#専用設計

[canvaskenkyujo]

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[leomacgivena]

XユーザーのArtistic Radioさん：「昭和の電子回路は複雑だった。昭和の終わりから平成にかけて専用IC化が進み、設計は単純化していった。鍵となる主要特性はすべてICによって決まり、素人設計者でもそこそこの製品を作れた。だがそれは同時に組織の技術力の低下を招いた。本当の木造建築を作れるのが宮大工だけになったように。」

[mbr-br]

ちょっとしたきっかけで、科学とAIについてのアドベントカレンダーの記事を一つ書くことになったのだが、書くのはいいとしてどこで書けばいいのか良くわからないので、ここで書くことにした。

ここは普段はてなブログを拠点にしている自分が軽い独り言を書くための場所で、どちらかというとX（Twitter）のような短文が中心なので、あまり長々と書く場所ではない（と自分で勝手に決めている）のだけども、内容が内容なのでここに記すことにした。

普段は独り言なのでいきなり本題から入ってしまうが、今回はアドベントカレンダーなので自己紹介をしなければならない。自分は、AlphaFold2というAIに自分の専門分野の中核を撃たれたこと（そしてそこからある種のドミノ倒しが起きたこと）で、学生の頃から数えて20年あまり所���している分野が混乱とともに「バラバラ」になっていくのを見ている、���学の一教員である。

世間はAlphaFoldがノーベル賞を取ったこともあり、かなりの歓迎ムードだが、分野史を追えばAlphaFold2を作ったDeepMindがある種の侵略者・征服者（他分野からいきなりやってきて、コンテスト荒らしどころか20年以上続いたコンテストそのものを数年で終わらせた）であるのは明らかで、この個人的な体験が今回のこのポストを書く上での発端になっている。

正直なところ、実際に科学研究というものを曲がりなりにも職業として行っている立場として、科学分野の大きな問いや分野そのものが「唐突に終わりうる」ということ、特に当該分野で長年知見を積んできた人間ではなく、全く異なる技術を持って横から来た人間が分野を終わらせることがあるという事態に直面すると、専門性を維持するモチベーションを保つのが難しくなることを、じわじわと実感しつつある。自分は大学の講義などでこの一連の歴史の流れを年に数回口にすることもあってか、そのたびに少しずつ心の中に澱のようなものが溜まるように思う。

AlphaFold2の存在が明らかになったのは2020年の11月末だが、一般に公開されたのは2021年7月のことだった。DeepMindは前バージョンのAlphaFoldを出し渋ったこともあり、AlphaFold2が計算済み予測モデルのデータベースと共に全面フリーで公開されたことは今思い返しても信じがたい。当時の混乱をエッセイとして書けと言われればいくらでも書けるくらいで、たぶん同分野の自分と同世代～上の世代の人たちはみな同じだろう。

そしてそれから1年半ほどあとの2022年11月末、ChatGPTが世に出た。ChatGPTを使ってみてしばらくして思ったのは「自分たちが味わった衝撃を、全ての分野の全ての人が味わうのか」という感覚だった。ただ、この時点では、AlphaFold2にしてもChatGPTにしても、単独の機能に優れたAIであって、それほど広がりを持たないものだったように思う。もちろんこの時点では、だけれども。

さらにあれから2年弱が経ち、自分の分野はAlphaFold2が引き起こしたドミノ倒しによって次々と問題が解かれるようになり、「解く問題がなくなる」という方向で分野が崩壊しつつあるが、世界はまだAIによってすべてが崩壊する程ではない。ちょうどこのアドベントカレンダーを書く予定になっていた12月20日にOpenAIからo3が発���され、ベンチマークの都合か数学方面が狙い撃ちされつつあるようだけれども、まだAlphaFold2ほどの衝撃はないように見える（ひょっとしたらAlphaFold1の瞬間かもしれない）。

これまでの4年間、AlphaFold2からo3までを自分の立場で振り返ると、研究分野は中核を撃たれる（重要な問題を解かれる）とそこからドミノ倒しが発生し得る・次々と問題が解決していく可能性があること、撃ってくるのは分野外の人間かもしれずタイミングは分からないこと（ここが一番つらい）、ドミノ倒しが始まると分野の流れが急激に速まり、多くの研究者はいわば土砂崩れから逃げ惑うような苦しい立場に立たされること、だろうか。この苦しさから逃れるため（そして研究業績を上げ続けるため）に、多くの研究者は当然もがきながら方針転換するのだけども、転換するより早く分野が崩壊する可能性もあって、正直なところこれが他分野でも同様に起こるとすると、あまりにも厳しすぎるし、気の毒すぎるように思う。

この苦しさは崩壊の過程が引き延ばされればされるほど長く続くと思われる（もちろん、従前のように崩壊が非常にゆっくりであれば問題ないが、もはやそこまでスローダウンすることは考えられない）ので、AIの進歩が加速し科学のすべてを「早く終わらせる」ことでしか、この苦境を脱することはできないのではないかと感じている

…というのが、過去4年を踏まえた2024年末の現在の心境だが、また来年再来年には考えが変わっているかもしれない。それと、自分がここに書いた分野観はそれほど異端ではないはずだけども、まだあからさまに口にできる状況でもない（皆悪いことはあまり口に出したくない）ので、できればそろそろ自分の分野以外にも、AIで崩壊し始める分野が出てきてくれて、こうした見方が一般化してほしいものだ。

追記： 今年の1月に似た話題（AIと科学研究と自身のキャリア）について独り言を書いていた。自分がこの崩壊の中である程度冷静でいられるのは、「自分は他人にとって代わられて当然である」という価値観であるからかもしれない。 https://mbr-br.tumblr.com/post/739340490648043520/

追記2： 自分が科学の発展に何を望むかについて書いたものがあったので、参考としてここにつけておく。正確には「科学の発展で何が可能になって欲しいか」という問いで、自分の回答は「生死の境界・生物無生物の差異・自他の区別を完全に破壊したい」である。書いたのは3年数か月ほど前だが、そこにある「現在ほぼ全ての人に植え付けられている生命とか自我とか社会とかの概念をぶち壊して、その先に何が出てくるか見てみたい」のは今でもそうで、現在のAIは生物無生物の壁を破壊しつつある点で、自分にとってはとても好ましい存在だと感じている。 追記3（2024年12月31日6:41AM）： アドベントカレンダーに載せたせいかそれなりに読んでもらっているようで、某所では面白いと評してもらったりもしてやや恥ずかしい気分になっている。せっかくなので、このブログポストに関連する話題としてVirtual Lab論文にも触れておきたい。これは2024年11月半ばに発表されたAIによる生命科学（タンパク質工学）研究自動化の試みで、取り組みとしては課題設定も含めそれほど目新しいものはないのだけども、研究チームを率いるAIを設定し仮想のチーム作りからAIにやらせるところと、AIが計算で設計したものを人間が実験で検証するところがやや新しい。12月初旬にNatureのNewsで取り上げられて、12月下旬には日本国内のSNSでも生命科学者の間で（恐怖を伴いながら）話題になった。

すでに書いた通り、GPT-4oなどの商用AIを活用した研究自動化の取り組み自体は新しくないし、生命科学者が自分がAIに代替されるかもしれない未来に思いを馳せながら、あれこれ騒ぐのも理解できる。ただ自分としては、論文のイントロダクションにあった「学際領域の研究は大事だが、そういう研究者は少ないのでAIで代替する」という文言が一番堪えた。実際、この論文ではComputational BiologistとMachine Learning SpecialistがAIチームメンバーとして登場するが、これらはまさに自分たちをリプレースする存在である（つまり、多くの生命科学者と違い、自分は「すでにAIに代替されうる」側に立たされている）。

これがただでさえAlphaFoldで崩壊しつつある自分の分野に何をもたらすのか。元々、この展開は予想していたことではあるし、書けることもたくさんあるのだけれど、一つ言えるのは「人間が学際領域を研究するインセンティブ、そういう人材を教育するインセンティブが極端に減ってしまう」ことだと思��。もともと複数の学問領域にまたがる分野を研究するのは複数の分野の知識が必要な点でやや大変だし、そういうところを目指す学生もそれほどは多くないので大事に教育してきたつもりだけども、最初から無数の分野のそれなりのエキスパートとしてAIが降臨してしまうと、新しく分野に参入する気持ちはくじかれてしまうだろう。企業研究者であれば新卒の代わりにAIを雇用することでとりあえずは解決できるかもしれないが、教育を担う大学教員としてはこれをどのように扱えばいいのか正直まだ答えはない。そして、流入する人間が減ってくると分野は実質的に「蒸発」するだろう。

結局のところ、AIによって分野の問題がすべて解かれるという崩壊と、AIによって研究者が代替されるという蒸発の二方向から、研究分野は消滅に追い込まれていくのかもしれない。

[dropoutsurf]

まだこの話題やってるのか…。 ビジネスシーンではとっくに結論の出た話で 1⃣「成果主義は有る一定規模以上の企業がやるもの（理由：客観評価を行う専門評価部署が必要だから）」 2⃣「成果主義は管理職以上に適用するもの（命令に従う末端に成果を問うてもしょうがない）」 がその解。 富士通はコレをガン無視で形から「成果主義」を導入したのであらゆる業務が停滞して組織が硬直した。日本では単なるコストカットの大義名分にしか使われなかった。

「日本は年功序列は廃止して成���主義にしよう」→「その道は20年前に富士通が通った道…評価に繋がらない仕事は誰もしなくなり、管理職同士の評価は馴れ合いになり…」 - Togetter

ジョブ型雇用向けの労働基準法の改正。 解雇要件を下げる代わりに、高報酬・職務内容・評価設計の明確化。

評価の専門職（プロ）が必要。

欧米の成果主義は英語圏の人材ストックが世界中に無限にあるのが前提。昇進するか去る（クビ）。欧米手法そのまま輸入では、人手不足の日本ではなじまない。 「評価は下がるけどクビにはならない」という日本的雇用システムとの食い合わせの悪さ。

コストカット目的のなんちゃって成果主義はそもそも成功しない。

昇給と昇格はセットじゃないように。

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ちなみに成果主義なのに「従業員が評価される仕事しかしなくなった（それで不利益になった）」みたいなのは管理が完全にダメで、成果主義なら「目標とする成果が出れば企業活動として問題ない形に成果（目標）を設計する」を会社側ができないといけない。単なる「お前ら金やるから頑張れよ制度」じゃないからね。実は管理側の綿密さがより必要になるから日本企業が失敗しやすいんだと思う。

[ari0921]

「宮崎正弘の国際情勢解題」　

　　令和六年（２０２４年）１０月５日（土曜日）

　　　通巻第８４４４号

　米国麻薬取締局（ＤＥＡ）が中国人六名を逮捕

　　マネロンの元締めか巨額に相当するマリファナを押収

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２０２４年１０月２日の『星州日報（ニューヨーク版）に拠れば、米国麻薬取締局（DEA）は、多数の中国系アメリカ人が関与し、複数の州にまたがった国際的なマリファナ密売とマネーロンダリング集団の主力メンバーを逮捕したと発表した。

当局はかなり前から、この中国系ギャング団の監視を続けてきたが、マリファナを輸送する現場を映した複数のビデオや、会話の傍聴を行って証拠固めをしてきた。300ポンド、300万ドル相当のマリファナを押収し、中国人6人を含む合計9人を逮捕した。　

主犯格の中国人は許燦権（音訳、以下同じ），鍾華義，劉澤斌，邱春賓，陶旗海，黄鵬らで、とくに許燦権がニューヨーク市の犯罪グループのリーダーだった。違法なマリファナ流通ネットワークの首謀者で巨額のマネーロンダリンググループを率いた。この大規模な違法大麻密売事件は氷山の一角であり、まだまだ多くの中国人が関与しているとして引き続き捜査中である。

アメリカに持ち込まれるフェンタニルだけでも年間７万人が中毒死しており、その原材料が中国から輸出され、メキシコで精製されている。マネロンは、この薬物取引の決済に常用されていた。

とくに地下銀行によるネットワーク通信記録から、芋づる式に容疑社が浮かんでくる。誰もが拘わっているとされる在米華僑等のチャイナコミュニティは戦々恐々となった。

　忘れてしまったかもしれない。２０２３年２月、中国のスパイ気球がアメリカ上空を飛翔し、サウスカロライナ州沖合の空で米空軍機が出動して撃墜した。中国は空とぼけた。

　怒り心頭のバイデン政権は、気球の製造に関与した「中国電子科技集団」の研究機関など六つの企業・団体に対し禁輸措置などの制裁を科した。

　スパイ気球問題はつぎに港湾クレーンのスパイ行為への警戒に移った。

中国製のクレーンにはスパイ機器が内蔵されているという危機感は、その後も下院の中国特別委員会で調査が行われ、9月12日に国家安全省と共同調査報告書を発表した。

報告書は米国の港湾インフラにおける安全上の危険に焦点を当てており、特に振華重工業（ZPMC）のクレーンがやり玉にあがった。

ＺＰＭＣは中国交通建設公司の100%子会社。上海証券取引所に株式上場。港湾システムの設計、製造、組み立��、港湾機械製品の開発が専門である。

コンテナクレーンで世界シェアは７０％である。

　▼中国製港湾クレーンのスパイ機器は『トロイの木馬』だった

中華人民共和国が所有・運営する上海振華重工業（ZPＭＣ）が船舶から陸地までの港湾クレーンの世界市場シェアを独占してきた。驚くべきことにZPMCは現在、米国の港におけるクレーンの80％を占めている。

とくにZPMC製のクレーンには、コンテナの出所や目的地を登録し追跡できるセンサーが搭載されているため、米軍が海外の作戦に動員する物資などの情報を収集する可能性があり、安全保障上の脅威になっている。

　というのもZPMCのホームページに、「上海本社のオフィスを通してすべてのクレーンをモニターできる」と豪語していたからだ。

米下院報告者では「収集された証拠は、ZPMCがその気になれば、中国が米国を軍事的に利用し操作するのを助けるトロイの木馬として機能する可能性がある。海洋機器と技術に対する潜在的なリスクは、アメリカ全土に影響を与える可能性がある」と述べている。

　バイデン米国大統領は2月、最低限のセキュリティ要件をできるだけ早く満たすことを目的として、港湾やその他の海洋施設におけるサイバー・セキュリティの責任を米国沿岸警備隊に割り当てる大統領令に署名した。沿岸警備隊が施設や船舶のサイバー・セキュリティ検査を実施したり、米国の港にサイバー脅威をもたらしている疑いのある船舶の移動制限が可能になる。

　またバイデン米大統領は２０２４年2月21日、新型港湾クレーンの米国内生産を目標に、今後5年間で港湾警備に200億ドルの投資を決めた。

[kennak]

高知市で今年7月、小4男児が水泳の授業中に亡くなった。小学校のプールが設備故障し、近くの中学校で授業を行っていた。8月24日に開かれた事故検証委員会では、当日のプールは男児の身長よりも水深が深く、事故以前にも死亡男児を含め3人の児童が溺れかけていたことが明らかになった。関係者が「何度も立ち止まる機会があった」と悔やむ今回の事故。なぜ防げなかったのか。 ■足のつかないプール 事故は7月5日に起きた。市教委によると、当時のプールの水深は114～132・5センチ。亡くなった男児の身長は113・8センチで、一番浅いところでも足がつかない状態だった。水中で足がつかないというのは、大人でも恐怖を覚える環境だ。 市教委は専門家らによる検証委員会を設置、8月24日に初会合が開かれた。会合は冒頭以外は非公開で進められたが、そこで示された事故の経緯や当日の状況などをまとめた資料からは、情報共有の不備と現場の危機意識の欠如が浮かびあがる。 資料などによると、6月上旬に被害男児の通っていた長��小のプール濾過（ろか）ポンプの故障が発覚。修理に時間を要するとして、1～3年は近隣の別の小学校、4～6年は事故現場となった南海中で授業を行うことを長浜小の校長が提案した。 校長らが南海中のプールを現地調査したところ、満水時には最大水深140センチになるが、6月5日の計測では深いところで120センチ程度と長浜小と同じだった。 市教委は「水深が長浜小と変わらない」との報告を受け、安全性が確保できるとし���南海中のプール使用を決定。長浜小は保護者に対し、連絡文書で「南海中のプールは、水深1・2～1・4メートルですが、水を浅く張っているため長浜小のプールの深さ（1・0メートル～1・2メートル）とあまり変わりありません。尚、細心の注意を払い水泳指導を行います」と通知した。 南海中のプールを使った初めての授業は6月11日に行われた。校長はプールの水位が10センチ程度上がっていることを確認。同21日も満水になっていたが、教員らは「苦手な子は浅いところにいること」などと注意喚起し、授業を強行した。 この日、今年度初めての水泳授業を受けた被害男児は、最も浅い場所で浮きの練習をしていたが、水面が頭の上だったため教員1人が「半分付きっきりで対応した」という。また、バタ足練習では被害男児を含め3人が教員に救い上げられる場面があり、校長に「溺れかけた児童がいる」と報告したという。 ■空白の10分 そして事故が起きた7月5日を迎える。授業は2、3時間目に行われ4年児童36人が参加した。教員2人が指導にあたり、教頭1人がプールサイドで監視していた。 授業は午前10時10分から体操、シャワーと進む。教頭によると、被害男児は水慣れの前に「怖い」と言っていたという。授業が進み、泳ぎの得意なグループと苦手なグループに分かれたのは午前10時42分ごろ。教員1人がプールサイドを歩いている被害男児を目撃している。 そして、午前10時52～54分ごろ、児童の「先生」と呼ぶ声を聞いた教員2人がプールサイドに引き上げられた男児を確認したが、すでに意識不明だった。 教員がプールサイドで確認してから約10分の間に溺れたとみられる。 ■「水位変化、考え及ばず」 水位変化などを受け、授業中止を判断できなかったのか。検証委員会のあと、取材に応じた松下整教育長には報道陣から質問が相次いだ。 松下教育長は、中学校での授業実施については「長浜小と水位が同じということで安全と判断した」と説明。授業実施の段階で水位が高くなったことについては「調査後に水を足していて、それ自体は水質管理上適切だったが、その後水位が変化することに考えが及ばなかった」と釈明した。 「いずれにせよ立ち止まる機会は何度もあった」と後悔をにじませた松下教育長。検証委は年度内を目標に報告書を取りまとめる予定だ。 検証委の委員長を務める中内��弁護士は「原因と再発防止策を検討するためにも、事故が発生した経緯をしっかり解明することが重要だ」と話していた。 ■「危機意識が不十分」 安全教育学が専門の桐蔭横浜大スポーツ教育学科の井口成明教授に聞いた。 プールの水深に明確な基準はないが、全く泳げない児童なら身長の半分ぐらいが適切で、足がつかない状態はありえない。本来なら泳力別にグループを分け、底に踏み台を沈めたり腕浮輪を使うなどの対策が必要だった。監視の目も不十分で、児童が恐怖を覚える環境で授業を進めたのは危機意識が不十分と言わざるを得ない。 水泳教育は水の危険から身を守るすべを身に付ける学習で、児童を危険にさらすのは本末転倒だ。学校現場は、水泳授業の基本的な安全対策の在り方をしっかりと研修し実践する必要がある。 （前川康二）

「怖い」中学プールで小４男児死亡、事故前にも３人溺れかけ　それでも強行された水泳授業　（産経新聞） - Yahoo!ニュース

[ryotarox]

(建築設計事務所 可児公一植美雪から)

KUGENUMA-Y 敷地は湘南の海の近く、5層高さ15mのRCラーメンフレームが6層長さ150mの鉄骨スロープを纏った、単純な構成の住宅。 最初に施主から求められたのは高さが15mである事、そして何があってもその高さまで登れる事という2点だけだった。これには施主の大らかな生き方と、海の近くで生きてきた覚悟のようなものを感じた。この施主にとっての生きる事を具現化したような力強く、かつ軽やかで大らかな建築がふさわしいと考えた。同時に海に近いこの場所で、建築自身にも生���残っていける強かさが必要だとも感じた。 15mのラーメンフレームには溶融亜鉛メッキの施された鉄骨のスロープが巻きつく。エレベーターでもなく、階段でもない単純な坂道であるこのスロープは、どんな時でも必ず各層を経て15mの高さまで届けてくれる。また、この単純な坂道は様々な別の意味でも捉えられる。 外部に生み出す拡張空間は上層階でありながら、全ての開口部で掃き出し窓を可能とし、上層での複雑な内外の繋がりを生み出す。それは拡張する床であり、日射を遮る庇であり、安全のための手すりであり、地上からの視線を遮る目隠しとなる。 また、天井高の高い1,2層、壁のない3層、トンネ��のような4層、東屋のような5層、均質な5層のフレームの中の質の異なる空間に対して、均質な6層のスロープが少しずつずれながら絡みついてくる事で均質なルールの中に小さな歪みを生み出す。同時に、このスロープは住人が建物の隅々までを自分の目で見る事を可能としている。 通常、高さ15mの建物の外壁は近くで見る事が出来ず、知らず知らず劣化し建物の寿命を縮めていくが、ここでは常に目線の高さにあり、日常的な確認ができる。メンテナンス工事の際には、高さのある建物は足場も高くなり大きなコストとなるが、ここではスロープが足場となる。住人の生きる事が同時に建築を生かす、そんな単純で複雑な建築を目指している。

建築敷地 : 神奈川県 竣工年月 : 2018年3月 工事種別 : 新築 主要用途 : 専用住宅 主要構造 : 鉄筋コンクリート造 地上4階 敷地面積 : 185.67m2 建築面積 : 69.04m2 延床面積 : 102.89m2 構造設計 : 鈴木啓/ASA 担当 : 木村洋介 長谷川理男 施工会社 : 大同工業 担当 : 川上冬樹 写真撮影 : 藤井浩司/ナカサアンドパートナーズ

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via

増井 俊之 - 江ノ島のマクドの隣にあるこの建物がすごく不思議なのだが...... | Facebook

[harawata44]

スマホをアマチュア無線トランシーバーに変身させる「kv4p HT」 - GIGAZINE

・kv4p HT - open source ham radio transceiver for your smartphone

以下引用

「kv4p HT」はAndroidスマートフォンと組み合わせて使うアマチュア無線トランシーバーで、音声通信やテキストメッセージの送受信が可能です。kv4p HTはハードウェアもソフトウェアもすべてオープンソースで開発されており、合計35ドル(約5300円)の部品で作ることができます。

以下がkv4p HTです。本体部分は手のひらサイズで、長いアンテナが装着されています。

Androidスマートフォンの背面に貼り付けて、USBケーブルで接続。kv4p HTにバッテリーは内蔵されておらず、スマートフォンから電力供給を受ける仕組みです。このため、「車のグローブボックスに入れっぱなしにする」という使い方でも火災の心配なし。

短いタイプのアンテナに付け替えることもできます。

専用アプリの操作画面はこんな感じ。お気に入りの周波数を登録しておけます。 また、無線を用いたテキストメッセージの送受信にも対応しています。

kv4p HTはファームウェアや基板の設計図が公開されており、無線モジュールやマイクロコントローラーなどの部品を自分で集めて組み立てられます。必要な部品は以下のリンク先で確認可能で、合計金額は35ドル(約5300円)です。

・Quickstart - kv4p HT

また、ケースやス��ンドの3Dデータも公開されており、3Dプリンターで出力可能です。

・kv4p HT case and stand by kv4p - Thingiverse

kv4p HTの組み立て手順は以下の動画で解説されています。

・kv4p HT step-by-step build instructions - turn your phone into a modern ham radio - YouTube

kv4p HTのAndroidアプリは記事作成時点ではベータ版の段階で、プロジェクトチームに連絡することでベータテストに参加できます。また、アプリやファームウェアのソースコードは以下のリンク先で公開されています。

・GitHub - VanceVagell/kv4p-ht: Open source handheld ham radio project KV4P-HT

基板の設計図も以下で公開中。ハードウェアとソフトウェア双方ともライセンスはGPLv3です。

・kv4p HT - ESP-WROOM-32 - OSHWLab

[foucault]

今日5日は店は休みです。

さて、ご報告遅くなりましたが、『民藝』八月号が発刊しています。特集は「木工家・安川慶一 蒐集と創作」です。本年度の民藝夏期学校・富山会場は南砺市の城端別院善徳寺・杜人舎において開催されますが、この杜人舎は安川慶一が設計したものです。本号はこの夏期学校の参考資料として、また、名前は聞くけれど何をした人か分からない、とよく言われる民藝同人第二・第三世代の仕事をあらためて紹介したく作成しました。率直に申してたくさん売れる号ではありませんが、民藝誌が取り上げないでどうする、という心意気で取り組みました。富山・砺波民藝協会の方々、そして安川慶一の甥にして元日本民藝館学芸部長の尾久彰三さんに多大なご協力を得、充実の号となっています。どうぞご覧下さい。

なお、電子書籍版も発売しています。販売先はkindle・googleBooksなどですが、正直kindle用しか売れていないので、再度kindle専売に戻そうかなと思っています。前も書いたかもしれませんが、Amazon専売だと卸値が7掛け程度なのに、他社併売にすると卸値が3��まで減額されるのは優越的地位の濫用にはあたらないんですかね。誰か教えてほしい。

などと文句ばかり言っていますが、最近電子書籍の便利さに気がつきました。このごろ文書仕事が以前に増して多いため、27inchのディスプレイで作業をしているのですが、全画面で民藝誌を読むと雑誌よりも画面が大きい上に写真の解像度が高くてとても快適。お年齢を召した方こそ電子版が快適かも、と思いました。

[lastscenecom]

Kapor が Lotus を設立した同じ年に、Bill Gates と Microsoft の仲間たちは最初のスプレッドシート ソフトウェアである Multiplan をリリースしました。 Lotus 1-2-3 は Multiplan を圧倒し、Microsoft は「Project Odyssey」で設計図に戻りました。 チームのモットーは「再計算するか死ぬか」でした。セルが変更されるたびにすべてのセルを再計算 (再計算) する代わりに、Odyssey では影響を受けるセルのみを再計算するようになりました。 これにより、1-2-3 よりも速度とパフォーマンスが大幅に向上し、Excel ユーザーなら誰でも知っている魔法のようなエクスペリエンスが実現しました。つまり、入力を変更すると、出力がいっぱいのワークシートが即座に反応するのを見ることができるのです。 次に、グラフィカル インターフェイスを活用する必要があると判断し、プロジェクトの途中で、コマンド ライン インターフェイスを介して操作される PC 向けの構築から、Mac 専用の構築に切り替えました。 これら 2 つの革新により、Microsoft は 1985 年に Macintosh 専用 Excel をリリースしました。Lotus 1-2-3 が独自の MS-DOS に留まっている間に競合他社のコンピュータでリリースするという直感に反する決断により、Excel は主流となりました。

Excel は決して死なない - 退屈ではない (Packy McCormick 著)

[canvaskenkyujo]

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[moko1590m]

AIの脅威ってどんなもの？ 専門家が考える悪影響とその対策 2024.12.27 21:00 author Sylvia Lu, The Conversation - Gizmodo US［原文］（ Kenji P. Miyajima ） ソーシャルメディア（SNS）のタイムラインを眺めていると、お気に入りの音楽アプリがプレイリストを提案してくれたりします。これだけみると、人工知能（AI）が好みを学んで必要なものを提供してくれて、私たちの生活を向上させてくれる存在のように感じるかもしれません。しかし、その便利さの裏には｢アルゴリズムによる弊害｣という深刻な問題が潜んでいます。 その弊害は、目に見えるものでも、すぐに影響が表れるものでもありません。AIシステムが知らないうちにユーザーの生活に関する意思決定を行なうことで、時間をかけて徐々に悪影響が積み重なっていきます。このようなシステムの隠された力が、プライバシー、平等性、自律性、安全性にとって重大な脅威になりつつあります。 AIシステムは、現代的な生活のほぼあらゆるシーンに組み込まれています。 観るべきテレビ番組や映画を提案したり、雇用主が誰を採用するか決める手助けをしたり、さらには、裁判官の判断に影響を与えたりもします。 こうしたシステムはしばしば中立と見なされています。が、一方で特定の層に対して不利な判断を下したり、最悪の場合、現実社会で被害を引き起こすようになったらどうなるでしょうか？ AI��利用がもたらす見過ごされがちな影響を踏まえ、この急速に進化するテクノロジーに追いつくことができる規制の枠組みが必要とされています。私は法律とテクノロジーの相互作用を研究しており、こちらの研究論文でAIの法的枠組みの概要を論じています。 じわじわと浸透する悪影響 アルゴリズムによる弊害で最も特徴的なのは、その累積的な影響が見えにくいことです。通常、これらのシステムは目に見える形で人々のプライバシーや自律性を直接侵害しません。多くの場合、人々に気づかれないうちに収集した膨大な量の個人情報を使って、生活に影響を与える決定を行ないます。 ウェブサイトを渡り歩いているときに同じ広告が付いて回るような、ちょっとイラッとする程度ですむ場合もあります。それでも、AIの反復的な被害に対応しないまま運用され続けると、被害規模が拡大し、さまざまな人に深刻な累積的被害をもたらす可能性があります。 SNSのアルゴリズムを例に考えてみましょう。これらのアルゴリズムは、表向きは有益な社会的交流を促進するように設計されています。しかし、その裏側ではユーザーのクリックをこっそり追跡し、政治的信条や職業上の立場、私生活に関するプロフィールを収集しています。 Advertisement 収集されたデータは、交通ルールを破って道路横断したことはあるか、企業の採用候補になったことがあるか、自殺のリスクがあるかどうかなどさまざまです。これらは、重大な決定を下すシステムによって使用されます。 さらに悪い面でいえば、中毒性を持つ設計が10代の若者をネット依存の悪循環に陥らせることもあります。それが、不安や抑うつ、自傷行為などの深刻な精神衛生の危機につながっています。そして、事態の全容を把握する頃にはもう手遅れです。 プライバシーは侵害され、個人の可能性は偏ったアルゴリズムに左右され、最も弱い立場にある人たちの安全が脅かされます。何も知らないうちに、です。 これを私は｢目に見えない累積的な弊害｣と呼んでいます。バックグラウンドで運用されているAIの影響は、その姿を見せずに壊滅的な結果をもたらす可能性があります。 規制が遅れている理由 ここまで紹介したようなリスクの高まりに対して、世界各国の法的枠組みは遅れをとっています。 アメリカでは、イノベーションを重視する規制アプローチによって、さまざまな状況下におけるAIシステムの運用に対して厳格な基準を設けるのが難しくなっています。 スマホの充電スタンド使ったことあります？ ない人だけに伝えたいことあります スマホの充電スタンド使ったことあります？ ない人だけに伝えたいことあります Sponsored by エレコム株式会社 裁判所や規制当局は、身体的被害や経済的損失といった具体的な被害への対応には慣れていますが、アルゴリズムによる弊害はより複雑で累積的であるため、発見が難しい場合が多いのです。そのため、AIシステムの広範囲にわたる長期的な影響を規制できないケースがしばしば見受けられます。 Advertisement たとえば、SNSのアルゴリズムはユーザーの精神状態を徐々にむしば���可能性があります。加えてこうした弊害はゆっくり積み重なっていくため、現在の法的基準の範囲内で対処するのは困難といえるわけです。 アルゴリズムがもたらす4つの弊害 how-the-law-can-tame-artificial-intelligence-001 Image: Collagery / Shutterstock 既存のAIおよびデータガバナンスに関する研究を参考に、私はアルゴリズムによる弊害を4つの法的領域に分類しました。｢プライバシー｣、｢自律性｣、｢平等性｣、｢安全性｣です。それぞれの領域は、繊細でありながら、往々にして抑制されないAIシステムの影響力に対して脆弱です。 プライバシー 第1の弊害は、プライバシーの侵害です。 AIシステムが膨大なデータを収集、処理、送信する際に、プライバシーの侵害が発生しています。表面上はわからないこの弊害は、長期的に深刻な影響を及ぼす可能性があります。 たとえば、公共の場やプライベートな空間で人々を追跡できる顔認識システムは、大規模な監視を当たり前のものにしてしまうおそれがあります。 自律性 第2の弊害は、自律性の侵害です。 AIシステムは、情報操作によって、ユーザーの自律的な意思決定能力を巧妙に弱める場合があります。SNSのプラットフォームでは、アルゴリズムを用いて第三者の利益を最大化するためのコンテンツをユーザーに表示します。 その結果、何百万人ものユーザーの意見や意思決定、行動を人知れず形成していきます。 平等性 第3の弊害は、平等性の低下です。 中立的に設計されているといわれるAIシステムは、データやアルゴリズムに含まれる偏見をしばしば内在化してしまいます。その結果、時間の経過とともに社会的な不平等が深刻化します。 悪い例として、小売店が万引きした人を発見するために使用した顔認識システムによって、女性や非白人が不当に誤認識されたことがありました。 安全性 第4の弊害は、安全性の低下です。 人々の安全やウェルビーイング（身体的・精神的・社会的に良好な状態）に影響を与える決定を下すAIシステムが機能しなくなると、その影響は壊滅的なものになりかねません。そして、たとえ設計通りに機能していたとしても、ソーシャルメディアのアルゴリズムが10代の若者の精神衛生に累積的な悪影響を与えるなどの害を引き起こす可能性があります。 クリエイティブな人には絶好のチャンス。動画か画像を作ってカリフォルニアに行こう クリエイティブな人には絶好のチャンス。動画か画像を作ってカリフォルニアに行こう Sponsored by アドビ株式会社 これらの累積的な被害の多くは、営業秘密法で保護されたAI活用によって生じるため、被害者にはその事実を見つけたり追跡したりする手段がありません。これでは説明責任に不透明な部分が残ります。 たとえば、不当に偏った採用の決定や不当逮捕が行なわれた場合、被害者はどうやってそれに気づけるでしょうか？ 透明性がなければ、企業に説明責任を求めるのはほぼ不可能です。 説明責任の空白を埋めるために how-the-law-can-tame-artificial-intelligence-002 Image: metamorworks / Shutterstock アルゴリズムによる弊害の種類を分類することで、AI規制の法的枠組みを明確にし、責任説明の空白を埋めるために必要な法改正を実施する可能性を示すことができます。 私が有効だと考える対策のひとつは、企業に対して｢アルゴリズムの影響評価｣の実施を義務付けること。つまり、AIアプリケーションがプライバシー、自律性、平等性、安全性に与える即時的および累積的な影響を導入前後の両方で記録し、適切に対応するよう求めることです。 たとえば、顔認識システムを使用する企業は、そのシステムがライフサイクル全体で与える影響を評価する必要があるでしょう。 もうひとつの有効な対策は、AIシステムを利用するユーザーの権利の強化です。ユーザーにとって有害と考えられる行為や機能からオプトアウトできるようにしつつ、特定のAIアプリケーションの利用にはオプトインを必要とする仕組みを導入するといいでしょう。 たとえば、企業が顔認識システムを使ったデータ処理を行なう場合、事前の同意（オプトイン）を義務付け、ユーザーがいつでも利用を中止（オプトアウト）できるようにします。 最後に、企業に対するAI技術の利用と予想される弊害に関する情報開示の義務付けを提案します。具体例としては、顔認識システムを使用する場合はユーザーに通知し、さらにシステムがプライバシー、自律性、平等性、安全性に及ぼす潜在的なリスクをユーザーに説明するよう義務付けます。 AIシステムが医療から教育、雇用などの社会を機能させるための重要な部分で広く利用されるようになるにつれ、システムが被害を引き起こさないよう規制する必要性がますます高まっています。 何らかの介入がなければ、目に見えない被害は積もり積もってほぼすべての人に悪影響を与えることになります。そして、システムによる深刻な被害を偏って受けるのは、最も弱い立場の人々です。 生成AIの普及に伴ってその悪影響も深刻化するなか、政策立案者や裁判所、技術開発者、市民社会が、緩すぎる法規制によってもたらされるAIの弊害を認識することが重要であると私は考えます。 目に見えない累積的な弊害をなくしていくためには、より優れた法律を整備する必要があります。加えて、急速に進化する最先端のAI技術に対して、市民の権利や公正を優先させるための慎重なアプローチが求められます。 そろそろ教えて。｢Cookieを受け入れますか｣ってなに？ そろそろ教えて。｢Cookieを受け入れますか｣ってなに？ Sponsored by 株式会社Geolocation Technology AIの未来には大きな期待が寄せられていますが、適切な法的枠組みが整備されなければ、不平等が固定化され、多くの場合に強化を目的としているはずの市民の権利を侵害するおそれがあるのです。 本記事は、ミシガン大学法学部のFaculty Fellowおよび客員助教授であるSylvia Lu氏の許可を得て、米Gizmodoがクリエイティブ・コモンズ・ライセンスの下でThe Conversationから全文転載した記事を翻訳しています。The Conversationのオリジナル記事はこちら。

AIの脅威ってどんなもの？ 専門家が考える悪影響とその対策 | ギズモード・ジャパン

[hitujijp]

AIの次の課題

今年から来年辺りにかけてAIの省力化が注目点の一つになるだろう。人の脳に比べてAIのエネルギー効率は極めて低い。超大型の高性能なLLMサービスともなると、場合によっては専用の発電所が必要になりかねない（とはいえ膨大な知識を有するLLMの維持・開発コストが、同等の知識を有する人間を生み出そうとした場合のコストに比べ高価になるとは断言出来ない。ましてや数世紀に1人程度の聖人を生み出すコストに比べれば安くつく可能性も否定できない）。

そこで根本的な設計から見直し、LLMの省力化が進む可能性が有る。また人の場合は信号の伝達過程で化学物質を用いたりして、わざわざ処理が早く進み過ぎない仕組みが随所に存在する。これがいわゆる熟慮をもたらしているのか定かではないが、AIに実装されていない設計によって未踏の機能を実現しているのは確からしい。

しかし当面はそうした機能は主たる目標では無く、あくまで省力化が優先されるだろう。数年の内にエネルギー効率問題に革新がもたらされると、人の脳の���位性はエネルギー効率の面でも徐々に揺らぎ始める。一般市民が予想している程簡単では無いが、一つ一つシンギュラリティへの階段を登って行かねばならない。

[mesotokyo]

Taydaにアルミダイキャストケースの穴開けとUV印刷を発注してみる

海外のエフェクター制作情報掲示板でちょくちょく名前が挙げられている「Tayda Electronics」がアルミダイキャストケースの加工を請け負っていることを知ったので、発注してみた話です。

Tayda Electronics（以下、Tayda）はタイに拠点を持つネット通販サイトとのことで、特に音響機材関連に力を入れているようです。自分も何度かここで部品を購入していますが、（自分の発注ミス以外では）今まで特に問題があったことはなく、また物���的に日本から近いタイからの発送ということで送料も比較的お安め、発送されてから届くまでの期間も短いということで、海外通販サイトの中でもかなり使いやすいところかと思います（ただしサイトもやり取りも英語オンリーなので、それが大丈夫な人向けではあります）。

このTaydaなんですが、独自にアルミダイキャストケースを製造しているようで、比較的お安めに塗装済みケースを購入できます。サイズとしては「1590A」や「1590BB」、「1590N1（125B）」といったエフェクターペダル界隈でよく使われているHAMMOND製相当のものが用意されており、たとえばMXRのエフェクターと同サイズの1590B相当のものは塗装無しで4.59ドル、塗装ありで5.49ドルから、一回り大きい125B相当のものは塗装無しで5.49ドル、塗装ありで5.99ドルからとなっています（なお、本記事内で掲出している料金についてはすべて2024年10月12日現在のものです）。

こちらの塗装済みケースはあらかじめ塗装済みのものをストックしているわけではなく、どうも注文を受けてからTaydaで塗装を行って発送しているようです。そして、塗装前に指定した位置に穴開けを行ったり、塗装後にUV印刷を行うサービスも提供しているとのこと。ということで、試しに発注してみました。

Taydaでの発注方法

発注方法について詳しくはTaydaのサイトを確認して頂きたいのですが、発注できるサービスがそれぞれ商品としてサイト上に並んでいるので、加工したいケースとともにそれ���をカートに入れて購入し、その後穴開けや印刷の指示を専用の別サイトで行う（先に指示だけ登録しておいてもOK）、という流れになっています。

穴開け（Enclosure Custom Drill Service）は本体と蓋部分で料金（工賃）が分かれており、基本的にはケース本体の加工で4.5ドル、蓋の加工で3ドル（それぞれ40箇所まで）となっています（ただし1590DD相当のものはサイズが大きいからか蓋の加工のみ4ドル）。ちなみに、穴開け箇所が40を超える場合は1つ辺り0.1ドルの追加料金が必要だそうです。

また、UV印刷（Enclosure UV Printing Service）は基本的には表面が4ドル、それ以外の面が3ドルで、面ごとに料金が必要になるシステムです。印刷は白＋YMCKのフルカラーで、さらに追加オプションでその上に艶アリ/艶消しクリア層の印刷を行うことも可能なようです。

発注仕様

今回発注したのは、MST/mesotokyoとして先日のPedal Geeks Meeting 東京2024（PGM東京2024）で頒布した「P-EQ」用の筐体です。PGM東京2024頒布バージョンではTaydaで購入した（穴開けなしの）塗装済みケースに手作業で穴開けとレーザー刻印を行って筐体を作成していましたが（以下の写真がそちら）、それだと数をこなすのはなかなかしんどいのと（特に左下の長穴の加工が大変）、安定した印刷品質を求めて今回発注に至りました。

元々P-EQはアルミダイキャストケースの蓋部分（一般的なエフェクターでは底面となる部分）に各種ジャックやツマミ、スイッチを取り付ける構造にしており、今回もこれを踏襲して蓋（英語では「lid」）部分のみに加工と印刷を行います（これによって、多少工賃がお安くなる！）

穴開け指示の登録

穴開けやUV印刷の指示��テンプレートの作成）はTaydaの通販サイトとは別の「Tayda Box Tool」というサイトで行えます。Taydaでの購入前にテンプレートをあらかじめ作成して保存しておけるので、先にこちらのサイトで（Taydaに登録しているのと同じメールアドレスで）アカウントを作成し、テンプレート作成をしておくとスムーズに発注作業を進められそうです。

まずは穴開け用テンプレートですが、ケース（もしくは蓋）の中心からの位置で穴を開ける場所を入力していくことで作成します。自分の場合、あらかじめ穴開けを行う場所を図面で作成していたので、そのデータを元にスムーズに入力ができました。丸穴だけでなく直線状の穴（？）や四角い穴を開けることもできるため、一般的なエフェクターペダルで必要な穴開けはほぼこちらの加工でカバーできそうです。

UV印刷の原稿作成

サイト上だけで完結する穴あけ加工とは異なり、UV印刷のほうはAdobe Illustratorでデータを作成して入稿（ファイルをアップロード）する形になるため、多少ハードルが高いです。一般���庭・オフィス用のカラープリンタは適当に作ったデータでもそれなりにちゃんと印刷してくれるのですが、業務用の印刷機ではそもそも色をCMYKで指定しないといけなかったり、文字もアウトライン化しておかないと対応するフォントがなくて正しく印刷できない、といったことが発生します。実際、Tayda側でも過去にそういったトラブルが多く発生し、その対応がとても大変だったそうで、そのため現在は入稿されたデータに明かな問題があってもTayda側での修正は行わない方針になっているそうです（つまり、トラブルが発生した状態で印刷されたものが納品されるということ）。

そのため、CMYKとかアウトライン化とかそういう話が分からない方は、そういうのに詳しい方にヘルプを求めるのが良いかと思います（お仕事で紙の印刷物のデザインをやっている人であれば問題なく対応できるでしょう）。

ちなみに、データの作成はAdobe Illustratorで行うことが推奨されていますが、入稿自体はPDFで行うため、ほかのソフトウェアで作ったものも受け付けてはくれるようです（ただし印刷結果については保証しないとのこと）。とはいえ、入稿データの要件を見る限り、PDFで出力できるだけでなく、最低条件としてベクター形式で出力でき、かつレイヤーと特色を扱えるソフトウェアである必要がありそうです。

ということで、今回はその辺の機能を一通り備えているAffinity Designerでデータ作成を行いました。こちらのページで実際にAffinity Designerで入稿したレポートがあり、適切にデータを作成さえすれば問題なく納品されたとのことで、物は試しとほぼ同様の設定で入稿データを作成してみました。

念のため、TaydaのUV印刷サービスページからダウンロードできる125Bサイズ用のサンプルファイルを元にデザインを置き換えてデータを作成しましたが、それ以外の出力設定等はこの記事のものをそのまま使っています。

デザインデータを作成したら、PDF形式で出力して、Tayda Box Toolにアップロードしてテンプレートとして登録しておきます。

発注

Tayda上で塗装済みケースと必要な穴開けサービス、UV印刷サービスをカートに入れて購入すると、Tayda Box Toolに購入したケースの情報が表示されるので、どのケースを何個、どのテンプレートで加工するかをTayda Box Tool上で指定し、加工内容を確定すれば発注は完了です。作業の進行状況はTayda Box Tool上に表示されるので、マメにチェックしておくとよさそうです。

納品

今回は9月30日に発注を行い、10月4日に作業が完了して発送が行われました。実際に手元に届いたのは10月7日です。こんな感じでシュリンク包装された状態で届きます。

穴開けに関しては特に問題なく、見た感じでは大きな誤差もなさそうです。印刷に関しては（物差しを当てて測ったので正確ではないですが）およそ0.5mm程度のずれが見られましたが、一応仕様上は許容誤差最大±1mmと記載されているため、これがAffiniy Designerで原稿を作成したことによるものなのか、それとも製造上発生する誤差なのかは不明です（ただ確認した限りでは個体ごとに微妙にズレに差異があるので、製造上の誤差のような気はします）。

印刷品質については特に目立つ問題もなく、市販エフェクターに劣らない見栄えかと思います。

内側には管理用と思しきマークが書かれていましたが、まあよくあるものなので気にせず。溶剤で拭けば簡単に落ちそうではあります。

ちなみに、穴開け後に塗装されるため、穴の断面部分にも完全に塗装が乗っています。そのため、シールド目的でケースと回路のGND部分を導通させたい場合は適宜一部塗装を削ったりする加工が必要になるかと思います（内側をマスキングして塗料が乗らないようにする有料オプションもあるようです）。

さて、今回は125Bサイズのケース＋塗装（青）でケース単体の価格が5.99ドル、蓋部分の穴開けとUV印刷がそれぞれ3ドルで、1個当たりの料金は合計11.99ドル。いくつか一緒に部品を購入したのですが、それも合わせて送料は10.73ドルでした。支払いはPayPalで、発注時点のPayPal換算レートが1ドル＝約151.52円だったので、1個当たり（送料込み）の日本円でのコストは約2,157円となりました。Taydaの塗装は最高級品質、という分けではないのですが（多少厚みのムラが見られることもある）、そのあたりを許容するのであれば十分に使えそうです（ただ時期によってはめちゃくちゃ納品が遅れる的な噂もあるので、そこらへんは要注意かもしれません）。

[ari0921]

「宮崎正弘の国際情勢解題」　

　　令和六年（２０２４年）１２月７日（土曜日）　

　　　　　通巻第８５３９号　

トランプは本気で「ビットコイン大国」をめざしている

新設の「AIと暗号通貨担当官」にディビット・サックスを任命

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１２月４日、暗号通貨のビットコインは10万3844ドルに急騰した。ビットコインは2024年に140%以上上昇した。顕著な暴騰現象はトランプ当選以後である。

イーサリムはビットコインにつぐ暗号通貨だが、１１月２９日のたった一日だけで３億ドル以上が流入した。トランプ当選から二週間で合計１３億ドル、トランプ当選から一ヶ月で６０％も価格が急騰している（大手取引所「ブラックロック・シェアーズ・インサリム」の統計）。

　これは暗号通貨｢異変｣である。

　これまでは「銀行のない、発展途上国のはなし」として冷笑されてきた。ちなみにフィナンシャルタイムズ系の専門誌も「暗号通貨に冷笑的だったことを反省している」と紙上で、謝罪したほど（１２月５日）。

　しかしサマーズ元財務長官（前ハーバード大学総長）は「トランプがめざす『ビットコイン大国』なんて狂っている」と民主党のビットコイン反対派を代弁している。

　

ビットコイン市場は2兆ドルを超え、時価総額で７番目の金融資産と化けた。時価総額でサウジアラムコを追い越し、アマゾンとグーグルに近づいた。暗号通貨はおよそ３５０種が世界に出回っており、１８０ヶ国で取引されている。

市場は狂乱である。すべての暗号通貨の時価総額は１２月５日時点でおよそ3.8兆ドルとなった。

トランプ次期大統領は「暗号通貨の国庫備蓄を計画している。ＳＥＣが押収したビットコインを国庫準備金に参入せよ」と発言しており、暗号通貨業界を規制してきた証券取引委員会（SEC）の新しい委員長にポール・アトキンスを指名した。

アトキンスは暗号通貨擁護者で2002～08年にSECの委員を務め、暗号資産推進派として有名な存在。アトキンスは２０17年から、ブロックチェーンの活用を推進する組織トークン・アライアンスで共同会長を務める。

トランプは「トゥルース・ソーシャル」への投稿でアトキンスについて「常識的な規制を追求する、実績あるリーダーだ。デジタル資産やその他の技術革新が、米国をかつてないほど偉大にするために不可欠である」と記した。

ちなみにビットコインの持ち主は誰か、ランキングがある（２４年１１月統計）。

順位　　　持ち主

＝＝＝　　＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝

　１　　　サトシナカモト（創造者、存在自体も謎）

　２　　　バイナンス（暗号通貨最大の取引所）

　３　　　ブラックロック（ファンド）

　４　　　マイクロストラテジー

　５　　　グレイストラテジー

　６　　　米国政府

　7　　　　中国

　８　　　フィデリティ（伝統的な米国最大の投資信託）

　９　　　ゲットフィネックス

　１０　　クラケン

　この表でもあきらかなように半数がファンド系、新興の取引所企業、政府所有では米国が曾ての『ビットコイン王国』＝中国を抜いている。8位に米国最大の投資信託が顔を出している。一年後、このランキングは大きく変わっているだろう。

▼ビットコインを悪魔扱いしてきたＳＥＣのトップが代わる

ゲイリー・ゲンスラーＳＥＣ委員長はビットコインを「詐欺師」呼ばわりし、ペテン、ネズミ講と批判して規制してきた。ゲンスラーのSECは仮想通貨業界を標的にした規制措置により、企業に総額4億2,600万ドルの法的費用を負担させた。

ブロックチェーン協会によると、SECは2021年から2023年の間に業界の企業に対して104件の訴訟を起こした。

選挙運動中、トランプ大統領はゲンスラー解任を公約に掲げていた。選挙運動期間中だった９月１８日にトランプはニューヨーク市のバーでビットコインを使ってチーズバーガーとビールを買った。フォックスニュースがこのニュースを配信した。

　議会で暗号通貨規制に熱心だったのがオハイオ州選出の民主党ブラウン上院議員だった。ブラウンは三期１８年、最後は上院金融委員会委員長として暗号通貨規制の先頭を切っていた。

ところが、秋の選挙で落選した。

ブロックチェーン関連の実業家である共和党候補のバーニー・モレノは業界から1200万ドルの献金を受けて広告キャンペーンを展開し上院選に勝利した。

　おそらく上院金融委員会は民主党のリズ・ウォーレン上院議員が委員長ポストを得るが、彼女は極左であり、共和党が多数派となったため、趨���は混沌としてきた。

　

　司法取引で禁固四ケ月の判決を受けて服役していたバイナンス元ＣＥＯ＝チャンポン・ジャオ（中国名＝趙長鵬）が刑務所から出所し、記者会見をひらいた。「刑務所で考えたことは家族、友人、ビジネスパートナー、そしてコミュニティがいかに重要かということだった」

　市場はさらに強気に転じた。

　▼『ビットコイン大国』にトランプは本気で取り組むのだ

　大統領選挙と同時に行われた連邦議会上下両院議員選挙でも異変が起きた。

暗号通貨業界はオハイオ州に加えて、アリゾナ州とミシガン州においてテレビ広告枠を確保し、暗号通貨推進派議員に投じた。

アリゾナ州の上院選ではルーベン・ガレゴ（共和党）、ミシガン州の上院選ではエリサ・スロットキン（民主党）、それぞれ約300万ドルを投入し二人とも当選した。

後者のスロットキン女史は民主党だが、超党派の立場で投票することが多く、ネオコンとされたり、穏健派とされたり、彼女はベラルーシからの移民三世ユダヤ人だ。

さらにトランプはディビッド・サックスを、ホワイトハウスに新設する「AIと暗号通貨担当官」に任命した。

トランプは「彼は、暗号通貨業界が求めてきた透明性を確保し、米国で繁栄できるよう、法的枠組みの構築に取り組む。サックス氏は米国の競争力の将来にとって極めて重要な2つの分野である人工知能と仮想通貨に関して、政権の政策を指導するだろう」とした。

ディビッド・サックスは２０１２年からビットコインを買い続けてきたことでも知られる。また『アナログの逆襲　ポストデジタル経済』という著作は邦訳もある。

そのうえサックスはペイパルの元最高執行責任者だった。複数の有力ベンチャー企業起業ならびに経営手腕で知られ、起業した企業のひとつを12億ドルでマイクロソフトに売却したベンチャー企業家だ。

トランプは、アメリカを「仮想通貨の世界的な中心地」にすること、ビットコインの国家戦略的備蓄を構築すること、さらには「残りのビットコインをすべてアメリカで採掘する」という壮大な目標も含めている。

トランプは本気で「ビットコイン大国」をめざしているのである。

[kennak]

11月、兵庫県の「出直し知事選挙」で当選した斎藤元彦知事の選挙運動について「PR会社」であるA社の代表B氏が「note」で発信した内容に関し、「公職選挙法違反」等の疑いが指摘され、物議を醸している。しかし、憶測や希望的観測も含んだ情報発信が多くなされ、法的観点から何が問題なのか、入り乱れてしまっている状況である。 実際のところ、具体的にどの行為がどの法律の規定に抵触する可能性があるのか。また、その場合の「ペナルティ」とはいかなるものか。「選挙法務」の専門家で、自身も過去に国会議員秘書や市議会議員として生々しい選挙戦の現場に身を置いた経験が多数ある、三葛敦志（みかつら あつし）弁護士に話を聞いた。 斎藤氏とPR会社との間に「役務提供の契約」が成立？ 公職の選挙の候補者が、選挙運動に対する報酬を支払った場合、公職選挙法がいう「買収」（公職選挙法221条1項1号）に該当する。 斎藤氏は、PR会社のA社に71万5000円を支払った事実を認めている。もし、これが選挙運動を担当することへの報酬の趣旨であれば当然「買収」にあたるが、さすがにそこまで単純な問題ではない。 一方、総務省HPには、「選挙運動用ウェブサイトや選挙運動用電子メールの企画立案を行う業者への報酬の支払い」について以下のように記載されている。 「一般論としては、業者が主体的・裁量的に選挙運動の企画立案を行う場合には、当該業者は選挙運動の主体であると解されることから、当該業者への報酬の支払いは買収となるおそれが高いと考えられます」 三葛弁護士は、A社社長であるB氏の情報発信の内容にてらし、「選挙に関する役務提供の契約があり、A社が『主体的・裁量的に選挙運動の企画立案を行った』ことが強く推認される」とする。 兵庫県庁（akira／PIXTA） 三葛弁護士：「B氏のnote（現在は削除）には『オフィスに現れたのは、斎藤元彦さん。それが全ての始まりでした』とあります。このことから、斎藤氏のほうからA社に対し相談を持ち掛けたことが推測されます。 そして、『ご本人は私の提案を真剣に聞いてくださり、広報全般を任せていただくことになりました』と明記しています。A社のオフィスで提案を行っているところを撮影した写真も掲載されています。 また、『プロフィール撮影』『コピー・メインビジュアルの一新』『SNSアカウント立ち上げ』『ポスター・チラシ・選挙公報・政策スライド』『SNS運用』についてそれぞれ項目を設け、何をどのように行ったか、こと細かく記載しています。B氏以外��A社のスタッフとみられる人物も映っており、会社の業務として行われたことが推察されます。 さらに、『私が監修者として、運用戦略立案、アカウントの立ち上げ、（中略）などを責任を持って行い、信頼できる少数精鋭のチームで協力しながら運用していました』『そのような仕事を東京の大手代理店ではなく、兵庫県にある会社が手掛けた』との表現があり、A社として主体的かつ組織的に業務を行ったことを自ら率先してPRしています。 加えて、一般の人が選挙の様子を撮影しSNSで拡散された画像の中には、B氏が選挙カーに搭乗して斎藤氏の間近でSNSのための写真を撮影しているところが映りこんでいます。 これらのことからすれば、現状では、少なくとも、A社が斎藤氏の委託を受け、主体的に選挙に関する業務を行ったことが、強く推認されるといわざるを得ません」 B氏自身が立ち上げを「責任を持って行った」とする斎藤氏後援会の「X」公式アカウント（Xより） なお、もし斎藤氏自身が報酬の支払いに関与していなかったとしても、「連座制」の適用がありうると指摘する。 三葛弁護士：「候補者本人ではなく陣営の幹部等が買収行為を行った場合には、連座制が適用され、本人の当選は無効となります（公職選挙法251条の2、251条の3参照）」 B氏にとって「盛る」「嘘をつく」メリットは「何一つない」 斎藤氏の代理人弁護士は、11月27日の記者会見で、B氏のnoteでの記載について「盛っている」と表現している。A社の手柄・実績を過大にPRしようとした可能性は考えられないか。 三葛弁護士：「代理人弁護士はあくまでも斎藤氏の代理人であり、斎藤氏側からの一方的な言い分にすぎません。 B氏は『私自身も現場に出て撮影やライブ配信を行うこともありました』と記載しており、このこと自体はそれを示す第三者の撮影した画像により裏付けられます。また、note発表当時には、B氏には『盛る』ことのメリットは見当たりません。 今の時代、自身の手柄を『盛る』ようなことをすれば、すぐに指摘が入り、あっという間に拡散して炎上します。A社及びB氏としては、事実を淡々と記載するだけで大きなPRができたのであり、それで足りるでしょう。 また、斎藤氏陣営から『あれはB氏が盛ったものだ』などと言われてしまえば、せっかくのPRが台無しになるばかりか、“ウソつき”のレッテルすら貼られることになります。 事実、斎藤氏の弁護士の『盛っている』発言を受け、A社やB氏への疑問が高まっています」 なお、B氏が斎藤氏を陥れるために嘘をついている可能性も、考えにくいという。 三葛弁護士：「選挙後に、候補者と仲たがいをした者が、その候補者を貶（おとし）めるために『こんな違法行為をした』という真偽の定かでない暴露をするケースはあります。 しかし、今回、B氏がnoteを公開したのは、自身が応援していた斎藤氏が当選した直後で、斎藤氏側との関係が最も良好だったタイミングなので、斎藤氏を貶めるメリットも動機も何一つ考えつきません」 「71万5000円が適正な対価か」は“本質ではない” そうすると、次に問題となるのは、斎藤氏がA社に支払ったとしている71万5000円が、A社の選挙に関する一連の業務（選挙運動）に対する「報酬」にあたるか否かである。もし報酬に該当すれば、前述のとおり「買収」が行われたことになる。 これに対し、斎藤氏は、71万5000円を「ポスターなどの制作費」として支払ったものと述べている（【図表】参照）。 兵庫県選挙管理委員会は12月3日、県知事選挙の候補者が提出した選挙運動の収支報告書を公表した。これによると、A社への支出と考えられるのは合計38万5000円、内訳は「チラシのデザインの制作費」16万5000円、「メインビジュアルの企画・制作」11万円、「ポスターデザイン制作」5万円5000円、「選挙公報のデザイン制作」5万5000円だった。 斎藤氏の代理人弁護士は、残りの33万5000円については、「公約のスライド制作費」であり政治活動費として処理したと説明している。 この点について、三葛弁護士は次のように分析する。 三葛弁護士：「71万5000円が『ポスターなどの制作費として適正な額だったか』が問題とされ、『社会通念にてらして判断されるべき』などと、この金額自体を巡る議論が多くなされています。 ただし、報酬の支払いについて当事者間でどのような契約があったかは明らかになっていません。71万5000円の支払いや役務の提供についても、斎藤氏側は『契約書は作成せず、口頭での契約』と主張しており、現時点ではそれを覆す材料は見られません。 しかし、この際『社会通念上妥当かどうか』はあまり関係がないとも言えます。 収支報告の内訳はいずれも、金額が一義的に決まるような性格のものではありません。営利企業としては、ときに営利を度外視して仕事を得るインセンティブ（行き過ぎるとダンピングになります）が働くことも踏まえると、その価格自体にはあまり意味がありません。 むしろ、A社およびB氏の主観として、この仕事を受けた上で『主体的・裁量的に選挙運動をしようとしたかどうか』という点を考えるべきです。選挙の仕事の多くはただ受けるだけでなく、選挙で勝利することを目指すこととなります。そして、A社およびB氏にとっては勝てば大きなアドバンテージとなり、それは『特別な名誉』から『特別の利益』へとつながり得ます。 そうなると、A社およびB氏の主観は『仕事を受けた上で、その仕事がもたらすアドバンテージを期待して、仕事に付加する“サービス”として選挙運動を行った』というものだと考えるのが合理的です。 A社およびB氏としては、71万5000円という中に『サービス』が含まれ、そして勝利が見えてきたことで『サービス』が膨らんでいき、社長自らが選挙運動に従事してしまうような状況になっていた、となると、もはや典型的な運動員買収といえます。 今後、お金の動きや、メールや文書のやりとりなどについて調査・捜査が行われ、詳細が明らかになるのを待つほかありません」 「ボランティア」ならば今度は「寄附の制限」に違反 では、仮に、斎藤氏側からA社への金銭の支払いが「買収にあたらない」とされた場合はどうだろうか。 A社ないしはB氏の一連の選挙運動は、対価を1円も受け取らない「ボランティア」だったことになる。 しかし、三葛弁護士は、その場合、今度は「寄附の制限」に違反することになると説明する。 三葛弁護士：「兵庫県と『請負その他特別の利益を伴う契約の当事者』である者は、県知事選挙に関して『寄附』をすることが禁じられています（公職選挙法199条参照）。 寄附は、お金だけではありません。役務を無償で提供することも『財産上の利益の供与』として寄附に該当します。 一部報道によれば、B氏は斎藤氏が知事として肝煎りで始めた委員会の委員を務めていたとのことです。もし請負契約等を結んで対価を得ているならば、この規定に抵触する可能性があります。金銭的な利益だけでなく『特別な名誉』も『特別の利益』になり得ると考えられます。 もし、A社による寄附があったと判断されれば、A社の代表者のB氏と、候補者の斎藤氏は『3年以下の禁錮または50万円以下の罰金』に処せられます（公職選挙法248条2項、249条参照）。 また、仮にこの公職選挙法の規制に抵触しなくても、そもそも会社が組織として寄附を行うことは政治資金規正法で禁じられています（政治資金規正法21条1項参照）。 したがって、本件で、A社がスタッフに対し業務命令により『ボランティア』で選挙運動を行わせたということになれば、『寄附』を行ったことになり、A社の代表者のB氏と、候補者の斎藤氏は『1年以下の禁固または50万円以下の罰金』に処せられます（政治資金規正法26条1号参照）」 従業員が「個人でボランティア参加」していた場合は？ 仮に、企業の従業員が会社を離れ、「個人でボランティア参加」していた場合は、上記規制にあてはまらないのではないか。 三葛弁護士：「その場合、それぞれの従業員が『個人』として自発的に有給休暇を取得するなどして、業務外で選挙運動にボランティアとして参加したことになります。 かつて、会社ぐるみ・組織ぐるみで業務命令として有給休暇を取得させるなどして『選挙運動のボランティア』をさせているケースが散見されました。会社がその分の『日当』や『ボーナス』を支給して辻褄を合わせようとすれば、『運動員買収』にあたり違法です。 そこで、まず、選挙運動期間中の従業員の勤怠の記録がどうなっているか、社内メールでどのようなやりとりが行われていたかを確認する必要があるでしょう。また、従業員総出でボランティア参加をしていたといった事情があれば、会社ぐるみであったことを強く推認させることとなります。 もちろん、『有休を取得して参加せよ』という業務命令のようなものがあれば、今度は労働関係法規の違反の問題が生じます。なお、形式上は『お願い』であっても、従業員が断ることは事実上困難でしょう」 結局、「選挙をナメていた」 選挙に際し、政党や候補者がいわゆる「選挙コンサルタント」に依頼することはよくある。しかし、その場合、選挙コンサルタントは、選挙違反に該当しないよう細心の注意を払うのが通常だという。 三葛弁護士：「単純な話で、『候補者からお金をもらっている立場の者が、選挙運動をするのはまずい』という、いわば本能的な忌避です。一歩間違えば、自身が罪に問われるばかりでなく、候補者の当選が無効となり、候補者の足を引っ張りかねません。 今回の件に触れて真っ先に思ったことは、『事前に我々を含む専門家に相談してくれていれば…』ということでした。 たとえば『候補者から報酬を受け取って仕事をしたのですが、選挙運動に参加してもよいでしょうか』とか『動画配信をしてくれと言われたのですが、どういうことに気を付ければいいですか？』とか…。 そうすれば『それをやると法律に触れるのでこうしましょう、これは出さないようにしましょう』などとアドバイスして、事前に取りやめてもらうこともできたんです。 残念なのは、B氏を含めたA社とその周辺の人々、斎藤氏陣営の誰も、顧問弁護士等も含め、そういうことに思いが至らなかったことです。今まで数多くの選挙を経験し、選挙に関する法務を担当してきた立場からいわせてもらえば、『選挙をナメていた』と評さざるを得ません」

兵庫県知事選「PR会社」も「斎藤氏」も選挙を“ナメていた”？　「有償でもボランティアでもアウト」“選挙法務”専門弁護士が解説 | 弁護士JPニュース