W.T.

長野出身、関東在住のエンジニアです。

[なか憲人 @tokuniaru]

風来のシレンと婚活

[バクタ @gameoverbkt]

密かに作ってたプリキュアとストリートファイターヒロインのCV繋がり一覧の出番が遂に来たな

なんで出番が来るんだよ

[つんく♂ @tsunkuboy]

速報！リズム天国ミラクルスターズ、累計セールス100万本突破！（国内パッケージ版のみ集計）
御礼コメント書かせていただきました！

御礼文↓
1988年に地元大阪でバンドシャ乱Qを結成し、
インディーズバンドとしてライブデビューから始まりました音楽人生。
思えば、音楽のことをそこから勉強し始めたように思います。
単なる「音楽好き」「歌が上手い」「理論を学んだ」というものだけでは
音楽のプロで食べていくというのが明らかに違うということ知るのは
さらにもっと先のこと。
1992年に上京しメジャーシーンでもデビューし、
「人が感動するってなんぞや」、「いい歌の定義ってなんぞや」、
「売れる売れないの違いはなんぞや」、
「プロとはなんぞや」、「音楽ビジネスとはなんぞや」、
そういうことも随分研究し、学ぶことが出来ました。
その後は自身のバンドでもミリオンセールスとなるヒット作（『ズルい女』『シングルベッド』『いいわけ』etc）をクリエイトすることもでき、
プロデュースするグループでもミリオンセールスとなるヒット作（『LOVEマシーン』『恋のダンスサイト』『ちょこっとLOVE』etc）をいくつもクリエイト、プロデュースし、
単に音楽ファンやそのジャンルのマニア層だけでなく、
お茶の間に浸透しないとミリオンセールスというような
波が起きないということも経験してきました。

ルックスやダンスがよいってだけでもなく、
良い楽曲（アレンジ含めて）だけでもなく、
宣伝費に余裕があればってだけでもなく、
時代背景に刺さらないといけないんですよね。
運は大きい。

ですが、大事なのは、それでも根本的なメッセージやエネルギーに
振り向いてくれる（気がついてくれる）ファンが常に、
風向きが悪い時でも応援してくれているって事実。
ここなんですね。

つい風向きが悪いと、不安になるし、
風を追いかけてしまいたくなる。
そうなると本当に作ろうとしてた何かがぶれてしまう。

でも、その一番大事なことはさておき、風向きばかりが
気になる、そんなジレンマに追いやられる時も多々あるもんです。

今作「リズム天国 ミラクルスターズ」は、僕にとっての制作期間は
10年を超える期間、温めた作品です。

頭の中でああでもない、こうでもないと格闘し、
風にも煽られながら、信念だけを信じて、進んできました。

単に、「音楽を制作する」ということだけでなく、
僕の音楽人生において一番の気づきのポイントは「リズム」です。
リズムを真髄から体で覚えれば、日本人の音楽力は絶対に高くなる。
そう確信めいたひらめきがあり、ゲームの企画書を書いたところから始まりました。

その信念が曲がらないように支えてくれたのが、
任天堂の制作陣のみなさん、そして、弊社スタッフの作品への愛の力です。

そしてそんな制作陣営みんなの心を何より一番支えてくれたのが、
過去のいろんなリズム天国を愛してくださったファンのみなさんの
声援です。

こっちがブレそうになったら「あかんでつんく♂、信念は曲げたらあかん。
（リズム天国だけにね。笑）」
そうやっていつも叱咤激励してくださったからこそ、今作品でもこうして多くの方に愛して頂けたんだなと感じています。

昨今、オンラインやダウンロード、サブスクで楽しめる時代に、
パッケージ作品として国内100万本のセールスを達成出来たこと、
しかも首位（今作7度目）で通過出来たことも含め、
本当に心より嬉しいです。
日頃よりリズム天国シリーズをご愛好くださる皆様には感謝の気持ちでしかありません。

「この先もまだまだ僕にやるべきことがある！」と、
そんな気持ちにもなりました。
ということで、感謝の気持ちを伝えたく、
ついペンを取ってしまいました。

これからも時代のリズムに上手に乗って「ハイレベル！」と
賞賛いただけますよう、日々、精進いたします。
今後も長らくのご愛好のほど、何卒よろしくお願いいたします。

『リズム天国 ミラクルスターズ』
ミラクル プロデューサー
つんく♂

2026年9月18日
#リズム天国
#任天堂Switch
#Ado
#櫻井結衣
#Hotzmic
#SparklingEyes
#つんく

[小川製作所 | 製造業x経済統計 @OgawaSeisakusho]

もはや金型だけではないのでしょうね。

当社周辺でも、研磨業者、メッキ業者、スポット溶接業者などが続々と廃業しています。

「小規模事業者が倒産・廃業するのは新陳代謝が進んでいる証拠」という意見も聞きますが、果たしてそうでしょうか？

末端の小規模事業者でも社会を支える(本来は)価値の高い仕事をしている企業が多いです。

それだけ、日本の社会から多様なものを生み出す技術やノウハウが消失している事になります。

[W.T. @wata32bit]

@yuki_what 間違えて違う「オデッセイ」の方を見ちゃっても、どっちも名作だから問題ないな！

[W.T. @wata32bit]

そういえば、主演のマットデイモンの過去作の英題は「The MARTIAN」で邦題は「オデッセイ」。
今作の英題は「THE ODYSSEY」で邦題は「オデュッセイア」。
これもうわかんねぇな…

#オデュッセイア

[たてはま / CGBeginner @趣味独学映像クリエイター @cgbeginner]

マットデイモンが家に帰ろうとする映画(2015)
マットデイモンが家に帰ろうとする映画(2026)

[きくた @kikutainkisa]

こんな映画だった（ネタバレのない範囲）

[W.T. @wata32bit]

原作の古典のあらすじくらいは調べてから見たほうがいいかも。多分欧米の一般教養なので当然知ってるよね？という前提で話が進んでいくので。
みなさん桃太郎は知ってますよね？という感じイメージ。

[W.T. @wata32bit]

オデッセイ見た。ノーラン監督好きねぇ…苦難が…

[やねうら王 @yaneuraou]

AIを使って馬鹿になる人について考えるとき、「AIに頼ると頭を使わなくなる」といった話は、あまり本質的ではない。電卓が普及して暗算をする機会が減ったとか、Google Mapsのせいで道を覚えなくなったとか、その程度の話なら、人類は文字を発明した時点ですでに相当馬鹿になっているはずである。

もっと興味深い問題がある。

1983年、心理学者・人間工学研究者のLisanne Bainbridgeは「Ironies of Automation（自動化の皮肉）」という有名な論文を書いた。そこで指摘された逆説は、40年以上たった現在の生成AIにも驚くほどよく当てはまる。

機械が人間より上手にできる仕事を次々に自動化していくと、最後に人間に残されるのは何か。それは、機械がうまく処理できなかった例外的で、複雑で、判断の難しい仕事である。ところが、日常的な仕事を機械に任せれば任せるほど、人間はその仕事を自分で行う機会を失い、技能も状況理解も衰える。つまり、自動化が進むほど、人間の出番は減るのに、人間が出番を求められたときの仕事だけは難しくなる。Bainbridgeが「皮肉」と呼んだのは、この構造である。

たとえば、毎日100本のプログラムを書かなければならない人がいて、そのうち99本をAIが完璧に書いてくれるようになったとする。これは一見すると素晴らしい。しかし人間に回ってくる1本は、「なぜか本番環境でだけデッドロックする」「仕様書そのものが矛盾している」「二つの設計思想のどちらを採用するか判断しなければならない」といった、AIが処理できなかった難問になる可能性が高い。

つまり、その人は99本の普通のプログラムを書くことで本来得られたはずの訓練を失った状態で、100本中もっとも難しい1本だけを解かなければならなくなる。

これはなかなか意地の悪い仕組みである。

1995年、EndsleyとKirisは、この問題を「out-of-the-loop performance problem」として実験的に調べている。人間がシステムを直接操作する立場から、自動化されたシステムを眺めるだけの立場に移ると、単に操作技能が落ちるだけではなく、「いま何が起きていて、この先どうなるのか」という状況認識まで低下する。そして自動化システムが故障して突然人間に操作を返したとき、対応が遅れる。研究では、能動的な情報処理から受動的な情報処理へ移ることが、この低下の重要な原因として示唆されている。

これはプログラミングに限らない。部下が作った契約書を毎日チェックしている人は、長年のうちに「この条項は妙だ」という感覚を身につける。しかし契約書をAIが作り、AIがチェックし、人間は最後に「承認」ボタンを押すだけになれば、その感覚を獲得するために必要だった何千回もの小さな判断が消える。そして本当にAIが見落とすような珍しい契約上の問題が起きたときだけ、人間に判断が戻ってくる。

AIによる能力低下の恐ろしさは、「簡単な仕事ができなくなること」ではない。簡単な仕事を大量に経験することでしか育たなかった、難しい仕事を処理する能力まで失われることにある。

さらに厄介な問題がある。自分の能力が落ちていることを、自分自身が認識できなくなる可能性である。

心理学には「metacognitive calibration」という考え方がある。簡単に言えば、「自分がどれくらい正しいか」という自己評価と、実際の正答率がどれくらい一致しているか、という問題である。知識が多少不足していても、自分が何を知らないかを正しく認識できる人は比較的安全である。危険なのは、能力そのものより、このキャリブレーションが壊れることである。

2026年に『Computers in Human Behavior』に掲載された研究には、実に象徴的なタイトルがついている。

「AI makes you smarter but none the wiser」

直訳すれば、「AIはあなたを賢くするが、自分がどれほど賢いのかは分からなくする」といった意味になる。この研究では、LLMを使うことでLSAT型の推論課題の成績そのものは向上した一方、人々が自分の成績をどれだけ正確に評価できるかというメタ認知には問題が生じた。特に興味深いのは、AIリテラシーが高いことや自信が強いことが、必ずしも自己評価の正確さにつながらなかったという点である。

考えてみれば当然である。

AIなしで10問中6問解ける人が、AIを使うと10問中9問解けるようになったとする。このとき本人が観察できるのは「私は9問解けた」という結果だけである。しかし、その9問のうち何問が自分の能力で、何問がAIの能力なのかは、結果からは分離できない。

ここで、自分自身の能力を測るためのフィードバック系が壊れる。

筋力なら、100kgのバーベルを持ち上げられなければ自分の筋力不足はすぐ分かる。しかし、AIと一緒に100kgを持ち上げている状態では、自分が何kgまで持てるのか分からない。そしてAIの補助があまりに自然になると、そもそも「これは二人分の力で持ち上げている」という感覚すら薄れてくる。

私は、AI時代に本当に危険なのはここだと思う。

人間は無知であることには比較的耐えられる。「これは知らない」と自覚していれば、調べることができるからである。しかし、知らないという自覚そのものを失えば、調べるという行為も発生しない。

もう一つ、この問題を理解するうえで面白い古典的な実験がある。「generation effect（生成効果）」と呼ばれる現象である。

SlameckaとGrafは1978年の実験で、答えをただ読んだ場合と、自分で答えを生成した場合を比較した。すると同じ情報であっても、自分で生成したもののほうが、その後の記憶成績が良かった。これはさまざまな条件で確認された。

この現象をAIに当てはめると、少し嫌なことが見えてくる。

たとえば会議で「この新規事業の問題点を三つ考えてください」と言われたとする。五分間考えて、「市場規模」「競合」「人材」という三つを自分でひねり出す。その後ChatGPTに聞いたら、「法規制」「顧客獲得コスト」「既存事業とのカニバリゼーション」まで出てきた。この使い方なら、自分の思考にAIによる追加が行われる。

ところが最初から「問題点を10個挙げて」とAIに尋ね、その中からもっともらしい三つを選ぶだけになれば、自分が問題を生成する工程そのものが消える。

成果物だけを見れば後者のほうが立派である。だが、脳の中で起きたことはまったく違う。

これこそ、AIについて議論するときに「生産性」という指標だけを見てはいけない理由である。ある人がAIを使って以前の三倍の文章を書き、二倍のコードを書き、五倍の資料を作れるようになったとしても、その数字から本人の能力が向上したとはまったく言えない。極端な場合には、成果物の品質が上がるのと同時に、本人が単独で判断する能力は下がり、しかも本人にはその低下が観測できない、ということすら起こり得る。

そして、ここまで考えると「AIを使って馬鹿になる人」の特徴も少し違って見えてくる。

AIに質問する人が馬鹿になるのではない。AIに文章を書かせる人でもない。コードを書かせる人でもない。

AIが担当した認知過程と、自分が担当した認知過程との境界が見えなくなった人が危ないのである。

自分が考えたのか、AIが考えたのか。自分が理解したのか、理解しやすい説明を読んだだけなのか。自分に判断能力があるのか、AIが常に正解を横に置いてくれているから判断できているように見えるだけなのか。

この区別を意識的に維持できる人にとって、AIは恐ろしく強力な知的増幅器になる。

維持できない人にとっては、もっと恐ろしいものになる。

なぜならAIは、その人の能力を奪うときですら、本人には「以前より賢くなった」という感覚を与えることができるからだ。

だから、AIなんか使うな。

ちなみにこの文章は全文ChatGPTが書いた。

[W.T. @wata32bit]

物理ディスクの廃止といい、SIEはPlayStationをどうしたいんだろう？
自分ではコンテンツを作らずに、ライセンス料で儲ける純粋なプラットフォーマーになりたいのか。それこそApple Store見たいな。

[PlayStation @PlayStation]

An update from PlayStation Studios: After careful consideration, we have made the difficult decision to step away from collaborating with KOJIMA PRODUCTIONS on its project PHYSINT. We continue to have great admiration for Hideo Kojima's vision for the game.

Our relationship remains strong after three decades of industry-leading, genre-defining creative cooperation, and we look forward to continued close collaboration with Hideo Kojima and his award-winning independent studio in the future.

[みかみてれん @teren_mikami]

それでは、本日最後の映像です
こちらをご覧ください

遊びたいソフトはたくさんあるのに、遊ぶ時間が足りない
そんなふうに感じている方も、いらっしゃるのではないでしょうか

そこで私たちは、時間の「あたりまえ」を見直しました

新しい、“時間の概念”です

これまで24時間だった一日が、なんと48時間に
気になっていたあのソフトも、まだまだ遊び足りないあのソフトも
これまで以上に、じっくりとお楽しみいただけます

もちろん、これまでの24時間との互換性も確保しています

新しい“時間の概念”は、このダイレクト終了後、施行開始です。

[W.T. @wata32bit]

アルジュンのタックル、いろいろと既視感ある
#sf6

[Engiro＠機械の技術士 @EngiroYamada]

ニデックの「言った者負け」とはちょっと違うんですが、こんな「言った者負け」もあります。

[藤巻健史 @fujimaki_takesi]

何十回と説明しているが、パイパイインフレの発生原因をわかっていない

[W.T. @wata32bit]

switch2でエルデンリングをまたやってるんだが、今回はラダーン祭り開催前に赤獅子城の門番倒してジェーレンに会いに行ってみた。
想定のルートを無視して進めると、色々と発見があって良いね。

[マクシム @thksngy]

給料が安いと機械化が進まなくて非効率が放置されるのよ。

極論、人が安ければ自動ドアすら無くなる。人が安いから。
今は非効率なまま、機械化も進まず、低賃金の労働者が足りないって言ってる状態。

高賃金で、人手不足を技術で解決した企業が儲かる社会こそむしろ健全だよね。

[W.T. @wata32bit]

隻狼見て来たわ。
日常のシーンが追加されたり、後半の話の流れが整理されてたりしてちゃんと映画として再構成されてて良かった。
前半はダイジェスト感あったのでそこを耐えられれば…

[長谷川ういこ @uikohasegawa]

左右問わず金融政策に弱い方々がベッセント米財務長官の「円安やめろ、金利引き上げろ」という干渉を歓迎していますが、そもそも記事すら読んでないですよね？

「国債利回りの上昇は住宅や自動車のローン金利を押し上げ、家計や企業の金利コストを膨らませる…トランプ政権の逆風となりかねない」

→金利が上昇すると家計や企業の負担が重くなり、景気が悪化する。生活や経営が苦しくなり、人々の不満が高まる。米国はそれを避けたいから日本に「金利を上げろ」と迫っている。日本でも金利が上がれば同じことが起きるのですが、なぜベッセント発言を歓迎できるのでしょうか。

特に左派・リベラルを自認する政治家がこれを歓迎するのは意味不明です。金利の引き上げで景気をコントロールすることは、失業でコントロールするのと同じ。つまり労働者を景気の調整弁にするのです。労働者の味方を名乗るなら、これを認識しておくべきです。

さらに、金利を引き上げると、国債を多数保有している金融機関や富裕層に不労所得が多く入ることになり、格差が拡大します。全くもってこの発言を歓迎できる要素などありません。
https://t.co/wbYupbzdNs