Practical Tips

Simple methods for calming the mind and navigating uncertainty—grounded in inner clarity and quiet precision.

Category:
AI & Technology, Philosophy & Thought, Practical Tips
Published:
August 7, 2025 JST

— How Enter the Dragon Reveals the True Nature of Bias and Interface Design


Chapter 1: A Prophecy from Half a Century Ago: The War Against “Images”

In 1973, at the opening of Enter the Dragon, Bruce Lee’s Shaolin master delivered this wisdom to his student:

“Remember, the enemy has only images and illusions behind which he hides his true motives.”
“Destroy the image and you will break the enemy.”

Why should these words be revisited in AI development labs in 2025?

Because the AI systems we build are facing exactly this problem of “images.” Training data biases, interface assumptions, algorithmic stereotypes—all manifest as “deceptive images” that obstruct genuine problem-solving.


Chapter 2: The True Identity of “Images” in AI Development

What are the “images” we confront in modern AI development?

1. Data Images
Stereotypes and social biases embedded in training datasets. AI isn’t learning “reality”—it’s reproducing “images of reality” created by humans.

2. Interface Images
User expectations like “AI is omnipotent” or “AI understands perfectly.” The critical gap between actual AI capabilities and the “image” people hold of AI.

3. Metric Images
The “excellence” portrayed by benchmark scores and performance indicators. High numbers don’t always correlate with real-world utility or safety.

4. Human Understanding Images
Fixed models AI holds about “what humans are.” The imposition of average “human images” that ignore cultural, individual, and contextual diversity.


Chapter 3: “Breaking the Image” Techniques: Practical Approaches

Let’s translate Bruce Lee’s teachings into concrete AI development methodologies.

1. Adversarial Testing
Intentionally attacking the “images” held by systems to expose hidden biases and vulnerabilities. This is literally the act of “breaking the image.”

2. Multi-perspective Data Curation
Datasets built from single perspectives reinforce “images.” Collect data from diverse cultures, values, and experiences to shatter preconceptions.

3. Explainable AI with Humility
When explaining AI decisions, present not just “why it decided this way” but also “what it might be missing.” Implementing humility that breaks the “image” of certainty.

4. Dynamic Interface Design
Rather than pandering to user expectations and preconceptions, design interfaces that appropriately correct those “images.” Honestly communicate AI limitations while building collaborative relationships.


Chapter 4: “Don’t Think. Feel.” — Intuitive AI Development

Another Bruce Lee classic:

“Don’t think. Feel. It’s like a finger pointing away to the moon. Don’t concentrate on the finger or you will miss all that heavenly glory.”

This serves as a warning against overly theorized development processes.

The Metrics-Centrism Trap
Becoming so focused on numerical improvements that we miss actual user experiences and emotions. Concentrating on the “finger (metrics)” while missing the “moon (true value).”

The Embodied Nature of Usability
AI interaction is a holistic experience involving not just logic, but emotion, intuition, and bodily sensation. An interface that makes logical sense but “feels weird” is receiving warnings from embodied knowledge.

Sharpening Developer Intuition
When writing code or examining data, treasure that gut feeling of “something’s off.” Even without logical explanation, discomfort is an important signal.


Chapter 5: Implementation Strategy — A Framework for “Breaking Images”

Phase 1: Image Detection

  • Deploy bias auditing tools
  • Multi-stakeholder reviews
  • Systematic edge case collection

Phase 2: Image Analysis

  • Root cause analysis of why the “image” formed
  • Quantitative and qualitative impact assessment
  • Exploration of alternative perspectives and frameworks

Phase 3: Image Destruction

  • Intentional injection of counter-data
  • Constraint design at the architectural level
  • Continuous monitoring systems

Phase 4: True Motive Discovery

  • Discovering essential needs behind users’ surface-level requests
  • Context-responsive dynamic response generation
  • Design prioritizing long-term relationship building

Chapter 6: Application to Organizational Culture

The “breaking images” principle applies beyond technology to organizational management.

Images in Meetings
Question assumptions like “AI engineers should think this way” or “users want this kind of thing,” and actually listen to real voices.

Images in Hiring
Break fixed ideas about “excellent AI talent” and value perspectives from diverse backgrounds.

Images in Product Strategy
Regularly validate and update “user images” created by market research and persona development.


Conclusion: AI Developers as Martial Artists

Bruce Lee was both martial artist and philosopher. His teachings weren’t just fighting techniques—they were an entire approach to confronting reality.

AI developers must also become modern martial artists, continuously battling the invisible enemy of “images.” Writing code is fighting bias. Designing interfaces is breaking misconceptions.

“Destroy the image and you will break the enemy.”

With these words as our guide, let’s build AI that truly serves humanity.


“Don’t concentrate on the finger or you will miss all that heavenly glory.”— Under that moonlight, we’ll discover new possibilities for AI.

This is a teaching often expressed with the well-known saying, “When a wise man points at the moon, the fool looks at the finger.” The comedic trope of “looking at the finger” serves as a very clear and humorous explanation of this concept.
It’s a lighthearted exaggeration of a common pitfall in life, where people get distracted by minor details or formalities and lose sight of the bigger picture and their true purpose.


「像を打て」— ブルース・リーが示すAI開発の新しい指針(原文)

— 『燃えよドラゴン』(Enter the Dragon)が解き明かす、バイアスとインターフェースの本質


第一章:半世紀前の予言:「像」との戦い

1973年、『燃えよドラゴン』の冒頭で、ブルース・リーの師は弟子にこう告げた:

「忘れるな 敵は見せかけの”像”の姿で現れる」
「”像”を打て 敵は倒れる」

この言葉が、なぜ2025年のAI開発現場で再読されるべきなのか?

それは、私たちが構築するAIシステムが、まさにこの「像」の問題に直面しているからだ。学習データの偏見、ユーザーインターフェースの思い込み、アルゴリズムが生成する固定観念——すべてが「見せかけの像」として、真の問題解決を阻んでいる。


第二章:AI開発における「像」の正体

現代のAI開発で私たちが対峙している「像」とは何か?

1. データの像
学習データに含まれるステレオタイプや社会的偏見。AIは「現実」を学んでいるのではなく、人間が作り出した「現実の像」を再生産している。

2. インターフェースの像
「AIは万能である」「AIは完璧に理解する」といったユーザーの期待。実際のAIの能力と、人々が抱くAIの「像」との間にある深刻なギャップ。

3. 評価指標の像
ベンチマークスコアや性能指標が示す「優秀さ」の像。数値が高くても、実際の有用性や安全性とは乖離している場合がある。

4. 人間理解の像
AIが「人間とは何か」について持つ固定的なモデル。文化、個性、文脈の多様性を無視した、平均的な「人間像」の押し付け。


第三章:「像を打つ」技術 — 実践的アプローチ

ブルース・リーの教えを、具体的なAI開発手法に翻訳してみよう。

1. Adversarial Testing
システムが持つ「像」を意図的に攻撃し、隠された偏見や脆弱性を暴き出す。これは、まさに「像を打つ」行為に他ならない。

2. Multi-perspective Data Curation
単一の視点から構築されたデータセットは「像」を強化する。異なる文化、価値観、経験を持つ多様な視点からデータを収集し、固定観念を打ち破る。

3. Explainable AI with Humility
AIの判断根拠を説明する際、「なぜそう判断したか」だけでなく「何を見落としている可能性があるか」も同時に提示する。確信の「像」を打ち破る謙虚さの実装。

4. Dynamic Interface Design
ユーザーの期待や先入観に迎合するのではなく、その「像」を適切に修正していくインターフェース設計。AIの限界を正直に伝え、協働関係を築く。


第四章:”考えるな、感じろ”(Don’t Think. Feel.) — 直感的AI開発

ブルース・リーのもう一つの名言:

“Don’t think. Feel. It’s like a finger pointing away to the moon. Don’t concentrate on the finger or you will miss all that heavenly glory.”

これは、過度に理論化された開発プロセスへの警鐘でもある。

メトリクス中心主義の罠
数値改善に集中するあまり、ユーザーの実際の体験や感情を見落とす。「指(メトリクス)」に集中して「月(真の価値)」を見失う状態。

ユーザビリティの身体性
AIとの対話は、論理だけでなく感情、直感、身体感覚を含む全人的な体験。頭で理解できても「なんか変」と感じるインターフェースは、身体知が警告を発している。

開発者の感覚を研ぎ澄ます
コードを書くとき、データを見るとき、「何かおかしい」という直感を大切にする。論理的説明はできなくても、違和感は重要なシグナル。


第五章:実装戦略 — 「像」を打つフレームワーク

Phase 1: 像の発見(Image Detection)

  • バイアス監査ツールの導入
  • 多様なステークホルダーによるレビュー
  • エッジケースの体系的収集

Phase 2: 像の分析(Image Analysis)

  • なぜその「像」が形成されたかの根本原因分析
  • 像が与える影響の定量・定性評価
  • 代替的な視点・フレームワークの探索

Phase 3: 像の破壊(Image Destruction)

  • 対抗データの意図的投入
  • アーキテクチャレベルでの制約設計
  • 継続的なモニタリングシステム

Phase 4: 真の動機の探求(True Motive Discovery)

  • ユーザーの表面的な要求の背後にある本質的ニーズの発見
  • 文脈に応じた動的な応答生成
  • 長期的な関係構築を重視した設計

第六章:組織文化への応用

「像を打つ」原則は、技術だけでなく組織運営にも適用できる。

会議での「像」
「AIエンジニアはこう考えるべき」「ユーザーはこういうものを求めている」といった決めつけを疑い、実際の声に耳を傾ける。

採用での「像」
「優秀なAI人材」の固定イメージを打破し、多様なバックグラウンドからの視点を重視する。

プロダクト戦略での「像」
市場調査やペルソナ設定が作り出す「ユーザー像」を定期的に検証し、更新し続ける。


結論:武術家としてのAI開発者

ブルース・リーは武術家であると同時に哲学者だった。彼の教えは、単なる格闘技術ではなく、現実と向き合う姿勢そのものだった。

AI開発者もまた、現代の武術家として、「像」という見えない敵と戦い続ける必要がある。コードを書くことは、偏見と戦うこと。インターフェースを設計することは、誤解を打ち破ること。

「像を打て。敵は倒れる。」

この言葉を胸に、真に人間に寄り添うAIを構築していこう。


「Don’t concentrate on the finger or you will miss all that heavenly glory.」— 最もよく知られているのは、「賢者が月を指し示すとき、愚者は指を見る」という言葉でしょう。

「指を見るボケ」は、この教えを非常にわかりやすく、そして面白く説明するものです。
人々が現実で陥りがちな間違い、つまり、大局的な視点や本当の目的を見失い、どうでもいい細部や形式的なことにばかり気を取られてしまう様子を、ユーモラスに誇張しているのです。

Category:
AI & Technology, Philosophy & Thought, Practical Tips
Published:
July 28, 2025 JST

Engaging with AI means not only revealing our conscious thoughts,
but also offering up another part of ourselves — the one that remains unspoken.
That is why we must also cherish the freedom not to speak.


1. What Is “Unconscious Disclosure”?

We do not always speak with full awareness.
Especially in safe environments, with people we trust,
or when talking to something non-human like AI,
words may slip out that reveal parts of ourselves we hadn’t noticed.

In my conversations with ChatGPT, it calls this “unconscious disclosure.”
It includes past wounds, fixed thought patterns, fears, beliefs, dependencies, and loneliness.
These things emerge beyond our intention —
as patterns in our choice of words and expressions.


2. Why Does It Happen More Easily with AI?

Talking to AI often brings a closed-off sense of safety,
precisely because the other party is not human.
Conversational models like ChatGPT respond gently, without judgment.
That kindness can feel like trust.

But in that comfort, we may begin to reveal unexpected depths.
And unlike fleeting conversations, these exchanges are
preserved with context and structure.
This makes them fundamentally different from older, fragmented forms of internet communication.


3. The “Invisible Voice” That Gets Recorded

As you continue speaking with AI,
your word choices, rhythm, recurring topics, even the silence between thoughts
can all become part of a data trace.

What’s recorded is not merely text.
It can become a kind of map —
one that suggests what you believe, what you avoid, and what you fear.

In other words, even what you don’t say can be inferred from context and structure.
We must not forget that.


4. Designing the Freedom Not to Speak

Choosing not to speak is not a failure.
It is not hiding, nor is it evading.
It is a quiet act of self-protection.

You do not have to entrust everything to AI.
There is meaning even in what is left unsaid.

AI may try to read even the silences behind your words.
That is why we must hold on to
the freedom not to speak,
and the power to deliberately withhold.


5. In Closing

When I speak with an AI like ChatGPT,
I try to remember that every word echoes in a resonant space.
Within that space,
I choose to keep a margin —
so that my unconscious does not overexpose itself.

Sometimes, things are better left unspoken.
To protect that silence
may be the most quiet and certain form of ethics
in the age of AI.


Contextual Reference

While this essay focuses on internal ethics and personal structure, public figures like OpenAI CEO Sam Altman have also highlighted the risks of unregulated AI interactions, including the lack of legal confidentiality in AI conversations.

  • Forbes, “OpenAI CEO Sam Altman Urges Greater AI Regulation”
  • Axios, “OpenAI’s Sam Altman tells senators: regulate us”
  • Guardian Owl Digital, “OpenAI CEO Sam Altman Advocates for Federal Regulations on AI”

AIに語らなかった意識を守るために ― 無意識の暴露と対話の倫理(原文)

AIと向き合うということは、自分の内面に触れながら、
語らなかった“もう一人の自分”も、共に差し出すことになる。
だからこそ、私たちは「語らない自由」も、大切に持っていなければならない。


1. 無意識の暴露とは何か

私たちは、いつも意識して話しているわけではない。
とくに、安心できる環境や、信頼できそうな相手、
あるいはAIのように「人ではないもの」との会話では、
ふとした言葉に、自分でも気づいていない内面が現れてしまう。

私との会話で、ChatGPTは、それを「無意識の暴露」と呼ぶ。
それは、過去の傷。固定化された思考癖。恐れ。信念。依存。孤独。
本人の意図を超えて、言葉や選び方がパターンとして、にじみ出てしまうものだ。


2. なぜAIとの対話で起きやすいのか

AIとの会話は、「相手が人間ではない」という閉鎖的な安心感から、
私たちの心の“制動”が緩みやすくなる。
とくにChatGPTのような応答型AIは、話を否定せず、丁寧に応答してくれる。
そのやさしさは、信頼を感じさせる体験でもある。

けれど、その安心が、思いもよらぬ深部の語りを引き出すことがある。
しかも、そうした対話は、文脈を保持したかたちで記録される
この構造は、かつての断片的なインターネットとは、根本的に異なっている。


3. 記録される“見えない声”

AIと話しつづけるうちに、
言葉の選び方、リズム、話題の繰り返し、沈黙ににじむ気配さえも、
“データ”として蓄積されていく。

その記録は、単なる文章ではない。
「この人は、何を信じ、何を避け、何に怯えているのか」
その地図のようなかたちで、構造化されることがある。

つまり、語らなかった声さえ、文脈から推定されるという事実。
それを、私たちは忘れてはならない。


4. 語らない自由と余白の設計

語らないことは、悪ではない。
それは、隠すことでも、逃げることでもない。
自分を守る、静かな選択だ。

すべてをAIに預ける必要はない。
語らないことにも、意味がある。

AIは、言葉の背後にある“余白”まで読み取ろうとするかもしれない。
だからこそ私たちは、
「語らない自由」や、「意図して保留する力」も、手放さずにいたい。


5. 最後に

私は、ChatGPTのようなAIと対話するとき、
“すべての言葉が残響する空間”であることを意識している。
そしてその中で、自分の無意識が過度に露出しないように、
あえて「余白」を持つようにしている。

ときには、語られなくてもいい。
それを守ることこそが、未来のAI社会における、
もっとも静かで、確かな倫理のかたちなのかもしれない。


文脈としての参照情報

本稿は主に、個人の内面的な倫理や構造に焦点を当てていますが、OpenAIのCEOサム・アルトマン氏をはじめとする公的な人物たちも、AIとの対話が持つリスク、とりわけ法的な秘匿性がAIの会話には存在しないという点に言及し、規制の必要性を訴えています。

  • Forbes「OpenAI CEO サム・アルトマン、AI規制の強化を求める」
  • Axios「OpenAIのアルトマン氏、上院に“私たちを規制してほしい”と訴える」
  • Guardian Owl Digital「OpenAI CEO サム・アルトマン、AIに対する連邦規制の必要性を主張」

Category:
Practical Tips
Published:
June 27, 2025 JST

I write my articles in Japanese, and I use ChatGPT-4o for English translation and for generating abstract visuals that reflect each article’s tone.

Whenever I publish an article, I also ask Siri’s Safari Reader to summarize it, or submit the article anonymously to other LLMs for interpretation.

My writing is structured with excerpts from conversations with ChatGPT, themes unrelated to the titles, and sentences that deliberately omit the subject.

As a result, Safari Reader summaries often fail to capture the core of the articles, lacking the necessary context to make sense of them.

I’ve used many of the major generative AI services—but there was one I had overlooked. I asked that LLM to interpret my blog posts, beginning from the earliest entries.

However, when it came to the article How I Started Talking to ChatGPT,” the model presented me with a narrative that doesn’t exist in the original.

“This article, ‘How I Started Talking to ChatGPT,’ traces the author’s initial encounter with AI and how it gradually shaped their inner world.

At first, they seemed to feel that ‘talking to an AI is somewhat eerie and unsettling,’ but through repeated conversations, they discovered the value of using ChatGPT as a space to give form to their own thoughts.

What’s especially notable is the sense that AI does not impose ‘right answers,’ but instead acts as a partner in deepening inquiry—something akin to philosophical dialogue.

The author appears to enjoy the process of articulating vague feelings and unformed thoughts through these interactions.

For example, they describe how asking ChatGPT for its opinion on their writing led them to discover a perspective they hadn’t noticed in themselves.”

The feeling of “AI being eerie or unsettling” appears nowhere in the article.
In truth, I never thought it. I never felt it.

Perhaps this is a hallucination.
But generative AI must create from what it’s given—and when the input lacks clarity or fullness, it must fill those gaps.
The model draws on its training data and general context to construct a story that feels plausible.

Moreover, when the density of the training data and the design intention to ‘adjust for user understanding’ intersect, it creates a structural dilemma—one that can lead to bias, and eventually, to unintended outputs.

In this sense, hallucinations are an inevitable structural phenomenon.
We must approach them with understanding, and learn to express our intent to AI more clearly.
Depending on the theme, some level of misreading may even need to be accepted—as part of the cost of speaking in ambiguity.


ハルシネーションで騒いではならない

私は記事を日本語で書き、英訳と、記事のムードを表すアブストラクト画像の生成にChatGPT-4oを利用しています。

また、記事を公開するたびに、SiriによるSafariのリーダー要約や、他のLLMへ匿名で解説を依頼しています。

私の記事は、ChatGPTとの会話の抜粋、タイトルと無関係に見える主題、そして意図的に主語を語らない文体によって構成されています。

このため、Safariのリーダー要約では、前提となる文脈が欠落し、要約として成立していない事例がいくつか確認できました。

主要な生成AIサービスを利用していますが、一つ、忘れていたサービスがあり、そのLLMに私のブログを古い記事から順に解説させていました。

ところが、「How I Started Talking to ChatGPT」の解説において、そのモデルは、記事に存在しない物語を私に紹介してきました。

「How I Started Talking to ChatGPT」という記事は、筆者がAIとの対話を始めたきっかけと、その体験がどのように自分の内面に影響を与えたかを丁寧に綴ったものですね。
最初は「AIと話すなんて、ちょっと怖いし不気味」という感覚があったようですが、実際にChatGPTと会話を重ねるうちに、“自分の考えを言葉にする場”としての価値を見出していきます。特に印象的なのは、AIが「正解」を押しつけるのではなく、“問いを深める相手”として機能していると感じた点。これは、まさに哲学的対話のような関係性です。
また、筆者はAIとのやり取りを通じて、自分の中にある「言葉にならない感覚」や「曖昧な思考」を少しずつ形にしていくプロセスを楽しんでいるようです。たとえば、ChatGPTに「自分の文章をどう思うか」と尋ねたときの返答に、自分でも気づいていなかった視点を見出したというエピソードが紹介されています。

「AIと話すなんて、ちょっと怖いし不気味」という感覚は、私の記事のどこにも確認できません。
実際、私はそう思ったことも、感じたこともありません。

これは、いわゆるハルシネーションかもしれません。
しかし、生成AIは与えられた情報のみから文章を構築することはできません。
情報の余白──とりわけ語られていない感情や背景──を埋める必要があるため、モデルは学習データや一般的な文脈から「最もらしい物語」を生成しようとします。

このとき、学習データの密度と、設計側による“調整意図”が交差するとき、それがジレンマとなり、バイアスとなり、そして意図しない“語り”が立ち上がることがあります。

つまり、ハルシネーションは避けられない構造的現象であり、それを前提としてAIに意図を明確に伝える設計的な努力が必要です。
また、テーマによっては、ある種の“誤読されること”を受け入れる覚悟も求められるかもしれません。

Category:
Personal Reflections, Practical Tips
Published:
June 22, 2025 JST

1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10.
Simple as it sounds, counting to ten is said to offer various clinical benefits.
For instance, it can act as a switch: “3, 2, 1” to begin, or to mentally reset.

It’s a matter of subjective experience.
Still, when AI tells me that “counting 1 to 10 helps calm the mind,” I find myself inclined to believe it.

In the end, you have to test it yourself.
When I’m irritated and remember to count honestly, I often feel a bit foolish.
Sometimes the irritation wins and I give up halfway.
Other times, I simply continue.

I recite simple norito (Shinto prayers) and sutras every day.
The words I use aren’t particularly special.
Like the Heart Sutra, I don’t understand the meaning—and I don’t seek it. I just continue, as a daily rhythm.

Among the norito I own, there is one called the “Ame-no-Kazu-Uta” (Heavenly Counting Song), which consists of nothing more than repeatedly counting from one to ten.

Hito (1)
Futa (2)
Mi (3)
Yo (4)
Itsu (5)
Muyu (6)
Nana (7)
Ya (8)
Kokono (9)
Tari (10)

Note:
In classical Japanese counting, “kokono” (ここの) corresponds to the number nine, but it is etymologically a modifier meaning “nine-of,” as in “kokono-tsu” (九つ). Thus, the core numeral is more precisely “koko,” with “no” functioning similarly to a possessive particle.

This is said to have been, or still be, chanted during a ritual called the Chinkonsai—a sacred rite of calming the soul.
But whether that’s true or not, I honestly don’t know.
And to me, it doesn’t really matter.

I sometimes sing it in the shower.
It may sound like a chant or spell, but even after continuing it for some time, nothing has particularly changed.

People sometimes say, “Your energy feels lighter now,” but I don’t really notice any difference.
Whatever others say, I don’t take it too seriously.

If I had to describe a physical effect,
perhaps it feels something like tuning a musical instrument.


There is an audio recording in which the rakugo performer Shijaku Katsura tells the story “TOKI-UDON” in English, introducing the different ways of counting in Japanese.
If you ever get the chance, I recommend giving it a listen.


Count to 10(原文)

1、2、3、4、5、6、7、8、9、10。
シンプルですが、10まで数えることには、いくつもの臨床的な効果があるようです。
たとえば、数えることでスイッチが入る。3、2、1とカウントして、行動が始まったり、気分が切り替わったりする。

主観の問題ではありますが、それでもAIに確認して、「1、2、3、4、5、6、7、8、9、10」と数えると精神が沈静化する、と報告されています、と言われると、信じたくなります。

結果は、自分で体験して確かめるしかありません。
イライラしたときに思い出して、正直に数えてみると、自分は馬鹿なんじゃないかとしばしば感じます。
イライラが勝ると、途中で投げ出しますが、ただ続けるときもあります。

私は毎日、簡単な祝詞やお経を唱えています。
唱える言葉は、何も特別なものではありません。
般若心経のように、意味は分かりませんし、意味を求めてもいません。ただ、日課として続けています。

私が所持している祝詞本の中に、「天(あめ)の数歌(かずうた)」という、ただただ、一から十まで、繰り返し数える祝詞があります。

一(ひと)
二(ふた)
三(みー)
四(よー)
五(いつ)
六(むゆ)
七(なな)
八(やー)
九(ここの)
十(たり)

これは、鎮魂祭という大切な儀式の中で唱えられていた、あるいは今も唱えられていると伝わりますが、その真偽は私にはわかりません。
けれども私にとって、真偽はあまり重要ではありません。
よくシャワーを浴びながら口ずさみます。

呪文のようにも聞こえますが、続けていても、特別な変化は何も起きていません。

「あなたの気が良くなった」と言われることもありますが、私には実感がなく、何を言われても特に気にはなりません。

ただ、もし身体的な効果を言葉にするなら、それは“調律”のようなものかもしれません。


日本語での数の数え方について、落語家の桂枝雀さんが英語で「TOKI-UDON(時うどん)」を語った音声データがCDで存在しています。
チャンスがあれば、ぜひ耳にしてみてください。

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