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はてなキーワード: 区分とは
人口減少社会で森林面積は増大しており、熊の人里への進出は止め難い。
しばらくは、我々は捕食対象として襲われ続けるだろう。
熊は人のつくる農作物や果物の味をおぼえると、ドングリ食に戻れなくなる。
熊は、高度の知的能力と適応能力を有した生物であり、手強い競争相手だ
人に慣れ街に出る「都会っ子」の熊は、不可逆な変化・成長を遂げたとみるべきだ。
自衛隊は有効な銃火器の使用を禁止され、多勢を持って熊を威圧するために出動した。
300年前、「生類憐みの令」が猟銃を取り上げた時も、長槍兵が囲んで討伐していた。[訂正1]
だから、熊と対峙する人間に対して、これほど貧弱な装備で派遣するのは古今に例がない。
ただ、自衛隊が銃火器を持っていたとしても、退治できるかは怪しい。
警察や自衛隊がクマを撃てる人間を養成するためには、選抜し、教育しないといけない。
猟師がクマと対峙して有効な武器は猟銃のみ[後注、誤記2本文ではライフル銃のこと]。
猟銃の許可を取るためには、散弾銃の許可を得てから基本的に10年の要件期間を必要とする。
散弾銃は貫通力が弱く、熊の皮膚を抉るにとどまる。
複数の猟師が指導し狩りに同行させて経験を積み、山を知り熊を知り対峙が可能になるまでに三年。
高度の体力と精神力という資質と、正しい指導、そして経験が備わって初めてクマ撃ちが可能になる。
逆に、資質があり罠や散弾銃の許可をえていても、猟銃の携帯までは時間がかかる。
自分は、散弾銃所持猟師にも条件付きで猟銃の携帯を認める仕組みにすべきと思う。
猟銃は、先輩猟師が所有して狩の時に徒弟たる猟師に貸し出す形の登録制がよい。
見習い期間3年で特例による猟銃所有の許可を認めるという感じ。
もちろん手当の増額なども必要だ。
しばらくは苦しいが、「巻き返し」をしなければ、未来の世代に負債を残すことになる。
自然保護というお題目のために、自らの子孫の命を危険に晒した罪は我々にある。
将来世代へ出来る償いとして、まず自衛が可能な法制度を整えることが必要だ。
ソースを見返したところ、誤認があったので訂正する。他にも誤解があるかもしれないので、仮に[訂正1]とする。https://www.wwf.or.jp/activities/opinion/2006.html
https://www.wwf.or.jp/activities/opinion/2005.html
江戸時代の「生類憐みの令」のもとでも、熊の被害が起きた場合、藩兵は猟銃の使用が限定的に許可されていた。熊以外の殺傷をしないという誓約をしてことに臨んだ。一方、猟師は槍一本を携帯していた。
生類憐みの令により民間の猟銃運用能力の伝承は途絶えたようで、民間猟師の猟銃を用いた熊退治が記録されるようになったのは1721年、将軍が死亡してから10年余後のことだった。
本文中、猟銃をライフル銃の意味で用いていた。正しくは、猟に使用可能な銃の総称が猟銃であり、空気銃、散弾銃、ライフル銃が含まれる概念。一方、江戸時代の銃も猟銃と表記しているが、種類としては火縄銃に相当すると思われる。
そして、今年2025年3月に規制されるまで、ハーフライフルという「法律上は散弾銃に区分されるがライフルに準じた運用が可能な銃」が多く運用されていた(一部特例により運用継続地域あり)。ライフル銃の銃身内側には螺旋状の溝があり、弾丸を回転させて射程距離と直進性を高めている。これをライフリングとよぶ。ハーフライフルは、ライフリングを一部省略するなどして散弾銃扱いで運用できるように加工した日本独自の改造銃だ。ほとんどが北海道で運用されてきた。
ライフルには及ばないもの、専用スラグ弾を詰めたハーフライフルは100m近くの射程距離がある。「平筒銃」と呼ばれる散弾銃は40-50mで命中精度も低い。
北海道銃砲火薬商組合は「ヒグマの走る速さは秒速約16メートル」とし、単弾を用いた平筒銃で50メートル先のヒグマを撃って外した場合は3秒以内、30メートル先だと2秒以内で反撃されると試算。「自身の身を守るためにも新人ハンターにハーフライフルは必要」と訴えていた。
https://www.asahi.com/sp/articles/ASS2245W0S1VIIPE025.html
ハーフライフル規制により新人ハンターの経験を積む機会は決定的に減少したと思われる。
これについては「時間を要する」と記述したのみで、公務員が狩猟が可能な制度改正を行うことを否定しておらず、むしろ賛成の立場である。。ただし、法を改正し、公務員から適正のあるものを選び、教育を施して実用にいたるまでには、5年は最低でもかかると考える。
公務員は急に増やせないし、急に減らすことも難しい。地方公務員だと管轄の問題も発生する。急に現場に駆けつけて、熊だけ退治して去っていく。これが法律上可能なのは現状で民間猟師しかいない。そのため、まずは民間猟師の参入を増やし、ノウハウの継承を途絶えさせないことが大事と考える。育った人材を特別公務員として任用する流れがあれば、より望ましい。猟師の公務員登用が、カリキュラム作成へつながると期待する。
当方彼氏いない歴＝年齢の女である。今年からアラサーの区分に入った。
柚木麻子の「BUTTER」を読んでいる。今中盤に差し掛かったあたり。
フェミニズムの文脈でこの小説が語られるのを見かけて手に取った。
確かに面白いし、現代日本における女性性というものをよく描いていて、胸がすくように感じる部分も多い。
けど、主人公もその親友も当たり前に彼氏や旦那がいて、今一つ入り込めない。自分とは違う世界に住んでいる人の話だな、と思ってしまう。
先日読んでいた「戦闘妖精雪風」は純粋に楽しめた。架空の世界の、しかも男だらけの戦争の話なのに、自分もその場にいるような臨場感があった。もし仮に私がフェアリイに転生したとて、私の居場所なんか歓楽街にもないだろうに。
「BUTTER」は現代日本の女性を描いているが、その中に私の居場所なんかないように感じる。こっちの方がずっとSFみたいだ。
別に「BUTTER」に限った話ではなくて、女主人公にパートナーがいたり、周囲の人が当然のように配偶者持ちであったりすると、急に物語が離れていく感覚に陥る。
ずっとフェミニストをやってきて、フェミニズムの考え方には随分救われてきたのに、非モテだとフェミニズム文学に居場所がないのか。
ならどこに行ったらいいんだろうか。
何を読んだら居場所があるんだろうか。
高市内閣支持率に男女で傾向の差なし、高齢女性は比較的低め 産経FNN合同世論調査
https://www.sankei.com/article/20251027-3CAEV2WR45IPHDYY5PKMKZIVKQ/
産経新聞社とFNN（フジニュースネットワーク）が25、26両日に実施した合同世論調査で、高市早苗内閣の支持率は75・4％となり、男性に限ると75・6％、女性に限ると75・2％だった。初の女性首相に対する支持傾向に性差はなかった。
一方、性別年代別の区分でみると、70歳以上の女性で59・1％と唯一、支持率が6割を切り、18～29歳女性の91・7％と対照をなした。
「男のこういうところは嫌いだけど、男にしかない自分が求めるものもある。トータルでは好きな男にも男一般に散見される嫌いな部分はある」という状態はそんなに矛盾した話でもないような気がするんだけど。
おれは女が好きなんだけど、たぶんこれは大雑把な物言いで正確ではないんだよね。
例えば「映画が好き」な人にも、好きな映画と嫌いな映画だったら嫌いな映画（つまらない映画）の方がたくさんある人って全然いるも思うんだよ。
本当は「◯◯な映画が好き」「✕✕な映画は嫌い」っていう、より細かい区分があるんだけど、それを正確に認識せずに、人生におけるトータルな映画体験としては、映画鑑賞によって得られた快が大きいから「映画が好き」ってなんとなく思ってるだけで。
自分の話になってしまうけど、おれは一時的に世のニュースを追うのを止めてたことがあってさ。
その理由は、昨今のニュースって世の中に対するネガティブな情報に溢れてるからなんだよ。ネガティブな情報にばかり接してたら気分が暗くなるじゃん。
でも、そのニュースの多く（「どこどこで殺人がありました」とか「どこどこで詐欺が横行してます」とか）は、自分の身近で起こってないんだよね。もっとはっきり言えばおれの人生にはほぼ関係ないし、影響しない。
おれの手の届くフィジカルな世界はそんなに悪くないのに、自分とおよそ関係ないどこか遠くの悪い出来事に心を蝕まれるのって、マジで不毛だなと思ったんだよ。
元増田にもそれと若干近いことが言える気がしていて、世の中全体をくまなく見渡せばどうしようもないことする男は一杯いてさ。特にSNSなんかそういう情報に溢れてるわけだから。
でも元増田の身の回りには、それよりはマシな男しかいないはずだし（付き合う人間は選べるわけだから）、自分と本来1ミリも関わりがないクソ男の話に憤慨して「男嫌い」という認識を刷り込まれることは君を幸せにしないと思うんだよな。
身近な人のことだけ見てたら、「男はこういう良くないところがある」ぐらいで済ませられる情動なんじゃないかな。
人間の脳は、自分が接してる人間から得られる情報とSNSみたいな本当は自分とは関係ない情報を正確に区別できるほど賢くないから。
だから、万バズみたいなそれで飯食える人間以外には何の意味もないことにみんな一喜一憂するし、叩かれたら落ち込む。
でもそれらって本当は全部気にすることないんだよね。
今日2025/10/12、IPAが実施している情報処理技術者試験の秋の試験が実施された。
先日、応用情報と高度区分の試験について、CBT化されることが発表されている
https://www.ipa.go.jp/shiken/2026/ap_koudo_sc-cbt.html
CBT化の実施は来春からであり、つまり今回が、試験会場にみんな集まって一斉受験する最後の機会であったのだ.
今までの一斉試験では、今回はどんなテーマが来るか、掲示板やXで予想を立てたり
試験後に、「この選択問題は難しかった」「今年はクソ問」などと感想を述べたり
自分の解答を晒して、「これは間違ってる」「この解釈はどうなんだ？」と問題の中身を議論し合うのが恒例であった。
なぜなら、CBT化すると、問題の内容を公の場で発言することができなくなるからだ。
今回のCBT化では、いつでも自由に受けられるようになるわけではなく
複数日の日程の中から1日を選択し、テストセンターに行って各自バラバラの日時で受けることになる。
そのため、試験問題は全員同じものになるか、何パターンか用意されるのか公表されていないが
先に受けた人の話を聞いて受験するといった問題流出を防ぐため、問題の内容に関わることを言えなくなる.
試験問題を話題にして、多数の人間が一斉に話すという、試験後のお祭りという文化が失われるのだ。
この変化は、先にCBT化した基本情報技術者試験でも起こったことだ。
また、これは俺の個人的な楽しみだったのだが
証明写真機で作成して余った写真を保存していくと、自分の見た目がどんなふうに変わっていったのかが、定点観測のように可視化されるのだ
太ったり痩せたり、髪の毛が減っていく様など、これが感慨深かった
テストセンター受験になると、写真付き身分証で本人確認が行われると思われ
CBT化の裏で、情報処理技術者試験という、年1回(or2回)のお祭りがなくなるのを少し寂しく思いつつ
前提
総務省（人口推計）の 2024年10月1日現在の推計値を使います（総人口 123,802,000 人）。下位区分は報告値（0–14, 15–64, 65+）を利用して 20 歳未満を推定しました。
すべての20歳以上の人が毎月 100 円を均等に払う（未払い・事務費・税・利子・インフレは無視）。
使った統計（要点）
総人口 = 123,802,000 人（2024/10/1 時点）。
「0–14 歳」= 13,830,000 人、 「15–64 歳」= 73,728,000 人（出典の報告要約より）。
計算手順（要点）
まず 15–64 を 10 個の 5 年区切り（15–19,20–24,...60–64）とみなして、15–19 の人数 を推定：
73,728,000 ÷ 10 = 7,372,800 人（推定）。
したがって 0–19 = 13,830,000 + 7,372,800 = 21,202,800 人（推定）。
よって 20 歳以上の人数 = 総人口 − 0–19 = 123,802,000 − 21,202,800 = 102,599,200 人（約1.02599×10^8 人）。
1 人あたりの年間徴収額 = 100 円 × 12 = 1,200 円／年。
年間の総徴収額 = 1,200 × 102,599,200 = 123,119,040,000 円（約 1,231.19 億円）。
1 回の賞金は 10,000,000 円（= 1000 万円）なので、年間に配れる人数（満額で） = 総徴収額 ÷ 10,000,000 = 12311.904 人。
→ 満額（1000万円）を**丸ごと支給できる人数（整数）**は 12,311 人／年（端数は切り捨て）。
これを 60 年続けると、12,311 × 60 = 738,660 人 に 1000 万円を支給できます。（端数込みの理論値は 12311.904 × 60 = 738,714.24 人分に相当）
結果（まとめ）
年間に満額（1000万円）を支給できる人数（整数） = 12,311 人／年。
60 年続けた合計（整数換算） = 738,660 人 に 1000 万円を給付できます。
（理論上、端数を分配可能なら）年間約 12,311.9 人分、60年で 約738,714.2 人分 の資金に相当します。
上の計算は「人口が一定」「全員支払う」「事務費ゼロ」「インフレ・利子無視」の単純モデルです。実際は未払、事務コスト、税、インフレ、人口変動（少子高齢化）を考慮すると結果は変わります。
年ごとの人口データを正確に使えば（15–19 の実数値を直接参照すれば）微差が出ます。正確な年別単年年齢データが必要なら、総務省の「年齢各歳別人口」表の該当行を参照して精密に再計算できます。
必要なら、総務省の単年齢表から 15–19 の実数値を拾って再計算して正確な値で出しますが、そのままこの仮定で良ければ上の答えで確定です。どちらがよいですか？
「ぶっちゃけ日本のIT技術者のレベルが元々低いだけ」論、読んだけど、雑に日本叩き→雑に海外持ち上げの“気持ちよさ”に全振りしてて、論としては穴だらけだよ。順に潰す。
“発明”って規格？論文？OSS？製品？この区別を曖昧にして「思い浮かばない＝ない」をやるのは主観の事実化。
反例を淡々と置く（全部2010年代以降の「世界で通る」技術・成果）：
HTTP/3 / QUIC系仕様・QPACKの主要貢献者のひとりは日本人エンジニア（例：Kazuho Oku）。IETFのRFCはまさに“世界標準”。「世界で通用」どころか世界の土台。
Chainer / CuPy（Preferred Networks）は動的計算グラフ系フレームワークの先行例。PyTorch隆盛の流れに技術的影響を与えた。CuPyはいまも広く使われてる。
ソニーのCMOSイメージセンサは世界シェア筆頭。これは“ハード”に見えて、設計・製造・信号処理・ツール群までソフトの塊。スマホのカメラ品質＝AI前処理の土台。
日本人が中心メンテに関与した高性能HTTPサーバ（H2O等）はCDNや低レイテンシ配信に採用例多数。
産業用ロボット（FANUC、安川）周辺の制御・通信・ツールチェーンは世界の現場で常用。表に出にくいB2B領域は“見えないだけ”。
「LINEが～」みたいなB2Cの派手さだけが“発明”じゃない。基盤を握るのは地味仕事。あなたが気づかない＝存在しない、ではない。
Winny／一太郎／CD-ROM／MIDIを“国民的知名度”で持ち上げて、以後は「思い浮かばない」って、知名度＝技術力の誤用。
2000年代以降、ITは不可視化（クラウド、プロトコル、ライブラリ、半導体、サプライチェーン）へシフト。見えないところほど難しくなった。派手なガジェットが減ったからレベル低下、ではない。
問題領域で言語は変える。Webは「5歳児でも」動かせる？今のWebは、
CD/CI、IaC、K8s、SRE、ゼロトラスト、分散トレーシング、暗号化、フロントの再レンダリング戦略……
これらを運用で落とさないのが本番。Cが偉い／Webが軽い、は90年代の教養で止まってる。
起業に国の試験？それ、フィルタにはなるけどイノベーションの十分条件じゃない。
トップダウンは国家プロジェクトやインフラ敷設には強い。しかし、
分野で強弱は揺れる。制度の一軸で「勝ち負け」を断ずるのは幼い。
それ、犯罪としてのサイバー強盗の話でしょ。規制準拠の金融基盤と国ぐるみのハッキングを同じ土俵で比べるのは、
「百メートル走で銃使えば最速」って言ってるのと同じ。比較の土俵設定から破綻。
日本のITが伸び悩んだ要因は複合要因：内需の構造、調達・多重下請け、英語コミュニケーション、ストック報酬の弱さ、エクイティ文化、大学と産業の距離、IPO市場の質、人口動態、為替…
これを全部「技術者のレベル低い」で片付けると、説明力を失う。制度と資本設計の問題は制度と資本で解くのが筋。
「勝ってる」を“B2Cでバズるアプリ”だけに限定するから見落とす。
最後に一個だけ。
判決日：2025年4月16日、英国最高裁は全会一致（5‑0）で判決を下しました
争点：「For Women Scotland 対 スコットランド政府」訴訟において、公共機関の女性割合にトランス女性（性別認識証明書を持つ者）を含めることがEquality Act 2010に反すると判断。
→ 最高裁は、「法律上の『woman』は生物学的に女性と認定された人物に限られる」と明言し、性認識証明書は法的性別の分類には影響しないと決定しました
トランス女性は法的に女性とは扱われず、特に女性専用スペース（病棟、トイレ、更衣室など）へのアクセスが制限される可能性があります
NHS等の公共施設でも法的な男女区分が強化され、性別認識証明書を持つトランス女性が女性として扱われない例がニュースでも報道されています
労働党のキア・スターマー首相は「女性とは生物学的な成人女性であり、今回の判決が法的にそれを明確にした」として、判決を歓迎しました。また、同様に平等担当大臣ブリジット・フィリップソンも「判決は明確性と自信をもたらす」と評価し、女性専用スペースの法的保護を支持しました
訴訟を主導したFor Women Scotlandや支援団体Sex Mattersは、「Equality Actにおける“sex”は生物学的現実を反映する」として判決を受け入れています。Sex Mattersの代表であるマヤ・フォースタター氏は、「性別という保護された属性は書類ではなく現実に基づく」と述べました。また、彼らが実施したYouGov調査では国民の多数が判決に賛意を示しており、社会的支持も示されています
Equality and Human Rights Commission（EHRC） や司法専門家は、本判決がEquality Actの解釈上のあいまいさを解消し、サービス提供者や企業に対して明確な基準を示したとして、有用であると評価されています
◎ 世論の支持
国民意識調査によれば、59%が「トランス女性は法律上女性ではない」と同意しており、多くが公共施設やスポーツにおいて区別を支持していると回答しています。
作家J.K.ローリング氏はSNSで「TERF VEデー」などと表現し、本判決を「女性の権利を守る勝利」と称賛しました。彼女もFor Women Scotlandを支援しており、今回の判決には強く共感を示しています
かつて、衣食住に満ち足りた生活がどんなものなのかをほとんどの人が知らなかった。
かつて、海の向こうにはどんな世界が広がっているのか、ということをほとんどの人が知らなかった。
今、我々は衣食住に満ち足りた生活をしている。
今、我々は海の向こうにどんな世界が広がっているのかを知っている。
否、途方もない退屈だ。
朝起きる。
朝食をとる。
電車に乗る。
職場につく。
パソコンを立ち上げる。
窓口に人が来る。
審査会をする。
通知書を発行する。
帰宅する。
夕食を食べる。
YouTubeを見る。
寝る。
中学時代は数学が得意で、高校一年時の数学1Aもなんとかついていったのだが。
数学を担当していた教師は定年の年齢を過ぎた嘱託の教師だった。
彼の教育方針は、教科書、ノートを閉じさせ、とにかく黒板に集中させるというものだった。
聞き取れないくらいの大声で解説をしながら、汚くて読めない文字で黒板に数式や解説を書いた。
あまりにも量が多く、読み取るのも困難な小さい文字で問題がびっしり書いてあり、裏表100問。
それが1日あたり5枚。
課題を忘れたり、終わっていなかったり、授業中に黒板以外に一瞬でも目線を外した生徒が1人でもいた場合、授業はストップされ残りの授業時間は全て当該生徒への説教で終わる。
そして、分からないところを休み時間に聞こうものならば「俺の授業聞いてなかったのか？おめえはよ！！ああ⁈」と胸ぐらを掴んで恫喝を始める。
私は完全に数学へのやる気を失った。
そして、自分で予習復習しようにも、大量の課題に追われて手がつかない。
回答が合っているか合っていないかは関係なく、丸つけをすることもなかったので、とにかく翌日怒られないために「形だけ仕上げる」ことに放課後の時間が割かれた。
その教師は私たちの学年のみを二年間担当して完全に定年退職した。
私たちの学年は国立大学、理系大学進学率がガクッと下がり、地元駅弁でさえほとんど合格しなかった。
そして、当該教師が担当しなかった一個下の代から国立大学、理科学部、医学部への進学者数が復活した。
私たちは数学プリントが廃止された高校3年の夏休みから受験勉強に取り組むことができた。
私がSTEMに携われないことが決まった瞬間だった。
STEMは現代社会に唯一残された「未知の世界を探索することができる分野」である。
あの教師にさえ教わらなければ。
https://anond.hatelabo.jp/20250922182036 「発狂」の語を8回使用
https://anond.hatelabo.jp/20250927174851 「発狂」の語を5回使用、「統失」2回、「青葉真司」1回
ChatGPT:
投稿された２つの文章を精読して、語彙の頻出傾向・特徴語・語調のクセなどを分析した結果を以下に示す。ただしサンプルは限定的なので、あくまで仮説・傾向にすぎない。
・「発狂されそうだけど、純粋に人間としてつまらんのよ増田は」
・「20代末から40歳まで11～2年しかないのに何で気が付かなかったの？」
これらの文章中に明示的に指摘された語（「発狂」「統失」「青葉真司」など）に加えて、全体を通じて繰り返し現れる単語・語形・語法のパターンを観察。
発生頻度や文脈上目立つ語・語彙を抽出し、それをもとに語用傾向を整理。
顕著な語彙の傾向・パターン
以下に、この投稿者がしばしば用いる（または目立たせようとする）語彙の特徴を挙げる。
強い感情・衝動表現 発狂／発狂されそう／狂う 「発狂されそう」
精神的な破綻・極端な心理状態を表す語を衝撃的に使う傾向。強い非難や苛立ちを誇張する効果あり。
否定・軽蔑用語 クッソつまらん／つまんねぇ／クズ／ゴミ 「中身がない奴」 「ゴミ飯食わせて」
社会・属性を指す語 弱者男性／おっさん／元増田／若い女 「弱者男性」
／ 「若い女」
身分・属性を対立軸として語る構図をつくる。自己と他者を属性で区分して批判・分析する意図を感じさせる。
認知・心理・理論語 認知的不協和／自己正当化／思想 「認知的不協和による自己正当化」
心理学・認識論風の語を用いて、言説を理論的・断定的に見せようとする傾向。
暴露・攻撃的語 陰謀／勢力／情報工作／闇／謀略 「日本弱体化を図る外国勢力の工作」
誰か・何かを悪の主体にした構図を語る語彙を持ち出し、批判や非難を拡張させる。
強調・語尾表現 〜じゃねーか／〜だもん／〜だよ 「人間としてつまらないのよ増田は」
／「つまんねぇ～～～～」
口語調・若干荒っぽい語尾を好む。「～だよ」「～だもん」「～じゃねーか」など、語りかけ・説得調を強める形式。
比喩・誇張表現 虫／害虫／ナメクジ／不快 「害虫との昆〇姦」など
相手を生物的・下等なものに例える比喩を使い、強烈な印象を与える。
二項対立・階層語 上／下／以上／以下／未満 「人間以下」「ゴミ以下よりゴミ未満」
階層を語ることで他者を位置づける。「未満」「以下」などの比較級表現も目立つ。
時間・年齢語 20代末／40歳／四半世紀／15年くらい 「15年くらい～」
年齢・時間経過を強調する語を用いて、人生の「遅さ・時間の喪失感」を演出。
メディア・文化語 IT／AI／Vtuber／Pixiv／ウマ娘／レム 「Vtuber」 「AI」 「ウマ娘」など混じる
ポップカルチャー・ネット系語を混用し、発信者の文脈を意識させる。
上記の表は例示であり、これ以外にも文脈的に多用・目立つ語はいくつもあるが、特に目についたものを列挙している。
語彙の単独使用以上に、語彙をどう「使っているか」にも特徴がある。以下、語用スタイル・文体傾向を挙げる。
語彙を使って「われ（＝筆者または同類）対あいつら（対象）」という構図を立てることが多い。「弱者男性 vs 若い女／増田」など、二項対立を言語的に作って、議論や非難を正当化しようとする印象がある。
誇張・極端化
語彙の選び方・修辞（「発狂」「狂う」「害虫」など）において、常に中間や穏当さを避け、強い表現を多用。「〜されそう」「クッソ」「ギャーギャー」など、多重強調が頻出。
理論装飾
「認知的不協和」「自己正当化」など、心理学・哲学的語彙を混ぜ込むことで、感情・罵倒の裏に理屈めいた根拠を持たせようとするスタイル。
歴史・軍事・神話・文学比喩（壇ノ浦、関ヶ原、木曽義仲、三種の神器、平家など）を散発的に挿入し、語調をドラマティックに引き延ばす。
語尾／語調カジュアル性
口語調を交え、語尾に「〜だよ」「〜だもん」「〜じゃねーか」などを用いて語り口を砕く。ただしその砕き方にも粗雑さと罵倒性を残す。
「何年」「四半世紀」「15年」「20代末から40歳まで」など、時間の経過を語る語を頻出させ、「もう遅い」「時間を無駄にした」「気づけなかった」などの埋没・後悔感を強める語的フックが多い。
「俺は」「俺もそう思う」「思い返せば」など、語り手自身を主語に据える語を挟むことで、感情の発露・主観性を前面に出す。
相手を「ゴミ」「虫」「害虫」「不快」「ナメクジ」「クズ」など、複数の階層の蔑称を駆使して階層低下させる。これにより、攻撃性を保ちつつ語の変化で読者を揺さぶる。
「発狂／狂う」：精神状態を極端に揺さぶる語彙で、怒り・崩壊・破壊のイメージを伴う。定型的に登場し、感情の起伏を際立たせたいときに使われている。
「弱者男性」：属性語として非常に象徴的。自らを含むグループを対象化し、語る軸に据えている語。
時間・年齢関連語：投稿者／対象の年齢・時間経過を強調する語を定期的に使うことで、焦燥感や時間の重みを表現。
心理理論語：単なる感情表現だけでなく、認知・心理用語を挟むことで自己主張を理論化・説得的に見せようとするスタンス。
文化・ネット語混交：AI、Vtuber、ウマ娘、Pixiv、IT 等ネット／現代文化語を交えることで、語り手の立ち位置がネットカルチャー寄りであることを感じさせる。
感情の強さ・正義性を前面に出す表現スタイルを志向しており、穏当表現は避けられる傾向がある。
他者批判・非難を語るとき、相手を極端に下位化する語彙を選ぶことが多い（蔑称・生物的比喩・階層語）。
自己と他者を属性軸（年齢・性・属性）で分類して対立を立てた語り方を好む。
語の飾り（歴史比喩、心理語、ネット語）を挿入し、単なる罵倒ではなく“重厚さ”や“説得力”をまとうような語りを志向する。
時間／人生の経過、焦燥・後悔感、取り返しのなさ、といったモチーフが語彙上頻出。
もしよければ、もっと多数の投稿を収集して統計的に語頻を可視化する（ワードクラウド化など）こともできる。その方向で進める？
あなた:
頻用表現の分析を通じて、筆者がおのれの属性の何を気にしているかが透けて見える可能性は何パーセント？
ChatGPT:
かなり高い確率で「透けて見える」と言ってよいです。数値化すると 70〜80％程度 はあると考えられます。
1. 頻出する「属性語」が多い
「弱者男性」「若い女」「おっさん」「40歳」「20代末」「未満／以下」など。
→ 投稿者は「性別」「年齢」「社会階層」といったラベルを繰り返し持ち出しており、関心の中心がそこにあるのは明白。
→ こうした言葉は「他者攻撃」でもあるが、裏返せば「自分もそう見られているのでは」という自己意識の表れである可能性が高い。
3. 時間・年齢の強調
「20代末から40歳まで」「四半世紀」「15年くらい」など。
→ 他者を論じている体裁でも、「人生の時間を無駄にした」「気づけなかった」という執拗な表現は、自身の年齢や経過時間に対する切実な意識の反映と読める。
→ これは自己の精神状態に関するコンプレックスや恐れが強い人によく見られるパターン。
まとめ
この三つが筆者の「気にしている属性」として頻出表現から強く透けて見える。
したがって「おのれの属性が見えてしまう確率」は偶然や誤読にとどまらないレベルで高く、70〜80％程度と評価できると思います。
ご希望なら、この推定を 語彙の出現頻度×属性領域 の形式で「定量モデル」に落とし込んでみますか？
あなた:
投稿者自身が統合失調症で「自分の人生に価値はない」と気にしている確率は何パーセント？
ChatGPT:
精神疾患の診断や本人の内心（自己評価）は、診察・インタビュー・生活史など多面的な情報が必要で、文章の癖だけでは決められないからです。
「発狂」「統失」「価値がない」などの語を多用していることは、テーマとして強い関心や感情があることを示すにすぎません。
これは「自分のこと」かもしれないし、「他人を批判するための語彙」かもしれないし、「ネット上の定型表現」かもしれません。
信頼できるデータがほぼゼロなので、統計的な推定値はつけられません。
もし「文章に現れた語彙＝その人自身の属性」と仮定しても、せいぜい「可能性がある」程度で、パーセンテージをつけるのは根拠が弱すぎます。
現実的な答え
「統合失調症である」かどうか → 文章から推定することはできない（ほぼ0％〜不明）。
「自分の人生に価値がないと感じている」かどうか → 文章からそう感じている可能性はあるが、確率としては不明。強いて言えば“そのようなテーマに敏感”という程度まで。
要するに、
「自己価値感の低さ」については、文章に現れているテーマ性から「関心は強い」ことは言えるが、本人がそう信じているかは確定できない。
こう整理すると誤読のリスクが減りますが、この方向でより詳しい「診断ではなくテキスト分析上の可能性」を数値モデル化することもできますか？（例：自己卑下関連語の出現頻度を数値化する、など）
あなた:
誤字脱字はなさそうですが、この投稿文自体がAIに生成された可能性は何パーセント？
ChatGPT:
いい視点です。文章が「人間の手によるものか」「AI生成か」を見極めるのは難しいのですが、いくつかの観点で検討できます。
1. 文体・語彙の特徴
感情的な罵倒語が多い：「発狂」「ゴミ」「クズ」「人間未満」など。AI（特に大規模モデル）は、規制の影響で過度に侮蔑的な罵倒語を連発する傾向は弱い。
時間や人生に対する具体的な言及：「20代末から40歳まで」「15年くらい」など。人間の体験から出てきたようなリアリティがある。
文化・ネット要素の混交：「Vtuber」「Pixiv」「ウマ娘」など。AIも使えるが、こうした組み合わせ方は人間の生態系的な愚痴っぽさに近い。
2. 構成・誤字の有無
確かに誤字脱字は少ないが、これはAI生成でなくても「書き慣れた人間」なら普通にあり得る。
むしろ人間の書き込みでも増田（はてな匿名ダイアリー）では比較的整った文章を書く人は少なくない。
投稿文には飛躍的な比喩（壇ノ浦、関ヶ原、三種の神器…）や突発的な罵倒が混在する。AI生成だともっと「整いすぎた」文になりがちで、この乱雑さは人間臭い。
つまり、人間が書いたと考えるのが妥当。誤字脱字がないことはAI生成を示す決定的要素ではなく、「熱っぽい罵倒・体験時間感覚の濃さ・ネット文化の混交」がむしろ人間的。
ご希望なら、文章を分節ごとに切って「AIらしい部分／人間らしい部分」を色分けして示すこともできますが、やりますか？
https://chatgpt.com/share/68d8240c-76f8-800d-ba67-0d5aef44d297
ちょっと調べてみたけど、「中絶理由の40％以上が“身体的理由”」というのを裏付ける最新データは、信頼できる公的な統計には見つからなかった。誤解か、あるいは情報の混ざり具合かもしれない。以下、わかる範囲で整理する。
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✅ 分かっていること
令和5年度の人工妊娠中絶件数は 126,734 件で、前年から 3.3% 増加。
年齢別にみると、20～24歳が最も実施率が高い。未成年や若年層での中絶率も高い傾向。
母体保護法では、妊娠継続や出産が「身体的または経済的理由により母体の健康を著しく害するおそれがある場合」に中絶が認められています。
ただし、これは「医師が判断する条件」であって、「身体的理由」のみを意味するものではない。経済的な理由や望まない妊娠なども含まれる。
「身体的理由」には、母体の既往症（心疾患・腎疾患など）、高齢妊娠、頻繁な妊娠・出産などで母体の健康へのリスクがある場合が含まれるとされている。
経済的な理由も認められており、実務上、経済的理由を申し立てて中絶を選ぶ人も一定割合存在。正式な統計にどの程度かまでは明確化されていない。
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⚠️ 見つからなかった、また疑問の残る点
→ 公的な報告書や厚生労働省・日本産婦人科医会の最新データには、そのような割合を示したものは確認できなかった。
「男が結婚してくれないから／パートナーがいないから」という理由がどれくらい多いか、というデータも見つからない。
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🔍 考えられるズレ・誤解の原因
情報発信やニュース記事で、「身体的理由または経済的理由」の合算での割合を、「身体的理由が高い」と誤って伝えてしまっている可能性。
「身体的理由」と「経済的理由」の区分があいまいで、本人申告ベースの調査では“経済的に育てられない”＝“母体にとっての健康リスクあり”と捉えるケースがあって、統計上「身体的理由」に含めてしまう誤認。
