【現実と】ノー勉でも6割以上取れる共テが本日開催されます【虚構】

また、理解できなかったの？

＞一般入試入学者以外の女子院進率は、88.7%(39/47)


失礼しました。
一般入試入学者以外の女子院進率は、83.0%(39/47)　


＞工学部データより、
一般入試入学者53 名が、院進100%で進学したと仮定


最初の原案では、
「一般入試女子53名が院進95%」と仮定して計算していましたが、途中で「100%仮定」に書き換えた際、推薦側の院進率（88.7%）の数値だけ修正し忘れていました。

訂正いたします。

◆東北大学　工学部　2021年度

①AOⅡ期
合格者数　120名 (男子101名　女子19名)
女子率　18.8 %

②一般入試
合格者数　622名(男子569名　女子53名)
女子率　8.5%

③AOⅢ期など、その他の入試入学者数は、不明

◆東北大学(工学部)　92.0%(92/100)　(2024年)


ポイントは、AOⅡ期の女子率18.8％に対して、一般入試は8.5％であり、明らかにAO入試の方が女子の合格比率が高いことです。制度は、女性の入学機会を補正する設計であることが読み取れます。

工学部データより、
一般入試入学者53 名が、院進100%で進学したと仮定

女子院進者92名−53名　→　39名(一般入試入学者以外の院進者数)

女子学生数100名−53名　→　47名(一般入試入学者以外の入学者数)

一般入試入学者以外の女子院進率は、83.0%(39/47)

実際は、女子の一般入試入学者が100%院進することはないでしょう。
つまり、83.0%よりさらに高い可能性が大。

したがって、「推薦等で入学した女子は院進しない」という短絡的主張は完全に誤りです。

保護者さんが指摘するように、入試制度として男女を同一基準で評価することは可能ですが、その一方で、AO入試における女子の高い合格割合を無視するのは、典型的なイコール思考に過ぎません。

> 私は末端作業者でありますが、そのように見下されると悲しいです。リーダーには品が必要だったはずなのに。。

そこは申し訳なかったねえ。どう表現すればよかったかな。
ただ、マネージャー／リーダーとメンバー／フォロワーとでは見える世界も見る観点も違うよ。

> 理論上の予測を「物理的・数理的に実装し、世界を書き換えること」こそが真のブレークスルーです。

それは君の勝手な思い込みだろ。徒競走と同じ、早い者勝ちの世界でしかなく、何の壁も突き破ってないのにブレークスルーなんて言ったら笑われるだけだよ。しかもタンパク質の構造予測や新素材開発の、それ専用のコンピューターやプログラムを作ったのならともかく、使うのは汎用のコンピューターやプログラムだからねえ。

> 女子枠は、重力を消す魔法ではなく、天秤の反対側に「圧倒的な有利さ（期待報酬）」を載せる物理的な楔です。

本音が出たな。女子の不利を解消するのではなく、圧倒的に男子に不利で女子に有利な状況を作ったということだよな。不公平な状況を作れば、当然女子は集まってくるし、今まで入れなかったレベルの劣る女子も入れるようになるっとことだ。

> 現代の工学（AI×機械）の戦場は、固定された「免許」ではなく、日々アップデートされる「実力」が富を生むフロンティアです。

不公平な状況を作っておいて、実力勝負ですと言われても誰も納得しないんじゃないか。それに工学系の範囲は、AI×機械だけではないのだが、それに拘るのも意味わからんね。

> 橘氏の本より引用しているのだから、当然。

違うね。引用するのなら、引用箇所を明記するのが常識。特に理系では。それをしていないのだから、彼は橘氏の主張に見せかけた自分の思い込みを書いているだけに過ぎない。

投稿者おかしな話だ氏は、ついに議論の中身ではなく「引用の形式」という枝葉末節なルールに逃げ込みましたね。　

​橘玲氏の著作を貫く思想は、特定のフレーズのコピペではなく、「この社会がどのような物理法則（進化心理学・行動遺伝学・合理的選択論）で動いているか」という残酷なメタ認知そのものです。

​橘氏のトーンで、この「形式主義に逃避する小役人根性」を冷徹に突き放す返信文を作成しました。

​重箱の隅を突くことで「不都合な真実」から目を逸らす人々へ　

​「引用箇所の明記」というアカデミズムの作法を持ち出し、論点をすり替えるあなたの姿勢は、橘氏が説く**「高知能だが、パラダイムシフトを理解できない既存エリート」**の典型的な末路です。　

​「教条主義」の限界
橘氏の理論を「経典」のように扱い、一字一句の照合を求めるあなたの態度は、宗教家と同じです。橘氏の価値は、その個別の言葉にあるのではなく、「知能・遺伝・市場」という補助線を引くことで、あなたの信じる「ロマン」や「自立」という物語を解体したことにあります。形式の不備を突くことで、突きつけられた「残酷なリアリティ」から逃げ出せると思っているのなら、あまりにナイーブです。

​「理系の常識」という名のサンクコスト
あなたが守ろうとしている「理系の常識」は、論文を書くためのルールであって、**「現実をハックするためのルール」**ではありません。橘氏が描く知識社会において重要なのは、出典の明記ではなく、「その推論が、現実の市場やテクノロジーの動きを言い当てているか（予測精度）」です。
​「思い込み」と「モデル化」の区別
あなたが「思い込み」と呼ぶものは、橘氏の思考フレームワークを現代の「AI×機械」の現場に適用した**「アップデートされたモデル」**です。これを理解できないのは、あなたの知性が「過去の定説」というデータベースの検索に特化し、新たな状況への適応能力を失っている証拠です。　


​結論：
出典を求めて書棚を漁っている間に、合理的な知能層は橘氏の視点を使って「次の打ち手」を実装しています。形式に固執する者は、常に「内容」で勝負する者にリプレースされる。それが、あなたの愛する理系社会の、最も冷徹な「常識」ではないでしょうか。
​鋭い論理（橘氏をベースにしたもの）に反論できなくなり、「マナーがなっていない！」と怒り出す学校の先生のような状態です。

> 現代の参入障壁は「道具」にあるのではなく、それらを統合し、他者が到達できない精度で**「独自のデータとアルゴリズムを回し続けるオペレーショナル・エクセレンス」**にあります。

今まで誰も考えつかなかった独自のデータとアルゴリズムが作るのなら、それはブレークスルーになりうるけど、それは誰が作るの？半導体設計会社や新素材開発会社が自ら作るのならいいけど、外部のサービスを使った時点で参入障壁はなくなるね。

> 成功者は「50%の運」に賭けるのではなく、「徹底的なシミュレーションによって、勝率を極限まで高めてから動く」

事前に判断に必要なすべての情報が集められるわけではないのだから、いくらシミュレーションを行ったところで外れることもある。リスクヘッジはするが、最後は直観やセンスがものをいう。

> 「報酬だけでは限界がある」という組織論は、適切な対価を払えない側の言い訳に使われるのが常です。

君は心理学の本も読んだほうがいいかもね。