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Archive for: 2024

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解任請求のセター首相と不敬罪被告人のタクシン元首相
タイ上院選後の政治経済の行方
『バンカーの目のつけどころ 気のつけどころ』第271回

7月 26日 2024年 国際

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小澤 仁(おざわ・ひとし)

oバンコック銀行執行副頭取。1977年東海銀行入行。2003年より現職。米国在住10年。バンコク在住26年。趣味:クラシック歌唱、サックス・フルート演奏。

タイで政治の混迷と経済の泥沼化が進んでいる。まず、この1年のタイ政治の動きを簡単にふり返ってみよう。

下院選挙(2023年5月14日)を経て、タイ貢献党のセター・タウィーシン氏が首相指名選挙を勝ち抜いたのは、ほぼ1年前の23年8月22日のことである。下院選で第1党になった民主派の前進党を外し、第2党のタイ貢献党が軍人政党などとの“野合”により、セター氏を新首相に選び出すのに3か月もかかった。

セター氏が新首相に選出された2回目の指名選挙と同じ8月22日に、タクシン・チナワット元首相が15年にわたる海外亡命生活を終えて帰国。亡命中に汚職の罪などで禁錮(きんこ)8年の実刑判決が確定したタクシン氏は収監されたが、体調不良を訴えてその日のうちに警察病院に移送。その後、国王の恩赦を受けて量刑は1年に減刑。司法当局は高齢や病気などの状況を考慮し、今年2月には入院していたタクシン氏を仮釈放した。刑期が大幅に減刑されたうえ、半年での仮釈放というあまりにも露骨なタクシン氏と保守派の取引によって、タイ貢献党は従来の民主派の看板を下ろし、体制擁護の政権党へと早変わりした。

こうした状況下でセター政権に何ができるだろうか。私は、拙稿第253回「タイはセター政権下で何が変わるのか」(2023年11月3日付)で、タイの政治と経済の停滞を予測した。残念ながら、私の浮かない予想は当たってしまったようである。否、さらに悪い方向に向かっている。セター政権発足からまもなく1年。この間にタイの政治経済に何が起こり、その行方はどうなるのだろうか。 記事全文>>

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経済成長と人口増加を折りたたむ
『みんなで機械学習』第43回

7月 24日 2024年 社会

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山口行治(やまぐち・ゆきはる)

o株式会社ふぇの代表取締役。独自に考案した機械学習法、フェノラーニング®のビジネス展開を模索している。元ファイザージャパン・臨床開発部門バイオメトリクス部長、Pfizer Global R&D, Clinical Technologies, Director。ダイセル化学工業株式会社、呉羽化学工業株式会社の研究開発部門で勤務。ロンドン大学St.George’s Hospital Medical SchoolでPh.D取得(薬理学)。東京大学教養学部基礎科学科卒業。中学時代から西洋哲学と現代美術にはまり、テニス部の活動を楽しんだ。冒険的なエッジを好むけれども、居心地の良いニッチの発見もそれなりに得意とする。趣味は農作業。日本科学技術ジャーナリスト会議会員。

◆個体差の機械学習

前回まで、個体差の機械学習(例えばフェノラーニング®)が実現される、近未来の「データの世界」を、シリーズ記事として記述してきた。「データ論」として、前例のない冒険談に挑戦した。人名や地名などの、固有名詞がある世界では、現在の機械学習(例えば、生成AI〈人工知能〉の大規模言語モデル)では不十分で、固有名詞を責任をもって解釈できない。個体差を理解(モデル化)できるようになれば、膨大な量のデータは不必要になり、個体差を示す表現型に関して網羅性のあるデータのほうが重要になる。筆者の理解では、現在の機械学習技術は、誕生したばかりの幼児段階で、社会的責任のレベルでは、小学生の段階にも至っていない。経済的な誘惑で、未熟な技術を巨大化するのではなく、未来に向けた課題を発見しながら、試行錯誤する時期のはずだ。機械学習の特許は、国別の特許出願数を争うのではなく、まさに「個性的」な特許を探し出して、新たな探索路を見いだすための、創造的なパテントマップを作ることから始めるとよいだろう。ディープラーニングの技術は、米国や中国などの覇権国家が作り出したものではなく、カナダの大学で発明された。個体差の機械学習(例えばフェノラーニング®)も、覇権国家の支配競争とは別次元の、文明論的な文脈で、みんなで機械学習しながら、おおきく成長してもらいたい。近代文明に行き詰まった人類の、最後の存続チャンスを切り開くのは、個体差の機械学習かもしれない。 記事全文>>

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「どうやらトランプ」に現実味
「誰になっても従う」日本?
『山田厚史の地球は丸くない』第267回

7月 19日 2024年 国際

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山田厚史(やまだ・あつし)

ジャーナリスト。元朝日新聞編集委員。「ニュース屋台村」編集主幹。

120メートル先から放たれた銃弾が、演説中のトランプの右耳を撃ち抜いた。「1インチずれていたら米国の未来は変わったかもしれない」と米メディアは報じた。血にまみれながら星条旗を背に拳(こぶし)を高く掲げたトランプの映像が世界を駆け巡った。「互角」の緊張をはらんでいた米大統領選は一気に「トランプ当選」へと動くのか。 記事全文>>

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日銀の国債購入の減額計画を考える
大切なのは基本方針と長期ビジョン
『山本謙三の金融経済イニシアティブ』第76回

7月 10日 2024年 経済

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山本謙三(やまもと・けんぞう)

oオフィス金融経済イニシアティブ代表。前NTTデータ経営研究所取締役会長、元日本銀行理事。日本銀行では、金融政策、金融市場などを担当したのち、2008年から4年間、金融システム、決済の担当理事として、リーマン・ショック、欧州債務危機、東日本大震災への対応に当たる。

 

 

日本銀行は、6月の金融政策決定会合で、国債購入の減額方針を決定した。

今年3月の異次元緩和解除の時点で「これまでとおおむね同程度の金額(月間6兆円程度)を買い入れる」としていた方針の変更である(注)。7月末に開催される次回会合で、今後1~2年程度の具体的な減額計画を決めるという。

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データを食べる
『みんなで機械学習』第42回

7月 08日 2024年 社会

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山口行治(やまぐち・ゆきはる)

o株式会社ふぇの代表取締役。独自に考案した機械学習法、フェノラーニング®のビジネス展開を模索している。元ファイザージャパン・臨床開発部門バイオメトリクス部長、Pfizer Global R&D, Clinical Technologies, Director。ダイセル化学工業株式会社、呉羽化学工業株式会社の研究開発部門で勤務。ロンドン大学St.George’s Hospital Medical SchoolでPh.D取得(薬理学)。東京大学教養学部基礎科学科卒業。中学時代から西洋哲学と現代美術にはまり、テニス部の活動を楽しんだ。冒険的なエッジを好むけれども、居心地の良いニッチの発見もそれなりに得意とする。趣味は農作業。日本科学技術ジャーナリスト会議会員。

スモール ランダムパターンズ アー ビューティフル

1   はじめに; 千個の難題と、千×千×千×千(ビリオン)個の可能性

1.1 個体差すなわち個体内変動と個体間変動が交絡した状態

1.2 組織の集合知は機械学習できるのか

1.3      私たちは機械から学習できるのか

2   データにとっての技術と自然

2.1 アートからテクノロジーヘ

2.2 テクノロジーからサイエンス アンド テクノロジーへ

2.3 データサイエンス テクノロジー アンド アート

2.4 データサイクル

2.5 データベクトル

2.6 局所かつ周辺のベクトル場としてのデータとシミュレーション

3  機械学習の学習

3.1 解析用データベース

3.2 先回りした機械学習

3.3 職業からの自由と社会

3.4 認知機能の機械学習とデジタルセラピューティクス(DTx)

3.5 学習は境界領域の積分的探索-ニッチ&エッジの学習理論

3.6 機械学習との学習

4  機械学習との共存・共生・共進化-まばらでゆらぐ多様性

4.1 生活と経済の不確実性

4.2 生活と経済に関連する技術は、何を表現しているのか

4.3 スモール データ アプローチ-個体差のまばらでゆらぐ多様性

4.4 まばらでゆらぐ多様性の過去・現在・未来

4.5 生活の不確実性を予測する

4.6 弱い最適化脆弱性/反脆弱性からのスタート

4.7 ひとつのビッグ予測、たくさんのスモール適応

5  自発的な小組織(seif-motivated small organizations)

5.1 社会、地域、家族 vs. 国家、企業

5.2 組織は組織でできている組織サイクル

5.3 機械学習する組織

5.4 CAPDサイクル

5.5 ビジネス表現の個体差(AI中心8画面周辺モデル)

5.6 組織の周辺積分的思考

5.7 データサービス商品を創出する知的自由エネルギー産業-固有場知能農業

6  おわりに;生活と社会のビューティフル ランダム パターンズ

6.1 ほとんど色即是空・空即是色な世界

6.2 ランダムな人びと(前稿)

6.4 延長されたフェノラーニング®(本稿) 記事全文>>

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世界の化粧品市場の動向と地域別・国別の特徴
『バンカーの目のつけどころ 気のつけどころ』第270回

7月 05日 2024年 経済

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小澤 仁(おざわ・ひとし)

oバンコック銀行執行副頭取。1977年東海銀行入行。2003年より現職。米国在住10年。バンコク在住26年。趣味:クラシック歌唱、サックス・フルート演奏。

生まれてこのかた、化粧には全く無頓着(むとんちゃく)な私であった。昭和生まれの私にとって、最近の若い男性が化粧をすることに驚いた。ところが整髪剤すらつけなかった私も寄る年波には勝てない。最近肌の荒れが気になり、化粧水を使い始めた。髪の毛が薄くなり、養毛剤も時々使う。「美しくなりたい」「若くありたい」という願望はどうも人類不変の願望のようである。そのための道具としての化粧品は形態を変えながら発展し続けてきた。今回は世界の化粧品業界の現状分析と今後の動向に関して考えていきたい。 記事全文>>

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「グローバル化」の視点から考える(その3):経常収支
『視点を磨き、視野を広げる』第76回

7月 01日 2024年 経済

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古川弘介(ふるかわ・こうすけ)

海外勤務が長く、日本を外から眺めることが多かった。帰国後、日本の社会をより深く知りたいと思い読書会を続けている。最近常勤の仕事から離れ、オープン・カレッジに通い始めた。

◆はじめに

前稿「円安」では、大幅な円安にもかかわらず、貿易収支が赤字を計上している要因として貿易構造の変化――円安でも輸出数量が伸びない――について考えた。

本稿では、貿易収支が赤字になっても経常収支が黒字を維持している理由――経常収支の構造変化――とは何かについて確認する(論点1)。次に、経常収支黒字は今後も維持可能か(論点2)、そして経常収支赤字が意味するもの(論点3)、について考えたい。そして前々稿「インフレ」、前稿「円安」を含めた全体のまとめを行いたい。

なお、本稿では日本企業の為替戦略の研究で知られる経済学者の佐藤清隆(横浜国立大学教授)、為替市場の動きに詳しいエコノミストの唐鎌(からかま)大輔(みずほ銀行チーフマーケット・エコノミスト)の論考を前稿に引き続き参考とした(巻末書籍参照)。 記事全文>>

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石破茂「日本は独立国ではない」
政治家が口閉ざす「日米同盟の闇」
『山田厚史の地球は丸くない』第266回

6月 28日 2024年 政治

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山田厚史(やまだ・あつし)

ジャーナリスト。元朝日新聞編集委員。「ニュース屋台村」編集主幹。

「私は、日本は独立国ではないと思っています」。自民党元幹事長・石破茂さん(67)の口からこぼれたひとことに、自民党政治家とは思えない正直さを感じた。

「失われた30年」を検証する民間人の学習会でのことだ。バブル崩壊後の日本で、政治が劣化していったのはなぜか、石破さんを呼んで話を聞こうということになった。

率直なやりとりができるよう発言はオフレコ。「ここだけの話」とすることで石破さんは引き受けてくれた。 記事全文>>

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土砂降りのタイ経済と苦境にあえぐ在タイ日系企業
『バンカーの目のつけどころ 気のつけどころ』第269回

6月 21日 2024年 経済

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小澤 仁(おざわ・ひとし)

oバンコック銀行執行副頭取。1977年東海銀行入行。2003年より現職。米国在住10年。バンコク在住26年。趣味:クラシック歌唱、サックス・フルート演奏。

2か月にわたる日本出張を終えて5月末にバンコクに戻ってきた。この2か月間のタイに関する情報のブランクを埋めるべく、バンコック銀行の取引先や弊行の同僚からタイの状況にについて教えてもらっている。どうもタイ経済は土砂降りの大雨のようである。

特に在タイ日系企業の業績は総じて悪い。スバル(富士重工業)は5月30日に、スズキは6月7日に、相次いでタイでの自動車の生産事業から撤退を発表した。タイに住む日本人としては、かなりショッキングなニュースである。日系企業は過去数十年にわたってタイに積極的に投資をしてきた。最近になって急激に日本からの投資金額は落ち込んできたが、私はこうした状況に危機感を覚え、「ニュース屋台村」の中でこれまで何度か問題提起をしてきた。

直近では、第256回「タイへの投資は日系企業にとって最適解か?」(2023年12月22日付)で問題点を整理。中国企業によるタイ市場への急速な進出についても、第265回「急増する中国EVと在タイ日系企業の覚悟」(24年4月26日付)の中で指摘してきた。しかし、大手日系企業のタイ撤退は、在タイ日系企業の苦境を白日の下にさらけ出した。今回は、タイの政治経済の現状と日系企業の苦戦について肌感覚で実情をお伝えしたい。 記事全文>>

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固有名詞
『みんなで機械学習』第41回

6月 19日 2024年 社会

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山口行治(やまぐち・ゆきはる)

o株式会社ふぇの代表取締役。独自に考案した機械学習法、フェノラーニング®のビジネス展開を模索している。元ファイザージャパン・臨床開発部門バイオメトリクス部長、Pfizer Global R&D, Clinical Technologies, Director。ダイセル化学工業株式会社、呉羽化学工業株式会社の研究開発部門で勤務。ロンドン大学St.George’s Hospital Medical SchoolでPh.D取得(薬理学)。東京大学教養学部基礎科学科卒業。中学時代から西洋哲学と現代美術にはまり、テニス部の活動を楽しんだ。冒険的なエッジを好むけれども、居心地の良いニッチの発見もそれなりに得意とする。趣味は農作業。日本科学技術ジャーナリスト会議会員。

『スモール ランダムパターンズ アー ビューティフル』

1   はじめに; 千個の難題と、千×千×千×千(ビリオン)個の可能性

1.1 個体差すなわち個体内変動と個体間変動が交絡した状態

1.2 組織の集合知は機械学習できるのか

1.3      私たちは機械から学習できるのか

2   データにとっての技術と自然

2.1 アートからテクノロジーヘ

2.2 テクノロジーからサイエンス アンド テクノロジーへ

2.3 データサイエンス テクノロジー アンド アート

2.4 データサイクル

2.5 データベクトル

2.6 局所かつ周辺のベクトル場としてのデータとシミュレーション

3  機械学習の学習

3.1 解析用データベース

3.2 先回りした機械学習

3.3 職業からの自由と社会

3.4 認知機能の機械学習とデジタルセラピューティクス(DTx)

3.5 学習は境界領域の積分的探索-ニッチ&エッジの学習理論

3.6 機械学習との学習

4  機械学習との共存・共生・共進化-まばらでゆらぐ多様性

4.1 生活と経済の不確実性

4.2 生活と経済に関連する技術は、何を表現しているのか

4.3 スモール データ アプローチ-個体差のまばらでゆらぐ多様性

4.4 まばらでゆらぐ多様性の過去・現在・未来

4.5 生活の不確実性を予測する

4.6 弱い最適化脆弱性/反脆弱性からのスタート

4.7 ひとつのビッグ予測、たくさんのスモール適応

5  自発的な小組織(seif-motivated small organizations)

5.1 社会、地域、家族 vs. 国家、企業

5.2 組織は組織でできている組織サイクル

5.3 機械学習する組織

5.4 CAPDサイクル

5.5 ビジネス表現の個体差(AI中心8画面周辺モデル)

5.6 組織の周辺積分的思考

5.7 データサービス商品を創出する知的自由エネルギー産業-固有場知能農業

6  おわりに;生活と社会のビューティフル ランダム パターンズ(前稿)

6.1 ほとんど色即是空・空即是色な世界(前稿)

6.2 ランダムな人びと(本稿) 記事全文>>

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