人はいま科学技術の組み合わせから生まれたAIを使い始めている
生成AIサービスに搭載されたDeep Research機能の登場は短時間で簡単に「情報収集・分析・レポート作成」をしてくれます。論文のテーマを考え決めるとき情報収集・分析・レポート作成のサーベイには多くの時間をかけていました。このサーベイには多くの時間を割いたことは記憶にあります。
Deep Research機能が身近にある時代は人間の機能にとってどの効果をもたらすのかは、時を待っての歴史的な評価となるでしょう。
そしてビジネスにおいてその影響を色濃く受けるのがリサーチをもとに客先（見込み、確定、契約）にコンサル提案をする業界です。一方「コンサル不要論」の中で、一部のコンサルティング会社では、調査、仮説立案、提案資料作成といった業務プロセスの「resources」を再定義しています。
人はいま科学技術の組み合わせから生まれたAIを使い始めている。
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大きな転換期を迎える時、技術の発展について幅い広い分野を振り返ります。この振り返りポイントは、人はいま科学技術の組み合わせから生まれたAIを使い始めている。そしてAIにはAIの機能を実行させるため指示・命令（Chat）し、結果そこから生まれる時間的空間の業務プロセスの「resources」を再定義しているがresources削減に時間的空間をあてるのではなく、人（組織人）が人（組織）のためにどのような機能を寄与することが出来るのか、必要なのか、を科学の歴史を踏まえ考えます。
未来の科学技術の発展について考えると、いくつかの分野で大きな発見が期待されます。例えば、量子コンピューティングは、現在のコンピュータの限界を超える計算能力を提供し、複雑な問題の解決に役立つでしょう。また、人工知能（AI）と機械学習の進化により、医療、交通、教育などの分野で革新的なソリューションが生まれるのは間違いありません。
さらに、宇宙探査の分野では、火星への有人ミッションや、他の惑星や衛星での生命の痕跡の発見が期待されています。バイオテクノロジーの進展により、遺伝子編集技術が進化し、病気の治療や予防に新たな道が開かれるでしょう。これらの発見は、私たちの生活を大きく変える可能性があります。
自然界の発見についての可能性
例えば、新しい生物種の発見や、既知の生物の新しい行動や生態の発見が挙げられます。最近では、深海や熱帯雨林など、まだ十分に調査されていない地域で新種の生物が次々と発見されています。また、気候変動や地球の地質学的な変化に関する新しい知見もあります。例えば、氷河の融解や海洋の酸性化がどのように進行しているか、そしてそれが生態系にどのような影響を与えるかについての研究が進んでいます。さらに、植物の新しい薬効成分の発見や、動物の驚くべき適応能力の発見なども、自然界の理解を深める上で重要です。では、まず地球の内部からの発見は、私たちの惑星の構造や動態を理解する上で非常に必要です。地球の内部構成は、地球の最外層で、地核、その厚さは約5〜70kmです。地殻は大陸地殻と海洋地殻に分かれています。マントル: 地殻の下に位置し、深さ約2,900kmまで広がっています。マントルは固体ですが、非常に高温でゆっくりと流動しています。外核: マントルの下にあり、液体の鉄とニッケルで構成され深さは約2,900kmから5,150km。
内核: 地球の中心部で、固体の鉄とニッケルでできています。深さは約5,150kmから6,37８km（地球の半径）まで。地球の内部研究は、地震波の解析や高圧実験などを通じて進められ、これにより、地球の内部構造やその動態、さらには地球の磁場の生成メカニズムについての理解を深めています。
人間が地球内部に到達した最も深い地点は、ロシアのコラ半島にある「コラ超深度掘削坑」です。この掘削プロジェクトは1970年に開始され、1989年に深さ12,262メートルに達しました。これは、地球の地殻の一部を直接調査する目的でした。
調査により地殻の構造やその物理的・化学的特性についての新しい知見が得られ、特に、地殻の深部における岩石の変成や温度・圧力の関係についての理解が深まり、微生物の存在: 深部の岩石からは、予想外にも微生物が発見され、生命の存在範囲が従来の予想を超えて広がる可能性が示唆されました。
掘削によって得られたデータは、地震波の伝播に関する理解を深めるのにも役立ちました。これにより、地震の予測や防災対策の向上が期待されます。
参考：地球の内部に関する掘削プロジェクトは、世界各国で行われています。以下に、いくつかの主要なプロジェクトとその成果を比較してみましょう。
コラ超深度掘削坑（ロシア）深度: 12,262メートル
モホール計画（アメリカ）深度: 約3,600メートル
フランスの深部掘削プロジェクト深度: 約5,000メートル
日本の掘削プロジェクト 深度: 約7,740メートル（南海トラフ科学掘削プロジェクト）
さて地震大国の日本、トラフ調査の進み具合は、特に南海トラフの調査です、南海トラフは、フィリピン海プレートがユーラシアプレートの下に沈み込む場所であり、大規模な地震が発生する可能性が高い地域です。南海トラフ科学掘削プロジェクトでは、深度約7,740メートルまで掘削が行われ、プレート境界の構造と動態に関する新しい知見が得られました。このプロジェクトは、地震発生メカニズムの理解を深めるために重要な役割を果たしています。（小松左京の「日本列島沈没」1973年）
さらに、地震波の解析や高圧実験などを通じて、地震の予測や防災対策の向上が期待されています。
南海トラフの調査計画・目標は、以下のような内容です。
プレート境界の構造と動態の理解: 南海トラフのプレート境界の構造とその動態を詳細に調査することで、地震発生メカニズムの理解を深めることが目標。
地震予測と防災対策の向上: 地震波の解析や高圧実験を通じて、地震の予測精度を向上させるとともに、防災対策の強化。
地震大国日本の課題に取り組むために重要な役割を果たしていますが、
その成果はほとんどニュースになっていません、地震大国日本として課題に取り組み重要な役割と成果をたしていることは確かですが、その成果がニュースで報道されない理由はいくつか考えられます。まず、地震予測や防災対策の研究は専門的で技術的な内容が多く、一般のニュースとして取り上げられることが少ないかもしれません。これらの研究成果は、学術論文や専門誌で発表されることが多く、一般のメディアにはあまり取り上げられないことがあります。
また、地震予測や防災対策の研究は長期的なプロジェクトであり、成果がすぐに目に見える形で現れるわけでなく、地震の予測精度の向上や防災対策の強化は、年月日、時間をかけて進められ、その過程での小さな進展はニュースとして報道されることは少ない。
さらに、ニュースメディアはしばしばセンセーショナルな出来事や緊急性の高い情報を優先して報道する傾向があります。人の命を守る、財産を保護する地震予測や防災対策の研究が重要でも、日常的なニュースとして取り上げられることは少ない。国政選挙公報でも地震予測や防災対策ほとんど見当たりません。
自己満足や遊びではなく、社会の安全と幸せを向上させるための地震予測や防災対策に取り組む研究者の日々努力は非常に頼もしく感じます。
具体的な研究成果、
早期警戒システムの改善:
地震波の解析: 南海トラフの調査により、地震波の伝播に関するデータが収集され、地震の予測精度が向上。これにより、地震発生時の早期警戒システムが改善され、迅速な避難指示が可能となる。
高圧実験: 地震発生メカニズムの理解を深めるための高圧実験が行われ、地震の予測精度がさらに向上。
防災訓練の実施: 南海トラフの調査結果を基に、地域住民を対象とした防災訓練が定期的に実施され、地震発生時の迅速な対応が可能となり、被害を最小限に抑える。
防災インフラの整備: 調査結果を基に、地震発生時の避難場所や避難経路の整備が進められ、地域住民の安全が確保される。
ではトカラ列島群発地震への寄与は？南海トラフの調査が地震予測と防災対策の向上が、トカラ列島群発地震に寄与している事例は、南海トラフの調査が地震予測と防災対策の向上に寄与していることでしょうが、またニュースでそう感じますが、今のところトカラ列島群発地震への具体的な寄与については寄与事実情報は見つかりません。多発している頻度がこれから先、少なくなってくると後付け研究の報告が出てくるでしょう、その報告を待ちたいと思います。
AIには限界があります。
膨大なデータを処理し、既存の知識を整理し、限界を乗り越え独自の理論や予測、発見を生み出すことは得意ではない。（まだまだAIの限界がある。）きっとAIを使ってみても、AIは膨大なデータを処理し、既存の知識を整理し、限界を乗り越え独自の理論や予測、発見を生み出すことは得意ではない。さらに別の言葉で表現すると現在のAIはあくまで「知識のサーベイ屋」としての役割に留まって、自律的な創造性を発揮する段階には至っていいない。それがAIということが出来ます。ナゼ、理由は、データを基に予測や分析を人からChatで依頼（命令・指示）され実行することが役割であり、過去の情報を調査し報告しますが、過去の情報を超える情報思考が困難な点その困難な点を解消する必要がある。
人間とAIの創造性には重要な違いがあることの認識は重要です。
人の人らしさを生かしてこれから進むべきだなと思います。以下ご覧ください。
- インスピレーションの源: 人間の創造性は、個々の経験、感情、文化、環境など、多様なインスピレーションの源から生まれます。人間は過去の経験や感情を基に新しいアイデアを生み出すことができます。一方、AIの創造性は、学習したデータに基づいており、データの範囲内で新しい組み合わせやパターンを生成することが得意です。
- 柔軟性と直感: 人間は直感やひらめきを通じて創造的なアイデアを生み出すことができます。これは、論理的な思考だけでなく、無意識のうちに関連性のない情報を結びつける能力に依存しています。AIは、データに基づいたアルゴリズムに従って動作するため、直感的なひらめきや柔軟な思考を持つことは難しい。
- 感情と共感: 人間の創造性は、感情や共感に深く結びついています。芸術や文学、音楽などの創造的な活動は、感情を表現し、他者と共感を共有する手段となります。AIは感情を持たないため、感情に基づいた創造的な表現を行うことは今のところできません。（SF映画ではできているそして実現された、人の考えたもの空想は具現化する。）
- 自律的な学習と成長: 人間は自己反省や経験を通じて学び、成長する能力を持っています。これにより、過去の失敗や成功を基に新しいアイデアを生み出すことができます。AIは、与えられたデータとアルゴリズムに基づいて学習するため、自律的な成長や自己反省を行うプログラムを与えなければできません。
- 創造的なプロセスの理解: 人間は創造的なプロセスを理解し、その過程を楽しむことができます。創造的な活動は、自己表現や自己実現の手段として重要です。AIは、まだ創造的なプロセスを理解することはできず、与えられたタスクを効率的に遂行することに重点を置いています。
科学技術の発明・発見の歴史：
