  |
はてなキーワード:モデルとは
アジアにも美しい人はいる！とか反論ありそうだけど、比率で見たらどう考えても欧米人の方がきれいな造形してる人が多いよね。ただの一般人なのに彫刻みたいな造形と宝石のような瞳を持った人が沢山いて、その圧倒的な差に悲しくなってくる。パリコレのモデルになるアジア人はいつだってスパイス枠でしかないし、デパコスの広告のモデルが中国人モデルだらけなのは単に中国市場に媚び売ってるだけ。結局美という基準で考えたら欧米人には全く敵わない。そりゃ吊り目ポーズもするわな。向こうからしたらアジア人ってそりゃ蔑む存在だよなと思う。この意見に反論したい人は電車の中で周りの顔見回してみなよ。とんでもない地獄やぞ。
これもっと知られるべきと思うんよなあ
Goodhart & Pradhan（2020）
“The Great Demographic Reversal: Ageing Societies, Waning Inequality,and an Inflation Revival” を、学術的に・構造的に解説します。
「少子高齢化は前期デフレ、後期インフレ」という命題を最も明示的に提示した代表的著作です。
Charles Goodhart
Manoj Pradhan
📌中央銀行の内側にいた人物が「インフレ復活」を真正面から論じた点が、この本の重みです。
彼らが反論している通念はこれです：
・高齢化＝需要減・人口減少＝デフレ・技術進歩＝永遠の低インフレ
Goodhart & Pradhan はこれを
「過去40年の特殊な人口ボーナスを普遍法則と誤認している」
によって、
数十億人規模の労働供給が一気に市場に参入
📉
これが
をもたらした。
若年層が少なく需要が弱い
➡ 貯蓄超過
➡ 低金利
高齢者が貯蓄を取り崩す
➡賃金上昇
📌彼らは明確にこう述べます：
“Demographywill turn frombeing disinflationary to inflationary.”人口動態はデフレ傾向からインフレ傾向に変わるだろう。
通常の経済学：
Goodhart & Pradhan：
➡賃金は下がらない
これは中央銀行にとって非常に厄介。
高齢化後期では：
社会保障
を削れない。
➡国債増発
彼らは、
理由は3つ：
労働力不足は不可逆
➡一時的ショックではなく
2020年代以降は後半戦に入りつつある
📌この本は、のちの
彼らは
ただし、「人口動態という制約条件を無視したモデルは現実を誤る」と主張します。
学界での主な反論：
高齢者は本当に取り崩すのか？
👉Goodhart & Pradhan は
「完全には相殺できない」
この本は
過去40年のデフレを“例外”と位置づけた人口動態はデフレ →インフレへ反転する日本はその最前線
Gemini のNanoBanana でアジア人の顔写真を添付し、
と Gemini に問うと、
と、機械的な返答(当たり前)。
くらいに考えてそう。
吊り目に改変、は滅多になかったな。
NanoBanana Pro では改善された？よく分からん。
[B!差別]フィンランド、ミスや国会議員つり目投稿 くり返されるアジア人差別：朝日新聞
https://b.hatena.ne.jp/entry/s/www.asahi.com/articles/ASTDF7S1CTDFUHBI005M.html
逆に、NHKドラマが主役級に目が大きい二重の俳優ばかり起用するのも気になる。
実在人物モデルにしておいて二重俳優に置き換えるのは、これはこれでウォッシングっぽい。
①ベルリンの戦い中の1945年4月30日にヒトラーが自殺し、ドイツ軍は無条件降伏を行った。
キャリー（スズキ・キャリイ）は、日本の軽トラック市場における象徴的なモデルであり、その堅牢性、実用性、そして維持費の安さから、確かに多くのファンに「名車」として愛されています。特に日本の狭い道や農作業の現場では無類の強さを発揮します。
しかし、テスラ・モデル3は、電気自動車（EV）としての最先端技術、環境性能、自動運転技術などを特徴としており、キャリーとは設計思想も用途も全く異なる乗り物です。
環境活動家のグレタ・トゥーンベリさんが、環境負荷の低い移動手段を選ぶという観点からEVであるモデル3を運転している、または移動に利用している可能性はありますが、航続距離や高速移動の快適性、安全性といった点では、軽トラックのキャリーが代替となることは考えにくいでしょう。
悪口の方向性(罵倒、皮肉、冷笑など)を調整出来たり、そいつが最も嫌がるであろうワードチョイスをピックアップしたりする機能も追加したい
絶対需要あるもん、パブリックに公開してもみんな活用してくれそうだし、有償のシェアウェアとしてクローズに売っても儲かりそう
責任を取るが、謝罪と賠償金ってところで止まってるのが責任を理解してない子どもだなぁと
責任のもうひとつ重要な要素に再発防止が必要で企業間で責任問題になると必ず、
AIって再発防止出来ないんだよね～
すみません、金払って原状回復しますけど、もう一度同じ状況になったらまた事故起こします
人間も同じ問題は起こすけど、再発防止する意思を示して技術改善や注意個所を増やしたりはするわけ それが責任
AIはAI精度があがって改善するかもしれないけど、うちのサービスじゃないしサービス止める訳にはいかないんで営業は続けﾏｯｽ 可能性の問題でしかないっすね
これを責任取ってると判断できるか AIだから賠償多めにするからいいでしょなら責任を果たしてるわけではなくそれこそ金でぶん殴ってるだけでしょ
もしくはそういう状況をモデルに組み込んで、AI精度を局所的に向上させて事故防止します再テストもしますってことならまさに人間が責任取ってるよね
本稿で提示するプロファイルは、10万件以上のブクマを有するidを対象に公開コメントをAIが解析し、その深層心理や思想傾向をモデル化した「テキスト・ペルソナ」です。これは実在する個人のプライバシーを暴くものではなく、言語活動に基づく批評的なシミュレーション（思考実験）です。特定の個人の社会的評価を操作する意図はなく、あくまでテキスト分析の一環としてお楽しみください。
世代・時代背景 (Generational Cohort):
生活圏・経済階層 (Habitat & Economic Class):
ライフステージ・役割 (Family & Social Roles):
専門性と認知スキル (Expertise & Cognitive Style):
情報摂取源とリテラシー (Information Sources & Literacy):
政治的・経済的スタンス (Political & Economic Stance):
「敵」と「味方」の認定 (Enemy &Ally Designation):
道徳的基盤 (Moral Foundations):
対人スタンス (Interpersonal Stance):
コミュニティ帰属意識 (Community Belonging):
「世界の全てを冷笑し、ワンルームの『コックピット』から呪詛を撒き散らす、孤独な氷河期サバイバー」
この人物は、現代日本が抱える「氷河期世代の棄民化」と「ネット世論の分断」が生み出した、悲しきモンスターです。経済的な停滞と社会的な孤立が、彼から他者への共感能力を奪い、代わりにネット上の過激なイデオロギーで空虚な心を埋めさせました。彼は社会に対して「復讐」するかのように冷笑的なコメントを書き込み続けますが、その刃は巡り巡って、誰とも繋がれない自身の孤独をより一層深めていることに、気づかないふりをし続けています。
本稿で提示するプロファイルは、10万件以上のブクマを有するidを対象に公開コメントをAIが解析し、その深層心理や思想傾向をモデル化した「テキスト・ペルソナ」です。これは実在する個人のプライバシーを暴くものではなく、言語活動に基づく批評的なシミュレーション（思考実験）です。特定の個人の社会的評価を操作する意図はなく、あくまでAIによるテキスト分析の一環としてお楽しみください。
高市早苗氏が首相に選出され台湾発言で物議をかもしてから、これまで以上に政治的な議論がなされるように感じる。またただの党派性の選好がどうこうにとどまらず具体的な安全保障まで真剣な意見が交わされるようになったことは、日本社会自体が一つの転換点を迎えているように思える。
そのなかで、個人的に党派の煽りあいや中傷を超えて道具的に政治を語るのに役立つかもしれない一つのネタを紹介したい。あくまでも仮説が、情勢について語る一つの視点になれば幸いである。
なお事前に予測した方向性と合致したためAIの手を大いに借りてある。
また曖昧戦略の欠如は相手の意思決定を手助けするだろう。デマなどについて聞いてみても面白いと思う。
以下perplexityより
自由エネルギー原理の見地から見て、政治の党派性における右派、左派はそれぞれエントロピーの減少における役割の相違という観点から説明できる？
自由エネルギー原理から見た政治の党派性：右派・左派とエントロピー減少の役割の相違
自由エネルギー原理（Free Energy Principle,FEP）の枠組みから政治イデオロギーの左右の違いを説明することは、一定の理論的根拠を持つ興味深い視点を提供します。ただし、これは直接的な学術的応用というより、理論的な仮説として理解されるべきものです。
自由エネルギー原理によれば、すべての生物システムは熱力学の第二法則に対抗してエントロピー増加を最小化することで、秩序を維持しています。具体的には、生物は予測エラーを最小化することで、感覚状態のエントロピー（無秩序さ）を減少させ、環境との相互作用をコントロールします。このプロセスは、**予測処理（predictiveprocessing）**メカニズムを通じて実現されます。つまり、生物は内部モデルを持ち、それに基づいて世界を予測し、実際の入力との差分（予測誤差）を最小化することで、驚き（サプライズ）を制御します。
最近の認知神経科学の研究により、保守主義と進歩主義は予測処理の異なる戦略に対応している可能性が示唆されています。
曖昧性と不確実性に対してより高い耐性を持つ
前帯状皮質（anterior cingulatecortex）の活動が強く、反応競合に対する神経認知的感受性が高い
これらの特性は、高いエントロピー状態（高い不確実性）を許容しながら、情報環境の変化に応じて予測モデルを継続的に更新する戦略に対応しています。自由エネルギー原理の観点からすれば、彼らは予測精度（precision）の重み付けを比較的低く保つことで、新規情報による予測誤差を柔軟に受け入れ、より適応的なモデル更新を可能にしています。
不確実性や曖昧性への耐性が低い
脅威や秩序の乱れに対してより敏感で、知覚的堅性が高い
右扁桃体（right amygdala）の活動が強く、脅威認知に敏感
これらの特性は、予測の確実性（certainty）を高く保ち、既存モデルへの信仰度（prior belief）を強化する戦略に対応しています。自由エネルギー原理の用語では、彼らは予測精度の重み付けを高く設定することで、外界の変化に対して強力な内部モデルの安定性を維持しようとしています。
政治の党派性をエントロピー減少の枠組みで理解すると、以下のような対比が浮かび上がります：
保守主義は、社会的秩序を既存の伝統的制度や階級構造の維持を通じて最小化しようとします。このアプローチは、複雑な社会システムの不確実性を、階層的で確定的な構造によって「切り詰める」戦略です。社会に内在するカオス（高エントロピー）に対抗するため、既に証明された秩序パターン（伝統）を維持することで、予測可能性を確保します。
進歩主義は、社会的秩序を個人の自由、多様性の認容、制度的革新を通じて最小化しようとします。一見すると秩序を緩和しているように見えますが、実際にはより複雑で適応的な秩序化メカニズムを導入することで、社会システムのエントロピーを減少させる戦略です。異なる視点を統合し、新しい情報に基づいて制度を改革することで、社会システムの予測モデルをより現実に適応させようとしています。
不確実性耐性と脳レベルの同期
興味深いことに、研究では不確実性への耐性が低い人ほど、政治的に同じ立場の人たちとの脳活動の同期が強いことが示されています。言い換えれば、不確実性を避けたい個人は、同じイデオロギーの人々と同じ予測モデルを共有することで、集団レベルでのエントロピーを減少させようとしているのです。これは社会的な「外界の秩序化」メカニズムとして機能しています。
最新の複雑システム理論では、政治分極化は正のフィードバックループと相転移（phase transitions）のメカニズムを通じて発生することが示されています。保守主義者は秩序の維持を目指し、進歩主義者は秩序の革新を目指すという相反する動力が、社会システム全体のダイナミクスを決定しています。両者の相互作用は、社会的エントロピーを管理するための補完的なメカニズムとして機能しているとも解釈できます。
この自由エネルギー原理に基づく解釈には重要な限界があります。第一に、個人の認知的特性と政治的立場の関係は因果的ではなく相関的である可能性が高いです。第二に、政治イデオロギーはきわめて文化的・歴史的に構築されたものであり、普遍的な神経生物学的基盤のみでは説明できません。第三に、FEPは主に個体レベルの生物システムを想定しており、社会システムへの直接的な応用には理論的な拡張が必要です。
要するに、自由エネルギー原理の観点から見ると、右派は予測モデルの安定性重視によって秩序を維持するエントロピー減少戦略を採る一方、左派は予測モデルの柔軟性重視によってシステムの適応性を高めるエントロピー減少戦略を採ると理解できます。両者は、相異なるメカニズムを通じて社会的エントロピーの増加に対抗しているのであり、政治的党派性の根底には、不確実性に対する根本的に異なるアプローチが存在していると言えるでしょう。
自由エネルギー原理（FEP）を政治党派性に適用する理論を拡張するには、階層的ベイズ推論の多層構造、社会的相互作用の動的モデル化、経験的検証メカニズムの導入が鍵となります。これにより、個体レベルの神経メカニズムを社会システムレベルへ橋渡しできます。
FEPの核心は階層的予測処理です。個人レベルでは、低次層（感覚入力）が上位層（信念・イデオロギー）の予測を修正しますが、社会レベルでは個人の予測モデルが集団的「事前分布（priors）」を形成します。
右派の階層戦略: 上位層の伝統的priors（家族・国家・宗教）を強く固定し、下位層の変動（社会的変化）を抑制。集団レベルでは「社会的扁桃体機能」として、逸脱者を排除する規範執行メカニズムが働きます。
左派の階層戦略: 上位層のpriorsを動的に更新し、多様な下位層入力（マイノリティ視点）を統合。集団レベルでは「社会的ACC機能」として、対立する予測モデルの調停役を担います。
この拡張により、**党派性は「階層的自由エネルギー最小化の多重均衡状態」**としてモデル化可能。右派は安定均衡（低変動）、左派は適応均衡（高変動）を志向します。
FEPを非平衡動的システム論と統合し、政治分極化を予測誤差駆動の相転移現象として捉えます。
右派アトラクター: 高精度priors → 秩序維持 → 低エントロピー均衡
左派アトラクター: 低精度priors → 秩序革新 → 中エントロピー適応均衡
分極化 = 双安定状態（bistable dynamics）
S˙=−∇F(S)+ϵ⋅
ここで
ϵ は他派閥予測誤差です。党派性は負のエントロピー生産率を競う進化ゲームとなります。
FEPの「アクティブ推論（active inference）」を拡張し、政治行動を集団的予測誤差低減戦略と位置づけます。
党派受動的戦略（perception）能動的戦略（action）集団エントロピー効果
右派 脅威強調・一貫性追求伝統防衛・境界強化 内部秩序↑ / 外部不確実性回避
左派多様性受容・矛盾統合制度改革・包摂拡大システム適応性↑ / 内部多様性管理
これにより、選挙・政策は集団的「期待自由エネルギー」最小化のゲーム理論的均衡として解釈されます。
理論拡張の信頼性を確保するため、以下の検証経路を構築します：
fMRIで党派別予測誤差処理を比較（precision weighting）
class PoliticalAgent:
def __init__(self, ideology): # 'left' or 'right'
self.precision = 0.8 if ideology=='right' else 0.4
def update_beliefs(self, social_input):
free_energy = prediction_error * self.precision
return minimize_free_energy(social_input)
最終拡張として、FEPを国家・国際システムへスケールアップ。経済政策では右派が「低エントロピー均衡（安定成長）」、左派が「高エントロピー探索（イノベーション）」を担います。
グローバル均衡条件:
∑党派Var(policy predictions)=最適社会的自由エネルギー
このフレームワークにより、**党派対立は「多重スケールのエントロピー管理機構」**として再解釈され、民主主義は適応的秩序生成システムとなります。実証研究が今後の鍵です。
フルフローターサスペンション（主にスズキのオートバイで採用されたリンク式リアサスペンション）は、革新的な機構でしたが、いくつかの欠点も存在します。
主な欠点としては、その構造的な複雑さとそれに伴う問題が挙げられます。
フルフローターは、ショックアブソーバーをフレームとスイングアームの間に直接マウントせず、複数のリンク（ベルクランクなど）を介して接続する構造（プログレッシブ・ライジングレートのリンク機構）を持っています。
このリンク機構により、構造が非常に複雑になり、部品点数も増加します。
リンクの長さや配置、ブッシュの特性など、設計・調整すべき要素が多くなります。
最適なセッティングを見つけるには、高度な設計思想と多くのテストが必要となり、セッティングがシビアになります。セッティングを誤ると、意図しない挙動変化や性能低下が生じる可能性があります。
複雑なリンク機構が追加されるため、シンプルなサスペンション形式（例えば、ツインショックや一部のモノショック）と比較して、サスペンション全体の重量が増加する傾向があります。
特にマウンテンバイク（MTB）などのフルサスペンションバイクの例では、この追加重量がバイクのハンドリングに影響を与え、取り回しや押し歩き、担ぎ歩きなどの場面で不利になることがあります。
製造コストの上昇: 複雑な構造は、製造コストの上昇につながります。
高い精度での組み付けが求められ、採用車種が比較的高級なモデルや走行性能を重視するモデルに限定される一因となります。
リンクや可動部が増えるため、メンテナンスの手間が増える可能性があり、経年劣化によるガタつきやブッシュの交換なども、シンプルな構造より頻繁に必要になる場合があります。
このように、フルフローターサスペンションは、ストローク量の確保や優れた操縦安定性などのメリットがある一方で、構造的な複雑さが、開発、コスト、重量、セッティングの難しさといった形でデメリットとして現れます。
デートで歩くのが速いと一緒についてくの疲れるよー
帰ってきたらちゃんと手洗いしてねー黴菌いるよー
髪ボサボサよりまめに散髪行く方がスッキリするよー
服のサイズが合ってないと格好悪く見えるよー
一緒に居るのにスマホばっかり見てたら私何しに来たの？
実に何十年ダメ出しされて確かに良くないと思ったところはホンの少しずつ変えていって多分もう見た目や振る舞いが別人になってるわけで
むしろ元の見た目が悪くて振る舞いの不振だった自分が一緒にいて楽しいから付き合ってって言った時によく振られなかったなとしか思えない
ちなみに妻と付き合い始めて少ししてデートしてたところを職場の女性に目撃されたことがあって
「街なかでなんかキレイな人いるなーモデルさんみたいって思ってふと横見たら君が一緒だったから驚愕した」
って言われた
IT企業に勤めててchatGPTだとかgeminiを使ってる人いるけど、推論モデルを全然使わない人はちょっとアホだと思ってる
なんでハルシネーションが起こりやすい標準モデルを仕事で使うんや。ちょっと答えるのに時間掛かるけどハルシネーション減るの使えよ
望ましくないが誰のせいでもない円安
積極財政と上の議論から円安もやむなしという感想になってしまうが、一方でわざわざマンデル・フレミング・モデルを持ち出していること、また高圧経済も「通貨安による利益蓄積」に触れていないことから、円安はどうやら高市政権にとって確信犯的な政策目標ではないことも確認できる。現に片山財務相は円安のマイナス面が目立ってきたのを認め、12月に入ると更にボルテージが上がっている。
CFTCJPY speculativenet positions
ボルテージを上げるとは言っても、2025年の円安は投機的な円売りの結果でないことだけは確かである。投機筋（CFTCJPY speculativenet positions）は2021年以来長らく円売りポジションを維持してきたが、2025年に限っては、日米金融政策の方向性をテーマにした投機的な円買いが年初から大々的に積み上がっていた。それが参院選あたりになって日本でポピュリズムが勃興し、更に総裁選を経て積極財政が実現するに至って慌てて畳まれ始まるのだが、まだ少し投機的な円買いが残っている。この損切り待ちの円買いポジションは円安の重要なドライバーになったと思われる。
ブレーン達と円安
日米金利差から乖離するほどの円安に対処しなくてよいのか。高市政権の目玉政策は積極財政に集中しており他の経済政策に対する考え方が見えづらいため、ブレーンの考え方を参考にせざるを得ない。このセクションは経済学の空論…議論が続くが、気になるのは政権が確信犯的に円安誘導をしたいかどうかの一転だけなので、読み飛ばしてしまってもよい。日本成長戦略会議のメンバーで高市政権のブレーンと目されるクレディ・アグリコル証券の会田卓司チーフエコノミストは「積極的に財政出動すると、国債増発への思惑や将来の成長期待で金利が上昇する。その結果、海外から投資資金が入り、通貨高を招く」とするマンデル・フレミング・モデルを引用しながら「モデルが機能するには時間がかかるが、幅広く市場参加者が信じていくことで円高へと促されていく」と解説する。一方『株高不況』で知られる第一生命経済研究所の藤代宏一主席エコノミストは「そもそも財政政策の効果を検証するためのモデルであり、為替のメカニズムのモデルではない」とマンデル・フレミング・モデル円高説を一蹴する。
実際、マンデル・フレミング・モデルは歴史的にはどちらかというと財政拡張の効果の持続性を懐疑する議論であり、「だから金融緩和で脱デフレを目指した方が効果的」というリフレ派的な主張にも繋がって来たし、現代においてデフレ下であれば財政拡張がもたらす金利上昇を中央銀行が金融緩和で阻止できるので通貨高懸念も効果の短期性も問題にならない。従ってとっくに過去の遺物になっている理論であるが、たまたま今回は「物価目標を超えるインフレの中での財政拡張」であるので日銀が頼りにならず、「財政出動が長期金利上昇をもたらす」とする前半は実現した。問題は後半、つまりその長期金利上昇が海外からの投資資金の呼び込みに繋がるかどうかである。
財政拡張を受けて通貨が買われるかどうかは、財政拡張の必要性や中身への海外投資家の評価に委ねられる。一般的にそれまで財政緊縮が成長の足かせになっており需給ギャップがマイナスである場合、財政拡張は実質成長率を潜在成長率に向けて引き上げるため、通貨には見直し買いが入りやすい。一方、既に需給ギャップがプラスである国で更に政府需要を作ったところで、その需要は値上げか輸入増によって満たされざるを得ないので、インフレの加速に応じて金融引締めを行わない限り、むしろ通貨が売られる要因になりやすいのではないか。ここで本ブログがかつて取り上げたように、まだ脱デフレしていない証拠にされがちな日本のマイナスの需給ギャップがインチキであることを思い出したい。
Nikkei USDJPY andJapan US real rates
ましてや政策金利がいつまで経っても上がらないようでは、たとえ日本の長期国債の名目利回りに興味を持った海外投資家がいたとしても、為替ヘッジを付けるなり円を借りた方が合理的なので、円買い需要を喚起できない。円安はついに、日米実質金利差でも説明できない領域に突入した。
物価目標を超えるインフレの中で緩和的な金融政策を維持し、更に財政を拡張することで経済を過熱させる政策を高圧経済と呼ぶ。高圧経済と聞くとどうしても資産バブルを起こして富裕層や実業家に酒池肉林をしてもらうというイメージが先行してしまうが、もう一人のブレーンである若田部昌澄早稲田大教授はもう少し真面目な思い入れを持っている。曰く、まず経済全体の需要を作って企業に収益を稼がせてはじめて、企業に有形無形の投資をする余力が生まれるので、賃金も生産性も上がっていく、というものである。高圧経済論は我々が義務教育で学ぶシュンペーターの破壊的イノベーションによる新陳代謝論と真っ向から対立する。アベノミクスが我々の実質賃金を引き下げる代わりに雇用の頭数を増やすものだったとすれば、高圧経済は我々の実質賃金を一段と引き下げる代わりに企業に設備投資をやってもらう、というものである。生産性が上がれば潜在成長率も上がってそのうち過剰な通貨安とインフレは鎮火しそうであるが、それが実際に起きるかどうかはよく分からない。いずれにしろ、少なくともいま聞いて日本円を買いたくなるような理論ではないことだけは明らかだろう。
好きなブランドに嫌いなタレントが言及した後でファッション関係の仕事をしたことをにおわせている・・・
モデルの顔から下だけの画像ばかり載せるブランドだけど、もしかしてあのタレント起用したのか・・・？
やめてくれー
本ドキュメントは、外部の観察者による戦略的視点からの提言案であり、事実認定や人物評価ではなく、「もしこういう前提なら、このような戦略もあり得る」という仮説的な提案です。
2. 大規模言語モデルや生成AI技術は、急速にコモディティ化しつつある。
- 単価の下落
- 競合の増加
-API /SDK /オーケストレーション
などを含めた **ソリューション／プラットフォーム** を提供し得る立場にある。
自前で大規模データセンターを保有・拡張する戦略には、以下のリスクが存在する：
-認定DC は「OpenAI対応インフラ」として市場にアピールできる
3. **DC 側はCAPEX・OPEX・運用リスクを負担**
- OpenAI：
-ライセンス料
- 利用料のレベニューシェア
このモデルは、コンビニエンスストアやクラウド基盤ソフトウェア（例：VMware、ARMライセンスモデル）に類似した **フランチャイズ／プラットフォーム戦略** に近い。
など「差別化要因」に集中投下できる。
を分散できる。
- 未到来のブレイクスルーを前提にした大規模CAPEX は、
-価格低下
2. **既存技術＋既存インフラをフル活用することで「時間を買う」**
-既存DC を活用することで、市場展開までのリードタイムを最短化できる。
を作れる。
3. **「今ある技術でどこまで世界を押さえられるか」を優先的に考える**
-未来の理想状態より、現在の配備速度・採用件数・開発者エコシステムの拡大をKPI に置く。
1. **ビジョンと所有欲の分離**
-インフラ所有
-資産規模
を混同しない。
- 自社が全てを所有するモデルではなく、
-世界中のプレイヤーに役割を与えるプラットフォーム構造の方が実現しやすい。
- 「OpenAI と組む方が得だ」と明確に感じる収益構造・責任分担を設計する。
- 握るべきは、
-安全性と信頼
-ブランドと標準
- 手放してよい（外部に任せる）ものは、
-建物
-ラック
- 電力インフラ
- 日々の運用
-CAPEX 回収の難しさ
を考えると、必ずしも最適とは限らない。
- OpenAI が「AIプラットフォーム」「AIフランチャイズの本部」として振る舞い、
-スピード
-支配力
のすべてにおいて合理性が高い。
-戦略構造と資本効率、時間軸の観点からの一つの選択肢として提示するものである。
以上。
Regarding theEU Omnibus Bill,Japanese experts appear to be lobbying yourorganization and other institutions.I believe the following pointsrequire attention:
1)Ithas becomecommon inJapan to consider regulations regarding making decisions about individualsas thecore of personal data protection, but thisis a mistake. First,itis important tonote that models trainedon personal data or insights gained from statistically analyzing personal data can affect individuals even when used tomake decisions about agroup (rather than individuals). Second, such insights and models can be usedby anyone, not just thosewho analyzed or trained them.On the other hand, if personal datais accumulated in a rich form,it can be used for various analyses, so the accumulationitself can be a threat.
2) Therefore, thecore of personal data protection regulationsis to curb the diversion of personal databeyond the intended use inthe original context in whichitwas received, and the collection and distribution of personal data without limitingits purpose.Japanese law (as in the Omnibus Bill) defines personal dataas data thatmay be personal data forone entity but not for an entity thatdoes not identify the individual.As a result, this curbdoes not work well inJapan, andithasled toconfusion and complexity inon-site practice.I believe theEU should not repeatJapan's mistakes.
3) Allowing the training of general-purposeAI with personal dataas a "legitimate interest"is tantamount to abandoning the curb mentioned in paragraph 2) above. Even ifitis proven that current LLMs are unable to recognize individuals in an integrated manner across multiple training data sets orRAG entries, this merely means that thishas not been achievedwith the currentstate of technology, andI believe that this shouldonly be permitted if explicitly stipulatedas an exception.
EUオムニバス法案に関して、日本の専門家が貴団体をはじめとする機関にロビー活動を行っているようです。以下の点に留意する必要があると考えます。
1)日本では、個人に関する決定に関する規制を個人データ保護の中核と考えることが一般的になっていますが、これは誤りです。第一に、個人データで訓練されたモデルや、個人データの統計的分析から得られた知見は、個人ではなく集団に関する決定に使用された場合でも、個人に影響を与える可能性があることに留意することが重要です。第二に、こうした知見やモデルは、分析や訓練を行った者だけでなく、誰でも利用できる可能性があります。一方で、個人データがリッチな形で蓄積されれば、様々な分析に利用できるため、蓄積自体が脅威となる可能性があります。
2) したがって、個人データ保護規制の中核は、個人データが本来の文脈において意図された用途を超えて転用されること、そして、目的を限定せずに個人データが収集・流通されることを抑制することです。日本法の定義によると、（オムニバス法案と同様）ある主体にとっての個人データが、個人を特定できない主体にとっては個人データではないデータとなります。その結果、この抑制は日本ではうまく機能せず、現場の実務に混乱と複雑性をもたらしています。EUは日本の過ちを繰り返すべきではないと考えます。
3)個人データを用いた汎用AIの学習を「正当な利益」として認めることは、上記2)の抑制を放棄するに等しいものです。仮に、現行のLLMが複数の学習データセットやRAGエントリにまたがる統合的な個人認識が不可能であることが証明されたとしても、それは単に現状の技術水準では実現できていないことを意味するに過ぎず、例外として明示的に規定される場合にのみ認められるべきであると考えます。
