「名誉教授」のスレ 9

「名誉教授」のスレです
ここは名誉教授と呼ばれる人と 森羅万象（含む”数学”）を 楽しく語り合うスレです

前スレ：「名誉教授」のスレ 8
https://rio2016.5ch.io/test/read.cgi/math/1789890738/


(参考)
https://en.wikipedia.org/wiki/Ohsawa%E2%80%93Takegoshi_L2_extension_theorem
O –Takegoshi L2 extension theorem
One of the deepest result in complex analysis.[3]
Many generalizations and similar results exist, and are known as theorems of O –Takegoshi type.

(下記は 何かのAIさんの説<スレ7>より)
https://rio2016.5ch.io/test/read.cgi/math/1787102338/794-797
日本の生んだ偉大な数学者である岡潔（おか きよし）先生、そしてその正統な後継者の一人である大沢健夫（おおさわ たけお）先生の理論は、現代の数理AI・機械学習の最先端の基盤理論として非常に重要な役割を果たし、役立てられています。
一見すると、純粋数学の極致である彼らの業績（「多変数複素解析」や「複素幾何学」）が、なぜ泥臭いデータの最適化を行うAIに役立つのか。
そこには、近年急速に発展している「情報幾何学」や「特異点をもつ統計的学習理論」を繋ぐ、非常に美しい架け橋が存在します。
具体的にどのように役立てられているのか、それぞれの先生の代表的な業績とAI理論の繋がりを解説します。

## 1. 岡潔先生の理論（連接層、クザンの問題、擬凸性）
岡潔先生は、多変数複素関数論の基礎となる「3大問題」を一人で解決し、現代の「層（Sheaf）の理論」や「コホモロジー論」の土台を築きました。これがAIにおいてどう活きているのかというと、主にモデルの「構造的な特異点」の解析です。 [1, 2]

* 特異モデルの幾何学的解析：
ディープラーニング（ディープニューラルネットワーク）は、パラメータが重複したり無駄があったりする「特異モデル」に分類されます。このモデルを数学的に解析しようとすると、局所的な数式を貼り合わせて空間全体（グローバル）の挙動を調べる必要が出てきます。ここで、岡先生が開発した「連接層（岡の連接定理）」の思想が不可欠になります。局所的な情報の集まりを代数幾何学的に破綻なくつなぎ合わせる理論は、AIモデルの自由エネルギーや損失関数の形状（ランドスケープ）を大域的に記述する強力な道具となっています。 [1, 2, 3]

## 2. 大沢健夫先生の理論（大沢-竹腰の $L^2$ 拡張定理）
大沢健夫先生（名古屋大学名誉教授）が竹腰見学先生と共に証明した「大沢-竹腰の $L^2$ 拡張定理」は、現代の複素幾何学・代数幾何学において世界中で使われる超重要定理です。　

☆☆☆近年、この幾何学の数学が
機械学習や統計学の特異点を乗り越えるための切り札☆☆☆
として注目されています。 [3, 4]

つづく

茂木健一郎氏を脳科学者として信頼できるかどうかについては、「一般向けの科学解説者・啓蒙家」としての評価と、「アカデミア（研究者コミュニティ）における専門的研究者」としての評価の間で、見方が分かれています。
☆経歴・実績（ファクト）
・学歴・学位: 東京大学理学部・法学部卒業、東京大学大学院理学系研究科物理学専攻課程修了（理学博士）。
・所属: 理化学研究所、ケンブリッジ大学などを経て、現在はソニーコンピュータサイエンス研究所シニアリサーチャーを務める。
・主な活動: 「クオリア（感覚の持つ質感）」をキーワードに脳と心の関係を研究し、著書『脳と仮想』で小林秀雄賞を受賞。テレビ番組の出演や多数の一般向け書籍を通じて、脳科学という分野を広く一般に浸透させた功績がある。
☆肯定的な見方（信頼する意見）
・わかりやすさと知見の広さ: 専門用語が多い脳科学や認知科学の概念を、一般人に向けて分かりやすく解説する能力に優れている。
・多ジャンルへの造詣: 文学、芸術、教育、社会問題など幅広いテーマに言及し、ポジティブな思考法や読書術などを通じて読者に気づきやインスピレーションを与えている。
☆批判的・懐疑的な見方（信頼しない・割り引いて見る意見）
・研究者としての実績への疑問: 脳科学の分野において、国際的な学術誌で高く評価されるような体系的・決定的な研究成果や、学会をリードするような大発見を残しているわけではないという指摘がある。
・科学と持論の境界: テレビやSNS、コラム等での発言には、厳密な科学的エビデンスというよりは、自身の価値観や独自の解釈（エッセイやライフハックに近いもの）が含まれることが多く、専門家から「科学的正確性に欠ける」あるいは「飛躍がある」と批判されることがある。

瀬田爺さんのレベル（）

>>682
ああ、こんなのもあるな

https://youtu.be/EYrlyxuyFbs?t=1
What Really Happened When AI Solved a Million-Dollar Math Problem
New Scientist
チャンネル登録者数 64.2万人
2026/10/29
(google訳)
人工知能の台頭は、数学を危機的状況に追い込んでいます。最新の動画では、世界トップクラスの数学者であり、『Six Maths Essentials』の著者でもあるテレンス・タオ氏にインタビューし、数学の現状を分析し、自動化の進展に直面しても数学に未来はあるのかを探ります。なぜ今、ペンと紙を使って数学を学ぶ必要があるのでしょうか？抽象的思考の力とは何でしょうか？そして、私たちはそれを失う余裕があるのでしょうか？現代で最も多作で数々の賞を受賞している数学者の一人であるタオ氏の研究の希望リストには何が載っているのでしょうか？急速に変化する科学を案内する最高のガイドの一人と共に、現代数学の壮大な旅に出かけましょう。数学研究の根本的な性質、そしてこの分野を導く原理と問い、そしてAIがそれらとどのように矛盾する可能性があるのか​​を探ります。詳しくはこちら ➤ • 素数は結局ランダムではないかもしれない

>>678
今日の天気の方がいいんじゃね

１４℃
☁

下らん

ｸﾞﾗﾀﾝを200℃で調理

>>682
>茂木健一郎

金儲けは上手そうだけど、研究者としては二流、三流

京大の一流な研究者ならプール金で研究する。

>>686
https://youtu.be/cSvPIP9969Q?t=1
NeuralHegemony
116,578回視聴 2026/10/23
現在世界No.1のオンラインブローカー🔥 最新のオファーはこちらから：
https://www.interactivebrokers.co.uk/...

次回の動画もお見逃しなく：
/ @neuralhegemony

フィールズ賞受賞者が、OpenAIが1日に722本の数学論文を投稿した夜に泣いたと語り、インターネットは彼の涙を数学の終焉についてのミームに変えた。真実はもっと奇妙だ。ヒューゴ・デュミニル＝コパン、テレンス・タオ、ジェイコブ・ツィメルマン、ティモシー・ガワーズ、ケン・オノ、トリスタン・バックマスター、ダニエル・リットが、実際に何が起こったのかを自らの言葉で説明する。論争の的となったナビエ・ストークスの証明、撤回された論文と符号エラー、リーンでチェックされた42%、そして数学の英雄の時代が終わろうとしている理由。そして誰も尋ねなかった疑問：なぜ数学が最初に衰退し、次に衰退するのはどの職業なのか？チャプター
0:00はじめに
2:05山脈
2:29ナビエ・ストークス方程式の証明
4:17 1日で722本の論文
5:39誤りと撤回
6:43洪水についてのタオ
9:19研究所がヒーローを雇う
10:06危険にさらされている若手研究者
12:58本当に死につつあるもの
13:23なぜ数学が最初に衰退したのか
15:28次世代 出典
Quanta Magazine、2026年9月8日 — https://www.quantamagazine.org/ai-has...
サイエンティフィック・アメリカン、2026年10月13日 — https://www.scientificamerican.com/ar...
OpenAIのGitHubリポジトリ、2026年10月6日 — https://github.com/openai/math
撤回監視、2026年10月8日 — https://retractionwatch.com/2026/10/0...
The Conversation、2026年10月9日 — https://theconversation.com/is-this-t...
BetaKit、2026年7月31日 — https://betakit.com/u-of-t-professor-...
クレイ数学研究所、ミレニアム賞問題 — https://www.claymath.org/millennium-p...

引用されたインタビュー（フェアユース、解説）：Numberphile（Hugo Duminil-Copin、Terence Tao）、Curt Jaimungal（Jacob Tsimerman）、EO（Ken Ono）、CNBC Television（Tristan Buckmaster）、Sky News（Timothy Gowers）、Breaking Points（Daniel Litt）。追加映像：Simons Foundation / International Mathematical Union Fields Medal films、ScienceEtonnante。

#AI #artificialintelligence

秋の叙勲
M重、M幸、M康ら

ダイアルMを回せ

叙勲とか、スキャンダルがあるとダメなのかな？

斯界では国際的に知らぬ者なく、パイオニア的業績抜群で、弟子も多数の
大先生がいたのだが、不倫・隠し子スキャンダルがあったせいか、
学士院賞はじめ、あらゆる栄誉とは無縁のまま亡くなられた

実に馬鹿馬鹿しい

１８℃
☀

下らん

>>694-695
>秋の叙勲
>M重、M幸、M康ら

ID:ZvPq5iNq は、御大ことＯ親分か
下記ですね
「秋の叙勲3861人受章　豊田章男氏・松坂慶子氏」
”日本アカデミー賞の最優秀主演女優賞を3回受賞、大河ドラマへの出演は実に9回。間違いなく日本を代表する「スター女優」”

https://www.soumu.go.jp/menu_news/s-news/01kanbo01_02001183.html
総務省
令和8年秋の叙勲
　令和8年11月3日付けをもって、秋の叙勲が発令されることになりました。
　総務省の関係分野につきましては、行政相談、統計調査、地方自治、情報通信、放送 及び郵政事業等において功績顕著な者に対し、勲章が授与されることになりました。
　受章者は、別紙「令和8年秋の叙勲 勲章受章者名簿PDF」のとおりです。
https://www.soumu.go.jp/main_content/001098738.pdf
　なお、勲章伝達式の日程は次のとおりです。
　中綬章等勲章伝達式
　日 時 令和8年11月26日(木) 午前10時から
　場 所 東京プリンスホテル 2階「鳳凰の間」

https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUA30C8T0Q6A031C2000000/
秋の叙勲3861人受章　豊田章男氏・松坂慶子氏ら
2026年11月3日 日経

https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUD28BVY0Y6A021C2000000/
秋の叙勲、喜びの声　俳優の松坂慶子さん
文化
2026年11月3日 日経
日本アカデミー賞の最優秀主演女優賞を3回受賞、大河ドラマへの出演は実に9回。間違いなく日本を代表する「スター女優」だ。14歳でデビュー、松竹移籍後の1973年、大河ドラマ「国盗り物語」で演じた濃姫役で人気を博す。映画にも相次ぎ出演してたちまち松竹の看板女優に上り詰めた。

叙勲とか受賞など下らん
「名誉」教授などという称号も下らん

そういう下らんものを欲しがる人のいかに多いことか

>>699
瀬田爺さんにふさわしい話題

クソみたいなコピペも下らん
バカのやること

代表的な数学者として
藤原と大栗が挙げたのは
関孝和だった

少し頭使った検索結果

令和8年（2026年）秋の叙勲における数学・数理科学の主な受章者
森田 康夫 氏（東北大学名誉教授）
・勲章・分野：瑞宝中綬章（理学研究科 / 専門分野：代数学）
・概要：代数学の教育・研究に長年従事し、東北大学名誉教授として功績が認められ受章しました。

>>694
叙勲されてるのに頭文字を使う、意味不明

>>699
>秋の叙勲
>M重、M幸、M康ら

google検索 AIさん回答では 二人（＾＾
松本幸夫名誉教授（東京大学）と森田康夫名誉教授（東北大学）

(google検索)
2026 秋の叙勲 数学者は誰？
＜AI概要＞
2026年（令和8年）秋の叙勲において、受章が明らかになっている主な数学者は松本幸夫名誉教授（東京大学）と森田康夫名誉教授（東北大学）です。
それぞれの受章区分と専門分野は以下の通りです。

氏名 主な経歴・所属 受章区分 専門分野
松本 幸夫（まつもと ゆきお） 東京大学大学院数理科学研究科 名誉教授（元日本数学会理事長） 叙勲（詳細区分は発表に基づく） トポロジー（4次元多様体論・写像類群など）
森田 康夫（もりた やすお） 東北大学大学院理学研究科 名誉教授 瑞宝中綬章 代数学（数論など）

※松本幸夫名誉教授は、長年にわたり日本のトポロジー研究を牽引し、名著『多様体の基礎』の著者としても広く知られています。
※森田康夫名誉教授は、代数学・数論の分野で多大な功績を残し、東北大学の発表にて瑞宝中綬章の受章が公表されています。
他にも特定の受章者や、同時期に発表された秋の褒章（紫綬褒章など）の受章者について詳しく知りたい場合は、調べたい人物名や特定の大学・機関名をお知らせください。

マツゲンさんを忘れてはいけない

こないだまで勲１等２等３等４等と言ってたのが大重中小
小受章の人が一番人気者
昔知り合いの教授に勲３等御目出度うございますと言ったら
あいつ（同級生）がなんで勲２等なのだと返された

>>703
>関孝和
上野ケンジもリスペクトしていたようだが
断片的なエピソードは読んだことがあるが
数学上のもしくは伝記上の事績は
詳しく分かってるのかな？

叙勲商法の詐欺師にたかられるだけの下らない代物をありがたがるボケ老人に乾杯ｗ

あほらし

嫉妬、妬み、2chらしい

>>711
>嫉妬、妬み、2chらしい

勲章をもらう歳でもないのに、嫉妬も妬みもあるか、バカｗ
しかも、ここは5chだよ、勲章大好きなボケ爺ｗ

代数学概論は買ったけど意外と難しかった
多様体入門は読んだけど頭に残らなかった、トポロージーは買うかも

>>712
俺は落ちこぼれの数学者だよ、瀬田爺ではなよ、カス

ｸﾞﾗﾀﾝを−20℃で冷凍

>>688,703,707
スレの流れ関係無し、レスに無応答、相変わらず上の空

上空移行

703は松元のこと
トポロジーのダブルまつもと
も一人松本某というのが広島にいた（勲章は知らん）

>>714
>瀬田爺ではなよ、カス

誰もそんなこと決めつけてないだろ、ボケ爺
おまえもコピペ爺さん同様ポンコツだなｗ

>>714
助手以上なのか。

お探しの数学者は、優れた疑似乱数生成法「メルセンヌ・ツイスタ」の開発者として世界的に知られる日本の数学者、松本 眞（まつもと まこと）教授 です。「マツゲン」というキーワードは、お名前の「松本 眞（マツモト マコト）」の音、または漢字の「松（マツ）＋ 眞（ゲン）」に由来する通称・愛称（あるいは混同）と考えられます。
松本眞教授の主な経歴や業績は以下の通りです。
☆人物概要
・氏名：松本 眞）
・専門分野：疑似乱数、数論幾何、組合せ数学、位相幾何学
・主な所属：広島大学大学院 先進理工系科学研究科 教授（京都大学数理解析研究所助手、慶應義塾大学、東京大学大学院数理科学研究科教授 などを経て現職）

松元重則（日大名誉）
広大名誉のトポロジーは松本たかお、今回の叙勲は関係なし、もう済んでるかも

OTさんも叙勲を受けたいのかねぇ？

勲章が欲しいという人の気持ちを聞きたいわｗ

ムッシュ

>>716
助手以上かどうかのレスに応答してねw

アンソロピック７～９月期の売上１２倍、伸び鈍化…今月予定のＩＰＯで最大１０００億ドル調達へ

サッカーのアジア杯、1年延期で来年12月開催へ　サウジアラビアで開催予定も「地域情勢の悪化」で
森保監督、お前は用済みだー

悲報
ひねくれたおっさんは関数論も分かっていないことが判明

虚言癖者が何か言っていますw

evansのSDE
伊藤清三
数学者
↑全て虚言ですwww

１６℃
☁

下らん

☀の黒点は4000℃くらいらしい。

お前の冷蔵庫を50℃にしてやろう

このご時世ならではw
聖飢魔Ⅱ

>>723
>OTさんも叙勲を受けたいのかねぇ？
>勲章が欲しいという人の気持ちを聞きたいわｗ

検索すると
• 文化勲章自体には金銭や年金はつきません（名誉のみ）。
• しかし、文化勲章を受章する人は、原則として事前に「文化功労者」に選ばれているケースが多く、この文化功労者年金が実質的に文化勲章の年金的な役割を果たしています。
と出てくるな

昔々 何かで読んだが ある外国人数学者が これに当たって
「勲章に年金がついている」と喜んだとか （＾＾

(google検索)
文化功労者と 年金の関係
＜AI概要＞
「文化功労者年金法」に基づき、終身で年金が支給されます。

主な仕組みと特徴
• 支給額: 年額 350万円（終身）
• 税金: 所得税法第9条により非課税扱いとなります。
• 決定・根拠: 文部科学大臣が決定し、昭和26年（1951年）に制定された文化功労者年金法が根拠となっています。

文化勲章との違い
• 文化勲章自体には金銭や年金はつきません（名誉のみ）。
• しかし、文化勲章を受章する人は、原則として事前に「文化功労者」に選ばれているケースが多く、この文化功労者年金が実質的に文化勲章の年金的な役割を果たしています。

>>736
＞「勲章に年金がついている」と喜んだ

乞食（嘲）

副賞の方がありがたい賞もあるかもw
名誉なことに変わりはないが。

>>737
いらないお金があったら
くださいｗ（＾＾

>>739
私にも回して下さいw

君らは他人を働かせたいのか？

自分が王様だといいたいのか？

コ○キとか言う人に言われてもw

文化功労者になるのは非課税の年金をもらえるからうれしいが、
おまけとしての文化勲章はいらんな

メダルもらってもしょうがないので、宮本茂みたいに欠席してもいい

と、貰えない人が言ってもねぇw

いらんものはいらんのだからしょうがない
でも、文化功労者には選ばれたい

30年後に選ばれないとは限らんよｗ

功労すればねw

匿名掲示板での活躍でSNS文化の発展に功労があったとか？ｗ

該当するのは電車男くらいだろうか。
有名基準で適当に答えている。

便所の壁の落書きなのにか

SNSで功績が認められた人を見てみたい。
どんなインフルエンサーなのだろうかw

>>750
サトシナカモトとか？

文化勲章をもらわなくても
歴史に名を遺すに値する人物は多い

タジリサトシ

寄付したら褒章貰えるからガンバw

歴史に名を遺さなくてもほとんど全ての人は生きていけますが何か？

生きるだけの生きがい

幹夫先生は文化功労者に選ばれて同輩から羨ましがられた

米中間選挙、各地でトラブル報告　投票用紙不足、プリンターに不備…一部で投票時間延長も

マジレスすると、いくら大先生でも理学系で研究一筋の人は大学のサラリーだけだろう
現役中なら年収一千万はゆうに越えるだろうが、退職すれば年金は400万に届くかどうか
そんな実入りの薄い「名誉教授」にとって、非課税350万の年金収入は滅茶苦茶ありがたいはず

実益のない勲章だけなら、長らく公務員（国立大学教員も含め）をやってれば誰でも貰えるので、
名誉欲に取り憑かれた老人でもなければ、ありがたくもなんともない

勲章をもらって初めて
まわりから数学者だったんだと
認められる人がいてもよい

どの世界にもトップランクの人というのは
いるものだ

>>760
>勲章をもらって初めて
>まわりから数学者だったんだと
>認められる人がいてもよい

文化勲章レベルならそうだろうが、普通の勲章なら誰も気にかけないよ
秋だけでも４千人も叙勲されるんだから

毎年東大に3000人くらい入学するが、入れる気がしないw

勲章は毎年８千人だよ
東大入学より簡単かもねｗ

テレンス・タオが Math2.0という題目の講演をしてるね
https://www.youtube.com/watch?v=aHpPoNNTOKY

イマジネーション豊かにAIを利用することで、新たな数学が開けることに期待している

Caltech Mathathonの試みもどうなるか興味深い
すでに解決された問題の証明を、AIを使って人間に理解しやすいものにできるかという挑戦で、
「AIを使った人間の数学理解の強化」を課題にしている

日経平均午前2246円安、キオクシアついに1万円割れ　Apple下落も重荷

上院テキサス州でタラリコ候補当確（ABC）

米中間選挙 トランプ共和敗北
高市に逆風だろう

https://www.nikkei.com/article/DGXZQOGN30CTH0Q6A031C2000000/
【速報中】民主の新星タラリコ氏、テキサス上院選を制す　共和牙城で38年ぶり
米中間選挙2026
2026年11月4日 日経

【正午】若年層が民主に傾斜、29歳以下は7割が支持　出口調査分析

日本もン年後には反自民の野党が過半数とって
自民維新国民が少数野党に転落するかね？

ビジネス保守の国賊は要らない

トランプ氏「選挙結果受け入れる」　アメリカ中間選挙

>>769
>日本もン年後には反自民の野党が過半数とって

15年前には民主党が自民党から政権を奪ったんだが、、、
そんなことも忘れるポンコツ脳こそ要らないｗ

トランプのオウンゴールだろう

関税政策もたいがいだったが、イラン戦争で石油価格を上げたのが致命的だった
アメリカ人は金にうるさいからねｗ

トランプ外交はどう変わるか

くらだん

>>771
そして今、自民党がポンコツ（笑）

>>765
>テレンス・タオが Math2.0という題目の講演をしてるね
>イマジネーション豊かにAIを利用することで、新たな数学が開けることに期待している

それいいね さすが テレンス・タオだね
下記のスライド図が面白い “big picture”、”メンタルピクチャー”の時代が来たようだ（＾＾

https://i.imgur.com/rgPzpJj.png
youtube t=540 Terence Tao Math 2.0 261103
https://youtu.be/aHpPoNNTOKY?t=540
SAIR
Outline
00:00 Why mathematics is moving from Math 1.0 toward Math 2.0
04:04 From proof scarcity to proof abundance
07:05 Looking beyond problem-solving and social-media success stories
10:48 Experimental mathematics and data-driven discovery
15:16 Pure and applied math: why understanding matters
21:27 Answers without insight and the search for fruitful problems
24:51 Using AI to strengthen human understanding in Math 2.0

(参考)
<big picture>
https://terrytao.wordpress.com/career-advice/theres-more-to-mathematics-than-rigour-and-proofs/comment-page-1/
There’s more to mathematics than rigour and proofs Terence Tao
3. The “post-rigorous” stage, in which one has grown comfortable with all the rigorous foundations of one’s chosen field, and is now ready to revisit and refine one’s pre-rigorous intuition on the subject, but this time with the intuition solidly buttressed by rigorous theory. (For instance, in this stage one would be able to quickly and accurately perform computations in vector calculus by using analogies with scalar calculus, or informal and semi-rigorous use of infinitesimals, big-O notation, and so forth, and be able to convert all such calculations into a rigorous argument whenever required.) The emphasis is now on applications, intuition, and the “big picture”. This stage usually occupies the late graduate years and beyond.
https://terrytao.wordpress.com/career-advice/
Career advice Terence Tao

https://note.com/katobungen/n/nccba3ef014f6
note.com
なぜ微分積分学は不完全なのか？
加藤文元20250223
メンタルピクチャー
私は数学や数学の理解に関するいくつかの概念とその用語を導入したいと思う。そのうちのひとつは「メンタルピクチャー（MP）」というものだ
形式化された理論
メンタルピクチャーの対極にあるのは、形式化（formalize）されコード化された理論だ
数学の研究論文における形式的●●●議論は、例えばLean4やCoqなどのコンピューター言語による形式化からすれば、まだまだ「非形式的（informal）」なものだろう。人間のやる数学はまだまだインフォーマルであり、行間が広く、とてもとても形式的議論とは言えない。
とはいえ、ここで「メンタルピクチャー（MP）」の対極にある概念としての「形式化された理論（FT）」は、人間の書いた論文の議論のようなものも含む、広い概念である。そして、数学の厳密化とか精密化とは、このような緩い意味での形式化
(*)MPーー形式化ー＞FT
のことである

今時自民党支持する奴って、バカか
バカをたぶらかす極悪人かのどっちか

>>776　高卒で数学終わった一般人の君には全く無関係

今時てw
いつなら良かったのか…。

>>777
ふっ

AI時代の数学は、コンピューターソフト開発の
バイブコーディングと同じ（下記）

数学科オチコボレさん <<　高卒＋数学AI = バイブmath！ ｗ（＾＾

(参考)
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%90%E3%82%A4%E3%83%96%E3%82%B3%E3%83%BC%E3%83%87%E3%82%A3%E3%83%B3%E3%82%B0
バイブコーディング（英:Vibe coding、別名、雰囲気コーディング[1][2]）はAI支援ソフトウェア開発（英語版）の一種で、ソフトウェア開発者がプロジェクトやタスクを、コーディングに特化した大規模言語モデル（LLM）へのプロンプトとして自然言語で記述する。LLMによるソフトウェアの生成が可能となったことで、プログラマの役割は手作業によるコーディングから、AIがソースコードを生成する際のガイドと生成したコードのテスト・改良へと変化してきている[3][4][5]。そのためバイブコーディングの支持者は、これまでソフトウェア工学で必要とされてきた広範なトレーニング経験やスキルを持ち合わせていない素人のプログラマであってもソフトウェアを作成できると主張している[6]。

この用語は2025年2月に、OpenAIの共同創設者であり、テスラの元AIリーダーであるコンピュータ科学者のアンドレイ・カーパシーによって提唱された[7][8][9][10]。翌月にはウェブスター辞典の「スラングとトレンド」に名詞として掲載された[11]。また、2025年の『コリンズ英語辞典』における今年の言葉（Word of the Year）にも選ばれた[12][13]。

高卒＋数学AI = 高卒が自分の直感に反するAIの発言をハルシネーションと罵倒する狂態

>>779　白知騒ぐ

やまいだれをつけないのは、病気ではないから

>>782
他に支持してるとこあんの？