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はてなキーワード: 識別情報とは
画像を生成するAIによる無断学習や利用を防ぐために、以下のような対抗手段を講じることが可能です。
1.透かし（ウォーターマーク）の埋め込み:
画像に目に見えるまたは見えない透かしを入れることで、無断利用や生成AIの学習に対して抑止効果を期待できます。特に、目に見えない形で画像データに暗号的な透かしを埋め込む「デジタル透かし」技術が有効です。
画像データに著作権情報や「AIによる無断学習を禁止する」といったメタデータを埋め込み、ウェブサイトには robots.txt ファイルで画像クローラーのアクセスをブロックする設定を追加します。これにより、クローリングや収集の抑制が期待できます。
ステガノグラフィを用いて、画像に気づかれにくい形で識別情報を隠すこともできます。これにより、画像の流出経路や利用先を追跡でき、無断利用の発見に役立てることができます。
4.法的な警告表示や利用ポリシーの明示:
ウェブサイトや画像の配布先に、AIによる無断利用や学習を禁止する旨の法的警告や利用ポリシーを明示することも有効です。利用条件をはっきりと示すことで、AI企業や研究者が慎重になる可能性が高まります。
AIが利用しにくいように、画像に人間には気づきにくいパターンやノイズを挿入する技術もあります。たとえば、AIにはノイズとして認識されるが、人間には問題なく見える小さな変形やカラーパターンを追加することで、AIによるデータ学習が困難になる場合があります。
生成AIの学習を混乱させるための手段には、以下のような方法が考えられます。
1.ノイズや歪みの追加:
画像に目立たない程度のノイズや歪みを加えることで、アノテーションモデルが境界や特徴を正確に認識しにくくする手法です。たとえば、ピクセルレベルでランダムなノイズを追加する、わずかに画像をぼかす、あるいは境界線付近に小さな変化を加えるといった手法が有効です。
アノテーション処理は、対象物の輪郭や特徴を正確に捉えることが重要です。そのため、背景や対象物の輪郭にわずかな不規則性を加えることで、アノテーションツールが対象物の境界を正確に判断しにくくすることができます。たとえば、背景に模様や偽の輪郭を挿入する方法です。
画像に人間には視認しづらい形でテキストやラベルを埋め込むと、AIのアノテーションプロセスが混乱する場合があります。これにより、AIが意図しない領域を注視することがあり、誤認識を誘発します。
4.色や明るさのランダム変化:
画像の色や明るさを部分的に変化させ、一定のパターンを持たないようにすることもアノテーション処理の混乱を招く一手です。これは、オブジェクトの検出や認識が色や明暗の差異に依存している場合に有効です。
5.擬似的なオブジェクトの追加:
画像内に小さな擬似的なオブジェクトや模様を追加することで、AIがそれらを誤って主要なオブジェクトと認識し、アノテーション精度が低下する可能性があります。特に、背景に似たオブジェクトを散りばめることで、AIはどの部分が対象なのか判断しにくくなります。
AIの認識を誤らせるために用いられる「アドバーサリアル（敵対的）な例」を使う方法もあります。特定のピクセルパターンや色の配列を配置することで、AIのアノテーションが意図的に誤作動するよう誘導できます。この技術は深層学習モデルに対して特に効果があります。
画像全体にわずかなカモフラージュパターンを重ねることで、AIの認識を混乱させる方法です。この手法では、人間が見た場合には問題なく認識できるものの、AIが対象を捉える際に誤って検出するようなパターンを画像に追加します。
・思考実験として、danbooruなどアノテーションの元データとして使われているサイトのタグが荒られたら画像生成AIのモデル作成にダメージはありますか？
思考実験として、Danbooruといったアノテーション元データのタグが荒らされた場合、画像生成AIのモデル作成に与える影響は以下の通りです。
Danbooruは、イラストや画像に対して詳細なタグが付与されており、これらのタグ情報は画像生成AIの学習にとって非常に重要です。タグが荒らされることで、画像とタグの対応関係が崩れ、モデルが正確な特徴を捉えにくくなるため、生成精度が低下します。
例えば、特定のキャラクターやテーマに関連するタグが荒らされ、誤った内容のタグが付与されると、モデルはその誤った情報を学習し、キャラクターの特徴や設定が再現されにくくなる可能性があります。
タグが荒らされると、モデルの訓練にノイズデータが増えるため、学習効率が悪化します。たとえば、「黒髪」のタグが誤って「金髪」などに変更された場合、モデルは同じ画像に対して異なる特徴を学習することになり、結果として生成画像の一貫性が失われることが考えられます。
また、同じ画像に異なるタグが付与されることで、モデルが過学習や誤学習を引き起こし、生成された画像が本来の意図からかけ離れたものになる可能性もあります。
Danbooruでは、特定のキャラクターやアートスタイルを識別するタグが多く存在します。これらが荒らされると、特定のキャラクターやスタイルのデータが混乱し、モデルが正確にキャラクターの特徴を把握できなくなるため、ユーザーが期待する生成結果が得られにくくなります。
例えば、あるキャラクターのタグが「髪型」「服装」「色彩」などで荒らされると、そのキャラクターの再現が曖昧になり、モデルが正しいビジュアルを生成できなくなることがあります。
タグが荒らされると、データセット全体の信頼性が低下します。信頼性の低いデータをもとに学習したモデルは、特定の条件で異常な出力を生成することが多くなり、モデル全体の品質が低下します。これは、生成AIが学習中に「どの情報を信頼すべきか」を判断できなくなるため、生成結果が不安定になったり、多様性が失われたりすることが考えられます。
AIモデルを利用するユーザーは、タグを通じて希望する画像を生成したり、条件に合った画像を探します。タグが荒らされると、AIモデルの検索・フィルタリング機能の精度も低下し、生成プロンプトが期待通りに機能しなくなる可能性があります。たとえば、「風景」タグが荒らされ、異なるジャンルの画像が混入するようになると、風景画像を生成したいユーザーの要求が満たされにくくなります。
Danbooruなどのタグが大規模に荒らされた場合、生成AIモデルの精度低下や一貫性の欠如が発生しやすくなり、特にキャラクターや特定のスタイルに依存する画像生成モデルに大きなダメージを与える可能性が高いです。
すでに学習済みのモデルを使って汚染されたデータのクレンジングや異常値検出を行うなど対策される可能性がありますが、それらを阻害する手段はありますか？
無断での学習を妨害し、学習コストを増加させるために、上記の方法を阻害する手法には以下のようなアイデアがあります。これらの手法は、意図的にデータセットの品質や一貫性を崩すことで、学習モデルの精度を低下させ、データクレンジングや異常値検出のプロセスを複雑化することが目的です。
意図的に誤ったタグや無関係なタグを画像データに付与し、データセットの信頼性を低下させます。これにより、転移学習やラベルノイズ検出が困難になり、正確な特徴量を学習するコストが増加します。
例えば、キャラクター画像に全く無関係なタグ（「動物」や「風景」など）を追加することで、モデルがどのタグが信頼できるか判別しにくくなり、誤ったラベルがノイズとして学習されるリスクが増えます。
2. 特徴量をぼかす／微妙な変更を加える
特徴量ベースのクレンジングや類似度分析に影響を与えるため、画像の特徴がわずかに異なるように加工を施します。具体的には、色調を微妙に変える、ランダムなピクセルの位置でノイズを追加する、または特定の部位を意図的にぼかすことで、モデルが抽出する特徴量の安定性を低下させます。
この方法により、同じキャラクターやスタイルであっても類似度分析が困難になり、正確なクレンジングが行いにくくなるため、データ処理のコストが増加します。
特徴が異なるバリエーションや擬似的な異常データを大量に追加することで、異常検出アルゴリズムの信頼性を下げます。たとえば、キャラクターのデザインや背景を少しずつ変えた画像を意図的に作成することで、異常値検出が頻繁に誤検出されるようにします。
こうしたデータが混在することで、オートエンコーダーやアンサンブルモデルを使った異常検出が混乱し、正確な異常サンプルの抽出が困難になります。
4. 高頻度で微小なラベル変更を行う
学習済みモデルの転移学習やラベルノイズ検出を阻害するために、同じ画像に対してラベルを定期的に変える手法です。微小な変更を行うことで、モデルは正しいラベルを安定的に学習することが難しくなり、モデルの信頼性が低下します。
例えば、ラベル「黒髪」を「暗めの髪」や「濃い色の髪」などに頻繁に切り替えることで、学習に不確実性を持ち込むことが可能です。
データセット内で非常に類似した画像を複数の異なるタグで登録することで、モデルの学習を混乱させます。特定のキャラクター画像を少しずつ変化させて複数のタグを付けると、モデルは「どのタグがどの特徴に対応しているのか」を判別しにくくなり、データセットのクレンジングが複雑化します。
特に、タグの一貫性が失われるため、類似度分析やアンサンブルモデルによる異常検出の効果を低下させることが期待できます。
AIモデルが認識を混乱させるように、アドバーサリアルノイズ（敵対的な例）を追加します。人間にはほとんど気づかれないレベルのノイズを画像に追加し、モデルが特定の特徴を正確に認識できないようにすることができます。
このノイズにより、モデルの特徴量ベースの学習が混乱し、意図した通りに学習できないため、クレンジングの精度も低下し、データ処理の手間が増加します。
特定のルールではなくランダムにタグをつけたり、特定のカテゴリ間でランダムにラベルを入れ替える方法です。これにより、ラベルと画像の関連性が薄れ、アノテーションの一貫性が失われます。この乱数による偽ラベルの付与は、ラベルノイズ検出やアノマリー検出において、真のラベルを見極めるコストを大幅に増加させます。
まとめ
これらの手法は、AIの学習やクレンジングを意図的に妨害し、無断学習にかかるコストを増加させるために有効です。特に、「微小な変更」や「アドバーサリアルノイズの付与」といった手法は、見た目の品質に影響を与えずにモデルにノイズを持ち込むため、非常に効果的です。
電子投票のシステムを構築し、以下のシナリオに対応するには、技術的および制度的な困難が伴います。しかし、いくつかの国や地域が取り組んでいる例もあり、それぞれに対応する方法も検討されています。
問題点：家庭内での監視を防ぐため、投票者が自由に意思表明できる環境が求められます。
対策例：エストニアでは電子投票（i-Voting）を実施しており、家庭からも投票可能です。このシステムでは、投票者が選挙期間中に何度でも投票できる「リバイオット」機能を導入しており、他者の監視下で投票を強制された場合、後で自分の意思に基づく投票に変更できる仕組みを取り入れています 。
問題点：一人の有権者が複数回投票しないようなシステムの信頼性が求められます。
対策例：エストニアでは、電子投票に個別認証が必須で、国民IDカードやモバイルIDを利用して有権者を特定し、多重投票が防止されています。また、ブロックチェーン技術を使った透明性のある投票システムを導入する動きもあり、これにより票が重複していないことや不正な改ざんがないことを検証可能です 。
問題点：投票内容が第三者（特に現政権）に漏れない仕組みが必要です。
対策例：エストニアやスイスなどでは、投票内容が匿名化される電子投票システムが採用されています。投票者の識別情報と投票内容は分離され、識別が不可能となるため、監視のリスクが低減します。さらに、ブロックチェーンなどの分散型台帳技術を利用することで、投票結果が改ざんされない仕組みを採用することが可能です 。
問題点：サイバー攻撃や情報漏洩のリスクを防ぐため、堅牢なセキュリティ対策が不可欠です。
対策例：エストニアは、サイバー防衛に強い姿勢を持ち、投票システムに多層防御を実装し、投票データをリアルタイムで監視し、異常が検知されれば即座に対応します。また、投票システムのバックアップをブロックチェーンに保存し、外部からの改ざんを防いでいます。エストニアではサイバーレジリエンスの確保に努める一方で、スイスでは第三者機関による定期的なセキュリティ監査や脆弱性テストも実施しています 。
電子投票の実施は技術的には可能ですが、プライバシーの保護、サイバーセキュリティ、法的整備、教育・啓発といった分野における準備が必要です。特にサイバーセキュリティの脅威や家庭内監視といった課題に対応するには、技術的な仕組みと共に、社会的・倫理的な理解を深めるための教育も重要です。
参考文献
1. 「Estonian e-Government」
2. 「Switzerland’s E-Voting System」
一応、Xの利用規約を貼っておくが、利用規約には違反している。法律については専門家ではないので分からないが日本だと「不正アクセス防止法」に該当しそうな気がする。
ユーザーは、当社より本サービスへのアクセスとその利用について許諾を得ることの対価として、当社ならびにその第三者プロバイダーおよびパートナーが、本サービス上に広告を掲載すること、またはコンテンツもしくは本サービスから得られる情報（その提供者がユーザーであるか他者であるかを問わず）の表示に関連した広告を掲載することに同意するものとします。ユーザーはまた、たとえば当社のサービスの妨害や当社が提供するインターフェースおよび手順以外の方法を使った当社のサービスへのアクセスにより、当社のサービスの不正利用をしないことにも同意するものとします。ユーザーは、適用される法令が明示的に許容する範囲のみを除き、本サービスの一部としてユーザーに提供されるソフトウェアの技術的制限を回避したり、ソフトウェアのリバースエンジニアリング、逆コンパイル、逆アセンブルをしたりしてはなりません。ユーザーは、本サービスへのアクセスまたはその使用中に、次のいずれも行ってはなりません。（i）本サービス、当社のコンピュータシステム、または当社のプロバイダーのテクニカルデリバリーシステムの非公開部分へのアクセス、不正な改ざんもしくは使用、（ii）システムもしくはネットワークの脆弱性の探索、スキャンもしくはテスト、またはセキュリティもしくは認証方法の侵害もしくは回避、（iii）当社から提供される（かつ該当する利用条件に従う場合にのみ提供される）、当社の現在利用可能な公開インターフェース以外の方法（自動プログラムか否かを問わない）での、本サービスへのアクセスもしくはその探索またはアクセスもしくは探索の試み（ただし、当社との個別契約で特に許可されている場合は除く）（注: 本サービスへのクローリングは、robots.txtファイルの定めによる場合は認められていますが、当社による事前の同意がないまま本サービスのスクレイピングをすることは明示的に禁止されています）、（iv）電子メールもしくは投稿でのTCP/IPパケットヘッダーまたはヘッダー情報の一部の偽造、または方法の如何を問わず、改ざんされた情報、詐欺的情報もしくは情報源を偽装した情報を送る目的での本サービスの利用、または（v）いずれかのユーザー、ホストもしくはネットワークのアクセスの妨害、または遮断（もしくはその試み）（本サービスへのウィルスの送信、オーバーロード、フラッディング、スパミング、メールの大量送信、あるいは本サービスを妨害したり過度な負荷を与えたりする方法でコンテンツの作成をスクリプトすることを含みますが、これらに限定されません）。当社はさらに、（i）適用されるすべての法令、規則、法的手続や政府の要請へ対応し、（ii）本規約を実施し（規約違反の疑いがある場合の調査を含みます）、（iii）不正利用、セキュリティもしくは技術的な問題を検知、防止もしくはその対処をし、（iv）ユーザーからのサポート要請に対応し、または（v）Twitterやそのユーザーおよび社会全体の権利、財産もしくは安全を保護するために、当社が必要であると合理的に判断する一切の情報について、アクセス、閲覧、保存、および公開する権利を留保します。当社は、当社のプライバシーポリシーの定めによる場合を除き、個人識別情報を第三者に開示することはありません。
Xの次に背の高い人は誰？という問題で、以下のような内容です。
【問題】
この5人の中で、Cの次に背が高い人は？
【選択肢】
1.B
2.D
3.どちらとも解釈できる
【結論】
私は、3.どちらとも解釈できる、が正解と思っていて、言い方を変えると「Bの方が確からしいが、問題文として不備があるのでDの可能性が排除できない」と思っています。
【解説】
これが一番大事なところです。各々の解釈で話を進めるから大変なことになるんです。日本語に関して絶対的に正しい辞書を用いて話しましょう。
次
1：すぐあとに続くこと。また、そのもの。
高い
2：数値が大きい。また、度合いが大きい
とあります。
答えは"必ずそれぞれの１，２どちらかの表現を用いて表すことができます”。
以上を踏まえて読解していきます。
【解がBになる解説】
①昇順か降順か書いてないので、問題文に書かれていないことは勝手に推測しない。（問題解釈の基本）
Cの次に高い→Cより一段劣る背が高い人、なので155cmのBがCよりも一段劣る背が高い人。
これは劣るのに背が高いと続いて日本語としてやや不自然ではあるが、いったん置いておく。
②5人の一覧をわかりやすくすると、
E170cm 最も高い
A150cm 最も低い
となり、
この中でCの次に背が高いのは？と聞けばBになることが理解しやすい。
身長の数値が大きいという評価基準で、Cのすぐあとに続くものはBで疑いようがない。
【解がDになる解説】
Cの次に背が高いのは？
↓
次に、と聞かれたので、必ずあとに続くか一段劣るものを選ぶため、何かの順番に並べる必要があり、その場合のC（基準値）の次のもの（X）が問われている。つまり、
↓
そう考えたとき、身長が何cmかはただの識別情報なので、数学的解釈は使わずに答えが出せる。
つまり、
A 背が最も低い
B 背が低い
C 背が普通
D 背が高い
E 背が最も高い
ということ。
なぜなら、"背の順″は背が低い順とは言わなくても誰しもが昇順と理解するし、高い順番から並べることは一般的な解釈とは言えないので考慮しない。
ゆえに、始点Aから始まる背の順において、Cのすぐあとに続く背が高い人はD。
「背の順でCのすぐあとに並ぶ身長が高い人はD」
→「ある順番でCのすぐあとに続く背が高い人は誰？」
→「Cより順番がすぐあとになる背が高い人は誰？」
→「Cの次に背が高い人は誰？」
となって、この文章を背の順と理解できることに矛盾が生じないと解釈する。
ここでの争点は「ある順番とは何？」で、そんなもんは知ったこっちゃないのですが、普遍的に背の順番は昇順（背の順）になることを考えて、答えは、"背の順でCのすぐあとに続くD”となります。
背が高い方から並べたB理論は、「ある順番」が何か指定されていないことに気づかずに数値が一段劣る、の意味だけで解釈をしてしまって、数値が最も高いものからの降順以外の可能性を考慮できていません。
並べ方について問われている問題なので、単純な数値としての160cmと155cmの比較だけの「160cmより一段劣る背が高い155cmの人」という表現は日本語として不自然です。
【Bの方が確からしいが、問題文として不備があるのでDの可能性が排除できない理由】
これは背の順だから起きてしまったことで、例えば以下の例ではどうでしょう。
スカイツリー 634m
東京タワー 333m
あべのハルカス 300ｍ
横浜ランドマークタワー 295.8m
りんくうゲートタワービル 256.1m
このとき、B理論もD理論も答えは横浜ランドマークタワーです。
（B理論）
①634mが数値として最も高いので、基準値あべのハルカスのあとに続く建造物は横浜ランドマークタワー。
②300ｍという数値にたいして一段劣る高い建造物は295.8mの横浜ランドマークタワー。
（D理論）
256.1mを始点とした低い順は一般的に想定されないので考慮しない。
高い順であべのハルカスのあとに続く全長が高い建物は横浜ランドマークタワー。
以上のように、回答としてはどちらも同じ横浜ランドマークタワーで丸く収まっていますが、実際の思考プロセスには隔たりがあります。
他にもいくつか例を挙げて、それぞれの思考を掘り下げてみましょう。
1位 100点
2位 90点
3位 80点
4位 70点
3位の次に点数が高い人は何位？
（B理論）
①100点が数値として最も高いので、基準値3位のあとに続く点数が高い人は4位。
②80点という数値にたいして一段劣る高い点数は70点の人で4位。
（D理論）
順番が3位のすぐあとの点数が高い人は4位。
ある程度わかったかもしれませんが、大抵のものは降順ランキングになるので、思考プロセスは違っても答えは同じになります。
では、このようにしたらどうでしょう。
160cmの次に高いのは161cm、159cmのどちらでしょう？
（B理論）
161cm 最も高い
で、どちらも159cmで疑いようがない。
（D理論）
159cm 数値が最も低い
161cm 数値が最も高い
となる。
問題文を整理すると、
160cmの次に背が高いのは
↓
次に、と聞かれたので、必ずあとに続くか一段劣るものを選ぶため、何かの順番に並べる必要があり、その場合の160（基準値）の次のものが161か159か問われている、つまり
問題．〇〇の順番で基準値のあとに数値が高いのは161と159のどっち？
↓
答え．◯◯の順番で基準値のあとに続く数値が高いものは161 or 159、となる。
答えは、160㎝のあとにつづく数値がたかいものは161cm。
しかし、「あとにつづく数値がたかいもの」という表現は日本語としては不自然で、B理論はどちらも自然な結果になっているため、Bと解釈する方が収まりがいい。
この結果は単純な数値の比較をした際、B理論の解釈が常に正しいと言えることを証明しているともとらえられます。そして、その場合の順番は常に降順（高い数値が上）です。
ようやく輪郭が見えてきましたね。問題になるのは、「単純な数値の比較ではない場合」です。
Sサイズ（数値小）
Mサイズ（数値中）
Lサイズ（数値大）
（B理論）
①Lサイズが最も数値が大きいので、基準値Mサイズのあとに続く大きいサイズはSサイズ。（大きいサイズはSサイズ、と言っているのでこれは日本語表現としてやや不自然）
（これも一段劣る大きいサイズ、という言葉は日本語表現としてやや不自然）
（D理論）
服のサイズはSサイズを始点として、S、M、Lと数えるが、L、M、Sとは数えない。
Lサイズから始まる店は存在しないし、サイズについて比較する際は必ず始点にSサイズがある。
ここまでの例題からわかったことは、「次に〇〇」で昇順/降順のどちらに動くか判断が付かない場合は、どちらの理論も試してみて、より自然な言葉になる方を選べばいいだけです。
なぜBD理論が論争になっているかというと、このケースではB理論も成立していて、D理論も成立しているからです。（どちらの結果も日本語が不自然にならない）
B理論支持者は、単純な数値の比較をした際は常にB理論の解釈が正しいことを根拠に、問題は数値について問われていると勝手に解釈して、答えはBで揺るがないと思っています。
これは、数値の比較なので数値が高い=上のものという認識があるので、降順以外は考えられていないです。
一般的に「Xの次に高いものはどれ？」という問題は凡そ全て数学の問題のため、みんな単純な数値の比較以外の用法は聞いたことがないので、D理論は意味の分からない勝手な解釈をしている例外だと判断しているのです。
続いてD理論支持者ですが、まず第一に「背を比較するときの順番は背の順（昇順）である」という解釈が前提にあります。
この前提が正しいとみんなが思ってるかはわからないですが、私の中では「大体そう」ってぐらいの認識です。
ロシアだと背が高い人が前に並ぶし、国内では自衛隊も高い順に並びます。
しかし、「背の順で一番前の人は背が高い？低い？」って聞かれたら真っ先に低い人を想像します。
また、「複数人の背を一斉に比較するために順番で並んだとき、先頭に並んでいる人の身長は一番後ろの人よりも身長が低い？高い？」って聞かれたら、うっかり低いって断定してしまいそうですが、
この問題についての正解は、「どの順番で並んでいるか知らないので、どっちもありえる」です。
一番最初の解説でも言いましたが、「次に」と言われてるので、何かの順番になるのですが、問題文からそれが確定することができません。
そのために2つ仮説を立てます。
B派は単純な数値の比較と同じ降順だと想定した場合でも、数値が高いものが上にくると仮定した降順でも結果的に答えはBで、どちらの根拠もある程度正しいと言えます。
D派は背の順だと仮定すれば正しいと言えるし、「背の順かどうかは書かれていないのでどっちもありえる」とも言えます。
比較してみるとD派の方が勝手な解釈に見えて根拠としてはやや弱い気がしますが、B派も肝心の前提条件は絞れていないので、降順という仮説が成り立たない限りは、"日本語として不自然な表現の答え”に過ぎないので、Dという答えを誤答とは"しづらい”です。
ゆえに改めて私の結論をより詳細に述べると、「Bの方が仮説を立てる根拠が確からしいが、問題文として不備があるので別解Dの可能性が排除できない」となります。
【まとめ】
BD問題は、大体の場合がどちらも先入観や勘違いをベースに論争をしているので、全く噛み合わないケースが多い。
BとDのどちらも根拠がありそうな正解を導き出せるようにしていて、あえて論争を起こそうとしてるのではないかとすら思える。
また、B理論支持者の方が論理的に正しいと言えそうで、実際は降順の並び替えについての根拠が整数の並び順でしかないことについて気づく人はあまりいない。
D派は背の順、というあやふやな根拠を理論にして戦ってるので、かなり分が悪いし、どこまで頑張っても前提条件は判明しないので、「Dが間違いとは言えない可能性がある」としか言えないので、屁理屈扱いされる。
もしも、背の比較をするときは必ず背の順（昇順）に並ぶ、という解釈が絶対的になることがあれば（仮に）、D理論はB理論よりも確からしくなるし、BD問題の結果がB、Dどちらかの100％になったとしたら、それは日本語が変化したと言えるのかも知れません。 実際に何％になったら辞書が変わるのかとかは知りませんが、誤用が広まって定着した結果、用法として辞書に載ってしまった例はありますし、時代とともに意味が変化していった言葉はたくさんあります。 いずれ、Xより一段劣る背が高い人、という表現が当たり前に使われる日も来るのかもしれません。
しかしながら、BD問題は"問題文として”試験に出せるようなシロモノではないと思うし（最初のツイ主さんは、これは問題ではなくアンケートだと仰っていました）、もしも私の解釈がおかしいところがあるとしても、表現方法に問題があるとは思います。
もしもBかDの2択ならBの方が根拠が強いと思うので、Bを選ぶ方が正しそうです。しかし、BD問題は4択にしてしまっているので、問題文も選択肢も合わせて罠になっています。
問題文とは回答者との誤解なきコミュニケーションであるべきだというのが私の主張です。 つまり、答えに対しての問い方でなくてはいけないし、正しい根拠でのみ正しい答えが導き出せるようにしなくてならないということです。
（注意力や論理力があれば解けるひっかけ問題まで悪いと言ってる訳ではありませんよ、念のため）
テストやクイズを作る方はもちろん、この問題は日常生活でも起こりうることで、誤解なきコミュニケーションを大事にしていくべきだと強く思う結果となりました。
【おまけ」
①次に「高い」か「低い」かで昇順、降順が決まると思ってるパターン
やっかいなことに、例題のいくつかの問題はこれでも当てはまっちゃうんです。
ただし、「300ｍの次に高い建造物が301ｍ以上のもの」、「160㎝の次に高い身長は161㎝」になってしまって、破綻します。
この説には根拠がありませんが、ゆえに都合の良いように解釈できてプラス方向にもマイナス方向にも行ったり来たりと便利なので用法としても広まってしまっています。
②主語/述語、装飾語/被装飾語の関係で法則性を見つけようと思っている人
これもやっかいです。体感ですが、正しく文法などのルールをきちんと勉強したことがある方でここに辿り着いた人はいないと思ってます。
（専門家である飯間先生のツイートでも言及されていなかったので。もし文法で解釈できるならご一報ください）
私も専門家ではないし、きちんと勉強した人じゃないので触りだけにしますが、
Cの次に背が高いのは？
↓
Cの（修飾語）次に（被修飾語）背が（修飾語）高い（被装飾語）人は（主語）誰（述語）？
となるので、この文章は複文（1つの単文の中に単文が組み込まれている文）です。
複文なのでまとめると、
となります。
もう少し粘ってみましょうか。
Cの〇〇に背が〇〇な人は誰？としましょう。
Cの（あとに続く、または、一段劣る）背が（大きい）人です。
あとに続くのか一段劣るのか断定できないので、「背が大きい人」とは、「Cのあとに続く背が大きい人」なのか、「Cより一段劣るけど背が大きい人」なのかの区別がつかないので無意味です。
③「次に背（身長）が高い人」と「次の高さ（身長の度合い）が高い人」を混同してる人
Cのあとに続く高さが高い人は誰？
↓
〇〇の順番で基準値のあとに続く高さが高いXは誰？
↓
昇順でCのあとに続く高さが高い人はD。
これはXのあとに続く"高さが高い人”に絞っていて、高さが低い人を排除してしまっているので、文の構造が完全に変わっています。
ちなみにこの解釈をすると、「Xより一段劣る背が高い人」は「Xより一段劣る高さが高い人」になるので、B理論は自己矛盾を抱えることになります。
前半：https://anond.hatelabo.jp/20210702175345
このキャンペーンに非主流派の自民党政治家が食いついた。で、この人達って自民党議員なのに自民党がやってきた事全然知らないのね。「戦後レジームの否定」とかに簡単に乗ってしまう。自民党って戦後の政党で自民党史＝戦後政治史なのにそれを否定して平気だしそれでカルト的人気取りをする。また実務力が無い。
対馬で名を上げようとしたのは山谷えり子だが、彼女の出身は民社党だ。これは社会党のスピンオフ政党である。その後は民主党に移り自民党入りした。やはり党プロパーじゃない。
実務家だが省益に捉われていた族議員は郵政選挙などでパージされてしまい、この手の非実務家ポピュリストやカルト政治家が党を乗っ取ってしまったようである。そこで法制局と人事局掌握したらそりゃこういう法律出来るよねとしか。
因みに提出主管庁は内閣官房である。またあそこだ。この政権交代がもし起きたら何人自殺して何人逮捕されるか判らない省庁提出というのが実に非実務家の手先という感じでなんともなという感じである。法務省や国土交通省主管だと思ってる人は目を覚ませ。
アルファブロガーが流行りだった頃、『地政学を英国で学んだ』を推薦してブームの火付け役をしたのが隊長だ。
戦後、地政学は大学からは排除された。GHQの介入もある。だが復活しなかったのは戦後日本が貿易立国となったからでありまた地政学とそこに連なるドイツ国法学が国を滅ぼしたからだ。戦後は米国の軍事力の庇護の下で経済に邁進する事を選んだ。
90年代にも地政学を持ち上げる動きはあった（西部傘下の福田和也など）がこれはそういう経緯で反米の意図を纏っていた。ノーと言える日本、父の庇護から独り立ちする日本。ここには経済至上で濃密さを失った社会への反発も含まれていた。敗戦でアメリカニズムと戦後的価値に飲まれて消えた地政学をあえて援用することのカッコよさ、という文脈があった。
西部読者でエドマンドバーグに影響を受けていた隊長が『地政学を英国で学んだ』を推薦した背景にはこういう文脈があった。
一方、経済成長後現在に至るまで日本での国際関係の常識の中心は国際経済だ。本屋の就職コーナーにある一般常識本が示すのも同じだ。
現在、地政学というのはこの常識である国際経済の対抗概念になっている。というか地政学と言いたがる人というのは国際経済に完全に無知だ。TPP問題では急に吹き上がるが自民党が批准を選択すると火は消えてしまう。解釈を変えると事実が変わってしまう世界線なのだ。国際経済という情況に足をつけていない。
こっちの地政学のほうが知的コストは少ない。踏まえるべきことが極端に少なく済むからだ。隊長は以前「経済は踏まえなければならぬ事が多く放言できない」と政治廚を批判してた事があるのだが、今の地政学ブームのトホホさはどう考えているのだろう？
そしてこの
外国人による悪意の経済活動が安全保障の妨げになる事を予防したいのだろう？だったら何故立法事実を積み上げる事に情熱が無いのか？立法事実を積み上げられる省庁に仕事を投げないのか？犯罪の手先をやってくれる便利屋の内閣府にやらせてるのか？何年先を見据えて立法しているのか？
大臣の権限を代行する官僚組織が自律して運用される姿を考えているのか？そうではなくWILLや産経の日本危ないキャンペーン記事しか読まない総理大臣が外国人の不穏な動きに睨みを利かして官僚にカッコよく指示する姿を想像しているのではないか？内閣府主管なのはそのせいではないのか？
前段の「地政学議員」の消費コンテンツだからTPPとの抵触なんて考えないし先進国の常識、つまりはっきりした具体的事象無しに外国人嫌いの雰囲気で規制立法なんて許されないって事も踏まえてない。
「地政学議員」の消費コンテンツ故に先進国の立場に挟まれた狭い道の中で法の範囲を示すという常識から演繹出来ない。
その結果外国人の行為という条件を落とさざるを得なくなった。なのに応援団はその法律で外国人への規制がなされると当たり前に思っている。
こういう風に常識も参照すべき経験も持ち合わせない非実務家議員が国際関係や安全保障分野で跋扈するようになったのは地政学ブームが原因なんじゃないですかね？アニメ批判者は反日とかリニア反対する静岡県は中国の手先とか言ってるボーダーと何が違うんですかね？
最後にもう一発だが、
土地取引・登記変更にあたってきちんとデジタル化を進め、必要となれば重要拠点の周辺だけでなくすべての国土において「この土地は誰の持ち物か」が分かる仕組みを導入しなければ駄目でしょう。
デジタル化についてはもう指摘した。
この土地は誰の持ち物かが分かる仕組み
この辺で感じるのは、隊長、持分とか理解してないんじゃないか？
一つの不動産登記を一筆っていうが、一筆の所有者は一人だけじゃない。共有が可能でそれで登記も出来る（持分登記）。
共有の場合は○○雄 持分3/8、△△子 持分2/8…って感じで書かれる。そして相続の場合は所有者死亡の時点で法定相続人に持分で分割されて所有権が相続されていると仮定される。後に家族会議して持分が法定通りで良ければそのまま相続登記してその持分が確定する。でも相続登記しなくても法的には持分で所有権は移っているから相続税の督促も固定資産税の督促も来る。
この持分は売却も可能でその場合は持分の名前が変更されて登記される。
基本的に相続は放っておくと法定相続されて共有者は増えていくから大きい農家とか山林とかは共有者大変な人数よ。建物の処分や土地の売却は共有者全員の実印が無いと出来ないから大変だ。中には行方不明の人もいるから裁判所で公示する必要も出てくる。
一坪地主っていうのがあるけど、あれって一坪ずつ登記してるんじゃないよ。持分で登記してある。一坪地主は強制執行困難にするためにやるのだからそれが難しい方がいい。
持分持ってる人が全員揃わないと全体の所有権は移転できないのだからこんな大変なことはない。だから成田の三里塚などは事件から半世紀が経って居るから一坪地主も鬼籍に入り親族に相続されている。持分が更に細分化されているわけだ。現在の一坪地主は自分が成田の土地持ってる事を知らない人ばかりだろう。持分1/733とかになってるはず。
だから成田の土地問題はもう国に抵抗する地主の説得より全く事情を知らない地主を探し出して持分の移転登記をお願いするという段階になってると思われる。実印も持ってない人が多い事だろう。
隊長に戻るけど
この法が市町村に地主情報提供させるって建付けなのにこの文章書いてるって事は、法文読んでないか、固定資産税の仕組み理解してないからピンと来なかったって事だよな。
市町村は登記変更されてなくても相続人と持分は把握してる。そうしないと徴税出来ないからね。
でも市町村は徴税できればいいので、共有者のうちメインで土地利用する人が固定資産税払ってくれてたら他の共有者の事は知らないけど。だから税額が安くて持分が小さい相続一坪地主の事なんかは多分把握してない。
そうなると市町村に地主情報出させるっていうこの法律の効果も疑問が出る。税金払ってくれてたら他の共有者の居場所とか把握してないから。この法律は自衛隊基地とか離島とか米軍基地とかに隣接する土地をターゲットにしてるんだから会社所有地じゃなくて相続された山林、農地がメインで持分問題はバリバリ出てくる。
その辺も詰めが甘い。やはり実務家による立法ではない。
しかし隊長不動産取引経験ない訳ないとは思うが内容の純朴さに驚いた。不動産情報＝登記だけってイメージとか物件所有してたらならないんだけどねぇ。
登記デジタル化とか土地所有者の把握の必要とかそれっぽい事書けば自分の読者はよく分からず支持してくれると思ってるのな。登記所や都税事務所に一回でも行けば何言ってるの？って内容なんだぜこれら。地政学不動産評論と名前付けてもいい。これもう読者が佐々木俊尚と被ってるって事じゃん。
セキスイの地面師の事も持ち出してるが地面師っていうのは地主の振りして相手方を騙して他人の土地を売ったふりして、司法書士役が「では法務局に行って参ります」電話で「無事受理されました。登記識別情報は後ほどお持ちします」ってやる手口。セキスイの件では結局登記できないから所有権が移転されないの。これ「デジタル化」（されてるが）で防げるの？寧ろ取引銀行必ず通せ、相手方銀行に挨拶がてら確認しろ、近所で売主の聞き込み面通ししろっていうアナログの話では？しかも外国人の土地取得とはまるで関係が無い。
これらの事をおかしいと思ってないのか隊長。マジか。私はプロじゃなく「取引歴がある」程度の経験だが不動産取引なんてしくじったら死ぬ事なので当然これらの事は常識として頭に入っている。この辺にも非実務家が妄想政治活動してても気にならずに応援擁護出来るという土壌があると思われる。
これで安全保障なんて軽々しく言わないで欲しい。それはしくじったら死ぬ事の代表例だ。
以後反省して妄想野郎が地政学なんて口にしながら安全保障を語ったら「その言葉のコストはこの拳より重い」と言いながら殴り倒す活動に全力を注いで余生を捧げて欲しい。私が今オヤジ狩りしているように。
自衛隊東京ワクチン接種web予約でGoogle Analytics使われてるけどプライバシー ポリシーも同意もない。
規約違反では？
（ただ、GDPRに違反してるだけで国内向けにはよいのかもしれない）
お客様はプライバシー ポリシーを公開し、そのプライバシー ポリシーで Cookie の使用、モバイル デバイスの識別情報（Android の広告識別子、iOS の広告識別子など）、またはデータの収集に使われる類似の技術について必ず通知するものとします。また、Google アナリティクスを使用していること、および Google アナリティクスでデータが収集、処理される仕組みについても開示する必要があります。
https://marketingplatform.google.com/about/analytics/terms/jp/
防衛省の案内にもない。
https://www.mod.go.jp/j/approach/defense/saigai/2020/covid/center.html
ここでも一時期叩かれてたけど、あれはブームだからそうしてただけでコインハイブもブラクラも許された？
兵庫県警ホームページ、利用者に告知なく導入していたGoogleアナリティクスを撤去
https://internet.watch.impress.co.jp/docs/yajiuma/1173873.html
けっこう一日中増田に張り付いてるんだけど、文体で自分の増田がバレたら嫌だなと思う。
句読点の位置・有無とか語彙の硬さとかそういうのが筆跡みたいな役割を果たすって言うし、無意識のうちに識別情報を垂れ流してるんじゃないかって不安なんだよな。
ばれたって何があるってわけでもないが、ぱっと見で別人に見えるようないくつかの文体を使い分けたい そう思ってる
と思って句点を使ったり使わなかったりしてるんだけど実際効果あんのかな 俺は「結構」「まあ」あたりが口癖で文章にもガンガン入れてしまうのでそこには注意が必要そう
丁寧語を使うことでざっと見たときの印象はかなり変わりそうだなとも思います。ビジネスの相手に送る文章だと思って書いたらそれなりに別人に見えたりするんでしょうか。しかし、染み付いた文体というものがそんなに簡単に変えられるとは思えません。段落の変え方、漢字変換の頻度、列挙の仕方、感嘆符の使用等々様々な要素に気を配らなくてはならず、そんな思いをしてまでどうしてはてな匿名ダイアリーを書かなければならないのかとも思います。
難しい 素人の浅知恵で文体は変わらないだろうけど、見るやつだって素人なわけだからプロをごまかせるほどのクオリティはいらない
変幻自在になりたいところ
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同じような症状で困っている方へ、参考のために。
＜症状＞
auガラケー「MARVERA（KYY08）」でEZWEBを繋いでいると、ある日突然、一部のページが見れなくなった。
Amazonや銀行、企業のマイページにログインした途端に、電源が落ちる。
見れなくなったページは、EZWEBのアイコンの隣に鍵のマークが表示されるページ。
契約者固有ID（固定識別情報）を必要とするページにアクセスした途端、上記の症状が発生した。
auのサポートページ（料金の確認や契約変更が出来るページ）すら見れなくなった。
これらから、契約者固有IDを送信した際に異常が発生し、勝手に電源が落ちて再起動になると推察。
・アップデートの有無。
・機能＞ユーザー補助＞メンテナンス＞チェックメニュー＞簡易チェック＞回路
すべてやってみたが、改善は見られず。
ネットで検索したところ、同機種ではないがガラケーで同症状が発生した書き込みや記事を見つける。
＜157へ相談＞
自分で操作できる対処法はすでにすべて行なっていることから、やはりICカード交換か機体変更のどちらかが対応策とのこと。
ICカード交換はショップしか対応できないので、必要なことを聞いて電話を終える。
＜ICカードの交換＞
持参するものは、症状が発生しているガラケー本体と、本人確認のための身分証明書。
ショップに行く際、休日など日によっては1時間待ちとか発生していることもある。
austarの会員であれば来店予約が出来るので、予定が決まっているのであればあらかじめ入れておく。
ショップの方には、症状と原因の推察、157へ相談済みの旨を説明。
またauのサポートページにアクセスして、症状が発生することを見てもらう。
その場でEZWEBを再設定し、auのサポートページにアクセスすると無事につながり、見ることが出来るようになった。
通常ICカードの交換の場合、2,160円の費用が必要になる。
＜最後に＞
今回、この記録を書くに至ったのは、冒頭にも書いたが同症状で困っている方がいれば参考になればと思ったから。
というのも、ネットで検索して出てきた書き込みや記事には、ICカードの交換という対応策は提示されど、実際に交換して治ったかの結果は見つけられなかった。
おそらくauのガラケーであれば、この症状は突然起こるものだと思われる。
（実は母が所持するガラケーでも同症状が発生していた。機種名は失念）
もちろん、同じ症状でも原因は別にあるかもしれないので、あくまでこの記録は参考としてまずは157へ電話してほしい。
スマートフォンが主流の今、ガラケーを使っているのはごく少数。
