新しい言葉

「COOL CHOICE(=賢い選択)」

地球温暖化対策のための国民運動のこと。
2020年以降の温暖化対策の国際的枠組みである「パリ協定」で、日本は2030年に向けて、温室効果ガス排出量を26%削減(※2013年度比)することを約束しているが、
「COOL CHOICE」はこの目標達成のために、省エネ・低炭素型の製品・サービス・行動など、温暖化対策に資する、また快適な暮らしにもつながるあらゆる「賢い選択」をしていこうという国民レベルの取り組み。環境省が中心となって推進している。



パリ協定

京都議定書に代わる2020年以降の地球温暖化対策の国際的枠組み。
2015年、パリで開催されたCOP21(国連気候変動枠組条約第21回締約国会議)において、すべての国が参加する形で採択された。 世界共通の目標として、世界の平均気温上昇を2度未満にする(さらに、1.5度に抑える努力をする)こと、今世紀後半に温室効果ガスの排出を実質ゼロにすることが取り決められている。



緩和策と適応策

地球温暖化対策の車の両輪として、IPCC(国連気候変動に関する政府間パネル)の第5次評価報告書に盛り込まれている。
緩和策とは、温室効果ガスの排出削減と吸収の対策を行い、気候変動の影響を緩和させること。
具体的には、省エネの取り組みや、自然(再生可能)エネルギーの普及、CO2吸収源として森林の保全・整備、CO2の地中貯留技術(CCS)の開発などである。
適応策とは、すでに起こりつつある気候変動に適応するための備えと、新しい気候条件の利用を行うこと。
具体的には、大規模水害などの防災対策、地域によっては渇水対策、農作物の新種開発や、熱帯性の感染症対策、熱中症の早期警告などが挙げられている。



ランサムウェア(英語: Ransomware)

コンピュータウイルスソフトでマルウェアの一種である。
これに感染したコンピュータは、利用者のシステムへのアクセスを制限する。
この制限を解除するため、被害者がマルウェアの作者に身代金(ransom、ランサム)を支払うよう要求する。



AIスピーカ

人工知能を搭載した「AIスピーカ」は、話しかけるだけで好きな音楽や興味のあるニュースを再生するなど、さまざまな操作を音声でできます。
「AIスピーカ」がアメリカで普及する中、通信アプリ大手のLINEは、今年、日本で発売する製品を初めて公表しました。
この分野で先行するアメリカのIT各社も日本でも販売を検討していて、スマートフォンに続く新たな情報端末として競争が激しくなりそうです。



忖度(そんたく)

「他人の心を推し量ること」
OO氏達は国有地の売買や値下げについて、直接口利きをしてないが財務省の官僚が「忖度」して 動いたのではないか。(OOOO理事長(当時)が質問に対して答えた)



ロシアゲート問題

トランプ政権とロシアの不適切な関係が指摘されているロシアゲート事件は、いくつかの問題が混在している。
主な疑惑は昨年の大統領選でのロシアによる選挙妨害、対ロ制裁緩和の密約、FBIに対する捜査妨害、それにテロ関連情報の機密漏洩の4点だ。
ウオーターゲート事件でニクソン大統領が辞任に追い込まれた事件よりも深刻だとの見方もある。



ICT

ICTとは情報処理や通信に関連する技術、産業、設備、サービスなどの総称です。
ICTは「Information and Communication Technology(インフォメーション アンド コミュニケーション テクノロジー)」の略語で日本では「情報通信技術」と訳されています。



クラウドファンディング(Crowdfunding)

不特定多数の人がインターネット経由で他の人々や組織に財源の提供や協力などを行うことを指す。 群衆(crowd)と資金調達(funding)を組み合わせた造語である。


シンギュラリティ(Singularity)

人工知能(AI)が人類の知能を超える転換点(技術的特異点)。
または、それがもたらす世界の変化のことをいう。
米国の未来学者レイ・カーツワイルが、2005年にその概念を提唱し、徐々に知られるようになった。カーツワイルは本書で、2045年にシンギュラリティが到来する、と予言すると共に、AIは人類に豊かな未来をもたらしてくれる、という楽観的な見方を提示している。
特に2010年代に入り、ディープ・ラーニング(深層学習)の飛躍的な発達やビッグデータの集積などに伴う「第3次人工知能ブーム」が起こるなか、シンギュラリティが注目を浴びるようになった。
一方、シンギュラリティには懸念の声も多い。世界的な理論物理学者スティーヴン・ホーキングは、AIは人類に悲劇をもたらす可能性があると警告しており、安全運用のためのガイドライン作成の必要性は否定しない。
雇用の消失は代表的な懸念面であり、一般事務・配送・清掃・警備・運転・製造業務などはAIに代替可能性がきわめて高いと指摘しており、総務省も部分的なシンギュラリティの到来を前提とした未来像や取り組むべき課題、経済・雇用への影響などについて議論を始めている。


リベラル・アーツ (liberal arts)

もともと「リベラルアーツ」は、中世ヨーロッパの大学で学ぶべき基本的な学問である文法、修辞学、論理学、算術、幾何学、天文学、音楽の「自由七科」を意味した。
「リベラル(liberal)」は自由、「アーツ(arts)」は技術、学問、芸術を意味し、リベラルアーツとは「人を自由にする学問」ということだ』と解釈されている。
近年の「グローバルな経済競争時代の到来」によって、大学教育にも 卒業後すぐに社会に役立つ「実学」優先の傾向が顕著になりつつある。
「専門教育の重視」、「大学院重点化」と「教養部の廃止」、「教養教育の形骸化」もその現れである。 このような動きと同時に「実学」を駆使する 人間に新たなリテラシーが求められている。言い換えると、21 世紀を支える人材に適切なリテラシーを教授するための「リベラル・アーツ」の重要性が高まっている。
例えば、20世紀後半における科学技術の急速な発展と、人類の世界規模における交流・活動等によって引き起こされた様々な複合的問題(例:環境問題)に対処できる「総合的なリテラシー」を備えた人材養成が求められている。ただ、このために必要な教育は、単純に「教養教育の復活」、「文理融合の推進」などで達成される内容ではなく、 新たな「リベラル・アーツの構築」が必要とされている。


オープンイノベーション(open innovation)

企業が研究開発を行う際に、他社が開発した技術を特許のライセンシング(実施許諾)や企業そのものの買収などによって導入することや、他社に自社の知的財産権を使わせて、新しい製品等を開発させること。
すべての技術を自社で一から開発するより、リスクを軽減することができ、開発期間も短縮できる。技術の独自性が損なわれる危険性がある一方、相互に触発されて革新的な技術を生み出す可能性もある。
製薬など、研究開発に膨大な時間と資金がかかる分野では、近年、オープンイノベーションが推進されている。大手製薬メーカーは、ベンチャー・ビジネスが開発した製薬材料などを企業ごと買収し、薬の開発期間を短縮しようとしている。
ベンチャー・ビジネスにとっても研究開発投資を早期に回収することができ、また製品化や販売のリスクを回避することができるため、好都合である。ベンチャー・ビジネスが革新的な研究開発を行い、大企業がその成果を応用して製品化、事業化を行うという役割分担の基盤が、オープンイノベーションである。


データマイニング(Data mining)

未知の結果を予測するために、大量のデータセットに含まれている異常値、パターン、相関を発見する(マイニング)プロセス。
幅広い手法を駆使することで、こうした情報を収益の増大、コストの削減、顧客関係の改善、リスクの軽減に役立てることができる。
用語が登場したのは1990年代になってからでその基盤を形成しているのは密接に関連する3つの科学分野、即ち「統計」(データ間の関係の数理的研究)、「人工知能」(ソフトウェアおよび/または機械で実現する人間のような知性)、機械学習(データから自律的に学習して予測を実行できるアルゴリズム)であり、古くからある取り組みが今最先端の取り組みとして再び脚光を浴びているのは、ビッグデータや低コストのコンピューティング・パワーがもたらす無限の可能性が拡大するのと同じペースで、データマイニングの進化を続けているからである。
収集するデータセットが複雑であるほど、的確な洞察を明らかにできる可能性が高まる。価格設定、商品プロモーションの手法から、経済/ソーシャルメディアがビジネスモデル/収益/オペレーション/顧客関係に及ぼす影響まで、あらゆる対象の間に潜む関係性を明らかにする目的でデータマイニングが活用されている。
たとえば、スーパーの販売データをデータ・マイニングで分析することで、「雨の日は肉の売上が良い」「ビールを買う客は一緒に紙オムツを買うことが多い」など、売上データだけでは見えなかった商品同士の相関関係を見つけられるようになった。


データサイエンス(Data science)

データの分析についての学問分野。 統計学、数学、計算機科学などと関連し、主に大量のデータから、何らかの意味のある情報、法則、関連性などを導き出すこと、またはその処理の手法に関する研究を行う。
これらの研究者および技術者はデータサイエンティストとよばれる。
近年、ビッグデータという言葉に象徴されるようにインターネットやIOTの普及によって大量のデータが蓄積されるようになった。これまでは「いかにビッグデータを蓄積するか」の手段、効率的手法が求められたがこれからは「蓄積されたデータ」をいかに分析して商品開発や販売プロモーションに役立てるかが求められる能力であり、こうした人材を「データサイエンティスト」という。


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