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はてなキーワード: 特定とは
最近の車はハイブリッドも多くて、その他騒音規制も厳しいから、うるせえな、と思うのはごく一部の特定の車だけになってる。
つーかオートバイというジャンル全体がうるさいんだけど、スクーターが圧倒的に数が多くて目立つ。
もう、いっそスクーターだけはエンジンを認めない方向にすればいいのにな、と思う。
電動化したら圧倒的に静かになるじゃない。
あと、スクーターだったら充電問題も比較的簡単に解消出来そうじゃない？
台湾とかだと、バッテリー交換ステーションが発達してて問題なく運用できてるんでしょ？
日本でも、車全体じゃなくてスクーター限定だったらEV化にいっきにシフトしてもインフラ設備の整備は出来るはず。
だから、スクーターだけはもう電動だけにしてもいいんじゃないの？って思う。
これは国が旗振りをすればいいと思う。
もちろんどうしても必要ならエンジンも認めるけれど、都市部で通勤とかに使うやつは全部電動化の方向へといっきにシフトして欲しい。
国旗損壊罪が表現の自由を奪うとか、国家主義だとか、そういう意見よく見るけど、実際に他の国の状況調べると全然そんな単純な話じゃない。
先進国見ても、国旗損壊を罪にしてる国もあれば、してない国もある。でも、それによって社会が極端に右傾化したとか、表現の自由が死んだとか、そういう事例は見当たらない。
むしろ国旗損壊って、特定の国や民族へのヘイトの道具に使われることもあるんだから、ある程度の制限は社会的にも妥当だと思う。表現の自由を守るのと、他人への攻撃を許すのは別の話でしょ。
もちろん国旗を燃やしたくらいで逮捕はやりすぎって感覚もわかるけど、「この法律がある＝独裁の始まり」みたいな論法はちょっと飛躍しすぎてる。実際、他国を見てもそんな相関ない。
理想の自由を守るために、現実の悪意を野放しにしてるだけじゃないのって思う。
1000万円以上の運用資産を用意できない貧乏人にとって、プロップファームは投資を行うための唯一の選択肢である。
ざっくり言うと認定試験に合格したプロトレーダーに対し、運用のための資金を融通してくれる会社です。
数千〜数億円の資金を調達できるこれらのサービスを利用することで、自己資産に乏しいわれわれにも資産運用の道が開かれます。
日本ではあまり話題になっていないため、ほとんどの人がファーストインプレッションで警戒すると思います。
欧米を中心に20年以上前から提供されているサービスであり、日本法人を持っている事業者も複数あります。
有名どころであればあからさまな詐欺被害に遭うことはないと増田は考えています。
プロップファーム事業者はプログラム参加者に運用資金を割り当てますが、すべての希望者に無条件にそれらを提供するわけではありません。特定の試験に合格した人だけに対してです。
試験の内容は事業者及びプランにより異なりますが、一定の仮想資金を運用し利益を得ることを目標とするものが多いです。デモトレードで1000万円運用し利益10%を達成する、といったようなものです。
フェーズ1で8%、フェーズ2で6%などといった形で2段階に分かれるケースも多いですし、時間的な制限がある場合や、ギャンブルトレードや指標取引の禁止など、内容的な制限が設けられていることもあります。
逆に損失が発生した場合は失格となり、再度はじめから試験を受け直すこととなります。マイナス方向の閾値は5〜10%程度。条件を満たしてしまった場合は即座に試験終了です。
また、重要なこととしてほとんどのプランでは試験参加時にエントリーフィーを支払う必要があります。金額はさまざまですがここで納める料金に応じて割り当てられる運用資金が決定されるため、ある程度まとまった額を希望するなら5〜10万円からと考えるべきでしょう。
認定試験をクリアできた参加者は晴れてプロトレーダーとして割り当てられた資金を運用していくこととなります。
ここで得られた運用益は所定の割合で参加者とプロップファーム事業者とで分配する形になります。比率については幅がありますが、利益の80〜90%を受け取れるケースが多いです。つまり、2000万円の資金をもとに利益100万円を得た場合、80万円が懐に入るわけです。
逆に損失が発生した場合にどうなるかということですが、参加者は金銭的な支払い義務をまぬがれます。プロップファーム事業者が全損失を被るということです。しかし、ここでも試験の時と同様にマイナス方面の閾値が設定されており、満たしてしまった場合はプロトレーダー認定は剥奪され残りの運用資金も回収されてしまいます。もう一度やりたかったら始めから試験を受け直してね、というわけです。
プロトレーダーとして安定した利益をあげ続ける優秀な参加者に対して、割当資金の拡大チャンスが用意されています。最大2億円とか6億円という結構な額を謳うものがありますが、条件的にはなかなか厳しいものとなるため最終段階の達成者が本当にいるかどうか疑わしいと増田はみています。
通貨がメインと考えていいでしょう。感覚としてはFXとほぼ変わりありません。ただ海外口座準拠となるため、手数料アリのスプレッド広めです。スキャルピングよりデイトレやスイングの方が向いているかもしれません。
また、CFDや株、仮想通貨をカバーしている事業者もあるため、それらを普段取引しているトレーダーにとってもより多くの資本を運用するチャンスがあります。
雑所得扱いとなります。事業所得として申告する人もいるようですが、税務署がどう判断するかわからないので自己責任になるでしょう。
まとまった運用資産を用意することはなかなか難しいものですが、プロップファームを利用することである程度そのハードルを下げることができます。
増田もかつてはそうでしたが、なけなしの少額資金でトレードを行う場合、早く多くの利益を上げることで頭がいっぱいになってしまい大きなリスクを取ることになります。それが得意な人もいますが、ほとんどはうまくいかないものです。
数千万円を元手にするのであれば1%の利益でも数十万円に相当するわけですから、十分精神的な余裕を持ってトレードできます。この余裕が何よりも重要であり、それがあってはじめて上手くいくこともあるので、現在の取引で思うように利益を出せていない人は一度検討してみてはいかがでしょか。
それでは生鮮食品及びエネルギーを除く総合（いわゆる“コアコア”）と食料（酒類を除く）及びエネルギーを除く総合（いわゆる“欧米型コア”）の区別ができたので、改めて以下の批判に対してあなたはどう思いますか？
＞ 確かに一時期はインフレ率が4%を超える事態となっていたが、もうそのような局面はとっくに終わっている。
＞ 今のインフレは特定品目、特に総需要の影響をあまり受けていない品目だけで起きていて、食料（酒類を除く）及びエネルギーを除く総合は前年比たったの+1.3%しかない。これは日本以外の国ではコアインフレ率として注目されているものである。
＞ インフレが主に食品だけで起きているなら、金融政策で総需要全体を抑え込んでインフレを下げるべきではない。とは言ってもインフレで実質賃金が下がっているのも事実だから、財政政策で何らかの手当てが必要となる。だから、金融政策を引き締めるべきでない状況下で財政拡大をするというポリシーミックスが求められているわけだ。
＞ 財政拡大によって総需要が刺激されれば、いま+1.3%しかなくしかも下がり基調のコアインフレ率が上がるだろうが、植田総裁らはそれを歓迎するだろう。
ありがとうございます。ご提示の批判は論点ごとに「一部は妥当だが、決定的な前提が合っていない」と見ます。要点だけ、データで整理します。
直近（2025年9月）の総合は前年比+2.9%で、4%超ではありません。これは事実です。もっとも、4%に達したのは2025年1月でそう昔でもありません（その後減速）。
「食品だけ」ではないです。寄与分解を見ると、上振れの主因に生鮮を除く食料（+7.6%・寄与+1.83pt）があるのは確かですが、同時に通信（携帯料金、+13.2%・寄与+0.20pt）、自動車保険など交通・通信の一部、火災・地震保険料等の住居関連といった食料以外の項目もプラス寄与しています。
しかも、エネルギーはマイナス寄与からプラス寄与へ転化しており（電気・都市ガスの反転、補助縮小の影響込み）、総合の上昇幅を+0.44pt押し上げました。これは「特定品目だけ」の説明と相容れません。
「欧米型コア（食料〈酒類除く〉とエネルギー除く）」単体の数値はご主張の+1.3%という断定は、少なくともこの同じ統計パッケージからは裏取りしにくい一方で、日本の“コアコア”（生鮮・エネルギー除く）は+3.0%まで上がっています。基調インフレの低下が一方向に進んでいるとは言い切れません。
さらにサービス価格の伸び（持家帰属家賃を除くサービス等）もプラス圏で、財だけに偏った局面とも言い切れません。
ターゲットを絞った財政措置（低所得層・子育て等の一時的・限定的支援）で実質所得の目減りを和らげる発想は合理的です。需要全体を強く押し上げない設計なら、副作用は抑えられます。
ただし現状は、コアコアが3%前後、エネルギー寄与の反転、非食品項目の寄与が確認できる局面です。ここで総需要を広く押し上げるタイプの財政拡大は、基調インフレ（特にサービス）を再加速させるリスクが相応にあります。
金融：拙速な追加引き締めを前提にせず、賃金・サービス価格・期待インフレを見極める「データ依存」を維持。
＞ 経済政策について書くのはデマンドプルインフレとコストプッシュインフレの区別がついてからでも遅くないと思いますよ。
＞ だから単なるインフレじゃなくてコストプッシュインフレで、なんなら実質賃金の上がらないスタグフレーションなんよ
＞ 増税しようがコストが下がるわけもなく、購買力が下がるだけ、円安も止まらず物価高も進むだけ
＞ 当然経済も回復せず、少子化も加速、社会不安マシマシでカルト躍進するだけなんよ
＞ 確かに一時期はインフレ率が4%を超える事態となっていたが、もうそのような局面はとっくに終わっている。
＞ 今のインフレは特定品目、特に総需要の影響をあまり受けていない品目だけで起きていて、食料（酒類を除く）及びエネルギーを除く総合は前年比たったの+1.3%しかない。これは日本以外の国ではコアインフレ率として注目されているものである。
＞ インフレが主に食品だけで起きているなら、金融政策で総需要全体を抑え込んでインフレを下げるべきではない。とは言ってもインフレで実質賃金が下がっているのも事実だから、財政政策で何らかの手当てが必要となる。だから、金融政策を引き締めるべきでない状況下で財政拡大をするというポリシ> ーミックスが求められているわけだ。財政拡大によって総需要が刺激されれば、いま+1.3%しかなくしかも下がり基調のコアインフレ率が上がるだろうが、植田総裁らはそれを歓迎するだろう。
# 歳出を絞れ増税しろか。緊縮財政はもううんざりだお前らは黙ってろ
タイトルの通り
お題が熱いので、冷静に“論点整理＋現実データ”でいきます。結論から言うと――
「ポリシーミックス＝常に善」でも「=常に悪」でもない。インフレの性質と労賃・需給の現状で最適解は変わる。
2025年の日本は、純粋なコストプッシュだけでは説明し切れない“混合型”（コスト要因＋サービス・賃金由来）に近い。よって、幅広い財政拡張＋超緩和の抱き合わせはやや危うい。一方、一律の緊縮も逆効果になり得る。
私なら「金融は徐々に正常化、財政は的を絞り供給制約の緩和と再分配に集中、中期で歳出見直し・増収策を段階的に組む」案を推す。
事実関係：エネルギー・輸入価格・円安が大きく寄与した時期は確かにあった。ただし2025年の時点でも、コア（生鮮除く）はおおむね2〜3%台、東京コアでも2%台で推移した月が続くなど、食品だけではない持続的な成分が残っている。サービスインフレや賃上げの定着が背景だ。
含意：“完全コストプッシュ”前提で「需要対策は無意味」と決め打つのは危険。教科書的にはコストプッシュ局面での急ブレーキは成長に厳しいが、期待インフレの上振れやサービス価格・賃金の持続化が混じるなら、金融は緩和の度合いを薄め、期待をアンカーする一方、
(2)ボトルネック投資（エネルギー効率・人手不足緩和・物流）に絞るのが筋。
IMFや近年の研究も、環境次第で財政・金融の役割分担は変わると整理している。
主張の根拠になっている“コアコア+1.3%”という水準は、現在の公式・市場系データと合致しない。
例えば：
2025年3月の東京都区部で、コアは+2.4%、コアコアも+2.2%。
2025年内の全国ベースでも、コアは2〜3%台の局面が確認される。
日銀の展望レポート（2025年7月）も、基調インフレは目標近傍で推移との評価を続ける。
したがって「いまは1%台前半しかない→金融を緩めたまま財政拡大」は、現下のデータとはズレがある。望ましいのは、金融：段階的な正常化（過度な急ブレーキは避ける）／財政：的を絞った支援と供給力強化の組み合わせ。総需要を広く押し上げる策は、サービス・賃金主導の粘着的インフレを不必要に長引かせるおそれ。
ここは方向性の強度の問題。急激な増税・歳出削減のショック療法は賛成しない。賃上げは拡がっているが（2025年春闘も5%台の報道）、実質賃金の戻りは道半ばで、景気感応度の高い家計に過度の負担をかければ需要を冷やす。
一方で、“インフレ下の拡張財政×極端な金融緩和”の抱き合わせは、債務コスト上振れや通貨・期待の不安定化リスクを高める（世界の経験則）。
望ましいのは：
今年・来年：エネルギー・食料など価格高の打撃が大きい層への限定的・時限的な給付、人手不足分野の移民制度整備・リスキリング・保育等への重点投資。
金融政策：ガイダンスを保ちつつ漸進的に正常化（賃金・サービス価格の基調を見極め、期待をアンカー）。
中期：歳出の質の改善と税制の持続可能化（社会保障の伸び抑制、税基盤の拡大・歪み是正）を段階的に。IMFの分析でも、開放経済では状況によっては財政の引き締めがインフレ抑制に有効とされるが、ショックが大きい一括緊縮は推奨されない。
原文の“全面否定”は言い過ぎ。ただし「インフレ下での広義の景気刺激パッケージ×超緩和」には確かに副作用がある。
(1)は半分当たり（コスト要因は大きいが、いまは混合型）。
(3)は“急緊縮はNG／だが無限定拡張もNG”の中庸が妥当。
よって、金融は期待アンカーを重視し漸進正常化、財政は狙い撃ち・供給力強化・時限措置、そして中期の財政健全化は“静かなエンジン”として常時前進――これが2025年の最適なポリシーミックスだと思います。
（もし、もっと踏み込んで「どの分野にいくら・どんな設計が望ましいか」を数値で見たいなら、想定シナリオを置いて簡易シミュを作ります。条件だけ教えてください。）
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＞ 今のインフレは特定品目、特に総需要の影響をあまり受けていない品目だけで起きていて、食料（酒類を除く）及びエネルギーを除く総合は前年比たったの+1.3%しかない。これは日本以外の国ではコアインフレ率として注目されているものである。
2020年基準消費者物価指数 全国 2025年(令和７年)９月分 https://www.stat.go.jp/data/cpi/sokuhou/tsuki/pdf/zenkoku.pdf
1ページ目の「表１ 総合、生鮮食品を除く総合、生鮮食品及びエネルギーを除く総合の指数及び前年同月比」の「生鮮食品及び エネルギー を除く総合」行では2025年9月は前年同月比 +３.0%です。
しかし6ページ目の「第２表 中分類指数」の「食料（酒類を除く）及びエネルギーを除く総合」では2025年9月は前年同月比+1.3%です。
はい、その読みで合っています。数字の食い違いは「どの品目を除く“コア”か」の定義差です。
生鮮食品及びエネルギーを除く総合（いわゆる“コアコア”） … 加工食品・外食などの食料（酒類を除く）は残る → 前年比+3.0％（2025年9月）。資料1ページ目「表1」で確認できます。
食料（酒類を除く）及びエネルギーを除く総合（いわゆる“欧米型コア”） … 加工食品や外食を含む食料（酒類を除く）を丸ごと外す → 前年比+1.3％（2025年9月）。資料6ページ目「第2表」の該当行です。
つまり、外食や加工食品など“食料（酒類を除く）”の伸びが大きいため、これを含む“コアコア”は+3.0％まで上がる一方、食料をまるごと外す“欧米型コア”は+1.3％に低く出る——という構図です。
実際、品目別の寄与でも「生鮮食品を除く食料」の寄与が大きいことが同じ資料の表で示されています。
物価の“粘着的な広がり”を見るなら日本の「コアコア」(+3.0％)が有用。
エネルギーと“あらゆる食料”の価格変動をそぎ落として基調を測るなら「欧米型コア」(+1.3％)が有用。
この2つを併読すると、最近のインフレは食料関連の寄与が依然大きいが、食料以外（サービス等）の基調もゼロではない、というニュアンスが見えてきます
既に物価が跳ねている状況で、
おそらくこの現状認識が高市首相や植田総裁と異なっているのだろう。
確かに一時期はインフレ率が4%を超える事態となっていたが、もうそのような局面はとっくに終わっている。
今のインフレは特定品目、特に総需要の影響をあまり受けていない品目だけで起きていて、食料（酒類を除く）及びエネルギーを除く総合は前年比たったの+1.3%しかない。これは日本以外の国ではコアインフレ率として注目されているものである。
インフレが主に食品だけで起きているなら、金融政策で総需要全体を抑え込んでインフレを下げるべきではない。とは言ってもインフレで実質賃金が下がっているのも事実だから、財政政策で何らかの手当てが必要となる。だから、金融政策を引き締めるべきでない状況下で財政拡大をするというポリシーミックスが求められているわけだ。財政拡大によって総需要が刺激されれば、いま+1.3%しかなくしかも下がり基調のコアインフレ率が上がるだろうが、植田総裁らはそれを歓迎するだろう。
まず一言でまとめると、場の論理と幾何の高次的融合が進んでおり、境界の再定義、重力的整合性の算術的制約（swampland 系）、散乱振幅の解析的・代数的構造という三つの潮流が互いに反響しあっている、というのが現在の最前線の構図。
現在の進行は低次元の代数的不変量（モチーフ、モジュラーデータ）＋∞-圏的対称性＋コバーティズム的整合性という三つ組が、量子重力理論（および弦理論）が満たすべき基本的公理になりつつあることを示す。
これらは従来の場の理論が与えてきた有限生成的対象ではなく、ホモトピー型の不変量と算術的整合性を前提にした新しい分類論を必要とする。
すまん誰か教えてくれ。
多様性推進、ダイバーシティってなんか特定のロゴとかサイトとかあったっけ…
ここで聞くより人力検索で聞くべきかもしれないけどここの方が人口密度高そうなので
誰かお願いしまする
イスラム諸国のIS（イスラム国）に対する立場は、基本的に否定的かつ敵対的です。以下にその概要を整理します。
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• ISは「イスラム国家」と自称していますが、国際的に承認したイスラム諸国は存在しません1。
• 多くのイスラム法学者や宗教指導者は、ISの思想や行動を**「イスラームの教えとは異なる」**と明確に否定しています。
• 例えば、著名なイスラム学者たちは「ISがカリフを名乗る資格はない」と批判し、ムスリム共同体（ウンマ）の代表ではないとしています2。
• サウジアラビア、UAE、ヨルダン、トルコなどの中東諸国は、アメリカ主導の対IS有志連合に参加し、IS拠点への空爆などを行っています3。
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• ISは斬首、奴隷化、宗教的少数派への迫害などを行っており、これらはイスラムの教えに反すると広く認識されています。
• ISはスンニ派を自称し、シーア派を敵視するなど、イスラム世界の宗派間の対立を激化させる行動を取っています4。
• ISは第一次世界大戦後に定められた国境を否定し、カリフ制の復活を主張していますが、これは現代のイスラム諸国の政治体制と相容れないものです3。
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• 一部の地域（例：リビア、ナイジェリア、アフガニスタンなど）では、ISに忠誠を誓う武装勢力が存在し、現地の不安定な政治状況と絡んで活動しています。
• ただし、これらは国家としての支持ではなく、局地的な武装勢力の動きです5。
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ご希望があれば、特定の国（例：サウジアラビア、イラン、トルコなど）の立場をさらに詳しく掘り下げることもできます。どの国に関心がありますか？
そのVがどうかは知らんけど、一般に手袋をする理由は、トラバに挙がっているもの以外だと…
とか。
うわわーん
| 栄養素 | 目的 | 採用食材 |
|---|---|---|
| 高タンパク | 体の構成成分、満足感 | 鶏むね肉生地、カッテージチーズ |
| 低糖質 | カロリーコントロール | 小麦粉不使用、きのこ類 |
| ビタミン・ミネラル | 不足しやすい栄養素補給 | ほうれん草、海藻、かぼちゃの種 |
| 食物繊維 | 消化促進、腸内環境改善 | 全粒粉、チアシード、オオバコ |
| オメガ3脂肪酸 | 良質な脂質（魚介類以外から補給） | 亜麻仁オイル、チアシード |
ビタミン・ミネラル爆弾ソーストマトペースト（無糖）：大さじ2
刻んだ乾燥ひじきまたはわかめ：小さじ1/2（鉄分・ミネラル補給）
トッピング（不足栄養素の最終補給）ほうれん草（茹でて水気を絞ったもの）：一掴み（葉酸・ビタミンK）
かぼちゃの種、くるみなどのナッツ類：適量（ビタミンE、良質な脂質）
ボウルに【生地】の材料（鶏むね肉、おから、全粒粉、サイリウム、オイル、塩胡椒）を全部ブチ込んで、粘りが出るまでマジでよく練る！これが完全食ピザの土台になるから、気合入れて！クッキングシートの上に生地を広げ、薄く丸いピザ型に成形する。フォークで軽く穴を開けたら、180℃に予熱したオーブンで10分、一旦焼く（生地の水分を飛ばして高タンパク質クラストを定着させる）。
別のボウルに【ソース】の材料（トマトペースト、ヨーグルト、ひじき、ハーブ）を全部混ぜて、栄養を凝縮させる！乾燥ひじきは水分を吸って、ソースにとろみを出すよ。
焼き上がった生地に、まずソースを均等に塗り広げる。その上に、ほうれん草、ゆで卵、パプリカを芸術的に配置！ピカソもビビるくらいのキュビスムでOK！最後に、カッテージチーズとナッツ類を散らして、栄養と見た目の完成度をMAXにする。
再びオーブンに戻し、チーズに焼き色がつくまで10分ほど焼いたら完成！焼き上がったら、仕上げに亜麻仁オイルを少量垂らして、香りとオメガ3をさらにブチアゲるのもアリ！
ありがとうございます。少し見えてきたとのこと、嬉しいです！確かに、それぞれのステップで「なぜそれができないのか」「どこに壁があるのか」をASD（自閉スペクトラム症）の特性と結びつけて考えると、より具体的な理解が深まると思います。以下に、前回の7ステップを基に、「なぜできないのか」「壁の原因となるASDの特性」「その壁をどう乗り越えるか」を整理して説明します。ASDの特性は個人差があるため、一般的な傾向を基にしていますが、具体的なイメージが持てるよう実例も交えます。
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### 自己中心的な考え方からの脱却: ステップごとの壁と乗り越え方
#### ステップ1: 自己認識の確認（「自分が中心である」ことを自覚する）
- **自己参照性の強さ**: ASDでは自分の感覚や思考に没入しやすく、他者との比較や客観的視点が不足しがち（Lombardo & Baron-Cohen, 2010）。
- **実行機能の弱さ**: 自己反省や計画的な振り返りが苦手で、行動を後から分析するのが難しい。
- **支援ツール**: 日記や録音を使い、「今日何を話したか」を具体的に記録。専門家や家族が「ここで他者の反応を考えてみよう」とヒントを与える。
- **小さな成功**: 「1日1回、自分の行動を振り返る」から始め、達成感を得て習慣化。例: 「友だちが黙ったとき、自分の話ばかりだったかも」と気づく。
- **イメージ**: 鏡を見るように自分の行動を「外から見る」練習。最初は5分だけでもOK。
- **理論心の欠如（Theory of Mind）**: 他者が自分とは異なる心や意図を持つことを理解するのが難しい（Baron-Cohen, 1995）。
- **弱い中心凝集性（Weak Central Coherence）**: 細部に集中するあまり、全体の文脈（他者の存在感）を見逃す。
- **観察練習**: 家族の顔を1日5分観察し、「笑った」「眉をひそめた」をメモ。最初は「何を意味するか」は考えず、事実だけ記録。
- **視覚的支援**: 感情カードや写真を使い、「この人は何か感じている」と具体的に結びつける。例: 「お母さんが笑った＝嬉しいのかも」。
- **イメージ**: 他者を「動く人形」から「生きている人」へと、少しずつ意識をシフト。支援者が「相手も何か考えているよ」と優しく促す。
- **抽象的推論の困難**: 感情は曖昧で抽象的であり、ASDでは具体的なデータに頼る傾向が強い（Solomon et al., 2011）。
- **不安や失敗への過剰反応**: 間違えることを避けたいため、新しい試みを避ける。
- **構造化された練習**: CBTで「3つの選択肢（喜び、怒り、疲れ）」から選ぶゲームを。間違えても「次はこうなるかも」と考える。
- **安心感の提供**: 支援者が「間違っても大丈夫、練習だから」と励まし、失敗を許容する環境を作る。
- **イメージ**: パズルを1ピースずつ埋めるように、感情を「当てずっぽう」から少しずつ推測。例: 「友だちが黙った＝疲れたかも」と仮定。
#### ステップ4: 他者の視点に「共感」しようとする試み
- **共感の二重構造の困難**: 認知共感（他者の気持ちを理解する）と感情共感（感じる）を同時に処理するのが難しい（Pouw et al., 2013）。
- **感覚過敏**: 感情的な交流がストレスとなり、回避してしまう。
- **段階的アプローチ**: まず「相手の気持ちを言葉にする」だけに留め、感情を「感じる」のは後回し。例: 「友だちが悲しそうかな」。
- **リラックス環境**: 静かな部屋で練習し、感覚過敏を軽減。音楽やお気に入りのアイテムで安心感を保つ。
- **イメージ**: 相手の気持ちを「本の物語」として読む感覚で、プレッシャーを減らす。支援者が「いい試みだね」と褒める。
- **柔軟性の欠如**: 行動の変更が苦手で、ルーティンへの固執が強い（APA, 2013）。
- **実行機能の弱さ**: 計画を立てて行動を修正するプロセスが難しい。
- **小さな変更**: 1日1回だけ「相手に質問する」ルールを設け、徐々に増やす。例: 「君はどう思う？」と聞いて反応を見る。
- **フィードバックループ**: 支援者が「これで相手が喜んだね」と具体的に教えて、成功体験を積む。
- **イメージ**: 車のハンドルを少しずつ切るように、行動を微調整。失敗しても「次はこうしよう」と修正。
#### ステップ6: 他者との「相互性」を理解し、実践する
- **社会互恵性の理解不足**: お互いの行動が相互に影響することを直感的に把握するのが難しい。
- **過剰な自己防衛**: 自分のニーズを守ることに集中し、他者に開くことを恐れる。
- **協調体験**: ゲームやグループ作業で「協力すると全員が得する」状況を体験。例: ボードゲームで役割を分担。
- **ポジティブ強化**: 支援者が「相手が喜んだから君も嬉しいね」と結びつけ、相互性のメリットを強調。
- **イメージ**: シーソーゲームのように、相手が上がれば自分が下がり、バランスが取れる感覚を学ぶ。
- **エネルギー管理の困難**: 社会的な交流がエネルギー消費を増やし、疲労感が強い。
- **汎化の難しさ**: 学んだスキルをさまざまな状況に適用するのが難しい。
- **休息の確保**: 「社会的な時間」の後には「自分の時間」を必ず設ける。例: 30分友だちと話したら、1時間休憩。
- **慣れの積み重ね**: 異なる状況（家族、友人、職場）で少しずつ練習し、支援者が「ここも同じだね」と結びつける。
- **イメージ**: バッテリーを充電しながら使うロボットのように、自分のペースでバランスを取る。
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### 5. **補足**
もし特定のステップで「まだ壁を感じる」と感じたら、どの部分が難しいか教えてください。ASDの特性は人によって異なるので、あなたや投稿主（@mental_pika）の状況に合わせたアドバイスも可能です。一緒に考えながら進めてみましょう！
自身の特定の成果について「努力した」という言葉はあまり使われず、因果がより明確な自らの工程に関する語彙になりやすい。
ホワイトカラーの人は「勉強」が多い。運動等をする人は「練習」「トレーニング」「稽古」「レッスン」、技能職は「修行」あたりだろうか。
時間をかけた成果物に対しては複雑な工程を圧縮して単に「頑張った」のように言われることが多いと思う。
ではなぜ美容整形界隈の女性は「努力した」と言いたがるのか？おそらく理由は大きく分けて2つある。
1つは整形の自力性のなさをぼかすためだ。能動的な活動ではなく金銭を支払いサービスを受けただけなので、普通の人々のように自身が行った工程を表す語彙が存在しない。
また、費用を稼ぐ方法自体はおおよそ自力だが、多くの整形依存の女性には収入源に関しても同様に誤魔化さなければならない強い動機がある。
もう1つは「努力」という言葉が徳と結びついており、自らの道徳性を主張するのに都合がいいからだ。
努力と道徳の結びつきは明白で、文科省の学習指導要領解説の道徳編の指導内容において"希望と勇気，努力と強い意志"と書かれている。
稼得の手段が後ろめたい人間が多いからこそ徳をアピールする機会を逃さないという側面もあるだろう。
女性は一般に自らが道徳的であるという立場を手放したがらない傾向にあることは広く知られるようになったが、ここでもその性質が反映されていると言える。
特定原付として、基本的に車道左側端を走る。それにともない、路駐車をよけるのが大変。さらに自転車と違って進路変更の合図が必要で…
（※車両通行帯が設けられていれば、端じゃなく最左通行帯を走ることとなっている。が、車両通行帯が設けられているかどうか見た目で判断できるところは多くない。車両通行帯が設けられていると信じられる場所は体感で3% くらい。そのような場所でなければ左端を心がけないといけない）
・交差点での右折がめんどくさい
自転車も同様だけど。方向転換中に赤に変わったならば停止しろという謎の規制への配慮で、赤になるまで方向転換を控えるようにわざと遅く走るとか、（車両としての停止義務発生直後に）歩行者に一時なるとかの工夫をしないとすごく時間をロスする。
道路を独占して使えると勘違いしてらっしゃる方々。頭が一時的に狂っている可能性があるので、歩行者や他の車両への注意喚起のためこちらが鳴らすこともある。
昨日あったTwitter(現X)の凍結祭りに巻き込まれた。(過去の姿に思い入れがあるという意味も込めてTwitterと呼ばせてくれ)
原因は概ねOldTweetDeckを使っていたというところだろう。OldTweetDeckっていうのは、Twitter時代に提供されていたツイ廃向けのTwitterアプリみたいなもんで、それが廃止された後も非公式の方法で使い続けることができた。
もちろん、非公式な方法で使っていた自分が悪い、というのは理解している。その前提で思ったことを綴っていきたい。
凍結されたアカウントは10年モノで、この間に人生いろいろあった。学生だったのが社会人になり、Twitter経由で友人もたくさんできた。
もちろん中には浅い関係の人もいるが、今では毎週会ったりお互いの家に遊びに行ったりするような仲の友人もできた。
仲のいい人とはDiscordで連絡を取っていたので特段問題はないが、自分の人生の中でTwitterによってもたらされてきたものが多すぎて、それを失ってしまったというのがとても恐ろしいことだなと思った。
インターネットのおかげで昔とは比べ物にならないほど幅広い人間に関われるようになったし、それによって人生の幅も大きく広がったのは間違いない。
ただそれと同時に、ある日突然インターネットがなくなった時、自分のことを認知してくれる人はどれくらいいるのか？と疑問にも思い始めた。
例えばインターネット上で活動する配信者、特にVTuberなんかは生身の人間をインターネット上で知る人はいないわけで、ある日突然YouTubeがなくなってしまうと自分自身のアイデンティティを喪失することになるのではないだろうか。
インターネットなんて世界中の善意で成り立っているようなシステムだし、それこそ特定のプラットフォームで活動している人は、その運営者の一存でアイデンティティを喪失しかねない。
そんなことを考えると、特定のSNSに依存しすぎるのはとても危険だな、なんて凍結されて感じた。
何が言いたいのかというと、改めて狭く深くな友好関係が大切だと気付かされた。気軽にインターホンを押しにいけるような友人関係を構築できるように心がけたい。小学生の頃はみんなそうだっただろ？
YAMAHAって言っちゃったねえ…、NHK側じゃなくて展示場担当者さんが…😟
自分の親戚もNHKに出演したとき、無限軌道をキャタピラーみたいに言う気楽な気持ちで、
企業名と商品名出しちゃって、番組後にNHKから色々注意されたらしいけど、
まあ、民法でもそうだけど、マイク向けられてる人がいきなり、彼女募集中で～す！とか言うようなもんだからね、極端に言うと…
現在、LLM（大規模言語モデル）によるバイナリコードの直接的な生成は、ソースコード生成と比較して、一般的に非効率とされる分野です。
LLMは、大量のソースコードデータで事前学習されているため、特定の要件に基づいたソースコードの生成において顕著な能力を発揮しています。
GitHub Copilotなどのツールは、開発者のコーディング作業を効率化しており、その有効性は広く認識されています。
バイナリコードは、ソースコードと比較してセマンティック情報（意味的な情報）が失われているため、LLMにとって直接的な生成や理解は困難なタスクと見なされています。
現在の研究の焦点は、生成よりもむしろ既存のバイナリコードの理解や分析（例えば、関数名の回復、バイナリコードの要約、脆弱性分析など）の分野に置かれています。
現在の開発プロセスを考えると、多くの専門家は、人間が理解・修正・デバッグしやすいソースコード生成に当面はより大きな実用的な価値があると見ている可能性が高いです。
一方で、バイナリコードの理解・分析におけるLLMの潜在能力は、リバースエンジニアリングやセキュリティ分析の分野の専門家からは関心を集めています。
したがって、現在の技術的な難易度と研究の進捗状況から、「コード生成の方が現時点では実用的で効果が高い」と考える専門家が多いと推測されます。
犯人が女性を狙って犯行に及んでいるなら、それは差別だろうか。
「女なら誰でもいい」そう思ってるなら差別だろう。
しかし、もっと具体的な条件で相手を選抜しているならばそれは差別とはいえない。
例えば「かわいい」「弱そう」「服装がエロい」。これは就職活動や恋愛などにおける選抜と同じだ。
差別とは、特定の属性のみを根拠として一律に扱いを変えることだ。
その点、自分に加害行為をした人間から「男」という属性を引っ張り出して、男全般を警戒する行為。これは、れっきとした差別だ。
しかし、仕方のないことだと思う。
情状酌量に値する。
加害をされ、傷付き、恐怖を植え付けられたのだ。
どういう人間が自らに危害を加えるか判断がつかないのであれば、とりあえずまとめて警戒しておくほうがリスクは低い。
AIにとっては、Pythonのような中間表現を生成させる方が得意であると考えられます。
中間表現（Pythonなど）: 人間が理解しやすいように設計されており、抽象度が高いです。AIは、より少ないトークンで複雑なロジックを表現でき、学習データも豊富にあるため、意味的な整合性やロジックの正確性を保ちやすいです。
機械語: 抽象度が非常に低い（CPUの命令レベル）です。特定のCPUアーキテクチャに依存し、メモリ管理やレジスタ割り当てといった低レベルの詳細をすべて正しく処理する必要があります。これはAIにとって学習が複雑で、小さなミスがプログラム全体の破損につながりやすくなります。
中間表現: 比較的長いコンテキストを保持しやすく、デバッグやエラーの特定も高レベルで行えます。
機械語: 必要な命令数が多くなりがちで、AIが長大なバイナリシーケンスを生成する際に、コンテキストウィンドウ内に必要な情報すべてを保持しきることが難しくなる可能性があります。また、中間表現と比べて意味的な構造が薄いため、AIがバグのないコードを生成するのが格段に困難になります。
中間表現: Pythonのような高級言語は、特定のハードウェアに依存しないため、移植性が高いです。
機械語: 特定のアーキテクチャ（例: x86, ARM）に完全に依存するため、AIが異なる環境向けにコードを生成する場合、それぞれのアーキテクチャごとに学習と生成を行う必要があり、汎用性が低くなります。
現在のAI（特に大規模言語モデル）の能力は、人間が扱う高レベルの抽象的な概念やロジックの理解に優れているため、その能力を最大限に活かせる中間表現の生成の方が得意です。
機械語の生成は、極めて精密で低レベルな制御が要求されるため、AIにとってはるかに難易度が高いタスクとなります。
AIが中間表現を生成した場合でも、その後の処理（コンパイルやJITコンパイル）によって最適化され、最終的な機械語が生成されます。
これは従来のコンパイラ設計と同じアプローチであり、AIは「何をすべきか」という高レベルの指示に集中し、コンパイラが「どのように効率的に実行するか」という低レベルの処理を担当する、役割分担の面でも合理的です。
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（Diffusion Model）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 Probabilistic Model（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。
