次のパンデミックでも感染者情報の収集に失敗する見通し

以下の記事
xtech.nikkei.com

実は、厚労省は研究予算を投じてパンデミック(世界的大流行)を想定した別のシステムも約10年前から開発させていた。「症例情報迅速集積システム(FFHS)」と呼び、集める情報を必要最小限に絞り込んだものだ。2014年度には一通りの機能を完成させ、何度も演習を実施していた。だが厚労省はFFHSを採用せず、緊急事態の中でHER-SYSを急造する。新型コロナ禍が広がりつつあった2020年2月、FFHSを新型コロナ対応に改修する指示を出していたにもかかわらずである。新型コロナ対策のIT化を指揮した厚労省の副大臣らにはFFHSの存在が伝わっていなかったことも明らかとなった。

上の記事のはてなブックマークでしょうかいされていたNHK News Webの記事
www3.nhk.or.jp

国の研究班は新型インフルエンザなど過去の感染症の教訓を踏まえ、新型コロナが国内で感染拡大する7年前の2013年からHERーSYSとは別のシステムの開発を進めていました。それが「症例情報迅速集積システム=FFHS」です。

開発の基本的な考え方は現場の負担を最小限にしながら、必要な情報を正確かつ効率的に集めるというものです。

例えば従来の方法では感染者が出た場合、保健所は医療機関からファックスで感染の発生届を受け、パソコンに入力しなければなりませんでしたが、このシステムではファックスの手書きの文字をOCRと呼ばれる技術で読み取りデータとして自動で登録できます。

また、HER-SYSでは感染者についておよそ120の項目の入力を求めていましたが、このシステムではどの情報が必要かについて自治体などと議論を重ね、患者の年齢、性別や発症日、症状など最小限の18項目に絞っています。

こうした情報は各自治体がリアルタイムで閲覧でき、情報共有に必要な業務の負担を減らすことが期待されていたということです。

さらに研究班では、2013年からこのシステムを実際に運用してパンデミックの発生を想定した演習を、毎年、複数の自治体と行ってきたということです。研究班によりますと新型コロナの感染拡大が始まったおととし2月、システムを新型コロナ向けに改修するよう、厚生労働省からメールで指示を受けたということですが、それ以降、連絡はなく、システムが導入されることはありませんでした。

厚生労働省の元技官で、研究班でシステムの開発を担当した北見工業大学の奥村貴史教授は「過去の教訓にもとづき、現場で起きる課題の解決を念頭に準備してきたので、もし導入されていれば、現場の負担軽減などが実現し、国内最初の感染者からパンデミックの最後に至るまで、患者の情報を全国で効率的に集約することができていたと思う。今回、過去の教訓を生かすことができなかったのは、経験などを継承する力が組織として失われていることが原因の1つではないか」と指摘しています。

厚生労働省 研究班のシステムを把握せず
HER-SYSの導入に関わった厚生労働省の複数の幹部は、NHKの取材に対し研究班のシステムについて「報告を受けていないので把握していなかった」と話しています。

そのうえで、研究を所管していた厚生労働省結核感染症課は「HER-SYSの担当部署に研究班のシステムを共有したかどうかは、未曽有のコロナ対応に追われ記録を残していないため、明確に説明できない。ただ、研究班のシステムは全国で問題なく運用できると確認できなければ、そのまま導入することは難しかったのではないか」と話しています。

記録残さないだから、次回のパンデミックも同じ失敗するよね。

メモ:2022年9月26日 台風15号による水害に対するAI画像生成を用いたデマ画像について

今後も増えていきそうなのでメモ。

こういうツイートがあり。

AI画像生成でつくられたものだと指摘が入った。

当人もみとめた。

以上の経緯をまとめたBuzzFeedの記事。
www.buzzfeed.com

災害時のデマについて

www3.nhk.or.jp

デマが虐殺を生み出した実例
kahoku.news

10万5000人余りの犠牲者を出した1923年の関東大震災の発生から、きのうで99年となった。これまで伝わるさまざまな教訓や知見の一つに、混乱時に流布される流言、デマの危うさがある。

 この震災で、デマにより多くの朝鮮人らが虐殺された事実を忘れてはならない。過去の負の歴史を直視し、教訓を再発防止にどう生かすのか。災害時のデマが深刻な事態をもたらす恐れがあることを改めて胸に刻みたい。

 関東大震災に関して、国の中央防災会議が報告書(2008年)をまとめている。それによると、地震発生は正午前で、当日の午後には警察が「朝鮮人による放火、暴行があった」などの流言を把握している。

 その後、「井戸に毒を投げ込んだ」といったデマが増殖し、朝鮮人や中国人の虐殺につながった。警察が殺人罪で立件した事件の被害者だけで233人。殺されたのは震災全体の死者の「1~数%」と報告書は推計するが、はっきりした人数は今もってよく分からない。

www.huffingtonpost.jp

2016年4月に起きた熊本地震では、「熊本の動物園からライオンが逃げた」というデマ情報をTwitterに投稿した神奈川県に住む会社員の男(=当時20=)が熊本県警に逮捕されている。動物園の業務を妨害したとして、偽計業務妨害容疑だった。

YouTubeの「ベネッセ 大学入試面接」動画の個人的感想

以下のツイートにネガティブな反応があり、私もこんな細かいことはどうかなと思って、当該動画をみてみた。

2022年9月23日までに公開されている動画を見たコメント

youtu.be

  • 防御的にふるまうという観点から適切な助言だと思う。
  • 面接時の基本だけど、発言や振る舞い、服装など相手に提示している情報に対して、質問されたときに答えられないとネガティブ印象なのでその準備ができればよいと思う。
  • あるある失敗談2の時間ギリギリ到着については本当にあるあるなので、早め行動しておくのがよいと思う(急にトイレいきたくなるときあるし)

youtu.be

  • 「どうぞ」と言われ愛知内のに入室してしまうのがNGという点は同意。説明も同意。
  • 着席前の名乗り、「お座りください」と言われてから着席するというのは防御的なふるまいとしては同意。でも、それができていないから落とすという人はほとんどいないと思う(「緊張しているなぁ」としか思わない)
  • 他のNGポイントも妥当だと思う(初対面の人に会う時の礼儀なので)
  • あるあるもあるあるだと思う。でも、だからと言って減点する人は少ないと思う(「緊張しているなぁ」としか思わない)

youtu.be

  • 妥当な内容だと思う。というか、初対面の人との上手な会話のやり方という内容だと思う。
  • あるあるもあるあるだと思う。これは確かに面接失敗ポイント。ちなみに、これは卒論・修論審査会の質疑応答も一緒。

youtu.be

  • NGポイントは確かにいまいちだけど、これで落とすという人はいないと思う。
  • アドバイスは妥当だと思う。

ここまでのまとめ

全体的に適切な内容だと思う。

リンク:2022年8月末のAIによる画像生成の話

今後のためにメモ。

TL上に流れている意見で気になるのは「自分の書いた絵が材料として消費されるのは嫌」という絵を描く人の感情を「~の観点からの抵抗勢力」と切って捨てていないかという点。分断の理論&あとあと激烈な反発が来るので気を付けたいところ。

以下リンク

  • 2018-09-02: 進化する機械学習パラダイス ~改正著作権法が日本のAI開発をさらに加速する~:日本は国策として機械学習環境の整備をしていたという話。

storialaw.jp

  • 2022-08-09: AIが描いた絵の著作権は、誰が持つのか Midjourney画像の扱いを考える

www.itmedia.co.jp

  • 2022-08-22: 世界変革の前夜は思ったより静か

note.com

  • 2022-08-23: 画像生成AI「Stable Diffusion」がオープンソース化 商用利用もOK

www.itmedia.co.jp

  • 2022-08-27: 人工知能の無料配布は、パンドラの箱か、新しい世界変革のはじまりか

news.yahoo.co.jp

  • 2022-08-26: 話題の「Midjourney」とは 発展し続ける画像生成AI

ascii.jp

  • 2022-08-29: mimic(ミミック)

illustmimic.com

  • 2022-08-29: 絵柄の特徴を学びイラストを生成するAI「mimic」が登場 “自作発言”や“他人の絵の悪用”などを心配する声も

nlab.itmedia.co.jp

  • 2022-08-30: イラストのAI学習禁止はできるのかをAIエンジニアが短く話します

blog.hirokiky.org

  • 2022-08-30: @chokudaiさんのツイート(下のコード補完の話と関連して)



類似話:コードの補完・自動生成

  • 2021-05-14: AIによるソフトウェア開発を支援する「Project CodeNet」をIBMが公開 ~オープンソースのデータセット、コードの検索・類似性・制約を判定

www.imagazine.co.jp

  • 2021-06-29: GitHub Copilot: Your AI pair programmer

github.com

  • 2021-06-30: GitHubにAIプログラミング機能「Copilot」登場 関数名とコメントから中身を丸ごと自動補完

www.itmedia.co.jp

  • 2021-07-01: プログラマーの書いたソースコードの続きを自動で記述する「GitHub Copilot」はエンジニアを駆逐してしまうのか?

gigazine.net

  • 2022-06-30: Give Up GitHub: The Time Has Come!

sfconservancy.org

  • 2022-07-01: 「GitHubの利用を中止しよう」 SFCが提言、AI開発ツールに疑念

news.mynavi.jp

Software Freedom Conservancyは複数の懸念を挙げているが、特にCopilotに関する次の質問に対して回答が得られなかったことを取り上げて懸念を示している。

  1. パブリックデータに基づいた機械学習システムをトレーニングすることはフェアユースであり、その利用はコンパイラのようにオペレータに帰属する、という考えはどの判例に基づいているのか。その理由について法的な分析などを示してほしい。
  2. 任意のコードでモデルをトレーニングすることが許可され、そしてライセンス条項に拘束されないというのであれば、なぜFOSSのデータのみを使ったトレーニングを実施したのか。Microsoft WindowsやMicrosoft Officeのコードベースがトレーニングセットに含まれていないのはなぜなのか。
  3. Copilotで使われたトレーニングセットに含まれていた著作権所有者の名前やGitリポジトリの名前を含むライセンスリストを示すことはできるか。できない場合、なぜそのことについて説明を行っていないのか。
  • @chokudaiさんのツイート

先行すると思う事例:ヒップホップのサンプリング

機械学習による**生成の話は元ネタがわからなくなりすぎているというのが、サンプリングやマッシュアップに比べた問題になる気がする(先行事例に対する参照・リスペクトがなくなる)

  • ja.wikipedia: リミックス文化

ja.wikipedia.org

  • サンプリングについての考察

hiphopflava.net

  • 2004-06-04: ネットで普及する音楽「マッシュアップ」は著作権の常識を変えるか

wired.jp

  • 2014-02-22: サンプリングを語る by RHYTHMER

bloomint-music.com

  • 2019-08-08: サンプリングの許可を取るスペシャリストが語る。サンプル使用許可のフロー、許可を出さないアーティスト、エミネムやドレイクの例など

hiphopdna.jp

  • 2020-04-07: どうすれば公式にサンプリングできる?~意外と知らない、法律からみたサンプリングの権利処理方法とは(前編)

blogs.soundmain.net

  • 2020-04-14: どうすれば公式にサンプリングできる?~意外と知らない、法律からみたサンプリングの権利処理方法とは(後編)

blogs.soundmain.net

  • 2021-12-31: Tracklibが2021年度のサンプリング事情をまとめたレポートを公開。ヒットチャートにもサンプリングが大きな影響

blogs.soundmain.net

修士課程への進学がキャリア形成の負の要因になるか確かめる

TwitterのTLのおすすめで以下のツイートが流れてきた。博士課程(博士後期課程)への進学の場合、2022年の日本では進路選択に負の要因が発生するけれども、修士課程(博士前期課程)への進学ならば、基本的には中立か正の要因となると思う。

上記のツイートのとおり、教員と学生、学生の保護者全員が「勉強したいならば大学院に進学したら?」と考えられるようになればすばらしい。ただ、数年間で状況がすぐには変わらないと思うので、まずは進学しようとしている方が自分の納得のために修士課程への進学がキャリア形成の負の要因になるか確かめるのがよいのではないかと思う。

私の所属学科(計算機科学系)には毎年、多くの企業から求人票が送られてくる。ちらちらみるかぎり、新卒採用の対象として学士号取得者のみならず、修士号取得者も含まれている。そして、新卒対象としてみなされる年齢に関する制約は学部卒だと22歳+2歳、修士修了だと24歳+2歳が多いと思う。また、ICT系の企業の多くは文系卒業・修了者も採用対象としている。

以上の状況があるので、文系で修士課程に進学しようと考えている方は、まずはご自身の所属学科・学部・大学に届いている求人票を20~30件ぐらいぱらぱらと眺めて、以下についてどういう状況なのか確認すると良いと思う。

  • 修士号取得者を新卒採用の対象としているか?
  • 学士号取得者を新卒採用の対象としている場合、年齢制限はどうなっているか(22歳+2歳かどうか)?
  • 出身学部の制限があるかどうか?

修士号取得者を新卒採用対象としているならば、修士課程へ進学してもキャリア的には問題ない。求職活動時に修士課程で学んだ事柄が当該会社の業務に役に立つことをアピールすればよいだけ。せいぜい、口下手な理工系学部卒と同じぐらいの不利だと思う。ICT系の会社を数社回れば、文系出身の人なんて大量にいる(そもそも計算機科学系の出身者が足りない)。

修士号取得者を新卒採用対象としていないならば、最悪、学部卒の枠で求職活動をしたらよい。浪人や留年していなければ、24歳で修士号とれるので、学士号取得者の新卒年齢制限にぎりぎり入れる。なんで、修士号とったのに学士号取得者の枠で求職しているのか問われたら、大学院進学は浪人、留年、留学と同じだと言いくるめればよい(浪人や留年許すなら、大学院進学なんてお得感満載だし)。もちろん、これは自分をディスカウントしているし、かなり強引なやり口だけど、ご飯食べないと死んじゃうし、ご飯食べるにはお金必要なのでしょうがない。中途採用枠よりは目があると思う。

新卒に年齢制限あるのは日本企業の特徴なので、外資企業やベンチャー行けば関係ないのだけど(もろもろの理由で+2歳を超えている学生には今までこのように紹介してきた。実際、就職できている)。

想像とか、心意気でなく、証拠に基づいて修士課程への進学がキャリア形成の負の要因にならないと判断できれば、周りからの意見にダメージ受けづらくなると思うので、ぜひ、まずは確かめてみてはいかがかと思う。