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【高市総理によるベトナム・フン首相への海賊版マンガサイト運営者の「検挙」の要請を実現!!果たされない場合はODAの見直しも！】 高市総理が5月1日から3日にかけてベトナムを訪問するということが発表されたことを受け、4月28日に、外務省をはじめ関係府省庁の方々からベトナム系海賊版サイトについての最新状況を確認させていただきました。 そして、その際、高市総理からフン首相に対して、ベトナム系海賊版サイトの運営者の迅速な検挙・処罰が行われるよう要請すること、それが実現されない場合はODAの見直しを行うべきとの声があがっている旨を伝えること、をお願いしました。 その結果、高市総理がしっかりとご対応くださり、フン首相に対して、運営者の「検挙」の要請がなされました。 2023年11月の岸田総理とトゥオン国家主席との日・ベトナム首脳会談や日越共同声明では「漫画の海賊版ウェブサイト…における著作権侵害に対する包括的な対策が…必要であるとの認識を再確認」という表現にとどまっていましたが、明確に「検挙」の要請がなされたのは大きな前進です。 非常に踏み込んだ要請がなされた点には期待しておりますが、それにもかかわらず検挙が実現しない場合は、ODAの見直しも必要であると考えています。 【背景】 私がこのような要請を行った背景は以下のとおりです。 コンテンツ産業は、高市政権の戦略17分野の一つに位置付けられ、新たなクールジャパン戦略において2033年までに海外展開20兆円という政府目標が掲げられていますが、単に正規版流通を促進するだけではこの目標は達成できません。 それは、現在、海賊版サイトによって日本コンテンツが世界中でタダで視聴・閲覧されてしまっており、この状況を何とかしなくてはならないからです。 海賊版対策と正規版流通促進を同時並行で行う、これが何よりも重要です。 最新の調査結果では、日本コンテンツの全世界でのオンライン海賊版被害額は5.7兆円、オンライン上の偽キャラクターグッズによる被害額4.7兆円を含めると10.4兆円となっています。 特に、オンライン海賊版被害のうち、運営者がベトナムに拠点を置いているとみられるベトナム系海賊版サイトによる被害は深刻であり、一時期はアクセス数の多い出版物海賊版サイト上位10サイトのうち圧倒的トップ1、2を含む4つがベトナム系でした。 しかも、合計アクセス数に占めるベトナム系の割合は8割を占めるという状況でした。 2021年12月にこの上位10サイトでタダ読みされた金額が1121億円と試算されていますので、その8割だと900億円という額になります。 このような状況に対して、日本の権利者たちは、DMCAサピーナ等のアメリカの手続も利用して運営者がベトナム在住のベトナム人であることを特定し、証拠の提出とともにベトナム当局に対して運営者の検挙・処罰を要請してきました。 また、総理大臣をはじめとする閣僚や事務方レベルの働きかけも行ってきましたが、いまだ運営者の検挙・処罰に至ってません。 このままでは、公訴時効により甚大な被害をもたらした運営者の処罰ができなくなり、日本コンテンツの海賊版サイトはローリスク・ハイリターンであるという認識を広めることにもなりかねません。 何としても、ベトナム系海賊版サイトの運営者に罪を償わせ、日本コンテンツの侵害抑止につなげる必要があります。 他方で、日本は、ベトナムに対する最大のODA（政府開発援助）供与国ですが、これまでベトナム政府は日本に巨額の損害を与えているベトナム系海賊版サイトの検挙・処罰に協力的とは言えませんでした。 このような状況が続く場合、つまりベトナムが日本の知財を守ってくれないという姿勢である場合、ODAの見直しも必要ではないでしょうか。 ODAの目的は、「交際社会の平和と繁栄への貢献」のみならず、「日本の国益の実現」にもありますので、「日本の国益」が損なわれ続けている場合には、ODAの見直しは当然ではないかと思っています。 【今後の海賊版対策】 2019年に再選してから、自民党の責任者としてずっと携わってきた海賊版対策ですが、確実に成果が出ているものの、次々と新たな課題が出てきており、終わりはありません。 今後は、更なる成果を目指して、以下のような対策を進めていければと考えています。 ①　ODA活用による海賊版対策推進と正規版流通促進の同時進行 ②　CDNサービス利用者や広告出稿主の本人確認義務化 ③　著作権者団体訴訟制度（仮） 引き続き日本のコンテンツを守ってまいります！

あの、私感動してます🥺 日本縦断コラボ駅弁ってそのエリアの代表的なものを一気に４つちょい食べできる贅沢企画。有田焼カレーはしっかり有田焼に入ってるんですね🥹 ちっちゃい器可愛すぎるし温めたらちゃんとチーズぐつぐついうし、、控えめに言って最高すぎた😭 #京王駅弁大会2024# #駅弁#

欧州に来て興味深く感じるのは、各国によって英語力が全然違うこと。 オランダや北欧は本当に普通に英語が通じるし、ドイツ人もかなり上手い。一方で、フランス、スペイン、イタリアに来ると、明らかに英語が苦手な人が増える。 実際、2025年のEF English Proficiency Indexでは、 オランダ 1位 ドイツ 4位 ポルトガル 6位 デンマーク 7位 スウェーデン 8位 に対して、 スペイン 36位 フランス 38位 イタリア 59位 日本 96位 かなり差がある。 で、欧州を見ていると、日本人の英語力を上げるためにやるべきことって、実はかなりシンプルなんじゃないかと思う。 僕なら、まずこの4つをやる。 ① 大学入試を「読む・聞く・話す・書く」の4技能にする ② 小学生くらいから毎日15〜30分、AIと英会話する ③ 海外コンテンツは「英語音声＋字幕」を基本にする ④ 「英語を勉強する」のではなく「英語で何かをする」時間を増やす 特に①は重要。 学校で「英語を話せるようになりましょう」と言っても、大学入試でReadingとListeningばかり評価されるなら、高校も塾も生徒も当然そこに最適化する。 SpeakingとWritingまでちゃんと入試で評価すれば、学校教育も塾も勉強方法も一気に変わる。 そして②は、AI時代だからこそできる。 これまで「全国の子供に毎日マンツーマン英会話」なんて、コスト的に不可能だった。 でもAIならできる。 週1回英会話教室に行くより、 「毎日15分、英語しか使えない時間」 を年間200日作る方が、圧倒的に効果があると思う。 ③④も同じ。 英語音声で映画やYouTubeを見る。 英語でゲームをする。 英語でAIに質問する。 英語で科学を学ぶ。 英語で外国人とプロジェクトをする。 「英語」という教科を勉強するのではなく、「英語を使って何かをする」時間を増やす。 なぜこれが重要かは、ヨーロッパを見るとよく分かる。 オランダや北欧は、自国語だけでは市場が小さい。 映画やドラマも「英語音声＋字幕」が多く、外国人との共通語も英語。子供の頃から日常生活の中で大量の英語に触れる。 一方、フランス、スペイン、イタリアは、自国語だけで巨大な文化圏が成立する。映画やテレビも吹き替えが多く、英語を使わなくてもかなり普通に生活できる。 面白いのがポルトガル。 ポルトガル語はスペイン語、フランス語、イタリア語と同じロマンス語なのに、英語力は世界6位。 字幕文化が強く、日常的に英語に触れる量が多い。 つまり「母語が英語に近いか」だけでは説明できない。 もう一つ面白いのがドイツ。 人口8000万人を超える大国で、映画も吹き替え文化。それでも英語力は世界4位。 英語とドイツ語が同じゲルマン語で近いことに加えて、ドイツは製造業を中心に世界中とビジネスしている。 つまり英語ができることの経済的リターンが大きい。 こうして見ると、英語力を決めるのは、 「英語を使う必要性」 「日常的に英語に触れる量」 「英語を話せることの経済的リターン」 「母語と英語の距離」 この4つなんだと思う。 そして日本は、ある意味かなり特殊。 日本語だけで学校に行ける。 大学に行ける。 一流企業に就職できる。 テレビも映画もYouTubeも楽しめる。 世界中の本やニュースも翻訳される。 ほぼ人生すべてが日本語だけで成立してしまう。 だから日本人が英語を苦手なのは、 「英語の授業時間が足りない」 というより、 「英語を使わなくても困らない環境の中で、英語を『教科』として勉強している」 ことの方が大きいと思う。 だったら、英語の授業をもう1時間増やすより、 入試を4技能にする。 毎日AIと英語で話す。 英語コンテンツを原語で見る。 英語を使って何かをする。 こっちの方がよほど効く。 特にAIによって、「全国の子供に毎日マンツーマン英会話」という、これまでコスト的に不可能だったことが突然できるようになった。 日本の英語教育は、AIによってかなり大きく変えられる分野だと思う。

【なぜ、「ふやす」なのか】 沖縄のひとりあたり県民所得は、約232万円（令和５年度）です。 全国平均の約352万円に対して約66%と、全国で最も低い水準にとどまっています。全国からの格差は年々広がっており、令和元年度の約73%から下がり続けています。 働く人が生み出す価値である労働生産性も全国平均の約60%で、産業の約87%が第三次産業に集中しています。 未来への投資も細っています。 インフラに使えるハード交付金は、ピークだった2014年度には約932億円ありましたが、いまは約390億円と、半分以下になりました。数字だけを見れば、厳しい現状です。 しかし、沖縄には、まだ活かしきれていない魅力があります。 世界にひらく可能性があります。 守るだけでは、足りない。 県民の暮らしに希望を、今ここから、ふやしていく。 その決意を、「ふやす、げんた。」という言葉に込めました。 【4つの約束】 ＜手取りを、2倍にふやす。＞ 中小企業のDX・AI導入支援を加速させて稼ぐ力を高めるとともに、観光・健康・環境・海洋・起業の「新5K経済」を伸ばし、高付加価値の産業に育てます。 めざすのは、ひとりあたり県民所得の倍増です。 ＜子育て支援を、2倍にふやす。＞ 沖縄の合計特殊出生率は日本一です。 だからこそ、日本一子育てにやさしい島をめざします。 保育料ゼロ、教育費ゼロ、給食費ゼロの完全無償化を加速するなど、妊娠、出産から子育てまで、状況に合わせた支援を切れ目なく強化します。 ＜家族時間を、2倍にふやす。＞ 深刻な渋滞で、通勤や送り迎えに奪われている時間を、家族に返します。 停滞している道路整備を着実に前にすすめることに加えて、GW2050 PROJECTSを推進してBRT（バスを基盤とした都市大量輸送システム）を実証するとともに、モノレールの延伸・環状化を進め、鉄軌道の検討を加速します。 自動運転専用の地下道、沖縄チューブ構想を進めます。 ＜観光消費を、2倍にふやす。＞ 本島・離島空港の機能を強化して海外航空路線を誘致し、観光消費を増やします。また、観光事業の産業間連携やAI導入を支援し、観光業の高付加価値化を進めます。 観光の恵みが多くの産業に波及し、消費が循環して、県民が豊かになる。 その流れを、太くしていきます。 さらに詳しい内容は、今後、順次お伝えしてまいります。 【実現する準備があります】 私は総務省で法律や制度をつくる側として経験を積み、那覇市の副市長として、それを使う側にも立ってきました。 そして、県内の地域、島々をくまなく歩き、それぞれの土地で暮らしの現場の声を伺ってきました。4つの約束は、その声と経験から生まれています。 3つの柱の全体像は、政策ページにまとめています。ぜひ一度、ご覧ください。 ▶ 政策の詳細はこちらです 【数字の先の、暮らしへ】 2倍という数字は、目標であって、目的ではありません。 めざしているのは、その先にある暮らしの実感です。 夕方、渋滞に悩まされずに家へ帰り、家族そろって食卓を囲む。 がんばって働いた分だけ、手取りがふえていく。 どんな環境であっても、安心して子どもをうみ、育てることができる。 そんな当たり前の幸せを、この島の当たり前にしたい。 5人のこどもたちを育てる一人の親として、私はそう願っています。 これからも、伺った一つひとつの声を、暮らしを支える政策につないでまいります。

イスラーム法学の「ハディース学」を、AIエージェントが積み上げる知識ベースの信頼性判定に応用した論文が出ている(https://arxiv[.]org/html/2607.24117v1)。 複数のAIが協調して知識ベースを作る仕組み(スクレイパーが情報を抽出し、要約モデルが整理し、別のモデルが回答を合成する、という何人もの「手」を渡り歩く構成)では、来歴管理(provenance、誰が何をしたかの記録)があっても「この主張を信じていいか」までは答えられません。著者が持ち込むのは、預言者ムハンマドの死後にイスラーム法学者が約1200年かけて磨いた手法です。伝承の連鎖(isnād)を必ず記録し、伝承者ひとりひとりの信頼度を個別に格付けする(rijāl)という考え方です。 鎖全体の信頼度は一番弱い伝承者で決まる「弱点連鎖」が基本ルールです。最後にどれだけ賢いモデルが回答を合成しても、途中の抽出段階が壊れていれば意味がないという発想です。ただしAI向けの調整もあり、情報を壊すだけの処理(抽出や要約)は単純に最小値評価にする一方、情報を作り直す処理(生成モデルによる合成)は自分の格付けの範囲内でなら信頼度を持ち上げる方向にも動けます。弱点連鎖だけでは厳しすぎる場面を救うため、互いに独立した複数の連鎖が同じ主張を裏付ければ格上げする「相互証明」の仕組みも入っています。さらに、連鎖の信頼度が高くても中身が正しいとは限らないため、伝承の連鎖とは別に主張の中身そのものが既存の知識と矛盾していないか個別にチェックする仕組みも組み込まれています。実際に物理学の教科書(OpenStaxとCrowellの教科書)に適用した事例研究では19件の矛盾が見つかり、全て人手確認で本物と確認されました。多くは「古典力学とフォトンとで運動量の扱いが違う」ように、間違いではなくどちらも正しいが前提となる理論が違うだけ、というケースだったそうです。 本評価では同じ物理学教科書から抽出した2万件の主張を使い、信頼度の異なる4つの「伝承者」(モデルやスクレイパーのバージョン、故障率は1%・2%・15%・18%)を混ぜてテストしました。最も信頼度の低い伝承者を含む連鎖4,057件(全体の29%)は漏れなく検疫(要注意の主張を人の目に回す措置)され、原因となった伝承者まで追跡できています。一方で、監査ログから自動的に信頼度を学習する仕組みは4つの伝承者のうち3つは正しく回復できたものの、実験内で最も故障率が高かった伝承者(18%)は該当分野での事例が少なすぎて一度も格付けされず、見逃されました。さらに実運用でのカバー率を決めているのは主張の矛盾を見抜く「批評」担当モデルの性能で、参照実装は単語の重なりを見る程度の簡易版だったため大半の文章を「判定不能」としてしまい、カバー率は4.8%止まりだったとも正直に報告されています。 うまくいった部分といかなかった部分の両方をはっきり書いている点も含めて、複数エージェントで知識を積み上げるシステムの設計を考える上で参考になりそうです。

スパイ防止法が議論されていますが、絶対に読むべき本があります。鈴木英司著「中国拘束2279日・スパイにされた親中派日本人の記録」です。著者は日中青年交流協会の理事長で、親中派として有名でしたが、中国に長期間拘束されます。彼は「日本の公安調査庁から中国に情報が漏れた」と指摘しています↓ 鈴木氏は約40年間にわたり日中交流を推進し、訪中は200回以上に及びました。北京外国語大学など中国4大学で教鞭を執り、中国政治や外交研究の著書もあります。親中派の代表的な存在だったにもかかわらず、人生が暗転します。2016年、北京空港で国家安全局の職員に連行され、7カ月間拘束されます。そして非公開の裁判で懲役6年の判決を受け、刑期満了まで収監されました。 鈴木氏は日本の公安調査庁からの要請で、公安職員と定期的に会っていました。これは単なる中国情勢の情報交換でしたが、何故かその情報が中国に流れ、スパイの疑いを掛けられたのです。実際、国家安全部の担当者から、公安調査庁職員20人分の顔写真を見せられ、面識の有無を問いただされました。鈴木氏は「公安調査庁からの情報漏えいがなければ説明がつかない」と述懐しています。つまり公安調査庁の中に中国のスパイがいた可能性があるのです。 日本の情報機関は主に4つあり、公安調査庁(法務省)・公安警察(警察庁)・防衛情報本部(防衛省)・内閣情報調査室(内閣)で、機密情報の分散が問題視されています。鈴木氏が接していたのは公安調査庁(法務省)でした。現在高市政権は内閣情報調査室を格上げし、そこに情報を一本化する計画を立てています。これは国のインテリジェンス機能を高める上で有効ですが、同時に今までは情報が分散していたので漏洩にも限度がありましたが、万が一内閣情報調査室にスパイが入った場合、国家機密の全てが流出する懸念もあります。 これは私見ですが、現代においてスパイを完全に防ぐのは不可能です。例えばイスラエルのモサドは敵対組織ヒズボラに10年以上かけて入り込み、調達網まで浸透し、職員の持つポケベルに爆弾を仕掛けました。そして約3000台が一斉に遠隔で爆発し、数十人が亡くなりました。この事例からも分かるように、訓練されたスパイを防ぐのは困難です。故に日本が採れる最善策は、日本もスパイを訓練し、他国に送り込むことです。ただ今の日本の体制ではまず不可能でしょう。 結論です。今はスパイ防止法が議論されていますが、こういった国内外の事例を考察することは非常に有用で、国民一人ひとりが熟考すべき事案です。賛成にするにしても、反対するにしても、お気持ちに流されるべきではありません。「スパイ防止法に反対する奴はスパイだ」などは論外で、防止法の有無に関係なく、スパイは入ってきます。この点で議論が深まることを願わずにはいられません。長文お付き合いいただき、誠にありがとうございました。

にしたんクリニック レースアンバサダーアワード2025 🏆週刊プレイボーイ賞 🏆メディバンネップリ賞 🏆テレビ東京賞 🏆レースアンバサダーアワード 4つの賞を受賞させていただきました✨ 沢山の応援を本当にありがとうございました。 みんなと一緒に夢を叶えることができて、人生で1番幸せです💖

# ADK 2.0の便利だけど知られていない機能 🌍 エージェントの会話中に「前に聞いた情報を覚えておいてほしい」と思ったことはありませんか？状態管理の仕組みを理解すれば、それが簡単に実現できます。 ADK 2.0のState機能は、セッション内外でデータを保持・共有するためのキーバリュー型のスクラッチパッドです。プレフィックスによってスコープを使い分けることで、柔軟な状態管理が可能になります。 📌 タイトル：状態 (State) の管理 🔗 URL： 🧩 概要 Stateはキーバリュー形式のデータストアで、4つのプレフィックスによってスコープが決まります。プレフィックスなしはセッションスコープ（そのセッション内でのみ有効）、user:はユーザースコープ（同一ユーザーの複数セッションで共有）、app:はアプリケーションスコープ（全ユーザー・全セッションで共有）、temp:は一時スコープ（インボケーション終了時に破棄）です。エージェントの指示文中では{key}の形式で状態値を参照でき、動的なプロンプト構築が可能です。 🛠 使い方 状態の書き込みにはいくつかの方法があります。 ```python # 1. output_keyでエージェントの出力を自動保存 agent = Agent( name="summarizer", output_key="last_summary", ... ) # 2. EventActions.state_deltaで明示的に設定 from import EventActions actions = EventActions(state_delta={"user:preference": "dark_mode"}) # 3. ToolContext経由でツール内から設定 def my_tool(query: str, tool_context: ToolContext) -> str: tool_context.state["app:global_counter"] = 42 tool_context.state["temp:intermediate"] = "temporary_value" return "done" ``` 指示文での参照は以下のように行います。 ```python agent = Agent( instruction="ユーザーの好みは{user:preference}です。前回の要約：{last_summary}", ... ) ``` 🏗 本番システムへの組み込み方 ・スコープを適切に選択し、不要なデータの永続化を避ける（一時データにはtemp:を活用） ・user:やapp:スコープの状態は複数セッションに影響するため、慎重に設計する ・状態の読み書きは必ずCallbackContextやToolContext経由で行い、イベント追跡を確保する ・状態キーの命名規則を統一し、チーム全体での保守性を向上させる 💡 ユースケース 👤 user:プレフィックスでユーザーの好みや設定を複数セッションにわたって保持 📊 app:プレフィックスでアプリケーション全体の統計情報やカウンターを管理 🔄 output_keyで直前のエージェント出力を次のステップで自動参照 🧹 temp:プレフィックスで中間計算結果を一時保存し、メモリ効率を向上 ⚠️ 注意点 session.stateをコンテキスト外から直接変更しないでください。CallbackContextやToolContextを経由せずに変更すると、イベントトラッキングがバイパスされ、状態の変更履歴が記録されません。これにより、巻き戻し機能やデバッグに支障をきたす可能性があります。 ✨ Stateの4つのスコープを使い分けることで、エージェントの記憶と文脈を柔軟に管理できます。適切な状態管理は、質の高いエージェント体験の基盤です。 #ADK# #AIAgent#