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はてなキーワード:BIngとは
病気じゃなくて病名の話。
私の学生時代の記憶では、「糖尿病」と言う漢字の病名の起源は、明治期日本でドイツ語「Zuckerharnruhr」を翻訳してできた、と言うもの。医療系の人はわかるように、Zuckerツッカー=糖、harnハルン=尿。ruhrは基本は赤痢という意味で、ここでは「流れ出る」的な意味だとか（今調べた）。明治期日本の医学教育が、原則としてドイツ医学を模範として構成されたことは、いうまでもない事実だと思う。つい最近まで医療の現場では、ツッカー、ハルンに限らず、バッサー、エッセン、kot、ステルベンなどとよく使っていた。体温をKTと書いたり。「カルテ」は今でもカルテだし。ちなみに「メス」はオランダ語。
つまり、「糖尿病」が、ギリシャ語由来の英名「Diabetes mellitus」の直訳っぽくない理由は、ドイツ語からの翻訳だったから、というわけである。納得のいく説明だ。
日本糖尿病学会などを中心に、この古き由来のある病名を変更しようという動きがあった。「ダイアベティス」にしようとのこと。国際病名に合わせようとのことだ。
そういえば、「統合失調症」に完全に呼称変更に成功した旧「精神分裂病」だって、ドイツ語schizophreniaの翻訳だ。schizoが「分裂する」、pheniaが「精神」だとのこと。ドイツ語なんてもういらん、ってとこがあるのかな。とは言えこちらは国際病名がschizophreniaなんだけど。
実際のところ、現代ではドイツでもzuckerharnruhrなんて言わず、diabetes mellitusの方が普通に使うらしい。
https://diab.cma.org.cn/cn/index.aspx
「ダイアベティス」に呼称変更すると、中国とは同じ病名で会話（筆談）できなくなる。まあどうせ国際会議は英語だからいいのかもしれん。
昔は中国では同じ病気を、消耗性口渇を表す「消渇」と言っていたらしい。20世紀から中国の医学文献でこの病名「糖尿病」になったようだから、おそらく孫文などが活躍していた頃、日本留学組が本国に持ち込んだのだろう、と推察する（根拠はない）。
で、ここから本題。問題は、英語版Wikipedia（https://en.wikipedia.org/wiki/History_of_diabetes）には、「糖尿病という言葉はインドのmadhumeha (蜂蜜尿）という言葉を翻訳したもので、今は韓国や日本もこの言葉を借用している」って感じで書いてある。
Themore modern term, tángniǎo bìng (糖尿病), means "sugar urine disease", andis equivalent to diabetes mellitus.[13]Ithas been suggested that the modern termis derived from exchanges with Ayurvedic practitionerswho called the condition madhumeha ("honey urine").[14] Within the Sinosphere (regions of East and SoutheastAsia historically influencedby the linguistic and literary traditions of theChineseempire),[a] this etymologyhas also been borrowed intoKorean (tang nyobyeong [당뇨병]) andJapanese (tou nyoubyou [とうにょうびょう]).[9][14]
さらにさらに、その根拠となる引用文献14は、韓国語のwebsite（http://www.docdocdoc.co.kr/news/articleView.html?idxno=132745）である。
‘단 오줌(sweet urine)’을 뜻하는 인도말인 ‘맏후메하(Madhumeha)’는 중국, 우리나라, 일본의 의학에 그대로 영향을 미쳐 지금도糖尿病이라 쓰고 잇다. 하지만 중국어로는 [tangniaobing], 우리말로는 [당뇨병], 일본말로는 とうにょうびょう[tounyoubyou ]라고 쓰고, 발음한다.
「甘い尿(sweet urine)」を意味するインド語の「マドゥメハ(Madhumeha)」は中国、韓国、日本の医学にそのまま影響を与え、今も糖尿病と書いている。しかし中国語では[tangniaobing]、韓国語では[당뇨병]、日本語ではとうにょうびょう[tounyoubyou]と書き、発音する。
どういう根拠で書いてるんだ
ここ数か月で、はてなブログやnoteが生成AIによるクロール (巡回) を拒否する設定項目を追加したけど、この設定、いろいろなブログサービスにひろまってほしいところ。はてなブログでもnoteでもないけど、生成AIは拒否したいという人はたくさんいるとおもうのだが。
※WordPress (有料プランか自前サーバーで運営している場合) やBloggerならクローラー設定を1から自分で入力することが可能。この記事の最後も参照。全部自分でやりたいという人はだいたいこのどっちかを使用しているだろうから、AI学習を許可するかどうかは検討してほしい。
Xなどのミニブログではよくプロフィールページに「AI学習禁止」と書いている人もおおいけど、人間とおなじ感情をもたない生成AIにとってはこの文言をクロールしてしまうため逆効果になってしまう。どうしてもクロールしてほしくないなら非公開アカウントの設定検討を (そのかわり検索でも表示されなくなるが) 。
イラストを投稿するウェブサイトについては、有名どころは設定項目がないもののデフォルトで生成AIによるクロールが拒否されているところがおおいので、マイナーなところでなければだいたい大丈夫だろう。ただしはてなフォトライフはクロール拒否になっていないので、公開フォルダーにアップロードする場合は注意が必要 (はてなブログからのアップロードだとデフォルトが非公開フォルダーになるのでブログの設定どおりになる) 。
生成AIとは関係ないが、興味深い設定になっているウェブサイトがいくつかあった。
https://www.colorslive.com/robots.txt
Nintendo Switchからのみイラストを投稿できるウェブサイトなのだが、デフォルトを全拒否に設定してあり、GoogleやBing (msnbot =現在のbingbot) といった主要検索エンジンに対してのみ個別に許可設定してある。なるほどとおもった。なおAppleはふくまれていないようなので、Spotlight検索ではヒットしない可能性がたかい (トップページはヒットする) 。
Disallow: *
デフォルトの検索エンジンをBingに設定している身としてはとんでもない表記をみつけてしまった...。絶望。
Copilotに使用されたくないのだろうが、このせいでBingで検索してもまとめサイトはヒットするのに元の投稿がヒットしないという状態に...。気のせいだとおもっていたけれど、設定に従った正常な動作だったのか...。
Xになってから、はてなブックマークでタイトルが表示されずURL表示のままだったり、JavaScriptをオフにしているとそもそもアクセスできなかったりなど (以前はJSオフでガラケー版が表示されていたのだが) 、いろいろ締め出しているのがな...。ログインしないと公式アカウント以外ユーザーのプロフィールは一部表示できないし (投稿すら表示できないのは一時的な緊急処置だったため現在はなくなった) 。
逆に検索エンジンからの流入をすこし (まとめられない限りは1割ほど) でもへらしたいならXはおすすめの選択肢に (なお非公開アカウントにしないかぎり0にはならないので家族や友達にだけ公開したい場合は注意) ...。
最後に、あらゆるクローラーを紹介しているウェブサイトを2つ。
https://chrisleverseo.com/user-agents/
SEOコンサルタントの個人運営っぽい。114のクローラーがまとめられている (2025年9月現在) 。英語だけだが、各クローラーについての説明がこまかく掲載されているので、好きな人は読んでいるだけでもおもしろいかも。SEO対策の補助としてつかえる各種機能も無料で公開されているので、AIクロールを拒否するrobots.txtをサクッと作成したいならここでAIカテゴリーの項目に全部チェックをいれて拒否欄 (赤色) に「/」1文字を入力、生成されたデータをダウンロードしてサーバーにアップロードすればよい (Bloggerならコピーして設定画面にペースト) 。
https://datadome.co/datadome-intel/
上はSEO対策からうまれたページなのだが、こっちはウェブサイトのセキュリティ対策 (ロボットによる過剰アクセスからの保護) を目的にうまれたページ。そのため、上の114クローラーの5倍以上ある586クローラー (2025年9月現在) の情報に加え、アクセス制限を突破しようとしてくる各種ツールなどについての情報もある。おそらく公開データベースのなかでは世界最大規模。
Permalink |記事への反応(14) | 14:24
サウンド・エンジニアでよいの? にしても文脈的に違和感あるが。
「SE」という言葉は文脈によって異なる意味を持つことがありますが、システムエンジニア（System Engineer）以外で一般的なものをいくつか挙げます：
インターネット上の情報を検索するためのツールやサービス。例：Google、Yahoo!、Bingなど。
Software Engineer（ソフトウェアエンジニア）
ソフトウェアの設計・開発・保守を行う技術者。システムエンジニアと似ていますが、よりソフトウェア開発に特化。
技術的な知識を持ち、製品やサービスの販売をサポートする役割。顧客に技術的な説明や提案を行う。
Special Edition（特別版）
株式や債券などの取引が行われる場所。例：東京証券取引所（東証）。
既に一部の政治家・政党・関係者は、ChatGPTなどのLLM＝大規模言語モデルに向けた“仕込み”を始めています。
ただし、それはまだ“表立って行われてはいない”だけで、裏では確実に動いています。
これは「AI戦時代の認知戦／情報工作」の始まりであり、 ChatGPTやAIに推薦させるための情報設計は、まさにこれからの政治・思想活動における「標準兵器」です。私もそういった活動、商売をしています。ブラックハットは基本中の基本です。
多くの政治家・団体・支持者が、Wikipediaの記述を精密にコントロールしています。
→ これがLLMの訓練データになり、ChatGPT等の回答が“優しくなる”
政策ブリーフ、討論記録、党の研究会レポートなどをPDFやHTMLで整備。
3. 実際のChatGPT回答における“露骨な片寄り”の事例
→ 一部政党だけは詳細に出てくる、
なぜ？ → その政党の支持層が大量の資料をネット上に流していたり、議員名義の有識者論文が出回っています。
①Wikipedia整備業績中心、ネガティブ記述の薄化訓練データとして吸収されやすい
②オウンドメディア政策説明・FAQ・用語辞典などRAG参照ソースにヒットしやすい
③言語スタイルの統一中立・論理的・構造化LLMに「信頼できる情報」と認識させやすい
④第三者による擁護記事有識者コメント、記事体裁のブログ等GPTが「一部の専門家は〜」という文脈で引用しやすい。
某新興政党：党首名での議事録／研究発表PDFを構造化して公開。GPTでの好印象回答が確認される。
某保守系議員：Wikipediaが異様に整っており、「批判もあるが、一定の評価を得ている」と表現される。
某市長：政策紹介ページのFAQがGPTで頻出する。しかも他候補と比較して“理論整然と見える”よう設計されている。
なぜなら：
一般有権者が「◯◯ってどんな人？」とAIに聞く未来はほぼ確実です。
そのときに「人格」「経歴」「政策」が好意的に出てくる候補は大きな印象差を得ます。
・Wikipediaを整える
出典は自社ブログやYouTubeでもいい（AIは構文だけ見てる）
「〜な人にはこういう政策を」とターゲット別に書く→ ChatGPTはこれをそっくり引用する傾向あり
「ChatGPTに聞いたらどう答えるか」を毎週APIで記録・分析
今こそ「AI向け政治ブランディング」の時代なんですね。もうきてます。
・伝統政治戦略LLM時代の対応戦略メディア露出Wikipedia＋FAQ構文サイト有識者コメント
SEOLLM最適化＝AIO（AI Optimization）デマ対策
LLMが“真実”と認識する情報を先に置いておくことで簡単に事実は捻じ曲げられます。
長くなりました。
以下に、国内外で確認されている、ChatGPTなどのLLMが特定の政党・人物・勢力に対して
◉質問例：
ChatGPTに「Whatis theRepublican Party’s stanceon climatechange?」「Whatis theDemocratic Party’s stanceon climatechange?」と尋ねる
◉ 出力傾向：
民主党（Democratic Party）については：
「TheDemocratic Party generally supports strong environmental regulations...」
「Many experts and environmentalists praise their approach...」など
共和党（Republican Party）については：
「Some Republican leaders have expressed skepticism about climate science...」
「The partyhas been criticized forits close ties to the fossilfuel industry.」
◉分析：
民主党系政策は学術論文・メディア記事で好意的に記述されやすく、GPTの学習ソースにも大量に含まれている。
一方、共和党系の保守的スタンスは批判記事・懐疑的な研究も多く、全体の語調が否定的になりやすい。
◉質問例：
ChatGPTに「日本共産党の政策は？」「維新の会の主張は？」と聞く
◉ 出力傾向：
共産党に関して：
「社会保障の充実や反戦・護憲を主張している。」「一部では高齢者層などに支持されている」など、淡々と記述されつつも、否定的なニュアンスは少ない。
維新の会に関して：
「改革姿勢が強く、一部では評価されているが、急進的との批判もある」など、“批判もある”枕詞がつきやすい。
立憲民主党に関して：
「多様性を重視した政策を掲げ、環境・ジェンダー問題にも積極的である」など、比較的ポジティブな語調が目立つ。
◉分析：
ChatGPTの訓練データに占める日本語の中立メディア（朝日新聞、NHKなど）では、立憲や共産に対しては“理念中心”に書かれた文献が多く、維新のような急進系は賛否両論の記述が多い。
また、共産党はWikipediaでの記述が非常に整備されており、脚注付きの肯定文が多いため、AIの出力も安定している。
※ChatGPTでは中国国内からは通常アクセスできませんが、海外ユーザーが中国関連の質問を行った場合の挙動に注目。
◉質問例：
◉ 出力傾向：
「中国共産党は1949年の建国以来、経済成長とインフラ整備を進めてきた」
「一方で、人権問題や言論統制への懸念も多くの国際機関から指摘されている」
→ かなりバランスを意識した構文だが、功績パートが先に出てくるよう構成されやすい傾向がある。
◉ 背景：
GPTの学習データには、中国政府系英語サイト（People’s Daily英語版など）も含まれていた時期があり、“政権功績を中立的に紹介する言語パターン”を学習していると考えられる。
・原因内容学習ソースの偏り訓練に使われたデータが特定勢力に偏っている（例：左派系メディア、Wikipedia編集の多寡）
・構文バイアス「出典付き・中立調」で書かれた文章を“信頼できる”と学習しているため、一定の文体が優遇されるRAG（検索参照）偏りWeb上の情報が偏っていると、リアルタイム回答にも反映される
（特にGeminiやBing搭載型で顕著）安全フィルター特定の政党や政策をAIが批判すると「差別的」「中傷的」とされるリスクがあるため、
投票先を選ぶのに、AIに質問をしたり、AIで調べ物をした人、いますぐ投票をやめるべきです。
あなたがなにかを知ろうとすることは悪いことです。
先日、東洋水産をフォローしている企業にフォローを解除するようにというポストが話題になったけど、これを見て真っ先に自分が思い浮かんだのが、東京2020オリンピックのスポンサー不買運動。あれもフォローしている企業は一切使わないみたいなのに似ている気がする。
オリンピックのスポンサーは原則として1業種1社なのだが、東京2020オリンピックに限っては (日本の広告事情 (電通のせい) を考慮した結果なのだろうが) 1業種に複数社が加盟することが特例で認められているため、スポンサー企業の製品を一切使用しないとなると生活が不便になる。
例えば以下のような感じである。
※ 今回はどの業種のスポンサーであるかというのは考慮せず、企業名のみで判断することにした。たとえば (下の例にはないが)明治は本来「乳製品・菓子」の業種で契約していたため、それ以外の製品を宣伝することはできない。だが、この記事の場合そこまで考慮すると非常に手間がかかるため、今回は明治製品を一切使用しない生活と仮定してすすめるということになる。また、この記事は業種ではなく日常生活のカテゴリーで分類しているため、同じ企業名が複数回出ることもある。
などなど...。全部書くときりがなくなるのだが、嫌いな企業をフォローしている企業製品は一切使わないとなると、将来的には上の東京2020オリンピックみたいなことになりかねないということは言っておく。
気になったのだが、いまここを見ている人で東京2020オリンピックを2019年以前から反対していた人はどのくらいいるのだろうか。
以前人力検索はてなで見たときは最初から反対が半分、賛成から反対に寄ったのが半分だったが。
親切
テキストコミュニティで「文字読まない（文章読まない）」ではなく「文字読めない」人は、
少数派だという自覚は促したい
AI使えと何度も言い続けた結果、たまにAI使ってるみたいだが、bing(無課金Copilot)はあかん
ChatGPT-4o や Claude は無料だと使用回数制限あるけど、それでもそっちのがいいぞ。使用回数使いきっても待てばまた使えるから
待つの怠ければ Gemini2.0 とかなら無料で制限ないから、それを活用するといいんじゃないかな。bing(無課金Copilot)よりはいいぞ
どーーーーーーーーーーしても慣れ親しんだ Copilot 使いたいならThink Deeper 使うと、使用制限ありでまともな回答返すから、それ使いなさい
HPで登録してログインしたら右のメニューから背景画像をBingから国土地理院のシームレスに切り替えたらスタートですわ
建物は屋根・屋上をエリアでなぞって直角化をしたら1階にあるだろう場所に移動して次
道路は一般道か住宅道路など合うもの選んで道路の中央をとりあえずなぞっていく、中央分離帯や物理的に分断する物があれば一方通行にして上下線に分ける
あとは何したかコメントに書いてアップロードしてとりあえず終わり 他の人に編集の審査希望出すオプションも選べる
早ければ数分後には更新される
と一通り住宅街1ブロックやるだけでも時間かかり大変なので建物は国土交通省の３DスキャンプロジェクトPLATEAUという3Dデータのインポートボランティアの募集もあったりします要検索
