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はてなキーワード: 連想とは
こいつ文体をチェックしてるだけで正誤部分にはノータッチやんけ 人間が「よく知らないトピックだけどなんとなく馬鹿にしたい」時に使う戦法だ
それでは「（台湾は）元々はアボリジニ系の島」という部分についてのみ正誤を判定してください
配点10店で採点して
結論から言うと、その一文は 「方向性としてはだいたい合ってるけど、用語としてはけっこうヘン」 なので、
言いたいことはたぶん、
という趣旨ですよね。
これは大枠としては妥当です。
という意味で、「最初から中国（漢民族）の島だったわけではない」という方向性自体は正しいです。
オーストラリア先住民（Australian Aborigines） を指します。
なので、「アボリジニ系の島」というのは分類としてはかなり変です。
「原住民の島」「オーストロネシア系先住民の島」くらいならまだしも、
「アボリジニ系」は別グループを連想させるので、用語としてミスに近いです。
「元々はアボリジニ系の島」と言うと、
ので、
趣旨（漢民族支配以前に先住民がいた、という方向性）： +2点
品出し作業中に割り込んで棚から持ってくのはイラッとする(せっかく補充しとる作業を👹が賽の河原の石積みとして崩してくるの連想してまう)それなら箱から渡してやるから言うてく...
売るのが目的なのに並びを乱されてイラっとするのはアスペすぎる
品出し作業中に割り込んで棚から持ってくのはイラッとする(せっかく補充しとる作業を👹が賽の河原の石積みとして崩してくるの連想してまう)それなら箱から渡してやるから言うてくれや、アンタらもそのほうがさらの買えてええやろ？
メリット：レーズンの“ズ”を残すことで原語の特徴を押さえている。デメリット：別の語との連想が強すぎて誤解を生む恐れがあり、一般的使用は避けられる可能性が高い。
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ロストメディアになっていたスーパーの報道映像が見つかったらしい...【ロストメディア】
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米国のメキシアスーパーマーケットなんだが何者かにブレーカーが無断で落とされこれ害虫が繁殖して酷いことになったそうだ。
デメリット：別の語との連想が強すぎて誤解を生む恐れがあり、一般的使用は避けられる可能性が高い。
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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。
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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。
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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。
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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。
中学校で習うはずなんだけどね。
海外では悪魔と硫黄の匂いが紐づいてる、ってなブックマークがあり思い出した。
一般的に「硫黄の匂い」と言われているのは実際は硫化水素の匂いなんだが。
まぁここまでは普通のリテラシーがあれば知ってる知識なんだけど
御存知の通り下水からも硫化水素が発生するんだけど、外国人、キリスト教圏はこの匂いを著しく嫌がる。悪魔の匂いだから。
行政に対する硫化水素公害のクレームは半端ないし、教会が動くので行政側の動きも早い。
で、日本に帰ってくるといつも感じるのが「日本クセェ」なのだ。
海外の徹底した硫化水素対策＆香水文化。これに慣れると日本はどこ行ってもマジ臭い。まぁ数日で慣れるけど。
メリット：レーズン → レジ、パン → パンで、自然な音のつながり。
デメリット：「レジ（＝レジスター）」を連想しやすく、意味が推測しづらい。
https://www.cohart.com/muadovietsubmotchill/profile
https://www.cohart.com/phimlaumuado/profile
https://www.cohart.com/anhtraisayxevietsub/profile
https://www.cohart.com/phimlauanhtraisayxe/profile
メリット：レーズンの“ズ”を残すことで原語の特徴を押さえている。
デメリット：別の語との連想が強すぎて誤解を生む恐れがあり、一般的使用は避けられる可能性が高い。
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論理性やイメージの連想から、以下のように分類するのが最も定石とされています。
• 息子：エビフライ
• 父 ：とんかつ
この問題の鍵は、それぞれの揚げ物が持つ**「社会的イメージ」「形状」「言葉遊び」**をどう家族の役割や特徴に結びつけるかにあります。
1. 息子 ＝ エビフライ
• 「お子様ランチ」の主役：
エビフライは「お子様ランチ」の象徴的なメニューであり、子供が最も好む揚げ物というイメージが強いため。
• 成長の象徴：
エビは脱皮を繰り返して大きくなることから、これからの「成長」を期待される息子にふさわしいため。
2. 父 ＝ とんかつ
• ボリュームとスタミナ：
3つの中で最もカロリーが高く、肉厚でボリュームがあることから、家族を支える力強さや大黒柱のイメージに重なるため。
• ゲン担ぎ（勝つ）：
「トンカツ（勝つ）」という言葉から、仕事や勝負事に出る父親のイメージと結びつくため。
• 語呂合わせ：
「トン」→「父さん（とうさん）」という言葉遊びの要素も含めることができます。
• 家庭の味（おふくろの味）：
アジ（鯵）は「味」に通じ、家庭の食卓に並ぶ親しみやすい惣菜であることから、家庭を守る母親のイメージにつながるため。
• 形状（ビジュアル）：
アジフライの三角形の形が「スカート」や「エプロン」のシルエットに見えるため。
• 経済性（やりくり）：
一般的に比較的安価で手に入りやすいため、家計をやりくりする母親の堅実さを連想させるため。
この問題で評価されるのは、単なる分類の結果ではなく、「なぜそう考えたのか」というプロセス（理由付け）の説得力です。
例えば、「エビフライは腰が曲がっているから祖父母（父・母）」としたり、「とんかつは高級だから母」としたりしても、その理由が面接官や読み手を納得させるユニークで論理的なものであれば、正解となり得ます。
メリット：レーズン → レー、パン → パンで、原語の構造を素直に縮めた形。
デメリット：自転車競技用語の「レーサーパンツ（レーパン）」と完全に同音で、文脈がないと誤解されやすい。
語感：強めの音でインパクトはある。
メリット：レーズンの“ズ”を残すことで原語の特徴を押さえている。
デメリット：別の語との連想が強すぎて誤解を生む恐れがあり、一般的使用は避けられる可能性が高い。
語感：柔らかく耳に残る。可愛い感じ。
メリット：レーズン → レジ、パン → パンで、自然な音のつながり。
デメリット：「レジ（＝レジスター）」を連想しやすく、意味が推測しづらい。
語感：軽くて口に出しやすいが、やや省略しすぎ。
デメリット：何を指すか分かりにくい。「パン」の要素が薄くなる。
語感：やや大げさだが「レーズン」の特徴を残せる。
メリット：レーズン → レ（頭音）、パン → パン → レパンという構造で、略称として自然。
デメリット：フランス語で「ウサギ（lapin）」を思い出す人がいるかもしれない。ただし誤解レベルではなく、むしろ可愛いニュアンスがある。
選定理由
短く呼びやすい（2拍で明瞭）
