「京都大学がビッグデータの新統計法則を発見、「べき則」の普遍性を解明」というニュースを読んで

（追記：論文をちゃんと読んでみたら感覚的な証明しかなかった。「追記２」に詳しく書いた。ここだけでも読んでほしい。）
（さらに追記：長くなったので冒頭に要約をつけた。）

要約
　この記事ではニュース記事「京都大学がビッグデータの新統計法則を発見、「べき則」の普遍性を解明 | 大学ジャーナルオンライン」についての解説を行った。このニュース記事は Journal of the Physical Society of Japanに掲載されたMasaru Shintani, Ken Umeno両氏（梅野健氏は京都大学の教授）による論文「Super Generalized Central Limit Theorem —Limit Distributions for Sums of Non-identical Random Variables with Power Laws—」の内容を紹介する記事だ。僕は記事タイトルの「新統計法則」という言葉に興味を惹かれ、ニュースの元ネタであるMasaru Shintani, Ken Umenoによる論文を読んだ。この論文は大きく2つの部分からなり、1つは数学的に定理を証明するパート、もう1つは得られた結果を数値シミュレーションするパートだ。僕は後者については知識がないので前者に対する評価のみを行った。
　結論としては、「この論文の主定理に当たる命題は証明されておらず、ほぼ無関係かつ自明な命題の証明のみを行っている。当然数学的に新規性のあるアイデアはない」というものになる。

本文
　さっきはてなのトップを見たら次の記事が目についた。
京都大学がビッグデータの新統計法則を発見、「べき則」の普遍性を解明 | 大学ジャーナルオンライン

　「新統計法則」とは魅力的な響きだ。一方で「「べき則」の普遍性を解明」という言葉には少し首をかしげたくなる。「べき則」はここでは安定分布の意味で用いられていると思うが、安定分布が普遍的な対象だというのは確率論を知っている人からしたら当たり前のことだからだ。どういう意味で普遍的かと言うと、独立同分布の確率変数の和を適切なスケールで極限をとったときの収束先は必ず安定になるという意味でだ。
　ただ今回の記事には、

異なるべき分布を個々に持つ独立な確率変数の和という統計モデルを定式化した。その上で、データの数Nを無限にする極限において、レビの安定分布に収束するという極限定理を導出した。

とあり、独立同分布の和とは限らない場合に証明していることが分かる。これを読んで第一に尋ねるべきは「どのような仮定の下で？」ということだ。
　まず仮定なしには成り立たないことは明らかだ。例えば足していく確率変数の分布の裾の減衰がどんどん遅くなっていくとすると適切なスケールをとれず、そのため非自明な極限に収束させることが不可能になる。（追記：ちゃんと計算したら収束する例が普通に作れたため、これは嘘です。すみません。ただし「裾の減衰のオーダーが漸近的に x^{-1} のオーダーに近づく」場合にはやはり収束しません。些か自明な反例ではありますが。）つまり裾の減衰をコントロールする何らかの条件は必要だろう。例えば非独立同分布な確率変数の和に関する極限定理でおそらく最も知名度の高いリンデベルグの中心極限定理に現れるリンデベルグ条件は裾の減衰に非常に強い制限を課している。

　前置きはこれくらいにして当該の論文では何を証明したのかを見ることにする。論文はオープンアクセスではないようだがプレプリントはarXivで読める。
[1702.02826] Super Generalized Central Limit Theorem: Limit distributions for sums of non-identical random variables with power-laws

　先に断っておくと僕はこの論文をちゃんとは読んでいない。理由は大きくは面倒臭いというものだが、もっとちゃんと言うと書き方が数学のものとは違うため読みにくいという理由だ。だから誤読の可能性は十分にあることを理解しておいてほしい。僕はarXivの方ではなくジャーナルに掲載されている方を読んだが、誰でもアクセスできるわけでは無いことを考慮してarXiv版の方に準拠して話を進める。

　この論文のMain Theoremにあたる命題の前提条件は2ページ左下のあたりの(Condition1)、(Condition2)だ。(Condition1)は C^+, C^- という2つの確率変数がそれぞれ正値、負値をとり期待値有限という条件だ。 C^+, C^- が何かはこの先で分かる。
　(Condition2)が大事で、和をとる確率変数 X_i の確率密度 f_i の裾の減衰を規定していて、大きくは正側、負側それぞれの減衰が x^{-(α+1)} のスピードであるという条件だ。ここで注意しなくてはならないのは α は α_i ではなく単に α だということだ（そしてもちろんこのαが収束先の安定分布の安定パラメータとなる）。つまり添え字i に応じて減衰のスピードが異なるわけでは無い。その意味でニュースの文面の「異なるべき分布を個々に持つ独立な確率変数の和」というのは多少misleadingな感じがする。ただし異なるべき分布というのは本当だ。分布に制限がついているのは裾の振舞いだけで、小さな値についてはそれぞれ異なっても良い。また裾の減衰の速度は決まっているが、 f_i(x) ~ c_{+i} x^{-(α+1)} (x → ∞)とあるように c_{+i} はそれぞれ異なってよいし、実は c_{+i} というのは先ほど書いた C^+ の分布に従うようにとられている。つまり裾の減衰の定数倍部分がランダマイズされている（ここで C^+ も i に依存していないことを注意しておく。つまりランダマイズの仕方は i によって変わらない。また C^+ の期待値が有限という条件から C^+ の分布の減衰がある程度規定されることも注意しておく）。

　少しややこしくなってきたがまとめると、ニュースの文面にある「異なるべき分布を個々に持つ独立な確率変数の和」というのは少し誤解を招く言い方で、正確には「『裾の減衰のオーダーは確率変数ごとに共通だが、裾の振舞いは定数倍程度異なり、更にその定数は独立同分布な確率変数により生成される』独立な確率変数の和」というものだ。

　こう書いてあれば、「確かに成り立ってもおかしくないな」という感じの主張になる。「新統計法則」というよりは古典的な結果を一定の仮定の下で拡張したという感じがする。ただ全く自明な結果ではないように見える。それぞれの確率変数の漸近挙動を仮定しているとはいえ、どのくらい大きく x をとれば f_i(x) ~ c_{+i} x^{-(α+1)} という近似ができるかを仮定していない。つまり添え字に関して一様な近似を仮定しているわけでは無い（もしかしたらしているのかもしれないが）。また C^+ のランダマイズがどれくらい効いてくるのかもよく分からない（大数の強法則のおかげで漸近的には定数と見なせそうな気もする）。本当はそこらへんも検討してこの定理がどのくらい非自明かの説明もできるといいのだけれど他の事で忙しいのでこの辺で終わる。

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追記１

ニュースの文面と論文タイトルにある「超一般化中心極限定理」というのは少しどうなんだろうという気がする。僕は知らなかったのだが独立確率変数の和のスケール極限が正規分布以外の安定分布に収束するのを「一般化中心極限定理」と呼ぶことがあるらしい。今回の論文の結果はそれの同分布性を弱めたから「超一般化～」と言っているようだが、この結果は特別な場合に対する一般化で、新たな一般化の方向を決定づけるものでは無いと思う。つまり一般化中心極限定理の変種というのが正しいのではないだろうか。

あと「一般化中心極限定理」は非常に古典的な結果で、確率論入門書の古典的名著であるフェラーの『確率論とその応用』にも載っている。最近の本だと、

ランダムウォーク はじめの一歩: 自然現象の解析を見すえて

にもこの辺のことが詳しく書いてある。この本は少し前に見つけてちょこちょこ読んでいるが、聞いたことの無い話題が色々書いてあって面白い。おすすめ。

追記２
　昨日この記事を書いた後、上で書いた「近似の一様性」無しで証明出来るはずがないと思い、ちょっと注意深く論文を見直してみた。すると

Outline of the proof—Although the following is not mathematically rigorous, we give the following intuitive proof.

とあった。最初に感覚的な説明をして後から厳密な証明をするのかと思い、読み進めたが厳密な証明は無い。最後に数値的な確認はあるようだが。しかしこれだけで「証明がない」と決めつけるのは少し早計だろう。Outlineのアイデアが素晴らしく、あとは細かな部分を埋めるだけならば問題はない。この論文ではどうか。残念だがOutlineに書いてあることはかなり雑で、控えめに見ても証明にはなっていない。アイデアも陳腐そのもの。このアイデアが適用できるように仮定を置き、その仮定を満たす分布のクラスが十分に広い、もしくは重要な例を含むことがいえて初めて研究と呼べるものになるだろう。こんなのは「intuitive」でもなんでもなくて、適当にやっているだけ。何故これでできている風の雰囲気を出しているかが分からないくらい的外れだ。

　どこがおかしいかを説明していく。はてなブログ上でTeXを使うことはできるがものすごく面倒なので、他で作成したpdfのスクショを貼るという原始的な方法をとる。以下のまとめは論文の議論をもとに僕が私的にまとめなおしたもので誤りを含む可能性があることを注意しておく。

２枚目が多少小さくなってしまったが読めるからよいとしよう。おかしなことをしているのは上の"intuitive proof"の４，５のステップだ。ここさえ認めれば一応証明は通っている。
　まずステップ４を見る。S_Nが収束するかを知りたいのに何故か「S_Nが収束したらS_N'も同じ極限に収束するからS_N'の極限を考える」という方針をとっている。つまりこの時点でS_Nの収束を示すことは放棄している。また普通に考えれば分かることだが、コピーしたものの和を有限個とることで元のものより収束を示すのが簡単になる訳がない。また「S_N'も同じ極限に収束する」というのもかなり怪しく、少なくともMよりもよっぽど早くNを無限にもっていかなくてはならないだろう。
　しかしステップ５では驚くべきことにM→∞、N→∞の順に極限を考えるという。先にM→∞にするというのは、各X_iが元から無限個のiid確率変数の和、つまり現在の状況下だと安定パラメータαの安定分布だと仮定することとほぼ同義だ。つまりこの証明は本質的に必ずしも同分布でないα安定過程の独立和に関する極限を計算しているだけで、これを計算するのに何も難しい点はない。結局ほぼ自明かつ本筋と無関係なことを示しているに過ぎない。以上が証明に関する指摘になる。

　しかしこれほど適当な議論をしているとは思わなかった。証明の数学的価値は明確に０といっていいだろう。議論の方針からいって確率論に対する基本的な理解が足りていないことが分かる。この論文に意味があるとすれば数値計算の部分になるのだろうが、僕はその方面の見識を全く持っていないのでコメントは控える。ただ１つ注意をしておくと、上の命題の仮定を満たしつつ収束しない確率変数列は容易に作ることができるので、シミュレーションで現象が確認できたとしても、それはシミュレートする確率変数に暗黙に良い条件を持ち込んでいるからで、上の命題がそのままで正しいことの証拠にはならない。

八丁味噌がうまい

　ここ一カ月ほどよく味噌汁を作っている。以前は「一品＋ごはん」という形の献立が多く、また一品を作るのに結構手間をかけていたのだが、その時間が惜しくなってきた。それで時間削減かつ十分量の野菜の摂取を目指して色々するうち、冷凍ご飯＋汁物＋主菜＋副菜という形が早く作れるということに気づいた。これはかなりポピュラーな献立の立て方だと思うが、これまで何故か手間をかけて一品料理を作ることばかりしてきたので気づかなかった。
　汁物は大抵味噌汁を作る。出汁をとるのは事前の準備が必要で面倒だと思っていたが、水にいきなり昆布やらかつお節やら干し椎茸やらを入れて加熱しても普通に美味しい出汁が取れるのでそういう風にやっている。時間があるときは丁寧にやるけれども。具はなめこが好みで１回の食事で１パック分全部入れて大量のなめこが入ったものを作っている。これまで味噌は合わせ味噌を使ってきたが、なめこ汁を作ると少し物足りないと思っていた。なめこ汁といえば赤味噌だよなと思いつつも何となく汎用性が高い気がして合わせ味噌を買い続けていた。
　僕の実家は中部地方にあるのだが、先日帰省した。今回帰省するときに赤味噌を買おうと心に決めていた。京都でもスーパーに行けば赤味噌はあるけれども何となく地元で買った方が良いというイメージがあった。それで八丁味噌を買って帰ってきて、昨日なめこ汁を作ったのだがこれが美味かった。今日味噌汁を作るときには合わせと八丁味噌を混ぜて味噌汁を作った。で、食べると美味い。自分が想像していたよりも僕は赤味噌が好きだったらしい。

KINTO UNITEA カップのこと

　先ほどはてなのトップを見ていると以下の記事が目に入った。
katsumakazuyo.hatenablog.com
　コーヒーを日常的に飲むので関心を惹かれ、記事を開いた。内容は特段どうということはなかったが、最後の方のKINTOのカップを気に入って使っているという記述を読み、僕は大いに共感しテンションが上がった。僕もこのグラスを愛用しているからだ。ここ２年ほぼ毎日このカップでコーヒーを飲んでいる。このカップを好んで用いる理由はその容量の大きさにある。僕はコーヒーをある程度たくさん飲みたい。それも美味しいものを。美味しいコーヒーを飲むには直前に淹れることが必要になるが、何度も淹れるのは面倒くさい。それで一回に淹れる量を増やすことになる。で、それを収めるカップが必要になりこのカップを使い始めた。
　このカップにはサイズが３種あり、僕は中間のサイズを用いている。４５０ml入る。４５０mlというとほぼペットボトル１本分にあたる。ペットボトル１本分の液体を収めるカップというと海外の土産物のマグカップのようなやたらにでかいものを想像するかもしれないが、見た目の印象はそれほどでもない。今も目の前にカップを置いているがどう見てもそれほどの量が収まるようには見えない。不思議な感じがする。
　アマゾンのレビューを見ると低評価のものの中に「すぐ割れる」という内容のものがいくつもある。僕がこのカップを買うか迷っているとき、これらのレビューを読みかなり不安になったのだが、少なくとも僕の使っているものはそう簡単には割れそうにない。洗っている最中に蛇口にガツンとぶつけたことは２，３回はあるし、高さ２０㎝ぐらいからシンクに落としてしまったこともあるし、高さ４０㎝ほどから落として金属製の椅子の足にぶつけてしまったこともあるが、割れ・欠けは全くない。むしろ普通のグラスよりよっぽど強いと感じている。

キントー カップ ユニティ ガラス S 8290

半可通

　最近はてなブックマークをよく見るようになった。以前ははてなのサービスはこのブログを書くことと、はてなブログのトップにあがっているホットエントリをたまに読むという程度しか利用していなかったが、いつからかブックマークも見るようになった。
　ブックマークコメントをしている人の中には個性の強い人達がいる。その中でも僕が気になったのはxevra氏だ。第一印象は過激なコメントをする人というもので、その攻撃性からあまり良い印象は持たなかったのだが、何度も目にするうちにそのお約束的な文言と勢いにハマり面白く思うようになった。それで最近では当人のブックマークコメント一覧を眺めたりもしていた。そして今日不意にブログをやっているかが気になり、確認するとそれはあった。
　ブログの記事をいくつか読んでいると、ある記事にコメントがついていた。そのコメントの内容は大体「当該の記事の内容のうち根拠が怪しい部分があるのでそれを指摘する文章を書いた」というものだった。その文章を読んでみると、批判点は細かい部分ではあるが確かに根拠が怪しい点を指摘しておりちゃんと批判にはなっている。一応有益な文章だとは思う。ただやはり批判点は細かいもので、何かケチをつけてやろうというモチベーションがあり、批判できそうなところを片端から集めて作られた記事だという印象がないではない。そういう意味で陰気な印象を受けた。
　僕はこれまでに何度か上記の批判記事のような文章を書いたことがある。このブログにではないが。それらは先の記事と同じようにある人の著作やブログから不適切に思える文章を引っ張ってきて、それが不適切な理由を説明するというようなスタイルで書いた。批判の対象とした記事はどれも数学に関するものだ。それらはどれも半端な知識に基づいており、的外れな部分に重点を置いたり、雰囲気ばかりで何を言っているのか分からなかったりと不適切なものであるにも関わらず、専門知識の無い人たちから一定の支持を受けていた。わざわざ批判をした理由は大きくは２つで、１つはもっと正統で素晴らしい記述があるからそっちに目を向けてほしいという義憤、もう１つは支持を受けていることへの嫉妬だ。一応内容は有益なものだと思う。しかし今回の件を通じて、客観的に見るとそのような文章は醜いものだと気づいた。無論、xevra氏に対して批判記事を書いた人が醜い、嫉妬に基づいて書いていると言っているのではなく、その記事を通じて自省した結果過去の自分の文文章に対してそういう認識をもつに至ったということだ。
　とはいえ不適切な記述に対して批判をすることは些細なものでも必要だ。大事なのはその時に相手を恥じ入らせてやろうという姿勢ではなく、その論点を発展させられるよう対話的な姿勢をとることだろうか。ここら辺はよく分からない。いややはり半可通に対してはよっぽど害がない限りは無視で、かなり有害なものはなりふり構わず批判するのがいい気がする。

岩波ブックオーダーを利用した

　岩波ブックオーダーという岩波書店のサービスがある。どういうサービスかというと岩波書店のWebページで欲しい書籍を注文し、代金を払い、書籍を送ってもらうというものだ。普段書籍の購入はアマゾンや大学生協で行うためこのサービスを使ったことが無かったのだが、少し前に初めてこのサービスを利用した。
　オンデマンド印刷の書籍を購入したため発注から届くまでには時間がかかり、ちょうど３週間かかった。時間がかかるのは書籍の紹介ページにも「お届けまで2～4週間程かかります」と明記されているので全く不満はないのだが、その間の連絡が全くないのには驚いた。注文すると直ちに自動送信のメールが送られてくるが、注文内容と代金の明細が書かれているだけだ。アマゾンでいう注文確認のメールで、その後１~２日ぐらいしたら、配送予定日などの情報が送られてくるかと思ったが、そのようなことは無かった。その後発送の連絡もなく、昨日突然届いた。届いたからいいはいいのだがもう少し状況を共有してもいいんじゃないかという気がする。２～４週間という割と幅の広い期間を提示しておいて何も連絡なしだと、いつ届くのかを長い期間気にしていなくてはならず、あまり気分のいいものではない。
　何故アマゾンではなく岩波ブックオーダーを利用したのかを書いておく。僕が今回購入した書籍はオンデマンド印刷で復刊されたものだが、アマゾンでも取り扱いがある。利用し慣れているという点でアマゾンで注文した方が楽ではあったのだが、アマゾンでオンデマンド印刷の書籍を注文すると印刷の粗いものが送られてくるという評判が僕の周りではある。僕はこれまで３，４冊アマゾンでオンデマンド印刷の書籍を買ったことがあるが、ものすごく粗いと感じたことはない。僕が購入したのはすべて数学書で、確かに一般的な数学書と比べると印刷の質は多少粗い。その粗さがオンデマンド印刷に由来するのか、アマゾンで注文したことに由来するのか、それは分からない。そういう訳で僕は周りから聞くアマゾンでオンデマンド印刷の書籍を注文することの難点をあまり認めてはいないのだが、印刷の粗いものによっては読めないほどのものもあったというような評判まで聞いたので流石に不安に感じた。その話を完全に信じるわけでは無いが、今回は岩波ブックオーダーで注文してみることにした。
　それで印刷の質がどうだったのかというと今回来た本の印刷はかなり綺麗だ。そのためもしかすると確かにアマゾンでオンデマンド印刷をすると汚いものが来るのかもしれない。僕が以前アマゾンで注文したオンデマンド印刷の書籍は目を近づけてよく見るとガタガタしていることが分かる文字が割とある。一方今回のものはそういうことはない。ただこれをもって岩波ブックオーダーに軍配を上げるのにはためらいがある。何故かというと以前アマゾンで注文したのが数年前のことだからだ。つまり単純に技術の向上、若しくは設備の更新により印刷が綺麗になった可能性もありうる。結局のところはよく分からないというところに落ち着く。
　断言をためらう理由は他にもあって、それは過去にアマゾンで注文したものも今回岩波で注文したものも同じ印刷所で刷られているという点だ。奥付にはいずれも「印刷／製本・法令印刷」と書かれている。このためアマゾンで注文したせいで粗くなるというのは無いような気がする。
　近いうちにアマゾンでオンデマンド印刷の書籍を購入する機会があれば比較できるのだが、今のところその予定は無い。

局所的に生きている

　最近人との関わりが少ない。１人でいるのは好きなので不満はない。あまりに長く人と関わらない期間が続くと無性に人に会いたくなることもあるのだが、少し前に週１で友人とゆるい感じの勉強会を始めてからは特にそういうこともなく、精神的に安定している。ただこう１人でいることが多いと、自分がどういう人間かについての認識が薄まるようだ。
　今日人と会議のような形で話す機会があったのだが、気に障ることがあったときにかっとなって相手にとって不快であろう言葉を吐いてしまった。今思い返しても相手に多少の非はあると思うが、避けるべき振舞いだった。相手への謝罪の念と自己嫌悪を感じる一方、そういえば僕はこういう振舞いをする人間だったなというある種納得するような感覚もある。そう僕は腹が立つと突発的に攻撃的なことを言ってしまったり、テンションが上がると思慮の浅いことを言ってしまったりするのだった。忘れていた。
　こういう振舞いは意識によってかなりの程度制御できることは経験的に知っている。しかしそれには知識として自分の性向を理解するだけでは足りず、自分の発言しようとする内容に咄嗟にストップをかけるための瞬発力が要る。そしてこの瞬発力は日頃から意識していないとすぐに衰えてしまう。
　僕の現状の生活ではこの瞬発力を維持するのは難しい。僕個人の自己嫌悪で済むのであればいいが、他人にも迷惑をかけるものであるからこの際どうにかしてしまいたい。で、対策法を考えたところ１つ思いついた。それは何か標語みたいに覚えやすい形に成型した自戒の言葉を常日頃から唱えて忘れないようにするというものだ。安易であるとは思うが悪くない気がする。肝心の標語をどうするかだが、今この眠い頭で深く考える気もないのでさっき思いついたのを記しておく。それは「攻撃性に気をつけろ」というものだ。これは「自分の攻撃性に気をつけろ」という意味合いなのだが「自分の」がつくと据わりが悪いので省いた。こんな抽象的な言葉では自分の攻撃性を実感をもって思い出すのは難しいような気もするが、しばらくの間はこの言葉と共に今日の自分の振舞いを苦々しく思い出すから効果はあるだろう。理想としてはしばらくどころでなく今後二度と過ちを繰り返さないことだが、時間が経てば経験は薄れてしまうから多分無理だ。結局僕は繰り返すと思うのだが、この標語がせめてその頻度を低くすることにつながってほしい。

盛りすぎだろう

　今日は夕食を外で食べることにしていた。他の人と一緒に食べる予定があったわけではなく、店を決めていたわけでもないが、自分で作らないことだけ決めていた。１９時頃から腹は減っていたが、踏ん切りがつかずズルズルと先延ばしにしているうちに２１時前になっていた。この時間になると開いている店が少なくなってくるが、ともかく外に出た。外はかなり寒い。あまりにも寒いのでさっさと済ませたいところだが、僕の家の近辺にはあまり良い飲食店がない。遠くまで行く決心はつかないものの止まっていても寒いので適当に歩いていた。すると次第に身体が温まってきて、それに伴い少し気分も揚がってきたので、散歩がてら少し遠くまで足を伸ばしてみることにした。とりあえず繁華街の方へ行ってみたが金曜の夜なので人が多く、面倒くさそうなので引き返した。普段あまり通らない道を歩きながら自宅の方へと戻ったが、その道中でも入りたい店は無い。結局３０分ほど歩き回り自宅の付近まで戻った。この時すでに２１時半近くになっていて、もう店を選んでもいられないので近所のとあるカレーチェーン店に入った。
　このカレー屋に来たのは２回目で１回目は恐らく３年前になる。再訪していない理由は一重にそれほど美味しくなかったからだが、こうも時間が経つとどの程度美味しくなかったかはもうわからない。確実なのは不味くはなかったということぐらいだ。メニューを見て、スタンダードっぽい雰囲気の漂うビーフカレーを注文する。カレーが来るまでの間にメニューを見ていると、この店のカレーがいかにこだわって作られているかを記したページがある。この店の来歴や使っている多数のスパイスの一覧、そして健康への配慮など。読んでいると期待が高まってくる記述だった。過去の否定的な記憶にも関わらず、これからどんな豊かな味わいのカレーが来るのかと待ち遠しくなるほどだった。
　カレーが来た。早速１口目を口に運ぶ。舌に意識を向けて芳醇な味わいを探す、がすぐに探し終わる。そんなものは無い。あるのは非常に没個性的な味だけだ。しかし没個性的であるという点に関しては頭抜けていた。「カレー以前」というとしっくりくる。いやそんなにしっくりは来ないが多少は表現できているかもしれない。確かにスパイスの香りは感じるし、ベースに野菜や肉のうま味があるのはわかる。ただあまりにも特徴が無く、あと一歩何らかの方向に踏み出すことで様々なカレーとして成り立つような万能性は感じるものの、これ自体ではまだカレーとは言えないような味がした。例えて言うならだし汁に塩を入れて飲んでいる感じに近い。
　こうなるとあのメニューはどうなんだという気になってくる。大口を叩いているんじゃないかと言いたくなってくる。味覚に個人差はあれど誇大であることは恐らく揺るがないだろう。自店の料理をメニューで美味そうに語るのは悪いことではないが限度がある。食べる方だってそこら辺のチェーン店にそれほど期待しているわけでは無い。そこそこ美味ければ十分だ。なのに予想を超えた美味さがあるみたいなことを書かれるとやっぱり期待してしまう。先入観で補正がかかって結果的に満足度が上がるのであればまだ良いが、出てくるのがあのストイックなカレーではギャップに気づかざるを得ない。