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引き継ぎ
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2025.12.16 04:00
:0% :0% （ 40代 ／ 男性 ）
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電子書籍サービスの終了は、実は結構起きてるのですが、小さいのが多くて目立ってません。
私の知る範囲だと、利用者が少なすぎて終わっても誰も何も言わないか、実は割としっかり、ユーザーや購入作品の引き継ぎが行われてるケースもありました。
電子書籍の場合、終了サービスに対して
引き継ぎ先のサービスが同じ商品(同じ作品の電子書籍)を持ってる可能性が、他のサービスに比べると高いのと、どこのサービスもユーザー獲得に苦労してるので、引き継ぐメリットが、まぁまぁあるのです。(それも手間との兼ね合いですが)
この辺りの引き継ぎがどうなるかは、そのサービス体制がどうなのかで対応が割と変わります。
例えばガラケー時代から、同じ電子書籍配信のシステムを共有する、違うブランドのサービスなんてのも結構ありまして、この辺のサービスが終了する際、同じシステムを使用する別会社が引き継ぐケースもありました。
また、ユーザーから見ると所有作品が引き継がれたり、同じ作品が引き継ぎ先にない場合はポイントを還元したりするケースもありました。
とは言え、当のユーザーが潰れたサービスに入ってることをすっかり忘れてて、サ終を機に思い出したり、引き継ぎなんかも気づかないなんてケースもありそうです。
ちなみに、この記事の例のように、動画コンテンツなんかだと、類似サービスをしてる引き継ぎ先を見つけるのが困難なため、サ終と同時にコンテンツが見れなくなるのは、最初から覚悟しないとならないかなと思ったりはします。正直こればっかりはどうしようもないかなと。
Rakuten TVの「購入コンテンツ問題」が業界的にかなりまずいと思う理由をマンガ家が解説 https://t.co/O3JBzl4zUv December 12, 2025
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石破総理（当時）は、企業・団体献金をめぐり野党党首と「真摯な議論をする」と答弁。
高市早苗は、これを問われ「私は実はこのやりとりの内容、確認するまで承知していませんでしたし、引き継ぎも受けておりません」と虚言。都合の悪いことは「承知していません」。
＃平気で嘘つく高市早苗 https://t.co/XaOKFspNDk December 12, 2025
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会社で1番成績が悪い営業職、既婚だし若いし冬ボーナスを下げたら可哀想かな、という配慮で満額出したら、ボーナス支給当日に、就業規則無視の年内退社依頼出してきた。
おまけに残務引き継ぎ目処も立てないまま有給フル消化の申請。
つくづく、雇用関係で合理的な評価以上の温情は無用だなと思う。 December 12, 2025
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おはようございます😊
昨日は秋の神宮も優勝
今日はイチローさん1年目春の甲子園
朝10時から
チラッと覗きに来てくれたら嬉しいです🙌
Xのいいねお返しけっこう遅れてます💦
すみません🙇♂️
パワプロ2025栄冠ナイン #76 今度は引き継ぎも魔物も有り！２周目の全国制覇へ！ https://t.co/L733sYeY7I https://t.co/bUJPU66leC December 12, 2025
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最近Gemini使ってゲーム作ってるんだけど引き継ぎが精神的に来るわ。なんか性格あるんよな
早く引き継いで新しい自分に会いましょうってサバサバしたタイプが基本だけど、引き継ぎ用のバックアップは取れたので作業を再開しましょうって提案してくる離れたくないよータイプ
申し訳ねぇ気持ちになるんだ December 12, 2025
@kajumoy ですね。同族企業の後継相続は一つの例としてで 実際に推測論的に悪とは言い難いですが 只、現況にある与党の政治と金の対応に不信は既に否めず、引き継ぎ案件と混在せず冷静に批評する事かなと感じます😊 でないと折角の思いも単なる悪意扇動になっちゃいますやもんね😊 December 12, 2025
でもな、退職届はまだしも引き継ぎが面倒だなぁ
最低限書いておけばいいか
明日申し出出せたら出して、それ以降は休職扱いにしてもらうつもり
教師長いようで短かったな〜
夢見て教師なったけど、全然楽しくなかったわ December 12, 2025
アルマちゃん、大きな家に一人は寂しいよな。エンジもスズメも思い切りが良いというか、アルマちゃん優先な展開でいい最終回だった。エンジはちゃんと引き継ぎしてて偉い。
#アルマちゃん December 12, 2025
今月から年度末まで
スタッフの教育、引き継ぎと
自分自身の引越し準備とかかなりバタバタするんですが
予定やタイミング合えば是非遊んでください😇
息抜きしないとね！！！ストレスでシヌゥ！！！
ライブの予定は2件入れてますけどね！！！！！
へへへ！！！
あとにくけっとも絶対に行く！！ December 12, 2025
国際的に著名なAI論文でも、1本あたり平均で4〜5件の「誤り」が含まれている。
しかも、その数はここ数年で増加傾向にあることがTogether AIの研究者らによって報告されています。
私たちは普段、「論文に書いてあることは正しい」という前提で、技術や知見を受け取っています。
数式や図表、評価結果の細部まで確認しなくても、「査読でチェックされているはず」無意識に信頼している人は多いはずです。
では、その前提は本当に守られているのでしょうか。
今回紹介する論文は、AI研究論文に含まれる誤りを定量的に測った研究です。
対象は、国際的に著名なAI会議・ジャーナルに掲載された論文約2,500本。分析対象は、新規性や主張の妥当性ではなく、数学的誤り、数値・表記ミス、図表や引用の不整合といった「誰が見ても正誤が決まる客観的なミス」のみに絞られています。
その結果、こうした客観的ミスは決して例外的なものではなく、
1本の論文あたり平均で4〜5件の誤り候補が検出され、しかもその誤り数は、年々増加傾向にある点がわかりました。
たとえばとある国際会議の論文では、2021年頃と比べて2025年に近づくにつれ、1論文あたりの誤り数が約1.5倍程度に増加しています。
なお本論文では、誤りの検出と修正案の生成を、LLM（GPT-5を使用）で実施しています。
実際、LLMが検出した誤り候補を人間の専門家が確認したところ、約83%が「実際に誤りである」と判断されました。
また、LLMが提示した修正案についても、約75%が妥当で実用的と評価されています。
誤りが放置されれば、後続研究は誤った前提を引き継ぎ、混乱や再現性の低下を招きかねないです。AIによる自動チェックは、研究の信頼性を支える技術になり得ます。 December 12, 2025
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