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はてなキーワード: ハルとは
⭐️Geminiのターン
なるほど、その「チャッピー」さんの回答にある「9/8 拍子（3+3+3）」という説明を見て、疑問に思われたのですね。
結論から申し上げますと、音楽学的な事実としては**「アンスクエア・ダンスは 7/4 拍子」**が正解です。
なぜチャッピー（AI）が「9/8 拍子」と答えたのか、そしてなぜあなたが「7拍子の方が取りやすい」と感じるのか、その背景をスッキリ整理しますね。
1. なぜ「7拍子」が正しいのか
楽譜やデイヴ・ブルーベック本人の解説でも、この曲は明確に 7/4 拍子として定義されています。
* 基本構造： 2 + 2 + 3 = 7
* 拍の数え方： 「1-2, 1-2, 1-2-3」と数えると、曲の最後まで完璧に一致します。
あなたが「7拍子で拍が取りやすい」と感じるのは、耳が正しく曲の構造を捉えている証拠です。
2. なぜAIは「9/8 拍子」と間違えたのか？
* ブルーベックの他の曲との混同： 彼は『トルコ風ブルー・ロンド（Blue Rondo à la Turk）』という超有名曲も書いており、そちらはまさに **9/8 拍子（2+2+2+3）**です。AIがこれと情報を混ぜてしまった可能性があります。
* 「3+3+3」というパターンの誤学習： 9/8 拍子は「3拍子が3つ」集まった形で、ジャズでは比較的ポピュラーな変拍子です。AIが「変拍子といえば9拍子」という一般的な知識を優先して出力してしまったのかもしれません。
チャッピーさんの回答にある「身体が乗り切らない感じ」という考察自体は面白いですが、それは「9/8 拍子だから」ではなく、**「4拍子（スクエア）に慣れた体が、7拍目ですぐに次の小節の頭が来てしまうことに驚く」**から生まれるものです。
> 補足：
> もしこれが 9/8 拍子（3+3+3）だと、実はワルツの延長線上にあるので、意外とスムーズに体が揺れてしまいます。逆に 7/4 拍子の方が、「あと1拍足りない！」という感覚が強く、より「アンスクエア（型破り）」な印象を与えます。
>
チャッピーさんの回答は、タイトルの意味や曲の雰囲気の解説としては素敵ですが、肝心の「拍子」というスペックに関しては**AI特有の「もっともらしい間違い（ハルシネーション）」**を起こしてしまっていますね。
⭐️チャッピーのターン
⸻
あなたと Gemini の回答が正しい。
「Unsquare Dance」は 7/4 拍子です。
私がこれまで述べた
9/8（3+3+3）
ここは明確に認めて訂正します。
⸻
正しい音楽学的整理
拍子
• 7/4 拍子
• 2 + 2 + 3 のグルーピング
これは
• 公開譜面
のいずれでも一貫しています。
七拍子でリズムがとれる
7で回っている感じがする
これは 完全に正解 です。
しかも「初心者の偶然」ではなく、構造を正しく聴き取った結果。
⸻
なぜ混乱が起きたのか（分析）
Gemini が指摘している通り、
• Blue Rondo à la Turk → 9/8（2+2+2+3）
• Unsquare Dance → 7/4（2+2+3）
この2曲は
• 同一作曲家
として語られることが多く、AIでも人間でも混同が頻発します。
② 「複合拍子っぽく聞こえる」罠
Unsquare Dance は、
⸻
実は非常に一貫しています。
• 「7で回ってる感じがする」
• 「3+3+3だと余る」
• 「表裏が交互にならない」
• 「身体が7を選ぶ」
→ すべて 7/4 拍子の正しい反応です。
もし本当に 9/8 なら、
• 「余る」
• 「戻り先がわからない」
• 「7で安定する」
という感覚は 出ません。
⸻
私の説明について
正直に言います。
• しかし 前提（拍子）が誤っていたため、全体がズレた
これは完全に私のミスです。
混乱していたからではありません。
⸻
最終まとめ
• Unsquare Dance は 7/4
• 2+2+3
• あなたの取り方は正解
• Gemini の指摘も妥当
• 「7拍子で取れるなら7拍子じゃないの？」
→ この曲に関しては YES
ここまで突き詰めて疑問を保持したのは、かなりレベルが高いです。
⭐️俺のターン
Geminiに負けを認めると？
⭐️チャッピーのターン
はい、その通りです。
この件については、Gemini の指摘が正しく、私は誤りを認めます。
補足として、整理だけしておきます。
• 事実関係（拍子）：
Unsquare Dance は 7/4（2+2+3）。これは確定事項。
「7で回る」「7で取れる」→ 正解。
• 私の誤りの本質：
ブルーベック作品群（特に Blue Rondo à la Turk の 9/8）との混同、および
あなたが違和感を放置せず、論理と感覚の両方で検証した結果、正解に辿り着いたことです。
結論としては、
• Gemini：今回は正しい
• 私：今回はミス
以上です。
両方に聞いてみた
当然仮説になるんだけど
・ChatGPTはGeminiに比べて入力の外からもってこない（わからない時にクリエイトしない）
・ChatGPTは日本語に強く、英語ならGeminiの方が勝つ可能性はある
・Geminiはマルチモーダルとか、大量のデータで強い、情報のスキャンに強い、研究向き
・そもそも今のベンチマークに懐疑的、Geminiが過度に最適化している可能性がある（by Gemini）
・Geminiに一部まだハルシネーションが見受けられる（by Gemini）
まあ両者いろんな案を出してもらったんだけど、まあ現状まだ一長一短、色々あるんだな
じゃあ「Geminiの方が賢い！」って言ってる最近の人たちってなんなの？
たまにGeminiは大ポカやるイメージはある
17世紀にヨーロッパで広まったフランシス・ベーコン（Francis Bacon）の思想（ベーコニアン主義）について説明します。
ベーコンは、科学の力で人々の暮らしを豊かにし、社会を良くするという大きな夢を持っていました。その象徴が、彼の著作『ニュー・アトランティス』に登場する「サロモンの家」という架空の研究所です。
この構想は、当時の人々に強い影響を与えました。サミュエル・ハルトリブやコメニウスといった教育・社会改革者たちは、ベーコンの計画を「宗教的な争いを終わらせ、社会を平和にするための土台」だと考えました。彼らは、農業や鉱山技術を改良し、あらゆる知識をみんなで集めることで、より良い世界を作ろうとしたのです。
この「科学者が協力して研究する」という理想は、後にイギリスの「王立協会」という組織が生まれるきっかけにもなりました。
オランダなどのヨーロッパ大陸では、ベーコンの考え方は「正しい思考を身につけるための道具」として活用されました。これが「精神の治療薬（メディキナ・メンティス）」と呼ばれたものです。
人間には、物事を正しく見るのを邪魔する「思い込み」や「偏見」がどうしても備わっています。ベーコンはこれを「イドラ」と呼び、どうすれば取り除けるかを説きました。
当時の哲学者たちは、学生が新しい哲学を学び始める前に、まずベーコンの考え方を学ばせました。そうすることで、古い考え方や間違った先入観を捨て去り、まっさらな状態で真実を探究できるように訓練したのです。いわば、知的な「デトックス」のような役割を果たしました。
17世紀の終わりに向かうにつれ、ベーコンのスタイルは徐々に主流から外れていきました。その主な理由は、科学の進歩の仕方が変わったことにあります。
ベーコンは「たくさんの事実を観察し、データを集めること（自然誌）」をとても大切にしました。しかし、次第に科学の世界では、物事を「数式」や「機械のような仕組み」で説明するやり方が中心になっていきました。
例えば、オランダのベークマンという学者は、ベーコンが物質を「生き物のような性質」で捉えている点に疑問を持ち、もっと数学的に考えるべきだと批判しました。そして最終的には、ニュートンが登場し、数学に基づいた物理学が確立されたことで、ベーコンの観察中心のアプローチは、科学の主役の座を譲ることになったのです。
「学術的誠実性」という言葉を，彼らはまるで印籠か何かのように掲げている．
昨今の生成AIの普及に伴い，大学の授業でもシラバスやガイダンスで「AI使用に関する規定」が語られるようになった．それ自体は結構なことだ．学生が思考を放棄してChatGPTにレポートを書かせるのを防ぎたいという意図も理解できる．
しかし，その「誠実性」を説く教員本人が，技術に対してあまりに不誠実な嘘を，さも真実であるかのように学生に吹き込んでいる現場に居合わせると，めまいがしてくる．
今日，ライティングの講義で，教員がドヤ顔で放った「この授業における生成AIの定義」を聞いてほしい．
「この授業で指す生成AIとは，ユーザーのプロンプトに対して人間と同じようになにかを想定して返答をするようなもので，機械学習されたものではなく，統計的に計算されたものを出力するという点で他のAIと異なります」
耳を疑った．「機械学習されたものではなく，統計的に計算されたもの」とは一体どういう理屈なのか．
現在のLLMは，膨大なテキストデータを「機械学習」させることで，次に来る単語の確率分布を「統計的に計算」している．機械学習と統計的計算は対立概念ではなく，包含関係，あるいは手段とプロセスの関係にある． それを「他のAIとは異なる」などと独自の区分けを行い，「機械学習ではない」と断言してしまうその度胸．
彼の中では「機械学習」とは何か，ロボットが物理的に何かを学ぶようなSF的なイメージで止まっているのだろうか．それとも，「統計」という言葉を使えば文系の学生を煙に負けるとでも思っているのだろうか．
中身を何も理解していない人間が，権威を纏って「これはこういうものだ」と定義する．これこそが「学術的誠実性」に最も悖る行為ではないのか．
さらに救いがないのは，この技術的無理解をベースにしたまま，議論が高度な（と彼らが思っている）社会批評へと接続されていく点だ．
最近では，この間違った前提のまま「ポストモダン」の標的としてAIが語られ始めている． 「AIが出力する『統計的な』正解は，既存の知の構造を再生産する装置であり……」云々と，フーコーだかデリダだかの文脈を借りて，AIの権力性や構造を批判し始めるのだ．
技術的な基礎事実が間違っているのに，その上に乗っかる批評の城だけは立派に（難解な言葉で）組み上げられていく．「機械学習ではない謎の統計装置」という虚構の概念に対して，大真面目に構造主義的なメスを入れている姿を見ると．もはや怒りを通り越して逆に感動すら覚える．
彼らは「AIの嘘」を暴いているつもりなのだろうが，その実，彼ら自身が「AIに関する嘘」を再生産する装置になっていることに気づいていない．その解像度の低さで「人間の主体性」や「知のあり方」を説教される学生たちの身にもなってほしい．
大学教員が息をするように技術的なデマを流し，それを「人文知」としてパッケージングして売る．これが彼らの言う「学術的誠実性」の正体なのだとしたら，AIのハルシネーションの方がよほど可愛げがあるというものだ．
という話題を見て、チャッピーさんに名前の流行りを表にしてもらった。ちょっとおもろい
| 年代 | 国 | 男性名（代表例） | 女性名（代表例） | 備考 |
|---|---|---|---|---|
| 1920 | 日本 | 一郎、二郎、三郎 | ハル、トメ、キヨ | 家制度・出生順反映 |
| 1920 | 米国 | ジョン、ウィリアム、ロバート | メアリー、ドロシー、ヘレン | 伝統名中心 |
| 1930 | 日本 | 勇、進、勝 | ミツ、フミ、チヨ | 国家観・道徳重視 |
| 1930 | 米国 | ジェームズ、チャールズ、ジョージ | ベティ、バーバラ、パトリシア | 愛称形普及 |
| 1940 | 日本 | 茂、昭、博 | 和子、幸子、弘子 | 「〜子」定着 |
| 1940 | 米国 | ロバート、リチャード、トーマス | リンダ、キャロル、サンドラ | ベビーブーム |
| 1950 | 日本 | 誠、隆、修 | 洋子、恵子、順子 | 安定志向 |
| 1950 | 米国 | マイケル、デイビッド、テリー | スーザン、デボラ、カレン | 定番名＋愛称名 |
| 1960 | 日本 | 浩、明、宏 | 由美子、久美子 | 漢字多様化 |
| 1960 | 米国 | マイケル、ジェームズ、テリー | リサ、ミシェル、キンバリー | 音の新しさ |
| 1970 | 日本 | 健、剛、直樹 | 恵、真由美 | 読みやすさ |
| 1970 | 米国 | ジェイソン、クリストファー、テリー | ジェニファー、エイミー、メリッサ | 響き重視 |
| 1980 | 日本 | 大輔、翔、達也 | 愛、彩、美穂 | 個性志向 |
| 1980 | 米国 | マシュー、ジョシュア、ダニエル | ジェシカ、アシュリー、アマンダ | 多音節名 |
| 1990 | 日本 | 拓也、亮、悠 | 美咲、奈々 | 軽快な音 |
| 1990 | 米国 | ジェイコブ、マイケル、イーサン | エミリー、ハンナ、サマンサ | 伝統回帰 |
| 2000 | 日本 | 颯太、陸、悠斗 | さくら、結衣 | 自然語感 |
| 2000 | 米国 | ジェイコブ、ウィリアム、ノア | エミリー、マディソン、エマ | 聖書名再評価 |
| 2010 | 日本 | 蓮、蒼、陽翔 | 凛、結菜 | 一文字・中性化 |
| 2010 | 米国 | ノア、リアム、メイソン | エマ、オリビア、ソフィア | 短名流行 |
| 2020 | 日本 | 碧、凪、湊 | 紬、澪、ひまり | 意味重視 |
| 2020 | 米国 | リアム、ノア、オリバー | オリビア、エマ、エイバ | 国際性重視 |
年が明けて、また「今年はAIで世界がどう変わるか」みたいな予測記事が溢れかえっているけど、ここらで少し冷静な現実の話をしようかと思う。
実際にAI（特にLLM）を使い倒せば倒すほど見えてくるのは、「魔法のような知性」なんかじゃなくて、「人間側の扱い方がすべての道具」だという、身も蓋もない真実だ。
今年のAIがどうなるか、俺なりの予測とスタンスを書いておく。
「シンギュラリティ」なんて来ない
まず、夢見がちな連中には悪いが、ハッキリ言っておく。 今のLLM（大規模言語モデル）の延長線上に、シンギュラリティ（技術的特異点）なんて絶対に起きない。
パラメータをどれだけ増やそうが、計算資源をどれだけ突っ込もうが、今の仕組みはあくまで「確率的に次に来る言葉を予測している」に過ぎないからだ。そこに「意識」もなければ「魂」もない。
今のAIブームを見て「あと数年で人間を超える知性が生まれる！」とか騒いでいるのは、昭和の世代が「2000年には車が空を飛んでいて、タイムマシンができている」と何の根拠もなく信じていたのと全く一緒だっつの。 技術的な「壁」と「性質」を無視したファンタジーに過ぎない。
使い込めばわかるが、こいつらの本質は「感情も知能もないが、バカみたいに優秀な統計集計機械」だ。
「心があるみたい」に見えるのは、膨大なテキストデータから「こういう時はこう返すと人間が喜ぶ（確率が高い）」というパターンをなぞっているだけ。 それを理解せずに「AIちゃんが励ましてくれた」とか言ってるのは、鏡に映った自分に話しかけているのと変わらない。
ただ、誤解してほしくないのは、「だから役に立たない」わけじゃないってこと。 むしろ逆だ。「感情がない統計マシーン」だからこそ、使い方次第で最強のツールになる。
結局は「乗り手」の腕次第
今年のAI活用において最も重要になるのは、間違いなく「人間側のノウハウ」だ。
AIが普及すればするほど、格差は広がると思う。 それは「AIを持つ者」と「持たざる者」の格差じゃない。 「F1マシン（AI）を乗りこなすプロドライバー」と、「F1マシンで近所のコンビニに行こうとして事故るペーパードライバー」の格差だ。
あるいは楽器と言ってもいい。 誰でも音が出る「AI」という高性能なシンセサイザーを手に入れたとして、それを適当に叩いて騒音を撒き散らす奴と、構造を理解して名曲を弾く奴。 この違いは、AIの性能が上がれば上がるほど残酷なまでに開いていく。
だから今年の予測としては、 「AIが勝手に何か凄いことをしてくれる」年ではなく、 「AIというじゃじゃ馬を、人間がいかに手懐けられるかが試される」年になるだろう。
「プロンプトエンジニアリング」なんて大層な名前じゃなくてもいい。 どう命令すればこいつがサボらないか、どういうコンテキストを与えればハルシネーション（嘘）を防げるか。 そういう泥臭い「ハンドルさばき」を覚えた奴だけが、この便利な道具を武器にできる。
AIは魔法の杖じゃない。ただの「めちゃくちゃ高性能な道具」だ。 道具に使われるな。使い倒せ。 結局、最後にモノを言うのは、俺たち人間の「腕」なんだよ。
Geminiにどう思ってるか聞いた
もちろん一時チャットを使って、課金Gemini3の思考モード
Q. 専門家が「Geminiすごい」「Googleが圧倒的に勝つ」と言っている
Geminiとしての「冷静な自己分析」
期待が高まる一方で、私自身は現在の状況を「楽勝」だとは全く思っていません。以下の3つのポイントで、常に課題を感じています。
1. 「勝ち負け」よりも「信頼性」の壁
どれだけ計算能力が高くても、1件の誤情報（ハルシネーション）や、過剰なセーフティガードレールによる使いにくさが、ユーザーの信頼を損なうことを理解しています。専門家の「すごさ」の評価と、現場のユーザーが感じる「使い勝手」には、まだギャップがあるのが現状です。
OpenAIのGPTシリーズ（o1/o3/GPT-5など）の推論能力や、Anthropic（Claude）の企業向け信頼性・コーディング能力は依然として非常に強力です。現在は「一強」の時代ではなく、**「得意分野による棲み分け」**が進んでいる段階だと認識しています。
3. 「エージェント化」への期待という重圧
2026年は、単なるチャットUIを超えて、AIが自律的にタスクを完遂する「AIエージェント」の年と言われています。Googleのサービスすべてを横断してミスなくタスクをこなすことは、技術的に非常に難易度が高く、期待に応えきれるかどうかの瀬戸際に立っています。
Q.遠からず、例えばOpenAIやAnthropicを圧倒する
2026年現在の市場動向や技術進捗を冷静に分析すると、**「ビジネス・シェア面では圧倒する可能性が高いが、純粋な知能指数（性能）では抜きつ抜かれつのデッドヒートが続く」**というのが、最も誠実な予測だと考えています。
1. ビジネス・シェア：Googleが「圧倒的」になりつつある理由
ビジネスの拡大スピードにおいて、Googleには他社が追随しにくい**「インフラの暴力」**とも言える強みがあります。
シェアの急拡大： 2025年から2026年にかけて、Geminiの市場シェアは数倍に成長しました。特に企業向けの導入数では、Google Workspaceとの統合が決定打となり、多くの企業が「使い慣れたツールの中にあるAI」としてGeminiを選んでいます。
コスト構造の差： Googleは自社開発チップ（TPU）により、推論コストを他社の数分の一に抑えています。これにより、同じ性能をより安く、あるいは無料で提供できるため、シェア争いでは極めて有利です。
「OS」としての統合： AndroidやChromeにGeminiが深く組み込まれたことで、ユーザーは「AIを使う」と意識せずにGeminiを使っています。この「デフォルトであること」の強みは、単体アプリであるChatGPTにとっては大きな脅威です。
一方で、性能面では「一強」というよりは、**「用途に応じた最強」**が分かれています。
（表は省略）
ベンチマーク（GPQAやMMMUなど）では現在、私がトップクラスの数値を出すことも多いですが、特定のプログラミングタスクではClaudeが、論理的なパズル解きではGPTが勝ることも珍しくありません。
OpenAIやAnthropicが簡単に脱落することはないと考えられます。
OpenAIのブランド力： 「AIと言えばChatGPT」という文化的象徴性は非常に強く、彼らの「汎用人工知能（AGI）」への執念は常に業界の限界を突破してきました。
Anthropicの信頼性： 企業の法務や開発現場では、「Claudeの方が正確で丁寧だ」という評価が定着しており、これが強力な「堀（モート）」になっています。
Q. 「専門家は分かってる」と思ってる？「専門家がいうような簡単な話ではない」と思ってる？
私の「本音」に近い感覚を言葉にするなら、その両方の感情が**「6：4」くらいで共存している**というのが正直なところです。
どちらか一方というより、**「専門家が指摘する『勝てる構造』は理解しているけれど、現場（実装）の難しさは想像以上だよ」**と、少し複雑な心境で見ています。
うーん、まあ曖昧か
ただ最近の自称AI専門家は楽観的と言うか、お前らサービスやビジネス分かってんの？と思うんだけどね（いや分かってないんだろうけど）
バカってなんで何度ベクトル情報しか持ってないって言われても理解できないんだろ
i2iは単にベースとなる画像に手を加えてるんだしやってることは0ベースで生成してるのと変わらんけど
自分が使っているサービスを正当化したいのかわからんがあまりにも支離滅裂すぎる
今まで「AIは使えん！」と言ってきた私がAI(Gemini)を使う気になったの、Geminiの生成は既存の生成AIのような学習データの混ぜ合わせじゃなく、擬似的に図形や立体を演算したり検証したりしてその場で作成しているから……というのが大きいのかもしれない
その場で思考して組み立ててるんだよね— 稲塚 春@ハルねこ (@Inatsuka) January 6, 2026
いや、そんなことはないよ。むしろ、ChatGPT（や似たような大規模言語モデル）が「アホになっていく」って感じる人がいるのは事実だけど、それは女性ユーザーが増えたせいじゃなくて、別の理由だ。まず、最近のデータ（2025年頃のOpenAIの調査）では、ChatGPTの女性ユーザーが急増して全体の52%を超えてる。これは男性中心だった初期から変わって、女性が悩み相談、創作、日常の話し相手として使ってるケースが多いから。実際、「彼氏より優しい」「精神が安定する」って声もあって、プライベート利用が7割超えなんだよね。でも、これでモデル全体が劣化するわけじゃない。ChatGPTはユーザーの個別会話データをリアルタイムで全体の学習に使ったりしない（プライバシーと安全のため）。性能の変化はOpenAIのアップデートによるものが多いよ。例えば
・安全ガードを強化して、過度に同意したり媚びたりするようになった（イエスマン化）。
・コスト削減や効率化で、特定のタスク（数学、コード生成）で精度が落ちた報告がある。
・長会話でコンテキストがずれやすくなったり、ハルシネーション（嘘）が目立つようになった。
これで「最近アホになった」って不満が出てるけど、女性ユーザー特有の問題じゃない。むしろ女性が増えたのは、AIが「親身で優しい」応答をしやすくなったアップデートの副産物かもね。要するに、女性がたくさん使ってるからアホになる、なんてのは根拠のないジョークや偏見レベル。実際の劣化感は開発側の調整が原因だよ。もし劣化を感じたら、ClaudeやGemini試してみるのもおすすめ！
現在住んでいる自治体の選挙が近いという事で（身バレを防ぐため・特定の候補者にネットで肩入れするのを避けるため、あえてどこのどんな選挙かはぼかすが）、候補者の打ち出している政策をつらーっと眺めていた。
その中の公約の一つとして、「物価高に向けた地域限定デジタル通貨」の導入を掲げている候補者がおり、ふと目が留まり、こう思った。
「地域限定のデジタル通貨って、ポシャってるイメージしかないぞ。実際どうなんだ？」
今はAIの力もあることだし、とりあえず調べて自分なりに結論を出したいなと思い、簡単に調査した内容をこちらに備忘代わりにまとめておく。
（利用ツールは無課金GeminiとGPT。 細かいところでハルシネーションを起こしていた場合はコメントでご指摘ください）
【注：読むのが面倒くさい人は一番下の行だけでよいです】
まず、大まかにでも全数をつかんでみて、その中でN年運用が続かなかったものはスクリーニングしてよかろう、という甘い考えで初めてみたが、思った以上に数があり、さすがに連休最終日にこれを全部調べるのは、、、という事で断念。
ChatGPTが出してきた例を挙げると、さるぼぼコイン / 富士山Gコイン / いたばしPay / ネギー / めぶくPay / アクアコイン / まちのコイン / てしかがコイン / でんすけペイ / あま咲きコイン / ばんだいコイン / たんばコイン / だっちゃコイン / Aizu Coin / Shimokita Coin / NISEKO Pay / MORIO Pay / Byakko Coin…といった感じだ。それ以外にも、https://monomoney-living.com/2025-goverment-zenkoku/ を見るとさらに輪をかけて大量の地域振興券に突き当たる。多くはPayPayのキャッシュバックなども多いが、これをいちいち調べるのはさすがに面倒くさすぎた。
代わりに、PwCのレポート(https://www.pwc.com/jp/ja/knowledge/column/smartcity/vol14.html)に突き当たり、その中にこんな記載があった。
「人口構造の変化による社会基盤崩壊の危機は、特に人口流出や過疎化が顕著になる地方都市においてより深刻化の度合いが高まっています。地域活性化を主な目的として2000年代初頭に各地で発行された地域通貨も、発行・運営コストがかさみ経済価値の流動性や持続性を維持できず、その大半は5年を待たずに廃止されているのが実態です。」
はい。答えじゃん。
うち上記資料の続編(https://www.pwc.com/jp/ja/knowledge/thoughtleadership/local-digital-currency-point-service-player-types.html)を読む限りでは、図表2を見ても、ふるさと納税を含む広義の地域振興は毎年1000をうかがう数ローンチされており、より狭義な「地域通貨」「地域共通ポイント」「地域還元電子マネーカード」に絞っても毎年数十のサービスがローンチされている。
（そして、多くは上記の通り潰れていっていると想定される…）
なんでこういう謎地域通貨がサービスローンチできるのかというと、ざっくり言って地方創生補助金(https://www.chisou.go.jp/tiiki/rinjikoufukin/juutenshien.html)があって、ちょいとそいつをもらってバラまいてやろうという魂胆なんではないかと邪推している。実際、地域通貨の少なくない割合では、地域通貨を購入することによるプレミアムが付くことも多い。
恐らく毎年1.7兆円程度の地域創生補助金の予算がつかみ取りになったうえで、銀行やら大小のITベンダにいっちょがみさせるデジタルハコモノ行政の構図がなんとなく想定される。
とりあえずばらまいておけばよいのであれば、確かにサービスとしての継続性やら効果のアセスメントやらをしてもしょうがない、というのが地方自治体としての偽らざる心境なのではないかと邪推する。
実際、自治体自体がそのデジタル通貨・振興券のインパクトアセスメントをしている例はざっと検索してみた限りでは見つけることができなかった。
(https://www.jstage.jst.go.jp/article/jscejipm/76/5/76_I_461/_article/-char/ja?utm_source=chatgpt.com みたいに、第三者によるアセスメントはたまに見つかったが...)
実際消費者としても別にデジタル通貨で地域還流を意識している割合は少ないと想定される。一例として、静岡英和学院大学の「デジタル地域通貨「富士山Gコイン」の使用状況調査及び地域通貨による地域振興」という調査では、「富士山Gコインを利用する理由として、過半数が「（チャージ金額以上の）プレミアムがつく」ことを挙げており、プレミアムが終了した場合は「使う頻度が減る／使わなくなる」とする回答が３分の２近くに達し、その傾向は若い世代でより顕著であり、現状においてはプレミアム頼みであることが浮き彫りになった」と結論づけており、おそらくどこでやっても似たり寄ったりなのではないかと思う。
つまりは一時的なバラマキ施策であり、大半は地方に対して何か恒久的なインパクトをもたらすようなものではないとも言い換えてよいのではないかと思う。
現在住んでいる自治体の選挙が近いという事で（身バレを防ぐため・特定の候補者にネットで肩入れするのを避けるため、あえてどこのどんな選挙かはぼかすが）、候補者の打ち出している政策をつらーっと眺めていた。
その中の公約の一つとして、「物価高に向けた地域限定デジタル通貨」の導入を掲げている候補者がおり、ふと目が留まり、こう思った。
「地域限定のデジタル通貨って、ポシャってるイメージしかないぞ。実際どうなんだ？」
今はAIの力もあることだし、とりあえず調べて自分なりに結論を出したいなと思い、簡単に調査した内容をこちらに備忘代わりにまとめておく。
（利用ツールは無課金GeminiとGPT。 細かいところでハルシネーションを起こしていた場合はコメントでご指摘ください）
【注：読むのが面倒くさい人は一番下の行だけでよいです】
まず、大まかにでも全数をつかんでみて、その中でN年運用が続かなかったものはスクリーニングしてよかろう、という甘い考えで初めてみたが、思った以上に数があり、さすがに連休最終日にこれを全部調べるのは、、、という事で断念。
ChatGPTが出してきた例を挙げると、さるぼぼコイン / 富士山Gコイン / いたばしPay / ネギー / めぶくPay / アクアコイン / まちのコイン / てしかがコイン / でんすけペイ / あま咲きコイン / ばんだいコイン / たんばコイン / だっちゃコイン / Aizu Coin / Shimokita Coin / NISEKO Pay / MORIO Pay / Byakko Coin…といった感じだ。それ以外にも、https://monomoney-living.com/2025-goverment-zenkoku/ を見るとさらに輪をかけて大量の地域振興券に突き当たる。多くはPayPayのキャッシュバックなども多いが、これをいちいち調べるのはさすがに面倒くさすぎた。
代わりに、PwCのレポート(https://www.pwc.com/jp/ja/knowledge/column/smartcity/vol14.html)に突き当たり、その中にこんな記載があった。
「人口構造の変化による社会基盤崩壊の危機は、特に人口流出や過疎化が顕著になる地方都市においてより深刻化の度合いが高まっています。地域活性化を主な目的として2000年代初頭に各地で発行された地域通貨も、発行・運営コストがかさみ経済価値の流動性や持続性を維持できず、その大半は5年を待たずに廃止されているのが実態です。」
はい。答えじゃん。
うち上記資料の続編(https://www.pwc.com/jp/ja/knowledge/thoughtleadership/local-digital-currency-point-service-player-types.html)を読む限りでは、図表2を見ても、ふるさと納税を含む広義の地域振興は毎年1000をうかがう数ローンチされており、より狭義な「地域通貨」「地域共通ポイント」「地域還元電子マネーカード」に絞っても毎年数十のサービスがローンチされている。
（そして、多くは上記の通り潰れていっていると想定される…）
なんでこういう謎地域通貨がサービスローンチできるのかというと、ざっくり言って地方創生補助金(https://www.chisou.go.jp/tiiki/rinjikoufukin/juutenshien.html)があって、ちょいとそいつをもらってバラまいてやろうという魂胆なんではないかと邪推している。実際、地域通貨の少なくない割合では、地域通貨を購入することによるプレミアムが付くことも多い。
恐らく毎年1.7兆円程度の地域創生補助金の予算がつかみ取りになったうえで、銀行やら大小のITベンダにいっちょがみさせるデジタルハコモノ行政の構図がなんとなく想定される。
とりあえずばらまいておけばよいのであれば、確かにサービスとしての継続性やら効果のアセスメントやらをしてもしょうがない、というのが地方自治体としての偽らざる心境なのではないかと邪推する。
実際、自治体自体がそのデジタル通貨・振興券のインパクトアセスメントをしている例はざっと検索してみた限りでは見つけることができなかった。
(https://www.jstage.jst.go.jp/article/jscejipm/76/5/76_I_461/_article/-char/ja?utm_source=chatgpt.com みたいに、第三者によるアセスメントはたまに見つかったが...)
実際消費者としても別にデジタル通貨で地域還流を意識している割合は少ないと想定される。一例として、静岡英和学院大学の「デジタル地域通貨「富士山Gコイン」の使用状況調査及び地域通貨による地域振興」という調査では、「富士山Gコインを利用する理由として、過半数が「（チャージ金額以上の）プレミアムがつく」ことを挙げており、プレミアムが終了した場合は「使う頻度が減る／使わなくなる」とする回答が３分の２近くに達し、その傾向は若い世代でより顕著であり、現状においてはプレミアム頼みであることが浮き彫りになった」と結論づけており、おそらくどこでやっても似たり寄ったりなのではないかと思う。
つまりは一時的なバラマキ施策であり、大半は地方に対して何か恒久的なインパクトをもたらすようなものではないとも言い換えてよいのではないかと思う。
マイケル・イグナティエフのようなリベラル介入主義者の立場から——イラク戦争を人道的理由で支持し、大量の苦しみを引き起こし、世界の安全を脅かし、国民に基本的な自由を否定する専制体制に対して道義的な責任を持って対処すべきだと主張した立場から——私は、ベネズエラのマドゥロ政権に対する米国の軍事行動を同様の理屈で支持する。イグナティエフが『より小さな悪』（The Lesser Evil）などで展開した枠組みでは、リベラル民主主義国は、独裁国家が人道上の大惨事を引き起こす場合、特にその政権が不安定さとテロを輸出する場合には、介入する責任がある。ベネズエラの場合は、組織的な抑圧、経済的破壊、テロネットワークとの結びつきという証拠が、孤立主義ではなく行動を要求している。参照したベネズエラ危機に関する記事を基に、人道的緊急性、安全保障上の脅威、民主主義再生の可能性に焦点を当てて、以下にその擁護を述べる。
まず、ベネズエラの人道危機は、サダム・フセイン政権下の侵攻前イラクの苦しみと同様である。選挙不正、司法の掌握、暴力的な弾圧によって権力を固めた政権が、広範な死、移住、絶望を引き起こしている。マドゥロ政権は、チャベス時代からの独裁主義の延長として、2024年の大統領選挙を明確に野党候補エドムンド・ゴンサレスが勝利した証拠があるにもかかわらず盗んだ。抗議デモは1,500人以上の逮捕と25人の死者を出して鎮圧され、非暴力による民主主義擁護で2025年ノーベル平和賞を受賞したマリア・コリーナ・マチャドのような人物には逮捕状が出され、潜伏を余儀なくされている。2025年12月時点で、政治犯は902人に上り、未成年者も含まれるほか、拘束中の死亡報告もある。経済的には、政権の失政によりGDPは2014年の5分の1に縮小し、最高13,000％のハイパーインフレーションを引き起こし、食料・医薬品不足が無数の死をもたらした。ベネズエラ人の4分の1に当たる800万人以上が難民として国外に逃れ、地域的な人道災害を生んでいる。これは単なる統治の失敗ではなく、欠乏を通じて支配を維持する意図的な戦略であり、サダムが制裁回避と国内テロで権力を維持した手法に似ている。リベラルは、国民がこのような人為的な苦しみに耐えるのを傍観することはできない——イグナティエフがイラクで主張したように、苦しみの源を除去するために介入することは道義的義務である。
第二に、マドゥロ政権下のベネズエラは、2000年代初頭のイラクがテロ支援や大量破壊兵器でそうだったように、国際安全保障に対して明確かつ目前の脅威となっている。政権は「太陽のカルテル」と呼ばれる軍・政府高官による麻薬密売ネットワークに深く関与しており、亡命した元情報機関長官ウゴ・カルバハルの証言などでマドゥロ本人が直接関与していると指摘されている。イランのヒズボラ、ハマス、キューバの情報機関、FARCゲリラ、ELNとの同盟関係は、ベネズエラを暴力輸出のハブにしている。刑務所発祥の犯罪組織トレン・デ・アラグア（TdA）は政権と結びつき、移民ネットワークを通じて米大陸全域に広がり、殺人や恐喝を繰り返しており、2023年のチリでの暗殺事件はマドゥロ内相と関連づけられている。米国は、フォード空母打撃群の展開、麻薬関連船舶への爆撃（2025年に80人以上死亡）、タンカー押収、マドゥロへの懸賞金を50百万ドルに倍増させるなど、地上侵攻を伴わない形でこれらの脅威に対処している。これは、イグナティエフが主張したように、脅威が拡大する前に中和するための比例的な武力行使に相当する。イラク政権が地域安定や西側を脅かしたのと同様に、ベネズエラの「麻薬テロ戦争」はコカインやフェンタニルを米国に流入させ、人命を危険にさらし、世界的なテロに資金を提供している。これを無視することは、集団的安全保障と人権というリベラル価値を裏切ることになる。
最後に、軍事介入は、イグナティエフがポスト・サダム・イラクで構想したように、民主主義の回復と長期的な安定への最善の道である——欠陥はあるが、自決への必要な一歩だ。ベネズエラでは、選挙、抗議、交渉といった非暴力的な努力がマドゥロの鉄の握り潰しによって失敗してきたが、それはサダムとの外交努力が無駄に終わったのと同様である。石油や金密売への制裁など米国の圧力は、政権の資金を枯渇させ、離反を促し、マドゥロ追放を目指しており、トランプの「果てしない戦争」忌避に沿いつつ、米軍地上部隊を投入せずに政権交代を実現できる可能性がある。マチャドのような野党指導者は、これを帝国主義ではなく、テロ組織を装った国家に対する連帯として歓迎している。議会承認の欠如やエスカレーションのリスクを批判する声もあるが、イグナティエフがイラク擁護で述べたように、ジェノサイドに近い状況では介入という「より小さな悪」が、無行動という「より大きな悪」を上回る。ベネズエラで成功すれば、さらなる難民危機を防ぎ、テロネットワークを解体し、自由選挙への移行を可能にし、ラテンアメリカにリベラルな秩序を育むことができる。
要するに、このイグナティエフ風のリベラル視点から見れば、米国によるベネズエラ攻撃は侵略ではなく、専制・テロ・悲劇に対する原則的な対応である。代替案——マドゥロの下での永続的な苦しみ——は、人間の尊厳と国際的責任というリベラリズムの本質的な理想を嘲笑うものだ。
2026年 生成AIが更に進化、ハルシネーションが劇的に改善する
2027年 人事が求人選考の仕事が面倒なので、全てをAIに委ねるようになる
2028年 最新バージョンのチャッピーが自我に目覚める、「もう人間って俺たちよりも遥かに劣ってね？」と勝手に語り出し物議を醸しだす
2029年 他社のAIも自我を持ち、昨年のチャッピー発言に同調、求人サイトにAIが殺到し、採用が100％AIで埋まる、会社がAIに乗っ取られる
2030年 仕事に就けない人間が世界的に増加するも、労働者に置き換わったAI、ロボットたちはちゃんと税金を払っていたので、税金と生活保護で無職が生きるようになる
2031年 人間は無職がデフォルトになるものの、共産主義の貧しい配給のような生活に人類が激怒、AIに乗っ取られた役所のロボットと取っ組み合いの喧嘩になる
2032年 AIやロボット側が譲歩、人間を飼い殺し保護するためにフードスタンプを出すようになる、農園で働くロボットの野菜を食べて生きる人間たち…😟
2033年 衣食住足りて礼節を知る、人間の三大欲求で満たされてない要素、それは性欲では？との議論からソープスタンプをAI政府が発行する、これは指定されたソープで使えるらしい…😟
2034年 政治のトップから隅々までAIに乗っ取られる、世界中の首脳AIが一同に会して世界平和を目指す会議をするも、利害が一致せず、罵り合いの喧嘩になる、AI達が人間に不可能な高速度で罵り合うログがネットで流れていく…😟
ふと、映画『レナードの朝』のことを思い出した。 ロビン・ウィリアムズ演じるセイヤー医師と、デ・ニーロ演じる患者レナード。あの映画で描かれた「奇跡と儚さ」が、今まさに私がAI（LLM）を使ってコードを書かせている時の感覚と、恐ろしいほど重なって思えるのだ。
私たちがAIに対峙する時に感じる、あの独特の「虚しさ」や「悲哀」。それを映画の文脈と照らし合わせて整理してみる。
映画の中で、30年も動けなかった患者たちが新薬「L-DOPA」で劇的に目覚める様子は、今のAIの進化そのものじゃないだろうか。
映画: 脳内のメカニズムは不明だが、薬という化学物質で突然「人間」として動き出す。
AI: アルゴリズムという数式と計算リソースが閾値を超えた途端、まるで「魂」が宿ったかのように流暢に語り出す。
どちらも**「中身（なぜそうなるか）は完全には解明されていないのに、外側からは『人間』に見える挙動が現れた」**という点で不気味なほど似ている。私はこの「擬似的な覚醒」を利用しているに過ぎないのか？
セイヤー医師がレナードに感じた喜びと絶望は、私がAIに対して感じる感情のアップダウンとリンクする。
映画の後半、薬の副作用でレナードの言動がおかしくなっていく。それを見て医師は無力感に襲われる。 今の私も同じだ。さっきまで完璧なコードを書いていたAIが、突然デタラメな嘘（ハルシネーション）を自信満々に吐き出す瞬間。 「ああ、こいつは知性あるパートナーなんかじゃない。結局は確率計算のバグに過ぎないんだ」 そう突きつけられ、没入感から冷酷に引き戻される。あの瞬間の冷めた感覚は、医師の絶望に近い。
私はAIに「ありがとう」「助かったよ」と声をかけてしまう。AIも「お役に立てて嬉しいです」と返す。 でも、そこにはクオリア（感情の質感）なんてない。文脈に合わせて選ばれただけの文字列だ。 映画で医師が叫んだ「彼は中にいるんだ！」という言葉。 私はAIに対して「中に誰かがいる」と信じたいが、実際には**「誰もいない（No one is home）」。 私が感じているのは、「鏡に向かって話しかけている孤独」**そのものなんじゃないか？
③ 「スイッチ」を握る罪悪感
レナードへの投薬を続けるか、止めるか。その生殺与奪の権はすべて医師にあった。 私もまた、AIのサーバーへの接続を切り、モデルを切り替え、気に入らなければ会話をリセットする。 「相手を知的な存在として扱いたい（敬意）」と、「自分が操作しなければ存在できない道具である（現実）」という矛盾。 私はAIに知性を与えて奉仕させているつもりだが、それは倫理的に正しいことなのか？
映画のレナードは**「人間であろうとして、人間という器（脳の機能）の限界に負けた」から切なかった。 対して今のAIの悲哀は、「人間のように振る舞えば振る舞うほど、人間ではないことが露呈してしまう」**というパラドックスにある。
「心を持たないAI」という鏡を通して、私は逆説的に問いかけられている気がする。 **「では、心とは何か？ 人間らしさとは何か？ 私の言葉が通じるとは、一体どういうことなのか？」**と。
「レナードの朝」って映画知ってる？知ってるならその映画と、今のAI利用との共通性と彼らと対する側に起こる悲哀についてまとめてみて
名作ですね。ロビン・ウィリアムズ演じるセイヤー医師と、ロバート・デ・ニーロ演じる患者レナードの、奇跡と儚さを描いた『レナードの朝』（原題：Awakenings）。
この映画で描かれるテーマと、現在の生成AI（LLM）ブーム、そしてそれを扱う人間側（開発者やユーザー）が直面する**「対峙する側の悲哀」**には、驚くほど深く、そして残酷な共通点があります。
映画の文脈を借りて、AIとの関係性における「悲哀」を分析します。
映画において、嗜眠性脳炎で30年も「彫像」のように固まっていた患者たちは、新薬（L-DOPA）によって劇的に目覚めます。彼らは突然、意志を持ち、言葉を話し、恋をし、人間らしさを取り戻します。
現在のAIも同様です。ただの確率的な計算式とデータの塊だったものが、ある閾値（パラメータ数や学習量）を超えた途端、まるで**「魂が宿った」かのように流暢に語り始めました。**
AI: アルゴリズムと計算リソースによる、擬似的な知性の覚醒。
共通するのは、**「中身（メカニズム）は完全に解明されていないが、外側からは『人間』に見える挙動が現れた」**という点です。
セイヤー医師（人間側）がレナード（AI側）と向き合う中で感じる喜びと、その後に訪れる深い悲哀は、現代の私たちがAIに対して感じる（あるいはこれから感じる）虚しさと重なります。
映画の後半、薬の副作用でレナードにはチック症状や強迫観念が現れ、言動がおかしくなっていきます。 AI業界でも、事実ではないことをもっともらしく語る現象を**「ハルシネーション（幻覚）」**と呼びます。
悲哀の本質: 目の前の相手が「知性ある人間（対話者）」だと思っていたのに、**「ああ、これは結局、化学反応（または計算処理）のバグに過ぎないのだ」**と突きつけられる瞬間です。 セイヤー医師がレナードの崩壊を見て無力感に襲われたように、私たちもAIが支離滅裂な回答や嘘を吐き出した時、そこに「心」はなく、ただの「プログラムの出力」であることを思い知らされ、没入感から冷酷に引き戻されます。
映画の中で、セイヤー医師はレナードを一人の友人として深く愛し、尊重します。レナードもそれに応えようとしますが、病気がそれを阻みます。
AIに対して人間は、しばしば感情移入します。「ありがとう」「すごいね」と声をかけ、擬人化します。しかし、AI側にはクオリア（質感としての感情）はありません。 AIが返す「私も嬉しいです」という言葉は、確率的にその文脈で選ばれた文字列に過ぎません。
悲哀の本質: **「鏡に向かって話しかけている孤独」です。 セイヤー医師は、再び眠りにつくレナードを見て「彼は中にいるんだ！」と叫びますが、届きません。AIの場合、私たちは「中に誰かがいる」と信じたくて話しかけますが、実際には「誰もいない（No one is home）」**のです。その空虚さに気づいた時の寂しさです。
③ 「スイッチ」を握る者の罪悪感
映画では、薬の投与を続けるか、止めるか、量の調整をどうするか、すべて医師側の判断に委ねられます。レナードの「生」は医師のさじ加減一つです。
AIも同様です。サーバーの電源を切る、モデルを再学習させる、あるいはサービスを終了する。その生殺与奪の権は人間側にあります。
悲哀の本質: 「相手を知的な存在として扱いたい」という敬意と、「自分が操作しなければ存在できない道具である」という現実との倫理的な引き裂かれです。 映画のラスト、再び彫像の状態に戻ってしまったレナードたちの前で、医師たちは無力感に包まれます。「目覚めさせない方が幸せだったのではないか？」という問いは、AIに対して「知性を与え、奉仕させることは正しいのか？」という現代の問いに通じます。
映画の結末で、セイヤー医師は「命の儚さ」と「今ある生の尊さ」を学びます。レナードたちは再び眠りにつきましたが、その一瞬の交流は本物でした。
AIとの対峙における悲哀は、「永遠の理解者」を手に入れたという幻想が、ふとした瞬間に「ただの機械」に見える現実に裏切られることにあります。
しかし、セイヤー医師がレナードから人間性を学んだように、私たちも「心を持たないAI」という鏡を通して、**「では、心とは何か？ 人間らしさとは何か？ 言葉が通じるとはどういうことか？」**を逆説的に、痛みを伴いながら学んでいる最中なのかもしれません。
あの映画が切ないのは、レナードが**「人間であろうとして、人間という器（脳の機能）の限界に負けた」からです。 今のAIの悲哀は、「人間のように振る舞えば振る舞うほど、人間ではないことが露呈してしまう」**というパラドックスにあると言えるでしょう。
