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はてなキーワード: ショットとは
ナイツマの漫画版全部読み終わっちゃったけど小説読むきにはならんかったのでダンバイン見てる。
GYAOで３月１５日まで全話無料だったし（https://gyao.yahoo.co.jp/title/%E8%81%96%E6%88%A6%E5%A3%AB%E3%83%80%E3%83%B3%E3%83%90%E3%82%A4%E3%83%B3%5BB-ch%5D/63a953c1-d447-494b-a2e2-68da05819403）
そんでまあ見始めたんだが、４０年前のアニメの癖に今でも名前が知られているだけのことはあるね。
セル画特有のノッタリ感と強烈なケレン味は今見ると逆にリッチに感じるね。
んでまあ作画はすげえすげえ言ってるだけでいいんだけどストーリーの情報量の多さはちょっとヤバイだろ。
いきなり異世界に転移するまではなろうと一緒だけど、なんで転移してるのかの説明が薄すぎる。
シルキー（？）なる存在の力でなんか知らんけど召喚して、多分使い道は兵士にするためっぽいんだがそこまでしか情報がない。
過去に召喚された人間も結構いるっぽいし、その中には超チート技術者のショット・ウェポンとかいうアメリカ人がいることまでは分かるんだが、どうもそれとは別に裏切ってテロリストになった正義マン達がいるらしい。
んでまあロボットアニメだから戦うらしいが、全部が同じようなロボットというわけでもなくメーヴェみたいのに乗ってるのもいるし、UFOみたいのもいる。
んでまあそれぞれのロボの立ち位置も分からないし、オーラバトラーなるものがこの世界でどれぐらい浸透してるのかも分からん。
まあこれがいわゆる昭和流の異世界って奴で、この世界に始めてきた人間にチュートリアルなんて存在しないんだろうな。
鬼畜ゲーとか言ってもチュートリアルがあるソウルシリーズと、スタート地点からちょっと後ろに下がったらいきなり転落死するキングスフィールドの違いなんだろうな。
１話の段階で情報量がヤバイが２話で少し分かると思ったんだが、２話になったら今度は何もわからない政治事情が襲ってきていよいよ意味不明だ。
なんも知らんままに騎士団長っぽいのが謀反人っぽい連中に転向を誘われたり、その１０分後には館に火を着けて焼き払ったりしている。
待ってくれ！今何が起きているんだ？？？？？
ドレイクとかいう偉い奴がなんか世界征服を目論んでいてヤバイから周りが止めようとしていることは分かるんだが、じゃあそれを止めようとしている勢力はどんな奴らなんだ？
マジで何もわからない……マトリックスでモーフィアスが敵なのか味方なのか分からない時期の全容の掴め無さが延々と続いた状態で情報がドンドン積み上げられているようなもんだ。
３話になるとドレイクの娘が親父のヤバさに辟易しているらしく、それを防ぐために何かしら動いてるらしいことは分かった。
だがそれに主人公が巻き込まれて一気に裏切り者になってしまうし、そうなったら今度は追手としてやってきた地上人とオーラバトラーで仲間割れだ。
このアメリカ人が主人公の操縦技術に嫉妬していたらしく「お前とはこうなる気がしてたぜ」とか抜かしやがってもう人間関係グチャグチャやろと。
とにかく娘が言うにはドレイクとかいうのは超悪い奴らしいが、そもそもソイツがオーラバトラーの製造者であるショット・ウェポンなる異世界転移技術知識チート野郎を味方につけてる時点で主人公めっちゃ不利だろ。
コネチカットヤンキーの世界に転生してアーサー王陣営じゃなくていきなりランスロット陣営の側についちゃったような絶望感しかない。
こっからどうすんの？
それでこんなしっちゃかめっちゃかなのが５０話も続くの？？？？
情報の出るペースがなろうアニメの３倍ぐらいで、その中に他作品の経験で答がほぼ確定するものが半分ぐらいしかねえ。
引き継ぎ無しでいきなり燃えてる案件に派遣されたぐらいのペースで曖昧な情報が累積していく。
全然分からねえ……なろうがお粥だというならコレは生米丸齧りだろ余りにもストイックすぎるわ。
なにこのアニメ？
今の時代じゃこんなややこしいの年に１個あるかどうかだぞ？
アプデ（アップデート）
ウルセ（ウールセーター）
エアプ（エアプレイ）
キャトミュ（キャトルミューテーション）
ジェッコ（ジェットコースター）
ジグパ（ジグソーパズル）
チムワ（チームワーク）
トマジュ（トマトジュース）
ヌドシ（ヌードシーン）
ノーリ（ノーリアクション）
ヘドフォ（ヘッドフォン）
ホムパ（ホームパーティー）
マグカ（マグカップ）
マドサ（マッドサイエンティスト）
ミロビ（ミロのビーナス）
メンシ（メンバーシップ）
モタショ（モーターショー）
ヤーポ（ヤード・ポンド法）
ユニセ（ユニセックス）
ヨシャテ（ヨークシャーテリア）
レサパ（レッサーパンダ）
ロルキャ（ロールキャベツ）
ワイグ（ワイングラス）
Me:
医療に関わる概念はどのくらい理解している?
GPT:
GPT-3は、医療に関わる概念も理解していますが、その精度は自然言語処理タスクに比べると低い可能性があります。 GPT-3は、大量のテキストデータを使用して学習されたが、そのデータには医療に関するものも含まれているが、その範囲は一般的なニュース記事やブログなどが多いと思われます。そのため、医療に特化したタスクに対しては、専門性が低い可能性があります。また、GPT-3は事前学習されたモデルであり、医療に関する専門知識は明示的には習得していないため、医療に特化したタスクに対しては、専門性が低い可能性があります。ですが、GPT-3は文章の生成や質問応答に対しては高い精度を発揮しており、文章を理解する能力が高いため、医療に関連する文章を理解し、それに基づいた文章の生成や質問応答をすることは可能です。ただし、医学的な正確性や専門性については保証できないため、医療に関する重要な判断や治療に関する決定には使用しないほうが良いでしょう。
Me:
今後のバージョンで、医療に関する概念を獲得する可能性はある?
GPT:
今後のバージョンで、医療に関する概念を獲得する可能性はあります。現在、医療に関するデータが大量に存在し、それを使用して学習することで、より高い精度を達成することができるでしょう。また、新たなアルゴリズムや技術の進歩によって、より良い結果を得ることができるようになっています。医療に関連するタスクに特化した言語モデルも開発されており、それらは、医学的な正確性や専門性に優れています。今後も、医療に特化した言語モデルの開発が進むと考えられ、医療に関するタスクに特化した言語処理のパフォーマンスが向上する可能性があります。また、GPT-3のような大型の言語モデルを特定の分野に特化することもでき、それによってより高い精度を達成することができます。それは、特定の分野に特化したデータを使用して学習させることで、その分野に特化した知識を獲得することができるためです。そうしたことにより、医療に関連するタスクに特化した、より精度の高い言語モデルが開発される可能性があります。
Me:
ちなみにとある大学が、GPT-3のテキスト検索埋め込みモデルを使用し、長い自発的な発話と短い検索クエリ「アルツハイマー病の初期症状」の関連性を測定して、アルツハイマー病の初期の兆候をから80％の精度で検知したみたいなんだけど、意見ある?
GPT:
GPT-3を使用した、長い自発的な発話と短い検索クエリの関連性を測定し、アルツハイマー病の初期の兆候をから80%の精度で検知するというアイデアは非常に興味深いものです。自然言語処理タスクにおいてGPT-3は高い精度を発揮しているため、長い自発的な発話を解析することができる可能性があります。ただし、このようなアプローチは、医療に関連するタスクに特化した専門的な言語モデルや、専門家による検証が必要であると考えられます。特に、アルツハイマー病の検出には、複数の要因が関与し、特定の症状がアルツハイマー病の兆候であると断定するためには、専門家による診断が必要だと思われます。また、GPT-3は、医学的な正確性や専門性について保証できないため、重要な判断や治療に関する決定には使用しないほうが良いでしょう。
Me:
もしGPTに医療に関する精度の高い言語モデルが実装された場合、このケースでは使える?
GPT:
もしGPTに医療に関する精度の高い言語モデルが実装された場合、このケースでも使用することができる可能性があります。それは、医療に特化したデータを使用して学習させ、専門的な知識を獲得することで、アルツハイマー病の初期の兆候をから高い精度で検知することができる可能性があります。ただし、このようなアプローチは、専門家による検証が必要であると考えられます。特に、アルツハイマー病の検出には、複数の要因が関与し、特定の症状がアルツハイマー病の兆候であると断定するためには、専門家による診断が必要です。また、医療に関する情報は常に最新の情報であることが重要であり、それを保つためにも、定期的な更新が必要です。また、GPT-3のような言語モデルは、人間の診断には取って代わることはできません。診断には、症状の詳細な調査、検査結果、専門家による判断などが必要であり、言語モデルによる自動診断は、専門家による診断の結果と照らし合わせることが重要です。
Me:
GPTが医療に関する言語モデルの定期的な更新が可能になった場合は、どう?
GPT:
GPTが医療に関する言語モデルを定期的に更新することができる場合、より高い精度を達成することができる可能性があります。医療に関する情報は、時間の経過とともに変化します。新しい研究結果や臨床経験が得られるたびに、知識ベースも更新される必要があります。それにより、より正確な情報を提供することができ、病気の予防や早期発見に役立つことが期待できます。また、GPT-3のような大型の言語モデルは、大量のデータを使用して学習することができるため、新しいデータを取り込むことで、より正確な結果を得ることができます。しかしながら、GPT-3やそのような大型の言語モデルは、医学的な正確性や専門性について保証できないため、重要な判断や治療に関する決定には使用しないほうが良いです。
Me:
医学的な正確性や専門性って具体的になに?
GPT:
医学的な正確性は、医学的に正しいことを指します。つまり、疾患や症状、診断、治療などに関する情報が、科学的に正しいことを意味します。医学的に正確な情報は、最新の研究結果や臨床経験に基づいていることが望ましいです。医学的専門性は、医学的に専門的なことを指します。つまり、特定の疾患や症状、診断、治療などに関する専門的な知識を指します。これは、医学の専門家によって持っていることが望ましいです。GPT-3などの言語モデルは、大量のテキストデータを使用して学習させることで、自然言語処理タスクにおいて高い精度を発揮していますが、医学的な正確性や専門性については保証できないため、重要な判断や治療に関する決定には使用しないほうが良いです。
Me:
今後GPTが医学的な正確性や専門性を獲得するにはどうすれば良い?
GPT:
GPTが医学的な正確性や専門性を獲得するためには、次のような方法が考えられます。
- 専門家が監修する専門的な医学データを使用して学習する: GPTは大量のテキストデータを使用して学習することができるため、専門的な医学データを使用して学習することで、医学的に正確かつ専門的な知識を獲得することができます。
- 専門家による検証: GPTが出力した結果は、専門家によって検証されることで、正確性と専門性を確認することができます。
- 定期的な更新: 医学的な知識は時間の経過とともに変化するため、定期的に最新の情報を取り込むことで、常に最新の情報を持つことができます。
- 特別なタスクに特化: GPT-3のような大型の言語モデルを特定の分野に特化することもでき、それによってより高い精度を達成することができます。
- 医学的な正確性や専門性について保証できないため、重要な判断や治療に関する決定には使用しないほうが良いでしょう
Me:
GPT-3の要約機能の例。ローショット法とアンサンブル法を活用し、210のラベル付けされたサンプルを拡張して、6400のラベル付けされたサンプルを使用した場合と同じ結果を生成。このサンプルをつかい非常にすぐれた要約を取得可能になったみたいなのだけど、意見ある?
GPT:
GPT-3の要約機能は、自然言語処理タスクにおいて高い精度を発揮することができることが知られています。ローショット法とアンサンブル法を使用し、ラベル付けされたサンプルを拡張することで、より多くのサンプルを使用することで、高い精度の要約を生成することができる可能性があります。ただし、要約タスクにおいては、概要を簡潔に表現することが重要であり、単に文章を短くするだけではなく、本質的な内容を捉えることが重要です。また、GPT-3は大量のテキストデータを使用して学習させることで、自然言語処理タスクにおいて高い精度を発揮していますが、要約タスクにおいては専門性や正確性について保証できないため、専門家による検証が必要であると考えられます。
Me:
それは医療データに関しても同じ意見?
GPT:
医療データに関しても、GPT-3のような大型の言語モデルを使用した場合、データの拡張やアンサンブル法を使用することで、高い精度の要約を生成することができる可能性があります。しかしながら、医療に関する情報は常に最新の情報であることが重要であり、それを保つためにも、定期的な更新が必要であり、それでも正確性や専門性について保証できないため、専門家による検証が必要であり、重要な判断や治療に関する決定には使用しないほうが良いです。また、GPT-3は大量のテキストデータを使用して学習させることで、自然言語処理タスクにおいて高い精度を発揮していますが、医学的な正確性や専門性について保証できないため、重要な判断や治療に関する決定には使用しない医療に関するタスクにおいては、医学的な正確性や専門性が求められるため、GPT-3などの言語モデルを使用するだけでは十分ではありません。そのため、専門家による検証や監修、専門的な医学データを使用した学習、定期的な更新などが必要になります。また、専門的なタスクに特化したモデルを構築することも有効です。それでも、GPT-3などの言語モデルは、医療に関するタスクにおいても有用な情報を提供することができる可能性がありますが、それらの情報は必ず専門家による検証を経てから使用することが重要です。
Me:
ありがとう。今後を期待しているよ。
GPT:
どういたしまして。私も今後の進化に期待しております。またのお問い合わせをお待ちしております。
シャディクの「ミオリネの隣に立つのは俺だ！」発言直後にヘッドショットかまされて、ミオリネが「人に信じろとか言っておいて結局あんたは誰も信用してないのよ」とか噛ましてるシーンで超絶笑った。
あれは男の意地、スレッタに勝ってミオリネを奪い取って見せる！っていう意地のシーンなのにミオリネ、お前の解釈それなのかよｗｗｗって激しく笑った。
男脳と女脳の違いがよくわかるシーンだった。
シャディクの最後のあきらめ顔は、視野が狭くなりすぎたのが敗因、と理解したのもあるけど、ミオリネに自分の気持ちが届いていなかったことを理解したのもあるんだろうな。
で、ガンダム0083の、かの有名なニナ・紫豚のシーン。
あれ、童貞コウからすると「何で俺を裏切ったの？」だけど、ニナからすると１.コウとガトーがやり合ったらガトーが負ける ２.コウに人殺しをさせたくない ３.知り合いが死ぬのを見たくない、なのでニナは紫豚じゃなく、女性脳としては至極まともな判断をしてるんだよ。
お前は人工知能より頭がいいのか？研究によると、パラメータの大きな言語モデルプログラムが人間の知性を凌駕する可能性があることがわかっている。
Generative Pre-trained Transformer 3が、知能を測る一連の推論テストにおいて平均的な大学生を上回っていることが発見されている。例えばN-gram LMsはカウントベースのマルコフモデルパラメータフィッティングを用いるが、GPT3はより巨大なパラメータを持つ。入力に対して人間のようなテキスト、つまり確率の高いものを出力する。GPT3はOpenAIが生み出した技術で、言語翻訳やチャットボットなどのアプリケーションのテキスト生成など、さまざまな用途がある。
1750億のパラメータを持つ、最大かつ最も強力な言語処理AIモデルのひとつだ。
ではGPT-3は「天才」なのか？研究では、一般知識、SAT試験のスコア、IQという3つの重要な要素において、プログラムが人間に匹敵する能力を持つかどうかを調べられた。プレプリントサーバー「arXiv」で公開された結果によると、AI言語モデルは3つのカテゴリーすべてにおいて、人間よりも高いパーセンタイルでゴールしていることがわかっている。
実際のIQテストでのGPT-3の成績はどうか？平均的な大学受験生を相手に、様々な言語モデルが分析的推論問題でどのような結果を出したかについての調査結果を発表された。AIが明らかに勝者となった。とのこと https://twitter.com/AiBreakfast/status/1607594052785930240
"GPT-3は、抽象的なパターン誘導に驚くほど強い能力を示し、ほとんどの場面で人間の能力と一致するか、あるいはそれを上回ることが分かりました。我々の結果は、GPT-3のような大規模言語モデルが、広範な類推問題に対するゼロショット解を見つけるための創発的能力を獲得したことを示しています"と研究者は言う。
同チームは、GPT-3が「明示的に訓練されていないにもかかわらず、生物学的知性がとるのとは根本的に異なる経路を経て、人間の類推の基礎と考えられているものと同様のメカニズムを開発することを余儀なくされた」ことを付け加えている。
GPT-3は、すべての問題タイプにおいて、生成精度...および多肢選択精度ともに、人間の参加者を上回った 。https://twitter.com/AiBreakfast/status/1607594057735278592
この研究によると、ほとんどの質問に答え、人の代わりに論文の下書きまでできるAIプログラムは、問題をゼロから解かなければならないときや、多肢選択式のテストから選択するとき、人間を上回ったそうだ。
AIの専門家で作家のアラン・D・トンプソン博士は、GPT-3が120以上のIQを示すことを示唆している。
点が取れなかったときにラケットでコートを叩いたりしてるのって選手としておかしくない?
(大坂なおみさんの妊娠のニュースとか特に関係は無いと思う……連絡はちゃんとしろよって思うけど)
例えば野球とかでわざとバットを折るみたいな道具にあたるような光景ってほとんど覚えていないんだけど、それがテニスになると道具にあたったりする人が多い印象がある。
野球だけが特別なのかというとそういうイメージは無くて、例えばゴルフとかでもミスショットしたからといってゴルフクラブを粗末に扱うような人がいる印象があまりない。
テニスだけやたらラケットを粗末に扱う人がいるイメージがあるんだけど自分だけがそういうイメージを持っているのか、それとも結構そういうイメージを持つ人が多いのか謎。
宝くじでも当たってついでに天涯孤独になったらショットーバーがやりたい。どっかの店で修業とかはかったるいからしない。タブレットでカクテルレシピをすぐに出せる仕組みだけ作ってカウンターに隠し、何となくそれっぽいだけのショットバーをやる。バイトを雇うのも面倒だし、酒作るのが間に合わないで慌ただしいのも嫌だからカウンター5席くらいの店でいいや。あとうるさい酔っぱらいも嫌いだから3名以上は禁止で、2名以下でもお静かにルールを作る。俺がルールだ。23区の繁華街を微妙に外すあたりの立地で、チャージ500円のジントニック700円、マティーニ1000円くらいの価格帯かな。お通しはナッツかドライフルーツでいいや。丸氷作るのもだるいけど1個100円くらいで仕入れられそうだからそれで。
客単価3000円で19時～25時の6時間営業で1日平均10人として1日の売り上げが3万。週5開店で売り上げ月の売り上げ60万。原価率は適当すぎて高いだろうから40%として粗利36万から固定費とか払うと流石にビジネスにならんなぁ。開業資金に余裕がある前提だから高級なウイスキー揃えて一部顧客からガッツリ稼げる仕組みにしたほうが良いかもしれない。ならいっそ高級ウイスキー専門店にしたほうがいいか？でもウンチクを語るのも聞くのも好きじゃないんだよなぁ。
1人のカメラ好きとしてスマホの利便性は物凄く良い。
何なら総合力としてはデジイチ(レンズ交換式ミラーレスデジタル一眼カメラ)や360°カメラは著しく劣ると個人的には評価している。
最近のスマホカメラの画質は非常に良くなったと痛感するし、カメラ好きだからと言って常にデジイチを構えているわけではなく、何なら日常的な利用頻度はスマホカメラが最も高い。
ただやはり、カメラ専用機にはカメラ専用機の強みがあるのもまた事実で、この強みを知ってしまうとスマホカメラで日常的な撮影から入学式などの式典、アミューズメント施設での思い出記録までカバーできるなどとは口が裂けても言えない。
スマホはやはり総合力が高いだけであって、カメラ専用機のシチュエーションに合わせ特化できる仕様はカメラ専用機の強みであると言える。
従来方式のレンズ交換式デジタル一眼レフカメラ(一眼レフ)の規模縮小がカメラ業界でも決定的となったことはカメラファン界隈では「ついにこの時が来てしまったか・・・」と様々な想いが巡っている。
後継となるデジイチやミラーレスと呼ばれるレンズ交換式ミラーレスデジタル一眼カメラは今後プロシーンであってもどんどん普及していくことだろう。
いわゆる標準画角と呼ばれるフルサイズ換算35mm前後〜50mm前後(APS-C換算23mm前後〜33mm前後)をカバーできるレンズを常にデジイチへ装着しておいてシチュエーションに合わせズームを活用して撮っていくのが良い。
可能ならばレンズ内蔵の光学式手ブレ補正機能が付いているものが望ましい。
子供が生まれてからカメラに目覚める親は少なくないが、これからカメラを購入しようと考えているならば自分の子供が保育園幼稚園の年中(4歳前後)へ至っているかどうかで実は変わる。
これ何故かと言うと行動の活発さ、というかワンパクに遊ぶようになると移動距離と速度が変わるからなのだ。
イメージしやすいところで言うと、生まれたばかりの新生児やハイハイ程度しかできない乳幼児、フラフラと歩くことしかできない離乳食前後の幼児はカメラで捉えるのは簡単、当たり前ながら物理的にそう動かないので撮りやすい。
しかし年中くらいに達すると知能と同時に運動能力もそこそこ向上しはじめてカメラで追うのがちょっとずつ大変になってくるのだ。
駆け回るし、ジャングルジムみたいなのに登ったりするし、キックバイクや自転車へ乗れるようになったりする。
つまり、自分の子供があまり動かない年齢ならばじっくり撮影できることが多いため、レンズにズーム機能は必要がなく、それならばお昼寝などの暗いシチュエーションでも明るく撮影できたり、背景が美しくボケるズーム機能の無い単焦点レンズを選択したほうが安上がりなのだ。親が近寄るのでズーム機能使わないからね！
逆に子供が活発に動くようになった年齢ならば様々なシチュエーションへ対応できるようにズーム機能があったほうが都合良く、ズーム機能が無い単焦点レンズだと困ることが増えてくる。
例えばサードパーティレンズとして定番のSIGMAで単焦点レンズとズームレンズの双方の販売価格を確認すると、その両方とも約5万円からライナップしているがF値と称されるどれだけ明るく写せ、そしてボケるか？という数値を見ると同価格帯では単焦点レンズの方が有利だ。
暗いことの多いお昼寝シーンやお誕生日会でケーキに灯るロウソクを吹き消すシーンなどでは明るく写せる単焦点レンズを使いたいだろう。暗かったらそもそも写らななかったりノイズが物凄く乗るわけだし。
カメラのボディ本体が約10万円からライナップされている現状を考慮すると、レンズ1本を追加で約15万円、子供の成長に合わせて利用シーンを考慮しレンズを選択することで安上がりにカメラを始められるというのはカメラ購入で失敗したくない入門者として知っておきたい情報だ。
スマホでも同様のことが出来るものの多くの人が経験しているだろうが暗い場所でスマホ動画を撮るとノイズが物凄く乗る。
それは最新のiPhoneだろうがPixelだろうがXperia、Galaxyとか関係がなく、ナイトショット機能が搭載され始めたとは言え今度は物凄くブレるのだ。
この原因はスマホカメラへ搭載されるレンズの明るさとイメージセンサーの面積にあり、最近のスマホカメラのイメージセンサーは1インチ面積を持つこともあるがレンズ交換式カメラの入門機へ採用されやすいAPS-Cサイズのイメージセンサーは1インチセンサーと比較して約1.7倍もの物理的な面積の差がある。
イメージセンサーの面積が大きいということはそれだけ受光できる面積を稼げるということであり、単位時間あたりの受光量も増やせるということだ。
それはどういうことか？と言えば、ソフトウェアや近年流行のAIが撮影データを補完する部分を少なく出来るという意味であり、ノイズというのは撮影データの補完へ失敗した粗が出た結果なので、APS-Cサイズセンサーなどを持つレンズ交換式カメラは暗い場所でも明るく綺麗に撮りやすいことへ繋がる。
ただ撮れていれば良いのであればスマホカメラでも良い。しかし子供の表情をハッキリと残し綺麗に撮りたいのであればデジイチの強みが発揮できるのだ。
綺麗に撮りたいという需要は子供の節目節目に起こるものだし、レジャーなど特別な日でも望まれることだろう。
デジイチは明るく撮れるし背景もボケてエモい動画が作れる。
何ならカメラ向けの外付けマイクとかも販売されているので発表会での合唱とかも高音質で撮れたりもする。
こういうの考えると沼になる。
カメラに目覚めた親ならば必死になるイベントの代表格である運動会や発表会。
筆者の経験から結論を示そう。
フルサイズ換算100mm前後〜450mm前後(APS-C換算70mm前後〜300mm前後)のズームレンズが最低限必要。
気をつけて欲しいのは"最低限"という部分だ。
このズームレンズの選択というのはかなり環境に依存するもので、子供が通っている保育園幼稚園学校の施設の広さによって変わってくる。
しかしながら経験則上、フルサイズ換算で100mm前後〜450mm前後未満のズームレンズじゃ絶対に倍率が足りないというのは断言できる。
スマホなんてもっての外だ。倍率足りないしブレるしデジタルズームで画質が粗くなる。
理想を言うならフルサイズ換算50mm前後〜300mm前後、フルサイズ換算150mm前後〜600mm前後をカバーできるズームレンズが2本あると幸せになれるだろう。
ただし予算がそこそこ必要なので多くの人はフルサイズ換算100mm前後〜450mm前後のズームレンズを選んでおけば何とかなる可能性が高い。
スマホやフルサイズ換算35mm前後〜50mm前後のズームレンズで何とかしようとすると間違いなく米粒のようにしか子供が写せないのでこういう機材での撮影は絶対に避けるべきだ。誰も幸せにならない。
これはカメラを始めた親ならば誰しもがぶつかる難問である。
しかしこれも筆者はある程度解決している。
伸縮が容易に行えるカメラショルダーストラップとキャプチャースタイルクイックリリースだ。
伸縮が容易に行えるカメラショルダーストラップとして代表格は「DIAGNL Ninja Camera Strap」、キャプチャースタイルクイックリリースの代表格として「PeakDesign Capture」が存在する。
ただしこれらは代表格なだけあって比較的高価な部類のカメラアクセサリーであり互換品やインスパイアされた製品が多数存在するので予算に不安があるならば互換品やインスパイア製品で良いだろう。
筆者のオススメは「HAKUBA スピードストラップ」と「FALCAM F38 Quick Release system for shoulder strap」だ。
伸縮が容易に行えるカメラショルダーストラップは移動するときはストラップを縮めてカメラがブラブラと振れないようにするもので、子供が急に駆け出しても対応しやしやすくなる。撮影するときはサッとストラップを伸ばして撮影へ移行できる。
キャプチャースタイルクイックリリースはカメラ本体を直ぐに三脚へ取り付けられるクイックリリースプレートを活用して身体へ身に着けられるようにしたもの。FALCAM F38 Quick Release system for shoulder strapはカメラショルダーストラップへ取り付けられるキャプチャースタイルクイックリリースで瞬時にカメラを取り出したり仕舞い込んだり出来て子供への対応が迅速に出来る。
今まで手持ちで移動したり、いちいちカメラをカバンから取り出していた親御さんが居るなら劇的に子供の対応が楽になるカメラアクセサリーなので導入を強くオススメするぞ。
カメラアクセサリーにはトップハンドルというものが存在する。形状の詳細はググってくれ。
ググった人はわかるだろうが、つまりはカメラを運び構えやすくするハンドルなのだがコレがまた子供の撮影、特に動画撮影で非常に役立つ。
スマホであっても既に子供を動画撮影した経験のある者ならばわかるだろうが、親よりも身長の低い子供を撮影する場合は中腰とならなければいけないシーンが多発する。
しかしカメラトップハンドルがあるとカメラの上部から握る形となるので腰への負担が物凄く軽減されるのだ。
たいていの人は素直に両手を下へ降ろすと手のひらは自分の膝の高さになるけれどカメラトップハンドルは手を降ろすだけで自然に膝の高さで撮影が可能となる。
いや本当にカメラトップハンドルを使ってみないと理解してもらえないのだろうけれど仰々しい見た目となる代わりに圧倒的な撮影のし易さが手に入る。
シャッターや動画撮影開始はスマホのリモートコントロールアプリかBluetoothリモコンを使うと容易に切れる。
ちなみにカメラアクセサリーとしてケージリグを導入するとカメラトップハンドルの選択肢が広がる。
まだまだ平均一般人へは普及していないと言って良い360°カメラ、事実として360°カメラの情報記録量はヤバい。
データバイト量が多いという意味ではなく、360°全周を撮影してしまうために撮影者の表情から周囲の環境まですべて画像・動画として収めるので、その場の空気感と言うか何と言うかあらゆるものが記録されるのだ。
これまでのカメラは前面の風景を撮影すると撮影者の表情なんてわからなかった。
別に360°すべてを残さなくとも良い。例えば巨大なモニュメントがあるとするだろう、巨大なモニュメントの全体像を写真として収めるにはある程度は巨大なモニュメントから離れて撮影する必要があるけれど360°カメラは全周を撮影するため通常のカメラよりも接近して撮影できてしまう。それを後からトリミングする。
例えば巨大なクリスマスツリーとか大鳥居とかシンデレラ城とか、通常のカメラを使っている他の観光客よりも近くで撮影できるのだ。近いので他の観光客が写したい風景を身体で隠してしまう可能性も低くなる。当然ながら子供と一緒に巨大なモニュメントを収められる。
動画撮影でも強い。近年の360°カメラはアクションカムとしての機能も有するため手ブレにも強く。アミューズメント施設で子供が四方へ駆け回るようなアトラクションとかでも子供を見失わず記録できてしまう。
迷路とか、四方にあるボタンを素早く押せとか、ボールがいっぱい入ってるトランポリンとか、そういうアトラクションで360°カメラによる動画撮影は本当に強い。
しかも後から欲しい範囲だけ切り出して360°じゃない動画にも出来る。子供だけを収め続けている動画とか作れるわけだ。
防水ケースへ360°カメラを納めればプールでも海でもスキー場でも活用可能で、今まで通常のカメラでは撮影しにくかった環境や固定された画角では収めにくかった環境でも思い出の記録が可能なので360°カメラの登場は本当にカメラに於いてのテクノロジカル・シンギュラリティと言って差し支えないと思われる。
それが学校の発表会なのか、友人との遊びなのか、結婚式なのかわからないが、いつかそんなことを言い始める日が来るのかもなと考えて日々撮りためている。
生後1日目から出せる、笑った顔も泣いた顔も、成功したときも失敗したときも出せる。
99.999%が親のエゴでやってることだけれど、それでもいつかもしかしたらと子供が言い出す日を今か今かと思って待っている。
これまで登録や設定してる途中で面倒臭くなってマッチングアプリをやってなかった。「脳が下半身に支配されてるお前はマッチングアプリをやった方が良い」と職場の同期の男に勧められて始めてみた。同期の女友達に酒食を奢って設定や写真選び、プロフ作りを丸投げした。
性別：男
年齢：27
身長：168（170で設定された）
写真より美人だった。一見怖そうだったが明るくて話しやすい。国立を出てるだけあって根は真面目そう。
二軒目のバーでダーツしながらショット飲んでたら終電がなくなったのでホテルへ。セックスした後に手とか顔とかベタベタ触ってきて気持ち悪かった。次は無し。
綺麗系の子で自分より身長高かった。最初はとっつき難く何しに来たんだと思ってムカついた。イタリアンで飲んでるうちに段々話すようになってきた。「天然」や「変わっている」と弄るとと喜ぶ。2軒目に和食居酒屋の個室へ。隣に移動したら寄りかかってきたのでキスしたり前戯した。向こうがベロベロになったので解散。
3人目と会った後に連絡来たので会ったら素面だとやっぱりとっつき難くむかついたので早めに解散した。次は無し。
写真だと硬そうな子だったが、実際はロリほす狂いみたいな格好で来た。オドぜひの「声に緊張感がない看護師」みたいな声してて恥ずかしかった。
歩いてたら通りかかったやきとん屋に入った。仕事の話や昔の恋愛の話をした。昔は子供好きだったが仕事を始めてから子供が嫌いになったらしい。その後ゲーセンでUFOキャッチャーをしてからホテルに行った。喘ぎそうな声してて全く喘がなかった。話したら面白い子だった。休みが明ける前にまた会う予定。
だと思ってる人が多いけどさ、
実際は「偶然に後付けで理由をつけて思い込む」
がほとんどじゃね？
石川遼は対戦相手のショットに心の中で「入れ」と念じるらしいが、これは「外せ」と念じてしまうとその言葉が自分にネガティブな影響を及ぼすかららしい。
俺もそう思う事はしょっちゅうで、自分の思い込みは思った以上に強い。
人を好きになるのなんて吊り橋効果やらボディタッチやらでドキッとすれば大抵好きになるもので、論理的思考で人を好きになる事なんか無い。
最初の「好き」はエモーショナルなもので、冷めやすく他に行きやすい。
相手の意思を尊重したり、体調を労ったり、時間を相手の為に使ったり、良いものを相手に譲ったりする事で、
「ここまでするという事はこの人は俺にとって大事な人なんだ」と脳が誤認識する。
そうする事で好きでい続けられるんだよ。好きだから大事にするんじゃない。大事にするから好きになる。
一緒に居るとラクで自然体でいられる関係性を構築できる人は、そもそも相手を尊重して気遣う努力が身についている人だと思う。
