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はてなキーワード: 明暗とは
鉄拳７から鉄拳８へとシーンが切り替わった２０２４年。１２月５日〜８日にかけて鉄拳８ワールドツアー（TWT）の締めくくりを飾る最終大会が日本で開催されていた。強豪国として知られるパキスタンや韓国をはじめ、タイやアラブ、果てはアフリカのコートジボワールなどの世界各国の有力プレイヤーが日本は東京に集結し、世界一位の座を賭けて四日間に渡る激戦を繰り広げた。
四日間には様々なドラマがあった。予選から躍動し続けた野獣（クマ）の圧倒的存在感、今大会でも存在感を示し続けた魔界パキスタン勢、新旧の層の厚さを見せつけた鉄拳修羅の国・韓国。予選の段階から決勝であっても全くおかしくないドリームマッチが幾つも発生し、選ぶ人それぞれにベストバウトが異なるような名勝負が数多く繰り広げられた。
三島家（風神打てるなら三島でいいでしょ）が鉄拳８の初代チャンピオンになるという目出度いことになった本大会だったが、決勝戦以外でも、同郷にして世界最強の二人 Ash と Atif が世界大会で見せる身内の読み合い、日韓の鉄拳界を長らく牽引し続けたベテラン二人ノビさんと膝さんによるフルセットの死闘、現地予選（LCQ）を駆け上がった韓国 Edge の快進撃。どの戦いも見る者を魅了し、ハートを熱くさせる試合だった。
この個人的な備忘録に取り上げるのは、それらの熱い戦い……ではなく、それらは他のもっとしっかりした人達がレポを書くだろうから任せて、個人的に愉快な気分になってしまった不真面目な不謹慎ネタを中心に記録する。
この件について書く前に、まず予選と本戦の関係について解説が必要だろう。興味がなければ「さて、話を本筋に戻そう」まで飛ばしてほしい。
今回の大会では、最初の三日間が予選期間、最終日が予選を勝ち抜いたプレイヤーたちによる決勝トーナメントとなっている。三日間に渡る予選は、それぞれ出場可能条件が異なっている。
本戦の決勝トーナメントは格ゲーの大会でお馴染みのダブルエリミネーションルールで行われる。三つの予選はどれで抜けても本戦には出場できるが、それらの間には優劣が存在する。具体的には、一日目の世界ランカーたちのリーグ戦で勝ち抜けると、本戦において勝者側（ウィナーズ）として出場できるが、それ以外だと敗者側（ルーザーズ）となってしまう。つまり、一日目の予選リーグを抜けると、それ以外の日を抜けるのに対して最初から一勝のアドバンテージを持っていることになるのだ。
この条件があるため、一日目に出場できる選手は、できるだけ一日目で本戦出場権を得たい、という思いがあるのである。
さて、話を本筋に戻そう。
初日の予選では、二十人を四つのブロックに分けて総当たり戦を行い、勝率のトップ二人が本戦出場権を得ることになる（このブロック分け自体も、プレイヤー個人の裁量を最大限に活かして、得意な相手を狙い撃ちして苦手な相手からは逃げることができるという、なかなかに戦略的で面白いので、興味があったら初日配信の最初の方を見てもらいたい）。このブロック分けにおいて、Ｄブロックは世界屈指の実力者が集まる死のブロックとなっていた。出場者は以下の通りだ。
グループ内どころか全参加者の中でも優勝の最右翼と目されている Ulsan と Atif が予選抜けの大本命であるが、残りの三人も彼らを捲って勝つこともありえなくない。誰が抜け出るか分からない危険な組であった。だが、Ｄグループの試合が進み、勝敗が積み重なるにつれて、展開は予想外のものとなってきた。
〈Kkokkoma、同じ韓国勢の Ulsan を破り、予選抜けほぼ確実となる〉
誰もが予想したであろう、なんだかんだ Atif と Ulsan が抜けるだろうという予想だったが、Kkokkoma が Ulsan を打倒してしまったせいで、状況は混迷を極めることとなった。
Atif 以外には負けなしだった Kkokkoma は最終試合を終えて最終成績：三勝一敗（得失点差+2）という非常に優秀なスコアをつけ、グループ抜け最有力となった。この時点で Kkokkoma の順位をかろうじて上回る可能性があるのは、それぞれ一試合を残し二勝一敗という成績の Atif （得失点差+1）と Ulsan （得失点差+3）の二人のみ。
〈Atif か Ulsan のどちらかが落ちる可能性が高い〉
優勝候補のどちらかが最終予選に落ちてしまう。死のグループＤ（Death）の名にふさわしい混沌とした状況に緊張が走る。グループＢ以外ではなんだかんだランク上位者が順当に抜けていたのに、ここでも大番狂わせが起きてしまうのか！（グループＢにおいて世界３位の Mulgold が落ちる事故があった）
状況を整理しよう。
1. 既に Atif 対 Ulsan の試合は終わっており、Ulsan が 0-2 で完勝していた。つまり、現状としては直接対決で勝った Ulsan が負けた Atif をリードしていた。
2. ただ、Ulsan 本人は Kkokkoma に負けていたため、もし Ulsan と Kkokkoma の得失点が並べば、グループ２位になるのは Ulsan の方だった。
3. １位と２位では決勝トーナメントにおける優位性が異なるため、叶うならば１位で抜けたい Ulsan にとって予断を許さない状況だった。
（補足：決勝トーナメントでは、グループ１位は別のグループの２位と、２位は別グループの１位戦うことになるため、１位で抜けたほうが基本的に有利となる）
そんな混乱の堝の中、グループＤの試合はスケジュール通りに粛々と進んで行った。
まず、Atif 対 ノビさんの戦い。ドラグノフ同キャラ戦となった。ここでノビさんが Atif を打倒すれば、Atif の脱落は確実となったが、結果は 2-0 で Atif の勝利。これで、この時点で Atif が Kkokkoma のスコアを上回り予選抜けを確実とした。
Atif ＞ Kkokkoma は決まった。あとは、Ulsan が勝って Kkokkoma の成績を上回るかどうか。世界のトップが落ちるか否かは、この最終戦で決まってしまう。
そして迎えたグループＤの最終戦。後がない Ulsan と既に３位以下で予選落ちが確定している Farzeen。Ulsan が選んだのはメインキャラのドラグノフ。だが Farzeen がポケットの中から選んだのは、今日一度も見せていない吉光だった。
吉光は鉄拳に古くから存在する（一部熱狂的なファンが付いている）キャラクターで、バトル中突然胡座を組んだり切腹したりと、シリーズを通して見た目通りの変態トリッキーな動きで相手を幻惑させることを得意としている（あと拳法で戦うゲームなのになぜか抜身の刀を持ってる）。最新作である鉄拳８の現バージョンにおいては吉光はかなりの強キャラとして知られているが、とにかく操作や戦法が独特のためプロシーンではあまり姿を見ることはなかった。Farzeen が土壇場で持ち出したのはそんなキャラクターだった。
始まったグループＤの最終試合。チャット欄が突然の吉光起用に湧き上がる中、１セット目を取ったのは、急遽吉光を投入した Farzeen の方だった。いきなりピックしたとは思えない練達した吉光の動きに、さしもの Ulsan も苦戦していたようだった。
そして始まった２セット目。１セットを取った Farzeen の吉光はキレ良く動き、開幕ラウンドから時間切れ間近の大逆転を見せた。そして続くラウンド２も、そのまま取ってしまう。
「おお！」
チャット欄がざわめく。一気に、 Ulsan のグループ落ちの可能性に運命の天秤が傾いた。運命のラウンド３。ここを取らねば Ulsan は勝ち２の負け２となり、グループ落ちが確定する。
ラウンド３は一進一退の攻防が続いたが、まず先に有効打を与えたのは Ulsan のドラグノフだった。コンボで吉光の体力を大きく奪い、そのままレイジ状態になるまで追い込むことに成功する。しかし、Farzeen の素早い切り返しにより攻防が一瞬で入れ替わり、体力状況が逆転。逆に Ulsan の方が窮地に追い込まれた。
Farzeen の吉光の体力は、まだ数発削りを耐えられる余裕があるが、Ulsan のドラグノフは小技はかろうじて耐えられるが威力の高い技を貰うとＫＯされてしまう程の体力。圧倒的に Farzeen が有利に見えた。しかし、ここからでも十分に捲れるのが逆転性に優れた鉄拳８である。
Farzeen はここから取れる戦略は大きく分けて二つ。一つは下段などの小技でじわじわ Ulsan を削って、最終的に隙の小さい攻撃でＫＯできるようにすること。そしてもう一つは、Ulsan に攻撃するように仕向けてカウンターで一気に体力を削る戦略。どちらを取るにしろ、Ulsan に反撃されないよう、限りない慎重さが求められる。
互いにステップを刻み、ジリジリと様子を伺う。先に動いてしまったのは Farzeen だった。吉光がステップを刻み、Ulsan のドラグノフの懐に潜り込み、Ulsan の攻撃を誘い迎撃技を振った。しかし、ドラグノフは既にバックステップで距離を離していた。
ドラグノフはフリーの状態だが、吉光は持続の長い技で隙だらけ。状況は圧倒的に Ulsan が優勢になった。ドラグノフは吉光の後隙に攻撃を差し込んでもいいし、横移動から有利状況を作ってもいい。だが Ulsan が選んだのはそのどれでもない、しかし非常に賢い一手だった。
吉光の行動を見るや否や、Ulsan のドラグノフが即座に放ったのはレイジアーツ。レイジ状態のときだけ出せる一度限りの必殺技で、自身にスーパーアーマーを付与しつつ特大の一撃を放つ攻撃だ。
すなわち、あの一瞬の状況で Ulsan が考えついた作戦は、レイジアーツのアーマーで吉光の攻撃を軽減しつつ相手の攻撃判定をぶち抜いて、レイジアーツの威力で一気に逆転、というものだった。あわよくばＫＯすらも狙える完璧な一手だった……一つの誤算を除いて。
Ulsan が選択した逆転の一手となるレイジアーツに、実況と解説が沸く。ドラグノフの拳が技の持続で硬直している吉光を襲う。そして画面に表示される K.O. の文字。体力が０になって地面に転がっていたのは、なぜか勝ち確のレイジアーツを撃ったはずの Ulsan のドラグノフの方だった。
「ええ〜〜〜〜〜〜！」
完全に予想外のものなった結末に、ええ〜と仲良く同じセルフを叫んで大混乱に陥る実況・解説・チャット欄。（ちなみに、あとで確認すると海外のストリーム（Twitch）でも「WTF」「WHAT」「OMG」「NO WAY」の嵐で、日本語チャット欄と同じく予想外の顛末に大狂乱になっていた。）
Ulsan の誤算。それは吉光の放った攻撃が超バカ威力過ぎて、アーマーのダメージ軽減を上回ってドラグノフの残体力を一発で０にしてしまったことだった。いや、あれだけ体力が残っていたら十分アーマーで耐えられるはずじゃん……。誰もがそう思ったし、多分吉光を使ってた側の Farzeen でさえ、そう思ったことだろう。
カメラは勝者と敗者に分かれてしまった壇上の男たちを映し、そこには手で顔を覆う男の姿があった。マジかよというように顔に手を当てていたのは、勝者となった方の Farzeen だった。
結果的に、この試合に Farzeen が勝利したことで Ulsan はグループＤを勝ち抜けられず、三日目の LCQ に最後の望みをかけることになり、逆に Atif はグループＤ１位という好条件で決勝トーナメントに進むことになった。
それが明暗を分けたのか、Ulsan は LCQ で５位という最終成績に沈み決勝トーナメント進出ならずとなったが、Atif は Alslan Ash に途中で負けたものの決勝トーナメントを順調に勝ち進み、最終的に準優勝を果たすことになった。
まず、上半身が裸の筋骨隆々のプロレスラーを想像してもらいたい。そしてそのレスラーの頭にリアルなジャガーのマスクを被せていただきたい。
想像しただろうか。そう、万人が思い描いたであろう姿、それがキングである。まあ、つまりはタイガー（ジャガー）マスクである。
鉄拳に存在する数多くのキャラクターの中において、キングはプロレス技を主体としたいわゆる「投げキャラ」である。ただ、鉄拳はSFなどと比べて投げ抜けし易いシステムなので、キングは投げ一辺倒ではなく、打撃と投げを織り交ぜて戦うテクニカルなファイターとなっている。
荒々しくダイナミックな打撃の中にふいに差し込まれる力強くエレガントな投げ。打撃を意識すると掴まれ、掴みを意識すると打撃に圧倒される。この二つを変幻自在に織り交ぜて戦うのが卓越したキング使いである。だが同時に、打撃と掴みの緩急を高いレベルでコントロールする必要があるキングは、上手くプレイするが非常に難しいキャラとして知られている（あとコマンドも激ムズである）。
そのせいか、このキングというキャラクターの戦い方には非常に華があるのだ。熟練した使い手にかかれば、キングが活躍する試合は、まるでプロレスの興行を見ているかのように華々しいものとなる。長い鉄拳の歴史の中で、キングの魅力に見せられた者たちが間違いなく大勢いたことだろう（そして分からん殺しされた初心者たちも……）。
だが、華はあれど操作が複雑であるという難キャラの宿命か、キングは近年の大会シーンにおいてもいわゆる上位入賞常連キャラとは言えなかった。ポテンシャルもキャラ人気もあるが、活躍しているところを見るのは少ない、というのが今年までのキングであった。
そんなキングが、今回２０２４年の最強鉄拳プレイヤーを決める決勝トーナメントに、しかも勝者側で出場していたのだ。キングメインで世界ランク７位まで上り詰めたそのプレイヤーの名は The Jon。パキスタンが誇る最強の投げキャラ使いである。
近年、鉄拳強豪国として活躍目覚ましいパキスタン勢の一角として、世界ランク上位２０人のみが出場できる初日の予選に出場した The Jon は、グループＢを１位（３勝１敗）で抜けていた。直前のメジャー大会である Thaiger Uppercut （タイの大規模格闘ゲーム大会）を勝者側のまま優勝していた彼は、油がのった状態で、決勝トーナメントに望むことになった。
そして迎えた決勝トーナメントの時。異国の地で大一番に望む The Jon の後ろには、国籍は違えども同じキング使いたちの、暑く太い声援があった。
彼らの名はキング総会。キングをこよなく愛し、ゲーセンを借りてキングオンリーで大会を開くつわもの達だ。日本開催という立地の好都合もあったのだろう。The Jon のキングを応援するため、そんな彼らが現地に集結していた。
The Jonのキングと総会の皆さんのマリアージュは……とにかく声がデカかった。配信には（おそらく現地の実況・解説のマイクを通じて）会場の音が漏れ聞こえるのだが、熱のこもった声援は、そのマイクを突き抜けた。
The Jon のキングが打撃コンボを刻むと、攻撃のリズムに合わせて
「オィッ！ オィッ！ オィィィ！」
とコールがかかり、投げを決めると
「オォォォ、オィィィ〜！」
と唸りが響く。この上、コンボを投げで締めた時は……。その先は、是非自分の目で確かめていただきたい。
無念にも、The Jon のキングの活躍は７位タイで終わることになってしまったが、彼がこの日本の地で、鉄拳８となって最初の年の TWT ファイナルにて、キングの雄姿を観客に刻み込んだことには間違いないだろう（正直、決勝はクマ対キングになってほしかった気持ちがある）。
LCQ で優勝して、決勝トーナメントを快進撃する韓国の Edge を象徴する一種のミームになっていた概念。
韓国の Edge が使うキャラクターのファランは、テコンドーの使い手で、様々な足技で相手を攻め立てることが得意なキャラクターなのだが、手軽に浮かせるコンボ始動技が右アッパーなのだ。なので、ファランが右アッパー→相手のキャラが浮く→コンボで大ダメージ、という流れが、Edge がファランで勝ち進む中で何度も目にすることになった。
トップティアとは言えないファランで、激戦の LCQ を勝ち抜け、そして決勝トーナメントでも敗者側スタートという不利状況から４位にまで食い込んだ Edge。この言葉は彼の活躍の凄さを伝える言葉でもあったことだろう。
1年
選択授業や第二外国語、サークル活動など唯一大学生らしい大学生活を送れる。ただし2年次からパンパンに詰まっている必修単位のせいで時間割は毎日比較的詰まっている。
上下関係の厳しさが1つ上の先輩から示唆される。独特な文化を前にやや選択を後悔しだす。
2年
必須単位が牙を剥く。5年次まで時間割が必修単位で詰まっているため、この先の落単は＝留年を意味する。また一般教養も同じ理由でこの先ねじ込む先がないため、やはりこちらも落単すると留年。6年次に国試があり留年組は不利になるため皆必死。
基本的に午前は座学、午後は実習（授業終わりの時間は決まっておらずレポート必須）のため、実家のサポートの有無（バイトをしなくてよい等）が成績の明暗をわけるが、実家が裕福な学生が多いため基本的には問題がない。
3年
基本的に2年と同じ。この2年間が1番キツい。
秋以降は4年次の研究室配属にむけて情報が錯綜し、緊張感が走る。成績の悪い学生は前評判の悪いアカハラ研究室に叩き落とされ、地獄の3年契約を交わす羽目になる。
4年
研究室配属。アカハラ教授、疲れ切った准教、5,6年の先輩に囲まれ、実験主義を教わりつつ研究室の雑用をこなす。掃除や備品管理、果ては忘年会の幹事など。
授業は臨床科目（座学）がメインを占めるようになり獣医学生らしい日々を送る。また面倒見のよい研究室では卒論の準備を始めるところも。
学年末にオスキーという仮免試験があり、こちらも落ちたらもちろん留年（来年の病院実習に出られないため）
5年
座学がかなり減り実習メインになる。大学病院での小動物診療だけでなく学校外での公務員や大動物診療の実習もここ。1番気楽な一年間。卒論を書き始めるが、テーマによっては気楽でなくなる。
民間企業への就職（ほぼいない）を考えているごく少数の人間は就活もするが、ハンデが凄まじく一般の大企業はだいたい落ちる。
冬、1学年上の先輩がノイローゼゾンビとして一日中国試勉強している姿を見て来年の今頃は…とゾッとする。
6年
授業はほぼなくなる。民間企業以外を希望する学生は春から就活開始。よほど選ばなければ病院、公務員、その他診療系、だいたい受かるので、キャリアセンターで取り急ぎの面接対策をしてゆるく過ごす。
夏からは秋冬の卒論〆切に向けてラストスパート。卒論で落ちることはほぼないため、内定後の夏から開始した自由研究並のクオリティの卒業研究を行う者もいる。
11月-12月の卒論提出後から国試対策を開始。この時ばかりはほとんど全員が朝から晩まで勉強し、大量の語呂合わせを作りながら2月の本番での合格を目指す。
出題範囲が膨大、過去問の解答はあっても解説がない、ノウハウ化されていない等の理由によりボッチは合格できないことが多い。不思議と毎年9割前後合格するが、合格率以上の難易度が確かにそこにある。
合格できなかった場合の大学側からのアフターケアはないため、卒業後も出入りできるよう研究室の先生や後輩とは極力仲良くしておくのが無難である。
なお、東大や北大の学生以外は就活は難易度と引き換えに獣医師免許必須の内定が出ている場合が多いので、落ちたら就活もやり直しである。
なお、数年後には小動物臨床に進んだ人以外のほぼ全員が獣医になったことを後悔しだすが、待遇は小動物臨床が1番悪い。
番外編
卒業試験: 私立にはある。国試の合格見込みがないものを強制留年とする親切なのか余計なお世話なのかよくわからない制度。
画像を生成するAIによる無断学習や利用を防ぐために、以下のような対抗手段を講じることが可能です。
1.透かし（ウォーターマーク）の埋め込み:
画像に目に見えるまたは見えない透かしを入れることで、無断利用や生成AIの学習に対して抑止効果を期待できます。特に、目に見えない形で画像データに暗号的な透かしを埋め込む「デジタル透かし」技術が有効です。
画像データに著作権情報や「AIによる無断学習を禁止する」といったメタデータを埋め込み、ウェブサイトには robots.txt ファイルで画像クローラーのアクセスをブロックする設定を追加します。これにより、クローリングや収集の抑制が期待できます。
ステガノグラフィを用いて、画像に気づかれにくい形で識別情報を隠すこともできます。これにより、画像の流出経路や利用先を追跡でき、無断利用の発見に役立てることができます。
4.法的な警告表示や利用ポリシーの明示:
ウェブサイトや画像の配布先に、AIによる無断利用や学習を禁止する旨の法的警告や利用ポリシーを明示することも有効です。利用条件をはっきりと示すことで、AI企業や研究者が慎重になる可能性が高まります。
AIが利用しにくいように、画像に人間には気づきにくいパターンやノイズを挿入する技術もあります。たとえば、AIにはノイズとして認識されるが、人間には問題なく見える小さな変形やカラーパターンを追加することで、AIによるデータ学習が困難になる場合があります。
生成AIの学習を混乱させるための手段には、以下のような方法が考えられます。
1.ノイズや歪みの追加:
画像に目立たない程度のノイズや歪みを加えることで、アノテーションモデルが境界や特徴を正確に認識しにくくする手法です。たとえば、ピクセルレベルでランダムなノイズを追加する、わずかに画像をぼかす、あるいは境界線付近に小さな変化を加えるといった手法が有効です。
アノテーション処理は、対象物の輪郭や特徴を正確に捉えることが重要です。そのため、背景や対象物の輪郭にわずかな不規則性を加えることで、アノテーションツールが対象物の境界を正確に判断しにくくすることができます。たとえば、背景に模様や偽の輪郭を挿入する方法です。
画像に人間には視認しづらい形でテキストやラベルを埋め込むと、AIのアノテーションプロセスが混乱する場合があります。これにより、AIが意図しない領域を注視することがあり、誤認識を誘発します。
4.色や明るさのランダム変化:
画像の色や明るさを部分的に変化させ、一定のパターンを持たないようにすることもアノテーション処理の混乱を招く一手です。これは、オブジェクトの検出や認識が色や明暗の差異に依存している場合に有効です。
5.擬似的なオブジェクトの追加:
画像内に小さな擬似的なオブジェクトや模様を追加することで、AIがそれらを誤って主要なオブジェクトと認識し、アノテーション精度が低下する可能性があります。特に、背景に似たオブジェクトを散りばめることで、AIはどの部分が対象なのか判断しにくくなります。
AIの認識を誤らせるために用いられる「アドバーサリアル（敵対的）な例」を使う方法もあります。特定のピクセルパターンや色の配列を配置することで、AIのアノテーションが意図的に誤作動するよう誘導できます。この技術は深層学習モデルに対して特に効果があります。
画像全体にわずかなカモフラージュパターンを重ねることで、AIの認識を混乱させる方法です。この手法では、人間が見た場合には問題なく認識できるものの、AIが対象を捉える際に誤って検出するようなパターンを画像に追加します。
・思考実験として、danbooruなどアノテーションの元データとして使われているサイトのタグが荒られたら画像生成AIのモデル作成にダメージはありますか？
思考実験として、Danbooruといったアノテーション元データのタグが荒らされた場合、画像生成AIのモデル作成に与える影響は以下の通りです。
Danbooruは、イラストや画像に対して詳細なタグが付与されており、これらのタグ情報は画像生成AIの学習にとって非常に重要です。タグが荒らされることで、画像とタグの対応関係が崩れ、モデルが正確な特徴を捉えにくくなるため、生成精度が低下します。
例えば、特定のキャラクターやテーマに関連するタグが荒らされ、誤った内容のタグが付与されると、モデルはその誤った情報を学習し、キャラクターの特徴や設定が再現されにくくなる可能性があります。
タグが荒らされると、モデルの訓練にノイズデータが増えるため、学習効率が悪化します。たとえば、「黒髪」のタグが誤って「金髪」などに変更された場合、モデルは同じ画像に対して異なる特徴を学習することになり、結果として生成画像の一貫性が失われることが考えられます。
また、同じ画像に異なるタグが付与されることで、モデルが過学習や誤学習を引き起こし、生成された画像が本来の意図からかけ離れたものになる可能性もあります。
Danbooruでは、特定のキャラクターやアートスタイルを識別するタグが多く存在します。これらが荒らされると、特定のキャラクターやスタイルのデータが混乱し、モデルが正確にキャラクターの特徴を把握できなくなるため、ユーザーが期待する生成結果が得られにくくなります。
例えば、あるキャラクターのタグが「髪型」「服装」「色彩」などで荒らされると、そのキャラクターの再現が曖昧になり、モデルが正しいビジュアルを生成できなくなることがあります。
タグが荒らされると、データセット全体の信頼性が低下します。信頼性の低いデータをもとに学習したモデルは、特定の条件で異常な出力を生成することが多くなり、モデル全体の品質が低下します。これは、生成AIが学習中に「どの情報を信頼すべきか」を判断できなくなるため、生成結果が不安定になったり、多様性が失われたりすることが考えられます。
AIモデルを利用するユーザーは、タグを通じて希望する画像を生成したり、条件に合った画像を探します。タグが荒らされると、AIモデルの検索・フィルタリング機能の精度も低下し、生成プロンプトが期待通りに機能しなくなる可能性があります。たとえば、「風景」タグが荒らされ、異なるジャンルの画像が混入するようになると、風景画像を生成したいユーザーの要求が満たされにくくなります。
Danbooruなどのタグが大規模に荒らされた場合、生成AIモデルの精度低下や一貫性の欠如が発生しやすくなり、特にキャラクターや特定のスタイルに依存する画像生成モデルに大きなダメージを与える可能性が高いです。
すでに学習済みのモデルを使って汚染されたデータのクレンジングや異常値検出を行うなど対策される可能性がありますが、それらを阻害する手段はありますか？
無断での学習を妨害し、学習コストを増加させるために、上記の方法を阻害する手法には以下のようなアイデアがあります。これらの手法は、意図的にデータセットの品質や一貫性を崩すことで、学習モデルの精度を低下させ、データクレンジングや異常値検出のプロセスを複雑化することが目的です。
意図的に誤ったタグや無関係なタグを画像データに付与し、データセットの信頼性を低下させます。これにより、転移学習やラベルノイズ検出が困難になり、正確な特徴量を学習するコストが増加します。
例えば、キャラクター画像に全く無関係なタグ（「動物」や「風景」など）を追加することで、モデルがどのタグが信頼できるか判別しにくくなり、誤ったラベルがノイズとして学習されるリスクが増えます。
2. 特徴量をぼかす／微妙な変更を加える
特徴量ベースのクレンジングや類似度分析に影響を与えるため、画像の特徴がわずかに異なるように加工を施します。具体的には、色調を微妙に変える、ランダムなピクセルの位置でノイズを追加する、または特定の部位を意図的にぼかすことで、モデルが抽出する特徴量の安定性を低下させます。
この方法により、同じキャラクターやスタイルであっても類似度分析が困難になり、正確なクレンジングが行いにくくなるため、データ処理のコストが増加します。
特徴が異なるバリエーションや擬似的な異常データを大量に追加することで、異常検出アルゴリズムの信頼性を下げます。たとえば、キャラクターのデザインや背景を少しずつ変えた画像を意図的に作成することで、異常値検出が頻繁に誤検出されるようにします。
こうしたデータが混在することで、オートエンコーダーやアンサンブルモデルを使った異常検出が混乱し、正確な異常サンプルの抽出が困難になります。
4. 高頻度で微小なラベル変更を行う
学習済みモデルの転移学習やラベルノイズ検出を阻害するために、同じ画像に対してラベルを定期的に変える手法です。微小な変更を行うことで、モデルは正しいラベルを安定的に学習することが難しくなり、モデルの信頼性が低下します。
例えば、ラベル「黒髪」を「暗めの髪」や「濃い色の髪」などに頻繁に切り替えることで、学習に不確実性を持ち込むことが可能です。
データセット内で非常に類似した画像を複数の異なるタグで登録することで、モデルの学習を混乱させます。特定のキャラクター画像を少しずつ変化させて複数のタグを付けると、モデルは「どのタグがどの特徴に対応しているのか」を判別しにくくなり、データセットのクレンジングが複雑化します。
特に、タグの一貫性が失われるため、類似度分析やアンサンブルモデルによる異常検出の効果を低下させることが期待できます。
AIモデルが認識を混乱させるように、アドバーサリアルノイズ（敵対的な例）を追加します。人間にはほとんど気づかれないレベルのノイズを画像に追加し、モデルが特定の特徴を正確に認識できないようにすることができます。
このノイズにより、モデルの特徴量ベースの学習が混乱し、意図した通りに学習できないため、クレンジングの精度も低下し、データ処理の手間が増加します。
特定のルールではなくランダムにタグをつけたり、特定のカテゴリ間でランダムにラベルを入れ替える方法です。これにより、ラベルと画像の関連性が薄れ、アノテーションの一貫性が失われます。この乱数による偽ラベルの付与は、ラベルノイズ検出やアノマリー検出において、真のラベルを見極めるコストを大幅に増加させます。
まとめ
これらの手法は、AIの学習やクレンジングを意図的に妨害し、無断学習にかかるコストを増加させるために有効です。特に、「微小な変更」や「アドバーサリアルノイズの付与」といった手法は、見た目の品質に影響を与えずにモデルにノイズを持ち込むため、非常に効果的です。
世界自動車11社の決算分析 EVシフトで明暗 昇るテスラとBYD 沈む伝統メーカー
https://www.nikkei.com/telling/DGXZTS00012900T11C24A1000000/
はあ？この記事、マジで頭悪すぎだろ。EVがオワコンだったはずなのに、なんでテスラとBYDが調子いいんだよ。おかしいだろ。
テスラとBYDが儲かってるからって、それが業界全体にとっていいことか？どこが明るいんだよ。
それに、「昇るテスラとBYD」って、まるで神様みたいに持ち上げやがって。
あのイーロン・マスクのテスラと、怪しい中国企業のBYDが「昇る」って、笑わせるなよ。
「沈む伝統メーカー」？いやいや、トヨタやVWが沈むわけねーだろ。
一時的な減益を「沈む」なんて大げさに表現すんな。何十年も業界をリードしてきたのに、そう簡単に沈むわけねーだろ。
てか、「昇る」と「沈む」で対比させ、「明暗」と「メーカー」で韻踏みたかっただけだろｗ
「生みの苦しみ」だって？甘えんなよ。EVシフトなんて、そもそも無理があるんだよ。コストが膨らむのは当たり前だろ。それを「苦しみ」なんて美化すんな。
結局、この記事はEV推進派の妄想を垂れ流してるだけじゃねーか。現実を見ろよ。
EVなんて、まだまだ問題だらけなんだよ。充電インフラも不十分だし、バッテリーの環境負荷も無視できねーだろ。
売上高: 3,493億円 (前年同期比13.4%減)
営業利益: 54億円 (前年同期比42.3%減)
純利益: 15億円 (前年同期比76.4%減)[1]
純利益: 71億円 (前年同期比25.4%増)[2]
売上高: 1,458億円 (前年同期比4.7%増)
売上高: 1,625億円 (前年同期比0.6%増)
経常利益: 44億円 (前年同期比34.5%増)
純利益: 9億円 (前年同期比21.7%増)[4]
自動車部品業界全体としては厳しい状況が続いているね。特にフタバ産業とエフテックの業績悪化が目立つ。一方で、愛三工業やユニプレスは増収増益を達成しており、企業間で明暗が分かれてる。今後の自動車産業の動向や各社の戦略には注目したほうがいい。
引用:
[1] フタバ産業(7241) 東証プライム 決算 | マーケット情報 | 松井証券 https://finance.matsui.co.jp/stock/7241/settlement/index
[2] 愛三工、上期経常は14％増益で着地 - みんかぶ https://minkabu.jp/news/4053301
[3] ユニプレス(5949) 東証プライム 決算 | マーケット情報 | 松井証券 https://finance.matsui.co.jp/stock/5949/settlement/index
[4] エフテック【7212】、上期最終が赤字拡大で着地・7-9月期も赤字拡大 | 決算速報 - 株探ニュース https://kabutan.jp/news/?b=k202411070174
本日衆院選。今はまだ早朝なのでどんな結果が出るのかはわからない。が、これから出る結果を見た際に、インターネット時代の「新しいB層」を取りこめたか否かで各党の明暗が分かれたという分析に至る可能性が極めて高いだろうと予想している。
「B層」という言葉は小泉政権時代に生まれた。郵政民営化を国民に支持してもらうに際し、広告代理店が小泉政権の主な支持層として想定したのがB層である。
構造改革に肯定的か否か、IQが高いか低いか、この2つで縦横の軸にして国民を4つのグループ(A層～D層)に分け、構造改革に肯定的(あるいは中立的)でIQが低いグループのことをB層と呼んだ。
具体的な人物像としては、主婦・子供・シルバー世代など、具体的なことはよくわからないが小泉総理のキャラクターを支持しているような、マスコミに流されやすい人物がB層として想定される。
一方で、今自分が話題にしている「新しいB層」はこの本来の意味でのB層とは異なる。20年近くが経ち、インターネットは完全に普及し、状況は変化している。
本来のB層はマスコミに流されやすい人物のことだったが、自分の言う「新しいB層」とはインターネットに流されやすい人物のことである。
もちろんインターネット上での政治的言説には多様性がある。そのため単にインターネットに流されやすいといってもなにか特定の政治的傾向を示すことはなさそうにも思える。しかしそうではない。
インターネットに流されやすい人に共通する特徴として、「インターネットで情報を得ている自分」に対してアイデンティティのようなものを感じているというのがある。あるいは、インターネットに対して我々意識というか部族意識というか、そういうものがある。
その結果として、インターネットに対置される既存マスコミに対して不信感や敵意を持っているのがこの「新しいB層」の最大の特徴である。
『インターネット↔既存マスコミ』という対立軸はそのまま『現役世代↔シルバー世代』という対立軸にスライドする。『インターネットを使いこなす若者↔既存マスコミに流される老人』というイメージだ。そのため、この「新しいB層」はシルバー民主主義批判、世代対立的な言説を好む。
本来の意味での「B層」と、「新しいB層」は想定される人物像が大きく異なる。
「B層」が「よくわかんないけど抵抗勢力と戦う小泉総理カッケー」というようないかにもアホっぽい人を想定していたのに対し、「新しいB層」はもっと自らの知性に自負がありそうなタイプを想定している。肌感覚として、実際に学歴や社会的地位の高い人も多く含まれていると感じている。
年齢層としても、「B層」が主婦・子供・老人だったのに対し、「新しいB層」は若者・現役世代・リタイア後の高齢者を想定している。ここにリタイア後の高齢者が含まれるのは意外かもしれないが、リタイアして自由に使える時間の増えた高齢者がYoutubeの政治動画ばかり見るようになるというのはよくある話なのでこうなる。おそらく、リタイアした高齢者からすると政治動画の視聴は社会との繋がりを感じさせてくれて寂しさを癒す効果があるのだろう。
本来の「B層」と全く違う人物像を想定しているのに何故わざわざ新しい「B層」と呼ぶのか疑問かもしれない。これは、この「新しいB層」こそが今最も狙ってアプローチしやすい、操作しやすいタイプだからだ。
なにしろ「新しいB層」は既存マスコミに対して不信感を抱いている。つまり、いったんノせてしまえばその後マスコミで批判されても「またマスゴミが印象操作してるよ」「既得権益層にはよほど都合が悪いようだな」という具合に批判を無化するどころかより支持を強固にするブーストにすらなる。支持者の反マスコミ感情をセルフ情報隔離として利用できるのだ。
そして、上手くノせて支持者に取り込むのも、インターネットの味方でマスコミの敵という姿勢を見せることで比較的容易だ。「これを見ているあなたはネットで自立的に情報を得ている。口を開けたままマスコミに洗脳される情報弱者とは違う」というメタメッセージを直接言葉にせずとも発して受け手のプライドをくすぐるのが肝要だ。マスコミに流される人を馬鹿にしつつ自分はインターネットに流される人は無数に存在するのだ。
ちなみに話は変わるが、マスコミ不信をマスコミ側の努力で払拭することはできない。マスコミに不信感を持つと自らが情報強者になったような幻想を得られて気持ちいいため、どうやっても反マスコミ言説は人気であり続けるだろう。
ここまで読んで、「その新しいB層ってつまりネット右翼のことじゃないの？」と思った人もいるかもしれない。これに関しては、完全なイコールではないが重なる部分が非常に大きいというふうに考えている。
一般にネット右翼というと嫌韓・反中感情が強く差別的な言動を取りがちな人がイメージされる。しかし、ここで「新しいB層」と呼んでいるのはあくまでインターネットにアイデンティティのようなものを感じていて既存マスコミへの不信感が強く、世代間対立的言説を好む人のことであって、韓国や中国になにかしらの大きな感情を抱いているとは限らないし、差別的言動を取るかどうかも人それぞれだ。
ただし、何故ネット右翼が韓国を嫌っているのかというと、別に元々韓国に対して悪い感情を抱く経験があったわけではなく、インターネットを通じて「マスコミは報じないが実は韓国はこんなに酷い」という言説に触れたのがきっかけというケースが多いだろう。マスコミは在日に支配されているという陰謀論がネット右翼に好まれていることからもこれは伺える。つまり、ネット右翼もベースにあるのは差別意識ではなく、反マスコミ感情とそれを通じて得られる情報強者幻想と言える。
よって、ネット右翼と「新しいB層」はイコールではないが、ネット右翼は「新しいB層」の中に含まれているとみなすことは可能だろう。
スマホを誰もが持つようになり、インターネットがほぼ完全に普及してからそう日が浅くはない。にも関わらず今このタイミングで「新しいB層」の話をするのは、やはり都知事選での石丸伸二氏の躍進の影響が大きい。
「新しいB層」は決して新しい存在ではなく、以前より存在した。しかし、この層こそが狙うべき票田であると白日の下に晒したのは石丸氏の功績と言えるだろう。
今日の衆院選はその都知事選後初の国政選挙となる。自分は「新しいB層」の影響を強く感じられる選挙結果が出ると予想しているが、実際にどうなるのか注目だ。
また、今後の日本政治の動きについても、「新しいB層」の影響に注目していきたい。
例えば、ホッテントリに高市早苗総理誕生が現実味を帯びてきたという記事が上がっていて、ブコメでの論調としては「裏金のマイナスイメージがあり厳しいだろう」というものが目立ったが、高市氏は「新しいB層」から熱烈に支持されるタイプの政治家なので、もしも実際に総理になった場合は想像以上に高い支持率を得るかもしれない。その場合、岸田前総理、石破総理に共通する失敗として「新しいB層」を取り込めなかったことが挙げられることになるだろう。
選挙が近づく度に、誰にも入れたくないから白票を入れる、いや白票は意味がないみたいな言説が飛び交っている。実際のところ、白票は何に影響して何に影響しないのだろうか？ とりあえず小選挙区に絞って考える。
当然ながら、白票は候補者の得票数には影響しない。したがって白票を投じたところで誰かが当選したり落選したりすることはない。
惜敗率とは、選挙区内の最多得票数を100%として候補者の得票数が何％かという割合である。比例重複立候補の候補者は惜敗率が比例名簿同一順位の候補との順位付けに利用されるため、惜敗率が高ければ復活当選しやすい。
法定得票数とは、いわゆる供託金没収ラインのことである。法定得票数の定義は有効投票数から決まるので、無効票である白票は影響しない。
投票率を選挙人名簿の登録者数に対する投票所に来た人の率としてカウントするなら、白票を投じた人の分もカウントされる。
特に、開票前の速報値であれば確実に選挙人名簿から算出しているので、影響する。
開票終了後に有効投票数から再計算することも不可能ではないが、わざわざそんなことをする例はあまりないだろう。
投票用紙からは世代は分からないので、世代別投票率は選挙人名簿から計算するしかない。誰が白票を投じたかどうかは分からないので、確実に影響がある。
投票率や世代別投票率を気にする政治家がいるのであれば、その行動に微妙に影響する可能性はある。
では実際の所、良い候補が誰もいなかった場合、白票を投じるよりましな投票行動はあるのだろうか。
確実に当選しそうな候補がいる場合、これによって「2位以下の惜敗率を下げる」「法定得票数を上げる」という効果がある。つまり、復活当選を防いだり、供託金没収にすることが可能かもしれない。
一方で、当選者の得票率は上がるので、当選者は「民意を得た」と思ってしまうかもしれない。
接戦ならその一票が明暗を分けるかもしれない。当然、法定得票数にも影響する。
一方で、入れた候補の惜敗率は上がるので、それによって比例復活当選してしまうかもしれない。
絶対に当選しそうにない候補に入れることで、有力候補の得票率が下がるが、選挙結果には影響しないだろう。
投票先候補以外の惜敗率にも影響しないので、比例復活にも影響しないだろう。
泡沫候補の得票数が供託金没収ライン上だった場合、これによってラインを超えるかもしれない。
同じ行動をする人が大勢いた場合、泡沫候補の得票数が増えるはずだ。したがって泡沫候補に有利な行動と言える。
まあ私はどこに入れるか決めてるのだが、他に何か良さそうな行動指標はあるだろうか？
まずな？プロはマニュアルしか使わないなんて嘘だ。特に動体撮影する連中は逆にオートフォーカスしか使わん。スポーツ写真でもアイドルのライブ写真でもオートフォーカスが基本。
そしてSONYの正直に言ってマニュアルフォーカスは使いにくく、マニュアルフォーカスの扱いやすさで言えばキヤノンが優勢だ。なぜかって？家電量販店で試してこい。マニュアルフォーカス時のユーザーインターフェースの時点で出来が違うから。
SONYはなオートフォーカスがすべてだ。キヤノン党やニコン党やフジ党に聞いてみろ。口を揃えて「SONYのオートフォーカス"だけ"は敵わないっすねぇ」って言うから。
SONYがはじめてカメラでSONYのオートフォーカスが当たり前になってみろ。他社へ乗り換えた際に「遅っ！！」「えっなんで認識しねぇの！？」となるのは確実だ。
動画撮影機能も家電メーカーだけあって優れており、その辺りのバランスの良さからSONYカメラは子供が生まれた新米パパに人気になっている。購入年齢層が本当にそれなのである。若者やYoutubeで人気なのはこういう万能的なカメラだし実際に売れてる。
白飛びしやすいというのは些か語弊があり、露出オーバー気味・・・つまりは明るく写そうとする傾向があるのだ。だから明暗差の大きい例えば室内の窓から屋外の景色を写そうとすると盛大に白飛びする。
しかしこれは他社でも明暗差の大きいシチュエーションでは同じでキヤノンはその傾向が強めに出ると思えば良い。何でもかんでも白飛びするわけでないので大げさに心配する必要はない。
キヤノンと言えば人肌と言われるほど人物撮影が得意と言われている。この評価は確かにそうだが実際には発色が良いと表現したほうが適切だ。
キヤノンは現実世界の色味をそのまま出すのではなく人間が綺麗だと感じたり、過去の思い出の中で振り返る美しい景色などの色味、いわゆる「記憶色」で写すメーカーなのだ。
だからこそ雑誌やインターネットで見たような色味の写真を撮りたいみたいな需要にマッチする。iPhone的と言えばiPhone的だが、むしろ逆でiPhoneがキヤノンのパリッとした発色をソフト処理で真似てる。コンピュテーショナル・フォトグラフィーってやつだな。
あとファインダーを覗くと視線でオートフォーカス対象を決定できる機能がメチャクチャ凄いので、家電量販店でマニュアルフォーカス試すついでにやってみると良い。むしろコッチのほうが感動する人は多いハズ。
ニコンは純正レンズだ！ニッコールだ！レンズ性能が他社よりも1歩2歩進んでいて、その光学性能はカメラメーカーというかレンズメーカーの中でも随一だと言って良いだろう。双眼鏡も単眼鏡も望遠鏡もニッコール！
オートフォーカスが弱い？いやそれは化物オートフォーカスのSONYと視線オートフォーカスのキヤノンと比べるのが悪いのであって、こういうこと言う輩はRICHO GRシリーズとか使ったこと無い輩なので聞く耳持たなくて良い！下には下が居るぞ！RICHO GRシリーズユーザーでGRのオートフォーカス信用してるヤツに俺は会ったことがないからな！(笑)
ニコンの色味は現実に合ったナチュラルカラーの「自然色」だ。とは言っても大半のカメラマンはRAW現像してしまうので一発で決まった色味の出るキヤノンと比較するならばRAW現像前とRAW現像後の比較がしやすいのがニコンだな！キヤノンは撮った時点のものがもうコレで良いんじゃね？となりがちだ！
RAWファイルをギリギリまで追い込んで遊びたい！みたいなヤツはニコンの方が楽しいかもな。面倒臭いから一発で良い感じの出せって言うならキヤノンの方が良く、子供やペットを追いかけ回して写真も動画も何でもやりたい！ならSONYだ。
あぁちなみにだが写真機としてのボディ形状やボタン配置などは好みの差はあるもののSONYよりもキヤノンやニコンの方が優れていると言うカメラマンは多いし実際に俺もそうだと思う。
もうハッキリ言おう！こいつは動画機だ！写真機としてはまだまだ未完成だ！いやぁ惜しいんだけどな！キヤノンやニコン、SONY、富士フイルムの完成度と比較しちゃうとなぁ……。
しかし動画機と見ればかなり良い。手ブレ補正は効きまくりだしYoutube全盛のインターネットで相当にマッチしていると言って良い。動画がメインで写真はオマケっていうヤツが買え！
でも昨今の機種に搭載が始まっているユーザーが色味を自由自在に出来てしまうリアルタイムLUTは非常に楽しい機能なので、リアルタイムLUTのためだけにパナにするってのもナシではない。
中判というどデカいイメージセンサーを搭載しているカメラを販売しているが主力は中判よりも小さいフルサイズよりも小さいAPS-Cイメージセンサーを搭載したカメラだ。
APS-Cよりも小さなマイクロフォーサーズ搭載カメラにも言えることだが、カメラもレンズも小型軽量なのは正義ですよ。持ち歩く気になるか？ってのはカメラ趣味にとって大きな要素なのです。
だからこそ言いたい女性諸君！キミたちのカメラはコレですよ！中判とかフルサイズとかデカくて重いしさ、結局のところ男が使うことを想定してるんだもの女性の手や体格じゃ中判やフルサイズはキツイって！
ジジイもさ女性モデルさんにカメラ持たせて雑誌レビューしたことあるが、中判やフルサイズなんてモデルさんの顔面と同じくらいのサイズあるんだよ？ポーズ取って貰うんだけど重くてツラそうなの！実際に重いんだってさ！
そこでAPS-Cに本気な富士フイルムですよ！ついでにマイクロフォーサーズを本気でやってるPanasonicですよ！これのレビューのときはねモデルさんも楽なんだよ！フルサイズのカメラレンズなんて女の子の拳よりもデカいんだからね？APS-Cはそんなことない！
APS-Cサイズ感がちょうど良くて、更にフィルムメーカー富士フイルムがこだわる色味で撮影できるわけですよ。オートフォーカスの効きもそこそこ良いし動画だって撮影できる。ボディ筐体のデザインもレトロでおしゃれだ。コスプレイベントでも富士フイルムの女の子カメラマン見たこと結構あるぞ！
ちなみにだがジジイのカメラはキヤノン EOS R3、SONY α7CR、ニコン Zf、富士フイルム X-T5、RICOH GR3x、Leica M11です。R3はしっかりした仕事以外で使いたくねーから普段はそれ以外の気分で持ち歩いてる。
https://anond.hatelabo.jp/20240609080112
https://web.archive.org/web/20170710054539/http://ashihara-hina.jugem.jp/?month=201208
2012.08.30 Thursday15:06
働き過ぎててネタがありません、、！っと、
漫画家っぽいことを言ってみる。
来月は楽しみな約束がいくつかあるので、８月はもういいの捨てた働く。
屋上の芝生のハゲに種を撒いたミントがすくすく育ってますよー。
やっぱアレですね。。撒き方、雑過ぎた。
お菓子や飲み物にそっと添える♡なんて可憐な使い方じゃ消費できそうにないので、
仕事中に飲もうとするな。
爽やか～～。
ていうか夏いつ終わるの暑いよ。。
「桐島～」と「最強のふたり」を観に行きたいんだけど、
引き籠ってるうちに上映終わっちゃいませんように。
1
日記---
今、原稿140枚かかえてる。
写真が暗くて分かりにくいけど。
（うち、照明暗いんだよな。。）
ナチュラル＆渋好みの姉に、ポップな色味をムチャ振り。
渋＋ポップ＝のデザインに。
かわいいでしょう！
大事に使いまーす♪
1
お仕事---
６個入りか１０個入りか迷って６個入りを買って貰ったけど、
１０個入りでも余裕でいけたな。。とか、夜中に真剣に考える私は、
大人としてどうかと思うよ。
缶いっぱいにクッキーがギュウギュウに詰まってる。これおいしい！
オーソドックスなお味なんだけど、ひとつひとつにしっかり存在感。
１～２箱残して、あとは泣く泣く捨てる事に決めてるんだけど、
可愛い缶は小物入れに置いておけるので。嬉しい。
2
おやつ---
す、すごかった、、、！！
凄すぎると笑いがとまらない！
夕暮れ時の花火も可愛かったですよ～
翌日、寺泊まで行って、美味しいモノもたらふく食べました。
あとは酒どころ新潟で、空気を読まずに奈良のお酒を買ってみた。（ナゼ）
皆は「村祐」っていう美味しい日本酒を沢山買い込んでましたよ。
お酒に弱い私でも、サラッと飲める美味しいお酒。しかし、酔う。
暑くて暑くてカキ氷ばっか食べてたよ。
２日間で夏満喫。
夏の残りは、意外とたくさん働きますよ～！
1
日記---
ああああ。しばらくブログほったらかしちゃった。
PCが壊れかけなのと。
ハートが壊れかけだったのと。（え）
テンパってちょっと（いや、かなり）オロオロわたわたしちゃってですね。
周りの方にもいっぱい迷惑かけて、久々にやらかした感いっぱい。
私、元々全然しっかりしてなくて。
でもしっかりしてないとやりたい事やれないし、周りにも迷惑かけちゃうし、
なので「しっかりしなきゃしっかりしなきゃ！」と自分に言い聞かせながら
普段お仕事してるんですけど、うん、たまーにヨロヨロしちゃって、やらかすな。。。
ご迷惑おかけした方々、ほんとにごめんなさい。
今度、土下座する。（本気）
楽しい企画が進行中なので、そのうちお知らせできると思いますー。
お待ちくださいませ！
増田でパンティの話題とは珍しいですね。男性がなぜパンティをありがたく思うのか？その仮説を3つほど考えてみました。
女性といちゃいちゃすると気持ちが良く、その手前の通過点としてのパンティ。
パンティ→イチャイチャ、パンティ→イチャイチャという経験を繰り返すうちにパンティの先にあるエンドコンテンツとの条件付けが強化されパンティそのものに興奮してしまうというもの。
この説は女性のエンドコンテンツに想像もいたらない小学校低学年がパンティ大好きという事実をうまく説明できない。
パンティはあの部分を隠すもの。それでも隠し足りないのでスカート等で更に隠す。
隠れているからこそ気になり気になるからこそ見えたらご褒美感が出てパンティに執着するもの。
見てやったぞという攻略感・達成感からパンティに執着してしまうというゲーミフィケーション要素がある。
この説は小学校低学年でもパンティ大好きという事実もよく説明できるし、一部の強者男性が「ただの布」という引いたスタンスを取るのもパンティを見る程度のことにレア感がないからとすれば符合する。
まず単体ではこのような観点がある。
付属物との組み合わせの観点ではこういった観点がある。一部に特に強い執着を見せる人たちが存在する。
（略・・・お顔、お仕事、お声、お胸、性格、女子カースト、など）
ポケモン説の前置きが長くなったため一旦このあたりに留めておくが、パンティ及びその周辺に関して概ねこういったバリエーションが存在する。パンティの面積は狭いながらその選択肢や履きこなしは男性のスーツに近い楽しみ方があることが分かる。更にこの外に通常衣服としてのワンピ・スカートや靴のコーデがあり、またお姉さんが強そうなのか甘目なのか、お仕事中のアパレル店員さんなのか有名人に呼ばれたらほいほいアテンドされる港区系女子なのかといった人となりの部分も存在する。
ポケモンにハマると能力値や色柄にこだわって収集活動が止まらなくなってしまうように、パンティもさまざまな条件が組み合わせ爆発を起こしており、理想のパンティを追求してしまうものである。
例えばオーダーコールは「白系のサテン系生地で縁取りは約5mm間隔のざっくり目で濃色の見せるステッチ。形状はフロント・バックともややゆったり寄りのノーマルでクロッチはシームレス。フロントリボンは黒の土手はふっくら系マシマシ」あたりとなります。
またお越しくださいませー
「本来なら、脚本家がインスタで原作者の著作者人格権を毀損する投稿をした直後に小学館が抗議し、日テレが弊社の見解ではないと遺憾の意を表明し、脚本家が頭を下げて終わりなはずだったのに。未だに小学館は抗議しないし日テレは黙ってるし脚本家は逃げ出すし、原作者はもういないし。なんなんだこれ。」
https://x.com/sorachiakira/status/1755550581429805466?s=20
漫画家の芦原妃名子さんの死去をめぐり、X民、ツイッター民は働いたことがないのだろうかと思えるほど、1つひとつのありえないロジックをもとに積み上げれた意見が、幅広く共感されているという正義感の迷走状態にうんざりしている。
脚本家の相沢友子さんに日テレが、真実を伝えたら仕事を引き受けてもらえなさそうな面倒くさそうな契約だったら、詳細を伝えると思うのだろうか？これからモチベーションを上げていい仕事をしてもらわなければいけない相手に。脚本家は、芦原さんの条件を知らずに、脚本を書き進めたのだろうと思われる。
そして、脚本家の動きをめぐり、小学館が日テレに苦言を言うと思うのだろうか？
ドラマ化するのは年に50ということで、その原作を勝ち取れるかどうかは、苦境すぎる紙媒体の版元はノドから手が出てもほしがっている。それがあるかないかで経営の明暗が分かれるだろう。
今回の最大の問題は、紙媒体だけでは坂を転がり落ちている経営状況の出版社は、試聴者に向かって発信力のあるテレビ局の動向に左右されてしまうという不況構造と、テレビ局のもつ権力性にある。
日テレ側は、原作として使うことで、むしろ原作料を支払ってまで出版社の宣伝に協力をしたのに迷惑をかけられたというスタンスがあるだろうし、小学館側はそれを否定できない、漫画家と原作者の足並みをうまく揃えさせられなかったことをむしろ詫びねばならないような力関係と想像される。
新卒一年目の時にASD（あと多少ADHD）グレーゾーンであることが判明した。
特性もあって一社目はそれなりに苦労したが、そのおかげで得意不得意が明確化され、それを参照して選んだ二社目はなんとかハイパフォーマーとしてサバイブし、順調に給料も上がっている。
そして、プライベートではグレーゾーンであることをそこまで隠していないので、たまに同じく発達障害で悩む人間からキャリアに関する相談がくる。
・自分が男性かつ既婚者で、働いて稼がないといけないという強迫観念がモチベーションになったこと
・ASDの中でも所謂受動型と積極奇異型のミックスで、コミュニケーションの矯正が比較的容易だったこと
・発達障害とはいえベースのIQは高めで、過集中などのブースト恩恵を受けやすい知能であること
・そもそもグレーゾーンであってそこまで重い症状ではなく、日々のTipsである程度カバーできる範囲であること
このあたりの、自分の努力以前の生まれ持っての気質や外部要因がかなり影響していると考えている。
一方で、相談してくる人間たちは自分に「一発逆転の魔法の発想の転換」を求めてくることが多い。
これを言ってしまえばおしまいだが、自分は発達障害の中ではかなり恵まれている方なので、正直ロールモデルにはなり得ない。
一口に発達障害と言っても症状が多様すぎて、正直全員に当てはめられる納得の解なんてない。
支援機関から講演だかなんだかの依頼が来たこともあるが、同じ理由で断った。
東京一工早慶くらいならともかく、そうじゃない「一般的な能力−デバフとしての発達障害」とか、ますます自分の体験でカバーできる話ではない。
最近ブームもあってから、発達障害をまとめて語ろうとし過ぎている気がする。
弱者男性議論と同じで、このままだと救えるものも救えないので、もっと細分化した概念として世の中に浸透させた方がいいと思う。
