2013年3月23日に、「PASMO（パスモ）」、「Suica（スイカ）」、「ICOCA（イコカ）」等、全国10種類の交通系ICカード（以下、10カード）の相互利用サービスが開始されてから、5年が経過した。以後、サービス利用可能範囲は徐々に広がり、大都市間の旅行や大都市圏内の移動においては、10カードのうちのいずれか1種類を持っていれば、ほぼ事足りるようになった。 一方、地方ではICカードの”空白地帯”は今なお大きく、また、大都市圏内においても、コスト等が障壁となり、ICカードを導入できていない事業者はまだまだある。 政府は、2015年度に閣議決定した「交通政策基本計画」に基づき、2020年度に向けて、10カードをすべての都道府県で使えるようにするという目標を定めているが、交通系ICカードの導入は、今日、実態としてどの程度まで進んでいるのだろうか。また、今後の利用エリア拡大に向け、どのよう

中国外交部の報道官が米国の貿易制裁措置に関して「お返ししなければ失礼」といった件の中国語の原文は、“来而不往非礼也”であり、これは儒教の経典の1つ『礼記』に由来する。 “来而不往非礼也” 米国が中国への貿易制裁措置をとったことに対し、中国外交部の華春瑩報道官が2018年3月23日の記者会見で述べた言葉として、NHKが「お返しをしなければ失礼にあたる」というものを報じている [1] 。 この「お返しをしなければ失礼にあたる」の中国語の原文を見てみると、“来而不往非礼也”（来タリテ往（ゆ）カザレバ礼ニアラザルナリ）となっている。これは儒教の経典の1つである『礼記』を出典とする言葉だ。 『礼記』の曲礼篇には、以下のような文章が載っている。 礼尚往来。往而不来非礼也。来而不往亦非礼也。 （書き下し文：礼ハ往来ヲ尚（たつと）ブ。往（ゆ）キテ来タラザレバ礼ニアラザルナリ。来タリテ往（ゆ）カザレバ亦（ま

どの会社にも、どんなコミュニティにも一定数、「失礼な人たち」がいる。 「失礼」は抽象的な表現であり、相対的なものなので、当然、ある人が失礼と感じることが、他の人にはそうではないことがたくさんある。 だが、「失礼」は確かに存在している。 「論語」によれば、失礼というのは、慎みと敬意がない、ということである。 例えば、インターネットではよく見かけるが、相手に「バカ」「無能」と言ってしまうのは、失礼にあたる。 同じように、誰かが間違ったことをした時に、皆の目の前で「間違っている」と批判することも、失礼な行為だ。 ◆ 以前、こんなことがあった。 その企業は小さなシステム開発会社で、ワンマン経営をしている社長がいた。 そして、その社長は思い込みの強いタイプで、会議でよく間違ったことを言った。 例えばこんな具合だ。 「ソフトの品質が悪いのは、仕事への思い入れが足りないからだ！」 現実的には、ソフトの品

モチェを象徴するミイラ「セニョーラ・デ・カオ」。科学と最新のテクノロジーにより、顔が復元される様子を見てみよう。 2005年、ペルー北部の海岸にあるエル・ブルホ遺跡で調査をしていた考古学者たちが、興味深い布の包みを発掘した。紀元400年ごろに作られ、凝った絵で飾られた日干しレンガの複合埋葬施設に葬られていた。布の中には、自然にミイラ化した若い女性貴族の遺骸が横たわっていたいた。インカ文明よりも1000年早くこの地域に栄えた、モチェ文化のものだ。専門家らはこのほど、普段は犯罪捜査に使われる技術を活用し、この女性の容貌を再現した。（参考記事：「ペルー・モチェの女性ミイラ」） 地元の人々はこのミイラを、近くの街マグダレナ・デ・カオにちなみ、「セニョーラ・デ・カオ」（カオの婦人）と呼んでいる。現在はエル・ブルホの博物館に展示されているが、見やすい状態ではない。保存のため、ミイラは温度と湿度を調整し

遺伝子の差はどれだけの不平等を産んでいるのか『ゲノムで社会の謎を解く――教育・所得格差から人種問題、国家の盛衰まで』 双子研究を筆頭に、遺伝子が我々の身体的特徴だけではなくIQや統合失調症などの病気といった数々の要因に深く関連していることがわかってきている。が、そうであるならば遺伝子についての知見を深めることによって政策レベルで活かす──介入したほうがいい人間には介入し、そうでない人間には介入しない──というような形の、オーダーメイド政策はありえるのか。 たとえば、受け継がれた遺伝子的な差異こそが社会的不平等の第一の駆動力なのだろうか。現在の機会均等は主に”勉強ができること”によってもたらされているが、そもそもその能力に生来から違いがあるのだとしたらそれはどれ程の不平等につながっているのか。もしそれが明らかになれば、より適切な平等へ向けて歩み出すことができるかもしれない。これは見方によって

「A3RT」のロゴ 今回の共同研究開発では、リクルートテクノロジーズが活用用途を検証中のGAN（Generative Adversarial Networks）技術を活用した線画着色に取り組んでおり、クラウドゲートから学習用に提供された高品質なキャラクター画像を学習させることで、従来は困難だったラフ画の高精度な自動線画化を実現。一瞬でクリエイターが描いたラフ画を線画・着色できるようになった。 ラフ画→線画化→着色化の参考事例 ツール化にあたって、プロのクリエイターからの意見を取り入れ、部分的な線画化やpsd形式への対応、レイヤー処理を実装し、今後は強化学習やPGGAN（Progressive Growing of GANs）技術を用いたキャラクター画像の自動補正、デザイン案作成といった取り組みも予定している。 「A3RT」は、「必要な最新テクノロジーをいつでも手軽に」をコンセプトに開発が進

3年前に因果フェスというイベントでGranger因果について専門家でもないのに講演させられるという稀有な経験をしたわけですが。 その時のイベント報告記事で、会場でのディスカッションの内容を踏まえて僕はこんなことを書いたのでした。 非線形Granger因果性検定の手順（ここでは2変量2次ラグモデルを想定する） なる2変量2次ラグモデルを機械学習的なものを含めた何かしらの方法で推定し、その誤差関数をとする。次に、がない（非線形Granger因果を与え得る時系列を伴わない）単変量2次ラグモデル を同様に推定し、その誤差関数をとする。この2つの誤差関数とを表現する学習パラメータを統合する何かしらの情報量規準 を定義し、これの有意性をブートストラップ法などを用いて検定する。 と書き換えて、モデル推定のための何かしら好都合な非線形データに対応可能な機械学習手法（脚注：ここでRNNしか思い付かない自分は