こんなものがあってだな

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がっこうぐらし

【がっこうぐらし!】ExtinctionDayについての推察(1)

今回も穹が書き下ろしてくださっています。
前回記事:がっこうぐらし!10巻考察 NO FUTURE!!についての考察

【coffee break】
今回はExtinctionDayについて大まかな推測をするために漸化式を求めてみようと思う。
本来は連続的に考えてから離散的に考える必要があるが、ここではあくまで推測なのでいきなり離散的に考えてみることにする。
ここで実際のホワイトボードの見てみると…
0b3d7i0f (1)
という風に日数だけ整数値表記になっていたり、α2=0.5のときについて記載がなかったり少し不自然な点がある。
恐らくなのだが、α2=0.5のときのExtinctionDayが整数値ではなかった(例えば12.5日→12日と12時間)のではないかと考えられる。
なので、ここではα2=0.5のときの日数(時間)を推測して、α2を数列として見立て、一般項を求めてみる。

ここで、11-10α2=n (nは整数,1≦n<11)とする。
(ここでは離散的なのでnが整数値をとるときのα2についてだけ考えるものとする。)
9巻の考察資料(表紙の世界地図)では単位時間は1時間であったので、本来は1時間ごと(≒0.042日)に検証しなければいけないが、大まかな推測だけしたいので以下では単位時間は半日(=0.5日)として考える。
そうすると、α2=0.5のときのExtinctionDayとして可能性があるのは、12,12.5,13,13.5,…16.5,17,17.5,18(days)のいずれかが考えられる。
忘れてはいけないのは、ExtinctionDayは元々連続的である(微分方程式で算出する)こと、今回は離散的である(漸化式で算出する)ことで導こうとしているので、この数列はホロノミックな列であることに注意している。
9,10,11,12,19,…、9,10,11,12.5,19,…、…、9,10,11,17.5,19,…、9,10,11,18,19,…と全ての場合で考えてみると、条件を満たす数列は
9,10,11,13.5,19,…だけである。

数列ができたところで、ExtinctionDayを数列{dn}として一般項を求めてみることにする。
例えばα2=0.8、すなわちn=3のとき、d3=9である。
なので、まずはn=1,2(α2=1.0,0.9)のときのdnを求めてみると、d1=1,d2=6.5となる。
数列{dn}の初項は1であることが分かり、1,6.5,9,10,11,13.5,19,…というような数列になる。
数列{dn}の第1階差数列cnを求めてみると、5.5,2.5,1,1,2.5,5.5,…というような数列になる。
さらに第2階差数列{bn}を求めてみると、
-3,-1.5,0,1.5,3,…というような数列になる。
ここまでくると元の数列{dn}が求められるようになる。
階差数列の定義から以下の式が導ける。
bn = c(n+1) - cn …①
cn= d(n+1) -dn …②

①より、数列{bn}は初項-3、公差1.5(=3/2)の等差数列なので、一般bn=(3n/2)-9/2となる。

c
1=11/2より、一般項cn(n≧2)
 
11/2+Σ[k=1,n-1]bk
  =1/4(3n²-21n+40)
(n=1のときでも成立する)

②より、d1=1から、一般項dn(n≧2)は

dn=11/2+Σ[k=1,n-1]ck
    =1/4(n³-12n²+51n-36)
(n=1のときでも成立する)

一般項dnが求まったところでn,α1,α2,-In(1a2)a1

 (≒dI/dt),ExtinctionDayについて表にまとめてみる。
  

 n  α1

 α2 -ln(1-α2)^α1ExtinctionDay(dn)
1611
260.913.86.5
360.89.69
460.77.210
560.65.511
660.54.113.5
760.4319
860.32.129
960.21.345
1060.10.668.5
1160
0


ここで数列{
dn}を関数F(n)として拡張してみる。
F(n)=1/4(n³-12n²+51n-36) に、n=11-10α2を代入すると、
F(α2)=-250α2³+525α2²-375a2+101となる。
定義域0<α2≦1におけるF(α2)のグラフはこのようになる。

JXeq_teu
グラフ1:y=-250x³+525x²-375x+101,<0<x1をwolframAlphaにて入力、y(F(a2))が縦軸、x(a2)が横軸を示している。

よって、
α1=6のときのα2とExtinctionDayの関係性について大まかな推測ができる。


あとがき
この結果はあくまでExtinctionDayを求めるための式を簡略的に考えたもので、厳密な式ではない。
例えば、α2=1のとき、これは接触感染確率が1なので、接触すれば必ず感染することを示している。このときのExtinctionDayは1日である。つまり1日で絶滅することになる。
α1=6なので1日に6人と接触することになるので、
1回目の接触で感染者人口は7人 (増加数+6人)
2回目の接触で感染者人口は49人 (増加数+42人)
…となり、
6回目の接触で感染者人口は117649人 (増加数+100842人)となる。
(1日という短期間における感染拡大なので、接触感染以外での人口の増減は考慮しないものとする。)
このように1日で絶滅するということは、単純に全人口が117649人以下になる必要がある。
ちなみに現在の世界人口が約76億人なので、それと比較すると到底及ばない人数である。
例えばの話で、がっこうぐらし!の世界観考察の一つで巡ヶ丘市実験都市みたいな仮説があるとして、巡ヶ丘市が外部から隔離されているとかであれば117649人が巡ヶ丘市の総人口という考え方もできる。アニメ版巡ヶ丘市のモデルとなっているのが横浜市根岸・山手周辺とされていて、根岸・山手を含む横浜市中区の総人口が平成30年6月1日時点で148990人なので割と近い人数ではある。(偶然)
もちろん、原作に登場する聖イシドロス大学の図書館のモデルとなった某大学の図書館は横浜市港北区にあったりするのでやはり単なる偶然でしかない。
この数値結果を参考にして、今後はExtinctionDayについて厳密な式を求めていきたい。

著:穹(@88miracles

【考察なし】第10巻第62話のPC画面書き写し

サムネは色々な実験を兼ねています。事情を知りたい方はTwitterで聞いてきてください

考察は特になし、いちいち確認するの大変なので書き写しました

・この記事の見方

①文字が小さすぎるため色々文字が潰れて解読が難解です、間違えている箇所が存在すると思います
この列だけは自身があるって部分には下線、ここはおかしいって部分にはマーカーを付けています
③画面上に登場しなくて情報がない箇所は「ー」表記にしてあります



がっこうぐらし!第10巻第62話見出しより



Text Analysis
[PID.12561][VOICEID=1][FemaleV]だれかいるの|誰かいるの?
[PID.13145][VOICEID=1][FemaleV]せいぞんしゃかくにん|生存者確認
[PID.14223][VOICEID=1][FemaleV]きんきゅうたいおう|緊急対応
[PID.36442][VOICEID=1][FemaleV]えっと|ええと
[PID.16512][VOICEID=1][FemaleV]そちらのじょうきょうは|そちらの状況は?  
[PID.22141][VOICEID=1][FemaleV]あんていしている|安定している?
[PID.23391][VOICEID=1][FemaleV]きゅうじょぶたいを|救助部隊を
[PID.26004][VOICEID=1][FemaleV]きゅうこうさせるわ|急行させるわ
[PID.28112][VOICEID=1][FemaleV]そちらのばしょは|そちらの場所は?
[PID.31358][VOICEID=1][FemaleV]わかったわ|わかったわ
[PID.32704][VOICEID=1][FemaleV]ここからだと|ここからだと
[PID.45123][VOICEID=1][FemaleV]すこしきょりが|少し距離が
[PID.46799][VOICEID=1][FemaleV]あるから|あるから
[PID.50012][VOICEID=1][FemaleV]すーじつかかる|数日かかる
[PID.50894][VOICEID=1][FemaleV]かもだけど|かもだけど
[PID.50993][VOICEID=1][FemaleV]ええ|ええ
[PID.53864][VOICEID=1][FemaleV]ごめんなさい|ごめんなさい
[PID.57854][VOICEID=1][FemaleV]うえのきょかを|上の許可を
[PID.59196][VOICEID=1[FemaleV]とらないと|取らないと  
[PID.60123][VOICEID=1][FemaleV]いえないの|言えないの
[PID.71223][VOICEID=1][FemaleV]すぐとれると|すぐ取れると
[PID.78993][VOICEID=1][FemaleV]おもうから|思うから
[PID.80123][VOICEID=1][FemaleV]まってて|待ってて
[PID.81445][VOICEID=1][FemaleV]あなたがたと|あなたがたと
[PID.85604][VOICEID=1][FemaleV]はなせて|話せて
[PID.66341][VOICEID=1][FemaleV]よかったわ|よかったわ
[PID.87333][VOICEID=1][FemaleV]えぇまた|ええまた


Subconscious Analysis
[PID.12561][VOICEID=1][FemaleV]--------/--------/--------/--------
[PID.13145][VOICEID=1][FemaleV]--------/--------/--------/--------
[PID.14223][VOICEID=1][FemaleV]--------/--------/--------/--------
[PID.--442][VOICEID=1][FemaleV]--------/--------/--------/--------
[PID.16512][VOICEID=1][FemaleV]--------/--------/--------/--------
[PID.22141][VOICEID=1][FemaleV]--------/--------/--------/--------
[PID.23391][VOICEID=1][FemaleV]--------/--------/--------/--------
[PID.26004][VOICEID=1][FemaleV]--------/--------/--------/--------
[PID.28112][VOICEID=1][FemaleV]197996869/17101238/87704160/53474819
[PID.31358][VOICEID=1][FemaleV]47912376/40324490/637542427/46445149
[PID.32704][VOICEID=1][FemaleV]50740914/33971002/3888103/78698869
[PID.45123][VOICEID=1][FemaleV]14473354/3215152/38314566/23227991
[PID.46799][VOICEID=1][FemaleV]27143345/94456978/8176447/16917254
[PID.50012][VOICEID=1][FemaleV]65974695/1659797/28191794/36785514
[PID.50894][VOICEID=1][FemaleV]13560959/89761264/19567986/38891686
[PID.50993][VOICEID=1][FemaleV]67777971/10001166/73051112/60890335
[PID.53864][VOICEID=1][FemaleV]2642946/22898/62602193/15684797
[PID.57854][VOICEID=1][FemaleV]4290507/1919352/26612116/96261023
[PID.59196][VOICEID=1[FemaleV]85167757/42294999/565978/97227583 
[PID.60123][VOICEID=1][FemaleV]96225315/23574724/40092888/29462102
[PID.71223][VOICEID=1][FemaleV]86449138/07297120/36511074/91688572
[PID.78993][VOICEID=1][FemaleV]84753375/57759652/41862385/82320987
[PID.80123][VOICEID=1][FemaleV]65846121/65080721/89799870/4575131
[PID.81445][VOICEID=1][FemaleV]98890064/99136157/85957880/88553738
[PID.85604][VOICEID=1][FemaleV]41921225/65789403/4246823/59899666
[PID.66341][VOICEID=1][FemaleV]4347613/14290720/31172351/90517677
[PID.87333][VOICEID=1][FemaleV]81910813/26781598/83330057/23643326


以上です。PIDはデータをパソコンから入出力するときに音声だというのを判別するために付けているとふわっと解釈しています。8桁なのがあやしいですが、2進数でもないですし、知識がなくてなんとも言えません。ところどころ8桁ではないところありますが、こういうガバなんとかして欲しいですね、深読みさせるようなことしないでくれ…。
コメントで桁数足りないのは最初に0がつく場合抜かしているのでは?とのご意見頂きました。これで間違えないと思います。決めつけてしまい申し訳ありません。

嘘の可能性とも照らし合わせましたが、法則性は特に見当たりません。ただ見落としているだけかもしれないのでよければ考察してくださると幸いです。

がっこうぐらし!第8巻スクラップ「那酒沼のおしゃべり魚について」


この考察記事がkonatte.blog.jp以外に掲載されることはありません。引用の範囲外で無断転載した場合、こちらの記事におきましては原稿料1万円を該当サイトに請求致します

※引用について:著作権第32条を元に判断しております。また直接リンクに飛べるようにハイパーリンクを添付することと定めます。それ以外の場合におきましては私にご連絡して頂きまして許可が下り次第掲載可とします。無断転載におきましては上記の措置を取らせて頂きます。


最近無断転載が多く、前置きが長くなってしまって申し訳ありません。


今回も雑記なのですが、8巻のスクラップを読んでいるうちに色々分かったことがあったので今回はがっこうぐらし!8巻の那酒沼のおしゃべり魚という昔話について考察します。


8巻の巻末資料より
IMG_7nytw6

大事なことが3点あります。
「飢餓」「魚」「人の指」です。

この昔話はあくまでも昔話でいわば浦島太郎のようなものです。昔話ではペラペラ亀が喋っていますが真面目な話現実世界の亀は喋りません。

つまり魚という箇所に解釈や脚色があります。前述した飢餓の年というのが大事で、魚というのは嘘で実は人間なのではないでしょうか?

つまりこういうことです。

ある飢餓の年、食べるものがなかった家族は人間を捕らえた。その人間は衰弱しており、何かの病気にかかっているようだった。「食ってくれるな」と言った人間対して「家族のためだ」と言って殺し、「魚の肉」として家に持ち帰り家族と食べた。その後家族も死んだ。食われた人間の腹からは指が出てきた。死んだ家族は沼に沈められた。

β系列ウイルスではないでしょうか?水俣病では水銀を接種した魚を食べた人間や猫が食物連鎖によって中毒を起こしましたが、これは大飢餓が起きている人間の間での食物連鎖だと思われます。食われた人間も元々人間を食っていて、β系列に感染、それをまた人間(別の家族)が食うという限界的すぎますね。ゾンビみたいなおぞましい共食いを象徴していますが、当時はΩ系列はなかったと思っています。昔話の年月が経つにつれ、Ω系列が生成された。
男土市は度々空襲に遭っていたため軍事施設だと睨んでいた米国から第二次世界大戦で狙われていたのかは分かりませんが、男土の夜の際の政府の対処が読みきっている感はあるので政府は知っていたことでしょう。それからランダルコーポレーションから出資されて生物兵器の開発、あるいは特効薬の研究をしていたのではないでしょうか?



雑記なので思ったことを考察してきたのでこれから解釈が変わるかもしれません。
例えば校歌を見直して民謡を研究した上での解釈上否定しないといけないかもしれません。ただ、がっこうぐらしにおいて何も意味がないものなどないと思っていますので怪しすぎるスクラップを考察した所存です。


また思いついたら更新します。

がっこうぐらし!10巻考察 NO FUTURE!!についての考察


※テストで保存したものがまた転載サイトに捕捉され、無断転載されたため、急遽未完成ながら投稿することになりました。随時更新中なのでしばらくお待ちくださいorz


第59話が掲載されたのは連載再開した12月であったと思うが、当時ぐらし勢のとある友人から1つのスクショが送られてきた。「てぃさん、いけそうですよ」と名乗りを挙げたのは穹だった。穹は第9巻の考察記事では韓国版のがっこうぐらし!を読んで大学編メンバーの名前の読み方を解析してくださった方であるが、元々考察勢としてこの界隈では名が知られている方であり、私との交流は兼ねてからある。

そんな穹くんが自分の知識では思い付かなかったランダル製薬会社の壁に書かれた文字について考察、解説をしてくださったので、ここからは穹に任せた考察記事となる。

ホワイトボードの落書き


無題232

前置き

がっこうぐらし!10巻第59話「かいしゃ」に登場する壁(通称ホワイトボード)に書かれた式について考察してみました。
ホワイトボードに書かれている数式は元となっているモデルが存在しており、具体的な値もあることから、海法先生が緻密に計算して世界観を作り上げていることがよく分かります。

そんな海法先生からの「解読してみろ」という挑戦状を受け取り、今回考察、解説をしていきます。

解説

これは恐らく“SIRモデル”(感染症流行モデル方程式)ではないかと思われます。

感受性人口(=感染する可能性のある人口)
→    S= Suspectible
感染者人口(=感染している人口)
→    I= Infections
死亡者人口(*)
→    L= Lost
(*本来は死亡者と免疫保持者を合わせてR(=Removed)で表現されるが、今回は免疫保持者がいない前提で話が進んでいるので、死亡者を示すためにL(=Lost)を用いている。)


変数S,I,Lは時間tによるため、以下、S=S(t),I=I(t),L=L(t)として考えるものとする。

モデルの変数が3つの頭文字からSIRモデル(今回はSILモデル?)と名付けられていて、これら3変数は下記のような連立微分方程式で表現される。



dS(t)
dt
=-βS
(t)I(t) …①


dI(t)dt=βS(t)I(t)-γI(t)…



dL(t)
dt
=
γI(t) …③

さらに上記3式の和を取ると、




d{S(t)+I(t)+L(t)}
dt
=0


となり、全人口をNとすると、
S(t)+I(t)+L(t) = N(一定) となる。
但しβは感染率、γは死亡率(**)を示す。
(**本来は隔離率を表している。)
ちなみに、βIは感染力(=単位時間あたり単位人口あたりの感受性人口感染率)を表している。

この微分方程式を解く上で、
経過時間t=0の時、N = S(0)+I(0) とする。(***)
(***経過時間t=0を基準とすることで、その時間における集団内の死亡者は0人として定め(R(0)=0)、また集団内に感染者がいる(I(0)≠0)ため感染拡大すると考えることができる)
まず、I(t)について解くと、
②/①

より、



dI(t)/dt
dS(t)/dt
=



βS(t)I(t)γI(t)
βS(t)I(t)
=-1+γ/(βS(t)) 

から、



dI
dS
=
-1+γ/(βS)

これをSで積分すると、
I=-S+(γ/β)logS+C (Cは積分定数)
初期値は
C=N-(γ/β)logS(0)
よって、
I(t)=N-S(t)+(γ/β)log{S(t)/S(0)}    …④

次に、S(t)について解くと、
④より、
N-S(t)-I(t)=-(γ/β)log(S(t)/S(0))
L(t)=-(γ/β)log{S(t)/S(0)}

S(t)=S(0)exp{L(t)γ/β} …⑤

最後に、L(t)について解くと、



これに⑤を代入して、


ddtL(t)=γ(N(t)L(t)S(0)exp{L(t)γ/β})



ここで、定数k = -L(t)/(γ/β) とおくと、



マクローリン展開

exp{k}=1+1!k+2!k2+

により近似した方程式、




dL(t)
dt
≒γ(N(t)-L(t)-S(0)(1+1!k)+(2!k2))

より、 
L(t)=(式が複雑なので省略)    …⑥
が導くことができる。

また、その他の黒板に書かれていたいくつかの変数は以下の通りである。
接触回数(1人あたりの人間と接触する回数)
           a₁= Contact/Person

触感染確率(1回の接触による感染する確率)
           a₂= Inf. Ratio/Contact

生存率P= Survival Ratio 
感染率Q= Inf. Ratio
死亡率R= Lost Ratio
単位時間(=経過時間)Δt= 1day
(自然集団(=全人口) N= Natural population)

無題231-1


※ホワイトボードにはRatio(比率)と書いてありますがそのまま解釈すると例えばPの場合は「全人口のうち生存者が占める“比率”」となってしまうので、ここはRate(確率)として解釈することで「生存する“確率”」として考えることができる。
なのでβ=Q、γ=R(=Lost Ratio)と定義できるので、




dS
dt
=QSI




dI
dt
=QSI-RI




dL
dt
=RI



となり、lim(Δt→0)ΔxΔy=dxdy より

lim ΔS/Δt= -QSI
lim ΔI/Δt = QSI-RI
lim ΔL/Δt = RI
(Δt→0)
とそれぞれ変形できて、さらに両辺×Δtすると

ΔS = -QSIΔt    …⑦
ΔI = (QS-R)IΔt    …⑧
ΔL = RIΔt    …⑨

⑦と⑨より、⑧は
ΔI = -(ΔS+ΔL)    …⑩

⑦の式より、常にマイナスサインがあることから感受性人口は減少する方向にあることが分かる。
⑨の式より、常にプラスサインがあることから死亡者人口は増加する方向にあることも分かる。
⑩の式は、⑦と⑨の値によって変化する。

黒板に書かれていた公式は以下の通りである。
・生存率= (1-接触感染確率)^(経過時間あたりの接触回数×(感染人口/全人口))

P= (1-a₂)^(a₁(I/N)Δt)

 =e{(ln(1a2))×a1(N1))Δt}


     Δt→0 (マクローリン展開)
 

 

  ≒1+αln(1a2)×a1(N1)Δt}   …
(P=P(t)とすると、α= P’(0)= 1)

・感染者人口増加率= 感受性人口増加率×感染率
ΔI= ΔSQ
   = S(1-P)


  =-ln(1a2)×a1(N1)SΔt}   …❷


・死亡者増加率= 経過時間あたりの(死亡率×感染者人口)
ΔL= RIΔt    …❸

・単位時間あたりの感染者人口増加率= 感染者人口増加率-死亡者増加率
   


dI
dt

=ΔI-ΔL


  ={-ln(1a2)×a1(N1)S-RI}Δt   …
a₁    a₂    dI/dt    ExtinctionDay
6    0.8    9.6             9day
6    0.7    7.2             10day
6    0.6    5.5            11day
6    0.4    3.0            19day

これらの値は





dl/dt≒-l
n(1a2)×a1 が言えます


 






※ExtinctionDayについては現在編集中です。

まとめ
壁に書かれていた落書きは単なる落書きではなく、感染症流行モデル方程式を元にしたものであることが考察できた。その他の数式もそれぞれ意味をなしていて、具体的な数値もちゃんと計算が導けることが分かった。このことから壁の最後に書かれている“NO FUTURE ”が何の根拠をもって書かれたものなのか少し分かった気がする。それと同時に物語は着々とエンディングへと向かっている。

この場を借りまして、ブログへ掲載するお願いを快く了承してくださったてぃさん、考察の査読及びアイディアを提供してくださった匿名希望さん、見てくださっている方々、そしてがっこうぐらし!に携わっている全ての方々に感謝を申し上げます。ありがとうございました。

がっこうぐらし! 10巻 考察

がっこうぐらし!10巻NO FUTURE!!についての考察、解説


お久しぶりです。社会人になってブログを更新できずに死んでいます。 
度重なってこのブログの記事をまんまコピペして転載する輩が現れ、ブログで記事を書くモチベが完全になくなってしまいました。ですので、本来は転載されたら分かりやすいようYoutubeにだけ投稿するつもりでした。

私はこのブログを「作品に興味を持っていただく架け橋になってもらう」「共有する」との気持ちで書き続けていました。作品のリンクを張って、別の記事にも手を伸ばしていただいて…みたいな感じで連鎖するように記事という資産を所有していました。
しかし、転載されると別の記事へのリンクはなくて、その転載された場所で読者は完結させてしまいます。転載によって私は存在意義を完全に見失ってしまいました。


そんな時、知り合いに「記事出さないんですか?」との声を頂き、今回雑記とながら書かさせて頂きます。
この記事はこうやってここまでたどり着いてくださった方のために書いています。検索対策するために、ページビュー増えるために、などは全く考えていません。なので文章のみしっかり書かせて頂きます。前より見栄えの質が下がってしまい申し訳ありません。そして私のこの記事を開いてくださりありがとうございます。



休憩時間1時間で書いているので不十分なところがあるかとおもいますが、連載はずっと読んでいますので色々考えています。よろしくお願いします。




第10巻で考え付くこと


①空母
空母は米軍のニミッツ級航空母艦ですので、制圧して巡ヶ丘を熱線処理しようとするくだりに直結していると思います。つまりはヘリの人間はランダルということですね。

第4~5巻を振り返ります。ヘリが飛んでいましたが、そちらの操縦士もランダルコーポレーションだと考えると色々しっくり来ます。

ランダルの最終的な目的は「再生」だと思っています。しかしメンバーの1人が一度巡ヶ丘へ救助に行った(巡ヶ丘学院高校)途端、音通不審になったため「あの地には想定出来ない未知のウイルスが蔓延している、処理しないといけない」と考えたのではないでしょうか?それなら第10巻のランダル保護機構が「そちらの状況は?安定している?」の安定している?の意味する言葉が「この地にいると普通なら症状が発生するか、症状を抑制するのが不安定になる」ということになるでしょうか?

もう1つ、最近確信していることがあります。

IMG_wudk7r

覚えているでしょうか?がっこうぐらし!6巻の巻末資料です。ここの放送者:成年女性という部分と、駐屯地という場所にご注目ください。
ランダルは第5巻でヘリを飛ばしましたが、ヘリの機体は陸上自衛隊のヘリでした。この時点でランダルはなんらかしらの方法で自衛隊のヘリを入手していたということです。
また、第10巻の発言で
IMG_-oe4zfh

少し距離があるから数日かかるかも→嘘の可能性74%

確率論ですが数日かからない位置にいるということだと考えることが出来ると思います。これらの情報から第3巻の職員用緊急避難マニュアルに記述されていた駐屯地にランダルコーポレーションの社員の一部が滞在しているのではないでしょうか?ちなみに黒塗りされている駐屯地は大宮だそうです。

②以前話した恵飛須沢症候群について

本題です。こちらを見てくださると分かりやすいですが、今回の展開の流れを見て胡桃が女王蜂ではなく、由紀ちゃんが女王蜂なのではないか?と考えています。

第8巻から9巻の内容ですが、胡桃ちゃんが以前はかれらに成り果てたり、寝れなかったりしていました。しかし第10巻ではそんな描写がないどころか寝れていますね。何故か?いや、由紀ちゃんたちが近くにいて安心したんだよとかそういう解釈をすればそこまでですが、私は由紀ちゃんがトリガーだと考えています。
以前、がっこうぐらしの世界では女王蜂がいてその女王蜂との距離によって一部の方々が発症すると考察したことがありました。

恵飛須沢症候群では、胡桃が女王蜂で、胡桃との距離が近くになると一部の感染者が発症するという説でした。私は距離がトリガーというのは間違えないと思っていますが、くるみちゃんではなく、由紀ちゃんが女王蜂なのではないか?と10巻を読んで思考を切り替えました。
そう考えるとこれまでのお話でしっくり来ます。

①第5巻、ヘリが爆発した際校庭へ美紀と走りましたが、その際胡桃が由紀ちゃんから離れたため、かれらに無視された

②6巻で胡桃がかれらに反応されなかったのも由紀ちゃんから離れたから

③鞣河小学校のプラカード首からさげたかれらが胡桃を襲ったのも由紀ちゃんに近かったから
④大学編で胡桃ちゃんが学園生活部から離れ、車で寝たことで由紀ちゃんとの距離が離れてかれら化した

⑤隆茂との戦闘後イシドロス大学から背を向け、立ち去った後胡桃ちゃんがかれら化したのも由紀から離れたから 

⑥そのかれらとなった胡桃ちゃんは由紀ちゃんが近くに来たら意識を取り戻し、由紀ちゃんに覆い被さり守った。

⑦ランダルでは胡桃がかれらに成り果てた描写がなく、大学編ではあまり寝れていなかった胡桃ちゃんが寝れているのも由紀が近くにいたから

とても辻褄が合うと思います。


ただ1つ問題があってそうなってくると

・何故胡桃は由紀と離れると発症して、逆にワン姉、高上は近付いたら感染したのか、その真逆になるのか?
という矛盾に対しての適切な解答は現状思い付きません。

また
・では大学の連中はもうみんな発症してしまったのか?
という意地悪な質問に対して根拠を立てて説明することができません。

これらの解答を用意できていないのが現状です。ただ、それでもこれだけの過去の胡桃のかれら化のパターンが合致していると流石にこれに近い真相が待っているのではないか?と私は半ば確信を持っています。

今回の考えた考察は以上となります。

ここまで読んでくださりありがとうございました。



これからは6巻のラジオを読み直してまた考察していきたいと思いますが、考察はYoutubeの方で公開したいと思います。



最後に残念なお話をさせて頂きます。
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また転載されました。てぃが私でボッシュというのが自分の記事をまるまるコピペする輩です

完全に精神が崩壊しました。笑うしかないです。 私はこの記事を書くため昨日から寝る時間をなくして休憩時間に記事を書けるようスケジュール管理しました。体調面でも一昨日から喘息の発作が止まらなく、それでも両立するため必死になって生きています。
そんな中、今回こうして転載されたことについて泣きそうなほど悔しくて仕方がありません。

言いたいことは沢山ありますが、転載は身を削って筆を走らせる全ライターに向けての冒涜です。これだけは申させて頂きます。


そしてこれを見てくださっている方で同情してくださる方、私のモチベーションは記事を見て感じてくださることもそうですが、大きい思いというのはがっこうぐらし!がもっと発展することです。皆さんががっこうぐらし!に触れていただけただけで私はこの記事を書いて良かったと思うでしょう。これからも皆さんとがっこうぐらし!をもっと応援していけたらうれしい限りです。


     6/12 てぃ     
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てぃ(@T_nakayasoldier
まりあ♰ほりっくを観てから深夜アニメオタクになる。漫画を買っては感想を呟く日々を送っている。ARIAなどの日常系が好きだが、アニメ、漫画はとりあえずなんでも読むスタンス。ハナヤマタを通してがっこうぐらし!と出会い、きららオタクと化した。
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