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人口減少率日本一の秋田駅前にマンションが続々建設の動き　購入希望者急増の背景は「駅前なら、クルマなしで生活できる」ため（デイリー新潮） - Yahoo!ニュース https://share.google/6TnXSMSHPDmV2UJ9p


秋田県は、県全体で86万人しかいない
のだそう。


人口だけで言えば、首都圏の衛星都市（中核市）と同じ規模か、それより少ない。
だけど、全体予算では10倍以上あるはず。

人口比では、首都圏と地方で、かなり不公平な状態なのが、今の日本だと思う。。

実は、地方こそ予算に恵まれている。（インフラが膨大だが）


（地方予算拡大は、首都圏の納税者から見たら不公平。地方のほうが人口比で議席が多いのも同じく）

参議院予算委員会

高市氏「ディスプレイの準備が整わず、（リモート）G7の出席を見送った」


→ノートパソコン1台あれば十分 (G7他国もカメラ品質はあまり良くなかった)




追記:

ちなみに以前、
高市総理が自ら
Xに「首相公邸は、海外要人とのリモート会議のできる会議室や通信環境が整備されている」と主張なさっています。
(2026.08.22 のX投稿にて)



高市総理が、国会で100%のウソをついたことになります。（国会での本人映像: https://x.com/hanataretyuunen/status/2110913185087922477）

Googleマップ （英語仕様）の地図画面を見ていて、気づいたのですが。



都内23区が、Ward という単語ではなく、Cityが使われています。
Ward の意味から外れます


調べてみたら、英語圏では
Cityとして扱うようです。

Shibuya-ku か、
Shibuya City のように書く


市と同格の基礎自治体だからだそうです。
（ただし、水道、消防、都市計画は都が一括担当している。ゴミ収集を各区、中間処理を23区広域、最終処理を東京都が担当）
※言葉が的確になるよう、修正



最近、地方では市町村の垣根を越えて、
水道、消防組織の合併、ゴミ処理施設の広域化が進んでいます。



能率を考えると、
各道府県にある他の政令指定都市あるいは県庁所在地、大きめの市も、東京都のようにしたほうが良さそうな気がします


合併ではなくて
大きな市をむしろ分割して
周辺も交えて、道府県単位で広域行政化、
それをさらに束ねるのが、道州制（副首都のようなもの）。
そういった方向性で、行政の過剰重複業務を減らしていく必要があるはずです。


大阪都構想は歪んでいておかしいとは思ってますが、本来のベクトルは間違っていないはずです

「AIって、平気でウソをつくから使えないんだよね」
そんな声を耳にすることがある。だが、本当にそうだろうか。



実際に使っていて感じるのは、
AIが嘘つきなのではなく、
「こちらの伝え方（言語化、マネジメント）がうまくいっていないだけ」なのではないか、ということだ。



「知ってるでしょ？」をやめてみる
AIに「◯◯について教えて」と大雑把に尋ねると、知ったかぶりをして間違った答えを返してくることがある。

そこで、聞き方を少し工夫してみる。
> 「◯◯について気になっているので、調べてから回答してほしい」
> 「すでに知っている前提」で尋ねるのをやめ、「調べてから答えてね」と一言添える。

たったこれだけで、知ったかぶりの回答はグッと減るのだ。


これって、人間同士のやりとりでもまったく同じではないだろうか。
海外のスタッフや新入社員への指示と同じ
「言わなくても察してほしい」
「これくらい常識でしょ？」
そう思って指示を出すと、たいてい「思っていたのと違う…」という結果になる。

特に言語や習慣の異なる相手なら、なおさら丁寧なステップが必要だ。
AIとのコミュニケーションも、まさにこれと同じである。
* 前提を伝える（どういう目的で使う情報なのか）
* 参照元を指定する（この資料やサイトを見てね、と渡す）
* 手順を整える（まずは調べて、そのあと要約して、と順を追う）
「知っているはず」と丸投げするのではなく、作業しやすい段取りを組んであげる。これこそが、AIに対するマネジメントなのだと思う。


ちょっとしたコツ
* 「調べてね」「この資料を見てね」と見るべき場所を示す
* 「箇条書きでまとめて提示して」とゴールの形を指定する
* 「分からなかったら無理に答えず『分からない』と言って」と逃げ道を作る



AIは決して何でも知っている万能の存在ではない。

だが、適切に状況を言語化して指示すれば、素早く動いてくれる。


（具体的にはもっと良い言葉遣いがありますが、また別の機会に載せます）

（汎用モデルの基本性能向上により、日本語特化モデルのAIは必要性がかなり薄くなった）


日本政府は「日本語特化AI」や「日本独自LLM」の推進を続けている。

Source:
デジタル庁 https://www.digital.go.jp/assets/contents/node/information/field_ref_resources/10d55c63-b3e1-42b9-9cc5-93a06943ae0e/51df3410/20260306_policies_ai_govai_result_of_the_open_recruitment_process.pdf
総務省
https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r06/html/nd141120.html

しかし、2026年の今となっては、その必要性がかなり薄くなってきたと感じている。

というのも、汎用モデルの日本語精度がここ1年で一気に向上し、
日常利用や技術系のやり取りなら、特化モデルを使わなくてもまったく問題がない。


むしろ、汎用モデル＋スキルの組み合わせが強すぎて、
「日本語特化であること」自体の価値が相対的に下がってしまった。


もちろん、法律や医療、行政文書のような専門領域では、
日本語の厳密性が求められる場面もある。
だが、それも最近はスキル側で構造化してしまうため、
"日本語特化モデル"の必要性がかなり薄れてしまった。


ここで気になるのは、日本政府が進める独自AIが、
将来的に形骸化してしまう可能性だ。

AIは「学習し続けること」が前提の技術であり、
現状維持を前提にした仕組みは、時間が経つほど陳腐化する。
すぐに古くなる。
にもかかわらず、独自モデルを作ること自体が目的化すると、
数年後には「作ったはいいが使われない」状態になりかねない。

さらに、AIの進化速度は制度設計よりも圧倒的に速い。
今日必要だと思われた技術が、明日には汎用モデル側に吸収される。
その結果、独自モデルは“（初期コストと）維持コストだけが残る存在”になり、
形骸化していく未来が容易に想像できる。

もちろん、国家としてのAI主権や安全保障の観点から、
独自モデルを持つ意義は理解できる。
だが、それは「本当に独自モデルが必要なのか」という問いとは別の話だ。
むしろ、汎用モデルを安全に使うための制度整備や、
専門領域向けのスキル開発に注力した方が、
長期的には合理的ではないかと感じている。

結局のところ、AIは“作ること”より“使い続けられること”が重要だ。
そして、現状維持を前提にした独自AIは、その条件を満たしにくい。
だからこそ、今の日本政府のAI政策には、違和感を感じる。

(AIの進化を知らない政治家および行政トップと、国策として事業展開したい国内IT企業の癒着でしかない)
何千億円、何兆円投入するのかは知らないが、無駄金でしかない（※最新コストカットモデルの生成AIを、バイブコーティングで利用してるからこその意見です）


ちなみに、フィジカル系、AIロボットのコントロールも、プログラミングベースなので、常に英語であるし、もし音声コントロールなら日本語を翻訳するだけで十分。
ロボット制御に、日本語は絶対に必要ない。
むしろ、ロボット制御に日本語特化モデルを使うのはかなりの非効率になる。


では、どこで
「日本語特化モデル」を使うの？
将来的に、どこにも使い道が無いのでは？
作ったのに捨てることになるのでは？
陳腐化対策できるのか？
というのが個人的に疑問。



例えば、「プログラミング言語」は無数にあるけど、今は使われないものが多い。
使い道が限定されるか、まったく使われなくなっている。