アメリカのアニメ「スワットキャッツ」がすごくかっこよかったので、最近アメコミで復活しました。
倭国のムックスタジオがアニメ化して、すごくクオリティが高かったんです！

「スワットキャッツ」は1990年代に2シーズン放送されましたが、シーズン2が完成する前に打ち切られました。どうやら、アニメの暴力描写のレベル（登場人物が画面上で頻繁に殺害され、その死体の一部がくすぶっている様子が映し出される）について苦情が寄せられたようです。

倭国語吹き替え版が存在するかどうかは不明だが、インターネットの情報ではその件に関して信頼性が低いようだ。

個人的に、子供の頃このアニメが大好きでした。「ターボキャット」というジェット戦闘機は本当にかっこよかったし、ヒーローたちが様々な種類のクレイジーなミサイルで悪者を倒していく姿を見るのが大好きでした！ December 12, 2025

個人的にあっと思ったのがここ。G19 gen5 MOSとG19 gen6を並べると一目だけど、エキストラクターの位置が大きく下げられている。前のMOSで（見た目上）感じていた不安感が払拭されている。
FCUの搭載なし、噂されたグリップの交換もなし。信頼性と操作性の向上に全振りした正常進化なのが感じられる。 https://t.co/dMbXoUxzlp December 12, 2025

韓国映画の企画・制作に携わってきた立場から言えば、今回、引退を表明した俳優チョ・ジヌンは「投資を動かせる俳優」として位置づけられる。
韓国映画の投資判断には、トップスターの話題性とは別に、作品の成立を左右する興行の信頼性という軸がある。この信頼を託せる俳優は、決して多くはない。
彼がキャスティングに入ることで投資リスクが大きく下がり、企画が具体的に動き出す。
観客を劇場へ引きつけるその説得力と重みを担える俳優は、いまの韓国映画界でもごく少数にとどまる。残念だ。 December 12, 2025

LLMに読ませるドキュメントかつ人間も読みたいのなら、テストコードに寄せるのが良いかもですね
どのみち人が読めないコードの信頼性は充実したテストケースで担保しなければならないので、常にテストを同時に更新/生成させます。
さらにTDD的にテストケースから実装させる場合にも適応可能です https://t.co/XbaMrQC14x December 12, 2025

てかだいたい関係深くなるか長く続く男全員ISTPかENFPですごい MBTIって信頼性と妥当性そんなないと思ってるけれど、同じ傾向を示しているから同じMBTIなわけで、そういう点では有効だよね December 12, 2025

まだ信頼性を構築できてないので、ジョブクエ中は全てが信じられない。移動時に誰かが自分よりも後ろにいる状況は地味に怖い！ December 12, 2025

この最終戦、イエローフラッグすら無い全車完走のクリーンなレースでこの時代を締め括ったというのは良かったかな。ちゃんと完走できるのかという疑問から始まったハイブリッド規定だけど、終わってみれば驚異的な信頼性を伴った地球上最高の熱効率のガソリンエンジンになったね #f1jp December 12, 2025

臨床研究の7つの落とし穴。

これを知らないと
せっかく集めたデータも使い物にならない研究になってしまいます。

その7つのポイントとは

1.データ収集後に研究デザインを考える。
2.リサーチクエスチョンが具体的ではない。
3.対象が不明確。
　抽出方法、参入・除外基準を設定しない。
4.主要なアウトカムを設定しない。
　変数の吟味をしない。
5.測定方法の信頼性と妥当性を検討しない。
6.事前にサンプルサイズを検討しない。
7.結果の解釈・統計学的有意差のみで
　臨床的,社会的な意味を考えようとしない

このポイントのどれもが初心者🔰が
陥りやすい御法度になります。

研究は計画前の準備で全てが
決まると言っても過言ではありません。

今から研究を始める前に
必ずこの7つの項目を確認すると
一気に研究の質は上がるので
是非一読してみてください！！ December 12, 2025

Gen6現物の各方面からの情報見る限りこのグリップ交換構造には触れられてないみたいだし、コレはとりあえず特許出願してみたってだけで、実際には採用されないのかな？

どうしたって信頼性が低くなるだろうから、個人的には採用して欲しくないなー https://t.co/s7iMKn5xPE December 12, 2025

ちなみに自分は反反AIだと思われているでしょうが、生成AIは一部規制、というより制度化する必要があると思っていますよ。

生成AIの問題、それはディープフェイクを安価かつ短時間で大量生産できることです。もちろんディープフェイク自体は昔からありました。
二次創作だって「他人のイメージを本人の関与なく加工・改変して流通させる」という意味では、言ってしまえばその一環ですよ。
しかし生成AIは生産性が段違いなんですよね。

ですから「法を遵守したコンテンツであること」をブランド化することで、信頼性を保証できる制度設計がいいのではないかと考えています。

例えば電子書籍では、ABJマークと呼ばれるものがあります。これは「正規版の電子書籍・電子出版物を配信するサービスが掲示する登録商標」で、【一般社団法人 電子出版制作・流通協議会】がホワイトリスト方式で管理しています。
ABJマークは企業・団体向けの制度であるため手作業での申請が必要ですが、例えばインボイス制度のように政府機関が間に入ることでDB管理はできるんじゃないかと思います。

あるいは、C2PAとブロックチェーンを組み合わせることでコンテンツの来歴を第三者が確認できる状態にすればいいのではないかと思います。
これは実際研究開発が進んでおり、2025年6月2日に「C2PA適合性プログラム（C2PA Conformance Program）」が発表されています＜https://t.co/6ztcP3Fi1g＞。

ただいずれにしろ、認証のための開発を各企業が負担できるかということ、その制度を運用するにあたって業界が足並みを揃えられるかということ、そしてそれを個人に適用するには誰がどう運用するのかを考えないといけないという問題が残っていますね。

こういうことを議論したいのですが、反AIはただ「生成AIが気に入らないから滅ぼすべき」なので、まずスタートラインに立って欲しいんですよね。外野からヤジを飛ばすのではなく。 December 12, 2025

倭国は、トークン化経済の中核としてXRPレジャー（XRPL）を採用しようとしている。
XRPLは、倭国の次世代トークン化経済を支える存在となる見込みだ。

市場アナリストのDiana氏によれば、倭国のデジタル変革における大きな節目として、リップルがXRPレジャー上にゼロ知識証明（ZK）を利用したIDシステムを構築していることが主要情報源によって確認されたという。

つまりこれは、倭国が国家デジタルIDインフラをXRPLにアンカー（基盤化）する可能性を示唆しており、金融、コンプライアンス、そして国内で進行するトークン化経済を再構築することにつながる。

ゼロ知識型IDとは？

ゼロ知識IDシステムとは、ユーザーが自分の個人情報を暴露することなく、必要な情報だけを証明できる仕組みであり、
プライバシー、セキュリティ、コンプライアンスを大幅に向上させる。

これをXRPLに直接統合することで、リップルはネットワークを単なる決済プラットフォームから、
政府レベルのIDソリューションを実装できるデジタルインフラへと進化させている。

🇯🇵 倭国はトークン化経済へ加速

倭国では政府機関や大手銀行が、ブロックチェーンを使った資産発行の実験を急速に進めている。
このビジョンの中心となるのが、信頼性の高いデジタルID基盤であり、
リップルが関与していることは、XRPLの
•スピード
•効率性
•規制対応能力

に対する強い信頼を示している。

もしこれが国家レベルで導入されれば、倭国のZKデジタルIDシステムはトークン化経済の背骨となり、
本人確認、KYC/AML、資産移転を単一のレジャー上で統合できるようになる。
これにより、運用効率向上、透明性強化、銀行・政府・企業間の相互運用性が飛躍的に改善される。

これが意味するものとは？

アナリストによれば、これはXRPLを
•倭国のデジタル資産基盤
•ID認証基盤
•規制コンプライアンス基盤

として位置づける可能性が高いという。

また、公共ブロックチェーン上でゼロ知識技術を国家規模で導入する初の試みとなる可能性があり、
世界に向けた強力な前例となり得る。

倭国が政府主導でXRPLベースのIDシステムを採用することで、 ripple技術の世界的普及を後押しし、
投資家の信頼をさらに高め、投機から「実用性中心」の時代へ移行する市場でXRPの役割を強化することが期待される。

結論
倭国がXRPレジャー上でゼロ知識IDシステムを導入するという動きは、
安全で効率的、そして完全にトークン化された国家経済への大きなステップとなる。

リップルの技術を活用することで、倭国は
•ブロックチェーンベースのデジタルIDの世界標準
•次世代デジタルガバナンス
•トークン化経済の基盤　を築く可能性がある、この動きは、XRPLを単なる暗号資産ネットワークから、
次世代デジタル経済とガバナンスの中核インフラへと押し上げるものである。

https://t.co/CzyfyUqqSm December 12, 2025

RAG (とLLM) が、企業の知識管理や文書作成の自動化にどう役立つかを調査した、システマティックレビュー論文からメモ：

・結論として、企業でのRAG＋LLM活用はまだ実験段階（とりあえず既存ツールで試してみたフェーズ）が多く、本格的な商用運用に到達している事例はかなり少ない
・使われているLLMは6〜7割がGPT系であり、最もよく使われるモデルの系統
・ベクトル検索にはFAISSやElasticsearchなどの一般的なフレームワークが8割以上で使われており、特別に凝った自作検索エンジンは多くない

・学術的な評価ではk-foldクロスバリデーションなどしっかりした手法がよく使われているが、本番運用を想定したリアルタイム検証はほとんど行われていない
・生成部分の評価は、計算コストの問題から単純なホールドアウト（学習用とテスト用に分けるだけ）で済ませている研究が多い

・リアルタイム連携、スケーラビリティ、監視など「プロダクション導入で一番大変なところ」をちゃんと扱っている研究は全体の15％未満
・研究の数は2020年以降に急増しており、RAG＋LLMはかなり新しいトレンド

・多くの研究がクラウド上のインフラを前提としている。スケールしやすいが、プライバシーや規制との両立が課題
・金融や医療などの分野では、データ保護の観点からオンプレミスやハイブリッド構成を採用する研究も一定数存在

・使われているデータはGitHubなどの公開データが約半数を占めており、本当に企業内の機密文書で評価している研究はまだ少ない
・そのため、公開データで性能が高くても、実際の企業環境に持っていくとドメイン差やノイズで性能が落ちるリスクがある

・機械学習のパラダイムとしては、ほとんどの研究が教師あり学習に依存しており、ラベルが少ない現場向けの手法はまだ発展途上である
・古典的なアルゴリズム（ナイーブベイズやSVMなど）は、メイン処理というよりベースライン比較や補助タスク用として今も使われている

・RAGの構成としては、クエリごとに関連文書をまとめて渡すRAG-Sequenceと、トークン単位で動的に参照を変えるRAG-Tokenが主流
・ベクトル検索だけでなく、BM25のようなキーワード検索やナレッジグラフを組み合わせたハイブリッド型が、精度や説明性の面で有利
・評価指標はPrecision、Recall、Recall@K、ROUGE、BLEUなど技術的なスコアに偏っており、「ビジネスにどれだけ効いたか」を測る研究は少ない

・人手による評価やユーザスタディを行っている研究は2割弱しかなく、現場視点での使いやすさや信頼性が十分に検証されていない
・現実の業務に入れて、工数削減やエラー率改善などのビジネス指標まで測っている研究は全体の1〜2割程度

・一方で、そうした実運用系の研究では、回答時間の短縮や一次対応の自動化など、目に見える効果が出ている事例も報告されている
・大まかに言うと、オープンなLLMにRAGで社内知識をくっつける形が、現状の「定番アーキテクチャ」
・ただし、プライバシー保護、レイテンシ削減、コスト制御、継続学習など、実際の企業システムとして成立させるための要素がまだ十分に詰め切れていない

・ハルシネーションの制御や根拠提示の仕組みは重要課題として頻繁に挙げられているが、決定版といえる手法はまだない
・継続的に知識やモデルを更新し、ルールや製品の変更に追従させる「ライフサイクル設計」にまで踏み込んだ研究は少数である

・実務向けのメッセージとしては、モジュール化された設計、インデックスの継続更新、高速な近傍探索、人間評価＋ビジネス指標の両方を見る評価枠組みが推奨

https://t.co/p8shpD1eSL December 12, 2025

ご指摘ありがとうございます。
ここで言う「国益」は抽象的スローガンではなく、外交信頼性・経済安全保障・抑止力・情報空間の安定といった、定量的に測れる実利のことです。
匿名リークと憶測報道で外交関係が揺らぎ、市場や同盟国の信頼を損なうのであれば、それこそが最も具体的な国益の毀損です。
高市氏の好き嫌いや感情論ではなく、検証可能な一次情報にもとづき、国家として理性的に判断することが重要だと考えています。 December 12, 2025