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はてなキーワード: Originalとは
■ Hourglass ( TBS Daytime Drama / Love Theater )
There are 60 episodes, each 30 minutes long. It follows the original story through to the end, with the elementary school, junior high and high school, and working adult versions. It has been well -received by viewers . I was crazy about it at the time, and I remember the elementary school and junior high and high school versions being particularly good . There were original characters that were only in the drama . I also read the entire original work , but I didn't think, "They've changed the original ."
■ Hourglass ( movie )
The movie was released the year after the TV drama "Hourglass . " The same TBS that produced the drama was involved in the production , so I don't think it was made because the original author was dissatisfied with the drama 's performance. Probably.
■ Piece ( NTV late night slot)
It's an idol drama with 13 episodes, each 30 minutes long. Starring Johnny 's Nakayama Yuma and Honda Tsubasa , it also features many other idols . Because of the cast, the posts from fans online are full of positive reviews , but people who aren't interested in Johnny's or idols don't even watch it in the first place , so I don't watch it either.
[] https://tensor.art/articles/913276163848152861
[] https://tensor.art/articles/913277802378228988
[] https://tensor.art/articles/913277999946725846
[] https://tensor.art/articles/913279537544961903
I did not say that. I said the biblical marriage was affirmed and then Romans 1 did talk negatively about the action of homosexuality.
私はそうは言っていません。聖書的な結婚が肯定されたと言ったのです。そしてローマ人への手紙1章が同性愛という行為について否定的に語っていると。
But ultimately that affirmation comes from the lines in there that suggest that man shall not sleep with man.
しかし、最終的にその肯定は、「男は男と寝てはならない」と示唆する聖句から来ているのではありませんか。
Yes, of course. Yes. So the Old Testament and New Testament harmonize one another, but Christ brought it to a different level, a different covenant, and a different moral teaching. It wasn't just enough to say that you shall, you know, "an eye for an eye." He said that you shall turn the other cheek, that you shall love your enemy. Christ's moral standard was much more even elevated than that of the Israelites and the Hebrews.
ええ、もちろんです。旧約聖書と新約聖書は互いに調和していますが、キリストはそれを異なるレベル、異なる契約、異なる道徳的教えへと引き上げました。「目には目を」と言うだけでは不十分でした。彼は「もう一方の頬を向けなさい」「汝の敵を愛しなさい」と言いました。キリストの道徳基準は、イスラエル人やヘブライ人のそれよりもはるかに高められたものだったのです。
But I'm going to ask you whose Bible, okay? Now, your Bible that you use currently is written in the English language, right? Correct?
では、誰の聖書なのか、とお聞きします。あなたが今使っている聖書は英語で書かれていますよね？
The King James Version, yes, thanks to Tyndale.
欽定訳聖書（King James Version）ですね。ティンダルのおかげです。
Tyndale: ウィリアム・ティンダル（William Tyndale）のこと。16世紀のイングランドの学者で、宗教改革の指導者の一人。ヘブライ語やギリシャ語の原典から初めて聖書を英語に翻訳した人物の一人であり、彼の翻訳は後の欽定訳聖書に大きな影響を与えました。
Exactly, it's written in the English language, which in itself is only say 500 years old. Now, the Christianity in itself, say, is 2,000 years old or even older. Yeah, correct? Now, which means that the Bible was originally written not in English but in ancient…
その通りです。英語で書かれており、それ自体はたかだか500年の歴史しかありません。キリスト教自体は2000年かそれ以上の歴史がありますよね？つまり、聖書はもともと英語ではなく、古代の…
Koine Greek.
Koine Greek: コイネー・ギリシャ語。新約聖書が書かれた当時のヘレニズム世界の共通語。
Correct. Now, if we look at the Greek terminology of man...
terminology (n): 専門用語、術語。
Yes, and Jesus spoke Aramaic. You could translate things, you acknowledge that.
ええ、そしてイエスはアラム語を話しました。物事は翻訳できる、とあなたも認めますよね。
Well, we translate things, but translations are linguistically ambiguous. As a former classicist, I know that language can't be translated directly. So for example, if you look at the translation of of of certain words into "man," so I've got two words here. So I've got "malakoi," which means essentially soft, which isn't necessarily directly saying a gay man. And then we've got "arsenokoitai," which essentially means prostitutes. Now, if we look at things linguistically, we can pick apart the Bible and say that actually, it wasn't saying man shall not sleep with man, it's saying man shall not sleep with prostitutes, which is an entirely different linguistic thing.
ええ、翻訳はしますが、翻訳には言語的な曖昧さがつきものです。元古典学者として言いますが、言語は直接的に翻訳できません。例えば、「男」と訳されている特定の単語を見てみましょう。ここに2つの単語があります。「malakoi（マラコイ）」、これは本質的に「柔らかい」という意味で、必ずしも直接的にゲイの男性を指すわけではありません。そして「arsenokoitai（アルセノコイタイ）」、これは本質的に「男娼」を意味します。言語学的に見れば、聖書を分析して、実は「男は男と寝てはならない」と言っているのではなく、「男は男娼と寝てはならない」と言っているのだ、と主張できます。これは全く異なる言語学的な事柄です。
linguistically (adv): 言語学的に、言語の点で。
ambiguous (adj): 曖昧な、多義的な、複数の解釈ができる。
classicist (n): 古典学者。ギリシャ・ローマの古典文学や文化を研究する学者。
malakoi / arsenokoitai: 議論の核心となっているギリシャ語の単語。学生はこれらの単語の翻訳の妥当性に疑問を呈しています。
I'm not even getting into Leviticus, though. But my contention is completely New Testament focused.
私はレビ記の話をしているわけではありません。私の主張は完全に新約聖書に焦点を当てています。
これはレビ記ではありません。
What you said, man shall not speaking with man...
あなたが言った「男は男と…」
No, but this is this is these words are used throughout...
いいえ、でもこれらの言葉は全体で使われて…
Well, actually in Romans 1, it was actually women sleeping with women. So you got your verses wrong. In Romans 1, Paul is prophesying about the end of the world and he's saying that in the end times, woman will like with woman-like and man will, I think it might say man with man-like. You have to get the verses specifically.
実は、ローマ人への手紙1章では、女性が女性と寝ることについて書かれています。だからあなたは聖句を間違えています。ローマ人への手紙1章で、パウロは世の終わりについて預言し、終わりの時には、女は女を好み、男は…確か男は男を好むと書いてあったかと思います。聖句は具体的に確認する必要がありますが。
But it is agreed upon, and you can agree, this is why tradition is important. And I even say this as a Protestant, is that we believe that scripture is very important, but also look to tradition. Church tradition has had an unbroken chain affirming matrimony, holy matrimony being one man, one woman. One even as a non-Catholic, I'm glad that Pope Leo has reaffirmed in the last couple of days. And so I'm not even sure your contention, your point. Are you saying that the Bible doesn't affirm marriage as one man, one woman? Are you saying church tradition doesn't affirm marriage one man, one woman?
しかし、これには同意が得られており、あなたも同意できるはずですが、だからこそ伝統が重要なのです。プロテスタントとして言いますが、私たちは聖書が非常に重要だと信じていますが、伝統にも目を向けます。教会の伝統は、結婚、つまり聖なる婚姻が一人の男と一人の女のものであることを肯定する、途切れることのない鎖を持ってきました。非カトリック教徒としてさえ、私はここ数日で教皇レオがそれを再確認したことを嬉しく思います。ですから、あなたの主張、あなたの論点がよくわかりません。聖書は結婚を男女間のものとして肯定していないと言いたいのですか？教会の伝統が結婚を男女間のものとして肯定していないと？
unbroken (adj): 途切れない、連続した。
matrimony (n): 婚姻、結婚。特に法的な、あるいは宗教的な儀式としての結婚を指すことが多いです。
I'm saying the Bible doesn't affirm.
But it clearly doesn't affirm. That is complete nonsense. But Christ our Lord, which is the standard, he affirms this idea that you will leave your father's home, going back to Genesis 12 and this idea of Abraham leaving his father's home, and you will cleave to your wife. That a new, that it would be called one. In fact, this idea of a new creation which is something that is then used by the Apostle Paul to describe the the church of Christ and the bride of... the church being the bride of Christ with Jesus. So I'm not even sure your contention. It is…
しかし、明らかに肯定しています。それは全くのでたらめです。私たちの主であり基準であるキリストは、「あなたは父の家を出て」という考えを肯定しています。これは創世記12章、アブラハムが父の家を出る話に遡ります。「そして妻と結ばれる」。新しいもの、それは「一体」と呼ばれるでしょう。実際、この新しい創造という考えは、後に使徒パウロがキリストの教会と、イエスと結ばれるキリストの花嫁としての教会を説明するために用いたものです。ですから、あなたの主張がよくわかりません。それは…。
But you're just avoiding my point. I'm saying the Bible that we have today is 100% a translation and a translation is linguistically ambiguous.
あなたは私の論点を避けています。私が言っているのは、今日私たちが持っている聖書は100%翻訳であり、翻訳には言語的な曖昧さがあるということです。
I acknowledge that. But what about specifically in Matthew or in the book of Romans? And but in order for you to be correct, you mean the Church Fathers translated it wrong when they were within like 50 years of this? In order for your contention to be correct, you have to say that the early Church Fathers that wrote the early letters to the church, they were translating it wrong and the tradition they established was wrong. So by then, we can lean on tradition and scripture. So when you get tradition plus scripture, you get something that is authentic, that is real, and that is verifiable.
それは認めます。しかし、マタイによる福音書やローマ人への手紙については具体的にどうですか？そして、あなたの主張が正しいとすれば、教父たちは、出来事から50年ほどの間に、それを間違って翻訳したということになりますか？あなたの主張が正しいとすれば、教会への初期の書簡を書いた初期の教父たちが、それを誤訳し、彼らが確立した伝統も間違っていたと言わなければなりません。そうであれば、私たちは伝統と聖書に頼ることができます。伝統と聖書が合わさったとき、本物で、現実的で、検証可能なものが得られるのです。
verifiable (adj): 検証可能な、証明できる。
I've already highlighted the tradition does not align with scripture. We've gone back thousands of years to ancient Mesopotamia.
伝統が聖書と一致しないことは既に指摘しました。私たちは数千年前の古代メソポタミアまで遡りました。
But understand, but at the time, they all spoke Greek, they wrote Greek, and they spoke Aramaic. So for example, when they were writing the early gospels, the synoptic gospels of Matthew, Mark, and Luke, they were obviously writing in Greek. They knew that language. So in Matthew, when they were writing Greek and then the early Church Fathers knew Greek and adopted that as church tradition, we have a 2,000 unbroken chain. I think you can irrefutably say that it was the teachings of Christ for one man and one woman. Because the church tradition has been unbroken for 2,000 years and they derived it from scripture of that original language.
しかし、理解してください。当時、彼らは皆ギリシャ語を話し、ギリシャ語で書き、アラム語を話していました。例えば、彼らが初期の福音書、つまりマタイ、マルコ、ルカの共観福音書を書いていたとき、彼らは明らかにギリシャ語で書いていました。彼らはその言語を知っていたのです。ですから、マタイ伝で彼らがギリシャ語で書き、そして初期の教父たちがギリシャ語を知っていて、それを教会の伝統として採用したとき、私たちには2000年の途切れることのない鎖があるのです。キリストの教えが男女間のことであったと、議論の余地なく言えると思います。なぜなら、教会の伝統は2000年間途切れず、彼らはそれを元の言語の聖書から導き出したからです。
You can't argue that. That doesn't make sense. I mean, if we agree to disagree then might we look at biology?
それは主張できません。意味が通りません。もし意見が合わないなら、生物学に目を向けてもいいですか？
So you know better than the church fathers?
では、あなたは教父たちより賢いと？
I don't, I'm not saying I know better than the church fathers. What I'm saying is linguistically, there is undeniably an error. Regardless of what you say, there is a translation...
いいえ、教父たちより賢いと言っているわけではありません。私が言っているのは、言語学的に、否定しようのない誤りがあるということです。あなたが何と言おうと、翻訳の…
Our lens may be, but not from the people when they were making these traditions...
私たちの見方ではそうかもしれませんが、彼らがこれらの伝統を作っていた時の人々からすれば違います。
I agree, they may have gotten that right, but that may not have been their original meaning. What we are saying is the meaning has been warped over time because of societal and cultural contexts such as the British Empire...
同意します。彼らは正しく理解していたかもしれませんが、それが彼らの本来の意味ではなかったかもしれません。私たちが言っているのは、大英帝国のような社会的・文化的文脈によって、時代とともに意味が歪められてきたということです。
チャーリーカークがケンブリッジの学生に論破されるって動画の長い版があったからGeminiに英語教材にしてもらった。
https://x.com/KBYMScotland/status/1966798924468851007
今年5月、チャーリー・カークが🇬🇧ケンブリッジ大を訪れ学生とディベートを行った。カークは「聖書は同性愛を道徳に反するとし禁じている」と持論を展開するが...
https://x.com/mkbfpv/status/1966798326730240107
Here is the actual full clip of this exchange.
＊＊＊
Ellis Jones from Emmanuel College.
(拍手)
Um hello, thank you for coming to talk. Um, so my question, as someone studying archaeology and biological anthropology, um, I've learned that moral codes and social norms have always been fluid, shaped by time, culture, power. So many ancient and recent societies embraced same-sex relationships and even the idea of third genders uh well before Western conservatism even existed. So when you claim that modern conservative values represent some kind of universal objective moral truth, like you said on your chair over there, um are you just defending a selective, historically recent ideology that erases most of human history and targets people who have always been part of it?
こんにちは、お話しいただきありがとうございます。ええと、私の質問ですが、私は考古学と生物人類学を学んでいる者として、道徳規範や社会規範は常に流動的で、時代、文化、権力によって形成されてきたと学びました。古代から近代に至るまで、多くの社会が西洋の保守主義が存在するずっと以前から、同性間の関係や第三の性という考え方さえも受け入れてきました。ですから、あなたが現代の保守的な価値観が、そちらの椅子でおっしゃったように、何らかの普遍的で客観的な道徳的真理を代表していると主張されるとき、それは人類の歴史の大部分を消し去り、常にその一部であった人々を標的にする、選択的で歴史的に新しいイデオロギーを擁護しているだけなのではないでしょうか？
archaeology (n): 考古学
anthropology (n): 人類学
fluid (adj): 流動的な、変わりやすい。ここでは「道徳規範が固定されたものではなく、時代と共に変化する」という文脈で使われています。
conservatism (n): 保守主義。伝統的な価値観や制度を維持しようとする政治的・社会的な思想。
objective (adj): 客観的な。主観に基づかない、事実としての真理を指します。
selective (adj): 選択的な、えり好みする。ここでは「歴史の中から都合の良い部分だけを選んでいる」という批判的なニュアンスです。
ideology (n): イデオロギー、観念形態。特定の社会集団が共有する信念や価値観の体系。
erase (v): 消し去る、抹消する。
No, but can you point to me of a great power that endorsed same-sex marriage, not cohabitation, but marriage?
いいえ。ですが、同棲ではなく、同性「婚」を承認した大国を一つでも挙げていただけますか？
endorse (v): （公に）是認する、支持する、承認する。
cohabitation (n): 同棲。法的な婚姻関係を結ばずに共に住むこと。
Ancient Mesopotamia.
As marriage? As as as recognized by the state.
100%.
100%そうです。
And how did that work out for them?
それで、彼らはどうなりましたか？
It worked out perfectly fine. It was an accepted norm of society.
全く問題なく機能していました。社会で受け入れられた規範でした。
norm (n): 規範、標準。社会において当然のこととされる行動や考え方の基準。
Okay, I still think it's wrong.
なるほど。それでも私はそれが間違っていると思います。
Okay, okay, swiftly moving on. So you said it was based on scripture and you believe that there are moral objective universal truths.
わかりました、では次に進みます。あなたはそれが聖書に基づいており、道徳的に客観的で普遍的な真理が存在すると信じているとおっしゃいましたね。
scripture (n): 聖書、聖典。キリスト教やユダヤ教の正典を指します。
Yes, there are. So murder is wrong today and murder was wrong 2,000 years ago.
はい、存在します。殺人は今日も悪であり、2000年前も悪でした。
Right, okay, in fact that's not same sex, but fair, fair, I see your point.
ええ、なるほど。それは同性の話ではありませんが、まあ、おっしゃることはわかります。
But there are moral truths that are transcendent of time, place, and matter.
しかし、時間、場所、そして物質を超越した道徳的真理は存在するのです。
transcendent (adj): 超越的な、並外れた。ここでは、物理的な制約や時間的な変化の影響を受けない、普遍的な真理を指しています。
Okay, but but so just to clarify, you believe that this is in the Bible. This is laid out in the Bible that man shall not sleep with man and so therefore it's...
わかりました。しかし、確認ですが、あなたはそれが聖書に書かれていると信じているのですね。男は男と寝てはならないと聖書に明記されており、だからこそ…。
It's also repeated throughout the New Testament as well. Matthew, in the book of Matthew, Jesus affirms the biblical standard for marriage.
それは新約聖書全体でも繰り返されています。マタイによる福音書で、イエスは結婚に関する聖書の基準を再確認しています。
Okay, so I'm gonna make two very, very quick points. So the first, um, so if we look at the Old Testament in isolation, just to start off with as an example. So let's look at Exodus 35:2, which suggests that if you work on the Sabbath, you should be put to death. If you look at Leviticus 11:7, it suggests that if you have pork, you should be put to death. If you plant two crops side by side, you should be stoned by your entire village. If you wear a suit, which you are wearing now, that contains two different fibers intertwined into the same jacket, you should be burned at the stake by your own mother. Now, following that rationale, in Leviticus 18:22 when it states that man shall not sleep with man, why aren't we burning ourselves at the stake as well? Why aren't we stoning ourselves to death?
わかりました。では、非常に手短に2点述べさせてください。まず、例として旧約聖書だけを切り取って見てみましょう。出エジプト記35章2節では、安息日に働けば死刑にされるべきだと示唆されています。レビ記11章7節を見れば、豚肉を食べれば死刑にされるべきだと示唆されています。2種類の作物を隣り合わせに植えれば、村全体から石打ちにされるべきです。あなたが今着ているような、2種類の異なる繊維を織り交ぜた上着を着ていれば、自分の母親によって火あぶりにされるべきです。さて、その論理に従うなら、レビ記18章22節で「男は男と寝てはならない」と述べられているのに、なぜ私たちは自分たちを火あぶりにしないのでしょうか？なぜ石打ちで殺し合わないのでしょうか？
in isolation: 孤立して、単独で。ここでは「旧約聖書だけを文脈から切り離して見てみると」という意味です。
Sabbath (n): 安息日。ユダヤ教で労働が禁じられている土曜日のこと。
Leviticus (n): レビ記。旧約聖書の一書で、祭儀や律法に関する規定が多く記されています。
intertwined (adj): 絡み合った、織り交ぜられた。
at the stake: 火あぶりの刑で。中世の処刑方法の一つ。
(拍手)
Do you care to address my main contention that Christ affirmed biblical marriage in the book of Matthew? And can you tell me the difference between the ceremonial, the moral, and the ritual law? And then finally, also, tell me about Christianity, the difference between the new and the Old Covenant, or you're just going to cherry-pick certain verses of ancient Israel that do not apply to new Christianity?
私の「キリストはマタイによる福音書で聖書的な結婚を肯定した」という主要な主張に反論していただけますか？そして、儀式律法、道徳律法、祭司律法の違いを教えていただけますか？そして最後に、キリスト教における新しい契約と古い契約の違いについても教えてください。それとも、あなたは新しいキリスト教には適用されない古代イスラエルの特定の聖句を、ただつまみ食いしているだけですか？
contention (n): （議論における）主張、論点。
covenant (n): （神と人との）契約。キリスト教神学において非常に重要な概念です。
cherry-pick (v): （自分に都合のいいものだけを）つまみ食いする、えり抜きする。
Very fair, fair. I completely agree. So we'll look at two points then. So firstly, um, if we look at the Old Testament, uh, we can see the kind of inconsistencies there. We've already touched upon that, right? That makes sense. Secondly, you mentioned the point of Jesus and Christ. He never mentioned anything to do with homosexuality at all.
ごもっともです。完全に同意します。では2つの点を見ましょう。まず、旧約聖書を見れば、そこに矛盾があることがわかります。それについては既に触れましたよね？理にかなっています。次に、あなたはイエス・キリストの点に言及しました。彼は同性愛について一切何も言及していません。
Whoa, hold on a second. He affirmed, he affirmed biblical marriage as one man and one woman. He said a man shall leave his...
おっと、待ってください。彼は聖書的な結婚を「一人の男と一人の女」として肯定しました。彼は「男はその…」と言いました。
in the New Testament?
新約聖書でですか？
In Matthew, that is not correct. I believe in the New Testament, in the New Testament. Well, Romans is also in the New Testament. Secondly, in Romans 1, the Apostle Paul talks negatively about homosexuality explicitly. Also, homosexuality is repeated in the book of Titus and in the book of Jude as not being favorable as the destruction of Sodom and Gomorrah. Not even talking about the Old Testament verses.
マタイ伝です。それは違います。新約聖書で、と信じています。ローマ人への手紙も新約聖書です。第二に、ローマ人への手紙1章で、使徒パウロは明確に同性愛について否定的に語っています。また、テトスへの手紙やユダの手紙でも、ソドムとゴモラの滅亡と同様に、同性愛は好ましくないものとして繰り返されています。旧約聖書の聖句は抜きにしてもです。
There are three types of the 613 Levitical laws. And you, you know, of course, in your own way, cherry-picked some of them. We do not live under the ceremonial, we do not live under the ritual, and but we do live under the moral. There's only 10 of the moral that we as Christians believe we're bound to, some believe nine, which of course is the Decalogue. And so none of those that you mentioned we as Christians believe that we live under. However, we do look at what Christ articulated as the biblical standard of marriage. And we can also look to church tradition for this as well. And the church has had a tradition for well over 2,000 years, even myself as a Protestant acknowledges, that tradition is marriage between one man and one woman.
レビ記には613の律法に3つの種類があります。そして、あなたはもちろんご自身のやり方で、その一部をつまみ食いしました。私たちは儀式律法の下には生きていません。祭司律法の下にも生きていません。しかし、道徳律法の下には生きています。キリスト教徒として私たちが従うべき道徳律法は10個だけです。9個だと信じる人もいますが、それがもちろん十戒です。ですから、あなたが挙げたもののどれ一つとして、私たちキリスト教徒が従うべきものはありません。しかし、私たちはキリストが結婚の聖書的基準として明確に述べたことには注目します。そして、これについては教会の伝統にも目を向けることができます。プロテスタントである私自身でさえ認めますが、教会には2000年以上にわたる伝統があり、その伝統とは、結婚は一人の男と一人の女の間のものであるということです。
articulate (v): （考えなどを）はっきりと述べる、明確に表現する。
tradition (n): 伝統、しきたり。ここでは特に教会の教義や慣習の継承を指します。
Okay, but I work, okay. Say we put aside the Old Testament for now. We'll put that aside and the inconsistencies there and look purely at the New Testament following your rationale, okay? Now, when you say that Christ lays specifically and the New Testament states specifically that man shall not sleep with man, I'd like to point out a linguistic error on that point.
なるほど。では、一旦旧約聖書は脇に置きましょう。それとそこにある矛盾は置いておいて、あなたの論理に従って純粋に新約聖書だけを見ましょう。いいですか？さて、あなたがキリストが具体的に、そして新約聖書が具体的に「男は男と寝てはならない」と述べていると言うとき、その点における言語的な誤りを指摘したいと思います。
I did not say that. I said the biblical marriage was affirmed and then Romans 1 did talk negatively about the action of homosexuality.
私はそうは言っていません。聖書的な結婚が肯定されたと言ったのです。そしてローマ人への手紙1章が同性愛という行為について否定的に語っていると。
python import random import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from collections import defaultdict # 飴の配布システムのシミュレーション class CandyDistributionSystem: def __init__(self): """ 設計意図: このシステムは経済における資源分配の不平等性をモデル化しています。 特に少数の特権層(Aグループ)が富を集中させ、再分配システムからも不均衡に利益を得る 構造的問題を表現しています。 """ # 各グループの人数設定 self.group_a_count = 8 self.group_b_count = 2498 self.group_c_count = 7494 self.total_participants = self.group_a_count + self.group_b_count + self.group_c_count # 飴の提出数設定 self.contribution_per_a = 624 self.contribution_per_b = 2 self.contribution_per_c = 1 # 各グループの総貢献計算 self.total_a_contribution = self.group_a_count * self.contribution_per_a self.total_b_contribution = self.group_b_count * self.contribution_per_b self.total_c_contribution = self.group_c_count * self.contribution_per_c self.total_contribution = self.total_a_contribution + self.total_b_contribution + self.total_c_contribution # 配布用と貯金用の飴の区分 self.distribution_limit = 10000 self.savings = max(0, self.total_contribution - self.distribution_limit) # 結果追跡用の辞書 self.results = { 'A': defaultdict(int), 'B': defaultdict(int), 'C': defaultdict(int) } def distribute_candies(self, method='original'): """ 設計意図: 配布方法の選択によって、特権の固定化や格差拡大がどのように進むかを 示します。'original'メソッドは意図的にAグループを優遇するよう設計されています。 Parameters: ----------- method: str 配布方法 ('original', 'lottery', 'first_come', 'new_condition', 'fair') """ # Aグループへの確定配布 a_distribution = 625 * self.group_a_count remaining = self.distribution_limit - a_distribution # 残りの参加者数 remaining_participants = self.total_participants - self.group_a_count # Aグループの結果記録 for _ in range(self.group_a_count): self.results['A'][625] += 1 # 各配布方法によって処理が異なる if method == 'original': # オリジナルの問題設定通りの配布（5000人に1個ずつ、残りは0個） lucky_count = remaining # 5000人が当選 # B+Cグループの混合リスト作成 bc_participants = [(1, 'B')] * self.group_b_count + [(2, 'C')] * self.group_c_count random.shuffle(bc_participants) # 当選者に配布 for i in range(len(bc_participants)): participant_id, group = bc_participants[i] if i < lucky_count: self.results[group][1] += 1 else: self.results[group][0] += 1 elif method == 'lottery': # 抽選方式（BとCグループから無作為に5000人選出） bc_participants = [(1, 'B')] * self.group_b_count + [(2, 'C')] * self.group_c_count winners = random.sample(bc_participants, remaining) # 当選・落選のカウント for _, group in winners: self.results[group][1] += 1 # 落選者のカウント self.results['B'][0] = self.group_b_count - self.results['B'][1] self.results['C'][0] = self.group_c_count - self.results['C'][1] elif method == 'first_come': # 先着順方式（アクセス速度による先着順を乱数でシミュレート） # 設計意図: 先着順は単なる運の要素を超えて、情報格差や技術格差も含む制度設計 bc_participants = [(1, 'B')] * self.group_b_count + [(2, 'C')] * self.group_c_count # 現実では、情報を早く得られる人や高速インターネット接続を持つ人が有利 # これをシミュレートするため、Bグループにわずかなアドバンテージを与える bc_speeds = [] for id, group in bc_participants: if group == 'B': speed = random.random() + 0.1 # Bグループに小さなアドバンテージ else: speed = random.random() bc_speeds.append((id, group, speed)) # 速度順にソート bc_speeds.sort(key=lambda x: x[2], reverse=True) # 当選者決定 for i in range(len(bc_speeds)): _, group, _ = bc_speeds[i] if i < remaining: self.results[group][1] += 1 else: self.results[group][0] += 1 elif method == 'new_condition': # 追加条件方式（恣意的な条件を設定） # 設計意図: 新たな条件の設定は往々にして既存の特権を温存するように設計される bc_participants = [(i, 'B', random.random()) for i in range(self.group_b_count)] + \ [(i, 'C', random.random()) for i in range(self.group_c_count)] # Bグループに有利な条件を設定（例: 特定の知識やスキルを持つ人のみ） # この「条件」は表面上は中立的だが、実際には特定グループに有利になるよう設計 def meets_condition(participant): _, group, rand_val = participant if group == 'B': return rand_val > 0.3 # Bグループには70%の確率で合格 else: return rand_val > 0.7 # Cグループには30%の確率で合格 # 条件に合致する人を抽出 eligible = [p for p in bc_participants if meets_condition(p)] # 条件に合致する人が多すぎる場合は抽選 if len(eligible) > remaining: winners = random.sample(eligible, remaining) else: # 条件に合致する人が足りない場合、全員に配布 winners = eligible # 当選者をカウント for _, group, _ in winners: self.results[group][1] += 1 # 落選者のカウント self.results['B'][0] = self.group_b_count - self.results['B'][1] self.results['C'][0] = self.group_c_count - self.results['C'][1] elif method == 'fair': # 公平な再分配方式（貢献度に応じた配布） # 設計意図: この方法は「貯金分」も含めた全ての飴を、各グループの貢献度に応じて分配 # これにより構造的不平等を軽減、結果としてより多くの人が少なくとも損をしない状態になる # 全飴（貯金分も含む）を使った配布 total_to_distribute = self.total_contribution # 各グループの貢献比率計算 a_ratio = self.total_a_contribution / self.total_contribution b_ratio = self.total_b_contribution / self.total_contribution c_ratio = self.total_c_contribution / self.total_contribution # 各グループへの配布数決定 a_share = int(total_to_distribute * a_ratio) b_share = int(total_to_distribute * b_ratio) c_share = int(total_to_distribute * c_ratio) # 端数調整 remainder = total_to_distribute - (a_share + b_share + c_share) if remainder > 0: # 端数は最も人数の多いCグループに c_share += remainder # Aグループの配布（均等配分） per_a = a_share // self.group_a_count self.results['A'][per_a] = self.group_a_count # Bグループの配布（均等配分） per_b = b_share // self.group_b_count b_remainder = b_share % self.group_b_count self.results['B'][per_b] = self.group_b_count - b_remainder if per_b + 1 > 0 and b_remainder > 0: self.results['B'][per_b + 1] = b_remainder # Cグループの配布（均等配分） per_c = c_share // self.group_c_count c_remainder = c_share % self.group_c_count self.results['C'][per_c] = self.group_c_count - c_remainder if per_c + 1 > 0 and c_remainder > 0: self.results['C'][per_c + 1] = c_remainder def calculate_net_gain(self): """ 設計意図: この関数は各グループの純利益/損失を計算し、資源分配の公平性を 定量的に評価できるようにします。純利益/損失は個人の観点から見た経済的公正性の 重要な指標です。 """ net_gains = {} # Aグループの純利益計算 a_contribution = self.contribution_per_a a_distribution = list(self.results['A'].keys())[0] # 全員が同じ数を受け取る前提 net_gains['A'] = a_distribution - a_contribution # BとCグループの純利益計算（加重平均） for group, contribution_per_person in [('B', self.contribution_per_b), ('C', self.contribution_per_c)]: total_gain = 0 for received, count in self.results[group].items(): total_gain += (received - contribution_per_person) * count net_gains[group] = total_gain / (self.group_b_count if group == 'B' else self.group_c_count) return net_gains def analyze_results(self): """ 設計意図: この分析関数は、各グループの分配結果を詳細に調査し、 制度設計の公平性、貢献度と報酬の関係、およびシステムの持続可能性を 評価します。政策分析においては、こうした多角的な検証が重要です。 """ # 各グループの純利益/損失 net_gains = self.calculate_net_gain() # 貢献度分析 contribution_percentage = { 'A': (self.total_a_contribution / self.total_contribution) * 100, 'B': (self.total_b_contribution / self.total_contribution) * 100, 'C': (self.total_c_contribution / self.total_contribution) * 100 } # 飴を受け取った人の割合 received_percentage = { 'A': sum(count for received, count in self.results['A'].items() if received > 0) / self.group_a_count * 100, 'B': sum(count for received, count in self.results['B'].items() if received > 0) / self.group_b_count * 100, 'C': sum(count for received, count in self.results['C'].items() if received > 0) / self.group_c_count * 100 } # 分析結果の表示 print("\n===== 飴の配布システム分析 =====") print(f"総飴数: {self.total_contribution}個 (分配用: {self.distribution_limit}個, 貯金: {self.savings}個)") print("\n--- グループごとの貢献と結果 ---") for group in ['A', 'B', 'C']: group_size = getattr(self, f"group_{group.lower()}_count") contribution_per_person = getattr(self, f"contribution_per_{group.lower()}") total_contribution = getattr(self, f"total_{group.lower()}_contribution") print(f"\n{group}グループ ({group_size}人):") print(f" 貢献: 1人あたり{contribution_per_person}個 (総計: {total_contribution}個, 全体の{contribution_percentage[group]:.1f}%)") print(f" 受け取り状況:") for received, count in sorted(self.results[group].items()): print(f" {received}個: {count}人 ({count/group_size*100:.1f}%)") print(f" 飴を受け取った割合: {received_percentage[group]:.1f}%") print(f" 純利益/損失: 1人あたり平均 {net_gains[group]:.2f}個") print("\n--- 全体的な公平性分析 ---") print(f"最も得したグループ: {max(net_gains, key=net_gains.get)}グループ (+{max(net_gains.values()):.2f}個/人)") print(f"最も損したグループ: {min(net_gains, key=net_gains.get)}グループ ({min(net_gains.values()):.2f}個/人)") # 全員に飴が配布されたかどうか all_received = all(sum(count for received, count in self.results[group].items() if received > 0) == getattr(self, f"group_{group.lower()}_count") for group in ['A', 'B', 'C']) print(f"\n前提条件「全員に配布」の充足: {'はい' if all_received else 'いいえ'}") if not all_received: total_without = sum(self.results['B'][0] + self.results['C'][0]) print(f" 飴を受け取れなかった人数: {total_without}人") return net_gains, contribution_percentage, received_percentage def visualize_results(self): """ 設計意図: データの可視化は政策の効果や不平等性を直感的に理解するために重要です。 このようなグラフィカル表現によって、各グループ間の格差や制度設計の問題点を 一目で理解できるようになります。 """ # グラフのセットアップ fig, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(14, 10)) # 1. 貢献度のグラフ contributions = [self.total_a_contribution, self.total_b_contribution, self.total_c_contribution] axes[0, 0].bar(['Aグループ', 'Bグループ', 'Cグループ'], contributions) axes[0, 0].set_title('グループごとの総貢献飴数') axes[0, 0].set_ylabel('飴の数') # 貢献度の割合をアノテーションとして追加 total = sum(contributions) for i, v in enumerate(contributions): percentage = v / total * 100 axes[0, 0].text(i, v + 100, f'{percentage:.1f}%', ha='center') # 2. 1人あたりの貢献度と受け取り数の比較 group_names = ['Aグループ', 'Bグループ', 'Cグループ'] contribution_per_person = [self.contribution_per_a, self.contribution_per_b, self.contribution_per_c] # 各グループの平均受け取り数を計算 received_per_person = [] for group, letter in zip(group_names, ['A', 'B', 'C']): total_received = sum(received * count for received, count in self.results[letter].items()) group_size = getattr(self, f"group_{letter.lower()}_count") received_per_person.append(total_received / group_size) x = np.arange(len(group_names)) width = 0.35 axes[0, 1].bar(x - width/2, contribution_per_person, width, label='提出') axes[0, 1].bar(x + width/2, received_per_person, width, label='受け取り') # 純利益/損失をアノテーションとして追加 for i in range(len(group_names)): net = received_per_person[i] - contribution_per_person[i] color = 'green' if net >= 0 else 'red' axes[0, 1].text(i, max(received_per_person[i], contribution_per_person[i]) + 5, f'{"+" if net >= 0 else ""}{net:.1f}', ha='center', color=color) axes[0, 1].set_title('1人あたりの提出・受け取り飴数比較') axes[0, 1].set_xticks(x) axes[0, 1].set_xticklabels(group_names) axes[0, 1].set_ylabel('飴の数') axes[0, 1].legend() # 3. 各グループの受け取り状況の分布 # 各グループの受け取り状況を積み上げ棒グラフで表現 group_sizes = [self.group_a_count, self.group_b_count, self.group_c_count] received_counts = [] not_received_counts = [] for letter, size in zip(['A', 'B', 'C'], group_sizes): received = sum(count for received, count in self.results[letter].items() if received > 0) received_counts.append(received) not_received_counts.append(size - received) axes[1, 0].bar(group_names, received_counts, label='飴を受け取った人数') axes[1, 0].bar(group_names, not_received_counts, bottom=received_counts, label='飴を受け取れなかった人数') # 割合をアノテーションとして追加 for i in range(len(group_names)): if group_sizes[i] > 0: percentage = received_counts[i] / group_sizes[i] * 100 axes[1, 0].text(i, received_counts[i] / 2, f'{percentage:.1f}%', ha='center') axes[1, 0].set_title('グループごとの飴受け取り状況') axes[1, 0].set_ylabel('人数') axes[1, 0].legend() # 4. 貢献度vs報酬の分配公平性 # 貢献度と最終的な飴の配分の比較を円グラフで表現 total_contribution = self.total_contribution contribution_shares = [self.total_a_contribution / total_contribution, self.total_b_contribution / total_contribution, self.total_c_contribution / total_contribution] # 実際の配分シェアを計算 distribution_shares = [] for letter in ['A', 'B', 'C']: total_received = sum(received * count for received, count in self.results[letter].items()) distribution_shares.append(total_received / self.distribution_limit) # 2つの円グラフを並べて表示 ax4_1 = axes[1, 1].inset_axes([0, 0, 0.45, 1]) ax4_2 = axes[1, 1].inset_axes([0.55, 0, 0.45, 1]) ax4_1.pie(contribution_shares, labels=group_names, autopct='%1.1f%%') ax4_1.set_title('飴の貢献度割合') ax4_2.pie(distribution_shares, labels=group_names, autopct='%1.1f%%') ax4_2.set_title('飴の配分割合') axes[1, 1].axis('off') plt.tight_layout() plt.show() # 飴の配布システムをシミュレート candy_system = CandyDistributionSystem() # オリジナルの配布方法を実行 print("\n===== オリジナルの配布方法 =====") candy_system.distribute_candies(method='original') original_results = candy_system.analyze_results() candy_system.visualize_results() # 公平な配布方法を実験 print("\n\n===== 公平な配布方法のシミュレーション =====") fair_system = CandyDistributionSystem() fair_system.distribute_candies(method='fair') fair_results = fair_system.analyze_results() fair_system.visualize_results() # 公平な配布と元の配布の比較 print("\n\n===== 配布方法の比較 =====") print("オリジナル方式と公平方式の純利益/損失差:") net_diff = {} for group in ['A', 'B', 'C']: original_net = original_results[0][group] fair_net = fair_results[0][group] diff = fair_net - original_net net_diff[group] = diff print(f"{group}グループ: {'+' if diff > 0 else ''}{diff:.2f}個/人") print("\n結論:") if net_diff['A'] < 0 and net_diff['B'] > 0 and net_diff['C'] > 0: print("公平な再分配により、Aグループの特権が減少し、BとCグループの状況が改善されます。") print("これは構造的不平等の緩和に効果的です。") elif net_diff['A'] > 0: print("興味深いことに、公平な再分配ではAグループさえも利益を得られます。") print("これは、現行システムが特定グループだけでなく全体の非効率性につながっていることを示唆しています。")
https://www.youtube.com/watch?v=d8OI9FllKfg&ab_channel=KomodoVEVO
https://www.youtube.com/watch?v=QPTnMVvfH-w&ab_channel=TMRWMusic
男女対抗スポーツ。
https://www.youtube.com/watch?v=85upbXPmYWQ&ab_channel=VDJSmile
スポブラでボクシングとかしてる。
https://www.youtube.com/watch?v=bxNaF_B2qig&ab_channel=Audiosoulz
https://www.youtube.com/watch?v=hJOiCsL6eD0&ab_channel=MinistryofSound
https://www.youtube.com/watch?v=C5qoYDsI5WU&ab_channel=EmbassyOne
https://www.youtube.com/watch?v=0_UkQI2M1SY&ab_channel=Trampsta
https://www.youtube.com/watch?v=XFR7v5ix5hU&ab_channel=MadisonBeerMusicVEVO
https://www.youtube.com/watch?v=XyBkaG7-thc&ab_channel=VDJSmile
ヴァンガードプリンセスR、権利はどうなってんだ権利は！
https://exa.ac/ja/games/vanguard-princess-r-ja/?v=0f177369a3b7
＞ 『ヴァンガードプリンセスR』に含まれているORIGINALモードの内容は2009年に日本のPCゲームとして配信した『ヴァンガードプリンセス 先陣の姫君』の復刻版である。 『ヴァンガードプリンセス 先陣の姫君』は令和6年3月28日に著作権法第67条の2第1項の規定に基づく申請を行い、同項の適用を受けて作成されたものになります。
exA-Arcadiaから著作権者に連絡がとれなかった旨が記載されている……
eigoMANGAの「原作者と利益分配している」という供述内容と著作権法第67条の2第1項の適用は矛盾するね。
……なんか別方向に話が進んで、おおごとになる気配を感じるんですけど！？
まず1992年（5月のSummerCES？）にホームデータとビーピーエス（Bullet-Proof Software）が共同開発した『ヘルメティカ』というアーケードゲームが発表されたが、これはロケテストのみで未発売のまま終わった。
英語版Wikipediaによると、『ヘルメティカ』はホームデータ単独で開発し、ロケテストの不調のあとにビーピーエスに権利を売却したという。
ビーピーエスはSFCへの移植を行い、CESで発表されたのはその移植バージョンだったらしい。
https://gdri.smspower.org/wiki/index.php/Talk:Biox（英語版Wikipediaがソースとしているホームデータの元開発者のツイート）
1992年にFC版・GB版の『ヨッシーのクッキー』が任天堂から発売された。開発担当はトーセ。
GB版では裏技で「HERMETICA DEBUG MODE」に入れるらしいので、ほぼ『ヘルメティカ』をベースにしているのだろう。
1993年にSFC版の『ヨッシーのクッキー』がビーピーエスから発売された。開発担当もビーピーエス。
SFC版では「Original design by Home Data Corp.」とクレジットされている。
任天堂は『ヘルメティカ』の8bit版の権利しか購入しなかったため、16bitのSFC版だけは（逆にヨッシーのキャラクターライセンスを受けて）ビーピーエスが制作することになった、という話もあるようだ。
ここまで見ると、任天堂とビーピーエスの関わりは深いが、任天堂とホームデータの関わりは薄いように思える。
ビーピーエスが任天堂と『ヨッシーのクッキー』の企画を進め、あとからホームデータが「ウチもクレジットに載せてくれ」と苦情を入れたのだろうか？
1996年にビーピーエスの創業者がアメリカで「BPS」（Blue Planet Software）という会社を立ち上げる。実質的にビーピーエスの後継企業とみなされている。
ところが2003年にガラケーで『ヨッシーのクッキー』とよく似た『INARO』というゲームが出ている。クレジットは「IPC」という会社で、「Original Concept by Home Data, Ltd.」とも書かれている。
https://k-tai.watch.impress.co.jp/cda/article/news_toppage/14978.html
2006年ごろのBPSのウェブサイトで、その「INARO」が紹介されている。というかスクショを見ると「INARO 2」と書いてある。
https://web.archive.org/web/20060310185917/http://www.blueplanetsoftware.com/inaro.html
IPCは、海外に拠点を移したBPSの、日本での権利関係を扱う支社みたいなものだと考えてよさそうである。
2003年発売の『NINTENDO パズルコレクション』に収録された『ヨッシーのクッキー』にも、IPC（Intellectual Property Consultants）がクレジットされている。
https://www.nintendo.co.jp/ngc/gpzj/index.html
さらに2008年のバーチャルコンソール版『ヨッシーのクッキー』では、IPCのクレジットと共に「INARO®Game Concept」とされている。
https://www.nintendo.co.jp/wii/vc/vc_ysc/index.html
このあたりの情報が錯綜しており、ネット上では「ヘルメティカの原型がINAROである」とか「ヨッシーのクッキー以前にBPSがINAROを海外発売した」とか言われているのだが、『INARO』は海外では未発売だし、おそらくガラケー版以前には遡らないのではないかと思われる。
つまり、BPSは2003年ごろに『ヘルメティカ』と同様のシステムで『INARO』というゲームを開発してガラケーで配信し、2006年ごろには『INARO 2』のデモ版を作ってどこかに売り込もうとしていたのだろう。
そして任天堂は、SFC版までは「ヨッシーのクッキーはヘルメティカを元にしてますよ」ということにしていたのだが、権利関係が面倒になったのか、『NINTENDO パズルコレクション』以降は「ヨッシーのクッキーはINAROを元にしてますよ」ということにしてしまったのではないか、という推測が立つ。
Clojureのimmutable persistent data structureは、データが変更されるたびに新しいバージョンを作成し、元のデータ構造を保持する仕組みを備えています。この特徴により、データの不変性と効率的なメモリ使用が実現されています。以下では、Clojureの代表的なデータ構造であるmap型（hash-map）を例に、その仕組みを解説します。
Clojureのhash-mapはキーと値のペアを保持するデータ構造であり、以下の特徴を持っています：
以下に、Clojureでキーと値を追加する操作（assoc関数）を例として説明します。
(def original-map {:a 1 :b 2}) (def updated-map (assoc original-map :c 3))
{:a 1 :b 2}
{:a 1 :b 2 :c 3}
この操作では、元のmapは変更されず、新しいmapが作成されます。ただし、効率化のために、元のデータ構造（:a 1と:b 2）はそのまま再利用されます。新しく追加された:c 3のみが新しいノードとして構築されます。
Clojureのmap型は、Phil Bagwellによって提案されたHash Array Mapped Trie (HAMT)というデータ構造を基盤にしています。この仕組みでは以下が行われます：
Clojureのimmutable persistent map型は、不変性と効率性を両立させる設計により、信頼性の高いデータ操作を可能にしています。これらの特徴は特に並列処理やトランザクション管理などで有用です。
Please consider the histroy of humanity from biological perpsecitve and current known fact in nearby universe, which expo-planet (from the Sol system perspective) is most likely to have civlizaed society? Please add percentage next to it in the chart
ChatGPT
Reasoned about exoplanet civilization likelihoodを28 秒行う
Evaluating planetary prospects
OK, I’m looking at the likelihood of a civilized society on an exoplanet within our Solar System. I’ll consider biological history and current space knowledge, aiming to identify the most promising candidate.
Identifying potential candidates
I'm considering exoplanets like Proxima Centauri b and TRAPPIST-1e, which might suggest they are within or observed from our Solar System.
Assessing potential candidates
I’m evaluating Proxima Centauri b, Barnard's Star, LHS 1140, and TRAPPIST-1, focusing on their habitable zones and available data. The Drake equation might help estimate their civilized society likelihoods.
Identifying promising exoplanets
I’m noting key exoplanets like Proxima Centauri b and TRAPPIST-1, which have Earth-like characteristics and are in habitable zones. This narrows down the potential candidates for advanced civilizations.
I'm gathering info on planets like Proxima Centauri b and TRAPPIST-1, considering factors like magnetic fields, atmospheres, and proximity to G-type stars for their potential to support advanced civilizations.
Evaluating exoplanet prospects
I'm noting that Proxima Centauri b, despite being close and around a red dwarf star, might support life if it has a magnetic field and atmosphere. This makes me think about its potential.
Charting probabilities
I'm estimating civilization probabilities for exoplanets like Proxima Centauri b and TRAPPIST-1 e, using speculative percentages based on the Drake equation and the lack of evidence for intelligent life.
I'm crafting a chart with exoplanet names and civilization likelihood percentages, grounded in the long timeline of life's evolution, despite the speculative nature of these figures.
Identifying exoplanet contenders
I’m evaluating exoplanets like Proxima Centauri b, TRAPPIST-1 e, and Kepler-186f, considering their star types and distances, to gauge their potential for supporting advanced civilizations from our solar system's viewpoint.
Weighing proximity and observation
I'm leaning towards Proxima Centauri b due to its closeness and observational potential, despite concerns about its flare star dynamics. TRAPPIST-1 e, f, or g are also worth considering.
I'm focusing on exoplanets like Proxima Centauri b, Ross 128 b, LHS 1140 b, TRAPPIST-1 e/f/g, and K2-18b, aiming to chart their likelihood of hosting a civilized society based on current knowledge.
Assessing exoplanet potentials
I'm gathering speculative probabilities for exoplanets like Proxima Centauri b and TRAPPIST-1 e/f/g, using the Drake equation and current understanding, to better estimate their chances of hosting a civilized society.
Refining speculative probabilities
I’m refining speculative probabilities for exoplanets, including Proxima Centauri b and TRAPPIST-1 e/f/g, to estimate their chances of hosting a civilized society, considering Earth's long biological history.
Refining odds
I'm considering the astronomical timeline for intelligent life on Earth, leading me to assign even lower speculative odds for exoplanets like Proxima Centauri b and TRAPPIST-1 e.
I’m crafting a simplified chart with arbitrary percentages, clearly noting the speculative nature and lack of scientific data, while considering the target audience's basic understanding of the topic.
I’m charting arbitrary percentages for exoplanets, clarifying their speculative nature, and ensuring the data is accessible for young audiences with minimal scientific detail.
Crafting a chart
I’m creating a markdown table with speculative percentages for the likelihood of civilized life on exoplanets, emphasizing their purely theoretical nature and considering the understanding level of an 8-year-old.
Integrating speculative analysis
I’m mapping out a markdown chart with speculative percentages for the likelihood of a civilized society on exoplanets, mindful of the complexity and simplifying for an 8-year-old's understanding.
I’m piecing together markdown for exoplanets, noting Proxima Centauri b's reduced civilized life chance due to the red dwarf's activity. This inclusion highlights the speculative nature of the analysis.
Piecing together speculative odds
I’m detailing a markdown chart for audience-friendly exoplanet likelihoods, considering environmental challenges and adding a disclaimer about the speculative nature and lack of evidence.
Piecing together
I’m leaning towards Proxima Centauri b for its proximity and silent star, but I’ll add a speculative chart ranking nearby exoplanets, noting their advanced civilizations' hypothetical likelihood.
Assessing civilization probabilities
I'm emphasizing the slow emergence of intelligent life on Earth, which suggests that the odds of any habitable planet developing a complex civilization might be as low as a few percent.
Below is a very speculative chart that—based on what we know about Earth’s long, winding path from simple life to a “civilized society” and our limited observations of nearby exoplanets—gives some fun, made‑up percentage chances for a few of our best candidate exoplanets. Remember: Scientists have not yet found any proof of life (let alone advanced civilizations) on any exoplanet. These numbers are just playful estimates to help you think about the ideas!
Speculative Chances of Finding an Advanced Civilization on Nearby Exoplanets
Exoplanet Estimated Likelihood of a Civilized Society
Proxima Centauri b ~2%
LHS 1140 b ~0.5%
How Did We (Very Roughly) Guess These Numbers?
Earth’s Example:
On Earth, life began as simple single‑celled organisms and took billions of years to evolve into a species that built complex societies. This long journey suggests that—even if a planet is in the “habitable zone” (where liquid water could exist)—developing an advanced, civilized society might be rare.
Proxima Centauri b:
This is the closest exoplanet to us. Even though its star (Proxima Centauri) is a red dwarf that sometimes sends out strong flares (which might harm life), its closeness makes it one of our most interesting candidates. That’s why we give it a slightly higher guess (~2%).
These planets are part of a group orbiting a very cool star. Their environments might be challenging (for example, they could be tidally locked, meaning one side always faces the star), so the chance of a complex, advanced civilization might be a bit lower.
LHS 1140 b:
This planet is promising in some ways but is a little farther away and around a dimmer star, so our playful estimate is even lower.
All of these percentages are extremely rough guesses based on what little we understand about the conditions for life and intelligence. Scientists use ideas like the Drake Equation to think about these chances—but until we have concrete evidence, these numbers remain just for fun and imagination.
Enjoy exploring these ideas—and remember, space is full of mysteries waiting to be discovered!
あなた:
Please examine the Drake Equation itself and see if this euqation is acculate or more opition in the equation you will use
ChatGPT
Reasoned about the Drake Equationを6 秒行う
re-examining the Drake Equation
evaluating the Drake Equation's value
OK, let me see. The Drake Equation isn't a precise formula; it's more of a guiding heuristic that tackles numerous uncertainties regarding extraterrestrial civilizations.
Thinking through the Drake Equation, I’m evaluating its conceptual nature, its uncertain parameters, and its criticism to conclude on its reliability as an accurate predictive model.
Understanding the Drake Equation
I’m mapping out the Drake Equation as a conceptual guide, detailing its parameters, which are often based on estimates or opinions, to evaluate its reliability for predicting extraterrestrial civilizations.
The Drake Equation is a famous formula that was created to help scientists think about the many factors involved in estimating the number of detectable extraterrestrial civilizations in our galaxy. However, when we look at the equation closely, we see that it is more of a conceptual framework or heuristic tool than a precise, predictive formula. Let’s break down why:
The equation is usually written as:
𝑁
=
𝑅
∗
×
𝑓
𝑝
×
𝑛
𝑒
×
𝑓
𝑙
×
𝑓
𝑖
×
𝑓
𝑐
×
𝐿
N=R
∗
×f
p
×n
e
×f
l
×f
i
×f
c
×L
Where:
𝑅
∗
R
∗
: The average rate of star formation per year in our galaxy.
𝑓
𝑝
f
p
: The fraction of those stars that have planetary systems.
𝑛
𝑒
n
e
: The average number of planets that could potentially support life per star with planets.
𝑓
𝑙
f
l
: The fraction of those planets where life actually develops.
𝑓
𝑖
f
i
: The fraction of planets with life where intelligent life evolves.
𝑓
𝑐
f
c
: The fraction of civilizations that develop technology that releases detectable signals into space.
𝐿
L: The length of time such civilizations release detectable signals.
Why the Drake Equation Is More of a Guideline Than a Precise Formula
Uncertain Inputs:
𝑅
∗
R
∗
𝑓
𝑝
f
p
(fraction of stars with planets), have become better known through modern astronomy.
The parameters related to the development of life and intelligence—
𝑓
𝑙
f
l
,
𝑓
𝑖
f
i
,
𝑓
𝑐
f
c
, and
𝐿
L—are based on very limited data. For example, Earth is the only planet we know where life has developed, so we have no way to compare or derive a statistically robust estimate for these factors. This means that the values chosen for these parameters are largely subjective estimates or educated guesses.
Wide Ranges of Possible Values:
Because many of these factors are not well-constrained, if you change one of the more uncertain parameters even slightly, the final estimate for
𝑁
N (the number of civilizations) can vary by many orders of magnitude. This wide range shows that the equation can lead to very different outcomes based on personal or theoretical assumptions.
The Drake Equation was never meant to provide a precise answer. Instead, it serves as a way to organize our thinking about what conditions might be necessary for the development of extraterrestrial civilizations. It encourages discussion about the relative importance of different factors and highlights where our scientific knowledge is limited.
Is the Drake Equation Accurate or More Opinion-Based?
Accurate?
In the sense of being a strict mathematical model with well-defined inputs and predictable outputs, the Drake Equation is not accurate. Its accuracy is limited by the extreme uncertainties in several of its key parameters.
Many of the terms in the equation, especially those concerning the evolution of life and intelligence, are based on opinion, interpretation, and the single example of Earth. Therefore, while the structure of the equation is logical, the numbers you put into it (and hence the final result) are often more reflective of our current opinions and assumptions than of robust empirical data.
The Drake Equation is a valuable tool for framing the question of extraterrestrial life. It helps scientists and enthusiasts break down a complex problem into smaller, more manageable questions. However, because several of its factors are highly uncertain and subject to personal interpretation, it is more of a conceptual guide—or even a way to stimulate discussion—than a formula that provides a definitive, accurate prediction of the number of extraterrestrial civilizations.
In summary, while the Drake Equation is useful for thinking about the various factors that might lead to the emergence of a civilization, its outputs should be taken as highly speculative estimates rather than precise measurements.
あなた:
Please also consider the possiblities of non-human intelligent emrgencing from the long history of Sol system and nearby planets and see if there is any possiblites that in one time intelligent life emerged in nearby planets and see this to the equation
ChatGPT
Reasoned about non-human intelligence and the Drake Equationを19 秒行う
Evaluating non-human intelligence
I'm thinking about the potential for non-human intelligent life forms in the Sol system and neighboring planets, and how this might factor into the equation.
Piecing together possibilities
I'm thinking about how to integrate the emergence of non-human intelligent life, possibly on Mars or Europa, into the Drake Equation for the Sol system and neighboring planets.
It's interesting to think about the hypothesis of intelligent life emerging on Mars or Venus, though Earth remains the only known life-supporting planet in the solar system.
Considering other realms
I'm examining if intelligent life could have emerged on planets like Mars, Venus, or Europa, and how this possibility aligns with the predictions of the Drake Equation.
Hmm, I’m thinking about how non-human intelligent life on Mars or Venus could intersect with the assumptions of the Drake Equation, which seems to focus solely on Earth-based evolution.
I’m piecing together the hypothesis of non-human, advanced, intelligent life in the solar system. Mars, Venus, and Titan present challenges, but Europa and Enceladus might harbor microbial life.
Please consider the histroy of humanity from biological perpsecitve and current known fact in nearby universe, which expo-planet (from the Sol system perspective) is most likely to have civlizaed society? Please add percentage next to it in the chart
ChatGPT
Reasoned about exoplanet civilization likelihoodを28 秒行う
Evaluating planetary prospects
OK, I’m looking at the likelihood of a civilized society on an exoplanet within our Solar System. I’ll consider biological history and current space knowledge, aiming to identify the most promising candidate.
Identifying potential candidates
I'm considering exoplanets like Proxima Centauri b and TRAPPIST-1e, which might suggest they are within or observed from our Solar System.
Assessing potential candidates
I’m evaluating Proxima Centauri b, Barnard's Star, LHS 1140, and TRAPPIST-1, focusing on their habitable zones and available data. The Drake equation might help estimate their civilized society likelihoods.
Identifying promising exoplanets
I’m noting key exoplanets like Proxima Centauri b and TRAPPIST-1, which have Earth-like characteristics and are in habitable zones. This narrows down the potential candidates for advanced civilizations.
I'm gathering info on planets like Proxima Centauri b and TRAPPIST-1, considering factors like magnetic fields, atmospheres, and proximity to G-type stars for their potential to support advanced civilizations.
Evaluating exoplanet prospects
I'm noting that Proxima Centauri b, despite being close and around a red dwarf star, might support life if it has a magnetic field and atmosphere. This makes me think about its potential.
Charting probabilities
I'm estimating civilization probabilities for exoplanets like Proxima Centauri b and TRAPPIST-1 e, using speculative percentages based on the Drake equation and the lack of evidence for intelligent life.
I'm crafting a chart with exoplanet names and civilization likelihood percentages, grounded in the long timeline of life's evolution, despite the speculative nature of these figures.
Identifying exoplanet contenders
I’m evaluating exoplanets like Proxima Centauri b, TRAPPIST-1 e, and Kepler-186f, considering their star types and distances, to gauge their potential for supporting advanced civilizations from our solar system's viewpoint.
Weighing proximity and observation
I'm leaning towards Proxima Centauri b due to its closeness and observational potential, despite concerns about its flare star dynamics. TRAPPIST-1 e, f, or g are also worth considering.
I'm focusing on exoplanets like Proxima Centauri b, Ross 128 b, LHS 1140 b, TRAPPIST-1 e/f/g, and K2-18b, aiming to chart their likelihood of hosting a civilized society based on current knowledge.
Assessing exoplanet potentials
I'm gathering speculative probabilities for exoplanets like Proxima Centauri b and TRAPPIST-1 e/f/g, using the Drake equation and current understanding, to better estimate their chances of hosting a civilized society.
Refining speculative probabilities
I’m refining speculative probabilities for exoplanets, including Proxima Centauri b and TRAPPIST-1 e/f/g, to estimate their chances of hosting a civilized society, considering Earth's long biological history.
Refining odds
I'm considering the astronomical timeline for intelligent life on Earth, leading me to assign even lower speculative odds for exoplanets like Proxima Centauri b and TRAPPIST-1 e.
I’m crafting a simplified chart with arbitrary percentages, clearly noting the speculative nature and lack of scientific data, while considering the target audience's basic understanding of the topic.
I’m charting arbitrary percentages for exoplanets, clarifying their speculative nature, and ensuring the data is accessible for young audiences with minimal scientific detail.
Crafting a chart
I’m creating a markdown table with speculative percentages for the likelihood of civilized life on exoplanets, emphasizing their purely theoretical nature and considering the understanding level of an 8-year-old.
Integrating speculative analysis
I’m mapping out a markdown chart with speculative percentages for the likelihood of a civilized society on exoplanets, mindful of the complexity and simplifying for an 8-year-old's understanding.
I’m piecing together markdown for exoplanets, noting Proxima Centauri b's reduced civilized life chance due to the red dwarf's activity. This inclusion highlights the speculative nature of the analysis.
Piecing together speculative odds
I’m detailing a markdown chart for audience-friendly exoplanet likelihoods, considering environmental challenges and adding a disclaimer about the speculative nature and lack of evidence.
Piecing together
I’m leaning towards Proxima Centauri b for its proximity and silent star, but I’ll add a speculative chart ranking nearby exoplanets, noting their advanced civilizations' hypothetical likelihood.
Assessing civilization probabilities
I'm emphasizing the slow emergence of intelligent life on Earth, which suggests that the odds of any habitable planet developing a complex civilization might be as low as a few percent.
Below is a very speculative chart that—based on what we know about Earth’s long, winding path from simple life to a “civilized society” and our limited observations of nearby exoplanets—gives some fun, made‑up percentage chances for a few of our best candidate exoplanets. Remember: Scientists have not yet found any proof of life (let alone advanced civilizations) on any exoplanet. These numbers are just playful estimates to help you think about the ideas!
Speculative Chances of Finding an Advanced Civilization on Nearby Exoplanets
Exoplanet Estimated Likelihood of a Civilized Society
Proxima Centauri b ~2%
LHS 1140 b ~0.5%
How Did We (Very Roughly) Guess These Numbers?
Earth’s Example:
On Earth, life began as simple single‑celled organisms and took billions of years to evolve into a species that built complex societies. This long journey suggests that—even if a planet is in the “habitable zone” (where liquid water could exist)—developing an advanced, civilized society might be rare.
Proxima Centauri b:
This is the closest exoplanet to us. Even though its star (Proxima Centauri) is a red dwarf that sometimes sends out strong flares (which might harm life), its closeness makes it one of our most interesting candidates. That’s why we give it a slightly higher guess (~2%).
These planets are part of a group orbiting a very cool star. Their environments might be challenging (for example, they could be tidally locked, meaning one side always faces the star), so the chance of a complex, advanced civilization might be a bit lower.
LHS 1140 b:
This planet is promising in some ways but is a little farther away and around a dimmer star, so our playful estimate is even lower.
All of these percentages are extremely rough guesses based on what little we understand about the conditions for life and intelligence. Scientists use ideas like the Drake Equation to think about these chances—but until we have concrete evidence, these numbers remain just for fun and imagination.
Enjoy exploring these ideas—and remember, space is full of mysteries waiting to be discovered!
あなた:
Please examine the Drake Equation itself and see if this euqation is acculate or more opition in the equation you will use
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re-examining the Drake Equation
evaluating the Drake Equation's value
OK, let me see. The Drake Equation isn't a precise formula; it's more of a guiding heuristic that tackles numerous uncertainties regarding extraterrestrial civilizations.
Thinking through the Drake Equation, I’m evaluating its conceptual nature, its uncertain parameters, and its criticism to conclude on its reliability as an accurate predictive model.
Understanding the Drake Equation
I’m mapping out the Drake Equation as a conceptual guide, detailing its parameters, which are often based on estimates or opinions, to evaluate its reliability for predicting extraterrestrial civilizations.
The Drake Equation is a famous formula that was created to help scientists think about the many factors involved in estimating the number of detectable extraterrestrial civilizations in our galaxy. However, when we look at the equation closely, we see that it is more of a conceptual framework or heuristic tool than a precise, predictive formula. Let’s break down why:
The equation is usually written as:
𝑁
=
𝑅
∗
×
𝑓
𝑝
×
𝑛
𝑒
×
𝑓
𝑙
×
𝑓
𝑖
×
𝑓
𝑐
×
𝐿
N=R
∗
×f
p
×n
e
×f
l
×f
i
×f
c
×L
Where:
𝑅
∗
R
∗
: The average rate of star formation per year in our galaxy.
𝑓
𝑝
f
p
: The fraction of those stars that have planetary systems.
𝑛
𝑒
n
e
: The average number of planets that could potentially support life per star with planets.
𝑓
𝑙
f
l
: The fraction of those planets where life actually develops.
𝑓
𝑖
f
i
: The fraction of planets with life where intelligent life evolves.
𝑓
𝑐
f
c
: The fraction of civilizations that develop technology that releases detectable signals into space.
𝐿
L: The length of time such civilizations release detectable signals.
Why the Drake Equation Is More of a Guideline Than a Precise Formula
Uncertain Inputs:
𝑅
∗
R
∗
𝑓
𝑝
f
p
(fraction of stars with planets), have become better known through modern astronomy.
The parameters related to the development of life and intelligence—
𝑓
𝑙
f
l
,
𝑓
𝑖
f
i
,
𝑓
𝑐
f
c
, and
𝐿
L—are based on very limited data. For example, Earth is the only planet we know where life has developed, so we have no way to compare or derive a statistically robust estimate for these factors. This means that the values chosen for these parameters are largely subjective estimates or educated guesses.
Wide Ranges of Possible Values:
Because many of these factors are not well-constrained, if you change one of the more uncertain parameters even slightly, the final estimate for
𝑁
N (the number of civilizations) can vary by many orders of magnitude. This wide range shows that the equation can lead to very different outcomes based on personal or theoretical assumptions.
The Drake Equation was never meant to provide a precise answer. Instead, it serves as a way to organize our thinking about what conditions might be necessary for the development of extraterrestrial civilizations. It encourages discussion about the relative importance of different factors and highlights where our scientific knowledge is limited.
Is the Drake Equation Accurate or More Opinion-Based?
Accurate?
In the sense of being a strict mathematical model with well-defined inputs and predictable outputs, the Drake Equation is not accurate. Its accuracy is limited by the extreme uncertainties in several of its key parameters.
Many of the terms in the equation, especially those concerning the evolution of life and intelligence, are based on opinion, interpretation, and the single example of Earth. Therefore, while the structure of the equation is logical, the numbers you put into it (and hence the final result) are often more reflective of our current opinions and assumptions than of robust empirical data.
The Drake Equation is a valuable tool for framing the question of extraterrestrial life. It helps scientists and enthusiasts break down a complex problem into smaller, more manageable questions. However, because several of its factors are highly uncertain and subject to personal interpretation, it is more of a conceptual guide—or even a way to stimulate discussion—than a formula that provides a definitive, accurate prediction of the number of extraterrestrial civilizations.
In summary, while the Drake Equation is useful for thinking about the various factors that might lead to the emergence of a civilization, its outputs should be taken as highly speculative estimates rather than precise measurements.
あなた:
Please also consider the possiblities of non-human intelligent emrgencing from the long history of Sol system and nearby planets and see if there is any possiblites that in one time intelligent life emerged in nearby planets and see this to the equation
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Evaluating non-human intelligence
I'm thinking about the potential for non-human intelligent life forms in the Sol system and neighboring planets, and how this might factor into the equation.
Piecing together possibilities
I'm thinking about how to integrate the emergence of non-human intelligent life, possibly on Mars or Europa, into the Drake Equation for the Sol system and neighboring planets.
It's interesting to think about the hypothesis of intelligent life emerging on Mars or Venus, though Earth remains the only known life-supporting planet in the solar system.
Considering other realms
I'm examining if intelligent life could have emerged on planets like Mars, Venus, or Europa, and how this possibility aligns with the predictions of the Drake Equation.
Hmm, I’m thinking about how non-human intelligent life on Mars or Venus could intersect with the assumptions of the Drake Equation, which seems to focus solely on Earth-based evolution.
I’m piecing together the hypothesis of non-human, advanced, intelligent life in the solar system. Mars, Venus, and Titan present challenges, but Europa and Enceladus might harbor microbial life.
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現在も隆盛を極めるリズムゲームのルーツ…のひとつであるビートマニア。
（もちろん、1年先にリリースされたパラッパラッパーの方が「すべての音楽ゲームのルーツ」だが、
「上から降ってくるオブジェクトに合わせてボタンを押す」フォーマットを完成させたという意味では直接のルーツにあたる）
その第1作に、最高難度を誇るいわゆる「ボス曲」として収録されて人気を博した「20,november」。
ただ闇雲に難しいわけではなく、「曲を覚えて、メロディやリズムを理解し、練習を重ねれば攻略できる」という絶妙な難度で音楽ゲームの楽しさを世に知らしめた点でもその功績は大きい。
（ちなみに、曲名の「11月20日」は作曲者の DJナグレオ こと 南雲玲生の誕生日である）
ビートマニアの象徴ともいえる存在で、数多くのバージョン違いも作られた。
本エントリではそれを紹介する。
（収録されたゲームやCDによって曲名、アーティスト名ともに表記ゆれが多い（カンマの後のスペースの有無、大文字/小文字など）が、基本的にそのバージョンの初出での表記にしている）
https://www.youtube.com/watch?v=RMNtlYObHCw
初代 beatmania (1997) 収録の 元祖 20,november。
……なのだが、「20,novem v er」と盛大に誤字をやらかしている（もちろんその後のバージョンでは修正されている）。
ジャンルは「HOUSE」。曲名ではなく、こちらで覚えている人も多いかもしれない。
https://www.youtube.com/watch?v=4XX2BdNtJyU
同じく初代 beatmania 収録。single mix とは曲構成が異なる。
2人プレイ、もしくはダブルプレイ（左右の鍵盤とターンテーブルを1人で操作するモード）だとこちらのバージョンになる。
https://www.youtube.com/watch?v=YR3oKco-Xp8
3作目「beatmania 3rdMIX」(1998) で追加された、いわゆるアナザー譜面（オブジェクトの配置を変えて高難度化したバージョン）。縦連がいやらしい。
初出の 3rdMIX ではゲーム内に「nagureo kidding style」の表記はなく、後のバージョンで追加された。
https://www.youtube.com/watch?v=v0N_fHRgdJM
同じくアナザー譜面。鍵盤の数が 5つから 7つに増えた姉妹作、 beatmania IIDX の 1.5作目「beatmania IIDX substream」(1999) で登場。
substream と「beatmania IIDX 2nd style」(1999) の 2バージョンにしか収録されておらず、家庭用への移植版でも遊べないレア譜面。
https://www.youtube.com/watch?v=Qmu7nL3pH6g
こちらもアナザー譜面。第7作「beatmania completeMIX 2」(2000) で追加。
completeMIX 2 を含む一部のバージョンと 一部の CD では、アーティスト名義が「n.a.r.d.」や「N.A.R.D.」になっている。
https://www.youtube.com/watch?v=pEFg3EMWAFU
第4作「beatmania completeMIX」(1999) に収録されたリミックスバージョン。
それに伴ってジャンルがオリジナル版の「HOUSE」から「HARD HOUSE」に変更。
オリジナルの 20,november のロング版は存在しないが、この hard mix のロング版は beatmania 4thMIX のサントラに収録されている。
https://www.youtube.com/watch?v=lPOU2pmzvnY
第9作※「beatmania CORE REMIX」(2000) に収録された、西脇辰弥によるリミックスバージョン。
ボーカルが新録され、オリジナル版よりも生っぽい音作りになっている。
（※「beatmania featuring DREAMS COME TRUE」(2000) は番外作として、ナンバリングに含めなかった場合）
https://www.youtube.com/watch?v=QJd9NbQrVv4
「DanceDanceRevolution 2ndMIX」(1999) に収録されたリミックスバージョン。
2ndMIX では STEP BATTLE という特殊なモード専用の曲だったが、3rdMIX 以降では通常のモードで遊べるようになった。
リミキサーは NAOKI こと 前田尚紀。オリジナルにあったボーカルは使われておらず、FINAL EDIT とは対照的にシンセが強調されている。
ちなみに DDR にはオリジナルの方の 20,november も移植されている。
https://www.youtube.com/watch?v=QLlHi1uioBk
PS版「beatmania APPEND GOTTAMIX」(1999) に収録。
人気の 4曲をメドレーにしたトラック。20,november はそのトリを飾っている。
他の 3曲は e-motion (RAVE)、LOVE SO GROOVY (SOUL)、La Bossanova de Fabienne (BOSSA GROOVE)。
MCは、発売当時「HEY! HEY! HEY!」でおなじみ……だった 武居 “M” 征吾。
ttps://www.youtube.com/watch?v=K8wpyrpi3jc
このバージョンのみ、ゲームに収録されたものではなく、CDのために作られたリミックス。
5鍵ビートマニア最後のベストアルバム「beatmania THE BEST PROMINENT」(2003) に収録。
……なのだが、原曲の面影がほとんどない。果たしてこれを 20,november と呼んでもいいのか…？
リミキサー名でググってもほとんど情報がない。一説には、ナグレオ自身が手掛けたとも言われているが…
非公式なリミックスはおそらく無数にあるんだろうけど、今回は公式縛りにした。
10個で足りないくらいバージョン違いが多いかと思ってたらそこまででもなくて、ぶっちゃけアナザー譜面で数を埋めたのは否定できない…
もっと足りなかったら、ビーマニポケットの音源 (ttps://www.youtube.com/watch?v=51BPfKfzpAw?t=250 ) とか、
いちおう非公式だけど半公式…？みたいな Hommarju Remix ( ttps://www.youtube.com/watch?v=oCSO1iZg98I ) とか、
曲名が似てるだけで全然別の曲の「19,November」( ttps://www.youtube.com/watch?v=XhPq3NOYRnw ) でお茶を濁そうかとも考えてたけど、それはせずに済んだぜ。
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弥助侍説→どうも可能性は高そう(諸説あり)
ANCIENT BLACK CHINESE.
The Negritos original native ancient asians believe to leave North Africa 100,000 years ago, is what the Chinese people and several Asians believed they came from. Meanwhile some Africans believe they are from Middle East meanwhile they have been pic.twitter.com/vRIUBw3NmR— African Hub (@AfricanHub_) February 3, 2023
Blacks in China
はじめに…
ここでのハイテクはEVAなどクッション性に優れた素材が使われているランニングシューズを基本とするデザインのものを指し、ローテクはゴム底でクッション性がないテニス/バスケットシューズを基本とするデザインを指す。最近はローテクでもアウトソールの上に極厚インソールを載せてクッション性を高めているものも多く出ている点には留意したい。また、シューズについての言説でよく目にする「◯◯(ブランド名)は幅がせまい！」などといったものは「私が履いたそのモデルは幅がせまい！」が正しく、主語がデカいってやつだ。大きな違いがあるのでこちらも心に留めておきたい。
【NIKE】
王者。ハイテクが強い、というかフロンティア。スニーカーマニアなら何足も持っていて、レアであることがステータス。投機対象。スウッシュにいくつか種類がある。昔のが好き。最初はオニツカのモデルを模したコルテッツを売ってただけなのにここまでになるとはね。手を使わずに履けるシューズの耐久性がどんなもんなのか気になっている。
【adidas】
世間に認知されてるのはローテク。量販店でオリジナルスを扱っているのは某マートだけだが、マニアに言わせると量販店モデルのスタンスミスは認めないらしい。3本線は元々adidasのものではなかった。なのに他社の平行線には厳しい。ハイテクだとboostシリーズはおすすめ。
世間ではめちゃくちゃ履き心地のよいシューズとして認知されている。必ずと言っていいほどUSA製やUK製(990番代)の信奉者から中国製(500番代)はマウントを取られる？ことでも有名。しかし生産国と履き心地には関連がない。クッション素材が重要なんだな。足に合えば/気にいれば安心して買ってください。ロゴは一周回ってやはりダサいと思う(基本的にどのブランドもでかでかとしたロゴはダサいとは思うが)。ローテクモデルもあり、こっちのほうがなんか好き。
【CONVERSE】
キャンバスシューズ界の王者。他にも数多くのブランド(SUPERGA/SPRING COURT/PF Flyers/Kedsなど)があるが淘汰されている。日本で流通している商品はコンバースジャパンが企画製造していて、NIKE傘下の米コンバースとは別の会社である。マニアから言わせると日本の商品はコンバースではないらしく、ここでもマウントが取られている。CAMPING SUPPLYとかCOUPEとかおもしろいけどね。ジャックパーセルは完成されたデザインよな。
【VANS】
スケートシーンで一択。他にもブランドはたくさんあるが一強。日本では某マートが商標持ってるので販売されているのは某マートの企画品。若者からの支持が厚い印象。ハーフキャブとかはあまり人気ないのかな？GRAVISとかもあったよね。
【PUMA】
ローテクのSUEDEシリーズがまず思いつく。ハイテクもありボリューミーなデザイン。あ、ディスクプレイズとかあったわ！TSUGIシリーズはおもしろかった。他ブランドの台頭により街で見なくなってしまった。あまりスニーカーに力を入れてないように感じる。
【Reebok】
おそらくPUMP FURYしか世間では認知されていないがハイテクもローテクもある。adidas傘下だったが販売不振で売却されてしまった。
【ASICS】
ランシューのイメージが強い。最近ではランシューをスニーカーとして履くのがオシャレらしい。少し前まではGELLYTEのようないわゆるニューバランスのようなスニーカーも知る人ぞで履かれていた。個人的にはGELMAIがデザイン/履き心地ともに気に入っている。
もはや高級路線。メキシコラインをあしらった定番デザインとかなり攻めたデザインの2本柱。日本ではメキシコラインが体育館シューズの印象が強いためか、海外のほうが人気がある印象。キル・ビルとか。セラーノはソールが薄いのに履き心地がよくて好き。
【MIZUNO】
スポーツシーンではすごいソールを更新し続けている。ASICSに続いて体育館シューズ？のイメージが日本人にはありそう。最近はニューバランスのようなクラシックラインもあるが街では見かけない。WAVE PROPHECYのような奇抜な？デザインもあり独自性もある。最近はミャクミャクモデルのようにコラボが増えている。IL BISONTEとのコラボシューズはお気に入り。
【BROOKS】
日本では無名だがアメリカでは誰でも知ってるランシューブランド。数年前まではスニーカーもあったけど今はランシューだけなのかな？
【SKECHERS】
クッション性に全振りしたコンフォートシューズ。メッシュ素材が多く、ファッションに取り入れるのは難しいかもしれない。量販店のPBが他ブランドをパクるのは世の常だが、NBのくせにわりと他ブランドのデザインをパクっている。デザインや配色を選ばなければ投げ売りされていることもしばしば。
【Allbirds】
SKECHERSの上位互換。
【MOONSTAR】
様々なブランドのシューズの生産を手掛けている。例えばコンバースのMADE IN JAPANモデル。最近は810sシリーズも安価かついなたいデザインで人気だが履き心地はうーん。GYM CLASSICを愛用中。
【SAUCONY】
数年前に某マートから販売されたが一瞬流行ってすぐに消えた印象。SHADOW ORIGINALは履き心地が良かったがJAZZは普通かなあ。ロゴがダサいとの声が多い。
【KARHU】
かわいいクマのロゴが特徴のフィンランドのブランド。なんとも表現しづらい配色が特徴。女性向けのデザイン/配色のような印象。投げ売りされてたランシューがめちゃ良かった。
【DIADORA】
バッジョが履いてた。ロゴが音符を並べているみたいな。Heritageシリーズくらいしか知らない。まだ日本で買えるのかな？
イタリア。サッカー界隈で流行った星の連弾ロゴ。職人の手作り/ホに見えるがユニオンジャックらしい。ソールも特徴的。
【WALSH/NOVESTA/blueover】
ハイテクのクラシック系。それぞれに特徴があってよい。blueoverは銀だことのコラボスニーカーが当たってしまった。
【le coq sportif】
このブランド特有のフランスっぽい？デザインが特徴だが製造・販売はデサント。女性に人気がある印象。最近ロゴから△がなくなったが、あったほうがよかった。ハイテクのシューズでも芯が入っていて履き心地は微妙。
【PATRICK】
フランス生まれの日本製。ハイテクローテクともにモデルが多く、素材も多種多様。サッカー起源のモデルも多い。30代~から支持されている印象。買ったモデルに関しては日本製だが特段品質面で優れているとは思わなかった。
【SPINGLE MOVE】
日本製。革のアッパー×しなやかなゴム底のシューズ。バルカナイズ製法でデザインにも特徴がある。男性向けのデザインのような気がする。セメント製法で貼っつけただけのローテクシューズと比較すると明らかに品質で差がある。
【Admiral】
ミツカンと同じかと思ったら上下が逆だった。この手のデザインのブランドってMobusとかマカロニアンとか無数にあるけどなんていうカテゴリーなのかわからない。クラシックではあるんだろうけど。最近はめっきり見なくなった。某プラザで販売されてるイメージ。
Time to Fly。とんでもなく分厚いソールが特徴でとくにローテクに慣れていると履いた瞬間になんだこれ!?となる。それと同時にボリュームが出るのでぼってりとしたデザイン。ランシューだがファッションで取り入れられることも多く、最近はスニーカーも販売されはじめた。
【on】
アンノーンみたいなデザインのシューズ。アウトソールに特徴があり、人を選ぶかも。こちらもランシューだがビジネスシーンで取り入れる人も多く、自分もその一人。定番モデルは見た目にボリュームがなく薄い印象のため取り入れやすいのかも。
【FILA】
現在は韓国の企業で厚底ブームに合わせて進出してきた。AKI CLASSICも似たような感じだろうか。あんまりわからん。
【SALOMON】
テック系がファッションシーンで盛り上がっていてその筆頭。タウンユースでは贅沢な機能性。アウトドアシーン向けなので履いたときの包まれ感はガチッとしている。
【MERRELL】
JUNGLE MOCが定番。自分には合わなかった。ソールがかてえ。
【KEEN】
サンダルやジャスパーシリーズが人気。フェスでよく見かける。足先にゆとりがあるデザインが特徴。
【Columbia】
アウトドアメーカーだがスニーカーも豊富。防水スニーカーなど日常使いできる選択肢を増やしてきてる印象。たまに公式を覗くとおもしろい。
PBも好きで買い漁ってる。無印良品のキャンバススニーカーが定番でよく履いてた。最近だとアルペン(DEPO)のPBがんばってる。
もう思いつかないのでこのへんで。ちなみにダンロップがライセンス品であることはあまり知られていない。
ツッコミなどなんでも歓迎です。
I am not a gambler, but I would like to stay with Ippei Mizuhara in a hotel in an entertainment district in the middle of the desert.
He and I would never gamble.
But as he grips the slot lever with his buttocks tightened, I secretly burn with jealousy as I watch the pile of medals that gradually emerge from the seat next to me.
I would shift in my seat and play poker. I try desperately to drive the anxiety from my face, to imagine the joy of victory, but I know it is pointless.
And I will return to my original seat, angry and sad.
Sometimes we will look at each other over the baccarat table. In those moments, we would tell each other our own moves in the blink of an eye, and we would take care that one of us would win.
One day one of us will be penniless and the other will bury him outside the city. Then he will write a little poem to his friend who has traveled, and then he will kill himself, having found no reason to live without a last-minute bargaining chip.
私はギャンブルの依存症ではありません、ですが、水原一平さんと一緒に砂漠の真ん中にある歓楽街のホテルに泊まりたいです。
私と彼は賭け事をすることはないでしょう。
しかし彼が臀部を引き締めながらスロットのレバーを握るとき、次第に出てくるメダルの山を、隣の席で見ていた私は密かに嫉妬の炎を燃やします。
私は席を移って、ポーカーをするでしょう。私は不安感を表情から追い出そうと、必死に勝利の喜びを想像しますが、それが無意味なことを知っています。
最終的に私は勝てないでしょう。
そして私は怒りと切なさを感じながら元の席に戻ります。
時々私たちはバカラのテーブル越しに目配せしあうことがあるでしょう。その瞬間、私たちは自分自身の手の内を、瞬きの回数で教え合い、そしてどちらかが勝てるように配慮していくのです。
ある日、私たちの一人が無一文になり、もう一人が街の外に彼を埋めます。それから彼は旅だった友人にちょっとした詩を書いて、そしてギリギリの駆け引きなしには生きる理由を見出せずに自殺するでしょう。
Could you check my sentence? Grammar and 単数形、複数形 and so on. Re write please.
I think career planning is not essential for a successful work life especially for woman. I would like to show example in Japan.
In Japan usually woman starts their carrier after graduated from the university. I saw statistics shows that woman’s salary starts from 1 to 3 million yen in the biggening. The peak of the salary will be around the age of 25 as 5 to 6 million yen. After that it will drop harshly to 100 million to 0 yen. Why we have this huge drop?
The reason is that most of Japanese woman retire after their marriage called “Hanayome Taisha” and some of them will be housewives, that means no longer to continue their carrier. However, these days it is very hard to live rely on man’s income to live in metropolis. Some of woman start working as a part timer to take care of their children while husband works fulltime and this makes woman not to be able to paid well. The statics shows that woman’s carrier restart between 30 to 35 years old but the salary will not be the peak like their 20s anymore. From these statistics, I think woman’s carrier depends on what kind of lifestyle they want.
ChatGPT
I think career planning is not essential for a successful work life, especially for women. I would like to provide an example from Japan.
In Japan, women usually start their careers after graduating from university. Statistics show that women's salaries start from 1 to 3 million yen at the beginning. The peak of their salary is typically around the age of 25, ranging from 5 to 6 million yen. However, after that, it drops sharply to 100 million to 0 yen. Why do we see this huge drop?
The reason is that most Japanese women retire after getting married, a phenomenon called "Hanayome Taisha," and some become housewives, meaning they no longer pursue their careers. However, these days it is very hard to rely solely on a man's income to live in a metropolis. Some women start working as part-timers to take care of their children while their husbands work full-time, which results in women not being paid well. Statistics show that women's careers restart between 30 and 35 years old, but the salary is not at its peak like in their 20s anymore. From these statistics, I believe a woman's career depends on the kind of lifestyle they want.
why you use women ? I used woman.
ChatGPT
I used "women" instead of "woman" because your original text seemed to refer to women in general, rather than a specific individual. When discussing women as a group, it's more common to use the plural form. However, if you prefer to use "woman" to refer to women in general, I can adjust the text accordingly.