2024.5.7  日本経済新聞の記事「「あすへの話題：夫婦別姓」から

別姓を希望する人には適応

コラムの著者 烏飼 玖美子氏（立教大学名誉教授）によれば、夫婦に同姓を義務付ける制度が「ビジネスを阻害している」と経済界が動き始めたという。旧姓併記では済まされない経済損失について語っている。

○家父長制の遺物か

烏飼氏によると、選択的夫婦別姓制度を誤解なき説明は、別姓にすることを「強制」ではなく、希望する人には認めるという制度である。烏飼氏はその導入を早く導入してほしいという。

烏飼氏自身も「同姓の強要」で苦労したという。つまり、

• 銀行口座：戸籍名が原則。
• 健康保険：夫が「世帯主」で家父長制の遺物？
• 大学：通称で旧姓
• パスポート、研究業績：カッコ入りで旧姓が認められる
• 航空券：戸籍名

というのは何とか対応できても、緊急連絡をしかも海外、英国で使う際に、宿泊先のホテルで「トリガイという宿泊者はいない」と言われたから大変。連絡に相当の時間がかかった。英国のヒースロー空港で苗字が問題となり、係官に「日本では夫婦別姓が認められていない」と言うと、「それは不便でしょう」と同情されたという。

国際的にも韓国は夫婦別姓であり、スペインなどは両親どころか祖先の苗字をいくつか並べる。

企業でも「旧姓併記」だけでは女性管理職が増えて扱いが特別扱いではなくなってきた。男女を問わず自分自身が望む苗字で生きていく社会が本来ではないかと、鳥飼氏は示唆している。👩👶💬⚡️🏙️💡🏗🚚📈🏢⚡️💹📖🖋🔑🩺💉🏢⚡️🎓👔⏰🔧💻🖥📻🖋🌏💡🔎🌍🇬🇧🇰🇷

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

2024.5.2 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。💬😴🛏️🎸♪💬📻⚡️🏙️💡🏗🚚📈🏢⚡️💹📖🖋🔑🩺💉🏢⚡️🎓👔⏰🔧💻🖥📻🖋🌏💡🔎🌍🇯🇵🇺🇸

2024.4.30  日本経済新聞の記事「あすへの話題：日本語と英語の溝」からから

主語なしが誤解を生む日本語

コラムの著者 烏飼 玖美子氏（立教大学名誉教授）は、ドジャース移籍後の大谷翔平選手の初ホームランボールを事例に、日本と英語の溝について語っている。

○大谷選手のドジャース移籍後初ホームランボール

烏飼氏によると、大谷選手のファンがそのボールを大谷選手に返したという。その際に大谷選手と会ったかと質問され、ファンは「会えなくて残念」と答えたという。ところが大谷選手はファンと会って話したかのように語ったという。これが報道陣の大騒ぎになったという。実際は後日、このファンと大谷選手は会って大喜びだったという。ここに、優秀な通訳者でも苦しむ日本語と英語の深い溝があるという。

今回はコンテキストの高さ、つまり日本語の暗黙の了解である主語の欠如から生じているという。試合の会見の内容は：

「えーと、ファンの人と話して、いただけることになって、僕にとってすごく特別なボールなので、ありがたい」

だったという。問題は「ファンの人と話して」の部分で、日本語では何の問題はないが、英訳する際に主語が必要となり、通訳者は推察して、瞬間に主語を決めることになる。実際、この部分の主語は球団関係者で大谷選手ではない。ところが、時折、当事者がファンと会うこともあるから、ここでは１人称で訳したようである。

このような言語間の溝を埋めるのが通訳者の使命であるが、主語なしでの誤解がないように英語に訳させることを意識して主語を明確にした日本語も必要であろう。また、逐語訳で間違いがわかれば通訳者に知らせるべきであると、烏飼氏は示唆している。👶💬⚡️🏙️💡🏗🚚📈🏢⚡️💹📖🖋🔑🩺💉🏢⚡️🎓👔⏰🔧💻🖥📻🖋🌏💡🔎🌍🇬🇧🇺🇸

2024.4.24  日本経済新聞の記事「春秋：映画『銀座化粧』と首都高速」から

全長約2キロの高速後に空中歩道橋に

コラムの著者は映画「銀座化粧」（成瀬巳喜男監督）に描かれている戦後復興する銀座界隈の風景がよく登場するという。映画の1シーンで、小さな子どもが路地から出てきて橋から川面を眺め、その先の海に想いを馳せるというところがあった。その川も埋められ、水ではなく車が通る首都高速道路になった。それがまた姿を変えようとしている。

○舟運から自動車、そして今度は人間のための空間へ

コラムの著者によれば、銀座を囲む川の跡は２階建ての商業施設が連なり、屋上に首都高速道路ができた。当初は、そうではなく13階建てのビルにする予定もあったらしい。その案が取り上げられていれば銀座は壁の中ということだったがそうはならなかった。

この高速道路も近く廃止になるという。全長約2キロの跡地には、予定では歩行者専用の空中遊歩道ができる計画だという。今年の5月の連休は、跡地の再開発の雰囲気を味わってもらおうと、この区間の首都高速道路を歩く計画である。主催者によれば人気がすごく受付は終了しているとのこと。

米国でもニューヨーク市に2キロ超えの高架鉄道後が緑豊かな公園となり、市民に人気だという。住民らがチェスをしたり、散歩、大道芸を楽しみに観光客が訪れる場所に変身した。

銀座のビル街に新たに現れる散歩道も東京の名所になるだろう。舟運から自動車、そして人間のための空間に変身していく。🚣‍♀️🚶‍♀️🚶🚗🧑‍⚖️👩👨💬📻⚡️🏙️💡🏗🚚📈🏢⚡️💹📖🖋🔑🩺💉🏢⚡️🎓👔⏰🔧💻🖥📻🖋🌏💡🔎🌍🇯🇵