感情を“数値化”できたら、恋はもっと簡単になると思ってた。

科学部の理系男子・越智隆之と、
天真爛漫な“わんこ系”少女・犬神千陽。

心拍数、表情ログ、Excelの数値に揺らぐ“気持ち”を追う。

青春×恋×データが交差するスクールストーリー。　『ログ恋。』

#カクヨム
https://t.co/VTppGZpf4p December 12, 2025

あと、「腐敗ランキングではウクライナはロシアよりはマシだ」も決まり文句😅

ちなみにその腐敗ランキングとやら、よく調べてみると汚職の件数や量を具体的に測っているわけではなく、印象を数値化しているだけのイメージランキングだったというオチまである。 https://t.co/LYHG9lWcan December 12, 2025

先日、あるライターさんから「エッセイ書かせてくださいっ！」と面と向かって言われ、メディア編集者として改めて考えたことや感じたことを共有します。あくまでも私の私見です。

①書き手の選定基準～この人がベストか？

エッセイは、メディアの立ち位置やビジネスを理解し、メディア側にとって明確なメリットがあるものでなければなりません。同じギャラを支払うのであれば、このライターさんよりも話題性や集客力が見込める候補がいた場合、そちらを選ぶのは編集部の当然の判断かと。もちろん、ライターの著名度やSNSのフォロワー数、過去の実績などが重要な選定基準となります。メディア運営はビジネスであり、結果へのコミットが必要となります。

②「文章力」で企画は通らない

「他に無い視点でエスプリの効いた文章が書ける人」と「オリンピックで金メダルを取った人」を比較した場合、後者の方が編集長やクライアントへのプレゼンが圧倒的に容易です。ハッキリ言って「文章力（コンテンツ力）」を数値化しているのはフォロワー数だったりいいねの数です。「10人だけに猛烈な感動を与える文章」だってもちろん素晴らしいですが、明らかにメディア向けではありません。対してゴールドメダリストのような派手な実績がある方であれば存在自体がコンテンツです。文章力はあまり求められません。
そういった「わかりやすい価値」が無ければ、メディアは費用を捻出できません。この「わかりやすい」という指標は極めて重要で、やはり「借金6000万円を背負った人」のような強いフックを持つキャラクターや設定が注目を集めるのはその論理に基づいています。企画を通すためには、文章そのものの優劣よりも、まずはキャラクターや企画の先行性が重視されがちです。

③無料で読めるコンテンツとの差別化

素朴に感じていることですが、noteなどで日常的にエッセイを無料で公開している方の作品を、既存メディア側がわざわざ採用するかなって・・・。「誰でもタダでエッセイを読める書き手に、わざわざ予算を割いて依頼する意味あるの？」って上長に言われたら反論が難しい。
テーマを変えたり書き分けたりするのは当然としても、メディアの立場からすると、メディアのコンテンツ価値が無料noteと同列と思われてしまうリスクは避けたい気が。この点で上を説得し、予算を確保することは困難だと感じます。書いてる人が気分害されたら申し訳ないんですが、ここを論破できないとOUTなので。
もちろん1投稿でアベレージ1万いいねもらえるような数字を出せる人は別格ですが。

これまで漠然と「エッセイを書きたい」という話は多く聞いてきましたが、「書かせてください」と直接言われたのは初めてだったので、深く考えさせられました。

そもそも、どちらかというと「ゴールドメダリストの言葉を広く一般に伝わりやすいよう文章化する」のがライターという職業に求められている役割だとは思っています。

では、エッセイをメディアで書きたい方はどうすれば良いのか？

まずは「書きたい」ってだけではなく、自分自身の魅力や価値を徹底的に外部にわかりやすいよう提示することが必要だと思います。「わかりやすい価値」さえ提示できれば、あとはマッチングの問題なので。良い出会いがあることを祈っています！ December 12, 2025

スポーツ科学とAIにおける実例
現代のスポーツ科学やコーチングの現場では、まさにこの「計測可能で具体的なフィードバック」が重視されています。
例えば、AIを活用した画像解析技術は、選手のフォームの癖を分析したり、バイオメカニクスに基づいた動作分析を行ったりしています。センサー情報を用いて運動フォームの課題を具体的な指標として数値化し、前回の訓練結果と比較することで、選手は動きの違いを視覚的に理解できるようになります。
指導者が持つイメージだけでなく、選手が動作を正確にイメージし、再現できるようにすることは、パフォーマンス向上だけでなく、スポーツ障害の予防にも繋がります。
こうした具体的な指導方法は、コーチングにおける選手の多様な個性を考慮する上でも有効であり、データや根拠を重視する選手にとって納得しやすいアプローチとなります。 December 12, 2025

スポーツ科学とAIにおける実例・・・現代のスポーツ科学やコーチングの現場では、まさにこの「計測可能で具体的なフィードバック」が重視されています。例えば、AIを活用した画像解析技術は、選手のフォームの癖を分析したり、バイオメカニクスに基づいた動作分析を行ったりしています。センサー情報を用いて運動フォームの課題を具体的な指標として数値化し、前回の訓練結果と比較することで、選手は動きの違いを視覚的に理解できるようになります。 （AI)
指導者が持つイメージだけでなく、選手が動作を正確にイメージし、再現できるようにすることは、パフォーマンス向上だけでなく、スポーツ障害の予防にも繋がります。
こうした具体的な指導方法は、コーチングにおける選手の多様な個性を考慮する上でも有効であり、データや根拠を重視する選手にとって納得しやすいアプローチとなります。 December 12, 2025