『機動戦士Gundam GQuuuuuuX（ジークアクス）』最終回に、アニメーション＝フィクションの倫理と矜持を見た 『機動戦士Gundam GQuuuuuuX』（以下『ジークアクス』）の最終回を視聴して、多くの方が「すごいものを観た」と感じているのではないでしょうか。放送中は、考察や小ネタに偏重した語りがソーシャルメディア上で多く見られたことや、作品自体がそうした語りを誘発する作りになっていること（筆者は特にそう感じませんでしたが）に対する批判に論点が集約していた印象です。しかし、最終的に示された本作の着地点は、こうした問題設定そのものの妥当性を批判的に捉え直す視座を備えていたと感じています。 最終回で特に印象的だったのは、本作の「オリジナル」と言っていい『機動戦士ガンダム』のアムロ・レイ役である、古谷徹氏を起用したことへの姿勢です。制作陣がこのキャスティングから――あえて言えば――「逃

『機動戦士Gundam GQuuuuuuX』（以下『ジークアクス』）を楽しく視聴している。しかし自分は『ガンダム』シリーズのことを何も知らない。むしろその歴史の長さやファンコミュニティの熱量に気圧されて、積極的に「ガンダム」と名のついたコンテンツを避けてきたほどだ。 そんな自分が本作の視聴を決めたのは、特に音楽周りのクレジットに、自分がずっと親しんできたある文脈を感じたからに他ならない。「ポスト・ボカロ」……すなわちYouTube・ニコニコ動画がインフラとして整備された上で、2007年に登場した初音ミク＝ボーカロイドというソフトウェアが、映像と音楽の媒介物＝メディアとしてスタンダードになって以降の世界についての文脈である。そんな「ポスト・ボカロ」時代のアニメという視座から『ジークアクス』を観るとどのような面白さがあるのか、本記事ではお伝えしたい。 米津玄師＝ハチの「メディア的」な身体『ジー

VTuberのゲーム配信の画面は、よく考えてみると奇妙である。たとえばFPS（ファースト・パーソン・シューティング）ゲームの配信画面であれば、その名の通り一人称視点のゲーム画面があり、マップを邪魔しない位置のどこかに、視聴者側を向いたLive2D（平たく言えば「動くイラスト」）や3Dモデルの上半身が置かれるという構成を、基本的にとっている。 VTuber・葛葉の配信画面。プレイしているのはFPSゲーム『VALORANT』。（引用元）このとき、ゲームをプレイしているVTuberの顔は、本来はそのゲーム画面のほうを向いているはずだ。しかしその顔はゲーム画面ではなく、視聴者側を向いているわけである。視聴者はゲーム画面自体も観ているわけだから、そこでは異なる視線のベクトルが同居しているというか、現実的にはあり得ない特異な空間が、視聴者の脳内で合成されているということになる。 ここで、生身の人間の配

死に戻り王女は生き延びるために百合ハーレムを作ることにした 原案：朱白あおい/脚本：糀もろみ/構成：村田真哉/作画：柳井伸彦 独裁ワガママ王女のマリーは、国民の反感を買い、ギロチンで処刑されてしまう！かと思いきや、一年前に戻っていて、何度やっても死んでは戻るを繰り返すマリー。処刑エンドを回避するためには、「女難」となる無数の女を攻略しなければならないと知ったマリーは、持ち前の”カリスマ性”を駆使し、百合ハーレムを築き上げることを決意する!!死に戻り王女によるサバイバル百合ファンタジー、開幕!!

なんかtwitter（X）でまたこの手の議論が再燃してたので、思うところを書いてみる。 個人的には「表紙の原稿料くらい払ってあげなよ」と思うけど、払わないのもまた理屈としてはわかる。 まず一般的に、漫画編集部がどんな時にお金を払い、どんな時に払わないのか、以下にざっと整理する。 （※勿論例外もあるが、古くからある出版社の多くはこのようなシステムになっていると思う） ①漫画雑誌の表紙には原稿料が支払われる →漫画雑誌の表紙絵などを依頼される場合、当然、原稿料が支払われる。勿論連載原稿にも原稿料が支払われる。 ②アンソロジーコミックなどの表紙には原稿料が支払われる。 →アンソロジーコミックなど、自著以外の単行本の表紙イラストを依頼されて描いた際にも、ちゃんと原稿料が支払われる。 ③自著の単行本の表紙、本文の描きおろし、修正作業などには原稿料は支払われない。 →？？？ 今、③が問題になっている。

ChatGPTのヤバいところは、論理処理が必要だと思っていたことが、じつは多数のデータを学習させた確率処理で解決可能だと示したことだと思います。 たとえば、このように正規表現にマッチする文字列を生成するには、特別に専用の論理処理が必要だと思っていました。 前のブログのときには特殊処理が必要だと考えてましたね。 ウソはウソと見抜ける人じゃないとChatGPTを使うのは難しい - きしだのHatena けど、123_45678world.mdはマッチするのにマッチしないと言っているので、そのような誤りが入ることを考えると、どうも確率処理だけでやっているようです。 考えてみると、3層以上のニューラルネットであれば論理素子を再現できるので、ディープラーニングで論理処理を模倣することは可能なんですよね。 バックプロパゲーションでニューラルネットの学習 - きしだのHatena そもそも論理は、多数の