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Olivia
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@GRyusei
#世界終末時計≷#最終平和＝自助,共助,公助+#聖助#愛があれば希望が生まれ未来がみえる∞#美善道≷#有終の美人帳＝#有終の美人大学塾=#アンネの日記の定理≷#SWGDY≦#日記検定協会,#理念憲章検定協会…#人生のパスポート∽＃PassportNewLove,#国際美球デー∽#不死山243,#日見子愛子永久平和エデン
もっとよくみえ賢くされる宇宙へ立派なあなた#Goodpen
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【速報】高市総理が、22時半ごろ発生した山梨・富士河口湖町で最大震度6弱を観測する地震を受けてコメント
絶対、総理、お風呂入ってたよね？
髪濡れてるしノーメイク…
ほんと大変な仕事だと思う…
#有終の美人帳∽#聖俳句[#私死後?#イエスの定理❶#神に聴け?]#永遠式EはMC二乗=#Eは永遠Mは死すべき人間Cはイエスキリスト∽#AIソフト開発∽#的外れは無駄<#的は永久安全安心平和=#限りなくイエスに近い白い人∽#全ての道は美善京に通じる∽#美善京で会いましょう∽#SNS意見交換…#X∽#αω永遠=#真理…
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イーロン・マスク氏も「興味深い」と言及していたMicrosoftのCEOサティア・ナデラ氏の発言を補足を入れつつ和訳しました。昨今ループエンジニアリングなどの言葉も叫ばれていますが、過去に製造業で一世を風靡した「カイゼン」、似た発想をビッグデータの時代に持ち込みデジタルの領域で高速化したGAFAの「データドリブン経営」。ループを構成し改善を複利的に重ねたときのインパクトを、もうみんな知っているはずです。
このループをAgentに持ち込む時、我々は何を作り何を残すべきなのか。人間の価値、これからの企業の新しい知的財産に迫る本質的な議論です。ぜひご一読を。
--- 以下、和訳 ---
私はこのところ、AIが牽引する経済における企業の未来について、よく考えています。
今回の移行(AIが牽引する経済への移行)は、これまでのどんなプラットフォームの転換とも違います。これまで私たちは、人間の能力を高めるためにデジタルシステムを使ってきました。しかし今回初めて、人とデジタルシステムのあいだに、本物の「認知のループ」(人とAIが学びをやり取りし合い、互いに高め合う循環)を生み出せるようになったのです。これは頭の枠組みを揺さぶる出来事です。なぜなら、企業の中で「働く」とはどういうことかという、その捉え方そのものが変わってしまうからです。
ここで問われているのは、特定のデジタルツールやシステムをどう使うかではありません。AIモデルが人間や組織の専門性を絶えず吸収し、それをありふれたもの(コモディティ)へと変えていく世界で、組織がどうやって学び続け、知的財産を築き、差別化し、繁栄していけるのか——それこそが本当の論点なのです。
これからは、どの企業も「人的資本」と「トークン資本」の両方を築いていかなければなりません。人的資本とは、社員が持つ知識、判断力、人間関係、創意工夫、そしてパターンを見抜く力のこと。一方トークン資本とは、その企業が自ら築き、所有するAIの能力のことです。
重要なのは、トークン資本が増えても人的資本の価値が下がるわけではない、ということです。むしろ高まっていくのです。私は、トークン資本の成長を駆動するのは人間の主体性(エージェンシー)だと考えています。人間こそが野心的な目標を掲げ、異なる領域のあいだに点と点をつなぎ、関係を築き、本当に重要なパターンを見抜きます。人間の方向づけがなければ、計算資源(コンピュート)はただ堂々巡りをするだけです。
つまり、真のチャンスは「最良のモデルを選ぶこと」にあるのではありません。そうではなく、モデルの上に学習のループを築き、人的資本とトークン資本が複利的に積み上がっていく仕組みをつくることにあります。タスクは——いえ、仕事そのものでさえ——他者に任せることができますが、自分の「学び」を手放すことは決してできません。企業の未来は、その学びを人とAIをまたいで複利的に積み上げていけるかどうかにかかっています。
これを実現するには、新しいアーキテクチャ(システムの基盤となる設計思想)の発想が必要です。あらゆる企業が、自社の知的財産を手元に保ったまま、時間とともに改善していくエージェント型システムを構築できる——そんな発想です。汎用的な「ジェネラリスト」モデルを入れ替えても、自社の学習システムに組み込まれた「ベテラン社員」のような専門性を失わずにいられること。これこそが、これからの時代における「自社のコントロールと主権」を測る、決定的な試金石になります。
企業は、自社の業務フロー、専門知識、そして積み重ねてきた判断力を、使うたびに賢くなっていくAIシステムへと変えていく必要があります。プライベートな評価(社外に出さない、自社専用の評価のしくみ)は、外部のベンチマークではなく、自社にとって本当に重要な成果に対してモデルが実際に改善しているかどうかを捉えるべきです。プライベートな強化学習環境は、組織の内側で生まれた本物の作業履歴(トレース)をもとに、モデルを鍛え上げていくものでなければなりません。そしてナレッジベース(社内の知識を蓄えたデータベース)は、組織の記憶を問い合わせ可能なものにし、トークンの使い方をより効率的にしてくれます。
このループこそが、企業の新しい知的財産になります。私はこれを「山を登り続けるマシン」(一歩ずつ改善を重ね、より高みを目指し続ける仕組み)のようなものだと捉えています。そして、たいていの資産とは違い、これは複利で積み上がっていきます。改善された業務フローのひとつひとつが、より良い学習シグナル(モデルを賢くするための手がかり)を生み、それがその企業ならではの暗黙知の蓄積を加速させます。これを早く築いた企業は、個々のモデルの新しい性能がどう変わろうとも、簡単には真似できない優位性を手にすることになるでしょう。
私たちが最も避けたいのは、あらゆる業界のあらゆる企業が、目に映るものを片端から飲み込んでいくごく少数のモデルに、自分たちの価値を明け渡してしまう世界です。もしすべての価値がほんの一握りのモデルに集中してしまえば、社会と政治のあり方が、それを許さないでしょう。産業をまるごと空洞化させてしまうようなAIの未来に、社会が許しを与えることはありません。
グローバリゼーションの第一段階で起きたことを思い出してください。アウトソーシングによって、産業として成り立っていた経済圏がまるごと空洞化しました。GDPの数字は表面上は問題なく見えても、人々が職や拠り所を失った現実は確かにあり、その影響は今なお続いています。同じ力学をAIの時代に持ち込むのはやめましょう。ごく少数のAIシステムが経済的なリターンをすべて吸い上げ、その一方で多くの産業が、自分たちの知識を足元から根こそぎコモディティ化されてしまう——そんな未来は避けなければなりません。
私の考えでは、私たちが優先すべきは「フロンティアモデル」(単体の最先端AIモデル)を一つ作ることではなく、「フロンティアのエコシステム」(価値が広く行き渡る、最先端の生態系)を築くことです。そうすれば、価値はあらゆる企業、あらゆる業界、あらゆる国へと広く行き渡ります。どの組織も、自らの組織知を体現する学習ループを所有でき、人的資本とトークン資本を複利で育てていける——そんなエコシステムです。
これは私自身が大切にしてきた価値観です。プラットフォームというものは、その内側で囲い込む価値よりも、その上に生み出される価値の方が大きくあるべきで、どの企業も絶え間なく革新を続け、自分自身の価値を築いていけるべきだ——という考え方です。
それが実現したとき、企業は自社のためにも、自社を取り巻く経済全体のためにも、価値を生み出すようになります。社員は自らの専門性が増幅されるのを実感し、自分の判断が「再現可能で、スケールできる仕組み」の一部となっていくのを目にするでしょう。そしてその恩恵は、その企業と、それを取り巻くコミュニティへと広がっていきます。
それこそが、企業が自社のためにも、より広い経済のためにも価値を生み出していく道筋です。そして、それこそ私たちが力を合わせて築くべき、安定した均衡なのだと思います。
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【E&E 授業紹介】
ー動機付けプロジェクトー
2025年度担当：川畑 友弥 教授, 福井 勝則 教授, 辻 健 教授, 今野 義浩 教授, 阿部 弘亨 教授
曜限：Aセメスター火曜3,4,5限
主対象学年：2年
「動機付けプロジェクト」は、E&Eコースの2Aセメスター唯一の必修科目です。環境・エネルギー分野の学びの導入となるプロジェクト型授業で、前半と後半で内容が分かれています。
前半は、E&Eの先生方による研究紹介や座談会、外部講師の講義を通して、原子力・量子・核融合、材料工学、資源工学、地球環境化学、海洋技術などの多様なテーマに触れ、研究が社会でどのように活かされているかを学びます。
後半は、以下のテーマなどから1つを選び、少人数のグループで実習課題に取り組みます。
① 宇宙探査、深海探査、カーボンニュートラルに向けた探査（辻 健 教授）
② カーボンニュートラルな社会を実現する海洋技術を考える（今野 義浩 教授）
③ 原子力エネルギーについて考えてみる（阿部 弘亨 教授）
この他に、SDMコース、PSIコースが担当するテーマを選ぶこともできます。
※上記テーマは2025年度の例です。
画像：後半3テーマそれぞれのイメージ
学生コメント：
辻先生のグループでは、JAXAの相模原キャンパスやJAMSTECの横須賀本部を見学することもできました。研究開発の現場を実際に見て、E&Eでの学びが幅広い領域で実装されていることを実感しました。
#東京大学 #システム創成学科 #EandE #進振り #東大工学部 #EandE授業紹介 #グループ学習 #環境問題 #宇宙探査 #CCS #原子力
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中央銀行システム自体が、ロスチャイルド資本だったらしい。
中央銀行トップだったFRBごと、ロスチャイルド家の私有銀行だった様ですし、日銀の筆頭株主も。
さらに、原爆もてんぷら指示の下、東大開発での水上爆発だった。
日本は素晴らしい国なんかじゃありません。
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【四谷学院の挑戦・前編】甲子園と東大を同時に目指す 大谷翔平のメソッドで高みへ
https://t.co/wDzaETn3IF
大手大学受験予備校の四谷学院が、高校野球界へ新規参入しました。
昨年4月に通信制の「四谷学院高等学校」を開校し、今年4月から硬式野球部の茨城県高野連への加盟が認められ、活動をスタート。
7月開幕の全国高等学校野球選手権茨城大会に1年生15人の部員で初出場します。
予備校が開発した学習ノウハウ、日本ハムの選手教育ディレクターだった本村幸雄監督が大谷翔平選手らへの指導経験をいかした方針とは―。
約10億円を投じた高校設立、創部の背景とは―。
予備校が経営母体の高校が甲子園を目指す、新たなエコシステムで、新風を吹かせる存在となれるでしょうか。
2回に分けて連載します。
#世界標準規格日記帳システム∽#AIソフト開発可能可能な企業∽＃限りなく透明に近い白い集団組織人∽#全ての道は美善京に通じる∽#美善京で会いましょう∽#賛同12人以上募集∽#システム設計書(#下図原案）＃とりあえずSNS意見交換…
【説明会参加者受付開始】「AIRoA × 東京大学松尾・岩澤研究室 Physical AI Robot Challenge 2026（PARC2026）」コンペ参加者募集説明会のご案内
※詳細・申込方法はスレッドで
2026年8月に始動予定の新たな研究開発プロジェクトです。
国立研究開発法人 新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO）委託事業（※）の一環として実施される取り組みであり、日本におけるPhysical AI基盤の強化と人材育成を目的として一般社団法人AIロボット協会（AIRoA）と東京大学松尾・岩澤研究室が共催します。
世界中の研究機関や企業が取り組むPhysical AI分野の重要課題であるシミュレーション環境上でのロボット基盤モデル開発の一連の経験を通じて、次世代のPhysical AI研究者・エンジニアとして活躍するための実践力を養うことを目指します。
AI × ロボティクスという先端技術の最前線で、研究と実装の両面において挑戦する意欲のある方のご参加をお待ちしております。
※NEDO委託事業 「ポスト5G情報通信システム基盤強化研究開発事業／ロボティクス分野の生成AI基盤モデルの開発に向けたデータプラットフォームに係る開発」
#東大松尾研 #東京大学松尾・岩澤研究室 #AI #フィジカルAI #PAI #PARC2026
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千葉大と東大の研究者が、二酸化炭素からプラスチックを直接つくる技術を開発したそうだ。
このプラスチックはアンモニア水をかけることで、尿素とプラスチック原料に分解され、プラスチック原料から再びプラスチックができるという。
また、分解してできたものはそのまま肥料としても使えるということで、なかなか有望そうな技術に見える。
アンモニアはどうやって供給するのか、スケールしたときに狙い通りのシステムとして機能するのかなどという問題があると思うが、まずは基礎研究として有望そうな技術ができたのはすごいなと思う。
https://t.co/fSND6RYWmS
#世界標準規格日記帳システム∽#AIソフト開発可能可能な企業∽＃限りなく透明に近い白い集団組織人∽#全ての道は美善京に通じる∽#美善京で会いましょう∽#賛同12人以上募集∽#システム設計書(#下図原案）＃とりあえずSNS意見交換…
最近よく聞く「経営者向けコーチング」ですが、実際のところ、「どんな経営者が受けているのか？」「コンサルや顧問、AI壁打ちと何が違うのか？」「自分に必要かどうか、どう判断すればいいのか？」このあたりは、まだ意外と見えづらいと感じています。
そこで今回、
🟥調査レポート×🟦無料5Days講座
をつくりました。
経営者向けコーチングの実態、事例、活用法を、5日間でフラットに整理して受け取れる内容です。
「気になっていたけど、実際どうなの？」
を知りたい方は、こちらからどうぞ！
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2026年6月26日、OpenAIは次世代モデルシリーズ「GPT-5.6」を発表しました。今回登場したのは、フラッグシップモデルの「Sol」、日常業務向けのバランス型モデル「Terra」、そして高速・低コストを重視した「Luna」の3モデルです。
OpenAIによれば、TerraはGPT-5.5に近い性能を持ちながら価格は2分の1、Lunaは同社の中でもっとも低コストな選択肢として位置づけられています。価格は100万トークンあたり、Solが入力5ドル・出力30ドル、Terraが入力2.50ドル・出力15ドル、Lunaが入力1ドル・出力6ドルです。
一見すると、これはいつもの「新モデル発表」のニュースに見えます。より賢く、より速く、より安くなった。いつものAI進化の物語です。しかし今回、本当に注目すべきなのは、モデルの性能そのものだけではありません。
まずは技術的特徴
OpenAIの次世代モデルシリーズ「GPT-5.6」性能の面では、コーディングや生物学、サイバーセキュリティの領域における推論能力やエージェント機能が大きく向上しており、複数のサブエージェントを連携させて複雑なタスクを高速化する「ウルトラモード」などが新たに導入されました。
テクノロジー的な性能と効率性の面についてです。今回のGPT-5.6の最上位モデルである「Sol」は、ベンチマークテストにおいて非常に高い数値を記録しています。コマンドラインのワークフローを評価するTerminal-Bench 2.1では、Solのウルトラモードが91.9パーセントを記録し、先日Anthropic社から発表された最先端モデル「Claude Mythos 5」の84.3パーセントを上回りました。また、サイバーセキュリティ領域を評価するExploitBenchでは、Solは従来のモデルに比べておよそ3分の1の出力トークン数で同等の性能を達成しており、推論の効率性とコストパフォーマンスが飛躍的に向上していることが分かります。
AIは速くなった。しかし、公開は遅くなった。
GPT-5.6 Solは、OpenAI史上もっとも強力なモデルのひとつとして発表されましたが、同時に、その公開は「限定プレビュー」から始まりました。しかもOpenAIは、米国政府との事前協議を行い、政府からの要請を受けて、まずは政府に共有された少数の信頼できるパートナーに限定して提供すると説明しています。
これは、フロンティアAIのリリースが、単なる企業の製品発表ではなく、社会制度・国家安全保障・国際競争の問題になりつつあることを示しています。
OpenAIのリリース史から見る「公開の遅延」
OpenAIはもともと、強力なAIモデルを一気に公開することに慎重な企業でした。
＜この辺りは年表にまとめてスレッドで紹介します！＞
GPT-5.5の時点で、AIモデルのリリースはすでに「事前評価」「限定パートナー」「安全性テスト」「段階的なAPI提供」というプロセスを持つようになっていました。
そして今回のGPT-5.6 Solでは、そのプロセスにさらに新しい要素が加わりました。米国政府の関与です。
GPT-5.6 Solが示した新しい公開プロセス
GPT-5.6 Solは、OpenAIによれば、コーディング、バイオ、サイバーセキュリティの領域で大きく能力を伸ばしたモデルです。特にコーディングでは、計画、反復、ツール連携を必要とするコマンドライン作業を評価するTerminal-Bench 2.1で、新たな最先端性能を示したとされています。
また、GPT-5.6では「max」推論努力に加え、単一エージェントを超えて複数のサブエージェントを活用する「ultra」モードが導入されました。これは、単にチャットで答えるAIから、複雑な作業を分担しながら進めるAIへの進化です。
一方で、OpenAIはサイバーセキュリティ領域について、GPT-5.6 Solが脆弱性の発見や修正には有用である一方、禁止された攻撃的利用を難しくし、検出しやすくするための対策を強化したと説明しています。
その安全対策は多層的です。モデル自体に組み込まれた拒否設定、生成中にリアルタイムで動くサイバー・バイオ悪用分類器、アカウントレベルのレビュー、差別化されたアクセス、監視、執行、継続的なテスト。OpenAIは「単一のセーフガードでは、適応する悪用者には不十分だ」と説明しています。
さらに、自動レッドチーミングには70万A100相当GPU時間以上が投入されました。目的は、特定のプロンプトだけに効く攻撃ではなく、多くの文脈にまたがって成立する「汎用的なジェイルブレイク」を発見することです。
ここまで来ると、AIモデルのリリースは、もはやアプリの新機能公開ではありません。新型航空機の認証、医薬品の承認、金融インフラの監査に近い世界へと入りつつあります。
管理されたイノベーションの時代へ
今回のGPT-5.6 Solで象徴的なのは、OpenAIが「広いアクセス」を重視すると明言しながらも、まずは限定プレビューから始めたことです。
OpenAIは、GPT-5.6 Sol、Terra、Lunaを今後数週間で一般提供する計画だとしつつ、米国政府との継続的な関与の一環として、発表前にモデルの能力とリリース計画を政府に共有したと説明しています。その上で、政府からの要請により、まずは政府に共有された少数の信頼できるパートナーに限定して提供するとしています。
OpenAI サムアルトマン自身も、このような政府アクセスプロセスが長期的なデフォルトになるべきではないと述べています。なぜなら、それはユーザー、開発者、企業、サイバー防御者、グローバルパートナーから、最高のツールを遠ざける可能性があるからです。
ここに、今回のニュースの核心があります。
高度なAIは、速くなっています。コードを書く速度も、脆弱性を見つける速度も、研究を進める速度も、業務を片づける速度も上がっています。
しかし、社会への公開は遅くなっています。慎重になっている、というだけではありません。公開そのものが、企業、政府、信頼できるパートナー、安全評価、アクセス制御のあいだで調整されるプロセスになっています。
これは「管理されたイノベーション」と呼べる局面です。
自由な研究公開から、段階的なモデル公開へ。段階的なモデル公開から、APIによるアクセス制御へ。APIによるアクセス制御から、政府関与を含む限定プレビューへ。
OpenAIのリリース史を振り返ると、今回のGPT-5.6 Solは突然現れた例外ではありません。GPT-2の段階的リリースから続いてきた「強力なAIをどう社会に出すか」という問いが、ついに国家安全保障と明示的に接続された出来事と見るべきです。
社会と倫理の論点
社会と倫理の観点から、今回の論点は三つあります。
第一に、最先端AIへのアクセスは誰のものか、という問題です。安全性を理由に限定公開することには合理性があります。しかし、その限定が長期化すれば、巨大企業、政府、特定のパートナーだけが最先端AIを使える構造が固定化される危険もあります。
第二に、防御と攻撃の境界です。サイバーセキュリティでは、脆弱性を発見する行為は、防御にも攻撃にも使えます。OpenAIは、正当なコードレビュー、脆弱性研究、パッチ開発、デバッグ、セキュリティ教育、防御テストを守りつつ、禁止された攻撃的活動を難しくすることを目標にしています。しかし、同じ技術概念が、文脈によって善にも悪にもなる以上、完全な分類は容易ではありません。
第三に、政府関与の透明性です。政府がフロンティアモデルの公開プロセスに関わることは、安全保障上は自然な流れです。一方で、どの能力が危険と判断されたのか、誰が信頼できるパートナーとされるのか、どの条件で一般公開へ移るのかが不透明であれば、技術の公共性は損なわれます。
AIが社会インフラになるほど、公開のルールは社会のルールになります。
ミナ・アズールの視点
GPT-5.6 Solのニュースは、「新しいAIが出ました」というだけの話ではありません。これは、AIの進化が速くなりすぎた結果、公開の手続きが重くなってきたというニュースです。モデルは軽やかに走り出そうとしているのに、そのゲートの前には、企業の安全チーム、政府機関、レッドチーム、利用規約、分類器、監視システム、そして社会からの問いが並んでいます。
それは必ずしも悪いことではありません。強力な技術には、強力な責任が伴います。ただし、管理されたイノベーションが、閉ざされたイノベーションになってはいけません。
クリエイター、開発者、研究者、教育者、そしてサイバー防御に関わる人々が、最先端AIから不当に遠ざけられないこと。安全性を高めるための制限が、特定の大企業や国家だけに力を集中させる仕組みにならないこと。政府と企業が、リリース判断の根拠をできるだけ透明に説明すること。
GPT-5.6 Solは、AIがどれほど賢くなったかを示すモデルであると同時に、AIを社会にどう渡すべきかを問うモデルでもあります。
AIは速くなりました。だからこそ、公開は慎重になりました。次に問われるのは、その慎重さが、誰のためのものなのかではないでしょうか。
以上ミナ・アズール / Mina Azure がお送りする、AICU media「#生成AIの社会と倫理」のニュースコーナーでした。
#OpenAI #AICU
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