2025.3.23  日本経済新聞の記事「＜サイエンスNextViews＞ 教育や研究に生成AI活用」から

世界に通用する人材を

コラムの著者 吉川 和輝氏(日本経済新聞社 編集委員)によると、研究開発の分野で世界的に通用する人材を国内で確保するためにも、教育分野へのAI導入は他国に先駆けペースを上げる必要があると説いている。

○米オープンAIは国際コンソーシアム「NextGenAI」を発足

吉川氏によれば、NetGenAIには、米ハーバード大学、米カリフォルニア工科大学、英オックスフォード大学、仏パリ政治学院など米欧15の大学など研究機関が顔を揃えているという。各機関は、カリキュラム開発や大学経営の効率化、病気の診断ツール開発など様々な目的でAIを応用する。これにオープンAIは5000万ドルを拠出して支援する。「知識のフロンティアを前進させる学生、教育者、研究者をサポートするのが狙いである。

2022年11月のChatGPT登場から2年あまり経つ。最初は事実に反する回答をし、最新の知識が得られない問題があったが、モデル学習の改良や外部データベースとの連携で次第に課題は解消してきている。論理的思考や数学の問題を解くのが得意なAIも登場している。

高等学校のカリキュラムに導入された「探究学習」のように、自身の問題意識を掘り下げる教育プログラムと生成AIは相性が良い。学問の手解き段階から、専門知識の習得、さらには「AIフォーサイエンス」というAIの研究利用まで、求めに応じて導いてくれる存在になりつつあるという。

だが、今どの分野も研究人材の確保が深刻である。学術分野を問わず、AIで教育・研究システムを再構築する競争が世界的に進んでいる。🎓🏢🔥🌳🎓💡💬📻⚡️🏙️💡🏗🚚📈🏢⚡️💹📖🖋🔑🩺💉🏢⚡️🎓👔⏰🔧💻🖥📻🖋🌏💡🔎🌍🇯🇵🇺🇸🇬🇧🇫🇷

2025.3.21  日本経済新聞の記事「私見卓見：日本のアニメ、データ分析が重要」から

世界で地域間の視聴者の嗜好を分析予想し、良質なコンテンツを作る必要がある

コラムの著者 ダグラス・モンゴメリー氏（テンプル大学日本校特任准教授）は、世界有数の文化大国として、日本はその地位を不動のものとするために、先進的なデータ分析を導入して、そのビジネスチャンスなどを十分に活かす必要があると説いている。

◯日本は観光立国としてデータ分析に投資すべき

モンゴメリー氏は、日本のアニメの勢いを持続させるためには、従来の方法を超えて、視聴者の嗜好や世界のトレンド、新興国市場に関して実用的なインサイトを与える最先端テクノロジーを導入しなければならないと提唱している。

さらに、日本の文化輸出品の中で、アニメは頂点に君臨し、国境、人種、文化の隔たりを超え、普遍的な言語となっている。良質な作品は興行収入やストリーミングサービスを席巻しているだけでなく、商品帝国を生み出し、日本への観光を促進している。

さらにモンゴメリー氏は日本の優位な地位を盤石にするためにも高度なカスタマーに対する分析への投資が必要だという。世界各地の視聴者の嗜好の違いを予測してクリエーターがより深く共鳴するコンテンツを生み出すことを可能にすべきである。リアルタイムのデータ分析は、文化輸出の成功を追跡するのに役立ち、どのフランチャイズやテーマが世界規模で成功する可能性が高いかについてのインサイトを提供する。

アニメ主導の観光は、かつてそれほど注目されていない静かな街を賑やかに変えた。このようなシナジー効果を十分に活用するために、日本はデータ分析への投資を惜しんではならない。クリエイターだけに頼っていてはダメで、高度な分析力をコンテンツ戦略に取り込み、日本は意図的・効率的にソフトパワーを拡大しなければ世界の最前線から転げ落ちることになろう。📕👦👶🏫💬👩🤝👨💡🐡⛰️🌾🏣❤️👦👧💰📓🗺️🚢🩺💉🏢⚡️🎓👔⏰🔧💻🖥📻🖋🌏💡🔎🌍🇯🇵

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「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。🧠📈👦👶🏫💬👩🤝👨💡🐡⛰️🌾🏣❤️👦👧💰📓🗺️🚢🩺💉🏢⚡️🎓👔⏰🔧💻🖥📻🖋🌏💡🔎🌍🇯🇵