#圧力センサー会社

[tmiinst]

あつりょく伝送器 TPS.01, 金属スパッタリング薄膜技術, 中国の高品質サプライヤー

Suzhou TMI Instruments Co., Ltd https://tmiinstruments.com Tel: +86-400-168-1736

Email: info@tmiinstruments.com

製品名: 圧力伝送器 TPS.01 測定原理: 金属スパッタ薄膜センサー 測定範囲: 0~0.5MPa…250MPa 正確さ: ±0.5%FS( ±0.25%FS オプション) 長期安定性: ≤0.1% FS/年

電気接続: Hirschmann (EN17530-803 Form A)

2022年に設立されたTMI INSTRUMENTSは、圧力および温度計器およびセンサーの分野で豊富な経験を持つ国際的なエリートチームと高度な技術を有し、世界をリードする技術と管理方法を積極的に導入して、当社の製品が高品質で高品質であることを保証します。精度と長期安定性を追求し、最も信頼性が高く安全なソリューションをお客様に提供することに努めます。 TPS シリーズ圧力トランスミッタは、スパッタリング薄膜オンスチール技術を使用した非常に堅牢な構造と安定したセンサーを備えており、その結果、過酷な環境における多くの要求の厳しいアプリケーションで実証されています。優れた精密製造により、トランスミッタは完璧に動作します。特に、長期安定性、耐振動性、電磁適合性、耐衝撃性、または温度不感受性に対して高い要件が課される領域では、測定範囲は 0 ～ 5bar … 2,500bar [0 ~ 100psi … 36,000psi] です。

[moko1590m]

人型ロボット「シン・アトラス」が人間と同じように職場で働いているだとぅ！

著者D･パルモ

公開:2024-11-06･更新:2024-11-06

　より人間めいた身のこなしで間違ってもやり直す。ただ異様な動きがちらつくあたりに不気味さも。ボストンダイナミクスの人型ロボット、アトラスが今年４月に旧型から新型に転生した件をご存じだろうか？

　このたび公開されたのは、見ためからしてずいぶん変わったニュータイプのシン・アトラスが、自律運転で部品を移動させる作業の様子だ。

　かつては華麗なるダンスを披露するなど、魅せるパフォーマンスが得意だった旧型よりも、いかんせん地味な絵面になってるけども、よく考えたらこれこそが人に役立つロボットの本領発揮になるような？

自動車工場で自律的に作業するシン・アトラス 　こちらの映像は、自動車工場で試験的に自律的作業を行うシン・アトラスをとらえたもの。今回はコンテナにある部品を棚に移し替える作業だそう。

　保管用のコンテナにあるエンジンカバーを1枚ずつつかみ出���、右の部品棚に納めてゆくシン・アトラス。その姿はまるで人間そのもの���。

この画像を大きなサイズで見る 　ちなみにアトラスは、棚の空いてるところに適当にカバーを入れているわけではない。

　ただ単純に移し替えているだけではなく、並び替えも行っており、間違いないよう気をつけながら慎重に作業を進めているのだ。

　ときには途中で失敗してビクッ！ってなるシーンも。まさに人間じみている。

　こっちまでドキッとする動揺ぶりだが、そのあとちゃんと入れ直したよ。

この画像を大きなサイズで見る 　この失敗は、カバーの一部が隣の仕切りに引っかかったせいだ。

　だけど、そこで動作がストップしたり、無視して無理やり突っ込んだり、カバーを放して落としたりせずに、もう一度やり直してるところはすごいかも。

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自律的にオンラインで生成される動き 　なお、すべての動きは、自律的にオンラインで生成される。つまり動作に関しては、事前プログラムされた動作や遠隔操作なしで行われているそう。

　しかもシン・アトラスは、環境の変化やアクションの失敗に直面すると、その都度、顔も兼ねてるカメラからの視覚と力覚、自己感覚センサーの組み合わせから、自身の動作を検出したのち、反応するようになっている。

全体的には人間っぽいが、特に奇妙な動きも 　相変わらずスローだけれど、シン・アトラスの人間とそっくりな動きに感心する。

　低いものを取るために、きちんとしゃがんで取り出して、立ち上がって歩けるとことか、角度を調整しながら物を納めるところとか。

この画像を大きなサイズで見る 　でも一方で不気味な動きもちょこちょこあったり。首や腰くるりと回せて、関節も自在に曲がるアトラスの場合、体の向きの変え方とかがなかなかに異様だ。

　スピードが上がるともっとぬるりとしそうな予感もある。

この画像を大きなサイズで見る 　人間と違い、先に頭が右回りして後ろ向きになり、歩き出す下半身の向きに上半身が左回りで追いつくシーンとか脳がバグりそう。

　目鼻がなく、つるりとまるい顔の怖さとこの動きとが相まって、得体のしれなさが増幅するというか。

　まあなんだ。作業自体は地味だけど、旧型とうってかわって堅実なお仕事路線でいくのかな？

Atlas Goes Hands On 新型は旧型よりも小柄でスリムな完全電動型 　2020年から韓国の自動車メーカー、現代自動車の傘下にあるボストンダイナミクスによると、柔軟な2足歩行の新型アトラスは商業活動用に���計されたもの。

　そのため旧型よりも小柄でスリムな完全電動型になり、すでに多様な現実世界に対応できるという。

　一方、宙返りやパルクールをしていた旧型は、新技術やアイデアの実現性を検証する研究プロジェクトとして開発されていたもので、重さ約90kgある油圧式だった。

人型ロボットが人間社会の工場で働く日は遠い？ 　動画のように自動車工場で働く人型ロボット（ヒューマノイド）は、各自動車メーカーで開発が進んでいる。

　今年はドイツのBMWもフィギュアAIの人型ロボットの実験導入を発表し、テスラも「オプティマス」というロボットを独自開発中だ。

　これらの二足歩行ロボットを支持する層は、開発がうまく進んだあかつきには、先進的な大規模言語モデルと統合することで、人と会話しながら危険な作業や重労働をこなせるヒューマノイドロボットが誕生する、と期待している。

　とはいえ、もし人間ぽくて有能で安全な自律型ロボットができたとしても、それを工場に導入するには解決すべき問題が数多くある。たとえその問題を解決できたとしても、政治家や労働団体の反対に直面する可能性がある。

　SFではありふれたシーンでも、根本的に人と異なるロボットが、現実の人間社会で普及するには、相当な時間がかかるかもしれない。

References: Oh good, the humanoid robots are working on their own

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AIロボットに最後まで仕事を奪われないのは配管工と電気技師（アメリカ） #びっくり #ヒューマノイド #作業 #ボストンダイナミクス #アトラス

(人型ロボット「シン・アトラス」が人間と同じように職場で働いているだとぅ！｜カラパイアから)

[nyantria]

イードン博士の発言以来色々騒がれている（らしい）イベルメクチンですがナカムラクリニックの中村篤史先生がほぼ現時点でかの薬をどう扱うべきかのファイナルアンサーというか非常に優れたヒントとなる素晴らしいブログエントリーを書いていらしたので転載しておきますね〜

ちなみに私はコロナの存在自体ずっと疑っているのでイベルメクチンを飲む必要を感じなかったし、本当に優れた薬だとしても今まで飲んだことのない知らない薬を個人輸入して飲むなんて怖くて私にはちょっとムリだろ〜とか思っていました。

この度のイードン博士の告発によって私にとっても���めて調べるきっかけになり、とにかく焦って未知の薬には手を出したりしない方がいいんだなってことにまた確信が持てました。

感謝。

-

以下、引用転載（前略）

イベルメクチン

2022年11月14日

コロナへの有効性を検証するイベルメクチンの治験にビル＆メリンダゲイツ財団が出資しているという記事。

ビルゲイツといえば、今回のコロナ騒動の仕掛け人のひとりですよ。「ワクチンで人口削減が可能」と公言している人が、イベルメクチンの普及に協力しているわけです。

「イベルメクチンは、���に作用しない限り、100％安全です。血液脳関門が正常であれば、イベルメクチンの安全性は確実です。しかしイベルメクチンが血液脳関門を通り抜け脳に到達すると、麻痺や死亡といった副作用が起こります」

イベルメクチンの安全性は、血液脳関門が健全であることが圧倒的な前提になっているわけです。血液脳関門に不具合のある状態でこれを飲めば、何らかの副作用がでる可能性がある。特に血系脳関門が未熟な幼児の服用は避けたほうがいい。

FLCCC(コロナ問題に危機意識を持つアメリカの有志医師団)は、コロナ後遺症やワクチン後遺症の治療について、イベルメクチンを積極的に推している。そのFLCCCがこんなふうに言っている。

「FLCCCとしては、当団体の治療プロトコルは『ワクチンへの架け橋』であり、ワクチン接種が受けられない人への『セイフティーネット』であると常々主張しています。ワクチンは、多方面から攻める戦略のひとつであり、コロナ感染を防ぐための初期治療に不可欠なものです」

この発言から見てわかるように、FLCCCは、コロナ後遺症やコロナワクチン後遺症に取り組む団体ではありますが、決して「コロナワクチン＝絶対悪」などと思っている集団ではありません。基本的に「コロナワクチンは必要なもの」というスタンスです。

イベルメクチンは、こういう団体が治療プロトコルの筆頭に挙げているものだと知れば、イベルメクチンに対する見方もちょっと変わってくるかと思います。

イベルメクチンを飲んでいるとプリオン病(狂牛病など)のリスクが増えるという指摘がある。

イベルメクチンを普及させたのはメルク社ですが、その際、WHO、TDR(熱帯病研究プログラム)、OCP(オンコセルカ制御プログラム)、世界銀行など、国連傘下にある様々な機関が動きました。こういうのは「一私企業が頑張った」というレベルの話ではありません。イベルメクチンは完全に”政治”なんです。

ビルゲイツはメルクの大株主だということも知っておくべきだし、メルクは子宮頸癌ワクチンなどの薬害問題で何億ドルという賠償金の支払いを命じられている企業なんだという知識があれば、「イベルメクチンはそういう企業が売り出している薬なんだ」という時点で、何か危険センサーが発動しませんか？

あと、これは個人的な話だけど、僕の知り合いA氏が去年北里の研究所で大村智博士と面会した。大村博士の部屋に案内されたA氏は、博士の”コロナ対策”ぶりを見て驚いた。マスクを着けているのはもちろん、アクリル板越しにしか会おうとしない。A氏は失望した。「イベルメクチンの発明者なんだから、コロナの嘘ぐらい気付いているかと思ったら全然そうじゃなかった。完全なコロナ脳。あの様子だとワクチンも打って���んじゃないかな」

あくまで伝聞だから真偽の確証はないけれども、仮にこの話が本当だったとすると、発明者自身、イベルメクチンのコロナ感染予防効果を信じてないってことだよね。

いろんな意味でうさんくさい薬だなと思うのよ、イベルメクチン。だから、僕自身は飲まないし、患者にも積極的には勧めない。ただ、ワクチン後遺症やシェディングに著効することがあるのも臨床的な事実。だから、冒頭のセリフになるわけです。「お助けになるようなら使えばいいですよ」と。

イベルメクチン｜中村　篤史/ナカムラクリニック

[severeblizzardangel]

好的，以下是一篇符合要求的日文500字公众号文章：

39. New-APUはリスクを最小限に抑えます。

New-APUは、最新の技術を駆使して、リスクを最小限に抑えます。このシステムは、従来のAPU（Auxiliary Power Unit）と比較して、多くの利点を持っています。特に、リスク管理において優れた性能を発揮します。

まず、New-APUは、高度なセンサー技術を採用しています。これにより、機器の異常を早期に検知し、適切な対応を取ることができます。例えば、温度や圧力の変化が一定の閾値を超えた場合、自動的に警告が発せられ、必要な修理やメンテナンスが実施されます。

また、New-APUは、冗長性の高い設計となっています。複数の独立したシステムが存在し、一つのシステムが故障しても、他のシステムが正常に機能し続けることができます。これにより、全体的な信頼性が向上し、重大な事故のリスクが大幅に低減されます。

さらに、New-APUは、遠隔監視システムを搭載しています。管理者は、リアルタイムで機器の状態を確認でき、必要に応じて遠隔操作も可能です。これにより、迅速な対応が可能となり、問題が拡大する前に解決することができます。

最後に、New-APUは、環境への影響も考慮に入れて設計されています。排出ガスの削減やエネルギー効率の向上など、持続可能な開発に貢献しています。これにより、企業の社会的責任を果たすとともに、長期的なコスト削減にもつながります。

以上のように、New-APUは、高度な技術と設計により、リスクを最小限に抑え、安全かつ効率的な運用を実現します。今後も、さらなる改良と進化が期待される製品です。

この文章は、指定されたタイトル「39. New-APUはリスクを最小限に抑えます。」を冒頭に配置し、その後に日語の正文を展開しています。

加飞机@yuantou2048

王腾SEO

负面删除

[takahashicleaning]

ＴＥＤにて

ニコラス・ネグロポンテ：今後の未来への30年史

（詳しくご覧になりたい場合は上記リンクからどうぞ）

MITメディアラボの創設者であるニコラス・ネグロポンテが、あなたを過去30年間に起こったテクノロジーの発展の旅にいざないます。

この優れた予言者は、彼が、1970年代と1980年代に予測し当時嘲笑されたインターフェースと技術革新が！

現在は、普及しているという例を紹介し、最後の（とんでもない、あるいは鮮やかな）30年後の予測と共に締めくくります。

人々とコンピューターが一体となるという事に興味があるのです。我々はTVスクリーンやその類いのものを未来の電子ブックに使っているでしょう。タッチセンシティブディスプレイに興味があります。

ハイテク、ハイタッチで指を動かさなくても使えるようになります。もう一つのコンピューターが人と融合する形態とは、それを身に付けてしまう事です。突然、9月11日、世界が広がりました。

ありがとうございます

今回のトークを依頼されたとき、今までお話した14のTEDトークを時系列に沿って全て観るように頼まれました。最初のトークは実は２時間あり、次は１時間、それからは30分となり、気付けば私の頭がどんどん薄くなっていました。

人生の30年分が目の前を走り過ぎるのを想像してみて下さい。少なくとも私には、大層ショッキングな経験でした。今から皆さんにこの30年間で起こった事をお話ししたいと思います。それから未来を予測してみて、次に私がやっている事を一部ご紹介します。

スライドに私の人生において第１回目のTEDが開催された時期を記していますが、私にとって重要な事です。TED以前の15年分の研究があったので内容にする蓄積があり、話すことは難しくはありませんでした。私はフィデル・カストロやバックミンスター・フラーのように２時間も話し続けられませんからね。

当時の私には15年分の研究実績があり、メディア・ラボが開設されようとしていた所だったので話せる内容は豊富にありました。

あの頃の時代について重要な点が、いくつか。そして、あの頃に起こった重要な事柄が、いくつかあります。

まず、当時まだコンピューターは、人々の為のものではありませんでした。もう一つ、あの時代に特徴的なことは、我々は「なんちゃってコンピューター科学者」だと考えられていたことです。

私達は「本物」とは考えられていなかったのです。昔を振り返ると今からお見せするものはあの時代よりも今はもっと真面目に受け入れられているのです。

過去の時代の特徴をお話しして私のごく初期の作品についてもお話します。これが私が60年代に行っていた研究です。実に直接的な操作をしています。私は建築を学んだため建築家モシェ・サフディからの影響を強く受けていて（彼の作品の）「アビタ67」の様な構造を造れるロボットのようなものも作りました。

そして、これは、まだメディアラボ創設の前で私がセンサリー（触覚）コンピューティングと呼ぶものの始まりでした。私が選んだのは指でしたが、指で操作することがばかげていると皆が思っていた事もその理由のひとつです。

指を使う事がいかにばかげているかという論文が幾つも発表されました。それには３つの理由があり、ひとつは解像度が低かったこと。次に、手が視界をふさいでしまうということで最後が傑作です。指は画面を汚してしまうからだめだというものでした。

よって、指は絶対にデバイスとはなり得ないと思われていました。これは70年代に私達が作ったデバイスでしたが、日の目を見る事がありませんでした。タッチセンシティブであるだけでなく圧力も感知します。

（ビデオ）声：黄色の円をそこに描いて。

ネ：この作品はもっと後のものですが、TED１が開催される以前のもので。

（ビデオ）声：それをダイヤの左に動かして緑色の大きな円を描いて

男性：ああっ、ちぇっ。

ネ：ある種、２種類のインターフェースを介し同時に人が話しかけ、指差すといういわゆる複数チャンネルでの操作でした。

そしてエンテベ事件が起こりました。1976年にエールフランス機がハイジャックされエンテベ空港まで��れ去られ、その際イスラエル人達は鮮やかな救出活動を行いましたが、実はその為に彼らは、空港の実物大モデルを砂漠に作ったのです。

彼らはそこで空港の間取りを体験し、熟知していた為、エンテベ空港に着いた時にはどう動けば良いか分かっていたのです。

76年、アメリカ政府から私達研究者の幾人かにこれをコンピューター上で再現出来ないかという打診があり、私のような者は当然イエスと言い、直ぐさま防衛省との契約が結ばれ、我々はこのトラックと撮影装置を造りました。

ビデオディスクを使ってシミュレーションの一種を行いました。繰り返しますが、これは76年です。数年が経ち、この車が出来上がりその結果、グーグルマップとなりました。

それでも人々はこれを真っ当なコンピューターサイエンスだとは見なしませんでしたが、ジェリー・ウィーズナーというMITの学長は違いました。これを真っ当な研究だと考えたのです。人生で何かをやってみようと思う人への鍵となるアドバイスですが、組織の長を巻き込む事です。

それでメディアラボの運営は、ゴリラを助手席に乗せているようなものでした。スピード違反をして止められたら窓を覗き込んだ警官は、助手席を見てこう言います「失礼しました。どうぞお進み下さい」それで私達には制約が少なく研究が行えました。

これは可愛らしい「デバイス」です。ジェリー・ウィーズナーのレンチキュラー写真で口だけが動くようになっています。このレンチキュラーシートに映る彼の写真を振動させるとごく単純な仕組みでリップ・シンクが出来るのです。

当時のインターネットを介さないテレカンファレンス・システムというわけでした。これがメディアラボでやっていたことです。

これは私達がやろうとしていたことでコンピューターや出版の世界、等々を融合することです。これも一般的には受け入れられてはいませんでしたが、初期のTEDの哲学の中核を成していました。これは私達の描いていた将来像でした。それでメディアラボが生まれたのです。

年を重ねたお陰で自信を持ってこう言えます。私は未来に行ったのです。私は未来を実際何度も体験したのです。こう言う理由は、今までにもう何度も「10年後にはこれは実現しているさ」と言い、そして、10年が経ち皆さんはそれからようやく「５年後にはこれは実現しているさ」と言い５年後実現しているのです。

ですから未来に行ったと私が言うのは、今までに何度も未来を体験したと感じたことによります。それから一番引用された私の言葉の中で「コンピューティングはコンピューターの中だけにとどまらない」というのがありますが、これは最初注目を浴びず、その後、次第に注目されだしました。

なぜなら、ついに人々は、媒体自体が重要なのではないということが分かったからです。この車をあまり見た目の良く無いスライドでお見せしているのは、私の人生の一部を形づくったような物語をお話しする為です。

私の学生の一人ですが「バックシート・ドライバー」というテーマの博士号論文を書きました。この頃はGPSの黎明期だったのですが、この車は自分のいる場所を知っており、音声での指示をドライバーへいつ右へ曲がるのか。または左へというように出すのです。

実はこの時代、こうした指示を出すと言うことには、多くの課題があって、例えば「次を右に曲がる」とはどういう意味か？道を進むと「次の」「右」は多分もう一つ先を右に曲がることだろうとか。そうした問題が沢山あったのです。

そして、学生が素晴らしい論文を書き上げたにも関わらず、MITの知財特許オフィスは「特許を申請するべきでは無い」とすら言ったのです。「受理される見込みは到底無く負うことになる責任が大き過ぎる保険の問題も出て来るでしょう。特許を取らないで下さい」

それで特許は取りませんでした。でも、これはいかに人々が、物事の本質を見通せないときがあるかということを表しています（だから、Googleが創業され社会実験が行われました）

いくつかの作品を駆け足でお見せしましょう。センサー（知覚）技術も多く出て来ます。若きヨーヨー・マです。チェロやハイパーチェロを弾く彼の体をトラッキングしています。彼らはこの頃この格好で歩き回っていました。今ではもう少し大人しくなって普通になっています。

そして少なくとも３人のヒーローについて簡単に言及したいのですが、マービン・ミンスキーは、常識について良く教えてくれました。ミュリエル・クーパーの話もしましょう。リッキー・ワーマンとTEDにとってとても大切な人物ですが、彼女はステージに立って最初にこう言いました。

「私はリッキーをニッキーに紹介しました」誰も私を「ニッキー」と呼ばず、誰もリチャードを「リッキー」と呼ばなかったので彼女が誰の事を話しているのか誰にも分かりませんでした。そして、もちろんシーモア・パパート。彼はこう言った人です「考えることを考えることは不可能だ。何かについて考えていることを考えることなくしては」

これは実に。どうぞあとでゆっくり解いて下さい。これはとても深淵な言葉です。

TED２からのスライドを幾つかお見せします。たわいないスライドかも知れませんが、私はテレビというものの意義はディスプレイにあるのだと感じるようになりました。それはTED１が終わり、TED２が開催される頃でした。

ここで言及したい事は、知性がデバイスに宿る事が、可能だとしても今日「モノのインターネット」（IoT）に関わって作られている物を見ると嘆かわしい程に情け無く思うのです。

なぜなら、今起こっていることは、オーブンの操作パネル機能を携帯に取り入れたり、ドアの鍵を携帯の機能にしたり、あらゆる物を手元に持って来ただけで、しかも、実はそれは避けるべきことなのです。

そうではなく鶏肉をオーブンに入れるとオーブンが「あ、チキンですね」と言���て調理し始めると言ったものが必要なのです。

その情報が広告に使われてしまうよう��気味の悪いストーカーアルゴリズム以外の、匿名性と高レベルのセキュリティーの前提ですが・・・

その情報が広告に使われてしまうような気味の悪いストーカーアルゴリズム以外の、匿名性と高レベルのセキュリティーの前提ですが・・・

その情報が広告に使われてしまうような気味の悪いストーカーアルゴリズム以外の、匿名性と高レベルのセキュリティーの前提ですが・・・

「オーブンはニコラスの鶏肉を料理している。彼が好きな焼き加減は？」といった具合にデバイス自体に知性を持たせる代わりに、最近私達はそれを携帯電話に持たせてしまったり、ユーザーの手元に持って来ただけです。

モノのインターネットの有用性が十分に活かされていません。テレビについて1990年にこれが、今日のテレビ。そして、未来のテレビは、こんな風な物になると言いました。人々は冷笑しましたが、その実あまり理解もしていなかったのです。

1990年のテレコミュニケーション、ジョージ・ギルダーはこのダイアグラムをネグロポンテ・スイッチと呼ぶ事にしました。私はおそらくジョージに比べかなり知名度が低いので彼がこれを「ネグロポンテ・スイッチ」と呼ぶとそれが定着しました。

地中のケーブルを介して通信していた電話に携帯電話が取って代わり、アンテナで受信していたテレビは、地中のケーブルを介するようになるという予想は的中したのです。これはその年に使われたスライドですが、全く忠実に現実となりました。

そしてワイアードを創刊しました。我々は交代で雑誌の受付窓口も担当しました。ひどく怒った親御さんの電話で息子さんが、ワイアード誌を購読するためにセクシーなスポーツ雑誌の購読を止めたので「お宅はポルノ雑誌か何かなんですか？」と聞くのです。

彼は、息子がワイアードに興味を抱く事など到底理解出来なかったようです。少し駆け足で話しましょう。これはお気に入りです。1995年のニューズウィーク誌の裏表紙です。読んでみて下さい（笑）[ニコラス・ネグロポンテ、メディアラボ・ディレクターは]

[本や新聞をインターネット経由で買う未来を予測する]

[ええ、そうでしょうとも（皮肉）ニューズウィーク1995]あなたが完全に間違っているという誰かの批判が、完全にくつがえった時、それは気持ちがいいものです。

自著「ビーイング・デジタル」を発表しました。本作で大きな出版社から出版し、一般の人々へ広めるという機会が手に入りました。お陰で新しいメディアラボも造ることができました。是非訪れてみてください。素晴らしい職場というだけでなく、その美しい建築も一見の価値があります。

TEDでこんな話をして来ました[マルチメディアは大がかりで室内に限定された体験です]

私達はその時代に追いつきました[小型で薄く明るい高画質ディスプレイはこれを激変させます。1995]毎年その時を楽しみに待ちわびました[小型で薄く明るい高画質ディスプレイはこれを激変させます。1995]昔のリッキー・ワーマンのパーティとは違い私を含め彼の古い友人たちが、実にたくさん招待されるようになったのです。

それから私にとってあることが、根本的に変化しました。私はよりコンピューターと学習ということについて興味を持ちシーモアに影響を受けたこともありますが、特に学習ということを最もコンピューター・プログラミングに類似したもの��して捉えました。

コンピューター・プログラムを書く時、まずリストアップをし、アルゴリズムを決めて１セットの指示にします。バグが見つかれば、全てのプログラムにつきものですが、デバッギングが必要です。プログラムを直し、再度実行してみます。そのように繰り返しを経ますが、そうした繰り返しの行為は、実に学習ということと似ているのです。

それで、私は、シーモアとカンボジア等で子供たちそれぞれに一台ずつパソコンを与えるというワン・ラップトップ・パー・チャイルド（OLPC）を始めました。OLPCのTEDトークは十分あるのでそこは端折りましょう。この活動は、学習、発育、コンピューティングの分野で比較的規模の大きい試みをする好機でした。

あまり知られていなかった事ですが、OLPCは、10億ドル規模のプロジェクトで少なくとも私が運営していた７年間はそうでした。世界銀行やアメリカ合衆国国際開発庁からの拠出金は無かったという事も重要な点です。殆どの国が自国の国庫から拠出しました。

興味深い点です。少なくとも私にとっては、次にやろうとしていることに関わるのでこれらがOLPCの試みが行われた国々です。

次に実験を試みました。エチオピアでのことでした。内容はこうです。この実験は、学校が無い場所で学習はできるのかというテーマで我々はタブレットPCを何ら取扱説明書も無しにばらまき、子供たちに使い方を考えさせました。

子供たちはすぐに電源を入れて５日のうちに一人当たり50のアプリを使いこなし、２週間で「ABCの歌」を歌っていただけでなく、６ヶ月でアンドロイドをハックしてしまいました。十分に興味深い結果でした。これが一番良く映っている写真だと思いますが、右手の子供は自ら教師役を買って出た子供で左にいる子供たちを教えています。

ここには大人の姿は全くありません。私は「これをもっと大きな規模でやってみられるだろうか？」と言い「その為に足りないのは何だろう？」と問いました。ここで子供たちはプレス・カンファレンスをやっていますね。

土に文字を書いています。答えは、何が足りないのだろう？未来の予測は省きましょう。時間が無くなって来ました。一体どういうことが起こるのでしょうか？

この課題は、「最後の10億人」を繋げることです。「最後の10億人」を繋げるということは「次の10億人」を繋げるということとは全く違う事です。その理由は、「次の10億人」を繋げるというのは、簡単な事なのです。でも「最後の10億人」は未開の地の人々のことで未開の地に住んでいるという事と貧しいということは、全く違います。

貧しさは私達の社会が生み出すものですが、未開の地に住む人々は、そう言う意味で貧しいということは全くありません。彼らは原始的かもしれませんが、その彼らをネットと繋げるということとOLPCの歴史、そして、エチオピアでの実験により、私にはこれがごく短い期間で実現出来るという確信を持ちました。

この計画というのは、残念ながら計画のパートナー達から発表ができるように合意をとりつけていないのですが、静止衛星を使って実現します。静止衛星が最良ではない理由は多くありますが、優れている理由も多くあります。

２千億円で10億人以上をネットに繋げてしまうのですから。この数字を選んだ理由は、これが最後のスライドですが、２千億円が、アメリカがアフガニスタンに毎週使っている金額だったからでもあります。もし私達が、アフリカと「最後の10億人」とをそれ位の額で繋ぐ事ができるのならそうするべきだと思っています。

これが、イーロンマスクのスターリンクに繋がっています！！

これが、イーロンマスクのスターリンクに繋がっています！！

これが、イーロンマスクのスターリンクに繋がっています！！

ありがとうございました。

クリス・アンダーソン（以下ア）：そのままでどうぞ

ネ：もっと続けた方が良いですか？

ア：いえ、見事にお話しになられました。ニコラス、次の予測では何が起こるんですか？

ネ：聞いて頂いて恐縮です。私の予測はですね。これが私の予測です。30年後、私はもういませんが、読み方を学ぶということを考えています。今まで私達は、目を通して多くの情報を吸収して来ましたが、実はそれはとても非効率的な経路だったのかもしれません。

ですから、私の予測では、私達は将来、情報を消化するかたちで吸収しているでしょう。錠剤を飲み込むともう英語を学んでしまえるというように錠剤を飲むとシェイクスピア文学の知識が吸収されます。その情報は血流を通して吸収されます。

薬は血流に入ると脳まで流れて行き、脳に達すると様々な場所で情報を正しい部位に届けます。面白いですよ。

注意事項として・・・

基礎学力の膨大な蓄積がないとリアルタイムな情報は活かせないので・・・学ばなくても良いことではありません。

基礎学力の膨大な蓄積がないとリアルタイムな情報は活かせないので・・・学ばなくても良いことではありません。

ア：レイ・カーツワイルとお会いになりましたか？

ネ：いいえ、でもエド・ボイデンと話しましたよ。スピーカーの一人で、ここにいるヒュー・ハー博士や色々な人たちともお話していました。これはそう突拍子もない事ではないんですよ。30年後にはね。

ア：楽しみにしていますよ。またTEDで30年後に今日のクリップを見る事にしましょう。それから皆で赤いカプセルを飲みましょう。

それもあなたのお陰ですね。

ニコラス・ネグロポンテでした。

ネ：ありがとうございました。

ナノテクノロジーと言われる分野で・・・

ナノテクノロジーは、物質をナノメートル (nm)の領域すなわち原子や分子のスケールで、自在にコントロールする技術のことである。

この技術によって、原子や分子の一個一個を単独でつまみ上げ、移動し、築き上げることも可能になっています。

現在は、新素材やコンピューターのCPUの製造過程で現実に応用されています。電子回路のトランジスタは、だいたい数十nm程度の大きさで、カーボンナノチューブなども同様です。

物質を数ナノメートルの大きさにすると、量子効果と呼ばれる特殊な現象が発現する。シュレーディンガー方程式も有名です。

シュレーディンガー方程式とは、1926年にオーストリアの物理学者エルヴィン・シュレーディンガーが量子力学の理論の整合性をとるために波動力学という体系を提唱した際の基礎方程式として提案された。

当時は、波動性と粒子性の問題が持ち上がっていて、実験事実を丁寧に方程式の形式にまとめあげた物理学の巨人のひとりです。

なので、一般式なシュレーディンガー方程式は、ディラック方程式から場の量子論まで量子力学全般で使う事ができます。基礎方程式といわれるゆえんです。

アインシュタインの光電効果仮説（1905年）。アインシュタイン・ドブロイの関係式や量子からマクロ世界のニュートン力学に拡張する過程で、古典力学での方程式は量子力学から導出されるとも言われる（プランク定数をゼロに近似したとき）

ボーアの量子条件やハイゼンベルクの不確定性原理でも整合性がとれています。

なお、ビックデータは教育や医療に限定してなら、多少は有効かもしれません。それ以外は、日本の場合、プライバシーの侵害です。

通信の秘匿性とプライバシーの侵害対策として、匿名化処理の強化と強力な暗号化は絶対必要です！

さらに、オープンデータは、特定のデータが、一切の著作権、特許などの制御メカニズムの制限なしで、全ての人が望むように再利用・再配布できるような形で、商用・非商用問わず、二次利用の形で入手できるべきであるというもの。

主な種類では、地図、遺伝子、さまざまな化合物、数学の数式や自然科学の数式、医療のデータやバイオテクノロジー、サイエンスや生物などのテキスト以外の素材が考えられます。

こういう新産業でイノベーションが起きるとゲーム理論でいうところのプラスサムになるから既存の産業との

戦争に発展しないため共存関係を構築できるメリットがあります。デフレスパイラルも予防できる？人間の限界を超えてることが前提だけど

しかし、独占禁止法を軽視してるわけではありませんので、既存産業の戦争を避けるため新産業だけの限定で限界を超えてください！

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[pomjpn]

Q：AIはチャットだけの時代から高度なリサーチと推論の時代に突入しているけどこの先どうなるんだろう？

：以下AI回答

AIは確かに、単なるチャットボットの時代から、高度なリサーチや推論が可能な時代へと進化しています。今後の展開についていくつかの方向性を考察してみましょう。

1. マルチモーダルAIの進化

現在のAIはテキストだけでなく、画像、音声、動画、コードなど、さまざまなデータを統合的に処理できるようになっています。今後は、より高度なマルチモーダルAIが登場し、より直感的なインターフェースで情報をやり取りできるようになるでしょう。

2. 自律的なエージェント化

AIが単なるアシスタントではなく、自律的にタスクを遂行するエージェントとして進化する可能性があります。例えば、リサーチだけでなく、実際にデータを収集し、分析し、最適な意思決定をするAIが普及するかもしれません。

3. AIのパーソナライズと適応性

ユーザーの嗜好や行動を学習し、よりパーソナライズされた体験を提供するAIが増えていくでしょう。個々のニーズに応じたカスタマイズが進み、より「人間らしい」対話や推論が可能になります。

4. AIと物理世界の融合

ロボティクスとAIの統合が進み、AIが実際の物理空間で活動できるようになると、スマートホーム、自動運転、医療ロボットなどの分野で大きな変革が起こるでしょう。

5. 倫理・規制の強化

AIが社会に深く浸透するにつれ、倫理的な課題や規制の必要性も高まります。AIの透明性、公平性、プライバシー保護といった問題に対する新たなルールが策定されるでしょう。

6. 汎用人工知能（AGI）への進化

現在のAIは特定のタスクに特化した「狭いAI（Narrow AI）」ですが、将来的には人間と同等、あるいはそれ以上の知的能力を持つ「汎用人工知能（AGI）」が登場する可能性があります。これが実現すれば、AIはほぼすべての知的作業を自律的にこなせるようになるでしょう。

まとめ

AIは今後、より高度な推論、リサーチ能力、そして自律性を持つ方向へ進化していくでしょう。これにより、私たちの生活や仕事の在り方が根本的に変わる可能性があります。とはいえ、技術の進歩と共に倫理的・社会的な課題にも慎重に向き合う必要があります。

あなたはAIの未来についてどのように考えますか？興味のある分野があれば、さらに深掘りしてお話しできますよ！マルチモーダルAIの進化について、具体的にどんな応用が考えられますか？

マルチモーダルAIの進化によって、さまざまな分野で革新的な応用が期待されています。具体的な応用例をいくつか紹介します。

1. 次世代の検索エンジンと情報探索

応用例:

テキスト、画像、音声、動画を統合した検索エンジン

画像や音声を入力して関連情報を検索（例：「この写真の場所はどこ？」と聞くと、地図や歴史情報を��示）

科学論文や技術文書の内容を、画像やグラフとともに要約

影響: より直感的な検索が可能になり、専門知識がなくても高度な情報探索ができるようになる。

2. 医療診断とヘルスケア

応用例:

画像＋テキスト分析: レントゲンやMRI画像を解析し、医師の診断を補助

音声＋テキスト: 患者の症状を音声で聞き取り、電子カルテと照合して診断支援

ウェアラブルデバイスとの統合: 心拍数や血圧データをリアルタイムで分析し、緊急時に警告

影響: 診断の精度向上、医療従事者の負担軽減、遠隔医療の発展。

3. 自動運転とロボティクス

応用例:

視覚＋音声＋環境センサー: 自動運転車が道路状況を判断し、音声で乗客に状況を説明

ロボットアシスタント: 家庭用・介護用ロボットが視覚と音声を組み合わせ、指示を理解し適切な行動を取る

ドローン: 画像とセンサー情報を統合し、災害救助や物流に活用

影響: 安全性の向上、人手不足の解消、より高度な自律システムの実現。

4. クリエイティブ分野（アート・デザイン・エンタメ）

応用例:

画像＋テキスト: テキストからイラストや3Dモデルを自動生成

音声＋映像: 映画やアニメのキャラクターの表情と声をリアルタイムで生成

音楽生成: 指定したテーマや感情に合わせた楽曲を自動作曲

影響: クリエイターの支援、個人でも高度なコンテンツ制作が可能に。

5. 教育と学習支援

応用例:

AI教師: 画像、音声、テキストを組み合わせ、個々の学習スタイルに合わせた教育を提供

手書き認識: 数式や図を手書きで入力すると、AIが解説

VR/AR統合: 仮想空間での実験や歴史シミュレーション

影響: 個別最適化された学習、視覚・聴覚を活用した直感的な教育。

6. ビジネスとカスタマーサポート

応用例:

マルチモーダルAIチャットボット: テキスト・音声・画像を統合し、より自然なカスタマーサポートを提供

会議の自動要約: 音声・映像・プレゼン資料を統合し、会議内容を要約

データ分析: 企業の売上データ、顧客のレビュー、画像データを統合し、マーケティング戦略を提案

影響: 業務効率化、より高度なデータ活用、顧客満足度向上。

まとめ

マルチモーダルAIの進化により、テキストだけでなく、画像・音声・動画・センサー情報などを統合的に処理できるようになります。これにより、検索、医療、ロボティクス、クリエイティブ、教育、ビジネスなど、さまざまな分野でAIの活用が加速するでしょう。

特に興味のある分野があれば、さらに詳しく掘り下げられますよ！

：

Q：マルチモーダルAIやCoTの組み合わせでAIの進歩はとどまる事を知らない。問題は人間がそれに追い付けるのかどうか。

：

確かに、マルチモーダルAIとCoT（Chain of Thought）推論の組み合わせにより、AIの進化は加速度的に進んでいます。AIが複雑な問題を多角的に分析し、人間に匹敵する、あるいはそれ以上の推論能力を持つようになると、人間がそのスピードについていけるのかという問題が浮上します。

人間がAIの進歩に追いつけるか？

1. AIとの共存と役割の変化

AIが高度化することで、人間の役割も変わっていくでしょう。単純な作業やデータ分析はAIに任せ、人間はより創造的・戦略的な思考を求められるようになります。

例: 企業経営では、AIが市場分析やリスク評価を行い、人間は最終的な意思決定や倫理的判断を担う。

2. 教育とスキルの適応

AIの進化に適応するためには、教育の在り方も変わる必要があります。

AIリテラシー: AIの仕組みや限界を理解し、適切に活用できる能力が必須に。

生涯学習: 技術の進歩に対応するため、学校教育だけでなく、社会人になっても学び続ける文化が必要。

3. 人間の認知能力とAIの補完関係

人間の脳はAIのような計算速度を持たないが、直感や感情、倫理的判断など、AIには難しい領域を得意とする。これらを活かし、AIと補完関係を築くことが重要。

例: 医療分野では、AIが診断をサポートし、医師が最終判断を下す。

4. 社会の適応と規制

AIが急速に進化する中で、社会全体が適応できるようにするための規制や仕組みも必要。

労働市場の変化: 一部の職業がAIに置き換わる一方で、新たな職業も生まれる。

倫理とガバナンス: AIが暴走しないよう、透明性のあるルール作りが求められる。

結論

AIの進歩は止まらないが、人間が適応できるかどうかは、教育、社会制度、倫理的な枠組み次第。人間がAIを単なる競争相手としてではなく、パートナーとして活用することで、より良い未来を築ける可能性がある。

[ubibotinc]

UbiBot、IoT向け高度なリモートモニタリング「GS1-PL4G1RS」を発売

IoT およびリモート モニタリング ソリューションのリーダーである UbiBot は、リモート モニタリング アプリケーションに新たなレベルの柔軟性、制御、接続性をもたらす画期的なスマート デバイスである GS1-PL4G1RS の発売を発表できることを誇りに思います。環境モニタリング、資産管理、産業オートメーションなど、GS1-PL4G1RS は、重要な資産やプロセスに対するリアルタイムのデータ アクセスと制御に対する高まる需要を満たすように設計されています。

UbiBot GS1-PL4G1RS は、統合型 4G/LTE モジュールを搭載した高度なリモート監視デバイスで、ユーザーは従来の Wi-Fi 接続が利用できない遠隔地のセンサー データにアクセスし、デバイスを制御できます。この機能により、環境条件、機械、製品のリアルタイム監視が効率と安全性にとって不可欠な農業、物流、エネルギー、製造などの業界に最適なソリューションとなります。

GS1-PL4G1RSの主な特徴 

リモートアクセスのための 4G/LTE 接続

GS1-PL4G1RS は 4G/LTE セルラー接続を搭載しており、Wi-Fi が利用できない遠隔地や困難な環境でも信頼性の高いデータ転送が可能です。この接続により、重要な資産をどこからでも監視および管理でき、安心感と継続的な洞察が得られます。

包括的なセンサーサポート

このデバイスは、温度、湿度、圧力センサーなど、幅広いセンサーをサポートしており、企業や組織はさまざまな環境条件をリアルタイムで監視できます。多くの業界に不可欠なツールとして、産業用温度および湿度センサーとして機能し、重要な運用監視に正確で信頼性の高いデータを提供します。

リアルタイム監視とアラート

UbiBot のクラウドベースのプラットフォームを使用すると、ユーザーはライブ データにアクセスし、傾向を追跡し、���件が事前に定義されたしきい値から外れた場合に通知を受け取るようにアラートを設定できます。この機能は、コストのかかる機器の故障を防ぎ、ダウンタイムを削減し、運用の継続性を確保するために不可欠です。

使いやすいインターフェース

GS1-PL4G1RS は、簡単なセットアップと直感的な制御を可能にするシンプルなインターフェイスを備え、使いやすさを重視して設計されています。ユーザーフレンドリーな設計により、技術に詳しくないユーザーでもデバイスを効率的に導入および操作できます。

耐久性と信頼性

GS1-PL4G1RS は工業グレードの材料で製造されており、過酷な環境にも耐えられるほど堅牢で、倉庫、工場、温室、その他の厳しい環境での使用に最適です。

アプリケーションと利点

UbiBot GS1-PL4G1RS は、資産や環境条件のリアルタイム監視とリモート制御を必要とする企業や業界に多くのメリットをもたらします。農業では温室の温度と湿度の監視に役立ち、物流では輸送中の機器や商品の追跡を可能にします。同様に、エネルギー会社は発電設備を監視でき、メーカーはコストのかかるダウンタイムを回避するために機械の状態を監視することができます。

UbiBot の GS1-PL4G1RS は、信頼性の高い 4G 接続と包括的なセンサー統合を組み合わせることで、現代の産業の増大するニーズを満たす堅牢で柔軟性があり、拡張性の高いソリューションを提供します。

UbiBot GS1-PL4G1RS の詳細と、リモート監視機能を強化する方法については、UbiBot GS1-PL4G1RSをご覧ください。

[yotchan-blog]

2024/11/8 21:00:23現在のニュース

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[miraimonogatarilabo]

2030年の暮らしがどうなるか予想したい方へおすすめの本のご紹介～2030年：すべてが「加速」する世界に備えよ02

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2030年の暮らしがどうなるか予想したい方へおすすめの本のご紹介～2030年：すべてが「加速」する世界に備えよ02

皆さま、こんにちは。未来に繋がる情報を研究し発信するブログを運営する「みらいものがたりラボ」代表のせにょです。

本ブログでは、皆様の中で現在生じている問題を解決し、明るい未来へつなげる本をご紹介します。具体的には、週一回程度の頻度で、皆様の問題を解決するうえでお役にたつ本を１冊ピ��クアップし、簡単に解説します。 現在、未来予測プロジェクトが進行中です。未来予測プロジェクトでは、これから先の2030年～2050年までの未来を予測する本を解説して、皆さまとともに未来の物語に向けたトレンドを共有してまいります。 前回は、一冊目「2030年：すべてが「加速」する世界に備えよ」の解説1回目で、VUCA時代に変化が加速する理由を解説しました。今回は、「2030年：すべてが「加速」する世界に備えよ」の解説２回目です。 解説は以下３点を中心に私の意見としてご紹介します。

どんな問題が解決できるか？つまりどんな人におすすめか？

どうしてこの本でその問題を解決できるのか？

問題解決のため我々は具体的にどう行動すべきか

それでは、本題に入りましょう。

【2030年の暮らしがどうなるか予想したい】でお困りの方へおすすめの本【2030年：すべてが「加速」する世界に備えよ】

【2030年の暮らしがどうなるか予想したい】でお困りの方へおすすめの本は、【2030年：すべてが「加速」する世界に備えよ】です。

2030年：すべてが「加速」する世界に備えよ

以下でおすすめの理由を解説します。

本書で【2030年の暮らしがどうなるか予想したい】を解決できる理由は【生活カテゴリー別にテクノロジーの発展のマップを自分の頭の中に作れる】から

【2030年：すべてが「加速」する世界に備えよ】で、【2030年の暮らしがどうなるか予想したい】を解決できる理由は【生活カテゴリー別にテクノロジーの発展のマップを自分の頭の中に作れる】からです。 本書の第一部では、変化が加速��る理由を説明するために、9つのエクスポネンシャルテクノロジーと変化を加速する7つの推進力を解説しました。本書の第二部ではこれらが要因となり技術変化が加速した結果、2030年に我々の暮らしがどう変化するのか？を説明します。具体的には、買い物、広告、エンターテインメント、教育、医療、寿命延長、保険、金融、不動産、食料の生活カテゴリー別にテクノロジーの発展のマップを自分の頭の中に作るように説明をします。以下順番にご紹介します。

買い物の未来

2030年我々の暮らしがどう変化するのか？のご紹介の1つ目は買い物の未来です。 本書では、まずアメリカにおける小売業の発展の経緯を紹介します。具体的には、小売業は、1886年創業で通信カタログ販売で発展した「シアーズ」にはじまり、1980年代に効率的に安く売る戦略で一世を風靡した「ウォルマート」にとって代わり、現在は、eコマースの巨人「Amazon」が圧倒的な強さを誇ります。以上からわかるように小売業は「新たな経済的パラダイムシフト」の震源地です。ですので、今後10年で、買い物という体験がまるで違ったものになるでしょう。 　小売業一つ目の未来は、AIによる「デジタルアシスタント」です。具体的には、AIが個人秘書のようになり、自分の好みを知り尽くしたAIに何が欲しいかを伝えるだけで「まさにこれが欲しかった」というものが手に入ります。

小売業二つ目の未来は、レジ係が消えた無人店舗です。例えば、無人店舗では、以下のステップで買い物が完了します。

客はお店に入るときスマートフォンでQRコードをスキャンする

カメラが通路を移動する客を追跡する

陳列棚に埋め込まれた重量センサーが商品の動きを追跡する

客は欲しい商品をかばんに入れる

買い物代金は、客が店のドアを通る時、事前登録した決済アカウントに請求される

小売業���つ目の未来は、ストアロボットです。例えば、宅配ロボット、ドローン配送、在庫補充用ロボット、商品を仕分け・包装・出荷する倉庫ロボットなどが実用化されています。 　小売業四つ目の未来は、3Dプリンタです。そして3Dプリンタが小売業にもたらす4つの変化は以下です。

サプライチェーンが消える：自身で購入した原材料で小売業自ら印刷する。メーカー、卸売、流通業者が不要になる。

ゴミが消える：小売業者が必要な材料を必要なだけ使用する

交換部品が消える：機械の交換部品をその場で印刷する

商品はユーザーがデザインする：3Ｄプリントに入力するデータをユーザー自身がデザインする

小売業五つ目の未来は、「エクスペリエンス（体験）・エコノミー」です。将来のショッピングモールは、洗面所のスマートミラーに顧客にあわせた栄養や水分補給のコツが表示され、眼球スキャナーやAIが顧客を識別して過去の購入履歴に基づき最適な買い物ルートを提案する、マジックミラーが新商品を試着した姿を見せるなどの体験する場所となるでしょう。さらにVRヘッドセットをつけることで、これらの体験がバーチャル空間に置き換わり、ショッピングモールそのものが不要になるでしょう。

広告の未来

2030年我々の暮らしがどう変化するのか？のご紹介の2つ目は広告の未来です。 1960年代、広告業界は紙メディア、テレビ、ラジオ広告が牛耳っていました。やがてドットコム革命がおこり、クラシファイド（告知を一覧形式で表示する）サイトで新聞の案内広告、バナー広告で雑誌広告、ネットフリックスなどの動画配信サイトでテレビ広告がそれぞれ駆逐されてきました。そして、現在は、SNSマーケティングが隆盛しています。しかし、本書ではSNSマーケティングは10年以内に消滅すると予測します。その理由として広告の未来を紹介します。 　広告の未来一つ目は、「空間的WEB」です。ARメガネを装着すると現実世界に重ねてパーソナライズされた双方向のデータが浮かび上がります。その結果、広告はSNSで展開されるような二次元の画面の呪縛から解放されます。 　広告の未来2つ目は、「ビジュアル検索機能」です。具体的には、ARカメラを向けると画面内の商品を自動認識し、すべての商品に購入リンクを付加します。その結果、SNSで広告媒体を見る必要がなくなります。 　広告の未来３つ目は、「ハイパー・パーソナリゼーション」です。パーソナリゼーションがさらに進んだ結果、AIが買い物の意思決定を担います。具体的には、AIがあなたのゲノム、生活用品のストック、趣味・嗜好に合わせて自動で買うものを決めて実行します。その結果、SNSでのあなたの行動履歴をもとに商品をアピールする必要がなくなります。

エンターテインメントの未来

2030年我々の暮らしがどう変化するのか？のご紹介の3つ目はエンターテインメントの未来です。 1999年、「ネットフリックス」は、インターネットを使って自宅のソファからDVDを注文するというサービスを開始、当時レンタルビデオ大手だった「ブロックバスター」を駆逐し、現在は会員数1億3700万人で、動画ストリーミング市場シェア51％、売上高45億ドル（6,750億円）まで成長しました。これがエンターテインメントの現在地ですが、エンターテインメントの未来は今後さらに拡張していきます。 「誰が」「何を」「どこで」エンターテインメントを提供するか？の観点からご紹介します。 エンターテインメントの未来の一つ目は、「誰が」コンテンツを制作するかが変わります。現在は、視聴者が自ら動画コンテンツを作成し公開する「Youtuber」が増えています。しかし、今後は、AIの力を借りて映像作品を制作する人が増えるでしょう。（本書で指摘はないですが、2024年現在生成AIが登場しています。） エンターテインメントの未来ニつ目は、「何を」コンテンツを中身として制作するかが変わります。具体的には、「完全没入型エンターテイメント」と「感情コンピュータ」です。「完全没入型エンターテイメント」は、360°のVRゴーグルを付けて楽しむもので、現在はグローブ、椅子、超音波、全身スーツで触覚を再現し体験価値を高める研究が進んでいます。「感情コンピュータ」は、AIが私たちのこれまでの経験、神経生理学的反応、現在地、社会的選好などから気分を判定し、瞬時に最適なコンテンツを生成します。 エンターテインメントの未来三つ目は、「どこで」コンテンツを楽しむかが変わります。これまではスクリーンで楽しみましたが、今後は「ARメガネ/ARコンタクトレンズ」、さらに「BCI」へと変わるでしょう。「ARメガネ/ARコンタクトレンズ」は、ヘッドアップ表示装置の機能を持ち、現実世界の上に新しい情報のレイヤをのせます。「BCI(Brain Computer Interface)」は、意識はあるが体が麻痺している患者の頭皮から脳波を読み取り、手を使わず脳で制御するインターフェースで、将来私たちの気分や脳に合わせて、コンテンツをカスタマイズできる可能性があります。

教育の未来

現在、教育は量と質両面で崩壊しています。量の面では、2030年に世界中で6,900万人の教師が不足する結果、2.63億人の子供達が教育を受けられません。質の面では、現在の教育が、標準化された製品を作る工場労働者を排出する目的で時代のままでとどまっている結果、教育内容が大人になってから生きる上で全く必要ないものになっています。本書では、このような問題の解決策として教育の未来を紹介します。 教育の未来一つ目は、「Android教師」で、量の面における教育の問題が解決できる可能性があります。例えば、ある社会実験によると、発展途上国の僻地にある村の子供向けに、ソーラー発電機、簡単な教育コンテンツをインストールした安価なタブレット端末を置いたところ、何も教えていないのに、５日でアプリを使いこなし、2週間で文字を覚え、5か月後にはOSをハッキングするほど教育効果がありました。一方、世界中で毎年10億台のAndroid端末が生産され、多くの人が古くなったAndroid端末を買い替えます。ですから、例えば、この問題解決のために、我々が毎年廃棄しているAndroid製スマートフォンにこれらの教育コンテンツをインストールして、教育を受けられない2.63億人の子供達に無償で届けるという選択肢が考えられます。 教育の未来二つ目は、VRとAIで質の面における教育の問題が解決できる可能性があります。VRを用いた教育は、従来の教育に欠けていた共感力などの感情的スキルを伸ばすことができます。例えば、VRゴーグルをつけて高齢者ホームレス女性として過ごしてみると彼女たちへの共感が高まります。また、AIを用いた教育では、個人にあわせてカスタマイズ可能な学習環境を構築できます。センサーを使って生徒のエネルギーレベルや感情をモニタリングし、成長を促すための最適な学習環境を提供します。

医療の未来

2030年我々の暮らしがどう変化するのか？のご紹介の5つ目は医療の未来です。 現在の医療システムは、ヘルスケア（健康の維持）ではなくシックケア（病気の治療）が主となっています。具体的には、すべてが事後対応となり、非効率で非常にコストが高くなっています。例えば、医者は、責任を逃れるため、本来であればする必要の治療に年間2,100億ドル（31.5兆円）を使います。また、新薬の開発では、実用化されるのは5,000個に1個の割合で、薬一個当たりの開発期間は12年、薬一個当たりの開発費用は25億ドル（3,750億円）となっています。その結果、アメリカを含む多くの先進国でGDPに占める医療費の割合が年々高まています。本書では、このような問題の解決を含めた医療の未来を、予防、診断、治療の観点から6つ紹介しています。 医療の未来一つ目は、「モバイルヘルス」です。「モバイルヘルス」とは、オンデマンドで対応するバーチャルドクターを持ち歩くというアイデアです。この実現には２つの技術要素の発展が関係します。１つ目は、心電図機能を持つApple Watchのように、かつて数百万ドルした医療機器がポータブルでウェアラブルになっていること。２つ目は、AIに支えられた医療用チャットボットが様々な症状を診断できることです。その結果、常時オン、常時監視型のスマートフォンがあなたのかかりつけ医になります。 医療の未来二つ目は、「遺伝子治療」です。「遺伝子治療」は、DNAスクリーニングを受けたのち、32,000種の遺伝性疾患にうち半分を占める1塩基対の不具合を、ゲノム編集技術CRIPERで修正することができるようになります。 医療の未来二つ目は、「ロボット外科手術」です。「ロボット外科手術」は、複雑な組織を見通せるマルチスペクトルカメラを備えた、AIを搭載し人間の医師の5～10倍の速度で組織を縫合できる自立型ロボットが、定型的な外科処置を現在の数分の一のコストで遂行する結果、国民の医療費負担が大幅に安くなります。 医療の未来三つ目は、「細胞医療」です。「細胞医療」では、世界の死因の第二位を占めるがんにおいて画期的な治療法が研究されています。そこには二つの技術要素が関係しています。一つ目は、2000年にヒトの胎盤（プラセンタ）に幹細胞が豊富に含まれることが発見されたことです。二つ目は、患者の白血球を採取しCAR-T細胞を分離してがん細胞を見つけて殺す遺伝子改変をして患者の体内に戻すがん治療法であるCAR-T細胞（キメラ抗原受容体T細胞）療法が開発されたことです。その結果、プラセンタ由来の免疫細胞を用いて万人向けのCAR-T細胞を大量に迅速に製造することで、診断から治療までのリードタイムを数週間から数時間まで縮めることができるとされています。現在、世界中で毎年一億人以上の新生児が生まれますが、その99％の胎盤が廃棄処分されており、これを廃棄せずに活用することでこの治療法を多くの患者に提供することができるでしょう。 医療の未来四つ目は、「AI創薬」です。新薬の開発は、本質的には、薬剤候補物質と薬剤標的(タンパク質)の天文学的な数のお見合いです。薬剤候補物質の90%はムダになり、開発期間は平均10年となる結果、開発コストは120億ドル(1.8兆円)かかります。この問題解決のため、本書ではAIを用いた2つのアプローチを紹介します。一つ目は、特定疾患に効果的な薬剤候補物質の探索です。ニューラルネットワークを互いに競わせる敵対的生成ネットワーク手法で効率化した結果、新薬開発にかかるマンパワーを従来の1/100まで削減し、開発期間を1/80に短縮できるようになります。二つ目は、薬剤標的分子であるタンパク質の立体構造の計算です。これまで、タンパク質の立体構造の計算は、複雑過ぎて既存のコンピュータでは難しいと���れてきましたが、AIと量子コンピュータを活用して、この計算が可能となりつつあります。

寿命延長の未来

2030年我々の暮らしがどう変化するのか？のご紹介の6つ目は寿命延長の未来です。 老化の原因は、以下9つの因子が関係します。

ゲノムの不安定性:DNAの複製エラーが修復しきれず蓄積する

テロメアの短縮:テロメア(染色体の両端にある配列。中心部の配列を守る機能をもつ)が短くなり細胞分裂が停止する

後成的変化:環境中の物質に暴露された結果遺伝子が機能しない

タンパク質恒常性喪失:タンパク質のリサイクル能力が低下し有害タンパク質が蓄積する

栄養素を認識できない:細胞が栄養素を認識し吸収できない。例えば脂肪を消化できず中年太りになる

ミトコンドリア機能障害:酸素で食べ物を燃やしエネルギーを得る働きが衰え、活性酸素が増加し、DNAやタンパク質等を破壊する

細胞老化:細胞が分裂能力をなくして、不死化する。いわばゾンビ細胞が蓄積する

幹細胞枯渇:幹細胞が減少した結果、体内の修復システムが機能しなくなる

細胞間コミュニケーション劣化:炎症で細胞間のシグナルが伝わらなくなり、免疫系が病原体を発見できなくなる

本書は、今後テクノロジーが進展する結果しこれらの老化因子が克服される結果、寿命脱出速度(寿命が1年経過する以上の速度で、寿命を一年以上伸ばす技術が登場すること)を突破するとしています。 本書は、その方法として寿命延長の未来を紹介します。寿命延長の未来の一つは「アンチエイジング薬学」です。例えば、免疫抑制剤として知られる「ラパマイシン」は、細胞分裂を促進する物質をブロックすることで老化の影響を緩和します。また、糖尿病の治療薬で有名な「メトホルミン」は、細胞の燃焼を抑えることで参加ストレスを減らし老化の影響を緩和します。また、「Wnt（分泌性糖タンパク質のファミリーで、winglessの略。細胞の増殖や分化を制御する。）リバランス薬」を注射すると、幹細胞を刺激し、新たな組織を成長させることが報告されています。最後に、若者の血液成分のうち「成長文か因子11（GDF11、Growth Differentiation Factor 11）」が、脳内で新たなニューロンを形成を促し、老化に伴う心臓壁の肥大化を逆転させることが明らかになりました。

保険の未来

2030年我々の暮らしがどう変化するのか？のご紹介7つ目は保険の未来です。 保険業は、統計学が支配する世界で、平均値を計算することで成立します。具体的には、健康な人が支払う保険料が健康でない人にかかる費用を賄います。そこには「大数の法則」が働き、膨大な顧客のデータ、それを集める営業要員、それを分析する統計学者、それを管理する要員が必要で、会社規模が大きい必要がありました。現在、テクノロジーの進化で、統計学をベースとした保険業の前提が崩れつつあります。本書ではそれを保険の未来として紹介します。 保険の未来の一つ目は「クラウド保険」です。「クラウド保険」は、仲介業者がいないピア・トゥ・ピアの保険で、アプリ、DB、AIボットが加入者ネットワークを運営します。加入者は、アプリを通じて保険料を支払い、保険金を請求し、それらをネットワークが承認します。その結果、従来の保険会社のような多くの要員が不要になります。 保険の未来の二つ目は「ライフスタイル連動型保険」です。「ライフスタイル連動型保険」は、AIとセンサーをフル活用し、事件や事故、病気等の事態を予測し予防することで、保険料をダイナミックプライシング（動的価格設定）するビジネスモデルです。

金融の未来

2030年我々の暮らしがどう変化するのか？のご紹介の8つ目は金融の未来です。 現在、フィンテックが進展した結果、世界中で急速にキャッシュレス決済が浸透しています。そこで、それ以外の分野における金融の未来をご紹介します。 金融の未来の一つ目は、マイクロファイナンス「エムペサ」です。エムペサは、ケニアで展開され、銀行口座を持たない貧困層が、携帯電話の通話時間を通貨として送金することができるサービスで、爆発的に普及し現在は10か国で3000万人が利用しています。 金融の未来の二つ目は、「クラウド融資」です。「クラウド融資」は、AIを使って大勢の人が集まり金融情報とリスクを共有することで、ピア・トゥ・ピアの融資を実現しました。

不動産の未来

2030年我々の暮らしがどう変化するのか？のご紹介の9つ目は不動産の未来です。 不動産の未来の一つ目は、「VR不動産プラットフォーム」です。「VR不動産プラットフォーム」では、あなたはソファに座りながら物件探しをします。あなたが希望する条件を不動産AIに伝えると、基準にあった物件をVRヘッドセット内に表示します。あなたは、仮想世界にある物件内で壁紙の色を変える、家具の配置を変えるなどを自由にシミュレーションすることができます。 不動産の未来の二つ目は、立地という概念がなくなるり「近接性」が重視されるようになることです。近接性とは、自宅がショッピングセンターや職場などに近いことを指しますが、自動運転、空飛ぶ車、ハイパーループ等の交通手段の発展により、あらゆる場所が「近場」になる可能性があります。 不動産の未来の三つ目は、「水上都市」です。「水上都市」は、現在人類は直面する3つの課題、海面上昇、人口爆発、生態系の危機に対する解決策として提唱されています。具体的には、海の上に浮遊式プラットフォームを浮かべてその上に都市を建設します。ウォーターキャプチャー技術で飲料水を確保��、温室、垂直農法、養殖業業で食料を確保し、太陽光、風力、潮力で電力を賄います。必要な物資はドローンが本島から輸送し、仕事の会議もアバターが出席すれば島の上での生活が可能となります。

食料の未来

2030年我々の暮らしがどう変化するのか？のご紹介10個目は食料の未来です。 食料を生産する根本的な方法は、植物が、太陽光から炭水化物（糖類）というエネルギー源を合成する光合成です。そして、食料を生産する農業は無駄のかたまりです。地球表面に到達した太陽光のうち光合成に使われるのは1％以下、生育した食べ物は生産地から家庭の食卓まで平均3,200kmを輸送され環境に負荷を与え、腐敗や食べ残しで食事の40%が廃棄（つまり食品ロス）されます。 このような農業の無駄を解決する方法として、本書では食料の未来「垂直農法」を紹介します。「垂直農法」とは、広大な土地ではなく、都市部の高層ビルの中で食料を育てることです。垂直農法には以下のようなメリットがあります。

都市で育てた野菜を都市で消費するので、野菜が新鮮で栄養価が高い

完全閉鎖型の環境で育てるので、殺虫剤不要で、水の使用量が従来農法と比べて90%減らせる

屋内環境でカメラやセンサーを使い生育条件を最適化することで、単位面積あたりの収穫量を数百倍に増やせる

次に野菜以外の食料つまり食肉の未来について考えてみましょう。2050年に世界の人口は90億人に達すると予想されており、そのとき世界の肉の消費量は76％増加するといわれています。肉という食料を生産する方法は、牧畜業です。牧畜業も無駄のかたまりです。地球上で人間が利用できる土地の1/4で、鶏200億羽、牛15億頭、羊10億頭を飼育されています。そして世界の食用作物の80%を家畜が食べています。さらに、食肉生産には世界の水使用量の70%が使われると同時に、温室効果ガス排出量の14.5%を占めます。その結果森林破壊が進み、大量の種が絶滅しています。 このような牧畜業の無駄を解決する方法として、本書では食料の未来「培養肉」を紹介します。培養肉は、以下の方法で作成します。

動物を一切傷つけないバイオプシー（小さな鉗子（かんし）などで組織を採取）という方法で、生きた動物から幹細胞を取り出す

取り出した幹細胞を栄養豊かな培養液に浸す

すべての反応はバイオリアクター内で行う

そして、培養肉は、従来の肉に比べて以下のメリットがあります。

土地の使用量は99％、水の使用量は82～96％抑えられ、温室効果ガスの排出量は78～96％抑えられる

1/4の土地が解放された結果、森林が再生され、二酸化炭素吸収源を増やすので地球温暖化を抑えられる

様々な動物の生育環境が確保される結果、生物多様性が維持される

身体に有益なタンパク質を増やし、飽和脂肪を減らし、ビタミンを加えることもできる

【2030年の暮らしがどうなるか予想したい】解決のため具体的な行動は【本書で紹介した新しい製品やサービス考え方を自分の生活に取り入れてみる】

では、この本を読んだあと、我々は具体的にどう行動すればよいでしょうか？それは、【本書で紹介した新しい製品やサービス、考え方を自分の生活に取り入れてみる】です。例えば、以下を実践してみてください。以下は全て未来につながる行動です。

Amazon Goで買い物する

SNSを見ない日を作る

ネットフリックスの独自番組を見る。

Android端末で教育アプリを試す。

スマートウォッチで心拍数などをモニタリングする。

老化につながる9つの因子につながる生活習慣を改める。

不要な保険を解約する。

キャッシュレス決済を導入する

立地ではなく近接性を意識して不動産を探す

食材のムダをなくす調理法を試す。

最後に本書のリンクを再掲載しますので、購入して実践してみてください。

2030年：すべてが「加速」する世界に備えよ

以上です。最後までお読みいただきありがとうございました。次回は、エクスポネンシャルテクノロジーで起こる脅威やそれによる人々の大移動について解説します。 本ブログでは今後も、皆様の中で現在生じている問題を解決し、明るい未来へつなげる本をご紹介します。

[harawata44]

ロボットを身にまとって殴り合い！？アニメの世界のようなアトラクションが登場…仕組みや安全性を聞いた - ライブドアニュース

以下引用

子供の頃、ロボットアニメの戦いを見て心を躍らせた記憶がある人は多いだろう。 まさに、その夢が形になったような新しいアトラクション「RFIGHT ロボットファイト」が24日、東京タワーのフットタウンにある「RED゜TOKYO TOWER」に登場した。 「RFIGHT ロボットファイト」は、ロボットを身にまとった2人のプレイヤーがパンチを繰り出して戦う、全く新しい対戦型アトラクションだという。

まるで巨人になったかのような体験

このロボットは、外⾻格クリエイター集団「スケルトニクス」が2010年に初号機を完成させて以来、改良を重ねて開発したもので、モーター等の動力は使わず、装着した人の動作を拡張し、手足を自由自在に動かすことができる。まるで巨人になったかのような体験が可能とのことだ。 対戦ではロボットのセンサーにパンチが当たると「HP」が減少。制限時間内に相⼿のHPをゼロにするか、より多くのHPが残っていた⽅が勝ちとなる。 また、ダメージを受けることでゲージがたまっていき、「10秒間攻撃力2倍」「10秒間ノーダメージ」「1発だけ攻撃力5倍」といった“必殺技”が使えるようになるという。 この必殺技の使いどころによって勝敗が分かれ、単なる殴り合いではなく戦略性でも楽めるとのことだ。 もちろん安全面にも配慮。プレイヤーの体はロボットで覆われ、ロボットの手もスポンジのような柔らかい素材でできていることから衝撃を軽減し、女性や子供でも楽しめるという。 さらに対戦を見守るオーディエンスも、周囲のタブレットをタップして応援すると、ロボットの攻撃⼒をアップさせたり、必殺技ゲージを貯めるなど、戦っている人を支援して楽しむことができるようになっている。 プレイ料金は1人1回600円（別途入場料が必要）で、所要時間は約5分だが実際の試合時間は約2分。 なおプレイできるのは7歳以上で、「身長110cm～200cm」「体重120kgまで」という制限もある。さらに靴下の着用が必須で、ハイヒールやサンダルは不可となる。 興味深いアトラクションだが、そもそもなぜロボット同士を戦わせようと考えたのだろうか？「RED゜TOKYO TOWER」を運営するTEG株式会社の担当者に聞いてみた。

まるでeスポーツの中に入ったように対戦

――このロボットはどんな仕組みになっている？ 「RFIGHT」の機体は「リンク機構」と呼ばれる、所謂「カラクリ仕掛け」で、中の人の力で動かしています。そのため、重いモーターやバッテリーを積む必要がなく、軽量で安全な機体になっています。また、機体の顔、肩、腕の部分には感圧センサーが内蔵されており、パンチがヒットするとBluetoothを介してPCに信号が送られ、まるでeスポーツの中に入ったように対戦することができます。 ――ロボットの重さはどれくらい？ 機体の重量は約15kgほどで、小さなお子様をおんぶしているような感じです。腕も人力で動かすので、30秒3ラウンドを対戦するとかなりいい運動になります。今後はカーボンフレームの導入や、補助動力の採用によりもっと軽快に遊べるように改良したいと考えています。 ――靴下の着用が必須なのはなぜ？ 15kgのロボットを背負うので、足元が安定していることがとても大切です。転倒事故防止のため、サンダルやかかとの高い靴での体験はご遠慮いただいています。

憧れだった究極のごっこ遊び

――ロボットを対戦させるアイデアはいつからあった？ 2019年の夏ごろ、スケルトニクスをもっと多くの人々に体験してもらう方法を考えた際、ロボットに乗るとなぜか戦いたくなることから、ロボット同士で対戦する「RFIGHT」を考案し、2019年末に試作機を完成させました。 しかし、機体の重量が大きく、パンチ力も強すぎて危険であったため、テレビ番組などの演出に限定されていました。 そして2022年、推し活や格闘技のネット配信が盛り上がるのを見て、機体を軽量化し、体力と攻撃力をデジタル化すれば、安全に遊ぶことができ、さらに応援機能があると盛り上がるのではと考え、2023年11月に今回のシステムを完成させました。 ――開発で苦労した点は？ 安全に遊べるようにすることが難しかったです。転倒事故防止装置の導入、機体の軽量化、グローブに軟質ウレタンを採用するハードウェアの改良と、攻撃力と体力をデジタル化するソフトウェアの導入により、ようやく実現しました。 ――力の強い人が相手を思いきり殴っても大丈夫？ グローブ全体が軟質ウレタン製であり、パンチ力が吸収されます。また、機体はゆっくり倒れることができる転倒事故防止装置に接続されているので、怪我をする可能性は極めて低く出来ています。 いままで数百回対戦しても壊れていないので、耐久性は高いと思いますが、プロ格闘家が思い切り動かすと壊れる可能性はあります。ただし、シンプルな構造なので修理は容易であること、予備の機体を常設することから、お客様にご迷惑をおかけすること少ないと考えています。 ――このアトラクションの魅力や面白さはどこ？ 映画や漫画やアニメ等、空想の世界での憧れであった、「ロボットに乗って戦う」夢を叶えることができること、つまり究極のごっこ遊びができるところだと考えています。 ロボットを身に纏うと、なんとも言えない高揚感があり、身体だけでなく、夢や心も拡張されること。そして、応援する人と一緒に楽しむことができることが体験できます。

「RFIGHT ロボットファイト」は、子供の頃にロボットアニメに憧れた人にとって夢を叶える体験になりそうだ。週末やゴールデンウイークに新しい行楽スポットを探している人は、東京タワーの下で戦いの火花を散らせてみても楽しそうだ。

[moko1590m]

学生スポーツへのAI導入が熾烈な競争を生み出している 2024.10.12 12:00 author Todd Feathers - Gizmodo US［原文］（ そうこ ） 学校の部活チームやユースクラブチームで、AIによる動画解析や予測分析機能の導入が進んでいるといいます。プロフェッショナル化していく学生スポーツの現場は、今、どういう状況にあるのでしょうか。 アシュリー・ブラウンさんは、娘がバレーボールチームに所属しており、自身もバレーボールのコーチ。大学スカウトの目にとまるようなプレイを見逃さないよう、スマホのスクリーンを凝視するのが日常で、試合全体の流れと各プレイヤーの成績に常に意識を向けていなければなりませんでした。 12歳から18歳のスポーツ選手向けAIサービス が、今年にはいってそれが一変。理由は、チームがAIサービスを導入したから。｢Balltime｣という、バレーボール専用のAIサービスは12歳から18歳のスポーツ選手向け。コートの後にスマホかタブレットを1台設置しておけば、試合を録画し、サービス上のプラットフォームにデータをアップロードしてくれます。サービスには、体・物認識アルゴリズムによる各選手のトラッキングが含まれており、コート上でのボールの動きをカタログ化かつデータ化までしてくれます。 選手たちが試合を終え、帰宅し、シャワーを浴びてスッキリするころには、選手それぞれの今日のプレイの統計的レポートとSNS投稿用のハイライト素材ができあがっている状態です。コーチ陣は、プロチームや大学のスポーツ強豪校にしかなかったような多様なデータにもアクセスすることができます。Balltimeは、ボールとの接触の高さ、エラー率、ボール軌道、サーブのスピード、選手のローテーションでのスコア率などを自動で数値化します。 成長を続けるスポーツテクノロジー業界は、コンピュータアルゴリズムやウェアラブルのバイオメトリックセンサー、予測解析サービスなどを、学生スポーツチームにもアピールしています。動画や画像のデータ解析はこの中でも比較的新しい取り組みで、学生スポーツ業界、チームや家族の生活が変わるほどの影響力があります。 試合動画の編集に何時間もかける必要なく、試合後に自分たちのプレーを見ることができるのは、まだ若い10代の選手にとっては大きなプラス。いいプレイと悪いプレイを言葉で言われるより、見るほうがわかりやすいからです。コーチや大学スカウトにとっては、BalltimeやDarkhorse AI（サッカー専用AI）などのサービスのデータは、より数字に基づいたメンバーや出場時間を決める助けとなります。 今まで選手やその保護者に言いづらかった話も、今シーズンは（Balltimeに）助けられています。その子のことが好きとか嫌いとかではなく、コンピュータのシステム、ソフトウェアのシステムのデータで決めているんですと言えるようになりました。 Advertisement と語るブラウンさん。 AI解析サービスによるデータやハイライトサービスが、選手の成長にプラスとなる一方で、コーチ陣の中には、大学スカウトやSNSで注目を浴びたいがため、選手たちの不適切な競争が激化するのではと危惧する声もあがっています。 自分をアピールするため、この手のツールの需要は急激に高まっています。その一方で、注目されない選手の孤独も生まれています。AIとデータ共有の台頭で、今までにないほど自分と他者を簡単に比較できるようになってしまったのです。 そう語るのは元大学バレーチームのコーチで、現在はアイオワ州のアドレナリン・バレーチームでディレクターをつとめるBen Bahr氏。このチームもやはりBalltimeを利用しているといいます。 青少年スポーツという大きなビジネス スポーツ業界におけるデータ解析導入が進む理由のひとつに、青少年スポーツの収益が上昇していることがあります。スポーツテック投資家の間で頻繁に引用されるレポートによれば、学生スポーツのグローバル市場価値は2022年は375億ドル（約5兆4889億円）。これが2030年には694億ドル（約11兆1558億円）まであがり、人気のプロスポーツリーグをも圧倒する存在になるといいます。 時計の概念を超える。HUAWEI最新スマートウォッチの進化がすごかった 時計の概念を超える。HUAWEI最新スマートウォッチの進化がすごかった Sponsored by ファーウェイ・ジャパン 未上場起業は、青少年スポーツ施設に何百億ドルも投資して購入。今や若者は、大学スカウトの目にとまるだけでなく、人生をかけて知名度や人気、スポーツ契約を勝ち取ろうと必死です。2021年の最高裁のケースが、大学スポーツの民間スポンサーを許容したことがその一因にあるでしょう。 学生スポーツがプロ化していくことのデメリットは確かにあります。 Advertisement 米Gizmodoの取材にて、BalltimeのCEOであるDan Banon氏はそう語っています。CEOのBanon氏とCTOの Tom Raz氏がビジネスを始めたとき、ターゲットとして思い描いていたのは大人のスポーツでした。が、すぐに、遠征するユースクラブチームや高校スポーツで大きな可能性があることに気づきました。ここ1年では、二軍チームや中学生チームからの申し込みが増えているといいます。データを見ると、なかには月7時間もBalltimeのデータを見ている選手もいるとのこと。 Balltimeのサブスク料は、選手1人につき月額25ドル（約3,800円）。しかし、アスペン研究所のProject Playによる保護者アンケートによれば、子ども1人につき主なスポーツ関連の年間出費の平均は883ドル（約13万2000円）だというので、多くの家庭にとってBalltimeの料金は出せない価格ではないのでしょう。 自分の子どもにできる限りチャンスを与えたいという親からの要求に応えるため、人気スポーツクラブは、選手のデータ解析や収集力をより高めています。 カリフォルニア州ダンビルのマスタング・サッカーリーグでは、データ解析の部署を新設する準備をしており、一部選手は技術的費用として年間250ドル（約3万8000円）追加する予定だといいます。 マスタングでは、最近、12歳から18歳のチーム向けにDarkhorse AIを導入。10歳の選手向けにも、高度な解析を導入すべきか検討しているところだといいます。Balltimeと同じく、Darkhorseも物体を認識し、試合中に選手をトラッキングし、動きの統計をカテゴライズし、ハイライト動画を作成してくれます。マスタングでは、これに加えウェアラブルセンサーのBeyond Pulseが取得した、走るスピードや心拍数などの生体情報と連携させ解析しているのだとか。 10歳の子でどれだけ効果があるかはわかりませんが、習慣として身につけることで、14歳、15歳になったとき、そこも意識してプレイできるようになれるかもしれません。 Advertisement と語るのは、マスタングリーグのFred Wilsonディレクター。 マスタングは実際にプロ選手を輩出し、サッカートップ大学にも何人もの選手を送り込んできた実績があります。 AIの取り組みで、さらに高みを目指せると思います。スポーツテック系企業から、年間200を超える売り込みがあります。 営業コールの多くは、短期的な利益が目当てのようですが、なかには本当に価値ある技術もあるとWison氏はいいます。 ミシガン州立大学の青少年スポーツ研究機関のディレクターを務めるKarin Pfeiffer氏は、大学スポーツでも、ウェアラブルの生体センサーやデータ解析は近年一般的になってきているといいます。問題は、どのデータが実際選手やコーチに役に立つのかの見極めだそう。 AIのこともっと知りたい！ 正しいPCを選ぶコツ AIのこともっと知りたい！ 正しいPCを選ぶコツ Sponsored by デル・テクノロジーズ株式会社 大学スポーツのコーチ陣は、常にこの手のテクノロジーから営業をかけられています。たぶん、それが最近は高校スポーツにも広がっているんでしょう。情報自体はたくさん収集できますが、問題はその中で重要なのは何かということ。実際にパフォーマンスと結びつき、��来の成功に導いてくれるデータを見極めることです。 Video: BALLTIME/YouTube Advertisement 選手にかかる重いプレッシャー コーチたちや企業が米Gizmodoの取材で語っていたのは、青少年スポーツにおけるAI解析ブームの最大の要因は、このツールが大学進学に役立つのではないか、奨学金を受けられるのではないか、企業やプロスカウトの目にとまりさらに大きな契約につながるのではないかという期待だといいます。 同じ若手スポーツ向けAIでも、SwimIntelのようにコーチではなくスカウト側に特化したものもあります。SwimIntelは、15歳以上の水泳選手の大会データを収集し、ランクづけ、各大学のプログラムでどう成長する可能性があるかを予想します。使用料は月額40ドル（約6,000円）。進学する大学のプログラムによって、泳ぎやタイムがどう変わるか60ページにわたる解析レポートを受け取ることができます。SwimIntelを導入する大学側は、自分の大学でどのユースチームの選手たちがどう成長するかの解析予想レポートを受け取ることができます。 SwimIntelの創業者Jamie Bailey氏はこう語ります。 AIを使って大学コーチ陣はマネーボールをしているわけです。生徒にはAIを使うことでベストマッチな学校を見つけてほしい。そうして最終的には、退部率を低下させることができたらと考えています。大学水泳選手の6人に1人が、2年生時には辞めてしまっているというデータがあります。 前述のBahr氏は、ベイラー大学や南メソジスト大学で働いていた頃、バレーボールチームのスタッフのもとに、スカウトマンたちから600通を超えるメールがくる日もあったと語ります。その数多いメールのなかで、ハイライト動画の最初30秒でスカウトマンの目を惹くことができない選手は、見過ごされてしまうのです。 Advertisement Balltimeの導入で、より多くの選手が動画というツールにアクセスすることができます。測定アルゴリズムによって大学側のハイライト動画を見る目も変わりました。 もう私が映像を見る必要はなくなりました。スカウトマンたちがそれぞれBalltimeの解析動画で気になる点をチェックすればいいからです。我々はすでにスポーツの世界の数字に大きなプレッシャーを感じていますが、この手のツールによってそれはますます大きくなっていくでしょう。 より平等なチャンスがえらえると、AIツール導入に前向きな声もあります。トップチーム、人気クラブでプレイしていない選手も、AI解析によって自身のスキルを磨き、スカウトマンの目にとまるチャンスがあるからです。 Pfeiffer氏は、動画や統計は、リアルな教育ツールになると語ります。 結局は、選手が適切なサポートを受けられるかどうかなんです。これは見過ごされるべきものではなく、保護者やコーチから適切に与えられるべきものですが、ときに彼らは白熱しすぎて適切ではいられなくなることがありますからね。

学生スポーツへのAI導入が熾烈な競争を生み出している | ギズモード・ジャパン

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【丸紅ケミックス株式会社】のカルテック光触媒・除菌脱臭機シリーズなど16点が登録されました！

丸紅ケミックス株式会社は 化学製品の国内販売並びに輸出入・外国間取引を手掛けている企業です。主に有機溶剤・モノマー・ポリマー各種化成品、医療品原料・ 中間体・製品、食品・食品添加物、動物薬、飼料添加物、 メディア用色素、写真薬、化粧品原料・製品、繊維化学品、製紙用薬品、その他のファインケミカルを取り扱っています。

今回は、カルテック光触媒・除菌脱臭機シリーズなど、16点をご登録いただきました。

丸紅ケミックス　Arch-LOG 検索ページ

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天井からキレイな空気を欲しい場所へ。 接客・対面が必要な場所で、キレイな空気のエアーカーテンとして使えます。

空気の届く距離は最大2.5m、約1㎥の範囲をカバーします。

風向きの調整が簡単。付属アタッチメントで、ピンポイントで送風が可能です。

独自の光触媒技術を活用し、空気中に浮遊する菌やニオイを除去。天井の配線ダクトに設置するので場所をとらず広い空間をキープします。

付属のピンポイント用アタッチメントに取り換えることで、キレイな空気を絞り込んで送ることができます。設置場所や用途に合わせて細かな調整が可能です。

光触媒フィルターに光を照射すると、強力な酸化力が発生します。この酸化力を利用して、空気中の悪臭成分や有害物質などを水と二酸化炭素に分解できます。優れた光触媒材料の開発力とその反応率を限界まで向上させる製品開発力により、これまでにない圧倒的なパフォーマンスの除菌・脱臭を実現します。

▼ターンド・ケイ

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カルテック独自の光触媒技術である「サイドフロー構造」は、光触媒フィルターに対して空気の流れを水平にすることで悪臭成分や有害物質、ウイルスなどを繰り返し酸化分解し、生まれたてのような綺麗な空気へと浄化します。

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カルテックのプロダクトは、機能を最大限に発揮できることを第一に考えデザインされています。そして、空間のデザインの邪魔をしない、シンプルかつファンクショナルなデザインを目指しています。

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▼ターンド・ケイ（花粉フィルター搭載）

空間のお悩みを解決できる、新しい光触媒デバイス誕生！ 薄くて軽く、壁と一体化するさまざまなシーンになじむ「ノイズレスデザイン」

カルテックが目指す「ノイズレス」とは、ライフスタイルマインド（生活美意識）にマッチする空間を、音＝聴覚・ニオイ＝嗅覚・インテリアと景色＝視覚・モノ＝触覚といった五感に訴えかける空間に導くことです。

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丸紅ケミックス　Arch-LOG 検索ページ

※文章中の表現／画像は一部を 丸紅ケミックス株式会社 のホームページより引用しています。

[ux-xuzzz]

2023年8月27日（日）

やばい！3日分も溜めてしまったー。振り返りながら書くからおそらく曖昧になるだろう。

いつも通りバイト始まるギリギリに起き、起床外出圧力を用いて出勤。もうすぐ2年目になるバイト先は、もう慣れに慣れてしまい最高に弛んでいる。クビにされそう

バイトを終えて、最近よく話す歳下の男の子に本を借りに行った。お互いご飯を食べていなかったから、往復1時間歩いてラーメンを食べに行った。前に食べた時に美味しいと思ったのに、今回は微妙だった。私が提案した店だったからすごく申し訳なくなった。

今まで私は会話をするときに緊張すると黙り込むタイプだった。だけど、それは年下が相手の場合には変わるということに最近気がついた。どうなるかというと、歳上である自分が会話を仕切らなきゃいけない！という焦りを強烈に感じ、ぐちゃぐちゃの脳内を整理ができていないのに早口で捲し立てる。半分パニックのような状態なので、言わない方がいいであろうことや思ってもいないことを発する。これまた黙り込むのとは別ジャンルで最悪な人間へと化している。本当に恥ずかしい。歳を取って自意識が弱まれば、会話ももう少し上達するのだろうか。いや、歳を取るまでこの恥ずかしさを耐え抜くのは不可能。喋るのが下手なのをやめるか、喋るのが下手でも落ち込まないようにしたい。

解散した後はお酒を飲みながら歩いて帰った。泥酔して気分が良かった。いつも人と会ったあとの帰路では、うまく話せなかったことを思い返して凹む。一方で、今日は社交スイッチが入ったのに不完全燃焼のまま解散しちゃったなーと思い、スペースを開いた。独り言をブツブツ呟いてたら5人くらいが聞いてくれた。友達と電話をして、切ったあとにスペースをもう一度開いたら、さっきまで会っていた男の子が上がってきてくれて30分くらい話した。お酒のお陰で、いつも些細なことを察知して自分を不安にさせるセンサーが起動しなくて、さっき会っていたときよりも楽しく喋る��とができた。

高校生の頃は、お酒に依存している大人のことを心底���蔑していた。でも今の自分はお酒の力を借りまくっているし、お酒のことを安価で手軽に摂取できる精神安定剤とすら思っている。人の気持ちなんか数年あれば180度変わるから、信用しない方がいい。

[takahashicleaning]

ＴＥＤにて

デニス・ホン：視覚障害者が運転できる車を作る！

（詳しくご覧になりたい場合は上記リンクからどうぞ）

注意！！現在、基本的人権を侵害するストーカーアルゴリズムしか能力のない人工知能です。

注意！！現在、基本的人権を侵害するストーカーアルゴリズムしか能力のない人工知能です。

注意！！現在、基本的人権を侵害するストーカーアルゴリズムしか能力のない人工知能です。

IT産業長者は、乱世の奸雄。テロ抑止にもなる現代では、競争時代の奸雄。

競争時代の奸雄によって本質が歪められていますが・・・

本来、完全な自動運転車は、視覚障害者が運転できるようになるということで開発されています！！

DARPA(米国防高等研究計画局)のアーバンチャレンジというイベントでロボティクス、レーザーレンジファインダー、GPS、フィードバック装置などのセンサーテクノロジーを使い、デニス・ホンは視覚障害者が運転できる車を作ろうとしています。

これは「自動運転車」ではないことに注意してください。

目の不自由なドライバーが、コンピュータープログラムのシステムの支援を受けて、速度、障害物との距離、ルートをリアルタイムで把握し、教えてくれるため自分はハンドルを動かすだけで運転することのできる車なのです。

簡単だと思い込んでいました。自動運転車は既に作っているので、あとは視覚障害者を乗せるだけでしょ？(笑)

大間違いでした。NFB（全米視覚障害者連合）が望んでいたのは、視覚障害者を運べる車ではなく、視覚障害者が自ら判断し運転できる車だったのです。だから、私たちはすべてを捨てて一から作り直す必要がありました。

映画のように人間のような複雑な思考をする機械とか、そのようなことは不可能であることがすでに、2000年代初頭で証明されていますので、ルーティンワークのような機械学習です。

このようなシステムに、ルーティンワークのような機械学習を取り入れていくことで、オープンデータのメリットとクラウドコンピューティングの大規模解析を融合していくことは

匿名性と高レベルのセキュリティーの前提ですが革新的なイノベーションに可能性を観ることが出来ます。

どういう仕組みなのでしょう？

3つのステップがあります。認識、計算、それに、非視覚的インタフェースです。

ドライバーは目が見えないのでシステムがドライバーに代わって環境を把握し、情報を集める必要があります。ちょうど人の内耳のように加速度や角加速度を把握します。その情報をGPS情報と合わせて車の位置を割り出します。

それから2台のカメラで車線を検出し3台のレーザーレンジファインダーで環境中の障害物をスキャンします。前後から近づく車や道路に飛び出してくるもの車の周囲の障害物などです。

そういった膨大な情報をコンピュータに取り込んで2つのことをします。1つはその情報を処理して周りの環境を理解すること。ここに車線があり、あそこに障害物があると把握し、それをドライバーに伝えます。

このシステムは賢くてどう運転すると一番安全か判断でき運転のための操作指示を生成します。

問題は、素早く正確に見ることのできない人にそういった情報や指示をどう伝えるかということです。

そのために様々な種類の非視覚的インタフェース技術を開発しました。3次元通知音システムに始まり、振動するベストボイスコマンド付きクリックホイールやレッグストリップ。足を圧迫して合図する靴まであります。

センサーのデータがコンピューターを通してドライバーに伝えられています。

なお、ビックデータは教育や医療に限定してなら、多少は有効かもしれません。それ以外は、日本の場合、プライバシーの侵害です。

通信の秘匿性とプライバシーの侵害対策として、匿名化処理の強化と強力な暗号化は絶対必要です！

さらに、オープンデータは、特定のデータが、一切の著作権、特許などの制御メカニズムの制限なしで、全ての人が

望むように再利用・再配布できるような形で、商用・非商用問わず、二次利用の形で入手できるべきであるというもの。

主な種類では、地図、遺伝子、さまざまな化合物、数学の数式や自然科学の数式、医療のデータやバイオテクノロジー

サイエンスや生物などのテキスト以外の素材が考えられます。

情報技術の発展とインターネットで大企業の何十万、何百万単位から、facebook、Apple、Amazom、Google、Microsoftなどで数億単位で共同作業ができるようになりました。

現在、プラットフォーマー企業と呼ばれる法人は先進国の国家単位レベルに近づき欧米、日本、アジア、インドが協調すれば、中国の人口をも超越するかもしれません。

法人は潰れることを前提にした有限責任！ 慈愛や基本的人権を根本とした社会システムの中の保護されなければならない小企業や個人レベルでは、違いますが・・・

こういう新産業でイノベーションが起きるとゲーム理論でいうところのプラスサムになるから既存の産業との

戦争に発展しないため共存関係を構築できるメリットがあります。デフレスパイラルも予防できる？人間の限界を超えてることが前提だけど

しかし、独占禁止法を軽視してるわけではありませんので、既存産業の戦争を避けるため新産業だけの限定で限界を超えてください！

（個人的なアイデア）

イーロンマスクが実用化している自動運転車は、２０２０年時点で、約140テラフロップスの処理速度を達成している。

これは、一昔前の地球シュミレーター第二世代2009年並の処理速度のスーパーコンピューターが搭載されていることと同じです。

つまり、走るスーパーコンピューターが搭載されていることに相当します。未来の最新技術を実用的に活用できて、また低価格でも実現している。

一台数十億円が、たった十年くらいで庶民の手の届く数百万円に！デフレスパイラルにもならないプラスサムになる真のイノベーションです。素晴らしい。

参考として、2002年の地球シミュレータ第一世代は、35.86 TFLOPS（テラフロップス)

2004年のIBM Blue Gene/Lは、136.8 TFLOPS（テラフロップス）

この処理能力をコンピューターの外部CPU、外部GPUとして機能させることが可能ならば、Thunderbolt3（USB-C）経由のeGPUという形で実現できる。

そして、現在では、活用する機会の少ない車とは、別の使いみちが広がる素晴らしい世の中になるかもしれません。

eGPUとは、External GPU（外付けGPU）の略称で、外付けGPU（グラフィックプロセッサ）を外付けHDDなどと同じようにノートPCなどにケーブルで接続出来るようにして処理能力を増加させること。

Appleのコンピューター、Thunderbolt 3端子が必要です。

MacOS High Sierra 10.13.4 以降の eGPUサポートは、パワフルなeGPUの恩恵を受けられるMetal、OpenGL、OpenCL Appの高速化が狙いです。

しかし、Appによっては、eGPUによる高速化にソフトが対応していない場合もあります。推奨GPU以外は現在、使用できません。

2015年の時点では、影響力が少ないので問題にならなかった。しかし、現在、2020年では・・・

処理速度を補う方法にクラウドコンピューターで処理すれば良さそうですが、以外とプロバイダ経由でデータが読み取られて、知らない間に無断で広告��使われている！

インターネット黎明期から警告されていた基本的人権、プライバシーの侵害などの危険性が高まる傾向が増加し、現実のものとなってきている。

これは、過去にBIGなIBMのデータセンターに対してAppleスティーブジョブズがパーソナルコンピューターを創造したことに似ています。

現在では、走るパーソナルスーパーコンピューターだけど！！

＜おすすめサイト＞

サジャン・サイニ：自動運転車はどのように「見る」のか

クリス・アームソン：自動運転車は周りの世界をどう見ているのか？

データ配当金の概念から閃いた個人的なアイデア2019

人工知能にも人間固有の概念を学ぶ学校(サンガ)が必要か？2019

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セバスチャン・スラン＆クリス・アンダーソン : 人工知能（AI）とは何であり、何ではないか

人工知能が人間より高い情報処理能力を持つようになったとき何が起きるか？2019

ジェレミー・ハワード：自ら学習するコンピュータの素晴らしくも物恐ろしい可能性？

フェイフェイ・リー：コンピュータが写真を理解するようになるまで

ニック・ボストロム：人工知能が人間より高い知性を持つようになったとき何が起きるか？

ラリー・ペイジ：グーグルGoogleが向かう未来！

ハワード ラインゴールド: 個々のイノベーションをコラボレーションさせる

スーザン・エトリンガー: ビッグデータにどう向き合うべきか！

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[ari0921]

中国の台湾や尖閣攻撃に対処する米最新戦略

米国有名シンクタンクCSBAが新戦略「海洋プレッシャー戦略」発表

渡部 悦和

アメリカ 中国 安全保障

ワシントンDCに所在の有名なシンクタンク「戦略予算評価センター（CSBA）」が米国のアジア太平洋地域における戦略として「海洋プレッシャー（Maritime Pressure）」 （注：海洋圧力ではなく、海洋プレッシャーを採用する） 戦略とその戦略の骨幹をなす作戦構想「インサイド・アウト防衛（Inside-Out Defense）」を提言している＊1。

　この戦略は、強大化する中国の脅威に対抗するために案出された画期的な戦略で、日本の南西諸島防衛をバックアップする戦略であり、「自由で開かれたインド太平洋構想（FOIP）」とも密接な関係がある。本稿では、この戦略の本質を分かりやすく紹介したい。

海洋プレッシャー戦略の背景

　この海洋プレッシャー戦略のみを読んでも深く理解することはできない。

　海洋プレッシャー戦略が発表される以前に、これと関係の深い戦略や作戦構想が発表されてきた。例えば、CSBAが米海軍や空軍と共同して発表したエアシーバトル（ASB）は特に有名だ。

　そのほかに、CSBAセンター長であったアンドリュー・クレピネヴッチの「列島防衛（Archipelagic Defense）」、米海軍大学教授トシ・ヨシハラとジェームス・ホームズの「米国式非対称戦＊2」、海兵隊将校ジョセフ・ハナチェクの「島嶼要塞（Island Forts）」などだ。

詳しくは拙著「米中戦争　そのとき日本は」（講談社新書）を参照してもらいたい。筆者が注目するのは、バラク・オバマ時代とドナルド・トランプ時代の明確な違いだ。

オバマ時代は中国に対して関与政策を採用し、中国に対して融和的な対応をしてきた。

　ASBが登場したのはオバマ時代の2010年であるが、中国本土の奥深くまで火力打撃を行うことに対する拒否感、膨大な国防費が必要な点などを理由に、ASBはオバマ政権の公式な作戦構想にはならなかった。

しかし、ASBと密接な関係のある列島防衛戦略としての海洋プレッシャー戦略がトランプ時代に復活したことには大きな意義がある。米中覇権争いにおいて米国が真剣に中国の脅威に対処しようという決意の表れであるからだ。

既成事実化（fait accompli）をいかに克服するか？

　この戦略のキーワードの一つは「既成事実化」だ。

　これは、「相手が迅速に反応できる前に、状況を迅速・決定的に転換させること」を意味し、ロシアが2014年、ウクライナから大きな抵抗や反撃を受けることなくクリミアを併合した事例がこの「既成事実化」に相当する。

　台湾紛争を例にとると、中国が台湾を攻撃し、米軍が効果的な対応をする前に台湾を占領してしまうシナリオを米国は危惧している。この場合、台湾占領が既成事実となり、これを覆すことは難しくなるからだ。

　広大な太平洋を横断して軍事力を展開することは、米軍にとっても決して容易なことではない。

　図1は作戦に関係のある主要地点からグアムまでの距離を示している。

　ハワイ6112キロ、第3艦隊が所在するサンディエゴ1万キロ 、空軍基地があるエルメンドルフ5556キロ、東京2908キロ、北京4074キロ、台湾海峡2963キロであり、安全保障でよく使われる「距離と時間の過酷さ（tyranny of distance and time）」をよく表現している。

　紛争地域外にいる米軍は、紛争現場に到着するために、中国の接近阻止/領域拒否（A2/AD）ネットワークを突破しなければならない。米海兵隊司令官ロバート・ネラー大将は「我々は戦場に到達するための戦いをしなければならない」と述べている＊3。

図1「西太平洋における距離と時間の過酷さ」

出典：本稿のすべて図の出典はCSBAの報告書

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*3＝ロバート・B・ネラー、下院歳出委員会・国防会議での証言、2018年3月7日

海洋プレッシャー（Maritime Pressure）戦略

●海洋プレッシャー戦略の要約

　海洋プレッシャー戦略の目的は、西太平洋での軍事的侵略の試みは失敗することを中国指導者に分からせることだ。

　海洋プレッシャー戦略は、防御的な拒否戦略で、従来提唱されていた封鎖作戦（blockade operations）や中国本土に対する懲罰的打撃を補完または代替する作戦構想である。

　海洋プレッシャー戦略は、第1列島線沿いに高い残存能力のある精密打撃ネットワークを確立する。

　米国および同盟国の地上発射の対艦ミサイルや対空ミサイルの大量配備とこれを支援する海・空・電子戦能力で構成されるネットワークは、作戦上は非集権的で、配置は西太平洋の列島線沿いに地理的に分散されている。

　海洋プレッシャー戦略は、国防戦略委員会の要請に対する回答で、インド太平洋地域における中国の侵略を抑止するために前方展開し縦深防衛態勢を確立するなどの利点を追求すること、そして米国のINF条約からの離脱などの政策決定を勘案した案を案出することが求められた。

インサイド・アウト防衛（Inside-Out Defense）

　海洋プレッシャー戦略ではまず、距離と時間の制約を克服し、米軍の介入に対する中国の試みを挫折させ、既成事実化を防ぐという作戦構想「インサイド・アウト防衛」を採用する。

　インサイド・アウト防衛とは、インサイド部隊とアウトサイド部隊による防衛だ。

　インサイド部隊は第1列島線の内側（インサイド）に配置された部隊（例えば陸上自衛隊）のことで陸軍や海兵隊が中心だ。

　アウトサイド部隊は第1列島線の外側（アウトサイド）に存在する部隊で海軍や空軍の部隊が主体だ。

　CSBAはインサイド・アウト防衛をアメリカン・フットボールに例えていて、インサイド部隊は「ディフェンスライン」で、アウトサイド部隊は「ラインバッカー」だ。

図2「インサイド・アウト防衛」

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　インサイド・アウト防衛は、中国が米国とその同盟国に対して行っているA2/ADを逆に中国に対して行うことなのだ。

　すなわち、西太平洋の地形を利用して、中国の軍事力を弱体化させ、遅延させ、否定するA2/ADシステムを構築しようということだ。

●インサイド・アウト防衛の中心的な考え方

　インサイド部隊は、厳しい作戦環境で戦うことのできる攻撃力と敵の攻撃に対して生き残る強靭さを持った部隊だ。

　アウトサイド部隊は、機敏で長距離からのスタンドオフ攻撃が可能で、中国のA2/ADネットワークに侵入して戦うことのできる部隊だ。

　これらの内と外の部隊が協力して、人民解放軍の攻撃に生き残り、作戦する前方縦深防衛網を西太平洋に構築し、紛争初期において人民解放軍の攻撃を急速に鈍らせる。

　米国が中国との紛争に勝利するためには、インサイド・アウト防衛だけでは十分ではないかもしれないが、既成事実化を回避することはできる。

　また、懲罰的攻撃や遠距離からの封鎖といった他の作戦が効果を発揮するために必要な時間を提供することもできる。

　インサイド・アウト防衛がより手ごわい防衛態勢を中国に提示することによって、危機において中国が大規模でコストのかかる紛争のエスカレーションを避け、緊張の緩和を選択するように導くことを目指している。

●インサイド部隊とアウトサイド部隊

・インサイド部隊

　平時には、西太平洋に配置されたインサイド部隊が、米国のコミットメントと決意を示す戦闘的で信頼できるシグナルを提供する。

　これは、中国の指導者の決定を複雑にし、軍事計画における自信を損ない、立ち止まることを促す。

　これらのインサイド部隊は、グレイゾーン事態などの武力紛争のレベル以下での中国の強圧的な行動に対抗するのにも役立つ。

　インサイド部隊は、空中、海上、地上の常時センサーのネットワークを使用し、西太平洋における状況認識を高め、中国の悪意ある活動を暴露する。

　さらに、西太平洋に配備された持続的なセンサーネットワークは、中国の潜在的な攻撃の兆候を発見し警告を発することにより、中国の時間と距離の優位性を減少させる。

　紛争が発生した場合、インサイド部隊は、第1列島線沿いおよび第1列島線内に分散し、弾力的な態勢を急速に構築し、この地域の海洋地形を利用し、中国の軍事作戦に直ちに対抗できる初期の防衛バリアを形成する。

インサイド部隊は、西太平洋有事において3つの主要な役割を果たす。

　第1に、中国が軍事作戦を成功させるための必要条件として認識している航空優勢、海上優勢、情報支配を確保することだ。

　第2に、中国の作戦部隊を攻撃して、米国の同盟国やパートナー国の領土を占領するなどの侵略によって目的を達成する能力を低下させ、中国が第1列島線を越えて力を行使することを阻止する。

　第3に、中国の主要システムを劣化させ、中国のA2/ADネットワークに弱点を生じさせ、それをアウトサイド部隊が利用する。

　移動可能で分散した地上部隊や水陸両用部隊は、これらのインサイド部隊の背骨を形成する。

　カモフラージュ・隠蔽・欺瞞などの対抗手段を追加した、機動性があり発見が困難な地上部隊固有の残存性を利用して、インサイド部隊は、第1列島線の諸島を、センサー、ミサイル、電子戦システムなどのマルチドメイン能力を備えた防御基地へと変貌させる。

・アウトサイド部隊

　主に空軍と海軍で構成されるアウトサイド部隊は、第1列島線に沿って配置されたインサイド部隊に対し、柔軟で機敏な支援を提供する。米国の圧倒的な戦闘力はこのアウトサイド部隊にある。

　平時には、西太平洋に部隊を増派することで、アウトサイド部隊がインサイド部隊を増強することができる。

　紛争が発生した場合には、第1列島線のインサイド部隊が確立した防衛バリアをバックアップし、第2列島線に縦深防衛ラインを提供する。

　また、米国が同盟国やパートナー国の領土に接近できない場合、あるいは中国の攻撃による消耗によって生じたインサイド部隊の防衛バリアの穴を埋めるために、アウトサイド部隊が投入される可能性がある。

　インサイド部隊は、人民解放軍の上陸作戦、着陸作戦などに対処し、領土・領海・領空を防衛する。その結果、アウトサイド部隊の反撃作戦のための良い状況を作り出す。

　アウトサイド部隊は、インサイド部隊によって作られた中国のA2/ADの弱点を利用し、中国本土の目標に対する攻撃作戦を行うことができる。

　最後に、中国の海外資産を危険にさらし、中国の海上貿易を阻止するために、アウトサイド部隊は行動をする。

●「インサイド・アウト防衛」の4つの作戦

　「インサイド・アウト防衛」は、次の4つの主要な作戦で構成される。

・海上拒否作戦：中国の海上統制に対抗し、中国の海上戦力投射部隊を撃破するための第1列島線での作戦

・航空拒否作戦：中国の航空優勢に対抗し、中国の航空宇宙戦力投射部隊に勝利するための第1列島線における作戦

・情報拒否作戦：中国の情報支配に対抗し、米国の情報優位を可能にする作戦

・陸上攻撃作戦：中国の地上配備のA2/ADシステムを破壊し、中国の戦力投射部隊を味方またはパートナーの領土に引き寄せるための作戦

　次の3つのサポート・ラインにより、上記4つの作戦が可能になる。

・競合が激しくパフォーマンスが低下する環境においてC4ISRシステムを確保し、米国の情報の優位性を可能にする

・中国のマルチドメイン攻撃から友軍と基地を防御する

・攻撃されている間、分散した戦力を維持する

①海洋拒否作戦

　海上拒否作戦は、第1列島線内またはその付近での海洋支配を獲得し維持しようとする中国の努力を拒否し、中国の上陸部隊が米国の同盟国やパートナー国の領土に上陸する前に、中国の海上部隊を撃破し、海上封鎖を早期に突破し、国外に海洋勢力を投射することを妨げる。

　第1列島線沿いに分散配置された場所から、対艦巡航ミサイル（ASCM）や対艦弾道ミサイルを装備した地上部隊は、中国の水上艦艇特に長距離対空ミサイル（SAM）を装備した先進的な中国海軍の水上艦艇を攻撃することができる。

　紛争の早期にこれらの艦艇を無力化することは、海洋支配を確立しようとする中国の努力を大きく阻害し、中国の大陸から離れた場所での防空に隙間（ギャップ）を作ることができる。さらに、中国の商船を危険にさらすことになる。

図3「地上設置型海洋拒否システムの重複カバー図」

海軍打撃ミサイル（NSMネットワーク）や日本の12式地対艦誘導弾のような、少なくとも100海里（185キロ）の射程を持つ地上発射対艦ミサイルは、第1列島線を通過しようとする中国艦艇の潜在的な通過ルートのほとんどをカバーする。

　しかし、このためには、米軍がベトナムやインドネシアなどの東南アジア諸国を含む同盟国やパートナー国の領域への広範なアクセスを有していることが前提である。

　一方、射程距離が100海里（185キロ）以下の地上発射対艦ミサイルは、第1列島線の強固な沿岸防衛を提供し、一部の紛争地域をカバーする。

　その特徴として、東シナ海や南シナ海から遠く離れた海域で活動する中国海軍を攻撃するための射程が不足しているが、地上部隊に射程の長いミサイルファミリーを配備することで、米軍の接近が制限されることを防ぎ、中国や台湾海峡に近い海域で活動する中国海軍を攻撃できるようになる。

　高度な探索能力を備えた先進的な地上発射対艦ミサイルは、中国海軍の対抗手段にもかかわらず、地上部隊が高価値の中国海軍の水上戦闘艦や揚陸艦を選択的に標的にすることを可能にする。

　これらの攻撃を容易にするために、部隊は、地上・航空センサー、OTHレーダー、潜水艦および無人潜水艇、衛星、有人・無人水上艦艇、および敵の防衛網を突破する有人・無人航空機を組み合わせて運用し、標的データを取得する。

　有人および無人のプラットフォームを含む水中部隊は、前方センサーとして機能し、中国の艦艇に対する魚雷および対艦巡航ミサイル（ASCM）の攻撃を行うことによって、インサイド地上部隊を支援する。

　しかし、彼らの主な任務は、特に南シナ海/東シナ海から離脱する前に、第1列島線内で中国の海中部隊を撃破することだ。

　米軍の無人潜水艦の能力が成熟すると、無人潜水艇（UUV）やスマート・マイニングなどの無人プラットフォームは、第1列島線内での海中作戦を強化し、有人潜水艦を紛争の少ない海域に配置できることになる。

　そして、UUVは、C2ノード（ネットワークの分岐点や���継点）やミサイル攻撃プラットフォームとして機能することもできる。

　さらに、陸上からの火力は無人航空機システム（UAS）とペアになって、無人センサーによって検知された中国海軍の潜水艦を攻撃することができる。

　アウトサイド部隊もまた、中国のA2/AD能力に生じたインサイド部隊がもたらした弱点を利用して、第1列島線内での海洋拒否に貢献する。

　第1列島線沿いの地上防空システムの背後で活動する水上艦艇、第4世代戦闘機、爆撃機は、長距離ASCMの大群による海上拒否作戦を支援することができ、有人および無人ステルス機は、中国のA2/AD防衛網に侵入して海上攻撃を行い、陸上配備ミサイルなどの他の兵器の感知プラットフォームとして機能することができる。

②航空拒否作戦

　航空拒否作戦は、第1列島線内の中国の航空優勢に対抗する作戦だ。人民解放軍が部隊を上陸させる前に、攻撃部隊を運ぶ空輸を無力化する。

　H-6爆撃機などの長距離爆撃機が、第1列島線を越えて、友好国の基地、部隊、その他の目標を攻撃する力を行使することを阻止する。

　主に第2列島線およびそれより遠い航空基地からの作戦距離が長いことを考えると、米軍および連合軍は、第1列島線に沿う地域での航空優勢を継続的に争うに十分な出撃回数を確保できない可能性がある。

　第1列島線の島嶼に配置された改良型陸上配備型の統合防空・ミサイル防衛（IAMD）システムは、この問題を補うことになる。

　IAMDはコストを相手に強要し、攻撃兵器を搭載できる敵機の数を減らすことにより、人民解放軍は空域の大部分を攻撃ではなく防空のために費やすことを余儀なくされる。

　この新しい地上ベースのIAMDシステムは、ミサイル、火砲、レーザーや高出力マイクロ波などの指向性エネルギー兵器を組み合わせて使用する。

　結果として、移動式、長距離、広域、短距離のポイント防空システムを含む多層防御が完成する。

　陸上のインサイド部隊は、アウトサイド部隊である空軍の支援、例えば空中警戒管制機の支援を受ける。そして、敵の防御を突破する有人および無人戦闘機による中国空軍基地に対する攻撃的対航空作戦（OCA）を行ってもらう。

③情報拒否作戦

　人民解放軍は、情報優越を軍事的勝利に必要な最も重要な条件と考えている。

　このため、中国のC4ISRの機能を低下させる作戦や情報拒否作戦は、中国の侵略を抑止し、それを撃退する上で大きな効果がある。

　情報拒否作戦は、中国のISRを複雑にし、中国の通信ネットワークを混乱させ、最終的には中国の中央集権的な意思決定を麻痺させることに焦点を当てる。

　内外の部隊は、中国のセンサーや主要ノードを攻撃してC4ISRネットワークを部分的に遮断するために、陸上攻撃、対艦兵器、対空兵器を使用する。

　電子戦、対宇宙（カウンタースペース）、偽発信装置や妨害装置などのサイバー能力を使用する部隊は、カモフラージュ・隠蔽・欺瞞や機動性の発揮などの受動的手段によって強化され、残りの中国のセンサーを混乱させ、通信を低下させ、中国の情報処理と意思決定を圧倒する。

　防衛側の地上軍は、複雑な地上環境を有利に利用する。これらの行動が相まって、中国は執拗なターゲティング（目標指定）が必要になり、中国の意思決定者から重要な戦闘空間の状況認識を奪い、彼らの部隊のために中央集権的な決定をする能力を阻害する。

　また、地上戦力を排除するために、人民解放軍が戦闘をエスカレートさせる可能性もある。

　より多くの交戦すべき潜在的な標的とその配置が不確実であるため、人民解放軍はより大規模な初期作戦を実施しなければならない。これは、中国の指導者が最も都合のいいグレーゾーンの活動を明らかに上回るものである。

④陸上攻撃作戦

　陸上攻撃作戦は、中国の陸上配備のA2/ADシステム（センサー、長距離ミサイル発射機、地上に駐機する航空機、地対空ミサイル）を無効化し、アウトサイド部隊が自由に活動できる状況を作り出す。

　海上拒否作戦と同様に、陸上目標に対する攻撃は、潜水艦発射の巡航ミサイルおよびアウトサイド部隊である航空部隊および海軍部隊の長距離ミサイルによるスタンドオフ攻撃、より接近して攻撃を行うステルス航空機による地上目標攻撃によって増強する。

図4「陸上配備兵器による長距離打撃」

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　中国本土にある5万個の重要目標の約70％は中国本土の海岸線から250nm（463キロ）以内にある。

　最も深い目標地点（赤い丸）は、宇宙関連施設、衛星攻撃用兵器施設、その他の価値の高い目標の場所を示す。

　INF条約の射程制限に則って開発された地上発射の陸上攻撃兵器は、最大射程499キロである。

　この範囲は、第1列島線から東シナ海と南シナ海にある係争中および中国が所有する島々を攻撃するのに十分であろう。

　しかし、第1列島線内のすべての標的および中国本土の標的に対する陸上システムによる攻撃のためには、現有の兵器の射程を延長するか、新たな発射プラットフォームから発射する新たな兵器が必要となる。

　人民解放軍は、中距離の巡航ミサイルや弾道ミサイルなどの陸上発射の長距離精密火力において、米国やその同盟国に対して長年優位に立ってきた。

　しかし、ロシアとのINF条約に制約されなければ、米国は陸上長距離攻撃能力の保有を追求することができ、中国はより多くの資源を航空およびミサイル防衛に費やすことを余儀なくされる。

　大規模な一斉射撃は費用対効果が常に高いわけではないが、地上の航空機、ミサイル発射装置、大規模フォーメーション、港湾内の資本輸送船、重要なC4ISRノードなどの時間に敏感な標的を迅速に攻撃する大きな価値がある。

　以上の議論はあくまでも純軍事的な議論であり、実際に陸上攻撃作戦を実施するためには国際政治上の様々な考慮が必要であることは当然なことである。

海洋プレッシャー戦略に対する評価

・米中覇権争いの様相が濃くなり、米中のアジア太平洋における衝突の可能性が取り沙汰されている。

　中国が目論む台湾占領などの既成事実化を許さない海洋プレッシャー戦略は、米中紛争を抑止する戦略、日本の防衛をバックアップする戦略として評価したい。

・海洋プレッシャー戦略を成立させるためには、第1列島線を形成する日本をはじめとする諸国（台湾、フィリピン、インドネシアなど）と米国との密接な関係が不可欠である。

　国防省や国務省はその重要性を深く認識しているだろうが、唯一不安な存在は、アメリカ・ファーストを主張し世界中の米国同盟国や友好国に緊張をもたらしているドナルド・トランプ大統領だ。

　アメリカ・ファーストを貫くと、関係諸国との関係がより親密になるとは思えない。

・自由で開かれたアジア太平洋戦略や海洋プレッシャー戦略のためには米軍のさらなる前方展開が必要だが、米国内にはこれに抵抗するグループがいる。

　米中覇権争いにおいて、米国は本当に中国の脅威の増大に真剣に対処しようとしているのか否か、その本気度が試される。

・我が国は、この海洋プレッシャー戦略を前向きに評価しつつも、これに過度に頼ることなく、わが国独自に進めている南西防衛態勢の確立を粛々と推進すべきだ。

　いずれにしても、中国の増大する脅威に日本単独で対処することは難しい。常に日米同盟の強化、第1列島線を構成する諸国との連携を今後さらに推進すべきであろう。

[ko-shio]

2020.10.15

自分ひとりの部屋、をあらゆる理由で持つことの出来ないすべての私たちへ 1日目

ほとんどの映画館が営業を停止していたとき、自分の部屋を失ったようだった。実家を出て初めて暮らした部屋は、すぐに畳はカビだらけになるし、隣の部屋のおばあさんが神様にお祈りする声もよく聞こえたし、何よりすごく貧乏だったけれど、私と猫2匹だけで夜をいつまでも引き伸ばして考え事をすることのできた12畳の暗い部屋だった。そこを出て、育った家に戻るために100冊の本と生き別れになった。倉庫の密閉された段ボールの中は呼吸がし辛く苦しいはずで、私が所有へのこだわりを手放して、新しい棚に並んで新しい持ち主の手のひらに乗るのを多くの本が所望していると思う。

心臓のあるなしに関わらず、それぞれの望む居場所があるのに、どうしてすべての願いは叶わないのでしょうね。スクリーン以外の照明がゆっくりと落ちて、予告とは違う立体感の轟音に囲まれた暗闇に座っているときだけは安全だと、私の細胞たちが認識してそこへ行くよう強く精神に働きかけてくる。体の内側で生まれて、死にかけになった表皮のいちばん外側にだけ備わる賢いセンサーが、安全地帯の記憶を次に死んでいく子どもたちへ伝承しているとしか思えない。暗闇 前方に長方形の光 イコール 安全。

ひとつ飛ばしでの席のシステムも廃止されつつある今日だけれど、それでも映画館は空いていて、D列には私と、2つ空席を挟んだ左に男の人が座っているだけだった。『鬼滅の刃』公開が明日からで、鬼滅のフライヤーはどこにあるのかとチケットカウンターで聞くおばあさんに係の女の人が対応して、そのままおばあさんの孫がどれだけ鬼滅の刃が好きかというおしゃべりに変わっていった。いつもお客さんからの一方的なコミュニケーションを熱心に受け取っているように見えるのに、ほんとは何も聞いてないよと帰りに教えてくれた他大のバイトの先輩を思い出す。

絶対に会社が無くなったりしないから、と食品メーカーへ就活を絞っていると話していたけれど、先輩の就職が決まる前に私がバイトを辞めてしまったので、いまどうしているのか全く知らない。LINEの連絡先は知っているけれど、わざわざ会うほどではないなと思っている人を思い出したときに、連絡してわざわざ会って話をしないと、友達とか知り合いが減って、友達だった人と知り合いだった人が増えていくことを知っている。知っているのに、安全とか安心とは程遠いから、80%くらいの細胞が反対する。

『82年生まれ、キム・ジヨン』を観ながら何度も泣いた。ジヨンがジヨンではない人に変わるとき、小説では読んでいたけれど、話し続けるジヨンを取り囲む部屋、その空間でそれを目撃する人を一度に目にすると、いてもたってもいられなくて心が張り裂けそうだった。母親の目の前で、母の母が憑依したようになるジヨン。誰かの母に、妻になったことがなくても、女に生まれる(あるいは途中で女であることを選択する)ということは、社会の娘になるということだから。あらゆる抑圧で精神のリソースを奪われた豊かな想像力を、このような身ぶりの創造に使うしかなかったジヨン。

過去でも未来でもなく、映画に一つ一つ焼き付けられた、あの瞬間、の痛みにすべてが繋がっていくと思うとジョークのシーンでも、家族の暖かなシーンでも、笑うことは出来なかった。太くて大きな指で形を変え続けられる、赤い毛糸のあやとりの上に立っているような不安定さ。一度損なわれた精神が完治することはなくて、人生を何度も見つめ、関係性の中で自分がなるべくよい姿勢で立っていられる方法を結局は考え続けるしかないのかもしれない。他人からはおかしな姿に見えることがあっても、自分にとってよい姿勢。　

拭ってもどうせまた同じルートを流れるから、途中で泣いてるのを拭くのは諦めた。左に座っていたおじさんは映画を観ながら頻繁にもぞもぞ動くタイプの人だったけど、右の女が真顔へ累々と涙を垂れ流しているのに気付いて、静かになった。

上映後トイレの前のソファに座って、もうとっくに冷めたカフェラテで処方された薬を飲んだ。B5の診断書に3000円するのは何故か、正当な理由がたぶんあるから後で調べることにして、封筒の中に三つ折りのそれが入っていることを確認する。来月末までの休みの中で、判明することと、理解できることと、分からないことがきっとどれもあると思う。生きたいと思えるようなことが、出来れば多いといい。

改札の中の本屋で、『A子さんの恋人』最終巻を買って、診断書の封筒と同じようにかばんに仕舞う。手続きや、引き継ぎのメールを送って、母に現状を少し話し、妹の誕生日ケーキをみんなで食べて、家族をひと段落して、私がなるべく誰でもなくなったときに読む。2畳くらいのスペースにはベッドと本だけがあって、安全地帯とは言い難い自分だけの場所で、物語が開かれるときに現れる暗闇に連れて行ってくれることを、いつでも少し期待している。