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| | | | | | | | | | | | | | | | | 2026/03/24 19:00:30 プライベート♪ | | | IT | | | AI.便利な面とそうでない面 | |
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以前は調べたいことは検索をかけて、その中から個人や企業が投稿しているページで自分が探している項目に近いものを検索に上がっている上位の項目から下に向かって探して見つけるという作業を行っていた。
従って幾分個人の考えで認められているものが上位にくると推定して取り上げていた。
ところがこの数年、検索を掛けると上位というか最初にAIによる答えのようなものが表示されるようになって来た。問題解決できるという点では参考にしたいもの。
Wikipediaも結構利用して来たが、一時人の履歴が（特に学歴など）以前とまるで変わり思い込みで誰かによって書き換えられていると感じ、この部分は今でも信用できない部分となっている。
本人が書くわけでないことは分かるが、では一般人ならこれができるのかという疑問もあった。
調べるとAI による概要では、その通りです。Wikipediaの人物の履歴やプロフィールなどの内容は、原則として一般人（無報酬のボランティア）によって書き換え・編集されています。と出る。
具体的には以下のような仕組みで運営されているそうな。
・誰でも編集可能: アカウントの有無に関わらず、インターネット環境があれば誰でもページの閲覧、作成、修正が可能です。
・ボランティアによる編集: 「ウィキペディアン」と呼ばれる、世界中のボランティアが知識を共有し、日々情報を更新・修正しています。
・内容の修正: 間違いを見つけた人や、新しい情報を知っている人が自由に内容を書き換えることで、情報の精度を維持しています。
一方で、以下のような例外的なケースも存在します。
・本人や関係者による編集: 本人や所属事務所のPR担当者が、自身のページを編集するケースも明らかになっています。
・荒らしや宣伝活動: 一般人といっても、悪意のある変更や宣伝目的の書き込みが行われることもあり、それらは他のボランティアによって修正・監視されています。
これらのことは政治家などこのページでどういう人かあたりをつけて判断していたものが、プロパガンダや政治家にしたいがために箔をつけたいという野望も見え隠れし実態は掴めないことになる。世界的に有名なページでこんなことがあっていいのか。従って別の判断材料も必要になる。
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検索ではあまり長い文章を打ち込むのも遠慮していたが、案の定文字数制限があるらしい。
1. 検索語句の文字数・語数制限
・最大語数: 一度の検索で入力できるキーワードの数は32語（32ワード）まで緩和されています。
・日本語: 単語や文章を最大32語まで入力可能。
英語: 英語でも32ワードまで入力可能です。
注意点: 通常の検索では32語を超える入力は無視されるか、制限されます。
しかし試しに100文字以上打ち込んで尋ねたらきちんと答えてくれたので一応ということになっているのだろう。
問題解決の手段としては全信頼を置いている訳ではないが、話し相手のように一応は答えてくれる。時にはいい質問ですねのような同調姿勢も見せてくれる。よってGoogle検索でも有料のチャットGPTを使わなくてもある程度は済まされる。
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AIは政府や大統領によっても利用され、これによって政治経済が進められるのかという疑問もある。経済体制も自由主義体制だけとは限らず一律に判断できないはず。
各国の国の事情や宗教、又、政府と国民は意見が一致しているとは限らず相違が見られるはずだし、国民性によっても変わって来る。
トランプがAIに問い合わせてそれでもって世界各国に万能と思わせてこのはずだと強制してもそれは違う。
聞き方が悪いのかAIに聞いても回答が返って来ないこともしばしばある。
イランの最高指導者アリ・ハメネイ師がイスラエルとアメリカのモサドやCIAによって暗殺された。
AIが国や政府に共有されて、反発する国に対してテロ反撃行為に利用される可能性も否定できない。
例えばインフラや放火、山火事に対して証拠の残らない方法を探して実行するということも考えられる。気象兵器や暗殺もしかり。
もし殆どの国がアメリカの行動に反対しロシアの側につくとアメリカは世界の国々を相手に攻撃を始めるのかどうなのか。
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AI検索で便利なところ(google）
AI検索の便利な点は以下の通り。
1. 時間短縮 : AIが複数のサイトから情報を集約・要約し、直接回答を提供するため、調べ物にかかる手間が大幅に減ります。
2. 自然な質問 : キーワードを考える必要がなく、会話形式で質問でき、文脈を理解して追加質問にも対応します。
3. 信頼性の確認 : 回答の出典を示すことで、情報の信頼性を簡単に確認できます。
4. 簡単な比較やリサーチ : 複雑な情報を瞬時に比較・まとめることができ、特化型ツールを使えば資料作成も行えます。
5. 画像や多言語対応 : 写真から情報を検索できる機能や、多言語での情報収集と日本語要約が可能です。
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代表的なAI検索サービス:
・Perplexity (パープレキシティ): リサーチに特化した信頼性の高い回答。
・Felo (フェロー): 日本発、多言語の検索と整理・資料作成が強み。
・ChatGPT (SearchGPT): 自然な会話形式で、対話的に検索。
・Google AIモード (AI Overview): 従来のGoogle検索でAIの要約機能が使える。
・Microsoft Copilot: Microsoft製品との連携が強み。
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検索ポータルサイトは約12ほどある模様だけれど、AI検索で優れているのは
2026年時点の検索ポータルサイト・検索エンジンにおいて、AI検索機能が優れている代表的なサービスは以下の通り。
1. Google (AI Overview / AIモード)
特徴: 世界シェア1位の検索エンジン。AIが情報を統合・要約し、回答を生成する「AI Overview（旧SGE）」が標準的に組み込まれています。
強み: 膨大なWebデータに基づいた包括的な回答力と、信頼性の高さ。
2. Microsoft Bing (Copilot in Bing)
特徴: MicrosoftのAI「Copilot」を統合。対話型で最新情報を検索できる。
強み: 検索結果にAIの回答が直接表示され、引用元が明記されるため信頼しやすい。Microsoft Edgeブラウザとの連携も強力。
3. Perplexity (パープレキシティ)
特徴: AI検索に特化した新しいタイプのエンジン。自然な質問に対し、即座に要約と出典を提示する。
強み: 回答の正確性が高く、根拠となる情報源が明確に示されるため、リサーチ業務に最適。
4. Felo (フェロー)
特徴: 日本発の生成AI検索ツール。日本語の自然言語処理に特化している。
強み: SNSやニュースから最新のトレンドを抽出し、検索から整理、資料作成までまとめて対応できる。
5. Brave (Brave Leo)
特徴: プライバシー重視の検索ブラウザ「Brave」に搭載されたAIアシスタント「Leo」。
強み: 匿名性が高く、ユーザーのデータを収集せずに高速なAI回答を得られる。
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AI検索でデメリットとされるのはどういう点か
AI検索（生成AIを活用した検索エンジンやAIチャットボット）のデメリットとして、主に以下の点が挙げられます。
1. 情報の正確性と信頼性の問題 (ハルシネーション)
・誤情報の提示（ハルシネーション）: AIはもっともらしい嘘（誤った情報）を生成することがあります。
・信頼性の保証がない: 学習データに基づいて情報を生成するため、情報の偏りや不正確な内容が含まれるリスクがあります。
・最新性のタイムラグ: AIの学習データがリアルタイムの最新情報に完全に追いついていない場合があります。
2. セキュリティとプライバシーのリスク
・情報漏えいの危険性: AIに入力した情報が学習データとして利用され、他のユーザーとの対話の中で漏えいする可能性があります。
・プライバシー侵害: 検索履歴や入力データがAIモデルの改善に利用されることで、個人情報が流出するリスクがあります。
3. 情報の偏りと著作権の問題
・バイアス（偏見）: 学習データに含まれる偏見や特定の視点に偏った回答が表示されることがあります。
・著作権侵害: 生成されたコンテンツが他者の知的財産権を侵害している可能性があります。
4. ユーザー体験とWebエコシステムへの影響
・Webサイトへのアクセス減少: AIが検索結果を要約して回答を完結させるため、ユーザーが元のWebサイトを訪問しなくなり、Web運営者のトラフィックが減少します。
・情報のブラックボックス化: AIがどのような根拠でその回答を導き出したのか、思考プロセスが不明確な場合があります。
5. 心理的・能力的な影響
・AI疲労: 検索のたびに適切なプロンプト（指示）を入力したり、回答を検証したりする必要があり、これが長期化すると精神的疲労につながるという指摘があります。
・回答の淡白さ: 人間の感情や複雑なニュアンスを理解するのが苦手で、回答が機械的・冷淡に感じられることがあります。
これらのデメリットは、AIをツールとして正しく理解し、信頼できるソースで情報検証（ファクトチェック）を行うことで軽減できます。
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アメリカの大統領もAIに問い合わせているフシが見られるが、スパイ行動に利用すると、軍事や世界の平和に少なからぬ悪影響を与えかねないかという懸念があるが・
現状の主な動向とリスクは以下の通りです。
1. 軍事・スパイ目的でのAI利用の現状
米軍のAI利用: アメリカ国防総省はAIを「現代の戦場において不可欠な技術基盤」と位置づけ、Anthropic（アンソロピック）の「Claude」などの生成AIを機密システム内で利用する契約を締結しています。
情報収集（スパイ）への転用: NSA（国家安全保障局）が安全保障目的だけでなく、産業スパイ活動にもAIやサイバー能力を活用しているという証言があり、情報収集が強化されていると見られています。
自律兵器（AI兵器）への懸念: 国防総省はAI技術の軍事利用拡大を求めていますが、AIが人間を介さず敵を攻撃する「自律型兵器」や、国民の「大規模監視」に繋がるとの懸念から、AI企業が制限を求めて米政府と衝突するケースも発生しています。
2. 軍事と世界平和への悪影響・懸念
判断の自動化リスク: 人間ではなくAIが生命に関わる決定を行うことへの倫理的・安全上のリスクが指摘されており、誤った判断が軍事的衝突を招く恐れがあります。
国際的な規制の拒否: AI軍事利用の国際的な規制議論に対し、米国は「完全拒否」の姿勢を示しており、軍拡競争の引き金になる懸念があります。
セキュリティと監視: AIを使ったサイバー攻撃は、他国へのサイバー空間でのスパイ活動を容易にし、市民社会や国際関係に甚大な被害を与えるリスクがあります。
意思決定の歪み: AIが導き出した不正確な情報や偏った分析に基づいて指導者が判断を下すことで、予測不可能な事態を招く恐れがあると指摘されています。
アメリカ大統領や国防総省がAIに情報収集を任せる姿勢は、セキュリティ強化の側面がある一方で、国際的な紛争リスクを増大させる両刃の剣であると言えます。
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核よりも強い有望な兵器が開発される可能性は
はい、核兵器よりも強力な潜在的威力を持つ
理論上の兵器や、異なる形で甚大な影響を及ぼす新たな種類の兵器が開発される可能性は存在します。
理論上のより強力な兵器
・反物質兵器: 理論上、反物質と物質が衝突すると、現在の核兵器（核分裂や核融合）よりも効率的にエネルギーが放出されるため、同じ質量であれば核兵器よりはるかに強力な兵器となり得ます。ただし、現時点では反物質を大量に生成・貯蔵する技術は確立されていません。
・純粋核融合兵器（非核起爆）: 現在の水素爆弾は原子爆弾（核分裂）を起爆剤として使用していますが、もし核分裂反応を伴わずに純粋な核融合反応のみで爆発を起こせる技術が開発されれば、より強力な兵器となる可能性があります。
影響力の点で核兵器を凌駕する可能性のある新兵器
「強力」の定義を破壊力だけでなく、戦争のあり方を変える影響力や制御不能な危険性も含める場合、以下のような技術が挙げられます。
・AI兵器: 人間の関与なしにAIが攻撃の判断を下す兵器システムは、その自律性と予測不可能性から、核兵器を超える脅威となる可能性が議論されています。
・ナノ兵器: 自己増殖するナノマシンが制御不能になった場合、環境や生態系に壊滅的な打撃を与える可能性が指摘されていますが、その開発状況は軍事機密でありベールに包まれています。
・極超音速ミサイルと長距離兵器: ロシアの新型核搭載可能ミサイル「ブレヴェスニク」（NATOコードネーム「スカイフォール」）のように、ほぼ無限の航続距離と予測不能な飛行経路を持つ兵器は、既存の防衛システムでは迎撃困難であり、戦略的な影響力が極めて大きいと考えられています。
・サイバー兵器: 国家のインフラ（電力網、通信網、金融システムなど）を麻痺させるサイバー攻撃は、物理的な破壊を伴わずに社会機能を停止させることが可能であり、その影響は広範囲かつ甚大になる可能性があります。
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検索については人が監視していることはあるのか
AI による概要
検索エンジンやインターネットの利用において、
人がリアルタイムで一人ひとりの検索内容を監視している可能性は非常に低いですが、データとして記録・分析されており、特定の状況下では人の目に触れる可能性や、組織によってモニタリングされているケースがあります。
具体的な状況は以下の通りです。
1. 組織によるモニタリング（職場・学校）
・社内Wi-Fiや会社PC： 会社の通信環境（Wi-Fi）を使用している場合、システム管理者が誰がどのサイトを見て、何を検索したかのログを確認できる場合があります。
・メール・チャット： 会社のアカウントを利用している場合、通信内容は会社の資産とみなされ、閲覧される可能性があります。
2. データ分析とAIによる自動監視
・機械による自動追跡： Googleなどの検索エンジンは、ユーザーの興味や行動を分析するために検索クエリ（検索ワード）を自動的に記録・収集しています。
・パーソナライズ： 収集されたデータは、個人の好みに合わせた広告表示や、検索結果のカスタマイズに使われます。
3. 法執行機関による監視
・通信傍受： 国家安全保障局（NSA）のような機関が、テロ対策や捜査目的でインターネット上の通信を傍受し、監視している実態が過去に告発されています。
4. 誰かにバレる可能性があるケース
・端末の共有： 家族や友人と共有しているPCやスマホで、自動入力機能や閲覧履歴から検索内容がバレることがあります。
・アカウントの同期： スマホとパソコンで同じGoogleアカウントを使っている場合、片方で検索した内容がもう片方にも表示されます。
監視を防ぐための対策
・シークレットモード（プライベートブラウジング）の利用： 検索履歴やブラウザの履歴を残さない設定です。
・検索履歴の削除： Googleアカウントの「マイ アクティビティ」から履歴を削除できます。
・会社の端末では私的な検索をしない： 会社のデバイスで個人の検索を行うことは避けましょう。
検索という行為自体はプライベートなものですが、ネットに接続している限り、データとして残るため、完全に秘密にしたい内容は注意が必要です。
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AIは日本人が開発したわけでもないが、一旦作ってしまうと、あとはデータを入れてゆくだけで目的が果たせるか
AI（人工知能）の開発はアメリカなどの海外企業が主導している側面はありますが、一度構築された基盤モデル（基礎となるAI）に、目的特化したデータを追加で学習（ファインチューニング）させることで、特定の目的を果たすことは可能です
。
しかし、「データを入れれば自動的に目的が達成される」ほど単純ではありません。 実用的な目的を果たすためには、継続的なメンテナンスや適切な運用が必要です。
現状、AIの活用において必要な要素は以下の通りです。
1. データだけで目的を達成できること（利点）
・汎用モデルの活用: GPT-4やGeminiなどの大規模言語モデル（LLM）は、基礎能力が高い。
・再学習・調整: 日本語データや専門データを追加学習することで、日本文化や特定のビジネス業務に適応したAIを作成できる。
2. データだけでは達成できない要素（課題）
・データの「質」と「選別」: 単に大量のデータを入れるだけでは不十分で、正確で偏りのない高品質なデータが必要。
・目的・倫理の定義: AIは目的がなければ、何をすべきか判断できない。人間が実現したいこと、倫理的判断や目的を明確にする必要がある。
・AIの限界（人間による判断）: AIは過去のデータを学習するため、未経験の事象や、創造性・複雑な感情理解が必要な場面では、人間が最終的な判断を下す必要がある。
結論として、基礎開発は海外が主導しているものの、日本国内で蓄積された独自のデータを活用することで、高性能な「国産AI」や専門AIを作り、目的を達成することは可能である。
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生成AI画像や映像のデメリットや懸念点
生成AI画像や映像技術の急速な発展は、コンテンツ制作を劇的に効率化する一方、倫理的、法的な観点から多くの重大なデメリットや懸念点が指摘されている。主なリスクは以下の通り。
1. 著作権・権利侵害のリスク
・著作権侵害: AIの学習データに既存の著作物が無断で使用されているケースが多く、出力された画像や映像が既存作品と類似してしまう（類似性・依拠性）ことで、著作権侵害の訴訟リスクが生じます。
・肖像権・パブリシティ権の侵害: 実在の有名人や個人の顔、特徴を模倣した画像・映像（ディープフェイク）が生成され、本人の権利を侵害する恐れがあります。
AI による概要
生成AI画像や映像技術の急速な発展は、コンテンツ制作を劇的に効率化する一方、倫理的、法的な観点から多くの重大なデメリットや懸念点が指摘されています。主なリスクは以下の通りです。
1. 著作権・権利侵害のリスク
・著作権侵害: AIの学習データに既存の著作物が無断で使用されているケースが多く、出力された画像や映像が既存作品と類似してしまう（類似性・依拠性）ことで、著作権侵害の訴訟リスクが生じます。
・肖像権・パブリシティ権の侵害: 実在の有名人や個人の顔、特徴を模倣した画像・映像（ディープフェイク）が生成され、本人の権利を侵害する恐れがあります。
2. 倫理的・社会的リスク
・フェイクコンテンツ（ディープフェイク）の拡散: 高精細な偽の映像や画像が容易に作成できるため、デマやフェイクニュースの拡散、政治的混乱を招くリスクがあります。
・偏ったデータと差別的表現: 学習データに含まれる人種、性別、年齢などの偏り（バイアス）により、差別的・ステレオタイプ的な画像や映像が出力されるケースがあります。
・犯罪への悪用: 性的な画像や、本人の同意のないディープフェイク動画などの有害コンテンツ制作に悪用される事例が報告されています。
3. セキュリティ・情報漏洩
・機密情報の漏洩: 入力したプロンプト（指示文）や画像データがAIモデルの学習に利用され、外部に流出してしまうリスクがあります。企業が社内資料や顧客情報を入力する際に特に注意が必要です。
4. クオリティと信頼性の問題
・ハルシネーション（誤った情報）: AIが実在しない情報を真実のように生成するリスクがあり、ニュースや教育的な画像・映像において誤解を与える可能性があります。
・品質のばらつき: 高品質な出力を得るためには適切なプロンプト指示が必要であり、常に期待通りの結果が得られるとは限りません。
5. 職業・創造性への影響
・イラストレーターや映像クリエイターの雇用減少: AIが高品質なコンテンツを短時間で安価に生成できるため、人間のクリエイターの仕事が奪われる可能性が懸念されています。
・人間の創造性の低下: AIに依存しすぎることで、自ら考える力やクリエイティビティが低下する可能性が指摘されています。
これらの技術を活用する際には、著作権法や利用規約を正しく理解し、機密情報の取り扱いに十分注意を払う必要があります。
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人を含むほぼ全ての映像がAIで作られている世の中になったら、どんな詐欺やマインドコントロールもできてしまう。
そしてAIか実映像か判別できなくなったらその判別に時間ばかり割きまさに恐怖。
これも作りものか～で将来的に分かれる確率は何：何か？
実際に見ないと気が済まない人たちは、例えばAIで作られた動画を見て、特殊詐欺の主催者がもし旅行運賃を支払えばそこへ連れて行ってあげると募集したら、あっさり引っかかるだろうか？
https://www.youtube.com/shorts/4uZeH_8HshE
あと一歩の受け狙いの為にそこまでAIを活用したいのか？
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生成AIの歴史｜誕生から今後の課題まで
https://site.xaris.ai/blog/544/ 2025年3月3日
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| | | | | | | | 2026/03/24 19:00:20 プライベート♪ | | | 社会 | | | 教職員が不足しているとか | |
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現在教職員が不足しているとされるが担任の教員が不足なのか
公立学校の教員不足は深刻で、特に学級担任の不足が顕著。
2025年5月時点で約3,827人が不足しており、小学校では1,000人以上の担任が確保できておらず、副校長や教頭が代理を務めるなどして現場の負担が増加している。
原因は複合的: 大量採用世代の退職、病休者や産休・育休の増加、そして臨時講師（代替教員）のなり手不足が原因です。
特別支援学級の不足: 通常の学級だけでなく、特別支援学級の担任不足も大きな問題となっている。
学級担任制が学級を一人の担任が担当するのに対し、学年に関わる複数の教員が学年全体 を担当する制度です。
教員に求められる4つの力とは？
(ｱ) 採用から３年間で、東京都教員人材育成方針に示された教員に求められる基 本的な四つの力である「学習指導力」「生活指導力・進路指導力」「外部との連携・ 折衝力」「学校運営力・組織貢献力」を育成する。
ハズレ担任の特徴は？
「はずれ先生」とはどんな先生？ 親はどう行動すべき？ 「こんなことをする先生がはずれ先生！」という具体的な定義はありません。 よくはずれ先生としてあげられるのが、「えこひいきする先生」「手法を押し付ける先生」「授業が分かりにくい先生」「進路指導力がない先生」など。
小学生で一番難しい学年は？
小学生で一番難しい学年は？ 小学校で一番学習が難しい学年は5年生といわれている。 とくに、小学校算数で一番の難所が5年生であり、割合・面積・体積・速さと算数が苦手になるきっかけになりやすい単元が続く。
学年担任制度とは？
学年担任制は学級担任という個人による学級運営ではなく、チームで学年を運営していくシステム。
教員の8つの義務は？
【身分上の義務】：①信用失墜行為の禁止（第33条），②秘密を守る義務（第34条），③政治的行為の制限（第36条），④争議行為の禁止（第37条），⑤営利企業等の従事制限（第38条）の合計８つの義務。
教員にとって最も大切なことは何ですか？
教員の役割は、自分で学びを切りひらいていく生徒に寄り添い、サポートしていくことです。 そのためには、生徒とともに考え、ともに歩む姿勢が大切です。 どんなに時代が変わっても、教師にとって最も大事な資質は、生徒一人ひとりの成長を願い、その成長に喜びを感じられること。
学級崩壊のサインは？
学級崩壊の予兆？ チェック項目とその対処1
教室にゴミが落ちていることが多い。
休み時間や教室移動で子供たちがいなくなった後の教室で、椅子が出ていたり、机の上が散らかっていたりする。
落書きが目立つ。
落書きに友達の悪口やいじめ的な要素、教師や学級運営への悪口・批判が加わる。
小学校の学級担任制とは？ （小学校の）教科担任制とは
小学校ではこれまで、１人の先生が自分の担任するクラスについて、ほぼすべての教科を教える「学級担任制」が基本でした。 2022年度からは、全国の公立小学校の5、6年生で教科担任制が導入されており、2025年度には対象学年が4年生まで広がりました。
「教員不足」解消へ～各教委の取組事例を中教審で共有
https://www.kknews.co.jp/news/0627new%EF%BD%8E01 2024年6月28日
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教員不足と働き方改革については
教員不足と働き方改革は、教育の質維持における緊急課題。長時間労働や業務過多による離職の増加が不足の主因であり、文科省はICT活用、部活動の地域移行、チーム担任制などで業務を削減し、2031年までに教職調整額を10%へ引き上げるなど、待遇改善を急いでる模様。
・教員不足の深刻さ: 公立小中学校を中心に教員が全国で約2,730人不足しており、慢性的な長時間労働がなり手不足や離職を招く負の連鎖が起きています。
・働き方改革の具体策: 業務効率化: ICT機器や校務支援システムを導入し、業務時間を短縮。
・部活動の地域移行: 教員の負担が大きい部活動を地域の外部指導員へ移管。
・チーム担任制: 複数の教員で担任を持ち、負担を分散。
・待遇・環境改善: 給与改定: 残業代に相当する「教職調整額」を現在の4%から段階的に10%へ引き上げる方針。
・採用の柔軟化: 採用試験の年齢制限緩和や、民間企業人材の活用。
教員が児童生徒と向き合う時間を確保し、健康を守ることが教育の質向上に不可欠なため、学校全体の業務見直しが進められている模様。
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担任教員は教科を教える必要がないとしたら外部教員経験者でもよさそうなもの。
【鷹の爪】島根だけじゃなく東京でも…教員不足は何で起こるんですか？
https://youtu.be/etxPbiq1_MI Feb 9, 2023
実は知らない【教員不足、本当の理由⚠️】
https://youtu.be/Fu6MaIwn40M Jan 26, 2025
新しい学習指導要領が変更になる件
約10年ぶりの改訂で、2020年度から小学校、2021年度から中学校、2022年度から高校で新しい学習指導要領が順次全面実施されています。今回の主な変更点は、AI時代に対応する「情報活用能力（プログラミング等）の強化」、「英語の教科化・強化」、「『主体的・対話的で深い学び』への転換」。
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単なる教員不足の場合は素人考えでは
リモート授業というのも経験して来ていることも考えられ、不足している教室は電子掲示板を用意して双方向動画で授業を行う方法も考えられる。教師が見当たらないときはyoutuber教師やAI教師でも差し支えなければ対応できるのではないか？生徒も同意できるはず。試験もしてみるとその効果を測定できると思ったりしている。
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妹尾昌俊教授
教員不足の現状について、以下の重要なポイントが挙げられます。
1. 深刻な臨任不足: 正規教員だけでなく、臨時的任用の教員も不足しており、特に産休や育休の代員が確保できない。
2. 不足数の増加: 文科省の調査によると、2021年度には約2,000人以上の教員が不足し、その後も欠員が増えている。
3. 質の低下: 教員を目指す人が減少し、質の高い教員の確保が難しくなっている。
4. 若手の離職増加: 新任教員の早期離職が増加しており、定着率向上が求められている。
教員不足の主な理由としては、働き方の過酷さや団塊世代の退職による技術継承の困難、代替教員の不足が挙げられる。
解決策としては、働き方改革を進めて教員の負担を軽減し、待遇改善や業務の専門化を図ること、採用選考の柔軟化を行うこと、特に、教員の健康を守ることが教育の質を維持するために重要だとされている。
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| | | | | | | | 2026/03/24 19:00:10 プライベート♪ | | | 資源 | | | レアアースについて | |
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現在の日本国内のレアアース
南鳥島沖の海底に世界第3位規模（約1600万トン）の「レアアース泥」が存在し、2026年2月に深海約6000mからの連続揚泥試掘に世界で初めて成功した。
レアアースの性質と使途
レアアース（希土類元素）は、スカンジウム、イットリウム、ランタノイドの合計17元素の総称です。「産業のビタミン」とも呼ばれ、現代のハイテク製品に不可欠な素材。
1. レアアースの主な性質
・独自の磁気・光・電子特性: 原子構造（4f軌道）に特徴があり、非常に強力な磁性や特有の光特性（蛍光）、触媒効果を発現します。
・元素間の類似性: 17の元素は化学的性質が互いに非常によく似ており、鉱石から個別に分離・抽出するのが難しいという特徴があります。
・希少性は必ずしも高くない: 名前とは裏腹に、地殻存在比は鉛や亜鉛よりも高いケースも多いですが、経済的に採掘可能な「高濃度」の鉱床が少ないため、「レア（希）」と呼ばれています。
2. レアアースの主な使途
ハイテク製品から環境対応型技術まで幅広い分野で使用されています。
・高性能永久磁石（ネオジム磁石など）:
電気自動車（EV）の駆動モーター
風力発電の風車モーター
ハードディスクドライブ（HDD）のヘッド、家電製品（エアコン、掃除機）のモーター
・触媒・研磨材・ガラス添加剤:
自動車の排ガス浄化用触媒（セリウムなど）
液晶ディスプレイ、ガラス、レンズの研磨材
ガラスの着色・脱色剤（ランタンなど）
・蛍光体・光学材料:
LEDやディスプレイの赤・緑・青の蛍光体
光ファイバの増幅器、レーザー材料
・二次電池・蓄電池:
ハイブリッドカーやバッテリーのニッケル水素電池（ランタン）
3. レアアースの供給と現状
・中国への依存: 中国が世界の生産量と埋蔵量において圧倒的なシェアを持っています。
・リスクと対策: 過去に輸出制限が起きたことや供給リスクがあるため、日本はリサイクル技術の開発や、代替材料（レアアースを使用しない磁石など）の開発を推進しています。
特に次世代自動車やクリーンエネルギー産業の普及に伴い、今後もジスプロシウムなどの重レアアースを中心に需要の拡大が予想されています。
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2028年度以降の本格的な国産化・供給網整備に向け、政府主導で技術・採算性の検証が進んでいる。
海洋研究開発機構（JAMSTEC）の探査船「ちきゅう」が、深海からの引き揚げ作業に成功。
推定埋蔵量は約1,600万トンで、これは日本の年間消費量の約800年分に相当するとされる。
ここには中国が独占する重希土類（重レアアース）が含まれている。
南鳥島沖レアアース泥: 日本の排他的経済水域（EEZ）内で、年間使用量の約800年分に相当するレアアースが眠ると推定。
内閣府（SIP）や経済産業省が主導し、約3400億円規模の供給網整備を計画。
中国への依存脱却に向け、国産化への期待が高まっている。
一方でこの採掘には高い技術革新が要求され、この間の動画投稿ではアメリカとの共同開発が行われるよいうな情報がちらりと流されたことがあったが、これはお金を持って行かれるだけで、又、例の献納ぐせの現れかとも思ったが、実態はわからない。
一般人でさえ、深海に存在し、その形や大きさが分かっていれば、想像によっても将来的にどのような掘削や吸引が必要になるか、費用対効果で外国に任せるよりも自国で時間がかかっても技術開発すべきだいうことが想像される。
もし外国がお金を欲しがっているなら、多分時間がかかることを気にかけて急かしにやって来るのは目に見えている。そういうプロパガンダの口上には載ってはならないはず。
しかし日本の政府や役人は詐欺にかかりやすい体質なので気を許すわけには行かないはず。まして経済通商大臣などアメリカに献上するのを常識と考えているらしく、あくまでも想像だけれど、お返しにレアアースの開発を持ち掛けて来るかもしれない。
対中依存からの脱却と国産資源開発の本格化が焦点になる中、2027年までに南鳥島に処理施設を設置し、商業化に向けた実証試験を進めるとか。
コスト面や環境への影響などいくらでも課題はありそうなのに、起こってからでないと手を付けない体質がどこかにある。
輸入先は中国一辺倒ではなく、ベトナム（32.2%）やタイ（4.8%）など、多角化して来ている。又、日本国内には約半年〜1年分の戦略備蓄が確保されているとされる。
レアアースを使わないEV用モーターの開発 も行われ、使用済み製品（磁石など）からレアアースを回収する技術の開発も進んでいるとされる。
レアアース 拡大画像
https://x.gd/RaSM1
レアアースの代替え物質はあるのか 画像
https://x.gd/eWsXK
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レアアースの代替え物質はあるのか
レアアース（希土類）の代替物質や、レアアースの使用量を削減する技術は存在し、特に電気自動車（EV）や電機メーカーを中心に開発・実用化が進んでいて主な代替・削減技術は以下の通り。
代替物質は脱レアアース、省レアアースと呼ばれ活発に進められている。
ネオジム磁石の代替
・フェライト磁石: 酸化鉄を主成分とする安価な磁石。性能は劣りますが、形状の工夫などで補う研究が進んでいます。
・サマリウム鉄窒素磁石: ネオジムを使わず、サマリウムと鉄を活用した次世代磁石です。
ジスプロシウム（耐熱性向上）の代替
・微細組織制御: ジスプロシウムを使わずに、磁石の結晶構造を細かく制御することで耐熱性を高める技術が開発されている。
セリウム（研磨剤）の代替
・ジルコニア: 液晶パネルやハードディスクの研磨において、セリウムの代わりに使用されるケースが増えている。
白金（触媒）の代替
・鉄やニッケル: 燃料電池や排ガス浄化用として、高価な白金族を使わず、身近な金属をナノ技術で活用する研究が進んでいる。
完全に置き換えるというより、使用量を劇的に減らす技術と、別の材料への転換を組み合わせて対応しているのが現状。
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1. 磁石分野の代替・削減技術（EV・モーター関連）
レアアース（特にネオジムやジスプロシウム）が最も使われる強力な「ネオジム磁石」の代替が急務となっている。
・フェライト磁石の高性能化: 酸化鉄を主原料とする安価なフェライト磁石を使用し、モーターの設計を工夫して出力を高める技術。
・重希土類フリー磁石: 電気自動車の駆動モーターに使われるジスプロシウム(Dy)やテルビウム(Tb)を使用しない、あるいは削減した高耐熱性磁石の開発。
・強磁性窒化鉄系磁石: レアアースを使用しない次世代の強力磁石として研究されている材料。
・粒界拡散法: ネオジム磁石に使う重希土類元素の量を極小化する技術。
2. その他の代替技術
・フェライトを用いたモーター: 昭和電工や安川電機などが、ネオジム磁石の代わりにフェライト磁石を使用したレアアースレスモーターを開発。
・リサイクル: 使用済み製品からレアアースを回収・再利用する技術開発。
代替技術の現状と課題
・高性能化: 代替磁石（フェライト磁石など）はネオジム磁石に比べて磁力が弱いため、同等の出力を出すために大きなモーターが必要になるなど、性能面での課題があります。
・コスト: 代替材料の開発や、製造工程の変更によりコストが高くなる場合があり、中国製の安価なレアアース製品との競争が課題です。
・企業努力: 日本企業は、この地政学リスクを回避するため、数年かけて代替技術を確立し、量産化を目指しています。
レアアースの代替技術は、中国への依存度が高いジスプロシウムやネオジムの供給不安を解消するための「元素戦略」として、日本の自動車・電機産業において急速に進展している。
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レアアース あと何年で採取できるか
・2026年1月〜2月： 世界初となる深海（約6,000m）からの試験的なレアアース泥の回収（試掘）に成功しました。
・2027年2月： より本格的な採掘試験が予定されており、1日約350トンの泥を採取する計画です。
・2028年3月まで： 採算性や技術的な課題を検証し、本格的な「国産レアアース」として実用化するかどうかの判断が行われる予定です。
・2030年： 政府は、この時期までに商業的なレアアースの生産体制の確立を目指しています。
課題と見通し
技術的な回収は成功しつつありますが、商業的な実用化には以下の課題があります。
・採算性： 水深6,000mからの長期間・大量採取はコストが高く、中国産など既存の低コストなレアアースと競合できるかが鍵です。
・環境影響： 深海環境への影響を評価する必要があります。
しかし、日本のエネルギー安全保障の観点から、このプロジェクトは「国産レアアース元年」に向けた重要な一歩として進められている。
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具体的な案は何もなく何もかも自分のことでなく人任せにしておくと、ビジネスに昔から長けた先進国はずっと先延ばしを餌に共同開発を呼びかけて来て儲けの旨味をごっそりと持って行かれることになりかねない。
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