報道という仕事

今日は少し過去の仕事に触れてみたいと思います^ ^

ラジオ番組を持っていてDJをしていた頃に担当ディレクター

から報道の方もやってみない？との話がきっかけでした。

仕事は主にニュース枠の仕事。定刻撮りと生中継、ニュース内
での特集番組を制作する側の仕事でした。

日常メンバーはカメラマン２人と記者１人、伝送車の運転手。
少人数で１日をまかないます。緊急取材と重なれば片方の

カメラマンは一人で全てしなければならない。

若さのおかげでこなせたけれど、とにかく体力勝負の仕事でした。
（でもマルチにできることが今の私に重要だったと思います）

まず当時の機材は大きいし重い。朝夕定刻に撮るニュースなら
穏やかに行けるのだけれど、事件や事故が発生すれば警察や消防と
ほぼ同時に到着しなければ現場を撮れない為、常に待機しながら
耳を澄ませている緊張感が続き、通報と共にダッシュ！
そして、見たくない残酷な現場に何度も遭遇することになる・・

私は昼間の担当で昼・夜ニュースと翌朝分を撮りますが、

昼のニュースは戻って編集をしている時間がない為撮った

その場で伝送する。切取りは正確にしないと放送事故が起こる。

当時キャプションも担当していたので責任重大でした。

最初の頃はバッテリーと三脚と替えのレンズを抱えカメラマンの
あとを走っていき、照明もする。機材は全部で10～15キロ。
もたもたしていたら映像は取れないので、とにかく動きを先読み
して設置や交換。間に合わないと怒鳴りつけられる。

それが半年ほど続くうち段々と編集や休日分のカメラ回しを
任されるようになりました。プライドと意地で無我夢中でした。


あくまで「報道」は事実を忠実に伝えることが目的。全く同じ
映像でも切取る部分、編集や言葉一つで間逆になってしまう。
だから全員真剣で、取材が必要な場合はとことんまでする。

たった10分の特集番組も、ほぼ１日費やして繰返し取材する。
例えば、作家さんなら作り手の思いをきちんと理解した上で

その思いが伝わることを徹底してやっていた。それを側で聞いて

スタッフ全員が映像に表現を込める。

生中継は例え10分でも前日からカメラの動きを含めて大人数で
入念にリハを繰り返す。流れて残らないけれど、編集できない
その映像を沢山の人が見るから失敗は絶対に許されない。

山開きのニュースでは、誰よりも早く登頂しなければならない
為、暗いうちから2000メートル級の山を機材全部担いで上がる。

無事に上がり取材、伝送を終えたら、今度は夕方のニュースを

撮りに行くため急いで下山。（登りより下りが難しい・・）

ニュースの合間にある花や景色の映像も過酷で・・^^;

例えば雪山を美しく撮る為に、両手に機材を抱えながら反対側の
急斜面の雪山を登り、日が当たり影がいい感じになるまで待つ。
防寒は邪魔になるので軽装で、納得いくまで何時間もポイントを
探して綺麗な映像を追いかけて撮ったり。

花の映像も蝶や蜂が止まるのをひたすら何時間も待つ事もある。
水面が鏡のようになるまで風がやむのを静かに見守る・・
もちろんヤラセはないので、その瞬間を待つんです。

動画での静と動の表現、感じることの大切さが身にしみました。

また、沢山の人に話を聞いたり現場を見る事で、色々な人に

関わり、ものの本質を見分ける視点を学んだと思います。

ただ、身体を壊してしまい続ける事が出来なくなり

（手術をしましたから・・）本当に残念でした。
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この頃の報道のあり方は「私心」は無かったように思います。
ただ誠実に情報を伝える。これほど難しい事はありません。

相手の思いや状況を忠実に伝える為には全てを研ぎ澄まして
全身で感じなければならない。だから心に伝わるのではと・・
そうすると見る側がきちんと受け止め考える事ができる。

今は画面を通しながら作り手をつい見てしまいますが
まだ誠実に取組んでいる方はいらっしゃると思います^ ^

不治の病が治る日

ひと昔前は不治の病とされてきた癌。現時点ではいかに
早期発見をするかが勝負となっています。

最近では腫瘍マーカー、検査機器の発達、遺伝子検査
他には体臭や口臭等から、何の癌かでまではある程度
早期での発見ができるようになってきていますね。

ただ進行が早かったり、発見しづらい場所にあれば
まだ完治するには少し難しい段階にあります。
また、長寿となった現代では２人に１人は癌を発症
するという身近な存在。

人の体には毎日5000個の癌細胞が生まれ、それと戦う
自然免疫の主要因子ナチュラルキラー細胞（NK）等の
おかげで発病していないだけで、私達は日々狭間にいる。

その間、色々な要因や免疫力を落としてしまうことで
癌細胞が勝っていくと、増殖し広がり始めます。

その自己免疫力を高めて治療する新しい治療方法が
もうすぐ実用化されようとしている段階に入っているのです。

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▼「ナチュラルキラー細胞」
自然免疫の主要因子として働く細胞傷害性リンパ球の1種。
特に腫瘍細胞やウイルス感染細胞の拒絶に重要である。
細胞を殺すのにT細胞とは異なり事前に感作が不要なため
生まれつき（natural）の細胞傷害性細胞（killer cell）
という意味で名付けられた。

NK細胞は定常状態でも活性化した細胞傷害性リンパ球に
特徴的形態（大サイズ、小胞体に富む細胞質、顆粒等）で
存在し、新たなタンパク質合成や再構成をほとんどせずに
そのままで細胞傷害性を示す。そのため迅速に対応できる。
リンパ球の70～80％を占めるＴ細胞系とのタッグがカギ。
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最新のニュースでは
iPS細胞を使って「キラーＴ細胞」を作り出しマウスに
投与して癌を10分の1以下に縮小させたそう。東京大学などの
グループが成功し、がんの新たな治療法の開発に繋がる
と期待されています。

ヒトのiPS細胞から、体内の異物を攻撃するキラーＴ細胞
と呼ばれる免疫系の細胞を作り出すことに成功。
（今から３年近く前にはNKTをiPSへ取り出すことに成功し
　その後それを初期化して今度はiPSから作れるように
　なったのが最近！）

そして、iPSキラーT細胞を癌のマウスに投与したところ
癌の大きさが10分の1以下になり半年後の生存率も60％
と3倍に高まったそうです。

キラーＴ細胞は通常老化が早く、増殖力がすぐ弱るが、
iPS細胞から作り出すと若返ったように増殖力を再び
取り戻し癌細胞を殺す効果も持続する事がわかっています。

今後、数年以内には実際にヒトに投与して安全性や効果を
確かめる臨床研究へ移行するそうで、 今はまだマウスの
実験段階が実用化される日がようやく見えてきました。


私も、知人や身内など何人も癌で亡くしています。
（勿論、早期治療で今も元気に過ごされている方もいます。）
その度にその人たちと静かに向き合いながら、生き様を
大切に受け止めていってはいますが、もう少し治療法が早く
確立されていればと悔しく思う。これは私の正直な気持ち。

LHCとSTEINS;GATE

私達の起源や色々なもの解明をしようとすると、最終的に
宇宙の話にたどり着きます。

空海も1200年前に宇宙を表現した立体曼荼羅を作り
その約1000年後にアインシュタインが東寺へ見に来て
自分の考えに確証を持ったと言うのも面白い＾＾


さて、今日のテーマのお話ですが、
”LHC（ラージハドロンコライダー）”という施設を
ご存知でしょうか？

CERN（欧州原子核研究機構・素粒子物理学研究所）が
高エネルギー物理実験を目的として建設した世界最大の
衝突型円型加速器。別名「大型ハドロン衝突型加速器」

この施設はスイスジュネーブ郊外と隣国をまたがっています。
2008年9月稼動、LHCはここで実施されている実験の総称。

実験はしばらく停止していましたが、2年間の改良を経て
今年2015年4月5日に、以前に比べ約2倍（8兆電子ボルト
から13兆電子ボルトへ）の高速エネルギーを装備完了して
運転を再開しています。（今またメンテだったはず）

▼主な実験テーマ
高エネルギーの陽子・陽子衝突実験によって標準模型の中で
唯一未発見であり、素粒子に質量をもたらすとされている
「ヒッグス粒子」の発見とその性質の測定。
標準模型を超える新たな物理が予言する新たな粒子、現象の
発見などなど・・

この中で気になるのは、以下の実験。
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宇宙は5次元以上の「余剰次元」が”あるかも”しれない。
実験の背景は「膜宇宙論」という理論の検証が目的です。

宇宙にある4種類の力のうち、電磁気力、強い力、弱い力

は4次元時空の中にしか効かないのに対し、
重力のみ余剰次元に漏れ出しているという仮説があります。

余剰次元であることを膜宇宙論で説明をする。その証明を
してみたいから実験しよう！
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という事で実験をしているのですが、近隣では極小でも
ブラックホールが生成されたら危険～～！
という事を危惧し実験の中止を求める訴訟も起きています。

理論が正しかったとしても、実験のエネルギー程度では
ブラックホールは生じない可能性が高いから大丈夫。
できるとしたら、その施設が地球一周する位の大きさで
もっと膨大なエネルギーでないと難しいと思います。

何れにしても人工で宇宙的なものを作り出そうとして
いますが、現時点ではあくまでも理論の段階で、それが
正しいかなんて誰もわかっちゃいない。

おもしろいから個人的には、ひも理論は好きかも☆

現在は、無からできた宇宙が膨張を続けている説が
有力ですがいずれこの重力のバランスが変わり、今度は
全てのものがブラックホールに吸込まれ最後は「無」に戻る・・
研究ではこんな説もあります。

さて、どこの国が最初に見つける事ができるんでしょうか＾＾


余談ですが、CERN（セルン）と言えば、
私も大好きなアニメSTEINS;GATE(シュタインズ・ゲート)の
「SERN」のモデルにもなっているCERN。

昨年「タイムマシンの研究をしているのか？」というCERN
への質問にスタッフが「それはSERNに任せたよ」と、
もしかしてアニメ見てたの！？と思わせる回答をしたことで
シュタゲファンはお祭り騒ぎになりました＾＾

おでん！ブログネタ参加します(^^;;

ブログネタ：あなたの好きなおでんの具は？【北海道産ボイル毛ガニ3尾プレゼント】 参加中
私は大根派

毛ガニ欲しさにwww（素直）

おでんと言っても様々。

今住んでいる場所は、厚揚げが主流。鯨の出汁（自宅でも使います ^ ^）
あとは、はんぺんは入れません。
私は骨つき鶏も入れて出汁代わりにします。

私が食べ慣れた地元のおでんは、厚揚げがなくて焼き豆腐が入っています。
出汁は関西風ですが、小皿に味噌と一味をちょっと出汁で

練ったものをつける。からしは使いませんが、これが大好きです。

具材で好きなのは、
大根
厚揚げ（豆腐）
ロールキャベツ
糸こんにゃく
コロ（クジラ）
かな？

出張が多いのと、旅好きなので各地のおでんも食べますが、

串に刺さってたり、真っ黒だったりこんなにご当地色が

あるんだなと毎回感心しています。

その中でもお気に入りは金沢おでん。

出汁はバイ貝や魚の練り物が多くあっさり薄味です。

巨大なのでバイ貝は具にもなります。

あと好きなのは車麩。だしを吸ってめちゃ美味しい^ ^

あとは赤巻とか、知らない具が沢山で面白い^ ^
冬はセコガニの甲羅に足の身も入れて出汁にくぐらせると言う

一品があり日本海ならでは、さすが金沢！と唸りました。

（香箱ガニと言う名前だったかな？）

あなたの好きなおでんの具は？

• 大根
• たまご
• ちくわ
• こんにゃく
• 餅入り巾着
• はんぺん
• 牛すじ肉
• 厚揚げ
• がんもどき
• その他

秋のブログ投票祭り

超高齢社会と進化する介護

先日「Googleの猫認識」でも触れたように人工知能が
自ら学習をして理解する「ディープラーニング構造」
のものが登場している。
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■ディープラーニング・深層学習（Deep Learning）

ニューラルネットワークの多層化、特に3層以上のもの。
1990年代に進められた脳、特に視覚野の研究や
スパース・コンピューティング理論を基にしたアルゴ
リズムが実装されたものを指す。
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今までは平面での理解が、人間のニューロンにあたる
のような構造を持ち、相互で関係性を学習して認識する
事は本当に画期的なことだ。

人工知能とは、人間の思考を再現しようと試みているもの
だが、現在はこのディープラーニングの登場で
「第3次人工知能ブーム」の到来と呼ばれている。

2025年には、1人の人同等の処理能力のコンピュータが
登場すると言われているが、人間の能力というのは凄い
ものなんだと改めて感心する。

で、わりと近い未来の姿を今日のテーマに沿って話をして

みようと思います。

▼今、日本で大きな問題になっている「高齢化社会」
実は日本は今既に「超高齢社会」になっているんです。

・「高齢化社会」65歳以上が総人口の7％以上
・「高齢社会」14％以上
・「超高齢社会」21％以上
＊人口推計結果では2007年に21.5%になり超高齢社会に到達

もう既に、”化”ではなく高齢社会という事で・・今後も更に
進んで、2020年で29.1%、2035年に33.4%になり人口の3人に1人が

高齢者になると推計されています。


既に、高齢社会を支える為に民間や行政が様々な取組みを
行っています。ただ、特に都市部の高齢者介護施設がかなり
不足しているという事が今問題になっています。
（地方部のほうが100％以上の充実した施設が整っています）

将来的には一人暮らしの高齢者世帯も増加するけれど
全員が施設に入るというのも難しい・・。
今の段階では、定年後地方へ移住するほうが介護が手厚い
かもしれませんね。

ただ、現在でも一番心配なのは高齢者の見守りです。
仕事に行ってしまえば様子を知る事ができない、施設でも
24時間見ることはできないので、室内カメラ等を使っても
急変する症状などの発見はなかなか難しいのが現状です。

医療分野やＩｏＴも進んでいますので、人工知能搭載の
見守りロボットが汎用化するとこの問題は解決に向かいます。

話し相手はもちろん、薬の時間を知らせたり日々の体調を
データ化し、異変があれば救急車を呼ぶこともできます。
（異変が起こる前の段階で病気を発見する事ができる）

情報収集のチップはヘモグロビン程の大きさにまでなるので
体の中にあれば血液検査などをしなくても、常時成分や
血圧、心拍数や体温まで管理できるようになります。

一番最初に導入が急がれるのはこの分野です。実用化の

早期実現を期待しましょう^ ^