倭国版DOGE（政府効率化局）発足で、公金の使途に注目が集まっています。

この機会にJUDGIT！にも注目してもらいたいところです。

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「行政事業レビューシート」は2014年以来、内閣官房がエクセルでデータベース化して公表していたが、今回は、そのデータベースに検索機能などをつけ、誰でも利用できるサイトとしてオープンしたものだ。（実はこのJUDGIT！のサイトは、構想倭国が2013年に一度開いたのだが、その時は「行政事業レビューシート」そのものを集めたものに留まり、検索はできなかった。）

JUDGIT！では、キーワードを入れることで国が行っている事業を様々な面から検索できるため、例えば「省庁間の事業の重複」「国の事業の受注企業ランキング」なども分かる。ここまで調べられるのは「行政事業レビューシート」という国民に対する説明を目的とする基礎資料が作られているからだ。「行政事業レビューシート」と検索機能の組み合わせは世界に誇れると思う。 December 12, 2025

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#クトゥルフ神話TRPG #CoCルルブプラス December 12, 2025

『#OnceHuman』V2.2.2修正のお知らせ（12月9日）

親愛なる超越者様へ

ゲーム内で問題が発生した場合は、以下の方法でお問い合わせください：

PC版：ゲーム内ESCメニュー→「フィードバック＆カスタマーセンター」→「バグ報告」を選択し、問題をご報告ください。

モバイル版：右上メニューボタン→サイドバーのヘッドホン形ボタン→「カスタマーサポート」→「バグ報告」を選択し、問題をご報告ください。

オフライン時は公式メールアドレス（[email protected]）に問題をご報告ください。受信後速やかに調査いたします。

コミュニティ内の超越者の皆様からいただいた貴重なフィードバックやご提案には、常に真摯に耳を傾けております。ご意見をもとに、より良い環境づくりのため、迅速かつ積極的な修正対応を継続しております。

修正済みの内容は以下の通りです：
1、 バックエンドデータの監視によると、最近Androidデバイスでのゲームのラグ率が上昇していることが判明しました。調査の結果、これはAndroid 16システムの制限によるもので、一部のゲームコンテンツが正常にアップデートできず、その結果、一部のAndroidプレイヤーがゲームの読み込みが遅い、ラグが発生するなどの問題に直面する可能性があることが分かりました。この問題は最近のアップデートで解決済みですので、該当の問題に直面しているプレイヤーは、公式ウェブサイトから最新のゲームパックをダウンロードして上書きインストールしてください（旧パックを削除する必要はありません）。これにより、通常通りゲームをお楽しみいただけます。

2、設計図コレクションレベルにおけるコレクションボックス報酬の表示異常を修正しました。

3、エントリー画面で動画が読み込めない場合にエントリーステータスを変更できない問題を修正しました。

4、カスタムサーバーのサーバーホストがホスト権限を設定した後、テレポート機能を使用できない問題を修正しました。

5、マップページの資源分布検索機能の表示異常を修正しました。

6、「白銀の荒野」シナリオの西部地域における貨物争奪モードで生命の種がリフレッシュされない問題を修正しました。

7、シナリオを退出した後に「白銀の荒野」シナリオのメインクエストが表示されないことがある問題を修正しました。

8、一部の状況でパブリック温度制御塔がエクスターミネーターを召喚できない問題を修正しました。

9、「異次元の収容」シナリオの名誉システム評価点指標とメタライズクエストの進行度が異常な問題を修正しました。

10、一部のモバイル版ユーザーがカスタムボタン位置を設定した後、正常にインタラクトできない問題を修正しました。この問題がまだ発生している場合は、カスタムレイアウトを再設定することで解決できます。

11、「スターバウンド」セットの女性ボトムスでクリッピングが発生する問題を修正しました。

12、一部の状況でショップの商品表示が異常になる問題を修正しました。

13、一部の状況でキャラクター作成時にキャラ作成画面が異常になる問題を修正しました。

「#ワンスヒューマン」プロジェクトチーム December 12, 2025

ChatGPTが頻用する単語表現について。
"Delving into PubMed Records"論文がPubMedに掲載されました！
https://t.co/0tjKxdqbB0
本文はここから
https://t.co/7PlbPqWur5

以下概要。
ChatGPTがよく使う単語表現を拾ってきました。
2000年から2024年まで、それぞれの単語表現が使われた論文の数を算出（PubMedの"text word"検索機能を使用）。PubMedに掲載された論文の数を1年毎に分母として使用することで、その単語の1年毎の使用を算出。
ChatGPTが登場したのが2022年11月末なので、2000年から2022年までの使用率をもとに、それぞれの単語ごとにmodified-z-scoreに変換。
それで、2023年・2024年のそれぞれの単語表現の逸脱を見た、っていう感じです。
なお、コントロールとして、医学系の論文でよく使われる単語表現を先行文献から拾ってきました（それぞれのリストはTable 1にあります。本文参照）。

Figure 1が2024年における単語表現の逸脱度を示したもの（要は2024年に飛び抜けて使われるようになった単語表現）

modified-z-scoreの高い順に、delve, underscore, primarily, meticulous, boast, commendable, showcase, surpass, intricate... って感じで並んでいます。
詳細な数値は論文のAppendix 4にあるよ。

Figure 2はLLMがよく使うであろう単語表現と、コントロールとを比べたものです。
ここからわかるように、LLMが頻用すると考えられる単語表現は、コントロールと比較して2020年くらいからすでに増加トレンドなんだよね。
なので、LLMの使用により、自然に起こるはずであった表現の変化が大きく加速したことになったのでは！と主張してみた（一応これが本研究のnoveltyとなりました）

以下、本論文の思い出。
ChatGPTは"delve"って単語をよく使うよ、って話題になったのが2024年3月だったかな？
行けると思ってデータ集め&解析して、最初のバージョンのpreprintあげたのが、去年の5月でした。
（単著。なんか1回やってみたかったんだ・・・）
間接的にだけど、"delve"の多用について定量的に示した初めての報告だったこともあって、それなりに話題にしてもらいました。

「生成AIによる「慣用表現の『乗っ取り』」と、その根底にある別の問題と」
https://t.co/ZHo7RorDJ0
上記のブログをお読みになった方も多かったのでは（ご紹介下さりありがとうございました）

その後：
自分がpreprint出した1ヶ月後くらいかな。Kobakらが、素晴らしいpreprintを出しました。
https://t.co/JQ76Qtdo6F
※すでに出版済みなので、そちらのリンクです

これがすごくてね。Kobakらは、2010年から2024年までのPubMedに掲載された論文のabstractすべて（！）を使って、単語の出現数について調べたみたいなんだよね。
自分の論文は"text word"検索で引っかかったレコードの数なので、例えば一つの論文の中でたくさん"delve"が出てきたとしても該当論文1、としかカウントできない。KobakらはAbstractから調べたから、同じabstract内に2回出てきたら"2"とカウントできるわけです。
で、Kobakらは2年前の使用率と比較していく手法を取って（例えば2024年の単語について2022年と比較）、それにより逸脱度を調べたようです。面白いのが、使用頻度の違いについて、「率」と「差」の両方で算出してるんだよね。「率」の結果は松井の論文と似たような結果になったんだけど、「差」で見ると、今度は頻度が多くて、気づきにくい表現が目立つようになります。「差」でみるとpotential, signifiant, these, findings, crucial, exhibited, whileが増えたって言ってる（面白い！）。
これは実際そうだよね、有意差に関係なく「すごく」というときになんでも"significantly"で書いてしまうので医学論文書く上で結構問題ある特性だったりします。

ちなみにKobakらの論文は、これらの単語の特性から、LLMが書いた論文かそうでない論文かを分別して、アジアのような英語が母語じゃない国からの報告でLLMがよく使われることを示しています。まあこのように素晴らしい論文なんです。

これが出る前は、「delveよく使うよ」って言ってたのは、自分の論文だけだったんだけど・・・（それでKobakらの論文でも自分のpreprintは引用してくれている、ありがとう！）
こんなスーパー上位互換が出てきてしまったせいもあると思う、その後の投稿、ものすごく苦戦を強いられました。

きつかったのが、「あなたが選んだAIっぽい単語表現」はあなたがウェブ上で恣意的に選んだものでしょう。根拠がありません」→rejectのパターン。これでreviewに引っかかったのに2回rejectされました。いやいや、だってさ、そんな論文1個もなかったんだもん・・・（LLMのよく使う単語表現に注目した論文はすでにいくつかあったけど、とくにdelveが多いって言ってた論文は初めの時点ではなかった）

で、今回掲載してくれたPerspectives in Medical Education誌でも、同じように「単語表現の選択が恣意的です」って言われたのね。
でもその他のコメントは好意的だったから、オラァ！やったるわ！ってなって、Scopusを使って、scoping review風をやりました。もうpreprint出してから1年以上たってたから、Kobakらのものも含めて類似論文いっぱいあったもんでね。まあすげえ大変だった（1,273レコードから15を選んできた）。
なので、掲載された最新版では、選択した単語表現は、先行文献に基づいたものになっています。おかげで、primarilyを含めた、見落としてた主要な単語表現を組み入れることができました（残念ながら先行文献になくて割愛した単語もあるんだけど・・・）。

ということでめちゃくちゃ大変でした。Publishされずにおくら入りの可能性も十分にあったので、本当に良かったです。

その他のおもしろ論文3点の紹介：
・Yakura et al. 2024
https://t.co/AJ7qycbEaB
Youtubeの学術講演およびポッドキャストで使われた単語表現を分析。使用頻度が上がった論文はLLMがよく使う単語と一致してたよ、と（→なんとYoutubeでもよく喋られてるよ、ということ！）LLMの単語表現が人間の喋り言葉に波及した可能性を示唆していてめちゃおもろい。

・Juzek et al. 2024
https://t.co/0TwYBY5zNg
"Why Does ChatGPT "Delve" So Much?"論文。
どうして単語表現の偏りが生じるのか、実験結果をもとに考察していて、さまざまな仮説の中から、RLHFが最も影響した可能性について言及している。とてもおもしろい。

・Geng and Trotta 2025
https://t.co/zq0te4HII6
"Human-LLM Coevolution"論文。
LLMが多用することが有名になったと思われる一部表現（例：delve, intricate, realm)は、2025年3月をピークに使用率が減っているよ。
一方あまりバレてないと思われた単語表現（例：significant, additionally）は増え続けてたよ。だそうです。やっぱりLLMっぽい表現は嫌だよねえ（うんうん）。

おまけ。個人的に最近気になるLLM表現：
自分が英語論文書いてて気になるのはyield, highlight, link, significantlyあたりです。underscore, utilize, leverageとかは昔気になったけど、最近は少し目立たなくなった気がする。このようにちょっと体感変わったりします。
エムダッシュ（"—"）が最近よく話題になるけど、GPT-4o後期くらいからだよね。以前はなかった特徴でした。ちなみに自分エムダッシュは嫌いじゃないのでそのまま残すこともまあまああります。

というわけで、
・LLMの適切な使用は、英語論文執筆におけるlanguage barrierを乗り越えるのに役立つはずだから大事だよ（レター）
https://t.co/h1W2QeFalE

・GPT-4はシステマティック・レビューにおけるinitial screeningに使えそうだよ
https://t.co/9mFZ7YlNUy

に引き続き、生成AI関係で、3本目publishすることができました！ChatGPT大好き人間としてとてもうれしい！
そろそろ生成AI界隈の研究者名乗ってもいいかな？
（ユーザー目線のペーパーしか書けないけど）

もし一緒になにかやりたいって先生がいらっしゃいましたら、ひっそりご連絡くださいね
また面白いネタ降りてきたらなにか書きます！おわり！ December 12, 2025

飯田ヒカルちゃん調べると飯田とHIKARU出てくるのはイライラするわ。YouTube検索機能向上しろ。ブロックかけたら映らないようになって欲しいね。 December 12, 2025

ブックマークの検索機能、検索してもヒットしなくておかしいなあってなりがちだったんだけどその後にスクロールして読み込ませたらちゃんとヒットして革命が起きた December 12, 2025