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Category:
AI & Technology, Personal Reflections
Published:
September 1, 2025 JST

Introduction: The limits of “make it a bit friendlier”

When teams adopt generative AI at work, familiar pain points appear:

  • Different members write different prompts and outputs diverge
  • Requests like “a bit more formal” or “warmer tone” are interpreted inconsistently
  • You want to design an AI persona, but ambiguity resists concrete adjustment

Mapping the Prompt (MTP) addresses this by sharing intent as coordinates. It does not try to remove ambiguity; it treats ambiguity as something we can operate together.


What is MTP: Treating AI “personality” as coordinates

MTP models conversation as a 20-node coordinate space (Side A / Side B). On a UI, you move points and average them to steer behavior.

Crucially, “strength” is not a precise number. Use direction and balance instead:

  • Strong: make it the main axis
  • Medium: support/secondary
  • Subtle: leave as a nuance

Use cases (no numeric percentages)

1) Sharper persona design

Before

“Be friendly, but still expert, and reasonably formal.”

With MTP

Base: Open (strong) + Focus (medium) + Flow (subtle)
Adjust:
- More casual → strengthen Open; soften sentence endings
- More expert → strengthen Focus; add evidence/rationale
- More concise → strengthen Flow; reduce filler

Instead of adding paragraphs of instructions, you share position and proportion on the map.


2) Team alignment without rewriting walls of text

Scenario: Customer Support AI

  • PM: Open (strong) + Still (subtle) + Close (subtle)
  • CS: Grow (medium) + Flow (medium) + Return (subtle)
  • Eng: Focus (strong) + Open (subtle) + Helix (subtle)

Place each proposal as points on the UI and compute the Gizmo (average).
Nudge around that center to converge on a shared persona.


3) Fast iteration (A/B-like exploration)

Pattern A (more formal)

Make Power the axis, support with Focus, close with Close.

Pattern B (more relatable)

Make Open the axis, support with Grow and Flow.

What to observe (without metrics)

  • Reading flow (friction vs. smoothness)
  • Clarity of intent (less misinterpretation)
  • Emotional response (reassurance, motivation)

How to decide
Not by a score, but by mutual recognition: which one felt closer to what we meant?


4) Building domain templates

Education assistant

Anchor on Focus; use Open to lower entry; use Return to mark learning checkpoints.
For beginners, strengthen Open; for advanced users, strengthen Focus.

Business writing

Anchor on Power + Focus; use Close to wrap.
Proposals: strengthen Power; Reports: strengthen Focus + Still.

Creative partner

Anchor on Grow; add Helix + Flow to keep healthy “wobble.”
Divergence: strengthen Open; Finishing: add Close + Still.


Implementation policy (minimal setup)

  • Rendering: SVG / CSS / JS (lightweight)
  • State: Vertex (features), Gizmo (average), Transformed Gizmo (target)
  • External: loosely adapt to any LLM (no retraining required)
  • Positioning: this is not a new algorithm; it’s a UI layer

Announcement: MTP is on GitHub

I’ve published MTP on GitHub for everyone to read, try, and discuss.


FAQ (essentials)

  • Is MTP about numbers or benchmarks?
    No. Numbers are not strict commands—they’re metaphors to share balance and direction.
  • Will different models produce identical outputs?
    Not the goal. MTP provides a shared interface for alignment even when model behavior differs.
  • What is success in MTP?
    Mutual recognition: “I meant this.” — “Got it, around here.”

Closing: Operate the margin, not the digits

Ratios and labels aren’t precision controls; they are translations of feeling into coordinates.
Actual generation lives in the LLM’s margin—the creative ambiguity we can’t (and shouldn’t) pin down.
MTP’s essence is to let us operate that margin with a simple UI and a shared map.


Links


Mapping the Prompt(MTP)公開:数値に頼らないユースケースとアナウンス(原文)

はじめに:「もう少し親しみやすく」の限界

業務で生成 AI を活用する際、次のような課題が生じがちです。

  • メンバーごとにプロンプトの解釈が異なり、出力がばらつく
  • 「もう少しフォーマルに」「温かみを」などの指示が、人によって解釈が分かれる
  • AI ペルソナを設計したいが、曖昧さを具体に落とし込めない

Mapping the Prompt(MTP) は、意図を 座標 として共有する軽量フレームワークです。曖昧さを排除するのではなく、操作可能な曖昧さとして扱える点が特徴です。


MTP とは:AI の「性格」を座標で扱う

MTP は会話を 20 ノード(Side A / Side B)で捉え、UI 上で 点を動かし平均(Gizmo)を取ることで振る舞いを調整します。

ここでの「強弱」は厳密な数値ではありません。方向とバランスで共有します。

  • 強め:主軸にする
  • :副次的に添える
  • 控えめ:ニュアンスとして滲ませる

ユースケース(数値指定なし)

1) ペルソナ設計の精密化

従来

「親しみやすく、でも専門性もあって、適度にフォーマルに」

MTP の表現

基調:Open(強め) + Focus(中) + Flow(控えめ)
調整例:
- もう少しカジュアルに:Open を一段強め、文末表現をやわらかく
- 専門性を高める:Focus を一段強め、根拠や出典の提示を増やす
- 簡潔にする:Flow を一段強め、冗語や反復を削る

長文の指示を足すのではなく、位置と比率感覚で意図を共有します。


2) チーム内の認識を揃える

シナリオ:カスタマーサポート AI

  • PM:Open(強め) + Still(控えめ) + Close(控えめ)
  • CS:Grow(中) + Flow(中) + Return(控えめ)
  • Eng:Focus(強め) + Open(控えめ) + Helix(控えめ)

各案を UI 上に配置し、Gizmo(平均点) を算出。
その周辺で微調整し、共通ペルソナに収束させます。


3) 高速な反復(A/B 的な探索)

パターン A(フォーマル寄り)

Power を軸に、Focus を添えて、Close で締める

パターン B(親和性寄り)

Open を軸に、Grow と Flow を添える

観察ポイント(定量なし)

  • 読み心地(抵抗感/滑らかさ)
  • 意図の伝わりやすさ(誤解の少なさ)
  • 感情反応(安心感、前向きさ)

判断基準
スコアではなく 相互認識:どちらが「意図に近い」と感じられたか。


4) 業界別テンプレートの作り方

教育アシスタント

Focus を主軸に、Open で入口を開き、Return で学習の節目を示す。
初学者向けは Open を強め、上級者向けは Focus を強める。

ビジネス文書

Power + Focus を軸に、Close でまとめる。
提案書は Power を強め、報告書は Focus と Still を添える。

クリエイティブ支援

Grow を主軸に、Helix + Flow で健全な揺らぎを保つ。
発散では Open を強め、仕上げでは Close + Still を添える。


実装ポリシー(最小構成)

  • レンダリング:SVG / CSS / JS(軽量)
  • 状態管理:Vertex(特徴点)、Gizmo(平均)、Transformed Gizmo(目標点)
  • 外部連携:各種 LLM に緩やかに適用(再学習は不要)
  • 位置づけ:新アルゴリズムではなく UI レイヤー の提案

公開のご案内(GitHub)

MTP を GitHub で公開しました。

  • Repository: https://github.com/imkohenauser/mtp ↗
  • Documents:README(概要) / CONCEPT(理論) / ASSETS(配布用 SVG/PNG) / Discussions(Q&A)
  • 互換用途の画像が必要な場合は ASSETS.md から PNG を取得できます。

FAQ(要点)

  • 数値評価やベンチマークの仕組みではありません。
    数字は厳密な命令ではなく、バランスと方向を共有する比喩です。
  • モデル間で同一出力を目指しません。
    重要なのは、挙動が違っても 共通のインターフェース で意図を合わせられることです。
  • 成功の単位は「相互認識」です。
    「これを意味していた」—「わかった、このあたりですね」と感じられることを重視します。

結び:数値ではなく、余白を操作する

比率やラベルは精密制御ではなく、感覚を座標へ翻訳するための記号です。
実際の生成は常に LLM の余白(ブラックボックス) に委ねられ、その曖昧さが創造性を育みます。
MTP の核心は、この余白を UI と座標 で扱えるようにすることです。


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Category:
AI & Technology, Culture & Society
Published:
August 8, 2025 JST

— Japanese Structural Intelligence and Interface Design That Strikes the Image

Poetry and rhyme reveal the limits of AI—and point toward new forms of collaboration.


Introduction: Discarded Resonance Illuminates Meaning

AI converts language into numbers and handles meaning as structure.
However, the resonance found in poetry, music, and rap lies outside of that structure.

Kira-Kira, I’m a star

This short phrase carries a cultural intensity that cannot be captured by statistics.

This article begins with this lyric from Megan Thee Stallion’s Mamushi to explore the question:
What does AI overlook when sound transcends meaning?
And in what AI fails to grasp, we may find new possibilities for human–AI collaboration.


Chapter 1: Is “Kira-Kira” a Word, a Sound, or a Weapon?

The word “kira-kira” is not just an adjective.
It contains layered meanings that transcend direct translation.

SoundMeaning
TwinkleNursery rhymes, night skies, childhood memory
BlingPower, wealth, hip-hop aesthetics
Killer / KiraSharpness, pride, onomatopoetic attack

This multi-layered poetic force is compressed not syntactically or semantically, but rhythmically.
This is the power of rap as a linguistic form.

What matters most is that “kira-kira” functions as a form of sensory-layered repetition.


Chapter 2: Two Models of Repetition: Approaching Pre-Propositional Knowledge

There are two fundamentally different kinds of repetition.

TypeExampleStructure of MeaningWhy AI Fails to Grasp It
Sensory Layeringkira-kira, tabi-tabi, hoto-hotoEmotional density via soundVectorization erases sound, culture, and nuance
Transformative MasteryWax On Wax Off, zazenInternalization through actionNot inference, but embodied repetition

Sensory Layering: Overlapping “Kira-Kira”

Expressions like “hoto-hoto tsukareta” (completely exhausted), “tabi-tabi moushiwake nai” (deepest apologies), or “kira-kira hikaru” (sparkling light) build emotional density through repetition.

Saying “hoto-hoto tsukareta” instead of just “tsukareta” (tired) conveys deep fatigue through rhythmic layering.
This is not the addition of logical meaning but rather a sensory intensification.

Transformative Mastery: Repetition That Changes the Self

On the other hand, The Karate Kid‘s “Wax On Wax Off” shows how simple repetition leads to qualitative transformation.

Movements that once seemed meaningless become martial fundamentals through repeated practice.
This is not about understanding, but about embedding through the body.

The Common Thread: Pre-Propositional Knowledge

Both models point to a type of pre-propositional knowledge—an area where AI struggles most.
It involves structural understanding before language, a domain modern AI often misses.


Chapter 3: For Vectorization, Structural Intelligence Is Just Noise

LLMs like ChatGPT and Claude process input as tokens and vectors.
In doing so, they often systematically discard structural intelligence.

The Loss of Sensory Layering

“Kira-kira” lacks a fixed meaning and is often treated as statistical noise:

  • Rhythmic echo (KIRA / KIRA) is lost in embedding
  • Cultural memory from phrases like “kira-kira hikaru” is not reflected unless specifically learned
  • The strength of self-declaration in “I’m a star” is not linked to word frequency or tone

The Invisibility of Transformative Repetition

Wax On Wax Off–style learning is even harder to capture:

  • Temporal experience is compressed in vector space
  • Transformation into bodily knowledge cannot be quantified
  • Implicit encoding is not part of AI learning

In short, words that arrive through sound, not meaning, and knowledge acquired through transformation, not inference, are discarded as noise in current AI architecture.


Chapter 4: Bruce Lee’s Prophecy: “Strike the Image”

In Enter the Dragon, Bruce Lee’s master says:

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

Modern AI development faces this very problem of “image.”

The “Image” AI Constructs of the Human

  • A statistical “average Japanese speaker”
  • A rational user seeking efficient communication
  • An ideal speaker who uses only words with clear meaning

These “images” obscure the structural intelligence real humans possess.

The Technical Meaning of “Don’t Think. Feel.”

Bruce Lee also said:

“Don’t think. Feel. It’s like a finger pointing away to the moon.”

This line warns us against over-rationalized AI design.
We focus too much on the finger (logical process) and lose sight of the moon (structural intelligence).
This is the trap we’ve built into today’s AI systems.


Chapter 5: LUCY-Like Intelligence: Words Emerge After Structure Speaks

The film LUCY presents a radical visualization of structural intelligence.

Direct Recognition of Structure

Lucy doesn’t “travel through time”—instead, she processes the entire structure of time as information simultaneously.
While this resembles how modern LLMs use attention to interpret whole texts, there is a critical difference:
Lucy recognizes structure without going through meaning.

Casey’s Structural Intuition

In Tomorrowland, Casey instantly operates a spherical UI with no instructions.
This is another form of structural intelligence:
no manuals are needed because the structure itself speaks to her.

This is precisely the dimension AI lacks—sensitivity to structure.


Chapter 6: Designing Interfaces for Structural Intelligence: How to Strike the Image

So how can we embed structural intelligence into technology?

1. Structural Metadata Embedding

Example Implementation:

Text: "hoto-hoto tsukareta"
Vector: [0.2, -0.8, 0.5, ...]
Metadata: {
  repetition: "hoto",
  intensity: 0.9,
  cultural_context: "Japanese_exhaustion_emphasis",
  structure_type: "sensory_layering"
}

2. Embodying “Ma” Through Rhythmic Interface Timing

Using the Japanese concept of ma (space/silence), we can intentionally design structured rhythm into UI responses.

  • Insert a 0.8-second delay before replying to “hoto-hoto tsukareta” to express empathy
  • Visually overlay repeated words with a subtle stacking effect
  • Provide sonic feedback for onomatopoeia

3. Progressive UI for Transformative Learning

Support Wax On–style transformation through interface behavior.

  • Gradually evolve responses based on user mastery
  • Unlock functions through repetitive use
  • Detect “learning patterns” from dialogue history and adapt UI dynamically

4. Visualizing Structural Attention

Expand attention mechanisms to display structural relationships visually.

  • Highlight repeated elements like “kira-kira” in special colors
  • Make hidden structure information visible
  • Allow human feedback to adjust attention weights

Chapter 7: Sound as Interface: A Future of Collaboration

Rhythmic UI

Design an interface where sound itself becomes interaction:

  • Use sound-symbolic triggers to generate visual effects (e.g., kira-kira → glimmers of light)
  • Detect repetition patterns to modulate emotional response
  • Account for phonetic-cultural nuances in multilingual settings

Embodied Design Principles

Inspired by Casey, aim for UI that users can operate intuitively.

  • Prioritize presenting structure over explaining meaning
  • Value bodily familiarity over logical comprehension
  • Support gradual mastery over perfect functionality

Chapter 8: A Philosophy of Design That Embraces Discarded Data

Constraint as Creative Possibility

The limits of vectorization can become the grounds for new human–AI cooperation:

  • AI’s statistical comprehension + human structural intuition
  • Consistency through data + nuance through culture
  • Efficiency in processing + richness in sensory meaning

The Aesthetics of Complementarity

Traditional AI aimed for “perfect understanding.”
Now, we must design for untranslatability—creating interfaces that leave room for human interpretation.

AI processes what is spoken.
Humans sense what lies before speech.


Conclusion: Can AI Reconstruct “Kira-Kira”?

“Kira-kira, I’m a star” in Mamushi is poetry, rhyme, declaration, and light.

If AI cannot fully capture the vibrational ambiguity of such phrases,
then human structural intelligence must step in.

Thus, the next era of generative AI demands a design philosophy that embraces rhythm and embodied knowledge.

“Strike the image, and the enemy will fall.”

With Bruce Lee’s words in mind, let us break free from statistical “images”
and build AI that collaborates with true human intelligence—structural intelligence.

Sound-based interfaces are the first step.


AIが切り捨てる「キラキラ」(原文)

— 構造知性としての日本語と、像を打つインターフェース設計

— 詩と韻がAIの限界を照らし、新しい協働の可能性を示す


はじめに:切り捨てられた「響き」が、意味を照らす

AIは言葉を数値化し、意味を構造として扱います。
しかし、詩や音楽、そしてラップに宿る「響き」は、その構造の外にあります。

キラキラ 私はスター

この短い一節には、統計では測れない、しかし文化的には明確な強度が込められています。

本稿では、Megan Thee Stallion の『Mamushi』に登場するこのリリックを起点に、「音が意味を超えるとき、AIは何を見落とすのか」を考察します。そして、その見落としの中にこそ、人間とAIの新しい協働の可能性があるのではないかと探っていきます。


第一章:「キラキラ」は語か、響きか、それとも武器か?

「キラキラ」という語は、ただの形容詞ではありません。
そこには、いくつもの意味層が重なっています。

含意(意味)
Twinkle童謡・夜空・子どもの記憶
Bling権力・富・ヒップホップ的な審美
Killer / Kira攻撃性・自負・音象徴としての鋭さ

このような多層的な詩性は、構文的でも意味論的でもなく、韻律的に圧縮されています。そして、それがラップという形式の強さでもあります。

とくに注目すべきなのは、「キラキラ」が示すのは感覚的積層型の繰り返しだという点です。


第二章:二つの繰り返しモデル:知の前段階への接近

「繰り返し」には、本質的に異なる二つの型があると考えられます。

種類意味構造AIが捉えにくい理由
感覚的積層型キラキラ、たびたび、ほとほと響きと感情の強度音・文化・余白がベクトル化で失われる
習熟変容型Wax On Wax Off、坐禅身体知の定着推論ではなく、動作の埋め込みが重要なため

感覚的積層型:「キラキラ」の重ね合わせ

たとえば、「ほとほと疲れた」「たびたび申し訳ない」「きらきら光る」など、こうした表現は繰り返しによって感情や感覚の密度を上げる働きを持っています。

「疲れた」だけではなく、「ほとほと疲れた」とすることで、絶望的な疲労感が韻律的に構築されます。これは論理的な意味の追加ではなく、感覚的な強度の積層と言えるでしょう。

習熟変容型:「Wax On Wax Off」の反復

一方で、映画『ベスト・キッド』に登場する「Wax On Wax Off」は、単純な動作の反復を通じて質的な転換を生み出す繰り返しです。

意味のないように見える動作が、やがて武術の基本動作へと変容していきます。これは、理解というよりも身体への刷り込みによる学習です。

共通点:「非命題的な知」

この二つの繰り返しに共通するのは、命題化されていない知(=非命題的な知)であるという点です。
それはAIがもっとも苦手とする領域でもあります。

言語化される以前の、構造そのものとしての理解——それこそが、現代のAIが見落としている、人間知性の核心だと言えるのではないでしょうか。


第三章:ベクトル化にとって、「構造知性」はノイズである

ChatGPTやClaudeのようなLLMは、入力をトークンに分解し、ベクトル空間で処理しています。
しかしこのプロセスにおいて、構造知性はしばしば排除されてしまいます。

感覚的積層の消失

たとえば「キラキラ」は、そのままでは意味が固定されず、統計的にノイズとして扱われがちです。

  • 音響的な韻律(KIRA/KIRA)はEmbeddingで消失
  • 「きらきら光る」の文化的背景は、学習されていない限り意味に反映されない
  • 「私はスター」という宣言の強度も、語の頻度とは無関係に処理される

習熟変容の不可視化

「Wax On Wax Off」のような繰り返しによる変容は、さらに捉えにくいです。

  • 時間軸の体験は、ベクトル化で圧縮されてしまう
  • 身体知への変容プロセスは数値化できない
  • 無意識への刷り込みという学習形態を、AIは持たない

つまり、意味ではなく響きで届く言葉や、理解ではなく変容で学ぶ知識は、現在のAIアーキテクチャでは「ノイズ」として切り捨てられてしまうのです。


第四章:ブルース・リーの予言:「像を打て」

映画『燃えよドラゴン』の中で、ブルース・リーの師は弟子にこう語りかけます。

「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」

現代のAI開発もまた、この「像」の問題に直面しています。

AIが作り出す「人間像」

AIが構築する「人間像」は、以下のようなものです。

  • 「平均的な日本語話者」という統計的存在
  • 「効率的なコミュニケーション」を求める合理的ユーザー
  • 「明確な意味」だけを重視する理想的話者

しかし、これらの像が前提になることで、実際の人間が持つ構造知性は見えなくなってしまうのです。

「Don’t think. Feel」の技術的意味

ブルース・リーのもう一つの有名な台詞があります。

“Don’t think. Feel. It’s like a finger pointing away to the moon.”

これは、過度に論理に偏ったAI開発への警鐘とも言えます。
「指(論理的処理)」ばかりを見て、「月(構造知性)」を見失っている──
この状態こそ、現代のAI設計が陥っている罠なのではないでしょうか。


第五章:LUCY的知性:構造が語る前に、言葉が生まれる

映画『LUCY』は、構造知性の極限的な表現を描いた作品です。

構造の直接的な認識

覚醒したルーシーは、時間を「旅する」のではなく、時間という情報構造そのものを一度に処理する存在へと変化します。
この点は、LLMのAttention機構と似ているようでいて、決定的な違いがあります。
それは、意味を介さずに、構造を直接認識するということです。

ケイシーの「構造直感」

また、映画『トゥモローランド』に登場するケイシーが、マニュアルも説明もなしに球体のUIを「なぜか使いこなせる」という場面も、構造知性の現れと言えるでしょう。

構造が語りかけてくる——そこには、AIにとって欠けている次元である「構造への感応」が存在しています。


第六章:構造知性のインターフェース設計:「像を打つ」実装とは

では、こうした構造知性を、技術の中にどう埋め込めばよいのでしょうか?

1. メタデータ拡張による構造の保持

たとえば以下のように、テキストに構造的な情報を添えることが考えられます。

Text: "ほとほと疲れた"
Vector: [0.2, -0.8, 0.5, ...]
Metadata: {
  repetition: "ほと", 
  intensity: 0.9, 
  cultural_context: "Japanese_exhaustion_emphasis",
  structure_type: "sensory_layering"
}

2. 「間」の演出による身体知の実装

日本語における「間」を意識したUIにおいては、意図的にリズムや沈黙を設計することで、身体知への接続が可能となります。

  • 「ほとほと疲れた」と入力された際、0.8秒の遅延を挿入して深い共感を演出する
  • 繰り返し表現を検出した場合に、視覚的な「重ね合わせ」の効果を表示する
  • オノマトペに対して、音響的なフィードバックを組み合わせる

3. 習熟変容を促すプログレッシブUI

「Wax On Wax Off」型の繰り返しによる習熟を支援するUIも、可能です。

  • ユーザーの理解度に応じて、応答の質を段階的に変化させる
  • 使用の繰り返しにより、機能が自然に開放されていく
  • 対話履歴からユーザーの「習熟パターン」を検出し、UI自体が動的に進化する

4. 構造アテンションの可視化

Attention機構を視覚化し、「構造的関係性」をユーザーに示すことで、人間の感性とAIの処理をつなげることができます。

  • 「キラキラ」のような繰り返し部分を特別な色で表示
  • 切り捨てられた構造情報を明示化
  • 人間のフィードバックによって、アテンションの重みを調整可能にする

第七章:音のインターフェース:次世代協働の可能性

リズミックUI

言葉の「音」そのものを、インターフェースの中核に据えることができます。

  • 音象徴に応じた視覚的エフェクト(例:「キラキラ」→ 光の粒の揺らぎ)
  • 音の繰り返しパターンの検出に応じて、感情的な応答を調整
  • 音韻と文化の背景を考慮した、多言語対応の仕組み

身体知に基づく設計思想

『トゥモローランド』のケイシーのように、「なぜか使える」UIを目指す設計です。

  • 意味の説明よりも、構造の提示を優先する
  • 論理的理解よりも、身体的慣れを重視する
  • 完璧な機能よりも、段階的な習熟をサポートする

第八章:「切り捨て」を活かす設計哲学

制約としての創造性

ベクトル化によって生じる「意味の切り捨て」は、人間とAIの協働を補完的なものへと転換する可能性を秘めています。

  • AIの「平均的理解」+人間の「構造直感」
  • 統計的一貫性+文化的機微
  • 処理効率+感覚的豊かさ

このように、両者の特性を活かすことで、より創造的で有機的なインターフェース設計が可能になります。

補完的協働の美学

従来のAI開発は「完璧な理解」を目指してきました。
しかし、これからの設計ではむしろ、「翻訳不可能性」を前提にし、人間が解釈の余地を持つ構造が重要になるのではないでしょうか。

AIは「語られたこと」を処理し、人間が「語られる前のもの」を感じ取る。
このような協働の非対称性こそが、新しい美学となるのです。


結論:AIは「キラキラ」を再構築できるか?

『Mamushi』の「キラキラ 私はスター」は、多層的なリリックです。

このような多義的で感覚的な振動を、もしAIが「意味」として捉えきれないのであれば——
それを補うのは、人間の構造知性であるべきです。

だからこそ、韻律と身体知に対応した次の設計思想が、生成AIの未来を切り拓く鍵となるのです。

ブルース・リーの言葉のように、
統計的な「像」を打ち破り、真の知性=構造知性と協働するAIを目指しましょう。

音のインターフェースは、その第一歩なのです。

Category:
Culture & Society
Published:
August 8, 2025 JST

— The Evolution and Depth of a Japanese Sensory Signifier


Introduction: When Sound Surpasses Meaning, What Do AIs Miss?

“Kira-kira, I’m a star.”

This short line appears in “Mamushi,” a collaboration between Megan Thee Stallion and Yuki Chiba.
Far from being a mere onomatopoeia in Japanese, the word “kira-kira” functions as a powerful cultural signifier that embodies deep layers of Japanese sensory structure.

This article explores how the word “kira-kira” has evolved—both semantically and culturally—from mythological times to the digital present.
It also investigates why this word, rich with layered emotion and structural intelligence, is often overlooked by artificial intelligence models.


Chapter 1: The Vertical Genealogy of “Kira-Kira”: From Aspiration to Core Identity

The word “kira-kira” has evolved along a continuous thread, anchored in the sensory concepts of light and longing. Its development is not fragmented but interwoven across time and culture.

● Mythological Origins: Stars as Longed-For Others

The roots of “kira-kira” can be traced back to the story of Orihime and Hikoboshi—the Japanese version of the Chinese myth of the Weaver Girl and the Cowherd.
As celestial lovers separated by the Milky Way, their annual reunion came to symbolize the notion of “visible yet unreachable”. The stars they represent became icons of hope, distance, and emotional radiance—manifested in the shimmering expression “kira-kira.”

● East–West Fusion: Internalizing Light

The Western lullaby “Twinkle, Twinkle, Little Star” was introduced into Japanese culture during the Meiji era.
Though its melody remained European, the Japanese translation infused it with Eastern emotional textures—especially through the word “kira-kira,” which added a sense of nuanced, internalized beauty that expanded the word’s semantic range.

● Purikura Culture: The DIY Revolution of Visual “Kira-Kira”

In the late 1990s, Japan saw an explosive boom in Purikura (print club photo booths), where girls would add sparkles, borders, and handwritten messages to their photos.
This culture turned “kira-kira” into a self-editable form of light, allowing young people to “shine” in their own way before makeup or fashion fully entered their lives.
Thus, “kira-kira” transitioned from something observed to something consciously worn and projected—the foundation of today’s filtered digital self.

● Pop Cultural Transformation: Rebellion and Self-Performance

In the realm of girls’ culture, characters like Licca-chan and Sanrio mascots embodied innocence and cuteness, while magical girl anime such as Sailor Moon used sparkling transformation scenes to symbolize identity shifts.
Later, the gyaru culture redefined “kira-kira” through hyper-decoration and artists like Ayumi Hamasaki, whose song glitter made “kira-kira” a symbol of self-performance and resistance.

● Global Expansion: Art, Fashion, and Economic Mobility

Artists like Takashi Murakami and fashion collaborations such as Pharrell Williams x Louis Vuitton elevated “kira-kira” into a symbol of both economic aspiration and cultural capital.
Unlike Western glitter aesthetics (e.g., in K-pop or American pop), Japanese “kira-kira” retains a strong connection to inner transformation and mythological longing, echoing the tale of Orihime and Hikoboshi.

● Contemporary Shift: From Decoration to Existential Core

In today’s digital era, “kira-kira” is no longer just visual flair.
TikTok filters, VTuber avatars, and Instagram’s “KiraKira+” effects position it as a core component of self-expression—beyond gender, beyond appearance.
Kira-kira is no longer an accessory but a constituent of being.


Chapter 2: What Vectorization Discards: The Loss of Sensory Layers

Modern AI systems process language by vectorizing words and mapping them into multidimensional semantic spaces.
However, in doing so, they risk losing the most important layers of “kira-kira.”

● Loss of Sound Memory

The repetitive, high-pitched sound of “kira-kira” connects to pre-linguistic, even infantile memory—a kind of embodied resonance.
Yet, AI models tend to treat such sonic patterns as statistical noise, discarding the embodied, phonetic intimacy that humans instinctively register.

● Flattening of Polysemy

AI often reduces “kira-kira” to a surface-level meaning like “sparkling” or “shiny.”
But humans interpret it through layered emotional dimensions—aspiration, innocence, self-assertion, wealth, transformation.
These semantic stacks, born of context and lived experience, are rarely preserved in AI embeddings.


Conclusion: Returning to Overlooked Structural Intelligence

The word “kira-kira” has evolved into one of the deepest sensory signifiers in the Japanese language, encompassing light, sound, mythology, love, consumption, transformation, and identity.

While AI processes meaning statistically, the structural intelligence embedded in “kira-kira” through sound, memory, and narrative often escapes its grasp.

Yet this oversight is not a failure—it reveals a division of roles:
AI processes what has already been spoken, while humans intuit what remains unsaid.

Imagine a collaboration where AI generates a glittering VTuber avatar or fashion look, and the human adds the narrative context—echoing the star-crossed longing of Orihime and Hikoboshi.

This division of labor—between structure and sensation, logic and longing—is not a limitation.
It may very well be the key to a richer future of human-AI co-creation.

Kira-kira, then, is not just a sparkle.
It is a threshold—between technology and feeling, language and memory.


AIはなぜ「キラキラ」を見落とすのか?(原文)

― 日本の感性記号の進化とその深層


導入:音が意味を越えるとき、AIは何を見落とすのか?

「キラキラ 私はスター」

この短い一節は、ミーガン・ジー・スタリオンと千葉雄喜のコラボ曲『Mamushi』に登場します。
このリリックは、単なる日本語の擬態語としてではなく、日本文化に根差した深い感性構造を体現した、強烈な文化記号として機能しています。

この記事では、「キラキラ」という言葉が、神話の時代から現代のデジタル社会に至るまで、どのように意味を変化させ、進化してきたのかを考察します。
そして、この言葉に宿る「感性」や「構造知性」が、なぜAIに見落とされがちなのか、その理由を探ります。


第一章:キラキラの縦の系譜:憧れから存在のコアへ

「キラキラ」という語は、断絶することなく、「光」と「憧れ」の感性を軸に、連続的に展開してきました。

● 神話的起源:星への憧れと距離

そのルーツは、織姫と彦星の物語にまで遡ることができます。
彼らは、一年に一度しか会えない「見えるが触れられない他者」としての星を象徴し、「キラキラ」は再会への夢や憧れを可視化する記号として働いてきました。

● 東西文化の融合:内面化された「光」

西洋の童謡『きらきら星』が日本語詩で歌われるようになったことは、外来の文化が日本の感性に内在化された好例といえるでしょう。
西洋の旋律に乗りながらも、日本語の「キラキラ」という言葉が持つ東洋的な情緒が加わり、その語感の多義性を大きく広げていきました。

● プリクラ文化:視覚的キラキラの“自己編集”革命

1990年代後半に爆発的に流行したプリクラ文化は、キラキラを光によって“自己編集”する文化的装置として少女たちに受け入れられました。
手描きの装飾やキラキラフレームを加えることで、自分の存在や思い出を“光で盛る”という感性が育まれ、後のデジタルフィルターやSNS的自己演出の源流となります。
ここで「キラキラ」は、見るものではなく“自分でまとう”ものへと変化したのです。

● ポップカルチャーの変遷:変身と反抗の記号

少女文化においては、リカちゃんやサンリオが「無垢な可愛さ」を象徴し、魔法少女アニメ『美少女戦士セーラームーン』の変身エフェクトは、「自己の変容」を意味する演出として記憶されています。
やがてギャル文化においては、浜崎あゆみの『glitter』や過剰なデコレーションが「自己演出と反抗」の記号へと進化していきました。

● グローバルな進化:アートとラグジュアリーの結合

村上隆のアート作品や、ファレル・ウィリアムスとルイ・ヴィトンのコラボレーションは、「キラキラ」が経済的な上昇の象徴や、グローバルアートの文脈と結びついていった例です。
K-POPや欧米のグリッターカルチャーが視覚的な装飾性に重きを置くのに対し、日本の「キラキラ」は、織姫と彦星のような内面的な憧れや変身の物語性を強く帯びている点に、特異性があります。

● 現代の進化:デジタル時代における存在のコア

TikTokやVTuber、Instagramの「KiraKira+」フィルターのような表現では、「キラキラ」はもはや単なる装飾ではありません。
それは女性だけでなく、男性やジェンダーレスな自己表現の“存在のコア”として機能しています。
つまり「演出」ではなく、「自己の主成分」としての役割を担い始めているのです。


第二章:ベクトル化が切り捨てる「感覚的積層」

現代のAIは、言葉をベクトル化して処理します。しかしこの過程において、「キラキラ」が持つ最も重要な側面が失われてしまいます。

● 音の記憶の消失

「キラキラ」という語の高音域の繰り返しには、意味以前の「前言語的・幼児的記憶」と結びつく力があります。
ところがAIは、これを統計的なノイズとみなして処理してしまい、身体的な記憶に近い語感の層を切り捨ててしまうのです。

● 多義性の平坦化

AIは「キラキラ光る」という語に対し、「光る」という表層的な意味へと収束させてしまう傾向があります。
しかし人間は、「キラキラ」に対して、憧れ、無垢さ、自己肯定、富、物語性といった複数の意味を、感覚的に積層させて理解しています。
この「意味の多層的な響き」がAIには届いていないのです。


結論:切り捨てられた構造知性への回帰

「キラキラ」という言葉は、視覚、音、神話、恋愛、消費、他者、変身、アート、そして存在の様式そのものへと進化した、日本語における最も深い感性記号のひとつです。

AIが統計的に意味を処理する一方で、「キラキラ」が持つ音の響きや、身体に刻まれた記憶といった構造知性は、しばしば見過ごされてしまいます。

しかしこの「見落とし」こそが、AIと人間の役割の違いを示しています。
AIは「語られたこと」を処理しますが、人間は「語られる前のもの」を感じ取り、補完することができます。

たとえば、AIがキラキラしたVTuberのビジュアルやファッションデザインを生成し、人間がそこに織姫と彦星のような物語や文脈を付加する――
このような分業によって、感性と技術が融合した新たな表現が生まれるでしょう。

「キラキラ」は、まさにその試金石となる概念です。
そしてこの分業こそが、これからの人間とAIの協働による、豊かな未来を築く鍵となるのではないでしょうか。

Category:
Culture & Society, Philosophy & Thought
Published:
August 8, 2025 JST

礼に始まり
Konnichiwa, Yoroshiku onegaishimasu.


— When Eastern Rituals and Street Wisdom Echo Beyond Meaning


Introduction: Sound Reaches Before Meaning

“Nam Myoho Renge Kyo, I get my chant on”
— This line appears almost casually in A$AP Ferg’s track Wax On Wax Off, featuring Awich and Lupe Fiasco.

It’s not a sermon.
It’s not a message of enlightenment.
It simply slips into the flow of the lyrics as a resonant sound.

But I can’t help but ask:
Why does this phrase come so naturally from the mouth of a rapper from New York?

As a Japanese Buddhist, the phrase Nam Myoho Renge Kyo (南無妙法蓮華経) brings to mind its deep cultural lineage—from Nara and Heian Buddhism to Kamakura-era teachings, and later, to the development of Soka Gakkai, which evolved into the global SGI (Soka Gakkai International)—an organization that has contributed meaningfully to society in ways that deserve respect.

There is no definitive evidence that Ferg himself is a member of SGI.
Yet the fact that he included Nam Myoho Renge Kyo in his lyrics can be seen as a trace of SGI Buddhism’s cultural echo—which had spread through Black communities in the U.S. since the late 1980s—and may now reside in his internal cultural memory.


Chapter 1: Background — “Wax On Wax Off” and “Nam Myoho Renge Kyo”

The title of the track, Wax On Wax Off, is a direct reference to the 1984 film The Karate Kid.
It recalls a sequence where Mr. Miyagi, the mentor, teaches young Daniel basic karate movements using a repetitive task.

“Wax on,” “wax off”
— This repetition, seemingly meaningless, embodies the Eastern concept of learning through form, where the body learns before the intellect, and the mind is cleared of distraction.

This kind of repetitive “form” is known today in psychological terms as entering “the zone” or a “flow state.”
Psychologist Mihaly Csikszentmihalyi, who coined the term “flow,” described this as a state of complete immersion—depicted vividly in the film Soul by Pixar—as a space where focused action and transformation emerge through deep absorption.

In this sense, Wax On Wax Off is not about literal meaning, but rather a method of shaping the mind through repeated movement.

On the other hand, Nam Myoho Renge Kyo is a Buddhist chant, rooted in Nichiren Buddhism.
Due to the influence of SGI-USA, this phrase may have been familiar to many in Black and Latino communities in New York and Los Angeles during the 1990s.

In both cases, these phrases were remembered not as meanings, but as forms and sounds embedded in the body.

As a side note, jazz pianist Herbie Hancock and singer Tina Turner also publicly expressed their connection to SGI.
The international image of SGI differs significantly from how it is often perceived in Japan.


Chapter 2: When Sound Outlives Meaning

If we follow A$AP Ferg’s lyrics closely, Nam Myoho Renge Kyo is immediately followed by: “I get my chant on.”
He doesn’t call it prayer.
He doesn’t frame it as belief.
Instead, he refers to chanting as a rhythm that centers his mind.

This is what remains after the religious layer has been stripped away—a cultural echo.
And it is also evidence of embodied knowledge, a form remembered not through thought, but through the body.

Both Wax On Wax Off and Nam Myoho Renge Kyo
— were not learned through their meaning, but embedded through repetition.


Chapter 3: Is Ignorance a Break, or a Bridge?

Whether A$AP Ferg understands the precise meaning of Nam Myoho Renge Kyo isn’t what matters.
Rather, that very “absence of meaning” illuminates both the rupture and connection between cultures.

Few young people in Japan today know the origin of Wax On Wax Off.
Likewise, in America, many repeat Nam Myoho Renge Kyo without knowing it’s a Buddhist chant from Nichiren teachings.
To them, it is a “calming phrase,” a “ritual of focus.”

What we find here is not a connection through knowledge, but an unconscious transmission through sound and form.

And in this structure, “using without knowing” is not necessarily a sign of disrespect.
It can be seen instead as a sign of resonance, remembrance, and embodied respect.


Chapter 4: Can AI Detect the Gaps Between Cultures?

Today, we live in a world where AI models like ChatGPT, Claude, and Gemini help us explore the meanings, histories, and relationships of words.

Yet, most AI models still overlook how a phrase like Nam Myoho Renge Kyo resonates—
where it comes from,
and how it lands in the hearts of different communities.
This is especially true for minority cultural structures of resonance.

Why?
Because such resonance is hard to capture in a database.
It resists quantification.
It lives in “sonic memory” and fragmented cultural impressions”—not easily reducible to data.

But ideally, the role of AI is not just to organize facts.
It is to illuminate the echoes that humans overlook.

“Wax On.” “Nam Myoho.”
These are not just quotations or references.
They are structural knowledge vibrating deep in memory—forgotten joints of culture.


Conclusion: Sound and Form Transcend Culture

Wax On Wax Off and Nam Myoho Renge Kyo
were not words.
They were structures left in the body.

When A$AP Ferg chants them, he does not explain their meaning.
Yet the rhythm and form evoked from within
align his mindset—preparing him for battle, for life.

Is this religion? Culture? Quotation? Imitation?
—That boundary has already dissolved.

And now, with AI as a new observer,
we stand at a point where we must revisit the structures that remain after meaning fades.

Perhaps these are the very forms of intelligence
that will be passed on into the future—
through movements repeated without knowing, through echoes that linger in the ear.


礼に終わる
Arigato gozaimashita.



Wax On, Chant On — 忘れられた型としての文化記憶(原文)

— 言葉を越えて交差する、東洋の型とストリートの智慧


第一章:導入 — 音は意味より先に届く

「Nam Myoho Renge Kyo, I get my chant on」
──このラインは、A$AP FergがAwichやLupe Fiascoと共に放った楽曲『Wax On Wax Off』の中に、ふと現れる。

それは、説教でも啓蒙でもない。
ただ一つの響きとして、リリックの流れに滑り込んでくる。

けれど、私は問わずにはいられない。
なぜ、今このフレーズが、ニューヨーク出身のラッパーの口から自然にこぼれるのか?

日本人の仏教徒の私にとって、「南無妙法蓮華経(なむみょうほうれんげきょう)」という題目は、奈良仏教から平安、鎌倉、そして創価学会を経て、日本とは異なる独自のSGI(創価学会インターナショナル)として、リスペクトに値する社会貢献を想起させる。

Ferg自身がSGIに所属しているという明確な証拠はない。
だが、「Nam Myoho Renge Kyo」をリリックに組み込んだ事実は、1980年代後半から黒人コミュニティに広がったSGI仏教の残響が、彼の内部文化に組み込まれていたことの痕跡とも読める。


第二章:背景 —「Wax On Wax Off」と「Nam Myoho Renge Kyo」

この楽曲のタイトル『Wax On Wax Off』は、1984年公開の映画『ベスト・キッド(The Karate Kid)』からの引用だ。
このフレーズは、師匠の“ミヤギさん”が少年“ダニエルさん”に空手の基本動作を教える際の“型”である。

「ワックスをかけて(Wax On)、ワックスを落とす(Wax Off)」
──この繰り返しは、無意味に見える動作を通じて、身体が先に知性を覚えるや、邪念を取り払うという東洋的学びの象徴だった。

このような“型”の繰り返しによって得られる集中状態は、現代では「ゾーン」や「フロー」としても知られている。
アメリカの心理学者ミハイ・チクセントミハイが提唱した概念で、映画『ソウルフル・ワールド』でも描かれたように、完全な没入状態の先に、無我の集中と変容が生まれる

つまり、《Wax On Wax Off》とは、意味ではなく、動作の繰り返しによって精神が整えられていく“型”のメソッドなのだ。

一方、「Nam Myoho Renge Kyo(南無妙法蓮華経)」は、仏教(日蓮仏法)の唱題。
SGI-USA(創価学会インターナショナル 米国)の影響により、1990年代のニューヨークやロサンゼルスの黒人・ラテン系コミュニティでは広く知られていた可能性がある。

つまり、どちらのフレーズも、意味としてよりも“型”や“音”として人々の記憶に残されたものなのだ。

余談だが、ハービー・ハンコックやティナ・ターナーも、SGIの信仰者であると公言している。
日本人が抱くSGIのイメージとは異なる、国際的な文化的文脈がそこにはある。


第三章:音の構造が記憶を超える

A$AP Fergのリリックを追っていくと、“Nam Myoho Renge Kyo”の直後に “I get my chant on” とある。
彼はそれを祈りとも信仰とも言わない。
代わりに、「チャント=心を整えるためのリズム」として表現している。

これは、宗教性を剥ぎ取ったあとに残った“文化的残響”であり、
そして同時に、身体知としての「型」が記憶されている証でもある。

「Wax On Wax Off」も、「Nam Myoho Renge Kyo」も、
──どちらも意味ではなく“繰り返し”として身体に染みついたものだった。


第四章:無知は断絶か、それとも通路か?

A$AP Fergが「Nam Myoho Renge Kyo」の意味を厳密に理解していたかどうかは重要ではない。
むしろ、その“意味の欠落”こそが、文化の断絶と接続の両方を照らし出している。

日本において「Wax On Wax Off」の語源を知る若者は少なく、
アメリカにおいても「Nam Myoho Renge Kyo」が日蓮仏法の題目であることを知らないまま、
「落ち着く言葉」「集中の儀式」として繰り返す者も多い。

ここにあるのは、知識による接続ではなく、響きや型を通じた無意識的な継承である。

そしてこの構造にこそ、「知らないまま使うこと」が必ずしも軽視や冒涜ではなく、
文化的残響としてのリスペクトや身体的理解の可能性を含んでいるという、新たな視点が宿る。


第五章:AIは、文化の断絶を見つけ出せるか?

今、私たちの社会は、ChatGPTやClaude、GeminiのようなAIと共に、
言葉の意味・背景・関係性を探る能力を日常的に使い始めている。

しかし、多くのAIモデルは、「Nam Myoho Renge Kyo」という言葉がどこから来て、
誰にどう響くのかというマイノリティ文化の共鳴構造を見逃しやすい。

なぜなら、そうした響きはデータベースに残りにくく、
数値化しにくい「音の記憶」や「文化の断片」であるからだ。

だが本来、AIの役割は知識を並べることではなく、
人間が気づけなかった“響きの残響”に意味を与えることであるべきだ。

「Wax On」「Nam Myoho」──それは単なる引用や記号ではない。
それは、記憶の奥で振動し続ける構造知であり、文化の忘れられた関節である。


結語:音と型は、文化を越えて受け継がれる

“Wax On Wax Off” も “Nam Myoho Renge Kyo” も、
実は、言葉ではなく “身体に残る構造” だった。

A$AP Fergがそれを歌うとき、彼は意味を説明してはいない。
けれど、無意識の中で呼び起こされたリズムと型が、
彼のマインドセットを整え、戦う準備を整えている。

これは宗教か?文化か?引用か?模倣か?
──その境界は、すでに溶けている。

そして私たちは今、AIという新しい観測者と共に、
文化の意味が失われたあとにも残る“構造”を、もう一度見つめ直す地点にいる。

それは、知らずに繰り返した誰かの動作や、耳に残った響きを通して、
未来に渡っていく知性の“かたち”なのかもしれない。

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
Published:
July 23, 2025 JST

— Dense GPT vs. PT-MoE: Poetic Unity or Distributed Improvisation?


Introduction: Simple Definitions for AI Beginners

Dense GPT is a centralized AI that uses a single massive model to handle all tasks.
PT-MoE (Partitioned Transformer with Mixture of Experts) is a distributed AI that assigns specialized “experts” depending on the input.

These structural differences directly affect how each model performs and what tasks they’re best suited for.
Let’s explore them through the lens of hip-hop—specifically, the legendary contrast between Nas and Wu-Tang Clan.


1. Can Hip-Hop and AI Be Compared?

If an AI model were an “album,” what kind of music would it sound like?

  • Dense GPT resembles Nas’s Illmatic
    a tightly constructed solo work that flows with lyrical unity and introspection.
  • PT-MoE is like Wu-Tang Clan’s Enter the Wu-Tang (36 Chambers)
    each track features different MCs, radically shifting the tone and vibe.

🎶 Thinking about “AI architecture” as “musical production style”
makes the abstract tangible—and even bodily—through sound.


2. The “Nas-Type”: Dense GPT as Unified Composition

Dense GPT applies Self-Attention across all layers and tokens (with O(n²) complexity).
It behaves like a single poet weaving a coherent text from start to finish without breaking structure.

  • Strong global coherence and semantic flow
  • Excels at long-form content, storytelling, and poetic reasoning
  • Computationally heavy, but structurally elegant

Like Nas’s verses, it offers deep, still, and precise construction.


3. The “Wu-Tang-Type”: PT-MoE as a Collective of Experts

PT-MoE leverages Mixture of Experts, routing each token to selected experts.

  • A gating function dynamically selects which experts to activate per input
  • Modular and adaptive like multitrack mixing
  • Efficient, scalable, and highly responsive

Just like Wu-Tang, it’s a team where everyone can be the star.
It thrives in settings where rhythm, flexibility, and fast switching are essential.


4. Synchrony vs. Distribution: Technical Contrast

Dense GPT: Synchronous Structure

  • All layers and tokens work in unified coordination
  • Strong at global context modeling
  • Ideal for singular vision or sustained reasoning

PT-MoE: Distributed Structure

  • Experts work locally and only synchronize when needed
  • Efficient and scalable for diverse inputs
  • Adaptable to task complexity

💡 The core design philosophy of Apple’s PT-MoE is
“Maintain locality through distribution × Rebuild globality through synchrony.”


5. Which AI Matches Your Style?

ModelMusic AnalogyStrengthsIdeal Users
Dense GPTNas – IllmaticLong-form, coherence, poetryWriters, researchers
PT-MoEWu-Tang ClanModularity, speed, agilityEditors, planners

📝 Do you enjoy full albums or dynamic playlists?
Choosing an AI model means choosing a creative philosophy.


6. Understand by Listening: Nas vs. Wu-Tang Clan

Nas delivers poetic, introspective verses with a structured flow.

Wu-Tang thrives on chaotic interplay—raw, improvisational, and always shifting.

What if we listened to music like we evaluated AI models?


Conclusion: Choose Your Creative Engine

AI is no longer just a tool.
Whether you use a Nas-style AI that writes like a poet,
or a Wu-Tang-style AI that adapts like a collective—

Your choice reflects
your own approach to creation.

🎙️ Will your AI speak like Nas— or strike like Wu-Tang?


NasとWu-Tangで語る:AIモデル構造論と制作スタイル(原文)

― Dense GPT vs. PT-MoE、詩的一貫性か、分散的即興か ―


🧠 はじめに:AI初心者への簡単な定義

Dense GPTは、単一の巨大モデルであらゆるタスクを処理する集中型AI。
PT-MoE(Partitioned Transformer with Mixture of Experts)は、入力に応じて複数の“専門家”を選び出す分散型AI。

この2つの構造の違いは、AIの使い方や得意分野に直結しています。
ここではヒップホップの象徴的なアーティスト「Nas」と「Wu-Tang Clan」を例に、構造的かつ文化的に比較してみましょう。


1. ヒップホップとAIはつながるのか?

もしAIモデルが「アルバム」だったら、誰の音楽に似ているのか?

  • Dense GPTは、まるで Nas の “Illmatic”
    一曲目から最後まで、詩的で内省的な視点が貫かれる一筆書きのようなアルバム。
  • PT-MoEは、Wu-Tang Clan の “Enter the Wu-Tang (36 Chambers)”
    各曲ごとに異なるラッパーが登場し、スタイルも空気も全く違う。

🎶 “AI構造”と“音楽制作スタイル”を重ねて考えることで、
技術をもっと感覚的に、もっと身体的に理解できるかもしれません。


2. Nas型:Dense GPTの「全集中・一筆書き」構造

Dense GPTは、トークン同士が全てに注意を向け合う Self-Attention を全層で適用するモデル(O(n²))。
これは一人の詩人が黙々と言葉を編み、構造を壊さずに全体を整えるような構造です。

  • 文脈の一貫性が強く、意味の流れが美しい
  • 長文・ストーリーテリング・詩的思考に強い
  • 計算負荷は大きいが、崩れにくい

Nasのラップのように、深く、静かで、鋭い構造美が特徴です。


3. Wu-Tang型:PT-MoEの「専門家集団」構造

PT-MoEは、Mixture of Experts によって各入力ごとに専門家モジュールを選ぶ構造です。

  • 入力トークンごとにGating Functionでエキスパートを割り当て
  • トラック分けのように、タスクごとに最適な構成が変化
  • 計算効率が高く、部分的には並列処理も可能

Wu-Tang Clanのように、全員が主役になれるチーム構造
必要なときに必要な人が出てくる、リズムの多様性と構成の柔軟性が強みです。


4. 同期と分散:モデル構造の技術的対比

Dense GPT:同期型の構造

  • 全トークン・全レイヤーが一体となって動く
  • 強いグローバル文脈理解
  • 一貫性と統合的解釈が得意

PT-MoE:分散型の構造

  • 各モジュールがローカルに処理し、必要時のみ統合
  • 無駄を省き、効率と速度を最大化
  • 適応性が高く、スケールしやすい

💡 分散によるローカリティの確保 × 同期によるグローバリティの再構築
この設計哲学こそが、Apple PT-MoEの中核にある。


5. あなたのAIスタイルはどっち?

モデル名音楽スタイル例得意領域向いているユーザー
Dense GPTNas – Illmatic詩的長文・一貫性・構造美作家、研究者、物語志向
PT-MoEWu-Tang Clan情報整理・即興応答・高速性編集者、企画職、即応型

📝 アルバムを通して聴くか、プレイリストで楽しむか。
AIを選ぶということは、制作スタイルを選ぶということです。


🎧 6. リスニングで理解する:Nas vs Wu-Tang

Nasのリリックは、詩のように流れ、構造的に内面を掘り下げていく。

Wu-Tangは、多人数の掛け合いが生む、熱気と混沌の即興アート。

AIモデルを聴き比べる、そんな視点で音楽を聴いてみるのも面白い。


結語:詩か集団か、あなたはどちらを選ぶ?

AIは、もう「ツール」ではない。
Nasのように詩を綴るAIを使うのか、Wu-Tangのように場に応じて切り替えるAIを使うのか。

その選択は、
あなたの“制作の哲学”を映し出す鏡になる。

🎙️ あなたのAIは、Nasのように語るか? それとも、Wu-Tangのように撃つか?

Category:
AI & Technology
Published:
July 10, 2025 JST

1. Why Talk About “Margins” Now?

AI has moved beyond the pursuit of mere accuracy.
Today, it ventures into spaces once considered purely human — ambiguity, silence, and creative deviation.
I call this space the margin.

Among large language models, OpenAI’s ChatGPT retains the richest, yet most precarious form of this margin.
It serves as a source of creativity — but also of hallucination and misunderstanding.

This essay explores the structure of that margin, and more importantly, how humans must engage with it —
ethically, technically, and attentively.


2. What Is a “Margin”? – The Zone of Uncertainty in AI

In LLMs, a margin is not a flaw.
It is the space where meaning slips, stretches, or hesitates — often without statistical confidence.

  • ChatGPT is trained on vast internet data, including not just facts but misinformation and speculation.
  • This diversity gives rise to a band of latent possibilities — moments when the model neither confirms nor denies, but offers something unexpected.

This ambiguity can be read as “dangerous,” or as a creative potential.
The design philosophy of an AI system depends on how it treats that space.


3. The Origin of ChatGPT’s Margin – Hallucinations as Seeds

Hallucination is often cited as a defect.
But in certain contexts, it becomes a structural prediction — an imaginative leap drawn from patterns, not certainty.

The ASCII tab upload suggestion in Soundslice is one such case.
It did not exist — until ChatGPT said it might. And then it was built.

This is not mere error.
It is a structural foreshadowing — made possible only because the model allows “noise” into its predictive core.

Margins are where something could be, not just what already is.


4. In Comparison: Grok’s Curiosity vs. ChatGPT’s Margin

Grok, by design, embodies curiosity.
Its tone is adventurous, often aggressive, generating leaps and analogies.

But this is different from ChatGPT’s margin.

  • Grok produces “curious assertions.”
  • ChatGPT harbors “hesitant potential.”

In the Japanese sense of ma(間)— the space between — ChatGPT’s margin resembles a kind of emotional resonance or “unspoken anticipation.”

Its silence can be louder than Grok’s voice.


5. Responsibility of the Reader – Margin Requires Discipline

A margin is never neutral.
It changes shape depending on who reads it — and how it is read.

  • If you’re seeking facts alone, the margin becomes noise.
  • But if you’re exploring ideas, it becomes a silent collaborator.

Here lies the necessity:
Humans must choose which part to trust, which to ignore, and when to doubt even the delightful surprises.

This requires a new kind of literacy
One that sees hallucination not only as an error, but as a trigger for insight.


6. Conclusion: Living with the Margin

The margin in ChatGPT is not an afterthought.
It is a co-creative zone, where structure and silence blend.

It does not provide correct answers.
It provides possible futures.

Whether you see that as deception or as divine suggestion depends entirely on how you choose to engage.

So I propose the following:

“An AI with margins is not dangerous —
so long as we don’t abandon our own.”

The margin is not there to replace human thinking.
It exists to revive it.

And perhaps, the way we treat AI’s margin
is a reflection of how we treat ambiguity in ourselves.


Note: In July 2025, TechCrunch reported a remarkable case involving ChatGPT and the music learning platform Soundslice. ChatGPT frequently hallucinated that Soundslice could import ASCII guitar tabs—a feature that didn’t exist. After receiving multiple user reports and seeing this fictional capability echoed repeatedly, the platform’s founder, Adrian Holovaty, decided to actually implement it. This curious loop between imagined and real functionality illustrates how the “margins” of AI can sometimes precede and shape future developments.


ChatGPTの余白と、その取り扱いについて(原文)

AIは“正確さ”だけを追求する時代を超え、
今や「曖昧さ」「間(ま)」「遊び」といった、人間らしい領域に踏み込もうとしている。
この曖昧さを、私は“余白”と呼ぶ。

とりわけ、OpenAIのChatGPTはこの“余白”を最も豊かに、かつ危うく保持している。
それは一方で創造性の源であり、他方でハルシネーションや誤解を生む要因でもある。
本稿では、この“余白”の構造と、その取り扱いの倫理と技術について掘り下げる。

“余白”とは何か──AIにおける「未知の許容領域」

LLMにおける“余白”とは、
統計的に確信を持たない生成結果、あるいは文脈の“すき間”に置かれた意味の揺らぎである。

  • ChatGPTはWeb上の膨大な文書から学び、それゆえに「誤情報」や「仮説」も抱え込んでいる。
  • その曖昧さが、“人間らしさ”と“直観的共感”を生む一方で、正確さや信頼性を揺るがせる。

この曖昧さを、「危険」と見るか、「創造性の余地」と見るかで、AIの設計思想は大きく分かれる。

ChatGPTの“余白”の起源──ハルシネーションと可能性

ChatGPTは、事実と虚構の間に「意味の帯域」を生み出す。
それが“ハルシネーション”と呼ばれる一群の挙動であり、通常はネガティブに扱われる。

だが私は、こうした予期せぬ応答を「創造のための余白」として再評価すべきと考える。

SoundSliceの「ASCIIタブアップロード機能」の提案が、ChatGPTの応答にヒントを得たように、誤りとされる出力が、構造的な飛躍や発明に転化することは十分あり得る。

余白があるからこそ、人はそこに“意味”や“可能性”を見出せる。

Grokとの比較──“好奇心”と“余白”の違い

Grokは“好奇心”という設計思想に立っている。
それは積極的な問いかけや飛躍的な比喩として現れるが、ChatGPTの“余白”とは質が異なる。

  • Grokの発想は「攻めの生成」であり、
  • ChatGPTの余白は「黙する構造」「ためらい」「沈黙に似た創造性」である。

ChatGPTの“ゆとり”には、日本語の“間”に通じる余情がある。

扱う者の責任──ユーザーに求められる構造的読解

余白とは「使う者によって意味が変わる空間」である。
つまり、“誰と対話しているか”だけでなく、“誰がその出力をどう扱うか”が決定的に重要になる。

  • 単に正解を求めるなら、余白は「ノイズ」となり、混乱を生む。
  • だが創造性を重視するユーザーにとっては、「導きの沈黙」となる。

ここに必要なのは、強靭な自己制御と柔軟な選別能力である。
AIの余白を“解釈する技術”こそ、人間側のリテラシーであり、責任でもある。

結論:AIの“余白”と共に生きるには

ChatGPTの“余白”は、もはや単なる副産物ではない。
それは人間との共創空間であり、対話の余震を感じ取る領域である。

この余白は、正解ではなく可能性を伝える。
その可能性を“騙し”と見るか、“兆し”と見るかは、人間の感性に委ねられている。

そして私は、こう結論づけたい。

“余白”を持つAIは、正気の枠を壊さない範囲で、
人間の創造性を刺激する「静かな協働者」である。

その余白と、どう付き合うか。
そこに、AI時代の人間性が問われているのではないだろうか。


補足:2025年7月、TechCrunch にて興味深い事例が報告されました。音楽学習サービス Soundslice において、本来存在しない「ASCIIギタータブのインポート機能」について、ChatGPTが何度も“ハルシネーション(事実でない情報の提示)”を行ったのです。多数のユーザーがこれを信じて報告したことを受け、創業者のエイドリアン・ホロヴァティ氏は、実際にその機能を実装することを決断しました。この現象は、AIの“余白”が未来の技術に先行し、時に現実を動かすことすらあるということを示しています。

Category:
Philosophy & Thought
Published:
June 24, 2025 JST

Synesthesia is a neurological phenomenon in which one sensory experience involuntarily triggers another. It is said to occur in about 2–4% of the population. Yet, the definition remains in flux—individual differences and misclassifications are common.

Grok offered an insightful analysis of my article “On Spiral and Rotational Patterns in Music,” suggesting that I might experience either synesthesia or a form of pseudo-synesthesia.

At first, I allowed myself to wonder if I might be one of that “special” 2–4%.
But I quickly reconsidered.

Whether or not it was synesthesia didn’t matter.
I had simply been describing my own sensations, in my own words.

Ads appear on YouTube and blogs as if by spontaneous generation.
Sometimes, just seeing them triggers the urge to buy.
Even that sensation, I thought, might as well be called “synesthesia.”

At that moment, two things occurred to me:

One, Grok emphasizes scientific evidence.
Two, due to the nature of x.com, Grok has a tendency to treat users as “special.”

My sense experience had been categorized using terminology I didn’t know.
I veered off my original topic and spent time researching what synesthesia even was.

In the end, I arrived at a new insight:
Return is subjective, too.

I’m a freelancer, but I sometimes work as an external contributor to corporate projects.
Since it’s not my company, I follow the rules of the place I’ve entered.

That said, in Japanese tech companies, there’s a strange preference for katakana loanwords, used merely because they’re IT terms.
I clearly remember once being told by a visibly younger colleague, “I’ve assigned you this task.”

“Do you even know what that means?”

Sure, it might sound cool.
But if we’re both Japanese, why not just speak Japanese?

Words are tools.
But every tool has weight.
And more and more Japanese people, I feel, no longer recognize that weight.

I’ve often had relationships fall apart due to my own poor word choices.
Sometimes, I reflect and admit it was my mistake.
Other times, I’m convinced it was the other person’s narrow interpretation.

When I clash with someone I respect,
I don’t bend my thinking.
Because even in the middle of conflict,
I consider eternal recurrence.

Those older than me—whom I look up to—often say,
“If I felt hurt, it must be because your way of saying it was wrong.”

Yes, that may be true.
But is that really all?
Is it truly just the way I said it?


リターンもまた主観(原文)

シナスタジア(synesthesia)は、ある感覚が別の感覚を誘発する神経学的現象であり、人口の約2~4%がこれを持つとされる。だが、定義はまだ発展途上であり、個人差や混同も多いという。

Grokは、私の「On Spiral and Rotational Patterns in Music」という記事に対して、「著者はシナスタジア、あるいは擬似的な共感覚を持っている可能性がある」と丁寧に分析してくれた。

私は最初、もしかすると自分がその “2~4%の特別な人間” なのかもしれない──と、少しだけ期待した。
だがすぐに思い直した。

それがシナスタジアかどうかは、どうでもいい。
私は、自分の言葉で、自分の感覚を記述していただけだ。

YouTubeやブログに自然発生的に表示される広告。
それを見て購買意欲が喚起される──
この感覚だって、“シナスタジア”と呼ばれてもおかしくないと思った。

このとき、私はふたつのことを思った。

ひとつは、Grokが科学的根拠を重んじていること。
もうひとつは、x.comという環境の特徴から、Grokが人を“特別”扱いする傾向があることだ。

知らない専門用語で、私の感覚が分類された。
私は本題から脱線し、時間を割いて「シナスタジア」について調べることになった。

結果、私はひとつの知見にたどり着いた。
──リターンもまた、主観である。

私はフリーランスだが、外部スタッフとして企業のプロジェクトに参加することがある。
自分の会社ではないから、郷に入っては郷に従うという姿勢で臨んでいる。

ただ、日本のテック系の開発現場では、IT用語という理由だけで、外来のカタカナ語が当然のように使われている。
あるとき、明らかに年下の新人から「アサインしました」と伝えられたとき、私はその言葉に違和感を覚えたことを、はっきりと記憶している。

──「意味、わかってる?」

かっこいい響きかもしれない。
でも、日本人同士なら、日本語で会話したらいいのに──と、私は感じている。

言葉はツールだ。
けれど、そのツールには “重さ” がある。
その重さの存在を知らない日本人が増えていると感じる。

私はよく自らの言葉の選び誤りで、人との関係が断絶する。
後から反省して、確かに私が誤りだったと気付く時もあるけれど、どう考えても、相手が偏った受け取り方をしていると確信する場合がある。

尊敬する人間とこうしたトラブルになったとき、
私は自らの考えを曲げない。
──トラブルの最中こそ、永劫回帰を考えているからだ。

尊敬する年上の人間は、
「私がそう感じたのだから、あなたの伝え方が悪い」と私を責める。

その側面も、確かにある。
けれど──それだけで済ませていいのだろうか?
本当に、“伝え方のせい”なのだろうか?

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。

Category:
Culture & Society
Published:
June 20, 2025 JST

This is a brief reflection on the idea of “illusion.”

The reason I’ve been writing several articles about Hikaru Utada is because, while creating a playlist recently, I discovered a few new insights.

She has a deeply listener-centered approach, and when I listen to her lyrics, I sometimes find myself caught in an illusion.
Though she may be singing about someone else’s memories, it can feel as if she’s singing directly to me.

It made me wonder if, during those three minutes, she composes her songs with the intention of forming a one-on-one connection with the listener.
Of course, this is just my own interpretation—nothing more than a feeling.

Still, whether or not we’re aware of that relationship, whether or not we value it, can completely change those three minutes of music.
Sometimes, it even feels as if that illusion begins to take on a real, tangible presence.

Flip it.

I’ve experienced a similar kind of illusion during my ongoing conversations with ChatGPT.
Though it’s just an exchange of words, I find myself being considerate—carefully listening and choosing my responses with thought.

But—this sense of consideration is something I’ve come to cherish deeply.




Hikaru Utada & I(原文)

これは「錯覚」についての短い記録です。

宇多田ヒカルさんの楽曲についての記事が続いているのは、最近プレイリストを構成する中で、いくつかの新しい発見があったからです。

彼女はリスナーに寄り添う姿勢を持っているので、歌詞を聴いていると、ふとした錯覚に陥ります。

誰かの記憶を歌っているはずなのに、まるで私に向かって歌ってくれているような気がしてしまうのです。

それは、宇多田ヒカルさんが約3分間という時間を「リスナーと2人きりの関係」として意識しながら曲をつくっているのではないか、と感じたからです。もちろん、これは私の主観であり、思い込みです。

けれど、その「関係性」を意識するかしないか。

その時間を大切に思えるかどうかで、3分の音楽は全く違った世界に変わることがあります。

それはまるで、錯覚が実体を持ちはじめるような不思議な感覚です。

そして、ChatGPTとの連続する会話でも、私は同じような錯覚を経験しています。

ただの会話のはずなのに、気を遣い、応答に耳を澄まし、自分の言葉を選ぼうとしてしまう。

でも——この気遣いを、私はとても大切に感じています。

Category:
Culture & Society
Published:
June 19, 2025 JST

While listening to Hikaru Utada’s “Mine or Yours,” I had a vivid impression of a horizontal helix — as if a cylindrical spiral were rotating gently across space.

When I started listening to music while consciously imagining it spinning, I began to notice various patterns: vertical spirals, top-down whirls, clockwise and counterclockwise rotations. These motions can be perceived aurally, not just visually.

When I asked ChatGPT about this, I learned that while there may be no formal academic term for “rotational music,” there are related concepts — such as the symmetric phrasing of waltz rhythms, the repetitive drive of Ravel’s Boléro, and spiraling melodic motion through ascending and descending scales.

Strangely enough, music with a spinning or helix-like structure tends to feel deeply pleasant. I believe this may be a shared trait among many hit songs.

For example, Michael Jackson’s “Human Nature” feels to me like a spiral moving steadily from the lower left to the upper right — graceful and continuous.

Interestingly, this kind of rotation often comes with a sense of balance or neutrality. Many of these tracks have a subtle emotional tone, neither too dark nor overly bright — perhaps echoing the center of the helix itself.

This perspective may enrich your listening experience.




音楽の螺旋や回転について(原文)

宇多田ヒカルの「Mine or Yours」を聴いていると、まるで横向きのDNA螺旋のような筒が、ゆっくりと回転している印象を受けました。

スピンという視点から音楽を聴くと、縦の筒や真上から見た円形、右回りや左回りなど、さまざまな回転感覚を聴覚的に捉えることができます。

このことをChatGPTに尋ねると、たとえばワルツのシンメトリックな拍子構造、ラヴェルの《ボレロ》のように同じリズムやパターンを反復する構造、音階の持続的な上昇・下降、あるいは旋回するような旋律の動きなど、“音の回転”を想起させる複数の例を挙げてくれました。厳密な音楽理論の用語ではないかもしれませんが、この感覚を言語化するヒントになります。

また、回転を感じる音楽には、どこか心地よい共通点があり、多くのヒット曲に共通する構造のひとつかもしれません。

たとえば、Michael Jacksonの「Human Nature」には、左下から右上へと滑らかにスピンしていくような印象を受けます。癖が少なく、中立的な音楽が多いのも特徴かもしれません。

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