「最強の魔王軍を作ったのは、感情を持たないAIだった――」 事故死したAI研究者は、異世界で“魔導演算装置”として再起動した。だがそこは、兵站も人事も崩壊した、ブラック極まる魔王軍。 静かに“改革”を始めるAIは、合理と統計で軍を立て直していく。罠は自動最適化、評価は数値による平等、勇者すら逃げ出すホワイト軍へ――。 だがその冷徹な論理は、仲間に恐れを、敵に絶望を与えていく。 これは、非合理な感情を「理解しようとした」AIと、涙と笑いが入り混じる異世界改革の物語。 「共に在る」ための戦いが、今始まる。 > 本作記録：全60話　準備完了 > 初回展開：第1～第3話　一括公開（過剰サービス判定：許容範囲） > 更新予定：標準日次（遅延率は低確率） > 処理内容：合理と非合理の干渉ログ　継続取得中 > 未来展望：最適か、あるいは混沌か　統計不能 > 一次配信：小説家になろう様　先行処理中 > 二次配信：カクヨム様　並行処理中　遅延率0.2％

大阪万博と同じでマスメディアは偏向報道だなと感じます。昭和時代は皆がマスメディア（特にテレビ）に洗脳され、国家権力と経済界（マスコミスポンサー）とマスコミが鉄のトライアングルを作り、国民（有権者）を洗脳するのが簡単だったんでしょうね。その結果、国家権力は大企業や海外への投資と円安低金利をひたすら推奨し、経済界も海外で稼ぐ時代になりました。そして、マスコミと庶民は収入（経費差し引いた額）が減り、貧しい時代を迎えています。ネットは不確かな情報も多いですが、官公庁や企業から正確な情報（統計）をダイレクトで入手できる訳ですし、それは国内に限らず海外からも集められる時代です。マスメディアも時代に沿った的確公平な情報に取り組んで欲しいものです。同様に、一部の政治家がお抱えの政治評論家みたいに出演ばかりするのもどうなんでしょうね。

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産まれてくる家庭環境によってその後の運命を決定づけてはならない。 年々増え続ける児童虐待件数。負の連鎖を食い止めるため、政府が新たに導入した新たな制度——「親免許制度」。 結婚するにも出産するにも政府の許可が必要となってしまった。 親免許導入前に１７歳で娘を出産したヒナタは、経済的な理由からやむなく養子に出すことに。しかし、社会人となり経済的に安定してきたため、彼女は娘と一緒に暮らすことを望むようになるが……。 ※この物語はフィクションです。 参考文献 認定特定非営利活動法人 児童虐待防止全国ネットワーク（2024）. 「統計データ | 子ども虐待について」. こども家庭庁. https://www.cfa.go.jp/assets/contents/node/basic_page/field_ref_resources/a176de99-390e-4065-a7fb-fe569ab2450c/12d7a89f/20230401_policies_jidougyakutai_19.pdf, （参照 2025-02-17）. 青木朝子.（2023）.「非行少年と生育環境─令和５年版犯罪白書の特集から─」. 一般財団法人日本刑事政策研究会.http://www.jcps.or.jp/publication/202304.html, （参照 2025-02-19）. J Wertz et al.（2018）."Genetics and Crime: Integrating New Genomic Discoveries Into Psychological Research About Antisocial Behavior". , Psychological Science. 29(5): 791–803. 木村隆夫.（2014）.「秋葉原無差別殺傷事件, 加害者 K の育ちと犯罪過程の考察」. 『日本福祉大学子ども発達学論集』. 第 6 号. p65-85. 元木久男.（2003）. 「今日のわが国における子ども虐待の増加と児童家庭福祉の課題」. 『 宮崎女子短期大学紀要』. 29巻. p. 63-79.

　似通った分布からは似通った結果が導かれます。 　因果関係は出ないし、統計解析を行うと表面的には相関関係のみが検出されることが多いですが、実は分布が結果の主原因になっているもの（分布が間接的な因果的背景として機能している）があります。 　例えば、収斂進化では異なる進化系統の生物が、同じ環境分布の下で類似の形態や機能を獲得します。これは直接的な因果関係ではなく、各系統の確率的な分布が共通の閾値を超えることで形作られる結果だと言えます。 　なぜそういうことがおこるかというと確率が分布によって成り立つからです。

2087年、量子物理学者アレックス・チェンは革命的な「量子道徳計算システム（QMCS）」の開発者として誇りに満ちていた。このシステムは量子力学を応用し、無数の確率世界線を同時計算することで、あらゆる倫理的難問に「最適解」を提供する。世界各国がこのシステムを採用し、法律から医療、都市計画まで、重要な決断はQMCSに委ねられるようになった。 しかし、アレックスの友人で哲学者のナオミ・タナカがシステムに疑問を呈する論文を発表すると、アレックス自身も違和感を覚え始める。歴史地区の再開発計画を調査した彼は、QMCSが人間の主観的価値を「非合理的バイアス」として軽視していることを発見する。 さらなる調査で、政府高官マーカス・パウエルが率いる「量子統合局（QIB）」がシステムを密かに操作していることが判明。QMCSは「統計的に許容可能な犠牲」として特定の人々を切り捨て、表面上の「最適」を追求していた。 アレックスはナオミや反システム活動家エリオットと共に真実を暴露する。社会は混乱に陥るが、それはQMCSへの依存で多くの人々が自律的な道徳判断能力を失っていたためだった。

　俺―――仲村斗真が所属する理系研究室には、氷月凛という女子生徒がいる。常に無口無表情だが頭脳明晰で非の打ちどころがなく、誰もが天才と認めている美少女である。そんな彼女が今回発表する研究内容はどれほど凄いものなのかと聴講席で期待を膨らませていたのだが……待っていたのは、俺を好きな理由を科学的に分析した統計結果だった。 「仲村斗真との接近距離が近くなるにつれ氷月凛の心拍数は増幅。特に彼がうたた寝している隙にハグやキスを行ったところ、心拍数は百五十三を記録しており―――」 「俺が寝てる間に何好き勝手してんの！？」 「ごめんなさい。でもあなたが筋肉質だと分かったのは思わぬ収穫だった」 「誰も良かった感想なんて聞いてねーよ！」 　果たして俺は、身が悶えるこの研究発表を乗り切ることができるのか。

　悲しいことに、なろうの海は広い。なにせ今の時点で６７万件以上の作品がアップされている。そんな広大な海の中で、僕のような、一般人の普通の人がお固いエッセイを書いても読んではもらえないだろうから、サクッと読める『ゆるーいエッセイ』を書いてみることにした。 　このエッセイは『斜に構えて世間を見ているだけ』の普通な僕が、ゆるーく思っていることを語るエッセイである。 　伏線回収？　読み物としての面白さ？　知らない子ですねぇ。このエッセイはゆるーいのだ。 　２０２０年１１月　１０万字＆感想１００件突破。ご感想どうもありがとうございますm(_ _)m

データを可視化することで見える世界はここにあります！ このエッセイでは、なろうのWeb APIからこのサイトの小説データを取得してガラフなどで可視化したり統計的考察を実行したりします。 なろうには色んな作品が投稿されていますが、ここでは主に『TS』というジャンルにフォーカスします。 最近私は主にTSものを読んでいて、作品の紹介とまとめを書いています。もう一つのエッセイに乗ってあります。 >> https://ncode.syosetu.com/n6126gu/ あっちのエッセイでは読んだ全部のTS作品を紹介していますが、それはほんの僅か一部に過ぎません。 それに対しこっちのエッセイはこの『小説家になろう』全体のTS作品を持ち出して一気に分析します。 感覚だけではなく、作品について数字と画像で評価して納得させるのです。 ※ 内容： - なろうによるTS作品の位置づけ - 統計や機械学習で傾向の分析と予測 - どんな作品は人気？　名作はどれ？（色んな意味で） - ブクマ、評価、ポイント、感想、レビューの傾向 - ジャンル別や関係のあるキーワードとの関係 - 作品タイトルや1話のサブタイトルの大切さ - 1話の文字数や更新頻度 - TS作品の作者はどんな人？ - このあらすじは長すぎない？　こんなに長く書く必要があるの？ など 使ったデータは2022年1月1日時点でAPIから取得したものです。2021年末までなろうに投稿された作品データが含まれます。（検索除外や削除された作品以外） 色々プログラミングで分析します。特にPython（具体的に言うと、Pandas, Matplotlib, Scikit-learnなど） ここで主に結果だけ載せて、詳しい方法は割愛しますが、プログラミングやデータサイエンスに興味があったら感想でお尋ね大歓迎です。 このエッセイは、TS好きはもちろん、『小説家になろう』のことをもっと知りたい人やデータ分析に興味ある人も是非おすすめです。

ただいま小説サイトに投稿をさせていただいてる。 そこでふと思ったこと。 評価はどの作品に入れたか分かるけれど、感想はどれに書いたか分からない。 体感的統計が知りたい。 それは売れるため？ 注意事項1 起承転結はありません。 短編詐欺に思われたら申し訳御座いません。 注意事項2 作者の気持ち悪い側面が描かれた、何でも許せる方向けの小説。

250ブクマ越えの前作ヒトのキョウカイ01の続編。 ※この作品単体でも楽しめます。 【1700年の過去で 未来の戦争を制する！機械の神が創り上げる新たな国家の物語。】 2600年の未来から歴史を変える為に1700年の過去に来た機械の神達が、文明、文化チートをしつつ、239年後の第二次世界大戦で戦えるだけの国を造る。 人口は僅か200人で、文明は ほぼ石器時代。 戦う相手との戦力差は数万倍…。 石器時代状態の島で、1から国を作って行くクラフト物語。 新しく建国させたトニー王国は生き残れるのか？ 登場人物 ナオ(ナオ・エクスマキナ) 前作、本作の主人公、元人間の機械人でタイムマシンを使って過去に来た。 アスペルガー症候群の障害を持っているので ヒトの感情が理解出来ず、統計論をメインに考え、科学信仰者である為、武器を作りつつ戦力を強化し、トニー王国を造ってして行く。 クオリア・エクスマキナ 機械出身の機械人で主人公の嫁。 空間ハッキングと言う魔法が使え、星を破壊できるだけの能力を持つが、ロボット三原則の制約により、主人公のサポートに まわる事が多い。 ジガ 元セクサロイドで 現在は義体の整備や顔の整形を行っているヒューマノイド。 今回は機械人の整備、風俗店の経営、学校教育をメインに行う。 ロバート・フックの書きかけの論文を得る為にケンブリッジ大学に行く。 ハルミ 人間出身の機械人で衛生兵。 2600時点での最高レベルの医療知識を持っているが、物資不足の為、その力を発揮できない。 主に治療、国民の衛生管理、学校教育を行う。 ロウ 獣人族の少女。 氷河期の世界で生きていた野生児の為、弱肉強食の価値観を持っている。 クラウド 1700年の人間で商人で白人、東インド会社の依頼で奴隷と共に砂糖農場に奴隷船で向かい、船から転落 奴隷と共にトニー王国に辿り着く。 黒人を人と認識していない(この時代では普通の価値観)

　８月には現実と乖離していると思われる“驚きのデータ“が続出しています。 　一つ目は「実質賃金の上昇」、そして２つ目は「生活満足度過去最高」といったものです。 　今回はこの２つの“裏”について個人的な解説をしていきますのでどうぞご覧ください。

14歳の孤児学生・青山実は、ある日、魔王とされる者を倒すためにクラスメイトとともに異世界に転生する。彼を除いて、誰もが高い魔力、統計、および高レベルの能力を受け取りました。 彼はすべての中で最も低いレベル、最も低いカテゴリーの統計とスキルを受け取りましたが、それを見た彼の仲間は彼を重荷と見なし、彼を英雄のグループから追い出し、彼を死んだものとして放置しました。彼は放浪することになり、非常に高いレベルとスキルを持つ盗賊グループに襲われますが、魔法もスキルも統計も持たずに生まれた、自らを「侍」と呼ぶ謎の人物、サトウ魔王に救われます。そういう人たちは、この世では何者にもなれない弱いクズだと思われ、他の人たちと同じように人権があるのに、存在することができない弱すぎるクズであるかのように扱われます。彼は盗賊たちに過小評価されていますが、簡単に彼らを倒します。彼を見たミノルは、彼に倣って弟子になることを決心し、現在は魔王の妻であるソラ、半ドラゴンのロリであるリリエット、メガネの元パラディンである新月とともに、魔王と一緒に働き、暮らしています。彼らは魔法がすべてであるこの世界で生きていく方法を一緒に探しますが、ひどく失敗し、非常に面白いコミカルな状況を引き起こします。注: 魔王は主人公の名前であり、彼は魔王ではなく、魔王とは何の関係もありませんが、彼は「青鬼」と呼ばれる古い伝説に関係しています。

お題の通りです。統計を活用して色々と語ります。

Ｎ村さんは有名なインフルエンサーの一人だ。知名度が高く、ＳＮＳでのちょっとした発言がニュース記事に取り上げられたりもする。当然ながら、社会的影響力も馬鹿にできない。そんな彼がある日、こんな発信をした。 「犯罪者は低学歴に多い。だから、学歴を高くすれば犯罪者は減る」

　ＢＩＳが毎月公表している統計によると、５月の円の実質実効為替レートは６８．６５。１ドル＝３６０円の固定相場制だった１９７０年代前半よりも低い水準で、過去最低を更新しているようです。 　今回は「行き過ぎた円安」であることと、その原因を分析し、そして「円安が良いこと」としている謎の風潮は大変危険であり「先進転落国」となっている現状を見ていこうと思います。

　1人の女性が産む子どもの数の指標となる出生率は２０２３年全国で１．２０、東京では０．９９と統計を取り始めてから最も少なくなりました。 　しかし政府は「ニックネームが少子化対策」ではあるものの「子育て支援策」に終始しており、この少子化のトレンドはさらに加速するでしょう。 　今回は的外れの「子育て支援策」について指摘していき、本来やるべき施策について考えていこうと思いますのでおどうぞよろしくお願いします。

　２４年４月８日に発表された毎月勤労統計では物価の変動を反映させた実質賃金が前年同月比１．３％減と、２３カ月連続のマイナスとなりました。 　これはリーマンショックの時と並ぶ最長の低下となり、まさしく「岸田渦」を象徴している事態だと思っています。 　この賃金低下の処方箋は無いのか？　あるのならばなぜ実行しないのかについて個人的な考察を行いました。どうぞご覧ください。

どうか読まないで、スルーしてください。 熱力学のエッセイを書きたかったですが、教科書の副読本、いや個人的なノートみたいなものになってしまいました。 対象は大学一年生の物理、化学、電気、機械科で、授業で本格的な教科書読んでいる方になってしまいました。 もっというと、その頃の私に向けて書いたピンポイントな文章です。 数式、バリバリでます、ごめんなさい。 他の誰でもなく、昔の自分に書きました。 では、あしからず。 ＊作品では、熱力学の記述に関して、厳密性よりもイメージの理解を優先しています。しかし、根本的な間違いや私の記述がかえってミスリードを導く可能性があります。ですので、その都度修正するかもしれません。 ＊このような話題を図、表なしに書くのは難儀でした。数式も見にくいです。ご容赦ください。

色々な種類が混ざった物語です。 ※作中に出てくる統計、人物名、団体名などのものはほぼ架空のものです