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はてなキーワード:GREENとは
ニュージーランドは民主主義の国であり、国会議員は選挙の結果を持って国民に選ばれる。ここまでは世界中どこでも同じことだろうが、ニュージーランドには常に民主主義を踏みにじり続けている政党がいる
この国の政治をかんたんに説明するためにまずはこの国で議席を獲得している政党を紹介することにする。
ちなみに、選挙の時点では泡沫政党は大量に発生するが通常は議席獲得に至らない、なぜなら単なる悪ふざけとしか思えないような政党ばかりだからだ。こういった政党は自分たちの個人的な要望だけで立候補するので国民には全く響かない。
まず、この国は右派と左派に政党が別れており、それぞれが連立と言うなの協力体制を構築する。
この4つの政党が日夜ニュージーランドという国を破壊し続ける立役者となっている。
左派にはTE PATI MAORIというマオリ族の政党が存在しているが、彼らはマオリ族の既得権益を守るための政党でしかなく、左派と協力体制をとっているようで勝手に暴れまわっているイメージしかない。最近では国会で突然ハカを踊りだす、服装規定をわざわざ破って追い出されるという政治家としては逸脱した行為が目立っている。個人的にはどこか別の国のスパイに騙されていると思っている。
無所属はINDEPENDENTという。今回の国会では2議席を無所属議員が獲得している。
議席のうちの一つはSerjeant-at-Armsという歴史的には武装護衛と言われた立場の人に割り当てられており、保安担当者と呼ばれる人が座っている。
最後の一つがNZ FIRSTという政党だ。この正統は非常に特殊な立ち位置となっており、そしてこの国の民主主義を完全に弄んだ政党となっている。
NZ FIRST政党の立場はいわゆる「中道」というものだ。これは右派でもなく左派でもない、どちらかというと「必要に応じて右派と左派を切り替える政党」という立場になる。そのためこの政党は右派からも左派からも連立政権のお誘いが必ず来る政党となっている。
党首であるウィンストン・ピータースは「自分たちの政策とより合致した側につく」と言っているが、本音としては「より嬉しい手土産を持参した側につく」なのだろうと考えている。ジャシンダ・アーダーンはウィンストン・ピータースに副首相のポジション、そして彼女が産休期間中に首相代行の立場を手土産に連立政権を作りあげた。その次の選挙ではレイバーが安定過半数議席を獲得しニュージーランド・ファースト政党は一時的に国会から姿を消した。ジャシンダ・アーダーンは自分の妊娠出産という女性ならではの機能を完全に利用し尽くしたがそれ以外は一切無能な政治家だと思っている。
ウィンストン・ピータースが最も欲しているポジションは移民局の支配者であることは実は本人も公言しているのだが、彼にこのポジションを与えた政党は右にも左にもいたことがない、これがなぜかを書くことにする。これはこの政党がニュージーランドにおいて破壊的な政党であるかの証左ともなっている。
ニュージーランドファースト政党の原則は「ニュージーランドはニュージーランド人の国である」というものだ。かつての首相ジョン・キーはこの移民国家においてニュージーランド人を定義することは非常に難しいという立場をとっているが、ウィンストン・ピータースの立場は「市民権保持者、または永住権保持者」と定義しているが、彼らの政策は使っている文言はマイルドだが以下のようになっている。
この他にも減税をせよ、であるとか、国会議員の数を減らせというようなことも言っているのだが、この根底にあるものは「ニュージーランドにいる箸にも棒にも引っかからないような可愛そうな奴らをなんとかしろ、国が潰れてもいいから」というものでしかない。
ニュージーランドは大学進学率が非常に低く、日本で言うところの中卒の人がゴロゴロしている。こういった人々は日々最低賃金で働かざるを得ず、またフルタイムの仕事も得られないために常に生活が脅かされている。そのため彼らの子供も仕事ができるようになったらすぐに仕事をすることを求められる、このような状態が何世代も続いているので貧困から抜け出すことも不可能になっているが、これは彼らに収入のいい仕事を得るだけの基盤がそもそも成立していないからでもあるのだが、ニュージーランド・ファースト政党はこの問題に触れずに「移民たちが本来あなた方が得るはずだった仕事を奪っている、だからあなた方は貧困にあえいでいる」ということをのたまっている。
貧困層は残念ながらこういった甘言に容易に騙されてしまい、反移民の立場になっている。この国ではそもそも最低賃金では生きていくことはできない。
かつて新聞でニュージーランド・ファーストの支持者の特徴という記事があったが、低学歴で貧困にあえいでおり、ファー・ノース地方などの貧困地域で農業をしている男尊女卑が根強い人々というかかれ方をしており、メディアとしてこのような記事はどうかと思うが、彼らの支持者以外はこの政党が力を持つことに対して強い警戒感を持っている。
ジャシンダ・アーダーン政権時の彼らの移民政策は「移民は僻地で10年間農業に従事したら永住権の申請を可能にする」というようなもので事実上実現不可能なものだった。
ニュージーランドの僻地は凄まじく、インターネットすら開通していないような箇所も珍しくない。そこで10年間過ごしてから何年もの審査を必要とする永住権を申請できる、しかも当時の永住権申請期間は10年かかるように調整されていたため、ニュージーランド・ファーストの政策が実現すれば、永住権取得まで20年かかるようになっていたことになる。
当時の永住権申請は完全に停止しており、ロックダウンで鎖国状態だったことから一度国を出てしまえば二度と入れない状態になっていた。このロックダウンの直前に出国していた人々はニュージーランドに財産があるため住みもしない家にひたすら家賃を払わざるを得ず、空き巣に入られても何もできない状態になっていた。一方で国内で働く気もないようなニュージーランド人には緊急帰国を許していた。
当時Googleの社長でもあるラリーペイジが何故か海外旅行中に息子の急病で急遽ニュージーランドに入国し、投資家部門で永住権を取得したことがニュースになっていた。ジャシンダ・アーダーンはこの世界トップクラスの大富豪がいた事を知らなかったと言っていたが、そんなことが果たしてあるのだろうか。鎖国だったにもかかわらずラリーペイジには入国を許した。しかし救急飛行機での入国だったので金持ちならではの入国方法だったのだろうが、このすきに永住権を与えたことに納得できる人はいないのではないだろうか。
この時に全く進まない永住権の申請者たちがどう思ったのかは想像に固くないが流石に忘れているかもしれない。
ニュージーランドファーストが力を持ったこととこのような状況になったことは私は無関係とは思っておらず、むしろ何かしらがあったのだろうと考えているが、ニュージーランドファースト政党にとっての移民というのは結局絞るだけ絞って捨てるものでしかない、ということもこの時にわかった。だからこそウィンストン・ピータースには移民を管理するポジションは与えられず、ならば一時的に首相にしたほうがマシだったのかもしれないが、それでもこの国の移民制度は崩壊してしまった。
ウィンストン・ピータースにとって重要なのは国が存続することではない。むしろ「移民に頼らなくては続かないならいっそ潰れても構わない」とすら思っているフシがある。
更にいうとこの国は貧富の差も凄まじく、彼らの政策が刺さる人は年々増え続けている（同時にその結果がどうなるかの想像力が働かない人も増えている）。
さて、長々とこの政党について書いてきたが、この政党の最も厄介なことは「キングメーカーである」という点だ。
現在は右派も左派も自分たちの陣営だけで与党になることができない、ニュージーランドファーストがある程度の議席を獲得してしまうからだ。この議席をどちらの陣営に組み込むかで与党が決まる、これをキングメーカーという。キングメーカーは国民の多数の票を得ていないのにこれによって絶大な政治的な力を手に入れることになる。
国民の8〜9割が支持する右派、左派陣営が国民の一割も支持していない政党に手土産持参でどうかうちと連立政権を組んでくださいと交渉しに行くこの様は民主主義など破壊されたことを意味していると言っていいだろう。この構図も民主的に作られたといえばそれまでかもしれないが、民主主義に全く興味がない人を民主的に選ぶというこの構図はかつてのドイツにも通じるものがあるだろう。
なんで今回このようなことを書いたかというと、今年はニュージーランドの選挙イヤーだからだ。
この時期になるとマスコミはしょっちゅうPollという政党の人気調査をするようになり、現時点でニュージーランド・ファーストは11.9%で三位になった。
つまり今回の選挙でニュージーランドファーストがキングメーカーになった場合、彼らが与えられるものが「与党」ではなく「安定多数議席を持った与党」になる可能性が高い。つまりこれまでは右派と左派がバランスしてしのぎを削っていた国会が、バランスが崩れた状態になり、与党はやりたい放題になることになる。
ニュージーランドではかつてレイバーが凄まじい数の議席を獲得したことが二回ある。どちらもこの国には大きな傷跡を残すことになった。うち一回はジャシンダ・アーダーンだ。
だが仮にニュージーランド・ファーストと組めばやりたい放題になれるとしたら果たして移民大臣の立場を与えない選択ができるのだろうか？ニュージーランドは移民国家であり移民に対する依存も非常に強いため、もしこの国が移民を一切追い出してしまったら1年持たずに崩壊するのだが、何故か同時に政府は移民を大事にしない。投票券がないからだろうが、移民がどうなろうとどうでも良いという立場を撮り続けている。
しかし、右派政党は移民を排除する選択を取ることがかれらの政策理念と合致しないために取ることができない。ということは移民大臣のポストを与えられるのは左派陣営ということになるだろう。左派陣営は移民は「国のために致し方ないがなくていいなら移民制度はなくしたい」という立場だからだ。右派陣営は「移民をどんどん入れて経済発展していこう」という立場だ。右派はこの論理をどう捻じ曲げていくかということになる。
左派は「試しにベンチマークしてみよう」という程度で行けるが右派は難しいだろう。
そうなればこの国の移民制度は文字通り崩壊してしまう。いまニュージーランドに永住を考えている人がいるのであれば、今年の選挙は特に注視したほうが良いだろう。おすすめなのは当時私の書いた記事を読むことだが全部消えている。
仮にニュージランド・ファーストが左派と連立して安定多数与党を作り上げたとしたら、彼らの政権が続いている間は永住権はとれないと考えたほうが良い。
これは申請を停止するのではなく、申請だけ受け付けてひたすら塩漬けにするという詐欺まがいの卑怯な手を使うことも念頭に置かれる。
一度申請してしまえばニュージーランドを出国すると申請がキャンセルされるため、出国することが非常に難しくなる。申請自体がそもそも高額であるし、そこにたどり着くまでに何年もかけてくるため「諦めることが非常に難しい申請」と言っていいだろう。結果ひたすらに移民として搾取されたままになる。これが一体何年かかるのかはわからないが、最悪の場合リストラされてしまう、ひどい雇用主に虐待を受ける、親の死に目にも会えないなどということを耐えなくてはならなくなる可能性も出てくる。
最近もSNSではニュージーランドに永住したくてくる日本人が跡を絶たないのだが、ニュージーランドにとって移民というのは「徹底的に絞ってご褒美にもしかしたら永住権を与えなくもない存在」であるということは右派でも左派でも共通しており、それがマイルドか、強烈なのか、という違いしかないことは予め認識しておいたほうが良い。
世界的にバズったフィットネスチャレンジに「BringSally UpPush Up Challenge」というものがある。
これは刑事ニコラス主演の「60セカンズ」のOPで使用されたMobyのFlowerの楽曲にあわせて腕立て伏せをするというもの。
この楽曲は「BringSally Up and BringSally Down」という歌詞を３分間ほぼ延々と繰り返すため、「BringSally Up」で挙げる、「BringSally Down」で下げるを繰り返すことで腕立て伏せが楽しくできちまうんだ！というバカクソキツいトレーニングチャレンジである。途中にちょっとした歌詞や間奏が差し込まれるため、プランク的なキープ力、アイソレーション刺激が求められるうえ純粋に30回くらい歌詞が繰り返されるので普通にキツい。
で、このMobyのFlowerなんだけど歌詞がよくわからない。
よくわからないっていうのは「文学的すぎてわからない」「パリピすぎてわからない」という内容の話ではなく、サイトによって書かれている歌詞が違うのである。
例えば「Moby -Flower」で検索するとGoogle君が出してくれる歌詞では「GreenSally Up andgreenSally Down」となっている。しかし他のサイトを見ると「BringSally Up and BringSally Down」と表記されていたりする。
「Greensally UP」勢のサイトのほうが若干公式臭が強いので優勢に感じられるが、Mobyの本場で流行ったはずのチャンレンジは「BringSally UpPush Up Challenge」となっている。本場の人間がこんな歌詞間違いするか？という話である。
なので、本場の人間に聞いてみたところ「正式にはGreensally UP。そもそもGreensally UPって童謡があってMobyはそれをサンプリングして曲を作ってるから間違えるわけないんだよ。じゃあなんでBringSally Upチャレンジになったかっていうと、日本で言う空耳アワーみたいなもんで身体(sally)を持ち上げろ(Bring up)でゴロがよかったからだね。日本ではBringSally Upが正式な歌詞だと思われてるんの？ウケるねハハッ」とのことだった。
聞いてみればなるほど納得である。
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。
「瀬谷みどり博覧会」（2027年国際園芸博覧会、GREEN×EXPO 2027）は、現在懸念されている課題を克服し、以下の要因から成功する可能性を秘めています。
| 「自然のちから」 | 地球規模の気候変動や生物多様性の喪失が深刻化する中、「花と緑」というテーマは、人々の環境意識の高まりと合致しています。過去の万博（愛知万博の「自然の叡智」など）と同様に、開催後にテーマの意義が再評価される可能性があります。 |
| グリーンインフラの提案 | 景観だけでなく、自然の力を活用した持続可能な都市の基盤（グリーンインフラ）を世界に提案する場で、単なる園芸イベント以上の社会的なメッセージ性を持っています。 |
| 「質的成熟社会」への転換 | COVID-19後の社会で、人々が「リアルな体験」や「身近な自然」に価値を見出すようになっている傾向をとらえており、来場者の満足度を高める可能性があります。 |
会場となる旧上瀬谷通信施設跡地は約100ヘクタール（東京ディズニーランド約2つ分）にも及ぶ広大な敷地です。この規模を活かし、圧倒的なスケールで世界中の花や緑、庭園を展示でき、訪問者に強い印象を残すことができます。
横浜市内にあり、都心からのアクセスが比較的良好な立地であるため、地方の万博に比べて、首都圏の巨大な人口を動員できる可能性が高いです。
会場には農業振興地区の要素も含まれており、収益性の高い新たな都市農業モデルの展開や、農産物の収穫体験、直売など、博覧会終了後も地域経済に活力を与える具体的なレガシーを残すことを目指しています。
計画段階から、再生可能エネルギーの活用や、国産材の利用など、サステナビリティとレガシー計画を包括的に策定しており、環境面でのポジティブな評価を得るための努力がなされています。
成功のためには、現在最も大きな課題である交通渋滞・輸送能力の確保について、シャトルバスやパーク＆ライドの導入など、代替輸送手段を確実に機能させることが不可欠です。
「瀬谷みどり博覧会」は、2027年に横浜市瀬谷区で開催が予定されている「国際園芸博覧会（GREEN×EXPO 2027）」の通称です。
この博覧会が「失敗する」と懸念されている主な理由（課題や批判点）は、過去の万博と同様に、主に財政、交通インフラ、計画の持続可能性に関するものです。
当初、会場への主要なアクセス手段として計画されていた「上瀬谷ライン」という新交通システム（建設費約700億円と試算）について、採算性への疑問や、花博後の跡地利用（巨大テーマパーク誘致）の不確実性を理由に、事業化が見送られました。
その結果、来場者（目標1,000万人以上、ピーク時は1日約10万人）を輸送する代替手段（主にシャトルバスなど）の確保と、それに伴う周辺道路の渋滞対策が大きな課題となっています。特に環状4号線などの生活道路への影響が懸念されています。
運営費は、有料入場者数1,000万人のチケット販売で賄う計画ですが、チケット販売が計画通りに進まなかった場合、横浜市がその赤字を埋めることになり、市民に過大な財政負担を強いるリスクが指摘されています。
会場予定地周辺には、川の源流や、長年愛されてきた桜など豊かな自然が残っています。博覧会計画によって、水田の一部を埋め立てたり、樹木を伐採したりすることへの批判があり、自然保護の観点から地元住民や団体による反対意見が出ています。
交通量増加による周辺道路の渋滞や、騒音・振動、ゴミのポイ捨てなど、博覧会の開催が地域住民の日常生活に与える負の影響について、懸念の声が上がっています。
博覧会協会が公文書ではないという理由で事業発注書を非公開にするなど、情報公開の不十分さや、議論するための情報が市民や市議会に適切に提供されていないという批判があります。
新交通システムや巨大テーマパーク誘致など、市民の意見が十分に反映されないままに計画が進められているという不満が、一部の市民や議員から指摘されています。
pythonimport randomimport numpyasnpimport matplotlib.pyplotas pltfrom collections importdefaultdict# 飴の配布システムのシミュレーションclass CandyDistributionSystem:def __init__(self): """設計意図: このシステムは経済における資源分配の不平等性をモデル化しています。特に少数の特権層(Aグループ)が富を集中させ、再分配システムからも不均衡に利益を得る構造的問題を表現しています。 """ # 各グループの人数設定 self.group_a_count = 8 self.group_b_count = 2498 self.group_c_count = 7494 self.total_participants = self.group_a_count + self.group_b_count + self.group_c_count # 飴の提出数設定 self.contribution_per_a = 624 self.contribution_per_b = 2 self.contribution_per_c = 1 # 各グループの総貢献計算 self.total_a_contribution = self.group_a_count * self.contribution_per_a self.total_b_contribution = self.group_b_count * self.contribution_per_b self.total_c_contribution = self.group_c_count * self.contribution_per_c self.total_contribution = self.total_a_contribution + self.total_b_contribution + self.total_c_contribution # 配布用と貯金用の飴の区分 self.distribution_limit =10000 self.savings =max(0, self.total_contribution - self.distribution_limit) # 結果追跡用の辞書 self.results = { 'A':defaultdict(int), 'B':defaultdict(int), 'C':defaultdict(int) }def distribute_candies(self, method='original'): """設計意図: 配布方法の選択によって、特権の固定化や格差拡大がどのように進むかを 示します。'original'メソッドは意図的にAグループを優遇するよう設計されています。 Parameters: ----------- method:str 配布方法 ('original', 'lottery', 'first_come', 'new_condition', 'fair') """ # Aグループへの確定配布 a_distribution = 625 * self.group_a_count remaining = self.distribution_limit - a_distribution # 残りの参加者数 remaining_participants = self.total_participants - self.group_a_count # Aグループの結果記録 for _ in range(self.group_a_count): self.results['A'][625] += 1 # 各配布方法によって処理が異なる if method == 'original': #オリジナルの問題設定通りの配布（5000人に1個ずつ、残りは0個） lucky_count = remaining # 5000人が当選 # B+Cグループの混合リスト作成 bc_participants = [(1, 'B')] * self.group_b_count + [(2, 'C')] * self.group_c_count random.shuffle(bc_participants) #当選者に配布 for i in range(len(bc_participants)): participant_id,group = bc_participants[i] if i < lucky_count: self.results[group][1] += 1 else: self.results[group][0] += 1 elif method == 'lottery': #抽選方式（BとCグループから無作為に5000人選出） bc_participants = [(1, 'B')] * self.group_b_count + [(2, 'C')] * self.group_c_count winners = random.sample(bc_participants, remaining) #当選・落選のカウント for _,group in winners: self.results[group][1] += 1 #落選者のカウント self.results['B'][0] = self.group_b_count - self.results['B'][1] self.results['C'][0] = self.group_c_count - self.results['C'][1] elif method == 'first_come': # 先着順方式（アクセス速度による先着順を乱数でシミュレート） #設計意図: 先着順は単なる運の要素を超えて、情報格差や技術格差も含む制度設計 bc_participants = [(1, 'B')] * self.group_b_count + [(2, 'C')] * self.group_c_count #現実では、情報を早く得られる人や高速インターネット接続を持つ人が有利 # これをシミュレートするため、Bグループにわずかなアドバンテージを与える bc_speeds = [] forid,group in bc_participants: ifgroup == 'B': speed = random.random() + 0.1 # Bグループに小さなアドバンテージ else: speed = random.random() bc_speeds.append((id,group, speed)) # 速度順にソート bc_speeds.sort(key=lambda x: x[2], reverse=True) #当選者決定 for i in range(len(bc_speeds)): _,group, _ = bc_speeds[i] if i < remaining: self.results[group][1] += 1 else: self.results[group][0] += 1 elif method == 'new_condition': # 追加条件方式（恣意的な条件を設定） #設計意図: 新たな条件の設定は往々にして既存の特権を温存するように設計される bc_participants = [(i, 'B', random.random()) for i in range(self.group_b_count)] + \ [(i, 'C', random.random()) for i in range(self.group_c_count)] # Bグループに有利な条件を設定（例:特定の知識やスキルを持つ人のみ） # この「条件」は表面上は中立的だが、実際には特定グループに有利になるよう設計def meets_condition(participant): _,group, rand_val = participant ifgroup == 'B': return rand_val> 0.3 # Bグループには70%の確率で合格 else: return rand_val> 0.7 # Cグループには30%の確率で合格 # 条件に合致する人を抽出 eligible = [p for p in bc_participants if meets_condition(p)] # 条件に合致する人が多すぎる場合は抽選 iflen(eligible)> remaining: winners = random.sample(eligible, remaining) else: # 条件に合致する人が足りない場合、全員に配布 winners = eligible #当選者をカウント for _,group, _ in winners: self.results[group][1] += 1 #落選者のカウント self.results['B'][0] = self.group_b_count - self.results['B'][1] self.results['C'][0] = self.group_c_count - self.results['C'][1] elif method == 'fair': # 公平な再分配方式（貢献度に応じた配布） #設計意図: この方法は「貯金分」も含めた全ての飴を、各グループの貢献度に応じて分配 # これにより構造的不平等を軽減、結果としてより多くの人が少なくとも損をしない状態になる # 全飴（貯金分も含む）を使った配布total_to_distribute = self.total_contribution # 各グループの貢献比率計算 a_ratio = self.total_a_contribution / self.total_contribution b_ratio = self.total_b_contribution / self.total_contribution c_ratio = self.total_c_contribution / self.total_contribution # 各グループへの配布数決定 a_share = int(total_to_distribute * a_ratio) b_share = int(total_to_distribute * b_ratio) c_share = int(total_to_distribute * c_ratio) # 端数調整 remainder =total_to_distribute - (a_share + b_share + c_share) if remainder> 0: # 端数は最も人数の多いCグループに c_share += remainder # Aグループの配布（均等配分） per_a = a_share // self.group_a_count self.results['A'][per_a] = self.group_a_count # Bグループの配布（均等配分） per_b = b_share // self.group_b_count b_remainder = b_share % self.group_b_count self.results['B'][per_b] = self.group_b_count - b_remainder if per_b + 1> 0 and b_remainder> 0: self.results['B'][per_b + 1] = b_remainder # Cグループの配布（均等配分） per_c = c_share // self.group_c_count c_remainder = c_share % self.group_c_count self.results['C'][per_c] = self.group_c_count - c_remainder if per_c + 1> 0 and c_remainder> 0: self.results['C'][per_c + 1] = c_remainderdef calculate_net_gain(self): """設計意図: この関数は各グループの純利益/損失を計算し、資源分配の公平性を定量的に評価できるようにします。純利益/損失は個人の観点から見た経済的公正性の重要な指標です。 """net_gains = {} # Aグループの純利益計算 a_contribution = self.contribution_per_a a_distribution = list(self.results['A'].keys())[0] # 全員が同じ数を受け取る前提net_gains['A'] = a_distribution - a_contribution # BとCグループの純利益計算（加重平均） forgroup, contribution_per_person in [('B', self.contribution_per_b), ('C', self.contribution_per_c)]:total_gain = 0 for received, count in self.results[group].items():total_gain += (received - contribution_per_person) * countnet_gains[group] =total_gain / (self.group_b_count ifgroup == 'B' else self.group_c_count) returnnet_gainsdef analyze_results(self): """設計意図: この分析関数は、各グループの分配結果を詳細に調査し、制度設計の公平性、貢献度と報酬の関係、およびシステムの持続可能性を評価します。政策分析においては、こうした多角的な検証が重要です。 """ # 各グループの純利益/損失net_gains = self.calculate_net_gain() # 貢献度分析 contribution_percentage = { 'A': (self.total_a_contribution / self.total_contribution) *100, 'B': (self.total_b_contribution / self.total_contribution) *100, 'C': (self.total_c_contribution / self.total_contribution) *100 } # 飴を受け取った人の割合 received_percentage = { 'A': sum(count for received, count in self.results['A'].items() if received> 0) / self.group_a_count *100, 'B': sum(count for received, count in self.results['B'].items() if received> 0) / self.group_b_count *100, 'C': sum(count for received, count in self.results['C'].items() if received> 0) / self.group_c_count *100 } #分析結果の表示print("\n===== 飴の配布システム分析 =====")print(f"総飴数: {self.total_contribution}個 (分配用: {self.distribution_limit}個,貯金: {self.savings}個)")print("\n---グループごとの貢献と結果 ---") forgroup in ['A', 'B', 'C']:group_size =getattr(self, f"group_{group.lower()}_count") contribution_per_person =getattr(self, f"contribution_per_{group.lower()}")total_contribution =getattr(self, f"total_{group.lower()}_contribution")print(f"\n{group}グループ ({group_size}人):")print(f" 貢献: 1人あたり{contribution_per_person}個 (総計: {total_contribution}個, 全体の{contribution_percentage[group]:.1f}%)")print(f" 受け取り状況:") for received, count in sorted(self.results[group].items()):print(f" {received}個: {count}人 ({count/group_size*100:.1f}%)")print(f" 飴を受け取った割合: {received_percentage[group]:.1f}%")print(f"純利益/損失: 1人あたり平均 {net_gains[group]:.2f}個")print("\n--- 全体的な公平性分析 ---")print(f"最も得したグループ: {max(net_gains,key=net_gains.get)}グループ (+{max(net_gains.values()):.2f}個/人)")print(f"最も損したグループ: {min(net_gains,key=net_gains.get)}グループ ({min(net_gains.values()):.2f}個/人)") # 全員に飴が配布されたかどうかall_received =all(sum(count for received, count in self.results[group].items() if received> 0) ==getattr(self, f"group_{group.lower()}_count") forgroup in ['A', 'B', 'C'])print(f"\n前提条件「全員に配布」の充足: {'はい' ifall_received else 'いいえ'}") if notall_received:total_without = sum(self.results['B'][0] + self.results['C'][0])print(f" 飴を受け取れなかった人数: {total_without}人") returnnet_gains, contribution_percentage, received_percentagedef visualize_results(self): """設計意図:データの可視化は政策の効果や不平等性を直感的に理解するために重要です。 このようなグラフィカル表現によって、各グループ間の格差や制度設計の問題点を 一目で理解できるようになります。 """ #グラフのセットアップfig, axes = plt.subplots(2, 2,figsize=(14,10)) # 1. 貢献度のグラフ contributions = [self.total_a_contribution, self.total_b_contribution, self.total_c_contribution] axes[0, 0].bar(['Aグループ', 'Bグループ', 'Cグループ'], contributions) axes[0, 0].set_title('グループごとの総貢献飴数') axes[0, 0].set_ylabel('飴の数') # 貢献度の割合をアノテーションとして追加total = sum(contributions) for i, v in enumerate(contributions): percentage = v /total *100 axes[0, 0].text(i, v +100, f'{percentage:.1f}%', ha='center') # 2. 1人あたりの貢献度と受け取り数の比較group_names = ['Aグループ', 'Bグループ', 'Cグループ'] contribution_per_person = [self.contribution_per_a, self.contribution_per_b, self.contribution_per_c] # 各グループの平均受け取り数を計算 received_per_person = [] forgroup, letter inzip(group_names, ['A', 'B', 'C']):total_received = sum(received * count for received, count in self.results[letter].items())group_size =getattr(self, f"group_{letter.lower()}_count") received_per_person.append(total_received /group_size) x =np.arange(len(group_names)) width = 0.35 axes[0, 1].bar(x - width/2, contribution_per_person, width, label='提出') axes[0, 1].bar(x + width/2, received_per_person, width, label='受け取り') #純利益/損失をアノテーションとして追加 for i in range(len(group_names)):net = received_per_person[i] - contribution_per_person[i]color = 'green' ifnet>= 0 else 'red' axes[0, 1].text(i,max(received_per_person[i], contribution_per_person[i]) + 5, f'{"+" ifnet>= 0 else ""}{net:.1f}', ha='center',color=color) axes[0, 1].set_title('1人あたりの提出・受け取り飴数比較') axes[0, 1].set_xticks(x) axes[0, 1].set_xticklabels(group_names) axes[0, 1].set_ylabel('飴の数') axes[0, 1].legend() # 3. 各グループの受け取り状況の分布 # 各グループの受け取り状況を積み上げ棒グラフで表現group_sizes = [self.group_a_count, self.group_b_count, self.group_c_count] received_counts = [] not_received_counts = [] for letter, size inzip(['A', 'B', 'C'],group_sizes): received = sum(count for received, count in self.results[letter].items() if received> 0) received_counts.append(received) not_received_counts.append(size - received) axes[1, 0].bar(group_names, received_counts, label='飴を受け取った人数') axes[1, 0].bar(group_names, not_received_counts, bottom=received_counts, label='飴を受け取れなかった人数') #割合をアノテーションとして追加 for i in range(len(group_names)): ifgroup_sizes[i]> 0: percentage = received_counts[i] /group_sizes[i] *100 axes[1, 0].text(i, received_counts[i] / 2, f'{percentage:.1f}%', ha='center') axes[1, 0].set_title('グループごとの飴受け取り状況') axes[1, 0].set_ylabel('人数') axes[1, 0].legend() # 4. 貢献度vs報酬の分配公平性 # 貢献度と最終的な飴の配分の比較を円グラフで表現total_contribution = self.total_contribution contribution_shares = [self.total_a_contribution /total_contribution, self.total_b_contribution /total_contribution, self.total_c_contribution /total_contribution] # 実際の配分シェアを計算 distribution_shares = [] for letter in ['A', 'B', 'C']:total_received = sum(received * count for received, count in self.results[letter].items()) distribution_shares.append(total_received / self.distribution_limit) # 2つの円グラフを並べて表示 ax4_1 = axes[1, 1].inset_axes([0, 0, 0.45, 1]) ax4_2 = axes[1, 1].inset_axes([0.55, 0, 0.45, 1]) ax4_1.pie(contribution_shares, labels=group_names, autopct='%1.1f%%') ax4_1.set_title('飴の貢献度割合') ax4_2.pie(distribution_shares, labels=group_names, autopct='%1.1f%%') ax4_2.set_title('飴の配分割合') axes[1, 1].axis('off') plt.tight_layout() plt.show()# 飴の配布システムをシミュレートcandy_system = CandyDistributionSystem()#オリジナルの配布方法を実行print("\n=====オリジナルの配布方法 =====")candy_system.distribute_candies(method='original')original_results = candy_system.analyze_results()candy_system.visualize_results()# 公平な配布方法を実験print("\n\n===== 公平な配布方法のシミュレーション =====")fair_system = CandyDistributionSystem()fair_system.distribute_candies(method='fair')fair_results = fair_system.analyze_results()fair_system.visualize_results()# 公平な配布と元の配布の比較print("\n\n===== 配布方法の比較 =====")print("オリジナル方式と公平方式の純利益/損失差:")net_diff = {}forgroup in ['A', 'B', 'C']:original_net =original_results[0][group] fair_net = fair_results[0][group]diff = fair_net -original_netnet_diff[group] =diffprint(f"{group}グループ: {'+' ifdiff> 0 else ''}{diff:.2f}個/人")print("\n結論:")ifnet_diff['A'] < 0 andnet_diff['B']> 0 andnet_diff['C']> 0:print("公平な再分配により、Aグループの特権が減少し、BとCグループの状況が改善されます。")print("これは構造的不平等の緩和に効果的です。")elifnet_diff['A']> 0:print("興味深いことに、公平な再分配ではAグループさえも利益を得られます。")print("これは、現行システムが特定グループだけでなく全体の非効率性につながっていることを示唆しています。")
国民民主党の玉木代表が「1年たったら動物のえさ」と備蓄米を揶揄したことが大きな波紋を呼んでいる。
「１年たったら動物のえさ」進次郎農相アピールの「1800円備蓄米」を国民・玉木代表がチクリ
https://news.yahoo.co.jp/articles/e0f159b761a2bf8ba7fb1ae28f02cb1ab529ff9f
戦後から1980年代にかけて広く国民から「家畜の餌」「豚も食わない」「猫も避ける猫またぎ」などと揶揄された米産地があった、北海道である。
この当時の恨みつらみは北海道でJA全農を超える加盟者数を誇るホクレン農業協同組合連合会が現在でも語り継ぐほどに北海道米のイメージは非常に低かった。
https://www.hokuren.or.jp/_greenweb_/?post_type=studies&p=1564
北海道では「赤毛」や「坊主1号」が栽培され、独自品種の「ゆきひかり」が開発されるなどしたが、北海道で選択される栽培品種はとにかく寒冷に強く収量が多い品種が求められ、味は二の次とされたこともあり、いくら低価格であっても食卓の主食として多くの国民は買わず、収穫の多くは家畜飼料として用いられた。
しかし、その価格の安さは戦後から多くの貧困家庭、特に母子家庭の主食として高い支持を集めていたのも事実だった。この当時の貧困家庭は北海道米に助けられたと思っている家庭は少なくないだろう。
けれど、その「貧困家庭の米」という事実もブランドイメージ低下に拍車をかけた。貧困家庭以外に安くても売れない北海道米は飼料消費としても余ってしまった収量は破棄しているほどに一億総中流となっていく時代に北海道米は売れなかった。
1988年、そんな北海道米に新品種が生まれる。これまでの寒冷に強い、収量が多いという良さをそのままに食味が著しく大幅に改善された「きらら397」が開発されたのだ。
しかし、この「きらら397」が開発されても直ぐに販売量が伸びたわけではなく、これまでの悪いイメージを払拭する事へ非常に苦労した。貧困家庭からは美味しくなったと大絶賛されたものの中流以上の家庭からは食べもせずにどうせ不味いと考えられてしまっていたのだった。
そんなやっかいどう米に転機が訪れる。牛丼店を中心として全国の飲食チェーンが「きらら397」を採用し始めたのだ。
このエントリを読んでいる諸氏も「あの当時の吉野家で食べた牛丼」と今の吉野家の牛丼が何か違う、家庭で食べるいつもの米と吉野家で食べる何か違う米と気付いてる者も居るかも知れないが、それは広く一般家庭に売れるようになる前の「きらら397」だった。
飲食チェーンが北海道米「きらら397」を採用していることが世間にも徐々に広まっていくと「意外と北海道米も悪くない」として一般家庭でも広く食べられるようになる。
このエピソードは「牛丼を変えたコメ―北海道「きらら397」の挑戦―(足立紀尚 著)」でも触れられており、内地(北海道外を指す北海道方言)を見返してやろうと頑張った北海道米農家の皆さんの努力を垣間見ることが出来る。
「きらら397」以降、北海道米の新品種開発は急速に進み、前述した「きらら397」から更に食味を改良した1996年の「ほしのゆめ」、更に収量を改良した2001年の「ななつぼし」、更に耐冷性を改良した2003年の「ふっくりんこ」、前述の「ふっくりんこ」とは別系統の低アミロース極良食味認定を受けた2003年の「おぼろづき」、そして前述の「おぼろづき」並の極良食味でありながら「おぼろづき」以上に収量を改良した2008年の「ゆめぴりか」が登場するに至った。
「おぼろづき」および「ゆめぴりか」は驚愕すべきことに盲検試験によって日本国内では定番である特定米産地(迷惑かける影響を考慮して特定米産地は筆者の意思で隠蔽しました。ご了承ください。)のコシヒカリの食味に勝ると試験結果が出ており、北海道米が北海道外の米を超えられることを証明した品種となった。
寒冷地で栽培可能で量が取れて安くて美味い北海道米の時代が到来したのである。
国民民主党の玉木代表がなぜ米へ対して「1年たったら動物のえさ」と表現してしまったかと言えば、彼の記憶の中には確かに一部産地の美味しくない米が家畜飼料として使われていた過去、何なら余った分は廃棄していた、豚も食わない米が存在していたことを頭の片隅で覚えていたからだろう。
しかし解釈を誤ってはならない。玉木代表だからこそこういう印象を持ったのではなく北海道外にはまだまだ北海道米へ対して悪印象を持つ国民が大勢居るのだ。しっかりとした学術的なデータで食味の良さが示されようとも極々ありふれた一般の国民の多くが北海道米を忌避し続けているのが現状なのだ。
1993年の平成の米騒動の際にタイ王国から有り難くも拠出されたタイ米へ対して恥を知らぬ言動を取ったのは極々ありふれた一般の国民であったが、その性根は未だ変わっておらず、反省しておらず、その一雫がたまたま国民民主党代表玉木雄一郎であったにすぎない。未だに「猫またぎ」だと思っているのだ。
このエントリを最後まで読み、腹を立てたのであるならば2025年令和の米騒動が収束した後に北海道米を食べてみて欲しい。
「その喧嘩買ってやらァ！」という意気込みで食べてみて欲しい。食ったら言わせてみせるさ「意外と北海道米も悪くない」と。
Permalink |記事への反応(19) | 19:24
第1回次に来る漫画大賞の受賞作品と、ノミネート作品はヒットしたのか。
グーグルのAIが教えてくれた部数で1000万部突破したら超来た、100万部突破してたら来た認定、不明な奴は来てない認定するよ。
誰もが認める大ヒット作の僕のヒーローアカデミアが第1回の1位なのは説得力あるし、ウェブ漫画部門1位のヲタクに恋は難しいもヒット作だ。
💮1位僕のヒーローアカデミア累計部数1億部突破
⭕3位磯部磯兵衛物語～浮世はつらいよ～150万部突破
5位火ノ丸相撲
7位GREEN WORLDZ
8位Ｈｅｌｃｋ
9位懲役３３９年
⭕16位干物妹！うまるちゃん300万部突破
💮BLUE GIANT1320万部突破
💮からかい上手の高木さん1200万部突破
⭕逃げるは恥だが役に立つ450万部突破
⭕ラーメン大好き小泉さん300万部突破
⭕デッドデッドデーモンズデデデデデストラクション270万部突破
生まれる価値のなかった自分がアンナのためにできるいくつかのこと
圏外プリンセス
パレス・メイヂ
もぐささん
2位ウッドブック
#ホテル滞在中の乾燥対策ベストプラクティス：部屋環境と個人ケアの二軸から考える
快適な睡眠を得るためには、室内の湿度と気温が重要です。一般的な基準は以下の通りです。
エアコンを使用すると湿度が大きく下がりやすいため、加湿対策が重要になります。
> 参考：[NISHIKAWA 眠りのレッスン](https://sleep-natura.jp/infomation/futon_humidity01.html?utm_source=chatgpt.com)
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### 洗面器やコップにお湯を入れて置く
洗面器やコップに熱めのお湯を入れて室内に置くことで、蒸発による加湿効果が期待できます。効果は限定的なので他の方法と併用がおすすめ。
> 参考：[MYGREEN GROWERS](https://mygreengrowers.com/blog/throat-dryness/?utm_source=chatgpt.com)
### 濡れたタオルを干す
濡れたタオルを室内に干すことで湿度を約4％程度上げる効果があります。複数枚干すことで加湿効果アップ。
> 参考：[WAFFLEBLOG](https://waffle.or.jp/rijicho-blog/post-10894/?utm_source=chatgpt.com)
###バスタブにお湯をためる
バスタブに熱湯を張り、浴室のドアを開けておくと湯気で室内が加湿されます。ただし持続性は低め。
> 参考：[＆H](https://and-h.com/column20230121/?utm_source=chatgpt.com)
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###マスクの着用
就寝時に保湿マスクを使用することで、口や喉の乾燥を防ぎます。エアコン使用時に特に効果的。
> 参考：[NAFIASコラム](https://www.nafias.jp/column/660/?utm_source=chatgpt.com)
### 口閉じテープ
口呼吸を防ぐために口閉じテープを使うと、喉の乾燥やいびきを防ぐことができます。
> 参考：[松沢医院SASサイト](https://www.matsuzawa-sas.com/archives/1384?utm_source=chatgpt.com)
唇の乾燥防止に就寝前のリップケアを。保湿成分入りのものを選びましょう。
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## まとめ
エアコンを使いながらも湿度を保ち、快適な睡眠を確保するには「部屋」と「自分」の両方から対策するのがコツ。持ち運びやすく、手間の少ない方法を組み合わせて、乾燥知らずのホテルライフを楽しんでください。