ナフサは年内持つのか: 中東以外のナフサの輸入が３倍の理由　～２倍じゃダメなんです。

ナフサが年内持つそうだとの政府発表。
で、ChatGPTと協力して計算してみました。
 
■結論
中東以外が２倍だと不足。
中東以外が３倍だと足りる。政府が３倍という理由が判る。
■前提
単位：万kL
今回は 原油輸入3割確保。
8カ月ナフサ需要 2,240
原油備蓄 5,542
平時8カ月の原油処理量 8,992
原油輸入量を3割に設定 8,992 × 0.3 = 2,698
ナフサ得率 9.8％
川中化学製品在庫1.8カ月分 504
中東以外ナフサ輸入3倍 45 × 3 × 8 = 1,080
■計算
1. 国内精製ナフサ
国内精製ナフサ
=（原油備蓄 + 8カ月原油輸入量）× 9.8％
=（5,542 + 2,698）× 0.098
= 8,240 × 0.098
= 807.5
約 808万kL
2. 8カ月供給量
供給量
= 国内精製ナフサ + 川中在庫 + ナフサ輸入
= 808 + 504 + 1,080
= 2,392
3. 需要との差
2,392 − 2,240 = +152
確かに年内の需要を満たせる。
中東以外が２倍だと・・・
供給量：
895 + 504 + 720 = 2,119
需要との差：
2,119 − 2,240 = −121
と２倍だと不足にある。
政府が３倍という理由が判る。２倍だと不足するからね・・・
 
政府の数字４月発表。

AIが原因で将来、中レベル高レベルの人材が不足するか？


この質問に、ChatGPT、Gemini、は、リスクが高いと答えた。
Cluadeは、なぜか回答せず。

原因は、２つ。
１．低レベル人材が企業で採用されないため
２．学習動機の低下だ。

人間はいきなりレベル３０にならず、レベル１から徐々にレベルを上げていく。レベル15を抜かしてレベル30にはなれない。

AIがレベル２０なら。
企業から見れば、レベル15の人材は採用しないとなるし。
学生から見ると、苦労してレベル15に到達するよりも、AIを使ったほうが良いとなる。

その結果、5年で中レベル人材、10年では高レベル人材が、さらに不足する可能性がある。

◇このネタをお金に換えるのは？
良いアイデアないな・・・
・採用
・教育
う～ん？

diamond.jp



「知恵の汚染」～バカになっていく人間

 
2018年の段階で、東大には入れないけど、MARCHには入れるAIはある程度できた。　東大に入れるAIを開発するプロジェクトは失敗したが。
研究の副産物として、判ったことが一時期、話題になった。
 
 AI vs. 教科書が読めない子どもたち
AI vs. 教科書が読めない子どもたち Amazon

教科書を読めない子供たちが、かなりの数存在すると言うことだ。こんな当たり前のことを、調べてこなかった教育学者もどうかしているけど・・・（テストの点数が悪いとだけ処理していた）
AIと人間を比較することにより、人間のことが良く判るのだ。
（他の生物との比較や比較文化などの手法。私もこの手法は多用する）

■ＡＩがバカになる
近年、分かってきたのは、
「レベルの低い文章をAIに学習させるとAIがバカになる。」点。
AIがバカなうちは、文章のレベルは問題ではないのだが。
AIが賢くなっていくと、レベルの低い文章がAIのレベル向上の邪魔になって行くのだ。
（最悪レベルダウンを起こす）
 
「知恵の汚染」と言っても良い。
 
このことは、棋譜から学習する囲碁や将棋、チェスなどでは、かなり前から判っていた。　レベルアップするためには、自分のレベル以上のものとの対戦が必要。逆に低いレベルの棋譜の学習はマイナスになる。
AIのレベルが上がるほど・・・参考に出来る文章や人間が減っていくのだ。最終的にはAI同士での対戦が、レベル向上の肝になるのだが・・・AIが人間の手を離れ、AI同士の議論をするとき、AIの知能は人類を超えるんだろうな。

■たぶん、人間もバカになる

さて・・・これらを人間に当てはめると、どうなってしまうのか？
自分のレベルが上がるほど・・・参考に出来る文章や人間が減っていくのだ。
そして、レベルの高い人との議論が重要になる（かも）
逆に、
ローレベルの思想を学ぶなら別だけど。
 
レベルが上がるほど、接する文章、読む本は厳選しないといけない。
ネットで情報や知識を簡単に得られるのは良いのだが。
情報のレベルを意識しないと、
無意識のうちに、ローレベルの知恵に汚染されていく。

難しい点は囲碁や将棋とことなり、ローレベルの知恵だと気が付かない点がある。
本人たちはハイレベルだと、思っているけど、実は見当違いのローレベルの可能性がある。
 
エコチェンバー、フェイクニュース、ＡＩのハルシネーションと並ぶ、ネット・SNSの問題点の第４弾だろう。
 

拡散モデルによるテキスト生成という革命的なアプローチ。

拡散モデルによるテキスト生成という革命的なアプローチ。
https://weel.co.jp/media/tech/gemini-diffusion/
速さが注目されていますが、速さ以外の可能性の方が大きい。
（単純な文字入れ替え型では不十分）

■歴史的な位置づけ。
2017〜2018年頃、GoogleがTransformerを発表し、自己回帰型LLMの基盤となった。
そこからおよそ7年後の2025年、拡散モデルによるテキスト生成は「次の大きなアイデア」として登場している。

■従来、画像生成AIの弱点：トップダウン方式。
会社に例えると、社長が構図を決め、中間管理職が概要を描き、平社員がディテールを描く。
もし中間管理職が指を六本描けば、平社員は六本の指を綺麗に描くしかない。

拡散モデルは一回で絵を完成させない。
中間管理職、社長が何度も見直しを行い、徐々に修正していく。
そして、最後に平社員がディテールを描く。
そのため、中間管理職が指を六本描いても、修正される可能性が高い。

■文章に当てはめると。
文章の構造を意識して生成することが可能になる。
現状のLLMは入力文章の制約はあるが、生成過程で方針を明示的に持つわけではない。

■弱点その2：なんでもニューラルネットワークのパラメータ
　このことが、処理とリソースの巨大化を招いている。
　RAGや専門家エージェントを活用して緩和は可能だが、現状のアルゴリズムでは解決に至らない。

■より重要な点：短期記憶。
RAGを使っても、文脈保持が途切れやすいという問題がある。

短期記憶の実装はまだ限定的で不完全。多くは「再度入力（コンテキスト参照）」という形で擬似的に実現しているのが主流。

拡散モデルの場合、絵をワークメモリ（途中状態の表現）として活用できる可能性がある。
ワークメモリがしっかりすれば、
・ 細かい専門的知識や変更の多い知識はRAGで収集
・その解釈や統合はニューラルネットワークで処理
という分業が可能になる。

 

米価高騰の裏にある“問屋の暴利”？財務諸表から見えた異常値

 

「営業利益率が2％から6％に上昇。適正だ」という声もありますが、本当にそうでしょうか？

もともと、卸売業は典型的な薄利多売の業種。とくに米のような生活必需品は価格も消費量も比較的安定しており、営業利益率は 1～2％が一般的とされています。

それが今回、営業利益率が一気に6％まで跳ね上がったとなれば、これはもう“異常”と断じざるを得ません。

細かく見ますと、さらに異常な数値が。

 

news.yahoo.co.jp

 

財務諸表を読み解く：粗利の半分以上が営業利益に？

実際の決算数値を見てみましょう。

■ 売上総利益に対する営業利益の比率

期間 売上総利益 営業利益 営業利益率（＝営業利益 ÷ 売上総利益）
前年Q1（2024年） 1,896,563千円 414,045千円 21.8%
当年Q1（2025年） 3,406,769千円 1,853,493千円 54.4%


売上総利益は、一般的に粗利と言われるものですが。
営業利益が「粗利の半分以上」というのは、ソフトウェアやコンサル業でもなかなか見ないレベルです。
常識的にはあり得ないと言えるでしょう。

 

一方で販管費の伸びはわずか5％未満

項目 2024年Q1 2025年Q1 増減額 増減率
売上高 29,961,732千円 36,871,161千円 +6,909,429千円 +23.1%
売上原価 28,065,169千円 33,464,391千円 +5,399,222千円 +19.2%
売上総利益 1,896,563千円 3,406,769千円 +1,510,206千円 +79.6%
販売費及び一般管理費 1,482,517千円 1,553,275千円 +70,758千円 +4.8%
営業利益 414,045千円 1,853,493千円 +1,439,448千円 +347.6%
 

 

少なくとも、経費増加による価格上昇とは、この業者に関しては微妙。

 

 

 

 

 

 

 

 

 

販管費の増加はわずか5％以下。一方で営業利益は前年比で約4.5倍に急増しています。
これはつまり、「粗利が増えた分、ほぼそのまま利益として残っている」ことを意味します。


（全体で4.5倍。米部門の金額だけ見ると約5倍になる。小泉さんの数値は金額ベースだとだと思われる）

売上と売上原価を見ると、売上の伸びが23％伸びに対して、売上原価の伸びが19％となっている。つまり、仕入れの上昇以上に、売上が伸びている。

そして、当然のことながら、売上総利益（粗利）が約80％も伸びている。

 

この構造は果たして健全か？

これは単なる業績好調ではなく、流通段階での価格支配力の行使、あるいは一部プレイヤーの暴利化と見るべきではないでしょうか？

現場では「コメ価格が上がって消費者が困っている」「農家は報われない」と言われる一方で、流通の中間に位置する卸業者が、静かに利益を最大化している構図が見えてきます。

 

関連情報：決算情報URL

https://www.kitoku-shinryo.co.jp/ja/ir.html



ジョジョの奇妙な冒険の名言で理解できるトランプのカリスマ性

ジョジョの奇妙な冒険の名言
「さすがディオ!おれたちにできない事を平然とやってのけるッ。そこにシビれる!あこがれるゥ!」

 

news.yahoo.co.jp


面白いな。
トランプは頭が良いから、自分の言うことが嘘で変だと判っている。
私に言わせると、トランプじゃなくて、トランプ支持者が興味深い。
これを聞いても、そうだそうだとなる人たち。

■なぜ彼らが喜ぶのか？

自分たちが出来ないエリートイジメをやってくるのが嬉しいと言うのが本質。

「自分たちが多少ダメージを受けた」としても、自分たちが出来ないイジメをやってくれるのが嬉しい。

自分たちが出来ないこと、多くの権力者ができないことをやるトランプすげーの世界だ。

ジョジョの奇妙な冒険の名言
「さすがディオ!おれたちにできない事を平然とやってのけるッ。そこにシビれる!あこがれるゥ!」

少し改造すると、判り易くなる。
「さすがトランプ!おれたちや普通の政治家にできない事を平然とやってのけるッ。そこにシビれる!あこがれるゥ!」

まさに、トランプは、まさカリスマ。

■経済的合理性
経済的には損をしても、感情的には得なので、ＯＫというのがポイント。

そもそも、経済、特に消費行動はコストを使って、感情的な満足を得るのが基本なので、実はそれほど異常行動でもない。

だからこそ、止まらない。

コメ価格上昇は、なぜ起きたのか？　　シフト仮設とその原因

現在、コメの価格が高騰していますが。
価格上昇に関して、シフト仮設を考えました。

・シフト仮設
１キロ３００円台のコメが不足。その結果、一部ユーザーが１キロ４００円台を買い始め、４００円台が不足。
その結果、一部の人が５００円台を買い始め。５００円台が不足。
一部の不足が原因で、ドンドン不測の連鎖が起き、最終的に全体的な不足が起き、価格高騰が起きる。

今回の米騒動は、２０２４年夏のコメ騒動を受けて、外食産業が業務用の低価格米の買い占めに走り、低価格米で不足が発生、それが上位のコメに伝播した可能性がある。　価格伝播効果の一種。

価格の上昇も、３０％上がるという感じではなく、１キロ当たり＋２００円という感じになっている。
３００円が５００円へ。６００円が８００円へ。１０００円が１２００円へ。
単純な不作やコストアップインフレとは振る舞いが異なる。

妄想なので、証明はなし。

もちろんこれだけでは説明できない。
そこで、登場するのがプライスリーダー理論だ。

■プライスリーダー理論

商品の価格は、プライスリーダーに引っ張られる。
多くの場合、市場シェアの高い企業なんだけど。

プライスリーダーが価格を上げると、それに便乗して値段を上げる。
値段を据え置きで、シェアを取るよりも、便乗値上げをして利益を得ること選択する。

米の場合は、年間の収穫量という供給制限があるため、シェア拡大よりも便乗値上げの方が、利益を得るための合理的な選択となる。

この場合、プライスリーダーは農協だ。
農協全体で4割のシェアはあるので、プライスリーダーとして振舞える。逆に農協以外がプライスリーダーになるのは難しい。

（シェア1割や2割ではプライスリーダーになるのは難しい）
本来このような行為は、独占禁止法が、談合・カルテルになる可能性があるが、農協は適応除外なので、法律上問題ない。

今回のコメの値上がりには、農協と政府が関係している。

証拠はない。