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これさ
愚かな人間の都合など完全無視、LLMのための高効率プログラミング言語「Sui」（粋）
https://forest.watch.impress.co.jp/docs/serial/yajiuma/2069573.html
別にいいんだけど、どうにもブクマカ含めて、しっくり来る批判できてないんだよな
それが気になってしょうがない
俺ごときが言ってもアレだから、Gemini3.0先生に頼んだよ（一時チャット、Pro 3.0 思考モード）
ユーザーが提供した情報と、一般的なLLMの技術特性に基づき、プログラミング言語「Sui」についての冷静かつ客観的な評価をまとめます。
感想: 一言で言えば、**「思想実験としては極めて面白いが、実用性とLLMの学習原理を無視した『早すぎた最適化』」**です。
作者の「人間ではなくLLMを主客にする」という視点の転換は、アーティスト的・哲学的な問題提起としては鋭いですが、現在のLLM（Transformerアーキテクチャ）の動作原理を工学的に捉えると、メリットよりもデメリットが上回る可能性が高いです。
メリット:
・トークン効率の改善: Python等と比較して記述が圧倒的に短くなるため、出力速度の向上と課金コストの削減（トークン節約）は確実に達成できます。
・構文エラーの激減: 括弧やインデントの複雑なルールを排除しているため、「閉じ忘れ」などの単純なSyntax Errorは減るでしょう。
・コンテキストウィンドウの節約: 長いプログラムでもコンテキスト（メモリ）を圧迫しにくくなります。
・学習データとの不一致: LLMは「大量の人間用コード（Pythonなど）」を学習して賢くなっています。未知の言語「Sui」を書かせるには、Few-shot（プロンプトでの例示）に頼るしかありませんが、これではLLM本来の推論能力やコーディング能力（事前学習の重み）を活かせません。
・ブラックボックス化: 生成されたコードがバグっていた場合、人間が読んで直すことが不可能です。「LLMに直させる」にしても、LLM自身がSuiのロジックを深く理解していないため、無限ループ（幻覚の連鎖）に陥るリスクが高いです。
・CoT（Chain of Thought）の阻害: 最近の研究では、LLMは「冗長な思考過程」を出力することで論理的整合性を保つことがわかっています。極限まで圧縮された記号列は、LLMの「考える余地」を奪い、論理破綻を招く可能性があります。
正しいと思う所（Agree）
理由: 人間にとっての「読みやすさ（可読性）」は、機械にとって単なるトークンの無駄遣いです。if x > 10: よりも ? x 10 の方が情報密度が高いのは事実です。
理由: TransformerのAttentionメカニズムにとって、遠く離れた ( と ) の対応関係を維持するのは計算コストが高く、ミスの原因になりやすいです。ネストを排除する方向性は機械的処理として正しいです。
正しくないと思う所（Disagree）
・「可読性を排除しても良い」:
理由: ソフトウェア開発においてコーディングは「書く」時間より「読む・直す」時間の方が長いです。AI生成コードであっても、最終責任は人間が負う現状では、人間が検証不可能なコードは「危険なバイナリ」と同義であり、プロダクトには採用できません。
理由: 前述の通り、現在のLLMは「人間語の確率分布」を学習したモデルです。「LLMにとって自然な言語」とは、実は「人間にとって自然な言語（英語やPython）」そのものです。Suiは「計算機にとっては最適」ですが、「現在のLLMにとっては異言語」です。
パース（解析）は容易になりますが、LLMは「前の行の文脈」を読んで次の行を出力するため、行を独立させすぎると文脈の連続性が失われ、複雑なアルゴリズムの構成力が落ちる可能性があります。
LLMが最も苦手とする「深いネスト構造の維持」を回避する策として有効です。アセンブリ言語に近いフラットな構造は生成難易度を下げます。
これが最大の問題点です。LLMは変数名（user_id, total_price など）に含まれる「意味」を使って推論を行っています（Semantic Grounding）。すべてを記号化すると、LLMは変数の役割を見失い、論理的なバグを埋め込みやすくなります。
トークン効率は最強ですが、1文字の違いで意味が激変するため、LLMの確率的な「ゆらぎ」による1文字ミスが致命的なバグになります。冗長さはエラー訂正の役割も果たしています。
goto 文の多用はスパゲッティコードを生みます。LLMにとっても、構造化プログラミング（if/forブロック）の方が、「ここからここまでがループ」というチャンク（塊）として認識しやすいため、一概にジャンプ命令が良いとは言えません。
＞現在のLLMは「人間語の確率分布」を学習したモデルです。「LLMにとって自然な言語」とは、実は「人間にとって自然な言語（英語やPython）」そのものです。
ここ！マジで覚えてね
LLMはこれまでの機械よりも人間に近いと思ってほしい、人が苦手なことはAIも苦手
機械は論理的でロジックに強くて〜っていうのはAIには通用しない
ついでに、「LLM用プログラミング言語」の潮流について
「LLMのための言語」という文脈は、大きく2つのトレンドに分かれます。Suiは後者に属しますが、主流は前者です。
・DSPy, Guidance, Microsoft Guidance:
・プロンプトエンジニアリングを構造化し、LLMの出力を型（JSONなど）に強制したり、思考プロセスを制御するためのフレームワーク。
・SGLang:
・これらは「人間がLLMを操るための言語」であり、実用化が進んでいます。
・Gorilla LLMなどの試み: API呼び出しに特化したファインチューニングなどがありますが、独自の「新言語」を作らせるよりも、既存の Python や JSON を正しく出力させる方向（Constrained Decoding）が業界の標準解です。
・擬似コード: 論文レベルでは、Pythonの代わりに中間的な擬似コードを出力させ、それをコンパイラで処理する手法も研究されていますが、Suiほど極端な記号化は稀です。
後者については
現状の最適解: 現在のLLMを使う限り、「LLM用言語」の最適解は Python です。なぜなら、世界中のGitHubのコードを学習しており、LLMが「最も流暢に話せる言葉」だからです。無理にSuiを話させるのは、日本人にエスペラント語で詩を書かせるようなもので、パフォーマンスは落ちます。
総評: Suiは、「既存のLLM（GPT-4など）に書かせる言語」としては失敗する可能性が高いですが、「未来のAIネイティブなコード生成のあり方」を示唆するアート作品としては高く評価できます。作者の「愚かな人間に合わせるな」というパンクな精神は、エンジニアリングの枠を超えた鋭い批評性を持っています。
お前らは安易にオレオレ言語作るんじゃないぞ、作るにしてもAIに聞きなよ？
聞く時は忖度させるんじゃないぞ？
この作者もAIに乗せられたのかもしれんし
＿＿＿＿＿＿
プロンプト
以下が「LLM用プログラミング言語」としてメリットがありそうか、感想を教えて下さい。
https://forest.watch.impress.co.jp/docs/serial/yajiuma/2069573.html
https://github.com/TakatoHonda/sui-lang
・思想的に正しいと思う所、正しくないと思う所を理由込みでまとめてください
・最近のLLM用プログラミング言語についてもまとめてください
・そもそもLLM用プログラミング言語という目標自体の評価をしてください
（省略）
ニコニコ例のアレカテゴリに『替え歌拓也』というジャンルがある。
ここでは最近の替え歌拓也の現状を、例のアレ界隈の流行と併せて整理する。
誤認があれば指摘をお願いしたい。
2025/9/3、タラバ記念日によって『替え歌拓也合作2025』が投稿される。同時に四国めたんを主人公とした初の合作でもあった。
投稿後数日間ランキング首位を維持し、現在再生数は25万に到達している。
参加投稿者を見ると、
2022年、遅くとも2023年には替え歌拓也を多数投稿していたタラバ記念日、つくぺん、害虫などの第一世代と、
早くとも2024年後半から参入した毳毳(keke)、55%、かっぱそるじゃー、ITなどの第二世代に大別できる。
人数としては第二世代が多い。
当合作は、第一世代が確立した替え歌拓也というジャンルに、第二世代が参加した形であり、その集約的な位置づけといえる。
合作がジャンルに与えた影響を、替え歌拓也タグ付き動画の投稿数から確認する。
なお、11/5発生の『のべっちショック』(*1)による動画削除はAI拓也領域に限られていたため、ここでは考慮しない。
| 8月 | 30 |
| 9月 | 69 |
| 10月 | 43 |
| 11月 | 23 |
ここから以下の点が読み取れる。
これらを第三世代と呼ぶことにする。
松川スュが代表例で、替え歌拓也初投稿は『顧客に嫌われている。/ 四国めたん』。
10月以降、投稿数は減少し、11月は合作前の8月を下回った。
12月の投稿数は3件(12/8現在)であり、このペースではさらなる減少となる。
その他の第三世代投稿者の多くは活動が停滞していると見られる。
第一・第二世代の投稿者も、合作前後を比較すると替え歌拓也の投稿頻度が低下している。
この実証のため、合作参加者の替え歌拓也動画最終投稿日を確認した。
合作単品は除外する。
| リアッテエロ | 4/10 |
| 害虫 | 5/1 |
| つくペン | 6/11 |
| (合作投稿) | 9/3 |
| 蜂宮 | 9/3 |
| 毳毳(keke) | 9/29 |
| 55% | 10/1 |
| IT | 10/19 |
| タラバ記念日 | 10/31 |
| ずんだもんすこすこ | 11/2 |
| ドヤヨン | 11/9 |
| かっぱそるじゃー | 11/27 |
| 車窓。 | 12/6 |
| ぢゆてぃま | 12/7 |
| (ざらめ・カラーひよこ・PowerPoint・ぶたまる・こひらば) | そもそも替え歌拓也を投稿したことがない |
合作後に複数投稿しているのは、IT(5作品)、かっぱそるじゃー(5作品)、車窓。(3作品)、55%(3作品)、ぢゆてぃま(2作品)、タラバ記念日(2作品)の計6名。
また11月以降の動向を見ると、
IT・55%はAI淫夢楽曲カバー、つくペンは音MAD、ドヤヨンは旅行ボイロ動画など、
別ジャンルへ移行または元々得意としていたジャンルへ回帰する投稿者もいる。
現在も継続して替え歌拓也を投稿していると明確にいえるのは、かっぱそるじゃー、車窓。、ぢゆてぃまの3名だろう。
以上より、合作をピークとして替え歌拓也は減少傾向にあると判断できる。
要因として、sora2(10/1リリース)によるAI拓也動画の急増が大きいと考えられる。
10〜11月のランキングでは、上位10作品の多くがAI拓也で占められていた。
初期はCMが多かったが、後に動画生成と楽曲/文章生成を統合した作品が登場し、完成度の高い制作風潮が形成された。
『【MV】マネ×拓『ウリで狂ったあと』.AI』や、『AIを使って拓也さんを遣隋使にする』は、AI拓也という一大ジャンルの集大成とも言える完成度を誇っている。
また、音MAD領域では変態オ●ニー青年アキラをテーマにしたものが継続的に投稿されており、
拓也を除き長らくスターが不在だった淫夢において、期待を寄せる投稿者も多いことだろう。
こうした状況の中で、替え歌拓也の人気、ひいては投稿者の投稿意欲が低下する要因が存在することは確かである。
一方で、四国めたんや宮舞モカなどボイロ文化と淫夢ジャンルの結び付けにおける影響は大きく、ジャンル形成上の役割も見逃せない。
(*1)2025/11/5、AIのべりすと運営会社である株式会社Bit192が、公式キャラクター「とりんさま」（AI拓也における呼称は「のべっち」）の利用方法に対して注意喚起を行い、これを受けて複数の投稿者が動画を削除した事案。
伝統的にはテーマ別（弦理論、量子重力、場の理論、応用）に配列されるが、抽象数学の観点からは対象（研究トピック）と射（方法・翻訳）の網として捉える方が有益。
ここでいう対象は「エントロピーと情報論的記述を担うブラックホール研究」「幾何学的・位相的構成を担うコンパクト化とカラビ・ヤウ／F-理論的話題」「場の対称性・一般化対称性を取り扱う場の理論的構造」「計算的探索手法（データ、機械学習を用いる弦景観の調査）」など。
各対象間の射は、双対性の導入、圏的な接続（例：量子情報を介した場と重力の橋渡し）、モジュライ空間上の写像（ある物理量を別の表現へ変換する手続き）と考えられる。
この視点に立てば、個々の研究は、局所的な結果（対象の内部構造の解析）とそれを別の対象へ移すための普遍射（双対性、再規格化群、ホログラフィーなど）の２つの側面を持つ。
研究の進展を測るには、単に新しい計算結果が出たかを見るだけでなく、それがどのような新しい射（方法論的翻訳）を導入し、他の対象へどれだけ容易に伝播できるかを評価するべき。
近年の発展は、物理的データを層（sheaf）的に整理する試みと親和性が強い。
コンパクト化、特にF-理論やゲージ束構成に関する議論は、物理的情報（荷、ゲージ群、モードの分布）を局所データと大域的データの重ね合わせとして扱うことに等しい。
これは数学的には基底空間上の層の圏を考えるような話で、局所的条件の整合性（コヒーレンス）と大域的制約（トポロジー的閉鎖条件）が鍵。
古典的な幾何的直観（多様体、ホモロジー）を拡張して非可換やカテゴリ化された対象で物理を再表現する流れにある。
結果として、従来のスペクトル（場のスペクトルや質量スペクトル）に対応する数学的不変量が、より高次の層的・圏的構造へと一般化されつつある。
これにより同じ物理現象を別の圏で見ると簡潔になる例が増え、研究の再利用性が高まっている。
弦理論・場の理論で繰り返し現れるのは対称性が構造を決めるという直観。
抽象数学では対称性は対象の自己射（自己同型）群として扱われるが、対称性そのものが射の層あるいは高次の射（2-射やn-射）として表現されるケースが増えている点が特に重要。
つまり、単に群が作用するのではなく、群の作用が変形可能であり、その変形がさらに別の構造を生む、という高次構造が物理的意味を持ち始めている。
この流れは一般化対称性やトポロジカル部位の議論と密接に結びつき、場の理論における選好位相的不変量を再解釈する手段を与える。
結果として、古典的なノーター対応（対称性⇄保存量）も、より高次の文脈で新しい不変量や保存則を導出するための起点になり得る。
ブラックホールと量子情報、カオス理論との接点は話題だった分野。
ホログラフィー（重力側と場の側の双対）を抽象的に言えば二つの圏を結ぶ双方向のファンクター（翻訳子）と見ることができる。
これにより、量子的冗長性やエントロピーに関する命題は、圏の間を行き交う射の情報（どの情報が保存され、どの情報が粗視化されるか）として扱える。
カオスとブラックホール、量子力学に関する概念の整理が試みられている。
たとえばブラックホールにおける情報再放出やスクランブリングは、ファンクターがどのように情報を混合（合成）するかという高次射の振る舞いとして可視化できる。
こうした議論は、従来の計算的アプローチと抽象的な圏的フレームワークの橋渡しを提供する。
何が低エネルギーで実現可能かを巡るスワンプランド問題は、いまや単一の反例探しや個別モデル構築の話ではなく、モジュライ空間の複雑性（位相的な目詰まり、非整合領域の広がり）として再定式化されつつある。
抽象数学的に言えば、可能な物理理論の集合は単なる集合ではなく、属性（スカラー場、ゲージ群、量子補正）を備えた層状モジュライ空間であり、その中に禁止領域が層的に存在するかどうかが問題。
この視点は、スワンプランド基準を局所的整合条件の族として扱い、整合性を満たすための可視化や近似アルゴリズムを数学的に定義することを促す。
弦景観やモデル空間での探索に機械学習やデータ解析を使う研究が増えているが、抽象数学に引き寄せると探索アルゴリズム自体を射として考えることが有用。
ある探索手続きがモジュライ空間上の点列を別の点列へ写すとき、その写像の安定性、合同類、収束性といった性質を圏的・位相的な不変量で評価できれば、アルゴリズム設計に新しい理論的指針がもたらされる。
数学的定式化（幾何・位相・圏論）と物理的直観（ブラックホール、カオス、場の動的挙動）をつなぐ学際的接合点を意図して設計される。
これは単一圏に物理を閉じ込めるのではなく、複数の圏をファンクターで結び、移り変わる問題に応じて最も適切な圏を選択する柔軟性を重視するアプローチ。
学術コミュニティのあり方に対するメタ的な批判や懸念も顕在化している。
外部の評論では、分野の方向性や成果の可視性について厳しい評価がなされることがあり、それは研究の評価軸（新知見の量・質・再利用可能性）を再考する契機になる。
見えてきたのは、個別のテクニカルな計算成果の蓄積と並んで、研究成果同士を結びつける翻訳子（ファンクター）としての方法論の重要性。
抽象数学的フレームワーク（圏、層、モジュライ的直観、高次射）は、これらの翻訳子を明示し、その普遍性と限界を評価する自然な言語を提供。
今後の進展を見極めるには、新しい計算結果がどのような普遍的射を生むか、あるいは従来の射をどのように一般化するかを追うことが、有益である。
お金の知識を増やそうと、ちょっと勉強したいなって思う。独学で投資やら株式やらやってきたけど構造的に学ばないとね。
Amazonで資格系テキストを眺めてたんだが、ふと、テキスト買ってイチから勉強って効率悪くね？と。
つーわけで今回はWebコンテンツ＋AIで学習コンテンツ組んでみた。
やったことは
・Geminiに「某資格を解説してる動画教えて」と「解説軽Webサイト教えて」と指示
・動画とサイトURLを抽出してNotebookLMに食わせる
・カテゴリごとに学習したいのでGoogleスプレッドシートでカテゴリごとの学習ステータス管理できるようにシート改修
・カテゴリごとに「要点」と「間違えそうな点」を中心にNotebookLMにまとめてもらって、メモを作成。ついでに音声概要も生成して流し聞き。
・最後は、コンテンツごとのメモ（≒カテゴリの章ごと教材）をMS onenoteにアップして、タブレットで学習 ←いまここ
正直、ここ最近で『これ神動画すぎる…』ってなった動画が3本あります。
どれも再生回数だけで測れない中毒性があるやつばかりで、気づいたら何度もリピートしてました…。
今回は完全に独断と偏見で厳選した“本当にオススメしたい動画3選”をお届けします！
背後からの優しい触れ合いと、最後に見せる流れるような後背位での自然なボディの動きが、静かながらも強い存在感を放っています。
男性パートナーの体型が個性的である点を除けば、ボディの美しさをじっくり味わえる芸術的な作品と言えるでしょう。
コスプレの完成度が本当に段違い。
「ウィッグ被せて服着せただけ」の手抜き感が一切なく、メイク・衣装・小道具の再現度が完璧すぎて「これ公式が撮ったの？」って錯覚するレベルです。
しかもこの女優さん、元がめちゃくちゃ可愛い上に表情の作り方が神がかってる。
喜怒哀楽のすべてがキャラに憑依していて、見てるこっちまで感情が揺さぶられるんですよね。
正直、コスプレ作品でここまで「キャラが実体化した」って感じるのは滅多にないので、推しキャラ民は必見です。ちょっと短めでサラッと
ウィッグ＋衣装だけの安易なものとは完全に別次元で、まるで公式レイヤーさん。
それでいて女優さんがめちゃくちゃ可愛いし、表情豊かすぎてキャラが本当にそこにいるみたい。
推しが動いてる……！ってなること間違いなしの一本です。
あと後背位がヤバい。コスそのままにガッツリ突かれてる姿が最高にエロい。
まるで自分が床下に潜り込んで盗撮してるみたいな、犯罪スレスレの臨場感が半端ない。心臓バクバク確定。 そして立ちバックの破壊力よ。
清楚なワンピースを後ろからガバッと捲り上げられた瞬間、現れるのは完全に「今日も絶対にヤる気満々」のエロ下着。
レースのTバックが食い込んだケツがプリプリ揺れて、喘ぎ声がもう部屋中に響き渡る。 からの騎乗位が完全に伝説。
自分から「見て…」って感じで両手で大事なところ広げて、結合部ドアップで見せつけてくる攻めっぷり。
ただただ一つ、最大の罪。
せっかくの知的眼鏡美人なのに、顔がモザイク＋手で隠し＋謎の影で完全防衛されてること！！
「見せてくれよおおおおおお！！」って叫びたくなるレベルの惜しさ。
でも逆にその“絶対に見せない”という徹底っぷりが、盗撮感を1200％に爆上げして、
「俺だけがこっそり見てる…」という独占欲を最凶に刺激してくる。
……というわけで、ここまで AV というタグの解釈変遷とその源流を概観してきました。現時点においても「AV」は静的なカテゴリではなく、継続的に進化中のライブタグであり、メタデータとしての意味論は未だ収束していません。
前述の通り、このタグのセマンティクスは単一のオーサーによるトップダウン定義ではなく、ユーザー各自が追求する嗜好ベクトルの集合知によって有機的に再構成されており、時代ごとのトレンド分布に応じてダイナミックにシフトし続けています。私個人としては、現行バージョンの AV 実装も高く評価していますが、次バージョンの仕様改定（規制対応・配信形態変革・技術スタック更新等）がもたらす派生表現にも強い興味があります。
いずれにせよ、この分野のイテレーションを今後もウォッチし続け、最新ビルドを追跡していく所存です。
── End of Document ─
https://anond.hatelabo.jp/20250207151139
↑これのリザルト
気づけば300本超えてた。他人とは比べてない、上を見るとキリがないから比較したところでどうしようもないしそれより買ってくれた300人以上への感謝しかない セールの時に動くだけだしもちろん売上金額は知れてる それでもレビューで星つけてくれたり、なんならコメントまでくれた人もいて嬉しかった あとは翻訳もしてもらえた
ジャンルというか、カテゴリとしてはそれなりの大きさだけど、その中でもニッチな方向に振ってるから見つけてもらえるのかもしれん
あと別に絵は大して上手くないけど上手くないほうが抜けるみたいなのってないか？それも働いてる気がする
今年も一本描いてみようかな
なんか、どこに行っても会話力があるべき世の中過ぎて、「自分は世の中を渡るには会話力が必要なことに気が付きました！」って顔の人をあちこちで見かける。
……見かけるんだけど、なんか社交性が伴ってなさそうなので会話力と社交性は相関ないのかも。
まず論外なのがクーポンを「１つ１つ選択」しないと適用できないタイプね。
まあ地元の中規模くらいのスーパーでクーポン対象商品が10コとかならまあしゃあないかなってなるけど
某巨大スーパーのアプリなんかは100以上クーポン対象商品あってカテゴリ別にしても数十以上の商品から探さないといけない。
なんで買い物するだけでこんな苦行せなあかんの？クーポン適用しても時間かかってダルいしクーポン適用しなかったらしなかったで損するから悔しい。
ちょっと許せるのは「クーポン一括選択」みたいな機能があるやつ。ただどうせ全員一括選択しか利用してなくないか？とも思う。
もうさあ最初から全部適用しとけよ。アプリ提示とかバーコードスキャンだけでも手間なのになんでクーポン選択までポチポチやらなあかんねんと。
店頭でこの商品はクーポンで〇〇円引き！って書いてんだからクーポンで安くなるのはクーポン画面みなくてもわかるんだよアプリの客は！
どうしてもクーポンを適用したくない客向けに全解除とかのオプションをつけるとか、メニュー設定で全選択をデフォルトにできるようにするとか、いろいろできるやろ考えれば！
別に本人が何か下品なことをしてるわけでもないのにさ、服の上から見てるぶんには「おしとやか系」「清楚系」「真面目そう」ってカテゴリにきっちり収まってたはずの女でも、脱がしてみて乳輪がドン、と主張してきた瞬間に、脳内でラベルがガチャッと入れ替わる。「あ、そういうタイプね？」みたいな、謎の納得すらある。
それまでこっちにも一応は遠慮みたいなものがあるんだよ。相手に対して、というより自分の中での勝手な「イメージの取り扱い注意」みたいなやつ。たとえば、清楚そうな子には清楚そうな子なりのスイッチの入れ方をしないといけない気がして、どこかでブレーキを踏んでる。乱暴にしすぎないようにとか、言葉選びとか、キスの深さとか。こちら側の「配慮」みたいなものが、うすーくかかってる。
で、パッとブラ外して、視界に飛び込んでくるのが、想像してた二倍くらいの乳輪だったりすると、そのフィルターが一瞬でぶっ壊れる。「いやお前、清楚ぶってたくせに、その乳輪はなんなんだよ」と脳内裁判が即開廷される。こっちの勝手な思い込みだってことは百も承知なんだけど、それでも感情が先に走る。
そこからの流れが我ながら単純で、「ああ、この子は表に出してないだけで、体のどこかに“エロの証拠”を隠し持ってたんだな」という物語が一瞬で組み上がる。顔や服装でどれだけ清潔感マシマシに盛ってても、乳輪がデカいという一点で「隠れ肉食」「封印してる性欲」「真面目そうな顔して実は……」みたいなタグが脳内で自動付与される。
すると、さっきまでうっすらかかってた遠慮のベールがスッと剥がれる。丁寧に扱わなきゃ、みたいなモードから、「ああ、これはもう遠慮いらないやつだ」というモードに切り替わる。ちょっと乱暴に掴んでもいいかなとか、体勢攻めてもいいかなとか、さっきまで自制してたスイッチが一個ずつ解除されていく。
そのときの内心のテンションはまさにこれで、「このエロ乳輪女が！ よくも清楚ぶって俺を油断させやがって！ 全部バレてんだぞ！ 成敗してやるからな！」みたいな、理不尽極まりない裁きの神ロールプレイが始まる。相手はただそこに乳輪を持って生まれてきただけなのに、こっちの勝手な性癖フィルターを通すと、途端に「討伐対象」に化けるのが本当にひどい。
理屈で言えばさ、乳輪の大きさなんて遺伝とホルモンとバストサイズの結果でしかないし、大きいからってビッチ判定される筋合いなんかどこにもない。こっちだって頭では分かってる。分かってるんだけど、視覚情報としてドーンと来ると、理性より先に「これ絶対エロいやつ」というラベルを貼りたがる原始脳が勝つ。
清楚っぽい子の大きい乳輪には、「ギャップ萌え」と「証拠物件」の両方が詰まってる。普段見せている“ちゃんとした自分”と、身体が勝手に持ってる“生々しい自分”の境目を、いきなり見せられた感じがする。そこに勝手にドラマを見ちゃうから、余計にエンジンがかかるんだと思う。
だからまあ、「乳輪がでかい女は下品」というより、「乳輪がでかいと、俺の中の下品な部分が元気になる」が正解なんだろうな。本当に下品なのはたぶん、こっちの視線と想像力のほうだ。
なんかネット見てると、たこ焼きにはキャベツをあまり入れないって話を見かけて驚いてる。そうなん？
縁日のたこ焼きにはキャベツが入ってたような気がするけど……。家で作るときは基本的に入れてるな。
ググると東海地方と、京都のたこ焼きにはキャベツが入ってるとか。俺が住んでるのは京都だから入ってて当たり前って感じか。
コードを一時保管しておくスペースがずっと4マスから増えないので、
カテゴリごとに整理、なんて余裕は無いのでとにかく詰め込む
1マス足りともムダにせずにぴったり埋めてやった時の達成感で俺はコード収納術のカリスマ主婦と化す（本とか出版してそう）
回復がめんどいMPを捧げてまでパンだのぬいぐるみだのを貢いでやらなきゃいけなくて、
やってられん
挙句に何だ
好きって言ったら迷惑かなだと？
それを全ての敵に付けたり外したり付けたり外したりしながらやるのがまあめんどい
ですので、
こっちの装備強化して、そもそもコードいじらなくても瞬殺できるようになれば良い
MPが足りないならツボ割ってくればいいし
めんどくさければめんどくさい程、生活の知恵が試されるからである
お前のそのコメント、まず自分の認知バイアスを疑うところから始めろよ。思考の射程が小学生レベルの自己放尿だ。
人間は自分の既存カテゴリに当てはまらない対象を見ると、思考の負荷を避けて即座にラベルを貼りたがる。
お前が「喋ってキモい＝中身の全評価」と信じ込んでいるのは、その思考コスト回避のバイアスが暴走して自己放尿している証拠だ。
自分の知覚を客観的評価だと勘違いする、その浅い脳の構造こそが問題なんだよ。
中身を見てもらいたいという欲求の本質は、「初期バイアスから逃れて、構造化された情報に基づいて判断されたい」という点にある。
だが、お前のように一次反応だけを真実扱いするタイプは、そもそも中身という概念の階層を理解していない。だから議論にならん。
お前は他人を笑ってるつもりになっているが、自分の脳内の雑なヒューリスティックを世界の真理だと思い込んで勝手に満足しているだけだ。まさに完璧な自己放尿だよ。
まず結論だけざっくり言うと、
…というイメージで見るのが実務的です（厳密な公式分解は存在しません）。
そのうえで、統計から見える「カテゴリ別の寄与度」と、「事象（メカニズム）」別に整理してみます。
生鮮食品除く総合（いわゆるコア）も +2.9％、生鮮・エネルギー除く総合（コアコア）が +3.0％ と、エネルギーを除いたベースの方が高い状態です。
→ エネルギーはむしろ押し下げ気味で、食料やサービスなど「その他部分」が主役になっている。
東京の2025年10月・コアCPI（生鮮除く）は前年比 +2.8％。主な要因は
食料、とくに コメ価格の+38％超。水道料金の補助終了などで、サービスのインフレ率は+1.6％程度とまだ穏やか。
最新の年平均ベースでの要因分解が出ているのは2024年なので、まずそこで構造を確認します。
総務省の2024年平均CPI（全国・2020年=100）の結果：
総合：前年比 +2.7％
10大費目ごとの前年比と、総合への**寄与度（何％ポイント押し上げたか）**は以下の通りです。
（総合2.7％上昇に対して）
| 費目 | 対前年上昇率 | 寄与度(％pt) | 総合2.7％に占める割合(ざっくり) |
|---|---|---|---|
| 食料 | +4.3％ | +1.21 | 約45％ |
| 教養娯楽 | +5.4％ | +0.49 | 約18％ |
| 光熱・水道（電気・ガス等） | +4.0％ | +0.29 | 約11％ |
| 交通・通信 | +1.6％ | +0.22 | 約8％ |
| 家具・家事用品 | +4.0％ | +0.17 | 約6％ |
| 住居 | +0.7％ | +0.14 | 約5％ |
| 被服および履物 | +2.4％ | +0.09 | 約3％ |
| 保健医療 | +1.6％ | +0.07 | 約3％ |
| 諸雑費 | +1.1％ | +0.06 | 約2％ |
| 教育 | −0.4％ | −0.01 | ▲0.4％ほど |
ポイント：
これをざっくり言い換えると、
「食料＋レジャー（旅行・娯楽等）＋光熱費＋交通費で、2024年の物価上昇の約8割以上を説明できる」
という構図です。
次に、「どんな事象で上がっているか」をメカニズムごとに分けます。
ここは統計から「完璧に数値で切り分ける」ことはできないので、公的レポートをベースにした“ざっくり推計”になります。
https://www5.cao.go.jp/keizai3/2022/0203nk/n22_1_2.html
これがまず、エネルギー価格（電気・ガス・ガソリン等）→企業物価→消費者物価（とくにエネルギー・食料・工業製品）に波及しました。
日本銀行やエコノミストの分析でも、「2021〜23年のインフレはおおむねコストプッシュ主導」という評価。
2025年時点では？
2024〜25年のインフレのうち、ざっくり「半分〜6割」は、この輸入物価＋円安ショックの直接・間接効果と考えるのが妥当です（エネルギー＋食料＋輸入材比率の高い工業製品など）。
※根拠：
食料と光熱・水道で、もうそれだけで総合+2.7％のうち約56％を占める。
食料工業製品・外食などの分析では、輸入物価の影響が非常に大きいことが示されている。
👉 ざっくり言えば、現在のインフレの3〜4割は「賃上げ＋人手不足」を反映したサービス価格の上昇と整理できます。
ここは「上げている要因」と「抑えている要因」が両方あります。
👉 まとめると、
補助金があった2023〜24年は、「本来のインフレ率」より0.3〜0.7ptほど低く見えていた
2025年は補助の縮小・終了が進み、逆にその反動で0.2〜0.5pt程度、インフレ率を押し上げている局面もある
ので、政策要因全体でみれば、インフレの±1割前後を左右していると考えられます。
国境再開・観光需要の戻りを背景に、宿泊料やパック旅行費などが大きく上昇し、
これが教養娯楽関連サービスの上昇・寄与に繋がっていると総務省・日銀は分析。
これは (B) の「サービス価格」の一部でもありますが、純粋な“国内需要の戻り”としての需要プル要因とも解釈できます。
量的な寄与を厳密に分けるのは難しいですが、ざっくり、
教養娯楽の+0.49ptのうち、数割程度は「旅行・観光需要の戻り」によるもの
とみるのが自然です。
上記を全部まとめると、2024〜25年の物価上昇（年率で2.7〜3％程度）の「要因別シェア」のイメージは：
おおよそ 50〜60％
食料・光熱費・輸入材比率の高い工業製品の寄与を合計した規模感＋輸入物価・為替の分析結果からの推計。
おおよそ 30〜40％
教養娯楽・交通通信・医療等のサービス関連の寄与＋日銀のサービス価格分析から。
エネルギー・ガソリン補助や授業料・水道料金などの影響。単年だと▲寄与の年と＋寄与の年がある。
※ここでいう割合は、「2024年平均で見た総合CPI 2.7％程度の上昇を、どのメカニズムで説明するか」というオーダー感であり、
厳密な「公的推計値」ではなく、公表データや各種レポートを基にしたラフな整理です。
日銀・IMFは、「純粋なコストプッシュだけなら一巡してインフレは落ち着くが、賃金とサービス価格の上昇がどこまで続くかで中期のインフレ率が決まる」という見方。
日銀の展望レポート（2025年7月）では、CPI（生鮮除く）は2025〜26年度にかけて 2％前後に収れんする見通しだが、食料価格の上昇がやや上振れ要因とされています。
不良セクタ以下のゴミデータをネットにまき散らしてご満悦なんだろうけど、全部間違ってるからな。
まだこういうバカがネットにいるのかと思うと暗澹たる気持ちだが、よそで恥をかかないために無料でアドバイスしてやろう。感謝しろ。
だから「女が男に厳しくしても許されるのに男が女に厳しくするのは差別」みたいな現象が起きるのは、制度上の矛盾じゃなくて必然なんだわ。
ラディフェミは「女性」っていう大きなカテゴリで「弱者vs強者」の図式を作って運動を先鋭化させて「男は加害者、女は被害者」っていう図式を強く押し出した結果、社会的な支持を失って孤立していったんだけど、その孤立に並行してあったのが、さらなる弱者の運動からのパージなんだよ。
なにかっつーと、「女性」の中にもさらに抑圧されてる層がいるわけじゃん。黒人女性、障害者女性、貧困層の女性とか。
で、ラディフェミの論理って「女性は男性に抑圧されてる弱者だから、補正が必要」っていう構造なのに、その論理をさらに内側に適用されると自分たちが強者側になるわけだ。
そうなると、黒人女性が「白人女性中心の運動だ」って批判するのとか、障害者女性が「健常者女性の視点しかない」って指摘するのに対して、「弱者の声を優先すべき」っていう自分たちの論理を否定できないから、運動が分裂して内ゲバになったんよ。ラディフェミの論理で戦ってると、いつか弱者属性カードゲームになるからな。ネットのツイフェミがそうしたクソゲーを延々と遊んでるからわかるだろう。
ラディフェミが死んだあとに頑張ったリベラルフェミニズムがそこから一定の成果を上げられたのは、「性別に関係なく能力に応じた機会を」っていうジェンダーを問わない、誰も表立って否定しづらい原則を掲げたからで、それで法改正や制度変更を引き出せた。
納得できねえだろうけど、社会ってそうやって変えてくもんなんだよ。メンタルとオツムがクソガキだからわからねえだろうけど。
運動の成否って、正しさだけじゃなくて戦略の問題なんだよ。どんなに理念が正しくても、攻め方を間違えると同じナイフで自分が刺されて死ぬ。だからラディフェミは研ぎすぎた自分のナイフで刺されて死んだし、リベフェミは扱いやすいサイズのナイフをうまく使って攻め切った。
お前みたいに「差別されてきたから分け前をよこせ」なんてバカ主張がクソ真面目にされてたら、フェミは何一つ成果を上げられなかっただろうな。
個人的に自意識過剰にならないようにと、変に思われないような人間になることを両立させるのって難しい
なんでそうなったかの心当たりは、子供の頃自己中で非常識な親の元で育ったのでその影響てま周りから変だってたくさん言われたからな気がする
あと10代の時にネットで人生相談カテゴリみたいなとこに投稿したらすごい叩かれたからますますそういう感覚が酷くなった
コミュニケーション術とか、マナーとか、身だしなみとかたくさん勉強した
なんとなくこういうのが自然っぽく見えるかなってリラックスしてるフリ
いつもいつもいつもいつも嫌味なやつって思われたらどうしようとか意地悪してるって勘違いされたらどうしようとかお店に行ったら怪しまれたらどうしようとか知らない人に不審者って思われたらどうしようって考えてる
いつも一歩間違えれば普通じゃなくなる恐怖が常にある。
というか素の自分は気を抜くと実際に変なやつとか嫌味なやつ扱いされてしまう。顔が怖いのか？たまには着たい好きな服がマウント取ってるみたいに見えるのか？
どうにも外に出るのは不安だ
