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2022-07-03

anond:20220701203714

史上最も偉大な日本サブカル漫画家100人

知名度、後世への影響、漫画史的意義などを独断偏見考慮した上でサブカルくそ野郎フィルターで濾した二番煎じを俺も作ってみた増田

作家デビュー代表
田河水泡1929年のらくろ
手塚治虫1946年新寶島』『鉄腕アトム
藤子不二雄1951年オバケのQ太郎
藤子・F・不二雄1951年ドラえもん』『エスパー魔美
藤子不二雄1951年笑ゥせぇるすまん』『まんが道
石ノ森章太郎1952年サイボーグ009』『さるとびエッちゃん
松本零士1954年銀河鉄道999』『宇宙戦艦ヤマト
つげ義春1955年ねじ式』『ゲンセンカン主人』
楳図かずお1955年漂流教室』『まことちゃん
赤塚不二夫1956年おそ松くん』『ひみつのアッコちゃん
水木しげる1958年河童の三平』『墓場鬼太郎
谷岡ヤスジ1959年ヤスジのメッタメタガキ道講座』
山上たつひこ1965年光る風』『がきデカ
佐々木マキ1966年『うみべのまち』『やっぱりおおかみ』
林静一1967年赤色エレジー
宮谷一彦1967年『性蝕記』
竹宮惠子1967年風と木の詩』『地球・・・
東海林さだお1967年アサッテ君
萩尾望都1969年ポーの一族』『11人いる!
吾妻ひでお1969年ふたりと5人』『失踪日記
諸星大二郎1970年暗黒神話』『夢見る機械
植田まさし1971年かりあげクン』『コボちゃん
山岸凉子1971年天人唐草』『日出処の天子
谷口ジロー1971年孤独のグルメ
蛭子能収1973年地獄に堕ちた教師ども』『私はバカになりたい』
魔夜峰央1973年パタリロ!
大友克洋1973年童夢』『AKIRA
いしいひさいち1972年がんばれ!!タブチくん!!
鴨川つばめ1975年マカロニほうれん荘
高橋葉介1977年夢幻紳士』『学校会談
江口寿史1977年すすめ!!パイレーツ!!』『ストップ!!ひばりくん!!』
吉田秋生1977年BANANA FISH
中崎タツヤ1978年『じみへん』
高野文子1979年絶対安全剃刀』『黄色い本
いがらしみきお1979年ぼのぼの
とり・みき1979年クルクルくりん』
山下和美1980年天才柳沢教授の生活
丸尾末広1980年少女椿』『芋虫
佐々木倫子1980年動物のお医者さん
あさりよしとお1981年宇宙家族カールビンソン
山田花子1982年『神の悪フザケ』『魂のアソコ
宮崎駿1982年風の谷のナウシカ
日渡早紀1982年『僕の地球を守って』
岡崎京子1983年リバース・エッジ』『ヘルタースケルター
山野一1983年『四丁目の夕日』
浦沢直樹1983年YAWARA!』『20世紀少年
岡田あーみん1983年『こいつら100%伝説
山本直樹 a.k.a. 森山塔1984年Blue』『レッド』『よい子の性教育
高河ゆん1985年アーシアン』『ローカライザー
矢沢あい1985年NANA
吉田戦車1985年伝染るんです。
望月峯太郎1985年ドラゴンヘッド』『ちいさこべえ
安達哲1986年さくらの唄
桜玉吉1986年しあわせのかたち』『漫玉日記
伊藤潤二1986年富江』『伊藤潤二傑作集 3 双一の勝手呪い
松本大洋1987年鉄コン筋クリート』『ピンポン
西原理恵子1988年『まあじゃんほうろうき』『パーマネント野ばら
山本英夫1989年殺し屋1』『ホムンクルス
榎本俊二1989年GOLDEN LUCKY』『えの素』
新井英樹1989年宮本から君へ』『ザ・ワールド・イズ・マイン
安野モヨコ1989年働きマン
CLAMP1989年カードキャプターさくら』『XXXHOLiC
漫☆画太郎1990年珍遊記 -太郎とゆかいな仲間たち-』
今敏1990年『海帰線』『OPUS
高橋しん1990年いいひと。』『最終兵器彼女
ねこぢる1990年ねこぢるうどん
田丸浩史1990年ラブやん
冬目景1992年羊のうた』『イエスタデイをうたって
サガノヘルマー1993年『BLACK BRAIN』『ボーラーズ』
沙村広明1993年無限の住人』『波よ聞いてくれ
黒田硫黄1993年大日本天狗党絵詞』『セクシーボイスアンドロボ
五十嵐大介1993年『はなしっぱなし』『海獣の子供
古屋実1993年『行け!稲中卓球部』『ヒメアノ~ル』
あずまきよひこ1994年あずまんが大王』『よつばと!
玉置勉強1994年東京赤ずきん
木尾士目1994年げんしけん
古屋兎丸1994年ライチ☆光クラブ』『帝一の國
こうの史代1995年夕凪の街 桜の国』『この世界の片隅に
カラスヤサトシ1995年カラスヤサトシ
町田ひらく1995年卒業式は裸で』『少婦八景
大石まさる1996年みずいろ』『水惑星年代記
押切蓮介1998年でろでろ』『ハイスコアガール
清野とおる1998年東京都北区赤羽
東村アキコ1999年海月姫』『かくかくしかじか
クリムゾン1999年蒼い世界の中心で
石黒正数2000年それでも町は廻っている
ばらスィー2000年苺ましまろ
浅野いにお2001年ソラニン』『おやすみプンプン
押見修造2002年スイートプールサイド』『惡の華
華倫変2003年カリクラ 華倫変倶楽部上下』『高速回線は光うさぎの夢を見るか?』
蒼樹うめ2004年ひだまりスケッチ
花沢健吾2004年ルサンチマン』『アイアムアヒーロー
鮒寿司2005年『胎界主』
阿部共実2005年空が灰色だから』『ちーちゃんちょっとたりない』
谷川ニコ2007年私がモテないのはどう考えてもお前らが悪い!!』
クジラックス2008年『ろりとぼくらの。』
panpanya2008年『蟹に誘われて』
宮崎夏次系2009年あなたはブンちゃんの恋』『と、ある日のすごくふしぎ』
九井諒子2011年ひきだしにテラリウム』『ダンジョン飯
藤本タツキ2013年ファイアパンチ』『チェンソーマン

2020-10-11

暗黒神話が実にいい

酔っ払った勢いで暗黒神話アマゾンポチったが、読後感が最高だったと皆様にお伝えしたい。常日頃から暗黒神話はいいと思っていたが、最後に読んだのは10代の頃だった。あれから30年ぐらい経った気がするが、あえて年経てから読むとまた実に味わい深い。お前らにも覚えておいてほしいのだが、神とはありがたい存在ではなかったのじゃ。言いたい事はそれだけじゃよ。

2018-09-25

anond:20180924214113

萩尾望都光瀬龍の組み合わせものとかどうでしょ?百億千億とか。

竹宮恵子も多いよね。「地球へ・・」のラストシーンも数百年後かなぁ

少年キングの2大SFの1つ、「超人ロック」もかるーく1000年超えてたな。

もう一つの銀河鉄道999」もラストに出てくるメーテルが運んだネジ(になった少年)の数かぞえれば1000年クラスかも。

手塚の「火の鳥」・「メトロポリス」とかもそうだろうし。

佐藤史生の「夢見る惑星」もラスト・・・ネタバレになるけど10億年超えかな。

以前、少年ジャンプでやってた「暗黒神話」(諸星大次郎)は56億7千万年(w。

今のジャンプで連載している Dr. Stone も2000年後の世界が今とつながっているというストーリーでいいです。

Dr. Stone を書いてる Boichi日本でのデビューHOTEL も10億年くらいだっけ。

スピリットサークルは、作者の宗教観の結果ではあるけど、これも壮大なストーリーおすすめ骨太です。

ヤングキングつながりなら、六道神士作品結構スケールがでかいエクセル・サーガとかデスレスとか。

あ、「みかルンX」もキリスト生誕からやってるから2000年超えですね。これは小松左京オマージュで多分「果しなき流れの果に」の影響受けてる。

同じキリストネタならば、佐伯かよのの「Quo Vadis」も2000年ものか。ただ面白さで言うなら微妙。同じタイトルのシェンキェヴィチの方を読んだ方が良い。小説だけど。

吸血鬼とかの不死者モノは、「周りが天寿を全うする中、死ねない自分に苦悩」ネタ結構あるはず。

でも、本当に楽しみたいならマンガじゃなくて小説の方がいいと思うよ。

何も作品表現形態にこだわることはないとも思う。

とりあえず誰か一人挙げろ、といったら、萩尾望都マンガ化やってた光瀬龍とかかなぁ。「喪われた都市の記録」とかは電子書籍無理だろwww

2012-05-14

武雄市図書館問題 個人の特定は誰にでも起こりうると言う話

偏差値3でもわかる!武雄市図書館問題

http://anond.hatelabo.jp/20120511124327

論点1,論点2について。

レアケースとして、難病、特殊な性癖等、それ単体で自分で珍しい属性と思えるよって個人の特定が発生するという話になっています。人に寄っては「自分はそんな特殊な属性なんか持ってないその他大勢だから問題ない」と考えている人がいるかもしれませんね。また、武雄市市長

僕が言っているのは、「5月6日20時40分、42歳の市内在住の男性が、「深夜特急」「下町ロケット」「善の研究」」を借りた。」ということそのものについては、個人が特定できない

と述べています。(http://hiwa1118.exblog.jp/15827483/)これを見て「この程度の属性ならば個人情報は特定できない。安心だ」と思っている人も多いかも知れません。

が、実際にはそんなこと無く、普通属性の人でも、いくつかの条件を組み合わせていくと簡単に個人が特定できるよと言う話をします。図書館からCCCに対して、上記武雄市市長が挙げている情報が渡ると仮定した場合、ある程度の行動に法則性がある人であれば、かなりの確率で個人の特定ができます

例えば、

これらはみな高確率で本人の特定が可能です。

簡単に言うと

  1. 深夜特急を借りた
  2. 下町ロケットを借りた
  3. 善の研究を借りた
  4. 42歳
  5. 市内在住
  6. 男性

これらはそれぞればらばらには該当する人間は多数いますしかし、これが組み合わさると(さら5月6日20時40分に図書館を利用、タイムスタンプ情報が組み合わさると)どんどん対象は絞り込まれていきます非常に尖ったそれ単体で個人を特定できる様な属性がなくとも、複数の属性が一致する人というのは少ないため、さらにそれを通常のTカード利用履歴データと照合すると、本人の特定ができてしまと言う事です。

一番分かり易い例から、以下に順次説明しましょう。

なお、私も武雄市の市政の問題と言うより、プライバシーセキュリティの問題にのみ関心があるので、以下は架空の市「武雌市」を舞台としておきます

学校帰りで本を借り、通学路経由のファミマで大抵買い食いをする人の場合

武雌市立中学校に通う武雌太郎君(14)は、学校帰りに図書館に寄ることがあります。両親共に仕事が夕方シフト仕事帰宅も遅く食事も遅いので帰宅途中にあるファミリーマート軽食を買って帰るのが日課です。

ある日、太郎君は図書館で本を借りました。この場合図書館から出て行く情報は、仮に以下の様になるとします。

△月○日16時32分、14歳の市内在住の男性が、『暗黒神話体系シリーズ クトゥルー 第1巻』『這い寄れ!ニャル子さん(1)』を借りた。

次に彼はいものようにファミマで買い物をします。するとこちらは以下の様な情報が記録されると思われます

△月○日16:48分

会員IDxxxxxxxxx

購入品目

当然ながら後者ファミマの利用履歴にある会員IDを照合すると、登録時に申告した個人情報、氏名や年齢、住所、電話番号などと結びつきます

この時、時間16時台で、年齢14歳男性武雄市内または周辺で使われたTカード履歴』と言う、図書館から得られる範囲の条件でTカードの利用履歴からデータを引き出してみます。利用状況にも寄りますが、この時点で確率的にそんなにたくさんが引っかからないと思われます。まず武雌市の14歳男性国勢調査によると約300人でした。さらにこの中から、16時台に武雄市周辺でTカードを利用した人というのはどれだけのいるのでしょうか。

さらに「クトゥルーニャル子さんを借りている事から、彼はオタクが好むアイテムを購入している可能性がある」としたとき、ヴァイシュスバルツ(アニメゲームなどのキャラクターを題材にしたカードゲーム)を購入しているので引っかかります。こうなると、ほぼ間違いなく誰が借りたか特定ができてしまうでしょう。このオタク属性等と言うのはレア属性でもなんでもありません。またこの他、例えばここで車好きでもいいし、スポーツ好きでもかまいません。そう言うありふれた属性で良いのですが、年齢と性別、時間地理という条件が重なると、絞り込みの条件になって、特定がより簡単になっていくのです。

次に彼がまた同じ行動をとったとします。

図書館で本を借りて、ファミマで買い食いして以下の履歴が残りました。

△月×日16時28分、14歳の市内在住の男性が、『暗黒神話体系シリーズ クトゥルー 第2巻』『這い寄れ!ニャル子さん(2)』を借りた。

△月○日16:48分、会員IDxxxxxxxxx

購入品目

この時、前回と同じ条件『時間16時台で、年齢14歳男性武雄市内または周辺で使われたTカード履歴』でTカードの利用履歴情報を引き出します。さらに、これを以前の記録の中から、ほぼ同一の行動パターンをとっている人物を引き出してきます。すると、ほぼ一人が浮かび上がってくるのではないでしょうか。

この時点で逆のアプローチが可能になります。つまり『会員IDxxxxxxxxがファミマを利用するとき、同一の属性の人物が同じ時間帯で図書館を利用している場合、高確率で同一人物である』と言う事が言えるようになります。これでファミマで利用が合った時、図書館から出された情報検索すれば彼の利用履歴が作れる事になります

さらに何回も似たような行動を繰り返します。するとどんどん彼の行動パターンができあがっていきます。行動パターンの積み上げにより太郎君を特定するための情報がどんどん積み上がっていきますこうして積み上がった情報から、例えば彼がファミマを利用しなかったとしても特定が可能になっていくでしょう。「16時台に、同一シリーズニャル子さん4巻を借りている。履歴から照合すると高い確率で会員IDxxxxxxxxの情報である」と判断することができる様になっていくのです。

次に、もう一つのケースを例にしてみます

毎週火曜日は定時退社日。この日は会社帰りで買い物をしたり所用を済ませている。たまに図書館も利用する。

武雌市内にある和平電機につとめている女性小町花子さん(29)。在所は隣接する小町町で、勤務先の和平電機は毎週火曜日がノー残業デー、定時で退社する日と決まっています。協定でいつも1時間程度は必ず残業があるお仕事ですが、この日は17時に退社できるので、いつもこの日に用事を済ましています

彼女節約上手なのでポイントカードの提示を忘れません。Tポイントカードも例外ではなく、たくさんポイントを貯めるためにあちこちでポイントカードを使っていました。勤務先のある武雌市の図書館も利用しています

この条件の場合、上記太郎君の場合パターンでも特定が可能ですが、実はさらそれより一発で特定ができてしまう可能性があります。それは、普段が彼女がTカードを使って作り上げた、行動パターンがあるから

花子さんの利用履歴では、最近カメラのキタムラで高価なカメラを購入している情報地元TSUTAYAカメラ関連の本を購入していたりする履歴があると、花子さん最近カメラはまっているようだ、と言う事が見えてきます。またガストではドリンクバーは2つのことが多いだとか行った情報から2人暮らしである事、一度名義を変更していることから結婚している事、ウエルシアでは愛犬用の用品をよく買っている事、などから犬を飼っている事、等々、どんどん情報が見えてきます

これらの情報図書館の貸し出し情報と照らし合わせます

△月×日17時20分、29歳の小町町在住の女性が、『デジタルカメラ入門 -2- 愛猫、愛犬を撮る』『なぜか夫婦がうまくいく3つの習慣―二人の危機を救う本』を借りた。

この時Tカードデータベースからデジカメ好きの30前後女性ペットを飼っている。既婚者』という検索条件で検索した場合花子さんのTカード利用情報から情報と、図書館の利用履歴の両方が抽出される事になります

ここから小町町の住人の29歳女性、と言うカテゴリで見ると、ほぼ間違いなく同一人物の情報だという事が分かる事になります。ちなみに小町町に在住する29歳女性国勢調査によると約40人でした。

ここで彼女のTカード情報には「図書館利用者である」という属性が蓄積される事になります。この後は豊富に蓄積された情報を元に、彼女図書館利用履歴のトラッキング比較的簡単に、高精度にできることになります

興味があることがあったので、Yahoo!を使って調べていたが詳しい事が分からない。そこで図書館で調べ物をして本を借りた。その後Yahoo!でその本の内容を元にさら検索した

武雌市に在住の、武雌和也さん(41)は、最近母親難病にかかってしまいました。何しろ情報が無いのであらゆる手段を使って調べていますYahoo!検索して見たりしているのですが、欲しい情報が見つからりません。普段は全然利用していませんが、思い立って図書館に行ってみることにした。図書館では興味深い話を見つけましたが、情報が若干古いのでさらYahoo!検索をして新しい情報も仕入れたりもしています。ちなみに和也さんは、普段は奥さん任せでほとんど買い物などはしない人です。

和也さんの場合ほとんどTカードを提示する機会は無い人ですので情報が少なくて照合などできないように見えます。が、ここで出てくるのがYahoo!IDです。和也さんは以前、Yahoo!趣味釣りの道具を購入したことがありました。その時、市が図書館カードとしてアピールしていた時に惰性で作ったTカードと結びつけを行っていました。

それによって、Yahoo! IDにTカード情報が結びついている状態になっていたのです。

実はこのように、Tカードというのは非常に広範囲に利用域が広がっています。一度しか使ったことが無くても、使用した時に別のIDと結びつくような形になっているのであれば、TカードIDのものを利用しなくても、芋づる式に情報がつながってしまうと言う事が起きます

これらを踏まえ、個人の特定を避けるには?

Tカードは絶対に図書館以外で使わない、と言うのが一番シンプルです。図書館専用のTカードと、図書館以外のTカードを別けてもあまり意味がありません。Tカードによって記録されるデータベースに、図書館以外の部分で乗るような事をしてはいけません。従って、今、Tカードを利用している人が、図書館でTカードを利用し、尚且つTカード図書館データを結びつけたくない人は、どちらかあきらめる事が必要です。図書館をあきらめるか、Tカードの利用を停止するか、どちらかになります。すでにTカードを利用しながら、結びつけたくない人は、図書館にて利用を開始する前に、一度CCC個人情報保護法に基づく情報削除を依頼しておくことも忘れてはいけません。

想定される論点

おそらくこれらの指摘に対しては

と言う異論がでるものと思います

情報分析については、コンピュータの大容量化高速化によって不可能ではなくなりつつあります。近頃「ビッグデータ」処理システムなどを用いることによって実際に行われています

これが「容易に」と言えるかどうかと言う事になるのですが、個人的な見解としては容易だと言って良いと思います。完全にデータベース上だけで照合が完結できてしまうと言う時点で、後はリソースの問題であるからですコンピュータリソースなどは数年もたてば倍にと言った世界です。そして毎回膨大なデータを処理しておかなくても、あらかじめデータをあらかじめ整理してあれば、許可を受けた店舗マーケティング担当者レベルでも情報を引き出せるようになるでしょう。さらに言えば、観覧したい個人がすでに決まっていて、本人を知っている場合(標的を絞っている場合)はもっと簡単に情報を引き出せます。そこにダイレクトに個人を特定するID名前も含む)が含まれているかどうかは関係ありません。

また情報を際限なく結びつける事を許さないので問題ない、と言う話についてはまず、Tカード利用規約がすでにそれを許す形になっていることがあります。もちろん企業の内規等でそれができないようにしている可能性はありますしかし、そこは行政が直接的に知る事も、コントロールする事もできません。何しろTカードの加盟店は膨大ですのでそれら全てに行政が行うべき情報保護に対する規律を求める事ができるのか、と言うと不可能でしょう。

であれば、共通的にTカード規約を変更する等が必要になるでしょう。また技術的な原則論を超えて、特別な条例を作ってそれによってCCCを縛る事をするだとか、そういった政治的解決法はありますしか裾野が広いだけあって、規約だけでは駄目で、実際には不可能な形にしておかないと不十分である、と私は思います

これはプライバシー問題の特殊さ、難しさが絡んでいますプライバシー問題の難しさは、観覧された時点ですでに侵害が発生しており、さら原状回復が不可能である(予防しかない)事、さらに発覚しにくいためです。

ちなみにこれは、公共サービスをそのような民間ベースID認証に付け加えると、毎回このような情報の取り扱いについて問題が発生していくことになりますし、それらが適正に処理されているかの確認は行政側が行わなければなりません。住基ネット住民票コードが民間利用禁止されているのもこう言った難しい問題があるからです。

次に「これらの事は民間ではすでに当たり前である」という話もあります。何を今更、と言う事ですね。これは全く持ってその通りで「俺はそうであっても気にしない」と同じような立場になりますしかし、事問題が行政サービスに関わる事であると言う事を忘れてはなりません。また、気にする気にしないと言う話は本質的には個人情報かどうかには直接関係はしないと思います

まとめ

もはや落としどころとしては、Tポイントカードを単なるユニークIDが振られたカードとしてのみ図書館で利用する形にするしかないと思います情報の流れを一方通行にする。図書館からは一切CCC情報を渡さない事ですね。

ではポイントの付加はどうするのか、と言う事になりますが、これはあきらめるか、さもなくば独立したシステムポイントを加えるしかないでしょう。これでも「このID図書館を利用した」という情報は発生することになります。これも解釈によっては個人情報ですが、独立したシステムにすることによって、情報を渡したくないかポイントをつけない、と言う選択肢も可能にするべきです。当然Tカード以外のカードでも利用可能になっていないといけません。

こうなると「図書カードとTカードを別々に持つ必要がない」程度しかメリットが残りませんが仕方が無いでしょう。

最後に。セキュリティ論じゃないところに踏み込むと…正直CCC戦略を誤ったとしか思えませんね。Tカードの話なんか出さなけりゃ良かったんですよ。あとポイントも。分かり易いメリットのつもりで市長に売り込んで、市長がそれを大々的に宣伝してこうなったのです。本を買わずレンタルで済ます層の情報に商売としてのうまみがそれほどあるとは思えませんし。CCCグループTSUTAYAを始めとした幅広い販売チャンネルから得られるPOS情報に、自前の取次MPD、流用出来るノウハウなども多数持っているんだからそっちで責めれば良かった。その上で競争入札に入れば良かったんですよ。

確かに「Tカードを全面に出さなければならなかったと言う事は、その他のメリットがなかったためでは?」と言う話はありますけど、それならば他の既存の業者を選んだ方が市のためになるわけですから今より悪い事にはならないはずです。

追伸

きちんとセキュリティの事を勉強した人間ではありませんので、専門の人、お時間があればツッコミをお願いします。

2011-12-14

モロほっしー

あー、彼氏諸星大二郎読んでほしいわー

「ぱらいそさいくだー」

とか

「あんとくさまー!」

とかって

妖怪ハンターごっこしたい。

マイベスト暗黒神話だけど。

2009-03-18

http://anond.hatelabo.jp/20090318144827増田です。

http://anond.hatelabo.jp/20090318145345

ありがとう。やっぱり『妖怪ハンター』からがとっつきやすいみたいだね。

amazonで押してくる。

http://anond.hatelabo.jp/20090318145424

じゃあ、『暗黒神話』を先に読んだほうが面白そうだね。ありがとう

 
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