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。
中国軍の偵察機が日本の領空に入ったことが大騒ぎになっている。
「これ、マジで戦争一歩手前だよ! 政府は重要性がわかっているのか!!」。怒りを込めてXに書き込んだのは、作家の百田尚樹日本保守党代表。玉木雄一郎国民民主党代表は、自民党が総裁選をやっていることを挙げ、「権力の移行時期に領空を犯す行為を仕掛けるのは、偶発的行為ではなく、計画的かつ戦略的な行為。中国には厳重に抗議する」と語った。
領空侵犯が起きたのは8月26日。九州・長崎県西方の空域に中国軍の情報収集機「Y９」が飛来、午前11時29分から２分間、日本の領空に侵入した。その後しばらく周辺を旋回し午後１時15分、中国方向に飛び去った。緊急発進（スクランブル）した航空自衛隊の戦闘機が中国機に警告を発したが、応答がないまま領空に入ったという。 記事全文>>
株式会社ふぇの代表取締役。独自に考案した機械学習法、フェノラーニング®のビジネス展開を模索している。元ファイザージャパン・臨床開発部門バイオメトリクス部長、Pfizer Global R&D, Clinical Technologies, Director。ダイセル化学工業株式会社、呉羽化学工業株式会社の研究開発部門で勤務。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。中学時代から西洋哲学と現代美術にはまり、テニス部の活動を楽しんだ。冒険的なエッジを好むけれども、居心地の良いニッチの発見もそれなりに得意とする。趣味は農作業。日本科学技術ジャーナリスト会議会員。
◆食べることの奥義
農業が人びとの食糧を生産していることは疑いようがない。その農業にAI（人工知能）技術を応用することで、「食」から健康へと視線を伸ばして、農業を健康産業として再定義することを試みている。そもそも、「食」を科学的に理解することはとても難しい。近代文明の理念で、人間中心の弱肉強食を前提とすれば、人類が家畜や農産物を食べることも、疑いようがないと思われるかもしれない。しかし、食べたものを消化吸収できなければ、栄養にはならない。ノーベル賞を受賞（2016年）した大隈良典先生は、酵母のオートファジー（自食作用）を研究して、単細胞生物から植物や動物まで、細胞が生きてゆくために、細胞内の老廃物を消化して再利用する仕組みを明らかにした。細胞内の老廃物としては、細胞の構成成分だけではなく、細胞外から取り込まれた有害物や栄養素も含まれていて、細胞生物学としては、オートファジーが「食」の機能ということになる。しかし、植物は菌根菌と共生しているし、動物は腸内細菌と共生して消化排泄（はいせつ）している。生態学の食物連鎖は、弱肉強食の単純なピラミッドではなく、科学的にはとても複雑なプロセスだ。老化とオートファジーに深い関係があることも解明されつつある。栄養学も、オートファジーの観点から再考する必要があるだろう。 記事全文>>
株式会社ふぇの代表取締役。独自に考案した機械学習法、フェノラーニング®のビジネス展開を模索している。元ファイザージャパン・臨床開発部門バイオメトリクス部長、Pfizer Global R&D, Clinical Technologies, Director。ダイセル化学工業株式会社、呉羽化学工業株式会社の研究開発部門で勤務。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。中学時代から西洋哲学と現代美術にはまり、テニス部の活動を楽しんだ。冒険的なエッジを好むけれども、居心地の良いニッチの発見もそれなりに得意とする。趣味は農作業。日本科学技術ジャーナリスト会議会員。
◆人工知能技術は産業構造を逆転する
産業革命以降の産業構造は、商品生産からサービス商品へと、市場経済における商品の連鎖、もしくはサプライチェーンとして、顧客個人を最終ターゲットとして構成されてきた。農業においても、グローバル資本主義経済の巨大企業が、顧客としての農家に、原料や生産手段として、例えば飼料用の穀物や製油など、肥料や農薬など、農業機械などを、独占的に供給してきた。生産性という供給側の論理によって、経済活動が制御されてきたともいえるだろう。産業革命によって、生産性が飛躍的に向上したのだから、資本主義社会としては、合理的な産業構造だったと考えられる。工場や機械による生産性の向上は、現在でも継続しているけれども、IT技術、特に人工知能（AI）技術による生産性の向上は、顧客個人に直接働きかける効果が大きく、産業構造を大きく変える可能性がある。
本連載では、食の目的を健康の維持向上と考える立場から、農業を健康産業として再定義することを試みている。生活者としては、常識的な考えのようだけれども、産業構造としては、有機農業や地産地消のような、補完的な産業としてではなく、グローバル資本主義の産業構造を、AI技術によって逆転する（折りたたむ）可能性がある。具体的には、食と関連する健康状態を、データ駆動型個別化栄養学（プレシジョン栄養学）によって、データとして理解することが出発点となる。例えば、農薬の安全性を、特定の疾患（アレルギー疾患も含む）において評価することが可能になり、生産者の論理ではなく、消費者による選択を支援するために、国家などが適切に情報開示することになるだろう。 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。
購読している朝日新聞の千葉版に「加計学園」の記事が目立つようになった。
安倍晋三元首相の親友・加計孝太郎氏（73）が家業として経営するあの学校法人である。首相の威光で行政をねじ曲げ、獣医学部を愛媛県今治市に設立し、「縁故政治」が問題になったのは8 年前。今度は財政難にあえぐ千葉県銚子市を舞台に「身勝手な加計学園」が話題になっている。
千葉版を賑わせているのは、加計学園が千葉県銚子市に設立した千葉科学大学（2004年開学）。今治の獣医学部に劣らず「政治主導」で生まれたこの大学は、開設20年足らずで経営が破綻（はたん）し、「撤退」「身売り」が騒ぎとなっている。 記事全文>>
株式会社ふぇの代表取締役。独自に考案した機械学習法、フェノラーニング®のビジネス展開を模索している。元ファイザージャパン・臨床開発部門バイオメトリクス部長、Pfizer Global R&D, Clinical Technologies, Director。ダイセル化学工業株式会社、呉羽化学工業株式会社の研究開発部門で勤務。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。中学時代から西洋哲学と現代美術にはまり、テニス部の活動を楽しんだ。冒険的なエッジを好むけれども、居心地の良いニッチの発見もそれなりに得意とする。趣味は農作業。日本科学技術ジャーナリスト会議会員。
◆個体差の機械学習
前回まで、個体差の機械学習（例えばフェノラーニング®）が実現される、近未来の「データの世界」を、シリーズ記事として記述してきた。「データ論」として、前例のない冒険談に挑戦した。人名や地名などの、固有名詞がある世界では、現在の機械学習（例えば、生成AI〈人工知能〉の大規模言語モデル）では不十分で、固有名詞を責任をもって解釈できない。個体差を理解（モデル化）できるようになれば、膨大な量のデータは不必要になり、個体差を示す表現型に関して網羅性のあるデータのほうが重要になる。筆者の理解では、現在の機械学習技術は、誕生したばかりの幼児段階で、社会的責任のレベルでは、小学生の段階にも至っていない。経済的な誘惑で、未熟な技術を巨大化するのではなく、未来に向けた課題を発見しながら、試行錯誤する時期のはずだ。機械学習の特許は、国別の特許出願数を争うのではなく、まさに「個性的」な特許を探し出して、新たな探索路を見いだすための、創造的なパテントマップを作ることから始めるとよいだろう。ディープラーニングの技術は、米国や中国などの覇権国家が作り出したものではなく、カナダの大学で発明された。個体差の機械学習（例えばフェノラーニング®）も、覇権国家の支配競争とは別次元の、文明論的な文脈で、みんなで機械学習しながら、おおきく成長してもらいたい。近代文明に行き詰まった人類の、最後の存続チャンスを切り開くのは、個体差の機械学習かもしれない。 記事全文>>
株式会社ふぇの代表取締役。独自に考案した機械学習法、フェノラーニング®のビジネス展開を模索している。元ファイザージャパン・臨床開発部門バイオメトリクス部長、Pfizer Global R&D, Clinical Technologies, Director。ダイセル化学工業株式会社、呉羽化学工業株式会社の研究開発部門で勤務。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。中学時代から西洋哲学と現代美術にはまり、テニス部の活動を楽しんだ。冒険的なエッジを好むけれども、居心地の良いニッチの発見もそれなりに得意とする。趣味は農作業。日本科学技術ジャーナリスト会議会員。
『スモール ランダムパターンズ アー ビューティフル』
1 はじめに; 千個の難題と、千×千×千×千（ビリオン）個の可能性
1.1 個体差すなわち個体内変動と個体間変動が交絡した状態
1.2 組織の集合知は機械学習できるのか
1.3 私たちは機械から学習できるのか
2 データにとっての技術と自然
2.1 アートからテクノロジーヘ
2.2 テクノロジーからサイエンス アンド テクノロジーへ
2.3 データサイエンス テクノロジー アンド アート
2.4 データサイクル
2.5 データベクトル
2.6 局所かつ周辺のベクトル場としてのデータとシミュレーション
3 機械学習の学習
3.1 解析用データベース
3.2 先回りした機械学習
3.3 職業からの自由と社会
3.4 認知機能の機械学習とデジタルセラピューティクス(DTx)
3.5 学習は境界領域の積分的探索－ニッチ＆エッジの学習理論
3.6 機械学習との学習
4 機械学習との共存・共生・共進化－まばらでゆらぐ多様性
4.1 生活と経済の不確実性
4.2 生活と経済に関連する技術は、何を表現しているのか
4.3 スモール データ アプローチ－個体差のまばらでゆらぐ多様性
4.4 まばらでゆらぐ多様性の過去・現在・未来
4.5 生活の不確実性を予測する
4.6 弱い最適化－脆弱性/反脆弱性からのスタート
4.7 ひとつのビッグ予測、たくさんのスモール適応
5 自発的な小組織（seif-motivated small organizations）
5.1 社会、地域、家族 vs. 国家、企業
5.2 組織は組織でできている－組織サイクル
5.3 機械学習する組織
5.4 CAPDサイクル
5.5 ビジネス表現の個体差（AI中心8画面周辺モデル）
5.6 組織の周辺－積分的思考
5.7 データサービス商品を創出する知的自由エネルギー産業－固有場知能農業
6 おわりに；－生活と社会のビューティフル ランダム パターンズ
6.1 ほとんど色即是空・空即是色な世界
6.2 ランダムな人びと（前稿）
6.4 延長されたフェノラーニング®（本稿） 記事全文>>
株式会社ふぇの代表取締役。独自に考案した機械学習法、フェノラーニング®のビジネス展開を模索している。元ファイザージャパン・臨床開発部門バイオメトリクス部長、Pfizer Global R&D, Clinical Technologies, Director。ダイセル化学工業株式会社、呉羽化学工業株式会社の研究開発部門で勤務。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。中学時代から西洋哲学と現代美術にはまり、テニス部の活動を楽しんだ。冒険的なエッジを好むけれども、居心地の良いニッチの発見もそれなりに得意とする。趣味は農作業。日本科学技術ジャーナリスト会議会員。
『スモール ランダムパターンズ アー ビューティフル』
1 はじめに; 千個の難題と、千×千×千×千（ビリオン）個の可能性
1.1 個体差すなわち個体内変動と個体間変動が交絡した状態
1.2 組織の集合知は機械学習できるのか
1.3 私たちは機械から学習できるのか
2 データにとっての技術と自然
2.1 アートからテクノロジーヘ
2.2 テクノロジーからサイエンス アンド テクノロジーへ
2.3 データサイエンス テクノロジー アンド アート
2.4 データサイクル
2.5 データベクトル
2.6 局所かつ周辺のベクトル場としてのデータとシミュレーション
3 機械学習の学習
3.1 解析用データベース
3.2 先回りした機械学習
3.3 職業からの自由と社会
3.4 認知機能の機械学習とデジタルセラピューティクス(DTx)
3.5 学習は境界領域の積分的探索－ニッチ＆エッジの学習理論
3.6 機械学習との学習
4 機械学習との共存・共生・共進化－まばらでゆらぐ多様性
4.1 生活と経済の不確実性
4.2 生活と経済に関連する技術は、何を表現しているのか
4.3 スモール データ アプローチ－個体差のまばらでゆらぐ多様性
4.4 まばらでゆらぐ多様性の過去・現在・未来
4.5 生活の不確実性を予測する
4.6 弱い最適化－脆弱性/反脆弱性からのスタート
4.7 ひとつのビッグ予測、たくさんのスモール適応
5 自発的な小組織（seif-motivated small organizations）
5.1 社会、地域、家族 vs. 国家、企業
5.2 組織は組織でできている－組織サイクル
5.3 機械学習する組織
5.4 CAPDサイクル
5.5 ビジネス表現の個体差（AI中心8画面周辺モデル）
5.6 組織の周辺－積分的思考
5.7 データサービス商品を創出する知的自由エネルギー産業－固有場知能農業
6 おわりに；－生活と社会のビューティフル ランダム パターンズ（前稿）
6.1 ほとんど色即是空・空即是色な世界（前稿）
6.2 ランダムな人びと（本稿） 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26年。趣味：クラシック歌唱、サックス・フルート演奏。
日本出張中の5月18～22日、仕事の関係で金沢を訪れた。石川県、特に金沢は私にとって日本では最も愛着を感じる街である。中学1年の終わりに父親が金沢に転勤になったため、私は東京に1人残った。夏休みや冬休みなど長期休暇になると、私は金沢に帰省した。60年近く前の話である。
当時は上野から金沢まで特急で8時間半、夜行の急行で13時間もかかった。現在は北陸新幹線で東京から金沢まで約2時間半、雲泥の差である。冬ともなると、1メートル以上の雪が積もり、毎日家の前の雪かきに追われた。雪の重みから枝を守るために準備された兼六園の雪吊（つ）りは地球温暖化のため今や無用の長物と化しているが、当時は風情を伴った美しい景色を作っていた。 記事全文>>
株式会社ふぇの代表取締役。独自に考案した機械学習法、フェノラーニング®のビジネス展開を模索している。元ファイザージャパン・臨床開発部門バイオメトリクス部長、Pfizer Global R&D, Clinical Technologies, Director。ダイセル化学工業株式会社、呉羽化学工業株式会社の研究開発部門で勤務。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。中学時代から西洋哲学と現代美術にはまり、テニス部の活動を楽しんだ。冒険的なエッジを好むけれども、居心地の良いニッチの発見もそれなりに得意とする。趣味は農作業。日本科学技術ジャーナリスト会議会員。
◆制作ノート
英国の経済学者エルンスト・シューマッハー（1911～1977年）の「スモール イズ ビューティフル」における中間技術の提案を、「みんなで機械学習」として実現するため、「スモール ランダムパターンズ アー ビューティフル」という拙稿を連載している。前回は、人工知能（AI）の根っことなる「固有場知能」（ネイティブ・インテリジェンス）を、本シリーズの到達点としてまとめ、「固有場知能」を活用する農業を次のシリーズの宿題とした。「スモール ランダムパターンズ」は、本当に「ビューティフル」なのだろうか。「ランダム」な「パターン」は、そもそも矛盾した概念だ。しかし、自然においては、量子力学の2重スリット実験のように、論理的には理解しがたい確率的な「ランダムパターンズ」が存在することも事実だ。筆者は中学時代から西洋哲学にはまり、論理学の本も多数読んでいる。厳密な数理論理学（ゲーデルの不完全性定理など）によって明らかになったことは、論理は数学の証明には不可欠であっても、数学を記述するためには表現力不足ということだ。言語や絵画の表現力が、数学よりも豊かであることは疑いようがない。それでも、「スモール ランダムパターンズ」は「ビューティフル」か、という問いに答えは無さそうだ。論理で考えれば、無から有は生まれない。しかし、真空から対称性の破れによって、エネルギーや物質が生まれる。「空」を真空と考えるか、雲がある「そら」と考えるのかは、文脈に依存してはいるものの、「空」をどのようにイメージするのか「自由」だ。「ランダムパターンズ」の「自由度」が、「ビューティフル」かどうかは、人びとと共有する表現の場が「自由」であることを問うているようにも思われる。 記事全文>>
株式会社ふぇの代表取締役。独自に考案した機械学習法、フェノラーニング®のビジネス展開を模索している。元ファイザージャパン・臨床開発部門バイオメトリクス部長、Pfizer Global R&D, Clinical Technologies, Director。ダイセル化学工業株式会社、呉羽化学工業株式会社の研究開発部門で勤務。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。中学時代から西洋哲学と現代美術にはまり、テニス部の活動を楽しんだ。冒険的なエッジを好むけれども、居心地の良いニッチの発見もそれなりに得意とする。趣味は農作業。日本科学技術ジャーナリスト会議会員。
◆制作ノート
英国の経済学者エルンスト・シューマッハー（1911～1977年）の「スモール イズ ビューティフル」における中間技術の提案を、「みんなで機械学習」として実現するため、「スモール ランダムパターンズ アー ビューティフル」という拙稿を連載している。前回は、近代合理主義の微分的思考との比較で、データの機械学習を積分的思考として描写してみた。今回が最後の各論となる。NI（ネイティブ・インテリジェンス、固有場知能）を活用する農業を、近未来のデータ文明に向かう産業的な試行錯誤として再考してみたい。「スモール ランダムパターンズ アー ビューティフル」は途中の画像以降なので、制作ノートに相当する前半部分は、飛ばし読みしてください。逆に言うと、制作ノートは形式にこだわっていないので、まとまりがないけれども読みやすいかもしれません。 記事全文>>
