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はてなキーワード: 自由研究とは
一押しはやっぱり「劇光仮面」
山口貴由による本作、山口作品では一番好き。それだけ一般向けである。現代日常を舞台に怪異を描き、それに対抗できるのは特撮オタクサークルだけというのを納得させてくれる物語構成。すごい好き
「住みにごり」は当初引きこもり兄貴への弟の恐怖を描いてたが、第二部となった今は兄貴の人間味と、狂った弟を描くきょうだい漫画となってる。こうした2面性を長々と描けるのが連載漫画のいいとこだよな
でやっぱり今年の新連載が大御所だらけですごい
奥浩哉の「還暦姫」は奥浩哉っぽい弱者男性へのいやらしさがこれでもかと描かれ、弱男の俺としても面白い
「医龍」「夏目アラタの結婚」の乃木坂太郎の「まなざし珠子の自由研究」は、最初なんだこれって思ったけど先が読めないサスペンスになってる
サスペンスならJKが母殺したカルト教団と戦う「KIKI KILL」は初回から引き込まれた
「進め！白鼻進」は戦前戦中の漫画家が主人公の歴史コメディで、はてなのインテリも面白く読めるぞ
他にもはてなでおなじみの「ラーメン西遊記」は鉄板だし、ほのぼの恋愛系や学生青春ものも幅広く揃ってる
他の週刊誌作家が隔週連載ばかりになる中、スペリオールは元から隔週発行だからこれらの漫画がいつでもだいたい載ってるのが嬉しいところ
表題の通り、夏休みの自由研究のようなデータを集計した。と言っても、2026年の国会は現時点で閉会しておらず、引き続き集計中である。
以下で集計データを公開している。
調査はYouTubeのアーカイブで実施中。勿論、全てを最初から通しで人力確認することはできていない。居眠り場面の候補は機械的に選出し、最終確認は人力で行っている。初期データとして最終的に30件を検出した。
以下、データに対する現時点での傾向を記す。
与党議員に検出が偏る
与党は答弁頻度が桁違いに多く、答弁者の後ろにいる議員が必然的にカメラに映り込みやすい。その結果、居眠りの検出リスクが高まると予想していたが、結果は的中した。居眠りランキング1位は、ある意味で被害者とも言えるだろう。
今後はカメラに映る頻度と実際の居眠り回数の比率を測ることも検討している。
それでも、首相や著名な議員の中には候補すら検出されない者もおり、隙がないと感じた。また、誰が見ても明らかな寝姿は与党ではほとんど見られなかった。
野党でも偏りがある
一方の野党側は、少数ながら複数回を記録する議員がおり、明らかに寝ていると判断できる場面も見られた。
全体を俯瞰すると
常に誰かしら寝ている状況ではあるが、よく確認すると議員ではなく参考人だったというケースが多かった。参考人をランキングに加えることも今後検討したい。
また、衆議院本会議はNHK以外カメラが引きで中継されており、個人の検出が困難である。
AIに長尺動画を全て解析させる力技もできるが、そこまでする必要があるかと今のところは考えている。
情報の価値
2026年中に衆参で選挙が開かれることはないだろう。なので現在はテスト段階として調査している。
データが集積していけば、選挙がある際に価値ある情報になる日が来るかもしれない。
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発想もAIに頼ってごまかすしか生きるすべはなく全くオリジナリティも新規性もない
頭の中のもやもやも自分がそれが何か分からないだけであり、すでに誰かが名前を付けていて解決している
そもそもインスタント食品のように画一化された世界で培われるようなセンサーで感じるもやもや感などは鋭いとは言えず大した問題意識ではない
足るを知るとは自分が新規性を生み出すのをあきらめるということ
欲望にまみれた汚い言葉を言霊をいとわずに頭に反響させることでハングリーになり結果問題意識が生まれる
プラスアルファが要らない世界は共産主義となり特定の人間が上に立つ必要はない
それに抵抗するための新規性を生み出し構成の子孫にプラスアルファの余地を残し余計な仕事でも増やし、資本主義を延命させるサステナビリティが求められる
近年は子供向けのアニメが少なくなったという話題で思うけれど、昔のドラえもんって本当に面白かったよな
https://forbesjapan.com/articles/detail/87349
例えば「第四紀後期更新世」とか、作中でさらりと専門的な単語が出て来る。そうするとそれが気になって、インターネットのなかった時代でも親に聞いたり本で調べるようになる。そうして自発的に調べる事によって、自然と知識が身に付くようになる
当時の子供達に向けて、さりげなく知的好奇心をくすぐって興味を持たせる導入係として機能していたと思う
多分、メインの子供達の知的年齢を割と高めに設定してると思うんだよね
そうする事で、それを見る子供達が憧れる要素を持たせている
「のび太の創世日記」のエンディングでのび太達が描いた自由研究の絵日記が出て来るんだけどそのレベルがかなり高い
勉強が出来ない設定ののび太が描いたページですら、ドラえもんの監修があるとはいえポイントを押さえて分かりやすくまとめていて凄いと思う
子供向けだからと言って知識のレベルを低く抑えず、子供が自然に学問に興味を持つように作られている
まあ、わさびドラのオリジナル作品も、実のところそんなに悪くないとは思うけれど
やっぱりエンタメの文脈で作られており、教育という観念は薄いと思うんだよね
去年公開された「のび太の地球交響曲」では世界最古と言われる4万年前の笛が登場するんだけど、あくまで謎解きのための謎という印象が否めず。
https://natgeo.nikkeibp.co.jp/nng/article/news/14/1358/?ST=m_news
これが藤子ドラだったら創世日記のように、人類史の節々に登場する音楽と絡めて、もっと有機的繋がりを描いてたんじゃないだろうか
例:CI/CD完全攻略！現場エンジニアが教えるAPIテスト不足の解決法
https://qiita.com/Nakamura-Kaito/items/8c56e7402a8fe5081e33
どうせApidog宣伝してるんだろうなと思って開いたら本当にしていたので、今回は興味本位でこの投稿者のアカウントを掘ってみた
@Nakamura-Kaito:https://qiita.com/Nakamura-Kaito
フォロー中のOrganization:株式会社野村総合研究所 ※ApidogのスパムはNRIフォローしがち
さて、まずアカウントのフォロワーを調べてみると、どっからどう見てもスパムだらけ
@digitalsmmstore547 31フォロー
@digitalsmmstore583 31フォロー
※これらフォローされているアカウントすべてがスパムアカウントやフォロワー買いという話ではない
https://qiita.com/digitalsmmstore583/following_users
@rana_kualu @sakes9 @satokenichi @MIDO-ruby7
https://qiita.com/digitalsmmstore547/following_users
@rana_kualu @sakes9 @satokenichi @MIDO-ruby7
※これと同じようなフォローリストを形成してるスパムはいくつもあったが、木を隠すなら森の中方式か否かは調べないと分からない
フォローリストの一番下を見ると、Qiita公式とともにこのアカウントがある
佐伯 真人@makotosaekit 求職中
このQiita公式と佐伯真人のフォロー順序が、2つのアカウントで微妙に異なっていた
digitalsmmstore583は：
2. Qiita キータ@Qiita 1. 佐伯 真人@makotosaekit
digitalsmmstore547は：
2. 佐伯 真人@makotosaekit 1. Qiita キータ@Qiita
不思議ですね
というわけでこの`佐伯 真人@makotosaekit` が気になったから、いいね100を超えた最初の記事を見てみた
AIを「物知り博士」から「知的パートナー」へ。「背理系」プロンプトエンジニアリングAI https://qiita.com/makotosaekit/items/ca9f707f8718d7c2471d
1. @deihate 2. @p_kun
https://qiita.com/deihate/likes
makotosaekit@makotosaekit(佐伯 真人) 2025年09月26日 AIと『対話しない』対話法、モノローグ法 makotosaekit@makotosaekit(佐伯 真人) 2025年09月15日 「文字」というオカルト makotosaekit@makotosaekit(佐伯 真人) 2025年09月14日 コンテキストエンジニアリングの源流へ、AIと心理学 makotosaekit@makotosaekit(佐伯 真人) 2025年09月09日 Vibe Coding から、Drive Coding (欲動のコーディング)へ
makotosaekit@makotosaekit(佐伯 真人) 2025年09月26日 AIと『対話しない』対話法、モノローグ法 makotosaekit@makotosaekit(佐伯 真人) 2025年09月15日 「文字」というオカルト makotosaekit@makotosaekit(佐伯 真人) 2025年09月14日 コンテキストエンジニアリングの源流へ、AIと心理学 makotosaekit@makotosaekit(佐伯 真人) 2025年09月09日 Vibe Coding から、Drive Coding (欲動のコーディング)へ
うん・・・当初の目的であるApidogスパム深堀りとは横道に逸れてるのと
見た感じmakotosaekitがBOTのボスとは思えないんだけどおなかいっぱいです
正直スパムは最初に書いたNakamura-Kaitoのフォロワーに無限にいるのだが、スパムを掘るよりもこれ書くためにまとめるのが面倒
こういう記事を熱心に書ける人はすごい
QiitaでApidogを好意的に取り上げている記事はスパムだと思います
おまけ:
Apidog公式｜業務効率化｜APIライフサイクル管理｜API設計＆ドキュメント生成｜テスト自動化@ApidogJP API通信と同時にデータベースのCRUD実行可！Apidogの「データベース接続」機能で、SQL/MongoDB/Redis等のデータベースに容易に接続🚀 API開発中にDBデータ取得やレスポンス検証、DBへの書き込みをスムーズに行える！！！ #API #開発効率UP #データベース 詳しくはこちら⇩
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夏休みの自由研究に頭を悩ませていたハチベエ・ハカセ・モーちゃんの三人は、社会科の授業で習った「三権分立」という言葉に目をつける。
「国のえらい人たちは、立法・行政・司法に分かれてるんだってさ！」――ハチベエの一言から、三人はクラスを舞台に“模擬政府”をつくることに。
モーちゃんはみんなの意見を聞いて“立法”を担当し、新しい校則もどきを作り出す。
ハチベエはリーダー気質を生かして“行政”を握り、その校則を本気で実行に移そうとする。
ハカセは“司法”役として冷静に判断を下し、クラスのトラブルを模擬裁判で裁こうとする。
最初は遊び半分だったが、忘れ物や掃除の当番をめぐって本気の“裁判”が始まり、クラス中を巻き込む大騒動に発展。やがて三人は、「立法・行政・司法がうまく分かれているからこそ公平な社会になる」という仕組みを、身をもって学ぶことになるのだった。
ウソでした
二度と秋が短くなった等と言わないでくださいね
【調べ方】
https://www.data.jma.go.jp/risk/obsdl/
・東京
・1日の最高気温
・8月下旬以降の秋日（最高気温が15度〜25度）をカウントする
結果
1960年 64日
1965年 61日
1970年 55日
1975年 51日
1980年 65日
1985年 64日
1990年 67日
1995年 52日
2000年 52日
2005年 54日
2010年 67日
2015年 71日
2020年 61日
2024年 51日
見ると分かると思うんだけど、要は気温ってのがブレが大きいんだよ
秋日の平均日数は59.6日、ここからどのくらい上振れ／下振れているかを示したのが以下
1960年 +7％
1965年 +2％
1970年 ▲8％
1975年 ▲15％
1980年 +9％
1985年 +7％
1995年 ▲13％
2000年 ▲13％
2020年 +2％
2024年 ▲14％
な？
「年々秋が短くなっている」は偽
秋は元々短い
最近短いのは確かだが1970年代、1990年代、2000年代もそうだったし
