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はてなキーワード: フロンティアとは
結論、小規模な組織ならともかく、中規模以上だと、飲食業・小売しか多様性のあるメンバーシップ企業の実現不可能じゃないですかね？
すべては高度な専門化が原因
特定のキャラしかいない組織は非常に脆いし、柔軟性がないが、ゆうて専門特化してくると所属キャラは偏る
技術者ばかりの会社で広告やマーケティングがうまくいくわけないですし、実際、家電は死にましたよね？
現在のSONYに対してカメラ以外でプラスの感情持ってる人はたぶんいないですよね？
(ちなみにPS5は買ってるし遊んでるよ。ゲーミングPC持ってるけどね)
それなら、日本のお家芸『支配階級の俺私様』を見せてくれる方々のありがたい発言のように、
バンバン首にする・自営業者で回すなら解決なのかと言えば、まぁこれも寝言は寝て言えなんですよね
そもそもフロンティアスピリッツ溢れるアメリカ様ですら、サラリーマンが圧倒的多数派で自営業者は2割にすら届かない現実を見つめてもろて
もちろん、自営業者の減少も高度な専門化と無関係じゃないし、ChatGPTちゃんが、『どら焼き屋、スペアリブ屋、タコス屋で成功するのに必要なのは、
料理に対する情熱や美味しいレシピではなく、MBA』と答える事とも無関係では無い
あと、ジョブホッパー多そうな米国のエンジニアも、中央値は5年くらいだけど、平均の勤続年数となると8～10年なンすよ(20年近く勤めてる人が平均上げてる)
それでも終身雇用じゃないなら助かる！といつものありがたい上級国民節をかますなら、
米国式の短期在籍を前提とした高度専門家の管理マネジメントと組織設計をしようね？だよな。博士でも6年くらいしか在籍しないみたいだからな
あと、自営業者に始業時間と就業時間は指示できないし、業務指示もできないのもよくよく理解してもろて
どこまでいっても、ただただ、上級国民の俺私様による下々の者は俺私様のために働けっていう、あれ？時代劇時空かな？発言でしかないのよな
結局のところ、高度な専門化という第四次産業革命の波に逆行することは不可能なので、
オタク、無駄に能力値だけ高いキョロ充(他人にどう見られるかしか興味がなく不誠実)だけじゃなく、
それ以外のキャラの人も高度な知識・スキルを身につける必要がある以外に結論でないと思うんですよね
当然、その人のキャラに合わせてだから、ある人は30代かも知れないし、ある人は50代かも知れないし、60代かも知れない
国がやるべきことってのは、受験産業や謎の学校に金をばら撒くことではなく、
さまざまキャラの人が、それぞれのタイミングで高度な知識・スキルを得る手助けをすること、
知のオープン化を進め、知を社会の公共財として確立していくことですよね
なんか未だに放送大学ではMBAもCSも取れないし、Best Online Engineering で検索して日本の国公立は出てこないし、
これがどうにも前に進まない原因だと思います
とりあえず、どこぞの広告屋に何か依頼をするなら、この辺の施策について広告打ったらどうでしょうか？
あと、自認で性別変えるの認めます(ｷﾘｯ とかやってる暇あったら、とりあえず年齢欄を法律で廃止しときましょう
再学習するの、30代かも知れないし、50代かも知れないし、60代かも知れないんで
私の趣味は漫画、小説を読むことで、漫画はそれこそ幼少の時から40歳を超えた今でも暇さえあれば読んでいる。特に30代になって電子書籍で買うようになってからは、翌日の予定お構いなしに徹夜で最新刊まで読んだりもする。
しかしながら、昔は面白ければ何でも読んだが、最近は、これ前に読んだ〇〇と似ているなーと思うと１巻で断念したりとかいうことがよくある。１巻読んで面白いなーと思っても、なんか続きを読む気力がわかないということもあり、そんな時はネットでラストまでのネタバレを探して読んだりする。
最近では、余程ストーリー面白いか、テーマに興味があるか、キャラ萌えしないと続きを買う気がしなくなっている。
最近でも新刊出る度に買ってるのは、リエゾン、shrink、アンメット、子供を殺してくださいという親たち、ケーキの切れない非行少年たち、前科者、しょせん他人事ですから、ミステリという勿れ、瓜を破る、正反対な君と僕、七つや志のぶの宝石、ちいさいひと、二月の勝者など。
自分の子供が面白がって読んでいる漫画を読んでみたいような気もするが、億劫で読む気がしない。
子供が読んでいる漫画は、呪術廻戦、働く細胞、シャングリラフロンティア、ダンジョン飯、など。
どれも面白いんだろうなあと思うけど、どうしても読む気がしない。親として、不適切な内容がないかとかもチェックしたいんだけど‥。働く細胞以外はもっと年上向けの話だよね。
イーロンマスクですら今でも割と支持者がいるので、コロンブスMVが許容されるのはそんなに不思議じゃないよなと
理系の人はマスク支持者多いので、コロンブスで文系理系煽りをしてくる理系が湧いてくるのも当然といえば当然
「テスラのＥＶはマスクにとって宇宙移民という壮大な目標のための単なる金儲けの手段でしかない」
というもので、まあ、実際、そうなんだろうなと思うんだけど
つまり、まだ見ぬフロンティアへと人類を導く稀有壮大な目標のためにＥＶ詐欺（環境性能について曖昧にはぐらかす態度や、自動運転を標榜するだけ標榜しといて人をバンバンひき殺す態度）をかましても構わないって思ってるんだろうな、この人たちっていう
マスクもマスク支持者も、バカじゃないので、現実にＥＶや自動運転技術が目先どのぐらいの見込みのものなのかなんて百も承知なわけでさ。だから支持者は「ＥＶなんてのは単なる金策」とポロっと漏らしちゃうし、マスク自身もテスラの株価が異常に高くなると持ってる株を売ることを考えるわけで
Twitter買収にしても、高騰したテスラ株を現金化するための方便を探してて、ポロっとやらかしたんだろうなと疑ってるけど
宇宙開発大好きマスク支持者ってさ、マスク自身の倫理から大きく外れた発言や行動も見ないふりして沈黙するし、ＥＶ販売に絡む詐欺的なプロモーションに対しても沈黙するし、自動運転の夢想のために実際に発生している交通事故被害者についても沈黙するわけじゃない？
まさにコロンブスの正当な後継者、アメリカン・フロンティアスピリットの信奉者の現在進行形だよなあと感心するし、そらまあ、コロンブスの何が悪いの？百歩譲って非人道的行為はあったかもしれないけど、そんなの大きく取り上げる必要ある？人類が宇宙に飛躍するのに比べたら些細な犠牲でしょ、ってなるよね
コロンブスなんて割とすぐイーロンマスクを連想して誰かネタにするだろうと思ってたんだけど、意外と誰も言わないなと思ったので書いときました
なかなか強力な布陣で選挙に臨むらしいと聞いたので、取り急ぎ以下のお二方について調べてみました。
1958年生まれ。東大法学部卒。松下政経塾出身。「陽転思考」なるものを掲げて講演活動を広く行う一方、「社会教育家」として肩書多数。
弘法寺の公式サイトによれば、僧侶としては小田全眞と名乗っている模様。
公式サイトの記載の住所に従ってグーグルのストリート・ビューで見てみると寺は慶應三田キャンパスにほど近い路地裏にあり、およそ大本山という風情には見えず、なぜか“弘法寺”ではなく“高野山龍生院”という文字が見える。
ただし、ストリートビューは6年前の画像となっているので、現状ではどうなってるのかわからない。
また、真言宗といえば高野山真言宗、東寺真言宗はじめ醍醐派だの豊山派だの分派が多いことで有名で、現在では50ほどの分派があるらしいが、この“大本山”がどこに属しているのかは未確認。
妻は、元衆議院議員の深谷隆司の次女で、弘法寺尼僧の小田海光。この人も寺の公式サイトに顔写真入りで紹介されている。
1953年生まれ。東京の大学出身で安田闘争に感銘を受けた模様だが、出身大学は不明。
自民党田中派の代議士秘書から大阪市議に当選、その後、小沢一郎が率いる新生党に参加。1996年に当時の民主党から衆院選に、1998年には三重県名張市長選に出馬するも落選。
なお、当時は藤川基之という名義だった模様。
その後、インドネシアで事業を手掛けるも、現地の紛争の余波で帰国。その後は民主党、みんなの党の選挙参謀や減税日本の選挙対策事務局長、東京維新の会の事務局長を務め、一部では“選挙の神様”との異名を取る。
かつて埼玉県知事選挙で野党候補一本化のために動き、現職の大野元裕知事の誕生に貢献したのもこの人らしい。
（なお、大野が初当選したときの自民党の対立候補は当時は野球評論家の青島健太。地元では流石に埼玉県民舐めすぎだろ当選するわけないといわれ、事実、落選した。そんな青島健太も2022年の参院選で維新の比例代表候補として出馬し、今はめでたく参院議員である）
そんなわけで、お二方ともなかなかに個性的な経歴だが、これを踏まえて石丸氏どう評価して投票行動につなげるかは、あなた次第です。
これらすべての重要な変動要因になりうるものがあります。つまり、より多くのスクレイピング・データでより大きな言語モデルをプリ・トレーニングするという素朴なアプローチが、まもなく深刻なボトルネックにぶつかり始める可能性があるということだ。
フロンティア・モデルはすでにインターネットの多くで訓練されている。例えば、Llama 3は15T以上のトークンで学習された。LLMのトレーニングに使用されたインターネットの多くのダンプであるCommon Crawlは、生で100Tトークンを超えるが、その多くはスパムや重複である（例えば、比較的単純な重複排除は30Tトークンにつながり、Llama 3はすでに基本的にすべてのデータを使用していることになる）。さらに、コードのようなより特殊な領域では、トークンの数はまだまだ少ない。例えば、公開されているgithubのリポジトリは、数兆トークンと推定されている。
データを繰り返すことである程度遠くまで行くことができるが、これに関する学術的な研究は、16エポック（16回の繰り返し）の後、リターンは非常に速く減少し、ゼロになることを発見し、繰り返しはそこまでしか得られないことを示唆している。ある時点で、より多くの（効果的な）計算を行ったとしても、データ制約のためにモデルをより良いものにすることは非常に難しくなる。私たちは、言語モデリング-プレトレーニング-パラダイムの波に乗って、スケーリングカーブに乗ってきた。大規模な投資にもかかわらず、私たちは停滞してしまうだろう。すべての研究室が、新しいアルゴリズムの改善や、これを回避するためのアプローチに大規模な研究の賭けに出ていると噂されている。研究者たちは、合成データからセルフプレー、RLアプローチまで、多くの戦略を試していると言われている。業界関係者は非常に強気のようだ：ダリオ・アモデイ（Anthropic社CEO）は最近、ポッドキャストでこう語った：「非常に素朴に考えれば、我々はデータ不足からそれほど遠くない[...]私の推測では、これが障害になることはない[...]。もちろん、これに関するいかなる研究結果も独占的なものであり、最近は公表されていない。
インサイダーが強気であることに加え、サンプル効率をはるかに向上させたモデルをトレーニングする方法（限られたデータからより多くのことを学べるようにするアルゴリズムの改良）を見つけることが可能であるはずだという強い直感的な理由があると思う。あなたや私が、本当に密度の濃い数学の教科書からどのように学ぶかを考えてみてほしい：
モデルをトレーニングする昔の技術は単純で素朴なものだったが、それでうまくいっていた。今、それがより大きな制約となる可能性があるため、すべての研究室が数十億ドルと最も賢い頭脳を投入して、それを解読することを期待すべきだろう。ディープラーニングの一般的なパターンは、細部を正しく理解するためには多くの努力（そして多くの失敗プロジェクト）が必要だが、最終的には明白でシンプルなものが機能するというものだ。過去10年間、ディープラーニングがあらゆる壁をぶち破ってきたことを考えると、ここでも同じようなことが起こるだろう。
さらに、合成データのようなアルゴリズムの賭けの1つを解くことで、モデルを劇的に改善できる可能性もある。直感的なポンプを紹介しよう。Llama 3のような現在のフロンティアモデルは、インターネット上でトレーニングされている。多くのLLMは、本当に質の高いデータ（例えば、難しい科学的問題に取り組む人々の推論チェーン）ではなく、このようながらくたにトレーニング計算の大半を費やしている。もしGPT-4レベルの計算を、完全に極めて質の高いデータに費やすことができたらと想像してみてほしい。
AlphaGo（囲碁で世界チャンピオンを破った最初のAIシステム）を振り返ることは、それが可能だと考えられる何十年も前に、ここでも役に立つ。
LLMのステップ2に相当するものを開発することは、データの壁を乗り越えるための重要な研究課題である（さらに言えば、最終的には人間レベルの知能を超える鍵となるだろう）。
以上のことから、データの制約は、今後数年間のAIの進歩を予測する際に、どちらに転んでも大きな誤差をもたらすと考えられる。LLMはまだインターネットと同じくらい大きな存在かもしれないが、本当にクレイジーなAGIには到達できないだろう）。しかし、私は、研究所がそれを解読し、そうすることでスケーリングカーブが維持されるだけでなく、モデルの能力が飛躍的に向上する可能性があると推測するのは妥当だと思う。
余談だが、このことは、今後数年間は現在よりも研究室間のばらつきが大きくなることを意味する。最近まで、最先端の技術は公表されていたため、基本的に誰もが同じことをやっていた。(レシピが公開されていたため、新参者やオープンソースのプロジェクトはフロンティアと容易に競合できた）。現在では、主要なアルゴリズムのアイデアはますます専有されつつある。今はフロンティアにいるように見えるラボでも、他のラボがブレークスルーを起こして先を急ぐ間に、データの壁にはまってしまうかもしれない。そして、オープンソースは競争するのがより難しくなるだろう。それは確かに物事を面白くするだろう。(そして、ある研究室がそれを解明すれば、そのブレークスルーはAGIへの鍵となり、超知能への鍵となる。）
続き I.GPT-4からAGIへ：OOMを数える(7) https://anond.hatelabo.jp/20240605210017
コンピュートへの大規模な投資が注目される一方で、アルゴリズムの進歩も同様に重要な進歩の原動力であると思われる（そして、これまで劇的に過小評価されてきた）。
アルゴリズムの進歩がどれほど大きな意味を持つかを理解するために、MATHベンチマーク（高校生の競技用数学）において、わずか2年間で～50%の精度を達成するために必要な価格が下がったことを示す次の図を考えてみてください。(比較のために、数学が特に好きではないコンピュータサイエンスの博士課程の学生が40%のスコアを出したので、これはすでにかなり良いことです)。推論効率は2年足らずで3OOMs-1,000倍近く向上した。
https://situational-awareness.ai/wp-content/uploads/2024/06/math_inference_cost-1024x819.png
これは推論効率だけの数字だが（公開データから推論するのが難しいトレーニング効率の向上と一致するかどうかはわからない）、アルゴリズムの進歩は非常に大きく、また実際に起こっている。
この記事では、アルゴリズムの進歩を2種類に分けて説明します。まず、「パラダイム内」でのアルゴリズムの改良を取り上げることにしま す。例えば、より優れたアルゴリズムによって、同じパフォーマンスを達成しながら、トレーニングの計算量を10倍減らすことができるかもしれません。その結果、有効計算量は10倍（1OOM）になります。(後ほど「アンホブリング」を取り上げますが、これはベースモデルの能力を解き放つ「パラダイム拡張/アプリケーション拡張」的なアルゴリズムの進歩と考えることができます)。
一歩下がって長期的な傾向を見ると、私たちはかなり一貫した割合で新しいアルゴリズムの改良を発見しているようです。しかし、長期的なトレンドラインは予測可能であり、グラフ上の直線である。トレンドラインを信じよう。
アルゴリズム研究がほとんど公開されており、10年前にさかのぼるデータがある）ImageNetでは、2012年から2021年までの9年間で、計算効率が一貫して約0.5OOM/年向上しています。
アルゴリズムの進歩を測定することができます。同じ性能のモデルを訓練するために必要な計算量は、2012年と比較して2021年にはどれくらい少なくなっているのでしょうか？その結果、アルゴリズムの効率は年間0.5 OOMs/年程度向上していることがわかります。出典Erdil and Besiroglu 2022.
これは非常に大きなことです。つまり、4年後には、～100倍少ない計算量で同じ性能を達成できるということです（同時に、同じ計算量ではるかに高い性能も達成できます！）。
残念ながら、研究室はこれに関する内部データを公表していないため、過去4年間のフロンティアLLMのアルゴリズムの進歩を測定することは難しい。EpochAIは、言語モデリングに関するImageNetの結果を再現した新しい研究を行っており、2012年から2023年までのLLMのアルゴリズム効率のトレンドは、同様に～0.5OOM/年であると推定しています。(しかし、これはエラーバーが広く、また、主要なラボがアルゴリズム効率の公表を停止しているため、最近の上昇を捕捉していません）。
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Epoch AIによる言語モデリングにおけるアルゴリズム効率の推定。この試算によると、私たちは8年間で～4OOMの効率向上を達成したことになります。
より直接的に過去4年間を見ると、GPT-2からGPT-3は基本的に単純なスケールアップでした（論文によると）が、GPT-3以降、公に知られ、公に干渉可能な多くの利益がありました：
最近リリースされたGemini 1.5 Flashは、"GPT-3.75レベル "とGPT-4レベルの間の性能を提供する一方で、オリジナルのGPT-4よりも85倍/57倍（入力/出力）安い（驚異的な利益！）。
公開されている情報を総合すると、GPT-2からGPT-4へのジャンプには、1-2 OOMのアルゴリズム効率向上が含まれていたことになります。
https://situational-awareness.ai/wp-content/uploads/2024/06/stacked_compute_algos-1024x866.png
GPT-4に続く4年間はこの傾向が続くと予想され、2027年までに平均0.5OOMs/年の計算効率、つまりGPT-4と比較して～2OOMsの向上が見込まれます。計算効率の向上は、低空飛行の果実を摘み取るようになるにつれて難しくなる一方、新たなアルゴリズムの改良を見出すためのAIラボの資金と人材への投資は急速に増加しています。 (少なくとも、公開されている推論コストの効率化は、まったく減速していないようだ)。ハイエンドでは、より根本的な、トランスフォーマーのようなブレークスルーが起こり、さらに大きな利益が得られる可能性さえある。
これらをまとめると、2027年末までには（GPT-4と比較して）1～3OOMのアルゴリズム効率向上が期待できることになります。
続き I.GPT-4からAGIへ：OOMを数える(6) https://anond.hatelabo.jp/20240605205754
どうしてこうなった？ディープラーニングの魔法は、それがただ機能するということであり、あらゆる場面で否定的な意見にもかかわらず、その傾向線は驚くほど一貫している。
https://situational-awareness.ai/wp-content/uploads/2024/06/sora_scaling-1024x383.png
効果的な計算のOOMが増えるごとに、モデルは予測通り、確実に良くなっていく。OOMを数えることができれば、能力の向上を（大まかに、定性的に）推定することができる。そうやって、先見の明のある数人がGPT-4の到来を予見したのだ。
GPT-2からGPT-4までの4年間の進歩を、スケールアップの3つのカテゴリーに分解することができる：
1. コンピュート：計算：これらのモデルを訓練するために、より大きなコンピューターを使うようになった。
2.アルゴリズムの効率化：アルゴリズムの進歩には継続的な傾向がある。これらの多くは「コンピュート・マルチプライヤ」として機能し、有効なコンピュート量の増加という統一された尺度に乗せることができます。
3.「趣味のない」利益：デフォルトでは、モデルは多くの素晴らしい生の能力を学習しますが、あらゆる種類の間抜けな方法で足かせとなり、実用的な価値が制限されます。人間のフィードバックからの強化学習（RLHF）、思考の連鎖（CoT）、ツール、足場などの単純なアルゴリズムの改善により、潜在的な能力を大きく引き出すことができる。
これらの軸に沿って、改善の「OOMを数える」ことができる。つまり、有効計算量の単位でそれぞれのスケールアップをトレースするのだ。3倍は0.5OOM、10倍は1OOM、30倍は1.5OOM、100倍は2OOMといった具合だ。2023年から2027年まで、GPT-4の上に何を期待すべきかを見ることもできる。
ひとつひとつ見ていくが、OOMの数を急速に増やしていることは明らかだ。データの壁には逆風が吹いている可能性があり、それについては後述するが、全体的には、2027年までにGPT-4の上に、GPT-2からGPT-4規模のジャンプがもう1回起こると予想される。
まず、最近の進歩の原動力として最もよく議論されている、モデルへの（大量の）コンピュート投入について説明します。
多くの人は、これは単にムーアの法則によるものだと考えている。しかし、ムーアの法則が全盛期を迎えていた昔でさえ、その進歩は比較的緩やかなものでした。しかし、ムーアの法則が全盛期だった昔でさえ、10年で1～1.5OOMと、比較的ゆっくりとしたスピードだった。(かつては1つのモデルに100万ドルを費やすことさえ、誰も考えもしないことだった。）
| モデル | 推定コンピュート | 成長率 |
|---|---|---|
| GPT-2 (2019) | ~4e21 FLOP | |
| GPT-3 (2020) | ~3e23 FLOP + | ~2 OOMs |
| GPT-4 (2023) | 8e24～4e25 FLOP + | ~1.5～2 OOMs |
エポックAI（AIトレンドの優れた分析で広く尊敬されている情報源）の公開推定値を使用して、2019年から2023年までのコンピュートスケールアップを追跡することができます。GPT-2からGPT-3へのスケールアップは迅速で、小規模な実験から大規模な言語モデルを訓練するためにデータセンター全体を使用するまでにスケールアップし、コンピュートのオーバーハングが大きくなりました。GPT-3からGPT-4へのスケールアップでは、次のモデルのためにまったく新しい（はるかに大きな）クラスタを構築しなければならないという、最新の体制に移行しました。それでも劇的な成長は続いています。エポックAIの試算によると、GPT-4のトレーニングでは、GPT-2の3,000倍から10,000倍の計算量を使用しています。
大雑把に言えば、これは長期的なトレンドの継続に過ぎない。過去10年半の間、主に投資（およびGPUやTPUの形でAIワークロードに特化したチップ）の幅広いスケールアップのため、フロンティアAIシステムに使用されるトレーニング計算量は、およそ〜0.5OOM/年で成長してきた。
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GPT-2からGPT-3への1年間のスケールアップは異例のオーバーハングであったが、長期的なトレンドが続くことは間違いない。SF-rumor-millは、巨額のGPU受注の劇的な話で一杯だ。その投資は並大抵のものではないが、動き始めている。
この分析によれば、2027年末までにさらに2OOMsのコンピュート（数十億ドル規模のクラスター）が実現する可能性は非常に高いと思われる。さらに＋3OOMsのコンピュート（1,000億ドル規模以上）に近いクラスターも可能性がありそうだ（マイクロソフト／OpenAIで計画中と噂されている）。
https://situational-awareness.ai/wp-content/uploads/2024/06/stacked_compute-1024x866.png
続き I.GPT-4からAGIへ：OOMを数える(5) https://anond.hatelabo.jp/20240605205449
ーーーー（追記です以前の内容を読みたい人は❤️の多いところまでスクロールしてね！）ーーーー
えっ何めっちゃブコメついてるこわ…もうすぐ1000じゃん？？？？
お察しの通り元ホビー女子だよ！！みんなもバトろうぜ！！
というわけでデュエリストの作法としてデッキを公開するよ。なおレギュレーションは基礎化粧品とします今回はメイクアップの方の化粧はナシね（でも男も顔にラメとか塗ろうぜ？キラカードとか好きだろ？）
なんだけど当方コスパ至上主義者なので大した成分使ってないんだが（ホントすいません）…てかコスパ度外視だったら美容医療一択でターンエンドなんだわ（もちろん何も塗らなければ0円だけどそれは肌断食っていうちょっと過激な流派で、昔精神的に参ってて自動的に肌断食状態だったときの古傷=ニキビ痕がまだ残ってるからもうやらないって決めてるんだぜ！）
前置きが長くなったな！俺のターン！
洗顔:セタフィルのジェントルスキンクレンザー。かずのすけ（ブコメのすみしょうも面白いよね）にめっちゃボコられてて草。でもあの後リニューアルして洗浄成分はココイルイセチオン酸naになってるよ。ナイアシンアミドとか色々あるけどキサンタンガム以下だからほぼ誤差かな？でもこれでナイアシンアミドおもしれーってなってそこから色々調べ始めた
化粧水:ごめん普通にハトムギ化粧水。理由は既に他のかたが指摘して下さってますね、ノンコメドジェニックだからです。既に言ったように基本化粧水の存在そのものに懐疑的でとりあえず時間稼ぎのために塗ってる派なのでなんでもよかった。無印のスプレーヘッド装着してカスタムしてるぜカッコいいだろ
化粧水なんかいらねえよ派がいっぱい釣れて嬉しいけど入れ食いすぎて怖いよお…
美容液:The ordinaryのナイアシンアミド10%亜鉛1%。安い。容器のフタが硬い。美容液がガラスって言ってたのはこれ。他のも欲しいけど字がちっさいから絶対間違えるわこれ。めっちゃモロモロが出てくる諸刃の剣な（厨二病ワイ大歓喜）。ナイアシンアミドブームの火付け役はさっきも出てきたかずのすけの無印のアンチエイジングのやつかな。友利新が韓国のお土産翻訳したら全部ナイアシンアミドだったのは爆笑した
乳液:ヴァセリンのボディローションアロエ。なんとボディ用を顔にも塗ってる。すいません。石を投げないで下さい。でも説明にはちゃんと顔または体用って書いてあるんです。匂いも好き。上原恵理が「大容量のは防腐剤多い」って言ってたけど、んなわけねーだろって反論してる人もいたし（誰か忘れた）とりあえずは気にしてない。でも他のも試したいなー
※基本、美容系インフルエンサーは全員オリジナルブランドでオリジナル化粧品を販売してます。つまり結論はいつも「自分のを買え」なので参考程度に聞いとくが吉。でもえりりん面白いから好きだよ。肌の保水力には上限があるからバシャバシャ意味ないとかもなるほど納得できるし。
オイル:NOWfoodsのシアバターナッツオイル。シアバターの液状のやつね。おい成分って言ったじゃねーかお前！と怒られそうだが余ってるので使い切りたいんです。でも暖かくなってきたからそろそろいらない。夏の間みんな余ったクリームとかオイルどうしてんの？ケツの片側に塗ってんの？てかその方法いいな、いただくわ
日焼け止め:アネッサのジェル（旧仕様）。今年からオートリペア技術とやらが搭載されてリニューアルしたから早く使いたいんだけどめっちゃ余ってるからこれを塗るしかない。あとバズり散らかしてたアンテリージェ大先生も試してみたいんだが近くにコスモスがねえよ。これ推してた人誰だっけ…薬屋のひとりごとみたいな人
効果に関してはあえて言いません。知らんけど薬機法とかステマ法とかで怒られたら怖いし、この顔面で外を出歩いてる時点でお察し下さい。（この上から化粧もしてるけど）
グリシルグリシン私も気になってる！！あとトロメタミンも！！どうもグリセリンが合ってない臭いのでグリセリンフリーにも興味ある〜〜〜
毛穴気になるのになんでジェントルに洗ってんだよバカ！って言われそうだけど、メイクのクレンジングでバニラコのクリーンイットゼロっていう結構強力なのを使ってるからバランスとってるつもり（一応石鹸落ち日焼け止めだけど、検証動画見たらぜんぜん取れてなくて笑ったからクレンジングしてるよ！）
昔2chではちょっと成分の話題になるとすぐ成分厨とか叩かれてたけど（なお当時は経皮毒だの発がん性だのそれはそれで疑似科学だったので残当）大っぴらに話せていい時代になったと思う！！でもあんまりステマしてると捕まるから気をつけろ！！
あとバトルって言ったけど、明らかに違法とか明らかに情弱から金をむしり取ろうとしてるとか明らかに健康被害あんだろ一生パン食べられなくなったらどうすんだバカ！！みたいなの以外は「うんうんキミはそういうのが肌に合ってるフレンズなんだねー」程度に優しく見守って下さると幸い。たぶん私もそれとそれを組み合わせたら意味ないとか、間違ったことたくさんやらかしてると思う。どうかその時はいきなりダーマペンやレーザーで焼き払うんじゃなく、泡を撫でるように優しく指摘してくれると嬉しい。それだけが私の望みです。
それじゃみんなも、合意とみてよろしいですね？マナーを守ってよい睡運瞑菜を❤️
ーーーー（追記終わり！以下本文）ーーーー
清潔感とかそういう話じゃない。
今、業界は空前の「成分」ブーム。これが面白いからお前らも来いよって話。
「大地の恵み❤️」
みたいな変なスピリチュアル感覚が横行してた。茶のしずく事件なんかみんなすぐ忘れるのだ。
それがやっといい風が吹いてきて数年。ユーザーのリテラシーも向上してきた。コロナ禍を経て、厚化粧で誤魔化すよりおうちでじっくりスキンケア需要が拡大したってのもあるだろう。
今や「天然だから安心」なんて口走った日にゃ「防腐剤が入ってないと腐るよ！」「防腐剤は人体に影響のない濃度に制限されてるから安全なのに」「アレルギーの可能性も」などの指摘がガンガン入る。
トラネキサム酸
ペプチド
セラミド…
といった具体的な成分名が入ってないと売れない時代。植物由来の精油なんてもはや邪魔なくらいだ。猫飼ってると使いづらいしな。
ほとんどの女性はこれらを塗る際、「レチノール投入！うおおおおお！！A反応来ます！！」などとスーパーロボットアニメばりに叫んでいるという（弊社調べ）
しかし、まだまだ撲滅とは言い難い。薬機法ぶっちぎりのヘンテコインフルエンサーが横行しており「エビデンスとか知らんけど、とにかくこの成分がなんか流行ってるからヨシ❤️」などといった雑な投稿に踊らされているだけの女性もまだまだ多いのだ。日本では許可されてない成分の入った海外化粧品を個人輸入して、トラブルも起きている。一過性のブームで終わってしまわないか危惧している。
乗るしかないだろ！このビッグウェーブに！君たちの力を貸してくれ！！
繰り返すようだが、これは清潔感とかそういった話じゃない。女より男の方がリテラシーが高いとか、そういうポリコレ勢に怒られそうな話をしたいわけでもない。
今、化粧品メーカーの技術競争が過熱していて、最新のプロダクトをキミの顔で試せる面白い時代なんだってこと。資生堂、ロート製薬、花王、ポーラあたりは面白い特許で戦ってる。
最近のAppleつまんないだろ？数千円、下手したら数百円（ナイアシンアミドやビタミンCなどは安価で試せる）であの頃のときめきを取り戻さないか？
男が化粧品を使うようになれば、単純計算で消費者は約2倍に跳ね上がる。化粧品業界にとって男は最後のフロンティアなのだ。だから化粧品業界はメンズコスメに力を入れてるようだけど、なかなか進まないのは「今増やしてもめんどくさい客が増えるだけ」ってのもあるんじゃないかと思ってる。成分ブームがオワコンになるまで待って、おバカなゆるふわ男子の刈りどきを狙ってるんじゃなかろうか。女心を知り尽くしたマーケティングの鬼が本気になれば男心を掴むのも簡単なはずだ。どう考えても手を抜いている。
なおタイトルに書いた「化粧水を使え」だが、そもそも化粧水に関しては不要論も根強い。欧米では化粧水を使わずにいきなり美容液や乳液から塗るらしい（実際、海外ブランドではそもそも化粧水がなかったりする）。私は洗面所に美容液を置きたくないので（ガラス瓶だから落としたら割れるし）、時間稼ぎのために一応塗っとく派。
はじめに…
ここでのハイテクはEVAなどクッション性に優れた素材が使われているランニングシューズを基本とするデザインのものを指し、ローテクはゴム底でクッション性がないテニス/バスケットシューズを基本とするデザインを指す。最近はローテクでもアウトソールの上に極厚インソールを載せてクッション性を高めているものも多く出ている点には留意したい。また、シューズについての言説でよく目にする「◯◯(ブランド名)は幅がせまい！」などといったものは「私が履いたそのモデルは幅がせまい！」が正しく、主語がデカいってやつだ。大きな違いがあるのでこちらも心に留めておきたい。
【NIKE】
王者。ハイテクが強い、というかフロンティア。スニーカーマニアなら何足も持っていて、レアであることがステータス。投機対象。スウッシュにいくつか種類がある。昔のが好き。最初はオニツカのモデルを模したコルテッツを売ってただけなのにここまでになるとはね。手を使わずに履けるシューズの耐久性がどんなもんなのか気になっている。
【adidas】
世間に認知されてるのはローテク。量販店でオリジナルスを扱っているのは某マートだけだが、マニアに言わせると量販店モデルのスタンスミスは認めないらしい。3本線は元々adidasのものではなかった。なのに他社の平行線には厳しい。ハイテクだとboostシリーズはおすすめ。
世間ではめちゃくちゃ履き心地のよいシューズとして認知されている。必ずと言っていいほどUSA製やUK製(990番代)の信奉者から中国製(500番代)はマウントを取られる？ことでも有名。しかし生産国と履き心地には関連がない。クッション素材が重要なんだな。足に合えば/気にいれば安心して買ってください。ロゴは一周回ってやはりダサいと思う(基本的にどのブランドもでかでかとしたロゴはダサいとは思うが)。ローテクモデルもあり、こっちのほうがなんか好き。
【CONVERSE】
キャンバスシューズ界の王者。他にも数多くのブランド(SUPERGA/SPRING COURT/PF Flyers/Kedsなど)があるが淘汰されている。日本で流通している商品はコンバースジャパンが企画製造していて、NIKE傘下の米コンバースとは別の会社である。マニアから言わせると日本の商品はコンバースではないらしく、ここでもマウントが取られている。CAMPING SUPPLYとかCOUPEとかおもしろいけどね。ジャックパーセルは完成されたデザインよな。
【VANS】
スケートシーンで一択。他にもブランドはたくさんあるが一強。日本では某マートが商標持ってるので販売されているのは某マートの企画品。若者からの支持が厚い印象。ハーフキャブとかはあまり人気ないのかな？GRAVISとかもあったよね。
【PUMA】
ローテクのSUEDEシリーズがまず思いつく。ハイテクもありボリューミーなデザイン。あ、ディスクプレイズとかあったわ！TSUGIシリーズはおもしろかった。他ブランドの台頭により街で見なくなってしまった。あまりスニーカーに力を入れてないように感じる。
【Reebok】
おそらくPUMP FURYしか世間では認知されていないがハイテクもローテクもある。adidas傘下だったが販売不振で売却されてしまった。
【ASICS】
ランシューのイメージが強い。最近ではランシューをスニーカーとして履くのがオシャレらしい。少し前まではGELLYTEのようないわゆるニューバランスのようなスニーカーも知る人ぞで履かれていた。個人的にはGELMAIがデザイン/履き心地ともに気に入っている。
もはや高級路線。メキシコラインをあしらった定番デザインとかなり攻めたデザインの2本柱。日本ではメキシコラインが体育館シューズの印象が強いためか、海外のほうが人気がある印象。キル・ビルとか。セラーノはソールが薄いのに履き心地がよくて好き。
【MIZUNO】
スポーツシーンではすごいソールを更新し続けている。ASICSに続いて体育館シューズ？のイメージが日本人にはありそう。最近はニューバランスのようなクラシックラインもあるが街では見かけない。WAVE PROPHECYのような奇抜な？デザインもあり独自性もある。最近はミャクミャクモデルのようにコラボが増えている。IL BISONTEとのコラボシューズはお気に入り。
【BROOKS】
日本では無名だがアメリカでは誰でも知ってるランシューブランド。数年前まではスニーカーもあったけど今はランシューだけなのかな？
【SKECHERS】
クッション性に全振りしたコンフォートシューズ。メッシュ素材が多く、ファッションに取り入れるのは難しいかもしれない。量販店のPBが他ブランドをパクるのは世の常だが、NBのくせにわりと他ブランドのデザインをパクっている。デザインや配色を選ばなければ投げ売りされていることもしばしば。
【Allbirds】
SKECHERSの上位互換。
【MOONSTAR】
様々なブランドのシューズの生産を手掛けている。例えばコンバースのMADE IN JAPANモデル。最近は810sシリーズも安価かついなたいデザインで人気だが履き心地はうーん。GYM CLASSICを愛用中。
【SAUCONY】
数年前に某マートから販売されたが一瞬流行ってすぐに消えた印象。SHADOW ORIGINALは履き心地が良かったがJAZZは普通かなあ。ロゴがダサいとの声が多い。
【KARHU】
かわいいクマのロゴが特徴のフィンランドのブランド。なんとも表現しづらい配色が特徴。女性向けのデザイン/配色のような印象。投げ売りされてたランシューがめちゃ良かった。
【DIADORA】
バッジョが履いてた。ロゴが音符を並べているみたいな。Heritageシリーズくらいしか知らない。まだ日本で買えるのかな？
イタリア。サッカー界隈で流行った星の連弾ロゴ。職人の手作り/ホに見えるがユニオンジャックらしい。ソールも特徴的。
【WALSH/NOVESTA/blueover】
ハイテクのクラシック系。それぞれに特徴があってよい。blueoverは銀だことのコラボスニーカーが当たってしまった。
【le coq sportif】
このブランド特有のフランスっぽい？デザインが特徴だが製造・販売はデサント。女性に人気がある印象。最近ロゴから△がなくなったが、あったほうがよかった。ハイテクのシューズでも芯が入っていて履き心地は微妙。
【PATRICK】
フランス生まれの日本製。ハイテクローテクともにモデルが多く、素材も多種多様。サッカー起源のモデルも多い。30代~から支持されている印象。買ったモデルに関しては日本製だが特段品質面で優れているとは思わなかった。
【SPINGLE MOVE】
日本製。革のアッパー×しなやかなゴム底のシューズ。バルカナイズ製法でデザインにも特徴がある。男性向けのデザインのような気がする。セメント製法で貼っつけただけのローテクシューズと比較すると明らかに品質で差がある。
【Admiral】
ミツカンと同じかと思ったら上下が逆だった。この手のデザインのブランドってMobusとかマカロニアンとか無数にあるけどなんていうカテゴリーなのかわからない。クラシックではあるんだろうけど。最近はめっきり見なくなった。某プラザで販売されてるイメージ。
Time to Fly。とんでもなく分厚いソールが特徴でとくにローテクに慣れていると履いた瞬間になんだこれ!?となる。それと同時にボリュームが出るのでぼってりとしたデザイン。ランシューだがファッションで取り入れられることも多く、最近はスニーカーも販売されはじめた。
【on】
アンノーンみたいなデザインのシューズ。アウトソールに特徴があり、人を選ぶかも。こちらもランシューだがビジネスシーンで取り入れる人も多く、自分もその一人。定番モデルは見た目にボリュームがなく薄い印象のため取り入れやすいのかも。
【FILA】
現在は韓国の企業で厚底ブームに合わせて進出してきた。AKI CLASSICも似たような感じだろうか。あんまりわからん。
【SALOMON】
テック系がファッションシーンで盛り上がっていてその筆頭。タウンユースでは贅沢な機能性。アウトドアシーン向けなので履いたときの包まれ感はガチッとしている。
【MERRELL】
JUNGLE MOCが定番。自分には合わなかった。ソールがかてえ。
【KEEN】
サンダルやジャスパーシリーズが人気。フェスでよく見かける。足先にゆとりがあるデザインが特徴。
【Columbia】
アウトドアメーカーだがスニーカーも豊富。防水スニーカーなど日常使いできる選択肢を増やしてきてる印象。たまに公式を覗くとおもしろい。
PBも好きで買い漁ってる。無印良品のキャンバススニーカーが定番でよく履いてた。最近だとアルペン(DEPO)のPBがんばってる。
もう思いつかないのでこのへんで。ちなみにダンロップがライセンス品であることはあまり知られていない。
ツッコミなどなんでも歓迎です。
「はいはいどうぜいつものなろうノベルでしょ」と思って観たら、思いのほか面白い。
その理由はあまりのテンポの良さと、無駄を一切省いたノンストレスさにあるのだと思う。
主人公がレベル99で最強、なんていう擦られ過多のテンプレを厭味ったらしく見せつけないのも良い。
なろうものの「こういうのでいいんだよ」を詰め込んだ作品で、それ故に希薄な感じも否めないものの万人受けしそうな感はある。
あとEDが秀逸で、EDに関していえば今季一かもしれない。モンキーダンス!!
展開もジャンプらしい王道かと思いきや、色々と捻りを利かせている。
原作を読んだことがないので意外な展開に「おっ」となることも多く、意外と凝った作品。
ただ難点は前回の振り返りの長さと引き伸ばし。
作画は悪くないでテンポが良ければバスったのでは？という印象。
それも納得というか、90年～00年に見られた懐かしいノリを繰り広げる作品。
暴力系ヒロインに謎のギャグが節々に挟まれ、シュールとシリアスがごっちゃになっているような。
人によって好みが非常に分かれそうではあるが、個人的には結構好き。
ただ全体的には馴染みのある設定と展開ばかりで目新しさには欠け、そこまでインパクトは感じず。
まったりした雰囲気の作品で、ほろ酔い加減に観るのがちょうど良い。
戦隊モノの悪役の休日を描く作品で。物語としては起伏に乏しく、だからこそ安心して観れる感も。
今期の癒し枠。
自分は男なのでBLには一切興味がないものの、それでも楽しめた作品。
なんだろう…この作品を一言で形容するなら「懐かしさ」かもしれない。
一昔にあった少女漫画の純愛系といった感じで、今ではテンプレ化し過ぎていて普通の男女物ではあまり見られなくなったような。
だからこそ形が”男×男”になっても楽しめたというか、変な技巧もなく、ここまで真っ直ぐな好意をアニメでは久々に見た気もする。
恋愛ものしては昨今、「素直に好きになったら負け」みたいな風潮が多い中、ストレートに愛情を示すシーンの多さが逆に新鮮に思えたりも。
作画も丁寧で、評判通りに面白い。膨大な設定が売りの作品でもある。
安定した面白さで、主人公と共にゲームを進めている感覚も味わえる。
独特な悪ノリが特徴的で人によっては大いに嵌りそうではあるけど、自分の場合はそれほどでもなかった。
ネットでは色々言われていたようだけど、普通に面白かった印象。
原作は少し読んだことがあり、比べると確かに間延びしている感はある。
ただ原作の緩急を抑えていることで逆にリアリティを感じられ、ハマれば場末スナックの退廃感が心地よくなってくる。
今季では1，2位を争う傑作。
作画は美しく、動く所ではぬるぬる動き、カット割りも素晴らしい。
動く鎧を調理して食べる、といった一見して「無理だろ」というものを合理的に描く想像力！
往年のファンタジー好きにこそ観てほしい作品で、目から鱗が剥がれ落ちるであろう作品。
世界観も秀逸。もしダンジョンが存在したら？といったことを社会的・経済的にシステムとして描いている点もシニカルで良い。
おすすめ。
拷問と銘打つもののグロテスクさは皆無で、こんな世界観だったらグリフィスも蝕しなかっただろうなという世界観。
基本的にはくっころ姫と可愛い拷問官ちゃんとのイチャイチャを観るような作品。
あと魔王様が今季一の聖人で、魔王軍は絵に描いたようなホワイト企業。うらやましい。
今の日本に足りないものを描いているような作品で、ただただ癒される。
・ぶっちぎり?!
オリジナルアニメ、ということで注目があまり高くなかったように思える作品。
しかし個人的には思わぬ掘り出し物。というか普通に面白かった。
確かに主人公のダメダメっぷりは鼻につくものの、その分周りのキャラクターが魅力的。
幽白好きとしては佐々木望さんのヤンキー声が聞けるだけでも楽しめた。
ギャグとシリアスのバランス、テンポも良くて、個人的にはもっと話題になってもいいんじゃないかなぁと思ったアニメ。
・魔法少女にあこがれて
えっど。
正直馬鹿にしていた感はある。
「安易なエロで客引きとか下品」、そう思っていた時期が俺にもありました。
ただストーリーは思いのほか作り込まれて、後半になるにつれエロがおまけに感じられるような展開は素晴らしい。
うーん…でもなぁ…。キャラ同士の掛け合いも悪くないし、個性も立ってる。こりすちゃん可愛いし。
それでも同人誌をアニメ化したような、二次創作感を払拭し切れなかった印象も。
けどアニメは綺麗に終わったのでヨシ！
熱い。熱すぎる作品。
王道かつ傾いているという、一つの作品内で矛盾を体現するようなアニメ。
ネットでも大いに話題となり、気持ち悪い巨大ロボということで評判になったほど。
ストーリーとしては主人公が巨大ロボと邂逅して、それに乗り、敵を倒してヒーローになるというまさに王道中の王道。
それに同性愛の要素をひと加えｗみたいなノリの作品。ほんとそんな感じ。
でもこれは現代の性の多様性について語った作品でもあると思うんだ。
「本当の性の多様性とは？」そう自らに問いかけ、これが日本が世界に誇るアニメ文化の答えだ！と言わんばかりに突っ切った愛の多様性に、視聴者は驚愕し、感動すること間違いなし。
マンコパワーに噛みついてる人多そうだけど実際これが存在しないと思ってるのお花畑過ぎるでしょ。
「性犯罪は男が加害者であることが多い」くらい漠然とした単なる事実じゃない？
ドジャースのMVPトリオに対してスポーツジャーナリストがインタビューを行っていた。
大谷の結婚の話に差し掛かりインタビュワーが「結婚に関してなにかアドバイスはあるかい？」とフリーマン、ベッツに対して促すと、ベッツが「Say, YES」と言って場がドッとなったという終始和やかなインタビューだったが、これがマンコパワーだよ。
ポリコレ一丁目一番地、フロンティアの最前線であるアメリカ人がジョークにしても炎上しない程度にはマンコパワーが浸透しきってるってこと。
