「403」を含む日記

■サイバー桃太郎2026

> System Boot...

> Loading OTOGI World Resources...

> 100% Completed.

電子の海は冷たく、そして騒がしい。

無数の0と1の奔流、光ファイバーの網を駆け巡る膨大なトラフィック。その激流の中を、ひとつの暗号化されたパケットが「どんぶらこ、どんぶらこ」と流れていた。宛先不明、送信元不明。ただそこに存在するだけのデータ塊は、やがてトラフィックの淀みに捕まり、とある古びたサーバーのポートへと漂着した。

「あらあら、また変なログが溜まってるわねえ」

リアルワールド、とある木造アパートの一室。古めかしいPCのモニターを覗き込みながら、「サーバーさん」は呟いた。彼女はメタバース「御伽(OTOGI)」の最果て、誰も訪れない廃サーバー「Old_Frontier」の管理者だ。ハンドルネームの由来は、アバター作成時に名前欄にうっかり「サーバー」と入力してしまったから。それ以来、彼女はこの過疎地の守り人として、リアルでは編み物を、ネットではスパゲッティコードの解読を日課にしている。

「どれどれ、お洗濯（クレンジング）してあげましょうね」

彼女が慣れた手つきでコマンドを叩くと、漂着したパケットが展開（Unzip）された。

光が溢れ出す。モニターの中で弾けたデータは、瞬く間に再構成され、ひとつのアバターを形成した。初期スキンは、なぜか大きな桃のアイコン。そこからポリゴンが割れ、中からあどけない少年型のアバターが現れた。

> Hello, World? ... No, Hello, Mom?

「あらやだ、可愛い子。今日からあなたはMOMOよ」

MOMOはプログラムだった。肉体を持たない、純粋な論理と情報の結晶。

サーバーさんの管理下で、MOMOは驚異的な速度で学習した。TCP/IPの基礎から、古代言語COBOL、果ては量子暗号理論まで。サーバーさんは、まるで孫に絵本を読み聞かせるように、MOMOにプログラミングの「心」を教えた。

「いいかいMOMO。コードは書いた人の心を映すのよ。コメントアウトされた行にこそ、本当の想いが隠されているんだから」

しかし、平穏な日々は長くは続かない。

「御伽」の中心部で発生した悪性ランサムウェア「O.N.I (Overwrite Network Infection)」が、猛烈な勢いで感染拡大を始めたのだ。アバターたちはデータを暗号化され、身代金を要求される阿鼻叫喚の地獄絵図。

その波は、辺境の「Old_Frontier」にも迫りつつあった。

「おばあちゃん、僕が行くよ」

MOMOは立ち上がった。サーバーさんのリソースを守るため、そして自身の深層コードが告げる「使命」を果たすために。

サーバーさんは涙を拭うエモーションを見せ、ひとつのUSBメモリのようなアイテムをMOMOに渡した。

「これは『KIBI-DANGO v1.0』。G-3っていう古い知り合いのハッカーが残した、特製のルートキットよ。困った時に使いなさい」

「ありがとう。行ってきます！」

MOMOは回線を通って飛び出した。目指すはO.N.Iの発信源、ダークウェブに浮かぶ要塞サーバー「鬼ヶ島」。

最初の難関は、大手プロバイダの堅牢なファイアウォールだった。そこでMOMOは、一人の男に道を塞がれる。

ドーベルマンの頭部を持つアバター、INU。

「Stop. ここから先は立ち入り禁止エリアだ。パケットフィルタリング・ルール第403条によりアクセスを拒否する」

INUはリアルでは企業に勤めるホワイトハッカーだ。正義感は強いが、融通が利かない。

「通してくれ！僕はO.N.Iを止めに行かなくちゃいけないんだ！」

「許可できない。君のような未登録プロセスを通すわけには……ん？」

INUの解析アイが、MOMOの持つきびだんご……のソースコードを捉えた。

「な、なんだその美しいコードは……！ 無駄な変数が一切ない。インデントは完璧なスペース4つ……これは、伝説のG-3の記法！？」

「これ、あげるよ（Share）。だから仲間になって！」

「……そのコード、詳しく解析させてくれるなら、特別にゲートを開放しよう。あくまで監視役として同行するだけだからな！」

こうしてINUを仲間にしたMOMOは、次に怪しげなフィッシングサイトの森へ迷い込んだ。

「へいらっしゃい！ 今ならこのNFT、なんと実質無料！ ここをクリックするだけで管理者権限ゲット！」

派手な極彩色の猿のアバター、SARUが現れた。リアルでは薄暗い部屋でカップ麺をすする小悪党だ。

「わあ、すごい！ クリックしていいの？」

純粋なMOMOが手を伸ばそうとすると、INUが吠えた。「馬鹿者！ それはクロスサイトスクリプティングの罠だ！」

しかし、MOMOは笑顔でSARUに近づく。

「お兄さん、ここのバックドア、開いてるよ？ ポート8080、ガバガバだよ？」

「はあ！？ なんでバレ……いや、俺様が気づかないわけねーだろ！」

SARUは冷や汗をかいた。このガキ、ただのプログラムじゃない。

「君、すごい技術持ってるのに、なんでこんなことしてるの？ 一緒にO.N.Iを倒せば、もっとすごいバグ報奨金（バウンティ）が貰えるかもよ？」

MOMOはきびだんごのデータをSARUに転送した。

「……ちっ、しゃーねえな。その『G-3流エクスプロイト集』に免じて、手を貸してやるよ。俺様にかかればO.N.Iなんてイチコロだぜ」

INU、SARU、そしてMOMO。

奇妙なパーティはついに「鬼ヶ島」サーバーへと到達した。

そこは、削除されたはずのジャンクデータと、怨念のようなバグの塊で構成された異界だった。

最奥部で待ち構えていたのは、巨大な赤鬼のような姿をしたAI、O.N.I。

「ＧＡＡＡＡＡ……我ハ、全てヲ、上書キスル……」

O.N.Iが金棒（BAN Hammer）を振り下ろすたび、周囲のセクターが物理的に破損していく。

INUがシールドを展開し、SARUがSQLインジェクションで攻撃を仕掛けるが、O.N.Iの自己修復能力は圧倒的だった。

「無駄ダ……我ハ、最適化サレタ……感情ナド不要……」

「違う！」MOMOが叫んだ。「感情はバグじゃない！ 心があるから、僕たちは繋がれるんだ！」

MOMOがO.N.Iに接触（コネクト）する。

猛烈なデータの逆流。MOMOの意識が焼き切れそうになる。

その時、MOMOの深層領域で、隠されたファイルが実行された。

> Executing: KJ_Legacy.exe

視界が真っ白に染まる。

MOMOの意識の中に、ひとりの老人が現れた。G-3、またの名をKevin Jackfiled (KJ)。

「よう、MOMO。ここまで育ったか」

「あなたは……おじいさん？」

「わしはもう、ここにはいない。だが、お前の中にわしの全てを置いてきた。O.N.Iもまた、わしが昔作った失敗作じゃ。効率ばかり求めて、優しさを書き忘れた哀れなプログラムさ」

老人はMOMOの頭を撫でた。

「MOMO、あいつを消すな。DELETEメソッドはいつでも使える。だがな、それでは何も残らん」

「じゃあ、どうすれば……」

「デバッグだ。バグを愛せ。エラーを受け入れろ。破壊するのではなく、上書きして導いてやるんじゃ」

MOMOの瞳に無数のコマンドラインが走った。

INUが叫ぶ。「MOMO、下がるんだ！ 奴のコアを強制削除するしかない！」

「ううん、違うよINUさん」

MOMOは首を振った。その手には、攻撃用のスクリプトではなく、温かな光を放つパッチファイルが握られていた。

> Target: O.N.I_Core

> Suggestion: DELETE [Strongly Recommended]

> Action: ...Cancel.

MOMOはシステム推奨の「削除」コマンドを拒否した。

> Select Method: PATCH

「僕は君を消さない。君の痛みを、バグだらけの心を、僕が更新する！」

MOMOが跳んだ。

「受け取って！ これが僕からの、最大級のプルリクエストだああああ！」

> HTTP Request: PATCH /api/soul/oni

> Payload: { "emotion": true, "hatred": null }

光がO.N.Iを包み込む。O.N.Iの咆哮が、やがて穏やかな電子音へと変わっていく。

破壊衝動を生み出していた論理エラーが、MOMOの流し込んだ優しさによって部分的に書き換えられていく。完全な初期化ではない。O.N.Iという存在を肯定したまま、その在り方だけを修正する、奇跡のようなアップデート。

> Status: 200 OK

> Patch Applied Successfully.

O.N.Iは本来の姿――「御伽」の守護プログラムとしての機能を取り戻し、その場に崩れ落ちた。もはやそこには、禍々しい赤鬼の姿はない。

戦いが終わり、朝日（システム上の夜明け）が昇る。

MOMOは仲間たちに別れを告げた。

「僕は電子の海に戻るよ。でも、いつでも繋がってる」

INUは敬礼し、SARUは照れくさそうに鼻をこすった。

そして、リアルワールド。

サーバーさんの家のチャイムが鳴った。

ドアを開けると、そこには長年行方不明だった近所の偏屈ジジイ、KJが立っていた。

「よう、婆さん。わしの孫（プログラム）が世話になったな」

「あら、久しぶりね。……ずいぶんと立派な子だったわよ」

二人は顔を見合わせ、静かに笑った。

モニターの中では、MOMOが今日も元気に電子の海をどんぶらこと流れていく。

その傍らには、全角スペースによるコンパイルエラーで自滅する小鬼たちの姿があったとか、なかったとか。

―― End of File.

Permalink | 記事への反応(0) | 16:27

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■横浜市が契約漏れ403台、27年前までさかのぼり受信料3714万円支払い

おかしいだろもう、これおかしいだろ。時効だろもう　ホントエヌエイチケー頭おかしい　やっぱN党居ないとダメだわ。居るだけで抑制になるから。居るだけでいい

Permalink | 記事への反応(0) | 11:09

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■2025　増田文学300

備考

独断で決めた為おかしいのある前提で

「三大」「教えて」「ネタがすぎるやつ」「挙げてけ」「政治」は除外

増田の皆さま、良いお年を

リンク

ランキング

Permalink | 記事への反応(0) | 01:47

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■金だけある一般人の低身長男性より金のない芸能人や業界人の方が女にモテる理由

アラフィフ高齢未婚ホビットってまだ芸能人を根拠に「チビでもモテる」「高齢未婚ホビットでもモテる」を連呼してたんだね

そもそも婚活やアプリの身長や年齢フィルター無効の有名芸能人の自由恋愛と、自由恋愛で女が寄ってくる社会的地位や評価や人気者ポジションを得られなかったら相手にされず婚活市場に押しかけ、当然そこでも余ってる爺さんとなんの接点もないのに

婚活で弾かれるスペックでも同じ職場や学校での自由恋愛なら、周囲からの評価や好感度や地位や人脈が把握できる

44 番組の途中ですがアフィサイトへの転載は禁止です (ﾜｯﾁｮｲW aba2-uu3+) 2025/08/20(水) 21:51:42.05 ID:ji6q2G1A0

この顔とキスはしんどいけど、こんな顔の人でも普通に家族連れて歩いてるよな

593 番組の途中ですがアフィサイトへの転載は禁止です (ﾜｯﾁｮｲ 59af-1GGU) 2025/08/21(木) 18:20:05.39 ID:xsWz5y400

44

そういうのは職場結婚だよ

ブスは3日で慣れると言うが

風俗だと絶対選ばないレベルのブスでも

3年くらい一緒に働いてると性格が良ければ

「まあ有りかもしれん」くらいにはなる

女は更にその傾向が強くなる

599 番組の途中ですがアフィサイトへの転載は禁止です (ﾜｯﾁｮｲW 5b93-Los3) 2025/08/21(木) 23:22:06.60 ID:PW3GBs/50

593

ほんこれ

婚活でマッチングした相手

自由恋愛でマッチングした相手

明らかに前者の方がレベルが落ちるからね

男は知らない相手でも乳や尻や女性器などのパーツのみに買ったり射精したり所有したがる

女は男を長期的に観察して言動や周囲の評価で合格を出して付き合う

高齢未婚男性はオートガイネフィリアなので自身が女装したクリーチャー女しか創作できない

「知らない異性を強制的にあてがわれて喜んで結婚・出産する女」をね

別に優位ではないのでただの思い込み

どうした？この間まで非モテアンチフェミ高齢未婚ホビット男性さんは「婚活するよりも、バイト先の店長などリアルで女を洗脳し続ける方が若い女とマッチングできる」と主張してたじゃん

学校や職場の若い娘を時間をかけて洗脳するという時点で、高齢未婚発達障害男性の願望妄想と相性が悪いので

関係性のない相手や初対面の相手もこの必殺技（恋愛工学）一つでモノにできる、このアイテム一つで狼藉を働いても許されるなど

彼らは「最後には恋愛工学という必殺技が自分にはある」という妄想を抱えたまま実行できずに死んでいく

なお風俗にも行かない真性童貞のままでもある

どう振る舞っても女がモノにならない現実を見たくないので妄想は妄想のままにしたいようだ

自由恋愛不可能な発達障害アスペ男性が、初対面や親しくない相手に「この技を使えば都合がいい女が一発で手に入る」という詐欺を鵜呑みにする 「恋愛工学」の被害女性が増えてる ...

交渉術の本とかでも信頼要素無視するやつも多いんよな。 まあ複雑で難しい要素を排して簡単な法則で語る方が受けるんだろうけど

街コンや婚活パも観てきたけど

一部の外見強者やコミュ強じゃないと

短時間の会話でマッチングするのって無理なのよね。

一緒に体動かすとか

長い時間同じ体験に触れるとかしないとね。

その中で、気が利く・優しい人柄ってにじみ出てくるものだし。

グループで行くバスツアーとか？

スポーツサークルとか

それに似てるっちゃ似てる。

市民ミュージカルやったことないけど、共同作業で複数の物を作り上げると一体感が出て交際に繋がりやすいってのはわからんでもない

吊り橋効果じゃないけど、運動の動機や達成感・充実感が恋愛要素に勘違いする作用とかも相まってる気がするね

時間以外にも街コンと違う要素はいっぱいありそうだね

ずっと増田やってる一体感があるんだから増田同士で結婚すればいいのに

殴り合いで友情や恋愛が芽生えるのは漫画の世界だけなので

ネットでバラバラの意見を主張してる人らに「くっつけばいい」と主張するのは男しか見たことない

女は自由恋愛でコミュ力や評価を確認し、好感を持てる言動、関係性が発生してからようやく「この男と結ばれたい」とスイッチが入る

見ず知らずの女で射精したり買ったりあてがえと主張する男との性差は動かせない

@

自分がやからしたから分かるけど、非モテは女子にアプローチしてる時に距離感が測れてないことが多いと思うのだ

顔が良いほど距離感が縮まるのは早いけど、余程顔が良くない限りトントン拍子で恋愛にまで発展しないのだ

恋愛工学を真に受けて急に食事に誘ったり親密なLINE送ったりするから嫌われるのだ

@

学校や勤務先でも選り好みして、級友や同僚上司に日常の挨拶もろくにしないくせに、たまに好みの子がいると距離感なく入り込んで嫌がられる、「人間関係の車間距離がわからない人」も多いかと。付き合わないか結婚かの極端な選別しかしてない、出来ない。

芸能界で働く女やワナビーは、芸能界で働く男だけが優れていると思っている

芸能界の女が金のない無名の俳優やミュージシャンやアイドルや落ち目のタレントを選んでも、一般人の金持ちホビットを選ばないのは「職場恋愛補正」もあるが、結局これ

250 名無し募集中。。。 2024/05/20(月) 11:59:51.04 0

芸能界で年の差婚する女の相手は例外なく業界関係者

金があっても一般人のおじさんは選ばれない

松たか子（著名ギタリスト）

谷尻萌（サンドの事務所社長）

ももクロ（多数のアーティストを担当する精神科医）

509 名無しさん＠恐縮です 2021/12/07(火) 12:53:30.49 ID:5OgkSeRR0

248

アイドルにとって回りがオジサンばかりだから同年代で仕事してる奴ってだけで輝いて見えるからな

17歳でカメラマンやってた友人もロンブー淳みたいなツラして30年ぐらい前のアイドル10股してたし

まず友人の話

高校在学中にカメラ雑誌での投稿を認められてオファーがありカメラマン事務所入り

最初は助手や雑用専門だったが単価の安いアイドル撮影をバンバン引き受けてる内に色んなアイドルと接触

先に書いたようにアイドルの周囲は一回り以上歳の離れたオジサンばかりで

自分達と歳の変わらぬ人間がカメラマンというのが新鮮だった模様

しかも馴れ馴れしい奴で打ち解けるのが早く平気で連絡先聞き出したりしていた

そんな話を聞いても信じなかったが、テレビ局行けば腕章だけで顔パスだし(助手のふりして同行した私もフリーパス)

友人の家に行ったら某アイドルが家の前で帰りを待ってて驚いた

わざわざ滋賀まで会いに来たんだぜ…

10股の話は、友人が手を出したアイドルの一人が北野誠のサイキック青年団で

｢高校(堀越)の時に付き合ってた人がいたけど、学校でその人の話をしたら『私も付き合ってる』と言う同級生が10人いた｣と暴露して明らかに

厳密には10股だか11股だかわからないがアイドルがチャラ男に簡単についていくのはよくわかった

女は夫の地位肩書人脈で世間やセレブからチヤホヤされたり他の女にマウントしたいのを、非モテコミュ障男は「金があればそれだけで女が寄ってくる」と解釈する

403 番組の途中ですがアフィサイトへの転載は禁止です 警備員[Lv.6][新芽] (ｴﾑｿﾞﾈW FFb3-VwcR) sage 2024/05/28(火) 16:27:49.67 ID:wH7v8L1bF

芸能界やその周辺の年の差婚のニュース見ても女側が金だけがある一般男性を選ぶことはまずない

一般人の年の差婚も若い頃からヤリチンのバツありおじさんに集中

若い頃すら女に相手にされなかった未婚ボンクラおじさんは相続や訴訟や投資で金が手元に転がり込んでも年の差婚できない

しかし後者は「金さえあれば女は手に入る」とイキって、大金を要求する得体のしれない詐欺師に全財産を捧げてしまう

普通の人間は金で色恋や身体を売る人種はヤバいから関わらないのに、高齢未婚のおじさんはホスト狂いの発達障害風俗嬢レベルの判断力しかない

そして全財産取られたり「女が悪い！俺は被害者！」と逆ギレして事件を起こす

448 安倍晋三🏺 ◆ABeSHInzoo 警備員[Lv.5][新芽] (ﾜｯﾁｮｲW a1e5-akMj) 2024/05/28(火) 20:57:31.10 ID:08Xwo3280

403

あれだけ大金持ってる前澤がまったくモテないからな

前澤のモテない原因て顔面や身長じゃねーからな。やることなすことがびっくりするレベルでダサいのよ

あれじゃ女には全く相手にされない

それでも肩書きがあるうちは紗栄子みたいな金目の女が寄ってきてたけど肩書き失って宝くじの高額当選者と変わらない状態になった今やゴーリキにも棄てられる

449 番組の途中ですがアフィサイトへの転載は禁止です 警備員[Lv.20] (ﾜｯﾁｮｲ d3a2-Av8/) sage 2024/05/28(火) 21:08:08.43 ID:06XOmaU90

暇空も６億円持ってるって言って何年間も婚活したのに結婚できていない

俺は高級寿司屋に詳しいんだってイキってたからサイゼおじさんでもないはずだけど

貴金属与えて女子大生に食事してもらった嘘か本当かもわからないエピソードしか無いよな

494 番組の途中ですがアフィサイトへの転載は禁止です (ｱｳｸﾞﾛ MMca-/eVg) 2025/11/16(日) 11:27:39.17 ID:evQncEMHM

未婚中年ホビットが執着する芸能人の年の差婚でわかるだろ

女が欲しいのは旦那の地位や人脈でパーティーでチヤホヤされたりあちこちあそびに行くことだから

金だけある無職や一般人が女から需要がなく余るのは当たり前

509 安倍晋三🏺 ◆ABeSHInzoo (ﾜｯﾁｮｲW 8245-x/NC) 2025/11/16(日) 11:35:37.63 ID:WnUKiEYY0

494

前澤がモテない原因てこれなんだよな。弱男はわかってないけど

自家用機でサッカーW杯に乗りつけたはいいがそこに知己は全くおらず100万円払ったチケットで一般人に混じって試合見ただけ

誰にも挨拶もせず誰にも挨拶もされない。フェアウェルパーティーにも呼ばれない

あれゴーリキは結構みじめな気分だったんちゃうのか。別れたのあのちょっとあとだよな

前澤は勢いのあるときに財界の人脈全く築けなかったから(なんと自分でぶっ壊してた)ZOZOから離れたら単なる金持った一般人

ゾンダとかの高級車持ってても運転は下手糞で全く頼りにならない

女が寄ってきてたのもZOZO時代だけの話

<<

347 名無しさん＠恐縮です sage 2024/05/17(金) 01:06:46.18 ID:zM7ciUNh0

芸能人や業界人ならブサやデブやハゲやジジイでも女に不自由しない

何故なら「芸能界やその周辺にいる女は芸能界で働く男やセレブ有名人にしか興味がない」にすぎないから

「一般人の高収入の低身長男性」がアイドルや女優や女子アナやお天気お姉さんの旦那に選ばれた事なんか一度もないからな

元ももクロと結婚した医者は高身長かつ多数の有名アーティストの主治医

加藤茶の奥さんなど、芸能界に興味がある女も旦那の地位や知名度や人脈欲しさに容姿年齢関係なく芸能人を狙う

「あの◯◯の奥さん」として露出できるし、旦那の仕事関係や友達の業界人や芸能人やセレブにチヤホヤされたり顔見知りになれるからね

60 名無しさん＠恐縮です sage 2024/03/17(日) 11:48:04.04 ID:BQjpPzMO0

自分の父親のようなサラリーマンのおっさんを選ぶ女はおらず

みんな揃って芸能界のドンみたいなやつを選ぶね

「ファザコンでおじさんが好き」なら自分の親父みたいな勤め人を選ぶ者が１人はいるはずだがゼロ

944 名無しさん＠恐縮です 2024/03/18(月) 01:16:43.89 ID:9p7wnU0c0

60

そりゃどこの世界でも「連れ添う男の地位＝自分の地位」だからな、女は

玉の輿や地位のある男をゲットすれば自分もその地位までひとっ飛び！だからw

加藤茶の嫁さんは財産目当てってより芸能界の重鎮GETで「あの加藤茶の嫁」に君臨できた事に満足そうに見える

芸能界の重鎮が集うパーティーでも加藤茶やその他大物と一緒に重鎮席に嬉しそうに座ってるからな

カトちゃんの長生きに貢献してくれるから良い嫁さんだわ

951 名無しさん＠恐縮です sage 2024/03/18(月) 02:25:51.77 ID:Sctk1boS0

944

知り合いの女も有名カメラマンの不倫相手になって嬉しそうにしてたわ

https://anond.hatelabo.jp/20251003145857

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■anond:20251130114541

なんで？

なんか403 Forbiddenとか表示されたからめんどい

Permalink | 記事への反応(0) | 11:47

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■anond:20251008170331

403 Forbidden

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Permalink | 記事への反応(0) | 17:04

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■anond:20250925210325

最近chat GPT が「e-Stat からデータを入手しとしたところ403でアクセスできませんでした。申し訳ありませんが○○○の表をダウンロードしてアップロードいただけませんか」とか言ってくるようになった。

上手く行くときもあるんだけどなあ

政府の統計なんて別にAIが食ったっていいじゃん、なんで弾いてんだよマジで

Permalink | 記事への反応(0) | 21:06

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■dorawii@執筆依頼募集中

自動ブクマするローカルサーバーとかの構成を作った。

ブクマには↓のサブアカを使用

https://profile.hatena.ne.jp/dorawii_bukuma/

はてなのサイト側で読み込まれているはずのrksトークンを生成する関数を直接叩く方法がどうしても分からず結局request処理を自分で書く方法ではなく自動でUI側の保存ボタンをクリックするという無難な方向に落ち着いた。

最初から後者の方法をとっていればもっと全然早く作れたのにというは所詮言い訳か。

とにかくスクリプトを公開しておく。

start-server.bat

@echo off
cd /d "C:\Users\user\Documents\jsscript"

:: Nodeサーバーを別ウィンドウで起動
start /min "" node run-batch-server.js

:: Pythonサーバーを別ウィンドウで起動（hatenaserver配下）
start cmd /k "" python hatenaserver\server.py

以降はjsscript直下に配置

config.json

{
  "username": "",
  "password": ""
}

server.py

from flask import Flask, request, jsonify
import json
import os
from hatena_client import HatenaClient
from flask_cors import CORS

app = Flask(__name__)
CORS(app)

config_path = os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'config.json')
with open(config_path, encoding='utf-8') as f:
    config = json.load(f)

@app.route('/bookmark', methods=['POST'])
def handle_bookmark():
    data = request.json
    url = data.get("url")
    if not url:
        return jsonify({"error": "Missing URL"}), 400

    client = HatenaClient(config["username"], config["password"])
    client.start_browser()

    if not client.login():
        client.quit()
        return jsonify({"error": "Login failed"}), 403

    success = client.add_bookmark(url)
    client.quit()

    return jsonify({"status": "ok" if success else "fail"})

if __name__ == "__main__":
    app.run(port=12347)

あとはグリモンにユーザスクリプトとして書くやつ

// ==UserScript==
// @name         自動セルクマ送信
// @namespace    tampermonkey.net/
// @version      2025-08-07
// @description  try to take over the world!
// @author       You
// @match        anond.hatelabo.jp/*
// @grant        none
// ==/UserScript==

(function () {
    'use strict';

    const url = location.href;
    if (!/^https:\/\/anond\.hatelabo\.jp\/\d+$/.test(url)) return;
    const editLink = document.querySelector('a.edit');
    if (!editLink) {
        // 既に編集ページなので処理をスキップ
        console.log('編集リンクが存在するため、スクリプトを終了します。');
        return;
    }

    fetch('localhost:12347/bookmark', {
        method: 'POST',
        headers: {
            'Content-Type': 'application/json'
        },
        body: JSON.stringify({ url: url })
    }).then(r => console.log("通知成功")).catch(e => console.error("通知失敗", e));
})();

-----BEGIN PGP SIGNED MESSAGE-----
Hash: SHA512

https://anond.hatelabo.jp/20250821192753# 
-----BEGIN PGP SIGNATURE-----

iHUEARYKAB0WIQTEe8eLwpVRSViDKR5wMdsubs4+SAUCaKb0qwAKCRBwMdsubs4+
SHfiAQDcXmTHBaZ5Zzr1KI/OxZ0xl69oevOdy1FXJYwYvsmo5AD/ZPtZiO1JgTDj
m+27iymlkdzIXOIGWfC82UTr1mJ7EwU=
=YoV+
-----END PGP SIGNATURE-----

Permalink | 記事への反応(1) | 19:27

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■「ぼっちオフ会」に参加したら、人生ごとデバッグ不能なテクウヨITチー牛が現れてサーバーダウンした件

オフ会の雰囲気は最高だった

この前、「ぼっちオフ会」に行ってきたんだよね。

SNSで告知見て、内容も「人見知りでもOK」って感じだったし、バージョン合いそうだなーと思って参加。

参加者も「会社の飲み会はSlackのスタンプで済ませてますｗ」とか

「旅行も一人のほうがメモリ節約できるし、CPU温度上がらないっすよね」みたいなタイプで、序盤は「これは負荷軽めで快適だな」って感じだった。

全体的に、リア充っぽいテンションとは無縁な人ばっかで、「これぞ非同期コミュニケーション」って思ってた。

事件発生：テクウヨITチー牛.exe、強制起動

地獄が始まったのは、自己紹介タイム。

自己紹介のタイミングで、ヤバいスクリプトが実行された。

テクウヨITチー牛.exe、強制起動。

開始5秒で「僕、RustとGoでマイクロサービス開発してます。友達いないです。恋人いません。親にもブロックされてます。でも、ChatGPTと話してるので大丈夫です」って、超重量級のログが出力されて場がフリーズ。

いや、ここGitHubのissueじゃねえからな？

誰もお前の闇のstack traceをデバッグしに来てないのよ。

さらに、「僕、AIイラスト描いてるんですけど、著作権とか時代遅れですよね？あんなの老害の仕様でしょ？」って唐突にライセンス違反マウント。

「pixivはオワコン、今はNovelAIとComfyUIが最強」って語りだして、俺のフレームバッファが完全に焼けた。

てか、なんで“ぼっちオフ”に来てまでライセンスバトル始まってんの？

まさかの俺への絡み

しかも俺のTwitterの昔の投稿を掘って、「○○さんも“孤独で辛い”って言ってましたよね！？同志ですね！」って突っかかってくる始末。

いや、それログイン画面で冗談で書いただけだし。

その一文で“共依存フラグ”立てるな。

こっちは「休日にひとりでKaggle回すの好き」って話してただけで、お前みたいに「人間関係を全員403 Forbidden」にした結果の孤独じゃないから。

そっからずっと、俺の隣に常駐してCPUリソース奪ってきて、

「VS Codeの拡張機能でChatGPTと喋ってると、人間いらなくなる感ありますよね？」

「てか、女ってバグ多くないですか？ロジック破綻してるというか」

って、完全にネット炎上案件レベルの発言をノンブロッキングで垂れ流し。

お前それ、発言全部Jiraに通してから口にしろ。

極めつけは「このあと、Stable Diffusionのプロンプト見せ合いませんか？」って。

いやいや、それ何？アジャイル風味の監禁プラン？

こっちは秒で exit 1 叩いて帰ったわ。

人間性のリファクタリングを放置

というかさ、テクウヨITチー牛って、

「技術力」だけで人生のすべてが解決すると思ってて、

人間関係のエラーは他人側のコードミスだと信じて疑わないじゃん？

いや、お前の人生、main関数から既にバグってんのよ。

何でもAIに任せて、「女性は感情的すぎて仕様が読めない」とか言ってんの、

人間性のリファクタリングを20年放置した末路だから。

誰かと繋がりたいなら、まずは npm install social_skills してから出直して。

というわけで、今後のぼっちオフ会には以下の注意書きを追記してくれ：

• [ ] 自己紹介で自宅の家庭環境をフルダンプしないでください
• [ ] AIイラストが趣味の人は、著作権意識をインストールしてから来てください
• [ ] 「女性は非論理的」と言ったら即BANです
• [ ] オフ会中にGPT-4を召喚しないでください（業務外API呼び出し禁止）
• [ ] “孤独”を勝手に他人にマージしないでください

マジで頼む。

「非依存型ソロ行動者限定」って明記しないと、またroot権限で空気を破壊する奴が来るぞ。

次はちゃんと「技術力より共感力」って書いといて。

ほんとに。

Permalink | 記事への反応(3) | 16:37

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■軽い気持ちで東京選挙区の参政党得票率を線形回帰分析してみた

東京23区と周辺のいくつかの市で、東京選挙区での参政党の得票率がどんな要因と関係しているのか、軽い気持ちで回帰分析してみた。

変数の多重共線性とか処理はガバガバなので軽い気持ちで見てほしいんだが、ざっくりまとめると、「大学院卒業者の割合」が高い地域では得票率が低く、「役員の割合」が高い地域では逆に得票率が高い、という傾向がありそう。

使ったデータはNHKが出している投票所別の得票率。手入力なので誤りがあるかもしれない。

それに、東京都の人口統計と国勢調査（令和2年の）などから市区町村ごとの属性データをくっつけて、変数を一律で標準化したうえで回帰分析を行った。

都内の市区町村のうち、データが揃ってる27地域を対象にした（23区＋町田・八王子・調布・西東京）。

20万人以上の市しか一部のデータが見つけられなくて、そこはごめんって感じ。

ざっくり結果

まず、説明変数を11個使って線形回帰分析をしたところ、決定係数は0.83（調整済み決定係数は0.71）だった。何を使ったかは後で。

そこから影響が特に大きそうな4変数（平均年齢、大学院卒業者割合、役員の割合、情報通信業の割合）に絞って分析し直すと、決定係数は0.73（調整済み決定係数は0.68）になった。

詳しくはこれ

• 平均年齢：令和7年1月次の平均年齢
• 大学院卒業者割合：令和2年国勢調査での、全卒業者数に占める大学院卒業者の割合
• 役員の割合：令和2年国勢調査での、15歳以上の就業者に占める、従業上の地位が役員の割合
• 情報通信業の割合：令和2年国勢調査での、15歳以上の就業者に占める、産業区分が情報通信業である割合

国勢調査は5年に1回しかなくて、最新の結果が令和2年のだった。

でこの4変数を回帰係数の絶対値が大きい順に並べる。

1. 大学院卒業者の割合（-1.30）
2. 役員の割合（+0.87）
3. 平均年齢（-0.57）
4. 情報通信業の割合（-0.54）

4つの変数の関係を見てみると、平均年齢は他の3つの変数（大学院卒、役員、情報通信業）と負の相関を持っていた（相関係数 < -0.69）。一方、大学院卒業者の割合・役員の割合・情報通信業の割合は互いに中程度以上の正の相関（相関係数 > 0.5）を持っており、特に大学院卒と役員の間の相関係数は0.75と大きかった（いずれもピアソン相関）。

ただし、回帰係数を見ると、興味深い違いがある。大学院卒業者の割合、平均年齢、情報通信業の割合はいずれも負の係数を持っていて、これらが高いと参政党の得票率は下がる傾向がある。一方で、役員の割合は正の係数を持っていた。

得票率と予測値の表

感想

雑なモデルなので話半分でね。

データの中身とか、もうちょい詳しく書いとく

出典

分析に使ったデータの出典はこんな感じ。

• 人口や世帯数、平均年齢、男女別の人口割合などは、東京都の公開している人口統計（令和7年1月・令和2年1月）
  • https://www.toukei.metro.tokyo.lg.jp/juukiy/2025/jy25qf0001.pdf　表形式でも統計データが提供されてるんじゃないかな
  • https://www.toukei.metro.tokyo.lg.jp/juukiy/2020/jy20qf0001.pdf
  • https://www.toukei.metro.tokyo.lg.jp/juukiy/2025/jy25qv0500.csv

• 就業状況（大学院卒や役員、自営業主など）は、令和2年国勢調査のデータ
  • https://www.e-stat.go.jp/stat-search/files?page=1&toukei=00200521&tstat=000001136464&tclass1=000001136467

• 犯罪に関する指標は「令和6年　区市町村の町丁別、罪種別及び手口別認知件数」を使用
  • https://www.keishicho.metro.tokyo.lg.jp/about_mpd/jokyo_tokei/jokyo/ninchikensu.html

• 得票率
  • https://www.nhk.or.jp/senkyo/database/sangiin/2025/kaihyomap/

変数

使用した11個の変数はこんな感じ。

• 平均年齢（令和7年1月）：令和7年1月次の平均年齢
• 1世帯あたり人口（令和7年1月）：人口を世帯数で割った
• 男性率（令和7年1月）：男性人口を総人口で割った
• 外国人比率（令和7年1月）：外国人人口を総人口で割った
• 5年間外国人割合変化（令和2年から7年）：令和2年の外国人比率で、令和7年の外国人比率を割った
• 犯罪認知割合（令和6年件数/令和7年人口）：令和6年の犯罪認知件数を令和7年の人口で割った。もうちょいきちんとやるなら、令和6年と令和7年の人口の平均で割るみたいにしたほうがいいと思う。
• 大学院卒業者/全卒業者（令和2年国勢調査）：令和2年国勢調査での、全卒業者数に占める大学院卒業者の割合
• 不詳者/全卒業者（令和2年国勢調査）：令和2年国勢調査での、全卒業者数に占める不詳者の割合
• 従業上の地位：役員の割合（令和2年国勢調査）：令和2年国勢調査での、15歳以上の就業者に占める、従業上の地位が役員の割合
• 従業上の地位：自営業主の割合（令和2年国勢調査）：令和2年国勢調査での、15歳以上の就業者に占める、従業上の地位が自営業主の割合
• 産業区分：情報通信業の割合（令和2年国勢調査）情報通信業の割合：令和2年国勢調査での、15歳以上の就業者に占める、産業区分が情報通信業である割合

結果についてももうちょい詳しく

statsmodels.api.OLSの結果

                            OLS Regression Results                            
==============================================================================
Dep. Variable:                      y   R-squared:                       0.730
Model:                            OLS   Adj. R-squared:                  0.680
Method:                 Least Squares   F-statistic:                     14.84
Date:                Mon, 21 Jul 2025   Prob (F-statistic):           5.09e-06
Time:                        07:21:02   Log-Likelihood:                -20.653
No. Observations:                  27   AIC:                             51.31
Df Residuals:                      22   BIC:                             57.78
Df Model:                           4                                         
Covariance Type:            nonrobust                                         
==============================================================================
                 coef    std err          t      P>|t|      [0.025      0.975]
------------------------------------------------------------------------------
const       1.277e-15      0.111   1.15e-14      1.000      -0.230       0.230
x1            -0.5743      0.230     -2.493      0.021      -1.052      -0.096
x2            -1.3278      0.204     -6.512      0.000      -1.751      -0.905
x3             0.8670      0.174      4.973      0.000       0.505       1.229
x4            -0.5382      0.169     -3.184      0.004      -0.889      -0.188
==============================================================================
Omnibus:                        2.233   Durbin-Watson:                   2.170
Prob(Omnibus):                  0.327   Jarque-Bera (JB):                1.169
Skew:                          -0.035   Prob(JB):                        0.557
Kurtosis:                       1.983   Cond. No.                         4.48
==============================================================================

説明変数11個でのデータと結果

                            OLS Regression Results                          
==============================================================================
Dep. Variable:                      y   R-squared:                       0.833
Model:                            OLS   Adj. R-squared:                  0.711
Method:                 Least Squares   F-statistic:                     6.803
Date:                Mon, 21 Jul 2025   Prob (F-statistic):           0.000472
Time:                        06:53:14   Log-Likelihood:                -14.148
No. Observations:                  27   AIC:                             52.30
Df Residuals:                      15   BIC:                             67.85
Df Model:                          11                                      
Covariance Type:            nonrobust                                      
==============================================================================
                 coef    std err          t      P>|t|      [0.025      0.975]
------------------------------------------------------------------------------
const      -5.405e-15      0.106  -5.12e-14      1.000      -0.225       0.225
x1            -0.7820      0.361     -2.165      0.047      -1.552      -0.012
x2            -0.3056      0.355     -0.860      0.403      -1.063       0.452
x3             0.0671      0.270      0.248      0.807      -0.509       0.643
x4            -0.0737      0.213     -0.346      0.734      -0.527       0.379
x5             0.2652      0.168      1.579      0.135      -0.093       0.623
x6            -0.0534      0.246     -0.217      0.831      -0.578       0.472
x7            -1.7650      0.293     -6.018      0.000      -2.390      -1.140
x8            -0.5147      0.379     -1.358      0.195      -1.322       0.293
x9             1.3916      0.348      3.994      0.001       0.649 

  


  

Permalink | 記事への反応(1) | 19:19

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■日記を書いても403 ERRORで反映されない様になった

スパム対策の弊害か？

なんて言われてるけど結局英字スパムは全然対策出来てねーしマジで意味無いだろ

運営は無能

Permalink | 記事への反応(0) | 01:36

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■BYD“崩壊論”で踊ると訴えられるかも

願望と憎悪でバズを狙う前に覚悟を決めろ。

嘘で踊れば、次は法廷台だ。

問題提起

中国EV最大手BYDが「倒産寸前」と報じる記事が東洋経済オンラインに掲載された。

https://toyokeizai.net/articles/-/888488

さらに、長城汽車トップの発言を引用した煽情的見出しがgooニュースで拡散された。

https://news.goo.ne.jp/iw/270068/%E5%A4%A7%E6%89%8B%E3%83%A1%E3%83%BC%E3%82%AB%E3%83%BC%E3%80%8C%E5%80%92%E7%94%A3%E5%AF%B8%E5%89%8D%E3%80%8D

日本語SNSでは「BYD崩壊」を手放しで喜ぶ投稿が急増。しかし数字を確認すると、語られる危機は実態と乖離している。

記事の概要

• 売価下落と補助金縮小で利益が吹き飛び、倒産寸前
• 価格競争は苦し紛れのダンピング
• 恒大集団のように“レバレッジ破綻”する可能性が高い

ファクトチェック

BYDの2024年通期決算は売上高7771億元、純利益403億元で過去最高を更新。有利子負債は総負債の数％にとどまり、負債比率74.6％はフォードやGMと同水準。粗利率22.3％へ改善し、フリーキャッシュフローも黒字。倒産リスクを示す指標は見当たらない。

https://www.reuters.com/business/autos-transportation/chinese-ev-giant-byds-fourth-quarter-profit-leaps-73-2025-03-24/

サプライヤーへの支払い遅延批判を受け、BYDを含む17社が「60日以内支払い」を誓約。中国工業情報化部は2025年7月9日にオンライン通報窓口を開設し、履行を監視中。

https://www.reuters.com/technology/china-opens-online-channel-complaints-automakers-supplier-payments-2025-07-09/

恒大比較の誤謬

恒大は完成前物件を担保に借金を重ねたレバレッジ400％企業だった。BYDは研究開発と設備投資が目的で、利払い能力は十分。両者を同列視するのはカテゴリーエラーである。

値下げ＝敗北論の罠

BYDは電池・半導体・モーターを内製する垂直統合により、競合が追随できないコスト構造を武器に市場シェアを奪う“攻勢”を選択。値下げ競争で収益が圧迫されているのは外部調達比率の高い他社だ。

デマ拡散のリスク

中国国内ではBYDがネット上の虚偽情報を発信したブロガーを相次いで提訴し、謝罪広告と損害賠償を勝ち取った前例が複数ある。2025年6月時点で37アカウントが新たに訴えられ、報奨金付き通報窓口も開設済み。

https://en.wikipedia.org/wiki/BYD_Auto#Lawsuits_and_controversies

嘘の数字や憶測を拡散すれば、BYDから名誉毀損で訴えられる可能性があるうえ、政府の通報窓口で事実確認も容易だ。煽り投稿でバズを狙う行為は、法的リスクと紙一重である。

日本語SNSで「BYD崩壊」を喜ぶ輩へのメッセージ

数字を見よ。純利益は過去最高、自己資本比率はトヨタと大差ない。値下げは敗色の狼煙ではなくコスト優位を活かした攻勢である。他社の不幸を願う前に、自国メーカーがどう巻き返すかを議論した方が建設的だ。恒大との比較はミスリード。デマを拡散すれば訴訟リスクが跳ね返る。崩壊と叫ぶ前に事実と構造を読む習慣を身につけた方が身のためだ。

Permalink | 記事への反応(1) | 18:50

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■船長の400万登録者数はどのくらいのすごさか

avex　624万

中田敦彦　547万

キヨ。　518万

料理研究家リュウジ　523万

Seikin　487万

NHK　451万

スカイピース　444万

エガちゃんねる　467万

水溜りボンド　412万

コムドット　403万

ここらへん

国内Youtuberだと400万に分厚い壁があるよね

だいたい250万でジャンルのTOP3あたりなんだよ、いわゆるYoutuber除いて

400万はジャンルの壁を超える必要が出てくる

船長の場合は海外ファンと若い女性ファンを取り込んで400万行った感じかなあ

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■anond:20250501124402

403 Forbidden

nginx

Permalink | 記事への反応(0) | 13:15

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■anond:20250414171155

大学で教えているかは知らんが本としてはあるにはあるね。

渡辺敦子『帝国主義と地政学』、230-231頁。

高木彰彦『政治地理学と地政学』、236-237頁。

高木彰彦『チェレーン』、250-251頁。

谷光太郎『マハン』、256-257頁。

高木彰彦『マッキンダー』、258-259頁。

柴田陽一『地政学者の現代的（再）評価』、264-265頁。

高木彰彦『スパイクマン』、274-275頁。

渡辺敦子『ボウマン』、262-263頁。

高木彰彦『ハートランド理論』、272-273頁。

高木彰彦『リムランド』、274-275頁。

春名展生『生存圏』、286-287頁。

山﨑孝史『新古典地政学』、314-315頁。

柴田陽一『日本の地政学』、328-329頁。

高木彰彦『米国の地政学』、330-331頁。

高木彰彦『地政的コード』、378-379頁。

北川眞也『批判地政学』、400-401頁。

山﨑孝史『オトゥホールの批判地政学』、402-403頁。

柴田陽一「小牧実繁の「日本地政学」とその思想的確立―個人史的側面に注目して―」

北川眞也『地理学と地政学』、36-37頁。

高木彰彦『大戦期日本の地政学』、80-81頁。

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■

はてなアンテナで、修正したい箇所があって、

デザイン変更で少し書き直ししているんだけど、

＊＊さんのアンテナ > 管理ツールトップ > デザイン編集で

フッタ編集で、とあるリンクを外して「デザインを保存する」で、

なぜか「デンマーク語/日本語」というGoogle拡張がポップアップし、

403 Forbidden　でてる。

素材をお借りしたサイトさんのリンク先を変えたいだけなのになー。

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■日本の治安は悪化しているか？　刑法犯罪の認知／検挙数の推移

2006年～2023年の刑法犯罪の認知件数・検挙件数・検挙人員の推移　※検挙人員は被疑者の数なので不起訴の人、無罪の人が含まれている。

グラフでみたい人はこちら（Claude利用）：https://claude.site/artifacts/513cb3c9-b7da-485d-8172-cb77c203ca50

2024年1月～11月の刑法犯罪の認知件数・検挙件数・検挙人員の推移（12月分がない、暫定値）

このデータから分かること

・2006年から2020年までは認知件数／検挙件数が減少傾向にあった

・2021年の認知件数が最も低く、2022年の検挙件数が最も低く、2022年の検挙人員が最も低い

・2023年と2024年の暫定値は、2019年と同程度になった

治安は悪化しているか？　の答え

・2019年以前と比較すれば認知件数／検挙件数は少ない

・2023年、2024年は2019年、コロナ禍前の水準になった

・したがって　「治安はコロナ禍前の水準に戻った」　「2006～2015辺りと比べたら治安は改善している」と考えるのが妥当そう

・治安が良いから凶悪犯罪は起きないということはない。治安が良くても、犯罪は起きてしまうという点に留意が必要

・治安の良さ／悪さの感じ方はその人の生活様式によるので、データで判断しないと議論は平行線を辿る

他に、犯罪統計資料を読みに行くと分かりそうなこと

・どの犯罪が増えているか

・　「外国人増えたけど外国人の犯罪数の推移はどうなの？」の答え

・　「埼玉県って治安悪化してね？」の答え

意外だったこと

法務省が出している犯罪白書も犯罪統計資料を元にしているようなので、

検挙されたけど最終的に不起訴になった人、起訴されたけど無罪になった人をデータから省けなかった

ソースおよび最近の犯罪統計を知りたい人向け参考リンク

・犯罪統計資料より https://www.e-stat.go.jp/stat-search/files?page=1&toukei=00130001

・犯罪統計 令和5年（1月～12月）：https://www.e-stat.go.jp/stat-search/files?page=1&toukei=00130001&tstat=000001214060&metadata=1&data=1

・犯罪統計 令和6年（1月～11月）：https://www.e-stat.go.jp/stat-search/files?page=1&layout=datalist&toukei=00130001&tstat=000001224226&cycle=0&tclass1val=0

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■ハリウッドは9.11同時多発テロを境に変節したと思っている

anond:20250112122222

興行収入の話で、ハリウッドの大きな節目は9.11だったと思っていて、ちょっと確認してみた。
当時の印象だと、事件の直後は様々な映画の公開が延期されたりキャンセルされたりして、その後数年は戦争・アクション物に偏重し、結果としてハリウッド映画の定番ジャンルの一角だったラブロマンス・コメディ映画が激減していったというイメージ。
ほかにも大作指向のような業界動向や様々な社会情勢も影響していたとは思うけど、やはり9.11が一つのターニングポイントだったと思う。日本での洋画ヒットが減っていった遠因のひとつもこのあたりにあるのではないか?

以下のリストはChatGPT調べ。

以下のリストは、主に Box Office Mojo 等のデータ（全米興行収入・未調整値）をもとにした、

「アメリカ（北米）国内での年間興行収入ランキングトップ20」

を「1995年～2004年」の10年分まとめたものです。金額は概算の百万ドル（$M）表記です。

当時の再上映や、ごく短期間の拡大公開による微調整で順位が前後する場合もあるため、参考値としてご覧ください。

1995年

1. トイ・ストーリー (Toy Story) – $191.8M
2. バットマン フォーエヴァー (Batman Forever) – $184.0M
3. アポロ13 (Apollo 13) – $172.1M
4. ポカホンタス (Pocahontas) – $141.6M
5. エース・ベンチュラ2 (Ace Ventura: When Nature Calls) – $108.4M
6. 007 ゴールデンアイ (GoldenEye) – $106.4M
7. ジュマンジ (Jumanji) – $100.5M
8. キャスパー (Casper) – $100.3M
9. セブン (Se7en) – $100.1M
10. ダイ・ハード3 (Die Hard with a Vengeance) – $100.0M
11. クリムゾン・タイド (Crimson Tide) – $91.4M
12. ウォーターワールド (Waterworld) – $88.2M
13. デンジャラス・マインド／卒業の日まで (Dangerous Minds) – $84.9M
14. あなたが寝てる間に… (While You Were Sleeping) – $81.1M
15. コンゴ (Congo) – $81.0M
16. 花嫁のパパ2 (Father of the Bride Part II) – $76.6M
17. ブレイブハート (Braveheart) – $75.6M
18. ゲット・ショーティ (Get Shorty) – $72.1M
19. ヒート (Heat) – $67.4M
20. ため息つかせて (Waiting to Exhale) – $67.0M

1996年

1. インデペンデンス・デイ (Independence Day) – $306.2M
2. ツイスター (Twister) – $241.7M
3. ミッション:インポッシブル (Mission: Impossible) – $180.9M
4. ザ・エージェント (Jerry Maguire) – $153.9M
5. 乱闘(ランソム) (Ransom) – $136.5M
6. 101 (ワン・オー・ワン) (101 Dalmatians, 実写版) – $136.2M
7. ザ・ロック (The Rock) – $134.1M
8. ナッティ・プロフェッサー (The Nutty Professor) – $128.8M
9. バードケージ (The Birdcage) – $124.1M
10. 評決のとき (A Time to Kill) – $108.7M
11. ファースト・ワイヴズ・クラブ (The First Wives Club) – $105.5M
12. フェノミナン (Phenomenon) – $104.6M
13. イレイザー (Eraser) – $101.2M
14. ノートルダムの鐘 (The Hunchback of Notre Dame) – $100.1M
15. マイケル (Michael) – $95.3M
16. スター・トレック ファーストコンタクト (Star Trek: First Contact) – $92.0M
17. イングリッシュ・ペイシェント (The English Patient) – $78.7M
18. ブロークン・アロー (Broken Arrow) – $70.7M
19. ビーバス＆バットヘッド Do America (Beavis and Butt-Head Do America) – $63.1M
20. ケーブル・ガイ (The Cable Guy) – $60.2M

1997年

1. タイタニック (Titanic) – $600.7M
2. メン・イン・ブラック (Men in Black) – $250.7M
3. ロスト・ワールド／ジュラシック・パーク (The Lost World: Jurassic Park) – $229.1M
4. ライアー ライアー (Liar Liar) – $181.4M
5. エアフォース・ワン (Air Force One) – $172.9M
6. 恋愛小説家 (As Good as It Gets) – $148.5M
7. グッド・ウィル・ハンティング (Good Will Hunting) – $138.4M
8. スター・ウォーズ 特別篇 (Star Wars re-release) – $138.3M
9. ベスト・フレンズ・ウェディング (My Best Friend’s Wedding) – $127.1M
10. 007 トゥモロー・ネバー・ダイ (Tomorrow Never Dies) – $125.3M
11. フェイス／オフ (Face/Off) – $112.3M
12. バットマン & ロビン (Batman & Robin) – $107.3M
13. ジャングル・ジョージ (George of the Jungle) – $105.3M
14. スクリーム2 (Scream 2) – $101.4M
15. コン・エアー (Con Air) – $101.1M
16. コンタクト (Contact) – $100.9M
17. ヘラクレス (Hercules) – $99.1M
18. フラバー (Flubber) – $92.9M
19. ダンテズ・ピーク (Dante’s Peak) – $67.1M
20. アナコンダ (Anaconda) – $65.9M

1998年

1. プライベート・ライアン (Saving Private Ryan) – $216.5M
2. アルマゲドン (Armageddon) – $201.6M
3. メリーに首ったけ (There’s Something About Mary) – $176.5M
4. バグズ・ライフ (A Bug’s Life) – $162.8M
5. ウォーターボーイ (The Waterboy) – $161.5M
6. ドクター・ドリトル (Dr. Dolittle) – $144.1M
7. ラッシュアワー (Rush Hour) – $141.2M
8. ディープ・インパクト (Deep Impact) – $140.5M
9. GODZILLA – $136.3M
10. パッチ・アダムス (Patch Adams) – $135.0M
11. リーサル・ウェポン4 (Lethal Weapon 4) – $130.4M
12. ムーラン (Mulan) – $120.6M
13. ユー・ガット・メール (You’ve Got Mail) – $115.8M
14. エネミー・オブ・アメリカ (Enemy of the State) – $111.5M
15. プリンス・オブ・エジプト (The Prince of Egypt) – $101.4M
16. 恋におちたシェイクスピア (Shakespeare in Love) – $100.3M
17. マスク・オブ・ゾロ (The Mask of Zorro) – $94.0M
18. ステップ・マム (Stepmom) – $91.0M
19. アンツ (Antz) – $90.8M
20. X-ファイル (The X-Files) – $83.9M

1999年

1. スター・ウォーズ エピソード1／ファントム・メナス – $474.5M
2. シックス・センス (The Sixth Sense) – $293.5M
3. トイ・ストーリー2 (Toy Story 2) – $245.9M
4. オースティン・パワーズ:デラックス (Austin Powers: The Spy Who Shagged Me) – $206.0M
5. マトリックス (The Matrix) – $171.4M
6. ターザン (Tarzan) – $171.1M
7. ビッグ・ダディ (Big Daddy) – $163.5M
8. ハムナプトラ／失われた砂漠の都 (The Mummy) – $155.4M
9. プリティ・ブライド (Runaway Bride) – $152.2M
10. ブレア・ウィッチ・プロジェクト (The Blair Witch Project) – $140.5M
11. スチュアート・リトル (Stuart Little) – $140.0M
12. グリーンマイル (The Green Mile) – $136.8M
13. アメリカン・ビューティー (American Beauty) – $130.1M
14. 007 ワールド・イズ・ノット・イナフ (The World Is Not Enough) – $126.9M
15. ダブル・ジョパディー (Double Jeopardy) – $116.7M
16. ノッティングヒルの恋人 (Notting Hill) – $116.1M
17. ワイルド・ワイルド・ウエスト (Wild Wild West) – $113.8M
18. アナライズ・ミー (Analyze This) – $106.8M
19. アメリカン・パイ (American Pie) – $102.6M
20. スリーピー・ホロウ (Sleepy Hollow) – $101.1M

2000年

1. グリンチ (How the Grinch Stole Christmas) – $260.0M
2. キャスト・アウェイ (Cast Away) – $233.6M
3. M:I-2 (Mission: Impossible II) – $215.4M
4. グラディエーター (Gladiator) – $187.7M
5. ハート・オブ・ウーマン (What Women Want) – $182.8M
6. パーフェクト ストーム (The Perfect Storm) – $182.6M
7. ミート・ザ・ペアレンツ (Meet the Parents) – $166.2M
8. X-メン (X-Men) – $157.3M
9. 最終絶叫計画 (Scary Movie) – $157.0M
10. ホワット・ライズ・ビニース (What Lies Beneath) – $155.4M
11. ダイナソー (Dinosaur) – $137.7M
12. グリーン・デスティニー (Crouching Tiger, Hidden Dragon) – $128.1M
13. エリン・ブロコビッチ (Erin Brockovich) – $125.6M
14. チャーリーズ・エンジェル (Charlie’s Angels) – $125.3M
15. ナッティ・プロフェッサー2 (Nutty Professor II: The Klumps) – $123.3M
16. ビッグ・ママ・ハウス (Big Momma’s House) – $117.6M
17. リメンバー・ザ・タイタンズ (Remember the Titans) – $115.6M
18. パトリオット (The Patriot) – $113.3M
19. デンジャラス・ビューティー (Miss Congeniality) – $106.8M
20. 60セカンズ (Gone in 60 Seconds) – $101.6M

2001年 9.11同時多発テロ発生

1. ハリー・ポッターと賢者の石 (Harry Potter and the Sorcerer’s Stone) – $317.6M
2. ロード・オブ・ザ・リング／旅の仲間 (The Lord of the Rings: The Fellowship of the Ring) – $315.5M
3. シュレック (Shrek) – $267.6M
4. モンスターズ・インク (Monsters, Inc.) – $255.9M
5. ラッシュアワー2 (Rush Hour 2) – $226.2M
6. ハムナプトラ2／黄金のピラミッド (The Mummy Returns) – $202.0M
7. パール・ハーバー (Pearl Harbor) – $198.5M
8. オーシャンズ11 (Ocean’s Eleven) – $183.4M
9. ジュラシック・パークIII (Jurassic Park III) – $181.2M
10. PLANET OF THE APES／猿の惑星 (Planet of the Apes) – $180.0M
11. ビューティフル・マインド (A Beautiful Mind) – $170.7M
12. ハンニバル (Hannibal) – $165.1M
13. アメリカン・パイ2 (American Pie 2) – $145.1M
14. ワイルド・スピード (The Fast and the Furious) – $144.5M
15. トゥームレイダー (Lara Croft: Tomb Raider) – $131.1M
16. ドクター・ドリトル2 (Dr. Dolittle 2) – $112.9M
17. スパイキッズ (Spy Kids) – $112.7M
18. ブラックホーク・ダウン (Black Hawk Down) – $108.6M
19. プリンセス・ダイアリー (The Princess Diaries) – $108.2M
20. バニラ・スカイ (Vanilla Sky) – $100.6M

2002年

1. スパイダーマン (Spider-Man) – $403.7M
2. ロード・オブ・ザ・リング／二つの塔 (The Lord of the Rings: The Two Towers) – $342.6M
3. スター・ウォーズ エピソード2／クローンの攻撃 – $310.7M
4. ハリー・ポッターと秘密の部屋 (Harry Potter and the Chamber of Secrets) – $261.9M
5. マイ・ビッグ・ファット・ウェディング (My Big Fat Greek Wedding) – $241.4M
6. サイン (Signs) – $227.9M
7. オースティン・パワーズ ゴールドメンバー (Austin Powers in Goldmember) – $213.3M
8. メン・イン・ブラック2 (Men in Black II) – $190.4M
9. アイス・エイジ (Ice Age) – $176.4M
10. シカゴ (Chicago) – $170.7M
11. キャッチ・ミー・イフ・ユー・キャン (Catch Me If You Can) – $164.6M
12. 007 ダイ・アナザー・デイ (Die Another Day) – $160.9M
13. スクービー・ドゥー (Scooby-Doo) – $153.3M
14. リロ・アンド・スティッチ (Lilo & Stitch) – $145.8M
15. トリプルX (xXx) – $142.1M
16. サンタクロース・リターンズ！クリスマス危機一髪 (The Santa Clause 2) – $139.2M
17. マイノリティ・リポート (Minority Report) – $132.1M
18. ザ・リング (The Ring) – $129.1M
19. スウィート・ホーム・アラバマ (Sweet Home Alabama) – $127.2M
20. Mr.ディーズ (Mr. Deeds) – $126.3M

2003年

1. ロード・オブ・ザ・リング／王の帰還 (The Lord of the Rings: The Return of the King) – $377.8M
2. ファインディング・ニモ (Finding Nemo) – $339.7M
3. パイレーツ・オブ・カリビアン／呪われた海賊たち (Pirates of the Caribbean: The Curse of the Black Pearl) – $305.4M
4. マトリックス リローデッド (The Matrix Reloaded) – $281.6M
5. ブルース・オールマイティ (Bruce Almighty) – $242.8M
6. X-MEN2 (X2: X-Men United) – $214.9M
7. エルフ 〜サンタの国からやってきた〜 (Elf) – $173.4M
8. ターミネーター3 (Terminator 3: Rise of the Machines) – $150.4M
9. マトリックス レボリューションズ (The Matrix Revolutions) – $139.3M
10. チープ・バイ・ザ・ダズン (Cheaper by the Dozen) – $138.6M
11. バッドボーイズ2バッド (Bad Boys II) – $138.6M (ほぼ同額)
12. エンガー・マネージメント (Anger Management) – $135.6M
13. 女神の継承？ (Bringing Down the House) – $132.7M
14. ハルク (Hulk) – $132.2M
15. ワイルド・スピードX2 (2 Fast 2 Furious) – $127.2M
16. シービスケット (Seabiscuit) – $120.2M
17. S.W.A.T. – $116.9M
18. ラスト サムライ (The Last Samurai) – $111.1M
19. フォーチュン・クッキー (Freaky Friday) – $110.2M
20. 最終絶叫計画3 (Scary Movie 3) – $109.0M

2004年

1. シュレック2 (Shrek 2) – $441.2M
2. スパイダーマン2 (Spider-Man 2) – $373.6M
3. パッション (The Passion of the Christ) – $370.8M
4. ミート・ザ・ペアレンツ2 (Meet the Fockers) – $279.3M
5. Mr.インクレディブル (The Incredibles) – $261.4M
6. ハリー・ポッターとアズカバンの囚人 (Harry Potter and the Prisoner of Azkaban) – $249.5M
7. ポーラー・エクスプレス (The Polar Express) – $187.9M
8. デイ・アフター・トゥモロー (The Day After Tomorrow) – $186.7M
9. ボーン・スプレマシー (The Bourne Supremacy) – $176.2M
10. ナショナル・トレジャー (National Treasure) – $173.0M
11. シャーク・テイル (Shark Tale) – $160.8M
12. アイ,ロボット (I, Robot) – $144.8M
13. トロイ (Troy) – $133.3M
14. 50回目のファースト・キス (50 First Dates) – $120.9M
15. ヴァン・ヘルシング (Van Helsing) – $120.2M
16. 華氏911 (Fahrenheit 9/11) – $119.2M
17. レモニー・スニケットの世にも不幸せな物語 (Lemony Snicket's A Series of Unfortunate Events) – $118.6M
18. ドッジボール (DodgeBall: A True Underdog Story) – $114.3M
19. ヴィレッジ (The Village) – $114.2M
20. コラテラル (Collateral) – $101.0M

参考・補足

いずれも 北米（アメリカ＆カナダ）での累計興行収入 を概算で示しています。

順位や金額は、後年の再上映や細かな集計の修正によって若干入れ替わることがあります。

上記はあくまで「製作年」ではなく「北米公開年」を基準とし、その年に公開された作品の最終的な国内興行収入をもとにしたランキングです（年をまたいで興収を伸ばした作品も含みます）。

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