事例

【ヒット商品】ネタ出しの会 日本経済新聞の記事「春秋:琉球王国の歴代国王の肖像画『御後絵(おごえ)』」から

2024.5.6  日本経済新聞の記事「春秋:琉球王国の歴代国王の肖像画『御後絵(おごえ)』」から

占領地や植民地から持ち去った文化財を返還する動きが世界的に

コラムの著者は、沖縄に返還された文化財およそ20点が先ごろ関係者に公開され、その中に琉球王国の歴代国王の肖像画「御後絵(おごえ)」が確認されたという。その文化財が現代の琉球画家にも影響を与えていることを語っている。

○米連邦捜査局(FBI)も協力した御後絵の捜索活動

コラムの著者によれば、「南国の貴婦人」と称させる大型の蝶、オオゴマダラやデイゴの花をモチーフに描く沖縄の花鳥画画家、仁添まりな氏は沖縄県立芸術大学で日本画を学んでいる。しかし、濃密な色彩などで「日本画ではない」と評され、落ち込んだこともあったという。

その転機は、「琉球絵画」にあったという。琉球絵画とは琉球王朝時代、中国や日本の影響を受けつつも独自に発展した花鳥画や風俗画である。多くが沖縄戦で消失し、現存する作品は少ないという。仁添氏は、このような状況でも琉球絵画が中国画と日本画の構図や描法を自由に取り込む画風に魅了されたという。双方の絵の模写や研究を重ね、30代の今、仁添氏は「琉球画家」を名乗る。

占領地や植民地から持ち去った文化財を返還する動きが活発になっている。沖縄県民の御後絵に対する想いに対して国際的にも盗難や略奪にあった美術品を扱うFBIの特別チームが応えた。次世代の芸術家にとって、取り戻された絵や工芸品は大きな糧になり、歴史の空欄を埋めていく。尊い行為であると、コラムの著者は思っている。🖼️🦋✈️👝🚗✒️📕🧑‍⚖️👩👨💬📻⚡️🏙️💡🏗🚚📈🏢⚡️💹📖🖋🔑🩺💉🏢⚡️🎓👔⏰🔧💻🖥📻🖋🌏💡🔎🌍happy01🇯🇵🇺🇸


【ヒット商品】ネタ出しの会 日本経済新聞の記事「社説:米巨大ITはAI市場を育む投資を競え」から

2024.5.4  日本経済新聞の記事「社説:米巨大ITはAI市場を育む投資を競え」から

大手の競争が健全な市場を発展させる

2024年1〜3月期の米大手IT企業の決算が出揃った。社説の著者によれば主力のiPhoneが不振で減収減益であったAppleを除き、MSやアルファベット、アマゾンなどが前年同期比で2桁の増収を確保したという。巨大IT企業がお互いに競うことで市場に健全な発展が期待できる。社説の著者は各社の動きを示している。

○勃興期にある市場が一部の企業に支配されることを避けるように各国の当局は監視の目を強めよ

社説の著者によれば、各社が好調なのは、生成AIの普及を受けて、膨大なデータの処理に使われるクラウドコンピューティング事業が成長を促したという。各社はインフラ投資や技術開発を急いでおり競争が激しくなっている。

生成AIはインターネットやスマートフォンと同様に社会や経済に大きな影響を与えるイノベーションである。そこでの競争は勃興期の市場に健全な発展を加速させる。

  • アルファベット:1〜3月期に100億ドル規模の設備投資を行なった。生成AIの開発や運用に不可欠なデーターセンターの増強を進める。参加のGoogleは文字から動画を生成する生成AIを発表。
  • アマゾン:生成AIの開発を進めているスタートアップに40億ドルを投資。有望企業の囲い込むを目論む。
  • MS:ネット接続が限定的なスマートフォンでも使える新型の生成AIを開発。
  • メタ:オープンソースで生成AIの普及を広げる

これまではMSが出資するオープンAIのサービスが業界を先導してきた。上記のようなイノベーションや競争は、多様なAIが登場することになり、選択肢を広げ、さまざまな企業が自社のサービスや製品に活用しやすくなる。今欧州や米国で独占禁止法当局から批判を浴びているスマートフォンのAppleとGoogleの2の前を避けないと、健全性を保つことが難しくなるという。🎨📲💬📻⚡️🏙️💡🏗🚚📈🏢⚡️💹📖🖋🔑🩺💉🏢⚡️🎓👔⏰🔧💻🖥📻🖋🌏💡🔎🌍happy01🇯🇵🇺🇸


【ヒット商品】ネタ出しの会 日本経済新聞の記事「あすへの話題:生きのびたという希望」から

2024.5.2  日本経済新聞の記事「あすへの話題:生きのびたという希望」から

未曾有の惨事に遭遇した人に誕生哲学は役立つのか

前回に引き続き、コラムの著者 森岡 正博氏(哲学者)は、「誕生肯定」を耐えがたい出来事に遭遇した人たちに意味があり役立つことなのか、10年以上も立ち尽くしているという。だが、少しずつそういった人たちに哲学を届ける術が見えてきたようである。

○今ここまで生き延びてきたということはすごいことであり、希望であるという

人生を生きる上で耐えがたい出来事に遭遇することはないとは言えない。朝元気に出社していった配偶者が、突然の事故に巻き込まれて、一瞬に帰らぬ人になる。さらに配偶者だけでなく、子どもも巻き込まれて亡くなったとしたら、なお一層堪え難いことであろう。大災害によって全てを失う人も多い。その辛さは他人には想像できない。

森岡氏が、「誕生肯定の哲学」を説いても、このような惨事や不幸、被災などに直面した人に全く無力で、意味がないことではないかと考えたことあるという。こういった人たちに人生をより良く生きるための哲学として、「誕生肯定の哲学」を進めても届かないだろう。森岡氏は少なくとも10年以上、その入り口で立ち尽くしたという。

ただ、この10年以上の思考が、「人が体験する未曾有の出来事」と「その惨事を乗り越えて今ここに生き延びている」ことを分けてみることに気づいた。前者は肯定はできないが、後者は、人生を生きていく中で誕生肯定できる可能性が残っているという。人が今ここまで生き延びてきたということはすごいことであり、希望であると森岡氏は悟ってきたという。👶💬⚡️🏙️💡🏗🚚📈🏢⚡️💹📖🖋🔑🩺💉🏢⚡️🎓👔⏰🔧💻🖥📻🖋🌏💡🔎🌍happy01🇯🇵


【ヒット商品】ネタ出しの会 日本経済新聞の記事「春秋:ホトトギスと勝海舟」から

2024.5.3  日本経済新聞の記事「春秋:ホトトギスと勝海舟」から

「時鳥不如帰遂に蜀魂(ほととぎすほととぎすつひにほととぎす)」

コラムの著者は、勝海舟が読んだこの句を解釈しつつ、タイパ(タイムパフォーマンス)ばかり気にする生活を新型コロナウイルスが5類移行してからの初めてのゴールデンウィークに少しゆったりと過ごすことを提案している。

○効率重視できめ細かく刻んだ時間の流れから自分を解放する時間に

コラムの著者によれば、デジタル社会がどうであれ、変わらぬ季節の移り変わりを知らせてくれるものがある。その1つに渡り鳥の飛来があるという。遠隔地から、そろそろやってくるのが、勝海舟の句にある、ホトトギスだという。句の意味は、「人生全てかくの如し」と言いたいところだろう。時流に乗って活力あふれる頃や、壁に跳ね返されての失意の日々など、人生にはいろんな段階がある。ホトトギスを示すいろんな漢字の意味のそれを託し、長い時間軸で表現している。

今は、ゴールデンウィークの最中。コロナ禍も一服し5類への移行して初めてのこの休暇時間を、ふるさとや国内外の旅行先、あるいは自宅でのんびりと過ごしている。毎日が「タイパ」という言葉に翻弄され、効率至上主義で、切り刻んだ時間で暮らしている。せっかくの休暇機関だから、刹那的な生活から解放され、のんびりといきたいものである。🕰️✈️👝🚗✒️📕🧑‍⚖️👩👨💬📻⚡️🏙️💡🏗🚚📈🏢⚡️💹📖🖋🔑🩺💉🏢⚡️🎓👔⏰🔧💻🖥📻🖋🌏💡🔎🌍happy01🇯🇵


【ヒット商品】ネタ出しの会 日本経済新聞の記事「Deep Insight:AIのウィンブルドン現象」から

2024.5.2 日本経済新聞の記事「Deep Insight:AIのウィンブルドン現象」から

相転移現象である「エマージェント・アビリティーズ(能力創発)」で能力予測

コラムの著者 中山 淳史氏(日本経済新聞社コメンテーター)がGAFAMがこれまで築いた勝ちパターンは個人向けの広告やEC、アプリ販売であったが、AI時代には顧客企業と一緒にインターネット上に大量にあるとされる産業データから付加価値を生み出すビジネスモデルに変わると予想している。

○日本はGAFAMに真っ向からではなく特化型LLMで勝負

中山氏のコラムではまず生成AIを含むAIがすぐにでもシンギュラリティ(技術的特異点)を超える、つまり人間の能力を超えるのではないかという。それは爆発的な勢いで生成AIが拡大しGAFAMが大型投資を表明することで裏付けられそうである。

AI時代にもテニス業界に由来する「ウォンブルドン現象」が起こり得るという。つまり、門戸を外部に開いたことで海外勢が席巻を招いてしまう可能性をいう。米国勢が巨額投資をする楽観論の背景には、AIの機械学習における「スケーリング則」と呼ばれる経験則がある。それは学習の計算量、データの量、AIの性能・規模を示すパラメータの3つが大きくなればなるほど、AIを動かすLLMはより正確な回答を示すとされてる。面白いことに、理由はわからないが、「エマージェント・アビリティーズ(能力創発)」と呼ばれる相転移が、例えば計算量でいえば10の22乗から24乗で起こり、推論能力が飛躍的に向上すると言われている。さらに、この論議を拡張すれば、いつAIがどの程度進歩するかが予測できるとされる。だからこそ、GAFAMやオープンAIは巨額な投資を行って、真っ先に追従不可能なところに到達してしまおうと考えている。

日本企業や研究機関はそのGAFAMらの競争に真っ向から対応するのは得策ではないと中山氏は指摘している。そこで、企業ユースを念頭に置いた特化型LLMで収益モデルを立てるべきだという。だが、「産業データ」の難しいところがある。このデータは企業にとって価値の源泉であり、内部データであって外部には後悔しない。どんな優秀なLLMでも限られた限定的なデータでは結果は良いものとは言えない。

中山氏は、GAFAMがこれまで築いた勝ちパターンは個人向けの広告やEC、アプリ販売であったが、AI時代には顧客企業と一緒にインターネット上に大量にあるとされる産業データから付加価値を生み出すビジネスモデルに変わると予想している。💬😴🛏️🎸♪💬📻⚡️🏙️💡🏗🚚📈🏢⚡️💹📖🖋🔑🩺💉🏢⚡️🎓👔⏰🔧💻🖥📻🖋🌏💡🔎🌍happy01🇯🇵🇺🇸