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狩野尚信 山水図屏風

Photo: “Saru Machi Cafe.”
Photo: “Saru Machi Cafe.” 2025. Tokyo, Japan, Apple iPhone 14 Pro Max.

荏原 畠山美術館。入り口から建物を周りを囲む庭は立派で、そこまでなら無料。こんな場所に、こんな立派な私営の美術館がある、東京の文化資本の凄さ。

国宝も含む展示のクオリティはとても高いが、中でも狩野尚信「山水図屏風」(ざっくりな名称なのか?)の一双を、かなりの時間眺めていた。床几台に座って全体をボンヤリ眺めたり、最近買ったZeiss Mono 4X12T*(とても良い)で筆運びを見たり。


狩野尚信は狩野探幽の弟。探幽の名前は、多くの人が知っているから、それを軸に〜の弟とか、〜の孫とか言われるのは仕方ない。それは、後世の事だろうか?リアルタイムでは、どのように認識されていたのだろう。鍛治橋とか、浜町とか、現代の地理感覚でも認識できる、徒歩圏の狭い地域に江戸狩野派が住まっていた時代というのは、どんな感じだったのか。

くどくど解説が書いてあるわけでは無い。基本、自分で眺めて、自分で感じるしか無い。

画面全体が、水に満ちた構図というのは分かる。しかし、これが川なのか、湖なのか、海なのか。標高はどうなのだろう。水表の向こうから、太陽が昇りつつあるようにみえる。馬に乗った師匠と弟子が配される構図は、定番なのだろう。

立ちこめた朝霧の向こうから、岩礁が、やがて目に入ってくる。村の中には急流が流れている。とすれば、ここは山奥だろうか。しかし、水面は広く、彼方に船のマストが見える。これは漁船だろう、とすれば、カルデラ湖のようなものか、あるいは中国の険しい山中を想像して書いたのか。南宋画の世界観だろうか?

ずっと見ていると、日が昇りいろいろなものがカタチを持って見えてくる。音だけがしていた急流がカタチを持って現れ、それを渡ろうとする村人の生活が立ちあらあれてくる。向こうには、立派な寺院のような屋根が見える。遠くの峰も見えてくる。霧が晴れると一日がはじまっていく。そういう世界だろうか。分からない、が、正解も別に無いだろう、。

最近は、日本画が良いなと思う。自然に体の中に入ってくる感じがある。あるいは、小さい頃に祖父母の家で見ていた、古びたふすま絵の様子を、脳が想起しているのかもしれない。


ちなみに、併設のカフェでは、(タイミングによるのだろうけれど)凄く手の込んだケーキを食べられた。

楽園再訪

Photo: "Paradise."
Photo: “Paradise.” 2025. China town, Kanagawa, Japan, Fujifilm X-Pro2, Fujifilm M Mount Adaptor + Carl Zeiss Biogon T*2,8/28 ZM

すっかり様子の変わった横浜中華街で、流行廃りの今風の店に挟まれて、楽園は変わらずに営業していた。10年以上前に来ていた時の女将が、変わらずに入り口にしゃんと座っている。

品物は、昨今の食べ放題中華のような激安では無い。しかし、ちゃんとした材料を使った料理が出てくる。以前来たときも観光客はおらず、地元の人達と思しき作業服姿の団体が、ちょっとした宴会をしていた。


今は週末の昼前だが、店は空いている。外は、浮かれた観光客でごった返しているが、店内はいつものように静かだ。鰻の寝床の細長い店内は相変わらず。十年一昔。とはよく言ったものだ。

頼むものはもう決まっていた。モツの生姜和えは、相変わらずの白い美しさ、癖のなさ。塩味は?こんなに強かっただろうか。料理人が歳をとったか、僕の味覚が変わったか。それと牛肉の煮込みが載った焼きそばをとった。量は少し多すぎる気がしたけれど、そうそう訪れる事も無いと思うと頼みたかった。

食べ終わる頃に、予約の団体がどっと入ってくる。古なじみの客が、大事な会食に使う、相変わらずのお店だった。

恒例(10年ごと)サイトの見直し

Photo: "Chair Refusing to Seat Anyone."
Photo: “Chair Refusing to Seat Anyone.” 2025. Tokyo, Japan, Fujifilm X-Pro2, Fujifilm M Mount Adaptor + Carl Zeiss Biogon T*2,8/28 ZM

何年かに一度、まぁだいたい10年に一度、サイトを見直したくなるタイミングがあって、それが今年、2025年だった。

1996年、羊ページの最初は、HTML手打ちで始まった。とほほのWWW入門などを見ながら(このサイトは現在も運用されている、凄い)、タグの使い方を調べた。作成途中のコーナーには、もちろん「工事中」と表示した。

やがて、Googleが全文検索で覇権をとって、キーワードでタグが調べられるようになった。CSSが本格的に実装されて、羊ページも2002年に対応。しかしCSSを人力で調整するのは、本当に無理。Movable Typeで別サイトをつくってみたりして、結果、2010年、WordPressに移行することになった。

2025年、初期から残っていた月次ベースの構造をついにやめる。ひたすら(無意味に)守ってきた後位互換性は捨て、一番新しい技術を使えるテーマを選んだ。そして今回のコードは、ほぼChatGPTが書いた。CSSの調整は95%、コード追加は100% AIが書いている。

30年の間に、個人のサイトを調べてタグを打つから、AIでコード生成まで来た。


ChatGPTは、sheeppage.netのサイトを実際に読むように指示して、ここを直してくれ、という事ができる。実際、やってみるまでは疑っていたが、本当に出来る。4oが読んでいるサイトの数は、どの人類よりも多いわけで、実に適切に直す。おかげで、実質2日ぐらいでデザインも構造も全部直す事ができた。

どんな問いかけにも無理矢理答えようとして袋小路に入ることはあるが、Webサイトの相談について言えば相当得意な分野と思われる。自称「Webコンサル業務」みたいなところが、遠くで滅んでいる音が聞こえた。しかし、こういう事ができるなら、サイトのデータそのものをモデルに取り込んでみたい。


30年に及ぶ1,600超のテキストをLLMにたたき込むとどんな事が起こるのか。で、やってみた。Wordpressからのテキストデータ抽出は、4oにシェルスクリプトを書いてもらった。2.4GBのテキストデータをGemini Notebook LLMに入れて、いろいろやってみる。しかし、2.4GBでは未だデータ量が少ないのか、「モデル」というには不足で「Index」ぐらいの感じか。

作者の振りをして書いてみて、というプロンプトには、相当に(本人としては)気持ちの悪い、セルフパロディみたいなエッセイが生成される。もちろん。この不自然さは急速に解消されていくだろう。数行のプロンプトで、読むに耐える文章が生まれるところまで、2025年上半期で到達したのだ。