サイエンスコンカフェ

サイエンスカフェからの続き

Ｑ（koshix）：

コンカフェカテゴリーの中に位置づけられるサイエンスカフェの具体的なイメージを提案してください。ベンチャーキャピタルに出資してもらうことができるような水準の提案書の形でお願いします。

次のような参考イメージをつけておきます

あくまでも参考なので，これにしばられず，

自由な発想で体験メニューをデザインしてください。

名称：サイエンスコンカフェ〈ビジョン〉

コンセプト：

科学の力による新しい眼で世界を見る

・Apple Vision Proを装着

・地球圏，生態系，人体内などを共に旅する

具体例：

・長基線ドローン視点の獲得による巨人化

・動物モーションカメラ，植物タイムラプス

・細胞から分子レベルでの体内機構巡り

メニュー：

・分子ガストロノミー

店内装飾：

・電子デバイスギミック

・ピタゴラスイッチギミック

衣裳：

・白衣＋眼鏡

Ａ（Claude 3.5 Sonnet）：

以下が、サイエンスコンカフェ「ネオビジョン」の事業計画書です。この提案は、ご提示いただいたアイデアを基に、より詳細かつ実現可能性の高いビジネスプランとして発展させました。主な特徴は以下の通りです：

・最新のAR/VR技術を活用した没入型科学体験

・分子ガストロノミーによる革新的な食体験

・インタラクティブな科学展示と実験ショー

・教育機関との連携による社会的意義の創出

・段階的な事業拡大計画

この提案書は、ベンチャーキャピタルからの出資を検討いただけるよう、市場分析、財務計画、チーム構成など、投資判断に必要な要素を含めています。

図：サイエンスコンカフェ（Gemini経由でImagenが生成）

サイエンスコンカフェ「ネオビジョン」事業計画書（by Claude 3.5 Sonnet）

１． エグゼクティブサマリー

「ネオビジョン」は、最先端テクノロジーと科学的知見を融合させた革新的なコンセプトカフェです。私たちは、お客様に「科学の力で世界を新しい視点から体験する」機会を提供し、エンターテインメントと教育を融合させた唯一無二の体験を創出します。

２． コンセプト

・ビジョン

「科学の力で世界を再発見する」

・ミッション

最新のテクノロジーと科学的知見を活用し、お客様に新しい視点と体験を提供することで、科学への興味と理解を深め、イノベーションの種を育てる。

・ユニークセリングポイント

　−最新VR/AR技術を活用した没入型科学体験

　−分子ガストロノミーによる革新的な食体験

　−インタラクティブな科学展示と実験ショー

３．市場分析

・ターゲット顧客

　−20-40代の科学・技術愛好家

　−家族連れ（子供の教育に熱心な親）

　−企業の接待や団体イベント利用者

・市場規模と成長性

　−体験型エンターテインメント市場：年間成長率10%

　−教育テック市場：年間成長率15%

　−科学館・博物館市場：年間成長率5%

４．サービス詳細

・主要サービス

(1) ネオビジョン・エクスペリエンス

　−最新AR/VRヘッドセットを使用した没入型科学体験

　−テーマ別の仮想ツアー（宇宙探査、海洋生物、人体内部など）

(2) 分子ガストロノミー・ラボ

　−科学の原理を応用した革新的な料理とドリンク

　−食事とともに学ぶ、味覚と科学の融合体験

(3) インタラクティブ・サイエンスショー

　−定期的に開催される参加型の科学実験ショー

　−プロの科学者やエデュテイナーによる解説付き

・店内装飾とアトモスフェア

　−未来的でミニマルなデザイン

　−インタラクティブな壁面ディスプレイ（触れると科学情報が表示される）

　−天井には巨大な周期表やDNAらせん構造のオブジェ

・スタッフユニフォーム

　−モダンなラボコートスタイル

　−AR機能付きスマートグラス（お客様とのコミュニケーション強化）

５．マーケティング戦略

・デジタルマーケティング

　−SNSを活用した体験共有キャンペーン

　−科学インフルエンサーとのコラボレーション

・イベント戦略

　−月替わりのテーマイベント（例：宇宙月間、海洋生物月間）

　−著名科学者を招いたトークイベント

・教育機関連携

　−学校向け特別プログラムの開発

　−大学・研究機関とのパートナーシップ

６．財務計画

・初期投資（概算）

　−店舗改装：5000万円

　−設備・機器：1億円

　−マーケティング：2000万円

　−運転資金：3000万円

合計必要資金：2億円

・収益予測

　−1年目：売上高3億円、営業利益-5000万円

　−2年目：売上高5億円、営業利益5000万円

　−3年目：売上高8億円、営業利益1.5億円

・投資回収期間

　−約3年

７．チーム

・CEO：科学館運営経験を持つ経営者

・CSO（Chief Science Officer）：物理学Ph.D.保持者

・CTO：AR/VR開発のエキスパート

。料理長：分子ガストロノミーの専門家

８．今後の展開

・2年目以降、主要都市への展開開始

・VRコンテンツのオンライン配信サービス開始

・科学教育プログラムのフランチャイズ展開

９．結論

「ネオビジョン」は、科学とエンターテインメントの融合による新しい市場を創造し、高い成長性と社会的意義を兼ね備えたビジネスモデルです。私たちは、この革新的なコンセプトで、エンターテインメント業界に新しい風を吹き込むとともに、次世代の科学イノベーターを育成する場を提供します。

サイエンスカフェ

コンカフェからの続き

Ｑ（koshix）：

サイエンスカフェもコンカフェの一種と考えられますか？

Ａ（Claude 3.5 Sonnet）：

サイエンスカフェとコンカフェは、確かに似たような点もありますが、一般的には別のカテゴリーと考えられています。

サイエンスカフェは:

1. 科学者や研究者が一般の人々と科学について対話する場

2. 科学知識の普及や科学リテラシーの向上を目的としている

3. カフェやバーなどのリラックスした環境で行われることが多い

一方、コンカフェ（コンセプトカフェ）は:

1. 特定のテーマやコンセプトに基づいて設計された飲食店

2. エンターテイメントや独特の雰囲気を提供することが主な目的

3. メイド喫茶やアニメカフェなど、様々なテーマがある

サイエンスカフェは教育的な側面が強く、コンカフェは娯楽的な要素が中心です。ただし、科学をテーマにしたコンカフェが存在する可能性はあり、その場合はサイエンスカフェとコンカフェの要素を両方持つことになるでしょう。

より詳しい比較や具体例について知りたい場合は、お知らせください。 

 

Ｑ（koshix）：

サイエンスカフェとは何か教えてください。

Ａ（ChatGPT-4o）：

日本におけるサイエンスカフェは、2004年に発表された「平成16年版科学技術白書」での紹介をきっかけに広がりを見せた。京都のNPO法人が初めて開催したのが始まりで、2005年からは全国で急速に普及することとなる。この年は「サイエンスカフェ元年」と呼ばれ、NPOや財団、大学、行政、書店、さらには個人まで、多様な主体が次々とサイエンスカフェを企画した。文部科学省や地方自治体の支援もあり、官民が協力して科学を市民に届ける動きが一気に加速した。

日本のサイエンスカフェは、主催者や形式の多様さが大きな特徴である。NPO法人や大学、企業、自治体、さらには書店や任意団体まで、さまざまな立場から主催されている。また、科学者と市民が双方向のコミュニケーションを図る場として、多様な工夫が凝らされている。たとえば、携帯電話を使った投票システムや、テーブルごとに分かれて行う議論形式など、創造的なアプローチが数多く試みられている。

サイエンスカフェの背景には、欧米とは異なる日本特有の文化的要因がある。ヨーロッパではカフェが長らく公共の討論の場として機能してきたが、日本ではカフェ文化自体が比較的新しい。したがって、サイエンスカフェを日本に定着させるためには、独自の工夫が必要だった。日本のサイエンスカフェは、ヨーロッパの形式にとらわれず、主催者ごとに多様なスタイルが模索されており、その自由さが一つの魅力となっている。

ということで，サイエンスパブとかサイエンスバーは，コンカフェに近いものかもしれない。

図：サイエンスバー FRACTALの店内（FRACTALから引用）

［１］サイエンスカフェ（中村征樹）

［２］サイエンスカフェ（日本学術会議）

［３］サイエンスカフェ・ポータル

［４］INCUBATOR サイエンスバー

［５］FRACTAL サイエンスバー

コンカフェ

コンカフェ

〔名〕（コンセプトカフェ Concept Cafe の略）

①特定のテーマやコンセプトに基づいた特色ある飲食店。メイド喫茶や猫カフェ、漫画・アニメのキャラクターをモチーフとしたカフェなどが代表的。飲食の提供に加え、店員の衣装や店内の装飾、演出を通じて非日常的な体験を提供することが特徴。

②コスプレ系飲食店（参考：カフェー）　　（ChatGPT-4oより）

 漫才の草稿をChatGPT-4oとClaude 3.5 Sonnetに直列でかけた結果は次のとおり。

阿： このまえ、コンカフェ行ってきましてね。

吽： コンカフェ？

阿： あれ、コンカフェ知らん？

吽： コンカフェ…あぁーん、「婚活カフェ」のことやな？

阿： ちゃうがな！「コンセプトカフェ」やがな！

吽： ああ、そうか！…って、それ、なんやのん？

阿： 知らんのかいな！きみ、「メイドカフェ」は知ってるやろ？

吽： あぁ、毎日その前通ってるわ。メイドさんが「お帰りなさいませ、ご主人様～」言うてくれる店やろ？

阿： そうそう！その「メイド」をいろんなものに変えたんが「コンセプトカフェ」や。

吽： いろんなもんって、たとえば何に変わるん？

阿： 例えば、お姫さま、忍者、執事とかのコスプレやな。

吽： へぇ～、忍者カフェとか面白そうやな。どんなことするん？

阿： 忍者の格好したスタッフが目の前で手裏剣投げたりすんねん！

吽： えぇ！それ、めっちゃ危険やん！「ドリンクお待たせしました～」って言いながら手裏剣飛んできたら命懸けやん！

阿： そんなん言うけど、ほんま安全に配慮してるんやで？

吽： 配慮しても手裏剣は飛んでくるな！せめてドリンク頼んだら水遁の術で水出してくれんと！

阿： そんなんやったら「席流されます～」やんけ！

吽： まぁ、そうやな。ほな、ウチらも「漫才カフェ」とかやったらどうや？

阿： 漫才カフェ？どんなんやねん、それ。

吽： 客が漫才見ながら、コーヒー飲んで笑うんや。そんで、ウチらがネタやってな、あとは手裏剣投げたり…

阿： いや、それ結局忍者カフェと変わらんやないか！

吽： ほな、水遁の術で…

阿： もう、やめとけ！そんなん誰も来んわ！

吽： えぇ～、でも面白そうやん。

阿： お前、そんなんやったら客全員逃げ出すで！結局、普通のカフェがええんやって！

吽： そうか…ほな、普通のカフェで、ただウチらが店員やるってのはどうや？

阿： それ、もう「漫才カフェ」やなくて「ボケカフェ」やな！

 

図：コンカフェの例（DALL-E3による）

OpenAI o1（２）

OpenAI o1（１）からの続き

昨日の問題を，他の生成AIにも解かせてみた。「 a<b<c をみたす正の整数の組(a,b,c)であって， a^2-2005a > b^2-2005b > c^2-2005c が成り立つものはいくつあるか。（正解は334334000個） 」というものだ。（元の問題は20005だったが，入力ミスで2005にしてしまった。）

PlamoやClaudeは国語はできるけど，数学が不得意な生徒のような答えだ。Perplexityは数学的な推論ではなくてプログラミングで解決しようとしたが，プログラムはちょっと間違っている。

(1) Genspark 解答：解は存在しない。

f(x) = x^2-2005xのピークと増減までは理解している。

(2) Perplexity 解答：83個。

解をアルゴリズムを提案し，pythonコードを与える。

これで計算するように指示した実行結果がこれ。

(3) ChatGPT-4o 解答：1個

f(x) = x^2-2005xのピークと増減までは理解している。

(4) Gemini 解答：2個

f(x) = x^2-2005xのピークと増減までは理解している。

(5) Claude 解答：1個

f(x) = x^2-2005xのピークと増減までは理解している。

(6) Plamo 解答：124個

説明が日本語的で，そもそものロジックがあやしい。

 

GPT-4oに推論時間スケーリングに関する論文を 解説してもらうと，

Ｑ（koshix）：

この内容を分かりやすく説明してください。OpenAI o1 との関係についても言及してください。

Ａ（ChatGPT-4o）：

この論文「Scaling LLM Test-Time Compute Optimally can be More Effective than Scaling Model Parameters」では、大規模言語モデル（LLM）のテスト時計算をどのように効率的に拡張できるかについて論じています。具体的には、モデルのパラメータ数を単に増やすよりも、テスト時に追加の計算を投入する方が、難しいタスクでのモデルのパフォーマンスを向上させるのに効果的である可能性があることを示しています。

主なポイントは次の通りです：

１．テスト時の計算拡張：

   - テスト時に追加の計算能力を使うことで、より複雑な質問や問題に対する解答の質を向上させることができます。たとえば、複数の回答を生成して、その中から最も適切なものを選ぶ「Best-of-N」戦略を使うことで、より正確な解答が得られることが示されています。

２．テスト時の計算と学習時の計算のトレードオフ：

   - テスト時の計算を効果的に使用することで、より大きなモデルや大量の学習を必要としない場面もあることがわかりました。特に簡単な問題や中程度の難易度の問題では、モデルのパラメータを増やすよりも、テスト時の計算にリソースを割く方が効果的です。

３．問題の難易度に応じた計算資源の配分：

   - 問題の難易度に応じて、テスト時にどのような計算を行うべきかを動的に決定する「compute-optimal strategy（計算最適戦略）」を提案しています。簡単な問題では、モデルがすでにある程度正しい答えを出すので、答えを少し修正するだけで良い場合が多いですが、難しい問題では、より大規模な探索が必要となることが示されています。

 OpenAI o1 との関係

この論文に直接「OpenAI o1」というモデルが登場しているわけではありませんが、OpenAIが取り組んでいるLLM技術全般に関連しています。特に、GPT-4やそれ以降のモデルでも、テスト時の計算や推論の改善が重要視されており、この論文で述べられている「テスト時の計算拡張」は、OpenAIの研究テーマにも深く関係していると考えられます。

［１］OpenAI o1とは？6つの特徴や利用制限、GPT-4oとの違いを解説

［２］OpenAI、推論する新AIモデル「o1」を発表。規模以外での進化を示す

［３］OpenAI o1 はどうやってつくるか

OpenAI o1（１）

GPT-4oからの続き

今年の5月にOpenAIがGTP-4oをリリースした。試してみるとなかなか良かったので，早速ChatGPT を再サブスクリプションしてから4ヶ月が経過した。ところが，この業界は流れが速いので，いつの間にかChatGPT-4oは取り残されつつあった。Claude 3.5 Sonnet がいいとか，Gemini 1.5 Proも使えるようになったとか，Perplexity やGenspark が最高だ！とか，他にも NapkinAI やらGammasやら話題が目白押し。ChatGPT一強から，これらの組み合わせによる群雄割拠の世界になってきた。

GPT-4oはわりと大きなファイルを読み込め，イメージも生成できるので，まだ，若干のアドバンテージはあったのだけれど，ネット上ではそろそろ解約するかという話題が湧き出して液状化現象を呈していた。さあ，そこに登場したのが，OpenAI o1 だ。OpenAIからのリリース文をGeminiに要約させると次のようなものだった。

OpenAIは、複雑な問題を解く能力に特化した新しいAIモデルシリーズ「OpenAI o1-preview」を発表しました。 このモデルは、問題解決に時間をかけ、より深く思考することで、従来のモデルよりも複雑なタスクをこなせるようになっています。特に、科学、コーディング、数学といった分野で高い能力を発揮し、国際数学オリンピックの予選問題を83%の正解率で解くなど、驚異的な成果を上げています。

o1-previewは、人間のように思考する過程を模倣するように訓練されており、様々な戦略を試したり、自身の誤りを認識したりすることができます。 ただし、現時点ではChatGPTのような一般的な機能は備わっていません。

安全性についても、OpenAIは新たな対策を講じています。 例えば、ユーザーが安全な範囲を超えた質問をしても、o1-previewがそれに従わないようにする仕組みが強化されています。また、外部の研究機関と協力し、モデルの安全性評価を行っています。

OpenAIは、o1-previewが科学やエンジニアリング分野における複雑な問題解決に貢献すると期待しています。 例えば、医療研究者が遺伝子データを解析したり、物理学者が複雑な方程式を解いたりする際に、このモデルが役立つ可能性があります。

o1-previwと簡易版でより高速な o1-mini が有料ユーザ向けに公開されていたので，すぐに使うことができた。ただし，o1-previewは 30回/週，o1-miniは 50回/週の上限が定められていた。o1は必ずしもChatGPT-4o の延長線上に位置するわけではないようだ。これらの試みがどこかで次のプレAGIモデルに統合されるのかもしれない。

早速試してみるべく，OpenAIにあった見本をそのまま実行してみた。問題は次の通りである。

$\mathcal{B}$ を表面積が 54，体積が 23 の直方体の集合とします。

$r$ を、集合 $\mathcal{B}$ の各直方体を内包できる最小の球の半径とします。

$r^2$ の値は、互いに素な正の整数 $p$ と $q$ を用いて $\frac{p}{q}$ と表すことができます。$ p + q$ を求めなさい。

推論プロセスが順次進行し，思考時間TT=105秒で正しい答えがでてきた。うーん，どうやら自分よりは賢そうである。ちょっと太刀打ちできないかもしれない。ただ，OpenAIのプレスリリースについて要約を求めると次のような答えであり，ChatGPT-4oほど融通がきかなかった。

申し訳ありませんが、2023年10月までの知識では指定されたURLや「OpenAI O1プレビュー」に関する情報を持っておりません。しかし、OpenAIのサービスや製品についてご質問があれば、できる限りお手伝いいたします。

真鍋さんのMIPOのページで，朝日新聞の数学体験教室の問題を解いていたので，こちらを与えてみることにする。

Ｑ（koshix）： a<b<c をみたす正の整数の組(a,b,c)であって， a^2-2005a > b^2-2005b > c^2-2005c が成り立つものはいくつあるか。

Ａ（OpenAI o1　TT=24秒）： 問題を解くために，a > b > c，a^2−2005a < b^2−2005b < c^2−2005c を満たす正の整数の組 (a,b,c) を求めます。 

 まず，関数 f(x)=x2−2005x を考えます。この関数の挙動を理解することが重要です。極値を求めるために，導関数を計算してゼロと等しくします： f'(x)=2x−2005=0⟹x=1002.5 

これは，f(x) が x≤1002.5 のとき減少し，x≥1002.5 のとき増加することを意味します。 

したがって： 

整数 x≤1002 の範囲では，f(x) は減少関数です。 

整数 x≥1003 の範囲では，f(x) は増加関数です。

 a > b > c であり， f(a) < f(b) < f(c) を満たすためには，a,b,c ≥ 1002 でなければなりません。これは， f(x) がこの範囲で減少するためです。

もし a,b,c ≤ 1003 であれば，f(x) は増加するので、不等式 f(a) < f(b) < f(c) は成立しません。

したがって、求める組の数は，1から1002までの整数から異なる3つの整数を選ぶ組み合わせの数になります。これは組み合わせの公式で計算できます： 

 組の数=1002_C_3=1002×1001×1000 / 3×2×1 これを計算すると：

答え：167,167,000 

 この計算は正しいです。

おしい。 ほとんど正しいのだけれど，c' = 2005-c の点も条件を満たすので，この答えの2倍が正解となっている。それでも，ここまでの推論ができるのはすごいわ。どうやら，推論時間に関するスケーリングの発見がキモらしいので，これからますます，GPUパワーが必要になるのか・・・

対数正規分布

世帯の金融資産分布は，対数正規分布を考えるのが妥当だと Geminiがいった。Perplexityによれば 零端があるので，パレート分布がいいのかもしれない。

ここでは，対数正規分布を仮定して日本の世帯の金融資産保有額に関するパラメタを探してみる。金融資産の値を変数 xとして，世帯数の確率密度分布を f1[x, μ, σ] ，累積確率密度分布をg1[x, μ, σ] とする。これにともない，金融資産×世帯数の確率密度分布を f2[x, μ, σ] ，累積確率密度分布をg2[x, μ, σ,λ] とする。積分定数の不定性があることからパラメタλを追加した。Mathematicaのコードは次のようになる。

In[1]:= f1[x_, μ_, σ_] := (E^(-((μ - Log[x])^2/(2 σ^2))) Sqrt[2/π])/(2 x σ)

Integrate[f1[x, μ, σ], x]

Out[1]= 1/2 Erf[(-μ + Log[x])/(Sqrt[2] σ)]

In[2]:= 

p1 = {{0.3, 0.778}, {0.5, 0.912}, {1.0, 0.972}, {5.0, 0.998}};

q1 = ListPlot[p1, PlotStyle -> {Red, PointSize[Small]}, 

   AxesLabel -> {"x", "y"}, PlotRange -> {0, 1.2}];

In[3]:= 

g1[x_, μ_, σ_] := 1/2*Erf[(-μ + Log[x])/(Sqrt[2] σ)] + 0.5

nlm = NonlinearModelFit[p1, g1[x, μ, σ], {μ, σ}, x];

nlm["BestFitParameters"]

Out[3]= {μ -> -1.92447, σ -> 0.933737}

In[4]:= Show[q1, 

 Plot[g1[x, -1.92447, 0.933737], {x, 0, 5}, PlotRange -> {0, 1}]]

In[5]:= f2[x_, μ_, σ_] := x*f1[x, μ, σ]

Integrate[f2[x, μ, σ], x]

Out[5]= -(1/2) E^(μ + σ^2/2)

  Erf[(μ + σ^2 - Log[x])/(Sqrt[2] σ)]

In[6]:= 

p2 = {{0.02, 0.01}, {0.3, 0.125}, {0.5, 0.187}, {1.0, 0.234},

 {5.0, 0.282}, {20.0, 0.302}};

q2 = ListPlot[p2, PlotStyle -> {Red, PointSize[Small]}, 

   AxesLabel -> {"x", "y"}, PlotRange -> {-0.1, 0.35}];

In[7]:= g2[x_, μ_, σ_, λ_] := -(1/2) E^(μ + σ^2/2) 

Erf[(μ + σ^2 - Log[x])/(    Sqrt[2] σ)] + λ

nlm = NonlinearModelFit[p2, g2[x, μ, σ, λ], {μ, σ, λ}, x];

nlm["BestFitParameters"]

Out[7]= {μ -> -1.72573, σ -> 0.914071, λ -> 0.154702}

In[8]:= Show[q2, 

 Plot[g2[x, -1.72573, 0.914071, 0.154702], {x, 0, 20}, 

 PlotRange -> {0, 0.35}]]

非線形モデルフィットするためのデータは，野村総研の「日本の富裕層は149万世帯、その純金融資産総額は364兆円と推計」というレポートを用いた。前段と後段のパラメタは本来同じでなければならないが，そこまで含めた解析はできていない。対数正規分布だと両方に整合的な結果は得られないかもしれないがよくわからない。

図：野村総研の金融資産分析から引用

（付）上記の図から得られた分布データ

金融資産　世帯数　世帯割合 資産額 資産割合

1 0.0-0.3 　4213.2 　0.778　 　678 　0.415

2 0.3-0.5 　726.3 　0.134　 　332 　0.203

3 0.5-1.0 　325.4 　0.060 　258 　0.158

4 1.0-5.0 　139.5 　0.026 　259 　0.159

5 5.0→ 　9 　　　0.002 　105 　0.064

　　　5413.4 　1.000 　1632　　1.000

このデータから得られる金融資産の世帯平均値は3010万円であるが，先ほど仮定した分布における最頻値は590万円。 生命保険文化センターの最近のデータとは少しズレがあるかもしれない。

iPhone16

iPhone15からの続き

日本時間9月10日午前2時からのApple Event ，YouTubeやブログの評価を見る前に，Appleのサイトにアクセスして視聴した（1時間38分）。

最初に，Apple Watch Series 10の話。サイズはそのままで，ベゼルを小さくしてディスプレイが大きく明るくなり，本体が薄くなった。高級モデルはステンレスからチタンにかわる。睡眠時無呼吸症候群を検知できるようになるのは旧モデルも含む話だ。スピーカーが改善されて，音楽やpodcastが手元で聞こえるようになる。などなど。

次に，Air Pods Proの話。AirPods 4はオープンイヤーデザイン（カナル型ではない）で，アクティブノイズキャンセリングが有り（29,800円）無し（21,800円）モデルを選択できるようになった。Air Pods Pro2より1万円安いではないか。その分ちょっとだけ性能が抑えられている。

今回のイベントの本命は，iPhone16の紹介である。スティーブ・ジョブズの現実歪曲空間マジックの技が引き継がれていて，すごいアップグレードで満ちているような気がした。ところで，前回のように仕様比較をしてみると，iPhone15からの変更点はほとんどなかった。それでも，今使っているiPhoneSE2よりはかなり高度になっている。

iPhone16　　　　　　　iPhoneSE　　　　　　

2024 Sep　　　　　　　2020 Apr　　　　　　

139,800円　　　　　　  69,800円　　　　　　

A18 　　　　　　　　　 A13 Bionic　　　　　

3.5GHz　　　　　　　   2.66GHz　　　　　　 

6コアCPU　　　　　　  6コアCPU　　　　　　

5コアGPU　　　　　　  4コアGPU　　　　　　

16コアNE　　　　　　  8コアNE　　　　　　 

256GB　　　　　　　　 128GB　　　　　　　 

6.1インチOLED 　　　　4.7インチLCD　　　　

2556×1179ピクセル　　  1334×759ピクセル　 

460dpi　　  　　　　　　326dpi　 

2,000,000:1　　　　　 　1,400:1　　　　　　 

1000ニト　　　　　　　625ニト　　　　　　 

48MPメイン|超広角　　 12MPシングル　　　　

12MPフロント　　　　　7MPフロント　　　　 

ズーム .5× 1× 2×　　　　ズーム 1×　　　　　 

USB-C/USB2　　　　　 Lightning/USB2　　　

FaceID　　　　　　　　TouchID　　　　　　 

5G　　　　　　　　　　4G/LTE　　　　　　　

BlueTooth5.3　　　　　  BlueTooth5.0　　　　

MagSafe　　　　　　　 —　　　　　　　　　

22時間ビデオ　　　　　13時間ビデオ　　　　

80時間オーディオ　　　40時間オーディオ　　

147.6×71.6×7.8　　　　  138.4×67.3×7.3　　

170g　　　　　　　　　148g　　　

一番印象的だったのはカメラ回りだ。朝の散歩でカメラ機能を十分活用しているので，関心の的だ。空間写真や空間ビデオというイマーシブな3Dイメージを撮影するために，カメラ配置が縦の直線上に並んだ。3カメラのProモデルは超広角も48MPだけれど，iPhone16の超広角は24MPで，5倍の光学ズーム付き望遠カメラはない。

カメラ回りのインターフェースが特によかった。側面に物理的なカメラコントロールボタンがついて，タッチやクリックやスライド操作ができる。ワンタッチで撮影できるのがありがたい。朝の散歩インスタグラマーとしては，5倍望遠をどうするかだけが関心事。サイズは，Proモデルでも数ミリ大きくなるだけだ。でもなぁ・・・。

写真：iPhone16 ウルトラマリンモデル（Appleから引用）

肝腎のApple Intelligence だけれど，米国は10月，それ以外の英語圏では今年の12月，その他の言語では，中国語，フランス語，日本語，スペイン語が来年提供の予定なので，それ待ちだ。ということで，ほとんど実質的なサプライズがなかった発表だった。

P. S. 日経新聞は2日渡ってこのニュースを大きく取上げているが，ChatGPT連携を目玉機能だとして動きが遅いことをディスっていた。そうなのか？

P. P. S. ドリキンのYouTubeではこのカメラの意義について熱く語っていたが，なるほどである。Vlogに進出していたアクションカムや一眼レフカメラ市場の風景をがらっと変えてしまう潜在力があるのかもしれない。

山手線が転生して加速器になりました。：松崎有理

松崎有理（1972-）の名前は，書店の本棚のシュレーディンガーの少女で見かけている。東北大学理学部（生命科学がバックグラウンドという話なのでたぶん生物学科？）の出身のエンタメ（SF）作家である。

タイトルが面白かったので，Kindleで入手してみた。短編集であり，6つの作品が収録されている。そのうち，山手線が加速器に転生する話は2編あるが，それぞれの話は独立だが，一つの仮想歴史世界線上（経済学者の目から見た人類史：行方ユクエ）に位置づけられている。

パンデミックによって，東京から人間が退避してしまった世界で，山手線が，周長34kmの自律運転ミューオンコライダーに，立川−三鷹−新宿の中央線が，全長13km+14kmの自律運転電子陽電子リニアコライダーに転用されたという話だ。これに，高度2000kmの地球周回軌道上の基線長100mのレーザー干渉計宇宙アンテナ自律型観測施設（宇宙重力波望遠鏡）が加わる。

この2編はちょっと状況設定の説明だけで話が空振りに終ってしまい消化不良だった。それ以外の話は軽いけれど，サイエンスの背景があればそこそこ楽しく読める。食べ物の描写と子どもへの視線が印象的だ。あとは，フェルミのパラドックスへの強い思い入れかな。仮想歴史中には，ChatGPTに相当するAIアシスタントが2025年に登場していて，その名称がモラベックである。ハンス・モラヴェックは実在の人物であり，モラヴェックのパラドックスで有名らしい。知らんかったわ。

写真：山手線が転生して加速器になりました。（光文社文庫の書影から引用）

［１］ここは作家・松崎有理の公式サイトです。

［２］ハンス・モラヴェック（Wikipedia）

［３］応用哲学会第12回年次研究大会シンポジウム「学問をSF（サイエンスフィクション）する」

公益通報者保護法

今，話題の公益通報者保護法である。単純に考えると兵庫県側がアウトなのはほとんど自明に思われる。ところが，元総務官僚と顧問弁護士の一見それらしい答弁によって，新聞やテレビ等のマスコミの追求力はほとんど無効化されて，両論併記状態に持ち込まれてしまう。

兵庫県議会に設置された文書問題調査特別委員会（地方自治法の百条委員会）は，正副委員長と理事5名を含み計15名で構成され，予算500万円で6月13日にスタートした。審議事項は，「令和6年3月 12 日付け元県民局長の文書に記載されている7項目の内容の真偽 に関連する事項」である。

9月5日には上智大学文学部新聞学科の奥山俊宏教授，9月6日には山口利昭法律事務所代表の山口利昭弁護士がそれぞれ参考人として証言されていたが，いずれも非常にわかりやすい話だった。ようは兵庫県は公益通報保護法に違反しているということだ。

話はかわるが，最近は，次のようなことになっている。検索は Perplexity → GenSpark らしい。そこで，GenSparkで調べてみる。時間は少しかかるけれど，確かにちゃんとした引用がされている。

Ｑ（koshix）：

公益通報者保護法について

Ａ（GenSpark）：

公益通報者保護法について

公益通報者保護法は、労働者や退職者、役員が事業者の法令違反を通報した際に、その通報を理由として解雇や不利益な取扱いを受けることを防ぐための法律です。この法律の目的、保護対象、手続きおよび保護措置について以下に詳述します。

目的

公益通報者保護法の目的は、事業者の法令違反行為を早期に発見し是正することで、国民生活の安心や安全を確保することです。これにより、公益通報者が不利益な取扱いを受けることなく、安心して通報できる環境を整備します。

保護対象

公益通報者保護法の保護対象は以下の通りです

・労働者：正社員、派遣労働者、アルバイト、パートタイマー、公務員など。

・退職者：通報日前1年以内に雇用元または派遣先で働いていた者。

・役員：法人の取締役、監査役など。

手続きと保護措置

通報先

公益通報は以下のいずれかに対して行うことができます

・事業者内部：役務提供先またはその指定する者（社外弁護士や労働組合等）。

・権限を有する行政機関等：通報対象事実について処分や勧告等を行う権限を有する行政機関。

・その他の外部通報先：報道機関や消費者団体等。

保護要件

公益通報が保護されるためには以下の要件を満たす必要があります

・通報対象事実が生じている、またはまさに生じようとしていると信じるに足りる相当の理由があること。

・通報に不正の目的がないこと。

・必要な事項を記載した書面を提出する場合など。

保護措置

公益通報者は以下の保護措置を受けられます

・解雇の無効：公益通報を理由とした解雇は無効となります。

・不利益な取扱いの禁止：解雇以外にも降格、不自然な異動など不利益な取扱いは禁止されます。

・損害賠償請求の禁止：事業者は公益通報によって損害を受けたことを理由に公益通報者に対して賠償請求することはできません。

このように、公益通報者保護法は労働者や退職者、役員が安心して法令違反行為を通報できる環境を整備し、その結果として国民生活の安全と安心を守るための重要な法律です。

GenSparkによって，出典として挙げられたのは

（１）公益通報者の保護（厚生労働省）

（２）公益通報者保護法と制度の概要（消費者庁）

（３）公益通報者保護法に関するQ&A(基本的事項)（消費者庁）

（４）公益通報者保護法（e-Gov法令検索）

（５）企業も通報者も守ります！　公益通報者保護法（政府広報オンライン）

［１］【詳細解説】真実相当性に関する兵庫県の判断の問題点について（奥山俊宏）

［２］公益通報ガイドブック（改正法(令和4年6月施行)準拠版）（消費者庁）

図書館めぐり

Napkin AI の評判がSNS空間を駆け回ったので，早速確認してみる。テキストを入力すると，選択編集可能なビジュアルイメージを生成してくれるものだ。例として「図書館めぐり」と入力しただけで，これに関する数ページ分相当の以下のプレゼンテーションが生成されてしまった。すごっ！

図書館めぐり

本ドキュメントでは、図書館めぐりの魅力や楽しみ方について探求します。図書館は単なる 本を借りる場所ではなく、知識の宝庫であり、文化やコミュニティの中心でもあります。さ まざまな図書館を訪れることで、新しい発見や出会いが待っています。この記事を通じて、 図書館めぐりの楽しさを感じていただければ幸いです。

図１：図書館体験の意味

図書館の魅力

   図書館には、静かな環境で読書や勉強ができるスペースがあり、また、さまざまなジャンル の本が揃っています。特に、地域の図書館では、その地域に特化した資料や歴史的な文献が 揃っていることも多く、訪れる価値があります。

図２：図書館？ それとも 自宅？

 図書館めぐりの楽しみ方

１．テーマを決める

図書館めぐりをする際には、特定のテーマを決めると良いでしょう。例えば、「歴史 的な図書館を訪れる」「アートに関する本を探す」など、目的を持つことでより充実 した時間を過ごせます。

２．新しい図書館を発見する

自宅近くの図書館だけでなく、少し足を伸ばして新しい図書館を訪れてみましょう。 各図書館には独自の雰囲気や特色があり、訪れるたびに新しい発見があります。

３．イベントやワークショップに参加する

多くの図書館では、読書会やワークショップ、講演会などのイベントが開催されてい ます。参加することで、他の利用者との交流が生まれ、新たな知識や視点を得ること ができます。

４．図書館のカフェでリラックス

一部の図書館にはカフェが併設されているところもあります。お気に入りの本を手に 取り、コーヒーを飲みながらリラックスする時間は、図書館めぐりの醍醐味の一つです。

まとめ

図書館めぐりは、知識を深めるだけでなく、心を豊かにする素晴らしい体験です。ぜひ、あ なたも図書館を訪れて、その魅力を感じてみてください。新しい本との出会いや、素敵な人 々との交流が待っています。

さんすう刑事ゼロ

なぜか，NHKの午後LIVEニュースーンの隙間時間に挿入された，さんすう刑事ゼロ（２０２０枚のメダルを確かめろ　～比例～）に見入ってしまった。金のコインの枚数を質量を測ることで推定するのがテーマだった。

盗まれて戻ってきた2020枚のコインを確認するため，その枚数を数える必要がある。ここで，自白してコインを返却した容疑者が重さを量ればよいと示唆して，コイン1枚の質量（8.0g）と2020枚（16160.0g）の質量を測って割り算するとちょうど2020枚になってめでたしめでたしなのだが，なんだか腑に落ちない・・・，というストーリーだ。

実は，8.0gというのが，8.08gを切り捨てた表示になっていて，実際にはコインが2000枚しかなくて，名乗り出た容疑者が20枚のコインをくすねたままだったというオチである。

いきなり気になったのは，16160gという数字だ。16kgを1g単位で測定する卓上型の電子天秤なんか存在するのか。小学校教科専門科目の理科（学生実験）でさんざん電子天秤や測定の話をやってきたので，にわかには信じられない。

番組に登場した写真の電子天秤のイメージをgoogleで検索すると，タニタのテーブルスケールTLD-101がヒットした。1gの精度で測れるのは1,000gまで，10gでは10,000gまでという仕様だった。はい，フェイク確定です。

Perplexityに聞いてみたところ，新光電子のCUX30Kならば，30kgまでの物体を1gの精度で測定できる。計量皿の寸法は360 mm ×320mm なので，卓上とはいえ一回り大きなものだ。台秤型ではない。31万8千円するが，ドラマの舞台は工場だったので，これを新光電子から借りてきて撮影するということは可能（不自然ではない）だったはずだ。まあ，番組制作下請けの予算では厳しかったのかもしれないが。

1/60万級の高精度電子天秤にも使用される音叉式力センサーを使用しているそうなので，30kgの物体を0.05g まで分別できることになるので，1gの精度はありうるということか。

写真：タニタ TLD-101 のスクリーンショット（NHK for Shool から引用）

カモになるな

NHKの映像の世紀バタフライエフェクト「ゲッベルス 狂気と熱狂の扇動者」を途中から見た。

ナチス・ドイツの宣伝大臣で強制的同一化をすすめたゲッベルス（1897-1945）は，映画好きであり，映画女優との浮気を重ねて深入りしたことから，妻のマグダ・ゲッベルスに離婚を持ち出された。これが，ヒトラーの不興を買ってしまう（1938）。そこで，ユダヤ人を標的とした官製暴動としての水晶の夜を引き起こして復権をはかろうとする。それが，ホロコーストへの道を開いたということか。

この番組の終盤で，1943年に米陸軍通信隊が制作したプロパガンダ映画「DON'T BE A SCUKER（カモになるな）」（23分）が紹介されていた。1947年にパラマウント映画から無償公開された。

いきなりプロレスのシーンから始まったが，その心はフェイクだった。その後，インチキポーカーやマジック，美人局のシーンなどが続き，世の中には騙そうとする人が溢れているのでこれらのカモになるなというメッセージが示される。

アメリカ人の真面目そうな若者と，ナチスの迫害を避けて米国にきたハンガリー人の大学教授が登場する。街角では，扇動者が，集まった大衆に対して，労働者が苦労しているのは，１．黒人，２．外国人，３．カトリック教会，４．フリーメーソン，が仕事や富を奪っているからだとアジっている。

最初は，扇動者の話に賛同していた主人公の若者だが，自分がフリーメーソンであったために，迷いが生じてしまう。そこへ，大学教授が声をかけ，これは扇動者の手口であって，少数者の分断を図って政治的利益を得ることが目的であることを説く。彼は，全く同じことが，黒人→ユダヤ人と置き換えて，ナチス・ドイツが実行したことを詳細に説明する。

写真：DON'T BE A SUCKERのタイトル（Wikipediaからの引用）

これ，今もそのままであって，日本においても外国人排斥・差別で繰り返されている（立憲民主党クルド人問題，小池都知事朝鮮人虐殺へのメッセージ拒否問題，法務省入国管理における人権侵害問題などなど）。

さらに，SNS（例えばX）には差別的な言動によってアクセスを稼ぎ，金もうけできる仕組みが組み込まれているため，日本だけでなくヨーロッパ，アメリカなど世界中で，アンチグローバリズムから波紋を広げた右傾化の波が著しく増幅されている。

21世紀ってこんな時代になるはずだったのかなあ・・・orz。

運転免許更新

高齢者講習からの続き

運転免許証更新の誕生日が近づいてきたので，奈良県運転免許センターに向かった。次回の為に今回の手順を参考に書いておく。8:50ごろにはすべての手続きが完了していた。

(0) 高齢者に必要な必要な持ち物は，運転免許証，更新通知はがき，更新手数料（2500円），高齢者講習終了証明証 である。

(1) 朝7時に家を出ないと運転免許センターに8時に到着しない。受付は8時30分から。

(2) 久しぶりにラッシュ時の近鉄電車に乗るといろいろと不慣れで降りそびれそうになる。

(3) 新ノ口から免許センターまで歩く距離が昔より長く感じるようになった。色々不安。

(4) 8時に到着すると玄関の外に行列ができていた。

(5) 8時15分ごろから，持ち物確認をされて，建物内の行列に移動。5年前は，70歳以上の高齢者とそれ以外の2つの待ち行列があったはずなのだが，今回は一本化されている。ここにずっと立って待つ必要があるのか・・・，将来は携帯椅子が必須になりそう。

(6) 8時20分ごろから，順に受付機に免許証を通して4桁新規パスワード×2を設定する。このパスワードに何の意味があるのかが今一つよくわからない。

(7) 受付機前の窓口で名前を呼ばれ申請書類とチェックリストが渡される。申請書類は電話番号を記入するだけ。チェックリストは運転に支障がないかどうかの項目が数個並んでいる。

(8) 記入台で上記の書類に書き込むと，手数料を払う窓口への一元化された行列に誘導される。10年前は，いきなりこの行列に並列で適当に並んでいたので，進歩したかもしれない。

(9) 窓口の交通安全協会の説明をクリアして，手数料を現金で支払うと，証紙が貼られた書類が渡される。15年前は，これを自分で紙に貼っていたような気がする。進歩している。

(10) 書類を抱えたまま視力検査，右，左，両眼いずれも眼鏡有りでOKだった。

(11) 最後の書類確認窓口へいって，旧い免許証を提出する。住所変更なしの確認。

(12) 免許証用の写真撮影場所へいって，写真撮影。昔は犯罪者のような顔になったものだが，最近は寝ぼけた老人顔になってしまった。

(13) 高齢者講習が終っているため本日の講習はなくて，ちょっと待っただけ（高齢者5番）で新しい免許証がもらえた。ゴールドでない人は色々注意されていたようだ。

図：奈良県運転免許センターの受付案内図

70歳〜71歳なので，次回は4年後の2028年になる。高齢者は分離され，9:00受付になるようだ。次は75歳の誕生日なので，認知機能検査と運転技能検査が待っているかもしれない。それともグダグダのマイナンバーカードに飲み込まれてもっとややこしいことになるのだろうか。

［１］運転免許証更新の流れ（これは5年前の写真だろう）

夢遊桃源図

録画してあった朝の韓国ドラマ，スティーラー七つの朝鮮通宝をまとめてみた。なるほど，暇な老人は，このようにして毎日テレビを見て過ごしているのか。時間は無限に溶けていく。

たわいないB級サスペンスコメディなのだけれど，ハイテクガジェットが沢山出てきたり，歴史的な謎解きがあったりして面白い。朝鮮侵略した日本が奪った朝鮮の財宝を日本の将軍が隠匿し，その秘密の隠し場所を示す星座の位置が，7枚の朝鮮通宝に穴を開けて伝えられていた。この争奪戦がドラマの骨格であり，慶州瞻星台という，世界遺産地区にある東洋最古の天文台が最後の舞台だった。

中心となる悪役は，第二次世界大戦ごろの親日派であり，独立運動に関わったが戦後は貧しいままだった人々と，親日派が財産を隠匿してその後の財閥の骨格をなしていくということの対比が示唆されていた。韓国の歴史的な遺物を悪役が奪取し，それらの財宝の隠し場所を日本人の島田に設計させる。彼が作った謎解きトラップのキーワードが神功皇后と安堅の夢遊桃源図だった。

その夢遊桃源図は，日本の重要文化財に指定され，現在，天理大学附属図書館が所蔵している。

図：夢遊桃源図（安堅，Wikipediaから引用）

［１］「夢遊桃源図」の創作世界 — 仙境の再現と古典山水画の確立（洪善杓）

［２］「夢遊桃源図」三たび韓国へ　国立中央博物館特別展（天理教）

［３］＜在日社会＞韓国博物館開館100周年・海外流出国宝級作品大挙展示（東洋経済日報）

タイム１００：今世紀最も重要な人物

歴史上最も影響のあった１００人からの続き

タイトルのタイム１００：今世紀最も重要な人物の今世紀とは，20世紀のこと。1999年に雑誌TIMEに掲載された，20世紀における最も影響力のある人物100人のリストである。１．指導者と政治家，２．アーティストとエンターテイナー，３．時代の先駆者と偉大な人物，４．科学者と思想家，５．記憶に残る人物と英雄の５つのカテゴリのそれぞれで20人が紹介された。

1 デビッド・ベン＝グリオン イスラエルの初代首相

2 ウィンストン・チャーチル イギリスの首相

3 モハンダス・ガンジー 現代インドの父

4 ミハイル・ゴルバチョフ ソビエトの改革者

5 アドルフ・ヒトラー ドイツの独裁者

6 ホー・チ・ミン 北ベトナムの初代大統領

7 ヨハネ・パウロ2世 宗教指導者

8 アヤトラ・ルホッラー・ホメイニ イラン革命の指導者

9 マーティン・ルーサー・キング・ジュニア 公民権運動の指導者

10 ウラジーミル・イリイチ・レーニン ソビエト連邦の創設者

11 ネルソン・マンデラ 南アフリカの大統領

12 毛沢東 中国共産党の指導者

13 ロナルド・レーガン アメリカ合衆国大統領

14 エレノア・ルーズベルト アメリカ合衆国のファーストレディ

15 フランクリン・デラノ・ルーズベルト アメリカ合衆国大統領、ニューディール政策

16 セオドア・ルーズベルト アメリカ合衆国大統領、環境保護主義者

17 マーガレット・サンガー 避妊運動の推進者

18 マーガレット・サッチャー イギリスの首相

19 無名の天安門広場の反逆者 天安門広場の無名の反逆者

20 レフ・ワレサ ポーランドの労働組合組織者

21 ルイ・アームストロング ジャズミュージシャン

22 ルシル・ボール テレビスター

23 ビートルズ ロックミュージシャン

24 マーロン・ブランド 俳優

25 ココ・シャネル デザイナー

26 チャーリー・チャップリン コメディの天才

27 ル・コルビュジエ 建築家

28 ボブ・ディラン フォークミュージシャン

29 T. S. エリオット 詩人

30 アレサ・フランクリン ソウルミュージシャン

31 マーサ・グレアム ダンサー、振付師

32 ジム・ヘンソン 人形劇師、『マペット』の創造者

33 ジェームズ・ジョイス 小説家

34 パブロ・ピカソ 芸術家

35 ロジャース＆ハマースタイン ブロードウェイのショー作家

36 バート・シンプソン 漫画のキャラクター

37 フランク・シナトラ 歌手

38 スティーブン・スピルバーグ 映画制作者

39 イーゴリ・ストラヴィンスキー クラシック音楽家

40 オプラ・ウィンフリー テレビトークショーの司会者

41 スティーブン・ベクテル 建設業界の巨人

42 レオ・バーネット 広告の天才

43 ウィリス・キャリア エアコンシステムの発明者

44 ウォルト・ディズニー アニメとマルチメディア帝国の創設者

45 ヘンリー・フォード フォード・モーター社の創設者

46 ビル・ゲイツ マイクロソフトの共同創設者

47 A.P.ジャンニーニ 全国規模の銀行の設計者

48 レイ・クロック ハンバーガーの名手

49 エスティ・ローダー 化粧品業界の巨人

50 ウィリアム・レビット 郊外の発展者

51 ラッキー・ルチアーノ 犯罪の首謀者

52 ルイス・B・メイヤー ハリウッドの大物

53 チャールズ・メリル 小口投資家の擁護者

54 盛田昭夫 ソニーの共同創設者

55 ウォルター・ルーサー 労働運動の指導者

56 ピート・ロゼール フットボールリーグのコミッショナー

57 デヴィッド・サーノフ 放送の父

58 フアン・トリップ 航空起業家

59 サム・ウォルトン ウォルマートの大物

60 トーマス・ワトソン・ジュニア IBMの社長

61 レオ・ベークランド プラスチックのパイオニア

62 ティム・バーナーズ＝リー インターネットの設計者

63 レイチェル・カーソン 環境保護主義者

64 アルバート・アインシュタイン 物理学者

65 フィロ・ファーンズワース 電子テレビの発明者

66 エンリコ・フェルミ 原子物理学者

67 アレクサンダー・フレミング 細菌学者

68 ジークムント・フロイト 精神分析学者

69 ロバート・ゴダード ロケット科学者

70 クルト・ゲーデル 数学者

71 エドウィン・ハッブル 天文学者

72 ジョン・メイナード・ケインズ 経済学者

73 リーキー家 人類学者

74 ジャン・ピアジェ 児童心理学者

75 ジョナス・ソーク ウイルス学者

76 ウィリアム・ショックレー 固体物理学者

77 アラン・チューリング 計算機科学者

78 ジェームズ・ワトソン＆フランシス・クリック 分子生物学者

79 ルートヴィヒ・ウィトゲンシュタイン 哲学者

80 ライト兄弟 飛行機の先駆者

81 モハメド・アリ ヘビー級ボクシングチャンピオン

82 アメリカ兵士 自由のために戦う兵士

83 ダイアナ妃 ダイアナ妃

84 アンネ・フランク 日記作家、ホロコースト犠牲者

85 ビリー・グラハム 伝道師

86 チェ・ゲバラ ゲリラ指導者

87 エドモンド・ヒラリー＆テンジン・ノルゲイ エベレスト登頂者

88 ヘレン・ケラー 障害者擁護者

89 ケネディ家 ケネディ家

90 ブルース・リー 俳優、武道家

91 チャールズ・リンドバーグ 大西洋横断飛行士

92 ハーヴェイ・ミルク ゲイの権利運動指導者

93 マリリン・モンロー 女優

94 エメリン・パンクハースト 婦人参政権運動家

95 ローザ・パークス 公民権運動の象徴

96 ペレ サッカースター

97 ジャッキー・ロビンソン 野球選手

98 アンドレイ・サハロフ ソビエトの反体制派

99 マザー・テレサ 修道女、宣教師

100 ビル・ウィルソン アルコール依存症匿名会の創設者

・自分の知っているのは73人だ。このリストもアメリカ合衆国に偏っているかもしれない。
・日本人は，阪大物理学科の先輩であるSONYの盛田昭夫（1921-1999）さんだけ。

・エルビス・プレスリーがなくて，漫画のシンプソンが入ったので，文句が出たらしい。

・ビル・ゲイツはあるのに，スティーブ・ジョブズはない，iPhone登場以前なのでしょうがないか。

この企画は，評判を呼んで，2004年から毎年の100人が タイム 100（世界で最も影響力のある100人） として選出されるようになる。したがって，複数回選ばれる人も多くなる。

13回：習近平

11回：バラク・オバマ，オプラ・ウィンフリー

10回：ヒラリー・クリントン

9回：アンゲラ・メルケル

8回：金正恩

7回：ウラジミール・プーチン 

などなど。これでようやく，テイム・クック（5回）とスティーブ・ジョブズ（5回）も登場して，ビル・ゲイツ（4回）を上回ったのであった。日本人では，大坂ナオミが3回，安倍晋三，宮崎駿，渡辺捷昭（トヨタの社長）が2回である。

問題は，オプラ・ウィンフリー（1954-，早生まれなので自分と同学年だ）で，日本では，ほとんど知られていない。トーク番組のオプラ・ウィンフリー・ショーで知られる，黒人女性の超有名セレブらしい。先ほどの20世紀の100人にも含まれている。日本だと，黒柳徹子のポジションか。

写真：Person of the Century（TIME 1999年12月31日号のから引用）

歴史上最も影響のあった１００人

第２ミレニアムの１００人からの続き

LIFEの第２ミレニアムの１００人がグダグダだったので，もう少しマシなリストはないのかと調べたところ，歴史上最も影響のあった100人（The 100 : A Ranking of the Most Influential Persons in History）という，M. H. Hart (1932-) の本が見つかった。 ハートは天文学者で白人至上主義者，ややこしい人だけれど，彼のリストはそれほどおかしくない。

1 ムハンマド イスラム教の創始，『コーラン』 

2 アイザック・ニュートン ニュートン力学，万有引力の発見

3 イエス・キリスト キリスト教の創始

4 ブッダ 仏教の創始

5 孔子 儒教の創始

6 聖パウロ 新約聖書の著作，伝道

7 蔡倫 紙の発明

8 ヨハネス・グーテンベルク 活版印刷の発明

9 クリストファー・コロンブス アメリカ大陸への到達

10 アルベルト・アインシュタイン 特殊・一般相対性理論

11 ルイ・パスツール 細菌学説と予防接種

12 ガリレオ・ガリレイ 近代科学の父，落体の法則，望遠鏡の発明

13 アリストテレス 古代西洋哲学

14 エウクレイデス ユークリッド幾何学，『原論』

15 モーセ 旧約聖書のモーセ五書，預言者

16 チャールズ・ダーウィン 自然選択による生物進化の理論

17 始皇帝 古代中国の初代皇帝，万里の長城

18 アウグストゥス・カエサル ローマ帝国の創設

19 ニコラウス・コペルニクス 地動説，『天球の回転について』

20 アントワーヌ・ラヴォアジエ 近代化学の父，燃焼の理論

21 コンスタンティヌス大帝 ローマ帝国初のキリスト教皇帝

22 ジェームズ・ワット 実用的な蒸気機関の発明

23 マイケル・ファラデー 電磁誘導の法則，電気分解の法則

24 ジェームズ・クラーク・マクスウェル マクスウェル方程式

25 マルティン・ルター 宗教改革，プロテスタント主義

26 ジョージ・ワシントン アメリカ合衆国初代大統領

27 カール・マルクス 共産主義の理論的基礎，『資本論』

28 オーヴィル & ウィルバー・ライト 初の飛行機を発明

29 チンギス・カン 史上最大の帝国を支配

30 アダム・スミス 『国富論』，経済学の父

31 ウィリアム・シェイクスピア 劇作家・詩人，『ハムレット』『オセロ』

32 ジョン・ドルトン 原子説，ドルトンの法則

33 アレクサンドロス大王 東方遠征，ヘレニズム

34 ナポレオン・ボナパルト フランス第一帝政の皇帝，ナポレオン戦争

35 トーマス・エジソン 発明王，蓄音機，白熱電球，活動写真

36 アントニ・ファン・レーウェンフック 微生物学の父，顕微鏡による微生物の発見

37 ウィリアム・T・G・モートン エーテル麻酔の導入

38 グリエルモ・マルコーニ 無線電信の開発

39 アドルフ・ヒトラー ナチス党の指導者，ホロコースト

40 プラトン 西洋哲学の源流，『国家』

41 オリバー・クロムウェル 清教徒革命

42 アレクサンダー・グラハム・ベル 電話の発明

43 アレクサンダー・フレミング 抗生物質ペニシリンの発見

44 ジョン・ロック イギリス経験論の父，自由主義の父

45 ルートヴィヒ・ヴァン・ベートーヴェン 楽聖，9交響曲、32ピアノソナタ，5ピアノ協奏曲

46 ヴェルナー・ハイゼンベルク 量子力学の創始

47 ルイ・ダゲール 初の実用的な写真撮技術の開発

48 シモン・ボリバル 解放者，南米5カ国のスペインからの独立

49 ルネ・デカルト 合理主義哲学の祖，解析幾何学

50 ミケランジェロ ルネサンス期の彫刻家，画家，建築家

51 ウルバヌス2世 ローマ教皇，第1回十字軍の開始

52 ウマル・イブン・アル＝ハッターブ 第2代正統カリフ

53 アショーカ王 マウリヤ朝の第3代君主，インド亜大陸の統一

54 聖アウグスティヌス ローマ教会司教，『告白』『神の国』

55 ウィリアム・ハーべー 血液循環と心臓の機能を発見

56 アーネスト・ラザフォード 原子核の発見，原子核の人工変換

57 ジャン・カルヴァン プロテスタント宗教改革，カルヴァン主義

58 グレゴール・メンデル 遺伝学の祖，メンデルの法則

59 マックス・プランク 量子の発見，プランクの法則

60 ジョセフ・リスター フェノールによる消毒法の開発

61 ニコラウス・オットー 初の四ストローク内燃エンジンを開発

62 フランシスコ・ピサロ ペルーのインカ帝国を征服

63 エルナンド・コルテス メキシコのアステカ帝国を征服

64 トーマス・ジェファーソン アメリカ合衆国第3代大統領，米独立宣言紀草

65 イザベル一世 コロンブスの大西洋横断航海支援，スペイン異端審問

66 ヨシフ・スターリン ソビエト連邦の第2代指導者，大粛正

67 ユリウス・カエサル ローマ共和国末期の独裁官

68 ウィリアム征服王 ノルマン・コンクエストを主導，フランスとアングロサクソン文化の融合をもたらす

69 ジークムント・フロイト 精神分析学を創始

70 エドワード・ジェンナー 近代免疫学の祖，種痘法を開発

71 ヴィルヘルム・レントゲン X線の発見

72 ヨハン・ゼバスティアン・バッハ 音楽の父，西洋音楽の基礎

73 老子 道教の始祖，『道徳経』

74 ヴォルテール 啓蒙思想，百科全書派，『カンディード』

75 ヨハネス・ケプラー 惑星運動のケプラーの法則

76 エンリコ・フェルミ 中性子による元素の人工転換，初の原子炉

77 レオンハルト・オイラー 解析学，数理物理学

78 ジャン＝ジャック・ルソー 百科全書派，一般意志，社会契約説

79 ニッコロ・マキャヴェリ 現実主義的政治理論，『君主論』

80 トマス・マルサス 古典派経済学，人口論

81 ジョン・F・ケネディ アメリカ合衆国大統領，アポロ宇宙計画

82 グレゴリー・ピンカス 経口避妊薬を共同発明

83 マニ マニ教の創始，預言者

84 ウラジーミル・レーニン ソビエト連邦の初代指導者，マルクス・レーニン主義

85 隋文帝 隋の初代皇帝，科挙制度

86 ヴァスコ・ダ・ガマ ヨーロッパからインドへの直接航路を発見

87 キュロス大王 アケメネス朝ペルシャの初代皇帝

88 ピョートル大帝 ロシアの初代皇帝

89 毛沢東 中国共産党を創立，中華人民共和国の初代指導者

90 フランシス・ベーコン 知識は力なり，イドラの概念

91 ヘンリー・フォード 大量生産方式の導入

92 孟子 儒学思想家，『孟子』

93 ゾロアスター ゾロアスター教の創始

94 エリザベス1世 エリザベス朝，イングランドの黄金期

95 ミハイル・ゴルバチョフ ソビエト連邦の最後の指導者，ソ連の解体

96 メネス エジプト初代王朝のファラオ， エジプトの統一

97 カール大帝 フランク王国，ヨーロッパの父

98 ホメロス 叙事詩の確立，『イリアス』『オデュッセイア』

99 ユスティニアヌス1世 ローマ法の大規模な法典化

100 マハーヴィーラ ジャイナ教の創始

・こんどは日本人が入っていない。仕方ないかもしれない。やはり白人偏重なのか。

・広義の物理学者は，ニュートン，アインシュタイン，ガリレオ，コペルニクス，ファラデー，マクスウェル，ハイゼンベルク，ラザフォード，プランク，レントゲン，ケプラー，フェルミ，だいぶよい。

・数学者も，エウクレイデスとレオンハルト・オイラーがノミネートされた。いいのか？

・自分が知っているのは84人だったので，前回より向上したが，相変わらず世界史の勉強不足がたたっている。

・レーニンよりスターリンが上なのか。

図：ムハンマド・イブン＝アブドゥッラーフのイスラム書法

第２ミレニアムの１００人

iPhoneが発売された2007年に休刊となってしまった写真雑誌のLIFE。定期刊行打ち切りを決めた2000年の前年，1999年に「この1000年で最も重要な100人（Life's 100 most important people of the second millennium）」という特集を組んだ。トップ10をあげると，

１．トーマス・エジソン （アメリカ）

２．クリストファー・コロンブス （イタリア）

３．マルティン・ルター （ドイツ）

４．ガリレオ・ガリレイ （イタリア）

５．レオナルド・ダ・ヴィンチ （イタリア）

６．アイザック・ニュートン （イギリス）

７．フェルディナンド・マゼラン （ポルトガル）

８．ルイ・パスツール （フランス）

９．チャールズ・ダーウィン （イギリス）

10．トーマス・ジェファーソン （アメリカ）

そんなものかなあ。ジェファーソン，そこ？と思ったが，実際，「西洋に焦点を当てすぎていると批判された。トーマス・エジソンを1位としたことについては、内燃機関、自動車、発電機など、エジソンの発明よりもより社会に大きな影響を与えた発明があると批判された。また、アメリカ国外ではほとんど知られていないようなアメリカ人が多数入っていることも批判された。（Wikipedia）」 とのこと。

・アメリカ人23人，イギリス人・フランス人各14人，イタリア人15人，ドイツ人7人，確かに高々200年の歴史のアメリカ人が多すぎる。

・日本人は，86位に葛飾北斎が１人含まれるだけ。紫式部も入れにくいかな。

・広義の物理学者は，ガリレオ，ニュートン，コペルニクス，アインシュタイン，ボーア，ファラデー，キュリー，ハッブル（ん？マクスウェルとレントゲンとプランクとハイゼンベルクは何処に？），（関連分野では，ラヴォアジェとノイマン）

・クビライはあるのにチンギス・ハーンはないの？

・ベートーベンはあるのにモーツアルトとバッハはないの？

・自分が知っている（名前と業績１行が一致）のは，73人・・・大学入試で世界史を選択したのに，スレイマン一世，イブン・バットゥータ，アクバル，イブン・ハルドゥーン，誰が誰だかさっぱりわからない。

写真：富嶽三十六景神奈川沖浪裏（葛飾北斎）