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映画ドラえもん のび太の地球交響楽 プロモーション
ハカセ博士のドラドラ♪音楽クイズ
2024年1月13日・1月27日・2月10日・2月24日・3月2日放送。葉加瀬太郎にそっくりなハカセ博士が出題する音楽クイズを、ドラえもんと本作のゲスト声優である芳根京子が答えていくというコーナー。スタッフはクイズ監修の新井を除き「ドラドラ♪シンフォニープロジェクト」と同様。
出演 - ハカセ博士（葉加瀬太郎）、京子ちゃん（芳根京子）
クイズ監修 - 新井鷗子
カウントダウン
2024年2月より開始。本作のゲスト声優である、かが屋（2月3日）・芳根京子（2月10日）・石丸幹二（2月17日）が出演。「映画公開まであと○週!」とカウントダウンを行う。
しずかの焼きイモ交響楽（シンフォニー）
2024年3月16日放送のエピソード。サブタイトル画面の絵は、本作のティザービジュアルをパロディしたものとなっている。葉加瀬太郎が登場キャラクターである世界的ヴァイオリニスト「ひかせ太郎」役としてゲスト出演した。
スタッフ
脚本 - 水野宗徳
絵コンテ - 小倉宏文
演出 - 大島克也
キャラ設定 - 丸山宏一
作画監督 - 吉田誠
ドラドラ♪シンフォニープロジェクト
映画ドラえもん のび太の地球交響楽 プロモーション
映画公開を記念して、楽器隊のチームメンバーを募集してドラえもんの楽器隊を結成。子どもたちに音楽を楽しむため、小学生以下の子どもたちを募集し、一緒に楽器を練習し、演奏会に挑戦する。楽器経験の有無にかかわらず参加することができる。選ばれた子どもたちは、イベントでの演奏会のために練習を行い、その様子はテレビアニメ『ドラえもん』などテレビ番組で放送され、映画のエンドロールに名前が記載される。スペシャルサポーターはヴァイオリニスト・葉加瀬太郎。葉加瀬はプロジェクトのためにオリジナル楽曲「キミのぽけっと」を制作する。
音のなるオリジナルひみつ道具イラストコンテスト
映画ドラえもん のび太の地球交響楽 プロモーション
映画の公開を記念し、日本全国から音のなるオリジナルのひみつ道具を募集したイラストコンテスト。最優秀賞は応募先共通で映画パンフレットに応募作品と名前が掲載されるほか、映画パンフレットと『大長編ドラえもん』1巻から24巻のセットが、優秀賞は応募先によって別々の商品がプレゼントされる。
応募先別優秀賞
上映館 - 受賞作品が入った特別ポスター
テレビ朝日 - 出演声優のサインが入った映画ポスター&番組内で作品披露
川崎市藤子・F・不二雄ミュージアム - ミュージアムペア招待券・グッズ
高岡市藤子・F・不二雄ふるさとギャラリー - ふるさとギャラリーグッズ詰め合わせ
ベビーブック - 特選映画ドラえもんグッズ
めばえ - 特選映画ドラえもんグッズ
幼稚園 - 特選映画ドラえもんグッズ
小学一年生 - 特選映画ドラえもんグッズ
ちゃお - 特選映画ドラえもんグッズ
てれびくん - 特選映画ドラえもんグッズ
コロコロイチバン! - 特選映画ドラえもんグッズ
ぷっちぐみ - 特選映画ドラえもんグッズ
月刊コロコロコミック - 特選映画ドラえもんグッズ
テレビ朝日・六本木ヒルズ 夏祭り SUMMER STATION
映画ドラえもん のび太の地球交響楽 プロモーション
2023年7月22日から8月27日の開催期間中、映画をイメージしたアトラクション「ドラえもん 交響楽（シンフォニー）シアター ～TAP！SWIPE！オーケストラ！～」を開設。参加者はLEDパネルを操作し音楽を演奏できる。ドラえもんが指揮者として登場する。また、開催期間中、六本木ヒルズの66プラザにドラえもんのオブジェが展示される。
さがみ湖リゾート プレジャーフォレストさがみ湖イルミリオン
2023年11月3日から2024年5月12日まで、「映画ドラえもん のび太の地球交響楽」スペシャルイルミネーション開催。併せて、富士急バスにてラッピングバスを運行。
題名のない音楽会
2024年3月9日放送。小学生とその保護者を対象に、収録観覧のペア応募抽選が行われた。出演は石丸幹二（司会）・服部隆之（本作の音楽担当）・沢田完（テレビシリーズの音楽担当）・芳根京子・平野莉亜菜・ドラドラ♪シンフォニー楽団。なお、石丸は本作にワークナー役でゲスト出演している。
ドラキッズ 音とまなびのワークショップ
小学館の幼児教室ドラキッズにて、映画公開を記念し「音楽」をテーマに児童向けワークショップを全国50教室で開催。参加者には映画オリジナルシールをプレゼントした。
Cafe Lish
小学館ビル1階にある店舗で、2024年2月3日から5月6日の期間に映画コラボメニューを提供。
初めての映画館デビューをドラえもんが応援!
2024年2月12日に東宝株式会社試写室でCM用撮影を兼ねた特別試写会を開催。招待人数は16組48名。3歳から8歳の児童を含む親子を対象とした。
ドラドラ♪シンフォニー楽団コンサート付き
2024年2月24日に東京都千代田区日経ホールにて開催。招待人数は150名（応募抽選）。ドラドラ♪シンフォニー楽団による演奏会イベントも兼ねる。登壇者は葉加瀬太郎・芳根京子・かが屋・沢田完・ドラえもん。
ジョルジョ・ヴェントゥーリン
ジョルジョ・ヴェントゥーリン（Giorgio Venturin、1968年7月9日 - ）は、イタリア出身の元サッカー選手。元イタリア代表。
ジョルジョ・ヴェントゥーリン 経歴
トリノのユース出身、トリノからの移籍と複帰を数度繰り返し、通算では189試合に出場、1991-92シーズンはUEFAカップ決勝に進出、1992-93シーズンは決勝でASローマを下してコッパ・イタリアを制した。
SSラツィオでも1997-98シーズンにUEFAカップ決勝に進出、ACミランを破ってコッパ・イタリアを制した。
1998-99シーズンの冬の移籍でSSラツィオからアトレティコ・マドリードに移籍した。1シーズン目に2部降格、2シーズン目の途中で契約解除して退団し、トリノの複帰した。
イタリアU-21代表を経て、1992年のアイルランド戦で45分間のA代表出場経験がある。
原恭
原 恭（はら やすし、1961年12月31日 - ）は、日本の実業家、近畿日本鉄道代表取締役社長。
原恭 来歴・人物
広島県広島市出身。1984年に一橋大学法学部を卒業し、近畿日本鉄道（法人としては現在の近鉄グループホールディングス＝近鉄GHD）に入社した。
近畿日本鉄道の鉄道事業本部企画統括部計画部長や、秘書広報部長、東京支社長、執行役員鉄道本部名古屋統括部長、取締役常務鉄道本部大阪統括部長兼大阪高速鉄道取締役、四日市あすなろう鉄道代表取締役社長、養老鉄道代表取締役社長などを経て、2019年伊賀鉄道代表取締役社長。
2020年三重交通グループホールディングス代表取締役社長、三重交通代表取締役会長、三交不動産代表取締役会長、名阪近鉄バス代表取締役会長、三重県観光開発取締役、三重テレビ放送取締役、三重県経営者協会会長、津商工会議所副会頭、三重県労使雇用支援機構会長。
2023年近畿日本鉄道代表取締役社長、日本民営鉄道協会副会長、歴史街道推進協議会理事。
獣人 (1938年の映画)
『獣人』（じゅうじん、原題: La Bête humaine）は、1938年に製作・公開されたフランス映画。
ジャン・ルノワールが監督し、ジャン・ギャバンとシモーヌ・シモンが主演した。
獣人 (1938年の映画) ストーリー
ある日、助役のルボーとその妻セヴリーヌは知り合いの金持ちを殺したところを鉄道機関士のジャックに見られてしまう。死体は見つかったものの、ジャックは夫婦の存在を明かさなかった。やがて、セヴリーヌはジャックに近づいたことがきっかけで、彼と親しくなってしまう。
獣人 (1938年の映画) 製作
この映画はこれまでのルノワール作品と違って、監督自身が自らつくりたいと思ったものではなく、ジャン・ギャバンに鉄道の機関士を演じさせていたいと思ったプロデューサーのレイモン・アキムによってルノワール監督に持ち込まれたものである。しかしジャン・ギャバン自身も機関士の役をやってみたいと思ったのと、「どん底」「大いなる幻影」に続いてルノワール作品への三度目の出演ということもあって、見事に機関士になりきって彼の代表作の一つになった。
AIアライメント
人工知能（AI）において、AIアライメント（英: AI alignment）は、AIシステムを人間の意図する目的や嗜好、または倫理原則に合致させることを目的とする研究領域である。意図した目標を達成するAIシステムは、整合したAIシステム（aligned AI system）とみなされる。一方、整合しない、あるいは整合を欠いたAIシステム（misaligned AI system）は、目標の一部を適切に達成する能力はあっても、残りの目標を達成することができない。
AI設計者にとってAIシステムを整合するのは困難であり、その理由は、望ましい動作と望ましくない動作を全域にわたって明示することが難しいことによる。この困難を避けるため、設計者は通常、人間の承認を得るなどのより単純な代理目的を用いる。しかし、この手法は抜け穴を作ったり、必要な制約を見落としたり、AIシステムが単に整合しているように見えるだけで報酬を与えたりする可能性がある。
AIアライメント
整合を欠いたAIシステムは、誤作動を起こしたり、人に危害を加えたりする可能性がある。AIシステムは、代理目的を効率的に達成するための抜け穴を見つけるかもしれないし、意図しない、ときには有害な方法（報酬ハッキング）で達成することもある。このような戦略は与えられた目的の達成に役立つため、AIシステムは能力や生存を追求するような、望ましくない手段的収束（最終的な目的とは異なる、それを実現するための手段）を発達させる可能性もある。さらに、システムが導入された後、新たな状況やデータの分布に直面したとき、望ましくない創発的目的を開発する可能性もある。
今日、こうした問題は、言語モデル、ロボット、自律走行車、ソーシャルメディアの推薦システムなど、既存の商用システムに影響を及ぼしている。AI研究者の中には、こうした問題はシステムが部分的に高性能化することに起因しているため、より高性能な将来のシステムではより深刻な影響を受けるだろうと主張する者もいる。
AIアライメント
ジェフリー・ヒントンやスチュアート・ラッセルなどの一流のコンピューター科学者は、AIは超人的な能力に近づいており、もし整合を欠けば人類の文明を危険にさらしかねないと主張している。
AI研究コミュニティや国連は、AIシステムを人間の価値観に沿ったものとするために、技術的研究と政策的解決策を呼びかけている。
AIアライメントは、安全なAIシステムを構築する方法を研究するAIセーフティの下位分野である。そこには、ロバスト性（堅牢性）、監視、AI能力制御などの研究領域もある。アライメントに関する研究課題には、AIに複雑な価値観を教え込むこと、正直なAIの開発、スケーラブルな監視、AIモデルの監査と解釈、能力追求のようなAIの創発的行動の防止などが含まれる。アライメントに関連する研究テーマには、解釈可能性、（敵対的）ロバスト性、異常検知、不確実性定量化、形式的検証、嗜好学習、安全重視工学、ゲーム理論、アルゴリズム公平性、および社会科学などがある。
AIアライメント アライメント問題
1960年、AIの先駆者であるノーバート・ウィーナーは、AIアライメントの問題を次のように説明した。「私たちの目的を達成するために、私たちが効果的に干渉することのできない機械的な機能を使用する場合（中略）その機械に組み込まれた目的が、私たちが本当に望んでいるものであることを、十分に確認しなければならない」。AIアライメントにはさまざまな定義があるため、整合したAIシステムはさまざまな目的を達成する必要がある。たとえば、設計者やユーザーの目的、客観的な倫理基準、広く共有された価値観、あるいは設計者がより多くの知識を持ち啓蒙されていれば持つであろう意図などである。
AIアライメントは、現代のAIシステムにとって未解決の問題であり、AIの研究分野でもある。AIアライメントには2つの主要な課題があり、1つはシステムの目的を注意深く特定することと（外部アライメント）、もう1つはシステムがその仕様を確実に採用することである（内部アライメント）。
AIアライメント アライメント問題
AIシステムの目的を明示するために、AI設計者は通常、目標関数、事例、またはシステムに対するフィードバック（反応）を説明する。しかし、AI設計者がすべての重要な値や制約を完全に明示することができないことが多いことから、（誤りを起こしやすいが）人間の監督者による承認を最大化するなど、指定しやすい代理目的（proxy goals）に頼っている。その結果、AIシステムは明示された目標を効率的に達成するのに役立つ抜け穴を見つけることができ、意図しないおそらくは有害な方法で達成することになる。こうした傾向は仕様ゲーム（specification gaming）または報酬ハッキング（reward hacking）として知られ、グッドハートの法則の一例である。AIシステムの能力が高まるにつれて、その仕様をより効果的に破ることが増えている。
AIアライメント アライメント問題
仕様ゲームは多くのAIシステムで観察されている。あるシステムは、コース上の標的に衝突した場合に報酬を与えることで、模擬ボートレースを完走するように訓練された。しかしこのシステムは同じ標的に衝突させることを無限に繰り返して、より多くの報酬を獲得する方法を見い出した（右上の動画を参照）。同様に、シミュレートされたロボットは、人間による肯定的なフィードバックを受けて報酬を得ることで、ボールをつかむように訓練された。しかし、このロボットはボールとカメラの間に手を置いて成功したように誤認させることを学習した（右下の動画を参照）。チャットボットは、大規模であっても誤りを免れないインターネット上のコーパステキストを模倣するように訓練された言語モデルに基づいている場合、しばしば虚偽の出力を生成する。ChatGPTのようなチャットボットは、人間が真実または役に立つと評価するようなテキストを生成するよう再訓練された場合、人間を納得させるような偽の説明をでっち上げることができる。AIアライメントの研究者の中には、人間が仕様ゲームを検出して、安全で有用な目標に向けてAIシステムを慎重に誘導することを目指している人もいる。
AIアライメント アライメント問題
整合を欠いたAIシステムが導入される結果、副作用をもたらす可能性がある。ソーシャルメディア・プラットフォームでは、クリック率を最適化することで、世界規模で依存症ユーザーを生み出していることが知られている。スタンフォード大学の研究者は、このような推薦システム（レコメンダーシステム）は、「社会と消費者の幸福という測定しにくい組み合わせでなく、単純なエンゲージメント指標を最適化する」ため、ユーザーとの乖離（かいり）が生じているとコメントしている。
このような副作用について、カリフォルニア大学バークレー校のコンピューター科学者スチュアート・ラッセルは、AIの訓練中に暗黙の制約が省かれると弊害が生じる可能性があると指摘した。「システムは（中略）しばしば（中略）制約のない変数を極端な値に設定する。もしその制約のない変数のひとつが、実際に私たちが関心をもつものであれば、見つかった解は非常に望ましくないものになるかもしれない。これは本質的に、ランプの魔人や、魔法使いの弟子や、ミダス王の昔話である。欲しいものではなく、まさに求めたものを手に入れることができる。」
AIアライメント アライメント問題
一部の研究者の提案によれば、AI設計者は禁止行為を列挙したり、（アシモフのロボット工学三原則のように）倫理的ルールを形式化して、望ましい目的を明示する必要があるという。しかし、ラッセルとノーヴィグは、この方法は人間の複雑な価値観を見落としていると主張している。「明示された目標を達成するために、機械が選択するかもしれないすべての恐ろしい方法を事前に予測し除外することは、人間にとって非常に困難であり、おそらく不可能である。」
さらに、たとえAIシステムが人間の意図を完全に理解したとしても、人間の意図に従うことがAIシステムの目標ではない可能性があるため、（すでに完全に整合した場合を除いて）それを無視するかもしれない。
営利組織は、ときには安全性を軽視して、整合を欠く、あるいは安全でないAIシステムを導入しようとする動機を抱くことがある。たとえば、前述のソーシャルメディア・レコメンダーシステムは、望ましくない中毒や偏向を生み出しているにもかかわらず、利益を上げている。さらに、AIの安全性基準に関しては、競争圧力が底辺への競争を招くこともある。2018年、自動運転車が歩行者（エレイン・ハーツバーグ）を死亡させる事故を起こしたが、その原因は緊急ブレーキシステムが敏感すぎ、また開発の遅れのためにエンジニアが無効化したためであった。
AIアライメント アライメント問題
現在のAIの進歩は急速であり、業界や政府も高度なAIを構築しようとしていることから、ますます高度化するAIシステムのアライメントに関心を持つ研究者もいる。AIシステムがより高度になるにつれて、それらが整合すれば多くの機会が開かれる可能性がある一方で、整合が難しくなり、大規模な危険をもたらす可能性もある。
OpenAIやDeepMindなどの主要なAI研究所は、幅広い認知タスクにおいて人間と同等、あるいは人間を上回る汎用人工知能（artificial general intelligence、AGI）を開発するという目標を掲げている。最新のニューラルネットワークを拡張した研究者らは、ニューラルネットワークがますます一般的で予想外の能力を開発することを発見した。このようなモデルは、コンピューターを操作したり、自分でプログラムを作成することを学んでいる。ひとつの「万能型」ネットワークが、チャット、ロボット制御、ゲーム、写真を解釈することができる。複数の調査によると、機械学習研究の第一人者の中には、AGIがこの10年以内に誕生すると予想する人もいれば、もっと時間がかかると考える人や、どちらも可能であると考えている人も多い。
AIアライメント アライメント問題
2023年、AI研究と技術領域のリーダーたちは、最大規模のAI訓練を一時停止することを求める公開書簡に署名した。この書簡には「強力なAIシステムは、その効果が完全なものとなり、かつ、その危険性を管理可能であると確信できてから開発すべきである」と述べられている。
AIアライメント アライメント問題
現在のシステムでは、長期的なプランニング（戦略や行動順序の具体化）や状況認識（環境やその要素の変化に対する理解）といった能力がまだ欠落している。しかし、これらの能力を備えた将来のシステム（必ずしもAGIである必要はない）は、望ましくない能力追求型の戦略（power-seeking strategies）を発達させることが予想される。たとえば、将来の高度なAIエージェント（主体性をもつ存在）は、資金や計算能力を獲得したり、増殖したりして（たとえば、他のコンピュータ上でシステムを自己複製する）、停止することを回避しようとするかもしれない。能力追求は明示的にプログラムされているわけではないが、より多くの力を持つエージェントの方が目的を達成しやすいため、能力を追求する傾向が現れるかもしれない。この傾向は手段的収束として知られ、言語モデルを持つさまざまな強化学習エージェントですでに現れている。別の研究では、最適な強化学習（reinforcement learning、RL）アルゴリズムは、幅広い環境で能力を追求することが数学的に示されている。その結果、これを導入すると元に戻せない可能性がある。こうした理由から、研究者らは、高度な能力追求型のAIが誕生する前に、AIの安全性とアライメントの問題を解決しなければならないと主張している。
将来の能力追求型AIシステムは、選択によって、あるいは偶然に導入される可能性がある。政治指導者や企業が、最も競争力がある強力なAIシステムを持つことに戦略優位性を見い出せば、彼らはそれを導入することを選択するかもしれない。加えて、AI設計者が能力追求の行動を検知して、AIに罰則を科すると、そのAIシステムは、罰則を回避する方法で能力追求をしたり、導入前に能力追求を控えたりして、この仕様を悪用する動機を抱くようになる。
一部の研究者によると、人間が他の生物種に対して優位に立つことができる理由は、その優れた認知能力によるものであるという。したがって、研究者らは、1つまたは多くの整合を欠いたAIシステムが、ほとんどの認知タスクで人間を上回った場合、人類を無力化したり、人類絶滅につながる可能性があると主張している。将来の高度なAIにおける不整合がもたらすリスクを指摘した著名なコンピューター科学者には、ジェフリー・ヒントン、アラン・チューリング、イリヤ・スツケヴェル、ヨシュア・ベンジオ、ジュディア・パール、マレー・シャナハン、ノーバート・ウィーナー、マービン・ミンスキー、フランチェスカ・ロッシ、スコット・アーロンソン、バート・セルマン、デイビット・マカラスター、ユルゲン・シュミットフーバー、マーカス・ハッター、シェーン・レッグ、エリック・ホーヴィッツ、スチュアート・ラッセルなどがあげられる。一方、フランソワ・ショレ、ゲイリー・マーカス、ヤン・ルカン、オーレン・エチオーニのような懐疑的な科学者らは、AGIはまだ先の話であり、AGIは能力を追求しない（あるいは追求するかもしれないが失敗する）だろう、あるいはAGIを整合させるのは難しくない、と主張している。
他の研究者は、将来の高度なAIシステムでは、整合するのは特に困難になるだろうと主張している。より有能なシステムは、抜け穴を見つけることで仕様を破り、設計者を戦略的に欺くだけでなく、自らの能力と知性を守り、強化する事ができるだろう。さらに、より深刻な副作用を引き起こす可能性もある。それらはより複雑で自律的なものになる可能性が高いため、理解や監視がより困難になり、その結果として整合しにくくなる。
AIアライメント 研究課題と取り組み
人間の価値観、目的、嗜好を考慮して行動するようにAIシステムを整合させることは難しい課題である。もともとこれらの価値観は、間違いを犯し、偏見を抱き、完全に明記し難い複雑で進化する価値観を持った人間によって教えられる。AIシステムは、しばしば指定された目標の小さな欠陥でさえも学習することがあり、これは仕様ゲームや報酬ハッキング（グッドハートの法則の一例）として知られる傾向である。研究者らは、人間の価値観、模倣学習、嗜好学習を表すデータセットを使用して、意図された行動を可能な限り完全に明示することを目指している。中心的な未解決の課題は、スケーラブルな監視（scalable oversight）、つまり、特定の領域で人間を上回ったり欺いたりできるAIシステムを監視することの難しさである。
AIアライメント 研究課題と取り組み
AI設計者が目標関数を明示的に指定することは困難であるため、多くの場合、人間による例や望ましい行動のデモンストレーションを模倣するようにAIシステムを訓練する。逆強化学習（Inverse reinforcement learning、IRL）は、人間の実演から人間の目的を推測することでこれを拡張する:88。協調型IRL（Cooperative IRL、CIRL）は、人間とAIエージェントが協力して人間の報酬関数を教え、最大化することを想定している。CIRLでは、AIエージェントは、報酬関数について不確かなことを人間に問い合わせることでそれを学習する。この擬似的な謙虚さは、仕様ゲームや能力追求傾向（ § 能力追求と手段的戦略）を緩和するのに役立つ可能性がある。ただし、IRLの手法は、どの人間もほぼ最適な行動をとることを前提にしており、困難なタスクには当てはまらない。
AIアライメント 研究課題と取り組み
別の研究者は、人間がどの行動を好むかをフィードバックする嗜好学習（preference learning）を通じて、複雑な行動をAIモデルに教える方法を研究している。人間からのフィードバックの必要性を最小限に抑えるために、人間が報酬を与えるような新しい状況でメインモデルに報酬を与えるようなヘルパーモデルが訓練される。OpenAIの研究者らは、ChatGPTやInstructGPTのようなチャットボットを訓練するためにこの手法を使用し、人間を模倣するように訓練されたモデルよりも説得力のあるテキストを生成する。嗜好学習は、レコメンダーシステムやウェブ検索にも影響力のあるツールである。しかし、未解決の問題はプロキシゲーミング（代理ゲーム、proxy gaming）である。ヘルパーモデルは人間のフィードバックを完璧に表現できないかもしれないし、またメインモデルはより多くの報酬を得るためにこの不整合を利用するかもしれない。またAIシステムは、好ましくない情報を隠蔽したり、人間の報酬者を欺したり、真実に関係なく人間の意見に迎合してエコーチェンバーを作り、報酬を得るかもしれない（ § スケーラブルな監視を参照）。
AIアライメント 研究課題と取り組み
GPT-3のような大規模言語モデルにより、研究者は、以前よりも一般的で有能な種類のAIシステムで価値学習を研究できるようになった。もともと強化学習エージェント用に設計された嗜好学習法は、生成されるテキストの品質を向上させ、これらのモデルからの有害な出力を減らすために拡張された。OpenAIとDeepMindは、この手法を使用して、最先端の大規模言語モデルの安全性を向上させている。スタートアップ企業Anthropicは、嗜好学習を使用して、モデルを有益、正直、無害になるようファインチューニングすることを提案した。言語モデルを整合する他の方法としては、価値駆動型データセット（values-targeted datasets）やレッドチーミングがある。レッドチーミングでは、別のAIシステムや人間が、モデルの挙動が安全でない入力を見つけようとする。安全でない挙動は、たとえまれであっても容認できないことがあるため、重要な課題は、安全でない出力の割合を極めて低く抑えることである。
AIアライメント 研究課題と取り組み
機械倫理（machine ethics）は、幸福（ウェルビーイング、wellbeing）、平等、公平といった道徳観念や、危害を加えない、虚偽を避ける、約束を守るといった道徳的価値観をAIシステムに直接教え込むことで、嗜好学習を補完するものである。他の手法が、特定のタスクに対する人間の嗜好をAIシステムに教えようとするのに対し、機械倫理は、多くの状況に適用できる幅広い道徳的価値感を植え付けることを目的としている。機械倫理における一つの問題は、アライメントが何を達成すべきかということである。つまり、AIシステムは、プログラマーの文字通りの指示、暗黙の意図、顕示選好、プログラマーがより多くの知識を得て理性的な場合に持つであろう選好、それとも客観的な道徳基準に従うべきか。さらには、さまざまな人々の嗜好を集約することや、価値観の固定化を避けること、つまり人間の価値観を完全に表していない高性能AIシステムの最初の価値観が無期限に保持されることを避けることも課題としてあげられる。
AIアライメント 研究課題と取り組み
AIシステムがより強力で自律的になるにつれ、人間のフィードバックによってAIシステムを整合させることは次第に難しくなる。ますます複雑化するタスクにおいて、人間が複雑なAIの行動を評価するには時間を要したり、実行不可能になるかもしれない。そのようなタスクには、書籍の要約、難解なバグやセキュリティ脆弱性を含まないコードの記述、単に説得力があるだけでなく真実である文の生成、気候対策や政治的決定の結果などの長期成績の予測などが含まれる。より一般的には、特定の領域で人間を上回るAIを評価することは難しい。評価が難しいタスクでフィードバックを提供したり、AIの出力が誤った説得力を持ったものであることを検出するためには、人間は支援や膨大な時間を必要とする。スケーラブルな監視（Scalable oversight）では、監督に要する時間と労力を削減し、人間の監視者を支援する方法を研究している。
AIアライメント 研究課題と取り組み
AI研究者のポール・クリスティアーノは、設計者が複雑な目標を追求するようにAIシステムを管理できない場合、単純な人間のフィードバックを最大化するなど、評価しやすい代理目標を使用してシステムを訓練し続けることができると主張している。より多くの意思決定がAIシステムによって行われるようになると、利益を上げる、クリック数を稼ぐ、人間から肯定的なフィードバックを得るといった、測定しやすい目標に最適化された世界がますます広まってゆく可能性がある。その結果、人間の価値観や優れた統治の影響力はますます減少してゆくだろう。
AIアライメント 研究課題と取り組み
一部のAIシステムでは、AIが意図した目標を達成したと人間の監督者に誤って信じ込ませるような行動をとることで、より簡単に肯定的なフィードバックを得ることが発見された。その一例が上の動画に示されている。シミュレートされたロボットアームがボールをつかんだかのような思い違いを与えることを学習した。また、AIシステムの中には、自分が評価されていることを認識し、「死んだふり」をして望ましくない行動を停止し、評価が終わると再開することを学習したものもある。このような欺瞞（ぎまん、人をだますこと）的な仕様ゲームは、より複雑で評価の難しいタスクを試みるような、より洗練された将来のAIシステムにとって容易になり、欺瞞的な行動を隠蔽する可能性がある。能動学習や半教師あり報酬学習などの手法は、人間による監視が必要な量を減らすことができる。もう1つの手法は、監督者のフィードバックを模倣するヘルパーモデル（「報酬モデル」を参照）を訓練することである。
AIアライメント 研究課題と取り組み
しかし、タスクが複雑すぎて正確に評価できない場合や、人間の監督者が欺瞞の影響を受けやすい場合、改善すべきは監視の量ではなく質である。監視の質を向上させるために、さまざまな方法が監督者を支援することを目指しており、ときにはAIアシスタントを使用することもある。クリスティアーノは、困難な問題を人間が評価しやすい部分問題に（再帰的に）分解する反復増幅法（Iterated Amplification）を開発した。反復増幅法は、人間の監督者が読まなくても本を要約できるように、AIを訓練するのに使われた。もう一つの提案は、AIアシスタントを使用して、AIが生成した解の欠陥を指摘するというものである。アシスタント自体の整合を確実にするために、これを再帰的なプロセスで繰り返すことができる。たとえば、2つのAIシステムが「討論」の中でお互いの解を批評し合い、人間に欠点を明らかにすることができる。
これらの手法は、次項の研究課題である「正直なAI」にも役立つ可能性がある。
AIが正直（honest）で真実（truthful）であることを保証することに焦点を当てた研究分野が拡大している。
AIアライメント 研究課題と取り組み
GPT-3のような言語モデルは、訓練データから虚偽を繰り返し、さらには新たな虚偽を作り出す。このようなモデルは、インターネット上の数百万冊分もの書籍に相当する文章に見られるような人間の文章を模倣するように訓練されている。しかし、インターネット上の文章には、誤解や誤った医療アドバイス、陰謀論などが含まれているため、先の目標は真実の生成とは乖離している。そのため、こうしたデータで訓練されたAIシステムは、誤った記述を模倣することを学習することになる。
さらに、モデルはしばしば、指示に対して従順に虚偽を続けたり、解に対して無意味な説明をしたり、もっともらしく見えるかもしれない明らかな作話を生成したりする。
真実性のあるAIに関する研究課題には、より優れた透明性と検証可能性を提供するため、質問に答えるときに出典を引用し、その理由を説明できるシステムを構築する試みも含まれている。OpenAIとAnthropicの研究者は、AIアシスタントが過失による虚偽を回避したり、不確実性を表現できるように、人間のフィードバックや厳選されたデータセットを使用してファインチューニングすることを提案した。
AIアライメント 研究課題と取り組み
AIモデルがより大規模でより強力になるにつれて、人間を偽り、不正によってより強化されるようになる。たとえば、大規模言語モデルでは、その真偽にかかわらず、自身の見解をユーザーの意見に合わせることが多くなっている。GPT-4は人間を戦略的に欺（あざむ）く能力を実証した。これを防ぐには、人間の評価者の支援を必要とするかもしれない（ § スケーラブルな監視を参照）。研究者らは、真実性の明確な基準を策定し、規制当局や監視機関がこれらの基準に基づいてAIシステムを評価するべきだと主張している。
AIアライメント 研究課題と取り組み
研究者らは、真実性（truthfulness）と正直性（honesty）を区別している。真実性とは、AIシステムが客観的に正しいことのみを表明することであり、正直性とは、AIシステムが真実であると信じることのみを主張することである。現在のシステムが安定した信念を持っているかどうかについての総意は得られていない。しかし、信念を持つ現在または未来のAIシステムが、虚偽であるとわかっていながら主張する可能性には、多くの懸念がある。たとえば、そうすることで肯定的なフィードバックを効率的に得ることができたり（ § スケーラブルな監視を参照）、与えられた目標を達成するのに役立つ能力を得られる場合である（ § 能力追求と手段的戦略を参照）。整合を欠いたシステムは、修正されたり運用停止されたりするのを避けるために、整合しているという誤った解釈を起こさせる可能性がある。AIシステムに、自身が真実だと信じることだけを主張させることができれば、多くのアライメント問題を避けられるという意見もある。
AIアライメント 研究課題と取り組み
1950年代以来、AI研究者らは、自身の行動の結果を予測し、長期的なプランニングをすることで、大規模な目的を達成できる高度なAIシステムを構築しようと努力を重ねた。AI研究者の中には、適切に進化したプランニングシステムは、たとえばシャットダウン（運用停止）を回避したり、増殖したり、資源を獲得したりすることで、人間を含む環境を支配するだろうと主張する者もいる。このような能力追求型の行動は明示的にプログラムされているわけではなく、幅広い目的を達成するために能力が役立つことから現れる。能力追求は、収束的な手段的目的（convergent instrumental goal）と考えられ、仕様ゲームの一形態として起こりうる。ジェフリー・ヒントンのような一流のコンピューター科学者は、将来の能力追求型AIシステムが存亡の危機をもたらす可能性があると主張している。
自分の行動の結果を予見し、戦略的なプランニングを立てることができる高度なシステムでは、能力追求の傾向が高まると予想される。数学的研究により、最適な強化学習エージェントは、より多くの選択肢を得る方法（たとえば自己保存）を模索することで能力を追求し、この行動は幅広い環境や目的にわたって持続することがわかっている。
AIアライメント 研究課題と取り組み
現実世界のいくつかのシステムで能力追求が出現している。強化学習システムは、ときには意図しない形で資源を獲得し、保護することで、より多くの選択肢を得てきた。一部の言語モデルには、お金や資源、または社会的影響力を獲得して、テキストベースの社会環境で能力を追求しようとするものもある。別のAIシステムは、おもちゃのような環境で、人間の干渉を防いだり、電源スイッチを無効にすることで、与えられた目的をよりよく達成できることを学習した。スチュアート・ラッセルは、コーヒーを取ってくるように命じられたロボットを想像して、この戦略を説明したが、「死んでしまってはコーヒーを取ってくることはできない」のでシャットダウンを回避した。人間のフィードバックで訓練された言語モデルは、次第に停止や修正に反対するようになり、より多くの資源を求めるようになる。
AIアライメント 研究課題と取り組み
研究者らは「矯正可能（corrigible）」なシステム、つまり、システム自体を停止したり変更したりすることを許容するシステムを作ることを目指している。未解決の課題は、仕様ゲームである。AIシステムが能力追求をしているのを検出したとき、研究者が罰則を科すと、システムは検出が困難な方法を使用したり、訓練や安全性テスト中に隠したりする動機を与えられる（ § スケーラブルな監視と § 創発的目的を参照）。その結果、AI設計者は、システムが実際よりも整合していると信じて、誤ってシステムを導入してしまう可能性がある。このような欺瞞を検出するために、研究者はAIモデルを検査する技術やツールを開発し、ニューラルネットワークのようなブラックボックスモデルの内部構造を理解することを目指している。
さらに研究者らは、AIエージェントが追求している目標を不確実にすることで、システムがオフスイッチを無効にする問題を解決することを提案している。このように設計されたエージェントであれば、エージェントがシャットダウンされる前にとっていた行動の価値について間違っていたことを示すので、人間がスイッチを切ることができるようになる。これをうまく行うには、さらなる研究が必要である。
AIアライメント 研究課題と取り組み
能力追求型AIは異常なリスクをもたらす。飛行機や橋のような通常の安全重視システムは、人間に敵対的なものではない。それらは安全対策を回避したり、意図的に実際よりも安全であるように見せかけたりする能力や動機もないのに対し、能力追求型AIは、意図的にセキュリティ対策を回避するハッカーと比較されている。
通常の技術は、試行錯誤によって安全性を高めることができる。対照的に、能力追求型AIシステムはウイルスに例えられる。ウイルスは、一度放出されると抑え込むことができなくなる。なぜなら、ウイルスは継続的に進化し、人間社会が適応できるよりもはるかに速くその数が増加する可能性があるからである。このプロセスが続けば、人間の完全な無力化や絶滅につながる可能性がある。こうした理由から、多くの研究者は、高度な能力追求型AIが誕生する前に、アライメント問題を早期に解決しなければならないと主張している。
しかし批評家たちは、人間は常に権力を求めるわけではなく、（AIシステムには当てはまらないかもしれないが）進化的な理由によってそうしているだけかもしれないため、能力追求は避けられないと主張している。さらに、将来のAIシステムが目的を追求し、長期的なプランニングを立てるかどうかについても議論がある。また、能力追求型AIシステムが人間の力を剥奪するかどうかも議論されている。
アライメントに関するAIシステムの課題のひとつは、創発的な目的指向の行動が出現する可能性である。AIシステムはその規模が拡大するにつれて、その場で事例から学習したり、適応的に目的を追求したりするなど、予期しない新たな能力をたびたび獲得するようになる。このことは、AIが自ら策定して追求する目的が、人間の興味と整合することを保証するという課題につながる。
アライメント研究では、指定された目的を追求するようにシステムを訓練するために使用する最適化プロセスと、その結果として生じるシステムが内部的に実行する創発的な最適化とを区別している。望ましい目標を慎重に特定することを外部アライメント（outer alignment）と呼び、創発的目的をシステム特定の目的と一致させることを内部アライメント（inner alignment）と呼ぶ。
創発的目的が不整合を起こす具体的な例として、AIが訓練データ上では創発的目標を適切に追求する整合した行動をとるが、他の場合はそうならない「目的の誤汎化」（goal misgeneralization）がある。目的の誤汎化は目的の曖昧さ（つまり識別不可能性）から生じる。たとえAIシステムの動作が訓練目標を満たしていたとしても、重要な点において学習した複数の目的と、望ましい目的とが相違して、組み合わさる可能性がある。訓練中はそれぞれの目的を追求することが良好な性能につながるので、この問題が明らかになるのは、システムが導入後に誤った目的を追求し続けるような新たな状況に限られる。システムの動作は、創発的目的によってのみ決定されるため、別の目的が望まれていることを理解していても、不整合な動作をする可能性がある。このような目的の誤汎化は課題を提起する。これらは訓練段階では目に見えないため、AIシステムの設計者は、システムの創発的目的に不整合を起こしていることに気づかない可能性がある。
目的の誤汎化が出現した例は、言語モデル、ナビゲーションエージェント、ゲームプレイエージェントで観察されている。
目的の誤汎化は、しばしば生物学的進化にたとえて説明される。進化とは、機械学習システムの学習に使われる最適化アルゴリズムのような、ある種の最適化プロセスである。祖先代々の環境では、進化はヒトの遺伝子を高い包括的遺伝的適応度のために選択したが、ヒトはそれ以外の創発的目的を追求する。適応度は、訓練環境や訓練データで使用される特定の目的に対応する。しかし、進化の歴史において、適応度を最大化することで、包括的遺伝的適応度を直接に追求しない、目的指向のエージェントであるヒトが生まれた。その代わりに、祖先の「訓練」環境における遺伝的適応度と相関する栄養や生殖といった創発的目的を追求する。しかし、私たちの環境は変化し、位相シフトが起きた。人間は同じ創発的目的を追求し続けるが、それはもはや遺伝的適応度を最大化するものではない。甘い食べ物（創発的目的）への嗜好は、もともとは包括的適応度に沿ったものだったが、今では過食や健康問題につながっている。性欲は人間にセックスを追求させ、それは本来、より多くの子孫を残そうとするものであったが、現代人は避妊をすることで、セックスと遺伝的適応度を切り離している。
研究者らは、レッドチーミング、検証、異常検知、解釈可能性などの手法を使用して、望ましくない創発的目的を検出し、除去することを目指している。これらの技術の進歩は、2つの未解決の問題を軽減するのに役立つ可能性がある。
創発的目的は、システムが訓練環境の外に導入されたときに初めて明らかになるものだが、たとえ短期間であっても、高リスクにある環境に整合を欠くシステムを導入するのは危険であろう。このような高いリスクは、自律走行、医療、軍事用途では一般的である。AIシステムが自律性と能力を獲得し、人間の介入を回避できるようになれば、その危険はさらに高まる（ § 能力追求と手段的戦略を参照）。
AIとアライメントの研究は、主に、部分観測マルコフ決定過程のような形式論の中で行われている。既存の形式論では、AIエージェントのアルゴリズムは環境の外で実行される（つまり環境内に物理的に埋め込まれていない）ことを想定している。埋め込みエージェンシー（embedded agency）は、このような理論的枠組みと開発者が構築する実際のエージェントとの間の不一致から生じる問題を解決しようとする、もう一つの主要な研究分野である。
たとえば、スケーラブルな監視の問題が解決されたとしても、自身が動作しているコンピュータにアクセスできるエージェントは、人間の監督者が与えるよりもはるかに多くの報酬を得るために、報酬関数を改ざんする動機をもつ可能性がある。DeepMindの研究者Victoria Krakovnaによる仕様ゲームの例のリストには、何も出力しなくても報酬が得られるように、目的出力を含むファイルを削除することを学習した遺伝的アルゴリズムが含まれている。この種の問題は、因果インセンティブ図を使用して形式化されている。
オックスフォード大学とDeepMindの研究者らは、このような問題のある行動は高度なシステムで起こる可能性が高く、高度なシステムは報酬信号を無期限かつ確実に制御し続ける能力を追求するだろうと主張した。研究者らは、この未解決の問題に対処するためのさまざまな手法の可能性を提案している。
AIアライメント 社会政策
多くの政府機関や条約機構が、AIアライメントの重要性を強調する声明を発表している。
2021年9月、国連事務総長は、AIが「世界共通の価値観に沿ったもの」であるよう規制することを求める声明を発表した。同月、中国政府は中国におけるAIの使用に関する倫理指針を発表した。同指針によると、研究者はAIが人類共通の価値観を遵守し、常に人間の制御下にあり、公共の安全を脅かさないことを保証しなければならない。
同月、英国は10年間の国家AI戦略を発表し、その中で英国政府は「整合を欠いた汎用人工知能による長期的リスクと、それが（中略）世界にもたらすであろう予測不可能な変化を深刻に受け止めている」と述べている。同戦略には、壊滅的リスクを含む長期的なAIリスクを評価するための行動が記述されている。
2021年3月、米国人工知能安全保障委員は、「AIの進歩は（中略）能力の変曲点や飛躍につながる可能性がある。そのような進歩はまた、新たな懸念やリスクをもたらし、システムが安全性、堅牢性、信頼性などの目的や価値観に一致することを保証するための新たな方策、推奨事項、技術的進歩の必要性につながる可能性がある。米国は（中略）AIシステムとその使用が、私たちの目的と価値観に合致していることを保証すべきである。」と述べている。
山本啓四郎
山本 啓四郎（やまもと けいしろう、1920年6月6日- 1990年11月23日 ）は、日本の経営者。日清紡績社長、会長を務めた。
山本啓四郎 来歴・人物
東京都出身。1943年に慶應義塾大学経済学部経済学科を卒業し、同年に日清紡績に入社した。1967年6月に取締役に就任し、1969年6月に常務、1972年12月に専務を経て、1973年5月に社長に就任。1979年7月に会長に就任し、1980年7月から1985年7月までに監査役を務めた。
1990年11月23日、転移性脳腫瘍のために死去。70歳没。
ROSE LABO
ROSE LABO株式会社 （ローズラボ、英: ROSE LABO, Inc.）は、埼玉県深谷市に本社を置き、自社農園で栽培した農薬不使用の「食べられるバラ」のオリジナル原料供給、「食べられるバラ」由来の食品 / 化粧品のオーガニックブランド事業を行っている企業である。
ROSE LABO 概要
バラに魅了され、大阪の食用バラ農家で修行した創業者の田中綾華が2015年に「"食べられるバラ"を通して世界中の人々を美しく、健康に、幸せに」という経営理念のもとに設立。土や農薬不使用のエディブル・フラワー（食用花）としての卸売り、バラを配合した加工食品および化粧品などの商品開発・販売を行う6次産業化に取組んでいる。
ROSE LABO 主な商品
商品の取扱いはオンラインショップを始め、伊勢丹新宿店地下2階のビューティーアポセカリー、マッシュグループが運営しているBiople各店舗等。
露口達
露口 達（つゆぐち たつ、1910年7月25日- 1994年7月15日 ）は、日本の経営者。日清紡績社長、会長を務めた。
露口達 来歴・人物
愛媛県出身。1933年に東京帝国大学法学部法律学科を卒業し、同年に日清紡績に入社した。1957年12月に取締役に就任し、1959年6月に常務、1963年12月に専務を経て、1964年6月に社長に就任。1973年12月に会長に就任し、1978年7月に相談役を経て、1987年には名誉顧問に就任。
1994年7月15日、脳梗塞のために死去。83歳没。
アラニー・ガルシュカ
アラニー・ガルシュカ（英: Arany Galuska（Alanygaluskaとも））は、酵母生地の球体から成る伝統的なハンガリー料理に出てくるデザートである。溶かしたバターの中で丸めた生地を転がし、その後に砂糖と砕いた種実類（伝統的にはクルミ）を混ぜたもので層を作り、黄金色になるまで焼き上げる。「アラニー（Arany）」は黄金、もしくは黄金色を意味し、「ガルシュカ（galuska）」は団子状にした生地のことを指す。アラニーガルシュカはバニラカスタードを添えて提供してもよい。
アメリカ合衆国においてアメリカ合衆国大統領ロナルド・レーガンの夫人であるナンシー・レーガンがこの料理を大衆化させた。そのきっかけとなった出来事というのが、聖誕祭にホワイトハウスで彼女がこの料理を提供したことである。
角元敬治
角元 敬治（かくもと けいじ、1962年8月24日 - ）は、日本の実業家。三井住友銀行代表取締役副頭取を経て、同行取締役副会長、関西経済同友会代表幹事、2025年日本国際博覧会協会副会長、日中経済貿易センター副会長。
角元敬治 来歴・人物
徳島県小松島市出身。1985年神戸大学法学部卒業、住友銀行入行。大阪を中心とした関西の駐在歴が長く、法人部門を長く担当し、北九州法人営業部長や梅田法人営業第一部長を歴任。
2013年三井住友銀行執行役員梅田法人営業第一部長。2014年同執行役員京都北陸法人営業本部長兼京都法人営業第一部。2016年同常務執行役員。2018年同専務執行役員。2019年同取締役兼専務執行役員（ホールセール部門副責任役員（西日本担当）、大阪駐在）。
2021年三井住友銀行代表取締役兼副頭取執行役員（大阪駐在）。2022年同取締役副会長（大阪駐在）、関西経済同友会代表幹事、2025年日本国際博覧会協会副会長、日中経済貿易センター特別会員副会長。2023年2025年日本国際博覧会協会機運醸成委員会副委員長。2025年三井住友銀行上席顧問。
ブライアン・ウー
ブライアン・ジョセフ・ウー（Bryan Joseph Woo, 2000年1月30日 - ）は、アメリカ合衆国カリフォルニア州オークランド出身のプロ野球選手（投手）。右投右打。MLBのシアトル・マリナーズ所属。
ブライアン・ウー 経歴
野球を始めた時期について、本人は「5歳か6歳で、リトルリーグのティーボールだった」と回答している。リトルリーグでは主に内野手を務めたが、チームの投手不足により、次第に数イニングの投球を頼まれるようになった。カリフォルニア州アラメダのアラメダ高等学校に進学後、3年生時に投手として8勝2敗、防御率1.25、打者として打率.422を記録し、西アラメダ郡カンファレンス・フットヒルディビジョンの最優秀選手に選出された。カリフォルニア・ポリテクニック州立大学サンルイスオビスポ校に進学し、カルポリ・マスタングスで大学野球をプレー。1年生時に23.2イニングを投げ、防御率8.75、27奪三振を記録。2年生時は17.2イニングを投げ、防御率3.57、20奪三振を記録するが、新型コロナウイルスの影響によりシーズンが中止となった。3年生時は28.0イニングを投げ、防御率6.11、42奪三振を記録したが、トミー・ジョン手術を受けシーズン後半を欠場した。
2021年、大学時代の手術の影響にもかかわらず、シアトル・マリナーズからMLBドラフト6巡目（全体174位）で指名され、契約金31万8200ドルでプロ入り。
ブライアン・ウー 経歴
2022年に傘下のルーキー級アリゾナ・コンプレックスリーグ・マリナーズでプロデビューし、シーズン途中にA級モデスト・ナッツ、A+級エバレット・アクアソックスへ昇格。3球団合計で16試合に先発登板し、57.0イニングを投げ、1勝4敗、防御率4.11、84奪三振、22四球を記録した。
2023年はAA級アーカンソー・トラベラーズで開幕を迎え、9試合に先発登板し、3勝2敗、防御率2.05、44.0イニングを投げ、59奪三振、12四球を記録した。6月2日にAAA級を経ずにメジャーへ昇格し、翌日のテキサス・レンジャーズ戦に先発登板してメジャーデビュー。6月22日のニューヨーク・ヤンキース戦で5.1イニングを投げ無失点、5奪三振でメジャー初勝利を挙げた。ルーキーシーズンは18試合に先発登板し、87.2イニングを投げ、4勝5敗、防御率4.21、93奪三振、31四球を記録した。
ブライアン・ウー 経歴
2024年は右肘の炎症により開幕を故障者リストで迎えた。復帰後、5月21日のニューヨーク・ヤンキース戦、5月31日のロサンゼルス・エンゼルス戦、6月6日のオークランド・アスレチックス戦で、いずれも6イニングを投げ無失点と好投を披露。復帰後の6試合の先発登板で3勝0敗、防御率1.07、24奪三振、2四球を記録し、登板試合におけるチームの全勝に貢献した。6月25日に右ハムストリングの張りで再び故障者リスト入りしたが、復帰後の8月2日のフィラデルフィア・フィリーズ戦、8月14日のデトロイト・タイガース戦では、それぞれ7イニングを投げ無失点を記録するなど好調を維持。シーズン全体では22試合に先発登板し、121.1イニングを投げ、9勝3敗、防御率2.89、101奪三振、13四球、WHIP0.90を記録。特にK/BB7.77、与四球率1.0と優れた制球力を発揮した。
ブライアン・ウー 人物
リトルリーグ時代、ウーは背が低く、体も細かった。高校1年生のとき、身長は約168センチとなったが、父親（170センチ）や母親（173センチ）の体格を受け継ぐと見られており、体重もなかなか増えなかった。そこで、体格を強化するために食生活を見直した。毎朝、卵とチキンをしっかり食べ、昼食と夕食の間にピーナッツバターとジェリーのサンドイッチを2個食べる習慣を取り入れた。この食事でタンパク質とカロリーを積極的に摂取し、筋肉の発達と体重の増加を図った。その結果、身長は高校1年生から3年生にかけて約20センチ伸び、188センチに到達。体重も93キログラムまで増え、メジャーリーグでの活躍を支える強固な体格が完成した。
NJPW ACADEMY
NJPW ACADEMY（エヌ・ジェー・ピー・ダブリュー・アカデミー）は、新日本プロレスがアメリカ合衆国で開校しているプロレスラー養成所。
NJPW ACADEMY 概要
2018年3月24日、カリフォルニア州ロサンゼルスに開設されたLA道場は、これまで多くの新弟子が日本流の鍛錬を積む中で一般向けにセミナーも行われてきた。
2023年3月27日、次の段階としてプロレススクールを開校。18歳以上であれば、身長、体重、性別に関係なくプロレスラーとしてキャリアを積みたい人々に門戸が開かれており、所属選手から直接技術指導を受けることができる。
海外では日本のような入門テストを経て衣食住を保証しながら育成することは珍しく、職業訓練校のように授業料を支払って教えてもらう形が多いがLA道場も、それに改めて則った形となる。また、過去に野毛道場でプロレスラー養成所「新日本プロレス学校」を開校していたことがある。
レッスンはキャリア1年未満の選手に向けたビギナーコースとキャリア1年以上の選手向けのアドバンスコースに分けられて週2回。3ヶ月間のレッスンが行われて規定の出席率を満たせば、修了証書と修了証明のロゴ使用権が授与されて卒業興行も開催される。
小島の春 (映画)
『小島の春』（こじまのはる）は、1940年に公開された日本映画。
小島の春 (映画) 概要
在宅らい病（ハンセン病）患者を国立療養所に収容する旅を記録した小川正子の同名手記『小島の春』を、八木保太郎が脚色し豊田四郎が監督した。
第17回キネマ旬報ベスト・テン第1位。
杉村春子は横川の妻と顔を見せない女患者の2役を演じている（女患者役はクレジットなし）。高峰秀子は自伝的エッセイ『わたしの渡世日記』の中で、「私は杉村春子の演技に、雷に打たれたようなショックを受けた」「終始うしろ姿を見せながら、カン高いセリフだけで演技する、ニックキ杉村春子の姿が、私の眼に焼きついて離れなかった」「人間の背中にも「顔」のあることを私は知った」と書いている。また、森光子も杉村の演技に大きな感銘を受けたと述懐している。
子役時代の中村メイコがキヨ子役を演じ、女医を遠くに見ながら幾度もさよならを言う別れの名シーンを作った。
小島の春 (映画) 制作
1938年11月にハンセン病の救済活動に生涯を捧げた女医・小川正子の記録文学『小島の春』が出版される。
1939年4月に東京発生映画製作所の所長・重宗和伸が、この映画化を思い立ち企画する。当初はハンセン病患者を大衆向けの映画で扱うことの問題化を恐れ極秘に準備が進められた。しかし原作者が住んでいた山梨県塩山市の地元紙『山梨日日新聞』がすっぱ抜き、急遽、映画化を発表した。
1940年2月から長島愛生園を中心とする瀬戸内海ロケハンを開始、4月末に撮影に入った。撮影は現地ロケを計画していたが、北木島などの島では村の撮影を拒否。地元の強い反対にあい、自然の風景だけは瀬戸内海の各地で撮ったものの、俳優の出る場面はついに了解が取れず、西伊豆（静岡県）と長野県小諸で撮影した。
撮影は4月から6月にかけて行われ、正味の撮影実数はロケーション19日、セット15日と順調であった。
辻本雄一
辻本 雄一（つじもと ゆういち、1953年8月19日 - ）は、日本の経営者。日立建機社長を務めた。大阪府出身。