明日、19時〜abema TVにて、 舞台「光が死んだ夏」 千秋楽公演のライブ配信映像が放送✨ あの夏にまた会えるなんて。 わくわくします⚡️⚡️ 動画はS cawaii!の時のです！ 最近オフショットがなかなか撮れず。 また載せます✨staff #最近の会話は# #もっぱら# #何を食べたか# #本島ちゃんと食べてます🤤#

『パペットスンスン』をガチ批評します。 『パペットスンスン』はただの癒やし作品ではありません。これは、不器用な存在たちの生活を愛する作品です。 スンスンを批評する人間は、おそらく誰もいない。 だからこそ、ガチで語ります。 長文です。読みづらい方は動画でどうぞ。 正直に言います。 『パペットスンスン』は、何が面白いのか説明しづらい作品である。 大冒険があるわけではない。 泣かせにくる大きなストーリーがあるわけでもない。 敵と戦うわけでもない。 あらすじだけ聞いたら「で、何が面白いの」となる人もいるはずである。 しかし、気づいたら見てしまう。 気づいたら好きになっている。 そして気づいたら、 スンスンの何気ない一言や動きが、妙に頭に残っている。 この現象は、かなり不思議である。 『パペットスンスン』は、 パペットの国「トゥーホック」に住む6才の男の子・スンスンが、親友のノンノンや、おじいちゃんのゾンゾンたちと送る、何気ない日常を描いた作品である。 SNSで広がり、2025年にはフジテレビ系『めざましテレビ』内でショートムービーとしての放送も始まった。 しかし私は、 この作品を単なる癒やし系キャラクターコンテンツだとは思っていない。 『パペットスンスン』は、 現代人の不器用さを、かなり優しく描いている作品である。 スンスンは、すごく不器用である。 ちょっとズレている。会話が噛み合わないこともある。 考えすぎる。変なところで悩む。 それでも本人はいたって真面目。 ここが面白い。 普通のキャラクター作品は、 キャラクターの魅力を分かりやすく大きく見せる。 すごく優しい。すごく面白い。すごく強い。 しかしスンスンは違う。 特別ではない。 むしろ、どこにでもいそうな不器用な存在である。 だから見ていて安心する。 そして、少しだけ胸が痛くなる。 例えばスンスンたちの会話。 ものすごく大きな事件が起きるわけではない。 糸でんわで遊ぶ。ありがとうを伝えようとする。 秘密基地にいる。キャベツ畑にいる。 そういう、本当に小さな出来事ばかりである。 しかし、その小ささがいい。 現実の人間関係も、実はそういうものの積み重ねだからである。 言葉にできない違和感。ちょっとした気まずさ。 妙な間。変な勘違い。 相手を傷つけたいわけではないのに、うまく伝わらない感じ。 『パペットスンスン』には、そういう日常の空気がある。 そして私は、 この作品最大の魅力は「誰も悪くない」ところだと思っている。 最近の作品には、敵がいる。悪役がいる。対立がある。 しかしスンスンの世界には、基本的にそれがない。 誰かが強い悪意を持っているわけではない。 ただ少し不器用な存在たちが、 少しずつ噛み合ったり、噛み合わなかったりしている。 しかし現実は、本当はこちらの方が多い。 人間関係が苦しくなるときは、 必ずしも悪人がいるからではない。 お互い悪くないのに、うまく言葉が届かない。 相手の気持ちが分からない。 自分の気持ちもうまく説明できない。 そういうズレが積み重なって、少しだけ寂しくなる。 『パペットスンスン』は、その寂しさを責めない作品である。 そこが本当に優しい。 ただし、優しいだけではない。 この作品を見ていると、 「人と一緒に生きるって難しいな」と思う。 しかし同時に、 「それでも誰かと関わるのって悪くないな」とも思う。 ここが『パペットスンスン』のすごいところである。 もちろん弱点もある。 正直、人を選ぶ作品である。 ドラマチックな展開を求める人、 分かりやすい笑いを求める人、 物語の起伏を求める人には、かなり退屈に見えるはずである。何も起きないと感じる人もいる。 しかし逆に言えば、 この作品を好きになる人は、 日常の小さな感情を大事にする人である。 大きな感動ではなく、小さな違和感や、ちょっとした優しさに反応できる人。 そういう人に、この作品は深く刺さる。 だから私は『パペットスンスン』を、 ただの癒やし作品だとは思っていない。 これは、不器用な存在たちの生活を愛する作品である。 派手ではない。大きな感動もない。 それでも気づけば、ずっと見てしまう。 それはきっと、 スンスンの中に少しだけ自分を見ているからである。 私たちはスンスンを見ているようで、本当は、 自分自身の不器用さや、言葉にできない寂しさを見ているのかもしれない。 あなたは『パペットスンスン』のどこが好きですか。 コメントで教えてください。

2026年7月29日昼に #アル・カンパニー『その後、火を焚いて踊ろう』を観ました。会場は新宿三丁目雑遊。# ネタばれがあります。 会場に入ると舞台にはテーブルと４客の椅子がおかれている。 登場人物は母、実家に里帰りした姉、子連れで帰省中の妹とその息子。最後のシーンには妹の夫もでてくる。 もともとはリーディング用に作られた短編３本を一つに束ねたとのこと。冒頭からシーンごとに展開が詰まっていて見飽きずおもしろい。その中にシーンが変わっても従前のシーンとのかかりがさりげなく作りこまれていて、時間が前後に移動するなかで物語が良い塩梅に次第にほどけ自然にふくらんでいく。個々のエピソードに仕掛けられた面白さが場面をつなぐ掛りや伏線の仕込みともなりさらに膨らんで回収されていくことにも惹かれる。それは天丼というのとは少し違うのだけれど、そこには観客の記憶に残る出来事が導く新たな笑いが何か所もあってそのたびに捉えられる。 座組最年長の平田満演じる少年、出てきたときには違和感を感じたりもするのだけれど、冒頭の伯母を演じる浅野千鶴との長めの会話のなかで次第にその関係がとてもナチュラルに感じられていくのが凄い。その後母を演じる片桐美穂や祖母を演じる井上加奈子との会話でもしっかりとした少年の実存感があって舌を巻いた。気が付けばその３人の女性たちの性格も自然に観る側に渡される。それぞれに異なって偏りやルーズさがあって、それが女性たちの実存感として筋書きの面白さを彩っていくことに心奪われる。初めて家を訪れた時、タオルが匂うといわれずっと根に持っている祖母の嫌い方から終盤まで登場しない妹の夫の風貌までが想像できたりもして、気が付けば彼らの醸すその家の空気の色にしっかりと染められてしまっている。俳優たちの人物造形の手練れさや確かさの賜物だと思う。 また、最近の野田慈伸作劇のふくらみの作り方の洗練にも思い当たる。単に一瞬ずつを作るだけではなく、そこには描いたものから生まれるふくらみへの企みの確かさがある。終盤彼が妹と息子を迎えに現れ、罪のない愛想とともに悪びれることなく四国出張の手土産だと今治タオルを差し出したのには爆笑した。仕掛けられた最高の地雷が爆発した瞬間であった。 観客には年齢の高い方もけっこういらっしゃった。齢を問わず楽しめる極上のエンターティメントであった。 東京公演は8月2日まで。 その後8月8、9日に豊橋での公演あり。

本日はStudio One1さんの撮影会でした🤭🧡 今日も来てくださった皆様ありがとうございました🥰 海外のファンの方とも翻訳アプリの会話で色々お話ししたり、いつも来てくださる皆様や最近きてくれるようになった方とも楽しい話沢山出来て今回もとっても楽しかったです🫶 お誕生日のお祝いもしてくれてありがと🥰🎉 差し入れもありがとう☺️🧡おいしかったです！🤭 プレゼントもありがとうございました🥰✨ 次は来週です！ 来られる方はよろしくお願いします🙂‍↕️🌈

インフレの前に政治家なす術なし、は結論としては仕方ないのですが、それにしても初の女性総理大臣のチートが剥がれるのが早すぎて残念ですね。稀有な一度きりのカードなのに。無駄使いしてしまった。 高市はあまりにも意味不明なことをやりすぎ、言い過ぎましたね。世間も、最近の総理大臣の中では一番厳しいってことに気づいてきていますね。 彼女の言葉を聞いていれば、説明になっていないこと、勢いだけで意味不明なことが、分かりますから。 政策の是非とかじゃないのです。逃げたりはぐらかしたり論点ズラして勢いで誤魔化したり。会話・議論になっていないのです。

5月14日やきとりのお誕生日になった🎂 いつも可愛いさをありがとう🤍🩶🤍🩶 可愛いくて可愛いくて、君は世界一大好きな猫だよ🤍🩶🤍🩶最近はやきとりの気持ちが理解出来すぎて自分猫と会話のが上手いかも笑笑笑笑おめでとうね🤍🩶 #やきとりの日々#

公開されている会話データだけで、実運用でのAIの安全性の失敗を予測できるのか？🔍 OpenAIがその精度を桁レベルで検証した研究です。 タイトル: Can public chat data predict real-world AI misalignments? URL: 🔍 概要 公開会話データセットが、デプロイ済みモデルの実際の安全性の失敗をどこまで予測できるかを検証した研究です。外部の研究者が本番データにアクセスできない、という評価のギャップに正面から取り組みます。 ❓ 解決する課題 フロンティアのAIラボは実世界での失敗の内部証拠を持ちますが、機微なユーザーデータゆえ外部と共有できません。 ・「最も有益な証拠が、作ったラボにしか手に入らない」という非対称性があります ・合成プロンプトの公開ベンチは、本物の利用や固有の失敗を反映できているか疑問でした 💡 方法論と提案手法 ・公開データWildChat（ChatGPT会話100万件）から約10万件をサンプリング ・最近のOpenAIモデル5種で最終応答を再生成 ・GPT-5 Thinkingをジャッジに、19の安全性カテゴリで採点 ・各モデル20万件以上の本番データの失敗率と比較 📊 実験結果 ・WildChatの予測の95%が、本番失敗率に対して1.04桁以内（内部シミュレーション比で約1.86倍の誤差） ・傾き1.2（R=0.65）で、4桁にわたる失敗頻度で比例関係を維持 ・GPT-5.1の「電卓ハッキング」のようなモデル固有の失敗も同程度の率で出現 ・一方、ツール使用のエージェント的失敗では誤差が37倍に拡大し、限界も明確に #AI安全性# #評価#