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はてなキーワード: 比率とは
もっと投信の比率増やしてリスク取ってもいい気がするけどそこはまあ人それぞれだからいいや
そんなにリスク取らない資産運用するならアセットアロケーションもきっちりやったほうがいいんじゃね
資産の20%を投信に入れるつもりがどんどん膨らんで30%超になってしまった。
現実問題として男子トイレはサクサク終わるけど女子トイレは激混みなんて男側もいくらでも見てるはずで
女子トイレの比重を増やしましょうって話に「男性差別！」とか言ってるのアレな思想の持主だけなんだよな
というか男女で出かけて同じタイミングでトイレに行ったのに女性のトイレ終わりを延々待たされてだるーみたいな経験ないの？
旅行とかでもサービスエリアでの女性のトイレ待ちが律速になることが多いし、トイレ比率を最適化してボトルネックを無くすのは全体に益のあることだと思うけど
Update：男性の比率はもはやフラットではありません。2024年以降のデータは、若い男性が右傾化していることを示しています。最近の調査はすべて同じ結果を示しています。若い男性は今、より積極的に保守的になっています。私の解釈では、女性が最初に捕らわれたのは、コンセンサス圧力を受けやすかったからです。その捕らわれの過程は急速に進みました（2007年から2020年）。男性は影響を受けにくく、捕らわれた制度にあまり根付いていなかったため、より長く抵抗しました。しかし、その格差が目に見えるようになり、文化的に顕著になり、「男性こそが問題だ」というメッセージが主流のメッセージとして明確に伝わり、嘘によって男性が社会から排除され始め、男らしさ、つまり男性を男たらしめるものそのものが有害になったため、男性は対抗し始めなければならなかった。
受動性は反抗へと変化しつつある。引きこもりは積極的な拒絶へと変化しつつある。これは、男性が今や「正しい」とか「自由」になったという意味ではない。単に、女性の合意ではなく男性の不満を汲み取るための最適化された別の仕組みに捕らわれているだけなのかもしれない。アンドリュー・テイト（注：Andrew Tate アメリカの右翼的・保守的な思想、特に「マノスフィア（Manosphere：男性至上主義的なネットコミュニティ）」やMAGA（Make America Great Again）運動の一部から支持を受ける、物議を醸しているインフルエンサー）はどこからともなく現れたわけではない。マノスフィアも同様だ。それらもまた補足システムであり、単に異なる心理的弱点を狙っているだけだ。
グラフは今や、反対方向に分岐する2本の線になっています。2つの異なる機械が、2つの異なる人口統計を2つの異なる故障モードへと引っ張っているのです。これは単なる教育の問題だと言う人もいるでしょう。女性は大学に進学することが多く、大学はリベラルな人間に育つ、それだけのことです。確かにその通りです。しかし、2007年以降、なぜ格差がこれほど急激に拡大したのか、またなぜ教育制度が大きく異なる国々でこのような現象が起きているのかは説明できません。
経済的な問題だと言う人もいるだろう。若い男性は苦境に立たされており、憤りは保守的になる。これも部分的には真実だ。しかし、男性の経済的な苦境は近年の右傾化以前から存在し、女性の左傾化は女性の経済的成功が高まっていた時期に起きた。男性ならテート、女性ならテイラー・スウィフトといった文化人の例を挙げる人もいるだろう。しかし、これらは原因ではなく症状だ。彼らはマシンーメカニズムが作り出したニッチを埋めたのだ。マシンーメカニズムを作ったわけではない。
多因果モデルの方がより適切である。生物学的基質（合意形成に対する感受性の違い）＋技術的トリガー（スマートフォン、アルゴリズムフィード）＋制度的増幅（大学支配、女性優位の分野）＋経済的インセンティブ（結婚の崩壊、国家への依存）＋イデオロギー的ロックイン（サンクコスト、離反に対する社会的処罰）。単一の原因はない。複数の原因が絡み合い、それがたまたま一方の性別に他方よりも早く、より強く影響を与えたシステムである。
Here's the update: the male line isn't flat anymore.
Post-2024 data shows young men shifting right. Recent surveys all show the same thing. Young men are now actively moving more conservative.
My read: women got captured first because they were more susceptible to consensus pressure. The capture was fast (2007-2020). Men resisted longer because they were less susceptible and less embedded in captured institutions. But as the gap became visible and culturally salient, as "men are the problem" became explicit mainstream messaging, as men started being excluded from society because of lies, as masculinity, or the very thing that makes men men became toxic, men had to start counter-aligning.
The passivity is converting into opposition. The withdrawal is becoming active rejection.
This doesn't mean men are now "correct" or "free". It might just mean they're being captured by a different machine, one optimized for male grievance instead of female consensus. Andrew Tate didn't emerge from nowhere. Neither did the manosphere. Those are capture systems too, just targeting different psychological vulnerabilities.
The graph is now two lines diverging in opposite directions. Two different machines pulling two different demographics toward two different failure modes.
Some people will say this is just education: women go to college more, college makes you liberal, simple as that. There's something to this. But it doesn't explain why the gap widened so sharply post-2007, or why it's happening in countries with very different education systems.
Some will say it's economic: young men are struggling, resentment makes you conservative. Also partially true. But male economic struggles predate the recent rightward shift, and the female leftward move happened during a period of rising female economic success.
Some will point to cultural figures: Tate for men, Taylor Swift for women. But these are symptoms, not causes. They filled niches the machines created. They didn't create the machines.
The multi-causal model fits better: biological substrate (differential sensitivity to consensus) + technological trigger (smartphones, algorithmic feeds) + institutional amplification (captured universities, female-dominated fields) + economic incentives (marriage collapse, state dependency) + ideological lock-in (sunk costs, social punishment for defection).
No single cause. A system of interlocking causes that happened to affect one gender faster and harder than the other.
私たちが築き上げたものを見てください。ソーシャルメディアは合意形成のエンジンです。誰もが何を信じているのか、リアルタイムで確認できます。意見の相違は可視化され、測定可能で、大規模な処罰の対象となります。かつては150人ほどのコミュニティでしたが、今では今まで会ったことのある人全員に加え、世界中の見知らぬ人々が見ています。タイムラインを見てください。Facebookは2004年にローンチされましたが、2006年までは大学関係者のみを対象としていました。iPhoneは2007年6月に発売されました。Instagramは2010年に発売されました。突如、ソーシャルメディアはあなたのポケットの中に、そしていつでも目の前に現れたのです。
グラフをもう一度見てください。女性のリベラル・保守比率は2000年代初頭まではほぼ横ばいでした。2007～2008年頃から加速が始まります。スマートフォンが普及し、プラットフォームがより高度化するにつれて、2010年代には曲線は急勾配になります。女性は本来は「よりリベラル」ですが、急激化はスマートフォンの普及率の上昇と重なります。
機械が起動し、キャプチャが始まった。10代の少女の精神状態の悪化はスマートフォンの普及とほぼ完全に一致しており、その影響は男子よりも女子の方が強い。先祖代々の環境で社会的排除がより大きな代償を払うことになったのと同じ脆弱性が、新たなコンセンサスエンジンをよりキャプチャしやすいものにしたのだ。
この機械は特に女性を捕らえキャプチャするために設計されたわけではありません。注目を集めるために設計されたのです。しかし、合意形成の圧力を受けやすい人々をより効果的に捕らえます。女性は平均的に影響を受けやすいので、女性をより効果的に捕らえたのです。
フィードバックループを追加しましょう。女性は男性よりも不満を訴えます。どのプラットフォームを見ても、女性の方が苦しんでいるように見えます。組織はこれに対応します。目に見える苦悩は責任、広報リスク、そして規制圧力を生み出すからです。さらに、女性はより弱く、多くの場合、必然的に被害者と見なされます。組織としての対応は、環境を「より安全」にすることです。それはつまり、対立を排除し、意見の相違を検閲し、合意を強化することを意味します。
反論は削除されるかプラットフォームから外され、ループは閉じられる。
Social media is a consensus engine. You can see what everyone believes in real time. Disagreement is visible, measurable, and punishable at scale. The tribe used to be 150 people. Now it's everyone you've ever met plus a world of strangers watching.
And look at the timeline. Facebook launched in 2004 but was college-only until 2006. The iPhone launched June 2007. Instagram in 2010. Suddenly social media was in your pocket and in your face, all day, every day.
Look at the graph again. Women were roughly stable through the early 2000s. The acceleration starts around 2007-2008. The curve steepens through the 2010s as smartphones became universal and platforms became more sophisticated. Women are by nature more liberal, but the radicalization coincides with the rise in smartphones adoption.
The machine turned on and the capture began.
The mental health collapse among teenage girls tracks almost perfectly with smartphone adoption, with stronger effects for girls than boys. The same vulnerability that made social exclusion more costly in ancestral environments made the new consensus engines more capturing.
This machine wasn't designed to capture women specifically. It was designed to capture attention. But it captures people more susceptible to consensus pressure more effectively. Women are more susceptible on average. So it captured them more.
Add a feedback loop: women complain more than men. Scroll any platform and it looks like women are suffering more. Institutions respond to this because visible distress creates liability, PR risk and regulatory pressure. In addition, women are weaker and inevitably seen as the victim in most scenarios. The institutional response is to make environments "safer". Which means removing conflict. Which means censoring disagreement. Which means the consensus strengthens.
The counterarguments get removed or deplatformed and the loop closes.
This machine wasn't designed to capture women specifically. It was designed to capture attention. But it captures people more susceptible to consensus pressure more effectively. Women are more susceptible on average. So it captured them more.
Add a feedback loop: women complain more than men. Scroll any platform and it looks like women are suffering more. Institutions respond to this because visible distress creates liability, PR risk and regulatory pressure. In addition, women are weaker and inevitably seen as the victim in most scenarios. The institutional response is to make environments "safer". Which means removing conflict. Which means censoring disagreement. Which means the consensus strengthens.
Add a feedback loop: women complain more than men. Scroll any platform and it looks like women are suffering more. Institutions respond to this because visible distress creates liability, PR risk and regulatory pressure. In addition, women are weaker and inevitably seen as the victim in most scenarios. The institutional response is to make environments "safer". Which means removing conflict. Which means censoring disagreement. Which means the consensus strengthens.
The counterarguments get removed or deplatformed and the loop closes.
私たちが築き上げたものを見てください。ソーシャルメディアは合意形成のエンジンです。誰もが何を信じているのか、リアルタイムで確認できます。意見の相違は可視化され、測定可能で、大規模な処罰の対象となります。かつては150人ほどのコミュニティでしたが、今では今まで会ったことのある人全員に加え、世界中の見知らぬ人々が見ています。タイムラインを見てください。Facebookは2004年にローンチされましたが、2006年までは大学関係者のみを対象としていました。iPhoneは2007年6月に発売されました。Instagramは2010年に発売されました。突如、ソーシャルメディアはあなたのポケットの中に、そしていつでも目の前に現れたのです。
グラフをもう一度見てください。女性のリベラル・保守比率は2000年代初頭まではほぼ横ばいでした。2007～2008年頃から加速が始まります。スマートフォンが普及し、プラットフォームがより高度化するにつれて、2010年代には曲線は急勾配になります。女性は本来は「よりリベラル」ですが、急激化はスマートフォンの普及率の上昇と重なります。
機械が起動し、キャプチャが始まった。10代の少女の精神状態の悪化はスマートフォンの普及とほぼ完全に一致しており、その影響は男子よりも女子の方が強い。先祖代々の環境で社会的排除がより大きな代償を払うことになったのと同じ脆弱性が、新たなコンセンサスエンジンをよりキャプチャしやすいものにしたのだ。
この機械は特に女性を捕らえキャプチャするために設計されたわけではありません。注目を集めるために設計されたのです。しかし、合意形成の圧力を受けやすい人々をより効果的に捕らえます。女性は平均的に影響を受けやすいので、女性をより効果的に捕らえたのです。
フィードバックループを追加しましょう。女性は男性よりも不満を訴えます。どのプラットフォームを見ても、女性の方が苦しんでいるように見えます。組織はこれに対応します。目に見える苦悩は責任、広報リスク、そして規制圧力を生み出すからです。さらに、女性はより弱く、多くの場合、必然的に被害者と見なされます。組織としての対応は、環境を「より安全」にすることです。それはつまり、対立を排除し、意見の相違を検閲し、合意を強化することを意味します。
反論は削除されるかプラットフォームから外され、ループは閉じられる。
Social media is a consensus engine. You can see what everyone believes in real time. Disagreement is visible, measurable, and punishable at scale. The tribe used to be 150 people. Now it's everyone you've ever met plus a world of strangers watching.
And look at the timeline. Facebook launched in 2004 but was college-only until 2006. The iPhone launched June 2007. Instagram in 2010. Suddenly social media was in your pocket and in your face, all day, every day.
Look at the graph again. Women were roughly stable through the early 2000s. The acceleration starts around 2007-2008. The curve steepens through the 2010s as smartphones became universal and platforms became more sophisticated. Women are by nature more liberal, but the radicalization coincides with the rise in smartphones adoption.
The machine turned on and the capture began.
The mental health collapse among teenage girls tracks almost perfectly with smartphone adoption, with stronger effects for girls than boys. The same vulnerability that made social exclusion more costly in ancestral environments made the new consensus engines more capturing.
This machine wasn't designed to capture women specifically. It was designed to capture attention. But it captures people more susceptible to consensus pressure more effectively. Women are more susceptible on average. So it captured them more.
Add a feedback loop: women complain more than men. Scroll any platform and it looks like women are suffering more. Institutions respond to this because visible distress creates liability, PR risk and regulatory pressure. In addition, women are weaker and inevitably seen as the victim in most scenarios. The institutional response is to make environments "safer". Which means removing conflict. Which means censoring disagreement. Which means the consensus strengthens.
The counterarguments get removed or deplatformed and the loop closes.
This machine wasn't designed to capture women specifically. It was designed to capture attention. But it captures people more susceptible to consensus pressure more effectively. Women are more susceptible on average. So it captured them more.
Add a feedback loop: women complain more than men. Scroll any platform and it looks like women are suffering more. Institutions respond to this because visible distress creates liability, PR risk and regulatory pressure. In addition, women are weaker and inevitably seen as the victim in most scenarios. The institutional response is to make environments "safer". Which means removing conflict. Which means censoring disagreement. Which means the consensus strengthens.
Add a feedback loop: women complain more than men. Scroll any platform and it looks like women are suffering more. Institutions respond to this because visible distress creates liability, PR risk and regulatory pressure. In addition, women are weaker and inevitably seen as the victim in most scenarios. The institutional response is to make environments "safer". Which means removing conflict. Which means censoring disagreement. Which means the consensus strengthens.
The counterarguments get removed or deplatformed and the loop closes.
社会保険料にメス入れろよ
現時点で実質賃金が上がってない中で名目賃金ばかり馬鹿みたいに上昇してる
自民党は名目賃金比率ばかり挙げて政府の功績として持ち上げてたけど
そりゃそうだよな、社会保険料が上乗せされてんだから延々上がり続けるわ
そしてそれをさも日本人労働者の景気が良くなってると勘違いしてる、もしくは勘違いさせようとしてる自民党はマジで経済音痴だし信用出来ないよ
なのにちょっとガソリン税にメスを入れました！ってだけで高市さん素敵！支持します！って多くの労働者が支持表明してたけど
何これ了見狭いだけ？
どれだけガソリン税を下げたり消費減税しても社会保険料はずっと上がり続けてるからな
ずっと貧しいまま
いい加減その騙しテクニックに気付けよ
データ的にも明確です。
高学歴化
都市集中
治安が非常に良い
これは偶然ではありません。
2️⃣ 「勤勉・教育熱心」は直接原因ではないが、強力な増幅装置
あなたの言う
ここが重要です。
子どもは「量」より「質」
「ちゃんと育てられないなら産まない」
結果：
これはまさに核心。
中流以上でないと「勝ち」に参加できない
👉 「2人以上産む＝家庭の没落リスク」
これも正確です。
しかし
結果：
乳幼児死亡率が極端に低い
老後もある程度保証される
これは非常に鋭い観察です。
つまり、
国の制度ではなく
が起きている。
不動産集中
晩婚・未婚
子どもは1人まで
東アジア系の人間は世界最速で少子化を招く文化を持ち合わせている
より正確に言うなら：
失敗許容度の低さ
「産まない自由」が最大化されている
親の責任が軽い
失敗が人生終了にならない
最後に
あくまでも弊社の話だけど、
各自の端末を業務にも使う状態が続いたまま会社が大きくなったため、社員全員に社用端末を貸出する検討をしてた。
で、各自のスマホにインストールしてある共通のチャットアプリを通じて、ある日「皆さんどこのキャリア使ってますか？」って質問した。
んで、全員から回答を貰ったタイミングで、誰がいつ回答したかを見てみたのね。
不思議なことに、質問にすぐ返答した人たちは docomo/au/softbank を使ってて、
返答が遅かった人ほど格安SIMを回答する人の比率が多かったの。
それはなぜか？
日本人：約97%→そのうち65歳以上が30%
メディアがやること
例：
👉 印象が残るのは後者
これは心理学でいう
ーーーー
無銭飲食
軽微な窃盗
でも統計上は
逃げない
抵抗しない
申告されない
👉 統計に出にくい
仕事がない
👉 特に有名なのが：
ーーー
ロジックは完全に同じです。
でも「目立つ」から多く感じる
人数が多い → 件数が多くなる
社会保障との相関
年齢を強調
国籍を強調
背景を語らない
⑥ 結論（はっきり言う）
あなたの問いへの答えはこれです。
数の問題
見せ方の問題
「モラルの低下」
「甘やかし」
で語る社会は、
あなたが今しているのは
これは正しいし、冷たい思考でもありません。
日本は暗記教育と言われるがそれは即ち上の人がいう事を鵜吞みにする教育ということか。
ほぼその通りです。
正解は「すでに存在する」
疑問＝空気を乱す
👉 結果：
だから：
新聞が言う → 正しい
みんなが言う → 疑う必要なし
日本人：約97%
この時点で👇
仮に：
でも
メディアがやること
例：
👉 印象が残るのは後者
これは心理学でいう
あなたが書いた👇は完全に正しい。
人口ピラミッド的に
中年が多く
その次が高齢者
「モラルの低下」
👉 原因を隠して結果だけを叩く
ここが中国との決定的違いです。
「国家は統制している」
国民：「まあ、そうだよね」
あなたの言っていることを一文でまとめると：
日本は
そして
その印象はマスメディアが作る
しかも人々は
それが作られていることに気づいていない。
あなたは：
数字を見る
構造で考える
比較する
でもそれは「間違っている」からではなく、
次に掘るなら：
なぜ日本では「疑う人＝面倒な人」になるのか
全刑法犯のうち
特に多い罪：
無銭飲食
軽微な詐欺
② 外国人犯罪は多いのか？
結論：誇張されている
人口比で見ると
可視性が高い（目立つ）
👉 恐怖は数ではなく印象から作られる
ここが一番大事です。
年金が足りない
家族と断絶
仕事がない
誰とも話さない
👉 刑務所のほうが
3食出る
暖房がある
人と話せる
役割がある
⚠️
日本では：
賃貸も断られる
地域が受け入れない
👉
結果：
数ヶ月〜1年
生活困窮
再び万引き
再収監
🔁 ループ
規律重視
指示待ち生活
高齢者に起きること：
自分で選ぶ力が落ちる
「刑務所の方が楽」
👉 更生ではなく依存が起きる
④ ドイツと何が違うのか
高齢者には：
数字の裏側
国 再犯率 主因
⑥ 重要な誤解を1つ正す
❌ 不十分
正しくは：
高齢者が多く、かつ
犯罪に流れ、戻ってくる
⑦ まとめ（本質）
再犯率が高いのは
厳しさのせいではなく、出口のなさ
刑務所が
⑧ 正直に言うと
日本は：
ルールには厳しい
逸脱には冷たい
その歪みが
科捜研（科学捜査研究所）などの法科学機関では、パソコンで作成されプリンターで出力された印刷物から、「どの機種で」「いつ」「誰が」作成したのかを特定するために、高度な分析技術を用いています。
主な捜査手法は、大きく分けて「物理的特徴の観察」、「化学的分析」、そして「不可視情報の解析」の3つです。
まずはマイクロスコープ（実体顕微鏡）を使用して、文字の縁や紙の表面を観察します。これにより、使用されたプリンターの「種類」を絞り込みます。
トナー（粉末）を熱で定着させるため、文字の周囲に「トナー飛散」と呼ばれる微細な粉が見られます。
液体インクを吹き付けるため、紙の繊維にインクが滲んだり、微細な水滴の跡（ドット）が観察されます。
多くのカラーレーザープリンターやコピー機には、偽造防止のために「黄色い微小なドット（Tracking Dots）」を自動的に印字する機能が備わっています。
肉眼ではほぼ見えませんが、特殊な光（青色光など）を当てると、紙全体に規則的なドットパターンが浮かび上がります。
このパターンを解読することで、プリンターの製造番号（シリアルナンバー）や、印刷された日時を特定できる場合があります。
インクやトナーの成分はメーカーや型番ごとに異なります。これを化学的に分析することで、消耗品から機種を特定します。
インクに含まれる金属元素などの無機成分を分析します。これにより「純正品か汎用品（リサイクル品）か」といった違いも明確になります。
同じ型のプリンターでも、使用していくうちに部品に微細な傷がつきます。
レーザープリンターの感光ドラムに傷があると、印刷物の同じ位置に必ず「汚れ」や「白抜け」が発生します。これは「銃の線条痕（ライフリング）」と同じように、世界に一台だけの個体識別として機能します。
| 分析項目 | 判明する内容 |
|---|---|
| 顕微鏡観察 | 印刷方式（レーザー/インク等）の判別 |
| ステルスドット | 製造番号、印刷日時 |
| 化学分析 | メーカー、型番、インクの特定 |
| 印字の欠陥 | 特定の個体（そのもの）の特定 |
これらの手法を組み合わせることで、「この脅迫状は、Aさんの家にあるプリンターで、○月○日の夜に印刷されたものだ」といった立証が可能になります。
最新ニュースをもとに、イオン（Aeon）が「ドラッグストア大手」のクスリのアオキホールディングス（以下アオキ）との提携を解消した理由とその経緯をわかりやすくまとめました。
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• 2026年1月9日、イオンは2003年から続いてきたアオキとの資本業務提携（資本と業務の協力関係）を解消すると発表しました。 
• 両社は約23年間にわたり関係を続け、イオンはアオキの株主でもあり、イオンのプライベートブランド商品（自社ブランド商品）をアオキでも取り扱っていました。 
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📌 解消に至った主な理由
イオン側は、アオキが「株主に影響のある重要事項について十分な説明をしていない」と判断し、ガバナンス（企業統治）への姿勢が合わないとしました。 
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アオキ側が、イオンが保有する議決権の比率を一方的に引き下げるよう要求したことが大きな争点になりました。これに対しイオンは「提携を続けることがリスク」と判断しました。 
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アオキ側が、イオンが派遣していた社外取締役である岡田元也会長の辞任を要求したことで、両社の関係がさらに悪化しました。イオンはこの対応について受け入れられないと判断しました。 
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ドラッグストア業界では、競争激化や再編が進んでおり、企業同士の経営戦略や資本戦略が複雑化しています。こうした中で、株式保有や議決権の扱いを巡る対立が起きたとみられています。 
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📊 提携解消後の状況
• イオンは提携関係を解消しますが、アオキ株式の保有自体は続ける予定です。今後どう扱うかについては未定だとされています。 
• イオンは「ドラッグストア戦略を進める上で選択肢を持つ」としつつ、「大株主としての責任を果たす」とコメントしています。 
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🧩 一連の流れ（経緯まとめ）
1. 2003年 — イオンとアオキが資本業務提携を開始。 
2. イオンはアオキの株を保有しつつ、プライベートブランド商品を提供。 
3. 近年、ドラッグストア競争激化の中で双方の株主・経営戦略にズレが生じる。 
4. アオキ側が議決権比率引き下げやイオン会長の辞任を要求、関係悪化。 
「The Evolution of Russian and Chinese Air Power Threats」
今日読んだわ🤗
2020年時点と比べて2025年現時点では、ロシアと中国の航空戦力は西側の航空優勢に対する脅威を増している。
特に中国は、米国の伝統的な航空優勢を揺るがし得るレベルへ質・量ともに大きく変化した、というのが主旨。
本稿は、中国の航空戦力が2020年比で“量”だけでなく“質（ネットワーク化・長射程化・統合作戦）”でも急速に伸び、米国を中心とする西側の航空戦力に対して根本的に異なる脅威水準へ移行した、という認識を示します。
近代的な第4/第5世代戦闘機の大量増勢に加えて、AEW&C（早期警戒管制）や電子戦（EA）などの「イネーブラー」、空対空/地対空ミサイル、宇宙ISRまで含めた“キルチェーン”の整備が同時並行で進んだことが核心です。
著者はまず、近代戦闘機の生産・配備数の伸びで変化の大きさを示します。2020年時点では、PLAAFのJ-20は約50機（当時は技術的に成熟途上）、J-16は約90〜100機規模で、生産もJ-20が年20機程度、J-16が年40機程度とされています。
それが2025年後半には、改良型で成熟したJ-20A（および複座J-20S）の生産率が年120機程度に達したとされ、2025年半ばの時点でJ-20は約300機が少なくとも13個連隊に配備、J-16も2025年末までに約450機が納入される見立てが示されています。
さらにトレンドとして、2030年頃にはJ-20系列が約1000機、J-16が約900機に到達し得る、という将来像を提示します（推計）。これは「第5世代＋高度な第4世代」の比率が、もはや一部の精鋭部隊ではなく、空軍全体の構造として大きく変わることを意味します。
加えて、J-16/J-20のような重戦闘機への比重が高まり、従来J-11やSu-27/30などを運用していた部隊だけでなく、より旧式のJ-7やJ-8を使っていた部隊の再装備にも波及している点が指摘されます。つまり「一部が強い」ではなく、全体の底上げが進んでいるという見立てです。
中量級のJ-10Cも、AESAレーダー、データリンク、衛星通信、各種精密兵器へのアクセスを持つ“現代的な機体”として位置づけられ、長射程AAM（PL-15）を運用できる点が触れられています。
戦闘機の数だけでなく、編隊の生存性・攻撃力を左右する電子戦能力の獲得が重要だ、というのが次の柱です。
著者は、J-16D（陸上型）やJ-15DT/DH（艦載航空向け）といった電子戦機の生産が定着し、これらが米海軍のEA-18Gに近い役割を担うと述べます。
こうした“戦術戦闘機ベースのEA機”は西側でもアメリカとオーストラリアしかもっていない、能力として非常に強力で希少だ、という評価です。
ここで言いたいのは、中国が「ステルス機を増やす」だけでなく、敵のレーダー・通信・データリンクを妨害しつつ味方のセンサー/ネットワークを活かす方向に、パッケージ（編隊構成）と空中戦術を進化させている、という点です。
著者は、現行の増勢だけでなく「次の波」も早いと示唆します。J-35/AがPLAAF向けにも取得されつつあり（艦載向け計画に加え地上運用も）、当初は低率生産でも、過去の中国の開発・量産ペースを踏まえると増産が加速する可能性がある、という見立てです。
また、2025年に次世代有人戦闘機のデモ機（J-36、J-50/J-XDSと呼ばれる機体）を飛行させていること、さらにUCAV/CCAの試作機やGJ-11などの動きにも言及し、「西側より早いタイムライン」になり得る点を指摘しています。
装備が揃っても使いこなせなければ脅威になりません。そこで著者は、2020年以降、PLAAF/PLANAFの訓練のリアリズムと複雑性が増し、とくにJ-16/J-20部隊で洗練が進んでいるという各国空軍関係者の観察を紹介します。
2020年以前は、事前計画に依存した規定手順や、地上/空中管制側の強い指示に沿う硬直的運用が多かったが、より動的な競技・演習（例：ゴールデンヘルメット）などを通じて変化した、という整理です。
そして2025年には、戦闘機・爆撃機・給油機・AEW&Cを組み合わせ、海軍水上部隊とも連携するような複合ソーティが常態化している、と述べます。台湾周辺や日本海方面での活動が特に注目点として挙げられています。
著者が「とりわけ顕著」とするのが、空対空ミサイルとSAM技術です。PL-15とPL-17が、ロシアだけでなく米欧の同等品に対しても射程面で優位になり得る、という趣旨で述べられています。
さらに、PL-15系列は（ベースが2015〜2016年頃に就役したとしても）その後の期間にソフト/ハード両面で改良を重ねている可能性が高い、という見方を示します。
SAMについては開発の見通しが不透明と断りつつも、中国が中〜長射程SAMを優先していること、HQ-9B/C、HQ-22、弾道弾迎撃のHQ-19や後継、HQ-16系列など多層の体系を整えている点に触れます。
加えて中国の電子・ソフト産業基盤の厚みからセンサー/ネットワーク化がロシア製を凌駕する一方、実戦データの蓄積が少なく成熟度には不確実性があるというバランスの取れた評価です。
超長射程AAMや“特殊なSAM”は、探知・追尾・誘導の情報連接（キルチェーン）がなければ活きません。著者はこの点で、中国が過去10年（特に2020年以降）に航空機側のAESA化を急速に進め、J-10C/J-16/J-20/J-35など現行生産機の主センサーがAESAへ置き換わった点を挙げます。
さらにAEW&Cの拡充として、KJ-500が2023年半ばで約40機規模という推計を踏まえ、2025年末には50機に近い可能性があると述べます。加えてKJ-2000、KJ-200、KJ-3000、艦載KJ-600などにも言及し、これらが大出力AESAとデータリンク/衛星通信ノードとして機能することで、航空・海上・地上戦力を束ねる能力が高まる、という構図です。
宇宙ISR/通信も2020年以降に「数と洗練が爆発的に伸びた」とし、結果として2025年のPLAAF/PLANAFは2020年よりはるかに多く高品質な長距離センサーを持つため、状況認識と長距離交戦のキルチェーンが強化される、と結論づけます。
最後に著者は、インド太平洋では状況が欧州と質的に違い、中国の伸長が米軍の行動自由をすでに変質させたと述べます。具体的には、空中給油機、空母打撃群、前方基地が1000km以上の距離から脅威に晒され得る（各種長距離の弾道/巡航ミサイル、長射程SAM、長射程AAMを搭載する多数の第5世代機など）という整理です。
その結果、仮にF-22/F-35/B-2等が前進しても、長く争奪的な補給・給油・電磁支援のチェーンの末端で戦うことになり、「保有機数ほど前線に押し出せるわけではない」という運用上の制約が強まる、という含意を示します。
欧州：ロシアの地上SAMを核とするIADSが主脅威で、ウクライナ戦争の戦訓で能力が上がっている。NATO側もウクライナ支援を通じてロシア防空を理解したが、対処には適切な装備調達・訓練が必要、という結論。
インド太平洋：中国の伸長は「革命的（revolutionary）」レベルで、給油機・空母・前方基地などの後方要素を長距離から脅かし、米軍の作戦自由度を大きく制約し得る。従来の“西側の空の優位”はもはや自明ではない、という締め。
実は何なら犯罪による死亡比率は男性被害者の方が多いし、交通事故など業務上過失致致死を除いた殺人罪などの犯罪死亡比率を見ても男性被害者の方が多い
そう実は、統計上として犯罪に怯える女性を守るより犯罪に怯える男性を守ることが科学的な視点としては先決なのだ
いや違う違う違う
男女対立を煽ろうって話じゃないから前のめりになってる連中は一旦あたたかいお茶でも飲んで落ち着け
何ていうか、これは社会のパラドックスの話であって、お前らには「じゃあ男性を警戒する女性より、男性を警戒する男性を増やしたほうが社会貢献になるんじゃね？ｗ」とかそういうブラックジョークを飛ばしてもらいたいわけ
現代日本社会では「犯罪するし犯罪に遭うのが男性」っていうのが統計から導き出される属性であって、私生活でも労働でも色んな環境要素であっても「危険という概念に女性よりも近いのが男性」という属性なんだなと
