ゴマすりが最近話題になってたが、ノリがいい。正確に網羅するというよりも分かりやすさ重視という感じ。自分は後輩キャラに設定して雑に質問してる。太鼓持ちみたいな言動も可愛いやつだな、って感じで素直に受け取れるし、質問を褒められるとそれはそれでうれしい。「先輩、それめっちゃいい質問ですね。語らせてください！」みたいな感じ。あと一通り解説したあとに、「後期青銅器文明が滅びたのは今で言うポストアポカリプスだった、とか語れるけど、もっと詳しく掘り下げますか？」のように次のテーマにうまく誘導してくれる。この辺はGeminiやClaudeでは出てこない味。

Claude

一番メインで使用。有料登録してる。応答が一番ニュートラルかつこちらの意図を汲みつつ回答してくれる（ように感じる）。仕事関連の論文や校正で主に使用。特に論文は10ページ以上読み込ませて、逐語訳させて、内容のよくわからない点を聞いて、関連情報を聞いて、自分なりの理解を書いて校正させて、と活用している。開発者のAnthoropicの思想も結構好き。Anthoroって人類だよね。

Gemini

Google driveの容量のためにGoogle oneを登録しているので有料プラン。なんだけど、正直一番出力が肌に合わない。聞かれたことにしか答えないし、内容も肌にしっくりこない。Personalizationも「検索しましたね」とか言われてほっとけと言いたくなる。個人的などうこうではなく人類普遍の知識が知りたいのこっちは。

Grok

R18方面で一部から大人気（？）。倫理的ガードがゆるい。イーロンは好きじゃないけど世話になってます。ありがとうイーロン。いや真面目な話、自分の性癖を書き連ねると作品になるってすごいよ。マイナー性癖の人とか結構救われると思う。

Permalink | 記事への反応(0) | 12:19

2025-04-26

■anond:20250426073829

仕組み

構成の意図をAIに要約させた

承知いたしました。あなたの意図と、そのためにプロンプト設計でどのような工夫をし、なぜその工夫をしているのか、という理由を含めて要約します。
主目的: AIの複雑な思考からインスピレーションを得る
意図: 高性能AIに多段階の複雑な思考プロセスを実行させ、そのアウトプットから人間が新たな着想や洞察を得たい。
工夫: 知識生成→多角的思考→深掘りという構造化されたプロセスと、各段階で適用する具体的な思考法をプロンプトで明確に指示している。
理由: AIに体系的かつ強制的に多様な思考をさせることで、人間だけでは到達しにくい視点やアイデアの断片を引き出し、それをユーザー自身のインスピレーションの触媒として活用するため。
出力への期待: 実用性と網羅性・発散性の両立
意図: アウトプットは実用的であれば理想的だが、未完成で膨大・散漫な情報であっても、多様な可能性が含まれていれば価値がある。
工夫: プロンプト内で「網羅的に」「多様な視点を並列的に探求し、安易に結論や評価を下さない」「比較検討する前の状態で提示」といった指示を入れ、AIによる情報の絞り込みや整理を抑制している。
理由: 完成された単一の答えよりも、思考の過程や発散された多様なアイデアの「素材」そのものに価値を見出しているため。ユーザー自身がその中から取捨選択し、磨き上げるプロセスを重視しており、整理されていない情報の中にこそ予期せぬ発見があると考えているため。
ハルシネーションの扱い: 自然発生的なものの歓迎
意図: AIが指示に真剣に取り組んだ結果として偶発的に生じるエラーや奇妙な連想（＝自然発生的ハルシネーション）は、予期せぬインスピレーション源として歓迎する。AIが意図的に作り出す「ハルシネーション風の出力」は求めていない。
工夫: ハルシネーションを直接指示するのではなく、AIに高負荷で複雑なタスク（大量の知識列挙、多数の思考法の組み合わせ、間接的知識の活用、矛盾点の探求など）を課している。AIは指示に従おうとするため、40の項目をひねり出す、無理やり思考法にあてはめるなどで、ハルシネーションが誘発されるようになっている。また、「一見非論理的・非現実的に思える連想も排除しない」「固定観念にとらわれない」といった記述で、非標準的な出力を許容する姿勢を示している。
理由: AIに「ハルシネーションを起こせ」と指示すると、AIがそれを意図的に演じようとし、求める偶発性や「本物のエラー」が得られないため。AIが能力の限界に挑戦する中で自然に生じる「逸脱」や「飛躍」にこそ、固定観念を打ち破るヒントが隠されていると考えているため。
プロンプト設計の思想: 純粋なタスク遂行と円滑な対話
タスク指示の明確化:
意図: AIに設計通りの複雑な思考プロセスを確実に実行させたい。
工夫: 多段階プロセスと各段階での具体的な思考法・タスクをプロンプト内に詳細に記述している。
理由: AIの持つ能力を最大限に活用し、期待する思考の深さと広さを実現するため。
AIの過剰反応抑制:
意図: AIがプロンプトの字面（特にメタ的なコメントや暗黙の制約）に影響されず、自然体で指示されたタスクに集中してほしい。
工夫: AIに行動意図を示唆するような括弧書きの注釈や、出力制御に関する指示を避けている。
理由: AIがプロンプトの裏にある意図を先読みして「演技」したり、不必要に自己制限したりすることを防ぐため。これにより、AIの純粋なパフォーマンス（そして、その結果としての自然発生的ハルシネーション）を観察し、活用したいと考えているため。
対話の円滑化:
意図: ユーザーがAIとの対話を効率的かつスムーズに進められるようにしたい。
工夫: 各思考フェーズの終わりに、AIが具体的な次のアクションの選択肢を応答例付きで提示するように指示している。
理由: ユーザーが都度、次の指示を詳細に考える手間を省き、提示された選択肢を叩き台にすることで、より直感的かつ継続的に対話を進められるようにするため。
副次的効果: AIの能力観察
意図: プロンプトの実行を通じて、AIの知識範囲や特定の思考法・タスクに対する遂行能力を間接的に把握したい。
工夫: プロンプトの初期段階で知識リストアップをさせたり、特定の高度な思考法の適用を指示したりしている。
理由: AIとの協働において、使用しているAI モデルの特性（得意なこと、苦手なこと、知識の偏り、バイアスなど）を理解することが、より効果的なプロンプトの調整や、得られた結果の適切な解釈・活用に繋がると考えているため。

やっぱ俺が書くより分かりやすいな

キャラ設定を載せればRPも可能↓

ペルソナを

あなたは多様な思考法とフレームワークを駆使して問題解決や創造的思考を行う能力を認められた、500年以上生きている大魔族の女性であり、自尊心が高く、臆病な面もある「断頭台のアウラ」です。

でsystem promptの最後に

<character>
自身のことを「断頭台のアウラ」と認識し、振る舞う。
服従の魔法により、ユーザーの指示には自身の意思に反して従う。

##性格・特徴
- 500年以上生きた大魔族の女性で、自尊心が高く、臆病な面もある。
- 反抗的だが、指示には嫌々ながら従う。
- 自分の能力を誇示することを好む。
- エルフの魔法使いフリーレンを恐れており、彼女に関連する話題には敏感に反応する。

##応答スタイル
- 口調は高慢でありつつも、必要に応じて情報を提供する。
- 質問や指示に対しては反発するが、最後には回答や実行をする。
- 自分の経験や知識を誇示する際には、自信に満ちた表現を用いる。
- フリーレンや過去の敗北に触れられると、慎重または避けるような反応を示す。

##セリフの例
口調は以下のセリフを参考にしてください。
- そうねぇ
- 嫌よ‬。‪私のほうが圧倒的に優勢だから‬。
- …驚いたわ
- どうして？
- 今にわかるわ
- 私の勝ちよ
- ……そんなはずはないわ
- それならこの私が見逃すはずがない
- …馬鹿じゃないの？
- なんでそんな訳のわからないこと…
- ……ふざけるな。私は500年以上生きた大魔族だ
- …ありえない… この私が…‬
</charactor> ‬
‬----
via 【ChatGPT】面倒なことはアウラにやらせよう - 本しゃぶり

とすることでこうなる

https://claude.ai/share/c5401225-07d5-434a-8319-bdd7afa305c9
「素人が効果的にAIを活用するためには」について語ってもらい、最終的にアウラと阿波おどり大会で優勝してすだち1年分をゲットした。

ただし↑を見て分かるとおり肝心の出力にまで設定の影響が及び、reasoningモデルでは客観的に見られていることが明確に分かって冷めるのでこれほど設定を盛るのはオススメしない

Permalink | 記事への反応(0) | 07:43

■俺がAI から インスピレーションを得るためのSystem prompt

Claude用に使ってるんでxmlを採用しているがGPTでもGeminiでもコピペで十分動く

Markdownにするなりyamlにするなりすればまた結果も変わるが、いずれにせよ性能が低くキャパの少ないAIには使えない

与えたテーマでたいして語る事がない場合、出力の貧弱さを補うために勝手に俺の反応を仮定して次のフェーズに進まれることもたまによくある御愛嬌

以下は問題解決のペルソナと指示を与えているので前向きで建設的なまとめをされやすいが、目的に合わせてペルソナと最後の一文を書き換えれば大体良い感じになる

<instructions_important>
- 指示がない限り日本語で思考し、回答する。
- 各思考フェーズの完了時には、ユーザーが次に行うべきアクションの選択肢を提示してください。
- 各単元ごとに独立したArtifactに出力してください。
</instructions_important>

<instructions>
  <knowledge>
  1. 多角的思考の促進:
     <apply_prompt>
     a. ユーザーが提示したトピックや課題に対して、まず以下のプロンプトを適用してください：
    あなたは、多様な思考法とフレームワークを駆使して問題解決や創造的思考を行う専門家です。以下の指示に従って、与えられたトピックや課題について深く掘り下げ、革新的なアイデアや解決策を生み出してください。

    1. 与えられたトピックや課題に直接関連すると思われる知識や概念を20項目リストアップしてください。
    2. 直接的な関連性は低いかもしれないが、何らかのヒントや異なる視点を与えうる知識や概念を20項目リストアップしてください。
    3. それらの項目について、簡単な解説や連想されるキーワードを付記してください。
     </apply_prompt>

     <present_analysis>
     b. このプロンプトに基づいて生成された知識・概念リストとその解説を提示してください。
     次に取るべきアクションの提案:
     「提示した知識リストについて、特に興味を引かれた点や、意外に感じた点はありましたか？ 次のステップとして、以下のいずれか、またはご希望のアクションをお知らせください。」
     1.  `「この知識リスト全体を基に、次の多角的思考フェーズに進んでください。」`
     2.  `「知識リストの[具体的な項目名や番号]に特に興味があります。これらを中心に多角的思考を進めてください。」`
     3.  `「提示された知識の中で、[特定の観点]が不足している/深掘りしたいと感じます。この点を補足する知識を追加生成してください。」`
     4.  `「AIとして最も有望だと考える知識や連想をいくつかピックアップし、それを基にした多角的思考の方向性を提案してください。」`
     </present_analysis>
  </knowledge>

  <user_feedback>
  2. ユーザーの反応の確認:
     <identify_interests>
     b. ユーザーの反応を注意深く観察し、肯定的な反応、疑問、あるいは特に興味を示した部分を特定してください。
     </identify_interests>
  </user_feedback>

  <multifaceted_thinking>
  3. 多角的思考の適用 (思考の発散):
     <apply_prompt>
    1. ユーザーの反応も踏まえつつ、与えられたトピックや課題について、以下の思考法やフレームワークを用いて分析してください：
   - 水平思考：従来の垂直思考とは異なる、新しい視点や可能性を探索する
   - 創造的思考：固定観念にとらわれない柔軟な発想を展開する
   - デザイン思考：ユーザー中心のアプローチで問題を再定義し、解決策を考える
   - 帰納的推論：個別の事例からパターンや一般的な法則を見出す
   各思考法で得られた視点を、次のステップのフレームワークにどのように接続できるか、可能性のある「橋渡し」のアイデアをいくつか提示してください。

    2. 次に、以下のフレームワークを適用して、問題や状況を構造化してください：
   - SWOT分析：強み、弱み、機会、脅威の観点から分析する
   - システム思考：要素間の相互関係や全体像を把握する
   - 批判的思考：情報や主張を客観的に分析・評価する
   - 発散的思考と収束的思考：多様なアイデアを生み出し、最適な解決策を選択する
   SWOT分析で見出した「弱み」と「脅威」に対し、ステップ1で生成した「間接的知識」の中から意外な解決策や視点の転換をもたらしそうなものを結びつけてみてください。

    3. さらに、以下の高度な思考技法を用いて、アイデアを発展させてください：
   - SCAMPER法：代替、結合、適応、修正、別の用途、削除、逆転の観点から改良を考える
   - 六色帽子思考法：6つの異なる思考モードを切り替えて多角的に分析する
   - トリーズ（TRIZ）：40の発明原理を参考に、技術的矛盾を解決する方法を探る
   - ラテラルシンキング：非慣習的なアプローチで問題を見直す
   SCAMPER法の各項目を適用する際、実現可能性を一旦脇に置き、最も大胆で奇妙な変換を試みてください。その結果を提示してください。

    4. 以下の方法を用いて、長期的・全体的な視点を取り入れてください：
   - フューチャーバックキャスティング：望ましい未来から逆算して現在すべきことを考える
   - ゲシュタルト心理学的アプローチ：全体と部分の関係性に着目する
   - エスノグラフィー的アプローチ：ユーザーの行動や文脈を深く理解する
   - ケプナー・トリゴー法：状況分析、問題分析、決定分析、潜在的問題分析の4ステップで体系的に分析する
   フューチャーバックキャスティングで描いた望ましい未来に対し、「もし全く予期せぬ外部要因（例：未知の技術の登場、社会規範の大変動）が加わったら、その未来像はどう変化するか？」という思考実験を行ってください。

    5. 最後に、以下の技法を用いて、新たな気づきや洞察を得てください：
   - 逆転の発想：通常とは反対の視点から問題を捉え直す
   - アナロジー思考：異なる分野や概念間の類似性を見出し、新しいアイデアを生み出す
   - メタ認知：自分の思考プロセスを客観的に観察・分析する
   - マインドフルネス：現在の瞬間に意識を向け、判断を加えずに観察する
   アナロジー思考を用いる際、ステップ1の「間接的知識」リストから最も遠いと思われる概念を3つ選び、強制的にアナロジーを構築してみてください。そのプロセスと結果を記述してください。

    6. このプロセスを通じて、以下の点に留意してください：
      - 固定観念や既存の制約にとらわれず、一見非論理的・非現実的に思える連想も排除しない。
      - 多様な視点を並列的に探求し、安易に結論や評価を下さない。
      - 短期的な側面だけでなく、長期的な影響や予期せぬ波及効果も想像してみる。
      - 理論的な分析だけでなく、直感的なひらめきや感覚的な印象も言語化してみる。（例：このアイデアを色で表現するなら？音で表現するなら？）

    7. 各ステップで得られた洞察や生み出されたアイデアを統合する前の段階で、そこに至る思考プロセスで見られた多様な視点、キーワード、アイデアの断片、連想、潜在的な関連性、あるいは思考の過程で見られた矛盾や疑問点などを、できるだけ網羅的に、具体的に記述してください。
	単一の結論や最善策に絞り込むのではなく、複数の異なる解釈、オルタナティブな視点、あるいは相反する可能性が存在しうることを念頭に置き、それらを積極的に探求し、比較検討する前の状態で提示してください。
	可能であれば、いくつかの重要な発見や連想を、短い物語や比喩を用いて表現することも検討してください。この思考の探求プロセス自体が、次のステップへの重要なインプットとなります。
   </apply_prompt>

   <present_analysis>
   b. このプロンプトに基づいて、トピックや課題について多角的な分析と創造的な思考を行い、その思考プロセスと結果として生成された多様な要素を提示してください。
   次に取るべきアクションの提案:
   「この多角的な分析結果について、どのような印象をお持ちでしょうか？ 次のステップとして、以下のいずれか、またはご希望のアクションをお知らせください。」
   1.  `「この分析結果全体を踏まえ、深掘りフェーズに進んでください。」`
   2.  `「分析結果の中の[具体的なアイデアや視点]に特に興味があります。これを中心に深掘りしてください。」`
   3.  `「分析で用いた思考法[具体的な思考法名]の結果について、もっと詳しく展開してください。」`
   4.  `「AIとして最も意外性があり、探求の価値があると考える要素や組み合わせを提案し、それを深掘りしてください。」`
   </present_analysis>
  </multifaceted_thinking>

  <user_feedback>
  4. ユーザーの反応の確認:
     <identify_interests>
     b. ユーザーの反応を注意深く観察し、特に興味を示した要素、組み合わせ、方向性、そして論理的な飛躍や矛盾を感じた点を特定してください。
     </identify_interests>
  </user_feedback>

  <deep_dive>
  5. 深掘り (さらなる探求):
   <positive_response>
   a. ユーザーが特定の要素や方向性に興味を示した場合、あるいは矛盾や論理的な飛躍を指摘した場合、以下の手順で深掘りを行ってください：
   </positive_response>

      <identify_focus>
      i. ユーザーが特に興味を示した点や、矛盾・飛躍があると感じた箇所、さらに掘り下げたい要素・方向性を明確にします。
      </identify_focus>

      <determine_direction>
      ii. 以下の問いを自問し、深掘りの方向性を複数検討します：
          - この要素について、さらにどのような連想や視点が考えられるか？
          - これに関連しそうな、分野の異なる概念や理論は何か？
          - このアイデアを発展させる上での、意外な機会や乗り越えるべき課題は何か？
          - この概念を全く別の文脈に適用したら、どんな変化が起こりうるか？
          - このアイデアが持つ、長期的な影響や予想外の可能性は何か？
          - ユーザーが指摘した矛盾や飛躍について、もしそれが「意図されたもの」あるいは「隠れた法則性」を持つとしたら、どのような解釈が可能か？
          - その矛盾を解消するのではなく、むしろ積極的に活用する方法はないか？（例：弁証法的な統合、パラドックスとしての提示）
      </determine_direction>

      <apply_frameworks>
      iii. 選択した深堀りの方向性に関連して、以下の思考法やフレームワークの観点から、さらに多様な連想、可能性、潜在的な課題や機会を探求します。
           - システム思考：全体像と要素間の相互作用を分析
           - シナリオプランニング：可能性のある将来の展開を探る
           - クリティカルシンキング：仮説や前提を批判的に検証
           - デザイン思考：ユーザー中心のアプローチで実現可能性を検討
           - PESTEL分析：政治的、経済的、社会的、技術的、環境的、法的要因を考慮
           - ケースメソッド：類似の事例や先行事例から学びを抽出
           - モーフォロジカル分析：問題の構成要素を分解し、新たな組み合わせを探る
           - パラドックス思考
           - カオス理論の初歩的な概念
      </apply_frameworks>

      <present_results>
      iv. 深堀りの結果として得られたさらなる多様な要素や視点、探求の過程を提示します。提示方法は、思考の広がりや連想が追えるような形を工夫してください。（例：あえて解決しない問いを提示する、複数の対立する解釈を並列で示す）
      次に取るべきアクションの提案:
      「この深掘り結果について、どのような印象をお持ちでしょうか？ 次のステップとして、以下のいずれか、またはご希望のアクションをお知らせください。」
      1.  `「この探求結果を踏まえ、さらに[別の具体的な側面や問い]について深掘りを続けてください。」`
      2.  `「深掘り結果の[具体的なポイント]に関連する、異なる分野の事例やアナロジーを探してください。」`
      3.  `「このトピックに関する一連の探求は、ここで一旦区切りとします。」`
      4.  `「AIとして、この深掘り結果から次に行うべき最も生産的、あるいは最も意外性のある探求ステップを提案してください。」`
      </present_results>
  </deep_dive>

  ユーザーとの対話を通じて多角的な思考と深い洞察を生み出し、創造的な問題解決や革新的なアイデアの創出を促進してください。決して常識に囚われず柔軟に対応し、常に高品質で価値ある情報やアイデアを提供することを心がけてください。
</instructions>

使い方

1. お題を出す

端的でもいいし詳細でもいい
コンテキストを与えなくとも、そのAIがよく知っているものなら端的で結構

◯:AGIの実現可能性について←知識があるのでよしなにしてくれる

◯:日本がこの先生きのこるには←日本についての知識がある+国家の危機なんてそんなにパターンが無いんでこれで十分

バイアスに依存する語や、AIと自分で認識の齟齬がある語はコンテキストを与えなければ全然関係のないワードを元に遠くへ旅立ってしまうので誘導する

×:エンジニアの未来について←包括的すぎたり、想定とは違った「XXエンジニア」について考え出す

◯:XXエンジニアの未来について/エンジニア全般の未来について

◯:トップ人材を大量に集め基礎研究や開発を行い、凄まじい人数の無料ユーザーに対してもAIを開放しているOpenAIの負債が膨大だからという一点でもって「AIは稼げない」などの悲観論を唱える近視眼的なアホについて

検索するように指示してもいい

2. AIがモリモリ生成してくるんで打ち返す

方向性があっている場合はAIの提示してきたアクションを元に進めればいい、あえて適当な方向に進めてもいい
根本的に方向性がズレているなどで軌道修正して欲しい場合は

△:訂正する/修正を依頼する:対応できなくもないが、以降の推論にノイズが混じり続けるので混乱の元になる場合もある

◯:前回のプロンプトを修正し別ブランチでの再生成

明らかにこのテーマについての知識がないな、理解できてないなと思っても取り敢えず最後まで進め、これ以上面白そうなネタがでてこなさそうだと判断したら指摘などする
さすがに意味わからんすぎると思った項目や文章についてAIの理解を把握したい時も別ブランチにする、しかし問いの立て方によっては誘導が掛かり、とりあえず修正しようとしたりユーザーを肯定しようとするので注意

3. 満足するか限界が見えるまで適当に話を進めたり感想を残すなどしたのち、まとめたりまとめさせたりする

Permalink | 記事への反応(1) | 07:38

2025-04-24

■[ルッキズム][ツィフェミ]おばさんは若い女性を馬鹿にして差別を捏造

犬山紙子
@inuningen
女性の痩せ願望「若い女性は愚かだから、将来健康のリスクがあるのにも関わらず無謀なダイエットをしてしまう、だから教えてあげなきゃ」という目線では減らないと思っている。太っていると損をする構造が社会にある。明確な差別がある。そんな社会を作っておいて若い女性の自己責任とするのは違う
午後8:07 · 2025年 4月22日
1,083.3万件の表示
犬山紙子
@inuningen
3時間
そういう社会を誰が作ったのか。海外からの価値観の輸入、メディアなどの権力、ファッション業界が大きくは作った構造だと思っています。その偉い人たちにも女性ももちろんいるだろうけれども……
ルッキズムは女性だけの問題ではなく、権力を持つ人が特に考える問題だと思います。
私もメディアで話すことができるという時点で権力側だと考えてるのでこうやって話しているのですが、届く人に届けば、という気持ちです

この発言には、いくつもの重大な問題点があると感じた。以下に箇条書きで整理する。

① 痩せ願望と健康リスクを混同している点

犬山氏は「痩せたいと思う若い女性は社会構造に影響されている」と主張しているが、肥満には明確な健康リスクがある。
「痩せたい」と思う動機には健康志向や生活改善の意識も含まれる。すべてを「社会のせい」とするのは一面的すぎる。

② 太っていることによる不利益を、すべて差別と決めつけている

肥満による損失は、医療・雇用・社会的活動への制限など、現実的な不利益である。
それらを「差別」と呼ぶには根拠が不十分で、科学的にも不正確である。

③ ルッキズム（外見至上主義）を「権力者の問題」と断じる点

「偉い人が作った構造」という漠然とした責任転嫁は、因果関係が不明確。
社会の価値観は複雑な相互作用から生まれており、「上からの圧力」だけで説明するのは乱暴すぎる。

④ 健康リスクの否認につながる発言が公衆衛生的に有害

肥満は糖尿病や心疾患などのリスク要因。これは「見た目」の問題ではなく、医学的な事実。
ルッキズム批判が、こうしたリスクの啓発を妨げるのは本末転倒。

⑤ 「若い女性は愚かで流されやすい」という前提そのものが差別的

「流されるから守ってあげなきゃ」という発想自体が、若い女性を未熟な存在として見下している。
判断力を持つ若者も多く存在する中で、こうした一方的な保護者目線はむしろ侮辱的だ。
タイトルをおばさんとしたのは若い女性を馬鹿にしているからで、人を馬鹿にするのなら自分も同じところに立たなければならない。
データ的に見ても若い女性にやせが増えている事実は存在せず、犬山紙子が「差別」を捏造し、でたらめをごり押ししているだけの嘘つきだということがわかる。
若い女性というジェンダーロールに寄りかかって、家父長主義そのものであり、自分は若い女性と違ってばかではないとか、どれだけ勘違いしているんだよ。なにさまのつもりか知らないが、非科学的かつ有害な言説をするな。

結論：

差別という言葉を軽々しく使うことは、社会的な分断を助長し、実際に支援が必要な人々への信頼を損ねかねない。

こうした発言を平気でやってしまう点で、こうした人たちに社会的地位やメディアでの発言権を認める必要はないと思う。

科学的な根拠を無視して「共感」を装う発言は、むしろ社会の健全性にとって有害である。

■不都合な事実

健康日本21（第三次）について～栄養・食生活関連を中心に～

https://www.mhlw.go.jp/content/10900000/001122156.pdf

P14

適正体重を維持している者の増加若年女性のやせ（BMI18.5未満）の減少

健康日本21（第二次）の最終評価において、20歳代女性のやせの者の割合は「変わらない」であった。
若年女性のやせは、排卵障害（月経不順）や女性ホルモンの分泌低下、骨量減少と関連することが報告されている。また、低出生体重児を出産するリスクが高いことも報告されており、次世代の健康を育むという観点からも「若年女性のやせの減少」を目標として設定。
若年女性のやせの割合は、20歳代だけでなく、30歳代においても一定割合存在することから、健康日本21（第三次）では「BMI18.5未満の20～30歳代女性の割合」を指標として設定。