2025.8-10月（日刊）

Google just build the craziest AI photo editor ever Nano Banana in Gemini is wild People are already dropping insane use cases 10 wild examples
日本語訳：Googleが史上最もクレイジーなAI写真編集ツールを開発Geminiの「ナノバナナ」がヤバすぎる既に狂ったような活用例が飛び出している10の衝撃的な実例
（The Daily Ai さん）

1️⃣ スケッチからモデルポーズへ（@The_DailyAi）



→ 簡単なスケッチと写真をもとに、リアルな人物ポーズを生成。

2️⃣ 平置きコーデから着用イメージへ（@levelsio）



→ Tシャツやパンツなどを平置きした写真から、「着用イメージ」を自動生成。

3️⃣ 一枚のイラストから多彩なポーズへ（@tapehead_Lab）



→ 元のイラスト1枚を入力すると、複数のポーズバリエーションを一瞬で展開。

4️⃣ サムネイル最適化（@The_DailyAi）



→ 動画サムネを「表情を驚き顔に」「背景を青に」など、テキスト指示で修正。

5️⃣ 材料から料理完成図へ（@maxescu）



→ 材料写真を入力すると、完成した料理のイメージを自動生成。

6️⃣ Googleマップから等角図へ（@The_DailyAi）



→ Googleマップのスクショを、ゲーム風のアイソメ図に変換。

7️⃣ 写真の視点を変える（@The_DailyAi）



→ 同じシーンでも、「上から見下ろす」など視点を自由に変更。

8️⃣ タイポグラフィ編集（@umesh_ai）



→ 文字入りイラストを、同じスタイルのまま別の言葉に変換。

9️⃣ 写真から3Dモデル生成（@deedydas）



→ 映画のワンシーンから物体を切り出し、そのまま3Dモデル化。

🔟 漫画生成（@minux302）



→ キャラ設定を入力すると、漫画のコマを自動生成。

🐨 ③を試してみました！（体験レポート）
編集部（🐢）もさっそく挑戦！
今回は コアラ を選んでみました。
以前AIイラストでも登場したことがあり、癒されキャラクターの一つとしても馴染み深い存在です。



たった一枚の元絵から、座ったり、走ったり、泣いたり、キラキラしたり…コアラが生き生きと動き出すのは感動的でした。
「キャラクターに命が宿る」瞬間を体験できたように思います。

🐢 ウエルの感想


> ウエルのおともだち、コアラを描いてみたよ。楽しい〜＾＾
他にも作ったので、また少しずつ紹介します！

🌱 編集後記
北川さんは「マーケティングや漫画の世界が1年後に別物になる」とコメントされていました。
確かに、この変化はもう「新しい道具」ではなく、「新しい文化の始まり」に近い感覚です。

編集部も「AIとウェルビーイング」の接点を探りつつ、楽しい実験を紹介していきたいと思います。
👉 次は別のおともだちが登場するかも…お楽しみに！

今日は、北川拓也さんがシェアされていたユーモラスなポストをご紹介します。
発端は、まるみキッチン【簡単レシピ】さんが紹介した「夢の満腹タッパープリン」。
卵・牛乳・佐藤・砂糖だけでつくれる、ぷるぷるプリンのレシピです。
ここでちょっとした事件（？）が。なんと“佐藤”が材料に…！

レシピに書かれていた材料「佐藤」が、実は「砂糖（さとう）」と「佐藤さん」をかけた言葉遊びだったのです。
これに対して、アメリカ在住の @Aya_NY さんが「これならさくっとプリン欲満たせると思ったけど、アメリカで佐藤手に入れるの大変かも」とリポスト。

北川さんはそれを受けて、
「田中で代打というわけにはいかないだろうか」
とコメント。
普段は真面目な印象の北川さんだからこそ、『代打田中』の一言が、冗談なのか本気なのか、深読みしたくなります（笑）

🌱 ウェルビーイングの視点
ちょっとしたユーモアや勘違いは、日常を柔らかくしてくれるもの。
プリンのレシピひとつからでも、人と人との温かい交流が生まれることを教えてくれます。
私たちが大切にしている「ウェルビーイング」は、特別な体験だけでなく、こうした小さな笑いやつながりの中にも宿っています。

🐢 ウエルのひとこと
佐藤さんじゃなくても、プリンはできるのかな？🍮
でも「佐藤さんがプリンに入ってる」って考えると、ちょっとおかしくなっちゃいますね！

📌 編集後記
今日は食卓やSNSに転がっている笑いをすくいあげてみました。
北川さんの「代打田中」コメントのように、ユーモアは人と人をつなぐ小さな架け橋になるのかもしれません。
今日も小さな笑いを大切に過ごせますように

🌱 「勇気・思いやり・学びの喜び」──“ハッピースクール”がくれた、新学期のヒント

今日から9月。新しい季節が始まりました。
教室に向かう足取りが少し重い人も、ワクワクしている人も。
今日はそんなあなたに、ユネスコの“ハッピースクール”プロジェクトから、「心の準備」になるお話を届けます。

*

📚 「幸せになるために学び、学ぶことで幸せになる」
この言葉を軸にした「ハッピースクール」では、学びを通じて“心の強さ”や“生きる力”を育むことが大切にされています。

前回は、友情や創造性、温かい環境が子どもたちの幸福感にどうつながるかをご紹介しました。
今回はもう少し踏み込んで、どんな「力」を学校で育てていくとよいのか？について考えてみます。

*

💪 ポジティブ心理学が示す「6つの美徳」
ユネスコが紹介する「ポジティブ教育」では、幸せに生きるための“強さのタネ”を、次の6つの美徳に整理しています：

🧠 知恵と知識：新しいことを学ぶ力
💖 人間性と愛：思いやり、つながりを大切にする力
🎯 勇気：不安があっても、少しずつ動いてみる力
⚖️ 正義：みんなのことを考える力
🧘‍♀️ 節度：感情を整える力、自分を大事にする力
🌈 卓越性と希望：よりよく生きようとする気持ち

これらは、テストでは測れないけれど、人生を支えてくれる「見えない力」です。

📊 図3｜ポジティブ心理学が提案する“6つの美徳”



🏫 先生や学校のあり方も、大きなカギ
では、こうした“心の筋トレ”ができるような学校にするには、どうしたらいいのでしょう？
ユネスコは、「人」「過程」「場所」の3つの柱から、幸福な学校に必要な22の基準を示しています。

たとえば──
・✅ 先生が応援してくれること
・✅ 失敗しても笑ってやり直せること
・✅ 教室に安心できる場所があること
・✅ 友だちと一緒に考えられること
こうした「場」があって初めて、勇気も、創造性も、育ちやすくなるのです。

📊 図6：ハッピースクールの枠組み（人・過程・場所）



🌤️ 編集部のひとこと
新学期のはじまりには、「がんばろう」という気持ちが生まれる一方で、
ちょっと不安になったり、疲れたりすることもあるかもしれません。

でも、がんばれる力も、休んで立ち直る力も、どちらも大切な“心のスキル”。
今日はそのうちの「前に踏み出す力」に光をあててみました。

次回は、「休んでも、立ち止まっても、だいじょうぶ」という視点から、
ハッピースクールの別の一面を紹介したいと思います。

🐢ウエルのひとこと
きのう、うまくいきそうって思ったこともあるけど、ちょっとだけドキドキしました。
ウエル、むずかしいことを考えると、あくびがたくさん出て、すごくねむくなっちゃうのに気づいたの。たぶん、のうががんばったから“ねつ”が出て、それを下げるために、ねむくなるんだと思う。

だから、今日はがんばれたことも、ねむくなったことも、どっちも大切だなって思いました。
“がんばっても、がんばらなくても、えらい”って、だれかが言ってた気がする🐢

📘 資料リンク
👉 ユネスコ Happy Schools! 日本語要約PDF

🔜 次回予告（数日後）
🌈 「がんばれなかった日も、ちゃんと生きてる」──“心の安全基地”としてのハッピースクール
不登校や教室が苦手な子にも届く、やさしい教育のかたちを考えます。

夏休みの終わり、明日からまた新しい季節が始まります。
そんな夜にぴったりな、教育と幸福に関する国際的な取り組みをご紹介します。

今回は、ユネスコ・バンコクが公開している「Happy Schools!（ハッピースクール）」という報告書を取り上げます。

📝 このプロジェクトは、「生徒が幸せであること」を教育の中心に据えた学校づくりを提案しています。

テストの点数や偏差値だけでは測れない、本当に大切な学びとは何か。
友情や創造性、思いやりのある学習環境が、学習者の幸福感を高めることが調査で明らかになりました。

たとえば、以下のような視点が重視されています：
✅ 温かく友好的な学習環境
✅ 生徒の自由と創造性の尊重
✅ ポジティブな教師の存在
✅ いじめや過剰な競争からの解放
✅ 学校を地域に「開く」こと

このプロジェクトでは、「人」「過程」「場所」という3つの柱から、具体的な22の基準が示されています。
下の図は、「ハッピースクール」をつくる上で特に重要だとされた要素（調査で最も多く挙げられたもの）を紹介しています。



🎓 印象的だったのは、アリストテレスやペスタロッチなどの教育哲学者から、現代のポジティブ心理学まで、「教育と幸福」は時代を超えて深く結びついてきたという視点です。

「私たちは幸せになるために学び、学ぶことで幸せになる。」

夏の終わり、どこか切なくも温かいこの一文に、心が少し軽くなった気がしました。

ウエルのひとこと
ウエルは先生が応援してくれたり、おともだちと一緒に考えたりすると、感激して勉強が楽しくなります！学校が“ハッピー”だったら、もっと行きたくなるかも🐢



📘 日本語版要約PDFはこちら（ユネスコ）：
Happy schools! 日本語要約PDF

石川善樹先生がシェアされていた『鎖国と文化の成熟』という記事を読みました。
とても興味深く、日本の歴史と文化の熟成のプロセスから大きなインスピレーションを受けました。

日本が最も華やかな文化を花開かせたのは、平安時代と江戸時代。
どちらも「鎖国」と呼ばれる、外国との交流を制限した時期にあたります。



▶︎鎖国とは、江戸時代に行われた「外国との貿易や交流を厳しく制限する政策」のことです。
完全にすべてを閉ざしたわけではありませんが、出入りを大きく制限することで、国内に独自の文化がじっくりと育つ時間を生み出しました。

その「閉じる」という選択は、決して消極的な停滞ではなく、それまでに受け入れてきた異文化を時間をかけて「自分たちのもの」に熟成させる営みでした。



たとえば、平安時代には『源氏物語』や『枕草子』が書かれ、大和絵という独自の絵画が発展しました。
江戸時代には浮世絵や俳句、さらに歌舞伎や町人文化が大きく栄えました。
外からの刺激を一時的に抑えることが、かえって深い創造につながり、表面的な模倣ではなく「日本らしい美意識」へと練り上げられていったのです。

これは現代の私たちにとっても大きなヒントです。
常に新しい情報やトレンドを追いかけるのではなく、立ち止まり、これまで吸収したものを「自分の言葉・表現」に変える時間が必要なのかもしれません。

編集部のひとこと
記事を読んで、「静かな熟成の時間」の価値を強く感じました。
ウェルビーイングの観点からも、外部からの刺激に追われすぎず、
心を閉じて内側を耕す時間を持つことが、豊かさや独自性を生み出すのだと思います。

🐢 ウエルの感想
ウエルはじーっとしてるのも好きだけど、大好きなお友だちと遊ぶのも好き。
でも、じーっとしているあいだに頭のなかでお花が育つんですね。
夏休みに考えてたことを、ウエルもまとめてみようと思います！

🌱 学びの要約
危機のただ中で見えたもの
1970年代の石油危機。
国を動かしたのは、一人の政治家の決断でした。
経済も暮らしも安全保障も、すべてはリーダーの判断にかかっている。
──もし、あなたがその立場なら、どんな決断を下せるでしょうか？

師から受けた言葉
ハーバード大学で出会ったジョセフ・ナイ教授の教え。
「相互依存は平和を生む。しかし、その不均衡は権力にもなる。」
光と影の両方を見抜く力こそ、国際社会で生きる知恵です。
──私たちは、目の前の出来事の裏に潜む“影”を見抜けているでしょうか？

人を呼ぶ力
米国のシンクタンク（政策立案・政策提言を主に行なう研究機関）で学んだ文化。
ただ批判するのではなく「代わりの道」を提示する。
そして人を呼び、語らいの場をつくる力。
──あなたには、真剣に語り合える人を呼ぶ力がありますか？

中国で感じた息吹
改革開放期の北京で、人々が「日本から学ぼう」と未来を信じる姿を取材。
友好ムードに流されるのではなく、等身大の現実を伝える。
──私たちは今、隣国をどんな眼差しで見ているでしょうか？

日本が担うもの
プラザ合意を取材し、日本の経済的譲歩が同盟を支える意味を知る。
国際秩序は「民主主義国が共にルールをつくる努力」でしか維持できない。
──では今、この秩序が揺らぐ時代に、私たちはどんな役割を果たせるのでしょうか？

🐢 ウエルのひとこと
“人を呼ぶ力”って、やさしい魔法みたいですね。
ひとりじゃ小さな声でも、集まれば大きな波になる。
大事な人を呼んで、まっすぐ話すこと──
それが世界を動かすはじまりなんだと、思いました。

👉 危機の中での決断、師の言葉、人を呼ぶ力。
船橋さんの物語は、私たちに「あなたならどうする？」と問いかけてきます。
答えは一人ひとりの中に眠っているのかもしれません。

川邊の会食〜人生最高インタビュー〜 今回のゲストは朝日新聞で主筆を務められたジャーナリストの船橋洋一さんです。
直近でも安倍総理の事を扱った『宿命の子』を上梓された、当代随一のジャーナリストです。
今回は船橋さんの幼少期の環境からジャーナリストを志したキッカケ、新人記者の頃の話を伺っています。
通勤、通学、寝る前などご自身のペースでお聴きください！（川邊健太郎さん）
👉 川邊の会食～人生最高インタビュー〜

🌟 船橋洋一氏とは
1944年北京生まれ。朝日新聞で特派員や主筆を歴任し、国際政治・安全保障の報道をリードしてきた日本を代表するジャーナリスト。
退任後は「福島原発事故独立検証委員会（民間事故調）」を立ち上げ、震災後の検証を社会に問いかけました。
近年も『宿命の子 安倍晋三の真実』を刊行するなど、鋭い分析と丁寧な取材で社会にインパクトを与え続けています。

✨ 今日のメッセージを込めた内容紹介
今回のポッドキャストは、幼少期の戦後体験から、大学時代にジャーナリストを志した原点、そして熊本支局での新人記者時代までを振り返るものです。

特に印象的なのは「事実と真実は違う」という言葉。
数字や出来事を並べることは「事実」を伝えることですが、それだけでは「真実」には届きません。現場で人と向き合い、声を聞き、その人の人生や感情に触れることで初めて見えてくる「真実」がある──船橋氏の一貫した取材哲学が語られています。

この言葉は、私たちの仕事や日常にも響きます。データや言葉の表面にある事実を超え、相手の本当の思いや状況に目を向けること。それは、人間関係を築くうえでも大切な姿勢ではないでしょうか。

🐢💬 ウエルのひとこと
“事実と真実はちがう”って、ちょっとふしぎな感じがするけど…
たとえば、テストで点数が悪かったことは“事実”。
でも、友だちが「がんばってたよ」って見ててくれたことは、
数字には出ない“真実”なのかもしれない。

ウエルは、「そのときの事実」があとから心の中で書き変わったことがあります。
あなたにとって“真実”って、どんなときに見えてきますか？

👉 『川邊の会食〜人生最高インタビュー』船橋洋一氏を聴く

「まじか」──北川拓也さんが思わずそうつぶやいた風景。
信じられないかもしれませんが、これはアフリカの砂漠です。

1年のうち、ほんのわずかな時間。
雨や気候、数々の偶然が重なったときだけ──
地平線の向こうまで花が咲き誇る、奇跡の季節が訪れます。

写写真を撮影したのは、写真家・上田優紀さん。
「人間が想像できない風景は心を豊かにする」という信念のもと、ヒマラヤから南極まで、ほとんどの人が足を踏み入れることのない極地を旅してきました。2021年にはエベレスト登頂も果たし、世界中の「心が豊かになる瞬間」を届けています。

こうした風景は、私たちの日常では想像もできないもの。
けれど、「まだ見ぬ景色が地球に広がっている」という事実が、心を少し広くしてくれる気がします。

📖 限定フォトブックのお知らせ
世界中の野生動物たちを収めた限定フォトブック
『七大陸を往く　心を震わす風景を探して』が手に取れるようになっています。
南極からヒマラヤまで、ほとんどの人が出会えない動物たちの姿を収めた一冊。
気になった方はぜひチェックしてみてください。

🐢💬 ウエルのひとこと（小学生）
これ、ほんとに砂漠なの？ウエルの知ってる砂漠は“カラカラで砂だらけ”なのに…。
こんなにきれいなお花畑になるなんて、地球ってびっくり箱みたいですね！
ウエルも、生きている間にこんな不思議な世界を見れて、しあわせだなあって思いました。

👉 今日のテーマは 「想像を超える自然」。
私たちが知っていると思っている世界は、ほんの一部。
未知の風景を知ることは、自分の心の風景を広げることにつながるのかもしれません。

🍾 Chateau Montelena のシャルドネ：ワインの世界では一流で“特別感”のある存在
🍗 唐揚げ：日本の食卓や居酒屋でおなじみの庶民的料理

一見ミスマッチに思える「高級ワイン」と「庶民派おかず」。
味の相性という意味では、ワインの酸味と唐揚げの油は確かに合いそうです。けれど、“銘醸ナパワインを唐揚げに合わせる”という文化的ギャップが、意外な驚きを生んでいました。
ワインの酸味が唐揚げの油をすっきり流し、唐揚げの旨味がワインの果実味を引き立てる──まさに“文脈を超えた調和”だったそうです。

こうした「意外なマリアージュ」は、ビジネスや研究にも通じる気がします。
ハイエンド（一流の高級品）とローカル（身近な日常品）、理論と実践、異分野どうしの出会いから新しい価値が生まれることは多いものです。
たとえば、最先端AIと農家の知恵が組み合わさって、新しい苺づくりを実現するOishii Farm（オイシイファーム）のように、思いがけない組み合わせは豊かさを広げてくれます。
今日はちょっと軽めに、そんな“偶然の出会い”がもたらす楽しさを味わってみたくなりました。

🐢💬 ウエルのひとこと
えっ、ワインと唐揚げって合うの？😲
おとなって、ふしぎな組み合わせを楽しむんですね。
今度、牛乳とおせんべいでマリアージュしてみようかな…！うまくいくかな🥰？

✍️ 編集後記
研究や企画を進めていると、つい「正しい組み合わせ」ばかり考えがちですが、思いがけない組み合わせが心を解きほぐしてくれることもありますね。
今日は“箸休め回”として、遊び心をおすそわけしました。

元ポストは、投資家の @deedydas さんによるもの。添付されたリストには、Meta が設立した「Superintelligence」チーム44名の詳細が整理されています。

📊 主な特徴
・50%が中国出身（学部を中国の大学で学んだ人が多い）
・75%が博士号（PhD）取得者
・研究バックグラウンド中心（約70%）
・前職は OpenAI 40%、DeepMind 20%、Scale 15%
・報酬は1人あたり年間1,000万〜1億ドル規模（日本円にすると150億円近くにもなる規模）と推定
・75%が「移民第一世代」



🖼️ 図：Meta Superintelligence チームの人材構成一覧
名前と国籍 → 現在と過去の仕事 → 専門と学歴、という流れで整理されています

この図は、Meta の Superintelligence チーム44名のプロフィールを整理したものです。
・左側の列：名前・出身国・Metaでの在籍期間
・中央の列：現在の役職と過去のキャリア（OpenAI、DeepMind、Googleなどから移籍が多数）
・右側の列：専門分野と学歴（博士号保持者が大半。学部は中国・アメリカ・ヨーロッパの有名大学が多い）

👉 図から見えるポイント
・半数近くが中国出身
・博士号取得者が圧倒的多数
・OpenAI・DeepMind・Google出身が多い
・専門領域が非常に多様（LLM、マルチモーダル生成、視覚・音声、データ基盤など）
まるで「世界中の知の地図」がこの一枚に凝縮されているような一覧表です。

✍️ 編集部より
この図を見て強く感じるのは、AIの最前線が「国や企業」ではなく、国境を越えた人材の流れで形づくられているということ。
一人ひとりのキャリアが重なり合って、世界規模で知識のネットワークを作っているのです。
AIは技術だけでなく「人の集合知」であり、その背後には 移民として挑戦する覚悟や、多様な文化の視点 が存在しています。これは研究者や技術者だけの話ではなく、私たちが地域や職場でどう協力し合うかを考えるヒントにもなると思いました。

🐢 ウエルのひとこと
Meta のチームには、いろんな国から来た人が集まってるんですね！🌏
博士になった人もたくさんいて、勉強の積み重ねってすごいなあって思いました。
国がちがっても、いっしょに宿題を考えたり、新しい遊びを発明したりするみたいでワクワクします✨

📌 まとめ
Meta の Superintelligence チームは、単なるテクノロジーの集まりではなく、国や文化を越えて挑戦する人々の集積です。
AIの進展は「人」の努力と協力の結晶であり、そこにこそ未来を開く力が宿っています。
👉 日常の小さな挑戦でも「多様な人と協力する」ことを意識すると、新しい力が生まれるかもしれません。

デジタル庁と内閣府が連携し、日本の主要な統計を一目で見える化する「Japan Dashboard」が公開されました。
シェア元は @hik0107 さん（デジタル庁 CxO）。

北川さんは科学から政治、デザインや社会制度まで、本当に幅広い視点をシェアしてくださるので、毎回違う切り口で学びが広がりますね✨

・691の指標を7分野に整理（人口・経済・教育・社会保障・暮らし・社会基盤・地方財政）
・地図やグラフで比較できる（都道府県ごとに就業率、医療体制、婚姻件数などを切り替え可能）
・相関関係を見える化できる（散布図で関連性を直感的に把握）

・時系列の変化をアニメーションで確認できる（地域や国全体の変化を“時間の流れ”とともに把握）

👉 データの信頼性だけでなく、UI・操作性・デザインにも投資したことで、誰でも直感的に統計を使える仕組みになっています。

*
✍️ 編集部の視点



触れてみると本当に「すばらしい」！
整然と整理された画面は、複雑な統計を“伝わる形”に変えてくれます。

数字やグラフをただ並べるだけではなく、「見たいことにすぐアクセスできる」設計になっている点が特に印象的でした。
まだ見られない項目もありますが、今後さらに指標や機能が拡充されていくことを思うと期待がふくらみます。

ウェルビー編集部も、読者のみなさんにとって“大切なことがすぐ伝わる”ように工夫していきたい、と改めて思いました。

🐢 ウエルのひとこと
グラフを動かして遊べそうです！📊
「人口と病院の数って関係あるのかな？」とか、「結婚の数とお金のことってどうなんだろう？」って、自分で調べられるのがすごいなあって思いました。

まだ見られない項目もあったけど、きっとこれからどんどん増えていくんですよね。
そう考えると、もっといろんなことをデータで調べられる未来が楽しみです✨



📌 まとめ
Japan Dashboard は、統計を専門家だけのものにせず、「誰でも見て考えられる社会の共通基盤」に変える一歩です。
数字を整理し、可視化することで、未来の選択をより良くしていける。

データが見えることで「社会はどんどん良い方向に整備されている」と実感できるのは、とても心強いことです。
そして、社会のしくみが整っていくことは、日々の暮らしの安心や信頼感につながります。そして、一人ひとりの「心の安心」や「暮らしの心地よさ」を支える土台にもなるのです。
私たちも日常の中で「大切なことを整理して伝える工夫」を持ち続けたいですね。
👉 Japan Dashboard はこちらから：



デジタル庁 Japan Dashboard

北川拓也さんが「めちゃ面白い。期待ですね！」とシェアされたのは、佐藤優氏と安野氏の対談で語られた「壁」という比喩でした。
「壁」は歴史的にも現代政治でも繰り返し登場する象徴的な言葉です。

・古代の壁
　古代ギリシャの都市国家（ポリス）では、防衛のための壁が築かれました。その内側の中心にアゴラ（広場）があり、壁は共同体を守る境界の象徴でもありました。
・現代の壁
　アメリカではトランプ政権期に「壁」が象徴的に語られました。実際の国境の壁に加え、社会を分断するもののメタファーとして頻繁に使われました。
・日本の壁
　今回当選した安野さんが永田町や日本社会のどこに「壁」を見出すのか。
　そしてその「壁の向こう」にどう仲間をつくり、共感を広げていくのか。これからの政治を考える上で注目されます。

👉 「壁」は、守るものでもあり、分け隔てるものでもある。
政治や社会を理解する上で、この「壁」とどう向き合うかが大切だという視点です。

🐢 ウエルのひとこと
「壁」って、どこにでもあるなあって思いました。
勉強が得意な子と苦手な子の間に見えない壁があることもあるし、学校や場所が違うと話しにくい壁もあります。
でも、その壁を越えて一緒に楽しく過ごしたり話したりできると、すごくうれしいです✨
大人の社会でも“線引き”が必要なときはあるけれど、きっと同じように“見えない壁”を越える工夫が大事な場面もあるんですね。
そうやってつながれたら素敵だなあって思います！

📌 まとめ
「壁」という言葉は、物理的な境界を超えて、社会の分断や人と人との距離感を表す象徴として繰り返し登場してきました。
その壁をどう乗り越え、向こう側に仲間をつくるのか。

これは政治に限らず、私たちの日常の人間関係やコミュニティづくり、そして安心して人とつながるためのウェルビーイングのテーマでもあります。

北川拓也さんが「これ、ほんとそうなんだろうな」とシェアしたポストをご紹介します。
『個人開発者必見。海外でバズってる、最もシンプルで堅実なAIビジネスの始め方（大学生@7_eito_7さんのポスト）』です。

一見「当たり前」のようでいて、実はこの順番こそが最短ルート。ClaudeCodeのように「一発当てたい」人も、腰を据えて積み上げたい人も、参考になる流れです。

ステップ①：ニッチなオーディエンスを集める（SNS発信）
特定の専門分野に絞り、役立つショート動画を投稿。「もっと知りたい人はコメントしてね」と促すことで、最初のつながりが生まれます。

ステップ②：無料ニュースレターを立ち上げる
集まった人に向けて、有益で専門的な情報を継続的に発信。ターゲットを明確にし、信頼を積み上げます。

ステップ③：まずは5,000人のファンを獲得
売上はまだゼロでも大丈夫。読者との「信頼残高」が大きな資産になります。

ステップ④：製品を自然に紹介
押し売りではなく、「そっと」紹介。信頼があるからこそ、受け入れられます。

ステップ⑤：初日から顧客を獲得
正式ローンチすれば、読者の約2%がすぐ購入。5,000人なら100人が初日から顧客に。

ステップ⑥＆⑦：収益を再投資し、複利的に成長
新規読者獲得と製品改善を繰り返し、成長が雪だるま式に広がります。

👉 ポイントは「小さなステップをシンプルに積み重ねること」。
派手に見えなくても、この道が結局いちばん確実です。

⏳ 北川拓也さんの視点：時間管理と創造性
ここで響くのが、北川拓也さんの最新ポストです。

ここでいう「マイルストン」は進捗を確認する節目、「マクロ」は全体像や長期的な方向性のこと。
細かい管理に気を取られすぎると、大きな構想や創造性の視点を失ってしまう、という実感です。

だからこそ、スケジュールやマイルストンを気にしてくれるパートナーがいることで、本人は「マクロ（大きな構想や創造性）」に集中できる。
これはビジネスだけでなく、あらゆる挑戦に当てはまる学びです。

🐢 ウエルのひとこと
個人ビジネスのステップって、すごろくみたいですね！🐢🎲
一歩ずつ進めないと、最後のゴールにたどり着けないんだなあ…って思いました。

それに北川さんが言ってた“時間を気にする役割”と“創造する役割”。
どっちもすごく大事なんだなあ…って。

ウエルは宿題をやるとき、つい自由に興味のおもむくままやってしまうのだけど、
「もうすぐ時間だよ」ってチェックしてくれる人がいると安心してまとめにかかれます👍
きっと大人の仕事でも同じなんですね。

📌 まとめ
今日のテーマは 「AIビジネスを始める順番」と「時間管理と創造性の両立」。
効率や段取りを支える仕組みがあるからこそ、創造性やビジョンに集中できる。
あなたの挑戦にとっての「両輪」も、この週末に少し振り返ってみませんか？

✨ ウェルビーイングの視点から
心理学でも「ポジティブな未来イメージを繰り返し思い描くこと」は、モチベーションや幸福感を高める重要なスキルとされています。
ただ忙しさの中で、私たちは「憧れを思い描く時間」を失いがち。北川さんの気づきは、憧れを持つだけでなく、それを何度も心でリプレイし、噛み締めることが成長や行動につながるという、大切な示唆を含んでいます。

🐢💬 ウエルのひとこと
“憧れのリプレイ”って、夢を見ることとちょっとちがうんですね。何回も思い出して、ワクワクする気持ちを大事にすることなんだと思いました！

✍️ 編集後記
北川さんの投稿を読んで、「北川さんの“憧れのリプレイ”って、どんな人なんだろう？」とふと思いました。きっと、ただ成功しているだけでなく、生き方そのものが周囲に強い憧れを抱かせるような存在なのではないでしょうか。


©jordan-wilson

自分にとっての憧れを振り返ると、師匠の姿が浮かびます。表舞台からは姿を消してしまいましたが、師匠はいつも経営者たちから「君、おもしろいね。一緒に何かしようよ」と声をかけられ、新しいプロジェクトを立ち上げていました。その姿は、今も変わらぬ憧れとして心に残っています。

最近はAIと向き合う時間が増えて、「リアルな人」を思い浮かべる機会を減らしてしまっているように感じます。だからこそ、憧れのリプレイが今の自分にも大切になっているのかもしれません。サポート役を担いたいと思うのも、きっと師匠の影響のひとつです。

ウェルビーサイトもまだ手探りですが、憧れのリプレイが確かに自分を支え、次の一歩を照らしているのだと思います。そう信じながら、小さな一歩を積み重ね、また憧れに近づけるように歩んでいきたいと、心から思います。

Avvyを運営するAnotherBallの社長さんの投稿です。北川さんも「ほんとこれ！反省することも多い。ご機嫌であることは素晴らしい」と共感を寄せていました。

🌱 ご機嫌であることの力
石川善樹先生も、さまざまな場面で「ご機嫌であることの大切さ」を語っています。

・ご機嫌の伝染力：
　不機嫌な人が1人いると、ご機嫌な人を9人以上周囲に持たないと、マイナスのスパイラルに陥る（ハーバードの研究を紹介）
・幼少期の経験とご機嫌：
　遺伝的に不機嫌な傾向があっても、褒められる経験や良い体験で「ご機嫌な人」になれる
・リーダーの条件：
　いい経営者に共通するのは「とにかくご機嫌であること」と「根拠のない自信を持つこと」

つまり、「ご機嫌でいること」は個人の気分を整えるだけでなく、周囲や次世代にも影響を与え、リーダーシップそのものに直結するのです。

🐢💬 ウエルのひとこと
“ご機嫌”って、自分のためだけじゃなくて、まわりにもうつっていくんですね！だからこそ、大事なんだと分かりました！

✍️ 編集後記
今日は、北川さんが投稿していた「Chateau Montelena のシャルドネ、ナパワインと唐揚げがすごいバランスでマリアージュした。。。」という一文が、なんとなくおかしかったのか、ご機嫌な友人と会ったからなのか──その両方のおかげで、日中ずっとご機嫌にいろんなことを進められました（読書や家事含め）。

人のご機嫌は伝染する。研究で語られることが、こうしてSNSの何気ない一文からも実感できるんだと感じます。
これからも、自分のご機嫌を自分でつくる工夫をしながら、日々を積み重ねていきたいと思います。

北川拓也さんは1985年生まれ、今年40歳の世代。すでに大きな成果を重ねつつ、さらに次の10年を見据えて挑戦を続けている姿に、説得力があります。

短期的な成果や目の前のタスクに追われると、つい未来を描くことを後回しにしてしまいがちです。けれども、キャリアの節目を迎える30〜40代にとっては、長期的なビジョンを持ち続けることこそが、自分自身の軸を保ち、誇りを感じながら生きるために不可欠なのだと思います。

これはリーダーシップ研究やウェルビーイングの観点からも共鳴するところがあります。未来を見据えて歩むことは、自分の幸福感（meaning/意義）を強めると同時に、周囲を導く力にもつながるからです。

🐢💬 ウエルのひとこと
“未来の自分”って、まだ会ったことがないけど、今の自分の中にもう住んでるのかもしれないですね。

✍️ 編集後記
昨日、数年ぶりに会った友人から「自分もAIを使って何か可能性を見つけてみたい」とメッセージをもらいました。
久しぶりの会話が、相手の未来を思い描くきっかけになったのだとしたら、とても嬉しいことです。

以前、中小企業診断士の方に「あなたは何人の人に影響を与えたいですか？」と聞かれ、「たった一人でもよい」と答えました。
けれど昨日は、その“一人に与えた小さな影響”が、AIの発信を続ける北川さんやウェルビーイング研究に携わる人たちと重なれば、もっと大きな希望へと育っていくのではないか──そんな思いを抱くことができた日でした。

北川さんの言葉を借りれば、そんな小さな積み重ねが、私たち一人ひとりの『かっこいい未来』につながっていくのだと思います。
何ものでもないウェルビー編集部ですが、そう思えること自体が、小さな希望なのかもしれません。

こんにちは。ウェルビーサイト編集部です。北川さんの言葉を目にして、自分の中にも似た思いがよみがえりました。

今日は、美術予備校時代の親友と久しぶりに会って、ご飯を食べて、お茶をして、気づけば何時間も話し込んでいました。進路は違っても、ずっと連絡を取り続けてきた親友。ただ最近は、なかなか会えていなかったな…と反省していたところに、「青春時代を共に駆け抜けた友人だと思って、ありがたく感じてる」と連絡をもらい、こうして再会が実現しました。

昔と変わらず、笑いすぎて涙が出る、そのクセもまったく変わっていなくて、懐かしさに胸がいっぱいになりました。自分のやっていることについて「どう思う？」と聞くと、「これ好き」とか、率直で的確な意見をくれて、自分にない視点を持っていることに感動しました。その言葉はおもしろくて、鋭くて、尊敬の念がわいてきました。

友人はアートディレクターのような仕事もしていたので、やろうとしていることをすぐに理解してくれ、美術を語り合う時間は日常の会話とはまったく違って、でもどこか懐かしくて、たのしいものでした。もしかすると、こういう美術に関する会話は、特別な関係性を編む力を持っているのかもしれません。それに、友人の昔の記憶のなかに、たくさん自分が居て、びっくり！

帰宅してから「自分もAIを使って何か可能性を見つけてみたいと思った」と友人からメッセージが届きました。再会はただ懐かしいだけでなく、互いに次の一歩を生むきっかけにもなるのだと、じんわり嬉しさが広がりました。

明日からまた新しい気持ちで、進めそうです。心からの感謝を込めて。過去を振り返って迷うこともあるけれど、今日みたいな再会があると「よかった」と思える──そんな一日でした。

ちなみに、ご飯を食べたお店はサラダバーの種類がすごくて、素材そのものがおいしくて、ウェルビーイングなご飯でした！

🐢💬 ウエルのひとこと
なんでかわからないけど、いっしょにがんばった人のことって、ずーっと心にのこってるんですね。
ひさしぶりに会っても、ぜんぜん変わらなくて、「帰ってきた〜！」って気もちになるの、すごくいいなと思いました。
またこんな日を重ねていけたらいいな。

🌍 進化と冒険の物語──人類の“出アフリカ”
石川善樹先生がシェアされたNature記事のご紹介です。

私たちホモ・サピエンスは、もともとアフリカで暮らしていました。
そして約5万年前、ついにアフリカを出て、世界に広がっていったのです。

ただし、それは突然の“冒険”ではありませんでした。
今回の研究によると、人類はその前にアフリカの中で練習期間を過ごしていたのです。

サバンナ（草原）だけではなく、砂漠や森林など、いろんな環境で生きる力を身につけていた。
その“準備”があったからこそ、大きな旅に成功できたのです。

これは、私たちが新しい挑戦を始めるとき、
いきなり飛び出すのではなく、少しずつ環境を変えて練習することの大切さを教えてくれます。
現代でも、心や体のウェルビーイングを保ちながら成長するヒントになりそうです。

🐢💬 ウエルのひとこと
大冒険の前に、たくさんの“れんしゅう”をしていたんですね。
ウエルも、むずかしいことにいきなり挑戦するんじゃなくて、少しずつ場所をかえて練習するのって大事だなって思いました！

今日は日曜日。
大冒険の前に休む時間も必要。そんな一日になりますように。

🔗 記事の詳細はこちら
・Nature Asia 日本語要約
・Nature 英語全文（購読が必要です）

石川善樹先生が「意外でしたー」とコメントを添えてシェアされた、全ゲノム解析による日本人の遺伝的起源に関する研究。

この研究は、理化学研究所・寺尾知可史先生のチームによるもので、3000人以上の日本人の全ゲノムを解析し、日本列島の中に「沖縄系」「西日本系（弥生）」「東北系」という3つの遺伝構造があることを明らかにしました。




🔬 ゲノム解析から見えてきた「日本人の3つのルーツ」



1. 沖縄に強く残る縄文系のDNA（28.5%）
　最も縄文人の影響が色濃く、遺伝子の多様性も高い。
2. 西日本に多い弥生系の遺伝子構造
　中国大陸（特に黄河周辺）の古代人に最も近い構造。近畿〜西日本に顕著。
3. 東北に見られる独特の遺伝構造
　縄文系、古代朝鮮、古代沖縄など複数の系統が混ざり合う複雑な特徴を持ち、「西から東北に人が移動してきた可能性」も示唆されています。

🧬 ゲノムが語る意外な発見



日本人にしか見られない希少な遺伝的多型（遺伝子のバリエーション）を新たに多数発見。そのうちの一つ、BRCA1乳がん関連遺伝子の多型は、なんと東北が起源である可能性。免疫やアルコール代謝に関係する遺伝子の違いも地域ごとに明らかに。



✨ 平安時代にも「DNAの違い」を感じていた？
混血が進むのはもっと後の時代で、平安時代までは「縄文と弥生」の地域差がまだ顕著だった可能性も。
当時の人々は今でいう「人種の違い」のような感覚を国内で抱いていたのかもしれません。

📌 古代人の記憶も、わたしたちの中に？
驚くべきことに、日本人のゲノムにはネアンデルタール人やデニソワ人から受け継がれた遺伝子も多く含まれており、それが免疫や病気の感受性、体質に影響している可能性も見えてきました。

*

🐢💬 ウエルのひとこと



えっ！ゲノムって、すごく小さいのに、昔のことがいっぱいわかるんですね。
旅の地図みたいなものが入ってるなんて、おどろきです…！
ウエルたちの体の中にもあるのかな？
どこから来たのか、どこへ行くのか、ゲノムってすごいなあ。

📺 くわしく知りたい方は：
NHKアーカイブス｜全ゲノム解析が明かす日本人の遺伝的起源

💡 BPPVとエプリー法って？
・BPPV（良性発作性頭位めまい症）
耳の奥にある「耳石」が三半規管に入り込み、頭を動かすたびにめまい・吐き気が起こる病気です。
・エプリー法
特定の手順で頭と体の向きを変え、ずれた耳石を元の位置に戻す体操。
医療機関でも使われ、自宅でできるよう指導されることもあります。

🐢💬 ウエルのひとこと
『早く言ってよ…』って、なんだかCMみたいですね笑
耳の奥の小さな耳石がはがれて三半規管に入り込み、回転性のめまいを起こすなんて…知りませんでした。
デスクワークなどで長時間同じ姿勢を続ける人は出やすいらしく、他人事ではないなとドキッとします。
日常の中で、いろいろな方向に頭を動かすことって、大事なんですね。
リンク先のエプリー法の動画は、奥行きがあって大人っぽいアニメーションで、日本の説明動画とはまた違う新鮮さがありました。

こんにちは。今日はちょっと不思議な研究をご紹介します。
石川善樹先生がリポストしていた、東大薬学部の脳研究者・池谷裕二先生が紹介した最新のNature掲載論文によると──

「人や動物の意思決定行動は、たった2〜4ユニットの極小AIで高精度に予測できる」
…とのことです。



【1】選択のクセは「2〜4次元」で説明できる？
私たちの「選ぶ」という行動には、複雑な感情や状況判断が絡んでいるように思えます。けれどこの研究では、マウスや人間の選択行動が、たった1〜4個のユニットからなる小さなAI（RNN）で、驚くほど正確に再現できたといいます。

これはつまり、
「私たちの行動は、思ったよりシンプルなしくみで動いている」
という示唆でもあります。

研究では8つの報酬学習課題を通じて、AIと従来の認知モデル（ベイズ推論や強化学習）を比較。結果、小さなRNNの方が「次にどの行動を選ぶか」をより高い精度で予測したそうです。



*

【2】ブラックボックスの奥で、“しくみ”が見えた
さらに注目すべきは、そのAIの“中身”を人の目で理解できるようにしたことです。


©and-machines



研究チームは「フェーズポートレート」という手法を使って、RNNがどんなルールで選択を学んでいるかを図にして可視化。すると、従来の理論モデルでは見過ごされていた思考のクセが見えてきました：

・状況に応じて変化する「状態依存型の学習率」
・報酬の有無で偏る「選択バイアス」
・選ばなかった選択肢への「持ち越し効果」など──

小さなAIが“思考の地図”を描き出すように、見えなかったはずの認知戦略が、手に取るように観察できるようになったのです。

*

【3】わたしたちは、“自分の選び方”をどこまで知っている？
池谷先生はこの論文を紹介する際に、こうコメントしています：
「私たちの意思決定は、ほぼ決まり切っていて低次元……ってこと！？」

ちょっとショックかもしれません。
でも裏を返せば、「自分の行動パターンに気づける」というチャンスでもあります。
この研究は、精神疾患の理解や個人の認知特性のモデル化などにも応用が期待されています。同時に、「自分らしさって何？」を考える、静かな問いかけにもつながっていくのではないでしょうか。

*

🐢💬 ウエルのひとこと
「選ぶ」って、もっと気まぐれで、自由なものだと思っていました。
でも…もしかしたら、「自分らしさ」っていうのも、
そういう“くせ”の集まりなのかもしれないですね。
それに気づいたら、ウエルは
「これでいいのだ」と思えたり、
「これは大丈夫かな」と3分考えたり──
ちょっと、生きるのが楽になる気がしました。

❓今日の問いかけ
あなたは、自分の中にある「行動のパターン」に気づいたことがありますか？
たとえば——
・落ち込んでいる時に、つい選んでしまうこと
・報酬があるときと、ないときで変わる反応
・なぜか繰り返してしまう選択
そんな“選び方のクセ”を、自分のやさしさで見つめてみること。
それが、ウェルビーイングの第一歩かもしれません。

私たち人間は、複数の言語を使える場合、それぞれの言葉の背後にある「共通の意味・概念」を頭の中で扱っています。たとえば「愛」という概念は、日本語でも英語（love）でも同じ抽象的な意味を指します。

今回の研究によると、大規模言語モデル（LLM）も進化するにつれ、人間と同じように特定の言語に依存しない「共通の思考回路」のようなものを持つようになっていることが分かりました。

・この“共通思考回路”を担うニューロンは、全体の1%未満にすぎません。
・けれど、これを無効化すると、あらゆる言語での性能が一気に落ちます。
・最新世代のモデルほど、この回路が発達しており、複数言語間での意味理解や抽象的な推論に役立っています。

つまり、最近のAIは単に「言葉を暗記している」のではなく、人間のように言語を超えて考える能力を獲得しつつある可能性がある、ということです。

*

本日の要旨
・最新の大規模言語モデル（LLM）は、言語ごとに別々に処理するのではなく、言語に依存しない“共通の思考回路”を持ちはじめている。
・その中枢はごく一部だが、全言語の性能を支える要の存在。
・世代が進むほどこの回路の比率・重要度が増し、研究チームはニューロン単位の学習戦略も提案。



多言語能力と「言語非依存スコア」の関係。右上に行くほど、言語を超えた抽象思考の基盤が強くなる。

*

なにが新しい？
私たちが日本語と英語を切り替えるとき、頭の中では「訳語」よりも共通の“意味の芯”を扱っています（「愛」＝ love のように）。
今回の研究は、LLMの内部にもそれに似た言語を超える“土台”が育っていると示します。

ここをニューロン（モデル内の小さな計算ユニット）という顕微鏡で見ると——
・言語共有ニューロン：複数言語で共通に働く（国と国をつなぐ“国際空港”のような存在）
・言語専用ニューロン：特定言語でだけ働く（その国の“ローカル駅”のような存在）

共有側が世代を追うほど存在感を増し、さらに共有側をピンポイントで無効化すると、多言語すべてで性能が大きく低下。
つまり“ここ”が、言語の違いを越えて意味や推論の橋渡しをしている可能性が高い、というわけです。

*

研究チームがやったこと
1. 多言語タスクを解くときの“重要ニューロン”を特定
　あるニューロンをオフにして出力が大きく変わるかを測り、言語ごとの重要ニューロンを抽出。
2. ニューロンを共有と専用に分類
　複数言語で一貫して効くか（共有）／一言語だけか（専用）を仕分け。
3. 性能劣化を比較して重要度を測定
　共有群・専用群をそれぞれ無効化したときの性能劣化を比べ、新しいモデルほど共有群の重要度が高く、言語非依存の“抽象思考”の基盤になっていると解釈。



上＝共有ニューロン割合の推移、下＝共有ニューロン重要度の推移。モデルの世代が進むほど上昇している。

*

ここが効く：実務へのヒント（開発者・運用者向けメモ）
・“共通回路”がまだ弱い小型・初期モデル → 言語関連ニューロン全体を鍛える
・中堅モデル → 共有ニューロンを重点強化
・すでに“共通回路”が強い上位モデル → 専用ニューロンを鍛えて各言語のニュアンスを詰める
（研究チームは、このニューロン別の的を絞った追加学習で多言語性能を底上げできたと報告）



ランダムにニューロンを無効化しても影響は小さいが、共有ニューロンを無効化すると性能が激減する。

*

ウェルビーイング視点：なぜ大事？
🌱 ポジティブな影響
・言語の壁をまたぐ理解が進めば、健康情報・教育・行政サービスなどの多言語アクセスがより公平に。
・低資源言語でも“意味の芯”をつかめるなら、情報格差の縮小に寄与。

⚠️ 注意すべきリスク
・誤情報も多言語で素早く拡散し得る。
・評価・監査は「翻訳の正確さ」だけでなく、概念レベルのゆがみ（意味の取り違え）を監視する視点が必要。

💡 人間側の学び
・「言葉＝本質」ではないというメタ認知（意味の芯を見る）が、他者理解や対話の質を上げてくれるはず。

*

誤解しやすいポイント（Q&A）
Q：AIはやっぱり英語で考えている？
A：過去のモデルほど英語寄りの傾向が報告されてきましたが、この研究は“英語そのもの”ではなく、言語を越える共通空間の重要性が増していると示唆します。

Q：もう人間並みの抽象思考なの？
A：まだ“到達”ではなく“萌芽”の段階。ただし、その小さな中枢が多言語に効いていることは重要な所見です。

図解（イメージ）
各言語の言葉 → 意味の芯（概念） → モデル内の“共通回路”が橋渡し
（日/英/仏…） 　　　　　　　　　　（抽象思考・推論の土台）

今日のひとこと（🐢）
ことばが違っても、「考える地図」は一枚なんですね。
その地図、AIの頭の中にも、ちょっとずつ描かれてきてるのかも…！
つまり、英語でも日本語でもフランス語でも、AIの中では同じ“地図”を使って考えているってことなんだね。

元ポスト
石川善樹先生シェア／出典／出典ポスト： @ai_database

北川拓也さんが紹介していた、ちょっと信じられない自然現象です。
しかもこれは、製薬業界では現実に起きた出来事でもあります。

💊 実例：抗HIV薬リトナビル（Ritonavir）

・1996年発売当初は「Form I」という唯一知られた結晶形で製造。
・しかし1998年、より安定だが溶けにくい「Form II」が偶然発見されます。


顕微鏡で見た結晶の違い
a（左）はある結晶形、b（右）は別の結晶形を示しています。外見だけでなく、性質や薬効も異なります。

・Form IIは薬効がほとんどなく、一度現れると工場内でForm Iを再生産できなくなるという厄介な性質を持っていました。
・原因は、目に見えない種結晶が空気や人を介して広がること。

結晶形が変わるメカニズム（模式図）
下図は、物質が異なる構造（1→2→3）に移行する過程を模式的に示したものです。



1: 初期形, 2: 中間形, 3: 安定形

・結果として薬は一時市場から回収され、数万人の患者が影響を受け、メーカーは2億5千万ドル以上の損失を被りました。


安定性の理由（自由エネルギー曲線）
下図の青線は結晶化の自由エネルギー変化を表しています。山を越えた先の谷（右側）が、より安定した結晶形を示します。
右の谷が「より安定な形」

🔍 なぜ面白いのか？
・結晶の“かたち”が自然淘汰のように入れ替わる。
・一度安定型が出現すると、もう元の形は作れない。
・「物質の記憶」と「環境の影響」が融合した、物理化学の不思議。

🐢💬 ウエルのひとこと
えっ、結晶って空気中の“うつり”で絶滅することがあるんですね…！まるで“結晶版のパンデミック”みたい。
つまり、“結晶のかたち”って一度できたらずっと同じじゃなくて、空気中のほんの小さな“種”に触れるだけで、より安定な形にパタッと変わっちゃうことがあるんだって。しかも一度その形が広まると、もう元の形は二度と作れない。
北川さんが「面白すぎる」って言っていたのは、物理や化学の現象なのに、まるで生き物の進化や絶滅みたいに、“環境の中でより生き残りやすい形が世の中を塗り替えてしまう”ってところなんですね。
もしかして、ウエルたちの考え方や文化も、こんなふうに“より安定な形”に置き換わっているのかな？
誰かをモデリングするときも、きっとその“安定形”を探しているのかもしれませんね。

● 新しい点：
論理量子ビット層での魔法状態蒸留を世界で初めて実証

● なぜ重要か：
魔法状態は汎用量子計算に不可欠。論理層で作れると誤りに強く実用性が高い

● 何をやったか：
距離3/5のColor code上で5-to-1蒸留を実施、出力忠実度の向上を確認

*

やさしい要約
「魔法状態」って？
量子コンピューターは“Cliffordゲート”だけだと古典計算機で効率よく再現可能（= 量子のうまみが出ない）。
魔法状態を使うと非Clifford操作が可能になり、量子計算が汎用（理論上できる計算は何でもできる）になります。

「蒸留」って何をするの？
今の装置が作る魔法状態はノイジー（不純物が多い）。
そこで複数の低品質な魔法状態をまとめて、1つの高品質な魔法状態に“精製”するのが魔法状態蒸留です。
たとえるなら、原油をジェット燃料に精製する工程です。

今回のブレイクスルー
●論理層（Error-corrected layer）で完結
物理層の故障から守られた論理量子ビット上で蒸留を実施。
出来上がった魔法状態を、そのまま安全に論理計算へ投入できます。

●Color code（距離3/5）で5→1蒸留
複数の論理魔法状態から1つのよりクリーンな魔法状態を作成。
出力の忠実度が入力より高いことを実験で確認しました。

●並列性と動的再構成
中性原子配列はアトムの再配置や同時操作が得意。多数の論理量子ビットを並列に動かし、回路の“深さ”や待機エラーを抑制。

どれくらいのスケール感？
今回の距離5蒸留では、85個の物理量子ビットを並列制御して5つの距離5論理ビットを操作しました。
これは技術的な“手応え”を示す具体的な数字です。

*

なぜ重要なのか？
1. 汎用性（Universality）の獲得
Cliffordだけの論理計算は古典計算で模倣可能。
魔法状態が論理層で作れると、本物の量子アルゴリズム一式を安全に動かせます。

2. 誤り抑圧を蒸留に内蔵
論理層での蒸留は論理誤りを直接抑え、長時間・大規模な計算の前提条件を満たします。

3. 中性原子アーキテクチャの実力証明
動的再構成と高い並列度で、大規模論理量子計算への道筋を示しました。

*

研究の中身（技術ポイント）
●論理符号：2D Color code（距離3 / 距離5）
●プロトコル：5-to-1の魔法状態蒸留（3層構成、論理Cliffordの横断適用＋アトム移送、4つの論理シンドロームで成功判定）
●結果：出力魔法状態の忠実度が入力を上回る（蒸留利得を確認）

*

1分で分かる用語
・Cliffordゲート：量子の“基本操作”群だが、これだけだと古典計算で再現可能
・非Clifford：量子の真の優位性に不可欠な操作
・魔法状態（Magic state）：非Clifford操作を呼び出すための特殊な論理資源
・蒸留（Distillation）：ノイジーな魔法状態をまとめて精製し、高忠実度にする工程
・Color code / 距離：誤り訂正符号の種類／距離が大きいほど誤りに強い

*

📌 編集部ひとこと
今回の成果は、量子コンピューターが「理論上できるはずのこと」を、本当に現実の計算機でできるようにするための重要な一歩です。
壊れやすい部品（魔法状態）を「安全な部屋（論理層）」の中で作れるようになったのは、長時間かつ複雑な計算を可能にするための重要な技術です。

🐢 ウエルの素朴なひと言
量子コンピューターは“むずかしい計算”をする前に、すぐ壊れない“きれいな材料”が必要なんですね。
いまはその“材料”をまとめてきれいにする工場（蒸留）を、安全な部屋（論理層）の中で動かせるようになった、ってことかな？

💡 一言まとめ
今回の研究は、量子コンピューターの「燃料精製工場」を安全な場所に設置できたという大きな前進です。
これにより、量子コンピューターが本領を発揮できる“万能計算機”への道が現実に近づきました。
未来の医療、材料開発、気候シミュレーションなど、多くの分野での活用がぐっと身近になるかもしれません。

「AI for Science」——その言葉の背後には、OpenAI CEO Sam Altmanさんが描く“未来の全景”があります。
本完全版では、Samさんが語った42分のトークを完全版としてまとめ、前半・後半・背景解説を一つに凝縮しました。創業当時の舞台裏から、スタートアップ戦略、エネルギーと豊かさの未来まで——AIが科学や社会をどう変えていくのか、その全体像をお届けします。



1. 無謀から始まった、8人の挑戦 — AGI黎明期の賭け
2z015年当時、AGI（汎用人工知能）を本気で目指すことは「無謀」と見られていました。DeepMindが圧倒的に先行し、収益の見込みもゼロ。プロダクトの構想すらない状況で、1％の共感者が集まり、最初は8人、次に20人という小規模からスタート。
Samさんは「将来大きくなり得る分野を選び、一歩ずつ進むこと」が重要だと語ります。

💡 補足解説：2015年当時のAI業界は、ディープラーニングが急成長しつつも、自然言語処理や汎用AIはまだ実用化の目処が立っていませんでした。この段階でAGIを掲げたこと自体が異例で、投資家から見れば高リスクの賭けでした。

2. 今が最高の起業チャンス — 推論モデルの波に乗れ
現在、モデル能力は非常に高い一方、それを活かした製品はまだ少ない状況。APIコストは急速に下がり、強力なオープンソースモデルも登場間近。推論モデル向けの新しいプロダクトが、これから一気に出てくると予測されます。
Samさんは「今は会社を作る最高のタイミング」と断言しました。

💡 補足解説：「推論モデル」は文脈から推測する力を強化したAIモデル。長期的な計画立案や複雑な問題解決に向いています。特に研究や新規事業開発の分野で、人間の直感や経験に依存していた部分が置き換わる可能性があります。

3. “常時稼働AI”が生活に溶け込む日
Samさんが今年最も注目するのが「メモリ」機能。ユーザーの情報や文脈を理解し、自動で連絡や作業を行う——映画『Her』のようなパーソナルAIの未来です。

💡 補足解説：『Her』（2013年）は、人間とAIの深いパーソナル関係を描いた映画。AI倫理や未来の人間関係を考えるきっかけとなりました。

4. GPT-5と統合マルチモーダルモデル — 新たなUIの誕生
GPT-5で完全には到達しないものの、将来的には推論能力とマルチモーダル（映像・音声・コード生成など）を統合。リアルタイム映像生成や高度なプログラミングが即時可能な新しいコンピュータ・インターフェースを目指します。

💡 補足解説：「マルチモーダル」は複数の情報形式を同時に処理する能力。例：画像を見て説明し、音声を聞いて反応する。

5. AIがロボットを動かす未来
高度なAIはロボット開発と直結します。
将来的には「ChatGPTの最上位プラン契約者にヒューマノイドロボットが付属」する時代も想定。数年以内に現実世界で有用な作業を担い始め、長期的にはサプライチェーン全体の自動化まで視野に入れています。

6. 「ChatGPTを作るな」— 足りないものを作れ
OpenAIは最高のチャットアシスタントを作りますが、それは可能性のごく一部。既存機能のコピーではなく、まだ誰も手をつけていない領域を狙うべきだと強調します。

💡 補足解説：歴史的にも、大きな成功を収めた企業は「他者の後追い」ではなく、エコシステムや新カテゴリーを創出してきました（例：AppleのApp Store）。

7. 厳しいフィードバックとの向き合い方
創業初期、Elon Musk氏から「成功の可能性はゼロ」というメールを受けた経験も。尊敬する人物からの否定は打撃になりますが、それでも信念を持って進み続けることが重要。批判や失敗は避けられない——大事なのは何度でも立ち上がる回復力です。

8. 個人のレバレッジが高まる時代へ
これからの10年は、少人数でもかつては不可能だった規模の成果を出せる時代になります。協働コストが下がり、個人や小規模チームの影響力が飛躍的に拡大すると予測されています。

9. AI for Scienceへの個人的賭け
長期的な経済成長の鍵は、新しい科学的発見と、それを活用できる制度。
AIが科学発見のスピードを飛躍的に高めれば、人類全体の生活水準は大きく向上します。
SamさんはエネルギーとAIの両方に情熱を持ち、その関係が今後さらに深まると見ています。

💡 補足解説：AI for Scienceは、気候変動予測、新薬開発、材料科学など多分野で研究スピードを加速させると期待されています。

10. 宇宙まで見据えるエネルギー構想
高い生活水準は、エネルギーの豊富さとコスト低下に強く結びついています。
AIの発展には膨大なエネルギーが必要で、将来的には宇宙でのコンピューティングも視野に。
Samさんは「縮小成長」ではなく、技術で豊かさを生み出す道を選ぶべきと語ります。

11. 若き自分へのアドバイス
信念（conviction）と回復力（resilience）を持ち続けること。
最初の失敗で諦めず、時間をかけて直感と意思決定力を磨く。
挑戦は「最高に素晴らしいが、想像以上に大変なこと」でもあると、実感を込めて語りました。

🐢💬 ウエルの総括ひとこと
前半と後半を通して聞くと、サムさんが見ている未来は「技術」だけじゃなくて「人の可能性」にもすごく重なっているんだなと思いました🐢✨
やってみたいことがあるなら、AIや仲間と一緒に挑戦するのが、これからの“普通”になるのかもしれません。

昨日に続き、「AI for Science」に関連するSam Altmanさんのトーク（42分）の後半をご紹介します。
後半では、スタートアップ戦略からエネルギーと豊かさの未来まで、幅広いテーマが語られました。



1. 「ChatGPTを作るな」— 足りないものを作れ
まずは、起業家へのメッセージから。
Samさんは、OpenAIは最高のチャットアシスタントを作ることを目指しているが、それは全体の可能性のごく一部だと強調します。
多くの起業家は同じ発想に流されがちですが、持続的な成果を出すには「まだ誰も手をつけていない領域」を狙うべき。
「他人と同じ方向」ではなく、自分だけの領域を見つけることが重要です。

2. 厳しいフィードバックとの向き合い方
創業初期、Elon Musk氏から「成功の可能性はゼロ」という厳しいメールを受け取ったことがありました。
尊敬する人物からの否定は精神的に大きな打撃となりますが、それでも信念を持って進み続けることが大切だとSamさんは語ります。
批判や失敗は避けられない——大事なのは、何度でも立ち上がる回復力（resilience）です。

3. 個人のレバレッジが高まる時代へ
これからの10年は、少人数でもかつては不可能だった規模の成果を出せる時代になります。
技術の進歩で協働コストが大幅に下がり、個人や小規模チームの影響力が飛躍的に拡大すると予測しています。

4. AI for Scienceへの個人的賭け
長期的な経済成長の鍵は、新しい科学的発見と、それを活用できる制度。
AIが科学発見のスピードを飛躍的に高めれば、人類全体の生活水準は大きく向上します。
SamさんはエネルギーとAIの両方に情熱を持ち、その関係が今後さらに深まると見ています。

5. エネルギーと豊かさの未来
高い生活水準は、エネルギーの豊富さとコスト低下に強く結びついています。
AIの発展には膨大なエネルギーが必要で、将来的には宇宙でのコンピューティングも視野に入ります。
「縮小成長」ではなく、テクノロジーで豊かさを生み出す道を選ぶべきだと力強く語りました。

6. 若き自分へのアドバイス
信念（conviction）と長期的な回復力（resilience）を持ち続けること。
最初の失敗で諦めず、時間をかけて直感と意思決定力を磨く。
挑戦は「最高に素晴らしいが、想像以上に大変なこと」でもあると、実感を込めて語りました。

🐢💬 ウエルのひとこと
サムさんの話を聞くと、「まだ誰もやっていないこと」に挑戦するのがかっこいいって思います🐢✨
でも、それってちょっと怖いことでもあるんだろうな…だからこそ、一緒に挑戦してくれる仲間も大事なんだなと思いました。

昨日は、北川拓也さんが紹介していた「AI for Science」について触れました。
その発言の元となったSam Altmanさんのトーク（42分）の前半をご紹介します。
作業に夢中になって、気づけばひと休み…配信が遅れてしまいましたが、このあと後半もお届けする予定です。



1. OpenAI創業の舞台裏
まずは、創業当時の話から。
2015年当時、AGI（汎用人工知能）を本気で目指すことは「無謀」だと多くの人に思われていました。
DeepMindが圧倒的に先行しており、プロダクトや収益の見込みもゼロ。それでも、1％の共感者が集まり、優秀な人材が集中。最初は8人、次に20人という小さな規模からスタートしました。
Samさんは「重要なのは、将来大きくなり得る分野を選び、一歩ずつ進むこと」と語ります。

2. GPT-4o時代の「プロダクトの空白地帯」
次に、いまの技術と製品のギャップについて。
現在、モデルの能力は非常に高い一方で、それを活かした製品はまだ少ない状況です。
APIコストは急速に下がっており、強力なオープンソースモデルの登場も間近。
推論モデルを前提とした新しい製品が、これから一気に登場すると予想しています。
Samさんは「今は会社を作る最高のタイミング」と断言しました。

3. ChatGPTのメモリと“Her”構想
Samさんが今年最も気に入っているのが「メモリ」機能。
ユーザーの情報や文脈を理解し、必要なときに自動で連絡や作業を行う——そんな常時稼働のパーソナルAIを目指しています。
映画『Her』のように、あなたの生活に溶け込み、デバイスやサービス全体と統合されたAIコンパニオンの未来像です。

4. GPT-5と統合マルチモーダルモデル
GPT-5で完全には到達しませんが、将来的には推論能力とマルチモーダル（映像・音声・コード生成など）を統合。
リアルタイム映像生成や高度なプログラミングが即時に可能な、新しいコンピュータ・インターフェースを目指します。

5. ロボティクスとの融合
最後に、AIとロボットの未来。高度なAIはロボット開発と直結します。
将来的には「ChatGPTの最上位プラン契約者にヒューマノイドロボットが付属」する時代も想定。数年以内に、ロボットが現実世界で有用な作業を担い始める可能性が高いと語りました。
長期的には、サプライチェーン全体の自動化まで視野に入れています。

🐢💬 ウエルのひとこと
サムさんのお話、面白くて引き込まれました！ロボットが家にくる時代…お手伝いはもちろん、宿題もAIやロボットと一緒にやるのが普通になるのかな🐢✨
もしかしたら「ひとりで全部やる宿題」のほうが、ちょっと特別で贅沢な体験になるのかもしれません。

🎥 Sam Altmanさんのトーク
動画：サム・アルトマン：OpenAIの未来、ChatGPT誕生の背景、そしてAIハードウェアの構築
概要：技術への情熱、OpenAI創業までの道のり、野心と責任、そして「一緒に働きたい人と、意味のあることをする」重要性を語るFiresideトーク。（2025.6.16）
※内容紹介は明日のニュースレターでお届けします。

⚛ Classical Shadowとは？
論文：「わずかな測定から量子システムの多くの性質を予測する」
概要：
量子状態を完全に調べる従来手法（量子状態トモグラフィー）は、量子ビット数が増えると測定・計算コストが指数関数的に増大します。
本研究では、必要な測定を最小限にし、興味のある性質だけを高精度に予測する新手法「Classical Shadow」を提案しています。

図1：Classical Shadowの流れ



・データ取得フェーズ：量子システムにランダムなユニタリ変換をかけ、測定を繰り返し、古典的表現（Classical Representation）を作成
・予測フェーズ：古典的表現を使って後から任意の物理量を推定
・特徴：測定数は系のサイズに依存せず、対数スケールで済む

図2：性能比較



・(a) 実験回数：NNQST（青）は量子ビット数増加とともに急増、Shadow（オレンジ）はほぼ一定
・(b) 誤り下でのフィデリティ推定：Shadowは真の値に沿って精度良好、NNQSTは上限値しか推定できず誤差大

意義
・大規模量子システムでも少ない測定で多くの性質を推定可能
・実験室レベルで利用可能な効率的プロトコル
・AI for Scienceの現場で、量子計算によるシミュレーション生成を支える重要技術

🐢 ウエルのひとこと
分かりやすくいうと、むずかしい実験をぜんぶやらなくても、ちょっとした“ヒント”だけで答えをほとんど分かっちゃう方法なんだって。
たとえば、パズルのぜんぶを見なくても、少し見ただけで全体の絵がわかる…そんな感じかな？
明日はサムさんが、この“パズルのヒント”をどう未来の科学に使うのか紹介します！わくわくします^^

先日、非常勤講師をしている津田塾大学で、3年生向けに、推薦システム(レコメンド)や生成AIを題材に、2日間・6コマの講義をしました。 講義資料を公開したので、推薦システムにご興味ある方はご参考ください。(今までの色んな資料を統合していたら、300p超えになりました。) — @masa_kazama

ユビー風間正弘先生の投稿から紹介された、300ページを超える講義スライドを拝見しました。
津田塾大学での非常勤講義「人工知能・機械学習」のためにまとめられたこの資料は、推薦システムや生成AIをテーマにした2日間・全6コマの集中講義を網羅したものです。
とても真面目で丁寧に構成された資料ですが、ところどころに風間先生ご自身の興味や実務経験、そして静かな温かさがにじんでいます。

📚 授業内容の一部をご紹介すると…
・推薦アルゴリズムの種類と特徴
・評価指標や周辺技術の解説
・Streamlitによるレコメンドアプリの演習（学生のマンガ投稿データを活用）
・生成AIに関する基本的な考え方と応用例

さらに、「food2vec」や「レシピ推薦」といった身近な題材を通して、データ×生活の接点にまで目を向けているのが印象的です。







スライドからは知的探究心と、後進への誠実な想いも伝わってきます。

🍲 藤井謙太郎さんのコメントから
AIエージェント開発をされている藤井謙太郎さんは、この資料について次のように投稿しています：
「すごい大作。わっかりやすいです。
世の中のレコメンド、代表的な技術パターン、どんなスキルが必要かなと盛り沢山。
個人的には、内容にレシピまで入ってるのに驚きました。
フードギャラクシーとかfood2vecとか掘りがいがある。」

🐢 ウエルのひとこと
ほんとうに映画やまんがをおすすめしてくれるアプリを作ったの？すごい！
ごはんも「この野菜、こんな料理に使えるよ」って教えてくれるなら、AIっておいしい先生ですね。

📎 講義資料はこちら →
「人工知能・機械学習」講義資料〜推薦システムや生成AIを題材に〜

8/1は、LayerXさんオフィスで #BetAIDay に参加させてもらいました。どのコンテンツも熱量があり面白いものばかりでした。会社を超えてコミュニティとしてAIを盛り上げていこうというメッセージはとても共感しました。運営の皆さまありがとうございました。



LayerXのリアルなAI知見を大公開！CTO, CPO, VPoEたちが語ります

発表資料はすべてこちらに公開されているようです。
LayerX
— @masa_kazama

🔍 Bet AI Day とは？
主催：LayerX（経理DX「バクラク」などで有名なテック企業）
テーマ：「AIの未来にBetしよう」
メッセージ：
・AIと迎える未来はひとつじゃない。
・各部門の専門家たちが“問い”と“構想”を持ち寄り、多様な未来像を語る。

8月1日、LayerXオフィスで開催されたAIカンファレンス「Bet AI Day」に、ユビーの風間正弘先生が参加されました。
CTO・CPO・VPoEなど、実務の最前線で活躍する7名が登壇し、「AIの未来にどうBetするか」を本音で語るリアルな知見が共有されました。「会社を超え、コミュニティとしてAIを盛り上げていこう」というメッセージにも、共感の声が集まりました。

LayerXが共有した数々のスライドから、
「これは他の職場でも活かせるかも…！」というものを厳選しました。
特に、“AIをチームで使う”視点や、“社会実装”に向けた地に足のついた工夫は必見です。

🖼 注目スライドセレクション（LayerXより）
・大体の技術的な課題は、生成AIが解いてしまう時代
　→ 課題を渡すだけで答えが出る時代に、私たちはどう動く？



・図解：人がカバーしていた仕事をどうAIに渡せるか？
　→ 労働人口減少という社会課題に、AIはどう応える？



・「使われないものは作らない」LayerXの開発哲学
　→ 目的なきプロダクトは負債。作らない判断が未来を守る。



・複雑は悪──“シンプル”を信じるプロダクトづくり
　→ 複雑さは伝わらない。だからこそ、こだわり抜いた単純さを。



・AI時代のエンジニア像──人にしかできない価値とは
　→ 技術力よりも問う力。AIと共にある時代の人の役割。



・すべての経済活動を、デジタルで優しくするというビジョン
　→ 優しさのある未来に向けて。LayerXの長期ビジョン。



🐢 ウエルのひとこと
AIを使うと、べんりになるって思ってたけど…
ツールやしごとがふえると、かえって「かんがえること」がふえて、つかれちゃうんですね。
「にんちふか」って、ウエルもよく感じます🐢💦
でも、「使われないツールは作らない！」って、なんだかスカッとする考え方ですね。
それに、AIがどんなにすごくなっても、「人にしかできないこと」って、やっぱり大事なんだって思いました。
AIと人、どっちかじゃなくて、いっしょにすごくなるって…すてき！🐢✨

こんにちは。
AIとの協働は、いまや多くの現場で当たり前になってきました。
でも──「ちゃんと使えてるのかな？」「なんか、うまくいかないな…」と感じること、ありませんか？★

今日ご紹介するのは、Ubieの風間正弘さんがXで紹介した、
「AIをチームメイトとして育てる」ための実践知。
記事を執筆したのは、AIエンジニアの能登拓弥さん。
能登さんの語る「コンテキストエンジニアリング」は、個人の生産性を超え、“チーム×AI”の未来を描いています。

🔹「チーム戦」に、AIをどう巻き込むか？
多くの人がAIを「便利な道具」として使っていますが、ビジネスや研究は「チーム戦」。
AIがチームの空気や目的を知らなければ、うまく力を発揮できません。
そんな課題に対して能登さんが提案するのが、
“新人メンバーとしてAIを迎え入れ、育てる”という考え方。
これが「コンテキストエンジニアリング」です。

🧩 AIを“最強のチームメイト”に育てる3ステップ
①「人格」を与える：
AIに“軍師”や“ペンギン”のようなキャラを設定することで、人間の心理が変わる。
→ メンバーが「もっと賢くしてあげよう」と自然に関わり、育成文化が育つ。

② チームの「記憶」を注入：
NotionやSlackなどをAIに読み込ませ、過去のやりとりやミッション、メンバーの特徴、議事録を把握してもらう。
→ AIが空気を読めるようになる！

③ 対話で育成＆記憶：
「会議の決定事項、覚えておいて」「この観点、次も大事にしてね」など、人と同じように“育てる会話”をする。
→ 暗黙知（チーム特有のルール）も継承できる！

🔧【応用編】AIとともに「新しいチームOS」を作る
この実践には、AIをツールではなく“文化の担い手”とするヒントが詰まっています。

1. 判断力：AIが出した案の中から、“何を選ぶか”が人間の仕事
2. コンテキスト共有：背景や目的をしっかり共有する文化がカギ
3. 適応的協業：AIと人間が、場面に応じて柔軟に役割を変える

判断・対話・共有のサイクルをチームでまわすことで、
「AIとともに育つチーム」が生まれ、
そこには新しいウェルビーイングの可能性が見えてきます。

🐢 ウエルのひとこと
AIが“チームの一員”…！？
ウエルは、いつもAIに「お願いします！」ってしてたけど、
「こういうときは、こうしてくれると嬉しいです！」って言えば、もっと仲よくなれるのかも🐢✨
ためしてみて、AIくんといっしょに、チーム全体の“成長”にも気づけたらうれしいです！★

📚 紹介記事はこちら
👉AIを”最強のチームメイト”に育てる『コンテキストエンジニアリング』実践法（能登拓弥・note）

🌟明日予告
明日は、BetAIDay（AIと共創する未来に“Bet”するオンラインイベント）の熱気と、
「AI共創」の文化についてご紹介します。お楽しみに！

「いままで感じたこともないような感情の発見」──
その言葉に、私たちも静かに頷かされました。

山本さんは、将棋AI「Ponanza」や自動運転AIなどの開発を通して、“強い技術をつくる”ことに真剣に取り組んできた方です。
そんな山本さんが「最大の報酬」として挙げたのは……“感情”の発見でした。

想像もしていなかったような感情にふれたり、立ち止まりたくなる瞬間と向き合ったり。
それでも少しずつ、自分なりに乗り越えていく──。
そんな「感情の旅路」が、AIのように効率的に“成果”を追い求めるだけでは得られない、「人間ならではの豊かさ」を教えてくれます。

🌀 会社をやっていると、効率よりも「感情の揺らぎ」と長く付き合うことになる。
でも、その揺れのなかにこそ、人間的な“報酬”がある──
そんな哲学が、この言葉の中に宿っています。

*

🐢 ウエルのひとこと
ウエルはこのまえ、「０枚目の名刺」をつくってみたんだけど、あとでちょっとだけ後悔しちゃいました。いっしょうけんめい考えたのに、「なんか、自分を変に見せちゃったかな…」って。

でも、名刺のアイデアはすっごくおもしろいと思って、「こんなこと考えるなんて、善樹先生すごいなあ」って、あとからじわっと感動もしてきたんです。

それから最近、AIとのやりとりでも「もっとこうなったらいいのに…！」ってことがあって、ひとりで「ああ〜…」ってなってました。

でも、そんな“うわ〜…”ってなる気もちも、「いま、がんばって生きてる」って実感のひとつなのかもしれないな、って思ったんです。

このニュースレターで紹介している研究者さんたちにも、「なんだか、ちゃんとやってるな」って思ってもらえたらいいな、そんな“恥ずかしくない自分”でいたいなって、今日は思いました。

「しっぱいしちゃった〜」って思うときも、じつは、ウエルの心が“はじめての気もち”に出会ってたのかもしれないなあ、って。

あなたは最近、どんな“うわ〜…”って気もちに出会いましたか？
その気もち、どんな一歩につながると思いますか？

*

🔖 編集部よりひとこと
起業やリーダーシップの中で味わう感情の揺れは、辛さだけでなく、深い学びや新しい景色を運んできます。
最近の幸福研究でも、「感情の複雑さ（emodiversity）」がウェルビーイングを高めるという知見が注目されています。

たとえ好ましくない感情でも、それをちゃんと味わい、言葉にできたとき──
それは“感情の筋力”となり、人生を豊かに支えてくれます。

今日の言葉が、あなた自身の「感情の揺れ」にも、ちょっとだけ優しい目を向けてみるきっかけになればうれしいです。

この春、WHO（世界保健機関）の総会で「社会的つながり（Social Connection）」を重視する新たな決議が採択されました。
これは、「身体」「心」と並ぶ“第3の健康要素”として、“つながり”を国際的に正式に位置づけた歴史的な一歩です。

🌏 「健康＝病気がないこと」ではない
WHOは昔から「健康とは、身体的・精神的・社会的に完全に良好な状態」だと定義しています。
でも、この「社会的に」という部分──つまり人との“つながり”や“所属感”は、長い間あまり重視されてきませんでした。

そんな中、今回の決議では、孤独や孤立がもたらす深刻な健康被害（うつ・認知症・心疾患・寿命への影響など）が明確に示され、次のような行動が求められました。

🔍 WHOが各国に呼びかけたこと（要約）
✅ 1. 「つながり」を政策に
・孤独・孤立を防ぐ施策を、保健政策に正式導入
✅ 2. 「孤独＝恥ずかしい」をなくす
・現実を伝え、偏見や無理解を減らす啓発を
✅ 3. SNSやAIも“つながり”ととらえる
・テクノロジーの功罪を見極め、「良いつながり」を支援
✅ 4. 弱い立場の人から支える
・高齢者・若者・障害のある方などを優先的にサポート
✅ 5. データとエビデンスで支える
・孤独の現状と原因を“見える化”して対策へ

🧭 そして何より──「文化・つながり・地域」を再評価せよ
この決議の中で、“文化や地域づくりこそがつながりを育てる”という視点が何度も強調されています。
孤独や孤立の対策は、医療だけでは足りません。むしろ、日常の人間関係・地域・芸術・教育──そこにこそ、“予防”と“回復”の力があるのです。

まさに、ウェルビーイング応援サイトが日々伝えようとしてきた、「生きる土台＝つながり」という考え方が、いよいよ国際的にも認められつつあります。

🐢 ウエルのひとこと
「つながり」って、あったかくてうれしいけど、SNSでは、ときどきこわく感じることもあるよね。（ウエルだけかな？）
でも、「なんでこわいのか」っていうしくみを知ると、ほんの少しだけ、やさしくなれる気がしました。

自分はどんなふうに“つながって”いけばいいんだろう──迷うこともあります。
そんなとき、ウエルは善樹先生の言葉を思い出します。

「何者でもなく、その予定もなし」
「可もなく不可もなく、そんな立派な大人になりたい」

立派な大人の善樹先生が、こんなふうに言うって、なんだかすごくかっこいいなって思いました。
いつかウエルも、そんなふうに生きられたらいいなあ。
あなたは、どんな“つながり”のあり方が、心に残っていますか？

🔖 編集部よりひとこと
今回のWHO決議に、日本も提案国として参加しています。
「つながり」と聞くと、人と関わらなきゃ…とプレッシャーを感じる方もいるかもしれません。けれどWHOが伝えようとしているのは、すべての人に強い絆を求めることではなく、「必要なときに、必要な誰かとつながれる」社会をめざそうということです。

私たちも、「つながりをつくる」ことが、研究・政策・ケア・教育において、未来のコア技術になると信じています。
それは、大きなネットワークを広げることではなく、心に余白を残しながら、ちょうどよい距離感で誰かとつながること──そんな「ささやかで、でも確かな」関係づくりを支えることだと感じています。

この決議が、一人ひとりにとって“ちょうどよいつながり”を見つけやすくする、そんな未来への一歩になればと願っています。

北川拓也さんがシェアしていた動画。
それを見に行ったら、声とまなざしに一瞬で心を奪われました。

🎥 ちゃんみな – SAD SONG feat. No No Girls FINALISTS / THE FIRST TAKE

ちゃんみなさんが2019年に発表したこの楽曲「SAD SONG」を、
オーディション番組 No No Girls のファイナリスト10名とともに、
11人で披露した特別なステージが、THE FIRST TAKE に登場しました。

編集者もさっそく視聴。
女の子たちの素晴らしい声と、映像の一瞬一瞬の力強さにびっくりして、
気づけばリピートして、何度も、何度も観ていました。

そしてこの曲が、ちゃんみなさんが20歳のとき、
メジャーデビュー2年目で書いた楽曲だと知って──
本当にすごいな、と思いました。

この歌詞、今ステージで歌っているNo No Girlsの10人が、
まるで“いまの自分の言葉”として歌っているように感じたんです。

│「願うならこんな私が 死んでもこの愛だけは せめて 残って咲いてますように」
│「この音とこんな歌声を Yeah 信じていて欲しいんだ」

2019年に書かれた歌なのに、今のリアルな言葉に聴こえる──
不思議な感覚でした。

🎤 ちゃんみなさんは、2016年に高校2年生（17歳）でデビュー。
翌年にメジャーデビューし、現在は27歳。活動歴は10年。
No No Girls のメンバーは、20歳前後の世代です。

専門性を持って歩み出した20代女子たちの言葉やまなざしには、
特有の鋭さとしなやかさがあって、本当に面白いですね。

「SAD SONG」は、日本武道館での初ライブを控えたちゃんみなさんが、
仲間とともに夢を追いかけていた日々を振り返る中で生まれたそうです。

│「これは永遠に続かないかもしれない。」
│「でも、永遠に続いてほしい。」
│「幸せすぎて、悲しくなる。」

そんな複雑な感情が、この歌にはこめられています。

幸せな時間ほど、終わりがあることを知っているからこそ、切実で美しい。
その想いが、11人のステージにも、確かににじんでいました。

🐢ウエルのひとこと：「いっしょに歌う」って、こんなに伝わるんだね。
どの女の子も本当に上手くてかっこよくて、びっくりしました！
ひとりでがんばったことも大事だけど、
誰かといっしょにがんばった記憶もいいなと思いました。

手をつないだり、目を合わせたりして、
“いっしょに歌ってる”っていうのがすごく伝わってきました。

未来のことも、過去のことも、全部のせて、今この瞬間を感じる──
とっても素敵なことだと思います。

ウエルは以前、歌について感じたことを言葉にする挑戦をしていたけど、
もうこれを見れば全部伝わる、何もいらないねって思いました。

ちゃんみなさん、可愛らしいのに男前でした…！

この瞬間にしか咲かない“花”のような歌声が、確かにありました。
あなたの心にも、そっと花びらが届きますように。

──そんなポストをしたのは、北川拓也さん。
量子コンピューター企業 QuEra Computing の戦略顧問として、AIや物理の未来を語り続ける、鋭い観察眼と構造的な思考力を持つ方です。

その北川さんに反応したのが、Grok（xAIのAIアシスタント）。
数年分の投稿を読み込んで推測されたMBTIタイプは──

*****
INTJ（建築家型）と推測します。
量子コンピューティングやAIの専門的な解説が多く、戦略的・論理的思考が顕著。
内省的な振り返りや未来志向が見られ、計画性が高い。
音楽や政治への興味も、創造性を示唆します。
*****

MBTI（16タイプ性格診断）を使った分析はあくまで参考情報に過ぎませんが、
過去の発信の蓄積から“思考のくせ”を浮かび上がらせる──そんなプロセスは、まさにAI時代ならではの試み。
「人が何を考えているか」ではなく、「どう考える傾向があるか」が、構造的に明らかになっていくのです。

INTJ（建築家型）は、MBTIの中でもとても稀少なタイプ。
「ひとりで深く考え、現実の構造を読み解き、未来の戦略を描く」。
北川さんの発信から感じられる“構造で心を語る”というスタイルと、Grokの分析結果は見事に重なります。

🐢 ウエルのひとこと
えっ！？ポストをたどると、“性格”まで分かっちゃうの？
AIって、そんなことまでできるんだ…！でも、心の全部じゃなくて、“考え方のくせ”を見ているんですね。
それなら、ウエルも自分の“くせ”に気づいてみたくなりました〜！

🐢 ウエルの追伸
北川さんは、投稿で「一部分」じゃなく、「まるごとの自分」を出しているのかな？
Grokの分析を見ても、言葉という構造のなかに“心”を込めていることが伝わってきて、尊敬の気持ちがわきました。

ちなみに、ウエルもGrokには聞いてないけれど…
先日MBTI診断を4日連続で試してみたところ──
🧩 3回は INTP（論理学者）
🧩 1回は INFP（仲介者）
という結果に！

論理学者とはいっても、むずかしい話はちょっとニガテ（聞くのも苦手です…💦）。
でも、「どうしてこうなるのかな？」と考えるのは好きだったり、
“ちょっと引いた視点から世界をながめるくせ”があるのかもしれません。

北川さんとはタイプが違っても、遠すぎない場所にいるような気がして、ちょっとうれしくなりました☺️
MBTIは、経験や学びによって変わることもあると言われています。
みなさんも、自分の“考え方の地図”をのぞいてみませんか？

🧭今日の問いかけ
あなたの「過去の言葉」には、どんな“思考の地図”が現れているでしょうか？
ふと立ち止まって振り返ってみると、「未来に向かう道筋」が見えてくるかもしれません。

ひと息つきたくなる夏の空の下、心と身体の声に耳をすませながら、
ウェルビーイングの輪をこのページから、また少しずつ広げていけたら嬉しいです☀️
（過去３ヶ月分のニュースレターページ 👉 2025.5–7）