高市に高額献金してる神奈我良の川井徳子
地元の関係者に聞くと倭国財団笹川と懇意らしいが
不動産業、観光業、IT・デザインなど5つの会社を束ねるノブレスグループの代表。社団法人ソーシャル・サイエンス・ラボ理事長で不動産再生でオラクルに売却したり地元奈良では有名なやり手の大物政商
戦後の右翼団体、大倭国菊水会の創設者が父、川井春三
神奈我良の住所と父親の住所が同じなので特定
神社？も民家っぽいしダミーに見えるな
https://t.co/fUULKdkMzG
高市は解放同盟の平山とも懇意だし戦後レジームど真ん中の真っ黒利権政治家ちゃうのコレ？ December 12, 2025

“転職に強すぎる資格TOP100はこれ↓↓

100位 ITパスポート
99位 防災士
98位 救命講習
97位 食品衛生責任者
96位 色彩検定3級
95位 アロマテラピー検定
94位 販売士3級
93位 秘書検定3級
92位 MOS
91位 Pマーク講習
90位 SNS検定
89位 コミュニケーション検定
88位 メンタルヘルス検定
87位 サービス接遇検定
86位 日商PC検定
85位 文章読解・作成能力検定
84位 社会人常識マナー検定
83位 データサイエンス検定エントリー
82位 DX検定
81位 色彩検定2級

↓↓ December 12, 2025

統計学やデータサイエンスの分野において、フローチャートを良く見かけるのだけど、結構危険だと個人的に感じる。
のでこのもやもやを頑張って言語化してみる。
特にデータサイエンティストになりたての初学者やフローチャートを参考にしたことがある人は読んでほしい。

例えば
・データが正規分布？->t検定
・対応あり？->対応ありt検定
・3群以上？->ANOVA
みたいなやつ。

もちろん教育的な入り口として一定の価値はあると思う。
各手法の分かりやすい違いが一覧できている、みたいな観点では勉強のきっかけになり得るので良いものではあると思う。

一方で、実務や研究の現場でこの思考法を持ち込むのは、ものすっごい危険。

なので読み手のスタンスとリテラシーがすごい重要で、それにリスクが大きく潜んでいる思う。
前提や仮定、手法の特性について分かってて、かつ解きたい問題についてどういうバイアスが乗りそうでどういうリスクが潜んでいるか、を認識したうえで利用するのであればまだわかる。
（ただ、それを分かっていればそもそもフローチャートを使う必要がそもそもない）

そもそも統計的検定を始めとした効果検証の領域の問題はyes/noの境界を作れるものではないし、無数の切り口と無数の妥当さが存在するんですよね。
例えば、データが正規分布に従う、と仮定する場合は～～～みたいなフロー。何をもって正規分布と仮定するのか、本当に正規分布と仮定して良いのか、って話です。

今回はこういうデータでこういう問題を解いていて、
ドメインからこういう仮定がおけて、
データを観測する限りこれぐらいの誤差がありそうで、
そのリスクは許容できそうだから、
正規分布とみなして問題を解こう、
だからこの手法を使ってよいんだ。
みたいな考え方が大事なんですよね。

フローチャートを使うってことは、判断をyes/noで境界を雑に作っている（分布の仮定、サンプルサイズ、バイアス、...）ってことで、
重要な情報を捨てていて、そのリスクを認識する行為を放棄することと同義です。
なので、ものすごい危険な判断が潜みます。

更に厳しいことを言うと、ちゃんと問題設定を作りこめていれば回帰分析（GLMや階層モデルを含む）の問題に結局は落ち着くことがほとんどで、
これが作れない時点で問題設定から破綻していて、害悪な結果しか生み出さないことが目に見えてます。

つまり問題設定を作り、それを適切にモデリングができるかどうかが重要であって、それができない時点で破綻してるかデータ理解が足りてないんですよね。　
フローチャートを実務の問題に適用する時点で、それはもう間違った結果を生み出す可能性が非常に高いと認識したほうが良いです。

データサイエンスってフローチャートやフレームワークを模倣して、理解していない状態で物事を進めるケースが非常に多いです。
データサイエンティストとして最も怖いのは、理解していないことを理解していない状態に陥ること、だからな。

なので、
手抜きをせず、
正しくデータと向き合い、
正しく手法を理解し、
フローチャートではなく自身のロジックと根拠を持って、
誠意をもって問題に立ち向かうんだぞ。 December 12, 2025

新宿サイエンスありがとう
穢れまで全部愛して https://t.co/rrfK78ZVB1 December 12, 2025

【ポケモンでかがくをまなぼう🔬】
クイズで身近ななぜ？をぽけもんと学ぶ新シリーズ🆕
#ポケモンサイエンスブック📖
レベルごとのステップアップ⤴️でどんどん科学に強くなる💪
ピカチュウといっしょにでんき💡
ポッチャマといっしょにみずとこおり🧊
たのしいまなびの1冊です😉
#小学館 https://t.co/ONA6XGwmt3 December 12, 2025

【今週の気になる新刊】12/1~12/7発売
・『人はなぜ記憶するのか: 脳と自己の科学』
＞記憶のサイエンス、気になる

・『東大「芸術制作論」講義　手を動かし知をつかむ、創発のポイエーシス』
＞制作知、気になる

・『観る技術、読む技術、書く技術。』
＞現代の知的生産の技術、気になる December 12, 2025

共同発表者としては、下記の発表にも携わっています📝

「大人の社会科見学 ～科学コミュニケーションの現場を見る～」

「多職種交流会の実践報告 ～開かれたサイエンスコミュニケーションを目指して～」

SCの理論から実践まで様々な発表が集まっていて楽しみです！ December 12, 2025

第14回 倭国サイエンスコミュニケーション協会（JASC）年会「サイエンスコミュニケーションの"NEXT"を考える
～実践による深化～」のプログラムが掲載されました📝

▶︎https://t.co/aRkbN24mJP

「『役者×科学』の可能性を考える ～異分野融合の探索と実践～」というテーマで発表いたします🗣️

これまで様々な役を演じることで科学を伝えたり、科学者の日常を描いたりしてきました。また、台本読解や役作りのプロセスに着目して、サイエンスコミュニケーションへの応用について検討・実践しています。そのあたりの内容について、現在地と今後の展望をお話できればと思います💡 December 12, 2025

@sanche_y1r @AFTERS_UCA 待ってますね！

ところで、もしかして昨日のサイエンスのチケットって買ってました？ December 12, 2025

12月の #サイエンスカフェ は
台湾!!
午後の部、夜の部共にまだ大丈夫です🙆‍♀️
#佐渡島
#フェリーの見えるカフェ https://t.co/xzRJ8zRVwv December 12, 2025

今日もサイエンスショーでした！
今回は偏光板を使ったワークショップで、子供たちと一緒にキラキラかわいいステンドグラスを作りました✨
皆それぞれ個性があって素敵な作品がたくさん完成！🍀
おうちで飾ってくれたらいいなぁ☺

写真は道中で見つけた美味しそうなご飯屋さん🤤 https://t.co/V6ngoIytho December 12, 2025

小粒で食べやすいのに、チキンの旨みたっぷり！ヒルズのサイエンスダイエットは成犬の健康をしっかりサポートしてくれるから、忙しい私でも安心して与えられるのが嬉しいポイントです。

https://t.co/4qOAyo92fL　＃AD December 12, 2025

NvidiaはN2パスしてA16かな

NVIDIA と Apple は、それぞれ A16 と A14 プロセス技術での地位を確保するために TSMC の生産能力を競い合っている。

AIへの強い需要を受け、TSMCは先進的なプロセス能力の増強を続けています。

NVIDIAをはじめとする顧客の長期的なニーズに応えるため、南台湾サイエンスパークのウエハーファブは3nm生産能力の増強に全力を尽くしているだけでなく、さらに3つの2nmファブの建設も計画しています。今後3年間の設備投資の増加により、プラントエンジニアリング、設備、材料を含むサプライチェーン全体が恩恵を受けることが期待されます。

A16プロセスの現在の顧客はNVIDIAのみとされており、NVIDIAの製品ロードマップに基づき、高雄P3工場は2027年に量産を開始する予定です。これを踏まえると、Appleが2ナノメートル世代に移行した後、次世代プロセスはA16をスキップして直接A14に移行すると予想されます。

サプライチェーン筋によると、3nm生産能力の拡大は、NVIDIAからの3nm世代製品向け大量受注に対応したものとのことです。2nmウェハファブ3棟の追加建設は、新竹サイエンスパークの宝山F20、高雄F22、台中F25、そして米国工場のF21におけるプロセスおよび生産能力計画の調整の結果です。

TSMC の資本支出の増加、プロセスの進歩の加速、および生産能力の拡大計画は、3 ナノメートル未満の高度なプロセスに関する同社の最近の青写真が顧客のニーズに応じて急速に調整されたことを明確に示しています。

台湾南部サイエンスパークのウェハファブについては、N4/N5ウェハを主に生産するF18AファブとP1/P2/P3/P7ファブを合わせた月産能力は16万枚です。F15ファブも生産体制に加わりました。しかし、建設中のF18A P9ファブの建設は遅れており、未生産在庫は米国アリゾナファブに移管され、生産されます。

N3B、N3Eプロセスを主に採用するF18B工場とP4/P5/P6、P8工場を合わせた月産能力は13万枚から16万枚に増強された。

TSMCが最近、南台湾サイエンスパーク付近の特定地域にさらに3つの2nmウェーハファブを建設する予備計画を立てたことは注目に値する。これらの地域は現在も土地取得段階にある。TSMCは生産能力配分に対応し、新竹サイエンスパークの宝山F20、高雄F22、台中F25のサブ2nmプロセスと生産能力計画も調整した。

新竹市宝山のF20工場は、P1およびP2プロセスに主に2nmプロセス技術を採用しており、月産能力は工場あたり約2万～2万5千枚とされている。P3工場は2026年半ばに完成する予定で、プロセス技術は主に2nmおよびA14プロセスに調整されている。P4工場は現在評価段階にある。

高雄のF22ファブであるP1とP2は、主に2nmプロセスに特化しており、それぞれ月産2万枚から2万5千枚のウェーハ生産能力を目標としています。P1の月産能力は年末までに約1万枚に達する見込みで、P2は2025年8月に装置の稼働を開始しました。P3からP6までの計画も調整中です。P3は2026年第2四半期に稼働を開始する予定で、主にA16プロセスを採用します。つまり、高雄ではP1とP2のみが2nmプロセスとなり、他の4つのファブは2nm未満となります。

アリゾナF21工場については、P1工場がN4プロセスを採用し、月産2万～2万5千枚の生産能力で量産中である。P2工場はA工場をN3プロセスに調整し、2027年に量産開始予定。B工場はN2プロセスに変更。P3工場は2025年4月に着工し、遅くとも2029年には量産開​​始予定。P4工場は2026年半ばに着工予定。両工場ともN2プロセスとA16プロセスを採用している。

台中F25工場については、P1工場が2027年第1四半期に稼働開始し、2028年に量産開始となる見込みです。P2工場では最先端のA12プロセスを採用し、P3工場とP4工場は現在評価中です。

業界関係者によると、量産スケジュールに基づくと、新竹宝山、高雄、アリゾナ、そして新たに加わった台湾南部サイエンスパークの2nmウエハーの月産能力は、2025年末までに約4万5000～5万枚となり、2026年には10万枚を超えるという。予定より前倒しで量産を開始した米国アッシュP2B工場を含めると、2028年末には約18万枚に達する。さらに、2029年には台湾南部サイエンスパークとアッシュP3工場が加わり、月産能力は20万枚を超えることになる。

注目すべきは、TSMCのA16プロセス製造拠点には、高雄に加えてアリゾナ州のP3およびP4ファブも含まれることです。これらのファブでは、ナノチップトランジスタとスーパーパワーレール（SPR）ソリューションを組み合わせることで、ロジック密度と性能を大幅に向上させています。SPRは電源ラインをウェハの裏面に移動することで、ウェハ前面の信号ラインレイアウトのためのスペースを確保し、ロジック密度と性能を向上させます。 December 12, 2025

Pythonの最大の利点は、個人的にはエコシステムの豊富さだと感じている。NumPy、Pandas、Scikit-learn、PyTorchなど、データサイエンスや機械学習に必要なライブラリがすべて揃っている。他の言語でこれだけ充実した環境を構築するのは難しいのでは。この統一感が開発効率を大きく高めていると思うが… December 12, 2025

11／30新宿サイエンスありがとうございました！！

次も頑張る！！ https://t.co/WyaTxmwUwq December 12, 2025