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27年。趣味：クラシック歌唱、サックス・フルート演奏。
第4章 歴史から見たインド
第4章では、インドにおける民族の形成と宗教体系の発展が、社会秩序・職能分業・都市構造・地域産業にどのような形で重層的に作用してきたのかを整理する。ドラヴィダ・アーリアの2つの民族から、新興宗教・ヒンドゥー教・イスラム教・キリスト教が加わることで、南北で異なる社会構造と産業の枠組みがどのように立ち上がったのかを明らかにすることを目的とする。
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
本稿は、「信用貨幣とは何か」について、人類学者のデヴィッド・グレーバーの著書『負債論―貨幣と暴力の5000年』（以下「本書」）を中心に考える。
グレーバーは、約5000年前の古代メソポタミアの遺跡から発掘された大量の粘土板に書かれていたのは、大部分が信用の記録、すなわち、信用による貸借、神殿による支給の配分、神殿領地の地代、穀物と銀の価格であったことを示す。
それが意味するのは、銀を計算単位として穀物などの信用による取引が行われていたことである。銀貨は存在せず、（銀ならいくらという）価値の尺度として機能していた。農民は、収穫期に穀物を神殿の倉庫に預け、それを貸したり何かと交換したりしていたと考えられている。現代の銀行口座のような機能――信用システム――が存在していたと言える。貨幣論においては、こうした貨幣を「信用貨幣」と呼んでいる。 記事全文>>
株式会社ふぇの代表取締役。独自に考案した個体差の機械学習法、フェノラーニング®のビジネス展開を、栃木県那須町で模索中。元PGRD (Pfizer Global R&D) Clinical Technologies, Director。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。趣味は農作業。
3 機械学習の学習
機械学習はAI（人工知能）の頭脳だ。そんな難しい技術を、専門家以外が学習する必要があるのだろうか。AIが人間の知能を超えて急速に進化しているのに、その頭脳を学習することなどできるのだろうか。
人間の言語活動は、高度に発達していて、多数の職業で言語の専門家が活躍している。日常生活だけであれば、言葉を自然に習得できる。それでも、小学校で国語を学習する。自分の言語に自覚的に向き合うことは、学習すること自体を学習しているともいえる。機械学習の学習は、AIがデータを学習することを学習する。機械学習の学習は、データの世界を体験することであって、データの世界への最初の冒険なのだ。 記事全文>>
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。
日刊ゲンダイ（5月26日付）に「いまだ残る変額保険の火種」というタイトルで以下のような記事を書いた。
◆日刊ゲンダイに書いた記事
メガバンクが史上空前の好決算に沸いている。とりわけ三菱UFJ銀行は純利益が２兆円を突破、3年連続の最高益を更新中だ。その陰で銀行の過酷な資金回収に泣く人が後を絶たない。
都内に住む板橋常夫さん（仮名、79歳）は、自宅を追われようとしている。35年前、三菱銀行から借りた１億3300万円が、いまや２億5000万円に膨れ上がった。返済を迫る銀行側は、問答無用で居住中の自宅を競売に掛けた。すでに入札が始まり、開札は６月3日。執行されれば板橋さん一家はホームレスになる。 記事全文>>
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27年。趣味：クラシック歌唱、サックス・フルート演奏。
第3章 地理・気候から見たインド
第3章では、地形・土壌・水資源・気候といった自然条件が、①農業体系②生活様式・社会構造③都市形成・産業立地へどのように段階的に影響したかを明確に整理することを目的とする。
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。著書に『異次元緩和の罪と罰』（講談社現代新書2753、2024年9月）。
高市早苗首相は、「責任ある積極財政」の一環として、「PB（プライマリーバランス＝基礎的財政収支）の黒字化」を単年度目標から複数年度の管理に切り替え、むしろ「一般政府債務残高対GDP（国内総生産）比率（債務残高比率）の安定的な引き下げ」を重視する姿勢と伝えられる。
前回第96回では、PB黒字化は財政健全化への「半歩」を踏み出したに過ぎないことを述べた。
財政健全化にふさわしい真の指標は、やはり2000年度まで政府が目標としていた「赤字国債からの脱却」であり、そこに至るまでの中間目標は「財政収支の黒字化」に置くのが適切だろう。
株式会社ふぇの代表取締役。独自に考案した個体差の機械学習法、フェノラーニング®のビジネス展開を、栃木県那須町で模索中。元PGRD (Pfizer Global R&D) Clinical Technologies, Director。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。趣味は農作業。
2.6 おいしいデータは、地域と経済を健康にする
日本の行政データは、近年急速に充実している。分野別や地域別に、使いやすく2次加工されたデータサービスも、有償無償、多種多様だ。しかし行政データを活用するためには、行政組織や制度を理解する必要がある。例えば犯罪データの場合は、都道府県別の警察の仕組みや、司法制度がとても複雑であるため、専門的な研究者でないと、公開されている犯罪データを活用することは困難だ。地域の治安のよさを比較する目的であれば、不動産業界や保険会社によって2次加工されたデータサービスを利用することが現実的だろう。しかし、治安の定義は、業界によって異なることに留意しよう。 記事全文>>
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。
「エーアイ」という言葉を聞かない日はなくなった。AI＝artificial intelligence、「人工知能」と訳される。コンピューターソフトの進化形ぐらいに考えていたが、ChatGPTやGeminiなどの「生成AI」の登場で一気に身近な存在になった。システムの仕組みはわからなくても、我々は人工知能と１対１の対話ができるようになった。
連休中もAIに関する話題は途切れることなく発信されたが、読み進むにつれ「世の中これからどうなってしまうのか」と気が重くなった。 記事全文>>
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。著書に『異次元緩和の罪と罰』（講談社現代新書2753、2024年9月）。
2026年度の当初予算では、PB（基礎的財政収支）が黒字となる見込みにある。01年度に、従前の「赤字国債からの脱却」に代え、「PB黒字化」を財政健全化目標に掲げて以来、初の目標達成となる。
高市早苗首相は、「責任ある積極財政」の一環として、「PB黒字化」を単年度目標から複数年度の目標に切り替え、むしろ「政府債務残高対GDP（国内総生産）比率（債務残高比率）」の引き下げを重視する姿勢を示している。
しかし、債務残高比率はトリッキーな指標だ。物価が上昇すれば、財政健全化とは無関係に、同比率は低下する可能性が高い。物価上昇が続くもとでの「債務残高比率」の重視と「PB黒字化」の複数年度目標化は、財政健全化をむしろ阻害するおそれがある。
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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27年。趣味：クラシック歌唱、サックス・フルート演奏。
日本は高度成長を成し遂げた1980年代ごろから、企業の海外進出を活発化し始めてきた。第2次世界大戦からの復興を力強く成し遂げてきた日本企業は、さらなる販売先を求めてまずは米国に。さらに安価な労働力を求めて台湾、メキシコ、東南アジアと次々に生産拠点を拡充してきた、また、92年に中国の最高権力者であった鄧小平による「南巡講話」によって経済開放政策にかじを切った中国に対しては、販売・製造の一挙両得を狙って進出を果たした。
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