『船舶設計技術者の著書から「元寇と神風」の謎に興味津々！ １』 ―最近のノルマンディー上陸作戦迄は史上最大の上陸作戦は元寇・弘安の役―

『船舶設計技術者の著書から「元寇と神風」の謎に興味津々！　１』

        ―最近のノルマンディー上陸作戦迄は史上最大の上陸作戦は元寇・弘安の役―

　

最近、巡り合った本ですが、船舶設計技術者・播田安弘著『日本史サイエンス』―蒙古襲来、秀吉の大返し、戦艦大和の謎―、でした。　この中に、魅かれたキャッチフレーズがありました『蒙古軍は、なぜ一夜で撤退したか』、『ジャイアント・キリング、弱者が強者を制する、いわゆる番狂わせ』と。

 

　モンゴル帝国の最大版図も東欧までで、西欧、ドーバー海峡の先の島国グレートブリテンまでは拡大できませんでした。　この巨大な帝国は、四ハン国、❶ジョチ・ウルス、❷チャガタイ・ウルス、❸フレグ・ウルス、❹大元ウルスの領域国家である、ゆるやかな連邦体制に移行した。　騎馬民族・大元ウルスが、江南・高麗の歩兵を大動員しても、東シナ海、玄界灘を渡海しての日本上陸作戦は無理だったようです。

 

博多湾（蒙古軍の上陸作戦失敗）

蒙古軍の元寇の上陸作戦が『文永・弘安の役』の二度とも失敗したのが博多湾です。　時代が違うと言え、博多湾上陸作戦の海岸は、ノルマンディー海岸・九十九里海岸のような遠浅で広大な地形と全く違います。

 ウエブ情報から引用

ノルマンディー海岸（連合軍が上陸作戦成功）

『上陸作戦』で思い出すのは『WWⅡ ノルマンディー上陸作戦』です。　ノルマンディー海岸は、遠浅で海岸線の長さはおよそ70㎞を連合軍は選択しました。　

 

ウエブ情報から引用

九十九里海岸（米軍が上陸作戦計画した上陸地点）

更に驚いた偶然の一致は、米軍が東京へ侵攻（史実は、その前に無条件降伏で実行はされず）を計画した海岸は東京湾ではなく、千葉県の九十九里海岸、遠浅で長さも、66㎞でした。

ウエブ情報から引用

　文永・弘安の役の博多湾は海岸が複雑に入り込んだリアス式海岸で、湾は浅く、海底が複雑な地形でした。

 

文永の役・弘安の役

『元寇』（文永の役・1274年旧暦10月晩秋、弘安の役・1281年旧暦6月初夏）と『神風』のことは、歴史の教科書よりも、映画や小説であまりにも良く知られておりますが、実際には、失敗は複合原因であったようです。　蒙古軍が撤退したのは、『神風（発達した低気圧の季節風と台風）』だけではなさそうと、いつも頭の隅っこにありました。　（勝因を鎌倉武士ではなく『神風』にしたかったのは朝廷と寺社勢力にあったようです。　昭和の大戦中は、皆ご存じのように「神風に期待」は特に酷かったようです。　因みに遣隋使・遣唐使は、『盛夏季に、北太平洋高気圧（但し西縁）に覆われ、比較的穏やかな南東風 と晴天が続く時期』に渡航した。

 

文永の役、

ウエブ情報から引用

1274年　文永の役の鳥飼潟の戦い（『蒙古襲来絵詞』）

 

『神風』説

文永の役は台風シーズンからは外れていたようで、『神風』は台風でも温帯低気圧はなかったようです。　旧暦10月晩秋はユリウス暦・グレゴリオ暦でも11月中・下旬になり、台風ではなくこの季節に玄界灘に吹く暴風雨であったと想像できます。　厳しい冬の季節風の前に撤退したのが真相でしょうか。

 

『威力偵察』説

兵力数十万を動員した『弘安の役』に対して､『文永の役』の動員数は、数万であったために、『威力偵察説』が提唱されていますが、数万の上陸作戦が『威力偵察』であったとは、考えられません。　元・高麗軍3万は対馬、壱岐を襲うと10月19日、博多湾に集結。　翌20日には分散上陸を開始し、日本の武士団と壮絶な戦いを演じました。

 

 

弘安の役

ウエブ情報から引用

1281年　弘安の役の御厨海上合戦（『蒙古襲来絵詞』）

 

1281（弘安４）年 、元軍は東路軍(兵4万、兵船900艘)、江南軍(兵10万、兵船3500艘)の二手に分かれて、日本侵攻に向かいました。　 朝鮮半島を発した東路軍が先に日本に着き、5月21日に対馬に、6月6日には博多の志賀島に上陸します。

 

これに対し日本の武士団は、関東から動員された者も含めておよそ6万5000。侵攻に備えて築いた防塁に拠り、敵を睨みました。そして夜に入ると、日本の将兵は果敢に小船で夜襲を仕掛け、敵兵船に斬り込みます。　敵の首をあげ、兵船に火をかけて暴れまわれました。

 

一方、元軍(東路軍)は、昼間は防塁に拠る日本軍を攻めあぐね、夜には夜襲を受けて消耗し、主力軍の江南軍の到着を待ち望みます。　その江南軍の大船団がようやく姿を現わしたのは、6月の末でした。　東路軍と江南軍が合流し、14万もの大軍勢となった元軍は、6月27日、肥前の鷹島に集結。　いよいよ上陸して本格的な侵攻を始める準備7月下旬までに整えます。　日本軍も激戦となることを覚悟したことでしょう。

 

ところが閏7月1日(現在の8月23日)の夜のこと。　猛烈な台風が九州を襲い、鷹島に集結していた兵船は、風雨に翻弄されて大破、次々と荒波に飲み込まれていきます。　4000艘もの兵船はほぼ全滅し、14万の元軍将兵の約80%が海中に没しました。これでは日本侵攻どころではなく、辛うじて沈没を免れた兵船は撤退するより他はなくなります。　また鷹島に取り残された元の将兵は、ことごとく日本軍に討たれることとなりました。

 

かくして日本は、元の本格的侵攻を撃退することに成功しました。　台風を「神風」と呼んだのも、この状況下では当然だったのかもしれません。 もっともこの時点ではまだ元は日本征服を諦めたわけではなく、鎌倉幕府は臨戦態勢を解くことはできません。　それによる御家人の負担と、恩賞の少なさが、やがて幕府への強い不満につながっていくことを思うと、元寇はやはり大きな影響を日本の歴史に及ぼしたといえそうです。　元王朝も元寇の後は衰退に向かいます。

 

特に、元寇・弘安の役が、これほど大規模であったことを本当に理解できていませんでした。　時代はずっと後になり現代で、兵站用の艦船と装備の発達が全く異なりますが、『史上最大の作戦・WWⅡノルマンディー上陸作戦』のスケール・動員兵員数は1,332,000人余、守るドイツ軍は380,000人余でした。

ウエブ情報から引用

 連合軍の揚陸（19440606）

一方、鎌倉時代の弘安の役の蒙古側の兵力は、総数 540,000〜556,989人（数不詳の江南軍水夫を除き）と、中国側に記録が残っていることに驚きます。　

東路軍 40,000^[〜56,989人

• 蒙古・漢軍 30,000
• 高麗軍 9,960
• 水夫 17,029

江南軍 100,000人

• 水夫 人数不詳

軍船 4,400艘

蒙古軍 400,000人（＊）

（＊）『元史』巻一百二十九 列傳第十六 阿剌罕「十八年，召拜光祿大夫、中書左丞相、行中書省事，統蒙古軍四十萬征日本，行次慶元，卒于軍中」（『元史』に記載ですが要検討課題、十数万か数十万の差があるので）

東路軍軍船 900艘
江南軍軍船 3,500艘

 

日本の鎌倉幕府側の兵力不明。　江戸時代に編纂された『歴代鎮西要略』によると25万騎。　なお同書は、対する元軍の兵力を『幾百万とも知らず』（実際は数十万）と記載してあり、これこそ日本版『白髪三千丈』の世界です。　元寇と神風の調査はこれからも続けます。

（20210407纏め、＃310）

『COVID-19との長期戦に備えて ２（感染者増加率・PPM推移 17）』 ―中国・台湾・日本・韓国と日本の一部の都道府県と比較―

          『COVID-19との長期戦に備えて　２（感染者増加率・PPM推移　17）』

   ―中国・台湾・日本・韓国と日本の一部の都道府県と比較―

 

新型コロナウイルス『SARS-CoV-2』の変異種の影響をこれから、一番大きく受けるのは日本かもしれないと怯え、かつ心配です。　

 

心配になる点はここです。

『人口100万人あたり感染者数、いわゆるＰＰＭベースで韓国の1.86倍（前月1.90倍から微減）、台湾の90.7倍（86.8倍から微増）。』

 

20210405（アジア4ヶ国）、20210406（一部の都道府県）のデータで更新

世界中でCOVID-19が、変異株の所為か、下げ止まり状態の大変な事態になっていますので、4月は、まだデータ不足のため（20210405/20210406現在）、予測データの精度は落ちますが、中国・台湾・日本・韓国と日本の一部の都道府県と比較を更新しましたが、調べた中では大阪・沖縄・愛知・東京が心配です。

 

数値は、「日本全国の都道府県別と国別の人口あたりの新型コロナウイルス感染者数の推移」のデータを引用しました。　マスコミも、傾向（グラフ）と定量的100万人あたり(PPM)とか,百分率(PCT）数値と更に、母数等を示して欲しいものです。　

 

単なる絶対数の数値表示には、都道府県別『前日比・前週比・前月比等も、更には、改善・ベスト5と悪化・ワースト５』だけでも、付け欲しいと思います。　デジタル化・IT化の実現につながります。

	中国	台湾	日本	韓国	東京都	沖縄県	大阪府	北海道	愛知県	神奈川県	埼玉県	千葉県
2002	55	1	2	57
2003	57	13	15	191	38	6	32	34	23	17	13	26
2004	58	18	111	210	307	98	186	150	65	111	116	129
2005	58	19	133	224	377	98	202	207	67	148	136	145
2006	59	19	147	250	447	98	208	241	69	163	154	153
2007	61	20	267	279	912	272	482	275	273	276	315	265
2008	62	20	537	389	1,495	1,472	970	339	603	545	535	487
2009	62.91	21.58	656	464	1,848	1,711	1,211	401	710	758	633	622
2010	63.48	23.26	794	517	2,233	2,296	1,448	610	825	954	793	804
2011	64.55	28.34	1,178	676	2,941	2,977	2,301	1,689	1,339	1,365	1,147	1,120
2012	66.67	33.55	1,864	1,205	4,323	3,701	3,405	2,560	2,192	2,312	1,945	1,770
2101	69.52	38.25	3,085	1,531	7,187	5,192	4,963	3,323	3,181	4,432	3,427	3,565
2102	70.15	40.10	3,416	1,756	8,022	5,639	5,349	3,637	3,424	4,881	3,993	4,217
2103	70.68	43.25	3,753	2,021	8,691	6,532	5,926	3,999	3,624	5,226	4,466	4,735
2104	75	70.25	7209	3,857	9,541	8447	7941	4349	4034	5611	5,001	5,190

 

　　　  　10月末　　11月末　　12月末       1月末          2月末　　3月末        4月末予想

                 前月末比　前月末比　 前月末比　前月末日　前月末比　前月末比　前月末比

中国　　　100％　　103％　　　103％　　104％　　 101％　 　101％　　101％

台湾　　　108％　　122％　　　121％　　114％　　 105％　　 108％　　110％

韓国　　　111％　　131％　　　178％　　127％　　 115％       115％　　115％

日本　　　121％　　148％　　　158％　　166％　     111％       110％　　115％

東京都　　121％　　132％　　　147％　　166％　 　112％        108％　　110％

沖縄県　　134％　　130％　　　124％　　141％         109％       116％　　129％

大阪府　　120％　　159％　　　148％　　146％         108％        111％　　134％

北海道　　152％　　277％　　　152％　　130％         109％        110％　　109％

愛知県　　116％　　162％　　　164％　　145％         108％        106％　　111％

神奈川県　126％　　143％　　　169％　　192％         110％        107％　　107％

埼玉県　　125％　　144％　　　170％　　176％         117％         112％　　112％

千葉県　　129％　　139％　　　158％　　201％         118％         112％　　109％

 

東アジアでは、日本が特に、まだまだ,安心できません。　優等国台湾は、まだ抑えこんでいます。　増加も気になりますが、中国の抑え込みは、日本で適用できるかどうかはわかりませんが、研究すべきと思います。　

 

特に日本の場合は、実態を定量的な解析、特に増減傾向を示して、正確に国民に理解していただき、まだまだ先になりそうな､ワクチンが間に合うまでは、繰り返しですが、『三密回避』、『マスク着用と、うがいの徹底』です。　

 

最重要はこれ、『指定感染症のCOVID-19のクラスター感染と爆発感染』を防ぐには、PCR検査拡大と陽性者には率先自主隔離と、お願い隔離の徹底が必要です。

 

とにかく、後手後手のモグラたたきは、先に行って、大変な出費と経済損失になります。　最近は、日本が特に酷い状態ですので、見やすいグラフを多用し、定量的なデータ（最近の第四波懸念）を国民に、正直に提示して備えの重要性を理解してもらうことです。　　　

 

ずっと心配していました、ヒト（医療関係者不足）・モノ（医療関係機器・設備不足）・カネ（国は、お金の印刷・借金で調達できても、『縦割り組織・IT後進国』で末端まで、なかなか届かない事態）が、『どこかの目詰まり』よりは、『広範囲での目詰まり』です。

 

休業支援金（給付金）の制度設計は『もう少し、公平性について工夫がほしかった』の一語に尽きます。　IT後進国で『データ』のデータづくり（力仕事）と管理が下手で、上手く使えないのが理由でしょうか。　税金を使うのですから、企業規模や支店数などを考慮した傾斜式・階段式の『休業支援金（給付金）制度設計』をお願いします。

 

『個人事業主に識別番号制度』つくりがやっと動き出したようです。

（20210407纏め ＃309）

『COVID-19との長期戦に備えて １（参考にすべき国々と比較 36）』 ―PCR検査で陽性者の把握と、『率先自主隔離とお願い隔離』の継続徹底を―

『COVID-19との長期戦に備えて　１（参考にすべき国々と比較　36）』

―PCR検査で陽性者の把握と、『率先自主隔離とお願い隔離』の継続徹底を―

 

4月末予測値がデータ不足で予測しにくいので何とも言えませんが、COVID-19のSARS-Cov-2変異株の影響が、まだよく見えません。　データ不足ですが、インド、ブラジル、日本が 心配です。　SARS・MERSの経験がある東アジアの台湾・韓国と比較してみると日本の実態は、かなり厳しい状態にあると思います。　

 

COVID-19をSARS・MERSに比較
	SARS	MERS	COVID-19
感染者数/死者数	8,096 / 774	2,494 / 858	13.159.3万人/ 285.7万人 （20210407現在）
潜伏期間	2-10日（平均5日）	2-15日	1-14日 （20210116現在）
感染経路	飛沫感染　 接触感染　 （糞口感染） （空気感染）	不明 （現在調査中）	飛沫感染 接触感染
致死率（全体）	約9.6％ （20030930現在）	症例致死率 34.4％ （20191130現在）	約2.17％ （20210407現在）
致死率（年齢別）	34歳未満：　1％ 25-44歳：　6％　 45-64歳： 15％ 65歳以上：50％以上	不明	不明
終息時期	最初の患者から　 8カ月後	現在も終息に 至っていない	不明

 

• 人口100万人あたりのCOVID-19の感染者数推移（東アジアの4カ国）

『人口100万人あたり感染者数、いわゆるＰＰＭベースで韓国の1.86倍（前月1.90倍から微減）、台湾の90.7倍（86.8倍から微増）』

 

• 人口100万人あたりのCOVID-19の死者数推移（東アジアの4カ国）

 

第四波に備えて、『PCR検査で陽性者の把握と、「率先自主隔離とお願い隔離」の継続徹底を』、

 

人口100万人あたりのCOVID-19の感染者増加率・死者数推移（11ヶ国と世界）『頭打ち直前です。』　ここで定量的把握を強化して、日本もアジアで抑え込んだ国になって貰いたいです！

 

 

４月５日のデータで更新しました。

 

人口100万人あたりのCOVID-19の感染者増加率（11ヶ国と世界）

	中国	台湾	日本	韓国	インド	スウェーデン	ドイツ	英国	米国	ブラジル	南ア	世界
2002	55	1	2	57	0	1	2	1	0	0	0	11
2003	57	13	15	191	0	399	739	571	497	22	23	104
2004	58	18	111	210	24	2,010	1,899	2,633	3,142	368	95	403
2005	58	19	133	224	132	3,675	2,166	3,794	5,349	2,188	551	771
2006	59	19	147	250	411	6,700	2,319	4,201	7,826	6,437	2,550	1,314
2007	61	20	267	279	1,188	8,931	2,491	4,490	13,579	12,279	8,316	2,219
2008	62	20	537	389	2,624	8,341	3,184	4,980	18,171	18,171	10,573	3,243
2009	62.91	21.58	656	464	4,511	9,223	3,452	6,715	21,725	22,476	11,370	4,333
2010	63.48	23.26	794	517	5,896	12,779	6,192	14,948	27,333	25,953	12,232	5,866
2011	64.55	28.34	1,178	676	6,857	24,074	12,770	24,066	40,910	29,808	13,320	8,118
2012	66.67	33.55	1,864	1,205	7,440	43,308	21,013	36,771	60,326	36,112	17,825	10,703
2101	69.52	38.25	3,085	1,531	7,795	56,138	26,564	56,391	79,109	43,304	24,512	13,137
2102	70.15	40.10	3,416	1,756	8,052	65,085	29,245	61,704	86,339	49,639	25,517	14,639
2103	70.68	43.25	3,753	2,021	8,856	79,697	33,940	64,225	92,026	59,977	26,103	16,536
2104	71.4	47.75	4329	2327	10452	84635	38140	65695	97894	67453	26535	18708

 

                         10月度　  11月度　　12月度      1月度        2月度        3月度    　4月末予想

                       前月末比　前月末比　前月末比　前月末比　前月末比　前月末比　前月末比

ドイツ　　　　179％　　 206％　　 165％　 　126％　　110％        116％　　112％

スウェーデン　139％　 　188％　 　180％　 　130％　　116％        123％　   106％

英国　　　　　223％　 　161％　 　153％　　 153％       109％        104％　　102％

米国　　　　　126％　　 150％　 　147％　　 131％       109％        107％　　106％

ブラジル　　　115％　 　115％　　 121％　　 120％       115％　　 121％　　113％

台湾　　　　　105％　　 122％　 　121％　　 114％　　105％        108％　　110％

中国　　　　　100％　 　103％　　 103％　　 104％       101％        101％　　101％

韓国　　　　　111％　 　131％　 　178％　　 127％　　115％        115％　　115％

日本　　　　　121％　 　148％　 　158％　　 166％       111％        110％　　115％

インド　　　   131％　 　116％　　 109％　　 105％　　103％　     110％　　118％

南ア　　　　   108％　　  109％       134％　 　138％        104％        102％　　102％

世界　　　　　135％　　 138％　 　132％　　 123％　　111％        113％　　113％

 

人口100万人あたりのCOVID-19の感染者数推移（東アジアの4カ国）

	中国	台湾	日本	韓国
2002	55	1	2	57
2003	57	13	15	191
2004	58	18	111	210
2005	58	19	133	224
2006	59	19	147	250
2007	61	20	267	279
2008	62	20	537	389
2009	62.91	21.58	656	464
2010	63.48	23.26	794	517
2011	64.55	28.34	1,178	676
2012	66.67	33.55	1,864	1,205
2101	69.52	38.25	3,085	1,531
2102	70.15	40.10	3,416	1,756
2103	70.68	43.25	3,753	2,021
2104	71.4	47.75	4329	2327

 

人口100万人あたりのCOVID-19の死者数推移（１１ヶ国と世界）

	中国	台湾	日本	韓国	インド	スウェーデン	ドイツ	英国	米国	ブラジル	南ア	世界
2002	1.97	0.04										0.37
2003	2.31	0.04	0.44	3.18		14.46		36.19	9.58	0.75		4.96
2004	3.22	0.25	3.28	4.84	0.78	243.78	75.05	394.1	184.19	25.72	1.74	29.23
2005	3.22	0.29	7.04	5.29	3.74	435.18	101.45	552.79	313.54	135.65	11.52	47.41
2006	3.22	0.29	7.69	5.51	12.61	525.78	107.11	596.28	381.08	274.34	44.81	64.42
2007	3.24	0.29	7.93	5.87	25.91	568.26	109.11	607.99	459.42	429.35	134.97	85.74
2008	3.28	0.29	10.11	6.32	46.72	577.86	110.98	612.63	553.07	568.44	238.57	108.66
2009	3.29	0.29	12.37	8.06	70.65	580.14	113.24	622.12	580.14	672.38	282.15	129.46
2010	3.29	0.29	13.88	9.05	88.15	590.34	127.45	687.11	693.98	750.27	325.01	151.74
2011	3.30	0.29	16.41	10.26	99.72	661.53	199.25	862.40	809.80	814.45	363.11	188.39
2012	3.32	0.29	26.03	17.89	107.78	864.12	403.31	1,084.49	1,044.51	917.15	480.01	233.25
2101	3.35	0.34	45.49	27.79	111.88	1,147.71	682.27	1,566.85	1,333.28	1,056.19	744.65	284.33
2102	3.36	0.38	62.38	31.31	113.88	1,269.99	837.30	1,813.08	1,550.72	1,199.39	842.93	324.80
2103	3.36	0.42	72.39	33.84	118.06	1,333.26	914.13	1,870.12	1,667.88	1,512.59	891.03	361.22
2104	3.36	0.42	75.87	35.82	127.54	1,352.88	953.25	1,883.44	1,731.78	1,829.75	906.15	395.42

ブラジルとインドの増加が心配です。

 

　　　　　      10月度　　11月度　 12月度　　 1月度        2月度        3月度　　 4月末予想

                      前月末比　前月末比　前月末比　 前月末比　前月末比　前月末比　前月末比

ドイツ　　　　110％　　156％　 　202％        169％        123％        109％　　  104％

スウェーデン　102％　　112％　　131％　 　132％　 　111％　　 105％　　  101％

英国　　　　　110％　　126％　　126％        144％        116％         103％　　  101％

米国　　　　　112％　　117％　　129％　　 128％        116％         108％　　  104％

ブラジル　　　112％　　109％        113％        115％　　 114％         126％　　 121％

台湾　　　　　100％　　100％　　 100％　　 117％        112％         111％　　 100％

中国　　　　　100％　　100％　　 101％　　 101％　　 100％        100％　　  100％

韓国　　　　　112％　　113％　 　174％　　 155％　　 113％        108％　　  106％

日本　　　　　112％  　118％　　　159％        175％　    137％        116％　　  105＆

インド              125％　　113％　　　108％　   104％　　 102％        104％　　  108％

南ア　　　　　115％　　112％　　　132％　　155％　　113％        106％　　  102％

世界　　　　　118％    　124％           124％　　 122％　   114％        111％　　  109％

 

人口100万人あたりのCOVID-19の死者数推移（東アジアの4カ国）

	中国	台湾	日本	韓国
2002	1.97	0.04
2003	2.31	0.04	0.44	3.18
2004	3.22	0.25	3.28	4.84
2005	3.22	0.29	7.04	5.29
2006	3.22	0.29	7.69	5.51
2007	3.24	0.29	7.93	5.87
2008	3.28	0.29	10.11	6.32
2009	3.29	0.29	12.37	8.06
2010	3.29	0.29	13.88	9.05
2011	3.30	0.29	16.41	10.26
2012	3.32	0.29	26.03	17.89
2101	3.35	0.34	45.49	27.79
2102	3.36	0.38	62.38	31.31
2103	3.36	0.42	72.39	33.84
2104	3.36	0.42	75.87	35.82

 

第四波と、将来の感染症に備えて、この度の『後手に回った新型コロナ感染症対策』の経済へのマイナス影響の分析を、スパコン『富嶽』で、是非やってほしいと思っています。　

 

今までは、各方面・分野で『喉元過ぎれば…』で世界中に後れをとっている事例が日本では、多々ありますので。　台湾までとは言いませんが韓国並みに『人口100万人あたりの感染者数』を抑え込んでいたら、と思います

　　（20210407纏め ＃308）

『先日（20210328）日本経済新聞から ２（日本語は優れた言語？）』 ―霞が関官庁街のプロジェクト部屋が、内閣法制局に苦労する―

          『先日（20210328）日本経済新聞から　２（日本語は優れた言語？）』

   ―霞が関官庁街のプロジェクト部屋が、内閣法制局に苦労する―

 霞が関官庁街

ウエブ情報から引用

　

日経新聞一面『春秋』の記事ですが、予てから気になっていました日本語の優れた半面からの、難しさが解りました。　IT後進国とも関連しそうですので、引用させていただきます。

 

『「次に掲げる」をどう読むか？　霞が関の官庁街では「ジにケイげる」が正解である。　法案作成で誤字は許されない。　そこで送り仮名や同音異義語のミスをなくすため音読みや訓読みを工夫する。　規定はキサダで、規程はキホド。　奇妙な日本語での読み合わせが延々と続く。

　

▼各課から優秀な人材を集め、プロジェクト部屋にこもり、内閣法制局とのやり取りを繰り返す。　取材で長年、そんな法案作りの過程を間近に見てきただけに、とても信じられない。　今の国会に政府が提出した法案・条約24本の条文や関連資料から、誤記載や脱字が見つかった。　プロジェクトチームを設けて原因を探ると言う。

 

▼政権肝煎りのデジタル改革関連法案では関連資料に45カ所の誤記があり、それを修正した正誤表も間違っていた。　新型コロナ対策に追われた結果、で済む問題ではない。　正午過すぎ、電気を消した暗い部屋で作業する職員たちの姿を思い出す。　「休み時間に仕事をしていたとなるといろいろややこしいので」と、笑っていた。（筆者の挿入部：頑張れ霞が関の皆様！　この「頑張れ」は漢字元祖の中国では一つ「加油（たまたま繁体語も簡体語も同じ）」ですが、日本語では「頑張れ、がんばれ、ガンバレ、GANBARE」と、四つもあります。　IT後進国では専用字引の作成は結構な力仕事になりそうです。）

 

▼役所が様々な問題を抱えていることは事実だが、誤表記の山から悲鳴が聞こえてくるような気がする。　人事で翻弄され、不本意な国会答弁を迫られ，激しい批判を浴びる。　「政治主導」が官僚に無理難題を押して受け、やる気や志を損ねるにつながっているとしたら・・・・・。　私たちはやがて大切なものを失うではないか。』

　

プロジェクト部屋専用の『微妙な字句のファジー検索・表示・選択できる辞書』を専用システム内に持てば、とズブ素人の傘寿爺は思います。

 

いつものことですが国会では「検討する」で、どこかが具体的に入らず、更にいつまでが入らない、小さい頃に教わった「5W1H」を思い出して、できるだけ定量的（いつもの定性的ばっかりでなく）にやってほしいと思いました。

 

以下は以前にブログに投稿済みですので、すでにご覧の方はご放念ください。

『今朝（20210405）日本経済新聞から　１（日本語は優れた言語！）』

―漢字表現の方が外国語より分かり易いので必要に応じて併記をー

 

　『女性欄』にあった衝撃的な見出し『ジェンダー・ギャップ120位の波紋』です。　因みに韓国102位、中国105位で、儒教の影響か、などとは言って居られません。　『ジェンダー・ギャップ』よりは、日本語の『男女格差』の方が、日本では、厳しくかつ適切な表現です。　国別女性国会議員比率ランキング129位、日本の場合は特に、クオータ制の導入が必須です。　最近、国会で取り上げられたが立ち消え、この国では、日常茶飯事で、情けないです。

 

まだあった『企業欄』の太陽光大型発電（の売電は）電力会社通さずの記事の中の、『FIT』、これは、『固定価格買取制度（FIT）』（FIT＝Feed in Tariff）と併記して頂きたいものです。　FITの採用国数は、特に2005年以降に急増し、2009年時点では少なくとも50以上の国々と25以上の州・地域で採用されており、現在では再生可能エネルギーの普及政策として、最も一般的な手法となっていると言われております。　

 

太陽光・風力には不利な国・日本で再生可能エネルギー後進国としては、中小規模水力発電(重厚長大は昔のこと)に期待をしています。　また『中小規模水力発電』は、再エネで発電された電気を一定価格で電力会社が買い取る『固定価格買取制度（FIT）』の対象にもなっていて、2012年のFIT導入後は順調に認定量が増えてきました。　

 

認定後、建設に着手してから運転開始までには時間がかかりますが、最近は運転開始量も増加傾向にあります。　2017年3月末時点で、112万kW（598件）の中小水力発電設備がFIT認定を取得し、そのうちの24万kW（285件）が運転を開始しています（リプレース含む）。　運転開始済量は、認定された容量のうちの約21.4％に相当します。

ウエブ情報から引用

 

新型コロナウイルス感染防止対策の『まん延防止等重点措置』を『まん防』と略すことに慎重になってほしいと要望する文書が、魚のマンボウになじみの深い宮城県気仙沼市から出されました。　

 

日本語は、表意文字（漢字）と、表音文字(ひらがな、カタカナ、ローマ字)の混合の言語の難しさは、外国人だけではないなく、日本人にさえも難しいと、最近、思えるようになりました。　その上にデジタルの情報化時代ではありますが、新聞記事に使われるカタカナ英語の頻度と種類は踊り置くばかりです。　

このような状況下では　『新型コロナウイルス感染防止対策　レベル1、レベル２，レベル3…』のように傘寿の爺にも分かり易くできないものか考えてしまいます。

 

以下は以前にブログに投稿済みですので、すでにご覧の方はご放念ください。

 『カタカナ語急増、日経新聞文化欄に「日本語で言え」、全く同感！』

―日本語は、表音と表意を混ぜて使う、世界でも稀な言語だが、心配だ―

 

　以前（20201010）付け日経新聞文化欄に、作家町田康氏の記事『日本語で言え』が載っていました。　まったく同感ですので再度抜粋引用させて頂きます。　

 

『最近、日常の中に、いわゆるカタカナ語というのが急に増え、また、標語や宣伝文句などにも英語が使われることが多くなって、そのことに違和感を覚えている。　というのは、でもけっこう前からあって、それがこの5年くらいで急に増えたように感じるのである。』　

 

ここで一言、こんな状況をどうしたら改善できるか。　日本という国は、複合要因・原因で短期間に変わってきています。　抜粋引用を続けます。

 

　『なぜそう思うかと言うと、自分は英語を知らないからで、『俺に分からんことを言うな。　もっと解りやすく言え」という自分の無知を棚に上げての暴言で、それを防止するには自分が学んで、英語で言われても即座に理解できるようなかしこになるべきなのだが、一寸虫にも五分の魂、ちょっとの言い分これはある。　

　

どういうことかと言うと、英語（又はその他の外国語）で言うその理由に合点のいかない部分、不審の点があるということで、ではその理由は、

 

❶その英語の言葉に相当する日本語がなく、それを無理に日本語にすると、元の意味とは別の意味になってしまう。

❷英語で言った方が、格好がいい感じがするから。

❸母語で言うと、その意味が明らか過ぎて精神的につらいから。

❹英語で言うと意味がぼやけてあまり内実がないことをごまかすことが出来るから。

 

　❶については、マア仕方ないと思うが、それ以外のものは、軽薄というか、実がないというか、不真面目というか、精神的に怠惰というか、全体的にクズというか、・・・、言うまでもなくそんな愚劣な気持ちになるのは自分が未熟な人間であるからで、そこは反省しなければならないのだが、しかしそれを割り引いても、言葉が人の精神や行動に及ぼす影響はあるだろうし、自分には難しいことは分からないが、社会全体も悪い方向に向かってしまうのではないだろうか。』

 

　ここで、また一言、こんな状況をどうしたら改善できるか。　逼塞感いっぱいの日本という国は、複合要因・原因の排除は簡単に短期間に、改善は難しいようです。　抜粋引用を続けます。

 

　『やはり、SNSとかでこのことを発信して警鐘か何かを鳴らした方がよいではないだろうか、と怒りを通り越して不安な気持ちになってきたので、お世話になっている鹿児島出身の先輩に相談したところ、「お前のような虫同然の人間が社会のことについて心配することはない。　そんなことより生業をまじめにやりなさい。箪笥っ―」と仰ってくださった。　箪笥っ―、というのは、本当は、チェスト―、と言いたかったところ、外国語に悩む私を気遣ってこんな風に仰ってくださった。　優しい人である。』

 

途中は、省略させて頂いて、更に、少し考えてしまった部分の引用です。

　

『しかし、ここにひとつ困難があるというのは、若い頃やって、一時中断、最近になってまた始めたバンド関連の用語で、自分の場合、その殆どが英語、　というか、バンドというのが英語でいちいち楽団・楽隊などと言い直さなければならず、それ以外にライブのことを実演と言ったり書いたり・・・、その言い換えのために才能の9割も使ってしまっている。　・・・という話をお世話になっている大阪の先輩に話したところ、「けど言うたら漢字も外国ちゃうけ」と言われ反論しようと思ったができず、それ以降は楽団もあまりせず、家に籠って梵語を見つめたり、5日連続でカレーを食べたりしてライフをエンジョイした。』

 

　この方の、このエッセイ読ませていただいて、日本語の漢字・表意文字と、平仮名片仮名・表音文字と、ローマ字の表音文字を混ぜて使えることの便利さと、副作用の大変さをつくづくと思い知りました。　

 

これから整理するために、先般の自分のブログ；

　　　　　　　『言語・言葉」の進化・進歩が加速されている』

　　　　　―大袈裟ですが、タブレットなしでは新聞がスムースによめない―　

を次に再掲しました。　

 

『いままで、ずっと納得がいっていました。　日本語は、表意文字の『漢字』と表音文字の『ひらがな・カタカナ』の組み合わせで、効率よく意志の伝達や勉強・読書ができると。

 

以前（20200925）の日経新聞の全面広告に載っていました『TCFDサミット2020』このTCFDの正式英語名称が『Task Force on Climate-related Financial Disclosures』が全面広告内に載っておりませんでした。

 

　そこでタブレットで調べると『「TCFD」という言葉、ご存知ですか？要チェックですよ。　TCFDを初めて聞く方も少なくないと思いますが、最近かなり注目されています。　最近は、英語の頭文字を取った言葉が本当に多いですが、元の単語を知ったうえで意味を覚えたほうが楽だと思います。　ということで、TCFDの英語の正式名称ですが、「Task Force on Climate-related Financial Disclosures」です。　かえって分かりにくくなったように感じるかもしれませんが、ビジネス用語となったカタカナ語がほとんどです。』とありました。

 

　更に、別の全面広告欄にありました。　6社の全面タイアップ広告（日本語では連携・協力広告？日本語は難しい。）この全広告の３分の１ページを占めたのが『いまさら聞けない　ニューノーマル時代の新用語集　新しい働き方や生活様式が生まれる中で普及した言葉が数多くあります。　ここでは、その中でもビジネスシーンで頻出する用語を集めました。　商談やミーティングなどのとっさの時に困らないよう、お役立てください』と。

　

❶インフォデミック

❷オンライン飲み会

❸エッセンシャルワーカー

❹サイドプレイス

❺オフピーク出勤

❻シェアオフィス

❼オーバーシュート

❽ジョブ型人事制度

❾巣ごもり消費

❿地域居住

⓫ソーシャルディタンス１２ポストコロナ

⓬ポストコロナ

⓭デジタルトランスフォーマーション（DX）

⓮ローテーション勤務

⓯テレカン

⓰ワーケーション

　

本日の新聞にはまだまだありました『エンティティ―リスト』『リモートキャリア』『グリーンインフラ』『ブルーカーボン』『エンタープライズブロックチェーン』『ビットコインコミュニテイー』『カストディエコシステム』『ブロックチェーン技術』『デジタルアイデンティの社会実装』等々。

 

いよいよ、とりあえず『自分専用』のカタカナ英語、及び、難しい語彙・用語事典が必要かと思い始めました。　昔、アフターサービスの世界にはユニークで判りにくい語彙・用語があったので、語彙・用語解説集を作ったことを思い出しました。　今はオタクっぽい分野でなくても、座右の語彙・用語解説集が必要と思えるほど（タブレット・スマホでも十分カバー可能）、日本語の進歩・進化・複雑化が進んでいます。』

 

この件、もう少し勉強して整理します。

（20210406纏め　＃307）