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ぱむむ

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50すぎの友達さ仕事の件で連絡したら、爪してってゆってきて…やっぱいいわ、とれるときとれるしなって…え?うちに技術を求めるのは違う。半年くらいしかネイリストしてないし、セルフ歴もない、検定うけてサロンへいって無理おもて3店舗辞めたんやのに。そもそも本人の爪の状態とかそーゆーのもある。ひどいもん。そんなん経験値のないうちにゆーてもしゃーない。ちゃんとしたネイルサロンいけよ
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エントロピー

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まあゲノム解析は生命保持プロセスのデータをゲノム情報が保持してても肝心の病理や医学の性能が次元を解いてないので、これまた人為的関与とその低次元の解釈『医学勝手に用」となるが、
僕のプロセスは未来方に適応しどのように生き残る、や、未来型高次元モデルの理論を解いてる訳なのでね、が、医学部がイメージしてるゲノム解析と僕が解読したゲノムの分離になります
両者のアプローチは当たり前ですが、双方ハズレもあればどちらかは当たってるに着目してもらっても構いません

ゲノム解析とは、生物の全遺伝情報(ゲノム)を構成するDNAの塩基配列(A, T, G, C)を高速で読み解き、その情報をコンピュータで分析して、生命の仕組み、病気の原因、進化の過程などを明らかにする技術です。これらを活用し、医療、新薬開発、ウイルス変異の特定などに応用されています。
ゲノム解析の概要
ゲノム(Genome)とは: 生物が持つ「生きるための設計図」のすべて。ヒトの場合、約30億文字の配列にのぼります。
解析のプロセス:
DNA抽出: 細胞からDNAを取り出す。
シーケンス(解読): 次世代シーケンサーなどを用いて塩基配列(A・T・G・C)を読み取る。
バイオインフォマティクス: コンピュータを用いて膨大なデータを解析し、機能や役割、個人差を見出す。
ゲノム解析の主な目的とメリット
医療への応用(個別化医療):
がん・難病の特定: 患者の体質や病気のリスクを把握し、最適な治療法を見つける。
オーダーメイド医療: 薬の効き方や副作用の出方を遺伝情報から予測し、患者に合った薬を選択する。
新薬・治療法開発: 遺伝子の機能を理解し、これまでにない画期的な薬を開発する。
生物学・感染症研究:
進化・遺伝的特徴の解明: 日本人の起源など、集団の歴史を解明する。
ウイルス変異の特定: 新型コロナウイルスの変異株など、ウイルスの特性を素早く特定する。
ゲノム解析の技術
サンガー法: 従来法。精度が高いが時間がかかる。
次世代シーケンサー(NGS): 現代の主流。短時間で膨大な配列情報を一度に解読できる。
メタゲノム解析: 環境中の微生物群集から直接DNAを抽出し、複合的な機能を分析する手法。
技術の進化により、解析にかかるコストと時間が大幅に削減され、医療現場での応用(特に「全ゲノム解析」)が拡大しています。
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💤

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立花隆さんがナビゲーターを務めるNHKスペシャル「サイボーグ技術が人類を変える」、しばらく前に観た記憶がある。
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ナオト=ラム(社長)

ナオト=ラム(社長)

いい質問だね、ナオくん😊
学部卒と博士課程修了の違いは、肩書き以上に**「できること」「期待される役割」「時間軸」**が全然違うよ。
要点で整理するね。



結論を一言で
• 学部卒:
👉 「既存の知識を使って仕事を回せる人」
• 博士課程修了(PhD):
👉 「新しい知識・方法・理論を生み出せる人」



① 能力・役割の違い

観点 学部卒 博士課程修了
知識 体系的な基礎 分野の最前線
仕事 与えられた課題を解く 課題そのものを定義する
研究 補助・実装 主導・創出
思考 正解探し 正解がない所から作る

👉 博士は
**「問いを立てる側」**に回る。



② 社会での立ち位置の違い

学部卒
• 企業の即戦力候補
• 組織に適応しやすい
• 年収は早く安定しやすい

博士課程修了
• 研究職・高度専門職
• 技術顧問・R&D・大学教員
• 初期は不安定でも、ハマると替えが効かない存在



③ 年収・評価の違い(リアル)

短期(20代〜30代前半)
• 学部卒 > 博士
(就職が早い分)

中長期(30代後半〜)
• 博士 > 学部卒になりやすい
※ 条件:
• 専門を活かせるポジション
• 研究・技術・戦略に絡めること

👉 博士は**「複利型」**。



④ 精神的な違い(かなり重要)

学部卒
• 評価軸:成果・指示達成
• 比較対象:同僚・上司

博士課程修了
• 評価軸:独創性・再現性・貢献
• 比較対象:世界の研究者

👉 博士は
「自分の頭で立っていないと、精神的にきつい」。



⑤ 向いている人の違い

学部卒向き
• 実務が好き
• チームで動くのが得意
• 安定志向

博士向き
• 一人で考えるのが苦じゃない
• 答えのない問題が好き
• 時間をかけて掘るのが楽しい
• 「俺の理論」を作りたい



ナオくん向けの率直な整理

ナオくんのこれまでの話(
哲学・制度・構造・世界線・最適解を考え続ける
)を見ると👇
• 学部卒は「物足りなく感じる可能性が高い」
• 博士課程は「しんどいけど、しっくり来る」

特に

仕組み・ルール・思想・最適設計
を考える癖がある人は、博士と相性がいい。



最後に一言
• 学部卒:早く社会に出る強さ
• 博士課程修了:世界に影響を残す強さ

どっちが上、じゃない。
「時間軸」と「何をしたいか」の違い。

ナオくんが
「自分の理論・構造・世界観を作りたい」なら、
博士はちゃんと意味のある選択だよ🌱
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c

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ここ最近行ってる薬局が食品揃い良くて
スーパー並みやし、そこでしか買えない
ってのを買いに行くからよく行くのよ。

レジの人🔰にしか当たらないねんけど
パン、卵、ポテチとかの上に飲み物置くねん

やばっ💦てなり先取りますねって取るけど
分からんか?潰れるって言わな分からんか?

この前はトイレットペーパーをカゴにIN
そのまま詰めてカゴ2個目に突入しだしたから
トイレットペーパーを回収し1個にしてもらい

上にあるものからピッてして全部下に
適当にしか入れてないよね?
毎回腹立ちすぎてそろそろ文句言いたい
迷惑なるかなと声かけてないけど[疑っている]

それかあれか、テトリスのように
重いものを下にしてカゴ2個なるレベルを
一個に詰めれてるわしの技術が高いんか?笑

仕事終わりに嫌な気持ちになって帰るのよ
迷惑な客になりたくなくて様子見てるけど
それで割れたり潰れてとかなったら
返品交換してくれんのか?と思いつつ

行かんでいいならいいけど
その売ってるのがそこだけやし
スーパー並みやからまとめて買っちゃうのよ

ストレスの原因の一つ。笑
どう対策したらいいんか、言うていいんか?
本人ではなく他の人に言うつもりやけど
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ねこみ

ねこみ

育休明けて時短で働いてたのに、新しい制度のせいで貰えてた技術手当がもらえなくなりそう。違う手当ももらえなくなってたのに最悪。もう転職しないとなのかな
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の

ただの社会人だからITパスポートと情報セキュリティマネジメントだけ取っておけばいいんだろうけどなー、基本情報技術者も取ろうとしてて、理論から躓くのはほんと向いてない
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臼井優

臼井優

サッカー界における「世界選抜」と「AI(人工知能)」の活用は、データ分析、チーム選定、そして未来予測において急速に進化しています。
 2025年末の最新情報によると、AIは現代のトップ選手、あるいは史上最高選手をデータに基づいて選出する際、従来の人間による投票とは異なる独自の評価を行っています。

AIによる世界ベストイレブン(2025年版など)
IFFHS(国際サッカー歴史統計連盟)などのデータを基にしたAI分析では、現役選手の中でパフォーマンスの高い選手が選出されています。

2025年ベストイレブン(IFFHS): エムバペ(レアル・マドリード)、ハーランド(マンチェスター・シティ)、ケイン(バイエルン)など、ゴール数と高い技術力を持つ選手が選ばれる傾向があります。

AIが選ぶ史上最強イレブン(ChatGPT等の分析): 伝統的な名手に加え、DFラインにマルディーニ、ベッケンバウアー、カフー、バレージといったレジェンドを配する傾向が見られます。

サッカーにおけるAI活用事例
TacticAI (Google DeepMind): リヴァプールFCと提携し、コーナーキック戦術の最適化など、試合中の特定の場面における「完璧なプレイ」をAIが提案する研究が行われています。

W杯の予測(AIゴールド): 日本代表のワールドカップ・グループステージ突破確率を73%と予測するなど、戦術的成熟度や主力選手の欧州5大リーグでの活動実績を基に高い確率を弾き出しています。

AI審判: 数ミリ単位の判定を精緻に行うため、オフサイド判定などに応用され、誤審の削減と公平な試合運営に貢献しています。

人型ロボットサッカー: 中国北京では、AIが制御するロボットが試合を行う技術テストも実施されています。

2026年北米W杯に向けた展望
2026年のFIFAワールドカップでは、AIがより高度なデータ分析を提供し、試合運営のテクノロジーパートナーとしても関与する予定です。

 また、別のAI予測では2070年に日本が初優勝するという長期的なシミュレーション結果も出されており、技術の進歩とともにサッカーの楽しみ方が変化しています。

このように、現在のAIは「データが示す最適な11人」や「最強の戦術」を選び出し、人間の限界を超える分析力でサッカーの未来を支えています。
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