電子計算機の得手と不得手

1
9
6
9年 1
2月 5臼
朝日講堂において後藤英一
実はわたくしは学究の徒でありまして，黒かあるいは近く見ー
えることのある能力 をもっ板に式を苦：きながらしゃべるのにはなれておという意味で，特別の地位にあるよ うに思わ

りますが，こういうところでお話しするのはれます。過去におき ま して，計算機が飛躍的苦手でありまして， うまくできるかどうかわに進歩した，あるいはその応用が急速に伸びかりませんが，精一ぱいやってみます。

たという場合に，思想的に一種のショックがわたくしの専門にしておりあったように思われます。非常に古い話になますのは電子計算機なのりますが，計算機 を最初につくったといわれで，それについてお話ししていますのは，フラ ンスの数学者のパスカノレ

たいと思います。電子計算機というのは一種であります。パスカ ルは，流体力学のパスカの機械であるわけですが，機械の中では一種

ルの原理とか，数学に出てまいりますパスカ

独特の地位を持 っているのではないかと恩わ

ルの三角形とか，みるいは射・影幾何のパスカれます。と申しますのは，計算機というの は

ルの定理，その他数多くの数学上の業績を残人聞の能力， 特に頭脳とか精神の働きと近いしました 1
7世紀の偉大な哲学者であります

計算機のもたらした驚き

2

1
亀子針算機の得手と不得手でしたが当時の哲学界，数学界に非常に大きなショッ
クを』5・えました。いまから

2
0
年程前に電子計算機がはじめてできたときに，非常に多くの人にショックを与えましたが，それとちょう
ど同じことが 3
00年昔，手で回す簡単な計算機ができたときにもおこったのです。
なにか計算というのは人務渓会風祭

間の高級な知能の能力 を必要とするもののように思わが，パスカルが20
歳ごろから ，父親が税金のれていて，それが機械で、もできるという こと仕事をはじめました。現在でもそうですが，はp 当時の哲学者や数学者など多くの人にとその当時も税金の計算というのはなかなかむっては非常な驚きであったわけであります。

ずかしいものであったらしいのです。しかもパスカノレの「バンセ」という 本 を引用させていまですと学校で算術を教わるので，非常にいただきますとその 340節に計算機の ことが多 くの人が計算ができますが， 300年昔は計書いてあります。「計算機は動物の行なうど

算はごく限られた人しかできなかったようでんなことよりも一層思考に近い結果を出す。

す。 この厄介な税金の計算を見ていたパスカ

だが，動物のように意思を持っている と人に／レは， 2年の歳月をかけていろいろくふうし

いわせるようなことは何もしない」というのて計算機を作りだしました。これは加算だけ

が 30
0年昔のパスカルの書いた文章です。こしかできない今日みれば非常に簡単な計算機れとまったく閉じようなことがつい 2
0年程

需主子計算機の得手と不得手

3

前に起こったわけであります。それは，世界がはっきりしなかったものですから，非常にで最初に電子計算機がつくられたときでありおもしろいいろいろの議論がなされたのであまして， 19
4
6
年ですから，いまから 23年前にります。たとえば 人工知能ということばがそなります。私も電子計算機というものができのころできまして，計算機というのは人工失｜｜たというニュ ースを知って， これは非常にお能であるとか， あるいは人工頭脳というのもしろいものだ，ぜひそういうものをやってで，何でもできるのだということがいわれた

みようと思い立って，ついに計算機屋になっのであります。

てしまったわけでございます。

いわゆる，人工知能の研究は電子計算機の一番多くの人が驚いたのはその計算のスピ誕生と同時に始まりました。計算機を使いまー ドです。計算が機械でもできることは 300

して，人間の知能を要すると考えられてきた年前のパスカノレの時代からわかっていたわけ

仕事をやらせてみようという研究でありまですが，電子計算機のスピードは驚異的に速す。たとえば音楽の作曲を計算機にやらせていということであります。有名な例としましみたとか， ことばの翻訳，たとえばロシア語ては，最初にできた電子計算機が，円周率をから英語の翻訳を計算機にやらせられないか計算させたら， 1
000けたの計算を数時間でやなど，従来はばく然と，精神作用と申しましってしまったというのがあります。前世紀のょうか，あるいは人間の知能と申しましょう

数学者シャンクスという人は，筆算で円周率か，そういうものがどうしても必要だと多くを707けた計算するのに半生を費したのですの人に考えられているようなことを機械にやが，それがわずか数時間でできてしまうとい

らせてみようという試みであります。そうい

うことで，これは多くの人にとって非常な驚う試みを一括 して，人工知能の研究と呼んできであったわけであります。

おります。

それ以後，ご承知のとおり

おそらくその中でも多くの人々にとっての計算機は非常な勢いで進歩

驚きは，数学の定理の証明ということではな

してまいりましたが計算機かったかと思います。数学の定理の証明といができ始めたころには，計算機の能力の限界

うのは，たとえば初等幾何で，二等辺三角形「人工知能Jの議論の花ざかり4m
子計算機の得手と不得手の底辺の角は互いに等しいとか，そういうも作用で働きますので千分の一秒程度かかる。

のを数値計算ではなくて，ちゃんと証明する

それに対して電子計算機の場合は電子が働く

たとえば三角形 ABC とのですから，少なくとも 1000傍，あるいはACBが合同だから角 B と角 Cが等しくなる

1
0
0万倍近くのスピードが出る。だから，そというふうに進める論証とか，あるいは補助

ういうものさえ組み合わせれば人間の頭脳に線を引くなど，いろいろ方法がありますが，相当するものができるのだという非常に楽観

とにかく計算機が幾何の問題を与えられると的な議論，特にそれが幾何の定理の証明がでその証明を打出すという計算プログラムが作きたとか，翻訳のまねごとができたことからられました。それまでは多くの人にとりまし刺激されまして，比較的近い将来，その当時て，幾何の証明ということは人間しかゃれなからいいますと 10年とか20年という年月のういことで，機械でやれることとは思われてい

ちには，人間の知的活動の大部分は機械でやなかったことですが，そういうこともできる

れ る ん じ ゃ な い か じ 楽 観的な意見を吐く人ようになった。 これが計算機ができた当時もいました。それに対しま して悲観論では，か，それから 10
年ぐらいの聞の人工知能の問

たとえば創造ということは人聞の精神作用の題において ，非常に話題を呼んだ研究の一例

みによって可能なのであって，機械というもであります。

のはあくまでこちらが申しつけたことを，た

わけであります。

機械でできること，あるいは人聞にしかでだやるにすぎない。そういうものが創造能力

きないことという議論は，現在も続いておりを持つということはあり得ないのであるといますが，特に電子計算機ができてしばらくのう議論があります。そういう楽観論，悲観論，

聞は非常にそれが盛んに行なわれました。そ人工知能の可能性に対する否定論，肯定論との中には，機械が人間の知能に近づくことにいうものが非常にはなやかでありました。
この中でいろいろおもしろ

関する楽観的な考え方，つまり ， これで電子頭脳ができたのだという考えです。電子計算

用語で立場がわかる

いことがございますが，楽機のスピードは人間の頭脳よりうんと速い。

観論と悲観論というのはこ

つまり ，人間の脳細胞というのは電気化学的とばを聞けばすぐわかるんだというおもしろ鏡子計算機の得手と不得手

5

い観察がありました。というのは，計算機でこと，何に対して不得意か と申します と，人記憶装置などと申しますし，あるいは計算機間あるいは動物と比較して不得意なこと ， とに学習するプログラムというのがあります。

いうのがだんだんはっきりしてきたのでござ

これは何か教えたことでだんだん利口になるいます。計算機はどういうことが得意かとい計算機だ。あるいは計算機に指令を与えるこ

うと ，いうまでもなく計算が速くて正確にでとを教育するのだ。記憶とか，教育とか，学きるということであります。人間というのは習とか人聞に使 うようなことばを機械に対し間違いをしやすいものだということは，だれて使うのは大体楽観論者であり ます。そうじ

しも計算機のプログラムをやっていますと，申なくて，記憶なんて人間だけができること

人間がいかに間違いをしやすいかということである。あくまで機械はこちらが言ったことがよくわかります。計算機の特長はスピードを記録しているにすぎん。記憶装置でなくてが速いことと機械的な操作の手）I頂がわかって

あれは記録装置である。教育とか学習といういることを手ぎわよくやることについては非のはおかしいんだ， というのは大体悲観論者

常にすく＇ .
rt,ております。

であります。このように，人工知能の可能性

ところが 3 機械にとって不得手なことといの議論をするときに，擬人的なことば，あるいますと ，明確に操作が定義されていないよ

いは動物に類することばを使う人は楽観論者

うなことで，人聞がなんとなくやっているよで，悲観論者はそうではないというようなこ

うなことは不得意だというわけです。その中とで， ことばを開けばすぐわかるというおもで最も不得意といいますか，あるいは不得意

しろい観測がありました。楽観論，悲観論，なものをみんなそう名前をつけているといっ

否定論，肯定論の聞には用語にも非常に大きてもいいのかもしれませんが，それは図形識なギャップがあったのでございます。

別，図形認識というものでして，現在の計算

それに対しまして，現在は機械，そのほかどんな機械をもってきまして

計算機がつくられまして 20も， これをやらせることがなかなかむずかし

年以上たっております。こいのだということが，過去20
年のいろいろのの聞に計算機にとって得意なこと，不得意な研究からわかってまいりました。図形認識，計算機が不得手

な「図形認識」

6

包子計算機の得手と不得手

国形識別と 申しますときの図形というのは，と非常に都合がいいわけであります。そうい

幾何学的図形，空間的図形を含むことはもちうわけで，図形認識というのは実用上 も非常

ろんでございますが，それ以外に，計算機でに大きな意味を持っている。また このようにいう図形認識の場合には，音声の識別という実用上の意味がありますので，研究も盛んにような，時間的に発生いたします系列の識別行なわれておりまして ，たとえば活字を読むも入れて考えます。この図形識別，図形認識

こともある程度まで進んでおります。しかというのは，実用上も非常に大きな意味を持し，手書きの文字ということになりますとなっております。たとえば音声タイプライタ

かなかむずかしいので，数字だけでも識別しー，特に日本人はタ イプライターを打つのがようというのが郵便の番号の識別で使われよ

あまり上手でない人が多いので，ここで話しうとしておりますが，こ れでも実用上の意味ていますように，マイクに向かつて話をするは非常に大きいわけでございます。郵便の滞と，タイプライタ ーで、パタパタと字が出てく

貨がたくさん出る。その原因は郵便の仕分けるというものができたら，実用上非常に便利だ。そこを機械でやらせたらいいだろう。 こでありましょう。本を出版するのに，まずしれらが図形識別の実用上の大きな意味でござゃべってしまうと即座に印刷した本が出てくいます。

るということになればいいではないか。ある

それから ，科学研究上にも多くの意味を持

いは計算機に指令を与えるには，現在は大体っております。科学研究上では，図形を非常

パンチカー ドを使っておりますが，パンチカにたくさん処理しなくてはならない研究分野

ードの機械に向かつてキイをこうやる ，といというのが幾つかあります。その一つは生物

うことは要らない。し 1"べっているとそれで学，あるいは医学というような生物を対象と仕事が始まることになったら都合がいい。あする学問でございます。たとえば染色体の数

るいは文献の調査にいたしましても，あるいを数えるとかガン細胞かどうか見るのに染色は古い文献の記録を調査する ，あるいは現在体を大きさの順序に並べましたり，かっこうの科学技術の文献の印刷してあるものを調査の順序に並べて検査する方法があり，また染する，という場合にも，文字の識別ができる

色体の異常に起因する病気もあります。そう・m
子計算機の得手と不得手

7

いう検査を現在はみんな人が目でのぞきまし

れてからいわれたということがおもしろいとて見ているわけです。そういうものが機械でころでございます。わたくしはパスカノレの著できるようになりますと ，生物学の研究なら作を全部しらベたわけではございませんが，びに医学の研究，および診療のうえに非常に計算を機械ができるということについての文

大きな意味があるというわけです。

章などいろいろのことがいわれておりますな

それから，科学研究上では，現在図形識別

かには，図形識別を機械で云々，ということが非常に重要になっておりますもう一つの例は書いてありません。また機械でできるこには，物理学で，特に高エネノレギーの物理学と，できないことに関して，哲学者あるいはで素粒子の飛跡というのを解析して，素粒子

数学者の研究が，電子計算機の完成以前にもの性質を解明する研究があります。これにつ非常に進んでおり ，たとえば機械的操作の反きましではあとでスライドを幾つかごらんに

復だけでは必ずしも証明できないような命題いれます。

があるということが 1
93
0年代にわかったわ

図形識別はもう一つ，人工知能とか人間のけでございますが，そういうことが哲学的，知能の本質に非常に関係があるだろうという

数学的にどういう意味があるか，機械論に関ことでございます。これはどういうことかとする数学者の見解というのは，大体そのころ申しますと ，人間の頭脳の働きはわかってい非常にたくさんの議論がなされております

ない部分が大部分でありますが，その中でもが，そのときに，機械ができることと人間が特にわからない ， どういう作用機構になってできることを比較して，図形識別は機械にといるか解釈できないのが図形識別の問題だとってむずかしいだろうということが指摘されいうわけであります。

た例はほとんど聞いておりません。それか

むずか しさが判るのが遅れたわけ

ところが，図7
彩i
l
Z
リという

ら，電子計算機ができて，それをいろんな方のは非常にむずかしいもの面に応用しようという場合にも，初期の段階

であり ，かつ重要なものだ

では図形認識のことがいわれなかったのであという認識は，電子計算機ります。

の出現直後ではなくて ，研究が 1
0
年以上なさ

それはどうしてだろうということを考えて

電子計算機の得手と不得手

みますと ， どうもわれわれが日常生活であまあまりにも簡単にやってしまっているので，りにも簡単に，図形識別をやってるからでは機械にそういうものをやらせようという場

ないかと思います。われわれにとってむずか合，やれば大したことないだろうと思って始しい計算を，たとえば円周率 1
0 けたを筆算

めるのですが，やってみると非常にむずかしでやってみろというと，これは何日かかるか

いことがわか ってくる ，というのがいままで

おそらく 1日ではできないと思いますが，そのところ，ほとんどだれしもが経験したとこ

ういうことを計算機は簡単にやってしまう，

ろなのであります。

そちらのほうに目を奪われまして，図形識別が機械にはむずかしいとは気がつかない。わ
れわれが図形を識別するというのは持って生

計算機は将棋
の 「
名人j に

なれるか

たとえば一番最初に考えられますのは，計算機に文字を読ませようという場合，まれた性質なので，大体子供が半年もたちまたとえば イロハのイという

すと ，母親とほかの人の区別がつくようにな

宇を持ってきまして，それはいろんな書き方ります。動物でも飼い主とか，意地の悪そうがあるわけですから，とにかくイと読めるもな人とか，やさしそうな人とかち宇んと見分のをみんな網羅しておけばいいじ中ないか。

けるもので P そういう能力を生れながらに持とにかく入 ってきた図形と網羅している表とっている。それを機械にやらせようとするとを調べまして，その中のどれかに当たるはず

むずかしいということは，案外気がつかな

だから ，それで識別すればいい一一 これは全い。これは研究が始まってからもそうでござ部を網羅する方法です。こう考えられるかもいまして，実用上，あるいは科学研究上，あしれませんが，
それはだめです。 というのは，

るいは人工知能の本質の研究ということか網羅するのに必要な記憶の数が天文学的数字

ら，図形識別の研究を，わたくしども も含めになりまして，それはできない。それじ宇比てやった人は世界で非常に多いわけでござい

ベ合わせ法というのはどうか。これは活字のますが，大体例外なく，わたくし自身も含め

場合はかなりある程度までうまくいきます。

まして，始めるときは楽観的な見通しを持っつまり標準の字の形がありますから ，それとて，始めております。われわれが図形識別を比較して一番似ているものを，つまり標準の電子計算機の1t
手と不得手

文字だけを全部党え終わ っておりまして，そほかに，ゲーム一一将棋，チェス ， というれを片っぱしから比較して， 一番似ているもようなゲームを計算機にや らせたら非常に強のがそれだとするやり方でごさV、ます。活字いだろうという考えもある。というのは，将の場合，い まの比べ合わせ法に多少の特徴抽棋でも悲でもそうですが，先手必勝であるか y

出を加えますと ，かなりの程度までまいりま

後手必勝であるか，あいこになるか，必ず三す。ところが手で書いた字ということになるつの一つになるようにノレーノレがつくられていと，これは非常にむずかしくなります。

るわけであります。いわゆる読みというのが

それから ，音声タイプというのは，やはりありまして，何手も先を考える。しかももの

なかなかむずかしいのでありまして，最初のの動きは連続的にいろいろあるのではなく ，

ころは，特に日本語というのは，子音が 15,

飛び飛びに駒が動くだけですから，計算機に母音が 5つの組み合わせで， 50音に濁点，半／レーノレを覚えさせることはもちろん非常に簡

濁点とンができています。それも子音と母音単です。何手も先を読めばいいだろう。たとで，母音が必ずあいだに入るのですから，母えば人聞が 3手先しか読まないなら ， 5手で音の波形を覚えておいて，母音がどれだといも 1
0手 でも先を計算機に読ませてしまえばうのを出して，それから子音の波形を全部覚

それで必ず勝てるはずだ。理くつはそうなる

えておけば，20ばかりの音声の波形だけを覚のですが，ところが，先の手を読むというこ

えておいて，どれと似ているかをやっていけとは，組み合わせ問題で，これは，数がたちば音声タイプができるだろう。ちょっと考え

まち多くなります。たとえば将棋の場合， 1

るとこれらはそうむずかしくないだろうとい手に 30通りの可能性があるとしますと ， 2うので研究が始まったのですが，世界的にど

手先で 1
0
0
0通りになりまして， 4手先で 100

こでもそうですが，やってみると非常にむず万通りになります。そうしますと，計算機はかしい。特に音声の場合には，一つ一つの音多少速いといっても，人間の 100万倍速いとを認識しているのではなく，ことば全体でやいいましても，それはかりに全部可能な手をっているという事情がありますので，なかな読むとするならば，人間より 4手先までを読かむずかしいということです。

めるにすぎない。ところが実際に将棋の名人

1
0

電子計算J
機の得手と不得手はどういうことをやっているかと申しますす。そういうわか らないものを全部ひっ くると，過去の経験からしまして，これがなぜわ

めて図形識別と呼んでいる傾向もございます

かるかわからないところでありますが，非常が，とにかく人間の頭脳の働きの中で，計算に大づかみにこういう手はどうせバカげてい機と比較した場合に，計算機にとって不得意るからと，そういうのを読むのは省略してしなのは図形の識別であ ります。
一方，人間の頭脳の中でそまいまして，手筋というような，これはよさそうだという感じを持っている手につきまし

脳の研究の進歩にまつういうものは どうやって行

ては2
0手，30
手先を読む。そして，むだな読

なわれているかという研究

みはやらないということができるようになっはなされてはおりますが，はっきりした機構ております。そのために，機械がチェスをやはまったくわかっておりません。特に 一番わって も，機械の強さというのはせいぜいしろからないのは，図形の識別ということにつきうとの， 始めてしばらくの人に勝てるだけましては，非常に大量の記憶が要るのだろう

で，名人，上手というのに勝てるような計算ということは想像がつきます。すなわち，過機のプログラムは当分できそうもないという去の経験というようなものから得られてい実情になっております。この場合にも ，一種る，広い意味での図形がどこかに入っているのパターン，図形識別というのがあるんだろはずだ。また，入っていなくては図形の識別う。つまり ，盤上の駒の組み合わせというんができないわけです。ところが，機能局在説

でしょ うか，それの大づかみの感じをそこかと申しまして，生理学者によりますと ，記憶らつかみとりまして， どちらの方向 にもの ごがある部位というのは，脳の，視覚についてとを進めたらよさそうかという，全体の大局

はある部位，聴覚については別の部位という的戦略がなんとなくできる。そのなんと なくふうに局在して存在することはわかっておりというのは一体どうやっているのかというこますが， 一体脳の細胞の中でどういうかっことになりますと，これは皆 目わからん。そううで覚えられているかということはまったくいうわけで，現在の計算機ではできにくいもわかっていない わけです。脳細胞のからみつのがたくさん あるんだということでありまき方の組み合わせが変わるのだとか，そうで1
1

電子計算機の得手と不得手はなくて化学物質の形でたくわえられるとか，いろんな説がありますが，確定している
わけではございません。

素粒子物理学と図形識別

さて，仁科先生が，現在で申しますと素粒子物理学，あるいは原子核物理学とい一方，図形識別のやり方として，人間の脳

うものをやっておられたのでございますが，細胞の働きというのは全部解明されているわ

この分野で図形識別ということがどのようにけではなく，比較的よくわか っているのは，必要かというスライドをお自にかけたいと思パルスを送り出す作用の部分です。ですかいます。

ら，脳細胞の中のまた化学物質，あるいは蜜

このスライドは（図 1)，水素あわ箱一一液

白質のような形でものを覚えるというのであ体水素の詰まっている箱を急に膨脹させます

れば ，こ れは困るわけで，その部分はまねでと，素粒子の通ったあとだけにあわができきないわけですが，神経の中の興奮状態が伝る。それを写真にとると素粒子がどういうふわるというところは電気回路でまねできるわ

うに走ったかということが見えるわけです

けでございます。そこで，たくさんのトラン

が，それをあオス箱といいます。そのあわ箱でジスタとかその他電気回路を並べまして，神とった素粒子の飛跡でありまして，そこにた経の中を興奮が伝わる状態と似たようなこと

くさん走っているものが素粒子の飛跡で，まをやらせてみようという試みもございます。

るくまがりますのは，磁石の中にそれが入っそうすれば高い図形識別の能力がかなり得らておりまして粒子の走るス ピードと申 します

れるのではなかろうかという研究がなされてか，粒子の運動量に応じて曲率がきまる。そおりますが，こ れはある程度の部分的な，簡ういうものから飛んでいる素粒子の性質を知単な場合につきましては，たしかにそういうるわけであります。

もので識別ができますが，人間の高度の図形

次のスライドをお願いします（図 2。
）

識別能力というのがそれでできるかどうか，

いまお見せしましたスライドには，非常にわかっていないという現状でございます。

たくさんのものが写っていたのですが，その中から，抜き出したこれは有名 な n−＜オメガ，マイナス）という素粒子を発見したときの写

1
2

事
8
子計算機の得手と不得手

宵ー

何
）

図1

真でございます。たくさん写っている中か
ら，肝心かなめのこれだけのものを引き抜い
てこなくてはいけない。かっ，それの持っております曲率とか，座標一一頂点，分かれ自のところの位置というのを，はかつてきめな
くてはなりません。機械にとりまして，こういうものの位置を正離にはかることは非常に

図 2

得意なわけです。この点の位置をはかつてくれといえば，機械で簡単にはかれます。ある
いはこの線の曲率を計算せよといえば， これも比較的簡単に機械で出すことができます
が，一番問題は，先ほどの写真のようなものの中から ， どれが大事だということを知ること，特に分かれ目，曲がり角というところを1
3

官恵子署十鋭機の得手と不得手

さがすことがなかなかできない。これは図形

これは，学会の講演会でないので，こうい

織別の中でも一番簡単なはずです。ああいううのをご説明するのはあるいは場ちがいかも

簡単な線だけの図形なのですから，その中か知れませんが，簡単に言いますと ，いまのよら曲がり固さえさがせばいい。そんなに簡単

うなフィルムを解析する一つの方法ですが，に見えることなので，こういうものを完全にとこにありますのが，テレビなどに使います

自動化しようという研究を始めた人は，だれ

ブラウン管でありまして，それのよで輝点をでも ，そんなことは簡単にできそうだという

走らせまして，それをいまのフィルムの上にので非常に楽観的な考えで始めていますが，投射しますと，投射した点に飛跡が：5
・ってい

いろいろやってみると ，人間の識別能力 にかるか，写っていないかによってこちら側に，なう機械はなかなかできない。現在でも ，完PMと書いでありますが，あれは光を感ずる

全自 動化とい うのは世界ど こで も完全にうま

真空管でありまして，それによって，飛跡がく行くまでにはなっていません。重要な図形を拾い出す，識別することは人聞がON‑LINE COMPUTER

。
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CONTROLLER

やって，あと ，いわゆる機械的操作 に属する座標の測定とか，あるいは幽率を求める こと 等 々 を 機 械 で やる。つまり ，人間と機械とがそれぞれの得意，不得意のと こ ろ を 補 い 合 い ま して，解析するというのが実情です。
次のスライドをお願いします（図 3
）
。

画

Thr
e
em
の
。l
，
。
， pM s。・・

tulpul・

umm d)SCHEM ATIC OF PEPR ONE‑VIEW SYSTEM

図 3

。

T
r ckdoro

14

鴛子計算機の得手と不得手あるかどうかわかるということであります。

から図形を出させる。しかもそれが粕度がよ

実は，ああいう フィ ノレムを読みとることにく，製図に相当することを計算機でやらせよ

つきましてはいろいろな方法が使われておりう。それから，字を出すのも ，現在のライン

ますし，またいろいろな方法が研究されておプリンターといいますのは，英字の大文字とりますが， これからお見せしますのは，テレ

数字だけしか出ないのが大部分ですが，英字ビなどにも使われておりますプラワン管を使の小文字，あるいは漢字，片カナ，その他自った方式のものをお見せします。

由に出せるようにしたい。図形も出したい，

ブラウン管の精度をあげる

ブラウン管というものは電子が真空中を走りますので， 非常に動作速度が速いという特徴を持っておりますが，従来のブラウン管は，精度が悪いという欠点がありました。それを改良しようということをわたくしどものところでやっているので，そのことをごく簡単にスライドでお目にかけます。
これは，紫粒子の飛跡の解析にも超高精度のプラワン管が使えるんじゃないかというのでやっ てい るわけでありますが， もちろんほかにも いろいろ考えておりまして，一番わた
くしの関心がありますのは，計算機から出力を出すのに，い まライ ンプ リンターといいま
して，印刷機が使われておりますが，この速度が必ずしも十分でない。もっと大きな欠点
は，計算機から図形を出そうとしますと，非常に速度がおそいのであります。計算機の中

図 4

1
5

包子計算機の得手と不得手

とい うことになりますと ， ブラウン管でやれいいんだということを見せるための写真らしばいいわけですが，従来のものでは精度が悪いのですが， ちょっとおもしろかったので写いので，精度をもう一けたあげようというこしました。いくらなんでも ，こ んな大きなもとであります。

のをつくった例はわたくしは聞いておりませ

次お願いします（図的。

ん。

高精度のブラウン管というのは，最初にご次お願いします（図的。

らんにいれましたスライドの素粒子の飛跡な

これは，従来，テレビに使っておりますブ

どの解析にも使われますが，そういうブラウ

ラウン管と本質的に何も違わないんですが，ン管がかなり大事なので方々で研究されてい要するに，る。これは実は，外国のブラウン管のカタロ

ここでコイノレがありまして，電子を振りましグからとってきたものです。これは写真の合てこの上で輝点が動くわけであります。問題

成のいたずらで，ほんとうに こ ういう大きなは，この輝点の位置をきめる精度があまりよものをつくったんじ宇ない。要するにこのブくない。たとえば位置をきめる精度を 1000
分ラウン管が研究上非常に大事なので， こういの lにしようといたしますと，ここにあるコ

うものを見せて， うちのブラウン管は非常にイノレに流す電流を 1000分の 1以下の精度にし

def
lect
ionan
皇l
e

図 5

1
6

官草子計算機の得手と不得手

なくてはいけない。それから P 実はわたく しに問題になるということであります。

どものほ しいブラウン管というのは，たとえ次お願いします（図 的。

ば製図をやると いたしますと ， 1
0
0
0
分の lで

これは，高精度のブラウン管でものを測定は足りないので，4000分の lとか，8000分のしようという場合のブラウン管を文献からとlくらいの精度がほしい。それから ，先ほどったものでありますが， 10
いくつかのつまみの素粒子の飛跡の位置ぎめをするためには大がありまして，あちらこちらの， コイノ
レのイ
立型のあわ箱になりますと ，輝点の位置ぎめ精置ですとか，ものの位置を微細調整をやって，度というものは 1万分の 1ではまだ足りない

やっとある程度の精度が出ることを示した図ので，数万分の 1という非常に高い精度で位であります。

置をきめる必要があります。かりに 3万分の次お願いします （図7）。

lなら 3万分の 1の一一 3方分の 1と申しま

これは，それに対しまして新しい方式で高すのは， この全体の長さに対して位置をきめ

精度のブラウン管ができないかということでる精度のことなのですが， 3方分の lぐらいの精度が必要になります。その場合， もし電流の制御だけによ って この位置をきめる精度をそれだけにあげよう といたしますと，電流の値 を 3万分の lの精度におさえな くてはならない。

＼．

これは非常にむずかしいこと r.~ ~であります。かつ，こういうところの形 （コイルや付属品をさ して） あるいはこのへんの位置ぎめの精度等々が非常

〉＼

1
7

電子計算機の得手と不得手
D.D.
(Double l>e!lection) Tubec。
lliaati
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n
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a
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図 7

研究している方法を示すものでありまして，する。そういうものをここに置きます。このとれ（図の右端）は普通のテレビに使うブラレンズは非常に精密につくることができま

ウン管と同じ電子銃という ，電子線を送り出す。と申しますのは，金属の板に穴をあける

すところでありますが，こちら（図の左端）のですから，その穴の位置さえ精密にあけれに投射面があります。投射面のごくそばに，ばいくらでも精度ょくできる。そして，普通レンズをたくさん置きます。レンズと申しまのブラウン管というのは電子を振るのに一組しても， これは電子レンズなので，普通のレ

しか振る手だてがないのですが， この揚合にンズと同じような絵を書きましたが，板に穴は二組み置いてあります。何をやっているかをあけたものなのです。これに両側に電圧をというと ，この電子線がレンズを通りますが，かけますと ，電子線に対してレンズの作用をこちらの屯子を振る手だてによりまして，何

1
8

鏡子宮
十鋒機の得手と不得手

番目のレンズを通るかというふうに調節をする。それから，これとこれの作用によって， レンズも通る方向を変えます。そういたしますと，ここの上に出てきます輝点，位置ぎめの特度が 2つに分解されま して， レンズを選ぶことと，電子線の方向を選ぶこと
φの 2つに分解されますので，レンズの存在します位置の精度が十分高ければ，こ の点を
図8

きめる精度というのが，板に穴 をあけたレンズの位置ぎめ精度で大体きまりまして，電流の精度というのは従来に比べこれはい まの原理にもとずくブラウン管の実験の模様を示したものであります。

て格段に低くてもよ ろしい。たとえば 1方分

次をお願いします（図的。

の 1の精度で位置ぎめ精度をしようと思う

これは，そのブラウン管について，ここにじ 従来のブラワン管ですと ， 1万分の lの輝点が出るわけですが，輝点がはたして設計精度で電流をおさえなくちゃならなかったのどおり出ているかど うか調べている ところでですが，この場合になりますと平方根でよろす。

しいの で， 100分の 1, 1%の精度でものをき

最後にお固にかけましたのは，計算機が最めれば電子線の位置がきまる。そういう原理も苦手とする図形の処理を， とにかく計算機の新しい型のプラワン管を理化学研究所で試にやらせなくちゃならないというので，やら作しました。

せる研究の一端をご紹介したわけでありまし

次をお願いします（図 8）。

て，実は計算機で図形を処理するむずか しさ

19電子計算機の得手と不得手ともいろいろ困難なこともありますし，必要ではあり
ますが，これは，なければ研究が始められないからつくっているだけのことでありまして，一番むずかしいのはこれが完成してからあとの段階，つまり ，図形をどうやって取り扱うかということであります。
いままで人間との 「交際Jの上手な
図 9

計算機を

申し上げ
ましたの
は，図形

というのは，いまお見せしましたところにあを識別する場合のむずかしさについてです

るのではないのです。いまのところは，精度が，図形を書くとか，保存 しておくというこをあげようという ことだけでありまして，ことにもいろいろの問題があります。たとえば

れはたしかに精度のいい図形を読んだり，書図面ですが，人間というのは二次元的な図形いたりすることは，それがありませんと研究をよく認識できる能力がありますので，大体が始められません。またそういうものがあれ情報というのは数字でもって示すよりも ， グ

ば非常に役立つ面が多いので，つくっている

ラフとか立体の透視図とか，そういうものののが，お見せしました新しいブラワン管であ助けを借りたほうが，人聞にとってはわかりります。

いいわけであります。現在は計算機と人間と実際，一番むずかしいところは精度をあげの交流が必要な時代です。計算機は計算が速ることではなくて ， もちろん精度をあげるこ

いとか，そのほかいろいろ人間よりもすぐれ

20

電子計算機の得手と不得手た点がある。一方， 機械にはできなくて，人報の形でたくわえるほうが望ましいわけであ聞がどうしてもやらなくちゃな らないこともります。一つは記憶容量の削減という実際的あります。そうしますと ，計算機と人間といな意味もありますし，それから人聞が絵をかうものの交流の道具が大事になるわけであり

くときはここが円で， ここは直線で，ここはまして，交流の道具としては，高精度の図形

矢印をつけてというふうにつくっていくわけが出せるとい うものが大事であろう。それにでございますから，どういうつもりで絵をか

よって，人間と機械との聞の交流の速度，通いたかと いう情報を残しておきたい。そうい

信の速度をはやめることによって，全体としうものを計算機の中にどうやって入れておくて，われわれ人間の仕事，あるいは研究の能かというのが一つの問題であります。

率をあげるというのが，図形処理に計算機をもう一つは，そういうふうにしてっくりま使う場合の現在の目標といってよろしいわけ

した絵は，途中で変えたいとか，あるいはそです。

の絵の一部分をさして，ここのところをどう

その場合，計算機の中に図形をどうやってしたいというふうに，要するに，二次元的に覚えておくか。図形を覚えておくだけなら全出ております図形に働きかけをしたい。それ

部の点が明るいか暗いか党えておけばいいでにはどうするかということも現在の図形処理はないか。それはそうなんですが，いまやっでは問題になっています。これは図形識別のておりますブラウン管のよ うに 1方分の 1の問題に比べれば，原理的な困難というものは精度になりますと，全部の点が白か黒か覚え

より少ないように考えられます。

ますと ， 1万掛ける 1万です。それだけで 1
億けたの 2進数字になる。それでは困るので一方，対象となります問題
人聞の側の研究は人間との交渉ということありまして， というのは，大体図形に含まれなので，どういう形式が人間にとって一番適ている情報はそんなに， 1億ピットの 2進数

当かということが次に問題になります。そう

字ほど多いというわけではないのでありましいう研究というのは，つまり人聞にとってどて，どこ に線があるとか， どこにどういう字

ういうものが能率がいいかということは，機を書くとか，あるいはどこが円だとかいう情

械的には割り切れないので，やはり人間の直電子計算機の得手と不得手

2
1

感能力にたよって改良していくよりしかたが

字と算用数字の場合ですと ， これは客観的にない。評価いたしますのに客観的にできがたも舎かなくち伊いけない字の数がいくつといい点がございます。主観がどうしても入るわ

うことでいえると思いますが，数学の記号にけであります。 一例を申し上げますと，数学

なりますと ，だいぶその点はあいまいになっの記号があり ますが，記号の研究といいますてまいります。たとえば普通，代数で習いまと，記号の数学的な面，たとえばどれだけのすプラスという記号，掛けるという記号。掛数の記号があればどれだけのことがあらわせけるという記号は小学校で習う算術ではあるるかという面の研究は進んでいるのですが，のですが，それをとってただものを並べて掛どういう記号が一番わかりやすいかというこけるにする。それから足し算には十文字 を書とはあまり体系的に研究されたことはあまりく記号を使いますが，そういうものがどのよないのであります。しかしながら ，たとえば

うな理由で、使われるようになったか。結局あ

われわれが一番よく使います算用数字というれはいろんな数学者がいろんな記号を使った

ような記号はアラビアから始ま ったというこ

あげくに ，あれが最も書きやすくて，読みやとなのですが， ローマ数字というのと比較しすくて，間違いがしにくいというようなこと

ますと ，計算したり ，数字をあらわしたりすが経験的に知られて， ああいうものが残った

るうえに断然便利だ、ったので，それがとってのだと思われます。

かわった。それから ， 日本で古来か ら使われそれに比べますと，新しい数学，たとえばている漢字であらわすやり方，これも小切手

計算機の設計に使いますプール代数というのかなんかに書くときに間違えにくいからといがあります。これは数値が 1と Oしかとらなうので， よく ，むずかしいほうも一緒に書く

い代数なので非常に簡単なのですが，それがということがありますが，普通は算用数字が始まってからわずか 100
年しかたたないので，多く使われる。その理由は，人聞にとって書記号が一定しておりません。著者によってみ

きやすくて，覚えやすくて，読みやすいといんな違う記号を使っているのですが，それのうことであります。事実としてはそうなって変遷を見ましても，やはり使いにくい，あるいるのですが，なぜそうであるか， ローマ数

いは見にくい記号，間違いやすい記号はだん22官草子計算機の得手と不得手

だん淘汰されまして，最後に残っている記号

おりませんのが記憶の機構，あるいは 図形のは比較的使いやすいという事情があります。

連想というような機構です。これの研究はど

ただ，使いやすいとか使いにくいというのの方面から攻めるのが一番いいのか，いろいは，人聞が使 ってみたうえでない と判断できろ立場があるとは思いますが，計算機によるないことである。その点でも人間と計算機の図形の処理という面からも，それから図形処

交流ということにおきましては，人間にとっ理の方法に関する研究を進 め る こ と に よ っての使いやすさが重要です。そういうことのて，あるいは頭脳の動作のモデノレというもの

研究が，現在，計算機による図形の処理といまでたどりつけるかもしれないという望みもう問題に非常に深く関係してまいります。計

あるのではないかと思います。

算機による図形処理の自動化の問題と同時以上，非常に簡単でございますが，計算機に，人間との交信の能率を上げること，およの得意と する ところ，不得意とするところ，

び完全自動化が困難な場合にはなるべく人間

特に図形の識別ということがむずかしいんだの手数を減らし，機械によって能率化する。

ということを申し上げ ました。それか らこれと同時に，機械ではできない部分を人間の助に関しましては，いろいろの方法で研究を進けを借りるようにする方式が大事なように考めなければならないと思いますが，非常に多えます。

数ある中で精度をあげるということについて

また，将来の問題といたしましては，現在

わたくしどもの研究しておることを，ごく簡の科学に残されている最大の問題，あるいは

単でございますが紹介させていただきま し

最大にしてかつ最もわかっていない問題は，た。どうもありがとうございました。

人間の頭脳の働きであります。特にわかって仁科記念財団の活動
一一 昭和 42年度および 43年度の事業報告書から一一
1. 仁科記念賞

的方法を展開し （いわゆる U(3）群）， また 山口 氏は

昭和42年度は下記の 2件 3氏の研究に対して贈呈した。

CERNにおいて， より初歩的に同じ結果を導き出し，

受賞者
受賞者

広島大学教授小 川 修 三 氏

研究題目「基本粒子の対称性に関する研究J

東京大学教授山口嘉夫氏

推薦理由

それによって何れも種々の興味ある結論を得ている。
その一例を示せば， 当時存在が知られていた π＋π。
π−
K+
K。K‑°
Kーの七種の擬スカラー中間子のほかにいま一つの未知の擬スカラ ー中間子が存在し， これら合計八穏の中間子が一組となって， 同じ性質をもつこと

戦後宇宙線および加速器による高エネノレギ一物理の発展にともなって，戦前知られていた索粒子（電子，が予測されたことである。この未知の中性中間子はその後 196
1年に実験的に見出されたという。

核子，中間子等）のほかに，数多くの種類の素粒子が自この群論的方法はその後種々形を変えつつも多くの然界に存在することが明らかになってきた。自然界に人々によって複雑な素粒子現象の解明に用いられていこのように多種の素粒子が存在することは，それらのる。現在多くの素粒子をより少数の基本的素粒子の複多くのものは，実は複合的なものであって， より基本

合体とみなす理論はまだ完成されたとはいえないが，的な少数の粒子から組立てられているのではないかと

この群論的方法は稜々の問題の解明に対しておそらくいう考えに導く。事実，名古屋大学坂田教授は，かつ今後も重要な手がかりを与えるものと思われる。

て，すべての重粒子および中間子は，陽子，中性子，受賞者

東京大学教授西村

ラムダ粒子の三種の粒子の複合体があるという ，いわ研究題目「超高エネノレギー現象におけるこゆる坂田模型を提案した。小川氏および山口氏は，一方は広島大学において，他方はジュネーブの次粒子の横向運動量 （
P
r
‑
）の重要

CERN

において，小川氏は 1959
年 1月 に，山口氏は少しおく

純氏

性の提唱とその実験的研究」
推薦理由

れて同じ年の 6月に，しかし互に独立に， この坂田模西村純氏の業績は素粒子論研究第 1
2巻 （
1
9
5
6
年） 1

型における三種の紋子の質量がほぼ等しく ，且ついず

号 24頁の論文から始まる。当時においてはすでに，

れもスピン 1/
2をもつことに着目し，複合体に対していくらかの数の超高エネノレギージェ ッ トが気球を使っ荷電不変性を含む更に広汎な対称性の存在を仮定するて高空で露出された原子核乾板でとらえられていた。

ことによって，複合粒子の種々の性質が理論的に導き測定条件の良かったこ，三のジェットについては二次出されることを示した。

粒子のエネルギーの 測 定 が 行 な わ れ て， F
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iや

実際，広島を 中心 として小川氏は大貫義郎氏，池田Landauなどの理論家によってジェット生成の理論が峰夫氏らの協力を得て， このために必要な美しい群論立てられた。理論的に生成の機構を考える時には重心

24

仁科記念財団の活動系で論ずるわけであるが，何ぶんにもジェットの親エ

昭和 4
2年度は下記 2件 2氏の研究 に対して贈呈。

ネノレギーは高い （1012eV程度以上） ものなので，実験で受賞者

九州大学教授は正確な決定の方法がない。従って実験室系から重心

研究題目「
非平衡状態の統計力学j系に直して考えることがむずかしく ，またあいまいに

森

肇 氏

推薦理由

もなるわけである。同氏は実験室系と重心系をつなぐ

非平衡状態の統計カ学は過去十数年の聞にめざまし

L
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z 変換によらない量一二次粒子の横向運動量
(
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emomentum）に着目された。この PTは的に高く評価されている。森氏はこの間多くの優秀なジェット生成のいろいろな理論によってかなり変る。

論文を発表し，この分里子の日本での研究の最も重要な

Fe
rmiの理論ではジェット粒子によっては lGeV
/
c
〜lOOG
e
V/
c程度まで，かなり大幅に変るが，Landau

部分に大きな貢献をした。特に 1
9
6
5年に発表されたの理論では P1
・はジェットの親の粒子のエネルギーやに訴えるという点で緩めてすぐれており ，非平衡状態

またジェッ ト粒子のエネノレギーによって大しでかわりの統計力学の今後の研究に大きな影響を与えたものとはなく 1GeV/
c 前後である。商村氏は今迄の精密測定がなされたこ，三のジェットについて調べると 同時言えよう。
またこの論文中に述べられた応答係数，輸送係数のに，深い地下で測定された μ中間子，空気シャワ ーな

連分数表示はこれらの dynamicな量を s
t
a
t
i
cな相

どをも解析 して PTが 1
0
9eV〜1
0
'
3e
V （ジェット粒子

関関数であらわすという点で独特のものがあり ，厳密のエネノレギー） もの広い範囲にわたって大体一定 （
数百

MeV
/
c〜数 GeV/c）であるととを見いだした。 そのな式でありながら実際の計算に際しては必要な所まで近似 を進め得るという点で，たとえば 2次相転移の問

後同氏は数多くの協同研究者の中心になり指導者とな

題への応用にも緩めて使いやすい有用な表示である。

ってこの発見の検証に進まれた。気球を使ったり ，また高山に ECC(
EmulsionCloudChamber） を露出で非平衡状態の統計力学およびその周辺の分野の発展したりして実験を進められた。実験についても常に新に大きな影響を与えるものである。

らしい工夫をこらし，（原子核乾板とともに X線フィ

い発展をとげたが， この分野での日本での業績は世界

こつの論文は形式的に美しいばかりでなく物理的直観

結論として森氏の業績はスケーJレが大きく内容豊富

受賞者

主任研究官

J
レムを使用）， PTの平均値は約 400MeV/
cでその分

布は （
PT
/P
o
2
）
×e
xp
(‑Pr
/
Po
)
dP
r
・ の形を していることを示された。

工業技術院電気試験所低温研究室

研究題目

近藤

淳氏

「希薄合金の抵抗様小現象の理論J

推薦理由

西村氏の提唱された Pr・をもととするジェッ トの解主として小量の遷移元素を不純物と して含む貴金属

析は，広く世界の宇宙線学者だけでなく高エネルギー

合金の電気抵抗はi極低混を除いては普通の金属と問機加速器による物理学者の間で採用され活発な研究が行
なわれ，ジェッ ト現象理解のための新ら しいモデ〉レがに温度の低下 とともに減少するが， 他 の金属と奥り
10。
K 付近で極小となり ，さらに低混となると再び抵次々と提唱されるようになった。

抗が噌す。この現象は 1
93
3年オランダ，ライデンの低温物理研究所で見出されて以来今日まで 3
0年間多

2
5

仁科記念財団の活動

絞座

近藤氏はこの現象に関連のある多くの実験的データ
を盤理吟味し，この現象が遜移金属原子に局在する

m子のスピンによ ってひき起されるものであるという考えを導入し，伝導電子とこれらの局在電子との相互作用を同次ボノレン近似によって取りあっかい，実験を極「医学の社会的適用」
大阪大学名誉教授

浅東京大学教授勝大阪大学教授東京大学教授盆

日本医師会長

武

座長

岡沼洞利見

くの学者の努カに拘らず理論的に解釈されなかった。

吉

常三郎氏

附雄氏
醇太郎氏

和氏
太

郎氏

昭和 4
3年度

めてよく説明する結果を得た。
すなわち，極めてすぐれた着想と，比較的簡単な原

昭和 4
3年 1
2月 6日（金）午後 2時より4時半まで（開場午後 l時半）
朝日掛盆

名古屋大学教授

伏見

唱伽︐︑ umw「プラズマをつかまえる J−−j2. 仁科記念講演会

所題演画決したものである。

日時
場演講映

子物理学的手法との組み合わせによって， 3
0年来金属，低温物理の分野に課せられていた疑問を一挙に解定例記念講演会を次のとおり開催した。

治氏PowerfromFu
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昭和 4
2年度
(
1
）マックス ・プランク研究所長ノ、イゼンペノレク．教授の特別公開講演会を次のとおり開催した。
日時

昭和 4
2年 4月 26 日（水）午後 2時より

揚

所

朝日講堂

鱗

演

41
時半まで（開場午後 1時半）
現代における自然科学の抽象化ーその目

本講演会も閉会前満員となり多数の入場お断わりのやむない有機であった。講演は笑諸により ，上智大学副学長柳瀬｜隆男氏の釈を得て行なわれた。その脱かれるところは来聴者に深い感銘を与え，一般を啓発するところも大きかった。

士院からノベノレ賞年報（1966年版）が寄贈された。

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4.仁科記念奨励金
昭和 42年度
選考委員会において応募件数 32件について慎重審(
2）定例記念講演会を次のとおり開催した。

昭和 4
2年 1
2月 6日（水）午後 2時より

所題演

場前鱗

5時まで（開場午後 l時半）査の結来，下記 5件の研究に対して奨励金を目的った。
(
1）「高速イオンの弾性散乱の研究」
東北大学理学部助教授

井

上 鋒

朋氏

57
万 5千円
(
2
）「イオンセンシティプ ・プロープのi
v
f
究J

朝日講堂

奨励金

「ガン研究の現況」
大阪大学教授新しくつぎの図｛I}を購入し，またスエーデン王立学
購入図書：指すものと人聞の考え方

日 時

3.仁科記念文庫

釜 洞 醇太郎氏

大阪市立大学理学部講師

勝 保 五 男氏

2
6

仁科記念財団の活動
奨励金

電気伝導の実験J

5
1万 5千円(3） 「高感度磁気共鳴法による Kondo効果の研究J
東京都立大学理学部助教授

久米

潔氏

奨励金
6
5
万円
(
4
）「分子遺伝情報の電子顕微鏡による直接読み出し」
東京大学理学部助教授
奨励金

和田昭允氏

奨励金

川

路紳路氏

5
0
万円

(
7
）「
DN
A 障害修復の分子機構」
大阪大学理学部遺伝学研
奨励金

小川

英行氏

5
0
万円

52
万円

(
5
）「
核反応による核整列一電磁気能率と核外場との相互作用 J
東京大学理学部講師
奨励金

学習院大学理学部教授

山崎敏光氏

5
. 研究者の海外派遣(
1）昭和 4
2年度中に昭和 43年度海外派遣研究者を選考し，つぎのとおり決定 した。
東京大学理学部助手

50万円

海外での研究目標

昭和 43年度

池田 清美氏原子核 （中重核）の多体問題
的方法およびその構造につ選考委員会において応募件数2
1件について慎重審査

いての結果下記 7件 の研究に対 して奨励金を贈った。

(
1）「速中性子による重陽子崩綾反応における終状態

予定留学先

連合原子核研究所（ソ連）お相 互作用の研究」

よぴコペンハーグン理論物

立 教大学理学部助教授

理学研究所 （デンマーク）

白 土 紗 二氏

48万円

前年度までに選考の派遣研究者香村俊武氏は都合(
2） 「対相関に基く原子核の集団励起に関する研究」

で出発を一年延期して 4
2年 5月渡英 （オクスフォ ー

奨励金

京都大学理学部助教授
奨励金

(
3
）「 メス

字国川

猛氏

2
5
万円

パウア一分光学による分子問および分子

奨励金

佐野博敏氏

（
心 「
U‑
2
3
7
,Th
‑
2
3
1 に関する放射化学的研究」
奨励金

阪上正信氏

(
5
）「超音波による金属，半金属の電子的性質の研究」
奨励金

東京大学理学部助手
海外での研究目標
予定留学先

5
8万円

大阪大学理学部講師

(
2
）昭和 4
3年度中に昭和 44年度海外派遣研究者を選考し，つぎのとおり決定 した
。

5
8
万円

金沢大学理学部教授

三氏は 1
0月渡英 （サセックス大学）。
第1
1回溝淵明氏は所定の研究を終えて帰国された。

内結合状態の研究J
お茶の水女子大学助教授

ド大学）。前年度選考の黒岡育子氏は 4
2年 7月デンマーク（コペンハーゲン理論物理学研究所 ）へ，牟回泰

沢岡康次氏

48万円

(
6
）「
I
n
,As,Geの真空中努開面における 2次元異常

山 崎

潤氏

核磁気共鳴
ドイツ国シュツッ トガノレト
大学

2
7

仁科記念財団の活動

安藤豊禄

石川一郎

井上五郎

植村甲午郎

太田清蔵

茅 誠 司

木川田一隆
酒井杏之助

佐 藤 尚

瀬藤象二

堀岡庄 三

薮田貞治郎

吉川消

九前刑

藤岡信吾

一秀

原安三郎

三 矢湯

回 実 渉

問中久兵衛

ι剖

間代茂樹

司A
VE 同

駒井健 一 郎士総雄夫彦郎次雄純六二郎功郎樹

赤堀四郎

E 正正邦英吠鹿重蔵達一

理 事

山 問山謝野川

山崎文 男

1

越 司

−司令

村

池谷本秋木山島野中

朝永振 一 良I~

常務理事

菊小杉千玉宮中永商品浜藤

理事長二郎稔平三一徳平美男失夫敏雄門役 員 名 募 （ 昭 和4
4
年1
2月現在）

健に万英錬正良弘道由弘一

45源
戸川林木島中泉根山田
山 岡田
中崎本
風木小鈴田竹中中
中 仁鳩藤本富山

財団法人仁科記念財団

我 妻 栄
監

事

佐々木秋生

武

R
見 太 民

石井千 王
争

宮虎雄

鎌回申

杉本正雄

芦原義重

荒木三郎

悶島英三

玉木英彦

有山兼孝

安西正夫

富山小太郎

中被良平

石井千尋

一万田尚登

西 村 純
宮崎友喜雄

水間直昌
評議員

運営委員

一岩 鎌

宮虎雄

稲山嘉克

中山弘美
鳩山道夫

佐凱実

岡田完二郎

三 浦 功

回申

川又 克 二浜田達二