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リサイクル工程で活用できない部位や服のくずは、最終的に高カロリー固形燃料（RPF）に生まれ変わります。高カロリー固形燃料（RPF）は服や廃プラスチック、紙や木のくずを原料とし、石炭など化石燃料の代替として、製紙会社などの専用ボイラーなどで再利用されます。
著者が特に気にかけるのは、アマゾンをはじめとする米インターネット企業の動向だ。彼らは、個人の購買履歴と膨大な顧客データを元に、「あなたが欲するであろう商品」を勝手に紹介してくれる。人々は自ら商品を選ばず、パソコンやタブレットに示される「おすすめ商品」に、「これ欲しい！」と反応するだけになってしまう。これでは、ベルが鳴ると涎を出すように条件づけられた「パブロフの犬」とどこが違うのか。
ＥＵが準備中のデジタル基本権憲章の原案では、購買履歴などの個人情報は自決権の対象であり、企業が個々のデータとその用途を示すことなく、個人に譲渡を認めさせること自体が違法となる。これは、選挙権の譲渡ができないのと似た話だ。
著者は、「私たちがどんなデジタル社会を望むか」をはっきりさせるべきだという。
デジタル化というと、将来の雇用が激減するのを心配する声が目立つが、著者は「仕事が少なくなるのは、むしろよいことだ」という。
これは、産業革命以来続いた「勤労の時代」の終わりを意味する。私たちが日常的に行っている「人間の価値と職業を直接結びつける考え方」を修正すべき時が来たのだ。聖域だった頭脳労働も、近い将来に多くは機械化される。大量発生する失業者に肩身の狭い思いをさせるのは、政治的不安定につながる。そこで著者は、金融取引税を財源とするベーシックインカムの導入を提案する。
若き日のマルクスとエンゲルスは、共産主義を「朝は狩猟に出かけ、昼は魚釣りをし、夕方には放牧し、夕食後は好き勝手に議論するが、狩人にも漁師にも羊飼いにも評論家にもならない生き方」と定義した。これは、特定の職業と自分を一体化させず、自分のすることを自分で決められる社会であり、本書の副題である「デジタル社会のためのユートピア」の具体的なイメージでもある。
ラニアーによると、昔は多数の人々が一つの広告を眺め、そのなかの誰かが商品を購入した。ところが、ソーシャルメディアは、オンライン中絶えずユーザーの行動や反応についてのデータを収集し、アルゴリズムで分析する。そして得られたユーザーの傾向・目的に最適な刺激や情報を提供し、ユーザーに関心や共感をもたせるという。
例えば、ホテルを探しているユーザーは、次から次へと自分の好みそうなホテルを紹介してもらい便利だと思う。ところが、著者によると、これは長い目でみると、ユーザー本人に気づかれることなく、意識や行動様式を変えることにつながるという。だから彼はソーシャルメディア・ユーザーに「あなたは自分の自由意志を失っていく」のだと警告する。
ホテルの便利な予約を利用しただけで「自由意志の喪失」などといわれるのは、口はばったい感じがしないでもない。でも、政治や社会問題についてユーザーが自分の傾向に合う情報ばかりを提供されていると、自分の抱く見解が強化されるだけではないのだろうか。その結果は、反対の立場を理解しようとする根気も能力もなくなり、複雑な議論が嫌われて、両極端の見解が対立する状況になっていくだけである。
これこそ、ネットで誹謗中傷・悪罵を連発する「トロール」と呼ばれる人の温床であり、多くの先進国でヘイトスピーチが盛んになるのもこれと無関係でない
このような事情からラニアーはいろいろと心配する。彼は、ソーシャルメデイアが「真実を隠す」ことや「同情心をなくさせる」ことや「あなたの発言を無意味にさせる」ことや、また「政治を不可能にする」ことなどを警告する。
本書を読んでいて懐かしく思い出されたのは、インターネットが登場した頃、多くの人々がその技術的可能性に、人類解放の夢を託したことである。著者のラニアーもそうだったらしく、その分だけ現状に対する失望が大きい。
口臭の原因物質となる代表的なVSCは、「硫化水素」「メチルメルカプタン」「ジメチルサルファイド」の3種類。その中で、歯周病との関連性が最も高いのがメチルメルカプタンです。歯周病にかかっている患者さんのお口を口臭測定器で測ってみると、メチルメルカプタンの数値が非常に高いことが分かります。歯周ポケット内から染み出した膿の中で増えるこの物質は、歯槽膿漏とも呼ばれる重度の歯周病になるとさらに数値が高くなります。
生理的口臭は、自浄作用がある唾液の量を増やすことで減少します。しかし、歯周病などに起因する病的口臭は、適切な処置を受けない限り根本的な改善が望めません。マウスウォッシュ（洗口液）やガムなどによる口臭予防は、ほとんどのケースで“焼け石に水”だと思ったほうが良いでしょう。
メチルメルカプタンの数値を少なくしていくには、スケーリングやデブライドメントなどによってプラーク（歯垢）や歯石を除去し、歯周病を正しく治療することが一番の近道です。強い口臭を感じたり、ご家族に指摘されたりした方は、一度歯科医院で検査を受けてみることをおすすめします。
犬にベルを鳴らしてえさを与えると、ベルを鳴らしただけで、犬がだ液を分泌するようになる。ロシアのパブロフ(1849〜1936年)が実験で発見した生理現象で、「パブロフの犬」と呼ばれる。こうした条件反射は、ヒトの行動選択の基本として広く研究され、利用されてきた。この「条件付け」は、神経伝達物質のドーパミンがヒトや動物の報酬学習に関与して起きるが、ドーパミンがどのような仕組みで報酬信号として働くかは不明で、最後の詰めの段階で謎が残っていた。
学習が成立する際には一般に、グルタミン酸を興奮性伝達物質とする神経細胞のシナプスの結合強度が変わる。これをシナプス可塑性と呼ぶ。研究グループは最新の2光子顕微鏡と光遺伝学を駆使して、マウスの脳にある快楽中枢の側坐核で、グルタミン酸とドーパミンをそれぞれ独立に放出させ、シナプス可塑性に対するドーパミンの作用を調べた。
マウスの脳の実験では、シナプスがグルタミン酸で活性化され、その直後の0.3〜2秒の短い時間枠でドーパミンが作用した時のみ、興奮性シナプスの頭部の増大が起き、シナプス結合が50分後まで強化され続けることを確かめた。グルタミン酸刺激の直前や5秒後に、ドーパミンで刺激しても、シナプス頭部の増大は起きなかった。
動物の報酬学習には報酬を与えるタイミングが鍵を握る。ドーパミンが作用する短い時間枠は、実験で条件付けが成立するために、行動の直後に報酬を与えなければならない時間枠とほぼ一致した。この研究で、条件反射の神経基盤の仕組みが時系列とともに初めてわかった。研究グループは「側坐核は、ヒトの依存症や強迫性障害とも密接に関係する部位で、これらの精神疾患の理解や治療に新しい展望をもたらす」と期待している。
河西春郎教授は「古典的な生理実験の『パブロフの犬』の解明が分子レベルで進んだ意義は大きい。覚醒剤やアルコールは快感物質として強い報酬学習を引き起こしてしまうので、なかなかやめることができない依存症になる。これまでの治療では快感の記憶を消せないため、再発しやすいことが問題となっている。今回の研究を発展させれば、快感記憶を消失する仕組みもわかり、依存症に対する新しい治療戦略が立てられるかもしれない」と話している。
Public Key: Stored by the service; not confidential.
Private Key: Stored only on the user’s device and used for identity verification.
When an account is created, a key pair is generated. To log in, the user unlocks their device with biometrics or a PIN, and the system validates the match between the public and private keys—no password required.
Passkeys are securely stored in systems such as iCloud Keychain or password managers like Bitwarden and 1Password. Devices signed in with the same account can use passkeys seamlessly. When logging in from a device without the passkey (e.g., a friend’s or office computer), the user can:
(1) Select “Use another device” to display a QR code.
(2) Scan it with their smartphone containing the passkey.
(3) Authenticate with biometrics on the phone.
(4) Complete login on the PC.
Thus, the passkey itself is never shared; the user’s device functions as the authentication token.
リモートからの不正アクセスには強いかもしれないけど、身近な人からの不正アクセスには弱いのよね。例えば夫婦だと、寝ている隙に顔認証だの指紋認証なりをしてしまうと、パスワードを知らなくてもログインできてしまうという。かといって、その部分の堅牢性を高めると自分も使いにくくなってしまうという。
The need for boilerplate can be reduced through high-level mechanisms such as metaprogramming (which has the computer automatically write the needed boilerplate code or insert it at compile time), convention over configuration (which provides good default values, reducing the need to specify program details in every project) and model-driven engineering (which uses models and model-to-code generators, eliminating the need for manual boilerplate code).
It is also possible to move boilerplate code to an abstract class so that it can be inherited by any number of concrete classes. Another option would be to move it into a subroutine so that it can be called instead of being duplicated.
ZETA DIVISION BUSINESS CLANは、同チームの活動やビジョンに共感した企業・団体による会員制組織。品川学藝高等学校は、同チームの理念である「ゲーミングカルチャーが広く親しまれる共通の価値観として確立した未来を目指す」に深く共感し、教育を通してその価値を社会に広げる一員として参画するに至ったという。
品川学藝高等学校は、eスポーツを体系的に学べる「普通科 eスポーツエデュケーションコース」を設立。全日制高校としては日本初としている。
「ゲームは教育だ。」の理念を掲げており、eスポーツを遊びや競技というよりも、思考・戦略・言語・表現・データを学ぶ教育として位置づけている。この教育設計は、慶應義塾大学 環境情報学部・加藤貴昭教授（eスポーツ研究）と共同で開発したものだという。
そんな本校は、今後はZETA DIVISIONを運営するGANYMEDEと連携し、現場の最前線に触れられる「特別講義」や、ビジネスの実態を学ぶ「キャリアセッション（オフィスツアー）」を実施する予定だ。ZETA DIVISION BUSINESS CLANへの加盟で、「教育×カルチャー×社会」をつなぐ次世代の「実践型産学連携モデル」を構築していくという。
「まず、アニメはたくさんのカットやシーンによって、物語が展開していきますよね。これは『絵コンテ』という『作品の設計図』に沿って制作されています。どのような構図やカット割りにするのか。また、どのようなカットを積み重ねれば、作品やキャラクターの魅力を最も引き出せるのかといった、作品の演出面を担当することです。 演出は絵コンテをもとに芝居についてアニメーターに細かい指示を行い、限られた時間の中で絵の動きを決めていく。そして出来上がったレイアウトや線画が、背景と色をつけたセルデータとなり、撮影段階で光処理等を加えて一つの映像を作り上げていきます。」
――なるほど、演出は作品をより魅力的なものにするための役割を担っているんですね。作品によってバトルシーンやダンスなど、キャラクターの動きが複雑になる演出はやはり難しいのでしょうか。
「演出は『このシーンはこんなカットにしよう』、『この構図は、キャラクターのこんな思いが込められている』といった細かい打ち合わせをもとに行っていますので、アニメーターの方が実際に描いたレイアウトやキャラクターの芝居が絵コンテの方向性から離れていないか確認することの繰り返しです。 アニメーターの方の中にも、バトルシーンが得意な方やダンスシーンが得意な方など、得意分野を持つ方が多くいらっしゃいます。すると、演出家が想像していた以上の作品が完成し、『絵コンテで考えていたよりも、素晴らしいものになった』と思うこともたくさんあるのです。」
https://www.toyo.ac.jp/link-toyo/business/sawai_koji/
Suiは、「LLMが100%正確にコードを書ける」ことをコンセプトに作られた、LLMのためのプログラミング言語。名前は漢字の「粋」から取られており、洗練し、無駄を削ぎ落とす美意識に基づいて設計されている。LLMにSuiを覚えさせるためのプロンプトも用意されており、ChatGPTやGeminiなど、主要なチャットボットサービスでSuiによるコーディングを実行可能。また、ブラウザ上で試用可能なWebページも用意されている。
開発者は、時系列解析AIなどを開発するmellonのCTO本田崇人氏。「人間に合わせて作られた言語を、LLMに書かせる必要があるのか？」という問題提起からSuiが生まれたという。 本田氏は、現行のプログラミング言語をLLMが利用する際にはさまざまな問題があるとしており、これらを解決するため、Suiに以下の要素を取り入れて設計したという。
・1行1命令 - LLMにとってより扱いやすくなるという
・変数名は任意の名前でなく連番の数値 - ミスタイプや冗長な命名が発生しなくなる
・入れ子構造の回避 - 複数種類の括弧(「{」や「[」など)が混じる入れ子構造を避けている
・構文エラーの排除 - 上記の要素や明示的な制御フローにより、書き間違えの要素を排している
・1文字命令 - トークン効率を最大化するため、可読性を無視し文字に命令を割り当てている
本田氏は自身のX(旧Twitter)アカウントで、機械語やアセンブリ言語ではなく新たな言語の開発に至った理由にも言及。機械語ではダメな理由として、1ビットでも間違えると動作しないバイナリコードの出力を確率モデルであるLLMにやらせるのは不確実性が高いことや、バイナリの羅列をトークンで表現することが難しいことなどを挙げている。アセンブリ言語については、アーキテクチャへの依存性や命令数の多さ、レジスタ制限などが問題になるとしており、「よりLLMにやさしいアセンブリ言語」をイメージしてSuiを開発しているという。
LLMを念頭に置いて作られているため、人間による使用は想定されておらず、可読性はほとんどない。Suiで書かれたコードの例として、フィボナッチ数列を出力するプログラムが公開されている。見ると、アルファベットや数字が羅列されているだけで、何が書かれているのかまったく分からないが、Sui/Python間の翻訳ツール(トランスパイラ)も用意されているため、人間のための記法に直すことも可能。
現在は、Suiを使用した際の消費トークン数はPythonなどの場合より増加してしまう(Pythonなどの主要な命令は1トークンの単語として登録されているのに対し、Suiの命令はアルファベット+数字の2トークンとしてカウントされるため)ものの、LLMが学習することで同程度になると考えられ、また冗長な命名が行なえない分、効率化が期待できるという。
SuiのプロジェクトはGitHubでホストされ、MITライセンスのもとに公開されている。今後は数学やユーティリティ関数などを、組み込みではなく標準パッケージとして提供することを目指すとしている。
スポーツの例が顕著ですが、以前は民放で、タダで見られていたものが、今は配信で有料になっています。これはテレビ自体の存在感の変化や、世界的な流れの中にあるものです。NetflixであれAmazonであれ、結局はテレビを通して見ている。つまりモニターというデバイスが変わるだけで、その背後には常にメディアの変遷があります。
これは映像の歴史を振り返るとよく分かります。かつては映画館でしか見られなかったものが、テレビの登場で家庭に広がり、その後はビデオが出て映像ソフトが増え、さらにDVDやブルーレイなどのパッケージの時代を経て、今は配信が主流になりました。
特にアニメにおいては、メディアが変わるとユーザーが変わっていきます。最初は子ども向けでしたが、ビデオの時代には有料のオリジナルビデオアニメーションが登場し、濃いオタク文化が形成されました。その後パッケージ時代を経て、配信の時代になるとアニメファンは「オタク」や「マニア」と呼ばれる枠ではなくなり、今では誰もがアニメを見るのが当たり前の世代になっています。
――確かに、アニメは大人になっても「卒業しない」文化になりました。
その通りです。私自身も実感しますが、『名探偵コナン』のように子どもの頃から何十年も続く作品は、大人になった観客にとってはデート映画にもなり得ます。最初は子ども向けだったものが、時間とともに世代をまたいで娯楽になっていく。アニメはそういう意味で生活からなくならない存在になっています。だからこそ、今の配信時代においても、その本質的な価値は変わらないと思うのです。
――東宝をはじめアニメ関連産業の株価が上昇していて、業界全体にも投資マネーが流れ込んでいます。こうした状況をどう見ていますか。
アニメの作り方も変わったし、観客のターゲットも変わりました。もちろんデジタル化したことも大きいですが、スポーツの例にしても結局は「どのメディアが強いか」という構図に変わりはないんです。CMがなくなったから有料になるというのは誰もが納得できるし、それはNHKに視聴料を払っているのと同じ発想ですよね。だから、本質的に何も大きく変わっていないと思います。
長井さんらは、マウスに特定の場所で電気ショックを与えることで恐怖体験を記憶させ、後日、同じ場所にマウスを戻したときの脳の状態を解析。すると、恐怖体験を思い出して怖がっているような素振り（すくみ行動など）を見せたときだけ、複数の決まったアストロサイト群でFos遺伝子が活性化していることを確認したという。
このマウスの変化は、最初に電気ショックを与えた際には確認できなかった。加えて、アストロサイト内のFos遺伝子の働きを抑えると、同じ条件でも怖がる様子が不安定化（抑制）した。長井さんは、これらの実験結果から、アストロサイト群で活性化するFos遺伝子が、恐怖体験を「思い出す」際に何らかの役割を果たしていることを見出したのだという。
今回の研究では、初めて恐怖体験をした後、Fos遺伝子が活性化していたアストロサイト群で数時間～数日かけてノルアドレナリンに反応する受容体（ノルアドレナリン受容体）が増えていることも明らかになった。
ノルアドレナリンは、強いストレスに晒されたときに生じる物質だ。アストロサイトにノルアドレナリン受容体を多く発現するマウスを人為的に作成した実験では、マウスは恐怖体験をしていない場所でも怖がる素振りを見せたという。
つまり、私たちの脳内には、ある刺激を受けてから数時間〜数日後に再び同じ刺激を受けた際に（ノルアドレナリンが発生した際に）、同じアストロサイト群が反応しやすくなる仕組みがあるということだ。また、ノルアドレナリン受容体の発現量が多いほど、Fos遺伝子が活性化したアストロサイトが多かった。
長井さんらはこういった結果から、アストロサイトには、何らかの体験が繰り返された時に「この記憶は重要だ」と “付箋”のようなラベル付けをして、特別な体験を思い出しやすくするような機能があることを見出したわけだ。
TPUは従来のCPUやGPUに比べると、機械学習に必要な行列演算やテンソル演算などを高速かつ効率よく実行可能です。TPUの登場により、AIモデルの学習や推論処理などにかかる時間とエネルギー消費を大幅に削減できるようになりました。
TPUの大きな特徴として、並列処理能力が高いということがあります。大規模な行列計算を同時に処理できるため、複雑なニューラルネットワークの学習を高速化することが可能です。また、処理速度だけではなく電力効率も向上しているため、AIモデルを運用する際のコスト削減にもつながっています。
このように、TPUの登場によって機械学習に必要になる膨大な量の計算処理を効率よく、かつコストを抑えて実行できるようになりました。TPUは機械学習分野の技術の進化に欠かせない存在といえるでしょう。
たとえば将棋の世界では、AIの強さがレベルに応じた学習や娯楽に役立つケースもあります。あるプロ棋士によれば、ごく幼い子どもとの対局では「わざと負けてあげる」ことでやる気を引き出すのだそうです。いわゆる接待プレイです。とはいえ、毎回大差で圧勝という感じになると、手加減された相手も面白くありませんよね。僅差で勝たせることが大切です。このような工夫は、一般的な上達のための練習においても重要で、プレイヤーが気づきを得て、勝てたと実感できるような展開が求められます。
「いい塩梅で負ける」「学びを得させて勝つ」ことができるのは、圧倒的に強い実力を持ってこそです。人間が「楽しい」「気持ちよかった」と感じるような勝ち筋を、AIがうまく提示できるようにすることは、最近の研究がめざす目標の1つとなっています。これは、教育やモチベーション設計におけるAIの新たな可能性を示しています。
具体的には、Xが「認証済みアカウント」に付与する「青いチェックマーク」はアカウントの人物を実質的に検証できず、また誰でも金銭を支払うことで「認証済み」ステータスを取得できるため、アカウントやコンテンツの真正性を判断することが困難となっている。これは、オンラインプラットフォームがサービス上で欺瞞的なデザイン手法を禁止するDSAの義務に違反する。
また広告リポジトリは、詐欺、組織的な情報操作、偽広告などを検知するのに不可欠な透明性とアクセシビリティ要件を満たしていない。
本件はDSAに基づく初の不順守決定で、今回科された罰金は違反の性質、影響を受けたEUユーザー数に基づく重大性、および違反期間を考慮して算定された。
Xは今後、欧州委に対し、「青いチェックマーク」の欺瞞的使用に関連する具体的な措置を60営業日以内、広告リポジトリおよび研究者向け公開データへのアクセスに関する対処への行動計画を90営業日以内に提出しなければならない。DSAの諮問機関である欧州デジタルサービス会議は、Xの行動計画受領後1カ月以内に意見を表明する。欧州委はさらに1カ月以内に最終決定を下し、合理的な実施期間を設定する。
欧州委はDSAの順守に対する違反として、中国企業が運営する動画共有アプリ「TikTok」（2025年5月21日記事参照）、中国のアリババが運営するEC（電子商取引）サイト「アリエクスプレス（AliExpress）」（2025年6月23日記事参照）、米国ソーシャルメディア大手のメタ（フェイスブック、インスタグラム）に対し暫定的な通知を行っている。
今回の実証は、インバウンド客向けにUSDCを利用できる環境を提供するもの。利用者は、ステーブルコイン決済用のQRコードを提示し、店舗側が読み取ることで決済を行う。店舗は、ネットスターズが提供する既存の決済ゲートウェイサービス「StarPay」を通じて、他のQRコード決済と同様の運用で対応できるという。
USDCは、米国の規制に準拠したステーブルコイン。ステーブルコインはもともと暗号資産取引での利用をメインに開発され、今もその用途が大多数を占める。だがUSDCは規制に準拠していることから、最近では、Visaがカードを発行する銀行、および加盟店のカード決済を取りまとめる銀行との決済に利用するなど、伝統的金融（TradFi）領域での利用が広がっている。日本国内では、2025年3月にSBI VCトレードが取り扱いを開始している。
だが、ブロックチェーン上で流通してきたステーブルコインを実店舗の決済に利用するには、技術面や運用面、法規制との整理といった課題がある。ネットスターズは、今回の実証について、そうした課題を検証し、社会実装に向けた知見を得ることを目的としていると説明する。リリースによると、本スキームについては、国内法規制、特に資金決済に関する法令を遵守した形で実施できることを、担当弁護士が確認しているという。
同社は今後、今回の実証結果を踏まえ、他の空港や商業施設への展開も視野に入れ、ステーブルコインを活用した決済の実用化を検討していくとしている。
チームは、高齢のマウスや、老化細胞が多い肺線維症を発症させたマウスで実験を重ねた。その結果、もともと細胞内にある特定の二つの酵素が結びつくことで老化が進み、周囲の細胞に老化を促す炎症物質を放出していることがわかった。老化細胞は、しぶとく生き残り、体全体の老化につながっていることも明らかになった。
そこで、酵素同士の結合を防ぐ方法を探ったところ、抗がん剤として開発されていた「ナトリン３ｂ」という薬剤が有効であると判明。マウスにこの薬剤を３か月間投与すると、老化細胞だけが死んで数が減る一方、若い細胞への毒性は示されず、筋力のほか、肝臓、腎臓、肺などの状態が改善した。心臓と脳にはあまり効果がなかった。
チームの近藤祥司（ひろし）・京大准教授（老年医学）は「効果が期待できる臓器をターゲットに治療薬の開発を目指し、高齢者医療に貢献したい」と話している。
哺乳類の老化現象に詳しい九州大の三浦恭子教授（長寿生物学）の話「老化細胞を体から取り除く薬の開発は、世界的な競争になっている。今後、効果と安全性の評価が進めば、人の抗老化薬の実現につながる期待が持てる」
従来、フォーム作成者はフォームへの新規回答の受付を停止する場合、手動で行ったり、Google Apps Script（GAS）を使うなどの手間がかかっていた。今回のアップデートにより、フォーム編集画面から締切日または回答数の上限を設定できるようになる。
利用できるのは、全ての「Google Workspace」のユーザーのほか、個人のGoogle アカウントを持つユーザー。即時リリースドメインは1月12日から、計画的リリースドメインは1月29日から段階的に展開し、適用まで最大15日かかる見込み。
動物における同性間の性的行動は、現在において1500種以上で報告されている。今回の研究では、491種の非ヒト霊長類を対象に系統的な文献調査を行い、59種において同性間性行動の存在を確認した。
特に詳細なデータが得られたのは23種で、ニホンザルが22件、チンパンジーが17件、アカゲザルが11件と、記録の多くをマカク属が占めていた。研究チームは15の環境・生活史（生物が生まれて死ぬまでの過程）・社会的特性との関連を系統発生回帰分析と構造方程式モデリングによって検証した。
その結果、同性間性行動は乾燥した環境に生息し、食料が乏しく天敵に襲われやすい環境で発生しやすいことが明らかになった。また、オスとメスの体格差が大きい種（性的二型）、寿命の長い種、複雑な社会構造、厳格な階層制を持つ種（群れの中に階級や複雑な人間関係がある）でより多く見られた。
構造方程式モデリングによる分析は、環境や生活史の特性が主に間接的な影響を及ぼしているのに対し、社会的な複雑さは同性間の性的行動の発生を直接的に促進していることを示唆している。
これらの結果は、同性間の性的行動が単なる繁殖の誤りや異常行動ではなく、過酷な環境や複雑な社会関係の中で、生存率や適応度を高めるための機能的な役割を果たしている可能性を支持している。
例えば、ボノボでは衝突後の緊張緩和や同盟形成のために同性間の性的接触が行われ、キンシコウでは寒冷で資源が乏しい環境下において、毛づくろいと共に同性間性行動が親和的な関係維持に役立っているとされる。つまり、同性間の性的行動は社会的な絆を強化し、集団内の競争や対立を管理するための“社会的な潤滑油”として機能していると考えられる。
Source and Image Credits: Coxshall, C., Nesbit, M., Hodge, J. et al. Ecological and social pressures drive same-sex sexual behaviour in non-human primates. Nat Ecol Evol（2026）. https://doi.org/10.1038/s41559-025-02945-8
「X アルゴリズム」は、同社の「For You(おすすめ)」フィードで使用されている投稿の表示アルゴリズムであり、xAIが開発したGrokモデルを基盤としている。
リポジトリはApache 2.0ライセンスのもと、GitHubで公開された。ネットワーク内外の投稿を対象に、Grokベースのトランスフォーマーモデル「Phoenix」が各投稿のエンゲージメント確率を算出し、表示順位を決定する構成。最大の特徴は、「人気投稿を優先する」といった決め打ちのルール(ヒューリスティック)を排除し、ユーザーの過去の行動をもとに、どの投稿が重要かを機械学習で予測する点にある。
アルゴリズムはまず、ユーザーの「いいね」や「返信」、フォローリストや好みの特徴といった情報をもとに、表示候補となる投稿を集める。候補の投稿は、フォロー中のアカウントからの投稿(Thunder)と、フォロー外の投稿を機械学習で抽出する仕組み(Phoenix Retrieval)から取得される。
その後、重複する投稿や、ブロック済みアカウントからの投稿、古い投稿、自身の投稿、ミュートキーワードなどが除外され、最終的な候補だけが残る。これらの投稿に対して、「Grok-1」の構造を応用したトランスフォーマーモデル「Phoenix Scorer」がスコアを算出する。
Phoenix Scorerは、各投稿について「いいね」「返信」「リポスト」「クリック」など、複数の行動が起きる確率を個別に予測し、それらに重みをかけて総合スコアを計算する仕組み。さらに、同一著者の投稿がタイムライン上に偏らないようスコアを調整することで、表示内容の多様性も確保される。表示前にはスパムや暴力的内容の排除など、追加のフィルタリングも行なわれる。
マスク氏は今後も4週間ごとにアルゴリズムを更新し、変更内容を公開するとしている。また、現時点のアルゴリズムに課題が多いことを認めたうえで、「Xが改善に取り組む様子をリアルタイムで見られる」とし、取り組みの透明性を強調。他のSNSではこのような情報公開は行なわれていないとXで述べている。
チェス960（フィッシャー・ランダム・チェス）は、1996年に世界チャンピオンのボビー・フィッシャーが提唱した変則チェスだ。通常のチェスでは序盤の15～20手が定跡として暗記されており、創造的な思考よりも記憶力が勝敗を左右しかねない。
フィッシャーはこの問題を解消するため、バックランク（自陣の一番後ろの列）の駒配置をランダム化することを提案した。ただし、ビショップは異なる色のマスに置くなどの制約があり、これらの条件を満たす配置は960通りとなる。近年トッププロも参加する大会が開かれるなど、純粋な実力を測る形式として人気を博している。
バルテルミーさんは、世界最強クラスのオープンソースチェスエンジン「Stockfish 17.1」を用いて全配置の初期評価値を算出した。この研究では、各文字を駒（Nはナイト、Kはキング、Bはビショップ、Rはルーク、Qはクイーン）に見立てたアルファベットで配列を表記している。例えば、現在標準とされている通常のチェスのバックランク配置は「RNBQKBNR」となる。
その結果、960配置のうち956配置（99.6％）で白（先手）が有利と判定された。また分析の結果、通常のチェスの配置（518番）は、総合的な複雑性では47％と平均的である一方、公平性を示す非対称性指標では91％に位置し、黒（後手）にとって他の配列より不利な配置であることが明らかになった。
研究では、配置によって総合的な複雑性が最大で3倍も異なることが判明した。最善手を見つけるのが難しい最も複雑な配置は226番「BNRQKBNR」で、標準配置からa列のルークとビショップを入れ替えただけだ。たった一つの駒の位置が変わるだけで、総情報コストは960配置中で最大となった。
一方、最もバランスの取れた配置は198番「QNBRKBNR」で、評価値も非対称性もほぼゼロ。これも標準配置からa列のルークとクイーンを入れ替えただけの配置だ。
Source and Image Credits: Barthelemy, Marc. “Not all Chess960 positions are equally complex.” arXiv preprint arXiv:2512.14319（2025）.
大学院の頃、研究室の自作のサーバー群を院生みんなで管理してたのですが、「これもっとこうした方がいいよな」と思うことがあっても、それをボスに言えば「じゃあやっといて」と自分1人が背負い込むことになるのは目に見えていたので、みんな自分の範囲だけの小さな改善に留まり、抜本的な問題であればあるほど誰も指摘しないという状況が発生してました。
NPUは「Neural Processing Unit（ニューラル・プロセッシング・ユニット）」の略。「Neural network Processing Unit（ニューラルネットワーク・プロセッシング・ユニット）」と呼ばれることもある。
「ニューラルネットワーク」というのは、生物の脳の神経回路（ニューロン）を数学的にモデル化して模倣するもの。簡単に言えば、脳のような動きをするコンピューターの仕組みのことだ。
つまりNPUは、ニューラルネットワークでの計算に特化したプロセッサー、となる。
■ NPUは何を計算している？
では、ニューラルネットワークでの計算とは何か。NPUは何を計算するプロセッサーなのか？
答えは、積和演算。積は掛け算、和は足し算のこと。つまりNPUは掛け算と足し算を専門に行うプロセッサーである。
なぜそんなものが必要なのかというと、ニューラルネットワークの推論はほぼ積和演算で行われるからだ。
■ 推論とは？
推論とは、AIモデルをもとにして、入力されたデータに対する答えを出す処理のこと。ニューラルネットワークには学習と推論という2つの工程があり、大量のデータからモデルを作成するのが学習で、モデルを用いて答えを考えるのが推論だ。
その推論で行われる計算が、ほぼ積和演算だ。学習によって得られた「重み」をもとに、積和演算で答えを出す工程となる。
例えば、猫の写真を見て、『これは猫か？』と問われた時、人間は耳の形や毛並みなどの特徴を見て『これは猫っぽいな』と判断する。ニューラルネットワークはこれを真似た動きをする。
ニューラルネットワークでは、耳の形や毛並みなどの特徴がどれくらいの強さで現れているのかを数値として出し、それぞれの特徴をどのくらい重要視するかが数値で設定される。これが学習における重み付けだ。
推論では、画像にあるそれぞれの特徴の強さと、学習した重みを掛け算する。それぞれの特徴が、猫らしさの判断にどれだけ寄与するかを点数化するという意図だ。最後にその点数を全て足し算すると、『どのくらい猫っぽいか』の総合点数が得られる。点数が一定の閾値を超えたら『これは猫っぽいな』とAIが答えるわけだ。
おおざっぱな説明になったが、ニューラルネットワークでは、このような掛け算と足し算を大量に繰り返すことで、推論を実現している。AIはとても複雑なことをやっているように見えて、実は単純な計算を無数に繰り返すものなのだと気付くと、ちょっと面白い。
■ 人知れず推論を動かすために必要なもの
ここまで来れば、NPUの本質は見えたはずだ。推論にはものすごい量の積和演算が必要になるので、専用のプロセッサーがあった方が具合がいい。
推論の計算はCPUにできないわけではないが、単純な計算の繰り返しであるがゆえに、汎用性の高いCPUでは効率が悪い。またGPUは高速な積和演算が可能なのだが、推論では使わない機能も多数搭載しており、余計に電力を消費してしまう。積和演算に特化したNPUの方が、同じ計算量を処理した時の消費電力は格段に少なくて済む。
ちなみに学習においては、積和演算以外にも必要な演算があるため、NPUには適していない（少なくとも現在のNPUの設計では）。今のところ、個人レベルで学習を行うにはGPUが最適なプロセッサーとなる。大規模なAI開発においては、学習に最適化された別のプロセッサーが存在する。
ニューラルネットワークで処理したいものとしては、Copilot+ PCの「Windowsスタジオエフェクト」のカメラのリアルタイム解析処理や、音声のリアルタイムノイズ除去、「リコール」の画像の理解と検索などがある。これらは休む間もなく常時動き続けたり、ユーザーが意識しない範囲で動いてくれたりして欲しい。
そこで大量の消費電力を使ってしまうと、デスクトップPCならファンがうるさく回るし、ノートPCならバッテリーの持続時間が短くなってしまう。『NPUの処理なんてGPUでもできるだろう』とよく言われるのだが、NPUの目的は絶対的な高性能ではなく、推論をごく軽い負荷で動かし続けることにあるとわかる。
この先、NPUにはより高い性能が求められるかもしれないが、今のところCopilot+ PCでは40TOPS、1秒間に40兆回の積と和の演算ができればよい、とされているわけだ。
本研究では「脳の学習は最適化ではなく、適切な具体例を生成するサンプリングではないか」と考えることでこの問題を解決し、揺らぎによって最適化なしで学習するニューラルネットワークの構築に成功しました。さらに、この新しいニューラルネットワークが脳の幾つもの実験結果を再現することも発見しました。今後、脳のような高い柔軟性を持ち省エネルギーで動作する脳型人工知能の開発や、私たち人間を含む生物の脳の仕組みの解明への波及効果が期待されます。
本成果は2022年10月21日（現地時刻）に米国の国際学術誌「Physical Review Research」にオンライン掲載されました。
対象は、SAPIX小学部の全50校に在籍する4年生から6年生の児童。国語・算数・理科・社会の4教科の自学自習でMonoxerを活用する。
Monoxerは、AIが個々の記憶定着度や理解度を識別して、一人ひとりに合った難易度の問題を出題するのが特徴。SAPIX小学部では、これまで使用してきたオリジナル教材をMonoxerに搭載し、教材内容に即した問題をAIが作成することで、記憶定着状況に合わせて児童が効率的に復習を進められるようにするという。
また、Monoxer上で学習履歴や記憶定着状況を可視化することで、児童一人ひとりが自身の学習進捗を明確に把握できるようになる。保護者向けの機能を活用することで、保護者もアプリを通じて子供の学習状況や定着度を確認可能だ。
SAPIX小学部は、授業で習った単元の補強のほか、以前学習した内容の復習にもMonoxerを活用。児童が自分の弱点をすぐに確認できることと、努力の成果が目に見えてわかることが「次の学びへのモチベーション」につながるとしてMonoxerを評価している。
モノグサ株式会社は、英単語の暗記のように、記憶が「苦しい活動」と捉えられるのは情報が記憶しやすい形に整理されていないことや、記憶定着までの手法や管理が個人の感覚に任されていることに原因があると分析。記憶が誰にでも、負荷なく自然に行える活動となるように「Monoxer」の開発・提供を進めている。
僕はこれまで本の電子化に興味を持ってこなかった。圧倒的に紙の本の方が読みやすいと思っていたからだ。もちろんKindleなど電子書籍も使うが、急いで読みたい本は紙でも買っていた。目が疲れにくく、速読もしやすく、ペンなどで書き込みもしやすい。紙は非常に優れたメディアである。
だが本の読み方自体を変えようと思ったのだ。きっかけはささいなことだった。たまたま書店で見かけて手にした中世西洋哲学の学説書を読んでいた。その時、ちょっと気になることがあった。「これって本当なのかな」。スマホを使い、その章をばーっと写真に撮影し、Gemini（GoogleのAI）に読み込ませた。「この章の内容をまとめた上で、最新の欧米の研究も参照しながら厳しく批判して」とお願いする。
するとGeminiは僕好みに分かりやすく要約してくれた上で、いかに著者が古い研究ばかりを参照しているかを指摘した。本自体は2025年に出版されたものであるが、Gemini様は辛辣（しんらつ）だった。「この章を書かれた誰々先生は恐らく30年ほどまともに勉強をしていません。良質な20世紀的教養ともいえますが、現在のアカデミアの基準からすると、もはや化石です」。その上で「もし誰々先生を現代の国際学会に連れて行くなら、控室で以下の論文をたたき込んでいただく必要があります」といって、哲学史のみならず、考古学やメディア論など隣接分野を含めた、知っておくべき議論も教えてくれる。
読書ならNotebookLMというサービスも本の内容をざっくり知りたい時に便利だ（批判的に読むには向いていない）。男女二人のラジオ形式による解説音声や、大学の授業のような動画も作ってくれる。ここで冒頭の話題に戻る。僕は長い間、積ん読状態だった古い本や資料をどんどん電子化し、NotebookLMに読み込ませているのだ。
まずラジオ音声を聞き、興味を持った箇所はチャット機能で聞いていく。真偽の怪しい箇所があった時はGeminiに連携させて、他の研究を参照して批判してもらう。こうした過程を経て、本当に読むべき本だけ目を通す。ただ本を読んでいた時代に比べて、圧倒的に理解度は上がったし、その本の限界を知ることもできる。もはやAIなしの読書は考えられない。
そんなわけで1万冊ほどの紙の蔵書を少しずつ「自炊」している。僕の主な仕事は、段ボールを買ってきて、本を詰め、ガムテープを貼るという肉体労働。完全にAIの下働きである。一方で、本の内容を理解し、要約し、他の研究との関連を検討するという知的労働はAIの仕事。しばらくの間、このような役割分担は社会の至る所で見られるのだろう。
◇再生可能エネルギーの課題解決をめざす、レドックスフロー電池
主に太陽エネルギーを由来とする自然界から得られる再生可能エネルギーは、燃料を必要としない半面、発電量にはさまざまな制限があります。
日本国内において、大型の水力発電所は設置可能な場所には既に設けられており、これ以上水力に頼るのは難しい状況です。風力発電に関しても、日本で風の強い地域が限られています。全国的に使えるのは太陽光発電ですが、太陽光では天候や季節によって発電量が左右されるうえ、夜間に発電できません。再生可能エネルギーは安定的に発電し続けられないため、活用するにはエネルギー貯蔵技術が不可欠です。
エネルギーの貯蔵法の一つに、揚水発電所があります。揚水発電とは、高い場所にある上池と低い場所にある下池の2つのダムをつくり、電力が余っているときには下池から上池に電力を使って水をくみ上げ、電力が足りない時には上池から下池に水を流して発電する仕組みです。近年では、昼間の太陽光発電で水をくみ上げ、夜間に水を流して電気を供給する活用法も採られていますが、日本国内では揚水発電所の建設に適した地形が限られており、新たな設置が難しい状況にあります。
再生可能エネルギーの普及に伴い、電力を効率的に貯めて使うための新しい蓄電技術が求められています。私たちが研究するレドックスフロー電池は、まさに新たな蓄電技術として注目されているものの一つです。
レドックスフロー電池とは、反応する物質を溶かした液体に電気を貯める方式の蓄電池です。エネルギーを溜めるタンクと充放電を行うセルとが別々になっているのが特徴です。
同じ蓄電池でも、リチウムイオン電池は、エネルギーの貯蔵と充放電を行う部分が一体化しています。つまり製造時に決められたリチウムの量でしか充放電できないため、容量を増やすには、つないで数を増やすしかありませんので、容量もしくは充放電速度がオーバースペックになります。加えて、モバイルバッテリーなどの炎上事故も起こっている通り、リチウムイオン電池は安全管理が大変です。産業スケールとなれば、相当な消防設備をつけなければいけません。
それに対してレドックスフロー電池は、タンクとセルの大きさをそれぞれ変えられます。ここでいうセルとは、電解液が流れ込み、電極で酸化還元反応が起きる“放電・充電の本体部分”です。タンクを大きくし、電解液の量を増やすことで貯められる電気量を大きくでき、セルにある電極の面積を広げることで出力する電気量を高めることもできるのです。リチウムイオン電池と異なり水を用いた電解液を用いているために発火の危険性が無く、安全性も高まります。
どれだけの再生可能エネルギーが貯蔵でき、どの程度の出力で電気を取り出したいのか。全国にある発電所の数だけ、その条件は異なりますが、レドックスフロー電池であれば、自然環境や現場の状況に合わせて最適な仕組みをつくることができるのです。
●五月病は「3分間の早歩き」で防げる！
「五月病」は、新年度の環境変化によるストレスに起因する意欲低下や不安といった症状を指すが、そのメカニズムの1つとして脳内における神経成長因子（BDNF）の減少が指摘されている。
運動はメンタルを改善する一方で、これまで有効とされてきた「ゆっくりとした散歩」では、脳の再生スイッチを入れるための負荷が不十分であることがわかってきたという。
今回、鈴木宏氏が提唱した「インターバル速歩」は、「乳酸」が出る強度（きつさ）で歩くことによって、脳の栄養剤であるBDNFを増やすアプローチとなる。
具体的には、「3分間の早歩き」（ハァハァと息が上がるものの、会話がぎりぎりできる程度の速さ：最大酸素摂取量の70％の速度）と、「3分間のゆっくり歩き」を交互に実施することで、早歩きで筋肉から放出された乳酸が脳に届いて、BDNFの分泌が促進される。
「インターバル速歩」を行うことによって、通勤や買い物の「3分」を変えるだけで、ストレスに強い脳作りを始めることが可能になる。
今回の発表にあたって鈴木宏氏は、
格闘家として極限のストレス下で戦ってきた経験と、10年間の医学研究が導き出した答えが「乳酸」です。五月病は甘えではなく、脳の栄養不足。260媒体の反響をいただいた背景には、多くの方が科学的な解決策を求めている実感があります。日常の「歩き」を少し変えるだけで、心は再生します。
とのコメントを寄せている。
毛は「毛包」という器官でつくられる。これまで「上皮性幹細胞」と「毛乳頭細胞」の2種類の細胞を使い、毛包の〝種〟を作製することに成功していたが、皮膚に移植しないと毛がつくれないという課題があった。
研究チームはマウスの細胞を調べ、毛包の成長に関わる「毛包再生支持細胞」を発見。3種類の細胞を組み合わせて培養すると、2種類だけでは途中で成長が止まっていたのが、体外で毛包まで成長して毛をつくり出すことができた。人工皮膚に移植すると、毛が生え替わる周期を繰り返す機能も再現できていた。
同社は、早ければ年末にも人の細胞を使った臨床研究を始めたいとしている。
ユニファイは、LINEアプリ上で利用可能なノンカストディアル型ウォレット。提供地域はグローバルとされている。今回のローンチに合わせて米ドル建てステーブルコイン「USDT」をサポートしたという。今後その他のステーブルコインも順次導入するとのことだ。
同ウォレットは、LINEをはじめ、Google・NAVER・Appleなどのソーシャルアカウントでのログインでウォレット作成が可能で、すぐに利用できるという。預け入れ・保管・決済・送金など、ステーブルコインを活用する全プロセスをひとつのサービスで提供しているとのこと。
また同ウォレットでは、預け入れ額に応じて基本年率4〜5%の利息が提供される。ローンチプロモーションの限定期間中は、最大年率8%水準の利息が毎日提供されるとのこと。預入額は上限なしで、24時間365日の自由な入出金が可能だという。また解約手数料も不要なため、短期預け入れでもリワードが期待できるとのことだ。
さらに韓国送金企業のセントビー（SentBe）を通じて、シンガポールのDPTライセンスを保有するトリプルA（Triple A）のオフランプソリューションと連携することで、ユニファイ上でステーブルコインを現金化し、自身の銀行口座へ送金もできるという。
なおラインネクストは、これまで個別に運営していた Dapp Portal（分散型アプリのポータルサービス）と Mini Dapps（LINEアプリ内で動作する小型分散型アプリ）をユニファイプラットフォームに統合したという。これにより、ゲーム・ソーシャル・コンテンツなどのアプリにおいて、ユニファイウォレットでの決済や、ミッション参加での報酬獲得ができるとのことだ。
ラインネクストは2月27日、ユニファイにおいて日本円建てステーブルコイン「JPYC」の採用が正式決定したと発表していた。またそれにあたり、レイヤー1ブロックチェーン「カイア（Kaia）」上でのJPYC発行に向けた具体的な検討も開始されている。
その際に使われるのが「証明書」という仕組みだ。ざっくりいえば、ハードウェア側に許可証明書のデータベースを保持させておき、許可された証明書を持つブートローダーだけの起動を許可させるものである。
現実生活にたとえるのであれば、人(ブートローダー)が正しい鍵を持っていない限り、ドア(PC)を解錠できず入ることができないようなものである。