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Japan's 10-year JGB yield is 2.3% (blue). But its 10y10y forward yield (orange) - what markets price for 10-year yield in 10 years' time - is 4.3%, which is a level at which Japan's massive public debt is unsustainable. Japan is already in a debt crisis...
日本の10年物国債利回りは2.3%（青）。しかし、その10年10年先物利回り（オレンジ）—市場が10年後に10年物利回りがどうなるかを織り込んでいるもの—は4.3%で、これは日本の巨額の公的債務が持続不可能な水準です。日本はすでに債務危機に陥っています…
Looks like someone decided to cancel gravity in JGB yields. The 40-year just cut through 4% like it was nobody’s business
Folks, this is a 5 SIGMA MOVE now 🚨
Imagine where JGB yields would be if the BOJ wasn’t so actively firefighting this mess.
Those who are ignoring what’s happening are taking a huge risk of being blindsided by sudden and incredibly financially distruttive events.
皆さん、これは今まさに5シグマ(非常に起こりにくい、めったにない事象)級の動きです🚨
日銀がこの混乱をこれほど積極的に消火していなかったら、日本国債の利回りがどこまで上昇していたか想像してみてください。
現状を無視している人々は、突然の、そして信じられないほど金融的に破壊的な出来事によって不意打ちを食らうという巨大なリスクを負っているのです。
Japan 40Y yield up another 13 bps. This is a full-blown bond meltdown
The Japanese government bond market crash continues, with the yield on the 10-year JGB hitting 2.3%, a new 27-year high. To hit a 29-year high, the yield only has to rise to 3.18%. That’s likely this year. If the yield hits a 36-year high, it will be 8.27%. Let that sink in.
日本国債市場の暴落が続いており、10年物国債の利回りが2.3%に達し、27年ぶりの高値を更新しました。29年ぶりの高値を更新するには、利回りが3.18%に上昇するだけで済みます。それは今年中に起こりそうです。利回りが36年ぶりの高値に達すれば、8.27%になります。それを噛みしめてください。
The yield on the 10-year JGB is now above 2.22% and rising fast. This portends a crash in U.S. Treasuries that will also send mortgage rates soaring. At the same time, a coming collapse in the dollar will send consumer prices soaring. Get ready for unprecedented stagflation.
10年物日本国債の利回りは現在2.22%を超え、急速に上昇しています。これは米国債の暴落を予兆しており、住宅ローン金利も急騰するでしょう。同時に、ドルが今後崩壊すれば、消費者物価も急騰します。未曾有のスタグフレーションに備えてください。
Gold, 10-year JGB yields and the NATO ETF all pointing in the same direction as all three moves reflect the same underlying regime shift: higher geopolitical risk, rising fiscal stress, and the end of ultra-cheap Japanese liquidity that has quietly underpinned global asset markets for decades.
金、10年物日本国債利回り、そしてNATO ETFがすべて同じ方向を指しており、これら3つの動きはすべて同じ基盤的な体制シフトを反映しています：地政学的リスクの高まり、財政的ストレスの増大、そして数十年にわたりグローバル資産市場を静かに支えてきた超低金利の日本流動性の終焉です。
The old bond market adage is that yields will keep rising until something breaks.
In 2022/23, rising U.S. yields "broke" several banks by March 2023 (Silicon Valley Bank).
Japanese yields are now at a 27-year high and going vertical.
When does something "break" in Japan?
古くからの債券市場の格言では、利回りは何か壊れるまで上昇し続けるとされています。
2022/23年、米国の利回り上昇が2023年3月までに複数の銀行を「破綻」させました（シリコンバレー銀行）。
Japan is now imploding in front of everyone’s eyes, they like to see it or not.
PM Takaichi lasted longer than Liz Truss, but everything is unfolding exactly as I warned about 3 months ago
People of Japan don’t deserve this, Japan needs a radical change of leadership asap
日本は今、誰もが目の前で崩壊しつつあり、彼らがそれを見たいと思おうがいまいが関係ない。
OOPS! The slump in Japanese bonds deepened, sending yields soaring to records as investors gave a thumbs down to PM Sanae Takaichi’s election pitch to cut taxes on food. Japan's 30y yields rocketed 26bps towards 4%.
おっと！日本の債券の下落が深まり、投資家が高市早苗首相の食品税減税を掲げた選挙公約にサムズダウンを突きつけたことで、利回りが記録的な水準まで急騰しました。日本の30年債利回りは26bp急上昇し、4%に迫りました。
Japan government bond yields acting like emerging market bonds. This is unprecedented.
このモデルが正しければ、いくつかの予測が成り立つ。スマートフォンの普及が遅れている国やソーシャルメディアの普及率が低い国では、格差は小さくなるはずだ。（これは事実のようだ。東欧の一部やアフリカの多くの国では格差はそれほど大きくないが、韓国は他の要因により大きな例外となっている。）子供を持つ女性の間では、親になることで制度的なフィードバックループが断ち切られ、競合する優先順位が生じるため、格差は縮小するはずだ。（出口調査は一貫してこれを示しています。母親は子供を持たない女性よりも保守的な投票をするのです。機械が機能不全に陥るか、世代が高齢化して機械の枠を越えるまで、この格差は拡大し続けるでしょう。私がどう解決すればいいのかわからないのは、これらのシステムが自己強化的であるということです。制度は自ら改革しようとしません。アルゴリズムは最適化を止めようとしません。イデオロギーは失敗を認めようとしません。男性のカウンターキャプチャーも健全な結果をもたらさないでしょう。）
逃げ出す女性もいるだろう。子供を持つ女性は、現実がイデオロギーを溶かす強力な溶媒となるため、しばしばそうする。制度に囚われずに人生を築く女性も、時にはそうする。男性の中には、引きこもりをやめたり、怒りのスクロールをやめたりする人もいるだろう。築く価値のある何かを見つけた女性たち。シミュレーションに飽きた女性たち。しかし、システムは他のすべての人々に対して機能し続けるだろう。
If this model is right, some predictions follow.
The gap should be smaller in countries with later smartphone adoption or lower social media penetration. (This seems true: the divergence is less extreme in parts of Eastern Europe and much of Africa, though South Korea is a major exception due to other factors.)
The gap should narrow among women who have children, since parenthood breaks the institutional feedback loop and introduces competing priorities. (Exit polls consistently show this: mothers vote more conservative than childless women.)
The gap should continue widening until the machines are disrupted or the generations age out of them.
Here's the part I don't know how to solve: these systems are self-reinforcing. The institutions aren't going to reform themselves. The algorithms aren't going to stop optimizing. The ideology isn't going to admit failure. The male counter-capture isn't going to produce healthy outcomes either.
Some women will escape. The ones who have children often do since reality is a powerful solvent for ideology. The ones who build lives outside institutional capture sometimes do.
Some men will stop withdrawing or stop rage-scrolling. The ones who find something worth building. The ones who get tired of the simulation.
フェミニズムは女性たちに、その本能と生物学的性質は抑圧であり間違っていると教え込んだ。”子供を望むのは洗脳であり、養ってくれる夫を望むのは内面化された女性蔑視であり、女性の自然な欲求は家父長制によって植え付けられた誤った意識である” 多くの人がそれを信じ、それを中心に生活を築いた。キャリア第一、自立、そして伝統的な束縛からの自由。
今、彼女たちは35歳で未婚で、出生率の低下とキャリアの成果を比べている。そしてここに罠がある。イデオロギーの失敗を認めることのサンクコストは莫大だ。あなたは、自分の生殖年齢を嘘のために無駄にしてしまったことを認めなければならない。イデオロギーを無視して若くして結婚した女性たちが正しかったのだ。あなたの母親が正しかったのだ。だからこそ、離反者が少ないのだと思う。イデオロギーが正しいからではなく、離脱する心理的コストが残留するコストよりも高いからだ。二の足を踏む方が簡単だ。問題は社会がまだ十分に変わっていないことにあると信じるのが簡単だ。
Feminism told women their instincts and biology were oppression and wrong. Wanting children was brainwashing. Wanting a provider husband was internalized misogyny. Their natural desires were false consciousness installed by patriarchy.
Many believed it. Built lives around it. Career first. Independence. Freedom from traditional constraints.
Now they're 35, unmarried, measuring declining fertility against career achievements. And here's the trap: the sunk cost of admitting the ideology failed is enormous. You'd have to admit you wasted your fertile years on a lie. That the women who ignored the ideology and married young were right. That your mother was right.
I think this is why you see so little defection. Not because the ideology is true, but because the psychological cost of leaving is higher than the cost of staying. Easier to double down. Easier to believe the problem is that society hasn't changed enough yet.
大学は女子学生の割合が60％にまで上昇し、同時に進歩的な単一文化へと変貌を遂げた。若い女性が最も信頼する大学は、世界観が形成される時期に、深刻な反対を受けることなく、単一のイデオロギーを植え付けている。
FIREのキャンパス言論調査は、このパターンを明確に示しています。学生は自己検閲を行い、意見を表明することに不安を感じ、容認できる意見に群がっています。これは女性に限ったことではありませんが、現在、女性は男性よりも高等教育に深く関わっており、女性が優勢な分野（人文科学、社会科学、教育学、人事学）は、最もイデオロギー的に均質化しています。
同じことを信じる仲間に囲まれた4年間。教授陣も皆同じ考え。読書リストも一つの方向を指し示す。意見の相違は珍しいことではなく、社会的に罰せられる。受け入れられる意見をパターンマッチングし、それを実践することを学ぶ。
その後、彼女たちは女性優位の分野、例えば人事、メディア、教育、医療、非営利団体へと進み、そこでも単一文化が続く。18歳から35歳まで、多くの女性は尊敬する人から継続的な反対意見を出されることはなく、フィードバックループは永遠に続く。
男性は異なる道を歩んだ。貿易、エンジニアリング、金融、軍事。合意よりも結果が重視される分野。意見の相違が許容され、報われる分野。単一文化に捕らわれなかったのは、捕らわれている組織に属していなかったからだ（主に追い出されたためだが、それはまた別の話だ）。
Universities flipped to 60% female while simultaneously becoming progressive monoculture. The institution young women trust most, during the years their worldview forms, feeds them a single ideology with no serious opposition.
FIRE's campus speech surveys show the pattern clearly: students self-censor, report fear of expressing views, cluster toward acceptable opinions. This isn't unique to women, but women are more embedded in higher education than men now, and the fields they dominate (humanities, social sciences, education, HR) are the most ideologically uniform.
Four years surrounded by peers who all believe the same thing. Professors who all believe the same thing. Reading lists pointing one direction. Disagreement is not even rare, it's socially punished. You learn to pattern-match the acceptable opinions and perform them.
Then they graduate into female-dominated fields: HR, media, education, healthcare, non-profits, where the monoculture continues. From 18 to 35, many women never encounter sustained disagreement from people they respect. The feedback loop never breaks.
Men took different paths. Trades. Engineering. Finance. Military. Fields where results matter more than consensus. Fields where disagreement is tolerated or even rewarded. The monoculture didn't capture them because they weren't in the institutions being captured. (mostly because they were kicked out of them, but that's a different piece)
生物学的ハードウェアから始めましょう。女性は、社会的排除が生存に多大なコストをもたらす環境で進化しました。妊娠中は狩りはできません。授乳中は抵抗できません。生き残るためには、部族からの承認、つまり保護、食料の分配、一時的な脆弱性への寛容が必要でした。何百万年もの間、このような状況が続き、社会的拒絶を深刻な脅威とみなすハードウェアが生まれました。男性は異なるプレッシャーに直面していました。何日も行方不明になる狩猟隊、探検、戦闘。あなたは我慢しなければなりませんでした。
一時的な排除を精神的に崩壊することなく乗り越えられた男性には、より多くの選択肢があった。より多くのリスクを負い、より自立し、より困難な状況から抜け出す能力があった。（男性の地位は依然として生殖において非常に重要であり、地位の低い男性は困難を強いられた。しかし、男性は妊娠中や授乳中の女性よりも困難な方法で、一時的な排除から立ち直ることができた。
これは性格研究にも現れています。デイヴィッド・シュミットによる55の文化を対象とした研究では、どの文化においても同様のパターンが見られました。女性は平均して協調性が高く、神経症傾向（社会的拒絶の兆候を含む否定的な刺激への感受性）も高いのです。男性は平均して、意見の相違や社会的対立に対する寛容性が高いのです。これらの差は大きくありませんが、研究対象となったすべての文化において一貫しています。
https://x.com/IterIntellectus/article/2012220254504530043/media/2012211298830868480
Start with the biological hardware.
Women evolved in environments where social exclusion carried enormous survival costs. You can't hunt pregnant. You can't fight nursing. Survival required the tribe's acceptance: their protection, their food sharing, their tolerance of your temporary vulnerability. Millions of years of this and you get hardware that treats social rejection as serious threat.
Men faced different pressures. Hunting parties gone for days. Exploration. Combat. You had to tolerate being alone, disliked, outside the group for extended periods.
Men who could handle temporary exclusion without falling apart had more options. More risk-taking, more independence, more ability to leave bad situations.
(Male status still mattered enormously for reproduction, low-status men had it rough. But men could recover from temporary exclusion in ways that were harder for pregnant or nursing women.)
This shows up in personality research. David Schmitt's work across 55 cultures found the same pattern everywhere: women average higher agreeableness, higher neuroticism (sensitivity to negative stimuli, including social rejection cues). Men average higher tolerance for disagreement and social conflict. The differences aren't huge but they're consistent across every culture studied.
おいおい、だからAIちゃんは統計まともに読めないっていってるだろ
オーストラリア政府が出してる統計では、2020年の子宮頸がん年齢調整罹患率はWHO基準で調整した場合も10万人当たり6.5人とちゃんと出てる
https://www.aihw.gov.au/reports/cancer/cancer-data-in-australia/contents/summary-dashboard
「7.5 という年齢調整罹患率」が何を意味するのかを整理します。
## 1-1. 年齢調整には「どの標準人口を使うか」が複数ある
年齢調整罹患率は、
- Australia 2001 standard population
- World (WHO 2000–2025) standard population など
によって数値が変わります。
「Australia 2001 population で調整したときの 7.5/10万人」と、
は、''同じ「年齢調整罹患率」でも、別の標準人口を使ったもの''です。
つまり：
''Australia 2001 標準人口での年齢調整罹患率''
''WHO World (2000–2025) 標準人口での年齢調整罹患率''
であり、''どちらも年齢調整罹患率だが「別物」''です。
## 1-2. 「希少がん基準」「撲滅基準」が何を前提にしているか
あなたが引用しているシミュレーション論文（https://kanagawacc.jp/vaccine-wr/264/）や
「希少がん 6/10万人未満」「撲滅 4/10万人未満」という国際的な目標値は、
''WHO World 標準人口ベースの年齢調整罹患率''を前提に議論されています。
WHO のオーストラリア子宮頸がんプロファイルでは、2020年の年齢調整罹患率は
CERVICAL CANCER PROFILE – AUSTRALIA（WHO, 2021 公開）
とされており、これは
をすでに下回っています。
なので、
2020年には10万人当たり7.5例いて基準（10万人当たり6例未満）達成してないし
を
にいきなり当てはめてしまっている、という「指標の混線」です。
''別の物差し同士を比べて「基準を達成していない」と言っている状態''です。
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というものでした。
ですから、
は、''少なくとも2020年の時点では整合している''と言えます。
ここで、あなたの
7.5 だから達成してない → AI は間違い
という指摘は、
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に切り替えてみると、
そうすると、
という「二つの age-standardised rate が併存している」ことが、実際の画面上でも理解しやすくなると思います。
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''World 標準で定義された「希少がん基準 6未満」と直接比較して
「達成していない」「完全に失敗」と結論していること''
''World 標準の年齢調整罹患率を前提にしている''点を無視していること。
この二点を踏まえると、
''やはり指標の取り違えに基づく誤解''
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もしよければ、
「7.5」を見ているか
を書いてくれたら、その画面の読み方レベルで、もっと一緒に分解できます。数字そのものより、「何と何を比べているのか」がわかると、話のモヤモヤはかなりスッキリすると思います。
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主張を一つずつ分解して、どこが事実とズレているかを整理します。
これは不正確です。
（年の細かいズレは議論の本質ではないかもしれませんが、「2012年スタート」と前提にして話を組み立てると、そこから先の解釈もブレやすくなります）
ここが一番大事なポイントで、「どの指標を見ているか」が決定的に重要です。
の2種類があります。
とされています。
あなたがAIHWのダッシュボードで見ている「7.5/10万人」は、おそらく粗罹患率に相当する値です。
一方で、ワクチン効果や「希少がん基準」「撲滅基準」を議論するときに使われているのは年齢調整罹患率です。
WHOのデータを見ると、2020年のオーストラリアの年齢調整罹患率は 5.6/10万人です。
つまり、
というシミュレーションの主張は、
少なくとも2020年の時点では現実のデータと整合しています。
「達成していない」という判断は、粗罹患率（7.5）を見て、年齢調整罹患率の基準（<6）と混同していることが原因だと考えられます。
2020年前後は、まだ「ワクチン導入前に感染した比較的上の世代」のがんもかなり統計に混ざっています。
それでも年齢調整罹患率で見れば、すでにWHO基準の「希少がん」ラインは下回っています。
4-2. 「横ばい」に見える理由
だから、ワクチンやスクリーニングの効果を見るときは、必ず年齢調整罹患率を使うのが標準です。
4-3. 「完全に失敗」という結論は成り立つか？
という意味で、少なくとも“完全に失敗”という評価は事実とは合っていません。
あなたの主張の中で、事実と合わない（または誤解に基づいている）ポイントを整理すると：
もしよければ、
篠田英朗氏は、東京外国語大学教授で国際政治学・平和構築論の専門家です。X（旧Twitter）アカウントは@ShinodaHideakiで、積極的に投稿しており、憲法解釈、ウクライナ情勢、ガザ危機などの国際問題について意見を述べています。
彼の言動が「攻撃的」と感じられるようになったのは、主に**2023年頃から、特に2023年10月のハマスによるイスラエル攻撃以降のガザ関連投稿**で顕著になったという指摘が見られます。それ以前は、2010年代後半から憲法学者（東大系など）への強い批判で知られていましたが、国際情勢論では比較的学術的なトーンが主流でした。
最近（2025-2026年）の投稿を見ても、皮肉や嘲笑を交えた表現（例: 「ウクライナ応援団」「高市応援団」を揶揄、相手の主張を「くだらないダジャレ」など）が続き、相手を挑発するようなトーンが目立ちます。
ん
全体として、篠田氏のスタイルは元々論争的ですが、ガザ以降の国際的分断トピックでエスカレートした印象です。感じ方は人それぞれで、支持者からは「率直で正しい指摘」と評価される一方、批判者からは「過激・攻撃的」と見られます。最新投稿を確認すると、現在も同様のトーンが続いています。
篠田英朗氏が**小谷賢**氏（おそらく日本大学教授、国際関係・安全保障論の専門家、Xアカウントは@kotani61あたりを指していると思われます）に頻繁に「絡んでいる」ように見えるのは、主に2025年末〜2026年に入ってからの国際情勢（特にウクライナや欧米関連の議論）での意見対立が原因です。
### 主な背景と経緯
- 小谷氏が細谷雄一氏の投稿を引用しつつ、何らかの分析（おそらくトランプ関連や欧州の対応）を「説得力がある」と評価したポストに対し、篠田氏が「根拠が全く示されていない」「小谷教授のポストはだいたいいつもそう」と強く皮肉り、RTで拡散。
- 篠田氏は小谷氏からブロックされているため、直接リプライできず、こうした間接的な批判を繰り返す形になっています。これが「絡みまくってる」と感じられる一因です。
### なぜこんなに執着的に絡むのか（推測される理由）
支持者からは「的確な指摘」、批判者からは「執拗で幼稚」と両極端の評価です。現在も同様のトーンが続いているので、国際情勢が落ち着かない限り収まる気配は薄いかも知れません。
「WHOから命を守る国民運動」共同代表の林千勝氏は「2025年の夏か秋頃に研究所からエボラ出血熱ウイルスが流出したというシナリオで人為的なパンデミックが起こり日本が終了する」と主張してきた。
根拠としては
・9月19日にWHOの改正国際保健規則が発効され拒否する期限が7月19日である
・発効されれば国家主権が奪われる（？）
・10月に長崎大学高度感染症研究センターで事故に備えた試験放送がある 等
林氏は2025年5月の公開を目指し反ワクチンドキュメンタリー映画『WHO？』の制作をなるせゆうせい監督に依頼。2024年8月に撮影開始、9月に映画のクラファンを開始し11月に終了、1660万円ほどの支援金を集めた。映画は2025年8月からミニシアター系で公開中。
しかし2025年が過ぎても結局何も起こらず、林氏は何事もなかったかのように2026年の講演会の告知をしている。
林氏は日本終了の予言以外にも「広島長崎の原爆は偽装で、人々はナパーム弾や毒ガスで虐殺された」など突飛な言説で注目を集め著作や動画のサブスクへ誘導している。
言っては悪いが林氏の理論には信憑性がなく、予言で人々の恐怖を煽りお金を集める「陰謀論ビジネス」と区別がつかない。
『WHO？』の監督であるなるせゆうせい氏は2026年3月には『舞台文豪とアルケミスト（文劇）』、4月には『ミュージカルヘタリア（ヘタミュ）』の仕事を入れており、少なくとも時期については自分も信じていなかった予言で集められた資金を使って映画を撮ったことに対する道義的責任があるのではないだろうか？
映画は「コロナ禍自体グローバリストが仕掛けた茶番であり、真の目的はワクチンを使った人口削減計画である」という林氏の主張に沿った内容で、なるせ監督も「コロナ禍とその裏にいるグローバリストに迫った映画なので是非」と興味のありそうなXユーザーに片っ端からメンションを飛ばしたり参政党議員にDMを送るなど熱心に宣伝している。
なるせ氏は「ワクチンはPCRと同じで打てば打つほど儲かる仕組み」とグローバリストの行動原理をお金で説明しているが、林氏を始め自分の身近なインフルエンサーたちが陰謀論を収益化していることは都合よく無視している。
文劇3、6、8には「敵のボスが戦前の国家権力の擬人化」 「文豪たちが信頼していた帝國図書館館長が裏切り者」という舞台オリジナル設定がある。「本来文豪たちの味方であるはずの館長が実は裏切り者だった」という設定はなるせ氏や林氏の主張する「日本人を守るべき政府や医師が実はワクチンを使って国民を虐殺している（グローバリストの手先である）」という陰謀論の構造と一致する（よくある設定といえばよくある設定だけど）。
戦前の言論弾圧の文脈であれば「国家権力と文豪との対立」は自然なテーマだが、なるせ氏の現在の活動（反財務省・反WHO・反グローバリズム）と照らし合わせるとただのポジショントークに思える。
またヘタミュFWでは日本を原作よりも卑屈に、アメリカを悪役にして炎上したことがある。なるせ氏は日本の教育を「GHQの洗脳教育」と批判しておりグローバリストに対する個人的な悪感情が作品に反映されていると考えるのが自然ではないだろうか？
表現の自由というものがあるので反ワク映画を撮って上映するまではまあいいとしても、原作のある2.5次元舞台に政治的な主張を混ぜるのはキャラクターを人質にとって演説を聞かせるようなものでやり方がよろしくない。林千勝氏は既に著名な陰謀論ウォッチャーにマークされ、警戒している一般層も多いだろうが「陰謀論と2.5次元舞台作品」はまだ手付かずのトピックではないだろうか？
脚本家の思想を知っていたとしても推し俳優やコンテンツに関わる批判はしにくいだろうし、結局問題にされないまま若年女性が無警戒にプロパガンダを受け入れる土壌ができてしまうんじゃないかと懸念している。
少し前にDirectで近日発売予定のファイアーエムブレムのセオドラを 見た時に初めてこの考えを抱きましたが、ティアーズ オブ ザ キングダムシリーズのソニア王妃が文字通り金髪で、たまたまほんの少し肌の色が違う女性だということを思い出し、再びこの考えを思い出しました。テイルズ オブ エターニアも同じで、最も肌の黒いキャラクターは文字通り金髪で青い目をしていますし、幻想水滸伝IIIでも同じように「黒人のキャラクターは全員金髪で青い目をしている」という部分があります。ゼノブレイドのエルマはそれほど突飛ではなく、金髪ではなく青い目と白い髪をしていますが、肌の色相が変わっていることを除けば、視覚的には基本的に他のキャスト メンバーと変わりません。
「プロジェクト・ムーン」のオリヴィエのような他のキャラクターは、逆の問題を抱えています。髪型から黒人であることは分かるのですが、肌の色はただの濃い灰色になっています。そのため、同じく「灰色」の肌をしているのに、文字通り真っ白な髪をしているカロンのようなキャラクターは、本当に黒人として意図されているのか、それとも奇妙な設定魔法によって別の色になっているのか、曖昧になっています。
念のため言っておきますが、ここで私が言いたいのは「アニメの黒人キャラクター」が全てそうだということではありません。『ストリートファイター』には明らかに黒人であるキャラクターが数多く登場し、何十年にもわたってシリーズの主要なキャラクターとして君臨してきました。『FF7』のバレットは黒人で、たとえモノクロームに変更されたとしても、明らかに黒人であることは明らかです。『鉄拳』のリロイや『ギルティギア』のなごり雪も同様です。しかし、一部のシリーズでは確かにこうした傾向が見られますし、灰色に明るくして金髪にするだけなら、このような表現方法を試みるだけでも奇妙に感じます。
念のため言っておきますが、現実世界にも非常に「ヨーロッパ的」な顔立ちの黒人は当然存在しますし、その逆も然りです。黒人の中には鼻が細くて髪を染めたストレートヘアの人もいれば、白人の中には鼻が平らでコーンロウの人もいます。とはいえ、「現実世界にはこういう人がいる」というのは、ある程度までしか当てはまりませんね（笑）。ある時点で、デザイナーが同じ顔や髪型を何度も描き続けることに固執しているだけだろうと推測する方が、熟慮された芸術的判断をしているというよりは、むしろ容易く捉えられるようになってきます。
出典:
r/CharacterRant
It really annoys me when black people in anime games just look like white people who were covered in a layer of brown powder
変わらず大切にしてきたものは何か。
「子ども心です。子どもたちが『かっこいい！』とヒーローに憧れ、楽しんでくれるかが勝負。ど真ん中へ直球を投げなければ、子どもの心には響きません」
写真・図版
新番組のセットを前に、本番の準備をする特撮監督の佛田洋さん=東京都練馬区の東映東京撮影所、村上宗一郎撮影
戦隊シリーズでの腕の見せどころは、5人組のヒーローが操る巨大ロボの格闘シーンだ。「熱血の赤、冷静な青、コミカルな黄。多様な個性をロボにも反映させ、人間味のある動きを追求してきました」。生み出した合体ロボは500体以上。ドラマ同様、制作陣もチームワークで走り続けた。
CGを使いつつ、実写ならではの効果にこだわる。映画「男たちの大和/YAMATO」（05年）では、ピアノ線で模型を動かす「操演」の技法で戦艦大和への米軍機の襲来を表現した。カメラマンに向けて不意に飛ばし、思わずよける動きが迫真の映像を生んだ。「乗組員の証言も聴き、できる限り忠実な再現を試みました」。戦後80年の先へ、重い史実が実感をもって伝わればと願う。
後進の育成にも力を入れる。昨年話題になったNetflix映画「新幹線大爆破」に特撮研の若手スタッフらを送り出し、新たな境地で活躍してくれたのを頼もしく思う。
戦後、核の恐怖から生まれたゴジラに始まる日本の特撮技術は進化を遂げ、世界も注目する独自の映像文化を築き上げた。AI（人工知能）時代になろうとも、人間業の特撮文化は、地球の平和を守る精神とともに未来へと継がれてゆく。
佛田さんの作業は絵コンテに始まる。脚本を読み、カット割りを決め、「ここが見せ場」と思い定めた場面をラフスケッチで描く。写真は「ナンバーワン戦隊ゴジュウジャー」のもの。赤ペンの書き込みは試行錯誤を重ねた跡だ。
仮面ライダーやゴレンジャーの原作者で憧れの漫画家・石ノ森章太郎さんから言われた教えがある。「ヒーロー番組はね、敵が魅力的じゃないといけないよ」。さて、新番組には、どんな敵が登場するのだろうか。「それは秘密です。どうぞ、お楽しみに！」
写真・図版
特撮監督・佛田洋さん自筆の絵コンテ。「ナンバーワン戦隊ゴジュウジャー」の一場面だ=東京都練馬区、村上宗一郎撮影
略歴
ぶつだ・ひろし 1961年、熊本県山鹿市出身。九州大学工学部卒。98年から特撮研究所代表。映画「北京原人 Who are you?」（97年）の特撮で日本アカデミー賞協会特別賞を受賞。
もし、もう一回人生をやり直せるなら、
次はもっと間違いを犯したい。
完璧になろうとせずに。
もっと軽快に。
実際、ほんとうに真剣にならなければいけないことなんて、ほんのわずかだった。
そして、もっと大胆に、多少不清潔でも。
次は、もっとチャンスをつかもう。
もっと山に登り、
川を泳ぎ、
いいかい？
だが、自分らしい瞬間もあったんだ。
もし、もう一回人生をやり直せるなら、そんな瞬間をもっと持つだろう。
私は、よくいるどこに行くにも温度計やボトル、ガーグル、レインコート、
でも、次は、もっと軽装で旅をするだろう。
もし、もう一回人生をやり直せるなら、
春先から裸足になり、
晩秋まで目いっぱい楽しもう。
でも、いいかい？私はもうやり直せないんだ。
（https://plaza.rakuten.co.jp/ayukadairy/diary/200703180000/ より転載）
(原文)
If I had my life to live over again,
I’d dare to make more mistakes next time.
I’d relax.
I’d limber up.
I’d be sillier than I’ve been this trip.
I would take fewer things seriously.
I would eat more ice cream and less beans.
I would, perhaps, have more actual troubles but fewer imaginary ones.
you see, I’m one of those people who was sensible and sane,
hour after hour,
day after day.
I’d have more of them.
In fact, I’d try to have nothing else- just moments,
one after another, instead of living so many yeas ahead of each day.
I’ve been one of those persons who never goes anywhere without a thermometer, a hot-water bottle, a raincoat, and a parachute.
If I could do it again, I would travel lighter than I have.
If I had to live my life over,
I would start barefoot earlier in the spring
and stay that way later in the fall.
I would ride more merry-go-rounds,
I would pick more daisies.
– Don Herold
本日が仕事納めのため9月中頃から本格的に増田で映画感想を垂れ流すようになってから見た映画ランキグン。
ブチギレ度で言えばショウタイムセブンとかもっと下でいいと思うし、プレイダーティーも他の70点付近の映画ほどは面白くなかった。まぁでも映画鑑賞って体験だからその時の点数を尊重したい次第。
| 順位 | 点数 | タイトル |
|---|---|---|
| 1 | 92 | 【映画】ヒックとドラゴン(実写版)を見た。 |
| 2 | 89 | 【映画】WHO KILLED IDOL ? -SiS消滅の詩-を見た |
| 3 | 85 | 【映画】ドールハウスを見た |
| 4 | 84 | 【映画】スーパーマンを見た |
| 5 | 84 | 【映画】22ジャンプストリートを見た |
| 6 | 82 | 【映画】ブラックニングを見た |
| 7 | 82 | 【映画】21ジャンプストリートを見た |
| 8 | 81 | 【映画】マイ・ボディガードを見た |
| 9 | 80 | 【映画】サスペクト 哀しき容疑者を見た |
| 10 | 79 | 【映画】ささらぎ駅、ささらぎ駅:Reを見た |
| 11 | 77 | 【映画】search/サーチを見た |
| 12 | 75 | 【映画】潔白を見た |
| 13 | 74 | 【映画】ファイナルデッドブラッドを見た |
| 14 | 74 | 【映画】ランボーを見た |
| 15 | 72 | 【映画】キル・ボクスンを見た |
| 16 | 72 | 【映画】決戦は日曜日を見た |
| 17 | 72 | 【映画】RUN/ランを見た |
| 18 | 71 | 【映画】ほんとうにあった怖い話〜変な間取り〜を見た |
| 19 | 71 | 【映画】ルームロンダリングを見た |
| 20 | 70 | 【映画】Play Dirtyを見た |
| 21 | 70 | 【映画】老人Zを見た |
| 22 | 68 | 【映画】バレリーナ(韓国映画)を見た |
| 23 | 67 | 【映画】グランド・マスターを見た |
| 24 | 65 | 【映画】ペナルティループを見た |
| 25 | 64 | 【映画】貴公子を見た |
| 26 | 63 | 【映画】ミーガン2.0を見た |
| 27 | 63 | 【映画】アオラレを見た |
| 28 | 62 | 【映画】ランボー 最後の戦場を見た |
| 29 | 62 | 【映画】ホワイトハウス・ダウンを見た |
| 30 | 61 | 【映画】この動画は再生できません the movie を見た |
| 31 | 60 | 【映画】見える子ちゃんを見た |
| 32 | 60 | 【映画】ドント・ハング・アップを見た |
| 33 | 59 | 【映画】みなに幸あれを見た |
| 34 | 59 | 【映画】ランボー ラスト・ブラッドを見た |
| 35 | 57 | 【映画】カマキリを見た |
| 36 | 57 | 【映画】オールド・マンを見た |
| 37 | 57 | 【映画】この子は邪悪を見た |
| 38 | 56 | 【映画】赤羽骨子のボディガードを見た |
| 39 | 56 | 【映画】エイジ・オブ・パンデミックを見た |
| 40 | 56 | 【映画】ロードキラーを見た |
| 41 | 55 | 【映画】シャーク・ド・フランスを見た |
| 42 | 55 | 【映画】バトル・オブ・パンガスを見た |
| 43 | 54 | 【映画】フランケンシュタインを見た |
| 44 | 51 | 【映画】霊薬を見た |
| 45 | 51 | 【映画】ミッキー17を見た |
| 46 | 50 | 【映画】インビジブル・スパイを見た |
| 47 | 47 | 【映画】デス・オブ・ミーを見た |
| 48 | 47 | 【映画】ハウス・オブ・ダイナマイトを見た |
| 49 | 47 | 【映画】マルナシドス 死者の谷を見た |
| 50 | 42 | 【映画】クロガラス3を見た |
| 51 | 42 | 【映画】終末の探偵を見た |
| 52 | 42 | 【映画】アフター・ザ・ハントを見た |
| 53 | 42 | 【映画】108時間を見た |
| 54 | 40 | 【映画】リアリティを見た |
| 55 | 40 | 【映画】事故物件ゾク 恐い間取りを見た |
| 56 | 37 | 【映画】傀儡を見た |
| 57 | 37 | 【映画】サイレントナイトを見た |
| 58 | 33 | 【映画】DOOR2を見た |
| 59 | 32 | 【映画】ショウタイムセブンを見た |
| 60 | 32 | 【映画】スマホを落としただけなのに 最終章ファイナルハッキングゲームを見た |
| 61 | 31 | 【映画】M.I.ファイナルレコニングを見た |
| 62 | 30 | 【映画】野球どアホウ未亡人を見た |
| 63 | 27 | 【映画】孤独のグルメを見た |
| 64 | 27 | 【映画】ランボー2 怒りの脱出を見た |
| 65 | 24 | 【映画】汚れた紋章(バッジ)を見た |
| 66 | 19 | 【映画】ランボー3 怒りのアフガンを見た |
| 67 | 13 | 【映画】復讐したいを見た |
| 68 | 12 | 【映画】#真相をお話ししますを見た |
| 69 | 7 | 【映画】3びきのくま 血塗られたごちそうを見た |
| 70 | 6 | 【映画】呪界を見た |
| 71 | 4 | 【映画】もしも徳川家康が総理大臣になったらを見た |
年末年始は一応、社用ノートPCを持って帰るのでそれで書けたら書こうかなと思います。
書けなかったら1/5が仕事始めなのでそのタイミングで全部書く予定。
増田でオススメされた「ダイハード２」「四畳半タイムマシンブルース」は確実に見ます。
もしお前これ見とけよってのがあれば書いておいてもらえれば見れる範囲で見ます。
それでは皆様よいお年を～。
East Asia Beef - Why Taiwan Loves Japan Who Colonized Them (16:11)
https://www.youtube.com/watch?v=0Cy3OF5Pqv8
中立もしくは台湾寄りの視点だなと思ったけど何かコメント欄では台湾人が「あなたは中国寄りだ！」と怒ってた。そんなもんかなぁ。
Behind Asia - Japan’s Profit vs. China’s Trillion-Dollar Debt (23:12)
https://www.youtube.com/watch?v=W67aVZUPblg
ずいぶん日本に肩入れしてくれてんじゃんと思って、日本の資金が入ったプロパガンダチャンネルかな？と思ったら、なんか過去動画一覧(https://www.youtube.com/@BehindAsia/videos)を見るとそんな感じでもなさそう。
RealLifeLore - How Japan is Preparing for War With China (49:32)
https://www.youtube.com/watch?v=QOUBqb1jHsA
サムネ(https://i.ytimg.com/vi/QOUBqb1jHsA/maxresdefault.jpg)見た瞬間「これはコメント欄で韓国人が怒鳴り散らかしてるやろなぁ」と思いきや、ぜんぜんそんなことはなくてみんな日本に好意的だしガンダムがめちゃくちゃウケてた。
＜添加物盛り盛り（発がん性、腎臓負担・カルシウム吸収阻害、アレルギー）＞
・かまぼこ・魚肉ソーセージ 見た目より添加物多め（保存料・甘味料・リン酸塩）
・たらこ・辛子明太子 亜硝酸Na・発色剤・保存料・塩分が非常に多い
・ハム・ソーセージ・ベーコン WHOが発がん性（グループ1）に分類
＜強く焦げた食品（アクリルアミド・PAHsによる発がん性・神経毒性）＞
・トーストの黒焦げ部分
＜塩分×精製炭水化物（腎臓・血管・血圧を直撃、インスリン抵抗性悪化、肥満＞
・カップ麺
・菓子パン＋加工肉
・スポドリ
・缶コーヒー（加糖）
・一部のマーガリン
＜原材料が5つ以上の超加工食品（発がん・心血管疾患・肥満）＞
・菓子パン
Regarding the EU Omnibus Bill, Japanese experts appear to be lobbying your organization and other institutions. I believe the following points require attention:
1) It has become common in Japan to consider regulations regarding making decisions about individuals as the core of personal data protection, but this is a mistake. First, it is important to note that models trained on personal data or insights gained from statistically analyzing personal data can affect individuals even when used to make decisions about a group (rather than individuals). Second, such insights and models can be used by anyone, not just those who analyzed or trained them. On the other hand, if personal data is accumulated in a rich form, it can be used for various analyses, so the accumulation itself can be a threat.
2) Therefore, the core of personal data protection regulations is to curb the diversion of personal data beyond the intended use in the original context in which it was received, and the collection and distribution of personal data without limiting its purpose. Japanese law (as in the Omnibus Bill) defines personal data as data that may be personal data for one entity but not for an entity that does not identify the individual. As a result, this curb does not work well in Japan, and it has led to confusion and complexity in on-site practice. I believe the EU should not repeat Japan's mistakes.
3) Allowing the training of general-purpose AI with personal data as a "legitimate interest" is tantamount to abandoning the curb mentioned in paragraph 2) above. Even if it is proven that current LLMs are unable to recognize individuals in an integrated manner across multiple training data sets or RAG entries, this merely means that this has not been achieved with the current state of technology, and I believe that this should only be permitted if explicitly stipulated as an exception.
EUオムニバス法案に関して、日本の専門家が貴団体をはじめとする機関にロビー活動を行っているようです。以下の点に留意する必要があると考えます。
1) 日本では、個人に関する決定に関する規制を個人データ保護の中核と考えることが一般的になっていますが、これは誤りです。第一に、個人データで訓練されたモデルや、個人データの統計的分析から得られた知見は、個人ではなく集団に関する決定に使用された場合でも、個人に影響を与える可能性があることに留意することが重要です。第二に、こうした知見やモデルは、分析や訓練を行った者だけでなく、誰でも利用できる可能性があります。一方で、個人データがリッチな形で蓄積されれば、様々な分析に利用できるため、蓄積自体が脅威となる可能性があります。
2) したがって、個人データ保護規制の中核は、個人データが本来の文脈において意図された用途を超えて転用されること、そして、目的を限定せずに個人データが収集・流通されることを抑制することです。日本法の定義によると、（オムニバス法案と同様）ある主体にとっての個人データが、個人を特定できない主体にとっては個人データではないデータとなります。その結果、この抑制は日本ではうまく機能せず、現場の実務に混乱と複雑性をもたらしています。EUは日本の過ちを繰り返すべきではないと考えます。
3) 個人データを用いた汎用AIの学習を「正当な利益」として認めることは、上記2)の抑制を放棄するに等しいものです。仮に、現行のLLMが複数の学習データセットやRAGエントリにまたがる統合的な個人認識が不可能であることが証明されたとしても、それは単に現状の技術水準では実現できていないことを意味するに過ぎず、例外として明示的に規定される場合にのみ認められるべきであると考えます。
The word "purser" derives from the word "purse," which means a holder or maker of purses. This derivation of the current word “purser” highlights the historical role of the ship purser as the person responsible for managing everything related to money. Or rather, the person who holds the “purse” with the money.2025/02/10
What Is a Purser on a Cruise Ship?
Cruise Critic
https://www.cruisecritic.com › articles › what-is-a-purser-...
強調
AIが「実例」を示したら、ハルシネーションを疑わないとダメよ。
ちなみに現在グレイソン大学教授(歴史学)のBradley Folsomが自身のサイトに載せている「Animal on Animal Combat in Ancient Rome」(古代ローマの動物対動物バトル)という記事では、ライオン対クマの戦いについては、どちらが優勢だったかを示す証拠が無いと書かれている。
2. Lion v. Bear
Lions and bears also fought, but like with the lion-bull fights, only visual depictions remain as evidence that they happened. Unlike the lion-bull fights, there are not enough illustrations to draw conclusions about who got the better in such contests.
https://historybanter.com/animal-on-animal-combat-in-ancient-rome/
今のAIは、文献の話をし出したらかなり高い確率で(体感ではほぼ常に)、嘘をついている。
学習する文献を折りたたむときに変な結合を起こしているのか分からんが、とにかく、AI以前の全文記憶型の検索とはまったく逆で、今の生成AIはうろ覚えと思い込みでできている。
