メンバー紹介

八王子...だと？
悲しいかな、八の付く市町村で真っ先に除外してしまった市です。
あああ、また全都道府県鉄道路線を覚え直さないと......
さて、私の出した問題は、4/7に両方答えを提示します。
さて、大阪の各市のヒント。
A→[大ヒント]福島県双葉町はこのサイトでは0と定義されています。
B→浜松市はこのデータにおいてとても強いです。
C→区域を示しています。
D→大阪だけでなく、兵庫にも共通してあります。

スマホから書き込んでいます。
エイプリルフールでクイズを書いていましたので、ここら辺で答えを書こうかな。
《文の答え合わせ》
①そういえば、(阿)見市は高速道路がかすって(いて、ICもある)けど、鉄道は、(JR)が(かすっているだけ)ですね。
②ちなみに僕は八(戸)市出身です。(第三セクター)と、(JR)が乗り入れていて、どちらを使っても都心に行きやすいです。特に(JR)はめちゃくちゃ(高)い！
変更前
①そういえば、(富士)見市は高速道路がかすって(すらいない)けど、鉄道は、(東武)が(通っていて、駅も多い)ですね。
②ちなみに僕は八(王子)市出身です。(JR)と、(京王電鉄)が乗り入れていて、どちらを使っても都心に行きやすいです。特に(京王)はめちゃくちゃ(安)い！
《問題の答え合わせ》
問一　①の文章は何市のことを話していたでしょう？
問二　僕の出身はどこでしょう。
答え
問一　富士見市
問二　八王子市

解答者　一人
あらかるとさん　解答ありがとうございます。

以下は、2023年10月1日現在の推計人口が2万人以上2万３千人未満の市の最近５か月間の人口動態をみたものです。（岐阜県は3月1日現在の推計人口がまだ発表になっていないため、飛騨市はブランクになっています）

市	2023.10.01(A)	2024.01.01(B)	B/A*100-100	2024.03.01(c)	C/B*100-100
男鹿市	22,971	22,803	-0.73	22,686	-0.51
根室市	22,827	22,692	-0.59	22,561	-0.58
仙北市	22,780	22,610	-0.75	22,515	-0.42
上天草市	22,701	22,566	-0.59	22,414	-0.67
八幡平市	22,701	22,630	-0.31	22,555	-0.33
伊佐市	22,701	22,588	-0.50	22,502	-0.38
御所市	22,689	22,582	-0.47	22,482	-0.44
竹原市	22,526	22,381	-0.64	22,318	-0.28
御坊市	22,329	22,222	-0.48	22,115	-0.48
輪島市	22,101	21,903	-0.90	21,311	-2.70
にかほ市	22,068	21,918	-0.68	21,822	-0.44
水俣市	21,945	21,833	-0.51	21,732	-0.46
三好市	21,701	21,569	-0.61	21,477	-0.43
上野原市	21,700	21,625	-0.35	21,532	-0.43
江津市	21,658	21,558	-0.46	21,473	-0.39
豊後高田市	21,655	21,599	-0.26	21,537	-0.29
美祢市	21,409	21,270	-0.65	21,188	-0.39
飛騨市	21,255	21,141	-0.54
大月市	21,063	20,971	-0.44	20,881	-0.43
村山市	21,062	20,960	-0.48	20,899	-0.29
勝山市	21,033	20,982	-0.24	20,904	-0.37
養父市	20,821	20,720	-0.49	20,638	-0.40
江田島市	20,465	20,445	-0.10	20,409	-0.18
紋別市	20,270	20,097	-0.85	20,069	-0.14
松浦市	20,126	20,038	-0.44	19,970	-0.34

輪島市は、2023年10月～2024年1月の3箇月間の人口減少率が最も高くなっていますが、それでも1％には達していません。しかしながら、元日の地震の影響は深刻で、2箇月間の減少率は2.7％にもなってしまいました。
輪島市など能登地方の人口減少の主因は、言うまでもなく人口の社会減（転出人口が転入人口を上回る）ですが、下の表で分かるように、社会減が半数以上となっているのです。

	2024.03.01現在推計人口	２か月間の人口動態(人)	２か月間の社会動態(人)
金沢市	456,531	-745	-145
七尾市	46,755	-443	-271
輪島市	21,311	-592	-389
珠洲市	11,364	-357	-216
穴水町	7,179	-133	-83
能登町	14,038	-239	-133
（参考）
加賀市	60,123	-106	13
東かがわ市	26,300	-107	-14

珠洲市は輪島以上に厳しい状況かもしれません。「復旧から復興へ」と言葉で言うのは簡単ですが…

（ついで）[110247]【十番勝負風・このシリーズに関連しないでもないクイズ】の答え
次の五市に共通する事柄は何でしょう？
相模原市　北杜市　岡山市　高松市　小林市
該当しない市・・・一関市　出雲市
想定解数は42
ヒントにならない？ヒント：奥村チヨ♪恋泥棒
共通する事柄は、「【平成の大合併期】に複数回、廃置分合が行われた市」です。
なお、【平成の大合併期】は、世間では1999年から2010年3月ということになっていますので、一関、栃木、松江、出雲は該当しません。でも、この4市を含め「21世紀になって複数回、廃置分合が行われた市」にしたほうがスマートで、そして、3回行った佐世保をお題に入れたほうが良かった、と反省しきり。
想定解：
宮古、気仙沼、会津若松、前橋、高崎、さいたま、熊谷、相模原、新潟、長岡、新発田、南魚沼、北杜、笛吹
長野、松本、静岡、島田、豊川、田原、清須、長浜、東近江、米原、岡山、呉、尾道、福山
廿日市、山口、高松、高知、八女、宗像、佐賀、唐津、長崎、佐世保、熊本、宮崎、延岡、小林
オマケ；「恋泥棒」の歌詞（ほんの一部）
♪二度が三度にたび重なって

（ついでのついで）
私事で恐縮ですが、「十番勝負連続百回参加」がアヤシクなってきました。とうとう、ハクトウも年貢のオサメドキ？
ま、新しい「章」に入ることになったと考えるべきか。

[110250]の東京都で関東地方の地図リニューアルが終わり、次にどの都道府県を更新するかと考えましたが、検索からのアクセスが最も多い北海道としました。さきほど、北海道の地図をリニューアルしました。全体を1枚で表示すると細かくなることや、北方地域の処置など、東京都に続き編集作業に手こずりましたが、東京都同様に地図を次の6ページにまとめ直すことでまぁまぁ分かりやすくというかそれなりに満足できる結果になりました（前回と同文^^）。

(1) 北海道の地図（地名表示）
これまでのトップページは最初からウィンドウ幅を大きく使う拡大表示でしたが、トップページについては通常サイズでの表示に揃えたいという考えから、地名表示はかなり小さくなりますが北海道全体を1画面で表示することを優先しました。svgデータにしたことで、端末操作でこの画面を拡大表示しても解像度の精度は高い状態を保てています。

(2) 北海道の地図（地名表示・拡大）
地図(1)の拡大表示になります。ウィンドウ幅に合わせて地図を拡大することができます。svgデータ化により、拡大表示でも解像度は変わらず綺麗な表示で閲覧できます。なお、スマホでは(1)の地図と基本的に同じ表示になります。

(3) 北海道の地図（地図のみ）
地図(1)の市区町村名など文字表記を省略した地図のみのページです。

(4) 北海道の地図（地図のみ・拡大）
地図(3)の拡大表示になります。ウィンドウ幅に合わせて拡大することができます。スマホでは(3)の地図と同じ表示になります。

(5) 北海道の地図（広域図）
北方地域（歯舞群島、色丹島、国後島、択捉島）を含めた広域図です。北海道本体側は(総合)振興局の区域を分かり易く表示しました。

(6) 北海道の地図（広域図・拡大）
地図(5)の拡大表示になります。ウィンドウ幅に合わせて拡大することができます。スマホでは(5)の地図と同じ表示になります。

以上、ご感想・ご意見がありましたらお願い致します。
※svgデータ化の進め方や方針については[109862]を参照

[110304] くだんさん
出題の特性分析や新傾向の問題作成の切り口を考えるアイデア出しに、まだお試しでなければ生成AIを用いてみてはいかがでしょうか。
くだんさん、ご提案ありがとうございます。
これまで生成AIとは距離をとっていたのですが^^、試しにChatGPTに問い掛けてみました。

私：
ある共通の特徴がある5つの市を出題して、同じ特徴がある市を答えるというクイズですが、面白い共通する特徴はないでしょうか。
ChatGPT：
もちろんです！面白い共通する特徴を考えてみましょう。

マスコットキャラクターが市の象徴である。
毎年特定の日に、市内で大規模なコスプレイベントが開催される。
ペットフレンドリーな市であり、公共施設や店舗でペット同伴が歓迎される。
毎月、市内の特定の場所で星空観察会が開催される。
サイクリングやスケートなど、非モーター系の移動手段が市内で特に促進されている。

これらの特徴がある市を探すのは、確かに楽しいクイズになるでしょう！
むむっ、まだまだ練れてはいませんが、共通項のヒント程度であればこれまで気付かない発想も出てきそうですね。

[110304] くだんさん
これまでの出題データを生成AIに学習させて、分析やアイデア出しなどできそうです。たとえば、分析結果からこれまでになさそうな出題切り口を100個など考えてもらって、グリグリさんが取捨選択して面白そうな切り口があれば参考にするなどで利用できるのではないでしょうか。大変そうですが、出題データと回答データも揃えれば、落書き帳のみなさんの傾向も踏まえた学習で分析・出題切り口を考えることができるかもしれません。
確かに枯渇傾向にある共通項の発掘には利用できそうな気がしてきました。学習させる方法などまだよく分かっていな事もありますが。
落書き帳で以前にネガティブな面で生成AIが話題になっていましたし、生成AIにお詳しい方もこちらにいらっしゃるようですので、すでに議論・実施済みであれば失礼しました。
いえいえとんでもない。面白いご提案をありがとうございました。生成AIに詳しい方（くだんさん含め）、協力者が欲しいところです。