2025.3.21  日本経済新聞の記事「エコノミスト360°視点：実質賃金から考える地方創生」から

低い生計費や短い通勤時間などのメリットを生かし、アメニティーを高めれば地方都市は生き残れる

コラムの著者 、森川 正之氏(一橋大学特任教授)によれば、東京一極集中と言われるが、この是正は人口移動がゼロサムであることから地方自治体間の存続をめぐる競争とも置き換えることができるという。移民を大規模に受け入れないかぎり、全ての市町村の人口は維持できないことを物語っている。大都市は集積の経済効果で、生産性や賃金が高いために人口集中を制御するのは難しいという。

○名目の数字で設計されている税制や基礎控除で実質的な格差が生まれる

森川教授によれば、賃金は人口移動を決める大きな要素である。だが、空間経済学によれば、住宅価格やアメニティー、つまり生活の質を考慮せずに名目賃金だけを地域間比較するのは適当でないという。「物価上昇に負けない賃上げ」という観点から、物価上昇率を差し引いた実質賃金の動向が注目されるが、時系列だけでなく、地域間の横断的な物価水準の違いを調整した実質賃金を比較しなければ意味がないという。

さらに様々な制度が名目額で設計されている。累進所得税の税率の刻みや基礎控除額は名目額で全国一律なので、実質所得が同じでも生計費が高い地域ほど所得税の負担は大きくなる。この点を考えると東京圏は実質手取り所得がさらに低くなる。東京への人口集中には実質賃金以外の要因が強く働いていると考えられる。東京は多様なサービスが享受できる反面、混雑というディスアメニティーがある。

国民は物価や働き方への関心は高い。地方都市は、低い生計費や短い通勤時間などのメリットを生かし、アメニティーを高めることが生き残る手法だと、森川教授は指摘している。🗼🏠♪🎧📺💬👦👧📈💰📓🗺️🚢🩺💉🏢⚡️🎓👔⏰🔧💻🖥📻🖋🌏💡🔎🌍🇯🇵

2025.3.19  日本経済新聞の記事「FINANCIAL TIMES：欧州は米国に代われるか」から

米国の不在を補う重積を欧州が果たせるには、足元の安全保障から始める必要がある

コラムの著者 マーティン・ウルフ氏(FINANCIAL TIMES チーム・エコノミスト・コメンテイター)は、米国が自由民主主義の重積を放棄したのち、欧州は対ロシアなどに対してどう進むのかを考察している。

○「我々は独裁者との戦争状態にあった。だが今戦っている相手は、裏切り者に支えられた独裁者だ。」

この内容は、ウルフ氏によれば、クロード・マシュレ仏上院議員が上院で3月4日に行った演説の一部であるという。トランプ米大統領と米政界を痛烈に批判した内容である。ウルフ氏はマシュレ上院議員の言葉は正しいとし、米国、ひいては世界が悪い方向へ変化したと知らせる役目を果たしたという。

この発言にのれば欧州はそのような対応が可能であるのか。1970年移行、米国はモラルの崩壊に見舞われてきており、立ち直れそうにない。これは本当に歴史的惨事と言える。とはいえ、米国の不在を補えるのは欧州だけである。

まず、欧州は国防費を大幅に引き上げる余地はある。だが、経済力だけで一夜にして米国から戦略的に独立できるわけではない。こうした中で、欧州の主要国やその一部の指導者が重積を負うことを考え始めている。しかし、結束力が欧州は米国よりも低い。

これまで欧州が米国にただ乗りしてきたのは、双方にとって便益があったからである。残念ながら米国に見放されても状況は変わっていない。欧州連合加盟国の多くは、少数の大国だけに負担を委ねたがっている。しかし、独仏英の政策と軍隊の足並みを揃えるにも一苦労である。

ウルフ氏は欧州が自らの防衛のために急いで立ち上がらなければ、自由民主主義が完全に行き詰まりかねないと警鐘を鳴らしている。♪🎧📺💬👦👧📈💰📓🗺️🚢🩺💉🏢⚡️🎓👔⏰🔧💻🖥📻🖋🌏💡🔎🌍🇬🇧🇩🇪🇫🇷🇺🇸🇷🇺

2025.3.17  日本経済新聞の記事「社説：コロナ5年を教訓に平時から備えを」から

流行が落ち着き脅威が過ぎ去った今こそ、日本のコロナ対策を検証すべき

新型コロナウイルス感染症がパンデミックとなって、人類を恐怖に陥れて5年が経過した。社会生活はおおむねコロナ禍前に戻ったが、未だ後遺症に苦しんでいる人も多い。社説によれば、20世紀初頭のスペイン風邪の再来を思わせる100年に1度の災禍であったという。世界では少なくとも700万人が死亡し、国内でも高齢者を中心に13万人以上が亡くなった。

◯感染症法上の「2類相当」から「5類」に移行するまで3年以上要した

社説によれば、コロナ禍の対策から得た教訓を生かし、次なる感染症の危機に平時から備えたいという。

現状、この冬は感染状況が落ち着いてきているという。日本国内では夏と冬に流行する周期性が見られたが、この冬は「第12波」は来なかったという。代わった猛威を振るったのは、治療法が確立されたインフルエンザであった。

5年前の今頃、日本国内ではマスクが不足し、買い占め騒動が起きた。感染が拡大する度に鎮痛剤や解熱剤などの医薬品も不足した。当初は、感染の有無を判別するPCR検査体制が脆弱であった。ベット数は諸外国に比べて多いのに、医療が切迫した。充実していると言われる医療体制も、パンデミックという「有事」には対応できなかった。

ワクチン開発も遅れ、主に米国から調達し対処したものの、莫大な国費を使った。

グローバル化や地球環境の危機とともに新規の感染症が出現する頻度は増している。次の新たな感染症が出現する頻度も増加している。今こそ、国や学術会はこれまでの国内のコロナ対策を総括的に検証すべきであろう。😷✒️📕📗💻💬⚡️🏙️💡🏗🚚📈🏢⚡️💹📖🖋🔑🩺💉🏢⚡️🎓👔⏰🔧💻🖥📻🖋🌏💡🔎🌏 🇯🇵

2025.3.16  日本経済新聞の記事「＜サイエンスNextViews＞ トランプ時代と公衆衛生危機」から

マスクをするのはあくまでも個人の自由とするリバタリアン（自由至上主義者）

コラムの著者 矢野 寿彦氏(日本経済新聞社 編集委員)によると、個人の命や健康を守ろうとする医療と違って、社会の健康を守ろうとうるのが公衆衛生の世界である。個人と社会の利害が一致すれば何ら問題は生じない。だが、時には両者の間にズレが生じると軋轢となる。第2次トランプ政権の厚生長官ロバート・ケネディ・ジュニア氏はワクチン反対派である。長官指名直後からワクチン接種は「個人の自由」とし、ポリオや麻疹のような半ば義務付けで集団免疫を獲得し、感染症を社会から排除する施策には反対している。

○新型コロナウイルスのパンデミック時にマスクを拒んだ第1次トランプ政権

矢野氏によれば、この冬、猛威を振るったのは新型コロナウイルスではなくインフルエンザだったという。2020年からめっきりかかる人が減り、インフルエンザに対する社会への免疫力が下がったからだとされている。

マスクに、咳エチケット、入念な手洗い、人混みを避けるといった新型コロナウイルスの感染拡大で強いられた公衆衛生対策は、インフルエンザには効果覿面であったようだと矢野氏は語っている。

これがもし、日本政府が国民に対策を強要したらどうなるかと考えると、個人の命や健康を守ろうとする医療tお公衆衛生とのズレが生ずる。5年前の米国がまさにこの状態であった。第1次トランプ政権ではマスクを拒んだ。ロックダウン（都市封鎖）にもかかわらず感染爆発が頻繁に起こり、多くの死者や犠牲者が出た。

第2次トランプ政権では、ワクチン接種は「個人の自由」とし、ポリオや麻疹のような半ば義務付けで集団免疫を獲得し、感染症を社会から排除する施策には反対しているロバート・ケネディ・ジュニア厚生長官が就任している。さらに公衆衛生の要と言える世界保健機構（WHO）からも離脱する。一義的には、この離脱の背景は、過去WHOがコロナ禍の時中国寄りの対応を示したことからへの嫌悪感からきているとされているが、そもそも世界が協力して疾病予防や防衛に尽くす公衆衛生的な思想と相容れないと見える。

新型コロナウイルスの感染拡大は良くも悪くも公衆衛生の存在感を社会に示した。さらにその大切さも痛感した。一方で、究極の個人の権利である健康に国家や社会がどこまで口を挟むのか、いまだに解を得ていない。😷🏢🔥🌳🎓💡💬📻⚡️🏙️💡🏗🚚📈🏢⚡️💹📖🖋🔑🩺💉🏢⚡️🎓👔⏰🔧💻🖥📻🖋🌏💡🔎🌍🇯🇵🇺🇸

2025.3.16  日本経済新聞の記事「私見卓見：東大入試数学、AIが合格水準」から

推論モデルで進化し、教育にも影響が

コラムの著者 越川 智瑛氏（日本経済新聞社）によれば、AIは東京大学の入試問題の数学を「合格レベル」で解けるほどになったという。これまで他の科目に比べ数学は苦手なAIであったが、推論モデルの導入でモデルを論理思考に変えて成績を上げた。また、関係者の競争原理で大規模な投資が進み、スケーリング則と呼ばれる学習データの量を増やし、計算量も増やし、AIモデルのパラメーター数を増やすことでLLMの性能が大幅に改善してきているという。

◯合格ラインを超えたというより上位合格者のレベルになった

越川氏によれば、米オープンAIのo1モデルなど「推論モデル」が2024年9月以降相次いで登場し、従来とは異なるアプローチを身につけて状況が一変した。国立情報学研究所の新井紀子教授が「o1は東大合格者のレベルに達したと言っていい」というほど進化した。o1は2025年2月の東京大学2次試験の理系数学だけでなく、過去の難問とされる問題もほぼ解けそうだという。

2024年2月時点ではCharGPTでは東京大学の入学試験問題で数学には歯が立たなかった。それが数学などの論理的思考を必要とする課題の解決に特化した推論モデルの登場によって、1年で大飛躍した。同様のことが米国数学オリンピックの予選「AIME」の問題の正解率をみても大幅にこの1年で進化したことが示されているという。

なぜ推論モデルが高い成績を出せるのかは十分に明らかになっていないという：

• 「強化学習」：正しい推論をこなった場合に報酬を与える
• 「思考の連鎖」：課題を段階的に分けて解く
• 計算量の増加：推論にかける時間を増やし計算量を増やす

などの組み合わせ技術が技術向上につながるという。

AIが急速に進化する中で、大学の入試や教育は変革を迫られそうだという。AIを不正に利用しやすい試験や課題では、公正な成績評価や効果的学習が難しくなる可能性がある。自力で学びたい学生の成績がAIを使った学生よりも不利なことになりかねないからである。🧠📈👦👶🏫💬👩🤝👨💡🐡⛰️🌾🏣❤️👦👧💰📓🗺️🚢🩺💉🏢⚡️🎓👔⏰🔧💻🖥📻🖋🌏💡🔎🌍🇯🇵