生成AIの浸透で、いろんな現場から人がいなくなっている。
例えばエンジニアなど、めちゃくちゃ顕著だという。
例えば
import cv2
# カメラを起動（0は内蔵カメラ）
cap = cv2.VideoCapture(0)
# 背景差分による検出器
fgbg = cv2.createBackgroundSubtractorMOG2()
# カウント用
count = 0
line_position = 200 # 通過ラインのY座標
min_contour_area = 500 # 人とみなす最小の輪郭サイズ
while True:
ret, frame = cap.read()
if not ret:
break
# フレームを前処理
fgmask = fgbg.apply(frame)
_, thresh = cv2.threshold(fgmask, 200, 255, cv2.THRESH_BINARY)
contours, _ = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# 線を描画
cv2.line(frame, (0, line_position), (frame.shape[1], line_position), (0, 255, 0), 2)
for cnt in contours:
area = cv2.contourArea(cnt)
if area < min_contour_area:
continue
# 外接矩形を描く
x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt)
center_y = y + h // 2
cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (255, 0, 0), 2)
# ラインを通過したかをチェック（簡易な例）
if abs(center_y - line_position) < 5:
count += 1
# 通過人数を表示
cv2.putText(frame, f'Count: {count}', (10, 30),
cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 0, 255), 2)
# 結果を表示
cv2.imshow('People Counter', frame)
# ESCで終了
if cv2.waitKey(30) & 0xFF == 27:
break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
こんなコード
１秒だった。
もちろん、僕はコードなんて何も書けない。
でも、１秒でやってくれた。
こりゃ、人要らんよねってなるわ。
でもね
一人もいなくなるのかって言うと
そんじゃないみたいなんだ。
今、現場で何が起きてるか。
一定以上のスキルを持ったエンジニア100人
から
超凄いスキルを持った５人の天才エンジニアと生成AI
に変わっている
んだってさ。
これは１年間、いろんな企業の内情を銀行マンとして見てきた亜朗からの生の情報だ。
さて
こういうことが今の教育現場で起きていると
僕は思うのだがどうだろう。
特に英語
少し書いてみよう。
まず子供の教科書、中学生のものが手元にあれば見て欲しいんだ。
どう考えても難しいと思うはず。
というか、そもそもあの教科書
英語の基本とか土台とか
そういうものを体系的に理解させ、吸収させようという意図が消えてるのよ。
指導者として見てみると、それは本当に顕著。
間違いなく、生徒たち全員の英語力を一定水準以上にしようという意図がなくなったとしか判断できないんだよ。
サッカー未経験の子達も大勢いる中で
いきなりクラブチームの一軍とどんどん練習試合させるような感じだろうか。
淘汰
こんな言葉が頭を過ぎる。
つまり
英語に関しては、一握りの超できる子達だけを作り出す仕組み。
他の子達はどうせ英語使わない人生なんでしょ？
必要ないでしょ？
だったら黙って教室に座る備品みたいになっててね！
という意図が丸見え。
まさに、生成AIによって職を失う一般エンジニアのように。
この大きな大きな意図の前に
松江塾の納豆英文法は立ちはだかるのさ。
