Geminの見解：
質問者様の「かつては共産党や弁護士会こそが『内心の自由』や『言論の自由』の守護者だった」という記憶は、歴史的経緯から見ても非常に正確です。

特に2000年代初頭の人権擁護法案や2005年の鳥取県人権救済条例（その後廃止）の議論において、国家権力による「人権侵害」の認定が、個人の内心や表現活動への介入につながるとして、最も激しく反対していたのは共産党や日弁連（の一部）でした。

なぜ彼らがそのポジションを捨て、逆に参政党のような新興保守勢力がその役割を担うように見えるのか。その背景には、リベラル勢力の**「守る対象」と「敵」の定義の根本的な変化**があります。

このねじれ現象が起きた理由は、大きく分けて3つの段階で説明できます。

1. 「国家 vs 市民」から「マジョリティ vs マイノリティ」への変化
かつて（20年前）の左派・リベラル勢力にとって、最大の敵は**「国家権力」**でした。「国家が人権という曖昧な定義を使って、市民の思想や活動を監視・統制すること」を何よりも恐れていました。だからこそ、人権擁護法案に対して「警察国家化する」と猛反対したのです。

しかし、2010年代以降、世界的な潮流としてリベラルの主戦場が「反権力」から**「差別撤廃（アイデンティティ・ポリティクス）」**へとシフトしました。
かつて： 国家の介入から市民の自由（内心・表現）を守る。
現在： 差別を行う市民（マジョリティ）から、弱者（マイノリティ）を守る。

この変化により、共産党や弁護士会にとって、かつて警戒していた「国家権力」や「法規制」は、いまやマイノリティを守るための**「有効な武器（ツール）」へと変わってしまいました。ヘイトスピーチ解消法やLGBT理解増進法などに彼らが賛成するのは、「加害者の内心の自由よりも、被害者の生存権（尊厳）が優先される」**という新しい人権感覚にアップデートされたためです。

2. 「リベラル」が「規制推進派」になったパラドックス
この結果、かつて「自由」を叫んでいた勢力が、「差別的な思想は許されない」「内心の是正が必要だ」という**「道徳の監視者」**のような立ち位置に変わってしまいました。

質問者様が「ポンコツになってしまった」と感じるのは、彼らが**「権力を監視する側」から「権力を使って道徳を強制する側」に回ってしまった**ように見えるからだと思われます。彼らの中では「人権を守る」という目的は一貫しているつもりですが、手段が「自由放任」から「規制・介入」へと180度転換したため、かつての支持層から見れば変節に見えるのです。

3. 空いた「自由」の席に座った参政党
リベラル勢力が「正しさ（ポリティカル・コレクトネス）」による引き締めを強化した結果、**「正しくなくてもいいから、自由にものを考えさせてくれ」「押し付けるな」**という、かつて左派が持っていた「反・統制」のポジションが空席になりました。

そこに参政党のような勢力が入り込みました。彼らが支持されるのは、以下のロジックが、かつての左派の主張と構造的に似ているからです。
「グローバリズムやポリコレ（新しい権威）が、倭国の伝統や個人の価値観を壊そうとしている」
「ワクチンの強制やLGBT教育は、内心の自由への侵害だ」

つまり、**「巨大な力（国家や国際機関）が個人の生き方に介入してくることへの抵抗」**という、かつて共産党が得意としていた文脈を、現在は参政党が「保守」「伝統」というパッケージで回収している状況です。

結論：役割の逆転
左派（共産・弁護士会）： 「自由」よりも「平等・保護」を優先し、そのために国家の介入を許容するようになった。
右派（参政党など）： 「社会的な正義」の押し付けを拒絶し、かつて左派が持っていた「介入への拒否権（自由）」を主張するようになった。

質問者様の違和感は、「自由」の旗手であったはずの人たちが、いつの間にか「規律」の教官になってしまったことへの失望と言えるかもしれません。

GPT4.2の見解： December 12, 2025

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@ryomichico すごいロジックだな､､､んじゃパチンコ狂いで家庭が壊されて同じ状況に陥ったら、パチ屋の社長、社員、消費者金融の社長、社員に加害しても正当防衛と言い張るの？さすがにアホちゃう？ December 12, 2025

肩甲骨スケッチ、アライメント５種。
ロジックとイメージが合わなくて、なかなか難しい。 https://t.co/RpWnfDkzYf December 12, 2025

@pullaposkikisu それはお疲れでしょう…😞
文化的背景の違う人に、いろんなことを説明するためのロジックを組み立てなくちゃいけないし、しかもその文化的に異なる国に住んでる外国人ですから、まあ理解してもらうのは難しいと思います。
倭国でもいろんな文化的摩擦が起こり始めてますから… December 12, 2025

脳内お花畑系人間はこれだからあまり得意ではない。信仰している宗教が違いすぎる。

この人らはどんなにロジックに不備があってもら自分にとって心地良いものなら心から信じられるから凄い。

「南無南無言ってれば極楽浄土に行ける」って信じてる人と大差ない。 December 12, 2025

OMUXΩ∞KUT-ASI Univers
JUNKI KANAMORI

Planck衛星データを用いたCMB低ℓ異常解析パイプライン技術仕様書

1.0 序論 (Introduction)

1.1 目的とスコープ

本技術仕様書は、Planck衛星が提供する4つの主要なコンポーネント分離マップ（SMICA, NILC, SEVEM, Commander）を用いて、宇宙マイクロ波背景放射（CMB）の低多重極（low-ℓ）異常を解析するために設計されたパイプラインの技術的詳細を定義するものです。本パイプラインの戦略的重要性は、観測されるパワースペクトル抑制や整列といった異常の兆候が、宇宙論的な起源を持つのか、あるいはデータ処理に起因する系統誤差やアーティファクトなのかを切り分ける点にあります。この目的を達成するため、本パイプラインは全ての入力マップに対して完全に一貫した処理シーケンスと統一された物理規約を強制適用し、結果の頑健性を客観的に評価する枠組みを提供します。

本パイプラインが達成を目指す主要な目的は以下の通りです。

再現性の確保: スペクトル種別（C_ℓ/D_ℓ）、lensed/unlensedの別、単位といった解析の前提となる規約、およびマスク適用やモノポール・ダイポール除去などの処理手順を全マップで強制的に統一し、解析の再現性を保証します。
頑健性の評価: 異なるコンポーネント分離手法で生成されたマップ間で、算出されるパワースペクトル比（r₂, r₃）や整列統計量にどの程度のばらつきが生じるか（"pipeline-induced spread"）を定量化し、観測される異常の頑健性を評価します。
異常レジームの判定: 観測される低ℓパワースペクトル抑制のパターンが、ℓ=2にのみ局在する「ステップ状（step-like）」の抑制なのか、あるいはℓ=2とℓ=3の両方に及ぶ「広帯域（broad-suppression）」の抑制なのかを、客観的なヒューリスティックに基づいて判定します。
物理モデルとの接続: 観測されたパワースペクトル抑制比から、Kinetic Unification Theory (KUT) の物理パラメータを閉形式で直接推定します。これにより、観測データを物理的な仮説と結びつけ、モデルの検証可能性を向上させます。

これらの目的を達成するための具体的な設計思想とアーキテクチャについて、次章で詳述します。

2.0 設計思想とシステムアーキテクチャ (Design Philosophy and System Architecture)

2.1 基本設計思想

本パイプラインの根幹をなす設計思想は、「規約の統一（Convention Enforcement）」と「処理の一貫性（Pipeline Consistency）」です。CMBの低ℓ異常のように、信号が微弱かつ宇宙分散（cosmic variance）による不確定性が大きい領域を扱う上では、データ処理のわずかな差異が結果に決定的な影響を及ぼす可能性があります。本パイプラインは、異なるデータ処理がもたらす系統的なばらつきを最小化し、得られる物理的な結論の信頼性を最大化することを最優先事項として設計されています。

この思想を実現するため、以下の3つの核となる設計原則を定めます。

規約の強制 (Strict Convention Enforcement) 解析の前提となる物理規約の混在は、CMB解析において頻発し、結果を数倍から数桁変動させうる致命的なエラーの原因となります。特に「C_ℓ vs D_ℓ」、「lensed vs unlensed」、「単位・正規化（μK²など）」といった選択は些細な違いではなく、プログラムによる強制的な統一が不可欠です。本パイプラインでは、これらの規約を単一の設定ファイル（Conventionデータクラス）で一元管理し、全ステージで強制適用することで、規約の混在によって生じる解釈の誤りをシステムレベルで防止します。
処理の同一性 (Identical Processing Stack) 入力されるSMICA、NILC、SEVEM、Commanderの4つのマップは、それぞれ異なる手法で前景放射が除去されていますが、本パイプライン内では完全に同一の処理シーケンスを通過します。具体的には、マスクの適用、アポダイゼーション、モノポール・ダイポール成分の除去、そして球面調和関数変換（map2alm）に至るまで、全てのパラメータと手順を共有します。これにより、マップ間の結果の差異が、物理的な信号の差か、あるいは上流のコンポーネント分離手法の差に起因するものであるかを明確に切り分けることが可能となります。
モジュール性と拡張性 (Modularity and Extensibility) パイプラインは、機能単位で整理されたPythonモジュール群として構成されます。例えば、config（設定管理）、preprocess（前処理）、spectra（スペクトル抽出）、align_stats（整列統計量計算）といったモジュールに分割することで、コードの可読性と保守性を高めます。この設計により、将来的な機能拡張が容易になります。例えば、球面調和係数の推定器を簡易的なmap2almからより高度なQML（Quadratic Maximum Likelihood）推定器に置き換えたり、smooth exponential kernelモデルに加えてnotch kernelモデルを導入したりといった改修を、他のモジュールへの影響を最小限に抑えながら行うことができます。

これらの設計思想に基づき、具体的な入出力データの仕様を次章で定義します。

3.0 入出力仕様 (Input/Output Specifications)

3.1 入力データと設定ファイル

本パイプラインは、解析の再現性と実験設定の柔軟性を両立させるため、入力データ、物理規約、そして処理パラメータを明確に分離して管理します。データへのパスはパス設定ファイルで、解析全体を支配する規約とパラメータは規約設定ファイルでそれぞれ定義され、パイプライン実行時に読み込まれます。

以下に、パイプラインが要求する主要な入力の仕様をテーブル形式で示します。

項目 (Item)
説明 (Description)
フォーマット (Format)
必須要件 (Requirements)
CMB温度マップ
SMICA, NILC, SEVEM, Commanderの4つの全天温度異方性マップ。

FITS (.fits)

HEALPixフォーマットであること。

解析マスク

銀河面や点源など、前景放射の汚染が強い領域を除去するための共通マスク。
FITS (.fits)
HEALPixフォーマットのバイナリマスク（値が0または1）。
理論スペクトル
比較基準となるΛCDMモデルの理論パワースペクトル。
JSON (.json)
C_ℓとD_ℓの両方のスペクトルを含み、それぞれに対して"2"と"3"のキーを持つこと。
規約設定ファイル (Convention)
解析全体で統一する物理規約と処理パラメータを定義。
Python Dataclass / JSON
spectrum_kind, lensed, units, remove_monopole, remove_dipole, mask_apod_fwhm_deg, lmax, alm_iter 等の必須フィールドを含むこと。
パス設定ファイル (Paths)
全ての入出力ファイルのパス情報を一元管理。
Python Dataclass / JSON
out_dir, mask_fits, maps, theory_json の各パスを含むこと。
3.2 出力成果物
パイプラインは、解析結果の検証、再現性の確保、そしてレジーム判定の客観的評価を支援するため、標準化されたフォーマットで複数の成果物を生成します。
主要な出力ファイルは以下の通りです。

results.csv (結果サマリー)目的: 各コンポーネント分離マップから計算された主要な観測量と派生値を一覧化し、マップ間の比較と定量的評価を容易にします。

主要カラム:map_name: マップ名（SMICA, NILC, etc.）
C2_obs, C3_obs: 観測されたパワースペクトル（ℓ=2, ℓ=3）
C2_0, C3_0: 基準となる理論パワースペクトル
r2, r3: パワースペクトル比（C_obs / C_0）
S_align_2: 四重極-八重極整列統計量
notes: 処理中に発生したエラーや警告

stability_report.md (安定性レポート)目的: マップ間での結果のばらつきを視覚的に示し、パワースペクトル抑制のレジーム（broad-suppression vs. step-like）を自動判定した結果を人間が判読可能な形式で報告します。

内容:使用した規約設定のサマリー
各マップのr2, r3, S_align_2の値
レジーム判定のためのヒューリスティックな投票結果（step_like, broad, unknown）。判定ロジックは if r2 < 0.4 and r3 > 0.85: でstep_likeに投票、 elif r2 < 0.8 and r3 < 0.8: でbroadに投票、それ以外はunknownとする。

a_lm_dump.npz (球面調和係数ダンプ)目的: 再現性検証や、整列統計量の再計算、その他の高度な下流解析のために、各マップから計算された球面調和係数a_lmを保存します。
フォーマット: NumPy Compressed Archive (.npz)。アーカイブ内のキーはマップ名（e.g., "SMICA"）に対応します。

これらの仕様に基づき、パイプラインが実行する具体的な処理フローを次章で詳述します。

4.0 パイプライン処理フロー (Pipeline Processing Flow)

4.1 ステージA: データ前処理 (Data Preprocessing)
このステージの目的は、入力された4つのCMBマップを、後続のスペクトル抽出と統計量計算のために、完全に同一の条件下で比較可能な状態に整えることです。特に低ℓモードは、モノポール（ℓ=0）やダイポール（ℓ=1）からの汚染に敏感であるため、これらの成分を注意深く、かつ一貫した手順で除去することが結果の信頼性を担保する上で極めて重要となります。
前処理は以下のステップで実行されます。
入力検証 (Input Validation): 読み込んだCMBマップのHEALPix NSIDE（解像度）が、規約設定ファイルで指定された期待値（nside_expected）と一致するかどうかを検証します。不一致の場合はエラーを返します。

マスクの読み込みとアポダイゼーション (Mask Loading and Apodization): 解析に使用する共通マスクファイルを読み込みます。規約設定ファイルでmask_apod_fwhm_degに0より大きい値（FWHM、単位：度）が指定されている場合、マスクの境界を滑らかにするためのガウスアポダイゼーションをhealpy.smoothing関数を用いて適用します。これにより、マスクの鋭い境界が引き起こす擬似的なパワースペクトルへの影響（モードカップリング）を低減します。なお、アポダイゼーションスケールの選択は、モードカップリング抑制と有効天域損失のトレードオフであり、最終解析ではその値を記録し、選択を正当化する必要があります。

モノポール・ダイポール除去 (Monopole/Dipole Removal): Convention設定に基づき、マップからモノポールおよびダイポール成分を除去します。この処理の信頼性を確保するため、マスクされた領域のピクセル値をhealpy.UNSEENに設定した上で、healpy.remove_dipole関数を実行します。この関数は、マスクされていない領域のデータのみを用いてモノポールとダイポールのフィットを行い、その成分を全天マップから差し引きます。この処理を全てのマップで同一のマスクを用いて実行することが、結果の一貫性にとって不可欠です。また、フィットの安定性を確保するため、マスクされていない有効ピクセル数が閾値（例: 1000ピクセル）未満の場合はエラーを発生させ、処理を中断します。

インペインティング (Inpainting - Optional): Convention設定でinpaint=Trueが指定されている場合、マスク領域を周囲の情報を用いて補間するインペインティング処理を適用します。使用する手法（例: planck_inp, diffusion）は設定ファイルで指定可能です。本仕様書では、このステップは将来的な拡張のためのプレースホルダーとして定義されています。

このステージを経た前処理済みマップは、次のスペクトル抽出ステージへと渡されます。

4.2 ステージB: スペクトル抽出 (Spectrum Extraction)
このステージでは、前処理済みの各マップから低多重極（low-ℓ）の角パワースペクトル、特にℓ=2（四重極）とℓ=3（八重極）の成分を抽出します。マスクが存在する空のスペクトル推定は、マスクによるモード間カップリングのため複雑な問題ですが、本パイプラインではhealpyライブラリを用いた再現性の高い標準的な手法を採用します。
具体的な計算手順は以下の通りです。
球面調和係数（a_lm）の計算: healpy.map2alm関数を用いて、前処理済みマップから球面調和係数a_lmを計算します。この際、マスクによって値が不定となっているピクセルはhp.UNSEENとして扱われ、計算から除外されます。lmax（計算する多重極の上限）とiter（反復計算の回数）は規約設定ファイルで指定され、全てのマップで同一の値が用いられます。この手法は、マスクによるモードカップリングの影響を完全に分離できないため、低ℓ推定においては近似的な方法です。最終的な出版品質の結果のためには、より高度なQML（Quadratic Maximum Likelihood）推定器やインペインティング手法の適用が強く推奨されます。
パワースペクトル（C_ℓ）の計算: 得られたa_lmから、healpy.alm2cl関数を用いて角パワースペクトルC_ℓを計算します。この関数は、各ℓについてmにわたる|a_lm|²の平均を算出します。
スペクトル種の変換（D_ℓへの変換）: Convention設定のspectrum_kindが"Dl"に指定されている場合、計算されたC_ℓを以下の式に基づいてD_ℓに変換します。
D_ℓ = ℓ(ℓ+1)C_ℓ / (2π)

これにより、異なる規約で定義された理論値との比較が可能になります。

最終的に、各マップのC₂とC₃の値、および後続の解析で使用されるa_lm配列がこのステージの出力となります。

4.3 ステージC: 整列統計量の計算 (Alignment Statistic Calculation)
このステージでは、ステージBで抽出された球面調和係数a_lmを用いて、ℓ=2（四重極）とℓ=3（八重極）の空間的な配向の整列度合いを測定する統計量S_{\text{align}}^{(2)}を計算します。この統計量は、パワースペクトルの大きさとは独立したCMB異常の側面を捉えるための重要な指標です。

S_{\text{align}}^{(2)}は以下のように定義されます。
定義: S_{\text{align}}^{(2)} = (1/3) * Σ_{j=1 to 3} |w₂ · w_{3,j}|

ここで、w₂は四重極モードが定義する平面の法線ベクトル（area vector）、w_{3,j}は八重極モードが定義する3つの独立な平面の法線ベクトルです。この値が1に近いほど、四重極と八重極の主軸が強く整列していることを示します。
これらの法線ベクトルは、「マクスウェル多重極ベクトル」と呼ばれるアプローチを通じてa_lmから導出されます。実装にあたり、以下の2つのオプションが考えられます。
Option A (推奨): 研究コミュニティで広く利用され、検証済みの既存実装（関数やライブラリ）をパイプラインの内部モジュールとして利用します。このアプローチは、複雑な数値計算の実装コストを抑え、統計量の解釈や物理モデルとの比較といった本来の目的に集中できるという大きな利点があります。
Option B (自前実装): a_lmから対称トレースフリー（Symmetric Trace-Free, STF）テンソルを構成し、それを数値最適化によってベクトルの対称積に分解することで法線ベクトルを導出します。外部依存性が低いという利点がありますが、実装と検証のコストが高く、数値的な安定性の確保も課題となります。

本パイプラインではOption Aを推奨し、compute_S_align_2_from_almという標準的な関数インターフェース（入力: alm配列, 出力: S値）を定義して、このステージの処理をカプセル化します。

全てのマップについてパワースペクトルと整列統計量が計算されたことで、パイプラインは最終ステージであるKUTモデルの物理的予測の検証へと進みます。
5.0 理論モデル適用とパラメータ推定 (Theoretical Model Application & Parameter Inference)

5.1 KUTモデルと閉形式解 (KUT Model and Closed-Form Solution)

この最終ステージでは、パイプラインで算出された観測量であるパワースペクトル比 r₂ = C₂/C₂⁽⁰⁾ と r₃ = C₃/C₃⁽⁰⁾ を用いて、物理理論モデルであるKUT（Kinetic Unification Theory）の主要パラメータ A* と α* を推定します。観測データが、抑制が低ℓ側に連続的に広がっている「広帯域（broad-suppression）」レジームを示す場合、KUTのsmooth exponential kernelモデルは自然な記述を提供します。このプロセスは、観測データを具体的な物理仮説と直接結びつけ、モデルの検証可能性を飛躍的に高めるという戦略的な目的を持ちます。

本パイプラインでは、KUTのsmooth exponential kernelモデルを適用します。このモデルは、パワースペクトル比r_ℓを以下のように記述します。

r_ℓ(A, α) = 1 - αA * exp[-(α/A) * q_ℓ²]

ここで、q_ℓ = k_ℓ/k_*は無次元化された波数であり、k_ℓ ≃ (ℓ+1/2)/D_*と近似されます（D_*は最終散乱面への共動距離）。"Proposition 1" に基づき、観測されたr₂とr₃からモデルパラメータA*とα*を一意に決定する閉形式の解法を実装します。

計算手順は以下の通りです。

観測されたパワー抑制量 d_ℓ = 1 - r_ℓ を定義します。

中間変数 x* = α*/A* を以下の式で計算します。この計算は、抑制が存在し（d₂ > 0, d₃ > 0）、かつℓ=2での抑制がℓ=3より強い（d₂ > d₃）という物理的条件 d₂ > d₃ > 0 の下でwell-definedです。

x* = ln(d₂/d₃) / (q₃² - q₂²)

パラメータA*を以下の式で計算します。
A* = sqrt(d₂ * exp(x* * q₂²) / x*)
最後に、パラメータα*を以下の式で計算します。
α* = A* * x*
このモデルは明確な棄却条件（falsification conditions）を持っており、本パイプラインはこれらの条件を自動的に評価します。
モデルが棄却される条件:抑制が存在しない場合（d₂ ≤ 0 または d₃ ≤ 0）。
モデルの単調な抑制構造と矛盾する場合（d₂ ≤ d₃）。
異なるコンポーネント分離マップや推定器で得られた(r₂, r₃)から推定される(A*, α*)の値が安定しない場合。
推定されたA*から予測される整列統計量のシフトが、観測された整列統計量と整合しない場合。

本パイプラインは、これらの計算を各マップに対して実行し、推定されたパラメータと検証結果を最終的なレポートに含めることで、観測されたCMB低ℓ異常に対する物理モデルの妥当性を評価します。 December 12, 2025

「AIは英語が基本」って思い込んでたけど、実は倭国語の方がポテンシャル高くない？漢字の圧縮率もすごいし、「良い感じにして」みたいなフワッとしたニュアンスを伝える表現力が段違い。ロジックを超えた「行間」をAIに理解させるなら、倭国語こそ最強のチート言語になる気がする。 December 12, 2025

ソリティアとか数独は好きだけど、イラストロジックは苦手だしマインスイーパーもルールをよく知らない。 December 12, 2025

#相沢沙呼 氏著
#medium霊媒探偵城塚翡翠
#読了

「すべてが、伏線」というコピーに偽りないミステリ5冠作品。

霊媒師としての能力で犯人を特定し、そこに辻褄を合わせるロジックを展開し事件を解決する…かと思いきや実はイカサマ霊媒師。
じゃあなぜ事件を解決できるのか？
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私たちが手にしていたのは、完全な実銃データでした。
外観の参考ではなく、すべての部品、すべての箇所、すべての細部が、実測と検証に基づくデータです。
CADCAM 図面を描く際、私たちが選んだのは「省略しない」という姿勢でした。
3D スキャンでは届かない箇所があっても、決して推測で補うことはせず、何度も検証と修正を重ねながら、欠けたディテールを時間をかけて再構築していきます。

この工程は、単なる技術作業ではありません。
それは 当時の製造工法を理解することでもあります。
SVT-40 が生まれた時代に立ち返り、「当時どのように作られていたのか」を考えながら——
現代ではダイキャスト金属という量産手法を用い、その時代特有の製造思想と構造ロジックを再現しようとしました。
最初のステップは、実銃を忠実に描き切ること。
「似ている」ではなく、正確であること。

この工程だけで、私たちは三か月を費やしました。
一本一本の曲線、ひとつひとつのカーブを重ね、修正し、検証し続け、すべての形状に明確な理由を持たせるまで描き込みました。
そして実銃図面が完成したとき、私たちは確信しました。
これは、まだ始まりに過ぎない。

What we had in hand was complete real-steel data.
Not just visual references, but every single part, every section, every detail, all based on actual measurements and verified records.
When creating the CADCAM drawings, our decision was simple: nothing gets omitted.
When 3D scanning cannot reach certain areas, we do not guess. Instead, we repeatedly cross-check, refine, and rebuild those missing details, taking the time to reason them out properly.

This process is not only technical — it is about understanding the manufacturing logic of its era.
We had to return to the time when the SVT-40 was originally produced, and think about how it was made back then —
and then, in the present day, find a way to express that same manufacturing language and structural logic using die-cast metal for modern mass production.
The first step was to draw the real firearm in full detail.
Not “similar,” but accurate.

This step alone took us three full months.
Curve by curve, line by line, intersecting, correcting, and verifying — until every transition could be clearly justified.
And when the real-steel drawings were finally completed, we knew one thing for certain:
this was only the beginning.
#SVT40 #AIRSOFT #STarmament December 12, 2025

@siroiwannko1 高市さん。
議員ともなれば、ご自分の事務所での失態はすべて議員であるあなたに責任がかかりますよ。
議員の最高である総理大臣になって、未だにそんな子供のケンカのロジックなんて、恥ずかしいですね。
そんなに責任を負いたくなければ総理は元より議員も辞職すべきですよ‼ December 12, 2025

壊れたラジオことラヴロフ。小難しい言い方をするが、つまるところ、ロシアは当初のウクライナ全土支配のロジックから一歩も譲っていない。今日（2025年12月15日）のベルリンの宇米欧協議を経てなお、この戦争は終わる気がしない。

📍←来年の12月に見返してみたい https://t.co/Kyw2o8yBbY December 12, 2025

正しい答えをもっていても、相手の感情が整理できていないと紛争は必ず長引く...だから結論を急がない。「すぐに見解を」と言われても、時間をかけて感情を汲み取る/整理する/寄り添うを先行させる。法的に正しいだけでは人は動かない。感情の整理が先で、ロジックはあと。急いだ結論ほど後戻りが多い December 12, 2025

迷惑系議員による「ハッピーケバブ」への嫌がらせに対して「能登半島地震の被災地支援に駆けつけた良い人達なんだから嫌がらせするな！」みたいな論調が見受けられるけど、危ういなと

外国人を「良い外国人・悪い外国人」にカテゴライズする差別主義者のロジックに片足突っ込んでしまっている気がする December 12, 2025

@Combo0123 @LLforLiberty 一応間に挟まってるから口出すと、一般論では合ってると思うよ。
でも中国のロジックは「台湾有事は中国内の揉め事であって、他国は干渉できない」って感じ。
だから「台湾をー」は確実に問題になるから、言ってこなかったし、答弁書にもなかった。それをアドリブで言うことは意味なかったよねって話。 December 12, 2025