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もるだぁさん

もるだぁさん

次世代電池技術、機微情報が中国に流出か 潜水艦搭載を検討中 経産相「調査したい」

なんで年俸何千万ももらって「したい」って希望なんです?早く死んで?今日死んで?今死んで?この世に必要ないから
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6ヵ月

6ヵ月

婚活を難しくしているのは何なのか?

・理想の高さ
・理想と現実のギャップ
・面食い
・減点方式
・選ぼうとする
・選ばれない
・感情が高ぶらない
・好きになれない
・機微情報の存在
・トラウマの有無
・自己肯定感の低さ

他にもあったら教えてください!
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のり蔵

のり蔵

既往歴

あれは何なんですかね?
例えば「私、ADHDなんですぅ〜」

老害同士の血圧とか血糖値の話と一緒なんですかね?なんの意味も目的ないただマウントが取りたいだけのヤツ…それにしては身を切るリスクが高いですよ。
採用試験の最終面接で聞いてもいないのに言ってくる方がいます。これは何か忖度とか考慮とか誠意とか見せろとか、言うことなんでしょうか?テッテレーって出てくるんじゃないかとカメラ探しちゃいますよね。既往歴は機微情報です。信頼できる相手またはプライバシーマークを掲示した企業であっても安易に答えるのは危険です。







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こらる

こらる

情報量情報量情報量情報量情報量情報量情報量情報量情報量
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P.

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#学校 #情報 #流石
【NEWBEANS デビュー】
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にれ(返

にれ(返

情報量情報量情報量情報量情報量情報量
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TAKA@雑

TAKA@雑

情報量情報量情報量情報量
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そら

そら

情報‼️情報‼️情報‼️
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🥗さくら🥗

🥗さくら🥗

ブレーンストーミングの原則…

なるほど💡

#情報
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🍑歓喜楽仙人🍑

🍑歓喜楽仙人🍑

#アラフィフ #白猫同盟 #平成猫侍 #だって仙人だもの #首都圏カラオケサークル🎤

皆さま、毎度メリー1月末日〜🤟😗

仙人、今日は午前中に一度トイレに起きましたが、その後ただちに寝直してたら昼にゃマイコ𓃠に「お父しゃん、そろそろ起きて−❣️🫵😺」とモ−レツちょぃんで起こされましたわ−🚬😗

ちなみに仙人‥明後日は午後に最寄りの成田空港✈️までボン🧑の見送りに行って、ボン🧑にコサエたブレスとオマケのオニキスのリング💍を装着させて送り出す予定になっとりますが🚃
出国前の慌ただしい数日に都内とかで都合合わせて会うよりゃよっぽどお互い楽でしょぅからなぁ🤔

まぁそんな仙人は、今夜はカレー🍛コサエる事になりそうな説が有力ですが🚬😑飯作守(メシツクリノカミ🔪)

いずれ今日は【大吉日🧧】って説もアルらしいですが、こんな情報も既に出てますんで🏇、皆さまもご参考に今日は何か勝負💴💰かけても良いかも知れませんよ〜?🌟☝️😗

いずれ今日も、皆さま多角的に気を付けて💡ビクトリーな土曜をグッド・ラック‼️✨🤟😬

あ、当『首都カラ🎤サークル』の、【2月開催日の希望アンケート】締切り今日までらしいんで、「今年から何か楽しい習慣を作って前向きに以後を🎵✨」とお考えの方は、是非お気軽においでくださいませ〜?🎵😽
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40~50代・首都圏 カラオケサークル

40~50代の首都圏にお住まいのカラオケ好きな方限定。 月一くらいで集まって歌っています。(平日開催も検討中) 上手い下手関係ないのでお気軽に♪

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🫧Haru🫧

🫧Haru🫧

1/30のおはる

〜3:00まで占いルーム
Twitterでディズニーストア情報見る
8時半 起床
シャワー🚿
メイク💄
出発!

池袋着
ディズニーストア ゲット
プラザ ゲット

14:30 帰宅
掃除開始
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りさ

りさ

薬の調整が効いてきたのか頭がだんだんはっきりしてきて、就労移行でのタイピング練習や求人情報も見れるようになってきた。
落ち込みの波も底がだいぶ浅くなってきたし。
回復の兆しと見ても良いのかな…。

毎日焦らずに。一歩ずつ!
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悠流

悠流

予告番組の情報見てたんだけど「悠真強化来た!!!!(嬉)」からの「(PU)…悠真どこ????(泣)」ってずっとなってる
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きっと俺ホモになるよ

きっと俺ホモになるよ

# ビットは足りているのに、なぜ息苦しいのか —— ラベルという割り当て問題

IPv4は32ビットで約43億個。IPv6は128ビットで、実質的には枯渇しない。
ここまでは技術屋の常識だ。

でも、この差を眺めていると、別の直感が立ち上がってくる。
「足りないこと」そのものより、「どう割り当てるか」のほうが本質ではないか——と。

アドレスは無限に近くても、割り当てのルールがまずければ混乱する。
逆に、限られた空間でも、設計と運用が良ければ回る。
問題の中心は“桁数”ではなく、“配布と運用のガバナンス”だ。

この構造は、人にラベルを貼る行為とよく似ている。


## 1. 33個の質問で、世界を識別できる(理屈の上では)

イエス・ノーで答えられる質問を考える。
質問同士に重なりがなければ、33個で2^33 ≒ 86億通りを区別できる。
理屈の上では、世界人口を一意に識別することも可能だ。

さらに、評価軸を128個くらい用意して、それぞれ何らかの値が入るなら、
ラベルが衝突する可能性は実用上ほぼゼロにできるだろう。
情報量としては十分すぎる。

それでも現実には、人はラベリングを嫌う。
「足りない」からではない。「むしろ足りすぎる」世界で、なぜ抵抗が生まれるのか。


## 2. ラベルは情報の不足ではなく、情報の圧縮だ

ラベルは一言で言えば、圧縮だ。
多次元の状態を、少数の言葉や記号に畳み込む。
それ自体は、運用のための必須技術でもある。現場は要約で回っている。

ただしラベルは、たいてい非可逆圧縮(lossy compression)になる。
圧縮の過程で、ほとんどの情報は捨てられる。

そして、決定的に効いてくるのはここだ。
どの情報が捨てられたのかを、本人が選べないことが多い。

自分の中では重要だった軸が、評価対象にすらならない。
努力して伸ばした能力が、観測されていない。
文脈が切り落とされ、誤解の余地だけが残る。
この「消された感じ」が、強い違和感を生む。


## 3. “軸を増やせば解決”は半分正しく、半分危険だ

情報理論的には、軸を増やせば識別精度は上がり、衝突は減る。
モデルはより豊かになる。ここまでは正しい。

しかし、評価軸が増えすぎると、別の問題が立ち上がる。
それは「伝わらなくなる」という問題だ。

高次元の評価は、どの軸がどの程度効いたのかを直感的に説明しづらい。
各軸は妥当で、全体としては正しくても、
共有できるのは「そう判定された」という事実だけになる。

さらに、軸が増えるほど意味は分散する。
どれが本質なのか分からなくなる。
正確だが、焦点を持たない分類——いわば“高精度な散漫さ”が生まれる。

結果としてラベルは、辞書に載らない個別定義になり、
検索も集約も比較もできなくなる。
情報量は増えたのに、意味として届かない。
帯域があるのに、プロトコルが噛み合わない。


## 4. 本当に怖いのは、数ではなく「ブラックボックスな割り当て」だ

評価軸が多ければ安心かというと、そうでもない。
問題は数ではなく、

- どんな軸があるのか
- それぞれにどんな重みがあるのか
- それが将来変わるのか
- いつの観測に基づくのか

が見えないことだ。

ブラックボックスな分類器に「あなたはこのクラスです」と言われる感覚。
それは識別ではなく、確定に近い。

ここでラベルは“説明”から“統治”に変質する。
つまり、ラベルは単なる情報ではなく、運用上は資源配分のトリガになる。

配属、権限、報酬、機会、発言力。
任せてもらえる範囲、レビューの厳しさ、期待値の固定。
ラベルが決まると、周囲の観測もその仮説に引っ張られる。
すると本人は、更新の機会そのものを失う。

「あなたはこういう人」という要約が、
「あなたはこう扱うべき人」という制約(constraint)に変換された瞬間、
人は息苦しくなる。


## 5. 自己選択ラベルが少し楽なのは、“ロール”になるから

では、「自分でラベルを選んでいいよ」と言われたらどうだろう。
不思議と、少し受け入れやすくなる。

ここには構造的な理由がある。
自己選択ラベルは、状態の固定値ではなく、一時的な役割(ロール)として扱われやすい。

ロールは「今この目的に対して、どの役割を担うか」という宣言だ。
宣言には、変更可能性が含まれる。
選んだという事実そのものが、将来変更できる余地を残す。

だから受け入れやすい。
嫌なのは“ラベル”ではなく、“取り消せないラベル”なのだ。


## 6. 完全にかぶらないラベルは作れるが、使いものにならない

技術的には、完全に一意なラベルを設計することは可能だ。
しかしそれをやると、周囲に意味が通らなくなる。

検索できない。集約できない。比較できない。
たとえば、全員が固有の型番を持っていても、
型番だけでは「何ができる人か」「どこにアサインすべきか」が共有できない。

だから現実のラベル設計は、必ずトレードオフを背負う。

- 内部では豊かな情報(多次元ベクトル)を持つ
- 外部共有では、語彙を一般化し、少数のラベルに落とす

この二層構造は辞書に似ている。
内部には無数の意味があり、外部には限られた定義がある。
辞書の価値は、厳密さよりも相互運用性にある。


## 7. もう一つの根本:人は未完成なモデルで、重みが変わる

そして重要なのは、未知のパラメーターが常に残っていることだ。
人は未完成なモデルだ。学習途中で、特徴量が増えたり、重みが変わったりする。
環境が変われば、同じ人でも出力は変わる。

その途中経過を確定ラベルとして扱われると、
探索が止められたように感じる。

アイデンティティや「自分探し」と似た感覚が出てくるのは自然だ。
それは「自分を知る」話ではない。
「どこまで確定していいのか」という話だからだ。


## 8. まとめ:嫌われるのは識別ではなく、可逆性のない確定

結局、ラベリングが嫌われる理由は、識別されることではない。

- 可逆性がないこと
- 更新できないこと
- 評価軸の主導権が自分にないこと
- 目的外利用されること(別用途へ流用されること)
- 説明可能性がなく、異議申し立ての余地がないこと

それらが一緒になったとき、人は強い抵抗を覚える。

ビットは足りている。
情報量の問題ではない。
問題は「割り当ての設計」と「運用のガバナンス」だ。


## 9. もし“良いラベル”を設計するとしたら(運用原則の形)

最後に、ラベルが“確定”に化けないための設計原則を置いておく。

1) 目的限定(Purpose limitation)
- 何のためのラベルかを明文化し、用途外利用を制限する

2) 透明性(axes / weights / policy)
- どの軸があり、何を重視し、どこが不確かかを説明する
- 可能なら信頼度や適用範囲(文脈)も併記する

3) 可逆性(versioning / expiry / update)
- ラベルに有効期限を持たせる
- 観測時点を記録し、更新を前提にする

4) 共同編集(appeal / co-labeling)
- 本人の説明が入力として反映される導線を持つ
- ラベルを「宣告」ではなく「仮説」として扱う

5) 二層化(public summary / private profile)
- 内部は高解像度でもよい
- 外部共有は検索・集約・比較のために少数語彙に落とす


ラベルは、情報を減らす。だからこそ、運用を支える。
しかし同時に、未来を縛る力も持つ。

IPv6が無限に近くても、割り当てが雑なら混乱する。
人のラベルも同じだ。
問うべきは「何ビットあるか」ではなく、
「誰が、どの目的で、どの程度の可逆性を残して割り当てるのか」——その一点に集約される。
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臼井優

臼井優

センター試験を受けた親世代は…

 ――ITの能力を問う「情報」は導入されて2年目でしたが……。

 【横田】情報も、昨年の平均点が高めだったので今年は下がると私たちも予想はしておりました。平均点が最終的に56点台ぐらいに収まると思うので、平均点としては理想的で、むしろこれが標準とも言える。昨年は初年度ということもあり、大学入試センターとしても手探りの中で易しめの出題となった側面もあると思われますが、その平均点69点から10点強下がったことを受けて、難しいと言われている意味合いが強いと思いますね。

 ――センター試験を受けた親世代からすると、得意科目なら90点、100点も、わりとあり得たので、共通テスト世代の子どもとはギャップがあるような気がします。

 【横田】先ほどお話ししたように、平均点はそれほど落ちていないのですが、センター試験の時代は、センター試験対策の勉強がそのまま私立大学や国公立大の2次試験とつながっている部分が多くあったと言えると思います。しかし、今は「共テは共テ対策」「2次は2次」とほとんど別物の対策が必要になるので、受験生の負担は増えています。そういった意味で、センター試験に比べれば、なかなか満点が取りづらくなっているのかもしれません。
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臼井優

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AIに負けない人材を育てるため?

 ――今回で共通テストは6回目ですが、これからの日本のインテリジェンス向上につながっていくのでしょうか?

 【横田】つながっていってほしいですし、具体的に成果となって表れてくるのはこれから先だと思います。大学に進んだ後、ゼミなどでもそういう思考力は生きてくる部分もあると思いますので、期待したいところですね。

 ――今年、難しかったと言われたのが「数学I,数学A」(中間集計その2の平均点100点中47.26点)、「情報」(同・平均点56.66点)でした。

 【横田】「数学I,数学A」がすごく難しかったという受験生の感想は散見されますが、過去にも、たとえば2022年度の「数学I,数学A」では37.96点という衝撃的な低い得点になったこともありました。その年に比べれば、言われるほど難しいというレベルではないかと。いくら「数学I,数学A」が難しいと言われても、難関国立大学の2次試験の問題と並ぶような難しさではありません。
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臼井優
国立大学法学部卒 法律系国家資格3種保有 就職氷河期世代 元僧侶 趣味・特技 サッカー、バスケ、ボクシング、テコンドー、茶道、書道、華道、サックス、ドラム、読書、カフェ巡り、音楽鑑賞、ストレッチ、筋膜リリース、他人のデートコースを考えること 家庭教師、予備校講師、各大学でのエクステンション講座担当 担当科目・領域 小~高、文系科目全て、公務員試験全領域、面接、ES添削、マナー、論文添削等々
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もるだぁさん
まぁまぁまぁ
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🍑歓喜楽仙人🍑
アラフィフ。 ヒューマン・リテラシー研究者🥼🔎 離婚経験アリ🙅 (※経営的政略結婚で再既婚。離婚で人質に連れてかれた子供らはとっくに成人済) 飼ってるのは白猫𓃠「マイコ」🐱 前世は海賊らしいです☠️ 「仙人」な理由は‥物事の判断に用いる根拠の知識や領域が世間一般とはか−な−り−乖離しちゃってるっぽいんで🚬 まぁ、太公望的に隠者やってますが、お困りならヨロズ相談事承り候🤟😗
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🫧Haru🫧
ゲリラルームでたまに占いします🔮 人生の天気予報士になれればいいな
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のり蔵
バツイチ独身のじじいです。 Eric Clapton, SRV, John Mayerに憧れるギタリスト…今はギター弾き語りデュオやってます🎵
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