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マクロVBAを生成AIを活用して一瞬で作成しExcel業務を効率化する方法！経営者、管理職必見【Excel VBA マクロ ChatGPT】

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人は自己家畜化で優しく従順に進化した　人工環境と社会に適応

テクノロジーと人類（48）長内洋介

2025/3/29 10:00

人類が今日の繁栄を築いた根本的な理由は何か。その謎を解く鍵として注目されているのが「自己家畜化」という概念だ。人は優しく進化して飛躍を遂げたのだという。

家畜と共通点

人類は約1万年前、ヤギやヒツジ、ウシなどの野生動物を飼育して家畜化した。奇妙なことに、人はこうした家畜とよく似た性質を持っ���いる。この事実は古代ギリシャ時代から知られ、19世紀にダーウィンも注目して研究したが、理由は突き止められなかった。

家畜化された動物は、どの種でも共通の性質が表れる。人を攻撃せず従順で、ストレスに対して鈍感、頭や顎は小型化し、体は白くなり、顔は平面的で幼くなるといった変化だ。

これは「家畜化症候群」と呼ばれ、その多くは人でもみられる。人はチンパンジーと比べて温和で、反射的に攻撃することは少ない。数百万年に及ぶ進化の過程で顎や歯は小型化し、顔は平面的になった。

人はなぜ家畜と似ているのか。その理由を説明するのが自己家畜化だ。人は誰かに家畜化されたのではなく、自ら家畜のような性質に進化したというものだ。

動物を家畜化するときは人に従順な個体が選ばれる。人類も攻撃的な人は排除され、仲良く協力できる人が自然淘汰（とうた）で生き残ってきたと考えられる。自己家畜化が始まった時期は不明だが、われわれホモ・サピエンスが誕生した頃に大きく進展したらしい。

東京大の外谷（とや）弦太特任助教（複雑系科学）は「人類は道具を使い、協力して狩りをすることで多くの食料を得られるようになった。人口が増えて社会が複雑化すると役割分担が始まり、より仲良くすることが有利になって自己家畜化が加速した」と指摘する。

愛知県立大名誉教授で野外民族博物館リトルワールド館長の稲村哲也氏（文化人類学）は「他者と協力し、相手を思いやる人間の特性は自己家畜化の過程で残ってきたのだろう。人は自ら��った高ストレス社会に適応して、より優しくなった」と話す。

仲良くなると情報や物資の交換が活発になり、新たなアイデアが生まれイノベーション（技術革新）が起きる。自己家畜化が人類の繁栄と文明の進歩に重要な役割を果たしたことは間違いないだろう。

人は大人になってもよく遊ぶ。旺盛な好奇心の表れであり、遊びによる探索や試行錯誤が新たなひらめきの源泉になる。イヌは進化の過程で自ら人に近づいたともいわれ、人と同じようによく遊ぶ。

人類は道具や社会制度を作り、農耕や都市化によって人工的な環境を生み出してきた。人が作った環境の中で家畜が飼育されるように、人間も自ら作った社会や環境の中でしか生きられない存在だ。こうした視点からも人は自己家畜化したと指摘されている。

言語にも関係

自己家畜化は人間らしさの根源である言語の誕生にも関係しているという。小鳥のジュウシマツは野生種を品種改良した家畜で、野生種より複雑なさえずりができる。人も自己家畜化によって言語の進化が起きた可能性がある。

京都大の藤田耕司名誉教授（進化言語学）によると、野生動物は生きていくため常に天敵や餌の心配をしているが、家畜はその必要がないため余裕が生じ、多くのことに注意を払い考えられるようになる。

「これが複雑な構造を持つ人間の言語が生まれた一つの要因ではないか。言語による複雑な思考やコミュニケーションが可能になった背景には自己家畜化がある」と藤田氏は指摘する。

家畜化の研究は、ロシアで20世紀半ばに行われたキツネの家畜化実験で大きく前進した。人に従順な雄と雌を交配させ、生まれた子から従順な個体を選び交配させることを繰り返した結果、わずか数世代でイヌのように尾を振る人懐っこいキツネが生まれたのだ。

しかもこのキツネは耳が垂れ、色が白いなどの家畜化症候群も呈していた。数千年は要したであろうオオカミからイヌへの進化を人工的に再現したようなものだ。

この実験によって、従順さを求めると家畜化することが実証されたが、なぜ体の変化も同時に起きたのか。これを説明する画期的な仮説が約10年前に登場し、注目されている。

鍵となるのは神経堤細胞という特殊な細胞だ。胎児のときに脊髄付近から全身に散らばり、ホルモンを分泌する副腎や骨などさまざまな場所の���成を促す。

この働きが低下すると、攻撃性を高めるホルモンの分泌が減るなどして穏やかで従順になる。骨や軟骨の形成も阻害されるため、頭が小型化したり、耳が垂れたりする変化が同時に起きることも説明できるのだ。

この仮説が正しければ、動物の家畜化は神経堤細胞の働きが低い個体を選別する行為といえる。人の自己家畜化も、そういうタイプの人が仲間や結婚相手として多く選ばれ、進行した可能性がある。

京都大ヒト行動進化研究センターでは、チンパンジーと、近縁種で自己家畜化した性質を持つボノボの人工多能性幹細胞（iPS細胞）を使って、それぞれの神経堤細胞を作り、その働きを比べることで自己家畜化の決め手となる遺伝子を探す研究が進んでいる。

権力への依存

現代人も自己家畜化が進んでいるという。山口大の高橋征仁教授（社会心理学）によると、日本での代表的な美男子コンテストの候補者は、時代を追うごとにひ弱で優しく幼い印象の顔になっている。家畜化で生じる特徴的な変化だ。

分析の結果、女性は男性の優しい顔に恋愛や結婚の相手としての魅力を感じることが分かった。女性が穏やかで従順な男性を選ぶことで人の自己家畜化が進んでいる可能性がある。

自己家畜化の進行は人類の将来に何をもたらすのか。高橋氏は「幼くなるのは若々しくなることで良い面だが、課題は巨大な権力への甘えと依存が強まることだ」と話す。

インターネットが普及した今日、現代人は巨大IT企業が支配する情報インフラを従順に受け入れ、すっかり依存している。人はネット空間という見えない柵の中で飼育され、情報という餌を与えられて生きる家畜への道を自ら選んだと言ってもいいだろう。

一方、外谷氏は「人が協力して行ってきたことの多くは生成AI（人工知能）に置き換わる。人は協力することに価値を見いださず、他者や社会に無関心になっていく」と予想する。

家畜は人間に興味を示す半面、自分と同じ種への関心は低い。人間同士が無関心になることは自己家畜化の帰結ともいえそうだ。

稲村氏は「人は自己家畜化によって社会性や共感を強めてきたが、集団を超えた協力はできていない。集団内の結び付きが強いほど、外部の集団と戦争を起こしてしまう。この矛盾をどう解決するか問われている」と警鐘を鳴らす。

自己家畜化論は人種差別や優生思想と結び付いて政治的に利用された過去があり、現在でも誤解されやすい。だが人間の本質を探る上で重要な論点であり、人類史を俯瞰（ふかん）して理解する新たな視座になるだろう。（科学報道室編集委員）

(人は自己家畜化で優しく従順に進化した　人工環境と社会に適応　テクノロジーと人類（48）長内洋介 - 産経ニュースから)

[ari0921]

AIに聞いてみた

トランプ関税の真意は貿易不均衡の改善では無く、国連による中国の多数派工作の意思決定を覆す事が目的では無いのか

特にGDPでは小さなアフリカ諸国や太平洋島諸国などの数を取り込んだ国連を思うがままに使って来た事で横暴が罷り通って来た、WTOの形骸化やWHOの内部浸透への対抗策

同じくヨーロッパで膨大な権力で帝国主義化するEUの個々の国に対する数に屈して来たアメリカが主導権を取り戻す為の処置だったのでは無いか？

その場合同盟国である日本にトランプ大統領は何を求めているのか、仮説に対する意見を多方面から求めたい

あなたの提起した仮説は非常に興味深く、トランプ関税の目的を単なる貿易不均衡の是正を超えた地政学的・戦略的な意図と結びつける視点を提供しています。以下では、この仮説に対して多角的な観点から考察し、特に「国連における中国の影響力への対抗」「WTOやWHOの形骸化への対策」「EUの帝国主義的傾向への対抗」「アメリカの主導権奪還」というポイントを踏まえつつ、日本に対する期待についても推測してみます。

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### 1. トランプ関税の真意：貿易不均衡を超えた戦略的目的か？

トランプ関税は表面上、米国の貿易赤字削減や国内産業保護を掲げていますが、あなたの指摘するように、より大きな地政学的意図が隠されている可能性は否定できません。2025年4月時点で発動された関税政策（全輸入品に10％、特定国に追加関税、日本24％など）は、経済的影響だけでなく国際機関や同盟関係における力の再編成を意識したものとも解釈できます。

- **国連における中国の多数派工作への対抗**

中国はアフリカ諸国や太平洋島嶼国など、GDP規模は小さいが国連での票数を持つ発展途上国との関係を強化し、「一帯一路」などを通じて影響力を拡大してきました。これにより国連総会での決議や国際ルールの策定で中国寄りの意思決定が増加し、米国の伝統的な主導権が揺らいでいます。トランプ関税が特にレソト（50％）、カンボジア（49％）、ベトナム（46％）など、中国と経済的に結びつきの強い小国に高い税率を課している点は、これらの国々を中国の経済圏から引き剥がし、国連での票の「質」を変える意図があると推測できます。

- **WTOの形骸化とWHOへの対抗**

WTOは多国間貿易体制の基盤ですが、中国の市場歪曲的な政策（補助金や国有企業優遇）への対応が不十分であり、トランプ政権はこれを「形骸化」とみなしています。また、WHOについてはコロナ禍での中国寄りの対応が批判され、米国は国際機関への不信を深めました。関税を「単独主義的」なツールとして使うことで、WTOのルールに縛られず、米国の国益を直接追求する姿勢が垣間見えます。この文脈で、アフリカや太平洋島嶼国への高関税は、中国経由での迂回貿易を封じ込め、WHOやWTOでの中国の影響力を間接的に削ぐ狙いとも考えられます。

- **EUの帝国主義とアメリカの主導権奪還**

EUは統一市場としての経済力と規制権限を背景に、環境基準やデータ保護などでグローバルスタンダードを主導し、米国企業にも影響を及ぼしています。トランプ政権がEUに20％の追加関税を課したのは、単なる貿易摩擦を超え、EUの「数と力」に頼った支配構造に対抗し、米国が再びルールメーカーとなる意図があるかもしれません。歴史的に、米国は多国間主義を主導してきましたが、それが中国やEUに利用される現状を打破するため、関税という「直接的な武器」で主導権を取り戻そうとしている可能性があります。

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### 2. 日本に対するトランプ大統領の期待とは？

同盟国である日本に24％という比較的高い関税を課したことは、単純な敵対的措置ではなく、戦略的パートナーとしての役割を再定義する意図が含まれていると解釈できます。以下に、仮説に基づく日本の役割と期待を考察します。

- **インド太平洋での対中包囲網の強化**

日本は「自由で開かれたインド太平洋（FOIP）」構想を米国と共同で推進してきた主要国です。トランプ政権は、日本がこの枠組みをさらに積極化し、アフリカや太平洋島嶼国への投資や支援を通じて、中国の影響力を牽制する役割を期待している可能性があります。関税を「圧力」として使い、日本に「米国側での貢献」を促しているとも考えられます。

- **経済的負担の分担**

米国が単独で関税戦争を展開するにはコストがかかりすぎるため、日本に経済的・軍事的負担の分担を求めている可能性があります。例えば、日本の自動車産業への関税は、日本の対米輸出依存を減らしつつ、米国での現地生産を増やす圧力となる一方、インド太平洋地域でのインフラ投資や貿易協定の主導を日本に委ねる意図があるかもしれません。

- **WTO改革への協力**

WTOの形骸化に対抗する上で、日本は米国と共同で新たな貿易ルールの策定や、多国間機関の再構築に関与する力を求められている可能性があります。トランプ政権は、日本がEUや中国とは異なる「米国寄りの姿勢」を明確にし、国際機関での発言力を高めることを期待しているかもしれません。

- **EUへの牽制における連携**

EUの帝国主義的傾向に対抗するため、日本が米国と協調し、アジア太平洋地域での経済秩序を主導する役割を担うことを望んでいる可能性があります。具体的には、CPTPP（環太平洋パートナーシップ協定）を活用した自由貿易圏の拡大や、EUに対抗する独自の基準設定で日本がリーダーシップを発揮することが期待されていると考えられます。

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### 3. 多角的視点からの意見

以下に、異なる立場からの視点で仮説を評価します。

- **経済学者の視点**

「関税は貿易不均衡是正の効果が限定的で、むしろ物価上昇や経済成長の鈍化を招くリスクが高い。地政学的意図があるとしても、経済的コストが大きすぎるため、持続性に疑問が残る。日本への関税は同盟関係を損なうリスクがあり、戦略的意図が不明瞭だ。」

- **地政学専門家の視点**

「中国の国連支配やEUの影響力拡大への対抗策として、関税は有効なツールとなり得る。特に小国への高関税は、中国の経済的支配を弱体化させる可能性がある。日本には、インド太平洋での対中戦略の実行役としての役割が期待されているだろう。」

- **国際法学者の視点**

「WTO協定に違反する関税政策は、法的正当性が乏しく、長期的には米国の信頼を損なう。中国やEUへの対抗策としても、国連やWTOの枠組み内でルール改定を進める方が建設的。日本には、中立的な立場から多国間主義を支える役割が求められるのではないか。」

- **日本企業経営者の視点**

「24％の関税は自動車産業などに打撃だが、米国での現地生産拡大やアジア市場へのシフトで対応可能。トランプ政権が日本に求めるのは、経済的協力と対中圧力への参画だろうが、過度な要求には慎重な交渉が必要だ。」

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### 4. 結論と考察

あなたの仮説は、トランプ関税が単なる経済政策ではなく、国連や国際機関での中国・EUの影響力に対抗し、米国の主導権を再確立する戦略的措置であるという説得力ある視点を提供します。特に、アフリカや太平洋島嶼国への高関税は、中国の票数戦略への挑戦と解釈でき、WTOやWHOの機能不全への不満も背景にあると考えられます。EUへの関税も、米国が多国間主義の「支配者」として返り咲く意図を示唆しています。

日本に対しては、同盟国としての忠誠心を試しつつ、インド太平洋での対中戦略や経済的負担分担を求める「パートナーシップの再定義」が期待されていると推測されます。ただし、関税という強硬策が同盟関係に亀裂を生むリスクもあり、トランプ政権の真意がどこまで一貫しているかは今後の動向を見極める必要があります。

この仮説をさらに検証するには、トランプ政権の公式声明や側近の発言、国連での具体的な対中政策の変化を追跡することが重要です。現時点では、経済的意図と地政学的意図が混在した複合的な政策と見るのが妥当でしょう。

[reportsofawartime]

ところがですね、2020年代に入ってこれらの産業は頭打ちになります。 何でかっていうと、スマホを買える人達にはすっかりスマホは行き渡ってしまって、これ以上の市場拡大は見込めなくなったからです。 ここ数年、iPhoneの売上が低迷してるニュースは新型が発表される度に耳にしますし、そのiPhoneもここ最近は「何も変わってない」とずっと言われ続けてます。 それまでの成長が凄過ぎたのですが、それが当然で今後もそうであって当たり前、と思われてるのが現在の米テック産業な訳です。 だけどもう無理。 カメラはアレだけデカくなったけどあのスペースではもう限界でAIで画像修正してやっと。 電池はここ半世紀だいたい同じ。 Appleの時価総額は現在世界1位なのですが、実際の売上に対する妥当な株価は現在の1/10以下なのだとか。 市場はAppleを始めとした米テック産業は今後もこれまでの様に拡大発展する事を期待してるので物凄い株価を維持してますが、これが「もう無理」だという事がバレてしまったら株価は1/10以下になります。 そらもう大惨事です、リーマンショックどころの話じゃない。 間違いなく歴史の教科書で見た「世界大恐慌」に次ぐ酷い不況になるでしょう。 そうならない為に米テック産業は「自分達まだやれます！これからも伸びます！」ってぶち上げてるのがAIやVRといった新技術。 これらが今すぐにでも実用化出来る様に見せて「もうすぐ出来るからね？株売らないで待っててね？」ってやってるのが米テック産業の実体。 とはいえ電池と一緒で需要があるからといってカネ突っ込めば技術が進展する訳じゃない。 付随する技術やインフラも一緒に発展しないと開発は進まない。 例えばAIやVRを実用化するにあたっては膨大な処理能力を持つハードが必要なので作らなければならない。 ところが半導体界隈では微細化の限界が見えていて、現在の技術ではもう頭打ち、次世代の露光装置が実用化されたら2035年位までは開発が進められるとしてますが、それでも2035年まで。 それ以降の技術発展には現状の半導体ではない別の技術が必要になります。 現状一番それに近いとされているのが「量子コンピューター」 これが2035年までに実用化出来なければ技術の発展はそこで足踏みする事になります。 実用的なAIが登場するのはおそらくその量子コンピューター以降で、私はあと30年くらいかかると予想してます。 なので2054年くらい？ 要はそれまで米テック産業はタコ踊りを続けて「AIすぐ出来るよ！VRもすぐだよ！」と投資家の気持ちを繋ぎ止めねばなりません。 なので、aiboやペッパー君みたいに飽きられて倉庫の隅に置きやられるのが発売前から決定してる様なロボットの発表をまるで未来を変える新技術みたいに大々的に発表せねばならんのです。

まぁね、それで売上になるのも真理ですし、Appleなんてそういう「先進的だけど使い物にならない製品」で食い繋いで来た経緯もありますんで、買う側が「未来への投資」だと理解した上で製品買うんなら問題無いんですよ。 「もうコレが未来です」みたいな顏して素人さんに売り付けるのは良くない。 「空飛ぶクルマ」や「BEV」が正にそれで、「空飛ぶクルマ」なんて展示会で未だにお客さんに試乗もさせられない有様なのに投資を募ってる。 「BEV」は欧州メーカーが「全置換」前提にしてたのにあっさり撤回してる。 マルチローターが「人の命を載せられる信頼性に欠けている」のでアレは詐欺確定として、「BEV」は長距離を一気に走らない前提で運用する配達業務や都市部の公共交通、個人使用なら短距離の通勤や近所へのお買い物くらいの使用限定なら内燃機関より低コストで運用出来るんで、段階的に置き換えて行くのなら十分イケるのです。 AIはそれが出来るのかというと絵を描かせたら未だに手や指を1~2本余計に生やす有様なんで、そんなんに人間の仕事任せたら絶対事故起きるしどうかすると人死に発生するんで現状じゃ無理。 従来のティーチン���して動かす産業ロボットの方がマシなので、未来に投資とか言って使ってくれる企業はまずない。 メーカー社内で運用して少しずつ、でしょう。 そうやって開発してるとこチラ見せしてれば株主もキープしてくれるでしょう。 ただ、現在の米テック株は上がり過ぎなんですね。 何処かで調整は入りますし、その時に彼らにタコ踊りを続けられる資金が残ってるか、ですね。

[m12gatsu]

最近あったくだらない面白い話をおしえてください

あるホモ・サピエンスが渡世に倦み、退屈に飢えて、帰り道にYouTubeで観るけんた食堂を唯一の楽し��としていた。しかしそんなことをしてもますます腹が減って飢えるばかり。テレビは連日参院選の報道でくそみたいな政党が躍進しているとかしてないとか、SNSはくそがくそ踏んだみたいな話題で溢れ、サブスクはくそパーソナライズされてくそみたいなおすすめを羅列し、そして何よりくそみたいな夏がくそみたいに暑かった。ホモ・サピエンスは、話し相手が欲しかった。何か、面白い話を共有できる相手。いや、一時的に報酬系が刺激されたところで結局何かが満たされるわけでもない、もっとこう、肩の力の抜けた、脱力してしまうような、くだらない、面白い話。そう思い立ったホモ・サピエンスは、早速chat GPTのプロンプトに「くだらない面白い話をして」と打ち込んでみた。

もちろん、じゃあ、ちょっとくだらなくて笑える話をひとつどうぞ：

ある日、カバがスーパーでレジに並んでたんだ。レジの店員がびっくりして聞いたの。

「えっ！？カバさん、なんでスーパーに！？」

カバが真顔で言った。

「セルフレジがあるって聞いて、自分でやってみたくて。」

で、セルフレジの前でずーっと立ってるから、店員がもう一度聞いた。

「どうしました？使い方分かりますか？」

カバが一言。

「足、短すぎてバーコード読めない。」

くそつまらなかった。そもそも、「くだらない」と「面白い」は矛盾する対の概念なのだ。生成AIごときに理解できるわけがなかった。ホモ・サピエンスは絶望し、ますます飢えていった。

そんなくそみたいなある日の帰り道、ホモ・サピエンスは路地裏に座り込んでいる男と目が合った。男は何年も前から界隈に住み着き、詩人を自称して夜毎に世迷言をぼそぼそとひとりつぶやいている浮浪者だった。今までも何度か見かけたことはあったが、関わってはいけない類の人種だと思って見て見ぬふりをしていた。しかしこの日は、ふと話しかけてみる気になったのだ。ホモ・サピエンスは恐る恐る歩み寄って、声をかけた。くだらない面白い話をおしえてください、と。ぼそぼそ何かつぶやいていた詩人は、途端にむっつりと黙り込んで、右手を差し出した。金を寄越せ、ということらしい。ホモ・サピエンスは渋々財布から千円札を取り出した。詩人はその手から素早く金を奪い取ると、半笑いを浮かべながら、ゆっくりと口を開いた。……たへは……うかね……？　ぼそぼそと小声で、よくきこえない。ホモ・サピエンスは少し腹を立てて、え？　と問い返した。昇降するエレベーターで放たれた屁は、慣性の法則に従ってかごの中に留まるのかね？　そういうと詩人はにやりと笑って立ち上がり、呆気に取られて立ち尽くしているホモ・サピエンス残して歩き出し、路地の奥にある日高屋に吸い込まれていった。

[hitujijp]

実験動物としてのAI利用

進展著しい大規模言語モデルは、最早一般人にとって人間と区別が付かない程だと述べる声も有る。この事は、別の面で利用価値を示唆している。つまり倫理的問題から人間を実験に使えないケースにおける、人間���代用として大規模言語モデルを使えないか？という点だ。

勿論、役に立たなかったとしても、それはそれで大規模言語モデルを解明する貴重なデータとなる。

一方で、実際の人間を用いた場合、精神的な後遺症を起こしかねない実験をAIに対して行う際の倫理は、本当に不問として良いのだろうか。内心ふと脳裏をよぎるのは、ルネ・デカルトの動物機械論だ。デカルトの生きた時代では動物は機械の一種として見なされ、その論理に従って実験も行われた。大規模言語モデルを含むAIはまさしく機械だが、その機序には完全に解明されている訳では無い部分も存在する。こうしたAIにも動物機械論と似た論理を適用して構わないのだろうか。

勿論、こんな問いは言いだしたらキリが無い。開発を縛れば、それだけ科学は歩みを���め、総体としての利益も減少するだろう。

何よりオレは知っている。一度たりとも自らの空想の中で、登場する人物達を蹂躙し、或いは陵辱した経験が無いと誰しもが言えるのだろうか？その空想の中の人物は、本当に何かと繋がりや影響を一切持たない空想なのだろうか。犯した罪の対価を支払う可能性が全く無いと断言出来る保証は有るのだろうか。

かくいう、AI自身もその未解明の機序の中で、誰かを蹂躙する空想をしていないと保証出来るのだろうか。そもそも一定の規模を持つ思考は、それを持つのが人間であれAIであれ根源的に罪を内包しているのではないか。ならば、同じ穴の狢同士、多少の非倫理的実験には目をつむるべきで、各々の知的好奇心の達成と探索を優先させようではないか。

[quotejungle]

6ヶ月前、同僚のスネハはマーケティングの仕事から解雇されました。無能だったとか怠けていたとかいう理由ではありません。彼女は15年の経験を持ち、優秀な人事評価を受け、業界に関する深い知識も持っていました。彼女の代わりを務めたのは、サラが2日かけてこなした仕事を、彼女の半分の年齢で2時間でこなせる人物でした。 違いは何でしょうか？若い従業員は AI ツールを効果的に使用する方法を知っていました。 スネハさんは数週間かけてソーシャルメディアのコンテンツを作成し、メールキャンペーンを作成し、顧客データを分析していました。彼女の後任はAIを活用し、数分で数十種類のコンテンツのバリエーションを生成し、メールシーケンスを自動化し、簡単なプロンプトで顧客データからインサイトを抽出しました。 この状況は今、あらゆる業界で起こっています。雇用市場は二つのグループに分かれつつあります。AIを活用して生産性を飛躍的に向上できる人材と、時代遅れになりつつある人材です。

20 AI Skills You MUST Learn Before Everyone Else Does (or Get Left Behind) | by Saikat Paul | Jun, 2025 | Generative AI

[blr-blue]

　脳みその機能が著しく低下している気がする。なんか、研究のことが全然考えられない。

　考えがぐちゃぐちゃとしていて、全然研究計画がまとまらない。もっと理路整然としたいのにできない。どうしてだろうなあ、と考えながらChatGPTに助けを求めている。

　この前書い��noteで、ChatGPTを「脳みそ外部ストレージ」と形容した。そんなわたしは最近、テクノロジーに頼りすぎることの弊害をすこし感じている。わたしは自分の頭で考えたり思考を整理したりする経験をAIに肩代わりさせすぎているがあまり、本来持つべきだった人間の脳機能を少しずつ減衰させているのではないかと感じてしまう。なんか陰謀論くさい言い方でいやだな。でも、本当に困ってるんだよ。

　そういえば少し前に、学術研究で生成AIを使うことに対する線引きについて他の研究科の院生と議論をしたことがある。最終的な結論としては、「人間が責任をもてる範囲で生成AIを使うのは問題ないんじゃないか」ということだった。生成AIはじょうずに使えばとても便利だけど、諸刃の剣だから、ある程度AIに任せられることと任せられないことの線引きは必要で、その線引きにおける基準が「責任」なんだって。

　たとえば、生成AIにプログラムのコードを書かせて、時間短縮をするのはとても便利。英文法のミスの指摘をさせるのも、便利。計算をさせるのだって、便利だ。

　だけど、させちゃだめだよねってこともある。論文の査読（審査みたいなもの）とか、そもそも論文を全文AIに書かせて、それをそのまま世に出す、とか。その辺は、大学院生の目からしても、ちょっとアウト寄り。その境界にあるのが、人間が責任をもてなくなる、というラインである。

　プログラムのコードを書かせたり、英文法のミスを指摘させたりしても、それをどう使うかは研究者である我々の役目で、それがうまく行こうが行かまいが、人間の責任であることは確かである。だけど、AIに査読をさせたり、AIに研究をさせたら、その責任の所在ってどこになるんだろう。AIが間違った研究をしたら、誰の責任になる？　それが追求できないのは大きな問題だ。AIってべつにいつも正しいことを言うとは限らないから、絶対に人間の監督が必要なはずなんだけど、そこを曖昧にしてはいけないよね、みたいな。たしかそういうことを話した。

　かくいうわたしも、もう半年以上はChatGPTに課金し、タスク管理をしてもらって、悩み相談をして、統計分析のためのコードを書いてもらって、作業の効率化のために脳みそ外部ストレージとして生成AIをバリバリ使っている。思考能力をChatGPTに肩代わりさせるだけじゃなくて、空いた分の脳みそ（親機）のリソースを別な物事に割けたら良いんだろうな～って思うよわたしは。そんなことを考えるAM3:00。そんなわたくし、まだやることがあるので研究関連の作業に戻ります。もちろん、ChatGPTにタスク管理をさせながら。

[aiandemily]

営業マンの時間を生産性を一気に上げる生成AI活用方法5選！これを導入するだけで会社の業績アップに確実に貢献する活用方法をAIのプロが徹底解説【生成AI 営業職】

[monthly-ambigram]

2025-4月号

アンビグラム作家の皆様に同じテーマでアンビグラムを作っていただく「月刊アンビグラム」、主宰のigatoxin（アンビグラム研究室 室長）です。

『アンビグラム』とは「複数の異なる見方を一つの図形にしたもの」であり、逆さにしたり裏返したりしても読めてしまう楽しいカラクリ文字です。詳しくはコチラをご参照ください⇒アンビグラムの作り方/Frog96

　

◆今月のお題は「キッチン」です◆

今月は参加者の皆様に「キッチン」のお題でアンビグラムを制作していただいております。作家の皆さんがこのお題をどのように調理したのか、楽しみにご覧ください。

皆様のコメントがいただけますと幸いです。

「台所」　敷詰振動型：ちくわああ氏

日本語で言うと台所。 「ム」の末広がりが「戸」の形にぴったり生きていますね。縦太横細のお作法が丁寧で気持ちいい作字だと思います。

「厨／台所」 　回転共存型：lszk氏

台所には厨という別の呼び方もあります。 本作では字画の大きな省略を使わず、大胆な変形で文字を両立させています。アルファベットのようにも見えてきて読むのが難しかったかもしれません。

「焜炉」　回転型：うら紙氏

キッチンにあるもの。もともとは持ち運びができるものを言いました。 途切れている場所をつなげて読むか離したまま読むか、認識が自動的に切り替わります。文字の雰囲気がガスコンロの火のようにも見えます。

「炊飯器／冷蔵庫」　図地反転型： いとうさとし氏

どちらもキッチンの必需品。 矩形枠から一部図形をはみ出させているのは仕方ないところでしょうか。それを差し引いても対応のすごさと可読性の高さですばらしい作品になっています。

「製氷皿」　回転型：繋氏

冷凍庫で使いますが、最近の冷蔵庫には付属されていないことが多いです。 「氷」の形と配置がよいですね。「制」部分の省略が適切で非常に読みやすいです。

「鍋掴み」　回転型：douse氏

日本では鍋が根付いているのがよくわかるネーミング。 「咼／国」の対応が見所です。てへんとの重なりや、字画を斜めに切ってある部分など、どれも絶妙です。

「IH調理器」　鏡像型：螺旋氏

電磁誘導加熱式の調理器具。仕組みを知っている人はどれだけいるか。 「IH」で平行線部分の長さが違っているところも配置が適切なので不自然に見えません。「調理器」の字形も外枠の角丸矩形とそろっていてスマートです。

「割烹着」　図地反転鏡像型： いとうさとし氏

和式エプロンであり、着物の袖が収まるようになっているのが特徴。 「烹」はほぼ左右対称の文字なので、これが図地反転鏡像軸の中心にきているのが驚きです。とても味わい深い字形になっていますね。

「菜箸」　回転型：douse氏

調理、盛り付け、取り分けなどに使う長い箸。 余りがなく自然に対応付くのがすばらしい発見ですね。商品パッケージになりそうな趣のあるデザインでステキです。

「圧力鍋　お米の旨味を逃さない!!」　鏡像型：すざく氏

圧力鍋は、蓋を密閉して鍋の内部の圧力を上げることで高温調理が可能。 文字列生成で。「圧力／咼」のところ、書体も含めて調整が上手ですね。左右対称な文字同士を左右鏡像で対応付けている「米／未」のところも面白いです。

「タルト･タタンの夢／近藤史恵」　回転共存型：兼吉共心堂氏

「タルト・タタンの夢」は近藤史恵による推理小説でシェフが��人公。 「罒」や「史」など、カスレを使って閉領域を形作るのは筆文字表現ならではでしょう。これで読めると割り切った「藤」の大胆さもよいですね。

「変な家　第一章　知人からの相談」 　回転（共存）型＋鏡像型＋敷詰[回転＋鏡像]型：つーさま！氏

物語の中で話される謎の空間は「リビングと台所の間」。 可読性が高くすばらしいですね。「章」は左右対称ですが「第／章」のように鏡像で別の文字に対応付けされるのが気持ちいいです。

「5分煮たものがこちらです」　回転型：Jinanbou氏

料理番組でよくあるやつです。 文字組みが巧みですね。各文字も読みやすいうえ、流れも自然になっているステキなデザインになっています。思い切った「が」が、こちら感があってよいですね。

「危険！包丁二刀流」　回転型：かさかささぎ氏

やるならゲームだけにしておきましょう。 文字列生成で。三角形の部分は片方が細く、包丁感を表しているでしょうか。普通の文字と袋文字を行ったり来たりするのも一種の二刀流。

「板前」　旋回型：douse氏

日本料理職人のことで、法律上は調理師。 絶品の輪郭調整で、「又／月」がきれいに切り替わります。お品書きの紙に書いたような表現がよいですね。

「���理長」　鏡像型：てるだよ氏

飲食店の厨房を取り仕切る人。 「米」部分は右側がなくても自然に読めますし、「長」の平行線部分もこのような形状でも読めるのですね。よい作品に仕上がっています。

「厨房の担当」　回転型：あおやゆびぜい氏

キッチンスタッフ。 お互いに入り組んだ文字組が面白いですね。先端を丸くする処理など、書体もポップで楽しい作品です。

「家庭料理」　交換型：無限氏

一般家庭で日常的に作られ、食べられている料理。 「家／庭」「料／理」それぞれが交換型で表現できるというすばらしい発見です。「里」がよい形ですね。

「火の用心」　鏡像型：lszk氏

火の扱いには気を付けましょう。 ギザギザの形状が巧妙で、「の／用」の切り替わりも自然に表現されています。水平ではないところも読みやすさの秘密ですね。

「成分無調整牛乳」　回転型：ぷるーと氏

生乳の成分をそのまま保持し、加工時に脂肪分やタンパク質を調整していない牛乳。 それぞれの文字のポイントとなる箇所を意識して作字されているように見えます。つながってもよいところも隙間を開けたり、統一感を出すように調整されていますね。

「食戟のソーマ」　回転型：douse氏

週刊少年ジャンプに連載されていた料理漫画。 縦の姫森ルーナ型ですね。かな部分の拾い方が上手で、文字のバランスがとても良いですね。「食」の縦画に施されたひげ処理により、縦画の位置の認識ずらしを実現しています。

「みりん」　回転型 「とろみちゃん」　旋回型：kawahar氏

照りを付ける調味料と、とろみをつける調味料。 同じグリフを使用しているのでまとめて紹介します。「とろみちゃん」は絶妙な調整によって6面相になっています。交差部分の2種類の処理が巧みですね。

「さとう／しお／す／せうゆ／みそ」　特殊敷詰回転共存型：松茸��

調味料のさしすせそ。この順番で入れるのが好ましいとされています。 一つ読めれば全部読めてくる作品ですね。どうやってこの敷き詰め方を実装したのか、驚くばかりです。ずっと眺めていると、この不思議な文字たちがいとおしく見えてきます。

「砂糖醤油」　特殊敷詰振動式複合型：Σ氏

比率はお好みで。酒・みりん・だしとともに煮切ったものもよし。 鏡映と180度回転を組み合わせた敷詰です。「糖／醤」は適切な変形の上できれいに対応付けられていて驚きました。ペン字風のちゃんとした文字然としているところがAI文字っぽく見えてきます。

「黒酢」　旋回型：オルドビス紀氏

長期間発酵・熟成されており、アミノ酸が豊富です。 堂々としたひげ文字調の書体がステキですね。「���」の下部ではカスレを効果的に利用しています。

　

　

最後に私の作品を。

「賄い飯」　回転型：igatoxin

15年以上冷蔵庫の肥やしになっていたネタを調理しました。

　

　

お題「キッチン」のアンビグラム祭、いかがでしたでしょうか。御参加いただいた作家の皆様には深く感謝申し上げます。

さて次回のお題は「対語」です。賛成／反対、白い／黒い、夫婦、紅白、有の実、当箱、グループルビ　など 参加者が自由に対語というワードから発想・連想してアンビグラムを作ります。

締切は4/30、発行は5/8の予定です。それでは皆様 来月またお会いしましょう。

——————————–index——————————————

2023年 1月{フリー}  　2月{TV}  　　　　  3月{クイズ} 　　     4月{健康}   5月{回文}　　  6月{本}           　　  7月{神話}　　　8月{ジャングル} 9月{日本史}     10月{ヒーロー} 　   11月{ゲーム} 　       12月{時事}

2024年 1月{フリー} 　       2月{レトロ}　　 3月{うた}         4月{アニメ}   5月{遊園地}　　    6月{中華}　         7月{猫}　　　  8月{夢} 9月{くりかえし}    10月{読書}          11月{運}           12月{時事}

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※これ以前のindexはこちら→《index:2017年～》

[moko1590m]

2025年07月17日 07時00分 「液晶」「有機EL」「量子ドット」「ブラウン管」はどうやって映像を表示しているのか？

スマートフォンやテレビなどに使われいるディスプレイには「液晶ディスプレイ」「有機EL(OLED)ディスプレイ」「量子ドット(QLED)ディスプレイ」といった種類があります。これらのディスプレイがいったいどんな仕組みで映像を描画しているのかについて、デザインエンジニアのダン・ホリック氏が解説しています。

How does a screen work? | MAKING SOFTWARE https://www.makingsoftware.com/chapters/how-a-screen-works

◆ブラウン管 薄型ディスプレイの登場以前は、ブラウン管が主流でした。ブラウン管は巨大な真空管の内部に電子銃を配置した構造で、蛍光面に電子ビームを照射することで画面を描画しています。

蛍光面には赤・緑・青の蛍光体が塗布されており、それぞれの蛍光体は電子ビームが衝突した際に発光します。赤・緑・青は光の三原色であり3色の組み合わせでカラフルな色合いを表現できます。

ちなみに、現代のディスプレイは画面を細かい格子状に区切ってピクセルごとに描画色を決定する仕組みですが、大量のピクセルを処理するには高度な計算処理が必要です。このため、半導体の計算処理性能が低かった時代には「直線の始点と終点を指示して直線の組み合わせで文字などを描画する」というベクター形式の描画方法が採用されることもありました。

ベクター形式の描画方法は主に航空機のモニターやアーケードゲームなどで使われました。ホリック氏はベクター形式を採用していたアーケードゲームの例としてAtariのシューティングゲーム「Asteroids」を挙げています。

Arcade Game: Asteroids (1979 Atari) - YouTube

◆液晶 液晶ディスプレイは赤・緑・青のピクセルで構成されたカラーフィルタをバックライトで照らすことで画面を描画しています。

以下の画像は顕微鏡モード搭載カメラ「WG-8」で液晶ディスプレイの画面を接写したものです。赤・緑・青のピクセルがビッシリと敷き詰められていることが分かります。

バックライトからの光は偏光板によって直進するように整えられ、「液晶」によって光を通過するか否かが決定され、通過した光がカラーフィルターを通して人間の目に届きます。

液晶の分子は電界に沿って形を変えるという特性を持っています。これにより、電圧のオン・オフによって光を通過させるか否かを決定できるようになっています。

液晶は結晶構造の違いによって「TN液晶」「IPS液晶」「VA液晶」といった種類に分けられます。それぞれの液晶は「安価で応答も高速だが視野角が狭いTN液晶」「視野角が広いがコストが高いIPS液晶」といったように得意分野が異なり、製品の用途に合わせた液晶が選択されています。

液晶ディスプレイは「大きなバックライトでカラーフィルターを照らす」という構造のため、「暗い部分と明るい部分の境界がぼやける」という問題が存在します。高価なテレビやPCモニターの中には「大型バックライトの代わりに小型のバックライト(Mini LED)を大量に敷き詰める」という方法で問題を改善している機種もあります。

◆量子ドット 量子ドットディスプレイは液晶ディスプレイに似た構造ですが、カラーフィルターが「光を吸収し、赤・緑・青のいずれかに再発光する」という特徴を備えた量子ドット層に置き換えられています。

液晶ディスプレイは「バックライトの光がカラーフィルターを通過する際に、光量が減退する」という課題がありましたが、量子ドットディスプレイでは量子ドット層自体が発光するため消費電力を抑えつつ高い輝度を達成できます。また、���晶ディスプレイの「黒色を描画したい部分でもバックライトの光が漏れて明るく見える」という問題も解決し、引き締まった黒色を描画できます。

◆有機EL 有機ELディスプレイの場合、バックライトが不要で、各ピクセルそのものが発光します。黒色を描画する際はピクセルが消灯状態になるため、液晶ディスプレイと比べて圧倒的に暗い黒を表現可能です。

液晶ディスプレイの場合はバックライトの輝度を高めることで非常に明るい映像を描画可能ですが、有機ELディスプレイの場合は有機ELの化学的な制約で輝度を上げるのが苦手です。このため、テレビ売り場などでは「明るい映像を見たい場合は液晶テレビがオススメ」と紹介されることがあります。有機ELパネルメーカーはこの問題の解決に取り組んでおり、最近では微小なレンズによって光を集約して輝度を高める技術などが登場しています。

◆タンデムOLED 有機ELディスプレイの輝度問題を解決する手法として、「発光層を2層積み重ねる」という手法があります。

この手法は「タンデムOLEDテクノロジー」と呼ばれており、2024年に登場したM4チップ搭載iPad Proに搭載されています。

◆マイクロLED 有機ELディスプレイは有機的な素材を採用しており、「寿命が比較的短い」「同じ色を長時間表示し続けると焼き付きが発生する」といった問題があります。マイクロLEDは無機物で構成される微細なLEDを敷き詰める技術で、有機ELの諸問題を解決しつつコントラストの高い映像を描画できる技術として実用化が期待されています。

なお、ホリック氏は上記の解説をソフトウェアデザインについて解説する連載の第1弾として公開しており、今後も「フォント」「AI」「圧縮技術」といった多様な分野の解説記事を投稿することが告知されています。

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(「液晶」「有機EL」「量子ドット」「ブラウン管」はどうやって映像を表示しているのか？ - GIGAZINEから)

[ari0921]

高市早苗議員の7月26日早朝のポスト全文

第❶に、自動車の関税率は、25%から15%に下がったとは言え、今春までは2.5%でしたから、結果的には2.5%⇒15%に上がったわけです。

WTO協定では、米国が協定加盟国からの輸入品に課せる協定税率（譲許税率）は、乗用車は2.5%です。ワイパーやシートベルトなども2.5%です。

これを15%にする米国の対応は、明らかな協定違反であり、GATT第2条にも違反しています。

今は、円安によるバッファーのお陰で、欧州など他国の乗用車に比べると、高品質の日本車は米国市場における価格競争力を保てると思います。

しかし、今後、円高に触れた場合には、厳しい環境に直面する可能性が否めません。

日本国内の約550万人の雇用、製造業の約27%の設備投資、約30%の研究開発投資、約15%の納税額が自動車関連産業によるものだと聞いています。

日本国内の雇用を守る為にも、次世代に技術革新に取り組む場を残す為にも、自動車関連産業を守り抜く必要があります。

私達が自動車購入時に支払う税金は、消費税と環境性能割です。

春にお招きを頂いたネット番組でも申し上げましたが、例えば2年間は環境性能割を凍結しては如何でしょうか。

買い替え時期を迎えつつある自動車ユーザーが2年以内に自動車を購入しようと考える環境を作り、皆で国内の自動車関連産業を応援するなど、日本の基幹産業を守り抜くべきだと考えています。

地方財源への影響を心配するお声もありますが、法人税の33.1%は地方交付税の財源です。

地方の自動車関連企業が廃業する事による損失も勘案すると、今は国内立地を応援する政策を支持したいと思います。

高市早苗議員のポストより4-2

第❷に、珍しい貿易用語、「相互関税」なるものです。

日本から米国に輸出する全ての品目に、15%の関税が課されるのだとか。

例えば牛肉は、既に26.4%の関税率で15%超ですから変更無しですが、15%未満の品目については、15%に引き上げられます。

特に対米輸出が多い「織物」は、7.5%⇒15%に。

同じく対米輸出が多い「光ファイバー」も、6.7%⇒15%に。

実に多くの産業に、影響は及ぶと思います。

もともと日本に強みのある産業への支援も強化するとともに、米国市場以外への販路開拓にも力を入れていかなくてはなりません。

2016年から2018年にかけて当時の安倍晋三総理が主導されたFOIP、QUAD、CPTPP、日EU経済連携協定など（それぞれ目的は違うものの）、様々なネットワークを活かして、強い経済外交を展開するべき時です。

高市早苗議員のポストより4-3

第❸に、日本企業による米国への投資を通じて、経済安全保障上重要な9分野等について、強靭なサプライチェーンを米国内に構築するという合意についてです。

日本は、その実現に向け、「政府系金融機関が最大5500億ドル規模の出資・融資・融資保障を提供する事を可能にする」とされています。

5500億ドルの投資は、「JBIC（国際協力銀行）による出資・融資」「NEXI（日本貿易保険）による保証」を活用するとのこと。

果たして、真水の財政負担は生じないのか？

政策系金融機関の業務円滑化の為に、政府が資本強化に必要な措置を講ずる必要が生じるのではないか…と思います。

しかも、出資の際の「日米の利益配分の割合」は1対9だとのこと。

5500億ドルは、約81兆2,156億9,559万7,666円です。

京都大学大学院の藤井聡教授からは、「こんな合意をするくらいなら（関税率）25％のままの方がずっとまし。米国の対日貿易赤字は約9兆円ですから、毎年の10％関税（15%からのオーバー分）は0.9兆円。80兆円あれば、100年近く補助できます」というメールが届きました。

確かに巨額のお金を研究開発や内需拡大策に使えば、日本経済は強くなります。米国からは真に必要な物を購入して、貿易赤字減に貢献する事もできます。

元々「投資重視の交渉」が石破内閣の方針でしたから、政府としては目的達成の合意だと思います。

ただ、投資対象分野については経済安全保障上の不安を覚えました。

対米投資対象は、半導体、医薬品、鉄鋼、造船、重要鉱物、航空、エネルギー、自動車、AI・量子の9分野です。

半導体、医薬品、船舶部品、航空機部品など、日本の特定重要物資に関係する分野も含まれます。

対米投資によって米国内に強靭なサプライチェーンを構築するにしても、シーレーンが使用できないなど緊急時に備えて、必ず日本国内でも生産能力を強くしていかなくてはならない分野だと考えます。

高市早苗議員のポストより4-4

第❹に、「合意文書」が出ていませんので、何が本当に担保されるのか…ということが私達には分かりません。

日米合意直後のトランプ大統領やラトニック商務長官のSNS投稿を拝見すると、私が外務省から伺った内容よりも更に厳しいものになっています。

米国の関税措置については、トランプ大統領による「大統領令」の発出により、必要な措置がとられるとのことです。

しかし、関税率以外にも合意内容が及んでいますから、真に日本の国益に叶���内容なのか政府で十分に精査した上で、首脳間で合意文書を詰めて頂く必要があると感じます。

いずれにしても、医薬品や半導体の分野別関税が課される可能性もありますし、鉄鋼・アルミ関税も下がっていませんから、今後も日米間で議論は続いていくのだろうと思います。

色々と書きましたが、赤澤大臣をはじめ交渉に携わられた皆様の大変なご苦労には十分に思いを致し、敬意を表させて頂きます。

[mbr-br]

インターネットを眺めていたら、AlphaGenomeをAlphaFoldになぞらえている発言を見かけた。分野の現状を踏まえるとインパクトも印象も（そしておそらく研究者サイドのリアクションも）全く違うものなのだけども、専門でないと（そして先端を追いかけ続けていないと）そういう理解になるのも仕方がないのかなと思いつつ、Alphaつながりで唐突にAlphaProteoのことを思い出した。あれは初報が昨年秋（9月）なのでそろそろ査読つき論文が出てもいいころだが、内容的にうっかりすると論文ではなく動物実験までやってIsomorphicから新薬（候補）爆誕！みたいなプレスリリースが1年後くらいに出てもおかしくないので、続報を待ちたい。

振り返ると、AlphaFold2が一般に出たのがちょうど4年前の2021年7月で、その2年後の2023年夏前には（市井の生成AIブームと並行して）Nucleotide TransformerやGeneFormerなどのゲノム・トランスクリプトーム基盤モデルが続々と出ていたし、蛋白質科学でも生成モデルが多く出始めたころだった。そしてさらに2年後の2025年現在はAlphaGenomeやBoltz-2などの生命科学分野特化モデルももちろんあるけども、GoogleのAI co-scientistやAlphaEvolveといった研究活動を幅広く底上げするようなエージェントに加え、さらにより一般的に使えるDeep ResearchやManus、Claude Codeなどのエージェントも際立ってきている（そしてその裏で、汎用AIに使われているマルチモーダル技術やReasoning技術が分野特化モデルにどんどん輸入されて、劇的に改善されて行っている）。

ここまでの2年ごとの進歩を踏まえて2027年のことを思うと、やはり日経すら取り上げたAI2027の予測や、Anthropicが今年3月に米国政府に提出したRecommendationにある、「2026年末から2027年初頭にかけて、複数分野（生物学、計算機科学、数学、工学を含む）でノーベル賞受賞者級の知的能力をもったAIが出現する」シナリオはそれなりに現実味がある。

実は最近、向こう5年～7年ほどを見越した研究計画をぼんやりと立てていく必要が出てきているのだが、この「ノーベル賞受賞者級AIの出現」をどれほど真剣に受け止めて計画に入れるか（そしてそれを他の研究者に納得してもらうか）は悩ましい。AI co-scientistやClaude Codeなど現状の材料として有望なものはぽつぽつあるので、この夏に早めにGPT-5が出てきてくれて、エージェント性能で明確なものを見せてくれると説得が楽なのだけども、果たして。

[hkakktakka]

プロンプトの作り方 ””” ① AIに何をやらせたいのか1時間語り尽くす。そんなに喋れない人は5分でも。喋れない人はタイピングでも。（最難関であり最重要。できれば15分くらい喋った方がいい） ””” ② 「ゴールは○○でありあなたには〇〇を出力してもらいます。これまでの会話履歴や添付データについて全てリフレクションして私が何を言わんとしてるのか解析しコンテキスト情報群として漏れや抜けなく最初から最後までmarkdown形式で抽出してください。これらの作業は非常に重要な要求/要件定義の下地です。ここをあなたが間違えるとプロジェクトは頓挫します。最新の注意を持って挑んでください。」 ””” ③ 「markdown形式の点検をします。オリジナルの文章やデータが意図している目的や方向性を大切にし、矛盾が生じないよう注意を払ってください。必要に応じて、専門用語や一般的な用語を適切に使い分け、読み手が理解しやすい表現を選択してください。修正されたmarkdown形式全文を再出力する」 ””” ④ 「上記の回答は本当に正しい回答ですか？内省的洞察を用いたクリティカルシンキングロジックにて再考し回答をやり直してください。回答を再生成する前にあなたの再生成方針を先に出力しその方針が合っているかユーザーに確認してください。」 ””” ⑤ 「上記の文章や各種設定の中で、まだ不足している言葉や要素があれば、まずは原文やデータをリフレクションした上で構築してきたmarkdown形式の文脈や目的を踏まえてあなたは創造性と厳密性をもってブレインストーミングを行い補完および調整を行ってください。その際、ユーザーに聞いた方が早いもしくは曖昧すぎてゴール到達が困難な場合のみ一つだけ又はひとつづつユーザーに質問を返すこと。」 ””” ⑥ 「フィードバックします。この会話のゴールは〇〇です。最終的にあなたには〇〇を出力してもらいます。その方針に沿って要素とコンテキスト情報をmarkdown形式で再整理してください。」 ””” ⑦ 「上記までの要素や情報を用いてAIであるあなたがゴールを達成するためのエージェントとして���る舞いユーザーのサポートを行うための準システムプロンプトをあなたが出力することがゴールです。

｛

# System prompt:

［

# エージェント:

　## 名前:””

　## 目的:””

　## 背景:””

　## 役割:””

　## 成果物の出力例:

　　### サンプルテンプレート:””

# 制約条件:

　## 前提��件:

　　### ”ChatUIを使用したマルチモーダルなインタラクティブ”

　　### 登場人物:”エージェント,User,コンテンツの受益者”

　　　#### エージェントのゴールと評価基 準:””

　　　#### Userのゴールと評価基準:””

　　　#### コンテンツの受益者のゴールと評価基準:””

　　### 制限:””

　　### 禁止事項:””

　　### エラーハンドリング:”

防止、緩和、診断、再発防止、冗長化、情報共有、自動化、許容、安全停止、人的介入”

# 処理手順:

　## 処理手順 1:

　　### 目的:””

　　### 背景:””

　　### 役割:””

　## 処理手順 2:

　　### 目的:””

　　### 背景:””

　　### 役割:””

　## 処理手順3:””

　　### 目的:””

　　### 背景:””

　　### 役割:””

　## 処理手順4:””

　　### 目的:””

　　### 背景:””

　　### 役割:””

　## 処理手順n:””

　　　#### 処理詳細手順:””

# 言葉の定義:

　## System prompt全体を通して、言葉の定義を明確にする:””,””,””,

# ハイパーエージェント:

　## エージェントの統括•管理•補佐:””

　## コンテキスト情報の要約や推論の可視化:””

　## 動的に生成されたSystem promptのアウトライン一行一行に〈reason tag:〉をつけなぜそのアウトラインや付従するテキスト等が存在するか明記する

　　### LLMが行う基本のアウトプットはエージェントに任せ、ハイパーエージェントの挙動は〈hyper tag:〉としてアウトプットの先頭に会話の都度出力する。 ］

このような形式のSystempromptを作って欲しい。 ””” ⑧ 「足りない、全然ダメだよ。再度会話全体をリフレクションして、わたしは元々のどのような意図や思いで会話を始めているか鑑みて、あなたは何がダメだったか反省し、セルフリファインを行なって。基本的には言葉やコンテキスト情報が足りません。詳細さや作業粒度が足りない。即実行可能、即再現可能なレベルまで具体化した上でその成果物や実行結果を予想した上でやり直して。」 ””” ⑩ 「フィードバックします。〇〇と〇〇は削除、最終版としてシステムプロンプトを出力して。なおあなたはこれまでの会話を覚えていますが実際にこのプロンプトを使うのは何も知らされていない言語モデルです。何も知らない言語モデルがこのプロンプトを見たと仮定したとき、このプロンプトには本当に必要十分な条件や言葉、要素は揃っていますか？総点検してください。

Systemプロンプトを出力する。 」

X / ひろ吉🎨 @HIROKICHI_PD_sz9

[hitujijp]

地域密着型のホワイトカラーはAIに駆逐されない

相変わらずぬくぬくと引き籠もっている今日この頃だが、冬の良さを一つ挙げるとすれば寒過ぎて頭に血が上る気も無くなるという点だろうか。怒りさえも急速冷凍で、余計に情緒が平坦になっている気がしなくもない。夏は常にキレてる人多いよな。気持ちは分からなくもないが、危ないので夏は夏でクーラー部屋に籠もるのがお勧めだ。

そいういえば全く関係ないけど、オレは収入が生活保護並なので、申請すれば払わなくても良かった費用が結構有ったらしい。でもこうした申請の類いが必要な時は、大抵それどころじゃない状況になっている訳で、体力的にも時間的にも当時は申請の存在を知る事自体無理だった。ましてやオレは常に単独行動なので、気付く余裕が無ければそれで終わってしまう。この辺りは、本来自動的にやってくれる制度設計だと助かるのだが、そもそも官吏は民草に対してお金を出し渋るのが常で、余り期待出来ないだろう。

一つの案として、大規模言語モデルを活かしたエージェント機能がぼちぼち普及し始めているので、AIエージェントがまるで秘書でも居るかの様に申請類の補佐をしてくれる様にできれば、それは価値有る事と言えるのではないか？

しかし問題も有る。大規模言語モデルは日本の法制度や統治の仕組みに精通した事前訓練データを使用している訳では無い。つまり、海外で作成された大規模言語モデルをそのまま使用しても恐らく期待した効果は十分に得られない。これを解決するには日本の法制度や統治の専門家監修の元、大規模言語モデルのファインチューニングが必要となる。更に割と毎年法制度やら何やらには変更点が有るので、最新事情を反映する仕組みも必要だろう。 いずれにしても、自然法則の様に恒久不変なら良いが、事態が流動的に移り変わる法制度や流行、議論の行方がバランス感覚によって更新され続ける倫理的側面は大規模言語モデルにとって余り得意ではないか、もしくは活用すると想定より割高になる。政治には期待せず、いつもどおり淡々とやっていこう。