ミームとは｜意味・由来とネットミームの使い方（IT・SNSでの例）

ミームは「知らない人が見て真似する → 広める側に回る → やがて飽きる」という流れで広がります。この記事では、この流れをそのまま式にして計算もしています。

flowchart TD
    S[まだ知らない人] -->|見て真似する| I[広めている人]
    I -->|飽きる| R[飽きた人]
    I -.->|次の人に見せる| S

この記事で実際に動かしたもの：Python で書いた広がり方の計算（3本）、Python に入っている「The Zen of Python」などの出力、HTTP の 418 の表示です。

よく調べられることの答えを先にまとめます。

確認環境：言葉の意味・語源・発音は、コトバンクに載っているデジタル大辞泉と日本大百科全書（ニッポニカ）、Merriam-Webster、Oxford Learner's Dictionaries、Britannica の「meme」の項で確かめました。書名と章の名前は紀伊國屋書店の『利己的な遺伝子 40周年記念版』の書誌と目次で確かめています（本の中身そのものは引用していません）。IT のミームの出どころは RFC 2324・RFC 1149・RFC 3092・RFC 2045、IANA の HTTP ステータスコードの登録簿、PEP 20、FreeBSD の公式 FAQ で確かめました。計算と出力は Ubuntu 24.04.5 LTS の Python 3.13.18（標準ライブラリだけ）で実行したものです。広がり方の計算に使った人数や速さは、説明のために置いた架空の値で、実際の SNS を測ったものではありません。SNS への接続や投稿はしていません。図は mermaid 11.16.0 で描画を確かめています（確認日 2026年11月11日）。

ミームとは（意味と読み方）

この節では、ミームという言葉の意味と読み方、場面ごとの意味の違いが分かります。

ミームは、真似（模倣）によって人から人へ伝わり、増えていく文化の情報です。 デジタル大辞泉は「模倣によって人から人へと伝達し、増殖していく文化情報。文化の遺伝子。」と説明しています。英語のつづりは meme、読み方は「ミーム」です。

いまの日本語では、次の3つの場面で少しずつ違う意味で使われます。

「ミームとは何か」と聞かれたときは、「真似されて広がるもの」と答えると、3つの意味のどれにも当てはまります。面白い画像そのものがミームなのではなく、ほかの人が真似して使い回す状態になったものがミームです。

ミームの由来（ドーキンスの1976年の著書と gene・mimeme）

この節では、ミームという言葉を誰がいつ作ったのかと、語源の説明が辞書によってどう書かれているかが分かります。

ミームは、英国の生物学者リチャード・ドーキンスが、1976年の著書『利己的な遺伝子』（The Selfish Gene）で作った言葉です。 日本大百科全書は、ドーキンスが遺伝子の対になる概念として名付け、同書で提唱したと説明しています（原著の初版が1976年、日本語訳は1991年に紀伊國屋書店から出ています）。現在手に入る日本語版の『利己的な遺伝子 40周年記念版』（2018年2月・紀伊國屋書店）の目次には、「第11章　ミーム――新たな自己複製子」という章があります。

語源は、ギリシャ語に由来する mimeme（真似されたもの、の意味）という形を、gene（遺伝子）と響きがそろうように短くしたものです。辞書ごとの書き方を並べると、次のとおりです。

Merriam-Webster の解説によると、ドーキンスは最初に mimeme という形を考えたものの、gene に似た1音節の言葉にしたいと考えて meme にした、とされています。-eme は phoneme（音素）などに付く語尾です。「gene と mimeme の組み合わせ」と書く辞書と「mimeme を縮めた」と書く辞書がありますが、どちらも「真似」を表す語をもとに、gene と対になる形にしたという点は同じです。

遺伝子が体から体へ写されていくのに対して、ミームは人から人へ真似で写されていく、という対比がもとの考え方です。Britannica は、ミームを「模倣によって広まる文化の情報の単位」とし、遺伝子と同じように写され、変化し、選ばれていくものとして考えられた、と説明しています。あわせて、この考え方は理論上のもので議論がある、とも書いています。

もとの意味のミームとネットミームの違い

この節では、学問の言葉としてのミームと、SNS でいうネットミーム（インターネットミーム）がどう違うのかが分かります。

ネットミームは、インターネットの上で真似・改変されて広まるミームです。 英語の辞書は、いまは両方の意味を載せています。Merriam-Webster は1番目に「面白い、または興味を引くもの（説明の付いた画像や動画など）や、その種類で、ネットで、とくに SNS で広く広まるもの」、2番目に「文化の中で人から人へ広まる考え・ふるまい・様式・言葉の使い方」を挙げています。Oxford Learner's Dictionaries も、ネットの意味を「ネットの利用者から利用者へとても速く伝わる画像・動画・文章など」と説明し、少し変えて面白くしたものも含むとしています。

いちばん大きな違いは「変わり方」です。Britannica は、ネットミームは人がわざと変えることが多く、偶然の変化を考えたもとの考え方とは違うため、別の形のものとして扱う見方がある、と説明しています。ふだんの会話で「ミーム」と言えば、ほぼネットミームのことです。

英語の meme の発音と使い方

この節では、英語の meme の読み方と、英語での言い方が分かります。

meme の発音は /miːm/ で、「ミーム」と1音節で読みます。 Oxford Learner's Dictionaries の発音記号は /miːm/、Merriam-Webster の表記は ˈmēm です。つづりから「メメ」「ミーメ」と読みたくなりますが、team（チーム）や theme の後ろの部分と同じ「イーム」の音です。gene（ジーン）と響きをそろえた形になっています。

日本語には定まった訳語がなく、カタカナの「ミーム」をそのまま使います。デジタル大辞泉は「文化の遺伝子」と言い換えています。

ミームの使い方と例文

この節では、日本語の会話や文章で「ミーム」をどう使うかが、例文で分かります。

「ミーム」は名詞として使い、「ミームになる」「ミーム化する」の形でよく使います。 例文はすべてこの記事で作ったものです。

「ミームる」のような動詞の形は、この記事で確かめた辞書には載っていません。文章では「ミームになる」「ミームとして広まる」と書くと、読み手を選びません。

ミームとバズ・流行語・テンプレ・コピペの違い

この節では、ミームと似た言葉の違いが、1つの表で分かります。

見分ける問いは「ほかの人が、型を借りて自分の版を作っているか」です。 作っていればミーム、1つの投稿が多くの人に見られているだけならバズです。下の表は、この記事での整理です。

重なる部分もあります。バズった投稿の型をほかの人が真似し始めると、ミームになります。コピペの一部を差し替えた版が増えれば、それもミームです。テンプレは「型」そのもの、ミームは「型が人の間を回っている状態」と考えると区別できます。

ネットミームの型（画像＋短文・言い回し・動画）

この節では、ネットミームによくある型と、型がどういう仕組みで使い回されるのかが分かります。

ネットミームは「変えない部分」と「差し替える部分」でできています。 変えない部分があるから元ネタが分かり、差し替える部分があるから誰でも自分の版を作れます。

言い回しの型は、プログラムのテンプレートと同じ形をしています。Python の string.Template で書くと、仕組みがそのまま見えます（文面は自作の例です）。

# 「型」と「差し替える部分」に分けて考える（文面は自作の例）
from string import Template
kata = Template("$a では動くのに、$b では動かない")
for a, b in [("手元", "検証環境"), ("昨日", "今日"), ("デモの前", "デモの最中")]:
    print(kata.substitute(a=a, b=b))

手元 では動くのに、検証環境 では動かない
昨日 では動くのに、今日 では動かない
デモの前 では動くのに、デモの最中 では動かない

「〜では動くのに、〜では動かない」が変えない部分、2つの語が差し替える部分です。型が短く、差し替える所がはっきりしているほど、真似する手間が小さくなります。

ネットミームに関連して、次の言葉も使われます。いずれもネットでの俗な言い方で、この記事で確かめた辞書の「ミーム」の項には出てきません。

つづりの似た MIME（マイム）は別の言葉です。MIME は Multipurpose Internet Mail Extensions の略で、メールで文字以外のデータも扱えるようにする仕様（RFC 2045 など）を指します。また、話題になったミームを題材にした暗号資産を指す「ミームコイン」という言葉もありますが、この記事では扱いません。

エンジニアの間で知られたミーム（出どころを確かめられたもの）

この節では、開発者の間で通じる定番のネタのうち、出どころを公式の文書で確かめられたもの6つと、その元の文が分かります。

IT のミームには、仕様書や公式の文書そのものが元ネタになっているものがあります。 出どころがはっきりしているので、知らない人に聞かれたときに元の文書を示せます。出どころを確かめられなかった言い回しは載せていません。

418 I'm a teapot と4月1日の RFC

RFC は、インターネットの技術の決まりを公開する文書です。4月1日には冗談の RFC が出ることがあり、RFC 2324「Hyper Text Coffee Pot Control Protocol (HTCPCP/1.0)」もその1つです。この文書には「ティーポットでコーヒーをいれようとしたら、エラーコード 418 I'm a teapot を返す」という趣旨の一文があります。冗談から生まれた番号ですが、IANA の HTTP ステータスコードの登録簿では、418 は「(Unused)」（使わない番号として取ってある）と登録されています（参照先は RFC 9110 の 15.5.19。登録簿の最終更新は 2025-09-15）。

Python の標準ライブラリにも、この番号が入っています。

python3 -c "from http import HTTPStatus as S; s=S(418); print(s.value, s.phrase, '/', s.description)"

418 I'm a Teapot / Server refuses to brew coffee because it is a teapot.

RFC 1149「Standard for the Transmission of IP Datagrams on Avian Carriers」は1990年4月1日の文書で、鳥に運ばせる通信は「遅延が大きく、処理量が小さく、高度が低い」と、仕様書の言葉づかいのまま書かれています。HTTP のステータスコード全体は、関連記事「HTTPステータスコード 一覧｜全コードの原因と対処・curl実例つき」で扱っています。

foo と bar

コードの例に出てくる foo・bar・foobar は、意味を持たない仮の名前（メタ構文変数）です。RFC 3092「Etymology of "Foo"」は、これらの語を説明なしで使っている RFC がおよそ212本（当時出ていた RFC の約7%）あると数えたうえで、語の由来をまとめています。この文書自体も4月1日付けです。本番のコードで使う名前の付け方は、関連記事「変数名・関数名の付け方｜命名規則と言語別のルール」で扱っています。

import this と not a chance

Python には、処理系の中に遊びの仕掛けが入っています。PEP 20「The Zen of Python」（作者 Tim Peters）は、Python の設計の指針を短い文にまとめた文書で、PEP の中に「Easter Egg」として import this が書かれています。実行すると次のように表示されます（全部で21行のうち、先頭の8行）。

python3 -c "import this" | head -8

The Zen of Python, by Tim Peters

Beautiful is better than ugly.
Explicit is better than implicit.
Simple is better than complex.
Complex is better than complicated.
Flat is better than nested.
Sparse is better than dense.

「Explicit is better than implicit.（暗黙より明示）」などの文は、設計の話し合いでそのまま引かれます。もう1つ、Python はブロックを字下げで表す言語ですが、波かっこを使う文法を求めると、次のエラーが返ります。

python3 -c "from __future__ import braces"

SyntaxError: not a chance

「その見込みはない」という返事がエラーの文言になっています。どちらも Python 3.13.18 で実行した出力です。

自転車置き場の色（bikeshed）

FreeBSD の公式 FAQ には「Why should I care what color the bikeshed is?（自転車置き場の色を、なぜ気にしなければならないのか）」という項目があります。答えは「ごく短く言えば、気にしなくてよい」で始まり、sleep(1) が1秒未満の値を受け付けるべきかという長い議論のあとに、開発者の Poul-Henning Kamp が「A bike shed (any color will do) on greener grass…」という題の長いメッセージを投稿した、と由来が書かれています。そこから、中身の大きな話よりも、誰でも意見を言いやすい小さな点に議論が集まることを bikeshed、bikeshedding と呼ぶようになりました。

レビューで使う LGTM などの略語は、関連記事「LGTMとは｜意味・使い方とレビュー略語一覧・Approveとの違い」で扱っています。

ミームの広がり方を小さなモデルで計算する

この節では、ミームが「広がる」か「消える」かを分ける条件が、Python の計算結果で分かります。

1人が飽きるまでに平均で何人に伝えるか。この数が1を超えると広がり、1以下だと消えます。 人から人へうつっていくものの広がりを表す SIR 型の式を借りて、確かめます。人を3つの組に分けます。

• S：まだそのミームを知らない人
• I：いま広めている人（投稿したり、人に見せたりしている）
• R：もう飽きて、広めるのをやめた人

決めるのは2つの数だけです。beta は「広めている1人が1日に何人に伝えるか」、gamma は「広めている人のうち1日に飽きる割合」です。gamma が 0.5 なら、平均で2日（1÷0.5）広め続けます。beta÷gamma が「1人が飽きるまでに伝える人数」で、以下では R0 と書きます。1,000人の集まりで、最初の1人から始めます（値はすべて架空です）。

# ミームの広がり方を SIR 型の式で計算する（値はすべて架空）
import math
def sir(beta, gamma, n=1000, i0=1, dt=0.1, days=120):
    s, i, r = n - i0, float(i0), 0.0
    peak, peak_day = i, 0.0
    for k in range(int(days / dt)):
        new = beta * s * i / n * dt      # 新しく知って広め始める人
        bored = gamma * i * dt           # 飽きてやめる人
        s, i, r = s - new, i + new - bored, r + bored
        if i > peak:
            peak, peak_day = i, (k + 1) * dt
    return peak, peak_day, n - s
def final_size(r0):                      # 理論値 z = 1 - exp(-R0 z) を反復で解く
    if r0 <= 1: return 0.0
    z = 0.5
    for _ in range(200): z = 1 - math.exp(-r0 * z)
    return z
print("beta gamma  R0   ピーク人数  ピークの日  届いた人  理論値")
for beta, gamma in [(0.2,0.5),(0.4,0.5),(0.5,0.5),(0.6,0.5),(0.75,0.5),(1.0,0.5),(1.5,0.5),(1.0,1.0),(1.0,0.25)]:
    p, d, reach = sir(beta, gamma)
    r0 = beta / gamma
    print(f"{beta:4.2f} {gamma:5.2f} {r0:4.2f} {p:9.1f} {d:10.1f} {reach:9.1f} {final_size(r0)*1000:7.1f}")

beta gamma  R0   ピーク人数  ピークの日  届いた人  理論値
0.20  0.50 0.40       1.0        0.0       1.7     0.0
0.40  0.50 0.80       1.0        0.0       4.9     0.0
0.50  0.50 1.00       1.0        0.0      38.6     0.0
0.60  0.50 1.20      15.6       40.8     317.8   313.7
0.75  0.50 1.50      64.1       23.0     585.5   582.8
1.00  0.50 2.00     155.8       13.8     800.0   796.8
1.50  0.50 3.00     306.7        7.9     943.6   940.5
1.00  1.00 1.00       1.0        0.0      43.7     0.0
1.00  0.25 4.00     408.7       11.1     981.3   980.2

「届いた人」は、120日のあいだに1度でも広める側に回った人の数です。「理論値」は、人数がとても多いときに成り立つ式から求めた値で、計算結果と1〜4人の差で合っています。結果を表にまとめます。

広める人の数は山の形になる

広めている人の数を5日ごとに並べると、増えて、頂点を過ぎ、減っていく形が見えます。

beta=1.0 gamma=0.5 R0=2.0
     0日目    1.0人
     5日目   11.1人 ##
    10日目   86.4人 #################
    15日目  147.1人 #############################
    20日目   56.1人 ###########
    25日目   13.8人 ###
    30日目    3.1人 #
    35日目    0.7人
    40日目    0.1人
beta=0.4 gamma=0.5 R0=0.8
     0日目    1.0人
     5日目    0.6人
    10日目    0.4人
    15日目    0.2人
    20日目    0.1人
    25日目    0.1人
    30日目    0.0人
    35日目    0.0人
    40日目    0.0人

R0 が 2.0 のときは、10日目から15日目にかけて急に増え、20日目にはもう減っています。「急に見かけるようになり、気づくと見なくなる」というミームの感覚に近い形です。R0 が 0.8 のときは、最初から減る一方です。

ネットミームが真似しやすい型をしているのは、この計算でいえば beta を上げる方向に働きます。差し替える所が1つで済む型は、作る手間が小さいぶん、次の人に渡りやすくなります。一方、同じ型ばかり目にして飽きが早く来ると gamma が上がり、R0 は下がります。

ミームが広がるか消えるかは最初の数人でも変わる

この節では、同じ条件でも結果が毎回違うことを、確率を入れた計算で確かめます。

R0 が 2.0 でも、最初の1人から始めると、およそ半分は50人に届く前に消えました。 前の節の式は人数を小数で扱うので、条件が同じなら結果も同じです。実際は「次に起きるのは、伝わることか、飽きることか」が1回ごとに偶然で決まります。そこで、その偶然を乱数で決める計算を、条件ごとに1,000回ずつ行いました。

# 同じ条件でも「最初の数人」で消えることがある（確率つきの計算。値は架空）
import random
def run(beta, gamma, n=1000, rng=random):
    s, i, reach = n - 1, 1, 1
    while i > 0:
        a = beta * s * i / n            # 次に「伝わる」が起きる速さ
        b = gamma * i                   # 次に「飽きる」が起きる速さ
        if rng.random() < a / (a + b):
            s -= 1; i += 1; reach += 1
        else:
            i -= 1
    return reach
random.seed(358)
print(" R0  消えた回数/1000  消えた割合  理論(1/R0)  広がった回の平均到達")
for beta in [0.4, 0.5, 0.6, 0.75, 1.0, 1.5, 2.0]:
    gamma = 0.5
    res = [run(beta, gamma) for _ in range(1000)]
    small = [x for x in res if x < 50]   # 50人未満で終わった回を「消えた」と数える
    big = [x for x in res if x >= 50]
    r0 = beta / gamma
    th = min(1.0, 1 / r0)
    avg = sum(big) / len(big) if big else 0
    print(f"{r0:4.1f} {len(small):10d} {len(small)/1000:12.3f} {th:10.3f} {avg:14.1f}")

 R0  消えた回数/1000  消えた割合  理論(1/R0)  広がった回の平均到達
 0.8        992        0.992      1.000           66.8
 1.0        936        0.936      1.000          129.6
 1.2        821        0.821      0.833          297.0
 1.5        653        0.653      0.667          582.6
 2.0        515        0.515      0.500          795.3
 3.0        345        0.345      0.333          940.3
 4.0        262        0.262      0.250          980.6

消えた割合は「1÷R0」の目安とほぼ同じになりました。最初の1人が誰にも伝えないうちに飽きれば、そこで終わるためです。逆に、最初の数人を越えて広がった回は、前の節の計算とほぼ同じ人数（R0 が 2.0 で 795.3人、前の節は 800.0人）に届いています。

この結果から言えるのは、「広まらなかった」ことは「広まる力がなかった」ことを意味しないという点です。同じ型でも、出た時期や最初に見た人の反応で結果が分かれます。なお、この計算は「誰もが誰にでも同じ確率で伝える」と置いた単純なものです。実際の SNS では、つながりの形、表示の順番を決める仕組み、時間帯などが関わるため、数字をそのまま当てはめることはできません。境目がある、最初は偶然に左右される、という性質を見るための計算です。

仕事でミームを使うときの考え方（社内チャット・資料）

この節では、社内チャットや資料でミームを使うかどうかを、場面ごとに決める目安が分かります。

基準は1つ、「読む人全員に通じるか」です。 ミームは、元ネタを知っている人には短い言葉で多くを伝えられますが、知らない人には意味の分からない一文になります。面白いかどうかではなく、通じるかどうかで決めます。

使う前に、次の4点を確かめます。

• 1読む人全員が元ネタを知っているか1人でも知らない人がいそうなら、意味を一言添えるか、普通の文にする
• 2ミームを抜いても用件が伝わるか用件は普通の文で書き、ミームは添えるだけにする
• 3あとから読む人がいる文書か残る文書ほど、時期や仲間に頼る言い回しを避ける
• 4誰かを笑う内容になっていないか人を題材にしたものは使わない。題材はコードや道具、自分の失敗にとどめる

画像や動画を使うときは、元の作品の決まりを確かめます。

チームの中だけで通じる言い回しは、もとの意味でのミームでもあります。チームの言葉づかい、レビューの書き方、絵文字のリアクションの意味は、決めた人がいなくても真似で広まります。通じる範囲を広げたいときは、意味を1か所に書いておくと、あとから入った人も同じ言葉を使えます。チャットでの書き方の決まりは、関連記事「チャットの書き方｜仕事で伝わる報告・依頼テンプレートとルール」で、報告の型は関連記事「報連相のやり方と例文集｜報告・連絡・相談の違いとチャット用テンプレート」で扱っています。

判断に迷ったときは、上から順に当てはめます。

1. 1社外の人が読む → 使わない提案資料、メール、公開する文書
2. 2あとに残る文書 → 使わない仕様書、手順書、コミットメッセージ、議事録
3. 3急ぎの連絡 → 使わない障害対応、期限のある依頼
4. 4元ネタを知らない人がいそう → 意味を添える新しく加わった人、別の部署の人がいる場
5. 5全員に通じる雑談 → 使える用件とは分けて書く

ミームでよくあるつまずき（言葉・計算）

この節では、ミームという言葉の取り違えと、この記事の計算を自分で動かすときにつまずきやすい点が分かります。

言葉のつまずき

計算のつまずき

1つ目と2つ目は、実際に次の出力になりました（beta=3.0、gamma=0.5 で dt を変えた結果と、gamma を 0 にした結果）。

dt=0.1 のとき、知らない人の最小: 1.8
dt=3   のとき、知らない人の最小: -1296.2

Traceback (most recent call last):
  File "/home/user/meme/trip.py", line 12, in <module>
    print(beta / gamma)
          ~~~~~^~~~~~~
ZeroDivisionError: float division by zero

dt を 3 にすると、1回の計算で「知らない人」の数より多くの人が広める側に移ってしまい、人数が負になります。式の誤りではなく、刻みの粗さが原因です。

ミームについてのよくある質問

Q. ミームとは簡単に言うと何ですか？

真似されることで人から人へ広がっていく文化の情報です。SNS では、画像や言い回しの型が少しずつ変えられながら広まるネタを指します。

Q. ミームの読み方は「メメ」ではないのですか？

「ミーム」です。英語の発音記号は /miːm/ で、gene（ジーン）と同じ形の1音節の言葉です。

Q. ミームの語源・由来は何ですか？

リチャード・ドーキンスが1976年の著書『利己的な遺伝子』で作った言葉です。「真似」を表すギリシャ語由来の mimeme を、gene と対になるように短くした形です。

Q. ネットミームとは何ですか？ミームとの違いは？

インターネットの上で真似・改変されて広まるミームです。もとの意味のミームは文化の情報すべてを指し、変化は偶然に起きると考えます。ネットミームは、作る人がわざと変える点が違います。

Q. ミームとバズの違いは何ですか？

バズは1つの投稿が短い間に多くの反応を集めること、ミームは型がほかの人に使い回されている状態です。「ほかの人が自分の版を作っているか」で見分けます。

Q. ミーム化とはどういう意味ですか？

もとはネタではなかった画像・言葉・場面が、真似や改変をされて広まる状態になることです。ネットでの俗な言い方です。

Q. 英語で「ミームになる」は何と言いますか？

become a meme と言えます。meme は数えられる名詞で、複数形は memes です。

Q. なぜ流行るミームと流行らないミームがあるのですか？

この記事の計算では、1人が飽きるまでに伝える人数が1を超えるかどうかが境目でした。さらに、1を超えていても、最初の数人で偶然に終わることがあります（伝える人数が2のとき、およそ半分）。真似しやすさと飽きにくさ、そして偶然の3つが関わります。

Q. エンジニアがよく使うミームには何がありますか？

出どころを確かめられるものでは、418 I'm a teapot（RFC 2324）、foo と bar（RFC 3092）、import this（PEP 20）、bikeshed（FreeBSD の FAQ）などがあります。

Q. 仕事のチャットでミームを使ってもよいですか？

読む人全員に通じるなら使えます。障害の連絡や、あとに残る文書、社外向けの文書では使わず、用件は普通の文で書きます。

まとめ

• ミームは、真似で人から人へ伝わる文化の情報。1976年の『利己的な遺伝子』で作られた言葉で、読み方は「ミーム」（/miːm/）。
• ネットミームは、ネットで真似・改変されて広まる型。もとの意味との違いは、わざと変えられる点。
• バズは1つの投稿への反応、ミームは型が使い回される状態。見分ける問いは「ほかの人が自分の版を作っているか」。
• 計算では、1人が飽きるまでに伝える人数が1を超えると広がり（2.0 で1,000人中800人）、1を超えていても最初の数人で消えることがある（2.0 で 51.5%）。
• 仕事で使うかどうかは「読む人全員に通じるか」だけで決める。残る文書と急ぎの連絡には使わない。

参考・出典

確認日はいずれも 2026年11月11日です。

• コトバンク「ミーム」（デジタル大辞泉・日本大百科全書）：https://kotobank.jp/word/%E3%81%BF%E3%83%BC%E3%82%80-3172553
• Merriam-Webster「meme」：https://www.merriam-webster.com/dictionary/meme
• Oxford Learner's Dictionaries「meme」：https://www.oxfordlearnersdictionaries.com/definition/english/meme
• Britannica「meme」：https://www.britannica.com/topic/meme
• 紀伊國屋書店『利己的な遺伝子 40周年記念版』（リチャード・ドーキンス 著、2018年2月）書誌・目次：https://www.kinokuniya.co.jp/f/dsg-01-9784314011532
• IETF「RFC 2324 Hyper Text Coffee Pot Control Protocol (HTCPCP/1.0)」：https://www.rfc-editor.org/rfc/rfc2324
• IETF「RFC 1149 Standard for the Transmission of IP Datagrams on Avian Carriers」：https://www.rfc-editor.org/rfc/rfc1149
• IETF「RFC 3092 Etymology of "Foo"」：https://www.rfc-editor.org/rfc/rfc3092
• IETF「RFC 2045 Multipurpose Internet Mail Extensions (MIME) Part One」：https://www.rfc-editor.org/rfc/rfc2045
• IANA「Hypertext Transfer Protocol (HTTP) Status Code Registry」：https://www.iana.org/assignments/http-status-codes/http-status-codes.xhtml
• Python「PEP 20 – The Zen of Python」：https://peps.python.org/pep-0020/
• FreeBSD「Frequently Asked Questions」（Why should I care what color the bikeshed is?）：https://docs.freebsd.org/en/books/faq/

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