 

497 底名無し沼さん (ｵｲｺﾗﾐﾈｵ MM7f-Nm8/) 2023/09/26(火) 20:01:24.04 ID:i6DVe2RbM
>>496

南アルプス好き同士が百名山のウンチクを語ってんだよ。

消灯には早いぜ、何なら先に寝とけよw 


502 底名無し沼さん (ﾜｯﾁｮｲ 8feb-BFLL) 2023/09/26(火) 22:09:44.75 ID:PP6wxGfs0
>>452

自分が好きな山域を見つける指標にはなるよね

最初の1〜2年は目指してましたって人が多い気がする

でもさ、自分は大好きな山域だけど雲取山や丹沢山は地方から遠征して来た人に良さが分かるのかは謎

近隣の山から縦走したり雪山も登ったりしてるような日帰り圏の人にとっては馴染みの山

馴染みのない人達にとっての良さはアクセスの利便さくらいだろうね 


503 底名無し沼さん (ﾜｯﾁｮｲ 53bd-yYrh) 2023/09/26(火) 22:58:05.41 ID:qOg54W8+0
百名山だけど～、百名山なのに～って言われる山には登らなくていいかなって指標になる 


504 底名無し沼さん (ﾜｯﾁｮｲ 53bd-Tzcz) 2023/09/26(火) 23:21:07.50 ID:Bki0nAYx0
百名山登れる人はお金と時間あって羨ましい

中部にまとまってる百高山がせいぜい

[aglia-shladm]

<No.46> イギリス海軍艦隊航空隊（Fleet Air Arm)　 艦上戦闘機（爆戦仕様） フォッケウルフ Sea Shrike FB.2（Fw190T） はい、やりたい放題やった架空機架空塗装、 艦これFw190Tが英海軍にも採用されたら？という体で製作した、 Fw190T英海軍艦隊航空隊仕様、SeaShrike（海もず）です。 いろいろツッコミどころがありますが、許して_(:3」∠)_ 主な変更点は着艦フックがシーファイアのような尾翼式に、 カタパルトフックを主脚格納庫のすぐ後ろに移動、爆戦仕様なのでFB!

[eurosky-jpn]

自分用装備製作メモ

ゲームの進捗度が上がって、平均スコアも上昇。結果的に使えると判断できるキャラクターが400付近のスコアに。

ランダムOP側も初期のクリティカルダメージから変化あり。最終ステータスの総量と装備の充実から、クリティカル率のネックレスの価値が上昇。

目標OPスコア:400

平均目標スコア:67

剣:70 兜:70 鎧:70 首:65 指:65 靴:65 計405

メインOPスコア

クリ率:96

速度:90

クリダメ:80

他:65

ロールごとの目標スコア

スピードディーラー:636〜651

ブルーザー:636〜651

NUKER:610

生命スケール:620〜651

デバッファー:620〜651

再練時の増加ステータス

ノーマルOP

0/+1 1/+3 2/+4 3/+5 4/+7 5/+8

スピード

0/+0 1/+1 2/+2 3/+3 4/+4 5/+4

クリティカル

0/+1 1/+2 2/+3 3/+4 4/+5 5/+6

クリティカルダメージ

0/+1 1/+2 2/+3 3/+4 4/+6 5/+7

最も効率がいいのが、ノーマルOP1121の+13

目指すところは再練の数字の変化がある赤数字のライン。

3op内で5跳する時のスコアは10〜12。11を基準にして検討

変換時の減少ステータス

0roll: 0

1roll:-5 スコア14

2roll:-10 スコア18

ロスなしから1rollまでは装備作成の範囲内。2rollはそのOPを使う選択肢がない限り廃棄。

装備強化の閾値

ロスなし変換を考慮した3opでの判断を実施。

使用するOP���3点でのスコア計算での判別。

剣、兜、鎧　目標スコア70

3op内のみでのroll

+6時3opで36

以降平均+5で51。再練+変換最大時約70

3op以外1roll

+9時3opで38

以降平均+5で48。再練+変換最大時約70

理論上1roll3opでは+32なので、+9で判定。

首、指、靴　目標スコア65

3op内のみでのroll

+6時スコア31

以降平均+5で46。再練+変換最大時65。

3op外で1roll

+9時3opで33

以降平均+5で43。再練+変換最大時65

厳密にはOPの並びがよかったら強化しちゃいそうだけど、一旦これで。

[good-smile-company]

1/48スケール完成品 ソードフィッシュII

https://www.goodsmile.info/ja/product/8545

[superpeaceism]

Pantheon (パンテオン) の Build (ビルド) を見直したい。8.15

< Starter Items options >

< Boots options >

< Core Build options >

Passive: ASが8%増加し、AAかスキル使用毎に1スタック増加し(最大4スタック)、4スタック時に敵チャンピオンかスーパーミニオン、中立モンスターか敵タワーのAAを受けると、全スタック消費してそれを無効化する。

恐怖の一発屋Ganker 操作も実にシンプルな自己完結型ADスキルファイター兼準Assassin 一撃の威力は高くないがスタンからのコンボを得意とし、塔を含む通常攻撃を無効化することが出来る

Pros Gnar（mini）・Master Yiと並んで全Champion中最高の移動速度を持ち、Blink対象スタンと合わせて圧倒的な追撃力を誇る AD・APの両方がスケールされ、レシオも高い Passiveによりタワーダイブも可能 対象指定スタン持ち Ultによる長距離からのBlink Gank 優秀なタイマン性能 高い瞬間火力

Cons コンボファイターなのにManaが低い 逃走性能が低くGankに弱い AoE威力には期待できず（Eは対処法が多い）防御スキルもないため、集団戦は不得意で腐りやすい Ult以外の射程が短く、長射程相手には封殺されやすい Eが育たないうちはFarm能力がとても低い 最大の特徴であるUltは降下までが長く回避されやすい 基礎ADやASが低く、ASファイターとの殴り合いは強くない

< LoLJPwiki引用 最終更新日時: 2018-07-20 (金) 20:48:44 >

OP.GG Pantheon (パンテオン) 

LoLalytics Pantheon (パンテオン) 

League of Legends Wiki Pantheon (パンテオン) 

LoLJPWiki Pantheon (パンテオン) 

Official Pantheon (パンテオン)

[plusticnews]

2021年06月18日（Fri）

■進化した驚きの曲面LEDビジョンで新たな映像世界を演出。改良版「カービングビジョン」新登場 ■傑作ジェット戦闘機「F-4B ファントムII」のニューキットがタミヤより発売！1/48スケールの最新決定版!! ■制御不能な人工衛星が地球に突入する際に「完全に燃え��きる」部品の開発が進んでいる ■ネコ男子とトカゲ男子の種族を超えた関係、ながべの獣人BL「モノトーン・ブルー」 ■ディープラーニングで1枚の写真から動画が制作できるようになった！ ■ゲームの個人開発者が細かいこと気にせず広告出してみた結果→大赤字になった実録漫画がためになる

[cardamomoespeciado]

2068年4月、小惑星アポフィスが地球に衝突するかもしれない。

11/3(火)

ギズモード・ジャパン

2068年4月、小惑星アポフィスが地球に衝突するかもしれない。

2068年4月、小惑星アポフィスが地球に衝突するかもしれない。

2068年4月12日スケジュール：「小惑星衝突？」

宇宙空間には数多くの天体があり、その中には地球に深刻な脅威をもたらす恐れのあるものも存在します。そのひとつが、巨大な小惑星アポフィス。その名をエジプト神話の悪神に由来するアポフィスは2029年と2036年に地球に接近すると予想され、これまでに何度も「地球に衝突するかも」と言われてきました。

そして今、最新の観測により、48年後の2068年にまたもや我々の惑星が攻撃される可能性が浮上しました。

すばる望遠鏡の観測で、アポフィスの脅威を再認識

今年はじめ、ハワイのすばる望遠鏡で小惑星99942アポフィスの観測が実施されました。その結果、天文学者らは「ヤルコフスキー効果がアポフィスの軌道に与える影響」に関する新たな見地を得たようです。

ヤルコフスキー効果の詳細については後述しますが、ひと言でいうと小惑星に組み込まれた推進システムのようなもの。

ハワイ大学天文学研究所の研究者で、今回の研究の共著者であるデイブ・トーレン氏は「ヤルコフスキー効果がなくても、そして2068年に限らず、アポフィスが脅威の対象であることは変わりません」とメールで説明しています。「ヤルコフスキー効果を考慮すると、2068年衝突シナリオは今も否定できません。可能性は低いですが、ゼロではないのです」。

トーレン氏が、NASAのジェット推進研究所のダビデ・ファルノッキア氏とともに新たな計算を行った結果、ヤルコフスキー効果によって「2068年アポフィス脅威説」が継続していることがわかったのです。彼らの発見は、アメリカ天文学会の惑星科学部会が開催した2020年バーチャル会議で発表されました。

2068年4月12日に地球と衝突？ 可能性は低い…けどゼロじゃない

小惑星アポフィスは現在、NASAが公開する脅威度ランキング“Sentry Risk Table”で3番目に位置しています。地球衝突の危険性を総合評価する“Palermo Technical Impact Hazard Scale”の推定では、2068年4月12日にアポフィスが地球に衝突する確率は15万分の1。パーセンテージで表すと、0.00067％になります。

ただトーレン氏によると、現実的な衝突可能性は53万分の1程度。これはイタリアのNEODySインパクトモニターサービスが採用する数値で、ヤルコフスキー効果も考慮されています。

将来的に、新たな分析が実施されることで、アポフィスの脅威リスクは変動するかもしれません。その際も考慮すべき変数に配慮したうえで「慎重に計算しなければならない」とトーレン氏は述べました。今後も天文学者が、この小惑星の道筋をいろいろ解明していくことになるでしょう。それに伴い、予測経路もまた時とともに変わってくると思われます。

本当にぶつかったら、大惨事になる。

地球と衝突する可能性はかなり低そうですが、もし万が一衝突したら、大変なことになります。ニッケルや鉄から成るアポフィスの大きさは直径300m以上。サッカーコート3つ分に相当します。もしこの小惑星がぶつかった場合、地表は1,151メガトンの衝撃をくらうことになります。実は、地球は8万年に1度の割合でこのような悲惨な出来事に見舞われてきました。

というわけで、科学者らはより正確で詳細な推定データを算出すべく、アポフィスの動向を慎重に見守っています。 地球近傍小惑星としてアポフィスが最初に発見されたのは、2004年のこと。当時、天文学者は「2029年、地球に衝突する確率は2.7％」という恐ろしい数値をたたき出し、かなり話題になりました。その後、「実際に衝突する可能性は低い」と修正され、さらに2036年に再接近することもわかりました。そして、ヤルコフスキー効果の影響次第で、2068年にアポフィスが地球と衝突する可能性がぬぐえないというのが現状です。

ヤルコフスキー効果とは、太陽熱の再放射によって星の軌道がずれること

小惑星は、太陽の光線にさらされるため、多くのエネルギーを吸収します。この過剰な熱は最終的に宇宙に再放射されますが、完全に均一に放射されるわけではありません。放射熱のムラが星の軌道を微妙に変化させることになり、これをヤルコフスキー効果と呼びます。

アポフィスの共同発見者であるトーレン氏は、「小惑星は、自ら放射する光によってわずかに押されるかたちになります。温度の高い側がより多くの光（目に見えない赤外線波長）を放出するため、正味の非重力が体に作用するのです」と説明しました。「それは非常に小さな力なので、（惑星などの）大きな物体では目立ちませんが、物体が小さいほど効果を検出しやすくなります。

トーレン氏は同僚とともに、過去16年間にわたってアポフィスの位置を追跡してきました。そして今、重力によってのみ制約される軌道（重力軌道）からわずかに逸脱していることに気づいたのです。

「我々の研究の成功に、今年1月と3月に行われたすばる望遠鏡での観測が大変重要でした。小惑星のサイズの約2倍という精度で、その位置を測定できましたから」とトーレン氏は言います。「アポフィスの直径は約300m。そこから7000万km離れていたにもかかわらず、位置を誤差約700mの精度で測定できました」。

彼のチームの計算によると、ヤルコフスキー効果により、アポフィスの軌道長半径（星の軌道の長軸の半分）は毎年170ｍ縮んでいるとのこと。つまり、本来の重力軌道から毎年約170mずれています。同氏によると、地球に接近するといわれる2029年、地球の重力を受けてアポフィスの準主軸は大幅に増加します。

こうした試算の質を上げるには、より多くの観察を重ねなければなりません。ヤルコフスキー効果がアポフィスにもたらす影響についても、その特性評価を改善する必要があります。衝突が起こる（かも）とされる2068年よりはるか以前に、それが回避可能かどうか天文学者らが知ることになるはずです（でないと困りますが）。

22世紀と29世紀、別の天体と衝突の恐れも

ご参考までに、“Palermo Technical Impact Hazard Scale”でリスク評価トップ2の地球近傍天体は、小惑星29075（1950 DA）と小惑星ベンヌです。

小惑星29075（1950 DA）は、2880年に8,300分の1（0.012％）の確率で地球と衝突する可能性あり。そして小惑星ベンヌについては、NASAのOSIRIS-REx宇宙船が現在調査中で、2175年から2199年の間に地球に衝突する可能性が2,700分の1（0.037％）だそうです。もちろん、他にも地球に飛来する可能性のある天体はありますが、Palermoスケールでは「壊滅的な損傷をもたらす可能性」といったさまざまな要因を考慮して、リスク評価を行っています。

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太った豚よりも痩せたソクラテスになりたい

https://toyokeizai.net/articles/-/13923

https://toyokeizai.net/articles/-/13729

宇宙開発には夢がある。未来がある。しかし一方で、厳しい批判もあることも承知している。

飢餓や貧困によって多くの命が地球上で失われているときに、なぜ火星に生命の痕跡を見つけることに労力を割くのか。失業して住宅ローンを払えない人が大勢いるときに、なぜたった数人の宇宙飛行士を宇宙に住まわせるために先進諸国は累計で10兆円もの大金をつぎ込んで国際宇宙ステーションを建設し、さらには月や小惑星、火星へ人間を送り出そうとするのか。そんな批判だ。漫画『宇宙兄弟』でもこの問いが取り上げられていた。

税金を使って宇宙開発の仕事をする者として、この問いに答える責任が僕にはある。前回の記事に書いたとおり、僕はMIT在学中、この問いに深く悩み、宇宙への夢を見失った要因にもなった。

だが、今の僕ならばこの問いに答えられる。もちろん、これは高度に哲学的な問いだから、すべての人が納得する答えはなかろう。だから僕は先生が生徒にテストの答えを教えるように、読者の皆さんに天下り的に答えを与えるというような尊大な考えは持っていない。むしろ、僕の少々異端的かもしれない考えを知っていただき、忌憚なきご意見をいただきたい。それが本記事の目的である。

なお、本記事に書かれていることは、あくまで僕個人の考えであることを断っておく。

一般的に語られる、宇宙を目指す理由 宇宙開発は子供に夢を与え、科学技術に興味を持たせることに役立つ、という論がある。そのとおりだろう。以前の記事に書いたように、僕自身がそうして工学の道へと導かれた人間の一人だ。だが、これだけでは満足のいく答えではないとも思う。

長期的な実利を説く人もいる。たとえば、国際宇宙ステーションでは無重力環境を利用した実験が多く行われており、将来的に新薬や新材料の開発に貢献すると期待されている。また、宇宙のために開発された最先端技術を宇宙以外の分野にも応用（スピンオフ）することで社会に貢献できる。たとえば、火星を無人で探査するロボットの技術は、原発内部など人間が立ち入れない環境で作業をするロボットに応用できる。

もちろん、僕はこれらの主張にいっさい異論はない。だが、やはりこれだけではないとも思う。

国が税金を投じて宇宙開発をする今ひとつの理由、そしていくぶんか政治的な理由は、国民に自信を与えることだ。批判的な言葉を使えば「国威発揚」と言えよう。僕はこれも宇宙開発の大事な役割だと思う。

宇宙の例ではないが、カルロス・ゴーンが倒産寸前の日産のCEOに就任し、直後に行ったことのひとつは、経営悪化で生産中止に追い込まれていた高級スポーツカー「フェアレディＺ」の開発を再開させたことだった。スポーツカーなど儲かる商売ではない。この決断にはさまざまな意図があったのだろうが、そのひとつは、日産が30年にわたって誇りとしてきた名車を復活させることで、自信を失っていた会社の自尊心を取り戻すことだったと聞く。「自尊心」の効用がどれほどあったか定量的評価は難しかろうが、その後の日産の業績のV字回復はよく知られているとおりである。

宇宙開発競争においてソ連に負け続け、深刻な自信喪失状態にあった1960年代のアメリカにとっての、アポロ計画。GDPを中国に抜かれ、お家芸だった半導体や電機産業の衰退著しい斜陽の技術大国・日本にとっての、小惑星探査機はやぶさ。それは、倒産寸前だった日産にとってのフェアレディＺなのだと思う。

宇宙開発には、国の自尊心の拠り所となる力がある。自信喪失状態の国の国民が未来を信じて日々の仕事を頑張ることは難しい。国民に自信を与えることは、宇宙開発にとってとても大事な役割だと僕は思う。

だがしかし、人類が宇宙を目指すべき理由は、まだこれだけではないとも思う。少なくとも僕が宇宙開発に一生を捧げようとする理由はこれだけではない。もっと精神的で、哲学的で、根源的な理由がある。それを今からお話ししたい。

いかに生きるかを学ぶために、いかに死ぬかを学ぶ 話が壮大になるので、まずは個人レベルの話から始めたい。

僕の行動原理のひとつは「メメント・モリ」である。モリー・シュワルツの言葉では「いかに死ぬかを学べば、いかに生きるかを学べる」となる。自分がいつか死ぬという事実を意識することで、今を有意義に生きる生き方が見つかるのだという、賢人の知恵である。

宗教を持たぬ僕は、毎日を楽しく忙しく生きる中で、自らの死を常時意識しているわけではない。だが、ふとした瞬間、たとえば寝つけなくて夜中に起きた瞬間や、酔っ払ってトイレに駆け込み鏡で自分の姿を見た瞬間などに、自らの死を強烈に意識することがある。自分が遠くない将来に死に、この記憶も、意識も、自我さえも消えてなくなるということを突然思い出し、深遠な恐怖と絶望に襲われる。 そんな発作的な恐怖がなんとか治まった後に僕がいつも考えるのは、「何をすれば満��して死ねるか」ということだ。

僕は健康に長生きしたい。おカネに困りたくはないし、多く持てるならばそれに越したことはない。新しいiPodが欲しいし、携帯電話もそろそろ買い換えたい。いい服も欲しいし、自動車だって買いたい。写真が趣味だから、いいレンズをそろえたい。

だが、そうやって何不自由なく生きられれば、僕は人生最後の日に満足して目を閉じられるか。

否、と僕は答える。

では僕は何を求めているのか。

生き甲斐だ。人生の意義だ。

僕は、自分が生きる意味を「宇宙開発の歴史に名を残すこと」に見いだそうとしている。そうすれば成仏できると思っている。

ペプシコーラの幹部だったジョン・スカリーは、「残りの人生も砂糖水を売ることに費やしたいか、それとも世界を変えるチャンスが欲しいか」というスティーブ・ジョブスの言葉に心を動かされ、アップルに移る決意をした。ビジネスマンだって究極的に求めるのはおカネではなく生き甲斐なのだ。

もちろん、そんな仰々しいことだけが人の生き甲斐ではない。僕の母は結婚以来ずっと専業主婦だった。ある時ふと、彼女の生き甲斐は僕と妹だったと漏らしたことがあった。何の裏表もない、素直な言葉だった。僕は言いようのない感動と感謝の念を覚えた。

歴史に名を残すのを生き甲斐とすることと、わが子の生長を生き甲斐とすることに、尊卑も優劣もない。実際、それは大した差ではないと思う。母も僕もスカリーも、そしてさまざまな人が持つ多種多様な生き甲斐も、生理的欲求や物質的欲求ではなく、精神的欲求を満たすことにある点で一致している。

人は生き甲斐を求める生き物だ。太った豚よりも痩せたソクラテスになりたい生き物なのだ。

文明の生き甲斐：芸術、科学、冒険 このように、人は「メメント・モリ」と自問し、生きる意味を考える。

同じことが文明にも言えると思う。始まってからたった5000年しか経たぬ、この人類文明の話だ。文明も「メメント・モリ」と自問するべきと言いたいのだ。

人間に死が必ず訪れるように、文明にもいつか死が訪れると考えるのは自然だろう。人類が死に絶え、知識は失われ、音楽は鳴りやみ、地球は巨大な遺跡と化す。

もちろん、われわれは文明が持続するように最大限の努力をせねばならない。だが、どんなに健康に気をつけていてもいつかは死が訪れるように、文明に不老不死を望むのは不自然だし、不可能であろう。

だから自然と「メメント・モリ」の考えが湧いてくる。文明の時間的有限性を思うときに、この人類文明が存在する意義を、考えざるをえないのだ。

もちろん、人々が衣食住に困ることをなからしめ、健康を促進し、安全を保障することが、文明の最も大切な機能であることに誰も異論はあるまい。それだけでなく、建物に冷暖房を完備し、娯楽を提供し、余暇を楽しむためのレジャーを充実させ、パソコンやテレビや携帯電話を作り、ブランド物の服やバッグを売るといったような、人々の物質的欲求を満たすことも、文明の大切な機能のひとつだ。

だが、それだけがこの偉大な人類文明の存在価値だろうか。荒涼たる宇宙の片隅の青く美しい星にこの文明が生まれた意味は、ただ人間を不自由なく生かすことだけなのだろうか。やがて後続の文明の評価を受けるとき、「地球文明は、みんなが車やテレビや携帯電話やブランド物を所有する裕福な文明だった」――それだけでよ��のだろうか。

否、と僕は答える。

では僕は何を求めたいのか。

生き甲斐だ。文明の存在意義だ。

それでは、文明は何を「生き甲斐」にすればよいのだろうか。僕は、芸術、科学、そして冒険の３つを挙げる。

芸術。それは文明が長い年月をかけて築き上げた思想、信仰、哲学の表現だ。たとえばグラナダのアルハンブラ宮殿。精緻な幾何学的装飾をまとった内壁や天井と、内庭に完璧な対象を成して配置された水路や花壇の見事な調和。その美は、ひと時スペインの地に花咲いたイスラム文化の精神的豊かさの象徴であり、それが滅んだ後も、そこを訪れるわれわれに畏敬の念を抱かせる。

もしアルハンブラ宮殿が存在しなかったら、どうなっていただろうか。当時の民衆にとっては、王の宮殿造営のために税や労役を課せられていたわけだから、そのほうがむしろよかったのかもしれない。だが、イスラム世界の末端の小国家であったナスル朝が、現在のように注目されることも、評価されることもなかっただろう。

科学。それは文明の知的到達点を示す道標である。古代ギリシャが歴史において特別な地位を占め続けるのは、そこが現代まで脈々と続く、哲学、数学、物理学、天文学、論理学など、諸科学の源流の地だからである。夜空を48の星座に分け、おひつじ座、おうし座、ふたご座というように、現代も使われ続けている名を与えたのがギリシャ人だったからである。

もしギリシャがアルキメデス、エウクレイデスやヒッパルコスを輩出しなかったらどうなっていたか。プラトンがアカデメイアを、アリストテレスがリュケイオンを開かなかったらどうなっていたか。当時の民衆の日常生活に大した影響はなかっただろう。だが。ギリシャは奴隷労働によって支えられた経済で幾ばくかの富を築いた、ヨーロッパの片隅の小国という以上の評価は与えられなかっただろう。

最後に冒険。それは文明の物理的到達点を拡張する作用である。テヴェレ河畔の7つの小さな丘の頂上を占めるにすぎなかった都市国家・ローマは、やがて３つの大陸にまたがる大帝国を築き上げた。帝国は滅んだが、現在の西欧世界の言語、文化、宗教に絶大な影響を残した。

もしローマ人が７つの丘に引きこもっていたらどうなっていただろうか。周囲の諸部族にとっては、ローマに征服されずに済んだのだから、福音だったであろう。だが、ローマは歴史上生まれては消えていった星の数ほどの小国家のひとつに終わり、歴史にも、記録にも、記憶にも、残ることはなかっただろう。そして世界は今とはずいぶん違うものになっていただろう。

宇宙開発は文明の存在意義を求める営み では、現代の人間文明は科学においてどこまで到達したのか。この宇宙には人間の理解がいまだ及んでいないことが数多くある。たとえば、この宇宙が持っているエネルギーのうち、人間が現在の科学によって認識できるものはたったの４％でしかない。残りの96％は、ダークマターやダークエネルギーと呼ばれる、存在はわかっているが正体は未解明のエネルギーで占められている。

そして、科学的にも哲学的にも最も重要な問いのひとつ「生命を育む星は地球以外にもあるのか、生命の種が地球にまかれたことは偶然なのか必然なのか」という問いにも、まだ答えは与えられていない。

現代の人間文明はどれだけの範囲を冒険したか。わかりやすいように、太陽系（ヘリオポーズまで）を東京ドームの大きさに縮めて考えよう。すると、地球の直径はたった0.1ミリメートル弱、マウンドの砂粒ほどの大きさでしかないのだ！ 現在まで人類が足跡を残した最遠の地である月でさえ、地球からたった２ミリメートルの距離しかない。

太陽系も広大な宇宙のほんの片隅にすぎない。映画『アバター』の舞台となったケンタウルス座アルファ星は、太陽から最も近い恒星であるが、それでさえ東京ドームから約300 キロメートルの距離、おおよそナゴヤドームの位置にあるのだ。天の川銀河の大きさはこのスケールでも地球の500倍の大きさがある。そして、宇宙にはそんな銀河が1000億個も存在している。

それだけ広い宇宙にあって、人類が到達した範囲というのはたった半径２ミリメートルの領域でしかない。無人探査機が到達した範囲でさえ、まだ東京ドームの中にとどまっているのだ。

宇宙というスケールでみれば、われわれの人間文明はいまだに、アルキメデスが登場する前のギリシャ、テヴェレ河畔の7つの丘を占めるにすぎない頃のローマなのである。

そして、現代における宇宙開発は、人類文明が自らの存在価値としての科学や冒険を前進させる役割を担っていると、僕は考えるのだ。

宇宙望遠鏡を用いてこの世界に残る96%の闇に光を当てる。惑星探査機を飛ばして地球外に生命の種がまかれた痕跡を探す。そして有人宇宙探査を火星、小惑星、その先まで行い、東京ドームの中のたった半径２ミリメートルの円の中にとどまっていた人類文明の足跡を、外へ外へと広げる。それらはアルキメデスやカエサルが現代に生きていたら望んだことに違いない。それらはとりもなおさず、人類文明5000年の命の中で脈々と続けてられてきた、自らの存在価値を求めんとする精神的な営みの継続なのである。

人類文明のメメント・モリ そうはいっても、文明のために人間を犠牲にするのは本末転倒だから、GDPの99%は、人々に衣食住を保障し、困窮することをなからしめ、生活を豊かにすることに使われるべきだろう。だが同時に、GDPの1%でもいいから、宇宙開発に限らずとも、豊かな芸術を育み、高度な科学的知識を蓄積し、より遠くを目指して冒険を続けてきた人類文明5000年の営みを継続することに使うべきだと思う（ちなみにJAXAの予算は日本のGDPの0.05%である）。

もちろん、生き甲斐なんて考えるだけ無駄だと思う人がいるように、文明の存在意義など考える意味がないという人もいるだろうし、僕はそのような意見を頭ごなしに否定するつもりはない。

ただ僕は、僕自身がメメント・モリと自問し人生の意義を探し求めているように、この人間文明も、メメント・モリと自らに問い、その存在の意義を求め続けていくべきだと思うのだ。僕が後世に残る仕事をしたいと思うのと同じように、人類文明もその存在の価値が後続の文明に認められるような仕事をすべきと思うのだ。 そして僕は、人類文明をそのような高みに持ち上げることに、この人生をかけて、微力ながら貢献したいと思っている。それこそが、僕が宇宙開発の仕事にこの一生を捧げようとする理由である。

[aglia-shladm]

<No.45> ゲーム「艦隊これくしょん」より 日本海軍艦上戦闘機 フォッケウルフ　Fw190T改（R1仕様） 艦これに登場するFw190T改を再製作しました！ 迷彩は第二期に入り差し替えられたものに近くしてあります。 使用キットはドラゴン（旧トライマスター製）の少し古めのキット 着艦フックはファインの彗星から流用し、Bf109T同様に カタパルトフックを取り付けるなどしてありまっす 個人的な趣味で20mm機関砲をさらに増設したR1仕様で仕上げてあります('▽'*)

[tak4hir0]

DXとかDevOpsとかのなんかいい感じのやつ　富士通TechLive 1. DXとかDevOpsとかの なんかいい感じのやつ 2020/03/03 富士通 Tech Live 中山ところてん 1 2. 自己紹介 • ところてん • @tokoroten • 株式会社NextInt 代表 • 怪文章職人・インターネット芸人 • 最近のお仕事とか • 謎の講演とかワークショップ業 • 機械学習顧問（2社） • モバイルミドルウェア企業 • データ分析企業 • 新規事業コンサルティング（1社） • 業務改善コンサルティング（1社） • ゲームディレクター(1社) ↓共著 ↓寄稿↓共著 2 3. 今日の経緯 • だいたい、緑の恐竜が悪い 3 4. 注意 • このスライドは緑の恐竜がだいたい悪い • 自分が勉強したことや見聞きしたことが適当にまとまってます • ポエムであり怪文章です • 本ポエムは「闇のDevOps」というブログ記事を下敷きにして います • https://medium.com/@tokoroten/5aff8b60f589 • だいたい緑の恐竜が悪い、いいね？ 4 5. 目次 • ソフトウェアが世界を食らう • DevOpsとは何か？ • 日本の労働法とDX/DevOps • DevOpsとメンタル 5 6. Why Software Is Eating The World http://sora.rainbowapps.com/software https://www.wsj.com/articles/SB100014240531119034809045765122509156294606 7. ソフトウェアが全てを飲み込む • ソフトウェアによって置き換わったもの • 電話 → スマートフォン • カメラ → デジカメ → スマホ • レンタルビデオ → Youtube、NetFlix • 映画 → Pixer • 書店 → Kindle • タクシー → Uber • 地図 → Google Map • 小売店 → Amazon • 財布 → 電子決済アプリ • 全ての 8. President Obama asks America to learn computer science https://www.youtube.com/watch?v=6XvmhE1J9PY 8 9. • コンピュータ・サイエンスのスキルを身につけることは、皆さん自 身の未来のみならず、私達の国の未来にとっても、大事なことです。 • アメリカという国が最先端であり続けるためには、皆さんのような 若いアメリカ国民に、今後の世界のあり方を変えるようなツールや 技術について学んでもらわねばならないのです。 • 初めからコンピュータ・サイエンスの専門家の人なんていません。 しかし、少しの努力と数学と科学の知識で、誰でもコンピュータ・ サイエンティストになることができます。 • コンピュータは皆さんの未来の大部分を占めることになります。 President Obama asks America to learn computer science 9 10. 余談：オバマ前大統領のスピーチの背景 • 2013年12月に行われた、コンピュータ科学教育週間の応援 • コンピュータ科学教育週間の主催はCode.orgというNPO • https://hourofcode.com/jp • Hour of Codeというイベントを実施 • 1時間のプログラミングでコンピュータサイエンスに対する理解、興味 を持ってもらうのが目的 • 2013年はアメリカのみならず、170の国や地域から約1500万人が参加、 累計で５億行のプログラムが書かれた • コンピュータサイエンスを通じて「問題解決能力」「論理的思考」 「創造性」をはぐくむことで、21世紀のキャリアパスにおいて成功す る基盤を身につける 10 11. What Most Schools Don't Teach https://www.youtube.com/watch?v=nKIu9yen5nc 11 12. 全てはコンピュータに 12 13. 全ての職業にプログラマーが必要 • ポール・グレアム、Yahooに起きてしまったこと http://blog.livedoor.jp/lionfan/archives/52682119.html 13 14. 100の職業でどんな数学が使われるか • When Are We Ever Gonna Have to Use This? （1996） https://readingmonkey.blog.fc2.com/blog-entry-625.html 14 15. 100の職業でどんな数学が使われるか • コンピュータの利用は82/100の職業で必要 • プログラミングは13/100の職業で必要 • ただしこれは1996年の書籍 • 現在はもっと比率が上がっている と思われる https://readingmonkey.blog.fc2.com/blog-entry-625.html 15 16. 全ての産業でコンピュータが使われている • コンピュータ無しでの現代の産業は成り立たない • 1996年の書籍でも82/100の職業でコンピュータを使う • 日本の場合 • 工場の情報化は80年代から • 一般オフィスへの浸透は2000年ごろ • 1990年前後と現在を、フィクションの中で比較してみる • 1988 美味しんぼ • 1989 機動警察パトレイバー • 2015 SHIROBAKO • 2016 シン・ゴジラ • 2018 アグレッシブ烈子 16 17. 1988 美味しんぼ • 新聞社のオフィス • ワープロもなければパソコンもない 17 公開版は画像省略 18. 1989 機動警察パトレイバー ON TELEVISION • 当時はコンピュータは「電算室」にあるものだった 18 公開版は画像省略 19. 2015 SHIROBAKO • アニメの制作デスクはPC上で仕事をする 19 公開版は画像省略 20. 2016 シン・ゴジラ • 職員（国家公務員）はすべてPCを活用して仕事を行う 20 公開版は画像省略 21. 2018 アグレッシブ烈子 • 経理は全員PCを利用して仕事をしている 21 公開版は画像省略 22. 世界経済の変化（時価総額トップ10） https://finance-gfp.com/?p=2042 https://finance-gfp.com/?p=6595 石油、小売り、電気、通信、タバコ、銀行、薬品 ソフトウェア、ソフトウェア、銀行、医薬品 22 23. 日本経済の変化 https://finance-gfp.com/?p=2042 https://finance-gfp.com/?p=6595 23 24. 余談）石油王には勝てなかったよ…… • 2019年12月、サウジアラムコ（サウジ国営石油）がIPO • 時価総額200兆円超、世界一の時価総額に https://www.180.co.jp/world_etf_adr/adr/ranking.htm 24 25. 世界ではなにが起こっていたのか？ • DX、DevOps、toCのソフトウェア会社が躍進 • ソフトウェアを全世界に輸出できている • 日本企業はうーん… • ソフトウェアの輸出ができていない？ • じゃあ、DX、DevOpsって何よ？なんでDevOpsが必要なの？ 25 26. 目次 • ソフトウェアが世界を食らう • DevOpsとは何か？ • 日本の労働法とDX/DevOps • DevOpsとメンタル 26 27. DevOpsの初出 • 2009年、Velocity2009 • Flickrの事例 • 「DevとOpsが協力することで、1 日に10回のデプロイが可能にな る」 • やっていること • インフラの自動化 • バージョンコントロール • ビルドとデプロイが1ステップ • 監視の自動化、IRCにログ • etc https://www.slideshare.net/jallspaw/10-deploys-per-day-dev-and-ops-cooperation-at-flickr 27 28. 28 https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Devops.svg 29. CPAである限り無限スケール • マーケットの変化速度の上昇 29 30. 収益の主体がOpsに • ビジネスがサブスクリプション化 • Netflix、YouTube Premium • Amazon Prime、Kindle Unlimited • 各種SaaSアプリケーション • コマツ、KOMTRAX • GE、航空機のエンジンのサブスクリプション • Opsがよければユーザは契約を続ける • ＝品質が高ければLTVは上昇する • 満足度が高い顧客は、新規顧客を連れてくる • 口コミで評判を広めてくれるので、広告が効きやすくなる • ＝品質が高ければCPAが大幅に下がる 30 31. CPAの世界 • 利益＝LTV-CPA • これが実現できていると、広告を打てば打つだけ利益が出る状態 • クラウドのスケールアウトと組み合わせて、急激な顧客拡大が可能になる • Opsが人手で事業拡大に時間とコストがかかるとこうはいかない 31 32. CPAの戦い方 • 例）IPO直前のGunosyは調達した資金をほぼ広告に投入 32 https://jp.techcrunch.com/2014/06/23/j p20140623gunosy/ https://jp.techcrunch.com/2014/0 3/14/jp140314gunosy-kddi/ 33. マーケットの変化速度の上昇 • 5000万ユーザ獲得までの時間 33 https://steemit.com/steemit/@johnnywingston/how-long-does-it-take-steemit-to-hit- 50-000-000-users--1502430927-1670258 34. 変化に対応するには細かい軌道修正が必要 • 従来の中央研究所方式の製品リリースでは世界と戦えない • 研究所で数年 • 事業会社でさらに１年開発 • 運用移管して数年の運用 • より短い期間で軌道修正を行える者が勝つ • リーン開発、スクラム、DevOps、DX 34 35. 生き残る種とは、最も強いものではない。 最も知的なものでもない。 それは、変化に最もよく適応したものである。 チャールズ・ダーウィン35 36. わが社でも DevOpsをやってみたいので、 どのツールを使えばいいのか 教えてほしい 36 37. 違う、そうじゃない 画像省略37 38. なぜDevOpsという言葉が出てきたのか？ • DevとOpsは組織が分かれており、対立していることが一般的 だった コードのせいじゃないよ マシンのせいでしょ?マシンのせーじゃねーよ コードのせいだろ！！ 38 39. なぜDevとOpsは対立していたのか？ • 部署が分かれている • 評価基準が違う • 採用が違っていた 39 40. 直交する評価基準 安定性 新機能 新しい機能を追加すると、 バグは必ず出る 40 41. 直交する評価基準：Dev目線 安定性 新機能 現実 新機能追加しました！！ これで儲かります！！ 41 42. 直交する評価基準：Ops目線 安定性 新機能 現実 新機能で儲かるわけねぇよ どうせまたバグが出るだけだろ 42 43. ベクトルで分かる、部門対立 • 評価軸が部門ごとに独立 • Devは新機能軸を評価する（評価される） • Opsは安定性軸を評価する（評価される） • どうしてこうなった？ • ハードウェアの時代の歴史的経緯による分業 • 現代では、分業による効率化、餅は餅屋 43 44. ハードウェアの時代の歴史的経緯 • 研究・開発・運用サポートの分離 • 少数精鋭・高学歴の研究開発 • 基礎技術の研究開発 • 製品の開発のための図面起こし • 高等教育を受けた製造オペレータ • 工場労働、製品の品質管理 • 大量の運用人員、労働集約産業 • 設備の設置、修理サポート、販売支援 • コールセンターサポート • 製品に何かあったら運用でカバーはこの時代から • ハードウェアはなかなか直せない 44 45. ソフトウェアの時代へ • ソフトウェアはハードウェアの従属物の時代 • ハードウェア時代のウォーターフォール開発が そのままソフトウェアに適用される • ハードウェア時代の組織構造がそのままソフトウェアに適用 • 設計：コードの設計をする人 • 製造：コードを書く人 • 保守：コードの運用＋マシンのメンテをする人、サポセン • ソフトウェアのリリースも一年に一回、半年に一回程度 • 運用でカバーで何とかなっていた 45 46. 企業のネットが星を被い 電子や光が駆け巡っても 国家や民族が消えてなくなるほど 情報化されていない近未来 攻殻機動隊 GHOST IN THE SHELL(1991)46 47. 時代はインターネットへ • 毎日が機能追加、毎日がデプロイ、毎日がバグ • 開発部門は機能開発・売上が業績評価指標 • 運用部門は稼働率、SLAが業績評価指標 • 開発と運用では必要なスキルセットが異なるので、分業する • 開発部門と運用部門の業績評価指標が直交 • DevとOpsが対立する • じゃあ、これを何とかしようぜ、というのがDevOps • そして、そのキッカケはクラウドの登場（だと思っている） 47 48. 余談）少しずつ壊れていく分業 • 最初はうまくいく • なぜ部門が分割されたか皆が知っている • 隣の部門をカバーするように動く • 評価制度が狂いはじめる • 問題を分割したことによって、 評価が分かりやすい数字に置き換えられる • 部門の数値目標が一人歩きを始める • 個人の評価も同様の数値目標で行われるようになる • 考える人が居なくなる • 与えられた評価基準を満たすように皆が動くようになる • 隣の部門の問題は誰も知らない • 部署の間に落ちたボールは誰も拾わなくなる 48 49. クラウドの登場 • 1999年 VMWare • x86の完全仮想化 • 2000年 FreeBSD jail • 1台のPC内のユーザを仮想的にアイソレーションする • 2003年 Xen • 2005年 OpenVZ • 2006年 AWS EC2 • APIでキックしてインスタンスを立ち上げる • 2009年 FlickrがDevOpsの講演 詳しい話は緑の恐竜に聞いてください49 50. 余談：クラウドと仮想化って何が違うの？ • 仮想化：基礎技術、1960年代からあった • 分散処理：基礎技術、1960年代からあった • クラウド：提供形態、2006年ごろから • クラウドは仮想化されたコンピューティング資源が、APIを経由してプログ ラマブルになったサービス • コンピュータを制御するのに、人の手を介さないでもよくなった • 人間が直接管理できるコンピュータはせいぜい10台程度 • コンピュータをコンピュータで制御することで限界突破 • より優れたプログラマは、より多くのコンピュータを扱える時代 • クラウドは人間の能力の限界を突破させた 50 詳しい話は緑の恐竜に聞いてください 51. 余談：Иττのクラウドに絶望した話 51 52. 余談：Иττのクラウドに絶望した話 • 入社式で分散処理の専門家のS先生がゲスト公演 • クラウドは人間をエンパワーする • より優れたプログラマが、 より多くのコンピュータを扱える時代が来る • クラウドとは人間の能力を100倍、1000倍に引き上げる仕組み • 社長の講演は全く覚えてなかったけど、 S先生の話は自分に深く刻まれていた • Иττのクラウドは人間をエンパワーしているか？ • していない → 退職へ 52 53. クラウドの登場で何が変わったのか？ • クラウドにより「計算機資源そのものが仮想化され、計算機資 源がプログラマブルになった」 • Ops業務のメインは「サーバ管理」＝「計算機資源のマネジメント」 がであったが、これの大部分がプログラマブルになった • 仮想化や自動化に対して様々なツール・サービスが登場 53 54. Opsの手作業業務の大部分が自動化 • サーバラックに機材を積み込んで、 電源入れてOSインストールして、 必要なパッチを当てて、 ネットワーク回りの設定を書き換え、 サービスをデプロイして、 ログを画面に表示して目視確認して…… • 開発初期におけるOpsの手作業業務の大半がプログラマブルに • Infrastructure as a Code、 Immutable Infrastructure、に繋がる • DevがOpsの業務を取り扱えるようになった • Opsがプログラミングによって自らの仕事を減らすのもアリだが、 日本ではプログラミングのできるOpsが少ないため、 結果的にこうなることが多い 54 55. CPA時の急拡大対応 • DevとOpsの業務をプログラミングにより垂直統合 • 「手を取り合えば効率的になる」というわけではない • Opsの仕事をDevがプログラミングで奪い取る • 業績評価指標の見直し • 分業から垂直統合仕様に • 垂直統合前提で業績評価指標を見直す 55 56. DevOpsとはツールではない • 業務プロセスの垂直統合 • プログラマーの活動範囲の拡大 • オペレーションまで加味した全体最適化 • 全体最適化なので、業績評価指標を「全体最適」にする必要 • 個別最適の業績評価指標のままではDevOpsはできない 56 57. 業績評価指標をDevOps仕様にする • 一番簡単なのは生株付与やSO • 会社の評価額の上昇が、自らの利益になる • サービスの価値が上がる、会社の評価額が上がることなら何でもやる • 次に簡単なのはサービスの利益連動ボーナス • とはいえ、サービスの利益を計算するのはとても大変 • 人数が多くなると、その人の貢献を計測するのは超大変 • 配属ガチャで給与が決定されるという問題が生まれる • GoogleではSREとプロダクト開発チームはError Budgetを共 通の指標にする 57 58. Error Budget • SLO(Service Level objectives)に基づくError Budgetを設定 • DevとSREは Error Budget を共通の評価指標に • Devも稼働率を改善するのに協力する • サービスがダウンすると、その分 Error Budget が削られる • Error Budget が尽きるとデプロイできなくなる • Error Budget が尽きそうになったら、デプロイの間隔を下げる • その分、コードレビューやテストを厚くする • サービスの種類によって、設定されるBudgetの 大きさは異なる • 安定性が重要なtoBサービスは小さく • 改善速度が重要なtoCサービスは大きく • プロダクト性質に応じて柔軟に変更する 58 59. 目次 • ソフトウェアが世界を食らう • DevOpsとは何か？ • 日本の労働法とDX/DevOps • DevOpsとメンタル 59 60. 日本の労働法の歴史的経緯１ • 明治時代 • 工場労働者は低賃金 • 給与を上げるには、スキル身に着けて転職 • 大正から太平洋戦争 • 熟練工の長期雇用をしたい • 社内で職工を育成、長期雇用が前提に • 年功賃金制、年功序列制の発生 • 生活給思想が広まる • 若年層に過度な高給を与えても飲食で浪費してしまう • 壮年層には、家族を扶養するために多くの給与を与えるべきだ • 賃金統制令、年功序列が法律で規定される 60 61. 日本の労働法の歴史的経緯２ • 戦後、電産型賃金体系 • 本人の年齢＋扶養家族数をベースに生活給を決定 • これに職能給や勤続給を加えた年功賃金制度 • 占領軍、政府、経営はこれに反対 • 1950年代、職能給の確立 • 技術革新により新規工場が設立、大規模な配置転換が必要に なり、労働者は給与が維持されること条件にこれを労使合意 • 給与の維持＝職能の維持、仕事が代わっても「職能」は変化しない • これにより、労働市場からの人材調達ではなく、 社内の配置転換による雇用調整がメインになる • 「勤続年数が長くなれば潜在能力が伸び、潜在能力があるか ら配置転換しても大丈夫」というのが建前 61 62. 日本の労働法の歴史的経緯３ • 1960～1970年代 • 配置展開が子会社、グループ会社間に拡大 • 転籍という形で企業の枠を超えた異動 • 人事権法理の確立 • 労働者の同意を得ない配置転換を正当とする • 配置転換に本人の同意が必要だとすると、同意を得られな かった場合、労働者を解雇することになる • 一方で解雇権は制限されている • 配置転換と解雇で、配置転換が優先される • ジョブ保障とメンバーシップ保障で後者が優先された 62 63. 日本の労働法の歴史的経緯４ • 1985年 男女雇用機会均等法 • 男性採用・女性採用のラベルを張替えて対応 • 男性採用→総合職 • （家族を養うので）職能給、年功序列で昇給 • コア業務、配置転換あり • 女性採用→一般職 • （結婚までの腰掛なので）昇給しない • 事務業務、配置転換なし • 日本企業は総合職の配置転換によりアジリティを 確保していた 63 64. 日本の労働法と事業会社 • 事業会社は配置転換を前提に従業員を雇用する • 配置転換できそうか？どこに配属しても大丈夫か？ • そしてコミュ力採用に…… • そして産業の高度化について行けず…… • IT人材は社内での配置転換先がないので、雇いづらい • ITシステム開発には稼働の波があるが、事業会社一社ではこれを吸収できない • IT人材を配置転換したいが、配置転換先がない、なので雇えない • IT業務については社外に発注する → SIerへの依存 • 社内にITの専門家がいなくなる • 要件定義、発注、ベンダーコントロールができない • 日本的DX問題に発展、みずほ4500億円… … … 64 65. 余談：追い出し部屋は何故できるのか？ • 日本の給与制度と、労働法の判例が合わさった結果の闇 • 解雇、不当な減給は禁止、でも配置転換はOK • 配置転換をして、自主的に進退を考えるように促すことはOK • 職能が上がってしまって、給与が上がり過ぎてしまった人が生まれる • 職能は「潜在能力（笑）」なので、計測が難しく、年功で上がってしまうことが多い • 職能は「潜在能力（笑）」なので、下げることが難しい • 職能は実際に仕事ができるかどうかは別 • 職能と役職��リンクすることが多いが基本的には独立 • 職能は高いが役職がない、という人が生まれる • リンクさせる必要がある場合、解雇か降格をする必要があるが、これは難しい • 「異動してきたばかりだから、出来なくても仕方ない、そのうち出来るようになるよ…」 65 66. 国内であれば乱暴に出来る 66 http://web.archive.org/web/20180223103231/http://tech.nikkeibp.co.jp/it/atcl /ncd/14/457163/111501934/ https://twitter.com/kumagi/status/966708024491442176 どうして記事が消えてるんですかね？ 67. SI企業の配置転換の事例 67 https://www.nikkei.com/article/DGXMZO37008040W8A021C1TJC000/ 68. 保険事業者が介護事業を買収、配置転換 68 https://www.jiji.com/jc/article?k=2019062401063https://medfit-gl.jp/cw_job/column/1114.php 69. ローテーション人事とプログラミング 69 https://twitter.com/tokoroten/status/617923913964654592 70. 余談：本当にあった怖い話（n=1） • 優秀な新人はプロフィットセンターの生産部門へ • アレな新人はコストセンターのIT管理部門へ • IT管理部門が人材の吹き溜まりに…… • 現場とは話が通じるが、IT部門が30年遅れ…… • 何も考えずに安全側に倒しまくる • データは工場の外に出してはいけない、クラウドなんてもってのほか • ある種のイノベータのジレンマ • 稼いでいる部門に優先的にモノヒトカネを投入 • IT部門に投資して全体の効率を改善するという意思決定ができない 70 71. 分社化される大企業 • 労働者は「同一職能・同一賃金」を期待する • 経営者は「同一労働・同一賃金」にしたい • これを両立させるために、事業・職種ごとに分社化される • グループ会社間で異動させることで、給与を調整できる • 大きく給与を下げるのは判例的にはNG • どこの会社で最初に雇用されたかで給与差が生まれる • 親会社から送り込まれた天下りおじさんが自分の倍の給与をもらっておりモチベダウン • 大企業、本社指向で、そこに人が集まる • あと、ポストを用意したい • 人件費圧縮として行ってきた子会社戦略がDevOps、DXの足枷に • 部署の壁よりも厚い、会社間の壁が 71 72. そして火を噴く日本的労働 • 仕事が高度化、配置転換では対応できなくなってきてる • 配置転換先のない窓際おじさん、パソナルーム、追い出し部屋 • 配置転換をすることで「自発的に退職していただく」 • 先端業務で使える専門性が磨けないローテーション人事 • DXの要請、 2025年の崖 • 仕事の高度化＝コンピュータ時代、全てがコンピュータの時代 • コンピュータが使えないやつに仕事がない時代 • ルールを作って人を管理する時代から、 コードを作ってコンピュータで世界を管理する時代へ • 機能別子会社による給与抑制は、DXの足枷になる • DXは業務をデジタルによって垂直統合をする • 部署の壁だけでなく、会社の壁にぶち当たる 72 73. CPAの数式でビジネスが語れる世界 • toB、toGov • ビジネスのスケールが限定的、まだ変化速度は遅い • なので、全部が全部、DevOpsにならなくてはいけないわけ ではない 73 74. とはいえ、toB、toGovも変わっていく • 政府のソフトウェアのOSS化 • クラウドの採用、API化 • 入札からコンペ型・直接雇用の契約へ • Industory4.0やConnected Factoryによる事業のAPI化 • 少量多品種生産の増加、全自動フルカスタマイズ生産 • 変化速度が速まっていくことは間違いない • 遅かれ早かれ、WFタイプは減っていくんじゃないかなー 74 75. 例）東京都 新型コロナウィルス対策サイト • Github上でOSSで運営 • https://github.com/tokyo- metropolitan-gov/covid19 • Vue+Nuxt.js+Netlify • SSR かつ SPA • 一般からのPullRequestの 受付 • SIerはこの速度感でサービ ス提供できるか？ 75 https://stopcovid19.metro.tokyo.lg.jp/ 76. 目次 • ソフトウェアが世界を食らう • DevOpsとは何か？ • 日本の労働法とDX/DevOps • DevOpsとメンタル 76 77. 大本営発表マネジメント • 日本的な職能による昇進は、その職位に付く能力があるかない かとは関係なく行われる • マネジメント能力がない人がトップに就くと、大本営発表マネジメン トがよく行われる • 「俺たちは勝っている」というメッセージを発し続ける • 大本営発表マネジメントは、視野の狭い人には強烈に効く • 大半の人は「お気持ち」で働いており、「お気持ち」＝生産性 • 視野の広い人には、強烈なマイナスに作用する 77 大本営発表マネジメントは私の造語なので、ググっても出てきません 78. めんどくさい人々 78 https://twitter.com/tokoroten/status/1235268249723359233 79. 失敗を語れるか？ 79 https://twitter.com/tokoroten/status/1141273917308334080 80. How Not to Land an Orbital Rocket Booster 80 https://www.youtube.com/watch?v=bvim4rsNHkQ 81. ポストモーテム、検死 • 大本営マネジメントは、失敗から学ばない組織を作り上げる • 失敗したプロジェクトを社内でちゃんと話せるか？ • 失敗のコストとは教育である 81 https://landing.google.com/sre/sre-book/chapters/postmortem-culture/ 82. Error Budgetは失敗を許容する • Error Budgetは開発者とSREの間でのインセンティブに使われる • 信頼性100%はあり得ない、誰でも、どんなシステムでも失敗する • Budgetが尽きない限り失敗してもよい • Budgetを設定することで、信頼性を上げすぎて、過剰コストになることを防止する • 失敗が起こることを前提に組織を回すことができる • 失敗をゼロイチで捉えない • SLAの場合、SLAを割ったかどうかでしか評価されない • SLAを下回ったから、謝罪、返金、社長が謝る、終わりの組織は多い • Budgetにして監視をすることで、連続値になり、 意思決定を柔軟に変えることができる 82 83. 学習姿勢と心理的安全性 • How Google Works ラーニングアニマルを採用す る • 自分の能力は変わらないと考えていると、その自己イメー ジを維持するために「到達目標」を設定する。一方、しな やかマインドセットの持ち主は「学習目標」を設定する。 • 学ぶこと自体が目標になると、くだらない質問をしたり、 答えを間違えたりしたら自分がバカに見えるのではないか などと悩んだりせず、リスクをとるようになる。 • ラーニング・アニマルが目先の失敗にこだわらないのは、 長い目でみればそのほうが多くを学び、さらなる高みに上 れることを知っているからだ。 84. プロジェクトアリストテレス • 心理的安全性はGoogleの調査からIT業界に広まった • Project Aristotle チームの生産性に何が寄与するかを調査するプロジェクト https://rework.withgoogle.com/jp/guides/understanding-team- effectiveness/ https://rework.withgoogle.com/print/guides/5721312655835136/ 85. 生産性には5つの要素が必要 • 次の5つが上から順に重要 • 心理的安全性（Psychological Safety） • 相互信頼(Dependability) • 構造と明確さ(Structure ＆ Clarity) • 仕事の意味(Meaning) • 影響(Impact) • 真に重要なのは「誰がチームのメン バーであるか」よりも「チームがどの ように協力しているか」であった※ ※「Googleに採用されている人」という観測バイアスがかかっているので注意 https://rework.withgoogle.com/jp/guides/understanding-team-effectiveness/ 86. 心理的安全性の計測指標 • チームの中でミスをすると、たいてい非難される。 • チームのメンバーは、課題や難しい問題を指摘し合える。 • チームのメンバーは、自分と異なるということを理由に他者を拒絶す ることがある。 • チームに対してリスクのある行動をしても安全である。 • チームの他のメンバーに助けを求めることは難しい。 • チームメンバーは誰も、自分の仕事を意図的におとしめるような行動 をしない。 • チームメンバーと仕事をするとき、自分のスキルと才能が尊重され、 活かされていると感じる。 https://rework.withgoogle.com/print/guides/5721312655835136/ https://rework.withgoogle.com/jp/guides/understanding-team-effectiveness/steps/foster-psychological-safety/ 87. 心理的安全��とは何か？ • 意訳： 心理的安全性とは、提案をしたり、質問をしたり、懸念してい たり、失敗したことによって、罰せられたり、恥をかかされた りすることが無いことだと信じている状態 https://www.youtube.com/watch?v=LhoLuui9gX8 88. 心理的安全性は何のために必要か？ • ひとことで言うと、心理的安全があれば、厳しいフィード バックを与えたり、真実を避けずに難しい話し合いをしたり できるようになる。 • 心理的に安全な環境では、何かミスをしても、そのためにほ かの人から罰せられたり評価を下げられたりすることはない と思える。 • 手助けや情報を求めても、不快に思われたり恥をかかされた りすることはない、とも思える。 • そうした信念は、人々が互いに信頼し、尊敬し合っていると きに生まれ、それによって、このチームでははっきり意見を 言ってもばつの悪い思いをさせられたり拒否されたり罰せら れたりすることはないという確信が生まれる。 チームが機能するとはどういうことか ４章 心理的に安全な場を作る より引用 89. 心理的安全性の勘違い • 「うちの会社は心理的安全性があります！」に意味はない • セクハラだと当人が感じたらセクハラ • 心理的に安全だと当人が感じたら心理的安全 • 心理的安全性は、空間ではなく個人の体感 • 心理的に安全だと感じるラインは個々人で異なる • リーダーは「ここまでやっても安全だ」と見せる必要がある • 自社の失敗をモンティパイソンのBGMで紹介できるか？ • 周りはなかなか変えられない、自分は変えられる • 心理的安全性のラインが高い人を雇用することも大事 90. 個人が心理的に安全になるには？ • なぜ人は発言しなくなるのか？ • 会社や組織と対立することによって、自分の仕事が危うくなると思っている • 日本的な雇用は対立を極端に恐れる • いつ配置転換で地方に飛ばされるか分からないし…… • 会社や組織に対して強くなることでも心理的安全性は改善する • 会社や組織が間違っているのであれば、いつでも出ていける • クビを切られたとしても明日からでも行ける会社がある • 対立したとしてもそれは学習だと認識する • 能力・人脈・転職活動・学習姿勢がある人は、 対立を恐れずにGive firstができる 91. DevOpsが出来る人材を雇用する • そもそもプログラミングが出来ることが必須 • 失敗を学びだと認識できる人 • 目の前の不確かな事象を理解できる言語能力の高さ • 人と対立してもそれを感情ではなく、ロジックで解釈する • 全体最適を意識した動きをするための視野の広さ • HRT、謙虚・尊敬・信頼を持った人 • コミュ力と言語能力は違う • 相手に共感することと、論理的に情報をやり取りする能力は違う • 言語能力が高い人を正しく採用する • これを間違えると、言葉狩り、ポリコレ、コンプラ地獄に陥る • 配置転換を前提とした企業は、コミュ力に寄りがち 91 92. HRT（謙虚・尊敬・信頼） • 優れた開発チームでは、HRTの価値が大切にされている • 謙虚 Humility • 世界の中心は君ではない。 君は全知全能ではないし、絶対に正しいわけでもない。 常に自分を改善していこう。 • 尊敬 Respect, • 一緒に働く人のことを心から思いやろう。 相手を一人の人間として扱い、その能力や功績を高く評価しよう。 • 信頼 Trust • 自分以外の人は有能であり、正しいことをすると信じよう。 そうすれば、仕事を任せることができる。 • HRTは学び続け、成長し続けるための姿勢 • HRTの逆を考えてみればよい、人から学ぶことが出来なくなる • HRTを持つことで同僚の行動に対して正しく振る舞える • 同僚は安心して自己を開示し、良い議論が行えるようになる 93. NETFLIXの事例 • 一時ネットフリックスはバッファリング時間（ビデオをクリックして からスタートするまでの時間）の短縮に大苦戦していた。エンジニア にしか完全には理解できない、厄介きわまりない問題だ。 • 私たちはセールスとマーケティングの担当者に要請した。「あのくそ いまいましいバッファリング問題をなんとかしてくれ！」とエンジニ アにぶちまける代わりに、「なぜバッファリングにこんなに時間がか かるのか、わかるように説明してくれ」と聞いてほしい、そしてその 質問は本心からぶつけてほしいと。 • 相手がとりくんでいる課題に心から関心をもってする質問は、理解の 架け橋になる。技術系でない従業員は、この質問への答えを通して、 エンジニアがどんなに手ごわい課題にとりくんでいたかを初めて知り、 視野を大きく広げた。 • こうした質問を投げかけるうちに、やがて社内に好奇心と敬意が育ま れ、チームや部門の内外で有益な学習が行われるようになった。いい 加減な噂や陰口のたぐいも減った。 NETFLIXの最強人事戦略4章より引用 94. 余談）IPOでレガシー化するベンチャー企業 • 売り上げを増やすために商品を増やす • 商品を増やすために人を一気に増やす • 人材レベルが低下して、大本営マネジメントが始まる • 市場に対して弱気を見せると株価が落ちる • 市場への強気のアピールは社員の自己洗脳につながる • 対外的なポストモーテムは株価に影響が出ると思い込んでしまう • 社内で失敗の分析や、ネガティブな発言は禁忌となる • 失敗から学ばなくなる • 監査対応でレガシーなシステムが必要になってしまう • 会計監査、内部統制 • 外部の会計会社が慣れ親しんだワークフローを要請される • チェックリスト地獄、監査がレガシー • それをビジネスに組み込んでしまうとシステムが複雑化、レガシー化 94 95. 余談）クソスクラム野郎問題 • 「俺たちはスクラムをしているから勝っている！」と思い込む • 大本営発表マネジメントの亜種 • プロセスを信奉して思考停止する • プロセスは改善するものであり、信奉するものではない • スクラムは「まずは型をコピーするところから始め、自らのビジネス に合わせてカスタマイズしていく」という守破離を説いているが、 そのせいで、守で満足して思考停止してしまう人が多い • 新しいことをするのは怖い、勝ってることにするのは楽 • 「俺はスクラムが嫌いだ」と言うスクラムマスターが何人も… 95 96. SIerはどうなるのか？ • 企業・公共のアジリティを上げる流れ • 公共のOSS化、公共のクラウド化 • 世界は「WFよりも、DevOpsのほうがコストが下がる」ということを 知ってしまった • 柔軟な予算体制を組める組織はそちらに移行していく • 準委任契約の請負とか • ITシステム入札の闇にそろそろ気づき始めている • 結論 • 知らんがな、うちは単なる中小企業だ、俺に聞くな • 緑の恐竜がだいたい悪い 96 97. 大企業はどうしているのか？ • 既存ビジネスを変更するコストは激烈にヤバイ • 新しい子会社を作るのは簡単 • 新しい人事評価制度、採用ラインで運用 • 最近できたRidgelinez社とか、傍からはそう見える • 既存ビジネスはキャッシュマシンとして現状維持、 新規子会社でチャレンジをする • 現状に危機感を覚えたら、こういうチャレンジをして いる子会社への転職・転属・出向を考えるのもアリ • 富士通クラウドテクノロジーの人にこの辺の話を聞 いてみたい • 富士通標準の業務プロセスをどうやって潰して、 DevOps体制を構築した？ • どのように人材を雇用した？ 評価した？ • 次回の富士通 Tech Liveとかで話してもらったら面白 いんじゃない？ 知らんけど 97 https://pr.fujitsu.com/jp/news/2020/01/30.html 98. 余談：DXできてない企業だと思う事例 • 激ヤバドメイン • なんで富士通が2回？ 階層おかしくない？ • fujitsu.com/jp/ の下にあるべきなのでは？ • コンウェイの法則 • システム設計は組織構造を反映したものになる • 社内政治の壁がドメイン名から透けて見える • 公式ウェブサイトを改修する権限をもらうよりも、 サブドメインを切るほうが楽というのは異常 • 心理的安全性 • 激ヤバドメインにたいしてストップをかけられる 人がいなかったという機能不全感 https://twitter.com/tokoroten/status/1228559664163385346 98 99. 参考資料 • 闇のDevOps DevOpsと業績評価 • https://medium.com/@tokoroten/5aff8b60f589 • xOps: エンジニアがスタートアップの成長の原動力となる日 • https://www.slideshare.net/takaumada/xops • 技術の創造と設計 • https://amzn.to/2VPFaYX • 日本の雇用と労働法 • https://amzn.to/2vxJPDY • How Google Works • https://amzn.to/2TB1J0s • SRE サイトリライアビリティエンジニアリング • https://amzn.to/3cmkvkS 99

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Unity ML-Agentsの学習をGoogle Cloud Buildで実行してみた(v0.9.1対応) https://ift.tt/31uDGTD

Unity ML-Agentsの強化学習はDockerイメージで実行できます。 じゃあGoogle Cloud Buildで実行できるよね？ということを確認してみました。

Unity ML-Agentsのバージョンはv0.9.1となります。

前提

GCPプロジェクトやgcloud コマンドが利用できる前提です。 コマンドのインストール方法は下記が参考になります。

Cloud SDK のインストール | Cloud SDK のドキュメント | Google Cloud https://cloud.google.com/sdk/downloads?hl=JA

Unity ML-Agentsの利用方法やDockerイメージの作成については下記をご参考ください。

MacでUnity ML-Agentsの環境を構築する(v0.9.1対応) – Qiita https://cloudpack.media/49048

DockerでUnity ML-Agentsを動作させる(v0.9.1対応) – Qiita https://cloudpack.media/49085

Google Cloud Buildを利用してUnity ML-AgentsのDockerイメージを作成する(v0.9.1対応) – Qiita https://cloudpack.media/49196

設定ファイルの用意

gcloudコマンドからビルド実行する前提となります。

> mkdir 任意のディレクトリ > cd 任意のディレクトリ > touch cloudbuild.yaml

cloudbuild.yaml

steps: - name: 'gcr.io/$PROJECT_ID/unity-ml-agents:0.9.1' args: ['trainer_config.yaml', '--env', '3DBall', '--train', '--run-id', '$BUILD_ID'] id: 'mlagents-learn' - name: 'gcr.io/cloud-builders/gsutil' entrypoint: 'bash' args: ['-c', 'while [ ! -f models/**/*.nn ]; do if [ -d summaries ]; then gsutil cp -r summaries gs://任意のバケット名; fi; sleep 10s; done'] waitFor: ['-'] - name: 'gcr.io/cloud-builders/docker' entrypoint: 'bash' args: ['-c', 'if [ ! -f models/**/*.nn ]; then mkdir -p models/error; touch models/error/error.nn; fi'] waitFor: ['mlagents-learn'] timeout: 3600s artifacts: objects: location: 'gs://任意のバケット名/models/$BUILD_ID/' paths: [ 'models/**/*' ]

パラメータの詳細は下記が参考になります。

REST Resource: projects.builds https://cloud.google.com/cloud-build/docs/api/reference/rest/v1/projects.builds

定義のポイントを説明します。

Unity ML-Agentsの学習実行

Unity ML-Agentsで学習を開始するステップです。nameでDockerイメージを指定しています。

cloudbuild.yaml(mlagents-learn)

- name: 'gcr.io/$PROJECT_ID/unity-ml-agents:0.9.1' args: ['trainer_config.yaml', '--env', '3DBall', '--train', '--run-id', '$BUILD_ID'] id: 'mlagents-learn'

Dockerイメージは事前に作成してGoogle Container Registryへアップする前提です。 作成方法については、下記を参考ください。

Google Cloud Buildを利用してUnity ML-AgentsのDockerイメージを作成する(v0.9.1対応) – Qiita https://cloudpack.media/49196

Unityアプリとハイパーパラメータファイルは、gcloudコマンド実行時にsourceとして指定します。 idは後ステップのwaitForで指定するために定義しています。

Dockerイメージで定義しているendpointがmlagents-learnとなるため、argsにはmlagents-learnのパラメータを指定しています。 --run-idには$BUILD_ID を指定し、一意となるようにしています。 $BUILD_IDは$PROJECT_IDと同じようにビルド開始時に置換される変数となります。

途中経過ファイルをコピー

gsutil が利用できるイメージを指定して、学習中にsummariesディレクトリへ出力されるファイルを定期的にCloud Storageへコピーするステップです。 waitForに-を指定するとで、前ステップと同時に並行して実行されます。 entrypointにbashを指定して、argsに-cオプションを利用してコマンドを書いてます。

cloudbuild.yaml(gsutil)

steps: - name: 'gcr.io/cloud-builders/gsutil' entrypoint: 'bash' args: ['-c', 'while [ ! -f models/**/*.nn ]; do date; if [ -d summaries ]; then gsutil cp -r summaries gs://任意のバケット名; fi; sleep 10s; done'] waitFor: ['-']

コマンドを整形してみます。

while [ ! -f models/**/*.nn ]; do if [ -d summaries ]; then gsutil cp -r summaries gs://任意のバケット名; fi sleep 10s; done

学習が完了するとモデルがmodels/**/*.nnファイルとして作成されます。 なので、モデル作成=学習完了するまで、の間、summariesフォルダのファイルを定期的にCloud Storageへコピーするコマンドを実行します。 ただ、このままだと学習実行時のエラーなどで、models/**/*.nnファイルが作成されないとステップが終了しないため、次の終了処理のステップで対応しています。

終了処理

こちらもbashコマンドを利用しています。 waitFor をmlagents-learnとすることで、学習実行のステップが終わったら実行されるようにしています。

cloudbuild.yaml

- name: 'gcr.io/cloud-builders/docker' entrypoint: 'bash' args: ['-c', 'if [ ! -f models/**/*.nn ]; then mkdir -p models/error; touch models/error/error.nn; fi'] waitFor: ['mlagents-learn']

コマンドを整形してみてみると、models/**/*.nnが存在しなければ、ダミーファイルを作成するコマンドになっています。これで、学習実行がエラーなどで、モデルファイルを作成しない場合もジョブが終了するようになります。

if [ ! -f models/**/*.nn ]; then mkdir -p models/error; touch models/error/error.nn; fi

結果ファイルのコピー

全ステップ完了後、pathsで指定したファイルをCloud Storageへコピーする定義になります。

cloudbuild.yaml(artifacts)

artifacts: objects: location: 'gs://任意のバケット名/models/$BUILD_ID/' paths: [ 'models/**/*' ]

タイムアウト設定

Unity ML-Agentsで学習実行する場合、長時間となる可能性があります。 Cloud Buildではステップごと、ジョブ全体としてタイムアウト時間を指定することができます。 ジョブ全体のタイムアウトは指定しないとデフォルトで10分となりますので、定義しています。

cloudbuild.yaml(timeout)

timeout: 3600s

タイムアウトについての詳細は下記が参考になります。

ビルド構成の概要 | Cloud Build | Google Cloud https://cloud.google.com/cloud-build/docs/build-config?hl=ja

ジョブ実行

実際にCloud Buildでジョブ実行させてみます。

学習するアプリの準備

学習するアプリは下記記事で利用したML-Agentsに含まれる3DBallを利用します。 すでにDockerコンテナで実行できるビルドファイルがある前提です。詳細は下記をご参考ください。

DockerでUnity ML-Agentsを動作させる(v0.9.1対応) – Qiita https://cloudpack.media/49085

学習に必要となるビルドファイルとハイパーパラメータファイルをZIPファイルに圧縮します。 圧縮ファイルはジョブ実行時にワークスペースへコピーされ勝手に展開されます。

# ビルドファイルとハイパーパラメータファイルを圧縮 > cd 3DBallのビルドファイルがあるディレクトリ > zip -r 3DBall_App.zip 3DBall.x86_64 3DBall_Data trainer_config.yaml # Cloud Storageへコピー > gsutil cp 3DBall_app.zip gs://任意のバケット名/3DBall_app.zip > cd 任意のディレクトリ > gcloud builds submit \ --config=cloudbuild.yaml \ gs://任意のバケット名/3DBall_app.zip Created [https://cloudbuild.googleapis.com/v1/projects/GCPのプロジェクトID/builds/69ebb6e2-280f-4577-a8b5-f83b95929d8e]. Logs are available at [https://console.cloud.google.com/gcr/builds/69ebb6e2-280f-4577-a8b5-f83b95929d8e?project=xxxxxxxxxxxx]. (略) Step #0 - "mlagents-learn": beta: 0.001 Step #0 - "mlagents-learn": buffer_size: 12000 Step #0 - "mlagents-learn": epsilon: 0.2 Step #0 - "mlagents-learn": hidden_units: 128 Step #0 - "mlagents-learn": lambd: 0.99 Step #0 - "mlagents-learn": learning_rate: 0.0003 Step #0 - "mlagents-learn": max_steps: 5.0e4 Step #0 - "mlagents-learn": memory_size: 256 Step #0 - "mlagents-learn": normalize: True Step #0 - "mlagents-learn": num_epoch: 3 Step #0 - "mlagents-learn": num_layers: 2 Step #0 - "mlagents-learn": time_horizon: 1000 Step #0 - "mlagents-learn": sequence_length: 64 Step #0 - "mlagents-learn": summary_freq: 1000 Step #0 - "mlagents-learn": use_recurrent: False Step #0 - "mlagents-learn": vis_encode_type: simple Step #0 - "mlagents-learn": reward_signals: Step #0 - "mlagents-learn": extrinsic: Step #0 - "mlagents-learn": strength: 1.0 Step #0 - "mlagents-learn": gamma: 0.99 Step #0 - "mlagents-learn": summary_path: ./summaries/69ebb6e2-280f-4577-a8b5-f83b95929d8e-0_3DBallLearning Step #0 - "mlagents-learn": model_path: ./models/69ebb6e2-280f-4577-a8b5-f83b95929d8e-0/3DBallLearning Step #0 - "mlagents-learn": keep_checkpoints: 5 Step #0 - "mlagents-learn": Setting up 1 worker threads for Enlighten. Step #0 - "mlagents-learn": Thread -> id: 7f2f44c61700 -> priority: 1 Step #1: Copying file://summaries/69ebb6e2-280f-4577-a8b5-f83b95929d8e-0_3DBallLearning/events.out.tfevents.1566292921.6e8e6580f319 [Content-Type=application/octet-stream]... / [1 files][ 678.0 B/ 678.0 B] Step #1: Operation completed over 1 objects/678.0 B. Step #0 - "mlagents-learn": INFO:mlagents.trainers: 69ebb6e2-280f-4577-a8b5-f83b95929d8e-0: 3DBallLearning: Step: 1000. Time Elapsed: 11.002 s Mean Reward: 1.149. Std of Reward: 0.612. Training. Step #1: Copying file://summaries/69ebb6e2-280f-4577-a8b5-f83b95929d8e-0_3DBallLearning/events.out.tfevents.1566292921.6e8e6580f319 [Content-Type=application/octet-stream]... / [1 files][ 933.0 B/ 933.0 B] Step #1: Operation completed over 1 objects/933.0 B. Step #0 - "mlagents-learn": INFO:mlagents.trainers: 69ebb6e2-280f-4577-a8b5-f83b95929d8e-0: 3DBallLearning: Step: 2000. Time Elapsed: 22.591 s Mean Reward: 1.247. Std of Reward: 0.692. Training. Step #1: Copying file://summaries/69ebb6e2-280f-4577-a8b5-f83b95929d8e-0_3DBallLearning/events.out.tfevents.1566292921.6e8e6580f319 [Content-Type=application/octet-stream]... / [1 files][ 1.2 KiB/ 1.2 KiB] Step #1: Operation completed over 1 objects/1.2 KiB. (略) Finished Step #2 Finished Step #1 PUSH Artifacts will be uploaded to gs://任意のバケット名 using gsutil cp models/**/*: Uploading path.... Omitting directory "file://models/24894139-cf12-4f3d-a8ee-1748a5606e51-0/3DBallLearning". (Did you mean to do cp -r?) Copying file://models/24894139-cf12-4f3d-a8ee-1748a5606e51-0/3DBallLearning.nn [Content-Type=application/octet-stream]... / [1/1 files][ 74.8 KiB/ 74.8 KiB] 100% Done Operation completed over 1 objects/74.8 KiB. models/**/*: 1 matching files uploaded 1 total artifacts uploaded to gs://任意のバケット名/models/24894139-cf12-4f3d-a8ee-1748a5606e51/ Uploading manifest artifacts-24894139-cf12-4f3d-a8ee-1748a5606e51.json Artifact manifest located at gs://任意のバケット名/models/24894139-cf12-4f3d-a8ee-1748a5606e51/artifacts-24894139-cf12-4f3d-a8ee-1748a5606e51.json DONE ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ ID CREATE_TIME DURATION SOURCE IMAGES STATUS 24894139-cf12-4f3d-a8ee-1748a5606e51 2019-08-20T09:46:48+00:00 11M49S gs://GCPのプロジェクトID_cloudbuild/source/1566294405.28-c9f8bcd12b5246cc8e1dc8b04e0534f9.zip - SUCCESS

Cloud Functionsからもビルド実行可能ですので、Cloud Storageにzipファイルがコピーされたらジョブを登録・実行して、学習させることもこれで可能になります。

Google Cloud Functions(Python)からCloud Buildでビルド実行してみる https://cloudpack.media/43716

まとめ

Dockerを利用して動作させることができると、システム構成に選択の幅が広がって良いですね。メンテナンス性やコスト、想定されるスケールなどを考慮して、適切な選択ができそうです。

参考

Cloud SDK のインストール | Cloud SDK のドキュメント | Google Cloud https://cloud.google.com/sdk/downloads?hl=JA

REST Resource: projects.builds https://cloud.google.com/cloud-build/docs/api/reference/rest/v1/projects.builds

ビルド構成の概要 | Cloud Build | Google Cloud https://cloud.google.com/cloud-build/docs/build-config?hl=ja

Google Cloud Functions(Python)からCloud Buildでビルド実行してみる https://cloudpack.media/43716

MacでUnity ML-Agentsの環境を構築する(v0.9.1対応) – Qiita https://cloudpack.media/49048

DockerでUnity ML-Agentsを動作させる(v0.9.1対応) – Qiita https://cloudpack.media/49085

Google Cloud Buildを利用してUnity ML-AgentsのDockerイメージを作成する(v0.9.1対応) – Qiita https://cloudpack.media/49196

元記事はこちら

「Unity ML-Agentsの学習をGoogle Cloud Buildで実行してみた(v0.9.1対応)」

September 18, 2019 at 02:00PM