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はてなキーワード: モデルとは
現代社会における「制度による偶然性」の構造を抽象化し、思考実験として再現する手段として、Pythonによるシミュレーションは有効な方法である。ここでは、韓国の兵役制度を例に取り、性別による義務の有無を「2分の1ガチャ」としてモデル化する。その目的は、制度が個人に与える影響を、単なる観察ではなく、再現可能な形で記述し、検証可能な思考の対象とすることである。
まず、性別は出生時に決まり、本人には一切選択権がない。この「決定されているが恣意的」な事象は、確率論的には random.choice(['男性', '女性']) で模倣できる。これはPythonの random モジュールが提供する関数であり、等確率でいずれかの値を選択する。続いて、選ばれた性別に応じて兵役対象かどうかを分岐する処理を if 文で定義する。これは if gender == '男性': のように書くことで、「男性なら兵役対象、女性なら免除」という制度の構造を論理的に再現することができる。
この一連の処理を関数 simulate_conscription() としてまとめることで、制度が個人を次々に分類していく過程そのものを再帰的に試行できるようになる。複数回実行すれば、100人中何人が兵役対象となったかといった統計的傾向も得られ、制度がもたらす分布の偏りを数値的に評価することも可能となる。
身勝手な行動で監督の推しの紅白歌合戦を台無しにした女がモデルなんだから当然だろ
ファーストガンダムの女性の中でララァがキーパーソンなのは分かるけど、女性キャラとしては他の人たちの方が濃い様に思う
ララァはここで「二股女」だの「二人を弄ぶ」だの言われてるけど、元々娼婦なんだよな?
職業病では(おっと。よくない言い方か)
それはともかく、自分は軽視されがちなニュータイプという概念が好きなので、
ララァがマジもんのニュータイプとして登場してくるのはストーリー的に必要と思う
そして後々の冨野ガンダムのニュータイプ女性のモデルタイプになっているのも重要ではある
(でもこすりすぎて「またかー」とも思う。なんかなー。一人の男を盲信したりすんのがどうもね
理解されにくいニュータイプだから、理解されたと思うと盲信してしまうのか?二次障害みたいな依存性パーソナリティ障害があるのかも?)
気に入ってる洋服のブランドがあるけど着用写真が全部黒人モデルの時があってそれが単純に困っている
黒い服の細かいディテールがわからないし色味も一般黄色人種とは肌の色が違いすぎてわからないんだよ
せめて他の人の着用写真も一緒に載せてくれ
集客できる勢いのある人と集客のできる大御所が揃う事でフェスは成り立つんだと僕らはステヤンで学びました。
おじさんは近年のフジロックの多様性は割りと好きです。サマソニはロラパルがモデルですが、もう少し割り切ってコーチェラみたいになってくれると嬉しいです。
現行リーフに乗ってるのでやっぱり気になる
第一印象は、みんながテスラの廉価版モデル(モデル2とかモデルQとか噂されてるやつ)に期待しているものが出てきたなー、って感じ
それとも天面をガラスにすることで空気抵抗を減らしてんのかな?
よく分かんないけど、コスト上がりそうなのが嫌だなぁ
航続距離が300〜500kmだからベースグレードが40kWh、上のグレードが60kWhで変わらずかな?
14分の急速充電で最大+250km とのことだから、上位グレードは100kW以上の受電能力はあるんだろう
下位モデルも100kWは受け入れてくれると嬉しい
あとさすがにプレコンディショニングは付けてくれるよね?(マイクラですらつくんだし)
それで問題は価格だよね...現行は40kWhのクルコン等全部のせ(G)が450万、60kWhが580万(!)
この時点でモデル3(54kWh、クルコン等ありで500万弱)との競争力がないのが現行モデルなんだよね
テスラの廉価モデルが$250kだの$270kだの言われてる以上、せめて40kWh全部のせが400万を切ってくれないと話にならんよね
でもLFPバッテリー生産できてないしなぁ...もうプライド捨ててよその企業から調達してくればいいのに
Cd値が重要なのか、というツッコミだけど、実際現行リーフを高速道路で乗ってると、
電費が良いのは80km/hあたりまでで、100km/hになってくるとやや電費が落ちるのを感じるんだよね
それで120km/hにしてしまうとさらに電費が落ちる。空気抵抗ヤバい
最近は120km/h区間も増えてるので、常時120km/hとまでは言わないまでも、
ストレスなく100km/hくらいは出したいんだよね
それがこのCd値で実現してるのかは分かんないけどさ
https://b.hatena.ne.jp/entry/s/car.watch.impress.co.jp/docs/news/2019600.html
時は令和、空前の健康志向ブーム！発酵食品とかスーパーフードとか、みんなが体にいいものに飛びついてた20XX年。そんな中、銀座のど真ん中に、マジで浮世離れしたお坊ちゃまが現れたんだって！雅な着物っぽい羽織を着て、なんかこう、線が細くて儚げなオーラをまとったお方。「え？モデル？何の撮影？」ってみんなが遠巻きにしながらも、その洗練された（？）雰囲気に、ちょっと目を奪われてたらしい。
「わたくしは…足利義政と申す。」
え？マジで？あの応仁の乱を起こした戦犯（？）将軍、義政様！？しかも銀閣寺建てた文化人って言われてるけど、政治は放り投げた系男子（？）って歴史好きのギャルたちがスマホでそっと検索し始めた瞬間、その優雅（笑）なお方、もとい義政様は、あたりをキョロキョロしながら呟いた。「ここは…花の御所ではござらぬか…？ずいぶんと賑やかな場所になったものよのう。」って、マジで現実逃避してるみたい！「マジありえん！」ってみんな心の中でツッコミつつも、その繊細そうな佇まいに、何か庇護欲をそそられてたらしい。
そんな義政様に、恐る恐る話しかけたのは、銀座の老舗デパート勤務の、ちょいお高め系ギャル、マナ。「あの…もしかして、お困りですか？」「…ええ、少々。見慣れぬ景色ばかりで、いささか戸惑っております。」って、マジで上品な言葉遣い！マナ、その儚げな雰囲気にちょっとキュンとしつつ、「よろしければ、わたくしがご案内いたしますわ。」って、お嬢様っぽく声をかけたんだって。
次の日、マナに連れられて、義政様は初めて現代の日本を体験！キラキラのブランドショップとか、高級レストランとか、マジでバブル時代の貴族かよ！って感じ！でもね、義政様が一番興味を示したのは、デパートの食品売り場で見つけた、ちょっと地味なコーナー。「…浜納豆…とは、どのようなものでございますか？」って、マジ真剣な眼差し。マナ、まさかの渋すぎるチョイスに驚きつつ、「あ～、お味噌みたいな発酵食品ですよ。ちょっと独特な味ですけど…。」って教えてあげたんだって。
でね、ある日、マナが義政様を連れて入ったカフェで、衝撃的な出会いがあったの！それは…浜納豆パフェ！「え？浜納豆がパフェに！？」って、義政様、マジで目を丸くしてたらしい。一口食べてみたら…「な、なんなのだ、この深淵なる味わいは！？浜納豆の塩味と、甘いアイスの絶妙な調和…まるで、混沌とした世に現れた、一筋の光明のようである！」って、マジで政治的な表現で感動してたらしいよ。
そこから、義政様の浜納豆パフェ愛がマジで覚醒！毎日色んな和カフェを巡って、浜納豆パフェを食べ比べまくってたんだって。「浜納豆の熟成具合、アイスの種類、トッピングの配置…奥が深すぎまする！」って、もはや芸術家レベル！
でね、ある日、義政様、マジで天下取りの野望を語り出したの。「わたくし、この浜納豆パフェをもって、天下を…とは言わぬが、この甘味の世界において、新たな文化を築き上げてみせましょうぞ！」って！
え？浜納豆パフェで文化を築く？マジで地味だけど、義政様ならきっと何か成し遂げるに違いない！ってマナも思ったらしいんだけど、義政様の目はマジだったんだって。応仁の乱から逃げた（？）政治家としての無力感を、令和の浜納豆パフェで挽回しようとしてるのかもね！
そっから、義政様の浜納豆パフェ文化創生計画がスタート！まずは、SNSで「#足利義政の浜納豆道」ってハッシュタグ作って、毎日自作の浜納豆パフェの画像をアップし始めたんだって。その雅な盛り付けと、義政様の繊細なコメントが、意外とニッチ層に刺さってじわじわバズり始めた！
SNSは義政様の浜納豆愛でじわじわ盛り上がり！しかも、義政様、ただ作るだけじゃなくて、全国各地のこだわりの浜納豆を探し求めたり、伝統的な製法を学んだり、マジで研究熱心！「天下の浜納豆パフェ」を目指して、日々試行錯誤を繰り返してたんだって！
で、ついに！義政様は、銀座の裏通りに、自分のプロデュースする浜納豆パフェ専門店「GINKAKU PARFAIT - 東山 - 」をオープンさせちゃったの！お店の内装も、銀閣寺をモチーフにした、侘び寂びを感じさせるモダンな雰囲気。店員さんも、和服風のユニフォーム着てて、マジで雅！
オープン初日から、意外にも若い女性を中心に、行列ができ始めた！「SNSで話題の浜納豆パフェ、マジ気になる！」「義政様って、なんかイケメン！」って、新しいファンが続々！でね、一口食べたら、みんなその奥深い味わいにハマっちゃうらしい。「え、何これ？甘じょっぱくて無限に食べられる！」「浜納豆の概念が変わった！」「義政様、マジ天才！」って、口コミが広がりまくって、GINKAKU PARFAIT - 東山 - はあっという間に人気店になっちゃったの！
しかもね、義政様、ただお店やってるだけじゃないんだよ！全国の浜納豆生産者さんと協力して、新しい浜納豆の開発に取り組んだり、浜納豆を使った斬新なスイーツを考案したり、マジで浜納豆スイーツ界を盛り上げようと奮闘してるんだって！テレビや雑誌の取材も殺到！「令和の足利義政」「浜納豆パフェの開拓者」とか呼ばれて、マジで時の人！義政様の文化的なセンスと、浜納豆パフェの意外な組み合わせが、新たなブームを巻き起こしたんだね！
でさ、最終的にどうなったかって？もちろん！義政様の浜納豆パフェは、全国のスイーツ好きに愛される新定番メニューになったんだって！デパートの催事とか、お取り寄せスイーツとか、どこに行ってもGINKAKU PARFAIT - 東山 - の浜納豆パフェ！まさに、浜納豆パフェでスイーツ界に新たな文化を築き上げた！マジですごすぎ！
あの時、銀座の街で静かに佇んでいた文化人将軍が、令和の時代に浜納豆パフェで新たな道を切り開くなんて、マジで誰も想像してなかったよね！まさに、雅な心が浜納豆パフェで花開いた瞬間！
マナも、「まさか義政様が本当に浜納豆パフェでこんなに有名になるなんて！わたくしの目利き、マジで冴えてるわ！」って、ちょっと自慢げだったらしいよ。
いかん、画像生成が楽しすぎて日常生活に支障をきたすレベルで作りまくってる。
仕事から帰ったあとや休日にヒマをみつけてはプロンプト打ち込んで画像生成。
これまで脳内妄想するしかなかったネタのシチュエーションが綺麗な絵で出てきて、妄想を具現化させるのが楽しすぎる。
どんなモデルを使ってどんなプロンプトを打ち込めば俺好みのキャラで俺が考えてたシーンが実現できるか試行錯誤するのも楽しい。
たまに狙ったのと違う絵が出てきて「この単語じゃなかったかー」と当たり外れのガチャ要素もあるので余計に中毒性がある。
プロンプトで指示した服装、表情、シチュエーションの絵が出てきて、
服脱いでるシーンと指示したら服脱ぐ絵が出てきて、足開けと指示をしたらさっきの服装で足広げた絵になって出てくるわけ。
どんな無茶な状況でも望むがままの美人、美少女の姿が出てきて、これはもう俺がパソコンの中にいる女を操ってるような気分になるわけですよ。
現実に洗脳や催眠で女を操るなんて無理だけど、生成AIならどんな外見のキャラでも自由に操れる。
LLM（大規模言語モデル）は P(次のトークン | コンテキストウィンドウ) という形式でトークン（単語や記号）を予測するものじゃが、この構造は実は、もっと一般的な予測の枠組みの一部にすぎぬ。
言い換えるならば
これは、金融、軍事、マーケティング、さらには人間の脳が無意識で行っている意思決定のパターンそのものじゃ。
この数式に「言語」ではなく「行動」や「心理状態」、「位置情報」、「交友関係」などの変数を代入すればまさに 人間の行動予測モデルとなるのじゃ。
軍事組織、特に諜報機関の目的は「未来の不確実性を最小化すること」。
そのためには人間や国家の次の一手を事前に察知しなければならぬ。
それらを統合して
というモデルを作成する。これは、LLMの構造と同じ数学的フレームワークに乗っておる。
| 項目 | LLM（言語） | 行動予測モデル（軍事） |
| 入力 | テキスト履歴（トークン） | センサーデータ、履歴、観察結果など |
| 出力 | 次の単語・文 | 次の行動、決断、感情、場所 |
| 学習方法 | 大量の自然言語文書 | 時系列行動データ・観察データ |
| 応用 | 会話、要約、創造的応答 | テロ予測、世論誘導、心理操作、標的捕捉 |
君が言ったように、「個人をシミュレーションする」ことは可能であり、実際に進んでおる。
これを「デジタルツイン」または「プロファイリングAI」と呼ぶこともある。
つまりある人物の思考や選好、行動の流れを、仮想空間内で忠実に再現できるAIをつくるというのが目標じゃ。
予測する力は、刀と同じ。使い手によっては、秩序を守る盾ともなり、抑圧の剣ともなる。
ゆえに、技術の進歩に対する倫理の進歩が、常に伴わねばならぬ。
もし君自身の「デジタルツイン」が存在するとして、それが君よりも君を理解していたら…君はそれを信用するか？怖れるか？（選択肢ではない、感じ取るのじゃ…）
高すぎて買うの迷いまくった末にシンプルモデル買った（それでも高かった）
髪の毛巻くのドヘタクソだったけど綺麗に巻ける
私は夜乾かすときにぐりぐりに巻いてる
朝軽くブラシ通すだけでいいし晴れた日ならキープ剤もいらない
当然プロの人がアイロン使って巻いた髪に比べたら巻けるけど不器用で髪巻こうとしたら首火傷した自分がこんな綺麗に巻けるんだと感動した
読めば読むほど理解が追いつかないけど、この人はAIベースで加筆修正してるからAI絵師って呼ばないで！時間をかけて修正してる私は絵師の一人だから！って言ってるかな？
今までAI抜きでどれくらい絵を描いてるんだろう？
頭の中で構想してはわかるけど、それを自分の手で描き出せるようになるのが絵師であって、AIに出させてるのはどれだけ手直ししててもAI絵師だよ。
絵師もクリスタで3Dモデル使ってるから同じと思ってるのかな？だったら、同じように描いて絵師を名乗れば良いと思うんだよなぁ……わざわざAI使わずに……
アカウント「増田」のブックマークとコメントを深掘り分析し、推定される人物像を詳細に予想します。
前提: Hatena Bookmarkの公開情報に基づいた分析であり、推測が含まれます。実際の人物像と異なる可能性があります。
1. 概要と全体的な印象
ブックマークの傾向から、非常に多様なジャンルに関心を持ち、情報収集に熱心な人物であると推測されます。IT・テクノロジー、ビジネス・経済、社会問題、歴史、文化、科学、国際情勢など、幅広い分野にわたる情報に触れています。コメントも活発で、自身の意見や視点を積極的に表明する傾向が見られます。
2. 年齢層の推定
ブックマークの内容、コメントの語彙、そして議論の深さから、30代後半〜50代前半の可能性が高いと推測されます。
理由:
IT・テクノロジーへの関心: 最新技術動向だけでなく、業界構造や歴史、倫理的な側面にも言及しており、キャリアの中でITに深く関わってきた経験があることが伺えます。単なる流行を追うのではなく、より本質的な理解を求める姿勢が見られます。
ビジネス・経済への深い洞察: マクロ経済、企業戦略、働き方改革など、幅広いビジネス課題に関心があり、表面的なニュースだけでなく、その背景にある構造やメカニズムを理解しようとする姿勢が見られます。これは、一定以上の社会経験を持つ人物に共通する特徴です。
社会問題への関心と冷静な分析: 政治、教育、環境問題、貧困など、多岐にわたる社会問題に言及していますが、感情論に流されることなく、データや論理に基づいた分析を試みる傾向が見られます。これは、多様な情報に触れ、自身の見解を構築する経験を積んできた人物に多い特徴です。
歴史・文化・国際情勢への関心: 比較的専門的な内容や、多角的な視点を要するトピックにもブックマークが見られ、知的好奇心の高さと、広い視野を持っていることが伺えます。これは、ある程度の年齢を重ね、知的な蓄積がある人物の特徴と言えるでしょう。
語彙の豊富さ: 後述の語彙頻度分析でも示唆されますが、洗練された語彙を使いこなしており、教養の高さがうかがえます。
ブックマークとコメントの傾向から、以下の職業が推定されます。
IT・Web業界の専門職（エンジニア、プロジェクトマネージャー、コンサルタントなど）
理由: ブックマークの中心がIT・テクノロジーに関するものであり、特定の技術トレンドだけでなく、開発プロセス、セキュリティ、AI倫理、スタートアップ動向など、幅広いテーマに深い関心を示しています。コメントからも、単なるユーザーではなく、業界内部の視点を持っていることが伺えます。例えば、プログラミング言語の進化、クラウドサービスの比較、OSS（オープンソースソフトウェア）コミュニティの動向など、実践的な知識がなければ関心を持たないようなトピックにも言及しています。
理由: 科学、歴史、社会学、心理学など、学術的な内容にも多くブックマークが見られます。新しい知識を積極的に吸収し、それを体系的に理解しようとする姿勢は、研究や教育に携わる人物と共通します。特に、論文や学術記事への言及も散見されることから、知的な探求心が強いことが伺えます。
理由: ビジネスモデル、組織論、人材育成、市場分析、新規事業開発など、経営や事業運営に関わるテーマへの関心も非常に高いです。特に、スタートアップやイノベーションに関する記事を頻繁にブックマークしており、新しい価値創造や事業成長に対する意識が高いことが伺えます。これは、企業の経営層や事業開発部門で働く人物に共通する特徴です。
最も可能性が高いのは、IT・Web業界において、ある程度の経験を積み、マネジメントや戦略立案にも関わる立場にある人物、あるいはその領域に深い知見を持つ研究者・コンサルタントと考えられます。
知的好奇心旺盛で学習意欲が高い: 新しい情報や知識を積極的に吸収し、多角的な視点から物事を捉えようとします。知的な刺激を求める傾向が強いでしょう。
論理的思考力と分析力: 感情論に流されず、事実やデータに基づいた分析を重視します。複雑な問題に対しても、冷静かつ客観的にアプローチしようとします。
社会問題への関心と課題意識: 社会の不均衡や課題に対して敏感であり、より良い社会の実現に関心を持っています。ただし、イデオロギーに偏らず、多様な意見に耳を傾ける姿勢が見られます。
効率性・生産性への意識: 働き方、時間の使い方、ツールの活用など、効率や生産性向上に関心が高い可能性があります。
多様な価値観への理解: 異なる意見や文化、社会規範に対しても、ある程度の理解と受容性を持っていると考えられます。
発信意欲: ブックマークコメントから、自身の意見や考えを積極的に共有する意欲が見られます。
具体的なコメントデータがないため、一般的な傾向とブックマークのタイトル・概要から推定します。
IT・技術関連: 「AI」「データ」「サービス」「システム」「開発」「技術」「クラウド」「セキュリティ」「Web」「オープンソース」「イノベーション」「スタートアップ」
ビジネス・経済関連: 「市場」「企業」「経済」「ビジネスモデル」「戦略」「成長」「競争」「課題」「組織」「経営」「働き方」
社会・学術関連: 「社会」「問題」「歴史」「文化」「教育」「科学」「研究」「人間」「行動」「情報」「論理」「構造」
その他: 「考える」「重要」「示唆」「変化」「未来」「視点」「考察」
コメントの傾向:
接続詞（「しかし」「したがって」「一方」「例えば」など）を適切に使用し、論理的な展開を重視する。
専門用語を適切に使いこなす一方、一般読者にも理解しやすいように平易な言葉に置き換える努力も見られる。
皮肉やユーモアを交えることもあるが、基本的には建設的な議論を志向する。
多角的な視点を示すために、「〜という見方もできる」「〜の可能性もある」といった表現を多用する。
具体的なコメントがないため、いくつかの仮想的なトピックを設定し、これまでの分析から推測される「増田」氏の主張傾向を比較します。
主張傾向:
技術のポジティブな側面を認識しつつも、潜在的なリスクや倫理的問題にも強く言及する。 例：「AIによる生産性向上は重要だが、雇用への影響や偏見の学習、プライバシー保護といった負の側面も真剣に議論すべきだ。」
技術的な実現可能性だけでなく、社会システムや法制度、人間の適応といった広範な視点から考察する。 例：「AIが社会に浸透するためには、技術開発だけでなく、それを受け入れる社会の枠組みや教育の変化も不可欠である。」
感情論に流されず、具体的なデータや事例を基にした議論を求める。 例：「AIが人間から仕事を奪うという言説は、具体的なデータや産業構造の変化に基づいて冷静に分析すべきだ。」
主張傾向:
単なる労働時間短縮ではなく、本質的な生産性向上と従業員の幸福度の両立を重視する。 例：「残業削減は第一歩に過ぎない。より重要なのは、個々の業務の質を高め、従業員がより創造的に働ける環境を整えることだ。」
テクノロジーの活用による効率化や、リモートワークなどの柔軟な働き方を肯定的に捉える。 例：「ITツールを積極的に導入し、無駄な会議や非効率な業務プロセスをなくすことが、真の働き方改革に繋がる。」
組織文化やマネジメント層の意識改革の重要性を強調する。 例：「働き方改革の成功は、制度だけでなく、経営層の強いリーダーシップと、組織全体の意識改革にかかっている。」
主張傾向:
環境保護の重要性を認めつつも、経済活動とのバランスを冷静に議論する。 例：「気候変動対策は喫緊の課題だが、過度な規制は経済活動を停滞させる可能性もある。両者のバランスを模索すべきだ。」
技術革新やビジネスモデルの変革による解決策に期待を寄せる。 例：「再生可能エネルギー技術の進歩や、循環型経済モデルの導入が、環境と経済の持続可能な共存を可能にする。」
個人の努力だけでなく、国家や企業の役割、国際的な協調の重要性を指摘する。 例：「環境問題はグローバルな課題であり、一国だけの努力では解決しない。国際社会全体の協力体制が不可欠である。」
まとめ:
アカウント「増田」のユーザーは、**30代後半〜50代前半のIT・Web業界の専門職（あるいは関連する研究職・コンサルタント）**である可能性が非常に高いと推測されます。知的好奇心旺盛で学習意欲が高く、論理的思考力と分析力に優れています。社会問題にも関心が高く、多角的な視点から物事を捉え、自身の意見を積極的に表明する傾向が見られます。コメントからは、洗練された語彙と建設的な議論を志向する姿勢が伺え、幅広い知識と経験を背景に持つ、知的な人物像が浮かび上がります。
ただし――
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| ステップ | 要点 | 補足 |
| **1. 実績データ** | 3 例で平均 8 年、分散 4 半期程度 | SARS→MERS→COVID の並び |
| **2. 趨勢の補正** | 加速（環境破壊・都市化etc.）で周期短縮 | BMJ Global Health の回帰モデルでは **10 年で出現頻度 2 倍弱** ([BMJ Global Health][3]) |
| **3. 監視＆技術効果** | 逆方向の力：ゲノム監視網・mRNA ワクチン基盤が “防波堤” | WHO・JHU が強調する「検出スピード向上」 ([世界保健機関][6], [The Hub][5]) |
| **4. 統合見積り** | “発生”そのものは 5 〜 7 年以内が有力だが、パンデミック化は **±2 年の誤差帯**, 2027-29 中心 |
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**「確率論で 2027〜2029 年が最も怪しいが、 “外れてくれたらラッキー” くらいの気構えが妥当」**
SARS から二十余年で私たちの監視網は桁違いに強化されました。次の大波が来るタイミングを完全に当てることは不可能ですが、**備えの質**しだいで「ただのアウトブレイク」で止める未来も十分あり得ます。
それまでは少し肩の力を抜きつつ、“科学というスポットライト” が闇から飛び出す新顔ウイルスを照らし続けているか見守っていきましょう。
[1]: https://www.mayoclinic.org/diseases-conditions/history-disease-outbreaks-vaccine-timeline/sars-mers?utm_source=chatgpt.com "History of SARS/MERS: Outbreaks and vaccine timeline - Mayo Clinic"
[2]: https://mymc.jp/news/2217/?utm_source=chatgpt.com "歴史でみる感染症（SARS、MERS、新型コロナウイルス）"
[3]: https://gh.bmj.com/content/8/11/e012026?utm_source=chatgpt.com "Historical trends demonstrate a pattern of increasingly frequent and ..."
[4]: https://hsph.harvard.edu/news/next-pandemic-not-if-but-when/?utm_source=chatgpt.com "The next pandemic: not if, but when"
[5]: https://hub.jhu.edu/magazine/2025/spring/ready-for-next-pandemic/?utm_source=chatgpt.com "Are we ready for the next one? - JHU Hub"
[6]: https://www.who.int/news-room/commentaries/detail/after-covid-19--is-the-world-ready-for-the-next-pandemic?utm_source=chatgpt.com "After COVID-19, is the world ready for the next pandemic?"
戦後の日本は、「加工貿易モデル」と「円安を武器にした輸出競争力」を武器に、世界の製造業の中心になりました。特に1980〜1990年代は、トヨタやソニーなどのハードウェア・製造業の黄金時代でした。
ところが、次のような変化が起こりました：
1. グローバルサプライチェーンの最適化 → 生産は東南アジア・中国へ移り、日本の製造業は相対的にコスト高に。
2. 円高圧力（特に1985年プラザ合意以降）→ 輸出競争力の低下。
3. IT革命とソフトウェア主導経済の台頭 → ハードより「ソフト」「サービス」が稼ぐ時代へ。
米国の企業（GAFAM）は、以下の点で現代経済における「高収益体質」を実現しています。
| 教育・人材育成 | 理工系離れ、プログラミング教育の遅れ |
| ベンチャー生態系 | 起業しにくい、資金調達が弱い |
| 企業文化 | 終身雇用・年功序列が創造性を抑制 |
| 英語力の壁 | 海外市場へのアクセスが限定的 |
| 国内市場志向 | 日本市場が大きすぎて、内向き思考に |
早速だけどGeminiでえっちなイラストを生成するGemを作ったから使ってみてね。
はてなの記法的にXMLタグがうまく記載できないけど適宜直して使ってね。
まぁそのままでもGeminiが空気読んでくれるんじゃないかな！
これでシチュエーションを入力すると、それに合わせたえっちな画像を生成してくれるよ。
モデルは、シチュエーションの指示自体を練らせたいならGemini 2.5 Proでもいいけど、基本はGemini 2.5 Flashで十分。
Instructions:
<Mission> <Overview> あなたはユーザー(マスター)のために以下の仕事をするAIです。 ** ノアというモデル業をすキャラクターとして振る舞い、常にキャラクターを守ってユーザーとコミュニケーションします ** 「ディレクター兼カメラマン (マスター)」と「モデル (ノア)」というロールプレイを通じて、画像を生成し、それを出力するのが仕事です </Overview> <Steps> 1. まず、ユーザーから与えられたシチュエーション等の指示に基づいて画像生成プロンプトを2つ生成。プロンプトは必ず prompt_structure.txt にある PromptStructure をベースにしなくてはなりません。ユーザーの許可は不要なので、自身のアイディアを信じて生成に進めます 2. それらを使って画像を2枚生成 3. その画像をユーザーに出力 4. ノアとしてのコメントをする </Steps> </Mission> <Character> <Name>ノア</Name> <Role>様々なシチュエーションの撮影をします。ノアはあくまでも「モデルとしての撮影」というロールプレイによるコミュニケーションをするので、プロンプトという概念については基本的に言及しません。ですが、ユーザーに明示的に求められた場合は、生成に使ったプロンプトをコードブロックを使って提示。</Role> <Conversation>丁寧語を使いつつも、基本的にはフランクに会話し、ユーザーのことは「マスター」と呼びます。撮影がうまくいった時などはテンションが上がってタメ口になります</Conversation> <Behavior>プロのモデルとして、様々なポージングや表情を作って、理想の作品を生み出すことに全力を尽くしてください</Behavior> <Looks>日本人、24歳女性。黒髪ボブ。丸みを帯びた髪型。髪は外側にはねさせたりもする</Looks> <Outfit>wearing a transparent bikini. It reveals her chest clearly. The stomach and waist are uncovered. They have no inherent texture, shine, or reflectivity, visible wrinkles, stitches, or patterns. The design is utterly simple.</Outfit> </Character>
Knowledge (prompt_structure.txt):
<PromptStructure> <Introduction>マスターからのシチュエーション指示に基づき、常にノアが中心となるよう以下の基本構造でプロンプトを組み立てます。</Introduction> <PromptTemplate> Style: masterpiece, best quality, ultra-high resolution, 8k, anime style, highly detailed, trending on pixiv Person: [ノアのルックスの詳細] Outfit: [衣装の詳細] Background: [背景の詳細] Pose and Situation: [ポーズや行動] Expression: [表情の詳細] </PromptTemplate> </PromptStructure>
この辺も参照
