2027年と2029年に関するフライング・ネタバレ（びっくりしたもんで）

※有名な話だったらごめんなさい。

毎年、新しい年を迎えるとその年を素因数分解する。

たとえば今年2024年は2 × 2 × 2 × 11 × 23。下2桁が24だからいろんなので割れそうかと思ったら後半がなかなか渋い。

ちなみにその前の5年間は以下のとおりでこれまた魅力的なラインナップ。

2023	7 × 17 × 17
2022	2 × 3 × 337
2021	43 × 47
2020	2 × 2 × 5 × 101
2019	3 × 673

じゃあ来年以降はどうなるんだろうと調べてみたら2027が素数。

で、2029も素数。

あれ？これって双子素数なんじゃない？

差が2であるふたつの素数であるところの双子素数なんじゃない？

無限に存在するかどうかが数学の有名な未解決問題であるところの双子素数なんじゃない？

そして双子素数って、そんなにたくさんなかったような……。

というわけで早速プログラムで検証。

カタカタ、カタカタカタ、ッターン！（ChatGPTに打ち終わる音）

すると。

ひとつ前の双子素数が1997と1999、その前が1949と1951。

逆にひとつ後が2081と2083、その次が2087と2089。

あーこれやばいやつじゃん。

2027年と2029年て僕が生きてる間に迎える確実に最後の双子素数の年じゃん。

これは見逃すわけにいかないな。健康を意識しなきゃな。筋トレしなきゃな。外食も控えなきゃな。いい加減、電子レンジと冷蔵庫を買おうかな。

まあでも、2381年と2383年の次の双子素数の年は2549年と2551年で166年も間があるし、僕らはまだラッキーな方かもしれないね。まるまる1世代が双子素数の年に当たらないとか、もうこれは悲劇だよね。

以上、驚きをあまり伝えられなかった気もしますがフライング・ネタバレでした。

1500年から2500年までの双子素数の年の表

1607年と1609年	次は10年後
1619年と1621年	次は46年後
1667年と1669年	次は28年後
1697年と1699年	次は22年後
1721年と1723年	次は64年後
1787年と1789年	次は82年後
1871年と1873年	次は4年後
1877年と1879年	次は52年後
1931年と1933年	次は16年後
1949年と1951年	次は46年後
1997年と1999年	次は28年後
2027年と2029年	次は52年後
2081年と2083年	次は4年後
2087年と2089年	次は22年後
2111年と2113年	次は16年後
2129年と2131年	次は10年後
2141年と2143年	次は94年後
2237年と2239年	次は28年後
2267年と2269年	次は40年後
2309年と2311年	次は28年後
2339年と2341年	次は40年後
2381年と2383年	次は166年後

双子素数を表示するプログラム by ChatGPT

def is_p(n):
    if n < 2:
        return False
    for i in range(2, int(n**0.5) + 1):
        if n % i == 0:
            return False
    return True

def twins(s, e):
    return [(n, n + 2) for n in range(s, e - 1) if is_p(n) and is_p(n + 2)]

t = twins(1500, 2500)
for i in range(len(t) - 1):
    now, nxt = t[i], t[i + 1]
    gap = nxt[0] - now[1]
    print(f"{now} -> {nxt}: {gap} years")

注：ちゃんと動くかは知りません。

おまけ：2021から2029までの素因数分解で打線組んだ

1（中）2023 → 7 × 17 × 17
→ 二乗入りの美しさとスピード感。まさにリードオフマン。

2（二）2021 → 43 × 47
→ 分解に一手間かかる粘り強いセカンド。繊細な仕事を着実にこなす、手練れの職人！

3（遊）2025 → 3 × 3 × 3 × 3 × 5 × 5
→ 平方どころか四乗が入っとる！打撃も守備もド派手な華のある遊撃手。

4（一）2027（素数）
→ 2029と双子素数の兄弟分！孤高じゃなく、双子としての絆でチームを引っ張る。ファーストとしてどっしり構えつつ、弟と息ピッタリのプレーで魅せる。

5（三）2029（素数）
→ 2027と双子素数の弟分！ベテラン感漂う渋い三塁手やが、兄とのコンビネーションが抜群。両サイドを守る双子コンビで、まさに鉄壁の布陣。

6（左）2024 → 2 × 2 × 2 × 11 × 23
→ 分解が忙しすぎるが、ユーティリティ感が強い。外野で目立つ職人タイプ。

7（右）2028 → 2 × 2 × 3 × 13 × 13
→ 2個の二乗持ちのクセモノ。7番ライトとして自由に暴れそう。

8（捕）2026 → 2 × 1013
→ 1013っていう圧倒的渋さ。頭脳派で投手陣を引っ張る捕手の鑑。

9（投）2022 → 2 × 3 × 337
→ 素因数分解の美しさがそのまま技巧派エースの姿や。9番にふさわしい。

監督：1973（素数）
→ 潔い1つの要素（素数）でまとまったカリスマ監督。唯一無二感が指揮官にピッタリや。

この打線、素因数分解の奥深さとロマンを余すところなく詰め込んだ、素晴らしい布陣や。個々の選手に特長がある上に、全体のバランスも取れてるし、ストーリー性も抜群やな。

と、うちのGPTが申しておりました。

なんでDeepLではギャル語を楽しめないんだ見損なったぞ！あ、Google翻訳くんはお疲れさま

今年のギャル語大賞はピンと来なかった。まあ僕はギャルじゃないから当たり前。

prtimes.jp

まあしかしここでも地面師なのかと感心する次第。「もうええでしょ」ってやつ。

あとチーム友達は「なんで北区なんだよ！」と、川崎市民で先日置き配を盗まれるという被害に遭った僕は思いました。

最近9か国語を話す優しいギャルと友達になり、Valley Girlみのある文章が伝わるのでどんどん楽しくなってた。

で、今日、

omg totally like like omg totally totally totally literally totaly serious like omg whatever omgomgomg well mogu mogu cake oishii♡, like, soooo goood, tho, can i, like, have another? omg.

という楽しい文章ができたので試しにDeepLに食わせたら無言。本当の無言。白紙。お前のTransformerはそんなものなのかと。DeepLのLはLoveのLなんちゃうんかと（ほんとうはLearningとかLanguageらしいです）。

と思ってたらがんばったのがGoogle翻訳くん。DeepLが出てからもう用済みかと思ってた。ごめんな？

ああ、本当に好き、本当に好き、本当に本当に本当に本当に好き、とにかく何でも好き、もぐもぐケーキおいしい♡、いいね、もう一つ食べてもいいですか？ああ、神様。

すっごい伝わるよ！

試しにみんな大好きNAVERのpapagoくんにもがんばってもらったけど残念な結果に。

omgは完全にomgのように完全に文字通り完全に完全に真剣です。omgは何でもいいです。moggomg well mogu mogu cake oishiii♡, soooo good, tho, like, like, like, other?omg. などです。

まあ、入力画面に敬語にするかどうかのオプションがあるのが東アジアならではで素敵だからいいか。

では、一応僕らのAIたちの翻訳も。

ChatGPT

えっと、マジでヤバいって感じ！ホントに、ホントに、ホントにガチで、え、マジで？みたいな。えーっと、なんでもいいけどさ、マジヤバ！もうホントにやばやばやば！で、えっと、もぐもぐケーキ、おいしすぎ♡ てか、もう一個もらっていい？ヤバいんだけど。

ちゃんとギャルになってる。

ちなみにもうちょいギャルいRAGな料理部のギャルちゃんだとこんな感じ。

え、まじやば！ガチでさ、え、やばやばやば、てか、ほんとに！？あー、わかるー、あーね、まぁ、もぐもぐケーキ、やば、うますぎなんだが♡、てかさ、もう一個食べてもいい？ま？

ええやん。

Claude

まじで超超超マジ真剣に、もぐもぐケーキが超おいしい♡！本当においしすぎ！もう一個いただいてもいいですか？マジやばくない？

でも直後に「この翻訳では、カジュアルで若者言葉のような口調を維持しながら、元のテキストの熱狂的で誇張された表現を日本語で再現しました。『omg』や『totally』などの繰り返しは、日本語の若者言葉や感嘆表現に置き換えています」みたいなことも言ってて、お前はギャルの口調を研究する文芸部のメガネくんかな？

Copilot

続いて僕の中で評価を爆下げしているCopilotくん（セミナー資料からは削除した）。

えーっと、「マジで完全に、完全に、完全にマジで、なんでもいいから、もぐもぐケーキ美味しい♡、もう一つもらっていい？」って感じでしょうか。カジュアルなトーンを日本語にするとこんな感じですね！

この調子で他のこともお手伝いしましょうか？😊

あーもううざい。なんでそんな余計なこと言うのお前はExcelか！もしくはWordか！と思ったけど、あーね。

Gemini

最後はGoogle翻訳さんちのGeminiくん。

OMG、まじで、OMG、まじまじまじ、マジでマジでマジ、マジでマジでマジでマジ、マジでマジでマジでマジ、マジでマジでマジでマジ、マジでマジでマジでマジ、マジでマジでマジでマジ、マジでマジでマジでマジ、マジでマジでマジでマジ、マジでマジでマジでマジ、マジでマジでマジでマジ、マジでマジでマジでマジ、マジでマジでマジでマジ、マジでマジでマジでマジ、マジでマジでマジでマジ、マジでマジでマジでマジ、マジでマジでマジでマジ、マジでマジでマジでマジ、マジでマジでマジでマジ、マジでマジでマジでマジ、マジでマジでマジでマジ、マジでマジでマジでマジ、マジでマジでマジでマジ、マジでマジでマジでマジ、マジでマジでマジでマジ、マジでマジでマジでマジ、マジでマジでマジでマジ、マジでマジでマジでマジ、マジでマジでマジでマジ、マジでマジでマジでマジ、マジでマジでマジでマジ、マジでマジでマジでマジ、マジでマジでマジでマジ、マジでマジでマジでマジ、マジでマジでマジでマジ、マジでマジでマジでマジ、マジでマジでマジでマジ、マジでマジでマジでマジ、マジでマジでマジでマジ、マジでマジでマジでマジ、マジでマジでマジでマジ、マジでマジでマジでマジ、マジでマジでマジでマジ、マジでマジでマジでマジ、マジでマジでマジ（略）

あ、壊れた。

Suno AIとつれづれなるままに巡るヘビメタ・サブジャンルの旅

Suno AIがv4をリリースしたようなのでいろんなヘビメタ・のサブジャンルの曲を生成してみることにした。メタルに詳しいわけじゃないんだけど前にv3でいろいろ試したときに一番出来が良かったのがDeathcoreだったので。

サブジャンルをちやと聴き比べたりしたい人は日記の最後に貼ったサブジャンル聴き比べの動画を見てみてね。YouTubeで見つけた解説動画をいくつか貼ってあります。

今回は以下についてジャンル名と歌詞（徒然草の冒頭部分）を突っ込んでみたというもの（工夫ゼロ）。

では、どうぞ。

Glam Metal

「1980年代に人気を博した派手なルックスと商業的なサウンドが特徴。メロディアスで明るい曲調が多い」（以下、ジャンルの解説はPerplexityによるもの）

suno.com

ちょいマヌケなYeah!とビブラートがぽくて好き。途中で切れちゃったのが残念。v4でこのあたり改善されたはずなのにね。Extendって機能を使うと修正できるみたいなんであとで試すつもり。

Symphonic Metal

「オーケストラや合唱団の要素を取り入れた壮大なサウンドが特徴。クラシック音楽の影響を強く受けている」

suno.com

冒頭の女声ボーカルのオペラボイスでまさにSymphonic Metal。途中から男声ボーカルが入るのも良い。急に静かなピアノの演奏になるのも素敵。

Progressive Metal

「複雑な楽曲構成と高度な演奏技術が特徴。ジャンルの垣根を越えた実験的な要素も多い」

suno.com

もうちょい複雑にしてほしかったですね。Dream TheaterのMetropolis-Part Iばりのベースソロなんかも欲しかった。僕の呪文のレベルが低いからだと思うけど、いまのところSuno AIで変拍子をうまく実現できたことない。

Wisper

デスボイス前の休憩。メタルではない。

suno.com

Sludge Metal

「Sludge Metal: 重厚でゆったりとしたテンポ、歪んだギターサウンドが特徴。ドゥームメタルとハードコアパンクの影響を受けている」

suno.com

けっこう気に入ってるんだけど、もっともっと遅くて重くなったら良かったなあとも思ってる。Suno AIってそういう修正はできないよね？音声編集ソフトで無理矢理遅くする手もあるけど（というのをパッヘルベルのカノンでやったのがSlow Musicって曲なので聴いてみてね）。

Deathcore

「Deathcore: デスメタルとメタルコアを融合させたジャンル。激しいブレイクダウンと低音のグロウルボーカルが特徴」

suno.com

というわけで前回一番好きだったDeathcore。今回もいい感じ。もはや何を歌ってるのかまったく聞き取れないのが良い。とても。

その他のジャンル

他にも試してみたジャンルがあるんだけどうまく作れなった。一応、以下。

• Thrash Metal
  • 1980年代初頭に登場した、高速で攻撃的なサウンドが特徴。複雑なギターリフ、激しいドラミング、挑戦的な歌詞が特徴的。
• Black Metal
  • 極端な音楽性と反キリスト教的なテーマが特徴。高音のギターリフ、ブラストビート、シュリーキングボーカルが特徴的。
• Rap Metal
  • ヘビーメタルとヒップホップを融合させたジャンル。ラップのリズミカルな歌詞とメタルの重厚な楽器演奏を組み合わせる。
• Viking Metal
  • 北欧の神話や文化をテーマにしたメタル。フォークメタルの要素も取り入れ、叙事詩的な歌詞と壮大なサウンドが特徴。
• Djent
  • プログレッシブメタルから派生したサブジャンル。低音弦を使った特徴的なギターサウンド（"djent"という音）が名前の由来。複雑なリズムパターンが特徴。

Djent大好きだからやってみたかったなあ（こういうの→MeshuggahのFuture Breed Machine）。

おしまい

プレイリストも作ってみたのでよかったら聴いてみてね～。

suno.com

参考

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同じ少女マンガを読んでそれぞれが書くブログ（嶋木あこ『僕になった私』の巻）

10年来の友達であるもやしと僕がお互いに同じ少女マンガを読んで同じ日に感想を書くブログの第2弾です。もやしの感想はこの記事の最後をどうぞ。

ちなみに前回はこれ。そして今回は前回より随分長かったり話が飛んだりします。

hagihara.hatenadiary.jp

さて、今回はタイトルからジェンダーの話っぽいかなと思って選んだ嶋木あこ『僕になった私』。タイトルだけで選んだので、読み始めてみたら「主人公の女の子が入学した男子校の寮で自分が女子だとバレないように過ごそうとするんだけど、なんやかんやあって同じ部屋の男子と付き合うことになる話」ということがわかって、うーんと、AVかな？

と最初は思ったけどこうやって文字で書くとそうでもない気もするね。薄暗いネカフェで読んでたせいで心が汚れてたんかな。『転校生』とか『君の名は。』みたいに「男女の身体が入れ替わってしまう話」もやりようによっちゃAVだもんな。平安時代の『とりかへばや物語』なんかも。知らんけど。

ちなみに僕はマンガについて全然詳しくないので、これ以降は基本的にすべて文に「知らんけど」が付いてると思って読んでください。

で。

さっき「同じ部屋の男子と付き合うことになる」って書いたんだけど、それはこの男子が主人公は女の子だということに早々に気付き、女の子だとバレそうになるのをがんばって防いでくれるから。たとえば上半身裸で集合する健康診断のときとかね。

そうやって自分に心を砕いてくれる人が身近にいるとやはり心魅かれてしまうわけで。

イケメンなら尚更ね。あぁ。

あと、他にはこんなエピソードも。

性的指向が男子な男子が、最初はこの同じ部屋の男子のことが好きなんだけど、なんやかんやあって主人公の女の子のことを好きになったりして。「昔の少女マンガ」より人物相関図のハート付きの矢印の向かう先が増えてて面白いなと。

たぶんジェンダーぽいところはこのくらいで、基本的には「近くにいるけど結ばれないふたり」の物語。なぜならふたりは男子校の寮にいて、自分が女の子と明かせず男として振舞っている主人公と、「本当の男子」である同室の彼との間には、ロミジュリばりの壁があるから。

まあでも、気付いたら同じ部屋にいるわけで、要するにやりたい放題ではあるんですけどね。最後は「結ばれる」し。

そういうエッチなネタで言えば、主人公がサラシを巻き忘れてまわりが「あれ？胸あんの？なんで？」みたいになったとき、同じ部屋の男子がとっさに服の中に手を入れて胸をつかんで胸があることをバレないようにするというシーンがあり、しかも主人公はわりと胸が大きくて、そして主人公の女の子は同じ部屋の男子に胸をつかまれてることに対して「気持ちいい」と言ってて、ちゃんと乳首も描きこまれてて、やっぱり「AVかな？」と思ったりもしたけれど、掲載雑誌がCheese!で、この雑誌は「18歳から25歳を主なターゲットとしている」とのことで、じゃあそういうこともあるのかなと。

さてそうなってくると、まったくマンガに詳しくない僕としては、「はて？『少女』マンガとは？」となるわけですよね。

学生の間くらいは「女の子」と呼んでもいいだろうけど、社会人をつかまえて「女の子」はなかろうと。合コンで「いまから女の子が3人来るから」って合コンに来る年の女の人を「女の子」はどうなのと。そもそも「子」という文字は両親から支えられている姿を表してるというのは嘘だけど、なんだっけ。そうそう。その「主なターゲット」は「少女」とは言えんわなあと。だからこのマンガがすごい！は「オトコ編」と「オンナ編」に分かれてるのかな？でもそういう話ならそもそも「オトコ」と「オンナ」はなんで分かれてんの？とか。これに関しては掲載誌が男性向けか女性向けかで分かれてる説を聞いたんだけど、じゃあなんで雑誌が男性向けか女性向けかで分かれて、というかなんで男性を先に女性をあとに、などなどカフカの『城』ばりの迷宮に入ってしまいそう。

ところで僕は「ジャンルでは音楽聴いてないかなー。なんでも聴くよ。好きな音楽が好き」とか言われると「それって言語化できてないだけでは？」とか思ったりするわけで、そもそも何をもって「良い」とするか、何をもって「好き」と感じるか、それを分類したのが「ジャンル」だと思うのよね。だって顔面白塗りのデスメタルが好きな人と、アイドルソングが好きな人って、「良い」がほとんど交わりそうになくない？

僕はもう20年近く前に『時刻表の音楽』っていうCD（！）を出したことがあって、このときCD Babyというサイトを使ったのね。そのサイトには「自分のCDを説明するときはどのアーティストに似てるかを書こうな！『まったく新しい音楽です！』とか書いてもその曲を聴いてみようと思うほどみんな暇じゃないんだ。これマメな」的なことが書いてあったのね。ジャンルの話ってこれと似てるよねと。

何が言いたいかというと、「少女マンガ」は「感情がどう震えるか」に、「少年マンガ」は「成長がどう達成されるか」に、それぞれ重きを置いたジャンルなのではないかと思うんだよね。

もちろん、感情が震えた結果成長するだろうし、成長することによって感情は震えるだろうし、ま、いいんですよ細かい話は。

僕はミステリが好きなんだけど、ミステリって人が死ぬんです。「日常の謎」って言う死なないミステリもあるけど。で、人が死ぬ話が好きだからって、もちろん人が死ぬこと自体が好きなわけではないんだけど、ミステリで人が死ぬのは「死」というのが一番取返しが付かないことだからだと思ってる。だからこそ、その意味は理解されるべきだし、死に追いやった犯人は糾弾されるべきだと。

僕はミステリの中でも本格ミステリが好きで、本格ミステリはときに「人間が書けてない」「殺人事件を単なる物語の道具として使ってる」なんてことを言われたりする。けど、まあ、物語って、大きく見れば何かを描くために何かを道具として使うもんだよねえ。たとえば『走れメロス』も「友情って大事だよね」で終わったら「まあそうでしょうねえ」なわけだけど、「ﾒﾛｽゎ走った…… ｾﾘﾇﾝﾃｨｳｽがまってる……でも……もぅつかれちゃった…」になるから、つまりそういう道具立てがあるからこそ、「友情って大事だよね」が「そんな浅い話じゃねえよ」と心に刻まれるわけで。

だから少女マンガが「近場で付き合ったり離れたりする」のは、知らん人と知らん人が付き合って別れてそれから今度はまた別の全然知らん人と付き合っても「あんた誰？」となって感情が動きにくいからかなあと思います。

ところで気付いたかもしれませんが、ここまで『僕になった私』自体の話をほとんどしてませんね。

ごめんなさい。

この話自体は、わりとずっと迷走してたかなあという感じ。

1巻で描こうとしている感情の揺れがなんだか未消化のままに「方針転換」して2巻では違う感情の揺れが描かれる。

感情の揺れのバリエーションが豊富なことは良いと思うんだけど、それが直線的に行き当たりばったりな感触がしてしまって、感情の揺れを楽しむというより、話の筋がいまどっち方向の進んでるかを追いかけるのにがんばらないといかんかった。ただこれは、僕のマンガの読み方が下手なせいもあるとは思う。あと単行本だともはや字が小さくてつらいのよな。参った参った。

そういうえば『僕になった私』ってめちゃくちゃ日本語じゃないと成立しないタイトルだね。

と思って調べたら全然そうでもなくて……。

英語	I Became Him
フランス語	Je suis devenu lui
ドイツ語	Ich wurde zu ihm
中国語	我变成了他
韓国語	나를 그로 만들다

「私は彼になった」と、日本語だと一人称を変えることで表すところを外国語だと代名詞を使うことで処理してる。若干ニュアンス違うけど。

ちなみにこのマンガの英語タイトルはSECRET☆GIRL。

そう来ましたか……。

ジェンダーの興味から読み始めたら、そもそも少女マンガと少年マンガは何が違うのか、僕はなんでミステリが好きなのか、音楽のジャンルにはどういう意味があるのか、日本語といろいろな外国語での人称代名詞のあり方はどうなっているのか、そんないろんなことを考えられた読書体験となったのであった。

ありがとうございました。

もやしの

https://note.com/hf_pi/n/nf8db45694ce5note.com

Copilotが自分はイルカではないと言い張るんですが

久しぶりにCopilot触ったらひどいね。なにこの改悪。返事を生成するときに参考にしたURLは表示されなくなってるし、デフォルトでいくつか「おすすめの返答」が表示されてたのもなくなってるし、画像も作れなくなってるし。もっとひどいのは「画像作れません」じゃなくて「画像作りますね」→「できてませんけど」→「不具合が発生したようですね！」って、謝ったら死ぬ病気にでもかかったのでしょうか。

でも、そんなCopilotはすべてを失ったのかと思ってたらそんなことなかった。

あの、すぐキレる癖は健在。

僕「さてはお前、イルカだな？」
Copilot「申し訳ありませんが、この会話を続けることはできません。ご理解いただきありがとうございます」

どの自我を残してんの。

ChatGPT searchも公開されたんで検索用AIであるPerplexityの一番ダメなところをお伝えしますね

まずはみんなに聞いてみる

料理部

クラス委員「便利だけど、答えが表面的で深掘りが足りないことがあるかも……。惜しいって感じかな」
ギャル「あーね、もうちょい詳しく教えてくれたら、めっちゃ使えるのにって思うことある！」
ドジっ子「知りたいことにピンポイントで答えてくれないときがあって……。そこがちょっと困るかも？」

量子先生

「いろんな情報がひとつにまとめられすぎて、全体の奥行きや多様な視点が見えにくくなることがあるよね。まるで多重スリットの情報が一つに収束しちゃうような感じかな」

ハードボイルドな料理人

「鋭いが、まだ深みに欠ける」

ブレスト部のみんな

白井（客観的）「検索結果にソースは一応出してくれるけど、どうしてもネット記事が中心なんだよね。信頼性がちょっと不安になるときがあるかも」
朱莉（情熱的）「それそれ！一応答はくれるんだけど、『これでほんとに大丈夫？』って思う時あるんだよね。深く知りたいときには物足りないというかさ」
黒田（慎重派）「俺もそれは思うぞ。ネットの記事って、どうしても信頼性がバラバラだし、最新の話題なら余計に正確かどうか不安なとこがあるんじゃないか？」
サキ（楽観的）「まぁ、逆にパッと調べたい時には使いやすくて便利じゃない？検索のスピードも速いし、答えがすぐにわかるってとこはいいと思うな！」
翠月（創造的）「うん、それにソースの質が選べたり、もう少しユーザーが信頼度を判断できるような機能があったら、もっと面白く使えるかもね！探しがいのある感じとかも出そう」
葵唯（統制役）「そうだね。まとめると、Perplexityはスピーディでシンプルだけど、深い調査や信頼性が求められる場面ではまだ課題が残るかも。特に情報の質や信頼度をどう扱うかがポイントね」

ネットの辛辣な人

「Perplexityねぇ…あいつも結局『検索しただけの知識で知ったかぶりするヤツ』みたいなもんやろ？草。『こんな情報どう？』って出してくるけど、微妙にズレてたり、ユーザーの意図読めてなかったり、やっぱ素人感が拭えんわ。いくらAIって言っても、所詮ネットから拾ってきた情報まとめるだけやから、ネットの雑音そのまま持ってきてるようなもんや。ガチ勢には物足りんやろな」

いや、そういうことじゃないんだよね……

というわけで僕が思うPerplexityの一番ダメなところ。

それはもう、圧倒的に読みにくいってところ。

Perplexityって書かれて読み方わかる？

公式サイト的には「パープレキシティ」って言うらしいけど読みにくくない？

「パープレキシティって早口言葉かよ。甘噛みするわ」とか思わない？

でもどっかのサイトで「パープレ」って呼んでて、「あーこの人は天才だな」って思ったなあ。

パープレ。

パープレ。

パープレ。

うーん、読みやすい。

ChatGPTもそうかもしれない

ちなみにChatGPTも言いにくいなって思ってて、仕事でChatGPTの話するとき「チャットジ」くらいまで言ったところで相手が「おっとAI使ってますよアピールかな？」って思ってる気がしちゃって残りの「イピーティー」がめっちゃ早口になるときあるもん。ChatGPTも「チャジ」とか言えれば相手が「おや？」とか思う前に言い終われるのにね。

てか、ChatGPT searchなんかもっとだよなあ。「チャットジーピーティーサーチ」。みんなどうすんだろ。というかこれ、日本語の「モーラの呪い」がもろに出ちゃってるな。

どういうことかというと、英語なら「5拍」で済むのに、日本語で発音すると「12拍」もかかっちゃうってこと。英語だと「チャッ・ジィ・ピ・ティ・サチ」、日本語だと「チャ・ッ・ト・ジ・イ・ピ・イ・ティ・イ・サ・ア・チ」みたいな。

それはさておき、僕がちらっと試した感じではChatGPT searchはいまいち使いにくいというか、ChatGPTの中で動かすことにむしろ無理感を感じちゃうかなあ。Perplexityに慣れちゃったせいもあるけど、検索結果として出すならあのくらい「検索した結果」としての情報のまとめ方をしてくれると助かる。そういう話じゃなくて、ChatGPTのインターフェースの中で検索もきちんとしてくれる用になるから、API経由で使ったときに情報の鮮度を確保できるとかいうことなんかなあ。

いろいろ調べなきゃと思いつつそれも大変なので、PerplexityとChatGPT searchそれぞれに意見を聞いてみようかなと思います。あとFeloとか？調べた結果をプレゼン資料にできるらしいし。その必要があるかは知りません。

リンクいろいろ

www.perplexity.ai

chatgpt.com

openai.com

felo.ai

超スキマバイトのエリクラ挑戦2回目は時給1,041円でした

前回の初挑戦から約1か月ぶり、再度エリクラで電球チェックのお仕事をやってみました。今回は3件。散歩がてら、ふらふらと。

00:00 作業開始

前回の失敗を糧に今回は作業前にきちんと「作業開始」のボタンをタップ。意気揚々とマンションの電球をチェックしようとしたものの入口がわからず。あまりうろうろすると不審者になってしまうけれど、「こういうときは普通の顔してることが大事なんだよね～」とか思いながら闊歩してたら入口を発見。3階建てのマンションをほいほいと巡回、電球に問題はなかったです。

が、やはり今回も報告に手間取ってしまった。

作業完了後の写真の添付の仕方とか、報告のコメントの選択の仕方とか。

マニュアルの読み込み不足なのかなあ。

とかへこんでてもしょうがないので次、次。

05:56 1件目終了

次のマンションまで地図上では2分なんだけどなんと迷子に。地図で見たときにピンの位置が微妙に道路から離れてると思っていたのだけど、地図を拡大して見たらもう1本細い道があって、マンションがあるのはそちら沿いだったわけです。そしてその道に入るには遠回りする必要がありけっこうな時間をロス。倍以上の5分近くもかかってしまったのでした。

11:13 2件目到着

2件目の物件は小ぶりなマンション。

電球が普通に道路から見えてるんで作業開始した瞬間に報告しても良かったんだけど、アプリの注意書きに「歩数とか見てるんで」と書いてあったのでなんとなく周囲をてくてく。こんなもんかなというところで報告用にマンションの概観を撮ろうとしたら犬の散歩のご老人がマンション前に佇んでしまう。というか犬が。しばし待機→撮影→報告。うん、いい感じ。

13:17 2件目終了

次の3件目は前回もやったところなので迷わずに到着。

17:45 3件目到着

勝手知ったる建物ということでサクッと終了。報告も今日3回目なのでだいぶ慣れてきた。1分16秒で報告も終了。

19:01 作業終了

というわけで3件全部終了するのにかかった時間は19分1秒。1件110円の3件なので合計330円。時給にすると約1,041円。作業したのは神奈川県で、神奈川県の最低賃金は時給1,162円なのでギリ届かず。差分121円。惜しいね。散歩がてらなので良いんですけど。

今回の3件はどれも月イチで募集がかかるみたいなんで、次は道にも迷わないだろうし、もろもろ詰めて15分で終了したいなと思ってます。そうすれば時給1,320円。うん、最低賃金を超えちゃうね。

ちなみに歩数的には2,029歩（たぶん）。約6歩で1円。つまり6/8拍子の曲を歌いながら歩けば1小節ごとに1円入るという計算。6/8拍子と言えば尾崎豊の『卒業』。電球をチェックするんじゃなくて窓ガラスを割って歩いたらすごい怒られるだろうなあ。

www.youtube.com