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自己分析の星【改】

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自分について考えることが好きな私が、わりと自分のために作った星です。あなたの認識している“自分”についても教えてくれませんか? ※自己分析についての認識はゆる〜くやっています 2025/10/26 追記 参加、投稿、お気軽にぜひ。⬇文章長くなってごめんね ・私はこの星にしてくださる投稿を見たりしますが、特にすごく誰かに絡んだりはしない方向性でやっています。変わるかもしれません。 ・誰かが自己分析をしたかったり、なんとなく自分を知りたかったり、今日はこんなことをした、こんなことはこういう理由だったのかな とかを、書きたい時に書いてくれたら嬉しいです。 ・いつ投稿しても、しなくても、消してもあなたの自由です。 ※あまりにも私の思う常識とかけ離れた投稿は消すかもしれません、ご了承ください。ですが、こちらが判断しますし、理由を聞いてくださっても大丈夫です。 ・特にルールが定まっているわけではありません。ゆる〜く、気が向いたときにふらっと寄ってくれたら嬉しい。今のところほぼ私の独壇場だからさみしいし。 追記したくなったらコメント欄にメモします。 ここまで読んでくださったあなたには、お礼の気持ちとお疲れ様の気持ちで、特大のお花を差しあげたいです。お花好きだといいな。今日はひまわりをどうぞ🌻←小さいやんけ ちなみに、星の登場者レベル?がおでんの具になっているので、嫌な方はご連絡ください。考えてみます!

修仲の星

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この星は ”修学旅行で仲良くないグループに入りました。” と言うBL作品の星です! ぜひぜひ入って修仲について語りましょう! 他者を傷つけるような内容は絶対に辞めてください。 平和な星になるように皆さんご協力お願いします!

津島修治の星

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太宰治について語り合いましょー!!

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グラビティネームを改名したい人、改名した人、改名しようか迷っている人 そんな方に搭乗していただきたいです!

改造車好きの星

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なおき

なおき

ミニ四駆のメンテナンスと改修を熱心にやってたら6時間くらい経ってた…[冷や汗]
ひとまず終わったんですけど、ボディをブルーからピンクへ、シャーシをガンメタから蛍光グリーンに変更したらポップな毒色になってしまった[泣き笑い]
ミニ四駆の星ミニ四駆の星
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決断するパパ

決断するパパ

前任者が何を思って改修したのかわからない処理を削除して標準に戻す仕事をしている。

何を言ってるかわからないと思うが、私も何をしているのかわからない。


ほんとさー、システムエンジニアって、何年働いたら安心して設計できると言えるの?

要件記録しない、設計書作らない、改修履歴書かない、バージョン管理しないとか、殺し屋ですか。

なんでこんな仕様になってるかわかりますか?とか、
自社のサービスなのに、客に聞けるわけねーだろ。(聞くけど)

私が歩んできたキャリアって結構茨の道だったのかな。
ずっと設計工程やれたわけじゃないんだぜ?
営業の力なくて、運用やら情シスやら多種多様なことやってきたわけで、
そんな私でもこの設計はおかしいとかすぐわかるんだけどな。

システムエンジニア検定とかないかな。
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臼井優

臼井優

「無駄な汎用性」とは、製品、システム、あるいはスキルにおいて、「将来必要になるかもしれない」という予測のもとに過剰な機能や柔軟性を持たせた結果、実際にはほとんど使われず、複雑さやコストだけを増大させている状態を指す言葉です。

これは、ソフトウェア設計やプロダクト開発の現場では「Over-engineering(過剰設計)」や、YAGNI(You ain't gonna need it:お前はそれが必要にならない)という原則の対極にある概念としてネガティブに扱われることが多いです。

無駄な汎用性の例
ソフトウェア・機能: 将来の要件変更を見越して巨大な拡張機能を作ったが、結局使われずにコードを複雑にしただけだった。

ツール・道具: 100以上の機能を持つ業務用プリンターを家庭で購入したが、結局印刷とコピーしか使わない。

業務プロセス: ほとんど起きない例外ケースを想定して、承認ステップを増やしすぎた。

無駄な汎用性のデメリット
複雑化: 使わない機能のために設計が複雑になり、理解・メンテナンスが困難になる。

コスト増: 開発期間、生産コスト、または購入費用が高くなる。

信頼性低下: 多くの機能を持たせすぎることで、本当に必要な機能の品質が落ちたり、不具合が発生しやすくなる。

関連する概念
YAGNI (You ain't gonna need it): 将来必要になると思って機能を追加するな、という設計の原則。

シンプル設計 (KISS原則 - Keep It Simple, Stupid): 汎用性よりもシンプルさを優先する姿勢。

「何にでも使える」は一見ポジティブな「汎用性が高い」状態ですが、それが現状のニーズを超えている場合、それは単なる「非効率」や「浪費」に繋がる無駄なものとなります。
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ℕ𝕒𝕥𝕤𝕦☘

ℕ𝕒𝕥𝕤𝕦☘

#日光街道巡り / 頼政神社
2024年10月から2025年3月にかけて、日本橋から日光東照宮まで歩いた時の写真を載せています。

頼政神社は、茨城県古河市錦町にある神社で、源頼政公を祀っています。
 
源頼政は1180年の治承4年、宇治で平家との戦いに敗れ自刃した後、従者がその遺骨や首を持ち逃れ、古河の立崎(現在の古河城南端付近)に埋葬したという伝承があります。

元々古河城の頼政曲輪に鎮座していましたが、渡良瀬川改修工事で現在地(錦町9-4)に移されました。


近くに雀神社があり、頼政の娘・雀姫の死を嘆く雀の大群が集まったという話があります。


源頼政の娘・雀姫が亡くなった際、どこからともなく大群の雀が集まり、姫の死を嘆いたそうです。

村人たちはこれを奇跡とみなし、雀姫の霊を祀って雀神社を建立したとされます。

この物語は頼政神社(頼政の遺骨を納めた地)の近くに雀神社があることから生まれたもので、両社を結びつけるローカルな伝承です。

実際には雀神社は「鎮め神社」(鎮護のための社)が「雀」に転じた俗説が有力で、出雲大社分霊や崇神天皇時代創建説が由緒にあります。


雀姫伝説は史実的根拠が薄く、後世の創作と考えられますが、古河城下の総鎮守として足利氏や藩主から崇敬を受け、現在も文化財指定の社殿が残ります。

両社は渡良瀬川改修で現在地(頼政神社:錦町、雀神社:宮前町)に移されました。

#古河市 #古河宿 #頼政神社 #源頼政
神社仏閣の星神社仏閣の星
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マニア

マニア

素組みとパチ組み素組みとパチ組み

回答数 28>>

パチ組みからのオリジナルカラーか改修、改造
プラモデルの星プラモデルの星
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しゅう

しゅう

日本の「日本テレビ」(NTV)が
「秋田県のスタジアム改修問題」を
放送していた件

秋田市の市政が「財政がひっ迫している」のに
「Jリーグ側&J2秋田チームの岩瀬社長」が
秋田市の市政の血税の「公金」を
むしり取ろうとしている問題

J2秋田の
「経営能力が無い 地方のチームの社長」が
自分の無知・無能さ・常識の無さを
全く自覚できずに
その後に
「Jリーグのチェアマン(理事)」を
色々呼びだしたりして
全く「自分だちで 資金集め」をしようとせず
ただただ「血税の公金」を 秋田市側から
むしりとろうとしている件

本当に「体育会系」あがりの
どうしようもない人間のやり方のお話

「考えない/根性が悪い/自分で生み出せない」
「組織を破壊する」
何も 良い所が無いお話

「体育会系の無能・無知」の典型例
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臼井優

臼井優

<AIの回答> このアイデアは「評価の属人性を減らす」「マネジメントの判断材料を揃える」という点で魅力がありますが、事業としては“効きそうだからこそ危ない”タイプのリスクがいくつも重なっています。主なリスクを、レイヤー別に整理します。

1. 評価の“正しさ”が保証できないリスク(本質リスク)

 測れるもの=価値、になってしまう危険があります。

 ・返信が早い=貢献度が高い
・発言量が多い=生産的
・出社時間が長い=頑張っている

 こうした代理指標(プロキシ)が、いつの間にか「評価そのもの」になると、

 ・深く考える人
・裏方で支える人
・火消し・調整役
が過小評価されやすくなります。

 結果として、「本当に価値を生む行動ほど、スコアが伸びない」という逆選択が起きる可能性があります。

2. ゲーミフィケーション崩壊リスク(行動の歪み)

 スコアが可視化・共有されると、人は最適化を始めます。

 ・会議で“中身のない発言”が増える
・既読・即レス文化が過剰に加速する
・難しい仕事より、スコアが伸びやすい仕事を選ぶ

 つまり、

 「成果を出すため」ではなく「スコアを上げるため」に働く状態が生まれやすい。これは短期的には活性化して見えても、中長期で生産性を下げる典型パターンです。

3. 心理的安全性の破壊リスク(組織文化リスク)

 行動が常時スコア化・共有される環境は、

 ・失敗しにくい行動しか選ばない
・無難な意見しか言わない
・目立たない挑戦を避ける

 という萎縮効果を生みます。

 特に日本企業では、

 ・上司の評価
・同僚との比較
・空気を読む文化

 が重なり、
「監視されている感覚」=モチベーション低下につながるリスクが高い。

4. データ倫理・プライバシー・法的リスク(致命傷になりうる)

 この領域は一発アウトの可能性があります。

 ・労働時間・発言量・評価のスコア化は → 個人情報・センシティブ情報に該当する可能性
・AIによる評価・スコアリングは → 説明責任(なぜこの点数か)が問われる
・評価結果の社内共有 → パワハラ・差別・不利益取り扱いに直結しやすい

 法的にグレーなだけでなく、炎上・不信・導入停止のリスクが常につきまといます。

5. 導入企業側の“責任転嫁”リスク(プロダクト側の罠)

 企業はこう言い始めます。

 「AIのスコアなので、うちの判断じゃありません」

 すると、

 ・不当評価の矛先がプロダクトに向く
・紛争時の責任境界が曖昧になる
・ベンダーが“疑似人事部”化する

 結果として、SaaSなのに、極めて重い人的・法的責任を背負うことになります。

6. 市場受容性リスク(売れない理由が“正しい”)

 導入を決める経営層は興味を持ちやすい一方で、

 ・実際に使われる現場社員
・労組・人事・法務

 からの反発が強い。

 結果として、

 ・PoC止まり
・一部部署限定
・形骸化

 という「売れたが、広がらない」SaaSになる可能性が高い。
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