現代人は『育たない』『変わらない』『学ばない』のクズだらけであり、これは要するにアメリカナイズされたということだ。だから激しく使い捨てされるだろう。

  現代人は『育たない』『変わらない』『学ばない』のクズだらけであり、これは要するにアメリカナイズされたということだ。だから激しく使い捨てされるだろう。 アメリカの人の扱いは本当に酷いからね。   仕分けて、手足、鉄砲玉となり国のために死んでこいの世界。 それを英雄と持ち上げるが、上流は一切、自分たちの子息にそれはさせない。   新卒は要らない。使えない。 即戦力だけ (さらに…)

『即』じゃなくても関係持つのは未来があるから。日本人はここ舐めすぎ。未来無い奴と関わる価値はない。

未来があるから関わる。無いなら用無し。🍐 今使えないなら、将来使えるようになれ。日本はそうやってやってきた。しかし、それも崩壊すると、即、即、即。 すぐ話になるかどうか。 もう日本人は、意識変えないと。これから、フリーライダーできんよ。   金にならないくせに客のふりするな、うろつくな。 即戦力じゃないならいらない。 ヤレないならいいわ。 そういう時代。   パ (さらに…)

人なんか育てるもんじゃない。ROIC、ROE主義のアメリカはそう思ってる。

即戦力以外いらねーよ!のアメリカ。やつらは投資リターンにうるさいからな。よくわかってる。まあ、アメリカ人は自己中だし。結局、自由な空気で、締め付けない世界では大多数の人間は使えない。一部の有能な奴だけ。 日本は息苦しいが、それによって使えない人間たちもそれなりのソルジャーにしてるのだ。してきたのだ。しかしこれからはそれが崩壊する。 まじで即の時代。 即る時代。   ダメな奴は最初から最後 (さらに…)

【人付き合いの即化】無能で、人にお返しせず、すぐやめて、貢献しないなら、即戦力で話早い奴だけくれ、という時代

無能で、人にお返しせず、すぐやめて、貢献しないなら、即戦力で話早い奴だけくれ、という時代 あちこちにそれが広まってる 即!即!即! 人間関係は、即の時代。 人を育てることや長い目で付き合うのが割に合わない時代。   お金になる客か? 使える即戦略か? すぐヤレる女か? 時代は、即。 即の時代。 「即る(SOKURU)」 関係構築と教育の終わり 〜2ステップ目の瓦解〜   === (さらに…)

客がそう信じたいであろうことを言う。キャバクラと同じである。

  客がそう信じたいであろうことを言う。キャバクラと同じである。 本当のことなど求められてはいないのだ。 大多数はバカなのだ。 テキトーに騙すことが求められている。 それが社会なのだ!   だいたい、年収1000万未満は騙して嵌め込むための人材。つまり90%。世の中はそんな感じで回っている。 社会の荷物みたいな層だという意見もあるからな。     === @ (さらに…)

お返ししないクズが増えた時代、若者や部下なんて育ててもしゃーない、みたいなノリに会社がなってきてる🏢

  お返ししないクズが増えた時代、若者や部下なんて育ててもしゃーない、みたいなノリに会社がなってきてる🏢 まーじで育てない方向 ディストピアに向かうね おじさんたちもまじで近視眼的な人が増えた   今は、即の時代 即、やれるか。 即戦力か。 即、金を払うか。     === @西園寺貴文(憧れはゴルゴ13)#+6σの男   &nbs (さらに…)

データサイエンティストは営業できない上に、医師にはなれない中途半端な人間の溜まり場

  データサイエンティストは営業できない上に、医師にはなれない中途半端な人間の溜まり場 安全圏から物申したい学生が憧れてその道を歩み出している 社内政治とか弱いなら、これまでのプログラマとかと同じ感じになるぜ === @西園寺貴文(憧れはゴルゴ13)#+6σの男     "make you feel, make you think."   SGT&B (さらに…)

年収1000万円〜2000万円のサラリーマンにもっと来てほしい

  年収1000万円〜2000万円のサラリーマンにもっと来てほしい 今の稼ぎのまま、楽したい、家で働きたい人とか 会社行きたく無い人とか あとボンボンの医学部でビジネスしたい人とか! 頭良いけどシャフとか     === @西園寺貴文(憧れはゴルゴ13)#+6σの男     "make you feel, make you think." &nbs (さらに…)

偏微分∂で掴んだ成功法則の危うさ

成功法則を見出すプロセスを「複数のファクターが絡む中での偏微分」と捉えるのは、かなり数学的に本質を捉えてる。これは、ある要因(変数)に対する影響を、他の要因を固定したまま調べるという行為だからね。 偏微分による法則の限界 偏微分で掴んだ法則が「大きなサンプルの世界では通用するが、小さなサンプルの世界ではスケールしない」問題は、次のように解釈できる: 統計的安定性(大数の法則) 大きなサンプルでは、 (さらに…)