Author: 池田

美味い一杯を楽しみに今日も一生懸命に生きています。
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朝の勝負！

GPT5オン、Designer使用で作成しました。
ストーリーをはじめに作って、絵が上手く描けるように何度かトライを繰り返しました。
3コマになったり、意図通りの絵にならなかったりとかなり苦戦しました。
最後まで苦しんだのはセリフの日本語です。（提出版が一番マシにできたものです）
画像生成AIにとって、日本語の表現にはまだ難しさがあるようです。

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ワードクラウド：外交青書2025年版と2021年版の比較

2025年版、2020年版『外交青書』の「情勢認識」から、ワードクラウドを作成しました。

作成にあたってまず文書の概要を記します。新型コロナ禍やトランプ政権#1政策の影響を受けた2021年版に対し、2025年版ではロシアによるウクライナ侵攻や中東情勢の不安定化など、安全保障に関する課題やリスクの高まりについての記述が目立ちます。

2025年版 外交青書「情勢認識」文書概要

  • 国際秩序の維持・強化（自由・民主主義・人権・法の支配）と、危機の未然防止・国民の安全と繁栄の確保を日本外交の基本命題として提示。
  • 2022年のロシアによるウクライナ侵攻、2023年10月以降の中東情勢の不安定化などを、国際秩序を揺るがす重大事として位置づけ。
  • インド太平洋の安定の重要性、日米同盟の抑止・対処力、拡大抑止の信頼性強化、G7や各地域諸国との連携を強調。
  • 「グローバル・サウス」の台頭、国連や安保理の機能強化の必要性、SDGsや地球規模課題への包摂的アプローチが必要。
  • 経済安全保障（サプライチェーン強靱化、非市場的慣行・経済的威圧への対処、WTOの強化）や、AI・サイバー・偽情報対策などテクノロジー由来の新たな脅威へのガバナンスが課題。

2021年版 外交青書「情勢認識」文書概要

  • 国際秩序の維持・発展（自由・民主主義・人権・法の支配）を日本外交の基本命題とし、危機の未然防止と国民の安全・繁栄の確保を重視。
  • 新型コロナウイルス感染症の世界的拡大により、人間の安全保障が脅かされ、経済・社会構造の変革や保護主義の顕在化など、国際秩序への挑戦が強まったと認識。
  • パワーバランスの変化、新興国の台頭、宇宙・サイバーなど新領域の脅威、技術革新（AI・量子・5G）を背景に、安全保障の裾野が経済・技術分野へ拡大していることを指摘。
  • 東アジアの安全保障環境は急速に厳しさを増し、北朝鮮の核・ミサイル開発、中国の軍事力強化と一方的な現状変更の試みへの懸念を強調。
  • 日本外交の展望として、日米同盟の強化、「自由で開かれたインド太平洋」推進、近隣諸国との安定的関係構築、国際ルール形成の主導、SDGsや気候変動など地球規模課題への対応を提示。

ワードクラウドの作成

2つのドキュメントそれぞれに対し、
Copiotに以下のプロンプト指示を行い、ワードクラウドを作成しました。

このファイルを読み込んで、文章を解析し、ワードクラウドを作成してください。

2025年版 「情勢認識」ワードクラウド（初回）

「このような中」という意味のないワードや、「国際情勢認識と日本外交の展望」「日本が外交安全保障及び経済上の国益を確保」のような単語分割が不十分な点が多く見受けられる結果となりました。

また、「ロシアによるウクライナ侵攻」や「中東情勢の不安定化」など注目すべき国際情勢に関連する単語についても適切に抽出できていないように見えます。

2021年版 「情勢認識」ワードクラウド（初回）

こちらも2025年と同様に、「年の国際情勢と日本外交の展望」など単語分割が適切でない状況が多く見受けられます。

一方で、「新型コロナ」「中国（は）」「安全保障」「自由で開かれたインド太平洋」など当時の国際情勢を踏まえたワードは捉えているようにも見えます。

ワードクラウドの改良

Copilotへのプロンプト指示を以下のように修正して、ワードクラウドを再作成しました。

名詞に限定して単語抽出をしてください。
それぞれのワードクラウドへ表示する最大単語数は200語としてください。。
単語の妥当性判断は文書以外の様々なWeb情報から判別してください。
単語の最大文字数は10文字としてください。

2025年版 「情勢認識」ワードクラウド（改良版）

プロンプトを修正したことで、単語抽出が改善されていることが確認できます。「国際社会」「国際秩序」「安定」など、各地での紛争や分断が拡大する中での、日本がどうあるべきかの課題をよく反映しています。

2021年版 「情勢認識」ワードクラウド（改良版）

2021年版も同様に改善されたことが確認できます。「新型コロナ」が継続する中、中国など周辺国との関係を中心としながら、国際社会とどのように連携していくべきかの課題に取り組む姿勢がうかがえ、2025年との国際情勢の違いを反映できています。

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オンライン自動車注文プロセスフロー／サービスシーケンス／データ構造

図1：フローチャート

解説：テレビCMで車に興味を持ったユーザーが、オンラインで車種を検索・比較検討し、予算に合えば注文へ進み、納車やアフターサービスに至る因果ダイヤグラムを示します。予算オーバーの場合は、ニーズや予算を再検討して最初から見直す現実的な購買行動も意識しました。

図2：シーケンス図

解説：オンラインで自動車を購入し、納車に至るシステムです。ユーザーがオンラインで車を注文する際に関わる各サービス間のやりとりを時系列で表します。自動車販売サイトを中心に、保険会社や納車サービスと連携しながら、注文から納車までのプロセスが進行する様子を可視化しています。

図3：ER図

解説：オンラインでの自動車注文に必要なデータ構造を示します。ユーザー（USER）、注文（ORDER）、車両（VEHICLE）、支払い（PAYMENT）、注文内容（ORDER_ITEM）の各エンティティが関連し、注文の履歴や在庫管理、支払い状況などを一元的に管理できるよう設計しました。

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ロボットに課税すべきか：定義・影響・代替案まで

1. 問いと立場

問いの「ロボットに課税すべきか」に対し、私は「条件付き賛成」である。条件は、①自動化による格差拡大への対応（公平性）が必要なこと、②課税対象を「雇用代替によるロボットのおかげで増えた利益（超過利潤）」に限定し技術進歩を止めないこと（中立性）、③得られた財源を労働者の再訓練や生活支援に充てること、の3点である。

2. 用語の定義と課税対象

ここでの「ロボット」は、AIソフトウェアを含む、人間の労働力を完全または部分的に代替する全ての自動化資産を指す。

課税対象は、これらの自動化資産の導入によって生み出された超過利潤に限定すべきである。これにより、技術革新を邪魔して誰の得にもならない経済的なムダ（死重の損失）を最小限に抑えられる。この税収は、労働者への社会保険料の財源補填を目的とする。

3. 主要論点の整理

  • 雇用と賃金への影響： ロボットによる単純作業の代替は、短期的には非熟練労働者の賃金低下や雇用の喪失リスクをもたらすため、長期的な再分配策が必須となる。
  • 税の中立性・歪み： 過度な課税は投資を抑制し、死重の損失を生む最大の懸念である。税は企業の技術選択を歪めないよう、課税対象を慎重に設計する必要がある。
  • 公平性と財源確保： 社会保険料の税収減に対し、ロボット課税は新たな財源を確保し、技術革新の恩恵を社会全体で公平に再分配する上で重要となる。
  • 実務運用と仕組みのわかりやすさ： ロボットの定義や超過利潤の正確な測定は難しく、「仕組みのわかりやすさ（簡素性）の原則」を満たすための仕組み作りが大きな課題である。

4. 簡易モデル／事例

近年導入が進んでいるファミリーレストランの配膳ロボットを事例に取り上げる。導入費用300万円、年間利益120万円と仮定する。

  • 税がない場合: 投資回収年数は 300万円 ÷ 120万円 = 2.5年。
  • 超過利潤に課税する場合: ロボットの利益のうち20万円を徴収すると、年間の純利益は100万円になり、投資回収年数は 300万円 ÷ 100万円 = 3年に延びる。

課税後も企業が許容できる期間（例：5年以内）の投資回収が可能であれば投資は実行されるため、過度な投資抑制にはならず、社会貢献も可能となる。この事例は、税金をかけても投資が実行されれば死重の損失が最小限に留まるという結論を裏付ける。

図. 配膳ロボットのケースにおける投資回収シミュレーション（税なし、税あり）

5. 反対意見・限界の検討

ロボット課税には、主に3つの反対意見がある。

  • 海外移転リスク： これは国内企業が国際競争で不利になる（中立性の侵害）という重大なリスク。国際的な協調（G7やOECDなど）の場で議論し、企業が国内外どこでも公平かつ中立的に負担する国際的な課税ルールを定めることが必須である。
  • 投資抑制で競争力低下： 課税対象を超過利潤に限定し、一般的な研究開発への優遇措置を組み合わせることで、投資意欲の急激な低下を防ぐ。
  • 測定困難： 理想は超過利潤の追求だが、測定困難であれば、初期段階では簡素性を優先し、稼働時間や台数といった指標を試行的に用いるなど、社会的便益を高める方法を選ぶ。

6. 政策オプションと私案

ロボット課税に関する政策オプションを以下の3案に分類し、評価する。

  • 代替案A（ロボット消費税）： 簡素だが、最も投資意欲を削ぎ、死重の損失を生む。
  • 代替案B（超過利潤課税）： 中立性を守りながら公平性を追求できる、バランスの取れた案。
  • 代替案C（無課税・減税）： 効率性は最大化するが、格差拡大への対応が弱い。

私は「中立性と公平性の両立」を目指す「代替案B」を提案する。具体的な政策案は以下の3点である。

  • 使途： 税収の全額を、「デジタル人材育成のための再教育支援プログラム」と、職を失った人への「一時的な生活移行支援給付」に充てる。
  • 対象： AIを含む自動化資産が生み出した付加価値の増加分（超過利潤に相当）に課税する。
  • 税率： 労働者への社会保険料負担の軽減分をまかなえるよう、試験的に低税率（例：付加価値増加分の5%程度）で導入し、段階的に調整する。

7. 結論

「ロボットに課税すべきか」に対し、超過利潤に限定した「条件付き賛成」の立場を私は取った。これは技術革新（中立性）を妨げず、恩恵を分かち合う（公平性）ための道筋である。税収を未来へ労働者への投資とし、国際的な協調を通じて中立性を確保することが、持続可能な社会の実現に貢献につながる。

参考文献

  1. 内閣府 経済財政諮問会議 (2024), 「経済財政運営と改革の基本方針 2024」, https://www5.cao.go.jp/keizai-shimon/kaigi/cabinet/honebuto/2024/decision0621.html （2025年10月19日）.
  2. 林 宏昭 (2019), 『日本の税制と財政』, 中央経済社

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日本におけるAI国力について

1. はじめに

AIは、国家経済・安全保障・社会制度に影響を与える戦略技術であり、国力の一部として位置づけられる。日本では2025年に「AI法」が施行、政府主導のAI戦略が本格化したが、AI国力は政策だけでなく、民間企業の実装力や国民のAIリテラシーにも左右される。特に基幹産業である製造業では、AI活用の成否が国力に直結する。

2. 参考資料の要約

ダイキン工業では、AI人材育成と現場実装に取り組んでいる（東洋経済オンライン、2025年）。製造現場の「暗黙知」をAIでデータ化し、遠隔支援や設計開発に活用することで競争力を高めている。また、社内に情報技術大学を設立し、若手社員を2年間教育に専念させAI人材を育成している。

一方、米国企業ではAIを製造工程に組み込み、品質管理や予測保守に活用している事例（JBpress、2025年）があり、中国では国家主導でロボット開発が進み、AIを活用した自動化が急速に進展している（朝日新聞GLOBE＋、2025年）。

3. 自分の考察

ダイキンの事例は、AI国力の形成において民間企業の役割が重要であることを示す。特に、現場の知見をAIに取り込む「社会実装力」は、日本の製造業が持つ強みを活かす方向性として有効だ。しかし、こうした取り組みは一部の先進企業に限られ、全国的に広がっていない。

他国との比較では、米国はスタートアップとの連携やデータ活用が進んでおり、AIを業務プロセスの中核に据えている。中国は国家主導でAI産業を育成し、製造現場へのロボット導入が進んでいる。日本は技術力では一定の水準にあるが、制度整備や人材育成、社会実装の面で出遅れている。

また、国民のAIリテラシーの低さも懸念材料である。日本の学校教育におけるAI活用率は55カ国中54位と極めて低く、AIを授業で使った教員の割合は小中学校で17%前後に留まり、国際平均を大きく下回る（朝日新聞デジタル、2025年）。これは、将来的なAI人材の育成において深刻な懸念である。

4. 結論

AI国力を高めるには、政府戦略だけでなく、民間企業の実装力と国民のAIリテラシー向上が不可欠である。具体的には、①企業による現場主導の活用、②教育現場での導入促進、③国民向けのリテラシー啓発、④地域格差を考慮した支援策が求められる。AIは国家の未来を左右する技術であり、社会全体での理解と活用がAI国力を支える基盤となる。

参考資料