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2026年1月 3日
土佐あかうし
子牛時代を放牧で育て、粗飼料を多給して肥育した特別な土佐あかうし「かずな」号のお肉を販売します！
あけましておめでとうございます。すっかり投稿が減ってしまっていますが、それはもうひとえに短大の業務が繁忙過ぎるからです。今年はなんとか隙間をつくり、隙間をかいくぐってブログ書きますので、どうぞよろしくお願いいたします。さて、のっけからスミマセンが、土佐あかうしの販売をはじめます。それもただのあかうしではありません。あの瓢亭さんと共同オーナーをしてきた、放牧を経験し、粗飼料を多給することで赤身のおいしさを最大化した、オーダーメイド型の育て方をした土佐あかうしです！2023年に、こんな長大なエントリを書いたことを覚えておいででしょうか。■あなたの店も土佐あかうしのオーナーに！ 四国カルストの放牧場...
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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
ついに、お掃除ロボ… ばあチャルさん
今回のコミケC107参加します。
日付：12月31日（水）10:30～16:00
状況によって早めに撤収する可能性があります
（たぶん15:00すぎくらいには撤収する可能性が高いです）
場所：東チ-52b 事件研究所
東京ビッグサイト東5ホール内
連合赤軍事件の現場とその現在 連合赤軍事件の記憶と記録を残す会 1,200円
2025.01.01
＜書評＞小池信三著『「人生100年時代」を楽しく生きる 起業思考』（徳間書店）
2025年12月29日 (月)
＜書評＞小池信三著『「人生100年時代」を楽しく生きる 起業思考』（徳間書店）
建売会社の有限会社三栄コーポレーション（現・株式会社三栄建築設計）の創業者で、2012年に東京証券取引所１部上場を果たし、約1500億円の売上を誇る一流企業に成長させた小池信三氏の著書。
書名の「起業思考」とは何か。それは現実に妥協せず、理想を追求し続ける考え方ということになろう。
AIの台頭や少子高齢化で、これまで通り、企業に従順な会社員として働くだけでは将来が見通せない時代になった。だが「起業して成功するのは一割、東証プライム上場となると10万人に一人」と本書まえがきにも記されているように、起業もまた茨の道といえる。
そんななか、著者が建売住宅業界において、どうやって起業して成功を収めるに至ったか。本書はその経験を、惜しげもなく開陳している。
一例をあげると、著者が創業するまで、建売業界の常識は、まず「一般のサラリーマンには手が届かないほど高額」であり、メーカーごとに得意な工法があるため、間取りやデザイン性の自由度が低いなど、「ハウスメーカーの都合が優先」されるというものだった。ここを突破すべき壁として著者は着目し、顧客優先の発想に転換して、「土地の仕入れから設計、施工、販売、アフターケアの全工程を自社でおこなう」会社を立ち上げることになる。そして「デザイナーズ住宅」というジャンルを切り拓いた。このような着眼点と実行力こそが、これからの社会に必要な起業思考なのだろう。
なお著者は2023年、「暴力団幹部への利益供与疑惑」を受けて三栄建築を去ることになるが、その経緯について触れられていないのは残念。
（本体1800円。2025年11月30日発行）
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«本の紹介『健康リスクから会社を守る!!』（佐藤典久・下村洋一共著。税務研究会出版局）
これぞまさに奇跡の40代！！！
スケベで淫らに年下男を弄ぶ、中出しデート。 タイプな年下男子の精子を一滴残さず搾り取る…圧倒的女性上位SEX 工藤りおな
清楚で素朴な雰囲気なのに、妖艶なフェロモンもムンムンな美淑女！楽しそうに浅草デートで可愛くはしゃぐ姿も微笑ましい…。奇跡の40代に異論無し！そんな綺麗な熟女が密室に入った途端に豹変！上品な面影をかなぐり捨て、じゅぽじゅぽと下品な音を立ててフェラして、アンアンと大声で喘ぐ姿はまさに圧巻！最高なエロギャップです！
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12 / 26金
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【ウブロ】桐谷美玲が「ウブロ銀座ブティック」に来店12/25 21:01
市から突然１３００万円請求…なぜ？ 年金生活の８０代女性に 専門家「今後数年で同様の高額請求を受ける人は増える」
否定的な臨床試験の結果が出たのに「劇的に効く！」ことにする手口 ―病的疲労とドネペジルの事例から
2025 / 12
その状況は中国に属するマカオも同様です。好調に見えるマカオのカジノ産業ですが、中国経済の不安要素もあり、マカオ カジノの種類が少なくなっている傾向があるのです。見方によっては煌びやかなマカオギャンブルのバブルが弾ける前兆とも言える見方が強くなっているのです。中国だけでなく、日本やシンガポールなどの周辺諸国にもこれらの影響が及ぶ可能性が指摘されています。
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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。
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★新ブログ「「くりぷとUMA大全 ～ 世界の奇妙な住人たち」」へ移転のお知らせ★
新サイトは「くりぷとUMA大全 ～ 世界の奇妙な住人たち」です。
クイーンズランドに打ち上げられた謎の巨大魚
■クイーンズランドに打ち上げられた謎の巨大魚■
■Massive mystery sea creature washes up on the beach■
～ 謎の巨大魚 ～
オーストラリア、クイーンズランド州のバンダバーグの砂浜に打ち上げられた謎の巨大魚です。
生きていればおそらく１５０キロはあったと推測されています。
で、謎の魚だそうですが腐敗もあまり進んでおらず、正直、あまり謎っぽくも見えない感じではあります。
その候補としてグルーパーの一種かマツダイの一種といわれていますが口の大きさからマツダイではないと思います。
大きな体に大きな口、グルーパーの一種だと思います。
-----
と思って調べていたら、記事がアップデートされており、特定されていました。
ジャイアント・グルーパー (Giant grouper, Queensland grouper) だそうです。クイーンズランド・グルーパーとも呼ばれます。和名はタマカイ。
グルーパーといえばゴリアテ・グルーパー (Goliath grouper) 。そっくりで見分けつかないですが、こちらの和名はイタヤラ、別な魚です。
＜参照サイト＞
●NewsMail
https://www.news-mail.com.au/news/from-the-depths-massive-creature-washes-ashore/3355189/
●Mail Online
http://www.dailymail.co.uk/news/article-5475239/Massive-mystery-sea-creature-washes-Queensland-beach.html
(関連)
■ 巨大生物リスト
■ 珍獣・不思議な生物
■ 犠牲者３００人、巨大人食いワニ ～ グスターブ
■ フィリピンで超巨大ワニ、生け捕りされる
■ オーストラリアのゴルフ場にある湖にサメが生息
■ 誰が巨大ホオジロザメを食べたのか？
■ 深海で撮影された超巨大鮫 ～ メガロドン？
■ 巨大鮫 ～ カグラザメ
■ 巨大鮫 ～ オンデンザメ
■ 巨大鮫 ～ ゴブリンシャーク
■ 絶滅巨大鮫 ～ メガロドン
■ 存在したのか？超巨大鮫パラヘリコプリオン
■ 歯がぐるぐる巻きの鮫 ～ ヘリコプリオン
■ 絶滅巨大魚 ～ ダンクレオステウス
■ 絶滅巨大魚 ～ リードシクティス
■ 絶滅巨大魚 ～ シファクティヌス
■ 絶滅巨大魚 ～ ハイネリア
■ 生きた化石 ～ ラブカ
■ 生きた化石 ～ アフリカハイギョ
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■ 生きた化石 ～ シーラカンス
■ 巨大魚 ～ ナイルパーチ
■ 巨大魚 ～ アリゲーターガー
■ 巨大魚 ～ ターポン
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一直線上に６頭の牛が死んでいる謎
■一直線上に６頭の牛が死んでいる謎■
■Queensland farmer discovers six of his cows dead■
～ キャトルミューティレーション ～
奇妙なことに、フェンスに沿って６頭の牛が一列に並んで倒れています。
４頭の乳牛と２頭の子牛。
これはオーストラリア、クイーンズランド州の牧場で起きました。
一昔前であれば、牛たちの変死といえば宇宙人の仕業 (キャトルミューティレーション) と相場が決まっていましたが、今回はどうでしょう？
牧場主のデレク・シャーリー (Derek Shirley) さんは、牛たちの変死を受けてマスコミの取材に答えています。
「ＵＦＯのような奇妙な光を見た」「謎の人影が歩いていた」「牛たちの体の一部が鋭利な刃物で切り取られ血が全部抜かれていた」等の宇宙人の仕業的発言は残念ながら一切なありませんでした。
「昨晩はめっちゃすごい雷雨だったんだ。何度も雷が落ちてたけど、その中でも１回物凄いのが落ちた。
そのでかいやつがフェンスのワイヤを通して、フェンス沿いにいた牛たちをまとめて感電死させたんだよ。１万オーストラリアドル (８０万円超) の損害だよ！」
＜参照サイト＞
●news.com.au
http://www.news.com.au/technology/science/animals/queensland-farmer-discovers-six-of-his-cows-dead-in-lightning-strike/news-story/f6fe79a6fa7b1e89e1de8553d2607be8
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巨大鮫ニシオンデンザメを食す ～ ハカール
■巨大鮫ニシオンデンザメを食す ～ ハカール■
■Greenland shark - Hakarl■
●オンデンザメの動画といえばこれ！
～ ニシオンデンザメ ～
かなり前に紹介したことのある巨大鮫、オンデンザメ ＆ ニシオンデンザメ。
この巨大鮫の名前を聞いてピンと来ない人でも、動画を見れば「ああ、あの鮫のことね！」と分かる人も結構いるかもしれません。
最近はどうか分かりませんが、以前は「２０メートルの巨大鮫、メガロドンの生き残りをカメラがキャッチした」的な衝撃的なタイトルでＵＭＡ系特番なんかで放送されていたような気がします。
２０メートルは大げさにしても、オンデンザメとニシオンデンザメは５メートル以上にはなるかなり巨大なサメであることは確かです。
まぁ最長で５００歳も生きるといわれているだけあって、見つかってないだけで１０メートル近い個体も存在するかもしれませんね。
～ ハカール ～
さて、意外にもこのオンデンザメ ＆ ニシオンデンザメ、特にニシオンデンザメですが大量に食されているんですね。
生産＆消費はアイスランドほぼ一国といっていいほどのようですが、ニシオンデンザメは「ハカール (Hakarl)」という恐ろしく臭いといわれる発酵食品に生まれ変わるそうです。
内臓を取ったオンデンザメの身を細長く切り、それを木箱に並べて発酵させるようです。
発酵させるとただの腐った魚の身にしか見えませんが、さらにこれを屋外に吊るして６ヶ月干すとずいぶんと黒ずんでしまいます。
ですが、切ってみると中は真っ白でなんかチーズみたいで美味しそうに見えます。
●中は真っ白！
これを適当な大きさに切り、食べるようですが、アンモニア臭くてプロじゃないと食べられないようです。
ハカールを食べているところの動画、まともなのないかなと思って探したんですが、みんな吐き出していて汚くて見ちゃいられないのでリンク貼るのやめときます。(笑)
●プロは美味しそうに食べます
■ 時事ネタ・雑談・UFO等
■ 高級ウジ入りチーズ「カース・マルツゥ」職人？ ～ チーズバエ
■ 巨大チョウザメといろんなキャビア
■ ついに不老不死エリクサーの空き瓶＆レシピが発見される
■ ドクター・ホステッターの苦味薬
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■ 超短命！ 1時間ブヨ
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■ 殺人蟻 ～ アカヒアリ (カミツキアリ, RIFA)
■ 殺人蟻の首狩り職人 ～ ノミバエ
■ 洪水になったらイカダで脱出 ～ ヒアリのイカダ
ザ・ブループ ～ 超巨大シーモンスター
■ザ・ブループ ～ 超巨大シーモンスター■
■The Bloop a giant sea monster■
～ ミステリアス・サウンド ～
はじめに断っておくと、ブループ (Bloop) とはＵＭＡの名前ではなく、「謎の音」に付けられた名前です。
ブループをＵＭＡ風に言えばＵＭＳ (Unidentified Mysterious Sound) ということになるでしょう。
さてブループとは１９９７年、アメリカ海洋大気庁 (National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA)) によって検知された非常に強力な謎の音で、発生した地点は南太平洋といわれています。
で、この謎の音がなんで謎のシーモンスターと関係するのかというと、このブループ、自然現象や人工物に由来するいかなる音にも当てはまらないというのです。
それだけでなく、ブループはただ単に謎の音というだけでなく、動物由来の音に似た特徴を有しているという見解がありました。その理由として「周波数の急激な変化」を挙げています。
地球上最大の生物であるシロナガスクジラは非常に強い音を発することができるといわれているものの、ブループはシロナガスクジラのそれよりも、さらに「強い」というのです。
その強い音から導き出される生物の大きさは２１５メートル！
～ 超巨大海生生物 ～
というわけで、ブループはシロナガスクジラを軽く凌駕する「謎の超巨大生物が発している音」という飛躍的でありながらも、とても夢のある説が誕生したというわけです。
このブループを発する未確認生物を便宜上、ブループ･ビースト (Bloop beast) と呼びましょう。
巨大生物といえば必ずといって良いほど登場する説が、太古からの巨大生物の生き残りですが、残念ながらシロナガスクジラより大きな海洋生物は太古だろうといないということで、、、少なくとも絶滅種だろうと該当する生物が存在しません。
深海には体長２１５メートルもある謎の巨大生物が本当に生息しているのか？？？
さて、当初、ブループの発生源のひとつの候補として挙げられていたものに南極の氷の崩落音がありました。
しかし、ブループはそういったものより生物が発している可能性のほうが高いという見解が強く、加えて巨大生物が発している、という説のほうがセンセーショナルということもあり、氷の崩落音説は忘れ去られる存在となっていきました。
しかし、現在の結論としてはやはりその謎の音の正体は南極の氷の崩落音くさいという、、、ただ、そうだとしてもいまだに小さな謎は残っているらしいのですが。
(関連)
■ 巨大生物リスト
■ 不思議な生物リスト
■ 古代魚 ～ ターポン
■ 巨大魚 ～ ナイルパーチ
■ 3メートルの巨大カレイ ～ オヒョウ
■ 絶滅巨大魚 ～ シファクティヌス
■ 絶滅巨大魚 ～ リードシクティス
■ 絶滅巨大魚 ～ ハイネリア
■ 絶滅巨大魚 ～ ダンクレオステウス
■ ヤリマンボウ ＆ トンガリヤリマンボウ
■ ３.５メートルのウシマンボウ捕獲される
■ 巨大鮫 ～ メガロドン
■ 生きた化石 ～ ラブカ
■ 生きた化石 ～ アフリカハイギョ
■ 生きた化石 ～ ポリプテルス
■ 生きた化石 ～ シーラカンス
■ 巨大なレプトセファルス
■ 巨大魚 ～ アリゲーターガー
■ 超巨大リュウグウノツカイ
■ 威勢の良いマンボウ ～ キラー・マンボウ
■ 境港で水揚げされた巨大マンボウ
■ 巨大鮫 ～ オンデンザメ
■ 巨大鮫 ～ カグラザメ
■ 巨大鮫 ～ ゴブリンシャーク
■ 実在するのか？"超"巨大鮫パラヘリコプリオン
■ カスザメ ～ 海の司祭の正体か？
■ 深海の奇妙なギンザメ ～ テングギンザメ
■ 巨大ナマズ ～ ヨーロッパオオナマズ
■ 巨大ナマズ ～ メコンオオナマズ
■ 巨大ナマズ ～ ピライーバ
■ 超巨大淡水エイ ～ ヒマンチュラ・チャオプラヤ
■ 巨大深海エイ ～ ダクティロバトゥス・クラーキイ
■ 巨大ゴイ ～ ベンソン
■ コンゴ川のタイガーフィッシュ
■ マレーシアの漁師が捕らえた奇妙な魚
■ 水棲UMAの誤認候補 ～ チョウザメ
■ 巨大チョウザメといろんなキャビア
■ ヘラチョウザ
【謎の生物】かわいいぎょろ目さん
■かわいいぎょろ目さん■
■Adorable Googly■
～ この謎の生物は？ ～
今に始まったことではないですが、気持ち悪い系が続いてしまったのでかわいいやつを。
かわいいギョロ目さん (Adorable Googly) と題されたこの動画。
水深９００メートルの海底でギョロ目の謎の生物がハシビロコウ並みに微動だにせず鎮座しています。
この深海とアンマッチでユーモラスな絵に研究者たちは思わず吹き出していますが、そんな和やかな雰囲気でクイズが出題されます。
この生物はいったいなんでしょう？
a. タコ
b. コウイカ
c. 子供のおもちゃ
d. それ以外
みなさん分かります？
答えは「d」。タコでもコウイカでもおもちゃでもなく、「ダンゴイカ」だそうです。
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自らの分身のような吻を伸ばすヒモムシ
■自らの分身のような吻を伸ばすヒモムシ■
■Ribbon worm■
～ ヒモムシ ～
＜気持ち悪いと思わない人だけ見てください＞
ずっと昔にヒモムシはのっけたことがあるけど、再度。
ヒモムシはとにかく長く生長する生物ですが、特に巨大なもの、リニアス・ロンギシムス (or リネウス・ロンギシムス、Lineus longissimus) だと３０メートル以上に成長するほんと驚くべきなが～い生物です。
しかも動きを見れば分かるとおり、かなり体が伸縮し、伸びきったときの体長は約２倍になるといわれ、上記のリニアス・ロンギシムスなんか６０メートルを超すんじゃないかとさえいわれる逸材です。
ミミズなどと同様のワーム状生物ですから女子高生たちから人気が出るわけもなく、しかもアホみたいに長くなるのでさらに気持ち悪がられているかわいそうな生物です。
今回のは、結構有名な動画なので見たことがある人も多いかと思います。
気持ち悪がられる要因のひとつとなっている「大きさ」は抑え気味なんですが、ピンクやショッキンググリーンというありえない体色で全身を包み込んでしまったため、余計気持ち悪いと思う人も多いようです。
さらに口から自らの分身のようなベットベトの吻 (ふん) を飛ばし、獲物を探したり威嚇したりします。吻自体がまるで別の生き物のように動き回るのには驚かされます。
これがさらに嫌いな人たちの嫌悪感を増長させているように思います。
台湾で発見されたショッキンググリーンのヒモムシの吻の色は、なんとピンク色というブレない気持ち悪さですが、そういう見た目の気持ち悪さは置いといて、神秘的な動きを楽しんでください。
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悪魔のキノコ ～ ハイドネラム・ペッキイ
■悪魔のキノコ ～ ハイドネラム・ペッキイ■
■Devil's tooth (Hydnellum peckii)■
～ 悪魔のキノコ ～
これは海外では悪魔の歯 (Devil's tooth) と呼ばれている、体から血がにじみ出ているように見える、非常に奇怪な姿の菌類です。
北米やヨーロッパを中心に意外にも広い地域に分布しているようです。
和名は分からなかったので、学名 (Hydnellum peckii) をそのまま呼ぶことにしますが、英語圏の動画で ハイドネラム・ペッキイ と発音されていたので、そう呼ぶことにします。
さて、この血がにじみ出ていると見るか、イチゴジャムが湧き出ていると見るかで気持ち悪くも見えれば、美味しそうにも見えるという不思議なキノコです。
そのため英語圏での呼び名も前者であれば「出血キノコ (Bleeding fungs)」、後者であれば「イチゴとクリーム (Strawberries and cream)」と方向性が真っ二つに分かれます。
で、実際、このキノコは悪魔的であるのか天使的であるのか？
見た目から容易に毒キノコを連想しますが、意外にも無毒。では天使的であるのか？かすかに甘い匂いがするものの、食べるとめっちゃ苦く、食用には適さないとのこと。
この特徴的なイチゴジャムは若い固体の傘に部分に湧き出てくるとのことで、若いとき限定。
その時代を過ぎてしまうとほのかなピンク色は茶色っぽく変色しイチゴジャムの分泌もなくなることから冴えない見た目になってしまうそうです。
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【寄生虫】蛙の四肢を奇形にし殺す ～ リベイロイア
■蛙の四肢を奇形にし殺す ～ リベイロイア■
■Ribeiroia ondatrae■
～ 寄生虫 ～
「寄生虫」と聞けば、まーほとんどの人が「気持ち悪い」というイメージを浮かべることでしょう。
やっぱあれですかね、ギョウチュウを筆頭にワーム状の生物を直感的に思い浮かべるからですかね。
寄生虫じゃなくてもワーム状の生物は嫌われる傾向にあるので、さらにそれが他の生物の体内に潜り込み寄生生活をおくるとなると余計ネガティブなイメージが植えつけられちゃうからでしょうね。
さて今回紹介するリベイロイアは違うのかというと、がっつりワーム状の寄生虫なので寄生虫の中でも嫌われ度最高クラスに位置するといえまが、ただそんなにでっかくないのでギョウチュウほど怖くないです。
寄生虫はそういったネガティブなイメージが先行はしますが、姿とは裏腹に、そのライフサイクルはどの寄生虫もほんと興味深いです。
よくぞそんなライフサイクルを考え付いたもんだ、ってな感心するようなものが多いです。
リベイロイア・オンダトラエ (Ribeiroia ondatrae) はカタツムリに寄生するスーパー寄生虫、レウコクロリディウム (グロいので注意)に似たライフサイクルをおくる寄生虫です。
～ ライフサイクル ～
リベイロイアのスタートは巻貝のラムズホーン・スネイル (ram's horn snails) と呼ばれる陸生巻貝への寄生からはじまります。名前のとおり、ラム (雄羊) の角みたいなカタツムリです。
ラムズホーン･スネイルがリベイロイアの卵を食べると、このカタツムリの体内で卵が孵り、リベイロイアの幼生は無性生殖によりカタツムリの体内で爆発的に増えます。
ラムズホーン･スネイルは生殖機能を奪われ、自らの子孫を残す能力を失った代わりに、リベイロイアの子供を大量生産する寄生虫工場へと変貌します。
で、このカタツムリの寄生虫工場から湧き出るリベイロイアの幼生たちは次の宿主であるカエル (やサンショウウオ) の幼生 (つまりオタマジャクシ) たちを見つけ出し、かれらの体内へと潜り込みます。
このリベイロイアに感染したオタマジャクシは試練が待ち構えています。かれらが成体 (カエル)になったときの最大の武器である四肢、特に後ろ足に致命的な障害を発症させる場合があるのです。
あるものは四肢がまったく成長しなかったり、おかしな方向に生えたり、生えても本来の運動能力がなかったり、または余計な足が何本も生えたり、、、等々
エサを獲るにしても天敵から逃げるにしてもカエルにとって四肢はとても重要です。運動能力に致命的な欠陥を持つ、これらのカエルたちは他のカエルたちよりも容易に天敵に捕まることは想像がつくでしょう。
そう、リベイロイアは最終宿主である鳥やアナグマたちに「寄生虫入りカエル」をより簡単に食べてもらえるよう、カエルの四肢に欠陥を発症させるのです。
めでたく最終宿主の体に入ったリベイロイアはそこで成体となり、体内で卵を産みます。卵は鳥やアナグマたちの糞に混じってかれらの体外に排出され、その糞をラムズホーン･スネイルが食べかれらの次の世代がはじまるというわけです。
＜参照サイト＞
●National Geographic
http://natgeo.nikkeibp.co.jp/nng/article/news/14/4676/
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海岸に漂着した目のない謎の生物
■海岸に漂着した目のない謎の生物■
■Mysterious creature with no eyes■
～ 犬の散歩中に発見 ～
オーストラリア、クイーンズランド州のモランビン・ビーチ (Mulambin Beach) に謎の生物の死骸が漂着しました。
発見したのは海岸をフレンチブルドッグの散歩をしていたシェリー・シモンズ (Sherry Simmons) さん。
グロブスターになる一歩手前といったレベルのかなり腐敗が進んでいる状態のため、生前の姿を想像するのはかなり困難です。
ただ、まだかろうじて頭部であったり口であったりというのは判別できるようです。
体はオタマジャクシ状で、頭部から体の後ろにかけて徐々に細くなっています。
体に対して頭部が大きく、また頭部と思われる部位の先端には垂れ下がったような吻 (ふん) らしきものが確認できます。
目と思しき部位は確認できませんが、もともと目のない生物なのか、目が小さく、腐敗した肉が目の部分を覆ってしまったのか分かりません。
そもそも魚なのかどうかも分からないので、その正体なんか皆目見当もつかないのですが、頭部がでかく尾に向かって先細りの体型、垂れた吻、目があまり目立たない、ことからおじさん顔の魚で有名なブロブフィッシュ (ニュウドウカジカ) を候補のひとつとして挙げておきましょう。
ただあんながっちりした顎してないんですよね、ブロブフィッシュ。
＜参照サイト＞
●Daily Star
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奇妙な寄生蜂 ～ ペレシヌス・ポリトゥラトル
■奇妙な寄生蜂 ～ ペレシヌス・ポリトゥラトル■
■American Pelecinid (Pelecinus polyturator)■
～ 長い腹部 ～
腹部が異常に長いハチです。なんかの本で読んだことあったんですけど、もう何の本だったかぜんぜん覚えてません。
で、調べたんですが、結局、和名すら分からず、学名そのままペレシヌス・ポリトゥラトル (Pelecinus polyturator) と呼ぶことにします。
すごく不思議で奇妙な姿に見えますが、北米・南米ではそれほど珍しくないそうです。
見た感じ、頭部と胸部を合わせても１センチあるかないかぐらいですが、長い腹部を合わせると全長７センチオーバーだそう。
この長い腹部を持つのはメスだけで、この長い腹部を土中に差し込み、土中に潜むコガネムシ (コフキコガネ) の幼虫を探し出し、体に産み付けるそう。いわゆる寄生蜂ですね。
で、当然ながら産卵しないオスはこの長い腹部を持たないため、非常に小柄で、そもそも目にすることもほとんどないそうです。
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～ グロブスター ～
海生ＵＭＡの定番、グロブスター。
いちおうＵＭＡを知らない方にグロブスター簡単に説明すると、グロブスターとは正体不明の肉塊の総称で、目や鼻どころか生前どのようなプロポーションをしていたのかすら判別不可のものがこう呼ばれます。
グロブスターが泳いで追っかけてきた、などという超レアな目撃証言もありますが、基本的には海岸に漂着した死体です。そしてたいていはものすごく巨大です。
さて今回のグロブスターはインドネシアのマルク諸島に漂着したものです。
例によって生前の姿はまったく想像できないただの巨大な肉塊です。グロブスターとしては珍しく、グロブスターの周りの水が血のように赤く染まっています。新鮮？
この大きさから判断して、既知の生物であればもうクジラか巨大なサメしかないでしょう。
で、肉塊ではありますが、ヒゲクジラ特有の下あごから下腹にかけての縞々のシワシワっぽいのが浮かんでいるように見えるので、ヒゲクジラの仲間のように感じます。
クジラの種類まではちょっと分かりませんねぇ。
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