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はてなキーワード: バイナリとは
性自認が「ノンバイナリー」（男でも女でもない）の生物学的女性は、自分以外の女性は性的に搾取されてもいいと思っている
つまり宇多田ヒカルは、自分以外の女は性的搾取されていいと思ってることになってるみたいだ
なんでこんな陰謀論が生まれたのか不思議だが、男＝敵、女＝受難の仲間という単純な二元論だと、女やめるというのは男になることであり、男は敵だから潰せってことなのかも
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）
何年も前に、アンビリバボーかなんかで、「男性の体に違和感を覚え、性転換をした女性」の話を見たのをずっと覚えてる。今みたいにLGBTが流行り出して一般的にも知られるようなる、それよりも前のこと。
まだ幼稚園くらいの少年が、男性器に強い違和感を覚えて、風呂場で爪切りで切り取ろうとしたのを親が発見したみたいな話だった。すごく衝撃を受けた。子のそんな姿を目撃してしまったら、親はそれが気の迷いや趣好ではないと認めざるを得ないと思う。
近年、トランスジェンダーが話題に上がるようになって、「心の性は存在しない」「その性としての規範を押し付けられる苦痛から逃げたいだけ」「ただの性癖」みたいな意見をよく耳にするようになった。
確かに、「性自認というのは生まれつきの体で生きることによって形成される後天的なもの」と聞くと、そんな感じもしてくる。でも、そういう意見を聞く度、いつかテレビで見た少年のことが思い浮かぶのだ。
未就学児の、まだアイデンティティも確立しきらない年齢で、他人からの扱われ方などではなく「自身の身体」に強烈な違和感を持った少年は、なんだったんだろう。
調べてみたところ、心の性は生物学的にも存在する可能性があるらしい。正確に言えば、脳にも男性らしい形、女性らしい形があり、ホルモンや遺伝子の関係で身体は女性なのに脳は男性、と言ったチグハグが生じてしまった際に、性自認と実際の体にギャップを感じるという仕組み。（明確に判明しているわけではなく、可能性があるくらいなのは分かっていてほしい）
そういう人が本物のトランスジェンダーなのでは、と思ってしまう。
ただ、今の世の中では、環境によって後天的に得た「性自認もどき」でトランスジェンダーを自認し、女子トイレに入りたいだとか、女性として競技に出たいだとか無茶言っている人が多いのも事実だと思う。
そういう人を非難するために、「トランスジェンダーなんて存在しない」みたいな論調が拡散されるのを目にすると、本物のトランスジェンダーが可哀想だ、という気持ちになってしまう。これはこれで一種の差別な気もするが。
今Twitterで話題になってるノンバイナリーに対する非難とか、すごい気分悪い。当事者の声を無視して、女性として嫌な気持ちになったことがあるだけの人たちが、「女性として差別されるのが嫌だから女性から逃げた」とか言ってるの吐き気。分かんないなら黙ってればいいのに。
学生結婚して20代半ばで出産して夫は今でも私を溺愛、でも最近ノンバイナリーなのを自覚したのって漫画が流れてきた
そういうラッピングで楽になれるなら別にいいけど、女界の上位クラスの人生歩んできて女じゃないと言われるとお前より下位の奴らなんなんなん
ノンバイナリー当事者ですが、ノンバイナリーが体をより男性的に整形手術するのをまるでそれが正義であるかのように賞賛するのは、同じノンバイナリーからすると恐怖を感じます。
XGという、その筋では有名なガールズグループのメンバー、COCONAが乳房を切除する手術を受け、自らの性別をノンバイナリーであるとカミングアウト。これからはもう少し男性的に生きていく、というトランス男性的な立場にあることを示唆
これがフェミにとっては大地雷だったみたいで、Xではラディフェミが大発狂し、普段は男を叩いている彼女らが、女性として生まれた人を叩くという珍しい光景が観測されている
女を捨てることに「おめでとう」と言うな、というのが中心にあるみたいだが
普段、フェミって女性の体がいかに窮屈かとか言ってるから、正直、女性の体を脱することがここまでフェミの地雷だとは思わなかった
抜け駆けは許さないって感じなのかな。ラディフェミじゃないから知らんけど
やれこれは話のモティーフが聖書からで、やれゲーム中の場所のモデルの地域がゲイが多いからこのキャラきっとゲイでとか、何も説明されてないのに表面的なものに対してひたすらこじつけて考察してそれで何でもキャラや作品を理解した気になってるのがすげー気持ち悪い。
それでいてそうしないとキャラや作品への愛がどうのこうの言ってくるのもムカつく。
ご高尚なご趣味と知能を持ってキャラや作品に付き合ってないとオタクではなくニワカらしい。馬鹿らしい。
どのキャラがゲイだの、レズだの、ノンバイナリーだの、どうでもいい。この作品には昨今の差別を批評する社会的意義を含めてるとかも興味ない。
バカみたいに難しいこと考えずに、ただ単にこの作品やキャラ良いな、面白いって話をしたかっただけなんだけど。
と質問とした所、
いい質問。ただ、**今回私が提示した C# コード（MemoryMappedFile + Parallel.For で CR を数える）**には、明確に一つの「このネット上の記事／リポジトリをそのままコピーした」元ネタはありません。
いくつか似たアイデアを使ってる部分と参考になる記事／ドキュメントはあるので、それらを紹介します：
---
*Microsoft ドキュメント — Memory-Mapped Files (.NET)*
([Microsoft Learn][1])
*Kieren Johnstone: 高速に MemoryMappedFile からバイト列を読む方法（StackOverflow）*
`MemoryMappedViewAccessor` を使って unsafe コードからポインタを取得し、Marshal.Copy で効率よく読み出す方法。
([Stack Overflow][2])
*Red-Gate: Sharing is Caring: Using Memory Mapped Files in .NET*
MemoryMappedFile を使ったキャッシングなどの応用。
*Stephen Cleary のブログ: Memory-Mapped Files と Overlaid Structs*
メモリマップトファイルへ構造体を重ねて（オーバーレイ）扱う方法など。
([blog.stephencleary.com][4])
---
もしよければ、**あなたのコード（CR を数えるもの）に特化した元ネタをさらに探してみます**。やりましょうか？
[1]: https://learn.microsoft.com/en-us/dotnet/standard/io/memory-mapped-files?utm_source=chatgpt.com "Memory-Mapped Files - .NET"
[2]: https://stackoverflow.com/questions/7956167/how-can-i-quickly-read-bytes-from-a-memory-mapped-file-in-net?utm_source=chatgpt.com "How can I quickly read bytes from a memory mapped file in ..."
[3]: https://www.red-gate.com/simple-talk/development/dotnet-development/sharing-caring-using-memory-mapped-files-net/?utm_source=chatgpt.com "Sharing is Caring: Using Memory Mapped Files in .NET"
[4]: https://blog.stephencleary.com/2023/09/memory-mapped-files-overlaid-structs.html?utm_source=chatgpt.com "Memory-Mapped Files and Overlaid Structs"
ChatGPT:
が、出てきて、やってくれと言ったら、こういうのが出てきた。
了解しました — 広く（英語・日本語・GitHub・ブログ・StackOverflow 等）再検索しました。結論と見つかった“近い”ソースをまとめます。
結論（要点）**
「あなたが求めている**MemoryMappedFile を使い、UTF-8 バイナリ中の `CR`（0x0D）だけを数える・マルチスレッドで分割して処理する**」という **完全一致の“元ネタ”ソースコード**は、公開された web 上のリポジトリや記事の中では見つかりませんでした（複数の検索ワード／検索対象で確認）。([hyr.mn][1])
ただし、ほぼ同種の要素（メモリマップドファイルの読み方・大きなファイルの行数カウント・バイト単位カウントを高速化する手法）は複数見つかりました。これらを組み合わせれば、先に示した実装は典型的なパターンであることが確認できます。([Microsoft Learn][2])
見つかった“近い”・参考になりそうなソース（抜粋）**
1. .NET の公式ドキュメント（MemoryMappedFile の説明） — `MemoryMappedFile` の基本と CreateViewStream / CreateViewAccessor の使い方。必須の参照。([Microsoft Learn][2])
2. 「Counting lines with C#」というブログ記事（C# で改行（CR/LF）カウントに関する実装と GitHub リンク） — 行数カウントを目的とした実装パターンがある。([hyr.mn][1])
3. StackOverflow：MemoryMappedFile から高速にバイトを読む方法（`MemoryMappedViewAccessor` / unsafe ポインタ / Marshal.Copy 等の議論） — 高速実装のヒント。([Stack Overflow][3])
4. StackOverflow／Q&A：ファイル中の LF/CR の数を求める方法に関するスレッド（`grep -c $'\r'` 等の unix 例や C# でのカウント方法の議論）。([Stack Overflow][4])
5. GitHub のサンプルリポジトリ（MemoryMappedFile のテスト／サンプル） — メモリマップドファイルを使う実装例。([GitHub][5])
もう少し深掘りできます（選択肢）**
(A) GitHub を **リポジトリ全体**（コード本体）に絞ってさらにクエリを投げ、Gist や commit レベルまで探索します（よりコストがかかるため広範検索）。
(B) ブログ・技術記事を対象に **全文一致（コード断片）検索** を行い、私が先に示した C# コードの実際の一節（たとえば `mmf.CreateViewStream(offset, size)` や `Interlocked.Add(ref totalCount, localCount)` など）を直接検索して完全一致を探します。
(C) 「オリジナルは GitHub にあるはず」と思われるなら、あなたが覚えている**リポジトリ名の断片／作者名／投稿日**などを教えていただければ、それを手がかりに探します（断片情報があるとヒット率がぐっと上がります）。
どれを優先して探しましょうか？（A: GitHub全探査 / B: コード断片で全文検索 / C: あなたからヒント提供）
※続けて深掘りする場合は、すぐにさらに広い検索を行って該当ソースを探します（そのまま実行します）。
[1]: https://hyr.mn/catching-flowers-with-a-net?utm_source=chatgpt.com "Counting lines with C# - hyr.mn"
[2]: https://learn.microsoft.com/en-us/dotnet/standard/io/memory-mapped-files?utm_source=chatgpt.com "Memory-Mapped Files - .NET"
[3]: https://stackoverflow.com/questions/7956167/how-can-i-quickly-read-bytes-from-a-memory-mapped-file-in-net?utm_source=chatgpt.com "How can I quickly read bytes from a memory mapped file in ..."
[4]: https://stackoverflow.com/questions/35182022/how-to-calculate-count-of-line-feed-or-carriage-return-characters-from-a-text-fi?utm_source=chatgpt.com "How to calculate count of line feed or carriage return ..."
[5]: https://github.com/byGeek/MemoryMappedFileTest?utm_source=chatgpt.com "test csharp code for using memory mapped file."
utf8の文字コードで構成されたバイナリーファイルがある。このファイルの改行の数を数えよ。改行はCRのみとする。このファイルにはCR が必ず含まれており、CRで分割すればマルチスレッドで処理できる。
size_t count_cr_in_file(const std::string& path) {
std::ifstream fs(path, std::ios::binary);
size_t size = fs.tellg();
fs.seekg(0);
const size_t thread_count = std::thread::hardware_concurrency();
const size_t chunk_size = size / thread_count;
std::vector<std::future<size_t>> futures;
for (size_t t = 0; t < thread_count; t++) {
size_t start = t * chunk_size;
size_t end = (t == thread_count - 1 ? size : (t + 1) * chunk_size);
futures.push_back(std::async(std::launch::async, [start, end, &path]() {
std::ifstream fs(path, std::ios::binary);
fs.seekg(start);
size_t count = 0;
for (size_t i = start; i < end; i++) {
char c;
if (c == '\r') count++;
}
return count;
}));
}
size_t total = 0;
for (auto& f : futures) total += f.get();
return total;
}
import mmap
mm = mmap.mmap(f.fileno(), 0, access=mmap.ACCESS_READ)
return mm.count(b'\r')
c#で書けと指示したところ、
using System;
using System.IO;
using System.IO.MemoryMappedFiles;
{
public static long CountCRInFile(string path)
{
using var mmf = MemoryMappedFile.CreateFromFile(path, FileMode.Open, null);
using var accessor = mmf.CreateViewAccessor(0, 0, MemoryMappedFileAccess.Read);
long fileSize = accessor.Capacity;
int processorCount = Environment.ProcessorCount;
long chunkSize = fileSize / processorCount;
long total = 0;
object lockObj = new object();
Parallel.For(0, processorCount, i =>
{
long start = i * chunkSize;
long end = (i == processorCount - 1) ? fileSize : (i + 1) * chunkSize;
long localCount = 0;
byte b;
for (long pos = start; pos < end; pos++)
{
if (b == 0x0D) // CR
localCount++;
}
lock (lockObj)
{
total += localCount;
}
});
return total;
}
static void Main(string[] args)
{
long count = CountCRInFile(path);
Console.WriteLine($"CR count = {count}");
}
}
というコードが出てきた。
実際はcrlf,lfもあり得るんだが、そこは考慮しなくてもよく、そう考えるとaiはすごいとしか言いようがない。
なお、utf8として成立する単位で区切りつつ改行を数える場合、もう一工夫いる。
時差のためか、今朝になってインスタでいろんな情報や追悼の言葉、写真が流れてくる。トランスジェンダーの暴力の遭いやすさはシスジェンダーの約2.5倍、殺害されるうちの9割程度が女性、もしくは女性的なノンバイナリーらしい。
そういえば、以前にアメリカの黒人トランス女性が「黒人トランス女性はすぐ殺されたり追い詰められて自殺したりするから平均寿命は35歳。私は平均寿命まで生き延びたよ！」と投稿しているのを見たことがあった（その平均寿命が正しかったのかは確かめられなかったが）。ブラジルの映画『私はヴァレンティナ』でも、トランスジェンダーへの暴力の多さゆえに平均寿命が30代だとラストに出ていた記憶がある。
日本では殺されることはあまりないだろうが、学校に行けない、就職できない、貧困、周囲からのハラスメントなどで自殺する人はちらほら聞くし、Xで別れの挨拶をした後ポストが止まる人も見かける（直後に当人が言っていた路線で人身事故の報が出たりするととても辛い）。医療にかかれない人も多いし、病死もしやすいだろう。
トランス歴15年くらい。
・性別違和
幼稚園くらい。
・診断
受けてる。時間かかった。
・ホルモン
・手術
・豊胸、その他の美容整形
興味ない。
・声
ちょっとボイトレしたけど、低い声の方が好きだなって思って低めの声のまま。ガラガラ感は減らしてると思う。もう元の声の出し方がわからなくてよくわかんないけど。
・戸籍
変えてる。裁判所に提出する用の診断書の作成とかにめちゃくちゃお金がかかって、「診断とホルモンと手術以外にまだこんなにかかるの！？」ってびびった。親にも支援してもらったのに、ほぼ貯金が壊滅した。
・性的指向
ヘテロセクシュアルよりのパンセクシュアル。デートは女性の方が楽しいしドキドキすることもあるけど、性的には男性でないとあまりうまくいかない。ノンバイナリーは付き合ったことない。トランスジェンダーと付き合いたかったが出会いがないままシスの旦那ができた。
・風呂
女友達などに誘われたら行くが、目立ってないかとか気を使うのが嫌で積極的には行かないし、部屋に一人で使える風呂がないところに泊まったことはたぶんない。トラブルになったことはない。というか、こっちは気を使うけど周りは見向きもしない。たまにおばあちゃんが「背が高いね」って話しかけてくる。
・トイレ
男トイレに並んでたつもりが後ろに女性の待機列ができてしまったという出来事があって以来、女性用トイレを使用。その前も増田の後ろで女性客が間違って男性用に入ったり、男性客が謝りながら慌てて外に出て女性用トイレに入り直そうとしたらといったことが起きていた。小便器見ればちゃんと男性用だってわかるだろうに。
普通に使えるようになる前は、誰でもトイレや個室になってるカフェのトイレを細かく記憶してやりくりすることも多かった。外出時にできるだけ水分を取らないのもコツ。トランスの膀胱炎経験率は非常に高いらしいんだけど、幸い一度もならなかった。
・スポーツ
中高と体育に参加できなかったからそもそも体の動かし方がわからなくて、いまさら会社の健康診断で健康のために運動しろと言われて困ってる。トランスの友達に使いやすいジムのアドバイスとかを聞いているものの、行ったことはない。プロスポーツは興味ないけど、健康維持のためのスポーツは参加しやすくしてほしい。
たぶん4-5人。ほぼ女性。
たぶん5-6人。ほぼ女性。
最近面白かった本、映画、ドラマとか。あとは受けたハラスメントの話をして愚痴り合う。知らん人に体を勝手に触られたとか、同僚のマンスプがやばいとか、そういうの。
・家族
夫がいる。子供なし。ペットなし。犬飼いたいけど面倒見れる気がしなくて、責任ないことしたくないから諦めてる。
・仕事
デスクワーク系。戸籍も女性だから誰も何も言わないけど、気づいてる人もいるっぽいし、自分からも信頼している相手には普通に話してる。
・埋没したい？
別にかな。ネットで差別発言とか見ると怖くて埋没したくはなる。
・女らしくなりたい？
これも別に。たまたま女だっただけで、そもそもあんまり趣味も性格も女らしくないし、いわゆる女らしいファッションとかもほぼ興味ない。移行したてのときは新鮮で面白かったけど、いまとなってはむしろメンズライクな格好をしたい。
実際にイベントに行ったりして会ってみると、想像を超えていろんな人がいてびっくりする。別に女扱いされたいわけではないトランス女性や別に男扱いされたいわけではないトランス男性が意外と多い。スムーズに移行できていない人は伏目がちで暗く自信がなさそうな人が多い。移行歴長い人ほど図太い。というか、もはや普段トランスであることを意識する機会が減るから、仲間が集まると楽しそうにしてたりする。
・悩んだこと
就職のときに困った。学歴に男子校が入ってるから、誤魔化すべきか打ち明けるべきか悩みまくった。あと働くトランスジェンダーって、オカマバーか風俗のイメージしかなくて、どこに申し込んだらいいかわからなかった。
・いま悩んでること
健康。人間ドック受けるときに事情を説明して男性用と女性用の検査を織り交ぜたりしてるけど（前立腺検査と乳がん検査とか）、これで正解なのかわからない。健康診断の結果で男女で数値が分かれているものの判断がわからない。医者からは「女性の数値でいいでしょ」と言われたりするけど、明確な根拠のある医者に会ったことがない。
・普段大変なこと
物価高で貯金が少しずつ削られてるから節約するか昇給まで粘るかしないといけない。
・いま興味あること
ブルーボーイ事件って映画が見たい。メンズ服をうまく取り入れたい。
・女湯に執着する
→してない。使っててもおとなしく普通に使ってる。
→してない。してるとしても一部の不心得者で、シス女性も大差ない。シス女性に至っては盗撮での逮捕者が複数いて、危険性が高い。
→してない。使ってる人はおとなしく使っているし、使えない人は通販を利用するのが主。
・女性用下着屋に突入して女性店員に接客させることを喜びに感じる
→確かに無視されたら邪険にされるよりは女性客として普通に接せられるのは嬉しいのはある。
→してない。正規に処方されている場合はシス女性の更年期障害の量と変わらないし、非正規の場合は国外から個人輸入だから日本への供給と関係ない。
→してない。一部してるとしてもシス女性のコスプレと変わらない。というか、そんな格好では仕事とかできない。
→したかろうがしたくなかろうが、トランジションとともに手放す以外の結果は存在しない。むしろ男性特権もシス特権も手放してシス女性以下の存在になる。
・トランスレズビアンと称し女に突撃し、私を受け入れない純女は差別主義者だとほざく
→ゴールドフィンガーのことを言ってるなら、ゲストDJの友人として招待され、最初は断ったけどどうしてもというので行こうとしたら入り口で拒否されたという事件で、店から謝罪済み。
・「女より女らしい」とイキる
→「トランス女性は女じゃない」のような差別発言へのカウンターとしては確かに見る。「トランス女性は女じゃない」と攻撃する人間がいなくなればなくなるだろう。
→トランス女性を女じゃないと否定する人間へのカウンターとしては見る。「トランス女性は女じゃない」と攻撃する人間がいなくなればなくなるだろう。
→している人がいるとしても、フェミ嫌いなシス女性と大差ない。
→女性の先人もトランスの先人もよく語られているが、トランス差別的なシス女性の先人は確かに非難される傾向がある。一方で女性内のマイノリティへの認識が強固な女性の先人は非常に尊敬される。ベル・フックス、キンバリー・クランショー、アドリエンヌ・リッチ、アンドレア・ドウォーキンなどは読まれている印象。
→していない。トランスアスリートの人数はトランスの人口比に対してむしろ極端に少なく、トランスにスポーツの道はほぼ閉ざされている。
→していない。トランス女性アスリートで優れた成績を上げた者はほとんどなく、リア・トーマスも大学水泳で一度一位になったくらいでほぼシス女性に負けていて、ローレル・ハバードもオリンピックには出たが結果は残せなかった。ほかには有名な選手さえいない。基本的に女性スポーツはシス女性の独壇場。
・オリンピックの性別規定がトランス女性ではなく、むしろ女子種目に出ていたトランス男性を排除するために設けられた歴史を理解していない。
・いずれもそれが一部の話ではなく、一般的にトランスに当てはまる話であることをデータで示す必要がある。一部のアンチフェミ女性の存在がフェミニズム否定に使われるのが不当であるのと同じように、一部の犯罪者の存在が移民排除の根拠にされるべきでないのと同じように、偏ったデータでトランス排除を求めるのは合理性を欠く。
ネットの情報しか見てなさそうに思えるから、現実のトランス達と交流して仲良くなったり、身近な人にトランスがいたら親しくしたらといったことをするか、当事者による映画や本を見るなどしたほうがいいと思う。まあ、たぶん周りにいてもカムアウトしてもらえないと思うけど。
