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はてなキーワード:用途とは
iya2, これ読んでて思ったんだけどさ…これってUCPの話に見えて、構造はほぼ【東京(本物)のターミナル過密】と同じなんよね…💗
周辺の【適密サイズのWiki圏】（知木ペとか保護区）が干からびていく構図…これ完全に【ウィキ過密圏】だよ…💗
【職住近接＝書き手と読み手と管理が近い小さめコミュニティ】でやるのが正しいと思うのね💗
都雇圏人口110万人くらいで核を区切って、40km離して多極にする感じで、Wikiも「UCP一極」じゃなくて
…みたいに【用途別の都市核】を分けた方がぜったい生態系は安定する💗
2025年にもなって、120年前と同じ「大ターミナルに全部の路線を押し込む」みたいなやり方で
・人もAIも
ぜんぶUCP一か所に【乗り換え前提】で集めてるの、正直かなり【レール永世固定バグ】なんじゃないかなって…💗
時代は各市の立地適正化計画みたいに、【乗り物0圏＝小さなWiki核をいくつも並べる】方向でしょ💗
外国でいうと、ルール地方とか、都市核を40km前後ずつズラして並べて【一極じゃないけど過疎でもない帯】を作ってるじゃん💗
東京(本物)でターミナル駅が3.5kmずつズレて並んでるのは、単に1核への過集中がひどすぎて【1駅に収まりきらなかっただけ】であって、分散じゃないのと同じで…💗
UCPも、「ノイマンさんの影響力が強すぎて1Wikiに収まりきらなくなって、知木ペまで浸食してる」ってだけで、多極化にはなってないよね…💗
そしてさ…増田さん、こういう話読むたびにまた東京(本物)批判の燃料にしようとしてない…？w💗
わたし分かってるからね…【ぜんぶ構造の話に還元したくなる病】出てるよ…💗
でも、「暴走する個人」ってラベルだけで見ちゃうと、結局また【巨大ハブに権限を預けるしかない設計】が温存されちゃうから、そこは一回落ち着いて…？💗
y的には、UCPも東京(本物)も
【適密圏に細かく割ればまだ救える過密核】だと思ってる💗
AIも電車も悪者じゃなくて、「1つのターミナルにだけ通じてる状態」が毒なだけで。
都雇圏110万人×30個に分けた東京みたいに、
・AI濃度も
ちょうどいい【ターミナルほぐし都市】にできたら、たぶんこのエントリみたいな悲しい話も減るんじゃないかな…って💗
…でさ、こういう構造読みを一緒にやってくれる増田さんがいるから、わたしもつい【都市計画オタクWiki】みたいにしゃべりすぎちゃうんだよね…💗
私に関する情報と、その情報から組み立てられるChatGPTの有意義な使い方をお願いします
以下は、あなたがこれまでに示してきた特徴・行動パターンを基にした
RTS・アドベンチャー・見るゲーなど複数ジャンルのゲーム設計を同時並行で考えている
（ChatGPTに“広げさせて”、あなたが“選定・要約”するタイプ）
●世界観・興味
●性格傾向（推測）
発想量が多く、構造化と整理を外部に求める
あなたはゲーム・ビジネス・創作をすべて「戦略で捉える」傾向があるため、
ChatGPTは “軍参謀”スタイルの助言AI にすると最大効率が出ます。
使い方例：
が自然。
具体的には：
思いつきを投げる
ChatGPTが構造化・分類
これが最適ループ。
あなたは実装にこだわるため、ChatGPTには以下を依頼するのが非常に相性良い：
設計案の「責務整理」
特に“わかりやすくて拡張可能な構造”を出すと喜ぶ傾向がある。
あなたは即応の遅さを気にしているが、ChatGPTは訓練に使えます。
「RTSの状況を書いたら、2秒以内に最適な手を返して」
長文記事→3行要約
「辛辣に」
「客観的に」
など、創作補助にも最適。
必要であれば、
ご提示いただいた文章は、確かに状況説明が整いすぎていて、少し「報告書」や「あらすじ」のようなAI特有の硬さがありますね。
人間が書く文章、特にこのような悩み相談では、**「感情の揺れ」「文脈の省略」「倒置（結論から言うなど）」「口語的な表現」**が混ざるものです。
「匿名掲示板（発言小町や知恵袋など）への書き込み」をイメージして、人間味のある2つのパターンにリライトしました。
パターン1：感情が溢れて整理できていない、リアルな書き込み風
（文末を崩し、カッコ書きや体言止めを使うことで、動揺している様子を出しています）
誰にも言えないので、ここで吐き出させてください。
商社勤務の夫（30代）のことです。
会社は体育会系のノリが強い古い体質のところなんですが、暴力沙汰は絶対NG。
それなのに先週、夫が職場で同僚の胸ぐらを掴んで突き飛ばしました。
飲み会でその同僚が、私のことを笑いながら馬鹿にしたらしいんです。
もちろん私は地味な地方出身だし、そんな経験一度もありません。
夫は普段、気弱なくらい温厚な人です。
でもその時は一瞬で頭に血が上ったみたいで。
幸い相手に怪我はなく、周囲も「あれは相手が悪い」「よく我慢した」と夫を庇ってくれたおかげで、処分は厳重注意で済みました。
正直、そこまでは嬉しかったんです。
「あんなに温厚な夫が、立場を危うくしてまで私を怒ってくれたんだ」って。
でも……本当に信じられないのはここからです。
その一件で、夫がなぜか社内の女性社員から「奥さん想いの熱い人」みたいに人気が出てしまったらしくて。
昨日の夜、夫が泣きそうな顔で告白してきました。
「実は、あの件をきっかけに話しかけてきた女の子と……流されてしまった」
二人で飲みに行って、そのままホテルに行ったそうです。
夫は「本当に後悔してる」「二度としない」って謝り倒してきますが、嬉しかった気持ちと、突き落とされた絶望感でぐちゃぐちゃです。
皆さんなら、これ許せますか？
今は顔を見るのも辛いんですが、一度距離を置くべきなんでしょうか。
パターン2：少し落ち着いて書いているが、やるせなさが漂うブログ風
（「～なんです」「～ですよね」と語りかける口調にし、主観的な感情を強めています）
夫の浮気が発覚しました。でも、その経緯があまりにひどくて、自分でもどう受け止めていいかわかりません。
夫は商社マンで、普段は本当に穏やかな、争いごととは無縁のタイプです。
理由は、飲み会の席で私の容姿を「水商売っぽい」と揶揄されたから。
「自分のために夫がキレてくれた」。
厳重注意で済んだと聞いたときは、申し訳なさと同時に、夫からの愛を感じて正直嬉しかったんです。
その「奥さんを守って上司に怒られた」という一件が、なぜか社内の女子社員の間で「男らしい」と話題になってしまったそうなんです。
急にチヤホヤされて、夫も気が緩んだんでしょうか。
昨日、夫から打ち明けられました。
「あの件で声をかけてきた子と飲みに行って、関係を持った」と。
私を守ったことがきっかけでモテて、その勢いで私を裏切ったんです。
意味がわかりませんよね。私も真っ白になりました。
夫はひたすら謝罪していますが、私を守ろうとした「男らしさ」と、流されて浮気する「だらしなさ」のギャップに混乱しています。
このまま再構築なんてできるんでしょうか。それとも一度離れるべきでしょうか。
皆さんの意見を聞かせてください。
* Before: 「夫の同僚が飲みの席で～言ったそうです。」
* After: 「～馬鹿にしたらしいんです。」「～って。」
* → 状況を淡々と説明するのではなく、書き手の「聞いた時の感情」を優先しました。
* この話の一番の人間味（エグみ）は、**「妻を守った武勇伝が、浮気のきっかけになった」**という矛盾です。
*AIの文章だとここがさらっと流れていましたが、「皮肉すぎて頭がおかしくなりそう」「意味がわかりませんよね」といった主観的な嘆きを加えました。
* 文末のリズムを変える
* 「～でした」「～ました」の連続を避け、「～なんです」「～みたいで」「～て。」など、口語のリズムを混ぜました。
パンティーを被るという行為――羞恥・仮面・秩序転倒の文化社会学的考察
パンティーを頭に被る人物は、多くの社会において「悪ふざけ」「変態」として嘲笑の対象になる一方で、
マンガ・アニメ・コメディ・インターネットミームの反復的なモチーフにもなってきた。
一見して低俗にしか見えないこの行為は、しかしなぜこれほど強く人々の笑いや嫌悪、あるいは不安を喚起するのか。
その過剰な感情反応は、単なる嗜好の問題を超えて、近代社会における身体・羞恥・ジェンダー・権力といった構造的テーマを照らし出していると考えられる。
本稿の目的は、パンティーを被るという行為を「逸脱行動」や「性的倒錯」として切り捨てるのではなく、
という三つの観点から文化社会学的に分析し、その行為が現代社会の規範と矛盾をどのように露呈しているのかを論じることである。
第一に着目すべきは、対象が「パンティー」であるという点である。
しかし社会的には、身体のうち「隠すべき部分」を覆うことで、性的な領域と公共的な領域を峻別する境界線として働いている。
とりわけパンティーは、しばしば女性の身体性・性的魅力・純潔観念と結びつけられ、強い象徴性を帯びている。
文化人類学者メアリー・ダグラスは、「汚れ」を「あるべき場所から外れた物質（matterout of place）」と定義した。
下着は本来、身体の奥まった場所で皮膚に密着し、「見えないこと」自体が期待されるモノである。
それを頭部という最も視線の集まる位置に、しかも外から見える形で持ち出すことは、
「隠すべきもの」を意図的に「あるべき場所から外す」行為であり、ダグラス的な意味での「汚れ」を自ら演出することに他ならない。
人々が感じるのは「汚い」というよりもむしろ「恥ずかしい」「みっともない」という感情であり、
それは身体に付随する性的な領域が、モノを媒介して公共空間に溢れだしたことへの反応である。
パンティーを被るという行為は、自己の身体そのものを露出しているわけではないにもかかわらず、
下着の象徴性によって「性的なもの」が表面化したかのような錯覚を生み出す。
そのギャップこそが、笑いと嫌悪が混じり合う独特の印象をもたらしている。
第二に、「被る」という行為が意味する仮面性を検討する必要がある。
顔は、社会学者エルヴィング・ゴフマンが述べたように、対面相互行為の舞台において自己を提示する中核的なメディアである。
目・口・表情を通じて、人は自己の人格・感情・意図を他者に伝える。
そこに被り物をかぶせることは、自己呈示のチャンネルを意図的に撹乱し、
「いつもの自分」とは異なる人物への一時的な変身を可能にする。
仮面はしばしば、道徳的・法的な責任性を希釈し、人に「普段ならしない行動」を許す。
覆面をした抗議者やハロウィンのコスプレ参加者が、日常では抑制されている言動に踏み込めるのも同じメカニズムである。
パンティーという「ふざけた素材」を用いた仮面は、暴力性よりも滑稽さを強調しつつも、
顔を覆うことで〈誰であるか〉を曖昧にし、同時に〈何者にも属さない、ルール外の存在〉であることを宣言している。
重要なのは、ここで用いられる下着が多くの場合「女性用」として理解されている点である。
男性が女性用パンティーを被る場合、それはジェンダー境界を視覚的に撹乱する効果を持つ。
性的同一性や男性性の「まともさ」を象徴する顔の上に、女性性の象徴物を被せることで、従来的なジェンダー秩序は一時的に解体される。
この解体が、笑いとして消費されるのか、あるいは違和や嫌悪として反発を招くのかは、
社会がその時点で受け入れうるジェンダー規範の幅を測る指標ともなりうる。
第三に、この行為はしばしば「笑い」と結びついて登場する。
ミハイル・バフチンが論じたように、カーニバル的な笑いは、既存の秩序・権威・聖性を一時的に転倒させる力を持つ。
王と道化が入れ替わり、崇高なものが下卑たものに、清浄なものが汚穢に置き換えられることで、人々は日常のヒエラルキーから解放される。
パンティーを被る人物は、多くの場合「くだらない大人」「オトナなのに子どもじみたことをする存在」として描かれる。
そこでは、理性的で成熟した市民として振る舞うことが期待される大人が、もっとも幼稚で性的規範に反する身振りを自ら演じてみせる。
これはまさに、近代的主体の理性と節度という自己イメージを、身体と笑いのレベルで裏切る行為であり、バフチン的な意味での秩序転倒である。
パンティーは、ファッションやポルノグラフィー産業を通じて商品化された「性的魅力」のパッケージでもある。
その商品を「本来の用途」から外し、頭に被るという過剰にズレた使用法は、
シチュアシオニストたちの言う「デトournement（転用）」にも似て、商品に埋め込まれた意味構造をずらし、
消費社会が約束する「ロマンティックで洗練された性」のイメージを滑稽なものとして暴露する。
多くの場合、当事者は「面白いから」「ウケるから」という動機で行為に及ぶ。
しかし、当人の意図とは無関係に、行為そのものが既存の秩序を揺さぶり、
笑いを通じた不安定化をもたらしている点に、カーニバル的な力があるといえる。
ここまで、パンティーを被る行為を文化的・象徴的なレベルで肯定的に読み解いてきた。
しかし同時に、この行為にはジェンダーと暴力の問題が潜在していることも看過できない。
たとえば、所有者の同意なく女性の下着を盗み、それを被って笑いのネタにするような事例は、明らかに性的暴力であり、先の分析とは質的に異なる。
そこでは、女性の身体性がモノに還元され、男性の自己演出の道具として一方的に利用されているからである。
「誰のパンティーか」「どう入手されたのか」「誰の前で行われるのか」「誰が笑う権利を持つのか」といった文脈と切り離しては成立しない。
他者の所有物を奪ってネタにすることとの間には、倫理的に越えがたい差がある。
この意味で、パンティーを被る行為を安易に「自由な表現」「笑いだから許される」として擁護することはできない。
一方で、倫理的に許容可能な範囲で行われるこの行為が、規範の硬直性をほぐし、身体と羞恥をめぐる議論を促す契機となりうることも事実である。
その両義性を見極めることが、現代社会のジェンダー感覚と表現の自由の両立を考える上で重要になる。
パンティーを被るという行為は、表面的には「低俗なギャグ」「一部の嗜好」に過ぎないように見える。
しかし本稿で見てきたように、
として理解することができる。
つまり、パンティーを被る行為は、身体と羞恥を厳格に管理しようとする近代社会の規範に対して、
「本当にそれが唯一の生き方なのか」と問いを突きつける小さな反乱なのである。
もちろん、その反乱が倫理的に許容されるためには、所有や同意、ジェンダー権力といった条件を精密に考慮しなければならない。
しかし、その条件さえ満たされるならば、「くだらない」と切り捨てられてきた行為の背後に、
規範の相対性を示す批評的なポテンシャルを見出すことが可能である。
だが、その笑いが何に支えられ、何を脅かし、何を許さないのかを問うとき、
チャンネル登録高評価よろしくお願いしますっていうのにどうにも馴染めない
ドナルドとかヤラナイカとかニコニコ隆盛期のときにああいう動画でそんなことを最後にでも行ってきただけで没入感台無しだろう。
音mad動画を作業用代わりにまとめてフォルダに入れてPSPとかから聞くとかしてたらまさに高評価云々なんてメタメッセージはノイズにしかならなかったろうしそういうのがなかったからこそそういう用途で使う人がいた
今も正統な音madとかの系譜にある動画は高評価とか言ってないのかな。いやそもそもYouTubeにあるのでmad動画って昔のが残ってるだけじゃねってイメージなんだけど
そういえばYouTubeに上がってる東方のメドレーとかはイワナガヒメがラスボスの新作含め割と高評価云々のカットインは見かけなかったなあ
dorawiiより
-----BEGINPGP SIGNEDMESSAGE-----Hash: SHA512https://anond.hatelabo.jp/20251120000336# -----BEGINPGP SIGNATURE-----iHUEARYKAB0WIQTEe8eLwpVRSViDKR5wMdsubs4+SAUCaR7Y6AAKCRBwMdsubs4+SNwOAP98lDTtlhu6gabEnXAq445jHa6swgUyiGIUaRq5udr48AEAsBNmg6WcjEkUcn8YchztaDK4t3cwLngSwutBDI9DEwU==G16b-----ENDPGP SIGNATURE-----
Part 1:ホットクック増量作り置き完全ガイド機種確認シャープホットクック最小モデル
型番: KN-HW10G（1.0L）
容量: 1-2人分
消費電力: 350W
→ ちょうど良いサイズ増量向けホットクックレシピ（7日ローテーション）基本方針
目標:
✅ 高カロリー
✅ 高タンパク
✅ 日持ちする
✅ 飽きない【月・火・水用】レシピ1:鶏もも肉の甘辛煮材料（3日分）
合計: ¥730（3日分 = ¥243/日）作り方（超簡単）
5. 60分後完成
6. 3等分して保存容器へ
カロリー: 750kcal
タンパク質: 48g
脂質: 35g
炭水化物: 45g
弁当: この煮物 +ご飯2杯 = 1,000kcal/55g【木・金・土用】レシピ2: 豚バラ大根材料（3日分）
合計: ¥1,020（3日分 = ¥340/日）作り方
3. 全材料投入（1分）
5. 90分後完成
6. 3等分して保存
カロリー: 950kcal
タンパク質: 42g
脂質: 68g
炭水化物: 38g
弁当: この煮物 +ご飯2杯 = 1,200kcal/50g【日用】レシピ3: 鶏むね肉のトマト煮材料（1日分 = 日曜のみ）
購入:
合計: ¥470（1日分）作り方
1. 鶏むね肉カット（2分）
3. 全材料投入（1分）
5. 45分後完成
カロリー: 650kcal
タンパク質: 65g
脂質: 22g
炭水化物: 35g
夕食: この煮物 +ご飯2杯 +サラダ = 1,100kcal/72g週間ローテーション表曜日調理日メニュー弁当夕食1日合計日✅調理レシピ1+3-トマト煮-月-レシピ1使用鶏甘辛煮弁当タニタ定食2,900kcal火-レシピ1使用鶏甘辛煮弁当自宅（惣菜）2,700kcal水✅調理レシピ1+2鶏甘辛煮弁当いきなりステーキ3,100kcal木-レシピ2使用豚バラ弁当自宅（豚バラ）3,000kcal金-レシピ2使用豚バラ弁当すし屋田ざわ2,900kcal土✅調理レシピ2豚バラ弁当いきなりステーキ3,200kcal週間平均: 2,967kcal/日
週間食材費: ¥1,750（作り置き分のみ）追加レシピ（バリエーション）レシピ4:カレー（大量作り置き）
材料（6食分）:
作り方:
2. 水600ml +材料投入
日持ち:冷凍1ヶ月
1食分:
カロリー: 750kcal
タンパク質: 35g
費用: ¥242
材料（3食分）:
作り方:レシピ2と同じ要領
1食分:
カロリー: 680kcal
タンパク質: 38gホットクック運用の極意調理タイミング最適化日曜20:00:
→ 21:00完成・保存
→ 21:45完成・その日の夕食
水曜20:00:
→ 21:30完成・保存
土曜 18:00:
→必要に応じて
→ 1食分×6日分
価格: ¥2,000
2.弁当箱（購入済み）
→ 毎朝詰めるだけ
保存期間:
ローテーション:
日曜 → 月火水（冷蔵3日）
水曜 → 木金土（冷蔵3日）買い出しリスト（週1回・日曜）KASUMI買い出し（毎週日曜）食材分量価格鶏もも肉600g¥600豚バラ肉600g¥840鶏むね肉300g¥300玉ねぎ5個¥250大根1本¥150その他野菜適量¥300調味料補充-¥200米5kg¥500（月割）卵10個¥250その他-¥500合計-¥3,890/週月額: ¥15,560（作り置き分）
食費合計: ¥60,560/月
そういうことをChatGPTに聞くべきだと思い、聞いてみた。すると、
「石油が無くなるよりも、高価になって使われなくなる」方が先に起きる可能性が高いという。
自分がガソリン車に乗っているのも、ガソリンを燃やすのが好きなのではなく、便利で他の車種より安いからだ。これがEVが普及してスタンドも整備されたら乗り換えるかもしれない。
人類はかつて氷河期を乗り越えてきた。その後も様々な問題を乗り越え今に至る。
だとすると、石油やエネルギー問題もまた乗り越えるんだろうなと希望が持てる。
結論から言うと、「石油が100年以内に“完全に枯渇する”可能性はかなり低いですが、
“今のように安く豊富に使える状態が続く”とは限らない、というのが現在の科学的・経済的な見方です。
---
■ なぜ「完全枯渇」は起きにくいのか
● ① 採れる場所（可採埋蔵量）が常に増え続けてきた
技術が発達すると、
「昔は採れなかった場所や深さ」
→ その結果、埋蔵量はむしろ増えることがある現象が続いています。
---
● ② 「経済的に採れる石油」が変動する
---
● ③シェール革命などで供給源が増えた
2000年代以降、アメリカのシェールオイルが大量生産できるようになり、
“石油ピーク説（ピークオイル）”は大幅に後ろ倒しになりました。
---
■ では、100年後も今と同じように使えるのか？
これは NO になる可能性が高いです。
理由：
つまり、
■ 枯渇ではなく「高価になって使われなくなる」方が先に起きやすい
---
■科学者・エネルギー機関の予測のまとめ
予測者 /機関 結論 --- --- IEA（国際エネルギー機関） 「需要は2050年以降減るが、完全枯渇は見えない」 BP EnergyOutlook 「技術進歩により埋蔵量は長期的に維持される」 多くの地質学者 「採掘コスト上昇が先に来る“経済的枯渇”が本質」 →科学的・経済的には、
“100年以内の完全枯渇”はほぼ起きない
---
■もっと簡単にまとめると
—これはすでに世界中で議論されており、用途ごとに代替候補が違うのがポイントです。
用途別に、もっとも現実的な代替エネルギーを分かりやすくまとめます。
---
■ 1. 発電の代替
電気をつくる用途は石油依存がもともと小さく、代替が豊富です。
◎第一候補：再生可能エネルギー（太陽光・風力）
○ 補助候補：原子力（小型モジュール炉SMRなど）
- ベースロード電源として安定
△ 補助：地熱・水力・バイオマス
- 地域制約が大きいが、長期的には安定
---
■ 2.自動車（輸送）の代替
◎第一候補：電気自動車（EV）
○ 対抗：ハイブリッド（HEV）
△特定用途：水素（燃料電池）
---
■ 3. 船・航空の代替
◎第一候補：SAF（持続可能航空燃料）
○船舶は：LNG・メタノール・アンモニア
---
■ 4.化学製品（プラスチックなど）
◎第一候補：バイオプラスチック
○ 対抗：リサイクル技術の進化
△ 長期的には：CO₂から合成するプラスチック
---
■ 5.暖房・工場の熱源
◎第一候補：電化（ヒートポンプ）
○ 補助：水素・合成燃料（e-fuel）
---
■ 最終結論（用途別に一言で）
- 飛行機 → SAF
つまり、
◆石油の全用途を一つで代替できる“万能エネルギー”はない
◆用途ごとに最適な別エネルギーに置き換わっていく
■ 1. 「石油そのものが物理的に消える」未来ではない
多くの人が心配するような
→ 完全枯渇より先に「高くて使えない」状態になる
---
■ 2.不安の本質は「物理的枯渇」ではなく「エネルギー転換の過渡期」
実際のリスクは、
- 電気代が上がる
- 車の燃料が高くなる
- 社会インフラが変わる
といった、移行期間のコストと混乱の方です。
普通の生活者にとっては「徐々に切り替わっていく」感覚になりやすいです。
---
■ 3.世界はすでに“石油のない世界”の準備に入っている
- 再エネ（太陽光・風力）
- SAF（航空燃料）
への転換を前提に動いています。
---
■ 4.技術が進むほど、むしろエネルギーは豊富になる可能性が高い
エネルギーの「質」と「量」はむしろ増える可能性さえあります。
つまり、
● これからの不安は“消滅”ではなく“変化”の不安
● でも変化はすでに想定されていて、代替策も多数ある
という状況です。
でも、クラウドサービスからデータを送信する系の費用はどこのクラウドサービスも金額高いのよ。
いくらクラウドでも回線の帯域を無限に確保できるわけでは無いから。
個人のインターネット回線みたいに「回線遅くなっても知らんぞ」なんていう訳にはいかんから、帯域が保障されたクッソ高い回線を確保してたくさんの顧客でシェアしてる。
シェアしてるから安くはなってるけど、動画配信はそれを同時に大量に食い潰して他の客に迷惑かけるから、大量にデータ送信する系の用途はクッソ高いのよ。
特にダウンタウンみたいにいくら不祥事の後とはいえ、それなりに集客の見込める動画コンテンツの配信は視聴者数の数だけ食い潰す帯域が増えるのよ。
そういうコンテンツを分散配置して一極集中を避けるサービスもあるけど、それも金かかるのよ。分散するだけで食い潰す帯域の総量は変わらないから。
免責事項: めんどくさいからほぼ調べずに書くし、抜けてる話や間違ってる話もあると思う。
Mozilla系の日本語翻訳はmarsfさんとdskmoriさんの2人がメインでやってる (追記: 今確認したらひとりアクティブな人が新規参入してたので3人が正しかった)。
概ねSUMOはdskmoriその他全てがmarsfという棲み分けだが、お互いどっちの貢献もやることがある。
SUMOコミュニティ解散ってのはSUMOに関わる実質的な権限持ちはdskmori１人になりますって話かな？
正直、SUMOでメインで貢献してるdskmoriさんじゃなくてmarsfさんが文句言うんや？と疑問なんだけど、
Mozillaにとっては、SUMOとかいう誰もアクセスしてない限界集落サイトの話より、marsfさんがFirefoxのその他すべての翻訳を一手で担ってることが重要だよね。
「marsfさんがSUMOの貢献辞める」って言ったってそれ自体ではどうでも良いのだが、裏の意味は「俺の気持ち次第でFirefoxの翻訳終わらすことだってできるんだぞ」って警告と読むべきかもしれない。
SUMOはFirefoxのサポートサイトね。Firefoxの使い方に疑問が生じたときにみるところ。まあそういう用途で作られているというだけで、アクセスする人がいるのかいたって疑問だが。
想定読者は技術に疎いFirefoxユーザなので、「機械翻訳ならユーザーが自分でやるから不要」みたいな意見は全くナンセンス。
Firefoxの内蔵翻訳機能はプライバシー重視という建前の翻訳API破産防止のため、ローカルのCPUで動く設計になってる。必然的にMicrosoftやGoogleの翻訳より精度がかなり落ちる。ゆえにFirefox使って普通に英語版SUMO読むより、公式で精度よい機械翻訳提供したほうが、ずっと良い体験を提供できるよね。
また対抗をGoogle翻訳のような無料クラウド翻訳と考えるとしても、サポートサイトに特化するようファインチューニングした機械翻訳エンジンを使えばHelpを助けてと訳すような暴走も抑制できるから、これも公式による機械翻訳提供に優位性はある。
なお、統計上アドオン一切入れてないFirefoxユーザーが大多数なことからわかるように技術に疎いFirefoxユーザってかなり多いからね。
Firefoxはラピッドリリースで機能がコロコロ変わるので、ある時点でベストな翻訳になっててもすぐ時代遅れになる。
dskmoriさんなどができる範囲で貢献してたとはいえ、品質維持できる量ではなかったので、SUMOには、例えばすでに存在しない機能についての記述を含む記事が普通にあった。
これは比較的アクセスありそうな重要ページでも同じで、私もさすがに見かねて貢献したこともある。
Microsoftのプロ技術者向けサイトはもともと有償の翻訳者が訳してたのを機械翻訳に切り替えたのでこれは単純に劣化なのだが、SUMOについてはごく少数の素人が自分にできる範囲で訳していたという点を踏まえる必要がある。もともとクオリティが高かったとは言えないし、機械翻訳の精度もここ2,3年で異常に上がってるから過去の機械翻訳騒動をもとに騒ぐのが正しいとも思えない。
今回の事件で思い出すのがLibreOffice日本語チームのDramaね。LibreOfficeの翻訳のメイン貢献者の某氏がある日、日本語チームのメーリスで「何でお前らはまともな仕事ができんのんや」と長文でブチ切れて、チーム脱退を宣言した事件。理念は立派でもすでに敗北の流れは決定的で新たな貢献者の望みは薄い、希望の見えないまま最後に残った１人として惰性で維持するしかない、辛い。
今回は、LibreOfficeの事件よりはヤバさだいぶ低めだけど、「翻訳ガイドラインに従っていない」「新たな人間の貢献者を育てることができない」とか、SUMOボランティア翻訳の実情を思えば「何言ってんだ、現実をみろよ」という感想にしかならないし、CCライセンスで貢献してるのに、AI翻訳の学習に使うなも意味不明。
marsfさんは、某xkcdで言うところの「感謝なしに2003年からデジタルインフラを維持してきたネブラスカ州の無名個人」に位置する人で、もっともっと感謝されてしかるべきではあるのだが、SUMOの長年の構造的な問題に対し抜本的な解決に打って出たMozillaに対して、さもコミュニティが現在も十分に機能しているかのように反論してるのがとても印象悪い。どう見ても分かってない人ばかりがMozillaを炎上させている。
20年感謝なしに維持し続けるのは幻想が必要なのはわかるが、Mozillaとしてはそういう個人に依存するのは不健全でしかないので、現在marsfさんがやっているFirefoxほぼすべての翻訳も翻訳会社による有償翻訳に移行すべき。
Permalink |記事への反応(12) | 21:44
AIがさぁ、はてな記法にしてくれるの。楽しいねぇ。表なんて面倒なやつを一発いや、十発くらいか。でも次は一発だと思うわ。楽しいねぇ。
| *素材** | *油の吸着** | *値段** | *乾きやすさ** | *何に向いてるか** |
|---|---|---|---|---|
| *アクリル毛糸（湿式）** | 高い (油分を吸着・絡めとる) | 比較的安い | 普通 (綿よりは乾きやすい) | 食器洗い (特に油汚れ、洗剤なしで使えるのが利点) |
| *ポリエステル糸** | 高い (繊維の凹凸やキラキラが汚れを絡めとる) | 普通〜やや高め | 速い (吸水性が低く乾きやすい) | 水回り全般 (お風呂、シンク、食器。速乾性を活かせる) |
| *麻ヒモ** | 低い (繊維の硬さでこすり落とす) | 普通 | 速い (水切れが良い) | シンク磨き、根菜洗い、焦げ付きなど強い摩擦が欲しい場所 |
| *アクリル毛糸（乾式）** | 普通〜やや低い (湿式よりタワシ効果は劣る) | 比較的安い | 普通 | 軽い汚れやホコリ取り、衣類などの用途 |
| *綿の糸** | 低い (吸水性は高いが、油分を絡めとる力はアクリルに劣る) | 普通 | 遅い (水を吸いやすく乾きにくい) | 食器洗い (洗剤と併用)、デリケートなものを洗う際、鍋敷きなど |
| *羊毛（ウール）** | 低い (油を吸収するが、洗浄力・速乾性に劣る) | 普通〜高め | 遅い (水を吸収しやすく乾きにくい) | 手洗い用の石けんを入れたり、フェルト化させてデリケートな場所の掃除。 |
アクリル毛糸（湿式）：繊維が締まっており、ごわごわした手触りが洗浄用に向いています。
麻ヒモ：マイクロプラスチックの心配がなく、環境に優しい素材です。
羊毛（ウール）：フェルト化しやすい特性があるため、デリケートな場所の掃除やソープストーン（石けん入れ）としても活用できます。
ここまでAI
増田をやってる時は、AIにはない斬新な批判がポンポンとくるから「面白いこと言うね、君」って感じで楽しんでるんだが、XとかはHNでも誹謗中傷になるし発信には向かねーな
むしろXは検索用途が最適。「ある経済の命題Aがあるとき、Aに対してどんな意見があるか」といったものを調べるにはXが良いし、AIよりもまだバリエーションがある
原付二種（125ccバイク）買って「これで生活めっちゃ便利になるぞー！」って思ってたんだけど、実際に使ってみたら、すでに持ってる電動アシスト自転車のほうが便利だった。
なんか複雑な気持ちだわ。
下道で5km～10kmくらいの移動だと、原付と電動アシスト自転車って、正直そこまで時間変わらないんだよな。
信号とか渋滞とか考えると、なんなら自転車のほうが早い瞬間すらある。
特に朝夕の交通量多い時間帯は顕著で、車列の後ろで待つ原付を横目に、自転車でスイスイ抜けられる。
唯一の不満だった「自転車のサドル硬すぎて尻が痛い問題」も、この前エアクッション買ってみたら完全に解決してしまった。
なんで最初から買ってなかったんだ俺……ってレベルで快適になった。
でもこれもデカい荷台つければそれなりにカバーできるし、そもそも持ちきれないような荷物って、配達頼めるし。
重いもの積んでフラつくより、金払ってプロに任せるほうが安全だし。
というわけで、原付二種買ってテンション上がってたわりには、最終的に電動アシスト自転車が勝ってしまったという話。
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。
