  |
はてなキーワード: 曖昧とは
この意見について妥当性を検討する際、いくつかの論点が浮かび上がります。それぞれに対する問題点や矛盾点を整理しながら、疑問に回答します。
1. 「財務省が嘘をついているなら日本学術会議が声明を出すべき」という主張
問題点:
日本学術会議の主な役割は、科学者の活動を支援し、科学技術政策に関する提言を行うことです。経済学の分野も対象には含まれますが、具体的な政府機関の主張や方針を「嘘」と断じて糾弾することが、その役割に含まれるかどうかは議論の余地があります。学術会議は直接的な政策批判を行う団体ではなく、科学的視点に基づいた助言や提言を行う機関です。
「財務省が嘘をついている」とするなら、その主張が明確に誤りであることを証明する具体的なデータや根拠が必要です。しかし、多くの場合、経済政策に関する議論は学術的な解釈や視点の違いに基づくため、一方を「嘘」と断じるのは難しいです。経済学の通説が一枚岩でない点も考慮すべきです。
2. 「経済学の通説を無視して誤った主張をしている場合、声明を出すべき」という主張
妥当性:
この主張自体は理にかなっています。科学的知見や通説を明らかに無視して政策を進めることがある場合、学術機関がそれを指摘し、声明を出すことは重要です。しかし、現実には以下のような問題があります。
問題点:
• 「経済学の通説」が単純ではない:
経済学の「通説」と言われるもの自体が、多くの場合、一枚岩ではありません。例えば、財政赤字や国債発行に関する議論では、ケインズ派と新古典派で考え方が異なります。学術会議が一方の立場に基づいて声明を出すと、他方の立場から反論を受ける可能性があり、学術会議の中立性が損なわれるリスクがあります。
日本学術会議が「嘘をつくな」という政治的な批判を直接行うのは、その設立趣旨から外れる可能性があります。学術的な助言や提言は行えるものの、政治的に断定的な発言を控えるのが一般的です。
回答:
日本学術会議が財務省に対して声明を出さない理由は、学術会議の役割や方針にあります。学術会議は科学的知見に基づいた提言を行うことはできても、特定の機関を非難したり、「嘘」と断じたりするのは、その役割を超える可能性があります。また、経済政策の議論では、学問的に意見が分かれるケースが多いため、断定的な声明を出すことが困難です。
学術会議が声明を出さないからといって、「御用団体」と断じるのは短絡的です。学術会議は政府から独立した立場で科学的提言を行うべき機関であり、過去にも政府方針に反対する提言を行った例があります（例：軍事研究への関与について）。ただし、財務省の政策に関して声明を出すかどうかは、学術会議の活動範囲とその方針による判断です。
問題点:
• 学術会議の存在意義を「財務省批判をするか否か」に限定して評価するのは妥当ではありません。日本学術会議は、幅広い学術分野で提言や研究支援を行う役割を担っています。その存在意義を個別の対応でのみ判断するのは短絡的です。
まとめ
2. 経済学の「通説」とされるものが多様である点を軽視している。
3. 財務省の主張が「嘘」かどうかを明確に証明しないまま批判している。
日本学術会議はその役割の範囲内で活動しており、「声明を出さない」ことをもって「御用団体」とする結論は妥当とは言えません。また、財務省の主張が嘘かどうかについての議論をより深めることが、この意見をより正確に評価するために必要です。
あら、増田くん、また難しいこと考えてるのね。フラットな見方ができるって言うのは、物事を多角的に捉える力があるってことだけど、必ずしもどっちか選ばなきゃいけないわけじゃないわ。人間ってそんな簡単に善悪で割り切れるものじゃないじゃない？
あのね、増田くん。時にははっきりした答えを求める場面もあるけど、大抵の事は曖昧のままだっていいのよ。結局、答えはその人の価値観や経験で変わるものだからね。フラットに見て判断することも大事だけど、どこかで自分の感覚や直感も大切にしないとね。増田くんも、あまり頭でっかちにならないようにね。
目標設定ってもっとざっくりしていて、「今年は売り上げアップ！」とか「新規プロジェクト頑張る！」くらいのノリでいいんじゃないかと思う。
でも、うちではそんな甘い考えは通用しない。
何が「売り上げアップ」だ、具体的にいくら増やすんだ？ どのプロジェクトで、どのクライアントをどう攻めるんだ？
「頑張る」ってのは何時間かけてどんなアクションをすることなんだ？ そう詰められて、気づけば目標設定のために一週間くらいかける羽目になる。
最初に草案を出すと、たいてい上司から「具体性が足りない」と返ってくる。
次に具体的な数字を入れてみると、「それだと達成可能性が低いから現実的に見直せ」と言われる。
ようやく数字を直して提出すると、今度は「この目標だと君の成長が見えにくいから、もっとチャレンジングな内容にしてほしい」と返される。
このやりとりを何度も繰り返していると、だんだん何のために目標を立てているのか分からなくなってくる。
しかも、目標設定のフォーマットがまた厄介だ。詳細なプロセスを書き込む欄があれば、達成可能な理由を書く欄もあるし、
途中で起こりうるリスクとその対策まで求められる。まるで戦略会議かのような書類を一個人がひとりで作るわけだ。
「このフォーマット、本当に必要なんですか？」と聞いてみたことがあるけど、
「社員一人ひとりが戦略を考えられるようになることが重要だ」とかいう、なんとも納得しがたい答えが返ってきた。
いや、それを考える時間で普通に仕事したほうが会社のためになると思うんですけど。。
しかもこれ、全社員がやらされるのだから、会社全体でどれだけの工数が目標設定に割かれているのかと考えると、
恐ろしくなる。会議室で「この目標のここの部分が曖昧だからもう少し具体的にしてくれ」と言い合っている間に、
もっと生産的なことができるだろうに。目標設定が業務の最優先事項と化している今の状態、明らかに本末転倒だと思う。
結局、目標設定が終わるころには燃え尽きたような感覚になって、実際の仕事に取り掛かるころには
「あれ、これ何のためにやってたんだっけ？」となる。これで年末には「目標にどれだけ近づけましたか？」と尋ねられるわけだから笑えない。
今年もこの目標設定という名の茶番に振り回されるのかと思うと、正直うんざりする。
詳しく知らんけど、年下の間で平成レトロブームが起きてるらしい。
渋谷に平成カフェってのがあって、そこにはコンデジやデコられたガラケーが用意してある。TikTokで見た。
暇なやつは平成レトロってググって出てくる画像を見てほしいんだけど、結構年代が適当じゃない？？
「これ友達のお姉ちゃんが使ってたじゃん！」から「懐かしー」ってなるグッズまでごちゃ混ぜ。これって今の中高生には区別がついてないからだと思うんだよー
私も実際、平成一桁の出来事や流行り物って「実質昭和じゃない？」って思ってるし、平成レトロの適当さはわかる気がする。ナンジャタウンの昭和レトロだって、多分年代がザックリしてるんだろうな〜本当にわからんけど！笑
でも、こうやって改めて見ると、「自分が懐かしいと思う時代」がブームになるって不思議！
平成レトロも昭和レトロも、レトロってなると別物に変化して曖昧な流行りのごった煮になるけど、逆にそれが懐かしさの魅力なのかもね
聞いてみた。
Danbooruがタグ荒らしに対抗して新規のタグの登録を停止した場合、画像生成AIの学習に影響はありますか？
Danbooruがタグ荒らしに対抗するために新規タグの登録を停止した場合、画像生成AIの学習にいくつかの影響が考えられますが、特に以下の点で学習や生成に影響が出る可能性があります。
新規タグの追加が停止されると、新しいキャラクターやトレンドに関連するタグが登録されないため、最新のコンテンツに対応できなくなります。特に、人気のアニメやゲームが登場した際に、関連するタグが登録されないと、それに基づく画像生成モデルの学習が行えず、最新トレンドのキャラクターやシチュエーションの生成が難しくなります。
既存のタグのみで運用を続けると、同じタグが繰り返し使われるようになり、データの多様性が減少します。この結果、画像生成AIは一部のテーマやスタイルに偏りやすくなり、学習データのバリエーションが乏しくなる可能性があります。例えば、「夏のシーン」や「ハロウィン」などの季節限定のテーマや、新規のアートスタイルに対応するタグが欠如することで、生成画像に多様性が不足しやすくなります。
新規タグを作成できない場合、似たテーマや特徴を持つ画像が既存のタグに集中する可能性があり、既存タグの意味が曖昧化し、データの品質が低下する可能性があります。たとえば、新規キャラクターが増えた場合でも、それに対する適切なタグが登録されないため、類似キャラクターに関連するタグに無理やり分類されることが起こり得ます。これにより、画像生成AIがキャラクターの特徴を正確に学習できず、生成結果に混乱が生じやすくなります。
タグが新規に追加できないと、キャラクターの詳細な設定や特定のシチュエーションに対するラベルが不足し、タグの細分化が進まなくなります。たとえば、「笑顔のキャラクター」と「怒っているキャラクター」を区別する新しいタグが追加されないと、感情表現のバリエーションが不足し、AIが生成する画像の感情表現が単調になりがちです。
生成AIの改善やリファインには、タグの精度や多様性が重要です。新規タグの登録が停止されると、生成AIを精度良く改良するための情報が制限され、モデルの改善が遅れる可能性があります。また、タグの種類が限られることで、学習の進捗や再トレーニングの際の効果も限定的になり、モデル全体のパフォーマンスに影響が出ます。
新規タグの登録停止はタグ荒らし対策としては効果が見込まれますが、同時に学習データとしての価値も低下させるリスクがあります。荒らしのリスクが減少する一方で、最新データへの対応が困難になり、学習データとしての柔軟性が損なわれるため、画像生成AIが最新のスタイルやコンテンツを再現する能力が低下します。
新規タグの登録停止は、タグ荒らし防止には一定の効果を持つものの、画像生成AIの学習には制約がかかるため、生成画像の多様性や精度に悪影響を及ぼす可能性があります。
画像を生成するAIによる無断学習や利用を防ぐために、以下のような対抗手段を講じることが可能です。
1.透かし（ウォーターマーク）の埋め込み:
画像に目に見えるまたは見えない透かしを入れることで、無断利用や生成AIの学習に対して抑止効果を期待できます。特に、目に見えない形で画像データに暗号的な透かしを埋め込む「デジタル透かし」技術が有効です。
画像データに著作権情報や「AIによる無断学習を禁止する」といったメタデータを埋め込み、ウェブサイトには robots.txt ファイルで画像クローラーのアクセスをブロックする設定を追加します。これにより、クローリングや収集の抑制が期待できます。
ステガノグラフィを用いて、画像に気づかれにくい形で識別情報を隠すこともできます。これにより、画像の流出経路や利用先を追跡でき、無断利用の発見に役立てることができます。
4.法的な警告表示や利用ポリシーの明示:
ウェブサイトや画像の配布先に、AIによる無断利用や学習を禁止する旨の法的警告や利用ポリシーを明示することも有効です。利用条件をはっきりと示すことで、AI企業や研究者が慎重になる可能性が高まります。
AIが利用しにくいように、画像に人間には気づきにくいパターンやノイズを挿入する技術もあります。たとえば、AIにはノイズとして認識されるが、人間には問題なく見える小さな変形やカラーパターンを追加することで、AIによるデータ学習が困難になる場合があります。
生成AIの学習を混乱させるための手段には、以下のような方法が考えられます。
1.ノイズや歪みの追加:
画像に目立たない程度のノイズや歪みを加えることで、アノテーションモデルが境界や特徴を正確に認識しにくくする手法です。たとえば、ピクセルレベルでランダムなノイズを追加する、わずかに画像をぼかす、あるいは境界線付近に小さな変化を加えるといった手法が有効です。
アノテーション処理は、対象物の輪郭や特徴を正確に捉えることが重要です。そのため、背景や対象物の輪郭にわずかな不規則性を加えることで、アノテーションツールが対象物の境界を正確に判断しにくくすることができます。たとえば、背景に模様や偽の輪郭を挿入する方法です。
画像に人間には視認しづらい形でテキストやラベルを埋め込むと、AIのアノテーションプロセスが混乱する場合があります。これにより、AIが意図しない領域を注視することがあり、誤認識を誘発します。
4.色や明るさのランダム変化:
画像の色や明るさを部分的に変化させ、一定のパターンを持たないようにすることもアノテーション処理の混乱を招く一手です。これは、オブジェクトの検出や認識が色や明暗の差異に依存している場合に有効です。
5.擬似的なオブジェクトの追加:
画像内に小さな擬似的なオブジェクトや模様を追加することで、AIがそれらを誤って主要なオブジェクトと認識し、アノテーション精度が低下する可能性があります。特に、背景に似たオブジェクトを散りばめることで、AIはどの部分が対象なのか判断しにくくなります。
AIの認識を誤らせるために用いられる「アドバーサリアル（敵対的）な例」を使う方法もあります。特定のピクセルパターンや色の配列を配置することで、AIのアノテーションが意図的に誤作動するよう誘導できます。この技術は深層学習モデルに対して特に効果があります。
画像全体にわずかなカモフラージュパターンを重ねることで、AIの認識を混乱させる方法です。この手法では、人間が見た場合には問題なく認識できるものの、AIが対象を捉える際に誤って検出するようなパターンを画像に追加します。
・思考実験として、danbooruなどアノテーションの元データとして使われているサイトのタグが荒られたら画像生成AIのモデル作成にダメージはありますか？
思考実験として、Danbooruといったアノテーション元データのタグが荒らされた場合、画像生成AIのモデル作成に与える影響は以下の通りです。
Danbooruは、イラストや画像に対して詳細なタグが付与されており、これらのタグ情報は画像生成AIの学習にとって非常に重要です。タグが荒らされることで、画像とタグの対応関係が崩れ、モデルが正確な特徴を捉えにくくなるため、生成精度が低下します。
例えば、特定のキャラクターやテーマに関連するタグが荒らされ、誤った内容のタグが付与されると、モデルはその誤った情報を学習し、キャラクターの特徴や設定が再現されにくくなる可能性があります。
タグが荒らされると、モデルの訓練にノイズデータが増えるため、学習効率が悪化します。たとえば、「黒髪」のタグが誤って「金髪」などに変更された場合、モデルは同じ画像に対して異なる特徴を学習することになり、結果として生成画像の一貫性が失われることが考えられます。
また、同じ画像に異なるタグが付与されることで、モデルが過学習や誤学習を引き起こし、生成された画像が本来の意図からかけ離れたものになる可能性もあります。
Danbooruでは、特定のキャラクターやアートスタイルを識別するタグが多く存在します。これらが荒らされると、特定のキャラクターやスタイルのデータが混乱し、モデルが正確にキャラクターの特徴を把握できなくなるため、ユーザーが期待する生成結果が得られにくくなります。
例えば、あるキャラクターのタグが「髪型」「服装」「色彩」などで荒らされると、そのキャラクターの再現が曖昧になり、モデルが正しいビジュアルを生成できなくなることがあります。
タグが荒らされると、データセット全体の信頼性が低下します。信頼性の低いデータをもとに学習したモデルは、特定の条件で異常な出力を生成することが多くなり、モデル全体の品質が低下します。これは、生成AIが学習中に「どの情報を信頼すべきか」を判断できなくなるため、生成結果が不安定になったり、多様性が失われたりすることが考えられます。
AIモデルを利用するユーザーは、タグを通じて希望する画像を生成したり、条件に合った画像を探します。タグが荒らされると、AIモデルの検索・フィルタリング機能の精度も低下し、生成プロンプトが期待通りに機能しなくなる可能性があります。たとえば、「風景」タグが荒らされ、異なるジャンルの画像が混入するようになると、風景画像を生成したいユーザーの要求が満たされにくくなります。
Danbooruなどのタグが大規模に荒らされた場合、生成AIモデルの精度低下や一貫性の欠如が発生しやすくなり、特にキャラクターや特定のスタイルに依存する画像生成モデルに大きなダメージを与える可能性が高いです。
すでに学習済みのモデルを使って汚染されたデータのクレンジングや異常値検出を行うなど対策される可能性がありますが、それらを阻害する手段はありますか？
無断での学習を妨害し、学習コストを増加させるために、上記の方法を阻害する手法には以下のようなアイデアがあります。これらの手法は、意図的にデータセットの品質や一貫性を崩すことで、学習モデルの精度を低下させ、データクレンジングや異常値検出のプロセスを複雑化することが目的です。
意図的に誤ったタグや無関係なタグを画像データに付与し、データセットの信頼性を低下させます。これにより、転移学習やラベルノイズ検出が困難になり、正確な特徴量を学習するコストが増加します。
例えば、キャラクター画像に全く無関係なタグ（「動物」や「風景」など）を追加することで、モデルがどのタグが信頼できるか判別しにくくなり、誤ったラベルがノイズとして学習されるリスクが増えます。
2. 特徴量をぼかす／微妙な変更を加える
特徴量ベースのクレンジングや類似度分析に影響を与えるため、画像の特徴がわずかに異なるように加工を施します。具体的には、色調を微妙に変える、ランダムなピクセルの位置でノイズを追加する、または特定の部位を意図的にぼかすことで、モデルが抽出する特徴量の安定性を低下させます。
この方法により、同じキャラクターやスタイルであっても類似度分析が困難になり、正確なクレンジングが行いにくくなるため、データ処理のコストが増加します。
特徴が異なるバリエーションや擬似的な異常データを大量に追加することで、異常検出アルゴリズムの信頼性を下げます。たとえば、キャラクターのデザインや背景を少しずつ変えた画像を意図的に作成することで、異常値検出が頻繁に誤検出されるようにします。
こうしたデータが混在することで、オートエンコーダーやアンサンブルモデルを使った異常検出が混乱し、正確な異常サンプルの抽出が困難になります。
4. 高頻度で微小なラベル変更を行う
学習済みモデルの転移学習やラベルノイズ検出を阻害するために、同じ画像に対してラベルを定期的に変える手法です。微小な変更を行うことで、モデルは正しいラベルを安定的に学習することが難しくなり、モデルの信頼性が低下します。
例えば、ラベル「黒髪」を「暗めの髪」や「濃い色の髪」などに頻繁に切り替えることで、学習に不確実性を持ち込むことが可能です。
データセット内で非常に類似した画像を複数の異なるタグで登録することで、モデルの学習を混乱させます。特定のキャラクター画像を少しずつ変化させて複数のタグを付けると、モデルは「どのタグがどの特徴に対応しているのか」を判別しにくくなり、データセットのクレンジングが複雑化します。
特に、タグの一貫性が失われるため、類似度分析やアンサンブルモデルによる異常検出の効果を低下させることが期待できます。
AIモデルが認識を混乱させるように、アドバーサリアルノイズ（敵対的な例）を追加します。人間にはほとんど気づかれないレベルのノイズを画像に追加し、モデルが特定の特徴を正確に認識できないようにすることができます。
このノイズにより、モデルの特徴量ベースの学習が混乱し、意図した通りに学習できないため、クレンジングの精度も低下し、データ処理の手間が増加します。
特定のルールではなくランダムにタグをつけたり、特定のカテゴリ間でランダムにラベルを入れ替える方法です。これにより、ラベルと画像の関連性が薄れ、アノテーションの一貫性が失われます。この乱数による偽ラベルの付与は、ラベルノイズ検出やアノマリー検出において、真のラベルを見極めるコストを大幅に増加させます。
まとめ
これらの手法は、AIの学習やクレンジングを意図的に妨害し、無断学習にかかるコストを増加させるために有効です。特に、「微小な変更」や「アドバーサリアルノイズの付与」といった手法は、見た目の品質に影響を与えずにモデルにノイズを持ち込むため、非常に効果的です。
大組織での経験があることを示唆しており、その経験が彼の視野や意見形成に強く影響しています。
しかし、その経験がかえって「自分の考えが一般的な常識」として認識される要因となっているため、他の視点や新しい情報に対して柔軟に対応できない傾向があるようです。
組織や権力に対して不信感が強く、世の中の出来事や仕組みを疑いの目で見ています。
組織の動向や権威者の動きに対して、「見えない仕組み」が必ずあると考え、単純に表面的な説明や公式発表を受け入れない姿勢が伺えます。
自分の考えが優れているという確信があり、他者にもその理解を強要する傾向があります。
相手の経験や理解力を疑う発言が多く、自分の「正しさ」を絶対視するため、他人の意見や異なる考えに対して辛辣で、批判的です。
自身の意見や立場が否定されることを非常に嫌い、防衛的に振る舞います。
質問に直接答えるよりも、相手の「未熟さ」や「理解不足」を指摘することで自らの立場を保とうとするところが見受けられます。
権力構造や大組織に対する批判的な態度から、現状に対する不満や「こういうものだから仕方ない」という諦観が見えます。
増税に対する発言も、社会や政治への不信感や疎外感を反映している可能性があります。
全体として、彼は自身の経験と疑念をもとに強い信念を持っている人物であり、他者の意見や異なる視点を受け入れる柔軟性に欠けているため、議論において防御的かつ攻撃的な態度を取る傾向があります。
また、批判精神が強く、公式の発表や一般的な見解に対して懐疑的な立場を崩さない姿勢が、彼の言動に現れています。
自分の経験や信念が重要であることは理解できますが、他者の経験や意見もまた有用な視点を提供してくれます。
異なる意見や情報に触れることで、より豊かな理解や新しい発見が生まれるかもしれません。時には、自分の考えに固執せず、他者の意見を聞く余裕を持つことが大切です。
自分の考えが他者に伝わりやすいように、主張に対して具体的な根拠やデータを示すことを意識してみてください。
曖昧な言葉や「常識」といった言葉で論じるより、具体的な例や事実を使うことで、相手も納得しやすくなりますし、信頼性も高まります。
他者が自分と異なる考えを持っているのは当然のことであり、それを「理解不足」と判断するよりも、「異なる背景や経験を持っている」と捉えるようにしてみてください。
対話相手の視点に立って物事を考えることで、円滑なコミュニケーションが生まれ、議論も建設的になります。
権威や組織に対して疑問を持つことは重要ですが、常に陰謀や悪意を前提にするのではなく、可能性の一つとして冷静に捉えるバランスも必要です。そうすることで、物事をより客観的に判断できるようになります。
誰にでも間違いはあるため、自分の意見が修正されることや間違いを認めることを恐れる必要はありません。柔軟さを持つことで、他者の視点を取り入れたり、自分の意見を改善したりする機会が得られます。
彼にとって、これらのアドバイスは自己成長だけでなく、より建設的で前向きなコミュニケーションを促進する手助けとなるはずです。
以下は陰謀論者とのやり取りです、陰謀論者の特徴を上げてください
Aさん
査定がそういう設定になってる根拠は？って話に何も返せてないよねそれ
陰謀論者
増税の功労者が財務省で出世するってのは大人の常識だろ。歴代財務三役の経歴を調べるまでもなく、「増税＝勝ち、減税＝負け」という認識で装置が動いていてそれが元凶だとあらゆる財務省出身者があらゆる場所で公言してるの知らんのか。大組織でちゃんと働いた経験がある人間なら誰でも理解できるし身に覚えがある理屈だよ。それを説明されないとわからないというのは、まあそういうことだ。
主張が具体的な証拠に基づいていない、あるいは証拠の引用が曖昧であり、「大人の常識」「誰でも知っている」などの表現を用いて論拠をぼかします。
特定の組織や立場に対して断定的な言い方をし、「すべての〇〇がそうである」といった一般化をします。また、他者にもその「事実」を当然のように受け入れるべきだと圧力をかけます。
具体的な根拠を問われた際に、直接答えず、話題をずらしたり相手の理解力の問題に話をすり替える傾向があります（例：「ちゃんと働いた経験があるなら誰でも理解できる」）。
主張の裏付けとして自分の経験や「常識」といった漠然とした権威に依存し、他者の意見や疑問に対しては高圧的に応じます。
確かに、AIやChatGPTが万能だと思ってしまうのは危険だよね。AIはただの道具で、信頼性があるとは限らない情報を出すこともある。だから、出てきた情報を鵜呑みにするんじゃなくて、自分で調べて確認することが大事だよね。
星の数だけ資料がある時代だから、誰かが何を使って情報を得たかってのが曖昧になることもあるし、特にAIはそうした不正確な情報の源になりかねない。卒論に使おうとするのは、さすがに無謀すぎるよね。学術的な基準に基づいた資料や文献を使うのが本来の姿だし、それでこそ学ぶってことだと思う。
Wikipediaは有志が編集しているから、良い意味でも悪い意味でも常に変わっていく。だからこそ、Wikipediaだけに頼るんじゃなくて、他の信頼できる情報源と組み合わせることが大切。情報がカオスになりやすい時代だからこそ、批判的に物事を読むスキルが求められている感じだね。
二次創作手描き販売：コミックス売り上げにダメージは与えないのと、二次創作出身の一時創作者や商業作家がいて、曖昧にお目こぼしされている違法行為。やり過ぎると権利元に損害賠償請求される。
コミカライズとかだとコミカライズ作家と同様の権利を原作者も持っていることになる
基本的に無許可の二次創作は著作権侵害だけどまあ差止請求までじゃないかな？
二次創作生成AI販売：コミックス売り上げにダメージは与えないけど、二次創作手描き販売にダメージは与える。二次創作手描きしている人たちから攻撃されている。法的立ち位置としては二次創作手描き販売と何も変わらない。
二次創作手描き販売にダメージ与えるってのは誤解かと。ライバルサークルが増えても買う人の選択に過ぎないわけで、手描きだけ買う人もいれば両方買う人もいるし、AI製だけ買う人もいる。それを実害というのは違う気がする
改善点がいくつかあります。特に以下の点に注意すると、より深く共感を呼ぶ内容に仕上げることができるでしょう。
1. 関係性の背景が薄い
冒頭の「彼氏にフラれた。一方的に別れを告げられて連絡が取れなくなった」から始まる展開が急です。読者としては、彼とどういう交際をしていたのか、別れるまでにどんな時間を共有していたのかがわからないため、別れの理由が軽く見えてしまいます。関係性の背景や感情の変化をもう少し掘り下げると、読み手も感情移入しやすくなるでしょう。
2. 価値観の違いを深掘りする
「価値観の違い」というありきたりな理由での破局がテーマですが、ここに説得力を持たせるために、具体的に「なぜその価値観が譲れなかったのか」をもう少し深掘りするべきです。たとえば、「彼の移住の選択が筆者にとってなぜ受け入れがたいと感じられたのか」「なぜ一緒にいたいという気持ちが、彼の価値観に勝てなかったのか」を丁寧に掘り下げると、読者にとっても二人の葛藤が理解しやすくなります。
宗教の話が出てくることで、自身と彼の価値観の違いに関する考察が深まっている一方で、唐突感もあります。「宗教二世であること」が彼とのやり取りにどう影響したのかが少し曖昧です。「幼少期に宗教に縛られていた経験」と「今回の彼との価値観の対立」がどう関係しているのかをもう少し具体的に説明すると、このエピソードが生きてきます。
「価値観が信仰のようなものだ」と気づく場面は、エッセイの核心です。しかし、やや説明が長いため、要点がぼやけてしまっています。たとえば「価値観がそれぞれの神様であり、その共存の難しさ」という部分をもう少し簡潔にすると、文章が引き締まるでしょう。「信仰」のメタファーを過剰に使いすぎず、シンプルに価値観の違いが生む結論として述べると効果的です。
最後の「明日からまた仕事頑張ろう」という終わり方は、少し唐突に感じられます。結論に至る過程で「自分は何を学んだのか」「次にどう生きるか」という視点が少し補完されると、文章の余韻が強まります。失恋を経て、どんな気づきがあったのか、それをどう受け止めているのかを一文加えると、終わり方がもっと力強くなるでしょう。
法的勝敗の話でもないだろ
それなら最初から松本は勝ってる性加害については完全に無罪なんだから
具体的には、Xでちょっと話題になってた若手育成方法なんだけど、今は特にムリ（時代にそぐわない）かなあというやつ。
（特にITエンジニア界隈に限った話でも無くて、回路設計なんかでも昔は良く見た）
以下の手法なんだけど、これ昔は良く見たし、今もまあまあ見るんだけど、周りのフォローが無いともう結構厳しい。
・ベテランが2,3時間くらいで終わるタスクを3日設定でアサインする
・タスクの説明をする時に細かところまで話さない。大枠と、完了条件の詳細だけ伝える。その過程で仕様が曖昧な時に自然に聞けるスキルを鍛える。
・20分自分で考えてわからなかったら聞きにこい。その時は「今何に悩んでて」「どういうアプローチで解決させようとしてるのか」を 両方説明せよ、と伝える。目的と取るべき手段を相談できる癖を叩き込む。
・変な実装し始めてたら、「そもそもこのタスクは何をするんだっけ？」と伝えて、セルフで脱線を検知できるような感覚を身につけさせる。
え！こんなのスゴイ優しいじゃん、良い教育方法じゃんって思うかもしれないんだけど、コレ第三者目線だとそうかもだけど、若手目線だと地獄なんだよね。
これ、「3の倍数はFizz、５の倍数はBuzzって出すようなの作っといて。３時間くらいで」みたいな感じの指示になるんだよね。
で、ぼちぼち実装してたら「あー、そこはそういう関数にするんだ、このタスクの目的ってなんだっけ？」みたいな口出ししてくんだよね。
最悪だよね。
指示出し側にはおそらく正解があるんだけど教えてもらえなくて、自分のやり方で実装してると口出ししてくんの。
さらに、仕様が曖昧で、聞くとそこしか答えてくれない（書いてないけど、教育目的だと先回りして詳細を補足したりしないと思うので）
それで「悩んでること」と「どう解決しようとしてるか」をセットで聞きに来いって、ほぼ完成形で聞きにこさせんだよね。
例えば、「３の倍数かつ５の倍数の場合の仕様に悩んでまして」「FizzBuzzと出すつもりです」みたいな。
若手が効きたいのは「指示された以外の詳細で決まっていることはありますか？」なんだよね。
例えば、「１～１００までの間で出力するようにしとくか」みたいな若手が実装してたら、たぶん「あー、依頼したタスクの目的はなんだっけ？」とか割り込んでくるんでしょ。
なら最初から「任意の数に対して対応可能な形で実装しておくように、整数以外が入る可能性あり」みたいな条件付けて出しとけや。
みんな余裕があったから。
「あ、それ教育目的だからガンガン聞きに行って良いんだよ、期待されてるってことだよ」みたいなフォローを入れる同僚とか上司が必ずいた。
あと、そもそも同期がわりと数が居て、昼めし食いながら愚痴を言いあったりすることで、あーどっこもそんな感じなのね、という納得感があったから。
今はどっちもない。
若手をバカにしない。
前述の、ベテランと若手を明確に区別した上で、能力をバカにしてないとできない手法なんだよね。
明確に「これは教育です」「勉強会です」という時間を設けてやるのであれば、パワハラにはならない。
勉強会で、クイズです正解は何でしょう？なら別に問題無いから。
例えば「俺がこの仕様を実装するときに、例えばこんな感じで実装進めるんだけど、タスクの目的から乖離してきたなと思った段階で指摘してみて」みたいなやつ。
権力勾配がある状態で、権力のある側が無い側に対して目的と情報を伏せるから。
「そういう常駐先が多いので、その訓練をします」と宣言して実施しててもご時世的にキツイのに、おそらくそういう宣言すらしてないでしょ。
UNIQLOで冬服選んできてって言われて、外出用、全部で２万以下ねって言われてる感じね。
で、じゃあアウターでも買うか、ヒートテックもいるかなーって選んでたら「あー、そういう色選ぶんだ？」みたいに言われるヤツね。
え？なんか指定ありましたっけ？って聞くと、いやいや外出用だよ？目的考えてみてよ？みたいな正解言わないヤツね。超ウザいでしょ。
教育目的として、これを明確に宣言して結果に差が出ること無いよ。
勉強なのでベテランと違う進め方してるし、クイズだから正解伏せてるって、ちゃんと説明できるから。
ベテランと違って俺は嫌がらせを受けているっていうのがハラスメントだと感じる理由なんだから、嫌がらせじゃなくて目的が明確にあると伝えるだけでずいぶん違うよ。
（ちなみに、コストをかけて勉強会を開催するのが一番イージーです。IT業界じゃないけどウチは余裕が無いからこそ完全教育目的の時間を取ってる）
ただまあ、採用コストかけて雇った若手エンジニアが辞めるというフィードバックを受けてなお手法変えないんだから信念があるんだろうし、それで辞めない若手が入ってくると良いね。
神道に対してそこそこ信仰の厚い人間として、落合陽一神社関連について感想を書いてみる。
神道に対して信仰が厚い状態って曖昧だから定義すべきだと思うけど、いろいろ面倒なので省く。神様好きなんやなーぐらいで思っといてくれ。
一番良く見る反応がこれかな？宗教について平均的な感覚の人がこう反応しがちだと思う。
でも個人的にはあまり何とも思わなかった。そもそも日本ではあらゆる信仰はバカにされるか、無いものとされるからだ。良いことではないと思うけど慣れている。
日常生活に宗教的な要素はたくさんあるけど、明示的に信仰がある人間の存在は全くと言っていいほど想定されていない。増田の信心は無害な神道に向いてるけど、それでもびっくりされるんだよね。
なので、「普通の日本人」の感覚にそれなりの資本が合体すると、まあ落合陽一神社みたいなものになるのは不思議じゃない。
前段とも重なる話でありながら少し違うのがこれ。
メジャー宗教の儀式をマイナーチェンジするのは新興宗教あるあるなので、神道のお作法を変えつつ神道由来の「神社」の用語を使うこと自体は、あー新興宗教やってんな。という感じだ。神職の人は怒るかもだけど。
落合神社のがっかりポイントは、ぐちゃぐちゃ様式に大した意味がないところだ。
何らかの意図を持って変えたならそれは「変更」になる。新興宗教はだいたい教義をこねくり回したり、演出意図を持ったりして「変更」をおこなう。でも意図のない変更はただの「間違い」だ。落合神社はこれをやった。
もはや神道は関係ないのだが、落合陽一って雑に言えば理系で頭良くて、じゃあ理系一辺倒かというとそんなこともなく、メディア論あたりにも触れている人間だ。そんな人が意気揚々と「間違い」をお出ししてきた。それはさすがにダサい。
これが、例えばひ〇っしーがやったことなら増田もここまで言わなかったし、適当なお題目をつけて装束をヨウジヤマモトあたりに変えてきたらおもしれーと思った。ヨウジヤマモト着た神職とかちょっと見たいだろ。
でも落合神社の惨状は、「間違い」とか、調査不足とかやっつけ仕事とか、そういった言葉で表現せざるをえない。もう信心とか以前の話で、それなりの地位がある人が適当な仕事してんのがダサい。がっかりした。
落合陽一神社について、個人的には宗教面であまり不快に思わなかった。でも地位知名度のある社会人かつ研究者がやることとしては、めちゃくちゃダサいと思う。
一番の問題は、明確さと説得力の不足です。この文章はあなたの感情を中心に回っていて、具体的な事実が十分に裏付けられていません。読み手にとって、なぜこの状況が問題なのか、何があなたをそこまで追い詰めているのかがぼやけています。
まず、冒頭で「読みにくかったらごめんなさい」と述べているのは、大きなマイナスポイントです。プロは、読み手に対して無駄な謝罪や自己弁護はしません。最初の一文から、「共働きで幼児がいる家庭の父として感じた葛藤について」とか、「共働き家庭の育児と夫婦間の役割分担について感じる課題」といった具合に、テーマを強く打ち出すべきです。
次に、エッセイの主題がぼやけています。「妻が病気で帰省し、子どもと会えないことが辛い」とのことですが、読み手には共感しにくい表現が散見されます。感情的な表現に頼りすぎず、読み手にわかりやすい言葉で現状を説明しましょう。たとえば、具体的にどうして「日中に会えない」ことが問題であり、あなたの「育児の役割」をどう制限しているのかを冷静に示す必要があります。
さらに、「家事育児を半々で分担している」という点も、具体的な裏付けが必要です。本当に半々なのか、あるいはどのような家事や育児を分担しているのかを示さないと、単なる「主張」に過ぎず、説得力に欠けます。また、義母との会話に関しても、何が言いたいのかが曖昧です。義母の反応がなぜ問題なのか、そこが不明確だと読み手も理解しづらいです。
最後に、「辛くて気が狂いそうです」という表現も、単なる感情的な叫びに感じられ、共感を生みにくいです。感情を表現するのは悪いことではありませんが、効果的に使わなければ、ただの「不満」や「愚痴」に見えてしまいます。この状況で何が具体的に辛いのか、どんな助けを求めているのかを示しましょう。
たぶん遊戯王エアプ勢だと思うけど、遊戯王には総合ルールが存在しないよ。
https://mtg-jp.com/gameplay/rules/docs/0006836/
https://www.onepiece-cardgame.com/pdf/rule_comprehensive.pdf?20240419
遊戯王のパーフェクトルールブックは総合ルールに似せた攻略本だ。また冊子になっているものは簡易的なものなのであちらも総合ルールとは言えない。
大きな違いは基本的な考えやルールや用語の定義が抽象化され明確になっていること。
一番わかりやすいものとしてワンピースにはこういう項目が1ページ目にある。
これはあらゆるカードゲームが採用している非常に汎用性に富んだ原則的なルールであり、黄金律の一つとされる。
仮に「モンスター１体を対象とする。そのモンスターを破壊する。そのコントローラーは１ドローする」という効果があったとしよう。
対象にしたモンスターAが破壊耐性を得て破壊できなかったする。この場合、遊戯王では１ドローできるかどうかは微妙なテキストの書き方（その後など）や裁定によって状況が異なる。
しかし、「可能な限りその行動を行う」という黄金律が総合ルールによって定められている場合、破壊できなくともそのコントローラーは１ドローする。
最初の破壊という処理が実行不可能で無視されてもそれ以外は可能だからだ。もちろんこうならない場合も存在し、例えば対象がすべて不適切（解決時に存在しない）ならばその後の処理はすべて行わない。
これらの処理はテキストと総合ルールによってどうするかが明確であり、なぜそうなるかは個別の裁定で決めることはない。なぜなら「実行可能だから」という理由があるからだ。
実行可能でも実行するかどうかはカードの個別ルールや過去の裁定基準が握っている。
この「同時に実行されるから」というのも実は明文化されているわけではない。
たとえ裁定があったとしてもそれは一種の慣例に過ぎないからだ。
除外と同時に行うという表現も、結局はカクリヨノチザクラが同時か異なるかの裁定を持っているかに左右される。
遊戯王は
それはテキストに付随する裁定に依存するのと、総合ルールなどで処理が明文化されていないからだ。
そもそも、総合ルールは遊戯王には存在しないことが多くの人に理解されていない。
例えばパーフェクトルールブックは最新版でもサイキック・ブロッカーのような禁止令構文を記載していない。
総合ルールが数年に一度発売される書籍に依存するとか現代カードゲームではナンセンスすぎるし、そもそも総合ルールとしての体裁をとっていないのだから同人誌や攻略本の類と区別できない。各項目にナンバリングすら振られていないんだから。
裁定はあくまでも挙動を個別に具体的に示すものであり、理由や根拠は別に存在する。その理由や根拠が曖昧なんだよ。
というか、最近は裏守備のルールや強奪系のルールも裁定の変更だけですませているし、総合ルールなんてもので「コントロールのルール」という項目が作られる気配もない。
こういうのが遊戯王の良くない点だ。
恐らく当選する、街頭演説を見に行ったけど聴衆の熱気がエグい。
かつマスコミが必死で叩いているが叩けば叩くほど票が伸びる無敵の追い風。
一方で稲村の聴衆に熱気は無い。
組織票をどこまで伸ばせるかだが、今回は造反する組織員も多いだろう。
筋論で言えば議会は斎藤を不信任した、戻ってきた、状況は変わってない
これが正統であろうと思うのだが
全会一致で追い出した知事が戻るんだよ？
かつ、そもそも不信任決議の大義が無かった、議会が設置した百条委員会の結論を出さずに不信任しちゃったからロジック的に不信任の理由が曖昧、てか無い。
あえて言うならば「住民の声」なわけだが、斎藤が当選しちゃったらこれが間違いだったって話になる。
おかしくね？
県議会の意思決定が間違ってたって立証にもなってんだから今度は議員全員が辞職すべきじゃね？
だって全会一致の不信任だぜ。
無責任すぎね？
わからんのはこの場合、理屈の上では知事と議会はねじれ状態になる
議会全員が知事を拒否しているわけで、それで県政が前に進むのか。
維新で言えば橋下も最初は組織を持たず孤高の知事で議会とは対立状態だった。
それでも自治は進行はするが。
さすがに全会一致の不信任を出した議会と相対するのは理論上無理でしょ。
で、議員選挙をするにしても、現職議員は全員が不信任案に賛成しており
つまり県政の闇勢力の一人でもあるわけで、対立候補はそれを訴求するだろう
ほとんどの議員は組織票を持っているので大半は当選するだろうが苦しい戦いになる。
ええの？それでええの？
