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はてなキーワード: ディープとは
私自身もStable DiffusionやRVCに触れてみてその技術力の高さに驚いた
ディープフェイクや著作権等、ここで敢えて語る必要もないほど世間を賑わせている。
もあるのだが、AIだからと言う理由で嫌悪感や異常なほどの拒否反応を示している人も多い。
特に酷いのは、手書きで美麗な絵をTwitter上げると「これはAIですか？」とリプする人間もいたりと、存在してないAIに関しても拒否反応が出てしまう。
AIに対して拒否反応を示している人は何が問題点なのか言語化出来るのだろうか。著作権が問題なのであればYou Tubeに蔓延る違法転載の方がより問題では？自分が使用しているアイコンやヘッダーは転載ではないのか？結局は自分の裁量で良し悪しを判断して突撃しているにすぎない。
新しい技術が出来ると一定数のアレルギー罹患の方が増えていくのは仕方ないことなのだ。
打ち込み音源が出たときは「生音より温かみがない」だの「こんなの音楽ではない」だのと。
そして今はそれを発言しやすい世の中になってしまいアレルギーの方々が纏まり自らをマジョリティだと思ってしまっている
家電クレーム増田の尻馬乗らせてもらうが、マジで家電メーカーはメンテの事考えてないよな。
https://anond.hatelabo.jp/20230524090520
特に気になるのは日本という湿気が高くてカビが増えやすい市場相手にしてるのにカビ取りの事全然考えてない家電たちだ。カビ取り必須の製品が簡単な分解が出来ずにカビフレンドリーな造りになってる。
エアコンのクリーニング業が盛んだ。この文章にも広告が表示されているだろう。
エアコンの中がカビ易い、分解が容易ではなく掃除ができないのが原因だ。
だが実際はここはそんな難しい構造にはなっていない。
メインの部品は細長いシロッコファンだ。このファンからの風が手前にだけ出てくるようにグルっとシュラウドに囲まれた構造になっている。そのうち下側が別パーツになっている。
カビ易くて掃除が必要になるのはこのシロッコファンとドレンパンだ。
でもこの二つを取り外すのはかなり大変だ。
2.全体カバーを外す
3.ドレンホース引き抜く
4.ドレンパン外す
6.シロッコファン引き抜く（出来ない機種もある）
でもこれってナンセンスで、ルーバーアセンブリがカチャッと外れてシロッコファンも手回しのネジ緩めれば外れるという構造にする事は難しくない筈だ。
換気扇や扇風機も昔はファンが外れない構造だった。だが平成初期に外れる構造になったわけ。勿論掃除の為だ。
ならばエアコンもそういう進化するのが筋だろう。なのに進化が止まっちゃってるのだ。
因みに「お掃除エアコン」っていうのはありゃダメだ。勝手にお掃除するのはホコリフィルタだけなのだ。あれを掃除しないやつというのはズボラが過ぎる。そしてお掃除メカニズムのせいで無駄に機構が複雑でカビ取り掃除の難易度が高い乃至不可能なのだ。「カビが生えたらお手上げ」という事はもっと周知されるべきだろう。
まず筐体の上側からでかいポリバケツがぶら下がっている。その中に穴の開いたドラムの洗濯槽があって、脱水時はこのドラムが回転することで水を跳ね飛ばす。
洗濯機もカビ易い。そのカビは洗濯槽と外側のポリドラムの間に繁茂するから普通の掃除じゃ取れない。
そこでパルセータの真ん中にあるネジを緩める。するとパルセータだけが外れるのだ。
洗濯槽はかなりデカいナットで止まっているのだが…こいつは普通の工具では緩められない。ナットがデカい＝レンチもデカいとなるが、なにぶん洗濯機の中なので大きいレンチが入らないのだ。
その為デカいソケットレンチ、しかもパルセータを回していた軸が出っ張ってるからディープソケットが必要だ。アストロプロダクツにも下手すりゃないかもしれない。1メートルくらいのエクステンションも必要で、ここを回すだけで数千円かかってしまう。
また洗濯槽を抜くには上面のスイッチやフタが付いているカバーアッセンブリを外す必要がある。
これも簡単に抜けるようにすりゃいいやん。なぜ進化しないままなのか？
メーカー関連に務める増田が居て色々と出来ない理由を書いてるんだが、
https://anond.hatelabo.jp/20230524213039
そういう風な「出来ない」は嘗ては「出来る」ようになって来ていたんだよ。
例えば扇風機。嘗ては羽もガードケージも全く分解できなかった。
でも昭和後期から平成初期にガードケージの前が外せるようになり、羽が外せるようになり、後ろのもガードケージも外せるように進化した。しかもツールレスで。
扇風機の羽はモーターの軸に取り付ける。普通はそういう所は緩まないようにテーパー嵌合にするものだ。だから外せるようになった初期の扇風機は羽根の嵌合部が潰れて壊れるケースが多かった。だがその後改良されて今はツールレスで外せるのにそこが壊れる事は無い。
シロッコファン式換気扇も初期のものはファンが外せなかった。センターナットを緩めてもテーパー嵌合になっているのでギアプーラーが必要だった為だ。だがここもツールレスでテーパー嵌合を実現するデザインに進化した。90年代だ。
掃除機のゴミ捨ては嘗ては大変で、ホコリをブロックする不織布や和紙のフィルタが詰まってしまうので、そとに持ち出してカンカン叩いて掃除した。だがパック式とかサイクロン式などに進化した。これも平成初期。
冷蔵庫は嘗ては一番下にドレンパンがあり、水がたまるので定期的に水捨てが必要だった。不用意に傾けると必ず水がこぼれた。これはドレンの位置を工夫することで勝手に蒸発するようになった。これはメンテフリーの進化だ。
でもこういう進化はメーカーが付加価値路線一本になると止まってしまった。サーキュレーターなんか扇風機の進化にも背いて羽根すら外せない製品がある。
はてなにはIT技術者が多いだろうが、日本のPCを使うだろうか？増田はほぼ使わない。
なんていうか考え方がメンテ出来ない日本家電的で、開けて増設したりOSを替えて使う事を前提にしていないのだよな。吊るしなのだ。
例えばDELLやHP、IBMなどの米国勢がケースもPCIスロットもツールレスでディスクもソーターにしてるのに日本メーカーはいつまでもネジで止めるコンベンショナルなまま。添付ソフトが多いのでOS入れ替え対応が大変で最初から販売当初のOSのみのドライバサポートとか。
「自分のものは自分で手入れするのが当然」という考えが劣るというか。
家電も改良するのが当然だから改良していたのに「ユーザー訴求がない」を理由に改良を止めてしまった。
こうなるとソフトウエアで実現できる無駄な機能だけが増えるばかりで、例えばコンビニでコーヒーとおにぎりの販売量が少ないので扱いを止めてしまい、お茶とサンドイッチだけ売ってるみたいな事になる。
自分も信頼性があるからなるべく日本製がいいが、もしも中・韓製で送風ファンがツールレスで外せるエアコンが出てきたらそっち買うと思う。
いや～～～～オークス凄かった。リバティアイランド。バカクソ強かったね。
私はゴールデンハインドを厚めに買って無事爆死したんですけど、そんなことよりフジの立本アナの実況が近年でも有数の名実況だったと思うんでその話をしたいんですよ。もう昨日からずっと聴いてます。
下に直線の実況を写経するんですけど(したいから)、こういうテレビ実況は画面見てこそと思うしぜひカンテレ競馬チャンネルで見てくれ。観ろ。
さあ内に切り込んで青い帽子はヒップホウ…ヒップホップソウル、津村です
リバティアイランド！リバティアイランド先頭！早くも先頭！残り200を通過！
2番手追走ラヴェル！外からは、12番のハーパー、さらには12番のドゥーラ上がってくるが！
突き抜けた！突き抜けた！
もはや敵なし！もはや敵なし！まさに別格！！！
う～～～～～ん最高！(ちょっと噛んでるけどこんくらいはご愛敬)
まあ散々話題になってるけど「これほどまでに強いのか」。リバティアイランドの父ドゥラメンテが制した皐月賞からの引用。
よくフジの実況はラジニケとかと比較してポエムとか言われたりしますけどね、フジ実況の真の特色は比較対象をカンテレにしたときに現れるものであって、それは「熱い声でリズムよく大盛り上がり」だと思うんですよ。
三宅アナは超人だからこういうカラーを色濃く出しつつ気の利いたことも言いますけど、堺アナとかフィニッシュ時のキメ台詞は結構シンプルなんですよね。ハマった時の青嶋アナとかもそういうタイプで。ゆったりとポエムを詠む塩原アナは結構異端だと思います。
今回の実況で引用された吉田アナも「熱い声でリズムよく大盛り上がり」で「キメ台詞はシンプル」なタイプ。
ドゥラメンテ皐月賞も「これほどまでに強いのか！」超シンプル。でも七五調で語感いいし、吉田アナの声もすげえカッコイイ(そして何より当然ながらレース自体がすごい)のでメチャクチャ盛り上がる。盛り上がるね！
そんで今回実況した立本アナも「熱い声でリズムよく大盛り上がり」な実況。声質も迫力があって基本的にかなり好きなんですけど、なんか上手いこと言おうという邪念(？)も結構ある方でスベることもままある。
今回の本歌取りもそういう邪念(？)から発生してるんですけど、元の語感がめちゃくちゃいいだけにリズムを損なってなくてバチっとキマってる。私これまでは引用元の吉田アナのこと「文言自体は薄味だけど声質の良さで押し通る実況」だと思ってたんですけど、今回のこれ聞いてリズム作りとかすごいワザマエだったんだなぁと気が付かされました。立本アナも声がかなりカッコいいから原典の力強さを損なってないのも最高。
何よりリバティアイランドが本当に強すぎる。6馬身差て。グレード制導入以降最大て。
本当に「これほどまでに強いのか」としか言いようがないから上手いこと言うたったぜ的な臭みが吹っ飛んでたし、まさにドゥラメンテの衝撃がリアルタイムで蘇ったようだった。あ～～～～～～～～ドゥラメンテ蘇って。
あと何気に衝撃を受けたのが「圧倒的1番人気が先頭に立ったらもはや名前呼ばなくていい」というところ。こういうのが画面見りゃ分かるテレビ実況ならではで楽しい。
長くなったので最初に要約する。現状のAIイラストの恩恵を被る絵描きは、次のタイプであると思う。
「長年絵画表現に慣れ親しんできており、基本的なデッサン技術は習得しており一通り何でも描けるが、表現したい内容の個性が強すぎて多くの人に敬遠されがちなタイプのアーティスト。デジタル絵画表現において個性が強すぎて、多くの人にとって見慣れないバランスであるために技術力の割には敬遠されがちだが、どこを標準的なテイストに近づければ「自分の理想とする表現の核を見失わずに人に受け入れられる作風に近づけられるか」という判断が自力ではつかない人」
自分はどちらかというと反AIだと思われている。学習データに児童ポルノを含むことやディープフェイク等、現行の生成AIについて問題はあると考えている側である。
絵と漫画を描く。技術的には資料さえあれば何でも描け、絵を寄せることも可能だが、人物キャラクターにおいて、あまり流行とされるイラストに魅力を感じないので基本的に金銭の絡む場合以外においては資料として流行のイラストを見ながら流行のイラストに寄せて描くことはない。
テストのために自分の絵をi2iに通してみたところ、いくつか発見があった。PCは面倒だったのでモバイルアプリでテストをした。おそらくNovelAIリークだろう。
まず初めに「（表現で）勝った」という感情があった。データセットの関係か、生成AIの画像は自分の絵の方で表現している内容を全く拾えなかった。
自分の絵の方が個性的で、強い感情を表しており、ぐっと人目を引く絵だった。おそらく生成AIが苦手とする類の微妙な感情表現だからだと思った。そもそもデータセットになるべき絵の枚数自体があまりないタイプの絵なので、今後もそういった表現でAIが卓越してくることはないだろう。
そして、生成AIに食われたデータセットについて、無許可で使用された挙句、絵柄の作成者のあずかり知らぬところで、他の絵描きから「勝った/負けた」と比較される土台にされるのは不甲斐ないことだと思った。歌い手と比較されるミクのように、データセット提供者の許諾とそれなりの対価は得るべきだと思う。
さて、自分は表現において「勝った」ことによって、主観的なレベルでのイラスト生成AIへの本質的な畏怖が無くなった。
しかし、ここで疑問が残った。AIに追いつけない表現をしたからAIが追い付けなかっただけであり、それらが得意とするタイプのモチーフならまた変わってくるのではないだろうか？
そう思っていわゆる自分が描いたアニメ系の美少女の一枚絵をいくつかi2iに通した。といっても、特定の絵柄に寄せたものではなく、自分の独自の絵柄で描いた女の子の顔の絵である。
ここでかなり気付きがあった。自分が標準的だと思っていたアニメ系の典型的な美少女の顔は、標準的な美少女の顔から縦横比や骨格のバランスがかなり異なっていたということである。AIによって生成された、骨格が異なる美少女絵は同一人物だと思えなかった。
i2iに女の子の絵をかけるまえの当初は、絵柄を変えた自分のキャラクターが出てくるものだと予想していたが、出てきたのは同じ服飾とポーズのコスプレをした他人だった。そのとき自分が思っていたより自分の絵柄の美少女キャラはオリジナリティがあったこと、だからあまりウケなかったこと、自分の描いたキャラクターの唯一無二性を理解した。
ー自分が思っていたより自分の美少女キャラの絵柄は個性的だった。
ーそして、その強すぎる個性が多くの人を敬遠させる原因となっていたようだ。技術力の問題ではなさそうだ。
ー自分の脳内の人物像を知っているのは自分だけであり、やはり自分にしかその特徴を捉えて表現することは出来なそうだ。
ー左右のパーツのバランスの狂い。パーツの一部だけではあるが、「上手い絵」の生成AIの顔画像と並べて比べることで、絵の狂いに気づくことができた。外連味のある狂いなのか、ただ左右対称に描けずに狂っただけのバランスの狂いなのかが、i2iを通して他人の絵柄に変換されるようになったことで客観的な判断ができるようになった。これは絵描きにとっては非常に有益である。
ー塗りや色見本のサンプル、仕上がりのサンプルとして非常に有用。これは自分だけかもしれないが、絵柄を寄せられるということは、先に仕上がった先の具体的なイメージがより見えるほうが上のクオリティを目指しやすいということがある。最初に完成図（仮）が見えることで、どちらの方向で内容を詰めていけばいいかの案出しのイメージが初期段階でいろいろ検討できるのはとても有用だと思った。先述した通り、もともとの絵においての表現の強度自体はAI生成物は超えられるので、より高みを目指して行けるというか。
ーもともと流行に乗るということがもともと苦手で、10年残る画風を想定に違和感のないバランスを模索しているタイプだった。自分の絵のベースを守りつつ
この場合は絵柄の骨格やパーツの描き方等を維持したまま、より多くの人に受け入れられやすい見栄えの良さとフレッシュさを追求したいと思っていた。そこに、自分の描いた構図と色合いのまま、完全に他人の絵柄に絵を入れ替えるというこのAIは革命を起こしたと思う。自分の絵柄の標準から異なる部分が非常に明瞭化され、自分の確固たる独自的な表現、そして表現されたキャラクターの人物性を如実に表すオリジナリティの部分はどこか、失ってはいけない角の部分がどこかということがより明確に自覚することができた。
守るべき部分、重要な部分がはっきりと可視化されるので、そうでない部分、フレッシュな塗りやディテールの線画の太さ等の表現は標準的な絵に寄せることで今まで敬遠されていた層にも好かれやすい表現を開拓できそうだと思った。
イメージでいえば目指しているのは、ソシャゲのグラブルのイベントの名探偵コナンのようなイメージである。どうみても名探偵コナンだが、塗と雰囲気がグランブルーファンタジーに準拠していたものであり、グラブル世界観やグラブルユーザーにもなじむという絶妙な表現になっていてすごいと思った。
今まであまりリファレンスの画像を見てこなかったのは、端的に言えば、自分と異なる表現テーマを持った魅力的な絵を横に見ながら描くと、自分の意識の方を絵の内容の方に引きずられて自己の表現したい内容の温度感を鮮明に感じられなくなるからというのがあった。
i2iの場合は、同じ構図であるうえに、「i2i先の絵には表現したいもの」が存在していないことがわかるため、端的に言えば作者の存在がないため、欲しい部分、つまり塗りや線の太さだけに着目することができる。これはいつも他の人の作品を見るときに裏に作者の存在を読み取ろうとし、そして作者の存在に配慮しようとしてしまう癖がある自分にとっては「裏に作者の意図と意思のない画風見本」というのはリファレンスとして革命だった。
長々と書いてみたが、要するに「自分の構図で出力される他人の画風の生成物を自分の絵と比べることで、自分の絵の客観視が行いやすくなった」ということである。「自分の絵を客観的に自分で分析、そしてその分析をもとに自己の絵画表現をより深化させるためのたたき台にするためのツールを得られた」という感覚だ。逆に、この一点以外のイラスト生成AIの有用性はないと考えている。
なお、AIの生成画像や一部をそのまま切り抜いて使うという使い方については何がいいのか感覚的には全く理解できない。それはただの手抜きツールであって短期的な利益にはなるかもしれないが、便利なものに頼るとその部分の潜在的な能力は退化するので、そういった手抜きツールを使用したアーティスト個人においての長期的なメリットはなさそうに思う。
そりゃ使うだろうけど、そんな革新的か？って話。
AlphaFoldが昔は2年かけて決定してた構造解析を数分に短縮ってやつとか、次元の縮約には主成分分析と特異値分解しかなかったところに、新星のように速くて高性能なUMAPが出現したときの衝撃に比べると、便利だけどなんに役立つの？
って感じしない？
ジャンルにもよるけどさ、自然科学って、90年代2000年代には測定器の性能が爆上がり。しかし、吐き出す情報の数が桁違いになり情報を処理しきれなくなった。
すげーデータはあるけどまとめられない、人間が理解できるところに落とし込めないって感じ。
多変量解析だヤッホーい、コンピュータならそれができる！というムードだったけど、情報爆発に解析技術が追いつかなくて、結局、ちゃんと考えて実験しないとダメダメ
それが、2000年代から2010年代にかけて、実験の目的とか意味とか抜きに、「とりあえずディープでポンすりゃよくね？アクセスログとかに比べりゃ科学のデータなんかビッグでもなんでもねーから」って感じで、計算機科学の連中が革新的な技術をくれた。
でChatGPTに話を戻す。
でも、科学の世界で困ってることって、言語情報をどう処理するかじゃなくない？分野にもよるだろうけど。
ChatGPTをどう活用するかみたいな話が盛んだけど、営業ならコールセンターくらいやってくれるだろうけど、それ以上どうなんだろ。
結局、営業って、人脈と人の心にどう入り込むかで仕事してるでしょ？AIが接待ゴルフしたりしてくれるわけじゃなし。
採用面接や人事考査したり、だれをどこに配置するって決めたりは高いかもしれないけど、そういうのってホワイトカラーは絶対にそういう仕事を手放さないでしょ？責任をとるのは誰だ的な話で。
も無理。経理は置き換わるかだけど、経理ってそもそも入力が文字情報じゃない。会計ソフトで十分。
コイトフクマルとはアイドルマスター シャイニーカラーズに登場するアイドルユニット「ノクチル」のメンバーである福丸小糸を元にした二次創作である。
小糸は283プロのオーディションを受ける際書類を親に内緒で提出したため私文書偽造の疑いをかけられており、このことが後述するコイトフクマルの誕生に影響している。
元々「コイトフクマル」はファンによる福丸小糸の愛称のひとつであり、2020年ごろからすでに確認されている。
2020年11月14日にメディア王シンヤウエダのイラストと小糸を合体させたらくがきが投稿されたことで流行し、
2021年の1月から3月にかけて福丸小糸が金融系のあくらつなライフハック(多くが犯罪)を教えるスレッドが複数建ち「あくらつなライフハックを教えるコイトフクマル」という概念が成立した。(とされているが実際のログは確認できない)
元々はシャニマスの周年記念に投稿されたらくがきの一つだった。これは当時流行っていたシャニマスのネタでシャニマスの各アイドルを描いたものである。
2022年の3月に投稿されたいくつかのらくがきの中の「あくらつなライフハック」という吹き出しを出している小糸のらくがきが目を付けられ派生コラが多く作られる。
初期は吹き出しのセリフ部分のコラが流行していたが(きょうれつな右フックなど)、
2022年に機動戦士ガンダム 水星の魔女(第1クール)の放映時期に顔をスレッタに改変したコラが水星の魔女の雑談スレとしてよく建っていた。
ログの例：【水星の魔女】あくらつなおかあさん - ぎあちゃんねる（仮）
この流行によって小糸部分のコラも流行し、コイトフクマルが様々な作品のキャラクターにコラされることが増える。
こうして「コイトフクマル」と「あくらつなライフハック」というミームが確立した。
またこの大元となったらくがきの製作者は2023年3月に再びらくがきを投稿し、新たなコイトフクマルの素材を提供している。
ChatGPTのハルシネーション(正しくない内容をもっともらしく説明してしまう現象)を利用した創作系雑談とChatGPTにラジオ台本を考えさせる形式の二種類のAI創作が存在する。
前者はChatGPTのハルシネーションによってコイトフクマルをモビルスーツとして説明させたりコイトフクマルをデカパイにして下品なコールアンドレスポンスを考えさせたりしている。
例：【アイマス】「コイトフクマル」は、スマートフォン向けRPG『Fate/Grand Order』（FGO）に登場するサーヴァントの一人です。 - ぎあちゃんねる（仮）
この形のAI創作は既存のAI創作であるAI拓也と似ているが、
あちらはAIのべりすとと投稿者の対話もしくは闘争がメインコンテンツの一つであるのに対してこちらはChatGPTの考えた(幻の)概要説明やそれに対する質疑応答を通じてさらに設定やストーリーを広げていくというのがメインコンテンツである。
これは動画(一方通行)と掲示板(リアルタイム双方向)という媒体の違いも影響している。
後者のAIラジオはプロンプトを作って架空のラジオ台本をChatGPTに作成させるというもので、主に動画の形で投稿される。
この動画でコイトフクマルの声にテキスト読み上げサービス「音読みさん」の「あおい」の速度1.2、高低8.8が設定され、
以後ラジオのフォーマット共々利用されることになる。オープニングは「相合学舎」の福丸小糸バージョンの冒頭が使われている。
またこの動画の投稿直後にここで設定された音読みさんパラメータで「呼び込みくん」のBGMを歌う動画が投稿され、コイトフクマルの声が定着した。
シャニマスがデレステやミリマスなどと比べ比較的マイナーなゲームであることもありコイトフクマルの声を知っていても福丸小糸の声を知らない者も少なくない。
この番組では国民的アイドルでありライフハックマスターでもあるコイトフクマルが様々な場面で使えるライフハックを紹介する。
ChatGPTによりラジオ番組が制作されているが、「ちぢ斬り(辻斬り)に襲われたときのライフハック」「妖怪に襲われたときのライフハック」「ポケットから揚げたてのヒレカツが出てきたときのライフハック」など荒唐無稽な状況でのライフハックが多く、また当たり障りのない内容であることも多いため役に立たない。
AIラジオの台本制作には以下のようなプロンプトが利用される。
今回は例として授業中にテロリストが入ってきたときのライフハックの台本をChatGPTに考えさせる。
# 指示書 国民的アイドルでありライフハックマスターでもあるコイトフクマルが日常で使えるちょっとした裏技やライフハックを紹介するラジオ番組「コイトフクマルのあくらつなライフハック」の台本を具体的なライフハックを交えつつ書いてください。 # コイトフクマルの特徴 ** コイトフクマルの性別は女性で一人称は「私」です。 ** コイトフクマルには語尾に「なんですよ…！」と強調する癖があります。 ** コイトフクマルが驚いたり感極まった時には「ぴゃっ！」っと声を上げることがよくあります。 # 番組の流れ ** コイトフクマルの最近の話(授業中にテロリストが入ってきた話) ** 最新のライフハックの紹介 ** 視聴者からのライフハックの紹介 ** あくらつなライフハック（よりディープかつグレーなライフハック）紹介 ** コイトフクマルが実際にライフハックを試してみた結果 ** エンディングトーク # 制約条件 ** 登場人物はコイトフクマル一人だけです。 ** 今回のテーマは「授業中にテロリストが教室に入ってきた時のライフハック」です。 ** 各コーナーの文章量は200文字くらいで収まるようにお願いします。
樋口円香の台詞とされている。Twitterの漫画が元になっている。
2023年4月1日に投稿されたうろ覚えのコイトフクマルのらくがきが元になったコイトフクマルの偽物のようななにか。
うろ覚絵が投稿されてから二時間足らずでにフクちゃんバージョンのラジオ動画も投稿された。(AIラジオであるかは不明)
内容はコイトフクマルのものに輪をかけて内容が希薄で情報もより適当であいまいなものとなっている。
コイトフクマルは元となった福丸小糸に準じた小動物的な体型で表現されるのに対しフクちゃんは豊満な体つきをしている。
また「ぶいーん！」「ふくふくフクマル」という持ちネタがあるが、これはChatGPTが作ったコイトフクマルの持ちネタが元になっている。
朝の天気予報(昼に投稿されることもある)、夜の占いが確認されている。
テツandトモの格好をしたコイトフクマルと樋口円香のgif画像から派生したネタで、ChatGPTによってその来歴とギャグが作られた。
ChatGPTによるとノクチルから浅倉透と市川雛菜が離脱した結果お笑いコンビ「コイカルテット」が誕生したという。
「何かイイことないですか？」が代表的な持ちネタで、これはコイトフクマルが円香に向かって「円香ちゃん、何かイイことないですか？」と尋ねると円香が必死に何かを考え、
少ししてからコイトフクマルが「ないですね」と答えるというギャグである。(たまに円香がうめき声をあげる)
魔法少女マジカルデストロイヤーズはナードコアの文脈でサブカルクソ野郎の目線で見たほうが良い。
WWD：絵のタッチに影響を受けたり、尊敬する漫画家はいますか？
JUN：あまり「この人！」って方はいないんですけど、描き始めた最初の頃は「アイシールド21」や「ワンパンマン」の村田雄介先生の絵ばかりまねて描いてました。だから僕の絵ってかなり村田先生に似てるんです。村田先生のアメコミ風な影のつけ方と、喜怒哀楽の表情の描き方がすごい好きですね。
なんで敵が(´·ω·`)ｼｮﾎﾞｰﾝ なんだ？2chなのか？と思ったが、2011年の秋葉原でワンパンマンのノリと考えると、(´·ω·`)ｼｮﾎﾞｰﾝも納得がいった。（2010年ぐらいがノスタルジーになる時代になったのかなとも思った笑）
実際、OPやEDは謎に不気味でパンクでお洒落でサブカルで良いと思う。このオシャレ感で2話のエンドカードでポプテピピックコラボしてきたので、サブカルクソアニメ路線を確信犯でやっているのかなと思ったら、ポプテピピックのプロデューサーが関わっているとは。
https://togetter.com/li/2125391
3話の急に出てきて○すのはアレは何なのかｗギャグ路線から急にシリアス展開を入れる緩急が謎で草ｗ
4話で古い閉鎖的なオタクと開放的な若いオタクをメタってきたには草が生えたｗ
5話は中野が舞台になりそうで、とくに聖地を秋葉原に限定はしなそうである。
池袋も出るだろうか。OPの急なザッピング音の転調を考えると、今後の展開がどうなるかわからないところがある。ポプテピピックの最終話の蒼井翔太氏の実写展開のようなパターンもありえるのだろうか。まじで予想がつかない。
そもそもJUN INAGAWAって誰？インスタからラッパーとのコラボして個展を開いてアニメ化ってどういうことなんだ？感があった。
コラボしたラッパーのA$AP Mobの説明を見たりA$AP Mobの音楽を聞くだけでは、とくにオタクラッパーというわけでもなく、どうつながるのかわからない。
https://block.fm/news/asapmob_is
JUN INAGAWA氏のインスタを見ていくと、ナードコアの文脈で理解できる気がする。
https://www.instagram.com/p/CYd1nUdF3_x/
このイアンのナードコア大百科 Ian's Nerdcore Encyclopediaを見るにこの文脈でラッパーと萌えがつながるのか、と。
https://diskunion.net/clubt/ct/detail/1008022873
https://archive.org/details/ians-nerdcore-encyclopedia/page/122/mode/2up
魔法少女マジカルデストロイヤーズをアニオタ目線で見るのは間違いだと思われる。
最初に見ている限りでは、設定がほとんど逆転世界ノ電池少女じゃね？と思った。
アキバものなのでAKIBA'S TRIP -THE ANIMATION- を越えられるかなと思って最初は見ていた。
このオサレ感、フリクリとか妄想代理人とか似ている感じがするなぁとも思った。
>令和のアベノ橋魔法☆商店街
もわかるーって感じ。
魔法少女モノでいうと暗黒系の魔法少女サイト（２期告知はエイプリルフールだったんかいｗ）とか。
4話のネタについては神田川 JETGIRLSや競女!!!!!!!!を見ないといかんだろうか。
そして4話のロボットは、作中だと勇者ゴーディンと言っていたので元ネタは勇者ライディーンになりそうだが、どちらかというと東映スパイダーマンのレオパルドンだよね？
（レオパルドンというと、いやあれはゼオパルドンか。アキバ系エロゲのおたく☆まっしぐらの失われた佐々木操ルートを死ぬ前に読まないと死んでも死にきれないという気持ちを思い出したｗ）
あと2010年頃とすると、シュタインズゲートネタが入るかどうか楽しみにしている。
また(´·ω·`)ｼｮﾎﾞｰﾝ から電車男や月面兎兵器ミーナや2chネタが入るか気になる。
エロゲ文脈でいうとブルーアーカイブ -Blue Archive-が上手いこと換骨奪胎して透き通った世界観を表現したのに対して、マジデスがどうするか。マジデスの好きなことを好きだと言える世界を作りたいというテーマはしっかりしてそうだから、それをどうシナリオにして描写するのか、楽しみにしている。韓国からのブルーアーカイブだったりフランスからのシティーハンター実写版だったり中国からの原神やアークナイツだったりフィリピンからのボルテスV実写版だったり、日本のオタク以上にオタクをしている、わかっている、海外からのディープな熱い作品があふれた中で、アメリカ帰りのマジデスはどう表現するか、文化の違いがあるのかどうか、楽しみである。
4話の最初の方のセリフで「壊れた"おもちゃ"<俺のゴーディン>を魔法で〜」というト書きが聞こえてきたオタクの増田より。
とりまアナーキーちゃんが元気でパンクでかわいいから見て。アナーキーちゃんのキャラはあまり他では見ないんじゃなないかな。ブルーちゃんは原作の方がかわいいかも派です。
続きを書きます。
最終追い切りと枠が出ましたね。
追い切りの評価ができるほど馬を見る目はないので、有識者の評価待ちですが、タイトルホルダーは手綱完全に絞ってタイム出さないようにしてましたね。
併せ馬にも遅れたしタイムも出ませんでした。
追い切りがいいとは言い難いですが、抑えないと行っちゃうからあんな感じに抑えた、ということなら、好調の裏返しなのかもしれません。
ちゃんと走らせたらどうなったのかわからないので、正直評価不能でしょう。
ひとつ、重馬場の日経賞での激走でダメージがないかはチェックしたかったんですけど、わかりません。
明らかに不可解な抑え方だから、ダメージあるから追わなかったのだとすれば、ひょっとするとひょっとするのではと思っています。
ビクタくんはとてもよかったし、ボルドグフーシュもよかったですね。
ジャスティンパレスは見れてないですが、情報としてはいいらしいです。
まあ、タイホ以外の有力馬はみんな状態いいとみてよさそうです。
極端な枠を嫌うケースは多いけど、中団にいれていい馬で、長距離のルメールにとって、最内はご褒美の枠なのは間違いないです。
タイトルホルダーが3番で、ビクタくんはタイホを内に見れる6番
アフリカンゴールドが大外になったことを思うと、和生騎手は最初少し追って、ハナに行きたい馬の脚を削りにいくと思います。
宝塚記念の時も、パンサラッサにしかけましたし、あれをやるでしょう。
おそらくテンのスピードは速くなるし、そこからすぐ下り坂の京都コースだと思うと、願ったように前半1000mはそこそこのペースが出るかも？
タイトルホルダーがハナを譲る要素はおそらくなくて、譲るとしたら外から強引に来られた場合で、それは相手が自滅するだけなので無視でよいでしょう。
ビクタ君のすぐ外なので、ビクタ君についていくでしょうけど、ビクタ君の後ろをうまく取らないと外回されるので注意ですね。
ボンドも消耗戦が好きなタイプなので、ペースは欲しいでしょう。
とするとビクタ君を嫌な感じでつつくかもしれませんね。
阪神大賞典は前で行ってダメだったし、以前のようにゆっくり出るなら、下手したら一番後ろからになるかもしれません。
京都でそれで届くのかなー
本当に川田さん次第ですよね。
戦略については濁したし、田村先生は新しいビクターモアを見せれると言っていました。
これはひょっとすると控える形もあるのかもしれません。
ハイペースで前に行って粘りこむ競馬は強いけど、ためたらどうなるの？というのは正直気になっている。
そして阪神では粘りこめても、京都で粘り切れるの？ダービーみたいに3着くらいまで下がってしまわない？という懸念があるので、そうすると思い切って貯めてくるかもしれない。
武史君は先行しながらうまく内でためて、内をさばいて伸ばすのも上手だもんな。
今まで通りの、前で粘りこむ競馬をするなら、タイトルホルダーが中盤でペースを落とした時に仕掛けなきゃいけないか、またはペースを落とさせないようにつつき続けなきゃいけない。
でもそれをやると共倒れもある。
ハナにいくのもすごくあり得るし、5、6番手の内に控えるのも、それはそれですごくありそうだ。
サクラローレルも後ろから追い込んできたし、レインボークエストの血が濃いとされるビクタくんなら、それもやってやれないわけではないのだろう。
「この馬のことは田村先生と高木助手がよくわかっているので、武史からは何も言ってない」と会見でも話してたし、「戦略としては前で粘りこみなさい」みたいなのと違う指示が出ている気がするね
やはり、状態、枠、騎手、全て総合して一番手ごわいのはジャスティンパレスで間違いないです。
タイトルホルダーを前にやりながら、いかにペースを落とさせず突きつつ、パレスの追撃をかわせるかが、ビクタくんのミッションです。
おそらく田村先生から細かい指示が武史騎手に出ていて、武史騎手ならそれをやり切るでしょう。
「距離が長いと騎手の腕が出るから、一番勝ちたいレース」と言って、戦略を明かせないとした武史騎手は、ここを本気で勝ちに行ってくれる騎手です。
信じるに値すると思うよ。
アサヒにやり返し、ジオグリフにやり返し、ドウデュースにやり返し、ダノンベルーガにやり返し、ガイアフォースにやり返してきた馬です。
それは少なくともやってくれると信じている、というか知っています。
春の天皇賞が近づいてきました。
今年の競馬は難しいですね。
近年、長距離戦線は手薄でレベルの低下が著しい、と言われながらも、今年はいいメンバーが揃いました。
現役最強(かもしれない)前年度覇者タイトルホルダーを筆頭に、有馬記念2着のボルドグフーシュ、阪神大賞典で圧勝したジャスティンパレス、サウジアラビアで3000mのG3を圧勝したシルヴァーソニック、そして今や若馬に対するジムリーダーのポジションとなったディープボンドがライバルで揃います。
みなさんが気になる点は大きく2つ
・京都にかわるのはどうなのか？
だと思います。
まだ起きてないことを論じるには過去のデータに当たるしかないわけなのですけど、血統的な話をまずしておきます。
3000mを超える長距離戦線のデータとして、京都で行われる天皇賞春、菊花賞、阪神で行われる阪神大賞典をチェックします。
阪神大賞典は京都の有無に関わらず阪神競馬場で行われているので、阪神のデータの筆頭です。
2013年-2023年の11年間のうち、馬券内となったのべ33頭のうち、27頭がサンデーサイレンス系です。
それ以外の6頭は、キンカメのようなミスタープロスペクター系が3頭、ノーザンダンサー系が2頭、それ以外が1頭です。
この中でサンデー系以外で連対したのはミスプロ系のユーキャンスマイルのみ。
サンデー系は強いけど、それ以外のパワー系がしっかり絡んでくるという傾向です。
2012-2020年までの9年間のうち、馬券内となったのべ27頭のうち、サンデーサイレンス系は19頭、エピファネイアやスクリーンヒーローのロベルト系が4頭、キンカメのミスプロ系が3頭、ノーザンダンサー系が1頭です。
阪神大賞典とそれほど大きな差は見えないものの、阪神でいなかったロベルト系が出てきています。
ちなみにここ2年の阪神での菊花賞だと、サンデー系が2頭、ロベルト系が3頭、キンカメ系が1頭になります。
これを見ると、阪神大賞典、阪神で行われた菊花賞、京都で行われた菊花賞は、どれもそれほど傾向が違わないように見えます。
馬が若い分、パワーがあったり成長が速かったりするのが重要な要素ともなっているのでしょう。
そして春の天皇賞
2013-2020年までの8年間、計24頭の馬券内のうち、実に23頭がサンデーサイレンス系で、残り1頭はそれ以外の外国産馬となります。
正直、サンデー系じゃないと話にならないと言っていいレベルです。
菊花賞や阪神大賞典でぽつぽつサンデー以外が入っていたことを思うと、偶然とはなかなか言い難い傾向があると思われます。
阪神は小回りで急坂も2回あり、タフさと器用さを兼ね備えたパワー型の馬が求められるのが大きな傾向としてあるので、パワー型のキンカメやロベルト系が出てくるのも納得です。
それに対して京都は、3コーナーの急坂から、下りながらのロングスパートになりやすく、下り坂で楽ができる分スタミナをある程度ごまかせるという話もあります。
そして直線は阪神より長く、ゴール前の坂がないため、ゴール前の切れ味勝負になりやすい、とも言われています。
イメージとしては、阪神や中山より、東京競馬場に近いとされています。
で、阪神開催となったここ2年で、すぐさまキンカメのミスプロ系が2頭入ってくるところを見ても、京都でミスプロが来れないのは訳ありなのかな？という気がしてしまいますね。
データ的にはミスプロ系はここ8年で22頭が京都の春天に挑んで全員馬券外となっているそうです。
そして今回の有力馬を見てみると、
サンデー系がアスクビクターモア、ジャスティンパレス、シルヴァーソニック、ディープボンドになり、キンカメ系がタイトルホルダー、ロベルト系がボルドグフーシュとなります。
ただ、ボルドグフーシュは父母父、母父父がサンデーサイレンスなので、サンデーサイレンスの3x3を持っているため、血の1/4がサンデーサイレンスなロベルト系という、ちょっと変わったポジションです。
それを言ったらドゥラメンテの母父もサンデーサイレンスなので、タイトルホルダーにもサンデーの血は流れています。
サンデー系を重く見るなら、アスクビクターモア、ジャスティンパレス、シルヴァーソニック、ディープボンドから選ぶことになるでしょうが、さすがに自力が血統を上回っていると思うので、タイトルホルダーは割って入りそうな気がします。
サンデーは重視しつつも、という程度でしょうか。
少しメンタル的にもピリピリしていたそうですが、レースが終わって落ち着いているという話です。
朗報なのは、出遅れた後、先を見越して田辺騎手が無理に追わなかったこと。
回ってきただけという感じで、重馬場を走ったダメージはゼロと考えてよく、このあたりは田辺騎手の好騎乗だったと言えます。
そして1週前追い切りは抜群によく、これでダメと言われたらどうしていいかわからんよ、と田村先生も機嫌よかったみたいです。
高木助手も、日経賞と全然違うと話していますし、状態に関しては申し分ないと言えます。
もうひとつ気になるポイントは横山武史騎手への乗り変わりですね。
正直、田辺騎手とビクタ君のコンビは好きだったし、良くも悪くも執着しない田辺さんらしい騎乗がビクタ君に合っていた気はしています。
しかし、横山武史騎手はやっぱり抜群にうまいし、勝つ気で乗ってくれる闘志ある騎手です。
そして1週前追い切りでも乗ってくれていて、タイトルホルダーなんかとはまた違うタイプですごく柔らかいと評価してくれていました。
心配は何もいらないでしょう。
長距離は騎手を買えという言葉があるくらい、うまくリラックスさせて折り合わせるのが最重要ポイントです。
今はやはりルメールよりうまい騎手はいないし、サンデーサイレンス系、そして阪神大賞典で緩めに作っての圧勝、と思うと、ジャスティンパレスが1番のライバルであることは間違いないです。
力で言えばタイトルホルダーも強いのは間違いないですが、重馬場巧者がライバル不在のドロドロの中山でドスローで勝っただけ、と思うと、日経賞の着差はそれほど注目すべきでないと思っています。
ボルドグフーシュも間違いなく強いのですけど、長距離だとなぜか川田騎手は勝てなくなるのが不安要素です。
あれだけの騎手なんだけど、馬に騎乗を合わせず、馬を従わせるタイプの騎手なので、ボルドグフーシュに少し合ってない感じはします。
ジャスティンパレスと斤量差があって、しかも仕上げもボルドグフーシュのほうが切れてたと思うと、あの阪神大章典の差って、斤量差考えると騎手の差が3馬身分くらいある、ということだと言えます。
と言っても阪神大賞典でも2着は立派ですけどねー。
シルヴァーソニックはひょっとしたら馬券内食い込むかもしれない。
これを思うとはっきり、良馬場で、高速馬場のスピード勝負、しかもハイペースからの消耗戦が得意なのがわかります。
重たいタフな馬場での消耗戦には向きません。
その点、解禁すぐの京都で、先週も前が止まっていなかったことを思うと条件は合っています。
しかし雨予報。
稍重程度なら、と思うけど、不利になることは間違いないでしょう。
ただ、ハナにいきそうなアフリカンゴールドはハイペースにはしなさそうだし、タイトルホルダーも中で緩めて緩急をつけて足を残すタイプ。
タイトルホルダーはハイペースもスローペースもどちらもいけるけど、高速で引くメリットがないからしなさそうだと思う。
阪神大賞典もスローペースからの決め脚勝負だったし、日経賞も重馬場でペースは上がらなかった。
ということは、今回がハイペースになれば、前哨戦2走と様相がわりと変わってくるのはあり得る話だと思います。
ただ、普通にしていれば今回の春天もハイペースになるとは思いにくい。
ということは、結構な確率でビクタくんがハナに行くと思っている。
3番手で前が作るペースに任せてじっとしていたら決め脚の差がある分勝てないのではないかな
なら自分でハイペースを作るしかないので、少なくともペースが緩む1コーナー過ぎたあたりでハナに変わるのでは？
今回のメンバーで、ハイペースの東京のG1で馬券内に残せる馬はビクタくんしかいないし、京都で好走できる条件はかなり持っていると思う。
ペースを握ろう、できるよ、武史騎手、頼んだよ。
字数があふれたので分割。
・VMR寧々子ちゃん(twitter.com/neneko_and_Dr)
遊戯王好き繋がり。
ねねビットらじお！(トライエース作品語り)にて初コラボ。(www.youtube.com/watch?v=Xq4q2ZlqYKA)
遊戯王関係のコラボも行っている。(www.youtube.com/watch?v=6eJ5ZbuFuxc)
姉ちゃんのモノマネをしたことがある。(www.youtube.com/live/dCMjAp-uzSI?feature=share&t=1385)
・横井bit子⇒横井ビト子(twitter.com/yokoi_bitko)
ねねビットらじお！(トライエース作品語り)にてコラボ。(www.youtube.com/watch?v=Xq4q2ZlqYKA)
・イヌージョン(twitter.com/inu_sion_dog)
推されていてチャット欄によく表れた。
BANトーク(ジョジョ5部)にて初コラボ。(www.youtube.com/watch?v=F6CfOG7kwTE)
以降様々なコラボをしている。(www.youtube.com/watch?v=zfY1A92QfLA)
配信中のマシュマロで姉ちゃんが取り上げられた。(www.youtube.com/live/0eD3e1SEsS4?feature=share&t=1740)
同人マンガの主人公に起用されたことがある。(www.melonbooks.co.jp/detail/detail.php?product_id=512621)
姉ちゃんのファンアートを多く描いている。(twitter.com/inu_sion_dog/status/1394954981611032576)
クゥ画廊のメインビジュアルを担当した。(twitter.com/inu_sion_dog/status/1394954981611032576)
現在休止中。
飼い主については絶賛活動中。(twitter.com/mol6251)
・天開司(twitter.com/tenkaitukasa)
BANトーク(ジョジョ5部)にて共演。(www.youtube.com/watch?v=F6CfOG7kwTE)
以降、BANトーク関係で数度共演。(www.youtube.com/watch?v=HC5wrgqJhB4)
2018年振り返りで一瞬だけ名前が出た。(www.youtube.com/live/KLsJ38g8qfI?feature=share&t=546)
姉ちゃんを呼び捨てで呼ぶ人って相当レアだと思う(他にいないのでは)。
・佐藤ホームズ(twitter.com/satouholmes)
(www.youtube.com/watch?v=txL9XfNc6zw)
(www.youtube.com/watch?v=ReOjDWrtSO4)
・星城勝⇒星城ジョー(twitter.com/Say_Jo_Jo)
BANトーク(ジョジョ5部)にて共演。(www.youtube.com/watch?v=F6CfOG7kwTE)
活動休止中。
・ふくやマスター(twitter.com/lesupo_ru321id)
・かぴこ(twitter.com/kapiko_vtuber)
・レンガ塔男爵(twitter.com/baronbricktower)
BANトーク(ロックマンエグゼ)にて共演。(www.youtube.com/watch?v=dyp292EIFdY)
BANトーク(ロックマンエグゼ)にて共演。(www.youtube.com/watch?v=dyp292EIFdY)
引退済。
BANトーク(ジョジョ6部)にて共演。(www.youtube.com/watch?v=HC5wrgqJhB4)
引退済み。
・ディープブリザード(twitter.com/mao_DBmiyuki)
コラボ以外でも関りがあった。
ファンアートやファンモデル(twitter.com/mao_DBmiyuki/status/1080618531731922945)を描かれたこともあった。
コラボとしてはクゥラジ(アイカツ!語り)のみであった。(www.youtube.com/watch?v=Dz9OqsrgIO0)
・白鳥天羽(twitter.com/Shiratori_Amaha)
クゥラジ(アイカツ!語り)でコラボ。(www.youtube.com/watch?v=Dz9OqsrgIO0)
・高峰伊織(twitter.com/takamineiori)
クゥラジ(アイカツ!語り)でコラボ。(www.youtube.com/watch?v=Dz9OqsrgIO0)
クゥラジ(アイカツ!語り)でコラボ。(www.youtube.com/watch?v=Dz9OqsrgIO0)
引退済。
・白花咲(twitter.com/shirahana_saku)
クゥラジ(シャーマンキング語り)にて初コラボ。(www.youtube.com/watch?v=zUHpLJXTeIY)
以降クレヨンしんちゃんの同時視聴、ミリオネア、雪山人狼と複数回のコラボを行っている。
(www.youtube.com/watch?v=3aNZvn9i2gw)
(www.youtube.com/watch?v=erpjO28G18g)
(www.youtube.com/watch?v=cmMJGX96Mnw)
最近は休止中の模様。
・探跡家もっけい(twitter.com/mokkei_VE)
クゥラジ(シャーマンキング語り)でコラボ。(www.youtube.com/watch?v=zUHpLJXTeIY)
チャット欄でよく見かけた。
・さはな(twitter.com/sahana_virtual)
クゥラジ(VTuberの動画・配信の作り方)にて初コラボ。(www.youtube.com/watch?v=y8g1xltBpCY)
姉ちゃんの使っているPerception Neuronについて驚愕していた。
そのあと、スマブラ動画に出演。(www.youtube.com/watch?v=6KdDK6QOhc8)
・世界クルミ(twitter.com/Kurumi_Ojisan)
クゥラジ(VTuberの動画・配信の作り方)でコラボ。(www.youtube.com/watch?v=y8g1xltBpCY)
姉ちゃんがよく見ていると配信で話していた。(www.youtube.com/watch?v=1PX2QyrfprE)
・マリー・アンドロイド(twitter.com/Jinbey_Aoyama)
・有栖川ドット(twitter.com/dot_alicechan)
・ンヌグム(twitter.com/_nugumu)
クゥラジ(VTuberの動画・配信の作り方)でのアンケート企画に回答。(www.youtube.com/watch?v=y8g1xltBpCY)
・コハク(twitter.com/kohaku_55555)
休止中(引退?公式HPも無くなってる…)(kohaku.localinfo.jp)
・バーチャルねこ(twitter.com/neko_vtuber)
クゥラジ(音楽語り)にてコラボ。(www.youtube.com/watch?v=nXV3JD2Hzcw)
裏でゲームを一緒にやっていたことが明かされている。(twitter.com/koo_fran_zopar/status/1067087849885859845)
・ワニのヤカ(twitter.com/C_Yaca)
・N-TO(twitter.com/ASSISTANT_ROB)
クゥラジ(音楽語り)にてコラボ。(www.youtube.com/watch?v=nXV3JD2Hzcw)
・ユキミお姉ちゃん(twitter.com/az_yukimi)
グリットマン同盟コラボにて共演。(www.youtube.com/watch?v=bPaPbMdFlQ4)
・あさひなゆうひ(twitter.com/asahina_yuuhiVY)
・炎城寺カケル(twitter.com/ennjouji_kakeru)
・寧々寝あげは
遊戯王デュエルリンクスコラボ(あさひなゆうひ主催)にて共演。
・竜宮コク(twitter.com/ryugu_koku)
・紫妃小夜音(Twitter削除)
引退済。
・さえきやひろ(twitter.com/saekiyahiro)
「クレヨンしんちゃん 嵐を呼ぶ！夕陽のカスカベボーイズ」同時視聴にて初コラボ。(www.youtube.com/watch?v=dKBo1P5SEUQ)
(www.youtube.com/watch?v=erpjO28G18g)
(www.youtube.com/watch?v=cmMJGX96Mnw)
・上糸レイン(twitter.com/ueito_rein)
「クレヨンしんちゃん ガチンコ！逆襲のロボとーちゃん」同時視聴にてコラボ。(www.youtube.com/watch?v=_6mnS4GRaDA)
休止中(引退?)。
・ソフィアコード(twitter.com/Sophia_Code)
ミリオネアにて初コラボ。(www.youtube.com/watch?v=erpjO28G18g)
(www.youtube.com/watch?v=erpjO28G18g)
(www.youtube.com/watch?v=cmMJGX96Mnw)
そのすぐ後くらいに引退。
金平あめという似た声をしたVTuberがこの後活動開始している。(twitter.com/ame_kanehira)
・ライラ・エディタ(twitter.com/Lyra_Editor)
雪山人狼(ミリオネア組)にてコラボ。(www.youtube.com/watch?v=cmMJGX96Mnw)
引退済。
・らんまる(蘭 丸乃)(twitter.com/RanmaruChannel)
雪山人狼(ミリオネア組)にてコラボ。(www.youtube.com/watch?v=cmMJGX96Mnw)
・彩音れおん(twitter.com/Leon_Ayane)
・小日向りゅーじ(小日向りゅーこ)(twitter.com/ryuji_kohinata)
・星乃歌カズ(twitter.com/Hoshinouta_Kaz)
雪山人狼(れらたん主催)でコラボ。(www.youtube.com/watch?v=cmMJGX96Mnw)
・薄暮一縷(twitter.com/Hakubo_Ichiru)
雪山人狼(れらたん主催)でコラボ。(www.youtube.com/watch?v=cmMJGX96Mnw)
休止中(引退?)。
・むらさきあんこ(twitter.com/NekomesiGozen)
「でびるメイドCafeへようこそ♪」にてコラボ。(www.youtube.com/watch?v=Njp4vH8mLoM)
チャット欄でよく見かけた。
・そらのももか(twitter.com/sorano_momoka)
「バーチャルさんはみている第一話同時視聴にてコラボ。(www.youtube.com/watch?v=DTcSWjJD0ng)
(クゥ画廊にも寄稿)(twitter.com/sorano_momoka/status/1096778798945599488)
青沼大地といとこ。(twitter.com/aonuma_daichi)
・ガニメデ(twitter.com/ganimedevyt)
「バーチャルさんはみている第一話同時視聴にてコラボ。(www.youtube.com/watch?v=DTcSWjJD0ng)
チャット欄でよく見かけた。
・アズオート(twitter.com/azoth_badgame)
(twitter.com/azoth_badgame/status/1127441884920418304)
(twitter.com/azoth_badgame/status/1185512607655981056)
アーカイブはどちらも非公開済み。
・バーチャルバナナ(twitter.com/VirtualBa7)
グルーヴ地獄Vにて共演。(twitter.com/azoth_badgame/status/1127441884920418304)
・アンネリリーゼ(twitter.com/rottelia666)
・真園あきら(twitter.com/ryonaxlove)
ジーコサッカー(偽)にて共演。(twitter.com/azoth_badgame/status/1185512607655981056)
・ナタシア(twitter.com/devilnatashia)
非コラボ。
(クゥ画廊にも寄稿)(twitter.com/devilnatashia/status/1105015217866530816)
某とあるサイトで「首都圏住み悪さランキング」堂々の1位を取った埼玉県八潮市。増田は八潮市には住んでいないが、八潮市の魅力に取り憑かれ、東京の西側からわざわざ通っていた（今はそう簡単に行けないところへ引っ越してしまった。）今日はそんな八潮市の魅力を開陳したい。なお、増田は戸ヶ崎の方には行ったことはなく、そちらはよりディープスポットらしいが、今回は割と行きやすい方に限る。
その前に魅力的でないと言われる部分から。
はっきり言って悪い。TXができるまでは鉄道が通っていなかったし、今でもメインルートは草加か綾瀬からのバスで、市役所や商店へはバスでないと行きづらい。バスはだいたい15分から20分間隔である。増田は散歩も趣味なので北綾瀬駅から歩いても行くが、だいたい1時間以上かかるため全く非推奨。よって行くなら車か多少不便を被ってもバスか徒歩でいくしかない。
知らん。昼前に歩いている分には何も感じないが、そもそも人通りが少ないので女子1人での歩きはもしかしたらまずいかもしれない。大丈夫だとは思うがわからない。なお、北綾瀬からの歩きだと工場のようなところを歩いて行くことになるので、シムシティ基準では治安が悪い。
というわけで、住むには便利なのかわからん。ただ、自転車でTX、東武、メトロまでリーチできればそれなりに行けるし、六町とかに比べたら家賃安いのでは、と思う。知らんけど。
増田が初めて八潮市に興味を持った店。単なるセコマであるが、恐らく東京から最も安価に行けるセコマの一つと思われる。（もしくは草加店）品揃えはセコマそのもので、北海道牛乳もガラナサワーもホットシェフも完備されている。どさん子プラザで消耗するならよほどこちらの方がお勧め。ただ、増田は最近北海道出張が続いたのと後述の店が魅力的で最近行っていない。かなり辺鄙なところにあって綾瀬からのバス以外では行きにくいのもマイナス。
スーパーマーケットスイーツの鉄板モンテールの倉庫が八潮にはあり、しっかりと直売所が併設されている。ここは八潮駅からも歩いていける程度の距離なので後述のヤオコー、青木亭あたりと絡めて八潮初心者におすすめしたい。直売所なので半端モノが安く手に入る。味はもちろん定評のあるモンテールの味。なお、朝には限定販売もあるようだ。
埼玉県下を中心に展開するスーパー。ここはなんと言っても惣菜の種類が豊富で、味も良い。とりわけおはぎは、かの名店秋保温泉「さいち」のおはぎのノウハウを受けて作っているというから、その気合が違う。そこらのスーパー和菓子はもちろんのこと、多くの餅屋に引けを取らない味わいである。八潮ならではという店ではないが、駅チカな分他と絡めてアプローチしやすい。
住宅街にこぢんまりと店を構える、昔よくあったパン屋とケーキ屋の併設店。ここはなんと言ってもレーズンパンが売りだ。見た目は変哲のないレーズン入り食パンであるが、ずっしりと重い。油断すると余裕で落とすぐらいには重い。その分、中身がしっかりと詰まっている、非常に食べごたえのあるレーズンパンである。なお、ふらっと店頭に並んでいて買えるケースもあるが基本は3日前ぐらいまでには要予約なので予約していくことをおすすめする。
八潮市には中古車販売業を営むパキスタン人が多く住んでいる。そんなパキスタン人向けの料理を出す店が市内には何箇所があるが、その中でも最も定番なのがカラチの空だ。ここはもうカレー好きの知る人ぞ知る名店で、タモリ倶楽部やアド街にも取り上げられたこともある。おすすめは土日限定のカレー。ニーハリやハリームといったいかにも手の込んだ料理が手軽に食べられる。またビリヤニも良いが、とにかく量が多いので2品頼むと簡単に死ねる。そういったときは残りを持ち帰ろう。
カラチの空の対面にある弁当屋。ついカラチにそそられてしまうが、ここは極めてオーソドックスな唐揚げ弁当を出している。これぞTHE唐揚げ弁当というストロングスタイルで、子供の拳ほどもある唐揚げを豪快に盛ってくれる。飯の量も自由自在で、大食いの人にも大満足の店だ。辛いものもイケる人はカラチへ、そうじゃない人はほっかほか大将へ行こう。
ログハウス風の見た目で居心地の良い喫茶店。2階のあるなかなかの大箱である。混雑時には3時間までという制限しているんだかしていないんだかわからない制限が心地よい。ここはモーニングは大したことはないが、ほとんどの飲み物の量が多い。普通に飲み切るだけでもゆうに30〜40分はかかる。なんかさっきから多い多いばっかりで八潮市民は健啖家ばかりなのだろうか。
ラーメン屋。これを書くにあたって調べたらチェーン店だったことを初めて知る。増田が行ったのはもう4年前であまり覚えていないのだが、店自体は変わらず繁盛しているので、恐らく万人に受け入れられる旨さなのだろう。主観的にみても旨かった。カラチやほっかほかよりはまだ駅に近いほうなので、モンテール目当てで時間のない人用。
これもカラチの近く。ほっかほか亭の隣。もはや日本語名がない。カラチはいかにもパキスタンカレー的な、スパイスの効いた辛めのカレーであるのに対して、ここはより庶民的というか、マイルドで奥の深いカレーを出してくる。どちらかというとカレー味の煮込み、というイメージ。ここで蕪とカリフラワーのカレーという、ややトリッキーなカレーを食べたら新しい世界が開けた。それ以降、増田はカレーに蕪を定番にしている。あとカラチは全員パキスタン人男性というムサい空間だが、ここはオーナーパキスタン人に日本人の女性（ヒジャーブ巻いてたので多分ワイフ）がいるので、そういう意味でも落ち着く。
これもやっぱりカラチの近くにある公園。OBとカラチらをはしごしようとすると量が死ねるので、少し休憩するのに最適な公園。最近流行りの遊具だとかなんだとかは何一つ無い、どちらかというと治安の悪そうな公園だが別に気にならない。何匹か猫がいて、日頃から八潮市民に何か食べ物をもらっているのか、やたら人懐っこい。ベンチに座っているとさかんにスリスリしてくる。ひたすらにかわいいので、猫と和解したい人におすすめ。とはいえ餌はあげないほうがいいと思う。
GWでも八潮は恐らく全く混まないと思う（モンテールは知らん）ので、ちょっとしたショートトリップにおすすめしたい街である。他にも通えなかった店はいろいろあるが、ぜひ八潮市の魅力がみなさんに伝わると嬉しい。
https://arxiv.org/pdf/2304.10466.pdf
試行錯誤によって方針を学習する深層強化学習アルゴリズムは、環境と積極的に相互作用することによって収集された限られた量のデータから学習しなければならない。多くの先行研究が、データ効率の良いRLを実現するためには適切な正則化技術が重要であることを示していますが、データ効率の良いRLにおけるボトルネックの一般的な理解は不明なままでした。その結果、すべての領域でうまく機能する普遍的な技術を考案することは困難であった。
本論文では、非定常性、過剰な行動分布シフト、オーバーフィッティングなどのいくつかの潜在的な仮説を検討することにより、サンプル効率的な深層RLの主要なボトルネックを理解することを試みている。
強化学習ってよく知らない
我々は、状態ベースのDeepMind control suite（DMC）タスクについて、制御された体系的な方法で徹底的な実証分析を行い、遷移の検証セットにおける高い時間差（TD）誤差が、深いRLアルゴリズムの性能に深刻な影響を与える主犯であり、良い性能をもたらす先行手法は、実際、検証TD誤差を低く制御することを示した。この観察から、ディープRLを効率化するための強固な原理が得られる。すなわち、教師あり学習の正則化技術を利用することで、検証TD誤差をヒルクライムできる。
誤差を減らすのがDeepLearningだけど、それが時間差なのか。
我々は、検証TD誤差をターゲットとするシンプルなオンラインモデル選択法が、状態ベースのDMCとGymタスクにおいて効果的であることを示す。
1 はじめに
強化学習（RL）法は、大容量の深層ニューラルネット関数近似器と組み合わせた場合、ロボット操作などのドメインで有望視されている（Andrychowicz et al、
2020）、チップ配置（Mirhoseini et al.、2020）、ゲーム（Silver et al.、2016）、データセンターの冷却（Lazic et al.、2018）。アクティブなオンラインデータ収集の単位ごとに費用が発生するため（例．
実際のロボットを動かす、シミュレーションによるチップ評価など）、限られた経験量でも効率的に学習できる、サンプル効率の良い深層RLアルゴリズムを開発することが重要である。このような効率的なRLアルゴリズムの考案が、近年の重要な研究課題となっています（Janner et al、
2019; Chen et al., 2021; Hiraoka et al., 2021)。
原理的には、オフポリシーRL法（例えば、SAC (Haarnoja et al., 2018), TD3 (Fujimoto et al., 2018), Rainbow (Hessel et al., 2018)）は、データ収集のステップごとに多くの勾配ステップのポリシーと値関数を改善することを可能にするため、良いサンプル効率が得られるはずです。しかし、このメリットは実際には実現できないようで、1回の学習ステップを多く取りすぎることでを収集した各遷移は、多くの環境において実際にパフォーマンスを害する。過大評価（Thrun & Schwartz, 1993; Fujimoto et al., 2018）といったいくつかの仮説、非定常性（Lyle ら、2022）、またはオーバーフィッティング（Nikishinら、2022）が根本的な原因として提案されている。
これらの仮説に基づき、より多くの勾配ステップを持つオフポリシーRLを可能にする方法として、モデルベースのデータ増強（Jannerら、2019）、アンサンブルの使用（Chenら、2021）、ネットワークの正則化（Hiraokaら、2021）、再生バッファを維持しながらRLエージェントをゼロから定期的にリセット（Nikishinら、2022）などのいくつかの緩和戦略が提案されている。これらのアプローチはそれぞれサンプル効率を大幅に向上させるが、これらの修正の有効性は（これから示すように）タスクに大きく依存する可能性があり、根本的な問題やこれらの手法の挙動を理解することはまだ未解決である。
ICLR 2023で会議論文として発表 本論文では、より多くの勾配ステップを取ることが深層RLアルゴリズムの性能悪化につながる理由、ヒューリスティック戦略が役立つ場合がある理由、そしてこの課題をより原理的かつ直接的な方法で軽減する方法を理解しようとするものである。
最近提案されたタンデム学習パラダイム(Ostrovski et al., 2021)を用いた実証分析を通じて、TD学習アルゴリズムは、学習の初期段階において、すぐに高い検証時間差(TD)誤差(すなわち、保留した検証セットにおけるQ-ネットワークとブートストラップターゲットの間の誤差)を得る傾向にあり、悪い最終解をもたらすことを明らかにする。
このホワイト ペーパーでは、深い RL アルゴリズムで勾配ステップを増やすとパフォーマンスが低下する理由、場合によってはヒューリスティック戦略が役立つ理由、およびこの課題をより原則的かつ直接的な方法で軽減する方法を理解しようとします。 最近提案されたタンデム学習パラダイム (Ostrovski et al., 2021) を使用した実証分析を通じて、トレーニングの初期段階で、TD 学習アルゴリズムが高い検証時間差を迅速に取得する傾向があることを示します。
(TD) エラー (つまり、保留された検証セットでの Q ネットワークとブートストラップ ターゲットとの間のエラー) が発生し、最終的なソリューションが悪化します。 さらに、データ効率の高い RL 設定のために考案された多くの既存の方法が、検証 TD エラーを低く制御する限り有効であることを示します。
この洞察は、深い RL を効率的にするための堅牢な原則を提供します。データ効率を向上させるために、検証 TD エラーを山登りすることによって、特定の問題に最も適した正則化を選択するだけです。
この原則は、オンラインRLトレーニングの過程で特定のタスクに最適な正則化戦略を自動的に発見しようとする単純なオンラインモデル選択方法の形で実現され、これを検証TDエラーを使用した自動モデル選択(AVTD)と呼びます。
AVTD は、各エージェントが異なる正則化を適用する共有リプレイ バッファーで、いくつかのオフポリシー RL エージェントをトレーニングします。 次に、AVTD は、環境内で動作するための検証 TD エラーが最小のエージェントを動的に選択します。
この単純な戦略だけでも、多くの場合、さまざまな Gym および DeepMind コントロール スイート (DMC) タスクで個々の正則化スキームと同様のパフォーマンスを発揮するか、それを上回ることがわかります。 重要なのは、パフォーマンスがドメイン間で大幅に異なる可能性がある以前の正則化方法とは異なり、私たちのアプローチはすべてのドメインで堅牢に動作することに注意してください。
要約すると、私たちの最初の貢献は、サンプル効率の高いディープ RL のボトルネックの実証分析です。 これらの課題の背後にあるいくつかの潜在的な説明を厳密に評価し、トレーニングの初期段階で高い検証 TD エラーを取得することが、データ効率の高いディープ RL のパフォーマンスを阻害する最大の原因の 1 つであることを観察します。 私たちの 2 番目の貢献は、単純なアクティブ モデル選択法 (AVTD) です。これは、検証 TD エラーの山登りによって正則化スキームを自動的に選択しようとします。 多くの場合、私たちの方法は、さまざまな Gym および DMC タスクで、最適な個々の正則化スキームに匹敵するか、それを上回ります。
無産様って、ずっと同人界隈で何も作っていないのに創作者同士のコミュニティに割り込んできて
愛想やサービスを要求するお客様気取りの迷惑なやつを指す言葉だったんだけど
↑ｲﾏｺｺ
それにはファンを含めて周囲が被害者の告白を受け止める環境を作ることが大切で、「推し」が被害を相談できないと「推しの幸せ」に向かうためのカウンセリングを始めることができないんじゃない？
ジャニーズ事務所は今後の正常化を宣言しているけど、過去の被害者の救済を約束していないよね？
事務所が救うつもりが無いなら、ファンが「推し」を救うしかなくない？
もちろん、告白は専門家に話すだけで良いのだけど、「ファンが迷惑に思う」みたいな空気が伝わることで内々に相談することすらためらうこともありうる。だからまずは「ファンが受け止める姿勢」をはっきり提示しないといけなくない？
前提としては「ほぼ全てが被害者」ということで過去のすべてのジャニーズアイドル全員と推定して、実際には一部が被害者ではない…という状況じゃないかな？なぜならディープなファンの間では「加害者の好みのタイプ」「髪やスタイルが好みから外れた」なんて噂されるくらいだから。
ユニットが活動するために好みのタイプのメンバーが被害を受けているのを、被害を受けていないメンバーが知っているというのもかなりストレス…間接的被害なのではないかと思うけど、どうだろう？
直接的、間接的な性被害によって、被害者が性加害をする側になってしまうこともあれば、逆にトラウマによって正常な性生活を行えなくなってしまうこともあると思う。いずれにせよ必要なのはカウンセリングでしょ？未成年での性加害とそれが隠蔽されることを目の当たりにすることで、未成年への性加害への心理的ハードルが下がる可能性とかもある。性依存以外にも何らかの依存症に陥ったりとか。常習的な飲酒で判断力が低下したりとか。普段は平気に見えても、何かをきっかけにフラッシュバックする可能性もある。
そういった苦しみの可能性から救うためには、否定ではなくまず証言を受け止めることが重要。それは、今回のジャニーズの男性の性被害の場合だけでなく、女性の痴漢被害やレイプ被害などの場合でも同じだと思う。
また、男性アイドルファンの女性特有の問題として「推し活」のために風俗業界に入る…ということをファン同士で冗談交じりに言い合っている場面が見受けられ、ジャニーズ事務所の醜聞を判断を後押しする形で引用する様子もあり、ここで倫理観を正常化させることは関係者全体の尊厳のために重要ではないかと思う。
