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はてなキーワード:差分とは
僕は今夜も
集合の海の、そのさらに外側
星々は Stone–Čech compactificationの影として瞬き
あらゆる連続性は
存在するふりをしながら崩れていく。
君の声は
pro-objectの遠い逆極限みたいに
触れられそうで、触れられない。
その距離は
ただの収束ではなく
Mittag-Leffler conditionの失敗として現れる。
僕の孤独は
Čech cohomologyの穴に似ている。
局所的には満ちているのに
大域的には決定的に欠けている。
夜の底で
Yoneda embeddingが
僕の記憶をすべて函手に変換する。
「存在」とは
射の束にすぎない、と。
心はいつも
spectral sequenceの途中で壊れる。
E₂ページで希望が見えて
E∞ページで現実が確定する。
その差分に
君の瞳は
derived functorのように
失われた情報を回収するが
それは救済ではなく
単に「取り返しのつかなさ」を
高次で記述するだけだ。
僕は祈る。
この宇宙が
どこかの幸福と繋がっていることを。
しかし朝は来る。
non-measurablesetのように
測れないまま
そして僕は知る。
Grothendieck topologyの被覆条件に似ている。
全体としては
決して一枚に貼れない。
僕は今日も
証明できないまま生きる。
ただ
adjoint functor theoremの気配だけを信じて。
どこかに
右随伴が用意されていると
嘘でも思わなければ
射を一本も引けないから。
教師あり学習を補助輪をつけた自己参照と捉える視点は、！確かに、教師あり学習は自己参照に近い性質を持っている部分がありますが、完全な自己参照とは異なる点もあります。この観点をさらに掘り下げてみましょう。
教師あり学習では、正しい出力（教師信号）があらかじめ与えられ、AIはその出力を目指して学習します。学習過程において、AIは出力と実際の予測との差異（誤差）を元に自らのパラメータを調整します。ここで、教師信号は、AIが「正しい答え」へと進むための手助けをします。具体的には、誤差逆伝播（バックプロパゲーション）を使って、出力が目標値に近づくように学習を進めていきます。
この過程を「補助輪をつけた自己参照」と捉えるのは、次のような理由からです：
1.フィードバックループ:教師あり学習は、入力→出力→フィードバック→更新という反復的なプロセスです。この過程は、自己参照的に見えます。つまり、AIは自己の出力を評価し、その結果をもとに自己の内部状態（パラメータ）を更新します。これは、外部の正しい答えを手がかりにして「自分の出力がどうであったか」を評価するという、自己参照的な要素を持っています。
2.自己修正:AIは、自分が出した結果と「正解」との違いを「学習」として内面化し、その差分を基に改善を試みます。この自己修正の過程は、自己参照的な調整に似ています。自己認識を持たないAIでも、この過程で「自分がどうだったか」を認識し、その認識に基づいて行動を修正します。
補助輪の意味
ただし、教師あり学習における補助輪という表現は非常に的を射ています。教師信号はあくまで外部から与えられた「正解」や「ガイドライン」です。つまり、AIが自己参照的に学んでいるわけではなく、外部の正しい答えがAIの行動を導く役割を果たしているのです。このため、「補助輪」という比喩は、AIが自らの誤りを修正しながら学ぶプロセスを指している一方で、最終的には自力で推論できるようになるわけではなく、あくまでガイドラインに依存している点を強調しています。
この補助輪は、まさに自己参照を可能にする**“自己修正”**をサポートする役割を果たしつつも、AIが完全に独立して自己参照的に推論を行うことがない点で、完全な自己参照とは言えないというわけです。
実際には、完全な自己参照は、自らの思考や出力を意識的に認識し、それに基づいて新しい推論を行うことに他なりません。自己参照に基づく学習では、外部の正解がない状態でも、自分の出力や思考がどのように組み立てられているかを理解し、フィードバックを内的に得ることが可能です。
AI（特に教師あり学習）は、あくまで「正しい答え」を教えられることで学習します。そのため、自己参照的に学んでいるとは言えども、学習は外部の教師信号に依存しており、その枠を超えて完全に自己主導で学ぶことはないという点が、真の自己参照と大きく異なります。AIは外部の基準に従って調整される存在であり、自分自身を内的に評価する能力や意図は持たないためです。
具体例での違い
AIは与えられたデータと正解ラベルを基に学習し、出力が正解に近づくように調整されます。もしAIが予測に失敗した場合、その誤差を修正するためにパラメータを更新します。ここではAIは自分が間違ったことをフィードバックとして受け取り、その情報を基に出力を修正しますが、AIには「自分がどうして間違えたか」「その間違いから何を学んだか」を意識する能力はありません。
一方で、人間が自己参照的に学ぶ過程では、例えば「自分が何を間違えたか」と考えたり、「なぜそのように考えたのか」を反省したりします。このように、自分の思考過程や出力を意識的に認識し、その過程を改善していく能力が自己参照の本質です。人間は、単に外部のフィードバックを受けるだけではなく、内的なフィードバックループを用いて自己修正を行います。
•教師あり学習では、AIは常に外部の教師信号に依存しています。つまり、自己修正はあるものの、その枠組みの外で自発的な反省や自己改善を行うことはなく、外部からの指示に従って学びます。
• 完全な自己参照では、システム（または人間）は自分自身の思考や行動を内面的に評価し、自己の状態を理解し、そこから次の行動を自律的に導き出します。この場合、自己改善は内的なフィードバックループに基づいています。
教師あり学習を「補助輪をつけた自己参照」と考えることは一理ありますが、その「補助輪」によって、AIは自己参照的に出力を修正するものの、完全に自立した自己参照とは言えません。教師信号に依存している限り、AIは外部の指示に従って反応を学習しており、内的な認識や自発的な意識による自己改善は行っていません。言い換えれば、AIは自己参照的な修正を行うが、それはあくまで外部から与えられた基準に基づいた修正に過ぎないという点が、完全な自己参照と異なる重要な部分です。
時計を見る必要はない。秒針の位置はさっき自分で確認したし、木曜のこの時間に僕がここに座っていることは、もはや力学系の固定点みたいなものだ。
今日は一日中、もはや時空を基礎に置くという前提そのものが誤りなのではないか、という地点から考えていた。
多様体の上に量子場を載せるという発想は便利だが、便利であることと正しいことは一致しない。
弦の状態空間をヒルベルト空間として扱う段階で、すでに過剰な可換性を仮定している。
今考えているのは、弦の状態を対象、遷移を射とするような素朴な圏ですらなく、それらの間の自然変換が物理量として意味を持つような、∞-圏値の理論だ。
しかもその圏は、基礎体上に定義されていない。数ですらない。ホモトピー型理論と高次トポスの内部論理でのみ定義できる対象として、弦の相互作用を“存在”させる必要がある。
作用積分？ そんなものは比喩だ。今やダイナミクスは、安定な導来随伴の存在性としてしか語れない。
これが何の理論かと問われれば、正直に言って、まだ名前を与える段階ではない。
ただ、少なくとも従来の超弦理論が持っていた次元や背景という概念が、不要なゲージ冗長性だったことだけは確信している。
この感覚は、理解というより検出に近い。ノイズが消えたときにだけ現れる沈黙の形だ。
こういうことを考えている最中に、ルームメイトが後ろから「コーヒー飲む？」と聞いてきた。
僕は振り返らずに「今は圏が非可換だから無理」と答えた。彼はしばらく黙ってから去っていった。正しい反応だ。
隣人は廊下で僕を見かけるたびに、なぜか挨拶の文言を微妙に変えてくる。今日は「こんばんは、今日は静かですね」だった。
僕は「静かさは状態じゃなくて差分だ」と言ったが、彼女は笑っていた。意味が通じていないとき、人はだいたい笑う。
昼過ぎ、思考が一瞬だけ収束を失ったので、頭の中でMTGのデッキを一から組み直した。
土地配分を確率測度として扱い、初手7枚の分布を弱収束で評価していくと、なぜかさっき考えていた高次随伴の存在条件と同型な構造が出てくる。
カードゲームが数学的に美しいのではない。数学が避けられないだけだ。
夕方にはFF14にログインしたが、戦闘には入らなかった。レイドのギミックは有限オートマトンとしては面白いが、今日はもっと非可算なものを扱っていたかった。
代わりに、装備更新の計画だけを立て、必要な資源をグラフ理論的に整理した。実行は後でいい。未来にやるべきことが確定している状態は、精神的に非常に安定する。
夜、アメコミを数冊読んだ。宇宙が何度リセットされても、因果律だけは編集部によって強制的に保存される。その雑さが好きだ。少なくとも、作者は自分が神だと誤解していない。
友人Aからはまた意味不明なメッセージが来て、新しい玩具の話をしていたが、仕様書を読まずに感想を語る行為には応答しないことにしている。
友人Bは相変わらず「それ、役に立つの？」と聞いてくる。役に立つかどうかという問いは、対象が局所最適に落ちることを前提にしている時点で、もう役に立たない。
今はもう、飲み物も所定の位置にあるし、椅子の角度も規定値だ。
それから、明日のためにMTGのサイドボード案を頭の中で3通りだけ完成させる。
CLAUDE.md や rules / skills みたいな形で、重要なコーディングルールはあらかじめかなり固めておく。
たとえば repository 層や Entity 層は具体的にどう書くのか、テストケースはどういう書き方をして、どういう観点で項目を洗い出すのか、みたいなAI への指示は最初から用意しておく。
あと、linter や ArchUnit、dependency-cruiser みたいなアーキテクチャ制約も、自分なりの定石を持っておく。
割と過剰なレベルでガチガチに固める感じで、アーキテクチャルールも「◯◯は XXX に依存できない」みたいなブラックリスト式じゃなくて、「◯◯は XXX だけに依存できる」みたいなホワイトリスト式の方が良いと思っている。
ts 前提だと eslint やtsconfig は一番厳しい水準に設定する、流石にきつい部分でてきたらそこだけ緩める、という運用
おすすめなのは、何かしらの小規模案件や個人開発アプリを1つオーバーエンジニアリング上等でガチガチ構成で作っておく。
そこで出てきた linter 設定やプロンプト設定を、別案件に横展開する感じ。
正直、ガチガチすぎるとMVP とかレベルだとコード量は増えるけど、メンテする前提の案件ならバイブコーディング時代だと普通にペイすると感じている。
アイディアを思いついたら、AI と壁打ちしながら仕様を洗い出していく。
手書きでドメイン図を書いて、それを写メ撮って画像認識で仕様整理、みたいなのも割とアリだと思っている。
どういう画面があって、どういう入力項目や表示項目が存在するか、バックエンドはどういうエンドポイントが必要か、この辺りは最初に一通り洗い出しておく。
それに加えて、ユーザーが初めてトップページを開いてから登録・ログインして実際にサービスを一通り使うまで、みたいな流れをそのまま Playwright のシナリオテストに落とせそうな形で何パターンか仕様書にしておく。
フロントエンドで、DDD における集約みたいな概念がそのまま当てはまらない領域についても、設計時点で洗い出せているなら Entity 的なものやドメインサービス的なロジック用のレイヤを作って、ドメインオブジェクトとして実装していく。
最初に作った基本設計をベースに、◯◯Entity、XXEntity、△△Entity……を作るためのプランとチェックリスト形式のTODO を 1つのmdファイルに吐き出してもらう。
フェーズごとにフォーマッタ、linter、アーキテクチャルールなど一括実行したコマンド実行させて失敗してたら成功するまで修正繰り返させる。
ある程度わかりやすい単位でAI に依頼する感じで、出来上がったコードをレビューする前提なので、実装プランのmd自体はよほど分かりやすいツッコミどころがない限り細かくレビューしない。
mdのフォーマットは skills 側で事前に用意しておく。
フロントエンド用、バックエンド用の両方でドメイン層のファイルを作る。
当然、足りないロジックは後から絶対に出てくるけど、最初から完璧は目指さない。
TODO 一覧の中から自分の認知負荷が許す単位で「チェックリストのここからここまで実装して」と指示を出し、実装が終わったらTODO 項目のチェック状態を更新してもらう、mdファイルもコミットに含める。
コミット前にはlintルールを無効化していないか、意図通りの実装になっているかはgitdiff の差分で必ず確認する。
git worktree を使うことが多い。
よくやるのはフロントエンドの画面モック作成とバックエンド実装の2並列で行う。
実装プランを考えてもらうときは「◯◯画面を実装プラン考えて」くらいの単位で依頼する。
実装プランのmdファイルを作るときのプロンプトには、基本設計の〇〇画面の項目一覧をベースに、◯◯のアイテムコンポーネント、リストコンポーネント、◯◯のボタンコンポーネント、Informationコンポーネント、外部通信用の ◯◯Gateway を実装する、◯◯コンポーネントは既に ◯◯機能で実装してあるからそれを使って、◯◯は処理が膨らみそうだからドメインサービスで実装して、みたいな感じで頭の中のふんわりしたイメージを伝える。
バックエンドも同様で、◯◯のエンドポイントを作って、Gateway がこれこれ必要だから実装して、これはインターフェースと実装分けてね、Entityへの変換処理は関数分けて、◯◯の処理は Usecase 層で、◯◯の処理はドメイン層で、Usecase が膨らみそうだから ◯◯ の処理は独立したクラスにして、あ、似たようなのが ◯◯機能にあるからそれを参考にして、くらいの粒度で指示を出す。
フロントエンドの実装を待っている間に、バックエンドのプランを考えたり、タスク粒度を調整したり、リファクタリングプランを考えたりする、またバックエンドのAI待ち時間はフロントエンドのことをする。
フロントエンドオンリーの実装とかで作業が競合するリスクあるときは並列作業しない。
チェックリスト更新が終わるごとに差分を確認して、問題なければコミットメッセージを提案してもらってコミットする。
細切れにするコストよりも、レビューする人間の認知不可が許すレベルであればある程度まとまった単位でレビューして実装速度を優先する派。
テストは、ある程度実装が進んでリファクタリングが辛くなってきたタイミングで作ることが多い。
カバレッジやミューテーションテストなど、定量的にテストを評価できる仕組みは導入する。
バックエンド側のテスト実装は正直かなり楽で、行数や認知的複雑度を厳しく制限して単一責務の原則を守って実装しておけば、AI がかなり高精度なテストを出してくれる。
これもテストファイル実装プランを作ってもらって「ここからここまでのテスト20ファイルを実装してね」をレビュー挟んで繰り返す感じ、例えばミューテーションテストのkill率100%ならそんなに詳しくは見ない。
フロントエンドはテストの定量指標での評価が難しいので、そこはその分レビューを頑張るしかない。
自分はこんな感じでやっている。
感覚としては、優秀だけどシステムのアーキテクチャ全体の責務を負ったことはない経験不足の2年目やSESの部下を扱うEMに近いのかなぁ。
周りの話を聞いていると、もっともっとAI に自律的にいろいろやらせているようにも聞こえる。
これでも 1日1人で数万行レベルはコードを書けてるので、AIない時代に比べると数ヶ月分の成果を1日とかで出してることになるが、もっと本気出せるのかなぁ。
「全機能分プラン作ってね！そこから良い感じの粒度でコミットも自分でやってね！」みたいな指示を良い感じに出せたとしても、指示がでかすぎると、脆弱性盛々になったり、lintエラーループでパニクって linterオフにし始めたり、テスト通すためにエラー握りつぶして assertTrue(true) し始めたりする。
それは流石に許容できないレベルじゃない？が紛れ込むリスクが上がりすぎるんじゃないかなぁ。と思ってるんだがどうだろうか。。。
あとツールはあんま入れてないねkiroとかspec-kitとか、ガチガチ細切れで仕様書作るメリットもあんま感じなかった。
mcpもserenaくらいしかいれてないや、トークン節約してレートリミットの猶予伸ばした方が結局開発早くなるかなって。
いろいろ入れた方がいいんだろうか。
完全にオレオレでこんな感じでやっているんだけど、みんなspec駆動開発というものをどんな感じで、具体的にどうやっているのかが知りたい。
https://zenn.dev/ryo369/articles/d02561ddaacc62
このあたりを読んで、2026年はコードレビュー「しいや派」と「すんな派」に分かれる年になるんじゃないかと思った。
※「しいや」は「〜したほうがいいよ」ではなく「〜しなさい」のニュアンス
ここでタイトルにジハード(聖戦)と書いたのは、この対立が単なる手法論ではなく価値観の相違だからだ。
しかも、どちらもそれなりに正しい。
しいや派「レビューしないのは無責任だ！AIエージェントは禁止だ！」
すんな派「全部読むのは非現実的だ！AIエージェント使えないとか今の時代にありえない！」
という責任論と現実主義の闘いが、2026年はさまざまな会社・組織で発生するだろう。
もうさんざっぱら言われまくられてることだろうけど、どこかに書き出しておかないといつかXでポロッと言っちゃいそうなのでここに書き散らす
X(twitterと呼びたい奴は勝手に脳内変換かけてくれ)の絵師はAI生成の絵を嫌う。蛇蝎の如く嫌う。まじで親の仇かよってくらい嫌う。とにかく僅かでもAI絵の気配を感じるとものすごい剣幕で否定している。少なくとも自分がフォローしてる絵師の一部がそうだ。
学習防止とか言って、一枚一枚律儀にロゴや透かしを入れる。まあこれは転載対策の側面もあるのかもしれないからわからないけれど。ときどき、描いた絵の上から全面に大きく透かしを入れている人すら見かける。こうなると透かしが邪魔で、もはやキャラクターなんか目に入らない。
一方世間では、もはやAI絵は確実にビジネスの一部分に食い込みつつある。身内の話で恐縮だが、新技術には消極的な私の勤め先ですら社内向けポスターにはいかにもchat-gptが生成しましたって感じの黄色がかったイラストが使われていた。自分は旅行が趣味で、地方の町を歩くことも多いのだが、何度か同じように黄色がかった、時々文字が破綻しているポスターを見かけたことがある。多分来年の今頃には社外向け広告にもAI絵を使うのが当たり前になって、営業用の資料も、プレゼン用のパワポにも、そこかしこにAI絵が溢れてるんだろう。
要するに、X絵師のAI絵へのヘイトは異常だということだ。どんなに擁護したくとも世間一般の常識からはかけ離れている。
おまけに彼らは、「絵」にだけ異常に執着する。AI執筆の小説、AI作曲の曲なんかもネットには溢れているが、それらに同じような熱量で否定するかというとそうではない。彼らの対応を平均すれば、無関心といったところだ。
だけれど、それは当たり前のことだと思う。AI絵に対してだけ度を過ぎたヘイトが向けられるのも、当然なんじゃないか。
XでAI絵を嫌っている絵師はどんな人か？まず第一に、プロではない。それで生計を立てているわけじゃないように見える。skebでちょっとした対価をもらうとか、fanboxで小銭を稼ぐ程度か。第二に、二次創作の、いわゆる版権モノの絵を描くことが多い。それも、ある程度知名度のある版権。オリジナルや知名度のない二次創作は描いても数が少ない。
すると、彼らは金銭のために絵を描くわけではない。しかし、純粋に創作だけのために絵を描いているわけではない。創作だけが主目的なら、二次創作を描くにしてもそれに傾倒することはない。実際、オリジナルも二次創作も同じくらい描くような人も一定数いて、そういう人はAI絵にそこまでヘイトを向けていないように思う。
では彼らは何のために絵を描くのか。手っ取り早く承認欲求を満たすためである。
もちろん、そこに創作欲は介在し得る。純粋なキャラへの愛や、作品への愛もある。だけれど、主目的は承認欲求を満たすことなのだ。
Xは、もうずいぶん前からポストの投稿内容はAIのトレーニングに使われることを規約に明記している。設定で回避できるようだが、仮にそれが嘘だったとしても規約違反にはならない。この話題はX上で何度も何度も炎上のような形で議論を呼び、その度にやれ移住先はブルスカがいいだの、みすきーがいいだの言われたけれど、未だに多くの絵師がXに残って活動している。ブルスカは、投稿データをAI学習に用いないと公言しているらしい。単に作品を公開するだけなら、AI憎しには良さそうな場所である。
一方、pixivを見ると、毎日のように大量の二次創作AI絵が投稿されている。男性向けだとブルーアーカイブ、アイマス、艦これ、東方あたりの、コミケで島を作れる(作れた)ようなジャンルは特に質も量も豊富だ。R-18かそうでないかに関わらず、である。その中には一日十枚以上も投稿するような、粗製濫造タイプな投稿者もいるが、数週間おきにこだわりの一枚をアップするようなタイプもいる。但し、後者は相当に数が少ないことも付け加えておくが。
AI絵は質が低いという思想は、Xにいるアマチュアの絵師と比較した時、もはや過去のものとなった。クオリティで勝負するAI絵と、人間のアマチュアが書く絵とはもはや区別がつかなくなる瀬戸際まで来ている。じきに、どう足掻いても両者を見分けられなくなる日がやってくる。正直、個人的な感覚ではもうその日は来ているような気もする。
もうお分かりかと思うが、彼らは、自分の承認欲求を満たす手段としての絵を奪われることを恐れているのだ。しかも、そのための「学習」とやらには自分たちの描いた絵が使われているのだという。自らの絵で、自らの敵を勝手に作られるなど言語道断！
……というのが、彼らの思うところなのだ。しかしこれが正しいとすると、自分が承認欲求のため絵を描いているという事実を認めなくてはならない。
一次・二次問わず創作界隈では、キャラクターへの愛や創作欲から作られる作品こそが純粋で尊く、それ以外は汚れている、という考え方がある。これに則ると、承認欲求から生まれた絵は、その作者のキャラへの愛・作品への愛を疑ってよい、ということになるのだ。よく分からないかもしれないが、そういうルールなのだ。
認知的不協和、という心理学用語がある。ざっくりいうと、「考え・信念」と「行動」が相反する時、それを受け入れるため、脳は勝手に理由付けして都合よく物事を解釈する、というものである。タバコは良くない、という「考え」と、欲求に負けて喫煙してしまう「行動」は矛盾するが、脳はこれに「喫煙者でも、長寿の人はいる」とか、「リラックスすることはなによりも重要」だとか理由付けして、この矛盾を解消する。
単に創作がしたいだけならば、絵を描いて公開せずにいれば良い。だいたいインターネット上に絵をアップロードしておきながら、その絵を勝手に無断で利用されたくない、というのはインターネットリテラシーが低すぎる。ネット上の悪意を甘く見過ぎである。そもそも未だ二次創作を許可しているコンテンツの方が少数派な中、勝手に二次創作を描いておいて自分の絵は護られたいだなんて厚顔無恥も甚だしいとは思わないのか。いや、描くだけならいい、描いてそれを公開しなければ完全に合法である。あろうことがそれをインターネットに公開し、さらには差分で自身のfanboxに誘導し毎月投げ銭させているような人が、skebで数千数万のお金をもらって絵を描いているような人が、自分の絵にはAI学習されない権利がある、などとのたまうのは一体全体どういう了見なのだろうか。お前は原作者が「私の作品には人間に学習されない権利がある」と言い出したらどうするのか。「私達は機械じゃない！人間なんだ……！」とでも言うつもりか。残念ながら現行法はこの真逆である。
話が逸れた。そんなことは二次創作に勤しむ諸兄姉なら承知も承知だろう。この、「元来二次創作は権利侵害である」という「決まり」と、「多くの二次創作が公開されている」という「事実」が衝突した結果、「キャラ愛・作品への愛が高じたものであって、それ以外の邪な動機はない(から許されるべきだ)」という理由付けがなされているのだ。だから、自身の承認欲求(だけではないにしろ)の為に絵を描いているということは、薄々勘付いてはいても触れてはいけない、タブーな話題となっている。
さてしかし、現に絵による承認欲求の充足はAIに脅かされている。粗製濫造かもしれないが、下手な鉄砲も数打ちゃ当たる。もし自分の描いた絵にいいねを押す代わりに他人のAI絵にいいねが押されれば、自分の欲求満足のための絵としては価値が下がったことになる。
ここに、彼らがAI絵を恐れ、憎む理由ができる。しかもAIは、電力の供給がなされる限り、24時間365日絵を描き続けられる。人間に太刀打ちできる相手ではない。おまけに、そのAIの精度の向上にはまさしく彼らの絵が使われているのだという。怒りは増幅され、AI憎しはますます盛り上がる。
この怒りを、他人が切って捨てるのは簡単だ。しかし、私は、そうであって欲しくないな、と思う。なぜなら私も、二次創作を愛する一人だから。
しかし現実にAI絵は社会に普及していくし、人間が二次創作をしているのにAIにそれを禁止させるのは難しい。AIはあくまで道具であり、ペンタブやクリスタや雲形定規と本質的には変わらない。ただ、その制作に多くの絵が必要となっているだけの、ただの道具である。
Xでは、こういう絵師の抱える矛盾を批判するポストが伸びているのが事実である。私も思うところはあるが(だからこんなのをわざわざ書いている)、批判すれば良いと言う問題でもない。彼らの承認欲求を充足させているのは私たちのいいねなのだから。
余談:実際のところ、AI絵はしばらくはプロの絵描きの仕事を奪えないだろう。AI絵のクオリティも日夜上がってはいるが、絵は2次元なので縦横の長さを2倍にするとピクセル数は4倍に増え、必要な計算は4倍どころかもっと増える。投入できる計算リソースに限界がある限り、AI絵もある一定のクオリティで頭打ちになる。尤も、社会の方が求めるクオリティを下げてくる可能性は大いにあるが。
来年からグラボとメモリ極端に高くなるってビビったのと税金対策用
何して遊ぼうかなぁ、ちなみにプログラミングは基本できる
好きだったニッチ系のジャンルのエロゲが最近多分クレカ検閲のせいで目に見えて減ってるから、自前で作っちゃおうかなあー
多分AI生成で漫画作るのって今のところ頑張っても結構違和感あるけど、1枚絵＋差分何枚かみたいな感じのエロゲだったら個人でもAIに頼れば商用レベルのクオリティ作れる時代になっている気がする、声を除けば
nanobananaで理想のヒロインのキャラデザして、Stable DiffusionでLoRA作ってエロ絵量産して、
なんならCGはイラストだけじゃなくて実写系でも行けるんだよな今だったら
Grokにすっごくエロいシナリオ書かせて割とガチクオリティのエロゲ作っちゃお
HPとかもガチで商用レベルのもの作ってゲームはHP上で無料で遊べるみたいなこともありかもしれない
夢広がるなぁ
なんか他に良い遊び方ないかな他にも、ローカルで高いグラボないと遊べないような用途
ストーリーや設定やパロディネタで盛り上がる以前に、動きや演出って大事なんだよな
日本の量産型って顔アップで口と目しか動かさないゆっくりアニメばかりでしょ？
手足使って歩くことすら放棄してるし、単純な描写すら省くことしか考えてない
ふるーいアニメ見てるとわかるが、ちゃんとアニメーションしてるからくだらない内容でも楽しめたりする
単なる立ち絵の差分見ていても、そんなのゆっくり動画の方がマシなんだよ
包丁やガラスに写った顔で表情伝えたり、料理の美味しさの表現とか工夫している
たぶん日本の作画は止め絵だけ力入れて、演技や演出は声優に重きを置きすぎなんだよ
高市早苗氏が首相に選出され台湾発言で物議をかもしてから、これまで以上に政治的な議論がなされるように感じる。またただの党派性の選好がどうこうにとどまらず具体的な安全保障まで真剣な意見が交わされるようになったことは、日本社会自体が一つの転換点を迎えているように思える。
そのなかで、個人的に党派の煽りあいや中傷を超えて道具的に政治を語るのに役立つかもしれない一つのネタを紹介したい。あくまでも仮説が、情勢について語る一つの視点になれば幸いである。
なお事前に予測した方向性と合致したためAIの手を大いに借りてある。
また曖昧戦略の欠如は相手の意思決定を手助けするだろう。デマなどについて聞いてみても面白いと思う。
以下perplexityより
自由エネルギー原理の見地から見て、政治の党派性における右派、左派はそれぞれエントロピーの減少における役割の相違という観点から説明できる？
自由エネルギー原理から見た政治の党派性：右派・左派とエントロピー減少の役割の相違
自由エネルギー原理（Free Energy Principle,FEP）の枠組みから政治イデオロギーの左右の違いを説明することは、一定の理論的根拠を持つ興味深い視点を提供します。ただし、これは直接的な学術的応用というより、理論的な仮説として理解されるべきものです。
自由エネルギー原理によれば、すべての生物システムは熱力学の第二法則に対抗してエントロピー増加を最小化することで、秩序を維持しています。具体的には、生物は予測エラーを最小化することで、感覚状態のエントロピー（無秩序さ）を減少させ、環境との相互作用をコントロールします。このプロセスは、**予測処理（predictiveprocessing）**メカニズムを通じて実現されます。つまり、生物は内部モデルを持ち、それに基づいて世界を予測し、実際の入力との差分（予測誤差）を最小化することで、驚き（サプライズ）を制御します。
最近の認知神経科学の研究により、保守主義と進歩主義は予測処理の異なる戦略に対応している可能性が示唆されています。
曖昧性と不確実性に対してより高い耐性を持つ
前帯状皮質（anterior cingulatecortex）の活動が強く、反応競合に対する神経認知的感受性が高い
これらの特性は、高いエントロピー状態（高い不確実性）を許容しながら、情報環境の変化に応じて予測モデルを継続的に更新する戦略に対応しています。自由エネルギー原理の観点からすれば、彼らは予測精度（precision）の重み付けを比較的低く保つことで、新規情報による予測誤差を柔軟に受け入れ、より適応的なモデル更新を可能にしています。
不確実性や曖昧性への耐性が低い
脅威や秩序の乱れに対してより敏感で、知覚的堅性が高い
右扁桃体（right amygdala）の活動が強く、脅威認知に敏感
これらの特性は、予測の確実性（certainty）を高く保ち、既存モデルへの信仰度（prior belief）を強化する戦略に対応しています。自由エネルギー原理の用語では、彼らは予測精度の重み付けを高く設定することで、外界の変化に対して強力な内部モデルの安定性を維持しようとしています。
政治の党派性をエントロピー減少の枠組みで理解すると、以下のような対比が浮かび上がります：
保守主義は、社会的秩序を既存の伝統的制度や階級構造の維持を通じて最小化しようとします。このアプローチは、複雑な社会システムの不確実性を、階層的で確定的な構造によって「切り詰める」戦略です。社会に内在するカオス（高エントロピー）に対抗するため、既に証明された秩序パターン（伝統）を維持することで、予測可能性を確保します。
進歩主義は、社会的秩序を個人の自由、多様性の認容、制度的革新を通じて最小化しようとします。一見すると秩序を緩和しているように見えますが、実際にはより複雑で適応的な秩序化メカニズムを導入することで、社会システムのエントロピーを減少させる戦略です。異なる視点を統合し、新しい情報に基づいて制度を改革することで、社会システムの予測モデルをより現実に適応させようとしています。
不確実性耐性と脳レベルの同期
興味深いことに、研究では不確実性への耐性が低い人ほど、政治的に同じ立場の人たちとの脳活動の同期が強いことが示されています。言い換えれば、不確実性を避けたい個人は、同じイデオロギーの人々と同じ予測モデルを共有することで、集団レベルでのエントロピーを減少させようとしているのです。これは社会的な「外界の秩序化」メカニズムとして機能しています。
最新の複雑システム理論では、政治分極化は正のフィードバックループと相転移（phase transitions）のメカニズムを通じて発生することが示されています。保守主義者は秩序の維持を目指し、進歩主義者は秩序の革新を目指すという相反する動力が、社会システム全体のダイナミクスを決定しています。両者の相互作用は、社会的エントロピーを管理するための補完的なメカニズムとして機能しているとも解釈できます。
この自由エネルギー原理に基づく解釈には重要な限界があります。第一に、個人の認知的特性と政治的立場の関係は因果的ではなく相関的である可能性が高いです。第二に、政治イデオロギーはきわめて文化的・歴史的に構築されたものであり、普遍的な神経生物学的基盤のみでは説明できません。第三に、FEPは主に個体レベルの生物システムを想定しており、社会システムへの直接的な応用には理論的な拡張が必要です。
要するに、自由エネルギー原理の観点から見ると、右派は予測モデルの安定性重視によって秩序を維持するエントロピー減少戦略を採る一方、左派は予測モデルの柔軟性重視によってシステムの適応性を高めるエントロピー減少戦略を採ると理解できます。両者は、相異なるメカニズムを通じて社会的エントロピーの増加に対抗しているのであり、政治的党派性の根底には、不確実性に対する根本的に異なるアプローチが存在していると言えるでしょう。
自由エネルギー原理（FEP）を政治党派性に適用する理論を拡張するには、階層的ベイズ推論の多層構造、社会的相互作用の動的モデル化、経験的検証メカニズムの導入が鍵となります。これにより、個体レベルの神経メカニズムを社会システムレベルへ橋渡しできます。
FEPの核心は階層的予測処理です。個人レベルでは、低次層（感覚入力）が上位層（信念・イデオロギー）の予測を修正しますが、社会レベルでは個人の予測モデルが集団的「事前分布（priors）」を形成します。
右派の階層戦略: 上位層の伝統的priors（家族・国家・宗教）を強く固定し、下位層の変動（社会的変化）を抑制。集団レベルでは「社会的扁桃体機能」として、逸脱者を排除する規範執行メカニズムが働きます。
左派の階層戦略: 上位層のpriorsを動的に更新し、多様な下位層入力（マイノリティ視点）を統合。集団レベルでは「社会的ACC機能」として、対立する予測モデルの調停役を担います。
この拡張により、**党派性は「階層的自由エネルギー最小化の多重均衡状態」**としてモデル化可能。右派は安定均衡（低変動）、左派は適応均衡（高変動）を志向します。
FEPを非平衡動的システム論と統合し、政治分極化を予測誤差駆動の相転移現象として捉えます。
右派アトラクター: 高精度priors → 秩序維持 → 低エントロピー均衡
左派アトラクター: 低精度priors → 秩序革新 → 中エントロピー適応均衡
分極化 = 双安定状態（bistable dynamics）
S˙=−∇F(S)+ϵ⋅
ここで
ϵ は他派閥予測誤差です。党派性は負のエントロピー生産率を競う進化ゲームとなります。
FEPの「アクティブ推論（active inference）」を拡張し、政治行動を集団的予測誤差低減戦略と位置づけます。
党派受動的戦略（perception）能動的戦略（action）集団エントロピー効果
右派 脅威強調・一貫性追求伝統防衛・境界強化 内部秩序↑ / 外部不確実性回避
左派多様性受容・矛盾統合制度改革・包摂拡大システム適応性↑ / 内部多様性管理
これにより、選挙・政策は集団的「期待自由エネルギー」最小化のゲーム理論的均衡として解釈されます。
理論拡張の信頼性を確保するため、以下の検証経路を構築します：
fMRIで党派別予測誤差処理を比較（precision weighting）
class PoliticalAgent:
def __init__(self, ideology): # 'left' or 'right'
self.precision = 0.8 if ideology=='right' else 0.4
def update_beliefs(self, social_input):
free_energy = prediction_error * self.precision
return minimize_free_energy(social_input)
最終拡張として、FEPを国家・国際システムへスケールアップ。経済政策では右派が「低エントロピー均衡（安定成長）」、左派が「高エントロピー探索（イノベーション）」を担います。
グローバル均衡条件:
∑党派Var(policy predictions)=最適社会的自由エネルギー
このフレームワークにより、**党派対立は「多重スケールのエントロピー管理機構」**として再解釈され、民主主義は適応的秩序生成システムとなります。実証研究が今後の鍵です。
清潔感について初めて意識したのは、はっきりしたイベントがあったわけじゃなくて、「なんか俺って、集合写真で一人だけ“汚い側”に分類されてないか？」と、じわじわ気づいていった感じだった。学生の頃の写真を見返すと、笑えるくらい一貫している。髪は伸びっぱなし、Tシャツは首が伸びてヨレヨレ、肌はテカりとニキビと青ヒゲ。別に全身が不潔というほどではないけど、「清潔感あります」と胸を張れる要素が一つもない、みたいな中途半端さ。
最初に殴られたのは、会社の健康診断のときだった。視力検査だの採血だのを終えて、最後に医者と一対一で結果を話す。そこで、内臓とかより前に「生活の乱れが、見た目にはっきり出てますね」と軽く言われた。髪と肌と体重のことだったらしい。具体的に説教されたわけじゃないけど、「あ、これは同僚にもそう見えてるんだろうな」と思ったら、帰り道ずっと気分が悪かった。
とはいえ、その一言で即座に人が変わるわけもない。僕は相変わらず、朝ギリギリに起きて、寝癖のついた頭のまま会社に行き、前日脱いだシャツをそのまま着ていた。たまに「さすがにマズいか」と思って鏡を見るが、そこでやることといえば、水で前髪を押さえるくらい。根本的な改善は何もしていなかった。
本格的に「これはまずい」と思ったのは、たぶん夏だったと思う。満員電車の中で、自分の汗とシャツの生乾きの匂いと、何かよく分からない脂っぽい匂いが混じった「自分のにおい」を、はっきり自覚してしまったときがある。汗っかきな自覚はあったけど、「男なんてこんなもんだろ」と思っていた。けれど、その日は隣の人がさりげなく一歩だけ距離を取ったのがわかった。あれは完全に、僕からの逃避行動だった。
そこからの変化は、「よし今日から清潔感を上げるぞ！」みたいな立派なものではなく、「とりあえずこの不快さだけ何とかしたい」という、その場しのぎの延長だった。制汗スプレーを買い、帰宅後すぐシャワーを浴びるようになった。夏場に限っては、これだけでもだいぶマシになった。清潔感とは呼べないけど、「自分で自分を無理だと思う瞬間」が少し減った。
髪に関しても似たような経緯だ。元々は千円カット派で、「短くしてください」「はい」終了、という感じだった。それを変えたのは、仕事で外部の人と会う機会が増えたことだったと思う。ある日、取引先に行ったとき、相手の若手営業がやたらと「ちゃんとして」見えた。顔の造形が特別いいわけでもないのに、髪型とスーツと靴が全部ちゃんと整っていて、「同じくらいの年齢なのに、こっちは学生バイトみたいだな」と妙に落ち込んだ。
その帰り道、勢いで駅ビルの普通の美容室に入った。雑誌を見せて「これにしてください」とかじゃなくて、「どうしたら普通になりますか」とほとんど泣きつきに近い相談をした。美容師さんは笑いながら、「前髪が目にかかってるのと、襟足がモサッとしてるのが“疲れて見える”原因ですね」と、具体的に教えてくれた。それ以来、「前髪が目にかかったら切る」「後ろがもたついてきたら予約する」という、最低限のラインだけは守るようになった。毎月きっちり、なんて立派なものではなくて、忙しければ二ヶ月くらい空くこともあるが、「自分の髪型を放置し続けない」という感覚は、そのときようやく身についた。
肌とヒゲに関しては、もっとズボラだ。最初は安い洗顔フォームでゴシゴシやって満足していたし、化粧水なんて「女の人のやつでしょ」と思っていた。決定的だったのは、会社のトイレの鏡で、自分の鼻周りがテカっていて、青ヒゲがまだらに残っているのを、ふと真正面から見てしまった瞬間だった。別に誰かに指摘されたわけじゃない。ただ、自分で見て「これはちょっと無理だ」となった。
そこからも別に、一気にフルスキンケアに移行したわけではない。最初は、剃刀負けしにくい電気シェーバーを買い替えた程度だ。それだけでも、「昼過ぎになると顎のあたりがザラザラしてくる」という現象が多少マシになった。しばらくして、「洗顔したあとに何も塗らないと突っ張る」という不快感に耐えられなくなって、ドラッグストアで店員さんに「男向けで、一番楽なやつください」と聞き、オールインワンのジェルを一本だけ買った。それを、毎日ちゃんと塗るというより、「風呂上がりに目についたら塗る」くらいの緩い頻度で続けていたら、ある日「あれ、前ほどテカってないかも」と気づいた。努力というより、面倒くさがりなりの「最低限の手入れ」が、時間をかけて効いてきた感じだ。
歯と口臭は、清潔感というよりは健康目的から入った。虫歯っぽい違和感が出て、仕方なく歯医者に行ったら、石みたいな歯石をごっそり取られて、その夜に口の中がやけにスッキリしていることに驚いた。それからは、定期検診のハガキが来たらとりあえず予約する、ということだけ守るようになった。ホワイトニングまではしていない。ただ、茶渋が減った状態を一度経験すると、「コーヒー飲んだら水くらい飲むか」「寝る前にフロスくらいするか」と、少しだけ行動が変わる。これも「意識高いケア」というよりは、「数秒で済むし、後が楽だからやるか」という怠惰由来の習慣だ。
服装は、一番時間がかかった。いきなりクローゼットを総入れ替えしたりはしなかったし、今もファッション誌を読んでいるわけではない。ただ、洗濯機から出したときに「これはもうヨレ過ぎてるな」と自覚した服を、何となくハンガーにかけずにそのまま処分袋に入れる、ということを繰り返していたら、数年単位で「明らかに古くてみすぼらしい服」が減っていった。買い足すときは、店員さんに「こういう服（今着てるやつ）と同じような感じで、もうちょっときれいに見えるやつありますか」と正直に聞くようにした。恥はかいたが、そのおかげでサイズの合ったパンツと、変なロゴの入っていないシャツが少しずつ増えた。
匂いの対策は、正直いまでも完璧とは言えない。汗のかきやすい季節は、朝シャワーを浴びるようになったし、ワキと足にはスプレーを使うようになった。冬場はサボってしまう日もある。それでも、「一週間に一度も風呂に入らない」みたいな時期が昔は本当にあったことを考えると、人間としてはかなり進歩したと思う。
こうして書くと、なにか計画的に一個一個の要素を攻略していったように見えるかもしれないが、実際は「何かのきっかけで一部分だけちょっとマシにする→それに慣れる→別の部分の粗が目立つ→しょうがないからそこも少し直す」を数年単位で繰り返していただけだ。毎月の目標なんて立てていないし、「この半年で激変！」みたいな劇的な瞬間もなかった。気づいたら、「昔の自分の写真を見ると『うわ』となるけど、今の自分はギリ見られる」くらいにはなっていた、という感じだ。
清潔感というのは、そういう「ちょっとだけマシにする」を何度もやった累積ポイントみたいなものなんだと思う。ちゃんとした人から見れば、今でも僕の清潔感は中の下かもしれない。でも、過去の自分と比べれば、だいぶマシだし、その差分が日常生活のストレスをかなり減らしてくれた。初対面の場で「まず見た目でマイナススタート」という感覚が薄れて、人と話すときに余計な自己嫌悪を抱えなくて済むようになった。
だから、本当にリアルなことを言うと、「毎月ひとつ取り組め」とか「この順番でやれ」という話ではなくて、「いま一番、自分で見てもキツい部分を、今よりほんの少しだけマシにする」「それを何回か繰り返す」というだけだと思う。僕はたまたま、髪だったり匂いだったり歯医者だったり、きっかけがバラバラに訪れただけで、どこから始めてもいい。
清潔感を手に入れたというより、「清潔感ゼロの状態から、徐々にマイナスを削っていったら、気づいたらプラス寄りに来ていた」というのが、実感に近い。立派なビフォーアフター写真はないけれど、昔の自分を知っている人から「最近、ちゃんとしてるよね」と言われたときにだけ、「ああ、あのとき健康診断で医者にチクッと言われたのも、満員電車で一歩離れられたのも、意味はあったんだな」と思う。
この二人のやり取りが「建設的」になる鍵は、
あたりです。
「暇アノン」「ジェンダークレーマー」「チンピラ」「カス」といったラベルは、会話を一発で壊す割に、争点の整理にはほぼ役に立たないです。
代わりにこんな形が良さそうです：
「あなたの ××年×月×日のこのコメントを、私はこういう意味に読んだ」
これをお互いがやるだけで、かなり「水掛け論」から距離を取れます。
事実認識の争い
例：「会計や監査の実態をどう理解していたか」「どんな経緯でどの判決が出たか」
例：「このコメントは『暇空寄り』なのか、『両方カス』なのか」
なので、やり取りするときは、なるべくこう区切ってほしいです：
「ここは事実認識の話です」
これを明示すると、「お前はデマだ」「いやデマじゃない」が少しマイルドになります。
例：
『A（例：暇空の行為が“権利”なのか“ハラスメント”なのかが論点だ）という前提に立って、
B（例：当時の自分は両陣営をカスと見ていた）という立場だった、ということですね？
そのうえで、私はCの点で違う考えを持っています。」
この「まず相手の言い分を、自分の言葉で公平に再構成する」だけで、
※内容の是非ではなく、「会話を続けやすくするコツ」として書きます。
kotobuki_84さんは「自分を暇アノン認定された」と強く受け止めています。
ここを建設的にするなら：
「Xという発言が、Yという行動パターン（自分が暇アノンと呼んでいる層）と似ている」
という“行動レベル”の指摘にとどめるのが良いです。
・A
・B
といった特徴を指しています。
その意味で、あなたの××というコメントは、そのパターンにかなり近いと感じています。
こうすると、「人格ラベル」ではなく「行動の類型」として議論できます。
「お前は実質こうだろ」と断定するよりも、「過去のこの発言群からは、少なくとも私には『××寄りのスタンス』に見えた。それでもなお『両方カスの等距離批判』と言えるのか？」
「弱者支援」「フェミニズム」「人権」など、大きな価値を掲げるほど、相手からは「その旗を使って殴っている」と見えやすくなります。
なので、
ただし、それと別に、あなた個人への私的な苛立ちも混ざっているかもしれません。
みたいに、「大義」と「私怨」「ネットバトル欲」を自覚的に分けて書いておくと、
かなり印象が変わります。
言いたくなる気持ちはすごく分かるのですが、
これを出した瞬間に、「中身」より「口の悪さ」が主役になってしまうのが惜しいところです。
言いたいことは伝わる反面、「相手の人格を笑いものにしている」と受け取られやすいです。
もし建設的に続けるなら、少しだけ変形させて：
“自分を批判する人をまとめて敵にするための札”として使っているように見えます。
その結果、当事者の名誉を守るという目的からは、むしろ離れているのではないでしょうか。」
法華狼さん側が納得していないポイントは、
「実質、片方に甘く・片方に厳しい結果になっていなかったか？」
例：
×年×月時点：
“権利の行使の範囲”か“ハラスメント”か判断しきれないと思っていた。
・一方で、Bという点ではすでに問題があると感じていた。
その後 ×年×月～×年×月：
・新たにCという情報が出てきて、
判決後：
・リーガルハラスメントと評価された点については、妥当と考えるようになった。
こういう変化があったうえで、今の私は
ここまで書くと、「あ、この人は本当に自分のスタンスを棚卸ししてるな」と伝わりやすいです。
「ズレてる」は短くて便利ですが、どうズレているのかを構造的に示すと、かなり伝わりが良くなります。
例：
その意味で私は『ズレている』と書きました。」
最後に、「これだけは守るとマシになる」という3つのルールをまとめます。
使いたくなったら「そのラベルで何を指しているのか」を、具体的な行動・発言・パターンに言い換える。
いきなり「お前は～だ」ではなく、
どの文章を
どう読んだ結果
何を疑問に思っているのか
を必ずセットで書く。
「あなたの言いたいことはおそらく～～ですよね？」
No,日付,学習内容,教材 /リンク,時間配分,演習例,進捗チェック
1,2025/12/01,微分の定義,https://www.khanacademy.org/math/calculus-1/cs1-derivatives,30+30,例題5問＋練習10問,☐
2,2025/12/02,公式を使った微分,『微積分の考え方』 P20-40,30+30,練習問題10問,☐
3,2025/12/03,多項式関数の微分,https://www.khanacademy.org/math/calculus-1/cs1-derivatives,30+30,練習問題10問,☐
4,2025/12/04,乗法・除法の微分,同上,30+30,練習問題10問,☐
5,2025/12/05,合成関数の微分,https://www.khanacademy.org/math/calculus-1/cs1-chain-rule,30+30,例題5問＋練習10問,☐
6,2025/12/06,高次関数の微分,『微積分の考え方』 P41-60,30+30,練習問題10問,☐
8,2025/12/08,復習：微分の基本,自作ドリル,60,過去日分問題50問,☐
9,2025/12/09,積分の定義,https://www.khanacademy.org/math/calculus-1/cs1-integrals,30+30,例題5問＋練習10問,☐
10,2025/12/10,不定積分の計算,『微積分の考え方』 P70-90,30+30,練習問題10問,☐
11,2025/12/11,定積分の計算,同上 P91-110,30+30,練習問題10問,☐
12,2025/12/12,積分応用問題,Khan Academy,30+30,例題5問＋練習10問,☐
13,2025/12/13,部分積分,『微積分の考え方』 P111-130,30+30,練習問題10問,☐
14,2025/12/14,置換積分,同上 P131-150,30+30,練習問題10問,☐
15,2025/12/15,復習：積分の基本,自作ドリル,60,過去日分問題50問,☐
16,2025/12/16,べき級数の定義・例,https://www.khanacademy.org/math/calculus-1/cs1-series,30+30,例題5問＋練習10問,☐
17,2025/12/17,収束半径の計算,『微積分の考え方』 P150-170,30+30,練習問題10問,☐
18,2025/12/18,テイラー展開応用,同上 P171-190,30+30,練習問題10問,☐
19,2025/12/19,マクローリン展開,Khan Academy,30+30,例題5問＋練習10問,☐
20,2025/12/20,総合演習（級数）,自作ドリル,60,過去問題20問,☐
21,2025/12/21,差分演算の基本,『離散数学の考え方』 P10-30,30+30,例題5問＋練習10問,☐
22,2025/12/22,下降階乗ベキと和分公式,同上 P31-50,30+30,練習問題10問,☐
23,2025/12/23,差分の積・合成,同上 P51-70,30+30,例題5問＋練習10問,☐
24,2025/12/24,差分方程式入門,同上 P71-90,30+30,練習問題10問,☐
25,2025/12/25,特性方程式と解法,同上 P91-110,30+30,例題5問＋練習10問,☐
26,2025/12/26,差分方程式の応用,同上 P111-130,30+30,練習問題10問,☐
28,2025/12/28,復習：差分演算の基本,自作ドリル,60,過去日分問題50問,☐
29,2025/12/29,有理関数の和分,『数理科学演習』 P20-40,30+30,例題5問＋練習10問,☐
30,2025/12/30,部分分数展開,同上 P41-60,30+30,練習問題10問,☐
31,2025/12/31,下降階乗ベキを使った和分,同上 P61-80,30+30,例題5問＋練習10問,☐
32,2026/01/01,収束半径の計算,『微積分の考え方』 P190-210,30+30,練習問題10問,☐
33,2026/01/02,級数の応用問題,同上 P211-230,30+30,例題5問＋練習10問,☐
34,2026/01/03,休息日,-,-,-,-
35,2026/01/04,コーシー・リーマン方程式入門,『複素関数入門』 P10-30,30+30,例題5問＋練習10問,☐
36,2026/01/05,正則関数の条件,同上 P31-50,30+30,練習問題10問,☐
37,2026/01/06,偏微分入門,『微分積分学』 P150-170,30+30,例題5問＋練習10問,☐
38,2026/01/07,偏微分の応用,同上 P171-190,30+30,練習問題10問,☐
39,2026/01/08,ラプラス方程式基礎,同上 P191-210,30+30,例題5問＋練習10問,☐
40,2026/01/09,休息日,-,-,-,-
41,2026/01/10,偏微分の総合演習,自作ドリル,60,過去日分問題50問,☐
42,2026/01/11,差分方程式と微分の関係,『離散数学の考え方』 P131-150,30+30,例題5問＋練習10問,☐
43,2026/01/12,線形差分方程式,同上 P151-170,30+30,練習問題10問,☐
44,2026/01/13,非線形差分方程式,同上 P171-190,30+30,例題5問＋練習10問,☐
45,2026/01/14,休息日,-,-,-,-
46,2026/01/15,総合演習：差分方程式,自作ドリル,60,過去日分問題50問,☐
47,2026/01/16,微分方程式入門,『微分積分学』 P211-230,30+30,例題5問＋練習10問,☐
48,2026/01/17,一次微分方程式,同上 P231-250,30+30,練習問題10問,☐
49,2026/01/18,高次微分方程式,同上 P251-270,30+30,例題5問＋練習10問,☐
50,2026/01/19,休息日,-,-,-,-
51,2026/01/20,微分方程式の応用,自作ドリル,60,過去日分問題50問,☐
52,2026/01/21,複素数関数入門,『複素関数入門』 P51-70,30+30,例題5問＋練習10問,☐
53,2026/01/22,複素関数の偏微分,同上 P71-90,30+30,練習問題10問,☐
55,2026/01/24,級数展開（テイラー・マクローリン）復習,『微積分の考え方』 P231-250,30+30,例題5問＋練習10問,☐
56,2026/01/25,総合演習：微分積分,自作ドリル,60,過去問題50問,☐
57,2026/01/26,離散級数・下降階乗応用,『離散数学の考え方』 P191-210,30+30,例題5問＋練習10問,☐
58,2026/01/27,休息日,-,-,-,-
59,2026/01/28,偏微分・差分応用問題,自作ドリル,60,過去日分問題50問,☐
60,2026/01/29,複素関数応用問題,同上 P91-110,30+30,例題5問＋練習10問,☐
61,2026/01/30,収束半径・級数応用,同上 P111-130,30+30,練習問題10問,☐
63,2026/02/01,微分・差分・級数総合演習,自作ドリル,60,過去問題50問,☐
64,2026/02/02,差分方程式発展,『離散数学の考え方』 P211-230,30+30,例題5問＋練習10問,☐
65,2026/02/03,微分方程式発展,『微分積分学』 P271-290,30+30,練習問題10問,☐
66,2026/02/04,休息日,-,-,-,-
67,2026/02/05,複素関数・偏微分発展,『複素関数入門』 P111-130,30+30,例題5問＋練習10問,☐
68,2026/02/06,級数応用（収束判定）,『微積分の考え方』 P251-270,30+30,練習問題10問,☐
69,2026/02/07,休息日,-,-,-,-
70,2026/02/08,総合演習（微分積分・差分）自作ドリル,60,過去問題50問,☐
71,2026/02/09,微分方程式応用演習,同上,60,過去問題50問,☐
72,2026/02/10,複素関数応用演習,同上,60,過去問題50問,☐
74,2026/02/12,級数・収束半径応用演習,同上,60,過去問題50問,☐
75,2026/02/13,差分方程式・下降階乗応用,同上,60,過去問題50問,☐
76,2026/02/14,休息日,-,-,-,-
77,2026/02/15,総合演習（微分・積分・級数）自作ドリル,60,過去問題50問,☐
78,2026/02/16,微分方程式・線形応用,同上,60,過去問題50問,☐
79,2026/02/17,複素関数・偏微分応用,同上,60,過去問題50問,☐
80,2026/02/18,休息日,-,-,-,-
81,2026/02/19,級数・収束判定演習,同上,60,過去問題50問,☐
82,2026/02/20,差分方程式総合演習,同上,60,過去問題50問,☐
83,2026/02/21,休息日,-,-,-,-
84,2026/02/22,微分・積分総合演習,自作ドリル,60,過去問題50問,☐
85,2026/02/23,偏微分・複素関数演習,同上,60,過去問題50問,☐
87,2026/02/25,級数・収束応用演習,同上,60,過去問題50問,☐
88,2026/02/26,差分方程式・下降階乗応用演習,同上,60,過去問題50問,☐
89,2026/02/27,休息日,-,-,-,-
90,2026/02/28,微分・積分・級数総合演習,自作ドリル,60,過去問題50問,☐
91,2026/02/29,微分方程式応用演習,同上,60,過去問題50問,☐
92,2026/03/01,複素関数応用演習,同上,60,過去問題50問,☐
93,2026/03/02,休息日,-,-,-,-
94,2026/03/03,級数応用総合演習,自作ドリル,60,過去問題50問,☐
95,2026/03/04,差分方程式総合演習,同上,60,過去問題50問,☐
96,2026/03/05,休息日,-,-,-,-
97,2026/03/06,微分積分・差分・級数総合演習,自作ドリル,60,過去問題50問,☐
98,2026/03/07,微分方程式発展演習,同上,60,過去問題50問,☐
99,2026/03/08,複素関数発展演習,同上,60,過去問題50問,☐
101,2026/03/10,級数・収束半径・テイラー総合演習,自作ドリル,60,過去問題50問,☐
102,2026/03/11,差分方程式・下降階乗応用総合演習,同上,60,過去問題50問,☐
104,2026/03/13,微分・積分・偏微分・複素関数総合演習,自作ドリル,60,過去問題50問,☐
105,2026/03/14,微分方程式・差分方程式・級数総合演習,同上,60,過去問題50問,☐
スーパーで、有名ブランドでもないし、滅茶苦茶美味しいわけでもないお米が5kgで4500円オーバーで売ってて、滅茶苦茶売れ残ってて
そこから車で5分以内のJAでは、在庫は不安定だけど地元のお米が5kgで3500円で買える。
はてなで見た印象だけだけど、都会だと5kg 5000円オーバーだから5kg 3000円ぐらいの外国米で妥協している人を多く見る気がするんだけど
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はてブでロジスティクス分からん愚物扱いされてたけど、魚や野菜などの足の早い物品ではない米で、埼玉北部と都心で\1500も価格差あんの、いくら輸送コストがあっても差分大きすぎない？前からそんな差分が合ったなら分かるけど、東京でも前々年までだったら、5kg2500円→3000円で、500円ぐらいの価格差に収まってなかった？
ゆでガエルになってないですか？
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