頑張らないように頑張る。

怠惰と努力の狭間

『「M-1グランプリ」審査炎上からビジネスパーソンが学ぶべき教訓』から学ぶべき教訓👎

ナナメ読み?

コンサルタント

はぁ?(まちゃまちゃ風)


🤔気になった問題の記事

diamond.jp

会社員の人事考課には、大きく分けて2つの評価方法があります。それが「業績評価」と「能力評価」です。

これは分かる。会社員として評価されるのは基本的にこの2つからなっている。

この番組では、「ライブで演じた10組の漫才の中で一番面白かった」「その場をどっかんどっかん一番笑わせた」という結果に対して、グランプリが与えられるということです。これをストレートに受け取った場合、審査員の評価方式は人事評価で言う「基準は業績評価になっていますよ」という意味になります。

逆に、「漫才師として漫才が上手いかどうか」を審査基準として評価するのが能力評価です。能力評価では、その場が湧いたかどうか以上に、プロとしての技術がきちんとあるかどうかが問われるという意味です。

これも一部分かる。 "業績評価"の観点から見れば、笑いの量という"定量的"な部分が分かりやすい指標になる。 "能力評価"の観点から見れば、漫才としての技術という"定性的"な部分が指標になる。 ただ、『笑わせた」という結果に対して、グランプリが与えられる』という箇所については頷けない。

M-1グランプリの審査には 実は「能力評価」の目線もある

この辺からよく分からない。急に何を言い始めたんだ。


🎯『実は「能力評価」の目線もある』は、的を射てない

まず、評価する人=審査員の話をする。


業績評価であれば、記事にもあるように「いかに会場を巻き込んで笑わせたか」という部分が指標になる。

能力評価であれば、記事にもあるように「いかに漫才の技術を持ち合わせているか」という部分が指標になる。


業績評価であれば、審査員は一般客でもいいはずだ。 何故なら「笑ったかどうか、面白かったかどうか」はプロでなくても分かる話であり、無作為に200~300人ほど用意すれば評価の片寄りも減るだろう。 【女芸人The W】では201人の一般審査員により投票が行われるため、こちらのケースであると言える。

能力評価であれば、審査員はプロが務めなければならない。 何故なら「技術かあるかどうか」は一般人には到底分からない話であり、そこの評価は同業者や評論家でなければ務める事はなかなか難しい。 【M-1】【キングオブコント】ではプロの芸人により審査が行われるため、こちらのケースであると言える。


また、M-1の予選(一回戦〜準決勝)の審査方法は一般にあまり知られていないが、構成作家放送作家などの専門の審査員がいる。 「一般人ではなく専門家」であるため、能力評価をしているといえる。


つまり、『実は「能力評価」の目線もある』という発言は全く的を射ておらず、ケース分けも出来ていなければ、客観視も出来ていない事が分かる。

もちろん「業績評価」もしている、はず

審査員という立場上、見るべきは「技術」はもちろんだが「会場をどれだけ笑わせているか」というのも大きな基準の一つになる。

いくら技術があってもダダスベリをしていては意味がない。 一般客はその笑いを求めていないという事になるし、言い方をキツくすると需要がないので勝ち残れない。


👩‍⚖️芸人における「業績評価」と「能力評価」

彼ら芸人は事務所に所属しており、マネージャーもついてて仕事を貰ってきている。 世間の注目を集めて人気を得られれば、テレビやラジオに呼ばれたり、CMやドラマに起用されたりする。 そして、事務所側も人気芸人を売り出す事で売上や利益となるため、"人気"が貢献に繋がり、評価にも繋がる。

これが「業績評価」である。


しかしこの評価は、漫才やコントなど"技術"としての評価とは別軸の話になってくる。 「芸人として認められたい。漫才やコントなどの技術を評価してほしい」という思いがあるため、賞レースにエントリーするし、単独ライブや事務所ライブに出演する。 単独ライブや事務所ライブだと客層も限られファンも固定的であるため、事務所の垣根を超えた全国ネットの賞レースには魅力を感じるし、そこで評価を得るという事は"能力"を認められたという事にも等しい。

これが「能力評価」である。


もちろん、どっちが良くてどっちが悪いという事はない。

タレント要素が強くて一般受けの良い芸人も良いし、自分の笑いを追求してライブに掛けていき賞レースに挑む芸人も良い。

ゴッドタンでハライチ岩井が「芸人風」という皮肉を言ってたが、澤部はタレント要素が強く、岩井は芸人要素が強いからこその発言だと感じている。 ハライチの強い部分はこういう二面性を持っているところであり、しかもお互いにそれを認めていて、かつお互いの技術が高いというところが本当に強い。


📖芥川賞か、直木賞

同じ軸で話すべきではないとは思っているが、例として文学作品の賞について挙げる。


芥川賞は純文学作品を評価され、純文学は芸術的であり一般人には到底分からない文章技術が用いられている。

直木賞は大衆文学作品を評価され、大衆文学は娯楽的であり一般人にも分かりやすい文章表現が用いられている。


それぞれ評価方法も審査員も異なるが、お笑い賞レースについても同じ事が言える。

賞レースの評価方法や基準については言及されていない事が多いが、審査員については起用されたのがプロなのか一般人なのかは明白である。 そして、プロが起用されたという事は、評価基準もプロ目線=技術目線であるべきであり、視聴者としてもそういったコメントを期待している。


🙂まとめ

お笑い賞レースの審査については毎年物議があり、ダウンタウン松本さんも「一般客にすべきという声もあるけど、やっぱりプロ目線も必要だから難しい」と言ってるほどである。

なのでどっちが良いとも言いづらい話ではあるが、「プロによる審査なら芥川賞、一般客による審査なら直木賞」というのは変わりない。

僕は芸人でも審査員でもない、ただのお笑いファンの一人ではあるけど、さすがにこの記事は事象をナナメに読み過ぎだし、コンサルタントを謳っておきながら主観的であるから、全然入ってきませんでした。というお話。(トーマス風)


🤔そんな事より、

Alexaにだけ当たりの強いAIさくらちゃん。(in サンシャイン池袋)

f:id:hanakayui:20181214114813j:plain

幼馴染設定かな?

それとも好きの裏返しかな?

可愛いね??←

ドローン動かしてたら怪我した😖

勉強会後の懇親会で抽選会がありまして、

そこでドローンをいただきました。

ありがとうございます、遊びます。


☕️Oracle Code Tokyo

oracle-code-tokyo-dev.connpass.com

Kubernetes、Docker、AI、ブロックチェーン、IoTと、トレンディな技術ネタを幅広く扱ってくれる。

DockerとAIは触った事があるが、他の技術に関しては手付かずであり、概要も使用法も応用も知らないので、とりあえず聞きたいなと思って参加した。

以下、細かい内容は省略するが、どんな話を聞いたかという事。


「私が半年間で学んだKubernetesの3つのこと」 speaker by 茂こと(Oracle)

「DockerとKubernetesの違いって何?」というレベルの僕だったが、初心者にも分かりやすい丁寧な内容だった。


まず、KubernetesGoogle発のコンテナオーケストレーションツールであり、今はOSSとなっている」という事。 コンテナオーケストレーションとは、多数のコンテナに対する運用管理作業の事を言う。 なので「Dockerはコンテナ技術であり、Kubernetesはコンテナ管理ツールである」となる。

そんなコンテナが何故世界的に流行ってるのかというと、「モジュール性、スケーラビリティ、デプロイメント」が主な理由となってくる。 しかしながら、コンテナを簡単に小さく作れるからこそ、その数がどんどん増えていき、面倒を見るのが大変になってくる。 そんな面倒事を解決し管理してくれるのが「コンテナオーケストレーションツール(=Kubernetes)」である。

その後、Kubernetesの基本構成やManifestファイルの記述方法などを話していただいたが、ここでは割愛する。

そして、Kubernetesを本番運用するために必要な知見を共有していただいた。 →本番環境のKubernetesマニフェストに最低限必要な7のこと


「コンテナ環境でJavaイメージを小さくする方法!」 speaker by 伊藤敬(Oracle)

Dockerの概念を知るために少しばかり触った事がある程度で、実際のシステムで使った事はないため、「大きい小さいって何だ?」というレベルで聞き始めた。


コンテナが期待されている事は「安全性」「セキュリティ」、そして「スプロール現象」であるとの事。 スプロール現象とは、都市が無秩序に拡大していく現象を指し、Dockerコンテナが無秩序的に作られていく様子になぞらえられている。

そんな中、Javaが持つ特長は、コンテナ環境にとって理想的であるらしい。 (後方互換や可搬性、エコシステムやJVMによる保証されたセキュリティと安全性など)

ただ、JavaのDockerイメージは、シンプルな構成にしてもJava10以前だと600MB、Java11でも530MBであり、サイズが大きい。 そのため、Dockerイメージに含まれる「アプリ側」「OS側」の両方を小さくする方法を教えていただいた。

アプリ側を小さくするには「JREjlinkjdepsを用いてカスタマイズし、必要最低限のモジュールに絞り込む」

OS側を小さくするには「Dockerのslimイメージを採用する」「Alpine Linuxを採用する」(ちなみにAlpine Linuxとは、組み込みなどで使われるOSであり非常に小さい構成らしい。動かせるアプリは限られるがNginxくらいならOK。)


「No AI, NoLife. アナタに寄り添うAI」 speaker by 戸倉彩(IBM)

つい最近Watson Assistantを使って研究開発をしているので、ちょうどその話が聞けてよかった。


まず、一般的なAIとは「Artificial Intelligence」だが、IBMの掲げるAIは「Augmented Intelligence」であり、「人間の知識を拡張(Augmented)するコンピュータの仕組み」という意味合いで使っているらしい。

その後Watsonについて説明いただいた。 説明内容やWatsonで何ができるかなどについては公式HPを参考いただければよいため、ここでは割愛する。


ブロックチェーンエンジニアになろう!~Hyperledger Fabricのご紹介」 speaker by 中村岳(Oracle)

一番話し方上手かったと思う、というか会場の掴み方がとても上手い。凄い。


日本だと「プロックチェーンはオワコン?需要あるの?」「ブロックチェーンで何ができるの?どこに使われてるの?」など多々見かけるが、US圏ではそうではないとの事。 ブロックチェーンエンジニアの給与水準は最高位であり、AIスペシャリストに匹敵するレベルであり、需要の高さも窺える。 また、日本でも貿易系やインフラ系では活用されており、今後も需要は拡大していくだろう、との事。

そんなブロックチェーンだが、大きくパーミッションレス(Public)」「パーミッションド(Private)」の二種類に分けられる。

パーミッションレス」は、一般ユーザがターゲットである事が多く、匿名性を確保する必要があるため、トランザクションも低速になってしまう。 技術としては「Bitcoin」「Ethereum」が挙げられる。

パーミッションド」は、業務システムがターゲットである事が多く、招待されたメンバーのみで運用できるため、トランザクションも高速にできる。 技術としては「Cordoa」「EnterpriseEthereum」そして「Hyperledger Fublic」が挙げられる。

Hyperledger Fublicについての概要や説明もあったが、ここでは割愛する。 その代わり、紹介していただいた2つの書籍を紹介する。→ Hyperledger Fabricによるアプリケーション開発ブロックチェーンシステム設計

パーミッションレスもパーミッションドもそれぞれ一長一短あるため、ブロックチェーン技術を扱う際にはどちらを採用すべきなのかを考える必要がある。


「IoTLTでのゆるふわIoT事例紹介」 speaker by 菅原のびすけ(dotstudio)

IoTLTには一度行かせていただいた事があるが、今回は過去数百回のイベントの中からいくつか抜粋して紹介していただいた。 そのため、「IoTLTで何をやっているのか」「IoTで何ができるのか」「IoTに興味を示す業界はどこか」などを包括してゆるーくふわっと紹介していただいた形。


IoTLTのconnpassページはこちら。

iotlt.connpass.com

この勉強会では、「京急が遅延したらLEDが点灯して知らせてくれるモノ」や「Twitterバルスと呟かれたら飛行石を光らせるモノ」といった趣味的な内容から、「RaspberryPaiと機械学習を使ってキュウリの等級を識別するモノ」や「BLEとBeaconを使って忘れ物検知するモノ」といった実用的な内容まで、幅広く扱われている。

また、デブサミなどの巨大カンファレンスに出展したり、IoTLTの活動が日経に紹介されたりなど、世間的な注目も集めている。

あと、のびすけさんが終始「IoTという言葉はもはや意味を成さなくなってる」と言っていたが、これは非常に共感できた。 ITもAIも、そしてIoTも、もはやそれだけでは何を意味しているのか分からないくらい浸透していると僕自身も思うからだ。

そして最後に、「IoTLTとりあえず来てみてね」との事でした。


懇親会

Oracle Code Tokyoが初開催だったからか分からないが、とても大盤振る舞いしていただいた。

食事も美味しいし、ビールも種類がたくさん。

何から何まで申し訳ないです、、、

そして、冒頭でも述べたが抽選会があり、僕はドローンをいただいた。 他にもスマートスピーカーや小型カメラ搭載耳かきなど、全ての参加者に景品が行き渡るようにご配慮いただいた。

いや、もう、本当申し訳ないです、、、



🙂まとめ

東京は勉強会が充実していて、本当に楽しい。

様々な分野、様々な技術、様々な業界の話を聞けるのは、東京に住むメリットだと深く感じている。

今週末はDevelopers Boost、そして来週平日は全日程に勉強会を組み込んでみた。 量子コンピュータからIoTからクラウドから、幅広く勉強できる良い機会なので楽しんでくる〜〜〜〜〜。


🤔そんな事より、

これがいただいたドローンの「KUDRONE」

f:id:hanakayui:20181212121144j:plain

「1分間で使いこなせる」って書いてるから、とりあえず自宅で動かしてみた。

プロペラが超高速回転を始めて、ドローンは天井まで舞い上がり天井にぶつかった。


ちょっと待てよ・・・・・止め方が分からない・・・・・・・。


とりあえず素手で掴んでバッテリー引っこ抜いてやろうと思って触ったら、超高速回転してるプロペラに指を切られた。


( '-')


止める事に成功して、その後にマニュアルを読んで(読むのが遅い)止め方も覚えたが、右手の小指は犠牲となってしまった、、、(悪いのは完全に僕だし、製品自体はとても良いです。KUDRONE最高。)

ごめんよ、小指。

今年一番使われた単語は!!?🔤

年末なんでね、頻出単語でも出してみようかなと。

といっても12月分はまだ投稿できてないので、

11月までのデータだけど。

💻プログラム

今回はQiitaには投稿してないのでここだけで公開。(Qiitaに公開するほどでもないかなという判斷)

"""
自分のブログをスクレイピングして、頻出単語を抽出する
スクレイピングは1秒毎に行う(攻撃と思われたくないため、1秒なら大丈夫でしょ)

形態素解析には「MeCab」
Webスクレイピングには「BeautifulSoup」

参考:
https://qiita.com/reima21/items/cb73aeb569af48877261
"""
import time
import requests
import MeCab
from bs4 import BeautifulSoup
from collections import Counter


# 処理対象(年)、処理対象外(月)
TARGET_YEAR    = 2018
EXCLUDE_MONTHs = [12]
# hatenaドメイン名、アーカイブURL
BLOG_DOMAIN = "hanakayui0628.hatenadiary.jp"
ARCHIVE_URL = f"http://{BLOG_DOMAIN}/archive/{TARGET_YEAR}"
# Webスクレイピング間隔
INTERVAL = 1
# 取得対象の品詞と小分類
PARTS_OF_SPEECH      = "名詞"
PARTS_OF_SPEECH_SUBs = ["一般", "固有名詞", "形容動詞語幹", "副詞可能"]


def main():
    """
    主処理
    - エントリー取得して、形態素解析して、頻出単語を出力
    """
    urls = get_urls()
    yearly_words, monthly_words = get_words(urls)
    print_words(yearly_words, "Year")
    print_words(monthly_words, "Month")


def get_urls():
    """
    アーカイブから対象年の記事のみ抜粋
    - とりあえず100ページ分ループ。そんなにないけど。
    - aタグの取得ができなくなったら取得終了
    """
    entry_urls = []
    for page in range(1, 100):
        time.sleep(INTERVAL)
        resp = requests.get(f"{ARCHIVE_URL}?page={page}")
        soup = BeautifulSoup(resp.text, "html5lib")
        urls = soup.find_all("a", attrs={"class": "entry-title-link"})
        if urls:
            for url in urls:
                entry_urls.append(url.attrs['href'])
        else:
            break
    return entry_urls


def get_words(entry_urls):
    """
    取得したエントリーURLから記事部分だけ抜粋し、単語を取得
    - 抽出対象はpタグだけにしておく(h2~h5は無視、タイトルも無視)
    - MeCabを通すと「表層形\t品詞,品詞細分類1,品詞細分類2,品詞細分類3,活用型,活用形,原形,読み,発音」の形式で出力される
    - これのうち「品詞=名詞」「品詞細分類1=(一般|固有名詞|形容動詞語幹|副詞可能)」を抽出対象とする
    - 参考:http://www.unixuser.org/~euske/doc/postag/
    """
    yearly_words = {}
    monthly_words = {}
    for entry_url in entry_urls:
        # 処理対象年月(対象外月は無視)
        year  = entry_url.split("/")[-4]
        month = entry_url.split("/")[-3]
        if int(month) in EXCLUDE_MONTHs:
            continue

        # 記事中から名詞のみ取得
        time.sleep(INTERVAL)
        resp = requests.get(entry_url)
        soup = BeautifulSoup(resp.text, "html5lib")
        contents = soup.find_all("div", attrs={"class": "entry-content"})
        p_tags = contents[0].find_all("p")
        words = []
        for p_tag in p_tags:
            mecab = MeCab.Tagger()
            parse = mecab.parse(p_tag.text)
            parse = parse.replace("\t", ",")
            lines = [line.split(",") for line in parse.split('\n')]
            word = [line[0] for line in lines
                    if  line[0] not in ["EOS", ""]
                    and line[1] == PARTS_OF_SPEECH
                    and line[2] in PARTS_OF_SPEECH_SUBs]
            for w in word:
                words.append(w)

        # 年と月に振り分ける
        if year not in yearly_words:
            yearly_words[year] = []
        if month not in monthly_words:
            monthly_words[month] = []
        yearly_words[year].extend(words)
        monthly_words[month].extend(words)

    return yearly_words, monthly_words


def print_words(yearly_words, title):
    """
    頻出単語の降順に並び替えて出力
    - 一回しか出てきてない単語は無視
    """
    for year, words in yearly_words.items():
        count_dict = {}
        print(f"\n> {title}: {year}")
        for word, count in Counter(words).most_common():
            if count == 1:
                continue
            if count not in count_dict:
                count_dict[count] = []
            count_dict[count].append(word)
        for count, word in count_dict.items():
            print(f"{count}: {word}")


if __name__ == "__main__":
    main()

定数群は、実際に業務で使うとなると設定ファイルにしておいた方がよいもの。 今回は面倒なので、定数に出しておきつつ、プログラム上にハードコーディングした。

🏃実行結果

2018年

> Year: 2018
353: ['人']
216: ['自分']
126: ['好き']
103: ['必要']
85: ['E']
80: ['言葉']
75: ['他人']
66: ['人間']
65: ['相手']
63: ['前']
58: ['気', '場合']
57: ['A']
55: ['時間']
54: ['他']
53: ['子供']
48: ['今', '感じ', '情報']
47: ['部分']
46: ['com']
45: ['作品', '自己']
44: ['声']
42: ['記事']
41: ['事']
40: ['金', '価値']
39: ['jp']
38: ['嫌い', 'B']
37: ['社会', '今回']
36: ['環境']
35: ['https']
34: ['最近']
33: ['気持ち', 'ー', 'コーヒー']
32: ['可能']
31: ['一つ']
30: ['目', '最初', '感情', '岡山']
29: ['大切', '被害', '全て', '自身', '会社', '芸人', 'リーダー']
28: ['心理', '理由', '親', 'www', '番組']
27: ['過去', '嘘', '大人', '方法', '世界', '東京']
26: ['少女', 'あと', '知識', '逆']
25: ['音']
24: ['個人', '目的', 'それぞれ', '時代', '例', '状態', '一番']
23: ['きっかけ', '特徴', '大事', '場所', '最後', '友達', '通り', '結果', 'ボランティア']
22: ['先程', '対象', 'IT', 'ファン']
21: ['障害', '電車', '悪', 'テレビ', '次', '趣味', '日本']
20: ['世の中', '業界', '簡単', '月']
19: ['適当', '周り', '身', 'データ', '深夜', 'コンプレックス', 'ボール']
18: ['興味', '本', '手', 'コード', '頭', 'ルール', '本人', '重要', '倫理', '魅力', '脳', '自治体']
17: ['様々', '昔', '状況', '傾向', '印象', '足', '正直', '単語', '最終']
16: ['感覚', '友人', '技術', '責任', '上司', '言語']
15: ['性格', '段階', 'Wikipedia', 'カフェ', '酒', 'レベル', 'ブログ', '耳', '最高', '写真', '世代', 'お笑い', '地元', 'アニメ', 'cc']
14: ['犯罪', 'ダメ', 'ディズニー', 'Python', 'qiita', '確か', '精神', '家', 'イジ', '動画', 'タイプ', '当事者', '効果', '口', '先', '合理', '性悪説', '本書']
13: ['理論', '学生', '考え', '文章', '飯', '女性', 'ツイート', '綺麗', '道理']
12: ['人生', '単純', '非常', 'たくさん', '話題', '顔', '間', '今年', '上記', '答え', '全体', '別', '自然', '自体', '力', '証拠', '迷惑', 'リスク', '資料', '花', '大体', '語彙', '一般', '条件', '流れ', 'コップ', '標識']
11: ['生い立ち', 'ポジティブ', '野球', 'パソコン', '大丈夫', '苦手', 'めちゃめちゃ', '実家', '内容', '以前', '第三者', '基本', '地域', '要因', 'フィルター', '国', '当たり前', '内的', 'お金', '作者', '色', '自宅', '理想', '正当', 'マナー', '豆', 'ゲーム', 'コラッ']
10: ['強み', '分野', '家族', '能力', '悩み', '子', 'ポイント', '使い方', '書籍', '稀', '不安', 'net', 'co', 'バイブル', '犠牲', '立場', 'そのもの', '無駄', '午後', '無理', '原因', '側', 'メディア', '貧困', '感性', 'ホリケン', '外的', '無料', 'モノ', '人口', '夏', '中心', '本来', '席', '現実', '異常', '笑い', '専門', '学校', '災害', '緊急', '車', '青少年']
9: ['真面目', 'バイアス', 'ネガティブ', '正義', '渋谷', '今後', 'ランド', '全員', '役割', '小学生', '便利', 'http', 'タイミング', '音楽', '教え', '直接的', '女', '選択肢', 'ファイル', '全部', '十分', 'Twitter', 'あみ', '何かしら', '街', '2つ', 'チャット', 'ビジネス', '適切', '手段', 'ハゲ', '冷静', 'その後', 'メンバー', '心', 'エンターテイメント', '酸性', 'ref', 'タスク', 'パーソナリティ', 'グラフ', 'ソース', '幸せ']
8: ['たま', '身体', 'ドラマ', '上', '日本語', '元気', '列', '最大', '種類', '明確', '栓', '味', '有名', '近く', '香り', '背中', '礼', '死', '税金', '男', '負け', '選び', 'マジ', '海外', '機会', '弱者', '論理', '双方', '結局', '大阪', '先日', '傲慢', '買い手', '商品', '概念', '危険', '機材', '水分', '家庭', '高校', '年', '集団', '物資', 'プライド', '土壌', '回数', '味覚', '顔料', '物', '無力', '条例', 'Jupyter']
7: ['現在', '未来', '傍若無人', '現場', '中学', 'スペース', '滝', '普段', '年齢', '元', '素直', '哲学', 'グループ', '事故', 'ja', 'ドキュメント', '完全', 'タイトル', 'MARVEL', '映画', 'ヒーロー', '量子', '可哀想', '金銭', 'イベント', '不満', '昨日', 'ただ', '最適', 'ハロ', 'それなり', '問', 'アメリカ', '類語', '加害', '宗教', '少年', 'くじ', '英語', '物事', '強者', '社員', '半分', 'ネット', '委員', '駅', '水', '同様', 'キツ', 'ノイズ', '子役', '政治', '俳優', '大学', '画家', '辺', 'モラル', '植物', '不快', '軸', '単体', '主義', 'ルーム', '明日', '高校生', 'エリア', '家財', '時点', 'メーカー', '目標', 'Qiita', 'フェアプレー', 'スピード', '効力', '先頭', '歩道', 'Notebook']
6: ['普遍', '下', '得意', 'プロ', 'ファイリング', '格好', '道', 'ディズニーランド', 'シングル', 'ライダー', '下手', 'そもそも', '方向', '章', '過敏', '事象', '広汎', '程度', 'サイト', '普通', '急', '周囲', 'お互い', '素敵', 'メリット', 'OK', '代わり', 't', '曲', '書物', 'アントマン', '規範', '雑', 'ストレス', '間接', '外', '痴漢', 'ハロウィン', '交差点', '暴力', 'ケース', '人々', '基準', '感想', '面倒', 'D', '次回', '人物', '主', '本当', '振る舞い', 'スキル', '無意味', 'AI', '新入', 'news', '原理', 'SNS', '付近', '考え方', '仮屋', 'ユイ', 'カ', '無意識', 'ネタ', '絵', '芸術', '労力', '非', '性善説', 'ユーザ', '善', '嫌', '効率', 'ニュース', '事情', 'テレビ局', 'ツッコミ', '仏教', '目線', '机', '消防', 'お門違い', 'チャベリ', '恋人', '容量', '現地', '言動', 'サッカー', '客', '論拠', 'あじさい', '健康', '好き嫌い', 'レバー', '初め', 'フェス', '物欲', 'パーソナル', 'OSS', '車両', '絵の具', 'ハラスメント', '居酒屋', '塾', '正常']
5: ['マン', 'レッテル', 'マネジメント', '態度', '仲', '形', '姿', '絶対', '身内', 'マウンテン', 'ディズニーシー', 'キャスト', '昨今', 'コミュニケーション', '赤', '二つ', 'C', 'PDD', '名前', '聴覚', '場', '大変', '付き合い', '複数', 'アクション', '風', 'ナンセンス', 'ゅごい', 'パッケージ', 'html', 'Google', 'ベース', 'I', 'youtube', '夜', '聖書', '父親', '根拠', '名誉', '論語', '交通', 'クソ', '奇跡', 'お客様', '論', 'サーバ', 'セキュリティ', '安全', '休日', '箇所', '午前', '権利', '博愛', 'パワハラ', '他者', '怠惰', '多く', '文化', '時期', 'あれこれ', 'twitter', '豊か', 'コミュニティ', '兄', '機械', '変', '空', '半年', 'メイン', '一言', '用語', '曖昧', '現象', 'パターン', '夏休み', 'Facebook', '企業', 'Youtube', 'メルカリ', '信念', '星', '道徳', '辞書', 'ゆとり', '愛', '不明', '命', '学歴', '男性', '劣等', '自由', '若者', '飲料', '本意', '所在', 'ログイン', '真剣', '昔話', '連休', '都道府県', '総社', '地震', '平和', 'kg', '戦略', '執事', '店', 'フットマン', '野菜', '酸味', 'ボケ', '魂', 'BC', '快楽', 'アルカリ性', '飴', '鞭', '電気', 'ウニ', '食材', 'マンティス', '当人', '階段', 'Ruby', 'ガム', 'インストール', '英', 'wikipedia', 'org', 'wiki', '当該', '書斎', 'ミ', 'イデア', '有益', '可視', '血液', '血', '煙草']
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月別

> Month: 11
33: ['人']
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11: ['生い立ち', '気', '場合']
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> Month: 10
32: ['人']
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11: ['必要', '知識', '言葉']
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5: ['A', 'お客様', '論', '通り', '目', '以前', 'セキュリティ', '今', '社会', '前', '加害', '気持ち', '兄']
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> Month: 09
17: ['作品']
14: ['自分', '子供', '必要']
11: ['人']
9: ['大人']
8: ['事', '語彙', '言葉', '買い手', '席', '業界']
7: ['子役', '価値', 'IT']
6: ['好き', '画家']
5: ['ハロ', 'ランド', '一つ', '文章', '前', '一般', 'お金', '場合', '金']
4: ['月', '気', 'ビジネス', '適切', 'レベル', '社会', '全て', '人間', '労力', '次', '相手']
3: ['D', 'トゥーンタウン', 'シンデレラ', '城前', '個人', '綺麗', 'ステージ', '全員', 'あと', '最高', '愚痴', '世の中', '選び', '大切', '地位', '駅', 'カメラ', 'それぞれ', 'まとも', '先程', '親', '貧乏', '芸術', '値段', '有名', '人物', '作者', '時間', 'ピカソ', 'レンブラント', 'ゴッホ', 'フェルメール', 'ファスナー', '本線', '一番', '答え', '電車', '老人', 'マタニティマーク', 'リカバリ', '数学']
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> Month: 08
34: ['人', '自分']
20: ['人間']
18: ['コンプレックス']
17: ['芸人']
15: ['言葉']
14: ['性悪説', '悪', '自己']
13: ['道理', '金', 'イジ']
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11: ['必要', '作品']
10: ['倫理']
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8: ['現実', '全て', '相手', '対象', '気持ち', '笑い', '冷静', '機材']
7: ['情報', '他', '知識', '税金', '自治体', '単体']
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3: ['金銭', '身', '企業', '温床', 'アカウント', '悪質', 'ユーザ', '邪悪', '本来', '弱き', '論語', 'バイブル', 'ドラマ', '地球', 'さま', 'コト', 'バンク', '類語', 'news', 'ニュース', 'バオバブ', '愛', 'ボルト', 'ー', '手段', '俳優', 'ファン', 'ツッコミ', '大喜', '利', '部分', '精神', '感性', '学校', '例', '後藤', 'ツッコ', '顔', '場', '身体', '地方', '地元', '姉さん', '哀れ', '責任', '夏', '強み']
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> Month: 07
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> Month: 06
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> Month: 05
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> Month: 03
41: ['好き']
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> Month: 02
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3: ['立場', 'ビジネス', '顧客', '甘え', '言葉', '十分', '上司', 'ユーザ', '折れ線', 'Matplotlib', 'パッケージ', 'MATLAB', '同様', '言語', '使い分け', '印象', 'Qiita', 'Cloud', '詳細', 'Ruby', '初め', '引き', '章', 'あと', '記事', '書き方', '概要', '大事', '透明', '補色', '直接的', '動き', 'テレビ', '商品']
2: ['最近', '術', '友達', '当たり前', '非常', '本人', '最後', '定時', 'デカ', 'きっかけ', '片柳', '薫子', 'サイエンティスト', '自動', '機械', '人間', '形式', 'Bokeh', 'サード', '特徴', '現在', '暗黙', '棒グラフ', '円グラフ', 'How', 'Datalab', 'Azure', 'GCP', 'セットアップ', 'サンプル', '今後', 'R', 'プロジェクト', 'iruby', '綺麗', '索引', '目次', '今回', 'バレンタイン', 'qiita', '事', '単位', 'ブロック', 'ドキュメンテーション', 'xxx', '余計', '大丈夫', 'レストラン', '安定', 'IT', '記法', '後任', 'i', 'フィルター', '色眼鏡', 'クリエイター', 'イケハヤ', 'www', '岡崎', '体育', '間接', '概念', 'ゅうさんが', '大体', 'CM', '略', '利益', '商法', '英', '宗教', '真理', '愛妻', 'バラ', '月', '車', '空']

> Month: 01
43: ['人']
21: ['価値']
16: ['音', '好き']
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12: ['E']
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8: ['自分', '結果', '作品']
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🔍考察

年間頻出単語

まず2018年の頻出単語から見てみる。

単語 考察
「人」 これは「○○な人」「○○する人」など、補足的な意味で使われている事が多くあった。
「自分」 僕自身の事を述べている事よりも、「あなたは自分でどう思うのか」といった、相手に対して客観的に訴えかける意味で使ってる箇所が多々見られた。
「好き」 僕自身が好きな事を紹介するものが多いが、「嫌い」のニュアンスで「好きではない」と使用している箇所が多くあった。そのため「嫌い(38)」は「好き(126)」の3分の1程度に収まっている事が分かる。
「必要」 当ブログでは僕の独自の意見を展開している事が多いが、その中で「○○する事が必要である」というニュアンスで多く用いられている。
「E」 1~6月にのみ現れている単語であるがよく分からない。確認してみると、URLを直接載せている場合(http://example.com/%E3%80%8C%E5%A4%A7%E4...)のエンコーディングによるものである事が判明。そのため「E」以外のアルファベットも同様の事象によるものと思われる。

月別頻出単語

次に月別の考察をしてみる。 なお、2018年の頻出単語に出てきた単語は無視するものとする。

結論からいうと、一つの記事に同一単語が多数出てくるために上位に上がってるものが多かった。

単語 単語頻出エントリー
1月
「価値」「音」 「価値観が違うから別れる」ってマジ?
「音」 ホワイトノイズはいいぞ。
2月
「金」 「ファン論」について
「本書」「データ」 review: PythonユーザのためのJupyter[実践]入門
3月
「ボール」 仕事における「ボールさばき」
「深夜」 高校生の深夜徘徊について
4月
「アニメ」「魅力」「時間」 二次元と三次元と単純接触効果
5月
「リーダー」 リーダー論はピクミンに倣う
「コーヒー」 コーヒーが好きって話。
6月
「嘘」 虚言癖はツッコミ待ち
7月
「ボランティア」 西日本豪雨の災害ボランティアで岡山に行ってきた話
8月
「コンプレックス」 コンプレックスは殺さず活かす
「芸人」 「結局、みんな悪い」と思える許容力
9月
「作品」 「画家はお金もらわないとやっていけないの!」
「子供」 「子役を起用してる!仕込みだ!」
10月
「人間」 人間の弱さ💔
「情報」 1日に2回死んだので、次の日生き返った👼
11月
「少女」 しょうじょ が はなしかけてきた!👧
「障害」 PDDの事例紹介を見て、🙁

また、出現数の低い単語を俯瞰して見てみると、ディズニー関連が多い事が分かる。 ただ、カテゴリやジャンルを絞ったブログではないため、様々な単語がひしめき合っている事が分かる。 これらも含めて「D3.js」などを用いて可視化できればよかったのだが、今回はそこまで気力がなかったので割愛する。(申し訳ない、、)

🙂まとめ

哲学や心理学、社会情勢やもちろん技術系まで、幅広く扱ってきた当ブログ。

来年も同じペースで投稿できるか分からないが、来年もゆるーくまったり、インプットした事をアウトプットしていきたい。

そして、来年は「D3.js」などを用いて可視化できるようにしておく。

🤔そんな事より、

サンシャイン水族館に初めて行ってきた!

大阪のおばちゃん。

f:id:hanakayui:20181210120029j:plain

ほぼフィギュア。

f:id:hanakayui:20181210120044j:plain

真正面フィッシュ。

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水族館はちゃんと生体展示をしてるところが好きなんだけど、サンシャイン水族館は良かった。 ちなみにアクアパーク品川は演出過多で邪魔臭かった←←

量子論について完全に理解した(理解したとは言ってない)⚛️

アントマン量子論に興味を持ち、

研究開発の一環で量子コンピュータの勉強をしたので、

今回は量子論の備忘録。(量子コンピュータについては触れてません)


🙃まずは、超ざっくりした概要

  • 量子学は不確定性原理に基づく
  • なぜ不確定性原理に基づくのかという事については、「量子とは何か」を捉える必要がある
  • そのために「光の性質」について話をする
  • 光には「波動」「粒子」の性質がある
  • 波動の性質は「干渉実験」にて説明が可能
  • 粒子の性質は光電効果「光量子仮説」にて説明が可能
  • この二つの性質を持っている物質を「量子」と呼んでいる
  • 粒子と波動の二重性については「二重スリット実験」にて説明が可能
  • ただ、ここには観測問題があり、量子もつれによる「量子デコヒーレンスが生じている事が原因
  • 2つのスリットのどちらかに現れる確率は半々であり、それは「重ね合わせ状態」と言われる
  • 重ね合わせ状態を説明するための材料として波動関数があり、波動関数は電子を観測すると収縮する
  • ある電子の波動関数は、その電子の観測確率を表す解釈を「確率解釈」と呼ぶ
  • 確率解釈のうち、主流となっているのがコペンハーゲン解釈
  • この解釈に異を唱える思考実験がシュレディンガーの猫
  • 量子論は完全ではなく最終的な理論ではない

解釈誤りな部分もあると思うけど、とりあえず一旦、、、。 指摘などあれば助かります。

🤔次に、一つずつ詳しく見ていく

不確定性原理

元々の古典力学では、「ある時刻での粒子の位置と運動量」は確定しており、ニュートンの法則で導き出す事ができた。 これが電子の場合、位置と運動量が同時に確定できない=不確定である=不確定性原理と呼ばれている所以。

何故確定できないのかについては、コトバンクに記載のあった以下を参照。(僕の能では噛み砕いた表現ができず.....)

たとえば,ある時刻における電子の位置と運動量とを正確に測定しようとする場合,位置を正確に測定しようとすれば,できるだけ短い波長の光をあてなければならない。ところが,このような光は電子にあたると電子に運動量を与えて散乱される(→コンプトン効果)。この散乱光をレンズで集めるためには,散乱光がレンズの張る角度内にあることが必要である。この条件から,電子の運動量の範囲が定まるが,その不確定さは光の波長が短いほど大きい。このような思考実験によって,不確定性原理が正しいことがわかる。

出典:不確定性原理 - コトバンク

量子とは

量子を捉えるには、「光の性質」を捉える必要がある。 というのも、そもそも量子は光の正体を捉えるところから始まったからだ。

波動の性質

従来は「光は波動の性質がある」と唱えられてきており、それは「干渉実験」により干渉縞が現れる事で説明ができる。

単色光源を使って干渉の実験をすると,干渉を起す成分波の振動の位相が同位相となる個所では光は強くなり,逆位相となる個所では光は弱くなる。このような条件は交互に生じるので明暗の縞模様が現れる。これを干渉縞という。

出典:干渉縞 - コトバンク

粒子の性質

従来から唱えられてきた波動説に異を唱えたアインシュタインは、光電効果の実験により、粒子説を唱えた。 光電効果は従来の波動説では説明する事ができず、粒子である裏付けとなった。

物質が光のエネルギーを吸収して自由電子を生じる現象。光によって自由になった電子を光電子という。絶縁体や半導体の場合は,自由になった電子は外に出ずに中にとどまり,電気伝導度を増加させる。このため,電子が外に飛出す光電子放出効果を外部光電効果,外に飛出さない光導電効果を内部光電効果 (光伝導 ) と呼んで区別するが,普通,光電効果という場合は,外部光電効果をさすことが多い。また起電力が発生する光起電効果もある。光電効果で注目すべきは,光によって飛出す電子のもつエネルギーが光の強さには依存せず,振動数によって変る,という事実である。この事実は,光を波と考える古典物理学からはまったく説明できない。

出典:光電効果 - コトバンク

更に「光量子仮説」により、光電効果を決定的なものにした。

1905年にアインシュタインが提唱した光を粒子とする仮説。アインシュタインは光のエネルギーEをプランク定数h、振動数νを用いてE=hνと表し、光電効果により金属表面から飛び出してくる電子のエネルギーを正しく説明した。

出典:光量子仮説 - コトバンク

「粒子と波動の二重性」を持っているのが「量子」

「光は、波でもあり、粒でもある」という相反する状態を併せ持つものを『量子』と呼んでいる。 「光電効果によって波動説は否定されたのでは?」というとそうではなく、干渉縞ができるのは波動である証拠であり、粒子説では説明ができない。

また、量子は以下のように定義される。

ある物理量にそれ以上分割できない最小の単位があり,すべてそれの整数倍として表されるとき,この最小単位をその物理量の量子という。

出典:量子 - コトバンク

この二重性を直接示す実験が「二重スリット実験」

量子力学の核心部分が目に見えるかたちで現れる実験。この世界のもののありようが、粒子のようでもあり、波のようでもあることが浮かび上がってくる。水をたたえた容器を、細い窓(スリット)が2つ並んだついたてで前後に仕切ったとしよう。こちら側から波を当てると、向こう側では2つの窓からそれぞれ半円状の波が広がる。それらの波の凸が重なったところは大きく盛り上がり、凸と凹が重なったところは相殺される。波ならではの「干渉」だ。英国のT.ヤングは19世紀初め、この仕掛けで光が波として振る舞うことを確かめた。最近は、電子を1つずつ飛ばしても、この干渉が起こることが確かめられている。

出典:量子 - 二重スリット実験

量子デコヒーレンス観測問題

二重スリット実験を行うにあたり、電子が2つのスリットのどちらを通過するのかを観測する必要がある。 観測するために観測機を置いたところ、干渉縞が現れなくなった。

これは「量子デコヒーレンスという現象であり、観測機から発せられる光が観測したい電子と反応する事(=量子もつれ)で、観測したい電子の状態を観測できないという問題を孕んでいる。

重ね合わせ状態

量子デコヒーレンスによって観測する事ができない。 2つのスリットのどちらかに現れる確率は半々であり、通ってるかもしれないし通ってないかもしれない。

これを「重ね合わせ状態」と呼んでいる。

波動関数の確率解釈

一般には波の振幅を表わす関数をいうが,狭義には量子力学において確率振幅を表わす関数 Ψ をさす。 Ψ は電子などの状態を記述するため,状態関数とも呼ばれる。 Ψ は電子の位置座標 r と時間 t の関数であり,Ψ の時間的変化はシュレーディンガー波動方程式によって規定され,適当な境界条件のもとで解くことによって決定される。

出典:波動関数 - コトバンク

物理学者のボルンは「波動関数Ψの絶対値を二乗したものは、電子がその場所で発見される確率に比例する」という説を唱え、これが波動関数の確率解釈」と呼ばれている。

電子は波動であり、波のような広がりを持って存在しており、その振幅内のどこかに存在しているはずだが、観測した途端にある一点に収縮してしまう。 そうなると重ね合わせの状態が解かれて、ある一点でしか観測されない=100%の確率で観測される=波が収縮する、という事になる。

これは「電子の位置はどこか一点に決まっているが、その位置を確率的にしか推測できない」という意味ではなく、「電子の位置は確率的(偶然的)に決定される」という解釈をボルンは唱えた。

コペンハーゲン解釈や他の解釈

  • 「観測前に波動関数に従った空間的広がりがあったこと」
  • 「観測時点では一点に収束していること」
  • 「収束の確率が確率解釈に依存すること」

この三つの実験事実を合意事項として採用する解釈をコペンハーゲン解釈と呼ぶ。(出典:コペンハーゲン解釈 - Wikipedia)


ちなみに、解釈方法には様々あり、その一つに多世界解釈というものもある。 これが言いたい事は「観測対象が重ね合わせ状態なのは理解できる。ただ、観測者自身も量子の集まりなのだから、観測者にもそれを当てはめる必要がある=人間も多世界に生きてる」といった解釈。

後述するシュレディンガーの猫を例に挙げると、「生きている猫」と「死んでいる猫」が重ね合わせの状態になっており、観測者が観測した時点でそのどちらかが決まる。 しかし、観測者自身も「生きている猫を観測した観測者」と「死んでいる猫を観測した観測者」の重ね合わせ状態であり、観測した時点で一つの世界に確定されるだけであり、その世界は複数存在している。 という解釈。

シュレディンガーの猫

もちろんこれら解釈には異論を唱える物理学者も多く、シュレディンガーもその一人。 有名な思考実験であるシュレディンガーの猫も異論の一つであり、「箱の中の猫が生きてる状態と死んでる状態が重ね合わせ状態で存在してるというのか、それはおかしいだろ」という話。

アインシュタインも「神様はサイコロを振らない」という言葉を残し、2つのスリットのどちらを通ったかは観測可能であり、それを確率論で論じるのはおかしいと言っている。

量子論は完全ではなく最終的な理論ではない

量子論は様々な解釈や適当なこじつけが多く、それがたまたま公式に当てはまっている部分も多々ある。 なのでこれが最終的な結論というわけではなく、これからも研究が進められ、より深い真理が発見される可能性もゼロではない。 その際には前述したような解釈問題の正解さえ出てくるかもしれない。

最後に、量子論をもっともよく理解している物理学者ファインマンのユーモアな一言を紹介して終わる。

量子論を利用できる奴はたくさんいても、量子論を本当に理解している人は一人もいやしないさ」 - ファインマン


🙂まとめ

自分で書いてても訳分からんくなってきた。特に「波動関数の確率解釈」のあたり。

とりあえず、こういった概念を用いた応用技術の一つに量子コンピュータがある。 その実用性はまだまだないが、計算スピードが飛躍的に向上するであろう事は理論上証明されている。 そうなると、機械学習のモデル作成における処理時間が大幅に短縮されたり、素因数分解を高速に解く事ができるため従来の秘密鍵は無意味になったり、そのために新しく量子暗号が開発されたりといった、今後の技術発展に欠かせない理論になる事は間違いないだろう。


🤔そんな事より、

前にも紹介したけど、今回参考にした書籍はこちら。

www.php.co.jp

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あと、参考にしたサイトはこちら。

IBM Quantum Computing で計算してみよう

【入門】確率波「一つの光子が二手に分かれる」とは? - (O+P)ut

量子コンピュータと量子ゲートと私 - Qiita

波動関数の収縮 - 哲学的な何か、あと科学とか

『霜降り明星』M-1優勝おめでとう!!!🏆

平成最後のM-1で、平成生まれが優勝!

年齢も近いから特に嬉しい!!

本当おめでとう!!!


🏆M-1グランプリ 2018

www.m-1gp.com

毎年楽しみにしてるM-1グランプリ

この日ばかりはプライベートの予定は一切入れず、テレビの前にずっと居座る。

そして、テレビや舞台でしのぎを削ってきた芸人達の熱い生き様を目の当たりにする。

これほど興奮する一日はない。


✏️総評...

と行きたいところだが、『決勝3組の高得点の要因』と、優勝した『霜降り明星だけピックアップしておく。

決勝3組の高得点の要因

ネタの構成や、掴み、本ネタ、、、様々な視点から評価する事ができると思うが、今回の決定打は『ボケ数』だと考えている。


決勝3組・・・霜降り明星、和牛、ジャルジャル
4位以下・・・ミキ、かまいたち、トム・ブラウン、スーパーマラドーナギャロップ、見取り図、ゆにばーす

決勝3組を見ると、畳み掛けるようなボケとツッコミが印象的である。

一方、4位以下を見ると、順位が下がるにつれて比較的落ち着いた漫才をしている印象がある。 「見取り図」については浪速のボケツッコミではあるが、出順が1番だった事が一つの要因になっていると推測される。


ちなみに、歴代の優勝者も見てみる。

歴代の優勝者・・・中川家ますだおかだフットボールアワーアンタッチャブルブラックマヨネーズチュートリアルサンドウィッチマンNON STYLEパンクブーブー笑い飯トレンディエンジェル銀シャリとろサーモン

『ボケ数』という一点だけで見てみると、特質なのは「チュートリアル」だけであり、他は怒涛のボケとツッコミが繰り広げられるしゃべくり漫才という印象があるだろう。

優勝した『霜降り明星

霜降り明星も、例に漏れず『ボケ数』が半端ではない。 ただそれだけでなく、粗品のツッコミもボケ並みの威力があるのが特徴的である。


R-1決勝に出るレベルのギャグを持つせいや
R-1決勝に出るレベルのツッコミを持つ粗品

上がり症だけどチャレンジャーなせいや
冷静にせいやのボケをさばいていく粗品

その二人が合わさる事による相乗効果で、2倍のみならず4倍8倍と、累乗式にお笑いの質が拡大する。


今年一年は、本当に『霜降り明星YEAR』と言ってもいいくらいの活躍ぶりであり、その集大成のように優勝したため、本当に嬉しかった。

👩‍⚖️審査員について

今年の審査員のメンバーは、個人的には最高であった。

巨人師匠は、いつも愛があるし、"お笑い"としての審査をしてる印象。
中川家礼二は、今回は保身的に見えた。
ナイツ塙は、浅草演芸らしいお客さんを巻き込んだ笑いを望んでる印象。
志楽さんは、芸人とは違う落語家目線の独特な切り口で審査してる印象。
サンド富澤は、自分のスタイルとしてボケ数多いから、それを望んでる印象。
松ちゃんは、構成だけじゃなく人間性も加味した総合的な審査をしてる印象。
えみちゃんは、純粋に自分が面白いと思ったか否かで審査してる印象。

これらはあくまでも個人的な印象に過ぎないが、それぞれの審査員がそれぞれの思惑で審査する事によって多角的に評価されるため、今回のメンバーは最高に感じた。

「えみちゃんの審査」と「ミキの4位」について

えみちゃんが「ミキのネタ、大好き」「私はあなたのファン」と明言した上で98点という高得点を入れた。

確かにミキのネタは面白かったし、えみちゃんがミキのファンである事は悪い事ではないし、ミキの漫才が本当にドハマリしたのかもしれない。

ただ、"審査員"という立場上、そこは押し殺すべきであり、思ったとしてもコメントに出さないべきであり、冷静かつ客観的になるべきである。

審査員は「客観的・論理的・倫理的・専門的・独立的」などの要素が必要となってくる。 えみちゃんはこれらが欠落しており、主観的で固執的な審査をしたと判断せざるを得ない。

主観と感情で点数つけるのであれば全体的にブレさせない努力はすべきと思う。 主観と感情なら僕ら素人でも出来るから、そこはプロの視点がほしい。


結果的に、ミキが決勝3組に残らなくてよかったと思う。 もし残ってたら視聴者としてはただの八百長にしか見えず、その評価に納得できないからだ。

とろサーモン久保田とスーパーマラドーナ武智が酒の席で暴言を吐いてたようだが、えみちゃんの審査は、本気で賞レースに取り組んでる人に対する冒涜であると判断されてもおかしくないため、僕は彼らを擁護したい。

news.biglobe.ne.jp


🙂まとめ

個人的には「見取り図」を推していたのだが、出順の関係もあり、点数が行き届かなかった点は悔やまれる。 ただし、トップバッターで600点台を叩き出したのは、他のコンビに多大なるプレッシャーを与えたであろう。 今後の活躍にも注目していきたい。

そして何より、霜降り明星!!!本当におめでとう!!!!!


🤔そんな事より、

敗者復活も面白かったね〜〜〜。(以下、僕が投票した内容)

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「たくろう」は初めて見たけど、めちゃめちゃ面白かった。

敗者復活は国民投票だから、どうしても知名度に左右される部分があって可哀想だけど、でもあれだけの笑いを誘ってたのだから、年末特番や来年以降にも期待していきたい。