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はてなキーワード: to-Iとは
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1.一般的に言われるAIは、狭義のAIすなわち完全自律自己成長型人工知能の事ではないよ
2.これをAIと認めないなら AI Act 筆頭に人工知能を対象とした規制は「生成AIはAIじゃないんで関係ないね」になるよ
3.「生成AI」はホニャララ生成モデルを包括した用語だから、当たり前に使ってる機能が実は生成AIに該当するという事もよくあるよ
1.テキストを入力したら入力通りの画像が生成表示されるText-to-Imageの様子を検索エンジンになぞらえただけのものだよ
2.本気で生成AIはAIじゃなくて検索エンジンだと思ってるのは君だけだよ
1.そういうのもあるし、そうじゃないものもあるよ
2.極端な話、個人のゲーミングパソコンで動く程度のAIはネットワーク不要だと思って差し支えないよ
3.ただ、ChatGPTのようなクローズドモデルはそもそもユーザーがモデル本体を自由に扱えないから、ネット環境がないと使えないよ
4.そうではないモデル、例えばLlamaはモデルが公開されているから、動かせる性能のコンピュータがあって生成環境が整っていれば使えるよ
1.今どきの生成AIはテキスト入力するやつだけじゃなくて色んなのがあるよ テキストは出力をガイドするために使う手段の一つだよ
例えばテキストの場合、テキストからテキストを生成するのはText-to-text、テキストから音声はText-to-speech、音楽はText-to-musicのように色々あるよ
画像を入力に使うものは大体Image-to-****って言うよ
4.最近は複数の形式を同時に処理できるマルチモーダルモデルも盛況だよ
1.特定の絵柄に寄せて生成された画像じゃない限り、元の絵師は存在しないよ
2.例えば特定の画家の絵柄で、その画家が描いたことのない表現Bを描かせたAIイラストは巷に溢れてるよね
同じように、誰とも言い難い絵柄でBを描けるよ
1.コラージュのようなものだと単純化するのはいいけど、実際はコラージュじゃない*から注意が必要だよ
*補足：『実際はコラージュじゃない』けど、「どう見てもコラージュにしか見えない」ものが生成される事はあるよ これは全ての生成物がコラージュだ、という話ではないよ
2.人間の学習とAIの学習は同じみたいな話だよ 概念に共通部分を見いだせる以上でも以下でもないよ
1.推奨はしてるけど限定ではないよ 研究目的を推奨してる理由はLaion 5B自体が最低限のフィルタリングしかしていない闇鍋だからだよ
2.Laion 5Bを使うとしても、普通はそこから目的に合わせてフィルタリングした別のデータセットを作成するよ
1.Laion 5Bは画像へのリンクとキャプション集で、画像は含まれてないよ
2.何十億もの画像へのリンクが含まれ、その中には著作物のリンクが大量にあり、CSAMにアクセスできるものも含まれていた という所までは客観的な事実だよ
1.CSAMの判定は日本で言う児童ポルノとはかなり差異があるよ
2.日本でエロ同人やエロ創作を頒布してるような作家の大半が逮捕されるくらいCSAM判定が厳しい国もあるよ
3.ここは日本だよ
1.多様なイラストを生成できるのは多様なイラストを学習しているからという理由が大きくて、それを「データセットのおかげ」と言うのは厳密には間違いではないよ
ただ「データセット」には画像以外のデータも含まれるから、これを言いたい場合は「イラストのおかげ」と言うのがいいよ
詳細が公開されている画像生成AIの場合、学習に使われた画像は初期に公開されたモデルが最も多いけど、学習している画像が減った最近のAIのほうが明らかに高性能*だよね
それは生成係と人間とを橋渡しする通訳係の性能向上や、学習の仕方の研究が進んでいるからだよ
*補足：何をもって高性能とするかは諸説あるけど、ここではプロンプト忠実度や表現力、質の高さなどを評価対象とするよ
1.その判断が出たアメリカでも、生成AI使ってるから著作権なしなんていう暴論は文章が読めない人しか言ってないよ
2.外国を持ち出すと、例えば中国ではテキストから生成したAI画像に著作物性が認められてAI画像の転載を著作権侵害とした裁判例が出てるよ
転載者が作者のクレジットを除去してたことで、氏名表示権の侵害も認められたよ
つまり調整と選択を人間が繰り返したAI画像は、AIを道具として使った人間による創作意図あり創作的寄与ありの著作物と認定されたということだよ
アメリカより中国の方が日本と近い判断基準で考え方にも合致してるから、日本でもAI画像に著作権があると見なすべきだよ
っていうことにもなるね
3.人間の手で自ら苦労して作った創作でも、最小限度の創造性や独自性がないと判断されて著作物性が認められない事もあるくらいケースバイケースなのが著作権だよ
4.どのAI画像は著作権で保護され、どのAI画像が著作権で保護されないのか外野から分からないのだから、とりあえず大抵のものは著作権があるものとして扱うのが安全だよ
君がAI画像に著作権は無いと言ってたのを信じて転載した人が著作権侵害で訴えられても、責任取れないよね
5.ここは日本だよ
1.要は国次第だよ
1.トラブル回避を目的として転載や二次利用を制限している人は全く珍しくないよ 君達の行いを考えよう
2.自分が丹精込めて作ったものが勝手に使われて嫌…という気持ちだけじゃないことは君なら分かるはずだよ
3.AI絵師が皆「バンバン転載してください！」って言ってる方が、今以上にAIだらけの環境になるから大変だよ
4.著作権の有無に拘らず、AI絵の転載や無断使用禁止を宣言するのはむしろ奨励すべきことだよ
5.それでいて著作権法の権利制限規定の影響を受けるのはみんな同じだよ
1.僭称ではなく「偽称」や「詐称」の方が正確だけど、意図は分かるからここでは横に置くよ
2.僭称とは、相応しくない身分を偽ることだよ そこから手描きと機械生成の区分を偽ることとして使われだしたよ
3.偽る、つまりAI絵を手描きだと自称するようなこと以外は僭称と言い難いよ
4.「パッと見で手描きかと思ったらAIだった」とか「AIだけどAIタグつけてない」などは僭称を意味しないよ
5.『「AIだけどAIタグつけてない」などは僭称を意味しないよ』 とは言ったけど、それはAIタグをつけなくてもいいプラットフォームに限るよ
6.騙すつもりで表記してないんだーとかまで言っちゃうと、君が処される可能性が出てくるからやめたほうがいいよ
1.君の規制論を適用すると二次創作にも被弾するよっていう程度の話だよ
2.AI使いへ言葉を選ばずに心無いツッコミをすると人間絵師にも流れ弾が当たるのと同じようなことだよ
3.反AIに本物の表現規制派が紛れてるのと一緒で、ちょこちょこ本物の二次創作アンチも参戦してるから注意が必要だよ
1.文字通りの反AIという意味で君を反AI扱いしてる人はほとんどいないよ
2.この呼称はAnti AIという単純なシンボルを、集団で連日投稿サイトに上げてた反生成AIの先輩たちによる努力の証だよ
1.君が無断学習に反対してるだけじゃないことは皆分かってるよ*
2.普段どんな事を言ってるか、何に賛同しているか、どんな呟きに共感しているかは意外と見られてるよ
*補足：本当に無断学習をどうにかしてほしいだけの人を反AIとは言っていないし言うべきでもないよ
1.『当該著作物に表現された思想又は感情を自ら享受し又は他人に享受させること』は、生成するから享受だーなんていう単純な話じゃないよ
2.享受という言葉が生成物に関わる時は、まさにその学習に使われた当該著作物を見た時と同様の知的又は精神的欲求を満たせるか、が重要なポイントになる時だよ
3.一番考えやすいのは、既に著作物だと認められている特定キャラクターが表現されている画像データで学習したLoRAを作成する場合、いわゆるキャラクターLoRAについてだよ
まず1. もちろん学習しただけでは学習元の著作物を享受できないから関係ないね
そして2. LoRAを生成に使用したとしても、無関係な画像を生成する場合には学習元の著作物は享受はできないね
*補足：LoRAとは言っても出力を特定の方向に誘導するために使うものだから、例えばマイナス方向に適用すると学習データの特徴とは離れるし、LoRA無しの場合と比べて微妙に変化が加わる程度に適用することもできるし、LoRA同士を混ぜたり引いたりできるし、色々な使い方があるよ
最後に3. 学習させたキャラクターを再現したり、部分的に改変したキャラクターを生成するための利用
*補足：学習した人と利用した人が別だと、考えることが増えるよ
そうしてやっと、作られた画像のデキ次第で類似性バトルが始まるよ ここがいわゆる「手描きと一緒」とされる部分だよ
この場合の「類似性」は法律基準であって、トレパク警察のように認定されるものではないよ
4.事前学習モデルの副産物として特定著作物の本質的特徴を再現できる場合は、AIで生成させるサービスの提供者が該当キーワードのブロックや置換などの技術的な措置を取り、普通の利用者*が生成できないように対策すべき、というのは国際的なコンセンサスが取れつつあるよ
*補足：文字列を一部書き換えたり入れ替えたり、なんとか規制を潜って生成しようとするのは「Obfuscation」という攻撃手法の一種で、こういう事をする人は「普通の利用者」とは認められないよ
2.言葉遣いが丁寧だから問題ない、悪いからアウトじゃなくて、振る舞いを総合的に判断されるよ
3.どうしてもやりたいなら自覚と責任を持ってやるんだよ そんなつもりじゃなかった、は通用しないからね
1.ディープフェイクとは、深層学習=ディープラーニングと偽物=フェイクをあわせた造語で、深層学習を利用した現実に存在しない画像や映像のことだよ
生成系AIによる生成物も「深層学習モデルで生成された、これまでに存在しなかったメディア」だよ
2.このうち、実在対象をヌードにするなどのポルノグラフィを特に、ディープフェイクポルノやフェイクポルノと言うよ フェイクポルノは、深層学習でないものも含むよ
3.言うまでもないけどフェイクポルノを公開すると法に触れる可能性が高くて、既に判例もあるんだ
生成AIを使わなければいいなどという事もないよ
4.どの法律で罰せられるか、どんな法律違反になるかは内容によるよ 主に名誉毀損、肖像権、プライバシー、わいせつ物陳列、著作権、パブリシティ権だよ
5.よく「取り締まる法律がない」というけど、それはフェイクポルノの作成自体を罰する法律がない という意味で、基本的に世論を煽る目的で言われるよ
6.作れるからというだけでツールを取り締まるのは難しいけど、フェイクポルノ作成を売りにしているくらいまで行くとチャンスはありそうだよ
「作れる」の規制が簡単にできない理由は、厳密に範囲を指定しないとコンテンツ製作に使われる顔変更やボイスチェンジャーの他、様々なツールも対象になってしまうからだよ
またなんか思いついて気が向いたら続きを書くよ
前回紹介したAnythingv3を投稿者が削除したり関係の無い第三者がAnythingv4や4.5を勝手にリリースしたり…(しかもマージモデルだとか)
増田も追いかけきれていないが追いかけてるぶんは自分のためにここでまとめておく。
NAIリークモデルやAnythingv3に関しては前回を参照。
Instagramで投稿されている画像を学習させたモデルの総称。
実在の人物画像を学習しているため人物の体型をより正確に描画させることができる。
cafe-instagramやzeipher-f222など複数存在し、Basil_Mixのようなアジア人に特化したものも存在する。
U-NETの階層ごとにマージを行う階層マージというマージ手法が考案されたからだ。
これにより実写モデルをベースに見た目をアニメ風にマージするという方法が採れるようになった。
5chなんU(なんJもしくはなんGのパートスレ向けの板でVIPに対するパー速のような板)の住民が作成した階層マージモデル。
現在はBasil_MixとAnythingv3を階層マージしている。
このモデルには派生版があり、nsfw版やhard版は上記マージモデル(通称base)にNAIリークモデルやGape60を混ぜたものらしい。
Gapeについては前回の記事を参照。
NAIのように長いネガティブプロンプトを設定しなくても綺麗な絵を出すことができる。
リアルよりになったAbyssOrangeMixを漫画アニメ向けにファインチューンしたモデル。
Abyss→深界七層(メイドインアビス)→7th_layerということらしい。
アニメ寄りなA、漫画寄りなB、より漫画寄りで破綻しやすいCの三種類がある。
Anything系のような中華で好まれる独特の厚塗りではなく比較的パキっとした塗りの絵が出るので個人的には一番好き。
他にもいろんなマージモデルがあるが、だいたいがNAIリークモデルやAnythingv3と実写系モデルを混ぜたりそれにファインチューンをかけたりしたモデルだ。
Anythingv3もNAIリークモデルがベースだからなんだかんだいってNovelAIが作ったモデルはまさに特異点的な存在なのだろう。
Low-rank Adaptation for Fast Text-to-Image Diffusion Fine-tuningの略で、
Dreamboothの簡易版のようなものとされているが実はDBとは似て非なる技術らしい。
DBよりも短い時間かつ省メモリの環境で学習が可能で、生成されるファイルも30～200MB程度とHypernetworkとそこまで変わらず一定以上のクォリティで追加学習を行えるようになった。
何よりもVRAMが8GB程度のグラボでも学習できるようになったのが大きい。
特定の作者の画像を学習させることでその画風を再現するためのLoRA。
従来はHypernetworkで行っていた。
特定のものやこと(例：ふたなり)を学習させるためのLoRA。
NovelAIやその派生モデルでは困難だった種付けプレスや断面図などの構図の再現が可能となった。
従来は主にDBで行っておりモデルの配布に苦労していたがLoRAによって配布が非常に楽になった。
「士郎正宗風の絵柄でふたなりのナンジャモ」という画像を生成することもできる。
またLoRAはHypernetworkのようにモデルを選ばないが、NAIリークモデルを学習のベースにすると破綻しづらいらしい。
というか今流行っているモデルはほぼNAIリークモデルの血筋が入っているので馴染みやすいんだろう。
同社が運営しているHuggingFace HUBはユーザ登録すれば無料で無限にAI学習モデル(1ファイル2GB~7GB)をアップロードできる上回線も異常に高速であるため重宝されている。
モデルマージなどでストレージが圧迫されているローカル民にとっては救世主のような存在。
資金源は謎だが、2022年の5月に2億ドル調達しているのでストレージを無尽蔵に増やせるらしい。知らんけど。
HuggingFaceが考案したモデルファイルのファイル形式。
実行コードを含んでいることもあり従来のckptモデルはしょっちゅうトロイの誤検出が起きていたが、
SAFETENSOR形式のモデルは実行コードを含まないため安全であるとされる。
Proto-Indo-European root meaning "to call."
It forms all or part of: nightingale; yell; yelp.
It is the hypothetical source of/evidence for its existence is provided by: Greek kikhle "thrush," also a kind of fish, khelidon "the swallow;" Lithuanian gulbinti "to praise;" Old English galan "to sing," galdor "spell, charm, magic, enchantment," giellan "to yell," gielpan "to boast."
Danbooruの素性に注目が集まっているが、ここでは議論しない。
promptを英語で書く必要があり、闇雲に入力しても意図した画像が出てこない。
promptチェッカーのような、正しいpromptが書けているのかどうかをコンパイラで確認できず、自身で画像を見て反映されているか判断する必要がある。
promptに記載した内容が1枚の画像に全て反映されているわけではなく、複数枚の画像を出力してみて、promptがなんとなく反映されているかな、といったものになる。
Danbooruのタグが使えるということが正しいように広まっているが、半分正解で半分間違っている。
「bow」というタグがあるが弓を表しているわけではなく、女の子キャラクターの髪の毛が弓なりの形状をしていることを示すのに、Danbooruではタグ付けされている（ように見える）。
「hair_bow」というタグもあり、こちらも髪留めリボンのことを示す。「Waifu Diffusion」に書いて出てくるのはこちらになる。一般的に使われるのもこちらだろう。
面倒なのがここからなのだが、「Waifu Diffusion」は修飾子がどこにかかっているのか曖昧な判断をする。
弓を描きたいわけではないので、何かしら髪にまつわる単語が「bow」の近くにあることになるが、「Waifu Diffusion」はリボンを描く。
どうも「Waifu Diffusion」は英文法を知っているわけではなさそうだ。
また「hair_bow」をつけたキャラクターの代表的なのが東方の霊夢なのか、霊夢要素がそこかしこに現れる。
もう一つ例を出そう。
Danbooruのタグに「small_breasts」という胸の小さいタグがあるが、「Waifu Diffusion」は胸の大きな描写をする。
「xxxx, small_breasts, xxxx」といったようなpromptを書くと、胸の小さいキャラを描きたいのだなと判断すると思うが、
「Waifu Diffusion」は胸という単語があるから胸を描画した、となる。
どうもアンダースコアでつながっている単語を1単語とは認識してない。
「breasts」という単語が入っている限り、巨乳が描かれ、さらに胸をさらけ出した描画がなされるので重々注意されたし。
小さい胸のキャラクターを描きたい場合は「breasts」という単語をpromptに入れてはいけない。
上記のこともあり、Danbooruタグはあまり効かない。!!!やカッコ( ) で括った単語は強調されるらしいが、あまり意味がない。
またDanbooruのタグの詳細を見てみるとわかるが、1kを超えるような数の多いタグは曖昧なものが多くなり、詳細な分類がなされたものは数が少なくて効かない。
「floating_hair」というイラストでよくある髪束をウネウネさせるタグがあるが、「Waifu Diffusion」は認識せず、キャラクターは空を飛ぶ。
「short_hair_with_long_locks」という、ショートだが頬の横の髪が長いというタグがあるが、まず認識されない。
では日本人女性が現実でしている髪型に対応する英語があるかというと、Googleで検索して出てくるような和製英語を入力しても描画されない。
アイドル系だとツインテールがメジャーだと思うが、英語圏の人は「twintail hair は pigtail hair」だというが、pigtail hairは日本人の感覚からすると編み込みが多くリボンが沢山付き、どうも違うとなる。
他に、現状「Waifu Diffusion」では指を描くのがかなり苦手だ。
promptを工夫すれば出来るのかもしれないが、色々試した結果、顔との両立が出来ない。
先の事例と同様に、手を隠すといったpromptは指定しようとしても、promptに指や手といった単語が入っているだけで問答無用で画面に出てくる。
「Stable Diffusion」では本当に効くかどうかはさておき、検索できるサイトがいくつか出てきている。
しかし「Waifu Diffusion」で、アニメを描きたい場合の参考はない。
「Waifu Diffusion」を作った人達のDiscordにtext-to-imageがあり、画像とpromptが載っているが、多くがクオリティの低いものであり、高速で流れるチャット欄から見つけるのは困難だ。
Danbooruデータベースで学習しているということで、実際にダウンロードして中を見てみたが、
玉石混交というか、説明がしにくいが、少なくとも自分の描きたいものとは違っていた。
テイストが揃ってないので、同じ単語が示す物でも画像ごとに違い、そりゃアーティスト名で絞りたくなるよなってのは気持ちはわかる。
（「Waifu Diffusion」でDanbooruのアーティスト名を入れても、狙ったテイストにはならないが。絵が多いアーティスト名でもならない。）
また「Waifu Diffusion」はキャラクターの顔については崩れないので凄いと言われるが、
実際に使うと、「full body」といった全身を描きたいと思っても顔のアップばかりが出力され、全身が描けたと思っても顔が崩れて描写されない。
アニメのような演出をしようと思った場合、エフェクトをどう指定するか、という問題にぶち当たる。
アニメならではの光の演出があるわけだが、どう指定するのかわからない。
最近のイラストで多い、逆光で顔の前面は薄い影で、なぜか鼻の高い所にはハイライトが入っているが、前髪の影は額に落ちているという、
どこから光が入っているんだ？というのも指定できるのだろうか？
まだ3Dでやっているような顔前面セル塗りの方が指定しやすかろう。
「Waifu Diffusion」には70ワードという制限があり、細かく指定していくと軽く超えていく。
超えた分は無視され、絵を文字で表現するとなるのは難しいのを実感する。
img2imgによって、ポーズの指定、髪の毛をどこで括るかといった指定はしやすくなるが、それでもpromptが必要となる。
Danbooruタグが反映されない問題が解決されたとしても、タグの細分化はされているようでいて、実際使うとなると足りてない。
使いこなせる人はいるのだろうか？
ロシアの学校でブルマーが使われていたかどうか調べてきたが、はっきりとした結果は得られなかった。確かに、それらしい写真がないわけではないのだが、提灯ブルマーなのかショーツ型ブルマーなのか短パンなのか確認できない。おそらく混在しているし、時代による変遷があった可能性もある。
加えて、ブルマーを指す言葉がみつからない。ロシアの制服の歴史に関しては、ロシア語版のウィキペディアにしっかりとまとめられているのだが、体操着についてはなぜか言及がない。
ロシアの体育の歴史についてはこちらが詳しい。すまないが、ブルマーについて触れられていなかったので、翻訳するのが面倒だ。
ttps://www.rbth.com/history/331873-physical-education-in-soviet-schools
【写真は以下の通り】
ttps://sportkomanda.com/2020/05/01/uchitel-fizkultury-iz-80-h-kak-eto-bylo/
ttps://www.vogue.ru/gallery/kak-zanimalis-sportom-v-sssr?image=5f89d346feae6219bb140cf2
ttps://sputnik.by/20200614/fizkultura-v-sssr-redkie-foto-iz-arhiva-1950-1980-1037033196.html
ttps://skaramanga-1972.livejournal.com/526385.html
ttps://ru.fenikssfun.com/kartinki/lyubimyy-urok-vremen-sssr-fizkultura-kak-eto-bylo-1863
ttps://www.sports.ru/tribuna/blogs/teoretik/824953.html
ttps://samsmu.ru/chairs/physical-education/
ttps://ria.ru/20151031/1308500404.html
そんななか、比較的鮮明にショーツ型ブルマーと確認できる画像が見つかった。
しかし、タイトルである「Девочка Купальник Физкультура в школе 1973 Дети Гимнастика (2 кл)」を翻訳すると、「少女レオタード学校での体育1973年児童体操（2年生）」となる。どう見てもブルマーなのに、レオタードと出てくる。また、試みに「レオタード」となっている「Купальник」で検索すると、なぜか水着ばかりヒットする。
ロシア語ウィキペディアの「Купальникのページも、水着について書いてあるようだ。
https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9A%D1%83%D0%BF%D0%B0%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D0%B8%D0%BA」
しかし、上の方を見ると「Купальник (спортивный)」というリンクがある。ここに飛んでみると、レオタードに関する画像が出てくる。
https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9A%D1%83%D0%BF%D0%B0%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D0%B8%D0%BA_(%D1%81%D0%BF%D0%BE%D1%80%D1%82%D0%B8%D0%B2%D0%BD%D1%8B%D0%B9)
結論。ロシア語ではレオタードと水着は同義語。また、人によってはレオタードとブルマーを区別していない。少なくとも体操着の総称として使っている（？）。
ロシアのブルマーについては結局ほとんどわからなかったが、このちょっとした雑学が得られただけでも、よしとしたい。
さて、いろいろとブルマーについて検索してきたが、思わぬ弊害が生じてきた。気がつくと、無意識にツイッターやグーグルで「ブルマ」と検索しているのである。そればかりではない。検索結果には幼い子供の写真が含まれているせいか、ストライクゾーンの年齢がどんどん下がっていくのである。危険を感じたため、一旦ブルマーに関する調査はここで切り上げる。今回の調査がちゃらんぽらんなのはそのためだ。
自分が学生の時に同級生のブルマーで欲情するならともかく、十八歳未満の女性に執着するのはなんだか嫌だ。
そんななかで、なんとなく「おっぱい」と画像検索したのだが、その中で巨乳の女性が縄で縛られ、胸を強調した姿のまま笑顔を見せているのを見て、思わずときめいてしまった。ひょっとしたら自分は新しい性癖を開花させてしまったのではないか、と思う。もともとほっそりしたおっぱいの小さな女性が好みだったのだが、おっぱいが大きい女性もきれいだと感じた。
あと、最近はちょっとグラビアに興味が出始めている。思春期にグラビアの出ている漫画雑誌を恥ずかしくて買えず、しかも、グラビアアイドルなんてみんな同じようなエッチなお姉さんだと思い込んで、反発していた。
けれども、最近ツイッターで仲村まひろという女性が、バトントワリングをしている姿を見て、素直にかっこいいと思ってしまった。一芸に秀でていて、目標をもった個人として初めてグラビアアイドルを見た瞬間だった。アイドルとか全然興味なかったけど、頑張っている人を見るのはいいものだと、この年にしてやっとわかった。
それと九条ねぎという女性も気になっている。以前行きつけにしていたバニーガールバーLOFT101の看板モデルを務めていることで知ったのである。このお店はリーズナブルなのでおすすめだ。何を言ってるんでしょうね、我ながら。でも、久しぶりに行きたくなってしまった。
ブルマーについてはしばらくお休み。今後は文体を変えた僕と増田のどこかですれ違うことでしょう。
またどこかで会いましょう。
たまたま「Google Mapsで旅気分」をしてたら見つけた．（ホントは事故で話題のモーリシャスの位置を調べてた）
https://goo.gl/maps/i6oyRAuMNaQj92o5A
インド洋の南，南緯70度・東経49度ぐらいのところにある島のセブンイレブンだ．ちなみにGoogle Mapsの評価は4.8，マストゴーだぞ．
なんと，この島にはペンギンがいるらしい．
https://goo.gl/maps/ZuVFWZNQKWeCyA2u5
お前はアザラシか？ガオー！
https://goo.gl/maps/4kFfw19SzSkq2wfUA
なんだ，みんなで寝そべって日向ぼっこか？俺も混ぜろ．
https://goo.gl/maps/u9Z941Y8RJszgF2bA
地形も奇妙だ．この岩山なんか，ぜひイモトアヤコさんに挑戦して頂きたい．
https://goo.gl/maps/Mpt9W7jcUNNdyk898
この島はケルゲレン諸島と言って，フランス領らしい．ちなみにモーリシャスはオランダ，フランス，イギリスが植民地化した後，国として独立したそうだ．
月間の平均気温は2～8℃で寒めだ．平均最低気温は冬でも-1℃と，南極に近い割にそんなに寒くない．最低気温記録でも-9.5℃で，下手したら日本の方が寒い．
一方，平均最高気温は夏で12℃弱，最高気温記録は1月（南半球なので夏）の23℃．夏が好きな人には向かないが，比較的過ごしやすいと言えるだろう．
https://en.wikipedia.org/wiki/Kerguelen_Islands
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%82%B1%E3%83%AB%E3%82%B2%E3%83%AC%E3%83%B3%E8%AB%B8%E5%B3%B6
https://en.wikipedia.org/wiki/French_Southern_and_Antarctic_Lands
どうだい，そろそろ行きたくなってきただろ？
しかしバッドニュースだ．ケルゲレン諸島は，「不可能に近い目的地」(Next-to-impossible destinations)にリストされている60の場所の一つにカウントされている．
https://en.wikivoyage.org/wiki/Next-to-impossible_destinations
だが不可能ってわけじゃない．その気になればどこだって行けるさ．参考までに行き方を翻訳しておくぞ．
→続き： anond:20200814223304
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【追記】
Google Mapsの説明に「スナック，ドリンク，雑貨」って書いてあるので，ガソスタに併設のセブイレで間違いないぞ．
http://anond.hatelabo.jp/20170207152610 から1週間近くたったのか。ずいぶん間があいたな。
そういえばさ、ここのスレッドっつうかツリーとは別の流れの増田内に「正義のヒマ人」って言葉が出たんだけどさ、これ「互助会を見分ける簡単な方法(10)」のブクマコメントで
http://b.hatena.ne.jp/usausamode/20170207#bookmark-320792896
正義のヒマ人って感じで素敵です！
いつもありがとうございます。
http:dev.bukkit.orgbukkit-pluginsheadstickets1901-entub-the-wolf-of-wall-street-on-l-i-ne-fr_ee-hd http:dev.bukkit.orgbukkit-pluginsheadstickets1902-entub-batman-v-superman-dawn-of-justice-on-l-i-ne-fr_ee http:dev.bukkit.orgbukkit-pluginsheadstickets1903-entub-captain-america-civil-war-on-l-i-ne-fr_ee-hd http:dev.bukkit.orgbukkit-pluginsheadstickets1904-entub-miracles-from-heaven-on-l-i-ne-fr_ee-hd http:dev.bukkit.orgbukkit-pluginsheadstickets1905-entub-midnight-special-on-l-i-ne-fr_ee-hd http:dev.bukkit.orgbukkit-pluginsheadstickets1906-entub-natural-born-pranksters-on-l-i-ne-fr_ee-hd http:dev.bukkit.orgbukkit-pluginsheadstickets1907-entub-the-divergent-series-allegiant-on-l-i-ne-fr_ee http:dev.bukkit.orgbukkit-pluginsheadstickets1908-entub-the-huntsman-winters-war-on-l-i-ne-fr_ee-hd http:dev.bukkit.orgbukkit-pluginsheadstickets1909-entub-the-jungle-book-on-l-i-ne-fr_ee-hd http:dev.bukkit.orgbukkit-pluginsheadstickets1910-entub-where-to-invade-next-on-l-i-ne-fr_ee-hd http:dev.bukkit.orgbukkit-pluginsheadstickets1911-entub-city-of-gold-on-l-i-ne-fr_ee-hd http:dev.bukkit.orgbukkit-pluginsheadstickets1912-entub-vaxxed-from-cover-up-to-catastrophe-on-l-i-ne http:dev.bukkit.orgbukkit-pluginsheadstickets1913-entub-eddie-the-eagle-on-l-i-ne-fr_ee-hd http:dev.bukkit.orgbukkit-pluginsheadstickets1914-entub-the-other-side-of-the-door-on-l-i-ne-fr_ee-hd http:dev.bukkit.orgbukkit-pluginsheadstickets1915-entub-ki-and-ka-on-l-i-ne-fr_ee-hd http:dev.bukkit.orgbukkit-pluginsheadstickets1916-entub-high-rise-on-l-i-ne-fr_ee-hd http:dev.bukkit.orgbukkit-pluginsheadstickets1917-entub-knock-knock-on-l-i-ne-fr_ee-hd http:dev.bukkit.orgbukkit-pluginsheadstickets1918-entub-ice-age-the-great-egg-scapade-on-l-i-ne-fr_ee http:dev.bukkit.orgbukkit-pluginsheadstickets1919-entub-hardcore-henry-on-l-i-ne-fr_ee-hd http:dev.bukkit.orgbukkit-pluginsheadstickets1922-entub-midnight-special-on-l-i-ne-fr_ee-hd http:dev.bukkit.orgbukkit-pluginsheadstickets1923-entub-beyond-skyline-on-l-i-ne-fr_ee-hd http:dev.bukkit.orgbukkit-pluginsheadstickets1924-entub-the-boss-on-l-i-ne-fr_ee-hd http:dev.bukkit.orgbukkit-pluginsheadstickets1925-entub-seeking-a-friend-for-the-end-of-the-world-on http:dev.bukkit.orgbukkit-pluginsheadstickets1926-entub-thor-the-dark-world-on-l-i-ne-fr_ee-hd
昔の日本語の発音は違っていたというのは知っていたが、動画でその復元音声を聞いてみるとまた印象が違う。
ほとんど何を入っているのかわからない。古文法（かつ文語）というのもあるかもしれないが、おそらく話し言葉でもわからないだろう。
今話している日本語もきっと数百年後には不思議な発音法に聞こえるのだろう。
そう考えると、今ある日常がすこしだけ貴重に思えてくる。保存する価値が有るように思える。
小沢昭一氏が「流しの芸」や「客寄せ」、「見世物」、「厄祓い」、…、そういった民俗的な放浪芸のたぐいを収集、録音したCDがある。これもまた今となってはかなり時代を感じるのだが、おそろしく臨場感がある。今はその殆どがなくなってしまったが、当時は（すくなくとも取材された地域では）保存するとか考えるまでもない身近なものだったのだろうと感じさせる。
保存するにしても日常に寄り添いすぎて誰もとっておかないようなつまらないチラシ、パッケージ、謳い文句、宣伝歌の類が意外と生々しさを感じさせるんじゃないだろうか。
そういうのを保存している物好きはどのくらいいるのだろう。公的機関ではまさか保存すまい。
追記:
聞いてみたいという人がいたので、自分が見た動画を幾つか紹介します
古代語 From Proto-Indo-European 古代言語音声集 How Ancient Languages Sound Like - YouTube
日本語以外にもいろんな古言語が聞ける。8:01から上代日本語、10:01から中古日本語（これは多分↓の動画と同じもの）
朗読 源氏物語（Tale of Genji） 若紫1 平安朝日本語復元による試み - YouTube
金田一春彦氏指導の平安時代の発音復元。多分ブコメで触れられているもの。ゆっくりに感じるけどどうなんだろう。
100年前の日本人の声 - Japanese voice 100 years ago - - YouTube
100年前の録音音声。これも多分ブコメで触れられているもの。このへんだと普通にわかる。少し落語っぽいから落語にそのまま継承されているのかも。
