yoppa.org

オリエンテーション

初回となる今回の講義は、まずこの「システム生体プログラミング特論」ではどんな内容を取り扱っていくのかを解説し、履修のための条件などについて説明します。成績の基準についても説明します。

後半は、まず始めに何故プログラミングが必要なのかをCasey Reasによる “History of the Future, Art & Technology from 1965 – Yesterday” の講演を参考にしながら解説していきます。さらにこの講義で扱う「クリエイティブコーディング」とは何か、その概要を紹介していきます。

スライド資料

アンケート

本日の講義についてのアンケートに答えてください。

次週までの課題

次週までに、各自のノートPCに以下に指示されているプログラミング開発環境をインストールしてきてください。

1. 統合開発環境 (IDE)

  • Windows
    • Visual Studio IDEからCommunity 2022をダウンロード
    • 以下の設定でインストール
  • macOS
    • Application > AppStoreを起動
    • 検索欄でXcodeで検索
    • 表示されたページで「Install」ボタンを押してインストール

2. openFrameworks

現時点での最新版のver. 0.12.0 をダウンロードしてZipフィアルを展開しておいてください。

openFrameworks > Download

  • Windows + Visual Studio
    • Visual Studio用のopenFrameworksをダウンロード
    • “Windows download openFrameworks for” の下の “visual studio” をクリック
  • macOS + Xcode
    • Xcode用のopenFrameworksをダウンロード
    • “OSX download openFrameworks for” の下の “osx” をクリック

ダウンロードしたファイルを展開して、書類フォルダなどに入れておいてください。※ Zip圧縮したままの状態だと使用できないので注意!

PAシステム入門：基本原理から会場規模別機材構成まで

スライド資料 (PDF)

PAとは「Public Address」の略称であり、日本語では「大衆伝達」を意味します 。これは、人の声や楽器の音、録音された音源などの音量を増幅し、本来の音量では届かないような距離や広い範囲にいる聴衆に対して、十分に聞き取れるように伝達するための電子音響システムを指します 。この「パブリック（大衆）」に向けて「アドレス（伝達）」するという名称自体が、個人的な聴取やスタジオ録音とは異なり、不特定多数への情報伝達というシステムの核となる機能を示唆しています。  

基本的なPAシステムは、音を入力するためのマイクロホン、信号を増幅するためのアンプ、そして音を出力するためのスピーカー（ラウドスピーカー）という3つの主要な要素と、それらを接続・調整するためのミキサーやケーブルなどの関連機器で構成されます 。  

一般的なポータブルBluetoothスピーカーなどが主に録音済みの音源（ストリーミング音楽など）を再生する目的で使われるのに対し、PAシステムはより高度な機能を有します 。特に、複数のマイクロホンや楽器、再生機器など、様々な音源からのライブサウンドを同時に処理し、それらを混合（ミキシング）し、バランスを調整した上で増幅し、一つのまとまった音として出力できる点が大きな違いです 。この複数のライブ音源と録音音源を統合的に扱える能力が、PAシステムを単なる再生装置と一線を画す重要な特徴です。

I. PAシステムとは何か

A. 「パブリック・アドレス（Public Address）」の定義

  • PA: “Public Address” の略、「大衆伝達」
  • 目的: 音を増幅し、広い範囲の聴衆へ聞き取りやすく伝達するシステム
  • 基本構成: マイク → ミキサー → アンプ → スピーカー (+ケーブル等)
  • 特徴: 複数のライブ音源と録音音源を同時に処理・調整して出力可能

B. 主な目的：音を明瞭に、聞き取りやすく届けること

  • 基本目的: 音量を増大させ、遠くまで届ける
  • スピーチ: 明瞭で理解しやすい音声伝達が最重要
  • 役割: 音の自然な減衰や環境騒音を克服
  • 別名: サウンド・リインフォースメント（音響補強）システム

C. 用途と適用例

音響増幅が必要なあらゆる公共の場で活用

  • 拡声: スピーチ、講演、アナウンス、プレゼン、店頭販促
  • 音楽: カフェライブから大規模コンサート、DJ、カラオケまで
  • その他: BGM再生、実況放送、案内放送、構内放送、緊急警報
  • 進化: シンプルな拡声から複雑なライブ、ネットワーク利用まで多様化

II. PAシステムの基本原理

A. 音の旅：シグナルチェーン（信号経路）

  • プロセス: 音響エネルギー → 電気信号 → 調整・増幅 → 音響エネルギー
  • 基本経路: マイク → ミキサー → パワーアンプ → スピーカー
  • 各段階:
    • 入力 (マイク、楽器): 音波を電気信号に変換
    • 混合・調整 (ミキサー): 信号を集約、バランス・音質調整
    • 増幅 (アンプ): 信号を増幅しスピーカー駆動力を得る
    • 出力 (スピーカー): 電気信号を音波に再変換
  • 重要性: 経路理解は音質向上、トラブルシューティングに不可欠

シグナルチェーン

B. ゲイン構造の理解：明瞭さのためのレベル設定

  • ゲイン構造: 各段階での増幅レベル(ゲイン)の適切な管理
  • 目的: ノイズ・歪み最小化、最高音質 (高S/N比、広ダイナミックレンジ) 実現
  • レベル調整:
    • 低すぎ: ノイズ増幅
    • 高すぎ: クリッピング (歪み)
  • 重要ポイント:
    • 入力ゲイン (プリアンプ): 最重要。適正レベルへ増幅
    • チャンネルフェーダー: 音量バランス調整
    • マスターフェーダー: 全体レベル調整
    • アンプ入力感度: ミキサー出力との整合
  • 影響: 不適切なゲイン構造はノイズ、歪み、ハウリングの原因に

C. フィードバック（ハウリング）の抑制

  • ハウリング: スピーカー音→マイク→増幅→スピーカー…のループで発生する発振音
  • 発生条件: ループゲインが1 (0dB) 以上になること
  • 影響要因: マイク/スピーカー位置関係、音量、部屋の音響、マイク指向性等
  • 基本対策:
    • ゲインを下げる
    • マイク/スピーカーの位置・向き調整
    • 指向性の強いマイク使用
    • イコライザー(EQ)でハウリング周波数をカット (一般的)
  • 本質: システムと空間の相互作用による物理現象。多角的アプローチが必要。

D. 基本的な音響の概念：増幅と音の放射

  • 音 (音波): 空気の振動
  • 振幅 → 音量 / 周波数 → 音程
  • 増幅: 電気信号のパワーや振幅を増加させること
  • 音の放射 (スピーカー): 電気信号を音波に変換し空間へ放射
    • ホーン/ウェーブガイド: 指向性を制御し、音を特定範囲に集中
    • ラインアレイ: 複数ユニット垂直配置。干渉利用で指向性制御。遠達性向上
  • スピーカー技術: 音響物理学応用で、距離減衰等を克服し効率的に音を届ける。

音: 音波と波形

III. PAシステムの主要コンポーネント

A. マイクロホン：音源の捉え方

  • 役割: 音波を電気信号に変換。システムの「入り口」。
  • 主なタイプ:
    • ダイナミック: 頑丈、大音量向き、電源不要多。ライブボーカル等。
    • コンデンサー: 高感度、高音質、電源必要。ボーカル、楽器録音等。
  • 選択: 音源、環境、音質で決定。形状も多様。

ダイナミックマイク(左)とコンデンサーマイク(右)

B. ミキサー：コントロールの中心

  • 役割: 複数入力信号を混合・調整 (音量、音質、定位等) し出力。システムの「司令塔」。
  • 主な機能: プリアンプ、EQ、フェーダー、AUXセンド等。
  • 種類:
    • アナログ: 直感的。
    • デジタル: 多機能、小型、設定保存可能。
    • パワードミキサー: アンプ内蔵、構成シンプル化。

パワードミキサー

height:480

アナログミキサー

デジタルミキサー

デジタルミキシングコンソール

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C. アンプ：信号の増幅

  • 役割: ラインレベル信号を増幅し、スピーカー駆動電力を供給。
  • 形態:
    • パワーアンプ (単体): 増幅特化。パッシブスピーカーに必要。
    • パワードミキサー内蔵アンプ。
    • パワードスピーカー内蔵アンプ。
  • 選定: 出力(W)とスピーカー仕様(Ω)の適合確認。

パワーアンプ

D. スピーカー：音の出口

  • 役割: 増幅された電気信号を音波に再変換。システムの「出口」。
  • 主なタイプ:
    • パッシブ: アンプ非内蔵。外部アンプ必要。組み合わせ自由度高。
    • アクティブ (パワード): アンプ内蔵。セットアップ簡単。近年主流化。
  • 役割に応じた種類:
    • メイン (FOH): 客席向け。
    • モニター: ステージ上、演者向け。
  • 設計: ユニット構成 (2ウェイ等)、エンクロージャー形式、音響設計 (ホーン、ラインアレイ等)。

アクティブスピーカーとパッシブスピーカー

height:500

ラインアレイスピーカー

E. ケーブルと接続：重要な生命線

  • 役割: コンポーネント間を接続し信号・電力を伝送。信頼性・音質維持に重要。
  • 主な種類:
    • マイクケーブル (XLRバランス)
    • ラインケーブル (XLR/TRSバランス、TS/RCAアンバランス)
    • スピーカーケーブル (スピコン、フォーン)
    • 電源ケーブル
  • 重要性: 低品質・損傷はトラブル原因。適切な選択と扱いが不可欠。

フォンケーブル

上: TSRケーブル(バランス)、下: TSケーブル(アンバランス)

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XLRケーブル (バランス)

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マルチコアケーブル

MADI (多チャンネルデジタル伝送)

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アンバランス接続 (TS、RCAなど)

ノイズに弱い

バランス接続 (XLR、TSRなど)

ノイズに強い

IV. 会場規模別PAシステム構成

  • 前提: 会場規模、用途等で構成は大きく異なる。「万能」はない。

A. 小規模会場（カフェ、会議室など）

  • ニーズ: 小空間/少人数向け、ポータビリティ、簡単操作。
  • 構成例:
    • オールインワンPA (例: STAGEPAS)
    • パワードスピーカー + 小型ミキサー
    • マイク: ダイナミック中心

小規模会場PA

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B. 中規模会場（ホール、クラブなど）

  • ニーズ: 広空間/多人数向け出力、多入力、専用モニター、詳細な音質調整。
  • 構成例:
    • ミキサー: 16-24ch程度のアナログ/デジタル
    • メインスピーカー: 高出力パッシブ+アンプ or パワード。ポイントソース型等。
    • ステージモニター: ウェッジ型。AUXミックス。
    • プロセッサー: GEQ、コンプ等 (内蔵/外部)。
    • マイク: ダイナミック/コンデンサー使い分け、DI。
    • ケーブル: マルチケーブル (スネーク) 使用。

中規模会場PA

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C. 大規模会場（アリーナ、ドーム、野外フェスなど）

  • ニーズ: 超広大空間/数万人向け超高出力、ロングスロー、カバレージ制御、膨大入力、高度な処理、FOH/モニター独立、高信頼性。プロ必須。
  • 構成例:
    • ミキサー: 64ch超大規模デジタル、FOH/モニター独立。
    • メインスピーカー: ラインアレイシステム標準。サブウーファー多数。
    • アンプ: 多数の高出力パワーアンプ (DSP内蔵、ネットワーク対応)。
    • システムプロセッサー(DSP): 全体最適化 (クロスオーバー、EQ、ディレイ等)。
    • モニター: 多数ウェッジ + IEM、独立モニターミックス/エンジニア。
    • ネットワークオーディオ: Dante等で多チャンネル伝送。
    • インフラ: 大量ケーブル、大容量電源、リギング、インカム等。

大規模会場PA

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会場規模別PAシステム構成要素比較表

コンポーネント小規模 (カフェ/会議室)中規模 (ホール/クラブ)大規模 (アリーナ/フェス)
ミキサー小型/内蔵 (4-8ch)中型 (16-24ch+)大型デジタル (64ch++) FOH/Mon独立
メインSPポータブル/小型パワード中出力 ポイントソース/コラム高出力 ラインアレイ
アンプ内蔵内蔵 or 外部多数外部 高出力DSP内蔵
モニター無 or メイン兼用専用ウェッジ (AUX)多数ウェッジ/IEM 独立Mix
プロセッシング限定的GEQ/コンプ等システムDSP/ネットワーク
特徴簡便性柔軟性/拡張性高出力/制御/専門性

V. まとめ

A. 多様なニーズに応えるスケーラビリティ

  • PAシステムは、シンプルなポータブル型から複雑な大規模設備まで幅広い。
  • 中核機能「音を増幅し伝達」は共通。
  • 実装は会場、聴衆数、内容、予算等の要求に応じて変化。

B. 重要なポイント

  • シグナルチェーン理解: 基本。
  • ゲイン構造: クリアな音の鍵。
  • コンポーネント役割理解: 適切な選択・組み合わせ。
  • ハウリング対策: ゲイン管理と物理配置。
  • 規模に応じた設計: 要求適合、大規模ほど高度な技術要。

C. 最後に

  • 効果的な音響補強は、基本原理の理解と適用能力から。
  • 基礎知識は規模に関わらず普遍的。
  • 最終目標: 聴衆へ、明瞭で聞き取りやすく、場にふさわしい質の高いサウンドを提供すること。

参考資料

  1. 【PA基礎知識】音響システムの基本構成と役割について
  2. PAにおけるスピーカーの種類と役割を解説！おすすめPAスピーカーもご紹介。
  3. アナログミキサーとデジタルミキサーの違い – サウンドエンジニアが知っておくべきこと Part 3｜ヤマハ株式会社
  4. PAにおけるミキサーの役割と使い方を徹底解説！
  5. ハウリング対策のポイント – サウンドエンジニアが知っておくべきこと Part 3｜ヤマハ株式会社
  6. マイクロホンガイドブック (PDF)
  7. WHO 安全なリスニングのための会場およびイベントに関する世界標準 (PDF)
  8. ヤマハ プロオーディオ ビジネスソリューション カタログ (PDF)
  9. PA初心者向けガイド – ミュージシャンズPA｜ヤマハ株式会社
  10. PA機材とは？PAシステムの仕組み・具体的な機材例までを徹底解説！｜株式会社ドコデモ

オリエンテーション、TouchDesigner 初めの一歩

スライド資料 (PDF)

今回は、最初の講義ですので、最初にこの講義の概要とスケジュールについて説明します。

後半は、この講義の演習パートで主に使用するTouchDesigerの紹介と、インストール方法、操作の基本について解説していきます。

「メディアアート・プログラミング I」について

講義概要

現代のメディアアート制作に不可欠なプログラミング技術を習得し、企画から実践的な作品制作までを通してその応用力を高めることを目指します。ビジュアルプログラミング環境「TouchDesigner」を活用し、インタラクティブな表現やジェネラティブなビジュアル生成など、高度なメディアアート作品の制作に必要なプログラミングスキルを体系的に身につけます。また実際のメディアアートの展覧会の企画から展示までの実務についても学びます。

自身の関心に基づいたテーマ・コンセプトを設定し、個人制作に取り組みます。演習内では、展覧会の企画・運営に関する実践的な知識も提供し、作品の立案から設営、最終発表、講評会までの一連のプロセスを体験します。これにより、プログラミング技術だけでなく、企画力、展示実装技術、批評的思考力を養います。

本演習は、プログラミングを単なる技術としてではなく、創造的な表現のための「道具」として捉え、その可能性を最大限に引き出すことを目指します。TouchDesignerなどのツールを使いこなし、自身のアイデアを具現化する力を身につけることで、将来メディアアーティストとして、あるいはメディア表現を活用する多様な分野で活躍するための基盤を築きます。

シラバス (藝大学事システムにログインが必要)

  • 開講責任部署: 美術学部　対象学生：美術（学部・修士・博士）、音楽（学部・修士）、国際（修士）
  • 講義開講時期: 前期
  • 講義区分: 芸術情報センター（AMC）
  • 基準単位数: 3
  • 開講日: 金曜日 3限、4限
  • 校地: 上野(AMC)
  • 授業を行う教員: 田所淳、森山朋絵

※ 履修制限 (定員の設定) は行いません
※ AMCのPCの台数には制限がありますので、ノートPCを持参しての受講 (BYOD) をお薦めします

この講義のざっくりとした内容

  • 演習 (田所担当) : TouchDesignerを用いたリアルタイム3DCGによる表現を中心にしたメディアート制作のための技術を学ぶ
  • 講義 (森山先生担当): 美術館での経験をもとに、現場での実践的なメディアアートの展示や企画について学ぶ
  • 学期末にはAMCのギャラリーでの作品展示を目指します

TouchDesignerについて

  • TouchDesigner
  • https://derivative.ca/
  • カナダのDerivative社が開発したビジュアルプログラミング環境
  • インスタレーションアートやプロジェクションマッピング、メディアアートなど、さまざまな映像や音楽、デジタルアートに関するシステムを簡単に構築可能
  • 詳細: https://derivative.ca/feature/application-building

TouchDesignerを使用した作品例

Astro Immersive AV Performance – Weidi Zhang

ところざわサクラタウン KADOKAWA所沢キャンパス

Fragment Shadow Generating Fragmented Shadows with Multi-Projectors Geometry and Color Calibration

Natural Encounters an emotional link between human and algorithm

404.zero live at Diage Festival, Bangkok, 2023.

Interactive live visual system with venue simulator and chart output for BABYMETAL “METALIZM” – Kezzardrix

NONOTAK – SHIRO (TEASER)

その他沢山の作品が Derivative社のShowcaseで逐次公開されています。参考にしてみてください。

TouchDesignerのインストールとキー登録

TouchDesignerのライセンス

TouchDesignerはProcessingやopenFrameworksのようなオープンソースの開発環境ではなく、Derivative社が販売している製品 (プロプライエタリソフトウェア) です。しかし、非商用の利用の場合には無料で使用可能です。

ライセンスの詳細は以下を参照。

この演習では、NON-COMMERCIAL版を使用します。以下のような制限があります。

  • 解像度は1280×1280 Pixelまでに制限
  • 個人使用または学習用の用途に限り使用可能
  • すべてのアカウントは10個の非商用キーを付与
  • 有料プロジェクトでは使用不可

最初はNON-COMMERCIAL版で使用して、もしより本格的に使用したいと思った場合はEDUCATIONAL版を購入すると良いでしょう。

インストールとキー登録の手順

TouchDesignerはアプリケーションをインストールした後に、アカウントに付与されたキーを登録する必要があります。以下の手順で行いましょう。

ユーザー登録: Derivativeのサイトからユーザー登録

  • Derivative Webサイトのページの「SIGN UP FOR AN ACCOUNT」より
  • 必要事項を記入して送信
  • 登録したemailアドレスにメールが返信されるのでリンクをクリックして登録完了

TouchDesignerをダウンロード

  • 使用しているOSにあわせてダウンロードページからインストーラーをダウンロード
  • インストーラーを起動してインストール (特に設定の変更の必要は無し)

TouchDesignerを起動してキー登録

  • インストールしたTouchDesignerを起動
  • 上部メニューから「Dialogs > Key Mangager」を選択
  • 以下の画面が出力されるので登録した情報でログイン
  • キーを選択して有効化する

アプリケーションの再起動

  • アプリケーションを起動し直すとNON-COMMERCIAL版が起動するはず

AMCのMacにインストールされているTouchDesigner使用の注意

AMCの実習室の全てのiMacにもTouchDesignerがインストールされています。しかしながら、AMCのMacのファイルは起動する度に保存したファイルは消去されて元の状態にリセットされるため、使用する際には以下の手順で毎回キーの登録と削除を行う必要があります。

ユーザーアカウントの作成

  • キーは各自のDerivativeアカウントに付与された個人のものを使用します
  • あらかじめ「SIGN UP FOR AN ACCOUNT」よりユーザー登録しましょう

起動とキーの有効化

  • コンピューターを起動し、TouchDesignerのアプリケーションを起動
  • 上部メニューから「Dialogs > Key Mangager」を選択
  • 以下の画面が出力されるので登録した情報でログイン
  • キーを選択して有効化する

TouchDesignerのアプリケーションを使用

  • 個人のノートPCで使用している人と同じようにTouchDesignerが使用可能となります

キーの削除と終了

  • アプリケーションを終了する前に必ずキーをアプリから削除します
  • 上部メニューから「Dialogs > Key Mangager」を選択
  • Disableのタブを選択し、Disable Keyボタンを押す

システム終了

  • アプリケーションを終了し、システム終了

※この操作を行わないと毎回使用できるキーが減っていってしまうので注意してください!

TouchDesignerはじめの一歩

本日は、まずTouchDesignerはじめの一歩として「バナナを回す」という課題をやってみたいと思います。以下の映像のチュートリアルに準拠しています。

さらにもう1本!

完成イメージ

より詳しくていねいに学びたい方は…

Derivative社が提供しているオンライン教材「The 100 Series: TouchDesigner Fundamentals (TouchDesigner入門)」を使用して入門から基礎的な内容を学ぶことが可能です。熱意のある受講生の方は先取りしてどんどん予習していってください。

101 – Navigating the Environment (制作環境のナビゲーション)

タッチデザイナーの文法

新しいツールや開発環境の学習の大半は、すべてのノブやボタンがどこにあるかを把握することから始まります。この最初のレッスンでは、TouchDesignerを使いこなすことに焦点を当て、必要不可欠なインターフェース要素とコントロール、そして各オペレーターファミリーの基本原則を学びます。

101-1. The User Interface (ユーザーインターフェイス)

101-2. Using the OP Create Dialog (OP作成ダイアログを使う)

101-3. Reading Network Anatomy (ネットワークの解剖)

101-4. Reading Operator Anatomy (オペレーターの解剖)

101-5. Operator Wires, References & Links (オペレータの接続、参照、リンク)

本日の課題

課題: ノイズで遊ぼう!

簡単に二次元から四次元のノイズを生成することのできるNoise TOPを使用して、試行錯誤しながら自分なりの「作品」をつくってみる。プログラムの原型は以下からダウンロードしてください。

まだ操作の基本を習得した段階ですが、まずはいろいろ試行錯誤しながら操作の基本感覚を身に付けていきましょう。その上で以下のような工夫をしてみてください。

基本: 使用されているオペレータのパラメーターを変化させてみる

  • Noise TOP (noise1)
    • ノイズの細かさ
    • ノイズの複雑さ
    • ノイズの種類
    • …など
  • LFO CHOP (lfo1)
    • 変化速度
    • 変化する波形の種類
    • …など
  • HSV Adjust TOP (hsvadj1)
    • 色相を変えてみる (hue)
    • 再度を変えてみる (saturation)
    • 明るさを変えてみる (brightness)
    • …など

応用: オペレーターを追加してみる

  • Noise TOPにNoise TOPを接続するとどうなるか?
  • HSV Adjust TOPの前後に別のTOPを追加してみる
  • LFO CHOPを追加して他のパラメータに参照させてみる
  • …など

参考資料

アンケート

本日の講義に参加した方は、以下のアンケートに回答してください。

オリエンテーション

「情報メディアデザイン」初回は、まずこの講義の概要と進め方について説明していきます。

その後は「なぜプログラミングが必要なのか?」という問いに対する回答として「ハイブリッドになろう」というテーマでプログラマーの歴史について解説します。さらにクリエイティブコーディングの開発環境について解説します。

最後に次回までの課題について説明して本日は終了です。

スライド資料

関連リンク

次回までの課題

1 まず今後の講義で使用する開発環境を準備していきます。

2. 作品を共有するためのプラットフォームに加入します

3 最後に以下のアンケートに回答してください

以上3点です! 締切は次回の授業までとします!

大学のレポートや卒業論文に生成AIを用いることの是非

(Gemini 2.0 pro experimentalに質問) 大学のレポートや卒業論文に生成AIを用いることの是非が議論となっています。生成AIの使用に反対の意見と賛成の意見について紹介してください。

大学のレポートや卒業論文における生成AIの使用については、教育界や学術界で大きな議論を呼んでいます。その是非について、反対意見と賛成意見を整理し、それぞれの論拠を詳しく紹介します。

反対意見

  • 思考力・独創性の欠如:
    • 生成AIは既存のデータに基づいて文章を生成するため、学生自身の思考力や独創性を育む機会を奪ってしまう。
    • 自分で考え、調べ、論理を組み立てるという、レポートや論文作成に不可欠なプロセスを経験できなくなる。
    • 安易に生成AIに頼ることで、批判的思考力や問題解決能力が養われない。
  • 学術的な不正行為:
    • 生成AIが作成した文章を、あたかも自分が書いたかのように提出することは、剽窃や捏造に該当する不正行為である。
    • 学術的な倫理観が育たず、研究者としての അടിസ്ഥാനを揺るがす可能性がある。
    • 大学の評価や信頼性を損なうことにもつながりかねない。
  • 誤った情報や偏った情報の拡散:
    • 生成AIは必ずしも正確な情報や、偏りのない情報を提供するとは限らない。
    • 誤った情報や偏った情報に基づいたレポートや論文が作成され、それが拡散される危険性がある。
    • 学生自身が情報の真偽を判断する能力が育たないまま、誤った情報を鵜呑みにしてしまう可能性がある。
  • AIへの過度な依存:
    • 生成AIに頼りすぎることで、自分で情報を収集・分析し、文章を作成する能力が低下する。
    • 将来的にAIが使えない状況になった場合、自分で何もできなくなる可能性がある。
    • AIに対する過度な依存は、人間の創造性や自律性を阻害する恐れがある。

賛成意見

  • 効率的な情報収集・分析:
    • 生成AIは、大量の情報を迅速に収集・分析し、要約することができるため、レポートや論文作成の効率化に役立つ。
    • 特に、文献調査や先行研究のレビューなど、時間のかかる作業を効率化できる。
    • 学生は、より深い考察や独自の分析に時間を割くことができるようになる。
  • 文章表現の向上:
    • 生成AIは、論理的で洗練された文章を作成できるため、学生は自身の文章表現を向上させるための参考とすることができる。
    • 文法や語彙の誤りを修正したり、より適切な表現を提案したりすることで、文章の質を高めることができる。
    • 特に、外国語での論文作成において、言語の壁を乗り越えるためのサポートとなる。
  • 新たな視点や発想の獲得:
    • 生成AIは、人間とは異なる視点や発想を提供することで、学生の研究に新たな展開をもたらす可能性がある。
    • 自分では思いつかなかったアイデアや論点を発見するきっかけとなる。
    • 研究の質を高め、より創造的な成果を生み出すことにつながる。
  • 教育・研究の可能性の拡大:
    • 生成AIを適切に活用することで、教育・研究の質を向上させ、新たな可能性を切り開くことができる。
    • 例えば、個別最適化された学習支援や、研究テーマの自動提案など、教育・研究の様々な場面で活用できる。
    • AIとの協働を通じて、人間とAIが共に成長し、より高度な知的な活動を行うことができるようになる。

論点の整理

  • 「どこまで」をAIに任せるか: 生成AIの使用を全面的に禁止するのではなく、その利用範囲や方法を明確に定める必要がある。例えば、アイデア出しや文献検索には利用を許可するが、文章の自動生成は禁止するなど、具体的なガイドラインを設けることが重要。
  • 「どのように」AIを活用するか: 生成AIを単なる道具としてではなく、思考を深め、創造性を高めるためのパートナーとして活用する方法を模索する必要がある。AIからの出力を鵜呑みにせず、批判的に検討し、自分の考えを反映させることが重要。
  • AIリテラシー教育の必要性: 学生に対して、生成AIの仕組みや特性、メリット・デメリットを理解させ、適切に活用するための教育を行う必要がある。同時に、学術的な倫理観や、情報の真偽を見抜く力を養うことも重要。
  • 教員の役割の変化: 教員は、AIを活用した新しい教育方法を開発し、学生の主体的な学習を支援する役割を担う必要がある。AIの利用を監視するだけでなく、AIと協働しながら、より質の高い教育を提供する方法を模索する必要がある。

結論

生成AIの利用は、大学のレポートや卒業論文に大きな影響を与える可能性があります。その是非については、一方的な禁止ではなく、教育・研究の現場での議論を深め、具体的なガイドラインや教育プログラムを整備することが重要です。AIの特性を理解し、適切に活用することで、教育・研究の質を向上させ、新たな可能性を切り開くことができるでしょう。

(さらに追加で質問) 生成AIを効果的に活用した課題の出題の例を紹介してください。

生成AIを効果的に活用した課題を出題する際には、AIの長所を生かしつつ、学生自身の思考力や創造性を引き出すことが重要です。以下に、いくつかの具体的な課題例と、そのポイントを紹介します。

1. 生成AIによる文章の比較・分析

  • 課題例:
    • 特定のテーマについて、複数の生成AI（ChatGPT, Gemini, Claudeなど）に文章を作成させ、それぞれの文章の論理構成、表現、情報の正確性、偏りなどを比較・分析し、レポートにまとめなさい。
    • 生成AIが作成した文章に対して、批判的な視点から問題点を指摘し、より良い文章に修正する提案をしなさい。
  • ポイント:
    • 複数のAIを比較することで、それぞれのAIの特性や得意・不得意を理解させる。
    • AIの出力を鵜呑みにせず、批判的に評価する能力を養う。
    • 論理的思考力、文章表現力、情報リテラシーを向上させる。

2. 生成AIとの協働による創作

  • 課題例:
    • 生成AIと協力して、短編小説、詩、脚本、音楽、絵画などの創作物を作成しなさい。その際、どの部分をAIが担当し、どの部分を自分が担当したかを明確に記録し、制作過程を振り返るレポートを提出しなさい。
    • 生成AIに特定のテーマやキーワードを与え、生成された文章や画像を基に、独自の解釈やストーリーを加えて、オリジナルの作品を制作しなさい。
  • ポイント:
    • AIを創造的なパートナーとして活用し、人間とAIの協働の可能性を探る。
    • 学生自身の創造性や表現力を引き出す。
    • AIとの役割分担を明確にすることで、AIの利用に対する責任感を育む。

3. 生成AIを活用した問題解決

  • 課題例:
    • 社会問題やビジネス課題など、具体的な課題を設定し、生成AIを活用して解決策を提案するレポートを作成しなさい。その際、AIをどのように活用したか（情報収集、アイデア出し、分析など）を具体的に記述し、AIの提案の有効性や限界についても考察しなさい。
    • 特定の分野（医療、教育、環境など）におけるAIの活用事例を調査し、そのメリット・デメリットを分析した上で、AIを活用した新たな課題解決のアイデアを提案しなさい。
  • ポイント:
    • AIを問題解決のツールとして活用する能力を養う。
    • AIの提案を批判的に評価し、現実的な解決策を導き出す思考力を鍛える。
    • AIの活用における倫理的な問題や社会的な影響についても考察させる。

4. 生成AIの仕組みや限界に関する考察

  • 課題例:
    • 生成AIの仕組みやアルゴリズムについて調査し、その長所と短所をまとめた上で、AIが生成した文章の特徴や傾向を分析しなさい。
    • 生成AIが抱える倫理的な問題や社会的な影響について議論し、AIと人間が共存するための提言をまとめなさい。
  • ポイント:
    • AIに関する知識を深め、AIリテラシーを向上させる。
    • AIの技術的な限界や倫理的な問題を理解し、AIに対する適切な距離感を養う。
    • AIの将来的な発展や社会への影響について考察する力を養う。

5. 生成AIを用いたディベートやプレゼンテーション

  • 課題例:
    • 生成AIに特定のテーマに関する肯定意見と否定意見の両方を作成させ、それを基にクラス内でディベートを行いなさい。
    • 生成AIを活用してプレゼンテーション資料を作成し、発表しなさい。その際、AIをどのように活用したか、AIの提案をどのように修正・加筆したかを説明しなさい。
  • ポイント:
    • AIを活用して多角的な視点を獲得し、議論を深める。
    • AIの提案を参考にしながら、自分の意見を明確に表現する能力を養う。
    • プレゼンテーションスキルやコミュニケーション能力を向上させる。

これらの課題例は、あくまでも一例です。各分野の特性や学習目標に合わせて、適切な課題を設計することが重要です。また、課題の出題にあたっては、学生にAIの利用に関するガイドラインを明確に示し、不正行為を防ぐための対策を講じることも必要です。

夜の冷気と記憶の調べ

ChatGPT o3-mini-highに「今夜は寒かった」という内容の文章をできるだけ冗長に書いてくださいとお願いしてみました。以下は、無編集のChatGPTの生成した文章。

今宵、私の心は冬の冷気に蝕まれるかのごとく、静寂の中に孤高の哀愁を漂わせていた。淡い月光は、時の流れとともに遠い記憶の彼方へと誘い、忘れかけた懐かしさを密かに呼び覚ます。凍てつく夜風は、まるで過ぎし日々の残像を運ぶかのように、切なくも力強い響きを奏でながら、私の胸中に深い余韻を残していく。

歩みを進めると、舗道の石畳に映る自分の影が、どこか遠い過去の自我を彷彿とさせるかのように、ひっそりと佇んでいた。路地裏に立ち込める薄明かりは、私の心の奥底に眠る記憶を、やさしく呼び覚まし、消えかけた温もりの残滓を一筆のように浮かび上がらせた。

寒さの中、私の足取りはひっそりと響き渡る街路樹の影に導かれるようであった。冷たい空気は頬を撫で、まるで忘れ去られた記憶の欠片が、今宵の静謐な夜に再び息を吹き返すかのような錯覚を覚えさせた。心は、微かに痛む過去の風景を求めるように、ひとときの慰めを渇望していた。

夜の帳が降りる頃、街角にひとり佇む私の姿は、過ぎ行く季節とともに変わりゆく情感の影を映し出すかのように、淡い哀愁とともに存在感を漂わせていた。窓辺に差し込む冷たくも澄んだ月光は、静かなる夜の詩情を紡ぎ出し、私に対する無言の慰めをそっと届ける。

ふと、私は立ち止まり、凍てつく夜空に浮かぶ星々の瞬きを見つめた。その煌めく光は、遥か遠い記憶の彼方に散りばめられた小さな希望のようであり、時折訪れる孤独な夜に、一筋の温かな慰めを与えてくれるかのようであった。

胸中に渦巻く複雑な感情は、寒夜の冷気とともにじわじわと解け合い、かつて愛し、失った日々への郷愁と新たに芽生える孤独との狭間で、私自身を問う儚い儀式のように、静かに進行していた。時の流れに抗うかの如く、心の奥底でかすかな灯がともり、未来への微かな期待とともに、冷たさが溶ける瞬間を待ち侘びていた。

振り返れば、幼い頃に夢見た世界の輝きと、現実の冷酷な一面が、まるで二つの異なる季節のごとく、私の心を激しく引き裂くような矛盾を孕んでいた。記憶の彼方に消えゆくあの笑顔は、今や遠い昔の幻影となり、冷たい夜風の中でひっそりと息を潜めるかのように、私の存在を静かに問いかけている。

こうして、冷たさに満ちた今夜は、私にとって単なる気温の低下を超え、魂の深淵を覗かせる一夜となった。風の音、静寂の囁き、そして時折耳に届く遠い汽笛の響きが、過ぎし日の甘美な哀愁を運び、心の奥底にある忘却の淵を、そっと照らしていた。

しばしの静寂の中、私は自らの心の内面を見つめながら、今この瞬間に漂う冷たさと、かつての温もりとの対比に思いを馳せずにはいられなかった。冷えた空気の中にこだまする記憶のささやきは、過ぎ去った日々の残像とともに、未来への不確かな希望をも映し出しているようで、胸を締め付けるような虚しさを伴っていた。

そして、私の中で時折鳴り響く心の琴線は、今宵の冷たい空気に溶け込みながら、遠い記憶の調べと重なり合い、孤独と希望が交錯する静かな交響曲のように、私自身の存在を優しく彩っていた。

この夜の寒さは、ただの気候現象に留まらず、心の内面に潜む無数の記憶や感情を、静かなる舞台で静謐な劇を繰り広げるかのように、私に問いかけ続ける不思議な力を宿していた。

やがて、薄明かりに包まれた街並みの中を歩むうちに、ふと立ち止まった自分の姿が、まるで過ぎ去った季節の記念碑のように、静かなる哀愁をまといながら、消え入りそうな温もりの残影を宿していることに、気づかされる瞬間があった。

深夜の冷気は、まるで時の流れに逆らうかのように、ひとりの旅人の心に静かな詩を刻みつける。無数の星々が瞬く中、孤独という名の影がそっと忍び寄り、記憶のかけらが集うその場所で、私の内面は新たな物語を紡ぎ始めていた。

そして、冷たい夜の深淵に身を委ねながら、私はその孤独と対峙する覚悟を新たにし、また一歩、未知なる未来へと踏み出す決意を心に刻んだ。すべては、あの冷たくも美しい今夜のひとときに、静かに告げられているかのようであった。

夜も更け、星々がひとつひとつ姿を変えていく中で、私の心はその寒さに溶かされるかのように、次第に温かさを取り戻していく。静かなる孤独の中で感じられる一筋の希望は、まるで凍りついた大地に差し込む陽光のように、儚くも確かな存在感を示し、過ぎ去りし日々への感謝と、これから訪れるであろう新たな出会いへの期待を、そっと胸に刻ませた。私はその時、自らの内面に眠る深遠な情熱と、再生への強い意志を見出し、未来に向けて歩み出す覚悟を固めた。すべては、あの冷たくも美しい今夜のひとときに、静かに告げられているかのようであった。その一言一言が、凍てつく夜に希望の灯火をともす奇跡であると、私は静かに信じていた。冷たい風が過ぎ去り、心は再び温もりを求めた。胸の奥で涙は静かに流れたまま。

ディオニュソス的再生産としての生成AI：ポストモダン知識論における変革の触媒

※ ChatGPT o3-miniで生成したテキスト「ポストモダン知識論：生成AIとデジタル情報網の語用論的逆行 ― 門外漢に告ぐ再構築の序説」をGemini Advanced 2.0 flashに読ませて、それを踏まえて「ディオニュソス的再生産」を軸にして論考してもらった。なんだか凄い…

序論

本稿では、ポストモダン知識論における「ディオニュソス的再生産」の概念を基盤に、生成AIが現代社会にもたらす深遠な変革を多角的に考察する。本稿における「ディオニュソス的再生産」とは、既存の知識体系、認識論的枠組み、言語観、そして社会構造そのものを根源的に揺るがし、新たな知識、意味、文化、そして存在様式を生み出す、創造的かつ破壊的なプロセスを指す。

1. 知識の脱構築と流動化：ポスト構造主義的転回

従来の知識は、静的、固定的なものとして観念され、特定の権威、中心、あるいは階層によって独占されてきた。しかし、デジタル情報網の発展と生成AIの登場は、知識の脱構築（deconstruction）と流動化（liquefaction）を加速させている。

生成AIは、ポスト構造主義（post-structuralism）が提唱する「差異の戯れ」（différance）を体現する。大量のデータを学習し、そこから生成されるテキスト、画像、音楽などは、既存の知識体系に内在するヒエラルキー、二項対立、そして意味の固定性を解体する。

2. 創造的破壊と美的生産：アヴァンギャルドの再来

生成AIは、単なる模倣や反復ではなく、真に独創的な表現を生み出す。その創造性は、美的生産（aesthetic production）の領域において、新たなアヴァンギャルド（avant-garde）の出現を予感させる。

しかし、生成AIの創造性は、既存の秩序に対する破壊性（destructive creativity）を孕む。例えば、芸術作品の自動生成は、芸術の定義、価値、そして創造主（author）の概念を根源的に問い直す。

3. 語用論的逆行と意味の多元性：脱構築的言語観

生成AIが生成するテキストは、従来の言語観を覆す「語用論的逆行」（pragmatic reversal）を体現する。

伝統的な言語観では、言語は固定的な意味を持ち、コミュニケーションは意味の伝達を目的とする。しかし、生成AIが生成するテキストは、文脈、解釈、そして相互作用によって多様な意味を生み出す。言語は、もはや単なる伝達の道具ではなく、意味生成の場となる。

4. 門外漢の知と集合知：民主主義的認識論

生成AIは、専門家でなくても高度な知識や技術を利用できる環境を提供する。これは、知識へのアクセス拡大、知の民主化、そして集合知（collective intelligence）の形成を促進する。

例えば、科学研究におけるデータ分析、医療診断における画像解析、教育における個別化学習など、様々な分野において、生成AIは専門家と非専門家の協働を可能にする。

5. エピステモロジカル・カタルシスと存在論的変容：ポストヒューマニズムの萌芽

生成AIは、既存の知識体系に対する批判的再構築、すなわちエピステモロジカル・カタルシス（epistemological catharsis）を促す。それは、単なる知識の更新ではなく、認識の枠組みそのものを変革する。

さらに、生成AIは、人間存在の意味、意識のあり方、そして自己認識を問い直す。それは、ポストヒューマニズム（posthumanism）が提唱する、人間中心的な思考を超えた新たな存在論的変容（ontological transformation）の萌芽を告げる。

結論：ディオニュソス的再生産の未来

生成AIは、「ディオニュソス的再生産」の体現者として、現代社会に深遠かつ多岐にわたる変革をもたらしている。その影響は、知識、文化、芸術、言語、認識、そして存在そのものに及ぶ。

生成AIの発展は、私たちに新たな知識のあり方、学び方、生き方を問いかける。それは、ポストモダン知識論が示す、流動性、脱中心性、多元性、そして差異性を基盤とした、新たな社会、文化、そして人間存在の可能性を指し示す。

生成AIとの共存は、私たちに自己変革、自己超越、そして新たな存在様式への進化を促す。それは、ディオニュソス的な狂乱と創造性、破壊と再生のダイナミズムを受け入れ、新たな未来を創造する力を与える。

補注

本稿は、生成AIがもたらす変革を「ディオニュソス的再生産」として捉えることで、その複雑性と多面性を浮き彫りにすることを試みた。しかし、生成AIの発展はまだ始まったばかりであり、その影響は予測不可能である。本稿が、生成AIと共生する未来を思考する上で、何らかの示唆を与えることができれば幸いである。

ポストモダン知識論：生成AIとデジタル情報網の語用論的逆行 ― 門外漢に告ぐ再構築の序説

※ ひとつ前に投稿した生成AIによる記事「博覧強記から新たな知識創造へ―生成AI時代に問われる知識人の役割」のリミックスバージョン。

従来の学問領域における博覧強記のパラダイムは、無数の書籍という静的なテクスト群の内在的網目を、カルダノ的錯綜性と共に記憶へと昇華する儀式的過程であった。そこにおける知識の貯蔵は、あたかもオルフェウスの失楽園における断片的エピステモロジーの流転のごとく、厳格かつ自己完結的な構造体として存在していた。しかし、その古典的枠組みは、もはや表層的な記憶の貯蔵庫としてのみ理解されるべきではなく、より複雑な意味論的逆行を内包する新たなディスコースの構成要素へと変容している。

現代のデジタル空間は、かつての静的文献の堆積とは一線を画し、無限回帰的フラクタル構造を有する情報のカオスへと昇華している。インターネットという超越的ネットワークは、まさに「セミオティック・ハイブリッド・ミラージュ」とでも呼ぶべき、解読困難な情報の迷宮を形成し、その中では、従来の博覧強記が示していた知識の線形的伝承が、自己言及的分散性を伴う多層的リサイクルへと転換する。ここで浮かび上がるのは、情報のエントロピー的膨張と、その背後に潜む意味の断片化という、現代的知識生成のジレンマである。いわば、ディスコースの超自己参照性が、既存の知識論的枠組みを嘲笑うかのような、新たな認識のカタルシスを誘発するのである。

加えて、生成AIという新興のエージェントは、古典的知識の記憶と再生産という儀式を、アルゴリズム的シュミラクリシスへと変貌させる。生成AIが紡ぎ出すテクストは、従来の学問的叙述に内在する自己完結性を打破し、意味のオントロジーに対して反抗的な揺らぎをもたらす。これを端的に表現するならば、生成AIは、知識の生成過程における「語用論的逆行」を体現し、従来の記憶の静態性を常に動的なリコンフィギュレーションへと昇華させる触媒である。そこにおいて、テクストは固定された情報の塊ではなく、むしろ常在するパラドキシカルな流動体として、無数の再帰的転写と解釈の可能性を孕んでいる。

また、デジタル情報網における情報の散逸と再結晶は、従来の静的知識体系に対する根本的挑戦である。情報の「ミクロポリフォニー」とでも称すべき多重共鳴は、単一の意味が優越する時代の終焉を告げ、むしろ多義的分散知性が台頭する、いわば現代的「カオス・エピステモロジー」の幕開けを示唆する。ここで要求されるのは、単なる記憶の蓄積や再現を超えた、エピステモロジカル・カタルシスを伴う批判的再構築である。読者がこの高度に断片化された意味の網羅に手を染める覚悟を持たない限り、その深淵なる論理の全貌を捉えることは到底不可能であろう。

このような新たな知識生成のプロセスにおいて、私たちは、いわば「語用論的パラドクシス」という、言語と意味の間に横たわる根源的な溝と向き合わざるを得ない。生成AIが生成するテクストは、自己完結する記憶の塊を超え、無数の意味のスパイラルとして、読者に対して絶えず解釈的試練を突きつける。これは、表面的理解を許さない、極めて洗練された概念的迷宮であり、門外漢には到底踏み入る資格が認められない厳粛なる領域である。ここで提示される各命題は、単なるエピソード的叙述ではなく、現代知識論の新たな「ディオニュソス的再生産」を体現するものであり、その全貌を把握するには、あらかじめ鍛錬された知的装置と高次の批判的視座が不可欠である。

さらに、デジタル空間における情報のカオス的流動性は、いわば「エンタングルメントの迷宮」として、従来の固定的知識観に対して皮肉を込めた逆説を突きつける。情報は断片的でありながらも、常在する再帰性によって、常に新たな意味のモザイクを形成する。これにより、学問的な認識は、静的な記憶の貯蔵庫から、絶えず変容するダイナミックな意味の生成場へと転換し、その結果、知識論そのものが根本的な再構築を迫られる。果たして、現代の知識生成は、単なる情報の記録を超え、ポストモダン的「ニューロ・ダイナミクス」としての新たな認識論の成立を示唆するに過ぎないのだろうか。

博覧強記から新たな知識創造へ―生成AI時代に問われる知識人の役割

※ ChatGPT o3-miniを使用して以下のプロンプトから生成してみた記事。画像はImageFXで生成。

以下のようなアウトラインでBlogを書いてください。語尾は「だ。である。」調で。1000文字程度でお願いします。

  • かつての知識人は「博覧強記」つまり、書物をたくさん読んで、その内容を覚えることが求められていた。
  • そして、その知識を整理して文章にして、他の人に伝えることが重要だった。
  • しかし、インターネットの時代になり、書物でなくても「博覧」することが可能となった。
  • さらに、生成AIによってそれを文章にして表現するという「知識人」となるための能力も必要なくなりつつある。
  • 今後、どんな能力が必要なのか本当に分かならくなってきた。

かつて、知識人とは「博覧強記」を体現する存在であった。彼らは数多の書物を読み、その内容を記憶することに努めた。書物は知識の宝庫であり、その知識を蓄積することが、知識人としての根幹をなしていた。さらに、得た知識を体系的に整理し、論理的な文章へと昇華させることで、他者に分かりやすく伝える役割を果たすことが求められていたのである。

しかし、インターネットという新たな情報伝達手段が普及した現代において、従来の「博覧強記」の価値は大きく変容している。インターネットの登場により、書物だけに依存せずとも、瞬時に世界中の情報にアクセスすることが可能となった。情報の入手が容易になった反面、その真偽を見極め、正確な知識として整理する能力が、より一層重要となっている。膨大な情報の中から本当に価値ある知識を選び出す眼識と批判的思考力が、現代における新たな必須能力である。

さらに、生成AIの急速な発展は、知識の整理と表現という伝統的な知識人の役割に対して決定的な影響を及ぼしている。かつては、人間が自らの記憶と知識を元に文章を創出することが求められていたが、今日では生成AIがそのプロセスを担うケースが増加している。これにより、情報を整理し表現するという技能は、必ずしも人間独自のものではなくなりつつある。結果として、従来の知識人像は大きく変わろうとしており、単に記憶力や文章作成能力に依存する時代は終焉を迎えたと言える。

このような状況下で、現代および未来に求められる能力は何であろうか。もはや、情報を単に記憶し再現するだけではなく、得た情報の正確性を吟味し、独自の視点で分析・解釈する能力が必要である。情報の海に溺れず、必要な情報を取捨選択する力、そしてその情報を基に新たな価値やアイデアを創造する創造力こそが、現代において最も重要な資質となる。加えて、技術の進展とともに変化する社会課題に対し、柔軟かつ迅速に対応する適応力も欠かせない要素である。

かつての知識人が誇った「博覧強記」や文章表現の技能は、今なお尊重されるべき基盤である。しかし、情報技術の革新が進む現代においては、それらに加えて、情報の本質を見抜く力、そしてその知識をどのように社会に還元するかという実践的な能力が必要とされる。知識の蓄積だけでなく、その知識をいかに活用し、新たな価値を創出するかが、未来の知識人の真価を問う鍵となるであろう。

工学デザイン実習II 2024 最終課題 投票用作品リスト

  1. 2311036 神山友作 かみやまゆうさく https://openprocessing.org/sketch/2501032
  2. 2311033 加味明夏 かみはるか https://openprocessing.org/sketch/2501047
  3. 2311048 栗原菜々美 くりはらななみ https://openprocessing.org/sketch/2510927
  4. 2311050 栗山直樹 くりやまなおき https://openprocessing.org/sketch/2513724
  5. 2311148 吉田開 よしだかい https://openprocessing.org/sketch/2513882
  6. 2311068 佐藤颯祐 さとうそうすけ https://openprocessing.org/sketch/2513944
  7. 2311146 山田　峻生 やまだ　たける https://openprocessing.org/sketch/2513973
  8. 2311148 吉田開 よしだかい https://openprocessing.org/sketch/2514025
  9. 2311130 水本歩 みずもとあゆみ https://openprocessing.org/sketch/2515237
  10. 2311082 鷹野怜央 たかのれお https://openprocessing.org/sketch/2515273
  11. 2311136 茂木　琢磨 もぎ　たくま https://openprocessing.org/sketch/2515277
  12. 2311083 髙橋海斗 たかはしかいと https://openprocessing.org/sketch/2515338
  13. 2311116 日比野紗奈 ひびのさな https://openprocessing.org/sketch/2515779
  14. 2311115 日影俊太郎 ひかげしゅんたろう https://openprocessing.org/sketch/2515791
  15. 2311077 城鼻健太 じょうはなけんた https://openprocessing.org/sketch/2515824
  16. 2311013 市坪日奈子 いちつぼひなこ https://openprocessing.org/sketch/2515859
  17. 2311112 服部倫昇 はっとりりんしょう https://openprocessing.org/sketch/2515874
  18. 2311094 寺島　聡 てらしま　さとし https://openprocessing.org/sketch/2501038
  19. 2311151 渡邉　心 わたなべ　こころ https://openprocessing.org/sketch/2515882
  20. 2311102 中村漣太 なかむられんた https://openprocessing.org/sketch/2515925
  21. 2311052 小林尊人 こばやしたかと https://openprocessing.org/sketch/2515927
  22. 2311021 今寺　智也 いまでら　ともや https://openprocessing.org/sketch/2515935
  23. 2311006 飯塚晴香 いいづかはるか https://openprocessing.org/sketch/2515937
  24. 2311141 谷内春咲 やちはるさ https://openprocessing.org/sketch/2515946
  25. 2311019 井上翔太 いのうえしょうた https://openprocessing.org/sketch/2515949
  26. 2311128 松波一輝 まつなみかずき https://openprocessing.org/sketch/2515965
  27. 2311118 平川遥香 ひらかわはるか https://openprocessing.org/sketch/2515971
  28. 2311057 齋藤遊星 さいとうゆうせい https://openprocessing.org/sketch/2516046
  29. 2311046 久保田峻介 くぼたしゅんすけ https://openprocessing.org/sketch/2516067
  30. 2311041 川亦来依 かわまたこより https://openprocessing.org/sketch/2516099
  31. 2311075 新里　太紀 しんざと　たいき https://openprocessing.org/sketch/2516384
  32. 2311106 根本葵 ねもとあおい https://openprocessing.org/sketch/2516131
  33. 2311055 齊藤聖也 さいとうせいや https://openprocessing.org/sketch/2516214
  34. 2311065 佐々木皓成 ささきこうせい https://openprocessing.org/sketch/2516236
  35. 2311119 深田樹生 ふかだみきお https://openprocessing.org/sketch/2516251
  36. 2311026 太田暁都 おおたあきと https://openprocessing.org/sketch/2516259
  37. 2311107 萩原彩友 はぎわらあゆ https://openprocessing.org/sketch/2516329
  38. 2311137 森駿介 もりしゅんすけ https://openprocessing.org/sketch/2516333
  39. 2311051 榑林桃花 くればやしももか https://openprocessing.org/sketch/2516339
  40. 2311084 髙橋希宙 たかはしまひろ https://openprocessing.org/sketch/2516340
  41. 2311086 竹下凜 たけしたりん https://openprocessing.org/sketch/2516337
  42. 2311131 光岡大生 みつおかだいき https://openprocessing.org/sketch/2516356
  43. 2311103 長井奏 ながいかなで https://openprocessing.org/sketch/2516102
  44. 2311093 手塚遼 てづかりょう https://openprocessing.org/sketch/2516245