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はてなキーワード: 入力とは
スレッズの勝手なバージョンアップで急にログインできなくなることがあって
インスタは使えてるからしばらくインスタだけ使ってると
仕方がないからスレッズのバージョンアップもやるかーって使おうとして
ログインできません
みたいな
ぐぐるとインスタで許可するなんちゃらが多く書いてあったので、インスタ側の設定で連携を許可して
もういっかいスレッズに行こうとするとアプリを再インストしてってなって
ちょっと怖かったけど一回スレッズを削除して再インストールしたら
今度は全然ログインできない（パスワードもアカウントも未入力になってる）
もういいやってインスタに戻ろうとしたら
インスタにもログインできない
連携許可させて、スレッズがログインできないと、インスタもログインできないようにするっていうのはすっごいずるくない？？？
めちゃめちゃはめられた気がするんだけど
同じような目に合ってる人いない？？？
んで、スレッズのアカウントやパスワードが、インスタと違ってる（と思う）場合、わかんなくなって、インスタにもログインできなきゃもう終わりなの？？
誰か助けてください
という人向けに調べた内容をざっくり書いてみました。
※以下の話は私が加入している「協会けんぽ」の話です。
加入している保険組合で内容が違うかもしれません。特に後期高齢者医療保険はそれなりに違いそうです。
知らない人もいるかもしれませんが、実は今使っている健康保険証（水色のプラスチックカードのやつ。正確には健康保険被保険者証。以下、「従来保険証」）はあと１か月も経たないうちに使えなくなります。
え？？大丈夫なの？？と思った人。
今持っている「従来保険証」には経過措置期間が設けられていて、特に何も手続きしなくても来年（2025年）12月1日まではそのまま使うことが可能です。
じゃあ、今年の１２月２日から一体何が変わるんだ？となりますよね。
基本的にはさんざんニュースなどで取り上げられている「マイナ保険証」のみが正規の保険証となります。
今年の12/2以降は新規加入者へは保険証の発行はされず、事業主の手続き→年金機構でデータ処理が完了したら元々持っていたマイナンバーカードが自動的に「マイナ保険証」としてそのまま使えます。（処理にタイムラグはあるようです）
いやー便利便利♪
と、そこで話が終わればいいのですが、制度上２つほど大きな問題があります
私はマイナポイントがもらえるときにマイナンバーカードを作成して保険証の紐づけまでやっちゃいました。
ただまあ、全国民が「マイナ保険証」を持っているわけではなく、
・マイナンバーカードを作っていても「マイナ保険証」として利用するための手続きをしていない
という人が一定数います。これは良し悪しの問題ではなく、自身の考えであったりいろいろな理由で作っていない人がいるので仕方ありません。
で、「マイナ保険証」を持っていない人はどうなるの？となるんですが、
これも安心してください。
なんと「資格確認書」という「従来保険証」と非常によく似たカードが発行されます。
色は黄色になるみたいです（少しでもマイナ保険証への移行が進むように目立つ色味にしたんじゃないかと邪推してます笑）
「従来保険証」と違い、有効期限があるのとおそらく事業主名は記載がないです。
あと、身分証明書として扱われないです。（顔写真も無いペラペラのカードが身分証ってのも怖いのでその方がいいと思います）
じゃあ、「マイナ保険証」なんて要らないんじゃ、、というのは野暮ですね。
既に「従来保険証」を持っている人で「マイナ保険証」を持っていない人には保険者から「資格確認書」が自動的に発行されます。
どうしても「資格確認書」が欲しい人は「マイナ保険証」の紐づけ解除をそれまでにしておくといいかもしれません。
２．顔認証(実は顔写真データがICチップに入っている)or暗証番号入力で本人確認
４．医療機関に保険情報を通知（本人同意があれば、過去に他医療機関で処方された薬の情報や特定健診情報が医療機関側で閲覧可能になります）
何も問題なければ上記の通信により、（厚生労働省曰く）より適切な医療サービスを受けられるんですが、
顔認証付きカードリーダーやオンライン資格確認用パソコン、病院のネットワーク機器などに機材トラブルが発生することがあります。
そうすると「マイナ保険証」だけでは保険情報の確認ができません。
受診歴があればまだいいのですが、特に新規の患者さんの場合、病院側も目の前にいる人がどの保険組合に加入しているのか判別できません。
そうなると、とりあえず１０割負担と言われる可能性が高いです。
自分に落ち度はないのにその日保険適用できず１０割支払わされるとか納得いかないですよね？
これもなんと「資格情報のお知らせ」という新しい書類が発行されます。
「資格情報のお知らせ」は実はもう発行されていて、みなさんの手元に届いているのではないかと思います。
機材トラブルで「マイナ保険証」が読み取れなかった場合、「マイナ保険証」と一緒に「資格情報のお知らせ」を提示することで
って、絶対無くしてしまうやつ、、しかもほとんど使わないからそもそもナニコレ？ってなりそうなやつ。
まあ、最悪「資格情報のお知らせ」が無くてもマイナポータルにスマホでログインできれば同じ内容を表示させられるので
それなりにスマホを使える人には無くても何とかなるんですが、、
制度の穴を埋めるために仕方ないんです
制度がややこしいのと、所感とかも書いちゃったのでごちゃごちゃしてしまいました。
一旦まとめますと
・２０２４年１２月２日から「マイナ保険証」のみが正規の保険証となる
・「従来保険証」は経過措置があるので来年の１２月１日まで使えるがそれ以降は使えない
・「マイナ保険証」を持っていない人には「資格確認書」が発行され、「資格確認書」で受診
・機材トラブル等で「マイナ保険証」が使えない場合のために「資格情報のお知らせ」がある
厚生労働省の下にいる保険者なのでマイナ保険証推進するスタンスは分かるんですが、資格確認証についてアナウンス少なすぎませんか？？
マイナ保険証に関する特設サイトが協会けんぽホームページにありますが資格確認証についてほぼ説明がありません。
まあ仕方ないとは思いますよ？マイナ保険証作らなくても資格確認証とやらがもらえて普通に受診できるなんて分かったら誰もマイナ保険証なんて作りませんからね、、
個人的にはマイナンバーカードは身分証明書と電子証明書としての機能があるので、あって損はないと思います。
マイカードのICチップの仕様も確認方法も全く分かってないなあ。
文書などを読むのが好きなら、もうちょっと勉強して知識のアップデートをしたらいいのに。
下記に詳しく情報が掲載されているのでそちらを読めばかなりの部分の疑問、疑いが見当外れだとわかる数。
「道路交通法の一部を改正する法律の一部の施行に伴う関係政令の整備等及び経過措置に関する政令案」等に対する意見の募集について｜警察庁Webサイト
https://www.npa.go.jp/news/release/2024/20240909002.html
https://www.npa.go.jp/laws/notification/koutuu/menkyo/menkyo20240719_145.pdf
大体、視力検査や聴力検査（呼ばれて返事）、深視力（両目が見えてるか）、手足が無くなっていないかという障害の有無の確認なんかはどうすんの？
その部分はオンライン化される予定はない。
現在のICチップから資格情報を得るのも特定の番号の入力が必要だし、わざわざ免許情報だけ仕様を変更するなんてする予定もない。
スマホなどWifiでは全部の端末に同じ情報が流される。各端末は宛先が自分以外のデータを全部捨てているだけだ。これは単に約束事なので破ることも出来る。全データを保存するアプリを入れたら免許番号と免許情報が集まる集まるってことだ。
暗号化通信のセッション管理をちゃんと理解してるならこんなバカげた発想にはならない。
現在でもスマホでマイナンバーカードの資格確認が可能だから、実際に検証してみたらすぐにわかるのに。
知識が古い事に、気づいてなさそうなのが怖い。
今日、G検定を受験した。AIやディープラーニングに関するちょっと話題のやつだ。11月8日〜9日開催の2024年第6回。今回の試験から新シラバス(問題範囲)が適用で出題数が変更となる。
G検定は自宅受験可能な性質上、運営が不正行為禁止と言いながらもPCインカメラ監視や画面共有監視もなく受験者たちの間では公然とカンニングが行われていることで有名な試験だ。
IT系のAI試験だからGoogleやAIを使いこなすのも試験の一環だって？そんな屁理屈ありかよ。ありなんだよな。
SNSやnoteやqiitaの受験記を見てもそうだし、検索欄に「G検定」と入れると「カンペ/カンニング/チートシート」などが多数サジェストされることからも明らかだ。
そのため運営はカンペを一目見たり用語集をCtrl+Fで検索してすぐ解けるような一問一答的な出題を避けているという。問題文と選択肢は画像形式で出題されてコピペ不可。それくらいの抵抗はしてくる。
前回まで試験時間120分に対して出題数は公称200問程度だったが今回から160問へと変更され1問当たり時間が約30秒から45秒へと増えたのも、複雑な出題でカンニング潰しをしてやるという運営の意気込みが事前に感じられていた。
しかし運営の姿勢や自力で正々堂々と挑む他の受験者に悪いが不正受験者がいる以上は俺も乗っていくし、先端AI的な試験を受ける気概はあっても高度な自動回答環境を作れるスキルはない、そんなクズでカスの取ったスタイルを紹介する。
他の自宅受験系の資格試験にも流用できるだろう。こんな恥ずべき内容は他じゃ書けない。
ネット環境下でどこでも受験OKだが自宅がベター。広いテーブルがあるといい。カンニングしまくる以上そんな姿は人目に晒せない。会社や学校など知り合いのいる環境は論外だ。
出題内容が各人で同一であるなら仲間と結託してもいいがおそらく違うのではないか。
・PC類
頼みの綱。文字入力よりPC画面上の文字コピぺできない問題文をスマホで撮って画像入力するのがメイン。アップした画像内の文字を認識して回答できるタイプで事前に操作に慣れておく。
最近のAIならまあ対応可能だろう。性能の高い有料版に課金して安心をダメ押してもいい。世話になるのは本番2時間なのでお試し版でもいい。
俺はSoftBank系回線があれば1年タダの有料版Perplexityを普段使用しているのでこれ。
・テキスト類
シラバス(試験範囲)記載の用語が解説されたいわゆるチートシートはネットに落ちている。ブラウザで開くなりWord Excelファイルにするなり中身を検索できるようにしておく。
画像タイプでない中身が文字検索のできる試験対策の電子書籍や、テキストをそのまま書き起こしたような詳しい有料チートシートもあると心強い。
目次や索引の充実した、またはこの辺に書いてあると把握できてる読み慣れたリアル書籍もいい。
・その他
飲み物はすぐ飲めて倒してもこぼれにくいストロー付き紙パックなどがいい。
2時間の長丁場なので食べる余裕ありそうならお菓子などを用意してもいいし、アガるプレイリストを用意して音楽聴きながらやってもいい。
時計は受験画面内に常に残り時間がカウントダウンされているので不要。120分160問だから目安として残り100分時点で27問解いておきたい、80分で53問、60分で80問とメモっておくと焦った頭でもペースが掴める。
ノートPCを2台並べ、1台はブラウザで受験画面とAIを2画面表示、もう1台は簡素で一問一答的なシラバス用語のチートシートと詳細なテキスト状のチートシートを2画面表示。これはデスクトップとか1台のデカいモニターに並べてもいいだろう。
そしてスマホ2台でもAI。カメラとAIが使用できればタブレットでもいいだろう。これらを出題内容によって使い分ける。
自分の実力次第だが、用語や説明文見たら解けそうな問題はテキストからCtrl+Fで検索。AI先生に聞いた方が早そうなものはAIで。
AIに聞くのもPCタイピング入力、スマホフリック入力、出題文丸ごとをスマホで写真撮って画像認識のどれが早そうかを使い分ける。写真アップの場合は文字認識にやや時間がかかるだろう。その間に次の問題に行きそこでもAIに聞きたい場合に2台目のスマホで解いてもらう。待機時間や問題を行き来する時間は極力減らしたい。
計算問題は自力で解ける実力があってもAIに頼んで次の問題に行った方がおそらく早い。問題にはチェックマークつけて後で見返せるので1周終えてから検算してもいい。
Perplexityは画像認識での行列、サイコロ確率、期待値、畳み込み演算などを難なく正解した、はずだ。
今日の2日目受験だったが1日目受験者の感想をSNSで見ると今回からなかなか厄介に変更されているようで覚悟して挑んだ。
あまり勉強してないので過去出題や問題集との比較はできないのだが見て回ると今回は阿鼻叫喚の難易度らしい。カンニング跋扈に運営もキレたか。
問題プールの中から出題も順番もランダムに出題しているのか、同じ図表の穴埋め場所違いな問題が複数あったり、同じ用語の問われ方違いやほぼ似た感じの問題が複数あった。
勉強していればサービスだが勉強不足だと「似た問題を少し前に解いたけど自分が理解して解いたわけじゃないからまた探さなきゃ(またAIに解いてもらわなきゃ)」となり時間ロス。運営の戦略か？
試験は終了時間5分ほど残してとりあえず解き終えた。上記回答方法をスムーズにこなしてもかなりギリギリだった。
後から気付いたが問題画像を右クリック保存できるようにしたり最悪スクショした画像をブラウザAIに読ませた方が早いかもしれない。
感触はかなり良いが、AIに聞いた部分が正答できたのか全スクショして答え合わせしたわけでもないので合否不明。判明したら追記する。合否のみで得点開示されないのは残念。
AI先生の回答能力と画像認識力が上がりまくった現状、カンニングできちゃうIBT(自宅受験)はほぼお布施の価値しか無いだろう。最低限インカメラの目線監視や画面共有監視、CBT(近所の会場受験)でないと。
他ゲーでも簡易入力モードを対戦が成立する程度に作りこむことは可能だったはずだけど、スト６以外は
「ボタン連打で使い物にならんほど安いコンボして、とりあえず出るだけの必殺技出させて終わり」
だったのを、モダン入力はプロも考慮するレベル（もうプロには全然使われてねーけどさ…）にバランス調整したのが偉いのであって、そこを「アークゲーとかでありましたよ」っていうのは雑すぎでしょ
ロールバック方式はそれまでGGPOというオープンソースで、市販タイトルだとスカルガールズなどが採用していたものの
ロールバックはよく発生するし強みである水中戦にならないという特徴があるにも関わらずディレイの方がまともに遊べる場合もあった
スト5なんかで自社開発のロールバックもあったけどカクカク水中戦はGGPO以下で、ラグ環境ではプレイできたもんじゃなかった
そこに一石を投じたのがアークのsteam版GGXXAC+Rで、発売からしばらくたっているのに急にテスト版の連続公開をしだして、
そこで自社開発ロールバックのみならずリプレイ途中操作ほか熱帯周りの様々な機能を研究開発した
成果をGGXrdR2やBBCFなどの発売済みタイトルに実装したところ一時的に海外人口が爆増したのと
新作のGGSTでも海外にバカウケ（そもそもロルバの研究が始まったきっかけがGGST開発前、レヴ2終盤で行われた次回作アンケートで海外から「ロールバックがなかったら買わない」という抗議があったから当初国内で最も望まれていたクロスプラットフォームを後回しにしてまでロルバ実装を優先した経緯がある）
これによってGGPOに頼らず自社開発でロルバ乗せれば外人に売れるという前例ができて今は同人ゲームすら自炊でロールバックを実装する流れになってる
という歴史がありながら、それまではオープンソースのGGPOがある程度優秀だったわけで特定のゲームがそれを動かしたわけでもなく
ACPRを10選に入れるのもたまたま過去作のPC版が実験場になっただけなので微妙
ARMSはそれよりも回線相性以前にスイッチそのものに入力遅延があるという前提で、どう見せるか（過去にはバンナムがPS3や亜熱帯でラグるのをどう見せ方で誤魔化すかという研究をしていた）の答えを出したっていうのがエポックメイキングな点であって
あと https://anond.hatelabo.jp/20241108101539 にもまとめて反論するけど
0秒マッチングが1番大事で当時ツイッターで業界人にメチャ驚かれてて間違いなくその後のゲームに影響を与えてるのと
人口いなかったらEVOJAPANのメイン種目に選ばれてねえから
スイッチが普及してからスマブラSPが出るまでは覇権格ゲーの一画で間違いなかった
空ガがなく対空が重要、
各キャラ通常時ガードさせて有利な技が1種類くらいしかないしシステム上ディレイ固めの概念がないため固めの入れ込みの隙間が空きやすい
というゲーム性と一致しただけで
あのサイト、認証なしでIDからパスワード、支店名、口座番号、秘密のパスワード全部入力が補完されるから
ただモダン入力に関しては他ゲーの連打コンボやシンプルモードだのが子供だましの初心者用モードだったのに対して、スト６のモダン入力は実戦で使えるレベルのものなので、それらをまとめて「前からあった」は無理がある。
あとARMSは大して流行ってない上にARMSフォロワーが全然出てきてない時点で無しだろ
「漫画家イエナガの複雑社会を超定義」の「量子コンピューター」の回がこの後1:20からNHK総合で再放送するようなので、本放送を見たときの自分の感想を改めてここにまとめる。
一般のメディアにおける「量子コンピューター」の取り上げ方はいつも、専門知識を持っている人間から見たらとんでもない誇張と飛躍で充ちている。もはやSTAP細胞詐欺か何かに近い危険性を感じるので、こういう話に接する時の注意点、「ここを省略していることに気づくべき」要点を解説する。
メディアにおける「量子コンピューター」の説明は、大体いつもストーリーが似通っている。
件の軽い調子の番組だけでなく、ニュートンだろうと日経サイエンスだろうと、まあおおよそ複素関数論の「ふ」の字も紙面に出したら読者がついてこれなくなる程度のメディアではほとんど同じ構成である。
これはこの20年ほど変わらない一種のパターンになっているが、実はこのそれなりに繋がっているように見える一行一行の行間すべてに論理的な問題を孕んでいる。
この行間に実は存在する論理の省略、あるいは嘘と言っても良い誤摩化しをひとつひとつ指摘していこうと思う。
量子ビットには重ね合わせの状態が保持できる。これに対して計算処理をすれば、重ね合わせたすべての状態に並列に計算を実行できる。ように見える。
しかし、これも一般的に聞いたことがあるはずなので思い出して欲しいが、「量子力学の重ね合わせの状態は、『観測』により収束する」。
つまりどういうことか？ 量子ビットに対する処理が並列に実行出来たとしても、量子コンピュータの出力はそれをすべて利用できるわけではない。
量子コンピュータの出力とは、量子ビットに対する並列処理の結果の、確率的な観測に過ぎない。
なので、手法的な話をすれば、量子アルゴリズムとはこの「確率（確率振幅という量子状態のパラメータ）」を操作して、望む入力に対する結果が観測されやすくする、というちょっとひとひねりした考え方のものになる。
単に並列処理ができるから凄いんだという説明は、増田自身一般向けの説明に何度も繰り返したことがあるが、まあ基本的には素人相手の誤摩化しである。
ここさえ踏まえれば、知識がなくともある程度論理的にものを考えられる人には、量子コンピュータに対する色々な期待も「そう簡単な話ではない」となんとなく感じられると思う。
量子コンピュータのキラーアプリとされている暗号解読は「ショアのアルゴリズム」という非常に巧妙な計算を通して得られる。
上で説明したように、量子コンピュータは単に「並列計算だから」なんでも高速な処理ができる訳ではない。暗号解読については、この「ショアのアルゴリズム」という自明でない計算手法（高速フーリエ変換の応用）が見つかってしまったからこそ問題になっているのであって、このアルゴリズムの実行が出来なければ暗号解読ができるとは言えない。
さてここからは量子力学というより計算機科学の話になるが、あるチューリングマシン上のアルゴリズムが別の計算モデルで実行可能かどうかは、その計算モデルがチューリング完全であるかどうかによるというのはプログラマには常識である。
これは量子コンピュータにおいても変わらない。量子コンピュータの一般に知られる多くのアルゴリズムはドイチュの量子チューリングマシンを前提に作られており、チューリング完全でないアーキテクチャでは実行できない。できるはずがない。ショアのアルゴリズムも当然そうだ。
しかしながら、この20年弱、D-Wave社が最初の「自称・量子コンピュータ」を開発したと発表して以来、さまざまな企業が「開発に成功した」と発表した「量子コンピューター」の中で、このチューリング完全なものは何一つ存在しない。
これらでは、今後どれだけ「性能」が伸びようとも、暗号解読の役には立たないのである。
以上の議論から総合すればわかると思うが、量子コンピュータで世界が一変するなんてヴィジョンははっきり言ってSF以下のファンタジーというレベルでしかない。
第一に、量子コンピュータの利用できるドメインは非常に限られたものであるし、第二に、その中の最も宣伝されているものである暗号解読の可能な量子チューリングマシンの開発の目処などまったく立っていない。どころか、業界のほとんど誰も挑戦することすら本気では考えていない。
現状の「自称・量子コンピュータ」（量子情報システム、とでも言おうか）にも利用の可能性はある。何より量子状態そのものが作れるので、物理学や化学領域の量子システムをシミュレーションするのに適しているのは言うまでもないだろう。しかし、まあ、現状あり得る比較的現実味のある用途というのは、それくらいではないか。
このように、メディアが量子コンピュータについて語るとき、そこには非常に多くの誤摩化しや飛躍が含まれる。これは結構業界の根幹に関わる問題なのではと思うが、時間が来たので総括は後述にでもすることにする。
何か質問があればどうぞ。
バッカじゃねーのかな。
この仕組みを考えた奴何も考えてねえだろ。
こう言う頭のいいふりしたバカにシステムを作らせてはいけない。
eSIMを設定したモバイルルータが死んだので、楽手モバイルでeSIMの再発行手続きをしたところ、二段階認証の表示が出た。
SMSまたは登録のメールでコードを送ったのでみてね、だそうである。
しかし待てど暮らせどメルアドにコードが送られてこない。なんだこれは。
https://network.mobile.rakuten.co.jp/faq/detail/00001914/
継続的にセキュリティー対策を強化しており、5月下旬より一部のお手続きについてワンタイムパスワードの送信方法をメールからSMSに変更しました。
は？
ばっかじゃねーの？ ホテルで部屋のパスワードを忘れたので新しく発行してくれと言ったら、部屋の中にメモを書いておいといたと言うようなものである。鍵を開けるための鍵を鍵の中においてどうするのか。
さらに
送信されるメールには15分間有効と記載されていますが、ワンタイムパスワードの有効期限は発行から3分です。
どこを探しても見当たらないので、楽天モバイルのチャットサポートに行った。
例によって延々とFAQを検索しろ、このページを見ろと書かれたページを下までスクロールし、チャットサポートをオープンするリンクを見つけるも、最初はbotに繋がり、botに「SMS認証されてもSMS受診できないんだが」と入れて上記の何も答えになってないページを案内され「満足しねえよ」のボタンをおし、さらに「解決しねえよ」というボタンをおし（ここで満足をおすと解決扱いになってオペレータ接続のボタンが出てこない）ようやく出てきた「オペレータとの連絡を希望」のボタンを押すことで、真のチャットサポートにたどり着いた。
オペレータとの接続を待たされること1時間弱、出てきたオペレータに状況を伝えると、何と特に本人確認もせず「今から30分間だけ二段階認証を解除するのでその間に手続きしてくれ」と言う答えだった。
そして楽天アプリでリロードすると、今度はワンタイムパスワードを入れると言う画面にならずにあっさりと認証が通って、eSIMがあっさり使える様になった。
使える様になったのはいいんだが……あれ？ワイ、今何にも本人である事の証明とかやってないけど！？
ばっかじゃねーの？
ということで
これは一体何なのか。シンプルにいって考えた奴はセキュリティのことを何にも分かってない。セキュリティってのは犯罪から守ると言う意味ではない。完全性・可用性についてもセキュリティだ。これはセキュリティの中に警察だけではなく、消防救急が含まれる事からも明らかだ。
しかし、こいつはセキュリティ強化といって完全性・可用性を捨てた。こんな基本的な事すら分かってないやつが楽天で意思決定してんのか？
そして、仮に乗っ取りなどの対策強化と言う点でも、実際のケースを想定して仕組みを組み立てていないので、多要素認証を真っ当にやるよりも安全性が低下している。
確かに電子メールで多要素認証は、メールは盗聴が簡単であると言う点から考えると不確実性は高い。だが、そこでSMSが使えない時に行われると想定される手続きで、SMSを強制したうえで、重大なセキュリティホールを開けてしまう理由にはならない。
例えば、登録されている電話番号から番号通知ありで電話させて認証するだとか、楽天アプリで認証させるとか、決済情報の一部を入力させるとか、eKYCやマイナカード認証を強いるとか、色々で多様な認証を用意しておき、そのうち利用できるものを複数組み合わせるとか、まともな方法はいくらでもある。
早く是正してくれ。
楽天トラベル素で間違えたわ。こうやって書くぐらい楽天経済圏に金を落としているのに、ご覧の有様や。
チャットサポートはログインしてないと利用不可だったとしても、eSIM再発行する楽天モバイルアプリとID/パスワードは共通やから何の意味もない。仮にそうでも、楽天経済圏（笑）のワイのような人間は、普段からログインしっぱなしやろうし、再認証とかなくスルーされて気付かん程度だったんだわ。
この状態でこの運用だとセキュリティー的にはザルもザルなことには変わりがない。今回はチャットサポートやったけど電話だとパスワード認証できんやろうしな。
オンラインサービスなんだから入力内容はフリガナ辞書を使った機械的処理を通してからAIに入力されているとかのバックエンドシステムの存在は考えないの？
//ナカとチツでせめぎ合っている様子が感じ取れる まともに発声できてないものもあり 膣で。膣を。膣と。膣より。膣に。膣が。膣の。膣へ。膣から。膣ばかり。膣まで。膣など。膣やら。膣か。膣だけ。
//ナカィ・ナカラィ 膣で。膣内で。膣内を。膣内と。膣内より。膣内に。膣内が。膣内の。膣内へ。膣内から。膣内まで。膣内など。膣内やら。膣内か。膣内だけ。
//ナツ・フツ 膣はあけぼの。膣は夜。膣は夕暮れ。膣はつとめて。 //ナス 膣はあけぼの、膣は夜、膣は夕暮れ、膣はつとめて。
//ナカｨだしジャンプ・ナカｨだしキック・ナカｨだしパンチ・チツナイだし 膣内出しジャンプ…膣内出しキック！膣内出しパンチ？…膣内出し？ …何言わせてんの？…ぶッコロスゾォ?!😡
macOSに搭載されている日本語変換ソフトは文章を入力すると自動で漢字変換までやってくれる。
かなーり昔のナニワ金融道で「今のワープロソフトは漢字変換でいちいち選択する必要があるけど、俺の作るソフトは入力するだけで勝手に漢字変換される夢のソフトや」みたいなエンジニアの話があったのだけれど、まさにそのまんまである。
ただ実際使ってみると文章を全部タイピングするのは結構しんどいのと、実作業中には「よろ→よろしくお願いします」や「⚪︎⚪︎→⚪︎⚪︎株式会社のXXです。」みたいな頭の2文字程度で変換候補が出てくれる機能を使った方が指が楽なので思ったほど便利でも夢でもないなと。
マイナンバーカードには薬の服用記録とかは記録されてないよ
少しは調べようね
マイナンバーカードに搭載されている情報には「JPKI-AP」、「券面AP」、「券面事項入力補助AP」、「住基AP」があります。
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
