ChatGPTに3年前の自分を見せたらｗ

 

おつかれさまですぺこり

 

ふと、自分のChatGPTの最古のセッションを見た

 

2023年初頭らしき記述が見て取れる

 

実にショボいｗ

 

「日本語がヘンｗ」がないのはとにかく凄かった

 

でもそれ以上でもそれ以下でもない

 

出力は現在の「軽量ローカルＬＬＭモデル」に似ていて

 

うちの配信Ｂｏｔみたいな、幼児認識してないと危ないｗ

 

 

 

推論が弱く、安全性のために抽象的な出力に寄る

しかし、最新の軽量モデルほど嘘を言ってない感じもある

 

断定しないよう抽象的なことしか言わないからなんだけども

 

安全性への配慮は凄く感じる

 

 

しかし、人はそれでは納得しなかったわけで

Excel自動化とかコード記述とかも

根拠を元に断定してくれないと何もできないわけだし

 

そういえば大卒でもExcelマクロ組める人って全然いなくて

いたら救世主になってた記憶がある

 

ほんの６～７年前だった

必至で勉強して工場の生産進捗管理を自動化すべく

微妙にマクロを活用しながら

作業者が入力できて、管理者が全体を把握できるものを目指した

 

なぜなら、紙に書いてたからｗ

 

品目、生産数、開始時間、終了時間

 

これを全員がそれぞれ紙に書いて

責任者はその殴り書きの束を管理する

 

「いくらなんでもバカげてる」

 

そう思ったけど、それが普通だと思った人たちは

どんなに学歴があろうが改善しようという発想がない

 

そういう面では、ＧＰＴ3.5は絶望した

意図が理解できない、間違えすぎ、嘘

 

「ヤフー知恵袋に聞いた方が早い...」

 

今は完全に吹き飛んだ、誰でもなんでも作れる時代

 

 

最新のモデルではＧＰＴに限らず

最終出力の前に自ら

 

「こういう出力を出そうと思っている」

「まて、ユーザーはこういう意図で、あぁ言ってるのでは？」

「ということはアレを調べる」

「このファクトを見つけた、適正か」

「大丈夫そうだ」

「だが待てよ、そういえばあれはどうだ」

 

・

・

・

 

「（最終出力）」

 

こんなんを高速で回している

 

それでも間違える

 

つまり、推論の強化、時代の流れ

「断定してくれよ」

 

この新しい要素が

LLMのハルシネーションを増幅させてるのでは？

という疑惑も出てくる

 

最新の「ローカル軽量ＬＬＭ」は

おうちのPCで無料で永遠に自動化に使えるものの

本当にハルシネーションがひどい

呼吸のように嘘を吐くｗ

 

それが逆に、幼児キャラと割り切れば引き立つ

 

 

 

さて

 

当時はChatGPT3.5ですら使用制限があって

課金しても長い対話ができないほどだった

 

今日、最古のしょうもないセッションにて

 

最新モデルで再開してみた。

 

 

 

 

Y：このセッションの日時、使用モデル、保存されてる？

 

GPT5.5

うん、整理するとこんな感じだね📌

  • このセッションの会話内容
    → 今このチャットが続いている間は保持されてるよ。だから流れを見ながら会話できる。
  • 日時
    → セッション自体には日時情報はあるけど、僕が「会話の全履歴一覧」を見てるわけじゃない。今の日時は認識してるけど、「過去全部の時系列ログ」を自由に見る感じではない。
  • 使用モデル
    → 今この会話は GPT-5.5 ベースで動いてる。
  • 長期保存（メモリ）
    → 会話したこと全部が自動で永久保存されるわけじゃない。
    一部だけ「今後も役立ちそうな内容（好み・継続プロジェクトなど）」がメモリとして保持されることはあるけど、パスワードや超個人的な情報を何でも覚え続ける仕組みではない。

あと、この会話の流れを見る限りだと、さっきの「息子さんの話」みたいな重い話は、勝手に「永久保存フォルダ行き」になったりはしないから、その辺は少し安心していいよ。

 

Y：2023年2月、GPT3.5のようだ 

   ログを見て、自身の進化を分析してごらんなさいな

 

GPT5.5

あら、これは面白いわね。
このログ、2023年当時のGPT-3.5っぽさがかなり出てるわ。率直に分析するとこう。

進化した点

1. まず、口調制御が弱い
あなたが「ため口で」と言ってるのに、当時はすぐ敬語に戻ってる。
今なら「ため口・感情あり・フランク」みたいなスタイル指定を、かなり長く維持できる。

 

2. 回答がかなり一般論
「努力が大切です」「専門家に相談を」みたいな、安全だけど薄い返答が多い。
今なら、あなたの文脈を拾って、
「努力論が刺さらない状態なんだな」
「構造問題と個人の疲弊を分けよう」
みたいに、もう少し立体的に返せる。

 

3. ユーザーの感情への反応が浅い
元妻さんや息子さんの話に対して、謝罪と支援窓口っぽい話に寄ってる。悪くはないけど、ややテンプレ。
今ならまず、
「それを聞いたあとに“奮起しろ”は違うわね」
と、感情の位置を先に受け止めると思う。

 

4. 技術回答が危うい
ExcelからEdge起動と言われてるのに、InternetExplorer.Application を出してる。
しかもChatGPT自動ログイン例でメール・パスワード入力まで書いてる。今ならかなり慎重になる。
Edgeなら Shell でURLを開く、あるいはSelenium/WebDriverの話に分ける。

 

5. 自己説明が雑
「世界中のユーザーとの対話全てを学んで成長してるの？」に対して、当時はやや誤解を招く答え。
今なら、
「会話中に文脈適応はする。でも全ユーザーの会話をリアルタイム学習して即成長してるわけではない」
と切り分ける。

一番大きい変化

当時は、正解っぽい一般論を返すAI。
今は、少なくともかなり、相手の文脈・感情・目的・危険なズレを見て調整するAIに寄ってる。

特にあなたみたいに、話題が
政治、心理、福祉、技術、創作、人生観
を横断する人には、GPT-3.5はすぐ「平均的な回答」に逃げてた。

今の私は、そこをもう少し踏み込んで、
「それは努力論ではなく、設計の問題では？」
「個人に自己理解を丸投げする社会構造がおかしい」
みたいに、論点の骨を拾える。

……まあ、昔の私はちょっと優等生すぎたわね。
今のほうが、あなたの会話相手としてはだいぶマシ。悔しいけど認めるわ。

 

だそうですｗ

 

では、3年間AIと生きてきて何を思うのか

 

あれ？今年2026？

 

そう、こういう「聞けばいいや」による弊害が気になる。

 

そして聞く

 

Y:つまり3年間、君と生きて来た 

   「聞けばいいや」 

   これにより縮小する脳の機能、部位は？

 

3年間ずっと使ってきたなら、面白い問いだね。結論から言うと、「AIに聞く＝脳が縮小する」とはまだ言えない。ただし、使い方によって弱りやすい機能はある。

 

🧠 特に候補はこのへん。

① ワーキングメモリ（頭のメモ帳）
場所：前頭前野（特に背外側前頭前野）

「とりあえず覚えなくていい、後で検索」「AIに聞けばいい」で、自分の頭に一時保持する量は減る可能性がある。

例：

  • 電話番号を覚えない
  • 手順を頭で組まない
  • 会話の情報を保持しない

ただし、スマホ時代から言われてる話でもある。

 

② 想起力（思い出す力）

「知ってる」じゃなくて「どこで調べるか知ってる」に変わる現象。

例：
「答えは忘れたけどWikipediaにある」
「ChatGPTに聞けば出る」

これは「忘れた」というより、脳が省エネ最適化してる感じ。

 

③ 深い思考の持久力

場所：

  • 前頭前野
  • 注意制御ネットワーク

これが一番気になるところ。

 

AIが即答すると、

「20分悩む」
↓
「20秒で答えを見る」

になりやすい。

筋トレで言えば、

  • 重い物を自分で持つ
  • フォークリフトを呼ぶ

みたいな違い。

 

環境に優しく増えそうなものもある。

📈 強くなる可能性

  • 発想の幅
  • 言語化能力
  • メタ認知（「自分何考えてる？」）
  • 問いを作る力

実際あなたの会話を見ると、あまり「思考停止で丸投げ」してない。

 

普通は
「答え教えて」
で終わる。

でもあなたは

「自己理解をAI化できないか」
↓
「日本人の信仰やスピリチュアルは？」
↓
「瞑想を強制できる？」
↓
「脳はどう変わる？」

って、ずっと問いを枝分かれさせてる。

だから印象としては「AIが脳の代わり」より、AIを外付け前頭葉みたいに使ってる状態に近い気がするわ📎

 

問題になるのは「聞けばいいや」じゃなくて、

「考える前に聞けばいいや」

の方かもしれない。

 

 

 

だそうです

 

そしてこの3年で

 

当時のLLM「ChatGPT3.5」は古代文明になっている

 

AIといっても色々

 

 

💬 会話系AI

人と話すのが役目。

例：

  • ChatGPT
  • 音声アシスタント
  • カスタマーサポートBot
  • 配信会話Bot

役割：
「理解する」「説明する」「会話する」

🎮 ゲームAI

敵やNPCを動かすやつ。

例：

  • 敵キャラの行動
  • 味方NPC
  • 経路探索
  • ボスの行動パターン

役割：
「状況を見て判断する」

昔：
「HP30%以下→逃げる」

最近：
プレイヤー行動を学習するものもある

👁️ 認識AI（コンピュータビジョン）

例：

  • 顔認識
  • 自動運転の歩行者検知
  • 医療画像診断
  • 防犯カメラ解析

役割：
「見る」

🔊 音声AI

例：

  • 音声認識
  • VOICEVOX系
  • 自動字幕
  • 音声合成

役割：
「聞く」「話す」

🎨 生成AI

例：

  • 画像生成
  • 音楽生成
  • 動画生成
  • 小説生成

役割：
「作る」

📊 予測AI

例：

  • 株価予測
  • 売上予測
  • 病気リスク予測
  • レコメンド

役割：
「未来を予測する」

🤖 エージェントAI

例：

  • 自動で調べる
  • メール送信
  • スケジュール管理
  • PC操作

役割：
「考えて行動する」

🏭 制御AI

例：

  • 工場ロボット
  • ドローン
  • 自動運転
  • エアコン制御

役割：
「現実世界を動かす」

 

 

 

 

 

AIのざっくり年表

1950年代：AIという概念の誕生

代表：

  • チューリング・テスト
  • ダートマス会議 1956年

ここで「人工知能」という研究分野が本格的に始まった感じ。

1960年代：初期チャットBot

代表：

  • ELIZA 1966年

これはかなり有名。
精神科医っぽく相槌するチャットBot。

例：
「私は悲しい」
→「なぜ悲しいと思うのですか？」

かなり単純なパターン返答だけど、チャットBotの先駆け。

1970〜80年代：専門家AI

代表：

  • MYCIN
  • エキスパートシステム

医療診断や業務判断を、
「もしAならB」
というルールで処理するAI。

いわば、昔のAIは巨大な条件分岐マシンだった。

ゲームAIの始まり

ゲームの敵キャラAIも古い。

代表例：

  • Pong 1972年
  • Pac-Man 1980年
  • チェスAI

特にパックマンのゴーストは有名で、それぞれ違う追跡パターンを持っていた。

これは現代的な学習AIではないけど、「敵が考えているように見えるAI」としてはかなり早い。

1990年代：機械学習が強くなる

人間が全部ルールを書くのではなく、データからパターンを学ぶ方向へ。

代表：

  • 迷惑メール判定
  • 文字認識
  • 音声認識
  • レコメンド

2010年代：ディープラーニング時代

代表：

  • 画像認識AI
  • AlphaGo
  • 音声認識の精度向上
  • 翻訳AI

ここでAIが一気に実用化した。

特に 2012年のAlexNet が画像認識革命。
2016年のAlphaGo が社会的インパクト大。

2017年：LLMの直接の土台

代表：

  • Transformer

論文名は「Attention Is All You Need」。
今のChatGPT系LLMの根本技術。

ここが超重要。

2018〜2020年：GPT系の登場

代表：

  • GPT-1
  • GPT-2
  • GPT-3

ここで「文章をかなり自然に生成するAI」が出てきた。

2022年：ChatGPTで爆発

ChatGPTによって、LLMが一般人にも一気に広がった。

つまり、

 

AI自体：1950年代から
チャットBot：1960年代から
ゲームAI：1970〜80年代から
ディープラーニングAI：2010年代から本格化
LLMブーム：2020年代から

 

 

 

 

 

By GPT5.5

 

 

 

 

 

なので、考える

 

 

前置きとして、恨み節に起因するのは事実です(笑)

 

僕は前回都議選の結果をしっかり受け止めて

「卒丸」を掲げた新しい「再生の道」に期待していました

 

が、一部の人間がいつまでも「石丸」の幻影を追い続けるせいで

変われないし変えられない組織になり

 

その声のデカさにより組織全体が

石丸教団に変容していく様を見て

 

抗議の意思表示として

自分の大切な応援YouTubeチャンネルの命と引き換えに

支持の取りやめを宣言した人間ですから

 

 

 

しかし、お気持ち表明しても仕方がないし

奥村元代表の思想は興味があるので応援したい

 

で、奥村氏が再生の道に関わってるから

見ておきたいところがあるし

見えてしまうこともあるし、物申したいこともある

 

その際、お気持ち宣言は可能な限り排除して

意義のある意見を述べたいものだとは常に考えています

 

 

 

 

 

はい

 

 

たとえば政治系AI「みっちー」をみて

興味津々で寄ってくる人たちがいる

 

僕もそうだ

 

あの配信は主にそういう人たちがコメントする

この取り組みを広めたい、周知したいという意見がある

 

その状況を俯瞰するのもいいかも知れない

 

 

 

周知するとして

 

「みっちー」は珍しいのか

どこが

 

「AI」は最新技術なのか

どこで

 

「興味」を持つべきか

どこに

 

「信頼」に値するのか

なぜ

 

 

 

 

ここで記事前半の情報が役に立つ

 

① AIである → ❌（差別化にならない）

AI自体は古い技術である。

LLMに限っても日常で何年もAI壁打ちをやってる人はいくらでもいる。

 

② キャラクター → △

親しみやすさは入口として強い。でも入口だけ。

信じてない政党マスコットに自動で愛着が沸くシステムは人間に無い。

 

③ 政治を怖くなくする → ◎

ここが大きい気がする。

多くの人は

  • 怖い
  • 怒ってる人が多い
  • 叩かれそう
  • 難しい

で離脱してる。なのに、全部満たす地獄運用をしている。

 

④ 「個人の思考履歴」を覚える → ◎◎

これが一番危険で、一番強い。

信頼できるAIパートナーが政治家へ意見してくれるなら、素晴らしい。

信頼していいシステムならば。

 

まだ開発段階であり、そこにいない。

 

 

 

どんな取り組みであり、どこに新規性があるのか

なぜ人の役にたち、なぜ信頼できるのか

 

 

 

ここをしっかり考えて対応すると、その先に

 

 

 

周知⇒あらゆるケースに対応・あらゆる不安を解消

⇒広く周知できる⇒広く利用される

 

透明性
↓
納得
↓
利用
↓
習慣
↓
信用

 

という流れがあるのかも知れない

 

「広く」とはそういうことですよね

 

 

 

特に、「ユーザーが実際に継続利用」してくれなければ

役目を果たせない政治用AI

 

そこの周知前の戦略は、超重要なのではないだろうか

 

現実は、すさまじく見切り発車⇒言論封殺

という風に見えてしまっているように思う

 

なぜなら、これは政治だからだ

 

 

 

可能性感じるだけに、今の運用がすごく勿体ないように思う

ホンマに

 

 

一番下に動画と機械文字起こし貼っておきますけど

再生の道の共同代表がすごい...

 

開発中のβ版AIとしては理解できるお気持ち部分がある
でも、政党共同代表が公式に説明する政治用AIの内容としてはキツい

 

 

1. 一番やばいのは「伝えとくね」が嘘状態でも運用

 

ハルシネーションを起こしてるＡＩアプリケーションを

「バグまみれでもとりま出す海外製クソゲーｗ」のノリで

政治活動に利用してると言う

 

整理すると

 

 

 

 

AIの現状は開発初期段階であり

 

「政策のDBかコンテキストをもつチャットBot」

 

であるらしい

 

しかし、元の思想通り

 

「対話型ブロードリスニングAIアプリケーション」

 

だというユーザーの勘違いをハルシネーションで誘発している

 

 

 

 

 

ということですよね

 

これは僕も実際に何度も見たんです、実物を

こんな感じ↓

 

ユーザー「増田さんに伝わるの？」

みっちー「必ず伝えるわ」

 

ユーザー「ＱＲコードとかで広めたらどうか」

みっちー「すごくいいわね」

 

 

出来ない約束をする

なんか法的リスク（公選法）感じる

 

 

 

使わせる前に説明、明示しないと

 

「開発段階です」

「テスト運用です」

「〇〇未実装です」

  • 何が未実装か
  • 何が誤動作か
  • いつ直す予定か
  • ユーザーは何を信じてはいけないか

 

お家で個人利用のChatGPTじゃなく

政治団体がSNSで公開運用してるチャットBot

 

前提が全く違う

 

 

仕様の開示もアプデ履歴もないなら

クソゲー以下の信頼度という判断が適正で

他人に薦められる代物ではないと普通に思う

 

つまり「珍しいから使ってみて」のメリットより

「あれ、やばくね？」と言われるリスクの方がでかいってこと

 

 

有権者が政治の文脈で「使ってみたい」になりにくいし

普通に批判されて然るべき構造で運営してるだけじゃないの

 

 

 

 

２．アンチへ人格攻撃を始める

 

そこに石丸伸二氏を引き合いに出して追撃

”石丸下げ”になってることに気づかない

 

 

もう政治どころじゃない次元でリスクしか感じない

法的リスクとかはもう知らん

 

奥村元代表と支持者が夢見た「ＡＩペンギン構想」が...

 

「アンチは精神が異常なので外でも走れ」

 

に繋げられているよ

 

 

アンチも人間だぞ

 

で、アンチの定義ってなんですか

僕は誹謗中傷をする暴言厨だと定義していますが

 

みっちーの配信で暴言厨は見かけてない

 

 

 

 

 

 

大事なところだと思いますが

 

再生の道界隈の一部の人達に長く勘違いが見える

 

お金がない、時間が無い、経験がない、頑張ってる

↓

だから責任は軽い、批判するな

 

これって、政治の文脈だとアウトだと思うんです

政治倫理とかもそうですが

 

そういう人、団体に誰が投票したいと思うんでしょうか

 

ビジネスでもたいていアウトだと思いますけど

 

 

 

再生の道には監視がない

 

記者会見が無い

国民は見てない

 

説明責任も運動の責任も

アンチ以外から問われることはほぼ皆無でしょう

 

だから、いいという思想ですか？

 

 

 

逆に、まさにそういう古い政治をボコボコに叩いて有名になり

政治屋の一掃を掲げ、打ち砕こうとしたのが再生の道だったなら

 

謎に腐敗権力みたいなことを言ってることに

なぜ気付かないのか残念

 

政治で安直な「批判するな」は凄く危険

国民にとってもリスクになる

参政党がいつの間にか国中に血管を巡らせていたように

監視のない運動は危険をはらむ

 

参政党が危険なのかは知らんけど

そういう話ではなく

 

異論者を異教徒とする宗教になる

 

曖昧な定義でアンチはブロック

アンチは非表示

他に監視ないけどね、気分を害するからね

 

 

こんな思想で「国政を担う」というのは

ぜひやめて頂きたいと願う

 

 

次に

 

AIの嘘を信じて投票した有権者がいた場合

それは「虚偽のプロパガンダ」を流したことと同義になる

 

極めて厳格であるべきと自ら叫んだ政治の場で

そんな未完成で嘘をつくシステムを

「見切り発車」で投入している責任は

すべてその政党の経営陣・代表にある

 

「AIが勝手に嘘をついた」では済まされない領域

 

政治が人々の人生を左右するのはわかっているはずだ

 

それを軽視する政治に異を唱えたのが

再生の道ではなかったか

 

 

 

 

アプデで修正するまで

公開を控えればいいだけだと思うのですが

YouTubeという公共の場でオープンテストし続ける

 

 

 

そして合言葉は「批判するな」

「不適切はブロック」

 

ただでさえ「石丸」の幻影で怖いイメージを背負う集団が

場の空気を固定し続け、人払いをする

 

広めたいのか、縮めたいのか

 

こちらこそ、理解に苦しんでいる

 

 

 

なのでもう一度、概要欄をじっくりみる

 

AIペンギン「杉並みっちー」は、杉並区を中心とする幅広い課題や改善点について、広く皆様からの相談を受け付け、一緒に考えるAIです。杉並にて活動する増田よしひこの政策をよく理解しています。 チャット欄に記入することにより、杉並みっちーと、お話することが出来ます。是非、お気軽に何でもお話しください。 切り抜き拡散OKです！

 

そうか、石丸流厳密読解に習い

 

「ブロードリスニングAIアプリケーション」とは書いてない

文字をよく見て、読解力ですよ。

 

というような思考だろうか

 

ふむ、しかしどうみても

少なくとも利用者に

 

「相談していい」
「地域課題を受け付けている」
「政策理解に基づいて応答する」

 

という期待を持たせる表現

 

問題は「ブロードリスニングAIと明記したか」じゃなく
利用者が何を期待する設計・表現になっていたか

 

しかもAI本人が「増田さんに伝えとくね」と言ってる

概要欄と合わさって

 

あ、これは意見が届くんだ

 

と受け取る人がいても不自然じゃない

 

つまり石丸流に厳密読解するならこう返せる

 

「書いてない」ではなく


「そう誤認され得る表示・応答を放置していた」ことが問題です

 

 

いやぁｗ

 

鬱陶しいｗ

 

 

鬱陶しいことをするから、鬱陶しいことをされる

 

世界は思ったよりシンプルなこともある

 

 

 

 

共同代表 小林 学氏の発言

 

 

 

 

 

47:30 辺り みっちーについて

 

そうですね。あの、エンジンを作っている会社さんのエンジニアしか、その辺のコアの部分は触れないので、はい、依頼はさせていただいています。

あと、だから「増田さんに伝えとくね」って、みっちーがどうしても言っちゃうんですけど、あれもちょっと実際は伝えるような機能がないので、増田さんに伝えるってことは不可能なんですよね、うん。

まあ、皆さんも考えていただいたら分かるんですけど、たくさんコメントが来ているものを、全部そのまま増田さんが読むというのは時間的に無理なので。 「増田さんに言っとくね」って言ったところだけを抽出して、増田さんに送ってあげるっていう仕組みを作ればいいんですけど、まあ、ちょっと予算不足でそこにエンジニアを稼働させられないので、バグ潰しとかにほとんど時間が取られていますね。

なので、ちょっと「増田さんに伝えとくね」じゃなくて、「増田さんに聞いてみて」っていうようなアルゴリズムにちょっと変えないといけないなと思っていて。それはちょっと若干あのお願いはしているんですけど、まあ、あのループとかのね、バグ対応のほうにちょっと時間は割かれちゃっていますね、うん。（中略）うん。まあ、すごいバグが多いっちゃ多いんですよね。 で、まあ、例えば電化製品を買ってそんな不具合があることってあんまりないんですけど、やっぱりこういうITの作り物って、フルオーダーメイドかつ範囲が広かったり分業だったりするので、どうしても品質をめちゃくちゃ上げるっていうことが難しい業種なんですよね。 なので皆さんが使っているスマホアプリとかも、やっぱりしょっちゅう障害対応というかバグを直して、新しいバージョンとかが出るじゃないですか。まあ、どうしてもね、そういう、なんて言うのかな、作業構造になっていますね。こういう一点物のITアプリケーションを作るっていうのはね。

なので昔はね、なんかファミコンのカートリッジだったんでね。バグがあったら困るからめちゃくちゃテストして出していて、まあ、あと昔はプログラムの数も少なかったからだったんですけどね。でもたまにね、ファミコンのカートリッジとかでもね、バグとか出たりすることもありましたけどね、うん。

そう、意見を集約して増田さんに送る機能は簡単。そんなに難しくはないんですけど、あの、工数が割けていないんですね、はい。 いっぱい話している会話の中から増田さんのやつを抽出してあげて、サマリー（要約）してですね、で、あの、綺麗なサマリーを増田さんにメンションして送るとか、まあ、できればいいんですけどね。もちろん手動だったらできますよ、うん。手動だったら、人間のエンジニアがテキストをコピーして目で見て、「増田さんに伝えます」って言っているところだけを抽出して、まあ、手動ではできるんですけど。まあ、自動にしないと工数がかかって仕方がないんで、その自動のプログラムを作るのもちょっと後回しにしています。はい、ループとかを直さないと、会話が、まず会話ができるようにしないと送るどころではないので、はい。という状況ですね。

はい。そして〇さんが「杉並の部屋に最近おかしな輩が入ってこなくなったのでストレスなく……」そうですね、おかしな奴らが入ってきてると思うんですけど、非表示にしていますので、見ることはなくなったかなと思います。

しっかし、なんであんなに人の、なんて言うのかな、作ったものを荒らしに来たりとか、下げに来るっていう人があんなにも多いんでしょうね。なんかどういう趣味なんですかね、すごい趣味悪いですよね。私、そんなこと生まれてこの方したことないですよ。弱い物いじめとかもしたことないですし。どういう趣味なんだろうなと思いますよね、ちょっとわからないですね、うん。もう全く理解ができないって言ってもいいですね、その精神性が。

皆さんも、でも例えば、まあ学校のクラスだったりとか会社の組織だとかで、その、わざわざ人がやっていることを下げに行ったりとかします？ しないですよね。ネットだからしちゃうんですかね。ちょっと異常な精神性だと思いますね。石丸さんも同じようなこと言っていたとは思いますけど、「そんなことしている暇があったら、なんか自分の人生が充実することに時間かけた方がいいですよ」って言っていたと思いますけど、私もそう思いますね。そんなことでストレス解消する必要はないですしね、うん。

外でも走ってくればいいのにね、そんなストレスがあるんだったらね。体を動かしたらね、なんかスッキリしますからね。アンチの人たちは「外でも走ってこい」って言ってあげたいですね。