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2026年03月11日
［ランニング］かつしかふれあいRUNフェスタ（ハーフマラソン）
今シーズン最後のハーフマラソンは、今年で3年連続の出走は「かつしかふれあいRUNフェスタ」。
当日は朝から暴風(笑)。
特に冬の荒川河川敷は風が強いのに、普段の倍はあったかも。
帽子飛ばされるランナー、給水所で紙コップ飛ばされるなど。
いつも通り、前半10kmは抑えめ、後半からペースアップの作戦でしたが、折り返してからの後半が向かい風。前半の抑えめだったので、強風にもめげずに脚が動きました。
向かい風の後半ではペースダウンしていたり歩いている人が多かったですね。
この大会、3年連続で出走している理由は、この大会の運営やおもてなしがとても良いのです。
そ！はまたの機会に。
》 AIがオープンソースの「鍵」を壊す日――chardet騒動の本質 (情報の灯台 / note, 3/8)。フリーソフトを AI で書き直した話。
やってみたらできちゃった (しかも速いそうで)。しかしそれは何?
それはフリーソフトと言っていいの?
フリーソフトウェア財団のゾーイ・クーイマンは、The Registerの取材に対しこう述べている。「LLMが書き換え対象のコードを学習データとして取り込んでいる以上、そこに『クリーン』な要素は何もない」。そのうえで、コピーレフトを弱体化させる行為は、自分が受けた権利を他者に渡すことを拒む行為だと批判した。
》 《取材記》イラン海軍フリゲート「デナ」撃沈──直前にインドで撮ったイラン艦と海軍司令官 (柿谷哲也 / Jディフェンスニュース, 3/9)
中国が開発したC802対艦ミサイルをイランで国内生産した「ヌール」対艦ミサイルが自慢だが、センサー類は乏しく、潜水艦を探知できるソーナーや搭載ヘリコプターは無かった。おそらく「シャーロット」の接近には全く気が付かなかっただろう。
関連:
アメリカ海軍の攻撃原潜がスリランカ沖でイラン海軍フリゲートを撃沈 (JSF / Yahoo, 3/5)
※2026年3月8日追記：イラン海軍フリゲート「デーナ」が非武装だったという誤情報が一部で流れていますが、事実ではありません。デーナはインドでの国際観艦式の後に多国間合同演習MILAN2026に参加していますが、同演習は実弾射撃を含んでおり、ロシア艦（出典：METRO TV）や日本艦（出典：海上自衛隊Facebook）の射撃の映像などを確認できます。またデーナは観艦式の際に対艦ミサイルの発射筒の搭載（出典：AP記事写真5/8）が確認できます。
Exercise MILAN 2026 underway ( Australian Naval Institute, 2/21)
The Indian Navy has stated that the primary goals of MILAN 2026 are:
Operational Interoperability: Testing the ability of diverse navies such as the US, Russia, Japan, and Australia to operate as a single cohesive force.
Advanced Warfare Training: Focusing on the “Sea Phase” (Feb 21–25) which includes live-fire drills, Anti-Submarine Warfare (ASW), and complex Electronic Warfare (EW) scenarios.
Combatting Asymmetric Threats: Practicing collective responses to non-traditional challenges like piracy, drone swarms, and maritime terrorism.
Humanitarian Synergy: Enhancing Subject Matter Expert Exchanges (SMEE) to streamline search-and-rescue and disaster relief protocols.”
Sea Phase (洋上フェーズ) において live-fire drills (実弾射撃演習)
が含まれていることがわかる。
関連:
アングル：1970年代の再来か、中東紛争でスタグフレーション懸念 (ロイター, 3/10)
日経平均さらに急落、イラン戦争長期化の不安、恐怖のピークはいつ？（窪田真之） (楽天証券, 3/10)
トランプ氏、原油高騰に焦り イランとの戦闘停止「適切な時期に決断」 (日経, 3/9)。口先介入感があるなあ。
とりあえず下がったので効果はあったわけだけど、
その後が続かないとまた上がるわけで。
イラン紛争で世界の肥料価格が高騰 輸送混乱、中東生産停止相次ぐ (ロイター, 3/6)。こちらも来てます。
イラン、次期指導者選出で団結誇示 「モジタバに死を」と反発も (時事, 3/9)
アングル：ほころぶ忠誠派の基盤、イラン新指導者とイスラム体制存続に試練 (ロイター, 3/10)
「石油1ℓも輸出させぬ」 イランの革命防衛隊、戦闘継続の姿勢鮮明 (朝日, 3/10)
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3月6日(金) 06:00 更新
アプリ・サービス
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06:00
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2026.03.03
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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
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