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観測で初の裏付け、生まれたての惑星たちはふわふわ
恒星・銀河
2026/01/14
若い恒星を公転する系外惑星の質量が正確に測定され、低密度で膨らんだ状態であることがわかった。誕生直後の惑星は低密度で膨らんでいるという理論を裏付ける結果だ。
星空年鑑 2026＋星空こよみカレンダー 2026 セット
2026年の星空をまるごと楽しめる、DVD付き「アストロガイド星空年鑑2026」と、冊子＋壁掛けカレンダー「星空こよみカレンダー 2026」のセット。11月17日発売
【かつや】親子丼の上にロースカツをのせた「出汁醤油ロースカツ on the 親子丼」発売（1/16から）
2026.01.14
Kindleセール
【Kindleセール】33円〜「徳間書店『ZINGNIZE』【新刊】お祝い割引フェア」モンスター娘のいる日常・夜光雲のサリッサ・セントールの悩み・災い狐のくずれちゃん・KEYMAN・冥王計画ゼオライマーΩ・放課後！ダンジョン高校など（2/12まで）
2026.01.14
セブンイレブン
【セブンイレブン】「ロース勝つカレー」受験生を応援するカツカレーを食べてみた！【期間限定】
2026.01.14
食べるニュース
【松屋】松弁ネットで「ミニチゲセット弁当」注文すると松屋ポイント100ポイントプレゼントキャンペーン開催中（1/20まで）
2026.01.14
Apple
AppleがGoogleとAI提携を選んだ理由とは？
2026.01.14
Apple
「Apple Creator Studio」一部の新機能やコンテンツがサブスクリプション加入者限定に
2026.01.14
Apple
Appleがクリエイター向けサブスクリプション「Apple Creator Studio」を発表｜Final Cut Proなど複数アプリを月額1,780円で提供
2026.01.14
Kindleセール
【Kindleセール】最大実質80%オフ「宝島社『ミステリーの沼』～『このミス』大賞＆ミステリー小説フェア2026」謎の香りはパン屋から・連続殺人鬼カエル男 完結編・名探偵のままでいて・レモンと殺人鬼・元彼の遺言状など（1/23まで）
2026.01.14
食べるニュース
2026-01-13 n が奇素数の累乗のときのガウス和（中編） ホワ・バージョン
1985年、東京での講演の終わりにホワ（华罗庚, Hua Loo-Keng）は心臓発作を起こして演壇で倒れ、そのまま亡くなったという。エルデシュ（Erdős, エルドゥーシュ）の語った「理想の死に方」を連想させる…
オイラーのように去りたいね。講演中に、重要な証明を黒板に書き終える。聴衆の誰かが声を上げる。「一般の場合には、どうなりますか」
ぼくは聴衆の方を振り返って、ほほ笑む。「それは、次の世代にお任せします」
そう言って、ぶっ倒れるんだ。
ホワは1940年台に米国に滞在し、イリノイ大学で教えているので、エルデシュと接点があった。「接点があった」どころか、1954年、オランダでの学術会議に出席後、エルデシュが米国への再入国を拒否された理由の一つは、ホワと手紙をやり取りしたことだという†。何でもかんでも「スパイ容疑」にされてしまった、マッカーシー時代の疑心暗鬼…
ホワは、正式な高等教育を受けたわけではないが、独学で数論を学び、国際的に活躍した。ハーディーが1910年代にインドのラマヌジャンを「発見」して英国に呼んだのは有名な話だが、1930年代には中国のホワを英国に招いている。ラマヌジャンとのロマンチックな出会いと別れのせいで、才能を発掘する使命を感じていたのかもしれない。
ともあれ n が《素数べき》の場合のガウス和について、ガウス自身による悠然とした記述より、ホワによる整理の方がピリッとして面白いので、そのアイデアを紹介。
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1+2+3: Hanging Book Frame
Display your favorite book as beautiful wall art with this easy to build hanging frame.
Behind (The Walking) Hand of a Sci-Fi Icon: Animatronics Designer Jesse Velez Gets into the Geeky Details
In a niche corner of the internet where creators still surprise audiences with real animatronics rather than CGI, Jesse Velez reveals the process behind the most impressive sci-fi props.
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CES 2026: Maker Highlights from the Biggest Tech Show on Earth
CES has always carried the maker spirit, but in 2026 it felt more baked than ever.
Continue Reading January 12th, 2026January 13th, 2026 Jamie Agius
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２０２６年１月１３日（火）２ 「おかず横丁」
２０２６年１月１３日（火）１ 寒稽古７日目
２０２６年１月１２日（月）２ 高幡不動
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Last Updated 2026.01.13
26/01/13
来月の予定が固まっていく。来月2/22(日)に第三回スイッチサイエンス大感謝祭が開催されることを知る。第一回第二回に参加し、両方ともLTをさせて頂いた。今回は COMITIA155 と日程が重なってしまったため参加は出来ないが、第四回にはぜひ参加したいな。そしてその前日の2/21(土)から2日間、九州産業大学でつくると！9が開催される。COMITIA155 の前日ではあるが、2/21(土)に見学に行くことにした。ペンプロッタが動く姿が見られるのであれば、積極的に足を運ぶ自分でありたいよな。貴重な機会を頂けたことに感謝あるのみだ。イベント見学も同人誌即売会出展も準備無くしては当日を迎えられない。1月2月はホントのホントにキビシイ状況だがベストを尽くそう。
26/01/12
上海ローカルアイドルのライブを楽しんでいる間にペンプロッタ界隈が動いていた。まずはパナソニーさんの tweet で、表参道 ano-gallery で開催中の「浮世東京 -graphical tokyo- 第弍景」にて1/17(土)にペンプロッタと共に在廊されることを知る。自分は刈谷見学のため見に行けないが、どのような作品を披露されるのか非常に楽しみだ。パナソニーさんには2023年8月のC102で擬人化ペンプロッタを見せて頂いた。この刺激がトリガとなり、翌年自分も M5Stack-Avatar と片持ちペンプロッタ2台を組み合せた双腕ペンプロッタを作ったんだよな。続いて ina_ani さんの tweet 経由で、「inajobのいろいろレビュー」のペンプロッタ作品一覧を見る。自作ペンプロッタを愛でる活動の先駆者である ina_ani さんのページに掲載されているペンプロッタは、どれも特徴的なものばかりでグッとくるな。ina_ani さんはペンプロッタを愛でる先駆者だけではなく、ご自身も過去にペンプロッタを自作され、更に使用部品や製作の過程を公開されている。ina_ani さんの情報を見てペンプロッタを作られている方が増えている展開はホントに素晴らしいよな。そしてしまいぬスタジヲさんの tweet で、自作されたペンプロッタが描画している動画を見る。ルーズリーフにカワイイ干支の絵を描く様子にグッとくる。しまいぬスタジヲさんが逐次 tweet されている製作の様子を見ていると大きな刺激を受ける。メカも絵も両方嗜まれている方というのはホントにスゴくて羨ましいよな。ああペンプロッタは見ても作ってもサイコーに楽しいね。
今日は夢の3日間の最終日。上海から無事帰国した。次の上海の予定は5/4のSTARRY Fes 五周年参加のみ。7/31より開催の ChinaJoy 2026 見学の計画も早く固めようぜ。
レースゲームやFPSなら任せろ。没入系ガジェット全部盛りゲーミングチェアが出そう
2026.01.13
ギズモードの本第2弾。日常のピンチをテックで楽しく攻略だ！
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2026.01.12 18:00
突然の解散報道が揺るがす政局
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古泉智浩『ゲットバック』
藤子ファン仲間とリモート新年会
Jan. 2026
Akeometastic!
Last Modified: Sun Jan 11 22:40:45 UTC 2026
ソフトウェア設計の過程 2026-01-12 [Mon] 06:49
これはソフトウェアに限ったことではないかもしれないが、
ソフトウェアの設計というものは、何百・何千という (隠れた) 決定の積み重ねである。
ここでは、その決定を逐一、解説していくことで、プログラマの頭の中にある
推論過程というものを明らかにしていこうと思う。
たとえば、さいきん新山が個人的に作った簡易TODO・メモ管理アプリとでもいうものを例にみてみよう。
これは、とあるサーバで動いており、そこにはテキストのFORMが一個だけあるという超単純なものである。
なぜこんなものを作ったのかというと…
そもそもの要求
通勤中とか寝床で浮かんだ考えとかメモとかを、とにかく記録しておきたい。
究極的には、1個の長いテキストファイルを保持できればいい。
PCからもスマートフォンからもアクセスできるようにしたい。
他人のアプリを使いたくない。すでに似たようなものはオープンソースでいくつもあるだろうが、30年後も存在するかどうかわかんないから。
(新山はすでに30年近くこの日記を書いている。)
クラウドストレージを使いたくない。そんなのに金を払いたくないし、これもいつ仕様が変わったりサポートが打ち切られるかわからない。
できるだけ簡単なデータ形式を使いたい。いざとなったら手で編集できるように。
キモなのは c. で、そのため単一のマシンにファイルを置いておくのではダメだということである。
過去数年、電子メールで同様のTODO管理ができないか試してみたが、やはりメールを書くのは面倒くさいので
長続きしないのだった。まえにも書いたが、TODOや日記のようなものが長続きする秘訣は
「とにかくアクセス障壁を下げる」ということにつきる。思い立ったら1-clickで書けるようなものがいいのである。
つうことで、これは自前で実装・ホストするしかないよなあ。しかしメンテが面倒なので、とにかく単純なのにしたい。
いっぽうで、この要求には以下のようなメリット? もあった。メリットというよりは、手抜きできるポイントというか。
すでに tabesugi.net でサーバが動いているんだから、ここでホストすればいいや。
自分しか使わないので、認証とかは適当でいい。
同じく自分しか使わないので、管理的な機能はいらない。(いざとなったらSSHして、データを直接いじればいいんだ)
自分や Python や JavaScript は知っているんだから、それでテキトー実装すりゃいいだろう。
ということで要求仕様はこんだけ。
設計フェーズに続く。
Document ID: e8549e54f9104f7c06b9c105b9dab53d2e1f3c70fb577c5c2ae082c4e8ce4247
Boing Boing Gadgets Join Costco as a Gold Star Member and Receive a $20 Digital Costco Shop Card* Boing Boing's Shop
Khruangbin ”Maria Tambien"
すのものの「いろいろ」（その６９４） 2026-01-07 ～
すのものの「いろいろ」（その６９３） 2025-12-28 ～ 2026-01-07
実戦武術会動画139 刀勢、刀の勢いと剣先に粘りの有る剣士の
刀勢と剣先に粘りの在る剣士の攻撃を受けたら、負けて斬られるの稽古です。
二本の刀で十字で受けても必ず斬られます。攻撃は八段のｋ氏です。
>
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# by hiratomisinzo | 2026-01-06 00:27 | 実戦剣術 | Comments(0)
「文化大革命を起こしてはならない」訂正
FBの、伊藤千尋氏のベネズエラ報告、その２
マイルス・デイヴィス・リーダー その３
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凧
Published 2026年1月5日
「Creative Commonsの「ペイ・トゥ・クロール（Pay-to-Crawl）」に関する立場」を翻訳した
イーロン・マスクが2025年に実現すると約束した（が実現しなかった）こと一覧
ジョイ・ブオラムウィニ『AIの仮面を剥いでやる AIに潜む差別・偏見との闘い』が来月出る
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2026/1/5
■ 明けましておめでとうございます
謹んで新年のお慶びを申し上げます。
旧年中は吉備中央町…
2026/1/5
■ 明けましておめでとうございます
謹んで新年のお慶びを申し上げます。
旧年中は吉備中央町…
Copyright © 2026 nozomu nakaoka.
2026年 音極道茶室（旧アーカイブ）
2021-2025記録
2025年12月30日
■ 日本のAI規制体系における構造的混乱：AI事業者ガイドラインに起因する問題の連鎖
このところの日記の記載を基礎として、改めて、「AI事業者ガイドライン」と「AIセーフティに関する評価観点ガイド」をClaude Opus 4.5を用いてほぼ自動的に評価させた。繰り返しになるが、これは論文で指摘したかったことだが半年後くらいになりそうなので、早めに多くの人に認識を共有してもらうべくここに記すものである。結論は最後のターンまでスキップ。
私：日本のAI政策の問題を指摘するブログを2回書きました。この指摘に沿って「AI事業者ガイドライン」の問題点を分析してもらおうと思いますが、その前にまずこの2回分の指摘の内容を把握してください。
https://takagi-hiromitsu.jp/diary/20251216.html
https://takagi-hiromitsu.jp/diary/20251221.html
Claude：[考え中...]
2つのブログ記事を取得して内容を把握します。
[考え中...]
2つのブログ記事を取得しました。内容を整理してお伝えします。
（略）
AI事業者ガイドラインの分析に進みましょうか？
私：AI事業者ガイドラインはここにありますが、まず、「AI事業者ガイドライン（第1.1版）本編」を評価しましょう。対象PDFファイルをアップロードした方がいいですか？
https://www.meti.go.jp/shingikai/mono_info_service/ai_shakai_jisso/20240419_report.html
Claude：[考え中...]
まずはweb_fetchでPDFを取得してみます。うまくいかなければアップロードをお願いします。
[考え中...]
最新版は第1.1版（2025年3月28日公開）ですね。本編PDFを取得してみます。
[考え中...]
PDFの直接取得ができませんでした。「AI事業者ガイドライン（第1.1版）本編」のPDFをアップロードしていただけますか？
ファイルサイズが1,841KBとのことなので、問題なくアップロードできると思います。
私：（「AI事業者ガイドライン（第1.1版）本編」を添付して）
こちらがそのファイルです。先ほどのブログの趣旨に沿って、具体的に問題箇所を点を示して問題点を列挙してください。
Claude：[考え中...]
AI事業者ガイドライン（第1.1版）本編を、ブログの論点に沿って分析します。
AI事業者ガイドライン（第1.1版）本編の問題点分析
1. 根本的な問題：目的軸での類型化の欠如
問題箇所：第1部「AIとは」（9–10頁）
AIの定義は技術的観点からのみ行われており、規律目的による類型化（処遇AI/生成AI/製品AI）が存在しない。
「生成AI」の定義はある（10頁：「⽂章、画像、プログラム等を⽣成できるAIモデルにもとづくAIの総称」）
しかし「処遇AI」（個人を評価・選別・決定するAI）という概念がない
「製品AI」（物理的動作を担うAI）という概念もない
結果として、技術軸（従来AI/生成AI/高度なAI）での分類しかなく、「何を規律するのか」という目的軸での整理がない。
2. 「透明性」における混同
問題箇所：第2部C 6) 透明性 ①検証可能性の確保（18頁）
AIの判断にかかわる検証可能性を確保するため、データ量⼜はデータ内容に照らし合理的な範囲で、AIシステム・サービスの開発過程、利⽤時の⼊出⼒等、AIの学習プロセス、推論過程、判断根拠等のログを記録・保存する
ログの記録・保存にあたっては、利⽤する技術の特性及び⽤途に照らして、事故等の原因究明、再発防⽌策の検討、損害賠償責任要件の⽴証上の重要性等を踏まえて、記録⽅法、頻度、保存期間等について検討する
ここに3つの異なる目的の語彙が混在している：
語彙 本来の規律目的 対象
「AIの判断」「推論過程、判断根拠」 処遇AIの規律（決定の適切性検証） 採用判定、与信判断など
「事故等の原因究明、再発防止策」 製品AIの規律（製品安全） 自動運転車、ロボットなど
「学習プロセス」 生成AIの規律（著作権等） 文章・画像生成など
これらが「共通の指針」として一括りにされているため、どのAIに対して何のためにログを取るのかが不明確。
3. 「アカウンタビリティ」における混同
問題箇所：第2部C 7) アカウンタビリティ ①トレーサビリティの向上（20頁）
データの出所、AIシステム・サービスの開発・提供・利⽤中に⾏われた意思決定等について、技術的に可能かつ合理的な範囲で追跡・遡求が可能な状態を確保する
この「意思決定」が二義的：
「事業者の意思決定」（開発・提供・利用を決めた経緯）→ 知財紛争での立証に関係
「AIの意思決定」（AIが個人に対して行った判断）→ 処遇AIの規律に属する
文言だけでは前者の読み方も可能だが、上記6)透明性で「AIの判断」「推論過程、判断根拠等のログ」と言っている以上、実質的には処遇AI向けの規律が意図されている。しかし生成AIを含む全てのAIに「共通の指針」として適用される構造になっている。
4. 「公平性」の規律の問題
問題箇所：第2部C 3) 公平性（16–17頁）
バイアスを⽣み出す要因は多岐に渡るため、各技術要素（学習データ、AIモデルの学習過程、AI利⽤者⼜は業務外利⽤者が⼊⼒するプロンプト、AIモデルの推論時に参照する情報、連携する外部サービス等）
問題点：
「プロンプト」への言及は生成AIの技術構成要素の話
処遇AIで本来問題となる「決定に使うデータの関連性」（決定目的に関係ないデータで人を分けていないか）という観点が欠落
「差別」の定義が「特定の個⼈ないし集団への⼈種、性別、国籍、年齢、政治的信念、宗教等の多様な背景を理由とした不当で有害な偏⾒及び差別」と抽象的で、処遇AI固有の問題（決定の合理性）と生成AI固有の問題（出力のバイアス）が区別されていない
5. 「人間中心」におけるプロファイリング規定の埋没
問題箇所：第2部C 1) 人間中心 ①人間の尊厳及び個人の自律（13–14頁）
個⼈の権利・利益に重要な影響を及ぼす可能性のある分野においてAIを利⽤したプロファイリングを⾏う場合、個⼈の尊厳を尊重し、アウトプットの正確性を可能な限り維持させつつ、AIの予測、推奨、判断等の限界を理解して利⽤し、かつ⽣じうる不利益等を慎重に検討した上で、不適切な⽬的に利⽤しない
問題点：
これは処遇AIの規律の萌芽だが、「共通の指針」の一項目に埋もれている
「関連性のないデータで人を分けていないか」という関連性原則が明示されていない
「異議申立ての途が開かれているか」「救済の仕組み」への言及がない
GDPRのような「自動処理のみに基づく決定に服さない権利」に相当する規律がない
6. 高度なAIシステムの定義の問題
問題箇所：第1部（10頁）および第2部D（25–26頁）
⾼度なAIシステム：最先端の基盤モデル及び⽣成AIシステムを含む、最も⾼度なAIシステムを指す。
問題点：
「高度な」という技術的特性での分類
EU AI Actの「高リスクAI」は用途（処遇AI的な領域）での分類だが、日本のガイドラインは技術軸
EU AI Actでは「高リスクAI」と「GPAI（汎用目的AI）」で義務の束を分けているが、このガイドラインではその区別が輸入されていない
7. 「共通の指針」という構造自体の問題
問題箇所：第2部C全体および表1（24頁）
10の指針（人間中心、安全性、公平性、プライバシー保護、セキュリティ確保、透明性、アカウンタビリティ、教育・リテラシー、公正競争確保、イノベーション）が「共通」として並べられている。
問題点：
目的の異なる規律が同一の箱に同居している
「処遇AIに必要な規律」「生成AIに必要な規律」「製品AIに必要な規律」が区別されていない
結果として、ブログで引用されていた事業者の苦情（「全体像を簡単に理解するのが困難」「項目間の対応・依存関係が不明」「辞典みたいでHowがわからない」「適切な等の漠然とした表現」）が生じる
8. 具体的な欠落事項
処遇AIの規律として本来必要だが欠落しているもの：
必要な規律 ガイドラインの状況
決定に使うデータは目的に照らして関連性があるものに限る（関連性原則） 明示的な規定なし
決定の根拠を本人に示す（説明義務） 「透明性」に埋もれている
異議申立て・再審査の仕組み 規定なし
自動処理のみに基づく決定に服さない権利 規定なし
処遇AIに特化した監査・モニタリング 「共通」の中に埋没
まとめ：問題の構造
【現状のガイドライン】
┌─────────────────────────────────┐
│ 「共通の指針」（10項目） │
│ ・人間中心 │
│ ・安全性 ← 製品安全の語彙が混入 │
│ ・公平性 ← 生成AI/処遇AI混在 │
│ ・プライバシー保護 │
│ ・セキュリティ確保 │
│ ・透明性 ← 3つの目的が混在 │
│ ・アカウンタビリティ ← 同上 │
│ ・教育・リテラシー │
│ ・公正競争確保 │
│ ・イノベーション │
└─────────────────────────────────┘
↓
全てのAIに「共通」として適用
↓
「何のために何をすべきか」が不明確
【本来あるべき構造】
┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐
│ 処遇AI │ │ 生成AI │ │ 製品AI │
│ │ │ │ │ │
│・関連性原則 │ │・出力管理 │ │・製品安全 │
│・説明義務 │ │・著作権対応 │ │・事故調査 │
│・異議申立て │ │・悪用防止 │ │・原因究明 │
│・救済 │ │・表示義務 │ │・再発防止 │
└──────────┘ └──────────┘ └──────────┘
ブログの指摘どおり、EUから「キーワード」だけを輸入し、「区別」を輸入していない構造が、このガイドラインの根本的な問題です。
私：（「AI事業者ガイドライン（第1.1版）別添」を添付して）
次に「別添」も見てみましょう。ファイルはこちらです。
Claude：[考え中...]
別添のPDFを確認します。ファイルサイズが大きい（6,361KB）ので、まず構造を把握してから詳細を見ていきましょう。
[考え中...]
PDFの生データが表示されてしまいました。テキスト抽出を試みます。
[考え中...]
別添の構造が見えてきました。続けてリスクの例やAIガバナンスの構築部分を確認します。
[考え中...]
別添の内容をさらに詳しく確認します。特にリスクの分類と具体的な実践例を見ていきましょう。
[考え中...]
リスクの分類構造が見えました。次に透明性・アカウンタビリティの実践例を確認します。
[考え中...]
透明性・検証可能性の具体的な実践例を確認します。
[考え中...]
リスク例と指針のマッピング部分を確認します。
[考え中...]
人材採用AIなどの事例がどのように扱われているか確認します。
[考え中...]
プロファイリングに関する記述を詳しく確認します。
[考え中...]
AIエージェントに関する記述を確認します。
[考え中...]
これで別添の内容を十分に確認できました。分析結果をまとめます。
AI事業者ガイドライン別添（付属資料）の問題点分析
1. リスク分類の軸が目的軸ではなく技術軸・発生段階軸
問題箇所：表3「AIによるリスク例の体系的な分類案」（別添1, 19頁相当）
リスクは以下のように分類されている：
大分類 中分類
技術的リスク 学習及び入力段階のリスク / 出力段階のリスク / 事後対応段階のリスク
社会的リスク 倫理・法に関するリスク / 経済活動に関するリスク / 情報空間に関するリスク / 環境に関するリスク
ブログの指摘との対比：
「処遇AI」「生成AI」「製品AI」という目的軸での分類がない
結果として、同じ「バイアスのある出力」というリスク名で、処遇AI（採用差別）と生成AI（偏った文章生成）が同一視される
2. 処遇AI固有の問題が「共通の指針」に埋没
問題箇所：リスク例と指針のマッピング（表4）
例えば「バイアスのある出力、差別的出力」への対策として挙げられているのは：
3）公平性：「データに含まれるバイアスへの配慮」「AIモデルのアルゴリズム等に含まれるバイアスへの配慮」
欠落している視点：
「決定に使うデータは目的に照らして関連性があるものに限る」（関連性原則）
「異議申立て・再審査の仕組み」
「自動処理のみに基づく決定に服さない権利」
採用AI差別の例（868行目）で「女性を差別するという機械学習面の欠陥」と記述されているが、これは「性別という関係のない情報で人を分けた」という関連性原則違反の問題であり、単なる「バイアス」問題ではない。
3. プロファイリングの記述が分散・埋没
問題箇所：別添4「AI提供者向け」（7535-7565行目付近）
プロファイリングの問題点として以下が列挙されている：
プロファイリング結果が事実と異なることにより誤った判断が下されること
個人の特定の特徴のみがプロファイリングで用いられることにより、個人が過小又は過大に評価されてしまうこと
特定の個人又は集団に対する不当な差別を助長すること
問題点：
これらは処遇AIの核心的問題だが、「AI提供者向け」の「1）人間中心」の解説の一部に埋もれている
「プロファイリングに関する最終提言」（パーソナルデータ+α研究会）への参照はあるが、ガイドライン本体の構造に反映されていない
EU AI Actの「高リスクAI」のような明確な規律カテゴリになっていない
4. 透明性・検証可能性の混同
問題箇所：D-6「検証可能性の確保」（5607行目付近）
「説明可能性・解釈可能性を高めるための手法」として以下が列挙：
単純なAIモデルの使用（ロジスティック回帰、決定木等）
局所的な説明手法（LIME等）
SHAP値
特徴の寄与度可視化
AIモデル内部の解析
RAGの導入による出力根拠の透明性向上
問題点：これらは技術的な機械学習モデルの解釈手法であり、3つの異なる目的が混在：
手法 本来の適用対象
LIME、SHAP値、特徴重要度 処遇AI（なぜこの人にこの判断をしたか）
RAGによる出典明示 生成AI（どこから情報を得たか）
ログの記録・保存 製品AI（事故原因究明）または全般
5. AIエージェントのリスク記述の問題
問題箇所：脚注16（1528行目付近）
AIエージェントの登場により、事故等の安全性面のリスクや過度な依存、労働者の失業等のリスクが複雑化・深刻化する可能性があることにも留意する必要がある。
ブログの指摘との対比：これはまさにブログで批判されていた「AIエージェントのリスク一覧」の問題：
「判断根拠の不透明性」（処遇AI問題）
「誤情報拡散」（生成AI問題）
「事故等の安全性面のリスク」（製品AI問題）
「ツール悪用」（セキュリティ問題）
「過度な依存」（人間とAIの関係問題）
が同列に並べられている。
6. 具体的事例の分析における問題
問題箇所：採用AI、与信AI、クレジットカード限度額の事例>
事例 ガイドラインでの扱い 本来必要な分析
採用AIの女性差別 「バイアスのある出力」（技術的リスク） 関連性原則違反（性別は採用に関係ない）
クレジットカード限度額の男女差 「ブラックボックス化」「判断に関する説明の不足」 処遇AIの説明義務・異議申立て権
与信判断AI 「AIを活用したプロファイリング」への配慮 与信決定の関連性・救済の仕組み
7. 構造的問題のまとめ
【別添の現状】
┌─────────────────────────────────────┐
│ リスク分類：技術的リスク / 社会的リスク │
│ ↓ │
│ 対策：「共通の指針」10項目へマッピング │
│ ↓ │
│ 実践：LIME、SHAP値、RAG、ログ記録... │
│ （技術手法の羅列） │
└─────────────────────────────────────┘
↓
「何のAIに対して何のために何をすべきか」が不明確
【本来あるべき構造】
┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐
│ 処遇AIリスク │ │生成AIリスク │ │製品AIリスク │
├──────────┤ ├──────────┤ ├──────────┤
│・採用差別 │ │・偽情報生成 │ │・自動運転事故 │
│・与信差別 │ │・著作権侵害 │ │・ロボット暴走 │
│・保険差別 │ │・なりすまし │ │・医療機器誤動作 │
├──────────┤ ├──────────┤ ├──────────┤
│【必要な規律】 │ │【必要な規律】 │ │【必要な規律】 │
│・関連性原則 │ │・出力管理 │ │・製品安全 │
│・説明義務 │ │・表示義務 │ │・事故調査 │
│・異議申立て │ │・著作権対応 │ │・原因究明 │
│・救済の仕組み │ │・悪用防止 │ │・再発防止 │
└──────────┘ └──────────┘ └──────────┘
結論：別添は本編の問題を増幅している
本編で「共通の指針」として一括りにされた問題が、別添では具体的な事例や技術手法として展開されているが、目的軸での区別がないまま具体化されているため：
事業者は「自社のAIがどの規律に服すべきか」を判断できない
技術手法（LIME、SHAP等）が羅列されているが、どのAIにどの手法が必要かが不明確
処遇AI固有の規律（関連性原則、異議申立て、救済）が「プロファイリングへの配慮」として埋もれている
結果として、ブログで引用された事業者の苦情（「辞典みたいでHowがわからない」）が生じる
私：「5. AIエージェントのリスク記述の問題」は、ブログで取り上げた「AIガバナンス検討会（第28回）令和7年12月2日」の件はこの資料より未来の話なので未反映だったわけですが、予告的に脚注に記載があったわけですね。ここは深掘りは不要です。
「6. 具体的事例の分析における問題」について深掘りしてください。
Claude：[考え中...]
具体的事例の記述を詳しく確認します。
[考え中...]
採用AIサービス（リクナビ事件と思われる）の事例周辺をもう少し確認します。
[考え中...]
リスクと指針のマッピングにおける「バイアスのある出力」への対応と、公平性の具体的手法を確認します。
[考え中...]
「異議申立て」「救済」「不服」「再審査」に関する記述を検索します。
[考え中...]
本編で言及されていた「プロファイリング」について、別添でどのように解説されているか確認します。
[考え中...]
「関連」「関係のある」「目的に照らし」などの観点からの記述を確認します。
[考え中...]
EU AI Actの高リスクAIについての言及を確認します。
[考え中...]
リクナビ的事例（内定辞退予測）についてもう少し確認します。
具体的事例の分析における問題：深掘り
事例1：採用AI差別（Amazon的事例）
ガイドラインの記述（別添 868–871行目）：
IT企業が自社でAI人材採用システムを開発したが、女性を差別するという機械学習面の欠陥が判明した。この原因としては、学習に使用した過去10年間の履歴書において、応募者のほとんどが男性であったことから、男性を採用することが好ましいとAIが認識したためといわれている。
ガイドラインでの分類：
リスク分類：「技術的リスク」→「出力段階のリスク」→「バイアスのある出力、差別的出力」
対策指針：「3）公平性」→「データに含まれるバイアスへの配慮」「AIモデルのアルゴリズム等に含まれるバイアスへの配慮」
ガイドラインの問題認識： 「学習データの偏り（男性が多かった）」→「AIが男性を好むと学習」→「バイアスのある出力」
本来必要な分析（ブログの視点）：
観点 本来の問題
関連性原則の欠如 「性別」は採用判断の目的（職務遂行能力の評価）に関連性がない情報。学習データにおいて「性別」と「採用結果」の相関があったとしても、それを判断材料に使うこと自体が問題。バイアス「除去」ではなく、そもそも使ってはいけない情報。
問いの立て方の誤り 「どうすれば性別バイアスを除去できるか」ではなく、「採用判断に関連性のある情報は何か」を問うべき
救済の欠如 不採用となった人が「なぜ自分は落ちたのか」を問い、「性別が理由だったなら再審査を」と求める権利の保障が言及されていない
事例2：クレジットカード限度額差別（Apple Card的事例）
ガイドラインの記述（別添 905–911行目）：
とあるクレジットカードにおいて、同じ年収を有する男性及び女性に対して、女性の方が利用限度額が低いとの報告がSNS上で広がった。この問題に対し、金融当局が調査を実施し、クレジットカードを提供した企業に対してアルゴリズムの正当性の証明を求めた。しかし、企業はアルゴリズムの具体的な機能及び動作について説明することができなかった
ガイドラインでの分類：
リスク分類：「技術的リスク」→「事後対応段階のリスク」→「ブラックボックス化、判断に関する説明の不足」
対策指針：「6）透明性」→「検証可能性の確保」「関連するステークホルダーへの情報提供」
ガイドラインの問題認識：
「アルゴリズムがブラックボックス」→「説明できなかった」→「透明性の問題」
本来必要な分析（ブログの視点）：
観点 本来の問題
問題の本質の取り違え 問題は「説明できなかった」ことではなく、「同じ年収なのに性別で限度額が異なった」こと自体。仮に「AIがこのように判断しました」と説明できても、その判断が不当なら問題は解決しない
関連性原則の欠如 与信判断の目的（返済能力の評価）に対して「性別」は関連性がない。「性別」を直接使わなくても、それと相関する代理変数で差が生じているなら同じ問題
異議申立て権の欠如 限度額が低く設定された人が「なぜ自分は低いのか」を問い、理由が不当なら是正を求める権利の保障が言及されていない
「透明性」の履き違え 「透明性」を「アルゴリズムの説明」と捉えているが、処遇AIで必要なのは「この人に対するこの判断の根拠」の提示
事例3：内定辞退予測サービス（リクナビ的事例）
ガイドラインの記述（別添 922–926行目）：
人材採用にAIを用いるサービスにて、選考離脱及び内定辞退の可能性をAIにより提供した際、学生等の求職者への説明が不明瞭であった他、一時期同意にもとづいて第三者への情報提供が行われる規約となっていなかったこと等、透明性を欠く個人情報の利用が問題視され、サービスが廃止されることとなった
ガイドラインでの分類：
リスク分類：「社会的リスク」→「倫理・法に関するリスク」→「個人情報の不適切な取扱い」
対策指針：「4）プライバシー保護」→「プライバシー保護のための仕組み及び対策の導入」
ガイドラインの問題認識：
「説明が不明瞭」「同意なく第三者提供」→「個人情報の不適切な取扱い」→「プライバシー問題」
本来必要な分析（ブログの視点）：
観点 本来の問題
関連性原則の根本的欠如 Webサイト閲覧行動・クリック履歴は、当該学生の職務遂行能力や適性とは無関係。「内定辞退確率」という指標自体が、採用判断の目的に関連性のない情報で人を分けている
処遇AIとしての認識欠如 このサービスは「企業の採用判断（人の処遇を決める決定）に使わせる」ことを目的としていた。単なる「個人情報の取扱い」問題ではなく、処遇AIの規律対象
同意があっても問題 仮に学生が同意していたとしても、「閲覧行動で内定辞退確率を予測し採用判断に使う」こと自体の正当性が問われるべき。同意は免罪符にならない
問題の矮小化 「透明性」「プライバシー」の問題に矮小化することで、「そもそもそのようなスコアリングで人を分けてよいのか」という本質的問いが回避されている
事例4：与信判断AI（7分で融資）
ガイドラインの記述（別添 4741–4770行目付近）：
顧客の行動を分析した上で、AIが数分間で与信判断を行い、顧客に最適な融資提案を行う完全自動化ソリューション
【実装手段】Fairness by Designの活用：設計段階からステークホルダーの意見を取り入れる参加型デザイン手法を用いて、ローン審査の判断基準となる収入、勤務先、取引履歴等の属性及び公平性に関わる年齢、性別、国籍等の属性の重みを数値化することで、ビジネス上の要件及び公平性をバランスさせたAIモデルの開発を可能とし…
ガイドラインでの扱い：
「コラム13：データ前処理・学習時におけるデータに含まれるバイアスへの配慮についての事例」として紹介
Fairness by Design」「交差バイアス軽減アルゴリズム」等の技術的手法で対応
ガイドラインの問題認識：
「センシティブ属性（年齢、性別、国籍等）」→「交差バイアスも考慮」→「公平性をバランス」
本来必要な分析（ブログの視点）：
観点 本来の問題
「バランス」という発想の危うさ 「ビジネス上の要件及び公平性をバランス」という発想自体が問題。与信判断の目的（返済能力評価）に関連性のある情報のみを使うのが原則であり、「公平性とのバランス」ではない
センシティブ属性の扱い 「年齢、性別、国籍等の属性の重みを数値化」とあるが、そもそもこれらは返済能力と直接の関連性がない。「重みを調整する」のではなく「使わない」が正しい対応
異議申立て・救済の欠如 「完全自動化ソリューション」とあるが、融資を断られた人が理由を問い、不当なら再審査を求める権利への言及がない
「透明性」の方向性 技術的な「説明可能性」（LIME、SHAP値等）に焦点が当たっているが、融資申込者が必要とするのは「なぜ自分は断られたのか」の具体的説明
問題の構造：なぜガイドラインはこうなるのか
【ガイドラインの分析枠組み】
事例 → 「技術的問題」として認識
↓
「バイアス」「ブラックボックス」「個人情報」等のキーワードで分類
↓
「共通の指針」（公平性、透明性、プライバシー等）にマッピング
↓
技術的手法（バイアス除去、説明可能AI、匿名化等）を適用
【本来必要な分析枠組み】
事例 → 「何のためのAIか」で分類
↓
処遇AI（人の処遇を決定）であれば：
↓
① 決定目的は何か
② その目的に関連性のある情報は何か
③ 関連性のない情報で人を分けていないか
④ 決定の根拠を本人に示せるか
⑤ 異議申立て・再審査の途はあるか
⑥ 救済の仕組みはあるか
具体的な欠落事項のまとめ
ガイドラインで言及されていること ガイドラインで欠落していること
学習データのバイアス 関連性原則（目的に関連ある情報のみ使用）
センシティブ属性の除去・調整 そもそも使ってはいけない情報の明示
アルゴリズムの説明可能性（LIME、SHAP等） 「この人に対するこの判断」の説明義務
同意に基づく個人情報の取扱い 同意があっても許されない処遇決定の範囲
事後的な被害救済 異議申立て権・再審査請求権
技術的な公平性指標（demographic parity等） 処遇決定の正当性の実体的基準
ブログの視点からの根本的批判
これらの事例分析の問題は、ブログで指摘された構造的問題の具体的な現れです：
「処遇AI」という概念がないため、「人の処遇を決めるAI」に固有の規律が設計されていない
「関連性原則」が輸入されていないため、「バイアス除去」という技術的対処に終始し、「そもそも使ってはいけない情報」という発想がない
EU AI Actの「高リスクAI」の規律（採用、与信、保険等における説明義務、人間の監視、異議申立て権等）が参照されていない
事例を「技術的リスク」として処理することで、「なぜそのようなAIを使うのか」「どのような決定が許されるのか」という規範的問いが回避されている
私：（「チェックリスト及び具体的なアプローチ検討のためのワークシート（別添7A, 7B, 7C）」を添付して）
では続いて「「AI事業者ガイドライン（第1.0版）」チェックリスト及び具体的なアプローチ検討のためのワークシート（別添7A, 7B, 7C）」を見てみましょう。ファイルはこちらです。
Claude：[考え中...]
このチェックリストとワークシートを詳細に分析します。特に採用AIの記載例が含まれているので、処遇AIの観点から問題点を検討します。
別添7（チェックリスト・ワークシート）の分析
1. チェックリスト（別添7A・7B）の構造的問題
別添7A「全主体向け」チェック項目：
☐ 人間中心
☐ 安全性
☐ 公平性
☐ プライバシー
☐ セキュリティ
☐ 透明性
☐ アカウンタビリティ
☐ AIガバナンス・プライバシーポリシー
別添7B「高度なAIシステム向け」チェック項目：
☐ AIライフサイクル全体のリスク評価・軽減
☐ 脆弱性・インシデント対応
☐ 能力・限界・使用領域の公表
☐ 情報共有・インシデント報告
☐ AIガバナンス・リスク管理方針
☐ セキュリティ管理
☐ 電子透かし・コンテンツ認証
☐ リスク軽減研究への投資
☐ 世界課題への貢献
☐ 技術規格の開発推進
☐ データ入力措置・知的財産保護
☐ デジタルリテラシー向上
問題点：
観点 EU AI Act高リスクAI 日本のチェックリスト
AI種類による区別 用途別（採用、与信、司法等）に高リスク指定 「高度なAI」＝技術的先進性で区別
処遇AI固有項目 説明義務、人間監視、異議申立て権 なし（共通の指針のみ）
対象者の権利 自動処理決定に服さない権利 なし
2. ワークシート採用AI記載例の詳細分析
ワークシートには「エントリーシートの文章で、応募者に対し合否を判断する採用AI (XGBoost)の例」が記載されています。これは処遇AIの典型例です。
記載されている対応策
AI開発者の対応例：
・応募者の属性(特定の国/地域/人種/性別/年齢)による不公平な予測結果が
含まれる可能性あり
→ AIモデル開発・アップデート時に学習データにおける著しい偏り
(特定の国/地域/人種/性別/年齢)がないかを評価する
→ AIモデルの学習時に重要性の高い特徴量をレビューして著しい偏りがないかを評価する
AI提供者の対応例：
・採用AIの提供において、AI利用者が最終判断(応募者の合否)を行えるようにする
(Human-in-the-loop)
・採用AIが起こし得る統計的差別について認識し、対応策を策定する
AI利用者の対応例：
・申込者に対して、エントリーシートの合否判断の過程でAIを利用する旨を
エントリーシート記入依頼時に通知する
・申込者からの問合せメールフォームを設置し、対応を行う
欠落している観点（ブログの視点から）
本来必要な規律 ワークシートの記載 問題点
関連性原則 なし 「属性のバイアス評価」はあるが、「そもそも採用判断の目的に照らしてどの情報を使うべきか」という問いがない
決定目的の明確化 「採用AIの利用目的・範囲を明確にした利用者向けのマニュアル」 採用担当者向けであり、「何を評価するAIか」の定義が応募者に示されない
応募者への説明義務 「判断根拠情報及び類似する判断事例を出力する」 これは採用担当者向けであり、応募者への説明ではない
異議申立て権 「申込者からの問合せメールフォームを設置」 単なる問い合わせ窓口であり、「不採用理由の開示請求」「再審査請求」の権利ではない
自動処理決定に服さない権利 「Human-in-the-loop」 事業者の配慮として位置づけられており、応募者の権利として保障されていない
3. 具体的な問題箇所
問題箇所①：1)① 人間の尊厳及び個人の自律
ワークシートの記載：
c. 個人の権利・利益に重要な影響を及ぼす可能性のある分野においてAIを利用したプロファイリングを行う場合、個人の尊厳を尊重し、アウトプットの正確性を可能な限り維持させつつ、AIの予測、推奨、判断等の限界を理解して利用し、かつ生じうる不利益等を慎重に検討した上で、不適切な目的に利用していないか？
問題点：
「不適切な目的」が何かが定義されていない
関連性原則（決定目的に関連する情報のみを使用）が明示されていない
「慎重に検討」という主観的基準のみ
本来あるべき問い：
採用判断に使用するデータは、職務遂行能力の評価という目的に照らして関連性があるか？性別・人種・年齢等の関連性のない属性（またはその代理変数）で応募者を分類していないか？
問題箇所②：3)① バイアスへの配慮
ワークシートの記載：
a. 不適切なバイアスを生み出す要因は多岐に渡るため、各技術要素（学習データ、モデルの学習過程…）及びAI利用者の振る舞いを含めて、公平性の問題となりうるバイアスの要因となるポイントを特定しているか？
採用AI記載例の対応：
・AIモデル開発・アップデート時に学習データにおける著しい偏り(特定の国/地域/人種/性別/年齢)がないかを評価する
問題点：
「バイアスの除去・軽減」という技術的対処に終始
そもそも使ってはいけない情報という発想がない
「著しい偏り」の基準が不明確
本来あるべき問い：
性別・人種・年齢等は採用判断の目的（職務遂行能力の評価）に関連性がないため、これらの情報（及びこれらと相関する代理変数）を学習・推論に使用していないか？
問題箇所③：6)① 検証可能性の確保
ワークシートの記載：
a. AIの判断にかかわる検証可能性を確保するため、データ量又はデータ内容に照らし合理的な範囲で、AIシステム・サービスの開発過程、利用時の入出力等、AIの学習プロセス、推論過程、判断根拠等のログを記録・保存しているか？
採用AI記載例の対応：
・(AI利用者の最終判断に向けて)AIモデルから判断根拠情報及び類似する判断事例を出力する
問題点：
ログ記録・判断根拠出力は事業者内部向け
応募者に対する説明義務として位置づけられていない
「事故の原因究明、再発防止策の検討、損害賠償責任要件の立証」が目的とされており、決定対象者の権利保護が目的ではない
本来あるべき問い：
不採用となった応募者から理由の開示を求められた場合に、「あなたの応募書類はこの基準でこのように評価された」と説明できる仕組みがあるか？
問題箇所④：7)② 共通の指針の対応状況の説明（AI利用者向け）
ワークシートの記載：
c. 当該AIの出力結果を特定の個人又は集団に対する評価の参考にする場合は、AIを利用している旨を評価対象となっている当該特定の個人又は集団に対して通知し、当ガイドラインが推奨する出力結果の正確性、公正さ、透明性等を担保するための諸手続きを遵守し、かつ自動化バイアスも鑑みて人間による合理的な判断のもと、評価の対象となった個人又は集団からの求めに応じて説明責任を果たしているか？
採用AI記載例の対応：
・申込者に対して、エントリーシートの合否判断の過程でAIを利用する旨をエントリーシート記入依頼時に通知する
・申込者からの問合せメールフォームを設置し、対応を行う
問題点：
「通知」＝AIを使っていることの告知のみ
「説明責任」＝問い合わせ対応窓口の設置のみ
具体的な説明内容（なぜ不採用なのか）が規定されていない
異議申立て・再審査の権利への言及がない
本来あるべき規定：
不採用者に対し、求めに応じて決定理由を開示する義務
決定に異議がある場合の再審査請求権
自動処理のみに基づく決定に服さない権利の告知
4. 構造的問題のまとめ
【ワークシートの発想】
採用AI開発 → 「バイアスがないかチェック」
→ 「ログを記録」
→ 「Human-in-the-loop」
→ 「AIを使っていると通知」
→ 「問い合わせ窓口設置」
↓
「事業者の配慮事項」として整理
応募者は「ステークホルダー」の一つとして言及
【本来あるべき発想】
採用AI ＝ 処遇AI（人の処遇を決定するAI）
↓
応募者には以下の「権利」がある：
① 関連性のある情報のみで評価される権利
② 決定理由の説明を受ける権利
③ 異議を申し立て再審査を求める権利
④ 自動処理のみに基づく決定に服さない権利
↓
事業者には以下の「義務」がある：
① 目的に関連ある情報のみを使用する義務
② 決定理由を説明する義務
③ 異議申立て・再審査の仕組みを設ける義務
④ 人間の実質的関与を確保する義務
5. 採用AI記載例で欠落している項目一覧
処遇AI固有の規律 ワークシートの対応 評価
決定目的の明確化と公表 「利用目的・範囲を明確にした利用者向けマニュアル」 ✗ 応募者向けではない
関連性原則の遵守 なし ✗ 完全欠落
センシティブ属性の不使用 「バイアス評価」「偏りがないか評価」 △ 技術的対処のみ
応募者への決定理由説明 「判断根拠情報を出力」（採用担当者向け） ✗ 応募者向けではない
異議申立て権 「問い合わせメールフォーム設置」 ✗ 異議申立て権ではない
再審査請求権 なし ✗ 完全欠落
自動処理決定に服さない権利 「Human-in-the-loop」 △ 事業者配慮であり権利ではない
救済の仕組み なし ✗ 完全欠落
結論
このワークシートは処遇AIの典型例である採用AIを題材としながら、処遇AI固有の規律が設計されていないという問題を如実に示しています。
「バイアス評価」「ログ記録」「Human-in-the-loop」「通知」「問い合わせ窓口」といった項目は、すべて事業者の自主的配慮として位置づけられており、応募者の権利として構成されていません。
ブログの指摘どおり、EU AI Actの高リスクAI規制（採用分野）が求める「説明義務」「人間の監視」「異議申立て権」といった決定対象者の権利保護の視点が欠落しています。
私：資料は以上です。全体を通して、現在の混乱ぶりが「AI事業者ガイドライン」にあることを論述してください。
Claude：[考え中...]
AI事業者ガイドラインに起因する混乱の構造
1. 混乱の核心：目的類型なき規制体系
日本のAI事業者ガイドラインが引き起こしている混乱の根源は、AIを目的別に類型化していないことにあります。
ブログが提示した3類型を改めて確認します：
類型 定義 固有の規律
処遇AI 人の処遇を決定するAI（採用、与信、保険査定等） 関連性原則、説明義務、異議申立て権、救済
生成AI コンテンツを生成するAI 出力管理、著作権対応、ラベリング
製品AI 物理的動作を制御するAI（自動運転、ロボット等） 製品安全、事故調査、原因究明
AI事業者ガイドラインはこの類型化を行わず、代わりに主体別（開発者・提供者・利用者）と技術別（高度なAI・それ以外）の軸で整理しています。その結果、「このAIは何のためのものか」という最も本質的な問いが抜け落ち、規制の焦点が定まらない事態を招いています。
2. 「共通の指針」という構造的誤謬
ガイドラインは10項目の「共通の指針」を全AIに適用する構造をとっています：
1) 人間中心
2) 安全性
3) 公平性
4) プライバシー保護
5) セキュリティ確保
6) 透明性
7) アカウンタビリティ
8) 教育・リテラシー
9) 公正競争確保
10) イノベーション
この「共通の指針」という発想自体が混乱の源泉です。なぜなら、同じ言葉がAI類型によって全く異なる意味を持つからです。
「透明性」の意味の分裂
AI類型 「透明性」の本来の意味
処遇AI この人に対するこの決定の理由を本人に説明できること
生成AI 出力の情報源・生成過程を示せること（RAG、来歴）
製品AI 事故発生時に動作ログを遡って原因を究明できること
ガイドラインはこれらを区別せず、「透明性」として一括りにしています。別添の「D–6 検証可能性の確保」（5607–5750行目）では、LIME、SHAP、RAG、ログ記録が同列に並べられています。技術者は「どの手法をいつ使うべきか」がわからず、経営者は「何をすれば透明性を確保したことになるのか」が判断できません。
「公平性」の意味の分裂
AI類型 「公平性」の本来の意味
処遇AI 決定目的に関連性のある情報のみで判断すること（関連性原則）
生成AI 出力にステレオタイプや偏見が含まれないこと
製品AI 特定の属性の人にとって危険でないこと（アクセシビリティ）
ガイドラインは「公平性」を「バイアスへの配慮」として技術的に処理しています。ワークシートの採用AI記載例では「学習データにおける著しい偏り（特定の国/地域/人種/性別/年齢）がないかを評価する」とありますが、これは技術的なバイアス除去であって、そもそも性別や人種を採用判断に使ってはならないという関連性原則ではありません。
3. 具体的事例分析における混乱
ガイドライン別添に記載された具体的事例は、この構造的欠陥を如実に示しています。
事例1：採用AI差別（Amazon的事例）
ガイドラインの分析：
学習に使用した過去10年間の履歴書において、応募者のほとんどが男性であったことから、男性を採用することが好ましいとAIが認識した
→ リスク分類：「バイアスのある出力」
→ 対策：「データに含まれるバイアスへの配慮」
本来の分析：
この問題の本質は「学習データの偏り」ではなく、性別という採用目的に無関係な情報でスコアリングしたことです。仮に男女比が50:50のデータで学習しても、性別と相関する特徴量で判断していれば同じ問題が生じます。必要なのは「バイアス除去」ではなく「関連性原則の遵守」です。
事例2：クレジットカード限度額差別（Apple Card的事例）
ガイドラインの分析：
企業はアルゴリズムの具体的な機能及び動作について説明することができなかった
→ リスク分類：「ブラックボックス化、判断に関する説明の不足」
→ 対策：「検証可能性の確保」「関連するステークホルダーへの情報提供」
本来の分析：
問題は「説明できなかった」ことではなく、同じ年収なのに性別で限度額が異なったことです。仮にアルゴリズムを完璧に説明できても、その説明が「性別で差をつけました」であれば問題は解決しません。必要なのは「透明性」ではなく「関連性原則の遵守」と「異議申立て・救済の仕組み」です。
事例3：内定辞退予測サービス（リクナビ的事例）
ガイドラインの分析：
学生等の求職者への説明が不明瞭であった他、一時期同意にもとづいて第三者への情報提供が行われる規約となっていなかった
→ リスク分類：「個人情報の不適切な取扱い」
→ 対策：「プライバシー保護のための仕組み及び対策の導入」
本来の分析：
問題は「説明不明瞭」「同意なき第三者提供」ではありません。Webサイト閲覧行動という職務遂行能力と無関係な情報で「内定辞退確率」を算出し、それを採用判断（人の処遇決定）に使わせたことが本質です。仮に完璧な説明と同意があっても、「閲覧行動で人を分ける」こと自体の正当性が問われるべきです。
4. チェックリスト・ワークシートの無力化
別添7のチェックリストとワークシートは、この構造的欠陥を実務レベルで増幅しています。
チェックリスト（別添7A）の問題
全主体向けチェックリストは以下の項目を列挙しています：
☐ 潜在的なバイアスをなくすよう留意し、それでも回避できないバイアスがあることを認識しつつ、回避できないバイアスが人権及び多様な文化を尊重する公平性の観点から許容可能か評価しているか？
この問いに対して、採用AIを運用する企業は何をすればよいのでしょうか。「バイアスを評価した」と言えば足りるのか、どのような基準で「許容可能」と判断するのか、判断の責任は誰が負うのか——いずれも不明確です。
EU AI Actの高リスクAI規制であれば、採用AIには以下の具体的義務が課されます：
決定対象者への説明義務（Article 86）
人間の実質的監視義務（Article 14）
決定に対する異議申立ての権利保障
日本のチェックリストには「☐ 異議申立ての仕組みがあるか」という項目すら存在しません。
ワークシート採用AI記載例の問題
ワークシートは採用AIを題材に具体的な対応例を示していますが、処遇AIとしての核心的規律が欠落しています：
処遇AI固有の規律 ワークシートの対応
関連性原則 なし
応募者への決定理由説明 「判断根拠情報を出力」（採用担当者向け）
異議申立て権 「問い合わせメールフォーム設置」
再審査請求権 なし
自動処理決定に服さない権利 「Human-in-the-loop」（事業者配慮）
救済の仕組み なし
特に深刻なのは、「判断根拠情報を出力する」という対応が採用担当者向けであり、応募者本人に説明するという発想がないことです。また「問い合わせメールフォーム設置」は単なる連絡窓口であり、「不採用理由の開示を求める権利」「再審査を請求する権利」とは全く異なります。
5. 混乱が生まれる構造
以上の分析から、混乱の構造を図示します：
【AI事業者ガイドラインの構造】
┌─AI開発者─┐
│ │
全AI ────┼─AI提供者─┼──→ 共通の指針（10項目）
│ │ ・透明性
2025年 年の終わりに
2025/12/20（土）
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ただのにっき
2023-07-08(土) [長年日記]
■ 川崎 3-0 横浜FC＠等々力陸上競技場
ものすごい久しぶりに現地観戦なわけだが*1、かみさんが別件で来られなくてソロ観戦。
今日は恒例の川崎市政なんちゃらの日で、ハーフタイム小はYMCAだったんだけど、なぜかマッチが来ていて昭和だった。それより、マッチが乗ったオープンカーの後ろを自転車が走っていて笑った。先日のアウェイ神戸戦が大雨で中止になった中、川崎から自転車で神戸まで行って(とうぜん試合を観ずに)帰ってきたサポの人。すっかり時の人だ(笑)。
試合は危なげなく、3-0で勝利。今年ホームで勝ち試合観るの、初めてでは? GKはソンリョンで安心してみていられた。最近は上福元ばかりがスタメンだったけど、あいつ前に出すぎて危なっかしくて見られんないんだもん。
Tags: frontale
*1 グスタフ闘病中はできるだけ家を空けないようにしていたのだ。
[ツッコミを入れる]
2023-06-14(水) [長年日記]
■ グスタフ、骨になる
昨日はかかりつけの動物病院へ連絡したところ、ていねいなエンバーミング後、ぴったりの棺に入れてくれるサービスをしてくれた。休診日だったのにありがたいことだ。そもそもここの診断がなければ半年以上前にこの日を迎えることになっていたわけで、命の恩人としてももはや足を向けて寝られない。今日はそのとき紹介してもらった、大和市にあるペット専用の葬儀場へ。施設としては火葬場に墓地が併設されているものだけど、自宅に庭があるので墓はいらないね、ということで火葬だけ、いちばんいいコースでお願いした。
さすがに出棺のときはべそべそ泣いてしまったが(ここでキャンセルして連れて帰る人もいるらしい。わかる)、がんばってお別れをした。形見として毛を一束切らせてもらい、子猫のときからずっと持ち歩いていたFC東京のタオルマフラー(すでに赤青のボロきれにしか見えない)を一緒に棺へ入れた。グスタフはなぜか手を握ってやるととても安心する猫だったので、別れ際にそっと握ってやったら、体の他の部分はもうカチカチなのになぜか肉球だけはまだ柔らかくて、こっちの指先を優しく押し返してくれた。最後までかわいいやつ。
待合室で一時間ほど待つと、骨上げに呼ばれる。
驚いたことに、ステンレスのトレイに骨格標本のようにきれいに並べられて出てきた。すごい、人間の葬儀でもこんな仕事みたことない。なんといっても目を引くのは、トレイを半周するくらいに長い尻尾だ。グスタフ自慢のしなやかでまっすぐな尻尾が、死んで骨になってもきれいで表情豊かなのをみて、なんだか誇らしい気持ちになった。やっぱ史上最高の猫だよなぁ。
とにかく始終ていねいかつ厳かな対応と、宗教的な押し付けのないセレモニーで、とても好感が持てた。病院といい葬儀場といい、この2日間で愛猫を失ったこと以外でいやな思いをひとつもしなかった。ありがたい。
とはいえ疲労困憊なので、帰宅後はただゴロゴロしながらGoogle Photoでグスタフの写真を眺めてすごした。スマホの登場とタイミングが同じだったこともあって、無限に写真がある。ひとつとして同じ表情の写真がなくて、一日眺めていてもぜんぜん飽きない。おれの胸の上に乗って香箱を組むのが好きだったので、同じアングルはたくさんあるけど。
Tags: gustav
[ツッコミを入れる]
2023-06-13(火) [長年日記]
■ グスタフ、虹の橋を渡る
10月の手術から半年以上、闘病生活を続けていたグスタフが、とうとう最後のときを迎えた。満13歳と10ヵ月でした。
腎不全にともなう貧血が徐々に悪化してきていて、昨日からだいぶ呼吸が苦しそうになっていたので仕事は徐々にキャンセルし、できるだけ一緒にいてやれるようにしていたおかげで、しっかり抱きしめたまま看取ることができた。
新型コロナのおかげでリモートワークが当たり前になり、自宅で過ごす時間が増えたことでいちばん嬉しそうだったのは間違いなくグスタフだったし、最後の最後までいっしょにいられてきっと幸せだっただろうと思う。飼い主のエゴかも知れないけど。
写真は先週の金曜日、最後の散歩のひとこま。三度の飯より散歩が好きなグスタフだったが、最近は庭に出て草をはむくらいしかできなかったのに、この日はなぜか妙に元気で、久しぶりに前の道路まで歩いて出た。すぐに疲れてへたり込んでしまったけど。
明日からはしばらく忌引き。半年かけて徐々に覚悟を決めてきたからショックはないけど、心を落ち着ける時間は必要だ。
Tags: gustav
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2025-12-07 dimanche
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人力検索はてな 日記 (270)
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2025.12.02 更新
12月1日(月) イマジナリーキューブパズル 3H=6T (その1)
12月になりました。2日(火)の朝に 1(月),2(火),3(水)の3日分を（1日はフライングして）更新します。
○
Bridgesという国際会議があります。数学と芸術の融合をテーマにしたカンファレンスで、1998年から毎年開催されています。たいへんありがたいことに過去の予稿集のpdfがすべて公開されていて、ときどき見に行っています。美しいかたちやパターンや構造に興味がある人にとってはとても貴重な情報源です。
2017年の論文集に載っていたObtaining the H and T Honeycomb from a Cross-Section of the 16-cell Honeycomb(Hideki Tsuiki:Proceedings of Bridges 2017: Mathematics, Art, Music, Architecture, Education, Culture Pages 147-152)を見て、とても興味を惹かれたのです。
Fig.1 of above paper
イマジナリーキューブというのは三面図のシルエットがいずれも同じ大きさの正方形になっているような多面体で、上記の論文の著者の立木秀樹先生が使われている呼称のようです。詳しくはこちらのイマジナリーキューブパズル 3H=6Tというページを見ていただきたいのですけれども、イマジナリーキューブのうち、上の図の(b)と(c)の２つのタイプのものをそれぞれHとTと名付けられています。HもTも単位立方体に内接する多面体なのですが、1辺の長さが2の立方体を考えたとき、単位立方体に内接するTやHが合わせて8個、2×2×2の立方体に収めることができるのは自明です。イマジナリーキューブパズル3H=6Tというのは、一辺が2の二倍体の立方体にH3個とT6個のあわせて9個をうまく入れてください、という隙間のある三次元の箱詰めパズルなのです。
ちなみに上のBridgesの論文は、このH型とT型を組み合わせると隙間なく空間を充填できることを説明しています。
自分の記録を調べてみたら、2018年の元旦にこの論文をダウンロードしていました。そのお休みの最後のほうの日の1月5日にペーパーモデルの型紙を設計して試作をしていました。いずれここ「あそびをせんとや」でご紹介しようと思いつつ、埋もれていたトピックの１つでした。
(つづく)
○
先日ご紹介したセリアの玩具、今はこんなかたちにして飾ってあります。
写真 1 写真 2
＜おまけのひとこと＞
いろいろと忙しいです。
12月2日(火) イマジナリーキューブパズル 3H=6T (その2)
イマジナリーキューブの話です。
○
イマジナリーキューブパズル、機会があったら購入したいと思いつつ7年くらい経ったのですが（私は「取り寄せる」という発想はないのです）、今年の8月のお盆休みに京都大学総合博物館に行ったとき、企画展でこのパズルが遊べるようになっていて、ミュージアムショップに売っているようでした。これは買わずばなるまいと思ったのですが、こちらの赤と黄色の樹脂製のイマジナリーキューブパズル(2,750円)は売り切れでした。ひとつだけ、木製の立派な製品が1万円で売られていて、一瞬の迷いもなく購入を決断して買ってきました。付属の冊子と一緒に写真を撮ってみました。
イマジナリーキューブパズル 3H=6T(木製)
完成形はこんな感じです。
イマジナリーキューブパズル 3H=6T(木製)
種明かしのような気もしないでもないですが、この写真があったとしてもこのパズルの理屈はかなり考えないとわからないと思うので載せてしまうことにしました。以下、個々のパーツの写真です。
H型とT型
立方体に入れる(H) 立方体に入れる(T)
それぞれのピースを透明な単位立方体に入れてください、というだけでもちょっとしたパズルになっている気がします。知らないと「これ、本当に入るの？」と思われるかもしれません。
冊子と一緒に
それぞれの多面体が美しいと思いますし、この２つの組み合わせて空間充填できたり、9個がうまく立方体に収まったり、とても魅力的なセットです。これを買えてよかったです。
(つづく)
先週、「コウモリ」と呼んでみた創作あやとりをご紹介しましたが、その派生です。あんまりよい名前を思いつかなかったので番号のみ付けました。
hh251202-1
「井戸」のターン処理（人差し指を小指の輪に上から入れ、小指手前の糸と人差し指の輪の2本の糸を下から手前、上へと巻き取る）
小指を外す
人差し指を向こうへ1回転ひねる （「垣根」を増やす操作）
中指・薬指・小指を人差し指の輪に上から入れ、人差し指向こうの複数の糸を掌に握り込む
中指を親指の輪に下から入れ、親指手前の糸を押さえて親指を抜く
親指で図形中央のX字に交差する糸を取る
（左親指でXの左上、右親指でXの右上の斜めの糸をそれぞれ取る）
中指を外す（普通なら「井戸」ができているはずの段階）
中指を親指の輪に下から入れ、親指手前の糸を押さえて親指を抜く
親指を手前から中指の輪に入れて中指を外し（中指が押さえていた糸は親指の腹で押さえている）
さらに親指の背で掌の複数の糸を取り（親指の腹で押さえていた糸は自然に外れる）、親指を自然に上に向ける
薬指・小指を放す
人差し指の複数の輪を向こうへ半回転ひねって小指に移す
これは「あやとりの楽しみ」に載せるような作品ではないよなあと思うので手順を含めて公開してしまうことにしました。あやとりっぽくて気に入っています。
ここに手順を残すのは、将来自分がほぼ確実に忘れるので、自分が思い出すきっかけになるようにというのが目的です。
12月3日(水) イマジナリーキューブパズル 3H=6T (その3)
イマジナリーキューブパズルの話です。
今年の夏に木製の製品を買う前、2018年にペーパーモデルで試作してみたのでした。
ペーパーモデル
そのときに準備した型紙です。
型紙
ペーパーモデルを9個組み立てるというのは意外と根気が必要な作業です。実はこの模型を作った当時（2018年です）、9個全部作り終えたら写真を撮ってこのイマジナリーキューブパズルをここ「あそびをせんとや」でご紹介しようと思っていたのでした。でも上の写真の4個を作ったところでいったん作業を中断したら、それっきりになってしまいました。（印刷して切り出した型紙があったはずなのですがそれも紛失してしまいました。）この夏に木製の本物を入手できて本当に良かったです。
(つづく)
月火水の3日分まとめて更新しました。木曜日は更新できないかもしれません。
KODAMA Satoshi Last modified: Tue Dec 2 17:11:35 JST 2025
2025-11-30
明治の遺産とグローバル化の波: 日本の大学制度の迷走と構造的課題
Assistant Professor は助教授なのか
2025年11月29日（土）
脱稿しました
2025年11月29日（土） 20:38
2026年刊行予定の書籍abook（コードネーム）の原稿一式を編集部に送りました。
今後も作業は続きますけれど脱稿です！
みなさん応援ありがとうございます！
12月のどこかで本書のアナウンスができるはずです。
きっと多くの方に楽しんでいただける本になると思いますので、
どうぞご期待ください！
2025年11月15日（土）
ニュースレター配信
2025年11月15日（土） 12:00
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2025/10/08
福田淳さんのすばらしいエンタメのビジネス論理
福田淳さんのすばらしいエンタメのビジネス論理
昨日、STARTOの社長をされていた福田淳さんとお話した。以前からのんさんを応援されている福田さんをリスペクトしていた。
福田さんの、ビジネスとしてのエンタメを分析し、展開するロジックにしびれた。マーケットを冷静に分析し、方向を考え、アーティストを支える。さすがである。
ぼく自身は、どうしても、アートの質、もっと良いものがあるんじゃないか、最高のものがあるんじゃないかとそれを求める。一方、ビジネスとしては、それを求める人がいれば、それで良いことになる。逆に、例えばモーツァルトのAve Verum Corpusのようにアートの質としては至高だが、そんなにマーケットがないものもある。
以前、ドンファンとカサノヴァの違いを言っている人がいた。ドンファンは女性ならば誰でも平等に愛するのだという。一方、カサノヴァはいつも最高の女性を求めるのだという。
エンタメにおいては、福田淳さんはカサノヴァではなくドン・ファンだ。そして、それはビジネスパーソンとしてきわめて正しい判断だと思う。アートにおけるカサノヴァはスケール的にはカルトになってしまう。
（クオリア日記）
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『滅亡するかもしれない人類のための倫理学』正誤（初版）
159頁 ×「不合理ではあるが」→○「不合理ではないが」
170頁 ×「規模の拡張」→○「能力の拡張」
2025-09-30
社会政策学会・労働史部会研究会報告（2025年9月13日 於：法政大学市ヶ谷キャンパス）
社会政策学会・労働史部会研究会（2025年9月13日）
稲葉振一郎『市民社会論の再生 ポスト戦後日本の労働・教育研究』について
報告資料
稲葉振一郎（明治学院大学）
「つけ加えておきますと、若い人はまた労働問題研究になっています。ただし、かつてのような労働問題研究ではなく、非正規労働であったり、過労死であったり、女性労働問題などです。労働は問題なのです。しかしその問題は、兵藤さんたちが氏原さんから引き継いだ「労働問題」とは違うんです。」
――野村正實（兵藤釗（聞き手：野村正實・上井喜彦）『戦後史を生きる――労働問題研究私史』同時代社、2019年、495～496頁）
◇『不平等との闘い』の主題
依頼があったのでせっかくだからピケティに便乗してお金を儲けたい――と思ったがレーベルの都合で原稿を仕上げてから一年余りも塩漬けを食らってすっかり時機を逸して再版もかからなかった（編集部には詫びを入れさせて初版部数を増やしたが焼け石に水）。
――のはさておき。
労働問題に焦点を当てるのではなく格差の経済理論史全般を通貫するつもりだったが蓋を開けると結局労働に焦点を当てるものとなった（労働と資本の格差、労働者間格差）。
その中で提示した歴史観は「社会問題（格差、疎外）としての労働問題の消滅、単なる生産問題への労働問題の縮退から、社会問題としての労働問題の再浮上へ」というものだった。
ただしそこでは、全体としての経済学がこの労働問題の再社会問題化に取り組む新しい努力をはじめていることを強調して、伝統的な「労働問題研究」のパラダイムが、労働問題の脱社会問題化にいったんは適応しながらも、その再社会問題化に対しての再適応には失敗していることに触れなかった。
それに対して『市民社会論の再生』は、基本的には日本労働問題研究に射程を絞って（なおかつ研究史全般の通覧を避けてあえて個人的関心に強引にひきつけて）、同じ課題を語りなおしたものである。
◇事の始まり――東京（帝国）大学経済学部
ドイツ社会政策学の輸入によって労働問題研究は始まる――？ ややミスリーディング
＊大河内一男による転換
社会問題の総合科学としての社会政策→社会問題の根本としての労働問題→社会政策本質論争
◇東京大学社会科学研究所
＊氏原正治郎
根本にある労働問題の解明へ→社会政策学から労働経済学へ
実態把握のための大量の行政調査の請負
◇「氏原教室」解体以後
個人研究主体化→歴史への傾斜
理論の代替としての歴史・外国研究
経済学化と経営学化→政治経済学の縮退
◇東京大学社会学教室では何が起きていたか？
尾高邦雄→松島静雄→稲上毅→川喜多喬→佐藤博樹→？
（ただし佐藤博樹は一橋卒、津田真徴門下）
◇雇用職業総合研究所→JIL研究所→JILPT研究所
◇東條由紀彦理論へいたる道
＊大河内一男の社会政策理論→氏原正治郎の労働経済学
氏原労働経済学からの政治経済学の脱色→小池和男へ
政治経済学からの脱色に抗し大河内への復帰を目指すものとしての中西洋国家論
他方分析単位の企業への照準によって経営学化にも先鞭をつける中西
＊ネオマルクス主義を経由して中西国家論を継承する東條由紀彦
一次史料に沈潜して中西経営史を継承する東條
製糸業を対象とすることによって日本経済史（高村直助、石井寛治）を継承する東條
＊近代から現代へ 複層的市民社会から単一市民社会へ
家から企業へ
稲葉『市民社会論の再生』第1部の肝
東條由紀彦の日本社会論
「自由主義から帝国主義へ」から「近代から現代へ」
複層的市民社会から単一市民社会へ
ただし後者が個人主義社会になったという意味では必ずしもない
個人が析出されるも実際には企業共同体に支えられる、ただし丸抱えではなく国家と市場という外側がある
「現代＝企業中心社会」の図式に収まっており、21世紀の展開をどうとらえたらよいのか不明 依然として「企業中心社会」は続いている、と強弁するのか、それともそのゾンビ化以降の秩序が不明と捉えるのか？
『市民社会論の再生』第2部の肝
個人主体の市場化の理想が破れ、企業中心の市場化路線に舵を切ったタイミングで、企業の共同体性の維持ができなくなる、というのが20世紀末から21世紀の展開
なぜこの主題を労働経済学ではなく教育社会学を入り口として語るか？
◇大河内社会政策論→氏原労働経済学の中で起こったこと
社会政策・社会問題の中心が労働問題に→労働問題の解明が労働経済学に→労働経済学の主題はどこに？
二つの可能性：労働市場と労使関係
東大社研氏原教室においては労使関係が中心主題に→とりわけ大企業労使関係に
労働市場研究も階層構造（二重構造）に関心が向くと大企業中心の序列構造の研究に
主役・分析単位が企業になる
労働サイドにおける労働市場統制の主役は労働組合だが、日本において企業別組合が主流であるので、やはりこちらでも企業が研究の主題としてせり上がる→労使関係というパラダイムの解体、人事労務管理・人的資源管理パラダイムへの移行
以上の展開の中から零れ落ちるもの――ホワイトカラー、第三次産業、非正規労働者、女性、等々
「ホワイトカラー化」を標榜しつつ小池和男も当初はブルーカラーしか対象としていなかった（「ブルーカラーのホワイトカラー化」における理念としての「ホワイトカラー」？）
人事労務管理パラダイムへの移行によってホワイトカラー・第三次産業はある程度掬いとられる？
もうひとつの可能性：福祉国家の政治経済学
労働組合の存在感の縮退により労使関係パラダイムは説得力を失い、人事労務管理パラダイムへ？
ネオコーポラティズム論を踏まえて福祉国家というアリーナでの労使対決を描くという方向はありえたか？ 福祉国家論における階級闘争パラダイムの縮退？
企業社会の外部を捉える枠組みの不在→その空隙を埋めた教育社会学のキャリア研究
完全な外側からの来訪者としての京大教育社会学・竹内洋『日本のメリトクラシー』
東大教育社会学グループにおける計量研究『学校・職安・労働市場』
キーパーソンとしての菅山真次（『「就社」社会の誕生））：教育社会学者ではなく日本経済史研究者
ホワイトカラーの労務管理研究からそのキャリアにおける学歴に関心
正規労働者の外部労働市場（新規学卒採用）の本格的研究は経済学者ではなく教育社会学者によって手を付けられた。
（この間主として一橋・慶應を拠点とした計量的労働経済学者たちはなにをしていたのか？ 多くは東大系の労働経済学者と同じ主題を、長期統計によって追跡していたということか？）
このあたりの事情をどの程度教育社会学者たちが自覚していたかは定かではないが、客観的にはそういう役割を果たした。
完全に無知だったはずはない。苅谷ら東大グループは菅山から情報を得ていたはずだし、またのちに高卒就職の研究に乗り出した乾彰夫は同僚だった労働経済学者上井喜彦（中西・兵藤門下、兵藤の後を襲って埼玉大学学長）の薫陶を受けて労働問題研究を咀嚼、高卒の実証研究前に習作『日本の教育と企業社会』を書き上げる。
更に「氏原教室」時代の東大社研の労働調査のロウデータは教育社会学者の手によって現代的な手法で二次分析にかけられている。
以上の事情を咀嚼して労働経済学と教育社会学の成果をもとに『日本社会のしくみ』を小熊英二がまとめるが不思議に反響がない（売り上げは悪くないようだが学術的な評価が不明。いくら新書の一般向け著作とは言え註も完備した著作に学会誌に書評が出ないのはそれまでの小熊の高い世評からするとやや異様）。
同様の問題意識をもとに、明示的に東條も意識した20世紀日本社会論として禹宗杬・沼尻晃伸『〈一人前〉と戦後社会』が刊行されたが評価は？
学統を見るならば沼尻は東大の日本経済史の立場から出発した都市計画・地域計画研究者、禹は大河内・氏原以来の東大労働経済学の系譜に連なる最後の一人であり、かつ明示的に東條に論及している。
松沢の教科書『日本近代社会史』は「よくわかる東條由紀彦」と自認する通り、東條の「近代」論の今日的バージョンアップとして過不足ないが、禹・沼尻に隔靴掻痒の感が否めないのは、禹・沼尻のせいかなのか、そもそも東條の「現代」論自体の不鮮明のせいなのか？
◇社会政策学が、社会政策の総合科学から、「社会政策の経済理論」化によって労働経済学に縮退した。それを補うために労資関係の政治経済学が導入され、国家レベルでの労資対抗の政治学と、市民社会レベルでの労資関係の経済学の二層構造が展望された。
◇しかし他方で、20世紀における労資関係の二層構造とは何か、が改めて問われた。
労働者政党と労働組合の二層構造
労働組合を単位とする団体交渉と、企業・職場を単位とする労使協議の二層構造
◇我々は何を必要としているのか
A.雲散霧消した大河内一男→氏原正治郎による東大労働経済学の学統の遺産の鑑定と継承
B.東條由紀彦「近代から現代へ」スキームを継承した上での日本社会論の確立
前半、「近代」については松沢裕作『日本近代社会史』が「抜け駆け可能な社会集団」の競争秩序として近代を描いたことによって一応確立した。
後半、第一次世界大戦以降の「現代」についてはどうか？ 小熊、沼尻・禹、大沢、野村等々あるが十分か？ 『日本現代社会史』は既に書かれたといってよいのか、それともこれから書かれねばならないのか？
「現代」の焦点：個人の「人格承認」と基本的社会集団としての企業という構想は共通。問題は
１そこから漏れるものをどうするか？
２「抜け駆け可能な社会集団」と同程度に明快な企業社会の特徴づけは可能か？
１大河内・氏原パラダイムは結局大企業基幹工を中軸に見ることで、そことの関係で全体が見えるとした（氏原の労働市場模型の階層構造や、企業を主体ではなくとも参照軸としての老後生活保障システム）。野村、大沢はそのバリエーションである。小熊は更に教育社会学の知見で補完しようとしたが、結局のところ菅山が手を付け野村も注意を払っている領域である。
２「現代」における日本企業社会はたしかに大河内・氏原の次の世代における「労資関係パラダイム」を無効化するようなものであり、それにふさわしいパラダイムをという苦闘がその後の世代を主導する。
◇端的に言えばこの図（「明治二〇～三○年代の「労働力」の性格に関する試論」第1図）の「現代」版（更に「現在」版）が書かれねばならないということ。
東條由紀彦「明治二〇～三○年代の「労働力」の性格に関する試論」（『史学雑誌』89巻9号[1980]）第1図
候補：神林龍の「正規雇用・不正規雇用・自営業」
小熊英二の「大企業型」「地元型」「残余型」
小熊図式は社会学的で捉えどころがない。
神林図式は経済学的に明快だが「自営業」の姿が明快ではない。
――もう少し突っ込むと
神林図式では「雇用か自営か」の区別が論理的には先行して、その上で正規雇用か非正規雇用か、という区別が来る。
小熊図式では「大企業型」と「地元型」の区別が先に来てそこにはまらない「残余型」が残される。
外延的には神林の「非正規」と小熊の「残余型」は重なる。しかし神林の場合そこには「非正規の（常用ではない）雇用」という明快な定義が与えられるのに対して、小熊の「残余型」はそうではない。
そもそも「大企業型」「地元型」という区別自体がある明確な基準に則ってされている区別ではない！
神林はやや苦し紛れに「自営業」が実質的に開発経済学でいうところの「インフォーマル・セクター」なのだ、と言ってしまっている。この「インフォーマル・セクター」を単なる残余概念とするか、いま一歩踏み込んだ積極的な規定を与えるか、にかかっていると思われる。
我々は神林を継承しつつ「自営業」を「インフォーマル・セクター」と読み替えた上で「現代」として図式化し、東條的「近代」からそこへの転形図式をどう描くか、という課題を立てたい。
「自営業」は安定している場合には「生業」でありチャーノフ的小農経済モデルで捉えられる、とする。都市部自営業者も農山漁村の自作小作もそこに含まれる。しかし開発経済学的な「インフォーマル・セクター」には資本家的企業ではなくそうした自営業者に補助的に雇用される労働者も含まれるあたりが話をややこしくする。
ピーター・ラスレットの単一階級社会モデル、ライフサイクル・サーヴァントモデルでは、理想的な雇用労働者は、自営業者に雇われて修業期間を過ごし、やがて暖簾分けや相続によって自立し、自家を構えて自営業者になる、というものだったが、実際にはそれができないプロレタリアートもいた。ただそれが少数派にとどまって「階級」として世代的に再生産されなかった。
だとすると――
東條の「同職集団型」「窮民型」「生計補充型」をどうとらえればよいかというと、
「近代」において、正規雇用を提供して生活共同体的機能をも発揮する大企業はまだ十分発達せず、生活を維持する基本単位は「家」だとして、「家」に埋没せずその外に出る「労働力」の主要形態をこの三つとするということは、
「生計補充型」は初期の製糸女工のように、企業に雇用されるものの自ら雇用契約の主体ではなく、主体としての「家」の分肢としてはたらくのに対して、「同職集団型」はむしろ「家」の中軸をなす。ただし農家などとは異なり、「家」の自立は「同職集団」の連帯に立脚する。連帯の内実は人的資本と呼びうるほどの強固な内実を持った熟練の場合もあるがつねにそうとは限らない。「窮民型」はそこから零れ落ちる残余である。
それに対して「現代」においては、正規雇用を大量に行う大企業の発展により、「同職集団型」は解消に向かい、かつてそこに属していたような層は正規雇用の「常雇」「本工」に移行していく。大企業はすべてを正規雇用で賄うわけではなく、かつての「生計補充型」の多くは大企業の不正規雇用に吸収されていく。とはいえ農業セクターを中心に「生業」もまた残存している。
あるいはこのようにもいえる。「近代」においてまだ企業は周辺的であり、「家」が生業の担い手であったのに対して、「現代」には「家」の支配的な様態が企業に正規不正規の労働を供給する単位となり、「生業」を営む「家」もむしろそちらを基準とするようになる、という。「窮民型」は主として企業ではなく「家」に雇われる。
◇まとめると――
古いマルクス経済学の段階論：自由主義→独占資本主義→国家独占資本主義
留保：国家独占資本主義は独立した段階か？
その労働問題研究への応用：自由主義段階における職業別組合主義（と社会主義への距離）→独占資本主義段階における一般組合主義と産業別組合主義（と社会主義の興隆）
――このような議論が1960年代には確立した（典型的には小池和男、徳永重良）のに対して、1970年代には
国家独占資本主義段階における二つの契機：戦時動員を契機としての労資同権化の進行と、企業・職場レベルでの制度化（団体交渉と労使協議の二重体制）
という図式が模索され（栗田健、加藤榮一を先触れとしつつ兵藤釗「現代資本主義と労資関係」戸塚・徳永編『現代労働問題』有斐閣、1977所収）、同時に産業とか組合とかではなく国家と個別企業という分析対象の焦点化が提唱された（中西洋『日本における「社会政策」・「労働問題」研究』による研究史整理と、論文『第一次大戦前後の労資関係』隅谷編『日本労使関係史論』東京大学出版会、1977所収）
――以上のような脈絡を前提としつつ「もういい加減「国家独占資本主義は固有の意味での段階かどうかとか不毛だからやめね？」と開き直った果てに東條の「近代から現代へ」論がある。
そこでは過去の段階論的枠組みの生産的清算がなされたうえで、新たな近代観が明示されたが、必ずしも新たな現代観が提示されたとまでは言えない。
なんだかわからない家・団体が複層的に重合していた近代から、国家と企業へと個人が集約された現代へ、くらいのイメージしかわかない。
しかし当の理論枠組みの形成期において既に、この「現代」が過去のものとなったことは意識されていた――では、我々の現在、21世紀はどうとらえられるべきか？
とりあえず近過去としての「現代」、20世紀を雑駁にでも理論化しておくべきである。となるとやはり正規雇用中心の企業社会の下部構造としての単婚小家族、両者ひっくるめての家父長制的身分秩序としての「日本的雇用慣行」というまとめに落ち着かざるを得ない。
それがなぜ、どのようにして崩れて今に至るのか、いま現在の社会編成原理などというものがあるとしたらそれをどう表現するのか？
報告資料補遺
主題Ⅰ：「近代から現代へ」図式からの転換
a「公共性の構造転換」の反復
b資本主義（と自由民主主義）の先はない
→
「法の支配と市民社会の確立→資本主義の発展と格差の拡大→市民社会と資本主義の崩壊」の反復
主題Ⅱ：「ラディカリズムと保守主義の二枚腰」
自由主義では足りないところを躾け調教とケアが補う
躾け調教とケアには原理原則がない
両者を統合する上位原理はあり得ない
「あらゆる被差別者はマテリアルな闘争とニヒルな闘争を同時に闘わなければならないのですが、これは原理的に両立しがたいのではないか。」（永井均『ルサンチマンの哲学』河出書房、1997年、41頁）
ニヒルな闘争→リバタリアン
マテリアルな闘争→物取り主義
主題Ⅲ：日本社会論へ
産業社会論のバリアントとしての「イエ社会論」「日本型企業社会論」
潰えたオルタナティヴとしての與那覇潤「中国化論」
東條を受けての暫定的図式の試み
a「近代」：抜け駆け可能な社会集団の競争
b旧「現代」（短い二十世紀）：日本型企業社会
c現代：？
aについて「同職集団型」「窮民型」「生計補充型」
bについて神林「正規雇用・不正規雇用・自営業」
b,cについて小熊「大企業型」「地元型」「残余型」
aにおける「同職集団型」「生計補充型」は、bにおける生業の単位としての家の衰退のなか、正規雇用と非正規雇用に転換し、消費生活の単位としての現代家族によって統合される。しかし農家を含めた自営業セクターも強固に残存する。「窮民型」の影は豊かな社会の中で薄くなるが、その雇用先は企業の非正規と自営業となる。
決して多数派ではなかった大企業正規雇用が「企業社会」イメージの基軸となるほどに規範性を帯びるためには、現代家族と自営業セクターというセーフティーネットが必要だった？（非正規雇用の主流は「生計補充型」であって「窮民型」ではなく、中小企業正規雇用のキャリア展望として独立開業が想定されていた？）
神林らが指摘する自営業セクターの衰退を真に受けるなら、cにおいては非正規雇用の主要部分の吸収先が自営業よりは営利企業の非正規雇用となり、更にそこでは「生計補充型」より「窮民型」の色彩が強くなる。
市民社会論の再生
作者:稲葉 振一郎
春秋社
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森直人による事前コメント
morinaoto.hatenadiary.jp
森直人による事後コメント
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shinichiroinaba 2025-09-30 22:06 読者になる
社会政策学会・労働史部会研究会報告（2025年9月13日 於：法政大学市ヶ谷キャンパス）
2025 / 9
2025.09.28
今後はnoteで書きます
突然ですが、このココログ利用のブログで書くのはこれが最後になると思います。以後はnoteで書いていきます。
津村ゆかり＠分析化学（note）
正確にはすでに5日ほど前からnoteでの記事作成を始めていて、現時点で3つの記事があります。
なぜnoteに移るのか。理由はシンプルで、スマホ版での広告の多さにうんざりしているからです。
パソコンでお読みのかたには関係ないことですが、スマホ版で表示される広告は画面の2/3から全面を覆うほどで、スクロールしても消えません。消すための「×」は見つけにくく、やっと見つけてタップしてもうまく押せなくて広告元に飛ばされてしまう…といった具合です。イライラします。
それなら有料版にすれば良いではないか？
と言われるかもしれませんが、私の気持ちとしては、ちゃんとお金を払ってココログで書いてきたつもりです。というのは、もともとNiftyにアカウントを持っていて、メールアドレスも同じものをずっと使い続けているのです。これに月額275円を支払っています。
ココログのサービスは2003年12月に始まりましたが、その時、Niftyにアカウントを持っていれば誰でもココログを利用してブログを開設できました。当時の私としては、月額料金の中にココログ使用料も含まれるという感覚でした。当然、広告の表示はありませんでした。
その後月日は流れ、今ではNiftyメールは誰でも無料で使用できるようになりました。ココログもベーシック版は無料になりました。月額275円のサービスの案内は見当たりません。おそらく、昔の契約が残っているだけで、新規募集はしていないのでしょう。
私にとっては、メールアドレスは問題なく使えているし、パソコン版のココログには広告は表示されない、つまり始めた時と同じ利用条件です。Niftyは何もサービスを改悪していない。同じサービスを提供し続けてくれています。
変わったのはネット環境のほうです。今やパソコンよりもスマホで閲覧する人のほうが多いのではないかと思います。スマホでの利便性を考慮しないわけにはいかないでしょう。とはいえ、ココログプラス（月額495円）にするほどアクティブなブログでもありません。
noteで3つ記事を書いてみた結果、書き手側の操作性に大きな問題は無いと感じました。読み手側の見やすさは格段に向上しました。スマホ画面はもちろん、パソコンの画面もすっきり読みやすくなりました。
ブログの引っ越しというと過去記事までごっそり持っていく人もいますが、私は現在の利用条件が変わらない限り過去記事は移動しません。このブログは存在し続けます。全記事へのリンクはこちらに整理しています。
技術系サラリーマンの交差点バックナンバー
お別れのようなしんみりしたことは書きません。このブログと 津村ゆかり＠分析化学（note）は地続きです。何ごとも無かったかのように、器だけ替えて書いていきます。
Rover
"Rover" es un programa educativo de robótica que enseña a los estudiantes a diseñar, construir y programar robots móviles. A través de desafíos interactivos, los alumnos desarrollan habilidades STEM y potencian su creatividad y pensamiento crítico mi
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中日対巨人 1回裏、マウンドに上がる巨人先発の田中将（撮影・森本幸一） [記事へ]
【スコア速報】巨人田中将大、日米通算200勝へ先発 中日先発は同学年大野雄大 パも熱戦
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9月21日 14:52
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巨人2
中日3
3回裏一死
ロッテ0
日本ハム3
5回表終了
西武5
楽天0
3回表終了
オリックス1
ソフトＢ0
元バレー代表の新鍋理沙さんが一日署長「学びの多い1日でした!」制服姿に白バイに乗る姿も
維新・藤田文武共同代表「代表は吉村。たとえていうなら副社長であり東京支店長」支える立場強調
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米子マンガ学会と大阪万博での谷口ジロートーク
Interview Writer 1.3