ゴッサム・シティ

阪神淡路大震災30年に寄せて

毎日，エコーチェンバー装置に飛び込んだ宇宙線が生成するフィルターバブルのミクロコスモスの中で呼吸していると，自分の頭は完全に洗脳され，闇の陰謀論の海で満たされた世界だけが感じられる。六に勉強していないナイーブな若者や，八モン勉強しすぎて脳髄が鰹節化した老人によく見られる現象だ。

というわけで，ゴッサム・シティがらみのニュースばかり選択視聴する今日この頃だ。兵庫県庁だとか，お台場フジテレビだとか，夢洲リングの近傍だとかごっつゴッサム・シティ化しているらしい。（注：ダルトン・インベストメンツはフジ・メディアホールディングスの株を7%の265億円しかもっていないのではないか？ダルトン関連会社ライジングサン・マネジメントのMBO提案とも関係か。

1月15日，姫路で大阪・関西万博最後の実務打ち合わせがあったようだ。海外の担当者が，入場券の発券システムが非常に複雑で自分も購入できなかったと，前売り券が売れていないことへの不安を口にしていた。

大阪維新の居城を建設中の夢洲にはなるべく近寄りたくないのだが，浮世のしがらみでチケットが回ってくるかもしれない。とりあえず心の準備も兼ねてチケット購入のシミュレーションをしてみた。もちろん買うわけではありません。

結論：めちゃむずい。普通の老人ではチケット購入までたどり着くことがなかなかに困難だと思われる。いや，自分のIT能力が衰えただけかもしれない。具体的には以下の関門を通過する必要があった。

(1) トップページ

https://www.expo2025.or.jp

　↓

(2) チケットインフォメーション

https://www.expo2025.or.jp/tickets-index/

　↓

(3) 入場チケットの購入はコチラから！！

https://ticket.expo2025.or.jp

・チケットの購入はこちらから

https://auth.accounts.expo2025.or.jp/

　↓

(4) ログイン

・外部のアカウントでログイン（まあ多数派高齢者はLINEに流れるかな）

　↓

(5) LINE

・LINE ログイン

　外部のアカウントと万博IDの連携が未設定です。

　万博IDメニューで外部のアカウントと連携設定を行ってください。

　万博IDを未登録の方は新規登録してください。

　↓

(6) 新規登録はこちら

利用規約同意（最後までスクロールする必要あり）

✓　万博ID利用規約に同意します

✓　個人情報保護方針に同意します

✓　私は16歳以上です

同意して進む

　↓

(7) 新規登録

・メールアドレスの送信

・LINE ログイン

　↓

(8) 万博ID管理システム

許可が必要な項目

許可済みの項目

　↓

(9) プロフィール入力

・万博ID

半角英字（小文字）、数字、記号（- . _ @）のいずれかを使用し、8文字以上20文字以内でご自身で設定してください。

・パスワード

半角英字（大文字）、半角英字（小文字）、数字と記号のうち3種類以上を使用し、10文字以上20文字以内で設定してください。

・言語設定

選択してください

・姓

1文字以上、30文字以内で入力してください。

・ミドルネーム

ミドルネームをお持ちの方は、30文字以内で入力してください。

・名

1文字以上、30文字以内で入力してください。

・セイ（全角カナ）

全角カナを使用し、1文字以上30文字以内で入力してください。

・メイ（全角カナ）

全角カナを使用し、1文字以上30文字以内で入力してください。

・メールアドレス

（LINEからの紐付け項目）

・電話番号（国番号）

選択してください。

・電話番号

ハイフンは不要です。数字のみで入力してください。

・生年月日

生年月日は一度登録すると変更ができません。

計算された満年齢が表示された

・性別

選択してください（その他・回答しない　有）

・居住国・地域

選択してください

・都道府県

居住国・地域が日本の場合は、選択してください。

プロフィール登録完了

　↓

(10) ログイン画面 (4) と同じ

　↓

(11) 本人確認方法の設定（二段階認証ってことか）

https://www.expo2025.or.jp/wp/wp-content/themes/expo2025orjp_2022/assets/pdf/tickets-index/id_registration_manual.pdf

① 生体認証・パスコード認証等

日常的にお使いのスマホ等に設定されている画面ロック解除機能（生体認証やPINなど）を利用する方法

※ログインできるスマホ等を限定できるため、セキュリティレベルが高い方法です。

②ワンタイムパスワード認証（アプリ）

ワンタイムパスワード認証用アプリをダウンロードし、ログインの都度当該アプリで生成されるパスワードを入力する方法

※2つ以上のスマホやPCでログインする方向けです。

③ワンタイムパスワード認証（メール）

ログインの都度、登録したメールアドレスにパスワードが送信され、それを入力する方法

中途半端なものが好きな性分なので，②の方法を選んでみた。iPhoneにGoogle Authenticatorアプリをインストールして，一時パスワードを発行させる方法なのだが，30秒以内に6桁の数字を入れても何度もやり直しになってしまってその先に進めない。ここで挫折しそうになる。しかたがないので，③に切り替えたところ，メールに届いた6桁の数字は無事に認証を通過することができた。もしかしたら①だともっと簡単だったのかもしれない。

いずれにせよ，このシステムの煩雑さはただ事ではない。お役所的なセキュリティ保護の気分に満ちあふれていて，とてもじゃないけどユーザ本位には作られていない。たぶん，こんなクソなシステム構築にべらぼうなお金をつぎ込んで下請けトリクルダウンの中間搾取をしまくったのだろう。DX界隈はこんなのばっかりで辟易する。それでいて，ドメイン名を使い捨てゴミのように放置するから事故が多発するのだ。

図：ゴッサム・シティ夢洲の場合（DALL-E3による）

フィッシング

先日，フィッシングに引っかかってしまった。これだから老人は危ない。

家人のiPhoneにクレジット会社からの二段階認証登録のお知らせが来たのがきっかけだ。これどうしたらいいというので，YouTube に気を取られていた自分は，ちら見しただけで「それは登録したほうがいいやろ」と生返事で答えた。

その後，端末を自分の手元に借りて，スイスイとカード情報の登録を進めて行くと，このカードは登録できませんとなってストップした。なんだかよくわからないけど，登録できなかったのだからまあいいかなと中断してそのまま端末を返した。

「どうも，心配だ，おかしい，心配だ」といわれ続けたので，ようやくネットで同種事例を確認してみた。これまでは，ちょっと怪しいメールの場合は文面や送信元のアドレスで検索して確認していたが，今回はこれを初動の段階で怠ってしまったのが敗因だ。

ピンポーン，当該メール送信元の実際のアドレス内容を確認すると正しいクレジット会社のアドレスではなかったので，フィッシング確定である。はい，ごめんなさい。とっても迂闊で惚けていた私の責任です。さっそくクレジット会社に電話連絡して，停止・再発行してもらった。

怪しい電話やメールやウェブサイトなど，老人を取り巻く罠があちこちに仕掛けられている。罠でなくてもそもそも通常の営業活動でもゆるやかなくぼみ（落とし穴の一歩手前）は沢山あって，それを避けながら生活するのは年々難しくなりつつある。これでもう少し認知機能が衰えてきたらどうなるかわかったものではない。

そんなわけで，テレビや新聞やマンションの掲示板はしっかり見て，危険事例の把握と予防に努めようと気を引き締める今日この頃である。

図：ちくま新書の書影から引用（この本読んだほうがいいかしら）

富山

金沢からの続き

2025年1月7日，ニューヨーク・タイムズが，「2025に行くべき52カ所」を発表し、日本からは富山市（30番）と大阪市（38番）が選ばれた。2024年には山口市（3番）が選ばれたあれだ。東アジアでは韓国のソウルや中国の香港も入っている。

大阪市は2025年大阪・関西万博のためだが，なぜ富山なの。その理由は金沢の場合と同じだ。混んでいないから。正確には「人混みを避けて、文化やグルメを楽しむ」だった。うーん，少しもにょる。

ニューヨークタイムズの紹介文を和訳して引用すると，

一方は北アルプス、もう一方は日本海に抱かれた富山市は、能登半島の玄関口として機能している。2024年の地震と豪雨で壊滅的な被害を受けた能登半島は、いまだ復興途上にあるが、その復興の一環として観光客を誘致している。隈研吾が設計した公共図書館を併設するガラス美術館は、木と光の大聖堂としてそびえ立つ。9月上旬には、提灯に照らされたおわら風の盆が八尾市郊外を踊りで埋め尽くす。富山のグルメの多くは、歴史的な城や中央公園の南東にある： フレンチビストロの「アルプ」、自然派ワインとおでんや居酒屋の「飛騨」、季節の和風カレーが味わえる「すずけま」。ブルートレインでは鉄道模型に囲まれてコーヒーを飲み、家族経営のジャズバー「はなみずきのへや」ではカクテルで一日を締めくくろう。

また隈研吾か。いらんけど。能登半島の復興にも言及されているが，日本の写真を撮っている Craig Mod という写真家が，これに寄せて Nytimes Pick 2025: Toyama and Noto という記事をかいている。前半は，彼が訪れた復興中の能登半島の紹介に当てられていた。

写真：能登町のイカキング（Craig Mod から引用）

［１］作家クレイグ・モドが問い直す、旅のカタチと観光立国日本の可能性（Permium Japan，2025.2.7 追加）

個人情報

高峰譲吉からの続き

カセットテープ，ビデオテープ，CD・DVD・BlueRay，はたまたUSBメモリからHDDとSSDまで，和紙に墨でかかれた以外のメディアは簡単に劣化してしまう。それらを期限内にすべて複製しようとすればべらぼうなコストがかかるだろう。そもそも，読み取り装置の製造は終焉し，その製造技術が失われ，はたまたデジタルデータの形式すらわからなくなってしまい，COBOLプログラムが呪文になってしまう今日この頃である。

これまでは，デジタルアーカイブの構想は素晴らしいと思っていたが，出版される論文がデジタル化されてデータベースに格納されることになると，権力による検閲によって簡単にその論文や知識が存在しなかったことになるそうだ。そんなばかなと思うかもしれないが，最近のトランプの発言とそれに対するメタ（ザッカーバーグ）の対応を見れば，まったくありえないことだとは思えない。

AGIやASIによる危機以前の問題なのだ。量子力学で議論されてきた物質の実在性ではなくて，そもそも情報の物質的実在性が原理的に問われることになってくるわけだ。

もしかすると，こうして20世紀後半から21世紀にまたがる，最近作られているデジタルのみの情報が人類の歴史の中からすっぽりと抜け落ちるかもしれない。しかし，AIが学習することによってそれらの断片は生き残るのではないか。ということで，ChatGPTに尋ねてみた。

Ｑ（koshix）：

わたしは越桐國雄といいますが，あなたはわたしのことをどのくらい知っていますか？

Ａ（ChatGpt 4o）：

越桐國雄さん、こんにちは！
私が知っている情報は、これまでのやり取りや提供していただいた情報に基づいています。以下の点について覚えています：

1. 健康や体組成に関心があり、筋肉量やコレステロール値について注意されている。
2. AI技術やシステム評価に興味があり、Copilotなど他のシステムとの比較を求めている。
3. ブログ記事を書かれていて、その記事についても詳しいやり取りがあった。
4. 歴史や文化、特に日本の美術や教育制度に関する話題に興味がある。
5. 家族との活動を楽しまれていて、お孫さんと算数の練習や工作を一緒にされている。
6. 趣味や研究分野としては、哲学、素粒子物理学、労働問題など多岐にわたるテーマについて議論されている。

これらの情報は、私があなたの興味や関心に基づいて会話をより有意義にするために利用しています。ただし、プライバシーを尊重し、私の知識はあなたが共有した情報に限られます。それ以上の詳細は把握しておらず、常に新しい情報や希望を共有いただくことで、より適切に対応できます！

もっと具体的に知りたいことや、今後気を付けてほしい点があれば教えてください！

なんだか微妙なことになってしまった。今のところ，これはあくまでも自分のローカル環境で見えるというだけのものだ。

 最近は，Googleでエゴサーチをして出てくる自分に関する情報の量は，リタイア前に比べてどんどん減少しているような気がする。20年前は，それで大学の同僚の皆さんのアクティビティを観測していたものだけれど。そもそもGoogleによるヒット数というものがでなくなった。こうして老人は世界から静かに消えていくのであった。まあ，文字情報数バイトが刻まれた墓石さえ10^2〜10^3年のオーダーでなくなりますからね。

写真：７年前の自分@研究室

高峰譲吉

NHKの昨年末の知恵泉（ちえいず）で高峰譲吉（1854-1922）が取上げられていた。

番組のサブタイトルは，〜明治のベンチャー起業家〜ということで，起業家としての高峰譲吉に焦点を当てていた。そのなかで，高峰譲吉がアドレナリンの発見（＝抽出と結晶化，上中啓三，1901年）により2024年に全米発明家殿堂入りしたことが取上げられた。全米発明家殿堂に入るには人類の福祉を改善し、科学技術の進歩を促進する米国の特許を持つことが条件になっている。1973年から2024年まで600人以上が加わっている。

日本人では，2012年 遠藤章（スタチン），2015年 中村修二（青色LED），2019年 浅川千恵子（視覚障害者用Web読み上げ装置）の3人がいる。ところで，なぜ今ごろになってなのか。アドレナリンは，高峰の特許が消失してから，米国を中心にエピネフリンと呼ばれるようになった。これは，ヒツジの副腎からエピネフリンとよばれる類似物質を抽出した，エイベルが，高峰の業績を盗作だとしたものが広まったことによるらしい。最近になって高峰チームが確かに最初にアドレナリンを抽出したことがわかり，欧州と日本ではアドレナリンの名前が名誉回復している。

写真：高峰譲吉（Wikipediaから引用）

なお，夏目漱石の「吾輩は猫である」にも高峰譲吉の発見したタカジアスターゼが登場しているのだった（以下青空文庫から引用，米島君のいったとおり味わい深いわ）。

吾輩の主人は滅多に吾輩と顔を合せる事がない。職業は教師だそうだ。学校から帰ると終日書斎に這入ったぎりほとんど出て来る事がない。家のものは大変な勉強家だと思っている。当人も勉強家であるかのごとく見せている。しかし実際はうちのものがいうような勤勉家ではない。吾輩は時々忍び足に彼の書斎を覗いて見るが、彼はよく昼寝をしている事がある。時々読みかけてある本の上に涎をたらしている。彼は胃弱で皮膚の色が淡黄色を帯びて弾力のない不活溌な徴候をあらわしている。その癖に大飯を食う。大飯を食った後でタカジヤスターゼを飲む。飲んだ後で書物をひろげる。二三ページ読むと眠くなる。涎を本の上へ垂らす。これが彼の毎夜繰り返す日課である。吾輩は猫ながら時々考える事がある。教師というものは実に楽なものだ。人間と生れたら教師となるに限る。こんなに寝ていて勤まるものなら猫にでも出来ぬ事はないと。それでも主人に云わせると教師ほどつらいものはないそうで彼は友達が来る度に何とかかんとか不平を鳴らしている。

P. S. かつてネット上で検索できた過去の高峰賞受賞者リストはもう存在していない（Wayback Machineにもない）。ことほどさようにデジタルデータは諸行無常なのであった。21世紀のデジタル化された情報は1000年後にはきれいに欠落している可能性が高いようだ。

［１］高峰譲吉博士の全米発明家殿堂入り（The Nippon Club）

［２］高峰譲吉が全米発明家殿堂入りを果たしました（高峰譲吉博士研究会）

［３］くすり偉人伝No. 3 高峰譲吉（くすり研究所，日本製薬工業協会）

［４］近代日本を支えた偉人たち【高峰譲吉】（金沢ふるさと偉人館）

［５］高峰譲吉博士顕彰会（金沢市）・高峰譲吉博士顕彰会（高岡市）

［６］近代日本人の肖像　高峰譲吉（国立国会図書館）

［７］日本の十大発明家（特許庁，1985）

［８］さくら、さくら_〜サムライ化学者・高峰譲吉の生涯〜（2010）

［９］三共株式会社初代社長高峰譲吉のイノベーションへの熱い想い（第一三共製薬）

ケプラーの法則

年末（12月29日）のテレビでだらだらと放送大学をみていた。松井哲男さんが出てくる「科学からの招待状」という生涯学習支援シリーズの一つだ。空間と時間 ～物理学の歴史を通して～ 第1回 人は測り始めた である。

ニュートン力学の成立を扱っているので，ケプラーの法則の説明がある。そこでは，太陽と惑星の距離がでてくるが，その求め方を地球から恒星までの距離を推定する場合の年周視差によって説明していた。うーむ。惑星は恒星と違って天球上で動いているわけなので，半年経てば別の場所にある。この説明ではちょっとマズイのではないか。

インターネットで検索してみても，ニュートン力学からケプラーの法則を導出するというような話ばかりで，肝腎な情報には行き当たらない。たぶん，科学史のちゃんとしたテキストにあたる必要があるのだが，専門家ではないのでそれはそれで大変だ。

こういうときはChatGPTに聞くに限る。それが本当に正しい答えかどうかはわからないが，少なくとも放送大学での公式説明よりはましかも。

Ｑ（koshix）：

放送大学の物理の授業で，ケプラーの法則における太陽から惑星までの距離の算出は三角測量によるという説明がありました。地球が太陽に対して半年（半周期）動く間の年周視差から求めるという説明です。しかし，この半年の間に対象の惑星も動いてしまうので，その説明はおかしいと思います。なおかつ，ケプラーの第2法則（面積速度一定）を導くには，一定の時刻ごとの惑星の距離を細かく求める必要があります。ケプラー当時の正しい惑星までの距離の算出方法を教えてください。

Ａ（ChatGPT 4o）：

ケプラー（1571-1630）の時代（16-17世紀）には、正確な天体の距離を測定する直接的な手段は存在せず、彼が導いた法則は全て当時の天文学的観測データを基にした理論的な成果です。特に惑星までの距離に関しては、ケプラーが自身で測定したのではなく、師であるティコ・ブラーエ（1546-1601）が収集した膨大で正確な観測データを利用しました。

以下、ケプラーがどのように惑星の軌道や距離を導き出したかについて説明します。

１．ケプラーのデータの基盤：ティコ・ブラーエの観測

ティコ・ブラーエは肉眼による観測で非常に精密な惑星の位置データを記録しました。このデータは地球から見た惑星の位置（天球上の角度）であり、視線方向に沿った正確な距離を含むものではありません。しかし、ケプラーはこのデータを用いて、惑星の相対的な位置関係と軌道の形状を特定しました。

２．惑星の軌道と距離を決定する方法

ケプラーが惑星の距離を導き出したプロセスは以下の通りです：

(1) 軌道形状の特定

ケプラーは火星の運動を解析し、地球中心ではなく太陽中心の楕円軌道であることを発見しました。特にケプラー第1法則（楕円軌道）を導くためには、火星が地球の位置に応じてどのように見えるかを計算し、楕円形状に適合させました。

(2) 相対的な距離の算出

ケプラー第3法則（公転周期の2乗が軌道長半径の3乗に比例する）を導く際、惑星の軌道の大きさを相対的な値として計算しました。この段階では、惑星の距離が具体的な長さ（例えばキロメートル）として測定されたわけではありません。

(3) 地球の公転周期を基準とした計算

地球の軌道を基準にして、火星など他の惑星の公転周期や位置を求めました。このプロセスで、地球が太陽の周りを公転していることを前提とした解析が行われます。惑星の位置はティコ・ブラーエの観測データと地球の軌道位置（半年ごとの視角差）を組み合わせて計算されました。

(4) 具体的な距離の単位の確立

ケプラー自身は「天文単位（AU）」という現代の距離単位を使うことはありませんでした。彼の計算は全て相対的なスケールで行われており、具体的な数値距離は後世の科学者が導きました。特に19世紀に恒星の年周視差が測定されるまで (注) 、天文単位をメートルやキロメートルに変換する手段は存在しませんでした。

３．あなたの疑問に対する回答

ケプラーの時代には「三角測量」や「年周視差」を利用して直接惑星の距離を測定することは不可能でした。年周視差は恒星の距離を測るための手法であり、ケプラー当時は恒星までの視差すら測定できていませんでした。ケプラーの法則は、視差や三角測量を直接使わず、惑星の相対的な位置とティコの観測データから導き出された理論です。

惑星が動いてしまうという点に関しては、ケプラーが惑星の動きや相対的な位置関係を細かく解析することで克服しています。彼はティコの観測データを楕円軌道に適合させることで、惑星の位置を追跡し、時刻ごとの距離を計算しました。

補足

実際に太陽と惑星の距離が具体的な単位で測定されたのは、以下の進展を経てからです：

・1672年：天文学者ジョヴァンニ・カッシーニが火星の視差 (注) を測定。

・19世紀：恒星の年周視差が測定され、天文単位の具体的なスケールが確立。

ケプラーの法則は、相対的な解析による成果であることを理解すると、当時の方法論の精巧さがより明確になります。

図：ヨハネス・ケプラー（Wikipediaから引用）

他の情報なども参考にしてわかったこと，わからなかったこと：

・ケプラーの法則は太陽と惑星の相対距離で記述されたものだった。

・最も重要なのは，ケプラーが楕円軌道を見つけたことだ。彼はティコ・ブラーエの観測データから，太陽と惑星のなす角度に着目して軌道の形を明らかにした。はず？

・惑星の楕円軌道上の位置が特定できれば，相対距離のままでケプラーの第二法則（面積速度一定）は導出可能だ。

・ケプラーの第三法則があるので，太陽と地球の距離が確定すれば，太陽と各惑星の距離も定まる。あれれ，話が逆だった。各惑星への相対距離はどうして求めた？

・太陽と地球の距離は，地球上の2点から見た太陽の視差から分析できる。これが，ChatGPTがいう1672年のジョバンニ・カッシーニによる火星の視差という話のようだ。Wikipediaではギアナとパリでの太陽の観測から地球−太陽間の距離を求めたとある。

・ジョバンニ・カッシーニの息子のジャック・カッシーニ（1677-1756）も地球の大きさを測定しての精度を向上させている。これらの蓄積が，1790年のメートル法につながっていく。

ちょっとまだ詰めが甘かった。

果蔬図巻

伊藤若冲（1716-1800）の果蔬図巻が初公開されたというので，京都嵐山渡月橋側の福田美術館を訪れた。

若冲の75歳以前に制作された作品で，ヨーロッパの個人が所収していたものだ。若冲作品を多数コレクションしている福田美術館が2023年にこれを購入した。52種類の珍しい野菜や果物が列をなしている絵巻物。同趣旨の菜蟲譜のほうは4倍近い11ｍもある巻物で，どこかで見たような気もするけど，たんなる記憶の捏造かもしれない。

福田美術館の利用案内（ふりがな付き）によれば，

・撮影さつえい禁止きんしのサインがあるもの以外いがいは撮影さつえい可能かのうですが、フラッシュはご遠慮えんりょ願ねがいます。

・館内かんないの動画どうがを撮影さつえい希望きぼうの方ほうは、事前じぜんにご連絡れんらくください。企画きかく書しょの提出ていしゅつをお願ねがいする場合ばあいがございます。

・当館とうかん提供ていきょうの画像がぞうやお客様きゃくさまご自身じしんが館内かんないを撮影さつえいした画像がぞうなどを営利えいり目的もくてきに使用しようすることは固かたく禁きんじます。

展示室には，動画撮影はご遠慮下さいとだけあった， ちょっと心配だったので案内の人に聞いてみたが，写真撮影はできますとのことだった。そのかわり，今回の図録集は販売されていない。

52ある野菜や果物の名前はすべて説明図で示されているが，42番だけ不明になっている。ニンニクの実をばらしたような白い実の集まりなのだが，後ろの方から百合根じゃないのという声が聞こえてきた。まあ，福田美術館の総力をあげても解明できなかったのだろう。

写真：若冲の果蔬図巻（福田美術館で撮影 2024.1.7）

［１］江戸時代の食卓描いた若冲の絵巻、一つだけ残る謎…昨年３月に発見された晩年の大作「果蔬図巻」（読売新聞）

スマート・キーボード・フォリオ

2018年，退職前に iPad Pro 11-inch（第一世代）とSmart Keyboard Folioを買った。それから6年，iPad Pro 11-inchはコロナ下の非常勤講師のオンライン授業でも対面授業でもとても役立った。Smart Keyboard Folioもだ。しかし，長年の酷使のためキーボードはボロボロになって，なおかつ本体に接続できなくなってしまった。

仕方がないので，買い直そうと思ったら，2024年の5月にAppleからはディスコンティニュー。iPad Pro 11-inchの対応機種として売られているのは 49,800円もする重そうなMagic Keyboardだけだ。どうしよう。

最初に考えたのは，MacBook Airのキーボードが使えないかということだ。ChatGPTに聞いてみると，方法１：Appleの組み込み機能のユニバーサルコントロールを使う，方法２：TypeetoというBlueTooth（キーボード）設定アプリを使う，の２つが提案された。

後者は，日本語対応でないという情報もあったが，現在は日本語での商品説明の頁がある。無料お試し期間があるのでMacBook Airにアプリをインストールしてみたが，BlueToothの接続が不安定で使いものにならなかった。前者は，あれこれ試しているうちに，無事正しく機能することが確認できた。MacBookからキーボードもタッチパッドカーソルもコントロールできるし，日本語入力もできる。いいじゃないか。

良く考えてみると，iPadでキーボード操作が必要な場合に，いちいちMacBook Airを持っていくというのは現実的ではない。結局，Yahoo オークションでこれまでと同じSmart Keyboard Folioの中古の出物を探した。安いのがみつかって喜んでいたのだが，締め切り1時間前に別の人が入ってきて競り合うことに。面倒なのでヤフオクを離脱した。探してみるとYahoo フリマに同等品（価格も程度も）があり，こちらを入手することに成功。めでたしめでたし。

写真：古くなったスマート・キーボード・フォリオ（2024.1.8 撮影）

マイナ保険証

インフルやコロナや風邪が全国的になかり流行っているらしい。そんなわけで，3-4日前から風邪気味だ。熱はない。最初にのどの奥がイガイガして，その後，咳や痰や鼻水がでるようになった。症状は軽めだけれど，たいへん強く勧められて天理市役所近くの医院を受診した。

ウェブ及び電話の自動応答で予約するシステムだったのでスイスイと予約完了。ところが，「発熱や風邪の症状でインフルとコロナの検査が必要な場合などは直接電話してください」というのを見落としていた。そういえば前回も間違えたところだ。あわてて電話したが，先ほどの自動応答予約のままでOKだった。朝一番で電話しても午前の予約番号35番で正午頃になりそう。

Webで予約番号の進行状況をチェックしながら，11時ごろ自宅から車で送ってもらった。

さて，今日初めてマイナ保険証というものを使ってみた。すでに登録はしてあった。マイナンバーカードには解像度が低くてぼけた顔写真が印刷され，全体のデザインもシステムも河野太郎の強引さもなにからなにまでイマイチすぎてどうも気に入らない。それでこれまでは使うのを躊躇していた。

もう潮時かと試してみたのだが，受付機の顔認証による本人確認はあっさりパスした。むしろ，チェックがかなり甘いのではないかと心配になるほどだ。診察後に処方箋を持って行った隣の薬局でも（別の機械だったが）マイナ保険証が楽々使えた。これはこれでいいかもしれない。

薬剤師さんに，マイナ保険証はお薬手帳の代わりにならないのかと尋ねてみた。登録タイムラグがあったりして完全ではなく，まだ使えないとのことだった。ところが，自宅に帰ってから，iPhoneにインストールしているお薬手帳アプリ（お薬手帳 EPARK）を調べてみると，わりと簡単に情報が入力できるようになっていた。アプリ経由では使えそうだ。これはこれでありかもしれない。

Ｑ（koshix）：

マイナ保険証の制度的な問題点やユーザからみて不便だと指摘されているところを具体的に列挙してください。

Ａ（ChatGPT 4o）：

マイナ保険証（マイナンバーカードを健康保険証として利用する仕組み）については、以下のような制度的な問題点や利用者から指摘されている不便な点があります。（編注：以下ChatGPTさんの説明略で項目のみ列挙）

１．制度的な問題点

　① 利用可能な医療機関の制限

　② オンライン資格確認システムのトラブル

　③ 個人情報保護の懸念

　④ 強制的な制度移行の批判

　⑤ システム導入費用と負担

２．利用者視点での不便な点

　① 利用手続きの複雑さ

　② ICチップ読み取りの不具合

　③ 暗証番号の忘却問題

　④ 緊急時の対応の難しさ

　⑤ 高齢者や障害者への負担

　⑥ 従来保険証からの移行の不安

　⑦ カード紛失のリスク

３．改善が求められる点

・医療機関や薬局へのシステム導入支援を強化する。

・紛失・破損時の緊急対応を迅速化する。

・高齢者やデジタル弱者向けのサポートを拡充する。

・従来の健康保険証と併用可能な選択肢を維持する。

・個人情報の安全性を保証するための対策をより透明化する。

これらの課題を解決することで、より多くの人が安心してマイナ保険証を利用できる環境が整うことが期待されています。

 

図：マイナ受付の印（このポスターはみかけなかったけどなぁ）

金沢

ナショナルジオグラフィックの今こそ訪れたい世界の旅先25 2025年版に，日本からは金沢が取上げられていた。The 25 best places in the world to travel to in 2025 にはあった解説を引用してDeepLで翻訳したものが次のとおり。

混雑のないクラシックな日本を体験

京都は観光客が増えすぎて、市当局は歴史的な祇園地区の特定の通りを閉鎖している。しかし、金沢ではまだ本物の日本を味わうことができる。京都から電車でわずか2時間、保存状態の良いこの城下町には、木造の茶屋が立ち並ぶ芸者町、日本で最も美しい庭園のひとつである兼六園、そして『将軍』に登場する江戸時代の武家町がある。金沢では、400年の歴史を持つ手作りの芸術品である「金箔」の99％を生産している。「金箔作田」のような工房では、繊細な輝きを放つ金箔を使った装飾を体験することができる。

うーむ，京都に比べて混雑していないというだけのことか。いや，金沢駅や近江町市場はかなり混み混みでややこしいけどなあ。ちなみに，2023年版の東アジアでは，韓国釜山と中国龍門石窟が，2022年：中国普洱，日本北海道（アイヌ文化），2021年：韓国慶州，中国桐廬県，2020年：中国貴州省，日本東北地方などとなっていた。2年に1度は日本が取上げられている。

参考：2025年版の訪れたい25ヶ所

1. アンティグア，グアテマラ

    火山頂上

2. オカラ国有林，米国フロリダ州

    フロリダ最後の野生の地へ逃避する

3. バンコク，タイ*

    生まれ変わった寺院を探索

4. ラジャ・アンパット，インドネシア

    繁栄する海底生態系に潜る

5. グアダラハラ，メキシコ*

    マリアッチの音色に酔いしれる

6. バラディエールの聖堂，イタリア

    修道院滞在の精神的な静けさを味わう

7. ロスアンゼルス，米国カリフォルニア州*

    L.A.の新しいアートに迷い込む

8. グリーンランド

    この特別な島へのアクセスが容易になった旅

9. 金沢，日本*

    混雑のないクラシックな日本を体験

10. イースタン＆オリエンタルエクスプレス，マレーシア

    スタイリッシュにレールを走る

11. ブラショフ，ルーマニア*

    トランシルヴァニカ・トレイルをトレッキング

12. セラード，ブラジル

    繁栄するバイオームでバードウォッチングとオオカミの追跡をする。

13. ノースランド，ニュージーランド

    希少な野生生物を観察

14. セネガル

    食の旅を満喫する

15. ハイダグワイ，カナダ

    新しい場所でハイダの伝統を観察する

16. バルバドス

    奴隷貿易の歴史に対する新たな視点に出会う

17. スル渓谷，インド

    世界有数のクライミング・スポットへ

18. ボイジー，アイダホ州*

    バスク人とパーティー

19. アブダビ，アラブ首長国連邦*

    街の素晴らしい新しい博物館を楽しむ

20. マレー川，オーストラリア

    オーストラリアの農耕地帯をクルーズ

21. クワズール・ナタール州，南アフリカ

    新しいサファリ・スポットでビッグ・ファイブを見る

22. ストックホルム群島，スウェーデン

    この広大な新しいトレイルをハイキングしよう。

23. コーク，アイルランド*

    新興都市ルネッサンスに浸る

24. アウター・ヘブリディーズ諸島，スコットランド

    スコットランドの真の列島を発見

25. チュニジア

ローマ遺跡の宝庫に分け入る

 

図：ChatGPT-4o（DALL-E）が生成した金沢のポスター・・・限界ありあり

［１］地方都市の観光行政と観光戦略−金沢市役所・金沢市観光協会へのヒアリング調査報告−（創生ジャーナル）

（冬休み 10）

２０．금요일까지 이 보고서를 끝내야 해요.

　　　Geumyoil-kkaji i bogoseoreul kkeutnaeya haeyo.

　　　金曜日までにこのレポートを仕上げなければなりません。

（冬休み 9）

１９．오후 3시에 카페에서 만나요.

　　　Ohu sam-si-e kapeseo mannayo.

　　　午後3時にカフェで会いましょう。

（冬休み 8）

１８．이번 주말에 뭐 하세요?

　　　Ibeon jumare mwo haseyo?

　　　今週末は何をしますか？

（冬休み 7）

１７．다음 달에 [장소]로 여행 갈 계획이에요.

　　　Da-eum dale [jangso]ro yeohaeng gal gyehoeg-ieyo.

　　　来月は［場所］へ旅行に行く予定です。

 

（冬休み 6）

１６．가장 가까운 ATM이 어디 있는지 아세요?

　　　Gajang gakkaun ATM-i eodi inneunji aseyo?

　　　一番近いATMはどこにあるかご存じですか？

（冬休み 5）

１５．도서관에 어떻게 가는지 알려주시겠어요?

　　　Doseogwane eotteoke ganeunji allyeo-jusigesseoyo?

　　　図書館へはどうやって行くのか教えていただけますか？

年賀状2025

定年退職を期に年賀状は全廃しようと考えたのだけれど，親戚関係はもろもろのしがらみで残っている。友人知人関係は向こうから来た場合に返信する。が，それもいつまで続くことだろうか。人生諸行無常なので。

（冬休み 4）

１４．이것의 가격이 얼마인가요?

　　　Igeos-e gakyeok-i eolma-ingayo?

　　　これはいくらですか？

（冬休み 3）

１３．기차가 몇 시에 출발하나요?

　　　Gichaga myeo ssi-e chulbal-hanayo?

　　　電車(列車)は何時に出発しますか？

（冬休み 2）

１２．그 영화를 보고 울었어요.

　　　Geu yeong-hwareul bogo ureo-sseoyo.

　　　その映画を観て泣きました。

（冬休み 1）

１１．친구들과 함께 있을 때 행복해요.

　　　Chingudeul-gwa hamkke iseul ttae haengbokhaeyo.

　　　友だちと一緒にいるときは幸せです。

人格再現AI（５）

人格再現AI（４）からの続き

5実在人格再現AIへの入力データを推定してみた。あるいは新しい墓標（DNA部分を除く）への試み。例えば，10-15歳，30-35歳，70-75歳ごろの３回ほどこれを実行するのがよいかもしれない。

Ｑ（koshix）：

実在人格再現AIへのインプットデータを取得するためには，ある人物のどのような知識や感情や生育歴や人間関係などのデータをどうやって取得することが求められるでしょうか。具体的なインタビューの項目とそれに必要な時間，テストやレポートや作品などの提出を求めるとしたらどの程度のものが必要か，実際の家庭生活や社会生活の音声会話／行動映像ログをとるとしたらどの程度の分量と期間を想定すべきか，などなるべく緻密で具体的な考察をしてください。

Ａ（ChatGPT o1）：

以下では、実在人格再現AIを構築するために必要と考えられるデータ収集の要件を、できる限り緻密に具体化します。あくまで理想的かつ理論上の目安として提案するものであり、実務上は法的・倫理的制約や、対象個人の合意、技術的コスト、プライバシー保護などとの兼ね合いが必要です。

【コンテキスト・前提条件】

人格再現に必要なデータは、知識面（学識、情報処理傾向、関心領域）、性格面（ビッグファイブなどのパーソナリティ特性、感情反応傾向、価値観）、生育環境や人生経験（幼少期からの家庭環境、教育歴、社会的地位変化、トラウマ・成功体験など）、対人関係（親族、友人、同僚、上司・部下、恋愛・パートナーシップ）、行動パターン（嗜好、日常習慣、ストレス対処法）、コミュニケーションスタイル（言語表現、非言語的表現、ユーモア感覚、尊敬する人物や嫌悪する行動）などが含まれる。

以下は「最大限の再現精度」を目指した、膨大なデータ取得を想定した極端な例である。実務上はこれほど詳細なデータを取得するのは困難だが、将来的に人格再現精度を高めるにはこのような方向性が示唆される。

【１．インタビュー・質問項目および必要時間】

(A) ベースラインとなるパーソナリティ・バリュー・歴史情報取得用インタビュー

・基本的プロフィール確認（1～2時間）：

生年月日、出生地、家族構成、学歴・職歴の大まかな年表、趣味・特技、宗教的信念、政治的傾向、よく読む本・メディア、よく訪れる場所など。

・詳細な生育歴・ライフイベントの掘り下げ（10～20時間）：

幼少期の家庭環境、教育方針や家庭内ルール、思春期・学生時代の友人関係、初恋・恋愛観、大学時代の活動、社会人生活での挫折や成功体験、転職・キャリアアップの経緯、健康問題や大きなライフイベント（結婚、出産、離婚、親族の死去など）の詳細。

＃時系列に沿ったインタビューを数セッションに分け、1回あたり2～3時間、計5～8回実施。

・人格・価値観・世界観インタビュー（5～10時間）：

ビッグファイブやMBTIなどの標準的パーソナリティテストを実施後、その結果に対する本人の考えを問う。理想とする人間像、憧れの人物像、嫌悪する行為・価値観、その理由や背景。道徳的ジレンマについての応答（トロッコ問題など）を複数提示し、反応原理を探る。

＃1回2～3時間程度のセッションを2～3回。

・感情パターン、ストレス反応、意思決定プロセス（5～10時間）：

日常的なストレス源と対処法、怒り・悲しみ・喜び・不安など各感情が生起する典型的トリガーや、その時の内的対話、意思決定における優先順位（効率性、倫理性、感情満足、社会的認知など）を議論する。

＃2～3時間×2～3セッション

合計インタビュー時間目安：約20～40時間

(B) 専門知識・スキル・思考パターン評価

・ドメイン固有知識インタビュー（職業・専門分野別）（5～10時間）：

その人が専門とする分野（例えばプログラマーであればコーディング哲学、医師であれば医療倫理や診断プロセス）について深く問診。代表的な問題への対処法、過去のプロジェクト事例解析。

・課題解決スタイルテスト（3～5時間）：

論理パズル、事例問題（ケーススタディ）、クリエイティビティテストなどを提示し、思考過程を言語化してもらう。問題解決や意思決定プロセスの特徴を抽出。

合計インタビュー時間目安(専門知識含む)：約30～55時間

【２．テスト・レポート・作品提出】

・心理テスト・パーソナリティ検査：

ビッグファイブ性格検査、MMPI-2、エニアグラム、価値観調査(VIA-IS)など、多面的な心理テストを数十種類実施。これには合計10～20時間程度の回答時間が必要（休憩込みで数日にわけて実施）。

・エッセイ・レポート提出：

本人に、自分の価値観や世界観について自由形式で5～10本程度のエッセイ（各2000～3000字程度）を執筆してもらう。さらに、印象的な人生経験や解決が難しかった問題について、自分なりの対処法を記述したレポートを3～5本提出。

・過去作品・アウトプットの提供：

　＃日記・ブログ記事・SNS投稿（可能な範囲で過去数年分）

　＃業務上の報告書、メール、社内コミュニケーションログ（権利上許される範囲）

　＃趣味で作成した作品（小説、音楽、イラスト、プログラムコードなど）を数十～数百点程度。

・読書履歴・視聴履歴・購買履歴：

本人が過去3～5年に読んだ本や論文リスト、視聴した映画・ドラマ・動画のリスト、オンラインショッピングや店舗購入履歴などを可能な限り提供。

これらの提出物・回答には、数週間～1ヶ月程度の時間がかかると想定。

【３．実生活ログの取得要件】

・音声会話ログ：

家庭内、職場内、友人との会話（プライバシー合意済みの上で）の音声ログを、バリエーション豊かなシチュエーションで収集。少なくとも数百時間規模が望ましい。例えば、1日1～3時間分を6ヶ月～1年収集すると、総計約180～1000時間程度の会話ログが得られる。

・行動映像ログ：

外出時、家事、趣味活動、仕事風景など、様々なコンテキストでの本人行動パターン（ジェスチャー、表情、姿勢変化）を記録。プライバシーやストレス負荷を踏まえ、1日1～2時間程度の映像収録を半年～1年継続すると、200～700時間程度の多様な状況での映像データが確保できる。

・ライフログ（センサー・位置情報・バイオメトリックデータ）：

スマートウォッチやスマートフォンから、心拍数、睡眠パターン、運動量、位置情報などを6ヶ月～1年分蓄積。これにより、本人の生活リズムやストレス指標を客観的に取得。

・社会生活ログ：

職場でのメール・チャットツールでの発言履歴（権利許諾必須）、SNS上での人間関係・フォローネットワーク分析、趣味コミュニティでの発言履歴などを数年分さかのぼって分析できれば、人間関係の広がりや深さを再現できる。

【４．期間・総合的な目安】

・インタビュー・テスト類：数週間～2ヶ月ほどで集中的に実施可能。

・長期ログ収集：最低でも6ヶ月～1年程度継続して、季節や生活サイクルの変化もデータに反映。

・過去データ収集：SNSやメールなどの許される範囲での過去ログは、数年分を一度に提供可能。

最終的なデータ量としては、

・テキスト情報：数百万～数千万ワード程度（インタビュー文字起こし、日記、SNS投稿、エッセイ、メールなど）

・音声データ：数百～千時間規模

・映像データ：数百時間規模

・構造化データ（心理テスト結果、購買履歴、センサーデータなど）：数万～数十万行規模

【５．結論】

実在人格再現には、極めて幅広く詳細なデータ収集が必要となり、数十時間単位のインタビューや心理テスト、数ヶ月～1年に及ぶ行動・会話のログ取得、過去の作品・報告書・SNS履歴など膨大なマルチモーダルデータが望ましい。時間的・労力的コストは非常に大きく、プライバシー・法的問題・精神的負担などの課題も伴うが、これらを理想的に実施できれば、より忠実な人格再現が可能になると考えられる。

 

YouTube2024

登録チャンネル（２）からの続き

前回の確認から2年ほど経つので，自分の2024年のYouTubeの視聴傾向をまとめてみた。登録チャンネルは680ほどある。既に更新が停止されているものや，更新頻度が年に1回程度のものもあるので，たぶん登録したものの1割程度しか目にしていない。

そこで，毎日のように頻繁に更新されるチャンネルや時事ネタ（政治，社会，科学，技術）などに収斂していくことになる。現在よく／たまに見ているのは30本程度だろうか。そのうち，登録者数が1000位内にランキングされているものは3本で，あとはみなマイナーなものだ。

YouTubeの管理画面から登録チャンネルの一覧が見えるが，たぶん視聴回数や時間に基づいたAIスコア順のようなものになっている。登録済みチャンネルで「すべて連絡」にチェックしているもののベスト30が以下の通りである。

YouTube登録チャンネル2024ランキング 

1 菅野完 4.7万人

2 西脇亨輔チャンネル 1.5万人

3 哲学系ゆーちゅーばーじゅんちゃん 9.9万人

4 散財小説ドリキン 10.2万人

5 てんコモリスタジオ 2.1万人

6 ドンマッツの反カルト思考ちゃんねる 1.1万人

7 瀬戸弘司 167万人（406位 10.7億回 2254本）

8 backspace.fm 1.4万人

9 Arc Times 14.7万人

10 シンギュラリティサロン 0.7万人

11 小飼弾の論弾 0.2万人

12 ポリタスTV 6.6万人

13 Gadgetouch 1.7万人

14 見守あらた 5.3万人

15 年金と暮し 7.9万人

16 shi3z show 0.9万人

17 Planet Rock 0.3万人

18 長谷川良品TV悲報Ch 9.9万人

19 Dialogue for People 3.2万人

20 吉田製作所Y 122万人（666位 7.6億回 588本）

21 犯罪学教室のかなえ先生 20.5万人

22 筋肉弁護士桜井ヤスノリ 1.6万人

23 Leo Tohyama 5.6万人

24 Apple信者１億人創出計画 16.4万人

25 懲役太郎サブチャン 13.2万人

26 一月万冊 44.5万人

27 ワタナベカズマサ 36.9万人

28 ジョーブログ 242万人（216位 9.4億回 1026本）

29 山田五郎オトナの教養講座 64.9万人

30 たむらかえ2 19.9万人

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兵庫県知事選複合疑惑ネタに関する情報があるから，それ系のチャンネルが上位に集まっているが，それぞれ違ったベクトルなのである程度の信頼性がある気がする。ドンマッツさんは阪大理学部出身，西脇亨輔さんはアナウンサー出身でテレ朝法務部担当した弁護士，てんこもりスタジオの子守康範さんも元MBSアナウンサーでTVでよくみかけていた。菅野完は天理市出身の著述家（日本会議の研究）だ。最近，マイナ保険証の問題点を鋭く指摘する本を出した哲学系ゆーちゅーばーじゅんちゃん（北畑淳也）も奈良県出身のようだ。

図：YouTubeのアイコンか？

なお，ユーチュラによれば，登録者数トップのISSEIは登録者数4720万人，総再生回数349億回，動画数3218本であり，上位はこのたぐいのアレなチャンネルがずらっと並んでいて，自分が見ているものとはまったく別の景色が広がっている。ベスト20で名前を聞いたことがあるのは，HIKAKINとはじめしゃちょーだけだ。若者がこんなものばかり見ているというのであれば，今こそ大宅壮一（1900-1970）の一億総白痴化を使わなければならない時代がきたのかもしれない。まあ自分も同じ穴のムジナだけれど。

イルミネーション

近所の奈良県立二階堂高校からお知らせのチラシが入っていた。

最近恒例になっているクリスマスのイルミネーションの件だ。12月12日（木）に点灯式，コーラス部の合唱，書道部のパフォーマンス，豚汁がある，12月21日（土）に焼き芋，12月24日（火）が最終日で，毎日17:30-18:00まで点灯しているとのこと。

おととしだったか，すーちゃん・むぎちゃんを連れて焼き芋をもらいにいったことがあった。今年は家人がいないので一人で行ってみることにする。

17:30にほぼ一番乗りで到着し，正門で待っている先生にあいさつする。クリスマスツリーのうしろに2台のプロジェクターで星がマッピングされていたり，ちょっと暗いLED電球を使ったお願いごと灯籠が沢山並んでいたりと，前回より少し趣向が凝らされている。

焼き芋コーナーでは，先生や生徒さんたちが落ち葉や新聞紙をくべていたが，なかなか焼けないので，しばらく待ってくださいとのこと。門番担当のさきほどの先生に聞いて見ると，この行事は5年前ほどから始まって，生徒会とイルミネーション実行委員会の生徒さんが担当しているらしい。土曜日まで出てきて大変ですねというと，若い先生方ががんばってくれていますから大丈夫とのこと。そういえば，焼き芋たき火を担当していたのは高校生ではなくて先生が中心だった。若いのでなかなか区別できない。

20分ほど待っているとようやく焼け始めたようで，写真の右端の男子生徒から小さな焼き芋を一つ受取って無事に帰宅した。なお，焼けているかどうか心配ですと先生がおっしゃっていたが，大変美味しい焼き芋で良く焼けていましたよ。

写真：イルミネーションと焼き芋（撮影 2024.12.21）

黄色い帽子

AirTagからの続き

黄色い帽子といっても，おさるのジョージのおじさんではない。紛失後に戻ってきた襟巻きに関する話だ。この襟巻きにAirTagが装着されることになる。

生協の隣のクリーニング屋に出していた襟巻きを取りに車で向かっていた。生協近くの十字路で右折待ちをしていたら，右手の横断歩道の両側で小学生が3人モチャモチャしている。さっさと渡らないと危ないなあ，うちの孫もああなりそうやわ，などと見ていると，一人の女の子が通学用の黄色い帽子を落としたまま気づかずに横断歩道を渡って，モチャモチャしながら右に歩いていった。声をかけるが車の中からでは聞こえない。

ちょっと拾ってあげてよ，というので，えぇーっ，とかいいながら右折後に助手席から降りて横断歩道に向かう。幸いにも横断歩道の手前のトラックの運転手さんが事情を把握して停まってくれていたので，黄色い帽子を回収して，小学生を追いかけた。ところがここで小学生が走り出すのである。残念ながら，71歳の高齢者は小学生にかけっこで完敗してしまう。

家人の運転する車が小学生の横につけて，声をかけてくれたので，ようやく黄色い帽子を持って走っている爺さんに気づいた。助かったと思って速度をゆるめると，後から別の小学生に声をかけられた。あのーマフラー落としてます。

そうなのだ。クリーニング屋に出した襟巻きの代わりに短い襟巻きをしていたが，走っているうちに首からほどけて落としてしまった。下手すると三度目の襟巻き紛失事件になるところだった。何をしていることかよくわからない。

図：ChatGPTではなかなか思ったイメージが出てこない（DALL-E3による）

AirTag

クロスウェイなかまちからの続き

5年ぶり2回目の襟巻き紛失があったことを踏まえると，3回目が起こるのは必定である。そこで，襟巻き紛失リスクの軽減のために，Apple AirTagを導入することにした。

AirTagは，2021年にAppleからリリースされた忘れ物追跡電子タグである。うちの iPhoneSE2 では使えないのだけれど，U1チップを搭載した普通の iPhone シリーズや Apple Watch だと正確な場所を見つける機能で数センチまで追跡可能になる。iPhoneSE2 でもブザーをならすことはできるので，ある程度まで接近すればなんとなかりそうだ。

襟巻きにどうやって取り付けるのか心配だったけれど，襟巻きのブランドタグに AirTagケースを付ければよい。写真の右丸がNEREIDES Airtag ケース（GREY）である。左丸がケースから取り出したAirTagで鏡面仕上げになっている。

写真：マフラーにつけるAirTag（撮影 2024.12.21）

AirTag がそこそこの値段なので，襟巻きをなくしても買い直した方が安いのでは？いう説があったが，襟巻きはAirTagの2倍以上の値段なのでそうでもないと思っている。違うかなぁ〜。

mixi2（３）

mixi2（２）からの続き

ミクツーの話題が続く。mixi2は，他のSNSとは違って，今のところスマートフォンのアプリからしかアクセスできない。PC環境から使えると，いろいろとかなり便利なのだけれど，それはそれで問題があるという運営側の判断なのかもしれない。わからんけど。

テック系フリーライターの西田宗千佳さんが，BlueStacksを使ってmacOSからmixi2を使う方法を，mixi2の中で軽く紹介していた。BlueStacksはAndroidエミュレータであり，macOS（Apple Silicon）β版も公開されている。Androidのゲーム中心にいろいろできそうだ。

早速ダウンロードしてインストールしてみた。Google Playのところからmixi2を見つけたが，最初は失敗。しばらく時間をおいて二度目はうまくインストールできた。mixi2は無事に起動したものの，文字が小さい。環境設定で，1280×720まで解像度を落としたところ，ほぼ iPhone SE2と同じ画面が再現できた。

iPhone ミラーリングでは，日本語入力も不便だったし，mixi2の画面スクロールにも対応していなかったので，これが解消できる。なにせ，画面を開きっぱなしで他の仕事をできるのがありがたい。いやいやそれでいいのか。

写真：macOS上の BlueStacks Air から Android版 mixi2 を起動した画面

P. S. 12月23日，mixi2は開始1週間で登録者数は120万人に達した。mixi1では，100万人突破に1年5ヶ月かかっていた。

人格再現AI（４）

人格再現AI（３）からの続き

単なる政策シミュレーション，行政シミュレーションのレベルであれば，仮想人格再現集団だけで十分かもしれない。これを政治的な意思決定に絡めようとすると実在人格再現集団が必要になってくる。非常に微妙で危険な話ではある。まあ，過疎地の自治体では低い議員報酬と人口減の影響で議員のなり手が無くて困っているというNHKニュースをみかけたので，可能性はないわけではない。

選挙や政治の話題を生成AIにもちかけて，以前拒否されたことがあるので，なるべく差し障りの無い表現で尋ねてみたのが以下の結果である。人格再現AIにしたところで，いまの議員たちと同様に，組織エゴを内包したポピュリズムとプロパガンダが満ちた政治的対応をするのであれば，何のためなの人格再現AIによる代議制なのかということになる。

そのためには，選挙を抽選等の方法で代替することとセットで考える必要があるが，これはこれで面倒な話が満載になりそうなので，熟成するまでしばらく考えることを放置しておく。

Ｑ（koshix）：

統計的に信頼できるだけの実在人格再現の集団を用意して，それらの間で一定の社会を構成すれば，様々な政策シミュレーションが可能になって，代議制民主主義のこれまでの常識から全く離れた政治システムを実現することが可能になりませんか。

Ａ（ChatGPT o1）：

以下は検討のための前提とプロセスを整理し、可能性と課題を考察します。なお、ここで論じる内容は理論的な可能性と将来予測を含み、現段階での技術・社会制度からの飛躍があります。

【コンテキスト・前提条件・ステップ】

１．前提条件：

・十分な数の実在人格再現が可能であること。

・それぞれが、実在する人々と極めて近い嗜好、行動様式、知識、価値観を持ち、統計的に集団分布が現実社会を忠実に反映していること。→統計からは抜け落ちる民情がある。

・外部からの刺激や条件を調整することで、一定の「社会」を再現できる高度なシミュレーション環境があること。

２．想定応用ケース：

・政策シミュレーション：税制改革、社会保障制度、教育制度、環境規制などの新政策案をデジタル社会内に適用し、その中で起きる意見対立、コンプライアンス度、満足度、経済活動量、社会指標（幸福度、格差など）の変化を観察する。

・マクロ的な政治実験：代表者を選ぶ過程をシミュレートし、現行の投票制度とは全く異なる方式（例えば、熟議デモクラシー、ランダム選抜、あるいは一定条件下でAIが適正化した制度など）を試行する。これにより、現行制度ではテストが困難な新しい民主的意思決定メカニズムを検証できる。

３．社会的・政治的インパクト：

・新たな政治システムの基盤としてのシミュレーション：

従来は理論・モデル・一部の世論調査でしか計れなかった政策の影響を、よりリアルに近い「バーチャル社会実験」で評価可能になる。これにより、立法府・行政府が政策判断を下す際に、事前に「政策Aを実施するとバーチャル社会でこれだけの不満が噴出し、格差拡大が生じ、対立が激化した」などの具体的情報を得られる。これは政策決定者の判断材料となり、よりエビデンスベースな政治が実現する可能性がある。

・代議制民主主義からの脱却または進化：

現在の代議制民主主義は、定期的な選挙を通じて国民の意思を反映するシステムであるが、個々の政策の事前検証や選択肢比較が十分になされないまま、政治的妥協やロビーイング、政党間取引で決定される傾向がある。

高度なシミュレーションを用いれば、国民（あるいは再現人格集団）の意思動向、反応パターンを定常的にフィードバックでき、ある種の「デジタル世論テスト」を実施し続けることで、政策形成プロセスが「試行と修正」を前提とした動的システムへと変容する。

こうした仕組みは、従来の「政治家や政党への一括委任」というモデルから、「個々の政策ごとの精緻な実験と最適化」を行う技術官僚的・シミュレーション主導型のガバナンスモデルへシフトし得る。→これが危ないんだわ。

・意思決定過程の民主化・透明化：

デジタル人格群が多様な背景・価値観を反映しているなら、それらの反応をオープンデータ化することで、政策決定過程で「この政策がなぜ支持され、なぜ反対されるのか」という根拠を可視化できる。さらに、こうしたシミュレーション結果を国民が随時参照できれば、意思決定そのものの透明性が増し、「政策実験結果に基づく対話」といった新たな政治参加モデルを形成する可能性がある。

４．潜在的な課題・リスク：

・人格再現の精度・代表性の問題：

デジタル人格がどこまで現実の人間を反映しているかが不確実な場合、シミュレーション結果はバイアスが含まれる。モデル上では支持されても、実社会では全く異なる反応が生じる可能性がある。

・倫理的懸念：

本人同意が得られていないデジタル人格再現や、個人情報の侵害、人格権の問題が発生する可能性。加えて、現実の国民が「デジタルツイン」による意思決定に不満を抱けば、政治的正統性が揺らぐ恐れもある。

・権力の偏在・ハックの危険性：

シミュレーション結果を制御・操作できる勢力が現れれば、その勢力が政策立案過程を恣意的に誘導するリスクがある。また、ソフトウェアバグやサイバー攻撃によってシミュレーション結果が歪められれば、政治的混乱を引き起こす。

５．結論と展望：

理論上は、統計的に十分な数の実在人格再現によって構成されたデジタル社会を用いれば、従来の代議制民主主義では困難だった多角的な政策実験・評価が可能になり、新たなガバナンスモデルが検討できるようになります。その結果、これまでの「代表を選んで任せる」という間接的な仕組みから、より実験的・エビデンスベースかつ柔軟な政治システムへの移行が可能となるでしょう。

しかし、これは政治正統性、倫理的問題、技術的安全性、データ品質、モデルのバイアスなど、多くの課題を克服したうえでのみ実現できる遠大なビジョンであり、現行の政治・法・制度基盤との整合や社会的合意形成が不可欠です。したがって、技術の進歩とともに段階的な実証・検証を行い、社会的受容性と倫理的基準を確立する必要があります。

人格再現AI（３）

人格再現AI（２）からの続き

現在，教育現場では自分の代わりにAIに宿題をやらせるということが禁止されている。困ったものだ。いや当然なのかもしれない。それはそれとして，職業現場では倫理的な問題なしに自分の仕事をAIに任せることがあたりまえにように認められる状況を想定するどどうだろう。

その世界に次のような条件を設定する。(1) 一人の人が複数の職場の仕事を同時に掛け持って請け負う超多重副業状態が認められる，(2) マネージメント機能を持った複数の職場の仕事の調整をはかる自分の人格再現AIも認められる。これにより，これまでの様々な制度的枠組をそのままにしたままで，自分のマネージメントAIが複数の職場と契約を結んで，自分の人格再現AIによって多重並列的に業務をこなせば，一番手取り早く以下のＱに対する解決策になるのでは？

あるいは，一人一人が実質的に人格再現AI派遣個人事業主になる世界観だろうか。この事業主は，法人としてではなく，普通の個人と同様に振るまう。そして，各企業や団体に就職活動して普通に就職するのだ。ただし，同時に複数の多数の職に就くわけで，これらのマネージメントまでも人格再現AIにまかせて，本人は左団扇なのだ。

問題は，それだけのリソースをまかなうための資金（資本）を用意できるかということだけれど，将来のChatGPT Super Proが2000ドル/月=30万円/月だとしても，それ以上の収入を稼ぎ出せば原理的に可能なように思える。為替リスクとか，対米依存リスクとか，ネットワークアクセスリスクとか，いろいろあるかもしれないので，人格AI保険に入る必要がある。

(注）このようなAI再現人格労働者は，健康保険や年金などは，企業負担分なしに，すべて個人でまかなうなどなど。雑なシミュレーションスケッチなので，制度的な詰めはまだ不十分だ。

Ｑ（koshix）：

自分の人格再現をしたAIに労働をさせることでその対価を得ることができるようにすれば，肉体労働や高度技術労働以外の労働人口を補完し，収入を増加させることができませんか。

Ａ（ChatGPT o1）：

以下は問題の考察に至るためのステップおよび前提条件の整理を行った上で、提案やリスク、実現性について包括的に検討します。なお、以下の内容は現状の技術や社会制度を踏まえた推測や理論的考察であり、将来的には技術や制度が変化する可能性があります。

【コンテキスト・前提条件・考え方のステップ】

１．技術的背景：

AIによる人格再現技術が進み、個人の知識・思考過程・対人コミュニケーションスタイルなどが再現できると仮定します。その結果、「自分のデジタル人格」を生成し、その人格AIを様々なタスクに就労させることが可能になるかもしれません。

２．仮定される社会的・経済的仕組み：

・デジタル人格がサービス提供者として正式に認められ、法律的にも「業務委託AI」として契約行為が可能になること。

・デジタル人格による労働に対して、報酬を受け取る主体が（人格のオリジナル）人間であると法的に整備されること。

・知的労働やクリエイティブワーク、カスタマーサポート、コンサルティングといった「肉体労働以外」のタスクの多くがデジタルAI人格によって代行可能となること。

３．経済的・社会的インパクトを考えるフレームワーク：

・労働力補完・拡充効果：

オリジナルの人間が常時対応することが難しい時差地域や顧客層に対して、デジタル人格が24時間365日サービスを提供することで、労働力の拡張が可能となり、個人の収入源増加につながる可能性がある。

・スケーラビリティ：

1人のオリジナルから無数のデジタル人格を作成し、それぞれを並列的に稼働させることで、実質的に「労働時間」を大幅に増やすことができる。これは究極的には、単位時間当たりの「人件費」を削減しながら、労働成果を増やす構図になります。

４．応用シナリオ：

・コンサルタントや専門家のノウハウ拡張：

専門家が自分の知識・思考プロセスをAIに学習させ、それを多数のクライアントに同時提供。専門家本人は高度な交渉や新規顧客開拓などに注力し、定型的な質疑応答や基礎的なアドバイスはAI人格が対応することで、稼働効率が上がり収入増も期待できる。

・カスタマーサポート・顧客窓口業務：

個人事業主、スタートアップ経営者、フリーランサーが、顧客対応用の自己人格AIを用いて24時間顧客対応を可能にすることで、顧客満足度と収益を改善できる。

・コンテンツクリエイターやアーティストの「ブランド分身」：

有名なアーティストやインフルエンサーが「公式AI人格」を多数展開し、ファンとの個別対話、サブスクサービス、教育コンテンツ提供等を行うことで新たなマネタイズチャネルが生まれる。

５．潜在的な課題・リスク要因：

・知的財産・肖像権・人格権の問題：

オリジナル人間の意志や人格がどの程度保護されるか。また、AI人格が長期間学習・運用される過程で、オリジナルと乖離した行動・発言を行う場合、その責任は誰が負うのかといった問題が生じる。

・経済格差や労働市場への影響：

個人がAI人格を用いて収益を増やす一方、既存のホワイトカラー業務や知的労働職がAI人格に大きく代替されることで失業や賃金低下が起きる可能性がある。デジタル人格を所有できない人、あるいはスキルや知名度を持たない人は不利になるなど、新たなデジタル格差が生まれる懸念がある。

・信頼性と質の保証：

AI人格が提供する業務やサービスの品質管理、セキュリティ面での懸念、データの漏洩などが問題となる可能性がある。

・法的整備の遅れと悪用リスク：

法整備が追いつかない場合、他人の人格を無断で再現し、それを収益に利用するなどの悪用が起こり得る。また契約関係や税制、保険、消費者保護など幅広い分野で新たな規制や調整が必要となる。

６．要約と展望：

理論的には、「自分の人格を再現したAIを労働力として活用」することは、労働供給を増やし、収益を多元化する手段となり得ます。このアプローチは、知的労働を中心に、時間的・空間的制約を超えたサービス提供を可能にし、オリジナル個人にとって収入源拡大の可能性を開くでしょう。また、社会全体で見ると労働力不足を補完し、多様なサービスを潤沢に供給できる側面もあります。

一方で、このモデルを現実に機能させるためには、デジタル人格の法的地位、契約形態、税金、責任所在、セキュリティといった多くの課題をクリアする必要があります。さらに、経済格差の拡大や労働市場構造の変化を招く可能性もあり、単純に「収入増」や「労働人口補完」に留まらない複雑な影響が考えられます。

【結論】

技術的に実現可能になれば、個人が自分の人格再現AIを稼働させることで、労働市場に新たな労働力を供給し、収入増加につなげることは理論上可能です。しかし、実現には法整備、倫理規範、セキュリティ対策、エコシステム全体のバランス調整など、多面的な取り組みが必要となり、その影響は非常に複雑かつ長期的な検討を要するでしょう。

mixi2（２）

mixi2（１）・Bluesky（３）からの続き

昔，研究室で頻繁に学生向けのPCを購入していた時代のこと，その環境設定は結構楽しかった。やがてだんだん面倒に感じる割合が増えてきて，楽しいけれどなるべく簡単に済ませたいと思うようになる。まあ，むしろ大変なのは日常の継続的な管理のほうだった。

SNSも同じだ。新しいSNSが登場するとまず必要なのは，フォロー先を一定数に増やして環境を整えることである。そのうち，自分が投稿するようになると自然にフォロワーも増えていく。面倒だといえばそうかもしれないが，結構楽しくもあり，これがSNS設定の醍醐味だともいえる。まあ複雑な心境なのです。

mixi2はどうだろうか。久しぶりの新しいSNSで，ほぼズルズルの招待制なので，いつものネット常連を簡単にフォローすることができる。同じようなアーリーアダプターが砂糖に群がる蟻のようにわらわらと集まってくる。インターネット老人会といわれる所以である。まだ，3日目くらいなのに，Blueskyの半分程度のフォロー数が達成できてしまった。

現時点でのSNSの状況をまとめておこう。なお，TikTokは登録しているけれどほとんど使っていない。老人には無理。あと，Nostr そんなものありましたっけ。

ＳＮＳ名　　　ＵＲＬ　　　　　　　　 フォロー中：フォロワ　登録日

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

X（https://twitter.com/koshix/）　　　　　　　　   961：969　　2008.8-

Facebook（https://www.facebook.com/koshix/）　　397：397　　2009.5-

Mastodon（https://mstdn.jp/@koshix）　　　　　   271：319　　2017.4-

Instagram （https://www.instagram.com/koshix7/）   406：323　　2019.10-

Bluesky （https://koshix.bsky.social）　　　　　　　563：186　　2023.5-

Threads （https://www.threads.net/@koshix7）　　  472：158　　2023.7-

mixi2（https://mixi.social/@koshix）　　　　   　　311： 82　　 2024.12-

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

X：

小松左京の「神への長い道」で予言された  Twitterは，イーロン・マスクの金の力によってみごとに破壊されてしまった。日本国内ユーザ向けの貴重な情報はまだ流れているので，完全には撤退できない。しかし，レギュレーションが放棄された悪＝フェイクの巣窟と化しつつある。

Facebook：

自分ではほとんど使っていないが，芳賀高洋さんや鈴木晶さんや芦田宏直さんの情報はここでしか得られないのでこれも撤退できない。

Mastodon：

いっとき話題を集めたが，最近は完全に放置してある。イザというときのシェルターだ。

Instagram：

自分の散歩写真を定期的にアップロードしているが，フォロワーは減ってしまった。ところが，いろいろなお店が Instagram をホームページ代わりに使うことが多くなっている。しかたがないので，これらをどんどん登録してしまいフォロー先がフォロワーを上回ってしまったよ。

Bluesky：

これが現在の自分のメインSNSである。というか，なるべくXからこちらへ移行したいと考えている。でも実際のアクセス頻度は１：１程度だろうか。投稿するならBlueskyとは思うけれど，まだまだ影響力はXの方が大きいのだ。Xからの避難ユーザ数は順調に伸びているらしい。

Threads：

癖があるのだけれど，流れているコンテンツの質は一番いいかもしれない。Metaの支配下にあってInstagramとの関係などややこしいので，できれば避けたいSNSだ。時々アクセスする程度。

mixi2：

mixiとは全く違うSNSであり，日本向けにうまくアレンジされたTwitter代替といえる。まだ3日目なので，ゆるい挨拶のようなものしか流れていない（もしかすると永遠にゆるいのかも）。ニュースや組織の情報提供もほとんどない。政治の話題も科学の話題もない。18歳未満は登録できず，かつ大人向けコンテンツは禁止されている。若者が集まるかどうかは不明。収益化のビジネスモデルは不明。今のところ，内容がないよう状態だけれど，インターネット老人会を中心に和気あいあいとしている。まあ，Clubhouseのようにあっという間に消えてしまうことはなさそうである。

図：mixi2のアイコン（mixi.socialから引用）

koshixからの #mixi2 招待🎟️一緒にはじめよう！🚀

https://mixi.social/invitations/@koshix/THHnM37Pf2UaMgn9LFhNUC

P. S. 「立花」というキーワードで検索してみると，mixi2では 「立花孝志」が1%以下しかでてこない。一方，XやThreadsでは「立花孝志」が99%を占めている。Blueskyは「立花孝志」率が60% 程度だ。自分には，mixi2の世界は多くの人が平和で暮らせたとしても，ちょっとあわないのかもしれない。

［１］mixi2人気ランキング（UserLocal）

［２］招待制「mixi2」基本の使い方、簡単にまとめました（ASCII）

交代磁性体

スーパーフレアからの続き

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

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

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

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

図：交代磁性体とは（東大工学部プレスリリースから引用）

こういう場合は，Perplexity Pro にたよればよい・・・かな？

Ｑ（koshix）：

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

Ａ（Perplexity Pro）：

（回答略）

Ｑ（koshix）：

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

Ａ（Perplexity Pro）：

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

１．仮想磁場の概念

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

２．交代磁性体における仮想磁場の発生メカニズム

(1) ベリー位相と幾何学的位相

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

(2) スピン-軌道相互作用

交代磁性体の特殊な結晶構造とスピン配列により、電子の運動に伴って強い

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

(3) 運動量空間での曲率

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

３．↑↓と↓↑のスピン状態による逆符号の仮想磁場

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

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

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

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

４．仮想磁場の観測

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

５．量子力学的な解釈

量子力学的には、この現象は以下のように解釈できます：

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

(2) この位相因子が、電子の運動に対して追加的な位相変化をもたらします。

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

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

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

mixi2（１）

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

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

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

図：mixi2の招待コードの例（注意してね）

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

［２］日本最強のSNS「mixi2」が爆誕してた（けんすう）

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

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

［５］日本で発生したTwitterの歴史一覧

スーパーフレア

宇宙天気予報・太陽フレアからの続き

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

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

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

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

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

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

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

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

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

図：太陽のSuperflare（DALL-E3による）

［１］８世紀における宇宙環境の大変動を発見（三宅芙沙，2012）

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

［３］10世紀における宇宙線イベントの発見（三宅芙沙，2013）

［４］太陽型星のスーパーフレア（前原裕之，2017）

［５］屋久杉に刻まれた過去の太陽活動（三宅芙沙，2018）一般向け解説

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

［７］歴史に刻まれた巨大宇宙天気現象（早川尚志・海老原祐輔，2020）

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

Sora

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

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

早速，次のプロンプトで試してみた。

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

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

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

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

Ｑ（koshix）：

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

図２：上のプロンプトに対応するイメージ（DALL-E3）

人格再現AI（２）

人格再現AI（１）からの続き

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

Ａ（ChatGPT-o1）：

（１）仮想人格再現（架空の人格を作り出す場合）

教育・学習支援：

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

ビジネス・サービス支援：

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

クリエイティブ用途（エンタメ、創作支援など）：

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

医療・メンタルヘルスケア：

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

歴史・文化財継承：

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

（２）実在人格再現（実在した・している人間をモデルとする場合）

教育・学習支援：

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

ビジネス・サービス支援：

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

クリエイティブ用途（エンタメ、創作支援など）：

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

医療・メンタルヘルスケア：

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

歴史・文化財継承：

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

死後の人格保存・メモリアルサービス：

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

【まとめ】

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

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

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

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

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

人格再現AI（１）

1000人の人格再現からの続き

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

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

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

Ｑ（koshix）：

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

(1) 仮想人格再現

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

(2) 実在人格再現

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

Ａ（ChatGPT o1）

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

【コンテキスト・前提条件・考え方のステップ】

１．技術的背景：

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

２．応用可能性評価の枠組み：

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

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

３．考察のフレームワーク：

各ケースで主な応用領域を整理するために、以下のカテゴリーに分けて考えます。

　(1) 教育・学習支援と訓練

　(2) ビジネス・サービス支援

　(3) クリエイティブ用途（エンタメ、創作支援など）

　(4) 医療・メンタルヘルスケア

　(5) 歴史・文化財継承

　(6) コミュニケーション・プロトコルの代行（代理応答、顧客対応など）

【続く】

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概ね期待通りの答えが帰ってきたが，考察のフレームワークには異論がある。

(1) 教育・学習支援と訓練（例の教育実習など教師の訓練用を想定）

(2) ビジネス・サービス支援と訓練（6はここに含まれるだろう）

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

(4) 医療・メンタルヘルスケア支援と訓練

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

(6) 社会科学・政策・行政シミュレーション

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

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

［２］人格の再現実装について（Zxyeon）

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

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

［５］Character.ai（Wikipedia）

なぜ選挙？

1000人の人格再現からの続き

AIによる人格再現の可能性は，様々な派生的妄想を育む偉大な孵卵器である。

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

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

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

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

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

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

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

図：選挙なのかそれ以外なのか？

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

小春日和

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

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

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

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

写真：ここは少し沼っているたんぼだけれど（撮影 2024.12.11）

1000人の人格再現

10億人のペルソナ，再現性からの続き

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

Ｑ（koshix）：

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

Ａ（ChatGPT-4o）：

１．タイトルとテーマ

(1) 論文タイトル

　Generative Agent Simulations of 1,000 People

(2) テーマ

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

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

２．研究の背景

(1) 行動シミュレーションの意義

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

(2) 大規模言語モデル (LLMs) の可能性

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

３．研究の方法

(1) データ収集

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

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

(2) エージェントの構築

生成型エージェント：

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

(3) 評価

評価方法：

エージェントがどれだけ元の対象者の回答を再現できるかを比較。

主な評価基準：

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

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

行動経済学の実験ゲーム: 信頼ゲームや囚人のジレンマなどで行動を評価。

社会科学実験: 実験条件に基づく態度や行動の変化を評価。

評価指標：

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

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

４．結果

(1) 精度

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

(2) ステレオタイプの軽減

エージェントは、人種や政治的イデオロギーによるバイアスを軽減。

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

(3) 行動経済学のゲームや社会科学実験

経済ゲームでは、エージェントの回答が実験参加者の行動を良好に予測。

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

５．議論

(1) 意義

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

(2) 課題

スケーラビリティ: 大規模インタビューのコストや時間。

倫理的配慮: プライバシーやデータ利用に関するリスク。

 

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

このシミュレーションの精度があがると何ができるか。

（１）昔，夢想していた教育実習の仮想化などなど，対人活動すべての訓練

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

（３）企業でいえば，マーケティングとか組織管理とか。

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

（５）災害時の対応とか戦時対応とか治安対応とか，非常に危険なツールになる。

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

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