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torajiro
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@torajiro
小説、エッセイ、ノンフィクション、学術書に哲学など色々買ったり積んだりしております。
  • 2026年7月12日
  • 2026年7月12日
    忘れられた日本人
  • 2026年7月12日
    「いき」の構造改版
  • 2026年7月12日
    障害文学短編集(997)
    障害文学短編集(997)
  • 2026年7月12日
  • 2026年7月12日
    資本主義の宿命 経済学は格差とどう向き合ってきたか
    日本の格差研究の第一人者、橘木先生がピケティ登場以降も含めて改めてまとめる経済学史入門といった感じでしょうか。前半は特に資本主義と社会の状況が変遷する中で、経済学がどのような解釈や対策を打ち出してきたのか端的にまとめます。また、格差大国となった日本の特徴を各国との比較の中から解説します。 経済学が扱う資本主義の課題には「貧困の問題」、「格差の問題」があるが、格差の問題からさらに焦点を絞って富裕層について研究したピケティの主張の概要、ピケティ以後の若手研究者への影響も含めた経済学史上の位置付けなどはあまり追えていなかったところなのでざっとまとめて読めたのは良かった。 日本の今後について、まずは中福祉中負担の国を目指したいという最後のまとめについてはそこまで新鮮味はないかな。
  • 2026年7月10日
    いい子のあくび
  • 2026年7月10日
    掌に眠る舞台
    掌に眠る舞台
  • 2026年7月7日
    民主主義の非西洋起源について(1011)
    民主主義の非西洋起源について(1011)
  • 2026年7月6日
    ルポ トラックドライバー
    数ヶ月前に読んだ『移動と階級』で参考文献として紹介されていたことで気になって手にした本。タイトルの通りトラックドライバーへの取材を中心に構成されているルポルタージュ。長距離トラック、宅急便等の配送トラックなど運送トラックのさまざまな業態や働き方、女性ドライバーや高齢ドライバーの勤務実態や課題、人材不足への業界としての取り組み、コロナ禍の対応やその後の影響などさまざまな側面が20ページ前後ずつコンパクトにまとめられており読みやすい。 私は母がドライバーではないが運送会社に長年勤めていたし、ファーストキャリアが某巨大インターネットショッピングサービス運営会社であったりと、運送業界にはわりと関わる距離でずっと生きてきたけどあまりその内実も課題も知らなかったなというのが本書を手にしたきっかけだったので、基本的なところをおさえられたのは良かった。 地域の未来を考えていく上では個人の移動の問題と運送の問題は避けて通れない話なので今後も関心を持っていきたい。
  • 2026年7月5日
    永遠と横道世之介 下
  • 2026年7月4日
    永遠と横道世之介 上
  • 2026年7月1日
    滅亡するかもしれない人類のための倫理学 長期主義・トランスヒューマン・宇宙進出
    人類の未来のあり方や未来に関わる各種技術や環境等との関係について、倫理学的な側面からどのような論点や議論の対立があるかを示し、かつ著者としてもさまざまな面での思考実験を行いながら立論を試みる一冊。長期主義にも倫理学にもそれ程詳しいわけではなかったので整理しながら理解するのは難しかったが、時間軸を変えて捉えることで価値判断のあり方が変わり得るという点は元々関心のあった点でもあり色々と刺激を受けられた。分かりやすいところではベンサムの「最大多数の最大幸福」は多くの人が聞いたことのあるかと思いますが、例えばこの問題を考える上で幸福の合計点を考えることと平均点を考えることでは何がどう異なりどちらが良いのか、未来のまだ生まれていない人類の幸福を考えるとはどういうことなのか、超技術で超寿命化したり地球外に飛び出した人類が現れた場合どこまでを人類に含めて考えるべきか、動物を含めたり、幸福というプラスだけではなく苦痛というマイナス面について考えたらどうなるか、などなどさまざまな論点が提示されます。 各種の議論自体で想定されている場面や技術は極端なものだったりもするので、なんでそんなことを考えているのかと思う方も少なくないかと思いますが、AIを始めとした技術革新、気候変動などの環境問題、少子高齢化や国際情勢不安など、問題ばかりの社会の中で何か少しでも社会に良いことをしようとする取り組みの中ではしばしば倫理的な判断が求められたり関わる場面は相当に多い。というか、実はそうでない場合の方が少ないように思う。 個人的には非営利組織の社会課題解決を志向した事業に関わることが多いので、特定の受益者の苦痛や幸福に着目する視点、受益者を層として捉える視点、受益者も含めた市民や住民を総体として捉える視点、社会全体を捉える視点、といった対象の範囲と、社会的プログラムに参加している間や直後、数ヶ月から1年、2〜3年、5〜10年、数十年や次の世代、更に先まで見据えたものなどの時間軸と、どの掛け合わせに主に焦点を当てた議論をしているのかで前提とされる倫理観が異なるということを改めて感じた。学んだ視点を今後の仕事現場でのさまざまな問いかけに活かしていきたい。
  • 2026年6月30日
  • 2026年6月29日
    ルポ トラックドライバー
  • 2026年6月26日
    まちをつなぐABCD
    まちをつなぐABCD
    知人とやっている読書会の課題本として読んだもの。まちづくりの手法、フレームワークの一つとして知られるAset Based Community Development(ABCD)について扱った書籍。とはいえ教科書的に理路整然と正しい手法を解説するような内容ではない。また、多くの事例が紹介されているが、事例集という訳でもない。各地域の話は事例というより物語として紹介されていて、全体としてエッセイのような雰囲気がある。 考え方の基本となるのは、地域を課題や弱みの視点から眺めるのではなく、地域にあるアセットに着目し直すところから始めよう、というもの。地域に住む人、組織や環境、歴史や文化などさまざまなアセットに気づく(発掘する)ことや、そうしたアセット同士を結ぶつなぎ手の存在が重要だといいます。つなぎ手の重要性は社会的処方などの文脈のリンクワーカーでも指摘されるところですが、リンクワーカーは医療や福祉に重点があるので、もう少しライトで幅広いものという感じでしょうか。 主に欧米の文化圏での事例が多いので、ワークショップや対話で使われている言葉遣いは少し修正する必要は感じるが、基本的な考え方は日本の地域でも概ね取り入れやすいのではないかと感じます。 ガチガチのフレームワークでも学術的に頑健な理論という訳でもないという意味では、内容ではなく立ち位置や精神としてリーダーシップ論におけるサーバント・リーダーシップが学術的な理論というよりはリーダーシップに関する哲学である、というようなものに近い感覚もあります。
  • 2026年6月22日
    進化という迷宮 隠れた「調律者」を追え
    千葉聡さんの著作は『進化のからくり』『ダーウィンの呪い』に続いて3冊目。前に読んだ2冊が非常に面白かったので期待していて、実際面白かったのだけど、過去に読んだものに比べると記述内容や難易度の幅というかバランスがあまり良くないように感じた。大枠としては小進化(同一の種の中で起こる小規模な遺伝子や形質の変化)と大進化(新しい種の誕生や恐竜から鳥類、魚類から両生類のような属・科の出現に関わる大規模なもの)との間にあるギャップはどのように説明されうるのか、そこに進化学研究者はどのように挑み、考え、論を戦わせてきたのか、というのが基本ライン。その基本ラインに対して、著者自身の研究テーマとの出会いや具体的な研究生活のエピソード、著者周辺の研究者の具体的な研究エピソードなど具体的な話が書かれる部分と、もう少し大きな視点での進化学自体の派閥の違いや論争についてグールドの理論やその変遷に触れながら述べる部分が絡み合って記述されていくのだが、グールドの理論の詳細の方はかなり専門的で派閥対立や理論の変遷を理解しながら追っていくのはかなり難しく、この辺りは進化学自体にある程度触れてきている人でないと厳しいように思うが、新科学やその隣接テーマあたりでの研究者志望の学生であればモチベーションが上がったり、興味が湧いたりする話が多いかと思います。門外漢の進化学ファンとして今後も各種議論や書籍を追っていきたいと思います。
  • 2026年6月22日
  • 2026年6月21日
  • 2026年6月21日
    これからはじめるAIO AI最適化の教科書 AEO・GEO・LLMOがこれ1冊でわかる
    タイトルの通りAIO(Artificial Intelligence Optimization)の解説書。 数ヶ月前に読んださとなおさんの『AIに選ばれ、ファンに愛される。』の「AIに選ばれ」の部分を実装するためにどのような考え方があるのか、具体的な実装方法や運用方法などが詳しく解説されている。 AIO的なキーワードがたくさんあっていまいち違いがよくわかっていなかったところから、SEOとの関係性も含めてかなり整理して理解することができた。 まずSEOは不要になる訳でもまったく異なることが必要になる訳でもなく、AIOにとってもSEOやその前提となる構造化されたHTMLは当たり前に重要であるし、むしろその重要性が増しているとすら言える。 AEO(Answer Engine Optimization) →理解・解答最適化(回答エンジン最適化):主に、AIによる理解を重要視し、直接的な回答として利用されることを目指す GEO(Generative Engine Optimization) →引用・生成最適化(生成エンジン最適化):主に、権威性・信頼性を重要視し、情報源として引用・統合されることを目指す LLMO(Large Language Model Optimization) →学習対象化最適化(大規模言語モデル最適化):主に、テキスト品質と情報価値を重要視し、将来のモデル学習データとして採用されることを目指す AI側のアルゴリズムや主に利用されるAIエンジンも今後どんどん変わっていくと思うが、まずは基本としてどのような考え方があるのか体系的に理解できたのは良かった。
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