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はてなキーワード:爆速とは
股裂いて、痛い思いして健康害して収入落として幸せなわけないの当たり前でしょ
人権意識と倫理観と義務感のおかげで『これ言っちゃだめなやつ』とわかるから
「この子に出会えたってだけでそんなの報われます」みたいなこと言うんだわ。
出産ほんま不可逆だから『幸せ』って言わざるを得ないんだよな。子育て楽しい幸せな瞬間はたしかにあるけど、個人の人生として経験する必要なかった感はバカ高い。子どもが手を離れてくれば変わるかと思ったけど全然そんなことない。どんどん膨れ上がるわ。
ちんぽが裂けることもないばか男さんたちの涙ぐましい努力により、爆速でバイアグラ認可しつつ、避妊は意地でもさせず、レイプも女のせいにしてなにかあればハニトラが魔法の合言葉、ばか女育成のための義務教育とばか女育成イキリちんぽ育成のためのコンテンツをすくすく育てて、そんな社会の中ですくすく育ってばか女たちがまんこ裂いて健康害して飯炊き婆になりつつ収入下げて一人で生きてくのハードモードに自ら陥るのを幸せ〜〜〜って言ってきたけど
やはり女の3倍犯罪するだけあって男ってあほだし一緒にいる価値ないのでは？とか
股裂いて幸せとか言ってるのドMにもほどあるやろバカかよっていう当たり前すぎることに気づいちゃったよね、女たちも。
それでもまあ従来のあほ女コースを幸せだと思うドMもいるし、な〜んも考えてないあんぽんたんな女もおるので、そういうアホ女に望む通り産ませて、股裂くのも悪阻も腹でかくなって生活しにくくなるのも生活制限されるのも仕事休むのも嫌ですという至極当然の望みを持つ女の願いは当然叶えて養子と里子を大昔みたいにもっと当たり前にしたらいいんじゃないかな
それが嫌なら毎日どこかで子どもが生まれる度にランダムで成人男性のちんぽか肛門を裂けば良いんやないかと思う。
どこでも言えやんからな、子供産むと考えてた時の自分ほんとアホ女だったとか。一応虐待スレスレ発言だから。
子どもなんてのは欲しくなったらどっかからもらうか〜！でいいんよな。
基本的には「時間をかければ自分でも出来るような作業を爆速で代替してもらうことで効率を上げるツール」だと思って使っているので、飽きるもクソもない
そもそも時間をかけても自力で仕上げる能力が無い人が使っても、それっぽいものは出せるけど、少なくとも現状では「それっぽいもの」止まりにしかならんと思う
RTX4090を2枚持ってる。
生成AI中級者くらいだと思う。
好きなものを作れるのは楽しかったが、爆速で作りすぎてネタ切れ。
小説とイラストを作りまくった（nsfw多いから外部にはほぼ公開してない。売るのもめんどい。トラブルもめんどい）。
結局、自分で想像できる範囲のことの面白さなんてたかが知れていて、他人の創作物に触れないとつまんないんだな、という境地に達した。
最近は、Xに流れてくるクリエイターたちのアイデアに触発されるか、漫画の新刊が出るとかゲームのアプデが入って、創作欲をかき立てられる時にしか生成AIには触ってない。
AI利用者は突飛なアイデアを出さないし、ボタンぽちぽちのつまらんやつばかり。Xでリスト作って、面白い人や新たな試みをしてる人だけまとめてる。こいつらで組んでなんか作ってくれや。
未だに反AIと推進派で争ってるのも見飽きた。
制度が整備されるのはまだまだ先なんだから、自分の好きなようにブロック、ミュートして、心地よいコミュニティを作りなさい。
ちなみに俺のAIとの付き合い方は、
・今までAI以外で満足していたのに今更AI作品なんていらない。
・AIぽいと感じたら買わなくていい。他にもコンテンツはたくさんある。
・気軽にブロックやミュートをしていく。ややこしいのは、別途「AI疑いリスト」を作っておいて様子見する。
となってる。
野良のAIアーティストには一円も払いたくないという信条がある。無料でもいらないが。
今後、大手企業が生成AIを取り入れ始めたら、流れに乗って受け入れていったらいいんじゃないかな、と。
とにかく、今は俺的には停滞期ってこと。
XのTLを見ていると、AI絵師と呼ばれる人たちとクリエイターたちがよく争っている。
イラストやデザインに関わる仕事や創作をしていて、食卓ではロボットやプログラミングや機構の話をしている。
どちらの文化にも触れており、この問題に価値観の違いがあることを強く感じている。
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技術者の文化は、技術は人類の叡智として共有されるべきという発想を土台にしているらしい。
そしてネットに公開された技術は誰が使っても良いものとして扱われるそうだ。
私の家族も、大事に作り上げたプログラムが役目を果たした後、GitHubに上げて「自分の技術は人類の叡智になる」と言った。
GitHubとは、プログラムを公開したり、他の人のプログラムを見て学べる場所、という感じだ。
ここにアップしたプログラムは使って良い情報として扱われ、それが別の誰かによって改良されることで技術は前に進む。
重要な点として、技術者は共有したくないものはネットに上げない。
共有する部分と共有しない部分を明確に分けていて、他人に使われて困るものや、自分だけが持っていたいノウハウは絶対に公開しない。
「使われたくないのならネットに上げるな」という言葉は、おそらくこの文化の延長線上にあるのだろうと思っている。
使ってもらうためではなく、見てもらうためである。
絵や漫画やデザインは、作品そのものが商品であり、表現であり、人によっては自分の一部だったり、子どものような存在として扱われることもある。
しかしイラストについては特に、データとして流用しやすく加工も容易だという弱さがある。
ここに技術者とクリエイターの文化の差がはっきり表れると感じる。
技術者は、公開された情報を使うのは自然なことであると感じているし、共有によって技術が発展してきたと確信している。
クリエイターは、作品を公開するのは見てもらうためであって、他者に勝手に使っていいという意味ではないと思っている。
どちらも自分の文化に基づいた反応なので、議論そのものが噛み合わない。
そこに生成AIが両者の真ん中に出現したために、ギャップが一気に表面化したのだと感じている。
問題をさらに複雑にしているのは、AIそのものよりも悪意のある人間の存在だ。
AI学習をしないでほしいと言うクリエイターの絵をAIに学習させ、公序良俗に反する画像を生成し、それを晒して嘲笑するという行為があったらしい。
また、特定のイラストレーターの画像を学習させて多くのイラストを出力し、それを無許可でグッズ化して販売する話もよくある。
これは生成AIの問題というより悪意や倫理や権利侵害の問題だが、クリエイターからすれば「生成AIに奪われた・壊された」という印象が強烈に残る。
技術者からすれば、AIのせいではなく人間の問題なのが、これも文化差ゆえに理解し合うのが難しいのだろう。
技術者とクリエイターの文化のどちらかが悪いわけではなく、どちらにも正しさがあり必要な世界だと思う。
技術者である家族と、クリエイターである自分の間にある価値観を行ったり来たりしているのだが、この2つの文化や技術は本来敵対するものではなく、どちらも素晴らしく豊かな世界と感じているので、両方の世界に関わる立場として、お互いの文化が穏やかにすり合っていく未来を願っている。
○ご飯
朝：カシューナッツ。昼：大衆居酒屋(お通しのもやし、もろきゅう、ポテト、山芋焼き、手羽先10本、生中2杯、瓶ビール2本)。夜：人参、玉ねぎ、キノコのスープ。ギョニソ。トマト。目玉焼き。バナナ。ヨーグルト。間食：アイス。
○調子
むきゅーはややー。お仕事はゆーきゅー。
昼飲みしてベロベロのベロのベロベロ。
おやすみなさい。
ジーク斧攻撃リビルド2本目。これで覚醒タイプごとに2本づつ作る目標は残り、特殊と防御の2本。
何かと使う素材なので周回が終わるわけじゃないけど、大きな一区切りが見えてきた。
○ポケットモンスターダイヤ(ゴーストタイプポケモンの旅2周目)
ヨノワールの炎のパンチでゴリ押ししてるだけ。素早さが遅いのでちょいちょい先制されるけど、かなり楽ちん。
プラズマ団の底が見えるの爆速すぎて、BWはいつものポケモンとは違うが、結局いつも通りになる感、当時を思い出して懐かしい気持ちになってる。
テクノロジーが社会構造を再編する現代において、人間の知性や専門性のあり方は根源的な問いに直面している。その問いに強烈な一石を投じたのが、東京大学の小川光教授が学内広報誌『淡青評論』で紹介した一件である。これは、制度や組織が適応するよりも速く未来が到来しつつあることを示す、稀有で明瞭なシグナルと言えるだろう。経済学の素養をほとんど持たない修士課程の学生が、生成AIとの対話のみを駆使し、わずか1年で「トップレベルの学術誌に挑戦できる水準」の論文を書き上げたのだ。これは単なる技術的な成功事例ではない。長年の訓練を経て築かれる専門知識の価値、研究者の役割、そして「知性」そのものの定義を根底から揺るがす、まさにパラダイムシフトを象徴する出来事である。
この小川教授の寄稿は、社会に大きな波紋を広げた。インターネット上では瞬く間に注目を集め、「はてなブックマーク」では469ユーザーがブックマークし、102件のコメントが寄せられるなど、白熱した議論を巻き起こした。本稿では、この一件を現代社会の変容を映す縮図として捉え、専門家が感じた「恐怖」の本質と、社会に広がる期待と懸念を分析する。そして、この出来事が象徴する、新たな世代の登場について考察を進めていく。彼らこそ、これからの時代を定義する「AIネイティブ」なのである。
本セクションでは、話題の学生が象徴する「AIネイティブ」という新しい世代を分析する。彼らは、AIを単なる補助ツールとしてではなく、思考や研究の方法論の中核に据えるという点で、旧来の世代とは一線を画す。その登場は、単なるツールの変化ではなく、知識を獲得し、体系化するプロセスそのものの革命を意味している。
この学生が実践した研究プロセスは、AIが方法論の根幹を成していた点で画期的であった。具体的には、以下の全工程をAIとの対話を通じて進めている。
このアプローチの革新性は、旧来の知識探索モデルとの対比によって鮮明になる。東京大学大学院情報理工学系研究科の山崎俊彦教授は、この新しい思考様式を「辞書の逆引き」という比喩で巧みに説明した。従来の検索エンジンは、ユーザーがキーワードを知っていることを前提とした「辞書の順引き」であり、既知の情報を効率的に探す行為だった。対してAIネイティブは、「やりたいこと」を自然言語でAIに問いかけることで、未知の領域を探求するためのキーワードや手法を引き出す「辞書の逆引き」を実践する。これは、人間と知識の相互作用における、根本的なパラダイムシフトである。
はてなブックマークのコメントは、この新しい学習様式がもたらす生産性の飛躍に対する社会的な期待を反映している。あるユーザーは、AIの活用により「人に教えてもらうのと同等のパフォーマンスが低コストで得られる」ため「習得速度が爆速に」なると指摘。また、これは単にAIに作業を丸投げするような話ではなく、「AIの力を借りて巨人の肩の高さを重ねる話」であり、人類の知の発展を加速させるものだという肯定的な見解も示された。
この爆発的な進歩の可能性は否定できない。しかし、それは同時に既存の専門家たちに、長く暗い影を落とし、不穏な新しい現実を突きつけている。
AIがもたらす希望の光の裏側には、深刻な懸念も存在する。特に、既存の専門家が感じる脅威と、AIの活用能力によって生じる新たな社会的格差のリスクは、真正面から向き合うべき構造的な課題である。
この問題の核心は、小川教授が吐露した率直な感情に表れている。経済学の訓練を受けていない学生がこれほどの成果を出したことに対し、教授は「心底たまげました」「このようなAIネイティブの若い人たちがこれからどんどん出てくることにちょっとした恐怖さえ感じました」と記した。この「恐怖」は、単に自らの職が奪われるという不安に留まらない。それは、長年の地道な研究と訓練を経て初めて到達できると信じられてきた専門性の価値そのものが、根底から覆されることへの動揺なのである。
はてなブックマークのコメント欄では、この現象を的確に捉える「レバレッジ」というキーワードが頻出した。「若く優秀な人がAIでレバレッジかけるととてつもない差になるんだろうね」「頭のいい人はAIでより賢くなる」といったコメントが示すように、AIは元々高い能力を持つ個人のアウトプットを飛躍的に増幅させる強力なツールとして機能する。
しかし、このレバレッジ効果は単なる個人の生産性向上に留まらず、社会構造を再編する力を持つ。yumanaka氏は、「地頭のいい人がAIを使いこなして圧倒的なアウトプットを出して、そうじゃない人の仕事を奪っていくんだろうな。こわい」と、その負の側面を鋭く指摘した。これは、AIが能力格差を埋めるどころか、むしろそれを爆発的に拡大させる触媒となり得ることを示唆している。このままでは、AI活用能力に長けた新たな「認知階級」が生まれ、高価値な仕事を独占し、社会の流動性を著しく低下させる未来さえ予見される。
このようにAIが生み出す成果の質と量が飛躍的に増大する中で、私たちはより本質的な問いに直面する。それは、その膨大な成果の「正しさ」を、一体誰が判断するのかという問題である。
AI技術の目覚ましい進展は、逆説的に「人間による最終的な評価と責任」の重要性をかつてないほど浮き彫りにした。本稿の中心的な論点はここにあり、その核心は、他ならぬ論文を作成した学生自身の行動によって最も明確に示されている。
彼が専門家である小川教授に助言を求めた最大の理由。それは、「自身には経済学の素養がないため、その評価が正しいのかわからない」という切実な懸念だった。AIは「国際誌に通用する水準」という評価を下したものの、その正当性を自力で検証する術を持たなかったのである。
この学生の懸念は、専門家による評価の不可欠性を示すものであり、はてなブックマークのコメント欄でも多くの共感を呼んだ。
評価の困難さ： 「生成AIを使いこなせば90点の論文が作れるが、90点かは評価・保証できない。」
専門知識の必要性： 「自分が知見の無い分野でのAIの判断が正しいかどうかをどうやって確かめるとよいのか。←ここが一番難しいし、専門知識が必要なところ」
懐疑的知性の重要性： 「循環参照やらハルシネーションやらを起こした文章を何も考えずにWikipediaに貼り付けるような人物もいるわけで、やっぱ懐疑的な知性と査読は大事なわけです。」
そして、この問題を鮮やかな比喩で捉えたのがobotzcanai氏のコメントだ。「巨人の肩に乗れたところで遠くに見えた島々の価値がわからなければ意味はない」。AIによって得られた広大な視野も、その価値を判断する専門的な知見がなければ無意味なのである。
さらに、この議論は「責任」の所在という、より深刻な領域へと深化する。e_denker氏は、「人間に残された最後の仕事は『責任を取ること』になるという話があるが、まさにそれを裏付けるような一件だと思う」と指摘した。この点をさらに鋭く突いたのが、phillies_rocks氏の「内面化できない成果物を作っても誰も責任を持てない」というコメントだ。AIが生成した成果に対して、その利用者は最終的な責任を負わねばならない。もしAIが設計した橋が崩落した場合、その責任は誰にあるのか。利用者か、開発者か、それともAI自身か。これは、AI時代の新たな倫理的・法的枠組みの構築が急務であることを示している。
この議論は、AI時代における専門家の役割がどのように再定義されるべきかという、未来に向けた重要な問いへと私たちを導く。
東京大学で起きた一件は、AIネイティブの登場が専門家の時代の終わりを告げるのではなく、その役割と価値を根本から進化させる契機であることを示している。AIが圧倒的な情報生成能力と実行力を手に入れた今、人間に、そして専門家に求められる能力は、もはや知識の生成や統合そのものではなくなった。
これからの時代に求められる専門家の資質は、以下の三つの能力に集約されるだろう。
未来の知のフロンティアは、AIネイティブがもたらす爆発的な「実行力」と、長年の経験と深い洞察力を持つ専門家の「検証力」および「責任能力」が融合する場所に開かれる。AIを恐れるのではなく、新たなパートナーとして迎え入れ、人間ならではの価値を磨き上げること。それこそが、私たちがこれから歩むべき道なのである。
私としては国産なり日本発のLLM開発を諦めてはならないし, その可能性は十分にあると信じています. 既に出ているものも多数ございますし.
本エントリはそれとは全く別の,
「国産LLMの人」という方についてです.
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色々思うところがありまして.
例えば,
と繰り返し主張しておられる.
そのような単純な活性化関数では過学習か誤差が噴出するかの二択でしょう. 実際, 氏のツイートは正にその状態を示唆しているように見受けられます.
```x
▶︎ 誤差が0.12あるだけでとんでもないエラー率になる。誤差関数が雑だから本当はもっとあるのかもしれないが、改善の余地がある。
▶︎問題は、どのような状態の時に学習が成功し、失敗するのかがまだ分かっていない。表現力は十分に持っているはずなのに、なぜか学習しない。
```
過学習に至ったときにうまくいってるように見えるだけでしょう.
```x
▶︎過学習ではないですね。データセットが小さいかつ、それ以外の範囲が出ないことが分かっているので。XORは2^2パターン全て学習できれば精度が100%になりますが、それは過学習とは呼ばないのと同じで、今回の初期のRNNに関しても文字数が圧倒的に少なく、パターンも決まっているので。
```
……と主張されておられる.
私が思うにそれは単純な写像を,ニューロンを使って回り道して作っている状態. LLMは局所的にはたしかに線形写像ですが,全体で見ても線型写像だとしたらそれは複雑な文章生成には到底耐えられないかと. (十分に大きいモデルをマクロに見ると非線形性があるので)
大規模言語モデル＝LLMを目指すとして,
そもそもエンベディングテーブルとは数百億から下手すれば1兆語彙を, たった数千〜1万次元程度のベクトルで表現する, 凄まじく繊細なテーブルです.
それをGELUやSwiGLUのような綺麗な活性化関数を使わずに,しかも爆速でやると仰っている. さすがにそのレベルの革新性を主張するには根拠がない限り, 飛躍が過ぎると判断されるかと.
そのやり方で, 例えば1億語彙までスケールするとして2乗の1京回×数千次元をバックプロパゲーションなしで学習するというのは……さすがにきついかと.
バックプロパゲーションが要らないという主張については活性化関数がきわめて単純だから. それなら全層に渡しても「修正」できるでしょう.つまり自明に近いですね.
勾配消失なんて関係ない, という主張については,xorというゼロイチでしか見ないのであれば勾配消失も何もありません.永遠に層を貫通するわけですから, 何層増やそうがほとんど意味が出てこない. つまりそれは実際には極めて浅い層だけで動いてると思われる.
「こんに」から「ち」「は」が次文予測できたとの報告ですが, まぁ……それが「大規模言語モデル=LLM」にそのままスケールできると言い切れるのはなぜでしょうか?
MNISTだけでなくGLUEあたりをパスしてからにした方がいいと考える次第です.
```x
▶︎ 私が批判されながら、誤差逆伝播に変わるアルゴリズムや精度を30%→100%まで持っていく頭のおかしい行動が取れる理由は、以下の思想があるから。
▶︎ 1. 私のNNは高次元の万能近似回路
▶︎ 3. 何十回と失敗した経験則から、原因と対策が殆どわかっている
```
殆どわかってる, との事ですが, なんで上手くいってるのか分かってないとも自分で明言なさっている. ↓↓↓
```x
▶︎学習が進まないの、謎。単体だと上手く動いてるはず？何が原因だろうか。
▶︎学習アルゴリズム開発者本人ですが、なぜ学習が進むのかは謎です。
```
既存手法があまたの失敗の上で最適だと言われてきてる経緯もよく知った方がよい.
それはごく初期にそういった様々な試行錯誤のうえで「やはりGELUやBPが現実的にいい性能が出せるし,コストも抑えてこれである」と様々な研究者が合意しているような状況.
そして,そもそもアカデミアは自分のアイディアも含めて新規手法を常に疑ってかかるのが基本姿勢.
ジャーナルに「不確実さ」を載せないためで, それが積み重なると自他問わず全ての研究が信用出来なくなってしまうため. だから懐疑的になる.個人攻撃ではないのです.
出さないのも自由ですが, 前述の理由で信頼を得られない. これは言動に一切関わらず, その厳密性をフラットに評価してそう判断しているから.感情ではなく,論理として.
……と, ここまで色々と蛇足なアドバイスをさせていただいたものの, この投稿に対しても
```x
▶︎ 何もわかってない人が国産LLMのやつ批判してて吹いたww
```
といったツイートをなさるのでしょう. (過去に氏がそう仰っていたので)
先に答えておきますね.
「自分のやってることがご自分でお分かりにならないようなら, 私にわかるわけがないですし仰る通りです. ただ, 詳しい者として一般論は申し上げられます.」
まだ間に合いますので,大学院あたりまで修了なさるのがおすすめです.
Twitterに何を投稿しようと自由です. でも自分で違和感を見て見ないふりするのだけはやめたほうがよろしい.既存手法と同等に自分の手法を疑うこと, これは研究者としての基本姿勢です.
研究テーマ設定を見かけるとついつい, より良い筋でやっていけるようアドバイスしたくなってしまう性が染み付いてしまっているためでして.
もちろん, 関わりのない方ですので蛇足でしかないのですが, 多くの方に影響力をお持ちでありつつ研究の進め方については独自の姿勢を持つように見受けられまして.
それはもちろん根本的には自由でありつつ,相談相手の需要がもしあればひとつの(一般的)意見をお渡しできるかなと思いキーボードを叩いた次第です.
どうか匿名でご勘弁を.
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【追記】
おそらく氏のやられていることは順伝播 (forward propagation) のみでの学習かと思いますが, この手法の先行研究は山のように存在します.
(Hebbiantheory, Perceptron, AdaptiveLinear Neuron:ADALIN, Widrow-Hoff learning rule...)
見つけられないとすれば,古典的 (1960~1980年頃) ゆえに電子化されていないためです. 現行の商用LLMがそれらの情報を簡単に連想して引用できず, DR等で検索しても出てこないのはその為でしょう.
これらに簡単にアクセスするためにはやはり学術機関に所属して図書館を利用するのが圧倒的に楽です.マイクロフィルムや紙媒体でしか残っていないものもありますから.
また, 有料データベースであるJSTOR,IEEE Xplore,SpringerLinkなどにもアクセスが出来ます.
なお,arXivはあくまでプレプリントですので,論文として引用するには査読を通過したものをつよく推奨します.ジャーナルもものによっては不十分な査読で掲載されてしまいますので,トップカンファレンスのものを信頼できる足がかりの論理として扱うのが基本的な考え方となります.
また, 「分からなければ (大量に貼った)論文を読んでください」という姿勢は, それぞれをどう引用し, どのように自分の主張と論理的に接続するかの説明がなされなければ根拠として見なされないのが一般的な考え方です.
ブログとしての掲載はもちろん自由ですが, それらを十分な説明として取り扱ってもらうには至らないでしょう.
論文を引用するからにはそういった丁寧な取り扱いをすることを期待されるものです. 「敬意がない」と他の方から指摘されるのはおそらくそれが理由でしょう.
これは,過去の論文を引用しながら新たな主張を論文として営々と積み上げ続けてきたアカデミアの「過去への感謝」という慣習です.
人の行動は自由ですから「こうしろ」とは申し上げませんが, この暗黙の了解を保持する (≈研究機関に所属したことのある) 方からの理解を得るのはこのままですときわめて難しいであろう, とアドバイスさせてください.
こういった主張のやり方を自分なりに一から身につけるのはたいへん難しいので, どなたかそういった手法を学べる信頼できる方に師事することをおすすめしている次第です.
もう15年ほど前のことになるけれども、サークルの後輩２人のことを、最近よく思い出す。
単純に、子どもの保育園の送迎途中で、学生時代に行ったラブホテルの近くを通るからだと思う。
それまで意識することはなかったのだけれども、どこぞの市長のラブホテル騒動からふと意識するようになって。
経緯はさておき、思い出すのは、自分から見て１学年後輩の石田君と、２学年後輩の渡辺さん。
石田君は頼れるリーダー格で、次の部長間違いなしという感じだった。
計画を立てるのがうまいし、リードするのもうまいし、今ならシゴデキって評価されるタイプだと思う。
ただ、ちょっと不器用そうなところがあって、イケメンタイプではなかった。
渡辺さんが超絶肉食系女子で、食い散らかしていた。そんなことを知ってから知らずか、石田君が渡辺さんに惚れた。
渡辺さんはメンヘラではないけれども、今なら性依存症と言われるんじゃないだろうかと思うくらいに人肌に飢えている人だった。
渡辺さんには同じ学部学科に彼氏がいたけれども、だんだんと倦怠期に突入。
そのタイミングで石田君は渡辺さんに猛烈なアプローチ。しかし、渡辺さんは靡かずサークル内で別に彼氏（初代）を作った。
その後も、石田君は渡辺さんにやさしくしつつ、渡辺さんはサークル内で彼氏（初代）と懇意。愚痴聞き役だけ石田君。
渡辺さんは彼氏（二代目）、彼氏（三代目）、彼氏（三代目・復権）を経て、それでも石田君は彼氏になれず。
そんなある日、何となく渡辺さんと深夜にドライブに行っていたら、石田君からアプローチをかけられている件について相談された。
曰く、石田君ではイケメン度合いが足りないから相手として微妙らしい。ちなみに僕はOKだと。
僕からは「じゃあ、振る口実に僕と付き合ってることにすればよいよ！」と軽々しく提案し、渡辺さんは大爆笑。
その案は採択され、渡辺さんは石田君に「僕さんと付き合うことにしたからナシ！」とメールした。
渡辺さんが助手席でメールを読み上げつつ、僕が返信メールを提案しつつ、当時のガラケーで爆速で返信合戦。
そんななか、ちょうどラブホテルの前を通ったので、あきらかにラブホテルと分かる写真を送り付けて諦めさせることになった。
駐車、入館、入室、入浴、その他諸々、「それと分かる」けれど「もちろん映ってない」という写真を撮って送った。
お酒を飲んでいるわけでもないのに何か盛り上がってしまい、渡辺さんと二人ゲラゲラ笑いながら写真を撮って、送信。
行き過ぎた遊びをした結果、そのあと石田君の心が折れてしまった。
若干、申し訳ないことをしたと思う。
（追記）
BMI21、健康診断は問題なしだが、甲状腺が普通より大きいらしい
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マジで眠い。電車で立っていても寝落ち。椅子なんて座れば秒で寝る。
会議中にウトウトしてしまうなんて日常茶飯事。みんながスクリーンを見ている間に寝落ちしたことがあったので、どうにか姿勢を変えて頑張る。が、無理なので考えるフリして目を閉じないとダメ。
何度か注意された。自分でもありえないと思い、怒られるのは本当に嫌だし、会議は聞かないと仕事に支障が出るから嫌なのに寝落ちする。馬鹿。自分をぶん殴ったり、顔を洗ったり、空気を吸いに行ったりしたが駄目。5秒後には寝る。
会社では1時間ごとに室内の非常階段で寝ている。会社も「1時間ごとに10分ほどの休憩はしてもよい」というルールなので。ぶっ通しの会議だけが最悪。
運転は1時間に一回はSAで30分ほど寝ないとダメ。（一度、2時間運転していたら寝落ちして死を覚悟したので）
学生の時、飲食店のホールのバイトも、意識が飛ぶ。オーダー中にぼーっとして目は開いているのに寝ているみたいな状態。バチクソ怒られた。水を注いでいるコップを落とすとかザラ。
眠いなって思って寝るんじゃなくて、眠k…zzzって睡魔の意識が出たときには寝ている。
学生の頃も大好きで楽しい授業でも寝落ちする。気が付いたらノートが汚い事にはしょっちゅう。会話の途中でウトウト→頑張る→反動で爆睡がループ。運動部だったが、試合中もぼーっとし、ベンチにいるときに寝落ちするので辞めた。ボールが見えているはずなのに気が付いたら落とすとか。
大学入試も当然眠い。無理。なので自己推薦やAOで長い筆記試験から逃げた。または論文を爆速で書いた。テストは基本爆速で終わらせた。長すぎる場合は15分×n回は絶対睡眠にとられるのを覚悟の上でやるしかなかった。
酒・たばこしない。
飴もガムも食べながら寝る。カフェインは動悸が激しくなるので飲めない。というかそれでも寝る。
就寝中にカメラを設置して確認してもいびきはなく、寝相に問題はない。寝起きも問題ない。
かといって無限に寝れるわけではない。8時間睡眠くらいで目が覚める。1時間ほど活動すると眠い。その時は10～30分寝れば起きる。
眠い。遊びに出かけても眠い。ゲームしたいのに眠い。仕事も楽しいのに眠い。好きなアーティストのコンサートでも眠い。1回殴られてみたけど眠い。
病院に学生の頃行ったけど「はぁ？どうせ徹夜してるんでしょ」「大人になれば治るから来る必要はない」ってなんかすごく信じてもらえなかった上に「寝たいとき寝ればいいじゃない。それで解決するんでしょ」って詰められて以来行ってない。
信号待ちすら眠い。寝落ちで起きた時に「また寝ていた…どうして…」って自己嫌悪になりまくるのも嫌だ。新人教育で喋っている最中にｳﾄ…ってなってほんと嫌だ。この文を書くだけでも、もう眠くなってきた。
夫がそうだ
結婚して10年になるけど、セックスしたのは片手で足りるほどの数。
それもほとんど私から誘っているし、最後までできたことない。セックス苦手みたい。
夫は驚くほど性欲がない。抜いてるのも見たことないし、風俗とかもってのほか。
最初はレスなことに悩んだけど、でも愛がないわけじゃなくて淡泊な性格体質なんだなと受け入れて
悩まんくなって普通に仲良し夫婦。愛情深い性格で甲斐性もある。
苦手な事を強要するのも可哀想だなと思ったから、子どもはamazonで売ってたシリンジ？でちゃちゃっと作った。文明社会ありがとう。
こんな夫婦もいるので、セックス苦手な女子も、合う人きっといると思うから、あきらめないで探してほしい。うちの夫は婚活サイトに落ちてたから、爆速で拾った。
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「My Job Went ToIndia」の改題改訂版が「情熱プログラマー」なんだ！ありがとう発注したわ。（たぶん達人プログラマーと混同して読んだ気になって読んでないパターンだわ）
俺の悪文のせいで意図が伝わらなかったであろうブコメがあったので、要旨だけ書き直しておくな。
ただ忘れないで欲しいんだけど、TerraformメンテしてAWSとかGCPで立ち上げてサービス公開するまでの速度は、相見積取って稟議通して部材調達から入ってた時代に比べると爆速だけど、人間の技術屋の需要は増えてる。
俺は、「マスタリングTCP/IP 入門編」を人間が読んで理解するのは古いよね、という時代にはならないと思ってる。
Slerが自前で手元で試すようになるから～ってのも懐疑的。SIerやメーカーが内製すると必ず子会社作って分離、ぼく発注者きみ受注者にしたがるので。これは技術じゃなくて感情とか経営の問題。
（ただし、Slerが7payみたいなことやらかすのでは？って疑問なら同意。たぶんそういう生成AIで俺たちでプロダクトなんか簡単に作れるじゃんよギークいらね（仕様バグあり）は一時は増えるだろうね）
追記ここまで
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VibeCodingでIT技術者は不要になるのか？という話題が花盛りなのは理由があります。
ギーク（現場でコードを書いていたい人）が分かる話から、スーツ（人を集めたりお金を集めたり営業をする）が分かる話になってきたからです。
具体的に言うと、OpenAI社をはじめ続々とTDD(テスト駆動開発)でやってますみたいな、具体的な開発スタイルの話が出てきたから。
そうすると、現場の座組チョットワカルという強めの経営者が理解して判断し始めるんですね。
でもね、その道はもう15年も昔に我々は通り過ぎました。前回のブームと何が違うでしょうか？
技術者なら電子も機械も強電も弱電もお世話になったことのあるオーム社が過去に出していた直球の本の話から。
「My job went toIndia :オフショア時代のソフトウェア開発者サバイバルガイド」という書籍、何と発行年は2006年です。
かいつまんで話すと、インターネットが整備され、輸送コストがほとんどかからないソフトウェア開発では、アメリカのエンジニアは給与の面でオフショアに歯が立たない、だって、1/10の給与でインドのエンジニアは働くんだぜ？という本です。
そうした、価格競争力で負けるアメリカのソフトウェアエンジニアは、如何にして今後サバイブすべきなのか、という本になっています。
（普通に面白いしAIコーディング時代に通づるものがあるので復刊を希望したいところですが、まあ直球過ぎる題名を何とかしないと再販は無理でしょうな）
そして、JTCや外資問わず、過去にオフショア開発を経験された技術屋のみなさんははてブにも多く生息されているでしょう。
では、ジュニア開発者は不要になりシニア開発者のみになって、いまのソフトウェア開発は主に安い給与で働いてくれるところに遠隔で作業してもらって、レビューだけすれば良い環境ですか？
そうはなっていません。なぜでしょうか。
さて、今普通にXと連動する中古品売買プラットフォームを開発しようと思ったら、どうやってつくるでしょうか？
この文脈に埋め込まれたいくつもの情報「今」「普通」「連動」「中古品」「売買」「プラットフォーム」「開発」を解釈し、すり合わせ、未来の運営者も含めた全員に伝えるためのコストが、コミュニケーションコストです。
そうなると、「ちょっと良い感じにラフでいいからプロトタイプ作って持ってきてよ」で話が通じるのは、受注者マインドがしっかりした日本の受託開発現場の精鋭たちになるわけです。
テストケースだけを通過するように、内部テーブルを持たせた関数を大量に持ってこられてレビュー時に頭を抱えた経験が無いひとは、とても幸運なのです。
とは言え、これは何も文化の違いに起因するだけではありません。仕様とは、環境によって定まるものだからです。
例えば、うるう年判定の関数は、1581年以前をエラーにしますか？1873年以前をエラーにしますか？（ヒント：明治六年）
テスト駆動開発、古い言い方で言えばテストファーストの考え方は、成功したすべてのプロダクトで例外なく、ただの一つの例外もなく、必ず最初から取り入れるべきだったものです。
品質は最後に振りかける粉砂糖のようなフレーバーではなく、最初から設計に組み込むべきだからです。
ありとあらゆる趣味において、最初から良いものを使えば時間を無駄にせずに済んだ、と言われるような初期投資の大切さが説かれます。
果たして本当でしょうか？
そうです、その趣味にハマって生き残りサバイブした人から見れば、過去にその時点で投資をすべきだった、というのは正しいのです。
その趣味にハマれなかった人からすれば、少ない投資で自分に合わないことが分かったという合理的な選択であることと矛盾しません。
そのため、全ての失敗したプロダクトは、テストケースを書く時間でプロダクトを作り上げて、さっさと世に問うべきだったわけです。
少し昔話をしますが、オフショア開発において重要なのはドキュメンテーションとテストケース、それにレビューでした。
他の部署で失敗しつづけていたオフショア開発のやり方は、端的に言えば"教化"でした。
具体的には書けませんが、グッとお安い単価の国に出す仕事を、日本の会社に出すのと同じようにすべく、相手の会社のメンバーを教育して仕立て上げるブートキャンプの仕組みを作り上げていました。
発注側を変えずに済むように受注側を教育して、日本の会社に出すのと同じように単価の安いところに出せたらお得ですよね？でもこれは必ず失敗します。
何故か。だって、日本の会社と同じように働けるようになったら、日本の会社に就職するじゃないですか。少なくとも価値は上がったんだから単価を上げるように交渉しますよね？
結局のところ、当初言われていたような劇的な節約にはつながらないわけです。それなら下手に転職されるよりも自前で現地工場でも立てて地元に貢献しつつ雇用を創出した方が喜ばれるし持続可能です。
小なりとも成果が上がった方法は、フィードバックを相手ではなくドキュメントにした場合でした。
例えば先ほどの例で言えば、テストケースは通るが意図したコードにならなかったとき。
「普通はこういう意図でコードを書くから、テストケースを通るにしても、関数は次からこう書いて」というのが、相手に対するフィードバック。
「関数を書く前に、関数の意図をコメントで残して、レビュー時にはそれを見ましょう」というプロセスの修正が、ドキュメントへのフィードバック。
こうすると、担当者が退職していなくなっても、次の担当者はその方法を参考にすれば良いわけです。
これ、何かに似てませんか。現在のAIコーディングのベストプラクティスと呼ばれるものに非常によく似ているんです。
つまり、オフショア開発というのも、設計と実装が分離できるという前提に立って動いていたんです。
そして、実装しながら設計しても問題ないとする場合、それは「技術的な問題」ではなく「組織構造」に起因します。
つまり、プロダクトの構造を分割して、オフショア開発側に設計と実装とを委譲して、実装しながら設計を変えてもらうことが許容できるのは、契約や責任分界点、輸出入の法規を含めた法務の領域です。
少なくとも当時、諸々をクリアにして相手側にプロダクトの一部を荒い設計と共に切り出して、コーディングしながら再設計してもらい、テストケースを完備したコードとドキュメントを共に完成までもっていってもらったことは、大きな成果であったはずです。
（当時日本側と仕事をしたという実績があると大きな実力があるとみなされたと聞いたので、今はより良いところで良い仕事をされていると思います）
（あと、コミュニケーションコストと輸出入の関連法規が複雑だから）
少なくとも、納期までに契約したこれを納品してください、という枠組みの中では、実装作業だけ切り出すことはできない、というのが教訓として残ったはずです。
少なくともあと数年、場合によっては10年スパンで、日本ではほとんど変わらないと予想しています。
これは技術の話ではなく組織構造や、もっと言えばお仕事の進め方と契約の話だからです。
そうは言ってもジュニアエンジニアの簡単な仕事が減って成長機会が失われているのは事実では？と思うかもしれませんが、そもそもの前提が誤っています。
未経験（弱経験）者を雇って戦力まで鍛え上げる必要があるなら、AIに仕事渡してないでそのジュニアエンジニアにやらせるべきなんです。
ジュニアエンジニアとAIと両方にOJTさせて、その違いをレビューの場でフィードバックしてジュニアを育てるわけです。
もし、そんな時間は無いというなら、元々ジュニアエンジニアをOJTで育てていたというのは幻想です。
（たまに、失敗が経験になるとして、会社に損害を与える方法でジュニアを"教育"しようとする人がいますが、商習慣的にも信義則違反ですし言語道断です）
シニアエンジニアだけで事足りるとしてジュニアエンジニアを雇わなかった企業は、シニアエンジニアが抜けてガタガタになります。
これは中核エンジニアがゴッソリやめた会社が傾くなんて言う話で、昔からそうです。（たいてい、もっと人雇ってくれ待遇上げてくれみたいな悲鳴を圧殺した結果だったりします）
昔から、中堅がやれば手早い仕事を新入社員にやらせて鍛える、その代わり質は悪いし時間もかかるしフォローも必要だったわけでしょう。
AI時代が到来するとしても全く同じです。AIが出力するコードレビューで悲鳴上げてる場合じゃないんですよ。
レビューできるシニアエンジニアが足りなくなると予想されるなら、当然、ジュニアエンジニア雇ってレビューできるようにする必要があるんです。
そしてそれは、技術的な問題点ではなく、組織的・経営的な決断です。
国産LLM開発の文脈でもそうなんですが、ハードウェアの進歩を無視して話をする方が多いのが気になります。
現時点のコンピューターパワーは、10年後には手の届く価格になる可能性が十分高く、もっと言えば20年後には個人が所有する可能性すらあります。
いまから20年前の2005年は、Youtubeが誕生した年です。その時に、誰もがいつも手元にビデオカメラを持ち、即座に動画を世界に公開できるようになるとは思っていなかった頃です。
今もそうだと思いますが、ある分野で必要な性能にはもう十分という期待値があり、10年経てばある程度大きな会社の部署単位で現在最先端のコーディングAIがローカルで動くようになると想像するのは容易です。
そうなったときに、果たして営利企業が、エンジニアを育成するというコストを支払うかといわれると、疑問です。その時点で今後のリアルなコストと比較対象可能になるので。
だって、筆耕担当者とか、清書担当者を雇わなくなった企業って、多いでしょう？
My job went toAI として、じゃあ残るものは何？というのはオーム社の本を読みましょう。再販しないかなあ。
今後数年は変わらないでしょと書いたら今現在進行形で変わっとるわいと突っ込みが来そうなんで防衛的な意味で書いておくんですが、あなたは過去数年間同じ仕事してたんすか？
仕事のやり方とか内容とか、言語とかライブラリとか、毎年のように変わってたでしょ。
レビューの比率が多くなったとか、コード書かなくなったとか、そういうの、たぶん管理職になった人が嘆いてたのと同じっすよね？
少なくとも、ジュニアエンジニアが低品質なバイブコーディング結果を寄越すようになってレビューが大変とか嘆くのなら、まともなコーディング規約一つ作れていない組織の脆弱さを嘆くのが先では？
手癖でバイブコーディングしてヒットしたプロダクトに、あとから品質上げるように大工事するリファクタリングと言うよりリビルディングな仕事って、別に今もありますよね？
散々テストケースを書かなくて良いプロダクトなんて無いという講演だけ聞きに行って、自分とこでテストケースが自動で走るようになって無いなら、そこが問題でしょ。
スリープ登場以来スリープを使ってきたけど、カバンの中で勝手に復帰したり安定しなくて困ってたから、
ムーアの法則絶頂期ならPCが爆速陳腐化してたからゲーム専用機の価値があったけど、今は停滞してるんだからAPU流用で「VAIOのゲーミングPC」が出てもいいのにな
1995年～2015年位まではPCのスペックが3年で1～2桁くらいの異常なペースで進化しており、PCゲームと言えば「2年前に30万円で買ったPCの性能が今ではドンキの激安PC未満相当まで相対的に落ちているから、このPCではもはや最新ゲームの起動自体が不可能」とか「去年組んだ最強ゲーミングPCだから、今年に出た最新ゲームでもまだ画質設定の一部をLOWにすれば、大部分MIDDLEでも遊べる」といった狂った状況が続いていた
そういった状況で、ソニー・プレステや任天堂などのゲーム専用機は、発売時は特殊なアーキテクチャでPCの進化を5年先取りして美麗なグラフィックスや新しい価値を提供し、終売時はPCには劣るがゲーム自体が特化しているので十分楽しめるという価値を残し、そして「初代」から最終型まで価格や消費電力が落ちていく一方、性能を一切変えないことで「発売日に並んで買った初期型なのに、今では最新ゲームが動かない」という状況を回避していた
しかし、2010年代くらいからゲーミングPCの進化が急減速し始め、5年で20%くらいまで落ちて今に至るので、今ではこの「ボクのおこづかいで買った初期型」現象はもう発生しなくなっている。同時に、同世代のスマホよりも画質が凄惨だったチップセット内蔵グラフィックスも性能が上がり、更にUnityなどの無料ゲームエンジンが登場してイチからC++でプログラミングを極めなくてもゲームが作れるようになり、これらの合わせ技で「殆どのゲームは殆どのPCで動く」状況が完成した
こうなった今、「ゲーム専用機だから安心」という価値はほぼ無くなっている。今こそPS2～PS3時代にどっかのソニーの久夛良木とかいうオッサンが夢見ていた「ソニーのエコシステムでマルチメディア」環境を実現すべき時が来てる。んだからさっさとSteamや一太郎やらPrime Videoやらをプレステに移植するなり、プレステにWindows実行機能を付けたモデルを作るなり、やればいいのにと思うんだがなぁ。
でんでん現象とは発祥は不明だが今となっては懐かしい売りスレ(アニメDVD・BDの売り上げを見守るスレ)で多く使われたネットミーム。
伝説の勇者の伝説のアニメ放映時(2010年！？)に当初評価は酷評に傾いていたが最終的に絶賛に転じた。ただし、感想の投稿数などは目に見えて減っていったことから、「批判者が離脱していった結果、高評価者だけが残っていくことで評価が歪む現象」のことを指す。
「お前らおもんないって言ってたけどSNSでは絶賛されてる！」→「でんでん現象だろ」というような使われ方をする。
もろちん、その評価数が減少していったことを定量的に測定しているわけでは当然ないので、ただ単に自分が嫌いな作品が褒められていた時に使ったりするいわゆるこん棒的な役割を果たすことも多い。売りスレで流行ったのは「売上」という客観的な評価軸があったので「絶賛していた人間の寡多」を測ることができたからかもしれない。
で、今ちょうど、秋ドラの解禁時期でネットメディアがあの作品は酷かったこの作品が高評価だったという記事を出していくが、その中で多いのが「初回は酷評されたけど2回(3回)で、だんだん面白くなってきたという投稿が増えてきた」と紹介する手法。
でもこれ、だいたいでんでん現象。
訓練されたアニヲータなら伝統の儀式として３話切りと称してとりあえず３話までは見るが、ゴールデンのドラマ見るような人はそんな暇じゃないからね。爆速で切るから。残ってるのは１話から面白いと思った奴か、まだ希望があるなと思った奴だけだから。
右肩上がりに視聴率が上がっていく作品でも初回酷評されてたとかのケースってほとんどない。元から評価は高かったのが好評を聞きつけて興味なかった視聴者が増えてってるだけだから。最近だと全領域異常解決室なんかはミステリとして凡庸だなぁという評価が４話くらいから急にテイストが変わって凡庸さの裏が現れて面白くなって評価が反転した、みたいな話があったけど、視聴率は別に上がってない。
※サブスク全盛期に視聴率は評価の基準としてどうなんだという意見は認める。
まぁでも結局、評論家でもクリエイターでもない俺たちが数字なんか気にする必要まったくないから、自分が面白いかどうかだけで作品を語ればいいだけなんだよな。ルフィもそう言ってたし。
みんなどうやってるんだ？
技術の進歩は急速でコツコツとプロンプトと打ちながらやる今のやり方もそう長くはなさそうなので何となく記録しておく。
ローカル、5070Ti
メガネを光らせながらCivitaiで最新のcheckpointとLoRAをチェック。
今のbasemodelの主流はIllustriousかponyで更新の9割以上はこの二つ、普及帯のGPUでも利用可能で品質も十分なのが理由か。flux以上は盛り上がってない。
あと、LoRAのトリガーワード管理がめんどくさい。そろそろメモ帳でやるのも限界。
日常生活からインスピレーション得てその日のキャラを決めるのが紳士流。
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まずはベースとなるプロンプトを決めて一番好みの出力となるモデルとLoRAの組み合わせを試していくが、この時になるべく簡素なLoRAとプロンプトで仕上げるのがポイントだと思っている。
後々複雑な構図やポーズを作り上げる場合、この時点でプロンプトがパンパンだと追加プロンプトが十分効かなかったり(無理やり:2)強くしようとして画面が溶けたりする。
品質系プロンプトは省略しているので知りたい紳士は「Illustrious 品質プロンプト」とかでLLMに聞いてください。
そんなわけで好みのキャラと画風を仕上げたらついに叡智タイムである。
単純に好きなシチュをポンポン出すのもいいがストーリー仕立てにするのもいいだろう。
（ex.研究所に来た魔改造性癖ガールを研究員としてどんどん魔改造していく）
谷間が見たいぜ...
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ワ～オ
血管がうっすら見えてる巨乳が見たいぜ...
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ガッデ～ム
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ひゃ～
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なんてはしたない！
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叡智すぎる！
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もうらめぇえええええ！（白反転）
～どうしてこんなことになったのか～
モンハンワイルズをやるためにPCを組んだのだが3週間くらいで飽きて放置していた。
そんなある日ブックマークしているpixivのイラストがbanされて消えていて大変落ち込んだのだが（数日後復活してた）
いや待てよ、あれAI生成だったな、だったら自分でできるのでは？と思って始めたのがきっかけである。
～～（反転戻り）～～
ejaculation
そんな感じで時間がかかるしめんどくさい。動画や漫画の手軽さが身に染みる。
生成の利点はとにかく自分の好みにカスタマイズした画像が出力できることだろう。いままで吸収してきたコンテンツや尖らせてきた性癖全出動の総合格闘技である。
また、画風の方向性としてはフォトリアル系やイラスト系などいろいろあるが、セミリアル系が凄い。一例としてフワフワの毛皮をまとったかわいいウサギ亜人が出力できる。
ピンク色のバッファローちゃんのもっとすごいやつみたいな感じ。正直フォトリアル系だったら生成じゃなくていいじゃんって思う。
{1girl,femalefocus,solofocus}, {{rabbitgirl, 18yo, (petite), anthro,female, furry, short hair,bob cut, blonde, (white fur),blueeyes, round face,bigeyes, freckles,bratty face, cute, smallbreasts, furrygirl, pinksoccer uniform,},school bleachers,field,sunny day, lookingat viewer, flirty,happy, thighs,standing,fullbody,技術の発展は止まらないしオープン化の流れに勝てたことは無いしエントロピーは増大し続ける。
LoRA作成自体が爆速になるかi2iで画像だけでLoRA並み使えるようになるし、動画も実用レベルになるだろう。
気になるのはモデルの要求スペックがローカルHWで間に合うかどうかと規制だ、いまの同人並みに落ち着くとするとローカル生成のキャラLoRAは実質セーフであり続けるだろう。
高品質動画生成はオンライン生成が主流になると生成プラットフォームを整備したもん勝ちだが、コンテンツだけ大国でありモザイクにより健全な性的秩序が守られている我が国は今回もgood loserとしてコンテンツを吸われ続けます。南無三。
https://anond.hatelabo.jp/20251008090511
↑この話の続編です
ひょんなことがきっかけで
さてここから先はどうすれば？
・既婚
・30代
・有職者
※見バレしたくないのでざっくりで
まずは前提条件を整理しておく。
⚫︎夫について
大大大前提、
夫には全く不満はない。
夫はとても聡明で、頭がキレる人(特に合理主義者)にありがちな冷たさは全くなく人間らしい温かさのある人。
この人と一緒にいれて良かったなと思える人。
夫から4年ほど求められてない。
当初は悩んだけど、
仕事×ホルモン低下で、夫婦間のレスは気にならなくなっていった。
⚫︎女風で検証に至った背景
わたしの性癖に刺さりすぎる執刀医のダブルコンボで、ここにきて急な性欲。
ちんこに支配される男の気持ちが少しわかったよ、大変だね男って笑
頭は回ってるのに、気づけば性欲にスリップしている感覚。あれは怖い。
自分の欲を満たす上で、
夫との関係は壊したくない。
でも外からの刺激は欲しい。
執刀医本人はどう考えたって無理。(あっちから願い下げでしょうが笑)
管理可能と判断した。(もちろん女風は本番なしですが念のための検査)
検査の手間も考えると、
だらだら続けるつもりはないので、
1ヶ月ほどで短期で。
9月に3回、タイプを変えたセラピストでトライしてみることに。
どうせ行くなら、自分の中で何を確かめたいのかを明確にして、臨もうと思った。
1.自分の性癖は特定したけど、身体的な刺激のみでも満足できるのか？
2.そもそも性欲なのか？それとも恋愛的なときめきが欲しいのか？
長くなったんで、気が向いたらまた書きます。
これは大谷にもMLBにも限らなくて、アメスポ全般で見られるやつ。どのスポーツにも「どうでもいい記録マン」がいて、こういうまじでどうでもいい記録を爆速で発掘してくる。どうも米国人にはそういう気質があるやつが一定数居るっぽいんだよな。でもそれを探してくるためにはしっかりしたデータベースが必要なわけで、これはこれでアメスポ文化の分厚さだと思う。
トラバのこれはたぶん的外れ。前NFLで見たのでは先発QBがRoethlisbergerとMettenbergerだった試合で「先発QBの苗字の文字数の合計が26！ 1970年以降で一番多い！」というのがあった。あいつらまじでなんでもいいんだよ。
まじでみんな〜！チョーたくさんのマジリスペクトなみんなと、自民党の新しい時代を刻んだよ！あざます！マジ感謝！🙏
まず、これまでマジで、参議院も衆議院も少数派でチョーきつかったのに、野党のみんなともめっちゃ丁寧に向き合って、ヤバい苦労を重ねてくれたんだよね。しかも、去年の総裁選の時に激アツで言ってた、防災庁の設置とか地方創生にデカい道を開いてくれた石破総裁には、マジで心からリスペクトと感謝を伝えたいっす！あざっした！💖
今、うれしいってよりも、マジでこれからがヤバいって思ってる。みんなと一緒に力を合わせてやらなきゃいけないことが山盛りなの！
マジでたくさんの政策、しかも爆速で実行しなきゃいけないことがいっぱいあるんだから！そして、みんなと一緒に、自民党をもっと気合い入ったアゲアゲな党にする！たくさんの人が抱えてる不安を希望に変える党にするために、マジで頑張るよ！✨
さっきも言ったけど、ウチは約束は絶対守るよ！全世代がフルパワーで、全員参加で頑張んなきゃ、マジで立て直せないって！だって、人数少ないし、もう全員に働いてもらうからね！馬車馬みたいに働いてもらうんだから！🐴
だからみんなも、ぜひ日本のために、そして自民党を立て直すために、それぞれの得意分野で、マジでたくさんお仕事してほしいんだ！心からお願いしまーす！🙏
んで、ウチはこれからちゃんと謙虚にやってくから、色んなアドバイスちょうだいね！マジでお願いしまーす！