kejifua3baのブログ

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23Jul
- 全生命の共通祖先「LUCA」、地球形成からわずか約3億年後に誕生していた？　英国などの研究者らが
  全生命の共通祖先「LUCA」、地球形成からわずか約3億年後に誕生していた？　地球上の全ての生命は、最初の共通祖先「LUCA」にその起源をたどれると考えられている。このLUCAについて、新たな研究結果が発表され、生命の起源に関する従来の理解に大きな変更を迫る可能性が出てきた。　研究チームは、現在地球上に存在する主要な生命の系統に共通して見られる遺伝子を詳細に分析し、LUCAが保有していた可能性のある遺伝子を推定するという手法を用いた。　この研究で特に注目すべき点は、LUCAの推定生存時期と遺伝子の数である。研究チームの複雑なモデルによると、LUCAは約42億年前（40.9～43.3億年前の範囲）に生存していたと推定される。これは地球の形成（約45億年前）からわずか3億年後であり、従来の推定よりもはるかに早い時期である。この年代推定は、従来の化石記録に基づく方法よりも信頼性が高いとされる。LUCAから現在までの系統樹推定　また、LUCAは2.75Mb（2.49～2.99Mb）のゲノムを持ち、約2657（2451～2855）のタンパク質コード遺伝子を持っていたと推定できた。この数字は、以前の研究で示された推定値を大幅に上回っており、現代の原核生物に匹敵する規模。LUCAが想像以上に複雑な生物であった可能性を示している。　LUCAの代謝能力については、酸素を必要としない嫌気性のアセトゲンであったと推測される。Wood-Ljungdahl経路を用いて二酸化炭素と水素から酢酸を生成する経路を用いて炭素固定を行っていたと考えられ、これは初期地球の無酸素環境に適応した代謝様式だったといえる。LUCAの代謝マップ　興味深いのは、LUCAの生態学的な位置付けである。従来、LUCAは孤立した存在と考えられていたが、この研究ではすでに確立された生態系の一部であったと推測している。LUCAの代謝活動が他の微生物の生存環境を作り出し、多様な生態系の形成に貢献していたと考えられる。　初期の生態系は、火山活動や岩石と水の反応によって供給される水素を主なエネルギー源としていた。大気中での光化学反応による水素のリサイクルが、この生態系の生産性を支えていたと考えられる。　この生態系は、微生物が水素を利用してメタンを生成し、そのメタンが大気中で光化学反応により再び水素に変換され、その水素を微生物が利用するという循環によって維持していたと考えられる。このサイクルにより、初期の生態系は安定して存続できた。　さらに、研究チームの推定によると、LUCAは紫外線ダメージから身を守る遺伝子を持っていたと考えられ、LUCAがウイルスと戦うための細菌防御システムの原始的なバージョンを持っていたことも示唆されている。
- 「恥ずかしいと赤くなる理由」意外な脳領域がオンになっていた！
  喜びや悲しみの感情表現ができる動物はたくさんいます。しかしその中で「顔が赤くなる」のは私たちヒトに特有の現象です。赤面の謎はダーウィンの時代から続いており、実はいまだに「どのような仕組みで顔が赤くなるのか」が解明されていません。従来の見解では、脳内の「他人からどう見られているかを気にする意識」が引き金になっているのではないかと考えられてきました。ところがオランダ・アムステルダム大学（University of Amsterdam ）の最新研究で、赤面は「他人の考えを気にする」ことよりも「自己認識が高まる」ことが引き金になっている可能性が示されたのです。一体どういうことでしょうか？赤面はなぜ起こる？ダーウィンの仮説とは顔が赤くなる現象は、心理的に敏感になりやすい思春期において多くの人が経験するものです。また思春期にかぎらず、大人になってからも時と場合によって赤面を経験したり、日常的に赤面症に苦しんでいる方が少なくありません。このように赤面は多くの人が経験しているにも関わらず、「それが起こるために必要な認知能力が解明されていない点で非常に興味深い現象です」と研究主任の一人で、発達心理学者のミリカ・ニコリック（Milica Nikolic）氏は話します。赤面に関する問題は非常に古く、イギリスの著名な自然科学者であるダーウィンの時代から議論されてきました。ダーウィンはこの問題について、「赤面は他人が自分のことをどう思っているかを気にしたり、考えるときに起こる現象である」と主張しています。赤面を引き起こす脳の仕組みとは？ / Credit:canva/ナゾロジー編集部この指摘は現在でも有力な説明となっていますが、その真偽は明らかにされていません。そこで研究チームは今回、被験者に赤面を誘発させながら脳内スキャンをし、赤面の誘発に関わっている脳領域を特定することを試みました。カラオケ実験で赤面を誘発させる今回の実験では、心理的に過敏であることが知られている若い女性を対象としました。実際に協力してもらったのは16〜20歳までの女性40名です。ニコリック氏は「この年齢の女性たちは他人の意見に敏感で、拒絶や間違った印象を与えることを不安がるため、赤面を起こしやすいことが知られている」と話します。そこでチームは彼女たちに2つの実験セッションに参加してもらいました。まず1つ目は「カラオケ実験」です。ここでは女性たちにうまく歌うのが難しい曲（※）をあえて歌ってもらい、その様子をカメラで撮影しました。（※ 例えば、映画『アナと雪の女王』の主題歌である「Let It go」、アデルの「Hello」、マライア・キャリーの「All I Want For Christmas Is You」、タトゥーの「All The Things She Said」など）女性たちは何度も歌詞を間違ったり、ぎこちない笑顔や神経質な声を出しています。そして2つ目は「赤面誘導」です。女性たちにはカラオケ実験から1週間後に実験室に来てもらい、自分自身がカラオケで歌っている映像を見てもらいました。またその映像の他に、同じレベルで歌を歌った他の参加者の映像と、参加者に扮して紛れ込んだプロのシンガーの映像も見てもらっています。また映像を見ている間は両頬に温度センサーを貼り付けて赤面が起こっているかどうかを記録。それから参加者には「今、他の参加者も別の場所であなたの歌っている映像を見ている」と言って、赤面を起こしやすい心理状態を促しています。そしてこれらの実験はMRIスキャナーの中に入った状態で行われ、映像を見ている際の脳活動がリアルタイムで測定されました。では、どの脳領域が赤面を引き起こしていたのでしょうか？「他人からどう思われるか」は無関係だった？実験の結果、チームの予想通り、女性たちは他の参加者のカラオケ映像より、自分の歌っている映像を見ているときに赤面しやすいことが観察されました。ところが脳内スキャンのデータを見ると、予想外の結果が見られています。女性たちが赤面を起こしているときには、近年の研究で感情的興奮の処理と関連している「小脳」が活性化しており、さらに資格情報を処理する「視覚野」の活性化が確認されました。これは彼女たちが自分自身のカラオケ歌唱の姿に細心の注意を払っていることを示しています。その一方で、ダーウィンが指摘していたように、他人の感情や思考を推測し、理解しようとする働きに関わる脳領域には何の変化も見られなかったのです。この結果からチームは、赤面が起こるプロセスには「他人がどう思っているか」を気にする脳活動は関係していない可能性が高いと述べました。そうではなく、赤面は「自分で自分を認識する意識が過剰に働いている」ことが引き金になっていると考えられるようです。顔が赤くなっているときに「他人がどう思っているか」を気にすることは確かにあります。しかし、そこで気にしている「他人」というのは結局のところ、自分自身が勝手な基準で作りあげた他人（つまりは自分）であって、本当に「誰かがどう思っているか」を気にしているわけではないのではないでしょうか。例えば、私たちが「自分の失態を誰かに見られた気がする」と思って赤面するとき、その「他人の視線」の正体は実は「自分の視線」であり、自分で自分を監視する意識が強まっているのかもしれません。そうした自己認識の高まりが小脳の感情的興奮の刺激反応を起こし、顔が赤くなる現象につながるものと予想されます。今後の課題その一方で、チームは「この結果はまだ慎重に解釈するべきである」と述べています。今回のような参加者の性別・年齢や赤面を誘導する条件が限定されている状態では、赤面に関わる脳の働きを完全に解明したとは言えません。そこでチームは今後、幅広い年齢層や実験条件でのさらなる調査を進めたいと考えています。それによって得られた知見は、赤面症に苦しむ方々の助けともなるかもしれません。
- 日本企業が｢20年で世界から没落した｣2大理由日本企業の｢現場｣で"何が"起こっていたのか
  20年で日本企業の「世界での立ち位置」が大きく下落私は過去30年以上にわたり、日本企業の現場を訪ね歩いてきた。その数は300を超える。いまも経営顧問先の現場やコンサルティングを行う企業の現場を訪ね歩き、現場の人たちと直接的な触れ合いを大事にしている。『新しい現場力最強の現場力にアップデートする実践的方法論』「現場力」こそが、日本企業の競争力の源泉であると信じてきた。私が『現場力を鍛える』を出版したのは、20年前の2004年である。「十年一昔」とよく言われるが、それになぞらえれば「ふた昔」も前のことである。その間に、世界は大きく変わり、日本経済、日本企業の立ち位置も大きく変わっている。近年の日本および日本企業の世界での立ち位置を数字で確認すると、この20年で「その地位」が大きく下落していることにあらためて愕然とする。なぜ、日本企業はこれほどまでに、世界と差がついてしまったのだろうか事実】「世界の企業トップ50」から日本企業が消えた世界の時価総額ランキングトップ20を見ると、35年前の1989年にはなんと14もの日本企業がランクインしていた。バブル経済の絶頂期であり、「Made in Japan」がもてはやされた時期だった。しかし、そこを頂点に、日本企業の存在感は下降の一途を辿る。20年前の2004年にランクインした日本企業は、すでにトヨタ自動車（15位）のみという状況だった。そして、2023年にはトップ20から日本企業の名前は消えた。日本経済を牽引してきたトヨタ自動車でさえ52位である。米国は「トップ20に入る企業」が増えつづけている驚くのは、アメリカ企業の圧倒的存在感である。1989年にはわずか5社だったが、2004年には13社が、そして2023年には16社がランクインしている。2023年の上位にはアップル（1位）、アルファベット（4位）、アマゾン・ドット・コム（5位）、テスラ（7位）、エヌビディア（8位）と躍進目覚ましいフレッシュな企業が名を連ねるが、じつは本当の驚きはそこではない。ランクインした16社のうち、なんと6社は「2004年にもランクイン」しているのだ。その名を挙げると、マイクロソフト（3位）エクソンモービル（10位）JPモルガン・チェース（15位）ジョンソン・エンド・ジョンソン（17位）ウォルマート（18位）プロクター・アンド・ギャンブル（20位）といった老舗のエクセレントカンパニーだ。企業の入れ替わりが激しいなかで、こうした老舗企業群はしたたかに、そして、たくましくビジネスモデルを変えながら、エクセレントでありつづけている。なぜ日本企業はこの20年、ずるずると後退を続けたのか。さまざまな理由が考えられるが、致命的な理由が2つある。【理由1】「マイナーチェンジ」ばかりで「延命」することだけに必死だったひとつめの理由は、経営陣が新しいことに本気でチャレンジしたり、覚悟を持って生まれ変わったりしようとせず、「延命」することだけに汲々としてきたからにほかならない。「うちの会社だって、新規事業へのチャレンジや構造改革に取り組んでいる」という声が聞こえてきそうだが、私が知る限り、本気で会社を「変身」させようとしてきた日本企業はほんのわずかにすぎない。マイクロソフトも大胆な「フルモデルチェンジ」に挑戦2004年の時価総額ランキング3位だったマイクロソフトが、2023年においても3位にランクインしているのは「偶然」ではない。この20年、マイクロソフトはけっして順風満帆だったわけではない。時代のモバイル化、クラウド化に後れをとり、一時期は危機的な状況に陥った。しかし、2014年にCEOに就任したサティア・ナデラ氏が、過去の成功体験にあぐらをかいていた組織を一変させた。自社のOSにこだわり、OSと一緒にソフトを売るという従来の戦略を大転換し、ライバル会社のOSでも自社製品を使えるように方針を大転換した。また、サブスクリプションをいち早く導入した。マイクロソフトは、大胆な「フルモデルチェンジ」に果敢に挑戦したことによって、エクセレントカンパニーでありつづけている。日本企業においても高い評価を受けている企業は、ソニーグループ、日立製作所、リクルートなどの「フルモデルチェンジ」に挑戦している企業だ。しかし、大半の日本企業は「マイナーチェンジ」程度の改革でお茶を濁し、過去の経営戦略やビジネスモデルを引きずったまま、「延命」させることばかりに必死だった。2つめの理由は「『延命』の大きなツケが『現場』に押し寄せた」ことだ。【理由2】「延命」「身を削るコストダウン」の大きなツケが「現場」に押し寄せた言うまでもなく「延命」をいくら続けたところで「再生」は果たせない。事業の大胆な入れ替えを行わず、設備投資や人材教育投資を先送りにし、人件費や経費は極力カットし、現場に我慢と忍耐だけを強いてきた。いまだに多くの日本企業には封建的な主従関係がある。そのため、上からの「圧」がきわめて強く、我慢と忍耐のなかで現場に深刻な問題が起きても、それを上に上げることができない。上に上げようとしても、真正面から向き合ってくれない。現場は問題を抱え込み、孤立する。その結果、「延命措置」が限界に達した。日本を代表する大手企業で品質不正、検査不正、不祥事が続発した。これは、長年声を上げることができなかった「現場の断末魔の悲鳴」である。さらに、「生産現場で改善を繰り返す」「極限まで無駄を省く」「効率性を高める」という地道な努力の積層によって成長を遂げてきた「自分たちを犠牲にするような身を削るコストダウン経営」も限界を迎えている。人手不足どころか人手枯渇で人件費は高騰し、未来を担う若手従業員の確保もままならない。エネルギーコストや原材料費も高止まりが続いている。現場の「知恵」と「努力」だけで成り立っていたビジネスモデルそのものが終焉を迎えているのだ。「現場力を再生できるか」が日本企業最大の課題表向きの業績が多少回復したからといって、手放しで喜ぶわけにはいかない。逆に、これで大胆な改革が先延ばしになることを私は心底危惧する。表向きの数字がよくなると、根深い本当の問題は隠れてしまう。なにより大事なことは、「日本企業にとっての生命線である現場力は死んでしまった」という「強い危機感」を持ちつづけることだ。どん底の状況で喘いでいる現場に再び火をつけ、現場力を再興させることができるのか。これこそが、いまの日本企業に突きつけられた最大の経営課題である。
- 「オワコン日本」なんて日本をサゲたら儲かる奴が言ってるだけ、
  いま更年期の世代の人たちの10人に1人が100歳まで生き、子どもの世代は5人に1人が100歳を迎えると推測されます。「生きたい、生きたくないに関わらず、現実にあなたがたはもっと長生きするんです」、こう語るのは、近畿大学アンチエイジングセンター教授の山田秀和先生。抗老化医学の先端を走る山田先生に、なぜそんなにも長生きが実現するのか、そして超高齢の日本が「とるべき意外すぎる道」を伺いました。どうして「老化」が起きるのか？　ついにその鍵となる事象が見つかった「60歳から測定をスタートしたとして、20年後の80歳のとき、生物学的年齢が70歳ならば老化速度が半分に抑えられ、10歳若くなっていると解釈できます。この競争が始まったため、科学者・医学者が一斉に『生物学的年齢で世界を捉える考え方もありだな』とスタンダードを変えたのがこの3年です。生まれてから何日経過したかの『暦年齢』を見ずにその人の年齢を算出しましょうというのが『エピジェネティック・クロック』、つまり『生物学的年齢』の考え方。これには『DNAのメチル化』というキーワードが深く関与しています」これらの抗老化研究は、もともとはノーベル賞受賞者・山中伸弥先生のiPS細胞の研究がベースになっているのだと山田先生。「日本ではiPS細胞から臓器を作るほうに研究が進みましたが、海外には同じ概念を用いて『細胞を山中ファクターに投入すれば本当に細胞年齢が0歳になるのか？』という実験を始めた研究者がいました。そのうち『DNAメチル化時計』という概念が登場しました。これは本当にすごいことで、並んだゲノムにメチル化という変化が加わるだけで年齢が変わるだなんてこと、誰も考えつかなかった」できるのかもしれないと考えた研究者が全ゲノムのメチル化計測を行いました。横軸に暦年齢、縦軸にメチル化パターンを置いて、相関係数が0.85以上になるセットを探せとAIに指示、すべてをチェックしたところ、なんと353個の２塩基配列（CpG）の組み合わせの時に0.85を越えました*1。つまり、353個のCpGがDNAメチル化時計に深く関連していることが示唆されたのです。「そんなうさんくさいこと（笑）、当時の日本では誰も信じませんでした。でも、私は2018年に日本に米ハーバード大学大学院のデビッド・A・シンクレア教授を呼ぶために勉強する機会があり、どうやらこれは今後とても重要になるぞと気づきました。やがて教授が緑内障のネズミの目を疾病前の状態に戻し始めて。とんでもないことが起きた、ああそうか、老化ってひょっとしたらDNAのメチル化が関係してるのかと、やっとみんなが気づき始めたのがここ2年ほどのことです」ここで簡単に「DNAのメチル化」について。DNA は情報だけを持つ存在で、その情報をもとに RNA が特定のアミノ酸配列を持つタンパク質を合成し、私たちの体のさまざまな細胞を作り出しています。DNAの二重らせんがいちどほどけてメッセンジャーRNA（mRNA）に転写されるため、DNAはほどけないとならないのですが、メチル化が起きるとほどけなくなってしまいます。この、タンパク発現に関わる遺伝子のスイッチは約2万3000個ほどあると考えられており、それらがその人の生物学的年齢を支配している可能性が高いのだそう。まだまだ解明中の分野です。「ゲノムの調節機構は、まだわかっていない部分が多いのです。DNAメチル化時計でのマウスのCpGサイトのメチル化だけみても、年齢（30歳から60歳に相当）とともにメチル化が進むCpGサイト、メチル化が下がるサイト、変わらないサイト、などいくつかのパターに分かれることがわかっています。タンパク発現を起こす遺伝子のスイッチの機構がさらに高度に調整されていると思われるのですが、この分野の解明はこれからと思ったほうがいいでしょうね」しかしどちらにせよ、これらは老化もすべて情報だと捉える「老化の情報理論」という考えに基づいています。いまや老化は病ではないため、食品摂取や運動で「エピジェネティック・クロック」が動くことがわかっています。「従来なら予防医学と呼ばれていたことと同じですよね。食品、エピジェネティックセラピー、ヨガ、睡眠など、いいと言われることを複合的に組み合わせると、このメチル化に変化が起きるということまでが突き止められています。若返るとまでは言えなくても、老化の速度を遅くすることはできるのです」日本は「超高齢社会の最先端国家」。実はこれこそが、国の持つ大きな資本なのです「間違いのない事実として、我々は超高齢社会に関しては最先端の国です。つまり、諸外国に対してこういうことが起き得ると提示できる唯一の国家集団です」はい、残念なことに、超高齢化の最先端であることは事実です。そして、すでに超高齢化しているので、「超高齢化」ですらなく先生の表現通り「超高齢社会」ですね。「ね、日本はそのように、過去を『失われた30年』と呼んで、失速した落ちぶれた残念と自己批判ばかりしていますよね。なんで？って僕は思います。だって、100歳を越えた人が今や万オーダーでいるんですよ、そんな国世界のどこにもありません。これは国民ひとりひとりが胸を張って誇るべき成功だと思います」でも先生、問題はいろいろ山積みです。私が先月から書いた記事だけでも、介護離職、不登校、相対的貧困、ジェンダーギャップ。「もちろん問題はありますし、それを無視してはいけない。でも、これだけの人口を抱えた国が、道端で殺されず泥棒もされず、飢えず停電もしないばかりか、電車が定時にくるしおいしいものが安価で食べられる。教育水準は高い、医療もすぐ手が届く、社会制度だって整っている。僕はいつも疑問なんです、これが失敗だというなら、いったいどんな国家が成功なんでしょうか？」確かに、大きな目で見れば、不満はあれど保険も年金も整備され、人々はどんどん若々しくなって、老いても元気に働いています。これからヨーロッパでも急速に高齢化が進む中、日本を見て「介護保険を作って医療と分離するんだな」「年金はこう整備したらいいんだな」と手本にされる、そう言われるとなるほどと思います。「次は、暦年齢でなく生物学的年齢を使って、定年や高齢者の定義を変えるチャンスが来るでしょう。若々しい人からは、そんなものを採用したらいつまでも年金をもらう側になれない、支払うばかりになると反発されると思います。ただどちらにせよ、これから先、健康そのものは資本になります。健康資本、ウェルビーイング資本と呼ばれるのかもしれません。資産はどれだけ個人がそれを持っているかですが、資本ならば投資として使えます。我々のエピジェネティッククロック延長のノウハウは、日本の重要な資本になるのでしょう。これを使って投資をかけますよという話は現実のもので、現にこの分野では投資を受けた産学協同のグローバルベンチャーがたくさん登場しています」「成功した超高齢社会」のノウハウは、そのあり方そのものが財産になり得る考えてもみませんでしたが、超高齢社会の運用ノウハウが輸出産業に落とし込めるという意味ですね。「ESG投資のような、ウェルビーイングファンドも成立し得ると思います。そもそもヒトは最重要の資産であり資本です。日本はこの30年ヒトに投資したからこそ長寿が獲得できたのです。だって、世界は今になって腸内細菌とか言っていますが、日本なんか普通に食べていても食事が超健康的でしょ。食塩濃度だけは何とかしないとなりませんが、あとは何もしなくても世界最高レベルの健康食です。加えて、病気を治すことにかけても世界一。これらは次の資産として生かしていける膨大な貯蓄です。100歳の人が万単位で暮らしている国なんて、世界のどこにもないんですよ、これを生かさないわけにはいきません」現在日本は円安の影響もあり、貧乏な国になったと言われています。実際、通貨の価値で言えば相対的には貧乏なのでしょう。しかし、主観で見てこの国の暮らしのどこが貧乏かと言われると、人口ボーナス期が終わってこれから縮小するのだという「未来の予感」以外に根拠がないのかもしれません。「ポートフォリオで見たら世界に類例のないいい資産を持ってる。災害復旧も早い、インフラは常に動いている。物流もこれから問題を抱えるけれど、きっと何かしらの手段を見出して日本は乗り越える。なぜ物価が安いことに文句を言うのか、誰がそれを言えと言ったのか？　貧しくて失ったことにしたほうがいい人がいるのかもしれません。しかし、それを疑わずにこのまま30年失った失ったと言い続けていると、やがて本当に失ったことになってしまいます。日本に残された諸外国との高齢化ギャップは20年分しかないんです。これまでが貯める30年だったのなら、次は運用する20年です。なるべく早くスタートを切りなおさないとならないんです」一例として、たとえばUAEからは糖尿病制御に関する質問を受けたそうです。人口構成が完全にピラミッド型の国家で、人口の32%相当がすでに糖尿病または10年以内に発症するリスクの高い糖尿予備軍。特に若い人たちの割合が高く、これから未来に社会がどうなっていくのかが不安という内容でした。「最初はどの国も疾患の治療をターゲットにするのでしょうが、途中で気づくはずなんです。実はターゲットにすべきは疾患ではなく、ライフスタイルだ、糖度の高い食事と運動不足を何とかしないとならないと。すると、そうした疾患をすでに社会的な仕組みで克服しつつある国はどこだ、ルックジャパンとなるのです。超高齢社会が問題を含みつつもうまく回っている、その秘密は何だ、ぜひ教えを請いたい。すると、今度は老化を測定する尺度が必要となります。それがエピジェネティッククロックですが、これはどうも民族ごとに違いそうです。東アジア人のほうが10歳ほど若く見える、ならばアラブ人ならこのくらいですと時計を作ってあげることになるでしょう」これから「若返り」という言葉を耳にする機会が増える。確認しておきたい「3つの分類」とはさて、このエピジェネティッククロックの概念を用いた若返り、リジュビネーション（Rejuvenation）は止められない医学の流れですから、これからどんどん関連するサービスも増えていきます。ただし「若返り」には3つの分類が考えられ、どれを指しているかが混在するのだそう。「①生物学的若返り、②医学的若返り、③技術的若返りの3つです。①はここまでの話を読んできた皆様ならおわかりでしょう、エピジェネティッククロック改善で、老化細胞のマーカーが戻ったケースですね。②はたとえば老人の歩行距離が伸びた、200mが500mになったのなら若返ったと言ってもいいのかなという臨床的評価。③は美容医療などですね。サイエンスの世界では指標であるDNAメチル化で計った年齢が前より若くなっていることが重要ですが、それ以外の分野はどの文脈で若返りという言葉を使うのかを確認する必要があります」ちなみにまで、更年期世代の女性に対して、何か直近で影響のある若返りにはどのようなものがありますか？「閉経をできるだけ遅くすることです。日本の場合は更年期障害に対してホルモン補充療法、HRTをあまり行いません。しかし、女性ホルモンを補充すれば身体を若く保てますし、骨粗鬆症などアフター更年期の疾患の発症を後ろに遅らせることができます。がんの検査など多少は面倒がありますが、とても重要な若返り戦略です。また、小さなこと、たとえばアップルウォッチのようなデバイスを買って計測を始めたり、ヨガを始めたりと、情報リテラシーも上げていろんな情報を得て自分の健康資産を形成してほしいのです。お金の資産運用と同様に、健康も運用してほしいと思います」こう話す山田先生は、実は2025 年大阪・関西万博の立役者のひとり。大阪パビリオン推進委員会の委員として、ヘルスケア先端予防医療ディレクターを務めます。「このパビリオンを訪れると、ここまでご説明したエピジェネティッククロックの概念を応用して、2050年のあなたに会うことができます。まだ人生の時間がたっぷりあるみなさまに、『暦年齢』から『生物学的年齢』への転換の理解を深めてほしいのです。その場でDNA メチル化時計を計測することはできませんが、非接触・非侵襲の計測を準備しています。ぜひ万博会場で健康状態を見てください、楽しみに待っていてくださいね！」
- 犬の『認知症』はどんな症状？日頃からできる予防策やケア方法まで解説
  犬は認知症を発症すると、段階を踏みながら様々な様子を見せるようになります。ここからは、犬の認知症で見られることが多い症状を紹介します。1.今までできていたことができなくなる認知症はその名の通り認知機能に関わる疾患で、認知機能が低下することから、これまで理解していたことがわからなくなったり、できなくなったりすることがあります。しつけで教えたことが少しずつできなくなっていったり、親しかった人や犬を認識できなくなってしまうなど、これまでと違った様子を見せるようになることがあります。この時点では認知症だと気づかずに、「いうことを聞かなくなった」「知人や飼い主を無視した」と思われて、叱られてしまうことも珍しくありません。また、空間認知能力や視力などが低下することもあわさって、障害物をよけられずに壁や家具にぶつかったり、つまずいたりすることも増えてきます。さらに、完璧に覚えていたはずのトイレの失敗が増えることもあります。これは尿意や便意を感じてから動き出すまでに時間がかかったり、体の動きをうまくコントロールできなくなったりすることが原因で、決して故意に失敗しているわけではありません。2.周囲のことに興味がなくなる、意欲が低下する犬が認知症になると、無気力になったように感じることもあるでしょう。一日中ぼーっとしていることが増えたり、これまでは喜んでいた散歩や遊びに喜ばなくなったりします。飼い主さんの呼びかけに反応しなくなったり、帰宅時に喜ばなくなったりといった行動の変化が見られることも少なくありません。高齢になると聴覚などの五感も衰えていくこともあり、周囲の様子に対して鈍感になる傾向もあります。3.徘徊・旋回目的もなくただウロウロと歩き回る「徘徊」は、認知症を患った人にも多く見られる症状ですが、犬にも同じように現れるものです。家の中をアテもなく歩き続けるだけでなく、同じ場所をグルグルと回り続ける「旋回」という行動をすることもあります。こうした行動は、犬が意思を持っておこなっているわけではないので、飼い主さんに「やめなさい」と言われても、犬自身が疲れても止まることができない場合もあるでしょう。また、空間の認知機能や体をコントロールする能力が低下することもあり、障害物を上手に避けられなかったり、行き止まりで後退できなかったりといった様子も見られます。4.睡眠障害犬は年齢を重ねると活動量が減っていき、一日の中で寝ている時間が長くなります。体を休めたり眠ったりしている時間が長くなるだけであれば問題ありませんが、認知症の症状として睡眠障害が出ることもあるので注意しましょう。具体的には、昼間にぐっすりと眠って夜中に起きる「昼夜逆転」の睡眠リズムになってしまったり、夜中に起きているだけでなく吠えたり鳴いたりする「夜鳴き」をしたりする犬もいます。犬の認知症の予防方法犬の認知症は、いくつかのポイントを抑えることで発症や進行を遅らせられると考えられています。1.適度な運動と規則正しい生活を心がける年齢を重ねると体力は少しずつ低下しますが、運動がまったく必要なくなるわけではありません。いくつになっても年齢に合わせた適度な運動は必要で、それが心身の健康を保つために欠かせないことだと考えられています。体を動かすことで体力や筋力を維持し、脳の働きも活性化させるため、認知症の発症や進行を遅らせることにも役立ちます。また、明るい時間帯に散歩をして夜には熟睡できる環境を作るなどして、規則正しい生活を送ることもとても大切です。ただし、日々が単調になりすぎるとぼんやりする時間が増えて、認知症が進んでしまうこともあるので注意しましょう。2.遊びを通して脳に刺激を与える認知症の予防には、脳への適度な刺激が有効だと考えられています。散歩で外に出て、様々な刺激を受けることも効果的ですし、「頭を使う遊び」をおこなうことも大変おすすめです。家の中でもかくれんぼや宝探しなどのゲームをしたり、知育玩具を使って脳の活性化を図ったりするといいでしょう。3.こまめなスキンシップやコミュニケーション日々の生活の中で刺激が少なく、ぼんやり過ごすことが増えると、認知症の発症や進行が早くなく傾向があります。そのため、こまめに声掛けをしたりスキンシップをするなど、コミュニケーションをしっかりととることもとても大切です。健康管理にも役立つので、若い頃からブラッシングやマッサージを習慣化しておくといいでしょう。4.食事やサプリメントをとり入れる食生活は健康的な体作りのためにとても重要な要素です。認知症には脳の働きが関わっているため、食事やサプリメントで脳神経・脳細胞のダメージや酸化を防ぐことも必要だと考えられています。脳細胞の酸化予防のためには、抗酸化作用や抗炎症作用のある成分を含んだ食べ物やサプリメントを摂取させることを意識しましょう。抗酸化作用を持つ成分として、身近で有名なものがビタミンCやビタミンEです。これらは生の野菜や果物などに多く含まれますが、ドッグフードや加熱した食事にはあまり含まれていないため、サプリメントなどで積極的にとり入れるといいでしょう。また、オメガ3脂肪酸と呼ばれるDHA・EPAには抗炎症作用があり、犬の認知機能の改善に効果があったという症例報告もあります。犬の認知症のケア方法認知症の症状があらわれ始めたら、予防法として紹介したことを意識しながら、愛犬の安全と快適な生活を守るために生活環境を整えるようにしてください。認知機能の低下によって物にぶつかりやすくなったり、徘徊や旋回をしたりすることが増えるので、犬が過ごす場所にはあまりものを置かないようにして広いスペースを確保しましょう。また、隅に入り込んで出られなくなることも多いので、狭い場所に入り込めないようにサークルを用意するのをおすすめです。さらに、怪我を防ぐために滑りにくくなるようにカーペットを敷いたり、家具や建具の角に保護クッションを取り付けたりする配慮もしておきましょう。また、認知症が進行して攻撃性が見られるようになったり、夜鳴きがひどくなったりした場合は、危険回避や飼い主さんの負担軽減のために、動物病院で薬を処方してもらうことも考えてください。まとめ犬たちの寿命が長くなり一緒に過ごせる時間が増えたことは、私たち人間にとって幸せなことだと思います。その一方、認知症を発症する犬も増えて、介護問題など飼い主さんの負担が重くなっているのも事実です。認知症を完全に防ぐことはむずかしいかもしれませんが、日々の関わりやちょっとした工夫で発症や進行を遅らせることができるので、若いうちからぜひ意識してみてください。
19Jul
- 「過去の結果を改変する」タイムトラベルする量子センサーの実証に成功！
  アメリカのワシントン大学（UW）で行われた研究により、量子もつれを利用することでタイムトラベルの概念を組み込んだ量子センサーの構築が可能であることが実証されました。研究者たちはこの概念を「望遠鏡を過去に送り、目の端で見た流れ星を捉えることができるのと似ていると」説明しています。日常の常識では過去に戻ることは禁じられていますが、新たな量子センサーはこのルールを思わぬ方法で回避することができます。タイムトラベルを使って観測を成功させるタイムトラベルのアイデアは、長年SFファンを魅了してきました。現行の物理学のアイデアによれば、未来への旅行は、少なくとも光速に近い速度で移動すれば技術的には可能ですが、過去に戻ることは不可能です。しかし新たな研究では、量子もつれを利用してタイムトラベルの概念を組み込んだ量子センサーが作れることを実証しました。この量子センサーは弱い測定と強い測定という異なる2つの測定を利用し、強い測定によって発生した影響を、もつれが生成された過去に送り込むことで、まるでセンサーの検知が失敗したかのように過去を改変する挙動をみせます。研究ではまず、地球のようにクルクル回転する性質がある粒子（電子など）が用意されました。電子などの粒子はスピンをもつことが知られています / Credit:Canva . 川勝康弘地球の場合、回転軸はおおむね北極星の方向を向いているように、粒子たちも外部から磁力などの力が加わらない限り、一定の方向に回転軸を向け続けます。次に研究者たちは、1組の粒子を量子もつれ状態にしました。もつれ状態になった粒子は、一方の軸が上向きならばもう一方は下向きになるという関係性を持っています。日常世界では観測する前から粒子の方向は「決まっている」と考えられますが、量子の世界では観測が行われるまでは、どちらの粒子が上向きか下向きかの情報は宇宙に存在していないとされています。そして観測を行うことで一方の状態が確定すると、その情報は一瞬でもう一方の粒子に伝達され、もう一方の粒子の状態が宇宙に出現する（確定する）ことになります。観察するまで情報が存在しないという考えは多くの人々にとって不快かもしれませんが、多くの実験によって事実であることが判明しています。また興味深いことに以前に行われた研究では、特定の条件では、この量子もつれの性質が数学的には、観測による影響がもつれが生成された過去までタイムトラベルし、もう一方の粒子のスピン方向を変えると解釈しても問題ないことも示されています。過去の研究では量子もつれの観測は数学的にみてタイムトラベル要素を含んでいると考えても問題ないことが示されています / Credit:Quantum Advantage | WashU上の動画は論文の著者自身が作成したものであり、もつれ状態にある一方の粒子（右）の観測の影響が過去に遡って、もう一方の粒子（左）に影響を及ぼしている様子を示しています。新たな研究ではこのタイムトラベルの概念を発展させ、量子センサーの精度を上げる方法として取り入れられています。ではタイムトラベル量子センサーがどのように機能するかをみていきましょう。量子の世界では過去の観測を改変できるまず最初に弱い測定を行い、次に強い測定で過去を書き直します / Credit:Quantum Advantage | WashUタイムトラベル量子センサーを作るには、まず1組のもつれ状態にある粒子を生成します。このもつれ状態にある粒子のうち、センサーとして検知に用いられる粒子が左側、自分の手元にあるのが右側となります。ここまでがステップ1の段階になります。次に一方のセンサーとして機能する粒子を磁場にさらします。すると粒子のスピン方向が変化します。先に述べたように、この量子センサーはスピン方向の変化の様子を調べることで機能します。そして、もう一方の粒子に対して、もつれが破壊されない程度に観察を行い、磁場にさらされた粒子の方向に関する情報を得ます。弱い測定とはもつれが破壊されない程度の強度で測定を行うことを意味します。シュレーディンガーの猫の箱を薄目でこっそり覗き見るのと近いと言えるでしょう。弱い測定で得られる情報は強い測定よりも少ないですが、状態に関する情報をある程度得ることが可能です。この奇妙な特性により、弱い測定は現在の量子力学において最も注目されている手法の1つとなっています。ここまでがステップ2になります。ただこのままでは、通常の弱い測定にもとづく量子センサーと何ら変わりありません。すると磁場にさらされている粒子は、弱い測定のときに得られたのとは違うスピン方向、つまり磁場と平行や逆平行にならない状態に、無理やり、状態が確定します。磁場と平行や逆平行になっていなければ、磁場の向きを正確に測ることも可能です。つまり弱い測定で失敗を事前に知り、未来で行う強い測定でそうならないように粒子のスピン方向を上書きするわけです。未来で行った観測が時間を遡り過去の観測結果を改変します / Credit:Quantum Advantage | WashUすると、強い観測の影響が量子もつれが生成された過去に遡り、さらに磁場にさらされている粒子のスピン方向を、センサーが検知できる方向に改変できます。上の図では手元にある粒子に恣意的な測定を行った影響が、もつれ生成時に遡り、磁場にさらされている粒子のスピン方向を変える様子が示されています。これにより、弱い測定では検知に失敗したと判断される状態から、検知に成功する状態へと現実を書き換えることができます。研究者たちはこの一連の流れがタイムトラベルの概念を含んでいると述べています。この方法は、弱い測定によってもたらされた状況を強い測定で上書きしたに過ぎないため、因果律も破らずに済みます。また興味深いことに、弱い測定で得られた結果はこの瞬間、強い測定で得られた事実を別の側面から見ていたに過ぎないことが「判明」します。たとえば弱い測定で曖昧な「犬」のシルエットに見えていたものが強い測定によって否定され「人」である事実が確定したとします。すると犬の耳のように見えていた部分が寝ぐせだったり、犬の尻尾のように見えていた部分が長すぎるベルトが垂れていたものだったことが「新発見」されてしまうのです。このような書き換えは、タイムトラベルの視点を取り入れると、うまく説明することが可能です。また研究ではこの仕組みを利用することで、測定が失敗する確率を大幅に減らすことができると述べています。量子センサーは一度使うともつれが破壊され、再度使用するには再びもつれ状態の粒子を補充しなければなりません。量子もつれを作成するのは以前に比べて容易になったとはいえ、一定のコストがかかります。新たに開発された仕組みを使って観測の成功率を上げることができれば、量子資源の節約にもなるでしょう。問題はここからです。右2つの状態ならば磁場を検知できますが（チェックマーク）、左のスピン方向を持つ粒子は磁場を検知できません（✕マーク））。 / Credit:Quantum Advantage | WashU上の動画のように、粒子のスピン方向の変化を使って磁場を検出する場合、磁場がスピン方向に対して斜めにある場合なら問題ありません。しかしスピン方向に対して磁場が平行または逆平行の場合、スピン方向が変化してくれないため、磁場があるかどうか検出ができません。そのため通常の量子センサーの場合、ある確率（およそ3分の1）で検出が失敗してしまい、磁場を検知できる成功率は3分の2となります。そこで研究者たちは、磁場の検出に失敗した場合などに、弱い測定結果とは絶対に異なる結果しか得られない「恣意的な強い測定」を行いました（ステップ3）日常のマクロな世界では、恣意的な測定はインチキとなりますが、量子の世界では気にすることはありません。むしろ量子の世界での恣意的な測定は、量子の仕組みを解明したり、情報を送信するためのツールとして非常に有用だと考えられています。
16Jul
- 単語ごとに担当脳細胞があると判明！
  アメリカのハーバード大学（Harvard）で行われた研究により、脳細胞の個々の活動から単語の意味を検出することに成功しました。私たちの脳内では「りんご」や「猫」など単語ごとに担当する脳細胞が決まっており、それぞれの脳細胞はその単語について聞いているときに、特に活発に活動します。また新たな研究では、それぞれの単語はおおまかに「食べ物・動物・人間」など9種類のカテゴリーに別けられていることが明らかになりました。単語のカテゴリ別けは歴史上さまざまな人々によって行われてきましたが、研究でみつかったカテゴリは脳で行われている真のカテゴリーと言えるでしょう。もし単語ごとに担当細胞が決まっているという結果を上手く応用できれば、脳細胞の活動を読み取るだけで人間の心に思い浮かんでいる内容を推測できるようになるでしょう。脳細胞ごとに担当する単語がある横浜には明治時代に作られたとされる古い歌があります。「赤い靴を履いた女の子、異人さんに連れられて行っちゃった」横浜市の小学生ならば音楽の授業でこのフレーズを幾度となく歌ったことがあるかもしれません。この短い1節を分解してみると、そのなかには「赤・靴・履く・女の子・異人・連れられる・行った」という7つの単語から構成されていることがわかります。これまでの研究により、私たちの脳内には「意味」や「カテゴリー」に反応する細胞があることが知られています。たとえば、靴や長靴といった特定の物体について聞いた時、脳内では単語そのものの意味に加えて「これは物体だ」として理解するのを助けるためのカテゴリー細胞が活性化するのです。また、カテゴリー細胞には女の子・異人といった人物を対象にしたジャンルも存在しており、女の子や異人という単語が靴や長靴とは異なるカテゴリと混同されないように助けてくれています。一方、ChatGPTなど生成AIの場合、単語同士の意味の距離を数値化して、その関係性を理解しています。たとえば、「赤い靴」-「連れられて行く」と「女の子」-「連れられて行く」の単語同士の距離を考えます。意味の距離が近い場合、つまり「女の子」と「連れられて行く」の距離が近ければ、ChatGPTは「連れられて行ったのは女の子」と判断して出力します。そのためchatGPTは「赤い靴を履いた女の子、異人さんに連れられて行っちゃった」という1節の意味を解釈するように求められた場合、異人さんに連れられて行ったのは「赤い靴さん」ではなく「女の子」であると答えることができます。ただ人間の脳の場合、単語同士のカテゴリ別けについては知られていても、カテゴリ同士や単語同士の距離については謎につつまれていました。そのため人間の脳もchatGPTのように単語同士の距離をやカテゴリに従って文章を理解しているのかどうかはわからなかったのです。そこで今回ハーバード大学の研究者たちは、被験者の頭部に微小な電極を前頭前野に埋め込み、特定の文章や単語を聞いた時のニューロンの反応を調べることにしました。すると驚くべきことに、麺類、ピザなど意味が似ている単語（同じ食べ物カテゴリ）を聞いた時、被験者の脳内で同じニューロン同士が似た電気パルスが発生させていることが判明。さらに食べ物から観測されたパターンは、アヒルや雪などを聞いたと大幅に異なることが明らかになりました。研究者たちも「特定のニューロンは「走る」や「ジャンプする」といった言葉を聞いた時に活性化するのに対し、他のニューロンは「幸せ」や「悲しい」といった心の状態に関する言葉を聞いた時に活性化することがわかった」と述べています。そこで研究者たちはさまざまな文章を被験者に聞かせて、人間の脳内で言葉がどのようにカテゴリ別けされており、それぞれのカテゴリがお互いにどの程度離れているかを調べることにしました。脳内に存在することがわかった「真の言葉のカテゴリー」私たちの脳は単語をどのように区分けしているのか？これまで国語の先生から言語学者に至るまで、さまざまな言葉のスペシャリストにとって単語のカテゴリ分けが行われてきました。ある人は全ての単語をポジティブとネガティブそしてニュートラルの3つに分類し、また別の人は全ての名詞を男性的か女性的かで分類しました。過去には善悪を基準に分けた人もいるかもしれません。新たな研究は脳細胞の活動を詳細に調べることで、近い活動パターンをしているかどうかを見分けることが可能になりました。結果、私たちの脳内は言葉を次の9個のカテゴリにわけていることが判明します。このカテゴリーは主観による区分ではなく脳の活動から導き出された生物学的なものです / Credit:clip studio . 川勝康弘この図の中央にある青のカテゴリーを見ると、行動と物体は非常に近い存在であり、次に人や家族があり、それらの外側に個人の名前があることがわかります。人間関係を重視する人のなかには「人の名前は全ての中心」と考える人もいるかもしれませんが、脳内のカテゴリー分けでは逆に比較的早く枝分かれした離れた位置にあることがわかります。生命進化では、このような比較的早期に分岐した種は、他の種と差異が大きいことが知られています。たとえばヤツメウナギは脊椎動物の系統樹のかなり古い時期に分岐し、孤立して存在しており、他の脊椎動物とは体のつくりが大きく異なることがわかっています。このカテゴリー図でも、より上のほうで分岐している場合には、他の枝に比べて脳活動の違いが大きいことを示します。個人の名前が特別に思えるのも、全ての中心にあるというよりはむしろ、近しいカテゴリーの中で比較的独立して存在しているからかもしれません。また、緑の部分を見ると、人間は食べ物と動物を密接に結びつけており、次いで自然環境がそれらの外側に存在することがわかります。歴史の大半を狩猟採集民族として生きてきた人類の経歴を考えると、これは納得できるといえるでしょう。また、赤色の部分では心や体の状態が時空間の概念と密接にかかわっていることがわかります。時空間とは「何時どこで」という意味で、「安心できる巣で寝たい」という本能的な欲求を考えれば、これら2つが近い脳活動をもつのはうなずけるといえます。これらの脳のカテゴリー分けは人類だけにしか当てはまらないのか、それとも社会性を持つ動物たちならば似たものを持っているのかは興味がある調査テーマと言えるでしょう。また、ゾウなど一部の生物は、他者に名前のようなものをつけてお互いに呼び合っていることが知られています。もしカテゴリー分けが社会性のある知的生命にとって普遍的なものであるならば、人間の脳活動データをもとに他の動物の考えていることを「鳴き声に頼らず」翻訳できるかもしれません。さらに、今回の研究では、単純な単語だけでなく、文脈を考慮した分析が行われました。脳細胞は機械的に単語に反応しているわけではない異なる単語をカテゴリー分けする能力は文章理解において非常に重要です。しかし、ただ単語を区別するだけでは、同音異義語に対処できません。たとえば「アイ」と聞こえる音声が英文にあった場合、単独では「I（私）」なのか「eye（目）」なのかを区別できません。日本語で言えば「ハシ」とだけ聴いただけでは「橋」なのか「箸」なのかがわからないのと同じです。研究では脳はこの問題に対してどう対処しているかが調べられました。すると各単語に紐づいたニューロンは単語音声に機械的に反応するのではないこともわかりました。具体的には、私たちの脳は個々の単語をカテゴリー分けするだけでなく、前後の単語の情報を参照することで、「ハシ」と聞こえた単語が「橋」なのか「箸」なのかを理解していることがわかりました。「文脈から意味を推測するのは基本中の基本」と言う人もいるでしょう。しかし脳内において実際にその言葉通りの情報処理が行われていることが確認されたのは大きな発見と言えます。ブラックボックスとされていた脳細胞の個々の働きを検知する技術は、VRや医療においても重要な役割を果たしていくでしょう。もし脳細胞の活動をAIを挟んで文章として送り届けることができれば、より正確な「Brain to Brain」コミュニケーションが実現するかもしれません。
15Jul
- ｢世界一から転落｣日の丸半導体を殺したのは誰か業界のキーマンが語る｢日米半導体摩擦｣の顛末
  半導体の誕生半導体が発明される前――レーダーや初期のコンピュータには、電流を制御する部品として、ガラス製の「真空管」が使われていた。ただ、部品としてはかさばりすぎるうえ、信頼性がない、消費電力が大きいといった問題があった。そんな中、1948年、アメリカのベル研究所が接触型トランジスタを発明する。トランジスタは、電気を通す導体と通さない絶縁体の中間の物質である「半導体」でつくられており、その性質から電流をスイッチング（オン／オフ）したり増幅したりできる。消費電力は真空管の50分の1と小さく、あっという間に真空管を駆逐した。それでもコンピュータに必要な数千個のトランジスタをプリント基板に並べ、1つひとつはんだで配線するのは複雑すぎたし、電子機器を小型化するうえでも支障がある。そこで、配線を簡略化しようと開発されたのが、1つの基板の上に複数のトランジスタや配線をまとめてしまう方法だった。1958年に集積回路（IC）の概念が発表され、これ以降、集積回路のことを半導体あるいはチップと呼ぶようになった。当時の技術者の1人が、フェアチャイルドセミコンダクター社のゴードン・ムーアだ。ムーアは1965年、集積回路の未来について『エレクトロニクス』誌から論文を依頼され、そこに次のような予測をしたためた。「少なくとも今後10年間、ICの集積度は、1.5年で2倍、3年で4倍になっていくだろう」集積度とは、1枚のシリコンチップ上に搭載できる部品の数を表す。つまり集積度が高くなるほど性能は上がる。1975年には「2年に2倍ずつ性能が上がる」と修正され、これらの言葉は、のちに「ムーアの法則」として知られていく。1968年、ムーアらはフェアチャイルドセミコンダクターを離れ、インテルを創業する。2年後に最初の製品として発売したのが、世界初の「ダイナミック・ランダム・アクセス・メモリ（DRAM）」だ。それまでコンピュータは「磁気コア」と呼ばれる、金属のリングをワイヤーでつないだものでデータを記憶していた。ただ、磁気コアの容量アップには限界があった。そこで、例の集積回路を使って開発された記憶装置がDRAMだ。電荷をためる機能を持つコンデンサという部品とトランジスタをつないで記憶素子（メモリセル）を構成している。記憶素子に電荷が蓄えられた状態を「1」、蓄えられていない状態を「0」としてデータを記憶する。DRAMは、現在でもコンピュータのデータ保存を担う重要な半導体（メモリ）である。DRAMで躍進した日本トランジスタが発明された1948年といえば、日本はまだ、敗戦からの復興にもがいていたころだ。そんな中、アメリカ政府は、日本にトランジスタを使った製品を開発させようと支援した。その一例がソニー（当時は東京通信工業）である。WE（Western Electric）社からトランジスタの製造特許を取得して製造した「ソニーラジオ」は、安さと性能からまたたく間に世界を席巻した。自社でトランジスタを製造し、ラジオをつくったのはソニーが世界最初だった。シャープ（当時は早川電機）が1964年にいち早く電卓に搭載したトランジスタもアメリカ製だ。アメリカは、自国の半導体を利用させることで日本企業を早期に復活させ、それによって、ソ連や中国など共産主義勢力との結びつきを持たせないようにしたのだ。しかし、日本はアメリカの思惑をはるかに超えるスピードで成長した。そのことが、両国に摩擦を引き起こす。1970年代から1980年代初頭にかけて、日立製作所、東芝、富士通、NECなどは、DRAMの製造で世界を席巻し始めていた。煮え湯を飲まされていたアメリカの半導体企業は、「日本企業は日本だけでなくアメリカでも保護されており、不当な恩恵を受けている」と不平を隠さなかった。テキサス・インスツルメンツ（TI）やナショナルセミコンダクターも、DRAM部門のレイオフに追い込まれた。危機感を覚えたアメリカ企業は政府に猛烈なロビー活動を行い、1984年に「半導体チップ保護法」が成立する。半導体関連の知的財産の保護を強化する法律だ。その陰で、インテルは1985年にDRAM事業からひっそりと撤退する。「日米半導体協定」が締結1986年に日本が半導体生産量でアメリカを抜き、DRAMで8割の世界シェアを獲得する。ことここに至り、アメリカはついに最後の一手を打った。1987年に「日米半導体協定」の締結を日本に迫ったのだ。この協定は、日本製DRAMの対米輸出量を制限するものだった。だが、これによって半導体の数量は減ったものの価格はむしろ高騰したため、日本企業は経営的にほとんどダメージを受けなかった。 1988年には、日本が世界の半導体生産額の50％を超えるまでに成長する。そのため、1991年の新協定で、「日本国内の外国製半導体のシェアを従来の10％から20％まで引き上げる」という厳しい条項が盛り込まれた。半導体を制した日本の原動力になったのは、民生用電気機器、いわゆる家電製品だ。ソニーラジオから始まり、電卓、テレビ、ビデオデッキ、ポータブルオーディオプレーヤーなど、高品質・低価格の「メイド・イン・ジャパン」は世界中に輸出され、それに搭載される半導体もがんがん増産された。アメリカの家電は世界から駆逐され、それにともなってアメリカ製の半導体も日本企業にその地位を奪われる、という構図だったのである。途中からは、メインフレームと呼ばれる大型汎用コンピュータに、品質が高くこわれにくい日本製DRAMがつぎつぎと搭載され、日本の半導体シェア拡大を後押しした。その一方で、1981年にはIBMのパソコンが世界的にヒットし、コンピュータに革命が起こり始めていた。アップルは1984年に初代マッキントッシュを発売。翌1985年にはマイクロソフトがパソコン用のオペレーティングシステム（OS）を開発する。そこで息を吹き返したのがインテルだ。DRAMから撤退して以降、パソコン向けのマイクロプロセッサーに専念していたことが功を奏した。それまでの円安ドル高が一転、円高ドル安となり、輸出価格が相対的に安くなったことも追い風になった。1992年には米コンパック・コンピュータが、インテル製チップとマイクロソフトOSを乗せたパソコンを、IBMのパソコンよりはるかに安価で売り出す。これをきっかけに世界のパソコン出荷台数は激増し、インテルもさらに勢いづく。1995年にはマイクロソフトがOS「ウィンドウズ95」を発売し、パソコンが一般家庭にも浸透し始め、インテルは、半導体メーカーとしての地位を完全に取り戻した。インテル、サムスンによる“日本潰し”このころから、韓国のサムスン電子が台頭していく。1980年代に半導体製造に乗り出したサムスンに、インテルは技術やライセンスを惜しげもなく供与した。当時、韓国のコストや賃金は日本より大幅に低かったため、韓国製DRAMが日本製DRAMを駆逐できるのではないかと考えたのだ。この“日本潰し”は見事に当たった。DRAMの大口顧客であったメインフレームは1990年代になるとすっかり影を潜め、主役はパソコンに完全に替わっていた。その心臓部に、インテル・ブランドを冠したサムスン製DRAMがつぎつぎと採用され、日本の半導体各社を直撃したのである。日本の世界シェアはずるずると後退し、逆に、日本国内での外国製半導体のシェアは1996年になって20％――つまり例の新協定で設定された水準に達した。これによって日米半導体協定は失効した。
- 楽天、自動運転タクシーを展開か！三木谷氏、Googleカーにびっくり
  楽天グループの三木谷浩史会長が、日本において自動運転車の開発が遅れていることを危惧しているようだ。三木谷氏はX（旧Twitter）に「久々にサンフランシスコに来たら、運転手がいない自動運転のWaymoが普通に走っている。ライドシェアがどうのこうの言っている場合ではないですね日本も。」と投稿した。世界でどんどんイノベーションが進んでいる現状を肌で感じ、出遅れ気味の日本に危機感を感じたようだ。（※WaymoはGoogle系の自動運転開発企業）すでに自動配送ロボットによるデリバリー事業に参入している楽天だが、今回、三木谷氏がサンフランシスコでの自身の体験をきっかけに、自動運転タクシー事業に自ら参入を表明する可能性もあるかもしれない。だとすれば、日本ではタクシー会社以外も自動運転タクシーを展開できるよう、規制緩和の動きがあることも追い風になる。ただしモバイル事業の赤字が続く中では、多額の資金投入が必要なロボタクシービジネスを新規事業を行うことには、若干のハードルの高さも感じざるを得ない側面もある。また楽天に関しては、米ライドシェア準大手のLyftの将来性を見込んで行った大型投資が当時は身を結ばず、巨額の有価証券評価損を計上した過去があり、次世代モビリティサービスへの投資にはトラウマ的な記憶もあると考えられる。■ライドシェアでもロボタクシーでも出遅れ現在日本では、タクシー会社主導の日本版ライドシェアは部分的にスタートしたものの、本来の意味でのライドシェア導入については議論されている段階にある。米国のライドシェアについては、Uberが2009年にライドシェア事業を開始しており、日本は大幅に遅れをとっている状況だ。さらに米国ではGoogle系の自動運転開発企業Waymoが2018年からドライバーレスの自動運転タクシーサービスを開始しており、先進モビリティ開発においては日本よりかなり先を進んでいると言える。こうした背景がある中、三木谷氏は現地でWaymoの自動運転タクシーを自分の目でみて、危機感を募らせたものとみられる。■世界で最も先を行くGoogle系Waymo出典：Waymo公式サイトWaymoはアリゾナ州フェニックスで最初に自動運転タクシーサービスをスタートしたのち、カリフォルニア州サンフランシスコやロサンゼルスにもサービスを拡大している。同社は自動運転タクシーのほか、ライドシェアやトラック輸送、デリバリーなど、さまざまな用途に向けての自動運転システム「Waymo Driver」を開発している。しかし2023年7月には、ビジネスの成長が著しいロボタクシーサービス事業に注力するため、トラック向けの自動運転開発は一時中止することを発表した。ロボタクシーには自動運転レベル4の機能が搭載され、展開範囲も拡大しているのに対し、自動運転トラックの実用化が予想より進んでいないということが理由となっているようだ。またWaymoはUberと協業し、自動運転タクシーによるUber Eatsのデリバリーも2024年4月から行っている。Uberはすでに別の都市で自動運転ロボットなどによるフードデリバリーサービスの取り組みを行っているが、旅客輸送を行うWaymoの自動運転タクシーでデリバリーも行うのは、フェニックスが初めての都市となるという。なお米国では、WaymoのほかGM傘下のCruiseも自動運転タクシー事業に参入している。Cruiseは、サンフランシスコやフェニックス、テキサス州オースティンで自動運転タクシーサービスを展開している。海外進出したのはWaymoより早く、アラブ首長国連邦（UAE）のドバイ交通局と自動運転タクシーとライドヘイリングサービス運営に関する契約を2021年4月に締結している。しかし同社は2023年10月に事故を起こしたことが引き金となり、全米での自動運転タクシー運行を一時停止した。その後、2024年4月から手動運転によるデータ収集を一部都市で再開しているといった状況だ。■日本でもロボタクシー実用化計画出典：ホンダ・プレスリリース日本では、ホンダが自動運転タクシーサービスを開始することを2023年10月に発表している。GM、Cruiseと共同開発した専用車両「クルーズ・オリジン」を用いて、2026年1月から東京都内のお台場エリアに数十台規模のフリートを構築し、有償サービスを開始する。その後、中央区、千代田区、港区及び江東区の一部へと順次エリアを拡大し、最大500台規模まで拡大を図っていく計画だ。また日産は2024年2月、国内におけるドライバーレス自動運転モビリティサービスの事業化に向けたロードマップを発表した。2024年度にみなとみらい地区でセレナをベースとした自動運転車両で走行実証を行い、2025～2026年度に横浜エリアでセーフティドライバー同乗のもと20台規模のサービス実証を行う。2027年度には、地方を含む3～4市町村において、車両数十台規模のサービス提供開始を目指す。現在、サービス開始に向け複数の自治体と協議している段階で、準備が完了した市町村から事業を開始していく方針という。さらに自動運転スタートアップのティアフォーも、特定条件下で完全自動運転を実現する「レベル4」水準の自動運転タクシーによるサービス実証を開始することを2024年5月に発表している。東京・お台場の複数拠点間でサービス実証を行い、同年11月から交通事業者と共同で事業化を目指すという。2025年に東京の3カ所、2027年までには都内全域でサービスを展開する計画だ。公開されているYouTube動画では、トヨタ製車両が公道を走行する様子が紹介されている。■楽天グループの出方に注目この数年で一気に自動運転タクシー実装が進む予定の日本だが、米国のような歩みをたどっていくのだろうか。そして、果たして三木谷会長率いる楽天グループはどのような一手を打ってくるのだろうか。業界の動きを静観するにとどまるのだろうか。注目していきたい。
14Jul
- 「プログラム可能」な新DNA編集技術　東大などが発表　さまざまな2つのDNAを切って組み換え
  　東京大学先端科学技術研究センターの西増弘志教授らのグループとアーク研究所のパトリック・スー博士らのグループによる共同研究チームが、大腸菌の中にDNAを組み換えできる能力を持つ分子システムを発見したと発表した。この研究成果は6月26日、科学誌「Nature」に2報同時掲載された。　研究チームは、大腸菌のゲノムに存在する「IS621転移因子」が2つの重要な要素を産生することを明らかにした。1つは「IS621リコンビナーゼ」と呼ばれるタンパク質性の酵素であり、もう1つは「ブリッジRNA」と名付けられた非コードRNAである。これらの分子が協力して働くことで、DNAの特定の部分を切り取り、別の場所に組み換える複雑な過程を実現する。このシステムの仕組みは以下の通りである。まず、IS621リコンビナーゼがブリッジRNAと複合体を形成する。次に、この複合体がドナーDNA（移動させたいDNA）とターゲットDNA（移動先のDNA）の両方に結合する。その後、IS621リコンビナーゼがDNAの切断や交換、再結合という複雑な過程を段階的に行う。IS621 因子の転移サイクル　IS621リコンビナーゼの特筆すべき点は、その「プログラム可能性」にある。通常、DNA組換え酵素は特定のDNA配列しか認識できないが、IS621リコンビナーゼはブリッジRNAの助けを借りることで、さまざまなDNA配列を認識し、編集ができる。ブリッジRNAはドナー結合ループ（DBL）とターゲット結合ループ（TBL）という2つの重要な領域を持っており、DBLがドナーDNAと、TBLがターゲットDNAと相補的に結合する。これらのループのDNA結合領域の塩基配列を変更できることで、さまざまな塩基配列をもつドナーDNAとターゲットDNAの間の組換えが可能に。IS621リコンビナーゼは「プログラム可能な」RNA依存性DNA組換え酵素として機能する。IS621リコンビナーゼとブリッジRNAが触媒するDNA組換え反応　研究チームは、クライオ電子顕微鏡を用いてこの分子システムの詳細な立体構造を解明した。その結果、4分子のIS621リコンビナーゼ、ブリッジRNA、ドナーDNA、ターゲットDNAが複雑に絡み合った構造が明らかになった。この構造解析により、DNA編集の詳細なメカニズムを解明できた。IS621リコンビナーゼ、ブリッジRNA、ドナーDNA、ターゲットDNA複合体の立体構造　この新しいDNA編集システムは、既存のCRISPR-Cas9システムとは異なる特徴を持っている。Cas9は1か所のガイド領域を持つガイドRNAを使用し、1つのターゲットDNAを認識して切断。一方、IS621は4か所のガイド領域を持つブリッジRNAを使用し、ターゲットDNAとドナーDNAの2つを同時に認識する。また、IS621はDNAの切断だけでなく、交換・再結合も行う複雑な反応を触媒する。この特性により、IS621システムはCRISPR-Cas9では困難だった長鎖DNAのノックインなど、より複雑なゲノム改変ができる可能性がある。そのため、IS621システムは次世代のゲノム編集ツールとして期待されている。
- AIとロボットに家事をしてもらえる夢の時代は来るのか
  もし家にロボットがいたとして、そのロボットはどんな存在だろうか。提供：Donald Iain Smith/Photodisc via Getty Images　1985年に放映された米国のSFホームコメディ「スモール・ワンダー」には、ビッキーと名付けられたロボットが家族の一員として登場した。しかしポップカルチャーの作品では、ロボットは非常に有能で、人間を助けてくれる存在として登場することの方が多い。例えばアニメ「宇宙家族ジェットソン」に出てくるロボットお手伝いさんのロージーや、「アイアンマン」や「アベンジャーズ」の敏腕アシスタントAI、ジャーヴィスがそうだ。　SF作家のJoanna Mciejewska氏は3月、「X」（旧Twitter）への投稿で、そのイメージについて「私は自分が創作活動や執筆に専念するためにAIに洗濯や皿洗いをやってもらいたいのであって、自分が洗濯や皿洗いをするために、AIに創作活動や執筆をやってもらいたいわけではない」と述べた。　この発言は共感を呼び、3月29日に投稿されて以来、300万回のビューと10万2000件の「いいね」を獲得した。　そのようなライフスタイルは、1962年にはすでに「宇宙家族ジェットソン」で描かれていたが、それから62年経った今もまだ実現していない。　その理由は何だろうか。　第一の理由は、AIやロボット工学は数十年に渡って研究されているが、その技術を生活の中に論理的かつ手頃な価格で取り入れることが今でも非常に難しいことだ。また、哲学的、倫理的な面でも検討すべきことがある。Maciejewska氏への返信の1つで指摘されているように、これは複雑な問題だと言わざるを得ない。　その返信を書き込んだユーザーは、「問題は、人間がやりたいことは何で、何を自動化すべきなのかを誰が決めるのかだ」と述べている。「私の仕事相手には、AIに仕事を奪われることを心配している会計士がたくさんいるが、AIに文書作成を手伝ってもらうとことに積極的な会計士も多い」　生成AIが登場したことで、このテーマについて考え、議論することが増えているが、生成AIは文章を書くことは得意でも、計算（や税務）はそれほど得意なわけではないではない。「ChatGPT」やGoogleの「Gemini」、「Microsoft Copilot」、「Meta AI」、「Adobe Firefly」などの多くのAIチャットボットシステムが優れているのは、非常に人間に似た形で言葉や画像を合成したり、処理したりする能力だ。　しかし、チャットボットはロボットではない。　Maciejewska氏自身も、実際に欲しいのは洗濯ロボットではなく、AIに自分が嫌っている税務処理などの仕事をやってほしいのだと明確にしている（別のXユーザーは、AIには「理解力や判断力がないため、税務処理のような実務を信頼して任せることはできない」と指摘している）。この記事を書くためにMaciejewska氏にコメントを求めたが、回答は得られなかった。　とはいえ、洗濯ロボットの夢がなくなったわけではない。これについて語るには、可能性と限界の両方を理解し、この現在進行中の取り組みについて、開発者がどのように時間や労力を費やしているかを理解しなければならないだろう。AIとロボット工学の違い　AIとロボット工学には、重要な違いがある（それを理解したければ、Redditで人に聞いてみればいい）。　AIは、コンピューターで人間の知能を模倣することに焦点を当てた計算機科学の1分野だ。AIは作業を実行するための頭脳だと考えることができ、本質的にはソフトウェアだ。　一方で、ロボット工学の中心は機械であり、ワインを注いだり、汚れた器を食洗機に入れたり、花を花瓶に生けたり、オムレツを作ったりするような作業をする、物理的で機械的なものを扱う。家庭で使われるものというよりは、工場で自動車を組み立てたり、倉庫で製品を運んだりするために使われるものを扱うことが多い。　ロボットの方が実現するのは難しい。なぜなら、ハードウェアが必要であり、周囲の環境と相互作用してさまざまな大きさや材質の物体を操作する腕や手を持った、何らかのボディが必要だからだ。爆発的な成長を遂げている生成AIと比べれば、ロボット工学は大きく後れを取っている。人間の体が行えるような物理的な行為を何でも行うことができ、周囲の環境を理解できるロボットを作るのはあまりにも難しい。　ビールを醸造したり、アイスクリームやラーメンを作ったりといった、特定の作業だけに特化したロボットを目にすることはあるが、それだけだ。また、用途が限られているロボットが展示会で大きな話題になることはあっても、多くの場合、私たちのような消費者向けに販売するのは難しい。たとえ実際に売り出されたとしても、非常に高価な商品になってしまう。洗濯（と食器洗い）　洗濯の例について少し考えてみよう。　洗濯をするには、洗濯部屋という複雑な環境で、物を物理的に操作する必要がある。そこには洗濯機や乾燥機があるだろうし、アイロン台もあるかもしれない。洗濯物にしても、大きさや形、材質、洗濯時の注意事項がそれぞれ異なる、シャツやズボン、ブラウス、ブラジャー、靴下、タオル、シーツなどさまざまだ。　多くの研究者やスタートアップがこの課題に労力と資金をつぎ込んできたが、その成果はあまり表れていない。　例えば2010年には、ロボット企業のWillow Garageが、汎用ロボットの現状を改善できることを期待して、11人の研究者に400万ドル相当のロボットを提供した（米CNETでも14年前に記事にしており、その時の見出しは「Getting robots to do the laundry and the dishes」《ロボットに洗濯や皿洗いをさせることはできるか》というものだった）。その結果、大学院生の1人がタオルの折りたたみ作業である程度の成果を出したものの、このスタートアップは、2014年に新技術の多くを他のベンチャー企業にスピンオフした上で事業を停止したと報じられている。　またその数年後には、Foldimateというスタートアップが980ドルの洗濯物たたみロボットをCESで発表したが、そのロボットは洗濯物を1枚ずつ投入する必要がある上に、シーツやタオル、ベビー服のようなものには対応できなかった。同社は2020年頃に姿を消した。　ロボット工学の問題ですらない問題もある。AmazonとWhirlpoolは、2016年のCESでスマート洗濯機を発表し、洗剤を自動的に注文できるようにしようとした。これは、AmazonのアカウントをWirlpoolのアプリと連携させると、お気に入りの洗剤が少なくなったら、洗剤を再注文する許可を洗濯機に与えることができるというアイデアだった。　WhirlpoolとAmazonにこの洗濯機がどうなったかについてコメントを求めたが、回答はなかった。おそらく、このコンセプトは世間に受け入れられなかったということなのだろう。家庭用ロボットの製造とトレーニング　それでも、家庭用ロボット（あるいは、あらゆる種類の雑用をこなせるロボットと言い換えてもいい）を作るという難問を解決しようとする努力は続いている。そのためには、ロボットの物理的なパーツだけではなく、人間の知性を模倣するためのトレーニングも必要になる。　スタンフォード大学の研究者は、「Mobile ALOHA」と呼ばれるロボットを開発した。このロボットは、自律的に鍋を片付けたり、椅子の場所を整えたり、エビを炒めたり、こぼれたワインを拭いたり、ハイタッチをしたりする能力を持っている。この動画では、ギョロ目を持つロボットが3品目のコース料理を作る様子を見ることができる。同大学の4月の発表によれば、Mobile ALOHAは掃除機がけや、洗濯や、植物の水やりなどの家事についても有望な結果を出しているという。しかしこのロボットを一般発売できるのはずっと先の話になるだろうし、今の形状は決してスマートなものではないと言わざるを得ない。　Mobile ALOHAの研究チームは、模倣学習と呼ばれるプロセスを使ってこのロボットのトレーニングを行っている。これは、人間がロボットの背後に立ち、遠隔操作インターフェースを使用して、ロボットに自分のアームで作業を行う方法をやってみせるという手法だ。スタンフォード大学の計算機科学および電気工学の助教であり、Mobile ALOHA研究チームのアドバイザーを務めるChelsea Finn氏は、そのプロセスを説明する動画の中で、その作業をロボットを人形に見立てて「一種の人形遣い的な作業」だと説明している。　スタンフォード大学計算機科学科の大学院生であり、Mobile ALOHA研究チームの共同責任者であるTony Zhao氏は、同じ動画の中で、ロボットに十分なデータを与えるには1タスクにつき約50回の試行が必要だと述べている。Zhao氏はまた、最終的な目標は「人々が考える未来の家庭用ロボットのあるべき姿の期待に応える」ことだとした。　これまでのほとんどのロボットは、工場や倉庫のような管理された環境で、繰り返し同じ動作を行うようにプログラムされていた。家庭用ロボットのトレーニングには、機械学習などのAI技術を利用した手法もある程度使われることになるだろう。　「ロボットを現実の世界で使えるようにするためには、周囲の状況を認識し、それに反応できなくてならない」とFinn氏は言う。「私たちは、ロボットをより賢くし、実際に現実世界に送り出せるようにするために、機械学習を利用できるかどうかを調べることに関心を持っている」　このロボットは、自律的にいろいろな家事を行う能力について将来性を示したが、現段階のものは3万2000ドル（約520万円）の試作機だ。　Google、Amazon、Apple、Teslaなどの企業が、それぞれのやり方で、掃除から家の監視、安全ではない作業や繰り返し作業、あるいはつまらない作業などの多種多様なタスクを行うように設計された、さまざまなプロジェクトやプロトタイプに取り組んでいる。　Teslaの最高経営責任者（CEO）であるElon Musk氏は、やや恐ろしい見た目をした人型ロボット「Optimus」のデモンストレーションを行った際、このロボットを2027年までに2万ドル（約320万円）で発売したいと述べていたが、これらのロボットはまずTeslaの工場で使われる予定であり、その仕事には製造ラインの他のロボットに部品を運ぶことなどが考えられていると語っていた。ロボット執事が実現するのは、当分先の話になりそうだ。「人間の道具」　AIとロボット工学を組み合わせて、予測不可能な環境で（つまり私たちの住む家のことだ）さまざまな作業を行える1台の機械にまとめ上げるまでには、まだ長い時間がかかる。Mobile ALOHAにしても、Optimusにしても、ほかのオムレツ焼きロボットにしても、詩を書いたり、郵便物の送り状を作成したり、テディ・ベアやビーチにいる子猫の画像を生成したりすることはできない。　一方で生成AIを開発している企業は、そうしたツールを市場に普及させようとしており、それが燎原の火のごとく広がっている。これまでこのようなツールは存在せず、考えられる用途があまりにも多いため（それらの用途には、特に人間にしかできないものだと考えられてきたクリエイティブな分野も含まれる）、その使い道は模索され始めたばかりであり、コスト面での参入障壁も非常に低い。　広告代理店Momentum Worldwideのグローバル最高技術責任者Jason Alan Snyder氏は、「もし私がクリエイティブな作業のためのAIを開発していれば、広告業界やエンターテインメント業界、デザイン業界などの極めて付加価値の高い業界で応用できる可能性があるため、非常に見返りの多い投資になるだろう」と述べている。　一方、洗濯やキッチンの自動化は、すでに何十年にもわたって改良が加えられている、すでに確立された安定した分野だ。洗濯機は1850年代から出回っているし、食洗機は1950年代から存在している。　家庭向けの技術にも、ときおり画期的な進歩が起きることがある。例えば2002年にはiRobotが最初のロボット掃除機を発売しており、これまでに4000万台以上が販売された。また最近ではロボット芝刈機が普及し始めている。　それを考えれば、家庭用ロボットの分野が進化するには、もう少し辛抱する必要があるのかもしれない。　あるいは、根底にある憂慮すべき問題は、具体的な仕事の内容よりも、世界における私たち人間の役割かもしれない。　LinkedInのチーフエコノミストであるKarin Kimbrough氏は、Maciejewska氏のXの投稿について、AIが人間の創造性を低下させるのではないか、あるいはそのプロセス自体を全面的に破壊してしまうのではないかという、世間の不安を的確に突いたものだと述べている。　Kimbrough氏は、「必ずしもそうなるわけではない」と述べ、以前にも電卓が人間の計算能力を奪ってしまうのではないかと言われていたことを振り返った。「しかし電卓は、数学で速く計算するための道具になっただけだった」と同氏は言う。　同氏は、生成AIはコンテンツを生み出すのに役立つが、それを使わなければならないわけではないと述べ、創造性を発揮する方法はほかにもたくさんあるとした。また、これらのツールが作業時間を短縮するのに役立つとしても、ファクトチェックや編集などの指示や監督は依然として必要だという。　「これは人間の道具にすぎない」とKimbrough氏は述べた。
- ｢サッカー界の大谷翔平｣日本から生まれない理由 "16歳の神童"を生んだスペインとの違いとは？
  ドイツで開催されているサッカーのEURO2024で、スペイン代表が若さを武器に快進撃を続けている。日本時間7月10日未明に開催された準決勝でフランスを破り、12年ぶりの優勝に王手をかけた。エースは16歳今大会のラ・ロハ（スペイン代表の愛称、「赤」という意味）はとにかく若い。中でも注目を集めているのが名門バルセロナ所属、16歳のラミン・ヤマルだ。EURO決勝の前日（7月13日）に17歳を迎える。スペインでは小学6年、中学4年までの10年間が義務教育期間となるため、ヤマルは中学4年をこの6月末に卒業したばかり。スペイン代表の16歳、ラミン・ヤマル選手。準決勝ではEURO史上最年少ゴール記録を塗り替えた(写真：Dan Mullan/Getty Images)国内でも「スペイン代表を担うエースが中学生」なる事実はいまだ衝撃をもって伝えられており、ドイツ入りしてからも宿舎のホテルで中学校の宿題やレポート作りに追われていたニュースが大きく報じられていた。16歳ながら完全にスペイン代表の主力エースとして活躍するヤマルはあまりに特別な存在すぎるが、彼と同じく今大会のスペインの顔となったニコ・ウィリアムズは21歳、司令塔のペドリも同じく21歳と若い。一方の日本代表はというと、世界水準で見れば若いとは言えない。現在の日本代表（FIFAワールドカップ26アジア2次予選シリア戦）の最年少と言えば、2001年生まれの久保建英や鈴木唯人だが、彼らは今年23歳だ。メッシやクリスティアーノ・ロナウド、ムバッペといったサッカー界のスター選手が10代から世界のビッグクラブで頭角を現していたことを考えると、日本から「大谷翔平クラス」の存在感を出す選手を望める状態にはまだない。ではなぜ、スペインでは若いタレントが生まれて、日本では生まれないのだろうか。最大の違いは「幼い頃から通年のリーグ戦があるか」だ。日本の小学生サッカーの問題点をスペインと比較しながら見ていこう。日本では圧倒的に「練習試合」が多い筆者の息子たち（現在小2と小5）は日本で幼稚園児のときから地元の少年団に入会してサッカーをしていた。しかし、次男が小1だった昨年度、公式戦の試合を二桁も戦っていない。春と秋に区大会・市大会があるが、クラブに何人所属していようと公式戦にエントリーできるチーム数は1クラブから1つか2つ。必然的に出場機会は限られる。大会はまず数チームでのリーグ戦をした後、上位チームが一発勝負の決勝トーナメントを戦う。当然ながら強いチームほど試合数は多くなる。そしてこのような大会はあるものの、年間を通したリーグ戦はなく、基本的には毎週末に練習試合やワンデーの大会などに参加する。一方、スペインではトーナメント方式の試合はなく、総当たりのリーグ戦方式が採られている。中高生年代のトップレベルになれば負けたら終わりのカップ戦なども入ってくるが、基本はレベル別にリーグ戦を年間通して行う。例えば、息子たちが来年度からプレーするバレンシア州の男子8人制サッカーでは、小6のカテゴリーはレベル別に4部制で、さらにそれぞれの部の中にはグループが複数ある。1グループには大体12〜15チームが入り、ホーム＆アウェイで年間22〜28試合を戦う。9月から翌年5月までの9カ月をかけてリーグ戦を戦うため、練習試合なるものが入り込む余地がない。「出場機会」を確保する仕組みもまた、選手たちの出場機会を確保する仕組みもある。1チームの登録人数に上限があり、それ以上の人数が集まるクラブは1学年で2チーム、3チームを作り、リーグ戦に登録することになっている。このような生活を6歳から毎年戦っていくため、ヤマルの年齢と同じ16歳になれば200試合以上の公式戦経験を持つことになる。日本のサッカー少年少女は試合数だけで見ればスペインの2倍、3倍になるかもしれないが、大半が勝ち負けもスコアも覚えていない練習試合なのだ。日本とスペインの違いは、休み方にもある。日本では毎日「サッカー漬け」の生活を送っている熱心なサッカー少年少女もけっこうな割合でいる。何を隠そう日本ではわが家の息子たちも土日は特にサッカー漬けだった。スペインは「8月は全休」一方、スペインでは暑い8月に子どもたちはまったくサッカーをしない。プロの欧州リーグは今やスペインでも過密日程のカレンダーから8月中旬開幕となっているが、子どもたちは9月始動だ。小学生は平日に2〜3回の練習、土日のどちらかにリーグ戦の試合がある。つまり、週に3日以上サッカーをやらない日が必ずある。わが家もスペインに来てから先週末は家族で海に行ったり、バスケットの試合観戦をしに行ったりしてサッカー以外の楽しみに触れた。とても豊かな時間、週末だった。こうした“サッカーライフバランス”のとれた生活がサッカー大国、育成大国のスペインであっても当たり前であることは早く広く日本の皆さん、特にサッカー関係者に知ってもらいたい。そして、レベルが拮抗したリーグ戦を年間を通して小学1年生から戦っていけば、週300分程度、年間9カ月の活動でもうまい選手、極稀にヤマルのような凄い選手が育ってくるというのはすでにスペインで実証されているのだ。
- 標準化で世界リード　ＡＩ・量子…日本主導の国際規格づくり後押し　国家戦略の策定進む
  日本企業の製品やサービスが国際規格として承認される「国際標準化」に向けた戦略を政府が進めている。６月に標準化の国際交渉の経験がある人材をまとめたデータベースを開設。来春にも日本企業の標準化への対応を支援する新たな国家戦略を策定する。人工知能（ＡＩ）や量子といった成長分野で国際規格を巡る競争が激しさを増しており、日本が主導権を握れるよう後押しする。統一のルールづくり標準化とは製品やサービスについて、その形状や大きさ、表示方法などを統一するルールづくりを指す。例えば乾電池の形状やサイズは国際規格になっており、海外でも使える。昭和後期に松下電器産業（現パナソニックホールディングス）が主導した。逆に国際標準化できなければ販売地域が日本に限定され、海外販売では他の規格に合わせなければならない。国際規格として承認されるには、国際電気標準会議（ＩＥＣ）や国際標準化機構（ＩＳＯ）などの国際機関が開く国際会議で認められる必要がある。企業が提出した企画案について、専門家らの議論を経て参加国の投票が行われ、多数を得れば承認される。国際標準化の成否は国際交渉にノウハウのある人材が左右する。技術的な専門知識や語学、ロビー活動のための人脈など、必要な能力は多岐にわたる。企業が専門人材を育成するのは難しい。こうした中、政府は５月に有識者らで構成する「国際標準戦略部会」を設置。人材や支援基盤などの課題について議論し、来春にも必要な支援策を盛り込んだ「国家標準戦略」を策定する。企業とのマッチング経済産業省は６月、専門知識のある人材のデータベースを作成し、ホームページで公表を始めた。産業技術総合研究所など３団体に所属する国際標準化を経験した１５０人を掲載し、一般企業や大学に所属する経験者も随時追加する。担当者は「標準化（に精通する）人材は外部から見えづらい。人材を欲する企業とのマッチングを進めたい」と話す。国が計画を進めるのは、国際競争の激化のためだ。米国は昨年、ＡＩや量子などの先進技術で国際標準化を主導する戦略を発表。中国もすでに国際標準化を通じて自国の技術を海外展開していく政策を推進している。ＩＳＯで議論を行う作業部会（ワーキンググループ、ＷＧ）の議長のポスト数は２０１３年に７位だった中国が、２０２２年は第３位まで浮上。日本は５位を維持したままで、中国が存在感を高めている。経産省の担当者は「力を入れていかなければ後れを取る」と危機感をあらわにする。◇日本企業、知見生かし規格化日本企業は「ものづくり」の知見を生かし、さまざまな分野で国際標準化を進めてきた。スマートフォンで読み込める「ＱＲコード」はデンソーウェーブが開発、２０００年に国際規格となった。スイカなど交通系ＩＣカードで使われている近距離無線技術はソニーが開発。０４年に国際規格となっている。産業分野では、制御機器のＩＤＥＣが工場で使う産業用ロボット向けに安全性の高いスイッチを開発。国際市場をリードしている。作業員が軽くスイッチを押した状態のときに動き、強く握りこんだり手を離したりした時に、緊急事態と判断して停止する。人間の反射を生かした安全設計で、０６年に国際規格となった。積水化学工業は老朽化した下水管の内側に新管を作って補強する工法を開発し、ＩＳＯ規格を創設。水を流したまま地面を掘り返さずに工事でき、国内外で受注を拡大させている。
11Jul
- 和田秀樹さんが明かす「ほとんどの人が認知症になる」事実　必要な老後の準備とは?
  いつ死ぬかわからないから、終活より今を楽しむべき歳をとると多くの人が気にする言葉に、「終活」というものがあります。人生の終わりのための活動の略ということで、人生の最期を迎える準備という意味で使われるようです。確かに、自分が認知症になってしまったとき、子どもたちが成年後見制度の申請などをして、それを裁判所が受け入れてしまうと、自分のお金なのに、後見人に選ばれた子どもの判断でしかお金が使えないことになり、たとえばアイスクリームを買ってきてくれという自分のささやかな願いさえも、拒絶されることがあります。そういう意味で、自分の頭がしっかりしているうちに、任意後見の制度を使って、信頼できる子どもなり、弁護士なりに、後見人を頼んでおくに越したことはないと私も思います。そういう自分のための終活とか、晩年の準備まで否定する気はないのですが、子どもに迷惑をかけないためとか、どうなるかわからない死後のための終活はあまり賛成する気になりません。エンディングノートなるものが流行っているようですが、自分の思いを伝えるという目的と、亡くなった後に家族が困らないようにという目的があるようです。自分にどんな財産があるかを、いちいち子どもたちが苦労して調べなくていいようにとか、お墓や葬儀の希望とかを書いておくわけですが、財産については、子どもに残す必要があるとは思いませんし、運よくお金が残ったのなら、それがほしければ、調べるくらいの手間を取らせても悪いとは思えないのです。お墓についても、これだけの少子化の中、3代先までお墓を見てもらえると考えるほうが甘い気がします。葬式を立派にやってほしいと思う気持ちはわからなくもないのですが、そのときは自分は死んでいるので、少なくとも自分の目で見ることはできません。人間というのは、100％死ぬことだけは確かなのですが、いつ死ぬのかは誰もわかりません。たとえば余命半年とか、2年とか宣告されたとしても、それは、その病気でその状態の人が平均で半年とか2年生きられるという意味です。だからそれよりずっと短い命のこともあれば5年くらい生きることもあるのです。実は、宣告した余命より早く死ぬとヤブ医者と思われるし、長く生きると名医だとか先生のおかげと思われるので、短めに言うことが多いという話も聞いたことがあります。ましてや、今元気で生きている65歳の人が、あと何年生きられるかはまったく読めません。平均余命というのがあって現在65歳の人は男性で約20年、女性で約25年生きるというのが平均です。それは目安になりますが、これもかなりの個人差はあります。もうそろそろお迎えかなと思って終活をしたところで拍子抜けするくらい長生きすることもあるし、予定よりずっと早く死ぬこともあります。ただ、限りある命であることは確かなので、終活などに無駄な時間を使うより、今を思いきり楽しんだほうがいいというのが、長年、高齢者を見てきた私の出した結論なのです。もう一つは、死を意識しながら生きていくことが、あまり得策と思えないのです。確かに、たとえば血圧が高いから酒をやめろとか、食べたいものをがまんしろと言われたときに、「どうせ死ぬんだから」と開き直って、酒をやめないとか、塩分を控えたりしないという生き方を私は否定しませんし、むしろ勧めたいくらいです。でも、それは死を意識するというより、今を楽しむことが主題になっているはずです。終活のように、死んだときに子どもに迷惑をかけないようにとか、死が近いからいろいろなものを整理しておこうと、死を意識しながら生きることは、逆に今を楽しめなくするように思えてならないのです。いつ死ぬかわからないから準備をするというのなら、後悔しないように、楽しみを後回しにしないで、先にやっておこうとか、今のうちに金を使っておこうというのが、高齢者にお勧めしたい死の準備ではないかと考えています。思いきり人生を楽しむことを考える認知症にしても、寝たきりにしても、心配したところでなるときはなるし、ならないときはならないというのが、私の実感です。ただ、長生きするほど、その確率は高くなるのも事実です。実際、私が以前勤務していた老人専門の総合病院での、年間100例の解剖結果を見る限り、85歳を過ぎて脳にアルツハイマー型の変化のない人はいませんでした。だから、自分では意識していなくとも、現役で活躍している学者や政治家や経営者の人でも、85歳を過ぎていれば、みんな軽い認知症だということです。要するに老化現象のようなもので、誰でもかかると覚悟を決めておいたほうがいいでしょう。もちろん、重い認知症になると何もできなくなったり、いろいろな楽しみをあきらめないといけなくなるのですが、軽いうちはほとんどなんでもできます。そして重い認知症になるまでに５年から10年はかかります。だったら、軽い認知症だとわかったら、重くなる前に思いきり人生を楽しむという選択もあっていいはずです。認知症も軽いうちなら、免許更新の際の認知機能テストも軽くクリアできるのですから、スポーツカーに乗るなら今のうちということです。そして、そうやって楽しみ、頭を使っていると認知症の進行がゆっくりになるのです。認知症の診断を受けたら、悲観するより、どうやって残りの人生を楽しみ、どうやってアクティブに生きるかを考えるほうが賢明だというのが、老年精神医学を35年も続けてきた私からの提言です。勝手に未来を想像するより、なったらなったときでどう楽しみ、どう生きるかを考えるほうが、おそらくは残りの人生は充実するはずです。実は、私も血糖値が急に上がり、体重が1か月で5キロも減ったときに、がんを覚悟したことがあります。それも重症のすい臓がんだというのが私の予測でした。その際に、治療を受けて身体をボロボロにするより、残りの人生をどう生きるかを考えました。お金を借りまくって映画を撮ろうとか、せっかくコレクションしたワインをどんな風に飲もうとかそんなことばかりを計画していたら、暗い気分がかなり明るくなったのです。自分で考えた未来の予想など、当たると思い込むのは僭越なのでしょうが、今を楽しむことなら考えられます。そのときの経験から、がんになったら治療しないで楽しもうと開き直ることができましたし、その後もがん検診は受けないことに決めたというわけです。この歳になれば、軽いうちであっても、治療で仮に少しぐらい余命を延ばすことはできても、QOLのほうは、むしろ下がってしまうとしか思えないからです。確かにがんを知らぬが仏で生きるというやり方は、死期が読めなくなるデメリットはありますが、読めたとしても不正確なものですし、要らない形で死を意識することが気分のいいものとは思えないからです。
09Jul
- 加速する中国人富裕層の海外移住、膨大な資産も流出
  俗にいう「スマートマネー」が中国から流出しつつある。かつてないほど多くの中国の富豪が母国を後にしており、今年は1万5200人が他国へ移住すると見られている。投資移住コンサルのHenley & Partners（ヘンリー・アンド・パートナーズ）は中国の富裕層の投資移住を追跡しており、今年の移住者は前年の1万3800人を1割ほど上回ることが予想されると指摘している。香港を離れると見込まれている500人程度の富裕層を加えると、投資移住の加速はさらに劇的なものになる。移住者の大半が米国やシンガポールに向かう。移住に伴って持ち出す資産の額を証明する方法はないが、過去の傾向からHenley & Partnersは1人あたり3000万〜10億ドル（約48億〜1610億円）相当と推定している。予想されるように、移住を決めた人々が語る国外脱出の理由はさまざまだ。だが、大半の人が中国の現在の経済状況が暗に示す不確実性と、そうした不確実性により安定した投資収益が今後見込めないことに言及している。現在も続く不動産危機と不動産をめぐる混乱が不確実性の評価に大きく影響している。特に、不動産価値の下落が世帯の資産を目減りさせ、それにともない中国の経済成長の見通しに疑問を残しているためだ。また、移住の理由として格付け会社のムーディーズとフィッチによる中国の信用格付け見通しの引き下げに言及する人もいる。引き下げの理由は明言されなかったものの明らかだ。習近平国家主席が過去に民間企業や資産家に対する取り締まりを強化する姿勢を示していたからだ。シンガポールは長い間、中国の富豪が好む移住先だった。だが最近、同国は中国からの資産の流入に対する監視を強化している。隠すものが何もない人たちでさえ、逃避先のシンガポールで現在暗黙の了解となっている煩わしさやプライバシーの喪失を避けたいと思っているかもしれない。カナダと米国は、今後も中国人が資産とともに移る人気の行き先だろう。アラブ首長国連邦も好まれている。同国では個人所得税はない。また、贅沢な暮らしや、簡単かつ密やかな投資資金の移動を可能にする、いわゆる「ゴールデンビザ」を提供している。日本も中国に近いこと、魅力的なライフスタイル、そして世界で最も安全な国の1つであることから人気の移住先となっている。公平を期すために言っておくと、富豪らが流出しているのは中国だけではない。韓国と台湾でも起こっている。韓国と台湾の場合、経済よりも安全保障が大きな懸念事項となっている。韓国にとっては、好戦的な北朝鮮が大きな脅威だ。台湾の富豪らは、中国が軍事力をちらつかせていることから自身や資産、家族を懸念される危険から遠ざけようとしている。特にドナルド・トランプが米大統領の座に返り咲いた場合、米国は台湾を防衛するのかという疑問が間違いなく影を落としている。中国を注視している人々は、中国の富裕層の移住に関するニュースから2つのメッセージを読み取ることができる。1つは、習近平の経済運営は明らかに否定的にとらえられていること。もう1つは、影響を測る方法はないものの、国内経済を活性化させるための中国政府の取り組みが富豪の資産の流出で一層困難なものになるということだ。
07Jul
- 音で世界を把握する！遺伝子の組み換えでスーパーヒーローのようなマウスを作成
  アメリカのミシガン大学（UMichi）で行われた研究により、超常的な聴覚を持つ遺伝子組み換えマウスを作り出すことに成功しました。新たに作られたマウスは、内耳のシナプス接合が増強されるような遺伝子の組み換えを受けています。これにより聞こえる音の閾値は普通のマウスと同じですが「音の分解能」あるいは「音の解像度」とも言うべき力が飛躍的に向上しており、通常のマウスが聞き逃してしまうような一瞬の音の変化でも逃さず感知し、危険を回避することが可能になります。もしこの能力を人間が手に入れた場合、同じオーケストラの音色も普通の人と全く別物に感じられるようになるでしょう。また音の解像度にかかわる新たな知識は、隠れ難聴と呼ばれる奇妙な現象を説明することを可能にしました。超常聴覚マウスが誕生した経緯スーパーヒーローものの作品では、それぞれが持つ多彩な能力を使って、悪と戦う姿が描かれています。またスーパーヒーローのよくあるパターンとして、超常的な能力の多くは予期せぬ偶然によって授けられるという点があります。たとえば「聴覚を失った科学者が再び音を聞くために開発した薬によって、思いもかけないスーパー聴覚を手に入れてしまう」といったケースです。新たな研究で開発された超常聴覚マウスは、これと似たパターンを辿っていました。ミシガン大学の研究者たちは以前から、騒音や加齢による聴力低下を防ぐ手段を調べていました。人間やマウスの耳の中には空気の振動を電気信号に変換する内有毛細胞と呼ばれる細胞が存在します。空気の振動である音を電気信号に変換するのが内有毛細胞の役割です / Credit:clip studio . 川勝康弘鼓膜を経て伝わってきた空気の揺れが内有毛細胞の毛の部分を振るわせると、内有毛細胞の本体で電気パルスが発せられ、シナプスを介して蝸牛神経節と呼ばれる神経に伝わるのです。この仕組みがあるお陰で、物理的な振動である音を脳が認識する電気信号へ変換できるのです。一方、長期にわたり騒音に晒されたマウスや年老いたマウスたちでは、内有毛細胞と蝸牛神経節を繋ぐシナプスの数が減ってしまうことが知られていました。人間の場合も同様の仕組みが耳を悪くすると考えられており、工事現場で働く人は「耳が悪くなったら一人前」と言われていたほどです。しかし以前に行われた研究では、騒音によって失われたはずのマウスのシナプスが、ニューロトロフィン3と呼ばれる物質の生産を促すと再び増加し、マウスの聴力が回復することを発見しました。そこで今回ヨーク大学の研究者たちは、健康な若いマウスに同じ方法を適用した場合、何が起こるかを確かめてみました。もしニューロトロフィン3の増加がマイナス分のシナプスを回復させるのではなく、単純にシナプスをプラスさせるのだとしたら、健康なマウスの聴力を増強させられる可能性があったからです。超常聴覚マウスは音の解像度が高いため僅かな無音時間も聞き取れます / Credit:clip studio . 川勝康弘研究者たちはマウスに遺伝子組み換えを行い、内耳でのニューロトロフィン3を増強させたマウスを作りました。まず普通のマウスと遺伝子組み換えマウスを、雑音が一瞬途切れてしばらくするとマウスを驚かせる仕組みを仕込んだ箱に入れ、一瞬の雑音の途切れとビックリの関係を学ばせました。すると雑音が途切れがビックリの合図だと学んだマウスたちは、ビックリの仕掛けに驚かなくなります。次に研究者たちは、徐々に雑音の途切れる感覚を短くしていきます。するとある段階で普通のマウスは雑音の途切れ目がわからなくなり、ビックリの仕掛けに驚くようになりました。一方、ニューロトロフィン3が増加したマウスたちは、普通のマウスが聞き取れないような僅かな雑音の途切れを敏感に察知し、ビックリしないことが判明しました。この結果は、ニューロトロフィン3の増加と内耳のシナプス数の増加が、遺伝子組み換えマウスに、普通のマウスでは不可能な超常的な聴覚を与えていたことを示します。この超常聴覚は聞こえる音の閾値（聞こえる最小値）そのものには変化を与えず、音の解像度が高くなっています / Credit:clip studio . 川勝康弘つまりこの超常聴覚は聞こえる音の閾値（聞こえる最小値）そのものには変化を与えず、音の解像度を変化させるものだったのです。さらに研究者たちが超常聴覚マウスたちの脳を調べたところ、聴覚領域の反応ピークも増強されており、超常聴覚マウスたちはより多くの聴覚情報を処理する能力があることが示されました。研究者たちも「シナプスの数を増やすと脳が追加の聴覚情報を処理できるようになったことに驚きました」と述べています。映像の場合、解像度が飛躍的に高まると、得られる情報が増えるだけでなく、映像に対する印象そのものも大きく違ってきます。もし普通のマウスと超常聴覚マウスが一緒にバイオリンの音をどう感じるかインタビューできたなら、全く違った答えが返ってくるでしょう。ですが今回の研究成果はスーパーマウスを作り出したに留まりませんでした。聞こえるのに聞き取れない隠れ難聴の原因は「音の解像度」低下にあったあまり知られていませんが、正常な聴力閾値を持つ成人の10～20%が難聴を抱えていることが、これまでの研究によって判明しました。「正常な聴力閾値を持つ」とは、普通の人が持つ小さな音を聞き取る能力と同じということを意味します。正常なのに難聴というと矛盾に聞こえますが、それこそが「隠れ難聴」と言われる所以です。たとえば人間の隠れ難聴をもつ人々に、マウスに行ったのと同じ「雑音を一瞬途絶えさせるテスト」を行った場合、隠れ難聴の人は音の途切れを認識するのに、より多くの間隔を必要とすると報告されています。聞こえるのに聞き取れない隠れ難聴の原因は「音の解像度」低下にあった / Credit:clip studio . 川勝康弘このことから、隠れ難聴は音の解像度の低下が原因であり、また解像度の低下は内耳のシナプスが騒音や老化のせいで失われてしまったためだと考えられていました。映像でも解像度が低ければ何が映っているか分からなくなるように、音の解像度が低下すれば、たとえ音が聞こえても認識が難しくなります。ですがこれまでは、隠れ難聴の仕組みを証明するための証拠が不足していました。しかしヨーク大学の研究者たちの成果により、隠れ難聴の原因が内耳のシナプス数の減少にともなう「音の解像度」の低下であることが示されました。また健康な個体にシナプス数を増加させるニューロトロフィン3を増加させる措置をとると、普通のマウスよりも「音の解像度」がさらに上昇し、超常的な聴覚を持つマウスの誕生に繋がりました。研究者たちは音の解像度の低下を防ぐ薬を開発することができれば、多くの隠れ難聴の人々の聴力を普通に近づけられるだろうと述べています。もしかしたら未来の音楽コンクールは音の解像度を上げる薬がドーピング問題を引き起こしているかもしれませんね。
- 謎の古代人類デニソワ人、チベット高原で１０万年あまり生存　新研究
  古代人類のデニソワ人はチベット高原で１０万年以上にわたり生存、繁栄していた――。そんな新たな研究結果が発表された。２０１０年に初めて発見された謎の古代人類、デニソワ人への科学的理解を深める研究結果となった。研究チームは中国甘粛省の夏河近郊、海抜３２８０メートルの白石崖溶洞で、数千点に上る動物の骨を発見した。この洞窟は絶滅したデニソワ人の居住が確認されている３カ所のうちの一つ。研究結果からは、デニソワ人がケブカサイやブルーシープと呼ばれる羊、野生のヤク、マーモット、鳥を含む大小さまざまな動物を狩猟、屠殺（とさつ）、加工していたことが判明した。白石崖溶洞で調査に当たる考古学者のチームはまた、４万８０００年～３万２０００年前にさかのぼる堆積（たいせき）層から肋骨（ろっこつ）の断片を発見した。確認されているデニソワ人の化石としては最も新しく、科学者の従来の想定よりも後年までデニソワ人が生存していたことを示す手掛かりとなる。化石の証拠が乏しいため、こうした古代人類の暮らしぶりについて詳しいことはほとんど分かっていない。ただ、新たな研究からは、白石崖溶洞に住んでいたデニソワ人が非常にたくましかったこと、地球上有数の過酷な環境で寒季や暖季を生き延び、草地で手に入るさまざまな動物資源を最大限に活用していたことがうかがえる。論文の筆頭共著者を務めた中国蘭州大学の張東菊教授は「デニソワ人がこの洞窟やチベット高原に長年居住していたことは分かっている。私たちが知りたいのは、どうやってそこに住んでいたのか、どうやって環境に適応したかだ」と説明した。研究結果は３日、科学誌ネイチャーに発表された。デニソワ人は１０年あまり前、指の骨の断片から抽出されたＤＮＡシーケンスを使って実験室で存在が特定された。これ以降、世界で少数の化石が見つかっている。化石の大半はシベリアのアルタイ山脈にあるデニソワ洞窟で見つかった。その後の遺伝子解析の結果、ネアンデルタール人と同様に、デニソワ人が現生人類と交雑していたことが判明。現在の人類に見つかるデニソワ人のＤＮＡの痕跡は、デニソワ人がかつてアジア各地に暮らしていたことを示唆しているとみられる。
- “生成AIのこれから”を見極めるために知っておきたい「AIブームの歴史」
  今回のテーマは、「現代用語の基礎知識選 2023ユーキャン新語・流行語大賞」のトップ10に入った「生成AI」。生成AIの認知度が上がったのは、2022年にOpenAI社が公開した「ChatGPT」がきっかけといえるだろう。それまでもAI（人工知能）が注目されることはあったが、そもそもいつ頃から開発が始まったシステムなのだろうか。機械学習や深層学習（ディープラーニング）の研究・開発を行うPreferred Networksのソフトウェアエンジニア・今城健太郎さんに、AIブームの歴史とこれからの生成AIについて聞いた。 ■過去70年で三度起こった「AIブーム」今城さんが大規模言語モデル（LLM）についてまとめた資料「LLMの現在」に掲載されている「AIブームの歴史」をもとに、解説してもらおう。出典／「LLMの現在」今城健太郎「これまでの歴史のなかで、AIブームは第1次～第3次まであるといわれています。1950年代に始まった第1次AIブームは、Fortranをはじめとするプログラミング言語が生まれ、それまで人間がしていた計算をコンピューターができるようになり、複雑なパズルが解けるようになった時代です。AIの基礎になる部分といえるでしょう」（今城さん・以下同）その後、1970年代にAIブームは下火となるが、1980年代に第2次AIブームを迎える。「第2次AIブーム以前は国家が進める研究が主でしたが、Apple社がパソコンを発売したことで個人にも普及し、さまざまなデータをつくりやすくなったことでAI開発の波が再び起こりました。当時のAIは、医師が診断する条件などを設定し、症状などを入力すると合致する病気を提示してくれるといったものでした」1990年代後半から2000年代前半にかけて、長らくAI冬の時代が続いたが、その後到来した第3次AIブームでは「ビッグデータの活用」が進んだ。「パソコンが広く普及し、データを蓄積できるようになったことで、集合知が見えやすくなりました。例えば、メーカーが2パターンの商品から販売するものを検討する際、以前は企画開発の担当者が独自に判断するしかなかったのですが、蓄積された顧客データがあれば、そのデータをもとにある程度の予測を立てることができます。いまでは当たり前のことといえますが、当時は画期的だったのです」そして、いま現在は生成AIやLLMの波が立ち始めたところ。「生成AIやLLMは、初めてウェブデータが活用されたAIです。インターネット上にアップされたテキストや画像を収集して学習し、自動生成するというところまで行きつきました。ただ、この技術は急に生まれたわけではありません。機械学習を用いた自動翻訳システムは、かなり前から存在しています」自動翻訳システムは存在するものの、その発展は長らく停滞していたそう。ターニングポイントとなったのが2014年頃、深層学習を用いた自動翻訳システムが誕生し、「Google翻訳」に取り入れられたり翻訳モデル「DeepL」が出てきたりしたことで脚光を浴びた。「もとの文章を理解して翻訳文を生成する自動翻訳システムから、文章生成の部分が独立してできたのが『ChatGPT』をはじめとするLLMです。OpenAI社が誰も想像しなかったような量のデータをAIに学習させた結果、ある程度のレベルの賢さで文章を生成できることがわかったのです。『ChatGPT』が公開されたときは、AI業界のなかでも驚きの声が上がりました。生成AIやLLMには未来があるということが見え、国内外のさまざまな企業が開発への投資やサービスの活用を進める流れにつながったのだといえます」生成AIの活用が見込まれる「金融・医療業界」この１年ほどでさまざまな生成AI関連サービスが登場し、業務に取り入れる企業も出てきている。「なかでも金融や医療の分野は、生成AIの活用が早い可能性が高い」と、今城さんは見る。「金融や医療のように画面のなかで処理するものが多い分野では、ITの進歩に合わせて業務システムも進歩してきた歴史があります。金融業界であれば、コンピューターの限界に挑戦したことで高頻度取引が可能になりましたし、機械学習を用いた取引は大きなボリュームを占めています。今後、金融に特化したLLMが出てくることで、投資判断に使えるデータが増えると考えられます」例えば、ある会社が新商品を発売した際、人間に関する情報の集合知ともいえるLLMを用いることで、「いい」「悪い」にとどまらずにある程度の根拠を持った具体的な感想をシミュレーションできる。それをもとに投資判断していける可能性があるのだ。「医療業界では、問診表を書く、看護師さんが話を聞くといったアナログな問診をLLMに代替し、必要な情報を的確に聞き出してもらうことで、効率化につながるだけでなく、医療のレベルも一段階上がる可能性があります。そのほかにも、医師の診断結果をレビューしてもらうなど、さまざまなコミュニケーションの場でLLMが使われる未来があるでしょう」長期的な視点で見ると、自動車の自動運転やロボットの分野での活用も考えられるという。出典／「LLMの現在」今城健太郎「これまでの自動運転は、道路状況などの画像を学習させてアクションに移すものでしたが、LLMがその場で生成した文章を機械に解釈させることで、滅多に遭遇しないような状況になった際にも自動で動くようにできるといえます。走行中のエリアで停電が起き、目の前からは緊急車両が走ってくるようなシチュエーションはそうそうないと思いますが、そのような場面でも自動車が自動的に判断し、緊急車両に道を譲るといったことができるでしょう」ロボットにも近しい活用法が考えられるようだ。研究所で開発されたロボットが実際に活用されるのは、研究所とは異なる環境の工場や店舗、家庭など。LLMで設置された場所の環境を文章化して解釈することで、ロボットは環境に合わせて適切に動くようになると考えられるのだ。日本の製造業を維持するカギが「生成AI」AIのこれまでと現在の話を聞いてきたが、未来に目を向けてみると、2026年には生成AIに学習させる訓練用データが枯渇するという予測が出ているようだ。「機械の進化は指数関数的に増えていますが、人間がつくるデータは指数関数的には増えていかないので、訓練用データの不足は確定的な未来といえます。多様なデータを学習させる進化は止まらざるを得なくなると思いますが、2026年までにAIに対する新たなアプローチや人工データのつくり方などが開発され、パラダイムシフトが起こり、いまは想像できないような進化が起こっているかもしれません」AIが驚くべきスピードで進化しているいま、数年後の未来も想像できないところまで来ているのだ。ちなみに、日本における生成AIはどのように発展していくだろうか。「国内の競争力、特に日本の強みである製造業を維持するため、生成AIやLLMの活用は必須だといえます。町工場などで用いられている産業用ロボットは、指示する際に特殊なプログラミングの知識が必要ですが、LLMを活用して誰でも話しかけるだけで指示を出せるようになったら、丁寧な物づくりのレベルを落とさずに製造業を維持することができます」さまざまな業界で生成AIが取り入れられると考えられるが、今城さんは「日本での普及は容易でもあり難しくもある」と話す。「『ChatGPT』が公開されたとき、海外では賛否両論でしたが、日本では肯定的な意見がほとんどだった印象があります。政府も生成AI活用を推進するポジションにありますし、人種や宗教の問題が少ない日本では差別的な発言に対する制限の壁が諸外国よりも低いため、普及しやすいという面があります。一方、国内の製品やサービスの質が高いため、新製品に求められる質も高くなりがちです。生成AIは出力の品質を担保しづらいものなので、国内企業が生成AIを用いた製品やサービスを開発する際に『この出力レベルだとユーザーに受け入れられないのではないか』と二の足を踏んでしまい、海外の企業に後れを取る可能性があります。この部分をクリアできれば、普及のスピードが上がるでしょう」実は、1950年代から始まっていたAIの開発。現在は驚くべきスピードで進化しているが、この波をとらえることが、ビジネスにおいても投資においても重要といえそうだ。
06Jul
- ソウル郊外の百済遺跡から倭の埴輪見つかる　密接な関係裏付け、古代の日韓交流に光
  倭の技術者が製作したとみられる円筒埴輪が出土した遺構＝ソウル郊外の城南福井洞遺跡（大韓文化財研究院提供・共同）　ソウル郊外にある百済の王城跡に近い遺跡から、5世紀前半に倭の技術者が製作したとみられる円筒埴輪（はにわ）の破片が見つかった。倭王権から百済中枢に派遣された高官が現地で死後、日本式の古墳に埋葬されていた可能性がある。専門家は、同盟を結んでいた百済と倭の「密接な関係を裏付ける発見だ」と評価。埴輪のかけらが古代の日韓交流に光を照らした。（共同通信＝渡辺夏目）　大韓文化財研究院が2022年までにソウル南方の城南福井洞遺跡の発掘調査を行い、今年4月に報告書にまとめた。　百済王朝は4世紀、最初の都を漢城（ソウル）に置いた。日本列島での中心勢力は、大和（奈良県）を拠点に成立した倭王権。百済から取り入れた文化知識で発展し、朝鮮半島有事の際は軍事支援にも乗り出した。文献には緊密な関係が記されているが、直接確認できる遺物は乏しかった。　研究院の依頼で出土品を確認した奈良文化財研究所飛鳥資料館の広瀬覚古墳壁画室長は「漢城で倭人の活動を、はっきりと示すものが出土したのは初めてだ」と感嘆。「単純な交易ではなく、政治的な深い関係性を示している」と解説する。　埴輪の破片は、王宮で使う土器や瓦などを生産する官営窯の「ごみ捨て場」の遺構から見つかった。古墳には使われなかった廃棄品とみられ、一緒に出土した土器片には日本と朝鮮半島の両方の製作技法が確認された。　大韓文化財研究院の韓玉民・研究教授は「円筒埴輪も百済と倭の職人が一緒に作っていた可能性が高い」と指摘。「共に生活しながら関係を築き、技術を融合させたのだろう」と想像する。　破片は赤みがかった褐色で、縦じま柄のような無数の細い線が刻まれている。板状の道具で表面を平滑にした跡で、当時は日本列島だけに見られる技法だ。破片七つからこの特徴が確認された。復元すれば高さは50～60センチ程度になるという。　わざわざ日本の技術者を招いて作らせたのは、なぜか。広瀬氏は「被葬者は百済と倭の双方の王と密接な関係にあった者ではないか」と推察する。外交などで重役を担った倭の高官を敬い、祖国の埋葬方法を順守したとの見方だ。　広瀬氏によると、埴輪の破片には、古墳造成ラッシュで埴輪の大量生産に慣れた職人ならではの「手抜き」の痕跡も。ベテランを呼ぶこだわりがうかがえ「百済の中枢に日本式の古墳がある見通しが出てきた」と今後の調査に期待した。　古代に廃棄された埴輪が、1600年の時を超えて強固な協力関係を証明する鍵となった。「当時の人は想像もしなかったことでしょう」。韓氏が笑顔で語った。　【円筒埴輪】　古墳時代に作られた土管状の特殊な土器で、古墳の周囲に大量に並べ立てられた。墳丘と外部を仕切る機能や、被葬者の霊を守る結界としての役割があったと考えられている。粘土ひもをらせん状に積み上げ、表面を木製工具や指でならして成形した。大きさは古墳の規模に比例するといわれる。円筒埴輪が圧倒的に多いが、動物や人物などをかたどった形象埴輪もある。出土した円筒埴輪について説明する大韓文化財研究院の韓玉民・研究教授。横に置かれているのは円筒埴輪の復元模型＝2024年4月、韓国・潭陽（共同）日韓の地図
04Jul
- 生きたまま、ヒトの意識をコンピュータに移す方法とは？
  片側だけの世界わたしは世界の片側しか見ていない。これは何かしらのメタファーではない。文字どおり、視線のちょうど真ん中を境に左側しか見えないのだ。それゆえ、不意に自分の右手があらわれてぎょっとする。また、横書きの文章はまともに読むことができない。単語ひとつを拾うにしても、視線の先の一寸右の文字が目に入らず、匍匐前進するかのごとく一文字一文字読み進めるしかない。以前の何十倍もの時間がかかってしまう。そう、わたしも昔からこうだったわけではない。あの日からすっかり変わってしまった。喋りたくても喋ることができない。そればかりか、わたしの口は思ってもいない言葉を紡ぎ出す。シャツのボタンを留めようにも右手がそばから外してしまう。ステーキを口に運ぼうにも右手のナイフがはらいのけてしまう。まるで、わたしの右半身は、得体のしれない何ものかにのっとられてしまったかのようだ。右手も、右足も、別の意志があるかのごとく振る舞う。せめてもの救いは、その何ものかがまったくの赤の他人ではないことだ。服や食べ物の好みは少なからず異なるようだが、その口から語られる記憶はわたしの子ども時代そのものだ……ここに登場する人物は怪奇映画やSF小説の作中キャラクターではない。このような体験をしている人たちが実際にいる。てんかんの治療のため、右脳と左脳を切り離す外科手術を受けた患者さんたちだ。術後、視覚的にも、身体的にも、左半分だけを司る右脳の意識と、右半分だけを司る左脳の意識の二つが立ち現れる。photo by GettyImagesひとつの頭蓋のなかのふたつの意識。神経心理学者のロジャー・スペリーは、まさにそのことの存在証明をもって1981年にノーベル医学・生理学賞を受賞した。ただ、一言断っておかなければならないことがある。通常、医者や研究者と会話できるのは言語野をもつ左脳のみだ。スペリーも右脳の“供述”を引き出すのには苦労している。あれこれ試した結果、右脳が見ているものを応えさせるために、それが統制する左手にものをつかませることで事なきを得た。また、スペリーにとっては幸運なことに、右半球も課題の口頭指示を理解するくらいの言語能力はもちあわせていた。偏頭痛発作と下條先生ここであえて右脳を登場させたのには理由がある。冒頭の二段落は、実はわたしの体験そのものなのだ。中学3年生のとき、模擬試験の英語の最中、みるみる文章が読めなくなった。あとになって知ったことだが、それは偏頭痛発作の一部であった。みなさんのなかにも偏頭痛持ちの方がいるかもしれない。わたしの場合、虹色のギザギザ模様が右視野にあらわれるところから発作がはじまる。このオーラと呼ばれる現象は、19世紀の書物にも挿絵つきであらわれる由緒正しい症状だ。自分の脳はだいぶ可怪しいのではと心配したものだが、同様に、奇天烈な幻覚に悩まされた大昔の先輩たちに出会い、胸を撫で下ろした。そのオーラが収まったのち、しばらくして視野欠損がはじまり、15分ほどで右視野全体がきれいさっぱり消滅してしまう。不思議に思うだろうが、消滅した視野を埋めるのは白でも黒でもない。まさに“無”である。頭の後ろが見えないのと同じようにそこには何もない。あたかも、分離脳患者の視覚世界を疑似体験しているかのごとく。2003年、カリフォルニア工科大学の下條信輔先生のもとでサバティカル生活を送る幸運にめぐまれた。到着して間もなく、はじめて通された先生のオフィスで、自身の偏頭痛発作の話をしたことを今でも鮮明に覚えている。したためてきた実験アイディアが、氏にまったく響かなかったゆえの苦肉の策であった。ただ、わたしの視野消滅には俄然、興味が湧いたようだ。返す刀で、発作がでたら夜中でも連絡するようにと言われた。ラボご自慢の経頭蓋磁気刺激装置（TMS）にからめ、氏ならではの天才的なひらめきが訪れたのだろう。　　　　TMSは、高校物理に登場するフレミングの右手やら左手の法則で、頭蓋の外から脳に電流を流してしまう恐るべき装置だ。渡米の数年前におとずれた学会で、「私はもう歳だから被験者兼著者になることを泣く泣く了承した」と悲壮感たっぷりに語る大先生の映像が流れ、それが強烈な印象として残っていた。当時、なにかと保守的な日本では、論文著者以外を被験者にすることがガイドラインで禁止されていたのだ。そんなこともあり、下條研に行ってもアレの被験者にだけはならないようにと心に誓っていたのだが、のっけから踏み絵を踏まされることとなった。振り返ってみれば、視覚的な意識を生まないわたしの脳を肴に、意識のしくみに迫る実験を思い付いたに違いない。今のわたしなら、薬を盛られてでも偏頭痛発作を起こして協力するところだが、当時は意識の「い」の字も興味がなかった。スモッグに霞むロスの淡い青空のもとで意識研究に出会い、はるか彼方まで見渡せる南ドイツの澄みきった青空のもとでおおいに頭を悩ませ、ある日、とある意識の研究手法に思い至った。その副産物として、わたしの提案する「意識のアップロード」があるわけだが、そのあたりの経緯についてはおいおい話していきたい。死を介さない意識のアップロードというわけで、お待ちかね「死を介さない意識のアップロード」である。これまで提案されてきた手法は、頭蓋から脳を取り出して、そのデジタルコピーを構築するというものだ。脳の解析精度の限界から、ほぼ実現性がないと考えるが、たとえ叶ったとしても、死を回避したい当の本人は間違いなく死ぬことになる。まさに本末転倒だ。死にたくないのであれば、残る方法はただひとつ。生きているうちに意識をアップロードするしかない。そのお手本となるのが、てんかん患者が分離脳手術でたどる意識の変遷だ。もともとあったひとつの意識は、死や断絶を介することなく、二つの意識へと移行する。ここで仮に、わたしたちの生体脳半球と機械の脳半球をつなぎ、その間で意識を統合し、記憶を共有できたとしよう。そのうえで、生体脳半球側が否応なく迎える終焉のときにあわせ、分離脳手術よろしく、両者を切り離したらどうだろうか。死を介することなく、わたしたちは機械のなかで生き続けることにはならないだろうか。もちろん、冒頭の分離脳患者にみられたような諸々の不便がでないよう、生体右脳と機械左脳、生体左脳と機械右脳といったようにたすきがけに接続したうえで、最終的には機械脳どうしを接続するつもりである。非侵襲ブレイン・マシン・インターフェースの限界ただ、あらかじめ述べておきたい。さきの意識のアップロードを完遂するには、その前段階として、生体脳と機械脳との間で意識を統合し、記憶を共有する必要がある。しれっと記したが、そのプロセスを、先日、惜しくもサッカー日本代表から落選した大迫勇也にたとえるなら、半端ない。これまでも、映画やSF作品などには、生きている間に意識をアップロードする様が数多く描かれてきた。映画「チャッピー」では、頭にかぶるだけで装着できるサイクリング用ヘルメットのような簡易な装置を使って、ものの数分で意識がアップロードされる。一方、「トランセンデンス」では、キアヌ・リーブス扮する主人公が、頭皮のうえから電極のようなものを数十個とりつけ、辞書の英単語を延々と読み上げながら意識をアップロードする様子が描かれる。ただ、残念ながら、これらの映画に描かれるような非侵襲の計測装置、すなわち、開頭せずに頭蓋の外から脳活動を計測するような装置ではアップロードなど叶うべくもない。脳のなかで情報処理を担うのはニューロンだ。脳の1ミリ角の立方体のなかには5万個ほどのニューロンがひしめいている。会社の部署にたとえるなら、それぞれが異なる“担当”をもち、他のニューロンに対して専用回線をひいている。特定の相手としかつながらない糸電話が複雑に張り巡らされたような状況だ。そんななか、ニューロンたちは日がな一日、じゃんじゃん電話をかけまくっている。非侵襲計測は、分厚い壁―頭蓋骨の向こう側からかろうじて聴こえてくるオフィスのざわめきを捉えるようなものだ。当然、会話が幾万と折り重なったざわめきから、個々の会話を聞き分けることはできない。通常の解析でできるのは、新しい案件、たとえば視覚刺激が飛び込んできて、全体の通話量が増えたことを感知することくらいだ。最新の解析手法を用いれば、舞い込んできた案件のごく大まかな分類も推測できるが、一回一回の推測精度はあてにならない秋の天気予報くらいに考えておいた方がよい。何十回と同じ条件を繰り返すことにより、脳の働きについて科学的に解明できることは計り知れないが、意識のアップロードなど夢のまた夢である。従来型侵襲ブレイン・マシン・インターフェースの限界非侵襲がだめなら、当然、侵襲ということになる。頭蓋骨に穴をあけ、脳の灰白質に直接電極を埋め込むことで、今度はニューロンどうしの会話の内容をじかに聞き取ることが可能になる。一つの電極で複数のニューロンをとらえることができ、最も多いものでは千に近いニューロンの同時記録がこれまでに達成されている。では、生体脳半球と機械脳半球を接続し、その間で意識を統合し、さらには記憶を共有するには、どのくらいの数のニューロンを記録する必要があるだろうか。ヒトの左右の脳半球を結ぶ神経繊維束は三つある。そのなかでもっとも太い「脳梁」では、左右一億個ずつのニューロンが糸電話―神経繊維を通している。さきほどの一千とくらべると桁が五つも多い。さらに困ったことに、反対半球へと連絡するこれらのニューロンは脳の広範囲に散らばり、その他のものとさっぱり見分けがつかない。ヒトの片方の脳半球には約１００億のニューロンが存在することから、ざっくり見積もって百個に一個の割合ということになる。たとえるなら、広い海原を泳ぐ無数の小魚のなかから、黒くないスイミーを探り当てるようなものだ。つまるところ、生体脳半球どうしの連絡を完璧に再現するとなると、大脳のすべてのニューロンを計測するはめに陥る。わたしたちの脳は、わたしたちが思い浮かべるよりもはるかに中身が詰まっていて、脳髄液の占める隙間部分は全体の20％ほどにすぎない。そこへ、ニューロンの何十倍も大きな電極が、生体組織をめりめりと破壊しながら入り込んでくる様子を思い描いてほしい。すべてはおろか、脳全体のわずか0.01%のニューロンを計測するのも困難と言わざるを得ない。脳への情報書き込みの困難だめ押しとして、脳の灰白質に挿入した通常電極によるブレイン・マシン・インターフェースにはもうひとつ致命的な欠陥がある。なんと、情報をきちんと書き込むことができないのだ。脳への情報の書き込みは、電極から電流を流すことによって行われる。それにより、犬を見たときに反応する「犬ニューロン」が活動すれば、脳に「犬」という情報が書き込まれたことになる。逆に、精確に「犬」という情報を書き込みたいときには、その犬ニューロンのみを活動させる必要がある。仮に、隣の「猫ニューロン」もいっしょに活動してしまったなら、「犬猫」の情報が書き込まれてしまい、その魑魅魍魎が眼前にあらわれることにもなりかねない。というわけで、一つの電極あたり、それにもっとも近いたった一つのニューロンを活動させることが理想であり、その具体的な方策として電流値をぎりぎりまで下げていくことになる。ところが、最近になって、ターゲットとなるすぐ近くのニューロンだけを活動させようとしても、遠くの複数のニューロンも活動してしまうことが報告された。その種明かしは簡単だ。電流値を下げていったときに、電極にもっとも近いニューロンを活動させるのに必要な電流よりも小さな値で、電極のより近傍を通過する複数の神経線維が刺激されてしまうのだ。結果、その神経線維の先につながる遠くのニューロンが活動してしまう。そして最大の問題は、それら遠くのニューロンが電極の観測網にかからず、“何”ニューロンであるかをうかがい知ることができないことだ。ちなみに、電極が捉えることのできるニューロン活動は、距離にして1/10mm以内にあるものに限られる。言い方はわるいが、どこの馬の骨だかわからない幾多のニューロンが活動し続けることになる。この読み書きの不一致により、従来型電極では、脳にまともに情報を書き込むことができない。この現象を発見したクレイ・リード博士らは、論文の結びとして、通常電極によって構成されたブレイン・マシン・インターフェースの将来性に強い警鐘を鳴らしている。夢のブレイン・マシン・インターフェースどんなかたちであれ、脳と機械をきちんとした形でつなぎたいのであれば、お互いがお互いの情報を読み、お互いがお互いへと情報を書き込むことが前提条件となる。さらに、意識のアップロードはもちろん、医療応用などでの性能を追求したければ、脳部位どうしが当たり前に行っている相互作用を再現する必要がある。大ヒットしたSF小説『三体』、とりわけ第三部の『死神永生』には、宇宙の超文明による超ブレインテック（脳科学を活用したテクノロジー）が登場する。もし、同様に人類がブレインテックを進展させたいのであれば、地球型脳のこんがらがった神経配線にうまく適応するような、まったく新しいタイプのブレイン・マシン・インターフェースが必要不可欠となる。そのうえで、打倒、超宇宙文明ではないが、さきの問題を一気に解決しうるのが、わたしが2020年に東京大学から特許を出願した新型のブレイン・マシン・インターフェースである。拙著『脳の意識　機械の意識』(中央公論新社)を執筆中に思い付いたものだが、特許の関係で盛り込むことができなかった。英語版”From Biological to Artificial Consciousness”(Springer)の方で大々的にお披露目しており、脳半球間を連絡するすべてのニューロンへの読み書きが可能で、読み書きの不一致も生じない。ポイントは、どこに、どのように、どのような電極を入れるかである。またまた引っ張るようで申し訳ないが、次回までみなさんの宿題としたい。アポロ計画になぞらえて本稿の最後に、意識のアップロードを実現していくための方策について考察しよう。（といえば聞こえはよいが、実際のところ、今後の戦略のためにぜひみなさんのご意見を伺いたい！）ひとつ確かなのは、わたしたちの目の黒いうちにそれを実現するとなると、研究開発を相当に加速させる必要があるということだ。お手本としたいのはNASAのアポロ計画である。もちろん、予算規模や人的リソースにおいて、そこまで欲張るつもりはないが。1961年、「60年代のうちに人類を月に着陸させる」と、当時の大統領であったジョン・F・ケネディが宣言することで、アポロ計画は始動した。人類の共通の夢への挑戦という華々しい側面にどうしても目がいきがちだが、東西の冷戦構造なしにそれを語ることはできない。1957年にソ連のスプートニクが夜空を舞い、1961年にはガガーリンが初の有人宇宙飛行を成功させた。宇宙開発に先鞭をつけられたアメリカは焦っていた。ロケット技術は、そのまま大陸間弾道ミサイルの性能に直結するからだ。有人月面着陸というわかりやすい目標の裏に、軍事開発上の実利があったわけだ。わたしにとっての月面着陸が意識のアップロードだとしたら、その一歩手前の月周回軌道投入は意識の解明である。死を介さない意識のアップロードの途中経過に位置付けた、生体脳の意識と機械脳の意識が統合された状態は、まんま意識が解明されたことを意味する。提案する意識のアップロードは、もともと、意識を科学的に解明するための方法論について頭を巡らすなかで出てきたものなのだ。ちなみに、わたしの“現世”のライフワークは（機械におさまったところで、また次のライフワークは考えるとして！）、意識を科学の俎上にのせる実験プラットホームを提供しつつ、意識にまつわる自身の仮説を検証することである。では、大陸間弾道ミサイルに相当するものは何だろうか？意識のアップロードを目指すにしても、その途中過程において、開発されたさまざまな技術を社会に還元していくことが求められる。一番の果実は、AIによる脳機能支援、脳機能代替といった先進的な医療応用になるはずだ。具体的には、新型ブレイン・マシン・インターフェースならではの稠密な脳とAIの連携による、認知症治療をプライマリーターゲットに見据えている。高い目標をおくことで、イーロン・マスク率いるニューラリンク社の背後につけ、どこかで一気に抜き去る算段だ。ちなみに、ニューラリンク社のプライマリーターゲットは、脊髄損傷患者向けの脳制御ロボット義肢の開発だ。それだけであれば脳から情報を読み取るだけで事足りる。イーロン・マスクの面目躍如ともいうべきセンスのよさだが、埋め込み電極の安全性が担保され、その先を狙うとなると、どうしても脳への情報書き込みが避けられなくなる。日本伝統の実験神経科学の先進性を活かし、きれいに抜き去るためにも、ここは官民挙げてのオールニッポンのサポートを得たいところだ。実は、このことにからめてひとつ悩みがある。ぜひみなさんのご意見を伺いたい。読む前から、死ぬことが怖い人は怖いし、読んだからといって、怖くなかった人が怖くなることは滅多にない。そのことが改めてわかった。次回の記事でも、意識のアップロード後にどんな世界が拡がるかを語ることで、その魅力について引き続き布教していく所存ではあるが。つまり、「意識のアップロード」は、有人月面着陸のような大役を担うことはできないのでは、ひょっとして、人類共通の夢たりえないのではと頭をよぎるようになったのだ。むしろ、認知症治療などの医療応用をそのポジションに据え、意識のアップロードは大陸間弾道ミサイル的にどさくさに紛れて目指すべきものなのかもしれない、と。みなさんはどうお考えだろうか？

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