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はてなキーワード: メタデータとは
LINEやWhatsApp、SignalはどれもE2E暗号化を採用している。
しかし、Signalの方がLINEやWhatsAppよりも安全である。
メッセージの内容はエンドツーエンド暗号化によって保護されるが、LINEはメタデータを保護しない。
メッセージとメタデータに加え、アプリはスマホに保管されている情報も収集できる。
LINEは、LINEの海外拠点が、開発・運営業務上の必要性からデータにアクセスできる状態になっていたことについてユーザーへの説明不足が指摘されている。
一方、Signalは電話番号のみを必要とする。その電話番号も、身元に関連づけることはない。
どの企業がメッセージングサービスを所有しているかも重要である。
新生Zホールディングスは、LINEをグループに加えたことで、ヤフーやその他のサービスとの業務連携を強化するとしている。これは個人情報の流用を示唆する。
一方、SignalはSignal Technology Foundation社が所有している。ユーザーの寄付で運営される登記された非営利団体であるため、LINEよりはマシだろう。
画像に関して言うなら、C2PAと言う、画像の来歴、改変の有無などを記録する規格ができつつあって、それで対処すると言うことのようだよ。
ほかにもIPTCというものもある。（これは元々の目的はちょっと違うか）
で、主要カメラメーカーは参画してるし、スマホだとGoogleが参画しているので、Androidではデフォでメタデータがつくようになるよね。
では、野良AIでつくられたやつはどうするかというと、AIで作られたかどうかを見破るAIというやつがあって、それなりの精度が出せてる。
インスタとかでAI生成画像をアップするとラベルがつくようになるらしい。
https://www.itmedia.co.jp/news/articles/2402/07/news087.html
てかSEO対策って言葉なんか当たり前になっちゃってるけどおかしくね
SEO自体が(Webにアップロードするhtml等の記述を)サーチエンジン最適化(することで表示ランク上げる)って意味で、SEOで完結してるんだから
最適化対策をするとしたらGoogleとかのエンジニアがやることじゃん
だいたいそんなもんに頼らなくてもね、自力で目的のページにたどり着ける知能がないと人間の情報リテラシーが最適化されていかないのよ
そうやって全員が経験値稼いで実力をつけていくことのほうが大事なんだよ
なんでもかんでも相手がお誂え向きにデータを整え分類してくれてあると思っちゃダメ
秩序立てて分類することで利益を得ようとするエンジン側勢力にアップロード側が寄り添って、メタデータを充実させてやるのも悪いお節介ではないが
そういう自発的なお節介に依存してちゃダメなんだよ、現に利益を得ようって人しか熱心にやらないだろ、足並み揃えようがない
Twitterで映像畑の人による「映像系に使用する画像で72dpi以上は必要がなく、事前に整理するのが当然なんだけど350dpiのままで作業する人がいた。基本が抜けてるなぁ」といったツイートを偶然目にしてしまい、以下これに関してつらつらと書いていく。
結論から書くと、WEB画像の解像度設定は72dpiだろうが350dpiだろうがなんでもよく、縦と横のピクセル数だけ見ていればよい。
＜DPIとは？＞
「印刷用解像度設定」といったメタデータと考えてもらって構わない。
簡単に説明すると、DPIとは、その画像をどれだけのキレイさで印刷するかという品質設定の単位である。
dot per inchの略であり、1インチにどれだけドットを敷き詰めるかをこの数値で設定する。
72dpiは1インチあたりに72ドット、350dpiは1インチあたり350ドット。ドットの数が多いほど密度が上がるので鮮明に見える。
要はパソコンのディスプレイ解像度と同じ。同じピクセル数の画像を72dpiの設定で印刷しようとすると大きく荒く出て、350dpiの設定で印刷すると小さくキレイに出る。
FHDの動画を27インチFHDモニターに等倍で再生すると全画面で再生されるが、27インチ4Kモニターの場合、画質は良いが拡大しないと小さいウインドウ内で再生されるイメージとおおよその構造は一緒。
一般に印刷用の画像データは350dpiにするのが理想とされている。
そのデータを映像制作に使用する際に、解像度設定をそのままにしている人に対する嘆きが冒頭のツイートにつながったのだろう。
DPIとは「印刷用解像度設定」のことなので、デジタルで表示・使用する場合、この数値は関係がない。
重要なのはピクセル数だ。1920×1080pxの画像があったとする。
デジタル上でなにが変わるか。
なにも変わらないのである。
画像の見た目も、容量も変わらない。カンバスサイズも変わらない。
実際に解像度の数値を変更した画像をブラウザで読み込んでみたところ、表示されるものは全て一様であった。
なお、Photoshop上で解像度の数値を変更する際、設定によっては解像度の数値の増減に合わせて縦横のピクセル数も増えたり減ったり（拡大縮小）するので、それによって画像のサイズが変わりはする。
ただそれはピクセル数の増減によってサイズが増減するということなので、例えば350dpiを72dpiにしたから画像が小さくなった、とは言えない。
ちなみにディスプレイ上ではDPIではなくPPIと呼ぶ。なぜならばDotではなくPixelだから。どうでもいい話ではあるが。
72ppiじゃないよね。iPadは264ppi、iPhoneは460ppiのものもあるよね。
「モニターは、72ppi！」というのはあまりにいにしえの知識と言える。
さらに言うと、ppiは画面解像度と画面の物理的なサイズによって算出される。だってper inchだもん。
例えば4kモニターでも31インチなら142ppi。20インチなら220ppiだ。同じ数ピクセルが詰まってるなら画面が小さい方が細かいでしょ。
というか、逆に言えば80インチの場合4Kと言ったって55ppiである。フルHDは28ppiだ。
最終的にエンコードする画面解像度、つまりフルHDなのか4Kなのかなどによって必要な素材のピクセル数は決まってくる。
しかしそこにdpiだのppiだのといった数値はもはや関係がない。ピクセル数を削れという話なのだから。
したがって、繰り返しになるがピクセル数だけ見ていればよい。
映像制作中においても、素材画像の解像度設定が350だろうが72だろうが、画質になんの違いも出ない。
制作後も最終的にはエンコードをするので元素材画像の解像度設定はガチのマジで関係がない。
素材データの受け渡しを考えても画像容量も変わらないので本当に意味がない。
つまり、WEB画像の解像度設定は350dpiだろうが72dpiだろうがなんでもよく、縦と横のピクセル数だけ見ていればよい。
※画像の解像度設定の数値がバラバラだと先方にナメられるから、とかはガチで知らん。しょーもないと思う。
なんというか、基本を知らないなあと言っている側が昔の作法からアップデートできていないだけでしたっていうのを見て色々と考えてしまったものである。
（もしなにか「いや違う！」といった指摘があったらください。）
＜※IllustratorやPhotoshopなどにおいては＞
これらのソフトの場合、解像度設定の異なる同じ画像をドキュメント内に配置した場合、配置された画像の大きさ（縦横サイズ）に違いが出る。
なぜならばこれらは印刷を前提としたソフトであり、また、ドキュメント自体に印刷解像度の設定がなされているからである。
なんとなくWEB画像の場合は72にしないと気持ちが悪い、といった場合は否定しないが、それはあくまで個人のこだわりなのでそうしない人を基本が抜けてるとかう〜んとか言うのはやめた方がいいと思いました。
（イラレ上で画像を拡大縮小してるのに元画像の解像度を350dpiにするのにこだわるような意味のなさ。拡大縮小してる時点で解像度は変わってるし、印刷所でRIPのときに均されるんだからさ※後述）
＜デジタルはわかった。結局印刷の場合ってどうすればいいの？＞
A4／350dpiに必要なピクセル数が約W2890H4090pxなのでそれくらいで良いのでは。
ちなみになぜ350dpiが良いとされているかというと、これ以上解像度を増やしても人間の目にはあまり区別がつかないとされていたり、印刷機の性能の事情などによってそうなっている。
ポスターなどは150〜200dpi程度あれば十分とされる。デカいものは近くで見ないし多少荒くて良いのだ。
抱き枕やタペストリーなどもそれくらい。近くで見るものだけど、布自体の目が粗いのでデータの解像度を上げてもあまり意味がない。滲むし。
（布の種類にはよるが……）
ポスターも先述の通り解像度自体落とすので相対的にピクセル数は変わらずA1／150dpiの場合約W3500H4960pxなので上記より少し増える程度。
抱き枕カバーのようにすごく縦長とかでもない限りざっくり縦横5000pxあればもう十分なのではと思う。
というか、素人の場合は印刷の場合もピクセル数だけ見ていれば良いと思う。
実際に印刷されるデータは印刷所でRIP（リップ／リッピング）といって、印刷用データに変換されるんだけど、そのときに印刷解像度はあらかじめ印刷所で設定された数値に変換されることがほとんどだろう。
だって必要な印刷解像度って印刷機の線数の2倍って言うし。ほらまた知らない単語が出てきた。入稿先の印刷機の線数なんて把握せずに解像度設定してるでしょ。普通は175lpiなんだって。LPI。Line per inchね。その2倍。だから350なんだね。知らないでしょ。だからいいんだよ。良きようにやってくれるんだから。
A4なのかB5なのかとにかく出力サイズがわかっていて、それに十分なピクセル数が足りていれば良い。あと塗り足しね。
変に知識をつけて画像解像度350dpiにしました！ 仕上がりサイズはA4です！っていって縦横350pxみたいな画像が配置してあるデータ送られてきてもガビガビに印刷されるだけだよ。大事なのはピクセル数。覚えてこ。
AI学習否定派の神絵師様の証言が集まっていたので、ちゃんとAI学習対策してるのか調べてみた。
https://www.itmedia.co.jp/news/articles/2305/08/news068.html
| 名前（敬称略） | フォロワー数 | Pixiv | danbooru | |
| あかもく | 24万 | 非公開 | 公開中 | takedown済 |
| イコモチ | 64万 | 非公開 | 公開中 | takedown済 |
| 皐月恵 | 13万 | 非公開 | 公開中 | 転載済(58件) |
| 黒須 | 10万 | 非公開 | 公開中 | 転載済(218件) |
| 霧月 | 25万 | 一部非公開 | 公開中 | 転載済(189件) |
転載サイトまで対策しているのは5人中たったの2人しかいなかった。
件数を記載しているように、転載サイトには作者タグがあるのでほんの数分で神絵師が投稿して転載された作品数まで知ることができる。
そしてイラストのメタデータはやたら充実している(anond:20230507074525)ので転載サイトで学習してしまえば悪意のある絵柄模倣はpixivだけ非公開にしようがハナクソほじるように簡単に実行できるだろう。
そもそもTwitterでもイラストを大公開しているので、アカウントと関連付けて学習するだけでもPixiv公開と似たようなAI学習効果はあるだろう。今すぐTwitterのイラストを消すべきでは？
流言に流されてなんとなくの対策をしてる人が多く、半端で非常に残念としかいいようがない。
転載の対策をしない限りTwitterにイラストアップしてる時点でPixivを非公開にしようが関係なく転載され続ける。Twitterだけでも学習できるけど。
ちなみに転載は海外サイトで行われてるので最強の盾「フェアユース」が壁になってるから開き直られたら対策不能。danbooruはクリエイターの依頼で非公開対応してくれるので比較的優しいサイトではある。
今のフォロワー数で十分に仕事が来て、絵柄の模倣が損になる神絵師はこういった非公開対応をする価値があるが、
フォロワー増やすべく活動しないといけないTier2のイラストレーターたちは転載やAI模倣に嫌な思いをしつつも
いわゆる国産P2Pソフトと違ってBitTorrentはあくまでも通信プロトコルでしかないので…
歯抜けが多すぎる。
国産P2Pも大差がない(古いファイル・人気がないファイルでは歯抜けが普通に起こる)
ピア間でメタデータをやり取りして検索できるような実装になっているBTクライアント(BitCometなど)もある。
RSSでいーじゃん
会員制トラッカーサイトでは共有比による監視が行われていてフリーライダーはダウンロードできなくなるし、最悪サイトから蹴り出されるよ。
アンチAIの人はAI使ったことないからよく分かってないみたいだけど、
Pixiv自体はAIにとって話にならないんだよね。学習の参考にならないから。
Pixivの次にヤバいのがTwitterなんだけど、まさかアンチAIなのにTwitterにイラストアップしてるマヌケだったりしないよな？
https://b.hatena.ne.jp/entry/s/twitter.com/tadanojako/status/1654676274089197568
AIが学習する上で一番重要なのはメタデータの質なので、最近の2次元AIは黙って転載サイトdanbooruとか使ってるよ？
danbooruの転載元として多いのはPixivとTwitterなのでPixiv云々は致命的に間違ってるわけでもないのだが。
本気でアンチAIならTwitterに一切のイラストを投稿しないで活動しないといけないので、
人々に見て貰いフォロワーを増やすことで仕事に繋げるイラストレーターとしては自殺でしか無いと思うけど、思想信条の問題なら仕方ないかな。
転載サイトのトップで見かけたピーチ姫だが、投稿されたPixivと転載先のdanbooruのメタデータの差は圧倒的でどちらから学習したほうが精度が高くなりそうかはバカでも理解しやすいだろう。
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#pink skirt
#shirt
#solo
#white headwear
#white shirt
pixivに転載サイトなんとかしてくれという要望なら理解できるのだが、Pixivを悪者にしたら回避できると頭の悪い学習をしてしまっているようだ。
Pixivは規約上スクレイピング禁止でも転載され放題な現状なので。
よくわからない第三のイラスト投稿サイト（）とやらがスクレイピング禁止してもイラストが集まるなら転載サイトは無視してくるよ。
anond aiで作成に汚染されて憤慨する増田 の画像。<タグ> <meta メタデータ> <meta メタデータ> <meta メタデータ> <meta メタデータ> <meta メタデータ> <meta メタデータ> <meta メタデータ> <meta メタデータ> <メタデータ> <メタデータ> <meta メタデータ> <meta メタデータ> <meta メタデータ> <meta メタデータ> <
画像生成AIの適正使用及びそれに伴う著作権制度の整備に関する提言（第1版） | クリエイターとAIの未来を考える会
https://support-creators.com/archives/34
＞①
＞法解釈の議論の成熟を待つことなく、画像生成AIの機械学習における著作物の使用は適法であるという考え方が一方的に広まり、上述①の問題は、事実上野放しとなっている。
野放しになっているなら議論を深めればいいのでは？
＞最近では、公開された学習済みAIモデルを利用し、特定の創作者の制作物の特徴を模したアダルト画像を販売して収益を得る者が出ており、本来の創作者は、対価を受けることなく著作物を無断で使用されただけでなく、その技術が盗用及び悪用されている。
「著作権者の利益を不当に害する場合はこの限りではない」の但し書きで殴れば(訴えれば)いいじゃん。
議論したり訴えたりするのは面倒くさい(もしくは、議論をする”面倒な人”と思われたくない)のが大きいんだろうな。
＞②
＞該当のAI画像生成時のメタデータ及び生成過程の情報を削除することによって立証は困難となる
メタデータがあろうが無かろうが、最終成果物が違法なら違法だし、合法なら合法。
AI叩く人でよく勘違いしてるけど「AIと言い張れば合法になる」は明確に間違いで、
その画像が元の画像の権利を侵害していれば、それがAIで作ろうが 人間が頑張って絵柄を勉強して描こうが違法である事は変わらない。
＞提言3
＞著作権は、これまで通り、思想または感情の創作的表現に与えること。
改正著作権法でも「AIは思想または感情の創作的表現が無くても著作権を認める」なんて話は無いし
EXID（イーエックスアイディー、朝: 이엑스아이디）は、韓国のガールズグループである。2012年デビュー。グループ名は「EXCEED IN DREAMING (夢を越える)」から来ている。 前事務所との契約満了に伴い2019年以来休止状態となっていたが、2022年に10周年記念シングル"X"をリリースしグループ活動の継続を示した。日本での活動は2022年のファイナルツアーをもって終了したとしている。
エキシディ(Exidy)は、1974年から少なくとも1986年（Chillerがリリースされた年）のビデオゲームの初期に存在した、 アーケードゲーム最大手の企業のひとつである。
Exchangeable image file format（エクスチェンジャブル・イメージ・ファイル・フォーマット）は、富士フイルムが開発し、当時の日本電子工業振興協会 (JEIDA)で規格化された、写真用のメタデータを含む画像ファイルフォーマット。デジタルカメラの画像の保存に使われる。略称はExifで「エグジフ」（もしくは「イグジフ」）。
エクシーガ（EXIGA）は、SUBARU（旧・富士重工業）が製造・販売していた7人乗り乗用車である。生産はレガシィやインプレッサ同様、同社矢島工場（所在地：群馬県太田市庄屋町）。
Eximindsは、モスクワ出身のアレキサンダー・ジュコフ（Alexander Zhukov）と、ドミトリー・モンジコフ（Dmitry Momzikov）による音楽ユニット。世界のレコードレーベルで曲を使用される、トランス・ミュージック界の売れっ子プロデューサーである。
message@ware exire（メッセージ@ウェア・エクシーレ）は、NEC製のNTTドコモのDoPa無線機一体型携帯情報端末(PDA)である。
実存主義（じつぞんしゅぎ、英: existentialism、仏: existentialisme）とは、人民の実存を哲学の中心におく思想的立場、或いは本質存在（essentia）に対する現実存在（existentia）の優位を説く思想である。存在主義とも。
exist†trace（イグジスト・トレイス）は、日本のバンド。
「『日本語の原郷』についての論文を読んでみた」（anond:20211121124146）を書いた増田です。思ったより多くの反応があって嬉しいので、調子に乗ってはてブの反応に対して補足説明みたいなのをしてみます。
そもそも言語学では分かりようがないところを考古学と遺伝学の視点からも補正したっていうのがあの論文の眼目だと思うので、言語学の面だけ否定しても…
こういう意見がみられましたが、少なくとも考古学や遺伝学の成果からは言語については何もわからない、ということを強調しておきます。
極端な例を挙げると、100年前にアメリカに移住した日本人の子孫で、ご家庭でも英語しか使っていない日系アメリカ人のことを考えましょう。彼もしくは彼女は遺伝的には日本列島に遡ることができます（おうちを探すと日本列島由来の品が出てくるかもしれません）。では言語的には？ 彼もしくは彼女が話しているのは英語であり、英語というのは印欧語族ゲルマン語派西ゲルマン語群アングロ・フリジア諸語に分類されるイングランド発祥の言語であるわけです。どれだけ遡っても日本列島には行き着かない。「この人は遺伝的には日本列島の出身なのだから、英語の起源も日本列島にあるんだ！」なんて話はおかしいでしょ？
古代にどのような人口の変動があったのかはわかっていません。移民や同化が起きたのかもしれない。婚姻によって遺伝子が混ざりあった可能性もある。その場合、遺伝子の伝播と言語の伝播が異なるルートである可能性もあります。遺伝子はヒトの移動について詳しく教えてくれるけど言語の移動についてはなんも教えてくれないんですよ。せいぜい傍証になるだけ（「言語学の観点からは○○語は××地域あたりが原郷だと思われるが、遺伝学で調べてみたら××地域からの大規模な人の移住があったっぽいので、このときに言語も広まったんだと思われる」みたいな）。
様々な仮説があるのはいいけど、定説化とか定説がエビデンスによって覆されたとか以外はニュースバリュー無いと思うんだが、なぜ報道されたのか。
いやー、Natureにマックス・プランク研究所の研究者が載せた日本に関する斬新な論説をニュースにするな、という方が無茶じゃないでしょうか……
正直、これメディアを責められないと思うんですよね。実は著者のロベーツさん、去年オックスフォード大学出版会から『オックスフォード版トランスユーラシア語族ガイドブック』なんて本を出してるんですよ（Robbeets and Savelyev 2020）。天下のオックスフォードUPから『～語族ガイドブック』なんて出てたらその語族の実在は学界の定説になってるって勘違いしちゃうのも当然っていうか……これ、今回は日琉語だから気づけたけど、パプアニューギニアの言語とかでやられたら引っかからない自信ないです。
なおその『ガイドブック』には辛辣な書評が出てます（Vovin 2021）。掻い摘んで批判の内容を紹介すると、「分析されてるのが現代語ばっかりやんけ」「系統関係があるって言うなら明確な対照表を示してみろや」「中期朝鮮語の再建がおかしいけどちゃんと韓国語の先行研究読んどるんか？」「“leading international scholars”が書いたガイドブックって謳ってるけど著者のうち6人は院生じゃねーか」みたいな感じです。さらには、
We move now from the bad quality of research to the realm of science fiction in Table 39.1 that is supposed to present core Koro-Japonic etymologies. But there is at least one mistake and/or data fabrication on every line. (Vovin 2021: 126)
これは元増田でも書きましたが、大野晋は、少なくとも日本語の起源という点については完全にトンデモです。
タミル語はドラヴィダ語族というインド南部の語族に属する言語ですが、大野は「日琉語族とドラヴィダ語族はより大きな語族に内包される」というありえそうな穏健な主張ではなく「日本語の起源はタミル語である」という主張をしています。しかし「なぜドラヴィダ語族全体ではなくタミル語と比較するのか」「ドラヴィダ語史がまったく考慮されていない」「語義の解釈がおかしい」「サンスクリット語からの借用語に気づいていない」などのツッコミに対して有効な反論ができていない上、ツッコミを受けた箇所をしれっと書き換えたりツッコミを入れた人たちに人格攻撃を加えたりしています（長田 1998；児玉 1996；山下 1996; 1998）。やり口がもうきちんとした学者のそれではありません。
大野の語源論が誤っている一例として、amarar「不死なる者」という単語について挙げておきます。大野はこれを日本語「あま」と関連付けて「天上界の人」の意だと解釈するのですが、これはサンスクリット語amara「不死の」からの借用語です。これはさらにa-maraと分解でき、a-は否定の接頭辞、そしてmaraの語根mrは英語murderやmortalとも関連しています（つまり、印欧祖語に遡る語ということであり、どう考えてもタミル語起源の単語ではない）（山下 1996: 204–205）。
日本祖語から琉球語、もう片方の枝が本土語と八丈島語に分かれた系統図を覚えてたんだが、あれからずいぶん研究が進んでるんだなあ。/20年前に既にずいぶん版を重ねた本で得た知識だから当然か…。
五十嵐（2021）の説は発表されたばかりなので「定説」といえるほどではないですが、きちんとした分岐学的手法に基づいて系統解析してるんで個人的には信用してます。
で、従来説における八丈語の位置づけですが、正確には、「上代東国語の唯一の生き残りが八丈語」というものです。つまり、「本土日本語派」がまず上代日本語（OJ、奈良など当時の首都で使われていた言語）と上代東国語（『万葉集』の東歌と防人歌に痕跡が残る）に分かれ、後者が八丈島（＆青ヶ島）以外では滅んだ（＝上代日本語に同化された）ため、現代では八丈語が日本語と対立するひとつの語派を形作っているということです。
系統樹にするとこんな感じ（樹形図をどう書けばいいのかわからないんでとりあえず「うんこするの？」の樹形図からコピってきたんですが、見づらかったらすみません）。
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この樹形図から絶滅した言語を取っ払って現代語にのみ注目するとこうなります。
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├─八丈語
それに対して、五十嵐（2021）は、上代東国語は滅びたわけではなく、表面上は関西からの影響を受け続けたものの、現代の関東・東北地方の方言として生き延びていると主張しています。つまりこういうことです。
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八丈語が際立って特殊に見えるのは、この言語が失われた東国語の唯一の生き残りだからではなく、他の東国語の末裔（茨城弁とか）と比べて中央からの影響が少なかったため東国語の特徴が保たれたおかげだ、とするのが五十嵐説です。
要するに、「東国語は滅んだ（＝東国語話者が完全に同化された）」のか（従来説）、それとも「東国語は生き残っている（＝東国語話者は中央からの影響を受けたけど完全に同化されはしなかった）」のか（五十嵐説）、という違いです。個人的には後者が妥当じゃないかなーと思うんですが、どうでしょうか（だってそんな大々的な言語置き換えはどうやって起きたの？ ってなりません？）。
なお、五十嵐（2021）だけでなく、元増田でも言及したローレンス（2013）も、八丈語には他の東日本の諸方言と共有される要素が見つかり、それは西日本の諸方言には見られず、したがって八丈語は東日本の諸方言の内に位置づけられる（＝八丈語と本土日本語が対立する系統であるとする旧来説は誤り）と主張しています。
”日本語に興味のある&研究手法を学んだ”素人には、この論文の言語部分はとても怪しい。増田の指摘以外に日本語の粟を他言語の大麦の借用としたり、味噌(未醤)を漢語ではなく朝鮮祖語からの借用にしたりしてる。
実は増田もそれを見たとき「えっ……？」って思ったんですが、否定できるほどの根拠を持ってないので書きませんでした。確かに先行研究では意外な言葉が朝鮮語からの借用語だとされてることがありしょっちゅう驚いているので（たとえば「つち」とか）、「味噌」が朝鮮祖語からの借用というのをありえないと即断することはできないんですが……。
いちおうここで論文の内容を紹介しておくと、『鶏林類事』に[mitsu]という語があって、そこから朝鮮祖語*micuを導き、平城京の木簡にみえる「末醤」から上代日本語の*misoあるいは*misəを再建し、それは朝鮮祖語*micoもしくはその交替形*micʌからの借用である、という議論になってます。これだけじゃ門外漢の増田には当否がわからんのですが国語学的にはどうなんです？
なお、該当箇所に、
...This fragment preserves the following inscription: 御末醤一石二斗, i.e. HON-“bean paste” reads as miso. The Wamyoshō, a Chinese to Middle Japanese dictionary compiled in the mid Heian period has the same kanji (末醤) glossed as miso (美蘇)...
とあるのですが、「一石二斗」の部分いらなくね？ とか、転写するならWamyōshōじゃね？ とかはケアレスミスの範疇だろうから突っ込まない方がいいのかな……
マイルCS、グランアレグリアが有終の美を飾ってくれて最高でしたね……あとはコントレイルがジャパンCで有終の美を飾ってくれれば……実はまだ「三冠馬が勝つ」ところを見たことがないので、一度は見ときたいなぁと（にわかですいません）。
本当に素人なんだけど何でみんな信じてくれないんです……？
