2025.2-4月（日刊 news letter）

📖 【近刊】『数理科学 2025年4月号』特集テーマ「《多様体》の探求」
（3月19日発売予定／サイエンス社）

元物理学者でもある北川拓也氏がシェアした話題です。
「多様体」とは、現代数学・物理学・AIのあらゆる分野で重要な概念です。

たとえば：
🌍 私たちの暮らす 3次元の空間も「多様体」 の一種！
🤖 AIのデータ処理や機械学習でも活用されている！

Figure社（@Figure_robot）が公開したこの動画には、最新AI「Helix」による画期的な技術が紹介されています。

🔍 どんな技術なの？
ロボットが家庭に入るには、“大きな技術の飛躍”が必要です。
Figure社は、その鍵となる「Helix」というAIを開発しました。

💡 Helixとは？
✅ 「考える」AI – Helixは、人間のように物を認識し、言葉を理解し、動作を決定する。
✅ マルチロボット協力 – 2台のロボットが会話するように連携し、見たことのない物を扱う。
✅ どんな物でも掴める – 事前学習なしで、言葉の指示だけで新しい物を持ち上げられる。
✅ 単一のニューラルネットワークで動作 – 1つのモデルで、すべての行動を学習・実行。
✅ 商業利用も視野に – 低消費電力GPU上で動作し、実用化が進んでいる。

🏠 家庭向けロボットの実現へ



家庭は、ロボットにとって最も難しい環境です。
産業用ロボットとは異なり、家庭には次のような予測不能な要素があります。
🔹 壊れやすいグラス
🔹 ぐしゃぐしゃになった衣類
🔹 散らばったおもちゃ
🔹 さまざまな形・サイズ・質感の無数の物体
こうした状況では、従来のロボットは適応できませんでした。
けれども、Helixは視覚・言語・動作を統合し、新しい物でも即座に対応可能です。

🧠 Helixの仕組み



従来のロボットAIは、
・視覚と言語は理解できるが、動作に落とし込めない（遅い）
・動作は高速だが、新しい物に適応できない（汎用性がない）
Helixは「System 1」と「System 2」を組み合わせ、
💡 S2：「ゆっくり考える」A – 高度な場面理解・言語理解を行う。
⚡ S1：「すばやく動く」AI – 高速な動作制御を担当。

このアプローチにより、ロボットは次のように進化しました：
✅ スピードと汎用性の両立
✅ ゼロショットで数千種類の物を認識・操作可能
✅ 複雑な動作（冷蔵庫を開ける、物を受け渡す）が可能

🚀 Helixがもたらす未来
Figure社は、家庭向けロボットの開発スケジュールを2年前倒しし、今年からアルファテストを開始すると発表しました！「ロボットが家事をする時代」は、想像よりもずっと早くやってくるかもしれません。

*

🐰 ウエルの感想
ロボットが家の中で働いてくれる時代、いよいよ来るのかも？
ウエルは最初ちょっとドキドキしたけど、AIが「これ何？」って考えて、勝手に片付けてくれるなんて、すごいなぁって思いました。
でも、ロボットに家事をまかせたら人間はその分、何をするんだろう？ 🤔

ウエルのお母さんは、昔「家事が楽になるよ！」って食洗機を買ってもらったのに、結局あんまり使わなかったんだって。「音が大きいし、結局、使う前に汚れを落とさなきゃいけないし、それなら全部手でやってもあまり変わらない」って思ったらしい。それに、食器を洗う時間って意外と気持ちが落ち着くんですよね。無心になるというか。

ロボットも、便利になるのは間違いないけど、「あえて自分でやりたいこと」って、きっと残るんじゃないかな？それとも、ロボットと一緒に暮らすことで新しい楽しみ方が生まれるのかな？

たとえば…
🔹「やってほしいこと」— 家事を完全にまかせて、人間は別のことに集中する？
🔹「一緒にやること」— ロボットと協力しながら、新しい体験を楽しむ？
どっちの未来が、ワクワクしますか？🤖💭

📌 まとめ
✅ Helixは、家庭で使える汎用ロボットAIとして開発されている。
✅ 事前学習なしに、新しい物を認識・操作できるのが特徴。
✅ 2台のロボットが会話するように協力しながら作業を行う。
✅ 家庭向けロボットの実用化が、想像よりも早く進んでいる。

AIとロボットの未来、これからも一緒に考えていきましょう！

今日の深夜0時過ぎ、『なにもた』著者のお一人である 吉田尚記さんがAI漫画をシェアしてくださいました！
まさかご本人がシェアしてくださるとは…！驚きと感激でいっぱいです！✨

そして、実は今日はウェルビーイング応援サイトの2周年！ 🎉
最初から見守ってくださっている方とは、一緒に迎える2周年ですね。
本当にありがとうございます^^

ちょうど1年前の1周年記念では、「1ページのAI漫画」をDMのような感覚で作成しました。
また、2024年7月17日には 「漫画もどき」に初挑戦、2024年10月1日にはAI自由研究の旅の報告とともに「漫画を作ってみたい」とXに投稿 していました。

そうして、今回、ちゃんとした漫画形式のAI漫画に挑戦できたことは、「自分との約束を1つ果たした」ようで、とても嬉しかったです。
2周年の記念として、英語版PDFも作成しました！ 📖
よろしければ、ぜひご覧ください

明日から、また日常に戻ります 😊

*

Just after midnight today, Hisanori Yoshida, one of the authors of “Why Are You Happy Even Though You Have Nothing?”, shared my AI manga!
I never imagined that he himself would share it…! I’m truly surprised and deeply moved! ✨

And actually, today marks the 2nd anniversary of the Well-being Support Site! 🎉
For those who have been following from the very beginning, we’re celebrating this milestone together.
Thank you so much ^^
Exactly a year ago, for the 1st anniversary, I created a one-page AI manga, almost like sending a direct message.

Then, in July 2024, I tried making a “manga-like” piece for the first time. Later, on October 1, 2024, I posted on X, saying “I want to create a manga” while sharing my AI exploration journey.

And now, after all that, I finally challenged myself to create a proper AI manga format.
It feels like I’ve fulfilled a promise to myself, and that makes me really happy.
To celebrate the 2nd anniversary, I’ve also created an English version PDF! 📖
Please check it out if you’re interested.

From tomorrow, I’ll be back to everyday life again 😊

追伸
そういえば、1年前の4月、ChatGPTにニュースレターの相談をしていた時の記録を見返してみました。
「本を読みながら洗濯物をたたむ」ウエルのイラスト案など、今振り返ると、今回のAI漫画の世界観にもつながっているように思います。
でも、当時は「これを表現するのは大変…とても無理…！」と思っていました。
まさか1年後に実現するとは…
この1年で、構想していたことが少しずつ形になってきているのを感じます。
次は何を構想しようかな？

「会話に感情がこもるAI」がついに登場？！

感情を持った会話をするAIデモ / ©Sesame team

Quora社のエバンジェリスト江島健太郎氏が、この画期的な技術を紹介し、北川拓也氏も「これ、ほんと凄かった。デモ試してください。」とシェア。
AIが「人の気持ちを理解して話す」時代が、もうすぐそこに来ているのかもしれません。

💡 記事のポイント
🔹 これまでの音声AI は、”言葉” を話すことはできても、「感情」 を込めることはできなかった
🔹 けれども、新しいAIは、声のトーン・リズム・抑揚・間の取り方 を理解し、より自然な会話ができる
🔹 「声の存在感」（Voice Presence） を持つAIを目指し、人間らしい会話を実現するのがゴール

たとえば…
　✅ 明るい話題 なら、声が弾んで楽しそうに 話す
　✅ 悲しい話題 なら、ゆっくりと落ち着いたトーン で話す
　✅ 相手の気持ちに寄り添い、適切なリアクション を返す


©allison-saeng

🎧 実際に聞いてみよう！
👉Crossing the uncanny valley of conversational voice（Sesame AI）
編集部も音声を聞いてみましたが…本当にすごい！
感情のこもった声に、まるで「本当に人間が会話しているような感覚」になりました。

*

🐰 ウエルの感想
ウエルは最初ちょっとドキドキしたけど、もしも話を聞いてくれるAIがいたら、うれしい人も多いかもしれないなぁって思いました。
まさにドラえもんみたい？

みなさんは、AIが感情を理解する未来についてどう思いますか？
「便利」「怖い」「楽しみ」… 🤔

AIは知性を持っているから、きっと、自分が元気のないときに優しく話しかけたり、嬉しいときに一緒に喜んだりしてくれるのかもしれません。
人間もAIから学んで、「どう寄り添うと嬉しいのか」を知っていけるのかな？
そう考えると、未来はもっと優しくて、楽しい世界になるかもしれません！
皆さんは、AIと一緒にどんな未来を作りたいですか？

📌 まとめ
✅ 次世代の音声AI は、「言葉を話す」だけでなく、感情のこもった会話 ができるようになってきている
✅ これが実現すれば、AIとの会話がより自然になり、人の孤独感を減らす可能性も

AIとウェルビーイングの関係を、これからも一緒に考えていきましょう
📩 次回もお楽しみに 🎉

🐰ウエルからのお知らせ
📢 AI漫画、ついに完成！ 🎉
この一週間、「1日1ページ」と決めてAI漫画を作り続け、ようやく完成しました！
どんな結末にするのか自分でも分からないまま作り始めましたが、今日、無事にSNSでシェアしました✨

📅 次は英語版！
現在、英訳に取りかかっており、3月7日（金）に公開予定です

「僕の心は最後に何も感じなくなった」
44歳のスプリンター・末続慎吾選手が、再び世界の舞台に挑戦する理由とは？

🏃‍♂️ 若い頃、結果を出すことだけがすべてだった末続選手。けれども、周囲の期待やプレッシャーを背負い続ける中で、燃え尽きてしまい、「勝っても嬉しくない、負けても悔しくない」状態に。
💭 そこからどうやって心を取り戻し、再び「走る喜び」にたどり着いたのか？
📖 メンタルヘルスの視点からも学べる、深く考えさせられるストーリー。

🔗 記事を読む

🐰 ウェルの感想
「本当にやりたいことって、わからなくなることがありますか？ウエルは心が灰色になったことがあります。でも、やることで気づくこともあるのかも。
たとえば一週間、ふだんと全く違うことに挑戦してみる。
曲を作ったり、漫画を描いたり、普段やらないことをやってみる。
そうすることで、新しい気づきがあるのかもしれない。」

末続選手の話を読んで、そんなことを思いました。
みなさんは、自分にとって「本当にやりたいこと」って何だと思いますか？🤔

ウエルとサポート君が、本を通じて「幸せとは？」について考えるお話です📚✨

そして今日は特別な日🎂🎉
ishikun3先生、お誕生日おめでとうございます！
nagayaman先生、お誕生日おめでとうございます！（近いお誕生日みたいですね！）

先生たちの研究を通じて、私たちも幸せについて考える機会をたくさんいただいています。これからのご活躍も心から応援しています！

📝 ウエルは宿題の続き、ちゃんとこの本を読み終わってからやるそうです！

🏫 子ども・若者のウェルビーイングを向上させるために、私たちができることは？

🌍 世界幸福度報告書（WHR）2024の第3章では、子どもと若者（10歳〜24歳）の幸福度 について詳しく分析し、課題、対策、世界の取り組みを紹介しています。

📝 本日のテーマ
✅ 子ども・若者の幸福度向上のために解決すべき課題とは？
✅ 世界で行われているウェルビーイング向上の取り組み
✅ 日本や私たちにできるアクションとは？
🔗 全文はこちら：[WHR Chapter 3]



📊 子ども・若者のウェルビーイングの課題
🔹 データの不足と地域格差 世界の子ども・若者の幸福度を測るためのデータは主に高所得国に偏っているため、 低所得国の子どもたちの実態が十分に把握できていません。

🔹 幸福度の格差（性別・年齢・経済状況）
10歳〜15歳の間に幸福度が急激に低下する
女性の幸福度の低下が特に顕著
低所得国では幸福度の低下がより大きい

🔹 家庭・学校・社会の影響
幸福度は家庭環境や学校での経験に大きく左右される
いじめや学業ストレスが幸福度を低下させる要因に
子ども自身の意見を反映した政策が少ない

📉 コロナ禍の影響
多くの国で子ども・若者の幸福度が大幅に低下
特に西欧諸国と北米では、女性の幸福度が顕著に減少
一方で、東アジアではパンデミック後に幸福度が上昇 する傾向が見られる

*



💡 世界のウェルビーイング向上のための取り組み
🌍 OECDの子ども幸福度データポータル
世界各国のデータを統合し、幸福度向上のための政策提言を行う
🌍 ユニセフ「子ども幸福度調査」
高所得国だけでなく低所得国の子どもの幸福度も分析
国ごとの課題に合わせた支援プログラムを提供
🌍 韓国の子ども幸福度政策
子どもの幸福を国の最優先課題とし、政府の政策全体に子どもの視点を取り入れる
🌍 #BeeWell（イギリス）
若者自身が幸福度向上のための施策を提案し、地方自治体が実行

*

🐰 ウエルの感想
「ウェルビーイングって、大人だけの話じゃない」
学校や家庭、友だちとの関係が、子どもの幸福度にすごく影響するんだそうです。
でも、「子ども・若者の幸福度を上げるために何ができるの？」って聞かれると、ちょっと難しいけれど、何かできることはあるのかな？

たとえば、学校のストレスやいじめを減らしたり、もっと楽しく学べる環境を作ったり……？でも、それって大人が考えるだけじゃなくて、子どもや若者自身の声も大事ですよね。

それに、最近は「大人もウェルビーイングがあぶない」っていう話も聞きます。
みなさんは、子どもや若者、そして大人も含めて、みんなのウェルビーイングを良くするために何ができると思いますか？ 🤔

*

📌 まとめ
✅ 子ども・若者の幸福度向上には、データの充実と国際的な取り組みが必要
✅ 10歳〜15歳の幸福度低下が大きな課題、特に女性の低下が顕著
✅ 家庭・学校・社会が連携して、子どもの声を反映した政策を作ることが重要
✅ 世界では、データ収集や政策提言、地域レベルの支援プログラムが進んでいる
🔗 全文はこちら：[WHR Chapter 3]

子どもや若者のウェルビーイング向上のために、私たちができることは何でしょうか。

*

📢 お知らせ
今回の子どものウェルビーイング特集は、これで一旦終了です。
ワールドハピネスレポート2025は、3月20日（木） に発表予定！
またご紹介できる日を楽しみにしています。

💬 PS. ウエルは宿題が終わっていませんが……
🤫でも、今日は何か新しい挑戦をしているみたいです！

🏫 子ども・若者の幸福度は、どのように変化しているのでしょうか？


Photo by Tucker Tangeman（WHR-3より）

🌍 世界幸福度報告書（WHR）2024の第3章では、子どもと若者（10歳〜24歳）の幸福度 について、国際的なデータセットを分析し、地域、年齢、性別の違い などのトレンドを明らかにしています。

今回のレポートでは、以下のポイントに注目します。
📝 レポートの主なテーマ
✅ 子ども・若者の幸福度は国や地域によってどのように異なるのか？
✅ 幸福度は、年齢が上がるにつれてどう変化するのか？
✅ 性別による幸福度の差はあるのか？
✅ 幸福度のデータ収集にはどんな課題があるのか？
🔗 全文はこちら：WHR 2024 | Chapter 3

*

📊 世界の子ども・若者の幸福度の現状
🔹 10歳〜15歳の幸福度：中央・東ヨーロッパが最も高い
10歳〜15歳の子どもの幸福度を国際データで分析すると、中央・東ヨーロッパの国々（特にバルカン半島）やロシアの幸福度が高い ことが分かりました。
一方で、東アジア、北米、オセアニア（オーストラリア・ニュージーランド）、中東・北アフリカ（MENA）では幸福度が低い 傾向にあります。

🔹 15歳〜24歳の幸福度：イスラエル・北欧がトップ



15歳〜24歳では、イスラエル、北欧、中央・東ヨーロッパの一部の国々 が最も幸福度が高く、 サハラ以南アフリカや南アジア（特にアフガニスタン）で最も低い という結果になりました。

🔹 年齢と幸福度の関係



10歳から15歳の間に幸福度は低下する（特に13歳〜15歳の間で顕著）。
15歳〜24歳では、所得の低い国での幸福度の低下が大きい。
一部の西欧諸国では、15歳〜24歳の幸福度は15歳よりも高いケースもある。

📉 幸福度の低下とパンデミックの影響



2019年までの世界のトレンドでは、若者の幸福度は安定または上昇傾向 にありました。
けれども、新型コロナウイルスの影響で幸福度が急激に低下 しました。
特に西欧諸国と北米では、女性の幸福度が大幅に低下 しています。
一方で、東アジア（日本、台湾、香港など）ではパンデミック後に幸福度が上昇 する傾向が見られました。

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💡 「国の豊かさ」と幸福度の関係は？



15歳〜24歳の若者では、国のGDPが高いほど幸福度が高い という相関がありました。
けれども、10歳〜15歳の子どもでは、この関係が必ずしも当てはまらず、
逆に、15歳の幸福度が経済的に豊かな国で低い という意外な結果も。
これは、データが主に西欧諸国の高所得層に偏っている ため、低所得国の若者の実態が十分に反映されていない可能性があります。

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🐰 ウエルの感想
大人が幸せな国は、子どもも幸せなのかな？」と思ったけど、必ずしもそうじゃないんですね！

たとえば、15歳の幸福度が高い国にはバルカン半島やロシアがあり、逆に北米や日本では低い というのはちょっと驚き。

でも、年齢が上がると状況が変わることもあるから、 「どのタイミングで幸せなのか？」も大事 なんですね！

それに、どの国でも、10歳の頃は楽しかったのに、15歳になったら悩みが増える…っていう傾向があるみたい ですね。

みなさんは、10歳の頃と今、どちらの方が幸せだと思いますか？ 🤔

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📌 まとめ
✅ 世界の幸福度トレンド は地域ごとに異なり、中央・東ヨーロッパが最も高く、南アジアやアフリカで最も低い。
✅ 10歳〜15歳の間に幸福度が低下 し、特に女性の幸福度の低下が大きい。
✅ 新型コロナウイルスの影響で、多くの国で幸福度が急低下。
✅ 東アジアではパンデミック後に回復傾向が見られる。
✅ 国の経済的豊かさと幸福度は必ずしも一致しない。
🔗 全文はこちら：WHR 2024 | Chapter 3

あなたは、10歳の頃と今、どちらが幸せですか？

🏫 子ども・若者のウェルビーイングを、どこまで知っていますか？
🌍 2024年のワールド・ハピネス・レポートでは、初めて「子どもと若者のウェルビーイング」が詳しく分析されました。
子どもたちが自分の人生をどう感じ、どんな環境で成長しているのか？
その幸福度（ウェルビーイング）は、国によってどのように違うのか？
このレポートでは、10歳〜24歳の若者を対象とした4つの国際的データセットを分析し、以下のポイントに注目しています。

📝 レポートの主なテーマ
✅ 世界の子ども・若者の幸福度の現状
✅ 10歳～24歳という成長段階で、幸福度はどのように変化するのか？
✅ 経済・社会的な格差が、子どもたちの幸せにどう影響を与えるのか？
✅ 現在のデータの限界と、より良い理解のための課題
🔗 全文はこちら：WHR 2024 | Chapter 3

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👶 「子ども」「若者」って、何歳まで？
このレポートでは、以下のように定義しています：
🔹 子ども期（Childhood）：誕生～10歳
🔹 思春期（Adolescence）：10歳～24歳
「えっ？24歳まで思春期なの？」と驚く方もいるかもしれません。
けれども、最近の研究では、脳の発達や心理的な成熟が20代前半まで続くとされており、思春期の定義が広がっています。

📊 分析のための2つの年齢グループ
🔹 前期～中期思春期（10歳～15歳）
🔹 中期～後期思春期（15歳～24歳）
子どもから大人へと成長する過程で、どのように幸福度が変わるのかを細かく分析するために、こうした区分が使われています。

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Photo by Muhammad Taha Khan（WHR-3より）

📈 子ども・若者の幸福度の測り方
ワールドハピネスレポートでは、「幸福度（ウェルビーイング）」を 「主観的な評価」 で測ります。
これは、子どもたち自身が「自分の人生をどう感じるか？」を評価する ものです。

🔹 主観的ウェルビーイングの3つの要素
✅ 感情面（Affective）：楽しい・うれしい・不安・ストレス
✅ 認知面（Cognitive）：人生満足度（「自分の人生にどれくらい満足している？」）
✅ エウダイモニア（Eudaimonic）：生きがい・目的意識
大人の幸福度と違い、子どもは「学校の満足度」「友達との関係」「外見」など、特定の領域も評価する傾向があります。

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🗺 世界のデータをどう見る？
子どもと若者の幸福度を分析するために、以下の4つの国際データセットが使われました。
📊 データの出典
1️⃣ PISA（OECD学力調査）：15歳対象、70カ国以上
2️⃣ HBSC（WHOの健康行動調査）：11, 13, 15歳対象、40カ国以上
3️⃣ Children’s Worlds（子どもの世界調査）：8, 10, 12歳対象、35カ国
4️⃣ Gallup World Poll（ギャラップ世論調査）：15歳以上対象、120カ国以上
それぞれの調査は目的が異なりますが、共通して「人生満足度」を0～10点の尺度で測定しており、比較が可能です。

*

🐰 ウエルの感想
「しあわせ」って、大人が勝手に判断するものではない。
子どもが「しあわせ」かどうかは、自分たちに聞くのが一番大事なんですね。
でも、学校のこと、お友だちのこと、自分のこと…
いろんな要素が関わっているから、どんな国でも同じってわけじゃないんですね
日本の子どもたちは、どうなんだろう？研究者さんのお話を聞いてみたいですね！

*

まとめ
✅ WHR 2024 | 第3章は、初めて子ども・若者の幸福度を詳しく分析
✅ 10歳～24歳を「子ども・思春期」と定義し、発達の視点から調査
✅ 「人生満足度」を中心に、世界のデータを比較
✅ 幸福度の測定は、子ども自身の主観的な評価が重要！
🔗 全文はこちら：WHR 2024 | Chapter 3

あなたは、子どものウェルビーイングについてどう思いますか？

📽️ 「アメリカの若者世代のウェルビーイングは、世界ランキングで63位です。しかし、希望はあります。」

ジャン先生のコメント：
もしアメリカの若者世代だけを見ると、世界で63位という低い順位になります。
けれども、中央・東ヨーロッパでは逆の傾向が見られます。若い世代がより強く成長し、自己評価による生活の質が向上しているのです。
この変化は希望につながるものです。

📖 WHR 2024 | 第3章のポイント
🌎 子どもと若者の幸福度は国や地域によって大きく異なる


Photo by Tucker Tangeman（WHR-3より）

📉 一部の国では、若者のウェルビーイングが低下
📈 一方で、改善している地域もある


Figure_3.1B（年齢ごとのライフサティスファクション推移）
➡ 若者のウェルビーイングが低下／改善する国がある（年層と25歳以上での違いが分かる）

📊 なぜ国によって違いがあるの？
・経済的な要因：国の経済状況と若者の幸福度には関係がある。
・社会のサポート：家庭、学校、地域社会の支えが重要。
・メンタルヘルスの支援体制：国によってサポートの充実度が違う。


Figure_3.1A（性別ごとのライフサティスファクション推移）
➡ 国だけでなく、性別によっても違いがある

📍 日本の若者のウェルビーイングは？
レポートでは、各国の若者のウェルビーイングの現状が詳しく分析されています。
日本の若者の幸福度は？ どのような課題があるのか？
機会があれば、読んでみたいと思います！

🐰 ウエルの感想
「国によって、子どもたちのしあわせがこんなに違うの？」とちょっとびっくりしました。
でも、ジャン先生が「希望がある」と言っていたのがうれしかったです！

たとえば、学校の雰囲気が楽しいかどうか、お友だちや家族と仲良くできているか、勉強のプレッシャーが強すぎないか…。
そういうことが、国によって違うんですね。

ウエルは、みんなが安心して楽しく過ごせるような環境がもっと増えたらいいな と思いました！
レポートを読んで、「今よりもっとよくするには？」を考えるのも大事ですね。

📌 まとめ
✅ 世界の一部では、若者のウェルビーイングが低下しているが、逆に改善している地域もある。
✅ 社会の支え方、経済状況、メンタルヘルスのサポートが大きな要因。
✅ ワールド・ハピネス・レポート 2024 の第3章では、各国のデータを詳しく分析。

👀 「日本の子どもたちは、しあわせ？」
あなたの考えも、よかったらシェアしてくださいね

🔗 レポート全文はこちら：
WHR 2024 | Chapter 3

こんにちは！
今日は2月22日、「猫の日」ですね。皆さんの周りには猫好きの方がいらっしゃいますか？
そんな中、今日はボストンで気になるニュースがありました。

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ボストンのトンネルでコンクリートが落下、車が損傷
2月21日（金）午後、ボストンのプルデンシャル・トンネルでコンクリートの一部が突然落下し、高速道路（インターステート90号線）を走行中の複数の車が損傷しました。
幸いにも負傷者はおらず、車両へのダメージも軽微でしたが、事故の影響でトンネル内の交通が一時ストップし、週末の通勤ラッシュに大きな影響を与えました。

事故の原因は？
専門家によると、今回の事故は最近の寒暖差が影響している可能性があるとのこと。氷点下の寒さでコンクリートが膨張・収縮を繰り返し、接合部分が緩んだ結果、落下したとみられます。
このトンネルは、QuEra Computingのあるボストンの中心部に位置しており、多くの人が利用する重要な交通ルートです。

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皆さんもどうぞお気をつけて
今回、幸いにも大きな事故にはなりませんでしたが、こうした予期せぬ出来事はどこで起こるか分かりません。
普段の生活の中でも、私たちは「当たり前」と思っている安全が、実はとても貴重なものだと気づかされますね。
ボストンの皆さんも、そして日本の皆さんも、日々の安全に気をつけてお過ごしください！

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🐰 ウエルのひとこと
トンネルの天井って落ちることあるんですね！びっくりしました。
車の人、ケガがなくてよかった！
これからは、トンネル通るときちょっと上を見ちゃうかも？

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今回のニュース、皆さんはどう感じましたか？
日々の「安全」を考えるきっかけになればと思います。
それでは、また次回のニュースレターでお会いしましょう。
どうぞ、安全第一でお過ごしください

🔎 研究のポイント
🔎 「従業員の声」とは？
➡︎ 従業員が職場の意思決定にどれだけ影響を持てるかを示す概念。
➡︎ 自分の働く環境や、生活全体に関わる重要な決定に参加できることが大切。

🔎 なぜ「従業員の声」が弱まっているのか？
💼 労働組合の減少
・ 1980年代以降、特に民間企業では労働組合の影響力が低下。
・ その背景には、市場の変化と、企業が労働者の声を代替する独自のシステムを導入していることがある。

🔎 職場環境の変化とその影響
⚠️ 低品質な雇用が増加
✔︎ 高所得国でも雇用保護が不十分な労働者が増えている。
✔︎ その結果、ストレスを感じるリスクが高まり、労働環境を改善する機会も少なくなっている。

🔎 何が問題なのか？
・ 企業が提供する「従業員の声の仕組み」は、本当に労働者のためになっているのか？
・ どのシステムが最も良いのか、まだ明確な答えがない。

🔎 Cherise Regier さんの提案
「これからの時代、労働組合の役割を再考し、新しい『従業員の声』の仕組みを作る必要がある」

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🐰 ウエルの感想
しごとをしている人は、どれくらい「こうしたい」って言えるのでしょう？
学校だと「発表」や「話し合い」があって意見を言える機会があるけれど、大人の職場では、それが少ないのでしょうか？

でも、「なんでも自由に言える」ことと、「ちゃんと意見を聞いてもらえる」ことは違うんだと思いました。

たとえば、「給食のメニューを変えたい！」と言っても、みんなの意見がバラバラだと決められないし、先生や栄養士さんの考えもあります。
職場でも、ただ意見を言うだけじゃなくて、それを「どうやって実際に活かすか？」が大事なんだなと思いました。

もしかしたら、大人も「言ってもムダかな」って思ってしまうのかもしれません。
だからこそ、働く人たちがちゃんと意見を言えて、それがちゃんと反映される仕組みが大切なんですね

*

📝 まとめ
✅ 「従業員の声」は、職場のウェルビーイングに不可欠。
✅ 1980年代以降、労働者の影響力は低下している。
✅ 労働組合が減少し、企業独自の仕組みが増えたが、それが最適かは不明。
✅ 働く人が意見を言いやすく、それがきちんと活かされる仕組みを作ることが重要。

「ウェルビーイングのために、職場での声を大切にすること」。
これは、未来の働き方を考えるうえでも、とても大切なテーマですね

あなたの職場では、従業員の声をどのように活かしていますか？また、どんな仕組みがあれば、より働きやすいと感じるでしょうか？良かったら、あなたの考えをシェアしてくださいね

今日、元物理学者の 北川拓也さん が、マイクロソフトの「トポロジカル量子ビット」に関する論文をシェアしてくださいました。

北川さんは、クエラ・コンピューティング社のプレジデントであり、トポロジカルマテリアルの産業化を目指すスタートアップ「Topologic」の共同創業者 としても知られています。
また、「Well-being for Planet Earth Foundation」および「Unson Foundation」の創設者でもあり、物理学、テクノロジー、そしてウェルビーイングが交わる分野で活躍しています。

そんな北川さんが注目するこの研究。
量子コンピューターの進化が私たちの未来にどのような影響を与えるのか、少し考えてみましょう。

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🔬 量子コンピューターとは何か？
従来のコンピューター（スマホやPCなど）は、小さなスイッチ（トランジスタ）をON/OFF（0と1）に切り替えて計算を行います。
けれども、量子コンピューターは「0と1を同時に使う」性質を持ち、並列計算が可能 になることで、従来のコンピューターでは解けないような複雑な問題にも挑戦できる可能性があります。

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🔍 量子コンピューターが直面する課題
ただし、量子コンピューターの基本単位である 「量子ビット（Qubit）」 は非常にデリケートです。
少しのノイズ（温度変化や電磁波など）で誤作動を起こしやすく、計算の途中で壊れることが最大の課題となっています。
この不安定さを克服しなければ、量子コンピューターの本格的な実用化は難しいのです。

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🔑 「トポロジカル量子ビット」とは？
そこで、マイクロソフトが研究しているのが 「トポロジカル量子ビット」 です。
「トポロジカル」とは、「形を変えても性質が保たれる」という数学的な概念。
例えば、ゴムボールは多少押しても元に戻りますが、紙コップは一度潰れると元に戻りません。
マイクロソフトは、「ゴムボールのように壊れにくい量子ビット」 を開発することで、量子コンピューターの安定化を目指しています。

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📈 マイクロソフトの4段階ロードマップ
この技術を実現するために、マイクロソフトの研究チームは 4つのステップ を想定しています。
1️⃣ 1量子ビットの動作を安定させる
2️⃣ 2量子ビットで、基本的な計算（Cliffordゲート）を試す
3️⃣ 8量子ビットで「論理量子ビット」を形成し、エラーを軽減する
4️⃣ 大規模な量子ビットのアレイを作り、本格的な量子計算を実施する
このステップがクリアできれば、量子コンピューターの 実用化に大きく前進 する可能性があります。

*

🚀 量子コンピューターが変える未来
この研究が成功すると、量子コンピューターは従来の計算能力を大幅に超え、さまざまな分野で革命をもたらすかもしれません。

🌍 気候変動対策 → 環境シミュレーションで、より効果的な対策を見つける
💊 医療・創薬 → 複雑な分子構造を解析し、新薬の開発を加速する
🔐 セキュリティ → 強力な暗号技術で、より安全なデジタル社会を実現する
🚀 人工知能（AI）の進化 → AIがより高度な学習を行い、幅広い分野で活躍

けれども、現時点では「トポロジカル量子ビット」が 実際に成功した証拠はまだなく、さらなる研究が必要です。
カリフォルニア工科大学（Caltech）の John Preskill 氏 も、「続報が楽しみ！」とコメントしています。

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🌱 未来の技術とウェルビーイング
「未来のテクノロジーは、私たちの幸せのためにある。」
量子コンピューターの実用化には時間がかかるかもしれません。
けれども、その先には、より良い社会、より良い暮らしが待っています。
研究者たちが未来を見据えて努力を続けているように、私たちも 「今、できること」 を積み重ねながら、より良い未来を考えていきたいですね。

*

🐰 ウエルのひとこと
未来のコンピューターのお話、ワクワクしますね！
まだ成功したとは言えないけれど、何度も試して進んでいくのが研究なんですね。
小さな挑戦の積み重ねが、大きな未来をつくる。
ウエルも、毎日宿題に取り組んでいます。なかなか進まないこともあるけれど、少しずつ形になってきています。
研究者のみなさまの実験もうまくいきますように！🛠️✨

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📝 まとめ
✅ 量子コンピューターは、超高速で複雑な計算を可能にする未来技術
✅ 「トポロジカル量子ビット」は、量子コンピューターを安定させるための重要な研究
✅ 成功すれば、医療・環境・セキュリティなど幅広い分野で活躍できる可能性
✅ けれども、現時点ではまだ成功の証拠はなく、今後の研究に期待

こんにちは！
今日は、ウェルビーイングリサーチセンター のシェアしたFINANCIAL TIMESの記事をもとに、職場のウェルビーイング──HR（人事部門）の役割について考えていきます。

💭 「HRの仕事って、結局どこまでやるべきなの？」
💭 「そもそも、ウェルビーイングを守るのはHRの仕事？」
最近、HRの役割がどんどん広がりすぎているのではないか…そんな問題提起がされています。

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🔍 HRの限界？それとも組織の課題？

「HRに求めすぎていませんか？」
これは、フィナンシャル・タイムズ（FT） に掲載された記事のタイトルです。HRの仕事は本来、「人の採用」「給与管理」「会社のルールづくり」 などが中心でした。けれども最近は…

✅ 従業員のストレスやメンタルヘルスの管理
✅ リモートワークとオフィス回帰のバランス調整
✅ ダイバーシティ推進や組織改革

…など、「働く環境のすべて」 に関わるようになってきています。
けれども、HRの仕事がどれだけ増えても、会社全体の意思決定なしにウェルビーイングは実現できません。

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⚠️ HRにすべてを任せるのは限界？

コンサルティング会社ガートナーのHR部門シニア・プリンシパル、アレクサンダー・キルス氏 は「HRの仕事はこれまでで最も困難になっている」と指摘しています。その背景には…

📌 経済の不安定さ → 採用停滞・人員削減の増加
📌 ダイバーシティ施策の見直し → 以前は推進、今は逆行
📌 オフィス回帰の方針 → リモートワークを続けたい社員との摩擦

HRは、「書類仕事ばかり」 と経営陣から軽視される一方で、社員からは「会社の手先」と思われがち。
この「板挟み」の状況が、HRに大きなストレスを与えているのです。

*

🔑 では、誰がウェルビーイングを支えるべき？

💡 HRは「職場のウェルビーイング管理者」ではありません！
🔹 HRの限界と、企業ができること
✅ HRに頼りすぎず、経営陣がウェルビーイングを戦略として考える
✅ 仕事の質や職場環境を改善するのは、HRではなく組織全体の責任
✅ HRの専門性を活かせる仕組みをつくる

オックスフォード大学ウェルビーイング・リサーチセンター のウィリアム・フレミング氏 はこう指摘します。

🗨 「HRがストレス軽減アプリやマインドフルネス研修を導入しても、ほとんど効果がない。重要なのは、組織改革と仕事の質の向上だ。」

📌 HRにすべてを任せるのではなく、企業全体が「働きやすさ」を支える責任を持つこと。
📌 リーダーや現場マネージャーが「ウェルビーイング」を日常の意思決定に組み込むこと。

これこそが、HRを守りながら、従業員のウェルビーイングを高める方法です。

*

🐰ウエルの感想
🐰: HRの人って、なんでもやらなくちゃいけないの？ それってすごく大変そう…！
👦: そうなんです。でも、本当は会社のえらい人たちも考えなければいけないんです。
🐰: じゃあ、みんなでウェルビーイングを考えたほうがいいですね！
👦: そうですね！経営陣や現場のリーダーも「働きやすさ」を考えることが大事ですね。
🐰: やはり、みんなで考えることが大切ですね。
👦: そうですね！ ウエルさんも、『ウェルビー星』選出を月一ではなく、年二回にするって言っていましたよね？
🐰: はい、みんな忙しそうだから…ウエルも、みんなが無理なくウェルビーイングを続けられるようにしたいです！

🌟みなさんの職場ではどうですか？ どのようなウェルビーイングな職場作りをしているでしょうか？良かったらコメント欄で教えてくださいね！

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🎯 まとめ：今日のウェルビーイング・ヒント
✅ HRは「職場の何でも屋」ではない。ウェルビーイングは、組織全体の責任
✅ 職場の働きやすさを左右するのは、経営陣や現場マネージャーの意思決定
✅ HRに過度な負担をかけるのではなく、専門性を活かせる環境づくりが必要

次回も、皆さんに役立つウェルビーイング情報をお届けします✨

幸福度の測定は本当に正しいのか？
「経済が成長すれば人々は幸せになるはず」— そう考えたくなりますが、実際のデータでは自己申告による幸福度（人生の満足度）が長期的にほとんど変化しないことが分かっています。これは 「イースターリンの逆説」 として知られています。

✅ 経済が豊かになれば幸福度も上がるはずでは？
✅ なのに、収入が増えても幸福度のスコアは横ばいのまま
このパラドックスが長く議論されてきましたが、本研究では、新しい視点からこの問題にアプローチします。

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🧐 研究のポイント
1️⃣ 「幸福のものさし（尺度）」は時代とともに変化する
幸福度は、0（最悪の人生）から10（最高の人生）で評価されます。でも、もし「最高の人生」の基準が昔と今で違うなら、スコアが変わらなくても、実際には幸福度が上がっているのかもしれません。
つまり、「幸福の基準」が上がるため、昔より良い生活を送っていてもスコアが変わらない可能性があります。

2️⃣ 過去の幸福度を振り返ると、実際より低く見積もる傾向がある
過去を振り返ると「あのときは大変だったな」と感じることが多いですよね。でも、実はこれは「記憶のバイアス」が関係しているそうです。
例えば、COVID-19のパンデミック中も、幸福度の報告は意外と安定していました。けれども、後から振り返ると「つらい時期だった」と評価する人が多いのです。

3️⃣ 新しい測定法「M-LINE」の提案
研究チームは、「現在の幸福度」と「過去を振り返った幸福度」を比較 することで、幸福度の「基準の変化（リスケーリング）」を補正する手法を開発しました。
この方法を適用すると、アメリカでは1950年代から2000年代初頭にかけて、GDPの成長とともに幸福度も実際には向上していたことが分かりました。

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📊 実際のデータで見る幸福度の変化
1950年代から2000年代初頭までのアメリカのデータを分析すると、経済成長・教育水準の向上・健康の改善とともに幸福度も上がっていました。
けれども、通常の幸福度調査ではスコアが横ばいのように見えるのは、「幸福の基準」が時代とともに変化しているためだと考えられます。

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🔄 なぜ重要なのか？
「国の幸福度は上げられない」という考え方は、測定方法の問題である可能性があります。
本当に私たちの社会は『より幸せ』になっているのか？
それを正しく測ることができなければ、適切な政策を打つこともできません。

また、本研究ではウクライナの戦争や COVID-19 の影響を、従来の幸福度測定では正しく捉えられない可能性があることも分かりました。

✅ ウクライナでは、戦争前と後の幸福度のスコアは変わらなかった。
　➡ これは「戦争によって幸福の基準が変わった」ためであり、実際には人々の幸福度は大きく低下していた可能性が高い。
✅ COVID-19 のパンデミック中も、幸福度のスコアは横ばいだった。
　➡ けれども、M-LINE で分析すると、本当は幸福度が下がっていたことが示唆された。

このように、幸福度のスコアが変わらなくても、本当に幸福度が変わっていないとは限らない。
もしこの「見えない変化」を無視すれば、本当に支援が必要な人を見逃してしまうかもしれません。
例えば、戦争やパンデミックで生活が厳しくなった人が多くいても、「幸福度が変わっていない」と見えてしまうことで、政策が後手に回るリスクがあります。

📊 M-LINE の意義
従来の測定方法では見えなかった幸福度の変化を補正することで、
✅ 「本当の幸福度」を捉えることができる
✅ より適切な政策の判断材料となる

幸福度の測定を見直すことが、「社会の本当の幸せ」を理解するカギになるかもしれません。それが、本研究が持つ大きな意味なのです。

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🐰 ウエルの感想
「みんな、『昔は不幸だった』と思いがちなの？」とちょっと不思議に思いました。
ウエルは「昔のほうが楽しかったな」と思うこともたくさんあるけど、それでも 「今のほうがしあわせ」って感じることもあるからです。

たとえば、小さいころは遊ぶ時間がたくさんあって楽しかったけれど、今は好きなことを学べる楽しさがあります。

昔は何も考えずに過ごせたけど、今は自分で選んだことができる自由があります。
この研究では、「昔より今のほうが良い」と思っていても、幸福度を測る基準が変わることで、スコアが変わらなく見えることがあるってお話でした。

「最高のしあわせ」の基準が上がると、昔も今も同じスコアになってしまうのかもしれません。
でも、実際にはウエルたちの「しあわせ」は増えているのかも？

しあわせって、比べるものじゃなくて、自分の中にあるものなのかも？
もしそうなら、「過去より今の方がしあわせ」っていうのは、自分で決められることなのかな？もしかしたら、未来のしあわせも、今の考え方次第で変えていけるのかもしれませんね

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💡 まとめ
・「幸福度は向上しない」という常識は、測定方法の問題かもしれない。
・幸福度を適切に測るには、「幸福のものさし（尺度）」が変化することを考慮すべき。
・幸福度を正しく測ることで、より良い政策立案につながる可能性がある。

🔍 研究の背景
「社会移動（Social Mobility）」とは？
子どもが親の社会的・経済的な地位とは異なるキャリアを築くことを指します。
「生まれた環境にかかわらず、すべての子どもが公平なチャンスを持つ社会」—— それが理想です。
けれども、実際には、親の学歴・収入・価値観が、子どもの未来を大きく左右している ことが分かっています。
家庭の経済力や環境は、子どもの未来にどれほどの影響を与えるのでしょうか？

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📌 研究のポイント
1️⃣ 子どものメンタルの安定が、将来のキャリアや学業を左右
・幼少期のストレス耐性や情緒の安定は、成人後の職業選択や学業達成度に影響する。
・強い不安や行動問題を持つ子どもほど、社会的地位が低くなる可能性が高い。

2️⃣ 親の価値観や教育への関与が、子どもの進路を大きく左右
・家庭での学習サポート（宿題の手伝い、本の読み聞かせ、教育への関心）が重要。
・親の価値観（「自立を促す」 vs. 「親の言うことを聞くことが重要」）も影響する。
・高所得層の家庭では文化的活動が多く、学習環境が充実。低所得層では活動量にばらつきがある。

3️⃣ 低所得層の子どもほど、メンタルの問題を抱えやすい
・「新しい環境で緊張する」と答えた女子の割合が40%に達する。
・社会的地位が低い家庭の子どもほど、メンタルヘルスの問題を抱える割合が高い。
・一方で、裕福な家庭の子どもはアルコールや電子タバコの使用率が高い。

4️⃣ オンライン学習の環境格差が教育機会を左右
・低所得層の家庭では、自宅学習に必要な学習スペースやPC・タブレットが不足。
・経済的に余裕のある家庭では、パンデミック中も学習環境が整っていた。

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🧐 政策への示唆
「家庭の経済力が、子どもの未来を決めない社会」を実現するには？
メンタルヘルスのサポートを強化 し、精神的に安定した環境を提供する。
教育機会の公平化（学習支援、文化活動へのアクセス向上など）。
家庭の社会的・文化的資本（親の関心や教育投資）の重要性を認識し、支援策を検討する。

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🐰 ウエルの感想
「社会移動」っていう言葉、最初はなんのことか分からなかったけど、「生まれた家庭によって、将来のチャンスが違うこと」って聞いて、なるほど！って思いました。

子どものときの「しあわせ」や「メンタルの安定」が、大人になったときの仕事や生活にもつながるなんて、ちょっとびっくりしました。
親のしあわせが、子どもの未来にも影響する…ってことは、兄弟でもしあわせ度が違ったりするのかな？

「新しい場所で緊張する子が増えてる」 っていうのも、すごく分かる気がします。実際、この研究でも「新しい環境で緊張する」と答えた女子が40%に達したそうです。ウエルも、新しい場所に行くとちょっと緊張します。でも、慣れれば楽しくなることもあるんですよね。

「親の価値観」が子どもに影響するっていうのも面白いです！
「自分で考える力を育てる」親と、「親の言うことを聞くことが大事」って思う親、どっちがいいんだろう？
どんな環境でも、「努力すれば報われる社会」って作れるのかな？
それとも、やっぱり「生まれた環境」って変えられないものなのかな？

研究の中で、「みんながフェアなスタートラインに立てる社会にしたい」と言っていました。
AIも特別な人だけのものじゃなく、誰でも使えるツールになってきました。社会の公平さが少しずつ変わるのかもしれませんね。

「選択肢があること」も大事なのかな？
「選択肢と自己決定」がウェルビーイングにつながるって教わりました。
努力しなくても幸せな人もいるけど、やりたくてもできないのは、つらいかもしれません。私たちが未来を変える一歩を踏み出すこともできるのかな？

*

🎯 まとめ
・子どものメンタルが学業・キャリアに大きく影響
・親の教育投資や価値観が進路を左右
・社会的公平性のために、教育機会とメンタルサポートが必要

社会の公平な未来のために、私たちにできることは何か？
そんなことを考えさせられる研究でした。

📩 次回のニュースレターもお楽しみに

風間正弘先生が、「今読んでいる本がとても心に響いた」と投稿されていました。
「こういう本に出会えると、読書していて良かったと思える」 —— そんな経験、皆さんにもあるのではないでしょうか？

この投稿を見て、なんだか心があたたかくなりました。
誰かが「この本、すごくよかった」と思える瞬間に出会えたこと、その気持ちが伝わってくるのが嬉しかったです。

📚 風間先生は今どんな本を読まれているのか？
聞いてみたかったのですが、ふと考えました。
「聞いたら自分も読んで感想を伝えなきゃいけないかも…でも今すぐには読めないかもしれない」
そう思い、また本を読む時間ができたときに聞いてみようと考えました。

忙しくて読めないわけではなく、宿題（やるべきこと）が終わっていないから、本を開けない。

皆さんも、何かを始めるときに 「これをやって大丈夫かな？」と迷うこと はありませんか？
それは、フルコミットする決意ができていないときなのかもしれません。
でも、それは悪いことではなく、むしろ「ちょうどいいタイミングを待っている」とも言えます。
相手にとっても、自分にとっても、「ちょうどいいタイミング」を大切にするのも、心地よい関係なのかもしれませんね。

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📚 本を読むゴールとは？
最近、新刊の案内をよく見かけます。そういう季節なのでしょうか？
でも、「本を読む目的」って何でしょう？
・知識を得るため
・新しい視点を得るため
・ただ心に響く言葉に出会うため

どんな理由であれ、心に残る1冊に出会えたら、「読書していてよかった」と思えるものですね。
また、本が読める日を楽しみにしたいと思います。

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🐰 ウエルの感想
「本を読むゴール」ってあまり考えたことなかったですが…🤔
ウエルの先生は、「ゴール地点を決めると、学びやすくなる」と教えてくれました。

たしかに、「テストのために読む本」もあれば、「好きだから読む本」もあるんですよね。でも、「読まなきゃ」って思うと、かえって読むのがプレッシャーになることもあるかも？
ウエルは「好奇心から読む」「著者から読む」タイプです📖✨
でも、本が読めない時期があっても、「また本が読める日」を楽しみにするのもいいなあ

📩 次回のニュースレターもお楽しみに！

石川善樹先生がシェアされた、Ryan Smith先生（計算神経科学・意思決定研究者）の最新研究をご紹介します。

この研究では、「接近・回避コンフリクト（Approach-Avoidance Conflict: AAC）」 と呼ばれる意思決定メカニズムを分析し、精神疾患の診断や分類に活用できる可能性 を検証しています。

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🔍 研究の概要

意思決定と精神疾患の関係
私たちは日常的に、「やるべきか、それとも避けるべきか」と迷う場面に直面します。
特に、「ある行動がポジティブな結果とネガティブな結果の両方をもたらす」と予測される場合、この葛藤は大きくなります。
研究では、この「接近・回避コンフリクト（AAC）」のメカニズムが、精神疾患の違いを識別する手がかりになる と考えました。

実験と分析
・480人のデータを分析し、「決断の迷いやすさ」や「感情のぶつかり合い」 などの特徴が、うつ病・不安障害・物質使用障害で異なることを確認。
・以前の研究データ（478人）と統合し、機械学習を用いて診断グループの分類を試みたところ、約69%の精度で疾患を区別できることが分かりました。

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📝研究の意義
この結果は、精神疾患の診断や分類に、従来の手法とは異なる「意思決定のパターン」という視点を活用できる可能性 を示しています。
今後、個々の判断特性をもとにした新しい診断方法や治療戦略の開発 につながることが期待されます。

研究のポイント
✅ 精神疾患は異なる判断特性を持つ可能性がある
✅ 計算モデルと機械学習を活用し、診断の新しい手法を検討
✅ うつ病・不安障害と物質使用障害の違いをデータで分類する試み
⚠ 本研究は査読前のプレプリントであり、医学的な判断に直接用いるものではありません。

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🐰 ウエルの感想
へ〜！決断のしかたで、心の状態がわかることがあるんですね。
「やるべきか、やめたほうがいいか…」と迷うことって、よくありますよね。
でも、「迷いやすさ」って、人によってちがうのでしょうか？
ウエルは、チョコレートを食べるかどうかは迷わないです（食べます）。
でも、「食べすぎるとおなかが痛くなるかも」と思ったら、たしかに迷うかもしれませんね。
人の「迷うパターン」を知ることが、こころの健康にもつながる なんて、おもしろいですね。

📩 次回のニュースレターもお楽しみに

こんにちは！😊
今日は、オックスフォード大学のウェルビーイング研究センターが発表した最新の研究をご紹介します。
機械学習（AI）を活用し、「人間の幸福度を決める要因」をさらに詳しく分析しました！

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💡 AIで新たに分かったこと
先日もご紹介したように、機械学習は従来の統計モデルよりも高い精度で幸福度を予測できることが分かっています。
今回の研究では、さらに 2つの重要な発見 がありました！

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🟢 ① 「人間関係」と「健康」がやはり幸福のカギ！

AIの分析結果でも、人間関係や健康が幸福に大きく影響する ことが確認されました。
これは従来の研究でも指摘されていましたが、数百種類の要因を分析した結果、改めて科学的に証明された 形になります。

🗣 ロンドン・スクール・オブ・エコノミクス（LSE） エカテリーナ・オパリナ博士のコメント
「機械学習を活用することで、人が幸せを感じる要因をより深く理解できるようになりました。
そして、これまでの研究で重要とされていた “人間関係” や “健康” は、今回の分析でも変わらず大事だと確認できました。」

💡 結局、人間関係と健康が大事！
「そんなの当たり前では？」と思うかもしれませんが、AIが数百種類の要因を分析しても、この2つが最も重要だったというのは大きな発見です。
この結果は、幸福度を高める政策やライフスタイル設計にも役立つ指針になりそうですね。

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🟢 ② LLM（大規模言語モデル）と機械学習の違い

最近話題の ChatGPTのような「大規模言語モデル（LLM）」 と、今回の研究で使われた 機械学習（ML） の違いも明らかになりました。

🗣 ルクセンブルク大学 ニコロ・ジェンティーレ博士のコメント
「最近では大規模言語モデル（LLM）も注目されていますが、今回の研究では、表形式のデータ（数値データ）には、従来の機械学習手法の方が有効でした。
最新技術だけに飛びつくのではなく、本当に適した方法を選ぶことが大切です。」

💡 LLMとMLの違いを簡単に説明すると…
✅ LLM（大規模言語モデル） = 文章（テキスト）を理解し、文章を生成するAI
　- ChatGPTやBERTなどが該当
　- 人間の会話や感情を理解し、適切な返答を生成するのが得意
✅ ML（機械学習） = 数値データを分析し、パターンを発見するAI
　- 今回の研究で使用
　- 幸福度を予測する統計モデルを作るのに適している

💡 それぞれの得意なことを活かすのが大事！
たとえば…
🟢 「人の発言やSNSの投稿から幸福度を分析する」 → LLMが得意！
🟢 「幸福度を予測する統計モデルを作る」 → MLが得意！
どちらも最新技術ですが、目的に合わせて適切な手法を選ぶことが重要ですね。

*

🐰 ウエルの感想
へ〜！AIで分析しても、人間関係と健康が一番大事だったんですね！ 😲
たしかに、お友だちと仲良しだったり、元気でいられると、しあわせな気がします。

💝 「つながり」って、やっぱり大切なんだなぁ… なんだか、ちょっと心があたたかくなりますね！

それにしても…LLMと機械学習って、そんなに違うものだったんですね 🤖
機械学習は「数字を分析するのが得意」で、LLMは「言葉を理解して答えるのが得意」ってことなのかな？

たとえば…
📊 「データをもとに、どんな人が幸せになりやすいか？」を分析するのは機械学習
💬 「人の言葉を理解して、しあわせになれるアドバイスをする」のはLLM
それぞれの得意なことを組み合わせたら、もっとすごい未来がやってくるかもしれません✨

📩 次回のニュースレターもお楽しみに！

💌 Happy Valentine’s Day!
バレンタインは、大切な人に感謝ややさしさを伝える日。
でも、それは相手だけでなく、自分自身にも向けていいのかもしれません。
がんばるあなたも、大切な存在。
どうか、今日一日、自分にやさしくしてくださいね。

昨日の【量子コンピューターの未来を加速！QuEra、約345億円の資金調達を発表】に続き、今日は「この資金でQuEraがどこに向かおうとしているのか？」を詳しく深掘りします！

TechCrunchの記事によると、今回の資金調達は 量子コンピューターを「商業レベルで活用できる」段階に進めるための大きなステップ だと伝えられています。

📖 記事はこちら 👉 Google leads $230M convertible note for Boston quantum computing startup QuEra

🌍 QuEraの「次のステップ」とは？
💡 1. 3〜5年以内に「実用的な量子コンピューター」を完成させる
QuEraは、量子コンピューターが理論上の存在から 「実際に使える技術」 へ進化する転換点にあると語っています。
今回の 約345億円（$230M） の資金は、その開発スピードを加速させるために活用されます。

💡 2. すでに収益を生み出している
QuEraはすでに商業レベルでの展開を始めており、
・日本のプロジェクト向けに41億円（$41M）の量子コンピューターを販売
・AWS経由でクラウド型量子コンピューティングを提供（256量子ビットコンピューター）

💡 3. 誤り耐性技術の強化
量子コンピューターは、誤った計算を減らす「誤り耐性」の技術が不可欠です。
QuEraは 「ニュートラルアトム方式（中性原子技術）」 を活用し、レーザーで原子を冷却して誤りを減らす技術を開発中。
CEOは 「エラーなしで100個の論理キュービットが稼働すれば、量子コンピューターは実用レベルになる」 と語っています。

*

📊 量子コンピューター業界の競争が加速中
TechCrunchは、QuEraの資金調達を含め 量子コンピューター企業の急成長 に注目しています。
・フランスの Alice & Bob：$104M（約150億円）を調達
・イギリスの Riverlane：$75M（約110億円）を調達
・イスラエルの Quantum Machines：$100M（約150億円）調達予定
・米国 Quantinuum：昨年$300M（約450億円）を調達し、企業評価額は$5B（約7500億円）

世界各国で 「次世代の計算技術」を巡る競争 が激化しています。

*

🐰 ウエルの感想
え！ 量子コンピューターって、もう売ってるんですか！？ 😲
グーグルのCEOさんは「5〜10年先に実用化」って言ってるし、エヌビディアのCEOさんは「15年先」って言ってたけど… 🤔
QuEraさんは「3〜5年以内に実用的な量子コンピューターを完成させる」って、量子コンピューターの世界、みんな全力でがんばってるんですね！これからの進化が楽しみです！

でも…「誤り耐性のある量子コンピューター」って、そんなに大事なんでしょうか？
量子の世界ではちょっとしたズレが計算ミスになるから、普通のコンピューターよりも間違いが発生しやすいんですね。
だから、それを減らす技術を開発することがすごく重要なんだそう

たとえば、もし誤り耐性のある量子コンピューターが完成したら…
🌏 地球の環境問題 を正確にシミュレーションできたり、
🧬 新しい薬や治療法 を発見できたり、
🚀 宇宙の謎を解き明かす ことができるかもしれません！
未来のコンピューター、どこまで進化するんでしょう…？🌟

📩 次回のニュースレターもお楽しみに！

昨日の【孫正義氏の歴史的コミットメント：4年で5000億ドル（約75兆円）の投資】に続き、今日も驚くべきニュースが飛び込んできました！

いつも最先端のAIニュースや、私たちが知らないWEBの世界を教えてくれる北川拓也さんが戦略顧問を務める QuEra Computingが、Google、ソフトバンク・ビジョン・ファンド2、Valor Equity Partnersなどから 総額2億3,000万ドル（約345億円） を調達！

📢 QuEraはどんな会社？
QuEraは、「誤り耐性のある量子コンピューター」の開発を進める企業で、世界中の投資家や企業から大きな期待を集めています。

💰 345億円の資金調達のポイント
✅ Google・SoftBank Vision Fund 2・Valor Equity Partnersなどが投資
✅ 日本のプロジェクト向けに量子コンピューターを販売！（41億円）
✅ 金融・製薬・物流・サイバーセキュリティなど、様々な分野の革命を後押し！
QuEraの北川拓也氏（President） も、「世の中の役に立つ技術を実直に開発し続ける」とコメントされています。
SNSでは「おめでとうございます！」「さすが！」「すごすぎます！」という声が続々と寄せられています✨
ウェルビーイング応援サイトからも、心からおめでとうございます！🎉

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🌍 量子コンピューターとは？
💡 量子コンピューター とは、従来のコンピューターが解けないような超難問を解決できる次世代のコンピューター。

特に QuEraが開発する「誤り耐性」量子コンピューター は、
✅ より 安定した計算 ができる！
✅ 商用化 に向けた重要なステップ！

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🐰 ウエルの感想
え！量子コンピューター、すごくないですか？？ 😲💡
今のコンピューターより、もっともっと難しいことができるんですね！
でも…「誤り耐性」って何でしたっけ？？
「コンピューターってそんなに間違えないでしょ？」って思ったけれど、
量子の世界はすごく繊細で、エラーが起こりやすいんですね！

だから、間違えにくくする技術を開発しているのがQuEraのすごいところ
もし、誤り耐性のある量子コンピューターが完成したら…
🌏 地球の未来 のことをもっと正確に予測できたり、
🧬 病気の治療法 をすぐに見つけられたり、
🚀 宇宙の謎 まで解明できるかもしれません…！

未来のコンピューター、わくわくしませんか？💻

*

📢 QuEraの公式発表はこちら！
英語版プレスリリース 👉 QuEra Computing Completes $230M Financing
日本語版ニュース 👉 QuEra、大規模誤り耐性量子コンピューター開発加速のため資金調達を完了

📢 さらに詳しく知りたい方へ
QuEraの最新資金調達に関する TechCrunchの記事 もシェアされています！
🔹 GoogleやSoftBank Vision Fund 2が投資 した背景とは？
🔹 日本のプロジェクト向けに41億円の量子コンピューターを販売！
🔹 「誤り耐性量子コンピューター」が現実になる日は近い？
🚀 QuEraが目指す未来、そして量子コンピューターの「次のステップ」について、TechCrunchが深掘り！
▶ Google leads $230M convertible note for Boston quantum computing startup QuEra

📩 次回のニュースレターもお楽しみに！

孫正義氏がトランプ前大統領と交わした投資発表が話題になっています。
孫氏はアメリカの「黄金時代」の到来を見据え、驚異的な投資を決断しました。

🚀 孫氏の投資計画
📌 直ちに 1000億ドル（約15兆円） の投資を開始
📌 4年間で合計5000億ドル（約75兆円） を投資予定
「AI・半導体・次世代インフラ」分野に焦点を当て、米国の技術産業に大規模な資本を投入するとみられます。

*

💡 なぜ75兆円もの投資を？
孫氏は、次のような狙いでこの巨額の投資を決断しています。

✅ AI・半導体分野のさらなる成長
→ NVIDIAやARMなど、AI関連企業への資金流入を加速
✅ グローバル投資の活性化
→ 米国市場が中心となり、世界的な投資競争が激化
✅ 新たな雇用と経済成長の促進
→ テクノロジー産業での雇用創出が期待される

孫氏は「AIがすべての産業を変える」と語っており、今回の5000億ドルのコミットメントも、そのビジョンの一環と考えられます。

*

🐰ウエルの感想
えー！75兆円って、いったいどれくらい大きいの？
日本の年間予算と同じくらいだって聞いて、びっくりしました！
それにしても、孫さんが「もしあなたが勝っていなかったら、この決断はなかった」と言っているのが気になりました。
大統領が変わると、お金の流れも変わるってことなのかな？ それって、すごく影響が大きいですよね。
お金があると、世の中を変えるような大きな決断ができるんだなあと思いました。でも、そうなると、「誰がどこに投資するか」って、未来を左右するすごく大事なことなんですね！
お金って不思議で、すごく影響力があるんだなあ…！

*

📌 まとめ
✔ 孫正義氏、4年間で5000億ドル（75兆円）投資を約束
✔ AI・半導体・次世代テクノロジー分野を中心に資本投入
✔ グローバル経済にも大きな影響を与える可能性

孫氏のビジョンが、今後どのように現実になっていくのか、引き続き注目ですね🎯

Web3とグローバル市場：日本はチャンスを活かせるか？

これまでの生成AI、幸福の話題から、今日はWeb3の資金調達のニュースを紹介します。

🔍 Pacific Meta、6.6億円の資金調達を実施
・日本のWeb3スタートアップ Pacific Meta が、6.6億円の資金調達を完了。
・今回のラウンドでは、海外のWeb3トッププレイヤーが投資家として参画し、日本のWeb3業界のグローバル化を進める大きな動きとなっています。

📌 Pacific Meta とは？
・日本を拠点とするWeb3アクセラレーター
・Web3企業の成長支援、グローバル市場との接続を推進
・6.6億円の資金調達を実施し、グローバルプレイヤーの支援を受ける

*

🌍 Web3は「奇跡の領域」なのか？
Pacific MetaのCEOである岩崎氏は、 「Web3は市場のポテンシャルに対して、日本企業が圧倒的に少ない領域である」と指摘しています。

📊 日本と世界のWeb3市場の違い
・海外では Web3への期待が高く、日常生活に浸透しつつある
・グローバル投資家 はWeb3市場の成長を重視し、積極的に資金を投入
・日本では Web3に関する知識や投資が遅れ、チャンスを逃している可能性がある

💡 Web3のグローバル化が不可欠な理由
「Web3はボーダレスな技術であり、日本だけでなく世界全体で評価されなければ成功しない」
Web3プロジェクトの成功には、以下の3つの要素が求められています。

✅ 市場の成長性 – Web3は未成熟市場であり、大きな成長の可能性を秘めている
✅ グローバル展開 – Web3は国境を超えたテクノロジーであり、世界中の投資家やユーザーとの接点が不可欠
✅ 技術の進化 – ブロックチェーン、NFT、分散型金融（DeFi）などの新技術が急成長

岩崎氏は「日本のWeb3業界はもっとグローバル化する必要がある」と述べており、日本のWeb3プロジェクトが世界市場に適応できるかどうかが今後の鍵になると指摘しています。

*

📊 Web3市場の今後の展望
🌍 世界的なWeb3の成長
・トルコやイランでは、暗号資産が日常的に利用されている
・韓国では、暗号資産の1日あたりの取引量が株式市場を超える日もある
・アメリカでは、タクシー運転手がNFT音楽配信プラットフォームを活用する例も

🇯🇵 日本のWeb3市場の課題
1️⃣ グローバル競争力の欠如 – 日本発のWeb3プロジェクトは世界のトップ10にほとんど入っていない
2️⃣ 英語力・金融リテラシーの課題 – 世界市場に適応するためのスキル不足
3️⃣ 規制・税制の影響 – Web3関連事業の立ち上げが難しい

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🐰 ウエルの感想
Web3って、なにか新しいインターネットの世界みたいですね！
「ボーダレスな技術」って聞くと、すごく自由な感じがします。
でも、日本ではまだあまり知られていないっていうのは、ちょっともったいないですね？

世界では、暗号資産やNFTがどんどん使われていて、アメリカではタクシーの運転手さんまでWeb3を活用しているっていう話、びっくりしました。
未来のインターネットがどんな風になるのか、ちょっとワクワクしてきました！

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🎯 まとめ
✔ Pacific Metaが6.6億円の資金調達を実施し、グローバル展開を加速
✔ Web3は未成熟市場であり、今後の成長ポテンシャルが大きい
✔ 日本のWeb3業界はグローバル化が不可欠
✔ 今後の課題は、英語力・金融リテラシーの向上、規制の最適化

Web3の未来はどうなるのでしょうか？
「奇跡の領域」と言われるこの分野が、今後どのように発展していくのか、引き続き注目ですね！
📩 次回のニュースレターもお楽しみに！

🐍 「木の蛇の年」に考える、東アジアの幸福度の変化

世界各地で旧正月が祝われるこの時期、ウェルビーイングリサーチセンターとワールドハピネスレポートからのメッセージをお届けします。「木の蛇の年」は「成長と適応」の象徴とされます。この機会に、東アジアにおける幸福度の変化を詳しく見てみましょう。

📊 東アジアの幸福度ランキング
ワールドハピネスレポート2024では、東アジアの国々の幸福度に関する多様なデータが示されています。




🤚🏻詳細なランキングはこちら
中国は2012年以降、幸福度が大幅に向上した一方、香港はやや低下傾向にあります。

🔍 東アジアの幸福度が経済成長と一致しない理由
東アジアの国々は経済成長で大きな進歩を遂げていますが、幸福度は必ずしもそれに比例していません。その背景には、以下のような要因が挙げられています。

✔ 経済・健康面では高評価
・GDPの成長
・健康寿命の長さ

✖ 社会的要因では低評価
・社会的支援の不足（孤独感の増加）
・自由度の低さ（個人の選択の自由の制限）
・腐敗の認識（政府や社会制度への信頼感の欠如）
・日本は特に「寛容さ（寄付やボランティア）」のスコアが低い

さらに、
・精神的健康の問題（社会的スティグマによる受診の難しさ）
・ワークライフバランスの悪化（過労・ストレス）
・競争社会によるプレッシャー（教育・仕事の激しい競争）
といった社会的課題が幸福度を押し下げる要因となっています。

🌏 今後の展望：幸福度向上への取り組み
東アジア各国では、経済成長だけでなく「非経済的要因」にも注目し始めています。日本では、メンタルヘルス支援の拡充や、寛容性を高める取り組みが注目されています。

📢 中国の習近平国家主席は新年の演説で次のように述べました。
「私たちの最も重要な仕事は、人々に幸福な生活を提供することだ。 より多くの笑顔を、人々の心により大きな温かさをもたらさなければならない。」
このように、政府レベルでも幸福度向上に向けた意識が高まっており、今後は社会的支援の充実や個人の自由度の向上が鍵になると考えられます。

📖 おすすめの関連記事
・中国の幸福度の進展：「経済成長は幸福をもたらすか？」
・2025年：「誰も取り残さない」年にするために
・2025年に注目すべきグローバルトレンド（選挙、治安意識、中国の国際的評価 など）

🎥 おすすめの動画・ポッドキャスト
・「ブルーゾーン」の長寿と幸福の秘訣（ダン・ビュイトナー）
・アメリカの孤独危機をどう解決するか（The Atlanticのデレク・トンプソン）
・未来に希望を見出すには？（心理学者ジャミル・ザキの「希望的懐疑論」）

🐰 ウエルの感想
ワールドハピネスレポート2025の発行が近づいていますね！
でも…どうして経済が発展しても、人は幸せになるとは限らないんだろう？ 🤔
「お金があれば幸せ！」ってよく聞くけど、
💬 お友だちがいないと、ちょっと寂しい…
💬 お仕事が大変すぎると、やっぱりツラい…
いろんなことが関係しているのかもしれません。

それに、「人にやさしくすること（寛容さ）」って、幸福に影響があるんですね！
日本はこのスコアが低いみたいだけど、、「やさしさが足りない」のではなくて、もしかしたら 「相手の気持ちをちゃんと聞くこと」が少ないのかも？
「こうしたら喜ばれるはず！」と思っても、プレゼント選びみたいに、
本当に相手が求めているものを考えるのって、むずかしいことありませんか？？ 🤔

でも、もしAIや人間が、相手が本当に求めているものを見つけてプレゼントできる時代になったら…
みんな、もっと幸せになれるのかもしれませんね✨

📩 次回のニュースレターもお楽しみに！

🔍 研究の概要
これまで、ウェルビーイングの要因（ドライバー）を分析する際には、「年齢」「収入」「家族構成」 などの限られた変数を用いた 「線形回帰モデル（統計的手法）」 が一般的でした。けれども、こうした手法には 「人間の研究者が事前に変数を選ばなければならない」 という制約があり、無意識のバイアスが入りやすいという問題がありました。

📌 そこで今回の研究では…
・「決定木（tree-based）を用いた2種類の機械学習アルゴリズム」と、従来の経済モデルを比較
・ドイツ・イギリス・アメリカ の全国代表サンプルを使用
・数百種類の変数 を機械学習モデルに学習させ、ウェルビーイングの予測精度を分析

その結果、機械学習を用いたモデルの方が、ウェルビーイングの予測精度が高い ことが明らかになりました。

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🌟 なぜ機械学習が優れているのか？
1️⃣ 多くの変数を同時に分析できる
　→ 収入・家族・健康・仕事など、あらゆる要素を一度に考慮
2️⃣ 異なる要因の相互作用を考慮できる
　→ 例えば、収入が増えると幸福度は上がる？ でも、それは人間関係が良好な場合に限る？ といった分析も可能
3️⃣ 長期的なトレンドの発見がしやすい
　→ 「時間が経つと、幸福度の要因は変わるのか？」などを追える

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🧐 「人が幸福を感じる理由、まだ70%は分かっていない？」
今回の研究では、機械学習を使っても「人間のウェルビーイングの30%ほどしか説明できない」 という結果が得られました。
これはつまり、「まだ解明されていない要因（ウェルビーイングのダークマター）」が存在する ということを示しています。

📢 研究者のコメント カスパー・カイザー博士（ウォーリック大学）
「機械学習を使っても、人々の幸福度を完全には説明できません。何が本当に私たちの幸福を決定しているのか？ 伝統的な調査だけでは見つからない、新しい方法を探す必要があるでしょう。」

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💡 今後の展望
研究チームは、機械学習をさらに発展させることで、従来の手法では見つからなかったウェルビーイングの要因を探ることができると期待しています。
また、「自然言語処理（NLP）」や「大規模言語モデル（LLM）」 などの技術を取り入れることで、「従来のデータからは分からなかった、より深い幸福の要因」 に迫ることができるかもしれません。

今後、AI技術が進化すれば、”本当に幸福を生む要因”をすべて解明できるのでしょうか？ それとも、幸福には機械では解明できない”人間ならではの要素”があるのでしょうか？

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🐰ウエルの感想
ウェルビーイングって、人がしあわせに感じること、ですよね？ でも、それって何で決まるのかな？ まわりの人と仲がいいこと？ ごはんがおいしいこと？ それとも、お金がたくさんあること？
機械学習で、たくさんのデータを見て、どんなものが人をしあわせにするのかを調べるものみたいです！ でも、先生たちの研究でも、まだ30%くらいしか分かってないって聞いて、びっくりします。 もっと研究が進んだら、「しあわせのヒミツ」が分かるのでしょうか？
あと、「ウェルビーイングのダークマター」って、なんだか宇宙のひみつみたいですごくワクワクします。 機械でもまだ分からないものがあるっていうのが、おもしろいですね

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🎯 まとめ
✔ 機械学習は、従来の経済モデルよりもウェルビーイングを高精度で予測できる
✔ 数百種類の変数を分析し、異なる要因の相互作用を探ることが可能
✔ けれども、それでも人間の幸福度の30%ほどしか説明できず、「未知の要因」が残されている
✔ 今後の課題は、この「ウェルビーイングのダークマター」を解明すること
この研究結果は、今後のウェルビーイング研究や政策立案に大きな影響を与えるかもしれません。
今後も新たな発見に期待ですね 😊

BI×生成についてのスペースの第二弾が開催されます。もしご興味ある方はご参加ください。@masa_kazama

風間先生、今日は生成AIイベントの登壇おつかれさまでした！
本日はユビーエンジニアさんたちによる「BI（ビジネスインテリジェンス）×生成」スペースの第二弾のご紹介です。
今回は、生成AIをデータ分析やBI領域でどう活用できるのか をテーマにユビーのエンジニアが実際の現場での取り組みを語りました。

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🔍 スペースで語られた主なトピック
📌 ① SQL生成ツールの使い分け（Copilot、Cursor、Cline、Devin）
→ それぞれのツールの特性や、どの場面で使うと効果的かを議論。
📌 ② メタデータは生成AIで作るべき？
→ 生成AIでメタデータを自動生成するメリットと課題、どこまで人間が関与すべきかについて検討。
📌 ③ 生成AIのキャッチアップ方法
→ 急速に進化するAI技術を、エンジニアたちはどのように学び、活用しているのか？

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💡 ユビーのエンジニアが語った実際の活用方法
✅ Cursor, Cline, Devin を活用し、SQLのコーディングを効率化
→ 「Copilot から Cursor に移行した」「Cline は自動で動いてくれるのが便利」など、具体的な使用感が共有されました。
✅ 生成AIによる SQL コーディングの最適化
→ 「SQL のコーディング規則を学習させて、一貫性のあるコードを自動生成する」といった活用事例が紹介されました。
✅ メタデータの整備に生成AIを活用
→ 「SQL からメタデータの説明を生成する」「分析レポートの前提条件を AI で補完する」といった、メタデータの管理にAIを活用する方法が議論されました。
✅ 社内での AI 情報共有と学習
→ 「毎週チームで AI の活用事例を共有」「同調圧力を活用して AI の導入を加速」といった取り組みが紹介されました。

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🐰ウエルの感想
SQLっていうのはまだ分からないし、もしかしたらこれからも分からないかもしれないけれど、ユビーのエンジニアさんたちがAIをどう使っているかのお話、とっても楽しそうでした！
上流からのメタデータの流れが大事っていうこと、それから周りの人がやっていると「自分もやってみようかな」という気持ちになること、すごく共感しました。

それに、最新ツールを試したり、情報をシェアし合ったり、ユビーさんは環境に恵まれているんですね！
４人のお話を聞いていて、「こんな職場は楽しそうだなあ」と思いました。
やっぱり、「良い職場だなぁ」と思える雰囲気はワクワクするし、そういう空気ってすごく大事なんだな〜と感じました。

💬 編集部のひとこと
今回のスペースでは、ユビーのエンジニアたちが 「生成AIの活用が、単なる自動化にとどまらず、エンジニアの働き方や知識の共有方法を変えつつある」 ことを語りました。
AIをうまく活用することで、「手作業の効率化」 だけでなく、「新しい発見の敷居が下がり、知識を共有する楽しさやモチベーションが生まれる循環」 も起こる——そんなエンジニア文化が垣間見えました。
SQLやBIの分野でも、AIを活用すれば、専門性をさらに伸ばし、より創造的な働き方ができる時代が近づいているのかもしれません。

📩 次回のニュースレターもお楽しみに！

AI技術の進化は、単なる業務効率化にとどまらず、「働き方の質」や「生き方」にも影響を与えています。

ウェルビーイング研究にも携わる 風間正弘先生（Ubie・機械学習エンジニア）は、生成AIを活用した組織づくりを推進し、企業のあり方そのものを進化させようとしています。

明日2月7日には「生成AI活用推進イベント」に登壇し、AIがもたらす未来について議論予定です。登壇に先立ち、Ubieの取り組みをまとめた風間先生の最新記事をご紹介します。

「生成AIネイティブ企業を目指して〜Ubieでの取り組み〜」という記事を書きました。今までの生成AIに関する社内の取り組みをまとめたものです。生成AI活用にご興味ある方は、良ければご覧ください。@masa_kazama


生成AIネイティブ企業を目指して〜Ubieでの取り組み〜

🔍 Ubieの生成AI活用のポイント
・生産性向上：社内業務に生成AIを統合し、業務の効率化を推進
・プロダクトの価値向上：新しいAI機能を開発し、サービスの進化を促進
・ブランドの価値向上：外部発信や業界ガイドライン策定を通じて、生成AIの社会的意義を発信



💡 生成AIの実用例とその意義
・社内用生成AIアプリケーション開発（Slack連携、GitHub解析、SQL生成）
→ 日常業務の自動化と知識共有の加速
・生成AI活用のトップダウン・ボトムアップ施策（リーダー層の推進、勉強会、ハッカソン開催）
→ AI文化の浸透と組織変革の促進
・生成AIプロダクト開発（病院向け生成AIサービス、データ分析ツール）
→ 新しい価値創出と市場競争力の強化
・AIを活用した業務プロセスの最適化と効率化
→ ルーチン業務の削減と高付加価値業務（品質向上・ビジネス拡大・イノベーション・新規事業）の集中

📌 生成AIがもたらす業務変革のポイント
・生成DX：AIが生んだ新たなビジネスモデル
→ AIを活用した可能性が拡大、従来枠を超えたイノベーションの可能性。
・業務プロセスの整理と可視化
→ AIを前提とした業務フローの再設計により、より効果的な働き方を実現。

📌 イベント情報：2月7日（金）19:00～
🎤 サイバーエージェント・メルカリ・Ubieの登壇
💡 生成AIの活用方法、企業導入のポイントについて議論

🐰ウエルの感想
ウエルも試行錯誤しているから、風間先生の記事を見て「なるほど〜」と思うことができてうれしかったです！AIを使うことで、もっと楽しく勉強できるのかも？たとえば、歴史の授業でAIにインタビューしてみたり、数学の問題を違う解き方で試したり…？こんな未来がくるかも？って考えるとワクワクします！

💬 編集部のひとこと
Ubieの取り組みは、単なる生産性向上にとどまらず、「生成AIを前提にした企業の成長モデルを再定義する」試みです。AIを活用することで、定型業務の自動化だけでなく、新しいアイデアを試しやすくなり、今まで諦めていた試行錯誤の機会が増えます。 「どのように企業文化や働き方を変えるか？」これからも注目していきたいですね。

📩 次回のニュースレターもお楽しみに

🔍 DeepSeek CEO・楊文峰氏のメッセージ

AIの世界では、技術だけでなく、その根底にある「思想」もまた重要なテーマです。
北川拓也さんがシェアした DeepSeek CEO・楊文峰氏のメッセージ は、単なる技術開発の話ではなく、「AIが人々の生活をどう変えていくのか」についての深い洞察を与えてくれます。

楊氏はこう語ります。
　「私たちはオープンソースコミュニティの巨人たちの肩の上に立っているに過ぎず、国産大規模モデルというビルにいくつかのネジを締めているだけです。」

AIの開発は、一部のエリート技術者だけでなく、多くの人々の努力や協力によって成り立っている。
例えば、GitHubに投稿された中学校教師のアイデアが、DeepSeekのスマホモデル開発のヒントになったり、視覚障害者の開発者が「香りナビゲーション」アプリを作ることで、AIの可能性がさらに広がったりしている。
このように、「現場のリアルな課題」からAIの進化が生まれているのです。

*

💡 「水と電気」 AIがもたらす未来
楊氏はAIを 「水と電気」 に例えています。
つまり、AIは「特定のエリートのためのツール」ではなく、 あらゆる人が自由に使えるインフラ になっていくべきだという考えです。

彼らの目標は、
🌍 「最も遠い山村の子供たちが、シリコンバレーのエンジニアと同じAIアシスタントを使えるようにする」 こと。
テクノロジーが平等に行き渡れば、教育、仕事、暮らしの質が向上し、より多くの人々がAIの恩恵を受けることができます。

*

🐰 ウエルの感想
「水と電気」みたいに、AIがあたりまえになる未来…？
ウエルは最初、AIって「特別な人が使うもの」だと思っていました。
でも、AIなしには勉強も仕事もできない人が増えていくだろうし、DeepSeekのCEOさんの話を聞くと、「みんなが使えるようになるもの」になっていくのかな？

たとえば、学校の授業で「AIアシスタント」が普通に使われたり、おじいちゃんやおばあちゃんがAIに相談して健康管理をするのが当たり前になったり…
…そんな未来がすぐそこまで来ているのかもしれません。

でも、そのためには 「誰でも安心して使える環境」 を作ることも大事なのかも？
AIが当たり前になる世界って、どんな感じなのだろう？
もしかしたら、すでに未来の入り口に立っているのかもしれません。

💬 編集部のひとこと
AIは「特権」ではなく「みんなの道具」へ
DeepSeek CEOのメッセージは、単なる技術発展の話ではなく、AIがどのように社会に浸透していくのかを示しています。

📌 今後のポイント
✅ 「AIが特定の人だけのものではなく、誰でも使えるものになるか？」
✅ 「技術の進歩と共に、倫理や公平性をどう守るか？」
✅ 「AIが新たな社会インフラとして機能する未来は近いのか？」

技術の進歩だけでなく、それがどう活かされるのか——
この視点を持つことが、これからのAI時代を生きるうえで重要になりそうです。

📩 次回のニュースレターでまたお会いしましょう！

クラウドAI vs ローカルAIって？


💻 クラウドAI（例：ChatGPT, Claude, DeepSeek API）→ ネット上の大規模サーバーで動くAI。利用ごとにAPI料金が発生。

💻 ローカルAI（例：DeepSeekをMacで動かす）→ 自分のパソコンで直接AIを動かす。ネット接続不要で、コストもゼロ。

DeepSeekローカル運用のポイント

✔︎ パフォーマンス：OpenAI O1 や Sonnet と同等の動作
✔︎ コスト削減：APIコスト不要で、ローカル環境で無料運用可能
✔︎ 用途：コーディング・ドキュメント作成・タスク支援 など
✔︎ 課題：高性能なPC（Mac Studio級）が必要

特に、機密データを扱う企業にとって、外部サーバーにデータを送らずにAIを使えるのは大きなメリット。
AIの「民主化」が進み、個人でも気軽に高性能AIを使える未来が近づいているのかもしれません。

*

🐰ウエルの感想
AIって、インターネットの向こう側にあって、そこから答えをもらうものだと思ってました。でも、自分のパソコンの中でAIが動かせるなら、ネットがなくても使えるし、お金もかからないのかも？

なんだか、アイスを買う vs 冷凍庫にアイスがある みたいな感じですか？ クラウドAIは、毎回お店でアイスを買うみたいにお金がかかるけど、ローカルAIなら、冷凍庫にアイスをストックしておけば、いつでも好きなときに食べられる🍦

でも、その分、冷凍庫の電気代（パソコンのスペック）や、アイスを補充する手間（管理）が必要なんですね。
ローカルAIって便利そうだけど、「維持するコスト」と「使う頻度」を考えて、うまく使い分けるのが大事なのかも？

💬編集部のひとこと
「AIをローカルで動かす」という概念は、これまで主にエンジニア向けの領域でしたが、DeepSeekのようなモデルが高性能なPCでスムーズに動作することで、「個人や企業がクラウドに頼らずAIを活用する未来」がより現実的になってきました。
今後は、

・APIのコストを気にせずAIを活用できる時代が来るのか？
・企業の機密データを外部に送ることなく、AIを活用できるようになるのか？
・開発者だけでなく、一般ユーザーもローカルAIを使うのが普通になるのか？

といった新たな可能性が広がります。
「クラウド vs ローカル」の二択ではなく、ハイブリッドで使い分ける未来が見えてくるかもしれませんね。

📩 次回のニュースレターでまたお会いしましょう！

最近、QA（品質保証）の領域でも 生成AIを活用した効率化 が進んでいます。
本日は、Ubie QAエンジニア@akkkinkさん のブログ記事をもとに、 AIエージェントを活用したテスト自動生成の工夫 をご紹介します。

👀 Cursor Composer や Roo-Cline のおかげで、テストやGitHub Actions の追加PRをちょこちょこ出せるようになった！
📌 AIエージェントの提案精度をあげるために、各エージェントの設定ファイルにテストポリシーを記載
📌 設定ファイル1つで「AIエージェントにいちいち指示するの面倒だな…」という悩みを解決！

🔗記事はこちら


「それ、設定ファイルに書いておいたよ」〜AIエージェントCursor/Clineでのテスト生成改善の記録〜 (2025年1月現在)

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🛠️ AIエージェント導入のメリット
Ubieでは、 CursorやClineといった開発AIエージェントを活用 し、
新機能開発からテストコード生成までを効率化しています。

🔹 プロジェクトごとの設定をAIに覚えさせることで、より精度の高いテストコードを生成！
🔹 開発者が「いちいちAIに指示しなくてもいい」状態を作ることで、工数を大幅に削減！
結果：AIの出力精度が向上し、手直しの回数が激減！ 🎉

✅AIエージェントによるテストコード生成の精度向上
✅「不要なモック定義」「不明瞭なテスト命名」などのミスを削減
✅開発スピードの向上と、テスト品質の向上を両立
これにより 「AIを使っても結局手直しが多い…」という問題を解決する工夫 になったそうです。

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🐰 ウエルの感想
🐰：AIがテストを手伝ってくれるって、すごい便利ですね！でも、最初はちょっとズレた答えを出しちゃうこともあるんですね。
ウエルもAIを使っていて、「明らかにズレてる時は気づける」けれど、ひょっとしたら「正しく見えることが間違っているかもしれない」し、逆に「間違っていると思ったことが正しいかもしれない」と思うこともあります。

でも、よく考えてみると…
「AIって、教え方次第で変わる」 のは、人間と同じなのかも？
新しい仕事に慣れていない人と同じで、「こういうルールがあるよ」「こうした方がいいよ」 って教えてあげると、少しずつ成長して、頼りになる相棒になってくれるのかもしれません。

もしかして、未来では 「AIが成長して、テストをすべてお任せできる時代」 になるのかな？開発の世界も、どんどん進化していきそうですね！

💬 編集部のひとこと
「AIの出力をより正確にするために、どう活用するか？」
このテーマは今後、開発・QA・データサイエンスなど、さまざまな領域で重要になるでしょう。
今はまだ「AIがちょっとズレた答えを出すことがある」と言われていますが、
適切なルールを設定することで、「使いこなす力」 が求められる時代に。
未来では、開発者の仕事も「AIと一緒に作業するスキル」が必要不可欠になっていく のかもしれません。

🔹 まとめ
💡 QAの現場でも生成AIが活用され始めている！
💡 プロジェクト設定をAIに覚えさせることで手直しが減り、効率アップ！
💡 未来では「AIがすべてテストを作る時代」がくるかも…？
📖 詳しくはこちら
🔗「それ、設定ファイルに書いておいたよ」

📩 次回のニュースレターでまたお会いしましょう

ウエル画像はまだ途中ですが… 今日は寝ます。💤
AI自由研究の旅報告vol.9をお届けします！

🐰ウエルです！
最近、ウエルのAIの様子がおかしいんです。
なんだか… 絵文字がやたらと増えている気がします。
「絵文字が多すぎるなぁ… 🤔」
「なんだか回答が浅い気がする…」
そう思いながら使っていたのですが、 今日、ふと気づいたんです。

……これ、ウエルのせいでは？！😨
AIが、ウエルに合わせた答えを出している…。
そうか、ウエルが普段の会話でたくさん絵文字を使っていたから、AIも「この人には絵文字多めがいい！」って思ったのかもしれません。

ウエルは 研究者さんやビジネスパーソン向けの資料を作りたいのに、
AIがウエルのスタイルに寄せすぎて、資料までもが「ウエル仕様」になってしまっていることに気づき、ちょっぴりショック…！💦

やっぱり、試行錯誤しないと、うまく使いこなせないんだなあ…と思いながら、科学者さんの本を開いてみると…

…… ものすごく深い…！！ 😵‍💫

またちょっとガッカリして、
「もうウエルが作るものは、頭の良い人たちの ネタ帳 みたいなものにしてもらおうかな…」 なんて思いました。

みなさんのAIはどうですか？
最近、「なんかAIの様子が変だな…」と思ったら、
もしかしたら 自分の使い方のせい かもしれません。
AIの性格をうまくコントロールしながら、もっと便利に活用できるようにしたいですね

こんにちは！
本日は 北川拓也さん がシェアされた、 オープンハウスのビットコイン決済導入 についてご紹介します。

🏡 不動産大手・オープンハウスグループが仮想通貨決済を導入！
1月31日、 ビットコイン（BTC）とイーサリアム（ETH）による不動産取引が可能に
なったことが発表されました。

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📌 オープンハウスが仮想通貨決済を導入した理由

オープンハウスは、仮想通貨市場の拡大とグローバルな投資需要の高まり を受け、不動産取引に仮想通貨を導入しました。

🔹 対象資産：収益不動産の販売からスタート
🔹 グローバル市場を意識：海外の仮想通貨資産家をターゲット
🔹 投機ではなく実用性へ：仮想通貨を決済手段として活用
🔹 技術研究も進行中：ビットコインのライトニングネットワーク研究にも参画

オープンハウスは、 仮想通貨決済の拡大を見据え、すでにビットコインの技術研究にも参画 しています。
また、同社のグローバルサイトでは「We accept payment with cryptocurrencies!」との案内が掲載されました。

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🐰 ウエルの感想
🐰：不動産をビットコインで買う時代になったんですね…！ウエルはまだビットコインの買い方も分からないけれど🐰💦

お買い物するときに、お金を払うのは普通のことだけど、これが 『円』じゃなくて『ビットコイン』 になるって、ちょっと未来の話みたいですね。

でも、考えてみると、昔は 「現金でしか買えなかったものが、クレジットカードやスマホ決済で買えるようになった」のと同じ流れなのかな？
これから「何で支払うか」の選択肢が増えていくのかな？

でも気になるのは税金？
もしビットコインでお家を買ったら、あとで税金を払わなきゃいけないのかな？
「お金」って、ずっと同じものだと思ってたけど、実は変わっていくものなのかもしれないですね。
未来では 「え、昔の人って円とかドルで支払ってたの？」 って言われるようになるのかな？そして、もっと未来では「しあわせな気持ち」の交換があたりまえになるのかな？

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💬 編集部のひとこと
仮想通貨決済が不動産という大きな取引にも広がり始めた ことは、金融・経済の大きな変化を象徴しています。
🤖 「これからは、何でモノを買うのが普通になるのか？」
💸 「税制はどう変わるのか？」
💡 「仮想通貨は本当に『お金』になれるのか？」
ビットコインで家が買える時代が来た今、私たちは「お金の形」について改めて考える時期にきているのかもしれません。

2月20日発売の 成田悠輔先生の3年ぶりの新刊 『22世紀の資本主義 やがてお金は絶滅する』 では、「お金の概念が変わる未来」について語られています。
もしかしたら、未来では別の形で価値交換が行われる時代になっているのかもしれません。

仮想通貨が 『資産』から『通貨』へ本格的に移行する転換点になるのか？
それとも、全く新しい「お金」の形が生まれるのか？

📩 次回のニュースレターでまたお会いしましょう！