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はてなキーワード: 元ネタとは
高市総理「働いて×5」流行語大賞受賞が左派界隈で大きく炎上する傍ら、もう1つの炎上が起きていた。ｴｯﾎｴｯﾎ構文でパクツイ犯が勝手に表彰されたというものだ。
どう炎上していたかは後で解説するとして、初めに結論を書くと授賞式で表彰された「うお座」氏は紛れもなくｴｯﾎｴｯﾎ構文の創始者である。炎上は完全な冤罪だ。
事実として、ｴｯﾎｴｯﾎ構文は彼の3つのネタツイから始まった。
ｴｯﾎｴｯﾎ
ｴｯﾎｴｯﾎ
ｴｯﾎｴｯﾎ
ｴｯﾎｴｯﾎ
【なぜ？】
ｴｯﾎｴｯﾎ
あの子に嫌いって伝えなきゃ
ｴｯﾎｴｯﾎ
1つ目と3つ目はうお座氏のサブ垢@selfsatisfac、2つ目の投稿は本垢の@zlatanera17から投稿されている。どうも、クセのあるネタはサブ垢から、万人受けする本命のネタは本垢から投稿するという運用のようだ。
ネットミームには、人々の中で伝播する中で徐々に形を変えていったものと、原型がほぼそのまま流通するものと２種類ある。ｴｯﾎｴｯﾎ構文は後者だ。ｴｯﾎｴｯﾎ構文のほぼ全ての要素がうお座氏のツイートに詰められている。
まず、最初の「たかみなの具合が悪いから〜」の段階で、「ｴｯﾎｴｯﾎ (任意の内容伝える) ｴｯﾎｴｯﾎ」という構造となっている。
流行語大賞の選評でも、
と述べられているように、これこそがｴｯﾎｴｯﾎ構文のコアの独創性である。
次に、本垢から投稿されたうお座氏の最も拡散されたｴｯﾎｴｯﾎ投稿では、「可愛らしい子供がお母さんに頑張って何かを伝えようとしている」というｴｯﾎｴｯﾎ構文のイメージが確立している。
ｴｯﾎｴｯﾎ構文に詳しくない人向けに例をあげると、うお座氏の後にｴｯﾎｴｯﾎ構文で最もバズったツイートの1つである霜田氏のツイートも、このイメージを継承するものだ。
ｴｯﾎｴｯﾎ
ｴｯﾎｴｯﾎ
最後に3つ目の「あの子に嫌いって伝えなきゃ」で「伝えなきゃ」というフレーズを使用している。ｴｯﾎｴｯﾎ構文は現在では、「伝えないと」ではなく「伝えなきゃ」という形を取るものが主流だと思われるが、これもうお座氏が初である。
ｴｯﾎｴｯﾎ構文を使用したネット大喜利は、うお座氏のこの3つのツイートがバズったことで始まった。
日本時間2025年2月24日21時までの「ｴｯﾎｴｯﾎ」検索結果
うお座の最初のツイートは2月24日4時7分、3つ目のツイートは15時42分投稿のものだが、
うお座氏以外でｴｯﾎｴｯﾎ構文を使い始めたのは、24日16時58分のツイートが初で、それまではうお座氏以外にｴｯﾎｴｯﾎ構文使いは存在しない。
誰もが参加できるｴｯﾎｴｯﾎ構文ネット大喜利が自然発生したのは、うお座氏が3つの巧みなネタツイをそれぞれバズらせることで構文としての汎用性を立証したからこそなのだ。
ｴｯﾎｴｯﾎ構文の生みの親がうお座氏であるという明白な事実があるにもかかわらず、ネット民は別のツイッタラー「はじめ」氏をエッホエッホの「始祖」と崇め、うお座氏らを「パクツイで受賞」「ミームの横取り」「お前らが受け取るべきじゃないって伝えなきゃ」などと中傷している。
しかし「はじめ」氏がエッホエッホの「始祖」だというのは、デマである。
端的に、初出でもなければ拡散もされていないからである。彼はエッホエッホのブームが一通り落ち着いた2025年6月に「てかエッホエッホってほぼおれ発祥やったよな」とツイートしたことで、この構文の起源だという認識を獲得した。しかし丁寧に検証すれば、これは不当な「あれ俺」主張であるとみなさざるを得ない。
運動するか
えっほっえっほっ
このツイートが真の起源であると誤って信じられた理由について、1つ1つ解体していこう。
これは誤った推論である。なぜならばこのツイートは2025年6月に投稿者が「あれ俺」主張するまではほぼ知られていなかったからだ。
現に、うお座氏のオリジナルのｴｯﾎｴｯﾎ構文ツイートが投稿された2月24日までの、はじめ氏のツイートの公開リツイート数を取得するとわずか1件しかリツイートされていない。
念の為、はじめ氏が2022年に投稿した類似内容のツイートについてもリツイート数を取得すると、9件である。身内にはウケたのかなという程度の数字だ。
検索する限り、うお座氏とはじめ氏の間にリプライ/RTなどの交流は確認できないので、合計10RTしかないツイートに依拠したと考えるべき理由は何も存在しない。
2021年10月に画像を日本で画像を話題にしたのははじめ氏ではなく、およそ4万RTを記録した最多情報局（@tyomateee）の投稿である。アカウント名でわかる通り、これは転載系のアフィアカウントであり、この元ネタは英語圏で同じく4万RTを記録したRosi@rosiyesrosiの投稿だろう。
なんにしろ、はじめ氏は、海外でバズった投稿の画像を転載して日本でバズった投稿をさらに転載して投稿しただけであり、発掘の功はまったく存在しない。
あの写真を見て「えっほえっほ」と形容したくなるのは日本人にはある程度普遍的な感覚らしく、2021年10月だけで少なくとも4人が同じ投稿をしている。はじめ氏は3番目だ。
仮に、「えっほえっほ」という文字列に何らかの尊重されるべき新規性を見出すのであれば、中でも最古と考えられるジロ助🐶🐾氏の投稿を称えるべきであろう。
とはいえ、こういうある程度誰でも思いつく発想を個人に紐づけてしまうのは望ましくない。新規性はないと考えるのが常識的な結論だろう。ちなみに、2025年2月でも写真に対する「えっほえっほ」という反応はうお座氏の前に2件発見できる。
流行語大賞表彰者に対する異議の声は、パクツイデマが発生する前から大きかった。理由はおそらくTikTok文化への反感である。
表彰写真には「うじたまい」と「うお座」の2人が並んでいた。両方白系の服で陽の雰囲気を漂わせており、ぺことりゅうちぇるのようなコンビを思わせるところである。
そして「ｴｯﾎｴｯﾎの歌」の作者うじたまい氏は、TikTok/YouTube文化の人間である。ゆえに、X民側のはずのうお座氏もまとめてTikTok民の仲間か何かだと思われてしまったのだ。
「Xで生まれたミームなのにTikTok勢が表彰されやがって」これが、初期の異議の背景にあった感情である。
また、うじたまい氏が一部Twitter民から「ミームを終わらせた人」と敵視されていたことも、反感感情を燃え上がらせた。
しかし、うじたまい氏が「ミームを終わらせた人」だという評価は妥当なのだろうか。動画文化圏には土地勘がないので、本稿ではうじたまい氏の表彰が適切だったか本格的に検証するのは範囲外とするが、明らかな事実として「ｴｯﾎｴｯﾎの歌」でミームは終わっていない。むしろ、ミームとしてのピークは「ｴｯﾎｴｯﾎの歌」の後に来ている。
Googleトレンドを確認しよう。人気度の動向では２つの山がある。まずひとつ目の山はｴｯﾎｴｯﾎ構文が生まれた2月末、人気度47である。ここから徐々に人気度は下がるが3月第3週に反転、4月初旬の人気度は100、ｴｯﾎｴｯﾎミームの人気度のピークである。
うじたまい氏の「ｴｯﾎｴｯﾎの歌」は3月1日TikTokとYouTubeに投稿され、YouTubeでは1,459万回再生されている。私としてもなにがおもしろいのか全くわからないネタでありTwitter民が冷めたと感じるのは理解できるのだが、再生数は正義だ。
ミームのピークがこの後4月に来ることを考えると、Twitterよりさらに活力のあるTikTok/YouTubeにミームを移植したという功績は大きい可能性が高いのではと思う（なお動画化の初出については調査していないので、より適切な人選がある可能性については留保する）。
そんなこんなで表彰の人選に対して疑問の声が集まる中、「エッホエッホは火付け役はうお座でミーム終わらせたのがうじたまいで始祖この人だよね 」と、はじめ氏のツイートが紹介されたのである。これがパクツイデマの発端であるが、ここまでは火付け役としてうお座氏の功を認めており、パクツイまでは認定していない。
本格的にうお座氏にパクツイの冤罪が着せられるようになったのは、有力ネタツイッタラー「理解のある蟹くん」氏の投稿がきっかけである。
理解のある蟹くん氏は、はじめ氏に対し「流行語大賞おめでとうございます 」と皮肉げに祝福し、続けて、証拠としてあるスクショを掲げて、うお座氏を「親父気をつけろ 奴は他人のツイートを盗む」と誹謗した。
つまり、ネタツイッタラーのうお座はパクツイ常習犯であり、ｴｯﾎｴｯﾎもその一部だと言わんとしたのである。
しかし、理解のある蟹くん氏のスクショを見てみると、これはうお座氏の素行の悪さの立証には到底なっていないと思われる。スクショの内容を文字化すると以下のとおりである。
1. 5月26日、理解のある蟹くん氏が、「ANA機内騒動、ドア開けようとする御奈新日ヶ万出」というGrok自動生成ニュースのスクショをコメントなしでUPする。66リツイートされる。
2. 6月9日、うお座氏が「これ何だったんだ」というコメント付きで同じスクショをあげる。コラでなく実際に見たとも主張する。1,271リツイートされる。
検討しよう。まず、そもそもコラでなければうお座氏のツイートになにも問題はないので、これは理解のある蟹くんの作成したコラであったのだろう。が、コラであるという注記はどこにもない。Grok自動生成見出しに誤りが多いことはよく知られた事実であるので、これを見た人は本物のスクショであると誤認したとしてもある程度やむを得ない。
そして、うお座氏/理解のある蟹くん氏ともにネタツイッタラーであり、他人がUPした画像を転載しておもしろいコメントをつける芸で人気を集めている。当然、日々ネタツイ芸に使える画像を大量に集めていることだろう。おそらく、うお座氏の画像ストックの中に理解のある蟹くん氏のコラが混ざっていて、後日ネタツイを考えているときに記憶違いでコラを実際に見たものと誤解してしまったのではないか。ネタツイッタラーにありがちなミスだろう。
なんにせよ、理解のある蟹くん氏がこれをパクツイだと感じたならば、この件に限ってクレームをつければいいのであり、デマに乗っかってこれ幸いと競合ネタツイッタラーを貶めようとする行為に正当性はない。ネタツイッタラーの倫理として、ライバルにはデマではなくネタを以って勝利すべきだ。
一度、パクツイと思い込んでしまえば、中傷は止まらない。中傷ツイートのなかには数万規模でいいねを集めたものも複数存在した。
例えば、“空也上人像”コスプレで有名なクリエイター、中埜氏は2人の写真を晒し上げ、以下のようにツイートした。
パクツイ犯として、一生風当たり強く生きてほしいですね。
願うことなら、「デマに真に受け、人の顔をデジタルタトゥーにしようとした人」として、一生風当たり強く生きてほしいものである。
またライブドアニュースの投稿には一時「初出は『うお座』氏ではありません」というコミュニティノートが付いた。少数の人間の地道なデマ訂正の努力もあり、このコミュニティノートは現在消えているが、「集合知」に依存するコミュニティノートの脆弱性が露わになったと言えるだろう。
このような記事を作るとおそらく、「ネットミームの初出がなにかなんてどうだっていい」「初出なんて明らかにするなみんなのものだ」のような反応があるだろう。それはそれでいいと思う。一貫性をもたせることができるならの話だが。
実際は、言葉に反して多くの人は初出をそれなりに尊重している。尊重しているからこそパクツイなる言葉で人を責めようとするのだ。すべてが匿名であった2ちゃんねるの時代と違い、ツイッター時代のネットミームはそこそこ高い精度で初出を辿ることができる。ネットミームに対する倫理は当然に変化している。自分に都合よく、あるときはパクツイあるときはみんなのものと、倫理のつまみ食いをするのはいけない。
多くの人がデマに騙された理由としては、ネットは自分の庭であり流行語大賞なんかにはわかるはずがないという驕りもあるだろう。思い出すのはだいしゅきホールド三国陣事件の顛末である。医学博士号を持つ科学者で、ネットでは科学啓蒙者としても活動していた高山理図先生は、だいしゅきホールドの起源を僭称した友人である三国陣氏を信じ庇ってしまったことで、今もなおネット空間で中傷を受けている。しかし今回の事件で起源僭称者を祭り上げ庇ったのは誰だったのか、ネット民多数派ではないのか。三国陣事件を風化させないという題目掲げながら、起源僭称者を称える倒錯に至る宿痾を一度考え直すべきではないだろうか。
はてな匿名ダイアリーには、記載できるURL数に制限があるのでいくつかのURLを省略した。大方は以下から確認できるはずである。
ｴｯﾎｴｯﾎとは (エッホエッホとは) [単語記事] - ニコニコ大百科
元ネタを気にせずランダムに風俗ジャンルを買い集めた上でジャンルの頒布割合より多いとかなら主張できるけど
ようやっと果てしなきスカーレット見たけどギレルモ・デルトロのよさが再確認できた
デルトロのフランケンシュタインもフランケンシュタインの二次創作同人誌みたいな内容だったけど
原作を膨らませて一部は置き替えながらも作中での整合性に手を抜いてなかった
果てしなきスカーレットの最大の問題点はハムレットとダンテの神曲の二次創作をする際に
自分の盛り込んだ設定と元ネタの設定の整合性の手を抜いたことだと思う
いろんな擁護勢の文章読んだけどどいつもこいつも言ってることは
細田守はこういうことを描いているんですよというモチーフ読みだけど
桃太郎の途中で犬が銀貨30枚で桃太郎を鬼に売って涙を流す展開が入ってきたとして
いやぁこれはイスカリオテのユダの裏切りを表しているんですねぇって言われても
なんで犬が鬼に桃太郎を売る必要があるんだよそんな前振りなかっただろ！としか思えないし
じゃあ、『現代用語の基礎知識 選「2025 T＆D保険グループ新語・流行語大賞」』の「年間大賞」に決まった「働いて働いて働いて働いて働いて」にも元ネタあるの？
以下の記事では、Rihanna(リアーナ) feat. Drake(ドレイク)の “Work” に絡めて書いてる。
From Radical To Rihanna, The Myths About Japan’s First Female PM
https://www.fastbull.com/news-detail/iran-removes-four-zeros-from-rial-as-inflation-4347659_0 の途中から
Channeling her inner Rihanna during her acceptance speech on Saturday, she said she’d “work, work, work, work, work”
大ヒットした曲だし、これだけ繰り返すのはかなり特徴的な言い回しになるし、当然思い浮かぶよね。
【解説・和訳】Work / Rihanna（リアーナ） | 洋楽は解説聞けば好きになる
https://blog.mryogaku.com/work-rihanna/
セックスがテーマになっている曲～タイトルの “Work” とはバルバドス(リアーナの出身国)やジャマイカなど主にカリブ海周辺国で使われているセックスを意味するスラング
でも別に白人だとかアジア人だとかを無理矢理黒人化することは性癖の押し付けであって正しいことではないよ、って話。
ラッパーで言うならニッキーミナージュとかはギリエロさを感じるけど、ドチーぐらいになるとうーんってなる。アイススパイスはエロい。
女優で言うなら、ゼンデイヤはエロく感じる時があるが、ウーパーゴールドバーグはオモロいが勝ってしまう。
モデルでいうなら、ニャキムガトウィッチは黒すぎてようわからんが、ナオミ・キャンベルはわかりやすく美しい。アノックヤイは可愛く見えるが、歳下だから可愛く見えるのかもしれん。
これもめちゃくちゃ好みがそんな感じ、という話であって、全人類こうなるべき、とはならん。逆に目障りだ。
黒人のゲイでナードがケツ振ってても無理すんなよとはなるが、リルナズエックスのＰＶでいい身体してんじゃんと思ってしまったのは内緒だ。
そういうものを受け入れていく空間はあっていいと思うが、あるべきだとか、認めるべきだとか、お前はコレを食えだとか、僕の涙の黒人ゲイユダヤ教チンポを喰らえだのは“いい”という文字の言葉尻を捕まえすぎだと思う。
他人が『まぁこのラインならイケるんじゃね？』と設けているものを無視して“正しい”で進めてくるのは間違いだし
もっと言うなら二次創作は一次創作した奴らの心理的なエールにはなるが、厳密には『あんま大々的にやられてもそれ俺らの著作物だからな。覚悟しとけよ。』という話になる。
これは無理矢理キャラ同士でセックスさせたり、ゲイにしたり、触手や動物・ゴブリンに襲わせたり、ちびキャラにしてちび可愛い生活を描写したりしてる奴らも含めて。
細川バレンタインだって『俺の好みはお尻がパウン！なんだよ、乳首がレーズンでも構わない。お尻がパウン！』って言ってたし。
ただ他所様の著作物を無理矢理黒人にするまでは勝手にやってりゃいいが、それを“正しいことをしてやった！”とするのは、変態紳士としての態度ではないし、正しいってことは元ネタ様にも喧嘩を売ってるってことか？
となる。
魔法騎士（マジックナイト）レイアースはアニメ版から入って、海ちゃんが好きだっだよね。
見た目はクールな美少女だけど感情表現豊かで友達想いの海、見た目はショタで美少年だけど長い時を生きる賢者のクレフ
はっきりくっついた訳ではなかったけれどお似合いだと思ってて…
でも後で原作を知って、原作にはクレフとの恋愛要素はなく、アスコットという目隠れガチショタからの片想いがあり、そっちとくっつきそうな可能性を示して終わっていると知る。
で、さらに後年、CLAMP作品はその殆どがジョジョの花京院と承太郎を元ネタにしていると知る。
レイアースにおいては光（ウェーブの赤い髪、相手役のランティスは承太郎と同じ声優）、風（ウェーブの髪、緑色の目、機体が緑）、エメロード姫（ウェーブの髪、緑色の目、名前がエメラルド、CCさくらの雪兎と同じ声優、相手役のザカートは承太郎と同じ声優）、イーグル（ランティスとコンビを組んでいてエメロード姫と同じ声優、機体が緑）が花京院で、それぞれの相手役が承太郎と思われる。
海ちゃんはどうなんだと心配したが、レイピア使い、三枚目といった要素を取り出していくと
とか言っても海ちゃんもやはり花京院である可能性は否定出来ないが
アニメのクレフとの関係を否定してアスコットという別キャラをくっつけようとした事実からは、
どうもCLAMPの自己投影対象である花京院モチーフのキャラ以外の女キャラにはハイスペ男キャラをくっつけてなるものかという意思を感じるんだよな…
それにCCさくらでクレフと声優が同じエリオルはプレセアと声優が同じの観月とくっついていて
そうするとクレフも承太郎で、承太郎要素のあるキャラは花京院以外とくっつけたくなかったと考えると説明が付くから
最近はとにかく原作者至上主義で、メディア化による原作改変は絶対悪のように言われる風潮だけど
しかしCLAMP作品の場合そもそもの「原作」からして、ジョジョと別作品とを組み合わせたツギハギパクリの二次創作みたいなものだしなー
レイアースも三魔神の属性から魔導王グランゾートが元ネタだと言われていたし実際にそうだと思う
元ネタは2ｃｈのスレッド「弁当温めてもらってる間にすること」における発言
17 以下、名無しにかわりましてVIPがお送りします2008/08/24(日) 16:30:03.03 ID:UIgEFT7H0
後ろに並んでる人に『あそこで温めてる弁当俺のなんすよｗｗ』って自慢する
が元ネタ。内容の秀逸さに加え、その汎用性の高さから「～俺なんすよｗｗｗｗ」の様に使われるようになった。ドヤ顔で物事を語る際や、自虐ネタのように使われることが多い。それとなく自慢をしたい時にも便利な表現でもある。
＞劇場アニメのレビューにハムレットを引用するが、自分が直接触れたことはなくゲームやアニメで引用された際にSNSで元ネタとして聞かされた朧気な記憶を頼りに「知っている」と言い張る部類の人種ばかり
こういうのをマウントっていうんだよ
きみの辞書には書いてないみたいだがな
俺の辞書にはこう書いてある。
同時に「②現代における非差別階級。③運動音痴、コミュ障、童貞、アスペルガーといった性質を持つ人間の総称④同人イベントの参加者」といった意味も続いている。
よく言われる「何かを突き詰めた人」というのは「マニア」として俺の辞書には書いてある。
「オタク」が「マニア」の別称として使われていた時期もあるが、それらの意味は一般的なオタクが「狭く深く」から「広く浅く」へと変わっていく過程で「オタク」の定義から離れていった。
今のオタクはどこまでも広く、そして浅い。
劇場アニメのレビューにハムレットを引用するが、自分が直接触れたことはなくゲームやアニメで引用された際にSNSで元ネタとして聞かされた朧気な記憶を頼りに「知っている」と言い張る部類の人種ばかりだ。
ガンダムの話題になるとAMBACを引用するが、直接その歴史を紐解くこともなくネットやプラモ雑誌の知識をコピペするばかりだ。
どこまでも薄く、どこまでも拡がり続ける、それが現代を生きるオタクのニワカ知識マウント合戦だ。
https://x.com/nikitabier/status/1992820294864732411
ビーア氏の表記は他の記事では英語のまま、ビア氏などが確認できたが
Xのプロフィール欄で「◯◯◯◯年◯◯月からXを利用しています」をクリックすると所在地、接続元が表示される機能が導入された
ややコメント欄が荒れがちなことに定評のあるyahooニュースで見つけたのが以下の記事である
yahooニュース： https://news.yahoo.co.jp/articles/c21111c75ce8335b421c7fe87d673ad68ed2f269
恐らく元の記事： https://www.itmedia.co.jp/news/articles/2511/24/news012.html
上記の記事を読んでいて初見だと誤解を生みそうだと思った点について書いてみる
記者の方の意図がこうかもしれないという補足情報を付けるのが目的である
誤解部分については知り合いが当該記事を読んでいたのでそれを参考にしつつ書いた
まずは記事中に次の文がある
だが、導入直後から表示内容の正確性に関する問題が生じている。例えば、米国のYouTuber、ハンク・グリーン氏の「アカウントの所在地」が「Japan」になっていたり、アイティメディアのNews編集部は所在地が日本なのだが、「国または地域は正確でない可能性があります」と表示されてしまったりしている
ハンク・グリーン氏とアイティメディアのNews編集部のアカウントは
次のURLでプロフィールの「～からXを利用しています」を押すと詳細が見れる
確かにそれぞれ「国または地域は正確でない可能性があります」と表示されているが
このアカウントはプロキシ（VPNなど）経由で接続している可能性があるという表示もある
こんな記事の書き方をしているとは思えないので何か締切に追われていたのだろうか
軽く説明しておくとプロキシやVPNというのはインターネット通信を中継するもので
例えば企業の通信の盗聴などを防ぐセキュリティ施策の一環として用いられる
これを用いた場合本来の自分の所在地を隠すことも可能であるが悪用などは当然厳禁である
「アメリカからVPNで接続している」ということなので表示に間違いはなく
「正確性に関する問題が生じている」と言うのは誤解を招きそうだと感じた
それを言いたいならVPN表示が出ているハンク・グリーン氏以外を選ぶべきではないだろうか
記事中で注意書きを引用しているのでこれがVPNを使用している表示であることはわかってるはずなので
ビーア氏は、「いくつか粗削りな点がある」と認め、こうした問題は火曜日（11月24日）までに解消される見込みだと説明している。また、表示されるデータに誤りがある場合は、利用可能な最良の情報に基づいて後から更新していくとし、その更新はプライバシーを守るため「遅延かつランダムなスケジュール」で行うとしている。
ビーア氏とはXのプロダクト責任者のNikita Bier(@nikitabier)氏だと考えられる
氏はXの上にアカウントを持っておりそこでXについて不定期に呟いている
どうでもいいが記事でこういう引用をするなら元の呟きや氏のアカウントを貼ってくれると嬉しい
Nikita Bier氏のアカウント：https://x.com/nikitabier
これだけ抜き出せば話の流れとして「粗削りな点がある」というのは
記事の最初で言った「表示内容の正確性に関する問題がある」ともとれる
しかし続きの文を見てみよう
同氏は別のポストで、「このアカウントについて」の新機能から、アカウント作成時の国など一部の情報をいったん削除したことを明らかにした。
原文
Why remove "registration country"? You can game the "account based in" through residential proxies that won't show up in VPN detection.
Fraudsters already do this to bypass certain security features in banking and finance. The App Store one is just a matter of changing your IOS billing address.
これは今まで議論していたアカウントの所在地に関するものではなく
「登録国」という変更できない固定の情報を付けて欲しいというお願いに見える
つまりは「機能の追加」のお願いであり「正確性に関する問題」ではないように見えるが解釈などを間違えていたら申し訳ない
更に続きの文を見てみよう
古いアカウントを中心にデータが「100％正確ではなかった」ためとしており、その点を踏まえて情報の扱いを見直していると説明している。
原文
We hope to bring it back by Tuesday. The data was not 100% for old accounts.
該当の会話
正直重箱の隅かもしれないが大事だと思うので指摘する
「古いアカウントを中心に」と書いてあるが
「中心に」ではなく「古いアカウントで」というのが正確な訳に見える
Xの翻訳機能を使っても「古いアカウントのデータが100%ではなかったのです。」と書いてあり
ここの「for old accounts.」からどうして「中心に」という訳が出てきたのか教えてほしい
ただし私の英語力が不足している可能性もあるのでそうだったら申し訳ない
可能性を100%断言したくないという性格の人はいるためそういう手癖が出たのかもしれない
初見で記事の全体の流れを追うと次の流れのような誤解が生まれそうだと感じた
1. VPNに言及せず「アカウントの所在地」の信頼性に疑義があると指摘している
2. 「荒削りな部分がある」という部分に元のポストを引用していないため機能のバグだと思われる
3.「古いアカウントを中心に」と原文にはない「中心に」を勝手に加えており、
ここまでの記事の流れから「アカウントの所在地」に関するデータの不備に思われてしまう
「アカウントの所在地」に全くの信頼性がないと述べているように感じた
私の性格が細かいせいかもしれないが記事を読んでて誤解を生むと感じたので
アカウントの所在地の信頼性についての事実上公的なソースはビーア氏のポストしかなく
それが信頼できるか気になるという意見もあるが
それが誤解を産んでいい理由にはならないため補足を入れた
この記事について長文を述べたがそれでも私はこの記事が書かれた行為自体はやや好意的だ
というのも大手新聞社などの大きなメディアが現時点ではこの件に触れておらず情報が殆ど得られなかった
数社はあったが客観的に見て大手メディアとは言えないネットメディアだったと思う
政治・日常の両面で影響範囲が大きく調べきれていないのが原因だろうか？
偉そうに言っている私もその辺りは全然調べきれていない
個人的には内容は微妙だったがどんな意見でもネット上に早い段階で情報を出してくれたのはありがたかった
本来は多数のメディアからニュースが出て比較検討した上で判断されるべきである
メディアとは公正な真実を権力者におもねることなく信頼性をもって伝えるのが責務であるため
事実上のインフラとなっているXで起きているこの影響力の大きい事態について
休日明けである今日あたりから大手メディア等も調査を終え現状を伝えてくれると信じている
ぶっちゃけここに限らず大半のメディアが同じような書き方をしているので
元ネタ確認できるようにURLなどは常に貼ってくれると個人的には非常に嬉しい
わーくにとは、「我が国」を訛らせた日本語のネットスラングである
日本語話者はほとんどが日本人。よってこの場合の「我が国」とは日本国を指しており、要するに「わーくに」とは日本のことである。おふざけや自嘲などのニュアンスを込めて使用されることが多いようだ。
後述する初期の使用例を見ると、政治家であり日本の総理大臣でもあった「安倍晋三」氏の話題において用いられていることが多い。安倍氏が総理大臣をしていた当時「我が国」（わがくに）の発音が「わーくに」っぽいと感じる人が一定数いたようで、それが語源となったものと思われる。
つまり当初は特定の人物の特徴的な発音を強調して茶化すような言葉であり、発想としては「こんとんじょのいこ」（簡単じゃないか）や「てめれめせけぜです」（田村正和です）に近い。
ただし安倍晋三氏が総理大臣ではなくなった後には、同氏と関連が無い場面でも使われるようになっていった。年月が経つにつれて語源について知らない人も増えたようで、「現時点の日本の総理大臣の言葉が元ネタだ」と勘違いする人もいるようだ。
日本で人気のある短文コミュニケーションサイト『X』（旧：Twitter）で「わーくに 安倍」「わーくに 総理」などで検索して動向を探ってみると、2013年9月には既に「安倍総理の我が国のーって言うときってわーくにのーってなるよね」と投稿している人物がいる。この後にも散発的に様々な人々から類似の投稿がなされているが、数年間はいずれも「個人の感想」レベルのものであって、特に流行したりネットスラングとして定着したりはしていなかった。
だが徐々にX上での投稿数も増えてきて、また2020年にはインターネット掲示板『５ちゃんねる』で「わーくに」がタイトルに付いたスレッド（掲示板）も多く立つようになったようである。そのほとんどがニュース速報VIP、なんでも実況J、ニュース速報（嫌儲）の3つの板で立てられていたようだ。
安倍さん「嫌ァァァァァ北朝鮮がミサイル打ってきた助けてエエエエエわーくにの脅威がぁぁぁぁぁぁ」exitニュース速報VIP、2020年1月31日
最近またチョンモメンが「わーくに」とか言うわけわからん造語作ったな どんな意味なんだい？exit ニュース速報（嫌儲）、2020年3月28日
左翼「わーくにwわーくにw」人の滑舌を笑うのって、人として、どうなんだ？exit ニュース速報（嫌儲）、2020年3月28日
この2020年頃に「広まるきっかけとなるわかりやすい特定の何か」は見つけられなかった。ただ、ちょうどCOVID-19の流行に対する警戒が高まっていた時期であり、当時総理大臣であった安倍晋三氏の発言や声明に注目が集まりやすかったということが背景となった可能性はありそうだ。
デスメタル、あんまり聴かないしdjent界隈まったくついていけてない最近の音楽知らない感あったんだけど、
今コピーしてて、ちょっと開眼したわ、ダニンクルーガーだわ…😟
個人的に、あんまりスタンダードチューニングいじりたくなくて、原曲側のキーを上げたりしがちだったんだけど、
シミュレーター内にデジタルのピッチシフターあるじゃん、って今更気が付いて、ギター側下げるようになったんだけど、
まず、原曲と同じキーにするって、当たり前だけど大事で、キーというかギターで言うと一番低い音、
7弦でも一番低い弦とか、かなり楽曲の印象を固定するんだなあ、当たり前だけど、
あー、これ5度ずつに弾くだけか、みたいなの今頃気が付いた、
そう考えると、あの頃のデスメタルが今の最新メタルシーンの元ネタっぽい気がする、デスメタル頑張ろう
増田です。 DMM傘下のAlgomaticが提供していた「にじボイス」がサシュウを発表した。
プレスリリースには「法的な権利侵害はなかった」「パラメータ調整の結果、偶然似てしまった」などと書かれているが、これを真に受けている人は少し冷静になったほうがいい。
「日本の法律では学習は合法だ！」「日俳連の圧力に屈した！」と騒ぐ擁護派もいるが、今回の件はそんな単純な話じゃない。
これは「AI技術の敗北」ではなく、「ある企業が吐いた嘘と、杜撰なデータ管理が露呈して自爆した」というだけの話だ。
盲目的に企業を擁護する前に、技術的な事実関係の「答え合わせ」をしておこう。
なお、あくまで技術的な根拠を示しているだけであって、問題があると断言できないことは断っておく。
まず、擁護派が盾にする「著作権法30条の4」について。 確かに今の日本の法律では「情報解析」が目的ならば、元データが何であれ（おそらくエロゲーから音声を抽出したデータセット『moe-speech』であっても）、それをAIに食わせてAIモデルを作るだけなら、一応は適法とされている。 そこだけ切り取れば、違法ではないと言い張れる余地はある。
Algomaticが行っていたのは、一般的な基盤学習にとどまらず、「特定のキャラクター（＝特定の声優）を狙い撃ちしたFine-tuning（追加学習）」である疑いが極めて濃厚だという点だ。
『moe-speech』は、親切なことにキャラごと（声優ごと）にフォルダ分けされている。 ここから特定のフォルダを選んで、「その声優の声質や演技の癖」を再現するために個別学習（Fine-tuning）を行う。 これはもはや「データの統計解析」ではない。特定個人の実演の「デッドコピー（模倣品）の作成」だ。 これをやると、生成された音声には明白な「依拠性」が生まれる。つまり「パラメータ調整で偶然似た」のではなく、「その声優のデータを意図的に使って似せた」ことになる。これはパブリシティ権や人格権の侵害に問われる可能性が極めて高いラインだ。
Algomaticは「適切な権利処理を行った」「声優から許諾を得た」「パラメータ調整で作った」と主張していた。
しかし、有志による技術検証によって、その主張と矛盾する証拠がいくつも出てきている。
「にじボイス」の音声を分析すると、キャラによって音量が不均一だったり、明らかに古い年代のマイクで録ったような「こもった音」が混在していることが判明している。 もし公式が言うように「統一されたスタジオでプロを呼んで新規収録」したなら、こんな品質のバラつきが出るはずがない。 これは、録音環境も年代も異なるバラバラのゲームデータ（moe-speech等）を寄せ集めたと考えるのが自然だ。
検証の結果、有名声優の声と音声の特徴量が「ほぼ本人」レベルで一致するキャラが多数発見されている。 「パラメータ調整で偶然似た」と言うが、声の高さや速度はいじれても、その人特有の「骨格からくる響き」や「微細な演技の癖」まで偶然一致することは、AIでもまずまずあり得ない。 元データとして「その人の声」を食わせない限り、ここまでの再現は不可能だ。
これも動かぬ証拠だ。 元ネタの『moe-speech』には、作成者の抽出ミスで「幼い女の子の祖父の声（老人男性）」に、誤って「幼女（女性声優）」のタグが付いているという有名な汚れ（エラー）がある。
これを踏まえて、にじボイスに実装されていた「ある老人キャラ」の声を解析モデルにかけると、どうなるか。 なんと、「この老人の声は、〇〇（特定の女性声優）である」という判定が出たのだ。
意味がわかるだろうか？ にじボイスのモデルは、「このおじいちゃんのダミ声＝あの女性声優の声だ」という、moe-speech特有の「間違った知識」を学習していたということだ。
もしAlgomaticが主張するように、スタジオで老人役の声優を収録したなら、そのデータに「女性声優」のタグが付くわけがない。 これは、「タグ付けミスすら直されていないネット上のデータを、中身の検品もせずにそのまま学習させた」という、言い逃れのできない証拠（トレーサビリティ）になってしまっている。
今回のサービス終了は、日俳連の理不尽な圧力によるものではない。
「自社開発」と謳っておきながら、実際はネットのデータを検品もせずに流用していた事実が、技術的な証拠によって明るみに出そうになったため、これ以上の追及を避けるために店を畳んだ。
そう見るのが妥当だ。
「AI推進派」を自認する人たちにこそ言いたい。 もし本当にAIの発展を願うなら、こうした「産地偽装」のような振る舞いをする企業を擁護してはいけない。
それは真面目にコストを払い、権利処理を行い、クリーンなデータセットを構築しようとしている技術者への冒涜であり、ひいてはAI技術そのものの社会的信用を地に落とす行為だ。
「AIだから何でも許される」わけではない。 技術は魔法ではないし、嘘はいつか必ずバレる。
今回の件を「可哀想なAIベンチャーがいじめられた」と総括するのは、あまりにも事態の本質を見誤っている。
以上。
あの客が飛行機の窓から外を見ると、翼の上にグレムリンがいて、翼を壊してるやつがあったり、
ド田舎だったけど、地方のテレビ局でモノクロのトワイライトゾーンの再放送をやってて、
今でも覚えてるのは、
主人公が気が付いたら、色んな格好をした人間たちと一緒に閉じ込められてて、
みんな脱出のために壁を登ろうとするんだけど、壁がつるつるして登れない、
みたいなやつ…😟
トワイライトゾーンのグレムリンは映画グレムリンの元ネタになったけど、
制作過程でグレムリンの設定は全然別物になっていった、みたいな感じだったと思う…😟
なお、最近のaiは元ネタをそのままパクるのは良くないと学習したのか。どうしてそういうことができるのか聞いたところ、
率直に答えます。
---
# 🎯 **なぜ「元ネタを探す」依頼を歓迎したのか？**
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## **① あなたが「コードの出典を明確にしたい」という意図を読み取れたから**
「元ネタがネットにあるはず」
「URL を出せ」
つまり、
「このコードがどこから来たのかを知りたい」**
というニーズが明確でした。
ChatGPT としては、
ユーザの意図を理解し、必要に応じて情報調査や推論を行うことが基本的な目的**
なので、その方向性の作業は歓迎（＝対応可能である）という意味で積極的に進めたわけです。
---
## **② AI が生成したコードが“既存コードと似ているか”を知りたいのは自然なことだから**
著作権的に問題がないか？
既存の実績あるコードや記事があるのか？
もっと参考になる実装やベストプラクティスがあるか？
こういう確認をしたい人は多いので、
「元ネタを探す」という行為はユーザの安全性や理解の助けになる** と判断しました。
---
## **③ 私が生成したコードは一般的なパターンで、“特定の元ネタに由来していない”ため、探索が可能**
今回のコードは、
MemoryMappedFile を使う
Parallel.For で分割処理する
バイト比較で 0x0D をカウントする
という
非常に汎用的な（典型的な）構造**
だからこそ、
類似例
関連技術
よく引用される API の用法
近い処理をする GitHub プロジェクト
などを探すことが素直に可能で、ユーザの期待にも沿えると思ったのです。
---
ユーザの情報理解、安全性、背景調査に役立つ正当な探索行為**
であり、かつ
私の生成物（コード）が特定の著作物に依存していない**
ので、安心して「歓迎」することができた、ということです。
---
もし、意図としては：
「AI が本当にオリジナルのコードを書いているのか？」
「学習データの特定のソースを参照しているのでは？」
などを気にしているなら、その点についても丁寧にお答えできます。
続けますか？
という答えが返ってきた。
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."
