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よど号ハイジャック実行メンバーが北朝鮮で死去→国際手配中も日本への帰国を希望、叶わず…赤木志郎容疑者（78）は平壌で心筋梗塞 1970年の事件から56年、北朝鮮に残るメンバーは3人となりました。

【“危険な暑さ”が食卓にも影響】建設現場は“独自対策”も ｜ ▼熱中症の疑いでの搬送相次ぐ 埼玉・蓮田市消防局本部の指令室に救急要請が入り、現場に救急車が到着 救急隊員 「熱が38℃以上あるので、熱中症かもしれない」 →その場で問診し、病院に搬送 搬送された女性(78) 「水分補給は気にしていたんですけどね」 搬送された女性は、すぐに血液検査などが行われ、熱中症ではなく別の病気と診断 埼玉・熊谷市の病院に運び込まれた男性(50代)は、体育館でコーチをしていた際に突然座り込み救急搬送 →現在も治療中 東京都では64人が熱中症の疑いで救急搬送(午後3時時点) ▼全国252地点で猛暑日に 東京都心は最高気温36.5℃(4日連続の猛暑日) 全国で最も暑かったのは静岡・浜松市の天竜で、39.7℃を観測 ▼“過酷な現場”では独自の対策も 大阪市の建設現場では周りには日光を遮るものが一切無く、地面の温度が58℃になるなど過酷な状況に 厚生労働省によると、職場における熱中症による死傷者数が増加 →去年は1803人(過去最多)、建設業では過去5年で52人死亡 三和建設では塩分補給用のゼリーを自社開発し作業員に配布 炎天下ではヘルメットの中が高温になるため、シャンプーする場所を用意するなど熱中症対策 今年からは工場などでホコリを飛ばすために使われる『エアシャワー』の技術を使った冷却装置を導入 三和建設大阪本店工事グループ 籔内直人さん 「過酷な作業現場となっていますので、より快適に作業していただくために、私たちもできることはしていかないと」 ▼猛暑が食卓にも影響 青梅トマトガーデン 市川裕二さん 「もう完全に高温障害で、ここまできちゃうと枯れるのを待つ状態」 ハウスの温度は20℃～25℃が適温で、遮光性の塗料を屋根に塗って対策 →室温が40℃を超えることも 青梅トマトガーデン 市川裕二さん 「暑さでこれ以上大きくならないし、色もつかないですね」 約3割のミニトマトが強い日差しや暑さが原因で『へた』の周りが赤く熟さず黄色く変色 →見た目が悪く味も落ちるため出荷できない場合も 青梅トマトガーデン 市川裕二さん 「うちの場合だと、夏はもうやらないという感じ。ここまで来ると品質も落ちてくるので、最低限の対策にして秋に向けて(準備する)」 ▼養鶏場ではヒナに氷を与えて対策 浅野養鶏場 浅野敬貴さん 「体が少し冷えるので、えさを食べやすくするためにあげている」 浅野養鶏場では1万羽のニワトリを飼育 ニワトリは暑さに弱いため近年の暑さに頭を悩ます 浅野養鶏場 浅野敬貴さん 「ある一定の温度を超えると、10分～20分の間でバタバタッと死んでしまう」 →水まきや送風機の設置などで対策するが、ニワトリたちは“夏バテ状態”に 浅野養鶏場 浅野敬貴さん 「夏場はどうしてもえさを食べなくなるので、殻が薄くなったり、小さい卵が増える」 →割れてしまう卵が倍増 ニワトリが産む数も減少 →1日200kgとれるはずの卵は170kgほどに 現在、1kg600～650円で販売 →中東情勢の影響でえさ代が高騰するなど経営難に 浅野養鶏場 浅野敬貴さん 「できれば(1kg)700円ぐらいに上げないと赤字が見えてきている」 @Station_sat

Tencentのロボティクスチームが、ロボットに「言葉で考えて、絵で確かめながら動く」能力を持たせる基盤モデル「RxBrain」を発表した(https://arxiv[.]org/abs/2607.14187)。 例えば「メガネを畳んでケースにしまう」というタスクなら、RxBrainは「つるを畳む」「ケースに入れる」と言葉で手順を計画し、それぞれの手順を終えた後の映像がどう見えるはずかを画像として想像しながらタスクを進めていく。 背景には、ロボット向けAIが抱えていた分業の問題がある。視覚言語モデル(VLM、画像を見て言葉で答えを返すAI)は「次に何をすべきか」の説明は得意だが結果の見た目までは示さず、逆に世界モデル(world model、未来の映像を予測するAI)は先の状態を絵で示せてもなぜそうすべきかという理由づけは苦手だった。RxBrainは6.2Bパラメータの単一モデルの中で、この2つの機能をMixture-of-Transformers(データの種類ごとに専門の処理経路を用意しつつ注意機構だけは共有するアーキテクチャ)で統合している。 学習データは実ロボットの操作映像、ハンドヘルドグリッパーでの人の動作、一人称視点の日常動画などから自動構築した5万時間超・2150万セグメント。新設ベンチマークRxBrain-Benchの「言葉と画像を組み合わせた計画」タスクではスコア0.68を記録し、既存のエージェント型手法(BAGEL-7B-MoTが0.50、Qwen-Agentが0.43)を上回った。一方、単純な状況理解を問うタスクでは総合スコア72.7にとどまり、Qwen3.5-4B(78.1)には及ばない。先を見通した計画は得意でも、細かい状況認識はまだ既存モデルに一歩譲るというバランスが見える。 さらに、大規模な行動データでの事前学習なしに実ロボットへ応用した結果も興味深い。食卓の準備・メガネの折りたたみ収納・ゴミ捨ての3タスクで平均成功率87%を達成し、ロボット操作の代表的な基盤モデルπ0.5(82%)やπ0(68%)を上回った。 「言葉で考え、絵で確かめる」というアプローチで、ロボットの計画立案を人間の思考プロセスに近づけようとしている点が面白い。

第７８回正倉院展　「虹龍」は「珍奇な宝物」か「行き倒れの小動物」か？…１０・２４日開幕　奈良国立博物館（スポーツ報知）