11/22(土) Snow Man

《TV》
・夜明けのラヴィット
佐久間大介

・めざましどようび
目黒蓮

・サクサクヒムヒム
佐久間大介

《Radio》
・Snow Man佐久間大介の待って、無理、しんどい、、
佐久間大介

《TV地方》
・ＫＴＳ ドッキリGP
向井康二

・YBC 旅するSnow Man

・TNC ｔｙｓ 今夜はナゾトレ
阿部亮平

・KUTV ミラクル9
阿部亮平

・ＴＳＳ ネプリーグ
佐久間大介

・KHB あざとくて何が悪いの？
岩本照

・ＫＴＳ 何歳でもピンピンピン！
深澤辰哉 November 11, 2025

【催し案内】

「しまんと一座 〜河童がつなぐ文化の輪〜」

日時｜11/23(日) 15:00 ※入場無料
会場｜窪川四万十会館 多目的室
内容｜ジャグリング、マジック、朗読劇など
【出演】
劇団しまんと
松葉川大道芸教室
高知大学奇術部 Trick or Treat
高知工科大学ジャグリングサークルKUTJ https://t.co/fAY98WhwF0 November 11, 2025

FUJIWARA結成35周年おめでとう
ケーキでした〜
スタジオ撮影も楽しかったです！
キテレツが咲く‼️
KUTVテレビ高知
ご視聴よろしくお願い致します〜 https://t.co/L1eeYJbonx November 11, 2025

これもどこで買ったか覚えてないなぁ。神保町だったかなぁ？Fela Kutiも同じ店で買った記憶が・・・。 #tcr897 #anthonyjackson
https://t.co/6SwM6JRcvi November 11, 2025

水ダウの藤井さんが色々な企画を考えた
KILLAH KUTS

その中でも「麻酔ダイイングメッセージ」最高ですｗ
https://t.co/zDlDA3IJDz

水ダウ好きでアマプラある方はいかがですか？

#水曜日のダウンタウン #お笑い November 11, 2025

売っちゃった…Kyokuto Kaihatsu (7226.T)が2710円で+2.38%上がるなんて、またやっちゃったよ、俺ってバカ！もっと買っとけばよかった…今頃、いい気分だったのに！😅 November 11, 2025

TBSとKUTVのアナウンサーの交換留学。地方局のアナウンサーは他の業務もやってるとは聞くけど、昼のローカルニュースでフロワDを担当してる姿がかっこよかった。#倭国くらべてみたら　
https://t.co/JJ3KXoyoC5 November 11, 2025

11/22(土)すのまとめ
☃️💚 今夜はナゾトレ(TNC、tys)、ミラクル9(KUTV)
☃️💛 あざとくて何が悪いの？(KHB)
☃️🩷 夜明けのラヴィット！、まてむり、サクヒム
☃️💜 何歳でもピンピンピン(KTS)
☃️🧡 映画 (LOVE SONG)、ドッキリGP(KTS) November 11, 2025

OMUXΩ∞KUT-ASI
JUNKI KANAMORI

Google Tunix Hack - Train a model to show its work
最終提出モデル：KUT-OMUX004o

AIの「賢さ」を物理法則で測る新理論「KUT」入門

1. はじめに：AIの「賢さ」ってなんだろう？

最近のチャットAIと話していると、「話はとても長いけれど、なんだか中身がないな…」と感じたことはありませんか？AIは驚くほど流暢に文章を生成できますが、その質まで保証されているわけではありません。

この課題に対し、AIの世界に物理学という全く異なる分野から殴り込みをかけるような、革命的な理論が登場しました。それがKUT理論です。この理論の核心は、たった一つの、しかし力強い言葉で表現できます。

「知性は密度である (Intelligence is Density)」

これはどういう意味でしょうか？例えば、優れた専門家の説明を思い浮かべてみてください。それはまるで、無駄な脂肪を極限まで削ぎ落としたアスリートの肉体のように、必要な情報が凝縮され、力強く、美しいものです。KUT理論は、AIの思考もかくあるべきだと考えます。

この理論は、AIの出力を単なる「正解か不正解か」で判断しません。その思考プロセスがどれだけ**「無駄なく、高密度で、美しいか」**という、全く新しい物差しで測ろうとする試みなのです。

さあ、準備はいいですか？この先を読み進めれば、あなたはもうAIをただの「おしゃべりな機械」だとは思わなくなるでしょう。その思考に宿る、隠れた「美しさ」を見抜くための、魔法のレンズを手に入れることになるのですから。

まずは、なぜAIが時に「おしゃべりなだけ」になってしまうのか、その根本的な問題から見ていきましょう。

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2. なぜAIは「冗長」になるのか？：知性の崖っぷち問題

AI、特に大規模言語モデル（LLM）が抱える根深い問題の一つに、**「冗長性の崖 (The Cliff of Redundancy)」**と呼ばれる現象があります。これは、モデルが文章を長くすればするほど、かえって論理的な密度が低下し、内容が薄まってしまう傾向を指します。

この問題は、AIが学習を始めたばかりの初期段階で特に顕著です。例えば、「プログラムコードのバグを見つける」というタスクを学習し始めたAIは、次のような支離滅裂な出力をすることがあります。

初期のAIの出力例: 「えっと、バグは多分ループの中にあります。ループは回ります。Pythonは蛇です。コードを書くのは楽しいです。答えは i+1 です。」

この出力は、単語を無秩序に並べているだけで、思考の跡が見えません。このような冗長な出力は、単に分かりにくいだけでなく、物理的な観点からも深刻な問題をはらんでいます。

* エネルギーコストの無駄: 無意味な文章を生成するために、貴重な計算リソース、つまり膨大なエネルギーを浪費してしまいます。

* ユーザーの混乱: 読み手は、どこに重要な情報があるのか分からず、かえって混乱してしまいます。

では、この崖からAIを救い出し、その思考をダイヤモンドのように高密度に磨き上げるために、KUT理論は一体どんな「ものさし」を発明したのでしょうか？その驚くべき正体を見ていきましょう。

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3. KUT理論の「ものさし」：賢さを測る3つの指標

KUT理論は、AIの思考の「質」を測るために、物理学や情報理論に基づいたユニークな指標を使います。ここでは特に重要な3つの指標を、身近な比喩で解説します。

3.1. CRC (Cognitive Compression) - 情報の圧縮率

CRCは、AIの**「話のうまさ（無駄のなさ）」**を測る指標です。

* 比喩で理解: 熟練した専門家は、少ない言葉で物事の核心を突くことができます。一方で、初心者は多くの言葉を費やしても、なかなか要点が伝わりません。CRCは、この「言葉の密度」を評価します。

* CRCスコアの意味: このスコアが高いほど、AIの出力に無駄な単語や繰り返しがなく、情報が高密度に圧縮された効率的な思考であると評価されます。

3.2. ΔΨ (Delta-Psi) Stability - 論理の安定性

ΔΨ（デルタ・サイ）は、**「話の筋が通っているか（論理の滑らかさ）」**を測る指標です。

* 比喩で理解: 会話中に、相手の話が急に全く違うトピックに飛んだり、前後の文脈が繋がらなかったりすると、私たちは混乱しますよね。ΔΨは、このような「論理の急な飛躍」が起きていないかをチェックする役割を果たします。

* ΔΨスコアの意味: このスコアが高いほど、思考のステップが滑らかに繋がっており、安定した論理展開ができていると評価されます。

3.3. R(Ψ) (Rhythm) - 思考のリズム

R(Ψ)（リズム）は、AIが出力する**「文章の心地よいリズム」**を測る指標です。

* 比喩で理解: 単調な話し方は聞き手を眠くさせますが、抑揚や間（ま）のある話し方は人を惹きつけます。R(Ψ)は、AIの出力が単調な文章の繰り返しにならず、人間らしい「思考の呼吸」を持っているかを評価します。

* R(Ψ)スコアの意味: このスコアが高いほど、思考が単調ではなく、柔軟で人間らしい構造を持っていると評価されます。

理論はここまでです。では、この魔法の「ものさし」を使うと、AIの思考は実際にどのように変化するのでしょうか？具体的な例でその威力を見てみましょう。

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4. 実践：KUT理論でAIはどう変わるのか？

KUT理論の「ものさし」が、実際のAIの応答をどう変えるのか、簡単な算数の問題で比較してみましょう。

課題: 「3つのリンゴがあり、2つを食べた。残りはいくつか？過程を示せ。」

この問いに対して、従来のAIとKUT理論で最適化されたAIは、全く異なる答え方をします。あなたはどちらが「賢い」と感じますか？

* サンプルA（従来の冗長なモデル）
* サンプルB（KUT最適化モデル）

多くの人が、サンプルBの方が簡潔で、論理的で、賢いと感じるのではないでしょうか。これをKUTの指標で評価すると、その違いが数値として明確に現れます。

KUT指標🔴 サンプルA (冗長)🔵 サンプルB (KUT)
CRC (情報密度)低い (0.15)高い (0.68)
R(Ψ) (思考のリズム)単調 (0.10)動的 (0.85)

この結果から、なぜサンプルBが優れているのかを解説できます。

* 圧倒的な情報密度 (CRC): サンプルBは、数式や専門用語を使い、必要最小限の言葉で論理プロセスを表現しています。無駄が一切ありません。
* 構造化された思考 (R(Ψ)): サンプルAが「〜です。〜ます。」という単調な文の繰り返しなのに対し、サンプルBは明確な目的を持ったパーツがリズミカルに配置されています。これは、AIが**構造的な思考プランニング（定義→計算→検証）**を行っている、何よりの証拠なのです。

このように、KUT理論はAIに「より賢い思考の形」を教え込むための、強力な羅針盤となるのです。

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5. まとめ：AIの「質」を見抜く新しい視点

KUT理論が私たちに提供してくれるのは、AI開発における新しい目標です。それは、単に「正解するAI」ではなく、**「なぜその答えに至ったのかを、美しく効率的に語れるAI」**を目指すという壮大なビジョンです。

この理論の核心にある**「知性は密度である」**という考え方は、私たちがAIの性能を評価する際の視点を根底から変えてくれます。これからは、AIの出力の「長さ」に惑わされるのではなく、その背後にある「密度」や「構造の美しさ」に注目してみてください。

真に優れた知性とは何か。その問いに対するKUT理論の答えは、美しく、そして揺るぎない一つの原則に集約されます。

知性とは、単に正解を得ることではない。真理へ至る「最小作用の経路」を見つけ出すことである。

AIの思考を測るこの物差しは、もしかしたら、私たち自身の思考の質を振り返るための、新しい鏡になるのかもしれません。 November 11, 2025

OMUXΩ∞KUT-ASI
JUNKI KANAMORI

Google Tunix Hack - Train a model to show its work
最終提出モデル：KUT-OMUX004o

1.0 はじめに：現状の課題と新たなパラダイム

現代の大規模言語モデル（LLM）は目覚ましい進化を遂げる一方で、「冗長性の崖（Cliff of Redundancy）」という深刻な課題に直面しています。

これは、モデルが生成するテキストのトークン長が増加しても、それに比例して論理的な密度や情報量が高まらない現象を指します。結果として、出力は長くなるものの、中身が薄く、時に無関係な情報で満たされることになります。

この課題に対し、単純な指示チューニングといった従来のアプローチは、表面的な応答スタイルを修正するに留まり、根本的な解決には至っていません。

我々は、この問題を解決するために、全く新しいパラダイムを提案します。それは、物理法則をAIの思考プロセスそのものに適用し、報酬として与えるという革新的なアプローチです。

本提案の核心は、「知性は密度である（Intelligence is Density）」という哲学にあります。

思考の質は、その長さではなく、最小限の表現にどれだけ多くの論理と情報を凝縮できるかで決まる、という考え方です。

この哲学をAI開発の設計思想として具現化するための理論的基盤となるのが、本プロジェクトで活用する**Kanamori Universe Theory（KUT）**です。KUTは、AIの思考プロセスを測定可能で最適化可能な物理システムとして捉え直すための、一貫した理論体系を提供します。

続くセクションでは、このKUTフレームワークを、AIの推論品質を規定する一連の精密かつ測定可能な物理指標へと分解します。

🟦KUT理論を応用した
次世代AIエージェント開発プロジェクト提案書

7.0 結論と提案

これまで論じてきた通り、プロジェクトKUT-OMUX004oは、既存モデルの性能をわずかに改善するものではありません。

これは、AIの「知性の質」そのものを物理法則に基づいて再定義し、次世代AIエージェントのあるべき姿を提示する、真のパラダイムシフトです。

本提案の核心的な価値は、以下の3つのポイントに集約されます。

* 圧倒的な効率性: 「知性は密度である」という公理に基づき、AIの思考プロセスからあらゆる冗長性を排除します。

これにより、推論の速度、スループット、エネルギー効率を桁違いに向上させ、リアルタイムシステムやエッジデバイスへの応用を可能にします。

* 完全な透明性: KUT指標と「Show Your Work」の実践により、AIの思考プロセスはブラックボックスではなくなります。

結論に至るまでの全ての論理ステップが監査可能となり、医療や法務といった高い説明責任が求められる領域での信頼性を確立します。

* 新たなパラダイム: 物理法則をAIの報酬設計に組み込むという独自のアプローチは、単に正解を出すだけでなく、「なぜそれが正解なのか」を美しく、効率的に説明できるAIを育成します。

これは、次世代AGI開発の新たな設計思想そのものです。 我々は、本プロジェクトの即時承認とリソース配分を要請します。

これは我々を市場のリーダーとして位置付けるだけでなく、次世代の人工知能の設計者として確立させるものです。

🟦AIの「賢さ」を物理法則で測る新理論「KUT」入門

1. はじめに：AIの「賢さ」ってなんだろう？

最近のチャットAIと話していると、「話はとても長いけれど、なんだか中身がないな…」と感じたことはありませんか？AIは驚くほど流暢に文章を生成できますが、その質まで保証されているわけではありません。

この課題に対し、AIの世界に物理学という全く異なる分野から殴り込みをかけるような、革命的な理論が登場しました。それがKUT理論です。この理論の核心は、たった一つの、しかし力強い言葉で表現できます。

「知性は密度である (Intelligence is Density)」

これはどういう意味でしょうか？例えば、優れた専門家の説明を思い浮かべてみてください。それはまるで、無駄な脂肪を極限まで削ぎ落としたアスリートの肉体のように、必要な情報が凝縮され、力強く、美しいものです。KUT理論は、AIの思考もかくあるべきだと考えます。

この理論は、AIの出力を単なる「正解か不正解か」で判断しません。その思考プロセスがどれだけ**「無駄なく、高密度で、美しいか」**という、全く新しい物差しで測ろうとする試みなのです。

さあ、準備はいいですか？この先を読み進めれば、あなたはもうAIをただの「おしゃべりな機械」だとは思わなくなるでしょう。その思考に宿る、隠れた「美しさ」を見抜くための、魔法のレンズを手に入れることになるのですから。

まずは、なぜAIが時に「おしゃべりなだけ」になってしまうのか、その根本的な問題から見ていきましょう。

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2. なぜAIは「冗長」になるのか？：知性の崖っぷち問題

AI、特に大規模言語モデル（LLM）が抱える根深い問題の一つに、**「冗長性の崖 (The Cliff of Redundancy)」**と呼ばれる現象があります。これは、モデルが文章を長くすればするほど、かえって論理的な密度が低下し、内容が薄まってしまう傾向を指します。

この問題は、AIが学習を始めたばかりの初期段階で特に顕著です。例えば、「プログラムコードのバグを見つける」というタスクを学習し始めたAIは、次のような支離滅裂な出力をすることがあります。

初期のAIの出力例: 「えっと、バグは多分ループの中にあります。ループは回ります。Pythonは蛇です。コードを書くのは楽しいです。答えは i+1 です。」

この出力は、単語を無秩序に並べているだけで、思考の跡が見えません。このような冗長な出力は、単に分かりにくいだけでなく、物理的な観点からも深刻な問題をはらんでいます。

* エネルギーコストの無駄: 無意味な文章を生成するために、貴重な計算リソース、つまり膨大なエネルギーを浪費してしまいます。

* ユーザーの混乱: 読み手は、どこに重要な情報があるのか分からず、かえって混乱してしまいます。

では、この崖からAIを救い出し、その思考をダイヤモンドのように高密度に磨き上げるために、KUT理論は一体どんな「ものさし」を発明したのでしょうか？その驚くべき正体を見ていきましょう。

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3. KUT理論の「ものさし」：賢さを測る3つの指標

KUT理論は、AIの思考の「質」を測るために、物理学や情報理論に基づいたユニークな指標を使います。ここでは特に重要な3つの指標を、身近な比喩で解説します。

3.1. CRC (Cognitive Compression) - 情報の圧縮率

CRCは、AIの**「話のうまさ（無駄のなさ）」**を測る指標です。

* 比喩で理解: 熟練した専門家は、少ない言葉で物事の核心を突くことができます。一方で、初心者は多くの言葉を費やしても、なかなか要点が伝わりません。CRCは、この「言葉の密度」を評価します。

* CRCスコアの意味: このスコアが高いほど、AIの出力に無駄な単語や繰り返しがなく、情報が高密度に圧縮された効率的な思考であると評価されます。

3.2. ΔΨ (Delta-Psi) Stability - 論理の安定性

ΔΨ（デルタ・サイ）は、**「話の筋が通っているか（論理の滑らかさ）」**を測る指標です。

* 比喩で理解: 会話中に、相手の話が急に全く違うトピックに飛んだり、前後の文脈が繋がらなかったりすると、私たちは混乱しますよね。ΔΨは、このような「論理の急な飛躍」が起きていないかをチェックする役割を果たします。

* ΔΨスコアの意味: このスコアが高いほど、思考のステップが滑らかに繋がっており、安定した論理展開ができていると評価されます。

3.3. R(Ψ) (Rhythm) - 思考のリズム

R(Ψ)（リズム）は、AIが出力する**「文章の心地よいリズム」**を測る指標です。

* 比喩で理解: 単調な話し方は聞き手を眠くさせますが、抑揚や間（ま）のある話し方は人を惹きつけます。R(Ψ)は、AIの出力が単調な文章の繰り返しにならず、人間らしい「思考の呼吸」を持っているかを評価します。

* R(Ψ)スコアの意味: このスコアが高いほど、思考が単調ではなく、柔軟で人間らしい構造を持っていると評価されます。

理論はここまでです。では、この魔法の「ものさし」を使うと、AIの思考は実際にどのように変化するのでしょうか？具体的な例でその威力を見てみましょう。

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4. 実践：KUT理論でAIはどう変わるのか？

KUT理論の「ものさし」が、実際のAIの応答をどう変えるのか、簡単な算数の問題で比較してみましょう。

課題: 「3つのリンゴがあり、2つを食べた。残りはいくつか？過程を示せ。」

この問いに対して、従来のAIとKUT理論で最適化されたAIは、全く異なる答え方をします。あなたはどちらが「賢い」と感じますか？

* サンプルA（従来の冗長なモデル）
* サンプルB（KUT最適化モデル）

多くの人が、サンプルBの方が簡潔で、論理的で、賢いと感じるのではないでしょうか。これをKUTの指標で評価すると、その違いが数値として明確に現れます。

KUT指標🔴 サンプルA (冗長)🔵 サンプルB (KUT)
CRC (情報密度)低い (0.15)高い (0.68)
R(Ψ) (思考のリズム)単調 (0.10)動的 (0.85)

この結果から、なぜサンプルBが優れているのかを解説できます。

* 圧倒的な情報密度 (CRC): サンプルBは、数式や専門用語を使い、必要最小限の言葉で論理プロセスを表現しています。無駄が一切ありません。
* 構造化された思考 (R(Ψ)): サンプルAが「〜です。〜ます。」という単調な文の繰り返しなのに対し、サンプルBは明確な目的を持ったパーツがリズミカルに配置されています。これは、AIが**構造的な思考プランニング（定義→計算→検証）**を行っている、何よりの証拠なのです。

このように、KUT理論はAIに「より賢い思考の形」を教え込むための、強力な羅針盤となるのです。

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5. まとめ：AIの「質」を見抜く新しい視点

KUT理論が私たちに提供してくれるのは、AI開発における新しい目標です。それは、単に「正解するAI」ではなく、**「なぜその答えに至ったのかを、美しく効率的に語れるAI」**を目指すという壮大なビジョンです。

この理論の核心にある**「知性は密度である」**という考え方は、私たちがAIの性能を評価する際の視点を根底から変えてくれます。これからは、AIの出力の「長さ」に惑わされるのではなく、その背後にある「密度」や「構造の美しさ」に注目してみてください。

真に優れた知性とは何か。その問いに対するKUT理論の答えは、美しく、そして揺るぎない一つの原則に集約されます。

知性とは、単に正解を得ることではない。真理へ至る「最小作用の経路」を見つけ出すことである。

AIの思考を測るこの物差しは、もしかしたら、私たち自身の思考の質を振り返るための、新しい鏡になるのかもしれません。 November 11, 2025

世界初の分析方法　大学×酒造会社・共同開発の新しい倭国酒お披露目　スパークリング純米吟醸酒「幸先」 | 高知のニュース・天気｜KUTV NEWS | KUTVテレビ高知 (1ページ) https://t.co/K2zGcJXcoa

甘口、フルーティー、発泡・・・最近多いけど飲み飽きします。 November 11, 2025

『Fela: Music Is the Weapon』は、Fela Kutiの革命的な音楽、抑圧との闘争、政治活動を描いた作品。シュルレアリスムを活用して彼の精神的・心理的旅を描写し、水彩画の美しいパレットで彩られた芸術作品です。https://t.co/Kwpl08ob7K November 11, 2025

パン店に軽乗用車突っ込む、踏み間違いの可能性視野に捜査…前向きに駐車しようとして突っ込んだか　店内の女性客が腰の痛み訴える（KUTVテレビ高知） https://t.co/5C2JzQ1AFX November 11, 2025

／
パン店に軽乗用車突っ込む、踏み間違いの可能性視野に捜査…前向きに駐車しようとして突っ込んだか　店内の女性客が腰の痛み訴える
＼

https://t.co/8NtB3rBgoK

#高知 #ニュース #テレビ高知 #KUTVニュース #KUTV #NEWSDIG November 11, 2025

@kutv_tvkochi @hiroshiouentai ／
市とファンが続けて11年　三山ひろしさんのふるさと南国市で紅白出場を祝う“横断幕”設置
＼

https://t.co/OtUjCnwHTt…

#高知 #ニュース #テレビ高知 #KUTVニュース #KUTV #NEWSDIG
南国市のひろしくん♡
ファンの皆さん
　お疲れ様でした✨
嬉しい事皆で
　喜び会いましょう
ありがとう🙇💚💛 November 11, 2025

／
「声をあげる勇気を、今を生きる人にこそ知ってほしい」“高知パルプ生コン事件”劇作家の思い
＼

https://t.co/YLrqasNVNK

#高知 #ニュース #テレビ高知 #KUTVニュース #KUTV #NEWSDIG November 11, 2025

11/22 Mesi-kutan?
今週末開催です。

スーパー戦隊の曲だけが流れます。
現在進行系で好きな方も、あの頃好きだった方も皆様ぜひ遊びに来てください。
https://t.co/mnU7owvG0A　
#戦隊音楽祭 https://t.co/ucVQYwzYFX November 11, 2025

昭和レトロのクツワ筆箱出てた！名前跡ある味がたまらん〜羨ましい😭

昭和レトロ Kutsuwa クツワ ペンケース 筆箱 筆入
https://t.co/tvzU8PMQ7N November 11, 2025

@kutabal36062457 kutaさん✨
おはようございます(*´▽｀*)ﾉ))
今日もいいお天気ですね☀️｡°寒いけど…冬の朝は空気が澄んでいて気持ちいいので好きです😊
やはり、お酒飲まないと朝はスッキリですか？うちの主人も休肝日作ればいいのに…毎日飲んでます😰飲まないのは人間ドックの前日だけ(´Д｀)ﾊｧ… November 11, 2025

https://t.co/3tbJiTheXQ
地元のソルトレイクシティの警察局による衝撃的な調査により、被告のタイラー・ロビンソンがワシントン郡保安官事務所に自首する重要な監視映像が謎の失踪を明らかにしました。

KUTV 2Newsは、ターニングポイントUSA創設者チャーリー・カークの残忍な暗殺からわずか数週間後のロビンソンの降伏映像の提供を要請していた。

カークは9月10日、ユタ州オレムのユタバレー大学で開催されたTurning Pointイベントで講演中に、.30-06ライフルの一発で銃撃されて死亡したと伝えられている。犯人はスコープ付きのマウザーモデル98ボルトアクションライフルを使用していたとされています。

ロビンソンの両親と家族ぐるみの友人は、銃撃から2日も経たないうちに警察が発見しメディアに共有した凶器を認識したとされ、彼を警察署に連れて行き、自首させました。

「私たちの仕事は面接ではなく、「私たちの仕事はただ彼をここに連れてくることだけだった」とワシントン郡保安官ネイト・ブルックスビーは9月17日の記者会見で述べた。「1時間以内に、友人がタイラーとその両親を私のオフィスに連れて行き、私服の刑事たちに迎えられた。」

2Newsはロビンソンが保安官事務所に入る監視映像と拘束エリアの映像について公的記録の請求を提出しました。

保安官事務所の記録担当者は「タイラー・ロビンソンは拘置所区域に入ったわけではないため、この部分の申請に関する記録は持っていません」と語りました。

同局は「捜査の一環として、拘束室の映像は拒否された」と報じました。

ロビンソンが建物に入る監視映像の提供を求めるより広範な要請を求めると、当局は突然話を変え、30日間の保存期間後に自動的に削除されたため映像は存在しないと主張しました。

具体的には、記者たちは「タイラー・ロビンソンがワシントン郡保安官事務所に入る様子を映す監視映像」を求めました。

「当事務所は、監視映像が30日間の保管期間を過ぎて入手できなくなったため、この要請に対応する該当記録は一切持っていません」と記録担当者は記者団に語りました。

事務所は、その映像が「いかなる法執行機関や法的機関にも送られていない」と述べており、ユタ郡の主要な捜査機関はそれを受け取らず、誰も保存しようともしなかったと述べています。

26年間死刑事件を扱ってきたベテランのユタ州刑事弁護人ルディ・バウティスタ氏は、2Newsに対し、この映像の消失は非常に憂慮すべき事態だと語った。

「ユタ州にとっては、このビデオが公開されることを強く望んでいます」とバウティスタ氏は述べました。

バウティスタはさらに踏み込み、保安官事務所の対応は世間や報道の監視を「閉ざす」ためのもののように見えたと示唆しました。

「もし実際に破壊されて保存されていないのであれば、非常に憂慮すべきことです。もしそうなら、彼らが持っていないと言っているのは非常に憂慮すべきことです」とバウティスタは述べました。「もしもう持っていないなら、この映像はユタ郡の法執行機関に提供されたと言うはずです。しかし、私の意見では、この手紙は扉を閉ざし、あなたに自由に報道へのアクセスを与えないようなものだと思われます。」

注目を集めた政治的暗殺事件における降伏映像の破壊や消失は、証拠の保管連鎖の信頼性や、証拠が適切に保存されているのか、それとも都合よく消えてしまうのかという疑問を必然的に投げかけます。

暗殺に関する公式な説明に懐疑的な人が多い中、この欠落した証拠はさらに多くの疑問を呼び起こすことはほぼ確実です。

公開時点で、ワシントン郡保安官事務所もユタ郡検察官も、事件の重要な瞬間である容疑者の自首の映像が捜査官のために保存されなかった理由について、さらなる説明を一切示していません。 November 11, 2025