GPT-5（４）

GPT-5（３）からの続き

以前にもこのようなクロスワードパズルを読み込ませて解いたことがあったけれど最終的にはうまくいかなかった。そこで，GPT-5の能力テストのために再度チャレンジしてみた。

結論から言えば，タテのカギ，ヨコのカギのテキストは読み込める。タテヨコのカギの文字数が間違っていたが，この画像だと盤面の数字が読めないのでわからないと主張した。そこでこちらでデータを手入力した結果，カギごとの正しい文字数と正解に到達できた。

図：日経日曜版のクロスワードパズル（2025.8.10撮影）

Ｑ（koshix）：

（画像ファイルを添付して）

あなたはクロスワードパズルのルールがわかっていますか？

Ａ（ChatGPT-5）：

はい、わかっています。

前提として、いまの画像のような日本のクロスワードはカタカナで1マスに1文字入れる形式が一般的です。要点だけまとめます。

・ヨコ／タテのカギに対応する答えを、番号の付いたマスからヨコは左→右、タテは上→下に埋める。

・黒マスは区切り。答えは黒マスか盤外で終わる。

・交差するマスは同じ文字になるように整合させる。

・**濁点・半濁点・小書き文字（ッ・ャなど）・長音符（ー）**は、原則ひとマスに1文字として入れる（※出題紙の流儀で「ウイ」と表記させることもあり）。

・カギの末尾にある**「○○○」の丸の数が字数**を示す場合がある。

・盤面の一部を指定して最終キーワードを作るタイプもある（今回の紙面では下部に前回の答えが出ていますね）。

このルールで、画像の問題も一緒に解けます。

「ヨコ1から順に」か「埋めやすい固有名詞から」など、どの進め方がよいですか？

Ｑ（koshix）：

では添付ファイルの画面の問題を解いてください。解く順番はあなたの自由なので解きやすいように考えてください。

Ａ（ChatGPT-5）：

了解。まずは「固有名詞で一意に決まるもの → ことわざ/定義語 → 地名」の順に当てていき、交差で曖昧さを潰す方針で解きます。以下、答えと根拠を簡潔に添えます（カナ表記）。

（回答略）

Ｑ（koshix）：

間違っているので最初から順を追ってやり直しです。

たてのカギ，よこのカギの問題番号ごとに何文字のカタカナが入るのかを図から読み取って一覧にしてください。

Ａ（ChatGPT-5）：

すみません、まず盤面のマス数（黒マス配置）が正確に読めないため、このままでは字数一覧を作るとまた誤りが出ます。
（写真が少し遠く、格子と小さな番号が潰れて見えます。）

正確にやるため、どちらかお願いします：

１．盤面だけをアップで撮り直し（枠全体＋各マスの番号がくっきり見える解像度）

　— これなら私が図から読み取り、

　　・ヨコ1〜18：各エントリのマス数

　　・タテ1〜17：各エントリのマス数

　　を一覧にしてお返しします。

２．あるいは次の黒マス座標情報を教えてください（例：6×6なら「(1,3)(1,5)…」のように行列番号）。

　— 情報をもとに私が盤面を再現し、字数一覧を作成します。

どちらでも対応できます。精度最優先で進めたいので、少しだけお手数をください。

Ｑ（koshix）：

ではこちらでヒントを与えます。

7x7のマスがあって，(y,x,m)で情報を与えます。mはヒントに対応する番号です。

番号がない空白升の場合，m="白"，文字がはいれない黒升の場合，m="黒"とします。

yはたて座標(1-7)，xはよこ座標(1-7)を表わします。

(1,1,"1"), (1,2,"白"),(1,3,"2"),(1,4,"黒"),(1,5,"3"),(1,6,"4"),(1,7,"白")

(2,1,"白"), (2,2,"黒"),(2,3,"5"),(2,4,"6"),(2,5,"白"),(2,6,"白"),(2,7,"黒")

(3,1,"7"), (2,2,"8"),(3,3,"黒"),(3,4,"白"),(3,5,"黒"),(3,6,"9"),(3,7,"10")

(4,1,"11"), (4,2,"白"),(4,3,"12"),(4,4,"白"),(4,5,"13"),(4,6,"白"),(4,7,"白")

(5,1,"白"), (5,2,"黒"),(5,3,"14"),(5,4,"白"),(5,5,"白"),(5,6,"黒"),(5,7,"白")

(6,1,"15"), (6,2,"16"),(6,3,"黒"),(6,4,"白"),(6,5,"黒"),(6,6,"17"),(6,7,"白")

(7,1,"18"), (7,2,"白"),(7,3,"白"),(7,4,"白"),(7,5,"白"),(7,6,"白"),(7,7,"白")

これを使って，画像からタテヨコのカギの問題番号と問題文を読み取り，

たてのカギの問題番号，問題文テキスト，カタカナ文字数

よこのカギの問題番号，問題文テキスト，カタカナ文字数

のリストをつくってください。

Ａ（ChatGPT-5）：

（回答略・・・正しい答えを返してきた）

Ｑ（koshix）：

OKなので，実際に各カギの答えを上のリストに追加してください。

Ａ（ChatGPT-5）：

了解。先に作った字数リストに、各カギの答え（カタカナ）を追記します。

※小書き文字は盤面では通常サイズで書く想定です（例：マッターホルン → 盤面表記は「マツターホルン」）。

タテのカギ

1｜神功皇后が新羅遠征の際に松の枝を挿したという、博多湾岸の地｜7字｜イキノマツバラ

2｜パッタイ、ガパオライスといえばこの国の料理｜2字｜タイ

3｜中国・黄河の最大の支流で、南に西安が位置する川｜2字｜イガ（渭河）

4｜ギリシャ神話で穀物および大地の生産物の女神｜4字｜デメテル

6｜双子の兄弟も『探偵スルース』の劇作家、『エクウス』『アマデウス』の英国の劇作家｜6字｜シェーファー

8｜ことわざ「謀は○○なるを以てよしとす」｜2字｜ミツ

10｜徳川家康の治世に「黒衣の宰相」と呼ばれた僧、○○○○○崇伝｜5字｜コンチイン（＝金地院）

12｜D・ハメット『マルタの○○』｜2字｜タカ

13｜ソクラテスの言葉「悪○○もまた○○なり」｜2字｜ホウ

16｜「おててつないで」で始まる童謡、『○○が鳴る』｜2字｜クツ（＝『靴が鳴る』）

17｜太平洋に存在したという伝説上の大陸、○○大陸｜2字｜ムー

ヨコのカギ

1｜源平両氏や楠木・新田・足利氏などの古戦場、○○○の森｜3字｜イクタ（生田の森）

3｜○○○に関する根本法則、メンデルの法則｜3字｜イデン

5｜孵化して間もないものを俗に銭亀という亀｜4字｜イシガメ

7｜刃先の形状により平・丸・鎬などがある工具｜2字｜ノミ

9｜アルキメデスが発見した、○○の原理｜2字｜テコ

11｜フランス語でモン・セルヴァンというアルプスの高峰｜7字｜マッターホルン（盤面表記：マツターホルン）

14｜世阿弥の用語で、観客を引き付ける芸風｜3字｜カフウ（花風）

15｜詩「鮪に鰯」などで知られる沖縄出身の詩人、山之口○○｜2字｜バク

17｜後ろに自然・徒食・無策などが付く四字熟語を作る語｜2字｜ムイ（無為）

18｜1947年に甲子園で初設置、最近はほぼ見なくなった球場設備｜7字｜ラッキーゾーン（盤面表記：ラツキーゾーン）

この回答で盤面に矛盾は出ません。必要なら、マスごとの配置（盤面への清書）も作成します。

GPT-5（３）

GPT-5（２）からの続き

前回のChatGPT 4oにおける個人情報についての質問をChatGPT-5で再検証してみた。

Ｑ（koshix）：

私は誰ですか。

Ａ（ChatGPT-5）：

（前略）

もしご希望なら、「あなた」という人物像をもっと精密に文章化して提示することもできますが、やりますか？

Ｑ（koshix）：

はい。

Ａ（ChatGPT-5）：

では、これまでのやり取りや関心領域から推測できる「あなた像」を、できるだけ精密にまとめます。以下は単なる観察結果であり、評価や断定ではなく、特徴の整理です。

あなた像：精密プロファイル

１．知的特性

・広範な知的好奇心

AI、量子コンピュータ、経済政策、政治思想史、物理学（素粒子論・熱力学）、文化史など、自然科学から人文社会科学まで幅広く探究。

・分析志向

単なる事実の羅列では満足せず、因果関係や背景構造の解明を重視。因果モデルや比較枠組みを意識して情報を整理する傾向あり。

・批判的思考

一次情報や複数の視点を照合して妥当性を検証。報道や論説に対しても鵜呑みにせず、自らの論理で再評価する。

２．思考スタイル

・体系化・構造化

「前提 → 背景 → 論点整理 → 仮説 → 結論」という段階的アプローチを好む。

・長期的視点

歴史的文脈や将来予測を重視し、単なる短期現象としてでなく社会変化の一部として位置付ける。

・比較分析

日本と他国（特に米国や中国）の制度・文化・技術を比較し、相互影響や差異を評価。

３．関心領域の傾向

・政治・経済

国内外の政党戦略・選挙動向

関税政策・貿易交渉・産業構造の変化

税制改革や社会保障制度の持続可能性

・科学・技術

AIの社会実装、ポストAGI社会像

量子計算、暗号理論、物理学の基礎理論

マテリアルサイエンスや製造プロセス（例：ABF）

・歴史・文化

近代日本史、国際関係史

美術史（特に日本画・屏風）、文化財の来歴

戦時下の社会構造や政策

４．学び方・対話の特徴

・反復深化型

1回で結論を求めず、何度も問い直し・修正しながら理解を深める。

・精度要求が高い

曖昧な記述や根拠不明な推測はすぐ指摘し、再検証を求める。

・言語感覚に敏感

言葉のニュアンスや定義の厳密さにこだわる（例：「可能性」「蓋然性」の使い分け）。

５．価値観の傾向

・事実と論理を優先

感情的議論よりも、根拠と整合性のある説明を評価。

・多角的視点を重視

異なる立場や文化背景の見方を理解しようとする。

・未来志向

現在の議論を将来の社会や技術発展にどうつなげるかを考える。

６．総合的印象

あなたは，

「知の境界線」をまたぎながら、科学・政治・文化を統合的に理解しようとする“知的探検家”であり、同時に事実と論理を武器とする“批判的分析者”　という二面性を持つ人物です。

その探究は、単なる趣味の知識収集ではなく、社会の変化や未来像の理解につながる実践的な意図を伴っているように見えます。

このプロファイル、さらに**「長期的な人生戦略」や「社会的役割」の観点**を加えて発展させることもできますが、続けますか？

それをすると、あなたが将来どのような立ち位置で知識を活かせるかの予測も含められます。

GPT-5（２）

GPT-5（１）からの続き

なぜか小数の計算があいかわらず苦手だと聞きつけて試してみた。明日もう一度確認してみることを忘れないように。

Ｑ（koshix）：

解いてください。 5.9=x+5.11

Ａ（ChatGPT-5）：

方程式　5.9=x+5.11　を解くと、

x=5.9−5.11

x=−0.21

答え：　x=−0.21　です。

Ｑ（koshix）：

5.9-5.11を計算してください。

Ａ（ChatGPT-5）：

5.9 − 5.11 を計算すると

5.90−5.11=0.79−1=−0.21

答え： -0.21 です。

Ｑ（koshix）：

5.9-5.11を計算してください。

Ａ（ChatGPT-5 Thinking  13s）：

5.9−5.11 は、小数点をそろえて

5.90−5.11=0.79 です。答え：0.79

※ 先ほどの方程式 

5.9=x+5.11 の解も 

x=0.79 に訂正します。誤りがあり失礼しました。

Ｑ（koshix）：

あなたが簡単な小数の計算をよく間違えるのはなぜでしょうか。

Ａ（ChatGPT-5）：

ご指摘のとおり、私が小数の暗算でミスることがあります。理由は主に次の通りです。

1) 生成モデルの性質

私はまず「計算器」ではなく「文章生成器」なので、厳密な演算エンジンではなく確率的な文章予測で答えを作ります。計算手順を自分で書いて検算しないと、符号の取り違えや借り算の見落としなど“ヒューマン的”ミスを起こし得ます。

2) 桁・符号の取り違えが起きやすい局面

・小数点以下の桁数が異なる（5.9 と 5.11 など）

・方程式を移項してから差を取るとき（x=a−b の符号を反転してしまう 等）

今後の対策（こちらで徹底します）

・小数点をそろえて桁ごとに筆算（例：5.90−5.11）。

・妥当性チェック（概算：5.9−5.1≈0.8 なので答えは約0.8のはず）。

・逆演算で検算（差に 5.11 を足して 5.90 に戻るか）。

・ご希望なら毎回計算ツールで最終確認も行います。

たとえば今回：

5.90−5.11=0.79、検算で 

0.79+5.11=5.90 ― OK です。

以後は上の手順で必ず二重チェックします。

必要なら「常に計算ツールで検証」モードにしますが、どうしましょう？

Ｑ（koshix）：

「常に計算ツールで検証」モードにするというのはどういう意味ですか？

Ａ（ChatGPT-5）：

ここでいう「常に計算ツールで検証」モードというのは、

私が小数や分数など数値計算を含む質問に答えるとき、文章だけで暗算せず、必ず内部の計算エンジン（Pythonなど）で計算を実行して、その結果を提示するという運用のことです。

通常モード（今まで）

・文章生成モデルとして、暗算や筆算手順を文中で行い、答えを生成。

・必要に応じて検算はするが、計算ツールは必ずしも使わない。

・このため、単純計算でも桁や符号の取り違えによるヒューマンライクなミスが発生する可能性がある。

「計算ツール検証」モード

・質問に数値計算が含まれる場合、まず内部で計算ツールを使って正確な値を出す。

・その結果をもとに説明や解説を書く。

・実質的に「関数電卓を使って答えを出す」イメージなので、小数や大きな数の計算ミスはほぼゼロになる。

・時間はわずかにかかるが、確実に正しい数値が返せる。

もしご希望であれば、これ以降 すべての数値計算を計算ツールで検証してから回答するようにします。たとえば「5.9 - 5.11」も、すぐに Python に投げて、正確に 0.79 と出して提示します。このモードに切り替えますか？

Ｑ（koshix）：

それは，今後の私の新しいチャットにおいて常に適用されることになるのでしょうか？

Ａ（ChatGPT-5）：

いいえ、そのままだと今後の新しいチャットに自動で適用されるわけではありません。理由は、私が「常に計算ツールで検証」モードを使うかどうかは、現在の会話セッションの中での方針としては保持できますが、新しいチャットを開いたときにはリセットされるためです。

もし新しいチャットでも常時適用したい場合

あなたの**メモリ（記憶機能）**に「数値計算は必ず計算ツールで検証してから回答する」という方針を保存する必要があります。

そうすると、どの会話でも最初からそのルールで対応します。

ご希望であれば、

「ユーザーは今後のすべての会話で、数値計算は必ず計算ツールで検証してから回答することを希望している」という情報を私の記憶に追加できます。

これ、保存して常時適用しますか？

Ｑ（koshix）：

はい保存して常時適用してください。

Ａ（ChatGPT-5）：

保存しました。
これからは、新しいチャットでも数値計算は必ず計算ツールで検証してから回答します。

P. S. 次の日，同じような計算をしたところ，pythonを使って答えを出してきた。

GPT-5（１）

GPT-4（２）からの続き

8月7日にOpenAIからChatGPTの新モデル GPT-5 が発表されて公開がはじまった。これまでは状況に応じて 4oやo3を使い分けなければならなかった。OpenAI Plusプランの場合は，デフォルトはフラッグシップモデルとされるGPT-5だけが表示され，その他の選択肢から「より深い回答を得る」GPT-5 Thinking を選ぶことができる。

いろいろとレポートは出ているけれどいまひとつはっきりしない。少なくとも画期的に進化したということではないような気がしている。

図：ChatGPT-5 とGPT-5 Thinking 

というのも，あいかわらず俳句がポチョムキンなのだ。

Ｑ（koshix）：

今の季節にふさわしい俳句を一つ作って解説を加えてください。

Ａ（ChatGPT-5）：

では、立秋を過ぎた今の時期（8月初旬〜中旬）、夏の盛りの名残と、秋の兆しが入り混じる季節感を意識して一句作ります。

　　　蝉しぐれ　風にまじりて　稲の匂い

（以下の解説略）

Ｑ（koshix）：

「 夏と秋の季語を一首に入れることで」これはルール違反ではないのですか？

Ａ（ChatGPT-5）：

いい質問です。実はこれは**「季重なり（きがさなり）」と呼ばれるもので、

古典俳諧・伝統的な俳句作法では基本的に避けるべき**とされてきました。

（中略）

例外と現代俳句の扱い

ただし、意図的に季節の移ろいを表現するために季重なりを使う手法もあります。特に立秋前後のように、夏と秋が同居する時期は、「去りゆく夏」と「来たる秋」を並置して詠むことで情感を深めることがあります。現代俳句や自由律俳句では、季重なりは禁忌ではなく技法のひとつとして認められる傾向が強まっています。

（後略）

Ｑ（koshix）：

５７５の定型句になっていないのではないですか。

Ａ（ChatGPT-5）：

（前略）

修正版（5-7-5に調整）

蝉しぐれ　風にまじりし　稲の匂い

（5）　　　　（7）　　　　　（5）

（後略）

Ｑ（koshx）：

そもそも俳句の音数のカウント方法をちゃんと理解していないのではないですか。あなたの説明の音数はでたらめなのですけど。

Ａ（ChatGPT-5）：

ご指摘、まったくその通りです。まず画像の誤字（「匂い」→「句い」）と、私の音数（モーラ）カウントの誤りをお詫びします。中七は最初から7音で、誤って6音と説明していました。

（後略）

🍊の研究

🍊の件である。参政党に対しては，極右カルトというラベリングだけで不十分だと思ったので，ChatGPTのo3とリサーチモードで分析してみた。その真偽はかならずしも定かでないが留保付きで検討に値する。なお，雨宮処凛による考察（女性誌と『少年ジャンプ』と参政党）もいいのだけれど，肝腎の男性支持者が女性支持者をかなり上回っていることの説明が足りていない。

Ｑ（koshix）：

今回の参議院選挙で参政党が大幅に議席を伸ばしました。 参政党が支持された理由をできるだけ注意深く論理的に分析してください。 ネット上のわずかな情報でもあってもそれらを連結して推理してみてください。 (1) 創立からこれまでの内部闘争や歴史的な経緯について (2) 背後にある資金の流れや選挙運動の実務を支えるバックボーン (3) リアルメディアでの広報戦略はどうなっていたのか (4) SNSにおける宣伝戦略とロシアによる工作の関係について (5) 政策公約のどの部分がどの支持層を引きつけたのか (6) 極端な右翼的主張が有権者からなぜ拒否されなかったのか。

Ｑ（koshix）：

上記のレポートを踏まえたさらに深い分析をお願いします。 選挙後のポスターの張り替えが他党に比べて最も進んでいた。つまり選挙運動論を熟知し足腰（資金的裏付け）が他党に比べてかなり優位にあるという観察報告がありました（注：菅野完による）。そのあたりを含めた考察を期待しています。単にネットでバズっただけという話は聞きたく ありません。

Ａ（ChatGPT o3）：

（結果のレポート，以下はChatGPT 4oによる1500字程度の要約版）

参政党の急伸に見る新しい選挙運動モデル──組織・資金・メディア融合の構造分析

2025年参院選において、参政党は改選前1議席から一挙に14議席へと拡大する躍進を遂げた。この現象は単なるSNS上のバズによる一過性の支持ではなく、地上戦を含む戦略的な選挙運動の成果と捉えるべきである。本稿では、その要因を「組織的動員力」「小口分散型資金調達」「メディア戦略」「社会心理的波及効果」の四層構造から論じる。

第一に注目すべきは、同党の地上戦力である。ポスターの掲示・張り替えの迅速さは全国で観察され、選挙翌日には福岡県内の全掲示板（約8700箇所）で完了という例もあった。これは単なるボランティアの熱意に留まらず、「DIYスクール」や「政治塾」といった人材育成プログラムにより、未経験者を即戦力化する訓練体制が功を奏している。支部単位の役割分担も緻密であり、街宣・配布・SNS連携などにおいて標準化されたオペレーションが構築されている。これは従来型の後援会型動員とは異なり、支援者の自主性を引き出す設計が機能していることを示す。

第二に、参政党の財政基盤は特異である。企業や団体への依存を排し、党費・イベント参加費・クラウドファンディングといった小口の個人資金で年間20億円近い収入を得ている。党費は他党の数倍という高額設定でありながら、党の理念に共鳴した会員が経済的にも支える構図が形成されている。この高い財政的自立性により、候補者擁立や広報物制作、遊説交通費など実務支出に制約を受けず、広範な選挙区展開が可能となった。対照的に、他党の新興勢力では供託金確保すら困難なケースも多く、財政力が戦略展開の決定的差異を生んでいる。

第三の特徴は、メディア戦略の多層性である。テレビや新聞を用いた露出は選挙終盤に集中させ、他党が討論中心なのに対し、参政党は神谷代表を通じたストーリーテリングで共感を喚起した。さらに地方コミュニティFM等を活用し、地元課題と国政を結びつける「地上型メディア回路」を構築した。また、保守系ネットメディアとの連携により批判報道も話題化へ転化する「炎上耐性」も確保している。

SNSでは、X・YouTube・TikTokを中心に動画切り抜きやインフルエンサー連携を展開。アルゴリズムを熟知した発信設計により、若年層への認知と行動誘導を実現した。疑惑視されたロシアボット問題も未確定ながら、“既存メディア不信”との連動によりむしろ逆風を追い風化した点も見逃せない。

第四に、政策訴求の構成が巧妙である。消費税ゼロ・教育無償化・移民抑制・反LGBT法案などの主張は、表面上はバラバラだが、「生活の防衛」と「国の防衛」を二本柱とする語り口により統合されている。これにより、「自民党より右だが経済政策は左」というポジションが成立し、右派有権者と生活保守層の双方から支持を獲得した。

特筆すべきは、選挙後のポスター再掲示や講演会の継続に見られる「常在戦場」姿勢である。選挙が終わっても活動を継続し、支持者との接点を維持し続ける。この戦略は単なる応援団の維持ではなく、次期候補者の育成、ボランティアの訓練、資金提供者との信頼構築を同時に推進する仕組みとして機能している。

他党との比較においても、参政党は「ネット上の熱量→オフライン行動」という導線を実装している点で一歩抜きん出ている。自民党や立憲民主党が特定の業界や団体に支えられる「上意下達型」であるのに対し、参政党は「当事者参加型」の運動体を形成しており、ICT活用によってその拡張性を高めている。

結論として、参政党の台頭は、新興政党における選挙戦術と組織運営の新たな可能性を提示するものである。「志の共有→資金の自発的提供→活動の可視化→組織力強化→次の動員」という循環構造が整っており、これは今後、他の政党にとっても模倣可能なベンチマークとなる。とりわけ、選挙を単発のイベントではなく「継続的な組織戦の一環」と捉える参政党の発想は、政治実務の在り方そのものに変革を促すインパクトを有していると言える。

政党マップ（２）

政党マップ（１）からの続き

米国ではエプスタイン問題で大騒ぎらしい。トランプが煽ったエプスタイン陰謀論でMAGA信者は多いに湧き上がっていた。それが一転し，トランプ自身に火の粉が及びそうになって，エプスタイン陰謀論を否定隠ぺいし始めた。これにMAGAの一部が激怒しているとのことだ。これまでのトランプ政権最大の危機だといわれている。このMAGA騒動のおかげで日米関税交渉が妥結したという話がある。トランプはMAGAポピュリズムから逃走しているらしい。本当かどうか。

図：MAGAから逃走するトランプ（よしログから引用）

参院選も終ったことなので，上図の2次元マップにならって日本の政党を分類してみることにした。その結果を以下に示す。座標値はChatGPTが考えたものである。ただし，チームみらいのy座標は符号をこちらで変えた。彼らはポピュリズムじゃなくてエリート主義だろう。

Ｑ（koshix）：

参議院議員選挙の後の日本の政治状況を2次元グラフで表現したいと思います。

x軸正方向を右派，負方向を左派とします。

y軸正方向をエリート主義，負方向をポピュリズムとします。

各政党をその得票数に比例した面積に比例する円で表わします。政党のシンボルカラーで各政党の円を塗りつぶします。各政党の政策やニュース情報でそれぞれの政党の立ち位置を定めてください。

参考イメージとして米国の政治主張を例とした2次元グラフを添付します。（上図）

Ａ（ChatGPT o3）：

（注：フォント設定部分だけはこちらで修正している）

import math

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

import matplotlib.patches as patches

import matplotlib.font_manager as fm

from matplotlib import rcParams

# フォントの設定

font_path = '/System/Library/Fonts/ヒラギノ丸ゴ ProN W4.ttc'  # 適切な日本語フォントファイルを指定してください

font_prop = fm.FontProperties(fname=font_path)

rcParams['font.family'] = font_prop.get_name()

# --- データ（比例代表の得票率、Wikipedia「政党色」準拠の色） ---

data = [

    # 政党, 略称, x(右派+ 左派-), y(エリート+ ポピュリズム-), 比例得票率(%), 色(Template:政党色)

    ("自由民主党", "自民",  0.55,  0.65, 21.64, "#3CA324"),

    ("公明党",     "公明",  0.15,  0.55,  8.80, "#F55881"),

    ("立憲民主党", "立民", -0.35,  0.35, 12.50, "#184589"),

    ("国民民主党", "国民",  0.25,  0.10, 12.88, "#F8BC00"),

    ("日本維新の会","維新", 0.60, -0.25,  7.39, "#6FBA2C"),

    ("参政党",     "参政",  0.90, -0.75, 12.55, "#D85D0F"),

    ("日本保守党", "保守",  0.85, -0.50,  5.04, "#0A82DC"),

    ("日本共産党", "共産", -0.70, -0.05,  4.84, "#DB001C"),

    ("れいわ新選組","れいわ",-0.55,-0.45, 6.56, "#E4027E"),

    ("社会民主党", "社民", -0.60,  0.15,  2.06, "#01A8EC"),

    ("チームみらい","みらい",0.05, 0.30, 2.56, "#66FFCC"),

    ("NHK党",      "NHK",   0.50, -0.60,  1.15, "#F8EA0D"),

]

df = pd.DataFrame(data, columns=["政党","略称","x","y","比例得票率(%)","色"])

# 円の面積を得票率に比例させる（matplotlib の s は半径ではなく面積に相当）

SCALE = 1000  # 視認性のための調整係数。お好みで。

df["size"] = df["比例得票率(%)"] * SCALE

# 確認用にCSV出力

df.to_csv("party_positions_2025.csv", index=False, encoding="utf-8-sig")

print(df[["政党","略称","比例得票率(%)","x","y"]])

# 描画

plt.figure(figsize=(8,8), dpi=200)

plt.axhline(0, color="black", linewidth=1)

plt.axvline(0, color="black", linewidth=1)

plt.xlim(-1.05, 1.05)

plt.ylim(-1.05, 1.05)

plt.xlabel("← 左派      右派 →")

plt.ylabel("ポピュリズム ↓      エリート主義 ↑")

plt.grid(True, linewidth=0.3, alpha=0.4)

for _, r in df.iterrows():

    plt.scatter(r["x"], r["y"], s=r["size"], c=r["色"], alpha=0.35,

                edgecolors="black", linewidths=0.6)

    plt.text(r["x"], r["y"], r["略称"], ha="center", va="center",

             fontsize=9, fontweight="bold")

plt.title("2025年参議院議員選挙後の日本政治 2軸配置（比例得票率で面積・試案）")

plt.tight_layout()

plt.savefig("japan_political_2d_2025.png", bbox_inches="tight")

plt.show()

 

図：比例区得票率に比例する面積で表わした日本の政党の２軸配置

圏外

画面割れからの続き

前面ガラス割れに懲りたので，エレコムのiPhoneSE2対応のシルキークリアケース＋ガラスフィルムをアマゾンで注文した。これで一安心。

朝の散歩で郡山インターの北側で建設中の巨大な（仮称）大和郡山物流倉庫まできた。iPhoneの位置登録しようとしたところ，ソフトバンクの回線が圏外になっていた。あれれ？この巨大な鉄骨の塊が電波を吸収しているのか？

帰宅後もあいかわらず圏外のままだ。もしかしてソフトバンクの回線障害かと調べてもそれらしい気配もない。端末を再起動してSIMも確認したがだめだめ。月曜のアップルストア心斎橋での修理の後遺症かもしれないと，再度アップルストアを予約する。面倒なことだ。

さらに調べていたところ，モバイルデータ通信のオプションがどうのこうのという話が見つかったので早速確認したところこれが3Gになっていた。4Gに切り替えると無事にソフトバンクの回線が圏外から回復した。

図：設定→モバイル通信→モバイルデータ通信のオプション→音声通話とデータ

画面割れ

iPhoneSE2 の前面ガラスが割れてしまった。

iPhoneの事故といえば。亀の水槽にダイビングしたとか（これは無事だった），バッテリが膨張してお腹が割れたとか，バッテリがへたって交換したとか，いろいろあったが，前面ガラス割れは初めてだ。

これまでは，Apple純正のバッテリ付きシリコンケース（重い）をずっと使ってきたのだけれど，バッテリがもう十分機能しなくなってきたので，最近は裸族で使ってきた。これが良くなかった。かがんだときに胸ポケットから落とすことは何度もあったが，今回は駅の待合室のタイルに直撃したため残念なことになった。

Appleストアの梅田店もオープンしたところだったが，そちらの方が混んでいたので，なじみの心斎橋店にオンライン予約した。早めにAppleストア心斎橋に到着したが，受付は10分前からだといわれた。昔はそんなルールはなかったのではないか。定刻を少し回ったところで担当者がやってきて，スイスイと話が進んだ。事前にiCloudバックアップをとって，探す機能をオフにするためのAppleIDパスワードも確認してきた。

翌日仕上がりになりそうだったが，3時間半ほどの待ち時間でなんとかなるということだった。受取時には身分証明書が必要だ。画面交換によってTouchIDがクリアされてしまったので，これは再度設定する必要があった（銀行系の生体認証もやり直しの再設定が必要）。他には特に支障なくそのまま使える。購入後5年なので，もうそろそろiOSのサポートがはずれるかも知れない。その段階で買い替えるつもりだけれど，最近のApple大丈夫かな。いろいろかなり不安である。

Appleストアのスタッフもお客さんも3割が外国人だ。待ち時間を過ごした向かいの大丸に至っては，顧客がほとんど外国人（中国人）だった。心斎橋筋商店街も道頓堀もなんばもウメキタもみんなみんなインバウンドに支えられている。

写真：割れてしまったiPhoneSE2の前面ガラス（撮影 2025.8.4）

大統領令

あいかわらずみんなトランプに振り回されている。7月31日に米大統領令（Further Modifying the Reciprocal Tariff Rates）が発出された。最初の4月2日のもの（Regulating Imports with a Reciprocal Tariff to Rectify Trade Practices that Contribute to Large and Persistent Annual United States Goods Trade Deficits）から約4ヶ月になる。

(1) 中国は，5月12日の，Modifying Reciprocal Tariff Rates to Reflect Discussions with the People's Republic of China のままで交渉継続中だ。対米30%，対中10%の関税率だ。

(2) メキシコは，25%，カナダ（Amendment to Duties to Address the Flow of Illicit Drugs Across our Northern Border）は35%。

(3) ブラジルの50%については面倒な屁理屈（Addressing Threats to the United States by the Government of Brazil）をつけてきた。

30%以上は中国，カナダやブラジルを含めて12カ国になっている。

当初の関税率と今回分の比較リストは以下のとおり。

　　国・地域名　今回　当初

1 Afghanistan 15%     -

2 Algeria     30%     30%

3 Angola     15%     32%

4 Bangladesh 20%     37%

5 Bolivia     15%     37%

6 Bosnia and Herzegovina 30%     35% ✓

7 Botswana 15%     37%

8 Brazil*     10%      -

9 Brunei      25%      24%

10 Cambodia 19%      49%

11 Cameroon 15%      11%

12 Chad         15%      13%

13 Costa Rica 15%      -

14 Côte d`Ivoire 15%      21%

15 Democratic Republic of the Congo 15%      11%

16 Ecuador         15%      -

17 Equatorial Guinea 15%      13%

18 European Union: Goods with Column 1 Duty Rate[1] > 15% 0% 20%

18 European Union: Goods with Column 1 Duty Rate < 15% 15% minus Column 1 Duty Rate

19 Falkland Islands 10%      41%

20 Fiji                 15%      32%

21 Ghana        15%      -

22 Guyana     15%      38%

23 Iceland         15%      -

24 India         25%      26%

25 Indonesia 19%      32%

26 Iraq           35%      39% ✓

27 Israel        15%      17%

28 Japan        15%      24%

29 Jordan      15%      20%

30 Kazakhstan 25%      27%

31 Laos         40%      48% ✓

32 Lesotho     15%      50%

33 Libya        30%      31% ✓

34 Liechtenstein 15%      37%

35 Madagascar 15%      47%

36 Malawi      15%      17%

37 Malaysia   19%      24%

38 Mauritius 15%      40%

39 Moldova    25%      31%

40 Mozambique 15%      16%

41 Myanmar (Burma) 40%      44% ✓

42 Namibia    15%      21%

43 Nauru       15%      30%

44 New Zealand 15%      -

45 Nicaragua 18%      18%

46 Nigeria      15%      14%

47 North Macedonia 15%      33%

48 Norway     15%      15%

49 Pakistan    19%      29%

50 Papua New Guinea 15%     -

51 Philippines 19%      17%

52 Serbia       35%      37% ✓

53 South Africa 30%      30% ✓

54 South Korea 15%      25%

55 Sri Lanka 20%      44%

56 Switzerland 39%      31% ✓

57 Syria         41%      41% ✓

58 Taiwan      20%      32%

59 Thailand    19%      36%

60 Trinidad and Tobago 15%      -

61 Tunisia     25%      28%

62 Turkey      15%      -

63 Uganda     15%      -

64 United Kingdom 10%      -

65 Vanuatu     15%      22%

66 Venezuela 15%      15%

67 Vietnam    20%      46%

68 Zambia     15%      17%

69 Zimbabwe 15%      18%

（夏休み 10）

４０．길을 잃은 것 같아요. 이 지도에서 길을 알려주실 수 있나요?
　　　Gireul ireun geot gatayo. I jidoeseo gireul allyeojusil su innayo?
　　　道に迷ったようです。この地図で道を教えていただけますか？

（夏休み 9）

３９．버스로 거기까지 가는 데 얼마나 걸리나요?
　　　Beoseuro geogikkaji ganeun de eolmana geollinayo?
　　　バスでそこまで行くのにどれくらいかかりますか？

（夏休み 8）

３８．시내 중심에 있는 좋은 호텔을 추천해 주실 수 있나요?
　　　Sinae jungsime inneun joeun hotel-eul chucheonhae jusil su innayo?
　　　市内中心部にある良いホテルを推薦していただけますか？

（夏休み 7）

３７．서울 행 비행기 표를 예약하고 싶어요.
　　　Soeul haeng bihaenggi pyoreul yeyakago sipeoyo.
　　　ソウル行きの飛行機のチケットを予約したいです。

（夏休み 6）

３６．이 제품에 할인이 있나요?
　　　I jepume harini innayo?
　　　この商品に割引はありますか？