hotchpotch/wikipedia-multilingual-ir-pairs huggingface dataset:
機械学習 学習モデル
教師なし学習アルゴリズムの一部は、訓練中に提供された入力のよりよい表現を発見しようとする。古典的な例として主成分分析やクラスタ分析がある。入力の持つ情報は保持したまま、分類や予測の前に入力をより便利な表現に変換するアルゴリズムもある。その際に入力データが従っている未知の確率分布から入力を再建できるようにするが、その確率分布においては信じがたい例も忠実に再現する必要はない。例えば多様体学習アルゴリズムは、何らかの制約下で入力の次元を低く変換して表現する。スパースコーディングアルゴリズムでは、入力が疎ら（ゼロが多い）という制約下で同様の表現の変換を行う。ニューラルネットワークの深層学習は複数レベルの表現または特徴の階層を発見するもので、低いレベルで抽出した特徴から高いレベルの抽象化した特徴までを求める。知的機械は、観測されたデータを説明する偏差の潜在的要因を解きほぐす表現を学習するものだという主張もある。
エクストリーム・ラーニング・マシン (ELM)
1層もしくは複数の隠れ層を有する順伝播型ニューラルネットワークであり，分類や回帰，クラスタリングへ適用できる。
モデルおよび学習規則に加え、様々なデータ前処理技法が採用される。
人間の直観によるデータ解析の必要性を排除しようとしているが、人間と機械の協調的相互作用を取り入れた機械学習モデルもある。しかし、そもそもモデルのデータ表現方法やデータの特徴を探る機構は、人間が設計したものであり、人間の直観を完全に排除することはできない。
機械学習 応用分野
機械学習には以下のような応用分野がある。
2006年、オンラインDVDレンタル会社ネットフリックスは、同社のレコメンダシステムより10%以上高性能な（ユーザーの好みをより正確に予測する）プログラムを捜す競技会 Netflix Prize を開催した。この競技会は数年かけて行われ、AT&T Labs のチームが「プラグマティック・ケイオス」 という機械学習プログラムで2009年に優勝し100万ドルを獲得した。
機械学習 訓練データの著作権
機械学習モデルの訓練に使用されるデータセットには、著作物が含まれる場合があり、その利用が著作権法やデータ倫理の観点から議論の対象となっている。特に、大規模データを用いる生成AIモデルの普及に伴い、出版社やクリエイターなどの権利者から、無許諾利用に関する懸念や批判が示される事例が増えている 。
これらの懸念は、学術研究や非商用利用と商用サービスでの利用の区別、フェアユースや各国の権利制限規定の適用範囲など、国や地域ごとの法制度の違いとも関連している。
また、権利者が学習利用を制限するための技術的手段も研究されている。例えば、画像に対しては知覚上ほぼ影響がないノイズを加え、モデルの学習精度を意図的に低下させる「Nightshade」などの手法が提案されている 。
欧州では、DSM著作権指令4条3項により、学術研究目的以外の著作物の機械学習行為は著作者が明示的に学習利用を拒否（オプトアウト）している場合には利用が制限される。
機械学習 訓練データの著作権
2021年、欧州連合においてAIシステム構築時に使用する著作物についての情報の表示を義務づける規制案が提案されたが、2023年12月9日にEU理事会・欧州議会で修正された規制案が合意された。規制案では、AIのリスクに応じて規制をし、容認できないリスクはAI利用を禁止、高リスクのAIシステムに関しては一定の義務付け、リスクが限定的なAIシステムはAI生成コンテンツであるラベル付けなどの透明性に関する義務のみ課した。他方で、軍事・防衛専用システム、研究・技術革新目的の場合は規制案の適用範囲外とした。ディープフェイクなどの問題に対処する法律は、2026年までに適用される。
データセットの著作権侵害が問われた「クネシュケ対LAION事件」は2024年9月、世界に先駆けて初の判決が下された。ドイツ国内法だけでなく、欧州連合の著作権法であるDSM著作権指令やAIを直接規制するAI法の解釈にも踏み込んだことから、世界的に注目を集めている。本件ではデータセット提供者のLAIONによるスクレイピング行為は適法と判断され、原告の写真家の訴えは棄却された。
2023年1月、ゲッティイメージズはStability AIに対して著作権侵害を申し立てていた。しかし2025年6月、ゲッティイメージズは訴訟を取り下げた。
機械学習 訓練データの著作権
アメリカではデータ利用に関してフェアユースに該当する場合は著作権の侵害にならないとする権利制限規定を設けている。フェアユースに認定されるかはケースバイケースで一定の基準はなく、潜在的市場への影響や商用利用なども含めた総合判断となる。2024年1月現在、機械学習による著作物の利用に関しては直接取り上げた判例はない。
作家のアンドレア・バーツ、チャールズ・グレーバー、カーク・ジョンソンはLibGenやBooks3などの海賊版サイトのデータや物理書籍のスキャンデータを用いClaudeを訓練することは著作権侵害であると主張し開発会社のAnthropicを提訴した。Anthropicは海賊版サイトを使用したこと、数百万冊の書籍を購入しデジタル化したデータでトレーニングしたことを認めつつフェアユースに当たると主張した。カリフォルニア州北部地区連邦地方裁判所は物理書籍のスキャンデータによる訓練は、全く新しい文章を生成するための統計的関係を学ぶためだとし、AIの生成物が元の本のコピーや盗作をユーザーに提供しているわけではないとしフェアユースを認めた。他方で、海賊版データでデータセットを作成したことは有料コピーの代替であって変容的ではないとしフェアユースを認めなかった。
機械学習に対するフェアユースの適用に対しては以下のような否定的な主張がなされている。
機械学習 訓練データの著作権
コロンビア大学のジェーン・ギンズバーグ教授は著作物のコピーの有無が問題になるとしている。単にプロンプトに対応するコンテンツを生成する方法を学習しているに過ぎないのか、既存の著作物の復元なのか問題になっている。AI生成物がスタイルが共通する場合は適法だが、不完全なコピーや別の構図であっても本物の作品に近すぎる生成物は侵害とされる可能性があるとしている。この場合、ウォーターマークや画家のサインが出るような生成物は、アウトプットが非侵害であればインプットは適法としたGoogle Books裁判の判例より、モデルの訓練の適法性が疑わしくなるとしている。
一方でフェアユースの適用に対して以下のような肯定的な主張がなされている。
Adobeは、セガ対アコレイド事件やソニー対コネクティクス事件などの先例では、アイデアであるアルゴリズムを抽出するためにプログラムの表現を複製などするリバースエンジニアリングに関することは、変容力のある利用であって、フェアユースであると認めている。これを援用し、大規模言語モデルにおける機械学習は、学習対象著作物中の単語間の関係やそのパターンなどのアイデアを抽出するためのものであるから、機械学習の過程での学習対象著作物の複製などは、変容力のある利用であって、フェアユースに当たると主張した。
機械学習 訓練データの著作権
Googleは、グーグル対オラクル事件などではプログラム開発のために他プログラムを実現するプログラムの一部を複製したことをフェアユースに当たると判断しており、ソニー対コネクティクス事件などでは市場での競合を著作権者は訴えたが、裁判においては変容力のある利用の結果生じる市場での競合は著作権法上は問題のない競合でありフェアユースを否定しないと判断されたと主張する。
また、機械学習に用いられるデータの著作権や生成物の著作権上の扱いに関して以下のような動きがある
2018年、著作権法の改正で著作権の権利制限の規定として第30条の4が制定された
第三十条の四 著作物は、次に掲げる場合その他の当該著作物に表現された思想又は感情を自ら享受し又は他人に享受させることを目的としない場合には、その必要と認められる限度において、いずれの方法によるかを問わず、利用することができる。ただし、当該著作物の種類及び用途並びに当該利用の態様に照らし著作権者の利益を不当に害することとなる場合は、この限りでない。
2019年、文化庁は第30条の4における「享受」を目的としない行為として、以下を挙げた。
一方で、「享受」の目的が存在する適法とならない例として以下が挙げている。
機械学習 訓練データの著作権
文化庁は、「AI開発・学習段階」と「生成・利用段階」では著作物の利用方法、関係する著作権法の条文が異なるとしている。「AI開発・学習段階」に関しては「享受」を目的としない情報解析は原則として著作権者の許諾なく行うことが可能としている。
文化庁は著作権法30条の4の「著作権者の利益を不当に害することとなる場合」について、著作権者の著作物の利用市場と衝突するか、あるいは将来における著作物の潜在的販路を阻害するかという観点があるが、最終的には司法の場で個別具体的に判断されるとしている。
文化庁は著作権の権利制限は国際条約上の義務である「著作者の正当な利益を不当に害しないことを条件とする」に適合するものであるとしている。また、著作権法30条の4に統合された著作権法旧第47条の7の関係について、30条の4では改正前に権利制限の対象として想定していた行為は、改正後においても、引き続き許諾なく行えるものとしている。旧法に但書を置いていなかったことについて、研究開発での著作物を利用および情報解析を想定しており、制定当時には著作者の正当な利益を不当に害することが想定されなかったとしている。
2024年3月現在、様々な政府合議体において生成AIに関する論点整理および施策検討がおこなわれている。以下は合議体と報告書の一覧である（括弧内が報告書）：
機械学習 訓練データの著作権
内閣
統合イノベーション戦略推進会議（「統合イノベーション戦略2023」AI技術）
AI戦略会議（「AIに関する暫定的な論点整理」2023年）
総合科学技術・イノベーション会議（「第6期科学技術・イノベーション基本計画」2021年）
知的財産戦略本部（「新たな情報財検討委員会報告書」2017年、「知的財産推進計画2023」重点施策Ⅲ）
AI時代の知的財産権検討会
法学者等は以下のような主張をしている。
知的財産法を専門とする早稲田大学大学院法学研究科の上野達弘教授は著作権法30条の4に関して、機械学習など情報解析を目的とするのであれば、著作権のあるコンテンツを営利・商業目的であったとしても自由に利用できるとしている。また、違法に入手した著作物等であっても、情報解析に必要な限度といえれば、あらゆる利用行為が許容され得るのであるとしている。そのため，この規定は機械学習や人工知能開発のために極めて有用な規定であるとして世界に類を見ない「機械学習パラダイス」とも評している。
機械学習 訓練データの著作権
知的財産法を専門とする京都大学大学院法学研究科の愛知靖之教授は著作権法30条の4について、潜在的に競合する用途で、著作物をデータとして機械学習による解析をすることは、将来における著作物の潜在的販路を阻害すると認められ、侵害が肯定される可能性があるとしている。30条の4が解釈によっては、改正によって統合された「データベース著作物を記録・翻案する行為」のみを権利制限の対象外としていた著作権法旧47条の7と比較して著作権侵害が認められやすくなる可能性があるとしている。例として、ディズニー風の新しい映画を作るAIを開発するために、ディズニー映画を訓練データにして機械学習させる行為は、将来において、ディズニー映画と潜在的に競合する映画を作成するという用途で、著作物をデータとして入力していることになり、将来における著作物の潜在的販路を阻害すると認められ、侵害となる可能性があるとしている。
知的財産法を専門とする筑波大学の潮海久雄教授は情報解析目的でのデータ利用について、米国のフェアユースと比較して、ベルヌ条約のスリーステップテストを前提とした場合、著作権法第30条4の権利制限の適用範囲が極めて狭いとして、以下のように主張している。
機械学習 訓練データの著作権
利用目的について：企業は音声認識などの事業の目的のために開発済みの人工知能ソフトでデータを利用するか、事業目的に応じてAIを開発する。学習済モデルや学習処理を工夫してAIそのものを開発する事例は限定的である。学術分野以外では純粋にAIそのものを開発する目的は考えにくいとしている。
ベルヌ条約と著作権法第30条の4の関係：著作権法第30条の4はベルヌ条約のスリーステップテストの枠組みの個別制限規定であり、公益が考慮されないため、享受目的以外の他の目的が主目的であっても享受目的が少しでもあるようなグレーの部分は侵害となる。
著作権者の利益を不当に害することとなる場合：著作権法第30条の4に関して、立法趣旨では、データベースからデータを利用する場合は、著作権者の通常の市場と衝突するとされており、権利制限の例外となる「著作権者の利益を不当に害することとなる場合」にあたるとされているが、現状としてデータが取引の対象となっていることからも、ビッグデータを人工知能プログラムで利用することはデータの本来的な用途とみなすことができ、これは著作者の通常の市場と衝突し、著作権者の通常の市場と衝突し、侵害となりうるとしている。
機械学習 訓練データの著作権
人間の教育と機械学習：教育利用に関する規定の著作権法35条ではスリーステップテストへの合致を検証して廃棄処分を必要とするなどの様々な利用の限定をしており、人間の学習については原則侵害としている。これにより、著作権法35条では機械に学習させる目的でのデータ利用を非侵害とすることは困難であるとしている。人間の学習と比べてもより強く著作権者の通常の市場と衝突するようなデータ利用には公益性などのより強い正当化事由が必要とだが、第30条の4の立法趣旨によれば、単なる私益の衝突であるとして公益や産業振興等を考慮していないことを明言している。
著作権法第30条の4における「享受」：以下のような、大規模データセット、事実著作物、芸術著作物、機能著作物の実行・複製・改変について一貫した説明ができず、権利制限の例外となる「享受」でない場合が不明であるとしている。
画像など芸術著作物について、人間が見ても見えただけでは享受にあたらないとして、電子計算機も享受しないとしている。一方で、機能著作物であるプログラムの実行は電子計算機が機能を享受するので侵害としている。また、HTMLのようにデータとプログラムの区別が不明確な場合もあり、これをプログラムとデータのどちらとして扱うのかは不明であるとしている。
地図やデータベースなどの事実著作物は、情報を正確に伝達することが目的である。学習データもプログラムを機能させることが本来の目的であり「享受」であると解釈できるとしている。機械学習モデルが機能するために学習データによってパラメータが変更されるため、機械学習の情報解析においても同様に「享受」があると考えられるとしている。
著作権法第30条の4では、データベースを利用する場合には侵害としており、「構造化されていないビッグデータの利用」はデータベースの利用と同じく享受目的利用としている。
将来利用用途の不特定性：著作物などの情報は、学習利用でも将来時点での通常利用となりうるため、本来的用途として特定できない。また、スリーステップテストの枠組みでは、情報の汎用利用はすべて侵害となる。現に、目的を限定しないアーカイブでの保存も、将来の享受目的があるとして30条の4が適用されないとしている。
機械学習 ソフトウェア
各種機械学習アルゴリズムを備えたソフトウェアスイートとして、SAS・RapidMiner・LIONsolver・KNIME・Weka・ODM・Shogun toolbox・Orange・Apache Mahout・scikit-learn・mlpy・MCMLL・OpenCV・XGBoost・Jubatus などがある。
データロボット社 による複数の手法を並列計算させて比較する方法がある。
機械学習 モデルの限界への理解
「すべてのモデルは間違っている、だが中には役に立つものもある」（All models are wrong, but some are useful）というジョージ・E・P・ボックスによる格言は、機械学習モデルの欠点を認識しつつ、その実用性を強調する際にもしばしば引用される。
建設系産業廃棄物
建設系産業廃棄物（けんせつけいさんぎょうはいきぶつ）とは産業廃棄物のうち、建設に伴う廃棄物を指す。主にマンションや住宅建設に伴う廃棄物、リフォームなどに伴う廃棄物、これらの解体工事に伴う廃棄物の総称。建設系産業廃棄物は、品目別の分別が困難なため、処理には選別機械などを駆使した中間処理工場での処理が必要となる。
地層
地層（ちそう、英: stratum）は、砂礫・火山灰などが平坦に堆積してできた堆積岩の層である。
地層 概説
地層とは、礫、砂、粘土等の砕屑物や火山礫、火山灰、火山礫等の火山性砕屑物、そして生物遺骸が、水や風の力により運搬され、堆積してできた層状の単位である。
地層の縦断面に現れる縞状の構造を「層理」と言う。
地層 地層の形成と地層に見られる構造
地層は、その成因から水成層と風成層に区分される以下に挙げるのは、水成層の形成過程である。
地球上には、水中や窪地などの環境がある。そのような範囲内に、他の場所から侵食されてきた岩石や土砂が、降り積もったり、水によって運搬されてきたり、貝殻などもある。堆積物が長い期間を経て次第に溜まっていく。これがひとつの層になり、その層が積み重なって大小なりの地層が形成される。
地層は一般的に、水中のほぼ水平な面の上に、一定の厚さで溜まっていく。比較的均質な構成物からなる1枚の地層を単層と呼び、単層と単層の間の境界面を層理面という。普通、地層は地面の中に隠れており見ることはできないが、火山性地震や断層がずれることなどによる隆起で地面の断面が見えるようなところでは、地層が観察できる。これを露頭という。典型的な露頭は、崖や、道路脇の地面が削り取られたところ、採石場、川岸の土手などで、粒径や構成物が異なった層からなる平行な帯のひとつとして観察することができる。グランド・キャニオンのような大渓谷では、数億年に渡る期間の地層が観察できることもある。それぞれの単層の厚さは、1 mmにも満たない単層から、1 kmを越える単層まで様々である。
地層 地層の形成と地層に見られる構造
それぞれの地層から、その層が堆積した環境を推定できる。水成堆積物では河口に近い位置で堆積したものほど粒度が荒い砂、離れるに従い細かくなり、シルト、粘土となる。地層を構成する物質が当時の有機物もしくは生物である場合もあり、泥炭地で植物が堆積した石炭や深海で微生物が堆積したチャートなどがある。現在見つかっている最古の地層は、グリーンランドにある約40億年前の地層で、海底で作られた地層と考えられている。
地層 地層の形成と地層に見られる構造
地層は、堆積する速度に変化はあるものの、おおむね連続して堆積している。これを整合と呼ぶ。これに対し、地層と地層の境界に非常に長い不連続があり、侵食により一部の地層が欠落しているものを不整合という。堆積が止まっている間に、地層が侵食されたり、傾いたり、褶曲したりといった変動があることも多い。そのようなところに、再び水平に地層が堆積したりする。下の地層と上の地層が平行なものを平行不整合と呼び、上の地層と下の地層が傾いていたり、下の地層が褶曲したりしているものを傾斜不整合と呼ぶ。また、下の地層が火成岩からなる場合は、非整合と呼ぶこともある。地層の欠落を伴わず、不連続の時間が非常に短い場合、時間間隙と呼んで不整合と区別することもある。不整合は、陸上でも海底でもつくられるが、いずれの場合も、岩石や土砂が堆積するような環境だった地域が、浸食される環境へ変化し、再び堆積する環境に戻ったことを示している。不整合面のすぐ上には、比較的大きな粒の礫が堆積していることが多く、基底礫岩と呼ばれる。これは、侵食された下部の地層の岩石から供給された礫である場合がある。
地層に見られる特徴的な堆積構造として、以下のものがある。
斜交層理（斜交葉理、クロスラミナ、cross-bedding）
地層 地層の形成と地層に見られる構造
水流や風の速さ、向きが変化する環境で堆積が起こったときにできる、層理面と斜交した細かな縞模様である。当時の水流などの方向が推定できる。
級化成層（級化層理、級化構造、graded bedding）
構成粒子が、下部が粗粒で、上部に向かうにつれて連続的に細粒へと変化している単層のことである。時間とともに粒子を運搬する水流が弱まった場合や、乱泥流によって運ばれた粒子が堆積した場合に生じる。粗粒のほうが堆積した時点での下部だと分かるため、もともとの地層の上下方向を決めるのに役立つ。
漣痕（砂紋、リップルマーク、ripple mark）
水底に波が形成した模様が残ったものである。堆積した当時の上方に尖った形で残るため、上下判定に役立つ。
スランプ構造（スランピング、slumping structure）
海底などに堆積した堆積物が、固化していないうちに海底などの斜面を滑り落ち、不規則に乱堆積してできたものをいう。
火炎構造（フレーム構造、flame structure）
泥質堆積物が固結していないうちに上に砂質堆積物が堆積し、その重みで上位の砂が沈み込んで下位の泥が上昇したために、層理面が炎のように不規則な形になったものをいう。
底痕（ソールマーク、sole mark）
地層 地層の形成と地層に見られる構造
堆積粒子や水流そのものにより堆積物表面につけられた溝が、その上に堆積した砂礫によって充填されたもの。特に堆積物（タービダイト）のように泥層上に砂礫が堆積する際に形成された底痕]は、露頭では差別侵食のために観察しやすく、古流向を知る手がかりとして役立つ。
化石層（fossil bed）
水流などにより、化石が掃き寄せられて密集した層をいう。化石層からは貝殻が発掘されることが多い。
砂管（サンドパイプ、sand pipe）
海底の砂の中に生息していた動物が作った巣穴の跡である。巣穴の最上部は当時の海底で、巣が掘られている方向が当時の下だと推定できる。
地層は、地殻変動などがあると大小なりに傾くことがある。地層が傾いている場合、層理面と水平線の交線の方向を走向、層理面と水平面のなす角を傾斜と呼び、この2つを使って、傾いた地層の方位を表す。走行・傾斜は、断層や、不整合面など、地質学で扱われる様々な面の方向を表すのにも用いられる。
地層に地殻変動や大地震で大きな力がかかったりすると、大小なりに地層が曲がってしまうことがある。これを褶曲と呼ぶ。上に凸の部分を背斜、下に凸の部分を向斜と呼ぶ。また、曲がらずに、ある平面を境にしてずれることもある。これを断層と呼ぶ。地層が激しく褶曲した場合でも、地層が低角度の断層を伴ってずれ、大小なりにちぎれることがある。石油は、地層が背斜構造を示しロックキャップとなっている部分に溜まっていることが多い。
地層の中には、過去に地層を切って貫入したマグマが固結して残っていることがあり、岩脈と呼ばれる。岩脈は、過去のマグマが通った火道である。一般に、かなりの急傾斜であることが多い。また、過去に地上にマグマをもたらした火道が層状に残っている場合があり、岩床と呼ばれる。一般に、岩脈ほど傾斜はきつくない。また、花崗岩質岩石の作る大規模な岩体で、露出面積が100 km2以上のものを底盤（バソリス）と呼ぶ。
地層 地層の形成年代の推定
地層は、堆積したままの状態であれば、下にあるものほど古く、上にあるものほど新しい。これを地層累重の法則と呼ぶ。これは、1669年に、ニコラウス・ステノが初めて提唱し、1791年に、ウィリアム・スミスによって確立された法則である。しかし、地層が垂直に近いほど傾いていたり、褶曲などによって上下がひっくり返っていたりすると、どちらが元々の上下かわからなくなってしまい、法則を使うことができない。その場合、級化成層や斜交層理といった堆積構造や、砂管のような化石証拠を使って上下判定を行う。
また、同時期に堆積した地層は、その堆積した地質時代に特有の化石を含むことから、上下の地層と区分され、かつ離れた地域に位置する露頭間で同一の地層の識別や対比が可能となる。これを化石による地層同定の法則といい、1816年、ウィリアム・スミスによって確立された。この法則と地層累重の法則を組み合わせることで、地層に化石による層序（生層序）に基づいた相対的な時間尺度が与えられる。
地層 地層の形成年代の推定
ある地層がいつ形成されたのかを知りたい場合、生息した地代が分かっている生物の化石（示準化石）や、噴出時期が分かっている火山灰の層などが利用される。このように、同時代に形成されたことを示す地層を鍵層と呼ぶ。また、地層は堆積するときは水平であること、地層累重の法則などから、地層がいつ堆積したか、侵食されたり、傾いたり、褶曲したり、断層ができたり、溶岩が貫入したのはいつかなどということを推定することができる。
地層 地層の分類
地質学者は、堆積岩や火成岩等の岩石、砂礫等の堆積物とそれら岩相による層区分について研究・討議を重ね、地層命名についての指針を策定し、現在、地層名については、この指針に従って命名、分類されている。
それによれば、まず、別々の地層は、累層（あるいは層）と呼ばれ、これが地層分類の基本単元となる。層の固有名については、それぞれの層が広く露出していて研究に役立った地域（模式地）の地名から名前がとられ、「〜層」と名づけられる。例えば、カンブリア紀の生物化石が多数良好な状態で保存されていることで有名なバージェス頁岩は、暗い色で厚く、化石を産出する地層が、カナダのロッキー山脈にある、バージェス峠のそばで露出していたことから命名された。
ある層の中で岩相がわずかに違う場合、それらは部層に分けることができ、さらに最小単元となる単層、流堆積物などに細分されることもある。逆にいくつかの累層をまとめて層群と呼ぶことが多く、より大きくまとめて超層群などと言うこともある。これらを最小単元から順に並べると以下のようになる。ただし、最初の3つはどれも単層であるが、溶岩流の層や流堆積物の層は顕著な特徴をもつため特に分けて名づけられることがある。
岩相ではなく、地質年代で層序を区分する場合は、地質年代により、地名ないし地質年代区分名の後に〜界、〜系、〜統、〜階とつけて区分する（例：新生界、新第三系、中新統）。
地層 地層の調査に使われる道具
地層の岩相を確認するために、まず露頭においては、構成する堆積物、堆積岩の風化を受けていない新鮮な面をハンマー等で明確にし、肉眼で観察を行う。場合によっては、標本を採取し、顕微鏡観察や、化学分析も行う。化石が含まれている場合は、化石の同定も行う。
地層の空間的な広がりを調べるには、露頭において地層の走向（面の向いている方向）と傾斜（面の鉛直方向の傾き）を調べる必要がある。このためには、特殊な目盛のついた磁針と、水準器によって構成されたクリノメーターと呼ばれる道具が使われる。
これらの情報を元に、岩石の分布や地質構造などを地形図上に表したものが地質図である。地質図を作成すると同時に、地下における岩石の分布や地質構造を（通常は鉛直断面で）表した地質断面図や、ある地点ないし全体を総括して地層の厚さや種類、特徴などを柱状に表したもの地質柱状図も作成されることも多い。
ローカルタレント
ローカルタレントは、主に特定地域内において活動し、その地域内において有名となったタレント・芸能人のこと。地元タレント（じもとタレント）、地タレ（じタレ）ともいう。
ローカルタレントには、全国的に有名になった後、出身地（Uターン）またはその他首都圏以外の複数地域（Jターン、Iターン）においてのみ活動を行う人と、全国的な知名度無しに、最初から出身地もしくは移住した別の地域において活動を始め、その地域でのみ有名になった人（ノーターン型）などが挙げられる。また、地方の放送局でアナウンサー職だった者が勤務局を退職後にフリーアナウンサーを兼ねて転身するケースもある。
ローカルタレント 概要
バブル経済期に、当時の郵政省（現在の総務省）が、大都市圏を抱える都道府県とその他の県との情報格差の是正のために、全国で少なくとも民放テレビ4系列が視聴できることを目標とした「民放テレビ全国四波化」を推進した（地域によっては3局化または5局化）。また、同様の方針の下、全国に県域放送民放FM放送局の開設を推進した。他方、大都市圏内の情報寡占の是正や、地方の地域圏ごとの情報流通の活性化のため、コミュニティFMも多数開局され、重層的な情報流通が促進された（東京でも独立UHF局のTOKYO MXテレビが開局）。
このような情報流通の拡大は、放送の寡占が崩れて選択の自由度が上がった一方、同じ時間帯に多数の番組が存在することになり、局毎の平均視聴率の低下も見られた。特に、在京キー局の土日の昼から夕方の時間帯の番組や実験的な深夜番組は、地方では充分な視聴者実数を得られず、より高い視聴率が得られる2時間ドラマ、映画、在阪局の人気番組、ブロックネット番組、ローカル番組などに差し替えられた。
ローカルタレント 概要
1990年代前半のバブルの余韻が残る時期は、バラドルに見られるような「アイドルの大衆化」の時代であったため、ローカル番組に出演する者は身近なタレントとして人気を博する場合もあり、「ローカルタレント」化した。この時期は、バブルの余韻で金余りな地元企業もあったため、中央のタレントが起用され、UJIターン型ローカルタレントが生まれた。また、番組制作予算が少ない深夜帯ローカル番組では、地元のタレント（ノーターン型）を起用した。
1990年代末から2000年代初頭にかけてのデフレ経済期には、地方経済も不景気に陥ってローカル番組の減少傾向が顕著になり、制作費も低下した。そのため、UJIターン型タレント（中央のタレント）は一気に減少し、出演料の低下に耐えたUJIターン型タレントと、ノーターン型地元タレントやローカルアイドル・インディーズバンドなどによる「地域密着型ローカルタレント」が出現することになった。
ローカルタレント 概要
現在は、インターネットの発達によって情報発信が簡便になったため、三大都市圏（関東広域圏・近畿広域圏・中京広域圏）では大量の地下アイドルや地下タレントが生まれているが、「地域密着型ローカルタレント」は地域で実績を持つタレントとしてその上位に位置し、場合によっては全国放送で紹介、または活動する機会が増加し、地方圏からの情報発信の担い手ともなっている。全国のローカルアイドルが集結したユニット「ROLLING GIRLS」も2004年6月に結成された。また、ローカル番組のアイドル創出プロジェクトや、タウン情報誌のミス&ミスターコンテスト、地域限定ファッション誌の専属モデルオーディションなどを通じて新たなローカルタレントの生産も行われている。また、全国に多くの支部を持つプロダクションの場合、ローカルタレント、ローカルアイドルで活動させた後に関東で活動させ、全国的にデビューさせるケースも稀にある。
なお、UJIターン型タレントの1つの型として、プロ野球選手やJリーガーや一般会社員と結婚した女性タレントやアナウンサーが、夫の所属チームのフランチャイズや勤務地でローカルタレントとして活動するケースも見られる。例として、家森幸子、福元英恵、緒方かな子、林恵子、高橋基子らが挙げられる。
近畿や中京のローカルタレントが全国的に有名になることは比較的多いが、それ以外の地方からはなかなか現れなかった。しかし、2000年代からは地方で長らく活動するローカルタレントが全国区のタレントとなるケースも見られるようになった。例として、北海道では大泉洋などTEAM NACSのメンバー、福岡では博多華丸・大吉などが挙げられる。
ローカルタレント 広域放送・ブロックネット・県域放送
ローカルタレントの活躍の場は主に民放であるため、各民放局の放送圏域の広さ・人口・経済力とその知名度に相関関係がある。
それぞれの地方全体に放送をしている広域放送地域として上記の関東広域圏・近畿広域圏・中京広域圏があるが、関東広域圏はキー局として機能しているため、ローカルタレントの活躍の場は皆無に近い。そのため、ローカルタレントは近畿広域圏以下にいることになる。北海道は1つの地方で1つの県相当の法律が適用されているため、広域放送に準じた状態になっており、ローカルタレントが非常に多い。福岡（この場合、九州地方北東部を指しての福岡）の場合は、それぞれ県域免許ではあるが福岡県と佐賀県で一体的な放送圏域を形成しており、放送圏域の人口が多いため、ローカルタレントの活躍の場も多い。
ブロックネットが発達している地域に九州地方があるが（場合によっては近隣の山口県や沖縄県も含む）、福岡はこの点でも経済的地盤があるため、ローカルタレントの宝庫となっている。東北地方もブロックネットの番組が多いものの、大衆芸能の地盤が無いのでローカルタレントを起用することは少なく、中央のタレントを起用するか、局アナで間に合わせることが多い。
ローカルタレント 広域放送・ブロックネット・県域放送
五大都市圏以外では、基本的に県域放送がローカルタレントの活動の場となるため、彼らの活動地域はそのまま県単位となる。しかし、県の枠を越えて経済圏（商圏）が広がっている仙台市の経済圏や、相互補完となっている岡山県・香川県（東瀬戸経済圏）や、鳥取県・島根県（山陰地方）では、隣接する県域放送局いくつかを股にかけて活動するローカルタレントも現れている。
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北海道は1つの地方で1つの県相当の法律が適用されているため、札幌が地方全体を独占する形になっており、マスコミも札幌市に集中し、ローカルタレントも札幌都市圏に集住している。広い北海道地方に対して効率の良い広告戦略が打てるため、ある程度制作費があるローカル番組やローカルCMも多く、札幌での芸能活動後に道外に進出する者を生んだが、1990年代までは、田中義剛やみのや雅彦のようにラジオパーソナリティでの道外進出が目立った。
一方、1990年代後半からは、質の高いローカルテレビ番組が番販の形で道外でも放送されており、『水曜どうでしょう』の大泉洋のように北海道以外でも知名度がある者も現れている。結果、道外での仕事をする者も増え、森崎博之・安田顕・戸次重幸・大泉洋・音尾琢真のように東京の全国ネット番組やドラマ出演、自身の所属する劇団TEAM NACSの全国公演やテレビ番組のDVDの全国発売で広く名を知られるようになった者、鈴井貴之のようにFMの東北6県ブロックネット番組のメインパーソナリティを務めた者、さらにはアニメの主題歌を歌う者や武道館でコンサートを開催した者までいる。
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なお、地元で人気のローカルタレントが増加したことに加え、北海道経済の慢性的な不況により番組制作費が低下していることもあり、全国区のタレントが北海道ローカルのレギュラー番組を受け持つことは極めて稀であり、現在、レギュラー番組を持っているタレントもTEAM NACSのメンバー・タカアンドトシ・やまだひさし・里田まいなど地元出身のタレントが多く9代目林家正蔵、山本梓など、北海道のローカルCMに全国区のタレントが出演する機会が多いのとは対照的。また、全国区のタレントがMCとして出演する機会が多い中京広域圏、広島県、福岡県のローカル番組とも対照的である。
また、偽ルパンとして人気を博している立花課長（元浜中町、現池田町商工会所属）といった団体職員のタレントが存在しているのも特徴である。
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東北地方では、東京都以北で最大の売上高の企業である東北電力が、その営業エリアである「東北6県と新潟県」に放送する同社一社提供のブロックネット番組がかつていくつかあり、7県に向けた番組がある在新潟局も仙台に営業所を設けていた。しかし、2011年（平成23年）3月11日に東北地方太平洋沖地震（東日本大震災）が発生すると、7県向け番組は全て打ち切りになった。その後、「月刊 元気一番"生"テレビ」が不定期で一部復活した。7県向けでは、局アナと東京のタレントを起用する例が多かったが、一部には仙台のローカルタレントも出演していた。
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ローカルタレントの活動範囲は基本的に県単位になっているが、九州地方と同様、県境を超えて複数県でレギュラー番組を持つ例もしばしば見られる。また、東北電力一社提供以外では東北6県（系列局が無い場合には5県）の枠組みでブロックネット番組が数々放送されており、この場合はローカルタレントの出演がしばしば見られる。とは言え、テレビ東京系列の放送局がない地方であるため、ローカル番組を制作するよりはテレビ東京制作や大阪・名古屋・札幌等のローカル局制作の番組を放送しており、ローカルタレントの活動の場は少ない。大衆芸能の文化が根付いていない地方であるため、芸能人と呼べるようなローカルタレントも少ない。また、局アナの地元率も低く、例えば2009年時点での宮城県内民放4局の局アナ56人の内、宮城県出身者は8人、うち仙台市出身5人で地元率は14%である。このような他地方出身者の局アナが辞めると東京に転出してしまうのが通例ではあるが、伴侶を得て定着し、局アナからローカルタレント化する例もあるが稀である。
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最大の都市圏である仙台のローカルタレントには、県外出身者が少なからず存在する。また、仙台のローカルタレントが東北新幹線沿いの隣県でもレギュラー番組をもつ例が見られる。仙台にプロスポーツチームが相次いで創設され、スポーツ・文化イベントが仙台に集約してきているため、宮城県隣県に住んでいたローカルタレントが、イベントMC・レポーター・雑誌モデルなど副業の出来る仙台に移住する傾向がある。また、2004年に新規参入した東北楽天ゴールデンイーグルスが仙台を本拠地としてからは、所属選手と共に仙台に移住してきた芸能人の妻が、東北ブロックネット番組や宮城県ローカル番組に出演するようになった。ただし、絶対的にパイが少ないので、仙台から隣県に雑誌モデルやイベントMCなどの副業の派遣なども常時行われており、さらに、東京での副業に活路を見出す者もいる。2007年のM-1グランプリで優勝したお笑いコンビのサンドウィッチマンは元々は仙台ローカルのお笑いタレントであった。
仙台SOS、MOCプランニング、お笑い集団ティーライズに所属するタレントの出演が多い（仙台の主な芸能関係事務所参照）。
以下の一覧は、既に出演をしなくなった者も含む。括弧内は地盤とする県などである。
UJターンタレント
スポーツ選手の妻（Iターン）
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以上は東北地方で芸能活動をしていた者であるが、夫の移籍や引退等に伴って転居し、現在は東北地方の番組に出演しなくなった者も含む。他地方で芸能活動の経験がありながら、東北地方でローカルタレントとしての活動をしなかった者は列記しなかった。例えば、澤穂希（ベガルタ仙台の職員の妻）、潮田玲子（増嶋竜也の妻）、MALIA.（佐藤優平の妻）、丸居沙矢香（中島裕希の妻）等は、ローカル番組でインタビュー出演はあれ、演者側にならなかった。
仙台の事務所に所属する者には、仙台在住者と東京在住者（主に夫の仕事の関係上）がいる。また、東京の事務所に所属し、仙台に居を構える者もいる。
青森県
岩手県
秋田県
山形県
福島県
関東広域圏内の独立局では、全国ネット番組に活躍の場がないタレント予備軍・アイドル予備軍がローカル番組に出演する事が多く、他の地方の地域密着型ローカルタレントとはやや異なる面がある。ただし、一部には他の地方同様に、自らの出身都県にある独立局とラジオ局限定で出演する地域密着型ローカルタレントとして活動する者もいる。なお、茨城県は全国で唯一県域民放テレビ局がなく、ラジオ局や、いばキラTV（インターネットテレビ）に限定して出演するローカルタレントがいる。
茨城県
栃木県
群馬県
埼玉県
千葉県
神奈川県
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名古屋は、東京と大阪の間に位置して両都市圏ともに近く、かつ、中京地区の好景気によって番組制作費も上昇しているため、全国区のタレントを呼びやすい状況にある。そのため、在名放送局（主にCBCテレビ、中京テレビ）は、準キー局として多くの全国番販枠があることから三大都市圏の1つとして全国に情報発信しているが、これらの番組においては全国区のタレント起用が多く、他地域の視聴者は、（たとえロケ地が中京広域圏内であっても）名古屋の番組だと気付かずに視聴している（加藤晴彦、おさるなどは名古屋へのUターン、Jターンである）。また、全国ネット番組は一部を除いて東京制作である。このためローカルタレントの活躍の場はラジオまたは中京圏ローカルの番組に限られているが、この場合も東京や大阪のタレントを起用することが多い。MCは全国区のタレントでローカルタレントの出番はリポーターや端役のみということも少なくない。中京圏が閉鎖的な経済圏を有することもあってか、近隣の地域に積極的に出向いて活動するタレントも少ない。故に他地域で知名度の高い者は少ない。最近では名古屋のローカル番組で実績を積んだ後、全国区に進出するタレントも多い（例：青木さやか、スピードワゴン、間宮優希、さくら）。
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中京広域圏外にあたる静岡県は県域独自の放送圏を持っている（ただし、同県西部では中京広域圏、東部では関東広域圏のテレビ・ラジオの視聴・聴取が可能ではある）。各民放テレビ局が平日夕方や週末に自社制作の情報ワイド番組を放送していることなどから一定のタレント需要があるが、東京から近いこともあり全国区タレントの出張が目立つ。静岡県のみで活動するタレントとしては、局アナ時代に知名度を持った静岡の民放局出身者が目立つ。久保ひとみや高橋正純は局アナ出身ではなく、ラジオパーソナリティからテレビに進出しており、特に久保は地元CMに多数出演しているほか、全国区の番組にもたびたび出演している。また、名古屋の放送局で活動した後、静岡県のラジオ局でレギュラー番組を持った鉄崎幹人は、中京圏と静岡県共に知名度を持つ数少ないローカルタレントの一人である。近年では、熊谷真実・竹内由恵・岡副麻希・伊藤さおり（北陽）など結婚で静岡県内に在住している女性タレントが静岡ローカルで番組に出演するケースも多い。
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甲信越はテレビでは関東広域圏の影響が強く、山梨県ではケーブルテレビの再送信で東京キー局の番組を視聴している家庭が多い。モータリゼーションが発達しているため、ラジオの訴求力が強い。新潟県・長野県では、ある程度の人口を擁する地域圏が県内に多数分立しているため、地域情報は寡占情報媒体の県域テレビ放送よりも、小回りの利くFMやcFMの方が適しており、長野県ではCATVが地域情報メディアとしても普及している。以上のような理由から、地元の地上波テレビ放送のローカル番組で活躍するローカルタレントの需要が少ない。
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北陸においては1990年代までは民放テレビの情報ワイド番組の出演者は局のアナウンサーに限られており、ローカルタレントの活動場所は民放ラジオなど僅かであった。そのため、北陸地方出身のタレントがUターンして活動するパターン（ 伊藤敏博（富山）、高原兄（富山）ら）か他に本業がある者ら（乙田修三 (石川)、月竜香（石川）、青山保（石川）ら）に限られていた。しかし、2010年前後、特に2015年の北陸新幹線延伸以降は複数局が二時間程度の情報ワイド番組を競って制作するようになり、多くの局では自社の人手不足もあり、ローカルタレントの需要が増した。一方でタレントの数が足りていないため、同じタレントが競合する同時間帯の情報ワイド番組やAMラジオの番組を曜日を替えながら掛け持ち出演しているケースも見られる。
他には両県出身タレント・作家などの文化人、専門家であるとか、木田優夫や武田勝のような地元のスポーツチーム関係者がテレビ・ラジオの情報ワイド番組にレギュラーとして出演することがある。木田や武田の場合は北海道日本ハムファイターズから石川の独立リーグチームに派遣されている、ということもあり、石川の民放局と北海道の民放局の共同制作番組が設けられるなど、地域を超えた交流が行われる機会が生まれている。
新潟県
長野県
富山県
石川県
福井県
富山・石川両県
北陸3県
静岡県
東海3県
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大阪のローカルタレントには、関西経済圏の経済力や吉本興業・松竹芸能などが長年育んできた芸能文化を背景に、東京のタレントよりも成功を収めている者や、東京発の全国ネット番組への出演頻度が高い者も多く、ローカルタレントの範疇に入れないことも多い。中京広域圏や中国地方のローカル番組に出演する者も多く、ブロックネットが中国地方・四国地方や、北陸地方の一部に及び、また、番販形式で関東のキー局やJAIST加盟局を含めた全国の殆どの民放に番組供給がされているため、ローカルタレントであっても知名度が全国区である者もいる。なお、関西共通語（近畿方言）を「標準語」として使用している関西ローカル番組が多いため、他地域で放送される場合、視聴者が大阪の番組であることを認識しているのが特徴的。
ほか多数。
一般的に中国・四国はひと括りにされることが多いが、テレビは岡山県と香川県、鳥取県と島根県がそれぞれ1つの県域放送単位となっていたり、香川県東部や徳島県沿岸部で近畿広域圏、山口県内に至っては東部は広島県の放送局、西部は福岡県の放送が視聴できるなどエリアの線引きがあいまいになることが多い。岡山県・香川県はテレビ東京系列のテレビせとうちがあり、5大都市圏以外で唯一民放テレビ5波体制となっている。
また、ブロックネットにおいては関西地域に含まれることが多く、ローカル番組ごとにネットエリアが異なり、地方全体に求心力が及ぶ都市（プライメイトシティ）が存在しないために情報が分散して、地方の枠組みがそのまま文化圏・経済圏になっていない。このような地方特性のため、ローカルタレントは県単位ではなく、放送単位ごとに知名度がある。ただし、京阪神圏と福岡経済圏に挟まれて影響を受け易い状況になっているため、ローカルタレント化するよりも東京・大阪・福岡などに進出する傾向が見られる（例：おだしずえ、友近、御秒奈々、岡本啓）。
一方で東京・大阪などで活動後にUターンしてローカルタレントとしての活動が中心となる例（緒方かな子・おだしずえ・さいねい龍二・城みちるなど）や、スポーツ選手との結婚でIターン後、在京の芸能事務所に所属した上で、出張する形での全国的活動を相当数継続しつつ、県域番組やブロックネット番組などでローカルタレントとしても活動する例（桝田絵理奈など）もある。
七大都市圏の1つである広島においては、地方内他県からの流入が少なく、ローカルタレントのほとんどが広島県出身者で占められており、仙台のローカルタレントの状況と対照的である。
特記のないものは岡山・香川両県のみで活動。
この地域においては、福岡市の放送局を中心としたブロックネット（特に九州朝日放送を中心とするANN九州ブロック）が盛んであるため、それらの番組に出演するタレントは九州全域で知名度がある場合が大半である。
情報集散地となっている福岡都市圏には、地元出身やJターン型のローカルタレントの他に、東京から移り住んで活動するタレントも数多く、吉本興業福岡支社やワタナベエンターテインメント九州事業本部も存在し、アーティストも含めて集住傾向がみられる 。従来、この地域での活動後に全国区になるのはミュージシャンが多かったが、ローカルタレントの分野でも全国区へ進出する者が出始めている（例：山崎銀之丞、博多華丸・大吉、スザンヌ、橋本環奈など）。
熊本県がホームエリアのローカルタレントには、有名なばってん荒川以来古くから並行して福岡でも積極的に芸能活動し、毎週レギュラー出演して知名度や人気で在福タレントに肉薄している者もいる。
沖縄県は古くから独自の芸能文化が育まれ、その後沖縄アクターズスクールなど独自のタレント養成ルートが開発されたことから地域内でローカルタレントを多く活用する例が見られる。
なお、鹿児島県の事情は非常に独特で、その殆どが特定の放送局と専属契約したローカルタレントであり（⇒MBCタレント・KTSタレント）、ごく一部の例外を除き他局や県外への乗り入れ出演(⇒これはローカルCMも含む）をしない。また中央や関西を含め他県のタレントがローカル番組にレギュラー出演することも稀有なことである。
福岡へ
佐賀へ
熊本へ
大分へ
宮崎へ
福岡県
佐賀県
長崎県
大分県
熊本県
宮崎県
鹿児島県
沖縄県
バーゼル条約
バーゼル条約（バーゼルじょうやく、英語: Basel Convention）は、正式には「有害廃棄物の国境を越える移動及びその処分の規制に関するバーゼル条約（ゆうがいはいきぶつのこっきょうをこえるいどうおよびそのしょぶんのきせいにかんするバーゼルじょうやく、英語: Basel Convention on the Control of Transboundary Movements of Hazardous Wastes and their Disposal）」といい、一定の廃棄物の国境を越える移動等の規制について国際的な枠組みおよび手続等を規定した条約である。
バーゼル条約 概要
国連環境計画（UNEP）が1989年3月、スイスのバーゼルにおいて採択、1992年5月5日発効。2015年5月現在，締約国数は181か国，EU及びパレスチナ。
日本は1992年に国内法（特定有害廃棄物等の輸出入等の規制に関する法律、通称バーゼル法）を制定し、1993年に加盟している。バーゼル条約上の日本における「中央連絡先」としては外務省地球環境課が、「権限のある当局」としては環境省環境省環境再生・資源循環局廃棄物規制課が指定されている。
条約に定められた業務（締約国への通報等）を行うため、ジュネーブに事務局が設置されている。事務局職員の人事権はUNEPが有している。
日本法においては、国会承認を経た「条約」である。
バーゼル条約 規定
バーゼル条約は、前文，本文29か条，末文及び9の附属書（ただし，附属書VIIについては未発効）からなり、その主たる規定は次の通り。
バーゼル条約 規定
この条約に特定する有害廃棄物およびその他の廃棄物（以下、本資料において「廃棄物」という。）の輸出には、輸入国の書面による同意を要する（第6条1項-3項）。
締約国は、国内における廃棄物の発生を最小限に抑え、廃棄物の環境上適正な処分のため、可能な限り国内の処分施設が利用できるようにすることを確保する（第4条2項（a）および（b））。
廃棄物の不法取引を犯罪性のあるものと認め、この条約に違反する行為を防止し、処罰するための措置をとる（第4条3項および4項）。
非締約国との廃棄物の輸出入を原則禁止とする（第4条5項）。
廃棄物の南極地域への輸出を禁止する（第4条6項）。
廃棄物の運搬および処分は、許可された者のみが行うことができる（第4条7項（a））。
国境を越える廃棄物の移動には、条約の定める適切な移動書類の添付を要する（第4条7項（c））。
廃棄物の国境を越える移動が契約通りに完了することができない場合、輸出国は、当該廃棄物の引き取りを含む適当な措置をとる（第8条）。
廃棄物の国境を越える移動が輸出者または発生者の行為の結果として不法取引となる場合には、輸出国は、当該廃棄物の引取を含む適当な措置をとる（第9条2）。
締約国は、廃棄物の処理を環境上適正な方法で行うため、主として開発途上国に対して、技術上その他の国際協力を行う（第10条）。
条約の趣旨に反しない限り、非締約国との間でも、廃棄物の国境を越える移動に関する二国間または多数国間の取決めを結ぶことができる（第11条）。
ブラウン管、使用済ニッケル電池・カドミウム電池などを、有害廃棄物として条約で定めた。2019年には廃プラスチック類が規制対象に加わった。
バーゼル条約 背景
1976 年にイタリアの農薬工場の爆発事故(セベソ事件)によって猛毒物質が発生し、この事件を軽視した工場や自治体は対応が遅れ、近隣住民や土壌に甚大な被害をもたらした。
その土壌がフランスで発見されヨーロッパ全体で有害物質の越境移動の規制が検討され始める。
また 1988 年にイタリアなどからナイジェリアに持ち込まれた有毒廃棄物の不法投棄による汚染被害(ココ事件)が発生した。
その後もこのような、処理に手間がかかる有害物質をアフリカなどの規制の緩い途上国において不法投棄するような事件が頻発したことを受け、経済協力開発機構（OECD）と国連環境計画(UNEP)により、本条約に関する話し合いが本格的に始まった。
資格商法
資格商法（しかくしょうほう）とは、「就職に有利」、「資格を必要とする仕事を提供する」などといい、資格取得のための通信教育費用や授業料を支払わせる商法のことをいう。資格の名称が「○○士」となっているものが多いことから、「士商法」（さむらい商法）ともいう。
不景気にこそ流行するなど世相を現している一方、業者が詐欺に近い販売を行うことが時折問題となる。対象となる資格は国家資格や公的資格のほか、業者が独自に設けた民間資格も多い。また、そのような業者の中には、資格を取れば業者自ら仕事を提供または斡旋するなどと述べて勧誘する業務提供誘引販売取引(特定商取引法の規制対象)を行う者もいる。
資格商法 問題と不正
資格商法とは「受講するだけで簡単に資格が取れる」「もうすぐ国家資格になる」などと電話でしつこく勧誘して講座や教材を契約させたり、「在宅ワークで高収入」などという広告に問い合わせると「事前に会社の資格検定に合格する必要がある」などとして教材などを買わせようしたりする行為である。「資格を取得できるまで契約は終わらない」として新たな契約を迫ったり、解約料を払うように請求したり、高額な手数料を要求したりといった二次被害も発生している。この二次被害は資格商法に騙された者の名簿が、別の業者に出回っていることが原因と推測される。就職活動中の大学生を狙う事例も見られる。傾向として、行政書士資格講座、経営関連資格講座、不動産関連資格講座、パソコン関連資格を語る場合が多い。
この商取引の方法自体に何らかの問題があるわけではない。なぜなら、消費者の不安を煽ったり、意欲を増進させることで契約の締結の促進を図る手法は、程度の差こそあれど今日の商取引上普遍的に見られる手法だからである。それゆえ、資格商法として批判される商取引は「悪質な」や「悪徳な」という言葉を用いて、正当なものとは区別している。
資格商法 問題と不正
故意に錯誤を狙ったものや、誇大な宣伝文句を用いる詐欺紛いな商取引は、消費者の利益や社会的資源の浪費を考えると好ましいことではない。しかし、資格商法は大きな問題として表層に出ることが少なく、取り締まりも多くはない。これは「実情が発覚する時には契約が成立している」「実被害が非常に僅少」「割が合わなくとも常軌を逸しない程度の代価を得ている」「問題が被害者に認識され難い」などの事情から、被害届が出されることが少ないからである。仮に被害届を出しても詐欺として立件しづらく、根絶が難しいといった事情もある。
資格商法の特徴としては「社会世相を現しやすい現象である」ということが挙げられる。不景気であるほど、被害届の件数が増大する傾向にあるといった統計データもある。「資格」という言葉が安心感を与えている可能性がある。もちろん、ある特定の資格を持たないと従事できない職業もある(業務独占資格)。だが、資格を持ったからといって職があるとは限らないのである。
問題とされる取引にしばしば用いられる手段としては、以下のようなものが挙げられる。
※なお、被害者を欺罔することを目的として虚偽表示または虚偽説明を伴う販売を行えば、刑法上の詐欺罪を構成し、刑事罰の対象となることがある。