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はてなキーワード: DSLとは
2025年、私たちはソフトウェア開発の歴史的な転換点に立っている。大規模言語モデル（LLM）の進化は、GitHub Copilotのようなコード補完ツールに始まり、今や「何を作りたいか」を自然言語で伝えるだけで、アプリケーションの雛形が数分で生成される時代を現実のものとしつつある。この光景を目の当たりにした多くのプログラマが、漠然とした、しかし確かな不安を抱いているだろう。「私たちの仕事は、いずれAIに奪われるのではないか」と。
この問いに対する私の答えは、半分はYesであり、もう半分はNoだ。より正確に言えば、プログラマの仕事の本質が、歴史上かつてないレベルで抽象化され、その役割が再定義されるのだ。私たちは、コードを「書く」作業から解放される一方で、これまで以上に高度な思考を要求されることになる。
本稿では、プログラミングの歴史を「How（いかに作るか）」から「What（何を作るか）」への移行として捉え直し、LLMがこの流れをいかに加速させるかを論じる。そして、その先にある、AIには決して代替できない、人間ならではの競争優位性、すなわち「Why（なぜ作るのか）」を定義し、記述する能力の重要性について深く考察していく。これは、単なる未来予測ではない。今を生きるすべてのソフトウェアエンジニアにとっての、生存戦略の提示である。
LLMの登場を特異点として捉える前に、我々が立っている場所を正確に知る必要がある。ソフトウェア開発の歴史は、常に「抽象化」との戦いであった。そしてその歴史は、プログラマの関心が「How」から「What」へと徐々に移り変わっていくプロセスとして描くことができる。
コンピュータの黎明期、プログラミングとは、計算機が理解できる命令（How）を、一行一行、丹念に記述する作業そのものであった。アセンブリ言語や初期のFORTRAN、COBOLといった言語は、ハードウェアの制約を強く受けており、プログラマはメモリ管理やプロセッサの動作といった、極めて物理層に近いレベルでの「How」を意識する必要があった。
この時代のテストもまた、「How」に強く束縛されていた。書かれた手続きが、意図した通りに順番に実行されるか、特定の入力に対して期待された計算結果を返すか。テストの関心事は、あくまで「手続きの正しさ」の検証にあった。ビジネスロジックと実装の詳細が密結合し、コードは特定の処理手順を記述した、硬直的な塊となっていた。
風向きが変わり始めたのは、ソフトウェアの規模が拡大し、その複雑性が人間の認知能力を超え始めた頃だ。1990年代後半から2000年代にかけて提唱されたエクストリーム・プログラミング（XP）の中で、テスト駆動開発（TDD）という考え方が登場する。
TDDの本質は、単なるテスト手法の改善ではない。それは、プログラミングのパラダイムを根底から覆す思想だった。TDDは、「まずテストを書く」ことを強制することで、プログラマの意識を「これから実装するコード（How）」から「そのコードが満たすべき振る舞い（What）」へと強制的に転換させたのだ。
テストはもはや、書かれたコードの後追いで正しさを検証する作業ではない。それは、これから作られるべきソフトウェアの「仕様書」であり、「振る舞いの宣言」となった。例えば、「ユーザーがログインボタンをクリックしたら、ダッシュボード画面に遷移する」というテストコードは、具体的な実装方法（`onClick`イベントハンドラの中で`window.location.href`を書き換える、など）には一切言及しない。それはただ、達成されるべき「What」を記述しているだけだ。
この思想は、ビヘイビア駆動開発（BDD）へと発展し、`Given-When-Then`といった、より自然言語に近い形式でソフトウェアの振る舞いを記述するスタイルを生み出した。プログラマだけでなく、プロダクトマネージャーやビジネスアナリストといった非技術者をも巻き込み、「What」を共通言語として定義する試みが本格化したのである。
TDD/BDDによってプログラマの意識が「What」に向かい始めると、コードそのものもまた、宣言的なスタイルへと進化していく。この変化を劇的に加速させたのが、モダンなフレームワークの存在だ。
Reactを例に考えてみよう。Reactが登場する前、フロントエンド開発はjQueryに代表されるように、DOMを直接操作する命令的なコード（How）の連続だった。「このボタンがクリックされたら、この要素のテキストを書き換え、あちらの要素を非表示にする」といった具合だ。
しかし、Reactは「UIとは、ある状態（state）に対する純粋な写像である」という宣言的なモデルを提示した。プログラマがやるべきことは、UIの状態（`state`）と、その状態がどのように見えるか（JSXによるコンポーネント）を宣言することだけだ。状態が変更された際に、DOMをどのように効率的に更新するかという面倒な「How」の部分は、Reactの仮想DOMと差分検出アルゴリズムがすべて隠蔽してくれる。プログラマは「What（UIのあるべき姿）」を記述するだけでよくなったのだ。
この「WhatからHowへの変換」は、様々な領域で見られる。
これらのフレームワークやツールは、いわば「特定の制約下における、WhatからHowへの高性能な変換器」として機能してきた。プログラマは、フレームワークが課す「お作法」や「制約」を受け入れることで、退屈で間違いの多い「How」の記述から解放され、より本質的な「What」の定義に集中できるようになった。我々が「生産性が高い」と感じる開発体験は、この優れた変換器の恩恵に他ならない。
現状は、この歴史的変遷の延長線上にある。プログラマの仕事は、手続きを記述する職人から、振る舞いを定義し、それを実現するための最適な「変換器（フレームワーク）」を選択・設定するアーキテクトへと、その重心を移してきたのだ。
フレームワークがもたらした「WhatからHowへ」の潮流は、LLMの登場によって、未曾有のスケールで加速されようとしている。フレームワークが「特定の領域に特化した変換器」であったのに対し、LLMは「あらゆる領域に対応可能な、究極の汎用変換器」としてのポテンシャルを秘めているからだ。
前章で述べたように、ReactやTerraformといったフレームワークは、その恩恵と引き換えに、私たちに特定の「制約」を課してきた。Reactを使うならコンポーネントベースで思考し、状態管理の作法に従う必要がある。Terraformを使うなら、そのエコシステムとHCLの流儀を受け入れなければならない。これらの制約は、WhatからHowへの変換を自動化するための「レール」であり、私たちはそのレールの上を走ることで効率を得てきた。
しかし、LLMはこの前提を覆す。LLMは、特定のフレームワークや言語の知識を事前に学習しているが、その利用において絶対的な制約を課すわけではない。私たちは、より自由な形式で「What」を伝えることができる。
例えば、こうだ。
ユーザー認証機能付きのシンプルなブログアプリを作ってほしい。フロントエンドはReactとTypeScript、UIコンポーネントはMUIを使う。バックエンドはNode.jsとExpressで、データベースはPostgreSQL。ユーザーはGoogleアカウントでログインでき、新しい記事を作成、編集、削除できる。記事にはマークダウン記法が使えて、画像もアップロードできるようにしてほしい。
この要求（What）は、特定のフレームワークの流儀に則ったものではない。複数の技術スタックを横断し、機能要求を自然言語で並べただけのものである。しかし、現在のLLM、特にGPT-4oやそれに類するモデルは、このレベルの要求から、ディレクトリ構造、設定ファイル、APIエンドポイント、フロントエンドコンポーネントに至るまで、驚くほど具体的なコード（How）を生成することができる。
これは、フレームワークが担ってきた「WhatからHowへの変換」が、特定のレールから解き放たれ、より広範で柔軟な領域へと拡張されたことを意味する。これまで自動化が難しかった、あるいは特定のフレームワークが存在しなかったニッチな領域や、複数の技術を組み合わせる複雑なシステム構築においても、AIによる宣言的プログラミングの恩恵を受けられる時代が始まろうとしているのだ。
LLMという汎用変換器の登場により、プログラマの生産性は、「いかに質の高いWhatをLLMに伝えられるか」に直結するようになる。これは、俗に「プロンプトエンジニアリング」と呼ばれるスキルだが、その本質は、ソフトウェア開発における「要求定義」そのものである。
質の高い「What」とは何か。それは、曖昧性がなく、網羅的で、矛盾のない要求である。
これらは、優秀なソフトウェアエンジニアが、プロダクトマネージャーやデザイナーとの対話を通じて、日常的に行ってきた思考プロセスそのものではないだろうか。LLMの登場は、この思考プロセスを、より明確に、よりテキストベースで「記述」する能力を求める。私たちの頭の中にあった暗黙的な仕様が、LLMへの入力（プロンプト）という形で、明示的に言語化されることを要求するのだ。
やがて、ほとんどのプログラミング作業は、この「Whatの記述」に収束していくだろう。TDDがテストコードという形式で「What」を記述したように、私たちは自然言語や、より構造化された要求記述言語を用いて、AIに対して「What」を宣言することになる。コード（How）は、その宣言から自動生成される中間生成物に過ぎなくなる。まさに、コードが蒸発していく未来である。
「What」を伝えれば「How」が手に入る。この魔法のような世界の到来を前に、私たちは一つの重大な問いに直面する。それは、「そのWhatからHowへの変換は、本当に一意に決まるのか？」という問いだ。
答えは、明確にNoである。
ある「What（要求）」を実現するための「How（実装）」は、無数に存在する。そして、どの「How」を選択すべきかを決定するためには、単純な機能要求（What）だけでは情報が全く足りない。そこには、必ず「Why（なぜそう作るのか）」という、背景、文脈、そしてトレードオフの考慮が必要不可欠となる。
簡単な例を考えてみよう。「1億件のユーザーデータを格納し、ユーザーIDで高速に検索できるシステム」という「What」をLLMに与えたとする。LLMは、どのような「How」を提案するだろうか。
これらの選択肢は、どれも「What」を満たしている。しかし、その特性は全く異なる。案Aは多くのエンジニアにとって馴染み深く開発が容易だが、10億、100億件へのスケールは難しいかもしれない。案Bはスケール性に優れるが、厳密なトランザクション管理は苦手だ。案Cは高速だが、運用コストとシステムの複雑性が増す。案Dは安価だが、検索速度は他に劣る。
LLMは、これらの選択肢をリストアップすることはできるだろう。しかし、このプロジェクトにとって最適な選択肢はどれかを、自信を持って決定することはできない。なぜなら、その決定には、LLMが与えられていない「Why」の情報が必要だからだ。
これらの「Why」こそが、無数に存在する「How」の中から、ただ一つの「正解」を選び出すための羅針盤なのである。そしてこの「Why」は、ビジネスの目標、組織の文化、ユーザーの期待、技術的な制約といった、極めて人間的で、文脈依存的な情報の中にしか存在しない。
ここで重要なのは、これまでもエンジニアは、この「Why」に基づく意思決定を、意識的あるいは無意識的に行ってきたという事実だ。
私たちが技術選定を行うとき、単に「流行っているから」という理由だけでReactを選ぶわけではない。「SPA（Single Page Application）にすることでユーザー体験を向上させたい（Why）」、「コンポーネント指向の開発によって長期的な保守性を確保したい（Why）」、「Reactエンジニアの採用市場が活発だから（Why）」といった、様々な「 Permalink | 記事への反応(0) | 17:09
2025年、私たちはソフトウェア開発の歴史的な転換点に立っている。大規模言語モデル（LLM）の進化は、GitHub Copilotのようなコード補完ツールに始まり、今や「何を作りたいか」を自然言語で伝えるだけで、アプリケーションの雛形が数分で生成される時代を現実のものとしつつある。この光景を目の当たりにした多くのプログラマが、漠然とした、しかし確かな不安を抱いているだろう。「私たちの仕事は、いずれAIに奪われるのではないか」と。
この問いに対する私の答えは、半分はYesであり、もう半分はNoだ。より正確に言えば、プログラマの仕事の本質が、歴史上かつてないレベルで抽象化され、その役割が再定義されるのだ。私たちは、コードを「書く」作業から解放される一方で、これまで以上に高度な思考を要求されることになる。
本稿では、プログラミングの歴史を「How（いかに作るか）」から「What（何を作るか）」への移行として捉え直し、LLMがこの流れをいかに加速させるかを論じる。そして、その先にある、AIには決して代替できない、人間ならではの競争優位性、すなわち「Why（なぜ作るのか）」を定義し、記述する能力の重要性について深く考察していく。これは、単なる未来予測ではない。今を生きるすべてのソフトウェアエンジニアにとっての、生存戦略の提示である。
LLMの登場を特異点として捉える前に、我々が立っている場所を正確に知る必要がある。ソフトウェア開発の歴史は、常に「抽象化」との戦いであった。そしてその歴史は、プログラマの関心が「How」から「What」へと徐々に移り変わっていくプロセスとして描くことができる。
コンピュータの黎明期、プログラミングとは、計算機が理解できる命令（How）を、一行一行、丹念に記述する作業そのものであった。アセンブリ言語や初期のFORTRAN、COBOLといった言語は、ハードウェアの制約を強く受けており、プログラマはメモリ管理やプロセッサの動作といった、極めて物理層に近いレベルでの「How」を意識する必要があった。
この時代のテストもまた、「How」に強く束縛されていた。書かれた手続きが、意図した通りに順番に実行されるか、特定の入力に対して期待された計算結果を返すか。テストの関心事は、あくまで「手続きの正しさ」の検証にあった。ビジネスロジックと実装の詳細が密結合し、コードは特定の処理手順を記述した、硬直的な塊となっていた。
風向きが変わり始めたのは、ソフトウェアの規模が拡大し、その複雑性が人間の認知能力を超え始めた頃だ。1990年代後半から2000年代にかけて提唱されたエクストリーム・プログラミング（XP）の中で、テスト駆動開発（TDD）という考え方が登場する。
TDDの本質は、単なるテスト手法の改善ではない。それは、プログラミングのパラダイムを根底から覆す思想だった。TDDは、「まずテストを書く」ことを強制することで、プログラマの意識を「これから実装するコード（How）」から「そのコードが満たすべき振る舞い（What）」へと強制的に転換させたのだ。
テストはもはや、書かれたコードの後追いで正しさを検証する作業ではない。それは、これから作られるべきソフトウェアの「仕様書」であり、「振る舞いの宣言」となった。例えば、「ユーザーがログインボタンをクリックしたら、ダッシュボード画面に遷移する」というテストコードは、具体的な実装方法（`onClick`イベントハンドラの中で`window.location.href`を書き換える、など）には一切言及しない。それはただ、達成されるべき「What」を記述しているだけだ。
この思想は、ビヘイビア駆動開発（BDD）へと発展し、`Given-When-Then`といった、より自然言語に近い形式でソフトウェアの振る舞いを記述するスタイルを生み出した。プログラマだけでなく、プロダクトマネージャーやビジネスアナリストといった非技術者をも巻き込み、「What」を共通言語として定義する試みが本格化したのである。
TDD/BDDによってプログラマの意識が「What」に向かい始めると、コードそのものもまた、宣言的なスタイルへと進化していく。この変化を劇的に加速させたのが、モダンなフレームワークの存在だ。
Reactを例に考えてみよう。Reactが登場する前、フロントエンド開発はjQueryに代表されるように、DOMを直接操作する命令的なコード（How）の連続だった。「このボタンがクリックされたら、この要素のテキストを書き換え、あちらの要素を非表示にする」といった具合だ。
しかし、Reactは「UIとは、ある状態（state）に対する純粋な写像である」という宣言的なモデルを提示した。プログラマがやるべきことは、UIの状態（`state`）と、その状態がどのように見えるか（JSXによるコンポーネント）を宣言することだけだ。状態が変更された際に、DOMをどのように効率的に更新するかという面倒な「How」の部分は、Reactの仮想DOMと差分検出アルゴリズムがすべて隠蔽してくれる。プログラマは「What（UIのあるべき姿）」を記述するだけでよくなったのだ。
この「WhatからHowへの変換」は、様々な領域で見られる。
これらのフレームワークやツールは、いわば「特定の制約下における、WhatからHowへの高性能な変換器」として機能してきた。プログラマは、フレームワークが課す「お作法」や「制約」を受け入れることで、退屈で間違いの多い「How」の記述から解放され、より本質的な「What」の定義に集中できるようになった。我々が「生産性が高い」と感じる開発体験は、この優れた変換器の恩恵に他ならない。
現状は、この歴史的変遷の延長線上にある。プログラマの仕事は、手続きを記述する職人から、振る舞いを定義し、それを実現するための最適な「変換器（フレームワーク）」を選択・設定するアーキテクトへと、その重心を移してきたのだ。
フレームワークがもたらした「WhatからHowへ」の潮流は、LLMの登場によって、未曾有のスケールで加速されようとしている。フレームワークが「特定の領域に特化した変換器」であったのに対し、LLMは「あらゆる領域に対応可能な、究極の汎用変換器」としてのポテンシャルを秘めているからだ。
前章で述べたように、ReactやTerraformといったフレームワークは、その恩恵と引き換えに、私たちに特定の「制約」を課してきた。Reactを使うならコンポーネントベースで思考し、状態管理の作法に従う必要がある。Terraformを使うなら、そのエコシステムとHCLの流儀を受け入れなければならない。これらの制約は、WhatからHowへの変換を自動化するための「レール」であり、私たちはそのレールの上を走ることで効率を得てきた。
しかし、LLMはこの前提を覆す。LLMは、特定のフレームワークや言語の知識を事前に学習しているが、その利用において絶対的な制約を課すわけではない。私たちは、より自由な形式で「What」を伝えることができる。
例えば、こうだ。
ユーザー認証機能付きのシンプルなブログアプリを作ってほしい。フロントエンドはReactとTypeScript、UIコンポーネントはMUIを使う。バックエンドはNode.jsとExpressで、データベースはPostgreSQL。ユーザーはGoogleアカウントでログインでき、新しい記事を作成、編集、削除できる。記事にはマークダウン記法が使えて、画像もアップロードできるようにしてほしい。
この要求（What）は、特定のフレームワークの流儀に則ったものではない。複数の技術スタックを横断し、機能要求を自然言語で並べただけのものである。しかし、現在のLLM、特にGPT-4oやそれに類するモデルは、このレベルの要求から、ディレクトリ構造、設定ファイル、APIエンドポイント、フロントエンドコンポーネントに至るまで、驚くほど具体的なコード（How）を生成することができる。
これは、フレームワークが担ってきた「WhatからHowへの変換」が、特定のレールから解き放たれ、より広範で柔軟な領域へと拡張されたことを意味する。これまで自動化が難しかった、あるいは特定のフレームワークが存在しなかったニッチな領域や、複数の技術を組み合わせる複雑なシステム構築においても、AIによる宣言的プログラミングの恩恵を受けられる時代が始まろうとしているのだ。
LLMという汎用変換器の登場により、プログラマの生産性は、「いかに質の高いWhatをLLMに伝えられるか」に直結するようになる。これは、俗に「プロンプトエンジニアリング」と呼ばれるスキルだが、その本質は、ソフトウェア開発における「要求定義」そのものである。
質の高い「What」とは何か。それは、曖昧性がなく、網羅的で、矛盾のない要求である。
これらは、優秀なソフトウェアエンジニアが、プロダクトマネージャーやデザイナーとの対話を通じて、日常的に行ってきた思考プロセスそのものではないだろうか。LLMの登場は、この思考プロセスを、より明確に、よりテキストベースで「記述」する能力を求める。私たちの頭の中にあった暗黙的な仕様が、LLMへの入力（プロンプト）という形で、明示的に言語化されることを要求するのだ。
やがて、ほとんどのプログラミング作業は、この「Whatの記述」に収束していくだろう。TDDがテストコードという形式で「What」を記述したように、私たちは自然言語や、より構造化された要求記述言語を用いて、AIに対して「What」を宣言することになる。コード（How）は、その宣言から自動生成される中間生成物に過ぎなくなる。まさに、コードが蒸発していく未来である。
「What」を伝えれば「How」が手に入る。この魔法のような世界の到来を前に、私たちは一つの重大な問いに直面する。それは、「そのWhatからHowへの変換は、本当に一意に決まるのか？」という問いだ。
答えは、明確にNoである。
ある「What（要求）」を実現するための「How（実装）」は、無数に存在する。そして、どの「How」を選択すべきかを決定するためには、単純な機能要求（What）だけでは情報が全く足りない。そこには、必ず「Why（なぜそう作るのか）」という、背景、文脈、そしてトレードオフの考慮が必要不可欠となる。
簡単な例を考えてみよう。「1億件のユーザーデータを格納し、ユーザーIDで高速に検索できるシステム」という「What」をLLMに与えたとする。LLMは、どのような「How」を提案するだろうか。
これらの選択肢は、どれも「What」を満たしている。しかし、その特性は全く異なる。案Aは多くのエンジニアにとって馴染み深く開発が容易だが、10億、100億件へのスケールは難しいかもしれない。案Bはスケール性に優れるが、厳密なトランザクション管理は苦手だ。案Cは高速だが、運用コストとシステムの複雑性が増す。案Dは安価だが、検索速度は他に劣る。
LLMは、これらの選択肢をリストアップすることはできるだろう。しかし、このプロジェクトにとって最適な選択肢はどれかを、自信を持って決定することはできない。なぜなら、その決定には、LLMが与えられていない「Why」の情報が必要だからだ。
これらの「Why」こそが、無数に存在する「How」の中から、ただ一つの「正解」を選び出すための羅針盤なのである。そしてこの「Why」は、ビジネスの目標、組織の文化、ユーザーの期待、技術的な制約といった、極めて人間的で、文脈依存的な情報の中にしか存在しない。
ここで重要なのは、これまでもエンジニアは、この「Why」に基づく意思決定を、意識的あるいは無意識的に行ってきたという事実だ。
私たちが技術選定を行うとき、単に「流行っているから」という理由だけでReactを選ぶわけではない。「SPA（Single Page Application）にすることでユーザー体験を向上させたい（Why）」、「コンポーネント指向の開発によって長期的な保守性を確保したい（Why）」、「Reactエンジニアの採用市場が活発だから（Why）」といった、様々な「 Permalink | 記事への反応(0) | 17:09
認知負荷を考慮に入れているエンジニアの少ないこと少ないこと。
少なくともおいらは会ったことがない。
むしろ、ドキュメントを増やし、設定ファイルを増やし、スクリプトを増やし、手順を増やし、密接な関係にあるソースを切り刻んであちこちのファイルにぶちまけて、その増やした量に比例してエンジニアの腕が評価されるとか考えてる節が見受けられる。
んなわけねーだろ！
SIerみたいに、納品したら終わりじゃねぇんだ。
日に日に巨大化、複雑化するサービス相手に、そういう「フジツボ」を増殖させんなよ、と。
「将来的には全部設定ファイル化して……」
同じ口で「オリジナルのDSLを作るのは……」とか言う、お前の頭の構造を疑う。
マイクロサービスだのNodeだの言っても表面的でしかねぇからな
そのぐらいの表面的なことなら俺でも言える
俺が「どんなコンテンツをどんなクエリを投げて検索するサービスを開発してるか」ってことを言ったら、会社名バレるだろ
まあ言える範囲で言ってやるよ
まずクラウドはAWSを使ってるが、俺はアルゴリズム担当者なのでクラウドには詳しくない
検索はElasticsearchを使ってるが、当該コンテンツの検索に特化したDSLを作るためにFlaskでREST APIを公開してる
表示に関するデータはGraphQLが使われているらしいが、担当ではないので詳しくはない
あとはユーザーに通知を送る機能を作っているが、これはpythonでバッチ処理してる
２ちゃんねるで女叩きがあったことは筆者自身見て知っているが、なぜそのような空気感が醸成されたのか？についてはニコニコ動画登場以降にインターネットへ新規参入した筆者にはわからない
便乗して、現時点で四十台の人間の視点からインターネットの文化の変遷について書く。
ごく普通の家庭からインターネットに接続するようになったのは 2000 年を過ぎた頃のことで、それ以前のインターネット参加者は限られていた。
あたりが主。
インターネットを利用するにあたって費用のハードルがどれくらいだったのか。
1990 年台の中頃では平均的なパソコンの値段が 30 万円前後くらいで、ガチなユーザなら 80 万～ 120 万円くらい (周辺機器を含む) は出してた。
回線はダイアルアップだったりするのでそれだけでも通話と同じ料金 (最低で三分十円、アクセスポイントまでの距離次第でもっと高額) がかかる。
バブル経済の残滓がまだ残っている時代ではあったが、普通の家庭でそれだけの額を出そうという人はそんなに多くなかっただろう。
テレホーダイサービスが始まってもそれが全国的なサービスとして提供されるまで少し時間がかかった。
2000 年を過ぎた頃にインターネットが急成長しはじめた。
この頃には田舎でも DSL 回線がまあまあ利用できるようになった。
女性が増えたというよりはインターネット人口そのものが爆発的に増えた。
私にとって「インターネット黎明期」とは 2000 年より前のことを指す。
(私の文章ではこの定義に基づいて「黎明期」と述べていると解していただきたい。)
私が用語を定義するなら 2000 年から 2010 年あたりを (日本における) インターネット成長期とでも呼ぶだろう。
私個人の経験で言うなら、このインターネット急成長前にも女性ユーザはいたが特に厄介だったという記憶はない。
インターネット急成長以後の新参のインターネット参加者は男女関係なくリアルの感覚をインターネットに持ち込んでいた。
ただ、元々の「リアルの感覚」が女性は「話題」ではなく「人」で分けがちなんだと思う。
話したい人には何でも話してあまり話したくない人とはやりとり自体をひかえ、場所ごとに違う話題を取り上げるという感覚が希薄なように見える。
あるスレに馴染んだらそこの人と仲良くなった気分になって別の話題でもよいと思ってしまったんだろう。
そこの人たちと仲良くなろうという意識はあったし、仲良くなるまでは何でも話そうという感じでもなかった。
id:toshimasaki 弱者女性は男性の性欲や支配欲を満たす存在として需要があるが逆はあまりないというだけの話。知的精神に問題があっても体が元気ならセックスできるし子どもも産ませられる。言いなりにもさせやすい。反吐が出るが。
https://b.hatena.ne.jp/entry/4698582318593596514/comment/toshimasaki
[だっからさああああああああああ いったい何回説明したら気が済むん？？？ ]
https://b.hatena.ne.jp/entry/s/anond.hatelabo.jp/20210216171259
世に多数いる「障害・問題持ち女性と健常男性」カップル・夫婦の男性は「性欲や支配欲を満たすために付き合ってる」となんの根拠もなく決めつけ侮蔑する偏見に満ちた、この酷すぎるブコメがトップブコメ。
これ書いたid:toshimasakiとスター付けた連中、世に多数いる「障害・問題持ち女性と健常男性」カップル・夫婦すべてをバカにして侮蔑してる自覚あるの？
直接侮蔑された男性だけでなく、「こんな素敵な彼くんが」とニコニコ顔の女性に「お前のパートナーはお前に対して愛でなく性欲と支配欲で付き合ってんだぞ。お前の頭がアレでも体はセックスできるし孕めるし、頭アレで寧ろ言いなりにさせやすいから付き合ってんだぞ。」と顔に泥ぬりたくってる自覚あるの？「障害・問題持ち女性と健常男性」カップル・夫婦の当事者がこれ読んだらどんな気分になるか想像した上で書いてスター付けてるの？
本気でそう思ってるなら、障害・問題持ち女性を男の性欲・支配欲から守るために、障害・問題持ち女性に対し「あなたと付き合おうという男なんて、みんなあなたの体目当てで、セックスして孕ませて言いなりにするために近寄って来てるんだよ！みんな拒絶して！」と堂々と社会運動として呼びかけてみろよ。できないだろ。
それは「あんたらみたいな女にまともな男が近づいてくるはずがない」という偏見そのものだもの。
そういう偏見が自分にあること自覚してる？自覚してるだろうね。匿名でないとこんなブコメ書いて支持できないもんね。
それとも、「女性は恵まれてる存在であってはならず、常に搾取され虐げられる哀れな存在でないといけないんだ」というジェンダーバイアスで反射的にブコメ書いてスター付けちゃったのカナ？
まあそのほうがフェミニスト的には都合いいよね。弱者・被害者ポジションは最強で、常に他者に一方的に要求をつきつけて、何の義務も負わず責任もとらなくていいもんね。楽だよね。心地いいよね。「守りたい、このポジション」とつい口が滑って本音が出ちゃうのも仕方ないよね。
女性性が優位な「弱者・被害者」ポジションを維持するためなら、当事者を侮蔑することに何ら躊躇しない、それがはてフェミなんだね。
軽蔑するよ。
greenT トップコメ、鬱をケアする彼くんの漫画を見るたびにこいつは性欲や支配欲で女を手に入れたんだなって想像しながら読んでるのか。歪みがすげえな
これな。
2/17 16:30時点でこの侮蔑ブコメにスター付けてる歪みがすげえ連中、スター消す前に保全しとく。
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skgctom
nicoyou
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baronhorseさん がスターを付けました。
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kralica
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hamu_start
hamu_start
hamu_start
hamu_start
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arcom
kerokeropippi
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kinnosabakan
kinnosabakanさん がスターを付けました。
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shiju_kagoさん がスターを付けました。
birnamwood
birnamwoodさん がスターを付けました。
iroha2_hohe
iroha2_hoheさん がスターを付けました。
kuroi122
kuroi122さん がスターを付けました。
amtmt
センスの無い奴の問題は、知識がないことではなく、頭がおかしいことなんだ。
これは後天的に直せない。そして、センスのないプログラマは他人に迷惑をかける。だから、センスのない奴はプログラマになってはいけない。
こんなのは誰でも書ける。身長(m)と体重(kg)を受け取って、(体重)÷(身長*身長)を計算して出力するだけだ。
GUI等をつけたとしても、総コード行数10数行で実装できるだろう。
ところが、センスのないやつは全く違うことを考える。
彼らの一部は、BMIを計算するプログラムを作るのに、なぜかユーザー登録画面を作ろうとする。
そして、身長と体重のほかに、年齢や性別などの様々なパラメータを管理できるようにし、それらのパラメータを日ごと、あるいは週ごと、あるいは月ごとに入力できるようにし、指定期間での推移をグラフで表示するシステムを作り出す。
ユーザーごとに管理するパラメータの種類は増減するため、BMIを計算する場合、「身長と体重はどのフィールドに格納されているか」というような間接的な情報が必要になり、それを記載した設定ファイル等を読み取る別のプログラムを作り出す。
BMI以外の様々な指標を計算させるために、設定ファイルに書ける独自のDSLのようなものを作り、パラメータ同士の加減乗除や、指定した期間の移動平均などを計算できるようにする。
データ定義にもとことん拘る。単位を何にするかとか、グラフで表示したときに何色にするかとか、軸に単位を表示するかとか、スケールからはみ出したときにどう表示するか等のありとあらゆる情報を各パラメータに対して定義できるよう設計する。
こうして出来上がった巨大なシステムは、身長Hと体重Wを入力すると、W/H*Hの結果を表示するためだけに使われる。
既に述べたように、ここで問題なのは、彼がYAGNI（You Ain't Gonna Need It.）という原則を知らないことではない。
「普通の開発者ならあえてそんなことはしない」ということを自然に行ってしまうこと。これが本質的な問題なのだ。
ちなみに、センスのない奴の頭のおかしさというのは、本当に常軌を逸している。だから、読者がすっと腑に落ちるような例を挙げることは極めて難しい。
たとえば、「数学ができない生徒がいる」という現象を説明するためには、「計算問題は解けるが、文章問題は解けない」というような類型を示すことができる。しかし、「センスのないプログラマ」は、常人の世界観を超越しているので、そういうシンプルな例示や説明ができない。上に書いたたとえ話ですら、実在する彼らに比べれば、まだマシなのである。
グラビアのスキャン画像を蒐集する趣味を楽しんでいた時期がある。
グラビアと言っても日本の週刊誌やアイドル雑誌のグラビアではなく、主に海外のソフトコア雑誌やセレブ誌のグラビアである。
飽きてやめてしまうまでの数年間、日本人の同好の士とは出会えなかったので、たぶん日本人でそれをしていた人はごく少数だったんじゃないかと思う。
自分はただのエンジョイ勢だったのでそれほど深い知識があるわけじゃないけど、日本語の文献も見つからないようだし、思い出としてちょっと書き留めておこうと思う。
だいたい20年くらい前の昔話。
よくわからないが、Online Scan Collection とか scanz（warezのノリ？）と呼ばれていたと思う。
スキャナーと呼ばれる職人が配布する画像ファイル（主にグラビア）をコレクターが集めたり、コレクター同士でトレードしたりする遊び。スキャナーはコレクターを兼ねていたりもするし、コレクターがスキャナーとなって配布を始めたりもする。
配布される画像はスキャンと呼ばれる。紙媒体で売られている雑誌のグラビアを高解像度のフラットベッドスキャナで読み取り、もとが印刷物であったことなどわからないくらい美麗にレタッチされたJPEG画像である。600dpiクラスのスキャナと高機能のレタッチソフト（ほぼPhotoShop一択）がたぶん必須。
題材は大半がセクシーな女性のグラビアで、ヌードでもPLAYBOYやPENTHOUSEに載る程度のおだやかなもの。水着、下着姿のものも多い。が、たまに美しい風景のシリーズがあったりもする。
画像の片隅にはそれを作ったスキャナーのシグネチャ（かっこいいアイコンなど）がウォーターマークとして付される。
あ、上で「日本人はごく少数」と書いたが、おそらく日本人だろうというスキャナーはいた。中でも印象に残っているのは Kuni Scan という2万枚ほどのシリーズで、題材が日本のグラビアだったし名前からして日本人だろう。Kuni Scan で画像検索すると今でも彼の作品の一部を見ることができる。
今でもそうだが印刷物をスキャンして配布するのは明白にコピーライト違反であるし、ことに題材が肖像権にがっつり抵触していることもあって、一次配布はきわめて目立たないかたちで行われていた。
スキャナーたちが「新しいのできたよー」と最初の配布を行うのはおそらくIRCチャンネルだったと思う。自分は外人たちと英語でリアルタイムのチャットをする自信がまったくなかったのでIRCにはほとんど近寄らなかった。なので一次配布の現場のことはよく知らない。
当時はimgurのような匿名画像アップロードサイトなどもなかったのでこのような個人間のやりとりで配布が行われていたのだろうと思う。
この時、スキャナーは画像とともにスキャンリストも一緒に配布するのであるが、それについては次で述べる。
スキャンは数十枚～100枚程度のテーマを持ったシリーズとしてリリースされる。テーマはモデルであったり、雑誌であったり様々。
最新リリースには必ずそのシリーズに含まれるファイルの一覧を記したCSVが添えられる。
リストに記されているのは [ ファイル名, ファイルサイズ, CRC32 ] の3項目（CRC32はファイルの指紋のようなもので、データの同一性を確認するのに用いられる通信技術）。
この3項目が一致していないとオリジナルデータと認められず、集めたことにならない。
たとえばWebで目当てのファイル名の画像を見つけたとしても、それが何者かの手によってリサイズされていたり再圧縮されていたりするとCSVと数値が一致せず、コレクションに加えることができない。
シリーズには継続中のシリーズとすでに完結したシリーズがあり、CSVファイルに[finished]といった名前がついているのが完結したシリーズである。これに載っているスキャンを全部集めたらコンプリート。
CSVはこんな感じで今でも配っているのを見つけた。
http://www.scancollections.com/CSV/list_csv.php
（私がかつてひとつだけスキャナーとして配布したシリーズも含まれていた。なんだかうれしい）
一次配布時にIRCを通じてスキャナーから直接手に入れることのできなかったスキャンは別の手段で探すことになる。
Webにアップされているものを探したり、同好の士とトレードしたり、alt.binaries（ニュースグループ）でも交換が行われていたように思う。
私は主にWebサイト経由で集めていたのだけれど、当時個人ホームページの割り当てボリュームは数MB程度がふつうだったので、スキャンをアップしてくれるサイトも古いものはどんどん消されてしまった。しかも1枚1枚がやたらでかい。今でこそ一辺が1000ピクセル以上あるような大きな画像でも表示は一瞬だけれど、DSLすらなかった時代の混み合うテレホーダイのISDN回線では300KB程度のJPEGでも上からじわじわ表示されてくるのを待つ感じだった。
海外の同好の士からトレードを持ちかけられることもあった。トレカの要領。ロシアや台湾のコレクターと、お互い非母国語の英語でたどたどしく「おまえこれ持ってるか」「おれのこれやる」とトレードのやり取りをするのである。基本は１：１で持ってないもの同士を交換というタテマエだけど、自分は持っているものは気前よく差し上げていた。ドイツのコレクターとはたまたま音楽の趣味が合ったのでしばらく文通してたな。
そうやって新しく手に入ったスキャンがあると、コレクションマネージャーみたいなソフトを使ってCSVと照合する。CSVと一致しないデータを取り除いてくれたり、リネームやフォルダ分けを自動でやってくれたりするスキャンコレクションに特化した管理ソフトがあったのである。
自宅のネット回線をFTTH常時接続に変えたとたんにコレクションがつまらなくなった。
どんなサイトも画像もピュンピュン一瞬で表示されるし、コレクションがウン千枚詰まったZIPファイルですらたちまちダウンロードされて、「苦労して一生懸命集める」という手応えがなくなって、「やりがい」がなくなってしまったのである。
DSL、常時接続の普及にともなってネット上には高解像度データがあふれるようになり、スキャンでしか見ることのできなかった美麗画像の希少性がどんどん下がっていったこともあると思う。
「それ俺もやってた！」って人いますか？
日経xTECHの元記事を読んでもCOBOLの特徴があんまり伝わってこない感じだし、かといってそれをディスってもしょうがないので、書いてみた。
https://anond.hatelabo.jp/20190205192741
COBOLは本質的にはDSLなんだけど、一見汎用プログラミング言語に見えてしまってRubyやPythonなんかと比較するのが誤解のもとではあると思う。今の人でも知ってそうなCOBOLに似ている言語はたぶんSQLで、データを処理するための専用言語。ただ、SQLは頑張ればすごく複雑なこともできるパワフルな言語で、だからこそ現代でも生き延びているわけだけど、COBOLはわりとシンプルなデータ処理を想定している感じ。
SQLだけでアプリケーションを作れないのは触ったことある人なら誰でもわかると思う。普通はJavaやRubyで全体の流れを記述してデータベース入出力をSQLで書く。COBOLもそんな感じで、全体の流れをJCLやShellスクリプト、あるいはJP1のような運用管理ソフトで書く。SQLの1個の処理に相当するのがCOBOLのコンパイル単位で、それごとにソースファイルが分割される。ひとつのソースファイルに2個以上の処理を書くこともできるけど普通はしない。ここまで理解すると古いCOBOLに1ファイル内のすべての処理に影響するグローバル変数しかないのや、今のCOBOLにコンパイル単位をまたぐ真のグローバル変数がないのも、それほどクリティカルではないことがわかると思う。もし、本当に複数の処理にまたがる値が必要なら、データベースに格納してしまえばいいんだし。
で、SQLでいうところのデータベースに相当するのがCOBOLではデータファイル。sedやawkでテキストファイルやCSVファイルを行ごとに処理するのとちょっと似てるけど、COBOLの場合は固定長ファイルという点が違う。改行文字は入ってなくて、たとえば150バイトごとに次のレコードみたいな形式。これの1レコードごとに何月何日何時に〇〇という商品を□□円で売ったとか書いてあるのが典型的なデータの内容。それを集計して今日は〇〇が何個売れて売上がどれだけあったとか、出金合計がいくらで入金合計がいくらで、みたいな財務諸表を作ったり。SQLと同じように税率なんかが書いてあるマスタデータと、日々の売り上げが書いてあるトランザクションデータがあって、突き合わせたりということもする。こういう集計処理だからUIはなくて、夜中に自動起動するようなバッチプログラムが主な使われ方。（混乱するから余談だけど、今のCOBOLはSQLを使って普通のRDBにもアクセスできる。ただ使い方としては、RDB→ファイル処理→ファイル処理→ファイル処理→ファイル処理→ファイル処理→RDBみたいに、最初と最後だけみたいなのが普通）
入出力がファイルだから今の感覚で考えるとアクセスは遅い。でもメリットもあって、1回に1行しかメモリに乗せないからどんな巨大なデータでも時間さえかければ処理できる。それこそ国民ひとりひとりの年金データとかね。あと、途中でバグや不正データで止まってもデータを失うのは最小限で済むので復旧が比較的楽だったり。
データベースの話に戻ると、テーブル定義はどこに書いてあるかというとデータファイル側ではなくてCOBOLプログラム側、というのがSQLと一番違うところかも。つまり、このデータファイルの構造はこれこれこうなっていると想定して読みます、とソースコードに自分で書く。当然実際のデータ構造がそれと違ってたらおかしくなる。
まあそんな感じで80年代くらいに会計処理をする目的だったら悪い言語ではなかったので、銀行や官公庁とか、電力水道ガスといったライフラインを扱う大企業がこぞって導入して今に至る感じ。普通の大企業は途中でSunとかに置き換えてその後Linuxやクラウドにさらに置き換えたりしたけど、最初に作ったシステムが大きければ大きいほど、重要であれば重要であるほど現代的な環境に置き換えられないというのが今の課題。
例えば「AB」という概念があった時, 「ABAB」「ABのAB」「ABに関するAB」という概念も成立しうる場合, その概念は「メタAB」と呼べそうである.
あたりがぱっと思いつくけれど, 身近な例でも応用できないだろうか.
意外と難しい.
Rails のことはかなりわかっている方だと思う。
だが、最近 Django (Python のウェブフレームワーク）を使いはじめて、いままで苦労して Rails を使ってきた努力は何だったのだろうと思った。
Rails は Ruby の柔軟さを利用（悪用）して、徹底的に Ruby 言語が改変されている。
DSL が多用されている。
要するに、「レール」を外れると、どうしたらいいのかすぐわからなくなるのだ。
だから四六時中、フレームワークやプラグイン（gem)のソースコードを解読しようと格闘する羽目になる。
その点 Django は Python らしく、フレームワークは余計なことをしない。こちらが何かしないかぎり、何も起こらない。
すべては明示的(explicit)に行う必要がある。
明示的なものは暗黙的(implicit)なものよりよい、というPython、そして Django の思想。
なんという安心感だろうか。
たしかに Rails のほうが開発に必要な記述量は少なくなるかもしれない。だけど、わずかな記述量を節約したところで、見通しが悪くなったら元も子もないではないか。
私は、本当に Rails 教に洗脳されていたんだな、といま感じている。そして、洗脳から解放され、いま、より広くて成熟した Python コミュニティに参加しようとしている。Ruby も悪くない言語だし、Rails もよいフレームワークだけど、もういいかな。これからは Python と共に歩もう。
最近、Python にどっぷり浸かるようになって、「Ruby 教」とも呼べる宗教的な縛りから解放されるようになってきた。それにつれて、いままで Ruby コミュニティで当たり前とされてきたいくつかのプラクティスに対して批判的な気持ちが育ちつつある。
いままで一部の人たちが Ruby 界隈を忌み嫌っているのを見てきたが、その理由がわからなかった。でも、Ruby が一種の新興宗教のようなものだ、と考えればその理由は理解できる気がする。
プログラミング思想というのは、絶対の正解がないために、結局、それを信じる人たちが集うという「信仰」の形を取るしかない。より主張の強いグループが宗教的な形を帯び始めるのは少しも不思議ではないだろう。
P.S.2
Rubyな人たちは二言目には「テスト」とかいうけど、自動テストがすべてを救ってはくれないよね。
結局yamlはデータ構造を現すもので、プログラミング的な繰り返しとかIF文は無理やり過ぎて違和感しかない
RubyのDSLって普通にダメだねこりゃ。実行順序も分からんし、普通にRubyで書いた方が良い気さえする
独自のSyntax覚えるのかったるすぎる。大して便利じゃない
何でもやろうとすると結局、プログラミング言語みたくなってどんどん可読性が落ちる
結局最後はbashで良いんじゃねーかなってなる。シンプルにできるなら一番筋が良いのはansibleだけど微妙に書き方変わったりして追従がかったるい
俺の知ってる会社でchefで全自動だぜ！とか言ってキラキラ感だしてる会社あったんだが今は全然回ってないらしいｗｗ
一時はもてはやされたけどDockerとか出てきた昨今こんなの今頑張らなくてもいいのかもな
分かったのは言語の多機能さというのは、一点水準さえ満たしていれば、それ以上足しても生産性に寄与しないという事
自分しか使わない、最初書くときに限れば書きやすいと思うこともあるが、それ以上に保守性を落とす
ライブラリを利用したり他人のコードを読む機会の方が多い昨今マイナス要素でしかない
perlのスローガンだかに "There's More Than One Way To Do It." というのがあるらしいが、読む側からするとたまったもんじゃない
演算子がオーバーロードされてるかも？モンキーパッチされてないかな？等々あれこれ想定しなきゃいけないのが苦痛でしかない
パスの選択肢を見せた事で沢北が集中できなくなってしまったから
DSL(笑)が良いと思ってるのは最初だけで、最終的に負債にしかならない糞コード
統計・機械学習系のライブラリが皆無で先細りのイメージしかないからRailsと一緒に心中ください
リスト評価、スカラー評価とか意味わかんねーくくりもtie変数もアイディアは糞中の糞
Perl6にいたってはわけわかんねー演算子のオンパレードで悪いところをさらに悪くした感じ
オーバーロードされまくりのコードなんてどっから読んでいいかわかんねーよ
毎度毎度、バージョンアップで非互換な修正加えてコードの修正が必要になって、Gemも上がって依存が壊れて
いつまでやってんだよｗ
Railsのプロジェクトでどれだけの人が最新版に追従できてんだよ？テストを書いてれば余裕？
本当かよ？正直に言ってみろよ？実際はレガシーRailsの山だろｗ
ヘルパーやらマイグレーションの仕組みやら最初は良いかなと思ったけど、どう考えてもやり過ぎだ
短くかけるとか喜んでるやつは一度考え直せ
それで良いんだって？自分がコントロールできない知らないコードに依存して結局バージョンアップで地獄みてるだろｗ
最低限中で何が起きてるか理解しとけよｗまあ理解できるころにはRailsでなくても良かったんやｗってなるけどなｗ
RAILS_ENV=productionだとstaticファイルは自分で返さないassetコンパイルで小さくしましょう
→ developmentで動いてたけど本番だと動きませんでしたｗ
毎度毎度、アホみたいにGem入れやがって、もう自分で把握できる状態じゃねーだろ？
bundlerだから完璧にvendoring出来ますだって？
本当かよnaitive extensionのGemなんてどう考えたってRails管理外のヘッダファイルに依存すんだろ
めんどくせーなbundlerもこけるし、rbenv使ってrubyのバージョン揃えろとか
ホントめどくせーよ
deployもcapistrano便利とか言ってるけれど、そんなに便利じゃねーよｗ
あんなDSL覚える時間あんならシェルスクリプト書けるようになっとけ
rackサーバがたくさんあってよかったねじゃねーよ集約しろ馬鹿ｗ
unicorn, pumaで比較しましたとかアホ記事書いてる暇あるなら集約するかなにかしとけ
この手の話すると信者が使わない方法もある・選択しない方法もあるとか擁護してくるけど
そりゃあるけどそれ調べんのがめんどくせーって言ってんだよｗ
何でもかんでもレールに乗せてそれを強要してくるような感じがすんだよｗ
http://anond.hatelabo.jp/20160902031012
はてブで批判してる人たちよりよほど志のある学生さんだと思うので、いろいろ書いてみます。おっさんのたわ言ではありますが、元記事の人にすこしでもヒントになればと思って。
まず、日本の大学で勉強しても実用的なソフトウェアが書けるようにはなりません。どういうことかというと、「情報系の大学に行けば○○が作れるようになる!」という世間一般の期待と、実際に大学で教えている内容には大きなギャップがあるということです。
これは大学が悪いのではなく、大学はそもそもそういうものであって、それが世間に認知されてないというだけです。
具体的に挙げてみましょう。
大学で教えてる内容ってこんな感じなので、ゲームやアプリやサービスを作ることが目的の人から見ると、役に立たない内容にしか見えませんし、実際たいして役に立ちません。その証拠に、大学の情報系学科を出ていないのにゲームやiOSアプリやWebサービスを作っている人はゴマンといるし、逆に日本の大学の先生でゲームやiOSアプリやWebサービスを作れる人はほとんどいません。
これは重要なことなのでもう一度書きますが、日本の大学の先生でゲームやアプリやサービスを作れる人はほとんどいません。大学の先生が得意なのは、プログラムを書くことではなく論文を書くことです。論文のためにプログラムを書くことはありますが、あくまでおまけです。
そのため、大学で勉強してもゲームやアプリやサービスが作れるようにはなりません。だって教えている側の先生が、ゲームやアプリやサービスを作ったこともなければ、作り方も知らないんだから。
そういう経験のない人たちばかりですよ、日本の大学の先生って。そんな人たちの授業を受けて、アプリやサービスが作れるようになると思うほうがおかしいでしょう。
ためしに、先生方のTwitterアカウント名でGithubを検索してみてください。いまどきGithubにアカウントがないとか、あったとしてもTestCaseすらないコードとか、そんなものばかりです。「研究内容をライバルに知られるわけにはいかないからGithubは使わない」という言い訳する人がいそう。けど、本当はGitが使えないだけでしょ？
あるいは、先生方の個人ページや研究室の紹介ページを開いて、HTMLソースを見てみてください。doctype宣言がないとか、viewportの指定がないとか、Pタグの中にULタグを使ってるとか、そんなのばかりです。HTMLすらろくに書けない人が、Webアプリを作れると思いますか？きっとXSSもCSRFも知らないですよ。
ですので、そういうことを勉強したいなら、ベンチャーやIT系企業に入るべきです。大学でそういうことを勉強しようとしても、教えられる人がいないから無理。
（「大学はそんなことを教える場所ではない！」と怒る人いると思うけど、教えられる先生がいないという事実をごまかすために怒ってるだけだから。）
とはいっても、大学の先生がプログラムがいっさい書けないというわけではないです。彼らが得意なのは、コンパイラやインタプリタやOSやソルバを作ることです。これらも実用的なソフトウェアと言えなくはありませんが、ゲームやアプリやサービスとはジャンルが大きく違います。
そのため、大学の情報系学科に進めばコンパイラやOSや機械学習ライブラリを書けるようにはなるかもしれませんが、それはゲームやアプリやサービスではないので、繰り返しになりますがそれらを作りたい人には大学は向きません。
じゃあ大学で授業を受けるのってムダなのかというと、必ずしもそうではないです。
大学で教えている内容って、ゲームやiOSアプリやWebサービスが一通り作れるようになってから、その先を目指すときになって初めて必要になることが多いです。たとえば、
こういうときになって、初めて大学で教わった内容が生きてきます。逆にいうと、そういう状況にならないと、大学で教わった内容は生きてこないと言えます。（情報系の学科で学んでいるなら、ライブラリや言語やOSを「使う人」ではなく「作る人」にぜひともなってほしいですね。）
元増田は、社会に役立つ実用的なソフトウェアを作りたいようです。しかし残念なことに、大学が教えている内容はその目的には合致していないことを説明しました。
こういう事情なので、元増田には大学をドロップアウトしてIT系の会社に入社することをお勧めします。ドロップアウトが難しいなら、インターンやバイトでなんとしても入り込むことです。
入るべき会社は、教育に力を入れている会社です。20人未満の小さな会社では教育に力を入れている余裕はないので、小さな会社はやめたほうがいいです。簡単にぐぐってみたところ、はてなやPixivやクックパッドやDeNAやドワンゴは教育制度が確立しているようです（違ってたらごめん）。そういった会社に入ったほうが、大学の授業を受けるよりも、元増田の目的にかなうのは間違いありません。
そして何年か働いて、iOSアプリやWebサービスが一通り作れるようになったら、大学に入り直すことです。これはとても効果的なので、元増田には強くお勧めします。
上で説明したように、大学というところは、ゲームやアプリやサービスの作り方は教えてくれず、それらが作れるようになって初めて役に立つことを教えてくれます。そのため、元増田はIT系の会社に入ってアプリやサービスの作り方を勉強し、それらが作れるようになってから再度大学の門をたたくのが、いちばん効率的です。
なお繰り返しますが、入るべき会社は「教育に力を入れている会社」です。今のIT系企業では、インターン生を「格安で使えるバイト君」としか見なしていない会社が多すぎます。そういう会社は、コストが掛かることはいやがるので、教育もろくにはしてくれません。逆に教育に力を入れている会社では、インターン制度を「将来の戦力を選別する期間」と見なしています。
残念ながら、そういう会社は東京に集中しているようです。例外は京都のはてなくらいでしょうか。地方の大学生にとってはつらい現実なので、はてなやPixivやドワンゴは地方でのインターン開催をお願いします。あとレベル5は九大と九工大の学生を鍛えてあげてください。
余談ですが、学生さんにひとこと：
インターンやバイトで潜り込む先の会社を選ぶときは、就活と同じような時間をかけて選んでください。バイトだからとかインターンだからという軽い気持ちで会社を選ぶ大学生が多いから、それを食い物にしている悪質経営者があとを立ちません。インターン生が「格安の学生バイト」として使われている現状を是正するために、学生のほうでも注意してください。
ドロップアウトを進めた手前、書こうと思ったけど、長すぎるのでやめた。
リツイートが100超えたら書く。
Qiitaに書こうかと思ったけど、言いたいことも言えない、こんな世の中じゃ。
モバイルファースト、APIファーストな文脈でハイブリッドWebをやってきた目からすると、サーバーサイドでHTMLを生成してページ遷移させるなどという90年代調のクラシカルな発想を基本に据えるフレームワークはとても斬新に思えました。HTMLをゴリゴリ生成するなんてよほど特殊な最適化をしようとするのでなければそもそも発想として出てこないです。それでいてDSLやメタプログラミング等のテクニカルな技法が宝石のように鏤められている様はまるでエジプト時代の骨董品を見るかのような趣がありました。turbolinkなどは、かつて表計算ソフトに出しゃばっていたイルカを思い起こさせる味があります。かつて慣れ親しんできたSPAが星のように遠い存在になりました。
Web界隈の人々がモデルだとかアクティブレコードだとか"MVC"だとかを非常に具象的に話す様を見るにつけ、お前らどんだけPofEAA読み込んでるんだよと畏怖していた時期が僕にもありましたが、どうやら彼等はRailsのクラスやディレクトリという特定の実装について話していただけだったようです。Modelという概念もこれだけ肥大化してしまったら、オリジナルな概念で彼等と会話するのは諦めるべきかなと思いましたし、Railsの"MVC"をアンクォートして語るのはもはや害悪であるとすら感じました。
Rails界隈の人がよく「Railsの流儀」や「正しい"MVC"」というのを口角泡を飛ばして議論しているのを目にするのですが、おそらく外に広がる不条理で火傷を負って快適なRailsの世界に引き篭もった結果としての一種のストックホルム症候群なのだなと思いました。いまやAjaxとかWebsocketとかWebRTCとかを組み込もうとする至極真っ当な方法論がとてつもない高難度に見えてきます。設定よりも規約、というのも一つの方向性だと思いますが、ドメインやサービスレイヤの名前空間を構築しようとしたりコードジェネレーションしようとしたりしただけで地獄のようなCircular Dependency罰を受けてしまったので、自分がとても間違った事をしているような気がしてしまいました。とはいえConcernsに特別な名前や役割を与えられても正直しんどいので、皆が皆libにゴミを放り込んでいく様子にも納得がいきました。
RailsをAPIサーバーとして使おうとするとまずビューが無くなってMとCだけになりますが、いわゆる"MVC"の文脈で育ったエンジニアがなぜ息を吸うようにFat ControllerやFat Modelを作ってしまうのかという事が良く分かりました。多くのRailsのリファクタ手法と称されているものはクラスを書くファイルを分割する事以上のものでは無いように思えたので、Rails使いを大きめなAPIサーバー案件に回すときはセットポジションでDDDの青本を投げつける必要が有るなと思いました。
ビューとコントローラを結合させた場合、結合テストはCapybaraとかのBDDでマークアップサイドとの干渉を恐れながら強い気持ちでメンテしていくしか無いのかなと思いました。おそらく脳に電極を埋め込んでいるか、緑色のランプを見るだけでハイになれる特殊な人にしか生き抜けない闇が垣間見えました。コントローラを薄くしてサービスレイヤを挟めばその辺りもうまくいけそうな気がしましたが、ビューからヘルパーやモデルがいくらでも透けて見えてしまうという状況では裏側の完全性に自信を持つ事は難しそうでした。
ビューがRubyを叩いて永続化レイヤと直接コミュニケーション出来るというのはとても生産性が高いのだろうとは思いましたが、こうして出来たパーシャルやら何やらをデザイナーとどうやって共有するかを考えると頭痛が痛くなりました。おそらく適当に切り出して綺麗な空間をassets以下に構築した上でpublicにRPCのような窓口を備えたゴミを量産していくのかなと思いましたが、もっと綺麗な方法はあるのかもしれません。でもきっとRails案件に関われるデザイナーはRubyもバリバリ書けるに違いないはずなので、ここが問題になる事は無いのだろうなと思いました。
RESTはとても美しいパラダイムではありますが、そもそもHTTPがさほど美しくないので歪んだ空間には目を背けるか勝手解釈を与える事で人は初めてRESTfulを名乗る事が出来るのだと思います。GETがbodyを(公式には)持たないという事について美しい説明を与える事は出来ないでしょう。サーチAPIはどうしますか。ステータスコード足りなくないですか。401エラーはどうしますか。そしてRESTはあくまでリソースを抽象化する美しい概念なので、アクションや副作用については貧弱です。動詞が足りないですし、一般動詞に狭義の意味を与えてドキュメントするのは二度手間にしか見えません。PUTには冪等性があるべきみたいなこだわりは家の猫にでも説教してればいいと思います。というわけで、REST的な設計を拝借することはよしとしても、「○○はRESTでは無い故云々～」みたいな注文はやめて頂きたいものです。
とか言わないで欲しいです。こういう時にセットでPHPをディスって悦に浸るのは知る限りRubiestとPythonistaと中学生だけです。それにこれはあくまでサーバーサイド初心者の感想なので、想像するにこれ系のFWは多かれ少なかれ似たような不満を抱えるものなのかなと思います。というわけで、おそらくこれから選択肢がある限りはRailsを使い続けると思います。
これ読んでも関数型分からないけど、入り口の前あたりに立つために
プログラマとしての引き出しが増える。
って書くと「そんなもんどんなプログラミングテクニックだって一緒だわ」って言われそうだけど、でもそうとしか言い様がない。
とりあえず、オブジェクト指向と同じで、プログラムを構造化して、複数のレイヤーに切り分けて部品化していくテクニックだとは言える。
ただオブジェクト指向とは大分切り口が違う。何ていうか、割と直交する切り口でプログラムの構造を切り分けていく。
なので、関数型とオブジェクト指向と両方憶えるだけで、大分切り口の引き出しが増える。
オブジェクト指向と関数型両方憶えると、プログラマとしての引き出し増やすのに効率が良い、って思えば良いかも。
オブジェクト指向は、プログラムの各部品を「あれの中のこれの中のそれの中にあるあれ」みたいな感じで組み合わせる。
部品が更に細かい別の各部品で構成されていて、それぞれの部品が噛み合わさって、複雑な一つのプログラムを構成するような切り方。
関数型言語は、プログラムの部品を「あれをした物にこれをした物にそれをした物にあれをする」みたいな感じで組み合わせる。
もっというとプログラム全体を簡単に記述するできるDSLがあって、そのDSLを簡単に実装するためのDSLがあって、DSLの入れ子構造で一番小さい部品はシンプルな関数、みたいな切り方。
ケースバイケース。
ではあるんだけれど、シンプルな部品を大量に組み合わせて構成するのがしっくりくるならオブジェクトで、部品数が少ないんだけど一個一個が複雑な動作する構成にしっくりくるのが関数型……かも？
関数型言語たる条件として「関数が第一級オブジェクト」ってのがあるんだけど、関数が第一級オブジェクトだとイミュータブルなデータを素直に扱える。
で、イミュータブルなデータ構造使うと色々便利、ってことで実例として一番出てくるという。
関数型言語のエポックメイキング的な言語が三つくらいあって、元祖のLispとその流れ汲んだMLとMLの一種で関数型をある種の到達点に持っていったHaskellって感じ(独断と偏見)。
で、このうちのMLって奴が、プログラミング言語に型システムがついてるんじゃなくて、型システムにプログラミング言語がついてきた存在だったりする。
型で色々やるために生まれたわけで、まぁなんというかそもそも型と密接な関係にあって、Haskellもその流れを汲んでて、こいつが超有名になった、って感じ。
おかげさまで、型使って色々やったりする方法が日々考えられているわけです、静的型付関数型の世界では。
関数型言語ではよく「関数と関数を引き取って、合成した関数を返す関数」みたいなのが使われるんだけど、関数と関数の合成って、それ合成された関数がもともと引数として与えられていた関数憶えてないと無理やん？ 自分自身の構成部品憶えてられないわけだから。
クロージャあると憶えててくれるわけですよ。
そんな感じで高階関数を実用的なレベルで使うのには大体必須と言う。
関数型言語はDSLを作りまくる言語みたいに書いたけど、モナドはちょっと複雑なDSLを簡単に作らせてくれる仕組みだと思っとけば良い。
まず純粋の定義だけど「全ての関数は同じ引数を与えられた際、必ず同じ値を返す」ってことで、これがいわゆる副作用がないって状態だ。
で、これって逆に言えば「プログラム内である関数に対して、絶対に同じ引数を与えさえしなければ、その関数がどんな値を返したところで、事実上純粋だと言えてしまう」ってことでもある。
本末転倒感があるんだけど、HaskellではIOモナドという仕組みと特別なmain関数を使って「呼び出すたびに絶対に違う引数を自動的に関数に与えてくれる仕組み」を実現していて、こいつを使って入出力する。
うん……凄い本末転倒。ちなみにこの自動的に与えられる引数はRealWorldって名前がついていて、要は「刻一刻と変わり続け絶対に同じ状況にならない現実世界の状態を引数に取っちまっているようなもんだからしょうがないだろ？」的な感じ。
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