ビジョン：ニュースを「眺める」から「読み解く」へ
当ブログに訪問ありがとうございます。私はこのブログの運営者の「ゆう」です。
当サイトは、芸能トレンドをネタにしながらも、表層のゴシップを追うのではなく、出来事の背後にあるインセンティブ・構造・意思決定プロセスを解きほぐす場所です。
私の本業はITエンジニア。日中はコードと仕様、テスト結果に向き合い、夜はエンタメの世界に潜む“力学”を言語化しています。
運営者のバックグラウンド
- 職種：Webエンジニア
キャリア初期にC言語で堅牢な基盤づくりを叩き込まれ、現在はPythonを主軸にAPI設計、データ処理、業務自動化などを担当。 - 思考の癖：現象→分解→仮説→検証
露出が増えたタレントのケースなら、「事務所の編成」「広告主の意向」「競合の動き」「編成上の枠」「SNSの反応」といった要因をMECEに分け、相関と因果を切り分けます。 - 横断知識：国家資格の学習で得た別分野の視点
電気工事士／危険物取扱者の学習経験から、規格・安全・コンプライアンスの思考枠組みを他領域の分析にも転用しています。
情報の出どころ（一次情報を起点にする理由）
このサイトは、検索上位の二次資料をなぞる場ではありません。私自身が直接聞いた話や、現場感を伴うヒアリングを起点に、公開情報で裏取りしながら記事化します。守秘が必要な場合は固有名を伏せ、ロジック部分だけを明示します。
- テレビ制作の現場に近い知人
街歩き番組の“偶然の出会い”が、肖像権と安全性を担保するための設計である――といった「段取りの合理性」を教えてくれます。 - 法執行分野に近い家族
報道は「公にできる最小限」。その裏で動く調整や人間関係が、しばしば事象の“真のドライバー”になることを学びました。 - 地方行政に携わる親族
コネ／慣習／既得権益が、変化を遅らせる。閉鎖性の強い構造は、いわゆる“芸能村”と同型です。 - 通販・OEMに明るい身内
既存処方×新パッケージ×広告投下で商品が成立するモデル。インフルエンサー商品を読み解く際の基本線になります。
※個人が特定される情報や企業の秘匿情報は記事化しません。背景理解に必要な範囲で一般化して記述します。
編集方針（Editorial Policy）
- 暴露・断罪を目的にしない
事実関係と構造の説明を重視。感情的な断定を避けます。 - 一次情報＞公的資料＞信頼できる二次情報の順に優先
引用・参照は出典に当たって検証します。 - 推測は推測と明記
可能性の提示は行いますが、確定情報と混同しない書き方を徹底。 - 人権・プライバシーと安全配慮
不要な個人情報、過度な私生活の切り取りは扱いません。 - 利害関係の開示
記事内容に影響しうる提供・招待・金銭的関係がある場合は明示します。 - AIの扱い
下書き支援などのツールは用いても、最終稿は人の手で検証・推敲します。AIの出力を無編集で掲載しません。
分析で使うフレーム（公開版）
- 5 Whys：事象の背後にある一次原因へ到達するまで掘る
- ステークホルダーマップ：関係者と利害を可視化
- インセンティブ表：誰が、何で、どう得をするのか
- タイムライン再構成：情報の初出・訂正・反応の時系列を並べる
- OSINTの基本：公式発表・公的資料・一次ソースの照合（過度な個別特定は行いません）
取り上げるテーマ
- 芸能・メディア産業の意思決定と広告・編成の関係
- SNSと世論形成、炎上のメカニズム
- インフルエンサーとOEMビジネスの現実
- 報道の限界と情報公開のルール
- エンタメを通した社会構造の読み方
よくある質問（FAQ）
Q. なぜエンジニアがエンタメ分析を？
A. システム思考で構造を読む訓練が、本業で日常的です。エンタメの世界にも明確なルールや利害が存在し、技術屋の癖が相性よく働きます。
Q. 内部情報のリークは？
A. 守秘に反する情報は扱いません。現場感のある話を一般化・抽象化して、構造理解に資する形で提示します。
Q. 推測と事実の線引きは？
A. 用語・表現で明確に区別します（例：「～と見られる」「～の可能性」など）。確定には根拠を添付。
プライベート
原稿の合間は猫に呼ばれます。体の調子を整えるための筋トレは週数回。理屈で割り切れないものに触れる時間が、かえって記事の輪郭をシャープにしてくれます。
連絡・訂正リクエスト・削除依頼について
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- 望ましい対応（訂正／追記／削除 など）
- 可能なら一次資料や根拠
- 対応：受領後できるだけ速やかに事実確認を行い、必要な修正を実施します。結果は同記事内の編集履歴または追記で明示します。
利用上の注意と開示
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