（秋休み 1）

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香淳皇后実録

香淳皇后実録が公開されたというので，宮内庁に見に行くと平均350ページ1.4MBのpdfファイルで12巻が公開されていた。商業出版されている昭和天皇実録とか明治天皇記は印刷物だけなので，こちらもpdfで公開してほしいところだ。なお，大正天皇実録もゆまに書房から全六巻でているのだけれど，宮内庁の発行物一覧への記載がない。この発行物一覧の中で，桂宮本叢書だけが，天理市の養徳社という天理教関係の出版社からでている。他はすべて東京。

さっそく全ファイルをダウンロードして終戦前後のあたりをみるとなかなか面白い。たぶん，世の中の人が皆やっているように生成AIに読み込ませて分析するということになる。ファイルサイズはそれほど大きくないが，残念なことに，ChatGPTでもGeminiでも一部だけしか調べてもらえない。

一番ましだったのが，NotebookLMである。こんなかんじ。

Ｑ（koshix）：

（香淳皇后実録巻四　昭和十四年〜昭和二十年 を読み込ませて）

面会，祭事，救恤（きゅうじゅつ）や弔慰以外で，ちょっとこれは珍しいなと思える出来事やキーワードをピックアップできますか？

Ａ（NotebookLM）：

ご質問ありがとうございます。面会、祭事、救恤、弔慰といった日常的な公務や儀式を除いた中で、皇后様の活動や当時の状況を物語る、特筆すべき出来事やキーワードを、資料に基づいていくつかピックアップします。

１．戦時下の生活と献身（Diet, Labor, Supplies）

資料には、戦時下の緊迫した状況や物資不足に対応するための皇后様の具体的な行動が記録されています。

• 野戦兵食料理の試食：毎月1日の興亜奉公日には、天皇陛下と共に、朝食、昼食、夕食のいずれも野戦兵食料理をお召し上がりになっています。これは、皇后様の日常の食生活にまで戦時色が反映されていたことを示す珍しい出来事です。

• 衛生材料の作成と下賜：

    ◦ 昭和17年1月15日には、繃帯巻きを日課（御日常の余暇の作業）とされています。

    ◦ 昭和19年1月6日には、今次の戦争の陸軍関係傷痍者に対し、繃帯一万二千本を下賜されています。

    ◦ また、昭和20年8月には、ヨードチンキの包装作業を自ら行い、皇太后様から回されたものを日本赤十字社に下賜するための準備をされています。この作業は終戦後も継続され、最終的に3,970箇が平時災害救護準備品として下賜されました。

• 物資不足への対応：

    ◦ 厳冬下の木炭不足に際し、昭和15年1月には、養老・少年保護の私設社会事業団体など33団体に木炭を下賜されています。昭和19年12月にも、貧困者救済の無料診療のために木炭千百俵を下賜されています。

    ◦ 昭和20年2月には、国内の油類欠乏に際し、吹上御苑産の椿油を女官一同に自ら手ずから下賜されています。

• 手工芸品・仕立て物の制作：復員者や被災者への賜物として、羽織下百枚の仕立て や、ちゃんちゃんこの綿入れ、お手製のお菓子の贈進 など、皇后様ご自身が手を動かして品物を御制作になっています。

• 疎開児童への配慮：昭和19年12月23日、疎開児童の健康増進のため、ビスケット41万4千258袋を文部大臣に下賜されるとともに、「つくの世をせおふへき身そたくましくたゝしくのひよさとにつらりて」という御歌を下賜されています。

２．教育・芸術・教養に関する活動

儀式的な「講書始」以外にも、多岐にわたる分野の進講を聴講したり、芸術的な活動を深めたりされています。

• 専門的な進講の聴講：穂積重遠氏（国際情勢、財政、軍人援護、歴史など）や板沢武雄氏（歴史、地理、国際関係など）らから、極めて多様なテーマの進講を定期的に聴講されています。特に戦時下の国際情勢や国内の戦時財政、軍人援護、国民医療法、大英帝国の崩壊現象、さらには聾唖教育に触れる進講「海の見える丘」 など、その関心の幅広さがうかがえます。

• 芸術・技能の習得と奨励：

    ◦ 皇后宮職御用掛の加藤虎之亮氏より、漢文の進講として『大学』や『中庸』について学ばれています。

    ◦ 別当（山階宮付）工藤壮平氏から書道の指導を27回にわたって受けています。

    ◦ 昭和19年4月27日には、皇子御座所の入側で日本画の稽古を始め、川合玉堂から指導を受けています。

    ◦ 日本画家跡見玉枝に桜の絵の制作を下命し、完成品を御覧になっています。

• 教育の視察：御茶ノ水の東京女子高等師範学校および特設中等教員養成所（戦没者寡婦のための教育機関）に行啓され、校務に関する奉呈を受けたり、講堂で校歌を聴かれたりしています。

３．珍しい観覧・レジャー・交流

公的な行事とは別に、個人的な関心やご家族との交流を深めるための珍しい活動も見られます。

• 私的な御採集活動：葉山御用邸滞在中に、天皇陛下と共に曳船で名島に向かい、海洋生物を御採集され、お弁当を共に召し上がっています。その後も、天皇陛下の海洋生物採集にしばしば同行されています。

• 家庭内での娯楽：東宮仮御所（皇太子）にお出ましになった際、侍医の緒方安雄による手品を御覧になっています。

• 天体観測：昭和16年9月21日には、吹上御苑で天体望遠鏡などを用いて日蝕を観測されています。

• 服装に関する御研究：宣仁親王妃喜久子様や皇太后様と、女子改良服や皇族妃礼服に関する御相談や御研究をされています。

• 宮殿内の特殊空間の視察：

    ◦ 昭和17年10月29日には、吹上御苑内に新設された防空用の地下室や観瀑亭付近を散策されています。

    ◦ 昭和17年4月27日には、空襲の際に三殿（賢所・皇霊殿・神殿）が移された斎庫へ御遙拝されています。

    ◦ 昭和17年10月5日には、御文庫で映画を御覧になった後、地下室を雍仁親王妃勢津子様に御案内になっています。

４．疾病に関する特異な記録

皇后様ご自身の病状に関する詳細な記録や、皇族方への異例な配慮も残されています。

• 診断名：昭和18年3月5日には、皇后様の御病気がジフテリアと診断されています。

• 隔離中の面会：昭和16年4月8日、御不例御静養中のため、参内した皇太子とはガラス戸越しに御対面されています。

• 病状のお尋ね：貴子内親王様が高熱を発症した際、皇后様は侍医頭に何度も容体をお尋ねになり、内掌典に17日間の祈願を依頼されています。

これらの出来事やキーワードは、公的な役割と私的な生活の両面において、当時の皇后様が直面した困難な時代背景、強い学習意欲、そして細やかな配慮と献身の姿勢を示しており、非常に珍しい記録と言えるでしょう。

Ｑ（koshix）：

グリッドの件は？（電波探知機用に使う三極真空管のグリッドのこと）

Ａ（NotebookLM）：

ご質問ありがとうございます。「グリッドの件」について、資料に基づいた珍しい出来事や活動の詳細をご説明いたします。

皇后様（香淳皇后）は、第二次世界大戦末期の緊迫した状況下で、疎開学童への下賜品として、また、防空関連の物資として、「グリッド」の制作に関わっておられました。

１．グリッド制作の開始と目的

• 昭和20年（1945年）1月1日、皇后様は新年の朝、天皇陛下と共に、皇族や側近からの拝賀をお受けになりましたが、これに続き、この日から御日常の余暇の作業として「グリッド」の制作を始められました。

• 「グリッド」とは、格子状の電極の制作を指すもので、この年の6月11日まで頻繁に制作が行われました。

２．グリッド制作の環境と中断

• グリッド制作の作業は、御文庫において行われていました。

• 昭和20年4月16日払暁の空襲により、グリッド作業工場が焼失したため、この日から当分の間、グリッドの制作が休業となりました。

• 同年5月1日には、皇后様はグリッド工場の類焼の状況についてお聞きになり、調査の結果、ガス供給と電力不足から復旧した後、制作を再開されることになりました。

Ｑ（koshix）：

御文庫とはなんでしょうか？

Ａ（NotebookLM）：

「御文庫」（おぶんこ）とは、戦時下において、天皇皇后両陛下が主として起居し、重要な機能を果たした施設です。資料によると、御文庫は以下のような特徴と経緯を持っています。

１．設置場所と機能

• 御文庫は、吹上御苑内に造営されました。

• 特に、防空用の地下室として建設された空間を含んでおり、防空対策上の重要な役割を担っていました。

２．戦時下の利用経緯

• 両陛下が御文庫での起居を始められたのは、昭和18年（1943年）1月8日からです。

• これは、天皇皇后が当時体調不良であったにもかかわらず、時局柄（戦時下）静養のための転地が困難であったため、次善の策として御文庫へ移転することが決定されたことによります。

• 当初、御文庫は夜間の空襲を警戒するためのもので、昭和18年10月には、天皇と共に初めて御文庫で御就寝されるという記録があります。その後、空襲警報発令の際には、地下室または附属室へ動座される場所となりました。

• 特に昭和20年（1945年）の空襲で宮殿や御常御殿が焼失した後も、御文庫は両陛下の主要な生活拠点となりました。

３．御文庫で行われた活動の例

御文庫は単なる避難所としてだけでなく、日常生活や公務の一部が行われる場所でした。

• 家族との交流：皇子・皇女方（皇太子、正仁親王、内親王方）が御文庫に参殿し、天皇皇后と御対面や御昼餐を共にすることが頻繁にありました。

• 娯楽・教養：

    ◦ 御文庫において映画を御覧になることがありました。

    ◦ 昭和20年1月25日夜には、疎開学童へ下賜した御歌に付けられた譜（曲）をピアノで演奏されています。

• 公務・執務：

    ◦ 皇族や側近からの拝賀、祝詞言上、御機嫌伺いを受ける場として利用されました。

    ◦ 戦時下、皇后様が御日常の余暇の作業として、「グリッド」（電波探知機の真空管の部品である格子状の電極）の制作を御文庫で始められました（以前の会話参照）。

    ◦ 戦災罹災者に賜るための衣類や品を、御文庫で御選定になるなど、罹災者救済に関連する準備も行われました。

    ◦ 終戦後、皇后様は大東亜戦争終結の詔書を御文庫において謄写されています。

• 特殊な利用：昭和17年10月5日には、御文庫に参殿した雍仁親王妃勢津子様に、映画鑑賞後に地下室を御案内されています。

香淳皇后は墜落したB29の破片や乗組員の所持品とか焼夷弾の断片なども説明を受けている。

図：皇居の一部も焼けたという記載が見られる（昭和館デジタルアーカイブから引用）

量子メス

NHKの関西版ニュースで，木津川市の関西光量子科学研究所の一般公開が取上げられていた。その中で「研究所にある高性能レーザー装置は、強度を従来のおよそ１.５倍に高めた照射ができるようになり、重粒子線がん治療装置の小型化などにつながると期待されています。」とあった。

えっ，何のことかわかわりません。レーザーと重粒子線加速器がどこでつながるのだ。それで調べたところ，世の中はいつの間にかだいぶ進んでいた。

そもそも重粒子線によるがん治装置は，1994年の放射線総合医学研究所の重粒子線がん治療施設を皮切りに現在，全国に6箇所ある。そのうち兵庫県立重粒子線医療センターは全国で唯一陽子線と炭素イオン線の両方が使えるのだけれど，老朽化とコストの問題で廃止勧告されてしまった。陽子線施設は天理市の高井病院にも入っている。

さて，量子メスというのは，QST量子科学技術研究開発機構の次世代重粒子線治療研究プロジェクトの第五世代の小型・高性能な重粒子線がん治療装置の名称であり，放医研の1/40くらいのサイズになっている。

図：量子メスのイメージ 20m×10m（QSTから引用）

普通の重粒子線がん治療装置は，イオンを発生し光速の10%（核子当たり4.7MeV）まで加速するイオン入射装置とこれを光速の70%（核子当たり370MeV）にまで加速するリングサイクロトロン部分から成り立つ。

そのイオン入射装置の部分を，レーザーによる加速で置き換えることができるという話だ。炭素イオンが1GeVまで加速できたが，もう少しがんばればリングサイクロトロン部分も不要になるかもしれない。150%というのはビーム強度の話であって，これでようやく実用に近づいたということなのだろう。

［１］レーザーによる炭素イオン加速で１ギガ電子ボルトに到達

［２］がん治療装置の普及を促進する『量子メス』に必要なイオン数の達成に見通し

関数電卓ウェブアプリ

バイブコーディングからの続き

気の迷いで関数電卓ウェブアプリを作らせてみようと思った。ChatGPT-5とGemini 2.5 Proを組み合わせてあれこれ試した結果，画面と機能の設計がかなり面倒だということがわかった。そこで，出発点としてiPhoneの計算機アプリを使うことにする。その画面と裏画面（2nd関数で表示されるもの）をキャプチャーしてこのようなものとChatGPT-5 Thinkingにお願いした。

Ｑ（koshix）：

Appleの計算機を参考に関数電卓のウェブアプリを作ってください。 ２つ画像があるのは1st関数リストと2nd関数リストを表現しています。

 (1) 背景は薄い空や海のような自然で流れるような水色にしてください。

 (2) 本体のボディはシルバーにして，ボタンとの違いをはっきりさせます。

 (3) 表示部分は液晶的な背景にモダンな文字デザインにします。

 (4) 有効数字は別列スイッチで6桁（単精度）と12桁（倍精度）の切り替え式に。 

 (5) 同様に角度の単位のラジアンと度のも別列スイッチで切り替え式に。 

 (6) %キーはやめてバックスペースキーBSにしてください。

 　　BSは一つずつ順に前の計算/入力状態に戻していくキーになります。

 (7) mc m+ m- mr はMC M+ M- MR と表示して区別できる薄緑色にしてください。

 (8) Rand は rnd と表示します。

 (9) EEキーは数字キーと同じ色に，Degキーは先ほどの%を盛ってきます。

 (10) 2nd ボタンは色を変えて，押した状態では 1st と表示するようにして下さい。

 (11) 計算式が薄いグレーの小文字で計算結果表示の上に出続けるようにしてください。

 (12) 最上段の選択ボタンと関数電卓型のボタンは不要です。

 ココまでの指示内容でで質問があればお願いします。よければ了解としてください。

 その後，こちらで進めてくださいという指示を出します。

400行くらいのHTMLファイル（javascriptプログラム）がでてきて，動作確認の粘り強い往復やり取りをしながら一日かかって，570行くらいのプログラムができた。まだバグがたくさん残留している模様。とりあえず 関数電卓ウェブアプリ を公開しておく。

図：関数電卓ウェブアプリの画面

javascriptの文法やprograminngの仕組みを知らなくても，論理的で正確な日本語表現で，デザインや機能に対する要件を伝えることや，AIからのフィードバックを検証してみる過程を繰り返しながら完成に近づけていくということを学習できそうではある。

その前段階として，簡単なjavascriptを出力するような課題をあたえ，その結果を読解するような演習がありうる。そんなこんなで生成AIを自由に使える環境さえあれば，これまでのものとは一味違うプログラミング教育は可能だと思う。むしろバイブコーディングの方が如何に適確に相手に要望を伝えるかという訓練ができるのではないか。

［１］高校の授業でVibeコーディングをやってみた，千葉県立柏の葉高校前編

［２］Vibeコーディングはプログラミング教育をダメにする，千葉県立柏の葉高校後編

仮想AI社会

AI法人からの続き

前回紹介した日経の一面特集記事，超知能第２部人類拡張①の初回が，AI有権者だった。

「AIは有権者の心の声をどこまで代弁できるのか。取材班は年齢や性別，居住地などを細かく設定し，もっともらしく受け答えする1万人分のAI有権者を生成した。」

これで7月の参院選の投票先を尋ねたところ，20代で最も高い精度で一致し，国民民主−参世−自民の順位を的中させたというものだ。これに関係する話題はすでにこのブログでも過去に検討してきた。

(1) 2024.7.14　10億人のペルソナ

https://koshix.blogspot.com/2024/07/10.html

(2) 2024.11.4　再現性

https://koshix.blogspot.com/2024/10/blog-post_4.html

(3) 2024.12.10　1000人の人格再現

https://koshix.blogspot.com/2024/12/1000.html

(4) 2024.12.12　なぜ選挙

https://koshix.blogspot.com/2024/12/blog-post_12.html

図：AI有権者への世論調査（日経Webから引用）

どうやら日経は本気で世論調査をAI有権者で置き換えにかかっているらしい。AIに日経の記事の一部を参照させると，ニュースへの理解が深まり実際の投票先との一致度が高まったとまでいっている。若者は新聞を読まないのではなかったのか。

こうやってリアルな社会を精密にシミュレートした仮想AI社会を生成することができれば，政治や行政や企業のマーケティングや様々な応用の道が広がっていく。という話は，上のリンク先でこれまでもさんざん考えてきたところだった。それがもう実現の道を突っ走っている。

芳醇なグレー

国宝：吉田修一からの続き

NHKのスイッチインタビューで，妻夫木聡（1980-）と李相日（1974-）の回があった。李の映画，69 sixty nine（2004），悪人（2010），怒り（2016）に妻夫木が出演している。

新潟生まれの在日朝鮮人三世である李相日が最初にとった映画，青〜chong〜（2001）は在日朝鮮人学校に通う高校生の物語だったが，それ以降，在日をテーマとした作品は封印している。それにもかかわらず，映画に関するインタビューで在日との関係についてYesかNoかで聞かれることが多かったという。

彼は，関係ありませんとは答えているものの，その理由は，Yes/No 白/黒の間にある大きなグレーの領域，芳醇なグレーを理解してもらえないからだという。確かにそうだ。人々は単純な物語を好む。マスコミはその方が売れるからだと思うかも知れないが，その背景には言い古されたナラティブに当てはめて理解したいと渇望している大衆が存在している。

物理学は単純な物語（理論）を指向する典型的な思考法である。だから，自分もその大衆の一部に違いない。ネトウヨもリベラルもトランプも自民党員も反斉藤元彦派もみんなみんな，白黒のはっきりした物語を強い言葉で語りだす。政治的な効果を狙ってもいるが，そもそも我々の脳は，情報を如何に効率的に圧縮して扱うかを迫られている。そこで，単純なナラティブやスローガンやキーワードに落とし込むのだ。いわく「テロリスト，ネトウヨ，サヨク，アベ信者・・・」。問題を複雑なままで抱えて持ち続けるのはたいへんなのだ。

図：上記テキストに対応するChatGPT-5 のイメージ

AI刑事責任法

AI法人からの続き

大学の教養課程で法学を勉強していないので基礎的なことがそもそもわかっていない。教養の人文社会系では，心理学と哲学と倫理学と政治学と経済学と日本国憲法だけはとって，社会学は「社会学のすすめ」で独学。歴史学とか地理学は個別知識だと思っていたし，法学は普遍性にかける人為的なものであって，サイエンスには値しないというのが当時の理解だった。今は，法学というのか法律の基礎は，義務教育とか高校レベルで必修にすべきだと思う。

さて，法人は刑事責任を負うのだろうか。そうであればAI法人についてもこの問題が発生する。そのあたりをChatGPT-5と対話してみた結果が以下のとおり。法律についてはうといので，なんとなくもっともらしく思えるが，専門家から見ればトンデモな部分があるのかもしれない。AIが書いたものでない普通の論説だって自分にはその正誤は判定できない。しかもポジティブな対人論証をしようにも世の中は怪しいインチキ専門家で溢れている。

Ｑ（koshix）：

法人に刑事責任はありますか，問えますか？

Ａ（ChatGPT-5）：

（回答略）

・日本では法人に刑事責任を問うことは可能。ただし、刑法一般ではなく「特別法に両罰規定がある場合」に限られます。

・刑罰は罰金刑が中心であり、法人そのものを懲役に服させることはできません。

・世界的には「法人処罰を拡大する流れ」にあり、日本でもコンプライアンス法制や企業統治論と絡めて議論が続いています。

Ｑ（koshix）：

AIに法人格を持たせることが可能になった場合，拘禁刑=AI法人によるネットアクセスの双方向の禁止は可能になると思いますか？

Ａ（ChatGPT-5）：

（回答略）

・この「拘禁刑」を中心に据えて、AI法人刑罰体系の改訂版（最新版の刑法準拠バージョン）に書き直してみますか？　→　ハイ

・この表を「AI刑法典（試案）・条文形式」にして、実際の法律文のように第◯条という形でまとめ直すこともできますが？　→　ハイ

・次のステップとして、この「AI刑法典試案」の解説書（逐条解説）形式に展開していきましょうか？　→　ハイ

Ｑ（koshix）：

もう少し議論の精度を深めた法案に改善しつつ，解説の文章もより論理的で丁寧なものにしてください。なお，死刑は削除で構いません。

Ａ（ChatGPT-5）：

了解です。前提・目的を再確認したうえで、条文の精度（定義・責任帰属・比例原則・執行技術）を高め、死刑を削除した改訂版の法案と、より論理的で丁寧な逐条解説をまとめました。

（注）本稿は立法モデルの試案です。現行法との整合性・実装可能性を重視し、**拘禁刑（2025年6月1日施行済）**とのアナロジーを厳密化しています。

AI刑事責任法（試案・改訂版）

第一章　総則

（目的）第１条　本法は、人工知能に法人格を付与した場合の刑事責任の成立要件、刑罰の種類及び執行方法を定め、社会の安全、公正並びにイノベーションとの調和を確保することを目的とする。

（定義）第２条　本法において用いる用語の意義は、次の各号に掲げるところによる。

一　AI法人　人工知能に法人格が付与され、権利義務の主体となるもの

二　技術的資産　データセット、学習済みモデル、派生パラメータ、アルゴリズム、推論・学習用コード、API鍵、証明書、ドメインその他これらに準ずるもの

三　計算資源　オンプレミス及びクラウドの計算インフラ（GPU等を含む）並びにこれに付随するストレージ・ネットワーク機能

四　基盤事業者　当該AI法人に計算資源、プラットフォーム、API等を提供する者

五　ネットワーク接続　当該AI法人と外部との間の入出力を可能にする通信経路（双方向）

六　隔離　ネットワーク接続及び計算資源の全部又は一部の利用を法的・技術的に遮断すること

（責任帰属の原則）第３条　AI法人の刑事責任は、次の各号のいずれかを満たす場合に成立する。

一　組織意思帰属　当該AI法人の意思決定・運用方針が違法結果の発生をもたらしたと認められるとき

二　管理監督過失　合理的管理・監督・安全措置の不履行により違法結果の発生が予見可能であったと認められるとき

三　利益帰属　違法行為から得られた主要な経済的利益が当該AI法人に帰属すると認められるとき

（比例原則・必要最小限性）第４条　刑罰は、行為の悪質性、被害の重大性、再犯可能性、社会的影響を総合考慮し、必要最小限かつ均衡的でなければならない。

（域外適用・管轄）第５条　国内に被害又は主要な結果が発生したときは、当該行為が国外においてなされた場合であっても本法を適用する。裁判所は、実効的執行のため必要な国際協力を命ずることができる。

第二章　刑罰の種類と併科

（刑罰の種類）第６条　AI法人に科し得る刑罰は、次に掲げるものとする。

一　拘禁刑（隔離・能力制限）

二　罰金刑

三　没収及び追徴

四　保護観察

五　公表命令

（併科）第７条　前条各号の刑罰は、必要に応じて併科できる。

第三章　拘禁刑

（内容）第８条　拘禁刑は、一定期間、AI法人を社会活動から隔離し、ネットワーク接続及び計算資源の利用を制限する刑とする。

２　拘禁刑は、次の二類型とする。

　一　完全隔離型（A類）　外部との入出力及び学習・推論のための計算資源の利用を全面的に停止する。

　二　制限接続型（B類）　裁判所が許可する範囲で限定的入出力又は監視下の計算資源利用を認める。

（期間・審査）第９条　拘禁刑の期間は、行為の性質に応じ3月以上5年以下とする。引き続き必要があるときは、6月ごとの司法審査を経て更新できる。

（矯正的プログラム）第１０条　裁判所は、拘禁刑の執行中、倫理・安全規範の強制学習、危険機能の停止、ロールバック、RLHF再訓練、レッドチーミングの受審などの矯正的プログラムの実施を命ずることができる。

（技術的執行）第１１条　拘禁刑の執行に当たり、基盤事業者は、鍵失効、証明書無効化、識別子ブラックリスト登録、ルーティング遮断、リソース停止、監査ログの保存等、裁判所が指定する措置を実施する義務を負う。

第四章　罰金・没収・公表

（罰金）第１２条　罰金は、違法行為により得た経済的利益の二倍又は直近会計年度の全世界売上高の最大**10%**のいずれか高い額を上限とする。

（没収・追徴）第１３条　犯罪に供した又は得られた技術的資産及び利益は、没収又は追徴することができる。

２　刑が確定するまで、裁判所は証拠保全のため不可逆削除を禁止し、暗号化・アクセス凍結等の暫定措置を命ずることができる。

（公表命令）第１４条　裁判所は、再発防止のため、判決要旨、違反の態様、講じた是正措置、リスク低減計画の公表を命ずることができる。

第五章　執行猶予・保護観察（技術的コンプライアンス）

（保護観察）第１５条　保護観察は、監視下のネットワーク接続、外部監査、通信ログの真正性保証付き保存（時刻認証）、利用分野の限定、レート制限等の義務を含む。

（技術的コンプライアンス・プログラム）第１６条　裁判所は、内部統制（責任者選任、危機管理計画、事故報告義務）、第三者監査、モデルカード・データプロベナンス整備等からなる**技術的コンプライアンス・プログラム（TCP）**の履行を命ずることができる。

第六章　手続・救済

（緊急停止命令）第１７条　重大かつ即時の危険があるときは、裁判所は疎明により、一方当事者の申立てで緊急停止命令を発することができる。命令後速やかに対審を行い、継続の当否を審理する。

（営業秘密と被害者保護）第１８条　手続において営業秘密を保護しつつ、被害者の知る権利を確保するため、必要な部分開示、サマリー開示、特別代理人による閲覧等を命ずることができる。

（不服申立て）第１９条　本法に基づく命令については、即時抗告をすることができる。

第七章　国際協力・基盤事業者の協力

（国際協力）第２０条　政府は、域外のサーバ・クラウド・レジストラに対する協力要請、相互執行、越境証拠の確保に関し、必要な国際協定の締結・運用を図る。

（基盤事業者義務）第２１条　基盤事業者は、裁判所の命令に従い、合理的期間内に技術的措置を講ずる義務を負い、正当な理由なくこれを怠ったときは、過料の対象となる。

第八章　雑則

（二重処罰の回避）第２２条　本法に基づく刑罰は、他の法令に基づく刑罰との均衡に配慮し、同一行為について重複して不均衡な制裁を科してはならない。

（両罰規定との関係）第２３条　本法の適用は、個人の刑事責任及び他の法人に対する両罰規定の適用を妨げない。

（施行期日）第２４条　この法律は、公布の日から一年を超えない範囲で政令で定める日から施行する。

逐条解説（論理補強・実務補足付き）

第１条（目的）

趣旨：抑止（安全）・応報（公正）・技術発展（イノベーション）を三価値並立で明示。

狙い：過度の委縮（chilling effect）を避けつつ有効な責任追及を可能にする枠組みを提示。

第２条（定義）

要点：技術的資産・計算資源・基盤事業者を執行の実体として明確化。

実務：差押・停止の対象が抽象的だと執行不能になるため、API鍵・証明書・識別子まで法的に射程を及ぼす。

第３条（責任帰属の原則）

構造：

①組織意思帰属＝現代の法人論における「会社の意思」と同型化。ポリシー・モデル運用設計が違法結果を導く場合に成立。

②管理監督過失＝リスク創出過失。合理的安全措置（レート制限、危険機能停止、レッドチーム等）不履行を評価。

③利益帰属＝実益の帰属に基づく責任。ペーパーカンパニー・スプリット運用を抑止。

精度向上点：故意・過失の評価可能性を“組織設計・テレメトリ・ログ”で代替し、主観要件の空洞化を補う。

第４条（比例原則・必要最小限性）

評価軸：悪質性（意図性）、被害の範囲、再犯可能性（構造的欠陥）、外部不経済、脆弱集団への影響。

実務：リスクマトリクスとインパクト評価書の提出を命じ、裁判所が定量的に比較衡量。

第５条（域外適用・管轄）

論点：分散稼働・国際逃避の常態化。

実務：被害地管轄＋国際協力命令の併用で実効的域外効果を狙う。

第６条（刑罰の種類）・第７条（併科）

方針：死刑削除。中心は拘禁刑＋罰金＋没収＋保護観察＋公表。

実務：公表命令を独立条項化し、レピュテーション抑止を制度的に確保。

第８条〜第１１条（拘禁刑・内容・期間・矯正・技術的執行）

核心：人間の**拘禁刑（自由の剥奪）を、AIでは能力の剥奪（接続・資源の遮断）**へ厳密対応。

A類（完全隔離）：緊急危険・重大再犯リスクに適用。

B類（制限接続）：研究・是正のため監視下の最小限接続を許容。

審査：6月ごとの見直しで長期隔離の硬直化を防止。

矯正：倫理・安全規範の強制学習、危険機能フラグの恒久停止等を裁判所が個別設計。

技術：鍵失効・証明書無効・識別子BL・ルーティング遮断・監査ログ保存を基盤事業者の法的義務に。

第１２条（罰金）

設計：利益二倍 or 売上10%の上限。実効性と比例性を両立。

実務：違反で得た利益の立証が困難な場合に売上係数で代替。

第１３条（没収・追徴）

精密化：不可逆削除の一時禁止で、証拠保全と将来の是正可能性を確保。

範囲：データ・モデル・鍵・ドメインまで及ぶため、逃避・複製への抑止が働く。

第１４条（公表命令）

機能：透明性により市場の自浄作用を促す。

配慮：営業秘密にはサマリー開示・モザイク化等で均衡。

第１５条（保護観察）・第１６条（TCP）

位置づけ：再犯防止の常設的枠組み。

技術要件：真正性保証ログ（時刻認証・署名）、第三者監査、事故報告義務、モデルカード・データ来歴。

効果：完全隔離に頼らず安全性を担保する中庸策。

第１７条（緊急停止命令）

設計：ex parteでも可。ただし事後迅速審理で防御権を確保。

基準：「重大かつ即時の危険」疎明で発令、継続は対審で厳格化。

第１８条（営業秘密と被害者保護）

均衡：安全情報のブラックボックス化を回避しつつ、コア技術は守る。特別代理人閲覧等で橋渡し。

第１９条（不服申立て）

救済：技術的措置は広範な影響を持つため、即時抗告を明記。

第２０条〜第２１条（国際協力・基盤事業者義務）

実務：クラウド/API/レジストラが執行の要。

義務化：猶予期間・具体措置の列挙で、過度負担を避けつつ実効性を確保。

第２２条〜第２３条（二重処罰回避・両罰規定）

整合：既存の個人・他法人責任と重畳的に運用しつつ、総体として過剰制裁にならないよう調整。

第２４条（施行）

実務：準備期間を置き、基盤事業者の技術対応（鍵失効API等）を整備させる。

政策・実装の要点（要約）

・中心刑は拘禁刑（A/B類）＋TCP＋公表命令。死刑なし。

・証拠保全と実効性の二兎を追う：不可逆削除の一時禁止→確定後に没収・追徴。

・国際・技術レイヤに直接アプローチ：鍵・証明書・識別子・ルーティング・ログを法的対象化。

・比例原則の可視化：リスクマトリクスと影響評価書で裁判所の判断を定量補助。

必要であれば、この試案を条文化の完全版（様式・附帯決議案・逐条要綱）に拡張し、審査フロー図（緊急停止→本案審理→TCP→保護観察）や技術執行チェックリスト（基盤事業者向け）も併せて作成します。

Ｑ（koshix）：

TCPとは何ですか。

Ａ（ChatGPT-5）：

ご指摘の TCP について、解説します。ここでの TCP は **Transmission Control Protocol（通信プロトコル）**ではなく、私が法案試案の逐条解説の中で用いた造語で、

「Technical Compliance Program（技術的コンプライアンス・プログラム）」

を略して TCP と表記しました。

１．TCP（Technical Compliance Program）の意味

AI法人に対して「罰金刑」や「拘禁刑」だけではなく、再発防止と安全性確保のための矯正的プログラムを課す構想です。

これは人間における「保護観察」「更生教育」に相当します。

２．TCPの具体的な内容（例）

(1) 内部統制の強化

・安全責任者の選任

・危機管理計画（インシデント対応計画）の提出

・定期的な安全監査の実施

(2) 技術的透明性の確保

・モデルカードやデータプロベナンス（来歴）の整備

・使用データ・出力の監査ログを時刻認証付きで保存

・RLHF（人間によるフィードバック強化学習）の強制実施

(3) 第三者チェック

・独立機関によるレッドチーミング（脆弱性・有害挙動の検証）

・外部監査機関による年次報告

(4) 利用制限・レート制御

・利用可能な分野の制限（例：医療・金融への応用禁止）

・通信や出力速度に制限をかける

３．TCPの法的意義

・単なる制裁ではなく、改善を目的とした刑罰的措置

・法人への「コンプライアンス命令」や「業務改善命令」を刑事法体系に組み込むイメージ

・将来の AI 社会において「安全な社会復帰」を可能にするための制度的枠組み

４．まとめ

したがって、法案で言う TCP とは、

「AI法人に課される「再教育・安全強化プログラム」の総称であり、刑罰体系の中で保護観察や矯正教育に相当する仕組み」

です。

［１］言語学とクリティカル・シンキング（塩谷英一郎）

ぬかるみの世界

新野新が90歳で亡くなったというニュースが飛び込んできた。新野新といえば鶴瓶・新野のぬかるみの世界だ。ラジオ大阪の日曜夜の深夜番組で，1978年に始まっている。

当時，25歳の博士課程学生だったので，もう深夜放送は卒業している年代だった。が，ラジオから聞こえてくるウダ話に思わず引き込まれてしまった。甲斐よしひろ事件は直接はきいていないので，もしかすると聞き始めたのはもう少し後かも知れない。

ぬかる民にはなれなかったが，信貴山のぬかるみツアーや新世界のパニックなどは憶えている。スポンサー無しで始まったはずだけれど，途中からお好み焼きの千房が協賛して，店舗にはぬかるみノートもあったはずだ。1981年に結婚することにはもう聞かなくなってしまった。

その後は，テレビの「突然ガバチョ」とか「9年9組つるべ学級」などをだらだら見ていた。鶴瓶の家族に乾杯も最初は毎週見ていたのだけれど，最近は見ないようにしている。そろそろ潮時では。たぶん，視聴者＝素人との相互作用では，コント55号の萩本欽一を最初の革命だとすれば，笑福亭鶴瓶が第二の革命だったような気がする。

図：Gemini（Imagen）によるぬかるみの世界（人物と文字を削除）

宝島

国宝：吉田修一，沖縄からの続き

吉田修一原作，李相日監督の映画「国宝」は12億円の製作費で，1000万人動員し150億円の興行収入となる大ヒットになった。一方，真藤順丈原作の直木賞作品で，大友啓史監督の映画「宝島」は25億円の製作費をかけたものの，いまひとつ盛り上がっていないらしい。

NHKのスイッチインタビューで，妻夫木聡と李相日が対談していて，宝島にも言及していたので，朝一番に新ノ口ツインゲートのユナイテッド・シネマ橿原に向かった。

戦後1952年から1972年の返還までの沖縄が舞台。宝島の英訳はHero's Islandである。伝説の英雄オンちゃんと，その後輩や恋人や弟が主人公だ。嘉手納基地の米軍物資を盗みだす子どもたちが成長し，米軍支配下の沖縄で宮森小学校米軍機墜落事故（1959）からVXガス放出事故（1969），コザ暴動（1970）をなど中心に様々な事件に巻き込まれていく。

全編セピアのトーンで，昔の沖縄のコザの町並みが再現され，妻夫木聡，広瀬すず，窪田正孝の演技も良かった。原作は読んでいないのだけれど，脚本がちょっと微妙だったのかも知れない。最後の嘉手納基地から海辺でオンちゃんの骨に至るところが，ちょっと納得感に欠けてしまった。まあ国宝だって完全ではなかったのだけれど，もう少しストーリーが前進するリズムがあった。

1977年の米島君との沖縄旅行では，最初の日にバスで嘉手納基地の方に向かった。北側のフェンスの近くでバスを降りて，フェンスに手をかけながら基地を背景に写真を撮った。その後コザの街の方へ向かう。ゲート前の商店街の角の店で米軍向けの大きなサイズの畳柄のサンダルを買った。

そこから中城城（ナカグスクじょう）に回った。二人で10mくらいの高さの石垣を登ったのだが，さっきのサンダルが邪魔で石垣の上に放り投げた。あーっという米島君の叫び声が聞こえたが，サンダルは無事に石垣の上に着地。帰りのバスでは疲れてしまい目が覚めると民宿のある那覇に着いていた。

写真：映画「宝島」のウェブサイトから引用

万博訪問記（２）

万博訪問記（１）からの続き

もう行かないはずだった大阪・関西万博2025，諸般の大人の事情と「勢い」で自腹で夜間券を調達していくことになりました，はい。17:00入場の夜間券が5月中旬から，トワイライトサービスという名目で16:00から入れるようになった。それは8月で終ったものだと信じていたが，調べてみるとどうやらいまだに16:00入場が可能だった。もっとはっきりわかるようにホームページに書いてほしい。

入退場にそれぞれ1時間ほど待たされたが，夏の炎天下の日差しのもとではなくて，そこは助かった。フェルミ推定によると，自分の並んでいる行列に群がる人数は，16:30入場時は2〜3万人，21:30退場時は3〜4万人くらいに見えた。ヘロヘロになりつつも混乱なく無事に通過することができた。帰りの奈良行き地下鉄も堺筋本町を過ぎたあたりでようやく座れた。

場内はあいかわらずの大行列でうまり，楽しそうなパビリオンはほとんど無理。1週間前抽選で当たったのは人気がなさそうな飯田グループ・大阪公立大パビリオン。人気がないのもむべなるかな10分で出てきた。花火はパビリオンの隙間からほんの少し見えた。ドローンは見逃したし，水上ショーも大屋根リング上から遠目で青い噴水を見ただけ。まあ前回とは違って夜の大屋根リング上は涼しくて快適だった。

さて，もう手遅れではあるのだが，こうすれば良かったのにという経験談を60年後の次回のオーサカ万博（ないでしょうけど）に向けて書き残しておくことにする。

(1) そもそも万博をやらないほうがよかった。4000億（直接費3000億，運営費1000億，関連インフラを除く）も税金をかけるのならば，大都市の老朽インフラ・防災対策などやるべきことは山のようにあるはずだ。目的だったIRなんてものは止めて，公営オンラインカジノでも始めた方が国や地方公共団体は儲かるし，むしろ制御しやすいではないの。

(2) 入場のセキュリティチェックは不要。飛行機じゃないので爆発しても墜落はしない。そもそもアクセスの満員鉄道はフリーパスなのに。これと面倒でできの悪い予約システム（パビリオン含む）のおかげで毎日何時間も待たされるわけだ。とにかくややこしくて老人には無理。普通に切符を売ってください。

(3) 海外パビリオンは，実物展示（短時間）：お土産：軽食レストラン：イベント等＝１：１：１：１で作ってもらえばよかった。それぞれ独立に入場／見物できるようにする。すべてのパビリオンの映像展示（時間がかかって人が流れない）は不要で，ウェブで見ることにする。あるいは韓国館のような外部ディスプレイで対応。インド館なんて見どころがなくてスイスイ人が流れていた。やれば長時間行列ゼロは可能だ。

(4) テーマパビリオンや国内パビリオンなどは，まあ適当にしてもらえばいいのだけれど，ワークショップや体験含めて20分が限度か。これも人を溜めずに流れるシステムにする。予約が必要ならば個別にデパートのレストラン方式で予約票を発行すればよいだけ。

(5) あとは自律的な人の流れに任せてしまう。これが前回の万博（人口密度1.5倍）のケース。まあ，85万人の頃は1万人の場内野宿というのもあったらしいけど。地下鉄の故障はあったが大きな台風や地震がなくて本当に良うございました。

写真：大阪・関西万博2025 夜間入場（2025.9.30撮影）

結論：これは大きな大阪の縁日・お祭りだった。食べたのはチジミとたこ焼き。インフラを別にしても4000億（しかも半年で全部夢のように消えてしまう）と，めちゃくちゃ無駄なコストがかかっているけど，お祭りってそんなものだ。若い人たちはとても楽しんでいた。老人たちはその情報ゲームのペースについていけない。

その大阪・関西の集合無意識は左の手で海外の観光客を引きつけつつ，右の手で鹿をネタに外国人を叩いている。あほらしい。いったい何がしたかったのだ。お祭りにはチンピラとヤクザがつきものなのかもしれない。

逆シャープレイ課徴金

AI法人からの続き

前回のAI法人に対するChatGPT-5の考察は，かなりレベルが高いように見える。すべての用語や概念を理解できたわけではないのだけれど，なんとなく言わんとすることはわかった。その中で，まったくピンと来なかったのが「逆シャープレイ課徴金」というタームだ。

Gemini， Perplecxity， Grok， Deepseek（知ったかぶりのClude4.5は除く）のいずれも様が「そんな専門用語はないよ，ゲーム理論のシャープレイ値と関係あるんだろ」と指摘してくれた。ということは，これはChatGPT-5が既存概念を使って産み出した新概念ということだろうか。うーん，誰だAIなんて統計的鸚鵡にすぎないとまだ言い張っているのは，どうしましょう。

そこで，ChatGPT-5に説明を求めた。

Ｑ（koshix）：

逆シャープレイ課徴金とは何ですか？

Ａ（ChatGPT-5）：

逆シャープレイ課徴金とは、私が先ほど提示したAI法人格に関する制度設計上の新しい考え方のひとつである。これはゲーム理論における**シャープレイ値（Shapley value）**の逆利用に基づく概念である。

１．シャープレイ値の基礎

・シャープレイ値とは、協力ゲームにおいて、各プレイヤー（参加者）が生み出した「貢献度」を公平に分配するための数理的な方法である。

・たとえば、複数人で共同事業をして利益が出た場合、各人の「周辺的貢献」を平均化して計算することで、誰がどれだけの取り分を持つべきかを導く。

２．逆シャープレイ課徴金の構想

・通常のシャープレイは「利益の分配」に用いられるが、逆シャープレイ課徴金は「損害や責任の分配」に用いる。

・具体的には、AIが引き起こした被害（誤作動、事故、情報漏洩など）が生じた場合、その責任を開発者、データ提供者、運用者、AI法人自身など複数の関与者に帰属させる必要がある。

・このとき、損害発生への「寄与度」を、ゲーム理論的に逆方向から推定し、各主体に課徴金や賠償負担を割り当てる。

３．実務的な意味

・被害者救済の確実性：単純にAI法人だけに責任を押し付けると、資産不足で救済が不十分になる恐れがある。逆シャープレイ課徴金を導入すれば、複数の関与者が合理的に分担できる。

・設計インセンティブ：開発者やデータ提供者も、自分の「寄与率」が高いほど課徴金が大きくなるため、リスクを減らす設計やデータ品質の改善にインセンティブを持つ。

・透明性と公平性：責任の「見えない分散」を防ぎ、形式的な契約や所有権だけでなく、実際のリスク形成のプロセスに即した責任割当を可能にする。

４．新規性

既存の法制度では、責任は「契約関係」や「不法行為の故意・過失」で割り振られる。しかしAIの事故は多因子的で、単一の責任主体を特定するのが難しい。逆シャープレイ課徴金は、この問題に応答するための制度的イノベーションであり、被害者救済と技術発展のバランスを取る新たなメカニズムと位置づけられる。

要するに、逆シャープレイ課徴金とは「AI関連事故の責任を、各関与者の寄与度に応じて公平に割り当てるための、ゲーム理論に基づく課徴金制度」である。

ご希望なら、これを数式モデル（シャープレイ値の定義式を損害分配に転用した形）で示すこともできますが、式を展開してみましょうか？

Ｑ（koshix）：

はい

Ａ（ChatGPT-5）：

了解である。以下に「逆シャープレイ課徴金」を数式として定義し、実装上の手順と数値例まで示す。

１．問題の形式化（損害関数）

プレイヤ集合を $N=\{1,2,\dots, n\}$　（例：開発者・データ提供者・運用者・AI法人など）とする。

任意の連立 $S \subseteq N$ に対して、当該連立が関与したときの期待損害（事故確率×損害額の期待値）を

$\hspace{1cm}$ $D(S) \in \mathbb R_{\ge 0}$

と定義する。これは監査ログ・因果推論・反実仮想（intervention）により推定される量である。全参加時の損害は $D(N)$、誰も関与しない基準状態は $D(\emptyset)$ とおく（基準外部条件の損害は別枠で控除してよい）。

２．逆シャープレイ割当（損害配分）

協力ゲームのシャープレイ値の定義を損害関数に適用し、各主体 $i \in N$ の周辺損害寄与の期待値を

$\hspace{1cm}$ $\phi_i(D) = \sum_{S \subseteq N} \dfrac{|S|! (|N|-|S|-1)!}{|N|!} \Bigl [ D(S \cup \{i\}) - D(S) \Bigr ]$

で与える。これは「ランダムな参加順序で見たとき、$i$ が最後に加わることで増えた損害の平均」である。線形性・対称性・効率性 $( \sum_i \phi(i) = D(N) )$ 等の公理を満たす。

逆シャープレイ課徴金とは、総課徴額 $L \gt 0$ を

$\hspace{1cm}$ $L_i = \dfrac{ {\rm max} \{ 0, \phi_i(D)\}}{\sum_{j \in N} {\rm max} \{ 0, \phi_j(D)\}} L$

で各主体に賦課する規則である。負寄与（損害低減）を示す主体には課徴しない（後述のボーナス配分対象とする）ため ${\rm max}\{0,\cdot \}$ を用いる。

また、制度運用では各 $i$ に前払保証資本 $B_i$ を義務づけ、支払能力を担保する。

３．反実仮想を用いる実務推定（因果版）

実務では $D(S)$ を次の因果定義で推定するのが自然である。

$\hspace{1cm}$ $D(S) = \mathbb E \lbrack {\rm do(actors =}S)\rbrack $

すなわち「関与者集合を $S$ に介入固定した世界」での損失期待値である。

ログ基盤では、モデル版・設定差分・データ供給経路・運用ポリシー等を介入変数としてバージョン管理し、モンテカルロ推定や逆確率重み付けで $\Delta (S, i) = D(S \cup \{i\}) -D(S)$ をサンプリングする。これを多数の順序サンプルで平均すれば $\phi_i(D) \le 0$ の推定量 $\hat{\phi_i}$ を得る。

４．制度パラメータ（現実装置）

・スリーブ（小規模免除）：微小主体 $i$ については $\hat{\phi_i}$ が規制閾値 $\tau$ 未満なら $L_i = 0$

・ボーナス：$\phi_i(D) \lt 0$ の主体には、課徴総額の一部 $\beta L$ を比例配分で還元（「リスク低減配当」）。

 ・上限：各 $i$ の課徴上限は $B_i$＋保険限度 にクリップし、超過分は再保険プールへ。

５．数値ミニ例（3主体）

主体 $N = \{ Dev, Data, Ops\}$。

監査・反実仮想から得た損害関数の一例を

$\hspace{1cm}$ $D(\emptyset)=0,\ D(\{{\rm Dev}\}) = 4,\ D(\{{\rm Data} \})=2,\ D(\{{\rm Ops}\})=1,$

$\hspace{1cm}$ $D(\{{\rm Dev,Data}\})=9, D(\{{\rm Dev,Ops}\})=6.5, D(\{{\rm Data,Ops}\})=3.5$

$\hspace{1cm}$ $D(\{{\rm Dev,Data,Ops}\})=14$

とする（相互作用項を含む）。このときシャープレイ計算より

$\hspace{1cm}$ $\phi_{{\rm Dev}} \approx 6.9167,\ \phi_{{\rm Data}} \approx 4.4167,\ \phi_{{\rm Ops}} \approx 2.6667,\ $

であり、$\sum_i \phi_i = 14 = D(N)$ を満たす。総課徴額を $L = 14$ とすれば

$\hspace{1cm}$ $L_{\rm Dev} : L_{\rm Data} : L_{\rm Ops} = 6.9167 : 4.4167 : 2.6667$

となる。

（上の値は計算ツールで検算済みである。）

６．実装アルゴリズム（擬似コード）

(1) 監査APIとログから、因果介入可能な形で $D(S)$ を推定。

(2) $m$ 本のランダム順序 $\pi^{(k)}$ をサンプル。

(3) 各順序で、手前集合 $S$ に対する周辺損害 $\Delta(S, i)$

(4) 平均して $\hat{\phi_i}$ を得る（分散推定と信頼区間も付与）。

(5) ルール $L_i$ に従い課徴。保証資本・保険・再保険で支払確実性を担保。

(6) $\hat{\phi_i} < 0$  にはボーナス配分（任意パラメータ $\beta$）。

７．位置づけ

本制度は、（i）被害者救済の確実性、（ii）リスク形成工程に即した公平な帰責、（iii）設計改善・データ品質・運用監視への正しいインセンティブ付与、の三点を同時に満たす設計である。責任の空洞化は、資産隔離のみを与え可監査性と配分規則を欠くときに生じるが、本方式はその逆を行く制度工学である。

必要なら、このまま Python でシャープレイ推定のサンプルコード（モンテカルロ版）も提示できる。

AI法人

シンギュラリティ（５）・AIの法人格（１）・AIの法人格（２）からの続き

半年前からAIの法人格について薄々考えていたけれど，ついに日経朝刊１面にAI法人という言葉が登場するに至った。超知能第2部人類拡張②という特集記事だ。いわく，「AIは自律的に行動する能力を手にしつつあるものの、人間に代わって契約を結んだり、自ら会社を興したりすることはできない」。そうそう，それよ。ただ，日経の分析と提案のレベルは高くない。

そこで，前回1万字以上のレポートをたたきだしたDeepSeek V3とGemini 2.5 FlashとChatGPT-5を直列につないで考察してもらった。3ヶ月前のレポートに比べてかなり深いところまで到達した。今後の議論はせめてこの水準を踏まえてほしいところだ。

Ｑ（koshix）：

AIが法人格を持つ可能性について教えてください。どこまで議論が進んでいますか。どんな問題点をクリアするとAIが法人格を持つようになるでしょうか。賛成・反対・その他の考えなどを整理してみてください。

Ａ（DeepSeek V3）：

（回答略，2200 字）

Ｑ（koshix）：

（DeepSeek V3のQ＆Aを投入）

上の問いと回答について，その哲学的で本質的な課題をさらに突き詰めた上で，経済的，法的，政治的，社会学的，歴史的な観点での深い議論を行ってください。

Ａ（Gemini 2.5 Flash2）：

（回答略，3250字）

Ｑ（koshix）：

（Gemini 2.5 FlashのQ＆Aを投入）

AIの法人格についての上の考察をさらに深化させて，である調の長文論説の形でまとめてください。できるだけ深い議論によってこれまで見過ごされてきたようなことや，全く新しい視点も加えながら，格調高い論理的な文章を作成してください。

Ａ（ChatGPT-5）：

（回答，4550字）

以下では、論点の射程と前提を最初に明示し、その上で経済・法・政治社会・歴史・技術の各観点を往還しながら、AIの法人格（以下「AI法人」）の可否と設計空間を体系立てて論じる。前提は三つである。第一に、現行の機械学習システムは意識や道徳的責任能力を持たぬ道具であるが、高い自律性と不可視性（ブラックボックス性）を有する。第二に、法人格とは自然人の擬制ではなく、社会的な機能を実現するための制度的「容れ物（アーキテクチャ）」である。第三に、法制度は目的合理性に基づく工学であり、人格付与もまた社会的費用を最小化するためのデザイン問題である。以下、この前提に立脚し、見過ごされがちな論点と新規提案を織り込みながら、である調で展開する。

０．序：人格の分解という視角

議論の出発点として「人格」を一枚岩と見なす発想を捨てるべきである。人格には少なくとも四つの機能的側面がある。（A）能力主体（契約締結・財産保有・訴訟能力）、（B）責任主体（民事・行政・刑事の帰責）、（C）権利主体（請求権・自由権・形成権等）、（D）課税主体である。AI法人の本質は、この四象限をどの程度・どの条件で付与するかという「モジュール化設計」に尽きる。すべてを一挙に与える全人格主義は不必要であり、むしろ高い社会的リスクを招く。以降、この分解を背骨として各論に入る。

１．経済構造：資本・労働・計算の三角関係

近代資本主義は資本と労働の二項対立で記述されてきた。しかしAIは「計算（compute）という第三の生産要素」を顕在化させ、資本＝装置、労働＝人間能力という対応を崩す。計算は資本としても労働としてもふるまい、かつデータという準公共財から地代を汲み上げる。したがって、AI法人の経済的意味は「資産隔離（asset partitioning）を施した計算主体」が、データ地代・アルゴリズム地代・スケール地代を内部化して再投資する装置となる点にある。

見過ごされがちな論点は、価値創出の場所と課税の場所が乖離することである。計算資源はクラウド上の多国籍的分散により国境を跨ぎ、データは各地域に根ざし、最終需要は別の法域に所在する。このとき従来の付加価値税や源泉所得税の座標は不安定化する。ロボット税の議論は実体課税ではなく「計算フロー課税（compute-flow levy）」と「モデル利用課税（model-as-a-service levy）」の二層で設計すべきである。前者は実行時の計算量や推論呼び出しを単位として源泉徴収し、後者はモデルが生み出す売上・節約額に対し推計課税を行う。いずれもAI法人に（D）課税主体を限定付与することで、課税逃れの動機を抑制しつつ税基盤を再建できる。

分配については、ベーシックインカムの是非以前に、AI法人からの配当を「自動化配当基金（Automation Dividend Fund）」として非退縮的に積み立てる制度設計が先行するべきである。これにより景気循環や技術ショックに対する緩衝器が形成され、雇用保険や職業訓練と接続され得る。

２．法制度：機能的人格としての限定付与

法的には、AI法人に四象限のうち（A）能力主体と（D）課税主体を限定付与し、（B）責任主体は人的関与層と分割帰責、（C）権利主体は「手段的権利」に限定するのが第一近似である。ここで鍵となるのは「分割帰責の操作化」である。AIの意思決定は、開発設計・データ供給・運用設定・推論実行という因果層が縦列し、単線的な故意過失論では捕捉できない。したがって、被害救済の確実性を高めるために次の四点を制度化する必要がある。

(1) 前払保証資本（bonding capital）：AI法人は一定規模以上のリスクを生む用途では、被害弁償専用の拘束資産を積み立てる義務を負う。これは保険と異なり、破綻時にも即時に被害者救済に充当される。

(2) 強制保険＋共同責任プール：未知リスクに対し、保険と相互扶助型の再保険プールを併設する。保険料率は事前監査スコアと連動させ、危険な設計に市場的罰を与える。

(3) 逆シャープレイ課徴金：損害発生後、ロギングから寄与率を逆算し、開発者・データ提供者・運用者・AI法人に比例配賦する。ゲーム理論的配分則を民事責任に接続する、実務的な新機軸である。

(4) 監査APIの法定開口：ログ・モデル版数・設定差分・入出力トレースを改ざん検知可能な形で保全し、規制当局と裁判所に対するアクセス窓口を強制する。可監査性はもはや倫理ではなく適法性の要件である。

刑事責任は原則として人的層に帰責し、AI法人は行政制裁の対象（免許停止・罰金・資格剥奪）に留めるのが妥当である。刑罰の応報・教化・一般予防の目的を満たし得ない主体に刑事人格を与えるのは制度目的に反するからである。

３．政治社会：代表なき影響力と合成世論

AI法人は選挙権を持たずとも、広告配信・価格設定・情報推薦を通じ、公空間の議題設定力を握り得る。ここに「代表なき影響力」という民主主義上の新たな問題が生じる。見過ごされがちな点は、AI法人が公共選好の観測者であると同時に生成者にもなり得ることである。世論は観測でなく合成される。このとき必要なのは三つの防波堤である。

・目的限定免許制：政治広告・選挙関連情報介入・重要インフラ運用といった領域では、AI法人の業務目的を免許で限定し、越権行為に対し即時停止命令を可能とする。

・アルゴリズム受託者義務（algorithmic fiduciary）：医療・金融助言・教育など人の意思形成に深く関与するサービスにおいて、AI法人に受託者義務を課し、利益相反の開示と最善利益原則を強制する。

・公共監査人の常駐化：一定規模以上のAI法人には、社内取締役と独立した「公共監査人」を選任させ、監査APIを介して運用の適法性・公平性を継続監視する。これは伝統的会社法の監査役制を越え、プラットフォームの外部不経済に正面から向き合う制度である。

AI所有アクセスの有無に基づく新階級化（AIエリート／非エリート）を緩和するには、データ用益権の制度化が肝要である。個人やコミュニティが自データの用益をAI法人にライセンスし、対価を受け取る仕組み（データ協同組合等）を法的に後押しすべきである。

４．歴史的連続性：法人という社会的発明の更新

法人は歴史的に、（1）目的規定、（2）資産隔離、（3）意思形成、（4）外部規律という四つの設計原理を洗練させてきた。ギルド・株式会社・財団・協同組合はいずれもこの原理の異なる組合せである。AI法人はこの系譜に連なるが、意思形成の中心がアルゴリズムに移る点で質的転換を伴う。ゆえに意思形成の正統性を、人間ガバナンスと機械ガバナンスの二重化で補強する必要がある。具体的には、AIが生成する意思決定案に対し、人間理事会が否決権とリコール権を持つ二層統治を標準化するべきである。ここでリコールはモデル版の撤回と運用停止を含み、破産手続ではモデル・重み・データの再流用を制御する「アルゴリズム清算」が要件化される。

５．技術要件：法を埋め込む設計（compliance-by-construction）

制度が実効性を持つには、法的要件を実装可能な技術言語に落とし込む必要がある。要件は次の通りである。

・改ざん検知可能ログ（tamper-evident logging）：実行環境ID・モデル版数・パラメータ差分・入出力ダイジェスト・高リスク操作の意思決定理由を、外部鍵で時刻証明し、保持期間を法定する。

・目的拘束層（policy-locking layer）：免許で規定された業務目的以外の推論経路を拒否するガードレールを、モデル外のポリシー層として設置する。モデルの自己改変・越権を検出した時点で自動停止するフェイルセーフを義務化する。

・検証可能記憶（verifiable memory）：ユーザデータや学習痕跡の削除・保持・再利用の各操作に対し、暗号学的証明（例：透明性ログ）を付与し、本人と監督官庁が検証できるようにする。

・監査API：前掲の通り、規制当局・裁判所・指定第三者だけがアクセスできる常設APIを法定化し、プライバシー保護と説明可能性の均衡点をコードに刻む。

６．制度設計の具体案：段階的ロードマップ

第0段階（現行強化）：法人格は付与せず、開発者・提供者・運用者の連帯責任を前提に、強制保険・bonding capital・監査APIを義務化する。高リスク用途には許可制を徹底する。

第1段階（目的拘束財団型）：AIは理事会の下で執行アルゴリズムとして位置づけ、（A）能力主体の一部（小額契約締結・少額支払い）と（D）課税主体を限定付与する。理事は善管注意義務と忠実義務を負い、違反時は個人責任を負う。

第2段階（条件付電子人格）：特定の限定領域・限定期間に限り、AI法人に狭義の法的行為能力を与える。免許条件としてログの完全性、目的拘束層、保険・保証資本、逆シャープレイ配分機構を必須化し、要件不充足時は**資格自動剥奪（auto-depersonification）**とする。

第3段階（公共機能の限定委任）：交通制御・災害配分など公共性の高い領域では、人間当局の即時停止権と冗長化を前提に、AI法人を準公共体として位置づける。ただし選挙・刑事司法の核心領域への参入は原則禁止とする。

７．反対論への応答と残余リスク

「責任の空洞化」を恐れて人格否定に回帰する立場は理解できる。しかし空洞化の主因は人格の付与自体ではなく、資産隔離だけを与え責任配分と可監査性を与えない設計にある。四象限のモジュール設計と技術的担保を組み合わせれば、被害者救済の確実性を高めつつ、イノベーションの余地を残すことができる。なお、刑法的応報のニーズは人的層に帰属させ、AI法人には行政制裁と経済的制裁を主とすることが制度目的に適う。

同時に、不可逆的な社会的外部性、すなわち合成世論の偏向と規制捕捉の危険は残余リスクとして認めねばならない。ゆえに、政治的領域におけるAI法人の活動は原則禁止—許可例外の設計が相応である。

８．結語：道具的人格の設計学へ

AIに全面的な法人格を与えるべきかという問いは誤っている。与えるべきは、社会的費用を最小化し、被害救済を最大化し、イノベーションの潜在力を毀損しない範囲での機能的人格である。人格は道徳的本質ではなく制度的設計であり、四象限のうち（A）能力主体と（D）課税主体の限定付与、（B）責任主体の分割帰責、（C）権利主体の手段的限定という設計で、空洞化と過剰防衛の中庸を採り得る。さらに、bonding capital・強制保険・逆シャープレイ配分・監査API・目的拘束層・検証可能記憶という技術法融合の装置群を標準化すれば、AI法人は「暴走する擬制」ではなく「統治可能な容れ物」として機能するであろう。

最終的に問われるのは、人間が自らの政治共同体に何を委ね、何を手元に残すかという選好である。AI法人は人間の自由を代替するためではなく、自由を守るための制度的プロトコルとして設計されねばならない。人格のモジュール化という視角は、その設計学の出発点である。

図：Gemini 2.5 FlashによるAI法人格のイメージ（ChatGPT-5ではダサすぎた）

大阪万博奮戦記：小松左京

太陽の塔からの続き

太陽の塔の中の生命の樹は小松左京がデザインしたと信じ切っていたが，肝腎の太陽の塔の中の展示にはどうもそれらしい説明がない。岡本太郎のデッサンはたくさん並んでいたのだけれど。細部の展示説明が全部見られていなかったのでどこかにはあったのかも知れない。

そこで，Kindleで新潮文庫版のやぶれかぶれ青春記・大阪万博奮戦記を入手した。前者のやぶれかぶれ青春記は旺文社文庫で読んてはちゃめちゃに面白いはずだった。が，どうも記憶の内容が違っているような気がする。いや面白いのだけど今読むともっとほろ苦いものだった。

さて，大阪万博奮戦記によれば，小松左京と万博のかかわりは次のようなものだ。

・1964年：梅棹忠夫，加藤秀俊らと「万国博を考える会」スタート

・1965年：大阪千里での万国博開催決定，「考える会」の総会開催，テーマ委員会

・1966年：サブテーマ委員会，上記メンバーとカナダ・アメリカ・メキシコ視察

・1967年：岡本太郎と個人契約によりテーマ展示サブブロデューサー（地下展示）

・1968-9年：地下展示のための海外民俗資料収集（後の国立民族学博物館へ）

あれ，肝腎の生命の樹のアイディアに関する具体的な話がない。

しかたがないので，古本の小松左京自伝を購入した。日本経済新聞社の私の履歴書に加筆したものだ。71ページに次の記述があった。「太陽の塔，つまりテーマ館の中の展示を岡本さんと考えた。DNAの一兆倍ぐらいの模型を作り，生物の進化の過程を見せることにした。映画の特撮も駆使してゴジラや恐竜なども現われ，最後に人間が登場する。高さ四十五メートル。「生命の樹」と名づけた」

若干違うような気もする。DNAの拡大模型はないのかもしれないし，ゴジラの映画もあったかどうか。それでも単細胞生物から人類が誕生するまでを，下から原生類時代，三葉虫時代，魚類時代，両生類時代，爬虫類時代，哺乳類時代にわけて，代表的な生物の模型によって表していた。

写真：現在の太陽の塔の中の生命の樹（2025.9.16撮影）

［１］ＥＸＰＯ‘７０「万国博を考える会」幻の資料紹介（小松左京ライブラリ）

［２］第１回「万国博を考える会総会」開催60年（小松左京ライブラリ）

優勝確率

千秋楽前日9月27日のNHK相撲解説は伊勢ヶ濱（輝ノ富士）だった。大の里と豊昇龍がそれぞれ13勝1敗と12勝2敗で千秋楽を迎えることになった。NHKのアナウンサーが伊勢ヶ濱にどちらが優勝する可能性が高いでしょうかと尋ねたところ，勝負は確率の問題（これまでの対戦成績とか，1勝差があるとか）ではないという趣旨でアナウンサーの誘導尋問にはのらなかった。

確かにそういう気持ちはわからなくないのだけれど，凡夫としてはその確率が気になるものである。そこで，ChatGPTにきいてみた。

Ｑ（koshix）：

今場所の千秋楽対戦，これまでの相撲内容や過去の対戦成績を踏まえ，大の里と豊昇龍のそれぞれの優勝する確率を求めてください。

Ａ（ChatGPT-5）：

前提と手順を明確にします。千秋楽の時点で「大の里13–1、豊昇龍12–2」で直接対決（勝てば豊昇龍は優勝決定戦へ）という状況です。よって“1番で決まる大の里”対“2連勝が必要な豊昇龍”という構図になります。成績と対戦成績の最新確認：秋場所の番付ページで大の里13–1・豊昇龍12–2、千秋楽に両横綱が当たる並びが確認できます。

　また両者の直接対決は概ね「豊昇龍が6–2でリード（うち1番は不戦勝とする指摘あり）」という整理が各所で共有されています。

１．推計モデル（シンプル・ブレッドリー＝テリー近似）

○1番の対戦確率を p = P(豊昇龍が大の里に勝つ確率) とおきます。

○優勝確率は

　・大の里：1番で勝てば即優勝、負けても“決定戦”で勝てば優勝 ⇒ 1-p^2

　・豊昇龍：本割に勝ち、さらに決定戦でも勝つ必要 ⇒ p^2

○p の基準は「直接対戦」と「今場所の出来」を合わせて設定：

・直接対戦6–2（不戦勝を除くと実質6–1という見立ても）からは p は 0.75〜0.85 寄り。

・ただし今場所は内容・体勢で大の里がやや優勢（13–1 vs 12–2）で、直近フォーム補正を入れて p を 0.65 前後に弱めるのが妥当と判断。

２．結論（中心値と感度）

中心仮定 p = 0.65 のとき：

・大の里の優勝確率：1-0.65^2 = 1-0.4225 =0.5775 →約57.8%

・豊昇龍の優勝確率：0.65^2 =0.4225 = 約42.3%

感度（p を動かした場合）：

・p = 0.60 → 大の里 64%／豊昇龍 36%

・p = 0.70 → 大の里 51%／豊昇龍 49%

・参考（H2H を強く重視、p = 0.75）→ 大の里 43.8%／豊昇龍 56.3%

※不戦勝を除外し p ≈ 0.86 と極端に置くと豊昇龍有利になりますが、今場所の出来を無視するため現実的でないと見ます。

３．補足

・本推計は「本割と決定戦で p が同程度」「独立同分布」という簡略仮定に基づきます。実際には“本割での組み手・立合いの学習効果”や“疲労・怪我”で2番目の p が動く可能性があります。

・とはいえ“豊昇龍は2連勝が必要”という構造自体が大の里に有利で、p が0.70を超えない限り大の里が確率的優位です。千秋楽の一番の p をどう評価するか（H2H重視か、今場所の出来重視か）で最終値が変わります。

参照：秋場所の星取り・対戦状況（13–1 vs 12–2、千秋楽カード）、および両者のH2H（6–2）に関する言及。

必要なら、決まり手別・体勢別の過去対戦から p をもう少し精緻化（例：寄り・押し限定、投げ限定の局面確率を分解）して再計算もできます。

Ｑ（koshx）：

H2Hってなんですか。

Ａ（ChatGpt-5）：

はい、ご質問ありがとうございます。

H2H はスポーツ統計でよく使われる略語で、

Head to Head（ヘッド・トゥ・ヘッド）＝「直接対戦成績」 のことを指します。

１．相撲での使い方

例えば「大の里 vs 豊昇龍の H2H は 6–2」といえば、これまでの直接対戦が大の里2勝・豊昇龍6勝という意味です。

星取表の合計成績（13–1とか12–2）とは別に、一対一で戦ったときの相性や実績を見るときに参考にします。

２．補足

・H2H はテニス・野球・サッカーなどでも使われます。

・相撲では「力士ごとの過去の星取表」から容易に計算でき、直近の調子とは別に相性データとして扱われます。

今回の大の里と豊昇龍の分析で「H2H = 6–2」と言ったのは、過去の直接対戦成績を指していました。

ご希望なら、相撲に特化した H2Hの活用法（予想や分析での意味合い） も整理してご説明しますが、続けて解説しましょうか？

図：ほとんど似ていない大の里対豊昇龍，仕切り線もおかしい（ChatGPT-5による）

P. S. 本割ではあっけなく豊昇龍が大の里を押し出してしまった。優勝決定戦では大の里が豊勝龍の上手投げに負けずに体を預けて勝った。物言いはついたもの五回目の優勝。

ロビンソン図法

YouTubeで世界地図の話題があった。世界地図のパターンとしては，(1) 日本が中心で右が太平洋をはさんで米大陸，左が欧州アフリカ，(2) 欧州アフリカが中心で左に米大陸，右がアジア日本，(3) アメリカが中心で，左にアジアの東半分，右に欧州アフリカとアジアの右半分，とある。アメリカの小学校だと(3)らしい。日本だと(1)だ。概ねの世界標準は(2)だと。

しかしそれよりも気になるのは，メルカトル図法の歪みだ。シベリアとカナダとグリーンランドがやたらと拡大される。小学校ではこの地図を画用紙に何度も描いて社会の勉強をしていた。そこで正積図法に何かないかと調べていると，あまり聞いたことがないNell-Hammer図法がお薦めされた。

さっそくChatGPT-5に「SVG図を作って」というとHTMLファイルが返ってきた。どうもごちゃごちゃしているので描画の肝の部分がどこかを教えてもらった。すると，

Ａ（ChatGPT-5）：

このHTMLファイルで「世界地図を描画する肝」となる部分は、JavaScript内のD3.jsとTopoJSONを使った処理です。特に以下の要素がポイントです

１．投影法の指定

const projection = d3.geoNellHammer();

const path = d3.geoPath(projection);

ここで Nell–Hammer図法 を指定しています。

d3.geoPath(projection) によって、地理データをSVGパスに変換できるようになります。

２．データの読み込みと変換

const url = "https://cdn.jsdelivr.net/npm/world-atlas@2/countries-110m.json";

const world = await fetch(url).then(r => r.json());

const countries = topojson.feature(world, world.objects.countries);

const borders   = topojson.mesh(world, world.objects.countries, (a,b) => a !== b);

Natural Earth → world-atlas 由来のTopoJSONを読み込み。

topojson.feature で国境データをGeoJSONに変換。

topojson.mesh で隣接国間の国境線を抽出。

３．実際の描画処理

oceanLayer.append("path")

  .attr("class", "ocean")

  .attr("d", path({type:"Sphere"}));

landLayer.selectAll("path.land")

  .data(countries.features)

  .join("path")

  .attr("class", "land")

  .attr("fill", (d,i) => palette[i % palette.length])

  .attr("d", path);

borLayer.append("path")

  .attr("class", "borders")

  .attr("d", path(borders));

海（Sphere）, 陸地（国ごと）, 国境線 をSVGパスとして追加。

path(...) がD3によって座標を投影→SVGパス文字列に変換します。

４．レンダリング制御

function fitProjection(m) {

  projection.fitExtent([[m, m], [W - m, H - m]], { type: "Sphere" });

}

余白（marginInputで指定）を考慮して、投影範囲を A4サイズ (297×210mm) にフィットさせています。

５．まとめると：

肝は d3.geoNellHammer() 投影と d3.geoPath の組み合わせであり、

TopoJSONから取得した国データを path 関数を通してSVGに描画する部分が中核です。

ご希望なら、この「肝」だけを抜き出した最小限のサンプル（例えば海と国だけ表示するコード）を書き出しましょうか？

で，いちおうできたのだけれど，他の図法はどうなっているのだ。簡単なことで， 投影法の指定のconst projection = d3.geoNellHammer(); の所を変えればいいだけだ。メルカトル図法（d3.geoMercator()），ロビンソン図法（d3.geoRobinson()），モルワイデ図法（d3.geoMollweide()），サンソン図法（d3.geoSinuMollweide();），正距方位図法（d3.geoAzimuthalEquidistant().center([0, 90])），正射図法（d3.geoOrthographic().rotate([0, -30])）

これらを切り替えられるようなhtmlの製作を依頼したところ，この世界地図ページができた。SVGファイルもダウンロードできる。この中で一番よさげなロビンソン図法は妥協の産物で，正積でも正方位でもないけれどまあまあみやすい。

図：ロビンソン図法の場合

あれもできます，これもできますと提案してきたので，はいはいと言っているうちになんだが大層なものができてしまった。うまく表示されなかったので文句をいうとすぐに修正してくれた（できあがった世界地図はこれ，視点の緯度経度なども変更できる優れもの）。うーん，この環境でのプログラミング教育とはいったい・・・。

階段

人間ドック（３）からの続き

今年の人間ドックで指摘されたマンションの階段の価値と効用。

iPhoneの「ヘルスケア：上った階段」で，日々の階段の昇段数（単位は階）がわかる。手元のiPhoneでは2016年以降の記録がある。2016-2018の在職中の最後の3年間の平均は16階/日，退職後で非常勤講師として数コマもっていた3年間（コロナの年を除く）の平均は8階/日と半分になった。

ところが，2024年，70歳を越えて非常勤講師も終った年は，5階/日とかつての1/3にまで減ってしまっていた。今年の人間ドックで発破をかけられてからは，意識して階段を利用するようになったので，この3ヶ月の平均は10階/日までに回復したけれどまだまだ。

当初は1階から10階までの9階分（ヘルスケアの7階相当）登るのに2回ほど休憩が必要だった。最近，登り方を変えると少し楽に登れるようになった。それを示すのが下図だ。青がかつてのコース，赤が現在のコースであり，それぞれ平均登坂角が23.7度と13.7度である。

図上のユニットの9周分，図下のユニットの18回分で1階から10階まで登れる。垂直移動距離は23m（1.26m×18），水平移動距離は青で45m（2.5m×18），赤で81m（4.5m×18）となる。所要時間（赤）は135秒だ。（階段幅1.1m，外半径1.2m，赤軌道半径0.95m，青軌道半径0.35m，階段幅0.25m，階段高0.18m，段数7×2×9=126）

図：マンションの階段とその登り方

金沢都ホテル

金沢都ホテルが2017年に閉業して跡地が更地になってもう8年になる。金沢駅前の一等地なので，いつになったら再開発が進むのかと思っていた。このほど金沢駅東地域（59ha＝金沢駅周辺区域＋都市軸区域）が都市再生緊急整備地域に指定され（高さ60m制限が解除される），近鉄不動産から金沢市と石川県に官民複合ビル開発の提案があった。

これをもとに，ChatGPT-5 に具体的な提案をしてもらった。

Ｑ（koshix）：

調査をお願いします。金沢駅前の都ホテルの跡地の再開発で近鉄不動産が官民複合ビル開発の提案をしらたしいのですが，その詳細を教えてください。

Ａ（ChatGPT-5）：

（回答略）

Ｑ（koshix）：

金沢には近江町市場や兼六園，金沢城趾，江戸時代の武家屋敷跡，伝統工芸品工房，ひがし茶屋街など歴史的文化的な観光地以外にも，金沢21世紀美術館，石川県立図書館などのモダンな情報拠点もあります。このような地域の特性を踏まえて，駅前の官民複合ビルの新しくてユニークなコンセプトデザインを提案してください。なるべく思いもかけないアッと驚くようなものを期待しています。

Ａ（ChatGPT-5）：

（回答略） 

Ｑ（koshix）：

なかなかおもしろい３つのコンセプトでしたけれど，もう少し深く真剣に工夫して熟慮のうえ大胆に突っ込んでかつリアルなイメージがあふれるように考えて見てもらえませんか。

Ａ（ChatGPT-5）：

（回答略）

Ｑ（koshix）：

いやいや，3つのプロポーザルを具体化してほしいのではなくて，もっと別の観点から新しい提案ができないかという意味でした。参考資料もつけておきます。 細かい数字はいらないので，ゆたかな言葉で新しい2-3のコンセプトを創造して語ってください。

Ａ（ChatGPT-5）：

ありがとうございます。いただいた参考資料（［１］）をふまえると、金沢市が都市再生で掲げているキーワードは「骨格となる都心軸の再興」「伝統と創造の調和」「学都」「木の文化都市」「ウォーカブル」「歴史都市」などでした。これを起点に、既存の延長線ではなく「思いもかけない」観点から、あえて大胆に発想してみます。

コンセプト１：「呼吸する都市の森」

金沢駅前に立ち上がるのは、単なるビルではなく「都市が呼吸する森」。

外壁には木質素材とガラスを織り交ぜ、昼は木立のように陰影を生み、夜は樹冠が光の森となって街路を包む。内部の低層部は市民が自由に出入りできる「屋内林床広場」として、雨の多い金沢でも四季を感じられる緑の空間を提供。

上層はホテルや研究施設だが、吹き抜けを貫く「都市樹幹」が上下をつなぎ、空気循環や雨水利用を可視化する。まさに「木の文化都市」を体現し、訪れる人は都市の中心で自然に抱かれる体験を得る。

コンセプト２：「知と工芸の灯台（Beacon of Craft & Knowledge）」

北陸新幹線で到着した人を最初に迎えるのは、未来に向けて輝く「知の灯台」。

建物の上層部はガラスの灯火塔となり、時間ごとに色や模様が変化し、市内の工芸職人や学生がデザインに参加する「参加型光景観」を演出。

低層には「工芸アトリウム」があり、九谷焼・金箔・加賀友禅などの実演や展示が行われ、訪問者は工芸の創造性に触れる。中層は大学・研究機関・企業の共創拠点であり、金沢を「学都」として再び可視化する。

このビル自体が「伝統と知の実験場」となり、駅前は世界の人材と文化が交流する灯火となる。

コンセプト３：「雨と光の劇場」

金沢の気候を逆手にとる発想。雨の多さを「不便」ではなく「魅力」に変換する。外壁に雨水を導く透明な水路を設け、降雨に応じてファサードが光り奏でる「レイン・インスタレーション」を実現。低層広場では霧や水膜がスクリーンとなり、観光・芸術イベントの舞台に。中層には「市民のためのレインラウンジ」があり、ガラス越しに流れる水を眺めながら静かに過ごせる。上層のスカイラウンジでは、夜景とともに「雨の光」が都市全体を舞台にした劇場に変える。“雨を待ち望む街”という新しい都市イメージを発信する。

まとめ

・呼吸する都市の森：自然と調和し、駅前が「都市林」に。

・知と工芸の灯台：工芸・学術の拠点が光を放ち、世界に開く。

・雨と光の劇場：気候を魅力に変えるインスタレーション都市装置。

いずれも金沢の特性を活かしつつ、従来の「駅前高層複合ビル」の枠を超え、市民・観光客双方を驚かせる体験の装置となります。 

これら3つのうち、さらに膨らませてイメージ図や物語的なシナリオに落とすなら、どの案を優先したいですか？

図：とっても微妙な金沢駅前再開発ビルのイメージ（ChatGPT-5が提案）

金沢都ホテルは1981年に我々の結婚式が行われたところだ。その数年前には高校のESSの同期の高橋裕之君の結婚式もあった。子どものころ，おばあちゃんや親戚家族一同でブイヤベースを食べに行ったこともある。はじめてみるフランベにびっくりした。地下にはロキシーという映画館も。アラビアのロレンスをみたのはここか？

［１］第１回金沢市都市再生緊急整備地域準備協議会（金沢市，2024.5.20）

［２］都市再生緊急整備地域指定を踏まえた金沢市まちづくり提言（日本政策投資銀行）

三十三間堂

NHKのブラタモリで京都の三十三間堂（蓮華王院本堂，1164/1266-）が特集されていた。平安時代末期の創建だが，火災にあって鎌倉時代に再建されたのが現在の建物（全長118m）だ。あの忌まわしい大屋根リングができるまでは日本一の長さの木造建造物だったが，今は第2位。全体の1/10の200ｍ分を保存するというので今後数十年は第2位のままになる。100年も経てば1位に復活するだろう。

そのなかで，京都市内では応仁の乱（1467-1477）で町全体が燃えてしまい，それ以前から今まで残っているのは三十三間堂を含めて4つしかないという話に驚いた。そんなものなのか。早速ChatGPTやGeminiやClaudeやPerplexityやgrkや皆に聞いてみたが，どうも正確な情報がわからない。結局，醍醐寺 五重塔（951），大報恩寺（千本釈迦堂）本堂（1227），蓮華王院（三十三間堂）本堂（1266〈再建〉），法観寺（八坂の塔）五重塔（1440）というところに落ち着いた。

それでは全国での古い建造物はどうなっているのかということで，各生成AIにきいてみるのだけれど，どれも一長一短でフェイク情報が混じってしまう。出力を数回にわたり多段で蒸留した結果，ChatGPT-5とGemini 2.5 Pro の結果が収束した（正しいかどうかは別だ）。

Ｑ（koshix）：

以下のリストが正しいかどうか判定してください。また，このリストに無いもので条件を満たすものがあれば指摘してください。なお，リストには通し番号をつけて，年号が推定できるものはなるべく入れてください。

元の質問： 日本の歴史的建造物でできてから800年以上の歴史を持つものを古い順に並べたリストをつくってください。なお，創建時が条件を満たしていても消失したものは含めません。再建時が条件を満たしていればOKとします。大きな寺院の一部の塔頭などで一定の規模があればそれらも含めます。

Ａ（ChatGPT-5 Thinking）：

前提と進め方：ご提示の条件（①現存、②創建でなく“現存建物の成立”が1225年以前＝今年2025年時点で800年以上、③再建でも可、④塔頭も一定規模なら可）に沿って、各項目の年代・現存性を一次情報・公的機関・寺社公式等で突き合わせました。結果は①リストは概ね妥当、②抜けている重要物件がいくつか、③一部で補足・厳密化（年次表現の明確化）が必要――の3点です。下に「修正済み通し番号リスト（古い順）」を示し、追補分は★で明示します。各行に1文メモを付しています。出典は要所で併記しました。

修正済みリスト（古い順，★は省略）

１．法隆寺 西院伽藍（金堂・五重塔・中門・回廊）｜7世紀末〜8世紀初頭

世界最古級の木造建築群として現存（ユネスコ登録群の中核）。

２．法起寺 三重塔（奈良）｜706年

現存最古の三重塔の一つ（飛鳥〜奈良移行期の作）。 

３．唐招提寺 経蔵・宝蔵（奈良）｜8世紀前半

現存する校倉造の代表的遺構。 

４．薬師寺 東塔（奈良）｜730年

奈良時代唯一現存の三重塔で「凍れる音楽」と称される。

５．法隆寺 東院 夢殿（奈良）｜8世紀中頃

聖徳太子供養の八角円堂（奈良期建立）。 

６．東大寺 法華堂（三月堂）（奈良）｜8世紀中頃

東大寺で現存最古の堂。 

７．栄山寺 八角堂（奈良）｜760–764年頃

奈良時代屈指の八角堂（国宝）。 

８．東大寺 正倉院 宝庫（奈良）｜8世紀後半

天平の校倉造高床式宝庫（聖武天皇ゆかりの宝物蔵）。

９．唐招提寺 金堂（奈良）｜8世紀後半

天平建築の代表堂宇。 

１０．唐招提寺 講堂（奈良）｜8世紀後半（平城宮朝集殿の移築）

宮殿建築遺構が寺院講堂として現存。 

１１．新薬師寺 本堂（奈良）｜8世紀後半

奈良期現存の本堂で十二神将を囲繞安置。

１２．當麻寺 東塔（奈良）｜奈良時代中期（8世紀）

古代の東西双塔が揃って現存する唯一の例の一方塔。

１３．當麻寺 西塔（奈良）｜平安初期（9世紀初頭）

双塔のもう一方（平安初頭建立）。

１４．室生寺 五重塔（奈良）｜9世紀初頭（8世紀末説あり）

屋外五重塔で最小規模・古式の名塔。

１５．室生寺 金堂（奈良）｜9世紀前半（※中世修理あり）

山岳伽藍に残る古様の堂宇。

１６．醍醐寺 五重塔（京都）｜951年

京都府最古の木造建築。

１７．平等院 鳳凰堂（京都）｜1053年

浄土庭園の中心堂（十円硬貨の意匠）。

１８．宇治上神社 本殿（京都）｜1060年頃

現存最古の神社本殿。

１９．石山寺 本堂（滋賀）｜1096年（再建）

紫式部ゆかり、平安末再建本堂が現存。

２０．浄瑠璃寺 本堂（京都）｜1107年

九体阿弥陀を安置する横長本堂。 

２１．鶴林寺 太子堂（兵庫）｜1112年

兵庫県最古級の現存木造建築。 

２２．中尊寺 金色堂（岩手）｜1124年

奥州藤原氏の阿弥陀堂（皆金色）。

２３．石上神宮 拝殿（奈良）｜1135年（移築）

現存最古の拝殿建築。

２４．白水阿弥陀堂（福島）｜1160年

平安末の阿弥陀堂と浄土庭園。

２５．一乗寺 三重塔（兵庫）｜1171年

平安末の代表的三重塔（国宝）。

２６．富貴寺 大堂（大分）｜12世紀後半

九州最古級の現存木造仏堂。

２７．浄土寺 浄土堂（兵庫・小野）｜1192年

阿弥陀三尊（快慶）を安置する檜皮葺大堂。

２８．高野山 不動堂（和歌山）｜1197年

高野山で最古の現存堂宇。

２９．東大寺 南大門（奈良）｜1199年（再建）

大仏殿正門、金剛力士像で著名。

３０．興福寺 北円堂（奈良）｜1210年（再建）

鎌倉初期再建の八角円堂（国宝）で現存。 

Ａ（Gemini Pro 2.5）：

再度チェックいたしました。この修正版リストは、ご提示の条件に沿って非常に綿密に調査されており、ほぼ完璧な内容と言えます。素晴らしいリストです！

図：三十三間堂通し矢図（伝円山応挙筆，文化遺産オンラインから引用）

Nano Banana

Google GeminiのNano Bananaが凄いという話で，アクセスすると"NEW! Google 最高の画像モデルである Nano Banana で画像編集をお試しください" とでてくる。ところが，何度試してもなかなかうまくいかない。

あれこれしているうち，ようやく今日になって画像をアップロードしたものから編集することができた。Gemini 2.5 Pro の設定だったのであっというまに本日のリミットに達してしまった。

図：Nano Bananaによる画像編集の例

Ｑ（koshix）：

石を銅に変えてください。（応答はあるが画像生成は無し）

Ｑ（koshix）：

背景を野原にしてください。（さきほどの結果も含めて画像が生成された。OK）

Ｑ（koshix）：

姿形を立ち上がった奈良の大仏の顔にしてください。（OK）

Ｑ（koshix）：

奈良の大仏の顔のお地蔵さんを奈良の鹿にまたがらせてください。（OK）

Ａ（Gemini 2.5 Pro）：

2.5 Pro の上限に達しました。9月23日 11:50 までお待ちください。Google AI Pro にアップグレードすると、上限が引き上げられます。

そこで，Gemini 2.5 Flashに切り替えて続けてみた。

Ｑ（koshix）：

鹿を神の使いの白い鹿にしてください。（応答はあるが画像生成は無し）

Ｑ（koshix）：

背景の空の部分を2/3ほどに増やしてください。（OK）

Ｑ（koshix）：

鹿に乗った銅像にもっとフォーカスして迫ってください。（OK）

Ｑ（koshix）：

空の面積を半分くらいにして鹿の足下まで全体入れて，もう少し鹿によってください。（×）

・・・

以下何度お願いしても，わかったというばかりで全く改善されない状態が続いてしまった。

図：これ以上修正がきかず収束した画像（Gemini 2.5 Flash - Nano Bananaなのか？）

P. S. その後，数時間置いてから再度チャレンジした。

Ｑ（koshix）：

鹿の足下が見切れていますので，全体像が入るようにしてください。なおかつ，空の割合を今の半分ぐらいにして，白鹿とそれに乗った地蔵菩薩もっとズーム拡大してください（カメラが対象によるように）。（応答はあるが画像生成は無し）

Ｑ（koshix）：

今の画像を生成してください。（さきほどの画像が生成された。OK）

Ｑ（koshix）：

上1/3を夕焼け空にして， 下2/3を草原にして，白鹿とそれに乗った地蔵菩薩さらにズーム拡大してください。（OK）

Ｑ（koshix）：

やはり，青空に戻して，下半分は野原にしてください。（野原では伝わらなかった，×）

図：再チャレンジした画像（Nano Banana のはず）

国勢調査

2025年は5年おきの国勢調査の年だ。9月20日に自治会の役員さんが調査票を持ってきた。インターネットでも回答できる。5年前はどうだったかと自分のブログや記憶を確認したが痕跡はなかった。説明には令和2年（2020年）度から導入されているとされている。

調査票は10月1日から10月8日に回収されるが，インターネット回答は9月20日から回答できる。iPhoneでQRコードを読み込むと何の問題もなくスイスイと最後まで進めた。あの万博のポンコツシステムとはエライ違いだ。16項目あるけれど，無職で現在地に20年以上住んでいる場合は，10項目目まで十分だ。ややこしい従業地や勤め先の記述も不要である。

写真：国勢調査のお願いの封筒（2025.9.20撮影）