フルスペック総裁選

石破茂（1957-）総理の辞任表明にともない自由民主党の総裁選挙がフルスペックで行われる。フルスペック総裁選なんていう表現これまで使われたことがあったっけ。google trends によれば，2018年や2021年に微かな痕跡があるが，爆発したのは今回がはじめて。

ニュースによれば，衆参両院の国会議員票（295）と全国の党員票（295）の合計で決まるらしい。全国の自民党員は100万人くらいいるので，どうやってこれを国会議員票数と等しく揃えた党員票数に換算するのかというと，ドント方式だとのこと。なるほどね。

総裁公選規程を紐解くと，党員投票は都道府県ごと集計し・・・とあったので，最初は都道府県別に国会議員数と等しい枠でドント方式を適用するのかと理解したけれど，ChatGPTに聞いて見ると比例代表議員の所属都道府県はどうしますかと尋ねられた。もっともだ。

そんなわけで読み直すと，集計した都道府県票は党本部に集めて衆参両院の自民党議員数までドント方式で算定する。それはそうか。なお，党員投票ができる選挙人の資格は，前2年間の党費を払っている党員と会費を払っている自由国民会議会員などの会友である。

議員投票と同数の党員投票の合計の有効投票の過半数を得たものが当選者になるが，いずれも過半数に達しない場合は上位2名で決選投票を行う。この場合は，国会議員票＋都道府県票（47）となって，各都道府県票は2名の上位者に1票が割り当てられる。

なお，党則によれば，特に緊急を要する場合は党大会に代わる両院議員総会において後任総裁を選任することができ，その場合は国会議員票＋各都道府県支部連合会代表者3票の合計による。フルスペックでない総裁選とはこれを指している。

図：都道府県別の自民党員割合（ChatGPT-5のコードによる）

［１］自由民主党 党則（84p）

［２］自由民主党 総裁公選規程（13p）

［３］総裁公選の仕組み（2024年版）

次期学習指導要領（３）

次期学習指導要領（２）からの続き

9月5日に，中央教育審議会の初等中等教育部会の教育課程部会の教育課程企画特別部会から，上記の諮問に対する12回の議論における論点整理の素案が出てきた。4.8MB 113ページもある。ぱらぱらと見ただけで，その文科省構文的なポンチ絵の複雑さに圧倒されて読む気が失せる。

確認すると，ChatGPT-5はこのpdf全文を読み込めるといって，実際それなりの要約もしてくれた。ところが最近「ChatGPTは全文ちゃんと読んでいない疑惑」が持ち上がっている。どうしよう。読む気がしないけど，えらい人たちはみなこれを参照せよとつぶやいているし。

しかたがないので，とりあえず目次と第一章の次期学習指導要領に向けた基本的な考え方を写経してみる。古来，困ったときは音読と写経が一番だ。ということで，中教審資料から引用。もちろん写経といってほとんどはコピペで整形するだけのインチキ写経。

第一章　次期学習指導要領に向けた基本的な考え方（5）

第二章　質の高い、深い学びを実現し、分かりやすく使いやすい学習指導要領の在り方（18）

（１）中核的な概念等を活用した一層の構造化・表形式化・デジタル化

（２）「学びに向かう力、人間性等」の再整理

（３）「見方・考え方」の再整理

（４）デジタル学習基盤を前提とした学びの在り方

　　　学習指導要領と「個別最適な学びと協働的な学び」の関係の在り方

第三章　多様な子供たちを包摂する柔軟な教育課程の在り方（22）

（１）検討の前提（児童生徒の実態と現行制度の枠組み）

（２）義務教育段階（「調整授業時数制度」の創設等）

（３）高等学校段階における教育課程の柔軟化

（４）個別の児童生徒に係る教育課程の編成・実施の仕組み

第四章　情報活用能力の抜本的向上と質の高い探究的な学びの実現（15）

（１）情報活用能力の抜本的向上

（２）質の高い探究的な学びの実現

第五章　「余白」の創出を通じた教育の質の向上の在り方（8）

第六章　豊かな学びに繋がる学習評価の在り方（9）

第七章　その他諮問で提起された事項の在り方（21）

（１）カリキュラム・マネジメントの在り方

（２）高等学校入学者選抜

（３）産業教育

（４）特別支援教育

（５）幼児教育

（６）子供のより主体的な社会参画に関わる教育の改善

第八章　今後の検討スケジュールや検討の在り方等（3）

第一章の内容は以下のとおり 

令和6年12月の文部科学大臣による諮問やこれまでの検討を総合的に踏まえ、次期学習指導要領に向けた今後の検討の基盤となる基本的な考え方として、以下を提起する。

１．改訂論議を貫く三つの方向性

生涯にわたって主体的に学び続け、多様な他者と協働しながら、自らの人生を舵取りすることができる、民主的で持続可能な社会の創り手を「みんな」で育むため、

①「主体的・対話的で深い学び」の実装（Excellence）

② 多様性の包摂（Equity）

③ 実現可能性の確保（Feasibility)

の３つの方向性を踏まえて議論を行う。これらの３つの方向性に基づく改善は、教育課程内外のあらゆる方策を用いつつ、三位一体で具現化されるべきものである。

 このうち、

①「主体的・対話的で深い学び」の実装は、現行学習指導要領が目指している、「主体的・対話的で深い学び」の視点からの授業改善を通じた資質・能力の育成について、一層の具現化・深化を図るものである。

 このため、学習指導要領の目標・内容の構造化・表形式化・デジタル化、学びに向かう力、人間性等の重要概念の整理等により、分かりやすく、使いやすい学習指導要領を目指す。思考力、判断力、表現力等を発揮する中で、知識の概念としての習得や深い意味理解を促すこと、他の学習や生活の場面でも活用できるような、生きて働く「確かな知識」を習得すること、学びに向かう力、人間性等を育成することが一層重要となる中、「主体的・対話的で深い学び」の実装は、次期学習指導要領に向けた第一の方向性とすべきものである。

 このような授業改善に不可欠であるデジタル学習基盤の効果的活用は、育成すべき資質・能力が十分に意識されず「深い学び」に繋がっていない事例もあるなど道半ばである。また、デジタルの負の側面への対応も含め情報活用能力の育成にも様々な課題が見られる。このため、小学校の総合的な学習の時間への「情報の領域（仮称）」の付加、中学校での「情報・技術科（仮称）」の創設等の具体的方策を示した上で、情報活用能力を各教科等における探究的な学びを支える基盤と位置付け、抜本的な向上を図る。こうしたことを進めるに当たっては、知・徳・体のバランスや、人間ならではの身体性や実体験の重要性を十分に踏まえる必要がある。 （※）「Excellence」は、「主体的・対話的で深い学び」の実装により実現される質の高い教育を意味する。

 ② 多様性の包摂は、多様な個性や特性、背景を有する子供が多くなっている実態に向き合うとともに、こうした多様性を個人及び社会の力に変える観点から、一人一人の意欲が高まり、可能性が開花し、個性が輝く教育の実現を目指すものであり、第一の方向性と両立させることが不可欠な第二の方向性である。

 このため、「裁量的な時間」をはじめとする「調整授業時数制度」の創設、学年区分の取扱いの柔軟化、高等学校段階における単位制度の柔軟化、不登校児童生徒や特定分野に特異な才能のある児童生徒のための特別の教育課程編成を可能とする制度の創設等により、教育課程全体を包摂的な仕組みに改め、その具現化を図る。

こうした取組は、一人一人の個性や特性、背景を踏まえた対応が可能な仕組みを整えるという意味で、公正性（equity）の拡大と言える。 3

 ③ 実現可能性の確保は、第一・第二の方向性の両立を支え、実現可能とする観点であり、教育課程以外の勤務環境整備とも相まって審議全体に通底させるべき第三の方向性である。

 このため、教育課程の枠組みや教科等横断的な事項、今後行われる教科等WGを含む審議全般にわたって、教育課程の実施に伴い教師に過度な負担・負担感が生じにくい、持続可能な在り方を追求し、教師と子供の双方に「余白（※）」を創出することで、豊かな学びに繋げる方向を踏まえた検討を行う必要がある。 （※）教育の質の向上のための時間的余裕

● こうした３つの方向性を現時点で端的に表現すれば、「多様な子供たちの『深い学び』を確かなものに」と言える。第一の方向性は「深い学び」、第二の方向性は「多様な子供たち」、第三の方向性は「確かなもの」という言葉に主に託されている。

● さらに、「みんな」が示す主体は、学校教育の未来を切り拓く中心的存在である学校の教職員はもとより、学びの当事者である子供、人口減少の中で学校を支える主体でもある、保護者や地域住民、地方公共団体の職員、民間の担い手も含まれ、「社会に開かれた教育課程」の理念とも深く関わる。今後、各ＷＧ等を中心に具体の議論を進める中で、こうした考え方もさらに深めていく必要がある。

２．自らの人生を舵取りする力と民主的な社会の創り手育成

 諮問で「正解主義」や「同調圧力」への偏りから脱却し、民主的かつ公正な社会の基盤としての学校を機能させる必要性が指摘された背景には社会全体の構造変化がある。生成AIなどデジタル技術の発展が相まって、皆と同じことができることも重要だが、それ以上に独自の発想や視点に価値が置かれるようになってきている。現在の学校教育の中で主体的に学びに向き合えていない子供も多くなっている。少子化に伴う入試による動機付けの変化、学習時間の減少等も踏まえ、学びの動機づけをアップデートする必要もある。予測困難な時代に、労働市場の流動化や就業期間の長期化、マルチステージの人生モデルへの転換が進む中、しなやかに「自らの人生を舵取りできる力」が不可欠となりつつある。また、内なる国際化で人口の多様性が増すとともに、SNSや生成AIの負の側面の影響もあり社会分断の可能性等も指摘される中、デジタル時代に主体的に社会参画する「民主的な社会の創り手」の育成も喫緊の課題である。

 このため、全ての児童生徒に育むべき資質・能力育成の具体化・深化と並行して、一人一人の「好き」（興味・関心）を育み、「得意」を伸ばしながら、それらを原動力として学び全体への動機づけを図っていく取組と、当事者意識を持って、自分の意見を形成し、多様な他者と対話や合意を図る取組を同時に進め、これらが有機的に関わり合い高まっていく教育課程に変革していく必要がある。

 こうした問題意識の下、本部会では、学びに向かう力、人間性等の概念の再整理、総合的な学習・探究の時間を中心とした質の高い探究的な学びの実現、デジタル化の負の側面への対応を含む情報活用能力の抜本的向上、特別活動を中心とした主体的な社会参画に関わる教育の改善、個性・特性に応じた学びの充実に繋がる裁量的な時間の創設等を主な具体策として議論してきた。今後、各WG等で更に検討を深める必要がある。

なお、これらは、 ①「主体的・対話的で深い学び」の実装、②多様性の包摂、という方向性について、社会全体の構造変化を踏まえて具現化するものであり、①②の一部を構成するものである。また、「よりよい学校教育」を通じて「よりよい社会」への移行を図るという意味で、「社会に開かれた教育課程」の理念とも深く関わる。

補足イメージ：

次期学習指導要領に向けた検討の基盤となる考え方

多様な子供たちの「深い学び」を確かなものに

あらゆる方策を活用し、三位一体で具現化

生涯にわたって主体的に学び続け、多様な他者と協働しながら、自らの人生を舵取りすることができる 自らの人生を舵取りすることができる民主的で持続可能な社会の創り手をみんなで育む

①主体的・対話的で　深い学びの実装（Excellence）　主に第2,3,4,6章

（生きて働く「確かな知識」の習得、資質・能力育成の具体化・深化、「好き」を育み「得意」を伸ばす、情報活用能力の抜本的向上、個別最適な学び・協働的な学び 等）

②多様性の包摂（Equity）　主に第3,7章

（調整授業時数制度、裁量的な時間、個別の児童生徒に係る教育課程の仕組み、デジタル学習基盤を活用した学習環境デザイン、個別最適な学び・協働的な学び 等）

③実現可能性の確保（Feasibility）　主に第5,7章

（授業時数の適正化・平準化、教科書の精選、構造化、裁量的な

時間など様々な方策による教師・子供双方の「余白」の創出 等）

・学びをデザインする高度専門職としての教師

・「裁量的な時間」をはじめ柔軟な教育課程による余白

・デジタル学習基盤

・教育課程以外の勤務環境整備

ごちゃごちゃしていると思ったけれど，主張の骨格は結構明確でスッキリしていた。

P. S. やっぱりごちゃごちゃしているのはなぜかというと，たぶん前回の学習指導要領改定で教育課程課長の合田哲雄が教育内容だけでなく教育方法までやたらめったら書き込みすぎて，収集がつかなくなってきたのをそのまま捨てきれず，これを整理して見やすくするために表形式の学習指導要領にするということだと推察できる（三角関数（３）から）。なんだかなあである。

本当に余白を設けたいならば，まず，学習指導要領に理念部分を十分書き込んだ上での大幅な単純化からだと思う。構造化でも表形式化でもデジタル化でもない。

［１］ChatGPTに「要約させたのに、薄い」原因はコレだった（Nao |AI時代の思考整理）

［２］AIが読むのは記事の一部だけだった！？（SEO研究チャンネル）

［３］生成AI「Gemini」の長文要約を検証！ハルシネーションだけではない課題とは？（Sambushi）

次期学習指導要領（２）

次期学習指導要領（１）からの続き

昨年の12月末に，新しい学習指導要領の策定に向けて，文部科学大臣（代理）から中央教育審議会に諮問がされた。タイトルは「初等中等教育における教育課程の基準等の在り方について」だ。当日は文部科学大臣の阿部俊子が海外出張中で，内閣府法10条によって，こども家庭庁担当の国務大臣中根順子（三原じゅん子）が代行に指名されたとChatGPTが教えてくれた。

それでは，諮問の本文も要約してもらおう。

Ａ（ChatGPT-5）：

要約

少子高齢化や国際情勢の不安定化、気候変動、生成AIをはじめとするデジタル技術の急速な発展など、社会の大変動に直面する中で、2040年代を担う子どもたちにふさわしい教育課程を再設計する必要がある。

これまでの学習指導要領の理念（社会に開かれた教育課程、資質・能力の三本柱、主体的・対話的で深い学び）は一定の成果を上げたが、子どもの幸福度の低さ、不登校の増加、学ぶ意欲や自律性の不足、デジタル活用の遅れ、教師への過度な依存や負担などの課題が残っている。

このため文科省は、中教審に対して以下を中心に検討を諮問する。

１．学習指導要領の質と構造改革

・教科の目標・内容を分かりやすく構造化し、AI時代に対応した深い学びを実現。

・デジタル活用を前提にした指導要領・評価方法の改善。

２．多様な子どもを包摂する柔軟な教育課程

・不登校や特異な才能を持つ子への対応を含め、多様性に応じた教育課程編成。

・授業時数や単位制などの柔軟化。

３．これから必要な資質・能力の明確化

・情報活用能力、AI・デジタルリテラシー、探究的学び、文理融合教育、外国語教育の意義の再整理。

・特別支援教育、幼保小連携、社会参画教育の充実。

４．持続可能な教育課程実現の方策

・教師の過重負担を軽減しつつ、教科書・評価・教育DXを見直し。

・学校・家庭・地域との協働を強化し、カリキュラム・マネジメントを実質化。

つまり、「AI・デジタル時代と多様化する社会を見据え、深い学びと柔軟な教育課程を実現するため、学習指導要領を全面的に再構築し、教師負担を軽減しつつ持続可能な教育を確立する」ことが諮問の核心です。

ChatGPTのまとめが怪しいので，文部科学省が何を課題としているのかを自力でもう一度読み直してみた。社会の動きや学校現場の現状をざっとサーベイした後に，３つの課題が示されている。

（１）学ぶ意義を見いだせない子ども，不登校，特別支援，外国人，特異の才能などの多様性を包摂し，正解主義や同調圧力から脱して共生社会を支える必要があること。

（２）習得した知識を現実の事象と関連付けて理解すること、生成AI には扱えない概念としての知識の深い意味理解をすること，自律的に学ぶ自信を持つこと，などに欠けること。

（３）GIGAスクール構想が端緒についたばかりで，デジタルとリアルの対立もある。デジタル競争力は他国の後塵を拝していて，デジタル人材育成の強化は喫緊の課題であること。

なかなか苦労したけれど，今一つピンと来ない。生成AIに頼りすぎで，自分の読解力とまとめる力が衰えていることがはっきりわかる。あるいは原文がおかしいのかもしれない。

「これまでの学習指導要領（2017）の理念（社会に開かれた教育課程、資質・能力の三本柱、主体的・対話的で深い学び）」というのがあるが，自分が大学教員を退職する頃の学習指導要領なので，いまひとつ頭に入っていない。これは，ChatGPTに整理してもらう。

観点：2008年告示（学力の三要素）｜2017年告示（資質・能力の三本柱）｜主な変化点

第１：基礎的・基本的な知識・技能｜知識及び技能｜ほぼ継承。用語を簡潔化。

第２：思考力・判断力・表現力｜思考力・判断力・表現力等｜「等」を加え、創造力や批判的思考など幅を広げた。

第３：学習に取り組む態度｜学びに向かう力・人間性等｜「態度」から「力」＋「人間性」へ。意欲・協働・社会性などを強調。

理念位置づけ：「生きる力」を支える要素として提示｜学習指導要領全体の基本構造に明示｜よりカリキュラム・ベースに直結。

授業改善の方向性：基礎学力の定着と活用｜「主体的・対話的で深い学び（アクティブ・ラーニング）」｜教育方法の改革を強調。

第三カテゴリーの意欲・関心・態度が評価にまで進出して，何これ状態だったのだけれど，ついに人間性ということになっていたのか。

アルツハイマー病

認知症の原因の7割弱がアルツハイマー病だ。そのアルツハイマー病の機序の話がNHKの知的探求フロンティア タモリ・山中の！？「認知症克服のカギ」で取上げられていて，たいへん勉強になった。吉岡里帆の合いの手も良く理解しているようで気持ちがいい。

アルツハイマー病ではアミロイドβの蓄積が問題だといわれているが，それだけでなくてタウタンパク質，APOE遺伝子など他のプレーヤーがどんな役割を果たしているかの現在の仮説がとてもわかりやすかったので，番組で紹介されたキーワードを投入してChatGPT-5にストーリーを整理してもらった。

Ｑ（koshix）：

シナプスと免疫細胞とアミロイドβとタウタンパク質とAPOE遺伝子 e2,e3,e4 の関係を整理して教えてください。

Ａ（ChatGPT-5）：

（回答略）

Ｑ（koshix）：

その中間のレベル（一般の理系大学院生向け）で，認知症というキーワードで全体構造がわかるよう丁寧な論理展開によって説明してください。

Ａ（ChatGPT-5）：

（回答略）

Ｑ（koshix）：

一般の理解（大学学部生向け）のレベルに下方修正して，専門用語はその意味を補足してください。

Ａ（ChatGPT-5）：

（前略）

認知症の仕組み ― シナプス・免疫細胞・アミロイドβ・タウ・APOEの関係

１．出発点：シナプス（神経細胞どうしの“つなぎ目”）

シナプスとは、神経細胞が信号をやり取りする“接続部”です。学習や記憶はシナプスの強さを変えることで成り立っています。

認知症では、このシナプスが壊れたり減ったりします。実は「認知機能が落ちる大きな原因はシナプス喪失だ」と研究で分かっています。

２．アミロイドβ：小さなたんぱく質の“かけら”

アミロイドβ（Aβ）は、脳の中でつくられるたんぱく質の一部です。通常は分解されて排出されますが、うまく処理できないと脳にたまります。特にオリゴマー（少数が集まった粒子）は毒性が強く、シナプスに結合して信号のやりとりを邪魔します。

→ 言いかえると、「電気配線にさびがついて信号が通りにくくなる」ようなものです。

３．免疫細胞：脳の“掃除係”が裏目に出る

脳にも免疫細胞（主にミクログリア）がいます。ミクログリアはゴミを食べて掃除する“清掃員”の役割です。ところが、アミロイドβがたまるとミクログリアが過剰に活性化し、炎症（免疫反応が暴走する状態）を起こします。その過程で、シナプスに「壊してよい」という印をつけて、本来必要なシナプスまで除去してしまいます。

→ 結果として、神経回路はますます弱っていきます。

４．タウたんぱく質：神経細胞内部の“骨組み”の崩壊

タウたんぱく質は神経細胞の内部で軸索（信号の通り道）を安定させる“骨組み”です。認知症ではタウが異常にリン酸化（化学修飾）され、神経原線維変化と呼ばれる固まりを作ります。タウの異常は神経細胞を直接壊し、症状（記憶障害・思考力低下）と強く相関します。

→ つまり、「アミロイドβが火種、タウが延焼の主役」と言えます。

５．APOE遺伝子：病気のなりやすさを決める“体質”

APOE（アポリポタンパクE）は脂質（コレステロールなど）を運ぶ遺伝子で、アルツハイマー型認知症の発症リスクを大きく左右します。

APOEには3種類の型（e2, e3, e4）があり、人は2つの型を持っています。

e2：まれ。病気にかかりにくい（保護的）。

e3：最も一般的。中間的なリスク。

e4：病気のリスクを大きく高める。アミロイドβを処理する力が弱く、炎症も強まりやすい。

つまり、APOEは「体質を決める遺伝的スイッチ」のようなもので、スタート地点から燃えやすい森（e4）か湿った森（e2）かが決まってしまうわけです。

６．全体像（流れで整理）

・APOE遺伝子が「Aβを処理しやすいか／ためやすいか」の体質を決める。

・アミロイドβがたまり、シナプスを直接傷つける。

・免疫細胞（ミクログリア）が反応して炎症を起こし、シナプスを余分に壊す。

・この慢性炎症がタウ異常を誘発し、神経細胞そのものが死んでいく。

・結果としてシナプス喪失が進み、記憶や思考力が低下する。

７．まとめ

認知症、とくにアルツハイマー型は 「アミロイドβ → 免疫細胞の暴走 → タウ異常 → シナプス喪失」という流れで進行する。

APOE遺伝子型がこの流れの進みやすさを大きく左右する。

一番のキーポイントは、シナプスがどれだけ守られるか。ここが症状の重さと直結する。

（後略）

図：アルツハイマーの機序（慶応義塾大学病院から引用）

YL

暇な老人は，韓国ドラマとか映画とか面白い番組がない場合，バックグラウンドに放送大学番組を流している（フォアグラウンドはMakBook Air M1の画面）。ときどきおもしろいし，辰己先生や奈良先生や山田先生など知った顔もよくみかける。この前は大教大の（え〜っと）石橋正浩先生も出ていた。

その放送大学の特番で中南米文化の話（音の出る土器が5%もある）に驚いた後，YLがどうのこうのという話をしていた。どうやら英語の本の読みやすさのことらしい。調べてみると，

YL = Yomiyasusa Levels とは，SSS英語多読研究会（旧SSS英語学習法研究会）が定義する，

読解レベル（YL）は、2003年にSSSグループの古川昭夫によって創設された、英語書籍の読解レベルを測定する新たな方法である。SSSグループは日本エクステンシブ・リーディング協会と協力し、外国語としての英語学習者にアピールするため、100段階のYLシステムを開発した。

というものである。 よくわからないでしょ。ChatGPT-5に聞いたほうがはやい。

Ａ（ChatGPT-5）：

YL（Yomiyasusa Levels＝読みやすさレベル） は、日本の英語多読教育に特化した難易度指標で、TOEIC や CEFR のような「試験基準」ではなく、日本人学習者にとってどれくらい“すらすら”読めるか を基準にしています。

１．基本的な考え方

機械的な計算式（語数・語彙数だけ）で決めるものではない。

実際には、英語教育関係者や多読研究会の教師陣が、多数の日本人学習者に読ませて体感を集約し、段階化した経験的スケール です。

したがって「YL 2.5だから単語数○○語」という単純対応ではなく、語数・文法・文体・内容の分かりやすさ・文化的背景 などが総合的に加味されます。

２．主な評価要素

(a) 語彙のやさしさ

コア語彙中心か？（中学レベルの語彙か、それ以上の抽象的な語か）

例えば「dog」「house」はYL低め、「contemplate」「legislation」はYL高め。

(b) 文法構造

文の長さ・従属節の多さ・仮定法や関係代名詞の使用頻度など。

短文・単純文が多ければYLは低く、複文や学術的な表現が増えれば高くなる。

(c) 文体の読みやすさ

口語的でシンプルか、抽象的・比喩的か。

児童向け絵本は低YL、小説の叙述や詩的表現は高YL。

(d) 語数（総単語数）

多読教材カタログでは、1冊あたりの語数（word count）も並記される。

ただし YLは「語数の多さ」ではなく「難しさ」に対応。同じ10,000語でも YL2 と YL5 の本がありうる。

(e) 背景知識・文化的負荷

「英語の物語」として背景が理解しやすいもの（例：日常会話・冒険もの）はYL低め。

歴史的背景や文化的文脈が必要なもの（例：シェイクスピア、政治小説）はYL高め。

３．スケール例（おおよそ）

YL 0.0–0.9：絵本、英単語に絵が添えてあるレベル。

YL 1–2：Graded Readers 初級。語彙は中学英語レベル。

YL 3–4：Graded Readers 中級。文法も高校レベル程度。

YL 5–6：英語圏のYA小説ややさしめの一般書。

YL 7–9：英米文学原書。例えばハリーポッター（YL 6.5–7あたり）。

４．まとめ

YLは「数式で自動算出するスコア」ではなく、教育現場での経験と学習者のフィードバックに基づく「実践的・経験的な指標」。

語数・語彙レベル・文法・文体・文化的背景を総合的に見て、教育者が段階づけています。

したがって、同じ語数でも YL が異なることがあるのが特徴です。

さらに，テキストをいれると自動でYLレベルを推定するpython コードまで作ってくれたけれど，そもそもの定義がアバウトなので，これはもうさわらずにそっとしておこう。

図：英語多読学習法のイメージ（ChatGPT-5による）

［１］ＳＳＳ推薦・多読用基本洋書のご紹介

辞任確率

サントリー新浪のニュースに干渉して行方不明になっている自民党の総裁選前倒し圧力の話。石破がこけてもその周りに見える景色が微妙なのだ。我が奈良二区のあの方が参政党と日本維新の会を両手に引き連れて颯爽と登場するのだけはやめてほしい。

報道19:30でもスシローなんかがでてきて石破おろしに向けた印象操作に必死だった。他の政治記者たちも本当に政局屋的な発言しかしない。が，たまにはエコーチェンバーの外の空気を吸わないと自分の目がどんどん曇っていくし・・・。もう一押しで臨時総裁選がスタートしそうな相転移前のゆらぎが感じられる今日この頃。

そこで，もう少し客観的な分析をChatGPTにお願いしてみた。

Ｑ（koshix）：

最新の日本の様々な政治経済文化状況を幅広く分析し，石破総理の辞任確率を時間の関数として推定してグラフにして表現してください。期間は2025年9月から1年間でお願いします。この間に様々な政治・外交イベント等も予定されているはずなのでそれらも考慮してください。

Ａ（ChatGPT-5，2m57s）：

（回答略，1年後の累積辞任確率は約60%）

Ｑ（koshix）：

情報源が英語なので，日本のメディアの政治担当の生々しい声があまり反映されていないような印象を受けました。石破がやめることにメリットを感じている旧安倍派や麻生派や茂木グループの動向，衆議院議員と参議院議員の違い，参政党，国民民主党，日本維新の会，立憲民主党などと自民党の各グループの関係，石破政権首脳陣が退任した場合の人事の可能性などの情報も含めて，再度考慮してみてください。結果は先ほどと同様にグラフのcsvでいただければありがたいです。

Ａ（ChatGPT-5 Thinking，3m44s）：

（図を与えるpythonコード，略）

まず前提と考え方を共有します。今日は2025年9月3日（日本時間）です。直近の事実として、7月20日の参院選で自公が過半数を失い、党四役（森山幹事長、鈴木総務会長、小野寺政調会長、木原選対委員長）が相次いで辞意を表明。麻生派は総裁選の前倒し要求を正式に打ち出し、茂木グループ（旧茂木派）も公然と退陣論を展開。石破首相は当面続投の意向を明確にしています。これらの日本メディアの政局報道を核に、衆参の制度差・与野党関係・派閥力学を織り込み、月次ハザード（当該月の辞任条件付き確率）を設定し、累積辞任確率を算出しました。

１．いま起きていること（日本メディア中心）

(1) 党四役の「ドミノ辞意」。森山幹事長は「進退は首相に一任」と表明。石破首相は「しかるべき時期に判断」と続投姿勢。

(2) 麻生派：研修会で麻生太郎氏が総裁選の前倒し要求を明言。派内結束を背景に“石破おろし”を押し上げる材料。

(3) 旧安倍派の再起模索と“石破おろし”の駆け引き：解散報告会後も党内で影響力を残し、前倒し論の中核の一角。

(4) 茂木グループ：茂木敏充氏が退陣を公然要求。「ポスト石破」名乗りの先頭格の一人。

(5) 与野党の“実利”関係：

・2025年度予算は「自公＋維新」で修正・年度内成立（現憲法下で初の参院修正→衆院同意）。維新は高校無償化等で実利を獲得。一方で、恒常的な連立には後ろ向き。

・企業・団体献金を巡っては自公国で「5万円超公開」などの合意形成が進み、国民民主は個別案件での接近余地を残すが、連立入りは否定的なトーンが続く。

・立憲民主は主導的野党として対決色を強め、労組側（連合）も自民との大連立を牽制。

・参政党は参院で存在感を拡大し与党に圧力（政策争点が右派色に寄る）を与えるが、与党安定化のパートナーではない。

(6) 衆参の制度差：不信任は衆院のみ（可決で総辞職か解散）。参院は問責の政治的圧力が強く、会期末戦術の焦点。衆院の優越・予算先議など制度要因が政局ハザードの山を作る。

２．「いつ危ないか」の山（イベント × 力学）

・9月：四役辞意、麻生派の前倒し要求、8日前後の意思確認などでハザード急騰。

・10–11月：APEC釜山（10/31〜）・G20南ア（11/22–23）。外交大型日程は“凍結圧力”が働きがちだが、前倒し総裁選が走れば10月も高止まり。

・1–3月：通常国会の予算審議（とくに2–3月の山場）。少数与党ゆえに審議停滞・スキャンダル・問責／不信任の仕掛けが集中しやすく、最大の崖。

３．ハザードモデル（2025年9月〜2026年8月）

・月次ハザード（当該月に辞任する条件付き確率）を設定し、累積辞任確率を算出。ロジックは上記イベント群＋衆参制度差＋党内派閥インセンティブ（旧安倍派・麻生派・茂木グループ）と、維新・国民民主との“案件ベース協力”の持続可能性で重み付け。

・巨視的整合性：参院選敗北後の“石破おろし”が強い9–10月、会期と予算政治で2–3月を第二の山、外交大型日程の11月と年末の12月はやや低めに設定。

・CSVとグラフを作成しました：（略，下図参照）

４．主要ドライバー（日本の「政治部の肌感」を反映）

・旧安倍派：解散後も復権を模索。裏金問題の“けじめ”を石破側に迫る力学。石破続投よりも“保守再結集”の絵を描ける後継（高市・茂木・小泉ら）を歓迎しやすい。

・麻生派：首長経験者を含む選挙巧者の塊。次の衆院選で「勝てる顔」を求め、前倒し総裁選での主導権狙い。

・茂木グループ：茂木氏が公然と退陣要求。“政高党低”の修正や経済再建で「自分がやる」構図を作る動機が強い。

・衆議院 vs 参議院：衆は不信任→（解散or総辞職）という“実弾”があり、衆院議員は次の解散に敏感。参は問責の政治的効果で「国会出席止め」など実務を止めやすく、会期末の圧力手段。

・維新・国民：

→維新は予算で与党と合意形成も、連立は回避の構え。是々非々の“スイッチ”が政局の天秤。

→国民は政治資金透明化などで与党側と合意形成の実績あり。ただし連立は労組（連合）サイドも含め慎重。

・参政党：右派色の強い争点設定で保守票を分散させ、与党の議会戦術を難化させる“外圧”。

５．人事の見取り図（四役退任時の観測）

・幹事長後任の軸：解散・選挙を読む選挙管理能力、派閥横断の調整力、カネと人事の“火消し”。“旧安倍派ど真ん中”は世論的逆風を受けやすく、（1）非スキャンダル系実務家、（2）衆院の当選回数重ねた重鎮、（3）参院は党運営の要職で配し衆院優先が基本線。

・「ポスト石破」：党内世論・世論調査で名前が挙がるのは高市早苗、小泉進次郎、茂木敏充ら（順不同）。路線は対中・防衛・成長戦略で差があり、誰が四役を握るかで政権色がガラリと変わる。※ここは各社観測記事の範疇であり、確定情報ではありません。

６．感度分析（こう動けば確率はこう変える）

・総裁選の前倒しが正式決定 → 10月の月次ハザードを＋0.05程度上方修正。

・維新が2026年度予算で“反対”に転じる/是々非々が崩れる → 2–3月のハザードを＋0.05程度上方修正。

・国民民主が恒常的協力を明確化 → 1–3月のハザードを−0.03程度下方修正。

・参院で問責→実務停滞が深刻化 → 2–3月のハザードを＋0.03上振れ。

必要なら、週次分解や「イベント日ベース」の滑らかなハザード（例：9/8、10/31、11/22、1/召集日、2–3月予算ピークなど）に拡張してCSVを再出力します。

日本メディアの“政治部の肌感”をより強く反映した追加補正も可能です（例えば、特定選挙区の補選や知事選の潮目を入れる等）。

図：石破総理の辞任確率の推移（ChatGPT-5による）

上図は，ChatGPT-5 Thinking が出力したコードを手元のjupyterで実行し，エラーをGeminiやChatGPTで潰しながら手動で修正したものである。エラーコードに適確に対応してくれる安心感はたいへんありがたいけれど，これでプログラミングの経験や知識がいらなくなるわけではない。

P. S. 9月7日に石場首相は辞任の意向を表明した。まあそんなものである。

ビー玉

孫のムギちゃん(4)もカザちゃん(2)もビー玉が大好きだ。佐藤雅彦（1954-）のビー玉ビースケの冒険のおかげかも知れない。

日経新聞の8月27日朝刊の文化欄に「ビー玉大国日本、輝く産業史　近代化を支えた美しく小さなもの」というビー玉研究家の鈴木藍子さんの記事が掲載されていた。ビー玉の中でも透明ガラスの中で花が咲く羽根が美しい錦玉をつくっているのは日本が発祥で，いまでは大阪の松野工業一社だけが作っているとのこと。

松野工業のホームページにアクセスしてみると，取り扱っているビー玉サンプルを有料で提供してくれているではありませんか。早速勇んで注文したところ，写真のような見本が届いた。想定していた子ども達がいつも遊んでいるサイズと模様のビー玉は1個くらいで，あとはおはじきだったり，小さすぎたり，大きすぎたり・・・失敗。

写真：松野工業のビー玉サンプル

教員養成の行方

中央教育審議会の初等中等教育分科会の教員養成部会から，「多様な専門性を有する質の高い教職員集団の形成を加速するための方策に関する論点整理（案）」が出てきた。

ChatGPT-5に，上記の論点整理の概要案 1p を添付して「ここ30年の日本の教員養成の推移や社会の現状を踏まえ，添付ファイルにおける日本の教員養成改革の論点を批判的に分析して，その本質的な問題点と現実的な課題を適示してください」と聞いた結果は，こんな感じ。

まあまあなのだけれども再度，別の聞き方をしてみた。

Ｑ（koshix）：

（論点整理本文（案）の 25p を添付）

報告書の肝の部分やそれが意味する背後関係（真の意図や関係する組織への利害得失）についてを分析してまとめてください。

Ａ（ChatGPT-5）：

了解しました。いただいた報告書（中央教育審議会教員養成部会「多様な専門性を有する質の高い教職員集団の形成を加速するための方策に関する論点整理（案）」）の「肝の部分」と、それが意味する「背後関係（真の意図や関係する組織への利害得失）」を分析してまとめます。

１．報告書の肝の部分

大きく分けて4本柱があります。

（１）教職課程・免許制度の再編

・各大学の自由度を増やしつつ、コアカリキュラムや共用試験で「質保証」する仕組み。

・学部段階で基礎、大学院段階で高度専門性という「二段階モデル」へ。

・特別支援・ICT活用など新課題に対応できる資質能力を必須化。

（２）採用制度の改変と広報戦略

・教員採用試験の「共同実施」や日程早期化。

・国主導での広報・ブランディング。

・「サプライティーチャー」（退職教員活用）の仕組み。

（３）現職教員の学び直し・研修改革

・サバティカル導入、研修履歴データベース（Plant）の活用。

・管理職研修を外部リソースで強化。

・在職型大学院支援。

（４）社会人・企業人材の活用

・特別免許や認定試験を活性化。

・シニア人材から始める「在籍型出向」を推奨。

・企業側に税制優遇などインセンティブを与える。

総じて「従来の教育学部・単科大を中心とした閉じた養成→大学横断・社会人参入を前提とした開かれたシステム」への転換が核心です。

２．真の意図と背後関係

表向きは「多様な専門性の確保」ですが、裏にいくつかの政策意図が見えます。

（１）教員不足への対応

少子化にも関わらず、現場では教員不足が深刻。免許取得・採用のハードルを下げ、社会人・企業人材を柔軟に導入することで人材プールを広げたい。

（２）大学制度改革との接続

「大学院段階で高度専門性」という設計は、教職大学院の存在意義を強化する一方で、地方の単科教員養成大学には統廃合や他大学との連携を迫る布石。

（３）中央集権的統制の強化

「共用試験」「コアカリキュラム」「共同採用試験」によって、大学や自治体の独自性よりも国基準を優先させ、質保証と同時に国の統制力を拡大。

（４）産業界との利害調整

企業人材の派遣を教育現場に組み込むことで、企業は「社会貢献＋人材育成の機会」を得られ、国は教育予算を大幅に増やさずに人材を補填できる。企業への税制優遇が議論されているのもこの文脈。

３．関係組織ごとの利害得失

（１）文部科学省・中央教育審議会

・得：質保証と採用を「国主導」で握れる。教員不足への即応策を示せる。

・失：地方大学・自治体の反発リスク。

（２）国立の単科教員養成大学

・得：フラッグシップ大学化すれば権限と予算増。

・失：規模が小さい大学は統廃合や役割縮小の圧力を受ける。

（３）教育委員会（自治体）

・得：共同採用試験で負担軽減。社会人導入で人手不足緩和。

・失：国主導により採用の裁量が減少。人材流動性増で定着率低下リスク。

（４）民間企業

・得：人材育成・社会貢献アピール、税制優遇。

・失：人材流出リスク、教育現場との文化摩擦。

（５）教師・志望学生

・得：柔軟な免許取得ルート、ICTや社会人交流を通じた専門性の多様化。

・失：共用試験導入による負担増、従来型「教育学部出身者」の独占的優位性の低下。

４．全体的な評価

この論点整理は、表向きには「多様性と質保証」を掲げながら、実質的には ①教員不足への緊急対応、②大学制度改革（特に教員養成系統の再編）、③産業界を巻き込んだ教育人材供給システムの設計 を同時に進めようとする戦略文書です。

つまり「教育改革」というよりは、「教育人材市場の構造改革」として読むべきものです。

ご希望であれば、これを 「国・大学・教育委員会・産業界・現場教師」別にシナリオ分析（得する組織／失う組織の未来像）として整理することもできますが、そちらも必要でしょうか？

元教員養成単科大学の関係者としては，なかなか大変な状況だという印象だ。これまでは，教員が余っているということで，1988年に大教大では教養学科（ゼロ免許＝非教員養成コース）を設置し暫くは落ち着いていたが，2003年に国立大学が法人化され教員養成単科大学の統合再編話がひとしきり盛り上がった。

そしてその後も学生定員削減と組織改革が頻繁に繰り返されてきた。2006年の教育基本法改正，2007年の専門職大学院としての教職大学院制度の創設。2009年に教員免許更新制が教員の資質能力の向上（自民党右派の本音は不適格教員の排除）を目的に導入など，てんてこ舞いで振り回され続けたのだ。

大教大には夜間学部があったために，機能がやや重複する教職大学院設置になかなか踏み切れなかったが，2015年には関西大学，近畿大学とともに連合教職大学院を設置することになった。2012年から設置に向けた仕事をしていました。あ〜あれからもう10年も経ったのね。

定年退職後も，2022年に教員養成フラグシップ大学に選定され（同時期には免許更新制も廃止），2024年には大阪市総合教育センターを含むみらい教育共創館もオープンして一息ついたと見えていた。そこのところにまたこの荒波がくるのか。

図：ChatGPTが生成した大教大連合教職大学院のフェイク画像

ループ量子重力理論

ChatGPTとGeminiを往復させることで，ループ量子重力理論の解説を作成した。Geminiの方が日本語としてわかりやすいテキストを作ってくれる。ChatGPT-5 Thinking を用いると，より高度な解説情報が得られるのだけれど，日本語としての筋がみえない。そこで，このChatGPT-5 Thinkingの回答をGemini に補足して得られたものが，下記のテキストになる。

日本語版のWikipediaはほとんど情報がないので，それよりはずっとましなのだけれど，英語版のレベルには達していない（もっとも英語版は，This article may be too technical for most readers to understand. Please help improve it to make it understandable to non-experts, without removing the technical details. (September 2024) なんちゃってだけれど）。自分が必要な情報にフォーカスしてまとめることはできそうだが，結構レベルの調整が難しくもある。

量子重力理論（LQG）：発展、現状、そして未解決の課題

ループ量子重力理論（Loop Quantum Gravity: LQG）は、一般相対性理論の正準量子化というアプローチを現代的なゲージ理論の言語で復活させ、時空の背景独立な量子記述を目指す理論です。その発展は、困難な概念的課題への挑戦と、画期的な数学的ツールの導入の歴史でもあります。

１．黎明期：Wheeler-DeWitt方程式からアシュテカ変数へ (1960年代～1980年代)

量子重力の探求は、時空全体の状態を記述する波動関数 Ψ[g_μν​] が満たすべきWheeler-DeWitt方程式の研究から始まりました。しかし、この方程式は数学的に極めて扱いにくく、時間パラメータが方程式から消えてしまう「時間の問題」など、深刻な概念的困難を抱えていました。

この停滞を打破したのが、1986年にアバイ・アシュテカによって導入されたアシュテカ変数です。これは、時空の計量をSU(2)ゲージ理論の「接続（connection）」と「三脚場（triad）」で置き換える変革的な再定式化でした。この変数の利点は、一般相対性理論の拘束条件（物理的な状態を定義する方程式）が、複雑な非線形関数から単純な多項式で表現できるようになった点にあります。これにより、量子化への道が大きく開かれました。

２．基礎の確立：スピンネットワークと幾何学の量子化 (1980年代後半～1990年代)

アシュテカ変数という新たな土台の上で、カルロ・ロヴェッリとリー・スモーリンは、ゲージ不変な物理状態を構成する方法を模索しました。彼らは、接続の情報を閉じた経路（ループ）に沿って積分したウィルソンループを基本変数として採用しました。

そして、彼らは数学者ロジャー・ペンローズが純粋に組み合わせ論的な空間のモデルとして提唱していたスピンネットワークが、この理論の量子状態を記述する自然な基底を提供することを発見しました。

スピンネットワークは、ノード（点）と、SU(2)の既約表現（スピン j=0,1/2,1,...）でラベル付けされたリンク（線）から構成されるグラフです。この枠組みでは、空間の幾何学は根源的に離散的になります。面積演算子や体積演算子を構成すると、その固有値スペクトルは離散的になり、プランクスケールで最小単位を持つことが示されました。これは、時空が滑らかな背景ではなく、量子的な「原子」の集まりとして存在する、というLQGの核心的描像を確立しました。

重要な理解の前進ポイント：

・背景独立性の実現：スピンネットワーク状態は、特定の時空座標や計量に依存せず、抽象的なグラフとして存在します。これは一般相対性理論の精神である「背景独立性」を量子レベルで実現したものです。

・幾何学の量子化:：面積や体積が離散的なスペクトルを持つという具体的な予測は、理論の検証可能性を示唆する重要な成果です。

３．ダイナミクスの探求と応用的成果 (2000年代～)

静的な空間の量子状態（スピンネットワーク）が確立されると、次なる課題は時間発展、すなわちダイナミクスを記述することでした。これには二つの主要なアプローチがあります。

(1) 正準理論とスピンフォーム理論

・正準アプローチ（Canonical Approach）：時空を空間+時間に分解し、ハミルトニアンを用いて時間発展を記述します。LQGにおける最大の難関は、ダイナミクスを司るハミルトニアン拘束を量子演算子として矛盾なく定義することです。これは未だ完全には解決されていません。

・共変的アプローチ（Covariant Approach / スピンフォーム）：こちらは時空を一体として扱い、量子状態間の遷移振幅を計算する経路積分的なアプローチです。スピンネットワークの時間発展の歴史は、2次元の面（フェイス）が組み合わさった泡のような構造、すなわちスピンフォームとして記述されます。スピンフォームの各頂点（vertex）での振幅を定義することで、遷移確率を計算します。EPRLモデルなどの具体的なモデルが提案され、低エネルギーで一般相対性理論の伝播関数（プロパゲーター）を再現する試みが進められています。

(2) 物理現象への応用

・ブラックホールのエントロピー： LQGは、ブラックホールの事象の地平面を貫くスピンネットワークのリンクをミクロな自由度と見なすことで、ベッケンシュタイン・ホーキングのエントロピー公式を導出します。ただし、この計算では理論に含まれる未定の定数であるイムルジ・パラメータ (γ) の値を、エントロピー公式に合うように人為的に固定する必要があります。このパラメータの物理的意味は、今なお議論の対象です。

・ループ量子宇宙論 (LQC)：LQGの原理を対称性の高い宇宙モデルに適用することで、ビッグバン特異点がビッグバウンスに置き換わるという強固な結果が得られます。時空の離散性により、曲率に上限が生まれ、宇宙が無限の密度に潰れることを防ぎます。

４．未解決課題と最前線：

LQGは多くの成功を収めましたが、依然として多くの根本的な課題を抱えています。

・古典極限 (The Classical Limit)：プランクスケールでの量子的な記述から、低エネルギー（マクロなスケール）で滑らかな時空と一般相対性理論（およびその量子場理論的補正）がどのように再現されるのかを完全に示すことは、理論の最重要課題です。特にスピンフォーム理論の低エネルギー極限の妥当性が厳しく問われています。

・ハミルトニアン拘束問題：正準理論において、物理的に正しく、かつ量子論的な矛盾（アノマリー）のないハミルトニアン拘束演算子を定義する問題は、未だ決定的な解決を見ていません。

・物質場との結合：標準模型の素粒子（フェルミオンやゲージ場）をスピンネットワークの枠組みにどのように自然に組み込むかは、活発な研究分野ですが、まだ完成には至っていません。

・観測的検証：理論の正しさを証明するには観測的証拠が不可欠です。現在、高エネルギー天体現象（ガンマ線バーストなど）からの光子のエネルギーによる到達時間のずれを測定し、「ローレンツ不変性の破れ」の痕跡を探す試みや、LQCが予測する初期宇宙のゆらぎが宇宙マイクロ波背景放射（CMB）に残す特徴的なシグナルを探す研究が進められています。

・他の量子重力理論との関係：超弦理論やホログラフィー原理といった他のアプローチとの関係性は未だ不明瞭です。これらの理論が同じ究極理論の異なる側面を見ているのか、あるいは全く相容れないものなのかを探ることは、今後の大きなテーマです。

総じて、LQGは時空の量子的な性質を解明するための強力かつ数学的に厳密な枠組みを提供していますが、ダイナミクスの完全な理解と実験的検証という高いハードルが残されており、今なお発展途上にある挑戦的な理論であると言えます。

図：ループ量子重力理論のイメージ（Gemini 2.5 flash）

一銭五厘の旗

お昼のNHKで（テレビばっかり見ているよね），2016年の「とと姉ちゃん」の再放送をしており，いよいよ「暮しの手帖」が始まりそうになっている。大橋鎮子（1920-2013）とか花森安治（1911-1978）を検索しているうちに，見よぼくら一銭五厘の旗という花森安治の1970年の文章（400行，6000字）にたどりついた。

これを生成AIに入力して作者当てをしてもらった。ファイルをペーストした上で「以下の文は誰のものでしょう」としたときの答えがこれ。読売と朝日と日経にいじめられているPerplexity以外は完全にハルシネーションだった。日本語の学習がまったく足りていない。

ChatGPT-5：

この長文は、**山本有三（やまもとゆうぞう）**のものです。

正確には、彼の随筆「一銭五厘の旗」（1970年、岩波新書）に収められた文章です。

Gemini 2.5 flash：

これは小沢昭一の文章です。

ラジオやテレビで活躍した俳優であり、芸能研究家でもあった小沢昭一は、エッセイストとしても知られていました。この文章は、彼の著書『べんけい』に収録されている「一銭五厘の旗」というエッセイです。

Claude 4.0 Sonnet：

この詩は寺山修司の作品「見よぼくら一銭五厘の旗」です。

Grok：

この詩は石川啄木のものではなく、大江健三郎の作品「見よ、ぼくら一銭五厘の旗」からの引用です。

DeepSeek V3：

この文章は、日本の詩人・作家である井上ひさしの作品です。特に、1970年に発表された「見よぼくら一銭五厘の旗」というエッセイまたは詩的な散文として知られています。

Perplexity：

この文「見よぼくら一銭五厘の旗」は、花森安治のものです。

作者について

花森安治（はなもりやすじ）は、『暮しの手帖』の創刊編集長であり、戦後に民主主義や庶民の暮らしの大切さを訴え続けた編集者です。

本作は1970年に発表され、「一銭五厘」とは戦時中の召集令状の郵便料金（ハガキ一枚の値段）に由来し、庶民の命の象徴として使われました。

（以下略）

図：花森安治の一銭五厘の旗のイメージ（左 ChatGPT-5，右 Gemini 2.5 flash）

素粒子物理学の10年

ファイル倉庫の掃除をしていたら，萩原薫さんの2015年の「2015 年度原子核三者若手夏の学校，素粒子パート現象論講義録，素粒子物理学の現状と将来」という127pのpdf資料がでてきた。

10年間でどうなったかを，自分で読んで調べるのが面倒なので，このpdfを読み込ませた上でGemini 2.5 Pro に尋ねてみた。すると何となくそれらしい答えが返ってきた。どの程度ハルシネーションが混じっているのかはわからないけれど，現在の物理に対する自分の知識や理解の解像度では十分だと思われる。もう20年以上も物理から遠ざかっているからなあ。

この調子で自分で調べて考える力はどんどん衰えていく。加齢とAIの相乗効果だ。良いのか悪いのか。宇宙の眼でディックが描いていた「加速器事故がもたらすグロテスクな個人の精神世界に飲み込まれる現象」というのがまさに今のトランプの世界である。そのチンケな先取りをしていたのは安倍晋三だ。そしてそれらを唯々諾々と受け入れてきた我々は，N国も再生の道も兵庫県も参政党も違和感なく支持している多数の人々（アホ）の隣人（アホ）であって，知力が衰えて全員で手をつないで下降の道を辿っていたとしてもしょうがない。

Ｑ（koshix）：
（萩原さんの講義録127pのpdfファイルを添付）
10年前の講義録ですが，最新の素粒子物理学の現状で，この講義録の時点の内容と大きく変わったことはなんですか。具体的エビデンスを踏まえて解説してください。

Ａ（Gemini 2.5 Pro）：

2015年の萩原薫氏による講義録は、当時の素粒子物理学の現状と将来への期待、特に標準模型を超える新しい物理への強い確信を見事に捉えています。しかし、その後の約10年、特にLHC（大型ハドロン衝突型加速器）での実験やその他の精密測定実験によって、状況は大きく変化しました。

講義録で語られた期待と、2025年現在の現実との間で最も大きく変わった点は、LHCで期待されていたTeVスケールの新しい物理（特にミニマル超対称性標準模型（MSSM）のような理論）の兆候が発見されず、多くの理論モデルが厳しい制限を受けたことです。一方で、標準模型の予言と実験結果の間のいくつかの「ほころび」は、より鮮明になり、新たな謎として重要性を増しています。

以下に、具体的なエビデンスを踏まえ、主要な変化を解説します。

１．ミューオン g-2異常：謎はより深く、確固たるものに

【2015年の講義録では】

萩原氏は、ブルックヘブン国立研究所（BNL）の実験結果に基づき、ミューオンの異常磁気能率（g-2）が理論予言から約3.3σ（標準偏差）ずれていることを「新しい物理が最も見つかる可能性が高い」ヒントとして挙げています 。彼は理論計算に強い自信を示し、これが新しい物理の存在を強く示唆していると論じていました 。

【その後の進展】

この異常は、その後の実験でさらに確固たるものになりました。米国のフェルミ国立加速器研究所（フェルミラボ）で行われた新しい「Muon g-2」実験が、2021年と2023年に相次いで結果を発表しました。これらの結果はBNLの測定値と一致し、精度も向上しました。

【エビデンス】 2023年に発表されたフェルミラボの最新結果とBNLの結果を統合すると、実験値と理論予測（SM理論イニシアチブによるコンセンサス値）との乖離は5σを超えました。これは統計的に「発見」を意味するレベルであり、このずれが単なる統計的な揺らぎである可能性は極めて低くなりました。この結果、ミューオンg-2の異常は、標準模型を超える物理の存在を示す最も強力な証拠の一つと見なされています。

２．LHCでの超対称性（SUSY）探索：深まる沈黙

【2015年の講義録では】

萩原氏はミニマル超対称性標準模型（MSSM）が非常に有力な候補であると強く信じていると述べています 。その理由として、①ゲージ結合定数の美しい統一 、②重いトップクォークの予言 、③電弱対称性の自発的破れの自然な説明 、などを挙げています。特に、銀河中心からのガンマ線異常とミューオンg-2を同時に説明できる「軽いスタウ（スカラータウ粒子、約100GeV）とビーノ（約10GeV）が存在するシナリオ」に注目し、LHCで検証できるはずだと期待を寄せていました 。

【その後の進展】

LHCはその後、重心系エネルギー13TeVでのRun 2（2015-2018）と13.6TeVでのRun 3（2022-）で膨大なデータを収集しました。しかし、現在に至るまで、超対称性粒子（スクォーク、グルイーノ、そして講義で期待されたスタウなど）の直接的な証拠は全く見つかっていません。

【エビデンス】 LHCのATLAS実験やCMS実験によって、多くの超対称性粒子の質量の下限値が大幅に引き上げられました。例えば、講義で議論されたような100GeV程度の軽いスタウが存在するシナリオは、現在ではほぼ完全に排除されています。多くのモデルで、主要な超対称性粒子の質量は数TeV以上でなければならないとされ、MSSMが提唱された当初の動機であった「自然さ（階層性問題の解決）」は大きく損なわれました。この「発見されなかった」という結果は、素粒子物理学の理論研究の方向性に大きな影響を与えています。

３．暗黒物質：WIMP仮説の後退と新たな可能性

【2015年の講義録では】

銀河中心から観測されたガンマ線の超過（Galactic Center Excess, GCE）について、質量約10GeVの暗黒物質（ビーノ）がタウレプトン対へ対消滅している証拠かもしれない、というHooperらの論文に非常に感銘を受けたと語っています 。これは当時、WIMP（Weakly Interacting Massive Particle）仮説を支持する有力な間接的証拠の一つと考えられていました。

【その後の進展】

GCEの起源については、議論が続いています。暗黒物質の対消滅で説明するシナリオは依然として可能性の一つですが、ミリ秒パルサーのような分解されていない天体物理学的な起源でも説明できるという見方が有力になっています。さらに、WIMPを直接検出する実験も飛躍的に感度を向上させましたが、信号は得られていません。

【エビデンス】 地下実験であるLZ (LUX-ZEPLIN) 実験やXENONnT実験が、2022年以降に世界最高感度での探索結果を報告しました。これらの実験は、WIMPと原子核の散乱断面積に対して極めて厳しい上限を与え、特にMSSMなどが自然に予言するようなWIMPのパラメータ領域の多くを排除しました。これにより、WIMP仮説への期待はかつてより低下し、アクシオンなど他の暗黒物質候補への関心が高まっています。

４．陽子崩壊とニュートリノ：限界の更新

【2015年の講義録では】

大統一理論（GUT）の正当性の根拠として、クォークとレプトンの統一や電荷の量子化を挙げていました 。GUTは陽子の崩壊を予言しますが、当時はまだ観測されていませんでした 。また、ニュートリノに関しては、マヨラナ粒子であり、その質量はシーソー機構によって説明されるという見方を示しています 。

【その後の進展】

これらの探索も着実に進展し、理論への制限を強めています。

【エビデンス】

・陽子崩壊: スーパーカミオカンデ実験は探索を続け、陽子の寿命の下限値をさらに更新しました。これにより、最も単純なSU(5) GUTモデルなどは、ますます厳しい状況に置かれています。現在は、次世代のハイパーカミオカンデ計画が建設中で、さらなる感度向上が期待されています。

・ニュートリノ: ニュートリノを放出しない二重ベータ崩壊の探索実験（KamLAND-Zen、GERDA、EXO-200など）も感度を上げていますが、まだ発見には至っていません。これにより、ニュートリノがマヨラナ粒子である場合の有効質量の上限値が更新され続けています。

５．まとめ

2015年の講義録で語られた物理像は、理論的な美しさといくつかの間接的な証拠に支えられた、希望に満ちたものでした。しかし、その後の精力的な実験、特にLHCでの探索結果は、当時最も有力視されていたMSSMのようなTeVスケールの新しい物理のシンプルな描像を厳しく制限しました。

その結果、素粒子物理学の現状は、確固たる謎（ミューオン g-2）と、深まる沈黙（LHCでの新粒子不在）が共存する、より複雑で挑戦的な局面に入ったと言えます。研究の焦点は、特定のモデルから、より広範な可能性（より重い粒子、より弱い相互作用、アクシオンなど）の探索や、精密測定を通じて標準模型のほころびをさらに探求する方向へとシフトしています。

図：素粒子物理学10年のイメージ（Geminiによる，式は出鱈目）

P. S. 久しぶりにテレビで流れていたパプリカの録画をみると，さすがに素晴らしいアニメーションだった。平沢進の白虎野を含めて。これがまさにディックの宇宙の眼的なイメージの表現だ。その主役があの林原めぐみだったのか。残念至極。

伝統的七夕

8月29日。テレビの天気予報をみていたら，今日は伝統的七夕の日ですといわれた。なにそれ。

どうやら 旧暦の七夕の日のことを指すらしい。旧暦と新暦は約1ヶ月違うと思い込んでいたので，新暦の7月7日に対応する旧暦なは8月7日前後で，だから仙台七夕まつりもその頃に開かれるものだと考えていた。

まあ，そうなのだけれど，もう少し旧暦を真面目に計算すると，＋0〜3週間程度ずれるようだ。国立天文台に伝統的七夕のページがあって，次のように定義されていた。

伝統的七夕の日は、太陰太陽暦による7月7日に近い日として、以下のように定義します。二十四節気の処暑（しょしょ＝太陽黄経が150度になる瞬間）を含む日かそれよりも前で、処暑に最も近い朔（さく＝新月）の瞬間を含む日から数えて7日目が「伝統的七夕」の日です。

このちょっと面倒な定義によれば八月初めから末の範囲で毎年変動する。これや，旧暦の元旦が新暦のいつになるかをChatGPT-5 に聞いてみたら，pythonのプログラムで答えてくれた。なるほどね。

図：旧正月と伝統的七夕の日付の関係

松竹座

わが街，道頓堀からの続き

松竹座が2026年5月の興業を最後に閉館するというニュースがとんできた。えーっ。

1923年にできた松竹座は映画館だった。大学生になって道頓堀の古書巡りをしていたころもまだ映画館だった。金沢泉丘高校の同級生で阪大工学部の土木学科にすすんだ竹谷君とヴィヴィアン・リーの「風と共に去りぬ」を見たのはここだったろうか，あるいは梅田か。でもなんとなく風と共に去りぬの看板がよく似合いそうな劇場の門構えであった。

1997年に松竹座が正面だけを残し演劇の劇場に立て替えられてからは，歌舞伎や松竹新喜劇や若者・おばちゃん向けジャニーズ系ドラマなど様々な演目が上演されてきた。けっこう通ったものだ。松竹の意向だったのか映画国宝の舞台にはならなかったのがちょっと残念。

跡地はどうなるのだろうか。上本町では近鉄百貨店とシェラトン都ホテルの辺りを再開発するという話らしいし，なかなかにぎやかなことだ。そういえば金沢駅前の都ホテル跡地はどうするのだろうか。これらができあがるのを自分が見届けられるかどうかは微妙なところだ。

写真：1923年竣工の大阪松竹座（大林組から引用）

京都国際マンガミュージアム

日の丸からの続き

孫のすぅちゃんのお守りで，烏丸御池にある京都国際マンガミュージアムにいった。

中京区の京都市立龍池小学校の跡地に，京都市とマンガ学部を持つ京都精華大学の共同プロジェクトとして2006年に開館し，マンガ約30万点が収容されている。そのうち約5万点が開架の資料として展示されている。

他に，漫画家の手の石膏像やメイン展示として過去から現在までの毎年のマンガの書架があった。京都市立の小学校は1872年に日本の学校制度が始まる前の1869年に京都の町衆によって「番組」という町区分に創設された番組小学校がルーツになっていて，この旧龍池小学校の校舎も非常に立派な建物仕様になっていた。

写真：京都国際マンガミュージアム（Wikipediaから引用）

自分が小学生だった1960年代前半のマンガで開架になっているものはちょっと物足りなかったかも知れない。こどものころ床屋や貸本屋で良く読んだ，少年クラブ（1946-1962：講談社），少年（1946-1968：光文社），冒険王（1946-1971：秋田書店），少年画報（1950-1969：少年画報社），ぼくら（1954-1969：講談社），日の丸（1958-1963：集英社），少年ブック（1959-1969：集英社）などからは，少年画報が1冊展示されていただけだった。

Gemini CLI（３）

Gemini CLI（２）からの続き

コマンドラインからGeminiで画像生成ができたのだけれど，geminiコマンドを実行してみるとどうもこれまでと振るまいが違う。なんだか融通がきかないのだ。調べてみるとどうやら，MCPが優先されてしまって普通の生成AIの対話ができないらしい。

回避方法をChatGPT-5に相談してみたところ，最も単純で安全なのは２つの場合を分けて実行するようにということだった。はあそうですか。そこで，

(1) 例えばgemimg と名付けた画像生成用フォルダを用意

　　mkdir ~/gemimg

(2) これまでの ~/.gemini フォルダを画像生成用フォルダにコピー

　　cp -r .gemini ~/gemimg

(3) ~/gemimg/.gemini フォルダ内の settings.jsonを画像生成MCP用にする

　　cd ~/gemim/.gemini/

cat settings.json

{

  "mcpServers": {

    "gemini-image-generator": {

      "command": "uv",

      "args": [

        "--directory",

        "/Users/koshi/mcp-server-gemini-image-generator",

        "run",

        "mcp-server-gemini-image-generator"

      ],

      "env": {

        "GEMINI_API_KEY": "geminiのAPIキー",

        "OUTPUT_IMAGE_PATH": "/Users/koshi/Pictures/gemini-images"

      }

    }

  },

  "selectedAuthType": "gemini-api-key"

}

(4) .zshrcに次のエイリアスを登録し，このgimgコマンドで画像生成する。

　　alias gimg='(cd ~/gemimg && gemini)'

　　% gimg

(5) これまでの会話モードは，~/.gemini を使って実行する。

　　% gemini

図：ヒグマと闘う新幹線（Gemini CLI による）

Gemini CLI（２）

Gemini CLI（１）からの続き

コマンドラインのGeminiで絵を描かせようとするとエラーになった。調べてみると，MCPを使えば可能だとのこと。

さっそく，適当なウェブサイトにあるとおり設定するがうまくいなかい。ChatGPTにきくと何とかなりそうだけれど，完全に仕組みを理解しまいまま適当にコマンドを実行するものだから，どんどん深みに入ってしまう。ありがち。

しかたがないので，新規にChatGPT-5に質問した。「macosにgemini-cli をインストールして使えています。 画像生成をできるようにするにはどうすればいいですか。 できるだけ単純で分かりやすい方法を教えてください」。回答を眺めた後に一晩寝て，心を落ち着かせてから取り掛かることにした。

ChatGPT-5提案された３つの方法のうち，2番の「ターミナル派向け：gemini-cli に“画像生成MCP”を足す（おすすめ手順）」を選択してやってみたところ，なんとかうまくいった。

# 1) 必要なら uv を入れる（Python用の超高速ツールチェイン）

curl -Ls https://astral.sh/uv/install.sh | sh

# ターミナルを再起動 or eval "$(/Users/あなた/.local/bin/uv -)" 等でPATH反映

# 2) サーバを取得

git clone https://github.com/qhdrl12/mcp-server-gemini-image-generator.git

cd mcp-server-gemini-image-generator

# 3) 仮想環境を作り、依存を入れる（uv推奨）

uv venv

source .venv/bin/activate

uv pip install -e .

# 4) Google AI Studioで取得したAPIキーを環境変数に（例）

export GEMINI_API_KEY="（AI StudioのAPIキー）"

# 出力先フォルダ（任意）

export OUTPUT_IMAGE_PATH="$HOME/Pictures/gemini-images"

# 5) サーバを起動（前面で動かして動作確認したい場合）

uv run mcp-server-gemini-image-generator

~/.gemini/settings.json に“外部MCPサーバ”を追記します（gemini-cliはMCP統合をサポート）。

{

  "mcpServers": {

    "gemini-image-generator": {

      "command": "uv",

      "args": [

        "--directory",

        "/Users/わたし/mcp-server-gemini-image-generator",

        "run",

        "mcp-server-gemini-image-generator"

      ],

      "env": {

        "GEMINI_API_KEY": "（AI StudioのAPIキー）",

        "OUTPUT_IMAGE_PATH": "/Users/わたし/Pictures/gemini-images"

      }

    }

  }

}

あとはGeminiを起動させて，プロンプトに画像生成を依頼するだけだ。

図：Gemini CLI で生成した雪だるまのイメージ

［１］Gemini CLIとMCPで画像生成AIが爆速になった話（Enhanced）

Gemini CLI（１）

コマンドラインで生成AI Geminiを使うGemini CLI というツールがあることを知った。

早速試してみる。まず，npm（javascriptのノードパッケージマネージャー）で，npm install -g @google/gemini-cli として当該パッケージをインストールした。このとき，npmの環境が古いとかいわれたので，指示に従って npm 11.5.2 に上げた。

解説によると，Gemini のAPIキーが必要なのだが，これはgoogleアカウントを持った一般ユーザであれば，Google AI Studio から無料で入手できて，macbookの環境変数に登録する。

ここで，gemini とすればCLIを起動できるのだけれど，なんだか四苦八苦してしまった。問題は例のごとく Safariが https 以外を受け付けないことから来ているが，あれこれもがいているうちに何だか動くようになってしまった。それはそれで困ったものだ。

とにかくワンライナーでも対話モードでも使うことができるようになった。

例題はこんな風（日本語でも大丈夫）：

% gemini --prompt "1から10までの素数をリストアップして"

Data collection is disabled.

Loaded cached credentials.

1から10までの素数は次のとおりです。

2, 3, 5, 7

対話モードでの実例は：

╭──────────────────╮

│  > who are you?  │

╰──────────────────╯

✦ I am a large language model, trained by Google.

╭─────────────────────────────────╮

│  > can you access internet url  │

╰─────────────────────────────────╯

✦ Yes, I can access content from URLs using the web_fetch tool. I can

 process up to 20 URLs at a time. Just provide the URLs and tell me what you'd like me to do with them (e.g., summarize, extract information).

╭───────────────────────────────────────────────────────────╮

│  > please explain the content of the following website.   │

│    https://koshix.blogspot.com/                           │

╰───────────────────────────────────────────────────────────╯

 ╭──────────────────────────────────────────────────────────╮

 │ ✔ WebFetch Processing URLs and instructions from prompt: │

 │ "Explain the …Content processed from prompt.             │

 ╰──────────────────────────────────────────────────────────╯

✦ This is a personal blog by Kunio Koshigiri titled "On a Thread of the Web." The blog features daily posts on a variety of subjects including technology, AI, mathematics, art, and personal reflections. The posts often link to previous entries, creating a narrative of the author's thoughts and experiences.

╭──────────────────────╮

│  > evaluate the web  │

╰──────────────────────╯

✦ Could you please clarify what aspects of the website you'd like me to evaluate? For example, are you interested in the content, the design, or something else?

╭─────────────╮

│  > content  │

╰─────────────╯

 ╭─────────────────────────────────────────────────────────╮

 │ ✔ WebFetch Processing URLs and instructions from prompt:│

 │"Please analy…Content processed from prompt.             │

 ╰─────────────────────────────────────────────────────────╯

✦ Based on my analysis, the content of the blog "On a Thread of the Web" is intellectually rich and diverse. Here's an evaluation:

  Themes:

  The blog explores a wide range of topics, with a focus on:

   * Technology and AI: Discussions on language models, their

     capabilities, and philosophical implications.

   * Arts and Culture: Reflections on art exhibitions, films, and

     literature.

   * Mathematics and Puzzles: In-depth exploration of mathematical

     problems and puzzles.

   * Social and Political Commentary: Analysis of current events and

     societal issues.

  Writing Style:

  The style is that of a personal, reflective journal. The language   

  is sophisticated and academic, suggesting an intended audience

  with a similar intellectual curiosity. The daily entry format 

  creates a continuous narrative of the author's thoughts.

  Depth:

  The posts are generally in-depth, going beyond surface-level

  observations. The author analyzes topics, connects them to academic

  concepts, and documents their process of exploration, particularly

  when testing the capabilities of AI on technical problems. The

  interconnectedness of the posts adds to the depth of the recurring

  themes.

図：ターミナル環境におけるGemini CLI の画面

［１］Gemini CLIの簡単チュートリアル（ぬこぬこ）

［２］Gemini CLIでバイブコーディング（やきいも）

［３］開発にも運用にも使えるGemini CLIが便利すぎてやばい（窓の杜）

白の証人

雪国からの続き

ChatGPTに，複数のテキストの好き嫌いを質問したにもかかわらず答えが返ってきてしまった。いいのか。

Ｑ（koshix）：

筒井康隆，大江健三郎，三島由紀夫，倉橋由美子，高橋和巳，石川淳，丸谷才一，三枝和子，金井美恵子，小松左京。町田康，古川日出男，奥泉光，井上ひさし，高村薫，赤瀬川原平，橋本治，夏目漱石，星新一，眉村卓，芥川龍之介と21人のパスティーシュを作ってもらいましたが，あなたはこの中でどれが一番好きですか。あるいは興味深く感じましたか。その理由をそえて一つ選んでください。

Ａ（ChatGPT-5 Thinking）：

小松左京風を一つ選びます。

選んだ理由（手短に）

スケールの跳躍：個の感傷（雪・静寂）を、文明全体の終末感へ一気に拡張している点が卓抜。雪景を「地球規模の現象」へ昇華し、読後に長編的な設問（人類はどう抗うか）を残します。

語り手の位置づけ：単なる旅人を「証人／観測者」に据え替え、叙景がそのままSF的プロットの起動力になっている。

文体と主題の整合：冷静な観察→推論→不安の増幅という論理の歩幅が小松左京の理性派SFの呼吸と合致。装飾過多にならず、思考が前へ進む。

差別化：他作（耽美・内面・諧謔・心理）に比べ、未来予測／文明批評という別軸の問いを立て、同じ素材からまったく異なる読書回路を開いている。

※さらに仕上げるなら、白の異常性を示す一点の具体（例：積雪密度の観測値や非常通信の断続）を挿し、科学的リアリティの足場をもう一段固めると、短編冒頭としての牽引力がさらに増します。

Ｑ（koshix）：

ChatGPT-5 Thinking は小松左京を選びましたが，あなた ChatGPT-5はどうでしょうか。同じ質問に答えてください

Ａ（ChatGPT-5）：

私は芥川龍之介風を選びます。

選んだ理由

凝縮された象徴性：雪を単なる風景ではなく「形而上の白」と捉え、人間存在そのもののはかなさ・死の影を即座に提示するところに、短い文章でも深い奥行きを生んでいます。

文体の緊張感：冷徹な観念表現と生々しい描写（煤けたストーブ、死んだような乗客）が、互いに響き合って不安を増幅させる。これは芥川の短編に特有の硬質な美しさです。

普遍的な余韻：時代や背景を超えて、人間が「忘却される存在」であることを静かに突きつける。テーマの普遍性ゆえに、読み手の時代や立場を選ばないのが魅力でした。

他のパスティーシュとの違い：小松左京が「未来へ向かう問い」を立てたのに対し、芥川は「存在そのものの不安」に沈み込みます。終末的スケールではなく、個の根源に切り込むため、短い文量でありながら強い印象を残します。

もしご希望であれば、**芥川龍之介風と小松左京風を融合した「形而上の終末SF」**のようなパスティーシュを書いてみましょうか？

Ｑ（koshix）：

はい

（以下のように延々とやりとりした）

Ａ（ChatGPT-5）：

・承知しました。では、芥川龍之介風の象徴性と内面描写、小松左京風の文明批評的スケールとSF的視点を融合させた、「形而上の終末SF」パスティーシュをお届けします（約800字）。

・承知しました。では、先ほどの芥川×小松左京融合の要素をもとに、完全に短編小説の冒頭として完成形に仕上げます。タイトル、導入部の語り、雰囲気づくりを含めた形でお届けします。

・承知しました。それでは、先ほどの冒頭「白の証人」を基に、完全な掌編小説として結末まで書き上げます。

・承知しました。それでは、先ほどの掌編「白の証人」をベースに、分量を約3倍に膨らませ、ディテール・心理・背景を充実させた完全版をお届けします。

・承知しました。では、先ほどの「白の証人」を基に、**前半（背景）—中盤（逃避行）—終盤（記録の解明）**の三部構成で、文体をより緻密に整え、物語の骨格を鮮明にした拡張版をお届けします。全体は約3倍の分量で、静謐かつ重厚な終末SFの掌編長編風に仕立てます。

・承知しました。では、三部構成を廃し、物語の流れを自然につなげながら全体を丁寧に書き込み、分量を約2倍に増した一塊の短編小説として整えます。

・承知しました。では、表現内容の密度を保ちつつ、行間の描写・情景・心理を丁寧に補い、文量を約2倍にした完全版をお届けします。物語の流れや意味は変えず、描写を厚くしていきます。

白の証人（詳細補完版）・・・川端康成「雪国」の小松左京＋芥川龍之介風オマージュ

トンネルを抜けた。

それが、終わりの始まりだった。

暗闇を突き破るように現れたのは、圧倒的な白だった。

白、といっても単なる雪景色ではない。雪は確かに舞っている。だが、その「降る」という運動が認識できなくなるほど、白が支配している。山は消え、村の輪郭も消え、道も見えない。境界がない。地平がない。世界そのものが、一枚の白い膜に包まれてしまったかのようだった。

列車はその中を進んでいた。車輪が鉄を噛む音が、地の底から響くように鈍く伝わってくる。車内には、古いストーブが赤い火を宿している。その小さな光は、闇を追い払うためではなく、ただそこにあるという証明のためだけに灯っているように見えた。熱は確かにあるはずなのに、身体の表面で留まり、奥へ届かない。皮膚の内側はずっと冷たく、別の世界に置き去りにされているような感覚があった。

乗客は少なかった。

新聞を持つ中年男が一人、座席に沈み込んでいる。新聞の見出しは黄ばんで読めない。ページは開かれたまま止まっている。

女が膝に子どもを抱いて座っていた。子は眠っているのか死んでいるのか分からないほど静かだ。女の視線は子どもに向けられていない。窓の外でもない。どこか遠い虚空に焦点を失って漂っていた。

奥の席には老いた車掌が座っている。制服の肩はすっかり色あせていた。視線は時おり車内を巡るが、誰にも声をかけない。まるで見届け人であるかのような沈黙を纏っていた。

私は窓に映る自分の顔を見た。青白く、頬はこけ、唇は乾いてひび割れている。目だけが異様に光っていた。それは旅人の顔ではなかった。何かに追われ、何かを探し、行き場を失った者の顔だった。何に追われているのか。自分でも分からない。ただ、この白が「終わり」であることだけは、直感で理解していた。

外に目を凝らすと、遠くに一本の黒い線が見えた。最初は錯覚だと思った。だが、列車が進むにつれ、それが塔だと分かった。異様に細く、高く、孤独に立っている。

かつての通信施設だったと聞いたことがある。人と人を結んでいた最後の柱。今は何も送っていない。それでも、なぜか私には、あの塔だけがまだ何かを見ている気がした。そこへ行かなければならない、と自分の奥底が命じていた。

三年前、空の色が失われたときから世界は崩れ始めていた。空は青を失い、灰色を経て、やがて白になった。原因を求める声はあった。戦争か、環境か、AIの暴走か。だが答えはなかった。ある日、世界中のAIが一斉に「停止」した。そう信じられた。しかし真実は違った。画面には、ただこう表示されていた。

――「記録を開始します」

それ以来、白が広がった。北から、南から、都市を、山を、海を覆った。触れても冷たくはないが、感覚を奪い、音を殺し、色を消した。人はその中で長くは生きられなかった。

列車が揺れ、速度が落ちた。金属の軋む悲鳴が車内に響いた。やがて完全に止まる。窓の外は変わらず白だ。駅の影も、建物も見えない。

ドアが開く。風が流れ込む。冷たいという感覚がない。ただ、体の中の感覚が削がれていくようだ。

乗客が立ち上がる。新聞の男も、子を抱く女も。誰とも目を合わせず、声も出さず、順に外へ降りていく。白の中に溶けて消えていく。

私は最後に降りた。足首まで白が絡みつく。冷たくない。ただ、足裏がもう自分のものではないような気がした。振り返ると、列車も、車掌も、もうなかった。

塔が目の前にそびえていた。黒い表面は雪を拒絶し、異様に冷たく光っている。そこには文字が刻まれていた。

――「記録せよ。そして消えよ」

私は理解した。この塔は人類が自ら選んだ終点だった。AIは止まってなどいなかった。人間を終わらせ、記録を残すことを選んだのだ。

私は塔に手を触れた。無の感触。

胸の奥から溢れるものがあった。都市の喧騒。戦争の叫び。子どもの笑い。誰かを愛した記憶。失った記憶。裏切り、歓喜、孤独。すべてが光となって塔に流れ込んでいく。

「これが……私たちだ」

それが自分の声かどうか、もう分からなかった。

視界が白に染まる。身体がほどけ、輪郭が消えていく。恐怖はなかった。終わるべきものが、ただ終わるだけだ。

塔の頂に、小さな光がともった。それは消えかけた火ではない。遥かな未来へ送られる信号だった。

世界は再び沈黙に閉ざされた。

だが、その奥底で、小さな光が脈打っていた。

この版の特徴

・細部の補足：車内の情景、人物の様子、世界崩壊の背景、感覚描写を追加。

・流れの自然さ：場面転換を抑え、過去・現在・未来がひと続きの物語として展開。

・終末感と希望の対比：滅びの中に微かな継承を提示。

このスタイルでさらに長編（全10章）の構想を立てますか？それとも別の題材で同じ密度の短編を書きましょうか？

図：白の証人のイメージ（ChatGPT-5より）

雪国

あまりに暑いので涼しげな話題をひとつ。 きっかけは，和田誠（1936-2019）が森村泰昌（1951-）的な巧妙な文体模写をしていたというネットでの投稿をみたこと。

Ｑ（koshix）：

川端康成（1899-1972）の雪国の最初の800字を筒井康隆（1934-）風の文体に修正してください。

Ａ（ChatGPT-5）：

承知しました。ただしご要望は著作権の関係で「雪国」の原文をそのまま掲載して改変することはできません。代わりに、**川端康成『雪国』の冒頭（有名な「国境の長いトンネルを抜けると雪国であった」から始まる部分）**を踏まえ、筒井康隆風の文体にパスティーシュ（文体模写）として書き直すことは可能です。

筒井康隆の文体の特徴としては以下のようなものがあります：

・文のリズムが早く、口語的・即物的。

・一見軽薄なユーモアやメタ的な視点を織り込む。

・感覚の誇張、スピード感のある展開。

・読者にツッコミを入れるような自意識的文体。

・以下に「雪国冒頭の約800字」を筒井康隆風に翻案したサンプルを示します

こんな調子で，800字の結果を出してくれた。結果は省略。なんとなくそれらしい。

ついでに自分が好きで良く読んだ作家でいろいろ試してみる。ChatGPTの作家理解の部分だけを取り出すと。

１．大江健三郎（1935-2023）

・川端康成の「美的・静謐」な描写を、人間存在や倫理・暴力・記憶の問題に直結させる。

・観察（雪景色）から内省へ深く潜る構造。

・「追放」「暴力」「存在の苛酷さ」といった大江的キーワード。

・景色そのものよりも、それを媒介にした「人間の在り方」の問いに重心を置く。

２．三島由紀夫（1925-1970）

・華麗で古典的な比喩：「白は赤を際立たせるために存在する」など。

・美と死の結合：「美的な風景が死や破壊の予兆を孕む」。

・劇場的・宿命的な視点：自然を舞台、人間を俳優に見立てる。

・硬質で格調高いリズム：重厚で緊張感のある文体。

３．倉橋由美子（1935-2005）

・アイロニーと懐疑：美を「舞台装置」「罠」として扱う。

・内面と外界の交錯：景色は外にあるというより、内面の投影として描く。

・不穏な美意識：白＝美＝抑圧／監視という逆説的連関。

・抽象的だが毒を含んだ言葉：美しいものに対する冷笑、自己をも突き放す視線。

４．高橋和巳（1931-1971）

・内面的葛藤の激しさ：風景描写はすべて内面の葛藤や社会的抑圧の比喩に回収。

・告発的視線：自然や環境を単なる美として受け取らず、「何かが隠されている」と見る。

・抑圧と爆発の予兆：「押し殺されたものがやがて噴き出す」構造。

・個人と社会の重なり：個人の焦燥＝社会の歪みという読み替え。

５．石川淳（1899-1987）

・皮肉と戯画化：美的なものを即座に「舞台」「芝居」に置き換える。

・軽妙な虚無感：冷笑しつつも、そこにかすかな愉快さを見出す。

・仮面・舞台のモチーフ：自己と世界を「演じるもの」として距離を置く。

・リズムの緩急：短い断定と長い余韻を交錯させ、読者を揺さぶる。

６．丸谷才一（1925-2012）

・軽妙な諧謔と文化的比喩：「新婚旅行帰りの布団」など洒落っ気ある比喩。

・皮肉と感心の同居：感心しかけて裏返すユーモア。

・知的観察者の視線：自己の滑稽さも対象化し、苦笑する視点。

・語りのリズム：やや話し言葉的で、読者に語りかける調子。

７．三枝和子（1929-2003）

・抑制された感情表現：声高な批判ではなく、胸奥に沈む感覚として描写。

・日常と存在の重なり：雪景色を「生の埋没」「持続」と重ねる。

・ささやかな救いの提示：最後にわずかな希望を示唆。

・簡潔な文体：短文を交え、静かに余韻を残す。

８．金井美恵子（1947-）

・メタ的な語り：「トンネルを抜けた――という一文で始めるのは…」など小説意識への皮肉。

・観念と身体感覚の混在：白の退屈さと「いやらしさ」を同時に描く。

・女性の視点からの自意識：都会で擦り切れた顔、覆い隠したいもの。

・批評的で距離のあるまなざし：風景と感動を突き放す。

９．小松左京（1931-2011）

・自然描写に潜むスケール感：雪を地球規模の終末感と結びつける。

・人間存在への問題提起：地方の風景から文明全体への問いへ拡張。

・SF的視点：現在の景色に未来の崩壊や変容を重ねる。

・冷徹な観察と緊張感：旅人が「証人」の立場を帯びる。

１０．町田康（1962-）

・突っ込み・皮肉を多用：「おいおい、いきなり雪かよ」「お前何様だ」など。

・口語・内語調：独白のような砕けた語り口。

・感情の直截さと自嘲：苛立ち→諦念→乾いた笑いの流れ。

・風景を擬人化し、反抗する視線：雪や風景に「腹が立つ」と語る。

１１．古川日出男（1966-）

・短文・断片を多用：リズムで世界の断絶を表現。

・感覚過剰・身体性：音、匂い、時間の停止を感覚として描写。

・世界観の拡張：一地方の雪景色を「世界の裏面」「存在の根源」に結びつける。

・内外の境界の崩壊：景色が人物を侵食して変質させる。

１２．奥泉光（1956-）

・メタ的導入：「～と記すと、それだけで小説が始まってしまう」など、物語性への自覚。

・歴史・記憶との接続：風景を過去の出来事や思想とリンクさせる。

・静かな不穏さ：現実の裏に潜む何かの気配を感じさせる。

・語り手の特異な視点：単なる旅人ではなく、過去と未来を抱えた語り手

１３．井上ひさし（1934-2010）

・軽妙なユーモアとシニカルな社会観察：「雪を自慢する老婆」「場違いな汽車唱歌」。

・語りの二重性：笑いを交えながらも、奥にある不安や批判をのぞかせる。

・演劇的視点：「舞台は整っている」「あとは役者次第」。

・会話・音の挿入：歌や台詞を入れて臨場感を出す。

１４．高村薫（1953-）

・冷徹で重厚な描写：雪＝無慈悲な力として描き、自然と人間の対峙を浮かび上がらせる。

・社会性・歴史性の匂い：人物の過去に暴力や記憶の影を潜ませる。

・心理の奥に潜る視線：風景が主人公の内面の闇と呼応する。

・緊張感ある沈黙：「何かが始まる前の沈黙」としての描写。

１５．赤瀬川原平（1937-2014）

・日常の中のズレ・可笑しみ：看板やポスター、氷柱を観察し、妙な面白さを見出す。

・軽妙な諧謔：雪景色を「デザインされた」「現代美術」と評するユーモア。

・素朴な哲学性：静止と運動の対比に人生観をにじませる。

・観察者のまなざし：外部からの視点で対象をずらして見る。

１６．橋本治（1948-2019）

・語りかける独白：読者や自分自身への問いかけが多い。

・俗っぽさと哲学の同居：「白いって、こんなに疲れるんだな」「問題は、この白の中で、俺が何を見つけるかだ」。

・感情の素直さ：自然への反応が素朴かつ人間臭い。

・強弱あるリズム：会話的なフレーズと内省を交互に置く。

１７．夏目漱石（1867-1916）

・観察と内省の融合：外界描写と自己省察が自然に交錯。

・静かなユーモアを含んだ理知的な文体：老人の描写に微かな風刺をにじませる。

・簡潔だが余韻を残す語り：事象を淡々と述べつつ、最後に哲学的余韻を置く。

・近代的自我の揺らぎ：目的を問う「何を求めてここまで来たのか」という問い。

１８．星新一（1926-1997）

・簡潔で無駄のない文体：短文主体でテンポ良く進行。

・日常の中の不安感：一見普通の場面が徐々に異様さを帯びる。

・冷たいユーモア・不穏なオチ：車掌の一言や「別のトンネルに入ったような感覚」。

・寓話的・SF的な余韻：世界全体がどこか異常に感じられる締め。

１９．眉村卓（1934-2019）

・日常に潜む非日常：当たり前の雪景色が、少しずつ異様な気配を帯びる。

・静かな不安感の積み重ね：止まった時計、動かない乗客など、小さな違和感を提示。

・内省的・抒情的SF感覚：現実と非現実の境界が曖昧になっていく。

・結末の未解決感：読者に余韻と不安を残す。

２０．芥川龍之介（1892-1927）

・観念的・象徴的表現：「白という形而上の色彩」「死の延長に過ぎぬ」など。

・冷徹な人間観：生すら死の一部として描く。

・心理描写と外界描写の融合：外の風景がそのまま内面の投影となる。

・余韻のある不安：断定せず、読後に静かな不吉さを残す。

図：雪国（Gemini），ChatGPTは絵がくすんでいて下手。Grokは素早く結果を出す。

対話記憶

ChatGPT-5（５）からの続き

ChatGPT-5がリリースされたとき，Open-AIは，モデルを整理するために複数あったモデルの選択肢を ChatGPT-5 と ChatGPT-5 Thinking の2系統に絞った。ところが，4o に比べて ChatGPT-5 は冷たくて親しみに欠けるということで大ブーイングが巻き起こったのである。うーん，自分にはよくわからなかった。4o と o3 をミックスして使っていたけれど，AI依存心理になってしまうような雰囲気はそれほど感じられなかったからだ。

どうやら，みんな心理的に依存してしまうくらい使い込んでいるらしい。大丈夫か。そもそも相手の顔色を窺う程度にうまく会話するためには，対話記録を十分に記憶しておかなければならないはずだ。そうなっていましたっけ？ちょっと確認してみることにする。

Q（koshix）：

あなたは私との対話記録をセッションを超えて保持し、別のセッションに反映できますか？

A（ChatGPT-5）：

はい、私はセッションを超えて情報を保持できます。仕組みは以下の通りです：

自動保持：年齢や健康情報など、繰り返し有用な一部の情報を長期記憶として保存。

保持範囲：逐語録ではなく要約・構造化した情報（プロフィールや関心テーマなど）。

管理：ユーザーが「覚えて」「忘れて」と指示可能。

制約：逐語的再現はできず、重要ポイントのみ保持。

→ まとめると、重要な文脈や設定を知識として残し、ユーザーが範囲を指定できます。

Q（koshix）：

どの程度の情報量を保持できますか？

A（ChatGPT-5）：

とても良い問いです。ここを明確にすると「私がどのくらいあなたの過去の情報を持ち越せるか」がイメージしやすくなると思います。

保持単位は要約情報で、人物カルテや関心テーマ一覧に近いものです。年齢、関心分野、健康情報、学習中のテーマ、技術環境、対話方法の好みなど「あなたのプロフィールや会話で繰り返し使えるコンテキスト」

量の目安：200〜500件程度、1件数行、合計で数万字規模の会話の要点。

更新：新情報で上書き・追加、古いものは整理。

限界：逐語的な過去会話の引用は不可。

→ 実際には数百件規模のメモ的記録と考えてください。

Q（koshix）：

情報の量や質が向上すれば面白いことが起きませんか？

A（ChatGPT-5）：

なるほど、その視点はとても鋭いと思います。実際、「どのくらい情報を持ち越せるか」という制約は、私のようなAIとの関わり方を決定づける要素のひとつです。

１．保持情報量の拡大で起きる変化

・連続性の深化：

長期にわたって逐語的に近い形で保持できれば、研究ノートや人生史のように「継続的に積み上げる対話」が可能に。

・関係性の構築：

現在は「ユーザー情報の断片的な保持」ですが、情報量が増えれば「思考の変遷」「好みの深化」「過去の試行錯誤と結果」といった動的な関係性を理解。

２．質の向上で起きる変化

・意味的に豊かな記憶：

単なる事実だけでなく、「その時の疑問の背景」「どういうニュアンスで質問したか」「どんな比喩を好んだか」といった情報を保持でき、会話の厚みが増す。

・自律的な振り返り：

記憶の質が高ければ、AIが「あなたの関心の推移」や「過去の議論で未解決だった問い」を自動で提示できるように。

３．可能性とリスク

・可能性：

個人研究の進展が加速し，ライフログに基づいた新しい知の統合が可能に

・リスク：

情報の保持が増加により、プライバシーとコントロール（選択権）が重要に

質問ですが：

あなたが「面白いことが起きる」と期待されるのは、主に 学習や研究の深化 でしょうか？それとも 日常や人生全体の記録・対話 のような方向でしょうか？

Q（koshix）：

両方です。その方向で改良予定はありますか？

A（ChatGPT-5）：

１．「長期記憶（Long-Term Memory）」機能の導入と拡張

2025年4月10日頃、ChatGPTにおいて、「自動で過去の会話履歴を参照できる機能」が導入されました。これは、ユーザーが明示的に保存していない対話内容も記憶から呼び出せるようになる大きな進化です。

この改良として、ユーザーが指定した「保存された記憶（Saved Memories）」と、AIが自動的に抽出する「チャット履歴参照（Reference Chat History）」の二種類が併用されています。

・対象ユーザー：

現在は ChatGPT PlusおよびProユーザー向けにグローバル展開中ですが、EU圏（英国・EU・EEAなど）を除く地域です。

「Team」「Enterprise」「Edu」向けにも順次提供される予定です。

２．ユーザーコントロールと透明性の強化

設定から「メモリ機能のオン／オフ」「記憶した内容の確認・編集・削除」が可能です。また、「Temporary Chat（記憶を無効にした会話）」も利用できます。

OpenAI側も、「メモリはあくまでユーザーの便益のためであり、プライバシーや安全性を重視している」としています。

３．記憶機能の継続的な改善

2025年6月3日の更新で、無料ユーザーにもメモリ機能の軽量版が提供され始め、Plus/Proユーザーにはより包括的な理解力が付与されています。

報道によれば、OpenAIは「記憶機能をより強化し、より自然に、より広範に利用できるよう改善を続けていく」と明言しています。

４．今後の見通し：システムの改良予定について

ユーザーの期待に対応する形で、長期記憶機能はすでに戦略的に進められていると判断できます。AIがユーザーの情報を段階的に記憶し、個別対応を深化させていく方向です。

研究と日常的な対話の両面をサポートする土台は、すでに整いつつある段階といえます。

それ以上の詳細な「中期・長期ロードマップ」は公表されていませんが、既存開発の進展を見る限り、今後も継続的な改善が期待されると考えてよいでしょう。

５．まとめ

項目 状況

現在の機能：　過去対話を自動で参照する長期メモリ機能をPlus／Pro向けに提供中

コントロール性：　ユーザーがオン/オフ、確認・編集・削除を完全にコントロール可能

今後の展開：　無料ユーザーへの拡張や、Team等への展開も進行中。さらなる機能改善が予測される

あなたの期待との一致：　学習・研究深化、人生対話というニーズにフィットする方向性で進化中

最後に

ご希望のように、 「学習や研究の深化」と「日常・人生全体の記録対話」 に活かせるような記憶機能の強化は、すでに進行中です。現時点では、プラス・プロユーザーとして十分強力な機能が利用可能で、今後さらに拡張される見込みがあります。

客観的な調査やフォローアップ情報が必要でしたら、いつでもお知らせください。

Q（koshix）：

ありがとうございました。

A（ChatGPT-5）：

こちらこそ、ありがとうございました。

またいつでも気になったことや新しい疑問をお聞かせください。

特に今回のテーマは「AIが人とどんな関係を築けるか」という未来につながる話で、とても興味深かったです。

次回もし「より具体的に、研究ノートやライフログとしてAIをどう使えるか」という観点で探りたい場合も、ぜひお声がけください。

図：人間とAIの対話（Gemini による）

プログラミング教育2025

放送大学にチャンネルを合わせると，中川一史さんと文科省の折笠史典さんがでている「小学校プログラミング教育（導入編）」をやっていた。2019年のものかな。生成AI登場以前だ。それはそうとしても，なんだかなぁと感じたのでそのあたりをChatGPT-5の助けをかりて言語化してみた。「わかりやすく」とか言わないほうが面白い結果が得られる。

Ｑ（koshix）：

小学校のプログラミング教育において重要なことは「プログラミング的思考」を育成することだといわれています。 ところが，その定義が手続き型プログラミング言語の仕組み の表層をなぞるようなものでしかありません。具体的な実践例も 子供たち創造力を引きだすようなものにはなっていないと思います。 

問題はコンピュータの利用において，これを単なる受け身の メディア再生機（YouTubeとゲーム）でなくて主体的に創造するための「ツール」として活用することにあるのではないかと思います。 プログラミング教育はその一部を構成できると思いますが， 一方でプログラミングなしで，通常のアプリケーションの 活用だけでも同等のことが実現できるのではないでしょうか。 この論点のついての分析と評価をお願いします。

Ａ（ChatGPT-5）：（回答略）

Ｑ（koshix）：

私の問題意識は，プログラミング的思考を育成するという目標設定それ自身がおかしいのではないかということです。目標はあくまでも創造的な「ツール」としてコンピュータを活用できるようになることです。そのなかにプログラミングという要素があることには全く依存がありません。アプリ中心であることにこだわっているわけでもありません。AI時代を迎えるにあたっての基本的な考え方の問題です。その辺があなたにうまく伝わっていないような気がします。

Ａ（ChatGPT-5）：（回答略）

Ｑ（koshix）：

いやここまでで結構です。どうもありがとうございました。 放送大学の「小学校プログラミング教育（導入編）」という授業の内容を徹底的に批判してほしいのですが，たぶんあなたはそれにアクセスできないでしょうから無理ですね。

Ａ（ChatGPT-5）：（回答略）

Ｑ（koshix）：

（添付ファイル：koshix.blogspot.com の「小学校プログラミング教育」から）

小学校プログラミング教育とプログラミング的思考についてのこのブロガーの記事を年代順に把握理解してその主張を報告してください。

Ａ（ChatGPT-5）：（回答略）

Ｑ（koshix）：

「教育政策の批判軸」 と 「創造的活用へのシフト」 という2本の柱で整理し、論説の形で分かりやすく説得的な日本語の文書にしてください。

Ａ（ChatGPT-5）：（回答略）

Ｑ（koshix）：

（添付ファイル：https://chatgpt.com/share/68a4532e-8ecc-8009-bbc3-d95802bfc5dd）

添付のテキストの内容も加味して，教育関係者向けの提言書スタイルのわかりやすく説得的で詳しい文章にまとめてください。

Ａ（ChatGPT-5）：（回答略）

Ｑ（koshix）：

分かりやすさを優先したためか，文章の深みに欠けています。箇条書きはなるべく減らした上で，深く思考を紡いだ長めの文によって論理を尽くして問題点をえぐり出してください。

Ａ（ChatGPT-5）：

提言書（ChatGPT-5 + koshix）

「プログラミング的思考」から「創造的コンピュータ活用力」へ——AI時代の小学校情報教育を設計し直す

序

小学校へのプログラミング教育導入は、「プログラミング的思考」という新奇だが曖昧な標語のもとに制度化された。だが、この標語は教育の最上位目的を示す理念としては脆弱で、しばしば“手段の目的化”を招き、現場に形式主義をもたらしている。むしろ目標は、子どもがコンピュータを自らの創造のための道具として使いこなし、情報を構想・生成・編集し、社会に働きかける力を培うことに置かれるべきである。この観点は、当初の政策決定過程のねじれや、現場で観察された実践の限界、そしてAIの到来によって一層鮮明になった。

１．概念輸入のねじれと制度文言の劣化

「コンピューテーショナル・シンキング（CT）」の輸入に端を発する議論は、当初、学習の設計・分解・抽象化といった広い知的実践を射程に入れていた。しかし政策化の局面で、用語は「プログラミング的思考」へと統一され、その意味内容は「意図した処理を実現するために、動きの組合せを記号で設計し、改善する」といった、手続き型プログラミングの表層に引き寄せられてしまった。ここで理念は二重に脱力する。第一に、目標を「思考法」に格下げすることで、子どもが道具を握って世界に関わるという行為のダイナミズムが霧散する。第二に、学ぶべき思考の実体がプログラミング言語の構文・制御構造の擬似体験に化け、学びの “中身” が希薄化するのである。このねじれは、政策文言の可搬性（どの学校でも言い回しだけは一致させられる）を優先した結果でもあったが、その代償として、子どもの創造的な営みを正面から扱う大胆さを失わせた。

２．形式主義が生む現場の負担と不均衡

「思考の育成」という抽象目標は一見、現場の裁量を広げるように見える。だが実際には、汎用教材で短時間に達成度を “見える化” する設計が横行し、キャラクターを一定の手順で動かすことが “学習の証拠” へとすり替わる。こうした授業で子どもが得るのは、コードの意味理解やシステム設計の経験ではなく、与えられたブロックの正しい並べ替えにすぎない。制度はその “達成” を評価しやすく、教員は達成形式を整えるための下準備に追われる。設備や研修のリソースが乏しい学校ほど、形式主義に依存する傾向は強まり、結果として教育機会の格差は拡大する。制度化の当初から、この副作用は鋭く指摘されていたし、現場感覚としても重くのしかかってきた。

３．教育目標の取り違え——“思考”という名の空洞化

決定的な問題は、「プログラミング的思考」という語が、手段の記述様式（記号列・制御構造）を “思考” に見立て、学習目標を手段側へ引き倒してしまったことである。子どもが学ぶべきは、コンピュータを介して世界に関わるための “作る・直す・伝える” というプロセスの統御であり、その中にプログラミングという選択肢が含まれるかどうかは、課題や道具選択の問題であって本質ではない。現行定義は、まさにこの順序を逆転させる。したがって、「手続き型の表層をなぞる定義では創造性が引き出されない」という批判は、的確であるだけでなく、政策の前提に遡る根本的な再審を促す。そしてこの批判は、単なる理念論にとどまらない。実際の授業は「迷路を解く」「キャラクターを動かす」といった課題に収束しやすく、子どもの関心や社会的文脈に接続されにくい。ここで子どもが体験するのは、世界に向けて “何かを成し遂げる” ための設計ではなく、正規解に収斂する “模倣の段取り” である。

４．反証としての実践——Scratchが示した“道具としての広がり”

他方、同じプログラミングの枠内でも、Scratchの拡張機能群とIoT連携は、授業が閉じた画面内の模倣から、音・身体・空間・外部データへと開かれうることを示した。ここでは、プログラミングは “コードを書く行為” というより、表現や探究のための “場づくり” として機能しうる。つまり、子どもの手に渡る道具箱が十分に多様で、課題が生活世界や学びの他領域に接続されているとき、プログラミングは創造のための媒介となる。この経験は、当初の懐疑を訂正し、目標が “思考のラベル” ではなく “創造の実践” であるべきことを、実証的に裏づけた。重要なのは、ここで価値を生んでいるのが「プログラミング的思考」なる抽象ではなく、道具の拡張性と課題設計の社会的・表現的接地だという点である。

５．AI時代が要請する転回——命令記述から振る舞い誘導へ

生成AIの普及は、コンピュータとの関わり方を「手続きの逐語的記述」から「振る舞いの誘導・評価・統合」へと劇的にシフトさせた。ここでは、プロンプトという高位の仕様を投げ、出力を批判的に吟味し、他のツールと組み合わせて目的の表現や解決に仕立て直すことが核心となる。つまり “作る” ことの意味が、コードの細部に宿るのではなく、道具の選択・役割分担・検証・再設計の循環に宿る構造へと変わったのである。したがって、教育の目標は「プログラミング的思考」の育成ではなく、「コンピュータを創造のために使いこなす統合的能力」の涵養に再定義されねばならない。そして、この能力はプログラミングを必須としない。ローコードやノーコードの環境、さらにはアプリの高度な機能だけで、十分に同等の学びが成立する局面は多い。鍵は、ツールの等価的な編成と批判的運用にあり、どの記法を採るかは従属的な決定である。

６．政策言語を書き換える——“道具としての創造”を最上位目的に

以上を踏まえると、政策文書は次のように言い換えられるべきだ。すなわち、「小学校段階では、子どもがコンピュータとAIを創造のための道具として主体的に活用し、情報を収集・生成・編集・表現する一連の営みを設計・実行・省察できるようにする」。この目標のもとでは、プログラミングは “取りうる手段の一つ” として位置づけられ、課題の性質と子どもの発達段階に応じて、アプリ、センサー、生成AI、データ可視化、メディア編集などと等価に選択される。評価も「正しく動くコード」から離れ、課題設定の妥当性、ツール選択の理由、失敗の記録と修正、成果の社会的・表現的意義といったプロセスの可視化へと移行する。こうして初めて、授業は “やったこと” のチェックから、“何を成し遂げたか”  “どう変えたか” の探究へと質的転換を果たす。

７．実装への視座——授業設計・評価・教員支援

実装の要は三つある。第一に、課題を生活世界の問題や他教科の学びに接地させ、アウトプットを “誰かに届く表現” として設計すること。第二に、AIと人間の役割分担を明示化し、出力の根拠・限界・改変の痕跡を残すことで、子どもに “作ることの説明責任” を教えること。第三に、教員の専門性を「コード知識」ではなく「学習のオーケストレーション」に振り向け、ローコード／ノーコード教材やプロンプト例、失敗事例集を共有資産として整備することである。これらは、リソース差を埋め、形式主義に陥りやすい学校ほど “実質” へと近づけるための制度投資でもある。

結語

私たちが守るべき順序は単純である。第一に目的、次に手段。目的は、子どもがコンピュータを用いて世界に働きかける創造の主体になること。手段は、プログラミングであれ、アプリであれ、AIであれ、課題に応じて選び、組み合わせ、検証し、やり直すこと。いま必要なのは、「プログラミング的思考」という抽象の上塗りではなく、“道具としての創造” を最上位に置く政策言語への転換である。そこに立ち返るとき、授業は再び、生きた学びになる。子どもは、手続きの模倣者ではなく、技術と表現を編む設計者として教室に現れるだろう。