「この記事を読んだ人におすすめ」→ 関連記事 お社の棚の塗装を行いました。 物置小屋の2面の作業を行いました 今日は天竜区古民家の天井の塗装を行いました。

今日は年末恒例の、アスファルト部分の落ち葉拾いと草取りをしました。 別に田舎と付き合うようになってからは、街場の家の敷地での草取りや掃除が、ずいぶん楽に感じるようになりました。 本日も、娘夫婦が手伝ってくれてあっという間に終わりました。感謝です。 おかげで気持ちよく年を越せそうです。

【古民家DIY】 家内はもともと心理に関わる仕事をしていて、今は趣味で占いも楽しんでいるので、今回ちょっとした看板を試しに作ってみました。

いつもながら、「お金は受け取れない」と言っていただけることが多く、本当にありがたい限りです。 国内外問わず、昔から人とのご縁には本当に恵まれてきたと感じています。 実は、海洋散骨についても、趣味で漁をしている知人が「安全な大型船で無償でやらせてほしい」と申し出てくれました。 昨日も、かつての仲間から「古民家の雑用を手伝いたい」とご連絡をいただきました。 ただ古民家については、今は少し一人の時間を大切にしたく、お気持ちだけありがたく受け取り、お断りさせていただきました。 そして、この古民家についても、実際には購入を希望される方が非常に多く、応募は何十件にのぼったと聞いています。 そのような中で、ありがたいことに無償で譲っていただくことになりました。 あらためて、人とのつながりの温かさに助けられている日々です。

本日の最後は、道具一式を積んでいる作業車の車検対応でした。 この車両は常に道具をフル搭載しているため、点検を受けるには棚の一部を解体し、すべての道具を一度降ろさなければならず、なかなか手間がかかりました。 とはいえ、トラックのように毎年ではなく2年ごとの車検なのは、せめてもの救いですね。 作業車両はどうしても荷室の構造が複雑になりがちなので、車検時の手間も計算に入れておく必要があると改めて感じました

毎日、一日のはじまりはなんらかの掃除から始め ています。本日は、不用品回収業者の「ヤマピカさん」に依頼し、使わなくなった不用品を引き取っていただきました。 実はこのヤマピカさん、25年以上前に私が経営していた会社でアルバイトをしていた方が運営されていて、その親切で安心感のあるサービスが大きな魅力です。おかげでいつも片付けもスムーズに進みます。 さらに、掃除をしていると「あれをこうしてみよう」「こうしたらもっと良くなるかも」といった新たなアイデアが次々と浮かんでくるのも掃除の不思議で素晴らしいところです。

ブレードが手に入りにくいことは分かっていましたが、まさかゴムすら合うものが見つからないとは思いませんでした。 そこで、困った時のAliExpressに問い合わせてみたところ、早速代用品を探してくれました。 また、アリエキスプレスは問い合わせをしっかりしとけば、あわない場合に返金がスムーズに行われます。

「完璧」とまでは断言できませんが、少なくとも709本の情報を記憶し、同じ基準で分類し続ける能力は、私一人で作業するよりも優れています。 人間は途中で判断基準が変わったり、以前の記事を忘れたりします。 AIは記事の文章から関連性を見つけることは得意ですが、 読者に次に読んでもらいたい記事 自分が特に伝えたい経験 事業や問い合わせにつながる記事 表面的には違っても、本質的につながっている記事 までは、必 そのため、AIが候補を選び、最後は私が実体験と目的に基づいて決めるという方法が、最も良いと感じています。 AIが709本の中から候補を絞ってくれるだけでも、作業時間は大幅に短くなります。 新しい記事を100本追加するよりも、既存の709本を正しく整理してつなげるほうが、読者の使いやすさや検索エンジンからの評価に大きく影響する可能性があります。 作業自体は、記事を書くよりも大変です。それでも私は、本当に良い時期に、この整理を始められたと思っています。

今回は開け閉めも軽く、見た目を含めてかなり良い仕上がりになりました。 少し手間はかかりましたが、納得できるまでやり直した甲斐があったと思います。 古い車は、こうして一つずつ手を入れながら、本来の状態に近づけていく過程も楽しみの一つです。

賃上げ、利益配分、定年延長なども含まれています。 それでも、人型ロボットによる自動化が正式な労使交渉の争点になったことは、大きな転換点だと思います。 そのため今回は、生まれる仕事よりも、なくなる仕事の方が多くなる可能性が高いと私は見ています。 一方で、安全基準への適合について米当局が確認を進めており、まだどこでも自由に走れる完成形ではありません。 それでも、一度安全性と採算性が証明されれば、変化は想像以上に速いはずです。 頭脳となるAIの進化は、すでに非常に速くなっています。 残る大きな課題は、人間の手のような器用さ、転倒しにくい足腰、長時間動ける電池、故障しにくい耐久性、そして人件費より安くなる量産価格です。 それでも、人間には複雑すぎた設計や、回数が多すぎてできなかった実験の多くが、計算によって可能になりつつあります。

しかし簡単ではない では、AIによって仕事を失った人が、身体を使う仕事へ移ればよいのでしょうか。 私は、ここにも大きな問題があると思います。 ただし、身体を使う仕事も今より難しくなる ここが非常に重要です。 AI時代に残る身体仕事は、昔ながらの単純肉体労働ではないと思います。 例えば電気工事でも、単に配線ができるだけではなく、 太陽光、蓄電池、EV、スマートホーム、AI制御まで理解できる人。 整備士でも、部品を交換するだけではなく、AI診断を使いながら複雑な故障原因を見抜ける人。 重機オペレーターでも、1台を操作するだけではなく、自動運転重機を複数管理できる人。 でも国民は貧しくなる？──高い確率で起きる可能性がある未来、『富の分配』を深掘りする」

賃金は二極化する AI時代には、平均賃金よりも賃金格差の拡大のほうが大きな問題になる可能性があります。 一般的な身体仕事には人が流れ込みやすいため、むしろ賃金には下落圧力がかかる可能性があります。 「平均的になんでもできる人」は本当に不要になるのか 一見すると、AI時代には一つの分野を極めた専門家だけが強くなりそうです。 しかし私は、必ずしもそうではないと思います。 弱くなるのは、 「WordもExcelも営業も経理も少しできます」 というだけの人です。 しかし逆に言えば、AIを使いながら変化を楽しみ、学び続け、実際に行動できる人にとっては、これまで以上に大きなことを一人でできる時代でもあります。 でも国民は貧しくなる？──高い確率で起きる可能性がある未来、『富の分配』を深掘りする」