仕事率とは

仕事に引き続き、仕事率というのがあるっていうのが今回のテーマみたいなんですけど、確かになと思ったんですよこれ見てっていうのも。

仕事は結局、力かける距離なのでということは、どれだけ仕事したかっていう、これまさにその位置エネルギーに変換させたっていう感覚ですよね。

これはすごいしっくりきたんですね。

仕事率の具体例

例えば、100ジュール分の仕事を手がしたからボールが元の位置より高いところにいて、そいつはポトンって落ちるっていうエネルギーをここに蓄えている状態になるみたいな。

っていうエネルギーを渡して、こいつが持ってるみたいな感じになるんですけど、結局それって1回のやり取りっていうか、1回持ち上げるだけっていう話をしたら、ああなるほどねっていうので終わりなんですけど。

仕事率と機械の関係

例えば、機械とかで言ったら、機械がボールを持ち上げるだけの機械っていうのはないと思いますけど、ボールを持ち上げるとしたときにそのボールを持ち上げる機械でボールを持ち上げて、そこの紐で吊るした状態にするみたいな機械があるとしたら、その機械ってどれぐらい効率的に、どれぐらいの効率が、どれぐらいのパフォーマンスでやるんですかっていうことが、機械としては重要じゃないですか。

だから、確かにその仕事をどれだけするかっていうのは、そのどれだけの全体総量としてどれぐらいかっていうのもあるんですけど、基本的には今日どれだけ仕事できるかっていうことを考えると、その時間に対して1秒あたりどれだけ仕事できますかっていうことが、その機械のパフォーマンスの一つだなっていうのは納得感がありました。

だから、どっちかというと仕事よりも仕事率の方が世の中で使われる割合っていうのは多いんじゃないかなっていう、これはちょっと予想なんですけど。

と思うぐらいなるほどっていう感じがしました。

仕事率の意義

だから、仕事率っていうのは世の中における実際仕事を表現する上での、現場に近いパフォーマンスみたいなものということなんじゃないかと思います。

仕事率の計算方法

ということで、仕事はt分のW、デルタT分のW、そのかかった仕事を行うのにかかった時間で仕事を割ることで、パフォーマンスという意味での仕事率というのを求めることができるということですね。

なるほど。

現状のデータ保存状況

保存データの容量がまた一段多くなってきた感じがあるので、整理の設計を変えないとなぁと思っているんですが、まず現状がどうなっているかというと、現状はそこそこよく使うデータ、あ違うか一番よく使うデータはmacに入っていて、これが4TB入っています。このうち半分ぐらいのデータは常にドロップボックス更新されていて、ドロップボックスに保存されているので、その状態で使わなくなったらその同期を切ってオンラインのみでしか使えないようにするということと、バックアップとしてハードディスクに載せるということをしています。

なのでこの状態だとドロップボックスもし解約したと、急にもしくは仕様変わったという時にもデータが取り出せる状態になっているし、ハードディスクの方がダメになった場合にもドロップボックスからもう一度復元すればいいという構成になっているんですが、となっていますと、これがメインで使うデータです。

頻度の高いデータの保存状況

その次に頻度の高いデータに関してはSSDを使っていて、3ディスクの小さいやつを5個使っているんですが、2TB 1TB 1TB 2TB というかもう1個が1TBという感じで使っています。アクセス速度によって結構値段が変わるので、その頻度とかデータの処理に合わせてやっているんですけどというのがあって、かつそれ以外のデータがちょこちょこと無数に入っているものがあるという構成になっているんです。

さらにこのドロップボックスの同期にして、切っていくということを繰り返している結果、今どれくらいなのか、25TBくらいかな、30TBいってなかったと思うんですけど、20TBくらいのデータをドロップボックスで使っていると、今見てみると、確認しながら続きをしゃべるんですが、という状態になっているのが今で、25TBですね、今ドロップボックス使っていますという感じで、分散しまくっているんですよね。

データ保存の課題と改善案

これをどうしたらいいかという、利用頻度が低いものはバックアップに置いておけばいいんですが、そのバックアップデータというものは消える可能性があるというか、ハードディスクとか壊れる可能性があるというのを常にセットでやっておきたいので、過去に1回それで結構飛んだというのもあるので、この構成をどうするかなと思っていたんですけど。

第一項、今年考えているのは、NASのデータをデータベース作って、これを50TBくらいで、全部ここに一旦ドンと置いて、その上でそのNASのデータの中の構成が大体1TBから2TBくらいのフォルダ構成になっていて、NASにあるデータが全部、それぞれそのフォルダごとにSSDかハードディスクに分かれている状態になっていればいいのかな。

だからこれ難しいのは、更新をかければかけるたびに、ハードディスクにバックアップ取るのかみたいなのがあるので、そこの更新頻度とのフォルダ切り分け設計みたいなのがかなり難しい。これは下がらないはずだと思っているものに、1ファイル変更を加えたものの場合、NASの方に入っているデータの場合、それはハードディスクのバックアップに反映させるのかさせないのかというのが出てくるじゃないですか、というあたり難しい。

理想的にはおそらく、ドロップボックスを50TBとか60TBくらいの形にして、60TBが全部NASにもあるという状態だと思うんですけど、さすがにドロップボックスはそこまで使わせてくれるのかなというのが分からないので、それに踏み込めないというのが今ですかね。

とにかくこのハードディスクとSSDを複数台でバーッとなっていて、どれにどれが入っているかがかなり分かりにくくなってきたなという感じがあるので、ここを何とか解消したいなというのが最近思っているところです。

ネイロアップデートニュース

コメント機能の追加

ネイロアップデートニュースです。今回はコメント機能がつきました。
コメント機能といっても、いわゆる普通にコメントをする機能ではなく、コメントを受けることができるという機能です。
ちょっとわかりにくいんですが、いつも通り音声を入れて、記事を作成というところまで行っていただくと、上の方に「ハローさんからのコメント」というボタンが追加されています。

コメント機能の詳細

これは記事のリライドというところと並列で並んでいるんですが、これを押すことでコメントが受けられるというものです。
ハローさんについては名前が今後変わるかもしれないんですが、このコメントを自分が話した内容の記事化されたものに対して、コメントを受けるということで客観的な意見を聞けるようにするという、そういうものがつきました。

コメントの公開

他のコンテンツと一緒でリライドとか記事とかと一緒で、公開することももちろんできますので、コメントごと公開するということも選択してみても、面白いかもしれないなと思います。

ハローさんについて

ということで、とりあえずハローさんということで、一番フラットかつ建設的かつ肯定的な意見も批判的、批判というか指摘みたいなものもしてくれるという、全体バランスの取れた方という感じでコメントしてくれるという、ハローさんをまずはコメントの形で入ってもらったんですけど、これ以外にもこの方以外にも、どれぐらい人格尊重するか難しいところですけど、以外にももう4,5人ぐらいはいろんなバリエーションがあってもいいなと思っているので、どういう人入れようかなというのは今考えているところでありますが、その第一弾としてハローさんに入ってもらったということです。

フィードバックの重要性

今公開して自分で使ってみたんですけど、適切な褒めてもらうというかその肯定感と、確かにという改善点みたいなものをあげてもらえて、このフィードバックが即時に得られるのは、割といいのかなという感じはしていますので、ぜひ試してみていただければと思います。

まとめ

ということで今回はコメントが受けられるようになりましたという、言葉だけ聞くと伝わりにくいというものでしたけど、機能をつけましたというお知らせでした。最後まで聞いていただきありがとうございました。

新しい学習スタイルの導入

いよいよ整ってきたんじゃないかということで、ネイロを使って自分のインプットしたもののアウトプットをしていこうということを始めていこうと思います。ただ、例えば本を読んでその内容どうだとかっていうことも面白いと言えば面白いんですけど、やっぱり今面白いことと言えば、自分の学習スタイル自体が変わってきているというところなのかなと思うんですよね。

GPTを活用した学習スタイル

最近は新しいことに限らずですけど、何か思い出そうとした時にもGPTのAPIだとか、あとはチャットGPTのもちろんですけど、だとかっていうことを使うということがすごく増えてきて、むしろそちらのほうが主の学習スタイルになってきているんですね。

なのでせっかくなのでそちらのほうと結びつけるということをメインとした感じにしていこうかなと思います。つまりチャットGPTとか、自分たちで作っているGPTを使ったサービスとか、ここら辺を使って学んだものについてのアウトプットをしていくということですね。

アウトプットの位置づけ

あくまで位置づけは学んだもののアウトプットなので、自分でまとめたということではなく、あくまでノートの位置づけという感じにしていこうと思っているので、もうちょっと精度を上げてアウトプット用っていうところまでいけるようになったら、総集編とかで各タームごとにやっていくのは面白いなと思うんですけど。

新しい学習スタイルの導入とその意義

日々のインプットをアウトプットを公開している形でするという、それは一つの正しさの担保ができないということではあるんですけど、あくまでスタンスとしてそういうふうにしていくということによって、その正しさが担保されないということもあるっちゃあるんですけど、それ以上に自分のアウトプットのしやすさのキープということを優先したいなという、そちらを結構重視してます。

サービス名の検討

なんかいい感じにサービス名を考えたいなと思って、これもChat GPTにいろいろ聞いていたんですけど、なかなかこれだっていうところまではまだ今行き着いていないので、無駄にという感じになるのかな。

新しい学習スタイルの展望

とにかくそのインプットとアウトプットの形というのを新たなスタイルでやっていくということで、かつ正直インプットをこの形でやるとなると、正しさへの心配とかいろいろあるんですけど、今この正しさがまだまだこれから上がっていくと思うので、GPで返してくれる、先生への返してくれる、正しさみたいなのが上がってくると思うので、それは正しさが上がってそうな領域をまずは食い尽くしていこうというところからやっていこうと思います。

コミュニティ形成の呼びかけ

ということで次回から早速やっていこうと思います。最後まで聞いていただきありがとうございました。このスタイルというのは、いろいろ話すときりがないというか、また長くなってしまうので、今回はあまり話さないんですけど、新しい学習スタイルとしてネイロを作っているということと、インプットのスタイルが変わるということで、理想として作っていたものというのは、アウトプットベースに考えていたので、僕はネイロを構想しているときの理想的なイメージは、あくまでアウトプットがこう変われば、インプットの質も上がるみたいな感じだったんですけど、タイミング的にたまたま同じ時期に、インプットのスタイル自体も結構変わっていくタイミングだなということで、タイミング的にというか、今新しく何かを学習するという上で、このスタイル結構面白いし、これから主流になっていくんじゃないか、主流というか主流であることが大事ではないんですけど、これこそが人間の学習スタイルとして、本当は一番フィットしていたみたいなところなんじゃないかと思っているんですね。なのでぜひこのスタイル面白そうじゃないかと思った人は、一緒にやっていきながら、ここの部分は新しいスタイルだからこそ、一緒にやっていけるとお互いフィードバックとかできたりとかして、面白いと思うので、コミュニティとかの感じになっていくといいなと思いつつ、興味がある方は声をかけていただけると嬉しいです。

英語ボックスアップデートニュース

EigoBoxアップデートニュースをお伝えします。

XP追加通知の実装

今回のアップデートでは、XPが追加されるときに通知がされるようになりました。

通知といっても、上の方に表示されるという形なんですが、ピンク色で分かりやすく、何XPが今回追加されたかというのがデカデカと表示されるようになります。

増加感の重要性

結構かなり個人的になんですけど、いくら増えていくみたいな、着々と前に進んでいる感じというのは、進めやすかったり取り組みやすかったりということがあったりするので、そういう一つのモチベーションとして、このXPいくら追加されたかというのをチラッと見ていただければなと思います。

今後の展望

その上で、トータルいくらかみたいなところで、何かここまでいくとこういう嬉しさがあるみたいな、そういうのができるといいなというのは思っているんですけどね。

まだそこまでうまくいい形は考えつけてないんですけど、そういうのもやっていきたいなと思っています。

まとめ

ということで、今回は追加分のXPが大きく表示されて通知として表示されるようになりましたというお知らせでした。

最後まで聞いていただきありがとうございました。

EigoBoxアップデートニュース

今回は英文のレベル指定ができるようになりました。

これは結構長いことをやろうと思いながら、なかなかできていなかったので、やっとという感じです。
EigoBoxでは、ストーリーを作るというボタンを押すと、指定した単語を使った文が作られると、文とその訳と音声とイメージ画像がセットのオールインワンの長文ができるわけですが、この英文のレベルが自分のレベルに合わせて作られるようになりました。

レベル指定の方法

レベルの指定はユーザー設定のところから、レベルの指定ができるようになっていますので、そちらから設定していただくことで、その設定したレベルに合わせて英文が作られます。
一個一個の英文に対してレベルを上げたり下げたりというふうに使うというわけではなくて、自分のレベルを設定しておくことで、そのレベルに合わせたフィットした形で出てくるという形です。

レベル設定の注意点

これ実際レベルはターゲットとする単語とか、表現とかっていうのがメインですから、ここのレベルを無理やり上げるっていうのは、あまりする必要はないかなと思っています。

なのでちょっと背伸びしてレベル上の方で頑張ろうかなっていう気持ちは分かるんですけど、自分がここら辺かなと思ったレベルの一個下か、もしくは二個下、全然スタートの一番下のレベルでもいいと思います。

さっきも言ったように、やりたい単語とか熟語とか表現に関しては、それは出てくるわけですから、他のところはまずは自分の読みやすいところからということで、気持ちレベルを下げ目でスタートしていくと、進みやすいかなと思います。

まとめ

ということでぜひ英文レベル指定して、自分に合わせたレベルを見つけつつ、長文読んでみてください。

というわけで、今回は英文レベルの指定ができるようになりましたというお知らせでした。

最後までお聞きいただきありがとうございました。