それにわかってはいたけれど改めて医師の道は長いなと。6年通って研修が2+3年。いっぱしの医者になるころには30手前ですよ。アラサー宮崎が新人としてきゃぴきゃぴしてるのは普段未成年の漫画ばかり読んでいるとね。なんかね。ギャップすごいよね。アラサーで悩む教師とか目じゃないぜ。研修医たって並の新卒社会人以上に年上で学を積んでるのに大変だなあと。政治家はさらに年食っても新人ですが。

お話面でもERや外科でもなければ何週間・何ヶ月も治療スパンがあるからわりと時間が飛んじゃうよね。大変だ。それでいて宮崎の研修明けという一種の制限時間はあったし。(90,91話の最終回雰囲気よ)

でもこうやって挙げてみるとなんとかサザエさん時空にはならないように作ってるっぽい？かっちり決めて連載開始したわけじゃないし思ったより頑張ってるなって感じました。

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■漫画 フラジャイル病理医岸京一郎の所見の時系列を考える

アフタヌーンで大人気連載中の医療漫画「フラジャイル」。そろそろ連載10年が見えてきて、物語も新人宮崎がついに専門医になるなど節目を迎えてきた感があります。作中およそ3年を総決算したような21巻はまさにここで終わってもいい。第一部完。といった面持ちでしたが現在、新薬 JS1編へと続いてくれています。

そこで今回、改めて読み直したと共に自分の中での整理のために作中の時間がわかるようなヒントを探してみた。

時間の表記はだいたい1話目を基準にしている。

時間は明確な過去編とされてなければ話数が進むごとに線形に時が進むと増田が決めたんだ。

お約束

フラジャイルは今のような長期連載を予定されていなかった。

そのため医事紛争(弁護士千石)編18巻～で矛盾がでている。

「5巻の回想シーンで岸先生が壮望会に来たのは7年前」「(18巻では)時効などの関係で3年前設定」

「初期は連載がこんなに長く続くとは思っておらず医事紛争編は構想されていなかったゆえ」

「5巻のことは忘れちゃっていたんですか？」「作家も編集もすっかり忘れて楽しくやってました」

長期連載にありがちな後から立て付けていく設定に深くつっこんでもしかたないね。個人的に岸と森井とのやりとりは時間軸を移してもなんとかなるけれど岸と高柴との関係は長い時間が必要と感じるので医事紛争は(個人的)正史からはずしたいと思いまする。

連載だけ読んでると混乱した部分なので時系列を書いてみる動機だよ。

謎いところ

まとめたようでまとまらない情報を羅列しているだけになってしまった。

特に困ったところが「日本病理学会総会～アミノ株式総会」。かなりぐちゃった。

それに加えいつかは不明だがリアルの専門医の受験資格が経験4年から3年に変わった影響もあるかも

たぶん2017年から3年に。フラジャイル1巻が2014年で、8巻から 2017年発刊。

宮崎の試験はハッキリしてるかと思ったけれどそこもなんか怪しいし

あとは

・岸が壮望会に来た理由とそれからの活躍

・壮望会の悪評と建て直し

・稲垣の緩和ケア周り

もなかなか謎い。あと高柴×岸のエピソードが初遭遇ぐらいしかなくて思ってたより掘り下げてなかった。

名前 メモ

岸

宮崎

森井

火箱

南波

細木

稲垣

中熊

手嶌

比日野

戸倉

壮望会

慶桜

不明

岸入る前の壮望会、評判悪し(5話)

17年ほど前

稲垣、医者に。「終末期の患者さんと～16年間そう働くのが僕の仕事」(63話)恐らく壮望会以外(27話)。

2011年以前 8月　35話からの比日野 過去編　岸、慶桜・研修医 時代

岸、臨床医時代。感染症内科医。

岸、研修医時代「君の指導医は俺だ」

岸、研修医2年目？「去年、研修医ローテで2週間」前期研修か。

25歳前後？

将棋友道8「今月号」

恐らくすくなくとも9月以内に比日野死亡「治療開始より5日後死亡」

原因はSFTSで作中2011年以前。「当時はわかりませんでした」「SFTSが中国で特定されたのは2011年それまでは日本でも原因不明」(90話)

不明～2年間

稲垣、内科時代。慶桜ケア科に「よそのケア科に2年お世話」「研修先のケア科は慶桜」(85話)

「その頃から岸先生とは同僚」(85話)

このケア科2年が転院回数に含まれるかは不明(27話)

稲垣、「ひとりで壮望会の緩和ケア科を立ち上げ」(85話)

(伴、無菌病棟立ち上げ「昔伴君が責任者になって立ち上げ」(86話)時期不明「病棟を立ち上げて何年だ …何年もだ」(87話))

不明　岸、慶桜助教授 時代

手嶌と同僚に。助教授同士(33話)

13～10年前？

火箱兄、死亡「私が中学生の時兄は亡くなりました」(12話)

およそ13年前で火箱12歳

9年前？

森井、21歳？大学三年の夏に退学。壮望会の専門学校に入学。(3話)

6年前？

森井、24歳？専門学校卒業（3年制？）

壮望会病院に入り、6年間は辞められない(3話)

岸、壮望会に転院。高柴と初対面。「7年前」「新しく来た病理の先生ですよね？」(18話)

4、5年前？

物語開始前、岸が手嶌と最後に会う。「会うの何年ぶりだったんです？」「…5？6？」(作中1年以上経過)(34話)

岸の性格から正確さは怪しい。岸と手嶌が慶桜以外で会っているなら変ではない(岸の性格から怪しい)。

3年前？

火箱、アミノ入社？22歳？スタート1年半以上のときに26歳(11巻巻末)。4年生大学から新卒ではいればこの辺り？

新人火箱、十王寺と会う「三ヶ月目」「入社一年目」薬事部所属(67話)

不明

火箱、MRに。岸、森井とは1話前から面識あり。

2年と5ヶ月ほど前4月？

宮崎、医大卒業？。出身大学の病院で初期研修開始(80話)「初期研修は出身大学の病院」

不明

手嶌が慶桜を出る。「岸先生は慶桜を出てね」「僕はしばらく残ったけど～アメリカに留学して～研究職に転向した」(33話)

1年半ほど前

本郷、最後の彼女(病理医)と別れる「4年と3ヶ月33日彼女いない本郷」至極どうでもいい(55話)

5ヶ月前ほど4月？

宮崎、壮望会に。後期研修開始(80話)第一志望にフラれる。「どうして後期研修は壮望会を」

一年間は神経内科？「神経内科の専攻医になって1年で病理に転科したんだ」(80話)

この1年って1年目(4月に入り半年後の9月)に転科したのか1年半後の9月に転科したのか…。半年なら半年って言うよねぇ。でも2話の宮崎の発言と矛盾する気がするんすよぉおおおおおお

1話 スタート

9月23日-24日開始。院内描写は24日スタート。終了は25日。

24日に騒動、「ゆうべの手術」～「昨日はお世話になりました」で25日

宮崎、27歳？3年目？。専攻研修開始から半年？

宮崎、神経内科から病理に転科

2話

宮崎、転科後初日

宮崎、専攻研修開始から半年確定？「一応卒後2年目のドクターなので」(2話)80話の南波の話がわからなくなる。

てかこの流れの"ドクター"とは"博士課程です"って意味でいいの？医者の意味でいい気がするけど。"博士とって2年目"だとまたいろいろ変わってくる…

専門医認定の条件が経験4年といわれる(後、3年に短縮)

3話

岸、森井に転職の話をする。

6年間は辞められない条件を知っているなら森井卒業6年後？

森井30歳？

5話

森井慰労会(4話直後？)

火箱登場、宮崎とは初対面。

宮崎、病理診断開始(2-3話間と5話時間経過を加味しても早くなあい？)

5-6ヶ月経過ではない？

南波に新しい研修医。「宮崎の後に入った子」(9話)

4月に入った新人かと思ったが作中4-5月ではない？初期研修のローテーションか？

根拠は9話で半年ほど飛ぶのは不自然。8話で中熊登場して9話冒頭で中熊ポスター。8話で火箱・中熊面識。9話で「先日はどうも」

新薬 JS1 Ⅱ相試験に向け始動(10話)

JS1、竹田編開始(11話)

竹田、余命半年

竹田、JS1 3クール終了(13話)

竹田、10日後に死亡(14話)

実際何ヶ月生存したかはわからない？余命どおりならだいたい1年目終了。

火箱、アミノ退社(14話)

(間瀬、アミノ退社)

(竹田余命)+数ヶ月経過？

「あれから数ヶ月」

JS1副作用の判明

火箱、ビフィズス入社

(14話終了)

「この前」コンサル窪田参加(15話)

セカンドオピニオン外来開局(15話)

高柴65歳？、定年半年前(15話)

高柴、退職。「定年まではまだ半年もあるのに」(18話)

高柴クリニック開院。高柴編終了(20話)

慶桜、中熊により遺伝子検査ラボ設立。円が25歳で技師長に「2年前～25歳にしてラボの技師長に抜擢」(58話)

(手嶌、円と共に新薬開発)「手嶌くん～円も協力してる新薬開発の仲間だね」(時期不明)(61話)遺伝子ラボとは無関係か。ソフト開発し新薬の配列設計を発見。

半年以上経過 4月以降

第17会病理の学校(21話)

布施登場、医大5年

5月時点で布施がまだ医大5年なので病理の学校は4月以降(25話)

布施、半月間岸の元へ(25話)

8ヶ月後 5/19

笑美編。デジタル時計の日付が5/19。 (25話)

布施「君何年生？」「5年生です」(25話)

(稲垣、壮望会が3院目。前病理ありと前前なし(27話))

笑美編終了でおおむね6月(月末の演奏会)

宮崎、初術中迅速(31話)

(8巻巻末)

人物紹介年齢

宮崎 20台後半(大学多浪はなさそう)

岸不明

森井30歳(誕生日が11月11日)

位置 不明 41話 から 半年ほど前

間瀬、医薬新聞社入社「半年お世話になった」 (41話)

9ヶ月～1年半程度経過。 4月より前。6~夏まで？

森井31歳？

宮崎 28歳？

手嶌登場「4月から京都の細胞研究所」～「なられる」へ「やっと慶桜から卒業か」(33話)

「春から京都」(34話)

流石に何ヶ月も前に挨拶回りは変だと思うので4月前かなと思うけれど、後から見るとかなり早く挨拶してる？

ハル編(35話～)

間瀬、ビフィズス入社(41話)

9ヶ月～1年10ヶ月程度以前経過。６月～夏まで？or翌年4月前あたり

野球回。(44話)

入局先宣言の話。「5年も～お世話になって」。後期研修終了タイミングの入局(4月)なら意思表示は入局前年の夏までが一般的らしいからここが夏で実際の入局は来年という話か。4月の線は薄い？

火箱が野球をテレビ中継で見ている「今期つれぇ～」(44話)プロ野球は3月末開幕なのでオープン戦でなければ4月以降で「今期」「つらい」とわかるのはやはり前シーズン夏前ぐらいか。

(11巻巻末)

火箱26歳。ビフィズス在籍状態時。

「宮崎 20台森井30台」(46話)

2年弱。9月前？

宮崎デビュー戦(48話)「病理専攻1年目です」

宮崎迅速11回、剖検5回(49話)

こまごまとした話。3日謹慎や新聞掲載などがあるが明確で大きな時間移動はなし？

腎移植から「半月後」(54話)

11ヶ月以前経過or1年7ヶ月以前経過？ 9月前？ or 4月前？　or 4月以降？

日本病理学会総会12～14日(55話)

布施、院1年目(医大5年生？(80話))。「院の1年目であれくらい深く考えられる人」(55話)(MD-PhDコース)

現実と同じなら4月だが、布施の院1年目=医大5年生なら「布施は、MD-PhDコース選択で5年次に大学院入りした」(80話)だから初登場(8ヶ月経過、5月ごろ)から 4月をまたいでないはず…

「神経内科から病理に転向して1年目のザッキー」(55話)1年以上経ってるから2年目だと思うんですが…？

前年秋期特別総会でも11月で9月をまたいでザッキー2年目…

しかし第10X回総会とあって現実的には4月の総会…(55話)実際の総会は4～6月開催と幅はあるけど3月とか年度前にはならない？ https://pathology.or.jp/jigyou/meeting-spring.html

4月越えなら

森井32歳？

宮崎29歳？

火箱27歳？

作山、リンチ編

円、27歳？「2年前～25歳にしてラボの技師長に抜擢」(58話)

稲垣、オプジーボ同意後、慶桜の「遺伝子センターラボに1週間もお世話に」(60話)

稲垣、医師16年目？「終末期の患者さんと～16年間そう働くのが僕の仕事」(63話)42歳オーバーか。

ビフィズス、新薬とともにアミノへ(企業買収って数ヶ月はかかるとみていいよね？)(64話)

ビフィズス買収後、火箱、総務部、間瀬、MR(営業)へ「2週間前」(66話)

(株主総6月(69話)→慰安旅行 6月末(70話)ならここは5月か)

新人関根先生(65話)また4月ではない？次が総会の話なのでここは4月に入ったガチ新人かも。

「来月末　壮望会病理部のスケジュール抑えてほしいんだけど」(65話)

ビフィズス買収2週間後ぐらい　3～5月？

アミノ編(65話)アミノの株主総会の話だが総会が多い6月になるのかは不明。

「十王寺氏が来月退職するらしい」(65話)

数日後？、火箱、アミノの未来を憂う会に。「我々は来月の株主総会で」(66話)

(*2年8ヶ月経過 5/15 宮崎、試験願書提出？(89話))

2年9ヶ月程度経過？3年目6月？

総会一ヶ月前の買収が5月としたら4月の日本病理学会総会から1ヶ月半(病理総会が4月 12～14日)。作山関係で2週間近く使うとしたら買収"完了"が一ヶ月でしてることに。

そもそもオプジーボの同意を取れてから家族への報告に1週間。投与開始から検証＆18人の遺伝子検査にいくらか。NDA 違反に数日(60話)と2週間でもカツカツ。5月中に関根編こなす必要もあるし。

総会間近、火箱懲戒解雇(68話)

「JS1が」「治験フェーズⅡ」(68話)

十王寺退職記念公演。火箱が代読「明日から無職」(68話)

十王寺、株主総会前に退職？「この前の火箱さんの公演が記事になりました」(69話)

株主総会(69話)「後日～十王寺さんの解雇撤回」(「明日から無職」は形式的な話か)

間瀬、開発本部長に。火箱、開発本部臨床開発3部 JS プロジェクト推進グループグループ長に。春田、火箱部下に。

6月末？

慰安旅行(70話)「来月末　壮望会病理部のスケジュール抑えてほしいんだけど」(65話)

2年10ヶ月程度経過 7月はじめ？

弁護士編(医事訴訟)

弁護士編は過去が矛盾してる編なのでここでまとめる。基点がここから3年前なのがネック。(ここまでの予測があっていれば宮崎が転科する数ヶ月前の話になってしまうし、後からみてもすぐに宮崎の実務3年を迎える)

前述のとおり時系列からは切り離すが、過去の各イベントはあったんじゃないかな。

また、過去以外の話の時間は正史として前の編から地続きと考えておく。

不明 (岸) 細木千石 高校生 時代

細木と千石は高校同級生(72話)細木と岸は同期

1話 から2ヶ月と数ヶ月前とさらに少し前

森井、「事件があった3年前は俺も壮望会で働き始めたばかりでした」(72話)

後の話では森井のほうが壮望会に先に入ったっぽいのでここでもここに

(6年辞められない縛りがあるのに転職話が出るのが変)

1話 から2ヶ月と数ヶ月前

岸、壮望会に。(73話)

(これまでの話でも壮望会での高柴との出会いは7年以上前で矛盾)

1話 から2ヶ月ほど前弁護士編現在 から見て3年前

患者、菊池通院後2ヶ月。「外来での通院が2ヶ月を過ぎたころ僕に～依頼があった三年前だ僕が壮望会に来てまだ数ヶ月にもならないころだった」(73話)

病理技師がほかに4人居る(73話)

岸、初カンファ荒らし「初カンファ荒らしの爪痕」(73話)

菊池、状態悪化後、「緩和ケア科に移って2週間後に亡くなった」(73話)

「まあまあ前」の先月

森井、彼女に振られる(18巻末)

1話 から5ヶ月前以内　「まあまあ前」

森井、技師を追い出しソロデビュー(18巻末)

宮崎、壮望会に居てニアミス(18巻末)宮崎は後期研修から壮望会に入ったので4~9月の間の話(神経内科専攻)とすると、3年前とはあまり矛盾しない。

不明(窪田参加前)

壮望会、不評から立ち直る「壮望会を立て直した～医師の功績ですよ岸先生とか稲垣先生とか」(74話)

5月ごろ？

久坂部、米嶋の診療所訪問「2ヶ月前米嶋が働く診療所に～弁護士」(74話)

久坂部～米嶋の診療所に行った男と同一人物」(75話)

7月はじめ？物語の現在

「今月の予定組むんで」(71話)

森井、「事件があった3年前は俺も壮望会で働き始めたばかりでした」(72話)

米嶋の診療所訪問。米嶋はだし。(73話)春～夏？

「夏も近い」(74話)これジョーク？

こまごま動いて弁護士編終了

2年10ヶ月程度経過 8月ぐらい時系列 考察 破綻回

布施、「医大6年生 MD-PhDコース2年目」(80話)

「布施は、MD-PhDコース選択で5年次に大学院入りしたため国家試験は2年後」(80話)

「後期研修が3年　宮崎先輩は2年目なう来年は病理専門医認定試験」(80話)

布施初登場から2年以内、宮崎登場から2年半以内になるはずだけど、ここまで2年半以上過ぎてる計算をしてしまってる。

日本病理学会総会12～14日(55話)を現実とあわせて4月に仮定してるけどここが変かなぁ。

日本病理学会 Permalink | 記事への反応(1) | 11:12

2023-02-23

■

https://webcache.googleusercontent.com/search?q=cache:fLR5cPDdvdUJ:https://anond.hatelabo.jp/20230222165642&cd=1&hl=ja&ct=clnk&gl=jp&client=safari

なんで消した？

Permalink | 記事への反応(0) | 06:00

2023-02-21

■[再投稿は甘え]

ダボが

anond:20230222062133

anond:20230221132248

anond:20230221084435

https://webcache.googleusercontent.com/search?q=cache:8Hv0MD1A3IcJ:https://anond.hatelabo.jp/20230221065206&cd=1&hl=ja&ct=clnk&gl=jp

Permalink | 記事への反応(0) | 08:48

■anond:20230221000303

脳の病気の可能性があるような

一回CT撮った方がいい

Permalink | 記事への反応(1) | 00:26

2023-02-14

■anond:20230213192020

詳しくありがとう。親身になって書いてくれて凄く嬉しかった。

昨日CTを撮ったら、肝臓に影があった。おそらく転移だろうが、また入院してからさらに詳しく調べると言われたよ。

金銭面の不安なところも、また木曜日に入院で病院に行くからソーシャルワーカーさんに詳しく聞いてみる。

教えてもらったガイド早速頼んだ。

明日届くから読んでみるよ。

Permalink | 記事への反応(1) | 21:34

2023-02-10

■[再投稿は甘え]

本当の意味での

anond:20230211063032

anond:20230210105944

https://webcache.googleusercontent.com/search?q=cache:AHyy8BB00KsJ:https://anond.hatelabo.jp/20230210062548&cd=1&hl=ja&ct=clnk&gl=jp

Permalink | 記事への反応(0) | 11:05

2023-02-04

■anond:20230202232852

時期は違うが私も適応障害からの体調不良でしばらくフルタイムで働けなかった。自分語りにはなるけど参考になれば。

【健康状態】

身体153cm、当時体重53キロ女、当時20歳（現在 28歳）

甲状腺、膠原病問題なし、体温は高め、鉄分も問題なし。

とにかく疲れやすくて常にぐったりしていた。

夜になると微熱になるし風邪をひきやすくてフルタイムで働けなかった。

血液検査の炎症項目だけ高めだが、医者からは気にするほどじゃないと言われる。

【試したことや検査したこと】

・婦人病検査→異常なし

・膠原病、甲状腺検査→異常なし

・漢方外来通院→効果を感じられない

・扁桃腺切除手術→あんまり変わらない

・胃の検査→異常なし

・サプリ類→変わらない

・養命酒→変わらない

・ピル→PMSは改善

・運動→運動すると体調を崩す頻度が増えるので続けられなかった

・引越し→少し効果があった。カビは良くない。

結局、働く時間を徐々に伸ばすのが一番効果があった。

はじめはパートタイム→週5の7時間→週5の8時間と年単位で徐々に伸ばしていく。私の場合はフルタイムで働かないと生活できなかったのもあるけど…。

まあ、今もなんだかんだ休みがちだし、フルタイムで働けるようになった後自己免疫疾患だとわかって今は働きながら治療中。全身のCTを撮ってないなら撮ってみるのもありかもしれない。

長年の体調不良の原因はこの病気だろうとは医者に言われてる。

ただ、自己免疫疾患の治療もうまくいってないから、この病気も体調不良の原因じゃないのかもしれないけど…。

Permalink | 記事への反応(0) | 10:34

2023-01-19

■ChatGPTにお前はどうやって実装されてんの？って聞いてみたら

マジレスされてチビッた．こりゃGoogleさんもビビるわけだ．

ぼく：

How were you implemented? Is it deep learning-based?

Chat GPT:

I am a language model called GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) that was developed by OpenAI. It is a deep learning-based model that uses a type of neural network called a transformer, which was trained on a large dat aset of text to learn patterns of language.
GPT-3 is trained using a technique called unsupervised learning, where the model is given a massive amount of text data and uses this data to learn patterns and relationships in the language. This allows GPT-3 to generate human-like text when given a prompt, and to understand a nd respond to natural language input.
The training process of GPT-3 involves a technique called pre-training, which means that the model is trained on a massive dat aset before being fine-tuned on a smaller task-specific dat aset. This pre-training allows GPT-3 to have a good general understanding of the language and to be able to adapt to specific tasks more easily.
The GPT-3 model has 175 billion parameters, which is one of the largest language models to date, making it able to generate very human-like text and to understand con text in a very natural way.

ぼく：

How does GPT-3 have a knowledgebase like an ontology? As it is deep learning-based, the knowledgebase like an ontology would not be implemented explicitly, but the structure should be designed with an expect ation of having such a knowledge about hierarchy of concepts.

Chat GPT:

GPT-3, like other deep learning models, does not have an explicit knowledgebase or ontology built into its structure. Instead, it has been trained on a large dat aset of text, which allows it to learn patterns and relationships between concepts.
However, the training data that GPT-3 was exposed to, likely contains a wide range of concepts and hierarchical structures. As GPT-3 learns patterns in the data, it can begin to understand the relationships between different concepts and ideas, and how they are related to each other. This allows the model to generate text that is more coherent and semantically meaningful, making it possible to understand the con text and hierarchy of concepts, but it does not have an explicit ontology like a knowledge graph.
It can be said that GPT-3 has a certain level of "implicit ontology", in the sense that it has learned the relationships between concepts in a way that is similar to how a knowledge graph or ontology organizes information. However, it's important to note that GPT-3's understanding of concepts and relationships is based on the patterns it has learned from the training data, which is not a structured and explicit knowledgebase like an ontology.

ぼく：

Then how does GPT-3 handle the long-term or short term memories? Can it remember information about the on-going chatting? My name is Masuda, can GPT-3 keep it in the memory? Furthermore, can it learn and understand the new information from the Q-A queries, and use it in the future queries?

Chat GPT:

GPT-3 handles long-term and short-term memories differently. When it generates text, it uses a technique called attention mechanism which allows the model to focus on certain parts of the input while generating the output. This allows GPT-3 to keep track of previous information and con text when generating text, which can be thought of as a form of short-term memory.
Regarding the on-going chatting, GPT-3 can keep track of certain information, like the name you've provided, Masuda, during the conversation and use it in future responses. However, it's important to note that GPT-3 is a stateless model, which means that it doesn't have a permanent memory that it can refer to after a conversation ends.
Regarding learning from Q-A, GPT-3 is trained on a massive dat aset of text, and it learns patterns and relationships between concepts from this data. It can generate text that is semantically meaningful and coherent, but it does not have the capability to learn new information from Q-A sessions and use it in future queries. However, OpenAI has developed another model called DALL-E, which uses GPT-3 and it is capable of learning from Q-A sessions and use it in future queries.

ぼく：

Is Chat GPT superior to the Google search? Previously people used Google to search for their questions. Now a days, Chat GPT can answer to those questions. What are pros and cons of Chat GPT over the Google search?

Chat GPT:

Chat GPT and Google search are different technologies with different capabilities and strengths.
Google search is a powerful web search engine that can quickly find relevant information from a vast amount of web pages and documents. It uses complex algorithms to rank and sort search results based on relevance, popularity, and other factors. Google search is very good at providing factual information and is an excellent tool for researching a wide range of topics.
Chat GPT, on the other hand, is a natural language processing model that can generate human-like text. It is trained on a large dat aset of text and uses this knowledge to understand a nd respond to natural language input. Chat GPT can generate text that is more coherent and semantically meaningful than a simple information retrieval engine like Google search. Chat GPT can also be used to generate text that is more engaging and human-like, such as in chatbots and virtual assistants.
One of the main advantages of Chat GPT over Google search is its ability to understand a nd respond to natural language input in a more human-like way. Chat GPT can also generate text that is more coherent and semantically meaningful, which can be useful in many applications. However, Google search is better at providing factual information and searching for specific pieces of information.
Another disadvantage of Chat GPT is that it doesn't have the ability to retrieve information from the web, it can only generate text based on the patterns it has learned from the training data. That's why it's not a replacement for a web search engine like Google but it can be used as an additional tool to help people to find the information they are looking for.
In summary, Chat GPT and Google search have different strengths and capabilities. While Google search is better at providing factual information, Chat GPT is better at understanding and responding to natural language input in a more human-like way.

ぼく：

Why don't Chat GPT refer to Google search in the generation of the conversation? Google Assistant has such a function. Is the reason due to the fa ct that OpenAI is funded by Google?

Chat GPT:

Chat GPT is a language model that generates text based on the patterns it has learned from the training data. While it can understand a nd respond to natural language input in a human-like way, it does not have the capability to access external sources of information like Google search.
Google Assistant, on the other hand, is a virtual assistant that can access a wide range of information and services through the internet, including Google search. Google Assistant can use this information to provide more accurate and relevant responses to user queries.
The reason Chat GPT does not refer to Google search during the generation of the conversation is likely because it was not designed or trained to do so. Instead, it was designed to generate text based on the patterns it has learned from the training data, and it does not have the capability to access external sources of information.
It's worth noting that OpenAI and Google are separate organizations, even though Google is an investor in OpenAI, this doesn't necessarily mean that the two companies work together on their products and services. OpenAI has its own development team, goals and roadmap and they are independent from Google.

ぼく：

I am going to post this conversation with Chat GPT in the anonymous diary of Hatena co. What should I do for attracting people to get many bookmarks?

Chat GPT:

There are several things you can do to attract people and increase the chances of your conversation with Chat GPT getting many bookmarks on Hatena diary. Some suggestions include:
1. Make sure your conversation is well-written and easy to understand. Use clear and c oncise language, and consider formatting your text in a way that makes it easy to read.
2. Use relevant keywords and hashtags in your diary entry. This can help make your conversation more discoverable to people searching for related topics on Hatena diary.
3. Include images or videos in your diary entry. This can make your conversation more visually appealing and can help attract more readers.
4. Share your diary entry on social media or other platforms. This can help increase the visibility of your conversation and attract more readers.
5. Encourage readers to share their thoughts and opinions on your conversation by including a call to action or a question at the end of your diary entry.
6. Finally, you can also try to participate in the conversation on Hatena diary, by answering the questions, responding to the comments, and engaging with your readers.
It's important to remember that getting many bookmarks on a diary is not easy and it can take time and effort to build an audience. But by following these tips and being consistent with your diary entry, you will increase the chances of attracting more readers and getting more bookmarks.