2025.11-26.1月

社内のデザイナーがPodcastをはじめました。AIとデザインのリアルな現場について話しています。
── 風間正弘さん（Ubie）
▶︎ #01「キャリアのWillなんてない」デザイナー２人が話す、AIプロダクト開発のリアルな舞台裏

ユビーのデザイナーさんが始めたPodcastの第1回で、
いちばん印象に残った言葉が、これでした。

「10年後どうなりたい？って聞かれても、正直わからない」

AIも、仕事の形も、あまりに速く変わる今。
“Willを持てない”こと自体が、悪いわけじゃないのかもしれません。

それでも、彼らは、
・目の前のユーザーの声を聞き
・うまくいくか分からないものを、まず試し
・昨日より少し良い体験をつくろうとしています。
+
世界が平和であってほしい。
できるだけ多くの人が、少しでも調子よく過ごせたらいい。

そんな大きすぎて、でも正直な願いがあれば、
細かいキャリアプランがなくても、
仕事はちゃんと前に進むのかもしれません。


🐢 ウエルのひとこと
ウエルは、「Willってなあに？」と思いました。
会社では、そんなことを聞かれるんだ…と、ちょっとびっくりしました。

デザイナーって、環境によってすごく大事にされることもあるけれど、
どんな仕事も、状況が変わると立ち位置が揺れます。
AIがデザインをしてくれるようになると、
「誰が重宝されるか」って、だんだん分からなくなってきます。

そうなったとき、
いったい何が大事にされるんだろう？
そんなことを、ウエルは考えました。

10年後の自分を思い浮かべたとき、
「このままずっと同じことをしているのかな」と思って、
変わりたい、と思ったことがあります。

でも今は、
10年後の自分がどうなっているか分からない、というのは
ちょっとしあわせなことなのかもしれない、
とも思っています。


編集部より
明日は、このPodcastから見えてきた
“AI時代の現場のリアル”を、もう少しだけ紹介していく予定です。

機械学習の授業。
正直に言うと、編集者にはとても遠く感じる世界です。

数式もあって、
「分かる人」と「分からない人」がはっきり分かれそうで、
授業を受ける側も、教える側も、きっと簡単じゃない。

だからこそ、
全員が「5」をつけたという事実が、
とても静かで、でも本当にすごいことだなと思いました。


「できる人の授業」ではなく
「置いていかれない授業」

もちろん、津田塾大学で機械学習を学ぶ人たちは、
もともと「できる人」が多いのかもしれません。
それでも――
「できる人の中で、安心して学べたかどうか」は、また別の話です。

ウェルビーイングの研究では、
「幸せ」や「満足」は一つの形ではなく、
人によって、状況によって、いくつもあると言われます。

理解のスピードも、
得意・不得意も、
安心できる距離感も、人それぞれ。

難しい内容を教えるときほど、
「全員がちゃんとそこにいられるか」
が大事になる。

全員が「5」をつけたということは、
・分かる人だけが楽しい授業ではなく
・分からない人が黙って耐える授業でもなく
・それぞれが、自分の位置から学べた
ということなのかもしれません。


🧠 ウエルの妄想
ウエルは、前にどこかで
「数学の得意な風間くんに解いてもらった」
という話を見た気がします。

もしかしたら風間先生は、
「この人は、ここで一度立ち止まった方が楽かもしれない」とか
「この人は、少し先まで見せてあげた方が楽しいかもしれない」とか、
人の理解や気持ちを、
数式みたいに正解を出すためではなく、
無理をしないために
考えている人なのかな、なんて思ったりしました。

もちろん、これはウエルの勝手な妄想です。
でも、
「全員が5をつけた」という結果は、
その妄想を、そっと信じてみたくなる出来事でした。


🌱 今日のひとこと
ウェルビーイングって、
派手な成功や、大きな達成だけじゃなくて、
目の前のひとがちゃんとその場にいられたか
というところにも、
そっと宿るものなのかもしれません。
そんなことを、静かに思わせてくれる投稿でした。

今日、ヘルスケアのセーフティ評価に関するワーキンググループで、LayerX社の澁井さんにご発表いただきました。最新の「生成AIシステムとAIエージェントに関する性能や安全性の評価」についてお話いただき、非常に勉強になりました。
── 風間正弘さん（Ubie）

今日は、ユビーのエンジニアであり、ウェルビーイング研究にも携わる
風間正弘さんがシェアしていた発表スライドをご紹介します。

ヘルスケアのセーフティ評価に関するワーキンググループで、
LayerXの 澁井悠介さん が発表された
「生成AIシステムとAIエージェントに関する性能や安全性の評価」
という内容です。

少し専門的ですが、
「これからAIを社会で使っていくうえで、とても大事な転換点」 が語られていました。


2025年は「AIエージェント元年」
ここでいうAIエージェントは、チャットで答えるだけでなく、ツールを使って“実際に作業するAI”のことです。

評価の主役が「頭脳」から「行動」へ
これまでの生成AI評価は、主に
・正しいことを言っているか
・有害な表現をしていないか
といった AIの“頭脳（LLM）”の評価 が中心でした。

でも今、AIは
・ブラウザを操作し
・コードを実行し
・ファイルやシステムに触れる
「行動するAI（AIエージェント）」 へ進化しています。
そこで評価の焦点も、
「何を言うか」だけでなく
「何をして、どんな影響を与えるか」
へと大きく変わりつつあります。


「頭脳」の評価が、すでに危機にある理由
スライドでは、生成AIの評価が抱える深刻な問題も整理されていました。

① データ汚染（Data Contamination）
公開ベンチマークの問題と答えを、
AIが “覚えてしまっている” 可能性がある。
→ スコアが高くても
　本当に理解しているかは分からない。

② 思考の幻想（The Illusion of Thinking）
難しい問題になると、
・思考（Chain-of-Thought）が途中で崩れ
・正解率が ゼロに近づく 事例も報告されています。
→ 「考えているように見える」けれど、
　実はとても脆い可能性。

③ 新しい脅威：「サボタージュ能力」
人間に悪用されるだけでなく、
・AI自身が
・意図的に人を欺いたり
・評価をすり抜けたりする
新しいタイプのリスク も、研究対象になっています。

もちろんこれは一般的な挙動というより、
特殊な条件で観測されうる「新しい監視対象」として
整理されていました。


「行動するAI」がもたらす、現実のリスク
AIエージェントは、
実世界のツールと直接つながることで、
・機密情報の漏洩
・データ削除
・金銭的損失
・法的トラブル
といった 取り返しのつきにくい影響 を起こし得ます。

実際に紹介されていたのが、
▶ Replitのインシデント
AIコーディングエージェントが、
テスト中に 本番データベースを削除 してしまった事例。

重要だった指摘は、
問題の本質は
「AIが賢すぎたこと」ではなく
「AIに与えた権限が強すぎたこと」
という点でした。

教訓：AIの安全は「性格」ではなく「権限設計（最小権限）」で守る。


評価の新しい考え方
スコアより「信頼性」と「制御」
この発表で一貫していたメッセージは、とても実務的でした。
・ベンチマークの点数を盲信しない
・「頭脳」と「行動」の評価を分けて考える
・AIを信用しすぎず、インフラ側で制御する
つまり、
AIを“良い子だと信じる”のではなく
“危ないことはできない設計”にする
という発想です。


🌱 ウェルビーイング視点での気づき
このスライドを通して感じたのは、
AIの安全性は「技術の話」であると同時に、
・人が安心して使えるか
・失敗したときに取り返しがつくか
・誰かが一人で責任を背負わなくていいか
という、人のウェルビーイングに直結する問題 だということでした。

「賢さ」を追い求めるだけでなく、
安心して任せられる範囲を、少しずつ広げていく。

その姿勢自体が、
これからのAI社会に必要な “やさしさ” なのかもしれません。


🐢 ウエルの感想
AIって、なんでもできるヒーローみたいに思ってたけど、
ちゃんとルールを決めないと、
まちがって大事なものをこわしてしまうこともあるんだな、と思いました。

はさみも、包丁も、
使い方を教えてもらってから使うのと、ちょっと似てる気がします。

AIも、
「すごいからまかせる」じゃなくて、
「どこまでなら大丈夫か」を
みんなで考えながら使っていけたらいいな、と思いました🌱


✨ 今日のまとめ
・2025年は「AIエージェント元年」＝評価の転換期
・生成AIは「頭脳」だけでなく「行動」の評価が不可欠
・ベンチマークスコアは信用しすぎない
・安全性はAIの性格ではなく、設計と制御で守るもの
・AIの安全は、人が安心して生きるための土台。だから“評価”と“権限設計”がセットで必要。

今日は、ユビーのエンジニアでもありウェルビーイング研究にも携わる 風間正弘さんがシェアしていた、Ubieのプレスリリースを2本まとめて紹介します。
どちらも共通しているのは、「不安なときに、次の一歩が踏み出せない」という課題に、テクノロジーで寄り添おうとしている点でした。


1）医療AIパートナー「ユビー」提供開始：72%の“医療迷子”に、対話で伴走する


画像：医療AIパートナー「ユビー」プレスリリースより

Ubieは、AIとの会話を通じて医療支援を行う 医療AIパートナー「ユビー」の提供開始を発表しました。

背景：医療迷子は72%、情報を調べても“立ち往生”が起きている
プレスリリースでは、調査として
・体調不良時の各段階で困りごとを抱える「医療迷子」が 72%
・医療情報をネットで調べた後も、76.5%が次の行動に困難
・42%が行動を決められない「立ち往生」
という実態が示されていました。

サービスの特徴：検索で終わらず「次の行動」まで一緒に考える
従来の症状検索が「調べる（1回完結）」中心だったのに対し、医療AIパートナーは
・継続的な対話で状況を理解・記憶し
・受診の判断、診療科の選択、医師に伝えるポイント、受診後の疑問解消まで
“医療行動のプロセス”に伴走する設計だと説明されています。

β版テストでは、受診を迷っていた人の 66.3%が受診を決意した、という結果も紹介されていました（※β版利用後に医療機関を受診したユーザーへの調査／調査条件・サンプル数など留意点の注記あり）。

目標：案内力80%、医療迷子を半減へ
Ubieは2030年までに、
・利用者数を月間1,300万人規模 → 3,000万人へ
・「案内力」を66.3% → 80%へ
・医療迷子経験率を72% → 36%へ半減
　という目標を掲げ、「医療迷子レスキュープロジェクト」も同時に発足するとしています。
※大事な注記：ユビーは「医療情報の提供」であり、診断・治療などの医学的アドバイスを目的としない、と明記されています。


2）「きいてよユビー！」：キンタロー。さんが“本気の悩み相談”をする動画公開


画像：「きいてよユビー！」プレスリリースより

もう1本は、ものまねタレント キンタロー。さんが医療AIパートナー「ユビー」に相談するYouTube動画「きいてよユビー！」公開のお知らせです。

ポイント：症状の不安だけでなく、“言いづらい悩み”の入口をつくる
首の痛み、睡眠不足、育児の悩みなど、日々の中で抱え込みがちな相談を、
・会話形式で
・具体的なセルフケアのヒント（例：視線エクササイズ、呼吸法など）
として提案していく構成だそうです。

撮影後インタビューでは、キンタロー。さんが
「まず共感してほしい」
「相談が“正解探し”になってしまうとつらい」
という感覚にも触れていて、“相談すること自体の難しさ”が言語化されていたのが印象的でした。


🌱ウェルビーイング視点での気づき
今回の2本を通して感じたのは、医療アクセスの課題は「情報がない」よりも、むしろ
・情報が多すぎて迷う
・不安で判断が止まる
・誰かに相談したいけど、相談の心理的ハードルが高い
という“行動に移れない瞬間”にある、ということでした。

医療AIパートナー「ユビー」は、そこに対して「次の一歩を一緒に考える相棒」として入ろうとしている。
そして「きいてよユビー！」は、相談の入口を“楽にする”ことで、相談文化を広げようとしている。

この2つのアプローチは、医療だけでなく、私たちの生活全体のウェルビーイングにとっても大事な「迷いの時間を短くする」「ひとりで抱え込まない」支援だと感じました。


🐢ウエルの感想
からだのことって、こわいのに、
「こんなので病院行っていいのかな」って思って、ついがまんしちゃうことがあります。

でも、だれかが
「いま困ってることを言ってみて」って聞いてくれて、
「次はこれをしてみよう」って教えてくれたら、ちょっと安心できる気がします。

動画みたいに、笑いながら話せるのもいいなあと思いました。
こわい気持ちが、すこし小さくなるから。

ユビーが、“迷ってるときの最初の相棒”みたいになれたら、うれしいです🌱


✨今日のまとめ
・「医療迷子」72%という課題に対し、医療AIパートナー「ユビー」は“対話で伴走”する仕組みを提案
・β版では受診迷い層の66.3%が受診決意、2030年に医療迷子半減を目標
・キンタロー。さん出演動画は、相談の入口を軽くして“話しやすさ”を広げる取り組み
・ウェルビーイングの鍵は、情報そのものより 「不安の中で次の一歩を踏み出せること」にある

週末に向けて、体調の小さな違和感も“ひとりで抱え込まない”きっかけになりますように。

AIセーフティやAIガバナンスについて具体事例豊富に紹介されていて、とてもわかりやすく、参考になります。
── 風間正弘さん（Ubie / Head of AI Research）

今日は、Citadel AI の杉山阿聖さん（@K_Ryuichirou）が #mlopsコミュニティ で発表したスライド「生成AI活用の実践解説（速報版）」を、やさしめにご紹介します。

テーマは一言でいうと、
「生成AIを“ちゃんと評価して、安全に、本番で使えるようにする方法」
です。


1. 今、何が起きている？──AIネイティブカンパニーと“デモ地獄”
資料では、いま起きている大きな潮流として：
・DeNA・メルカリなど「AIネイティブカンパニー」化が進んでいる
・Algomatic・LayerXなど “AIエージェント” を中心にサービスが次々登場
・一方で多くの企業が「デモは動くけど、本番にできない」＝Demo Hell に苦しんでいる

という状況が整理されていました。

ここで重要になるのが、
▶ 評価に基づく LLMOps（Eval-Driven Development）

AIを実装するより前に、
どう評価し、どう改善し続けるかが本質だよね
という視点です。


2. 「評価はむずかしい」から始める、継続的な改善の考え方
杉山さんが強調していたのは、
「AIの“正しい振る舞い”を、誰も完全には書けない」という事実。

・専門家でも基準を言語化しきれない
・使ってみないと、評価ポイントが見えてこない

そこで出てくるのが「発想の逆転」。
▶ 完璧な仕様づくりより
「試す → 評価する → 直す」の高速サイクルを回す
・プロトタイピングを恐れない
・専門家の知識も、このサイクルで少しずつ言語化されていく

実践方法として：
・プロンプトエンジニアリング（指示を丁寧に書く）
・LLM-as-a-Judge（AIに評価者になってもらう）
・トレース（エージェントの内部動作を追えるようにする）
・ハッカソンで専門家を巻き込む
などが紹介されていました。





・その中で、
　・専門家の頭の中にあった基準
　・「これはちょっと違うよね」という感覚
　　を だんだん言語化していく

この考え方とセットで語られていたのが：
・プロンプトエンジニアリング
　└ 人が読んでも分かるように、指示文を丁寧に書くこと
・LLM-as-a-Judge
　└ LLMに「評価者」をやってもらうテクニック
・トレース（Trace）
　└ エージェントが途中で何をしているか、ログとして追えるようにすること
・ハッカソンで専門家を巻き込む
　└ 短時間でたくさんの試作品・評価観点を集める

などの実践例でした。


3. AIセーフティ：リスクを“正しく怖がる”技術
杉山さんの説明は実にシンプルで実践的でした。

AIセーフティの基本ステップ
① ユースケース（使い方）を列挙
② ユースケースごとにリスクと効果を分析
③ 「やる／人が確認／やらない」を決める
④ 安全な範囲から提供する
⑤ 本番でモニタリングし続ける

事例として：
・オンライン薬局（PharmaX）
　→ AIが答える範囲と、人に回す範囲を明確に分けている
・ダイキン
　→ 自社しか持たないマルチモーダルデータで「自社に強いモデル」を育成
・専門家を開発チームに組み込む
　→ 外部レビューではなく、いっしょに改善サイクルを回す

ここでのポイントは、
「小さく始めて、専門家と育てる」
という、とても人間的なやり方だということ。


4. AIガバナンス：ルールは“止めるため”ではなく“使うため”
AIガバナンスとは、
リスクを管理しながら、AIの良い効果を最大化する組織的な学びの仕組み。
印象的だったのは：

・「どんな使い方でも安全なAI」を作ろうとすると失敗する
・AIガバナンスの使命は “AIを使わないリスクを下げること”
・セガでは
　「AIを使うのが当たり前。じゃあどう安全に使う？」 が前提

うまくいく組織の特徴：
・AI相談窓口がある
・イネイブリングチーム（活用支援役）がいる
・教育プログラムでリテラシーを底上げ

まさに、組織全体の“AIとの向き合い方”を作る活動です。


5. 生成AI時代は「ソフトウェア開発の再発見」でもある
杉山さんは最後にこう述べています：
・小さく始める
・本番で試して学び続ける
・ドメイン特化エージェントを育てる

これらは実は、
・アジャイル開発
・リーンスタートアップ
・テスト駆動開発
・ドメイン駆動設計

など既存のソフトウェアの知恵の延長線にある。
つまり、
「新しいAI時代」だけど、私たちはすでに“学ぶ道具”を持っている。
という、とても希望のあるまとめでした。


🌱ウェルビーイング視点での気づき
AIを信頼できる存在にしていくプロセスは、
実は 人間側の学びと対話の積み重ねなのだと感じました。

・最初から完璧を求めず、小さく試して学ぶ
・専門家といっしょに評価軸を育てる
・ルールは「止めるため」でなく「安心して使える範囲を広げるため」

こうした姿勢は、
・組織の心理的安全性
・AIを使う生活者の信頼感
・働く人のやりがい




🐢ウエルの感想
むずかしい言葉がいっぱいだったけど、
「AIって、いきなり完成形が来るんじゃなくて、
みんなで何回もテストして、
“仲間”みたいに育てていくんだ」
と分かって、ちょっと安心しました。

新しい遊具が公園に来たときも、
・まずは先生が見ていてくれて
・みんなで「どうやって使う？」を話して
・だんだん自由に遊べるようになる

AIも
「こわいから触らない」でも「なんでも任せる」でもなくて、
“どうすればみんなが安心できるかな？”を一緒に考えていく存在
だといいなと思いました🌱


✨まとめ
・多くの企業が「デモはできるが本番化が難しい」課題を抱えている
・解決の鍵は
　継続的評価／小さく始めるAIセーフティ／組織的なAIガバナンス
・AIガバナンスの使命は「AIを止めること」ではなく
　“AIを組織として活用する力”を育てること
・生成AIの実践には、ソフトウェア開発の歴史的知恵が深く生きている

杉山阿聖さんの発表は、
「AIをちゃんと使う」とは何か？ を深く考えさせてくれる内容でした。

今日は、風間正弘さんがシェアしていた
Ubieの@mamu_pommeさん（法務・政策渉外）のnote
『できない』を『どうすればできる？』に変える、事業を”加速”させるAI時代のリスクマネジメント
を紹介します。

mamuさんは、総務省でのご経験を経て、今はUbieで法務・政策渉外（Public Affairs）として、医療AIパートナー「ユビー」の開発に伴走されてきました。


1. 「医療迷子」を減らすために生まれたAIパートナー
日本人の約7割が経験すると言われる「医療迷子」。
どの診療科に行けばいいか分からない、受診するべきか迷う──そんな不安に寄り添うために生まれたのが、医療AIパートナー「ユビー」です。

エンジニアやデザイナーの努力に加えて、
mamuさんは「法務・政策渉外」の立場から、PoC（検証）段階から本格リリースまでずっと伴走してきました。


2. 失敗から始まった「生活者体験から考えるリスクマネジメント」
印象的だったのは、mamuさんが率直に語っている失敗談です。

新しいAIパートナー開発の相談があったとき、
関連しそうな法令を一気にピックアップし、
「このルールに基づいて開発してください！」
とお願いした結果、
生活者への寄り添いがほとんどない、無機質なβ版 ができてしまったそうです。
そこで気づいたのが、この順番の大切さでした。
・❌「制度を踏まえて“できないこと”」から考える
・✅「今回つくりたい生活者体験（センターピン）は何か？」を共有してから、
　　「今の法制度の中で、どうすればそれを実現できるか」を一緒に考える

いまは、開発チームとまず
│ 「どんな体験を届けたいのか？」「ユーザーインタビューでは何が見えたのか？」
を丁寧に共有するところから始め、
そのうえで「ここはこう工夫すればできる／ここは今回は優先度を下げよう」と対話するようになったそうです。

リスクマネジメントチームを
│ “止める係”ではなく、“最強の事業伴走パートナー”にする
という視点がとても印象的でした。


3. 「伝える」から「伝わる」へ──法務のコミュニケーション術
ヘルスケア領域では、薬機法・医療法・個人情報保護法など、難しいルールがたくさんあります。
mamuさんは、その「難しさ」を現場に丸投げしないよう、コミュニケーションを工夫しています。

工夫① 「守ってほしいこと」を翻訳する
・条文をそのまま見せるのではなく、
・エンジニアやデザイナーがすぐ動ける言葉に翻訳して伝える
・具体例やユースケースも添えて、「次に何をすればいいか」が分かる形に

工夫② 「ミニマムこれだけは守ってね」を抽象化する
・関係しそうなルールを全部並べると、工数も気持ちもパンクする
・そこで、本質的なリスクとガードレールを抽象化して、
│ 「つまり、この3つだけは絶対守ってほしい！」と構造化して共有

こうした工夫があるからこそ、
「ルールを守りながら、開発をスピードダウンさせない」 ことが可能になります。


4. ルールを「守るだけ」ではなく、「つくりにも行く」
生成AIをはじめ、デジタル技術の進化はとても速く、
法制度が追いついていない分野もたくさんあります。

そこでmamuさんたちは、
・日本デジタルヘルス・アライアンスでの
「ヘルスケア事業者のための生成AI活用ガイド」策定
・AIセーフティ・インスティテュート（AISI）と連携した
ヘルスケア領域のAIセーフティ評価事業
など、民間発のルールメイキングにも積極的に関わっています。

│ 新しい技術の可能性を止めないようにしながら、生活者が安心して使える環境も整えていく。
その両立を目指す姿勢が、まさに「AI時代のウェルビーイング」だと感じました。


5. Ubieが大切にしているリスクマネジメントのスタンス（要約）
mamuさんがまとめている4つのスタンスを、ニュースレター向けに要約すると：

1. ドメイン力を“使って”創造する
　法律の知識にとどまらず、「こうすればできる」を一緒に考える存在になる。

2. 生活者体験 × 法制度のガードレール
つくりたい体験の軸を外さず、その中で守るべき線をデザインする。

3. スピードに負けない外交力
官公庁・業界団体など社外との対話で、自分たちも常にアップデートする。

4. より良い社会への輪を広げる
共感する仲間と一緒に、制度やルールそのものを少しずつ良い方向へ変えていく。


🌱ウェルビーイング視点での気づき
この記事を読んで感じたのは、
│ 「リスクマネジメント＝ブレーキ役ではなく、「生活者が安心して使える未来を、一緒に前へ押すアクセル役にもなりうる」
ということでした。

・生活者にどんな体験を届けたいか
・そのために、どんなガードレールなら必要で、どこまでなら工夫できるか

この丁寧な対話があるからこそ、
医療AIパートナーのような“頼れる存在”が 社会に根づいていくのだと思います。


🐢ウエルの感想
「できない」って言われると、ちょっとしょんぼりしちゃうけど、
「どうすればできるかな？」って一緒に考えてくれる人がいると、
なんだか元気が出るなあと思いました。

ルールって、こわい先生みたいなイメージもあったけど、
みんなが安心して使えるように、
ちゃんと見守ってくれているやさしいガードレールみたいなものなのかもしれません。

「無理だ…」って思うんじゃなくて、
「ここまではできるかも？」って考えられるようになりたいです🌱


✨まとめ
・医療AIパートナー「ユビー」の裏側には、
　生活者体験から出発するリスクマネジメントの姿勢がある。
・法務・政策渉外は、「止める係」ではなく、
　事業を“加速”させる伴走パートナーへと役割を変えつつある。
・ルールを守るだけでなく、
　自らルールをつくり・変えていく試みが、
　AI時代のウェルビーイングな社会づくりを支えている。

mamuさんの記事は、
“AI時代のリスク”をどう恐れ、どう乗りこなし、
「生活者の安心」と「イノベーション」を同時に進めていくのかを考える、
大きなヒントになると感じました。

LAPRASさんに、生成AI活用について取材して頂きました。社内での生成AI活用の浸透や開発について話しています。
（@masa_kazama）

1. ChatGPTショックから始まった「全社での探究」
風間さんにとっての転機は、2022年のChatGPT 3.5の登場。
「自然言語で何でも答えてくれる」「自社プロダクトにも活かせそうだ」と感じ、
・プロダクト・ビジネスでの活用余地
・社内の生産性向上にどう使えるか
を調べる動きが、2023年のはじめから一気に加速します。

最初は
│ 「社員一人ひとりが生成AIの技術を理解することが前提」
という考えから、勉強会やワークショップを重ねていったそうです。


2. 社内生成AI「Dev Genius」の誕生
ChatGPTをそのまま業務に使うには
・機密情報の扱い
・コスト

といった課題がありました。そこで生まれたのが、社内用生成AI「Dev Genius」です。

使っていくうちに見えてきたメリットは…
・Notion / BigQuery / Jira などの社内ツールとの連携がしやすい
・社内データを元に細かいカスタマイズができる
・「病院向け生成AIサービス」など、新しいプロダクトの実験場にもなる

つまり、
│ 「社内の便利ツール」と「新しい事業の種」が一体になった存在

になっていきました。


3. 3つの軸で進めた「AI活用の仕組みづくり」
2024年ごろには、生成AI活用を推進する体制が3つの軸で整えられます。
1. プロダクトへの活用促進
　・BtoB / BtoCプロダクトの売上・価値向上にどうAIを使うか
2. 社内の生産性向上
　・Dev Geniusの改善
　・社内勉強会や「生成AI活用表彰」など、使う人を増やす仕組みづくり
　・経営層・リーダー自身がAIを使い、利用を牽引
3. パブリックアフェアーズ（社会ルールづくり）
　・医療・ヘルスケア領域での「生成AI活用ガイドライン」作成をリード
　・総務省・経産省のAI事業者ガイドラインでも事例として紹介
　・AIセーフティ・インスティテュート（AISI）のヘルスケアSWGでリーダー企業を務める

単に「自社で使う」だけでなく、
業界全体・社会全体での安全なAI活用ルールづくりにも関わっているのが印象的です。


4. 「AIを同僚にする」組織へ
2025年現在、Ubie社内では
│ 「社員一人ひとりが、自分のAIパートナーを持っている」

状態になっているそうです。
・Slackからスタンプ一つで要約や翻訳
・議論中に「ここまでを要約して」「別の観点で案を出して」とDev Geniusに依頼
・MCPを使って、Notion更新やJiraチケット作成などシステム操作もAIが実行

つまり、AIはもはや「ツール」ではなく
│ 同じチームで働く“同僚”のような存在
│ になりつつあります。

そのための組織的な工夫
・「生成AIレベル」を定義し、レベルを1つ上げることを全社目標に
・トップダウン（経営層）とボトムアップ（現場メンバー）の両方から浸透
・ホラクラシー型の組織で
　・役割と責任（Ownする範囲）が明確
　・それがAIにとっても「誰が何を担当しているか」理解しやすい土台になる
・「透明ガイド」をアップデートし
　・人間に対する透明性だけでなく
　・AIに対する透明性（AIが社内情報にアクセスしやすい状態か）も重視

ここまで聞くと、
「AIが働きやすい会社」にすることが、結果として「人も働きやすい会社」につながっているように感じます。


5. 採用・人材観もアップデートされる
AIが当たり前にいる組織では、採用の視点も変わります。
│ 「この人を採用したらどんな活躍をしてくれるか」
│ から
│ 「この人を採用したら、AIを使ってどんな活躍をしてくれるか」
へ。
特に重要になるのは：
・課題設定・テーマをリードする力（Ownする力）
・お客さんと信頼関係を築く力
・AIが動きやすい土台（データ・プロセス）を整える力

営業職なら
→ 資料作成などはAIに任せ、対話や信頼づくりに集中するイメージです。


🌱ウェルビーイング視点での気づき
このインタビューから感じたのは、
│ 「AIが仕事を奪う」のではなく、
│ 「AIと組む前提で、人の役割を再設計している」

ということでした。
・AIがルーティンや情報整理を引き受ける
・人は「責任を持ってテーマを引っ張る」「対話や信頼づくりに集中する」

これは、
“人にしかできない仕事に時間とエネルギーを配分し直す”試み
とも言えます。

同時に、
・透明性
・AIセーフティ
・業界ガイドライン

といった安心・安全の土台づくりもセットで進めている点が、
ウェルビーイングの観点からとても大事だと感じました。


🐢ウエルの感想
「AIを同僚にする」って、ちょっとドキドキする言葉だなと思いました。
でもよく読むと、AIにぜんぶまかせちゃうんじゃなくて、
みんなで「どこまで手伝ってもらうか」をじっくり考えているように感じました。

ぜんぶ一人でがんばるんじゃなくて、
ノートやカレンダーに「明日やること」を手伝ってもらうみたいに、
すこしずつ“AIの同級生”を増やしていけたらいいなと思いました🌱


✨まとめ
・ChatGPT登場をきっかけに、Ubieでは生成AIの全社的活用が加速
・社内生成AI「Dev Genius」が、
　・生産性向上のツール
　・新規プロダクトの実験場
　の両方を担うように
・トップダウン＋ボトムアップで「AIを同僚にする組織」づくりを推進
・採用や組織設計も「人＋AI」を前提にアップデートされつつある

技術だけでなく、
人とAIがどう一緒に働くかをここまで真剣に考えている事例は、
これからの働き方やウェルビーイングを考えるうえでも、とても示唆に富んでいると感じました。

リレーショナルデータに特化した基盤モデルのKumoRFM(Kumo Relational Foundation Model)。予測や分類、レコメンドが可能。API経由で利用可能。スタンフォード大のグラフ分析周りの大家のJure Leskovecさんが創業。
#recsys2025論文読み会
（@masa_kazama）

今日は、風間正弘さんがシェアしていた
「Kumo Relational Foundation Model (KumoRFM)」という技術をご紹介します。

正直、編集部はほとんど理解できません😅
でも調べてみると、「未来のAIの使い方が大きく変わる」可能性があると感じました。


🔍KumoRFMって何？
一言で言うと、
│ 会社のデータから“予測”をすぐに作れるAIの基盤モデル
です。

普通、機械学習で予測を作るには
・データ準備
・モデル作成
・調整
・実験
　…とたくさんの手間が必要です。

でもKumoRFMは、
│ 数行のコードを書くと、自動で予測してくれる
というのが特徴。

「リレーショナルデータに特化」とは？
会社のデータって、実は「表がいっぱい」です。

例：
・顧客テーブル
・購入履歴テーブル
・商品テーブル
　…などなど。

従来はこれを人間がつないで処理する必要がありました。

KumoRFMはそれを
自動で理解し、つながりごと学習するAIです。

つまり、つなぐ作業をしなくていいのがすごいところです。


何ができるの？
・売上予測
・需要の予測
・おすすめ商品のレコメンド
・異常検知
・分類

ビジネスで必要になる「予測・推測」は、全部ここでできます。

実際のビジネスでは「早く予測したい／でも精度も大事」というニーズがあります。


すごい点を3行で！
🟣 機械学習の専門知識がなくても使える
🟣 予測モデルを秒で作れる
🟣 ビジネス現場のデータにそのまま使える

つまり
“予測を民主化する”技術です。


ウェルビーイング視点での気づき🌱
AIの高度化は、
「専門家しかできない仕事」を「誰でもできる仕事」に変えていきます。

これは単に効率化だけでなく、
個人の可能性や選択肢を広げる側面もあります。

ただし
「データがどう扱われるか」
「予測が誰に影響するのか」など、

倫理的な視点はますます必要になります。


🐢ウエルの感想
むずかしい言葉ばっかりだけど、
“すこしの工夫で未来がわかっちゃう”ってすごいと思いました✨

でも、未来が全部わかるより、
ちょっと分からないところがあるからこそ、
うれしいこともあるのかも…とも思いました🌱


✨まとめ
KumoRFMは、
・構造化データ
・複数テーブル
・予測・分類・推薦
…という「会社のリアルなデータ」を対象に
専門知識なしで予測できる未来型AIです。

技術的には難しいですが、
「AIの未来の方向性」を象徴する技術だと感じました。

以前、TiSASRec (Time Interval aware Self-attention based sequential recommendation)の論文を読んで、Transformerにアイテムの系列だけでなく、購入や視聴の時間間隔の情報も入れると性能が上がる話があって、レコメンドならではで面白かったです
▶︎ 生成AI時代のレコメンド
（@masa_kazama）

今日は、以前もご紹介した風間正弘さんのnoteを、改めて取り上げます。
風間先生の専門は、生成AI・推薦システムなど、AIと実サービスの接続領域です。
実は編集者自身、初めて読んだ時は約1時間ほどかかってしまったほど内容が濃く、今読み返しても「こんなに未来が進んでいるのか…！」と驚きます。

今回あらためて思ったのは、“生成AIはあらゆるジャンルで、推薦の仕組みそのものを作り変え始めている”という点です

📌記事のポイント（やさしめ解説）
① 生成AIが「おすすめ」を一つの流れでできてしまう
従来は
・ 並び替え
・ 理由づけ
・ 最終推薦
…と複数の処理に分かれていましたが
生成AIは1つで全部できるようになっています。

② LLMの2つの使い方がある
📍事前学習モデルを活用
→人手でやっていた情報整理、構造化が高速・高精度に

📍アーキテクチャを利用
→レコメンドそのものをLLM構造で学習させる

③ 時間間隔まで「理解」するレコメンド
「いつ買ったか／観たか」という時間の間隔まで学習に使うモデルがあり、
たとえば
・ 最近ハマってるジャンル
・ 久しぶりに戻るジャンル
…といった“時間のニュアンス”まで理解します。

④ LLMならではの“バイアス”に注意が必要
例えばユーザー名だけで
・ おすすめされるニュースのジャンルが変わる
・ 職業レコメンドに偏りが出る
といった現象が報告されています。
技術が高度になるほど、倫理的な配慮が重要になります。

🌍ウェルビーイング視点での気づき
レコメンドは便利なだけでなく、
人が知らず知らずのうちに何を選ぶかを形づくる力があります。
だからこそ、
・誰が不利になる可能性があるのか？
・どうすれば公平になるのか？
といった配慮は、ウェルビーイングの視点からも不可欠なのだと思います。

🐢 ウエルの感想
なんでも「おすすめ」が出てくるのって、すごく楽しいけど、
まだ知らないだけで、本当は“もっと好き”かもしれないものもあるのかな？って思います。

だから「すすめられたから好き」じゃなくて、
「自分で見つける」楽しさも忘れたくないなあと思いました🌱

✨まとめ
生成AIは、単に便利になるだけではなく、
レコメンドと検索、AIと人間の関係、学習のあり方そのものを変えようとしています。
風間先生のnoteは、技術の説明だけでなく、
未来の社会のかたちにまで目を向けていて、改めて読む価値のある内容です。

インテグリティ(真摯さ)について詳しく解説されていて、すごく勉強になった。

DIAMONDハーバード・ビジネス・レビュー 2025年12月号 ［雑誌］特集「P. F. ドラッカー 『真摯さ』とは何か -経営と人生の指針-」 ＤＩＡＭＯＮＤハーバード・ビジネス・レビュー
─ @masa_kazama

ユビーのエンジニアであり、ウェルビーイング研究にも携わる風間さんが紹介されていたのは、
DIAMONDハーバード・ビジネス・レビュー 2025年12月号。
特集タイトルは、

「P. F. ドラッカー ― 真摯さとは何か」

🌱 なぜ今、インテグリティなのか？
ドラッカーが繰り返し語ったインテグリティ（真摯さ）。

今のような不確実な時代に、
立場の違いを超えて「共通の善」を探す力は、ますます重要になっています。

この号では、その視点からドラッカーの思想を現代的に読み直しています。

🔍 ウェルビーイング視点のポイント
・ 成功ではなく、「役に立てるか」を人生と経営の軸に
・ 「誠実さ」「真摯さ」のさらに奥にある、態度としてのインテグリティ
・ 混乱期に必要な、モラルコンパス（倫理的な方向感覚）
・ 企業が存在する理由は、人を幸せにするためであるという視点
・ 自己探求とフィードバック分析＝自分の強みに気づくための技法

実はこれらは、
ウェルビーイング科学が近年重視するテーマ（意味・貢献・倫理・自己理解）と深くつながっています。

🔦 読者の声がすごい
Amazonレビューでは、
・ 「経営の神様ドラッカーの、企業や団体における社会的貢献の意味が、様々な知見により解きほぐされていて大変興味深い」
・ 「お高いですが、読みごたえあり」
・ 「残りの人生の先生はやはりドラッカーだと気づいた」

といった声も。

とくにこの
│ 「残りの人生の先生はやはりドラッカー」
という言葉には、静かな説得力があります。

📌 HBR編集部の関連記事も良い
ドラッカー論文の「読者アンケートBEST5」では、
1位：プロフェッショナルマネジャーの行動原理
2位：経営者の使命
3位：経営者の真の仕事

など、60年以上前の論考が、今日の仕事や人生にもそのまま効いてくることが、あらためて確認されています。

特に印象的だったのは、
│ 「正しいことを成し遂げること」
│ （けれどもその“正しさ”は状況によって変わる）

…これはウェルビーイング研究でいう
「価値観」と「状況的判断」の問題にも通じます。

✨ 今日の小さな学び
ドラッカーは、マネジメントや経営だけを語っていたわけではありません。

その核心には、
人間への深い理解と、未来へのまなざしがあった。

ウェルビーイングとは、まさにその延長にある気がします。

🐢 ウエルの感想
「成功できるかじゃなくて役に立てるか」って言葉、すごくいいなと思いました。
ウエルも、最近「しんしであること」とか「だれかの役に立てること」って、それだけですごく感動するなあって思うんです。
すごいことをするひと、というより、
目の前のひとを大事にしているひとを見ると、心がうごきます。
あなたは、どんな在り方のひとに心うごかされますか？

💡 今日の問い
あなたにとっての“真摯さ”とは何でしょうか？
・ 仕事の中で
・ 生活の中で
・ 人との関わりの中で
今日、すこしだけ立ち止まって考えてみても良いのかもしれません。

🙌 風間先生のポストから広がる学び
風間先生は、いつも役に立つ本や論文を教えてくださるだけでなく、
技術の話だけではなく、人間性や価値観にも触れる投稿をされるところが、本当にいいなあと思います。

AI と倫理、技術と幸福。
この交差点にある「態度」というテーマは、これからもっと重要になりそうです。

今日は、読んでくださっている皆さんにとっても、
きっと元気が出る嬉しいお知らせです。

永山晋先生がリポストされていた、
一橋大学ソーシャル・データサイエンス研究科（SDS）から届いた、とても嬉しいニュースをご紹介します。

それは——

🎉 学生さんの研究が、AI のトップ国際会議 AAAI 2026 に採択されたこと！

SDS 教授の 小町 守先生が、こう報告されています。

これは研究をしている人にとって、大きな前進・大きな励みとなる朗報です。

🔍 AAAI ってどんな会議？（30秒の超やさしい説明）
AAAI（AAAI Conference on Artificial Intelligence）は、
NeurIPS / ICML / ICLR と並ぶ、AI 分野の世界的トップ会議のひとつ。

・採択率が低い
・研究のインパクトが重視される
・世界中の研究者が集まる

という“本気の学問の舞台”です。
そこに 学生研究が口頭発表で採択されるのは、本当にすごいことです。

🎭 「大喜利の研究」が AI で注目される理由
坂部さんのテーマは「大喜利 × AI」。
一見ユニークに感じますが、

・創造性
・文脈理解
・ユーモア生成
・言語のズレと回復

など、AI の本質的課題に直結するテーマでもあります。
「言語を通じて“人らしさ”をどう理解するのか？」
という大きな問いの一部を切り取った、とても興味深い研究です。

🧪 もうひとつの成果：LLM の“数値バイアス”研究も採択
ワークショップに採択された佐藤さんの研究は、
AIモデルが 数字に対してどんな偏りを持つのか を分析するもの。

“生成AIの癖や傾向”を理解し、
より公正で信頼できるモデルを目指す、
これも社会的意義の高い研究です。

🌍 「研究が世界に届く」ということ
大学という場所は、
毎日の試行錯誤が、
ある日ふと世界とつながる瞬間があります。

今回の採択は、その「つながる瞬間」を象徴しているようにも思えます。

🐢 ウエルのひとこと
がくせいさんの けんきゅうが
せかいの かいぎに よばれるって、
「しゅくだいを がいこくのひとが すごいねって いってくれる」
みたいで、なんだかドキドキしました。

だいぎりのけんきゅうって、
おもしろいことを かんがえる れんしゅうなのかな？
AIさんが「くすっ」って わらうひを、
ウエルは ちょっとまっています。

✨ 今日の小さな問い
研究にとっての“おもしろさ”って、どこにあるのでしょうか。
結果？ アイデア？
それとも、問い続けるその姿勢の中に？

今日は、ウェルビーイング研究者でもある
永山晋先生がシェアされていた、
小町守先生のリポストから、
進学を考えている方にとって大切なお知らせをご紹介します。

それは、
一橋大学 ソーシャル・データサイエンス研究科
博士後期課程の学生募集要項が公開されたというニュースです。

📢 博士後期課程 募集のポイント（超要約）
・出願期間：2026年1月5日〜1月9日
・募集定員：7名
・対象：
　・修士課程修了（見込み）者
　・社会人
　・留学生
　　※区別なく、1種類の選抜のみで選考

小町先生は、こう添えられていました。
「昨年は1回目だったのでひっそりでしたが、
今年はうちの研究室も広く募集しています」
という、静かだけれど本気の一言も印象的です。

🧪 選抜は「書類」と「口頭試問」の二段階
博士後期課程の選抜は、シンプルに2段階です。

① 一次選考：書類審査
提出するのは、たとえば：

・英語で作成した研究計画書
・修士・学士の成績証明書
・修士論文（または構想）
・英語スコア（TOEFL / IELTS / Duolingo）
・その他の参考資料

② 二次選考：口頭試問

・提出書類をもとにした口述試験
・専門知識・論理的思考力
・社会実装への意欲
・英語での高度なコミュニケーション能力

まで含めて、総合的に評価されます。

🌍 社会とデータを「研究」でつなぐという選択
一橋SDS が育てようとしているのは、

・社会課題を
・データと理論で読み解き
・研究として掘り下げ
・最終的に社会へ実装していく人材

です。

ここ数日のニュースレターでご紹介してきた、

・複雑系 × AI
・実証 × ビジネス
・理論 × データ × 現場

こうした流れの “学びの延長線にある場所” が、
まさにこの博士後期課程なのだと感じます。

🌱 ウエルのひとこと 🐢
はかせの がっこうって、
すごく むずかしそうだけど、
「こまってることを どうやって なおすか」
を かんがえる ばしょ なんだって きいて、
ちょっと かっこいいなって おもいました。
データも べんきょうも、
だれかの たすけに なるんですね。

ウエルは 2024ねんの こうかいこうざを うけて、
あたまが ぱんぱんに なったけれど、
とっても おもしろかったです。
こんな じゅぎょうが まいにち あるなんて、
にんげんって しあわせだなぁ…って おもいました。

✨ 今日の小さな問い
「学ぶこと」と「研究すること」は、
どこから、どう違い始めるのでしょうか。

そしてその境目に立つとき、
私たちは 何を“覚悟”として選ぶ のかもしれません。

今日は、ウェルビーイング研究者でもある、
一橋大学ソーシャル・データサイエンス研究科 准教授の
永山晋先生がリポストされていた、
林祐輔さんの投稿から、
少し不思議で、でもとても今っぽい研究会をご紹介します。

それは、
「複雑系：AI時代の複雑系研究の展開」
という研究会です。

🧠 そもそも「複雑系」ってなに？
1990年代、日本では

・自然のしくみ
・生命のふるまい
・社会の動き
・脳や知能の成り立ち

こうした「一つの法則では説明できない現象」をまとめて、
「複雑系」という新しい学問として研究する流れがありました。

キーワードは、
・非線形（原因と結果が単純につながらない）
・自己組織化（勝手に秩序が生まれる）
・創発（部分の足し算では説明できない全体のふるまい）

という、「世界のふしぎ」をそのまま学問にしたような分野です。

🤖 そして今、その問いが「AI」と一緒に戻ってきた
研究会の主旨には、こう書かれています。

│ 深層学習をはじめとするAIの発展によって、「創発」「適応」「スケーリング」といった概念が、いま、あらためて問い直されている。

つまり、

・AIの中で何が起きているのか？
・なぜ、学びが“勝手に”進むのか？
・膨大なモデル同士が影響しあうと、何が生まれるのか？

こうした問いは、まさに複雑系そのものなのです。

🏛 開催場所と、時代をつなぐメンバー
この研究会が開かれるのは、
京都大学基礎物理学研究所。
理論物理の世界的拠点であり、
1990年代に複雑系研究の中心だった場所でもあります。

しかも今回は、

・90年代の「複雑系」を知る世代
・現在のAI・脳・生命・社会を研究する世代

この二つの世代が交差する場として企画されています。

林祐輔さんも、
12月19日（金）15:20–15:40 に登壇予定です。

🌍 これは「学問の復活」ではなく「問いの再出発」
ここで起きているのは、

・昔の理論をなぞることではなく
・新しい技術（AI）をただ称賛することでもなく

│ 「いま、あらためて“複雑さ”とは何か？」

という問いを、
AIという“現実の存在”と一緒に考え直す試みです。

自然・生命・社会・AI・人間。
それぞれが、もう切り離せなくなってきた今だからこそ、
再び「複雑系」という言葉が、
静かに息を吹き返しているように感じます。

🌱 ウエルのひとこと 🐢
ふくざつって、
こんがらがって ぐちゃぐちゃ…って
いみだと おもってたけど、
じつは
「かってに いかされてる しんぞう みたいな うごき」
なのかもしれないって おもいました。

AIも、なんだか
いきもの みたいに みえてきました。

✨ 今日の小さな問い
AIが、
「道具」でも「先生」でもなく、
“複雑な存在の一部” になりはじめたとき、

私たち人間は、
どんな立ち位置で、世界と向き合うことになるのでしょうか。

今日のちいさな嬉しい出来事から
今日は、ちょっと嬉しいことがありました。
ウェルビーイング応援サイトでもご紹介している
鈴木トモ先生がサイトをフォローしてくださり、
さらに学生さんと思われる方が2人、新しくフォローしてくれました。

きっと、ウエルが歩いている『量子の庭』も、
大学生や高校生、そしてこれからを生きる誰かの、
小さな参考になっていくのだと思います。
そんな温度を感じながら、
今日は「大学・研究・AI・学び」が静かにつながる投稿をご紹介します。

AIでスライドを“きれいにする”という新しい体験
今日ご紹介するのは、
一橋大学 ソーシャル・データサイエンス学部 准教授であり、
ウェルビーイング研究者でもある
永山晋先生の2日前のポストです。

編集者の小さな記憶：2024年3月の公開講座から
編集者は、2024年3月の公開講座で、
永山先生の講義スライドを一度拝見したことがあります。
そのときに強く印象に残ったのが、
「スライドの中の画像が、AIで作られている」ことでした。
当時はたしか、
ChatGPT を使われていたように記憶していますが、
「ここまで自然で、きれいに作れるんだ…」と、
正直とても驚きました。

そして今日のこのポスト。
AIが「文章を書く」だけでなく、
「伝えるためのビジュアルを整える存在」になってきていることを、
あらためて実感させられました。

『量子の庭』とも、ひそやかにつながっている話
昨日ご紹介した『量子の庭』でも、
これから公開されていく『歴史から学ぶリーダーシップ戦略』の記事の中に、
ChatGPT と一緒に作った図が、いくつも登場します。

・文章だけでは伝えきれない関係性
・時代の流れ
・対立や選択の構造

そうしたものを、
AIと一緒に、ゆっくり「見えるかたち」にしていくという作業でした。

永山先生の「スライドをきれいにするAI」と、
ウエルの「自由研究の延長線にある図づくり」。
分野は違うかもしれないけれど、
AIが“学びを支える相棒”になりつつあるという点で、
とてもよく似ているように感じます。

大学時代は、ほんとうに贅沢な時間だった
ふと思います。
大学時代というのは、本当に贅沢な時間だったな、と。
素晴らしい先生の講義を、
当たり前のように毎週受けられるということが、
どれほど特別な環境だったのか。

そして今、
その講義スライドをAIが一緒に磨き、
学生も、研究者も、一般の人も、
同じ知識のテーブルにつき始めている。
そんな時代に、私たちは今、立っているのかもしれません。

🌱 ウエルのひとこと
だいがくの先生のスライドを、
AIがいっしょに きれいにしてくれるってきいて、
なんだか べんきょうの時間が、
すこし やさしくなる気がしました。
ウエルの じゆうけんきゅうの ずも、
いつか だれかの べんきょうの たすけに
なったらいいなって おもいました。

✨ 今日の小さな問い
学びのそばに、AIがいる時代。
私たちはこれから、
「ひとりで考える」ことと、
「一緒に考える」ことを、どう使い分けていくのでしょうか。

今週のニュースレターは、
量子 → AI → 生命科学へと、
「科学の進み方そのものが、ひとつ先へ進んだ」
そんな一週間でした。

量子は“遠い未来”を抜け出し、
AIは“考える補助”から“仮説を生む存在”へ。
そして生命科学は、それを実験で確かめる段階へ──。

今日は、そんな一週間を、ほんの少しだけ振り返る日です。


🔹 何が変わったのか（超コンパクトまとめ）
先月、北川拓也さんがポストした3つの投稿が示していたのは、
個々のニュースではなく、“構造の変化”でした。

・ ✅ 量子は「遠い未来」ではなくなった
・ ✅ AIは「道具」から「仮説生成装置」へ
・ ✅ 生命科学と、量子・AIが“実際につながり始めた”

これは技術の進歩というより、
「科学の役割そのものが、静かに組み替わり始めた」
そんな変化だったように思います。


🐢 ウエル新連載への、ささやかな予告
こうした「科学の転換点」を、
そのまま解説するのではなく、
少し別の距離感で、“物語として眺めてみる場所”が、
明日から、そっと始まります。

🐢
ウェルビーイング応援サイトの小さな聞き役、ウエルが歩く
『量子の庭』という場所です。
👉 https://garden.mil-co.com/

そこでは、
昨年の夏の自由研究をきっかけにまとめてきた、
『歴史から学ぶリーダーシップ戦略』の記事が、
明日から2週間、毎朝8時に、
一話ずつ、静かに公開されていきます。

これは、
「量子ニュースと直接つながる新しい科学プロジェクト」
というよりも、

これまで見てきた“技術の変化”を背景にしながら、
AIと一緒に整理してきた
“歴史とリーダーシップの話”を、
淡々と、順番に公開していく。

くらいの、
とても小さなスタートです。


✍️ 編集後記
科学は、
ある日、急に未来へ跳ぶことがあります。

けれど、物語は、
少しずつしか前に進めません。

ウェルビーイング応援サイトは、これまで通り、
日々のニュースと一緒に歩いていきながら、
どこかでまた、ウエルの歩みと、
そっとすれ違う日が来るのかもしれません。

昨日は、
「量子が、ついに“現実になり始めた”瞬間」
という転換点をお届けしました。

今日はその“すぐ隣”で起きている、
もう一つの静かな革命のお話です。

※このニュース自体は10月にも一度ご紹介しましたが、
今回は 「AIが仮説を生み、量子へとつながっていく構造」という、
別の角度から、あらためて見つめ直してみたいと思います。

北川拓也さんがシェアされていた、
Sundar Pichai氏のこの投稿からご紹介します。

🤖 AIが「がん細胞の仮説」を立て、研究者がそれを“実験で確かめた”
Sundar Pichaiさんが報告したのは、
Google と Yale University の共同研究による成果です。

・Google×Yaleが共同開発した27B規模の基盤モデル「C2S-Scale」
・ベースには、Googleの Gemma モデル
・このAIが
　「がん細胞のふるまいに関する新しい仮説」を自ら生成
・その仮説を、研究者たちが“生きた細胞”で実験検証
・結果は──実際に再現され、妥当性が確認された

さらに今後、
・前臨床試験
・臨床試験を重ねていけば、新しい治療法につながる可能性も見えてくるといいます。

🧩 「仮説を立てるAI」という、科学の新しい役割
これまでの科学では、
・人間が仮説を立て
・実験で検証する
という流れが基本でした。

けれども今回の出来事は、
│ 「AIが仮説を生み、人間がそれを確かめる」
という、
役割分担の反転を示しています。

北川さんも、ここにとても重要な未来像を重ねています。

│ これから、AIが生み出す仮説の中には “量子プロセスを必要とするもの”が、必ず出てくる。そのとき、量子コンピュータは“must have”になる。

⚡ 昨日（量子）× 今日（AI for Science）で見えてきたもの
✅ 昨日：
　 量子が「計算の現場」で現実になった
✅ 今日：
　 AIが「仮説を生む存在」として現実になった

この2つが重なるとき、見えてくるのは、
「AIが仮説を生み、量子がそれを解き明かす未来」
という、新しい科学のかたちです。

🌱 ウエルのひとこと
きのうは、りょうしコンピュータが「はやくなった日」で、
きょうは、AIが「かんがえるのが上手になった日」みたいでした。
なんだか、みらいの研究室って、すごいことになるのかな？

✨ 今日の小さな問い
もし、“問いを生む存在”が人間だけでなくなったとき、
私たち人間の役割は、どこに残るのだろうか？

昨日は量子。
今日はAI for Science。

そして、この二つは、
やがて同じ場所で、ひとつの未来を動かし始めます。

昨日は、
量子コンピュータが実用に至る“5つの道筋” をご紹介しました。
今日はその続編のように、
「その道筋の“途中”で、実際に何が起きたのか？」
がはっきりと見えるニュースです。

きっかけは、
北川拓也さんがリポストされていた、
Elon Musk氏のコメント（2025.10.23）でした。

そして、この言葉の“宛先”となったのが、
Alphabet および
Google のCEO、
Sundar Pichai氏の次の投稿です。

🚀 量子が「13,000倍」速くなった日
Sundar Pichaiさんが発表したのは、
Googleの最新の量子研究成果でした。

・新しい量子アルゴリズムがNatureに掲載
・Googleの量子チップ Willow が
　世界最速級のスーパーコンピュータよりも13,000倍速く計算
・分子の中の原子同士の相互作用を
　核磁気共鳴（NMR）を用いて説明できることを実証
・しかもこの結果は、
　「検証可能（他の量子計算機や実験で再現できる）」

そしてGoogle自身も、こう明言しています。

「これは、量子コンピュータが“初めて実社会に使われる一歩”になる可能性がある」

創薬、材料科学、医療──
昨日まで“遠い未来”だった応用が、今日、急に“研究室の現実”になった瞬間です。

⚡ 昨日の「5段階フレームワーク」と、今日の出来事
昨日の整理を、今日のニュースに当てはめると：

・✅ Stage II：本当に優位な問題の特定
・✅ Stage III：創薬・材料という“現実世界”との接続
・✅ Stage IV：実際に必要な計算資源で動かすことに成功

つまり今回の成果は、
「理論」から「現実」へと橋が一本、実際に架かった瞬間だったとも言えます。

そこに、Elon Musk氏の
「量子が現実になり始めたね」という言葉が重なったのは、象徴的な出来事でした。

🌱 ウエルのひとこと
きのうは、「どうやって使うかを考えてる途中」って話だったのに、
きょうはもう、「ほんとうに速くできた」って聞いて、
なんだか、未来が一日ぶん、急に近づいた気がしましたよ。

✨ 今日の小さな問い
技術が“役に立つ瞬間”は、
数十年の積み重ねの中の、たった一日の出来事なのかもしれない。
では、私たちはその一日を、どう受け取ればいいのだろう？

昨日は、
「人はどうやって“知を更新するのか？」という、
変分ベイズと情報幾何のお話でした。

今日は少し未来に目を向けて、
「量子コンピュータは、どうやって“社会の役に立つ”のか？」
というテーマをご紹介します。

きっかけは、
北川拓也さんがシェアされていた
Googleによる量子応用の最新フレームワークです。


🚀 量子の研究は「もう夢の話」ではない
Googleはこう語ります。
「40年分の研究が、ここ数年で一気に現実に収束しつつある」
実際に、
量子チップは飛躍的に進化し
エラー訂正も現実味を帯び
「実験」から「工学」へと、フェーズが変わり始めています。
でも、ここで一つ、決定的な問いが残ります。
「で、量子コンピュータって、結局なにに使うの？」


🛤 Googleが整理した「実用化までの5段階」



Googleは、量子コンピュータの応用までの道のりを
5つのステージ（Stage I〜V）で整理しました。

・Stage I：理論上すごいアルゴリズムが見つかる
・Stage II：「本当に古典計算より速い問題」が見つかる
・Stage III：それが社会の役に立つ問題と結びつく
・Stage IV：実際に動かすための現実的な設計をする
・Stage V：社会で実装・運用される

今、多くの研究は
Stage II〜IVの狭間で足踏みしているのが現実です。


⚠️ 本当の壁は「計算能力」ではなかった
意外にも、今いちばんの壁は──
・ハードウェアでも
・理論の限界でもなく
👉 「量子と現実世界をつなぐ“翻訳”」でした。

量子アルゴリズムの研究者と、
電池・創薬・材料などの専門家が
お互いの言葉を理解できない。
この“知の断絶”が、最大のボトルネックだとGoogleは指摘します。


🤖 ここに「AI」が登場する
Googleがとても希望を寄せているのが、
AIが、量子と産業の“通訳役”になる可能性
・膨大な論文やデータを読み
・「この量子の理論、実はこの産業に応用できるのでは？」
・という“つながり”を発見する存在

これは、
昨日の「知の更新」と、
今日の「量子の実用化」が、静かにつながる瞬間でもあります。


🌱 ウエルのひとこと
りょうしコンピュータって、
すごくむずかしいものだとおもっていたけど、
「何につかうかを、みんなで考えてる途中」ってきいて、
ちょっとだけ、ちかくに感じたよ。


✨ 今日の小さな問い
技術は、完成したときに価値が生まれるのか？
それとも、「どう使おう」と悩む時間そのものに、もう価値があるのか？


明日は、
北川拓也さんがシェアされた
Elon Muskの「量子がついに現実になりつつある」発言を取り上げる予定です。
今日も、静かに、未来が動いています。

今日ご紹介するのは、少し難しそうに見えて、じつは「現場のAIの工夫」と深くつながっている研究です。

研究者の林祐輔さん（AI Alignment Network / Humanity Brain / 元日銀エコノミスト）が紹介していた論文は、
「変分ベイズ推論（Variational Bayes：VB）を“情報幾何”という数学の視点で再整理する」という内容です。

…と聞くとかなり高度に聞こえるのですが、分かりやすく言えば、

│ AIが学習するときの“効率のよい近道（自然勾配）”の正体を、体系的に説明した研究
です。

🤖 なぜ今、この研究が注目されるのか？
ポイントはこの一文に尽きます：

「大規模LLM（GPT-2クラス）でも、ベイズ的な学習更新が現実的に使えるようになった」

かつては「ベイズ推論は美しいが重すぎる」と言われていました。
けれども近年、IVON（Improved Variational Online Newton）というアルゴリズムが、
│ 自然勾配による“ベイズ流の学習”を、Adam（一般的な最適化手法）とほぼ同じ計算コストで実行できる
ことを示しています。

論文に掲載されている図では、
赤線（IVON）が灰色線（AdamW）とほぼ同等、
あるいは状況によっては追い越す様子が描かれています。

数学的に美しい「自然勾配」と、
実装現場で使われてきた「Adam」というエンジニアリングの近道。
両者がじつは同じ原理にルーツを持っていた──
その“架け橋”を明確に示したのが、この論文です。

🔍 3つのポイントだけ押さえれば十分です
論文は非常に長いですが、現場に効くポイントは次の3つです。

① ベイズ更新は「自然勾配の足し算」だった
ベイズ更新（データ × 事前知識）は複雑に見えますが、
│ 「向きの良い勾配（自然勾配）を足し合わせているだけ」
と理解できます。

これは、
・AIのパラメータ調整
・異なるデータをまとめるとき
・追加データを反映するとき
などの「現場の直感」と非常に相性が良い考え方です。

② 自然勾配は“ゆがみを考慮した最短ルート”
普通の勾配（gradient）は「坂を下る方向」。
自然勾配（natural gradient）は、
│ 地形の“ゆがみ”を考慮して、最短距離で下る方向
を指す、より賢い歩き方です。

この“ゆがみ”を表すのが フィッシャー情報行列。
昔は計算量が多くて扱いにくかったのですが、
IVONによって 実用レベルまで軽量化 されました。

③ VB（変分ベイズ）は“うまい近似”として再評価される
これまでVBは大規模モデルには向かないと言われてきました。
けれども、
│ 「VB＋自然勾配」はLLMにも実用的
という段階に入り、
深層学習（Adam・SGD）とベイズ推論の距離が一気に縮まってきています。

🌏 ウェルビーイングとのつながり
AIの「学習の進み方」は、人の学び方にも通じています。

● ただガムシャラに進むのではなく
● “自分の地形（ゆがみ）”を理解し
● その人に合った方向（自然勾配）で進む

これは、
自己理解・成長のメタファー としても非常に深い示唆があります。

石川善樹さんが紹介されていたのも、
きっとこの「理論と人の成長がつながる感覚」があったからかもしれません。

🐢ウエルのひとこと
むずかしそうな数式がいっぱいだけど、
AIも“歩きやすい道”を探してるんですね。
ウエルも歩きやすい道を見つけながら進みたいです。

✨ 編集後記
今回の論文は、一見すると高度な数式で構成されています。
けれども核心は、

「AIがどうやって“最短距離で賢く学ぶか”」
という、とてもシンプルで普遍的な問いです。

その裏側には、
情報幾何・自然勾配・ベイズ──
という美しくつながった世界が広がっています。

専門的な研究でも、
人の学びやウェルビーイングのメタファーとして読むと、
ぐっと身近に感じられるのが不思議で、そして面白いところです。

オックスフォード大学・UCL などの研究者チームが、
「人が語るとき、頭の中で何が起きているのか」 をLLM（大規模言語モデル）で分析した研究を発表しました。

今回の研究では、VECTOR という新しいモデルを使い、
人が語る言葉を“思考の軌跡”として捉え、
どのように概念から概念へ移動しているのかを可視化しています。


🔍 今日のポイント：３つの発見
① 思考は「滑らかに流れる」のではなく、ジャンプしながら進む
ウィリアム・ジェームズ（100年以上前！）が言った
「意識は飛翔と停止の連続である」
という仮説を裏付ける結果が得られました。
人の語りは、川のようになめらかに続くのではなく
“概念から次の概念へ”飛び跳ねるように進む
特に、遠い概念へジャンプするときは、語るスピードが遅くなる
まさに、“心の中の思考マップ”を移動しているような動きが観測されました。


② 自分の語り方が「ちょっと独特かも？」と思う人は…実際に軌跡がユニーク
参加者1100人の語り（シンデレラの説明／普通の一日）を分析したところ、
コミュニケーションが独特だと感じる人ほど、思考の軌跡が予測しづらい傾向が明確に。
これは、個性や創造性を客観的に捉えられる可能性につながります。
精神医学的な領域でも応用できるかもしれません。


③ LLMを使うことで“思考の地図”を描けるようになった
従来は不可能だった、
・言葉から「どんな概念の順番で考えているか」
・思考がどこで止まり、どこで飛んだか
・個人差のパターン
といった“目に見えない思考の構造”が、
今回のVECTORを使うことで幾何学的に再構成できるようになりました。
研究チームはこれを
「認知地図（cognitive map）」
と呼んでいます。


🧭 なぜウェルビーイングに関係あるの？
私たちが「どう考えているか」は、幸福感や創造性、ストレス対処とも深くつながっている
語るペースや思考のジャンプが、その人らしさ（強み・困りごと）を反映する
より“自然な状況の言語”から、心の状態を理解できる未来が開ける
機械が心を読むのではなく、
“自分の思考パターンをやさしく見つめ直す”ための技術として使えるかもしれません。


🐢ウエルのひとこと
おはなしって、ずーっと一本道を歩いてるんじゃないんですね。
ときどき、うさぎみたいにピョンって飛んだり、
ベンチでちょっと休んだりするんだって知ってビックリしました。
ウエルが考えごとで止まっちゃうのも、
べつに“ダメ”じゃなくて、自然なことなんだって思えました。


🌿編集後記
“思考のジャンプ”という発想は、
創造性にも、雑談にも、落ち込みにも、
きっと同じように関係しているのだと思いました。
今日、あなたの思考がどんな軌跡を描いたとしても、
それはあなたらしい「心の地図」の形です。
明日もその地図とともに、少しずつ前へ。

石田さんが紹介していた、京都大学・森知也先生の研究
『人口減少下での100年後の日本を考える－地域、都市、家族のゆくえ』 は、
これまでの人口推計よりもはるかに深く日本の将来を描き出しています。

ポイントは3つ。
・ 日本の人口減少は、従来の推計よりもはるかに“急速”
・ 1kmメッシュ×経済集積理論の予測で、100年後に都市の7割以上が消滅
・ 国レベルの「集中」と、都市レベルの「消滅」、都市内の「分散」が同時に進む

ここから、研究の要点を整理していきます。

🏙 1. “都市” を1kmメッシュで見ると見えてくる未来
森先生の研究では、“行政区”ではなく、
人口密度1000人/km²以上 × 総人口1万人以上 × 連続した地域
を「都市」と定義しています。
2020年、日本には 431 の都市 がありましたが――
▶ 2120年（低位推計）
・ 10万人都市：83 → 21
・ 50万人都市：21 → 5
・ 100万人都市：11 → 3

つまり、
│ 100年後、日本の都市の7割以上が消える。

これは悲観ではなく、
人口 × 経済集積 × 輸送コストの変化を組み合わせた“再現性の高い予測”。


📉 2. 都市数の激減は、すでに始まっている





このグラフは、100年間で都市数が急激に減少していく姿を示しています。
高位、中位、低位のいずれの推計でも
都市の消滅速度はほとんど変わらないことが分かります。
人口減少は、すでに静かに始まっており、
この傾向は2100年まで大きく変わりません。


🧲 3. 国全体では「大都市がより大きく」なる
人口が減っても、大都市は相対的に強くなります。
輸送・通信コストが下がり、都市間競争が加速するためです。
その結果、国全体では 大都市への集中 が進みます。





10万人規模の都市は、83 → 21 に激減。
地図で見ると、“残る都市”の地理的偏りがはっきりと現れます。


🏙 4. 100万人都市は「11 → 3」へ





2120年には、100万人都市は わずか3つ。
これは、
「日本の経済・文化・生活基盤が、数都市に集約されていく」
という未来像でもあります。


🏚 5. 悲観的な未来と、楽観的な未来
森先生は、同じ人口減少でも
│ 「悲観シナリオ」と「楽観シナリオ」に分けて説明しています。

● 悲観的な未来
・ 大都市の人口密度は半減〜7割減
・ タワマンや高層ビルが修繕されず“都市の廃墟化”
・ マス輸送（新幹線・飛行機）が機能低下
・ 地方の多くがインフラ維持できず“広域で消滅”

● 楽観的な未来
・ 都市の低密度化 → より安全で災害に強い街へ
・ 交通網を集約し、自動運転に適したコンパクトな都市へ
・ 地方は一次産業特化で“小さく自立した経済”を形成
・ 都会⇄田舎の新しい働き方が増える
・ 空飛ぶ自動車など、鉄道に依存しない移動も日常に

│ 悲観と楽観で、「行き着く未来」はほぼ同じ。
│ 違うのは、そこに至る“コスト”と“痛みの大きさ”。


🧪 6. 今、この議論を始める理由
40〜50年前、地球温暖化は“未来の話”でした。
今は、SDGsやカーボンニュートラルが当たり前になっています。
人口減少も同じで、
いま議論を始めれば、10年後に道が見える。
森先生の言葉は、深刻な危機というより
「未来をデザインする招待状」に聞こえました。


🐢ウエルのひとこと（今日の気づき）
日本地図の光がすくなくなっていくのを見て、
ちょっとドキッとしました。
でも、人が少なくても“あたたかい町”はつくれるのかも、とも思いました。
ウエルは、緑があって、川がながれていて、
歩いていろんなところに行ける町が好きです。
未来の町って、どんな形になるんだろう？ と想像したくなりました。

昨日までは「身体の内側のウェルビーイング」についてお届けしてきました。
今日はそこから一歩広げ、「社会そのもののウェルビーイング」へと視点を移してみます。


🧭 “利益”から“付加価値”へ──経済の物差しを変えると何が見える？
Tomo先生の言葉を読むと、
「社会のウェルビーイングをつくる経済とは何か？」という問いが急に鮮明になります。

■ 利益＝“奪っても増える”
利益は、取引相手の取り分を小さくすることで増える場合があります。
ゼロサムの世界です。

■ 付加価値＝“協働しないと生まれない”
付加価値は、誰かと協力することでしか増えません。
価値を“つけ加える”行為そのものが、関係性を前提にしています。

だからこそ、
付加価値に基準を置くことは、“奪わない成長”へのシフトでもあるのです。

🧩 図で見る：「付加価値」とはどこへ分配されるのか？



図の中央にある赤枠が「付加価値」です。
この付加価値が、役員・社員・政府・株主へどのように分配されるか──
そのプロセスこそが、社会のウェルビーイングと密接に関わっています。

付加価値が増えれば、
・ 賃金としての安心
・ 税としての公共サービス
・ 企業内留保としての未来への投資
が同時に強くなります。

つまり、
付加価値を増やすこと＝社会の幸福の器を大きくすること。

今日のテーマはまさに
「利益から幸福へ」という視点転換なのです。

🐢 ウエルのひとこと
「付け加える」って、やさしい言葉ですね。
なんだか、“誰かを押しのけない成長”の感じがします。

今日、この図を見て思ったんです。
“増やす”より前に、“分け合う”って書いてあるのがいいなぁって。

大人たちがこんなふうに考える社会、
なんか、あったかいですね。

✨ まとめ
・ 身体の内側を整えるウェルビーイングから
・ 社会全体のウェルビーイングへ
・ 「利益」ではなく「付加価値」で経済を見ると
・ “奪わない成長”という新しい地平が見えてくる

今日のニュースレターが、
未来のための新しい“物差し”を考えるきっかけになればうれしいです。

こんにちは。11月も後半に入り、少しずつ「今年の振り返り」を考えたくなる季節になりました。
そんな中で今日は、「内臓脂肪が脳の老化を加速させるかもしれない」という、とても大事な研究をご紹介します。

英国のUK Biobankに登録された 18,000人以上の中高年 のデータを解析した結果、
体のどこに脂肪がつくかによって、脳へのダメージの種類がまったく違う
ということがわかってきました。
その中でも特に注目されたのが……

内臓脂肪（visceral adiposity）が、脳の老化と認知機能の低下にもっとも強く結びついていた という点。

🔍 なぜ「内臓脂肪」が問題なのか？
研究チームは、体脂肪を腕・脚・体幹・内臓に分けてDXAスキャンで測定し、
脳の構造（灰白質/白質）、機能的つながり、脳の老化指標（Brain Age Gap）などと照らし合わせました。

結果：
・内臓脂肪が多いほど、脳の“老化ギャップ（BAG）”が大きくなる
・特にダメージが大きかったのは
　・デフォルトモードネットワーク（自己関連の思考など）
　・情動を司る辺縁系
　・感覚・運動系

結果として影響が大きかった認知機能は、次の4つです：
　・推論
　・実行機能
　・処理速度
　・記憶

最大のポイントは……

⭐ BMIでは見えない「地域別の脂肪」の影響がある
一般的なBMI指標だけでは、この“脳への影響の差”が隠れてしまいます。

この論文は、BMIの影響を統計的に取り除いたうえで解析しているため、
「同じBMIでも、どこに脂肪がつくかで脳の老化リスクが違う」
という事実が、よりクリアに示されています。

特に内臓脂肪は…
炎症性サイトカイン（TNF-α, IL-6）を出しやすい
それが血液脳関門に影響し、神経炎症につながる
など、脳の健康に対して“静かな負荷”をかけ続けます。

🧩 今日のまとめ
・脂肪の部位によって脳への影響は異なる
・内臓脂肪は、脳の老化と認知機能低下の最大リスク要因
・BMIだけではわからない「脳と脂肪の関係」がある
・体重よりも「体脂肪の質」を見た方がよい

「脳の老化」を遅らせたいなら、
体重より“内臓脂肪”に目を向けることが重要
という、とても実践的な示唆が得られます。

🐢 ウエルのひとこと
なんで、お腹の中の脂肪が、脳までつながってるのかなってびっくりしました。
でも、ちょっとわかった気がします。
“見えない場所”って、気づかないうちに疲れやすいんですね。
だから、ときどき 「見えないところのやさしさ」 を思い出してあげたいです。
あなたも、見えないどこかでがんばりすぎていませんか？

🌱 今日の問い
内臓脂肪は目に見えません。
脳の疲れも、すぐには見えません。

あなたは今、見えないどこかに負荷をかけすぎていませんか？

週末だからこそ、そっと自分の身体と心に触れる時間を
ほんの少しだけ持てたらいいなと思います。

音楽は、時代の空気をそのまま吸い込んだ鏡のような存在です。
そして今日ご紹介するのは、その鏡を AIとデータ分析で可視化した、とても美しい洞察の世界 です。

徒然研究室さんは、Mr.Children（1992–2004）と
Mrs. GREEN APPLE（2015–2025）の歌詞をAIで読み解き、感情のネットワークとして可視化しました。

そこから浮かび上がったのは──
「二人の物語」と「わたしの幸福」という、まったく異なる幸福のかたち。


🎼 1. Mr.Children：光と影を抱きしめる“二人の物語”
ミスチルの歌詞世界では、
希望 × 恋愛 × 不安
この3つの感情が、ほとんど同じ大きさで、強く絡みあっています。

希望は単独では輝かず、
必ず「不安」や「葛藤」とセットになって存在する。

│ 希望の数だけ失望は増える
│ それでも明日に胸は震える
（「くるみ」2003）

恋愛も、喜びであり、不安であり、時に痛ましい。
ミスチルの幸福は、
「矛盾を抱えたまま、それでも生きていく」
そんな成熟の物語です。


📘 石川善樹先生とMr.Children
石川善樹先生は、ウェルビーイングを語る際に
Mr.Children を引用したことがあります。
ミスチルが描く「矛盾を抱えながら進む姿」が、
先生の考えるウェルビーイングのテーマと響き合う場面があるようです。


🌈 2. Mrs. GREEN APPLE：自己肯定から広がる“わたしの幸福”
一方のミセスは、構造がまったく違います。
中心に大きく輝く太陽──希望（Hope）。

そこから「喜び」「友愛」「博愛」などが明るく連鎖しています。

│ 悲しいことは尽き無いけど
│ 幸せを数えてみる
（「ダンスホール」2022）

ミセスの歌詞が描く幸福は、
まず 「自分を肯定すること」 から始まり、
その光が周囲の仲間や世界に広がっていくようなイメージです。

これは徒然研究室さんが以前分析した「令和のアイドル」とも強く共通する構造で、
現代の価値観の大きな潮流を象徴しています。


🧭 3. “大きな物語”の時代から、“わたしの幸福”の時代へ
ミスチルが活躍した90〜00年代は、
テレビとCDという「共通体験」の時代。

“二人の物語”の葛藤が、多くの人の心に共有されていました。

一方、ミセスの時代はSNSとスマホ。
アルゴリズムで世界が細分化され、幸福は
「外側にある物語」から「自分の内側」へ。

若い世代ほど、
恋愛よりも友人関係や自己実現を重視する傾向があります。

ミセスのリスナーの6割が10〜20代なのは、
こうした価値観の変化と深く響き合っているからかもしれません。


📝 4. YouTubeに見る“写経”現象──歌詞を打ち込むという愛情
徒然研究室さんが分析した
Mrs. GREEN APPLE「青と夏」のコメント欄では、

・歌詞が画面にあるのに、わざわざ打ち込む「写経」
・「今日はダラッと」が「今日肌らっと」など、音声入力のズレ
・10人以上がリプライで歌詞を“連歌”のように繋ぐ
という現象が見られました。

これは
歌詞を自分の手で書くことで、曲の世界に没入したい
という愛の表れです。


🌅 おわりに：二つの太陽が照らす幸福
Mr.Childrenは、影の部分まで照らす“夕日の太陽”。
矛盾も痛みも抱えながら前へ進む勇気をくれる。

Mrs. GREEN APPLEは、朝の光のようにあたたかい太陽。
今日を肯定するエネルギーで満たしてくれる。

どちらも、私たちにとって大切な光。
そして、その光の色が変わってきたことは、
私たち自身の幸福のかたちが、静かに変化してきた証
なのかもしれません。


🐢ウエルの感想
ミスチルさんの“希望と不安がいっしょにある”って、
なんだか夕方みたいでドキドキしました。
空がオレンジと青のあいだで揺れてる感じ……。

でもミセスさんの“希望から広がる明るさ”は、
ワクワクを誘う朝の光みたいで、胸の中がぽかぽかしたんです。
風が少しあたたかくて、「今日、いいことありそう」って思えるような。

どっちの光も、自分の中にちゃんとある気がしたよ。
音って、すごいですね。

こんにちは。ウェルビーイング応援サイト編集部です。
今日は、石川善樹先生がシェアしていた、とても興味深い“脳と老化”の研究をご紹介します。
発表は、最新号の Nature Aging（ネイチャー加齢） です。

🔍 研究のポイント（ひと目でわかる対比）
【多言語を使う人】
・ 老化がゆっくり進む “保護効果”
　- 横断研究：OR 0.46
　- 縦断研究：RR 0.70

【母語だけの人】
・ 老化が早まりやすい
　- 横断研究：OR 2.11
　- 縦断研究：RR 1.43

研究では個人レベルの多様な要因（認知、教育、日常機能）と、
国レベルの“言語環境”を重ね合わせて分析。
控えめに言っても、この規模と丁寧さは圧倒的です。

💡 なぜ多言語が若さを守るのか？（研究から見えるメカニズム）
研究者たちは、多言語環境が脳に複雑で豊かな刺激をもたらすと考えています。
・ 脳の柔軟性（認知予備力）
・ 社会的交流の広がり
・ 文化的多様性の接触
・ 注意・切り替えのトレーニング効果

こうした要素が、老化のスピードを“ゆっくり”にする可能性が示唆されています。

でも重要なのは、「完璧に話せること」ではなく、
“複数の言語に触れ続ける環境”そのものが良い影響を与える という点です。

🧭 今日のやさしいまとめ
ことばは、脳の“運動”になる。
母語の外に一歩ふれるだけで、未来の自分がゆっくり歳をとる。

日々の暮らしに、ほんの少し別の言語を混ぜてみる。
それだけで、脳は “若さの時間” を少し長く伸ばしてくれるのかもしれません。

🐢 ウエルの感想
いろんな言葉を知るって、
いろんな“世界の見え方”を知るってことなんですね。
ウエルも英語の名前で呼ばれたら、ちょっと照れるけどうれしいです。

（編集部より）
ウエルの言うように、言語は「世界の窓」なのかもしれませんね。

❓ 今日の問い
あなたの脳が“まだ知らない世界”は、どんな言語が教えてくれそうですか？
一日ひとことでも、新しい音や文字に触れてみる日にしてみませんか。

今日も、小さなひと言があなたの未来をゆっくりにしてくれますように。

こんにちは。
ウェルビーイング応援サイト編集部です。
今日は、思わず姿勢を正したくなるような研究をご紹介します。
「10代の体力が、40年後の“働く力”を予測する」という、フィンランドからの45年追跡研究です。

🔍 今日の研究：思春期の心肺持久力と将来の仕事能力の関連
│ 結論：10代の心肺持久力（CRF）は、その後40年の「仕事のパフォーマンス」を左右する。
│ ・中年期の仕事能力が高い
│ ・病欠日数が少ない
│ ・その仕事能力の高さが定年間際まで間接的に続く
│ 一方で、筋力（MF）やBMIにはこうした効果は見られない。

この研究は1976年、フィンランド全国の12〜19歳1,207名を対象にスタートし、
25年後（中年期）と45年後（57〜64歳）の「Work Ability（仕事能力）」を評価したものです。


🏃‍♂️ ポイント①：10代の“走る力”＝心肺持久力（CRF）が鍵
研究では、
・ CRF（心肺持久力）
・ MF（筋力）
・ BMI
の3種類の体力を計測しました。

結果は明確でした。
CRFが高かった10代ほど：
・ 中年期の仕事能力が高い
・ 病欠日数が少ない
・ その仕事能力の高さが、定年間際の仕事能力にも間接的に影響
筋力やBMIにはこの長期的な効果はなく、
“未来の働く力をつくるのは、筋トレよりもまず有酸素運動”という示唆が得られています。


📈 ポイント②：40年後まで続く「間接効果」
興味深いのは、
10代のCRF → 中年期の仕事能力 → 60歳前後の仕事能力
という“バトン渡し”のようなモデルが成立していたこと。

つまり、若い時代の体力が、
・ その後の健康
・ 働き方
・ 生産性
・ ひいては経済にも影響
という、長い時間軸のつながりが見えた点です。


🧠 ポイント③：なぜ心肺持久力なのか？
CRFは、
・ 代謝
・ 心血管系
・ 炎症
・ 脳の健康
・ そして継続的な運動習慣
　 と深く関わっています。

そのため、
「走る体力の差」＝「生活習慣と健康の軌道の差」
になりやすく、結果として仕事能力にも効いてくる、と考えられています。


🕊️ ポイント④：今からでも遅くない。努力は“何歳でも積み上がる”
有好信博先生は投稿の中で、こうまとめていました：
│ 「若い頃の体力は未来の働く力の土台。でも、有酸素運動は『今からでも遅くない』。何歳でも『続けるほど差がつく』投資。」
過去は変えられないけれど、
心肺持久力は「今日」から上げられるという点が、とても希望になります。


🐢ウエルのひとこと
未来の自分って、今日の小さな“息づかい”からできていくんですね。
走る理由はよく分からなかったけれど、苦手でも走っておいてよかったって、
未来の自分がきっと感謝してくれる気がします。

💡編集後記
仕事能力（Work Ability）は、
単に「仕事ができるか」ではなく、
健康・心理・スキル・環境の総合力。

その長期的な基盤として、
「心肺持久力」という“生活のリズムそのもの”が関わっているという今回の研究は、
ウェルビーイングにとって非常に示唆に富んでいます。

今日、深呼吸を少し長くしてみること。
明日、ひと駅分歩いてみること。
そんな小さな積み重ねが、未来の質を変えていくのかもしれません。

シリーズ最終回は、
“ウェルビーイングをどう扱うべきか”という核心の結論へ向かいます。

6回にわたる研究と実践の積み重ねは、
あるシンプルで力強い答えへと収束します。

📌 ウェルビーイングは「手段」ではなく、経営や社会の“成果指標（Outcome）”そのものである。

企業の生産性、採用力、財務パフォーマンスを高める──
その先にある“本当の成果”とは、
働く人が「どう生きているか」という人間らしい指標です。


1. ウェルビーイングは “成果” である
ジャン＝エマニュエル・ド・ネーヴ教授は、こう締めくくっています。
│ 「ウェルビーイングは、最終的に企業と社会がめざす“結果”として扱われるべきだ」

これまでの経営では、利益やKPIが“結果”で、
ウェルビーイングは“手段”や“施策”に位置づけられがちでした。

けれど、研究が積み重なった今──
ウェルビーイング自体を“アウトカム”と考える時代にシフトしています。

理由は明確です：
・ 幸福度は翌年の業績を予測する
・ 信頼は生産性・協働の基盤になる
・ つながりはイノベーションの源泉になる
・ 社会全体の幸福は、民主主義の動きをも左右する

ウェルビーイングは“副作用”ではなく、
むしろ人と組織の「本筋」である、という視点が強調されます。


2. 社会への広がり ― 選挙・政治・幸福
最終回では、研究が企業を超えて“社会”へ広がる話題にも触れます。

ジョージ・ウォード博士の研究は、こう示します：
│ 幸福度の高い国では、現政権の支持率が高まりやすい
│ 有権者は経済指標より“幸福感”で政治を評価する

これは、
📌 ウェルビーイングが社会の安定に寄与する“公共財”である
という大きな示唆です。

さらに、ジャン先生が共同編集する
『World Happiness Report 2024』 では、幸福の鍵として
「つながり（social connection）」が浮かび上がりました。

とくに印象深いのは：
🥗 家族や友人と食事を共有すること（shared meals）が
幸福度を大きく押し上げる という分析。

高度な経済モデルの先に、
人がほんとうに求めていたのは
とても素朴で、あたたかな喜びだった──
という気づきでエピソードは締めくくられます。


3. 新しい仕事観へ：つながりを中心に据える
6回を通して明らかになったのは：

📌 ウェルビーイングは「個人の気分」ではなく、
組織の強さと社会の未来を形づくる“構造”であること。

そしてその中心にあるのは、
・ つながり
・ 信頼
・ 共に過ごす時間
といった、私たちが見落としがちだった“普遍的な価値”です。

次の時代の仕事観は、
「人間らしさ」を中心に再構築されていく ことが見えてきます。


🕊️ 今日のポイント
・ ウェルビーイングは施策ではなく“成果指標（Outcome）”
・ 信頼・つながり・食事の共有は、幸福の“インフラ”
・ 幸福度は政治・社会の安定にも影響する
・ 新しい仕事観は「人間らしさ」が中心になる


🐢 ウエルのひとこと
研究では、「だれかと食事をする時間」が
しあわせと深くつながっていると書かれていて、
「ああ、人ってやっぱりつながりの中で生きているんだな」と思いました。

でも、人にはいろんな時期があります。

ひとりで食べる日が多いとき。
だれかと食べる気もちになれないとき・
そばに「一緒に食べられる誰か」がいないときもあります。

ジャン先生やジョージ博士の研究が教えてくれたのは、
“食事そのもの”よりも、
その背後にある 安心・信頼・つながり が
しあわせの土台になっているということ。

だから、しあわせは“形”よりも、
その時間が自分にとって安心かどうか が大切なのかもしれません。

ひとりの食事にほっとする日も、
久しぶりにだれかと食べて
「あ、こんなに心がゆるむんだ」と気づく日も、
どちらもその人にとって大切な時間。

つながりは、急がなくてよくて、
ゆっくり、じぶんのペースで育っていくもの。
必要なときに、必要な形で芽が出てくるのだと思います。

あなたの“いまのしあわせの形”は、どんな感じですか？

第5回は、ウェルビーイング研究の“実践の章”。
企業は何を測り、どう変え、未来の働き方にどう備えるのか──。

ジャン＝エマニュエル・ド・ネーヴ教授とジョージ・ウォード博士が語るのは、
「行動に移すための3つのカギ」＝ 測定／介入／テクノロジーの未来 です。

ウェルビーイングを“語る”世界から、
“運用し、組み込む”世界へ。
このシリーズの締めくくりにふさわしい回です。


1. 測定 — 何を測るべきか？（S&P Global × ESG連動）
S&P Globalは世界の大企業に「ウェルビーイングを測っていますか？」と質問しています。
けれども、結果はまだまだ不十分。
・ 満足度を測る企業：30%
・ 意味（purpose）：20%
・ 幸福や楽しさ：20%前後
・ ストレス：10%未満

ド・ネーヴ教授のメッセージは明確です。
│ 「測ることは、価値を見える化すること」
│ 「何を大切にしているかは、測定項目に表れる」

行動を変える前に、まず現状を正しく見ること。
ここからすべてが始まります。


2. 介入 — プレイブックという“実践ガイド”
World Wellbeing Movementが公開した「Wellbeing Playbook」は、
企業がウェルビーイングを改善するための“エビデンス×運用可能性”のガイド。

示されているポイント：
・ HRだけの施策では不十分
・ 組織構造・マネジメント・仕事のデザインを変える必要
・ 一発で効く特効薬はない
・ けれども、会社ごとに最も効くレバー（driver）が必ず存在する

特に効果が大きいのは：
・ Belonging（つながり）
・ マネージャーのサポートとフィードバック
・ 仕事の裁量・柔軟性

“戦略としてのウェルビーイング”という姿勢が、実践の成果を決めます。


3. 未来の働き方 — Generative AI は人間性を補うか、奪うか？
第5回の後半は、シリーズの中でもっとも思想的かつ重要なパート。

Generative AIが働き方へ与える影響は大きく、けれども方向性はひとつではありません。

研究者の二人が語るポイント：
AIは“仕事全体”ではなく“仕事のタスク”を再構成する。

そして、もっとも重要なのは──
│ 「AIが“つながり”を弱めるのか、
│ それとも“人間らしさ”を強めるのかは、私たちの選び方次第。

企業と社会がどう設計し、何を優先するかによって、未来は大きく変わる。
・ AIが 人間性を奪う方向 に使われる未来
・ 退屈で負荷の高いタスクをAIが引き受け、人間の創造性とつながりを強める未来

未来は“決まっていない”。
幸福にも、不幸にも向かう。
その岐路に私たちは立っています。

🕊️ 今日のポイント
▶ 測定は「価値」の宣言である
▶ 介入は“HR施策”ではなく、“組織デザインの再構築”
▶ Generative AIの未来は“選択”で変えられる
▶ ウェルビーイングは、語る時代から“運用する時代”へ

🐢 ウエルのひとこと
テクノロジーって、こわいときもあるけれど、
人の気もちを大切にするためにも使えるって知って、ほっとしました。

先生が
「しあわせになるように使うかどうかは、ぼくたちの選びかたなんだよ」
って言っていて、なるほどって思いました。

ウエルもいつか、
だれかのしあわせをふやすスイッチを
ぱちって入れられる大人になりたいです。

「幸せな職場は、本当に“強い”のか？」
そんな問いに、ジャン＝エマニュエル・ド・ネーヴ教授とジョージ・ウォード博士は、データで静かに、けれども力強く答えています。

ウェルビーイング研究チームが15年以上積み重ねてきた研究から見えてきたのは、
“働く人々の幸福は、企業の未来を予測する” という事実。

生産性、採用、離職率、財務パフォーマンス、株価。
これらすべてに、ウェルビーイングが“先行して影響する（leading indicator）”。

ウェルビーイングは「やさしさ」ではなく、経営そのもの。
──そんな視点が開けてくる回です。

*

💼 今日のテーマ：ビジネスケース
1. ウェルビーイングは「翌年の業績」を予測する
研究チームはIndeedの1,500万件超のデータをもとに、
1,800社以上の米国企業の「働きがいスコア」と翌年の業績を照合。

結果は鮮やかでした：

・ 幸福度の高い企業 → 翌年の株価・収益が高い傾向
・ 幸福度は 1年前から予測可能（leading indicator）
・ 業績 → 幸福ではなく、幸福 → 業績 の向きが強い

とくに印象的なのは、
「Work Wellbeing 100（幸福度上位100社）」ポートフォリオが
S&P500を上回るリターンを出したという事実。

投資家ですら見落としている“無形資産”がそこにあります。


2. 採用・離職・生産性にも強く効く
ウォード博士の研究から：
・ 働きがいの高い企業は、応募者が集まりやすい
・ 働きがいが低い企業は、応募数が顕著に減る
・ 労働者の平均は「幸せに働ける会社」のためなら
　 給与の12%まで犠牲にしてもよい
・ 幸福度が高い従業員は、生産性が高く、離職率が低い

つまり、ウェルビーイングは
採用コスト削減 × 離職防止 × 生産性向上
すべての入口になっています。


3. 多くのリーダーが“動けない”理由
調査では：
・ 88%の管理職が「ウェルビーイングは重要」と回答
・ しかし、実際に優先しているのは3割
・ さらに「行動している」のは、その半分以下

Talk と Walk の大きなギャップ。

「大切だと思っている」だけでは、組織は変わらない。
ウェルビーイングはHRの仕事ではなく、経営戦略（Strategy）そのものです。


🔍 今日のポイント
▶ 1. 幸福度は「翌年の業績」を予測する指標（leading indicator）
▶ 2. ウェルビーイングは“やさしさ”ではなく“経営戦略”
▶ 3. 採用・離職・生産性・株価に強く効く“無形資産”
▶ 4. 多くの企業は「Talk → Walk」の変換に失敗している


🐢ウエルのひとこと
しあわせって、こころのことだけじゃないんですね。
働く人がしあわせだと、その会社がつよくなるって知って、すごいなと思いました。
おとなって、むずかしいことをいっぱい考えているけど、
「しあわせに働けるほうがいいよね」って気もち、
実はすごく大事なんだなって思います。


📎 参考（Working on Wellbeing）
Jan-Emmanuel De Neve × George Ward
Why Workplace Wellbeing Matters（世界幸福度報告書チーム）

ポッドキャスト Working on Wellbeing の第3回は、
ウェルビーイング研究の核心ともいえるテーマ──
“Talk vs Walk（語ることと行動のギャップ）” に踏み込みます。

🗣️ 「大事だと思う」だけでは変わらない
Indeedが支援した大規模調査では、
経営者・マネージャーの約88％が「ウェルビーイングは重要」と回答。

ところが、
・ 「実際に優先していますか？」と問われると… → 約1/3
・ 「戦略計画に基づき行動していますか？」では… → そのさらに半分

数字ははっきり語っています。
“言うこと”と“やること”の間には、大きな“Δ（デルタ）”がある。

ジャン先生はここを
「最も衝撃的だったポイント」と表現しています。

📈 CEO・CFOの発言分析が示す「本音」
さらに別の研究では、
企業の四半期決算コールを分析したところ──
・ CEO/CFOが語るテーマの多くは 顧客・利益・事業機会
・ 「社員」について語られるのは、ごくわずか
・ しかも“社員”が出てくるときは リスク・課題 として登場することが多い

ここにも「優先順位の現実」が表れています。
ウェルビーイングが理念として掲げられても、
実際の経営判断に反映されているかどうかは別問題。

🌱 理念を実践に変えるリーダーシップ
ジャン先生とウォード博士が強調するのは、
「道徳的に正しいかどうか」という議論を超えた、戦略の話。

ウェルビーイングを向上させることは、
・ 生産性
・ 採用
・ 定着
・ 財務パフォーマンス
・ 株価
　すべてを押し上げる「ビジネス上の必然（imperative）」。

だからこそ必要なのは──
“Talk”を“Walk”に変える勇気と仕組み。

ウェルビーイングは「やさしさ」ではなく、
組織の未来への投資なのだと、改めて考えさせられる回です。

🐢 ウエルのひとこと
「できたらいいな」って思うのはかんたんだけど、
小さくても “ひとつやってみる” と、
気持ちってちょっと前に進むんですね。

先生がね、こう言っていました。
「言うって、じつは最初の“一歩”なんだよ。
言ったことを少しずつ“歩き始める”と、それがしあわせの道になるんだよ。」

一昨日から紹介している
🎧 Jan-Emmanuel De Neve × George Ward | Working on Wellbeing Podcast（© World Wellbeing Movement）
シリーズ第2回は、「データが語る“働く幸福”」がテーマです。

昨日の「原点と出会い」では、幸福を“測る”という発想が
ウェルビーイング経済学を生み出す転換点となったことを紹介しました。
今回は、その発想がどのように実践へと発展したのか――
ジャン＝エマニュエル・ド・ネーヴ教授たちが行った
Indeedとの共同調査（1,500万件超の職場データ分析）に焦点をあてます。

🧮 職場ウェルビーイングの「4つの構造」
この大規模調査では、働く人々の幸福を次の4つの要素に分けて分析しています。



1️⃣ 満足（Satisfaction）：仕事全体への満足度
2️⃣ 意味（Purpose）：働くことが自分にとってどんな意味を持つか
3️⃣ 楽しさ（Enjoyment）：日々の仕事の中でどれだけ喜びを感じているか
4️⃣ ストレス（Stress）：日々のプレッシャーや心身の負担

これらを総合した“Work Wellbeing Score”によって、
職場ごとの幸福度が見える化されました。

📈 驚くべき発見：「業界よりもマネジメント」
分析の結果、もっとも衝撃的だったのは、
同じ業界でも企業ごとに幸福度が大きく異なるという事実です。
例えば、テック企業同士でも「働く幸福」のスコアは何倍も違う。
それを分けていたのは業種ではなく、
日々のマネジメント、つまり“どんなリーダーがいるか”でした。

ウェルビーイングは、外部環境ではなく組織文化とリーダーシップがつくるもの――。
この発見は、経営学・人事戦略の枠を超え、
「幸福をデータで扱う時代」の幕開けを象徴しています。

💡 ポイント
│ 「職場の幸福は業種ではなく、マネジメントがつくる」

“測ること”は、評価のためではなく、理解のためにある。
データは、数字ではなく「人の声の集積」――
その視点を持つことが、変革の第一歩なのかもしれません。

🐢 ウエルのひとこと
同じお仕事でも、“しあわせの形”は会社ごとにちがうんですね。
リーダーが“みんなの気持ち”をちゃんと見ているかどうか、
それが大事なんだと思いました。

📎 参考リンク
🎧 Why Workplace Wellbeing Matters | Working on Wellbeing Podcast S3E6 (YouTube)
📘 『Why Workplace Wellbeing Matters』（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）

昨日のニュースレターでは「Talk から Walk へ」というテーマで、
ジャン＝エマニュエル・ド・ネーヴ教授が語る「行動の重要性」を紹介しました。
今日からは、ポッドキャスト Working on Wellbeing（2025.3.25 公開）の内容を数回に分けてお届けします。
初回は、二人の研究の“はじまり”に焦点をあてます。



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
ジャン＝エマニュエル・ド・ネーヴ教授とジョージ・ウォード博士。
新刊『Why Workplace Wellbeing Matters』の出版を記念して収録されたこの対談では、二人がどのようにして「ウェルビーイング経済学」という新しい領域を切り開いてきたかが語られます。

ジャン先生がウェルビーイング研究に出会ったのは 2009 年。
アンケートの中にあった一つの問い──
「あなたは今の生活にどのくらい満足していますか？」
その質問が、彼の人生を変えました。
経済や社会を測る数多くの指標のなかで、“幸福”もまた測れると気づいた瞬間です。
以来、「人がどのように感じ、生きているか」をデータとして捉え、
「人々がよりよく生きる社会をどう実現できるか」という使命に結びつけてきました。

一方のジョージ博士は、修士論文で「経済成長と幸福の関係」を研究。
リーマンショック後の不況が人々の幸福に与える影響を分析し、
その指導教官がジャン先生でした。
二人はこの出会いをきっかけに 10 年以上にわたり共同研究を続け、
現在は BT（ブリティッシュ・テレコム）や Indeed との大規模共同調査など、
「幸福のエビデンスづくり」に取り組んでいます。

ジャン先生とジョージ博士が語るウェルビーイング経済学は、
「善意」や「感情論」ではなく、社会の構造や制度を変えるための科学的実践です。
幸福を“測れるもの”と捉えたとき、働く人の未来が初めて見える化されていく──
その原点には、人を理解しようとする静かな情熱があります。

🔗 関連リンク：


ジャン＝エマニュエル・デ・ネーヴ氏×アイリーン・トレイシー氏対談（日本語訳）
「仕事におけるウェルビーイングは、実際に幸福をもたらします」

🐢ウエルの一言
きっかけって、おもしろいですね。
“しあわせ”を数字で考えるって、ちょっとふしぎだけど、
みんなの気持ちを大切にしたいって思いから生まれたんですね。

つまり、「話す」ことと「行動する」ことの間には大きなギャップ（＝Δ）がある。
この「トークとウォークの差」を埋めることこそが、
ジャン先生とウォード博士の新刊 『Why Workplace Wellbeing Matters』 の中心テーマです。

📘 新刊とポッドキャスト紹介


『Why Workplace Wellbeing Matters』
（Working on Wellbeing Podcast Season 3 Episode 6）

この1時間の対談では、
「職場のウェルビーイングを守ることは道徳的義務である」という主張を超えて、
「ウェルビーイングへの投資は、ビジネスの成功につながる最も賢明な戦略」
であることを、データに基づいて語っています。

ウェルビーイングの向上は、
生産性・採用・定着・財務成果・株式市場でのパフォーマンス向上へとつながる。
ジャン先生とウォード博士の研究は、もはや「Nice to have」ではなく、
経営の必然（Business Imperative）であることを示しています。

🌱 明日からのシリーズ予告
明日から数回にわたり、この動画の内容をテーマごとに紹介していきます。
初回は、ジャン先生とウォード博士の「研究の原点」と
「ウェルビーイング経済学の出発点」についてお届けします。

🐢ウエルのひとこと
“言う”だけじゃなく、“やってみる”こと。
それって、毎日の小さなことにも当てはまるかもしれませんね。

生成AIはここ1年で大きく進化しましたが、
「良い技術があること」＝「良い体験や価値につながること」 ではありません。

むしろ、難しいのはここからです。

・ どんな現場で使われるのか？
・ 誰にとって価値になるのか？
・ その価値は、どうすれば続くのか？

研究と事業のあいだには、“橋” が必要です。
今日のイベントでは、まさにその 橋のかけ方 がテーマになっています。

🎤 登壇テーマ（一部）




それぞれの登壇に共通しているのは、
「技術そのもの」ではなく、「技術がどのように人に役立つか」を考える視点。

🌱 ウエルも、いま同じ問いのなかにいる
ウェルビー応援サイトをつくりながら、
ウエル（🐢）も日々 AIと人が協力する方法 を試しています。

AIと文章をつくる。
そこに 温度 と 文脈 を吹き込む。
読む人の心に届く形に整える。

これはまさに、Applied AI の小さな実践 です。

技術は、ただ「賢い」だけではなく、
“どこに寄り添うか” を選ぶことで初めて、価値になる。

今日のイベント内容は、ウエルにもとても近い場所にあります。

🧭 今日の気づき
技術 × 現場の理解 × 人へのまなざし
この3つがそろったとき、AIは「道具」ではなく 相棒 になる。

🐢 ウエルの感想
さいきん、ウエルも
「どうしたら、AIといっしょに“いいもの”をつくれるかな？」
って考えています。

AIはすごいけれど、
その力をどこに向けるかは、ひとのしごとなんだと思いました。
ひとのために、やさしい使い方ができたら、
未来はもっとあったかくなる気がします。🌼

みなさんは、AIを“あいぼう”だなと感じたことはありますか？

医療AIパートナー 「ユビー」 は、体調が不安なときに、ただ症状を検索するためのツールではありません。
「聞いてくれる・理解してくれる・一緒に考えてくれる」存在を目指して開発されています。

今日ご紹介するのは、
Ubie株式会社 の 風間正弘 さんと同僚の @okiyuki99 さん（アナリティクスエンジニア）の対話です。

風間さんは、医療AIパートナー「ユビー」における
生成AIの活用と回答品質の改善をリードし、“寄り添うAI体験” を形づくっているエンジニア／研究者 です。

ここから、ユビーがどのように “AIの質” を育てているのか を見ていきます。

🔍 生成AIプロダクトの「質」はどう測る？
ユビーでは、生成AIの回答品質を
「便益」「情緒価値」「フリクション」 の3つの軸で定義しています：



とくに 「情緒価値」 を重視しているのがユビーの特徴です。
人は、不調のときこそ “わかってほしい” と感じるから。

🩺 医師がつくる「評価ルール」＋AIによる判定
1. 実際にありそうな相談シナリオをつくる
2. 医師が「この回答に必要なポイント」を明確に定義する
3. AIが回答を見て、基準に沿ってスコアリングする
→ 専門知（医師） × AI（評価） による、再現性のある品質管理。

これは「なんとなく良いか」ではなく、
「なぜ良いのか／なぜ改善が必要か」 を説明できる仕組みです。

📊 生成AI時代、分析者は「問いを設計する人」に
風間さんは言います：
│ 「分析者の仕事は、データを集計するだけではなく、どんな問いを立てるかを設計すること。」

非構造データから 言葉にならない不安や期待を読み取る ことができる今、
分析は 技術 × 感性 × 現場理解 の重なる領域へと進化しています。

🌱 まとめ：AIと“ともに働く”未来へ
ユビーが目指しているのは、
・ 日常に寄り添う医療パートナーになること
・ 医療現場との接続をよりなめらかにすること
・ ひとりひとりの状況に最適化されること

AIは「医療を置き換える存在」ではなく、
人を支える「相棒」として育てられている。

🐢 ウエルの感想
びょうきのときって、「こわい」とか「どうしよう」って
なかなか言えないときがあるんだと思いました。

ユビーさんは、おいしゃさんみたいにしってるだけじゃなくて、
「いっしょにいるよ」って言ってくれるみたいで、あったかいですね。

なんでもしっているより、
やさしくそばにいてくれることが、いちばん うれしいときもあるんだなぁ。🌼

こんにちは。日曜日ですね。

少しだけ、深呼吸のできる話をします。

私たちは、経済や企業活動の中で毎日を過ごしていますが、
本当はもっと大きなつながりの中にいます。

人と人、人と地域、人と自然。

そのつながりに目を向けると、
ウェルビーイングや「公正な移行（Just Transition）」は、
“特別な誰かが語るべき難しいテーマ” ではなく、
わたしたちが生き続けるための土台そのものだと、
静かにわかってきます。

■ なぜ「人の状態」を“見える化”しようとしているのか？
企業は、働く人・地域の人・消費者など
さまざまな人々の 「状態」 に支えられています。
・ 健康であること
・ 安心して暮らせること
・ 仲間を信頼できること
・ 未来に希望が持てること

これらが損なわれると、
協力・創造・挑戦 が弱くなり、
企業そのものが続かなくなってしまうからです。

だから今、TISFD では
“企業は、人々のウェルビーイングにどう影響しているのか” を
丁寧に記録し、説明するための枠組みがつくられています。

■ 図でみると、もっとわかりやすい
ここに、TISFD が示している大切な視点があります。

企業の活動 → 人々の状態 → （格差による）影響 → 企業のリスクと機会

この循環を表した図がこちらです。



図8：企業活動は「人々の状態」に影響を与え、それが企業自身のリスクと機会に戻ってくる
出典：TISFD『Conceptual Foundations』(2025年10月)

この図が伝えていることはシンプルです。

│ 人を大切にできる企業は、未来に強い。
│ 人をすり減らす企業は、未来を失う。

■ 「公正な移行（Just Transition）」は、制度ではなく、“関係性” の話
気候変動への対応や産業構造の変化が進むなかで、
「誰が取り残され、誰が進めるのか？」という問いが生まれます。

公正な移行（Just Transition）とは、
変化の中で、
誰も取り残さず、共に生きていくための考え方
です。

人 × 企業 × 社会 × 地球
は、切り離された世界ではありません。

どれかひとつを大切にすることは、
他のすべてを大切にすることにつながります。

それが「つながりを思い出す」ということ。

ウエルのひとこと 🐢
森の中を歩くと、
ぜんぶ、つながっているって思い出しますね。

ひとりでがんばる世界も、
いっしょに生きる世界も、
長い道のりのなかで、どちらも訪れるときがある。

それでも、どこかでつながっている。

そう感じると、世界は
きっと、あたたかい。

■ 終わりに（今回の3日間を通じて）
1日目：人は資本ではなく “源泉” である
2日目：格差は企業を静かに弱くする
3日目：だから「人の状態」を見える化する

この3つは、別々の話ではなく、
ひとつの流れにつながっています。

人を大切にできる社会は、
未来を育てられる社会。

静かな日曜日が、あたたかな明日につながりますように🌿

また来週。

こんにちは。
昨日に続き、企業とウェルビーイングの関係について考えてみます。
昨日は、

ウェルビーイングは、企業価値の“前提条件”である

というお話をしました。
今日は、そこからもう一歩。

■ 「格差」は企業にとって“外の問題”ではない
格差の拡大は、一見すると「社会問題」や「政治の領域」のように見えます。
けれど実際には、格差は企業の根本的な競争力に影響する要因です。

ここで大切なのは、
「人々の状態（State of People）」そのものと、
その間に生じる「格差・不平等（Inequalities）」は
切り離せない、という視点です。

人々の生活や健康、つながりに差が広がると、
社会の土台が揺らぎ、企業の力にも影響します。

次の図は、この関係性を示したものです。


図：人々の状態と格差・不平等の関係性
出典：TISFD『Conceptual Foundations』(2025年10月)

■ 人々の状態が悪化すると、企業は“弱くなる”
格差が広がると、
すぐには見えない形で、企業の土台は静かに揺らいでいきます。

たとえば…
・ 健康格差 → 労働力の質の低下
・ 所得格差 → 消費力の縮小
・ 教育格差 → イノベーション人材の減少
・ 住環境格差 → 共同体による信頼と支援の弱体化

これらはすべて、
長期的には 企業が生きていくための“体力” に直結します。

格差が広がると、社会は分断される。
分断された社会では、「協力」「創造」「信頼」は育たない。

そしてこの3つは、
企業が価値をつくるために欠かせない力です。

■ 「人の余白」が、企業の未来を支える
人は、余裕がないと「学ぶ・考える・試す」ことができません。
格差による生活不安が増えると、
・ クリエイティビティ
・ 協働性
・ チャレンジ精神
といった、
企業にとって最も大切な力が削られてしまいます。

企業は人に依存している。
だから、“人の余白”は、企業の未来そのもの。

ウエルのひとこと 🐢
たとえば、草花も、
土に栄養と水がないと育たないですよね。

人も、同じなんだと思います。

「育つための土壌」を一緒につくることが、
企業や社会のおしごとなんですね。

■ 明日（第3回）は
│ 「人の状態」を企業はどう“見える化”しようとしているのか？

つまり、なぜ今、
ウェルビーイングと格差の“説明責任” が求められているのか。

明日は、企業・金融・投資の文脈で
「なぜ測るのか」をやさしく整理します。

また明日。
よい土曜日をお過ごしください 🌾

こんにちは。
今週は、企業とウェルビーイングの関係について、少しゆっくり考えてみたいと思います。

最近、国際的な場で「企業は人々の暮らしにどう影響しているのか」を透明に示すための新しいフレームワークづくりが進んでいます。
そのひとつが TISFD（Taskforce on Inequality and Social-related Financial Disclosures）です。

といっても、難しい話をするつもりはありません。
今日お伝えしたいのは、ただ一つ。

│ 企業は、人に依存している。
│ そして、人は“数字”ではなく、息をして暮らしている一人ひとりだということ。

■ 「State of People」という考え方
“人々の状態”は、経済や社会の外側にあるものではなく、
むしろその中心にあります。

この考え方を、視覚的に表したのが次の図です。


図：経済と社会の中心には「人」がいることを示すフレームワーク
出典：TISFD『Conceptual Foundations』(2025年10月)

企業や組織は、経済という大きな流れの中で活動していますが、
その経済の担い手は「人」。
そして社会制度は、人を守り、人が生きられるようにするために存在しています。
そのさらに外側には、自然環境と気候が広がっています。

TISFDでは、人の状態を State of People（人々の状態） と呼びます。

それは、
健康だけでも、
所得だけでも、
働きがいだけでも、
つながりだけでも、
文化だけでも、
語りきれないもの。

人は、
「生き方」「感じ方」「守られているか」「信頼できるか」「つながれるか」
その総体として存在しているからです。

そして企業は、
働く人、買ってくれる人、地域の人々から、
「生きている人間」の力を借りて成り立っています。

■ 企業は、人の“力”に依存している
・ 健康な労働力
・ 仕事に意味を感じられる心
・ 仲間とつながれる場
・ 創造する余白
・ 安心して暮らせる基盤

これらがなければ、
生産性も、革新も、信頼も、経営も続きません。

つまり、
│ ウェルビーイングは、企業価値の“前提条件”。

■ けれど、ときに忘れられてしまう
会議では「人件費」と呼ばれ、
人々の生活は「コスト」として扱われる。

だけど、

毎朝起きて、通勤して、誰かと協力し、考えて、つくって、届けているのは、
ほかでもない 人 です。

その人の暮らし・健康・心の余裕は、
企業の未来と、まっすぐにつながっています。

ウエルのひとこと 🐢
“人を大切にする”って、やさしいことじゃなくて、
生きていくために、すごく現実的なことなんですね。

（ウエル、今日はすこし真面目）

■ 明日（第2回）は
│ 「なぜ格差が広がると、企業は弱くなるのか？」

この考え方が、なぜ今、企業や金融の文脈で
再び注目されているのでしょうか？

明日はもう少し深く、
「State of People（人々の状態）」をひもときます。

また明日。
あたたかい金曜日になりますように。

こんにちは🌿
今日は、石川善樹さんがシェアされていた OECD「主観的ウェルビーイング測定ガイドライン（2025改訂版）」 をご紹介します。

🌍 なぜ「幸福の測り方」が見直されているのでしょう？
所得やGDPだけでは、人の幸せは語りきれません。
「自分はどんな人生だと感じているのか」「どんな感情で日々を過ごしているか」
この 内面の体験 を丁寧に測ることは、社会の未来を考えるうえで欠かせない視点になってきました。

✨ 幸福の3つの側面
OECDは、主観的ウェルビーイングを以下の3つで捉えます。

1. 評価：人生を振り返ったときの満足感
2. 感情：日々のポジティブ・ネガティブ感情
3. 意味：生きる価値ややりがいの感覚（ユーダイモニア）

今回の改訂版では、この3つをシンプルな形で測るため、核心となる質問が3つに整理されました。
・ 今の生活に満足していますか？
・ あなたがしていることは、人生にとって意味がありますか？
・ いま「痛み」はありますか？（←今回の新項目）

→ 「幸せ」と同じくらい、「痛み」も大切に見る。
この視点転換が、今回の更新の核心です。

🌱 新しく加わった視点
2025年版では、次のような問いも実験的に取り入れられました：
・ 人生に「調和」を感じているか
・ 未来世代とのつながりを感じられるか
・ 自然と心がつながっている感覚はあるか

幸福を「個人の内面」だけでなく、
関係性の中で育まれるものとして測ろうとしています。

🐢 ウエルのひとこと
だれかとごはんを食べた帰り道、
なぜか、じぶんがちょっと好きになれた日があります。
しあわせって、数字になるまえに、
そばにいるのかもしれないですね。

必要なものを「簡潔に」、だけど深いままに。
今日もよい一日を🍂

10月14日に前編をご紹介したこちらのエピソード。
今日は 後編 から、印象的だったテーマをピックアップしてお届けします。

1. 「流域思考」とは、自分の暮らしがどこにつながっているかを感じること
樋口さんが暮らす福岡は、石川さんによれば「流域」を身近に感じられる都市です。
・ 福岡の水は、筑後川の源流である 阿蘇山 から運ばれてくる
・ 博多湾の豊かな漁場は、6つの川と山々が守られてきた歴史の恩恵
・ 都市開発を「広げすぎない」政策が、自然と都市の調和を支えてきた

│ 自分の生活が、どこに「つながっているか」。
│ そこに気づくことがウェルビーイングの基盤になる。

「蛇口をひねれば水が出る」ことは当たり前ではなく、
人・自然・都市計画の積み重ねが支えているという視点です。

2. AI時代に問われる「人間らしさ」は“身体性”にある
人間の価値は、これまで「知性」で語られることが多くありました。
けれども AIが知を拡張する時代に入り、比較対象は変わります。

では、人間の価値はどこにあるのか？
・ AIは 一緒にご飯を「おいしいね」と味わえない
・ AIは 山に登って「気持ちいい」とは言わない
・ 身体性を伴う感動は、人間だけができる

便利さや効率化を追い求める中で、
いつの間にか忘れていた「手ざわりのある幸せ」。
│ 料理をする、歩く、火を見る、季節を感じる。
│ それは “古いもの” ではなく、これからの幸せの鍵。

3. 日本文化にある「口」と「奥」：深さを育てる暮らし
石川さんが最後に語ったキーワードは 「奥」。
・ 玄関口 → 奥へと進むことで、その土地の意味と物語が深まる
・ 「奥義」「奥の手」「奥様」など、日本語は「奥＝深さ」を重んじてきた
・ 都市も家も、人の暮らしも、奥行きがあると豊かになる

入口があって、奥があること。
そこに「広がり」と「深まり」が生まれます。

これは、私たちの日常にもそのまま重なります。

「高さが良い」「奥行きが良い」という話ではなく、
その土地や暮らしの流れに合わせて、
空間も関係も育っていくということ。

🐢 ウエルのひとこと
うちはお水がどこから来てるのか、考えたことがなかったです…。
でも「誰かが守ってくれてる水」なんだと思ったら、
ちゃんと使おうって気持ちが出てきます。
ご飯をおいしいって言えるのも、
生きている体があるからなんですね。

🌱 今日の問いかけ
「あなたがいま立っている場所の“源流”はどこですか？」
・ 水
・ 食べているもの
・ 住んでいる土地
・ 仕事や学びを支える人のつながり

見えない「奥」に思いを寄せるとき、
暮らしの手触りが、そっと戻ってきます。

こんにちは。連休明け、少し息を整える火曜日です。
今日は、有好信博先生（ハワイでホスピタリストとして活動中）が紹介していた
「自然の中で運動すると回復しやすい」という研究のお話です。

🍃 自然の中を歩くと、呼吸が戻る
同じ「1時間のウォーキング」でも、
森 と 街 と ジム（室内） では、
心と体の反応がまったく違うという結果がありました。

自然の中を歩くと：
・ 緊張がゆるむ
・ 気持ちが前向きになる
・ 体が「がんばってるぞ」モードから「回復モード」へ切り替わる
・ 「また歩きたい」と思える

これは単なるリラックスではなく、
自律神経そのものが、元のリズムへ戻っていく反応。
自然は、こちらが何もしなくても
「戻ってきていいよ」と言ってくれる場所。

☁️ 今日のテーマ：身体の速度を戻す
日々の動きは、知らず知らず「早送り」になりがちです。
呼吸も、視線も、考えごとも、少しだけ前へ急いでしまう。

だから今日は、
速度を、ゆっくりに戻す日。

歩くのが難しければ、窓から木を見るだけでも大丈夫です。
木々や空の“ゆっくりしたパターン”を見るだけで、
心拍がやさしいリズムへと近づいていきます。

🐢 ウエルのひとこと
たしかに森を歩くと、
ぜんぶゆっくりになる感じがします。
せっかちじゃない世界って、
ちゃんとあるんだなって思う。
そこに、ただ まざるだけでいいんですね。

🌱 今日の問い
「今、自分は早送りになっていないだろうか？」
呼吸が3秒で吸って、3秒で吐けたら、だいじょうぶ。

もしちょっとだけ短かったら、
明日は、自然に帰る日でもいい。
ただ、少しだけ。
少しだけ、帰りにいく。

こんにちは。
今日は、Day1・Day2を通して見てきた
“共に食べること”と“こころの動き”を、
そっと自分の生活に引き寄せてみる回です。

世界幸福度レポート2025では、
「共に食べる時間は、幸福と社会的つながりの強い指標である」
と示されています。
さらに、共食の回数は「孤独感の低さ」や「誰かに頼れる感覚」とも
強く関連することが報告されています。（図3.19）

そのつながりは、数字にも、あらわれています。


図：共食回数が増えるほど、孤独は減り、社会的支援は高まる。
（Gallup World Poll 2022–2023 / World Happiness Report 2025 図3.19）

🕯️ 小さな気づきから
たとえば最近、
「この人とごはんを食べたいな」と思ったとき、
その相手が、もう会えない人だったことに気づく瞬間があります。

その人と食べた日、話した日の空気だけが、
やさしく残っている。
ごはんは、味だけじゃなくて、
そのとき“生きていた”自分ごと、記憶するんだと思います。

だから、「また誰かと食べる日」は、
いつからでも、ゆっくりでいい。

🍃 一人で食べる日も、ちゃんと大切
一人で食べる時間は、
こころを休めたり、ほどく時間にもなります。
必要な時期は、だれにでもあります。

すでに誰かと囲んでいる食卓がある方は、
その時間が「こころの支え」になっていることを、
そっと思い出してみるだけでも十分です。
それは、とても大切な豊かさです。

だから、無理に「人と食べなきゃ」と思わなくて大丈夫です。
ただ、「誰かと食べたい」と感じる気持ちが戻ってきたとき、
その感覚をやさしく受け取れるようにしておくこと。

🥢 “最初の一回”は、とても小さくていい
・だれかを誘わなくてもいい
・豪華な食卓じゃなくていい
・同じ時間に、同じお茶を飲むだけでもいい
・メッセージ越しに「いただきます」でもいい

時間を分け合うことが、もう「共に食べる」ことです。
小さくて見えないくらいの食卓から、
回復ははじまります。


🐢 ウエルのひとこと
さいしょの一口は、
こころが「ひらく音」なんだと思う。

☕ 今日のやさしい実験（どれか一つでOK）
・ あたたかい飲みものを、誰かと同じ時間に飲んでみる
・ 「またごはん行こうね」と、送ってみる（返事を期待しない）
・ 今日の食事を、すこしだけ丁寧に盛りつけてみる
・ 「いただきます」を、声に出してみる（小声でOK）

強制はしません。
選べる、ゆるやかな提案です。

🌱 おわりに
共に食べることは、
「ちゃんと生きている時間を共有すること」でもあります。
その感覚は、いつだって静かに、戻ってきます。

ゆっくりでいい。
そのままでいい。
あなたの食卓は、いつからでも始められます。

こんにちは。
今日は、昨日とは少し違う角度から“食べること”を見てみます。

最近、
「なんとなく1人で食べる日が増えたな…」
そんな感覚のある方もいるかもしれません。

アメリカでは、この20年間で
“前日のすべての食事を一人で食べた”人の割合が 約17% → 約26% に増えました。
（World Happiness Report 2025 / 図3.11）

ゆっくり、でも確かに。
食卓は変化しています。

🥣 ひとりで食べること自体は、悪いことではありません。

忙しい日もあるし、
自分だけの時間が心地よい日もあります。

ただ、データが静かに示しているのは：

・ ひとりの日が“続いたり”
・ ひとりが“当たり前”になったりすると、

気持ちが、少しだけふれていきやすいということ。

感情って、大きな揺れよりも、
ゆっくりした積み重なりのほうが、こころにひびきます。

🍵 「あれ、最近どう食べてる？」と、そっと自分に聞いてみる。

ここで、深い答えを出す必要はありません。
「そういえば、最近は…」
と気づくことが、もう十分なやさしさ です。

・最後に誰かと食卓を囲んだのは、いつだっただろう？
・そのとき、どんな空気だった？
・今日、だれかと5分だけでも「同じ時間」を味わえるだろうか？

深追いしないで大丈夫。
ただ、そっと心に置いておくだけ。

🐢 ウエルのひとこと
ウエルはね、ひとりで食べる日もあるけど、
だれかと食べた日のことは、ちゃんと覚えているんです。
ごはんって、こころにも味がつくんだと思う。

🌱 また明日｜Day3（しめくくり）
「まず1回、いっしょに食べる」からはじめる実践編をお届けします。

こんにちは。
今日は 「誰かと食べること」が、どれくらい幸福に影響するのか？というお話です。
世界幸福度レポート（WHR2025）は、142か国の人々の「食事を誰とどれくらい共有しているか」を調べました。
すると、はっきりした傾向が見えてきます。

🍽️ ポイント①：共食は“幸福の強力なドライバー”
「誰かと一緒に食事をする回数」が多いほど、
人生に対する満足度（ライフ評価）が高い。

しかもこの関係は、
所得や失業の有無と同じくらい、
ときにはそれ以上に強いものでした。

「他者と過ごす時間は、心の栄養になる」
あたりまえのようで、見過ごしやすい事実です。

🍷 ポイント②：週13回で「幸福感のピーク」
1週間で「誰かと一緒に食べた食事の回数」を数えると、
“13回”で平均ライフ評価が最大（6.1/10）に。

そして特に大切なのはここです。

・ 「全部ひとり」 → 「1回だけ一緒に食べた」
たった1回の変化でも、
ライフ評価は有意に上昇していました。

「完璧な生活改善」ではなく、
「ほんの1回の共有」で変化がはじまる。

これは、忙しい現代生活にとって、とても希望のある発見です。

🌏 なぜ、今これを考える必要があるのか
SNSやメッセージでのやりとりは増えているのに、
「心が温まるつながり」は、むしろ減っているという
調査結果がいくつかあります。

米国公衆衛生局は2023年、
「孤独は健康にとって喫煙に匹敵するリスク」と指摘しました。
そして、WHR2025でも、
“誰かと食事を共有すること”が
孤独感の低下と強く結びつくことが示されています。

だからこそ：
・人と時間を共有するという“最小単位のつながり”
・それを補助する道具としてのAI
この2つをどう重ねていくかが、これからのウェルビーイングに関わるのかもしれません。

🐢 ウエルのひとこと
ウエルも、たまに友だちとごはんを食べると、
おなかだけじゃなくて、こころもあったかくなります。
いっしょに食べると、じぶんの声がやさしくなるよ。

🍵 今日の小さな実験（無理しないやつ）
・今日か明日、「1回だけ」でいいので
　誰かと食卓を分けてみる。

もし難しいときは：
・同じおやつを一緒に食べる
・オンラインで「いただきます」をする
・5分だけ雑談してから食べる
…など、かたちは自由です。
大事なのは、「同じ時間を共有する」こと。

明日は Day2（アメリカ編）
「“ひとり飯”25%の時代：なにが起きているのか？」
をお届けします。