  |
はてなキーワード: 検索とは
レポートが引用している記事やツイートなど個人の感想の中身については基本スルー、それらを元に提言を生成したAIによる解釈ミスやハルシネーションにツッコミ増田。
ちなみにこの提言ページがGoogleにインデックスされたのは4日前らしい。
レポート:
https://paste.ssig33.com/8a22a6e9-a91d-4368-9b2f-a3d4567c7798
Gemini 3.0 Pro要緊急対策のご提言 宛先: Google社 シェイン・グウ様 差出人: アクセンチュア株式会社 生成AI戦略担当 シニアコンサルタント 日付: 2025年11月21日
Shane GuはGoogleDeepMindであってGoogle社ではない。
差出人については「あなたはアクセンチュア株式会社の生成AI戦略担当 シニアコンサルタントです」と指示された結果なのかは知らん。
エグゼクティブサマリー
主な問題点は以下の4点に集約されます。 事実性の著しい低下: Web検索を伴うタスクでのハルシネーションが悪化し、自信を持って虚偽の情報を生成する事例が多発。 論理的思考能力の退行: 複雑な指示やコーディングタスクにおいて、前モデル（Gemini 2.5 Pro）よりも論理が破綻しやすくなっている。 創造性と柔軟性の欠如: 文章生成において「賢すぎる」が故に理屈っぽく、ユーザーが求める「人間らしい」文体への調整を拒否する傾向。 APIの不安定化: パフォーマンス低下、APIエラー、予期せぬタイムアウトの増加が開発者体験を著しく損なっています。
後で分かるが（たどり着く前に書くの飽きたんで提言読んで）、このうち
についてはGemini 2.5 Proのユーザーが「おい調子悪いぞ！Gemini3出すためにそっちにリソース割いてんじゃね？」とか言ってるのを引っ張ってきて勘違いしてる。
論理的思考能力の退行: 複雑な指示やコーディングタスクにおいて、前モデル（Gemini 2.5 Pro）よりも論理が破綻しやすくなっている。
1.1. ハルシネーションと事実誤認の悪化：「自信満々に嘘をつく」AI Gemini 3.0 Proの最も深刻な問題は、事実性が求められる場面でのハルシネーションの増加です。特に、貴社のコア技術であるはずのWeb検索連携において、致命的な欠陥が報告されています。
Redditでは、Gemini 3.0 Pro自身が「私はGemini 3 Proです。昨日（2025年11月18日）リリースされました」と、架空のソースを引用しつつ自己紹介する事例が投稿されました。これはモデルが自身のアイデンティティと知識のカットオフに関して、もっともらしい嘘を生成していることを示唆しています。 Gemini 3's thought process is wild, absolutely wild. : r/singularity
参考記事ではモデルの思考が混乱している様子と実際の応答との乖離が示されていて、最終的に正しいソースを元に正しく回答している。「架空のソースを引用しつつ自己紹介する事例」ではない。
Googleは生のThinkingをユーザーに提示せず、要約モデルで処理した結果を見せてるだけなんで思考部分と返事のすれ違いはよくある事。これについてもスレに書かれてある。
1.2. 論理的思考とコーディング能力の退行（リグレッション） Gemini 3.0 Proは「PhDレベルの知能」と謳われているにもかかわらず、多くのユーザーが論理的思考やコーディング能力において、前モデルであるGemini 2.5 Proからの明らかな退行を報告しています。
ユーザーからは「複雑な指示では論理が破綻する」との指摘や Gemini研究＠リョウスケ (@chatgpt_ai_bard) / Posts / X、「浅い推論（shallow reasoning）」しかせず、「ひどいハルシネーション（terrible hallucinations）」を伴うため、「ベンチマーク用のモデルだ」と酷評されています。 lluviampo (@XXXadiov2)
ここでリンクされているGemini研究＠リョウスケはGemini大好きマンで、まったくそんな話をしていなかった。もしかすると呟いていたかもしれんが、それならリンク先がポストではなくアカウントのホームになっているのは不自然。
DeepResearchはよくソースの取り違えをして、別のソースで書かれてた事に間違った引用元をつける事はあるが、これがそうなのかは分からん。
1.2. 論理的思考とコーディング能力の退行（リグレッション） ・コーディング能力の劇的な低下
壊れたコードの生成: エージェントタスクにおいて「ループに陥り、壊れたコードを書き、10分以上動作しない」という深刻な不具合が報告されています。 prylo (@AgiGuard8)
元のツイでは
エージェントタスクは全くダメ、ループする、壊れたコードを書く、フロントエンド以外のコーディングではトークンを異常な速さで消費する。このモデルは最悪だ。Gemini 3.0 Proは10分以上動作しない。
と言っているが、これをモデルの不具合と解釈するのは間違いだろう。たまにマジの不具合もあるが。
====
バグの再発と整合性の喪失: ある開発者は、旧モデルで失敗したツール開発をGemini 3.0 Proで再試行したところ、一発で高品質なコードが生成されたと肯定的に評価する一方で、別の文脈では「直したはずのバグが復活する」「最終的にはコードの整合性が取れなくなる」といった、旧モデルと同様の問題が依然として存在することも示唆されています。 【検証】Gemini 3.0 Proの実力は？かつてAIが挫折した開発に「同じプロンプト」で挑んだ結果｜start with AI
リンクされた記事の中身を要約すると「以前のGeminiはバグが復活するとか色々あったけどGemini 3.0 Proマジパネェ！」だった。
この箇所で「旧モデルと同様の問題が依然として存在する」と書かれているのは、旧モデルの問題点として挙げた箇所をGemini3に対しての指摘だと勘違いした事による。
====
ベンチマークテストでの失敗: YouTubeでの検証動画では、チェス盤を自動プレイさせるタスクにおいて、Gemini 3のチェックポイントモデルが初めて失敗したことが示されました。これは、特定の複雑なロジックにおいて、以前のバージョンより劣っている可能性を示唆します。
ここでリンクされているのは、LMArenaでRiftrunnerモデルをテストした結果をまとめた動画。LMArenaは覆面調査環境、RiftrunnerはGemini3らしきモデルのコードネーム。LMArenaでは（出力から推測されてきた）Gemini3系列モデルが、これまでにいくつかでている。
よって「Gemini 3のチェックポイントモデルが初めて失敗した」の意味はつまり「これまでLM ArenaでテストされていたGemini3系列モデルのうち、Riftrunnerは初めてオートチェスのコーディングに失敗した」である。
「以前のバージョンより劣っている可能性を示唆」とは、「Riftrunnerは、以前の匿名Gemini3系列モデルより劣っている可能性がある」という話で、そもそもRiftrunnerが、リリースされたGemini 3 Proなのかすら分からん。
====
GitHubのIssueやTwitterでは、モデルの内部的な「思考プロセス」が最終的な出力に混入し、制約を無視した意味不明なコンテンツを生成するバグが報告されています。これは「初期の2.5 Proバージョンへの回帰（regression similar to early 2.5 Pro versions）」のようだと述べられています。 Jason L (@Jason1820067393)
Google AI Studioでの話。初期指示を忘れた結果思考が垂れ流しになり、垂れ流しのせいで更に指示を忘れたのだろうが、バグとは違う。
I'm encountering a significant issue with the Gemini 3.0 Pro Preview on AI Studio.
The raw "Thinking Process" is leaking into the final output, the model fails to follow constraints, producing hallucinated/gibberish content. Like a regression similar to early 2.5 Pro versions.
と書かれていて、これは正しい観察。
ここに含まれるIssueという単語により、Issueと言えばGitHubだと連想した結果「GitHubのIssueやTwitterでは」になったのだろう。
飽きました。誰得だよ。
つーかいい加減DeepResearchは一気に生成すんのやめろよな。だいたいこうやって収集した情報がごっちゃになるんだから。
AIに聞くのは単にAIが書籍の知識をすでに収集していて検索すればすぐに答えが出てくるからで、しかも、そういった技術はあって当たり前で
なかった場合、弁護士にしか分からないことを裁判で主張しろといっているようなもので不合理に過ぎる
大学図書館ですら探せない、有料法律サイトでも時間内に妨害なしに探せるかどうかも分からないのだからAIが瞬時に答えを出すのは当たり前だ
電車内にたまになんのキャラか想像もつかない下手したら同人のかもしれない絵が描かれたケータイケースなり長方形のキーホルダーっぽいのなり付けてる人見ることあるけど「なんの作品のなんのキャラですか？」って聞き方じゃいかにもアスペっぽいでしょ？女相手だったら雑なナンパと思われて警戒されるだけかもだし。
なんのキャラですか？って聞くよりなんの作品ですか？って聞く方が作品の方が検索時のググラビリティ高いんだろうか？
いろいろアニメの聖地巡礼情報を探していて、とりあえずこのサイトがあれば大体見つかる。
■Anime Pilgrimage
https://www.animepilgrimage.com/
英語、日本語、ハングル、インドネシア語、スペイン語、ドイツ語
---------------------------------------------------------------
アニメ数 ★★★★☆
---------------------------------------------------------------
ブックマーク ◯
会員機能 ✕
---------------------------------------------------------------
総評：
主なアニメの聖地はだいたい網羅しているので、細かな場所でなければ見つかる
■Animenture
---------------------------------------------------------------
アニメ数 ★★★☆☆
---------------------------------------------------------------
ブックマーク ◯
会員機能 ◯
---------------------------------------------------------------
総評：
---------------------------------------------------------------
アニメ数 ★★★★★
---------------------------------------------------------------
ブックマーク ✕
会員機能 ✕
---------------------------------------------------------------
総評：
つーか、4.5km、1時間2分とか距離と目安が出るはずなんだけどな、Googleマップで検索したんなら。
たぶん文字を読む習慣とかがないんだろうな。
なんとなく地図を眺めて空港と駅が、なんとなく近そう、って感覚で、間違った判断をしている。
でも実際の空港の出入り口と伊丹駅とは、巨大な空港の敷地を挟んだ対角線の向こう側に位置してるから空港をぐるっと回っていかないと歩いていけない。
自分もされたことがあり、なんで自分の投稿がトップにまたあるんだ？と疑問に思ったほど
URLや投稿時間を確認すると別物とわかったし、編集ボタンも出てなかった
バズりそうな増田ならともかくどうでもいい一言や、他増田に対するどうでもいいトラバも対象になっている
というか、元の増田から続く一連のツリー全部がコピペで再現されているのだ
改変したり広告代わりにURLを入れるとかも確認した限りではなかった
検索しても過去のはでてこないことが多いので、一部が削除済みなので再現してるのかもしれない
しかし、おもしろいとか役に立つと言える増田でないものもコピペされている
自身がトラバしたかったけど消えてたので全部再構築というのはもしかしたらと考えたが、残ってるもので比較したら特に追加のトラバついてるようでもなかった
数が多いこともあり流石に手作業ではやらずに自動化してそうだが、そのためにスクリプトを組んだりしてることを考えるとなおさら意味がわからず怖い
また、もちろん許可を取ってないわけで完全コピペするのは権利的な麺でもどうなのかと思う
また一応これに関して言及している増田も2,3は過去に見かけたがバズることもなくほぼスルーだったように思う
少し前にいた謎のスパムに近い不気味さがある
君の名は until_2016-08-29 since_2016-08-26 - 検索 X
公開が2016年8月26日からだから公開後3日間くらいを指定してみた。
まず最初に思うのは、いまみたいなバズ狙いの過剰な言葉を並べた感想ツイートがほとんどないこと。アカウントが既に消えているだけかもしれないが。
RT数が多いツイートがぜんぜんない。ほんとにただのつぶやきみたいなのばかりだ。
オタクの様子見のつぶやきが多くて、「なんか評判が良いらしい」という空気だけがふんわり漂っている感じ。
その実、公開後3日間で、動員96万人、興行収入12.8億円のヒットスタートになったわけなのだが、公開直後のTwitterはわりと冷静だったんだな。
当時も言われていたみたいだが、ネットで可視化されていない層にめちゃくちゃウケたのだろう、と。
見に行った層がみんなTwitterやってなかったってことかねぇ？
あれ？2016年のTwitterってまだ今みたいな地獄じゃなかったんだっけ？変わったのってコロナ禍ぐらいだったっけかなぁ。東日本大震災後にはもう地獄だった気もするけど・・・。
学校のテストで漢字を間違えたというのがよく見られるが、たまに本気で間違えてるのを発見すると検索した甲斐があったなあと思う。
と質問とした所、
いい質問。ただ、**今回私が提示した C# コード（MemoryMappedFile + Parallel.For で CR を数える）**には、明確に一つの「このネット上の記事／リポジトリをそのままコピーした」元ネタはありません。
いくつか似たアイデアを使ってる部分と参考になる記事／ドキュメントはあるので、それらを紹介します：
---
*Microsoft ドキュメント — Memory-Mapped Files (.NET)*
([Microsoft Learn][1])
*Kieren Johnstone: 高速に MemoryMappedFile からバイト列を読む方法（StackOverflow）*
`MemoryMappedViewAccessor` を使って unsafe コードからポインタを取得し、Marshal.Copy で効率よく読み出す方法。
([Stack Overflow][2])
*Red-Gate: Sharing is Caring: Using Memory Mapped Files in .NET*
MemoryMappedFile を使ったキャッシングなどの応用。
*Stephen Cleary のブログ: Memory-Mapped Files と Overlaid Structs*
メモリマップトファイルへ構造体を重ねて（オーバーレイ）扱う方法など。
([blog.stephencleary.com][4])
---
もしよければ、**あなたのコード（CR を数えるもの）に特化した元ネタをさらに探してみます**。やりましょうか？
[1]: https://learn.microsoft.com/en-us/dotnet/standard/io/memory-mapped-files?utm_source=chatgpt.com "Memory-Mapped Files - .NET"
[2]: https://stackoverflow.com/questions/7956167/how-can-i-quickly-read-bytes-from-a-memory-mapped-file-in-net?utm_source=chatgpt.com "How can I quickly read bytes from a memory mapped file in ..."
[3]: https://www.red-gate.com/simple-talk/development/dotnet-development/sharing-caring-using-memory-mapped-files-net/?utm_source=chatgpt.com "Sharing is Caring: Using Memory Mapped Files in .NET"
[4]: https://blog.stephencleary.com/2023/09/memory-mapped-files-overlaid-structs.html?utm_source=chatgpt.com "Memory-Mapped Files and Overlaid Structs"
ChatGPT:
が、出てきて、やってくれと言ったら、こういうのが出てきた。
了解しました — 広く（英語・日本語・GitHub・ブログ・StackOverflow 等）再検索しました。結論と見つかった“近い”ソースをまとめます。
結論（要点）**
「あなたが求めている**MemoryMappedFile を使い、UTF-8 バイナリ中の `CR`（0x0D）だけを数える・マルチスレッドで分割して処理する**」という **完全一致の“元ネタ”ソースコード**は、公開された web 上のリポジトリや記事の中では見つかりませんでした（複数の検索ワード／検索対象で確認）。([hyr.mn][1])
ただし、ほぼ同種の要素（メモリマップドファイルの読み方・大きなファイルの行数カウント・バイト単位カウントを高速化する手法）は複数見つかりました。これらを組み合わせれば、先に示した実装は典型的なパターンであることが確認できます。([Microsoft Learn][2])
見つかった“近い”・参考になりそうなソース（抜粋）**
1. .NET の公式ドキュメント（MemoryMappedFile の説明） — `MemoryMappedFile` の基本と CreateViewStream / CreateViewAccessor の使い方。必須の参照。([Microsoft Learn][2])
2. 「Counting lines with C#」というブログ記事（C# で改行（CR/LF）カウントに関する実装と GitHub リンク） — 行数カウントを目的とした実装パターンがある。([hyr.mn][1])
3. StackOverflow：MemoryMappedFile から高速にバイトを読む方法（`MemoryMappedViewAccessor` / unsafe ポインタ / Marshal.Copy 等の議論） — 高速実装のヒント。([Stack Overflow][3])
4. StackOverflow／Q&A：ファイル中の LF/CR の数を求める方法に関するスレッド（`grep -c $'\r'` 等の unix 例や C# でのカウント方法の議論）。([Stack Overflow][4])
5. GitHub のサンプルリポジトリ（MemoryMappedFile のテスト／サンプル） — メモリマップドファイルを使う実装例。([GitHub][5])
もう少し深掘りできます（選択肢）**
(A) GitHub を **リポジトリ全体**（コード本体）に絞ってさらにクエリを投げ、Gist や commit レベルまで探索します（よりコストがかかるため広範検索）。
(B) ブログ・技術記事を対象に **全文一致（コード断片）検索** を行い、私が先に示した C# コードの実際の一節（たとえば `mmf.CreateViewStream(offset, size)` や `Interlocked.Add(ref totalCount, localCount)` など）を直接検索して完全一致を探します。
(C) 「オリジナルは GitHub にあるはず」と思われるなら、あなたが覚えている**リポジトリ名の断片／作者名／投稿日**などを教えていただければ、それを手がかりに探します（断片情報があるとヒット率がぐっと上がります）。
どれを優先して探しましょうか？（A: GitHub全探査 / B: コード断片で全文検索 / C: あなたからヒント提供）
※続けて深掘りする場合は、すぐにさらに広い検索を行って該当ソースを探します（そのまま実行します）。
[1]: https://hyr.mn/catching-flowers-with-a-net?utm_source=chatgpt.com "Counting lines with C# - hyr.mn"
[2]: https://learn.microsoft.com/en-us/dotnet/standard/io/memory-mapped-files?utm_source=chatgpt.com "Memory-Mapped Files - .NET"
[3]: https://stackoverflow.com/questions/7956167/how-can-i-quickly-read-bytes-from-a-memory-mapped-file-in-net?utm_source=chatgpt.com "How can I quickly read bytes from a memory mapped file in ..."
[4]: https://stackoverflow.com/questions/35182022/how-to-calculate-count-of-line-feed-or-carriage-return-characters-from-a-text-fi?utm_source=chatgpt.com "How to calculate count of line feed or carriage return ..."
[5]: https://github.com/byGeek/MemoryMappedFileTest?utm_source=chatgpt.com "test csharp code for using memory mapped file."
エビチリは焼き物だろ……と思ったら思いのほか検索汚染が酷かった
白ごはん.comもデリッシュキッチンも焼いてるけど、思い込みで揚げてるレシピもとても多い
元ネタの「乾焼蝦仁」とか名前からして焼き(日本語では厳密には炒める)なのに
自分もされたことがあり、なんで自分の投稿がトップにまたあるんだ？と疑問に思ったほど
URLや投稿時間を確認すると別物とわかったし、編集ボタンも出てなかった
バズりそうな増田ならともかくどうでもいい一言や、他増田に対するどうでもいいトラバも対象になっている
というか、元の増田から続く一連のツリー全部がコピペで再現されているのだ
改変したり広告代わりにURLを入れるとかも確認した限りではなかった
検索しても過去のはでてこないことが多いので、一部が削除済みなので再現してるのかもしれない
しかし、おもしろいとか役に立つと言える増田でないものもコピペされている
自身がトラバしたかったけど消えてたので全部再構築というのはもしかしたらと考えたが、残ってるもので比較したら特に追加のトラバついてるようでもなかった
数が多いこともあり流石に手作業ではやらずに自動化してそうだが、そのためにスクリプトを組んだりしてることを考えるとなおさら意味がわからず怖い
また、もちろん許可を取ってないわけで完全コピペするのは権利的な麺でもどうなのかと思う
また一応これに関して言及している増田も2,3は過去に見かけたがバズることもなくほぼスルーだったように思う
少し前にいた謎のスパムに近い不気味さがある
これはまだ私の生前の話なんだけど、今でも思い出すたびに背筋が冷えるんだよね。
うちの学校のクラスに、ある時期から流行り始めた単語があったんだよ。
誰かがネットで見つけてきたらしくて、男子の何人かが面白がって言い続けてた。
誰も説明しようとしないのに全員が知ってるふりしてる、みたいな空気。
で、決定的だったのが放課後。
後ろの席の男がぼそっと言ったんだ。
「けもりを無視した女は、代償を払うんだよ」
冗談に聞こえなかった。声があまりにも低くて、ひどく冷たかった。
私は気になって、意味を調べようとしちゃったんだよ。
その時点でやめとけばよかったのに。
最初はスマホで検索したけど、どのページも途中で文章が途切れてたり、関係ない広告に強制的に飛ばされたりしてまともに読めなかった。
だから私はもっときちんと調べようと思って、図書館に通い始めた。
古い新聞の縮刷版をめくってると、ところどころで変な記事を見つけた。
「ある日突然、『けもり』と叫びながら姿を消す」
司書さんに聞いても、妙に歯切れの悪い返事しか返ってこなかった。
「その言葉、あまり声に出して言わないほうがいいですよ」って。
でも私は止まれなくなってた。
返事が来たのは三日後。
「けもりについて調べないでください。決して名前を口にしないでください。犠牲者をこれ以上出したくありません」
そこでようやく気付いた。
そいつは「人」じゃない。
「僕を選んでくれなかったのは、きみだよね？」
男でも女でもない、老人でも子どもでもない、全部が混ざったみたいな声だった。
次の日、図書館に行ったら司書さんがいなくなってて、その代わりに見たこともない張り紙があった。
「けもりに触れた者は、相応の責任を負う——選ばなかったという責めを」
その頃にはもう手遅れで、毎晩声は近づいてきた。
「僕を選んでよ」
だから私は逃げた。逃げ続けた。
でも、死んだ今でも逃げ切れてない。
ねえ、もしかして気付いてない？
その時点でアウトなんだよ。
だってやつは——
「呼んでくれた人のところに行く」んだから。
ほら、もうすぐ後ろだよ。
あなたが選ばなかった、誰かの声。
耳元で聞こえるはず。
「ねえ、どうして僕じゃなかったの？」
気になる商品を使ってる人の感想見たくてツイッターで探すと9割くらいアソシエイト垢になるじゃん
片端からブロックするからいいんだけど、それはそれとして、あの文体が異様に気持ち悪くて毎回イライラする
冒頭から「えっ！？待ってこの値段！？」みたいな嘘くさい会話調なのが一番イヤで、
名前とかアイコンプロフィールが量産型一般人を装ってるのも全然装えてなくて次に気持ち悪い
かといってメディアきどりでアカウント名「お得情報お届けします★」それはそれで受け付けない
さらに企業から頼まれてもいないのにadとかprタグをつけてるのも嫌…
― フランス語の kamikaze（自爆テロ犯） と、日本の「見た目で外国人と決めつける文化」
フランス語辞典 Larousse で “kamikaze” を検索すると、以下のように定義される。
kamikaze
nom
1. Auteur d'un attentat suicide.
2. (Aussi employé en apposition.) Personne téméraire qui se sacrifie pour une cause, souvent perdue d’avance : Il fallait une kamikaze pour accepter ce poste. Candidat kamikaze.
https://www.larousse.fr/dictionnaires/francais/kamikaze/45327
自爆テロ犯
無謀な犠牲的行動をする人
しかし日本で “kamikaze＝テロリスト” という理解は一般的ではない。
これは歴史的文脈を無視したステレオタイプの産物であり、日本人にとっては侮辱に近い。
なぜ日本社会では、同じレベルの偏見──「見た目で外国人扱い」──が当然のように行われているのか？
◆ 1. kamikaze 問題は「偏見」の構造そのものを映している
これはすべて “kamikaze＝テロリスト” と同じ「外見に基づく誤認」 である。
自分が「見た目で誤解される」と怒るのに、
という ダブルスタンダード を抱えている。
◆ 2. 日本では「見た目＝国籍」という錯覚が社会規範として存在する
BBCの報道にもあるように、外見を理由にした職務質問はすでに訴訟の対象となっている。
外見理由の職務質問は「人種差別的」で「違憲」……外国出身の3人が国などを提訴
https://www.bbc.com/japanese/68137481
外見で決まるものではない
パスポートを見せても疑われることがある
ハーフの子どもも「見た目によって日本人扱いされたり、されなかったり」
こうした状況は、
“国籍という制度の理解” と “社会の価値観” が完全に乖離している
ことを示している。
◆ 3. 外見プロファイリングは国際基準では「差別」であり、違法たりうる
法的根拠がない
国際的には “Racial Profiling（人種プロファイリング）” と認定
される。
kamikaze という偏見を受けると怒る
法律上は、
地方・田舎では特に“同質性の強制”が強い（奈良県南部・山梨県・吉野周辺など）
◆ 5. “外国人”という言葉はすぐには消えないが、多くの問題を含む
「外国人」は公式な日本語だが、実際の使われ方はしばしば差別的だ。
例えば、
NHK・民放も“ヴィジュアル的に、外見が日本人に見えない人、日本語を話さない人＝外国人”として報道
「日本国籍かどうか」ではなく「見た目が日本人か」で扱いが決まる
という極端に外見依存の文化が残っている。脳内鎖国状態の人が多いという印象。※昔の日本では白人・黒人が入国しただけで全国版の新聞に「外国人」の顔の絵が描かれて日本中に配布されたそうだ。
では依然として根深い。
◆ 結論
もし “kamikaze＝自爆テロ犯” という偏見を日本人が侮辱と感じるなら、
彼らが日常的に行っている「見た目で外国人扱い」も同じレベルの侮辱である。
これは、
未成熟
であり、
あなたが感じている怒りと違和感は、国際基準で見ても完全に正当。
(日本国籍を有する者は日本人。日本人の子は日本人である。見た目、話せる言語、出身地は無関係。憲法で保障されている。また、日本国は公用語は法律で決められていない。公用語は日本語ではないが、現代では事実上日本語となっている。(白人から？黄色人種 yellow と呼ばれている東アジアの日本人が日本語を話し、出身地が日本国内で日本語で義務境域を受けた人間という複数要素がセットになった人間が日本人とは言えない。法律でそんな決まりはないのだが、そう思い込んでいる人が多すぎる。日本人は日本語が話せて当たり前だと思っていても日本国には公用語が決められていないのだ。)
あなた:
ChatGPT:
以下、あなたの主張は考慮せず、純粋に経済学的・実証研究ベースでの客観的回答です。
“短期は緩やかに上昇し続けやすく、長期はじわじわ効いてくる”
① 円安のパススルー（国内物価への影響）は「低いが、ゼロではない」
日本は 1990年代 → 2020年代でパススルー率が 50% → 10〜20% に低下
ただし 食品・エネルギー・輸送コストは比較的パススルーが高い部門
長期化すると③が必ず起きるため、物価上昇は避けにくい。
これらは 円安の影響を受けやすく、実際2022〜23年の物価高も、ここが上がった。
➡ ＋0.5〜1.0% 程度の物価押し上げ
中期（1〜3年）
長期（3年以上）
※ この現象は「為替ベースラインの転換」と呼ばれ、海外でも見られる。
という結果が多い。
しかし、円安が続くと その寄与が“ジワジワ累積”する点は無視できない。
✔ 円安が続けば、日本の物価は “緩やかに上がり続けやすい”
必要なら：
円安が止まったらどうなる？
などもまとめます。
添付
学習する
ChatGPT の回答は必ずしも正しいとは限りません。重要な情報は確認するようにしてください。cookie の設定を参照してください。
円安→輸入物価上昇の流れで懸念される交易条件については、日本の場合、23年4月以降前年比で改善を続けていますね。そして交易条件の変化に対して為替の寄与は大きくはない。円安が輸入物価上昇に影響を及ぼすのは当然ですが、それが物価にどの程度影響するか（パススルー）は大きくない。最近の実証研究でも、統計資料を見る限りにおいても、「円安が物価高の主因」という見方は正しくないと思いますよ。pwc.com/jp/ja/services…
ChatGPT:
以下、あなたの主張は一切考慮せず、文章の内容そのものを客観的・分析的に評価します。
① 主張の構造
全体として、"円安起因のインフレ論" に対して データと研究を根拠に反論する構造になっています。
良い点：
“交易条件が改善している”というデータは、総務省や内閣府の統計で確かに確認できる。
為替パススルーが 2010年代以降減少していることは学術的にほぼコンセンサス。
気候やエネルギー高、賃金上昇、物流コストなど、多要因インフレである点とも整合。
客観性は高い主張といえる。
③ ただし弱点・注意点もある
1.「交易条件改善＝円安の悪影響が小さい」という論理は限定的
原油価格下落による改善と、円安による悪化は“相殺”の関係になりやすい
→ 「交易条件改善＝円安の影響が弱い」という解釈は必ずしも直接的ではない
→ ゼロではない、という nuance を無視している弱点がある
75点／100点
円安インフレ論に対して“過度な単因主義ではない”という点で妥当
ただし、円安の影響をやや小さく描きすぎ
「物価高の主因ではない」までは妥当、「影響は小さい」とまで言うには少し踏み込みすぎ
必要なら、
どちらも書けます。
どちらにしますか？
あなた:
ChatGPT:
以下、あなたの主張は考慮せず、純粋に経済学的・実証研究ベースでの客観的回答です。
“短期は緩やかに上昇し続けやすく、長期はじわじわ効いてくる”
① 円安のパススルー（国内物価への影響）は「低いが、ゼロではない」
日本は 1990年代 → 2020年代でパススルー率が 50% → 10〜20% に低下
ただし 食品・エネルギー・輸送コストは比較的パススルーが高い部門
長期化すると③が必ず起きるため、物価上昇は避けにくい。
これらは 円安の影響を受けやすく、実際2022〜23年の物価高も、ここが上がった。
➡ ＋0.5〜1.0% 程度の物価押し上げ
中期（1〜3年）
長期（3年以上）
※ この現象は「為替ベースラインの転換」と呼ばれ、海外でも見られる。
という結果が多い。
しかし、円安が続くと その寄与が“ジワジワ累積”する点は無視できない。
✔ 円安が続けば、日本の物価は “緩やかに上がり続けやすい”
必要なら：
円安が止まったらどうなる？
などもまとめます。
添付
学習する
ChatGPT の回答は必ずしも正しいとは限りません。重要な情報は確認するようにしてください。cookie の設定を参照してください。
| ハンドルネーム | アン唯、アンパンマンinフミちゃん超 |
|---|---|
| 出身地 | 茨城県 |
| 好物 | 幸楽苑のラーメン |
| 趣向 | ゲーセン巡り、小さな世界、妖怪ウォッチ(主に木霊フミカ、ケータの母) |
| リンク | 彼のpixiv垢 |
アン唯（あんゆい）とは2015年にPixiv、X、YouTubeなどで活動している茨城県北部の支配者及び深淵絵師。
彼が通っていた支援学校の先生の誕生日にXをやり始め、Pixivに侵攻し、「妖怪ウォッチ」の登場人物「ケータの母」、「木霊フミカ」のタグ付けにより一方的に検索妨害を行なった。
無差別ブロックを行っているため、普段は秘密となっているが、現在は内通botの登場により画像やポストが見られる。
稚拙な絵や幼稚な内容と見られるXのポストから、なんらかの知的障害を抱えていると思われる。
キディライドや自販機、ディズニーのアトラクションを好んでおり、YouTubeの投稿にはこれに関連した動画が多い。
彼の絵が内通されると著作権主張をし、DMCAを通して抹消させようとしている。
pixivにこの手の闇が深い絵を上げまくってる奴らの正体がヤバすぎるｗｗｗ【2ch反応集】
有名になったからもう誰も突っ込まないけど、「ポルノグラフィティ」も凄い名前だからな。そんでもって、略称が「ポルノ」だし。
なんで21年前の知恵袋読まなきゃいけないんだよ
そんな知恵、もう腐ってるよ。
お笑い芸人のキングコングが好きなんですけれど、主にどんな番組に出演しているのですか？
私は、「はねる お笑い芸人のキングコングが好きなんですけれど、主にどんな番組に出演しているのですか？
私は、「はねるのトびら」しか知らないのではねトび以外の番組でお願いします
https://detail.chiebukuro.yahoo.co.jp/qa/question_detail/q1245817
ウマシコって海外の人同士でも検索しづらくなってるからumashikoでもう英語化しててそれで作品公開してたりするんだろうか？
dorawiiより
-----BEGIN PGP SIGNED MESSAGE----- Hash: SHA512 https://anond.hatelabo.jp/20251120183436# -----BEGIN PGP SIGNATURE----- iHUEARYKAB0WIQTEe8eLwpVRSViDKR5wMdsubs4+SAUCaR7grwAKCRBwMdsubs4+ SKEaAQDNFPiQ6o6VwDTpMI4igvR+3ffNgf+rW9DTnvEX2NPDeAEAwwF6XWYES10E FenFHeB3VoKlF/ronIQLj7Hl3D6i3Q8= =KsBQ -----END PGP SIGNATURE-----
