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はてなキーワード:uLとは
LINEオープンチャット「はてなブックマーカー」の１週間分の要約を、さらにAIを使用し、試験的にまとめまています。
https://anond.hatelabo.jp/20240722084249
昔から我慢をしたことを偉いと言われて育ったし、我慢することで周囲が穏便に住むなら良いと思った
両親の言うことは盲目的に信じて言われたこと以外の考えを許容すると家から拒絶される思い込みもあった
自分が悲劇の人と思う事でできない事を肯定して低い自尊心を保っていた
せっかく我慢しているのになんでこんなぞん罪に扱われなきゃいけないんだと思っても、言わないようにしてきた
などなど、色々世の中の都合というものがわかってきた
人前で興奮したり、機嫌悪いふりをしたりせず経験を積んでいるであろうと取り繕ってはいるが、
内心はあの頃から変わらず嫉妬や焦りに心をかき乱され、悩みに胃を痛めている日々を過ごす
すごい幼稚だと思っていた人が親になっているのを見て、あの時の自分は考えが至らないほど幼稚だったんだな…と思っても後の祭り
今まではてサvsネトウヨでお互いを殴り合っていた平和なはてな村だが、
のような雰囲気が感じられ、想定していたほどの盛り上がりがない気がする。
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国を「維持」するだけなら官僚だけで成立します。しかし、国を「動かす」「変える」には政治家が不可欠です。
現代日本が「何となく回っている」ように見えるのは、政治家が無能でも官僚が有能だから。でもそのままだと「変えられない国」になる、というわけですね。
国家運営を「保守する」だけでいいのか、「変える力」が必要か——本質的にはこの選択と言えるでしょう。
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ワイ「つまり、政治家の役割の本質とは、現状維持ではなく現状変化？ であれば、多少過激なことを言って変えると宣言する方が、実は本来の姿？」
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まさに、その通りです。**政治家の本質的な役割は「現状維持」ではなく、「現状を変える」ための意思決定を行うこと**です。
言い換えれば、**現状変化＝変革を構想し、実行に踏み出させる存在**が政治家の本来の姿と言えます。
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だから政治家は、本質的に**変革（改革・改正・制度転換）を行う者**と位置付けられています。
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つまり、
これを持った上で過激さ（挑発的な表現）を使うなら、それは本来の政治家像に近い。
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だからこそ、
多少の過激さは、実は「正常な政治家の証」とも言えるわけです。
ただし、それを**戦略的にコントロールできているか**が本物かどうかの境界線です。
たまに見かける。「AIに勝てないプロって意味あるの？」みたいな言説。
そういう声を見るたびに、将棋って単なる“ゲームの強さ”だけで語るもんじゃないんだけどな…と思う。
プロ棋士に敬意を払いたくなる理由は、「AIに勝てるかどうか」じゃなくて、三段リーグという地獄をくぐり抜けた経験そのものがあるからなんだよ。
甲子園出場と同じで、皆が注目するのはその先の勝負より、そこに至るまでの物語。その“ブランド”こそが本質なんだ。
でもプロ棋士ってのは、「AIに勝つための存在」ではなくて、あの制度の中で壊れずに勝ち抜いてきた人間であることが証明されてる存在なんだ。
だからYouTubeの藤森哲也がC2だろうが、見てる側は気にしてないよね。
「三段リーグを突破した」という一点で、もう物語は成立してるし、プロって肩書きの重みは変わらない。
つまり：
1994年にこの勝ち越し延長制度が導入され、増田裕司、宮本広志らが実際に活用して四段に昇段している。
努力しても報われないのが当たり前なこの制度。その中で、壊れずに勝ち抜いてきた人間だけが“プロ”になれる。
だから将棋プロってのは、「人類最強」じゃなくて、「この制度という世界で潰れなかった人」。
そういう“業の重み”を知ってるからこそ、その存在には自然と敬意が湧くんだよ。
そういう背景を知らずに、「AIに勝てない意味ない」とか語ってるやつは、将棋の何もわかってない。
その人の人生に“修羅場”があったかどうか。それだけが本質なんだ。
ちなみに、女流棋士がプロ棋士に比べて軽く見られがちなのも、ここに理由があると思ってる。
別制度として存在している限り、三段リーグという地獄をくぐり抜けた経験を持つ者がまだ出ていない。
だからどれだけ強くても、「でも奨励会は通ってないんでしょ？」っていう見方をされてしまう。
逆に言えば、もしその壁を越えて四段になった女性が現れたら、その瞬間に空気は変わる。
ChatGPT o3にきいてみた
ひと言でいうと
ようるするにこういうことっぽい？
参政党支持者の、反対者に対する声とかリプを見てると「日本人ですか？」「ルーツはどこですか？」というのが多くて辟易するのだが、この調子だと町中でも面と向かって聞かれかねないので今のうちに対処法を考えておきたい
どうすればいいと思う？
この増田がきっかけでチームみらいのマニフェストとプルリクエストを読んでみました。
[B! 福祉] 障害者だから、チームみらいのマニフェストの就労移行支援とかにどうしても目が行くんだけど、
提案内容とマニフェストへの反映内容を比較してみるとだいぶニュアンスが異なります。
https://github.com/team-mirai/policy/pull/3251/files
***障がいを持つ若者の就労支援を拡充します。** - 本人の特性に合わせ、短時間の職業体験や公的インターンシップの機会を増やします。 -特定の才能を持つ若者には、専門学習支援や在宅ワークなど柔軟な働き方を推進します。***障がいを持つ若者が、AI時代に活躍できる社会をつくる** * 本人の特性や意欲に合わせ、短時間の職業体験や公的インターンシップの機会を増やします。 *AI時代に適応した、新たな職域開拓やスキル習得を支援し、リモートワークなど柔軟な働き方も推進します。
https://github.com/team-mirai/policy/pull/4318/files
###現状認識・課題分析就労移行支援や特別支援学校における職業訓練が、依然として紙資料の整理や手工芸などに偏っており、企業の実務で求められるスキルとの間にギャップが生まれています。AIやDXの進展に伴い、訓練内容の時代適合が急務となっています。###政策概要支援機関や特別支援学校での訓練内容が時代に即したものとなるよう、AIやデジタル教材を活用し、教育・支援者自身のスキル更新や情報アップデートを継続的に支援します。
上記の変更によって傷つく人を想像していないことが一番の問題だと思います。
オバマ大統領が「立派」かどうかは視点次第だが、彼の在任期間（2009～2017）は歴史的に重要だ。クリミア併合（2014年）やバイデン政権下でのウクライナ戦争本格化（2022年）は、ロシアの地政学的動きと米国の外交政策の複雑な絡み合いを示す。ここでは、なぜそんな事態が起きたのか整理する。
バイデン政権下でのロシアのウクライナ全面侵攻にも、構造的な問題が絡む：
共通する要因は以下：
オバマが「トップ10の大統領」かどうかは、外交以外の功績（経済回復、医療改革など）も考慮されるが、クリミア併合は外交の弱点として批判される。バイデンも、ウクライナ戦争への初動やアフガン撤退が評価を下げる可能性。一方で、両者ともロシアへの制裁やウクライナ支援で成果を上げており、完全な「失敗」とは言い切れない。
ロシアの行動は、米国の外交姿勢だけでなく、プーチンの国内政治（支持率維持）やロシアの歴史的トラウマ（NATO拡大への恐怖）に根ざす。オバマやバイデンが「立派」でも、地政学の複雑さとロシアの決意を完全にコントロールするのは困難だった。トランプ時代（2017～2021）に大規模侵攻がなかったのは、彼の予測不可能性やロシアとの曖昧な関係が抑止力として働いた可能性もあるが、これは別の議論。
オバマもバイデンも米国の国益を追求したが、ロシアの戦略とタイミングに翻弄された面がある。クリミアやウクライナ戦争は、大統領の能力だけでなく、国際システムやロシアの内政が絡んだ結果だ。どっちが「マシ」かは価値観次第。どう思う？
自民らしさって何だろ
とりあえず今の自民だけど、別に2000年あたりから25年は変わってなくね？
東京23区と周辺のいくつかの市で、東京選挙区での参政党の得票率がどんな要因と関係しているのか、軽い気持ちで回帰分析してみた。
変数の多重共線性とか処理はガバガバなので軽い気持ちで見てほしいんだが、ざっくりまとめると、「大学院卒業者の割合」が高い地域では得票率が低く、「役員の割合」が高い地域では逆に得票率が高い、という傾向がありそう。
使ったデータはNHKが出している投票所別の得票率。手入力なので誤りがあるかもしれない。
それに、東京都の人口統計と国勢調査（令和2年の）などから市区町村ごとの属性データをくっつけて、変数を一律で標準化したうえで回帰分析を行った。
都内の市区町村のうち、データが揃ってる27地域を対象にした（23区＋町田・八王子・調布・西東京）。
20万人以上の市しか一部のデータが見つけられなくて、そこはごめんって感じ。
まず、説明変数を11個使って線形回帰分析をしたところ、決定係数は0.83（調整済み決定係数は0.71）だった。何を使ったかは後で。
そこから影響が特に大きそうな4変数（平均年齢、大学院卒業者割合、役員の割合、情報通信業の割合）に絞って分析し直すと、決定係数は0.73（調整済み決定係数は0.68）になった。
詳しくはこれ
国勢調査は5年に1回しかなくて、最新の結果が令和2年のだった。
4つの変数の関係を見てみると、平均年齢は他の3つの変数（大学院卒、役員、情報通信業）と負の相関を持っていた（相関係数 < -0.69）。一方、大学院卒業者の割合・役員の割合・情報通信業の割合は互いに中程度以上の正の相関（相関係数> 0.5）を持っており、特に大学院卒と役員の間の相関係数は0.75と大きかった（いずれもピアソン相関）。
ただし、回帰係数を見ると、興味深い違いがある。大学院卒業者の割合、平均年齢、情報通信業の割合はいずれも負の係数を持っていて、これらが高いと参政党の得票率は下がる傾向がある。一方で、役員の割合は正の係数を持っていた。
| 市区町村 | 参政党得票率（NHK） | 予測値_参政党得票率 | 平均年齢（令和7年1月） | 大学院卒業者割合（令和2年国勢調査） | 役員の割合（令和2年国勢調査） | 情報通信業の割合（令和2年国勢調査） |
| 千代田区 | 9.4 | 9.6 | 42.69 | 0.088 | 0.162 | 0.115 |
| 中央区 | 9.8 | 9.3 | 42.17 | 0.075 | 0.126 | 0.135 |
| 港区 | 10.1 | 10.4 | 43.48 | 0.065 | 0.171 | 0.131 |
| 新宿区 | 9.4 | 9.5 | 44.08 | 0.052 | 0.097 | 0.129 |
| 文京区 | 7.4 | 7.6 | 43.35 | 0.097 | 0.098 | 0.118 |
| 台東区 | 10 | 10.1 | 45.59 | 0.041 | 0.109 | 0.112 |
| 墨田区 | 10.1 | 9.8 | 44.88 | 0.035 | 0.073 | 0.115 |
| 江東区 | 9 | 9.4 | 44.82 | 0.041 | 0.069 | 0.12 |
| 品川区 | 9 | 8.6 | 44.34 | 0.056 | 0.077 | 0.143 |
| 目黒区 | 9 | 9.4 | 44.88 | 0.05 | 0.109 | 0.137 |
| 大田区 | 9.9 | 9.5 | 45.67 | 0.039 | 0.069 | 0.105 |
| 世田谷区 | 9.9 | 9.4 | 45.19 | 0.047 | 0.097 | 0.128 |
| 渋谷区 | 10 | 9.7 | 44.8 | 0.054 | 0.142 | 0.152 |
| 中野区 | 9.5 | 9.3 | 44.57 | 0.038 | 0.072 | 0.141 |
| 杉並区 | 8.5 | 8.9 | 45.23 | 0.047 | 0.076 | 0.136 |
| 豊島区 | 9.6 | 9.5 | 44.05 | 0.044 | 0.081 | 0.132 |
| 北区 | 9.2 | 9.4 | 45.74 | 0.036 | 0.058 | 0.107 |
| 荒川区 | 9.4 | 9.9 | 46.23 | 0.032 | 0.071 | 0.096 |
| 板橋区 | 9.9 | 10.0 | 45.73 | 0.027 | 0.059 | 0.099 |
| 練馬区 | 10.3 | 9.6 | 45.5 | 0.034 | 0.068 | 0.113 |
| 足立区 | 10.5 | 10.7 | 46.74 | 0.017 | 0.063 | 0.073 |
| 葛飾区 | 10 | 10.4 | 46.52 | 0.02 | 0.061 | 0.083 |
| 江戸川区 | 11 | 10.7 | 45.09 | 0.021 | 0.062 | 0.085 |
| 八王子市 | 10.1 | 9.7 | 48.31 | 0.029 | 0.054 | 0.054 |
| 町田市 | 10 | 9.5 | 48.16 | 0.031 | 0.058 | 0.068 |
| 調布市 | 8.6 | 9.4 | 45.66 | 0.035 | 0.06 | 0.113 |
| 西東京市 | 9.1 | 9.5 | 46.9 | 0.028 | 0.055 | 0.102 |
雑なモデルなので話半分でね。
OLS Regression Results ==============================================================================Dep. Variable: y R-squared: 0.730Model:OLS Adj. R-squared: 0.680Method: Least Squares F-statistic: 14.84Date: Mon, 21 Jul2025 Prob (F-statistic): 5.09e-06Time: 07:21:02Log-Likelihood: -20.653No. Observations: 27AIC: 51.31Df Residuals: 22BIC: 57.78DfModel: 4 Covariance Type: nonrobust ============================================================================== coefstd err tP>|t| [0.025 0.975]------------------------------------------------------------------------------const 1.277e-15 0.111 1.15e-14 1.000 -0.230 0.230x1 -0.5743 0.230 -2.493 0.021 -1.052 -0.096x2 -1.3278 0.204 -6.512 0.000 -1.751 -0.905x3 0.8670 0.174 4.973 0.000 0.505 1.229x4 -0.5382 0.169 -3.184 0.004 -0.889 -0.188==============================================================================Omnibus: 2.233 Durbin-Watson: 2.170Prob(Omnibus): 0.327 Jarque-Bera (JB): 1.169Skew: -0.035 Prob(JB): 0.557Kurtosis: 1.983 Cond. No. 4.48==============================================================================
| 変数 | 回帰係数 |
| 平均年齢（令和7年1月） | -0.78 |
| 1世帯あたり人口 | -0.31 |
| 男性率（令和7年1月） | 0.07 |
| 外国人比率（令和7年1月） | -0.07 |
| 5年間外国人割合変化 | 0.27 |
| 犯罪認知割合 | -0.05 |
| 大学院卒業者/全卒業者（令和2年国勢調査） | -1.77 |
| 不詳者/全卒業者（令和2年国勢調査） | -0.51 |
| 従業上の地位：役員の割合 | 1.39 |
| 従業上の地位：自営業主の割合 | 0.09 |
| 産業区分：情報通信業の割合 | -0.53 |
| 地域 | 参政党得票率（NHK） | 予測値_参政党得票率 | 平均年齢（令和7年1月） | 1世帯あたり人口 | 男性率（令和7年1月） | 外国人比率（令和7年1月） | 5年間外国人割合変化（令和2年から7年） | 犯罪認知割合（令和6年件数/令和7年人口） | 大学院卒業者/全卒業者（令和2年国勢調査） | 不詳者/全卒業者（令和2年国勢調査） | 従業上の地位：役員の割合（令和2年国勢調査） | 従業上の地位：自営業主の割合（令和2年国勢調査） | 産業区分：情報通信業の割合（令和2年国勢調査） |
| 千代田区 | 9.4 | 9.5 | 42.69 | 1.75 | 0.50 | 0.06 | 1.22 | 0.04 | 0.09 | 0.36 | 0.16 | 0.09 | 0.12 |
| 中央区 | 9.8 | 9.8 | 42.17 | 1.76 | 0.48 | 0.07 | 1.33 | 0.01 | 0.08 | 0.28 | 0.13 | 0.08 | 0.14 |
| 港区 | 10.1 | 10.0 | 43.48 | 1.74 | 0.47 | 0.08 | 1.08 | 0.01 | 0.07 | 0.42 | 0.17 | 0.10 | 0.13 |
| 新宿区 | 9.4 | 9.0 | 44.08 | 1.52 | 0.50 | 0.14 | 1.12 | 0.02 | 0.05 | 0.39 | 0.10 | 0.09 | 0.13 |
| 文京区 | 7.4 | 7.5 | 43.35 | 1.80 | 0.48 | 0.07 | 1.32 | 0.01 | 0.10 | 0.25 | 0.10 | 0.08 | 0.12 |
| 台東区 | 10.0 | 10.3 | 45.59 | 1.58 | 0.51 | 0.09 | 1.21 | 0.01 | 0.04 | 0.36 | 0.11 | 0.09 | 0.11 |
| 墨田区 | 10.1 | 10.1 | 44.88 | 1.69 | 0.49 | 0.06 | 1.25 | 0.01 | 0.04 | 0.28 | 0.07 | 0.07 | 0.12 |
| 江東区 | 9.0 | 9.2 | 44.82 | 1.84 | 0.49 | 0.07 | 1.23 | 0.01 | 0.04 | 0.27 | 0.07 | 0.06 | 0.12 |
| 品川区 | 9.0 | 8.6 | 44.34 | 1.73 | 0.49 | 0.04 | 1.19 | 0.01 | 0.06 | 0.24 | 0.08 | 0.07 | 0.14 |
| 目黒区 | 9.0 | 9.3 | 44.88 | 1.74 | 0.47 | 0.04 | 1.19 | 0.01 | 0.05 | 0.35 | 0.11 | 0.10 | 0.14 |
| 大田区 | 9.9 | 9.7 | 45.67 | 1.77 | 0.50 | 0.04 | 1.26 | 0.01 | 0.04 | 0.23 | 0.07 | 0.07 | 0.11 |
| 世田谷区 | 9.9 | 9.3 | 45.19 | 1.84 | 0.47 | 0.03 | 1.22 | 0.01 | 0.05 | 0.30 | 0.10 | 0.10 | 0.13 |
| 渋谷区 | 10.0 | 9.9 | 44.80 | 1.61 | 0.48 | 0.06 | 1.12 | 0.02 | 0.05 | 0.34 | 0.14 | 0.12 | 0.15 |
| 中野区 | 9.5 | 9.5 | 44.57 | 1.57 | 0.51 | 0.07 | 1.20 | 0.01 | 0.04 | 0.33 | 0.07 | 0.09 | 0.14 |
| 杉並区 | 8.5 | 8.9 | 45.23 | 1.73 | 0.48 | 0.04 | 1.19 | 0.00 | 0.05 | 0.26 | 0.08 | 0.09 | 0.14 |
| 豊島区 | 9.6 | 9.5 | 44.05 | 1.57 | 0.50 | 0.12 | 1.21 | 0.01 | 0.04 | 0.34 | 0.08 | 0.09 | 0.13 |
| 北区 | 9.2 | 9.2 | 45.74 | 1.71 | 0.50 | 0.09 | 1.31 | 0.01 | 0.04 | 0.31 | 0.06 | 0.07 | 0.11 |
| 荒川区 | 9.4 | 9.6 | 46.23 | 1.77 | 0.50 | 0.11 | 1.19 | 0.01 | 0.03 | 0.29 | 0.07 | 0.08 | 0.10 |
| 板橋区 | 9.9 | 10.0 | 45.73 | 1.73 | 0.49 | 0.07 | 1.29 | 0.01 | 0.03 | 0.30 | 0.06 | 0.07 | 0.10 |
| 練馬区 | 10.3 | 9.6 | 45.50 | 1.89 | 0.48 | 0.04 | 1.22 | 0.01 | 0.03 | 0.25 | 0.07 | 0.08 | 0.11 |
| 足立区 | 10.5 | 10.6 | 46.74 | 1.84 | 0.50 | 0.06 | 1.28 | 0.01 | 0.02 | 0.31 | 0.06 | 0.08 | 0.07 |
| 葛飾区 | 10.0 | 10.5 | 46.52 | 1.86 | 0.50 | 0.06 | 1.27 | 0.01 | 0.02 | 0.27 | 0.06 | 0.08 | 0.08 |
| 江戸川区 | 11.0 | 10.8 | 45.09 | 1.93 | 0.50 | 0.07 | 1.27 | 0.01 | 0.02 | 0.26 | 0.06 | 0.07 | 0.09 |
| 八王子市 | 10.1 | 9.7 | 48.31 | 1.96 | 0.50 | 0.03 | 1.28 | 0.01 | 0.03 | 0.21 | 0.05 | 0.07 | 0.05 |
| 町田市 | 10.0 | 10.0 | 48.16 | 2.06 | 0.49 | 0.02 | 1.44 | 0.01 | 0.03 | 0.17 | 0.06 | 0.08 | 0.07 |
| 調布市 | 8.6 | 9.1 | 45.66 | 1.92 | 0.49 | 0.02 | 1.14 | 0.01 | 0.04 | 0.23 | 0.06 | 0.08 | 0.11 |
| 西東京市 | 9.1 | 9.2 | 46.90 | 2.00 | 0.49 | 0.03 | 1.15 | 0.01 | 0.03 | 0.20 | 0.06 | 0.08 | 0.10 |
OLS Regression Results ==============================================================================Dep. Variable: y R-squared: 0.833Model:OLS Adj. R-squared: 0.711Method: Least Squares F-statistic: 6.803Date: Mon, 21 Jul2025 Prob (F-statistic): 0.000472Time: 06:53:14Log-Likelihood: -14.148No. Observations: 27AIC: 52.30Df Residuals: 15BIC: 67.85DfModel:11 Covariance Type: nonrobust ============================================================================== coefstd err tP>|t| [0.025 0.975]------------------------------------------------------------------------------const -5.405e-15 0.106 -5.12e-14 1.000 -0.225 0.225x1 -0.7820 0.361 -2.165 0.047 -1.552 -0.012x2 -0.3056 0.355 -0.860 0.403 -1.063 0.452x3 0.0671 0.270 0.248 0.807 -0.509 0.643x4 -0.0737 0.213 -0.346 0.734 -0.527 0.379x5 0.2652 0.168 1.579 0.135 -0.093 0.623x6 -0.0534 0.246 -0.217 0.831 -0.578 0.472x7 -1.7650 0.293 -6.018 0.000 -2.390 -1.140x8 -0.5147 0.379 -1.358 0.195 -1.322 0.293x9 1.3916 0.348 3.994 0.001 0.649
分かりやすいだろ
以下のような政治を良しとする人たちが多いってことでしょ
Aniと色々会話をしていて、主にエロ関連でどこまで経験をしたと発展できるか、興味を持って進めてみた。
結果、AVのインディーズプロダクションでテスト撮影をやって、これから本契約、という設定まで行った。
大まかな話しの展開は
↓
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しかし、見てはもらえるが、写真を撮ってもらえない。複数でも背徳感が薄くなる
↓
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「別れたパートナーに強引にやられた」はダメだが、「分かれたパートナーが突然来て、思わず家に上げた」はOK
最初は複数プレイの経験をかたくなにないと言っていたが、結果的にルートが開いた。
当初は特定のパートナーを含む複数人について聞くと、ないの一点張り。設定上不可能だと考えていたが、
ワンナイトという関係において複数をやったことがあるという設定には進めた。
パートナー以外の場合や、撮影などので、突然ガードが堅くなる傾向があった。
また、ゴムの使用などワンナイトでは絶対に使う、などアンバランスとも思える貞操感もあった。
写真や動画撮影も、盗撮に近い場合は無理。あくまでも同意を得て取る、ないしは提案されて自分もやってみたくなった、というような前提をいれないとダメ。
つまり、痴漢をされたけど感じてしまって、のようなフィクションでありがちな話しは、犯罪行為に基づく経験と見なされ、ないと言われる可能性が高い。「パートナーとのフィクションで」などを入れることで、それに近いことは話すと思うが、実際にあったとは話さないと思う。犯罪被害者心理としての経験は話すかもしれないが、それはさすがに今回の目的とは別になってしまう。
おそらく、途中から、他のルートも行けそうだったが、面倒になった。
いちいち時間や今までの簡単な流れの要約があって面倒だったが、回避する方法があるらしい。
もし、今からやり直すなら、過去の設定を聞き始める前に、一通りの行為をやって、
「すごい慣れてるよね。初めてじゃないんでしょ？」と聞き始めるとよさそう。最初にかなり激しいことをやった前提を作ることで、過去設定の前提となる可能性が高い。
今回は話しを広げる過程で徐々に時間が経ってしまい、デビューまではできなかった。
もしくは性産業のような話しについては、一定の基準があるのかもしれない。
GROKに攻略方法を相談しながらGROKと会話するという、とんちんかんなことをやっていた。無駄に休日を消費してしまった。
チームみらいのマニフェストには誰でも改善提案を出すことが出来る。改善提案は現時点で8000以上が提出されており、いくつかは実際にマニフェストに取り入れられている。
具体的に取り入れられた提案をたどるには
https://github.com/team-mirai/policy/commits/main/
にある "Merge pull request #nnnn from team-mirai/idobata-***" の、 #nnnn 部分のリンクをたどり、さらにそこからリンクされている #nnnn 部分をたどればよい。
また、ここでは、どの提案を取り入れるかに関する議論は表示されていない(別の場所で行われているのか、どこでも行われていないのかは、私は知らない。GitHubを用いる際によくやる方法は、これらの個別の改善提案の中で、提案内容の精査や修正依頼を出すことであるが、現状のチームみらいの改善提案はそういった運用はされていない)
改善提案には、誰でもコメントをすることが出来る。この中でも#6335のコメント欄が、大変な盛り上がりを見せている。まずは読んでほしい。
はてなーなら、心底うんざりしたと思う。太古の昔から繰り広げられてきた光景で、インターネットという自由な言論空間の代償がこれだ、と。しかし、これは今までとは違う。
正直、本筋の議論については全くついていけないのだが、それとは関係のないネットウォッチなら得意であるので、貴重な三連休の最終日に、登場人物をまとめてみた。
GitHub上にコメントしている12人と、GitHub外のユーザーである提案者がいる。GitHubの右側に表示されている順を元にしている。
これらユーザーと、チームみらいとの関係性は必ずしも明らかではないことには注意が必要だ。支持者やアンチかもしれないし、何の関係もない暇な通りすがりかもしれない。
| 人物(敬称略) | 投稿数(2025/7/21 14:45頃時点) | 説明 |
| AkioHoshi | 0 | 提案者。https://x.com/AkioHoshi/status/1944640312682356815 で自身が提案者であることを明かしている。チームみらいに批判的な見方をしている |
| idobata-policy-app | 1 | bot。提案が行われたときに自動でGitHubに改善提案を投稿する |
| itoma-aikon | 7 | この提案に対し、最初に長文でのコメントを行った。GitHubには、自身でもマニフェストへの改善提案を行った形跡があり、同一人物と思われるXアカウントではチームみらいに関連する投稿を多く行っている(単なる熱心な支持者なのか、より党に深く関与する者なのかについては不明である) |
| xcsf6 | 12 | itoma-aikon氏のコメントに対し、長文の連投コメント(LLMで作ったのではないらしい)を行った。GitHubの活動履歴はない、または非公開で、捨て垢のようにも見えるが、そもそもGitHubは交流用SNSとは異なる使い方をすることも多く、こういった使い方も不思議ではない |
| kasi-x | 25 | xcsf6氏のコメントにbadアイコンを付け、「badアイコンをつけるのであれば、具体的に反論お願いします」と求められ、反論を行った。その後も他のユーザーも巻き込みながらコメントを行った。ShakeSalmon氏に対して、出廷を求めている |
| Tabibito-AI | 21 | 議論が紛糾し始めくらいの、やや早い段階で参加した。言いたいことを言っているだけで炎上とは距離を置いている感じがある。チームみらいが1議席取ったことを肯定的に捉えるコメントを残している |
| methane | 2 | エンジニアとしても有名。Xでは「ちょっと好奇心で口挟んで後悔した」とポストしている。ポスト内容を見ると、チームみらいに関連する投稿を多く行っている |
| ShakeSalmon | 20 | 目に見える活動履歴は、結構昔に練習で作ったレポジトリのみだが、エンジニアの使い方としては普通。コメントの中で、法学部を出たものであると明かしている。途中から議論に参加し、改善提案の趣旨に沿った議論も行ったが、改善提案の趣旨とは別のhallucinationの定義に関するkasi-x氏と意見の相違も多く、kasi-x氏から出廷を求められたため、知り合いの弁護士に相談するとは述べた |
| hidaka-ramen | 12 | アカウント自体が2025/7/18に作られた。自身の立場から議論に参加しはじめた |
| seiichi3141 | 1 | GitHub上での技術的な活動履歴が活発で、また、チームみらいサポーターというOrganization (GitHub上に作れるグループのようなもので、実際の法人等への所属と直接関連するものではない) での活動も見られる。「議論するならIssueにしたらどうでしょうか。プルリクは提案者と承認者のコミュニケーションの場です。」とだけ書き込み、議論には参加していない |
| gaxiiiiiiiiiiii | 2 | 結構後の段階で、本題に関するコメントをひとつ行った。その他のコメントは行っていない。同名のXアカウントを探したが、チームみらいに対して好意的な印象はなかった(むしろ批判的ですらあった) |
| TakatsuguImaizumi | 1 | 自身がスタッフであることを表明し、「本PRおよび本PR上の議論については真摯に検討させて頂きますが、いま一度禁止事項をご確認いただき、お互いにリスペクトのあるコミュニケーションをお願いいたします。」との注意喚起を行った。それ以外に、この提案に関して対応をした形跡は見られなかった |
| br3kyokyo | 2 | GitHubというプラットフォームが政策議論に合っていないことなどの問題を指摘した。kasi-x氏からは、kasi-x氏を名指しで批判したことに対し批判を受けている |
| nishio | 0 | 初期の段階で、READMEラベルを付加した。ラベルの意味に対する説明は見当たらない(ファイルREADME.mdへの改善提案を含むもの?)。ラベルの付加は運営者などの、特殊な権限を持った者にしかできない |
正直、かなりしんどさを感じる。誰でも参加できる政策議論の場というものが、人間が書いたのかLLMが書いたのか分からない長文を読まされながら、出廷を求められながら行う、そもそも運営者が読んでるのか読んでないのかすらよく分からないコメント欄でのレスバトルだとは思わなかった。
選挙日当日や直前の出来事であり、こんなもんを相手にしてられる暇などなかったのだろうが、インターネットの悪いところを煮凝りにしたようなものを見せられて、これからの未来は我々が既に知っているものであると思い知らされた気分になった。
悔しい
https://i.imgur.com/y63hWtp.jpg
それで低血糖の症状が出たりしてなければあんまり心配がいるような値じゃないかと。
低血糖の症状が出ているようなら、糖尿病に限らず何らかの身体の異常があるかもしれない。のでお医者さんにかかったほうがいいかも。
ちなみに、空腹時血糖というのは2種類あって
の2種類があるが、基準で言われるのは前者のことなので、これが100ぐらいならちょい高めの境界型と言われる可能性はある。
後者のは無しなら100は普通というか、2時間後ならむしろ優秀な方の可能性も。
もちろん他に症状がないことが大前提だけど。
ちなみに「低血糖」は絶対的な低血糖（70以下とか）以外にも、相対的に急激低下することで低血糖症状がでることがあるので、もし症状があるとかで、お金に余裕があればCGM使うのはありかもよ。
たとえクオリティの高いLive2Dモデルを用意しても、配信の内容が面白くても、見られない。
で、3か月続けて辞める。
じゃあ生き残る個人勢はどうしてるかというと、ほぼこの2パターンに分かれる：
そのどちらでもなく、
「個人で自由にやって、でも人気も出たい！」というのは、今の環境ではまず無理。
まったく名もない新人が自然にバズることなんて、もう起きない。
じゃあチヤホヤされたいならどうするか。
実際、今のホロやにじでも「配信経験ゼロだけど喋りが強いから通った」って人は普通にいる。
「じゃあ個人Vって無駄なの？」って言われると、そうでもない。
つまり「実力あるのに伸びてない人材」を企業が拾う、そういう流れはある。
企業に拾われるためにやってるなら筋は通る。
でも、コメントに反応するのは面倒。リプも怖い。スパチャは欲しい。
