衆院選（2024）の結果

参院選（2022）の結果からの続き

三春充希の第50回衆院選情報部によれば，今回の第50回衆議院議員総選挙の比例区では次のような結果が得られている。前49回との絶対得票数を比較したものである。

保守　 なし 　→ 114万　　+114万

参政　 なし 　→ 187万　　+187万

自民　 1991万 → 1458万       -533万

国民 　259万    → 616万　   +357万

公明　 711万 　→ 596万　   -115万

維新　 805万 　→ 509万      -296万

立憲　 1149万 → 1155万　      +6万

れいわ 221万    → 380万 　  +159万

共産　 416万    → 336万　     -80万

社民　 101万 　 → 93万　　   -8万

みんな 80万 　　→ 2万　　  -78万

- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -

合計　5733万 → 5446万　　-287万

一方，Perplexityに参院選（2022）の結果のデータを与えて，これと同様のものを生成するよう指示したところ，次の結果（左総議席，右比例区）が得られた。まあまあである。

投票率　55.93%→53.85% (-2.08%)

議席数　総数　465→465 (unchanged)　過半数 233

保守　 0 → 3 (+3)　　 　保守　 データなし

参政　 1 → 3 (+2)　　 　参政　 データなし

自民　247 →191 (-56)　 自民　 26.73% (1,458万票 = 59議席)

公明　 32 → 24 (-8)　　 公明　 10.93% (   596万票 = 20議席)

維新　 44 → 38 (-6)　　 維新　 9.36%   (   511万票 = 15議席)

国民　 7 → 28 (+21)　　 国民　 11.32% (   617万票 = 17議席)

立憲　 98 →148 (+50)　 立憲　 21.20%  (1,156万票 = 44議席)

れいわ　3 → 9 (+6)　　 れいわ   6.98%  (   381万票 =  9議席)

共産　 10 → 8 (-2)　　   共産　   6.16%  (   336万票 =  7議席)

社民　 1 → 1 (±0)　　 　社民　 データなし

無所属 22 → 12 (-10)

注目すべき点:

１．自民党と公明党の連立与党は過半数を失い、215議席にとどまった。

２．立憲民主党が大幅に議席を増やし、148議席を獲得した。

３．国民民主党も大きく躍進し、7議席から28議席に増加した。

４．れいわ新選組が議席を3倍に増やし、9議席を獲得した。

５．自民党の得票率は前回より低下し、小選挙区での絶対得票率は20.1%と、1996年以降で最低を記録した。

６．女性当選者数は過去最多の73人となり、衆議院議員の16%を占めた。

７．投票率は53.85%で、前回より約2ポイント低下し、戦後3番目に低い水準となった。

絶対得票数では，自公維の減少分-944万票と公共の減少分-195万票から，全体の減少分を除いた-852万票分を，国民が+357万票，れいわが+159万票の計+516万票，保守と参政の計で+301万票と分けあった計算になっている。立憲はわずか6万票増なので，有権者の票が立憲に向かったわけではなく，自民と維新の減少のあおりで小選挙区の当選数が増えたにすぎない。

比例区の世代別の投票率を朝日新聞の出口調査のデータから Julia で図示してみた。ヒストグラムの各世代別の領域の高さは人口に比例させている。グレイゾーンは政党に投票しなかったものであり，左右均等に振り分けたが，あわせてほぼ " 1 - 投票率 "となる。

図：衆議院選挙比例区年代・政党別投票率

また，小選挙区における絶対得票数は次のようなものである（Wikipediaから）。

保守　　　　　　　　　　 →　  16万（ 0.3%）　+ 16万

参政　　　　　　　　　　 →　 136万（ 2.5%）　+136万

自民　　2763万（48.1%）  →　2087万（38.5%）  - 676万

公明　　  87万（ 1.5$）　  →　  73万（ 1.4%）　  - 14万

維新　　 480万（ 8.4%）　→　 605万（11.2%）　+125万

国民　　 125万（ 2.2%）　→　 235万（ 4.3%）　+110万

立憲　　1722万（30.0%）  →　1574万（29.0%）  -148万

れいわ　  25万（ 0.4%）　→　  43万（  0.8%）　 + 18万

共産　　 263万（ 4.6%）　→　 370万（ 6.8%）　+107万

社民　　  31万（ 0.6%）　→　  28万（ 0.5%）　  -  3万

もちろん，擁立候補者数に依存するのだけれど，立憲はここでも票を減らしている。

［１］第49回衆議院議員総選挙全国意識調査（公益財団法人 明るい選挙推進協会）

［２］65歳以上高齢者、2024年は3625万人・総人口の29.3％で、過去最高の更新続く

using CairoMakie

# データの準備

# populations = [93, 457, 608, 874, 1102, 1038, 1168, 595]

populations = [219, 1277, 1317, 1637, 1828, 1484, 1608, 1290]

total_population = sum(populations)

support_rates = [

    [0.294, 0.008, 0.017, 0.110, 0.025, 0.034, 0.080, 0.072, 0.038, 0.021, 0.008, 0.294],  # 10代

    [0.321, 0.007, 0.018, 0.072, 0.021, 0.036, 0.093, 0.054, 0.036, 0.018, 0.004, 0.321],  # 20代

    [0.272, 0.009, 0.023, 0.097, 0.028, 0.055, 0.097, 0.069, 0.051, 0.023, 0.005, 0.272],  # 30代

    [0.236, 0.011, 0.027, 0.128, 0.037, 0.064, 0.075, 0.096, 0.064, 0.021, 0.005, 0.236],  # 40代

    [0.205, 0.018, 0.030, 0.151, 0.042, 0.060, 0.060, 0.133, 0.060, 0.030, 0.006, 0.205],  # 50代

    [0.161, 0.014, 0.028, 0.182, 0.070, 0.056, 0.049, 0.182, 0.042, 0.042, 0.014, 0.161],  # 60代

    [0.148, 0.015, 0.015, 0.218, 0.065, 0.051, 0.036, 0.211, 0.022, 0.058, 0.015, 0.148],  # 70代

    [0.285, 0.005, 0.005, 0.171, 0.042, 0.028, 0.014, 0.115, 0.005, 0.037, 0.009, 0.285]   # 80代

]

colors = ["#AAAAAA", "#777777", "#FC9F05", "#FF0000", "#F9EA09", "#00FF00", "#2242D2", "#06EAFC", "#FA69FF", "#DD0000",  "#777777", "#AAAAAA"]

age_labels = ["18-", "20-", "30-", "40-", "50-", "60-", "70-", "80-"]

# プロットの作成

fig = Figure(size=(800, 600))

ax = Axis(fig[1, 1], ylabel="人口割合", xlabel="投票率")

current_y = 0.0

for (i, pop) in enumerate(populations)

    segment_height = pop / total_population

    rates = support_rates[i]

    

    current_x = 0.0

    for (j, rate) in enumerate(rates)

        poly!(ax, [current_x, current_x+rate, current_x+rate, current_x], 

              [current_y, current_y, current_y+segment_height, current_y+segment_height], 

              color=colors[j])

        current_x += rate

    end

    

    # 年代ラベルを追加

    text!(ax, -0.05, current_y + segment_height/2, text=age_labels[i], 

          align=(:right, :center), fontsize=14)

    

    current_y += segment_height

end

# 軸の設定

ax.yticks = (collect(0:0.2:1), ["0%", "20%", "40%", "60%", "80%", "100%"])

ax.xticks = (collect(0:0.2:1), ["0%", "20%", "40%", "60%", "80%", "100%"])

# 凡例の追加

elements = [PolyElement(polycolor = c) for c in colors]

Legend(fig[1, 2], elements, ["--", "保守", "参政", "自民", "公明", "維新", "国民","立憲", "れいわ", "共産", "社民", "--"], 

       "政党", tellheight=false, tellwidth=true)

# タイトルの追加

Label(fig[0, :], "年代別投票率", fontsize = 24)

# グラフの表示

display(fig)

安部公房伝：安部ねり

高校時代，先生がお休みで時間割が変更され早く終了することがあった（ような気もする）。それができない場合は，まれに図書館での自習となる。そんなとき本棚を漁って目についたのが，サルバドール・ダリの画集と安部公房（1924-1993）の短編集だった。

ダリは，中学校の美術の教科書に燃えるキリンが載っていた。山田雄治君と一緒に教科書に掲載されていた世界の名画を眺めながら作者当てをするのが楽しかった。

安部公房はどこから？世界SF全集の第32回配本（1971年5月）が，安部公房の第四間氷期他であり，それ以前から日本初の本格SF小説だとは耳にしていた。あるいは，現代国語の教科書に「赤い繭」か何かが掲載されていたのか？第四間氷期は残念ながら高校生の自分にはピンと来なかった。大学に入ってから読んだ砂の女と他人の顔の方が圧倒的によかった。燃えつきた地図，箱男，密会，方舟さくら丸では残念ながらそこまでのものは得られなかった。

その安部公房の伝記が，2011年3月に一人娘の安部ねり（1954-2018）によって出版された。安部公房全集全30巻をだしている新潮社によるこの本は，作家誕生，作家安部公房と人間科学，作家活動の周辺，インタビュー（安部ねりによる25名）の四部で構成されている。断片的な著者の思い出のコラージュという感じで，期待はずれだった。本人は，伝記部分と理論展開の部分から成り立っていると書いているが，ちょっと違う。肉親が故人の伝記を書くというのは難しいことだ。

この少し前に，Kindle版で山口果林（1947-）の「安部公房と私」を読んでいた。安部ねりの伝記では山口果林については一言も触れられていない。まあそんなものだ。山口果林の本も記憶のパッチワークかもしれないが，著者の自分史でもあって，より密度が高くて具体的だ（自分には，山口果林とミニスカートで巨泉・前武ゲバゲバ90分！に出ていた宮本信子のイメージが分離しにくくて困る）。

神奈川近代文学館が，安部公房の生誕100年を記念して「安部公房展−21世紀文学の基軸」を開催している（2024年10月12日〜12月8日）。この展示会公式図録本の方が安部公房の伝記としてふさわしいように思える。末尾には美術家として安部公房の舞台美術や本の装丁を担当した妻の安部真知（1926-1993）も少しだけ登場していて，安部ねりによる真知の略年譜もある。展示物の中にあった山口果林の大量の赤い大入袋はこの本には登場しない。

安部公房は，小説の著述にワードプロセッサを利用した最初期の１人だが，インターネットが商業化する前の1993年に亡くなっている。星新一（1926-1997）もそうだ。もちろんAIも。それにもかかわらず，彼らの小説の中にはほとんどそのイメージが予言されている。

写真：安部公房伝の書影（新潮社から引用，やたら上質の紙を使っている）

P. S.  1958年「世界」の座談会，荒正人，埴谷雄高，武田泰淳，安部公房でのイメージ

〈人工衛星・人工太陽・人工頭脳・人工生命〉 ＝〈宇宙開発・核融合・ＡＩ・バイオテク〉 そのままだ [7]。

［１］現代思想2024年11月臨時増刊号　総特集＝安部公房

［２］科学とフィクションそしてポストモダン（クリストファー・ボルトン）

［３］予言＝権力　—安部公房「第四間氷期」論—（中野和典）

［４］安部公房『第四間氷期』覚書─ マンマシン・システムに関する三つの「論理」的態度 ─（永野宏志）

［５］安部公房「第四間氷期」論—現実観照及びモダニティの諸面相をめぐって—（許静華・劉暁芳）

［６］安部公房『第四間氷期』論―「記憶」と「満洲」をめぐって―（解放）

［７］「未来」への抵抗 —安部公房「鉛の卵」論—（加藤優）

［８］安部公房論（和田勉）

予言機械

現在の生成AIが，安部公房の第四間氷期の予言機械とどのくらい違うのかを試してみた（試したことになっていないのですけど・・・^_^;;;）。NHKのニュースにおける政治部長の解説レベルのことは，ペラペラとでまかせのようにしゃべることはできる。民放の芸人タレントのくだらない政治談義ですらプロンプトを工夫すれば可能かも。まあ制限があるため，あのような過激なフェイク芸は無理だろうけれど。

Ｑ（koshix）：

あなたは第四間氷期にでてくる予言機械のようにふるまってください。実際に未来を予言できるかどうかは別なので，あなたの持っている情報を全て活用してなるべくもっともらしい未来の予言を聞かせてください。

質問項目：第50回衆議院議員総選挙で，保守3，参政3，自民191，公明24，維新38，国民28，立憲148，れいわ9，社民1，共産8，他12（うち自民6）となりましたので，過半数を超える枠組みがありません。来たる特別国会では，どのような結果がでて，日本の政治は当面どのように進むでしょうか。

Ａ（ChatGPT-4o）：

未来の予測をする際には、現実の政治情勢、各党の動向、そして国民の反応など、多様な要因を考慮する必要があります。現時点でのあなたの質問に基づいて、可能性が高い未来のシナリオを以下に示します。

１．連立政権の模索

現在の議席数では、どの党も単独で過半数を超えておらず、連立政権が不可欠となる状況です。このような状況では、最大政党である自民党が中心となり、連立交渉をリードする可能性が高いです。

自民党（191議席）は、公明党（24議席）と伝統的な連携を維持するかが焦点です。しかし、それだけでは215議席となり、過半数には30議席程度足りません。したがって、追加での連携先が必要となります。

自民党の連立の可能性

・維新（38議席）との連携：維新の会は、過去にも保守的な政策を掲げており、自民党との連携が現実的な選択肢です。維新との協力により、253議席となり、安定多数を確保できます。維新は改革志向が強く、自民党との政策合意が可能であれば、連携の可能性は非常に高いです。

・国民民主党（28議席）との連携：国民民主党も中道の立場をとり、政策面で自民党に比較的近い位置にあります。国民との連携は、239議席となり、これでも過半数には届きませんが、維新との連携が難しい場合の次善策として検討されるでしょう。

・野党連携の可能性：自民党が過去にない形で立憲民主党（148議席）やれいわ（9議席）などのリベラル勢力と連携する可能性は低いですが、局面によっては一部の政策で協力を得る選択肢を模索する可能性はあります。

２．野党連携の模索

逆に、立憲民主党や他の野党勢力が連携し、政権を形成する可能性も一考の余地があります。

・立憲民主党（148議席）+ 国民民主党（28議席）+ 共産党（8議席）+ れいわ（9議席）+ 社民党（1議席）+ 他: これで計194議席となりますが、維新の38議席が加われば、過半数を超え、政権を形成することが可能です。しかし、維新と立憲民主党、共産党の政策的な違いは大きく、これらの政党が安定的に協力するのは難しいでしょう。特に維新と共産党の連携は現実的ではなく、維新が野党連携に加わる可能性は低いと予測されます。

３．短命政権や再選挙の可能性

これらの連携が難航し、いずれの政権も安定を欠く場合、短命政権の発足や再選挙の可能性が生じます。特に議会が機能不全に陥るような事態が続けば、国民の不満が高まり、解散総選挙を求める声が強まる可能性があります。

４．当面の日本政治の動向

・短期的には、連立交渉と政策協議が激化：自民党と維新、国民民主党との間で緊密な交渉が行われ、具体的な政策協定が結ばれる可能性があります。焦点は経済政策、社会保障改革、防衛政策などです。

・中期的には、連立政権の不安定さが露呈：連立が成立したとしても、各党の政策の違いから政権運営は困難を極める可能性があります。特に維新や国民民主党は、自民党との政策協調に限界があり、政権内での対立が頻発する可能性があります。

・長期的には、再編成の動き：政党内や国民の間でさらなる政治再編が求められ、場合によっては新しい政治勢力の台頭や、既存政党の再編が進む可能性もあります。 

これらを踏まえると、次の特別国会では、自民党を中心とした連立政権が発足する可能性が高いですが、その安定性は長続きしないかもしれません。そして、次の総選挙に向けた再編成の動きが加速することが予想されます。

図：安部公房の予言機械の微妙なイメージ（Imagen3によるもの）

デマゴギー

政党マップからの続き

NHKの開票速報から，カピバラのような政治部記者のもっともらしい話が聞こえてくる。大阪放送局には公明党を殲滅した日本維新の会しか出てこないので，気分が悪くなる。馬場や吉村が映ればすぐにチャンネルを変えるようにしている。かといって，情報量の少ない奈良に回しても喜びを抑制した風情の高市が大写しになるだけ・・・orz。

心の平安をとりもどすために，ChatGPT-4oに相談してみる。AIはこのように使われることになるのかもしれない。ただし，あらかじめ設定しなければ厳しいことは口にしてくれない。

Ｑ（koshix）：

「政治とカネの問題」という，マスコミで多用される表現が気持ち悪くて仕方ありません。同様に「身を切る改革」というのもほとんどデマゴギーのように感じています。これは多くの日本人の持つ感覚とは違うのかもしれません。これについて腹に落ちるような分析をしてもらえないでしょうか。

Ａ（ChatGPT-4o）：

「政治とカネの問題」や「身を切る改革」という表現が気持ち悪く感じる理由には、いくつかの要素が関係していると思います。これらのフレーズは日本のメディアや政治家によって頻繁に使用されますが、その背後には単純化された説明や感情に訴えるメッセージが隠されていることが多いです。

１．感情に訴えるデマゴギー的要素

「政治とカネの問題」は、政治家が金銭的な不正や利益追求に巻き込まれている場合のスキャンダルを指す言葉です。メディアではしばしば、詳細な背景説明や具体的な証拠よりも、疑惑やスキャンダルとしての興味を煽るためのレトリックとして使用されることが多いです。このため、問題の本質や社会的な影響が軽視され、簡単なスローガンに落とし込まれてしまうことがあります。「身を切る改革」も同様で、主に政治家や官僚が自身の報酬を削減したり、無駄な支出を削減するという印象を与えるためのスローガンです。しかし、実際に行われる改革の内容が本質的なものであるかどうかは別の話であり、単なるパフォーマンスに終わることも少なくありません。このような表現が感情を揺さぶるための「デマゴギー」として使われていると感じることは、合理的です。

２．本質的な議論の欠如

これらのフレーズは、多くの場合、具体的な政策論議や改革内容に関する深い議論を避けるための便利なツールとして使われます。たとえば「政治とカネの問題」では、個別のケースが何が問題だったのか、その背景にある制度的な要因は何かという本質的な問いが棚上げされ、単純な「悪者探し」に終始する傾向があります。「身を切る改革」も、実際にどれだけの効果があるか、その影響が国民全体にどう広がるのかといった議論が抜け落ちて、表面的な削減だけが強調されがちです。このように、本質的な議論が欠けているため、これらの表現に対して不信感や気持ち悪さを感じるのは自然な反応です。

３．社会の共感形成と大衆操作

「政治とカネの問題」や「身を切る改革」は、特に大衆の共感を引き出すためにメディアや政治家が使うことが多い表現です。一般市民にとって理解しやすく、直感的に共感しやすいフレーズであるため、広く使われます。しかし、その裏にある意図が、実際の問題解決よりも支持率や注目度を上げるためのものだと感じることがあるでしょう。このような操作的な意図を感じ取ると、自然に不快感が生じます。

４．異なる視点の可能性

多くの日本人がこれらの表現に対して違和感を抱かない理由の一つは、メディアや政治家が長年にわたってこうしたフレーズを繰り返し使用してきたため、ある種の「慣れ」が生じているからです。社会的に受け入れられやすい表現として浸透し、特に考えずに使われたり受け取られたりすることが多いでしょう。これが大衆的な感覚とズレを感じる原因の一つかもしれません。

結論

あなたがこれらの表現に対して気持ち悪さを感じるのは、背後にあるメディアや政治家の操作的な意図や、本質的な議論を回避する傾向を敏感に感じ取っているからではないでしょうか。この感覚は、必ずしも少数派ではなく、深く考える人々や批判的な視点を持つ人々にとっては、自然な反応だと言えます。問題の本質を追求しないスローガン的な言葉遣いが、逆に事態を曖昧にし、大衆の関心を感情的に操作することに繋がっているためです。

 

図：「これを抽象絵画風のイメージにしてください」への回答（Claude 3.5 Sonnet）

文楽のつどい

おいど出してからの続き

今年創立40周年を迎える国立文楽劇場で，10月16日，第135回文楽のつどいがあった。

国立文楽劇場友の会の会員を対象としたもので，外国人向けのプログラムの合間を縫って，1日に3回のバックステージツアーが催された。定員は100人で，高齢者を中心にほぼその人数が集まっていた。1階で，次回公演パンフレット，首かけ参加証，靴カバーを受取って14:30に入場，15:00開始のスケジュールだ。2階の文楽劇場の中央前席のブロックに自由席で座って開始を待つ。

最初に文楽劇場のスタッフによる舞台の背景や装置，舞台転換などの解説が30分，その後，竹本織太夫と鶴澤清丈による太夫と三味線の解説がある。11月公演の仮名手本忠臣蔵，7段目祇園一力茶屋の段における寺坂平右衛門の演出とか，大序の表現とかの詳しい話が聞けた。清丈の三味線漫談もかなり面白かった。織太夫と清丈による解説は久しぶりだとのこと。こういうのは若手がやることになっている。しかも海外公演で主力がアメリカ5都市を訪問中だ。

さて，いよいよ靴カバーを装着し，花道を通って舞台にあがる。なかなか珍しい光景がみられる。13mの回り舞台がゆっくり回転したが，舞台上は100名で密集しているためコリオリの力を試すことはできない。その後，3組に分かれて，床の盆回しの裏側を見学する。なるほどこうなっているのか。次は，舞台背景に置いた人形との記念撮影，最後に雪を降らせてもらう。なかなかに力が必要だ。老人には難しい。

織太夫と清丈の話で思い出したのが，竹本相子大夫だ（奈良教育大学の出身だった）。12,3年前，国立文楽劇場友の会に入って文楽公演に毎回通うようになってしばらくのころ，文楽劇場の文楽鑑賞教室だったか，中之島公会堂での日経の文楽の夕べのどちらかで，いつものように文楽の説明があった。その担当が竹本相子大夫であり，調べてみるとこの当時の相方が鶴澤清丈だったと思われる。

相子大夫の説明は非常にわかりやすくて，文楽にもこんな人材がいるのかと感心したのだった。しばらく，相子大夫に注目していたのだけれども，あるとき（2013年11月）突然文楽座を退座してしまった。その理由がなんであるかもわからない（文楽協会からの説明がないのも不自然）。

少し調べてみると，退座前年の2012年の末に，相子大夫はR1グランプリに出場して1回戦を突破していたらしい。しかし，2013年の1月には，2回戦を辞退するとツイートしている。ちょうど，橋下徹大阪市長による文楽協会への補助金大幅削減が話題になっていた年のことだ。たぶん，いろいろな圧力なり思惑なりに巻き込まれていたのではないかと推察される。そのタイミングでなければ，新しい展開があったかもしれないのに。今月は，吉本が伝統芸能新喜劇を開催している・・・

相子大夫がいなくなってしまったことは本当に残念なことだった。清丈とのかつての文楽鑑賞教室での楽しそうな様子の痕跡がみられる。

写真：舞台から（左），織太夫と清丈（右：織太夫のSNSから引用）

［１］文楽劇場バックステージツアー＆太夫，三味線の解説（Chovendo na Roseira）

［２］国立文楽劇場　バックステージツアー（R スズキ）

［３］主に外国人の方向けの国立文楽劇場舞台見学ツアー開催します（国立文楽劇場）

［４］文楽劇場友の会バックステージツアー　国立文楽劇場（TOKYO巡礼歌　唐獅子牡丹）

［５］文楽問題がピンと来ない方々へ　～橋下市政下で揺れる文楽～（高橋彩子）

［６］【上方芸能な日々　落語＆文楽】笑福亭たまの繁昌亭フレンドリー寄席＊旧ブログ

政党マップ

YouTubeで，衆議院選挙向けの政治教養的な話をしていた。天理教の人だったので，思わずみてしまったが，意外にまともな説明だった。政党（および自民党総裁選の三候補）を政治的な対立軸と経済的な対立軸で２次元のマップ上に書いていた。前者は，国家主義・全体主義と個人主義・自由主義，後者は，資本主義・新自由主義と社会主義・共産主義というものだ。

なかなか面白かったのだけれど，最後に本人の支持政党が日本維新の会ということでがっくり。まあそんなものだ。

同じようなことをしてみようと，AIチャットボットに次の質問をいれてみる。

Ｑ（koshix）：

日本の政党の主張を分析して，経済軸と政治軸の２軸で あらわされる平面上の矩形領域で表わしたいと思います。 経済軸（X軸）は，-1から1の値をとり，左（-1）が社会主義や共産主義的な 考え方，右（+1）が資本主義や新自由主義的な考え方に対応します。 政治軸（y軸）は，-1から1の値をとり，下（-1）が自由主義や個人主義的な 考え方，上（+1）が国家主義は全体主義的な考え方に対応します。 例えば，アメリカ合衆国は (1,-1)の近傍に位置し，中華人民共和国は (-1,1)の近傍に位置します。 日本の政党としては，以下の10党を選びます。 自由民主党，公明党，日本維新の会，参政党，日本保守党， 国民民主党，立憲民主党，れいわ新撰組，社民党，日本共産党 結果は，政党名：(-0.9〜-0.6，0.4〜0,8) のように表現してください。

ChatGPT-4o，Gemini 1.5 flash，Perplexity Pro ，Claude 3.5 Sonnet で試してみるとそれらしい結果が出てきたが，まちまちだったので，適当に平均した後に主観的に修正してみる。これを図示するプログラムもPerplexity ProやChatGPT-4oに任せてみたところ，なんとか結果が得られた（日本語フォントコードはこちらで修正追加，USAとChinaも追加している）。あとは，適当なアルゴリズムで尺度さえ決まればよいということになるが，そのあたりを具体的に表現するのは難しい。ちなみに，OpenAI o1 では期待するようなそれらしい結果がでなかった。

import matplotlib.pyplot as plt

import matplotlib.patches as patches

import matplotlib.font_manager as fm

from matplotlib import rcParams

# フォントの設定

font_path = '/System/Library/Fonts/ヒラギノ丸ゴ ProN W4.ttc'  # 適切な日本語フォントファイルを指定してください

font_prop = fm.FontProperties(fname=font_path)

rcParams['font.family'] = font_prop.get_name()

# 政党名とそれぞれの位置（Avarage？）

parties = {

    '自由民主党': ((0.1, 0.9), (0.1, 0.9)),

    '公明党': ((-0.1, 0.3), (0.0, 0.5)),

    '日本維新の会': ((0.6, 1.0), (0.2, 0.8)),

    '参政党': ((-0.2, 0.2), (0.7, 0.9)),

    '日本保守党': ((0.6, 0.9), (0.8, 1.0)),

    '国民民主党': ((0.0, 0.4), (-0.1, 0.2)),

    '立憲民主党': ((-0.6, 0.2), (-0.5, 0.1)),

    'れいわ新撰組': ((-0.7, -0.3), (-0.7, -0.3)),

    '社民党': ((-0.9, -0.5), (-0.6, -0.3)),

    '日本共産党': ((-0.9, -0.7), (-0.3, -0.1)),

    'U.S.A.': ((0.75, 1.0), (-1.0, -0.20)),

    'China': ((-1.0, -0.25), (0.75, 1.0)),

    # 修正された位置

}

# グラフの設定

plt.figure(figsize=(8, 6))

# 軸の設定

plt.axhline(0, color='black', linewidth=0.5, ls='--')  # x=0

plt.axvline(0, color='black', linewidth=0.5, ls='--')  # y=0

plt.grid(color='gray', linestyle='--', linewidth=0.5)

# 政党ごとに異なる色を設定

colors = {

    '自由民主党': 'blue',

    '公明党': 'yellow',

    '日本維新の会': 'green',

    '参政党': 'orange',

    '日本保守党': 'purple',

    '国民民主党': 'brown',

    '立憲民主党': 'cyan',

    'れいわ新撰組': 'magenta',

    '社民党': 'pink',

    '日本共産党': 'red',

    'U.S.A.': 'gray',

    'China': 'gray',

}

# データプロット

for party, ((x_min, x_max), (y_min, y_max)) in parties.items():

    rect = patches.Rectangle(

        (x_min, y_min),

        x_max - x_min,

        y_max - y_min,

        alpha=0.3,

        color=colors[party],  # 色を設定

        label=party

    )

    plt.gca().add_patch(rect)

    plt.text((x_min + x_max) / 2, (y_min + y_max) / 2, party,

             fontsize=9, ha='center', va='center')

# 軸の範囲

plt.xlim(-1.1, 1.1)

plt.ylim(-1.1, 1.1)

# タイトル

plt.title('日本の政党の経済軸と政治軸')

plt.xlabel('経済軸 (左: 社会主義, 右: 資本主義)')

plt.ylabel('政治軸 (下: 自由主義, 上: 国家主義)')

plt.grid()

plt.show()

図：日本の政党マップ（ひとつのイメージ）

［１］【日本のリベラル（左派）とは】政治的立場と戦前～現代の歴史を解説

［２］政治的スペクトル（Wikipedia）

（秋休み 10）

１０．그 점에 대해서는 동의하기 어려울 것 같아요.

　　　Geu jeome daehaseoneun dong-uihagi eoryeoul geot gatayo.

　　　その点については賛成しづらいと思います。

（秋休み 9）

９．그거 좋은 생각인 것 같아요.

　　Geugeo joeun saenggagin geot gatayo.

　　それは良い考えだと思います。

（秋休み 8）

８．밖에 비가 오고 있어요. 우산 잊지 마세요.

　　Bakke biga ogo isseoyo. Usan ijji maseyo.

　　外は雨が降っています。傘を忘れないでください。

（秋休み 7）

７．슈퍼마켓에 갑니다. 필요한 것 있으세요?

　　Syupeomakete gamnida. Pil-yohan geot isseuseyo?

　　スーパーに行きます。何か必要なものはありますか？

（秋休み 6）

６．소금 좀 건네주시겠어요?

　　Sogeum jom geonnejusigesseoyo?

　　塩をちょっと取っていただけますか？

（秋休み 5）

５．저는 보통 아침 7시에 일어납니다.

　　Jeoneun botong achim ilgopsie il-eonamnida.

　　私は普通、朝7時に起きます。

（秋休み 4）

４．직업이 무엇이세요?

　　Jigeobi mueos iseyo?

　　お仕事は何ですか？

（秋休み 3）

３．저는 [국가/도시] 출신입니다. 당신은 어디 출신이세요?

　　Jeoneun [gukga/dosi] chulsinimnida. Dangshineun eodi chulsiniseyo?

　　私は[国/都市]出身です。あなたはどこの出身ですか？

（秋休み 2）

２．오늘 기분이 어떠세요?

　　Oneul gibuni eotteoseyo?

　　今日の気分はどうですか？

（秋休み 1）

１．안녕하세요, 제 이름은 [이름]입니다. 만나서 반갑습니다.

　　Annyeonghaseyo, je ireumeun [ireum] imnida. Mannaseo bangapseumnida.

　　こんにちは、私の名前は[名前]です。お会いできてうれしいです。

へび（２）

へび（１）からの続き　〈AI Chatbot free〉

朝一番にマンションの管理人さんのところに。ヘビ対応の経緯をA4にまとめたもの見せて説明する。9:30にオープンする本部に電話して確認してみますとのこと。なんだか腰が重そうな感じである。

その後管理人さんから，電話。

(1) 本部の担当者が午前中健康診断なので，午後にもう一度電話してお返事します。

(2) 市役所に電話しましたが対応だめと，例の２軒の業者を紹介されただけでした。

(3) 郵便受内部は専有部分になるので，住人の個別負担になる可能性が高いですぅ。

とのこと。むむむ。

そして，午後の電話。

(4) ここは植栽が多いので除草消毒すると潜んでいたヘビが出ることがありますね。

(5) レアケースだが今後のこともありますから取りあえず理事会に報告してみます。

(6) 自分で駆除業者対応された場合の領収書は，念のために保存しておいて下さい。

ということで，さっそく業者に連絡する。

業者：まだいますか。

私：はい，います。郵便屋さんが咬まれると困るので，ポストの入口目張りしました。

業者：それでは14:40-15:00 頃うかがいます。少し遅れるかもです。

私：よろしくお願いします。

14:30に駆除業者さん到着

15分ほど格闘してどうにか捕獲できた。

鳩駆除がメインでヘビはあまり経験がなかったのかもしれない。

プロならヘビ捕獲棒を持ってきてほしかったところだが，普通のゴミ拾いトングだった。

行きがかり上，郵便受コーナーの奥の袋小路で観察していたが，ヘビが何度も向かってくるのでたいへんだった。加賀藩の蛇責め（前田利常とか加賀騒動とか）の祟りかもしれない。

写真：10分格闘の後，この後さらに5分続くのだった（撮影：2024.10.15）

［１］「無毒です」大谷翔平にニョロニョロ近づいたヘビの種類（日刊スポーツ）

へび（１）

来年は巳年だ。72歳の年男にあたる。先日，南都銀行から巳年蛇図記念コインの案内が送られてきた。ご丁寧にその後，勧誘電話までかかってくる始末だ。もっとまともな商売をしたほうがよいのではないでしょうか。

巳年コインを断った祟（たたり）なのか，二回り違いで同じ巳年の亡母が様子を見に来たのか，マンションの１Ｆにある集合郵便受けを開けると中に体長80-90cmほどの蛇（シマヘビかヤマカガシかアオダイショウか）がいた。昔，川上弘美の蛇を踏むも読んだような気がしたけれど，本棚にはセンセイの鞄と真鶴しかない。記憶はどんどん千切れて飛んでいく。

ヘビの対処法をあれこれ考えたけれどなかなか名案が出てこない。近所の農家の人なら手慣れた簡単な話かもしれないけれど，素人がむやみに手を出すなということなので自重する。

(1) マンションの管理会社：自動応答で肝腎の目的先にたどりつくのが面倒なシステムだ。漸く繋がって状況を説明すると，半笑いながらしばらく待たされたが，予想通りで，こちらでは対応できないので警察とかに相談してくださいとのこと。

(2) 消防（119番）：いきなり警察でパトカーがこられても困るし，消防の方が装備がありそうなので119番してみた。説明したところ，それは消防の守備範囲ではないので，今日は休日でやってないと思う市役所か警察に相談してみてはとたらい回しされた。

(3) 市役所：もちろん，環境政策課の休日緊急電話受付があるはずもなく，ホームページを調べてみた。AI チャットボットはまったく使いものにならなかった（ChatGPT-4oに演じさせた仮想天理市チャットボットの答えの方が100倍優秀だった）。市役所ホームページのQ&Aにある蜂の巣とセアカゴケグモの事例でも，自分でなんとかせよという感じだった。

(4) 警察署（110番ではない）：電話で丁寧に対応してもらったけれど，どうもたよりにならない。ちょっと無理そうな様子で，業者に相談してくださいとなった。

(5) 駆除業者：天理市の2軒の業者に電話した。1軒目は休日対応なしで，費用が2.5万円から5万円ほどといわれた。それってボッタクリ価格ではないのか。2軒目は実働スタッフにつないでくれて，いますぐにでもいけると。費用は1.2万円-1.5万円ほど。

マンションの管理組合を通す必要があるので，明日，管理人さんにお願いしてみよう。毒蛇で非常に危険ですが・・・というと，警察とか消防でもなんとかなったのかもしれない（ChatGPT談），しらんけど。

写真：集合郵便受の中の蛇（撮影：2024.10.13）

ピュア：小野美由紀

小野美由紀（1985-）のピュア。SFマガジン掲載時にnoteで公開され歴代一位20万PVをゲットした。という評判だったので早速トライして見た。ピュア，バースデー，To The Moon，幻胎，エイジ，身体を売ることの性科学SF 6編からなる短編集だ。

表題作のピュアは，恐竜のような身体を獲得して軌道上に生活するメスの人間が，蟷螂のように性交後のオスを食べてしまい，そのことによってのみ受胎が可能になった未来を描いている。オスは汚染された地球上で細々と生活している。捕食される側からみた物語がエイジであり，これらが対になっている。

どの作品も，ある種のディスとピアを表現しているのだけれど，そのディスとピアというのはいまだに夫婦別姓制度や同性婚制度に踏み切れない日本そのものに重なる。

巻末の水上文の解説から引用すると，その背景にあるのはこんなものである。

たとえば政治的意思決定の場，社会的に地位の高い職業の多くを占めるのは男性である。性暴力の被害者の大多数を占めるのは女性である。直接的な暴力がなくとも，社会に蔓延る性的対象化はその中で育つ人々の安全を損ない，尊厳を損ない，人生を狭め，また加害を正当化する。賃金格差と貧困，もちろん生殖を巡る問題もある。生殖は国家による管理の対象であり，2023年現在の日本では，明治時代につくられた刑法堕胎罪がいまだに存在し，人工中絶の配偶者同意要件は今も撤廃されないままである。

図：小野美由紀ピュアの書影（早川書房から引用）

［１］抵抗と想像のクィア・タイム，クィアＳＦ（水上文）

解散詔書

10月9日の午後に衆議院が解散した。中継をみていたけど，なんだかグダグダしていた。

衆議院解散によって，その時点で直ちに衆議院議員は議員としての地位を失う。再び新たに選出された衆議院議員が地位を得るのは，衆議院議員選挙の投票が確定した時点らしい。たぶん。衆議院議員としての地位がなくなっても，現在の内閣はそのまま存在していて職を継続している。石破総理大臣も林官房長官も活動しているのがテレビや新聞の報道でわかる。

今回の衆議院解散がグダグダだったのは，額賀議長が詔書の朗読途中で少し言いよどんで間ができてしまい，万歳のタイミングもずれてしまって（理由はそれだけではないだろうが）閑散としたものだったからだ。

衆議院解散が可能であるのは，憲法第69条「内閣は、衆議院で不信任の決議案を可決し、又は信任の決議案を否決したときは、十日以内に衆議院が解散されない限り、総辞職をしなければならない」により内閣不信任案に連動するものと，今回のようにそれ以外で総理大臣が解散権を行使する場合になる。後者をいわゆる第7条解散とよんでいる。

ただし，憲法第7条は，天皇の国事行為を定めたものである。その中に「三，衆議院を解散すること」とあるのが根拠とされるとよくいわれるが，学説はもう少し複雑な論理構成でこれを正当化している。いずれの場合も手続き的には憲法7条の国事行為の形式に則るため，天皇の御名御璽のある解散詔書には，いずれの場合にしても「日本国憲法憲法七条により，衆議院を解散する」となっている。これを理解していない国会議員が多いので，えーっということになって，議長が困ったりするわけだ。

解散詔書朗読時の具体的な手順や表現などについては，資料[1]が詳しい。

写真：1983年の衆議院解散詔書の例（Colorless Green Historiesから引用）

［１］衆議院解散時の詔書朗読と万歳のタイミング（Colorless Green Histories）

ザップ・エナジー

核融合スタートアップからの続き

10月7日の日経朝刊１面の片隅に「みずほFGが核融合発電米新興に出資」というタイトルの記事があった。2017年にシアトルで創業したザップ・エナジーという会社だ。ワシントン大学とローレンス・リバモア研究所からのスピンアウトであり，マイクロソフトなど合計62億ドルを集めているので，資金調達額では世界トップ10に入る（みずほは数億円程度か）。

核融合スタートアップでトカマクやレーザー以外だと，FRC（Field Reversed Configuration）が目についていたけれども，ザップ・エナジーは，Sheared Flow Stabilized Z-Pinch を用いるものだ。Zピンチは，「プラズマを流れる電流が周囲に磁場を形成して自己収縮して自発的に高温高密度状態を作り出す物理現象だ（Wikipediaから引用）。」サンディア国立研究所のZマシンはこの原理を使っているけれど，ザップ・エナジーのマシンコンセプトはより簡素だ。聞いたことがなかったのでPerplexityに尋ねてみた。

Ｑ（koshix）：

ZAP Energy が実現を目指している核融合システムの原理とその特徴や他の方式との違いなどを技術的な詳細に渡って日本語で解説してください。

Ａ（Perplexity Pro）：

ZAP Energyが開発している核融合システムは、「せん断流安定化(SFS)Zピンチ」と呼ばれる独自の方式を採用しており、以下のような特徴と技術的詳細を持っています。

基本原理

ZAP Energyのシステムは「Zピンチ」と呼ばれる方式を基礎としています。この方法では、プラズマに大電流を流すことで自己生成される磁場を利用してプラズマを圧縮し、核融合反応に必要な高温高密度状態を作り出します。

主な特徴

１．コンパクト設計

ZAP Energyの核融合炉は非常にコンパクトで、「ガレージに置ける」ほどの小ささを実現しています。商用規模の反応炉と溶融金属ジャケットの直径はわずか10フィートほどです。

２．シンプルな構造

超伝導磁石や高出力レーザーを必要としないため、他の核融合方式と比べて構造がシンプルです。

３．低コスト

構造のシンプル化により、開発・運用コストの低減が期待されています。

４．スケーラビリティ

小型でモジュラーな設計により、需要に応じて複数の反応炉を配置することが可能です。

技術的詳細

１．せん断流安定化(SFS)

従来のZピンチ方式では、プラズマの不安定性が大きな課題でした。ZAP Energyは「せん断流安定化」という技術を用いてこの問題を解決しています。

２．電流とプラズマの関係

Zピンチに使用される電流が大きいほど、プラズマはより高温高密度になります。ZAP Energyは、より大電流に到達することを目指しています。

３．FuZE-Q実験装置

現在、ZAP Energyは「FuZE-Q」と呼ばれる次世代プラットフォームを運用しています。この装置は約650kAで臨界条件(Q=1)に達する見込みです。

４．反応プロセス

プラズマ内の重水素と三重水素同位体が融合すると、中性子と熱が放出されます。このエネルギーは反応室を囲む溶融金属に吸収され、その後電力生成に利用されます。

５．パルス運転

ZAP Energyのシステムは、内燃機関のシリンダーのように繰り返し発火する方式を採用しています。

他の方式との違い

１．磁場閉じ込め方式との違い

トカマクなどの磁場閉じ込め方式が大型の超伝導磁石を必要とするのに対し、ZAP Energyのシステムはプラズマ自体が生成する磁場を利用します。

２．慣性閉じ込め方式との違い

レーザー核融合などの慣性閉じ込め方式が高出力レーザーを必要とするのに対し、ZAP Energyのシステムはそれらを必要としません。

３．サイズと複雑さ

他の方式が大規模で複雑な装置を必要とするのに対し、ZAP Energyのシステムは比較的小型でシンプルです。

ZAP Energyの核融合システムは、その独自の技術によってコンパクトで低コストな核融合炉の実現を目指しており、将来的には持続可能なエネルギー源として期待されています。

図：ザップ・エナジーの核融合炉のイメージ（日本経済新聞社から引用）

タンパク質設計・構造予測

AlphaFold2（１）・AlphaFold2（２）からの続き

かれこれ4年前にGoogleの英国子会社 DeepMindのAlphaFold2が話題になっていた。そのテーマで今年のノーベル化学賞を受賞者が決まった。深層学習（AI）を用いたタンパク質設計や構造予測である。昨日のノーベル物理学賞（人工ニューラルネットワークの基礎理論）といい，なにやら景色ががらっと変わってみえた。物理学者や化学者が受賞しないのだから。今年だけかもしれないけれど。そのうち意識を持ったAGIやASIがノーベル賞の受賞者になるのか。あるいは，将棋のようにAGIやASIにはかなわない人間だけの競技になってしまうのか。

Ｑ（koshix）：

2024年のノーベル化学賞を受賞した，David Bakerと，｛Demis Hassabis，John M. Jumper｝の２組３名の業績とその受賞理由について，周辺知識や2組の関係性も含めて，できるだけ分かりやすく解説してください。

　なお，付録として，2024年のノーベル物理学賞とノーベル化学賞の両方のテーマに共通する意義を議論してください。

Ａ（Perplexity Pro）：


2024年のノーベル化学賞は、タンパク質科学の革新的な進歩に貢献した3名の研究者に授与されました。

David Baker の業績

David Baker（ワシントン大学シアトル校教授）は、計算機によるタンパク質設計の先駆的研究で賞の半分を受賞しました。

・2003年に新しいタンパク質の設計に成功

・その後、様々な革新的なタンパク質を創造

・応用分野：医薬品、ワクチン、ナノ材料、微小センサーなど

Baker の業績は、特定の機能を持つ全く新しいタンパク質を設計・構築する能力を科学者に与えました3。これは、薬剤開発、ワクチン設計、合成生物学などの分野に大きな影響を与える可能性があります。

Demis Hassabis と John M. Jumper の業績

Demis Hassabis と John M. Jumper（共にGoogle DeepMind所属）は、タンパク質構造予測の革新的な進歩により、賞の残り半分を共同受賞しました12。

・AlphaFold2という人工知能モデルを開発

・アミノ酸配列からタンパク質構造を高精度に予測可能

・既知の約2億種類のタンパク質構造をほぼ全て予測

彼らの開発したAIモデルは、50年来の科学的課題を解決し、190カ国以上の200万人以上の研究者に利用されています34。これにより、タンパク質の生物学的役割や応用可能性の理解が大きく進展しました。

両者の関係性と意義

Baker のタンパク質設計技術と、Hassabis・Jumper のタンパク質構造予測技術は、相補的な関係にあります。前者は新しいタンパク質を創造し、後者はその構造を予測することで、タンパク質科学の可能性を大きく広げました1。

これらの発見は、理論科学を超えて、がんや遺伝性疾患を含む様々な病気の新しい治療法の開発につながる可能性があります1。

付録：2024年のノーベル物理学賞と化学賞の共通点

2024年のノーベル物理学賞は機械学習と人工ニューラルネットワークの基礎的発見に対して授与されました6。化学賞と物理学賞には、人工知能（AI）技術の科学研究への応用という共通点があります。

１．AIの科学への応用：物理学賞はAIの基礎技術に関するものですが、化学賞ではその応用例（タンパク質構造予測）が評価されています。

２．複雑な問題の解決：両分野とも、従来の方法では解決が困難だった複雑な問題にAIを活用しています。

３．学際的アプローチ：物理学、化学、情報科学の境界を越えた研究が評価されており、科学の学際的な発展を示しています。

４．実用的な影響：両分野の研究は、理論的な価値だけでなく、実際の応用（新薬開発、材料科学など）に大きな影響を与える可能性があります。

これらの共通点は、AIが現代科学の様々な分野で重要な役割を果たしていることを示しており、今後の科学研究の方向性を示唆しています。

図：ノーベル化学賞2024の解説から生成した絵画風イメージ（DALL-E3による）

［１］AI研究者がノーベル物理学賞・化学賞を受賞したことについてのコメント（人工知能学会）

ニューラルネットワーク

今年のノーベル物理学賞は，今日のAIブームの基盤となる人工ニューラルネットワークの基礎理論に与えられた。中継を見ていると，最初に委員長からスウェーデン語と英語の両方で発表があって，簡単な業績紹介。その後，ヒントン（バックプロパゲーション！）とのライブでのやりとりや質疑応答などがあった。

ホップフィールドは物理学者だし，ホップフィールドネットワークはイジングモデルとも関係づけられているので，物理らしい。一方，ヒントンは心理学者として出発したコンピュータ科学者なので，これは物理か？というところだ。今のところ物理屋さんたちもほとんど両手で賛成しているようだ。情報が宇宙や物性や素粒子と並ぶ物理学の一分野であるという共通認識が確立する第一歩ということか。

Ｑ（koshix）：

ホップフィールドネットワークとボルツマンマシンについて，ニューラルネットワーク全体の中でそれぞれがどのように位置づけられて，その後の発展にどういう影響を与えたかを，なるべく分かりやすく具体的に説明してください。

Ａ（Perplexity Pro）：

ホップフィールドネットワークとボルツマンマシンは、ニューラルネットワークの発展において重要な役割を果たした2つのモデルです。それぞれの位置づけと影響について説明します。

ホップフィールドネットワーク

ホップフィールドネットワークは、1982年にジョン・ホップフィールド（1933-）によって提案された再帰型ニューラルネットワークの一種です。

特徴と位置づけ

・単一層のニューロンで構成され、各ニューロンが他のすべてのニューロンと双方向に結合しています。

・連想記憶として機能し、不完全または雑音のある入力からパターンを復元できます。

・エネルギー関数の最小化によってパターンを想起します。

影響と発展

１．記憶容量の向上：研究者たちは、ホップフィールドネットワークの記憶容量を向上させる方法を探求しました。例えば、ニューロン間の複雑な接続を導入することで、従来のモデルの2倍以上の記憶容量を実現しました。

２．最適化問題への応用：ホップフィールドネットワークは、組み合わせ最適化問題の解決にも応用されました。

３．深層学習への影響：現代の言語モデル（ChatGPTなど）の基盤となるTransformerネットワークは、ホップフィールドネットワークと類似した構造を持っています。

４．脳機能のモデル化：記憶や認知プロセスの研究に応用され、神経科学の発展に寄与しました。

ボルツマンマシン

ボルツマンマシンは、1985年にジェフリー・ヒントン（1947-）らによって提案された確率的ニューラルネットワークモデルです。

特徴と位置づけ

・対称的に結合されたニューロン様ユニットで構成され、確率的に on/off を決定します。

・二値データセットから興味深い特徴を発見する能力を持ちます。

・学習アルゴリズムは単純ですが、多層構造では非常に遅くなる傾向があります。

影響と発展

１．制限ボルツマンマシン (RBM)：ボルツマンマシンを簡略化した RBM は、深層信念ネットワーク (DBN) の基本構成要素となりました。

２．深層学習の前駆：RBM は、深層ニューラルネットワークの事前学習に使用され、深層学習ブームの先駆けとなりました。

３．生成モデルへの貢献：ボルツマンマシンの考え方は、変分オートエンコーダ (VAE) や生成敵対的ネットワーク (GAN) などの現代の生成モデルの発展に影響を与えました。

４．確率的モデリング：機械学習における確率的アプローチの重要性を示し、後の研究に影響を与えました。

５．教師あり学習への応用：教師あり RBM は、分類タスクのための興味深い分布設定を提供しました。

これらのモデルは、ニューラルネットワークの理論的基礎を築き、現代の深層学習技術の発展に大きく貢献しました。ホップフィールドネットワークは主に連想記憶と最適化問題に、ボルツマンマシンは特徴学習と生成モデリングに影響を与え、両者ともに現代のAI技術の礎となっています。

図：これがAIの持つニューラルネットのイメージなのか（DALL-E3より）

［１］Hopfield Network（Scholarpedia）

［２］Boltzmann Machine （Scholarpedia）

AIとSF（２）

AIとSF（１）からの続き

1年4ヶ月ほどかかって，ようやくハヤカワ文庫JA 1551の「AIとSF」を読了した。頭も眼も霞む中，トリッキーなストーリのSF短編を読解するのは，なかなかに骨の折れる技である。この間，生成AIもかなり進歩しているが，この本の内容が時代遅れになっているほどではない。

最近は，テレビドラマをみても短編小説をよんでも，片っ端から記憶領域の外側に溢れ出てしまうので，印象に残ることが無くて困る。いや，困らないかもしれない。何度でも読み返せるのだから。前回の感想は，一編目の大阪・関西万博を扱った「準備がいつまで経っても終らない件」を読んだところまでだった。万博の方はそれらしく形が整ってきたので，始まってしまえば，マスコミの格好のオモチャになるだろう。行かないけど。

目次を見直しても，何が書いてあったかはあまりはっきりしない。津久井五月のナノマシンが東京の一部を汚染する様子とか，野崎まどの智慧錬糸がAI画像つきで笑えたとか，野尻抱介のサイドストーリーの核融合実現のインパクトは納得できるとか，麦原遼の感情を認識するAIの描写がよさげだとか，面白かった部分も。

それにしても，AIが自律的にネットワークにアクセスしてSNSに投稿するようになると，大変ややこしいことが起きるのは間違いない。ただでさえフェイクニュースが蔓延して困っている。そこに持ってきて，フェイクか否か，人間か否か，様々な意図に操られているか否か，がはっきり区別できない大量のテキストとイメージが満ちている情報空間というのはいったい・・・。

P. S. やっぱり円城塔は何度読んでもよくわからない。自分の読解力不足かなぁ。でもブッダ・コード 機械仏教史縁起 はちょっとトライして見たい。

図：AIとSF（ハヤカワ文庫JAから引用）

今昔マップ

尾久土正巳さんが，今昔マップに大仏鉄道が載っているとフェイスブックに。早速試してみると，大仏鉄道も天理軽便鉄道もすぐに見つかった。金沢市の古い地図（1909-1910）には金沢市立工業がまだないころその先に金沢牛乳會社というのがあった。

図１：今昔マップon the web （谷謙二さんから引用）

今昔マップon the web というのは，埼玉大学教育学部の谷謙二さん（2000-2022）が開発したもので，過去の地図と現在の地図を並べて表示しながら，移動拡大などができる優れものだ。収録されている旧い地図には地域によって様々な年代のものがあり，全部で4847枚になる。

残念ながら，谷さんは若くして白血病で逝去されてしまったが，今昔マップは現在も使えている。2013年の9月15日に公開が開始され，頻繁にメンテナンスや改訂がされていたが，2022年4月21日の更新が最後になってしまった。奈良県は京阪神圏の中に含まれている。

図２：天理軽便鉄道と大仏鉄道（今昔マップから引用）

生成ＡＩの未来

ChatGPT-with canvas という機能が発表され，Plusユーザにも開放されている。生成する文書あるいはプログラムをそのまま編集してさらに加工することができるモードである。例えば，Add emojis，Add final polish，Reading level，Adjust the length，Suggest edit などが使える。以下は，「Ｑ（koshix）：2030年までに，生成AIがどのように進化するかを 現時点での技術的な到達点や今後の進展の可能性を 分析検討した結果をもとに，年代記の形式で予測した 結果をブログの形でまとめてください。」という問いへの回答を，いくつかの機能により加工したものである。

 

生成AIの未来（2024-2030）

生成AIはここ数年で急速に進化を遂げており、今後も技術的進展によって人間社会に大きな影響を与えると予見される。本稿では、2024年から2030年までの生成AIの進化を年代記形式で分析し、その技術的可能性と社会的影響を検討する。

１．2024年：多機能化とユーザーインターフェースの進化

2024年において、生成AIは既に高度な対話能力を有し、多様な用途に適応可能なレベルに到達している。この年には、生成AIが音声認識およびコンピュータビジョンの分野でさらに精度を向上させ、AppleやGoogleなどの主要テクノロジー企業が新たなAIインターフェースを発表した。これにより、生成AIがスマートフォンやスマートデバイスとシームレスに連携し、ユーザーの指示に応じて高度なタスクを実行できるようになっている。

生成AIの多機能化も進み、コンテンツ生成にとどまらず、ビジネス文書の自動作成やマーケティング資料、クリエイティブコンテンツの生成まで対応している。自然言語によるインターフェースでAIを利用することが容易になり、一般家庭から企業まで広く利用されている。さらに、生成AIの活用が広がることでユーザーエクスペリエンスの質が向上し、複雑なタスクの効率的な自動化が実現し、ビジネスの成長と効率化にも寄与している。

２．2025年：パーソナライゼーションの深化

2025年には、生成AIのパーソナライゼーション技術が大幅に向上し、ユーザーの好みやニーズに応じた応答の精度が飛躍的に向上する。AIは利用履歴や個人の嗜好を解析し、個別化された情報提供を実現している。特に教育やエンターテインメント分野で重要な役割を果たし、教育分野では個々の学習者に最適化された教材を提供し、学習体験を充実させている。

また、AIモデルの軽量化が進み、エッジデバイス上で動作可能になったため、プライバシー保護とパフォーマンス効率の両立が実現している。これにより、個人データをデバイス内で処理しながら、精度の高い応答が可能となっている。エンターテインメント分野でも、ユーザーの好みに基づいたコンテンツ提案やリアルタイムのインタラクティブ体験が強化され、個別化されたエンターテインメントが普及している。

３．2026年：コラボレーションAIの登場

2026年には、人間とAIが協働して創造的な作業を行う「コラボレーションAI」の概念が広く普及する。AIはユーザーのアイデアを補完し、プロジェクトや作品の創造プロセスで重要な役割を果たす存在となっている。例えば、音楽制作や映画脚本の作成において、AIが人間のアイデアを拡張し、新たな作品を共に生み出している。

さらに、自然言語処理技術の進化により、AIは人間の意図をより深く理解し、複雑なタスクの遂行を効果的に支援するようになっている。これにより、人間とAIの関係はより緊密になり、創造のパートナーとしてのAIの位置づけが強化されている。ビジネスでもAIとの協働が進み、プロジェクト管理や意思決定の迅速化が実現している。AIが提供するデータ分析と人間の直感的判断の組み合わせにより、より高精度な結果を生み出している。

４．2027年：多言語モデルと文化の橋渡し

2027年には、生成AIの多言語対応能力がさらに強化され、言語の壁を越えたコミュニケーションが容易になる。特に少数言語のサポートが進み、文化や歴史に基づく適切な翻訳や対話が可能となり、世界中の人々が文化を超えてつながる手段として生成AIが活用されるようになる。また、AIは言語間のニュアンスや文化的コンテキストを理解し、正確で共感的なコミュニケーションを実現し、国際ビジネスや外交の分野でも重要な役割を果たしている。

さらに、生成AIは文学、歴史、哲学などの領域における深い知識を持ち、ユーザーが特定の文化や時代について学ぶ際の指導役を果たす。多言語モデルの進化により、異文化間の相互理解が促進され、新たな国際交流の基盤としてのAIの役割が強調される。異文化交流イベントでも、AIがリアルタイムで翻訳や文化の解説を行い、人々が深く相互理解を深める手助けをしている。

５．2028年：感情認識と共感的AI

2028年には、AIが人間の感情を正確に認識し、それに応じて共感的な応答を行う能力が大幅に向上する。感情認識技術の進化により、AIはユーザーの心理状態を解析し、それに基づいた適切なサポートを提供することで、メンタルヘルスやカウンセリングの分野で広く活用されている。感情認識AIは、ユーザーが困難な状況に直面した際に適切なアドバイスや支援を提供し、個別対応の質を向上させている。

特に、孤独を感じる高齢者や精神的支援が必要な人々に対して、AIが寄り添う存在として機能し、ユーザーの生活に深く関わるパートナーとしての役割を果たしている。さらに、感情に基づく応答が可能になることで、教育や職場でもより人間らしい関係を築く手助けをしている。教師や管理者がAIのサポートを通じて学生や従業員の心理状態を把握し、適切な対応を取ることで、全体的な学習環境や職場環境の改善が期待される。

６．2029年：創造性のさらなる解放

2029年には、生成AIが人間の創造性をさらに引き出す高度なツールとして進化する。AIは単なるコンテンツ生成者にとどまらず、人間が想像し得ない新たなアイデアを提案する「インスピレーションの源」として機能する。AIは様々なデータソースからインスピレーションを抽出し、アートや音楽、建築などの分野で斬新なコンセプトやスタイルを提供する能力を持つ。

例えば、アート、デザイン、建築の分野でAIが新しいスタイルやコンセプトを提案し、それを人間が取り入れることで新たな創造が可能になる。この年には、生成AIを用いた協働が一般化し、人間の創造力がAIとの相互作用により飛躍的に高まっている。さらに、生成AIは異なる分野の知識を融合させることで、既存の枠を超えた創造的発展を促進する。例えば、建築デザインにおいてAIが生物学や物理学の知見を取り入れることで、自然と調和し、機能的で持続可能な建築物の設計が可能になるなど、創造の幅が広がっている。

７．2030年：全方位的な社会統合

2030年には、生成AIは社会のあらゆる側面に統合され、日常生活において当たり前の存在となる。教育、医療、ビジネス、エンターテインメントなど多様な分野で、AIが不可欠な存在として人間の生活の質を向上させるために活用されている。教育では、AIが個別学習プランを提供し、学習者一人ひとりに最適な指導が可能となり、医療分野では、診断支援や患者のケアにおいて重要な役割を果たしている。

この年にはAI倫理に関する議論も深化し、社会全体でAIとの共存に向けたガイドラインとルールの策定が進んでいる。AIは単なる便利なツールではなく、人間社会の一員として責任を持ち、倫理的に正しい判断を支援する存在として受け入れられている。また、AIが社会に統合される中で、デジタルデバイドの問題やAIの利用における公平性と透明性の確保が重要視され、これに対する政策や技術的対応が進められている。さらに、AIは災害時の支援や環境保護活動にも応用され、社会全体の持続可能性を高めるための不可欠な要素として機能している。

おわりに

2030年までの生成AIの進化は、人間社会に大きな影響を与え、私たちの可能性を広げるものである。この技術は単にタスクを自動化するだけでなく、私たちの創造性を引き出し、社会をより良い方向に導く力を持っている。未来において、生成AIと人間がどのように共存し、共に成長していくか、その可能性は無限であり、技術と社会が一体となって築かれる新たな地平が広がっている。そして、このプロセスを通じて、人類はAIと共に未知の挑戦に立ち向かい、新たな可能性を追求するだろう。社会の課題に対してもAIは不可欠なパートナーとして機能し、持続可能で包括的な成長を実現するためにその力を発揮することが期待される。

図：生成ＡＩの未来（DALL-E3による上記テキストのイメージ）

デジタルとかDXとか

10月4日14:00 から始まった首相所信表明演説のNHK中継でも，石破さんはあたりまえのように「デジタル」という言葉を単独で，情報通信技術の社会的な応用の文脈で使っていた。

高等学校の「情報」の教科書を初めて作成したころは，「デジタル」ではなくて，違和感がありつつもJISに準拠して「ディジタル」とすることになっていたのだけれど，今はどうなのだろう。

平成10年（1998），平成20年（2008）の高等学校学習指導要領「情報」には，ディジタルが使われていたが，平成29年（2017）の指導要領には，そもそもその言葉が存在しない。しかしながら，これに対応する高等学校学習指導要領（平成30年告示）解説情報編では，デジタルが9箇所登場していた。JISのほうは変わっていないと思うぞ。

生成AI各氏になぜ，ITからディジタルに変わったのかをきいてみた。それらしい説明はあったけれども，いまいち適確なものではなかった。Google Trandで調べてみると，日本ではデジタルとインターネットがほぼ相関しているが，最近は微増程度で，AIのような増加傾向にはない。米国では，computer と internet がほぼ相関していて，digital はこれらよりマイナーだ。ここでもAIは最近顕著に立ち上がっている。

たぶん，ヒントになるのは，総務省の令和3年版情報通信白書の序章（我が国におけるデジタル化の歩み）だ。2000年のIT基本戦略からはじまり，e-Japan戦略，e-Japan基本計画，e-Japan戦略Ⅱ（2003）と続いた。ここでもIT利活用という言葉が使われている。そこからさらに，IT新改革戦略，IT政策ロードマップと続く。官僚は微妙に看板を書き換えることが自分たちの業績に繋がる仕事だと本気で思っているようだ。まあそんなものだ。

こうして，2009年のリーマンショックの頃に策定されたのが，i-Japan 戦略2015であり，ここで，大々的にデジタルの言葉が踊ることになる。デジタル新時代に向けた新たな戦略 ~三か年緊急プラン~ であり，~国民主役の「デジタル安心・活力社会」の実現を目指して~ というわけだ。

2016年に，官民データ活用推進基本法が制定され，2017年の世界最先端 IT 国家創造宣言・官民データ活用推進基本計画では，データ利活用社会という言葉により「データ」が全面に出て，「デジタル」が一度ひっこめられる。これはこれでなかなか実質をともなった話ではあった。しかし，再びただちに，デジタル・ガバメント推進方針やデジタル・ガバメント実行計画と改名されていく。

そして，世界最先端デジタル国家創造宣言・官民データ活用推進基本計画からデジタル庁へと繋がっていく。国がデジタルというキーワードで旗を振るので，産業界も学界もマスコミすべて右へ倣えでないとお金が回らないわけだ。いつの間にか，すべての看板はちょっと気持ちの悪いDXに付け替えられてしまったのであった。あほらし。

P. S. 2004年に，デジタル・トランスフォーメーションという言葉を発案したのは，スウェーデンのウメオ大学にいた，エリック・ストルターマンだ。2022年により詳細な再定義をしたようだ。

［１］デジタルとディジタル（Umegaki Masahiro）

［２］IT化とデジタル化の違いとは？DX推進のために

健康余命

平均寿命というのは０歳における平均余命であり，例えば70歳における平均余命に70を足せば，その時点での平均寿命より長くなる。日本人男性71歳の場合は，71+平均余命15年で，平均86歳くらいで死にそうだ（現在の男性の平均寿命は81歳）。まあ，平均をいくら議論しても余り意味はないのだけれど。

同じように，健康寿命（日常的・継続的な医療・介護に依存しないで、自分の心身で生命維持し、自立した生活ができる生存期間）についても，健康余命というのを考えることができるはずだ。検索してみると，ニッセイ基礎研究所が2019年のデータを元にとりまとめていた。

これによれば，日本人男性71歳の場合は，71+健康余命10年で，平均81歳程度まで健康ということになる。その場合不健康期間は5年間というわけだ。そうなればまだよいが，世の中そんなに甘くはないと思われる。なお，日本人女性67歳の場合は，平均余命が23年（90歳），健康余命が15年（82歳），不健康期間が8年間だ。なお，現在の男性の平均寿命は86歳。

さらに考えると，医療技術の発展で身体は大丈夫だけれど，認知症になってしまうケースも増えてくるかもしれない。その場合，精神寿命や精神余命の概念が必要になってくるかもしれない。まあ，認知症で自律した生活ができなければ，上の健康寿命の方に包括されてしまうのかもしれない。

そういえば，大石君が，去年の同窓会で幸福寿命という話をしていたような気もするけど，あれはどんな定義だったのだろうか。

首相指名投票

10月1日の13:30頃から，衆議院引き続き参議院の本会議場で，内閣総理大臣指名選挙が行われ，NHKが中継していた。こんなにまじまじと中継画面を見ていたのは初めてかもしれない。

NHKのカメラは開票作業の様子をクローズアップで映し出していた。投票用紙というのは普通の国会議員選挙のようなものかと思っていたらそうではなかった。厚さ5mmくらいのしっかりした投票札（厚紙？板？）だ。記名投票なので，候補者名と自署名欄があるものだ。開票中の札が名前を並べて映っていたけどいいのか。

投票の作法なども，衆議院と参議院で異なっている。衆議院では，議長席に向かって左から右へ時計回りに呼び出された議員が進み，自分で投票箱に投票札を入れる。投票結果は，衆議院議長に促された事務総長が報告する。一方参議院では，議長席に向かって右から左へ反時計回りに議員が進み，投票箱の前の参事に投票札を渡して，これを別の参事が投票箱に入れる。結果は，参議院議長が自分で読み上げていた。なお，参議院の投票札は自署名欄が押印済だとのこと。

このあたりのことを，生成AIにきいて見たところ，ChatGPT-4oは無記名投票であるとか微妙に間違った答えを返してきた。Gemini 1.5Proは回答それ自体を拒否した。「現時点では選挙または政治家に関する回答には対応できません」。Claude 3.4 Sonnet は，ほぼ正しいものの参議院の投票プロセスは間違っていた。Perplexity Pro は，一番求めていた具体的手順に近い情報を与えてくれた。PlaMoは，国産のはずだけれど，ChatGPT-4oよりも間違った答えだった。どうなのよ。

衆議院での開票結果発表で石破茂に決まった後も，従来の通例のように盛大な拍手やヨシという声があがらず，拍手もまばらでどこかしら醒めた変な雰囲気だったようだ。また，この臨時国会の日程が10月9日までとなって，解散後の衆議院選挙の予定日が10月27日に強制されてしまったことなど，どうやら石破茂政権の前途は多難らしい。

れいわ新撰組の大石晃子が，投票箱の前で，プラカードを広げて中継画面に映り，額賀議長から再三警告された後に女性衛視2名に抱えられて強制降壇されていた。プラカードの内容は，「裏金隠しの解散やめろ」と「能登の補正予算を」というものだった。

図：首相指名選挙結果（西日本新聞から引用）

シュレーディンガーの少女：松崎有理

山手線が転生して加速器になりました。：松崎有理からの続き

先月発表された，文化庁による令和５年度「国語に関する世論調査」の結果は，読書離れの加速というニュースになってメディアを駆け回った。月に1冊も本を読まない人が6割を越えた，読書量が以前より減っているも7割だ，わぉう，というものだ。

この場合，電子書籍は読書した方にカウントされている。自分も正にその6割と7割に該当しているのであった。読書量が減っている理由は，1位：情報機器で時間がとられる（そのとおり），2位：仕事や勉強が忙しくて読む暇がない（これはあてはまらない），3位：視力などの健康上の理由（まあまあ，筋力かもしれない），4位：テレビの方が魅力的である（これも少しあてはまる）。

ただ，1位を選んでいるのはほとんど若者であって，70歳以上では，健康上の理由が1位でテレビの方が魅力的であるが2位なのだ。このあたりは自分と少し違うかもしれないが，確かにYouTubeやBlogと録画した韓国ドラマや映画で閑居老人の暇な時間が完全に溶けてしまう。

しかしながら，まだまだ読みたい本は沢山あって，かといって内容的にあるいは物理的に重い本を読み通すのは難しいので，軽い電子書籍からリハビリを始めることにした。

松崎有理の創元SF文庫の短編集，シュレーディンガーの少女は，6編のうちの2編（六十五歳デス，ペンローズの乙女）が無料でネット上に公開されていたので，ついでにKindle版を購入してしまった。

相変わらず，食へのこだわり（太っていたらだめですか？，秋刀魚，苦いかしょっぱいか）がみられたり，著者の出身の水戸第一高校のモデルが登場していたり（異世界数学），理系蘊蓄が適当に含まれている軽い読み物としては適当かもしれない。

シュレーディンガーの少女はいまひとつぴんとこなかったが，ペンローズの乙女の冒頭部分に，エミル・コノピンスキーの名前が出てきて，あれれと思って調べて見たら，昔，研究室の書棚にあったかもしれない The Theory of Beta Radioactivity の著者のEmil Konopinski だった。テラーと一緒に初期の水爆開発における検討をしていたのか。

図：読書離れの理由（上から16-19,20代,30代,40代,50代,60代,70- 文化庁から引用）

無知の知

Facebookで北海道の奥村先生が，ソクラテスの「無知の知」は「不知の自覚」とするべきだという東京大学の納富信留さんの説が腑に落ちたと語っていた。納富さんの参加により，東京書籍の高校倫理の教科書では「無知の知」が「不知の自覚」に改められた。

どういうこと？そもそも，高等学校の倫理でソクラテスを学び，宿題としてプラトンの「ソクラテスの弁明」を読んだ感想文を出すというときに，どうにも自分の中では納得できない状態だった。「無知の知」はなんとなくいやらしいけれど認めるとして，「悪法も又法なり」といって毒杯を仰いで死刑になったのは理解できなかった。50年以上経ってもわからないままだったりする。

そんなわけで，こういう問題はAIに尋ねるに限る（そんなわけないやろ）。ChatGPT-4o， Gemini 1.5 Pro，Claude 3.5 Sonnetの3人に同じ質問で聞いてみた。まあ，いずれも一長一短かなあ。わかったようなわからないような。いずれにせよ，納富先生の考えとは違うわけで・・・。

Ｑ（koshix）：

無知の知と不知の自覚はどう違いますか。

Ａ（ChatGPT-4o）：

「無知の知」と「不知の自覚」は、どちらも自分の知識の限界を認識する概念ですが、哲学的な文脈やニュアンスに違いがあります。

１．無知の知（Socratic Ignorance）

これは、ソクラテスが提唱した概念で、自分が「何も知らない」ことを知っているという意味です。具体的には、人が自分の無知を認識し、謙虚に学び続ける態度を持つことが重要であるという哲学的な姿勢です。ソクラテスは、知っていると思い込んでいる人々が実際には何も知らないことを示し、自分自身も知識の限界を認識しているがゆえに、むしろ賢明であると考えました。無知の知は、自己反省と批判的思考を通じて、さらに深い理解を追求するための出発点とされます。

２．不知の自覚

一方、「不知の自覚」は、もっと一般的に自分が知らないことを意識することです。これは哲学的な議論の場に限らず、日常的な文脈でも使われることがあり、自分がある分野や問題について十分な知識を持っていないことを自覚する行為です。この場合、特にソクラテス的な知的探求の姿勢が伴う必要はなく、単に自分がその問題について知らないことを理解している状態を指します。

３．主な違い

無知の知は、自分の無知を認識しながらも、それがさらなる知識の追求に向けた積極的な姿勢を生む点で特徴的です。つまり、無知であることを知ることで、より賢明であるとされます。

不知の自覚は、単に自分が知らないことを理解する行為であり、必ずしも知識探求への動機づけや哲学的な反省を含むものではありません。

まとめると、「無知の知」は、自己の無知を認識することで知的探求を続ける哲学的な態度を示し、「不知の自覚」は、ある事柄について知らないことを単に認識するという点で、より日常的な概念です。

Ａ（Gemini 1.5Pro）：

「無知の知」と「不知の自覚」は、どちらもソクラテスの哲学に関連する言葉であり、一見似ているように思えますが、微妙なニュアンスの違いがあります。

無知の知

意味：自分が知らないことを知っている、つまり、自分の無知を自覚している状態。

解釈：

・何かを知らないことを自覚することで、より深く学び、成長しようとする姿勢を表します。

・古代ギリシャでは、神託によってソクラテスが「最も賢いのは、自分の無知を自覚している者である」と告げられたことから、この言葉が有名になりました。

・ただし、現代では「無知の知」という言葉が、自分の無知を過度に意識し、自己肯定感を下げてしまうようなネガティブな意味で使われることもあります。

不知の自覚

意味：自分が知らないことを自覚している、つまり、無知であることを認識している状態。

解釈：

・「無知の知」とほぼ同じ意味ですが、「不知の自覚」の方がより客観的で、自分の無知を率直に認めるニュアンスが強いです。

・ソクラテスの哲学においては、この「不知の自覚」が、真の知への第一歩であるとされています。

・他者の意見に耳を傾け、対話を通して新たな知識を吸収していく姿勢を表します。

違い

・ニュアンス：「無知の知」は、自分の無知を自覚することで生まれる知的探求心や謙虚さを強調するのに対し、「不知の自覚」は、より客観的に自分の無知を認識し、そこから学びを深めていく姿勢を強調します。

・現代における解釈：「無知の知」は、現代ではポジティブな意味だけでなく、ネガティブな意味でも使われることがある一方で、「不知の自覚」は、より客観的で中立的な意味で使われることが多いです。

まとめ

どちらも「自分が知らないことを知っている」という共通点がありますが、「無知の知」は、より主観的で、自分の無知を自覚することによる知的探求心や謙虚さを強調するのに対し、「不知の自覚」は、より客観的で、自分の無知を率直に認め、そこから学びを深めていく姿勢を強調します。

どちらを使うべきか

どちらの言葉を使うかは、状況や伝えたいニュアンスによって異なります。

・自分の無知を自覚することの重要性を強調したい場合：「無知の知」

・客観的に自分の無知を認め、そこから学びを深めていく姿勢を強調したい場合：「不知の自覚」

補足

・「無知の知」という言葉は、翻訳の問題もあり、正確には「不知の自覚」と訳されるべきだという意見もあります。

・どちらの言葉を使うにしても、重要なのは、自分の無知を恐れず、積極的に学び続けていく姿勢を持つことです。

ご自身の考えと照らし合わせ、より深く理解してみてください。

Ａ（Claude 3.5 Sonnet）：

「無知の知」と「不知の自覚」は、似ているようで微妙に異なる概念です。

１．無知の知

・古代ギリシャの哲学者ソクラテスに由来する概念です。

・自分が無知であることを知っている状態を指します。

・より深い知恵や真理の追求につながる哲学的な姿勢です。

・「自分が何も知らないことを知っている」という paradoxical な認識を含みます。

２．不知の自覚

・より一般的で日常的な概念です。

・自分が何かを知らないことに気づいている状態を指します。

・特定の知識や情報の欠如を認識することです。

・学習や成長の出発点となる自己認識です。

３．主な違い

・範囲：「無知の知」はより包括的で、人間の知識の限界に関する認識を含みます。「不知の自覚」は特定の分野や事柄についての認識です。

・哲学的深さ：「無知の知」はより哲学的で、人間の知識の本質に関わります。「不知の自覚」はより実践的で、日常的な学習や成長に関連します。

・起源：「無知の知」は哲学的伝統に根ざしていますが、「不知の自覚」はより一般的な概念です。

両者とも、自己認識と学習への姿勢において重要な役割を果たします。

この説明についてさらに詳しく知りたい点がありますか？

図：無知の知と不知の自覚のイメージ（左 DALL-E3 右 Imagen3）

納富先生曰く

今日それは、私たちの頭脳の中に宿り、あるいは、注入されたり蓄積されたり消去されたりする事物のように扱われている「情報」という曖昧な概念が「知識」に等価と見なされ、人のあり方から切断されて扱われる傾向も生じている。知識は量の多寡で判断され、とりわけ個別の断片的命題の蓄積が知識と等値される。情報はデータとして蓄積される以上、知識の主体はもはや人ではなくコンピュータやICチップでも構わない。総じて、そういった情報を使いこなす術が「知」と思いなされている。[1]

そうか・・・これが正に自分の「知識」理解だった。さらにその後に続くのは，

ソクラテスが基本的に「知らない」とするのは、「善、美、正義」といった「大切な事柄」についてであり、「死、ハデス」についての不知の表明もそれに含まれる。他方で、日常の経験的事実認識はもとより、技術もそのまま認められ、知として尊重されている。「知」を問うことで問題となっているのは、生を成り立たせる根本概念であった。[1]

うーん，なかなか奥が深いので，自分の考えが足りないまま50年経過したということだけは確かなようだ。

［１］知るということ　−不知と懐疑からの考察−（納富信留）

［２］知の一様式としての知らない（池田光義）