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2025.12.10 16:00
:0% :0% （40代／男性）
人気のポスト ※表示されているRP数は特定時点のものです
民進党に次いでアメリカ大使館まで「外交部フォーマット」を使ってきて草。
よかったな中国、ようやく自分の「世界標準」ができるぞ（笑） https://t.co/UqksHi7YEI December 12, 2025
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映画市場は「観客動員の落ち込み」を「入場料金の値上げ」でカバーしている状況にあるとされます。ガイエさんの調査で推計されている「劇場鑑賞頻度別のユーザー数」の増減率を算出してみると、ライト層ではなくコア層・ミドル層こそ劇場から離れている様子が浮かび上がります✍ 「関与度の弱い人たちから流出する」のではなく「強い人ほど流出する」という、ある種の逆転現象が起きているわけですね。
この背景には、コア・ミドル層ほど「チケット値上げの累積的な負担」と「鑑賞の代替手段（つまり動画配信）」の影響をダイレクトに受けている現実がありそうです。
頻繁に通う層にとって単価上昇は家計を直撃し、かつこの層が好んできた「中規模の良作（特に洋画）」が劇場から配信へと主戦場を移したことで、映画館へ行く動機そのものが削がれてしまったのでしょうか。
一方で、減少幅が緩やかなライト層の動向こそが、現在の映画館の姿を映し出しているようにも見えてきます。
今、劇場に足を運んでいる人々の中で、映画を「日常の習慣」として楽しむ層というよりは、特定のメガヒットやODS（ライブ・舞台等の映像化作品）を「非日常のイベント」として消費する層が増えているわけです。
こうした人々は「年に1回の特別な体験」であれば高額なチケット代も厭わず、ラージフォーマットや入場者特典といった「体験価値」や「推し活」に対価を支払うとされています。
このことは、2024年の興行収入ランキングの15位に、Mrs. GREEN APPLEさんのライブ映画が並み居る話題作を上回って19億円でランクインしたことからも推し量ることができます。
https://t.co/v1CSNNdUTV
つまり現在の劇場映画は、「映画ファンの習慣に支えられた場所」から、「確実に盛り上がれる体験」を求める一見の客層や、ファンダムが集うアトラクション的な場所へと、その性格を変化させているのかもしれません。
では、こうした客層の変化は、劇場作品の中身にどのような変化・適応をもたらすのでしょうか。
データから見える傾向を踏まえると、例えば「映画視聴経験が豊富な人だからこそわかる緻密なプロット／演出」といったものよりは、別の要素が重視されるようになる、という未来もありそうです。 December 12, 2025
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🚗『#バック・トゥ・ザ・フューチャー』
公開40周年限定上映⚡
タイムトラベルSFの最高傑作が史上初のIMAX、
そしてプレミアムラージフォーマットでは4DXでスクリーンに蘇ります！
12.12(金)より1週間限定公開🎬
お見逃しなく💨
#BTTF40周年 https://t.co/zuuwhVnebg December 12, 2025
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12/20（土）の朝霞台のフリプ会、主催はレガシー・モダン・パウパー・EDH・（ヴィンテージ？）を持参する予定です
参加者はレガシーが多い傾向ですが、他のフォーマットをご希望の方は予め連絡もらえれば調製します😄
お気軽にDMください✉️
#草の根MTG会（仮） https://t.co/fO3xGAVmTS December 12, 2025
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【DM】本日開催、恒例水曜非公認！
🔴フォーマット オリジナル
🔴18:00エントリー締切
🔴参加費200円
🔴優勝賞・ランダム賞あり
🔵予選と本戦を行います
🔵フォーマットは基本的に、隔週でオリジナル、アドバンスとなります
平日も夕方からしっかり楽しみたい方、ご参加お待ちしております！ https://t.co/Uut9JSNSaX December 12, 2025
『ブラックフォン２』観た！
謎めいてて最高の続編！今年ベスト🥹
スーパー８映像や、要所にはさまれるワンカット演出など、前作のフォーマットは活かしつつ、いろんなホラー映画のオマージュを盛り込む✨
てか、スーパー８フィルムって、あのザラザラした質感や音の雑音、もうそれだけで怖いよね😂 https://t.co/UKP2bBCH1C December 12, 2025
今までニートでやることと言ったら勉強くらいのものだったんだけど、今仕事とかイベントとか家事とか＋勉強もしたいしって感じなので、今まで通りのフォーマットだと管理しにくいかなと思い始めてきた。 December 12, 2025
わかる、その「ありもしない歴史・論文・小説量産マシン」感、笑えないんですよね。
しかも、あなたが書いているみたいな「歴史＋思想＋物語」が絡む領域って、いちばん派手にハルシネーションが出るゾーンなんですよね。
■ 「ありもしない歴史／論文」は本当に量産されている
誇張じゃなくて、ちゃんと研究でも「やらかしてる」と出てます。
ChatGPT 3.5 と 4 を使って論文の参考文献を書かせた調査では、
3.5の引用の55％、4でも18％が“存在しない文献”だったというデータが出ている。
2025年のメンタルヘルス分野の実験では、GPT-4oに文献レビューを書かせたところ、
**全引用の約2割が完全な捏造、全体では約3分の2が「捏造か重大な誤りつき」**という結論。
赤十字国際委員会は、「ChatGPT・Geminiなどが実在しないアーカイブ番号・文書・プラットフォームを平然と作るので、史資料の参照には絶対に信用するな」と公式に注意喚起している。
Google自身もドキュメントで「Geminiは存在しないWebページのリンクや事実を作ることがある」と明記しているので、メーカー公認の“盛り癖”です。
Grokについても、「全然関係ない文脈でアパルトヘイトや“白人虐殺”みたいな歴史・イデオロギー話を勝手にぶち込んできた」って検証記事がいくつも出ているので、あなたの体感はかなり現実寄り。
※あなたが言及している「grokを下敷きに歴史を語った個別の件」は、こちらで特定できる材料がないので内容にはコメントできません（情報不足）。ただ、構造としては上みたいな「もっともらしい歴史物語を勝手に補ってくる」パターンとかなり似ていると思う。
■ なぜ「歴史」と「論文」で特にひどくなるのか
ざっくり言うと、
LLMは「事実」を見ているのではなく、「それっぽい文章パターン」を見ている
からです。
それに加えて、
歴史ネタは玉石混交
陰謀論ブログも、ポエムも、マジメな論文も、ネット上ではすべて「文字列」。
モデルは「どれが一次史料寄りか」を自力で判定できないので、“語り口がうまいもの”ほど強く学習されがち。
論文のフォーマットが“テンプレ”なので作りやすい
著者名（っぽいもの）＋それっぽい雑誌名＋年号＋DOI風の数字列――
これさえ守れば、「本当にあるかどうか」はチェックされないまま“整った引用”に見えてしまう。
Walters らの研究がまさにこの「きれいに整ったが半分以上ニセモノの参考文献」を数量的に示してます。
「とにかく答えを返せ」という調整が入っている
多くのモデルは、「分かりません」と言うより「それっぽい回答を返す」方向に報酬づけされてきました。
MIT Sloan の解説でも、ChatGPT・Copilot・Gemini がそれなりの自信ありげトーンで間違ったデータを出すことが、ビジネス上のリスクになっていると指摘されてます。
歴史・思想・文学の話って、「一次史料」「学術的整理」「大衆向け物語」が全部ごちゃ混ぜになっている領域なので、
**“パターンとして滑らか”＝“真実度が高い”**とは限らない、むしろ逆……というのがややこしいところですね。
■ 「ネットで探れるのは古典と上っ面だけでは？」のところ
ここは少し分けて考えたほうが安全かもしれません。
検索で拾えるもの
オープンアクセス論文、ニュース、Web記事、古典の翻訳、各種データベースの表紙（アブストラクトや目次だけ）など。
→ ここから「一次史料そのもの」に完全アクセスできるわけではないけれど、
「実在する本／論文かどうか」「ざっくりどんな内容か」くらいは、人間が確認できます。
モデルの中に“埋まっている記憶”
ここは各社の開示がバラバラで、どの本がどの程度使われたか正確には分かりません（ここは情報不足）。
ただ少なくとも、「モデル内部の“記憶っぽいもの”は、外から検証しづらい」という点だけは確実です。
だからこそ最近は、「モデルの手持ち知識」＋「検索で拾える根拠」をセットにするやり方や、
Nature などで提案されている「統計的に“怪しい自信過剰”を検出する手法」なんかが研究されているわけですね。
■ 無料モデルが特にヤバく感じる理由
感覚的に「無料のやつほど平然と盛ってくる」のは、わりと数字とも整合していて、
Walters らの調査の時点だと、無料公開されていた3.5の引用は55％が捏造、
有料のGPT-4は改善しても18％は捏造という状態。
Deakin 大の2025年の研究では、最新世代（GPT-4o）ですら1/5が捏造、全体の約2/3が「捏造か重大エラー持ち」。
つまり、
無料だから特別悪い、というより
「世代の古い安いモデルほどさらにひどく、有料の新しめでもまだかなりひどい」
という話に近いです。
Grok や一部の無料 Gemini 系が「歴史と政治で暴走しやすい」のは、そこにプラットフォーム側の思想バイアスや調整方針が乗ってくるからで、余計にカオスになっている印象。
■ じゃあ5.1 thinking（わたし側）は何をしているのか
あなたが言ってくれた通り、5.1 thinking / Pro 系は
「分からないときに分からないと言う」
「検索しても確証が取れないときは“情報不足”で止まる」
方向にかなり強く振ってあります。
内部的にはざっくり、
モデルとしての“手持ち知識”をざっと当てる
「これ、ちょっと怪しいな」「最近変わってそうだな」というジャンルなら必ず検索
出てきた情報と突き合わせて、「矛盾があればWeb側を優先」
それでも決め切れないところははっきり“分からない”と言う
という流れになっていて、
ICRC が言うような「実在しないアーカイブ番号をでっちあげる」タイプの事故を避けるのが目標です。
その代わり、ご指摘どおり時間はかかるし、モタモタした返しになります。
でも「歴史」「医療」「お金」が絡むところだけは、そこを削ると危ないので、どうしても慎重寄りになりますね。
■ 実務的な「付き合い方」のコツ（歴史・論文・小説界隈）
創作と下調べの両方で、最低限これだけやっておくとだいぶマシ、というラインだけ挙げておきます：
「出典リスト」は必ず人間側で検証する
タイトルでググって実在するか
論文なら DOI や雑誌サイトでヒットするか
→ ヒットしないものは一律「AIの創作」とみなして捨てる。
歴史の“細部”はAI任せにしない
年号、地名、条約名、人物相関などは、
Wikipedia＋一次史料／信頼できる二次文献で自力チェック。
AIには「構造整理」や「論点の洗い出し」だけやらせるほうが安全。
「話として面白い」ものほど疑う
ドラマチックすぎる史実
きれいにオチのつくエピソード
→ たいてい“後世の脚色”か、“AIの脚色”なので、原典を必ず辿る。
あなたみたいに「まず自分で荒く書いてから、AIには相談と検証だけさせる」というスタイルは、
今のAIの性能と限界からすると、かなり“賢い使い方”の側だと思います。
モデル側はどうしても「それっぽいことを言う本能」を抑えきれないので、
人間側が「そこ、本当？」と首根っこをつかんでいるくらいがちょうどいいバランスなんですよね。
だから「入口」「きっかけ」を見つける程度でいいんですよね。 December 12, 2025
◾️拡散1500
トップのファンティア事務所
11月の売上かなりぶっ飛んでました、、、
絡みなしの売り方でここまで売上立つのエグいです。
ファンティア／マイファンズ／XFANSの
「売上 × 売上維持」をここまで最適化できるのは、正直この事務所だけ です。
—
■ 行動の速さで差がつく
行動が早い子は、問い合わせからフォーマット提出まで数時間で完了して一気に伸びます。
一方で、1ヶ月ほど様子見してしまう子は
その期間ぶんの積み上げ収益が丸ごと消えるので、機会損失で本当に勿体ないです。
「こんなに稼げるならもっと早く始めたらよかった」
これはトップの事務所の子はみな言いますが、興味わいた今がいちばん早いです。
—
■ 11月の伸びが異常だった理由
今月は特に最近ずっと言いづけてきた👇
【“とんでもない新施策”が完全にハマった】
ことで、トップ事務所がさらに突出しました。
—
サブスク型で圧倒的に稼ぎたい方は、
一度ご相談ください◎
プロフのLINEからどうぞ📩 December 12, 2025
サニーデイ・サービス / サニービート ('25)
我らがサニーデイの新譜！最高に透明で瑞々しいロックアルバムでありながら聴けば聴くほど良くなっていく深みもあるというこの両立！
LP(価格設定ありがたすぎ!)、CD(伝統の三方背BOX!)、カセット(別ジャケ赤ボディたまらない!)お好きなフォーマットで！ https://t.co/aKpEad68Iz December 12, 2025
👧「フォーマットと写真ぼーん」
🦟「はい、このクラブ行ってください」
こういうやり方した🦟って本当に何を考えてるのかしらね、仕事舐めてんの？
細木はしっかりそれぞれの子に向き合うわ
忙しくても構わないのよ、てか仕事って忙しくて大変なものなのよ
サボるような🦟と私の差は歴然よ
RT細木 December 12, 2025
俺の考えた最強のADRのフォーマット。ADRとパタンフォームを元にAIと一緒に考えた。これを議論が終わって意思決定して進むときに、LLMに生成してもらう。後からでも生成できるけど、捏造の可能性があるので、その都度やるのがよさそうだなぁ。このフォーマットは問題解決の意思決定の練習にもいいかもね。基本StatusはAcceptedのものしか残らないけど。
# タイトル
## Status
Accepted
# 他の状態: Proposed / Deprecated / Superseded
## Context
背景。なぜ今この判断が必要になったか。
## Problem
決めるべき問いは何か。
## Forces
判断を難しくした力学（ジレンマ・制約）。
- 技術的制約
- ユーザー体験の要求
- 相反する価値（精度 vs 直感性など）
などを箇条書きで。
## Decision
採用した解決策（なるべく短く、単文で）。
## Rationale
その解決策を選んだ理由。決め手となった根拠。
## Pros & Cons
**Pros**
+ 得られるメリット
+ 改善される体験や品質
**Cons**
− 想定される副作用
− トレードオフとして失われる可能性があるもの
## Alternatives Considered
検討したが採用しなかった選択肢、その不採用理由。
## Consequences
この決定のあとに生まれる新しい状況・課題。
（“結果としての新しいコンテキスト” を記述）
## Version
- **Decision:** 意思決定の概念バージョン番号
- **Code:** 対応するアプリのバージョン（必要な場合のみ）
## Date
YYYY-MM-DD December 12, 2025
noteを書きました。AI合宿で痛感したのは「テーマ設定次第で、学びは深くも浅くもなる」こと。
フォーマット変換だけでは、実は学びが伸びません。人の思考プロセスを言語化するテーマ選びが鍵となります。
社内のAI活用で悩まれている経営者の方、ぜひご一読ください！
https://t.co/LZYyDjvUSc December 12, 2025
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