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はてなキーワード: Wordとは
（追記）
ありがとう、助かる。
どっか落としてるだろうとは思ってたが、仕事終わりに自分の文章なんかマトモに読めねえんだよな。
句点イレル。同じ現場だった70過ぎの爺さん校正者もよくやらかしてた。俺もあの歳まで働くんだろうか。元気してるだろうか。
「一番最後」はママで。副詞的用法だと「ぶっちぎり」みたいなニュアンスを感じるから、おっしゃる通り強調表現の範囲内として個人的には違和感ないかな。もちろん要指摘事項だが。
“？”の後ろに文章が続けばスペースあり、後ろが “」”の記号ならスペースなし、“これはいったい何年前の学説なんだ？って” と促音でもスペースなし、が校正ルールってことかなーと思いながら読んだ。
だいたいそう。最後の場合はスペース入れる表記ルールも多いけど、俺は一文としてつながりがあるならアキなしの方が好き。
校正って、文章の体裁を整えるだけじゃなくて、内容のチェックも求められるじゃん。
そこまで求めるのかって思うわ。
この前もゲームの歴史みたいな本が、事実と違うって炎上して回収騒ぎになって、校正は何をしてるんだって出版社が文句言われてたけど、こそまで調べられるなら著者に書かせないで出版社が自分で書くだろっていつも思うわ。
文章の体裁を整えるのは校正で、事実関係の確認や内容に踏み込んだ指摘をするのが校閲であり、それぞれ別の仕事である……ってのは大昔の話。
写植がなくなり、ネットが普及した今じゃどっちもやるのが当たり前になった。
校正しろって言われても最低限の事実確認はするし、校閲しろって言われても行頭二分アキ折り返し天ツキー、だ。
現代じゃ校正も校閲も業務自体はラクになったんだろうが、そのぶん求められることが増えた。どっちの方がマシなんだろうな。
ゲームの歴史も、あんだけミスがありゃ業界素人の校正者でも1個や2個ぐらいは事実との齟齬を見つけてたかもな。でも「校閲は何をしているのか」って増田にも書かれてるように、校閲者のひと声で進行がストップするなんてまずありえない。
「じゃあAIでいいじゃん」ってブコメがあったが、全くその通りだと思うぜ。
（本文）
なんか一瞬だけ校正が話題になったらしいがな、あんなんロクな仕事じゃねえ。
俺はこの業界に入った直後の飲み会で「この仕事、20年くらいで頭おかしくなって失踪しちゃう人多いから気をつけてね」って笑いながら言われたぞ。
俺はあと何年もつんだろうな。もう壊れてるかもな。
だいたい、どこのどいつがしょーもない誤字脱字を見つけられて感謝するんだ。
「いやいや、自分は感謝している」ってか？ 嘘つけ、とんちんかんな指摘が来たら逆上してSNSにアップするんだろどうせ。指摘がとんちんかんかどうかも出版社や著者によって変わってくるんだからな、まったくやってられねえ。
ある案件で鉛筆を入れれば烈火のごとく怒られ、ある案件では鉛筆を入れなかったことにねちねち詰められた。
あの時の判断はどっちも間違ってなかったって、俺は今でも思ってるけどな。
一番クソなのは表記統一だな。あんなの気にする奴なんかいるか？
「つながる」だろーと「繋がる」だろーと、混在してようがどっちでもいいだろ。
一文中の漢字と仮名のバランスガーとかそんな高尚なもんじゃなく、単純に気にして読んでる奴なんて誰もいねえんだよ。
「繋」は俗字だから直せだと？ うるせーな、てめえは校正者か？
今どき「繫」を使ってるメディアなんかねえだろ、たぶん。
著者をキレさせて、読者にそっぽを向いて、出版の奴らしか気にしないようなエセルールを厳守して満足してるわけだ。
ダーシや３点リーダがひとつだろうとふたつだろうと、どうでもいいんだよ。
誤脱拾わせるのなんてWordにでも任せとけ。
「非常に複雑な判断が求められるからAIには無理」とか言う奴も多いから聞かせてもらうけどよ、人間の脳みそって本当にAIより出来がいいのか？
俺にはとてもそうとは思えねえ。あと５年か10年もすりゃ余裕で超えるだろ。
うさんくせえアフィ記事の段落ひとつをまるまるコピペして、ちょろっと表現変えただけでファクトチェックは全部ぶん投げるクソライター。
専門分野より先に日本語を学べってレベルで主述関係がメチャクチャで、挙げ句の果てに自分とこの専門用語さえ間違えてるクソ学者。
そんなものにセコセコ鉛筆入れてるこの仕事も、ロクなもんじゃないに決まってる。
AIはファクトチェックができないって？ なるほど、どうなんだろうな。
だが、専門家でもない俺らのファクトチェックなんざ、たかが知れてるだろ。
どうせパソコンかたかたやって、ネットのマトモっぽいサイト見つけて「うーん……これはたぶん公式！」って適当な認定して、そこから情報がきちんとコピペされてるかチラッと見る……やっぱもう５年か10年もありゃ、普通にAIでもできそうじゃねえか？
「××駅から徒歩10分！」とか書いといて、GoogleMap見たら30分はかかりやがる。
俺ら御用達のコトバンクだって、これはいったい何年前の学説なんだ？ってのがザラにあるじゃねえか。
だが校正ってのはとにかく時間がねえ。出版ルートにおける一番最後、要するに下水道だ。
著者がなかなか書きやがらねえ。編集がなかなか回してこねえ。そのくせ締め切りは動かねえ。ならどうするか？ 校正の時間を削るんだよ。
つまり一番どうでもいい工程なんだってことは、出版業界の共通認識なんだろ？
ブルシット・ジョブよりタチが悪い。
若者の台詞なのに「これはら抜き！ い抜き！」とか鉛筆入れてる初校を見ると「バカかテメェは？」とか言いたくなるんだよ。
そんときばかしは著者に同情するな。「あの校正者をクビにしろ！」とかクレーム電話の１本や２本入れるかもしれねえ。
仕方ねえから初校にフィードバックすると、すげえ不満そうな顔されんだよな。
正しい日本語ってなんだ？ それは著者の表現したいものより大切なのか？
著者の頭の中にある世界を、誤字脱字なんか余計なノイズなしに、そのまま100％伝えるんだって。
気づけば俺は、「十年と一〇年で表記がユレてます」なんてクソどうでもいいことばかり憧れの作家に抜かしてるわけだ。
でも仕方ねえじゃねえか。
木っ葉校正者の地位なんてカスみたいなもんだから、身を守るには野暮な指摘を入れるしかねえんだよ。
「私はちゃんとここに気付いてますけど、あえてママにしているんですよね？」ってアピールをしとくんだ。
誰だって入れたくねえよ、こんな鉛筆。でもそうしなきゃ、いつ契約を切られるか分かりやしねえ。
正直な話、俺は小説より漫画が好きだからよ、いつもジャンプのことを考えてるんだ。
暗殺教室知ってるか。あれに有名な誤字があるんだ。
「転んだ」が「殺んだ」になってるってやつな。
俺は今でも、あの41話をチェックした人のことを思っている。
そんなクソ盛り上がるシーンなんだから、松井先生もそりゃお得意の言葉遊びをするだろうさ。
俺がもし「（念）この『殺んだ』は『転んだ』の誤表記ではありませんね？」なんてお伺いを立ててる奴を見かけたら、もう絶叫しちまうよ。
当たり前だろ。マジで冷めるから鉛筆だろうと死んでも入れるなよ、そんな指摘。
ところがどうだ、実際はマジの誤植で、編集部からお詫びまで出た。
いったいどうするのが正しかったんだろうな。
やっぱり指摘をしとけば、防げるミスだったんだろうよ。
でもな、答えを知っちまった今でも、俺はやっぱり「殺んだ」をスルーするのが一番だと思うんだ。
たとえ校正者として間違った態度だとしても。
「私はあなたとあなたの作品を信頼しています。だからこの表現には何も指摘を入れません」
そういう仕事をしてえよな。
ただまあ、もう一つだけ欲を言えば、俺が恐縮しながら入れた鉛筆が、作品の世界をちょっとだけ広げることにつなげられたなら……。
いいや、それは下心がありすぎだ。何様だよ、お前は。
だから俺は明日も結局、ホームページ代わりにインスタを使ってるオシャレ飯屋に悪態をついたり、聞いたこともねえ企業が前株なのか後株なのかを必死こいて調べたり、シャーペンの先っぽで一字一字ゲラの文字をぷちぷち押さえたりするだけなんだ。
誰にも求められてない仕事のためにな。
ああ、クソッタレ。
複複複複製を超えた適切な実体や感覚を持たず、イエスノーノーウイルスの使用はかなり隠喩的だ。「ウイルス」という言葉は複複ウイルス以上の意味を持っている。
Having no proper substance, or sense beyond its re re re replication, yes no no usage of virus is ever metaphorical. The word ‘virus’ is more re re virus.
no usage of virus is ever metaphorical
は「どんなウイルスの使用法も決して比喩的ではない＝直接的だ」
って意味じゃないんかな
そっちのほうが「ちゃんとした実体や感覚を持たずにひたすら複製するだけ」という前半部の意味とつながる
The word ‘virus’ is more re re virus.
は「ウイルスという単語は、それ自体が複製され続けるウイルスのようなものだ」
という意味だと思うんだが
Yes No Yes No Yes Yes No longer それは何を意味しているのか？しかしどうやってそれは広がるのか？
Yes No Yes No Yes Yes No longer what does it mean? but how does it spread?
これは、「Yes No Yes No Yes Yes」といった言葉に対して、もはや「何を意味しているのか」ではなく「どう広がるのか」が問題とされる、ということだろう
つまり「記号論はウイルス技術学へと転落する」ということの具体例というわけ
ちなみにChatGPTによるとYes No Yes No Yes Yes Noはウイルスが複製拡散する様子を模しているらしい
The repetition of "Yes No Yes No Yes Yes No" emphasizes the notion of spreading and replicating, similar to how a virus multiplies and propagates itself.
you have to try to compete with me by NOT a word but a CONTETNT, can you understand?
even a child can blaming the wrong spell, cause even a fool can do it
i stated social problem, you just pointed out my word, which is more constructive?
your mounting style is typical ugly japanese way, are you aware of your ugliness?
ITパスポートって「ITを使ってる大企業で生きていくのに必要な知識検定」になってるんだけど
例えば
こういう当たり前の話をちゃんと検定してほしい
究極のメモを教えてあげよう
そう、Microsoft Wordで使っているWordファイルだ
WordファイルはMicrosoft Word以外でも普通に更新できる
もうユーザーインターフェースが〜とかアプリの使い心地が〜とか騒ぐ必要はないぞ、自分で好きなものを選べ
WordファイルをOneDriveにおいておけば勝手に同期してくれる
もうマルチデバイスが〜とか同期するデバイスの数が〜とか騒ぐ必要はないぞ、OneDriveがいやなら他のストレージ使って同期しろ
Wordファイルなら大体のものをコピペして無理やり突っ込める
全文検索？ 使ってるOSのファイルマネージャで検索すればヒットするだろ
じゃあな
（続き）
[asin:4296103180] 2019/6/24
Python(パイソン)は、“人工知能(AI)のためのプログラミング言語"として人気急上昇中です。しかし、Pythonの得意分野は何もAIだけではありません。
Webアプリや作業の自動化、ゲーム、電子工作、ドローン制御、数式の処理など、実に様々なプログラムの作成で活用できます。
Pythonは、“これ一つだけでいろいろなことができる"とてもお得なプログラミング言語なのです。
少し大袈裟なことを言えば、Pythonが英語と同じように、教育やビジネスの世界における“国際標準語"になる日も近いのではないかと私たちは考えています。
外国人とのコミュニケーションを英語で行うように、クラウドやAI、IoT機器とのコミュニケーションはPythonを使って行うようになるのです。
本ムック「いろいろ作りながら学ぶ! Python入門」では、幅広いジャンルのプログラムを作りながら、Pythonとプログラミングの基本を解説します。
第1章の「Pythonの基本のきほん」で基礎的な文法事項を確認したら、興味のまま、お好きなジャンルのページをお読みください。
第3章 Pythonで自動化 AI機能付き画像処理自動化プログラムを作る
第4章 TelloEDUプログラミング
第5章 Pythonista3でiPhoneアプリを作ろう!
私には必要ない。
以上。
（そろそろコメントを書くのが面倒になってきた…）
[asin:487311778X] 2017/6/3
ファイル名の変更や表計算のデータ更新といった作業は、日々の仕事の中で頻繁に発生します。
ひとつふたつ修正するだけであれば問題ないのですが、それが数十、数百となってくると手に負えません。
そのような単純な繰り返し作業はコンピュータに肩代わりしてもらうとすごくラクになります。
本書では、手作業だと膨大に時間がかかる処理を一瞬でこなすPython 3プログラムの作り方について学びます。対象読者はノンプログラマー。
本書で基本をマスターすれば、プログラミング未経験者でも面倒な単純作業を苦もなくこなす便利なプログラムを作れるようになります。
本書には、新しい改訂版が出ていた。
[asin:4873119278] 退屈なことはPythonにやらせよう 第2版 ―ノンプログラマーにもできる自動化処理プログラミング – 2023/3/25
一歩先行くハイパフォーマンスなビジネスパーソンからの圧倒的な支持を獲得し、自作RPA本の草分けとして大ヒットしたベストセラー書の改訂版。
劇的な「業務効率化」「コスト削減」「生産性向上」を達成するには、単純な繰り返し作業の自動化は必須です。
本書ではWordやExcel、PDF文書の一括処理、Webサイトからのダウンロード、メールやSMSの送受信、画像処理、GUI操作といった日常業務でよく直面する面倒で退屈な作業を、Pythonと豊富なモジュールを使って自動化します。
今回の改訂では、GmailやGoogleスプレッドシートの操作、Pythonと各種モジュールの最新版への対応、演習等を増補しています。
読むとしても図書館で借りて1回読んだら終わりだと思う。
[asin:4873116554] 2013/12/26
NumPy、SciPy、pandas、matplotlibをはじめ、高機能で使いやすい数学・科学計算用ライブラリが充実しているPythonは、データサイエンス分野での利用が急速に広がっています。
従来高価な商用ツールでしか提供されていなかった機能がオープンソースツールで行えるとあって、プログラマだけでなく、大量のデータを処理する金融アナリストやデータ解析を行う研究者たちの間でもPython人気は高まる一方です。
本書はPythonの代表的なデータ解析用ツール、pandasのメイン開発者による、Pythonでデータサイエンスを始めるための情報をまとめた、優れたガイドブックです。
今は必要ないので読まない。
[asin:4873118417] 2018/5/26
Pythonのデータサイエンス用のツールを使いこなし、効率よく仕事を進めるための、実用的な情報が詰め込まれたリファレンスです。
IPythonとJupyter、NumPy、pandas、Matplotlib、scikit-learnをカバーします。
それぞれのトピックについて、押さえておくべき基本、tips、便利なコマンドなどを紹介します。
Pythonでデータの操作、変換、可視化、統計的処理、データモデルの構築、科学計算を行う人にとってはいつも手元に置いておきたい「使える」一冊です。
今は必要ないので読まない。
参考文献を調べてみたけど、あまり収穫はなかった。
https://www.python.jp/train/index.html
2. Python基礎の基礎
https://www.python.jp/train/type_and_func/index.html
以下、気になったところ。
特になし。
1. ソースコードを書く
2. ソースコードを実行する
3. 結果を確認する
この教材は小学校高学年から中学生ぐらいの子が読んでも理解できるようなレベルにかみ砕いて説明してくれているように思われる。
良心的だが、全くの初心者だった場合、もうちょい補足説明があっても良いような気がした。
の２つがある。
つまり、プログラムとは、(1)データと(2)そのデータを処理する、という２つのパートから成り立っている、ということ。
プログラミングの入門では、データに関する説明と、処理に関する説明の基本が説かれているが、これはどのプログラミング言語でも共通している話なので、そこら辺を明示的に説明した方が、迷子にならなくて済むと思う。
「今話しているのは、データに関する話なんだな」とか「今話しているのは、処理に関する話なんだな」とか、構造的な理解が伴えば、プログラミング学習は非常にすっきりした見通しの下で進められる。
プログラミング習得済みの人にとっては、あえて言うまでもない前提のような話であっても、意外とこういうところに引っかかってしまい、理解が進まない子もいるだろう。
このPython教材を読み進めるとき、データの説明や処理の説明が出てくるので、学習マップ全体の中で、位置付けを明瞭にしながら知識を押さえていきたい。
特になし。
Pythonの式にはかっこも使えますから、式を囲って少し見やすくしてみましょう
(100 * 5) + (40 * 8)
他のプログラミング言語の中には、べき乗に「^」という記号を採用している場合もあるので、混同に注意。
http://blog.media.teu.ac.jp/2021/08/post-89817a.html
「^」を冪乗演算子として採用しているプログラミング言語はそれほど多くないのです。
有名どころな言語の中では Visual Basic, R, Haskell くらい
https://it-lab.com/column/floating-point-number/
浮動小数点数とは
11 / 3
3.6666666666666665
11 % 3
2
11 // 3
3
→この「//」が整数除算
Pythonでは、計算の結果に名前をつけて参照できます。名前をつけるときは、 = 記号を使って、次の形式で記述します。
名前 = 式
いよいよ命令型プログラミングの最大の欠陥である「代入」の登場だ！！！
代入は「副作用」を引き起こす代表例であり、バグの温床となっている。
命令型プログラミングは代入（＝副作用）を使いまくってプログラムを書くが、後で宣言型プログラミングを学べば代入なしでもプログラムを書けることが分かる。（命令型：値の代入≠宣言型：値の束縛）
Pythonは定数がないクソ言語であることを最初から指摘してしまうと、Pythonを勉強する意欲が萎える可能性もあるので、ここでは気にしないで通り過ぎておこう😭
Pythonには定数はないので、変数名を大文字で書くことで定数のように扱うことができます。
PEP8というPythonのコーディング規約には、定数を表す場合は大文字とアンダースコアで書くことが推奨されています。
プログラミング言語には「予約語」といって、プログラミング言語が使用してしまっている文字列がある。
プログラマーがコードを書くとき、変数名として予約語は使えないので、注意が必要だ。
予約語（よやくご、英: reserved word）とは、プログラミング言語などの人工言語の仕様に定められているもので、ユーザープログラムの開発者が自分で付ける識別名としては利用できない特定の文字列のこと。
たとえば変数名や関数名などに使用することができない、とあらかじめ定められた文字列（単語、字句など）のこと。
あるいは、プログラミング言語などにおいて、固定された意味を持っており、その結果、プログラマーの側ではその意味を再定義できない語。
Pythonでも「if」「while」などの予約語があり、これらは最初からPythonで内容が決められており、プログラマーが勝手に内容を変更することができない。
Pythonのコメントはシャープ「#」の記号を使い、#の後ろに書いた文字がコメントになる。
コメントには、デバッグで使う用途もあり、ある行を無効化するときにコメントを使う。この使い方を「コメントアウト」という。
多分、この話は後で出てくるんだろうと思うけど、プログラム中にコメントを書ける機能は大事ということ。
この教材の説明だと、学生（小中高）には分かりづらいのではないか？
まず、算数や数学でいうところの「関数」と、手続き型プログラミング言語の「関数」はちょっと違う、という点を明示しないと、同じ用語でも中身が違うので混乱する。
関数型プログラミング言語の「関数」は、算数や数学の「関数」（写像）とほぼ同じ意味なので混乱しないで済むだろう。
そこら辺の前提をぶっ飛ばして説明しているプログラミング教材は、子どもは理解力が低い（バカ）だから余計なことを言って混乱させないようにしようと思っているのかもしれないが、それは貴様の子ども時代がバカだっただけで他の子どもも貴様と同様にバカとは限らないことを理解しなければならない。
さて、話を戻すと、上記の補足コラムと関係して、データと処理の関係を見てみよう。
この流れの(2)の「処理」が、「関数」だと思ってもらえばいい。
Ｑ：プログラミングの関数と数学の写像の関係を説明してください。
Ａ：
プログラミングにおける関数と数学における写像は、入力を出力に変換するものであるという点で共通しています。
関数は、プログラム内で再利用可能なコードのブロックであり、入力を受け取り、処理を実行し、出力を返します。
一方、写像は、数学的な概念であり、一つの集合から別の集合への対応関係を表します。
つまり、写像は入力と出力のペアの集合であり、それぞれの入力に対して一つの出力が対応しています。
写像（しゃぞう、英: mapping, map）は、二つの集合が与えられたときに、一方の集合の各元に対し、他方の集合のただひとつの元を指定して結びつける対応のことである。
Pythonの組み込み関数である「abs」は、絶対値を求める関数として定義されている。
abs(-200)
200
上記の流れに当てはめると
(1)入力データ： -200
↓
↓
(3)出力データ： 200
にそれぞれ該当している。
(2)処理が「関数」
となっている。
これは単に用語の定義、呼び方の問題なので、そういうもんだと思えばいい。悩む余地はない。
手続き型の「関数」（function）は、実際には写像（mapping）ではなく、手続き（procedure）なので、(3)出力データがない場合もある。（戻り値がない＝voidの場合。副作用を使うだけの場合は戻り値がない）
高校数学を習わないと関数型プログラミング（宣言型プログラミング）は理解しづらいので、小学生や中学生の段階では仕方なくPythonのようなゴミ言語でプログラミングを学ぶしかないのだろう。
特になし。
Pythonはとても多機能なプログラミング言語で、いろいろな機能をもった 関数 を、簡単につかえるように用意してくれています。
その機能の数はあまりにも多いので、使いやすいように目的や種類ごとに分類して提供されます。
こういった、Pythonが機能を分類する単位を、モジュール といいます。
そのまんまだね。
夢女子歴18年、そのうち腐っていたのは3年弱。
初恋はBASARAの元親で、自由な生き方を貫く彼とムキムキの筋肉と声が大好きだった。
彼氏と付き合って5年、どっぷり沼にハマったジャンルも特になく、ゆるキャン△に憧れて一緒にキャンプをしたり、コーヒーが好きすぎて一式そろえたり…
pixivを定期的にあさりつつ適度なハッピー夢女子ライフを送っていた。
ただ、前のジャンルで3年くらい沼ってたもののおかげで、純文学をこれでもかと読んでいた。
もともと本を読むことが苦ではなく、小学校の図書館で漫画の偉人伝だったり、西遊記だったり、祖母の家からパチッてきた小公女、父親の書斎から掠め取った司馬遼太郎の坂本龍馬とか、読めそうなものはなんでも読んだ。
本に明確に感動を覚えたのは小３に読書感想文のために「アルジャーノンに花束を」を読んだ時である。そのあとはもう本屋と図書館に入り浸り、上橋菜穂子の獣の奏者も守り人シリーズも、有川浩の作品全部、高田大介の図書館の魔女など有名どころのファンタジーは読みつくし中学を終えた。
高校に入るととあるゲームのおかげで、日本の近現代文学史における文豪たちの本にハマる。これが3年くらい沼ってた前ジャンルなのだが、なんだか運営側の不祥事が沢山あってフェードアウトしてしまった。しかし本好きは衰えず、坂口安吾の桜の森の満開の下の不気味で美しい表現と、小林多喜二の雪の夜の思想抜きの彼の生き様などを毎日触れていた。
話を二次創作に戻すと、そんなに本を読んでいたら自分も書き始めないわけなく、pixivに初めて投稿したのは2万字程度の二次創作であった。
普通以下の、下手くそが書いた、今見ると恥ずかしくてたまらないものであったが、三桁数のブックマークに喜んだ。
結局界隈を去ってしまったのと、当時の作品たちがあまりに下手くそすぎて続きを書く気が失せたのでWordのデータファイルごと消してしまい、創作活動から離れていた。そのあとも時間があれば本を読んでいた。
最近、卒論やら国家試験の勉強やらのストレスから超クソデカジャンルのキャラにハマった。そのキャラは人気がそれほど高いというわけではないが、なんせ母数が段違いすぎて沢山の素敵な作品に溢れていた。
現実逃避のために私もサクサクとしたクリスピー食感をもって1章を2万字程度を書き上げた。
どれくらいの方が最後まで読んだのかはわからないが、ブックマーク数は脅威の3であった。
確実に最初に書き上げた時に比べ文章は上達し、表現も緻密である。ではこのブックマーク数の差はなんだ？？
誰かからの評価が欲しいとか、承認欲求を満たしたいとか、決してそういったもののために二次創作をしているわけではないが(2％くらいある)、ちょっと悲しい気持ちになった…
比べてみると答えは簡単だった。
私が初めて投稿したのは一人称。常に主人公の内面が書かれており、主人公が見えていないことは書くことができない。
対して私が今回書いた文章は三人称。複数のキャラクターの視点に切り替わることができる。
個人的な考えであるが、二次創作は一人称の作品が多いと思う。つまり市場の需要と嚙み合ってなかったのである。
＃作品名＋(プラス)というタグは夢主の一人称視点、つまり「私」の視点で物語が進んで行き、「私」の見たこと・感じたことが書(描)かれている。その方が感情移入しやすく、一体感・臨場感が楽しめるのだろう。
三人称の場合、いろいろな場面の出来事を書けてしまうため、キャラとの距離が遠い。実際、今回私が書いた三人称の文章は2万字の字数の中で30分程度しか作品の中の時間が経過していない。多分めちゃくちゃ間延びしているし余計な描写もたっぷりだ。
表現の上手い下手はあると思うが、どの人称だから優れている・劣っているというのは決してない。要はネタに合った人称を選べばいい。一人称が～三人称が～言っている暇があったら書(描)け！！！！お前がジャンルやカプを盛り上げるんだよ！！！！！！(自戒)
Teams 会議の議事メモを作成したり、チャットで指示を与えることでCopilotに組織のデータを探して来させて、要約して表示したりできるようになります。
Word 文章作成、編集、要約、作成を支援します。短いプロンプトを与えるだけで、Copilotは必要に応じて組織全体から情報を引き出してドラフトを生成します。
Excel データ分析やその後のグラフ化等の作業を支援してくれます。自然言語でCopilotに質問をすることで、相関関係を明らかにしたり、何があった場合のシナリオを提案したり、あなたの質問に基づいた新しい数式を提案したりします。
PowerPoint ユーザーのアイデアを鮮やかなプレゼンテーションに変えるお手伝いをしてくれます。既存の書類をスピーカーノートとソース付きのスライドに変換したり、シンプルなプロンプトや、ユーザー自作のアウトラインから新しいプレゼンテーションのドラフトを生成することができます。画像生成にも対応しているので、
Outlook 返信の下書き等を書いてくれることで、メールの整理にかかる時間を減らし、より効率的にコミュニケーションを取ることができます。
https://b.hatena.ne.jp/entry/s/blog.cloudnative.co.jp/17975/
なんかしゅごそうだけどだれか説明たのむ
Twilight
Dusk: Before Night Falls.
the time of evils
Witching Hour
this word for twilight is literally “the time that demons meet,” similar to the english “witching hour”
Trivia: 'The Witching Hour' is a rough translation I've seen used elsewhere. 'Ouma ga Toki' refers to the period of time wherein evening switches to night.
