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リア充という特権階級

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ITが少し進んだ時代の、当たり前のような暮らしを、描きたいと思っています。
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#リア充

リア充という特権階級 第九話(マンション経営の場合)

アキラは奈良に住む両親が持っているマンションの管理をアバターに任すことにした。

アバターは、全国のつぶやきをサーチして、奈良に住みたいと言っている人を探し出す。そして、その人に部屋の様子やコンビニに近いことなどをアピールし、家賃の交渉をして入居の手続きまでしてくれる。

空いている部屋は、airbnbへ貸し出し、清掃の依頼や予約の受付までしてくれる。もちろん、英語やフランス語にも対応している。

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リア充という特権階級 第八話(車の場合)

アキラは奈良へ帰省するため、オンラインムービングを呼んだ。オンラインムービングは、自動運転車のレンタルサービスだ。家の前まで迎えに来てくれ、目的地まで運んでくれる。

車内はリムジンぐらいの大きさがあり、歩いて動けるぐらいの高さもある。リビングにいるように、ソファーに座って映画を見たり、食事したりして過ごすことができる。

近頃は、自動運転車しか走っていないため事故はほとんどなく、シートベルトを締

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リア充という特権階級 第七話(ジャズの場合)

ヨースケはジャズピアニストだった。今も自分はジャズピアニストだと思っているが、人からはプログラマだといわれる。

ヨースケは、ジャズの自動演奏ソフトを作った。有名なジャズピアニストになりきって弾く自動演奏ソフトだ。ジャズピアニストのソロは、個々人っぽさがあるが、それはコードの中の特定のテンションと呼ばれる音の使い方によるものだ。

そこで、ヨースケはコード進行を読み込んで、チックコリア風に弾くとか

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リア充という特権階級 第六話(秘書アバターがサポートする恋愛)

アキラは新しい秘書アバターのマイを使い始めた。

恋愛アバターのマイは、心拍数と体温をウォッチして、好みの女の子のタイプを分析する。そして、恋愛全般のサポートをしてくれる。

マイを提供しているオンラインスタイリストというサイトは、男の好みを100個に分類し、女の好みも100個に分類する。それが、お互い好みだろうと推測される男女を引き合わせる。

自分の好みをつまびらかにできる人は無料で誰でも登録

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リア充という特権階級 第五話(食べることと料理すること)

アキラは料理を作ることが好きだ。

今日は、ロシア料理のボルシチとビーフストロガノフを作ろうと思って、オンデマンドフーズというサイトで食材をオーダーした。スパイスを含め、ちょうどいい量が届く。

そして、オンラインフーズの提供する秘書アバターのシズカが料理の仕方を手ほどきしてくる。食材の大きさや煮込みの時間も的確に伝えてくれる。味の好みも覚えてくると、ロシアの人はもう少しディルを入れるけど、アキラ

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リア充という特権階級 第四話(秘書アバターのいる仕事風景)

前の話:https://note.mu/tosshie/n/n93b16c6b30a0

一緒に製品の企画をしているコウスケのアンドロイドから早い時間に打ち合わせをしたいと打診をうけていたマオが、朝10時からの別のミーティングをリスケして、コウスケとのミーティングを入れた。この1週間は、コウスケとのプロジェクトが最優先だと伝えてあるため、マオも予定を調整できる限り、コウスケとの予定を優先する。

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リア充という特権階級 第三話(秘書アバターのある日常生活)

アキラは電車の中で無性にドトールのコーヒーが飲みたくなった。カムのスイッチを入れて、ドトールでコーヒーとつぶやく。電車の中だが、声はキャンセラーで周りに聞こえないようかき消される。

カムから、いつもの場所でいつものやつでいいですか?と音声が聞こえる。ああ。と言うと、15分後にコーヒー濃い目、ミルク少な目で2階の窓際の奥の席をご用意しましたと、秘書アバターのマオの声が聞こえた。

駅につき、ドトー

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リア充という特権階級 第二話(ファッションブランドの場合)

ミナミは広告代理店で働くキャリアウーマンだ。毎日、タクシー帰りで、土日も家で仕事をする日々だが、世の中にたくさんのCMを送り出してきた。

特にファッションブランドのCMを作らせたら右に出るものはいないと言われ、新しいブランドを立ち上げる時には必ず声がかかるようになっていた。

トオルは、シンプルで安い服を作ることで売り上げを伸ばしているニュークロの広告担当者で、ニュークロのCMを手掛けているとき

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リア充という特権階級 第一話(スポーツの場合)

ノビタはサッカー監督をやめた後、自身のノウハウを使い、選手のデータを戦術を入力することで、どちらのチームが勝つかをシミュレートできるシステムを作った。そして、サッカーの試合結果のクジで大金を稼いだ。と同時に、サッカーを魅力のないものにしてしまった。

彼の作った予測するアルゴリズムは、最初は5割程度の正答率だったが、そこで稼いだ金をそのシステムに投資し、株式や為替の投資に用いられているアルゴリズム

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