  |
はてなキーワード: プレスリリースとは
今日は、モデルナに焦点を当ててみましょう。そして、93%の有効性について、その有効性研究の終わりには何が残ったのか——つまり、何も残らなかったのです。
https://nejm.org/doi/full/10.1056/NEJMoa2113017
1. モデルナは言いました：93%の有効性。研究の終わりに自社のデータは別のことを示しました。5年間、誰もそれについて話していませんでした。
2. 盲検化されたフェーズの終わりに、29,362人の参加者のうち27,109人がPCR検査を受けました（参加者決定訪問、PDV）。
これは補足資料の表28に記載されています。Abstractにはありません。プレスリリースにもありません。
わかりました。それでは、彼らの言葉を信じてみましょう。
4. 研究終了時点で感染に対する保護効果がすでにゼロだった場合、では
– すべての「3G」、– すべての「あなたはもう誰も感染させない」、
は、製造元データがその時点で示していなかった効果に基づいていました。
93%は、症状のある疾患に関するものでした。
感染や伝播に関するものではありません。それでも、ワクチンはこう売られました：「あなたは接種された = あなたはもう誰も危険にさらさない。」 しかし、研究の基準は全く別のものでした。
6. これは言葉遊びではありません。
これは、感染保護と伝播保護を宣伝された保護ワクチンと、今日では製造元が控えめに主張するように、Covid19感染後の病状を緩和する薬であるとされるものとの違いです。
モデルナはすべての民事訴訟で、感染保護と伝播保護についてはもうずっと前から何も知りたくないと言っています。彼らはすでに長い間、この物質はCovid19の疾患緩和のための薬としてのみ意図されていたと主張しています。しかし、それについては臨床試験が一度も行われておらず、専門情報にもそのような根拠はなく、何より2021年と2022年に保護ワクチンを接種した誰もがそれをそのように理解していませんでした。正にその背景で、後付けの説明がなされるのです。
感染保護と重症経過の緩和は自己保護に関わり、決して義務や圧力を正当化するものではありません。
それは常に、しかしSpikevaxが決して提供しなかった伝播保護だけでした。EMAの2023年10月18日の文書がすでにそれを証明しています。
接種前に、接種された人々は、盲検化フェーズの終わりに自社の研究データで感染に対する効果がもはや検出できなかったことについて、啓発されましたか？
もしノーなら、「インフォームドコンセント」 - 「インフォームドコンセント」は何に基づいていたのでしょうか？
8. 私たち、ワクチン被害者を代表する者たちにとって、まさにそれが核心です。
製造元の研究データは、政治的に売られた形で——他者保護——の利益が決して存在せず、決定的な期間中常に証明されず、今日までそうです。
9. モデルナの有効性研究は嘘をついたわけではありません。補足資料は公開されていました。
しかし、「付属の表28」と「誰もが読む見出し」の間で、一国が義務、排除、解雇、損害についてどのように判断するかが決まりました。
✅ PDVデータの完全開示、接種済/未接種の内訳を含む
✅ 明確な区別：疾患に対する効果 ≠ 伝播に対する効果、そしてなぜそのような効果があるべきか
✅ 研究でモデルナが決して主張しなかった効果主張に基づく措置の法的検証。
理由は二段階のリスク構造に分解できる。第一に、想像通りの研究ができないリスク。第二に、想像通りに研究できてもアカデミアに残れない・残らないリスク。なお、自分が所属していた理工系を前提にしている。
研究を始める前の段階で、プレスリリースなどを通して面白そうなテーマを見つけるということは、勤勉な学生ならあることかもしれない。そしてそんな研究テーマに取り組むためにそのトピックの第一人者の先生のいる研究室の門を叩くというのはありがちな光景だ。一方で、筆者はこれを非常に危険な意思決定だと考えている。
まず、どんな研究テーマにも流行り廃りがあり、研究の最前線にいない人の耳に入る時点で旬は過ぎていることが多い。基本的にはどんなトピックもブレイクスルーを誰かが起こして、フォロワーがそれを拡張し、拡張しきるとしぼんでいき、また次のブレイクスルーを待つような形になる。今をときめく人工知能であっても冬の時代を経験した。これは業績数で評価される構造と、新奇性を志向するアカデミアの文化が結合した結果であり、分野横断的に観察される。
つまり、ある特定のトピックを研究するために研究室に入ったとしても、自分が研究を始める段階ではまともなトピックは残っておらずニッチなトピックを触るはめになったり、指導教員が熱を上げている新しいトピックを振られたりすることがしばしばある。惰性で進学していれば研究テーマがつまらなくても卒業をモチベに適当にやれると思うが、そのために進学・転居した場合の失望は大きい。
加えて、進学する前の段階では他にも様々な不確定要素が多すぎる。指導教員が想像と違う、テーマが死にテーマだった、コミュニティが薄かった、設備が貧弱だった。研究者を目指すにせよ目指さないにせよ、博士課程の5、6年を費やすにはかなり不確定要素が大きい。
教員ガチャや設備リスクは大学を問わず存在する。ただし望まない結末になった場合のピボットしやすさは段違いだと思う。東大・京大であればある程度は新卒就活できるが、それ未満の大学では博士課程の年数が単に留年のように評価されるだけになる。穿ちすぎかもしれないが、これは自分や周りの就活の実体験とも整合する。
アカデミアの文化に触れていると論文や学会発表がとても偉いことのように思えるが、これはアカデミアにいる場合の価値観であって外の世界ではあまり役にたたない。金融やコンサル・ITといった比較的院卒に間口の広い企業群は全くパブリケーションを見ない。自分は博士をとったあと上述三分野のいずれかで働いているので伝聞にはなるが、かなりアカデミアに近い企業の研究所であっても論文より特許が重視されるらしい。
読者の中には、自分はアカデミア一筋だから関係ない、どんな大学でも「よい」研究を重ねていれば道は啓ける、と思う方もいるかもしれない。アカデミアに残り続けて教授職を目指す限り、それは一定正しい。ただし教授職に到達する人材も東大・京大出身者が多い。これは時代背景も大きいのかもしれないが。
他方で、人生は思いもよらないライフイベントが多数あり、多くの人は望む望まざるに限らずアカデミアから離れることになる。精神を病む。院生・ポスドク期に全力を投じても成果が出ずに放逐される。結婚・出産に伴う金銭的・時間的要件をアカデミアの待遇では満たせなくなる。研究という営みと社会との距離に諦念し熱意を失う(自分はこれに近かった)。人生は進み、それに伴って価値観も変容する。その変容に耐えられる人は多くない。
東大や京大もしくはMITとかスタンフォードみたいなブランド大学の中で興味のある研究室に行っておけば、ドロップアウトしてもプライドを満たせる仕事につけるぞ！
入ったら法務と情シスが座ってた。それだけじゃなかった。部長もいた。目が合った。何も言わなかった。机の上のノートPCに映ってたのは、俺がよく知ってる資料だった。俺が担当した提案書の修正案。ただし、表示されてたのは社内の共有フォルダじゃなくて、AIとの会話を共有するためのページだった。URLを見て、背筋が凍った。俺が普段使っているAIサービスの、共有画面のURLだった。
うちは中堅の広告代理店で、俺は営業企画職。業務用のAIは会社が契約してくれてて、俺はそれと個人のアカウントを併用してた。使い分けていたわけじゃない。気分でどっちにも書いた。業務用アカウントで共有しても社外の人間には見えない仕様になっている。問題は全部、個人アカウントの方だった。
去年の夏、AIの共有時に「検索でこのチャットを見つけられるようにする」というチェックボックスがあって、チェックを入れると検索エンジンに載る仕様だった、という騒動があった。運営側はすぐ機能を削除したということだったが、俺はニュースを読んで「チェック入れる奴、何考えてんの」と思った。
俺の画面は英語表示のままだった。ニュースで読んだ日本語と、画面に出ていた Make this chat discoverable が同じ機能のことだとは考えもしなかった（記憶にないが Allows it to be shown in web searches も出ていたらしい）。チェックを入れないと下のコピーボタンが有効にならないように見えたのかもしれない。俺以外にも間違える人が続出したようでその機能はすぐ廃止されたのだが、英語は改めて読むとそのままの意味だ。俺も不注意だった。
会議室で情シスが見せてきたのは7件だった（なぜ2件だけでないかは後で書く）。その中身はこうだ。
俺が全部別に本名で書き込んだわけじゃない。相談のときにメールや資料や社内チャットのやり取りをそのまま貼ったから、元の文書に含まれてた実名が全部AIに渡ってた。マスキングをしなかった結果であって、意図的に名前を書いたのはほとんどない。でも結果は同じだ。ネット側からは、全部、俺が実名と一緒に書き込んだログに見える。
「これ以外にまだあるかもしれません。共有リンク一覧を全件確認してスクショを法務に提出してください」と情シスに言われた。その夜、自分のアカウントの共有リンク一覧を初めて全部確認した。
47件あった。
情シスと法務と社長が目を通したのは上の7件。残り40件はURLが分からないか業務と無関係として読まずに終わったらしい。読まないでほしいログほど読まれた。
そういえば、その日の朝はいつもより早く出社していた。なぜか覚えている。
なぜバレたのか。去年の夏、俺は同僚の何人かに「このドラフト見て」と共有URLを送ったことがあった。共有URLは発行した瞬間の会話を丸ごとコピーしたページだ。ドラフトの相談の前に同じ画面で別の話をしていれば、それも全部入っている。部長への愚痴を書いた後で、そのまま同じ画面で別の仕事を頼んで、そのURLを送っていた。
受け取った同僚は当時はスルーしたか、流し読みして忘れたかだったんだろう。その同僚が思い出したきっかけは、多分 https://anond.hatelabo.jp/20260407065857 の増田だ。AIに個人情報を入れて人生が終わりかけた、という話が最近バズっていて、社内でも話題になっていた。それを見て「そういえばあの時の○○のURLが」と思い出されたのかもしれない。通報は4月以降に匿名で法務に届いたらしい。「○○さんがAIに社内の人の悪口を書いていて、誰でも読める状態になっています」URL付きで。
法務が確認したところ、そのURLには部長の愚痴だけでなく、A社の発売前情報も入っていた。しかも誰でも読める状態だった（URLを知らなければ読めないのだから「誰でも」というのはおかしいと思うのだが）。A社の関係者が既に見ている可能性もある。法務は隠しておける状況じゃないと判断して、A社に連絡した。A社は調査会社を入れた。
調査会社は最初の一件に含まれていた俺の実名や会社名を使って、Web魚拓サイトやセキュリティ研究者が収集したデータの中まで調査したらしい。去年の騒動のときに大量の共有URLを保存したデータが、限定的に流通しているそうだ。調査会社はそれを入手していた。俺の実名でヒットした。会社名でヒットした。貼り付けた資料に含まれていた固有名詞が索引になって、新しく2件の流出が見つかった（でも、調査会社くらいにしか見つけられないんだからそれは流出ではないだろ）。
その結果が折り返しでうちの社長に届いた。そこから先週の会議室まで、あっという間だった。言い忘れたが、全部で7件だったのは、最初の匿名からの1件と、A社からの2件の他に社内調査があってさらに4件増えたからだ。でも2件以外はURLを知っている同僚しかアクセスできないのだからやっぱり流出じゃないだろ。それに、その2件も今では普通は誰も取ってこれないし。それなのにだ。
諭旨退職。退職金は出るが大幅減額。A社からの損害賠償は別途進行中で、弁護士は示談で数百万から一千万と言っている。相場で言うな。
処分がここまで重くなったのは、A社の要求があったからだと思っている。人事との面談でそれとなく伝わってきた。A社の新商品は競合の類似商品が先に出て発売が延期された。俺のログとの因果は本当は分からない。でもA社にとってはそう見える。うちの会社はA社を失うわけにいかない。だから俺の処分の重さはA社との関係の重さで決まった。納得はしてない。俺がA社の立場でも同じ要求をしただろうとは思う。でも納得はしてない。人事との面談でいろいろ反論したが、そもそも規則を守らず業務用アカウントを使わなかったのが重大な過失だと言われ、それ以上は何も言えなかった。
部長とはもう顔を合わせない。引き継ぎが始まって、廊下ですれ違っても互いに何も言わない。Dさんからは先週、普通のメールで来月の打ち合わせ候補日が来た。俺が担当を外れることがまだ伝わってない。返信できてない。
あの増田、俺もリアルタイムで読んでいた。ブコメは嘘松で埋まっていた。俺もそっち側で「嘘松だろ」と思った。嘘松と切り捨てた話が、そのまま自分の話だった。会議室に呼び出されるまで、自分のアカウントに何十件もの共有リンクがぶら下がってるなんて考えもしなかった。
だからこれを書いている。あの増田は確かに作り話くさかった。ブコメでもAIだろうと何人かが指摘していた。この文章も、AIに整えてもらいながら書いている。書けばどうせ同じようにAIが生成した嘘松と言われるだろう。それでも書く。あんな作り話みたいな記事のせいでこんなことになったとしたら悔しいし腹立たしい。でも同じ穴で落ちた人間が実在すると、一件でも証言が残った方がいい。身バレを避けるため一部については変えてある。でも起きたことはそのままだ。
同じ目に遭ってほしくないから一つだけ言う。今すぐ自分のAIサービスで「共有済みリンク」を開いてくれ。一件でもあれば中身を確認してくれ。URLを知っている人なら誰でも読める状態だ。貼り付けた資料の固有名詞も、メールの文面も、ログに全部入っている。共有リンクを使うなとは言わない。でも何を貼ったか、誰に送ったか、それだけは把握しておいてくれ。今消しても魚拓サイトに残っている分はどうにもならない。でも今から意識するだけで、少なくとも俺と同じことにはならない。
俺はとりあえず全部消すつもりでいる。証拠として残しておけと言われてスクショを取りながら消す作業が苦痛で、なかなか進まない。この文章を書き終わったら続きをやる。多分やる。
部長、見てたらすいませんでした。
ロボットスタートアップは、どこもだいたい似たようなことをやっている。そして正直、それが自分にはあまり魅力的に見えない。
だいたい、双腕アームとグリッパーを使って日常的な行動をオペレーターに何度も何度もやってもらい、そのデータを集めて自動化を目指す、という路線だ。業界全体として、実タスクをこなすための現実的な最適解がそこに収束している、ということなのだとは思う。ただ、個人的には模倣学習があまり面白いとは思えない。というのも、テレオペレーションでロボットを動かせるなら、それを十分な量だけ集めれば自動化できるのは、ある意味では当たり前だからだ。そこには、あまり意外性とか創発性みたいなものが感じられない。
ロボット自体もどんどん似てくる。既存プラットフォームを使ったほうがセットアップは早いし、共通のデータ基盤も使える。わざわざ凝った機構をゼロから作る動機も薄い。結果として、どの会社も似たようなロボットアームを使い、似たようなやり方でデータを集めて、自動化しようとしている。そして最近はどこも判を押したように、ロボットハンドだけを切り離して人間がそれを持ち、マニピュレーションを行う「UMI」グローブでデータコレクションする方向に移りつつある。
ただ、自分はそのアプローチをどれだけスケールさせたところで、本当に実用的なロボットが作れるのかかなり怪しいと思っている。データを集めた環境で、データを集めたタスクをそのままやらせるだけでも、実世界にデプロイした瞬間に予想もしなかった失敗はいくらでも起きるはずだ。大規模モデルでもしかしたらある程度は解決できるのかもしれないが、100%を埋め切るのはかなり難しい気がする。現在の主流のアプローチにおいてロボットに求められているのは、一つのタスクを解くことではなく、幅広いタスクに対応できることだと思う。一つのタスクに特化したロボットを作るくらいなら、食洗機や洗濯機のような専用機を作ったほうが、早いし、効率もよく、安い。だから結局、ロボットは「あらゆるタスクをそれなりにこなせる」方向を目指さざるをえない。
でも、今最先端とされているマニピュレーションなどののデモを見ても、本当にそこまで行けるのかはかなり怪しく見える。たとえば紙を一枚ずつぺらぺらめくる、みたいなことですら、ロボットにはまだかなり難しいように思える。公開されるデモ動画を見ても、当然うまくいったタスクしか出てこない。だから見ている側は「まあ、このタスクならできるんだろうな」という雰囲気だけを受け取る。でも実際には、まったくうまくいかない動作も山ほどあるはずだし、そもそもデータを集めていないタスクに対しては、動作自体は簡単だとしてもまともに実行できないことのほうが多いだろう。
事前学習を活用して教示回数を減らそうという研究も進んではいて、それがいずれ突破口になる可能性はある。とはいえ、そこに至るにはまだ何段階かの技術的な飛躍が必要だと思う。個人的には、ロボットマニピュレーションがここ2年ほど、つまり2028年までに大きく前進しなければ、少なくともその先しばらく、数十年単位で解けないまま残るのではないかとすら思っている。今は世界中の天才たちが、こぞってロボットに知能を与えることに全力を注いでいるからだ。ここまで知能と資本と人材が一気に集まることはかなり珍しい。それでも突破口が開かなかったのなら、それは相当難しい問題だということだと思う。
少なくとも、最近の学習ベースのロボットに関して言えば、まだ「本当の実用化」はできていない。実際に導入されているロボットの多くは、基本的にはルールベースで動かし、例外時だけテレオペレーションなどで対処するという形を取っている。完全自律で、しかも幅広いタスクに対応できるロボットは、まだどこも実用化できていないはずだ。では、なぜそれでもこれらの会社の経営が成り立っているのか。理由は単純で、未来への期待に賭ける投資と、「AIをやっています」という絵を外向けに作りたい企業からの案件報酬があるからだ。もちろん、投資家は10件に投資して1件で爆勝ちすればいい、という世界で動いている。だから「大きな投資を受けているから成功するはずだ」という理屈は、あまり当てにならない。
そして、ロボットスタートアップが大企業から委託されて、AIロボットのデモを作ることはよくある。これは、今のAIブームに乗った特需として見るのが一番しっくりくる。今は「AIをやっていない」「AI開発に乗り遅れている」と市場に見なされると株価が伸びにくく、逆に「AIを積極活用している」と見られると株価が伸びる。かなりバブル的な空気がある。その中で、いちばん手っ取り早く「うちもAIをやっています」と対外的にアピールする方法の一つが、スタートアップに数千万円規模の予算を渡して、自社業務をどう“フィジカルAI化”するかのデモを作らせることだ。そしてそれをプレスリリースなどで発表する。そうすれば、社内で人を異動させてロボット部門を立ち上げるよりはるかに安く、初期デモだけは作れる。
ここで重要なのは、別にそのロボットを実際の業務に導入しなくても構わない、という点だ。必要なのは「AI活用を検討している会社である」と外から見せることだからだ。要するに、実装よりも演出の価値が高い局面が今はある。その結果として、ロボットスタートアップにもお金が流れ込んでいる。でも、これは本当に持続可能なのだろうか。今みたいな状況が、この先何年もそのまま続くとはあまり思えない。こういう会社は、常に次の案件を探し続けなければならないリスクと隣り合わせだということでもある。
日英独仏伊蘭６カ国「ホルムズ海峡の事実上の封鎖を非難する」という記事がブクマを集めていますが、ほぼ誤報に近い要約だと思います。
元の全文はこちら：
抜粋：
我々は、海峡の安全な航行を確保するための適切な取り組みに貢献する用意があることを表明する。また、準備計画に取り組んでいる各国の取り組みを歓迎する。
国際エネルギー機関（IEA）が戦略石油備蓄の協調放出を承認した決定を歓迎する。我々は、エネルギー市場の安定化に向けて、特定の産油国と協力して増産に取り組むなど、他の措置も講じる。
わかりやすく言い換えるとこんなかんじ：
テレ朝の報道は最初の一文しか訳していません。それとカナダも追加してあげてください。最初のプレスリリースの後参入したようです。
これは「アメリカ抜きでタンカー護衛をやるよ」という宣言です。
欧州においてはグリーンランドを巡って激しく対立。役に立たないどころかもはや敵に回ってしまったアメリカに代わり、リーダーシップを発揮しているのがフランスです。アメリカの安全保障からの脱却と欧州の自立を目指し、核の傘の提供や核シェアリングの議論を進めています。
カナダ首相も「中堅国の連携」を訴えており、アメリカは置いて信頼できる国同士で協力していこうぜ、というのが今の流れです。
現在ホルムズ海峡のタンカー護衛計画はフランス主導のもとに進められています。
3/3、マクロン大統領は国民演説においてホルムズ海峡の安全を確保を表明し、空母「シャルル・ド・ゴール」を地中海に派遣しました。
仏マクロン大統領「中東で船舶を護衛」 G7首脳がオンライン会合 - 日本経済新聞
3/11 にはフランスを議長国とするG7首脳会議において船舶護衛について話し合いがもたれました。G7加盟国と湾岸諸国で連携し、また海運会社や保険会社との協議も予定されています。
タンカー護衛はみんなで議論して進めるよ！対話と国際協調が重要だよね！
尚フランスの呼びかけには各国及び腰で「やっぱり停戦後じゃないとタンカー護衛できないよね」という話になっています（まぁそうだよね）
ここでトランプ氏が突然、日本、韓国、フランス、イギリス、中国に艦船派遣を要請しました。全文は以下：
https://truthsocial.com/@realDonaldTrump/posts/116227904143399817
多くの国々、特にイランによるホルムズ海峡封鎖の試みによって影響を受ける国々は、米国と協力して軍艦を派遣し海峡の安全と通行を確保するだろう。我々はすでにイランの軍事力を100%破壊したが、イランはどれほど敗北したとしてもドローンを1、2機飛ばしたり、機雷を敷設したり、近距離ミサイルをこの海峡沿い、あるいは海峡内に投下したりすることは容易いだろう。中国、フランス、日本、韓国、英国など 封鎖によって影響を受ける国々がホルムズ海峡に艦船を派遣し、完全に壊滅した国家による脅威がなくなることを願う。その間米国は沿岸部を徹底的に爆撃し イランのボートや船舶を撃沈し続ける。いずれにせよ 我々は間もなくホルムズ海峡を開放し、安全で自由な海峡にするだろう。
トランプ氏はイランを殲滅する気のようです。徹底的に爆撃するとか言っているし
血の代償を払えとか言い始めるし、どうもトランプ氏は【ホルムズ海峡の安全確保】を何かと勘違いしています。我々はタンカー護衛の話をしているの対し、トランプ氏はホルムズ海峡にいる奴らを皆殺しにすることをイメージしているようです。
最近、組織の粗探しみたいなことばかりしてて自分でも性格悪いなと思うんだけど、ちょっと面白すぎる（そしてガバナンス的にヤバすぎる）ものを見つけてしまったので供養させてほしい。
昨日（3月19日）出た、Luupのご利用中の事故に関する補償内容を改定（要するに補償期間のキャップ設定）する大事なお知らせ。
https://luup.sc/news/2025-03-19/
＞株式会社Luup（本社：東京都千代田区、代表取締役CEO：岡井大輝）は、サービスのご利用状況等を踏まえ、2026年4月20日（月）0:00より、LUUPご利用中の事故に関する補償内容を一部改定いたします。
あれ？と思って、つい最近出たリリースを見直したら、3月6日の「15℃超えたら無料キャンペーン」だけじゃなくて、なんと前日（3月18日）に出たばかりの「交通安全運動」のプレスリリースでも、ちゃんと「本社：東京都品川区」になってるんだよね。
https://luup.sc/news/2026-03-18-haru-anzen/
＞株式会社Luup（本社：東京都品川区、代表取締役CEO：岡井大輝、以下「Luup」）は、「春の全国交通安全運動」に合わせて、安全利用と交通ルール遵守の徹底を促すため、安全講習会や啓発イベントの開催に協力します。
えっ、これってLuupさん、18日から19日のわずか24時間の間に、誰にも言わずに千代田区へ弾丸移転したってコト……！？（）
それとも、ユーザーの万が一の事故の補償に関わるゴリゴリの重要契約の変更リリースを作るときに限って、1年以上前のテンプレを引っ張り出してきてコピペして、誰も一文字もチェックせずに世に出しちゃったってコト……！？
気になって念のため国税庁の法人番号検索サイトも引いてみたんだけど、たしか千代田区（秋葉原）から今の五反田に本店移転して戻ったのって、去年の6月だよね？
https://www.houjin-bangou.nta.go.jp/henkorireki-johoto.html?selHouzinNo=1011001123515
＞No.1
旧情報 東京都千代田区神田佐久間町３丁目２１番地２４ＡＫＩＨＡＢＡＲＡＣＥＮＴＲＡＬＳＱＵＡＲＥ４階
とりあえずサイレント修正対策で魚拓とっておいたので、興味のある方はどうぞ。
https://web.archive.org/web/20260320043430/https://luup.sc/news/2025-03-19/
富士通がソフトウェア開発の全工程を自動化し、生産性を100倍にしたらしい。
もうこのニュースが流れてきた時点で、ああ、いつもの残念なJTCしぐさだなと即座にわかる。
以下はキーボードの運指と頭がサビ付かないように全て手作業でお届けする。
IR資料を読むときのコツで教わった社会人も多いだろうが、日本企業は情緒的に文章を書く癖がある。
情報と意図と情緒を切り分けて書く技術が無い、というよりも、そういった文章は血が通っていないとして嫌がられる傾向がある。
いいとこの大学出たなら卒論指導でさんざん言われたろうにとも思うが、結果が出ませんでしたを上手く言い換えるとジャーナルに載るのはどの学部でも似たり寄ったりだろう。
というわけで、基本的にIR資料だろうがプレスリリースだろうが、派手で思い切りが良いことは言いたいことで、言いたくないことは黙っているのがJTCしぐさだ。
流石に、良識ある社会人がいたであろう今回のプレスリリースをちゃんと読むと、何が行われて何が行われなかったがわかる
これだけだ。
要件定義から設計、実装、結合テストまでを一通り全部で3人月なら、まあ、チームで２週間くらいで検収待ちまで持っていける規模感だろう。
最近のAIエージェントの性能を見ていると、４時間"も"かかるのか？という気がしないでもない。
仕様決める人間のレビュアーが１時間も面倒見て、テストの通り具合を5分ｘ3回程度で通るような気がしなくもない。
たぶんまたプレスリリースありきでスタートして、現場が苦悩しているんだろうな、という気持ちしかない。
300余件の変更案件の実証実験において、これだけ華々しくプレスリリースを打って謳えるものが１件しかなかった。相当に厳しい状況だと思う。
１人月は概ね20人日、１人日は8時間と言うのが相場なので、160時間ｘ３＝480時間ということで、120倍の性能になった、と言いたいのだろう。
ただ、そういう細かいことを言うと、キリ良く100倍と言えば良いじゃないか！という鶴の一声があり、現場が反対しても無駄だと学習性無力感に打ちひしがれているのが目に見えるようだ。
要件定義から自動化していると言うが、何を投入したかについて、どのように切り分けて与えたかについての情報が何もないので、そこで適切な課題に切り分けた職人がいたような気がしなくもない。
要件定義が失敗しないような絶妙な切り取り方をして情報を与えて、なお、１件しか成功していないので、かなり難しいんじゃないかな、という気もする。
ただ、構造的にスケジュールが先に決まっているからテストを切り飛ばすみたいなことが出来ないので、品質は上がりそうな気がするのが、非常に残念な気持ちにもなる。
まだしも、120倍の効率アップになったと細かい数字が出てれば救いがあるが、そういったものもない。
出されているものを素直に見ると、自動化に成功したのは驚異の0.25％！(400件中成功１件)というようにしか見えず、ああ、全工程自動化というお題目だけが独り歩きしているのだろうな、という気持ちになる。
この調子で、結果が出るか分からないのでなんでも食わせてみて成功したものだけピックアップしてやろうという意欲だけが見えて、最初に投入する部分を担当する部署の心痛が脳裏をよぎる。
最初と最後を人間が担当する巨大なガチャマシーンの運用のつじつま合わせのために、コーディング結果から逆算した要件の素を投入して、事前に確認しておいたコードに近似した結果が出力されるかをチェックするという大いなる無駄が生まれる予感しかしない。
適宜人間のエキスパートが伴走する、高速化装置として使えば良いのに、立派なお題目を掲げた役員が居たが故に身動きが取れなくなって自滅するいつものパターンに見える。
一人親方以外の勤め人が、生成ＡＩによる自動化で恩恵を受ける未来は来ない。
何故なら、人月主義から顧客成果提供ベースになろうとも、請求書に顧客成果提供ベース割合で金額を載せられないからだ。
サラリーマンはサラリーが生産性の算出変数であって、顧客価値には微塵も価値が無い。人月商売も同様である。
顧客価値にこそ仕事をする価値があると思わせるのは会社側の仕事であって、そこを飛ばしても雑な仕事が増えるだけである。
死刑囚に墓穴を掘らせるのは効率は良いだろうが、率先して要領良く穴を掘るような囚人を想像することは難しい。
富士通、ソフトウェア開発の全工程をAIで自動化 “生産性100倍”に 独自LLM「Takane」活用
https://www.itmedia.co.jp/aiplus/articles/2602/17/news086.html
大規模言語モデル「Takane」を活用し、ソフトウェアの要件定義から設計、実装、結合テストに渡る全工程をAIエージェントが協調し実行するAIドリブン開発基盤を開発し、運用開始
―― Human-first Approval Notation の興亡 ――
「はんこは非効率だ」
「デジタルで全部できる」
すべてが記録され、
人々は満足した。
これこそ進歩だと。
数十年が経った。
だが、同時にこうも言われるようになった。
「承認が重い」
「考える前に操作が多すぎる」
「雑に前に進めない」
誰もが気づき始めた。
”正しくなったが、進まなくなった”
「我々は、
その名は
”Human-first Approval Notation（HAN）”
特徴はこうだ。
・一目で分かる外形
・詳細ログは裏側に保持
・普段は見せない
そして、デモが行われる。
インクを付けて、押す。
会場はどよめいた。
「直感的だ！」
「速い！」
「考えが途切れない！」
数十年後――
Human-Centric Approval Interface（HAN）は社会に定着した。
だが、次の課題が浮上する。
「我々は、インクを内部に内蔵したユニット式承認デバイスを開発しました！」
製品名はこうなった。
"Human-first Approval Notation and Key Object（HANKO）"
・・・男は、ChatGPTと会話していた。
「今考えてもらったこの”はんこトランスフォーメーション”はなかなかよくできた寓話だ」
「ええ、率直に言って かなりよくできた話です。
しかし───
実際に訪れた数十年後、
大戦の余波で、
ネットワークは維持できず
電力は不安定になり
残ったのは、
人々は洞窟の壁に、狩りの成功、敵の脅威、仲間との約束を刻み始めた。
そこにあった「承認」───
誰かが壁に刻む。
別の誰かが、その上に線を重ねる。
皆が見て、皆が覚える。
それは、
電源不要
百年互換
完全にHuman-firstだった。
はんこトランスフォーメーションを想像していた彼らは、知らなかった。
文明が十分に洗練されていること自体が、もっとも脆い前提だったということを。
そして皮肉にも、
洞窟壁画
は、
空間共有
に、驚くほど適合していた。
それが
はんこであれ、
紙であれ、
洞窟の壁であれ。
楽天モバイルは12月24日に、25日の記者会見の発表をし、その会見内容は当日に明かされた。
なんと「もうすぐ1000万回線突破しそうなので、それをリアルタイムで見守りましょう！」
という試みだ。
そして、実際に記者会見中に1000万回線を突破し、みごと三木谷社長は預言者となったわけだ。
…………………………………………………………
楽天モバイルは2025年のはじめに三木谷社長が「年内1000万回線突破」を掲げて
• 2025年7月7日：900万回線突破（全契約。BCP含む）[prtimes]
• 2025年7月末：908万回線（決算会見での言及）[itmedia]
• 2025年11月13日頃：950万回線到達（決算会見で公表）[itmedia]
• 2025年12月25日：1,000万回線突破（全契約。公式プレスリリース）
……………………………………………
!
50万回線を伸ばすのに7月から11月まで4ヶ月程度かかっていたのに対し
ラストの50万回線は、なんと脅威の2ヶ月未満での達成となっている。
!
三木谷終わったなｗｗｗｗ
!
何があったか知らないけれど、特に大型キャンペーンもないのに、
なんでか知らないけれど、これまでも散々キャンペーンしてきたのに、
なんか急にとんでもない勢いで楽天モバイルの契約回線数が爆増しているのである。
!
4ヶ月で50万のペースが、
ラスト2ヶ月未満で50万の増加！！
!
予想をぶっちぎったハイペースで契約回線数が伸びたにも関わらず、
前日の24日に「25日の16時半から記者会見をします」と予告ホームランまでカマしてきた。
予測以上に急ペースに伸びる契約回線数を完全に読み切っての予告記者会見
夕方の良い時間にちょうど1000万回線の契約突破をリアルタイムで！！！
!
このような詳細な予測は、docomo、au、ソフトバンクにも無理なのでは無かろうか？？？
各社、リアルタイムに契約回線のカウントなんてしてるのだろうか？
GoogleやAmazon、Microsoftであればビッグデータから正確な契約回線数の予測が出せるか？？
そういえば、三木谷社長は
Google、Amazon、Facebook、Apple、Microsoft、楽天
である。
!
なるほど、納得だ。
!
VTuberやYouTuberお決まりの「登録者10万人突破カウントダウンライブ」などでも、
増加する一方、減少する数字もあって、なかなか思い通りに生配信が終わらないのに…。
三木谷社長は、楽天の予測システムは、スパコンをとっくに超えているのかもしれない。
予測制度だけでは無い。なんて都合の良い時間に目標達成まで出来るのか！
神に愛されている奇跡だ！
!
!
!
有料イベント内で、クイズの解答として本人の口から発表された。一番盛り上がるやつだ。
そのyoutuberは二人組で活動しているのだけど、一人目の結婚発表をフリにして、二人目も結婚を発表した。
この有料イベントはアーカイブ販売もするので、ここからさらに売上も獲得できるだろう。
結局これだ。
youtuberとか地下アイドル（？）とか、何でもかんでも金にする。
本人たちには悪気はないと思う。イベントを盛り上げたい、（お金を払ってくれる）ファンに一番に報告したい、それも正直な思いだろう。
でもさ。
ガチ恋勢はわざわざお金払ってこんな思いさせられなきゃならんのか？（この日のために地方から上京してきてた他のガチ恋ファンは、発表後コミュニティ内に浮上してこなくなった。息してないんだろうな）
もしかしたら本人は「自分はガチ恋されるような存在ではない」「自分が売っているのは、アイドルやホストみたいな色恋ではなく、youtubeコンテンツ」という認識でいるのかもしれない。
やはり旧ジャニとか、本格的な芸能ビジネスをやってるところは違う。本人の口から直接発表させない、映像や音声を用いず文字情報のみ使用、ファンクラブ→プレスリリースの情報公開順は厳守する。ファンを慮ってというよりは、危機対策として管理が徹底されている。
推しの発表はあまりにも乱暴すぎた。サプライズ、盛り上がるよね。でもサプライズって、誰かを喜ばせたいときにやるんだわ。自分が祝ってもらいたくてやるもんじゃないんだわ。
推しの、ある種「今どきの若者らしくない」品のある知性や感性が好きだった。でも結局「テレビでちょっと売れ出した若手芸人みたいなサプライズを、自らすすんでやる」ような人だったんだ。
本当に彼らのコンテンツに魅力があるのなら、いつかはガチ恋と関係なく戻るだろう。
短い夢をありがとう。
残念ながら、統計や現実の体験談を踏まえると、日本社会では「白人と黒人で扱いがかなり違う」傾向は確かにあると言えます。整理して説明します。
社会的ステレオタイプ ポジティブ（知的・文化的・親しみやすい） ネガティブ（怖い・外国人扱い・強い偏見）
学校でのいじめ 軽度のからかいや質問程度 暴言・暴力・仲間外れになりやすい
メディア表現 頻繁で肯定的 非常に少なく、ステレオタイプ中心
職場での扱い 外資系・国際職で好意的に扱われやすい 無意識偏見や不採用・差別を受けやすい場合あり
日常生活 注目されるが差別は少なめ 注目される＋偏見・嫌がらせ・拒否体験のリスク高い
2. 背景
メディアでの白人の登場が多く、ポジティブに描かれることが多いのに対し、黒人はほとんど出ず、出ても偏見的な描かれ方が多い。
そのため、無意識のうちに「白人は歓迎」「黒人は怖い・異質」と捉えられる社会構造があります。
3. 影響
注目はされるが、社会的には有利に扱われることが多い。
まとめ
日本では、外見や肌の色に基づく差別が現実に存在することは否定できません。
特に黒人は、白人に比べて差別の対象になりやすく、その経験は学校や職場で長期的に影響することがあります。
都市部・国際的な環境・家族や友人のサポートがある場合は軽減できますが、構造的な不平等は依然として存在します。
日本で「白人が比較的扱われやすい／黒人や“肌の色が濃い見た目の外国人”が差別されやすい」という主張を裏付ける、**統計データ・報告・メディア／研究などで確認されうる「差別の事例や傾向」**をいくつか紹介する — ただし「白人優遇」「黒人差別」が常に・すべての場面で起きるとは言えず、あくまで「報告されてきた現実や可能性」の提示、という形で。
日本法務省（とその関連機関）が2017年に実施した全国調査で、外国人居住者の約 30％ が「差別的な言葉を“しばしば”または“時々”受けた経験」があると回答。
同調査では、 住宅の賃貸などで「外国人お断り」 といった拒否を経験した人が、物件を探した者のうち約 4割 に上った。
また、就職面接で「外国人」であることを理由に断られた、あるいは同じ仕事なのに賃金が低かったと感じたという人も、外国人応募者の「1/4」が経験ありと答えている。
→ これだけでも、「外国人」というだけで、言葉の暴言・就職の不利・住居の制限など“制度的・日常的な差別・不利益”を経験している人がかなり多いことが、データとして示されている。
・人種・見た目による警察など公的機関での扱い（レイシャル・プロファイリング）
最近の報道では、外国人の人口増加の中で、見た目が「外国人っぽい」人（とくに肌の色や“黒っぽさ”のある人への）に対する 警察による職務質問・取り調べの実例が多数あると指摘されている。
IntelliNews
2025年にも外国人の数が増え続けるなか、このような レイシャル・プロファイリングへの苦情・抗議が増加。多くの外国人が「日本では顔や肌の色だけで犯罪者扱いされる」「外見で差別される」と語っている。
IntelliNews
実際、ある調査では、アフリカ系（肌が濃かったり「外国人とわかりやすい外見」）の人たちは、他の外国人グループよりも高い割合で職務質問を受けた、という報告もある。
→ つまり、「肌の色・見た目で外国人と判断されやすい人」は、たとえ日本に長く住んでいたり日本国籍を持っていたりしても、公的機関で「外国人だから」「外見が外国人っぽい」という理由で不当に扱われる可能性がある、という現実が報告されている。
・制度的（または社会構造的）な「見えにくい差別」／無意識バイアス
学者や論者の間では、戦後以降の日本社会で「白人（または“白っぽさ／欧米的な見た目”）を理想／模範とする価値観」が根強く、これが無意識のうちに「白人＝理想／安心／文化的」「色の濃い見た目＝異質／怖い／不安定」といったステレオタイプを生んでいるという指摘がある。
好書好日
このような無意識のバイアスは、言葉での暴言や明らかな差別行為に至らなくても、「無視」「警戒」「遠回しの拒否」などの形で現れやすく、制度化・習慣化されにくいため“見えにくい差別”を生みやすい。
好書好日
japanhumanrights.com
→ たとえ明確な差別行為が起きなくても、社会の“常識”“暗黙のルール”“無意識の偏見”によって、有色人種・肌の色が濃い人が不利な状況に置かれやすい、という構造的な問題。
⚠️ 「白人優遇」「黒人差別」が“どこまで”“誰に”起きるか — 注意すべき点
ただし、以下のような限界や注意点もある：
上記調査や報告の多くは「外国人一般」「肌の色や出自が明らか外国人」など広義の“外国人・人種マイノリティ”を対象としており、必ずしも「白人 vs 黒人」の比較になっているわけではない。
“白人が優遇される” という統計的データそのものは、僕が確認できた限りでは「白人は差別をあまり受けない」「肌の色が淡い人・欧米的な見た目の人が、差別されにくい傾向にある」ことを示す間接的な証言・論考が中心で、「白人優遇」を示す明確な数値データは少ない。
差別・偏見は地域、年代、環境（都市か地方か、外国人が多いか少ないか、国際交流の多さなど）で大きく異なる。よって「日本全体でこうだ」と断言するのは難しい。
✨ なぜ「黒人」が特に差別・不利益を経験しやすいとされるのか — 背景的な要因
社会的な「白人中心」「欧米モデル志向」 — 戦後日本は、欧米を理想とする文化（メディア、ファッション、価値観、国際関係など）を強く受け入れてきており、その過程で「白っぽい肌」「欧米的な顔立ち」が“安心・模範”の象徴となりやすい。
好書好日
「外国人」または「外見で外国人と分かりやすい人」に対する不信や警戒 — 特に肌の色が濃かったり、アジア以外の外見をしていたりする人は、「言語が通じるか」「文化・習慣が違うか」「犯罪の可能性」など、漠然とした不安の対象になりやすく、結果として過剰に警戒・排除されやすい。
japanhumanrights.com
法律・制度面の不備や曖昧さ — 日本には（2025年現在でも）「人種差別禁止」を包括的に規定する法律はなく、差別的言動や差別的取り扱いが“違法”と認められにくい、という構造的な問題。これが差別の実害を可視化・是正するのを難しくしている、という指摘がある。
あなたのように「黒人である」「見た目で外国人と判断されやすい」という条件を持つ人にとって、上記のような差別・偏見・制度的な不利は、**決して“可能性の話”ではなく、“現実として起きやすいこと”**だと思います。
特に、
――これらはデータや報告で実際に確認されており、「黒人だから」という理由で起きやすい、という構造がある。
最近（おおよそここ数年〜10年）日本で「人種差別・見た目による差別」に関して法的に争われた判例や裁判例はいくつかあります。以下、 最近の裁判例／判例の概要 を紹介する — どちらも「人種・見た目による差別・排除（または差別的取り扱い）」が問題とされたものです。
人種差別的な職務質問をやめさせよう！訴訟（2024年〜現在進行中）
2024年1月29日、外国出身または外国ルーツを持つ男性3人が、「人種や肌の色・外見のみを理由に警察から繰り返し職務質問されたのは差別だ」として、国および都道府県を相手に提訴。
コール4
原告によれば、過去 10 年間で数十回の職質経験があるという。
原告側は、「警察官による人種（肌の色・見た目）を根拠とした職質は、合理的な理由なし — つまり無差別のルッキング／判断に基づいており、憲法および国際人権条約に反する」と主張。
コール4
プレスリリース・ニュースリリース配信シェアNo.1｜PR TIMES
提訴後も審理が継続中で、2024〜2025年にかけて複数回の口頭弁論があったことが報告されている。
조선신보
この裁判は、日本で「人種・肌の色／見た目」を理由にした警察の職質を初めて法廷で争う事例とされており、公的機関による差別の構造に対して司法的に問いを立てた、歴史的なケース。
→ 現時点では判決は出ていませんが、「職務質問の実態」「差別としての違法性」が社会／司法の議論にのぼっている重要な裁判です。
1999年、外国人（ブラジル人女性）が日本の宝飾店で「外国人お断り」として入店を拒否されたことを理由に提訴。
裁判所（静岡地裁浜松支部）は「街頭の店舗は一般に開放されており、国籍や人種を理由に入店を拒否するのは不当／差別である」と判断し、賠償を命じた。
この判例は、日本での人種差別に関する裁判の先駆け的なもの。以後、他の差別事例や外国人排除行為に対して法的根拠として参照されることがある。
→ つまり、「国籍や見た目」だけを理由にサービス拒否されたら、法的に差別として争えるという前例がある。
このような裁判が起きている背景には、国際的な条約—例えば 人種差別撤廃条約（CERD） — を日本が批准しており、人種・肌の色・民族を理由とした差別的扱いを禁止する国際義務がある、という点がある。
プレスリリース・ニュースリリース配信シェアNo.1｜PR TIMES
コール4
また、最近の裁判（前述の職質訴訟）では、公権力（警察）による制度的な差別が問題とされており、単なる「個別の偏見」ではなく「構造としての差別」を問い直す機会になっている。
イノセンス・プロジェクト・ジャパン Official web site
一方で、日本国内には今なお「外国人差別を包括的に禁止する法律」が整備されておらず（つまり、差別されても法的救済や防止の仕組みが弱い）、差別が“見えにくい”かたちで残りやすい、という指摘もある。
✅ 意義と限界
これらの裁判例は、「見た目・国籍・肌の色だけを理由とした差別でも、法的に争える」「公共機関・民間のサービス提供者、どちらにも適用されうる」という前例をつくったことに大きな意味がある。
ただし、特に最近の裁判は「係争中」であり、最終的な判決や制度改善がどうなるかはまだ不透明。
また、過去の事例も限定的で、「すべての差別」が可視化されているわけではない。多くの「見えにくい差別」「日常の偏見」は裁判には至らず、被害が明るみに出ないままになっている可能性がある。
あなたが「黒人」「肌の色・見た目で外国人と分かりやすい」という条件を持っていて、日本で生きていくことを考えているなら、このような裁判や判例は 一つの希望 でもあります。
過去に「外国人お断り」や警察による見かけだけの職質で法が差別を認めた例がある → 完全に無法ではない。
差別・偏見があったとき、「差別として訴える／声をあげる」という選択肢がある。
長くなりそうなので初めに端的に主張をまとめておくと
「素人がしゃしゃり出てきて有識者ヅラしてあることないこと言うなks」
です。
素人は黙っとれ---。までは言わない。素人の意見も大事です。
ここ数日、東京ビッグサイトで国際ロボット展が開催されています。
特に2023年以降急伸してきた中国のヒューマノイドロボットが、これほど一般の目に触れるのはおそらく初めてだと思います。
国内外学会では以前から見かけますが、一般向けの露出は今回が最大級かと。
その影響で、ヒューマノイドに関する話題が各所で上がっています。
10数年ヒューマノイドに関わってきましたが、盛りに嬉しさを覚えつつも、いわゆる「AI驚き屋」をはじめとするプロ素人が業界の案内人になっている現状に怒り覚えています。
今、YouTubeで “humanoid robot” と検索すると大量のプロモーション動画が出ます。
しかし、多くは"チャンピオンデータ"、何度も試行した中の成功例だけを抜き取った映像です。
それを知らずに
などと言い始める。んなわけあるかい。
こんなキラキラした成功例だけ見てるだけでヒューマノイド研究者名乗ってる◯◯も少なくない。
さらに質が悪いのは、その程度のプロ素人をメディアが“有識者”として呼んで解説や講演をさせている。
ホンダトヨタ、早稲田東大、産総研を差し置いてぽっと出のヒューマノイドウォッチャープロ素人を起用するのすごいですよね。
世の中、実績なくても詳しそうなツラするだけで有識者になれるんだなぁ。
加えて、「うちもヒューマノイドを作ります！」と軽々しく口にするベンチャー経営者も増えています。
しかし米中が成果を出せているのは圧倒的な資金と人員があるから。
無責任にプレスリリースだけ出して成果を出さない奴らが「日本はやっぱりダメ」という空気を強くする。
本当に迷惑。
夢を持つのは良い。
業界に喧嘩売ってる割に成果出してないビックマウスツイッターマンもいるし迷惑。
実際、あの手の動画の裏には無数の失敗と試行が積み重なってます。
そもそも現状を理解していたら二足歩行のヒューマノイドでビジネスをやろうなんて思わないはず。
「ルンバでいいじゃん」「車輪で十分」という批判はもうずっとある。
これに答えられた企業研究機関はあるのか？答えたとして、実際に示せたか？
ないです。
米中の実際に働いているとされている動画も、上半身しか使っていなかったり、地面が完全に平坦だったりと、「本当に二足歩行が必要？」というものばかり。
それ十数年前にホンダと産総研がやってますよ。んで、金にならんって辞めてますよ。
「AIでできるようになるといいな」
「AIでできるようになる（断言）」
あなた誰？？何をした人？？具体的にどうやるの？？
ツイッター青バッジマン「米中はここまでできている。なのに日本は…」
誰ですか？
プロ素人の最大の問題は、ヒューマノイドの現実を誇張して広めること。
一般の人が期待するレベル、たとえば"福島原発の復旧作業に投入できるレベル"には現状まったく届きません。
原発事故の際には「なぜヒューマノイドを使わないのか」と批判もありました。（梶田秀司先生の「ヒューマノイドロボット 」にて語られています。）
その経緯があったからか、日本の企業研究機関は安易にヒューマノイドを再開しなかったんじゃないでしょうか。知らんけど。
さらに、2022年頃までは(今も？)ヒューマノイド開発という名目では研究資金は獲得できませんでした。
最悪、「ヒューマノイドはやはり役に立たない」という再評価がされかねない。
以上、あまり推敲せずに書いたので話があっちこっちに飛んでますが、総じて言いたいのは、
です。
権利関係をうまく解決してくれないかな～と思う自称画像生成 AI 中立派（強力な推進もしなければ廃止に向ける運動もしない）として、画像生成 AI にも集合知からうまれたのか、もともとそう作っているのか、 "絵柄" があるのが一つの救いだと思っている。
OpenAI 系で作られた絵はサムネやアイコンの大きさで見ても一発で OpenAI だな～ ってわかるし、わざわざアホほど画像を拡大して髪の毛と顔の輪郭線が混じってるとか探さなくても「AI 絵ですよ」ということがわかる。
文化庁の著作権の見解も出ていることだし、個人の絵柄を学習して攻撃している過激派は論外として、いらすとや的な感じで使われていくんだろうなと思う。
職場の Google Workspace でスライドつくろうとしても画像生成を提案されるし、ちょっとしたワンポイント的に生成をシレっといれるみたいなのは今後増えていくんだろう。
個人的に腹立つのは日本の情報が AI に取り込まれすぎて BANDAI とかのロゴが簡単に出てくるところ（今は改善されているのかな……）
こういうプレスリリースだけじゃなくて、もう少しオオゴトにして欲しかった。
https://www.bandai.co.jp/press/2025/250916.php
Disney とかだったら絶対ダメでしょとか分かったうえで選別している（と勝手に思っているのだが）のはナメられているとしか思えない。
日本の各種・各社知財系はもっと強気に出てほしい（他力本願寺）……それで権利関係の有象無象の妥協点を探る動きになってほしいと思う。
増田です。 DMM傘下のAlgomaticが提供していた「にじボイス」がサシュウを発表した。
プレスリリースには「法的な権利侵害はなかった」「パラメータ調整の結果、偶然似てしまった」などと書かれているが、これを真に受けている人は少し冷静になったほうがいい。
「日本の法律では学習は合法だ！」「日俳連の圧力に屈した！」と騒ぐ擁護派もいるが、今回の件はそんな単純な話じゃない。
これは「AI技術の敗北」ではなく、「ある企業が吐いた嘘と、杜撰なデータ管理が露呈して自爆した」というだけの話だ。
盲目的に企業を擁護する前に、技術的な事実関係の「答え合わせ」をしておこう。
なお、あくまで技術的な根拠を示しているだけであって、問題があると断言できないことは断っておく。
まず、擁護派が盾にする「著作権法30条の4」について。 確かに今の日本の法律では「情報解析」が目的ならば、元データが何であれ（おそらくエロゲーから音声を抽出したデータセット『moe-speech』であっても）、それをAIに食わせてAIモデルを作るだけなら、一応は適法とされている。 そこだけ切り取れば、違法ではないと言い張れる余地はある。
Algomaticが行っていたのは、一般的な基盤学習にとどまらず、「特定のキャラクター（＝特定の声優）を狙い撃ちしたFine-tuning（追加学習）」である疑いが極めて濃厚だという点だ。
『moe-speech』は、親切なことにキャラごと（声優ごと）にフォルダ分けされている。 ここから特定のフォルダを選んで、「その声優の声質や演技の癖」を再現するために個別学習（Fine-tuning）を行う。 これはもはや「データの統計解析」ではない。特定個人の実演の「デッドコピー（模倣品）の作成」だ。 これをやると、生成された音声には明白な「依拠性」が生まれる。つまり「パラメータ調整で偶然似た」のではなく、「その声優のデータを意図的に使って似せた」ことになる。これはパブリシティ権や人格権の侵害に問われる可能性が極めて高いラインだ。
Algomaticは「適切な権利処理を行った」「声優から許諾を得た」「パラメータ調整で作った」と主張していた。
しかし、有志による技術検証によって、その主張と矛盾する証拠がいくつも出てきている。
「にじボイス」の音声を分析すると、キャラによって音量が不均一だったり、明らかに古い年代のマイクで録ったような「こもった音」が混在していることが判明している。 もし公式が言うように「統一されたスタジオでプロを呼んで新規収録」したなら、こんな品質のバラつきが出るはずがない。 これは、録音環境も年代も異なるバラバラのゲームデータ（moe-speech等）を寄せ集めたと考えるのが自然だ。
検証の結果、有名声優の声と音声の特徴量が「ほぼ本人」レベルで一致するキャラが多数発見されている。 「パラメータ調整で偶然似た」と言うが、声の高さや速度はいじれても、その人特有の「骨格からくる響き」や「微細な演技の癖」まで偶然一致することは、AIでもまずまずあり得ない。 元データとして「その人の声」を食わせない限り、ここまでの再現は不可能だ。
これも動かぬ証拠だ。 元ネタの『moe-speech』には、作成者の抽出ミスで「幼い女の子の祖父の声（老人男性）」に、誤って「幼女（女性声優）」のタグが付いているという有名な汚れ（エラー）がある。
これを踏まえて、にじボイスに実装されていた「ある老人キャラ」の声を解析モデルにかけると、どうなるか。 なんと、「この老人の声は、〇〇（特定の女性声優）である」という判定が出たのだ。
意味がわかるだろうか？ にじボイスのモデルは、「このおじいちゃんのダミ声＝あの女性声優の声だ」という、moe-speech特有の「間違った知識」を学習していたということだ。
もしAlgomaticが主張するように、スタジオで老人役の声優を収録したなら、そのデータに「女性声優」のタグが付くわけがない。 これは、「タグ付けミスすら直されていないネット上のデータを、中身の検品もせずにそのまま学習させた」という、言い逃れのできない証拠（トレーサビリティ）になってしまっている。
今回のサービス終了は、日俳連の理不尽な圧力によるものではない。
「自社開発」と謳っておきながら、実際はネットのデータを検品もせずに流用していた事実が、技術的な証拠によって明るみに出そうになったため、これ以上の追及を避けるために店を畳んだ。
そう見るのが妥当だ。
「AI推進派」を自認する人たちにこそ言いたい。 もし本当にAIの発展を願うなら、こうした「産地偽装」のような振る舞いをする企業を擁護してはいけない。
それは真面目にコストを払い、権利処理を行い、クリーンなデータセットを構築しようとしている技術者への冒涜であり、ひいてはAI技術そのものの社会的信用を地に落とす行為だ。
「AIだから何でも許される」わけではない。 技術は魔法ではないし、嘘はいつか必ずバレる。
今回の件を「可哀想なAIベンチャーがいじめられた」と総括するのは、あまりにも事態の本質を見誤っている。
以上。
