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メタバース

学校では教えてくれないブロックチェーンとWeb3.0

学校では教えてくれないブロックチェーンとWeb3.0

塾長です。

今回は大切な時事用語について解説します。
知らないとヤバイです。

それでは、始めます!

知らないと損するけど、難しい時事用語

生徒のみなさん、保護者の皆様、つぎの言葉をご存じですか?

  • NFT(エヌエフティ)
  • DAO(ダオ)
  • Web3.0(ウェブサンテンゼロ)

14年前に誕生した「仮想通貨」または「暗号資産」に関係しています。
あと半年もすれば、テレビや新聞で騒ぎ出すでしょう。
ネットや投資の世界では、一足早く騒がれています。

気になって調べてみましたが、意味が分かるまで、とても苦労しました。
同時に確信しました。

間違いなく子供たちの将来に大きな影響がある!

おそらく、ほとんど全ての国民に影響があると思います。
みなさんが「好きなこと」をやって生活していきたいなら必須かもしれません。
日本の政治も銀行も変わるでしょう(逆に変わらなかったら日本は沈没するかも?)。

ということで、1つずつ説明しようと思います。

「世界に1つだけ」を証明するNFT

私たちがモノやサービスを買うとき、その値段はだいたい

どうしても欲しい・・・けれど、なかなか手に入らない!

という感情が大きく影響しますよね。
「世界に1つしかない」ともなれば、なおさらです。

つまり「希少性」で価値が決まることが多いです。

デジタル情報の課題

一方、デジタル情報は簡単にコピーができてしまいます。
すると、違法コピーや不正な改造もされてしまいます。

現実世界のモノなら、模造品や海賊版があってもオリジナル作品の価値は落ちません。

一方デジタル情報はオリジナルとコピーの区別がつきません。
そのためデジタル作品はコピーしやすいと言うだけで、価値が落ちてしまいます。

これが現実世界の絵画や彫刻、ビンテージ物などとは大きく違う点です。

つまり、デジタル情報に対しては「希少性」を主張することが難しかったのです。

するとメタバースのような、仮想世界やバーチャル空間では困ることになります。
何がどう困るのか、もう少し具体的に考えてみましょう。

リアルとデジタルは同じ価値?

たとえば、仮想世界で超有名人に会って、自分のアバターの服にサインしてもらったとしましょう。
つまり、自分のアバターが着ている服が「ただの服」から「サイン入りの服」に変わったとします。

このように偶発的に作られたものは「世界に1つだけ」ですから、価値が高くなりやすいです。

アバターとはいえ実在する超有名人の本人がサインしたのです。
その筆跡は「本物」と言えますよね。
現実世界と違うのは、サイン入りの服もサインも「デジタル情報」だということです。

その服を脱いでオークションに出したとしましょう。
このとき出品するのは、もちろんデジタルなデータです。

現実世界であれば、サイン入りの服は、ファンやコレクターに高く売れるでしょう。

だったら、仮想世界でも同じでなければいけませんよね?

デジタルの仮想世界だけ「希少性」を主張できないとなれば、
これはおかしいし、現実世界に比べて不公平ですよね?

ファンにとっては同じ本物なのに、現実世界では価値があって、仮想世界で価値がない・・・という矛盾。

デジタルの仮想世界で人が活動することが増えるにつれて、この問題が大きくなってきました。

デジタルの利便性と「コンテンツの希少性」を両立する方法は無いのでしょうか?

NFTという解決策

そこで、仮想世界のモノにも「世界に1つだけ」を主張できるようにしたのがNFTです。
ちなみに「世界に1つだけ」が実現できれば「世界に10個だけ」とか「世界に500個だけ」も可能になります。

NFTは英語 Non Fungible Taken のイニシャルです。
「非代替性トークン」と和訳されています。
「何にも代えられない印」という意味で、現実世界でいう「サイン」とか「実印」みたいなものです。

仮にコピーが存在していたとしても、NFTが無ければ偽物という扱いになります。
これでデジタル情報にも「オリジナルとコピーの区別」、「本物と偽物の区別」がつくようになりました。

例えばデジタルアートでも「世界に1つだけの作品」と言えるようになりました。

NFTのおかげで、仮想世界でもモノの価値が保障されるようになったのです。

NFTで世の中が良くなる可能性

モノの価値は希少性のほかに、所有者に与えられる権利(契約内容)でも決まります。

NFTはモノの取り扱い方(契約内容)も細かく決めることができます。
限定100個販売とか、会員限定とか、転売しても必ずクリエイターに売り上げの〇%が入るとか、色々な条件を決めることができます。

特に昨年は、クリエイターの権利が守られることで注目されました。

クリエイターの泣き寝入り

例えば、画家のGaさんの例で考えてみましょう。

駆け出しの画家だったGaさんは、路上で絵を描いていました。Aさんはそれを5000円で買いました。
それから何年かしてGaさんは有名な画家になりました。
そこでAさんはその絵をオークションに出しました。するとBさんが100万円で買いました。

このとき、Gaさんの利益は5000円ですが、Aさんは99万5千円です。
オークションでは、絵を生み出したGaさんには1円も入りません。
これはクリエイターではなく、オークションをした「転売ヤー」にひたすら多くの利益が入る仕組みです。

リアル世界では、これが常識でした。

しかし、作品本来の価値に対してアーティストが利益を得られていません。
芸術を生み出しているクリエイターさんに対して、ちょっと扱いがひどくないですか?

アーティストが育たないとか、立場や身分によって利益の分配が偏っているとか、苦労が報われないとか、夢がないとか、色々な問題を含んでいます。

クリエイターが新たに手にした権利

もしも作品をNFTで売ったらどうでしょう。

NFTでは「転売するたびにGaさんに売値の10%が還元される」などといった条件を設定できます。
これなら時価に見合った利益がGaさんにも還元され続けますよね。

リアル世界で泣き寝入りして来た不公平が、NFTによって公正に取引できるようになりました。

同様に2次創作に対しても原作者と2次創作者がWin-Winの関係を築きやすくなるでしょう。

子供やスポーツ選手の権利も拡大

クリエイターの権利拡大の話は、とても示唆に富んでいます。
つまり、このメリットはクリエイターだけにとどまりません。

例えば、子供が学校で作り出した作品も、ちゃんと仕事として認められるようになります。
「子供が作ったものだから」
「管理がめんどくさいから」
などという大人の先入観や決めつけで、これまで価値がゼロに固定されていたものにも、価値を設定できる「公正さ」が生まれるのです。

つまり、「子供の権利」が拡大する可能性さえ秘めています。

現に、小学3年生の夏休みの自由研究が380万円になった事例が出ています。

【NFT狂想曲】なぜ、小学3年生の夏休みの自由研究に380万円の価値がついたのか(2021/9/9 BUSINESS INSIDER)

さらに、NFTを現実世界の商品にも当てはめる試みがスタートしています。

スポーツ用品メーカーのナイキは、靴にNFTを付けて販売し、所有者と靴の関係を保証する技術で特許を取りました。

ナイキがこれをどう活用するのか、まだ詳細は不明ですが、例えば、スポーツ選手の権利を守りやすくなるでしょう。

しばしばスポーツ選手の名を冠した限定品が販売されたりしますよね。
普通は、新品で販売されたときの売り上げについてのみ、スポーツ選手に利益が還元されます。
転売された時には還元されません。
しかし転売で値が上がるかどうかは、スポーツ選手の活躍や名声があってこそですよね。
NFTを使って販売すれば、後で転売された時にも靴を生み出したナイキやスポーツ選手に利益が還元されるようにすることだって可能です。

今後もNFTの新しい利用が、どんどん提唱されてくるでしょう。

他にもNFTを活用した事例があるので、少し見てみましょう。

一言で3億円!?

2021年3月「just setting up my twttr」(自分のツイッターを設定し終えたよ)という世界初のツイートが約290万ドル(約3億6600万円)で落札されました。
このツイートにはNFTが付けられ、2020年12月からオークションに出されていました。
売り上げは全額アフリカ支援のために寄付されたそうです。

ツイッターはリツイート(ツイートの引用と再配布)が簡単にできますが、
本人が最初に投稿したツイートだけが「オリジナル」なツイートと言えますよね。
それにNFTが付けられました。
(ツイート自体はコピーできますので、購入されたのはNFTです)

このニュースは色々な意味で世界中の人を驚かせました。

ただし、この話にはオチがあります。
落札したエスタビさん。翌月に約5000万円で売りに出しましたが売れませんでした。
なんと、たったの277ドルまでしか入札されなかったそうです。

バブルが1人で弾けました。
いくらなんでも3億円は盛り上がり過ぎだったようです。残念!

今では冷ややかに見られているニュースですが、NFTが庶民にも知られるきっかけにはなりました。
それと、アフリカの発展には貢献できたかもしれません。

有名どころの利用例

Perfume(音楽ユニット)

メンバーの振り付けを3Dデータ化したデジタルアートを出品し、325万円で落札。
(2021年6月)

SKE48(アイドルグループ)

カードゲームに使えるカードの能力値などをSKE48メンバーが監修したり、メンバーの卒業コンサートの写真を載せたりして販売。
(2021年6月)

西野亮廣(絵本作家、キングコング)

絵本「みにくいマルコ」の絵本画像3枚を出品し、合計400万円で落札。
(2021年8月)

広瀬すず(女優)

デジタルブロマイドを販売。1枚2200円で500名限定。
(2022年2月)

たむらけんじ(お笑い芸人)

自身の代表ギャグ「ちゃ~!」を販売。170万円で落札。
(2022年2月)

などなど色々あります。

NFTを支える技術がブロックチェーン

それではNFTの仕組みを見てみましょう。

どうやってデジタル情報を「世界に1つだけ」であると証明するのでしょうか?

それを実現する技術がブロックチェーンです。

ブロックチェーンとは?

ネット上でやり取りされる取引情報は「トークン」あるいは「コイン」と呼ばれます。
取引情報とは、契約書や領収書にあたる情報のことで、お金と同じ性質「二重に存在してはいけない」「偽造してはいけない」を持ちます。

ブロックチェーンは、その取引情報を記録していく台帳のことです。
取引情報をいくつかまとめたものを「ブロック」と呼び、それを鎖のように繋いで管理することから「ブロックチェーン」と呼ばれるようになりました。

ブロックチェーンのアイデアはネット上に投稿された論文からスタートしました。
「中央銀行を必要としないコイン」の技術的な提案です。
現実世界の通貨は中央銀行が「二重に存在しない」「偽造されない」を管理していますが、ネット上ではそれらの管理が難しいため、その解決策です。

これは歴史的な大発明と言えます。

より詳しく知りたい人は、次の原著を読むと良いでしょう。
高校の数学2レベルの知識と、C言語の知識、アルゴリズムの知識が必要です。

原著論文(PDF 英語): Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System

メールのアーカイブ等 : Cryptography Mailing List Emails (Satoshi Nakamoto Institute

2008年10月31日にSatoshi Nakamoto(サトシ・ナカモト)と名乗る何者かが、暗号理論を議論するメーリングリスト「Cryptography」に投稿したものです。

この論文に基づいて bitcoin.org が設立され、ビットコインの開発とリリースがされてきました。
これが世界で初めてのブロックチェーンです。

論文を投稿した Satoshi Nakamoto もビットコインの開発に携わっていましたが、2010年ころから連絡が取れなくなりました。
Satoshi Nakamoto の正体は不明で、現在まで謎のままです。外国人かもしれないし、グループ名かもしれません。どのような敬称を付けて呼んだら良いのかも分かりません。

現在「ブロックチェーン」の日本語の意味は、一般社団法人 日本ブロックチェーン協会という所が提唱しています。

ブロックチェーンのポイント

ブロックチェーンは、過去の取引を全て記録する台帳です。
その台帳を世界中のコンピューターが持ち、お互いにチェックし合うことで、常に情報が正しいことを保証します。

難しいことは横に置いておきますが、次の特徴があります。

  • 管理者が不要で、世界中の関係者がみんなでチェックし合う
  • 世界中のコンピューターに記録を分散させる
  • システムが止まらない
  • スマートコントラクト(契約の自動実行)が可能

管理者がいないので、管理権限を持つ人が暴走したり、管理権限を盗まれて悪用されるリスクが少ないです。
また、誰かが記録を不正に変更しようとしても、他のコンピューター上の帳簿と矛盾するため、消されてしまいます。

この仕組みを使って、デジタル情報を「いつ誰がどのように発行して、それを誰が購入して所有したか」という取引の記録を全て残していきます。

すると記録上にない人は本当の所有者ではないことになります。
このような仕組みで希少価値を保証できます。

他にもいろいろな仕組みがあるのですが、割愛します。
もっと深くブロックチェーンの仕組みを知りたい方は、次のサイトがおすすめです。

ビットコイン論文からさぐる ブロックチェーンのヒント (オブジェクトの広場

NFTと仮想通貨

上で述べたように、ネット上の取引情報は「コイン」や「トークン」と呼ばれます。
仮想通貨として使われる時は「コイン」で、契約書として使われる時は「トークン」と呼ばれるようです。

そしてNFTのTも「トークン」(Talken)ですから、その実態は取引情報です。

NFTも仮想通貨も技術的には同じで、どちらもブロックチェーンで管理されています。

そしてNFTの売り買いは必ず仮想通貨で行われます。
スマートコントラクトによって利益の再分配が全自動で行われるためには、通貨もブロックチェーンである必要があります。

現実世界のお金を使ってしまうと、管理やチェックに伴う「中間マージン」が膨大になり過ぎて、契約が成り立たないでしょう。

「仮想通貨」に含まれる意味は!?

ブロックチェーンやビットコインの論文やプログラムは、誕生した時から技術が公開されています。
つまり、誰でも自分で独自の仮想通貨やNFTを誕生させることができます(プログラミングの技術と英語力があれば)。

そのため、ビットコイン以外にも色々な仮想通貨が誕生しました。
日本にも開発しているベンチャー企業や大手企業がいくつかあります。

ところで、一言で「仮想通貨」と言っても、実際には次の2つの概念が混ざっています。

  • 仮想通貨(通貨そのもの)
  • プラットフォーム(仮想通貨で取引する仕組み)

これらの仕組みがセットになって「仮想通貨」と呼んでいる場合が多いです。

ただし、仮想通貨が用意されただけでは人は動きません。
仮想通貨を利用できる市場やお店が必要です。
市場にあたるのが「マーケットプレイス」という会員制のWebサイトで、お店にあたるのが「アプリ」です。
実用的には、アプリからマーケットプレイスや仮想通貨を指定して使います。

ちょっと分かり難いので、例を挙げます。

イーサリアムの例

現在もっともNFTの取引がさかんなプラットフォームが「イーサリアム(Ethereum)」です。
特にデジタルアート(絵画)はそうです。

  • 仮想通貨 = イーサ(Ether)、単位:ETH
  • プラットフォーム = イーサリアム(Ethereum)

例えば、このイーサリアム上でNFTの売買を行うには、ざっくりと次のような手順を踏みます。

  1. イーサリアムを利用できるアプリをインストール
  2. アプリのアカウントを登録する
  3. アプリ上でウォレット(財布)を作成し、ウォレットで使う仮想通貨の種類をイーサリアムに指定する
  4. アプリ上でマーケットプレイスのWebサイトを開いてウォレットと紐づる(認証する)
  5. マーケットプレイスのプロフィール設定などを一通りする
  6. 出品する場合はアプリ上でNFTの作成(契約条件、紐づけるウォレットの指定など)をして出品する
  7. アプリ上でNFTの売り買いをする

細かく言えば、更にそれぞれに何ステップかありますが割愛します。
なお、マーケットプレイスの最大手は、OpenSea ですが、今回は説明を割愛します。

仮想通貨やNFTには色々な種類がある

上で書いたように、ブロックチェーンの種類だけ仮想通貨やプラットフォームが生まれます。
イーサリアムはその1種で、他にも種類や亜種があります。

Polygon

イーサリアムと互換性のあるプラットフォームです。
イーサリアムを直接使うよりも手数料(ガス代)が安く済みます。

  • 仮想通貨 = MATIC
  • プラットフォーム = ポリゴン(Polygon)

Enjin Coin

主にゲームのアイテムの価値を裏付けるために開発された仮想通貨です。

  • 仮想通貨 = エンジンコイン、単位:ENJ
  • プラットフォーム = エンジンコイン(Enjin Coin)
  • プロジェクト名 = Enjin

などなど。

検索すればたくさん出て来ますし、人気の順位はどんどん変動しているようです。

暗号資産とは?

暗号資産という言葉も、よく目にするようになりました。

暗号資産とは文字通り「暗号によって価値が守られるもの」全般を指しますが、ほとんどの場合は

暗号資産 = 仮想通貨 + NFT

のことです。

上では説明を省略しましたが、ブロックチェーンにも暗号技術が使われています。
よってブロックチェーンによって保障される価値も暗号資産です。

もちろん上記以外の暗号資産も色々あるでしょう。
例えば、権利書が電子ファイル化され、暗号で承認されているような形式になっていれば、それも暗号資産と言えます。
とはいえ、全体の中でそうしたものの量は微々たるものでしょう。

分散型自立組織(DAO)とは?

仮想通貨があり、それで買える商品やサービスがあり、信頼関係が構築できるのであれば、もうそれは「社会」と言えます。
すると、現実世界の社会が人だけではなく組織からも構成されているように、
仮想世界にも社会を構成するための仮想的な「組織」が登場してくるはずです。

その1つがDAO( Decentralized Autonomous Organization )です。
「分散型自立組織」と和訳されています。

ということは、DAOの対義語は「中央集権型組織」という感じでしょうか。
管理職が必要な既存のほとんどの組織は中央集権型の組織と言えます。

DAOは、ブロックチェーンの仕組みを使って、世界中の人々が協力して目的を達成する組織のことです。

ブロックチェーンをNFTとして使う仕組みと同じように、
ブロックチェーンで「DAOトークン」というものを発行します。
そして、同じDAOトークンを持つ者が、同じ組織に属する証になります。
NFTが契約内容を指定できるように、DAOトークンにも組織のルールを指定できます。

DAOの特徴は次のようなものです。

  • 管理者: 共通したDAOトークンを持つ全員
  • 参加条件: 基本的には誰でも
  • ルールの管理: 組織の外からもチェック可能
  • ルールの実行: スマートコントラクトによる自動実行

何となく雰囲気がNPOに似ていますが、最大の違いは

  • 代表者や管理者がいない
  • ルールが自動実行される

ということでしょう。

ブロックチェーンは、そもそも中央に管理者を置かず、データサーバも置きません。
モノやサービス、契約内容を、みんなで管理し合う分散方式です。
しかも契約条件は自動実行され、権力者によって捻じ曲げられたりしません。

よってブロックチェーンで作られたDAOという組織も分散型になります。

DAOの事例

コレクターのDAO

ネット上の遺産を守るために、そのNFTを複数人で買い集め、転売されないように保護することを目的にしたDAOがあります。
現実世界で世界遺産があるように、仮想世界にも優れたモノをみんなで守る仕組みが誕生しつつあります。

コミュニティのDAO

コミュニティサイトの運営を活性化させることを目的にしたDAOです。

例えば、日本には NinjaDAO という大きなものが存在します。
インフルエンサーのイケハヤ氏が運営しているDiscord上のDAOです。

農業のDAO

新しい農業の形を提案して実現を志すDAOです。
日本で世界初をうたう「Metagri」というDAOがあり、株式会社農情人が運営しています。
書籍などを通じてメンバーを募集しているようです。

地方再生のDAO

限界集落を立て直すため、自治体がDAOをつくるケースが生まれています。

新潟県長岡市山古志(旧山古志村)は、長岡市公認で「山古志住民会議」というDAOをつくりました。

旧山古志村は錦鯉の発祥地だそうです。
錦鯉は世界中に愛好家がいることから、錦鯉をモチーフにしたNFTアート「Colored Carp」を販売しています。

そして購入したNFTは住民票も兼ねているそうです。
NFTアートの収益は、仮想住民の意見を取り入れ、仮想住民が遊びに来た時に宿泊できる施設の整備などに役立てられるそうです。

このように、目的の種類だけ、DAOの種類も誕生してくるでしょう。

まだ完全なDAOは存在しない?

とはいえ、まだ完全なDAOは存在しないと言われています。
管理者が不在と言いながら、運営する人や運営会社があります。

また法律の整備が追いついていません。

ブロックチェーンを使うことから、DAOが行う取引は仮想通貨で行われます。
しかし日本政府は仮想通貨を通貨とは認めておらず、また会計上の位置づけも「商品」扱いです。

商品と見なされれば在庫扱いされて課税となり、雑所得と見なされれば高額の課税負担が発生します。
活動資金や研究開発に必要な資金源だと認めてもらえません。

そのため、せっかく社会問題の解決にDAOを立ち上げても、税制的には不利です。
皮肉にも税制では、行政という中央集権の影響を、むしろ悪い形で強く受けてしまいます。

このままでは新しい社会活動を志す組織が、みんな外国へ逃げてしまうでしょう。
日本のために働く人が減ってしまいます。
この問題はすでに国会で指摘され続けていますが、政府はまだ対応できていません。

Web3.0との関係は?

「Web3.0」という言葉は、2014年にイーサリアムの共同創設者ギャビン・ウッドが作り出したと言われています(Wikipedia)。

誤解を恐れずに言うと、暗号資産(仮想通貨やNFT)やDAOを活用して社会活動ができる仕組みを Web3.0 と呼びます。
これは少し短絡的な解釈なのですが、今の段階ではそう考えても99%正しいでしょう。

さて、今や国会でもWeb3.0とNFTがセットで語られるようになりました。
日本の成長戦略の次なる要として、Web3.0 が取り上げられているからです。

ところで、つい最近まで Society5.0 とも言っていましたよね。

どんどん新しい言葉が出て来ますが、何が違うのでしょうか?

Society5.0(おさらい)

Web3.0 の登場で古い言葉になってしまった感がありますが、Society5.0 も大切です。
Society5.0 はもともと、2016年~2020年度の国の成長戦略(5年に1度見直すことが法律で決まっています)として打ち出された概念の1つです。
主に次の技術を社会の発展に生かそうという国の成長戦略です。

  • 人工知能
  • ビッグデータ
  • IOT(モノのインターネット)
  • 高速無線通信網(5G)
  • ドローンなど

雑で申し訳ありませんが、 Society5.0 のイメージをキーワードだけで並べると、こんな感じです。

第5次産業と言いたかったのですが、日本はITやソフトウェアを軽視しているため、あまり進んでいません。

というか、ほぼ失敗です。
主要部分は海外のIT企業に持って行かれてしまっています。
上記に関して、優秀な技術者は海外に出て行ってしまいました。

税制も法律も体制も、日本では色々な意味で条件が悪すぎるからです。

なおかつ、実現する前に量子コンピューターやWeb3.0が出て来てしまい、修正または追加を迫られています。

Web3.0 とは?

インターネットの発展段階を指します。

  • Web1.0: 1995~2005年ころ ホームページ閲覧(情報を検索できる)
  • Web2.0: 2005~2018年ころ SNSや YouTube(誰もが情報を発信できる)
  • Web3.0: 2018年~ ブロックチェーン(管理者がいないフラットな世界)

年代はおおざっぱな肌感覚です。
だいたい、こんな歴史感です。

Web2.0(現在のインターネット)が抱える大きな問題とは?

次に、なぜ Web2.0 から Web3.0 へ進化する必要があったのか?

について説明します。

Web2.0 でブログやSNS、YouTubeなどを通じて、誰もがインターネット上に情報を発信できるようになりました。
これは大きな革命でした。
現にメディアの在り方や流通の在り方、教育や働き方まで変えてしまいました。

しかし不安が増大しています。

冨の一極集中や国を超えるような巨大企業の台頭です。

Web2.0の欠点は「中央集権」の体制であることです。
つまり、サーバーを運営する国や企業が、あらゆる情報を把握し、権力を握ることができます。
技術的には、サーバーとクライアントの関係に過ぎませんでしたが、それが発展して、すっかり質を変えてしまいました。

今や、個人情報も国の大切な情報も、特定の組織が握っています。

中国はプライバシーよりも国民の管理を優先し、政府が国民1人1人のSNSを全て監視しています。
アメリカではGAFAに対して、個人情報の扱いや独占禁止法について、しばしば裁判が行われています。
日本では、学校でタブレットを使うたびに外国企業のサーバーに子供たちの学習履歴が蓄積され、外国企業の人工知能開発に流用されています。

人工知能の開発は、ビッグデータを持つ国や企業が圧倒的に有利です。

自由で開かれた文化を育んできたはずの持つインターネット。
それなのに帝国支配の様相を呈してきました。

特に自由を縛られるのが大嫌いなハッカーやIT技術者は、いち早くそれに反旗を翻しています。

「GAFAってさ、ダサいよね」

政治発言やコロナ発言を規制するSNSに対しては

「twitter ってダサいよね。」
「Facebook はヤバイよね。」

などと言って見せるのが、最先端のIT技術者のトレンドみたいです。
いつの時代にもロックしてる人やパンクな人がいるんですね。

何はともあれ、Web2.0 の行き過ぎた中央集権支配を改善する必要性が出てきたわけです。

管理者不在で公正な世界とは

この現状を生み出した根本原因は「サーバーに情報を集中管理する」という現行の仕組みでした。
これに代わる仕組みを発明しない限り、問題の本質は解決されません。

そこでブロックチェーンが注目されました。

ブロックチェーンを利用したNFTの取引には管理者がいません。
取引の証拠やモノの価値を保証する仕組みが「参加者全員による相互チェック」だからです。

DAOという分散型自立組織も作れるようになりました。

国にもIT企業にも支配されない自由で公正なやりとり。

ブロックチェーンという技術を中心に「強者に支配されない理想郷」を実現しようというムーブメントが盛り上がりつつあります。

政治でも会社でもNPOでもない。
新しくDAOという単位の組織活動が、人々の活動の1つの在り方として広がっていくと予想されます。

Web3.0 と Society5.0 の接点は?

ここまでの説明で、Society5.0 と Web3.0 は全く別の所から生まれてきた考え方だとお判りでしょう。
決して Society5.0 の次が Web3.0 というものではありません。たまたま日本ではその順番で話題になったと言うだけです。

それでも無理やりつなげるとすれば、ロボットやIOTや人工知能とブロックチェーンの融合でしょうか。

既にそのような研究が始まっています。

ロボットが自律的に働くような研究です。
ロボットが作業した結果をロボット自身がNFTで販売し、ロボットがお金を稼ぐ。
そんな活動をやらせた論文がすでにあるそうです。

仮想世界では人間とロボットと人工知能の区別がつかなくなると言われていますが、その実証実験はすでにスタートしているようです。

Web3.0 には実体がない?

しかし、まだ Web3.0 の具体的な形というものは存在していません。
今あるのは技術的な可能性と方向性だけです。

あるいは、Web3.0の姿は「自己相似的な形」で、これからもずっと全体像が分らないままなのかもしれません。

技術の根幹が分散管理であり、中央が存在しないのです。
だとすれば、今の掴み所のない状態のまま、ブロックチェーンを利用したサービスが広がっていく状態が、すでに Web3.0 と言えなくもないです。

日本の現状

日本ではNFTが2019年ころから騒がれ始め、2021年にニュースが多くありました。
DAOについても最近です。
日本の国会やテレビなどでは Web3.0 という言葉にまとめられているようです。

海外では、もう少し早くから動きがあり、政府の対応が日本より早いです。
多くの国でNFT分野を国家戦略に取り組む動きが加速しています。

アメリカの対応

アメリカは今年3月9日に、バイデン大統領が仮想通貨を含むデジタル資産関連の大統領令を出しました。
アメリカは暗号資産で世界の主導権を握るそうです。

この大統領令で、暗号資産を「米国のリーダーシップと経済競争力、金融包摂、責任あるイノベーション」と位置付けました。
さらに「民主主義の価値と米国の国際競争力に見合った、デジタル資産の国際的関与とグローバル・ガバナンスにおいて、主導的な役割を果たす必要がある」としました。

この政府の方針を受けて、ビットコインやイーサリアムに関連した企業の株価が上昇しました。

イギリスの対応

今年の4月4日、イギリスのリシ・スナック財務相は王立造幣局(Royal Mint)に対し、夏までにイギリス独自のNFTを発行するよう要請しました。
イギリスは中央銀行がNFTを発行してくれるそうです。
イギリスの持つ資産がネット上でも価値を維持できるよう、NFTを国が発行して価値を担保できるように、仕組みを早くから構築しておきたいのでしょう。

ウクライナの対応

ウクライナへの支援を受け入れる方法として、NFTを利用した色々な形の寄付が用意されています。
例えば、UkuraineDAO は、ウクライナ国旗を活用したDAOです。ウクライナ国旗のNFTを購入すると、その金額が寄付になります。
暗号資産の口座(ウォレット)の残高がウクライナ政府公式ツイッターで公開され、でれでも確認できます。

中国の対応

2021年5月にビットコインをはじめとした仮想通貨の規制を強化しました。
代わりに全世界で使える人民元のブロックチェーンを中国が開発すると発表しました。
ただし中国は中央集権を絶対に崩さない国ですから、中央集権型の管理システムとしてのブロックチェーンを開発してしまう懸念があります。

日本の対応

残念ながら、日本の政府はまだ何も対応していません。
自民党の中で有志が提言をまとめているものの、政府は「検討します」という段階です。

2021年

5月 自民党内に「ブロックチェーン推進議員連盟」が設立され、デジタル改革担当大臣に「ブロックチェーンを国家戦略に。~ブロックチェーンの普及に向けた提言~」を提言しました。

2022年

2月 衆議院内閣委員会で、自民党のデジタル社会推進本部「NFT特別担当」の平将明衆議院議員が「Web3.0」や「NFT」について政策の方向性を関係大臣に質問しました。トークンが現金に換金されなくても時価総額で課税されることからスタートアップ企業や技術者がシンガポールで起業してしまう問題などを指摘しました。

3月 自民党の「NFT政策検討プロジェクトチーム」が発行した「NFTホワイトペーパー」案が党内で承認・公表されました。

4月 維新の党が党内議連「メタバース・Web3.0議員連盟」を発足させることを発表しました。

5月 自民党、国民民主党、維新の党がそれぞれWeb3.0の経済圏を推進するために税制改革に意欲を示しています。

与野党のこうした活動に対して、日本政府(岸田内閣)は「検討中です」の一点張りです。

海外のリーダーたちは早くから決断し、ゲームチェンジャー側に回ろうと動き出しています。
それの段階から比較すると、日本はとっても動きが遅いと言えます。

ただ、Web3.0 が中央集権に対局する活動であるため、下手に政治主導を行えば台無しになってしまいます。
「活動の邪魔をしない」という規制緩和路線のスタンスが大切でしょう。

そして、何か新しい仕組みを導入する時は、それに着いていけない人との間で必ず格差が発生します。
このような格差は想定できるでしょうから、最初から同時に格差是正のサポートも盛り込むべきでしょう。

つまり、規制改革と格差の手当ては同時に両輪として考えないと「総論として何もしない」という結論になりがちです。

国会で建設的な法案が通るのか、つぶし合いの妥協法案になってしまうのか、注意深く見守っていく必要があります。

Web3.0と電力の問題

仮想世界は全てコンピューターの中ですから、コンピューターが使う電力がハンパないことは、容易に想像がつくでしょう。

例えば YouTube の場合、この記事によれば1分あたり500時間の動画がアップロードされているそうです。それに伴う消費電力は、とんでもない量になるでしょう。

同様にブロックチェーンの運用にも、たくさんの電力が必要です。
ブロックチェーンは「たくさんのコンピューターで台帳を管理する」仕組みですから、1つの取引でたくさんのコンピューターが計算する必要があるからです。

だたし「人間のきめ細かな要求」をできるだけ満たすようにコンピューターが処理をしているとも言えます。
もしも人間が同じことをしたら、さらに多くのエネルギーやお金を必要になるでしょう。

転売のたびに関係者がみんな集まって契約書にハンコを押して、銀行に1つ1つ振り込んで・・・なんてやってられませんよね。
それでもやると言われたらどうでしょう。電力だけでは済まされないでしょう。

今まで莫大な手数やめんどうを前に諦めていたサービスが、コンピューターが働くことで可能になったのですから、その分のコストをかけるのか、諦めるのか、という選択なのかもしれません。

デマやウソもあるけれど

ただし、電力の問題には誤解も含まれています。
「たられば」の結論だけをピックアップして極端な記事にしたミスリードが散見されるからです。
例えば、

「たった1回の取引で、家庭の年間消費量の2倍の電力を消費する」

などといいう記事です。こういうのが誤解の原因です。

その様な試算があるのは確かですが、それには「もし~なら」という色々な仮定条件があったはず。
仮定を取り払って極端な結論だけをタイトルにして「いいね」数を稼ごうとするものがあります。

大きな電力の浪費が当てはまるのは、「コインの採掘」によって利益が得られる種類のブロックチェーンについてです。

例えばビットコイン。
現実世界では金やダイヤモンドを掘り当てれば一攫千金になりますが、それと同じように、ビットコインにも仮想的な「採掘」という行為があります。
詳細は割愛しますが、それで一攫千金を狙うことが可能で、熱狂的な採掘者が多いです。
採掘には何百台ものCPUを同時に稼働させる必要があります。金やダイヤモンドの採掘に大量のブルドーザーが必要なのと似ています。
そのため、確かにそういう人たちは大きな電力を消費しています。

ビットコインの採掘が盛んだった中国では、2021年5月以降、当局からの行政指示により仮想通貨の採掘が禁止されました。
当時、世界の3分の2のビットコインを中国が保有していましたから、中国の電力がどれくらいそれに消費されていたことか。
もっとも政府が気にしたのは、マネーロンダリングに資金が流れることの方でしたが。

このように、ビットコインのような「採掘行為が必要なブロックチェーン」で、なおかつ熱狂的な採掘行為が多くなると、電力の浪費がハンパなくなります。
これは直ちに是正されるべき問題でしょう。

しかし全てのブロックチェーンが同じ仕組みではありません。
DAOのように活動のドメインを限定できる場合(プライベート型、コンソーシアム型)は、採掘を必要としないブロックチェーンの方が多いです。

そのためNFTやDAOを一緒くたに批判するのはお門違いと言えます。

また情報操作による批判もあります。

ウクライナをNFTで応援しようとする人たちに

「NFTは環境破壊だから、応援するな」

という記事が増えました。
もちろん、そういう意見を持つのは自由ですが、
一方で、それらの何割かはロシアによる情報工作であることも容易に想像がつくでしょう。

電力問題の改善は必要

何はともあれ、コンピューターの活用が広がり、人が寝ている間にもコンピューターやIOTが働き続けるようになっています。
コンピューターウィルスをチェックする処理、スパムメールをはじく処理、迷惑メールをフィルタリングする処理などにも、莫大な電力を使っていて、その必要性も拡大しています。

電力問題は待っていても肥大化する一方であることは確かでしょう。
しかし

「コンピューターやスマートフォンを使うな」

と命令しても、今や誰も聞く耳を持たないでしょう。
ハード面、ソフト面、運用面のそれぞれで電力消費の改善は、どちらにしても継続的に必要です。

皮肉にもロシアによるウクライナ攻撃の戦争で、エネルギー問題を考えざるを得なくなりました。
ロシアから石炭や天然ガスを輸入して発電した電力は、安全面でも環境面でも受け入れられない流れになってしまったのですから。

石油や石炭は、太古の昔に植物が受けた太陽光のエネルギーです。
風力も波力も太陽光のエネルギーがもとです。

一方、地球は太陽光から受けるエネルギーのほとんどを、その日の内に反射または放射で宇宙へ逃がしています。
風や波のエネルギーになるのは太陽光の0.2%程度です。

化石燃料に依存しないのであれば、原子力と太陽光の利用を考える他ないでしょう。
光合成や人工光合成を増やす、光触媒の活用を進める、太陽光パネルを国産にしてリサイクル体制を整える、法規制を見直す、などなど。

日本政府は、まだ電力供給のグランドデザインを描いていませんし発表もしていません。

人類が発展し続けて最後まで残る問題があるとすれば、それは食料でも水でもなく、エネルギー問題になるでしょう。

おわりに

世界は成長分野を求めています。

二酸化炭素、人工知能、ビッグデータ、量子コンピューター、アフター・コロナ、ブロックチェーンに仮想通貨、メタバースにWeb3.0、などなど。

国や経済の活動を左右するようなキーワードが次々に現れ、ゲームのルールがどんどん変わります。

成熟した先進国から溢れだしたお金は、次なる投資先を求めてさまよっています。

一方で、金儲けのためだけの投資(投機)に嫌気がさしたり、国や巨大企業の一部の指導者の判断1つで、多くの人が犠牲になってしまう経済や政治の在り方に疑問や恐怖を覚える人たちが出てきました。

こうした世界の欠点を修正し、フェアトレードや、より民主的で自由な世界を勝ち取りたい!

そんな渇望から生まれたのがブロックチェーンという技術のような気がしてなりません。

ブロックチェーンは、ビットコインとして誕生した時は明らかに投資対象でした。
しかし、今は「もっと世界を良くするために使おう」と考える前向きな人たちが増えてきています。
今のところ両者は世界を分けていて、水と油のような関係にあるようです。

何にしても、これらに共通していることは「コンピュータとソフトウェアが基盤」になっているということです。

戦後の第二次産業をベースとした国の仕組みが岩盤規制となり、新しい時代に対応できないまま、日本は30年間ずっと衰退してきました。

その間に第3次産業と第4次産業の成長を、十分に生かすことができませんでした。

次の第5次産業を狙った Society5.0 は、量子コンピューターやWeb3.0の登場で、早くも修正を余儀なくされています。

これに乗り遅れたら、日本は「先進国」を名乗れなくなるかもしれません。
もしかしたら最貧国の1つになってしまうかもしれません。

偏差値を70にしている暇があったら、
クイズ王なんかになっている暇があったら、

そんなことよりも、コンピューターを学んでほしいと思います。

 


進学実績

卒塾生(進路が確定するまで在籍していた生徒)が入学した学校の一覧です。
ちなみに合格実績だけであれば更に多岐・多数にわたります。生徒が入学しなかった学校名は公開しておりません。

国公立大学

名古屋大学、千葉大学、滋賀大学、愛知県立大学、鹿児島大学

私立大学

中央大学、南山大学、名城大学、中京大学、中部大学、愛知淑徳大学、椙山女学園大学、愛知大学、愛知学院大学、愛知東邦大学、同朋大学、帝京大学、藤田保健衛生大学、日本福祉大学

公立高校

菊里高校、名東高校、昭和高校、松陰高校、天白高校、名古屋西高校、熱田高校、緑高校、日進西高校、豊明高校、東郷高校、山田高校、鳴海高校、三好高校、惟信高校、日進高校、守山高校、愛知総合工科高校、愛知商業高校、名古屋商業高校、若宮商業高校、名古屋市工芸高校、桜台高校、名南工業高校、菰野高校(三重)

私立高校

愛知高校、中京大中京高校、愛工大名電高校、星城高校、東邦高校、桜花学園高校、東海学園高校、名経高蔵高校、栄徳高校、名古屋女子高校、中部第一高校、名古屋大谷高校、至学館高校、聖カピタニオ高校、享栄高校、菊華高校、黎明高校、愛知みずほ高校、豊田大谷高校、杜若高校、大同高校、愛産大工業高校、愛知工業高校、名古屋工業高校、黎明高校、岡崎城西高校、大垣日大高校

(番外編)学年1位または成績優秀者を輩出した高校

天白高校、日進西高校、愛工大名電高校、名古屋大谷高校

※ 成績優秀者・・・成績が学年トップクラスで、なおかつ卒業生代表などに選ばれた生徒

 


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受験を終えたらプログラミングや3Dモデリングを学ぼう

コンピューターを使うイメージ

塾長です。

受験生のみなさん、受験勉強お疲れさまでした。

さて、卒業も受験も終え、きっと今は時間を持て余していることでしょう。
教室では早くも高校の予習を始めておりますが、プライベートではいかがでしょう?

新型コロナの蔓延防止や花粉症で外出を控えているのであれば、読書やコンピューターがおすすめですよ。
ネットをやるなら、情報リテラシーを意識しましょう。

そこで今回は、情報リテラシーとプログラミングの関係について、1つの例を書いてみましょう。

情報リテラシーと数学の関係

最近、ちょっと話題になった有名な話があります。
次のニュースを見たとき、あなたならワクチンの効果をどう評価しますか?

問1:効果なし?

ウィルスに新規感染した人の約6割がワクチンを2回接種していたことが判明。

この調査から、ワクチンの効果が無いと判断するのは正しいでしょうか?

ソース:「オミクロン株感染で入院の6割は2回接種済み 国立感染研の分析で判明」Science Portal(2022/02/01)など

もう1つの事例です。こちらは、ここ数日間で話題に上ってきました。

問2:逆も言える?

東大の鳥海教授がツイッターの投稿をクラスター分析したところ、次のことが判明。
ロシアのウクライナ侵攻を正当化する主張「ウクライナ政府はネオナチ政権だ」などを拡散している人たちの88%は、ワクチン接種に反対する投稿も拡散していた。

それでは逆に、ワクチン接種に反対する人の多くは、ロシアの主張を拡散している人だと言えるでしょうか?

ソース:「ツイッター上でウクライナ政府をネオナチ政権だと拡散しているのは誰か」YHAHOO!ニュース(2022/3/7)

このようなニュースは毎日のようにネット上に流れていますが、よく考えないと勘違いを起こしてしまいます。
もしかしたら印象操作に載せられてしまうリスクさえあります。

それでは答え合わせです。

答え

問1

ワクチンの効果はあったと言える。

この種のニュースの秘密は、ワクチンを「接種した人」と「接種していない人」の人数比にあります。
ワクチンの2回接種まで完了した人の割合は、日本の総人口の79%を上回っています。
対象者約1億2千700万人のうち、約1億人が2回接種済みで、残り2千700万人がそれ未満の接種です。
ソース:「チャートで見る日本の接種状況 コロナワクチン」日本経済新聞や首相官邸の発表など)。

例えば問1のニュースの例では、オミクロン株の新規感染者122人が対象でした(昨年の感染者はまだ少なかったです)。
うち77人が2回接種済みで、40人が未接種、他は3回接種や1回接種だったそうです。
これを母数も合わせてみれば、

接種済みの感染率 77÷1億=0.000077%
未接種での感染率 40÷2700万=0.0001481%

両者を割れば、未接種の人の方が1.9倍も感染していることになりました。
あくまでも当時での数字でしかありませんが、少なくとも当時はワクチン接種で感染リスクが半減していたと言えます。

問2

逆は言えない。ワクチン接種に反対していることとウクライナ戦争の話はもともと関係ない。

何より上のソース記事を最後までよく読めば、ちゃんと「ワクチン接種に反対する人のわずか4%」と書かれています。
これについては後で計算してみますが、何はともあれ、よく読むことが大切ですね。
もしも書かれていない場合は、別の情報ソースなども合わせて、ちゃんと母集団の数や相対度数などを確かめる必要があります。

ちなみに、この種の問題は小学6年生の3学期「なかまに分けて」で習います。
あるいは、高校1年生の数1「集合と論理」でも習います。

いわゆる「りんごが好きな人」「みかんが好きな人」「両方とも好きな人」の問題です。

「りんごが好きな人」は40人で、「みかんが好きな人」は80人でした。
このとき「りんごが好きな人」の約88%はみかんも好きでした。
さて「みかんが好きな人」はりんごも好きだと言えるでしょうか?

40人の88%=35人ですから「両方とも好きな人」が35人です。
つまり「みかんが好きな人」の80人のうち35人がリンゴも好きということになり、半数未満でした。
よって、「みかんが好きな人」はりんごも好きだとは言えません。

このような話しと同じですね。
そもそも、この分析は

「特定の主張が特定の集団によって、繰り返し意図的に拡散されているのではないかないか?」

という疑いをデータ分析の観点から明らかにしようという試みでした。

このソース記事の中では、

Dクラスタは「ウクライナ政府はネオナチである」というロシアの主張を拡散しているツイート群で,228ツイートが10,907アカウントによって30,342回拡散していました.(中略)クラスタDだけ2.8と大きいようです

という分析もされています。
つまり、特定の集団が「ウクライナ政府はネオナチである」という同様のツイートを1人当たり平均2.8回も繰り返し拡散していたことになります。
これは「意図的な拡散」であったと言えるでしょう。
とても興味深いですね。

ですが、こんな素敵な調査でも、その読み方や解釈を間違えてしまったら、自分も意図せず陰謀論を担いでいる側になってしまいます。

話がそれましたが、今回は「逆は成り立たない」が正解でした。

ワクチンを接種しない自由も認められています。
ワクチンを接種するか否かという選択の話と、陰謀論でワクチンを反対している人の話は、別の話です。
両者は分けてとらえるべきでしょう。

このように情報は気を付けて読む必要がありますね。

ところで、算数や数学に置き換えることができるということは、プログラミングでも話ができます。

数学ならばプログラミングにできる

数学の式で関係を表す

そこで問2の話題について、数学の集合で表してみましょう。

$N=${ロシアの主張を拡散する人の集合}(ロシアによるウクライナ侵攻を正当化する人)
$V=${ワクチン接種に反対する人の集合}

すると

$N \cap V=${ロシアの主張を拡散し、かつ、ワクチン接種に反対する人の集合}

$ V – (N \cap V) =${ワクチン接種に反対する人の中で、ロシアの主張を拡散する人の集合}

などと表せますから、$V$ と $N \cap V $ を比較すれば良いということになります。

ここから数学の慣例で、集合の要素の数を$n(集合)$と表すことにします。
あくまでも今回は思考の練習ですから、値は適当にデフォルメします。

いま、適当に $n(N)=10$とします。
本当の数は10,907アカウントですが、面倒なので全体的に $ \frac{1}{1000} $ 程度に規模を縮小しました。

すると $n( N \cap V )$ はその88%ですから、$n( N \cap V )=10 \times 0.88 \risingdotseq 9$ と設定すればよいでしょう。

さらに、その9人は $V$の4%ですから、$n(V) = n(N \cap V) \div 0.04 = 225$ と設定します。

これで練習用の数字がそろいました。

プログラミングで表現する

それでは、上記の関係をプログラミングで実験してみましょう。

なおプログラミング言語は Python(パイソン)を使います。
Python は無料で使えるプログラミング言語です。人気ランキングで上位にいることでも有名です。
使ってみたい方は、Pythonの公式ホームページからダウンロードしてインストールしてみてください。

さて、Python は集合の計算もプログラミングできます。

Python では $n(U)$ を $len(U)$ とし、$N \cap V$ を $N \& V$ と書きます。

それでは集合Nや集合Vを具体的に定義していきましょう。
本当なら集合の要素はツイッターのアカウント名なのですが、プログラミングの都合で、今回は簡易的に整数の番号を使うことにします。

V = set( [ i for i in range(255) ] )
len(V)
-> 225 (ワクチン反対)

N = set( [ i for i in range(216,226) ] )
len(N)
-> 10 (ロシアの主張を拡散)

len( V – (N & V) )
-> 216 (ワクチン反対だが、ロシアの主張を拡散していない)

len( N & V )
-> 9 (ワクチン反対、かつ、ロシアの主張を拡散)

len( N – (N & V) )
-> 1 (ワクチンに反対していない、かつ、ロシアの主張を拡散)

それでは、それぞれの相対的な大小関係を視覚的に確認してみましょう。
それぞれの集合に含まれる要素を並べて比較します。

V – (V & N) ・・・(ワクチン反対だが、ロシアの主張を拡散していない)
-> {0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69, 70, 71, 72, 73, 74, 75, 76, 77, 78, 79, 80, 81, 82, 83, 84, 85, 86, 87, 88, 89, 90, 91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98, 99, 100, 101, 102, 103, 104, 105, 106, 107, 108, 109, 110, 111, 112, 113, 114, 115, 116, 117, 118, 119, 120, 121, 122, 123, 124, 125, 126, 127, 128, 129, 130, 131, 132, 133, 134, 135, 136, 137, 138, 139, 140, 141, 142, 143, 144, 145, 146, 147, 148, 149, 150, 151, 152, 153, 154, 155, 156, 157, 158, 159, 160, 161, 162, 163, 164, 165, 166, 167, 168, 169, 170, 171, 172, 173, 174, 175, 176, 177, 178, 179, 180, 181, 182, 183, 184, 185, 186, 187, 188, 189, 190, 191, 192, 193, 194, 195, 196, 197, 198, 199, 200, 201, 202, 203, 204, 205, 206, 207, 208, 209, 210, 211, 212, 213, 214, 215}

V & N ・・・(ワクチン反対、かつ、ロシアの主張を拡散)
-> {224, 216, 217, 218, 219, 220, 221, 222, 223}

N – (V & N) ・・・(ワクチンに反対していない、かつ、ロシアの主張を拡散)
-> {225}

はい、ワクチン反対派の多くはイデオロギーや政治的な思想などとは関係ないことが明らかですね。

算数ではVの帯グラフとNの帯グラフが重なったような図を描いて、この種の問題を解きます。
数1ではベン図を使います。
そしてPythonのプログラムでは上のようになります。

これらのどれを使って表現するにしても、必ず2つのグループの大きさ(人数)や、その重なり領域の大きさ、といった具体的な情報が必要です。
それらの1つでも分からなければ、情報を正確に網羅できないことが分かるでしょう。

このように数学やプログラミングに慣れていれば、情報の欠落に気が付きやすく、それだけダマされにくいと言えます。

補足:pythonの文法について

上のプログラムでは Python の「リスト内包表記」という文法を使って記述している部分があります。
例えば以下の行です。

V = set( [ i for i in range(255) ] )

特に、

[ i for i in range(255) ]

の部分がリスト内包表記です。
配列を表すカッコ “[ ]” の中に、繰り返し構文を1行のスタイル書いて、配列の要素を定義しています。
そして、この意味は、

「0から始まる255個の整数を並べて配列をつくりなさい」

となります。つまり1行全体としての意味は、

「0から始まる255個の整数を並べて配列をつくり、それを配列型から集合型へ変換してから、変数Vに入れなさい」

となります。
その結果として変数Vには整数0~254が並んだ集合{0,1,2,3,…253,254 }が入っていることになります。

リスト内包表記を使えば、配列の定義を簡潔に書くことができます。
ただし全てのプログラミング言語で使えるわけではありませんので、要注意です。

Python、Haskell、Scheme、Common Lisp、F#などでは使えます。
しかし古くからあるメジャーな言語、Java、JavaScript、C、C#、Objective C、BASIC、VB や、人気の Ruby や PHP などでは使えません。

論理国語の限界

今年の4月から高校も教科書改訂です。
この教科書改訂をもって10年の教育改革「高大接続教育改革」が一通り出そろうことになります。

なかでも国語は論理性が重視され、説明文や論説文の比重が非常に大きくなった一方、小説や物語文は縮小しました。一部では「文化軽視」と批判もされています。

国語の教育を通じて「論理的な思考力」を強化しようという改革の趣旨が色濃く反映されています。

一見すると正しいように思いますが、数式やプログラミング言語に比べると、やや首をかしげたくなる部分があります。

まず、実用性という意味で疑問です。
難しい文章は誰からも読まれないし、読みたくもない、というのが社会の実情です。

論理的に難解な文章を読み書きできる能力を身に着けました。
でも、その人のコミュニケーションは言葉が難しくて、誰も耳を傾けません。

それって、社会的に価値のある能力を身に着けたと言えるのでしょうか?
大いに疑問です。

次に言語の機能という意味で疑問です。
そもそも日本語のような自然言語は、正確な論理の記述には向いていません。
それを無理やり論理的にやろうとすれば、色々なローカルルールが発生し、もはや国語ではなくなるでしょう。

例えば、第1段落の主張が文章全体の結論に含まれれないような文章があったとします。
このとき、第1段落の主張を「本文に即している」と見なすのか否か、という問題があります。
この判断について世間一般では特にルールは無いでしょう。
ある人は見なさないと言うし、また別の人は見なすと言うでしょう。

ところがテストでは「即していると見なす」を正答とするものが多いです。
これは選択問題で難解な出題をしようとするあまり「消去法でしか解けない問題」を作りがちになるからです。

つまり「否定要素が無ければ正解として残す」という「解法のテクニック」が正解の理由です。
もちろん、こうした判断の基準は受験国語だけに通用するローカルルールです。

これは論理であるかのように見せかけているだけで、国語力や論理力と関係ないでしょう。
特定のゲームにだけ通用する単なるボス攻略です。

世間でこんな主張をしたら、屁理屈と言われます。
時に屁理屈は社会的な混乱を招きますので、ローカルルールはむしろ弊害とさえ言えます。

このように実際の入試問題は、世間の常識から離れたローカルルールに支えられています。

ところで、論理的な思考の記述には、日本語よりももっと適した方法があります。

数式や論理記号、プログラミング言語などです。
こうした、より形式的な言語(フォーマルメソッド)を使うべきでしょう。

私の感覚では、高校受験の問題で、すでに論理国語の難易度は上限に達しています。
それ以上に難解な論理構造を記述したいのであれば、自然言語ではなく、もっと形式的な言語を使うべきです。

論理国語のやりすぎには要注意だと思います。
論理国語で学生を消耗させている間に、また日本が衰退してしまいます。

芸術も大切です

コンピューターを使った環境として、最近はVRやメタバースが注目されています。
もちろん、マインクラフトも。
これらはみんな

「3Dのバーチャル空間で時を過ごす」

という特徴があります。

ファイナルファンタジーやフォートナイト。
こうした人気のゲームも、みんなバーチャル空間の中で遊びますよね。

これからは多くの人が3D空間で過ごすのが当たり前になります。
すると、その中で表現する絵やマークなども3Dにする必要があります。

コンピューターで絵を描くことをCGと呼びますが、これからは3DのCGを普通に描ける必要が、きっと出てくるでしょう。

それでは、コンピューターで3Dの絵を描く方法。
皆さんはご存じですか?

きっと、ほとんどの人が想像もできないと思います。

残念ながら、まだ小学校の図画工作や中学校の美術では習わないからです。
指導要領には無いため、教えられる先生が学校にはほとんどいません。

しかし時代の方が先に進みます。
自分で少しずつ調べて、簡単なものを描けるようにしておくと良いでしょう。

そして、3DのCGを描くためのフリーソフトが存在します。

Blender

おすすめは Blender というソフトです。

公式ホームページ(https://www.blender.org/)からダウンロードすることができます。

無料ですが、高機能でプロも使っています。
このソフトでアニメ映画も作られています。

WindowsでもMacでもLinuxでも動きます。
しかも、Pythonで自動化もできます。

無料で使おうと思ったら、ほぼこれ一択でしょう。

もしも新学期が始まるまで、すこし暇を持て余しているなら、挑戦してみてはいかがでしょうか。

充実した新生活を!

何はともあれ、受験お疲れさまでした。

羽を伸ばして体を休め、新学期に向けて今は十分に養生してくださいませ。

新年度はきっとステキな生活になるでしょう。
そうなるように祈っております。

そうそう、言い忘れていました。

卒業おめでとう!

いつでも教室へ遊びにおいで。

 


進学実績

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国公立大学

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私立大学

中央大学、南山大学、名城大学、中京大学、中部大学、愛知淑徳大学、椙山女学園大学、愛知大学、愛知学院大学、愛知東邦大学、同朋大学、帝京大学、藤田保健衛生大学、日本福祉大学

公立高校

菊里高校、名東高校、昭和高校、松陰高校、天白高校、名古屋西高校、熱田高校、緑高校、日進西高校、豊明高校、東郷高校、山田高校、鳴海高校、三好高校、惟信高校、日進高校、守山高校、愛知総合工科高校、愛知商業高校、名古屋商業高校、若宮商業高校、名古屋市工芸高校、桜台高校、名南工業高校

私立高校

中京大中京高校、愛工大名電高校、星城高校、東邦高校、桜花学園高校、東海学園高校、名経高蔵高校、栄徳高校、名古屋女子高校、中部第一高校、名古屋大谷高校、至学館高校、聖カピタニオ高校、享栄高校、菊華高校、黎明高校、愛知みずほ高校、豊田大谷高校、杜若高校、大同高校、愛産大工業高校、愛知工業高校、名古屋工業高校、黎明高校、岡崎城西高校、大垣日大高校

(番外編)学年1位または成績優秀者を輩出した高校

天白高校、日進西高校、愛工大名電高校、名古屋大谷高校

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