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はてなキーワード: ベルとは
今日は金曜ロードショーでディズニーの「モアナと伝説の海」が放送される。
これは南太平洋の神話をモチーフにした作品であると同時に、「モアナを主人公とした神話」が生まれるまでの物語でもある。
というのも、今作は、かのスター・ウォーズが参考にしたことでお馴染み（？）のキャンベル神話論（ヒーローズ・ジャーニー）（正確には、それを作劇理論にアレンジしたヴォグラーの「キャンベルの12ステージ」）にかなり忠実に作られており、まさに1つの英雄神話と呼べるものだからだ。
ここでは、劇場公開当時にメモした、ヒーローズ・ジャーニー（キャンベルの12ステージ）と「モアナ」のあらすじの比較を再掲する。
当然ネタバレしかないので、未視聴の方は本編を見てから読んでほしい。
（はてな記法がうまく使えないので折りたためなくてすみません、薄目で見逃してください）
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→冒頭シーン。幼モアナは村でタラおばあちゃんから伝承を聴いている。
Stage 2：冒険への誘い。
Stage 3：英雄は、冒険に気乗りしない。もしくは、「冒険の拒絶」をする。
→モアナ自身は海に行きたがっているが、父に禁じられて冒険に行けない。また、プアと海に出るも失敗する。
→モアナはおばあちゃんに導かれ、村の過去を知る。そして村の危機を救うために旅立つようおばあちゃんに託される。
Stage 5：第一関門（第一の試練）を突破（門番の撃退）。「特別な世界」へと一歩踏み出す。
→モアナは高波（門番）を越え、珊瑚礁の内側から外洋（特別な世界）へと漕ぎ出す。
Stage 6：「特別な世界」で、「試練」「仲間」「敵対者」に次々と遭遇する。
→モアナは外洋で、舟の転覆などの「試練」、マウイという「仲間」、カカモラやタマトアなどの「敵対者」に遭遇する。
→モアナたちはテ・カァの元へたどり着くが敗北する。
Stage 8：「最大の試練（オーディール）」＝「第二の関門」の突破。
→マウイはモアナの元を去り、モアナは自信を失い（第二の関門）一度はティ・フィティの心を海へ返す。おばあちゃんや先祖の霊（？）に励まされ、再び立ち向かう勇気を得る。
→モアナはテ・カァがティ・フィティ（帰路への鍵）であることに気づく。
Stage 11：「第三の関門」を通りぬけ、「復活」を経験する。
→モアナは海の道（第三の関門）を通ってテ・カァと対峙し、ティ・フィティの心を返す。するとテ・カァはティ・フィティとして復活し、マウイの釣り針とモアナの舟を直す。
Stage 12：「宝を持っての帰還」。日常世界へと帰着する。
→島の生命を蘇らせ航海技術も身につけた（宝）モアナは村に帰還し、次期村長としての日常へと戻る。
こうして見てみると、面白いほど当てはまっているように見える。上映当時「モアナはマジで『神話』だから」とツイートした覚えがある。
最初は気づかなかった。会計を済ませて、いつものように買ったペットボトルのラベルを剥がして捨てようとしたら、ゴミ箱が消えている。代わりに店内には小さな張り紙があった。
「ゴミの不法投棄が相次いだため、ゴミ箱を撤去しました。ご了承ください。」
なんだそりゃ、と思った。確かに、誰がどう見ても店の商品じゃない弁当の空箱や家庭ゴミが詰め込まれているのはよく見た。でも、そのせいで正当に使ってた俺らまで不便になるのは納得いかない。
コンビニのゴミ箱がなくなっただけで、なんでこんなに不便なんだろう。例えば、買ったペットボトルを飲み終わったら、家まで持ち帰らなきゃいけない。おにぎりの包みをどこに捨てるか悩む。電車のホームのゴミ箱も撤去されてるから、手荷物がじわじわ増える。
いつからこんなに、ゴミを捨てることが難しい社会になったんだろう？
ある日、コンビニの店員さんに「ゴミ箱、戻る予定ないんですか？」と聞いてみた。そしたら「難しいですねぇ」と苦笑された。そのあと、「最近は監視カメラ増やしたから、不法投棄する人も顔バレしてるんですけどね」と言う。じゃあ戻してもいいじゃないか、と思ったが、そこまで口には出せなかった。
結局、俺は小さなポリ袋をカバンに忍ばせるようになった。自分専用のゴミ箱を持ち歩いてるようなもんだ。でも、なんだかそれがすごく虚しい。
世の中が便利になるほど、不便さが目立つようになる。そんなことを考えながら、今日も俺はペットボトルのラベルを剥がして、ポリ袋に押し込んでいる。
2日目
5:00
6:45
着替える
7:30
朝食のレストランを遅めの時間にしているため、小腹を埋めるためおやつを買う。
7:45
買ってきたおやつを軽くつまむ
8:15
手荷物検査の手前でハッピーエントリー通行証＆宿泊証明書の確認が入る。
8:20
2日目は通常のワンデーパスポートなので、色々手配する必要がある
今回は
・上記スタンバイパスの時間に合わせてロイヤルバンケットのモバイルオーダー
を手配する。
DPAは乗車時間を選べるが、スタンバイパスおよびプライオリティパスは早い時間からの先着順のため、狙っている時間になるまで待つことに。
8:30
アトラクションはスタンバイパスもプライオリティパスも一向に時間が動かないので、一旦撤収。
8:35
しかしスタンバイパスもプライオリティパスも一向に時間が動かない。
8:45
9:00
9:20
DPAは購入後そのDPAを使用するか、1時間後にならないと次の購入ができない。
9:50
TVメニューから支払い用の二次元コードを表示→スマホのWebブラウザで決済
手荷物は部屋に置いていけば回収して預かってくれる。（やはりWebブラウザから依頼をかける）
アプリ内で手続き出来るとなお便利なのだが、「部屋で手続きする」必要があるんだろうな。
11:30
11:35
1日目に乗車効率の悪さを書いたが、この時に実感した。
・1台ずつの出発
・4人乗り
12:00
食べ物がセットメニューしかないのは使いにくいので、オペレーションがこなれてきたらバラ売りして欲しい。
12:45
別エリアへ移動
13:00
13:20
シングルライダーで乗車
妻子には先に行ってもらう
13:45
いつ食べてもうまい。
妻子に先に行かせて、食べながら待ってもらってた
14:30
プライオリティパスで20分ほど。プレショー2回待ちくらいか。
15:00
ビアカクテル
そのまま飲み歩き
15:20
15:40
DPAで乗車。
ラストの東京、鉄オタは新幹線のディテールでCG映像であることを見破るとのことだが、
俺は新橋のサラリーマンなので、複数の建物・道路が省略されているところで見破った。
そして弊社のビルは綺麗さっぱり消えていた。
16:00
16:20
16:25
16:35
16:40
16:45
DPAで乗車
17:00
18:40
チェックアウト時に預けた荷物を回収。
ロビーで待てとのことでロビーのソファに腰掛けるが、2分ほどで荷物を持ってきてくれた。
18:50
19:00
19:05
帰る
こんにちは、ここバリ島からお届けするオリンピックの馬術競技です！青い空とそよ風が心地よい中、会場は多くの観客で賑わっています。
今、コースに挑むのは日本代表の選手です！美しい栗毛のパートナーと共に障害物をクリアしていきます。スタートのベルが鳴り、まずは軽やかなギャロップで1つ目の障害へ。
ジャンプ！見事にクリアです！観客席から大きな拍手が響きます。
次は難易度の高いトリプルコンビネーションです。スピードを調整しながら、一つ目、二つ目、三つ目も完璧にクリア！素晴らしいチームワークです。
最後の障害、スタジアムが静まり返ります...ジャンプ！成功しました！タイムも申し分ありません！これはメダル争いに大きく影響しそうです！
まさに息を呑むパフォーマンスでした。これから他の選手たちの挑戦も楽しみです。バリ島から引き続き、熱戦の模様をお伝えしていきます！
1日目
9:00
9:05
・手荷物預かり
スーツケースを預ける。
「ホテルに着いたらベルデスクへ取りに行ってくれ」と言われたが、「今までは部屋に入れてくれてたよね？」と聞くとやってくれるとのこと。
この場でチェックインが可能。フロントに寄らずに部屋へ直行できる。
・チケット購入
ファンタジースプリングスホテル宿泊者特典（購入する権利が）。
ディズニーシーの、ファンタジースプリングス側エントランスを通るために必要。
加湿器の貸し出しをお願いした。
正直言うとデフォで部屋に置いて欲しい。
9:30
妻子と合流
先にモノレールの駅へ向かわせて、フリー切符（2日分）を購入させていた。
以前はディズニーホテルの宿泊特典で滞在日数分のフリー切符をもらえたのだが数年前に廃止された。
9:45
駅を出てホテルへ。ホテルの敷地入り口で宿泊証明書の確認をされる。
9:50
10:15
エルサとアナが出歩いてた。
曰く「KFCのクリスピーの方がうまい」とのこと。肉自体にあまり旨味がなかったらしい。
10:40
10:50
乗船時の注意事項アナウンスがサバサバしていてカサンドラみが強い（が、園崎未恵自身は出演を否定している）ので、これはO社側が狙ってやったか。
11:30
ラプンツェル役の中川翔子が5年前に声を録ったとポストしていたので、多分このアナは存命中の神田沙也加の声。
ちょっとした落下が数回あり、絶叫系が苦手な子供は驚いていた。
11:50
このエントランスの利用自体が宿泊者限定のため、出る際にも宿泊証明書の提示が必要。
再入園手続きは、ハンドスタンプが廃止されチケットの二次元コードを登録する形となっている。
12:00
ホテルの建物を模したムースが食べたかったのだが、季節でメニューが切り替えられてしまい無くなっていた。残念。
13:20
荷物を持ったままゲートを通り、引っかかった人だけが荷物の中身を改められる。
俺は必ず引っかかる。
13:30
お土産屋さん。
6月に来たときは長蛇の列だったので入店を諦めた。今回は特に列も無く、さらっと入れたので良かった。
ホテル内に土産屋を置かず、パーク内にのみ設置しているのはおかしいと思う。
13:50
14:10
子供（小学生男子）は可愛いものが大好きなので、新アトラクションの中でこれが一番気に入ったとのこと。
マジックパスは超速で乗れるが、通常スタンバイの進まなさが酷い程度には乗車効率が悪い。
14:20
14:50
15:00
途中の通路、フレグランスの匂いが強すぎる。多分バラがベースの香り。
あとでホテルの外に出た際、服に匂いが染み付いているのに気づくレベル。
しばらく部屋でだらだらする。
16:20
16:30
これの人気・混雑度合いを考えると、再び乗るのはしばらく先になりそうなので、気が済むまで乗ることにする。
子供は怖くて乗りたくないとのことだったので妻に任せ別行動。
16:45
17:00
別行動中、妻子はネバーランドアドベンチャーとビジーバギーに乗ってきたとのこと。
子供から夜のビジーバギーが大変良かったと聞き、このあと一緒に乗ることに。
17:40
18:00
18:05
夕食へ移動
18:10
18:15
レストランで夕食
19:15
このあと妻子はミラコスタから入園してファンタジースプリングスまで散歩するとのことで、またも別行動に。
20:00
降りる時は楽だが、乗る時はちょっと大回りになって面倒くさい。
20:15
戻ってきた
もう従業員も俺の顔見て「ああ、またアンタかい」という顔してる。
20:25
20:40
20:50
20:55
21:10
妻子と合流
21:15
部屋へ戻り、風呂入って寝た。
2日目
これからお目にかける雑文は、データにもエビデンスにも専門知にも基づいたものではない。
むしろ一市井の人間の有限（どころか乏しい）観察と未熟な想念、そして「何か書かなければならない」という衝迫のみを支えとしている。昔風に言えば標題のとおり印象批評だし、現代風に言えば単なるお気持ちである。
それでも、虚言や流言、罵詈雑言が猖獗を極めるクソッタレインターネットへ供する一服の清涼剤たらんという意志を持って草した文であり、そのように読まれることを希う次第である。
以下に続く文章は、主語がデカすぎるだの、事実認識がお粗末だの、構成がなってないだの様々な批判に晒されるであろうことは最初から織り込み済みである。いずれも筆者の能力の至らなさに起因するので「ごめん！」としか言いようがない。
もっとよりよい認識や知見の給源は他にあると思うので、それらに接するのが一番いいと思う。そのような批判を恐れずにあえて書く理由は、まさに標題で仄めかした「民主主義を虚無に捧げてはいけない」という信念を擁護するために自分でできることをしようと思った、ただそれだけである。
この文を書こうと思った直接のきっかけは昨日の兵庫県知事選挙である。
つい１週間ほど前に太平洋の向こう側でトランプが当選し、「MAGAくんさぁ……」という軽侮の念を抱きつつも、どこか他人事の如く受け止めていた自分がいた。
しかし、メディアやネットでパワハラ野郎だの私利私欲を極めたゴミだのサイコパスだのさんざん叩かれた斎藤元彦がメイク・ヒョーゴ・グレート・アゲインした途端、愚かな民衆なる集合は爆弾ゲームよろしく我々にヒョイと手渡されたというわけだ。
尤も、自分の最初の認識がそもそも間違っていたというのは認めるにやぶさかでない。要は愚かな民衆も、賢明な民衆もどこまでいっても抽象概念で、そのような概念で語れる事柄には限界があるという単純な原則をしばし忘れて物を考えがちというだけのことだ。
このような間違った考えで一喜一憂しているのは筆者だけはないらしい。
選挙結果が出てから、兵庫県知事選は立花某にハックされたということや、あるいはネットで真偽不明の奇々怪々なフェイクニュースを浴びせられて正常な判断ができなくなった結果だとして、SNSと選挙の結びつきを否定的に見ている向きがある。
もちろん、我々はアメリカの大統領選にロシアやイランが介入しようとしたという事例を知っている。ならず者国家の裏工作を挙げるのが極端だとすれば、ケンブリッジ・アナリティカのような倫理観の欠片もない連中がいることも知っているはずだ。
しかし、現段階の情報でもって、兵庫県民は騙されたのだという前提で話を進めるのは問題だろう。それをもってしても社会の底が抜けたとか、もはや民主主義は終わりだという悲観的で短絡的な発想に至りがちということを見ても、この種の作業仮説は民主主義に有益どころか有害であることは明らかだ。そういう人たちがエピストクラシーを実現するのか、リベラルな思考をもった等質的な市民たちによる思想のゲーテッド・コミュニティを作るのかは知らないが、それはきっと非民主主義的な操作で行われるものではないか。筆者はリベラル嫌いだが、それでも自分たちの理念に後ろ足で砂をかけるような彼ら・彼女らは見たくないというのが嘘偽らざる思いだ。
各種報道を見る限りでは、兵庫県民は普通の民主主義国家における市民と同じくらいの能力や感覚を持ち、それなりに各候補者を比較考量した上で投票に臨んだと考える方が現実に近い、と筆者は考えている。
ここでは斎藤や稲村の政策についてどっちがいいとかいうことは考慮の埒外に置くが、少なくとも「何かいじめられててかわいそうだから！」とか「メディアの一辺倒な報道が気持ち悪いから！」だけで110万票も取れるんだとしたら、残念ながら民主主義以外の選択肢の有効性も検討すべき時期が来ているのかもしれない。もちろん、実際のところそうではないのではないか、というのが筆者の見立てだ。
何が斎藤元彦に再び県庁の敷居を跨ぐことを許したのか。それを考えるために補助線を引きたい。もちろん、論理的必然性をもった操作ではない。何故ならこれは印象批評にすぎないので。
少し前に国民民主党の玉木代表の不倫問題が報じられた。不倫の責任の取り方は様々だろうが、代表を続投しこれからも頑張っていくということが比較的多くの人に受け入れられているように思った。
その方策の是非はともあれ、手取りを増やそうというストレートな訴えが若者を中心に多くの支持を広げていて、それに水を差すような報道を苦々しく思っている、あるいはある程度「相対化」可能な事柄だとして脇に追いやってもいいという雰囲気があるように筆者の目には写った。
筆者個人はこの種の思潮には到底賛同できない。不倫するような人間に増やしてもらう手取りなんぞはこちらから願い下げである。議員辞職するまでではないとしても、代表を辞任し一兵卒として政策の実現に邁進するということだって責任の取り方としてありえたのではないかと思っている。
どれだけ政策を懸命に訴えても、政策を進める当事者の「人品」というのは、決しておざなりにしていいものではない、と個人的には思う。実際、自民党の政治資金収支報告書不記載の問題に端を発する「裏金」逆風はそのような考えから生まれたわけだし、与野党伯仲という結果に実を結んだと考えれば、個人的かつ奇異な考えではないとも思う。であれば、妻子ある男性が別の女性に懸想することを問題視しなくていいのだろうか（妻子にとっては経験しなくていい嫌な出来事であるし、相手方の女性が公党の代表者と不倫したことがバレればその社会的地位をも脅かしかねないという帰結を予想できなかったのであれば、政治家どころか責任ある社会人としても御しがたいレベルの不見識なのではないか。）。
とはいえ、上の筆者の考えは少数派に属するものだと思う。不倫は家族や当事者の間で解決されるべきでダメだったら家庭裁判所へどぞ、というような私的な話で、こんなことのために俺たちの手取りが台無しになってたまるか、玉木はきっちり反省してその後頑張れという意見が大勢を占めているのではないか。
そしてこれは、斎藤が公益通報制度を度外視して告発者を袋小路に追い込んだことや、トランプが弄する信じがたい人種差別的・性差別的言動によって当事者が傷つけられることを等閑視するメンタリティと相通ずるものがあるのではないか。
もちろん、そういった非倫理的な行いに諸手を挙げて賛成するダークトライアドガチ勢のような人間ばかりではないだろう。しかし、それはそれとして、というような相対的態度をとらざるを得ないのは、言い換えれば自分たちにとって焦眉の問題が別にあるということにほかならない。
このような相対化を導くに至る根源的な不満の存在それ自体は目新しい指摘でもなんでもない。ラストベルトの労働者も、閉塞感を感じてきた兵庫県民も、手取りが増えない若者のいずれも「古くて新しい問題」であり続けている。目新しいことでもないのに、定期的にこの種の話が出てくるのは、解決が困難なことの証である。そもそも解決可能な話なのか？ 全てのステークホルダーに満足を与えられるほどのリソースがあるのか？ 自分たちの満足のために誰かにふるわれる不正義もやむなしとする世界で、オメラスから立ち去る勇気を持つ者たちが果たしてどれだけいるのか？ 我々はずっとこの問いかけの中に閉じ込められているし、この困難さを抱きしめることが民主主義の要諦なのかもしれない。
この文では、貧しくあってもせめて人並みの倫理ぐらいは持てよバーカ、とか、人民の悲しいまでの想像力の欠如を嘆かん、という倫理的お説教や慨嘆を述べ立てるつもりは毛ほどもない（そういうリベラルへの嫌悪感を筆者は多くの人と共有するものである。）。政治家に自分たちの方を向いてほしい、助けてほしいというのは当然だし、その願いが届くのが民主主義のいいところではないだろうか。
だが、その時、もしかしたら誰かを犠牲にしているのかもしれないという一抹の不安は感じてほしいなとは思っている。それが望蜀に属する話だとしたら、民主主義の皮を被った椅子取りゲームを続けるべく、我々はいつ鳴りやむか分からない音楽に耳をそばだて、減り続ける椅子を横目に生きていくのだろう。これがいいとは、筆者は決して思えないが。
「あの青年は人のしあわせを願い、人の不幸を悲しむことのできる人だ。」
大人になってから『のび太の結婚前夜』を改めて見た時に、「なんて当たり前のことを言ってんだ。よっぽど褒める言葉が見つからない時用の言葉って感じだ。」という冷笑的な感想を持った。しかし、今ならのび太が全くもって稀有な人間であったと痛感せざるを得ない。
立花が言うように元県民局長がどんなに酷いことをしていても（逆にどんなにいいことをしていても）、斎藤の拙速かつ強引な統治手法（このことは必ずしも立証されていないが、その後の百条委に至るまでの対応を見ればそう思わざるを得ない）に問題意識を感じて声を上げたこと、そして斎藤がそれをこれまた拙速かつ強引に対峙し、県政停滞のハードランディングに至ったのとは別の問題である。その対応に関する法的な問題などはこの際措くとしても、百条委で問われた道義的責任を「わからない」と述べた斎藤が、再選で得た民意を盾にこの問題を「相対化」しようとする危険性がないとは決して言えないだろう（当選後、記者団に対して「知事部局として一緒にやっていくのは公務員としての責務」と述べたのは、県職員に対して「俺は民意を得たんだからお前らがついてくるのは当然だよな？」と釘を刺した形とも言えるし、先行きは不透明だ。）。
斎藤に投票した人は、せめてそういう状況が棚上げになったままであることを認識した上で、自分たちの居心地の悪さに素直に向き合ってほしいと思う。（元県民局長が死んだのは別の理由であるという卑劣な矮小化をするのではなく、）たとえ拙速で強引でも斎藤が自分たちにとっていい兵庫県を作ってくれると信じて投票したのだとすれば、その結果誰かが痛い目を見ることになるかもしれず、それはひょっとすると顔見知りかもしれない。その時、その人の不幸を悲しみ、その人の幸せのために何かできるだろうか。そういった考えを頭の片隅に置き続けることが、民主主義のレジリエンスを形作る重要な要素だと筆者は考える。清廉潔白完全無欠な政治家が存在しない世界で、民主主義を選び取った全ての清廉潔白完全無欠でない我々にとって、「それがいちばん人間にとってだいじなこと」ではないだろうか。
日々の生活に汲々として自分の人生にやりきれなさを感じながら 「人のしあわせを願い、人の不幸を悲しむ」というのはそうそうできることではない。とはいえ、できていないなと思うだけでも、「あの時できなかったから次こそは」という思いにつなげられるかもしれない。
これTwitterがイーロンに乗っ取られたときにみんな合唱するよう話したけどさ、みんな忘れちゃうんだよね…。
Twitterってね、新しいサービスを増やすたびに突貫工事みたいにつくりあげたものなんだ。
シンプルじゃもう無くなってて、その歴史をよくわかってる人が運用してたわけよ。
その人をイーロンが飛ばしたんだよ。
凍結祭りも、アカウントロック、ラベルも、最近夜中に重くなるのも、検索が正確じゃないのも、生年月日が非公開なのに見えているのも、みんなバグでしょ。気づいてる？自称JKおじさんたち昭和生まれなのバレてるよ？
これが「新しいサービス」で「まだ出来上がってない」「解消して成長の余地がある」ならともかく、
Twitterは…Xは壊れてるんだよ。
AI云々言い出す前にイーロンがなにをやってんのか、改めて思い出すべきだと思うよ。
全体を100としてそのうち51を占めれば多数による支配を主張できます。ところがその多数派もいくつもの派閥に分かれています。すなわちその51のうち26を占めれば100という全体を支配できます。
これを話してる時のラングの顔がすごくいい顔で忘れられない
静岡に旅行に行った時のことだ。観光地を歩き回って喉が渇き、自販機で飲み物を買おうとした。そこで見つけたのが「しずおかコーラ」という謎の飲み物。ラベルには富士山とお茶の葉のイラスト。どう見ても怪しいが、旅の勢いで買ってみた。
一口飲むと、予想外にお茶の味がする。炭酸とお茶の絶妙に微妙なハーモニー。美味しいかどうかは正直迷うが、もう一口、そしてもう一口と飲んでしまう妙な中毒性があった。
それから静岡の自販機をよく見ると、他にも謎ドリンクが並んでいる。「いちごサイダー」「わさびラムネ」など、見たこともないものばかり。静岡、どうなってるんだ？と思いつつ、結局何本も試してしまった。
後で地元の人に聞いたところ、「観光客が面白がって買うから種類が増えたらしいよ」とのこと。なるほど、観光地ビジネスに乗せられたわけだ。でも、そんな商魂たくましい静岡がなんだか好きになった。
禁呪や死者の宮殿でC.H.A.R.I.O.Tでアイテム集めをしたのもあってプレイ時間はゲームの記録で7日と18時間(186時間)ぐらいだった。
前評判で色々出てきてたけど、楽しめたとは思う。レベルキャップはあんまり面白くはないと思う。バフカは気にならなかった。
寄り道(死者の宮殿)が長すぎてストーリーあんまり覚えてないけど、Cルートは王道って感じだった。
難易度は3章あたりから厳しくなってきた。難易度設定に余裕があんまり無いような印象。
その他
カーテンコールやW.O.R.L.Dでの他ルートは一旦保留するつもり。
やるならイベントだけ見る目的でさくっとやりたいけど、それができないっぽいし、ドラクエやりたい。
ワイはチノパンマンやけどどこでも刺せる布っぽいものが編み込まれてるベルトしかよー使わんやで
なんでベルトの調整こんな難しいんだよ。穴の位置全然合わないしきついかゆるいかの二択しかないの意味わからん。力入れて調整しようとしたら指痛くなるし革に跡ついてダサくなるし、普通に使いたいだけなのに。
これ作ったやつ絶対考えてないだろ。こんなの使わせるほうがおかしいだろ。こういうのが地味にストレスたまるんだよ。何もかも面倒くさい。
「マスクなんて意味がない」「コロナワクチンは人を殺す、イベルメクチンを使おう」
そんなエセ科学で吹き上がる陰謀論のデタラメを、かつて私達は知識を以て一蹴してきた筈なのに、今では絵描きとその信者達が同じ穴の狢となっている。根底は感情論でしかないという点でこれらは同一のものだ。「ワクチンが嫌い」「技術者が嫌い」「AIが嫌い」
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。
