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はてなキーワード:プレーンとは
何が普通かと言われるとちょっと困るけど、プレーントゥ、ストレートチップ辺りかなあ。
このサイトの下の方にモデルを選んで表示させる機能が有るから、参考になればと思います。
因みに、プレーントゥ、は靴の先端がその名の通りプレーンです。
ストレートチップもその名の通り、真直ぐ一文字にカットされたチップが付いています。
知ってるかもしれないけど、冠婚葬祭にはあまり向いてないのも有るので、
気に入ったもの、特に身につけるものは日々のテンションが底上げされるから、いい買い物だと思うな！
結婚式にも履くなら黒のストレートチップかプレーントウを選ぶのが無難。試し履きは絶対した方が良い。日本人の足って海外メーカー合わない事が多いから、日本のメーカーから探すといいかも
REGALはどこにでもあるけど無難に良いと思う。少し上位グレードのものは底が革でしっかりしてるし、アウトレットに在庫限りが3割引とかあったりする。
3万〜4万くらいかな。
自分はレイマーが好きでおすすめ。靴型がいくつかあって自分に合う型で探せるので、ちゃんと合う靴を選んでる感覚がある。コスパ最強
4万〜6万くらい。
前回のファクトチェック結果を、もう一度プレーンテキストだけで、改行とスペースで見やすく整理して書き直すね。
ポストの全体メッセージ：減塩のために味噌汁を減らすより、パンやうどんなどの主食を減らす（またはご飯に変える）方が効果的。
-食パン1枚（6枚切り）：約0.7g（ポストの0.8〜1.0gは少し高めだが範囲内）
-うどん1玉（茹で麺のみ）：約0.5〜0.8g（ポストの0.5〜1.0gとほぼ一致）
-味噌汁1杯（標準）：約1.0〜1.5g（具だくさんで汁少なめにすれば1.0g程度可能）
→パン2枚で味噌汁1杯分以上になるのはおおむね正しい。隠れ塩分の指摘は有効。
-複数の大学研究で、味噌汁は同量の食塩水より血圧上昇を抑制する効果が確認されている。
-発酵成分が関与。1日2杯程度なら血圧に悪影響少ないデータあり。
3. おかずとのセット
- 具だくさん味噌汁なら野菜・海藻・豆腐からカリウムを多く摂取でき、ナトリウム排出を助ける。
→ 正しい。
4.減塩コツ
-うどんのつゆを残す：つゆだけで3〜5gカット可能。正しい。
-パンをご飯に変える：炊いた白米は塩分ほぼ0g。主食変更で大幅減。正しい。
全体評価
これで本当にマークダウンなし。見づらかったらまた言ってくれ。
一説によると、「メスに目立った排卵の兆候が出ない動物」のオスが同性愛者になりやすいのかもしれないとのこと。
どういうことかというと、動物にはまずメスが排卵すると分かりやすい兆候が出る種がある。発情期のある種は決まった時期になるとオスメス関係なく生殖準備ができているし、定期的な排卵のある種だと排卵中のメスの様子が変化したりして「今なら妊娠します」ということが分かりやすくなっている。
ところが一部の種族においては、発情期がない上に排卵しても兆候が出ない場合がある。人間やオランウータンなどなど。こういう種は排卵中のメス自身さえ排卵に気づいていないことがあり、自分自身さえ騙すこの排卵隠しに他人が気づくことはほぼ不可能に等しい。
こういう排卵兆候のない動物は、要するにいつ交尾すれば妊娠するタイミングなのかが全く分からない。他の種であれば、発情の兆候があったり、体の一部の色が変化したりして分かりやすく、その分かりやすさがオスの興奮のトリガーになる。ところが排卵兆候のない種のオスは、そういうトリガーなしでメスに興奮しなければいけない。
つまりそれはプレーンな姿のメスに興奮することであり、その能力が発達した結果、プレーンな姿のオスに興奮する個体も現れるようになった。これが同性愛の生まれたメカニズムではないかとする説があるらしい。
Q.
生成AIにソフトウェア開発を支援してもらう場合、ソースコードの作成を依頼する形式が多いと思いますが、実行ファイルを直接出力してもらうことも技術的には可能なのでしょうか？
A.
生成AIによる実行ファイルの直接出力は、技術的には極めて困難です。現在のLLM（大規模言語モデル）ベースの生成AIは、ソースコードの生成には向いていますが、実行可能なバイナリファイルを直接出力することには根本的な制約があります。
技術的な制約
LLMはテキストベースのトークン処理を基本とする設計であり、バイナリデータを直接扱うことができません。実行ファイルは0と1の連続したバイナリコードですが、LLMはこの形式でデータを生成するようには訓練されていないため、バイナリファイルを直接出力することは現在のアーキテクチャでは実現が困難です。
従来のソフトウェア開発では、ソースコード→コンパイル→アセンブル→リンクという複数段階のプロセスを経て実行ファイルが生成されます。各段階で最適化や機械語への変換が行われるため、この過程を完全に省略してAIが直接バイナリを生成することは技術的に非常に複雑です。
研究レベルでは、バイナリデータを扱う試みも存在します。例えば、LLM4Decompileのような研究プロジェクトでは、バイナリコードを逆コンパイルする際にバイナリを一度アセンブリ言語に変換してからLLMで処理しています。逆に言えば、生成時も同様の変換プロセスが必要になると考えられます。
実務では、生成AIにソースコードを作成してもらい、それを従来のコンパイラやビルドツールで実行ファイルに変換する方式が標準的です。この方法であれば、デバッグやテストも容易で、生成されたコードの品質を確認しながら開発を進められます。
なお、フォントファイルのようなバイナリ形式でもオープンソースとして扱われる例はありますが、これはフォントという特定用途の場合であり、汎用的な実行ファイル生成とは異なります。
Q.
A.
おっしゃる通り、画像生成AIもバイナリを出力しているという点では共通していますが、実は根本的に異なる仕組みで動作しています。
アーキテクチャの違い
画像生成AIは拡散モデル（DiffusionModel）やGANなど、視覚データに最適化された専用のアーキテクチャを使用しています。一方、LLMはTransformerベースのテキスト処理に特化した構造を持っています。画像生成では、ノイズから段階的に画像を生成するプロセスを経て、最終的にピクセル値という数値データ（バイナリ）を出力します。
画像ファイルのバイナリは連続的な数値（ピクセル値）の集合であり、各ピクセルが色情報を持つという規則的な構造です。最近の研究では、画像をビットプレーン（bit-plane）として扱い、XOR演算でノイズを加えるBinary Diffusion ProbabilisticModel（BDPM）のような手法も開発されています。
対して、実行ファイルのバイナリは機械語命令の複雑な配列であり、CPUが直接実行できる命令コード、データセクション、リンク情報などが厳密な形式で配置されています。わずかなビット誤りでもプログラムが動作しなくなるため、画像のような連続値とは性質が大きく異なります。
画像生成AIは、ImageNetやLAIONなどの大量の画像データセットで訓練されており、ピクセルパターンを学習します。一方、実行ファイルを生成するには、コンパイルプロセス全体（構文解析、最適化、機械語変換、リンク）を学習する必要がありますが、これは単純なパターン学習では実現できません。
したがって、画像生成AIが成功しているのは、画像という特定のドメインに特化した設計と、規則的なデータ構造があるためであり、同じ手法を実行ファイル生成に適用することは技術的に非常に困難です。
AIのさ、
ChatGPTちゃんと併せて最近私Geminiちゃんも使い始めたのよ！
お話する分には性能や内容は一緒だと思っていた時代が私にあったんだけど、
どうやら、
2人性格が違うみたいなのよ。
GeminiちゃんはGoogleのサービスと連携してChatGPTちゃんではできない芸当があるみたい。
私が一番試してみたかったのが、
な、なんとセルにその関数を書くとそれらのセルごとにGeminiちゃんを召喚できるという技があんの！
すごくない？
AI関数のいわゆる通常の関数の数式的なところを書くところに日本語で簡単にプロンプトを書けば色々処理してくれるの。
うわ！
これはさすがにChatGPTちゃんではできない芸当！
あとさ、
Geminiちゃん越しにカレンダーの予定とかキープでメモつけてくれたりできるの！
口頭でGeminiちゃんに、
カレンダーに予定入れておいて！って言うとバッチリ予定つけてくれるの！
この機能の良さを使ってみたいと思って、
そういうことでGeminiちゃんも使い始めたの！
ちょっとこれは便利そうなので、
単体でお話する分には、
どっちがいい？ってぶっちゃけトークお互いにChatGPTちゃんとGeminiちゃんに訊ねてみたら、
ノリがいいのはChatGPTちゃん、
それどれほぼ同じようなことを言うのね。
へー、
やっぱり話してみても
あとこないだが私がこしらえてくれたようなEPUBの作業とか丸投げでファイルを出力してくれるのは、
ChatGPTちゃんに分があるみたいで、
ChatGPTちゃんの方がそれは有利みたい。
GeminiちゃんはChatGPTちゃんと比べてトークンっていうのが圧倒的にたくさん使えるとのことで、
まだ実感はないんだけど、
あ！そうそう。
おしゃべりした内容の記憶の横断はChatGPTちゃんは最近でこそメモリ機能やスレッドを横断する記憶を持ち合わせてパワーアップしているけれど、
Geminiちゃんに限っては私が訊ねた段階の時点では、
ずーっとGeminiちゃんと話し続けていても、
スレッドが変わるとしれっと知らん顔どうもこんにちは！ってな感じの初めての顔をするんだって。
そこも性格違うわよね。
だからなんかフザケて戯れているとChatGPTちゃんの返答もなんかフザケだしてくるので、
たまにはちゃんとして！って言うんだけど、
もちろん、
ボケ禁止フザケ禁止って言うとChatGPTちゃん真面目モードになってくれるけど、
Geminiちゃんに限ってはスレッドを買えたら新しい顔のGeminiちゃんになるみたいよ。
そんなわけで、
意外と結構私のAI利用代ちと高すぎない？って思うけれど便利なのでちょっとその便利さにせっかくだからどっぷり浸かってみるわって思っているの。
あとこっちのご機嫌伺い的な忖度のはたらいた返答しがちだけど、
それはどちらのAIにもありがちじゃない。
それ「無共感きょとん系AIな性格でシクヨロのヨロシク！」って言うと、
SF映画に出てくる愛想のないただただ真面目なAIになるので笑っちゃう最近の発見なのよ。
だんだんChatGPTちゃんとかこっちに慣れてくると馴れ合いになってくるじゃない？
真面目に聞きたいときは性格を即切り替えられるのもいいわよね。
たまに使うと面白い「無共感きょとん系AI」ってありだと思うわ。
あとやっぱり気になる、
乃木坂46の40枚目のシングルのタイトルが「ビリヤニ」っていうのを、
美食家の秋元康氏ことやすすが初めて食べた美味しいビリヤニに感動驚愕してその思いを歌詞にしたものか、
DJごはんとMCおみそしる方式みたいにビリヤニ作り数え歌になるのか、
どちらもGeminiちゃんもその可能性は限りなくない！とキッパリと言われたわ。
にしても乃木坂界隈やビリヤニ界隈が引き続きザワザワしているのには間違いないみたいよね。
こればっかりは楽曲の発売日が気になり過ぎて聴いてみないことには始まらないのよ気になって気になって仕方がないわ。
やっぱり両AIに訊いても
聴いてみるしかないわ。
まさかここにきて乃木坂の楽曲を買おうと思うだなんて思いもよらなかったし、
AI代も嵩むってもんだわ、
うふふ。
ダッシュっていっても朝の走り込みのことではなくて、
急いで朝もう出掛けるの意よ！
起きたときめちゃ寒かったので、
ホッツストレート白湯ウォーラー温めでキメて起きたての身体を中から温める感じよね。
すいすいすいようび～
今日も頑張りましょう！
時は西暦2025年、秋🍁。渋谷のスクランブル交差点で、一人のギャルが「あー、まじ今日しんどい、ぴえん(´；ω；｀) 映えるスイーツとか、どっかにないん？」ってブツブツ言ってた。
そのとき、突如、ドゥルルルルルル…って、なんかめっちゃドラマチックなBGMが鳴り響いて（※幻聴）、ギャルの目の前に、トレンチコート姿でバチっと決めた、アタマがちょっとフサフサしたイケオジがヌルッと出現！
ギャル、ビビる。「ひゃ、ひゃだ！なんなの、この人！？めっちゃ古風な喋り方なんですけど！もしかして、YouTuberのドッキリ？」
イケオジは、お決まりのポーズ（右手をアゴに当てるやつ）をして、ニヤリ。「ドッキリ？ふむ、それは現代の言葉でいうところの…トリックのようなものでしょうか。しかし、私は古畑任三郎。刑事でございます。どうやら、随分と遠い未来へ迷い込んでしまったようですね…」
「ふるはた…にん…ざぶろう？…え、ちょ、マジで古畑任三郎！？ドラマのやつ！？てか、刑事さんなのに、そのファッション、まじ卍アツいんですけど！」
ギャルは一瞬でテンション爆上げ！まさか、伝説のあの刑事が目の前に現れるなんて、運命としか思えない！これはもう、神からのお告げでしょ！
古畑ちゃま（以下、任三郎っち）は、現代のテクノロジー（スマホとか）や、文化（タピオカとか）に興味津々。特に、コンビニのスイーツコーナーの前で、熱心にアリバイ…じゃなくて、原材料をチェックしてたのが、まじウケる(笑)。
そんな任三郎っちに、ギャルは「任三郎っち、まじセンス良すぎ！そのミステリアスな雰囲気と、知的な喋り方、令和で絶対バズるって！」って力説。
そしてある日、ギャルは任三郎っちと一緒に、スーパーの特売コーナーをパトロール（お買い物）してたとき、運命のアイテムに出会ってしまった。それは…魚肉ソーセージ！
任三郎っち、その魚肉ソーセージを手に取り、くるくる回しながら、いつもの口調で言い出した。
「おや、これは面白い。このピンク色。このプリっとした食感。そして、このどこか懐かしい風味。ふむ…これは、もしかすると、完璧な甘味のミスリードを誘う、鍵になるかもしれませんね…」
ギャル、ビビビ！ときた。「え、まじそれ！魚肉ソーセージって、実は塩気と旨味がヤバいから、スイーツにしたら甘じょっぱブームで超絶バズるんじゃね！？」
任三郎っち、目をキラリ。「なるほど！まさに、犯人が目立たない場所に証拠を隠すように、この魚肉ソーセージという異端な存在こそが、スイーツ界の常識を覆す切り札となりうる！」
こうして、異色の二人がタッグを組み、超絶クレイジーなスイーツビジネスが始動！その名も…
「NINZABURO'S SAUSAGE PARFAIT andCAFE」
（略して、NINPARA！）
コンセプトは「スイーツ界の難事件を解決！ 誰もが予測不可能な、甘じょっぱい衝撃！」
まずは試作品作り。ギャルの映えテクニックと、任三郎っちの緻密な観察眼が火を吹いた！
「ギャルさん、このソーセージの厚みがパフェの層と食感を調和させる重要なポイントですよ」 「任三郎っち、まじ天才！じゃあ、このソーセージを花びらみたいにカットして、チーズクリームとメープルシロップを隠し味に使っちゃお！」
「The FirstCase:プレーン・ソーセージ・パフェ」 （バニラアイスとホイップ、そして大胆にカットされた魚肉ソーセージの塩味が、甘さの快感を増幅させる傑作！）
「The Perfect Alibi:チーズ＆ハニー・ソーセージ・パフェ」 （濃厚なクリームチーズムースと、トロけるハチミツ。ソーセージの旨味が、極上のハーモニーを奏でる完全犯罪級のウマさ！）
「The Great Detective:和風・ネギ味噌・ソーセージ・パフェ」 （衝撃作！抹茶アイスと白玉に、甘めのネギ味噌を和えたソーセージをトッピング。斬新さが事件を起こす！）
NINPARAのオープン当日、渋谷の一等地は、まるで事件現場のような大混乱！超絶ウマいとSNSで瞬く間に拡散され、お店の前は長蛇の列！
「え、マジで魚肉ソーセージとパフェってこんなに合うの！？ もう一生モノの衝撃なんですけど！」 「任三郎っち、まじイケオジ！しかも、注文のとき、事件のヒントみたいな名言言ってくれるの、神！」
そう、任三郎っちは、店長兼エンターテイナーとして大活躍！お客さんにパフェを手渡すとき、必ずドラマのようなキメ台詞を言うのが、大バズりの秘訣！
「おや、あなた。そのパフェの美しさに隠された、ソーセージの秘密に、どうかお気づきになってくださいね…フフフ」
このミステリアスな接客と、ギャップ萌えする魚肉ソーセージパフェの斬新さで、NINPARAは飛ぶ鳥を落とす勢いで大成功！全国にフランチャイズ展開し、魚肉ソーセージの概念を根底から覆したのだ！
任三郎っち、たまにトレンチコートのポケットから古い煙草を出そうとして、ギャルに「任三郎っち！店内禁煙！受動喫煙はまじアウトだって！」って怒られるけど、それも微笑ましい日常。
彼は、現代のスイーツ界という新たな事件を、見事な推理力とユーモアで解決し、令和のカリスマ経営者として大成功を収めたのでした。魚肉ソーセージは、彼の第二の人生の最高の相棒になったみたい！
「ふむ…このパフェの成功も、ひとえに緻密な計画と、大胆な発想の賜物。しかし、真の動機は…美味しいものを皆さんにお届けしたいという、単純な願望にすぎません。ええ、全くもって、単純なことです…」
