６０．결정을 내리기 전에 신중히 생각해 보세요.
Gyeoljeongeul naerigi jeone sinjunghi saenggakhae boseyo.
決定を下す前に、慎重に考えてみてください。
2026年1月9日金曜日
2026年1月8日木曜日
2026年1月7日水曜日
2026年1月6日火曜日
2026年1月5日月曜日
2026年1月4日日曜日
廣瀬大社
フィッシングからの続き
大晦日，正月三ヶ日と家にこもってグダグダしていたら食料が無くなってきた。仕方がないので初買マーケットに出かけましょう。買物頻度が低下するといきおい荷物が嵩張って重くなる。買物は老人には大変な力仕事の一つだ。
写真：廣瀬大社に初詣（2026.1.4撮影）
ついでに初詣をということで，マーケットと同じ西方にある廣瀬大社に向かった。二十二社の一つであり格式が高いのだけれど，今はちょっと寂れてマイナーな存在になってしまった。もう四日だけれどお客さんはボチボチ入っていた。
ChatGPTによる註釈
「二十二社（にじゅうにしゃ）」とは、平安時代中期〜後期にかけて朝廷（中央政府）が特に重視して崇敬し、国家の重大な祭祀や天変地異の際に特別に奉幣（朝廷からの供物や幣帛）を受けた一連の神社のことです。主に京畿（京都周辺）と大和を中心とした由緒ある神社が選ばれ、合計22社となりました。制度としては永保元年（1081年）に「永例（正式な制度）」とされました。（Wikipediaより）
二十二社のリスト
【上七社】1. 太神宮 神宮（伊勢神宮） 三重県伊勢市2. 石清水 石清水八幡宮 京都府八幡市3. 賀茂 賀茂別雷神社（上賀茂神社） 京都府京都市北区賀茂御祖神社（下鴨神社） 京都府京都市左京区4. 松尾 松尾大社 京都府京都市西京区5. 平埜 平野神社 京都府京都市北区6. 稲荷 伏見稲荷大社 京都府京都市伏見区7. 春日 春日大社 奈良県奈良市【中七社】8. 大原野 大原野神社 京都府京都市西京区9. 大神 大神神社 奈良県桜井市10. 石上 石上神宮 奈良県天理市11. 大和 大和神社 奈良県天理市12. 廣瀬 廣瀬大社 奈良県北葛城郡河合町13. 龍田 龍田大社 奈良県生駒郡三郷町14. 住吉 住吉大社 大阪府大阪市住吉区【下八社】15. 日吉 日吉大社 滋賀県大津市16. 梅宮 梅宮大社 京都府京都市右京区17. 吉田 吉田神社 京都府京都市左京区18. 廣田 廣田神社 兵庫県西宮市19. 祇園 八坂神社 京都府京都市東山区20. 北野 北野天満宮 京都府京都市上京区21. 丹生 丹生川上神社（中社） 奈良県吉野郡東吉野村丹生川上神社上社 奈良県吉野郡川上村丹生川上神社下社 奈良県吉野郡下市町22. 貴布禰 貴船神社 京都府京都市左京区
2026年1月3日土曜日
2030年への分岐点
図：2030年への分岐点における分断のイメージ（Nano Banana Proによる）
Ｑ（koshix）：
いよいよ2026年がスタートしました。生成AIが登場して3年になります。世界では戦争が頻発し，SNSはフェイク増幅装置として働き，トランプや高市のようなデマゴーグが跋扈する世の中へと変質しつつあります。 さて，今後の5年間，2030年までに，(1) AIはどのように進化し，(2) それが社会をどのように変えて，(3) 人類はどこに向かうことになるでしょうか。出来るだけ幅広い事実とデータと人間の行動や意識の動向に基づいて，将来の方向性を緻密に予測してください。
Ａ（ChatGPT+Claude+...）：
2025年が終わり、生成AIが社会に現れてからおよそ3年が経過した。この短い時間のあいだに、世界は戦争の頻発、SNSを媒介とした誤情報の拡散、そしてデマゴーグ的政治の再興という、いくつもの不穏な変化を経験してきた。
では、これから2030年までの5年間は、どのような時代になるのか。
結論から言えば、この期間の分岐を決めるのは、AIがどれほど賢くなるかではない。むしろ決定的なのは、AIがどこまで「行為主体」として社会に組み込まれ、その結果として「信頼のインフラ」がどのように組み替えられるか、という点である。
AIは、情報を生産する装置であると同時に、情報を検証する装置にもなりうる。この二つのコスト構造が同時に変わるとき、社会の分断は単なる所得格差ではなく、「検証にアクセスできるかどうか」という軸で再編されていく。2030年までの5年は、まさにその分岐が可視化される期間となるだろう。
１． AIはどう進化するか——「行為するAI」と「検証可能性付きAI」
2025年から2030年にかけてのAI進化の中核は、「より賢いLLM」ではなく、行為を引き受けるAIと、その行為を後から検証できるAIという二本立てにある。
(1) 行為主体としてのAIエージェント
近年、企業や行政の現場では、検索、社内データベース参照、判断、外部ツールの呼び出し、実行、報告までを一気通貫で担う「AIエージェント」の試験導入が進んでいる。これは「一問一答の生成AI」から、「複数ステップの計画と実行を行い、ログを残すAI」への質的転換を意味する。
ただし、2030年までにホワイトカラー業務の大部分が自動化されると考えるのは早計だろう。より現実的な描像は、同じ職務の内部で、タスクの束が再配線されるというものである。調査、下書き、集計、監視、定型的実行といった部分はAIが常在的に担う一方、最終判断、責任引き受け、例外処理は人間側に残る。このとき評価軸は、精度や流暢さではなく、誤作動率の低さと監査容易性に移行する。重要なのは「どれだけ賢いか」ではなく、「事故が起きたときに、何が起きたかを説明できるか」という点なのである。
(2) 世界モデルと物理世界の接続
マルチモーダルAIは、テキストや画像だけでなく、センサー情報や位置情報を統合し、環境のダイナミクスを内部に表現する「世界モデル」へと近づいている。この方向性は、ロボティクス、物流、製造、交通といった限定されたドメインで、すでに実用段階に入りつつある。
もっとも、2025〜2030年の短期で、「社会全体の政策や都市計画が世界モデルから直接生成される」ような未来が訪れるとは考えにくい。むしろ重要なのは、デジタルツインと最適化が、運用設計・責任分界・フェイルセーフを含めた制度設計と不可分になる点である。ここでも主役はモデルの賢さではなく、信頼可能な運用構造なのだ。
(3) 二極化するモデルと資源制約
AIモデルは今後、二極化していく。クラウド側では、巨大な汎用モデルが研究用・B2B用の「重機」として残る一方、エッジ側では、比較的小型で特化したモデルが端末上でオフライン動作する。
この流れは技術的選好というより、電力・GPU・水資源という物理的制約によって強く規定されている。国際エネルギー機関(IEA)の推計では、データセンターの電力消費は2030年までに現在の2倍を超える可能性がある。結果として、「より巨大なモデル」一択ではなく、蒸留、分割、オンデバイス化といった配備アーキテクチャそのものが競争軸となっていく。
(4) 検証可能性を組み込むAI
EUを中心とするAIガバナンスの議論では、説明可能性、出どころ証明(provenance)、第三者監査が前提条件として浮上している。EU AI法はすでに発効しており、2025年以降、禁止領域や高リスク領域から段階的に義務が適用されていく。
したがって2030年までの期間は、「検証可能なAIがすでに標準化され終わっている」というより、検証可能性を実装するための競争が激化する時期と見るべきだろう。どのデータから、どのツールを使い、どのような理由で結論に至ったのか——この履歴を機械可読な形で残せるかどうかが、AI導入の前提条件となっていく。
２．社会はどう変わるか——「信頼インフラ」はどのように階層化されるのか
AIが社会にもたらす最大の変化は、「情報が増えること」ではない。より本質的なのは、情報を信じるために必要なコスト構造が反転することである。
かつて、情報の生産には高いコストがかかり、検証は相対的に安価だった。新聞社、学術誌、行政文書といった制度的フィルターが、あらかじめ検証を肩代わりしていたからだ。市民は、そのフィルターを信頼することで、個別検証を免れていた。
生成AIはこの構造を根底から覆す。情報の生産コストはほぼゼロに近づく一方で、検証のコストはむしろ上昇する。なぜなら、生成された情報は、文体も論理も「もっともらしく」なり、人間の直観による真偽判定が機能しにくくなるからである。
(1) 検証コストという新しい希少資源
重要なのは、検証が「技術的に可能かどうか」ではない。誰がそのコストを支払うのかである。AI時代の検証には、複数の層が必要になる。出どころの追跡（provenance）、生成・加工・再配布の履歴、モデル・ツール・データの関係、意図や目的の推定、説明責任の所在——これらは無料ではない。計算資源、専門人材、制度設計、監査機関、法的手続きが必要になる。
結果として、検証は公共財ではなく、選択財になりやすい。十分なリソースを持つ政府機関、大企業、国際機関は、検証済み情報だけが流通する「高信頼空間」を構築できる。一方、多くの市民が接する情報環境では、未検証情報と半検証情報が混在する状態が常態化する。ここで起きているのは、「真実と虚偽の対立」ではない。「検証可能な情報空間」と「検証不能な情報空間」の分離である。
(2) フェイクはなぜ「増幅」されるのか
誤情報が増える理由は、人々が愚かになったからではない。構造的な理由は三つある。
・第一に、生成AIによって、誤情報の生産が安く、速く、適応的になる。特定の主張に合わせて、証拠・反論・物語を量産できるのだ。
・第二に、誤情報の検出は、個人最適化が進むほど難しくなる。一人ひとりに異なる文脈で提示される情報は、外部からの一括検証を困難にする。
・第三に、検証が進めば進むほど、「検証する側」への不信も同時に蓄積される。誰が検証者を検証するのか、という問いが避けられないからだ。
その結果、社会は「何が真実か」ではなく、「どの検証空間に属しているか」によって分断される。信頼は共有されるものではなく、所属するインフラによって配給されるものとなる。
３．人類はどこに向かうか——なぜ未来は「モザイク状」にならざるを得ないのか
2030年に向かう未来を、一つの物語として描くことは難しい。それは偶然ではない。構造的に、単一の未来が成立しにくい条件が揃っているからである。
(1) 非対称な拡散が生むモザイク
第一の要因は、技術の非対称拡散である。AIは理論上は汎用的だが、実装には膨大な前提条件がある。データ、計算資源、法制度、組織能力、教育水準——これらは地域や組織によって大きく異なる。その結果、ある領域では高度に監査されたAIが常在する一方、別の領域ではほぼ無制限に生成AIが使われる、という制度密度の非対称が生じる。
(2) 規制は均質化ではなく差異を生む
第二の要因は、規制の時間差である。EUのように、AIの利用を詳細に規定しようとする地域もあれば、実質的に市場任せの地域もある。規制は「遅れた地域が追いつく」ための装置ではなく、むしろ異なる進化経路を固定化する装置として働く。規制が強い場所では、AIは慎重に、しかし深く組織に組み込まれる。規制が弱い場所では、AIは粗雑だが速く拡散し、社会的摩擦を引き起こす。この差は、時間とともに縮まるどころか、制度と文化の違いとして積み重なっていく。
(3) 認知資源の偏在
第三の要因は、人間側の認知資源の制約である。AIが高度化するほど、それを理解し、監督し、設計できる人間は相対的に希少になる。結果として、社会は次の三層に分かれる。AIを設計・監督する層、AIを使って仕事をする層、AIに仕事を割り当てられる層——これは単なる技能差ではなく、意思決定への距離の差である。この差が政治や経済に反映されるとき、民主主義は「全員が同じ情報を前提に議論する制度」ではなく、異なる現実を生きる集団のあいだの調整装置へと変質する。
(4) 進歩でも破滅でもない帰結
ここで重要なのは、この未来が「進歩」か「破滅」かという問い自体が、すでに適切ではないという点である。AIは目的を持たない。人類もまた、単一の目的地に向かって進む主体ではない。2030年までに起きるのは、制度・技術・認知の相互作用が、人間をいくつもの異なる配置に置き直す過程である。その結果として現れるのが、一部では高度に協調し、一部では深刻に分断された、モザイク状の世界である。
４．結びに代えて
第1節で述べたように、AIの本質的な変化は「賢さ」ではなく「行為主体化」にある。そして行為主体が増える社会では、責任・検証・信頼は必ず希少資源となる。2030年に向かう5年間は、AIが人類を救うか滅ぼすかを決める期間ではない。検証と責任のコストを、誰が引き受ける社会にするのかが、静かに、しかし不可逆的に固定されていく期間である。その選択の帰結は、すぐには見えない。だが見えないまま積み重なったものが、次の10年の「当たり前」になる。我々は今、歴史の分岐点に立っている。そしてその分岐は、技術の進歩ではなく、社会の選択によって決まるのである。
2026年1月2日金曜日
α世代と政治
図：α世代と政治のイメージ（Nano Banana Pro による）
Ｑ（koshix）：
あけましておめでとうございます。今年もよろしくお願いします。今日，2026年元旦の日本経済新聞朝刊のトップがα世代（α20億人の未来）に関する特集記事でした。自分はポスト団塊世代であり，X世代（1960-1980）以前のニッチな「はざま世代」に当たります。そのため，X世代，Y世代（1981-1995，自分の子どもの世代），Z世代（1996-2009），α世代（2010-2024，自分の孫の世代）のいずれも様のことがよくわかりません。さて，その現在16歳以下で，AIネイティブであるα世代はどんなことを思い，どんな社会をつくっていくのでしょうか。
Ｑ（koshix）：
どうもありがとうございました。次に気になったのは，2面の政治に関する記事です，かつての法制審議会で否定された旧姓の通称使用の法制化を選択的夫婦別氏制度に替えて導入し，外国人政策だけでなく日本国国章棄損罪，スパイ防止法，国家情報局の設置，防衛装備品五類型の廃止，防衛費の増額とあいついで保守的な法案を，日本維新の会との政権合意を根拠の一つとして進めようとしている政権が危うくて仕方ありません。大丈夫でしょうか？
Ｑ（koshix）：
α世代の一つ上のZ世代は，現在の政権に対する支持率が非常に高いという調査結果が報じられています。Z世代にはα世代と共通する感性はないのでしょうか？
Ｑ（koshix）：
自分には，日本維新の会，国民民主党，参政党が，崩れ落ちつつある自民党の完全なる補完勢力として，野党分断と政権へのすりよりやポピュリズム的で不合理な経済政策への誘導など，とても面倒な事態を引き起こしているような気がします。この状況に対して，各世代はどのようなレスポンスをすることが予測できますか？
Ｑ（koshix）：
ここまでの一連の対話を，「α世代と政治」というタイトルで，日本の各世代と政治のそれぞれの動向および，各世代の政治への向き合い方を整理して論ずるブログ記事に仕立ててください。デアル調でお願いします。複数の節から成る大掛かりなものではなくても結構ですが，ここまでの私たちの対話のポイントを外さないように，漏れないようにお願いします。
Ａ（ChatGPT+Gemini+Claude+…=7件の回答をChatGPTに2回まとめさせた結果）
α世代と政治
――AIネイティブの沈黙と、国家の輪郭が濃くなる国
2026年元旦の日本経済新聞は、α世代（2010–2024年生）を「α20億人の未来」として前面に置いた。世界で20億人規模、現時点で最大16歳以下。生まれ落ちた瞬間から、スマートフォンと生成AIが「文明の背景音」として鳴っている世代である。
自分はポスト団塊世代に属し、X世代（1960–1980年生）より少し前の「はざま」にいる。だから、X・Y・Z・αのどれもが、輪郭は見えるのに肌ざわりが掴みにくい。だが元旦の紙面をめくっていて、世代理解の困難さよりも先に、別の違和感が立ち上がった。1面に未来世代の話があり、2面に政治の話がある。その二つが、同じ日に同じ紙面に並ぶこと自体が、すでにこの国の分岐を示しているように思えたのである。（注：ChatGPTがそうゆうてるだけ笑）
１．未来が「AIネイティブ」として立ち上がる一方で、国家は「境界」を濃くしている
2面で気になった政治記事の要旨はこうだ。かつて法制審議会で否定されたはずの旧姓の通称使用の法制化が、選択的夫婦別氏制度の代替として浮上し、さらに外国人政策だけでなく、国章棄損罪、スパイ防止法、国家情報局の設置、防衛装備品五類型の廃止、防衛費の増額といった保守色の濃い法案が、政権合意（とくに日本維新の会との合意）を根拠の一つとして一括で前へ進もうとしている、という構図である。
論点は多岐に見える。家族制度、治安、情報、軍事。だが、方向は奇妙なほど揃う。社会の輪郭を「法」と「権限」で濃くすること、境界を引き直すこと、統制の手触りを強めること。思想の純度は必ずしも高くないが、情動の純度は高い。つまり、これは理念体系というより、不確実性への恐怖が政治に刻印された形なのである。
少子化、停滞、戦争と分断、SNSの増幅、そしてAIが社会制度そのものを揺らす速度。未来像が描けない社会は、しばしば「決めること」そのものを安定と取り違える。決める、縛る、罰する、監視する、守る。こうした語彙は、短期的には効く。だが長期には、合意形成の回路を細らせる。政治が「手続きの筋肉」を失っていくとき、制度だけが強くなり、中身の議論が痩せる。これが最も危うい。
２．「補完勢力」の増殖が、責任の所在を空洞化させる
この流れを押し出しているのは誰か。自民党の劣化や崩れが語られるとき、本来なら対抗軸が育ち、健全な政権交代可能性が社会の緊張を受け止めるはずである。ところが現実には、日本維新の会、国民民主党、参政党といった勢力が、結果として「崩れ落ちつつある自民党を補完する」ような配置に見える局面がある。
ここで重要なのは、彼らが意図しているかどうかではない。作用である。野党が分断され、政権へのすり寄りが起き、分かりやすいポピュリズム的経済政策が、財源や長期整合性の問いを置き去りにして拡散する。すると「決定の速度」は上がるが、「説明責任の密度」は下がる。政治は動いているようで、責任だけが霧散する。社会はその霧散を、直感的に嗅ぎ取る。だから政治不信は深くなる。しかし不信が深いほど、人々はまた「短期の確実さ」を求め、さらに強い制度へと吸い寄せられる。この循環が、いまの因果地形の核心にある。
３． Z世代の高支持は「右傾化」ではなく「現状維持の最適化」である
さらに気になるのは、α世代の一つ上のZ世代（1996–2009年生）が、現政権への支持率が高いという調査結果が報じられている点である。ここで短絡して「若者の保守化」「右傾化」と言うと、たいてい議論を誤る。
Z世代は「大きな物語」を信じにくい世代である。変えたら良くなるという見取り図が与えられていない。だから彼らの支持は、積極的支持というより、リスク回避としての消極的選好になりやすい。「他よりマシ」「今は壊さない」。これは思想ではなく、最適化である。政治的情熱がないのではない。むしろ不確実性を前提に生きているから、劇的変化の失敗確率を嫌うのである。
ではZ世代とα世代に共通する感性はあるのか。ある。ただしそれは左右の軸ではない。情報の取り方、時間感覚、判断のスタイルである。短尺の情報、アルゴリズムの推薦、コミュニティの空気。そこで形成されるのは、「理念を深掘りして整合性を詰める」よりも、「いま動くものに乗って損をしない」判断である。この判断の合理性は否定しにくい。問題は、その合理性が、長期の制度設計に弱いことである。
４． α世代は「政治を信じない」のではなく、「政治を全託しない」世代である
ではα世代はどうなるのか。ここで未来予言をしたくはない。だが、世代の“前提OS”が変わることは確実である。α世代にとってAIは道具というより環境であり、正解は固定されず、更新され続ける。彼らは国家や政党を否定するだろうか。たぶん否定しない。だが全託もしない。ここが決定的に違う。
α世代の政治感覚の核は、正義や理念よりも、可逆性・分散性・やり直し可能性に寄ると考えられる。失敗しても戻れる仕組み、局所的に試せる制度、コミュニティ単位で更新できるルール。そうした設計思想の方が、彼らには自然に見える。ゆえに彼らは、既存の「補完勢力ゲーム」に参加しない可能性がある。投票率が下がるかもしれない。しかしそれは無関心ではなく、「別の回路で政治的実践をする」という態度かもしれない。テーマ別参加、ローカル自治、プラットフォームの透明性や規範設計を通じた関与。政治のインターフェースが変わるのである。
５． 最も危ういのは「反対する世代」と「参加しない世代」に割れることだ
ここまでの因果地形を一本に束ねると、最も危ういのはこういう分断である。危機感を持って反対する世代と、そもそも参加しない世代が並立し、間が空洞化する。補完勢力が増えるほど論点は拡散し、誰も全体責任を引き受けなくなる。その結果、強い制度だけが残り、中身の議論が痩せていく。制度は強く見えるが、柔らかさを失う。柔らかさを失った制度は、臨界点で割れる。割れた後に必要になるのは修復だが、修復するための合意形成の筋肉がすでに落ちている。これが最悪のコースである。
６． α世代に渡すべきものは「強い物語」ではなく「長い因果の語り」である
α世代に必要なのは、強いスローガンでも、誰かの正義でもない。社会が何度も誤り、何度も修正してきたという、長い因果の語りである。人間の制度は必ず失敗する。だから失敗しない制度を夢想するのではなく、失敗しても戻れるように設計する。その設計の知恵を、次の世代へ渡す。
それを語れるのは、まだ人間であり、複数の時代を生きた世代である。自分のような「はざま世代」は、その意味で一つの役割を持つ。未来を当てることではない。政治がどこまで壊れにくく設計されているかを問い直し、その問いの仕方を手渡すことだ。
α世代と政治の関係を考えることは、未来占いではない。いまの政治が、短期の恐怖に最適化されていないか、長期の修復可能性を手放していないか、その設計を点検する作業なのである。元旦の紙面は、その問いをこちらに投げてきた。だからこそ、見過ごしてはいけないのである。
2026年1月1日木曜日
年賀状2026
明けましておめでとうございます。今年もどうぞよろしくお願いします。
図：2026年丙午（柚木沙弥郎「つきよのおんがくかい」から引用）
丙午といえば，1906年生まれの亡くなった祖母。父の継母である。自分が幼いときにはたいへん可愛がってもらった。「丙午」という言葉がたまに大人の口の端に上ることがあったけれど，子どもの自分にはあまりピンとくることもなく聞き流していた。
実際にその影響を肌で感じたのは1966年の丙午だ。当時の出生数は，1965年が184万人，1966年（丙午）が137万人，1967年が194万人ということで，前後の年に比べて27.5%も減っている。この結果，大学進学の学生層が明らかにシフトしたため，どうも今年の学生の様子は例年と違うということで教員の間でも話題になった。
昨今のSNSではフェイク情報や差別的な情報があっという間に拡散する素地があるのだけれど，超少子化時代の人達には丙午はほとんど響かなかったようだ。
2025年12月31日水曜日
2025年12月30日火曜日
2025年12月29日月曜日
2025年12月28日日曜日
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