okd sgr

よ。

[okd sgr @ookkdd]

@andoutin 到着したエレベーターの中の人たちが どうぞどうぞ とやりあってるの見ると「いいから早く降りてくれ」思うんだけど…。俺だけ？w

[okd sgr @ookkdd]

空いてるエレベーターで開くボタンを押す係になりたがる人なんなのかな…🤔
いらん親切と言うか、とっとと降りればよくね？

[安野貴博＠チームみらい @takahiroanno]

【“身を切る”ではなく“芽を切る”では】

近く、国会議員の比例定数削減に向けた法案が提出される見込みです。衆議院の比例議席を176議席から45議席に減らすことが明記されています。
https://t.co/6wPEz2WODy

チームみらいとしては、これに反対しており、最大の問題は国会議員の新陳代謝が悪くなることだと考えます。

いまの小選挙区比例代表並立制は、健全な政権交代を促すことを目的に導入されましたが、実際には、緊張感のある二大政党制は実現しませんでした。小選挙区制では死票の割合もおよそ半数と非常に多く、得票率と議席保有率が大きく乖離します（たとえば今年の衆院選では、自民党は小選挙区得票率が49%ですが、議席保有率は86%でした）。比較第一党には議席が集中しやすくなっており、こうした状況は投票率の低迷の一因ともされています。

現状の選挙制度の歪みを背景に、日本の国会議員の多様性は低く、さまざまな民意が届きにくい状況です。他の国と比較しても、国会議員の平均年齢は高く、世襲議員は多く、女性議員比率は突出して低いことが示されています。

このような状況において比例代表の議席は、実は多様な人が国政に入ってゆける数少ない入口として機能してきました。比例代表は新人当選率も女性当選率も小選挙区の2倍以上です。つまり比例区は、政治を限られた人のものにしないための重要な制度であり、健全な新陳代謝を促しています。

チームみらいも比例から生まれた新しい国政政党であり、AI戦略等を中心に新しい政策を掲げて日本の課題解決に取り組んでいます。

議員定数、特に比例代表の削減のみを行うことは「身を切る改革」ではなく「芽を切る改革」となり得ると考えます。

選挙制度は、民主主義のアップデートを掲げる我々にとっても重点分野です。さまざまな課題があるのは事実で、優先順位づけ投票やサンラグ方式導入などの具体案も提示しています。本質的な議論が行われることが何より重要なのではないかと考えます。

https://t.co/dQe3oNSa4B

[安達裕哉 @Books_Apps]

https://t.co/VDtupbi47t

[長村禎庸｜EVeM（イーブン） @meiku_shiba]

https://t.co/vkgbDNMcWE

[『HARF-WAY』の中の人@こうゆう @harf_way]

〈Kick〉
サッカーボールを蹴りながら学校に向かうゲーム。結局、こういうのが一番面白いと思います。

[Elon Musk @elonmusk]

Interesting

[タンタンパパ @tintinpapa1]

ダメだ....
ジャマイカのセーラームーン聞いて
朝から思い出し笑いが止まらない🤭

（サウンドオン推奨）

[安達裕哉 @Books_Apps]

https://t.co/xuOP3m4pci

[rom @romly2023]

ゲームが下手な人のチュートリアル動画。これ好き

[安野貴博＠チームみらい @takahiroanno]

チームみらいは一昨日、中低所得者向けの物価高対策として与党が検討している消費税減税への対案として、所得連動型給付案を提案しました。

今回のチームみらい案は、消費税減税よりよい案を、より速く実現することを重視して検討した対案でした。

それに対して、みなさまから、子育て支援・社会保険料・給付のあり方など、さまざまな観点からご意見をいただきました。

そこで所得連動型給付の枠組みに閉じず、物価高対策や税・社会保障のあり方について幅広くご意見を伺うため、AIインタビューをつくりました。
https://t.co/8JBheHXBBz

いただいたご意見を受け止めながら、今回の提案をよりよいものにするだけでなく、今後の国会活動などに、活かして参ります。

[国会議員マップ【公式】 @kokkai_map]

国会議員が「何を言ったか」「どの採決でどう動いたか」。
郵便番号を入れると、あなたの選挙区の議員の発言や投票記録が見れます。
難しい政治情報を、少し見やすく整理しています。
→ https://t.co/vHJPay9dA0

[okd sgr @ookkdd]

スクエニの10億円コンテストよりナンボか魅力あるな〜😂
応募してみよっかな！

[AUTOMATON（オートマトン） @AUTOMATONJapan]

【ニュース】フロッピーディスク1枚分「1.44MB制限」のゲーム開発コンテストがはじまる。ゲームエンジンの使用も自由、収まるなら
https://t.co/HXR9acSnKm

[okd sgr @ookkdd]

そう考えるとゲーム会社のネーミングおもろいな…😅
SEGA ← SErvice GAmes
CAPCOM ← CAPsule COMputers

[okd sgr @ookkdd]

え、マジで！？今初めて知った→IBMは、International Business Machines の略称なんだって😳

ちなみにゲーム会社のHAL研は「IBM の一文字前を取った」というエピソードは知ってた…😂
H←Iのひとつ手前の
A←Bのひとつ手前
L←Mのひとつ手前

[okd sgr @ookkdd]

もいっちょ…！

・映画のHAL 9000:
原作者のアーサー・C・クラークは、IBM説を「偶然の一致」として公式に否定しています。本来は「Heuristic（発見的な）ALgorithmic（アルゴリズム的な）」の略です。

[サツマのサウナー／テラシダイサク @Satsummer099]

中島聡さんの今日のメルマガがとてつもないので引用します。八百万のAIビジョン（Yaoyorozu Architecture）ぜひ見ていただきたい。
日本政府への提案：「八百万のAIビジョン」を国家戦略に
OpenAIやGoogleが何兆円もの資金を投じて巨大なAGI（汎用人工知能、人間と同じように何でもこなせるAI）を作ろうと競争する一方、中国ではDeepSeek、Alibaba、Moonshotといったベンチャー企業が、優秀なオープン・ウェイト（モデルの中身が公開されており、誰でもダウンロードして使えるAI）を次々と発表し、国内の激しい競争を通じて米国を急速に追い上げています。米国で活躍するAI研究者の多くも中国出身者であり、人材の厚みでも中国は侮れません。日本がこのレースに後から参戦しても、勝ち目はありません。データセンターの規模でも、GPU（画像処理装置、AIの計算に使われる半導体）の調達力でも、AI人材の層の厚さでも、日本は米中に大きく引き離されています。

しかし、日本には全く別の道があると、私は考えています。それが「八百万（やおよろず）のAIビジョン」、技術的に言えば「階層型・分散AIアーキテクチャ」を国家戦略として掲げることです。

日本には古来、あらゆるモノに神が宿るという八百万の神の思想があります。米中が「一つの巨大な神（AGI）を作る」競争にしのぎを削っているのに対し、日本は「無数の小さなAIがあらゆるモノに宿る」社会を目指す。これは単なる詩的な比喩ではなく、技術的にも経済的にも、そして地政学的にも合理性のあるアーキテクチャです。

ここで重要なのは、日本が目指すべきものは、米国のように巨大モデルの覇権を争うことでも、中国のように低コスト化によって市場を席巻することでもない、という点です。日本が狙うべきは、AIが社会のあらゆる場所に埋め込まれ、相互接続される時代の「ルール」を設計することです。モデルそのものの競争ではなく、AIが接続される世界の標準と産業構造を握ること。そこにこそ、日本の勝ち筋があります。

具体的に説明します。例えば、人型ロボットを考えてみてください。指先の接触センサー、足の裏の圧力センサー、目に相当するカメラ。これらすべてに小さなAIを搭載します。指先のAIは「触れた感触」を生データのままではなく、「柔らかい」「熱い」といったメタデータ（処理済みの要約データ）に変換して、腕のAIに送ります。腕のAIはさらに情報をまとめて中枢のAIに送る。中枢のAIは、抽象化された情報だけを受け取って判断する。

これは、人間の神経系そのものです。指先に熱いものが触れた時、私たちは脊髄反射で手を引っ込め、脳には「熱い」という抽象化された情報だけが届きます。心臓や腸は自律神経系が独立して制御している。生物が何億年もかけて進化させてきたこのアーキテクチャを、AIにも持ち込もう、という発想です。

この考え方は、ロボット単体に留まりません。工場では、複数のロボットから上がってきた情報を、工場全体を管理するAIが受け取り、生産ラインのスループット（処理能力）を最適化する。ドローンの群れ制御も同様で、各ドローンに搭載された小型AIが周囲を判断し、編隊長のAIが全体の動きを調整する。さらに上には都市OS、社会インフラのAIがある、という階層構造です。

このアーキテクチャの優れている点は、いくつもあります。

帯域・遅延・電力の三重の合理性。末端で処理するから通信帯域が爆発しない。ローカルで判断するから即応できる。メタデータだけ上げるからクラウドのコストも激減する。GPUを大量に並べるモノリシック（一枚岩の）なAIに対して、TCO（総保有コスト、買ってから使い終えるまでにかかる総額）で勝てる可能性があります。

メモリ・ボトルネック（処理能力の頭打ち）の解消。今のAIが直面している最大の制約のひとつが、GPUに搭載されているメモリの容量です。一度に処理できるデータの量は、このメモリで決まってしまうため、生のセンサーデータをすべて中央の巨大AIに送り込もうとすれば、メモリがすぐに飽和してしまいます。階層化によって、上位のAIが扱うのは末端で要約・抽象化された少量のメタデータだけになる。これにより、上位AIの計算負荷とメモリ使用量を劇的に減らし、ボトルネックを根本から回避できます。同じハードウェアで、はるかに大規模なシステムを動かせるようになるということです。

プライバシーとデータ主権の自然な担保。生データが末端から外に出ないので、EUのGDPR（個人データ保護規則）のような厳しい規制をアーキテクチャレベルで満たしやすい。これは欧州市場に強く刺さるはずです。

障害耐性。中枢が落ちても末端は反射動作で動き続ける。巨大データセンターに依存するクラウド集約型のAIに対して、「落ちないAI」「ネットが切れても動くAI」という明確な差別化になります。

そして何より、このアーキテクチャは日本の産業構造と完璧に合致しています。組込み（機器に内蔵される）半導体やセンサー分野で、日本はいまだに世界トップクラスです。ソニーのイメージセンサー、ルネサスのMCU（マイコン、機器を制御する小さなコンピュータ）、村田製作所やTDKの電子部品、キーエンスのセンサー。これらは「末端のAI」を作る上で不可欠な要素技術です。

ロボティクスも同様です。ファナック、安川電機、川崎重工といった産業ロボットの世界的企業は、すべて日本にあります。介護ロボット、農業ロボット、災害対応ロボットといった「現場で使われるAI」の領域は、日本が真っ向から勝負できる場所です。

さらに重要なのは、すり合わせ文化と省電力設計の伝統です。階層間で情報をやり取りするプロトコル（通信規約）の設計は、まさに日本の得意分野です。ガラケー時代から続く省電力設計のDNAは、エッジAI（末端の機器の上で動くAI）時代に再評価されるはずです。

そして、この戦略は、安全保障の観点からも極めて重要な意味を持ちます。

米国は今、ロボットやドローンの部品・素材のサプライチェーン（供給網）を、中国から切り離すことを国家戦略として進めています。DJI（中国の世界最大のドローンメーカー）を米軍や政府機関で使用禁止にする動きは、その象徴です。しかし現状では、モーター、磁石、バッテリー、希土類（ハイテク製品に不可欠な金属群）、各種センサーといったロボット・ドローンの基幹部品の多くを、中国に依存しているのが現実です。

ここで日本が「分散AIアーキテクチャ」を国家戦略として掲げ、エッジAIに必要な末端のセンサー・半導体・モーター・素材のサプライチェーンを国内に再構築すれば、米国にとって日本は、単なる経済的なパートナーから、安全保障上の不可欠なパートナーへと格上げされます。これは、私が以前から繰り返し指摘してきたビジョンですが、「八百万のAI」という技術的な枠組みは、この地政学的な戦略を裏側で支える、極めて現実的な土台になります。米国がAI・ロボット・ドローンの開発競争で中国としのぎを削る中、日本はそれを可能にするために必須な「AIを宿したインテリジェントなパーツ」を米国に提供する。これが、AI時代の日米同盟の新しい形です。

加えて、この戦略は日本政府がすでに掲げている経済安全保障、GX、デジタル田園都市構想、介護・物流・防災分野の生産性向上といった政策とも高い整合性を持ちます。新しい看板を増やす話ではありません。既存の政策課題を、分散AIという一つの国家アーキテクチャのもとで束ね直し、予算、規制改革、調達、標準化を同じ方向に揃える話です。だからこそ、これは単なる技術論ではなく、政府全体の戦略として採用する価値があります。

しかも、この勝負には時間的な制約があります。AIが社会インフラやロボット、車両、ドローン、工場設備に本格的に埋め込まれるこれからの3年から5年の間に、誰が標準を握るかで、その後の産業構造が決まってしまいます。米国企業による事実上のデファクト標準が固まってからでは遅い。日本がまだ強みを持っている今こそ、国家戦略として動くべきタイミングです。

では、政府に何をしてほしいか。具体的に三つ提案します。

第一に、「AI階層プロトコル」の国際標準化を国家戦略の中核に据えること。
本戦略の中核は、単なる技術開発ではありません。「AI階層プロトコル」という標準を通じて、分散AI時代の産業構造そのものを握ることにあります。分散型AIアーキテクチャの成否は、各階層に配置されたAI同士が、メーカーや用途の違いを超えて相互に通信できるかどうかにかかっています。これは、インターネットにおけるTCP/IPに相当する基盤であり、「AI階層プロトコル」とも呼ぶべき共通仕様の確立が不可欠です。

日本はこの領域において、経済産業省を司令塔とし、NEDO（新エネルギー・産業技術総合開発機構）、IPA（情報処理推進機構）、産業技術総合研究所といった政府系の研究・実装機関を結集する体制を整えるべきです。その上で、ISO（国際標準化機構）やIEEE（米国電気電子学会）といった国際標準化機関での議論を主導し、5年以内にデファクトスタンダードを確立することを目標とします。単なる技術仕様にとどまらず、センサーデータの抽象化方法、メタデータの記述形式、階層間の責任分界、安全性・検証性を担保するためのルールまでを含めた「意味的に制約された通信仕様」として設計する必要があります。

この標準を日本が主導できれば、米国のプラットフォーム企業による垂直統合型支配や、中国の低コストモデルによる市場浸透に対抗する第三極として、国際的な主導権を確保することが可能になります。

第二に、産業政策の軸足を「エッジAI」に明確にシフトすること。
現在、日本は最先端ロジック半導体の分野で巨額の投資を行っていますが、米国や台湾との競争において持続的な優位性を確立することは容易ではありません。既存の最先端ロジック半導体への投資についても、本戦略との整合性の観点から再評価が必要です。むしろ、日本が強みを持つべきは、分散型AIの末端を構成する要素技術です。

具体的には、省電力型のエッジAI半導体、各種センサー、モーター、磁石、バッテリー、さらにはそれらを支える素材・部品産業への集中投資が求められます。これらは単体では付加価値が低く見えるかもしれませんが、「AIを宿したインテリジェントなパーツ」として再定義することで、システム全体の価値を左右する中核要素となります。

この戦略は、国内産業の競争力強化にとどまらず、米国を中心とする西側諸国にとって不可欠なサプライチェーンの再構築にも直結します。日本は、巨大AIを作る国ではなく、それを支える分散型インフラを供給する国として、国際的な役割を再定義すべきです。

第三に、日本社会そのものを「分散AI」の実証フィールドとして活用すること。
日本が直面している課題群──労働力不足、介護を必要とする高齢者の急増、運転を続けざるを得ない高齢者ドライバー、農業・漁業の担い手不足、物流の2024年問題、頻発する自然災害──は、いずれも分散型AIの社会実装を進める上で、世界に先駆けた実験環境を提供しています。これらの課題を「解決すべき問題」としてではなく、「産業創出の起点」として捉え直すべきです。

具体的には、介護ロボット、農業・漁業の自動化システム、高齢者ドライバー問題を解消する自動運転車、人手不足を補う配送ロボット、災害現場で活躍する防災ドローンといった分野において、分散AIを前提としたシステムの大規模な実証を国家プロジェクトとして推進します。単なる実証実験にとどまらず、規制改革と公的調達を組み合わせ、実際の現場で継続的に運用される「社会実装」を前提とすることが重要です。

ここで日本が目指すべきは、個別の実証実験を積み上げることではありません。日本全体を「分散AI社会の国家実験場」として位置づけることです。介護施設、地方の農地、港湾、物流拠点、災害対応の現場を、次世代アーキテクチャの実装現場に変える。そうすることで、日本は単に技術を開発する国ではなく、分散AIが現実に動く社会モデルを世界に先駆けて提示する国になれます。

これにより、国内で十分に検証された技術と運用モデルを、将来的に同様の課題に直面する海外市場へと展開することが可能になります。

「Yaoyorozu Architecture」、これを「Kaizen」「Kanban」と並ぶ、日本発の世界標準コンセプトとして輸出する。米国と中国が巨大なAGIの覇権を目指して競争する中、日本は八百万のAI戦略によって、西側諸国にとってなくてはならないインテリジェント・パーツの提供国となり、同時に分散AI時代のルールメーカーとなる。この明確な差別化こそが、AI時代における日本の生存戦略であり、同時に世界への貢献だと、私は考えます。

[徒然研究室✍🏻 @tsurezure_lab]

増加を続ける福岡市の人口。要因は他地域からの転入とされていますが、どこから流入・流出しているのでしょうか。先月公開された統計書から転入超過・転出超過フローを視覚化してみると、九州全土から人口を集め、そして関東や近畿に対しては送り出す...という多層的な流れが見えてきます。矢印の幅が 転入超過・転出超過の人数を、矢印の上を流れるドットの頻度がその多寡を表しています。

青いドットが福岡市への転入超過、赤いドットが福岡市からの転出超過です。

九州6県からの転入超過は合計+7,857人。

長崎県+1,858人
鹿児島県+1,469人
熊本県+1,324人

がトップ3で、九州のすべての県から福岡市に人口が流入しています。

北九州市からも+1,221人
山口県からも+820人

と、太い青い矢印が福岡市に向かって収束していきます。

＊＊＊

一方、関東方面には△2,267人と最大の転出超過が生じています。

福岡市から関東への転出は13,731人、

関東から福岡市への転入は11,464人。

双方向とも1万人を超える活発な移動がありながら、差し引きでは福岡市が2,000人以上を失っています。

近畿にも△397人
東海にも△15人

と、三大都市圏に対してはすべて転出超過です。

九州各県から集めた人口の一部が、さらに東京・大阪方面へ流れていく構図が読み取れます。

＊＊＊

ちょっと興味深いのは、糸島市のような、福岡市のすぐ隣の自治体にも転出超過が生じている点です。

大野城市△301人
糸島市△225人
新宮町△151人
福津市△136人
春日市△99人

福岡都市圏の近隣市町村への転出超過は合計△1,256人にのぼります。

九州全土から人口を集めつつ、自らの周縁部には人を送り出している形です。

都心の住宅価格や子育て環境など、さまざまな要因が絡んでいると考えられます。

実情に詳しい方、教えてください...！

＊＊＊

福岡県内全体でみると、

北九州市から+1,221人
県内その他の市町村から+1,896人

と、県内各地からも大きな流入があります。

福岡県（その他）+1,896人は、久留米市や飯塚市など県内の広い範囲からの転入超過の合計です。

この数値は長崎県+1,858人に匹敵する規模であり、県をまたがない県内移動も福岡市の人口増に少なからず寄与していることがうかがえます。

＊＊＊

転入超過・転出超過の全体を俯瞰すると、福岡市の人口の「仕入先」と「卸先」がかなりはっきり分かれているように見えます。

仕入先は、

九州6県+7,857人
北九州市+山口県で合計+2,041人
福岡県内+1,896人。

中国地方（山口除く）+945人
四国+345人
沖縄+310人

も加わります。

卸先は、

関東△2,267人
近畿△397人
そして足元の福岡都市圏△1,256人。

差し引きの純移動は+10,108人です。

約7万人が転入し約6万人が転出するダイナミックな出入りの中で、1万人強が「残る」ことで福岡市の人口が増え続けている計算です。

＊＊＊

この構造を横浜市と並べてみると、共通点と違いが見えてきます。

横浜市は令和7年の人口増加数が+164人とほぼ横ばいでした。

社会増加数は+18,896人ですが、自然増加数が△18,732人（出生21,831人、死亡40,563人）と大きく、社会増がかろうじて自然減を相殺している状態です。

国勢調査の5年間では△22,651人と78年ぶりの減少を記録しています。

横浜市も周辺の町田市や大和市などに人口を送り出しつつ、他地域からの転入で社会増を維持している点は福岡市と似ています。

ただし横浜市の場合、自然減の規模が大きく、社会増だけでは支えきれなくなりつつあるようです。

福岡市も近年は自然減に転じており、令和6年には△3,308人の自然減が生じています（福岡市人口ビジョン）。

ただし社会増がそれを大きく上回っているため、差し引きでは年間1万人規模の純増を維持しています。

もっとも、その純増の原動力は九州各県からの転入です。

九州各県の人口が減少を続ければ、福岡市に流れ込む人口もいずれ細る可能性があります。

福岡市の人口増加には「九州の人口を集約している」側面があり、九州全体でみれば人口が増えているわけではないということを、私たちは見つめていく必要があるのかもしれません。

＊＊＊

フロー図上のドットについて補足しておきます。

各矢印の上を流れるドットは、単位時間あたりの出現頻度が転入超過・転出超過の人数に比例するようプログラムで制御しています。

超過が大きいフローほどドットが頻繁に現れ、小さいフローほどまばらになります。

ドットの大きさも人数に応じて変化させています。

演出のためにドットの量を恣意的に増減させてはいません。

なお本分析は、福岡市「福岡市統計書」（令和7年（2025年）版）第3章 人口 第8表「前住地別転入人口及び転出地別転出人口（日本人）」を参照しています。

詳細な数値をお知りになりたい場合はそちらをご覧ください。

フロー図および本稿の数値は、九州各県・山口県・福岡都市圏の各市町村・地方ブロック別の転入超過・転出超過を対象としています。