京都・太秦映画村：“カムカム効果”で来場者増 「時代劇の種まかれた」と関係者喜び 〜2022/7/10

京都・太秦映画村：“カムカム効果”で来場者増　「時代劇の種まかれた」と関係者喜び
　MANTAN web より　220506

「カムカムエヴリバディの舞台 映画村めぐり」
　時代劇の世界を体験できるテーマパーク「東映太秦映画村」（京都市右京区）では、4月に最終回を迎えたNHK連続テレビ小説（朝ドラ）「カムカムエヴリバディ」の舞台を巡る企画が実施されており、来場者が増加傾向にあるという。

　映画村の企画制作部は「つたないしゃべり方で『モモケン！（劇中の時代劇スター、桃山剣之介）』と言う幼児の方もおられ、民放地上波でレギュラー番組がなくなって久しい時代劇ですが、種がまかれたことをうれしく思っております」と喜んでいる。

【カムカムの世界がそのまま！　あの休憩所、制服、回転焼きまで！　映画村がすごい

　劇中では、大部屋俳優の伴虚無蔵（松重豊さん）が、3代目ヒロインのひなた（川栄李奈さん）に「拙者はそなたに、時代劇を救ってほしいのだ」と伝え、映画村のアルバイトに誘った。この虚無蔵の言葉が現実になった格好だ。

　　映画村では現在、ロケ地巡りを楽しめる「カムカムエヴリバディの舞台 映画村めぐり」（7月10日まで）が開催中。同所では、岡山編の撮影も行われた。ドラマで和菓子指導をした中西信治さんによるあんこを使用した回転焼きも販売されている。

　また、ひなたが映画村に入社した1980年代の映画村の制服が復刻。劇中で俳優やスタッフが行き交った楽屋なども再現されており、フォトスポットとして公開されている。

　さらに、劇中の大部屋俳優・五十嵐文四郎（本郷奏多さん）らのように、実際に映画やドラマに出演している俳優たちが、毎日ショーや撮影会などを行っている。

　企画制作部は「朝ドラの人気の根強さにあらためて驚いております」と反響の大きさを語り、「東京や千葉、静岡など関東方面など遠方からもお越しで、ドラマ放送時は、感動されて放送直後に新幹線に飛び乗ってきたという方もいらっしゃいました」と顔をほころばせる。

　「介護中のお母さんの代わりに各ポイントで写真を撮るためにお越しいただいたり、職場の仲間と一緒にグループで巡られたり、（松村北斗さん演じる）稔さんのファンの方は、ロケ地で場面を再現した撮影やアクリルスタンドを持っての自撮りしたり」と、来場者はさまざまなスタイルで楽しんでいるという。

　映画村は、「東映京都撮影所」に隣接しており、江戸や明治の街並みを再現したオープンセットでは、実際に映画やテレビの撮影が行われている。

　運が良ければ、撮影を見学することもできる。

また、劇中でひなたが考案？した「史上最恐のお化け屋敷」や、「天空クライミング忍登-SHINOBORI-」「立体迷路　忍者の砦（とりで）」「からくり忍者屋敷」など時代劇を取り入れたアトラクションも楽しめる。

◆　営業時間は午前9時～午後5時。

　入場料は大人が2400円、中・高校生が1400円、子供が1200円。

意識不明になるほど重症化した人も…2000人以上に小麦アレルギーを発症させた"ある日用品" 202205

意識不明になるほど重症化した人も…2000人以上に小麦アレルギーを発症させた"ある日用品"
　　プレジデント onlain より　220506  福冨 友馬

　食品などの摂取によって起こる「食物アレルギー」を発症する人が増え続けている。国立病院機構相模原病院臨床研究センターの福冨友馬さんは「食物アレルギーは食べ物だけで発症するわけではない。

　もともと食物アレルギーのなかった人が、小麦の成分が入った洗顔石けんを使用したために、深刻な症状に陥ることもある」という――。
※本稿は、福冨友馬『大人の食物アレルギー』（集英社）の一部を再編成したものです。

⚫︎「もはや国民病」日本人の2人に1人はスギ花粉症
　アレルギーと聞いて、すぐに連想する疾患といえば何でしょうか。おそらく大多数の人が、花粉によるアレルギー、花粉症と答えるに違いありません。

　毎年毎年春先になると、くしゃみ・鼻水・鼻づまり、目のかゆみ・充血、喉のかゆみといったお決まりの症状に悩まされているからです。

　例えば、東京都内のスギ花粉症の推定有病率を見ると、1983～1987（昭和58～62）年度の第1回調査では10.0％でしたが、その後年ごとの調査でも約10％ずつ増え続け、最新の2016（平成）年度の第4回調査では48.8％と、ほぼ2人に1人がスギ花粉症にかかっている実態が明らかになっています（『花粉症患者実態調査報告書［平成28年度］』東京都福祉保健局、平成29年12月）。

　花粉症は今や、日本人の国民病といってもいいかもしれません。

⚫︎食物アレルギーは「子どもの疾患」とは限らない
　ところが、この花粉症と並んで患者数が想像以上に増え続けているのが、食品などの摂取によって起こる食物アレルギーです。

　食物アレルギーというと子どもの疾患というイメージが強いのですが、成人の患者さんの数も少なくありません。特に近年は、病院のアレルギー科に来院する成人の食物アレルギーの患者さんが増えています。今では、成人の食物アレルギーも「ありふれた病気（common disease）」となりつつあるといっても過言ではありません。

　しかも、食物アレルギーは、とてもやっかいな疾患です。というのも、食物アレルギーは、生命を維持するための生理的欲求の1つ、食欲に基づく行為によって症状が引き起こされてしまうからです。食物アレルギーを怖れて、すべての食物摂取をやめてしまうというわけにはいかないのです。

⚫︎重症になれば意識を失い、死に至る場合もある
　何を食べていいのか、何を食べてはいけないのか、食べていいとしてもどのくらいの量だったら差し支えないのかをはっきりさせなければいけません。

　原因となる食物も多岐にわたりますし、原因が1つとは限らず複数の場合もあります。

食物アレルギーという名前でありながら、食物以外のものが合併して生じることもあります。あらわれる症状もさまざまです。影響は皮膚や消化器、呼吸器など多様な臓器に及び、重症になれば意識を失い、死に至る場合もあります。検査でも、その結果と症状が一致せず、診断の確定がむずかしく、治療に時間がかかってしまうこともあります。

　また、成人の食物アレルギーを専門に研究したり診療したりする医師の数も少なく、裏付けとなるエビデンス（科学的根拠）も十分とはいえません。こうしたさまざまな要因が関係する食物アレルギーは、医師にとって一筋縄ではいかない疾患なのです。

⚫︎顔を洗っただけなのに…発症者2000人超えの社会問題に
　今から約10年前、アレルギー内科専門医の私が経験したことのない、成人の食物アレルギーの集団発生という大事件が発生しました。それが、“旧茶のしずく石鹸事件”です。

　福岡県の会社が販売していた“旧茶のしずく石鹸”を使ったために,2000人を超す人が小麦アレルギーを発症し,一時は意識不明になる重篤な人が出るなど深刻な社会問題になりました

（現在も“茶のしずく石鹸”は製造販売されていますが、原因となった加水分解小麦は含まれていません。そこで本書では、2010年月7日以前に販売された石けんは“旧茶のしずく石鹸”と記述することにします）。

　それまで日本人の成人小麦アレルギーの90％以上を占めていたのは,(通常の)小麦依存性運動誘発アナフィラキシーといわれるもので、その典型的な症状は全身性の膨疹（蚊に刺されたような赤みを持った皮膚のふくらみ）でした。

　ところが、2008（平成20）年のある日、小麦を使った食物を食べた後に運動をすると、主に眉間のあたりから瞼の腫れが広がり（眼瞼腫脹）、目と顔面にかゆみの症状が出る女性の患者さんが受診に訪れました。この患者さんはもともと食物アレルギーはなかったのですが、半年前ぐらいから小麦アレルギーになってしまったというのです。

⚫︎国内で400万人以上が使用した大人気の商品だった
　以前に、小麦由来の成分が入っていたトリートメント剤が目や鼻に入るとくしゃみが出て、その後小麦アレルギーを発症した美容師を診たことを思い出し、この患者さんも何らかの化粧品が目に入ったのではないかと疑いました。

　さっそく、患者さんの家で使っているすべての化粧品の成分を調べたところ、洗顔用の“旧茶のしずく石鹸”にだけ、トリートメント剤と同様に加水分解小麦という小麦由来の成分が含まれていることを突き止めました。

　つまり、もともと食物アレルギーのなかった患者さんが、小麦の成分が入った洗顔石けんを使用したために、小麦に対して新しくアレルギーになってしまったと考えられたのです。

　ところが、患者さんはこの女性1人では終わりませんでした。命にも関わる重篤なアナフィラキシー反応など全身性のアレルギーを含め、似たような症状の患者さんが次々とやってくるようになりました。詳細な問診（病歴聴取）の結果、すべてに共通していたのは“旧茶のしずく石鹸”の使用でした。

　その後の研究で、この石けんに含まれていたグルパールSという名前の加水分解小麦成分がアレルゲンであると明らかになりました。それが眼球結膜や皮膚を介して体内に入り、その後に食べた食品に含まれていた小麦アレルゲンたんぱく質との交差反応によって即時型小麦アレルギーを発症したのです。

　この石けんは、テレビCMの効果もあって、国内で400万人以上が使用した大人気の商品だったのです。この事件は、生活にごく身近なものが、思わぬ理由とメカニズムによって食物アレルギーの大量発生に関与し得るものであると私たちに認識させたという意味で、とても衝撃の大きいものでした。

⚫︎パン、ケーキ、パスタ、うどん、ラーメン…すべてダメ
　これまで食物アレルギーになったことがない人にとっては、この“旧茶のしずく石鹸事件”のことを聞いても、「まあ、小麦を食べないようにすればいいんだよね」程度にしか感じないかもしれません。

　しかし、小麦のようなとても身近な食物の場合は特に、それを食べないようにするのは想像以上に大変なことです。小麦アレルギーを発症し、小麦の摂取を禁じられると、パン、ケーキや、パスタ、うどん・そば・ラーメンといった麺類など、数え上げればきりのないほど多くの食物が食べられなくなります。

　そのために思う存分食事が楽しめなくなり、友人と気軽に食事に行けなくなって孤独感、疎外感を味わった人、重篤になり仕事をやめて治療するなど将来の夢を閉ざされてしまった人もいたほどです。日常生活に大きな支障をきたす可能性があると告げると、当院の待合室で泣き出す患者さんもいました。単に小麦を食べられないというだけでなく、さまざまな社会的活動までが制限されてしまうのです。

⚫︎アレルギーの既往歴がまったくない人でも発症している
　今では、多くの患者さんの小麦アレルギー症状はかなり軽くなっています。しかし、この集団アレルギー事件は、メンタルの面においてはまだまだ現在進行形に思えます。被害者が受けた心の傷、悩み、苦しみ、またいつか別の食物でアレルギーが出てしまうのではないかという不安はそう簡単に拭いきれるものではありません。

📗福冨友馬『大人の食物アレルギー』（集英社）

　この事件の被害者には、もともと小麦アレルギーがあったのではないかと思われがちですが、それは間違いです。アレルギーの既往歴がまったくない人でも発症していますし、体質など発症しやすい傾向があったわけでもなく、誰にでも起こり得る、誰も予想しなかったことが起こっています。

　成人になってから初めて発症するという事実は、多くの人にとって衝撃でした。

　アレルギーが集団で発生するのはごく稀ではありますが、個々人誰にでも新たに起こり得る成人の食物アレルギーが、とてもやっかいな疾患である一面を、この事件は教訓として示しています。

福冨 友馬(ふくとみ ゆうま)国立病院機構相模原病院臨床研究センター:アレルゲン研究室長
医学博士。1979年山口県生まれ。2004年広島大学医学部卒業。沖縄県立北部病院を経て2006年から相模原病院アレルギー科に勤務、2009年同臨床研究センター研究員。2012年より現職。著書に『臨床現場で直面する疑問に答える成人食物アレルギーQ＆A』（日本医事新報社）、『大人の食物アレルギー』（集英社）などがある。

奥歯の喪失で脳の老化が促進される、 長寿医療研究センターがマウスで確認 202205

奥歯の喪失で脳の老化が促進される、 長寿医療研究センターがマウスで確認
　マイナビニュース　より　220506  波留久泉

　国立長寿医療研究センター(NCGG)は、老齢マウスモデルを用いた動物実験により、臼歯(奥歯)を喪失することが脳の老化を促進することを発見したと発表した。

　同成果は、NCGGの山田匡恵外来研究員,同.口腔疾患研究部の松下健二部長らの研究チームによるもの。詳細は,英オンライン総合学術誌「Scientific Reports」に掲載された。

　厚生省(当時)と日本歯科医師会が1989年から推進している、80歳まで20本以上の自分の歯を残そうという「8020運動」などでも知られるように、年を重ねても健康でいるためには歯を失わないようにすることが重要とされている。

　それは認知機能にも当てはまり、これまでの研究から、高齢者における残存歯数の減少と認知機能の低下に関連があることが報告されている。ただし、その詳細については不明だったという。
　そこで研究チームは今回、18月齢の老齢マウス上顎の両側第一臼歯を抜歯し、その3か月後に同マウスの認知行動や海馬や視床下部における分子発現の変化を検討することにしたとする。
　その結果、上顎第一臼歯を喪失した老齢マウスでは顕著に自発行動量、空間作業記憶や運動協調性が低下するとともに、海馬および視床下部における神経栄養因子や神経細胞の減少が観察されたとした。

　加えて、脳老化の特徴の1つであるアストロサイトの増加(アストログリオーシス)が亢進することも発見されたという。

　なお、研究チームでは、今回の研究成果について、口腔ケアに留意し、自分の歯を健康に保ち続けることが脳の健康維持に重要であることが示されているとしている。

🚶‍♀️…天ヶ瀬ダム前…塔の島… 220506

🚶‍♀️…右岸堤防道…太閤堤跡公園…朝霧通り…観流橋…右岸道(木洩れ陽の道)…天ヶ瀬吊橋…左岸通…白虹橋:天ヶ瀬ダム前…第一志津川橋…右岸路…天ヶ瀬吊橋…左岸路…白川浜橋…松嵐橋…網代の道…喜撰橋…塔の島:橘島…橘橋…平等院前…平等院表参道…宇治橋…右岸河川敷…>

🚶‍♀️10504歩2kg

🌤:白虹橋25℃:爽やか天候:

　新緑の天ヶ瀬渓谷を🚶‍♀️

今日は塔の島の鵜の小屋で餌を待つ馴染み？の鷺君を👀、鵜の餌を横取りするか。

今年初の富美屋の黒蜜心太！美味！美味しい

　わざわざ妻が大丸x高島屋で！高級高価で無いのに…ありがとう😊

　

喜撰橋より朝日山



仏徳山と朝日山

手前から宇治橋,京阪宇治駅.莵道墓

🧠人工知能（AI）とは｜基礎知識や活用事例を分かりやすく解説 202205

人工知能（AI）とは｜基礎知識や活用事例を分かりやすく解説

　　美人のマネ活　より　220506

　金融に関する分野でも、人工知能（AI）の導入が進んでいます。

住宅ローンの審査や保険商品のリコメンド、投資アドバイスなどAIを活用したサービスが増えてきました。Web上ではAIが自動で質問に答えてくれるチャットボットがあったり、クレジットカードの不正利用のチェックに活用されたりなど、見えないところでもAIが金融サービスを支えています。

　このように社会に広く浸透してきたAI 。ここでは、基本的な知識や、さらに幅広い活用事例を紹介していきます。


◆人工知能（AI）とは？

　AIはArtificial Intelligence（アーティフィシャル・インテリジェンス）の略。人間は知能を持っていて、物事を認識したり言葉を使ったり、問題を解決したり芸術的な創造をしたりと、さまざまな活動をしています。

　人工知能（AI）はこうした人間の知能を、データとコンピューターの計算によって機械的に実現しようとするものです。

　AIの研究は1950年代から始まっていますが、現在では自動運転や医療での画像診断、翻訳などさまざまな分野で実用化されています。

　ただ人工知能の定義については「人間とは」「知能とは」といった根源的なテーマになる部分もあり、1つの明確なものがあるわけではありません。

　開発しているのはコンピューター・サイエンスの分野です。しかしそれを活用する医学や、AIをどのように人間や社会が受け入れるのかという心理学や哲学などにおける問題にもなっています。AIの定義については、社会での存在感が増すにつれ、これからもさまざまな領域で議論になりそうです。

◆人工知能（AI）の種類

・汎用性AI
　人間は知能を使って、多様な活動を行っています。自動車を運転して移動したり、仕事上の問題を解決したり、知人と会話したり、突然起こった危機に対応したり、挙げていくときりがありません。

　汎用性AIは、こうしたさまざまな出来事に、柔軟に対応できるシステムと定義されています。自分が置かれている状況を判断し、何をすればよいのか自分で考えることができます。映画に出てくる人造人間のようなものですが、こういった汎用性AIは、まだ実現していません。何でもできるAIは、これからの研究課題です。

　汎用性AIは「強いAI」と呼ばれることもあります。人間から与えられたデータやプログラムに従って行動するのではなく、自意識や心のようなものを持ち、自分で考え判断して行動するAIという意味です。

・特化型AI
　自動運転や画像認識、自然言語処理など、現在実用化されているAIは「特化型AI」に分類されます。自動車を運転する、

　画像が誰の顔なのかを認識するなど、それぞれ決まった役割だけをこなすAIとなっています。囲碁が強いなど、それぞれの分野では人間の能力を上回るものもありますが、人間のように何にでも対応できるというわけではありません。

　特化型AIは「強いAI」との対比で「弱いAI」とも呼ばれ、人間から与えられたデータやプログラムに沿って、役割を果たします。何でもできるというわけではなく、人間ができることの一部分を、コンピューターによる計算で再現している状態です。

　想定外のトラブルが起こっても、自分で判断して柔軟に対応できるようにはなっていません。

◆人工知能（AI）の歴史と進化

・第1次AIブーム
　1950年代後半〜1960年代に、最初のAIブームが起こりました。1956年に米国ダートマス大学で開催された会議で「人工知能」という言葉が登場しています。

　コンピューターを使った「推論」と「探索」が主なテーマとなった時代です。簡単なテキストによる対話が可能なプログラム「ELIZA（イライザ）」が作られたのは1964年から1966年のこと。これが人間的な会話を目指したプログラムである「人工無脳」や「チャットボット」のもとになっています。

AIの実現に必要な「ニューラルネットワーク」の概念もこの時期に登場しています。

・第2次AIブーム
　第1次AIブームでは、人工知能はあまり複雑な問題を解決できず、いったんブームが終わりました。その後1980年代に入り、2回目のブームが始まります。「知識表現」がテーマの時代です。

　この時代に開発されたのは「エキスパートシステム」。専門家の意思決定をシミュレートするAIです。医療や金融サービス、製造業、会計などの分野で利用されています。

ただ、限られた範囲の知識を人間がコンピューターに理解しやすい形で入力する必要があるという限界も見えてきて、再びブームは下火になります。

・第3次AIブーム
　そして2000年代に始まり現在も続いているのが、第3次AIブームです。時代のテーマは「機械学習」。「ビッグデータ」と呼ばれるような大量のデータにより、人工知能が自分自身で知識を学んでいきます。

　ブームのきっかけとなったのは「ディープラーニング（深層学習）」の登場。知識を定義する「特徴量」と呼ばれる要素を、AI自身が学習します。大量のデータから、AIが自分でルールやパターンを発見し、自動で学習していくようになったのです。画像認識の技術などに応用されています。

　第1次・第2次のAIブームでは、人間を超えられないAIの限界が見えたことで、AIへの注目度が低下しました。しかし現在のAIブームでは、例えばボードゲームで人間より強くなるなど、人間の限界を超えるケースも出てきています。

　実用化されるAI技術のインパクトも大きく、長く続くブームとなるかもしれません。

◆人工知能（AI）のしくみ

・機械学習
　機械学習とはコンピューターが、大量のデータからパターンやルールを自動で発見することです。学んだパターンやルールをもとに、予測や判断が可能となります。人工知能を実現する手段の1つで、学習のパターンは3つあります。

　1つ目は「教師あり学習」。入力データと、答えとなる出力データが事前にそろっていて、それをもとにルールやパターンを学習します。

　2つ目は「教師なし学習」。入力データだけがあり、それをもとにデータの背景にあるルールを発見します。
　3つ目は「強化学習」。こちらはコンピューターが出力するデータに対し、価値を評価し報酬を与えます。コンピューターは報酬を最大化するために試行錯誤し、最適なアルゴリズムを見つけ出すのです。歩行ロボットの制御や、ゲーム対戦で利用されています。

・ニューラルネットワーク
　コンピューターが、自分でパターンやルールを発見する機械学習。これを実現するのに必要な手法が「ニューラルネットワーク」です。入力された数字を、「重み」や「バイアス」と呼ばれるパラメータをもとに線形変換して出力する単位ユニットが、ネットワーク上につながった数理モデルです。

　数多くの単位ユニットは「入力層」「中間層（隠れ層）」「出力層」に分けられ、網目状につながりながら、データを受け渡していきます。入力されたデータは、各ユニットで重みやバイアスをもとに変換して出力。これが、次の層への入力となります。

　人工知能においてはこうしたモデルで、どんな入力データに対しても、正解となるデータを出力できることが求められます。

　そのためには、重みやバイアスと呼ばれるパラメータを、自動で調節していく仕組みが必要です。それが「誤差逆伝播法」という計算。偏微分などを使った計算で、この過程がAIの「学習」と呼ばれています。データと計算量が大きくなるため、コンピューターの処理能力が問われます。

・ディープラーニング
　ニューラルネットワークでは、データを変換し入出力を行うユニットが「入力層」「中間層（隠れ層）」「出力層」に分かれていると説明しました。このうち「中間層（隠れ層）」の数が多いタイプを「ディープラーニング」と呼んでいます。

　一般的なニューラルネットワークでは、隠れ層は2つか3つですが、ディープラーニングでは隠れ層が100以上にも増えるのです。計算量はさらに増えるのですが、これにより画像や音声の認識、翻訳などの精度が上がり、囲碁などのゲームでも人間の能力を超えるケースが出てきました。

◆人工知能（AI）を活用した技術と活用事例

・画像認識
　人間の脳は人の顔を見分けることができます。顔だけでなく、目で見えているものが何なのか、広く認識することが可能です。それと同じことをできるのが、AIの画像認識。ディープラーニングにより、画像から特徴やパターンを取り出していくのです。

　例えば「猫」というラベルを付けて、たくさんの猫画像を見せると、人工知能が学習していき、新しい猫画像を読み取ったとき、それが猫であると認識できるようになります。スマホの顔認証によるロック解除から、医療での画像診断まで、さまざまな分野で応用されています。

・音声認識
　人は他人の声を聞いて、それを言葉として認識することができます。人工知能も、音声データと文字を関連付け、テキストに変換できるほどに進化しました。音声認識と呼ばれるもので、スマホのAIアシスタントや、スマートスピーカーに話しかけて利用する時など、日常でよく使われる技術です。

　仕事ではコールセンターでの会話をテキストデータにしたり、会議の議事録作成を自動化したり、業務の効率化に役立っています。

・自然言語処理
　人間が話す言葉は、プログラミング言語と違い、曖昧な部分を多く含んでいます。そうした自然言語をコンピューターが理解できるようにするのが、自然言語処理です。AI に大量の自然言語を学習させることで、ただ文字を認識するだけではなく、さらにその意味や内容まで理解できるようになっているのです。機械翻訳や検索サイトの精度向上などに活用されています。
　自然言語処理では読んで理解するだけでなく、文章を書くことも可能です。ネット上の膨大なデータを学習し、人間が作成した文章と見分けがつかないレベルになっています。

◆人工知能（AI）でなくなる仕事・なくならない仕事

　野村総合研究所が2015年12月に公表したレポートでは、国内601種類の職業について、人工知能やロボットによる代替の可能性を試算しています。

　これによると10〜20年後には、日本の労働人口の49％が代替可能とのこと。

　代替されにくいのは、創造性・他者との協調性が求められる業務。AIやロボットに代替されやすいのは、特別な知識・スキルが求められない職業や、データの分析、体系的な操作が必要な業務だとしています。

　レポートではそれぞれ100業種ずつの例を挙げています。いくつかピックアップしてみましょう。AIやロボットに代替されにくい仕事には、アロマセラピストや、ケアマネージャー、ツアーコンダクター、小学校教員、ソムリエなどが入っています。

　代替されやすい仕事としては、レジ係や医療事務員、データ入力係、バイク便配達員などが挙げられています。これから目指す仕事や、スキルの選択などで参考になるかもしれません。

◆人工知能（AI）の未来と課題

　人工知能の実現には、膨大な量の計算をこなす高性能なハードウェアが必要です。将来的にはハードウェアの性能が現在よりも高くなると考えられます。より高度なAIが登場することになるでしょう。そうすると、より広い範囲で人間の仕事や生活に、入り込んでくるかもしれません。

　しかしそうなると心配なのは、AIの「ブラックボックス化」です。ビッグデータを使い、膨大な計算を高速で処理するAI。その処理過程を人間が理解するのは難しいでしょう。そうなると、AIが出す答えを、どのように信用すればいいのか分からなくなってきます。

　「説明可能なAI」とすることで、こうした倫理的な部分を解決し、社会に受け入れやすくするのが、未来の人工知能にとっての課題です。

　人工知能（AI）が活躍する分野は多く、これからもさらに増えていくと考えられます。そうなると期待できるのが、AI関連銘柄への株式投資です。金融以外でもビジネスでの自動化や、工場の効率化など大きな利益をもたらしてくれる可能性があります。

　まだ証券口座をお持ちでない方は、ぜひ楽天証券で口座を開設し、AI関連銘柄への株式投資のスタートを検討してみてはいかがでしょうか。AIは私たちの生活を便利にしてくれるものですが、それだけではなく投資した企業の成長にも関わるものといえるでしょう。

◆このテーマに関する気になるポイント！

⚫︎人工知能（AI）とは？
人間の認知や言語といった知的活動を、コンピューターの計算により再現したものです。

⚫︎人工知能（AI）の種類は？
状況に対し柔軟に対応できる汎用性AIと、決まった役割だけをこなす特化型AIに分類されます。

⚫︎人工知能（AI）の歴史と進化は？
1950年代に研究が始まり、1980年代には専門的な知識をシミュレートするエキスパートシステムが開発され、現在ではディープラーニングにより画像認識ができるまでになりました。

⚫︎人工知能（AI）のしくみは？
重みと呼ばれるパラメータにより入力データを線形変換して出力するユニットが、網目状に多数つながっています。答えとなる出力が正しくなるようにパラメータを調節して学習します。

⚫︎人工知能（AI）を活用した技術と活用事例は？
身近な例を挙げれば、画像認識によるスマホのロック解除や、音声認識によるスマートスピーカー、自然言語処理による機械翻訳などです。

⚫︎人工知能（AI）の普及でなくなる仕事・なくならない仕事は？
AIやロボットに代替されやすいのは、特別な知識やスキルが求められない業務や、データ分析、体系的な操作を行う業務。代替されにくいのは創造性や、他者との協調性が求められる業務です。

⚫︎人工知能（AI）の未来と課題は？
ハードウェアの高性能化にともなって、AIが活躍する範囲も増えるでしょう。ブラックボックス化したAIを「説明可能なAI」にして、人間からの信頼性を上げることが課題となっています。