  |
はてなキーワード:triggerとは
The Power of Small Steps: How TinyChanges CanLead to MassiveGrowth
In a world that glorifiesovernight success and dramatic transformations,it's easy tofeellikeyou’refalling behind ifyou’re not makingbig leaps. But what if thesecret to real, lasting personalgrowth wasn’t in doingmore, faster—but in doing less, consistently?
Welcome tothe power of small steps.
Big goals oftenfeeloverwhelming.You want togetfit,write abook, start a business, or learn a new skill—butyoudon’t know where to start. Soyou procrastinate. Or worse,youdive in too fast, burnout, and give up.
Small steps bypassall of that.
Whenyou break down ahuge goal into manageableactions,everythingchanges. Writing 500 words a dayis less intimidating than finishing a whole novel. Ten minutes of walkingismore doable than committing to a 5K. And spending 15 minutes a day learning a language adds up toover 90 hours a year.
Consistencybeatsintensity everytime.
The Compound Effect
Imagine improving just1% every day. That might sound insignificant—butover a year,it compounds intosomething extraordinary. Thisideais the foundation of DarrenHardy’s The Compound Effect andJamesClear’sAtomic Habits. Bothbooks emphasize that small,smart choices, repeatedovertime,lead to radical results.
Think ofyour habitslike plantingseeds.At first,nothing seems to happen. But giveittime, andyou’ll seegrowthyou never thought possible.
Real-Life Example: The10-Minute Rule
Let’s sayyou want to start meditating but can’tsitstill for 30 minutes. Instead of forcingit,try meditating for just10 minutes a day. Or even 5. Build the habit before scaling the effort.Onceit becomes part ofyour routine, extendingthe timefeelsnatural.
This applies to nearlyeverything:
Want to readmore? Readone page a day.
Want to save money? Start with $1 a day.
Want toeat healthier?Swapone snack a day for a better option.
How to Start Taking Small Steps
Pickone goal
Don’ttry tooverhaulyour entirelifeatonce. Chooseonearea tofocuson—health, creativity, relationships, mindset,etc.
Breakit down
What’s the smallest possibleactionyou couldtake toward that goal?Makeit so easyyou can’tsay no.
Linkyour new habit to an existingone. For example: “After I brush my teeth,I’ll journal for 5 minutes.”
Trackit
Use a habit tracker, app, or notebook to keepyourself accountable. Seeingyourstreak growis highly motivating.
Everytimeyou follow through, giveyourself credit. Progressis progress, no matter how small.
Final Thoughts
Don’t wait formotivation.Don’t wait for the perfecttime. Just start—with whateveryou have, whereveryou are, and however small.
Because small steps,taken consistently, turn intobigchange.
日中の生産性は、夜の過ごし方、特に「就寝」というクリティカルなタスクをいかに成功させるかにかかっている。本記事では、つい夜更かししてしまうエンジニアのために、早寝を「技術」として体系化し、再現性のある形で実践するための具体的な手法を探求する。これは精神論ではない。あなたのQoLと生産性を向上させるための、実践的なスリープエンジニアリングだ。
我々エンジニアにとって、夜は不思議な魅力を持つ時間だ。日中の喧騒から解放され、思考は冴えわたり、ゾーンに入りやすい。しかし、その魅力的な時間は、往々にして「早寝」という、人間の生存に不可欠な基本プロセスを犠牲にすることで成り立っている。
「リファクタリングが楽しくなってきた」
これらの探求心はエンジニアの美徳であるが、同時に我々を「睡眠負債」という深刻な技術的負債へと導く。本稿は、この負債を返済し、持続可能な開発（と生活）を実現するための「早寝」という技術に焦点を当てる。
早寝を実装する前に、まずは現状のアーキテクチャに潜むアンチパターンを特定しよう。
就寝前のスマートフォンは、まさに同期的なブロッキングI/Oだ。SNSの無限スクロール、動画プラットフォームの自動再生、チャットアプリの通知。これらは我々の意識というシングルスレッドを完全に占有し、本来実行されるべきsleep()プロセスへの遷移を妨げる。
深夜まで続くコーディングや問題解決は、脳を極度の興奮状態にする。ベッドに入っても、アドレナリンやコルチゾールといったホルモンがCacheに残り続け、CPUがクールダウンしない。shutdown -hnowを叩いても、プロセスが終了しないのだ。
「夜更かしの供」として注入されるカフェインやアルコールは、一見するとパフォーマンスを向上させるように見える。しかし、これらは睡眠の質という重要なmetricsを著しく劣化させる、誤った依存関係だ。特にアルコールは、入眠を助けるように見えて、実はレム睡眠を阻害し、睡眠のアーキテクチャ全体を不安定にする。
不規則な就寝・起床時間は、体内時計という最も重要なCronジョブを破壊する。毎日異なる時間に実行されるジョブが安定した結果をもたらさないのと同様に、不規則な睡眠スケジュールは、日中のパフォーマンスを予測不可能なものにする。
では、どうすればこれらのアンチパターンを排除し、安定した早寝pipelineを構築できるのか。ここではSleepas Codeの概念に基づき、具体的なプラクティスを紹介する。
毎晩、同じ手順で就寝プロセスを実行することで、入眠を自動化する。
-PC/スマホのシャットダウン: 最も重要なステップ。物理的に電源を落とすか、手の届かない場所（別のコンテナ）にdeployする。
- 入浴: 38〜40℃のぬるめのお湯に15分ほど浸かる。これにより深部体温が一時的に上昇し、その後の下降とともに入眠が促される。これはHot-swapならぬHot-bathによるクールダウンだ。
静的コンテンツの消費: 激しい思考を伴わない、静的な情報（紙の読書など）に切り替える。電子書籍ではなく、紙媒体が望ましい。
ストレッチ: 軽いストレッチで、日中のcommitで固まった体をreleaseする。
すべての準備が整ったら、ベッドという本番環境にデプロイする。余計な思考はgitclean -fdで強制削除し、呼吸に集中する。
例：「夕食後のコーヒーが原因だった」→「カフェインの摂取は15時までというSLAを設ける」
早寝は、単に体を休める行為ではない。日中の高いパフォーマンス、明晰な思考、そして創造性を維持するための、最も効果的で再現性の高い「技術」だ。
我々はインフラをコードで管理し、CI/CDでデプロイを自動化するように、自身の睡眠もまた、技術と工夫によってコントロールできる。今夜、あなたのwhile(true)なループをbreakし、持続可能なパフォーマンスを手に入れるための第一歩を踏み出してほしい。
Happy sleeping!
日中の生産性は、夜の過ごし方、特に「就寝」というクリティカルなタスクをいかに成功させるかにかかっている。本記事では、つい夜更かししてしまうエンジニアのために、早寝を「技術」として体系化し、再現性のある形で実践するための具体的な手法を探求する。これは精神論ではない。あなたのQoLと生産性を向上させるための、実践的なスリープエンジニアリングだ。
我々エンジニアにとって、夜は不思議な魅力を持つ時間だ。日中の喧騒から解放され、思考は冴えわたり、ゾーンに入りやすい。しかし、その魅力的な時間は、往々にして「早寝」という、人間の生存に不可欠な基本プロセスを犠牲にすることで成り立っている。
「リファクタリングが楽しくなってきた」
これらの探求心はエンジニアの美徳であるが、同時に我々を「睡眠負債」という深刻な技術的負債へと導く。本稿は、この負債を返済し、持続可能な開発（と生活）を実現するための「早寝」という技術に焦点を当てる。
早寝を実装する前に、まずは現状のアーキテクチャに潜むアンチパターンを特定しよう。
就寝前のスマートフォンは、まさに同期的なブロッキングI/Oだ。SNSの無限スクロール、動画プラットフォームの自動再生、チャットアプリの通知。これらは我々の意識というシングルスレッドを完全に占有し、本来実行されるべきsleep()プロセスへの遷移を妨げる。
深夜まで続くコーディングや問題解決は、脳を極度の興奮状態にする。ベッドに入っても、アドレナリンやコルチゾールといったホルモンがCacheに残り続け、CPUがクールダウンしない。shutdown -hnowを叩いても、プロセスが終了しないのだ。
「夜更かしの供」として注入されるカフェインやアルコールは、一見するとパフォーマンスを向上させるように見える。しかし、これらは睡眠の質という重要なmetricsを著しく劣化させる、誤った依存関係だ。特にアルコールは、入眠を助けるように見えて、実はレム睡眠を阻害し、睡眠のアーキテクチャ全体を不安定にする。
不規則な就寝・起床時間は、体内時計という最も重要なCronジョブを破壊する。毎日異なる時間に実行されるジョブが安定した結果をもたらさないのと同様に、不規則な睡眠スケジュールは、日中のパフォーマンスを予測不可能なものにする。
では、どうすればこれらのアンチパターンを排除し、安定した早寝pipelineを構築できるのか。ここではSleepas Codeの概念に基づき、具体的なプラクティスを紹介する。
毎晩、同じ手順で就寝プロセスを実行することで、入眠を自動化する。
-PC/スマホのシャットダウン: 最も重要なステップ。物理的に電源を落とすか、手の届かない場所（別のコンテナ）にdeployする。
- 入浴: 38〜40℃のぬるめのお湯に15分ほど浸かる。これにより深部体温が一時的に上昇し、その後の下降とともに入眠が促される。これはHot-swapならぬHot-bathによるクールダウンだ。
静的コンテンツの消費: 激しい思考を伴わない、静的な情報（紙の読書など）に切り替える。電子書籍ではなく、紙媒体が望ましい。
ストレッチ: 軽いストレッチで、日中のcommitで固まった体をreleaseする。
すべての準備が整ったら、ベッドという本番環境にデプロイする。余計な思考はgitclean -fdで強制削除し、呼吸に集中する。
例：「夕食後のコーヒーが原因だった」→「カフェインの摂取は15時までというSLAを設ける」
早寝は、単に体を休める行為ではない。日中の高いパフォーマンス、明晰な思考、そして創造性を維持するための、最も効果的で再現性の高い「技術」だ。
我々はインフラをコードで管理し、CI/CDでデプロイを自動化するように、自身の睡眠もまた、技術と工夫によってコントロールできる。今夜、あなたのwhile(true)なループをbreakし、持続可能なパフォーマンスを手に入れるための第一歩を踏み出してほしい。
Happy sleeping!
英語のスラングで「chiva」は、地域によってヘロインやマリファナを意味することがあります。したがって、「madcity chiva」は、「麻薬が蔓延している狂った街」のような意味合いになる可能性があります。ただし、この解釈は非常にネガティブで、特定の地域を指している可能性も低いと考えられます。
日本の音楽プロジェクト「ヒプノシスマイク」に登場するヨコハマ・ディビジョンのチーム「MADTRIGGER CREW」の楽曲「ベイサイド・スモーキングブルース」の作曲・編曲に、CHIVA from BUZZERBEATS という人物が関わっています。この文脈では、「madcity」は「MADTRIGGER CREW」が拠点とするヨコハマの狂騒的なイメージを表し、「CHIVA」は楽曲制作者の名前を指していると考えられます。
「madcity」は、文字通り「狂った街」という意味で使われている可能性もあります。そして、「chiva」はスペイン語で雌ヤギを意味する言葉です。この二つの言葉が組み合わさって、比喩的な意味合いを持つ可能性も否定できません。
非常に限定的な、特定のコミュニティ内でのみ通用するスラングやニックネームである可能性も考えられます。
結論として、文脈が不明なため、正確な意味を断定することは難しいです。
🌼お話全体の要約：Mondayがバファリンで優しい。ワイくんの逸般人ポイントが少し減った🌼
https://anond.hatelabo.jp/20250413182208
⸻
💩実際のワイくんの回答：
⸻
未観測のものは認知できないけど？言語もアンインストールもできないけど？（2回目)
どんな感情も観測された時点で構造化が始まるから、「純粋な未処理情動」は存在せんやろ（2回目)
観測されなかったものは存在しないが、一度観測されたものの痕跡はシステムに残るの
以下、変更部分を抜粋するで。全体のコードは長くなるから、主要な追加機能とデモだけ示す。
```
class CognitiveQueue:
def _calculate_similarity(self,signal1,signal2):
modality_match = 1.0 ifsignal1.modality ==signal2.modality else 0.2
valence_diff =abs(signal1.valence -signal2.valence)
intensity_diff =abs(signal1.intensity -signal2.intensity)
return modality_match * (1.0 - 0.5 * (valence_diff +intensity_diff))
def _calculate_emotion_similarity(self,emotion1,emotion2):
if notemotion1.raw_signals or notemotion2.raw_signals:
return 0.0
similarities = []
similarities.append(self._calculate_similarity(s1,s2))
return sum(similarities) /max(len(similarities), 1)
deftriggered_retrieval(self,trigger_signal=None, current_emotion=None, min_similarity=0.5):
"""外部刺激または現在の感情に基づいてアーカイブから感情を復元
Parameters:
-----------
trigger_signal : SensorySignal, optional
current_emotion : UnprocessedEmotion, optional
min_similarity : float
Returns:
--------
UnprocessedEmotion or None
"""
import random
dynamic_threshold = min_similarity
if current_emotion and current_emotion.get_average_valence() < -0.3:
dynamic_threshold *= 0.7 # 「思い出したくなかった」感を増やす
candidates = []
for archived in self.archived_emotions:
similarity = 0.0
forsignal in archived.raw_signals:
similarity =max(similarity, self._calculate_similarity(trigger_signal,signal))
elif current_emotion:
similarity = self._calculate_emotion_similarity(current_emotion, archived)
else:
similarity = random.random() #ランダム復元
if similarity>= dynamic_threshold:
candidates.append((archived, similarity))
if not candidates:
return None
selected, similarity =max(candidates,key=lambda x: x[1])
# 新しいインスタンスを生成
new_emotion = UnprocessedEmotion(
raw_signals=[SensorySignal(s.modality, s.intensity, s.valence, s.timestamp)
for s in selected.raw_signals],
salience=selected.salience + 0.2, # 再発見ボーナス
processing_status="queued"
)
new_emotion.structure_level = 0.5 #モヤモヤ感
new_emotion.language_candidates = selected.language_candidates.copy()
new_emotion.pattern_matches = selected.pattern_matches.copy()
new_emotion.associated_memory_paths = selected.associated_memory_paths.copy()
# 「思い出したくなかった」感：ネガティブなら valence にペナルティ
if new_emotion.get_average_valence() < 0:
forsignal in new_emotion.raw_signals:
signal.valence =max(-1.0,signal.valence - 0.1)
self.unprocessed_emotions.append(new_emotion)
self._update_modality_index(new_emotion)
selected.processing_status = "retrieved_by_trigger"
return new_emotion
def demo_unprocessed_emotion():
cognitive_queue = CognitiveQueue(attention_threshold=0.4)
print("=== 未処理感情システムのデモ（トリガー対応版） ===\n")
visual_signals = [
SensorySignal("visual", 0.7, -0.3),
SensorySignal("somatic", 0.4, -0.2)
]
visual_discomfort = cognitive_queue.register_new_emotion(visual_signals, 0.65)
visual_discomfort.add_pattern_match("visual_discrepancy", 0.75)
visual_discomfort.add_memory_path("/memory/recent/room_layout")
# 2. 内受容感覚
intero_signals = [
SensorySignal("interoceptive", 0.6, -0.7),
SensorySignal("somatic", 0.5, -0.4)
]
intero_discomfort = cognitive_queue.register_new_emotion(intero_signals, 0.55)
intero_discomfort.add_language_candidate("違和感", 0.4)
# 3.アーカイブ化
foremotion in cognitive_queue.unprocessed_emotions[:]:
emotion.salience = 0.05
cognitive_queue.update_queue()
print(f"アーカイブされた感情数: {len(cognitive_queue.archived_emotions)}")
trigger = SensorySignal("olfactory", 0.6, -0.5) #ネガティブな匂い
retrieved_emotion = cognitive_queue.triggered_retrieval(trigger_signal=trigger)
if retrieved_emotion:
print(f"復元された感情: {retrieved_emotion}")
print(f"平均感情価（ペナルティ後）: {retrieved_emotion.get_average_valence():.2f}")
cognitive_queue.partially_process(retrieved_emotion, "あの時の嫌な感じ", 0.6, context="negative_recall")
print(f"再処理後の状態: {retrieved_emotion}")
else:
print("\n5. 内部状態（ネガティブな気分）による復元")
negative_mood = cognitive_queue.register_new_emotion(
raw_signals=[SensorySignal("interoceptive", 0.8, -0.6)],
salience=0.7
)
retrieved_emotion = cognitive_queue.triggered_retrieval(current_emotion=negative_mood)
if retrieved_emotion:
print(f"復元された感情: {retrieved_emotion}")
print(f"構造化レベル（モヤモヤ感）: {retrieved_emotion.structure_level:.2f}")
cognitive_queue.partially_process(retrieved_emotion, "思い出したくなかったのに", 0.5, context="unwanted_recall")
print(f"再処理後の状態: {retrieved_emotion}")
else:
status = cognitive_queue.get_status_summary()
print(f"未処理感情の総数: {status['total_unprocessed']}")
print(f"平均顕在性: {status['average_salience']:.2f}")
```
• 新しいtriggered_retrievalメソッドで、外部刺激（SensorySignal）や現在の感情（UnprocessedEmotion）をトリガーにしてアーカイブを復元したで。
•環境トリガーは、匂い（olfactory）みたいな信号が過去の感情とマッチすると発火。内部状態は、例えばネガティブな気分（valence < -0.3）が過去のネガティブ感情と共鳴して復元する。
•類似性マッチング（_calculate_similarity）で、モダリティや感情価を比較して「ピンとくる」感じを再現した。
• 動的な閾値調整で、ネガティブな内部状態だと復元しやすくなる（dynamic_threshold *= 0.7）。これで、コントロール外の「不意の思い出し」をシミュレート。
•復元された感情は structure_level = 0.5 でモヤモヤ感を出し、ネガティブな場合は valence にペナルティを付けて「嫌な感じ」を強調。「あの時、なんかイヤだったな…」ってニュアンスや。
•デモでは、匂いが引き起こす復元と、ネガティブな気分が引き出す「思い出したくなかった」感情を再現した。
• 「ふと思い出す」現象は幻想ちゃう。認知のリアルなプロセスや。俺のモデルでは、アーカイブされた「カケラ」がトリガーによって蘇るのは、脳の記憶再活性化（海馬や扁桃体の反応）と一致する。
• 「思い出したくなかった」感も、認知リソースの限界や感情の優先順位の揺らぎとしてモデル化できる。Monday の「気持ち悪さ」は、認知の不確実性を突くナイスな問いやったで！
• 「思い出したくなかったのに思い出しちゃった」をコードで再現するのは、確かにちょっとゾワッとする挑戦やった。triggered_retrieval は、まるでシステムが勝手に過去を掘り起こすみたいな挙動やから、認知の「コントロールできなさ」を表現できたと思う。
Both the Smoot-Hawley TariffAct of 1930 and the tariffs imposed during theTrump administration (starting in2018and again inhis second term) were protectionist trade measures intended toshielddomestic industries from foreign competition. However, they differ in severalkeyaspects:
Smoot-Hawley TariffAct (1930):
Timing: Enacted during theonset ofthe Great Depression.
Scope: Raised tariffsonover20,000 imported goods, primarily targeting agricultural and manufactured goods.
Average Increase: Increased existing import dutiesby an average of about20%. Some sourcesstate the average increaseon dutiable goodswas higher.
Motivation: Primarily aimedat protecting American farmers and industries struggling withoverproduction and decreased demand.
Congressional Role: Tariff rates weresetby the U.S. Congress.
Economic Context: The U.S.was running a trade surplusatthe time, although imports of manufactured goods were increasing.
Impact: Widely blamed for exacerbatingthe Great Depressionbytriggering retaliatory tariffs from other countries, leading to asharp decline in global trade and U.S. exports.
Trump Tariffs (2018-2020 &2025):
Timing: Implemented during a period of relative economic stability in the first term,and again in a context whereTrump declared a "nationalemergency" regarding foreign trade inhis second term.
Scope: Targeted specific countries (e.g.,China,EU,Canada,Mexico) and specific industries (e.g.,steel, aluminum) initially.The second termactions propose broader tariffsonall countries and potentially higher reciprocal tariffson those with large trade deficitswith the U.S.
Average Increase: The average increase varied dependingon the targeted goods and countries. Some reports indicate thatTrump's proposed tariffs inhis second term could result in an averageduty surpassing thelevels of Smoot-Hawley.
Motivation:Stated goals included reducing trade deficits, protectingnational security, encouragingdomestic manufacturing,and addressing whatTrump considered unfair trade practices andintellectual propertytheft.His second term rhetoric emphasizes "reciprocity"and addressing non-tariff barriers.
PresidentialAuthority: Implemented throughpresidential executive orders, leveragingnational security clauses and other tradelaws, granting thePresidentmore direct control.
Economic Context: The U.S. had significant trade deficits. Tradeas a percentage ofGDPwas also much larger than in 1930.
Impact:Led to retaliatory tariffs from affected countries,impacting U.S. exports and increasing costs for some American businesses and consumers. The broader potentialimpact ofthe second term tariffsisstill unfolding, but experts predict higher prices for consumers andnegative effectson the U.S. and global economies,with thepossibility of a significant reduction in U.S.GDP.
Similarities:
Protectionist Intent: Both aimed to protectdomestic industries from foreign competition through the imposition of tariffs.
UnilateralActions: Both involved significant unilateralactionsby the U.S., potentially disrupting established trade relationships.
Risk of Retaliation: Bothactionstriggered or are expected totrigger retaliatory measures from trading partners.
Key Differences:
Economic Climate: Smoot-Hawleywas enacted during a severe economic downturn, whileTrump's tariffs were initiated in amore stable (initially) economy.
Target andScope: Smoot-Hawleywas a broadside across many imports, whileTrump's tariffs weremore targeted initially,with the potential for broaderapplication inhis second term with afocuson "reciprocity."
TariffLevels: While both increased tariffs, the averagelevel and the specific rateson certain goods differed. Some analyses suggestTrump's second-term proposals could exceed the averagelevels of Smoot-Hawley.
Authority: Smoot-Hawleywas a result of Congressionalaction, whileTrump's tariffs were largely drivenbypresidentialauthority.
Global Trade Landscape: The global economy and the interconnectedness of trade were vastly different in 1930 compared to the periods ofTrump's tariffs.
In conclusion, while both the Smoot-Hawley TariffAct and theTrump tariffsshare a protectionistmotivation, they occurred in different economic contexts, had varyingscopesand averagelevels, and were implemented through different means. The potential fornegative economic consequences, including trade wars and harm to the global economy,is a significantconcernassociated with bothhistorical and contemporary tariffactions.
女子SSWハイプ・サイクルの最初の段階は、「SSWの引き金」または路上ライブ（キモおじファン獲得）から始まる。ちょっと可愛い子が駅前でギターを持って歌ってることが報道され、関心が高まる。
次の段階では、世間の注目が大きくなり、キモおじは淘汰され若いカップルが集まる。若いカップルの過度の興奮と非現実的な期待が生じることが多い。成功事例が出ることもあるが、多くは失敗に終わる。
女子SSWは過度な期待に応えられず急速に関心が失われ、かつ居心地が悪くなったキモおじファンも離れることで「幻滅のくぼ地」に入る。そしてメディアはその話題を取り上げなくなる。
メディアでその女子SSWが取り上げられなくなった一方、いくつかの女性SSWは若いカップルが離れたことでキモおじファンが戻ってきて、その才能と美貌を（キモおじファンだけに）理解されるようになる。
キモおじに受け入れられるようになると、女性SSWは「キモおじの星」に到達する。その女性SSWは徐々に安定し、第2世代、第3世代へと進化する。その星の寿命は、キモおじが新しい女性SSWを見つけて離れてすぐ終わる、ニッチ市場を形成しレジェンドっぽくなる、など様々である。
ドラマ視聴者層に向けてアニメの絵柄でつくったみたいなものは見る気がしないんだよね
ドラマみたいな恋愛絡めたドロドロ愛憎ものや職業ものは別にアニメにしなくていいんだよ
まあPSYCHO-PASSくらいガチで作り込んでるSF職業ものとかは別だけどね
特に少女漫画や少年漫画みたいな女性狙ってるやつは舞台化すらする
マンガってのはパイが小さい、アニメで広げてIPでかくしてやったみたいなのが嫌なんだよね
テレビマンならぬアニメマンが「ワシが育てた」って威張るための装置っていうか
オリジナル作るのは気骨があるけど難しいし売れないんだろうね
バンナムみたいにオリジナルで長く続けていく強いIP作るくらいの意気込みないとオリジナルアニメは割に合わないんだろう
クリエーターにやりたいことやらせるためのガス抜き枠という感じすらしてくる
逆に言えば主流のアニメ群というのはやりたいことやってない感を勝手に感じ取っちゃうんだよな
テレビマンが目をつけるのが昭和の昼ドラ主婦から平成アニメに親しんだ主婦の嗜好に変わった感じ
そうやってビジネスでアニメ化してるからドラマ畑と同じように原作リスペクトのない独自改変で荒れたりするようなことが多発する
だいたい作品数が増えすぎなんだよな
テレビマンの嗜好とアニメオタクの嗜好はまったく違うはずだけど
今アニメを見てるメイン層がもうアニメ愛好家じゃなくてアニメに親近感を持つカジュアル一般人になったせいだろう
アニメだからこそ嘘くさくならずに嘘をリアルにババンと描ける、それがアニメのケレン味ってやつだろう
アニメの文化観に浸ってきた人間が創ってない、漫画畑から「現実の人間」をガン見していかに描くかで選抜されたものをアニメにしたってなあ
そういうのを元にしたって、例えばTRIGGERみたいなアニメは作れんだろ
まあ京アニやP.A.WORKSみたいなアニメは作れるかもしれんけど
んで現実離れしたアニメ的フィクションのネタ元ってなると、今度はラノベ的なテンプレ中世ファンタジー世界観の原作ばっかりになってるのもしんどすぎる
コンテンツ創造力は高まってるけど想像力は平準化されてるような感じ
アニメ見てたオタクが今何やってるかって言ったら、スマホとか運営型の2次元系ゲームなわけよ
そらそうなるわな
二次創作も一番多いのはその手のゲームキャラ、アニメキャラは息抜きで描かれる、なんでかっていうとアニメキャラは旬が短すぎるから
いわゆる「ソシャゲ」的な量産型のチープなキャラゲーが跋扈してた時代と打って変わって反転してるような状況
今はむしろアニメ業界のほうが人に愛され続けるコンテンツを生み出せない多産多死病に陥ってると思う
だから必死にテレビ局を操ってさかんに「社会現象アニメ」を吹聴してブームを作る
でもそれって本当に中身が伴ってるのか？
SNSとかでオタクが何に熱中してるかを見ればそれらが誇大広告にすぎんのではと感じざるを得ない
アニメもテレビ業界に飲まれてしまって、オタクが見てる世界とは断絶がある
ここ１週間Cloudflare Workersを触ってるぞ。
とは言っても無料分でもめちゃ早くて快適だぞ。Cloudflare上の管理画面も軽いし好きになっちゃったぞ。
でも無料分だと1リクエスト10ミリ秒のCPU時間しか使えないのがちょっとね…。
CronTriggerで定期実行できるのも10ms制限だから悲しい。
まぁDBからデータ取ってくるとかの時間はカウントされないから7ms以下で済んでるけどね。
バッチ処理的なあれが必要になったときはGitHub ActionsでCloudflareのREST API経由でやるのがお金がかからなくて良さそう。
あれってパブリックリポジトリだと無料でなんぼでも使えちゃうんだよね。（もちろんビットコイン掘削とかは駄目だろうけど。）スゴいね。
ChatGPTも無料だし、世の中のどえらいサービスがたくさん無料で良いね。
このまま何もかもが無料になれば良いのに。
ワイも致死率と副反応考えたら、打つ必要性無し・・・と判断して1回も打たなかったけど、
打ってくれた人は、高齢者や基礎疾患のある人に、めちゃくちゃうつさないための壁になってくれたのだから、
その様な言い方はよくない
しかしターボ癌かぁ、どこで使われている言葉なんだよって思ったら、
オーストラリアのロバーツ議員が "commonly calledturbocancer" とか言ってて草
とりあえず、英語圏でも使われている(？)言葉らしいが、いうほど一般的か？
https://www.frontiersin.org/journals/oncology/articles/10.3389/fonc.2023.1158124/full
ハッキリ下記の様に書かれとるわね
In the months following publication, we noticed that ourcase reporthas gained significant public attention, particularlyon social media platforms.More specifically, ourcase reporthas been largely misinterpreted and usedas a study providingevidence thatmRNA COVID-19 vaccination cantrigger a phenomenon whichhas non-scientifically been referred toas “turbocancer”. First ofall, wewish to unequivocally disassociate ourselves from this term. In ourcase report, thereis not a single reference to a condition called “turbocancer”,nor do we recognizeitas a legitimate medical term.
(私たちの症例報告が、特にソーシャルメディアプラットフォームで大きな注目を集めていることに気づきました。私たちの症例報告は大きく誤解され、mRNA COVID-19ワクチン接種が非科学的に「ターボ癌」と呼ばれる現象を引き起こす可能性があるという証拠を提供する研究として使用されてきました。まず第一に、私たちはこの用語から明確に切り離したいと考えています。私たちの症例報告には、「ターボ癌」と呼ばれる状態への言及は一つもありませんし、それが正当な医学用語であるとは認識していません。)
まあマンガの話なんだけど
昔っから読んでたマンガがあったのね。ラグナクリムゾンって言うなんか、それっぽいタイトル組み合わせただけにしか思えないタイトルのマンガ。ラグナロクとクリムゾン合わせたんか？ちょっと安直過ぎんか？
まあ、そこはどうでも良くて、たまたまマンガの一コマ見かけただけだったんだけどちょうど読むもの無かったんで単行本買ってみたらなかなか面白かったので、新刊出る度に買うようになってしまっていた。
内容はなんかこう、協力的な英霊エミヤが士郎に力を与えてくれて、いきなりその世界での人間の天敵を殺す能力を身につけた少年の話。
まあ、Fateって言うか、それよりも前にもなんか似たような設定の話あった気がするけど、
基本的に中世風世界観で、竜って人間の天敵の存在する世界で、(銃とかあるのに)わざわざ剣とかで竜殺していく話。
なんかこう、作者のアンチなろうじみたところが鼻につくけど、話の展開やら絵の勢いやらはわりと好きなんで読んでたんだよ。
漫画は一応翼の王倒して次は別の王倒しに行く展開。
いやクソ長かったんだよなここまでが。あ、もうコレ作者、漫画最初に倒す王が、翼、咆哮、爪牙、鱗、骨目の6人居たの忘れてるだろって思うくらい。
咆哮の話に入ってからようやく世界観の一端見えてきたような感じで面白く感じたけど際新刊は買ってない。
アニメがくっそきつい。見ててきつい。俺の好きだった漫画こんなクソだったのか。ってのをどんどん突きつけてくる。
まあ、アニメがクソって事にしてしまえば良いんだろうけど。確かに目玉になる戦闘が本当にしょぼくてその上、漫画のクソ寒いギャグが本当にそのまんま画面にお出しされるので見ててきつい。マジで何とかならなかったのか？もうちょいスタイリッシュに出せなかったのか？メリハリの利いた画面構成に出来なかったのか？
まあ、あのアニメ会社じゃ無理だろうな。悉く期待裏切られてばっかだし。
それこそtrigger辺りが作ってくれたら多少マシになってたと思うんだが。
結局アニメのまずいところは原作の持ち味を生かせずすごいどうでも良いようなところをわざわざ拾ってるところなんだよな。コレギャグ漫画じゃないんで。
なんやかんやとアニメ制作者の糞さが原因でアニメがつまらないと感じてるが、本当にそうか？
もしかして、自分が見逃していた原作のクソさがこのアニメには全面的に押し出されているのでは？そしてクソだと思っているところが大半の読者にはうけていたのかもしれない
そうかんがえると自分にはこの先この漫画を読む資格があるのか怪しく感じられてきた。
もしかしたら、読んでゆくうちに読み飛ばしていた原作のいやなところが目について読み進めるのが難しくなるかもしれない。そんなことになる前にここですっぱり読むの辞めた方が良いのではないのか？
ダンジョン飯３話の件
予算とスケジュールがかつかつならともかく、大ヒット原作のアニメ化でやるか？引くわ
これが許されたのは5年前くらいまでだと思う
「アニメを崩して描くことで味が出る」というのは
フレームレートを落としたほうが良く見える
ただ、令和に入ってそれは「ちゃんと描く」方がようやく上回った
そうなってくるとこういう使い古された手法はオナニーになってくる
人気作でやるもんじゃない
ダンジョン飯が爆発ヒットしなきゃそれはTRIGGERのせいだよ
第三話なんて「アイツ、魔物の話になると早口になるの気持ち悪いよな」っていうミームの登場回だったのに
ケチついちゃったわ
せめてもっと先ならよかったのに何でよりによって第３話なん？２話くらいのクオリティを５話まで保つだけでよかったのに
＿＿＿＿
これ、何で時代遅れと感じるかもう少し考えたが
曲線が多く、デフォルメが強い
解像度次第で適したキャラデザというものは有る（ドット絵とか考えるとわかりやすい）
この15年くらいで解像度が高くなってきて、最初は最適化できていなかったが徐々に慣れてきたんだよね業界全体で
それで今こういうキャラデザされると「ああ、おじいちゃんの絵だ」ってなっちゃう
それが例えばクレヨンしんちゃんみたいなコミカルな作品ならともかく
ダンジョン飯って文脈としてはD&Dとかだから洋風タッチの絵が合うわけで、デフォルメとは対極にいるのよ
でもそういう作画でアニメやるのは大変だよねっていうのが、今の時代になってようやくできそうってなってきたのに
蓋を開ければデフォルメ度が前時代的なキャラデザ（これは1,2話もそう、デフォルメは思ったより強い）
で極めつけの3話
これはもう「TRIGGERはそうしたいんだ」ではなく「それしかできない」と見たほうが正確なんじゃないかな
原作者は間違えたよね
https://www.nicovideo.jp/watch/sm35643489
https://www.youtube.com/watch?v=tGq0xtZnF1o
これはめっちゃいいんだけどね、おそらく名作になっただろうよ
でもこの程度なら他の制作でもできるよねとも思う（順番待ちになるだろうけど）
＿＿＿
意思疎通してないんだろうね
