AVIOTは、楽天市場で展開している公式ウェブショップにて、最大45％オフセールを開催中。特設ページでは完全ワイヤレスイヤホンをはじめ、オープン型イヤホンや骨伝導イヤホンなど、様々なタイプのイヤホンがセール価格となって販売されている。期間は明後日4月10日（木）23時59分まで。
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AVIOT、楽天でイヤホン類が最大45%オフ！オープン型やVGP金賞モデルが登場中
アップル「折りたたみiPhone」iPadアプリも動作か
アップルが開発中とうわさの折りたたみ式iPhone（iPhone Fold）は、展開時のディスプレーのアスペクト比が4：3になるという。中国のSNS微博（weibo）の著名リーカーDigital Chat Station氏が3月28日にリークした。
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[Go] nilnilで3つ以上の連続するnilを検出できるようになりました
![[Go] nilnilで3つ以上の連続するnilを検出できるようになりました](https://inmobilexion.com/wp-content/uploads/2025/04/1744110756_og-base-w1200-v2-768x403.png "[Go] nilnilで3つ以上の連続するnilを検出できるようになりました")
はじめに
こんにちは。CANARY Cloudソフトウェアエンジニアの久嶋です。
今回は自分の提案がきっかけでAntonboom/nilnil（以降nilnil）に「3つ以上の連続するnil値を検出するオプション」が追加されたのでその過程と追加されたオプションの使い方を紹介します。
!
nilnilについて詳しくはREADMEを参照ください。
tl;dr
nilnilでreturn nil, nil, …, nilのような3つ以上の連続するnil値を検出できるようになった
golangci-lint経由で呼び出す場合はgolangci-lintの設定ファイルに次のようにo…
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便利なHTMLおよびCSSパターン – Codepen
持っている 
デモ
デモ
笑。そして、この段階の後でも、行くべきことがたくさんあります。
overflow。そのため、テーブルの見た目を実際に変更せずにスクロール/スワイプできるテーブルがあります。私は自分自身が相談していることに気づきます エンジニアリングされていないレスポンシブテーブル エイドリアン・ロゼリは、それを定期的に行う最善の方法について。
ライアン・マリガンにもクールなテイクがあります 狭いビューポートでのフルブリードテーブルスクロール。 「フルブリード」部分は、ブラウザウィンドウの端を使用することを意味します。そうでないかもしれません！通常、コンテンツの左/右（「インライン」）エッジにパディングがあり、テーブルの幅も制限されます。
上のスクリーンショットの青い線は、コンテンツの列のパディングを示しており、コンテンツの内側のコンテンツの幅を制限しますが、テーブルは明示的に端まで引き出されます。ちょっとしたことですが、上品です！
Josh Comeauのチュートリアル アニメーションのプライドフラグ これの制御可能なバージョンを作成する方法に沿って学ぶための楽しいことがたくさんあります：
それに注意してください 驚異的です ここの外観の大きな部分です。それはわずかに異なる値で起こります animation-delay。 JoshはReactを使用してこのためにDOMを作成したため、ループはそれらの値をインラインスタイルとして出力し、その数の反復を使用できます。 map 価値をよろめかせるために提供します。
でも待って！たぶん、CSSは、私たちが物事をよろめかせるための独自の方法を発明しなければならないのではなく、ここで私たちを助けてくれるはずですよね？それが何ですか sibling-count() そして sibling-index() 提案 すべてです。私はファンです。
Joshのチュートリアルは基本的にここから始まり、詳細をより詳細に説明します。私は特に、特定の列の「Billows」をどれだけ登録するかのビットも好きです。また、厄介なピクセルのギャップを防ぐために、ダブルストップ色の勾配と丸め幅値についてのビットをお見逃しなく。
これをどのようにマークアップすればよいですか？ いつも楽しいトリビアです。私にとって、とにかく、私はとてもエキサイティングな人です。 HTMLには、物事を行うためのかなりカットアンドドライの正しい方法と間違った方法があることもありますが、そうでないこともあります。スタイリングのトレードオフ、アクセシビリティトレードオフ、マークアップトレードオフの量などには違いがあります。
Lea Verouは良いものを見つけました 排他的なボタングループをマークアップする最良の方法は何ですか？ 言い換えれば、一度にアクティブにできるボタンのグループ。マルチトグル？リーと他の多くの人々は、のグループが 正しい答えです（一度にアクティブにすることができるは1つのラジオボタンのみ）、ボタンのようにスタイルを整えます。考えました あまりにも積極的な選択肢しか持っていないのですが、非常に様式的なものであっても、それをボタンとしてスタイリングすることはできません。
レオニー・ワトソンは、本質的に要約されたアドバイスで介入しました：彼らが次のように見える場合 S、使用する必要があります S、「キーボードの相互作用とショートカットの観点からの期待の不一致」はありません。面白い！
リーは考えます たぶん私たちは必要です
この（正しい）アドバイスを聞いたことがありますか？ プレースホルダーはラベルではありません。 そう、これをしないでください：
これを行う：
プレースホルダーは少しボーナスのヒントか何かにすることができますが、それでも、そのヒントが重要である場合は、プレースホルダーのテキストがアクセスできるテキストである必要があります。
StankoTadićのものを見たので、私はそれを考えています CSSフローティングラベルのみ。フローティングラベルは、プレースホルダーテキスト（入力内のテキスト）のように見えるテキストが入力から離れているが、表示されたままのパターンです。これは、最近では少し簡単になりました :placeholder-shown 擬似クラス。
フローティングラベルパターンについて私が気に入っているのは、それが引き続き使用されていることです 、したがって、アクセシビリティは残ります。また、賢くて楽しいだけです。何 しないでください それについてのように、私はそれが本当に便利なことをしているとは思わないということです。ラベルが入力の中にあるため、「スペースを救う」と言っているのを聞いたことがあります。しかし、それは焦点が合うまで入力の内側にあり、それから外に出て、目に見えるようにしてスペースを持つ必要がある場所に移動します。だから………そもそも彼らが出て行くラベルを置いてみませんか？動きのために、ちょっと動きのように感じます。
Neal Agarwal’sでパスワードを作成しようとしていない場合 *パスワードゲーム しかし、あなたは本当にそれに亀裂を与えるべきです。
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史上最古の「顧客クレーム」が記された粘土板！その苦情内容が過激すぎた
お店やビジネスパートナーに不満を抱いてクレームを入れることは、今に始まったことではありません。
実は人類は何千年も前から、お金を払う顧客として正当に苦情を入れてきたのです。
その史上最古のクレームが、約3700年以上前に記されたメソポタミアの小さな粘土板に残されています。
そこにはかなり過激な口調でクレームが刻まれていました。
一体どのようなことが書かれていたのでしょうか？
粘土板は1953年から大英博物館（The British Museum）に所蔵されています。
目次
- 史上最古のクレームの内容とは？
- 過激すぎるクレームの全文
史上最古のクレームの内容とは？
この粘土板は紀元前1750年ごろ、メソポタミア南部の都市ウルで書かれたものです。
粘土板の大きさは縦11.6センチ、横5センチとかなり小さいですが、その裏表にアッカド語でびっしりとクレームが刻まれていました。
このアッカド語はアッシリア学者のアドルフ・レオ・オッペンハイム（Adolf Leo Oppenheim、1904〜1974）によって翻訳され、1967年に出版された彼の著書『メソポタミアの書簡集（Letters from Mesopotamia）』に収録されています。
実際の粘土板の写真がこちらです。
粘土板に記されたクレームは「ナンニ（Nanni）」というメソポタミア人の男性から、銅商人の「エア・ナーシル（Ea-nasir）」という人物に宛てられたものです。
粘土板には、ナンニの受け取った銅の品質が事前の約束と違っていたことに対する強い怒りが記されていました。
ナンニはまず、エア・ナーシルが「高品質の銅インゴット（※）を渡す」と約束したにもかかわらず、 実際には粗悪な品を送りつけてきたことを厳しく批難しています。
（※ インゴットとは、金属を精錬して鋳型に流し込み、固めた金属の塊のこと）
さらに自分の使者を何度も送り、前払いで預けた金を返してもらおうとしたが、 そのたびに手ぶらで返され、しかも使者は危険な敵地を通らされたと訴えています。
「こんな侮辱を受ける覚えはない。お前だけが、私の使者をこんなふうに扱うのだ！」
ナンニはそう怒りをぶつけます。
驚くべきは、その文面の感情表現の豊かさと、現代にも通じる”消費者の怒り”の構造です。
やや形式的な書き出しこそあるものの、後半に進むにつれ、「何様のつもりだ？」「私はこんな扱いを受ける人間ではない」といった言葉が並び、 思わず現代のクレーム文書やSNSでの炎上投稿と重ねてしまう読者も多いはずです。
では、オッペンハイムによって翻訳されたクレームの全文を見てみましょう。
過激すぎるクレームの全文
「エア・ナーシルに伝えてくれ、ナンニが次のように言っていると。
お前が来たとき、お前は私にこう言った。『ギミル・シンが来たら、上質な銅のインゴットを渡す』と。
だが、お前はその後去り、私との約束を守らなかった。お前は私の使者（シト・シン）の前に、質の悪いインゴットを置いてこう言った。『受け取りたければ取れ、いらなければ帰れ！』
お前は私を何だと思っているのか？そんなふうに私のような者を侮辱するとは。
私はお前に預けてある金の袋を取りに、私たちと同じような身分の立派な使者たちを何度も送った。
しかし、お前は私の使者を侮辱し、手ぶらで私の元に何度も送り返した。それも敵地を通って戻らせたのだ。
ティルムン（当時、大量の銅を取引していた南メソポタミアの交易地）と取引する商人の中で、私をこのように扱った者が他にいるか？
お前一人が、私の使者を侮辱している！
私がほんの1ミナの銀をお前に借りている（かもしれない）というだけで、なぜお前はそんな横柄な口をきくのか？
私はお前の代わりに宮殿に1080ポンドの銅を納めているし、ウミ・アブムも同様に1080ポンドの銅を納めている。
それとは別に、私たちは共にその取引内容をシャマシュ神殿に保管する封印付きの粘土板に記録させたはずだ。
それなのに、お前はその銅について私をどう扱った？
敵地で私の金の袋を差し押さえた。今や私の金を全額返すのはお前の責任だ。
今後、私はお前から上質でない銅を一切受け取らないと心得よ。
これからは私の敷地でインゴットを1つずつ選別して受け取るつもりだ。そして、お前が私を侮辱したことに対して、私は拒否権を行使する」
と、このようにナンニはかなりお怒りの様子で、エア・ナーシルを強い口調で批難しています。
さらに興味深いのが、過去の発掘調査で、ナンニの他にもエア・ナーシル宛てに苦情を記した粘土板が複数見つかっていることです。
エア・ナーシルがどれほどいい加減な商売をしていたのかは定かでありませんが、いずれにせよ彼のビジネスが顧客の満足を得られなかったのは確かなようです。
いつの時代も、顧客と商売人との小競り合いは変わらずあったようですね。
参考文献
This Bronze-Age Tablet Is The Oldest Customer Complaint on Record
https://www.sciencealert.com/this-bronze-age-tablet-is-the-oldest-customer-complaint-on-record
Oldest written customer complaint
https://www.guinnessworldrecords.com/world-records/537889-oldest-written-customer-complaint
ライター
千野 真吾: 生物学に興味のあるWebライター。普段は読書をするのが趣味で、休みの日には野鳥や動物の写真を撮っています。
編集者
ナゾロジー 編集部
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ゲームUIデザインの基礎が学べる書籍「ゲームUI 作り方講座」，4月17日に発売。新人ゲームデザイナー，インディーゲームの制作者，学生向け
技術評論社は，「ゲームUI作り方講座 Photoshop＆AfterEffectsで学ぶ、UIデザインとアニメーションの基本」を4月17日に発売する。本書は，ゲームUIをデザインするための基本的な考え方から，実際のUIパーツ，アニメーションの作り方までをやさしく解説した書籍だ。
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タメ口が生成AIコストに与える影響 ～「お願いいたします」vs「お願い」～ #初心者 – Qiita
はじめに
生成AI（ChatGPT、Claude、Geminiなど）を利用する機会が増えてきた昨今、APIコストの効率化は重要な課題になっています。日本語で生成AIと対話する際、「敬体（≒敬語）を使うべきか、常体（≒タメ口）を使うべきか」という選択は、単なるコミュニケーション形式の問題だけでなく、コスト面でも影響を及ぼすと考えられます。
本記事では、敬語と常体の使用がトークン数やAPIコストにどのような違いをもたらすのか、調査した結果をまとめていきたいと思います。
敬体と常体の文字数比較
まず初めに、同じ内容を伝える際の敬体と常体の文字数の違いをPythonで比較してみました。
実行コード
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import japanize_matplotlib
# 比較用の例文セット
examples = [
{"plain": "わかりました", "polite": "承知いたしました"},
{"plain": "これをください", "polite": "こちらをいただけますでしょうか"},
{"plain": "待ってください", "polite": "少々お待ちくださいませ"},
{"plain": "明日までに送ります", "polite": "明日までにお送りさせていただきます"},
{"plain": "連絡します", "polite": "ご連絡させていただきます"},
{"plain": "明日会議に行く", "polite": "明日会議にお伺いいたします"}
]
# 文字数を計算
for example in examples:
example["plain_length"] = len(example["plain"])
example["polite_length"] = len(example["polite"])
example["increase_rate"] = (example["polite_length"] / example["plain_length"]) * 100
# DataFrameに変換
df = pd.DataFrame(examples)
# 結果を表示
result_df = df[["plain", "plain_length", "polite", "polite_length", "increase_rate"]]
print(result_df)
# 平均増加率を計算
avg_increase = df["increase_rate"].mean()
print(f"\n平均文字数増加率: {avg_increase:.1f}%")
# 視覚化
plt.figure(figsize=(10, 6))
bars = plt.bar(df["plain"], df["increase_rate"])
plt.axhline(y=avg_increase, color='r', linestyle='-', label=f'平均: {avg_increase:.1f}%')
plt.ylabel('文字数増加率 (%)')
plt.title('敬体による文字数増加率')
plt.xticks(rotation=45, ha='right')
plt.legend()
plt.tight_layout()
plt.savefig('character_increase.png')
実行結果
| # | 常体 | 常体_文字数 | 敬体 | 敬体_文字数 | 文字数増加率 |
|---|---|---|---|---|---|
| 0 | わかりました | 6 | 承知いたしました | 8 | 133.3 |
| 1 | これをください | 7 | こちらをいただけますでしょうか | 15 | 214.3 |
| 2 | 待ってください | 7 | 少々お待ちくださいませ | 11 | 157.1 |
| 3 | 明日までに送ります | 9 | 明日までにお送りさせていただきます | 17 | 188.9 |
| 4 | 連絡します | 5 | ご連絡させていただきます | 12 | 240.0 |
| 5 | 明日会議に行く | 7 | 明日会議にお伺いいたします | 13 | 185.7 |
全体平均：敬体は常体の約1.87倍（186.6%）の文字数
また、以下は上記の結果をグラフ化したものになります。
以上のように、単純な文字数で試してみると、2倍近くの文字数になることもあることがわかりました。
トークン数への影響
文字数の違いはわかりましたが、生成AIモデルが実際に処理する単位であるトークン数はどうでしょうか。トークン化は単純な文字数とは必ずしも一致しないため、実際のトークン数を推定して比較しました。今回はPythonとOpenAIのトークナイザーを使用して実際のトークン数を計測します。
なお、その際利用したライブラリ（tiktoken）についての説明は省略します。詳細は以下のリンクなどが参考になるかと思います。
実行コード
import tiktoken
import pandas as pd
# 比較用の例文セット
examples = [
{"plain": "わかりました", "polite": "承知いたしました"},
{"plain": "これをください", "polite": "こちらをいただけますでしょうか"},
{"plain": "待ってください", "polite": "少々お待ちくださいませ"},
{"plain": "明日までに送ります", "polite": "明日までにお送りさせていただきます"},
{"plain": "連絡します", "polite": "ご連絡させていただきます"},
{"plain": "明日会議に行く", "polite": "明日会議にお伺いいたします"}
]
# OpenAIのGPT-3.5/4モデル用のエンコーダー（cl100k_base）を取得
encoder = tiktoken.get_encoding("cl100k_base")
# 結果を格納するデータフレーム用のリスト
results = []
# 各例文をトークン化し、トークン数をカウント
for example in examples:
plain_text = example["plain"]
polite_text = example["polite"]
plain_tokens = encoder.encode(plain_text)
polite_tokens = encoder.encode(polite_text)
plain_token_count = len(plain_tokens)
polite_token_count = len(polite_tokens)
increase_rate = (polite_token_count / plain_token_count) * 100
results.append({
"常体": plain_text,
"常体_文字数": len(plain_text),
"常体_トークン数": plain_token_count,
"敬体": polite_text,
"敬体_文字数": len(polite_text),
"敬体_トークン数": polite_token_count,
"文字数増加率": (len(polite_text) / len(plain_text)) * 100,
"トークン数増加率": increase_rate
})
# データフレームに変換して表示
df = pd.DataFrame(results)
print(df[["常体", "常体_トークン数", "敬体", "敬体_トークン数", "トークン数増加率"]])
# 全体の平均増加率を計算
avg_token_increase = df["トークン数増加率"].mean()
print(f"\n平均トークン数増加率: {avg_token_increase:.1f}%")
# トークン数増加率の視覚化
plt.figure(figsize=(10, 6))
bars = plt.bar(df["常体"], df["トークン数増加率"])
plt.axhline(y=avg_token_increase, color='r', linestyle='-', label=f'平均: {avg_token_increase:.1f}%')
plt.ylabel('トークン数増加率 (%)')
plt.title('敬体によるトークン数増加率')
plt.xticks(rotation=45, ha='right')
plt.legend()
plt.tight_layout()
plt.savefig('character_token_increase.png')
実行結果
| # | 常体 | 常体_トークン数 | 敬体 | 敬体_トークン数 | トークン数増加率 |
|---|---|---|---|---|---|
| 0 | わかりました | 3 | 承知いたしました | 4 | 133.3 |
| 1 | これをください | 3 | こちらをいただけますでしょうか | 7 | 233.3 |
| 2 | 待ってください | 3 | 少々お待ちくださいませ | 7 | 233.3 |
| 3 | 明日までに送ります | 6 | 明日までにお送りさせていただきます | 12 | 200.0 |
| 4 | 連絡します | 3 | ご連絡させていただきます | 9 | 300.0 |
| 5 | 明日会議に行く | 7 | 明日会議にお伺いいたします | 11 | 157.1 |
全体平均：敬体は常体の約2.1倍（209.5%）のトークン数
また、以下は上記の結果をグラフ化したものになります。
実際のトークナイザーでは、文字数よりもさらに大きな差が出ることがわかりました。
コスト影響の試算
最後に、Pythonを使用して測定した実際のトークン数に基づき、コスト影響を試算してみます。
実行コード
# APIの料金計算（GPT-4の場合）
api_cost_input = 0.03 # $0.03 per 1000 tokens (input)
api_cost_output = 0.06 # $0.06 per 1000 tokens (output)
daily_usage = 100 # 1日あたり10回のやり取り
yearly_days = 365
# 平均トークン数
avg_plain_tokens = df["常体_トークン数"].mean()
avg_polite_tokens = df["敬体_トークン数"].mean()
# 年間コスト計算（入力と出力の両方を考慮）
plain_yearly_cost_input = avg_plain_tokens * daily_usage * yearly_days * api_cost_input / 1000
plain_yearly_cost_output = avg_plain_tokens * 5 * daily_usage * yearly_days * api_cost_output / 1000 # 出力は入力の5倍と仮定
polite_yearly_cost_input = avg_polite_tokens * daily_usage * yearly_days * api_cost_input / 1000
polite_yearly_cost_output = avg_polite_tokens * 5 * daily_usage * yearly_days * api_cost_output / 1000
total_plain_cost = plain_yearly_cost_input + plain_yearly_cost_output
total_polite_cost = polite_yearly_cost_input + polite_yearly_cost_output
print(f"常体での年間推定コスト: ${total_plain_cost:.2f}")
print(f"敬体での年間推定コスト: ${total_polite_cost:.2f}")
print(f"差額: ${(total_polite_cost - total_plain_cost):.2f}")
print(f"増加率: {(total_polite_cost / total_plain_cost * 100):.1f}%")
実行結果
常体での年間推定コスト: $50.19
敬体での年間推定コスト: $100.38
差額: $50.19
増加率: 200.0%
この試算では、GPT-4のAPIレートを使用し、入力と出力の両方のコストを考慮しています。また、出力は入力の約5倍のトークン量になると仮定しています。
結果として、敬体を使用すると年間コストが約2倍になることがわかりました。具体的な金額では、年間で約50ドルの差額が生じています。これは小規模な利用では小さく見えるかもしれませんが、大規模なAI利用においては無視できない金額になると考えられます。（例えば、日々のやり取りが1万回になると、年間の差額は約5000ドルとなります。）
以上より、特に大量のテキスト生成や処理を行う場合では、敬体/常体の選択がコストに無視できない影響を与えると言えるのではないでしょうか。
回答の質への影響
敬体と常体の使い分けは、トークン数やコストだけでなく、AIからの回答の質にも影響する可能性があります。以下の表のような違いがあると考えます。
| 観点 | 常体 | 敬体 |
|---|---|---|
| 正確性 | 変化なし（内容自体は同等） | 変化なし（内容自体は同等） |
| 感情表現 | 直接的で率直 | 婉曲的で控えめ |
| 印象 | 簡潔になりがち | 丁寧に詳述する傾向 |
| 文脈の適切さ | カジュアルな対話 | 公式な質問応答 |
| 受け手の印象 | 親近感・気軽さ | 敬意・距離感 |
モデルの訓練バイアス
インターネットにある情報は常体・敬体によって、その特徴が異なることがあると考えられ、日本語の訓練データにおける敬体と常体の分布は不均衡である可能性が高いと考えられます。その結果、以下の表のような要素によって、回答の質に影響を及ぼす可能性が考えられます。
| 要素 | 常体 | 敬体 |
|---|---|---|
| 学習データの出典 | SNS投稿、個人ブログ、カジュアルなフォーラム、オンライン会話 など | 公式文書、学術論文、報道記事、企業サイト など |
| データの品質傾向 | 非公式情報、即時性の高いコンテンツが多い | 検証された情報、編集済みコンテンツが多い |
| 回答スタイル | 直接的、断定的、個人的見解を含みやすい | 慎重、留保表現を含む、断定を避ける |
| 情報の保守性 | 新しい情報、議論中の話題も積極的に取り入れる | 確立された知識、広く受け入れられた見解を優先 |
| 専門知識分野 | インターネット文化、流行語、新語に強い | 学術・専門分野の用語や概念に強い |
| 意見の多様性 | 多様な立場からの意見を含む（極端な見解も） | 中立的・公式的見解に偏りやすい |
| 誤情報リスク | 比較的高い（検証されていないソースの影響） | 比較的低い（検証済みソースが多いため） |
| 表現の革新性 | 新しい言い回しや表現手法を取り入れやすい | 保守的で伝統的な表現が多い |
| 想定読者層 | カジュアルな文脈の読者（友人間、若年層など） | フォーマルな文脈の読者（ビジネス、学術など） |
実践的なアプローチ
敬語と普通体のバランスをどのように取るべきでしょうか。以下にいくつかのアイデアを共有します。
ここからのアイデアは、新卒2年目の筆者が考えたアイデアとなっております。
その点をご理解いただけますと幸いです。
1. 入力は常体、出力は敬体とする
コスト効率と出力品質の両方を最適化するには、「入力：常体、出力：敬体」という組み合わせが有効ではないかと考えます。
# 効率的なプロンプト例（常体）
prompt = """
以下の質問に答えて。簡潔に説明して。
質問: AIとは何か？
回答は敬語で作成してください。
"""
# 非効率なプロンプト例（敬体）
prompt_polite = """
以下のご質問に答えてください。簡潔な説明を心がけてください。
ご質問: AIとは何でしょうか？
回答は敬語で作成してください。
"""
メリット
- 入力コストの大幅削減：上記の分析結果から、入力トークン数を約2倍削減できる
- 出力品質の維持：最終的な回答は敬体で丁寧さを保つことができる
- 実装の容易さ：プロンプトの最後に一行追加するだけで実現できる
特に長いプロンプトや複雑な指示を与える場合、入力トークンのコスト削減効果は非常に大きくなると考えます。
2. 内部利用と外部利用の使い分け
- 内部利用（社内文書、下書き等）：コスト効率を重視して常体を基本とする
- 外部利用（顧客向け文書等）：必要に応じて敬体を使用、または最終出力のみを敬体に変換
3. 会話の流れでの使い分け
- 複雑な指示や長い会話：常体
- 最終的な文書生成時：敬体
まとめ
今回の調査から、敬体の使用は常体と比較して約2倍のトークン数を必要とし、それに比例してAPIコストも増加することがわかりました。特に大量のテキスト生成や処理を行う企業にとって、この違いは無視できないコスト要因となるといえるでしょう。
一方で、敬体と常体は回答の印象や明確さにも影響する可能性があるため、用途に応じた適切な使い分けが重要です。
生成AIをより効率的に活用するために、言語スタイルの選択は意外に重要な要素だと思います。皆さんの業務での生成AI活用にこの知見が役立てば幸いです。
おわりに
世間がMCP一色の中、ひとりで敬語とタメ口の文字数やトークン数を数えるという謎な時間を過ごしましたが、思ったよりもコスト効果があるんじゃないか？と思える結果になった気がして楽しかったです。今回はほぼ机上の計算だけで終わりましたが、どこかで実践的なことができればいいなと思います。
ありがとうございました。
おまけ
本記事と、本記事を常体で書きなおしたテキストのトークン数は以下のようになりました。（claudeにより生成・ソースコード部分は除去）
表やURLなどは除去していないのでもう少し増加率が上がるかもしれませんが、増加率としては約1.17倍、トークン数としては400ほど変わりました。これが多いか少ないかは皆さん次第かもしれません。
今度こそ終わりです。長々とありがとうございました。
| 常体_トークン数 | 敬体_トークン数 | トークン数増加率 |
|---|---|---|
| 2503 | 2936 | 117.30 |
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Switch2を購入するには？ 抽選販売や予約受付のスケジュールをおさらい – GAME Watch
任天堂の次世代ゲーム機「Nintendo Switch 2」がいよいよ6月5日に発売される。すでに買うと決めている人、まだ買おうか悩んでいる人、もう少しNintendo Switchで頑張る人など様々だと思うが、新ハード発売時に毎回発生するのが在庫状況による“争奪戦”だ。
現時点で「Nintendo Switch 2」を予約するにはどうすればいいのか。本稿では現在行なわれている抽選販売や今後の家電量販店での販売情報などをまとめていく。本体について詳しく知りたい人はファーストインプレッションなども合わせてご覧いただきたい。
公式通販サイト「マイニンテンドーストア」にて抽選受付中！ だが条件は厳しめ
まず4月8日現在、Switch2の予約受付（抽選）を行なっているのは任天堂の公式通販サイト「マイニンテンドーストア」だけ。各通販サイトやゲーム取扱店ではまだ予約受付や抽選受付を行なっておらず、近くの家電量販店で予約しようとしても出来ないので注意が必要だ。
「マイニンテンドーストア」の抽選受付はすでに開始されており、4月16日11時まで応募可能。公式通販ということもあり厳しい応募・購入条件が設定されているが、“一年以上Switch Onlineに加入していて、Switchでゲームを楽しんでいる人”なら容易にクリアしているだろう。
また「マイニンテンドーストア」は今後も抽選販売を継続することが明らかになっている。もし第一回で外れてしまっても継続して応募すれば、いつか必ず購入することができるはずだ。
- 【マイニンテンドーストアの第一回「Nintendo Switch 2」抽選販売のスケジュール】
- 応募受付期間：4月4日〜4月16日11時
- 抽選結果発表：4月24日 午後以降
- 【マイニンテンドーストア「Nintendo Switch 2」の応募・購入条件】
- 2月28日時点でNintendo Switchソフトのプレイ時間が50時間以上あること（体験版、無料ソフトを除く）
- 応募時点で「Nintendo Switch Online」に累積1年以上の加入実績があり、応募時にも加入していること
- Switch Online ファミリープランに加入しているユーザーは、利用券の購入者のみが購入可能
- ニンテンドーアカウントの「国/地域」設定が「日本」のユーザーのみ応募・購入可能
4月24日以降、各ゲーム取扱店で予約開始！ 当分は抽選販売がメインか
だが、中には「オフラインゲームがメインでSwitch Onlineに加入していなかった」という人や「馴染みの家電量販店が購入したい」という方もいらっしゃるだろう。そのような場合は“4月24日以降”に全国のゲーム取扱店や通販サイトにてSwitch2の予約・抽選受付が解禁されるまで、もう少しだけ待つ必要がある。
主要な取扱店では、4月8日時点で「エディオン」と「ソフマップ」がXにて抽選販売を予告しており、そのほかの取扱店でも抽選販売が多くなることが予想される。そのほかにも各取扱店や通販サイトでエントリー条件などが異なるため、自分が利用したいお店の動向を確認しておこう。
既に一部の家電量販店が抽選販売を予告。しばらくの間は抽選販売がメインとなるだろう
“多言語対応版”はマイニンテンドーストアだけ！ 言語を変えたい人は要注意
日本国内でSwitch2を購入するにあたって一つ注意しておきたいことがある。それは日本国内で販売されるSwitch2は「日本語・国内専用（49,980円）」と「多言語対応（69,980円）」の2種類が用意される点だ。
全国のゲーム取扱店や各通販サイトで販売されるのは「日本語・国内専用」となり、こちらは本体の対応言語が日本語のみで、ニンテンドーアカウントも国/地域が「日本」に設定されている必要がある。日本在住のSwitchユーザーで、今後も日本語でゲームをプレイする予定の方は「日本語・国内専用」で全く問題はないだろう。
だが、英語をはじめ日本語以外の言語でゲームをプレイしたい人などは「多言語対応」のSwitch2を購入しなければならない。こちらは日本国内では「マイニンテンドーストア」限定の取り扱いとなり、全国のゲーム取扱店や各通販サイトでは購入できないので注意が必要だ。
なお、基本的にゲーム内で表示される言語は本体言語と同じ設定になるが、一部のソフトはゲーム設定から個別に言語を変更できるものもある。このようなタイトルは「日本語・国内専用」でも別の言語に設定できることがアナウンスされている。自分のプレイスタイルに合わせて、どちらを購入するか検討しておきたい。
多言語対応のSwitch2はマイニンテンドーストアのみで販売。自分のプレイスタイルに合わせて選んでおきたい
最新情報を確認しながら、落ち着いてSwitch2を買おう
任天堂の8年ぶりの新世代ゲーム機ということもあり、すぐにでも手に入れたい気持ちは筆者もわかる。だが、焦ってお店に向かってもまだ予約受付をしていなかったり、入力情報を間違えると応募・購入ができなくなることもあるので、公式ページや公式SNSを確認しつつ、落ち着いてSwitch2を購入しよう。
焦らず落ち着いてSwitch2を購入しよう
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