2024.6.2  日本経済新聞の記事「＜サイエンスNextViews＞防災DXの光と影、デマ克服し長所伸ばせ」から

災害時に悪意あるサイバー攻撃があればどうする？

コラムの著者　久保田啓介氏（日本経済新聞編集委員）によれば、悪意あるサーバー攻撃のモチベーションは情報を拡散すればするほど報酬が得れる仕組みが助長しているという。

○移動データや人流データの解析が有効

久保田氏によれば、能登半島地震から5ヶ月経ったが、発生直後から様々なデジタル技術が登場し、中でも防災・減災に役立つものが出ているという。ただし、SNSではデマが飛び交い、防災DXに光と影を浮かべ上がらせたという。

元日に起きたこの地震で、帰省客や観光客も被災し、避難所が大混乱となった。ただ、石川県やデジタル庁などは交通系カード（Suicaなど）を避難所に配り、人流が把握できたという。

ソフトバンク系のアグーブは携帯端末の位置情報から辿り着けない、民宿などで避難生活を把握する応用技術で解決して、きめ細かいデーター収集で多くの発見が得られる。ただ、まだまだ防災DXは歩き始めたばかりで信頼性はないが、前向きな思考で攻めていける。⚡️📕✈️👝🚗✒️📕🧑‍⚖️👩👨💬📻⚡️🏙️💡🏗🚚📈🏢⚡️💹📖🖋🔑🩺💉🏢⚡️🎓👔⏰🔧💻🖥📻🖋🌏💡🔎🌍🇯🇵

2024.5.15  日本経済新聞の記事「あすへの話題：抗菌剤とワクチン」から

疫病は歴史を左右してきた

コラムの著者 松本 光弘氏（元警察庁長官）が語るのは、医薬と疫病が盾と矛の関係で進展してきた歴史である。さらにその歴史も疫病と薬との鬩ぎ合いあることも考察している。

○疫病との戦いの武器は医薬品

松本氏によると薬はもともと天然成分のみであった。現代は高度な科学技術の結晶であるという。疫病が歴史を変えることも多くある。例えば新大陸では西欧人が病原体を持ち込まなければ、征服の歴史は始まらなかったかもしれない。逆に梅毒のように逆ルートで広がった歴史もある。

世界初の合成抗菌薬はドイツでドイツのパウル・エールリヒ氏と日本の秦佐八郎氏が合成した有機ヒ素化合物で、スピロヘータ感染症の特効薬である梅毒薬サルバルサンである。当時、三共商店（第一三共の前身）は、高峰譲吉氏が創薬した消化酵素(しょうかこうそ)という物質を利用した胃腸薬「タカヂアスターゼ」を販売していた。三共商店はこのサルバルサンを輸入した。その後第1次世界大戦でサルバルサンの輸入が途絶え、旧第一製薬や三共商店が相次いで国産化に成功したという。

その後、画期的な抗生物質が発見され、梅毒にも効果があった。抗生物質は細菌同士の戦いでの化学兵器である。こうしてペニシリンを始め多くの新薬が登場した。第2次世界大戦で連合軍の勝利に貢献したのも抗生物質であるとも言われている。

一方、ここに細胞でさえないウイルスが登場する。これには抗生物質が効かない。第2次世界大戦後、電子顕微鏡の登場までウイルスを見ることも不可能であった。ウイルスに対抗する武器として誕生したのがワクチンである。

ただ、武器には矛と盾の競争が存在することと同様に抗生物質は耐性菌を生み、ワクチンはウイルスの変異で作り替えなばならない。パンデミックも少なくとも数十年に一度発生発生してきた。製薬会社は膨大な研究開発費を投じて成功確率が非常に低い創薬事業に挑戦することになる。こうしてワクチン開発は採算が合わない事業とされてきた。今後ICTやAI、ロボティクスによって創薬にもさらに採算性を考慮した開発が進むことになる。🧪💊👩‍⚖️🧑‍⚖️🎓🏙️📃🏙️💬⚡️🏙️💡🏗🚚📈🏢⚡️💹📖🖋🔑🩺💉🏢⚡️🎓👔⏰🔧💻🖥📻🖋🌏💡🔎🌍🇯🇵🇩🇪

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。🎨📲💬📻⚡️🏙️💡🏗🚚📈🏢⚡️💹📖🖋🔑🩺💉🏢⚡️🎓👔⏰🔧💻🖥📻🖋🌏💡🔎🌍🇯🇵🇺🇸

2024.4.26  日本経済新聞の記事「社説：小売りは消費変化に賢く動け」から

小売各社は中長期の成長に向けた戦略策定を急ぐべき

2024年2月期大手小売業の決算が出揃った。社説の著者によれば値上げの浸透とインバウンド需要の増加で軒並み好成績になっているという。だが、消費者側から見れば実質賃金はマイナスが続き、「値上げ疲れ」の雰囲気も漂っている。

○機動的な価格戦略と付加価値の高い商品開発が必要

社説の著者によれば、大手小売業で群を抜いて好調なのはコンビニエンスストア業界だという。ローソンは最高益を更新し、セブン＆アイ・ホールディングスも国内で業績を伸ばした。背景には新型コロナウイルス禍後の需要があり、客数も客単価も上がったことがまず挙げられる。

高島屋では最高益を更新する中で高級ブランドが軸になっている。インバウンド需要と、株高での富裕者層の購買意欲によるものである。さらに値上げが相次いだ食品スーパーマーケットもライフコーポレーションが純利益を27％増やすなど堅調であるという。外食産業はコロナ禍以前の利益水準を上回るところが出てきた。

だが、こういった好調さの裏に消費者マインドの変化も見逃せないという。まずは節約志向の高まりで、スーパーマーケットやコンビニエンスストアの客数が減り購入点数も減少しているという。賃上げが広く波及しないために物価高で生活防衛に動く消費者が増えているとしている。しかし、小売側も低価格路線では経営体力に限界がある。つまり、そこで節約とこだわりという消費の二極化を読んでうまく動くことを示唆している。この読みには、経営の効率化はもちろん、省人化やAIなどを活用した需要予想など戦略投資が必要だと言える。🛒🧺🧑‍⚖️👩👨💬📻⚡️🏙️💡🏗🚚📈🏢⚡️💹📖🖋🔑🩺💉🏢⚡️🎓👔⏰🔧💻🖥📻🖋🌏💡🔎🌍🇯🇵

2024.4.14　 日本経済新聞の記事「科学むしばむ『不適切な研究』：解析でズル、機能性食品でも指摘」から

都合の良い結果を導く「不適切な研究」が横行

コラムの著者 松田 省吾氏（日本経済新聞社）は、医学や心理学、政治学など追試験をしても再現性がない研究が問題になっているという。影響はアカデミアにとどまらず、我々の健康に関連する商品にも影響を与える可能性もあるという。「不適切な研究」が横行する要因と再現性を確保する施策について語っている。

○影響はアカデミアにいいかげんな書籍や健康食品などで社会に悪影響も

松田氏のコラムによれば、「発表された様々な分野の研究について再現性などを検証する」と2024年1月、科学誌ネイチャー・ヒューマン・ビヘイビアが研究の信頼性を調べる機関との取り組みを発表したという。ここでの再現性とは同じ条件で実験を繰り返した際に同じ結果が得られることを指す。人類学や疫学、経済学、政治学などで追試をするとした。

再現性のない研究が近年、アカデミアの課題となってきている。では、なぜ再現性が確認できないのか。専門家はその背景に多くの未測定要因があるからだという。例えば、心理学では研究の対象となる人の心を左右する要因は無数にあるという。実験の条件や環境を全く同じにすることは難しく、そもそもどこまで同じにすれば追試になるのかも不明である。

さらにこうした仮説検証や実験の難しさに加えて、都合の良いデータ解析などをする「研究のチート行為」のために再現できない場合もあるという。これを「疑わしい研究実践（QRPs）」と呼んでいる。

QPRsの事例として、松田氏は多重検定の悪用をまず上げている：

• 様々な項目や指標でデータを手当たり次第に取り分析し、科学的に効果のある「統計的に優位な差」が出てきた組み合わせだけを論文で報告するものである。

次に「HARKing」である。

• これは、実験で予期せぬ結果が出た時、その理由を考えて後から仮説を設定し「最初からそう考えていた」と報告するものである。

「p値ハッキング」：

• p値が実験結果がどれくらい獲得しにくいものかを表す仕様として定義されている。
• 最初からp値が一定以内になるよう恣意的にデータを除外や追加をする行為の問題点を無視して実行することである。

こういったQPRsは査読制度では発見されないことも多く、解決策として、実験の「事前登録」や「事前審査」を行なって第3者の審査も含めて事前に行なっておく。実験後の勝手な解析を防止することができる。導入する学会もあるが、普及はこれからである。

QPRsの問題はアカデミアに留まらず、国民の健康に関連する機能性表示食品でも指摘されているという。つまり、効果を支える論文がQPRsであるときや掲載学会が掲載料を目当てに査読の甘い、いわゆる「ハゲタカ・ジャーナル」などを参考にしている例もあるという。🗒️💊🥛🎮🎸♪💬📻⚡️🏙️💡🏗🚚📈🏢⚡️💹📖🖋🔑🩺💉🏢⚡️🎓👔⏰🔧💻🖥📻🖋🌏💡🔎🌍🇯🇵