交代磁性体

スーパーフレアからの続き

テレビや新聞のニュースの時間に取上げられる科学や技術のトピックスは，よくよく注意する必要がある。素直に聞いていると，ものすごいブレークスルーやイノベーションが到来していて未来はバラ色だという印象を持ってしまうのだ。多くの場合は，プレスリリースする側が話を盛っていて（まあ将来の展望部分はそうならざるを得ないのだけれど）落ち着いて判断する必要がある。

スーパーフレアや破局的噴火や地球温暖化など危機を煽る場合も同様だ。いずれにしても本当の専門家でないとなかなか正当な判断ができない。困ったなあ。これじゃとてもじゃないけどフェイクニュースに対応できない。科学解説の人がフォローしてくれればよいのだが，その成れの果ては池上彰だからなあ。

スーパーフレアの話題があった朝のNHKニュースでは，東大工学部の関真一郎・東大物性研究所の高木里奈グループの交代磁性体が取上げられていた。いわく，

交代磁性体は、従来利用されてきた強磁性体と異なり、①ビット間干渉の原因となる漏れ磁場が存在しないため素子の集積化に有利、②応答速度が100倍以上高速、③磁気的な外乱に対する耐性が高い、といった特徴を持ち、次世代の超高密度・超高速な情報媒体としての活用が期待されます。（東大工学部プレスリリースから引用，なお，常温で動作することも重要なポイント）

図：交代磁性体とは（東大工学部プレスリリースから引用）

こういう場合は，Perplexity Pro にたよればよい・・・かな？

Ｑ（koshix）：

反平行なスピン配列と、特殊な対称性の原子配列を併せ持つ、交代磁性体（Altermagnet）が，室温で情報の読み書きが高速で可能になると聞きましたが，その原理について，理系の大学生にわかるように説明してください。

Ａ（Perplexity Pro）：

（回答略）

Ｑ（koshix）：

「交代磁性体の特殊な構造により、↑↓と↓↑のスピン状態の下で運動する電子が、量子力学的な機構を通じてそれぞれ逆符号の大きな仮想磁場を感じます。」の部分を量子力学を学んでいる学生向けに詳しく説明してください。仮想磁場の意味もわかりません。

Ａ（Perplexity Pro）：

交代磁性体における仮想磁場の発生は、量子力学的な効果に基づいた興味深い現象です。以下に、この現象をより詳しく説明します。

１．仮想磁場の概念

仮想磁場とは、実際の磁場が存在しないにもかかわらず、電子が感じる磁場のような効果のことを指します。この場合、電子の運動に影響を与える何らかの力が存在し、その効果が磁場と同様の振る舞いを示すことから「仮想的」と呼ばれます。

２．交代磁性体における仮想磁場の発生メカニズム

(1) ベリー位相と幾何学的位相

交代磁性体における仮想磁場の発生は、量子力学的な概念である「ベリー位相」または「幾何学的位相」と密接に関連しています。ベリー位相は、量子系のパラメータが断熱的に変化する際に波動関数が獲得する位相のことです。

(2) スピン-軌道相互作用

交代磁性体の特殊な結晶構造とスピン配列により、電子の運動に伴って強い

スピン-軌道相互作用が生じます。このスピン-軌道相互作用により、電子の運動に依存したベリー位相が発生します。

(3) 運動量空間での曲率

電子の波動関数は、運動量空間において特定の曲率を持つことになります。この曲率は、実空間での磁場と同様の効果をもたらし、電子の運動に影響を与えます。

３．↑↓と↓↑のスピン状態による逆符号の仮想磁場

交代磁性体の↑↓と↓↑のスピン状態では、以下のメカニズムにより逆符号の仮想磁場が生じます：

(1) 時間反転対称性の破れ： ↑↓と↓↑の状態は時間反転操作で互いに移り変わります。この時間反転対称性の破れが、逆符号の効果をもたらします。

(2) 運動量空間での曲率の反転： スピン状態が反転すると、運動量空間での波動関数の曲率も反転します。これにより、仮想磁場の向きが逆転します。

(3) スピン-軌道結合の符号変化： スピン配列の反転に伴い、スピン-軌道相互作用の符号も変化します。これが仮想磁場の符号反転につながります。

４．仮想磁場の観測

この仮想磁場の効果は、ホール効果として観測することができます。↑↓と↓↑のスピン状態で、電流に垂直な方向に逆符号の起電力が生じます。これは、実際の磁場がなくても、強磁性体におけるホール効果と同様の現象が起こることを意味します。

５．量子力学的な解釈

量子力学的には、この現象は以下のように解釈できます：

(1) 電子の波動関数は、スピン状態と結晶構造に依存した位相因子を含みます。

(2) この位相因子が、電子の運動に対して追加的な位相変化をもたらします。

(3) 位相変化は、実効的なベクトルポテンシャルとして作用し、これが仮想磁場を生成します。

この仮想磁場の概念は、トポロジカル絶縁体や量子ホール効果などの現代的な凝縮系物理学の理解にも重要な役割を果たしています。

物理としては非常に面白い話だと思う。その技術的応用についての定量的な評価に関する説明がほしかった。 

mixi2（１）

あれっ，なんだか風がふいてるみたい。と思えば，笠原健治（1975-）さんのmixi2が始まっていた。一時かなり流行っていた mixi（2004-）にはそこまで深入りしていなかった。はて，あれは誰に招待してもらったのだろう，それすら忘れてしまった。

2008年8月11日，iPhone3Gを買ってすぐに見つけたNatsuLionアプリで twitterを始めて2年後にはmixiは招待制ではなくなり，自分もほとんど使わなくなっていた。それから長い間mixiアカウントを放置したままだったが，セキュリティの問題があるので数年前にそれを削除した。

その mixi が mixi2 となって12月16日に復活した。ゆる〜い招待制なのだが，りんこうたつさんが招待コードを公開していたので，それを使って早速登録してみた。面倒だった昔の足跡機能はなさそうなので，落ち着いて使えるかもしれない。ネットでよく見かける人々は概ね参加しているけれど，物理屋さんや哲学系・数学系・文学系・社会科学系の人はまだ少ない。

図：mixi2の招待コードの例（注意してね）

［１］これからのSNSに必要なのは「分人主義」（mixi2リリースによせて，カイ士伝）

［２］日本最強のSNS「mixi2」が爆誕してた（けんすう）

［３］満を持してリリースされた「mixi2」の勝ち筋は、やっぱりコミュニティ機能かも（徳力基彦）

［４］「mixi2」は、X移住先の本命か？　mixi古参ユーザーもどっぷりハマった、久しぶりの「平和なSNS」（岡田有花）

［５］日本で発生したTwitterの歴史一覧

スーパーフレア

宇宙天気予報・太陽フレアからの続き

NHKの昼のニュースをみていた。真面目な顔のアナウンサーが，太陽型恒星では100年に1回の割合で大規模なスーパーフレアが起こると話している。ちょっと腰を抜かしそうになった。人類は大丈夫か。

NHK以外からはニュースがなかったので，掲載されたというサイエンスに当たってみた。

「Sun-like stars produce superflares roughly once per century（2024.12.12）」というのが論文の表題だ。有料会員にならないと本文は読めないが，概要は次のようなものだ。

恒星のスーパーフレアは、太陽フレアに似た電磁波の爆発であるが、主系列星では10^36 erg（10^29 J）と、より大きなエネルギーを放出する。太陽がスーパーフレアを発生させることができるかどうか、また発生するとしたらどのくらいの頻度で発生するのかは不明である。我々は、ケプラー宇宙観測所の測光を用いて、太陽のような基本パラメータを持つ他の恒星のスーパーフレアを調査した。その結果、観測された56,450個の太陽のような恒星2527個のうち、2889個のスーパーフレアを発見した。この検出率から、太陽のような温度と変動を持つ恒星では、10^34 erg （10^27 J）以上のエネルギーを持つスーパーフレアがおよそ100年に1度発生していることがわかった。その結果、恒星のスーパーフレア頻度-エネルギー分布は、太陽のフレア分布の高エネルギーへの外挿と一致し、両者は同じ物理機構によって生成されていることが示唆された。

これまで観測された最大の太陽フレアは，1859年の太陽嵐（キャリントン・イベント）であり，その規模はX45〜10^25-26 J とされている（ X10 = 10^32 erg = 10^25 J ）。これより1-2桁大きいものが100年に1回だとまずいのではないか。昔と違って現代は繊細なエレクトロニクスの塊によって世界が成り立っているので，スーパーフレアの規模によっては，甚大な被害が発生する可能性がある。

歴史的な記録は他にはないのかと探していたら，太陽フレアからくる高エネルギー宇宙線（おもに陽子）により，大気中に生成する炭素やホウ素の放射性同位体，14Cや10Beの一時的な増大がそのシグナルになるとわかる。屋久杉の年輪の分析ではじめてわかったとか。

それは武蔵野美術大学の宮原ひろ子さんではなかったかと思いきや，彼女のは気候変動の文脈であり，スーパーフレアの話題は同じ名大出身の三宅芙沙さんだった。なんとこの宇宙線起源同位体の急増現象は，三宅イベントと命名されている。

樹木の年輪に含まれる放射性炭素同位体14Cや、氷床コアの10Be、36Clの濃度が急上昇することで示される。現在のところ、14Cのスパイクが非常に顕著な、すなわち2年間で1％以上の上昇を示す5つの重要な事象（前7176年、前5259年、前664-663年[1]（歴史的には前660年と呼ばれる）、前774年、前993年）が知られて・・・（WIkipedia の Miyake Eventから引用）

これがスーパーフレアの効果だとすると，400-2400年に1度の頻度だと推定されるのだが。

図：太陽のSuperflare（DALL-E3による）

［１］８世紀における宇宙環境の大変動を発見（三宅芙沙，2012）

［２］スーパーフレアが太陽でも数千年に一度発生しうることを解明（柴田一成，2012）

［３］10世紀における宇宙線イベントの発見（三宅芙沙，2013）

［４］太陽型星のスーパーフレア（前原裕之，2017）

［５］屋久杉に刻まれた過去の太陽活動（三宅芙沙，2018）一般向け解説

［６］紀元前660年頃の宇宙線増加の詳細を解明〜複数の超巨⼤太陽⾯爆発の連続発⽣を⽰唆〜（三宅芙沙，2020）

［７］歴史に刻まれた巨大宇宙天気現象（早川尚志・海老原祐輔，2020）

［８］「Nature誌」に削除要請された、太陽で「スーパーフレア」が起きることへの言及（柴田一成，2024）

Sora

OpenAIの動画生成ツール Sora が使えるようになった。10ヶ月ほど前に東京を歩くイメージがプレビューされていたが，12月9日からChatGPT Plusユーザも限定版が公開された。ただし，昨日までは混んでいますとログインがはじかれていた。ようやく今日になってアクセスできた。

20ドル/月のChatGPT Plusサブスクライバーは，一ヶ月に 50 videos (1000 credits) まで使えるらしい。最高720pの解像度で 5秒までのビデオクリップだ。一瞬，50個だけでお仕舞いかと思ったけれど，毎月課金されているのだから一月分の制限になる。なお，200ドル/月のChatGPT Proだと，500 videos (10,000 credits)，1080p 20秒で，watermarkなしのダウンロードまでできるのだ。

早速，次のプロンプトで試してみた。

Japanes Heian era, "Shinden-Zukuri" house, collidor faced at japanese garden, a noble lady of "Nogo" slowly walking wearing "12-hitoe" kimono cloths like the "Genji Monogatari Emaki"

やはり日本文化はだめだわ。平安時代ではなくて江戸時代になっているし，十二単にはなっていない。むしろ中国風の着物ではないか。

図１：Soraで生成した寝殿造の廊下を歩く十二単の女御（480p 5s 2個）

ChatGPTの最初から，俳句がだめだった。英語俳句の和訳版みたいなものしか生成できなかった。やつらは日本文化はほとんど学習できていないのだ。光る君へ的な平安時代の源氏物語絵巻風を要求した結果も見てほしい。まあ，Gemini2.0 Flashに，「源氏物語絵巻のような平安貴族の一場面のイメージ」から始めて詳細プロンプトを得た（イメージはGoogle AI Studioでは生成できないことがわかった）。そこに出てくる障子と襖をそのまま放置してChatGPT-4oに投げ込んだ自分も悪いのだが。

Ｑ（koshix）：

「御簾越しに女性が物思いにふける場面」で、2～3人の若い十二単の女御、屋内、秋の紅葉、しっとりと落ち着いた雰囲気」のイメージを生成してください。なお，次のような詳細仕様を参考にしてね。 構図: 御簾を境に、手前に1人、奥に2人程度の若い女性が描かれます。手前の女性は、少しうつむき加減で物思いにふけっている様子。奥の女性たちは、静かに寄り添い、控えめに会話をしているかもしれません。 人物: 若く美しい、十二単をまとった女御たち。髪は長く、黒髪で、お化粧も上品で繊細。それぞれの表情には、少し憂いを帯びたような、しっとりとした感情が感じられるように表現します。 服装: 十二単の色合いは、秋の紅葉に合わせて、落ち着いた赤や黄色、オレンジ色などを基調とし、上品で優雅な雰囲気に。 背景: 屋内の様子。御簾は繊細な模様が施され、奥には、秋の紅葉が美しく見えるように、障子や襖などが描かれます。 雰囲気: 全体的に、しっとりとした落ち着いた雰囲気で、静けさの中に少しの寂しさや憂いが感じられるようにします。光源は柔らかく、間接照明のように落ち着いたトーンで表現します。  

図２：上のプロンプトに対応するイメージ（DALL-E3）

人格再現AI（２）

人格再現AI（１）からの続き

前回，途中で切ったChatGPTの回答の続きです。以下の内容は，自分が修正すべきだ（訓練を加える）と考えた最後の項目リストは反映されていないもの。

Ａ（ChatGPT-o1）：

（１）仮想人格再現（架空の人格を作り出す場合）

教育・学習支援：

仮想人格を教育者として設定し、学習者のレベルや学習スタイルに合わせて指導法を変える「パーソナライズド・チューター」を無制限に生成可能。たとえば、特定分野（数学、歴史、音楽理論）の専門家人格を多数用意し、必要に応じて呼び出すことで、学習者は多様な視点から知識を吸収できます。

ビジネス・サービス支援：

顧客サービス分野で、ブランドイメージに沿った仮想の「理想的なカスタマーサポート担当」を構築し、24時間対応可能な接客係として活用。また、社内向けには「理想的な上司」や「優秀なメンター」人格を用意することで、新人教育やプロジェクト支援を効率化できます。

クリエイティブ用途（エンタメ、創作支援など）：

小説家やゲームデザイナーが、新たなキャラクター設定を簡単に生み出し、対話しながら物語のアイデアを広げる「創作支援AIキャラクター」として活躍。ユーザーは、異なる性格・文化背景を持つ仮想人格とやり取りして、新たな発想を得ることができます。

医療・メンタルヘルスケア：

ストレス軽減や対人練習用の「理想的なカウンセラー人格」を生成し、クライアントが相談しやすい相手を得ることで、対面カウンセリングを補完します。実在するセラピストではないため、倫理的な制約は比較的軽減され、多数のバリエーションを短時間で用意可能です。

歴史・文化財継承：

架空の歴史学者や民話の語り部となる仮想人格を作ることで、資料や文化遺産に関する知識をわかりやすく、臨場感豊かに伝えることができる。これはデジタルミュージアムや観光案内システムとしても有用です。

（２）実在人格再現（実在した・している人間をモデルとする場合）

教育・学習支援：

歴史的偉人（科学者、哲学者、芸術家など）の人格を再現し、まるで本人に直接質問しているかのような対話学習ツールを提供。たとえば、アインシュタイン人格AIと物理学の基礎を学ぶ、夏目漱石人格AIと文学議論を行う、など文化・知的財産として活用。

ビジネス・サービス支援：

著名なコンサルタント、経営者、投資家など実在のエキスパートの人格を再現して、経営支援やキャリアコーチングを行う。顧客はAIに相談することで、トップレベルの戦略的アドバイスやノウハウを即座に得ることが可能。また、顧客との対話に有名なブランドアンバサダーの人格を再現することで、ブランド価値を高める。

クリエイティブ用途（エンタメ、創作支援など）：

故人となった作家、監督、ミュージシャンの人格を蘇らせて、当時の制作秘話や創作上の意図を「本人インタビュー」形式でファンに提供する。記念イベントやファンミーティングで「本人が戻ってきたかのような」交流が可能となり、新たな付加価値を生み出します。

医療・メンタルヘルスケア：

患者が尊敬していたカウンセラーや信頼していた心理士が故人となった場合、その人格を再現して、続くサポートを行う。患者との信頼関係や安心感を一定程度継続できる可能性がある。一方で倫理的・法的ハードルは高く、情報の扱いには細心の注意が必要です。

歴史・文化財継承：

歴史的要人（政治家、思想家、宗教的指導者）の人格を再現して、当時の時代背景や政策の背景、思想的な裏付けを尋ね、歴史教育に活用する。これは教育現場で「歴史上の人物とのインタビュー形式授業」を実現します。

死後の人格保存・メモリアルサービス：

故人の人格を再現することで、遺族や知人が対話し、故人の声や思考プロセスに触れ続けることができます。これはデジタルメモリアルの新たな形であり、故人とのコミュニケーションを模擬的に復元することで、グリーフケアやパーソナルメモリアルとして機能します。

【まとめ】

(1) 仮想人格再現は、完全に新規の理想的人格を好きなだけ生み出すことで、多彩な教育、創作、顧客対応、メンタルヘルスサポートを実現します。これは設計自由度が高く、倫理的ハードルが相対的に低いのが特徴です。

(2) 実在人格再現は、有名人、歴史的人物、あるいは故人の人格を忠実に再現し、知識伝達、カウンセリング、ファンコミュニケーション、文化的・歴史的保存などに活用が可能です。ただし、法的・倫理的問題（本人同意、プライバシー、肖像権、社会的影響）が大きな課題となります。

これら両者は、技術の進展と共に様々な形で社会実装され得ますが、同時に透明性の確保、データ管理、本人・家族の権利保護等のガイドライン整備が求められます。

この回答では，実在人格再現を，有名人・歴史的人物・故人に限定している。そうではなくて，あなたやわたしなどの普通に実在する多様な人々の人格再現について言及されていないのが問題だ。これは，わたしをどう複製するかということと，これらの集団を用いたリアルなシミュレーションへの適用可能性の言及が必要だ。

［１］音楽・動画AIの進化が加速した2024年の生成AIを記事とビデオとポッドキャストで振り返る（松尾公也）

人格再現AI（１）

1000人の人格再現からの続き

今から5年前の2019年，NHKスペシャルで美空ひばりの歌う姿をAIで再現するという番組をやっていた。鳴り物入りで宣伝された割には，それほど凄いという印象でもなかった。ChatGPTが登場する3年前である。最新のAI技術を元にした故人の再現人格という意味では，亡き妻のとりちゃんの再現を続けている松尾公也さんが最先端をいっているかもしれない。

OpenAIのo1のpreviewが取れたと思ったら，o1 Proが登場して月$200=3万円のプランが始まった。無職老人にはちょっと手が出ないが，ネット上の有名人はどんどん参入している。o1 Proは，推論機能に一日の長があるのだろうが，全体として生成AIの水準は高まっている。その中で，1人2時間余りのインタビューでつくられた1000人の人格再現集団が，実在集団の85%程度を再現できる程度で十分シミュレーションに使える時代になったということだ。

これらを踏まえると，AGIの時代は，こうした仮想人格再現や実在人格再現が大きな着目点になってくるのではないかと考えられる。これについていくつかの質問をChatGPTに投げ掛けた。

Ｑ（koshix）：

AIによる人格再現が可能になった場合にどのような応用例が展開されますか。人格再現は，人の知識や性格や記憶などを再現できるものとします。次の２つの場合に分けて考察してください。

(1) 仮想人格再現

現実には存在しないけれど様々な技能や性格を持った典型的な人格を任意の数だけ再現する場合

(2) 実在人格再現

現実に存在する人間からの学習や情報転移によって，チューリングテストで本人とほぼ区別できない人格を再現する場合

Ａ（ChatGPT o1）

以下では、人格再現という概念を「人の知識、性格、記憶などをAI上で模倣・生成する技術」として捉えた上で、仮想人格再現(1)と実在人格再現(2)のそれぞれにおける主な応用例を体系的に考察します。また、考察に入る前に、前提や基本的な発想プロセスを示します。

【コンテキスト・前提条件・考え方のステップ】

１．技術的背景：

人格再現技術は、大規模言語モデルや強化学習、デジタルツイン技術など、多様なAI技術を統合することで実現可能と考えられます。人格再現には、知識データベースの構築（どのような経歴や知見を持つか）、性格特性の定義（性格五因子モデルなどの標準化指標）、記憶の再現（履歴対話や出来事ログなど）などが組み合わされます。

２．応用可能性評価の枠組み：

　(1) 仮想人格再現：フィクション的存在または完全に合成されたキャラクター。利点としては「デザイン自由度の高さ」「原典となる個人への権利配慮不要」「任意の数を生成可能」が挙げられます。

　(2) 実在人格再現：既に実在した/している人間の人格をデジタル化したもの。特定の個人(現存/故人)の知識や話し方を再現し、本人と識別困難なほどリアルな体験を提供することができます。権利・倫理・プライバシーなど実務上の制約や懸念が大きくなります。

３．考察のフレームワーク：

各ケースで主な応用領域を整理するために、以下のカテゴリーに分けて考えます。

　(1) 教育・学習支援と訓練

　(2) ビジネス・サービス支援

　(3) クリエイティブ用途（エンタメ、創作支援など）

　(4) 医療・メンタルヘルスケア

　(5) 歴史・文化財継承

　(6) コミュニケーション・プロトコルの代行（代理応答、顧客対応など）

【続く】

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概ね期待通りの答えが帰ってきたが，考察のフレームワークには異論がある。

(1) 教育・学習支援と訓練（例の教育実習など教師の訓練用を想定）

(2) ビジネス・サービス支援と訓練（6はここに含まれるだろう）

(3) クリエイティブ支援と訓練（文学や音楽や演劇の観客をも仮想的につくれる）

(4) 医療・メンタルヘルスケア支援と訓練

(5) メモリアル・歴史継承（戦争や震災の被害者の記憶を継承するのだ，被団協・慰安婦）

(6) 社会科学・政策・行政シミュレーション

こんなふうになるのではないか。まだ見落としがあるかもしれないけれど。支援だけではなくて，人格の多様性が必要となる訓練＝シミュレーションに重点をおくべきだという考え。

［１］AIによる人格の再現は利用する（Kei Tanahashi，2019）

［２］人格の再現実装について（Zxyeon）

［３］性格を持ったAIとの対話が可能に。人格化されたAIの加害性とは？（かさいちひろ）

［４］異なる“人格”をもつAIが話し合い、企業のアイデア出しをしている（WEIRED）

［５］Character.ai（Wikipedia）

なぜ選挙？

1000人の人格再現からの続き

AIによる人格再現の可能性は，様々な派生的妄想を育む偉大な孵卵器である。

その一つとして選挙の問題が思い浮かんだ。間接民主主義における権力行使の委託について，現在の情報テクノロジーを使うと様々な新しい機構に関するシミュレーションが可能になるのだけれど，これは話が大きすぎるので，もう少し勉強してから考えることにする。生成AIは制限が厳しいため，選挙制度に関するデリケートな質問は拒否される場合が多い。

その過程で，「選挙」それ自身を客観的にとらえてみようとあれこれ考えてみた。議員の選挙というのは，国会や地方議会の構成員を被選挙権者の集団から選出するものである。この選挙を例えば抽選に置き換えることができるかというのが，最初の疑問であった。その先には人格再生AIへの代替があるのだけれど，それは今はおくことにする。

一般化すると，人間の作る集団・組織・社会へ，その構成員を加えるときに，どのような機構があり得るかという問題だ。集団の長（定員一人）も１つの組織だとして扱えばよい。

家族に子どもができるのはおおむね自然現象であり，出生届によって社会的に承認されるが，そのためには選挙も抽選も必要ない。生殖細胞レベルでは選抜しているかもしれないが。あるいは，希望するだけで無条件で参加できる趣味の同好会もあるだろう。

教育を受けるため職業に就くために学校や会社に所属するには，一定の選抜過程を経る必要がある。倍率が低ければ実質無条件の場合もあるかもしれない。学会に参加するためには，会費の納入と会員の推薦が必要だろう。このように，社会の中の様々な組織への所属過程には多様な機序が働くことになる。選挙はその一つとして機能するわけだ。

司法における裁判員は抽選で選ばれ，行政に関わる公務員は試験で選ばれ，立法に携わる議員は選挙で選ばれる。それは何故か。現在（デジタルネットワーク＋ＡＩ）の時代にもその条件はそのまま継続されるのか。これが今の自分の問題意識の根底にある。

このような議論は，へたをすると落合陽一や成田悠輔や立花孝志の二の舞いで地獄の穴に落ちるかもしれないし，自分の心の中にもそのような悪魔が住んでいるかもしれないが，それはそれとして考えてみようという欲望を抑えることはできない。

図：選挙なのかそれ以外なのか？

集団や組織を表現する緑の円内への参加指向がある場合と無い場合について，それぞれ，自然発生，指向（希望）があれば単なる確認だけで承認される場合，抽選や順番などの単純な機械的ルールがある場合，希望者多数であるいは希望者への要求水準が原因で，条件・試験・選挙で選抜する必要がある場合，に整理してみた。まだ不十分かもしれない。

小春日和

小春日和は，晩秋から初冬の暖かく穏やかな晴天だとのことだ。もう仲冬・大雪に差しかかったが，今年は夏が長かったので，昨日今日は快晴で典型的な小春日和といってもかまわないか。

12月に入ると，日の出は6:45より遅くなって寒いので，例年朝の散歩はお休み期間に入る。ところが今年は，自宅でできる運動教室で散歩の重要性をたたき込まれたので，小春日和の昨日今日，昼食前の散歩にでかけた。昨日は北東50分6000歩，今日は北55分7000歩といったところ。

10月中旬にヒノヒカリの刈り取りが終って，枯れた稲株が残ったままになっているところもあるけれど，まだ元気な田んぼでは，新しい青い葉が再び伸びてきてきれいに揃った状態になる。よく乾燥したこの時期に，この青々とした田んぼをトラクターで耕しているところが多いのに初めて気がついた。

毎年，散歩で見える季節と風景は繰り返すようで，少しずつ不可逆に変化し，いまさらのようにちょっとだけ新しい発見がある。

写真：ここは少し沼っているたんぼだけれど（撮影 2024.12.11）

1000人の人格再現

10億人のペルソナ，再現性からの続き

arxivにおもしろい論文があった。現実の1000人の人間の態度や行動をシミュレーションするエージェントを構築することができ，その再現性が評価された，というものだ。どうする。

Ｑ（koshix）：

この論文を，大学生が理解できる程度に専門的な知識を踏まえつつ詳しく説明し直してください。

Ａ（ChatGPT-4o）：

１．タイトルとテーマ

(1) 論文タイトル

　Generative Agent Simulations of 1,000 People

(2) テーマ

　大規模言語モデル (LLMs) を活用して、人間の態度や行動をシミュレーションするエージェント（プログラム）を構築する研究。

この研究の目的は、現実の人間1,052人の行動や思考をAIで再現する新しい方法を提案し、その有用性を検証することです。これにより、社会科学や政策立案の分野でのシミュレーション活用が期待されます。

２．研究の背景

(1) 行動シミュレーションの意義

社会科学では、政策や介入の効果を試すために人間の行動を再現するモデルが重要視されています。これまでの手法（エージェントベースモデリング、ゲーム理論など）は、単純化されたルールや仮定に基づいており、複雑な人間の行動を完全には捉えきれませんでした。

(2) 大規模言語モデル (LLMs) の可能性

LLMs（GPTなど）は膨大なデータから人間の言語や行動パターンを学習しており、複雑なシミュレーションの基盤となる可能性があります。ただし、ステレオタイプやバイアスの問題を克服しながら、精度の高いシミュレーションを行うことが課題です。

３．研究の方法

(1) データ収集

対象者：アメリカの人口を代表するように設計された1,052人（年齢、性別、地域、教育水準、政治的イデオロギーなどで層化されたサンプル）。

インタビュー：2時間の音声インタビューをAIインタビュアーが実施。内容は、人生の物語、価値観、社会問題への意見、性格、行動についての質問。平均で6,491語のトランスクリプトが得られる。

(2) エージェントの構築

生成型エージェント：

各対象者のインタビュー内容を基に、その人を模倣するエージェントを作成。エージェントは、LLMsにインタビューデータを注入し、その人の視点や態度を模倣するよう指示される。エージェントはテキスト入力に応じて回答を生成できるほか、記憶機能を用いて文脈に応じた応答も可能。

(3) 評価

評価方法：

エージェントがどれだけ元の対象者の回答を再現できるかを比較。

主な評価基準：

General Social Survey (GSS): アメリカの社会的・政治的意見に関する質問集（カテゴリー回答）。

Big Five 性格特性 (BFI-44): 性格を測定する質問集（数値回答）。

行動経済学の実験ゲーム: 信頼ゲームや囚人のジレンマなどで行動を評価。

社会科学実験: 実験条件に基づく態度や行動の変化を評価。

評価指標：

Normalized Accuracy: エージェントの予測精度を、対象者自身の回答の一貫性と比較。

Mean Absolute Error (MAE): 数値回答における誤差。

４．結果

(1) 精度

エージェントは対象者の回答を、対象者自身の再現精度に対して平均85%の精度で模倣できた。他の手法（単なる統計情報や簡易なプロフィールを基にしたエージェント）と比べて、インタビューを用いたエージェントは14-15%も精度が高い。

(2) ステレオタイプの軽減

エージェントは、人種や政治的イデオロギーによるバイアスを軽減。

例: インタビューを基にしたエージェントは、人口統計情報のみを用いた場合に比べて、パフォーマンスのばらつきが小さい。

(3) 行動経済学のゲームや社会科学実験

経済ゲームでは、エージェントの回答が実験参加者の行動を良好に予測。

社会科学実験でも、エージェントは実験結果の再現に成功（5つの実験中4つで再現）。

５．議論

(1) 意義

インタビューを活用したエージェントは、対象者の個別性を反映し、バイアスを抑えつつ高い精度で態度や行動を模倣できる。社会政策や組織設計のシミュレーションツールとして有望。

(2) 課題

スケーラビリティ: 大規模インタビューのコストや時間。

倫理的配慮: プライバシーやデータ利用に関するリスク。

 

この研究は、人間の行動を模倣するエージェントを構築するための新しい方法を提示しました。特にインタビューを用いたアプローチは、従来の統計的手法よりも優れた予測精度を示し、社会科学や政策研究に新しい道を開く可能性があります。今後は、より広範なデータセットや異なる文化的背景での適用を進めることが課題となります。

このシミュレーションの精度があがると何ができるか。

（１）昔，夢想していた教育実習の仮想化などなど，対人活動すべての訓練

（２）代議制民主主義の修正版など，政治活動のシミュレーション，選挙予測にはリアルタイムでシミュレータを更新する必要があるかもしれない。

（３）企業でいえば，マーケティングとか組織管理とか。

（４）行政でいえば，すべての政策について事前シミュレーションが課されることに。

（５）災害時の対応とか戦時対応とか治安対応とか，非常に危険なツールになる。

P. S. そうこうしているうちに，マインクラフトでAIエージェントを投入して共同生活させたら文化が発生したというニュースも飛び込んできた。

［１］博報堂「約7,000人の調査データ×生成AI」でバーチャル生活者を生成　調査手法を根本的に変革する取り組みとは？

関心領域

日曜日の午後，録画してあった関心領域（ジョナサン・グレイザー）を観た。2023年度第96回アカデミー賞の国際長編映画賞と音響賞を受賞した作品だ。

音だけが聞こえる真っ暗な画面が延々といつまでも続くところから始まったので，若干不安になった。明るくなって主人公のルドルフ・ヘスの家族が池にピクニックに行くシーンにホッとする。対象への距離が遠めで正対した構図が多用され，カメラとともに状況を醒めた眼で見ることになる。

アウシュビッツ=ビルケナウ強制収容所の所長だったルドルフ・ヘス（Rudolf Franz Ferdinand Höß，1901-1947）の一家の収容所の隣にある家での生活が大きな事件もなく淡々と描かれていく。その背景には，強制収容所で殺されていくユダヤ人が存在することのシグナルを示すエビソードがふんだんに折り込まれ，ヘスも妻も家政婦たちもそれには気づいているわけだ。完全な無関心ではない。

ヘスはベルリンに転属になるが，妻はその快適な環境から離れることを強く拒否し，そのまま住み続ける。映画の最終盤に，現在のアウシュビッツ・ビルケナウ博物館の朝の清掃のシーンが挿入され，それが映画の中で唯一強制収容所の内部が映し出される場面となっている。

強制収容所 ⊂ 関心領域の世界 ⊂ 関心領域を見ている自分たちの関心領域の世界，という入れ子構造の中で，自分たちにもまた見えていないもの，薄々見えていながら見えないふりをしているものが山のようにあるわけで・・・。そのうえ，見えたつもりになったとしてもそれがフェイクの罠だったりする。

図：アウシュビッツ＝ビルケナウ Ⅰ・Ⅱ・Ⅲ強制収容所の配置（[2]から引用）

P. S. ルドルフ・ヘスは二人いた。もう一人のヘスはナチス副総統で親衛隊長のルドルフ・ヘス（Rudolf Walter Richard Heß，1894-1987）である。1941年に飛行機でイギリスに逃亡し，ニュルンベルグ裁判では死刑を免れている。

［１］アウシュヴィッツ＝ビルケナウ強制収容所（池田光穂）

［２］アウシュヴィッツ＝ビルケナウ公式サイト・はじめに

クロスウェイなかまち

このあたりには道の駅がたくさんある。奈良県全体でも17ヶ所。メジャーなのは，名阪国道の針インターに併設されている針Ｔ・Ｒ・Ｓ（針テラス）であり，最も新しいのが，奈良市に先週オープンしたクロスウェイなかまちだ。

クロスウェイなかまちは，奈良県道7号線と第二阪奈道路（中町ランプ）の交わるところの南西角にある。その東隣にはイオンタウン富雄南が，南西隣には富雄丸山古墳（4世紀後半）がある。この古墳からは，237cmもある国内最大の蛇行剣と過去に類例の無い鼉龍文（だりゅうもん）盾形銅鏡が最近発掘されている。

平日なのでそこまで混んでいないかと思いきや，11月30日から12月15日までは開駅記念フェアが開催中だからか，駐車場はほとんどいっぱいだった。ドッグランが併設されているので犬連れの家族がたくさん集結していた。店内は旬の駅が運営していて，それほど目新しいものもないのだ。もっとも，1/4スケールの蛇行剣ポップコーンが販売されていた。レストランは行列ができていたのでこれはパス。

天理市内には，山の辺の道沿いのなら歴史芸術文化村に併設された道の駅がある。また自宅から最も近いのは，国道24号線沿いにある鍵・唐古遺跡史跡公園西隣のレスティ鍵・唐古という道の駅だ。まあ，道の駅ばかり集めても何かもらえるわけではない。

写真：クロスウェイなかまちからの帰り方（2024.12.6撮影）

家に帰ると，襟巻きがみあたらない。どこで落としたか一生懸命思い出すが全く心当たりがない。結局，クロスウェイなかまちに電話してみたところ，届けられていることがわかった。襟巻きを紛失したのは5年ぶり２回目だ。大丈夫か。

自宅でできる運動教室

しばらく前に天理市の保健医療課から，自宅でできる運動教室のアナウンス（対象はおもに65-74歳）があった。先着80名ということでさっそく電話予約しておいた。

当日，13:30に到着するとすでに24番，たぶん定員の80名には達しているようだ。14:00の開始前に血管年齢の測定がある。左手人さし指の脈動の応答時間を赤外線で測定するものらしい。前に並んだおじさんおばさんは，若いですねー15歳もとか，10歳もとかいう声が聞こえてきた。期待していたら，自分の結果は48点で74歳相当（実年齢+3歳）でがっくり。まあ普通なんですけどね。

トータルフィットの梅田陽子さんが講師で，天理市の保健医療課でまとめた高齢者健康データの説明からはじまって，ウォーキングの話が前半，後半は座席で足の運動と簡易スクワットの実技を行った。天理市民は奈良県民や全国平均と比べてウォーキングの数値が低くて，つまづいて転倒する率がかなり高くなっている。だからもっと歩いてほしいのだけれど，天候や安全の問題があるので，自宅でできる運動教室ということらしい。

写真：自宅でできる運動教室

デ・キリコ展

神戸市立博物館で開催中のデ・キリコ展のチケットをいただいていたので，朝から神戸に向かう。

12月8日までの開催で，もしかして混むかと思っていたけれどそんな気配は全くなし。それはそうか。入口の前に，写真１のようなお知らせがあった。「お名前に「きり」が付くご本人とその同行者１名まで，非売品のポストカードをプレゼントいたします。」

おーぅっ，ビンゴ！私の名前は越「桐」です。さっそく，その辺にいた係のお姉さんに申告して，ポストカードを2枚ゲットした。なかなか珍しいプレゼント当選だった。桐竹勘十郎一門とか桐野夏生とか皆来たら良いのに。

デ・キリコ展は昔京都で妹と一緒にいった。発掘してみると，1974年の2月10日-3月24日京都国立近代美術館の展覧会だった。春休みで金沢からこちらに出てきていたのか。ジョルジュ・デ・キリコ（1888-1979）の自選回顧展という位置づけという大規模な展覧会だった。

写真１：デ・キリコ展の特典（2024.12.3撮影）

写真２：デ・キリコ展で撮影許可の９枚（2024.12.3撮影）

天理大学

とてもきれいに晴れていたので銀杏並木を見ようと天理市中心部に向かった。雲一つない青空で，天理教本部前の道路の銀杏並木には撮影しているグループを沢山みかけた。

さて，昼ご飯をどうしようということになったが，なかなか適当なところがない。で，行ったことはないけれど天理大学の学食はどうかと。Google Mapで検索するとすぐそばじゃないですか。指示通りに進むと遠回りして鍵のかかった裏口に誘導された。インドのケースのように建設中の橋を示され落下して死ぬよりはマシだ。

11時30分だというのに，広い食堂には学生がだれもいない。どうなっているのでしょう。営業はしていたので，カツカレーと天大がっつりセットを注文して1300円。食べ始めたら三々五々と学生さんがやってきた。レジには野球部と寮生の名簿があって，彼らはチェックするだけで食べられるらしい。

天理大学の杣之内キャンパスは天理教の建物や天理図書館が建ち並ぶ敷地内にあって幹線道路も通っているため，とてもオープンな環境になっていてよろしい。もちろん，食堂は一般の人も自由に利用できるわけだ。

食後，天理大学で韓国語の公開講座があるのか確かめに行こうと，事務室のある建物に向かった。そこには学生支援課と教務課しかなかったので，教務課で尋ねたところ，公開講座という言葉がまったく通じない。かろうじて科目等履修生の手続きは教えてもらえたが，どうなっているのでしょう。

家に帰ってから調べると，公開講座は2,3のごく限られたものだけであり，韓国語はなかった。たぶん，社会連携室あたりに問い合わせなければならなかったのだ。なお，奈良新聞社が主催し，天理大学と連携して開講している語学講座があることがわかった。

写真：天理大学の食堂（左）と講義棟（右）（2024.12.2 撮影）

非常戒厳

昨日の夜，宙わたる教室の第９回を見終わって，午後11:00ごろさあ寝ましょうとおふとんに潜り込んで，Blueskyを眺めていたら，韓国で戒厳令という記事が目についた。えっ！フェイクニュース？

さっそく，ネット上をいろいろ調べるとどうやら本当かもしれない。BBC，CNN，アルジャジーラ皆報じている。しかし，テレビをつけてみると，まったくニュース速報が流れてくる気配もない。NHK，朝日新聞などのウェブ版をみても全く情報がない。むむむ。

午後11時23分になって，はじめて日本語でニュースが流れたのはLINEニュース（聯合ニュースから）のもので，「尹大統領が非常戒厳令発令　従北勢力を撲滅し憲政秩序守る」というタイトルの記事だった。

時系列は概ね次のようになっている。

12/03 22:22 尹錫悦 非常戒厳を宣言（YTV 全国放送）

12/03 23:00 陸軍参謀総長戒厳司令官 戒厳司令部布告

　１．国会と地方議会、政党の活動と政治的結社、集会、デモなど一切の政治活動を禁止する。

　２．自由民主主義体制を否定したり、転覆を企図する一切の行為を禁止し、フェイクニュース、世論操作、虚偽の扇動を禁止する。

　３．すべての報道と出版は戒厳司令部の統制を受ける。

　４．社会混乱を助長するストライキ、怠業、集会行為を禁止する。

　５．専攻医をはじめ、ストライキ中または医療現場を離脱したすべての医療人は48時間以内に本業に復帰して忠実に勤務し、違反時は戒厳法によって処断する。

　６．反国家勢力など体制転覆勢力を除いた善良な一般国民は、日常生活の不便を最小限にできるように措置する。  

12/03 23:48 国会敷地内に軍230人が進入

12/04 01:00 韓国国会 非常戒厳の解除要求決議案（190名全員賛成/定員300名）

　　→国会議員の過半数の賛成＝戒厳の宣布の無効化

12/04 02:03 韓国軍戒厳投入兵力の原隊復帰

12/04 02:30 採決後の国会議員はそのまま議会に待機

12/04 04:20 尹錫悦 非常戒厳解除方針を発表

尹錫悦が非常戒厳を宣告したのが午後22時22分，BBCが初報を出したのが30分後の午後22時50分，NHKはそれからさらに40分以上遅れてようやく報じていた。どうなってるの。あまり重要ではないと思われる北朝鮮のミサイル発射のときは，はりきってニュース速報を出し回るのに，肝腎なときは，他国主要報道機関よりずっと遅れを取ってしまっている。

写真：国会前に集まった市民と警官隊（聯合ニュース・ロイターから引用）

この時間に数千人の市民が抗議の意思表示をして警察によって封鎖された国会前に集結している。韓国はすごい。日本では到底無理な光景かもしれない。このおかげで国会決議が可能になったのかもしれない。

物理AI基盤モデル

AI Feynman（４）からの続き

「世の中のあらゆる“未知の物理現象”を予測できるAI」というおどろおどろしいタイトルの記事がITメディアに掲載されていた。えええっ，これはなんだ。

ということで，原論文「A Phenomenological AI Foundation Model for Physical Signals」を読んでみた・・・というか，NotebookLMに読ませてみた（^_^;;;）。いろいろ質問したところ，こんなことかなというのがわかってきた。と思ったけど，読解力が不足していた。これは，生成AIに頼りすぎて読み解く力が衰えてきたためだ。知能のフレイル現象。

Ｑ（koshix）：

論文の内容を以下のようにまとめましたが，不正確な部分を修正してください。

「ある特定の物理現象の解析にAIを用いることはよく行われている。今年のノーベル化学賞のタンパク質構造予測もその一例だろう。太陽系外惑星の探索に深層学習を利用する場合のように，大量のデータから特徴をつかみ出すことができる。あるいは大量のデータの中に潜む法則性＝方程式を導くこと，さらには方程式を経由せずにデータから直接別のデータを予測することなどなどがある。

今回の論文では，複数の物理現象にまたがって，背景となる物理法則を与えずに，AIによって新しい予測を可能にするというものだ。その結果，単独の現象だけでAI予測をする場合よりも精度が上がる場合があるというのだ。たぶん，複数の減少をまたぐことで，物理法則による制限がインプリシットに含まれているのではないかと思われる。

5.1億個のデータを分析しているというが，何種類の実験を対象にしているのかが必ずしもはっきりしなかった。論文で例示されていたのは，減衰調和振動子でカオス的な振舞いをするもの，電流エネルギーの熱エネルギーへの転化やその逆過程，都市や国レベルの電力消費や気象データなど，複数種類のセンサーの測定値の時系列の関係を表現するものだ。

測定値の時系列データは適当な時間幅に区切られて数値化し，それらの生成順序を含めたデータにすることで，大規模言語モデルのトークンのように扱うことができる。とNotebookLMは説明してくれた。なるほどもっともらしい話だ。あとは通常のLLMの手法が使えるということか。」

Ａ（NotebookLM）：

ご指摘いただいた論文内容のまとめについて、ソースに基づいて修正点を以下に示します。

（１）物理法則を用いないAI予測：論文で提案されているAIモデルは、複数の物理現象にまたがるというよりも、物理法則に関する事前知識や帰納的バイアスを導入せずに、様々な物理現象を扱うことができる点が新しいです。このモデルは、単一の現象に特化したAI予測よりも精度が向上する場合があることが示されています。これは、多様な物理データで学習することで、物理法則による制約が暗黙的にモデルに組み込まれているためと考えられます。

（２）データ分析の対象：論文では、5.1億個のデータを用いてAIモデルを学習させています。このデータは、41種類の公開データセットから収集されており、河川流量、太陽光発電量、降水量、太陽活動など、様々な現象、物理量、センサーが含まれています。論文では、減衰調和振動子、熱電変換、都市や国レベルの電力消費、気象データなどを例として挙げて、モデルの性能を検証しています。

（３）時系列データの扱い：論文では、測定値の時系列データを一定の時間幅で区切り、数値化し、生成順序を含めたデータとして扱っています。これは、大規模言語モデルのトークンと同様に扱うことができるとのことですが、この記述はソースには見当たりません。NotebookLMの説明とのことですが、ソースの情報からは、このモデルが通常のLLMの手法と全く同じであるとは断言できません。

（４）モデルの構造：論文で提案されているモデルは、センサーデータを入力として、それを時系列の1次元パッチに分割し、Transformerベースのエンコーダネットワークを用いて共通の埋め込み空間に射影します。このエンコーダは、多様なセンサーデータで学習することで、特定のセンサーの種類に依存しない、様々な物理現象の根底にある時間的パターンを効果的に学習します。その結果得られるコンパクトな表現は、現象論的デコーダと組み合わせて、軌跡予測や再構成などのタスクに使用されます。

重要なポイント

・論文では、物理法則を明示的に与えることなく、多様な物理データから学習することで、様々な物理現象を予測できるAIモデルを提案しています。

・モデルは、ゼロショット学習が可能であり、学習データに含まれていない現象に対しても予測を行うことができます。

・論文では、このモデルが、大規模言語モデルと類似した能力を持っている可能性を示唆しています。

ご指摘いただいた内容とソースを比較検討することで、論文への理解が深まることを期待します。

図：物理AI基盤モデルの概念（A Phenomenological AI Foundation Model for Physical Signals から引用）

［１］観測データから物理現象を再現する機械学習技術─データ駆動型アプローチに基づく物理シミュレーション（田中佑典）

［２］物理現象のデータから保存則を発見するAIを開発（谷口隆晴）

［３］AI for Science とデータ駆動科学（五十嵐康彦・竹中光・永田賢二・岡田真人）

［４］人工知能の弱点を補う物理学（高安秀樹）

［５］物理法則を組み込んだ深層学習（雪島正敏・清水浩之）

生成AI利用ガイドライン

生成AI利用の基本方針からの続き

文部科学省からは，生成AIの利用について各種の文書がでている。11月26日には，初等中等教育段階における生成AIの利活用に関する検討会議から，初等中等教育段階における生成 AI の利活用に関するガイドライン（素案）が出てきた。このファイルをChatGPT-4oに分析させた結果が次のものである。

Ｑ（koshix）：

この文章を普通の学校教員が読んだとします。

(1) 必ずしもAIやITの専門でないはずの教員たちが，理解困難な用語や文をリストアップしてください。

(2) 教員たちがAIの活用にしり込みしてしまう，あるいは圧力を感じてしまう，あるいは反発を感じてしまうような部分をリストアップしてください。

Ａ（CahtGPT-4o）：

（１） 教員たちが理解困難だと感じる可能性のある用語や文

以下のような専門用語や複雑な表現は、必ずしもITやAIの専門知識を持たない教員にとって理解が難しいと考えられます：

１．生成AI：特に「マルチモーダル化」「AIエージェント」「追加学習の手法」などの技術的な説明。

２．ハルシネーション：AIの誤った出力を指すが、一般には馴染みがない用語。

３．ファクトチェック：情報の真偽を確認する具体的な手法についての言及が不足している可能性。

４．情報セキュリティポリシー：専門的なガイドラインが前提となっており、教員が即座に内容を理解するのは難しい。

５．オプトアウト設定：生成AIが個人情報を学習しない設定についての説明不足。

６．ライセンスの所在：生成物に関する権利や使用条件について、具体例が少ない。

７．著作権法第35条：法律の専門的な適用範囲を具体的に理解するのが難しい。

（２）教員がAI活用にしり込み、圧力、反発を感じる可能性のある部分

以下のポイントが、教員の不安や抵抗感を生む可能性があります：

１．「AIリテラシーの要求」：

　・教師が「一定のAIリテラシーを求められる」と記載されており、技術的な負担が増えると感じる可能性。

　・新しい技術に慣れるための時間や研修が不十分である場合、抵抗感を抱く。

２．「人間中心の原則」に基づく対応：

　・「AIは人間の能力を拡張する道具」と強調されているが、それを実現するための具体的な手順が示されていないため、教師自身が責任を負わされるとの印象を持つ。

３．「生成AIによる業務効率化」：

　・業務の効率化を期待される一方で、AIによる出力の確認や修正といった作業負担が実際には増えるのではないかと懸念。

４．「リスクへの対応義務」：

　・個人情報やプライバシー、著作権の問題に対する配慮が求められており、これらに関連するリスクの責任が教員にあると感じる可能性。

５．「児童生徒への影響」：

　・AIを児童生徒に利用させる際のリスクや、教育目的との整合性の確保が求められており、これをどのように管理すべきか分からない場合、負担感を感じる。

６．「評価基準の曖昧さ」：

　・AIによる生成物の正確性や適切性を評価する責任が教員に課されており、それに対応する基準や研修が不明確。

７．「技術的な進化への対応」：

　・「生成AIは急速に進化している」と記載されており、教師がその変化についていくことに不安を感じる可能性。

これらの要因を解消するには、研修やサポート体制の充実、具体例を交えた実践的なガイドラインの提示が求められます。 

素案自体はどうでもよいというか余り気にしていないのだけれど，検討委員の一人である言語学者の今井むつみさんからでていたコメントがおもしろかった。要は，いつものようなお役所仕事的な文書に対する苦情であり，教育のICT業界あるあるの「余りよく知らないのに聞きかじった知識を知ったかぶりで操って自分を大きく見せようとする習慣への警鐘である。自分にもそっくりそのまま当てはまりなので，へへーっと土下座してしまった。

図：生成AIの教育利活用ガイドラインのイメージ（DALL-E3による）

［１］初等中等教育段階における生成AIの利用に関する暫定的なガイドライン（文部科学省）

［２］ChatGPT・AIの教育関連情報まとめ（吉田塁）

Contract for the Web

World Wide Web からの続き

今日も歩けば犬棒にあたる。

Ｑ（koshix）：

Contract for the Web について日本語で解説してください。

Ａ（Claude 3.5 Sonnet）：

Contract for the Webは、ティム・バーナーズ・リー（インターネットとWorld Wide Webの発明者）が提唱した、インターネットをより公正で安全、そして誰もが利用できる場所にするための基本的な原則と契約です。

この契約は、2019年11月にWorld Wide Web Foundationによって発表され、主に3つの主要な関係者（政府、企業、市民）に向けて、インターネットの健全な発展のための指針を示しています。

Contract for the Webの主な目的は以下のとおりです：

１．プライバシーとデータ保護の強化

・個人のデータを尊重し、保護すること

・ユーザーのプライバシー権を守ること

２．インターネットの開放性と中立性の維持

・インターネットを検閲や制限から守ること

・すべての人にとって包括的で平等なアクセスを確保すること

３．オンライン上の人権の保護

・オンラインでの表現の自由を守ること

・デジタル空間における差別や嫌がらせを防止すること

４．デジタル・リテラシーの向上

・インターネットを安全かつ建設的に利用するためのスキルを促進すること

・特に若い世代のデジタル教育を支援すること

５．インターネット企業の社会的責任の強化

・ユーザーの権利を尊重するビジネスモデルの推進

・透明性と説明責任の確保

具体的には、政府、企業、市民それぞれに対して以下のような行動を求めています：

・政府：インターネットへのアクセス権を保障し、オンラインでの市民の権利を尊重すること

・企業：ユーザーのプライバシーを尊重し、有害なコンテンツから人々を守るテクノロジーを開発すること

・市民：お互いを尊重し、建設的で思いやりのあるオンラインコミュニケーションを心がけること

Contract for the Webは、デジタル時代における人権と社会正義を守るための重要な取り組みであり、インターネットをより良い、より公正な場所にするための青写真となっています。

図：Contract for The Web の表紙

古典籍OCR-Lite

NDLデジタルコレクションからの続き

NHK大河ドラマの「光る君へ」では毎回，出演者の努力の結晶である美しい筆運びが披露されている。古典籍のくずし字を読めたらいいなと思うことはしばしばで，教科書を買って積ん読状態にして挫折したことも何度もある。最近は，OCR技術が進んだのでその恩恵を被ることができるようになった。

NDL古典籍OCR-Liteは，GPUを持たないノートパソコンの環境で，江戸期以前の和古書，清代以前の漢籍といった古典籍資料のデジタル化画像からテキストデータが作成できる軽量なOCRだ。先日，NDLラボ公式GitHubで公開されたところだ。

Mac版のアプリケーションも公開されているので，怪しくないよとmacOSに宣言してあげれば使うことができる。早速試してみた。「古」を象ったアイコンのアプリケーションだ。

国立国会図書館デジタルコレクションの枕草紙の最初の1ページを試しに与えてみたところ，

結果は次のようなテキストファイルで出力された。

枕草紙「阿波国81 

春はあけほのそらはいたくかろみにたるにやう〳〵

しろくなりゆく山きはのすこしつゝあかみて

むらさきたちたる雲のほそくたな引たる

なといとおかし

夏はよる月のころはさらなりやみもなをほたる

おほ〳〵とひちかひた又たゝ一二なとほのかに

うちひかりてゆくもいとおかし

雨のとやかにふりたるさへこそおかしけれ

秋は夕暮夕日のきはやかにさして山の葉ちかみ

あれ？普通の枕草子とは違うのかな？

写真：枕草紙のイメージ（NDLデジタルライブラリから引用）

人生会議

天理市の看護職連携会議が主催する人生会議＝アドバンス・ケア・プランニング（ACP）の市民向け講演会に出席してきた。看護職連携会議（いちごの会）は，天理市の医療・介護関係の看護職で構成され2015年に発足している。

人生会議＝アドバンス・ケア・プランニングとは，認知症や急な病気や事故で本人の意思が伝えられなくなる前に，将来の医療及びケアについて， 本人や家族や医療・ ケアチームが繰り返し話し合いを行い，本人の意思決定を支援する取り組みである。

最初に天理市の福祉政策課の人の話が10分（天理市の人口は2060年には半減する），昨日風邪で診てもらったばかりの宮城医院の宮城先生の講演が45分，ここまでが第一部だ。第二部は看護職連携会議の専門職の方から，アドバンス・ケア・プランニング（ACP）の実際や，天理市で作成したACPのツールとしてのこれからノートの説明などがあった。最後の，宮城先生のまとめを含めて全体で2時間のプログラムだった。

講演会の出席者は，60名ほどであり，そのうち男性は6名だけ。しかし，質問というか発言したのは3名すべて男性（民生委員など）だった。うーむ，どういうことだろうか。

宮城先生の最後のまとめで，人生会議＝アドバンス・ライフ・プランニング（ALP）という見方を加えて，高校生や大学生の教育の過程で取り入れてはどうかという提案がよかった。

　　第一段階：健康状態　＝　ALP

　　第二段階：フレイル状態　＝　ALP + ACP

　　第三段階：要支援・要介護状態　＝　ACP + EOLD（End of Life Discussion）

第一段階＋第二段階が健康寿命の範囲となる。

図：これからノート（天理市ホームページから引用）

［１］人生会議してみませんか（厚生労働省）

ロバート・オッペンハイマー：藤永茂

オッペンハイマー，村上陽一郎からの続き

1984年に朝日選書から出版されたもの（1996）があったはずだと書棚を探したが見つからなかった。オッペンハイマーの映画をきっかけに，ちくま学芸文庫版（2024）を買い直したものを半年がかりでようやく読了した。

量子化学の藤永茂（1926-）さんは，岩波現代選書のおいぼれ犬と新しい芸（1984）というエッセイがかなり本音を書いていておもしろかった。九州大学からカナダのアルバータ大学に移り，ロスアラモス研究所の研究集会への参加をきっかけに，オッペンハイマーへの関心を深めた。

藤永さんは，量子力学や物理にも造詣が深く，オッペンハイマーの書簡集や多くの原文にあたって，この本を書いている。オッペンハイマーに添った観点から，悪魔に魂を売った科学者という単純な見方を退けている。彼はあくまでもひとりの愚者にしかすぎなかった。そして，それを戦争のために生産して配備したのは政治家や資本家 ≒ 愚者としての我々だった。

それにしても，ルイス・ストロース（1896-1974），レオ・シラード（1898-1964）やエドワード・テラー（1908-2003）は邪悪なのだった。

写真：ロバート・オッペンハイマーの書影（ちくま学芸文庫から引用）

［１］ベートーベン弦楽四重奏曲嬰ハ短調作品131（Jasper String Quartet，2013.11.24）

パルサー

聴力チェックからの続き

夕方，家人が「天理教のおつとめの拍子木の音が外から聞こえてこないか」という。私は高音はよく聞こえません。宙わたる教室第８回をみて，さあいつものように布団に入って寝ましょうというところで，再びご下問があった。確かにこの部屋からは隣の家の音がよく聞こえるかもしれない。うん，聞こえます。

天理教のおつとめは，朝夕の日の出日の入りの時間に行われる。朝の散歩で，6時ごろに教会の近くを通ると，拍子木や鉦や太鼓にあわせてみかぐら歌が聞こえてくることがある。しかし，夜の11時ということはない。

しばらく布団の中で耳をすますと，微かなピーンという短音がときどき響いてくる。ちょっとパルサーみたいなので，時間を測ってみてよとお願いした。しばらく観測してもらった結果，約50秒の周期で規則的に鳴っていることがわかった。何かおかしいぞ。さっそくインターネットで調べてもらったところ原因がわかった。火災報知器の電池切れだ。電池がなくなると，50秒おきのビープ音で知らせてくれるらしい。ちょうど同じ話をマンションの人が話題にしていたのこと。

さっそく，別の部屋にある住宅用防災警報器が犯人だと判明した。隣の家ではなくて自分の家に原因があった。蓋をあけると，CR-2/3AZというやや特殊なリチウム電池が入っていた。ホーチキの頁を検索するとその取り換え方などが動画で解説されている。この火災報知器の電池は10年くらいで取り換える必要があるらしい。早速アマゾンで注文した。

写真：電池切れのALSOK防災警報器（2024.11.26撮影）

ネガティブ・ケイパビリティ

フェイクの時代からの続き

ネガティブ・ケイパビリティという言葉を拾ったのは，社会学者の佐藤卓己（1960-）の書き物からだった。いや，その前にどこぞのブログで見かけたものを検索したら佐藤卓己にたどり着いたのかもしれない。岩波新書の「あいまいさに耐える　ネガティブリテラシーのすすめ」をTo Read リストに加えておく。

ネガティブ・ケイパビリティとは，不確実なもの，未解決なもの，答えのでない状況を受け入れる能力だ。最近つくられた社会学・心理学的な用語ではない。19世紀初頭に英国の詩人のジョン・キーツ（1895-1821）がはじめて使った言葉であり，第二次世界大戦後に精神分析医のウィルフレッド・ビオン（1897-1979）が精神分析の文脈で使うようになった。そのため，精神科医で作家の帚木蓬生（1947-）が「ネガティブ・ケイパビリティ 答えの出ない事態に耐える力（朝日選書）」を書いている。これもTo Read リスト入り。

そもそも，この言葉が気にとまった背景は兵庫県知事選挙にある。チーム斎藤説（NHK）か，SNS原因説（田中辰雄）か，関西TVメディア説（菅野完）か，これに折田楓問題がからまってもうグダグダなのである。立花孝志の斎藤支援デマ攻撃の問題性もどこかに霞んでしまうくらいだ。このデマ攻撃を無効化する古田大輔の議論にはほとんど賛成できない。

Ｑ（koshix）：

ネガティブ・ケイパビリティと最近のフェイクの時代の関係について考察したいので，対話的な問答につきあっていただけますか？なるべく簡潔に，しかし場合によっては深く答えてください。

Ａ（ChatGPT-4o）：

（回答略）

Ｑ（koshix）：

ネガティブ・ケイパビリティという概念は有用だと思いますけれども，議論の公平性や客観性というタームが判断保留を沢山生み出してしまって，結局議論を封殺してしまう場合のように，「ネガティブ・ケイパビリティ」を持ち出すこと自身が，フェイクへの対抗的な議論を抑圧することにつながらないでしょうか。（ネガティブ・ケイパビリティ的意見がまずい典型的な例：水野義之さん：兵庫県の県知事選の解釈について11/27...orz）

Ａ（ChatGPT-4o）：

（回答略）

Ｑ（koshix）：

では，どうすればよいのでしょうか。目的はフェイク議論を多くの人が信じてしまうことをどう防ぐかです。具体例としては，「兵庫県知事選挙における，斎藤元彦は既得権益者達の罠によってはめられた悲劇のヒーローであり，本当はまじめな良い改革者なのだ」というものです。これが，N国党の立花孝志や，斎藤の選挙参謀の明石倫理法人会の朝比奈の作戦によって広く拡散され，関西のテレビマスコミでその下地をつくられていた有権者に軽々と浸透していき，斎藤の当選につながりました。

Ａ（ChatGPT-4o）：

（回答略）

Ｑ（koshix）：

その回答において，ネガティブ・ケイパビリティはどのような役割を果たし得るのですか？ 

Ａ（ChatGPT-4o）：

１．ネガティブ・ケイパビリティの役割

(1) 情報の検証と解釈のプロセスでの活用

ネガティブ・ケイパビリティは、曖昧で不確実な状況に耐える能力です。これにより、次のような貢献が期待されます：

・感情的反応の抑制：感情的なフェイク議論に触れたとき、即座に信じたり否定したりせず、一歩引いて状況を冷静に見つめることができる。

・急ぎすぎない判断：複雑な背景や利害関係が絡む議論（例えば、斎藤元彦氏が本当に「改革者」かどうか）について、急いで結論を出さないことで、誤情報に基づく行動を防ぐ。

(2) 対話の促進

曖昧な部分を受け入れることで、敵対的な議論を回避し、建設的な対話の余地を残します。

・例えば、「斎藤氏の改革性」について賛否が分かれる場合、対立する意見を即座に否定せず、「その意見の根拠は何か？」と問いかける態度を持つことができます。

(3) 長期的な視点の保持

短期的な結果や感情的な満足に流されることなく、長期的な視点で議論を考える余裕を生みます。

・例: 「既得権益者の罠」という説が感情的に訴えるものであっても、その根拠や実際の影響を冷静に検討し続ける。

２．限界とリスク

ネガティブ・ケイパビリティの欠点や限界にも注意する必要があります。

(1) 行動の遅延

判断を保留しすぎると、フェイク議論の拡散を許してしまう可能性があります。

・対策：判断保留のタイミングを「完全な確信」ではなく、「合理的に行動可能な段階」と設定する。

(2) フェイク拡散者の戦略に利用される

フェイクを広める側が「真実はまだ不明だ」といった曖昧な姿勢を利用して、議論を引き延ばし、混乱を助長することがあります。

・対策：不確実性を受け入れると同時に、明確なエビデンスに基づく部分を迅速に共有する。

３．実際の応用例

(1) 有権者への啓発

・ネガティブ・ケイパビリティを促す教育：フェイクニュースを見た際に「これは本当なのか？」と即座に疑問を持つ習慣を育てる。

・判断を急がない文化の普及：SNSやメディアでの情報に対して、「結論を急がないことは強みである」という価値観を広める。

(2) 対話の場での利用

・斎藤氏を支持する人々との対話において、「完全な否定」ではなく、「あなたの主張の根拠を一緒に検討しよう」という姿勢で接する。

(3) 情報発信の戦略

・例えば、ファクトチェックにおいても、「すべてが分かったわけではないが、これまでに明らかになっている事実はこうだ」と曖昧な部分を認めつつ、具体的な事実を提示する。

４．結論

ネガティブ・ケイパビリティは、感情的反応や過度な確信を避けることで、フェイク議論の影響を軽減する助けになります。ただし、それが議論や行動を不当に遅らせたり、フェイク拡散者に利用されたりしないよう、以下のような「バランス的な運用」が求められます：

(1) 不確実性を受け入れる一方で、行動可能な事実に基づいて動く。

(2) 相手を否定するのではなく、対話を通じて曖昧さを解消する努力をする。

(3) 判断保留を過度に引き延ばさない。

フェイクニュース時代の課題において、ネガティブ・ケイパビリティは他のスキルや手段と補完的に活用されるべきです。

図：DALL-E3によればこれがネガティブ・ケイパビリティのイメージらしい

［１］AI時代には耐性思考が必要だ〜メディア論者の視点から（佐藤卓己）

［２］兵庫県知事選調査−なぜ斎藤氏は勝利したか（田中辰雄）

［３］斎藤さん再選に｢熱狂する人｣が知らない"真実"（西山守）

［４］SNSと選挙（鳥海不二夫・中村佳美，MBS）

［５］【兵庫県知事選挙2024】―ネットではどれくらい盛り上がったのか―（ネットコミュニケーション研究所）

［６］令和6年兵庫県知事選挙は本当に"SNS選挙"だったのか？（西垣内渉）

［７］兵庫県知事選でSNSが変えた「同調圧力」の形、“家父長型”から誰も結果責任を負わない“大衆型”が強まる傾向に（太田肇）

［８］斎藤氏再選の裏にSNS・動画 投票の参考情報で新聞テレビ上回る　偽・誤情報だけでは語れない兵庫県知事選・前編（古田大輔）

［９］「斎藤氏の支持者がデマを熱狂的に信じた」という言説の落とし穴　兵庫県知事選・後編（古田大輔）

［10］兵庫県知事選前後におけるデマ、真偽不明などの情報（電脳藻屑）

袖振り合うも他生の縁

Facebookで辰巳さんが，「袖振り合うも他生の縁」といってたので，『はて』となった。「袖擦りあうも多少の縁」じゃなかったっけ？

調べてみると，袖振り合うが正しいけれど，袖擦り合うでも間違いではない。他生の縁は，多生の縁でも構わないが，多少の縁は誤りということになった。この調子で間違ったまま定着している自分の知識が沢山埋もれている。

どの解説もいきなり，袖振り合う＝袖が触れ合う，であるという前提で話を進めているので今一つ納得できなかった。昼寝から醒めると，すれ違う人の互いの袖同士が接触することで，袖が振れる＝振動するという状況を表しているわけだと気がついて腑に落ちた。

相互作用によって，並進運動エネルギーの一部が振動エネルギーに転換したということか。その相互作用は，広い宇宙の中の自分と他者の関係にとってはレアイベントなのである。でエンタングルメントが発生するということ「袖振り合うも多少のエンタングルメント」。

（１）「袖振り合うも他生の縁」という言葉のイメージをください。

江戸時代の昼間，町中に通行人が少しだけいて，偶然に互いの着物の袖と袖をわずかに触れるような場面です。→左上

（２）これだと二人は意図的に手をつないで同じ方向をあるいていることになります。まったくランダムな方向をあるいている複数の通行人がいて，そのうちの全く関係ない他人である二人が違う方向を歩いているにもかかわらず，その着物の袖だけが偶然にちょっとだけかすってしまった場面に修正してください。→右上 

（３）いやいや，やはりこれは手をつないで同じ方向に歩いていますよね。そうではないのです。少なくとも二人の進行方向は別になるようにしてください。→左下 

（４）手をつなぐような表現はやめてください。歩いていて，手はつながずに，袖だけが振れてしまう状況なのです。→右下

図：いくらがんばってもうまくイメージが生成されないDALL-E3

［１］四分岐ポリマーからなる Tetra-PEGゲルの網目構造解析（酒井崇匡・松永拓部，2010）

　　　（多少のエンタングルメントの用例）

朝永振一郎

科学者の墓からの続き

朝永振一郎の墓の話から繋がって，昔の週刊朝日がやってきた。1965年の10月21日に朝永振一郎（1906-1979）が「繰り込み理論の発明による量子電磁力学の発展への寄与」でノーベル物理学賞を取ったという連絡があった。「中間子理論の提唱」による湯川秀樹のノーベル物理学賞に次いで日本人で二番目である。

当時，小学校6年生だった自分は，朝日新聞と北國新聞の大きな見出しを見て，「量子電磁力学なにそれ，そんなもんきいたこともないわ」と思った。科学の児童書を沢山読んでいて何でも知っていると勘違いした小学生は，自分が何も知らないことが〈山〉のように控えていることに気づかなかったのである。まあ，60年後の今でもほとんどそのままなんだけどね。

週刊朝日では，「『ノーベル賞』の素顔」というタイトルの6pの記事が，6pのグラビア写真と共に掲載されている。門下生の伊藤大介の戦後すぐの話に「まるで人間の生活できるところじゃなかったが，研究ができる喜びは大きかった。私はこんな研究室に，馬場一雄さん（現奈良女子大教授）と一緒に寝泊まりしていたが，朝永先生も一緒に泊まり配給の酒を三人でチビチビ飲んだこともあった」とある。

森田研の先輩の久米健次さんが奈良女子大学の馬場一雄先生の研究室に助手として就職したのは，1976年ごろだったろうか。研究室にくるたびに馬場先生の話題が出ていたような。

写真：1965年11月5日号の週刊朝日の表紙を引用

いろは札

仮名手本忠臣蔵（第二部）からの続き

仮名手本忠臣蔵の仮名手本というのは，いろは四十七文字と赤穂四十七士をかけたものだ。それだけかと思っていたら，どうやら各義士は討ち入りの際に番号認識票のような，いろは札というのを身に付けていたらしい。ということは，四十七士といろは四十七文字の対応が問題になるのだが，い＝大星由良助，ろ＝大星力弥，は＝原郷右衛門，後は適当に，ということらしい。

そもそも，六段目早野勘平腹切りの段で，「ホホ，徒党の人数は四十五人。何時が心底見届けたれば，その方を差し加え一味の義士四十六人，これを冥土の土産にせよ。」とあって，早野勘平は四十六番目。七段目祇園一力茶屋の段の展開から，たぶん，寺坂平右衛門が四十七番目になるわけだ。

史実では，早野勘平に対応する萱野三平（箕面市萱野のあたりは昔よく通ったところ）は討ち入り前に事情で自刃しており四十七士に含まれない。足軽の寺坂平右衛門に対応する寺坂吉右衛門は四十七士に含まれていて，ひとりだけ生き延びたことになっている。

さらに，いろは歌と忠臣蔵の関係として，いろは歌を七文字ずつ並べた末尾が「とがなくてしす」とあって，大石内蔵助が自分たちの未来を暗示するものとして受取ったという話があった。

いろはにほへと

ちりぬるをわが

よたらそつねな

らむうゐのおく

やまけふこえて

あさきゆめみし

ゑひもせす

これにくわえて，六段目の床本の中には，「金」の文字が四十七個含まれているということだった。さっそく先日買ったパンフレットの別冊の床本で数えてみた。身売りの段に20個，早野勘平切腹の段に27個，確かに47個ある。

写真：歌舞伎のいろは札（市川猿三郎オフィシャルブログから引用）

［１］ネットミュージアム兵庫文学館　忠臣蔵館

［２］NHK大河ドラマに見る忠臣蔵

　　　赤穂浪士（1964）｜元禄太平記（1975）｜峠の群像（1982）｜元禄繚乱（1999）

置換可能素数

レピュニットからの続き

プログラミングの例題として次のようなことを考えた。「ある素数があって，その各桁を入れ換えてできる全ての数が素数になるものを考える。その最大の素数はどんなものだろうか。」

で，実際に自分でプログラムを書くかというと，それは面倒なので，いつものようにAIに頼ることにする。軟弱だ。脳細胞のフレイルだ。OpenAI o1とかPerlexity Proに頼ってみたが，正しい答えがでない。PythonをJuliaに書き換えても，さらにドツボにはまるだけ。

一度リセットしてから，再度挑戦した。

Ｑ（koshix）：

n桁の素数が与えられたとき，その各桁の数字を入れ替えてできるすべての数が再び素数になるようなもので，できるだけ大きな数を探したい。桁数nを与えたときに，この条件を満たす最大の数を求めるプログラムを作成してください。

Ａ（Perplexity Pro）：

この問題を解決するために、以下のようなプログラムを作成しました。このプログラムは、与えられた桁数nに対して、条件を満たす最大の素数を見つけます。

import itertools

from sympy import isprime

def find_large_permutational_prime(n):

    lower_bound = 10**(n-1)

    upper_bound = 10**n

    primes = [p for p in range(lower_bound, upper_bound) if isprime(p)]

    largest_permutational_prime = -1

    for prime in primes:

        permutations = set(int(''.join(p)) for p in itertools.permutations(str(prime)))

        if all(isprime(p) for p in permutations):

            largest_permutational_prime = max(largest_permutational_prime, prime)

    return largest_permutational_prime

そして，ChatGPT-4oでJuliaに変換したものが次の通りである。

using Primes

using Combinatorics

function find_large_permutational_prime(n)

    lower_bound = 10^(n - 1)

    upper_bound = 10^n - 1

    largest_permutational_prime = -1

    

    for prime in primes(lower_bound, upper_bound)

        perms = Set(parse(Int, join(p)) for p in Combinatorics.permutations(string(prime)))

        if all(isprime(p) for p in perms)

            largest_permutational_prime = max(largest_permutational_prime, prime)

        end

    end

    

    return largest_permutational_prime

end

これを実行すると，n=3で991が得られる。n=4,5,6では結果なしということになった。これから，nが4以上では条件を満たす素数が存在しないと証明できないかと考えたけれど，そんな簡単な話ではなかった。もちろん，現在の生成AIでは証明できない。

調べてみるとこのような素数は，置換可能素数として既によく知られているものだった。911の上にある素数はレピュニット素数だった。これは無限個あると推定されているがまだよくわかっていないのだ。もちろん，3,7,9 の1種類だけが並んだ数は素数にはならない。

138億光年の孤独

谷川俊太郎からの続き

昔から，20億光年というのは詩の都合で適当に 設定されたそれらしい大きな数字だと思っていたが，そうではなかった。「20億光年の孤独」が出版された1952年当時の最新の科学知識に基づいている。まだビッグバン理論が誕生して間もない頃だ。

「20億光年の孤独」に採録されている「運命について」にも，プラットフォームに並んでいる天使たちが〈たった五十年と五億平方粁さ〉というところがある。たしかに地球の表面積は，4×3.14×(6556 km )^2  = 5.075億 km² である。

Ｑ（koshix）：

谷川俊太郎の「20億光年の孤独」は，この詩集が書かれた1952年当時，観測された最も遠方の星雲が20億光年のかなたにあったことから，宇宙の大きさを象徴する単位としてタイトルに使われました。このことや，現在の宇宙の年齢が138億年であることを踏まえて，膨張宇宙の大きさがこれに対応するＸ億光年になったとして，それを象徴するタイトルでかつ，この事実を説明しながら，谷川俊太郎の表現を尊重した内容の詩を書いてください。

Ｑ（koshix）：

谷川俊太郎の「20億光年の孤独」はより簡潔で諧謔的で象徴的でエレガントでした。そんなふうに改善できますか？

Ａ（ChatGPT-4o）：

宇宙がふくらむたび、

孤独は遠ざかる。

星々は語らず、

闇だけが歌う。

138億光年の向こうに、

誰かが笑っている気がした。

それも、ただの錯覚。

光も、言葉も、

追いつけない速さで

世界は拡がっていく。

それでも、ここにいる私を、

私だけが知っている。

図：「20億光年の孤独」だけで得られたイメージ（DALL-E3より）

P. S.  NASAのサイト[3]によれば，1955年で宇宙の年齢は60億年，サイズは40億光年とされていたらしい。まあまあそんなものか。

［１］“宇宙の果て”が１３７億光年でない理由― 宇宙は 400 億光年先まで見えている ―（石坂千春 2010）宇宙は４００億光年先まで見えている！？～赤方偏移と距離の関係～（数値改訂）（石坂千春 2014）

［２］観測可能な宇宙（CMBR球体の最大直径=780億光年が答えらしい，Wikipedia）

［３］Age and the Size of the Universe theough the Years（NASA）

［４］Welcome to Ned Wright's Cosmology Tutorial（これだと470億光年，Ned Wright）

谷川俊太郎

にほんごであそぼからの続き

11月13日，谷川俊太郎（1931-2024）が92歳で亡くなった。

最初に谷川俊太郎を意識したのは，世界SF全集の第35巻「日本のSF現代編」が配本された1969年4月なので高校1年になったばかりだった。と思う。この巻に採録されているのは「21世紀の教養」というものだ。内容はまったく覚えていない。そのとき，彼の最初の詩集のタイトルが「20億光年の孤独」であることを知ったのだろう。いつか読んでみたいと思っていた。

手元には，角川文庫の谷川俊太郎詩集（大岡信解説，1972年4月30日初版第七刷）と谷川俊太郎詩集Ⅱ（北川透解説，1985年10月30日再版）がある。前者は大学に入学してまもなく手に入れたもの。後者は古本の値段があるので，子どもが二人産まれた後に買ったのかもしれない。谷川の処女詩集，「20億光年の孤独」は20編の詩集として文庫の谷川俊太郎詩集のほうに採録されている。タイトルにもなっている本編自身はちょっと拍子抜けするような軽いものなのだ。

阪大のマンドリンクラブに入部して間もない合宿で，緑地公園かどこかのユースホステルに泊まったとき，二段ベッド寝そべって谷川俊太郎詩集を読んでいた。セロの先輩の近藤さんが顔をのぞかせ「何読んでるの」といって手に取りパラパラと頁をめくって「ソネットか，14行詩だね」と。ソネットが14行の定型詩だということもわからずにありがたがって谷川俊太郎を読んでいた一回生なのだった。

谷川俊太郎は「にほんご」で子育て時代に大変お世話になった。いまや孫のすーちゃんが，きっときってかってきて，きっときってかってはってきて，を小学校1年の国語の教科書で勉強する時代になった。

写真：本棚にあった谷川俊太郎詩集とそのⅡの書影を引用

P. S. 

2013年に，岩波書店から自選 谷川俊太郎詩集がでていた。全2千数百編から173編を厳選したというものだ。その目次には採録した詩集のリストがある。これを年代順に並べ替えて，手持ちの角川文庫に収録されている詩集を◎でチェックしたリストはつぎのとおり。

◎『二十億光年の孤独』　（創元社　1952）

◎『六十二のソネット』　（創元社　1953）

◎『愛について』　（東京創元社　1955）

◎『絵本』　（的場書房　1956）

◎『あなたに』　（東京創元社　1960）

◎『21』　（思潮社　1962）

◎『落首九十九』　（朝日新聞社　1964）

　『谷川俊太郎詩集』　（思潮社　1965）

　『谷川俊太郎詩集』　（河出書房　1968）

◎『旅』　（求龍堂　1968）

◎『谷川俊太郎詩集』　（角川文庫　1968）

　『谷川俊太郎詩集』　（現代詩文庫　1969）

◎『うつむく青年』　（山梨シルクセンター出版部　1971）

　『谷川俊太郎詩集』　（角川書店　1972）

　『ことばあそびうた』　（福音館書店　1973）

◎『空に小鳥がいなくなった日』　（サンリオ出版　1974）

◎『定義』　（思潮社　1975）

◎『夜中に台所でぼくはきみに話しかけたかった』　（青土社　1975）

　『タラマイカ偽書残闕』　（書肆山田　1978）

　『谷川俊太郎詩集　続』　（思潮社　1979）

◎『そのほかに』　（集英社　1979）

◎『コカコーラ・レッスン』　（思潮社　1980）

◎『ことばあそびうた　また』　（福音館書店　1981）

◎『わらべうた』　（集英社　1981）

◎『わらべうた　続』　（集英社　1982）

◎『みみをすます』　（福音館書店　1982）

◎『日々の地図』　（集英社　1982）

◎『どきん』　（理論社　1983）

◎『対詩　1981.12.24～1983.3.7』　（書肆山田　1983）

　『手紙』　（集英社　1984）

　『日本語のカタログ』　（思潮社　1984）

　『詩めくり』　（マドラ出版　1984）

　『よしなしうた』　（青土社　1985）

　『いちねんせい』　（小学館　1988）

　『はだか』　（筑摩書房　1988）

　『メランコリーの川下り』　（思潮社　1988）

　『魂のいちばんおいしいところ』　（サンリオ　1990）

　『女に』　（マガジンハウス　1991）

　『詩を贈ろうとすることは』　（集英社　1991）

　『十八歳』　（東京書籍　1993）

　『子どもの肖像』　（紀伊國屋書店　1993）

　『世間知ラズ』　（思潮社　1993）

　『ふじさんとおひさま』　（童話屋　1994）

　『モーツァルトを聴く人』　（小学館　1995）

　『真っ白でいるよりも』　（集英社　1995）

　『クレーの絵本』　（講談社　1995）

　『谷川俊太郎詩集』　（ハルキ文庫　1998）

　『みんなやわらかい』　（大日本図書　1999）

　『クレーの天使』　（講談社　2000）

　『minimal』　（思潮社　2002）

　『夜のミッキーマウス』　（新潮社　2003）

　『シャガールと木の葉』　（集英社　2005）

　『すき』　（理論社　2006）

　『私』　（思潮社　2007）

　『62のソネット＋36』　（集英社文庫　2009）

　『子どもたちの遺言』　（佼成出版社　2009）

　『トロムソコラージュ』　（新潮社　2009）

　『詩の本』　（集英社　2009）

仮名手本忠臣蔵（第二部）

仮名手本忠臣蔵（第一部）からの続き

国立文楽劇場の11月文楽公演で仮名手本忠臣蔵の大序から七段目まで上演しているのは，前回紹介した通りだ。第一部の大序から四段目まで見た日，いつもの幕見席以外に当日指定席というのを半額程度で設定しているのに気づいた。よほど客の入りが悪いのかもしれないという説が出たので，第二部も行こうとなった。ちょうど，先月の文楽の集いで織太夫から七段目の演出についての紹介があったところだ。正月には続きの八段目九段目もあり，全段コンプリートできる。それはそれでよし。

四時から始まった第二部の最初は靭猿だ。これは昼寝の時間に当てることにして，本編に集中する。山崎街道出会いの段は若手の竹本碩太夫（千歳太夫の弟子）と鶴澤寛太郎（寛治の孫）コンビでなかなか良かったのではないか。次の二つ玉の段は，御簾内から聞こえる胡弓とその後の三味線が哀愁をさそう。よく知らない鶴澤清方の担当だ。三味線の物悲しい音がほとんど動いていない団七の手元から響くのかとびっくりしたけどそうではなかった。勘市の与市兵衛と玉勢の斧定九郎もいい感じ。この二人は昔近鉄の仕立てた文楽電車で奈良の文楽名所巡りをしたときにいっしょに参加していたので親近感がある。

早野勘平腹切りの段は，錣太夫と宗助。あいかわらず宗助の三味線はうまい。予習であらすじを理解していたけれど，与市兵衛の死骸を誰が持ってくるのかとか，斧定九郎との関係をどうやって説明するのかとか，疑問点はスイスイと解決して結論に導かれていった。

いよいよ七段目の祇園一力茶屋の段。最初に昼寝したおかげで，今夜は全編ついていくことができた。寺坂平右衛門の竹本織太夫が，舞台下手で見台も床本もなしで語る理由を説明している。顔世御前から大星由良之助にあてた手紙を手鏡で見てしまったおかるだが，昭和30年の古いNHK録画DVDでは，梯子を降りる前後で吉田文五郎から桐竹亀松に交替していた。今回は吉田一輔が一人でがんばっている。おかるが兄の寺坂平右衛門に気づく前にしたためていた手紙の説明がないので，ChatGPTに聞いてみたところ，どうやら家族宛の文らしい。ほんとかな。

Ｑ（koshix）：

文楽の仮名手本忠臣蔵の七段目祇園一力茶屋の段で質問があります。

おかるが由良之助から身請け話を出された後で，由良之助が引っ込んだ後，なにやら書状に書き物をしています。そこに兄の寺坂平右衛門がくるのですが，おかるは誰宛に何を書いていたのですか。

Ａ（CHatGPT-4o）：

文楽『仮名手本忠臣蔵』七段目「祇園一力茶屋の段」において、おかるが由良之助から身請けの話をされた後のシーンについてお答えします。

おかるが書状を書いている場面は、彼女の心情や立場を表現する重要な場面です。この書状の内容と宛先は作品の解釈による部分もありますが、以下のように考えられています：

宛先：おかるが書いていた書状の宛先は、一般的な解釈では彼女の母親または家族であるとされています。これは、身請け話を受けて、家族に自分の気持ちや状況を伝えようとする意図があるからです。

内容：書状の内容については具体的な台詞で明かされるわけではありませんが、由良之助の身請けの提案についての自身の心情や、今後の自分の運命についての思いが書かれていると考えられます。また、家族への感謝や別れの言葉が含まれている可能性もあります。

この後、兄の寺坂平右衛門が登場することで、おかるが置かれた状況がさらに劇的になります。寺坂の登場により、忠臣蔵全体の筋書きにおける陰謀や義士の計画が絡み合い、この場面が一層緊張感を増す構造になっています。

作品の詳細な解釈については、上演時の演出や注釈書による違いがあるかもしれませんが、家族に宛てた書状という解釈が一般的です。

あと，今回気になった点三つ。

おかると由良之助のからみのところで，斧九太夫の主遣いの桐竹勘壽がこそこそと帰っていった。あれ，九太夫はまだ縁の下に潜んでいるはずなのにどうするのと思っていたら，最後に由良之助に刺されたあとは九太夫は二人遣いのままで，平右衛門に担がれて終幕となった。なかなか珍しいパターンだ。

もう一つは，おかるが斧九太夫を討取るのかと見ていたら，由良之助が自身で畳の下の九太夫を刀で刺していた。おかるはその横にいたのだろうか。由良之助が自分で刺したらまずくないか？となってしまった（昭和30年のビデオではおかるの刀を由良之助が添えるのがはっきりとわかる）。単に自分が見逃しているだけかもしれない。

最後に，兄の平右衛門がおかるに勘平の切腹を告げた後，動転して気を失うおかるにひしゃくで水を飲ませるのだけれど，平右衛門が一口目を自分で呑んでしまうというチャリ場的な演出が入っていて，それはそれでおもしろいのだけれど，ええっ！となってしまった。さすがに，昭和30年の吉田玉男はそうではなかった。

写真：国立文楽劇場のチラシから引用

ピタゴラスの定理（２）

ピタゴラスの定理（１）からの続き

新しいピタゴラスの定理を発見した女子高校生チームが，新論文を出していた。さらに5つの新しい証明方法を見つけたというものだ。さっそく確認してみる。

図：ピタゴラスの定理の証明

図の３つの三角形に正弦定理（この名前がすでに思い出せない）を当てはめると次の六つの関係式が得られる。

$\triangle {\rm ABC : \quad}  \dfrac{a}{\sin \alpha} = \dfrac{b}{\sin \beta} = \dfrac{c}{\sin \pi/2}$

$\triangle {\rm ADC : \quad}  \dfrac{a+d}{\sin 2 \alpha} = \dfrac{b}{\sin (\beta-\alpha)} = \dfrac{x}{\sin \pi/2}$

$\triangle {\rm ADB : \quad}  \dfrac{d}{\sin \alpha} = \dfrac{c}{\sin (\beta-\alpha)} = \dfrac{x}{\sin \beta}$

$x$の項は不要だとすれば四式が残る。これから，$\alpha,\ \beta,\ d\ $を消去すると $\ a,\ b,\ c\ $の関係式が得られる。すなわち，$(a+d)\sin (\beta-\alpha)  = b \sin 2 \alpha, \quad d \sin (\beta-\alpha)  = c \sin \alpha $ から$\ d\ $を消去して，$\sin \alpha = \dfrac{a}{c}, \ \sin \beta = \dfrac{b}{c},\ \cos \alpha = \dfrac{b}{c}, \ \cos \beta = \dfrac{a}{c} \ $を代入する。

$a \dfrac{b^2-a^2}{c^2} + c \dfrac{a}{c} = b \dfrac{2 a b}{c^2} $ となり，$a^2+b^2=c^2$ が導かれる。