世の中のウソに騙されているほとんどの人々は 「正しい世界」 を信じている心の優しい人々です。
おかしな事が目の前で起きても「そんな筈はない」と正しい方向へ意識を修正してしまいます。
「まさか政府が」
「まさか芸能人が」
「まさか大企業が」
「まさか世界が」
全てを疑ってください November 11, 2025

2025/11/22(土)
いつものように、新宿ごはんプラス、池袋の相談会に医療ボランティアの一員として参加。

新宿では、都庁下のスペースいっぱいに、875人の方が食料配布の列に並ばれました。医療や生活の相談も50件ほどありました。
寒さが厳しくなるなか、路上で暮らしている方はもちろん、ご自宅で生活されている方も（電気代、燃料費など）寒さ対策が大変になってきていると話をされていました。

これから本格的な冬に向け、寒さが厳しくなっていきます。感染症の流行、物価の高騰（円安の進行がさらなる物価高騰に?）…と、ますます厳しさが増す中、一人でも多くの方に温かい環境の中で、そして希望を感じながら新しい年を迎えてもらえるよう、仲間たちと活動を頑張りたいと思っています。

高市政権の経済対策、想像を超える酷さですね。消費税減税は行わず、主に大企業向けのバラマキ…さらに経済対策の柱に防衛力強化⁈
これで暮らしがよくなるはずがありません。
政治を変える仕事が、ますます求められていると、改めて痛感しています。引き続き頑張ります！ November 11, 2025

本邦に多い「プログラムコードに使うなら大丈夫」「大企業が使ってるから大丈夫」「お便りやホームページに使うなら大丈夫」も、先行するアメリカの裁判ではそれら全てについてAI運営利用者両方に賠償責任出てますからね。。。 https://t.co/jhY4rPBGm9 November 11, 2025

@tokushinchannel 岡田克也みたいな大企業の創業者一族の人間が政治家をやっているというのは、越後屋や政商よりタチが悪い。 November 11, 2025

Netflix「ソウルの家から大企業に通うキム部長の物語」
よぼちゃんが話題だというのでとりあえず一緒に見てみる

夜中なのに面白すぎて４話まで見てしまった November 11, 2025

E2E自動運転開発の構造的な難しさ

チューリングが取り組んでいるE2E（End-to-End）自動運転の開発は、よく「総合格闘技」と表現されます。なんとなく難しそうなことはわかるものの、一体なにが「総合格闘技」なのか？エンジニアリングの内容ではなく構造的な観点でちょっとまとめてみたいと思います。

まず大前提としてE2E自動運転の開発は、単なるAIモデルの精度向上だけでなく、ハードウェア、オペレーション、資本政策が複雑に関連する領域です。 開発プロセスにおいてボトルネックとなり得る要素を分解すると、以下の「7つの要件」に集約されます。これらは相互依存関係になっており、どこかに欠落があると開発サイクルが上手く機能しません。

1. データ収集オペレーションの質
E2E学習には良質なデータが不可欠ですが、単に走行距離を稼ぐだけでは全然ダメです。「どんなセンサー構成で」「どんなルートで」「どの様なクオリティの」走行をするかというMLエンジニア視点での詳細な要件定義と、それを定常的に実行・管理するオペレーション能力が求められます。例えば「タクシー会社と連携すればデータなんてすぐに集まるでしょ？」というような簡単な話では全くありません。

2. 物理的な開発環境（リアルワールドへの接地）
やってみるとわかるのですが自動運転の開発には「広い場所」が必要です。データ収集/開発車両の保管、センサーキャリブレーション、車両改造を行うためには、思ったよりも広大な物理スペースが必要です。そしてそれは単に場所だけあればいいというわけではなく、ML/ソフトウェアエンジニアがいつも車の近くで働ける様な環境である必要があります。田舎にいけば土地はあるけどエンジニアが集められない。都心だったらエンジニアはいるけど場所がない。一見地味に見えるのですが、この二律背反に対してどう決着をつけるのか？はとても難しい問題だったりします。

3. 計算資源（GPU）への投資
高度なE2Eモデルの学習には、言うなれば国家プロジェクトクラスの莫大な計算リソースが必要です。GPU確保のための機動的な資金調達能力と、それを維持管理するインフラ構築/運用力が開発スピードを規定します。GPUへの投資はお金を持っている大企業であればできるというものでもなく、圧倒的なスピード感で巨大なGPUリソースを確保するというのはむしろ大企業であればあるほど組織構造上（説明責任の関係で）大変だったりします。一方で一般的なスタートアップには資金がないのでファイナンスを色々な形でかなり頑張らないといけない。ここにも強烈な二律背反が存在しています。

4. MLエンジニアとソフトウェアエンジニアの協業
様々なモデルの実装を行う「MLエンジニア」だけではなく（そしてそもそもMLエンジニアを組織するのは大変）、その開発効率を最大化するためのデータパイプラインや学習基盤を構築する「ソフトウェアエンジニア」の双方が必要です。どちらか一方だけでは、継続的なモデル改善は実現できません。そして「普通の」IT企業では主役のソフトウェアエンジニアがMLエンジニアにサーブするような体制をつくり運営するのも実は結構ハードルが高いですし、そもそも採用がとても大変です。

5. 車両制御への理解
MLエンジニアとソフトウェアエンジニアが高度な連携を行ってモデル開発を行うだけでなく、自動運転なので当然ながらそれを実車で動かす車両制御に関するノウハウが必要になります。これは純粋なソフトウェア企業には非常にハードルが高くなります。また、車両を動かす際には安全性に細心の注意を払う必要があり、ML/ソフトウェア側の素早い開発サイクルと、車両制御/安全側の堅実堅牢さを両立する必要があり、どちらかに偏りすぎても開発は上手くいきません。

6. 試行錯誤を前提とした開発カルチャー
AI開発は不確実性が高く、実験と失敗の繰り返しが大前提となります。ウォーターフォール型の確実性を求める文化ではなく、高速なイテレーションを許容し推奨する組織文化と何よりも経営陣がそれを心の底から理解していることが必要です。

7. 自動車業界とのBizDev（事業開発）能力
社会実装には、既存のOEMやTier1サプライヤーとの連携が避けられません。IT業界の論理だけでなく、自動車産業の商流や品質基準を理解し、協業関係を構築する高度なBizDev機能が求められます。

これらを踏まえると、以下のような構図になると言えます。

一般的なソフトウェアスタートアップ：機動力やソフトウェア人材はあるが、「物理アセット（場所・車両）」、「資本力（GPU）」、「車両制御ノウハウ」の確保が困難。

伝統的なOEM：資本やアセット、制御ノウハウはあるが、「一点集中の投資判断」や「試行錯誤型のソフトウェアカルチャー」への適応に構造的な課題がある。

一方で、今のチューリングがこれらの困難を全て完璧にクリアできているかというと別にそう言うつもりはありません。ただ、それぞれが二律背反であり、かつそれぞれが補完関係にある上記課題を比較的高いレベルでクリアしつつあるというのは主観的にも客観的にも言えるのではないかと思います。

これからE2E自動運転はものすごく面白いフェーズに突入する領域なので、ぜひチューリングの挑戦を見ていてほしいです。そして、何か力になれるかも？とかもっと詳しく話を聞いてみたいかも？というエンジニアの方はぜひカジュアルに話を聞きに来てもらえると嬉しいです。 November 11, 2025

民泊経営者みたいなミジンコと違って、大企業経営者たる者、自社の目先の利益だけではなくて国家のあり方を念頭に置けって感じだが、政府のナントカ会議に出てるような偉そうな経営者は移民入れて安い労働力を、しか頭にない

自民も献金してくれるそういう奴らの話しか聞かない。困ったものだ https://t.co/s5b1ZPjVOZ November 11, 2025

今50代くらいで日東駒専卒は高学歴です。
今30代くらいの人で関関同立MARCH卒も高学歴です。
今10才のくらいの子が関関同立MARCHに行っても人口動態的に高学歴とは言えなくなるかもしれません。
大学が募集人数を減らさない限り。
「良い大学に行って大企業に行く幸せルートは」は人口動態とＡＩの進歩によって崩れつつあります。 November 11, 2025

政治を善と悪で明確に区分することはできないが、実際ここまでくると悪ではないのか？

自由党は朝鮮戦争当時、罪のない民間人たちを「赤（共産主義者）」と決めつけ、数十万人を虐殺した。さらに済州島では4万人を虐殺したという。そうして不正選挙によって独裁を継続すると、それに反対したデモ隊を虐殺し、市民革命が発生した。

韓国で初の内閣政府が樹立された後、自由党は「民主共和党」へと党名を変更し、軍事クーデターを起こして政権を奪取する。18年間、無制限の絶対権力を振るい、民主主義を叫ぶ市民たちを「赤」として弾圧し、踏みにじり、拷問し、殺害した。

釜山・馬山で起きた民主抗争を戦車で鎮圧するため準備していた（カンボジアも数百万人を殺したとして鎮圧を正当化した）絶対権力者・朴正熙は側近によって暗殺され、その後、韓国では短い期間ながら「ソウルの春」と呼ばれる民主化への熱望が高まった。

しかしほどなくして全斗煥の新軍部が12.12軍事クーデターによって政権を継続する。この時、光州で起きた民主抗争を空挺部隊まで投入して残虐に鎮圧し、数百名の光州市民が虐殺される。

その後、韓国では全国的な6月抗争が発生する。大学生だけでなく中高生、会社員、さらには主婦までが街に出て太極旗を振り、独裁打倒を叫んだ。こうして新軍部は崩壊した。

民主化以降、新韓国党はIMFという国家破綻危機を引き起こす。この事件により200万人の失業者が発生し、一夜にして職を失った一家の大黒柱たちは漢江の橋から次々と投身自殺した。多くの家庭が崩壊し、わずか3ヶ月で中小企業だけで1万社、大企業でも17社が倒産した。

新韓国党は「ハンナラ党」へと党名を変え、政治刷新を掲げたが、大統領選に勝つため北朝鮮と通じた。当初は400万ドルを送金したと報道されたが、その後の調査で1億ドル（約158億円）であることが確認された。彼らは北朝鮮に対し、韓国の休戦ラインを標的に砲撃してほしいと依頼した。北朝鮮の脅威を強調し、反共心理と保守票を結集して大統領選で勝利するためだった。この事実が摘発された後、彼らは「セヌリ党」へと党名を変える。

セヌリ党は朴槿恵の国政壟断と賄賂など、あらゆる違憲・違法行為により弾劾・罷免され、保守の分裂と再結集を経て現在の「国民の力」となった。

しかし今日に至っても、彼らは過去のその悪しき習性を改めることができず、再びクーデターを起こして失敗したのである。

映像は『1987』という映画で、全国で起きた6月民主抗争の実話を描いている。全国3,700の市と郡で同時多発的に民主抗争デモが起こり、500万人が街に出て新軍部を打ち倒した。この時から韓国は民主化に成功することになる。 November 11, 2025

ドヤ顔でオープンソース文化の素晴らしさとAIに利用される素晴らしさを語るエンジニア（らしき何者か）を見ても、自分はOSS開発者が大企業も使うようなものをタダで保守させられ続けて限界を迎えて潰れるみたいな事象を定期的に観測してるので、苦笑いしかできない November 11, 2025

@shiikazuo 大軍拡、大企業、憲法九条
この単語を上手く使うと、共産党
楽しそうだ November 11, 2025