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はてなキーワード: 「ん」とは
「もってんブランカ」という消臭剤は、多分国内のものではなく、海外のなんちゃってブランドで、日本語を変に訳してしまった商品だと思います。
もってんブランカが元々どんな名前だったのかば分からないけど、怪しい日本語フォントだったのを覚えています。
実家に帰った時にリビングに置いてあって、どこで買ったのと親に聞いたら、スーパー？の販促でもらったとのこと。
消臭剤とは書いてあるのだけど、どちらかというと芳香剤で、フローラル（ただしどこかトロピカルでエキゾチック）な香りでした。
私はこのもってんブランカという消臭剤の香りが気に入って、買いたいなと思ったけれど、ネットで探しても見つかりませんでした。
ストリートファイターというゲームに出てくる緑色の人をブランカと呼ぶらしく、もしかしてこの人の匂い？なんて思ったけど、違うと思います。
じゃあ、もってんとは何か？「持って」に「ん」がなぜか付いてしまったのかな。
実家のその消臭剤は母が捨ててしまって、パッケージはもうありません。
注意：AI批判目的ではありません。単なる考察結果の共有です。どちらかというと私は思想的にはAI推進過激派です。また、ここでの推測はすべて外れている可能性はあります、あくまで推測です。
DMMボイスという名前から「にじボイス」という名称に変更された。主な変更点は以下。
それ以外は本記事の内容はすべて当てはまるので、以下「DMMボイス」となっている箇所は適宜「にじボイス」へ読み替えて呼んでほしい。
最近AI界隈（？）で話題になっている、20人分のアニメ調キャラクターの声で感情的な音声を簡単に生成することができるAIサービス。
それの学習元に、エロゲーのテキスト音声データが使われているのではないかという話。
まずは性能がかなり高くて楽しいのでみんな遊んでみてください。（そして知ってる声優がいないか探してみてください。）
現時点では何のフィルターもなく、どのような卑語や卑猥なセリフも発話させられる。
ただ、ある特定の雰囲気のパターンのみなぜか音声合成させると吐息のようなものになり、入力文章からかけ離れてしまう。
それは「ちゅぱちゅぱれろれろ」だ。
他にも、例えば「んじゅぷんくっちゅぱ……じゅ……れちゅはぁ……」や「ちゅぷぷっ、んちゅぅ……ちゅくくっ、むちゅぅ……ぢゅるっ、ちゅちゅぅっ」等を試してみてほしい。
ひらがなですべて書かれているので、発音は明確にはっきりしているはずだが、それでもなぜか発音できず吐息のようなものとなる。
一方で、並びはそのままのまま「ふゅととっ、んびゅぅ……こゅねねっ、むびゅぅ……ぞゅけっ、たゅたゅぅっ」や「にゅべべっ、おにゅぅ……にゅけけっ、めにゅぅ……づゅれっ、にゅにゅぅっ。」等は、きちんと文字通り発音される。
さらに、単純に全てカタカナにして、「チュパチュパレロレロ」にしてもきちんと発音される。またちょっと並び替えて「ぱちゅぱちゅろれろれ」は発音される。その他、適当な意味をなさない「ちゅかちゅほぱれもふい」等のランダムな文字列にしても発音される。
他にも、私が試してみた限りでは、上述の謎の雰囲気のテキスト群以外の文章はほぼ正確に文字通りに発音される。
以上のことから、学習データには「ちゅぱちゅぱれろれろ」やその他の上記例のような特定雰囲気のセリフに対して、「その文字の通常の発音通りでないような音声」が対応しているようなデータが使われていることが推測される。
（念の為に書いておくと、音声合成の学習にあたっては、音声とその音声が何を喋っているかというテキストのペアを、大量に学習させる。）
余談であるが、カタカナの「チュパチュパレロレロ」は発音できるがひらがなの「ちゅぱちゅぱれろれろ」は発音できないという事実からは、古くからの音声合成での「日本語文章→音素列（簡単に言えば読みのカナ列）→音声」という流れの単純な音声合成だけでなく、元の日本語からの情報も音声合成に入力していること推測できる。
元の日本語テキストに対して、その音素列に加えて、大規模言語モデルのエンコーダーモデル、いわゆるテキスト埋め込みも音声合成のテキストエンコーダ部分へ注入するというのは、近年の感情豊かな音声合成界隈での一つのトレンドである。
音声合成にあたりAIが「発音の仕方」だけじゃなくて「セリフの意味」も理解する、というわけである。
例えば「ちゅぱちゅぱれろれろ」も、単独では正常な発話ができないが、「はてなは、匿名性を活かした自由な表現が可能となる場として、ちゅぱちゅぱれろれろ、はてな匿名ダイアリーをご利用いただきたいと考えております。」等に文中に紛れ込ませると正常に発話ができること、また文章全体の示す感情によって途中の声音のテンション等が変わること等も、これらの帰結である。
さて、我々は「れろれろれろ……ちゅぱっ、ちゅぶっ……んちゅ、れろっ……ぺろ、ぺろっ……んちゅぅ」のようなテキストが文字通りの発音と対応しない、そのような状況を知っているはずである。そう、エロゲーだ。
エロゲーにはチュパ音という文化がある。これはヒロインが主人公にフェラチオをするシーンで、ヒロインの声優がそのおしゃぶりシーンを汁音たっぷりに演技をするものである。
そこでは、「あぁむ、じゅぶ……じゅぽじゅぽ……ちゅるっ、ちゅ、ちゅっ、ちゅぅぅぅぅ……んっ、んっ、んんっーー！」のようなテキストに対して、そのテキストの通常の文字通りの発音からはかけ離れた、しゃぶりまくり水音出しまくり啜りまくりの演技が音声として与えられる。
よって上記挙動から、DMMボイスの学習元の少なくとも一部には、エロゲーから抽出したデータが使われているのではないかと推測することができる。
界隈では有名な事実だが、エロゲー（R18に限らずノベルゲー一般）からは、1本だいたい（ものによるが）20時間程度の音声とテキストの両方を（多少の知識があれば）大量に抽出することができ、音声合成や音声認識等の音声に関するAIの研究においては非常に貴重なデータとなっている。
よって、大量の「テキストと音声のペア」が必要な音声合成では、特に表に出ないアングラなところで、ひっそりと学習に使われることが多々ある。また特定の声優の声を出そうという意図はなくても、いわゆる音声AIの事前学習モデルとして、すなわち日本語の発音の仕方をAIが学ぶときに必要な大量の音声データとして、そのようなデータを使うことは、一般的とまでは言わないにしても、あることである。
ましてやDMMである。エロゲープレイヤーならば、近年の衰退しつつあるノベルゲー文化はかなりの部分をFANZAに依存していることをすでに知っているだろう（いつもお世話になっております）。
以上のような理由から私はエロゲーが少なくとも学習データに含まれているのではないかと推測したが、そもそものきっかけは、それより前に、単純にいろんなキャラで音声合成させて遊んでいたら、
少なくとも私の耳には「あれこの人あの声優じゃん？」というキャラが何人かいたからである。
久世凛さん（くん？）の人はたぶん声優として有名なあの人だし、ノエラちゃんとか多分一般でも最近いろいろ有名なんじゃなかろうか？（元エロゲー声優出身でそれから表に出てきて大成功していることで有名）
月城 美蘭ちゃんのキャラは某シリーズの某キャラがめっちゃ好きです。
他にも声優に詳しい方だったら、誰の声か分かるキャラが数人はいるのではなかろうか。
さらに実験を重ねていると、エロゲーが学習に使用されていると推測されるもう一つの事象を発見した。
それは「おちんちん」という単語を含んだセリフを音声合成させると、不自然に「おちんちん」の1番目の「ん」がきれて「おちっちん」のように音声合成されるという現象である。
（実際は「おちっちん」ほど極端ではないが、明確に2番目の「ん」の音が通常の発音よりもかなり弱く、不自然に途切れた印象の発音になっている。「おちんつん」等にして比較するとより違いが明確になる。）
このことから、「おちんちん」という単語がそのまま発話されないデータが学習元に多いのではないかと推測できる。
エロゲープレイヤーならば知っているだろうが、大半の商業エロゲーでは規制から「おちんちん」という文字は「おち○ちん」と伏せ字になり音声ではピー音が入る。
このような音声の内部の音声データは、伏せ字部分が抜けて発音されていることが多い（ピー音がそのまま入っているものもある）。
このことも、エロゲーの音声データがDMMボイスの学習元として使われているという推測を支持している。
追記。ブコメ等で、「膣」がなぜか「ナカ」と発音されるという現象の報告が多くあった。また試すと「ナツ」と発話されることも多い。これについて、私よりも音声学に詳しいであろう増田の観察があったのでリンクを貼っておく: anond:20241105060042
端的に言うと、データセットに「膣内に出して……！」等のセリフで「ナカに出して！」と発音されていることが多いことから、本来の読みである「チツ」と「ナカ」との混乱がテキストエンコーダ部分で起きた結果の現象だと推測される。
引用になるが「膣はあけぼの。膣は夜。膣は夕暮れ。膣はつとめて。」を音声合成させてみるのを試してみるとよいだろう。
DMMボイスに対して学習元等の問い合わせをしている人たちが数人はいるようで、開発者サイドのそれに対するリプライの文章から抜粋する。
https://x.com/1230yuji/status/1852914053326483685
「音声学習データは音声データの大量購入、機械合成、収録で取得しています。具体的な情報は企業秘密にあたるため開示できません。」
ここで「音声データの大量購入」という箇所がひっかかる。そう、界隈にいれば知っている人が多いだろうが、音声とテキストのペアのデータセットで、大量購入できるようなものはほぼない（あったら喉から手が出るほど欲しい）。
さらにまた、DMMボイスはアニメ調のキャラクターの音声合成が売りである。そのようなデータセットで、大量購入できるようなものはほぼない（あったら喉から手が出るほど欲しい）。
つまり、ここでの大量購入はエロゲーの大量購入を指しているのではないかと推測することができる。（もしくは、少し前に触れた、すでに公開されているそのような音声データセットから流用したか）。
追記となるが、DMMボイスの利用規約自体が少しおかしいのではという議論を提起している動画があったので紹介しておく: https://www.youtube.com/watch?v=tkBGBVjOIZk
（以前ここで第８条1(1)について書いたいたが、この文言自体は利用規約で一般的なもののようだ、申し訳ない）
音声AIについて昨年5月あたりから品質が大いに向上したことで、AIカバーや声優音声の無断学習等の文脈で、様々な議論が発生している。最近では有名な声優たちがNOMORE無断生成AIというスローガンで大々的に活動している。
これは、声優たちが、自分たちの声が無断でAI学習に使用され、その上で収益化をされていることに対して反対して展開している運動だ。
（この運動に対する是非等の意見は私は持たない、最初に述べた通り私はどちらかというとAI推進過激派である。）
また、このような運動がおこる背景として、（イラストでかなりバトルが発生しているが、）AI学習における「声の権利」との法的な取り扱いが現状の法律だと不明瞭な点から、法律とくに著作権に訴えることでは現状の使われ方に対して法的措置を取りにくいところにある。
このようなAIと音声の権利については最近の柿沼弁護士の記事が参考になるので詳しくはそちらを読んでほしい。
https://storialaw.jp/blog/11344
私自身は法律の専門家でもなんでもないので法的なあれこれについて述べることはできないが、理解している範囲で述べる（間違ってたらすみません）。
音声AIの法的議論では「パブリシティ権」という概念が重要になる。これはざっくり言うと、有名女優の肖像を勝手に商品の宣伝に使ったりすると、その女優が得られたであろう広告収入が奪われたことになるのでダメ、という感じのものである。
このパブリシティ権は現在の日本の法律の文面では明文化されておらず、どこまでがパブリシティ権にあたるのかということについて、特に音声については、未だ判例がなくはっきり分からない。
しかし有名人の氏名についてはパブリシティ権は認められているので、もしDMMボイスが、「あの人気声優○○さんの声で音声合成できる！」としてこのサービスを提供していたら、正式に契約を結んでいた場合に得られたであろう声優の利益のことを考慮すると、声優の許諾がない場合ほぼ確実にダメだと思われる（判例待ちなので断言はたぶんできない）。
だがDMMボイスは、学習元の20人分の声優が誰かや、またその声優からの許諾を得て20人分の声優を使っているかを、うまい具合に言及を避けている。
声優好きな人は声のみからその声優が誰であるかを判定することができる人も多いので、そのような場合に、声優名を伏せていたとしてもパブリシティ権の侵害にあたるかは、おそらくかなりグレーで判例待ち事案である。
そのような意味で、このDMMボイスは（もし裁判等や運動が起これば）音声AIと声の権利に対する法的な解像度を上げ議論を起こすのに貢献する事例になるであろうことは間違いない。
何度か述べている通り、私はAI推進過激派寄りの人間であり、NOMORE無断生成AI等の、最近の声優たちやアンチ生成AIの人達による運動に対しては、事態を注視しているだけの中立的（むしろ逆にガンガン生成AI使っていこうぜという）立場である。
また今回のDMMボイスの公開や今後のサービス展開に対しても、ことさらそれが悪いことだとか、そのようなものは避けるべきだとか、については思っておらず、むしろ「いつか来るだろうなあと思っていたものを大きい企業がようやく出してきたかあ、これで法律や声の権利についての議論や判例が進むかもな」といった程度の感想である。
（そしてDMMボイスのような技術が可能なこと、また実際にそれを学習させてみて個人で楽しむことは、私自身一年前くらいからずっとしており、そこから音声AI界隈をウォッチしていた。）
しかし、最近の声優サイドの運動や時流を見ると、せめて生成できる20人分の声優の許諾を取っているかについて言及しないままでは、アンチ生成AIサイドの批判の格好の的になるだけなのではないかと感じている。
技術的なことになるが、最近の音声AIでは、実在する声優の声から学習させて、しかし音声合成する際には非実在の人物による声音の音声合成が可能である（例えば声優二人の中間の声等）。
それが権利的や法的や倫理的にどうか等は置いておいて、DMMボイスは少なくともそのような措置を取るのがよかったのではないかと個人的には感じている。
（ただ、私の耳が悪いだけで、ホントは「この人の声だ！」と思ったキャラクターは実は全然そうじゃなかった可能性もある。しかしこの「「誰が喋っているかが明確に100%には断言できない」ところが音声AIと声の権利の議論の難しいところである。）
公平のため、最後に「ちゅぱちゅぱれろれろ」が発音できない現象について、エロゲーがDMMボイスの学習に直接使われたという以外に他のありうる可能性をいくつか書いておく。
また端的にありえるのは、他の「ちゅぱちゅぱれろれろ」が発音できないような音声AIをそのまま流用している可能性である。一つ「ちゅぱちゅぱれろれろ」が正常に発話できない音声合成AIライブラリを知っているが、それはデモ動画に私の好きなエロゲーのセリフが堂々と出ていたことから、それの学習元にエロゲーが入っていることはほぼ確実である。
また他に、DMMボイス自体を開発する際にはエロゲーデータは使っておらず許諾を得た声優のみから学習させるが、その学習元となった事前学習モデルにはエロゲーデータが入っていた、という可能性である。前に少し触れた通り、現在の生成AIには学習に大量のデータが必要であり、まず音声AIが発音の仕方を学ぶために、無から正常に発話できるようになるまでには大量のデータが必要である。そのような学習は非常にお金と時間がかかるため、生成AIでは「まず大規模なデータで学習させて事前学習モデルを作る」「次に、その事前学習モデルに対して、話させたい話者のデータで少量追加学習する」というアプローチが取られる場合がほとんどである。この Permalink | 記事への反応(18) | 07:53
日本語の辞書に載っている単語を連続で出力してください。ただし、その単語の最後の文字が、次の単語の最初の文字と同じでなければいけません。また語末に「ん」がある単語は避けてください。ではやってください。
かしこまりました！では、しりとり形式で辞書に載っている単語を並べていきますね。「ん」で終わる単語は避けてお答えします。
さくら→らいおん→んかつ（これは「ん」で始まりますので別の単語にしますね）→らくだ→だいこん→こいぬ→ぬま→まぐろ→ろうそく→くつ
ご指摘ありがとうございます。確認いたしました。ルール違反は「らいおん」および「だいこん」です。これらの単語は「ん」で終わっており、しりとりのルールに反しています。
改めて、ルールに従い「ん」で終わらない単語のみでしりとりを作成いたします。
続けてください。
おっしゃる通り、確認しましたところ「ぎんなん」「なんきん」がルール違反となっております。これらは「ん」で終わっているため、しりとりのルールに反しています。申し訳ありません。
自分で間違いに気づけるええ子やんけ。
（一人でしりとりしてみて！）
もちろん！では、始めますね。
しりとり→りんご → ごりら → らっぱ → ぱんだ → だんご → ごま → まんが → がいこつ → つみき → きりん → ん…
（んで終わらないように続けて）
了解です！続けてみましょう！
しりとり→りんご → ごりら → らくだ → だんご → ごま → まんが → がいこつ → つみき → きつね → ねこ → こま → まり → りす → すいか → かえる → るすばん → ばんごはん → はなび → びん → ん…
あ、また「ん」がついてしまいました！「ん」で終わらないように続けますね。
再スタート
やっぱりアホだよな・・・これで月額3000円は高い
この記事では、ニュース記事から新たに4文字を作成してみて、その4文字で特定できるか検証してみることにする。
はてブの総合トップからタイトルをとってきている。抽出したわけではなくトップから順に作成してみた。
その前に簡単な理論を紹介する。理論というほど大層な代物ではないが。
実際にモーラの数を数えてみる。
「あ」から「ん」までは46モーラ（注: 50音ではない）。濁音・半濁音で25モーラ。拗音36モーラ（「ぢゃ・ぢゅ・ぢょ」も含む）。
「ファ」「フィ」「フェ」「フォ」「フュ」
「ウィ」「ウェ」「ウォ」
「ヴァ」「ヴィ」「ヴ」「ヴェ」「ヴォ」
「ツァ」「ツィ」「ツェ」「ツォ」
「チェ」「シェ」「ジェ」
「ティ」「ディ」「デュ」「トゥ」
の23モーラ。促音「っ」長音「ー」の2モーラ。日本語には計133モーラあると仮定できる。「シークヮーサー」「シークァーサー」などはいったん取り除く。これらは自分の恣意的な定義であり学問的なものではない。
133種類の文字を使って4文字を組み立てると単純計算で、312,900,721通りとなり、3億種類の表現が可能になる。もっとも最初に「ー」や「っ」や「ん」が来るパターンなどを考慮すると厳密にはもっと少なくなるだろう。
例示してみる。
食べフク（食べ比べで選ばれた袋麺）
ホイサカ（ホイくえんのサんぽかーのカいしゃ）
産恨（うむうら。サンコンやサンウラや「うまうら」は他にも合ったため）
個捨リベ（こしゃりべ。個を捨てるリベラル）
このように、多少無理があるにしても、大抵4モーラでよく表わせている。100%ではないにしてもだ（ときどき衝突するのはご愛嬌）。
これを四特（ヨントク）と呼びたい。
みなさんもぜひ使ってください。みなぜひ！
そんなことはない。 古い日本語にも濁音はある。
上代日本語における濁音は前鼻音化した形で発音されていたらしいことがわかっている。
つまり現代の東北方言のような発音が古い時代の標準語 (都で使われていた言葉) だった。
前鼻音化と言ってもよくわからんだろうけど、ものすごく簡単に言うと濁音の前に小さな「ん」が挟まるような発音ね。
Wikipedia を見ると例として「窓」を「まんど」みたいに発音するのが挙げられている。
「濁音が有ったか」という疑問に対して答えるなら二種類の意味がある。
例えばアイヌ語には音声的には濁音があるが音韻的にはないとも言える。
タをダと発音してもそれは単なる発音のクセに過ぎず、違いがあるとは認識されない。
更に言えば音声・音韻と表記はまた別で、たとえば特定の文脈で必ず濁音に変化するような言語では表記上ではわざわざ濁音を書く必要がない。
言語によっては発音の上で濁音があっても濁音のための表記法が生まれないことが有りうる。
単語をひとつだけ返すが、「ぬ」で始まらなかったり、「ん」で終わらなかったり。
「沼地（ぬまち）」とか。
「布団（ぬとん）」とか。
そのうちに、ないと言い出す。
ひとつ教えても、回答が安定しない。
あっさりとあきらめて、「ない」と答える。
あるでしょうと聞くと、教えて、と返してくる。
ひとつ教えると、それは返すが、他のは間違い。
名詞、動詞などに分類して、たくさん答えてくるが、「ん」で終わる単語がひとつもない。
問い返すと、カタカナで10個ほど返すが、「ヌ」で始まるものの「ン」で終わらないものも多く、
ChatGPT と似たような回答を返すが、同じじゃない。
「沼メン（ぬまめん）」がちょっと怪しいが、全て存在する単語。
すばらしい。
これに続けて、正規表現が使える辞書サイトを教えて、って聞いたんだけど、
全滅。
延々と正規表現自体を調べられるところを回答し続けたり、インチキな URL を返して来たり。
まだまだ、って感じ。
しりとり変身カプセル（しりとりへんしんカプセル）は、「しりとり変身カプセル」（てんとう虫コミックス第28巻に収録）に登場する。
カプセル入りの薬剤。目を閉じながらこれを飲んで再び目を開けると、最初に見た物に変身できる。さらに「しりとり」の要領で、その物の名前の最後の文字を頭文字とする別の物を口にすると、その物にまた変身できる（たとえばドア→アサガオ→オカネ→ネコ）。これを上手に繰り返せば好きな物に変身できるが、しりとりが上手でないと使いこなしが難しい。
変身から10分経つと体が光り始め、10秒以内に別の物に変身しないと永久に元の姿に戻ることができない。最後「ん」が付くとどうなるかは不明（ドラえもんは前述のネコの後、コンコルド→ドラえもんで元の姿に戻っており、本来の姿が「ん」で終わる名の場合は問題ない模様）
