Many of us have been told, “Don’t listen to music while studying!” But where did that idea come from? Back in 1989, a study found that listening to music with vocals while studying can actually hurt your memory performance. The reason lies in something called working memory—the limited space your brain uses to hold information while learning. When there’s singing in the background, it can overload that space, especially for people who are more introverted, making it harder to concentrate and remember things.
音楽が記憶に与える影響とは？
かつては
「勉強中に音楽を聴くと集中力が下がる」
と言われてきました。
その背景には、1989年に発表された
研究があるようです。
この研究では、
ボーカル付きの音楽を聴きながら
勉強をした場合、
記憶のパフォーマンスが
下がることがわかりました。
特に内向的な人ほど、
ワーキングメモリー（作業記憶）への
悪影響が大きかったとのことです。
つまり、言葉のある音楽は、
脳内で処理する情報の「枠」を
圧迫してしまうのかもしれません。
So… Is Music While Studying Always a Bad Idea?
Not really! A newer study in 2017 showed that people with a higher working memory capacity can actually benefit from listening to music while studying. Their performance didn’t drop—and sometimes even improved! Another study in 2011 looked at the kind of music people listened to, and found that fast-paced and loud music made memory worse, while calm and quieter music didn’t have the same effect. It turns out that how your brain handles multitasking matters a lot
では、音楽は完全にNGなのか？
実はそうとも限りません。
2017年に行われた別の研究では、
ワーキングメモリーの容量が大きい人ほど、
音楽を聴きながらの作業でも効率が下がらない、
むしろ高くなる傾向があることが示されました。
つまり、個人の特性によって
音楽の影響は変わるのです。
また、2011年の研究では、
テンポが速く音量の大きい
音楽は記憶力に悪影響を与える一方で、
静かでテンポの穏やかな音楽は
問題にならないこともわかっています。
So… Is Music While Studying Always a Bad Idea?
Not really! A newer study in 2017 showed that people with a higher working memory capacity can actually benefit from listening to music while studying. Their performance didn’t drop—and sometimes even improved! Another study in 2011 looked at the kind of music people listened to, and found that fast-paced and loud music made memory worse, while calm and quieter music didn’t have the same effect. It turns out that how your brain handles multitasking matters a lot.
結論：音楽は“選び方”が大事！
ウロンゴン大学の心理学者によれば、
音楽を聴くこと自体が
必ずしも悪いわけではないようです。
ただし、選ぶ音楽には注意が必要です。
おすすめは、テンポがゆっくりで
音量は控えめなインストゥルメンタル
（歌詞なし）の音楽。
また、自分が内向的でないと感じる人は、
音楽を聴いても集中力に大きな支障はないとのこと。
気持ちを落ち着けたり、
気分を前向きにする効果をうまく活かしながら、
自分に合った“BGM勉強法”を
見つけてみてはいかがでしょうか？
Benefit（名詞・動詞）
意味（名詞）：
利益、恩恵、利点
意味（動詞）：
利益を得る、役立つ
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✅ One of the benefits of exercise is better sleep.
For a long time, our planet has reflected almost the same amount of sunlight into space from both the Northern and Southern Hemispheres. This is quite strange. The Northern Hemisphere is full of land, cities, and factories, with many tiny particles in the air called aerosols that reflect sunlight. On the other hand, the Southern Hemisphere is mostly covered by oceans, which absorb sunlight easily. Normally, the Northern Hemisphere should reflect more light — yet for many years, both sides stayed surprisingly balanced
🟢 地球が見せてきた「不思議な均衡」
地球は長いあいだ、
北半球と南半球でほぼ同じ量の太陽光を
宇宙へ反射してきました。
これはとても奇妙なことです。
なぜなら、北半球には陸地や都市、
工場などが多く、大気中には
太陽光を反射する微粒子（エアロゾル）
も多いからです。
一方、南半球の大部分は海で、
海面は光を吸収しやすい性質があります。
普通に考えれば、
北半球のほうが明るく反射しそうなのに、
長年どちらもほとんど同じだったのです。
🟡 The Shift in Sunlight Balance
Recently, NASA’s observations revealed that this delicate balance is starting to change. Satellite data show that the Northern Hemisphere is getting darker faster than the Southern Hemisphere. In other words, it’s absorbing more sunlight than before. One reason is the melting of snow and ice caused by global warming — the white surfaces that used to reflect sunlight are disappearing. Another reason is that air pollution has decreased in many regions, reducing the amount of reflective aerosols in the atmosphere.
🟡 崩れはじめた光のバランス
最近になって、NASAの観測によって
このバランスが少しずつ
崩れていることがわかりました。
衛星データを分析した結果、
北半球が南半球よりも速いペースで
「暗く」なっているのです。
つまり、以前よりも太陽の光を
吸収しやすくなっているということです。
その理由の一つは、
地球温暖化で雪や氷が溶けてしまい、
太陽光を反射する白い面が減っているため。
さらに、各国で大気汚染が減り、
空気中の反射性の微粒子が
少なくなったことも影響しています。
🔵 What Lies Ahead for Our Planet
As the Northern Hemisphere absorbs more heat, it could lead to changes in temperature, rainfall, and wind patterns around the world. For years, Earth seemed to maintain its own balance of sunlight, but that natural harmony might be fading. Small shifts in energy can eventually bring big changes to our climate. We may now be witnessing the beginning of a new chapter for our planet — one where the light and warmth of the Sun are no longer shared equally between north and south.
A terrifying incident unfolded in Baltimore County, Maryland, when an AI gun detection system mistook a snack bag for a weapon — leading armed police officers to storm a high school after class.
Sixteen-year-old Taki Allen had just finished soccer practice and was chatting with friends while eating Doritos, waiting for his ride home. After crumpling the empty bag and slipping it into his pocket, the school’s AI system flagged him as “possibly carrying a firearm.”
Within 20 minutes, eight police cars arrived on campus. Officers aimed their guns at the shocked teenager, shouting for him to get on the ground before handcuffing him.
放課後のひとときが一変、AIが「銃」と誤認したお菓子袋
アメリカ・メリーランド州ボルチモア郡にある
ケンウッド・ハイスクールで、
放課後に友人と談笑していた高校生が突如、
武装警官に取り囲まれるという
恐ろしい事件が起きました。
被害に遭ったのは16歳のタキ・アレン君。
サッカー練習のあと、
スナック菓子のドリトスを食べながら
迎えを待っていたところ、
食べ終えた袋を丸めてポケットに入れた瞬間、
学校に設置されたAI銃検知システムが
「銃を所持している可能性あり」と誤検知。
わずか20分後、8台のパトカーが駆けつけ、
武装した警官が銃を構え、
彼を地面に伏せさせ手錠をかけました。
“It’s Just Chips!” — Fear and Trauma From a False Arrest
Police quickly searched Allen and found no weapon — only the empty Doritos bag he had been holding moments earlier. The AI system had mistaken the way he held the bag for the silhouette of a gun.
“When the officer showed me the photo and said, ‘Doesn’t this look like a gun?’ I just said, ‘No, it’s chips,’” Allen recalled. But inside, he was terrified.
He admitted that he truly thought he “might die” at that moment. Even after the ordeal, no one from the school, not even the principal, reached out to him. “I don’t even want to go outside anymore,” he said quietly. “If I hold a drink or a snack, I feel like the police might come again.”
「チップスだよ！」恐怖とトラウマを残した誤認逮捕
警官たちはその場で身体検査を行いましたが、
銃は見つからず、
残っていたのはただの空っぽのドリトスの袋だけ。
AIは、袋を持つアレン君の手の形を
「銃のシルエット」と誤認していたのです。
警官に写真を見せられ
「これ銃に見えるだろ」と言われたというアレン君は、
「ただのチップスだよ」と
答えるしかありませんでした。
「死ぬかもしれない」と一瞬で感じた恐怖と、
事件後も誰からも声をかけられなかった孤独感。
アレン君は「もう外に出たくない」と語り、
些細な行動ですら警官が来るのではと
怯える日々を送っています。
When “Safety Tech” Becomes a Threat — The Trust Problem With AI
The system responsible was developed by a Virginia-based startup called Omnilert, designed to analyze security footage and alert authorities when it detects a possible gun. Yet this false alarm revealed how a system built for protection can itself endanger lives.
Critics also raised concerns about racial bias in AI recognition — especially since the targeted student was Black. Outraged voices online called for lawsuits, accountability, and stricter evaluation of such technologies.
While school officials claimed they acted “appropriately based on the information available,” no official apology has been issued. This incident stands as a chilling reminder: when machines are trusted over human judgment, the consequences can be deadly.
安全技術のはずが命を脅かす現実、問われるAIの信頼性
AI銃検知システムを開発したのは
バージニア州の新興企業オムニラート社。
監視カメラの映像を解析し、
銃と判断すれば即座に通報する仕組みですが、
今回の誤検知は「迅速な対応」が
人命を危険にさらすという皮肉な結果を招きました。
さらに、AIが人種によって誤認識しやすい
「バイアス」の問題も指摘されています。
実際、黒人の少年が標的となったことで
地域社会は強く反応し、
「警察を訴えるべきだ」
「AIの判断を盲信するな」といった声が
SNSに殺到しました。
学校と警察は
「当時の情報に基づき適切に対応した」と
説明していますが、公式な謝罪はなし。
安全を守るはずのAIが引き起こしたこの事件は、
テクノロジーと人間の“判断”の境界線を
改めて問いかけています。
analyze（アナライズ） の意味は、
「分析する」「詳しく調べる」「分解して理解する」です。
主に、データ・問題・状況などを細かく調べて原因や特徴を明らかにするときに使われます。
名詞は analysis（アナリシス：分析） です。
⸻
We need to analyze the data before making a decision.
