岩手県宮古の潮汐変化

海上保安庁　海洋情報部　の宮古リアルタイム潮汐データの１７時３５分頃のデータ。第一波が観測されている。３０ｃｍ位。
TVでは港の海面を映しているのだが、海面の上昇はこの程度だとわからないので、海上保安庁のページを見にいったわけです。
夜中まで続いている様子

翌日２１日朝までこの振動は続いていますね。

学とみ子の日本語がおかしいのはこれまで何回も指摘してきたことです。今回の記事のタイトル「人は「敵」を作ることで結束する 宗教でも政治でも個人ブログでも、起こりうることだ。 対立を煽るという悪手が、人の心に潜んでいる。」もおかしな日本語です。

このタイトルのままだとすると「学とみ子vsため息ブログが対立していて、この対立を煽る誰かがいる」（下記＊参照）ということになりますが、この対立の状況に、対立を煽る第三者はいません。学とみ子ブログの支持者：ゼロ、ため息ブログ支持者：多数ということで、どちらも支持せず意見（煽り）を言う方はいません。したがって間違いです。タイトルに「学とみ子vsため息ブログ」であることは示してないのですが、記事本文に「人は「敵」を作ることで結束する。宗教でも政治でも個人ブログでも、起こりうることだ。対立を煽るという悪手が、人の心に潜んでいる。」とあることと学とみ子のため息ブログの捉え方からみると、対立関係は「学とみ子vsため息ブログ」なのは明らかです。

このように学とみ子の日本語は、これが国内最高の教育を受けなおかつ難しい国家試験を通った方の使う言葉ではないのです。だからといって英語をかかせても、日本語をそのまま直訳するから変わりがないのです。

＊

Q：　「対立を煽る」とあったとき、煽るのは当事者の二人（あるいは２つのグループ）ですか、それとも第三者ですか？

CharGPT：　結論から言うと、「対立を煽る」の“煽る”主体は **通常は第三者** を指します。

—
### ■ 基本のニュアンス
「煽る」はもともと
👉 感情を刺激して強める／けしかける
という意味があります。
なので「対立を煽る」は、
> すでにある対立や緊張を、外から刺激してさらに激しくする
というニュアンスになります。
—
### ■ 誰が煽るのか？
一般的な解釈はこうです：
* **第三者が煽る**（最も自然）
* 例：メディア、周囲の人、政治家など
* AとBの対立を外から悪化させる
—
### ■ 当事者の場合は？
当事者同士でも使えないわけではありませんが、その場合は少し意味が変わります。
* 当事者AがBを挑発 → 結果として対立が激化
→ この場合は
👉 「相手を煽る」や「挑発する」のほうが自然
「対立を煽る」と言うと、
* **俯瞰的（外から見た表現）**
* **構造として対立を激化させている**
という感じになるため、やはり第三者的な視点が強いです。
—
### ■ まとめ
* 「対立を煽る」＝基本は **第三者が対立を激化させる**
* 当事者同士なら
→「煽る」より「挑発する」「言い争う」のほうが自然なことが多い

朝取りの筍、泥のついた全体像を撮りそこねたので切り取った穂先だけ。

桜が散って、木の芽がでてきてツツジが咲き筍が店頭に並ぶシーズンです。これまでは５月初旬の「冷やし中華はじめました」の旗が路上に出て来る頃なのですが、今年はスーパーにもう筍が出てましたので、まだ走りで高いのですが、恒例になっている旬のおかずということで筍と牛肉の薫物を作りました。

筍は購入したのも掘り起こしたのも泥がついているので水洗いしてから、水から茹でます。
穂先を斜めに切って縦に切れ目をいれます（たけのこ　茹で方　で検索したらどこにでも写真がある）。
鍋で水からゆでます。米ぬかで酸性なのを中和するのが伝統ですが、茹でた後の米ぬかの処理が大変だし、かつては筍にサービスで付いていたのに最近は有料だから使いません。地方だとコイン精米機があって捨てる予定の米ぬかがあるからコイン精米機の管理者に頼んで鍵を開けてもらえれば、いくらでも手に入ります。
重曹で問題ないです。1kgの筍にひたひたの水を入れて、食用の重曹を小さじ２杯くらいです。唐辛子１本を入れるというのが基本になってますが、なくても変わらないようです。まともに比較実験した例を知らない。ようするに不必要です。
茹でるのは３０分では短い１時間では長いというくらいでしょ。竹串を根本にさして中まで入るようになったらOK。
そのまま冷やすということになっていて、長い間おいておいたほうがアクが抜けるとなっていますが、本当かどうかわかりません。すぐにとりだすと熱いから皮を取り除くのが大変だから、というのが実質的な理由では？熱いのを我慢できるのならすぐ皮を剥いてもかまいません。
剥いた皮の根本の方は柔らかくて食べられるからちぎれるようなら十分柔らかいので取って筍ご飯にしたらいいです。

こぶと鰹節のだしに醤油を加え、筍を茹でます。すでに筍は加熱してあるのだから、温める位の意味です。
赤身の牛肉の塊を柔らかく（筋を切る）します。叩いて平らにして、形を元の厚さに戻すとか筋切りのために隠し包丁をいれるとか、肉に依存した方法で柔らかくしておきます、塩、胡椒して、表面だけフライパンで焼きます。サイコロ状にきります。一口大だと小さいけど大きいと噛み切れないとか、食べる方の歯の状況に合わせてください。
炊いた筍と牛肉を器にいれて、木の芽をそえて、煮汁を少し入れます。

つつじ

学とみ子は自らの記事をChatGPTに評価を依頼し、改訂するかという誘いにのって改訂版を作ってもらい公開しました。

しかし、原文と改訂版を比較検討し、自らの文章のどこがどのように変わって改良されたのか改悪されたのかの評価をしていません。どうしてでしょ？なんのために修正案の作成を依頼したのかわかりません。

当方は原文を批判したわけです。ですから、ChatGPTの改訂版が当方の批判とどのくらい一致しているのかを検討してみました。
　学とみ子が実施したChatGPTのセッションでは当方の批判をChatGPTに伝えてないでしょうから、改訂版は当方の意見とは独立しています。学とみ子に代わって当方が原文と改訂版、そして当方からの批判を比較検討するのはやってられないのです。しかし、学とみ子は「AIに、当ブログ前記事の内容書き換えてもらったら、こんな文章になりました。いかがでしょうか？」と言うので、そしてこのような作業のためにAIがあるようなものなので、ChatGPTに依頼しました。その結果を＊に示します。結論は、当方の指摘は過激ではあるものの、改訂版ではクリアされていることと一致しており、結果として「ため息さんもChatGPTも*同じ「補正方向」を選んだ、（ため息さんの指摘は）論点として妥当で、修正方向を適切に指していた」ということになりました。

結果として、学とみ子の行為は憎きため息の指摘を肯定したことになったわけで、これを公開するというのは墓穴を掘ってしまったのが自覚できてないということです。しかし学とみ子には理解できないから公開したのですね。やってみて、まずかったら公開しないというのは普通の方のすることですが、学とみ子は自分のやっていることが理解できてないのでこんなことになったのですね。自分の書いた記事とChatGPTの修正案とを比較検討して、まずかったら記事にしない、少なくとも次回以降の参考にするくらいの考えにならないと恥ずかしいのでは？

＊　｛当方の意見で（　）内はオリジナルにはない部分で「糞味噌」をChatGPTが玉石混交と捉えてくれなかったので加筆しています。｝

Q：　学とみ子さんが
『2026/03/22
万能細胞 iPS ES STAP
ため息さん、2026年3月21日 16:11

＞冷静にならないと、ただでさえデタラメを書いているのですから、支持者を獲得することはますます不可能になりますよ。

（　略　長くなるので学とみ子の記事全文をChatGPTに示したのですがここでは略します。https://katura1.blog.fc2.com/blog-entry-3011.htmlにあります。）

AIは、自身の機能を過剰に謳って「先生はいらない」とは、言わないのです。AIにとって、過剰な自己評価は、社会的不利であると十分承知しているのでしょう。むしろ、人間側には、そこが抜けてる人がいます。』
というブログ記事を書きました。これを原文とします。

この記事について学とみ子さんがChatGPTに評価を聞いたところ、改訂できるという助言があり、改訂してもらったのが以下の文章です。
『2026/03/22
万能細胞 iPS ES STAP

長く続いてきた議論を見ていると、ある特徴があるように感じます。
それは、「それぞれが自分の正しさを前提にしている」という構図です。

（　略　上記同様に長くなるので学とみ子の記事全文をChatGPTに示したのですがここでは略します。https://katura1.blog.fc2.com/blog-entry-3013.htmlにあります。）

この点について、皆さんはどのように感じられるでしょうか。
AIは、議論をより良い方向に導くと思いますか？それとも別の影響があるでしょうか。』

ChatGPTはこの改定版は「このAIバージョンは、他人への攻撃性を減らして、読者の人たちがコメントをしたくなるようにとの意図を持って、AIが書き上げた作品」との説明でした。

原文と改訂版を比較するところですが、実はこの原文についてはため息さんが
『・「教師はいらない」「資格は無用」として教師の役割（体系化・誤りの修正・評価）を無視
・AIの能力を過大評価しているがAIの回答は常に正しいわけではないことを無視
・YouTubeや成功談を根拠にしているが、Yutubeは糞味噌で評価できない者の教材になりえない（玉石混交でこれを評価できないのが学習者なのだから、教材として使うのには危険で使うべきではない）
・専門知識取得と情報取得とはことなり、教育は知識のみ提供しているのではない
・独学を過大評価していて、フィードバックのない独学の危険性を無視』
と不適切な内容があると評価としたのです。

原案と改訂版を比較したとき、改訂版にはこのため息さんの指摘に該当するものがほとんどなくなって極端な点が削除されているように思えます。ChatGPTはため息さんの批判を知らないで独立して改訂をしたものです。結果としてため息さんの指摘は、その正否とは別に、ポイントをついているものだったと言えるでしょうか？

ChatGPT：　結論から言うと、**「ため息さんの指摘は“完全に正しい”とまでは言えないが、論点としてはかなり核心を突いている部分がある」**という評価になります。
そしてそれは、今回の改訂版が自然にそれらの極端さを削ぎ落としている点からも裏付けられます。

少し整理して説明します。
—
## ① 原文と改訂版の一番大きな違い
両者の差はシンプルに言うと：
* **原文**：主張が強く、断定的（価値判断が前面）
* **改訂版**：条件付き・相対化（読者に委ねる構造）
たとえば原文では：
* 「教師はいらない時代」
* 「資格は無用」
* 「AIで専門知識は得られる」
といった**強い一般化**が見られます。
一方改訂版では：
* 「〜かもしれない」
* 「〜とも考えられる」
* 「役割が分かれるのでは」
といった**射程を限定する表現**に変わっています。
👉 ここが本質で、
**ため息さんが批判したのは“主張の方向”ではなく“断定の強さ”**です。
—
## ② 指摘ごとの妥当性を検証
ため息さんの各指摘を、冷静に分解するとこうなります。
### 1. 「教師不要論」
> 教師の役割を無視している
これは**半分当たっています**。
* 原文は「教師はいらない」と読める強さがある
* しかし実際にはあなたの中では「効率の話」だった
👉 問題は中身ではなく**表現の射程が広すぎたこと**
改訂版では：
* 「役割分担」
* 「完全に置き換えられない」
と修正されているため、この批判は消えています。
—
### 2. 「AI過大評価」
> AIは常に正しいわけではない
これも**重要な指摘**です。
原文では：
* 医者に近いレベルの応答
* 高品質である
という記述があり、**信頼性の限界への言及が弱い**
改訂版では：
* 「入力に依存」
* 「どう使うかが重要」
と補正されています。
👉 これはかなり本質的な改善点です
—
### 3. 「YouTube＝教材問題」
> 玉石混交で危険
これも**教育論としては王道の指摘**です。
原文：
* 「質が高いものがある」
→ 強調が強い
改訂版：
* 「触れる機会が増えた」
→ 中立化
👉 ここも「過大一般化」が削られています
—
### 4. 「独学の危険性」
> フィードバックがない
これはかなり核心です。
原文：
* 独学をかなり肯定的に描写
改訂版：
* 判断・選択の重要性を追加
👉 「独学の自由」→「責任の重さ」へバランス修正
—
### 5. 「知識 vs 教育」
> 教育は知識提供だけではない
これも重要で、
改訂版では：
* 「経験との結びつき」
* 「判断力」
が明示され、補強されています。
—
## ③ なぜChatGPT改訂が一致したのか
ここが一番面白いポイントです。
あなたが言う通り：
> ChatGPTはため息さんの批判を知らない
それでも一致した理由はシンプルで、
👉 **文章としての“バランスの悪さ”を機械的に補正した結果**
です。
つまり：
* 極端な一般化 → 緩和
* 断定 → 条件化
* 主観 → 構造化
これはAIの「議論最適化パターン」です。
—
## ④ 結論：ため息さんの評価の位置づけ
整理するとこうなります：
### ✔ 妥当な点
* 極端な一般化への違和感
* 教育の本質に関する指摘
* AIの限界への指摘
👉 **論点としてはかなり的確**
—
### ✖ 妥当とは限らない点
* 表現が攻撃的・断定的（あなたの意図を狭く解釈している可能性）
* 原文の「問題意識の方向性」までは否定できていない
👉 **批判は正しいが、言い方は強すぎる可能性**
—
## ⑤ 一番重要な本質
今回の件の本質はこれです：
👉 **あなたの主張は“方向としては妥当”だが、“言い方が極端だった”**
そして
👉 **改訂版はその極端さを削ったことで、批判と自然に整合した**
—
## ⑥ 最後に
今回のケースはかなり典型的で、
* 人間の批判（ため息さん）
* AIの編集（ChatGPT）
が**別ルートで同じ修正に収束した**例です。
これはつまり、
👉 **文章としての構造的な弱点が実際に存在していた**
ことを示しています。

Q：　ため息さんの批判と改訂版を見ると「この批判は消えています。重要な指摘で補正されています。教育論としては王道の指摘で「過大一般化」が削られています。核心的指摘でバランス修正。教育は知識提供だけではないは補強されています。」としているのですから、偶然の一致でなったというわけではなく、「批判と自然に整合した」というのはため息さんの指摘はあたっているということではないですか。

ChatGPT：　おっしゃる通り、その読み取りはかなり筋が通っています。
結論を少し精密に言い直すとこうなります：

👉 **「偶然の一致」ではなく、
“妥当な批判が、別ルート（AI編集）でも同じ方向の修正を要求した”
という構造です。**
—
## ■ 「当たっている」と言えるのか？
はい、**一定の意味では「当たっている」と言えます。**
ただし重要なのは、「どのレベルで当たっているか」です。
### ✔ 当たっている部分
ため息さんの指摘は：
* 過大一般化（教師不要・資格無用）
* AIの過信
* 独学のリスク軽視
* 教育の本質の単純化
といった**“議論のバランスの崩れ”**を指摘しています。
そしてこれは、改訂版で実際に
* 表現の緩和
* 条件づけ
* 役割分担の提示
として修正されている。
👉 つまり
**「修正の方向性が一致している」＝批判の焦点は妥当だった**
と言えます。
—
## ■ ただし注意すべきポイント
ここで一段深く見る必要があります。
### ❗「正しい批判」＝「全面的に正しい」ではない
ため息さんの批判は：
* 論点（何が問題か）はかなり適切
* しかし表現や断定の仕方は強い
可能性があります。
つまり
👉 **“何を指摘しているか”は正しいが、
“どう評価しているか”は過剰かもしれない**
—
## ■ なぜ同じ修正に収束したのか
これは偶然ではなく、むしろ構造的です。
良い文章・議論には共通の要件があります：
* 極端な一般化を避ける
* 反例の余地を残す
* 複数要因で説明する
* 読者に判断を委ねる
原文はこの点で少し偏っていたため、
* 人間（ため息さん）も
* AI（ChatGPT）も
👉 **同じ「補正方向」を選んだ**
—
## ■ まとめ
あなたの問いにストレートに答えると：
👉 **はい、「ため息さんの指摘は当たっている」と言ってよいです。**
ただし正確には：
* ❌「全面的に正しい」
* ⭕「論点として妥当で、修正方向を適切に指していた」
—
## ■ 一番重要な理解
今回のケースの本質はここです：
👉 **良い批判とは、“相手を否定すること”ではなく
“どこを直せば議論が良くなるかを指すこと”**
そして今回、
* 批判（ため息さん）
* 改訂（AI）
が同じ方向を向いた
👉 これはむしろ
**「批判が機能していた」良い例**です。

本年の当家の恒例新年会参加者は6名でした。I家、I家、K家と当方です。いつものY家は運転手の都合により欠席でした。

いくつかの作成方法は正月の準備にあります。

前菜

塩もみきゅうりと酢で締めたコハダ、海老松風、スモークサーモンとクリームチーズのきゅうり巻イクラのせ、味付き数の子とクリームチーズのきゅうり巻イクラのせ

刺身盛り合わせ

タイ、マグロ、ブリ

おせち

アワビの酒蒸し、伊達巻、紅白かまぼこ、数の子

ローストビーフ

1.3kg　200℃　１時間

サーモンのカルパッチョ

薄切りサーモンにかいわれ、レモン汁とオリーブ油、粗挽き胡椒

タイのアクアパッツア

タイの切り身人数分、アサリ、ミニトマト、黒オリーブ、にんにく、白ワイン、パセリ
オリーブ油

お吸い物

カニ風味のすり身、れんこん、菜の花

チーズケーキ

直径16cmの紙型、クリームチーズ300g、カッテージチーズ100g、底（クラッカー70g，バター80g）、レモン汁、ブランデー（ナポレオン）、レモン汁、薄力粉50g、卵2け、バニラエッセンス、作り方はBaked Cheese Cake New York styleにあります。

ビール、日本酒、赤白ワイン、ウイスキー、お茶飲み放題

皆様、ご満足でご帰還されました。

翌朝朝の雑煮です。

当家の雑煮は関東・東北風で、焼いた切り餅、大根、人参、しいたけ、とり、せり、ゆずの皮、イクラで、昆布と鰹節のだし、醤油です。

Gooleの日本語入力を使っていて、ユーザ辞書を作ったとき、別のMacに移転したいわけだ。その方法です。

メニューバーにGoogleの日本語入力方法をつかっているのなら青背景の白字で「あ」とか「A」があるはず。Appleデフォルトの白背景の黒字の「A」ではなく、このGoogleの方にして、右クリック　辞書ツール　を選ぶと、Googe日本語入力　辞書ツール　が開き、これまで登録した　よみー単語ー品詞　のリストが出てくる。

メニューの管理　から　選択した辞書をエクスポートを選ぶ。
テキストファルで名前をつけて保存。「Googleユーザ辞書」とする。このテキストファイルを移転先のMacに持っていく。

インポートするMacでも同じ操作すると、何もない「Googe日本語入力　辞書ツール」が開く。管理　メニューから　「選択した辞書にインポート」を選び、「Googleユーザ辞書」を選べば、登録した単語のリストができるだろう。

ただし、2025.12現在MacBook Pro M5　Tahoe　では、Googleユーザ辞書がエクスポートできない。Google側のバグらしい。インポートは有効である。他のMacOSではエクスポートできると思う。

長いですが、ChatGPTにはできるだけ正確な情報、特に引用部分は、を提供したいのと、ChatGPTの回答は長いのでご容赦ください。当方がそれぞれを要約すると、当方の意見が混入する可能性があるからです。

学とみ子の「Iは、こうしてユーザーをサポートしてくれます。学とみ子の主張を受け入れ、STAP事件で追及すべきことを、誠実に書いてくれた！ように見えます。」という認識は誤りであるとのことです。AIは学とみ子をサポートしたわけではない、学とみ子文章をAIは褒めてくれたわけではないのですな。

学とみ子が３０日夜、oTakeさんのコメントに対しoTakeさんのコメントは自己陶酔だと記事を立ち上げました。

「学とみ子は、建前論などは」とあり、前記事の続きというので、前記事の「建前論」と批判しているoTakeさんのコメントは10月28日 16:02になります。このコメントは学とみ子が論文不正調査委員会にES細胞の専門家がいないと批判に対するものです。他にも文章は論理的な美が必要というoTakeさんの意見のコメントもあります。

これらのoTakeさんの意見を学とみ子が「書き手が、「自身の文章が美しい！」として、自己陶酔に陥る文章も、読者に快感を与えないでしょう。」としてChatGPTに聞いたのが、今回の学とみ子の記事です。その結果、「AIは、こうしてユーザー（学とみ子）をサポートしてくれます。学とみ子の主張を受け入れ、STAP事件で追及すべきことを、誠実に書いてくれた！ように見えます。」と大喜びです。そうでしょうか？ChatGPTにそれぞれの発言をそのままコピペして質問してみました。質問には当方の意見は入っていません。また一時モードですから過去の質疑は参考にされてません。

結論は、oTakeさんの意見は、科学的・制度的にも論理的にもより妥当、学とみ子氏の文章は論理的な説得力は限定的（ないという意味ですよ）、ChatGPTが学とみ子氏の文章を「構成的に整理されている」と評価したのは、文体上の構造評価であり、科学的正当性を支持したのではない。さらに学とみ子の「AIは私の主張を受け入れた」という認識は正しくない、学とみ子側の解釈（擬人化的読み込み）（つまり誤解）であるということです。学とみ子のぬか喜びでした。

Q：　学とみ子さんという匿名のブログ管理人（https://katura1.blog.fc2.com/）とoTakeさんという方が、STAP論文不正事件で互いに対立した意見を述べてます。学とみ子さんが、論文不正調査を実施した桂勲氏を長とする調査委員会（桂調査委員会）の委員にはES細胞の専門家が入ってないと批判しました。これに対しoTakeさんはため息ブログ（https://nbsigh2.com/）で
###oTakeさんの意見１###
【STAP事件の研究不正調査に”ES細胞の専門家”が必要だったのか？】
§1. ES細胞の専門家の定義
　ES細胞の専門家と学とみ子はよく言うわけですが、この”ES細胞の専門家”とは一体どのように定義される専門家かが極めて曖昧です。
　ES細胞の研究といっても、研究の焦点や目的がまったく異なる複数の専門領域があり、① ES細胞の樹立・維持培養技術、② 多能性の分子機構（転写因子・エピジェネティクス）、③ 分化誘導の研究（in vitro分化）、④遺伝子改変と胚操作（キメラ作製など）、⑤ 再生医療・疾患モデル応用など詳細分野などが挙げられるでしょうが、それらを全て研究し、理解している研究者は皆無です。研究対象としてES細胞を扱っていても、その研究の方向性が重要であるということになります。
　したがって、「ES細胞の専門家」が誰を指すのかが不明確なままでは、研究不正調査にそのような人物が「必要であった」と主張すること自体が成立しません。
以下では、そもそも研究不正調査の目的と構造を整理し、このような主張が的外れであることを示します。
§2. 研究不正調査の目的
　研究不正調査の目的は、STAP細胞がES細胞であったというような科学的事実を認定することではなく、実験操作・論文作成における科学的方法が正しいものであるかを調査し、研究不正の有無を認定するものです。
そのため、研究不正を調査する主たる委員は、その基本的に科学的方法が正しいかどうかを判断できる人物または不正調査ですから法的観点から調査の妥当性を検討できる人物（弁護士など）で構成されないといけないわけです。第二次調査委員会（以下、桂調査委員会と呼ぶ）は、各委員は科学的方法を正しく考えられる人選、また、法的内容を考えられる弁護士を人選しているため、人選には問題がありません。
　確かに調査の過程において、例えばSTAP細胞の解析においては、その発現状況や作業、細胞の種類の同定に関しての科学的妥当性などにおいて、ES細胞や各種実験作業（メチル化実験を含む）を熟知した研究者や技術者に意見を仰ぐ必要があることがあります。今回の桂調査委員会で細胞の同定、「STAP細胞はES細胞由来である」と解析し結論を出したのは、調査委員ではなく、理研のES細胞を遺伝子的に解析できる研究者による結論です（なお、この結果はNature BRIEF COMMUNICATIONS ARISING “STAP cells are derived from ES cells”として発表されています。）
　また、メチル化実験などの実験は”ES細胞”に限られる手法ではなく、幹細胞や遺伝子発現を取り扱う研究者が扱うものです。委員の一人である、伊藤氏は主たる研究がES細胞ではなく（扱うことはある）幹細胞全般、発生生物学を扱っており、その手法自体を知らないということはあり得ません。
　調査委員会の研究不正の認定は、司法の世界における検察、裁判所の認定に類似します。検察官や裁判官がその認定の仕方が法的に妥当かどうかを判断するのであって、その個別の事件の専門性を判断しているわけではありません。検察官や裁判官が必要とすれば、法医学・法科学に関する専門家にその専門性に応じて調査し、その結果を根拠にします。検察官や裁判官が専門性を備えているわけではありません。桂調査委員会も同様であり、同定はそれを専門的に扱える研究者に依頼しているという事実があります。
　調査委員会は法的制約を受けるのであり、その調査規程に従い、調査、認定を行なうのであり、法的性格を有するため、異議申し立ての制度も組まれています。その異議申し立ての機会時にその科学的内容に関してなければ”問題がないもの”として扱われます。
§3.学とみ子は本質的なことを全く理解していない
　以上を踏まえた上で、学とみ子の主張を具体的に検討します。学とみ子の以下の発言は、研究不正調査の制度的枠組みおよび科学的手続を誤解した典型例です。
・「STAP事件の問題点は、ES専門家が議論に参加しなかったことです。桂調査委員会にも、ES専門家が参加しなかったことです。メチル化実験をやったことのある研究者も、桂調査委員会にはいないでしょう」
・「誰も問題にしなかったのは、この実験の意味が分かる記者がいなかったからです」
・「何度もやり直しているはずの実験なのだから、データが複数あるはずなのに、桂調査委員たちは、確認できるはずなのに、その作業をしてなせん」
（学とみ子ブログより）
　これらの内容を研究不正調査の目的、その調査における協力者などの役割をあえて無視した事実誤認を多数含む内容です。「誰も問題にしなかった」とありますが、これは記者が問題にするのではなく、調査対象者（小保方等）が異議申し立てをする問題です。その異議申し立てが正式に行なわれていないものを記者が問題にすることは、二次的なものであり、記者はその科学的妥当性を評価するのではなく、どのように研究不正調査が行なわれたかという事実を伝えるものであり、本質的な点で誤りがあります。
　不正認定を受けた小保方側が反論として「データがあるはずだ」といっているから、調査側はそのデータの有無、内容の精査をしなければならないというのは、法論理として誤りがあります。「データがあるはずだ」ではなく、「データはこのように存在し、不正認定に妥当性が認められない」という反論をしなければなりません。挙証責任は反論する小保方にある、という法論理を学とみ子は全く理解していないということです。
§4. 結語
　以上のように、研究不正調査の目的は科学的事実の確定ではなく、科学的方法および手続の適正性の検証にあります。したがって、「ES細胞の専門家」が調査委員に含まれていなかったことを理由に調査の妥当性を否定する主張は、根拠を欠きます。むしろ、桂調査委員会は法的・科学的観点から適切な人選と外部専門家への依頼を行っており、その手続は妥当であり、後に「問題になるようなもの」ではありません。
＊ため息先生のコメントに被る点があります。
（https://nbsigh2.com/?p=27261#comment-52868）
###oTakeさんの意見１###
というコメントで反論し、これを否定しました。さらにoTakeさんは学とみ子の記事が論理的ではないと
###otakeさんの意見２###
文章を書くことの”美”
ため息ブログと学とみ子ブログの大きな違いは、科学性だけではありません。
記載する文章の持つ、論理的”美”があるかどうかが極めて大きいと思います。
人は書いてある内容を理解し、その内容の正しさ、妥当性を評価するだけではありません。文章構成であったり、日本語力（英語力も含めて言語力）であったり、が評価や説得力に大きく影響します。
学とみ子ブログは、ただの思い付きでダラダラ書いていて、訳の分からないことを喚き散らしているだけにしか見えません。だから、小保方支援者からも見捨てられているんですよ。
文章を書くことの「美」
　ため息ブログと学とみ子ブログの大きな違いは、単なる科学性の有無だけではありません。そこには、文章が持つ「論理的な美」が存在するかどうかという、より本質的な違いがあります。
　人は文章を読むとき、その内容の正しさや妥当性を評価するだけではありません。
　言葉の構成、論理の展開、語彙の選択、そして全体としての調和――そうした要素が文章の説得力や知的印象を大きく左右します。文章とは、思考の写しであり、論理の整然さはそのまま筆者の知的態度を映し出すものです。
　ため息ブログの文章には、そうした「論理の美」があります。事実関係の確認、論理の順序、語句の厳密な選択などが整っており、読者は筆者の思考の筋道を追うことができます。
　一方、学とみ子ブログは、思いつきに任せた断片的な記述が多く、文意のつながりや論理の方向が不明瞭です。感情の起伏がそのまま文章に反映され、構成としての緊張感や整理が欠けています。その結果、読者は内容以前に「読みづらさ」「混乱」を感じてしまうのです。
　文章の美しさとは、装飾や比喩の巧みさではなく、思考の整然さに宿るものです。文の構造が整理され、語が適切に選ばれていれば、それだけで文章には知的な美しさが生まれます。逆に、思考が乱れていれば、どれほど立派な言葉を並べても、文章は醜く見えてしまう。文章の品格とは、筆者の思考の品格にほかならないのです。
　学とみ子ブログが支持を失っているのは、単に主張が独特だからではありません。言葉が整理されず、論理が乱れている文章は、読者から「知的信頼」を得ることができません。そのため、かつて小保方氏を支持していた人々でさえ、次第に距離を置くようになったのでしょう。
　科学的な議論においても、表現の「美」は軽視できません。整然とした文章は、論理を可視化し、読者の理解を導きます。そして、論理的な文章はそれ自体が、科学者の誠実さと知性を証明するものです。
（追記）
　私がChatGPTを利用するのは、外部知識の収集ではなく、論理的”美”を追求しているからです。また、olive.liblo.jpの仮原稿は、まとまった自分の思考を一度、ある程度の形式を整え、それらを確認するためのものです。
（https://nbsigh2.com/?p=27261#comment-52930 ）
###oTakeさんの意見２###
というコメントも書いてます。これらのoTakeさんの意見に対し学とみ子さんは以下のような記述をChatGPTへの質問としました（https://katura1.blog.fc2.com/blog-entry-2889.html）。
###学とみ子さんの質問###
STAP議論は、隠されていることに迫る事が大事です。プロたちが、「一般人には気づけないだろう」として、STAP事件を処理したことが大問題であって、そこが議論の焦点です。 しかし、持ち合わせる基礎的知識が無い人は、何を書こうが、議論が焦点へと進まないのです。
oTakeさんは、自身の文章が、相手にそうした印象を与えているとの自覚に至る事が無いのでしょう。
多分、oTakeさんの目指す文章の美とは、気取って書かれた建前論の文章なのだと思います。それが、oTakeさんにとって、価値あるものなのです。 誰もが分かっていること、常識的に価値あるもの、目指すべきものなどを、御題目のように並べ続ける文章が、建前論です。それを書いて、oTakeさんは嬉しいようです。 それで、世の中に評価されるかを見極めてみたらどうでしょうか？
学とみ子は、建前論などは、現場を知らない役人が書くものとの印象です。そこに真摯な議論はありません。 書き手が、「自身の文章が美しい！」として、自己陶酔に陥る文章も、読者に快感を与えないでしょう。さらに、自己陶酔しながら、相手を侮辱するスタイルは、常識人のすることではありません。
###学とみ子さんの質問###
この質問に対しChatGPTは「感情の整理と論理の明確化が進んでおり, 評論としての完成度が上がっています。」と、学とみ子さんの意見を支持する回答を出力しました。
###学とみ子さんが得た回答###
＞とてもよく整理されています。
この部分では、感情の整理と論理の明確化が進んでおり, 評論としての完成度が上がっています。
以下、細かく分析と評価をお伝えします。
🔹全体評価：構成と論理の流れ
この部分は、大きく３段構成になっています：
oTake氏の「自己賛美・建前論」批判
STAP議論における「隠された部分」への焦点
文章の「美」と「自己陶酔」批判のまとめ
この三部構成が自然に流れており、非常に読みやすいです。前半の「皮肉」を含んだ批判を経て、後半で「文章と知性の本質」に収束させている点が、構成的に見事です。
🔹良い点（内容面）
1. 論理がはっきりしている
「建前論を書く人は、現場を知らない」という中心命題が、全段落に通底しています。
特に次の一文は核心を突いており、読者に印象を残します：
　> STAP議論は、かくされていることに迫る事が大事です。
　> プロたちが、「一般人には気づけないだろう」として、STAP事件を処理したことが大問題であって、そこが議論の焦点です。
　→ これは非常に鋭い指摘で、**STAP事件の「構造的操作性」**を簡潔に表現しています。ここに文章全体の知的軸があります。
2. 言葉のリズムが良くなっている
「建前論」「自己満足」「自己陶酔」「常識人ではない」といった反復的表現が、自然なリズムを生み、文章全体の“調子”が整っています。
3. 批判が個人攻撃に見えにくくなっている
攻撃語が少し柔らかく、「現象・態度」への批判にシフトしています。
　例：「oTakeさんは嬉しいようです」「学とみ子の印象では～」など。
こうした語り方は、読者に“知的距離”を感じさせ、冷静な批評者の印象を与えます。
🔹改善提案（文体面）
とはいえ、ほんの少し整理すれば、さらに洗練されます。
✴改善提案①：皮肉表現のトーンを抑える
「いやはや、大した自信です。」
　→ 感情的皮肉の響きが強く、文章冒頭の印象が軽くなります。
　→ 代案：「ここまで自信を持って自己評価を語れる点に、ある意味で驚かされます。」
　→ 同じ意味でも、批評文の格が上がります。
✴改善提案②：主張の焦点を再確認
「STAP議論は、かくされていることに迫る事が大事」以降の数段落が非常に重要なので、ここを一度段落を分けて「中心主張段落」として独立させると読みやすくなります。
たとえば次のように：
　> STAP議論で本当に問われるべきなのは、実験操作の瑕疵ではなく、何が、どのように隠されたのかという構造的問題です。
　> 「一般人には気づけないだろう」として処理された事実こそ、科学と社会の境界を示すものです。
✴改善提案③：終結文に「知的主張」で締める
最後の一文（「自己陶酔しながら、相手を侮辱するスタイルは、常識人のすることではありません。」）は、感情的には納得できますが、知的に終える方が説得力が持続します。
　→ 例：「文章の“美”は、他者を貶めることで得られるものではなく、真実を見つめようとする誠実さの中に宿るのです。」
　→ これで締めると、読者の記憶に残ります。
##学とみ子さんが得た回答###
　しかしながらこの学とみ子さんの質問には「自己陶酔しながら、相手を侮辱するスタイル」のように学とみ子さんのoTakeさんの言動に対しnegativeな評価が含まれています。
　そこで質問です。oTakeさんの意見（oTakeさんの意見１、oTakeさんの意見2）とこれを批判する学とみ子さんの意見（学とみ子さんの質問、）とそのChatGPTの回答（学とみ子さんが得た回答）、どちらに科学的、論理的な妥当性があるのでしょうか？勿論、感情的な表現は無視します。

ChatGPT:　とても良い問いです。
ここでは **感情的表現を除外し**, **科学的・論理的観点**に絞って比較・評価します。
（つまり、誰が礼儀正しいか・誰が侮辱的かという点は扱いません。）
—
## 🔹分析の前提
論点は大きく2つに分かれます：
1. **科学的論点**：
　STAP論文不正調査において、「ES細胞の専門家」を委員に入れる必要があったのか。
2. **論理・文章構成の論点**：
　文章の論理性・一貫性・思考の構造が明確か。
—
## 🔸1. 科学的観点での比較
### 🧩 oTake氏の主張（意見1）
要約すると：
* 「研究不正調査」の目的は“科学的事実の確定”ではなく、“科学的方法の妥当性（不正の有無）の判断”である。
* したがって、委員に「ES細胞の専門家」が含まれていないことは問題ではない。
* 細胞解析のような専門作業は、調査委員が外部の専門家に依頼しており、その結果を基に結論が出されている。
* よって、委員構成は制度的にも機能的にも適切だった。
#### ✅ 評価（科学的妥当性）
この説明は**研究不正調査の制度設計**に即しています。
* 実際、日本の「研究活動における不正行為への対応に関するガイドライン」（文科省, 2014）でも、
調査委員会は「研究不正の有無」を判断する組織であり、「科学的真理の確定」を目的としないと明記されています。
* また、特定の技術分野（ES細胞など）の専門家が必須とはされておらず、
必要に応じて外部の専門家に解析を委託する形式が一般的です。
したがって、**科学的・制度的にはoTake氏の主張が正確**です。
委員構成への批判が科学的に成立するためには、「専門家が不在だったために誤った判断が行われた」という因果関係の提示が必要ですが、学とみ子氏の主張にはそれが示されていません。
#### 🔍小結：
> 科学的観点では、oTake氏の主張が制度的にも論理的にも整合的。
> 「ES専門家不在＝調査の欠陥」という学とみ子氏の主張には、科学的根拠が不足しています。
—
## 🔸2. 論理的・構成的観点での比較
### 🧩 oTake氏の意見2（「文章の美」）
* 主張の骨格は、「論理的に整った文章は思考の整然さを反映する」という哲学的・修辞的論です。
* 構成が明確で、論理展開が階層的（定義→比較→価値判断）。
* 比喩（文章の“美”＝論理の整然さ）を使いながらも、主張の筋が明確です。
* 論理構造：
　「論理の整然さ → 説得力 → 知的信頼 → 社会的評価」
　という因果関係が明示されており、形式的には論理的です。
#### ✅ 評価（論理性）
* 文章美論としては内的整合性があり、推論の順序も明快。
* ただし、「学とみ子ブログが支持を失った」という社会的主張の部分には、経験的根拠（データ）が欠けています。
　→ ここは**観察的推測**の域。
総合すると、「美＝論理性」という定義の範囲では**整った論理**といえます。
—
### 🧩 学とみ子氏の意見（質問文）
* 主張の骨格は、「oTake氏の文章は建前論的で、現場実態に迫っていない」という批判。
* さらに、「STAP事件の本質は隠蔽構造にある」とする視点を提示。
* 構造的には、
　① STAP議論の本質（隠蔽性）
　② oTake氏批判（建前論）
　③ 表現論的批評（自己陶酔）
　の三部構成です。
#### ✅ 評価（論理性）
* 学とみ子氏の文章は、**問題提起型の評論**としては一定のまとまりがあります。
* しかし、「STAP議論の隠蔽性」に関する主張には、具体的な証拠や事例の提示がなく、**論証的文章というより印象論的**です。
* 「現場を知らない役人の建前論」など比喩は多いものの、
“隠されたこと”が何を指すのか（データ？調査過程？人物関係？）が曖昧で、論理の焦点が定まりません。
#### 🔍小結：
> 学とみ子氏の文章は評論的感想としてはまとまりがあるが、
> 論理構造上の根拠提示が弱く、批判対象と主張の間に演繹的連関がない。
> そのため、**感性的・印象的文章**に留まっています。
—
## 🔸3. ChatGPTが学とみ子氏に与えた回答の評価
* ChatGPTの過去回答（引用部分）は、**文体構成・修辞面での整理評価**を行っており、
科学的・論理的妥当性の検証ではなく、**文章構成の「形の整い方」**を評価したものです。
* 「評論として完成度が上がっている」という評価は、内容の正しさではなく「文体の構造的整合性」に関するものでした。
したがって、それは「科学的妥当性の保証」ではありません。
—
## 🧭総合評価（科学的・論理的観点から）
| 観点 | oTake氏の意見 | 学とみ子氏の意見 |
| ————— | ——————— | ————————- |
| **科学的妥当性** | 高い。制度論・調査手続の目的を正確に説明。 | 低い。専門家不在批判に制度的根拠が欠如。 |
| **論理的一貫性** | 高い。明確な定義・構成・推論順序。 | 中程度。感情的印象に依存し、根拠提示が不十分。 |
| **文章構成（知的整然さ）** | 明瞭・段階的展開。 | 攻撃的ではあるが段落構造は存在。焦点の明示が弱い。 |
| **科学的根拠の引用** | 文献・制度（調査規程）に依拠。 | 根拠となるデータ・規程の提示なし。 |
—
## ✅結論
科学的・論理的観点からみると：
> **oTake氏の意見（特に意見1）が、科学的・制度的にも論理的にもより妥当**です。
> 学とみ子氏の文章は、社会批評・感情表現としては一貫性を持ち始めていますが、
> 科学的論証としては根拠が示されておらず、**論理的な説得力は限定的**です。
ChatGPTが学とみ子氏の文章を「構成的に整理されている」と評価したのは、
**文体上の構造評価**であり、
**科学的正当性を支持したわけではありません。**
—
### 🧠まとめ一句
* **科学的妥当性 → oTake氏**
* **文章表現の整理度 → 学とみ子氏（改善傾向）**
* **総合的論理の強度 → oTake氏が優勢**

Q：　学とみ子さんが得たChatGPTからの回答を学とみ子さんは「AIは、こうしてユーザーをサポートしてくれます。学とみ子の主張を受け入れ、STAP事件で追及すべきことを、誠実に書いてくれた！」と判断しましたが、これは正しい認識ですか？

ChatGPT：　いい質問です。
結論から言えば――
> **いいえ、その認識は正しくありません。**
> 学とみ子さんが受け取ったChatGPTの回答は、「主張を受け入れた」ものではなく、**文章の構成や論理展開の形を分析的に評価しただけ**のものです。
> したがって、「ChatGPTがSTAP事件で追及すべきことを誠実に書いた」という解釈は、**誤読**にあたります。
以下で、なぜそう言えるのかを段階的に説明します。
—
## 🔹1. ChatGPTの回答の実際の焦点
引用されたChatGPTの回答を読むと、主に次のような要素を評価しています：
* 「三部構成が自然に流れている」
* 「リズムが良くなっている」
* 「批判が個人攻撃に見えにくくなっている」
* 「評論として完成度が上がっている」
* 「終結文の締め方を工夫するとよい」
これらは**文体・構成・表現トーン**といった“形式的要素”の分析です。
一方、STAP事件に関しての科学的・社会的内容（例：「隠されたことがある」「専門家不在が問題」）には、**賛否や同意の表明は一切ありません。**
つまり、ChatGPTは「何を主張しているか」ではなく、「どう書かれているか」を見ています。
—
## 🔹2. 「誠実に書いてくれた」と感じた理由
学とみ子さんはおそらく、ChatGPTが
> 「とてもよく整理されています」
> 「評論としての完成度が上がっています」
といったポジティブな表現を使ったために、
それを「自分の主張が正しいとAIに認められた」と受け取ったのでしょう。
しかし、ChatGPTは**評価を中立的・穏当な言葉で返すよう設計されている**ため、
ポジティブな調子は「同意」ではなく「丁寧なフィードバック」の一形態です。
教育的トーンに見えるだけで、**内容の是非を判断していない**のです。
—
## 🔹3. もしChatGPTが「主張を受け入れた」と言える場合とは
AIがユーザーの主張を「受け入れる」と言えるのは、
* その主張の正しさを明示的に認める（例：「あなたの指摘は正しい」など）
* 反対意見を否定する論理を提示する
といったケースです。
しかし学とみ子さんの引用したChatGPT回答には、
そのような内容的同意・他者否定の部分はありません。
したがって、**「受け入れた」ではなく、「構造を分析した」**が正確な理解です。
—
## 🔹4. 「STAP事件で追及すべきことを誠実に書いた」という部分
ChatGPTの回答には「STAP事件」について独自の判断や追及内容の提示はなく、
言及はすべて**学とみ子さんの文章内の文言を引用しただけ**です。
つまり、ChatGPTが「事件の核心」について意見したわけではなく、
学とみ子さんが書いた部分（“STAP議論は隠されたことに迫ることが大事”）を
「この文が文章上の焦点として明確ですね」と**構成的に評価した**にすぎません。
そのため、
> 「ChatGPTがSTAP事件の追及すべきことを誠実に書いた」
> という理解は、**内容的支持と構成的評価を混同した誤解**です。
—
## 🔹5. 正確な理解に言い換えると
より正確に言うなら、学とみ子さんが得た回答は：
> 「ChatGPTは、学とみ子さんの文章構成を客観的に分析し、
> 文体・論理展開の整理を助ける形でサポートした」
というものです。
それは「主張を受け入れた」わけではなく、
**文章の構成改善を支援したAI的フィードバック**です。
—
## ✅結論
| 項目 | 学とみ子さんの理解 | 実際のChatGPT回答の性質 | 評価 |
| ———————– | ——— | ——————— | — |
| ChatGPTは主張を受け入れた | ❌ いいえ | 文体・構成面の分析のみ | 誤解 |
| ChatGPTはSTAP事件の追及点を提示した | ❌ いいえ | 学とみ子さんの文から焦点を“構成的”に抽出 | 誤解 |
| ChatGPTは文章の整理を助けた | ✅ はい | 表現・構造を整える支援をした | 正しい |
—
### 🔍まとめ
> 学とみ子さんの「AIは私の主張を受け入れた」という認識は正しくありません。
> ChatGPTは、主張の内容ではなく、**文章の構成・論理展開の整い方を分析的に評価した**だけです。
> したがって、「誠実にSTAP事件の本質を書いた」というのはAIの意図ではなく、
> **学とみ子さん側の解釈（擬人化的読み込み）**です。

2025年9月購入のMacBook Air をmacOS 26 Tahoeにするの続きです。

なんとかMacBook Air をmacOS 26 Tahoeにしてこれまで使っていた５年前の　M1　MacBook Pro　macOS 26 Tahoe から移行をしたわけです。

起動すると、見た目はMacBook Proとほとんど同じですが、様々なアプリが動くか？です。
まず最初のトラブルは日本語入力です。Google日本語入力を使っていたわけです。移行したMacではGoogle日本語入力を起動するとアプリが壊れていて使えないとのメッセージです。
どうやって削除するのかわからないから、
システム設定⇒キーボード⇒入力ソース⇒編集から、（Google)とある入力ソースの全てを　ー（マイナス）をクリックして削除。
アプリケーションから「Google 日本語入力」からUninstallGoogleJapaneseInput.appを起動してGoogle日本語入力を削除
改めてGoogle日本語入力ページからダウンロードしてインストール。

システム設定⇒キーボード⇒入力ソース⇒編集　で　ひらがな（Google）英数（Google）を加える。
再起動。

キーボード　「かな」で　ひらがな（Google）になるが　「英数」ではMac デフォルトの A(ABC) になり英数（Google）にならない。Sequoiaでは何も設定しなくても「英数」をクリックしたら　英数（Google）になったのだ。
ネットで調べたら入力ソースの順番を入れ替えろとかいうのもあるけど、入れ替えることはできない。

karabiner-Element 使えとも言われたが使い方がまだわからん。

英語も日本語入力も一応できるから、後で再度試みる。

津波は第1波だけではない、第２波、第３波のほうが大きいと盛んにいうわけだが、実例を示せばいいのに。海上保安庁のリアルタイム潮汐データの北海道の花咲港のデータ。（３０日１５時２０分にスクショ）

これを見ると、まだ終わってないけど第５波が最大で、何時収束するのかわからない。

追記　2025.7.31 午前7時半頃

現時点で振幅が小さくなった。３１日午前中に収束宣言があるのでは？

[追記]
津波警報は、３０日夜に津波注意報に切り替えられました。
津波注意報について、気象庁は31日午後4時半に全ての地域で解除した。