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エンジェルフライト 国際霊柩送還士
『エンジェルフライト 国際霊柩送還士』（エンジェルフライト こくさいれいきゅうそうかんし）は、ノンフィクション作家・佐々涼子による日本のノンフィクション小説。2012年11月26日に集英社より単行本が刊行されたのち、2014年11月20日に集英社文庫にて文庫化された。
異境の地で亡くなった人の遺体を国境を越えて故国へ送り届ける「国際霊柩送還士」の姿を通し、死のあり方を見つめるノンフィクション作品。
作品で取り上げられている国際霊柩搬送業者エアハース・インターナショナルのシンボルマーク「エンジェルフライト」は、天使が霊柩（棺）を運んでいる図柄で、英語表記は「Angel Freight」。Freightは「積載貨物」「搬送」の意。
書籍並びに配信ドラマのタイトルでも使用されている「エンジェルフライト」「国際霊柩送還」はエアハース・インターナショナルの商標登録である。
第10回（2012年）開高健ノンフィクション賞受賞作。
2023年3月17日からAmazon Prime Videoにて、本作を原作とした配信ドラマが配信。2024年6月よりNHK BSプレミアム4KおよびNHK BS「プレミアムドラマ」枠でも放送された。
エンジェルフライト 国際霊柩送還士 登場人物
国際霊柩搬送業者。
木村 利惠（きむら りえ）
代表取締役社長。国際霊柩送還士。
木村 利幸（きむら としゆき）
次期社長候補。国際霊柩送還士・遺体処置・ドライバーを兼務するオールラウンダー。
川﨑 慎太郎（かわさき しんたろう）
入社1年目の社員。
古箭 厚志（ふるや あつし）
ドライバー兼アシスタント。
エンジェルフライト 国際霊柩送還士 配信ドラマ
2023年3月17日より、Amazon Prime Videoにて配信中。主演は米倉涼子。
『エンジェルフライト』のタイトルで、2024年6月9日からNHK BSプレミアム4KおよびNHK BS「プレミアムドラマ」枠にて放送された。BSでの放送に際しては、プレミアムドラマの放送枠（50分）に合わせられるよう再編集したもの（第5話のみ48分であるのでノーカット版）が放映される。インターネットテレビからの再編集版ではあるが、米倉涼子は『ハルとナツ 届かなかった手紙』（2005年生放送）以来、19年ぶりにNHKで放送される連続ドラマに主演した。
2025年5月3日から6月7日までNHK総合の「土曜ドラマ」枠でも放送された。
国際霊柩送還を執り行う会社。
伊沢那美
演 - 米倉涼子
社長。国際霊柩送還士。
高木凛子
演 - 松本穂香（幼少期：吉田帆乃華、幼児期：永谷咲笑）
新入社員。
柊秀介
演 - 城田優
遺体処置のスペシャリスト。
矢野雄也
演 - 矢本悠馬
若手社員。
松山みのり
演 - 野呂佳代
手続担当。うわさ好き。
田ノ下貢
演 - 徳井優
温厚だが得体の知れない運転手。
柏木史郎
演 - 遠藤憲一
会長。金勘定に厳しい。
伊沢航
演 - 織山尚大（少年忍者 / ジャニーズJr.）（幼少期：吉田大駕）
エンジェルフライト 国際霊柩送還士 配信ドラマ
那美の息子。
伊沢海
演 - 鎌田英怜奈（幼少期：藤山千恵梨）
那美の娘。
足立幸人
演 - 向井理
8年前にキューバでのフェリー沈没事故で亡くなったとされる那美の恋人。
高木塔子
演 - 草刈民代
凜子の母。短い余命の中、思い出の地を辿る世界旅行に出かけ、ボリビアで客死する。
黒崎
演 - 谷田歩（EP.5 - ）
幸人の客死についての情報を知る刑事。
杉原陽平
演 - 葉山奨之（幼少期：岡崎琉旺）
マニラでギャングの抗争に巻き込まれ死亡した日本人。遺体が日本に搬送前に忽然と消える。
杉原辰彦
演 - 杉本哲太
陽平の父。建築家。陽平を勘当していた。
杉原佐千恵
演 - 麻生祐未
陽平の母。
村井隆
演 - 大朏岳優
日本大使館員。
ジェイ
演 - ARIEL EPONDULAN
ギャングのリーダー。
梶原純也
演 - 永岡佑
フィリピンで陽平を一時自分の部屋に住まわせていた。
坪井徹
演 - 嶋田久作
フィリピンで陽平を世話した実業家。
坪井康子
演 - 大沼百合子
徹の妻。
水野圭一
演 - 生島勇輝
フィリピンでの陽平の仲間。陽平はフードデリバリーの会社を始めると言っていたと話す。
斎藤エイミー
演 - STEFANIE ARIANNE
フィリピンで居酒屋勤務時、陽平の同僚だった。
山崎幸一
エンジェルフライト 国際霊柩送還士 配信ドラマ
演 - 前原実
パラオでスキューバダイビング中に死去した男性。
山崎芳子
演 - 高間智子
幸一の妻。
山崎利之
演 - ワニ完才
幸一と同居していた息子。
山崎竜也
演 - 山口岳彦
幸一の息子。一人でパラオに行かせたことに怒る。
偉そうなおじさん
演 - 小林三十朗
田所幸一郎
演 - 浅利陽介
政府開発援助の仕事で駐在していたムバダールのホテルでテロに巻き込まれ亡くなる。
田所勲
演 - 平田満
幸一郎の父。突然息子を亡くして呆然とする。
田所絵里
演 - 徳永えり
幸一郎の妻。夫が死去した時には既に臨月の妊婦。
田所裕子
演 - 川島美津子
幸一郎の母。
絵里の母親
演 - 阿部朋子
鎌倉綾
演 - 水上京香
政府開発援助の仕事で駐在していたムバダールのホテルでテロに巻き込まれ亡くなる。
鎌倉悟志、鎌倉さおり
演 - 矢島健一、筒井真理子
遺族。結婚目前の娘の死を信じたくない夫妻。
文也
演 - 辻本祐樹
鎌倉綾の婚約者。
松木源次
演 - 中村育二
政府開発援助の仕事で駐在していたムバダールのホテルでテロに巻き込まれ亡くなる。
松木加奈子
演 - 中村久美
遺族。夫を失い、天涯孤独になった妻。。
遺族
演 - 枝元萌、渡辺慎一郎（役名：下田辰彦）
片岡隆
演 - 阪田マサノブ
外務省職員。
エンジェルフライト 国際霊柩送還士 配信ドラマ
石田雅夫
演 - マギー
ムバダール領事。
助産師、医師
演 - 久遠明日美、中村真知子
田所絵里の担当。
老人
演 - ALEX EASLEY
政府開発援助の仕事で来た日本人に「俺たちの土地を荒らすな」と訴える。
吉崎恵
演 - 余貴美子
KPOPアイドル「NCT 127」のコンサートを観るため訪れた韓国で胸部大動脈瘤破裂で客死した邦人女性。神奈川県三浦市で「大衆食堂おかめ」を一人で経営していた。
大波大介
演 - 井上肇（少年期：正垣湊都）
有名大企業「紳士服オーナミ」の社長。ソウル出張中にクモ膜下出血で急死した。
井村将司
演 - 菅原大吉（青年期：青柳弘太、少年期：斎藤汰鷹）
「紳士服オーナミ」の総務部長。柏木にソウルで客死した社長の送還を依頼する。
津田、役名不明
演 - 吉田ウーロン太、山本啓之
「紳士服オーナミ」の社員。
吉崎雅也
演 - 松澤匠（幼少期：田中悠貴）
恵の長男。
吉崎歩美
演 - 大後寿々花（幼少期：高取青依良）
恵の長女。雅也の妹。
パク・テヨン
演 - HYOGI
ソウル中央病院内にある「ハートフル葬儀社」の社員。「エンジェルハース社」と提携している。
職員
演 - SAI HOJIN
金浦空港職員。
女性
演 - 水嶋ミナ
ホテルで大波大介の相手をしていた韓国人女性。
エンジェルフライト 国際霊柩送還士 配信ドラマ
医者
演 - 岡田謙
吉崎恵の担当医。胸の大動脈にこぶが出来てる可能性を伝える。
石橋初江
演 - 草村礼子
「NCT127」のソウル公演のチケットをなくして途方に暮れていた時に吉崎恵に声を掛けられる。
石橋美紀子
演 - 小林綾子
初江の娘。
グエン・ティ・スアン
演 - リエン
交通事故死した、縫製工場「トミカワ縫製」で働くベトナム人技能実習生。
上田礼人
演 - 濱津隆之
「トミカワ縫製」でのスアンの元同僚。漫画家志望。彼女の遺体を車ごと奪い、縫製工場の倉庫に立てこもった。
垣内照夫
演 - 近藤芳正
「トミカワ縫製」の工場長。
ハオ
演 - PHAN VIET LIEN
スアンの父。ベトナム在住。
マイ、クック、役名不明
演 - LE BICH PHUONG、PHAM THUY、JAMEL TAGLE
「トミカワ縫製」でのスアンの同僚のベトナム人技能実習生。
従業員
演 - 田山由起
「トミカワ縫製」でのスアンの同僚の日本人従業員。
梶原純子
演 - 高橋由美子
アメリカのグレートキングウッド国立公園で崖下に転落し死亡した梶原誠二郎の妻。
大久保啓介
演 - 竹森千人
アメリカのグレートキングウッド国立公園で崖下に転落し死亡した大久保里美の夫。
警官
演 - 笠兼三
エンジェルフライト 国際霊柩送還士 配信ドラマ
富川警察署の警官。
リリー / 遠山ゆり
演 - 松本若菜
モロッコの大富豪・サリムの第三夫人となった邦人女性。裕福な高齢者と結婚し、連続保険金殺人した疑惑を持たれている。
サリム
演 - ESSAM SAAD
モロッコの大富豪。認知症を患っている。
アリ
演 - INGO
在日モロッコ大使館員。
マハ
演 - ATIEH
サリムの第二夫人。
刑事
演 - 工藤颯
黒木の相棒。
記者
演 - 小豆畑雅一、山本栄司
リリーとサリムを取材する記者。
刑事
演 - 小川智弘、都倉彩加
警視庁捜査二課の刑事。リリーが関わった詐欺事件を調べている。
医師
演 - 稲荷卓央（EP.6）
高木塔子の主治医。塔子の余命を凛子に告げる。
宇佐美
演 - 飯田基祐
日本から医療支援でボリビアのモコモコに赴任した医師。
宮部孝雄
演 - 山本修夢
塔子の元夫。
医師
演 - 後藤ひろみ
塔子から子供を愛せないと相談される。
元上司
演 - 石塚瑛資
塔子の商社時代の元上司。
戸部幸一
演 - 野間口徹
ボリビアの日本大使館員。
男性スタッフ
演 - BOB WERLEY
ボリビアで宇佐美と共に働くスタッフ。
ホセ
演 - KEVIN LIMJOCO
那美と凛子をアテンドするボリビア人ガイド。
プロンプトエンジニアリング
プロンプトエンジニアリング（英: prompt engineering）は、主に「テキストからテキスト」型言語モデルとのコミュニケーションで使用され、生成的人工知能（生成AI）モデルが解釈し、理解できるように指示文章を構造化する過程である。プロンプト・エンジニアリングは、「プロンプトから一時的に学習するモデルの能力」として定義されるコンテキスト内学習（in-context learning）によって可能となる。コンテキスト内学習の能力は、大規模言語モデル（LLM）の創発的能力である。
プロンプトエンジニアリング
プロンプト（prompt）とは、人工知能（AI）が実行すべきタスクを記述した自然言語によるテキスト（文章）のことである。「テキストからテキスト」モデルのプロンプトは、「フェルマーの小定理とは何か」といったクエリ（問い合わせ）、「落ち葉についての詩を書け」といった命令、短い意見文（たとえば、「冗長すぎる」、「形式的すぎる」、「言い直せ」、「この言葉を略せ」など）、またはコンテキスト（文脈）、指示、入力データを含む長い文とすることができる。プロンプト・エンジニアリングには、クエリの言い回し、様式の指定、関連するコンテキストの提供、または「フランス語のネイティブスピーカーのように行動する」といったAIへの役割の割り当てが含まれることがある。プロンプト・エンジニアリングは、「maison→家、chat→猫、chien→」（予想される答えは「犬」）のように、モデルが学習するための少数の例を含む単一のプロンプトで構成されることもあり、これは少数ショット学習（few-shot learning）と呼ばれるアプローチである。
「テキストから画像」へ、あるいは「テキストから音声」へ変換するモデルとコミュニケーションする場合、典型的なプロンプトは、『馬に乗る宇宙飛行士の高品質な写真』や、『有機的なサンプルを使ったLo-Fiなスローテンポのエレクトロ・チル』など、希望する出力の説明である。
「テキストから画像」モデルのプロンプトは、希望する主題、様式、配置、明暗、美的感覚を実現するために、単語を追加、削除、強調、並び替えを含むことがある。
プロンプトエンジニアリング コンテキスト内学習
プロンプト・エンジニアリング技術は、コンテキスト内学習（in-context learning）によって可能になる。コンテキスト内学習そのものが、モデル規模の創発的特性であり、すなわち下流のスケーリング法則が「破綻」し、大規模モデルは小規模モデルとは異なる速度で、その能力を増大する。
固有のタスクに応じた訓練やファインチューニングが永続的なものであるのに対し、コンテキスト内学習による学習は一時的である。一時的なコンテキストやバイアスは、（事前）訓練データセットにすでに存在するものを除き、会話から会話へと持ち越されることはない。トランスフォーマー層内における「メサ最適化（mesa-optimization）」のこの結果は、メタ学習または「学習する学習（learning to learn）」の一形態である。
プロンプトエンジニアリング 歴史
2021年、研究者は、12個のNLPタスク（各タスクが複数のデータセットを持つことができるため、計62個のデータセットを使用）を実行するために、生成的に事前訓練された1つのモデル（T0）をファインチューニングし、新しいタスクで優れた性能を示し、単一のタスクのために（事前訓練なしで）直接訓練されたモデルを上回った。タスクを解くために、T0は構造化されたプロンプトでタスクが与えられる。たとえば、 もし {{前提}} が真なら、{{仮説}} も真か? ||| {{伴意}}.  というプロンプトは、T0 に伴意（はんい）を解かせるためのプロンプトである。
プロンプトのリポジトリによると、2022年2月時点で、約170のデータセットに対して2,000以上のプロンプトが公開されたことが報告された。
2022年、Googleの研究者によって、思考連鎖プロンプト手法（chain-of-thought prompting）が提案された。
2023年、いくつかの「テキストからテキスト」や「テキストから画像」のプロンプトを集めたデータベースが一般公開された。
プロンプトエンジニアリング テキストからテキスト
思考連鎖（chain-of-thought、CoT）プロンプトは、大規模言語モデル（LLM）が最終的な答えを出す前に、一連の中間ステップとして問題を解くことを可能にする技術である。思考連鎖プロンプトは、思考回路を模倣した推論ステップで、複数のステップからなる問題に答えるようにモデルを誘導することによって推論能力を向上させる。これにより大規模言語モデルは、算術や常識的推論のような、論理的思考と複数のステップを必要とする推論タスクの困難を克服することができる。
たとえば、「Q: 食堂に23個のリンゴがあった。昼食を作るために20個使い、さらに6個買ったとすると、リンゴは何個あるか？」という問いがあった場合、CoTプロンプトは、LLMに「A: 食堂にはもともと23個のリンゴがあった。昼食を作るために20個を使った。だから、23-20＝3個ある。さらに、6個のリンゴを買ったので、3+6=9個になった。答えは9個である。」と答えさせるかもしれない。
プロンプトエンジニアリング テキストからテキスト
当初、提案されていたように、CoTプロンプトには、いくつかの質問と答えの組が例として含まれており、そのため、少数ショットのプロンプト手法であった。しかし、「Let's think step-by-step（段階的に考えよう）」という言葉を付け加えるだけで、CoTはゼロ・ショットのプロンプト手法になり、効果的であることが証明された。これによって、ユーザーはCoTの具体的なQ&A例を何通りも考える必要がなくなり、より良いスケーリングが可能になった。
5,400億パラメータの言語モデルであるPaLMにCoTプロンプトを適用した場合、CoTプロンプトはモデルを大きく助け、いくつかのタスクにおいてタスク固有のファインチューニングされたモデルに匹敵する性能を発揮し、GSM8K数学的推論ベンチマークにおいて当時の最先端スコアを更新した。CoT推論データセット上でモデルをファインチューニングし、この能力をさらに向上させ、より優れた解釈可能性を促すことが可能である。
思考連鎖プロンプトは、数多くあるプロンプト・エンジニアリング手法のひとつにすぎない。他にもいくつかの手法が提案されている。
プロンプトエンジニアリング テキストからテキスト
生成的知識プロンプト（generated knowledge prompting）は、まずプロンプトを完了させるために関連する事実を生成するようモデルを指示し、その後プロンプトを完了させる。モデルに対し、関連する事実を条件付けることができるため、通常、完了の質は高くなる。
最小から最大へのプロンプト（least-to-most prompting）は、まず、ある問題に対する部分問題を列挙し、その後、これらを順番に解くようにモデルに要求する。
自己一貫性手法（self-consistency technique、自己無撞着手法）は、思考連鎖の経路探索を複数回行い、すべての経路の中からも多く到達した結論を選択する。思考連鎖が大きく食い違う場合は、人間に正しい思考連鎖を問い合わせることができる。
複雑さに基づく手法（complexity-based technique）は、CoTの思考経路探索をいくつか実行し、その後、最も長い思考連鎖を持つ経路を選択し、その中から最も多く到達した結論を選択する。
プロンプトエンジニアリング テキストからテキスト
自己反復プロンプト（self-refine prompting）は、LLMに問題を解くように要求し、次にLLMにその解答を批評するように要求し、それを受け取った後、再び問題と解答と批評を考慮して問題を解くように要求する。この過程は、トークンか時間がなくなるか、またはLLMが「ストップ」トークンを出力して停止するまで繰り返される。
思考の木プロンプト（Tree-of-thought prompting）は、思考連鎖型を一般化したもので、1つ以上の「可能性のある次のステップ」を生成するようモデルに要求し、それを受け取った後、可能性のある次のステップのそれぞれについて、幅優先、ビーム、または木探索の別の方法によってモデルを実行する。
ソクラテス式プロンプト（Socratic prompting）または産婆術プロンプト（Maieutic prompting）は思考連鎖型に似ている。モデルはある質問に説明付きで答えるよう求められる。次にモデルは、その説明の一部を説明するように指示される。矛盾した説明の探索木は刈り込まれるか、捨てられる。これにより、複雑な常識推論のパフォーマンスが向上する。
方向性刺激プロンプト（directional-stimulus prompting）は、言語モデルを望ましい出力に導くために、たとえば望ましいキーワードのようなヒントや手がかりを与えるものである。
プロンプトエンジニアリング テキストからテキスト
既定では、言語モデルの出力に不確実性の推定値が含まれないことがある。モデルは、根拠となるトークン予測の尤度スコアが低くても、自信を持っているように見えるテキストを出力することがある。GPT-4のような大規模言語モデルは、トークン予測の尤度スコアを正確に調整することができるため、トークン予測の尤度スコアを取り出すことで、モデル出力の不確実性を直接推定することができる。
しかし、そのようなスコアが利用できない場合は（たとえば、制限されたAPIを介してモデルにアクセスしている場合）、不確実性を推定してモデル出力に含めることができる。簡単な方法の1つは、単語を使用して不確実性を推定するようモデルに指示することである。もう1つは、入力が条件を満たさない場合、標準化された方法での回答を拒否するようにモデルに指示することである。
プロンプトには、少数の例が含まれることがしばしばある（つまり「少数ショット」）。例は、文書検索データベースから自動的に取得したり、 ベクトルデータベースを使うこともできる。クエリが与えられると文書検索が呼び出されて、最も関連性の高い文書が取得される（通常、初めにクエリと文書をベクトルに符号化し、次にクエリベクトルにユークリッドノルムで最も近いベクトルを持つ文書を見つけることによって抽出される）。次に、LLMはクエリと取得した文書の両方に基づいて出力を生成する。
大規模言語モデル（LLM）用のプロンプトを構成するために、大規模言語モデル自体を使用することができる。自動プロンプト・エンジニアリング（automatic prompt engineer）のアルゴリズムは、1つのLLMを使用して、別の LLMのプロンプトをビームサーチする。
思考連鎖プロンプト（CoT）の例をLLM自身が生成することができる。「自動CoT」（auto-CoT）では、質問のライブラリがBERTなどのモデルによってベクトルに変換される。その質問ベクトルはクラスタ化される。各クラスタの重心に最も近い質問が選択される。LLMは、各質問に対してゼロショットCoTを行う。得られたCoT例は、データセットに追加される。新しい質問が入力されると、最も近い質問に対するCoT例が取得され、プロンプトに追加される。
プロンプトエンジニアリング テキストから画像
2022年に、DALL-E 2、Stable Diffusion、Midjourneyのような「テキストから画像」モデルが一般公開された。これらのモデルは、テキストプロンプトを入力として受け取り、それを使用してAIアートを生成する。「テキストから画像」モデルは、通常、大規模言語モデルと同様に、文法や文構造を理解することはできず、異なるプロンプト技術を必要とする。
テキストから画像への変換では、プロンプトは通常、芸術の主題（例：鮮やかなオレンジ色のポピー）、希望する媒体（例：デジタルペインティングや写真など）、様式（例：ハイパーリアリスティックやポップアートなど）、照明（例：リム照明や薄明光線など）、色、質感などの説明が含まれる。
Midjourneyのドキュメントでは、短く説明的なプロンプトを推奨している。「カリフォルニアポピーがたくさん咲いている写真を見せてください、明るく鮮やかなオレンジ色にして、色鉛筆でイラスト風に描いてください」ではなく、「色鉛筆で描いた鮮やかなオレンジ色のカリフォルニアポピー」というのが効果的なプロンプトかもしれない。
プロンプトエンジニアリング テキストから画像
「テキストから画像」へのプロンプトの出力に対し、語順が影響する。プロンプトの先頭に近い単語がより強調される。
「テキストから画像」モデルの中には、特定のアーティストの作風を名前から模倣できるものがある。たとえば、Stable DiffusionやMidjourneyのプロンプトでは、「in the style of Greg Rutkowski」という語句が、ポーランドのデジタルアーティストGreg Rutkowskiの特徴的な作風の画像を生成する。
「テキストから画像」モデルは「否定」を文字どおりには理解しない。たとえば、「a party with no cake」（ケーキのないパーティー）というプロンプトは、ケーキを含む画像を生成する可能性がある。代替策として否定プロンプトを使用することで、結果の画像に表示されるべきでない用語を別のプロンプトで指定することができる。一般的なアプローチは、画像の否定プロンプトに、ugly, boring, bad anatomy（醜い、退屈、悪い構成）などの一般的な望ましくない用語を含めることである。
プロンプトエンジニアリング テキスト以外のプロンプト
自然言語のテキストプロンプトを非テキスト入力で拡張したり置き換えたりする方法もある。
「テキストから画像」モデルでは、「テキスト反転」（textual inversion）が最適化処理を実行し、一組の用例画像に基づいて新しい単語埋め込みを作成する。この埋め込みベクトルは、例の内容や様式を表現するためにプロンプトに含めることができる「擬似単語」（pseudo-word）として機能する。
2023年、MetaのAI研究所は、プロンプトによって画像セグメンテーションを実行できるコンピュータビジョンモデルであるSegment Anythingをリリースした。テキストプロンプトの代替として、Segment Anythingは、境界ボックス、セグメンテーションマスク、全景点・背景点を受け付けることができる。
「プリフィックス・チューニング」（接頭辞チューニング）、または「プロンプト・チューニング」は、勾配降下法によって浮動小数点値のベクトルを直接探索し、出力の対数確率を最大化する。
プロンプトエンジニアリング テキスト以外のプロンプト
形式的には、 をソフトプロンプトトークン（調整可能な埋め込み）の集合とし、と  をそれぞれ入力と出力のトークン埋め込みとする。訓練中に、調整可能な埋め込み、入力トーク、出力トークンは単一の列  に連結され、大規模言語モデル(LLM)に供給される。損失は トークンに対して計算される。勾配はプロンプト固有のパラメータに逆伝播される。これは、プレフィックス・チューニングでは、各層のプロンプトトークンに関連付けられたパラメータであり、プロンプト・チューニングでは、単に語彙に追加されたソフトトークンである。
より数学的に言えば、LLMを  と書くことができ、 は言語トークンの列、 はトークンからベクトルへの関数、 はモデルの残りの部分である。プリフィックス・チューニングでは、入出力ペア  の集合を与え、勾配降下法を使用して  を探索する。言い換えれば、 は、モデルが最初に入力  をベクトル  に符号化し、次にそのベクトルの先頭に「前置きベクトル」 を付加したものに、 を適用した場合の出力  の対数尤度である。
先の結果は、勾配降下探索と同じ考え方を使用しているが、BERTのようなマスク化言語モデル用に設計されており、数値ベクトルではなくトークン列のみを探索する。形式的には、 を探索し、 はある長さのトークン列の範囲である。
プロンプトエンジニアリング プロンプト・インジェクション
プロンプト・インジェクション（Prompt injection、プロンプト注入）は、人間が与えた指示に従うように訓練された機械学習モデル（LLMなど）を、悪意のあるユーザーが指示を与えることで実行される、コンピュータ・セキュリティにおける悪用の一種である。これは、MLモデルがその操作者が与えた信頼できる指示（プロンプト）に従うことを目的とする命令追従システムに意図された動作とは対照的である。
群力駅
群力駅（ぐんりょくえき）は、南京市溧水区高山路と群力大道の交差点にある、南京地下鉄S7号線の駅である。
群力駅 駅名
事業着手当初は南京地下鉄集団は「臥龍湖駅」の仮称を用いており、2017年6月21日に「金山駅」を駅名として第一次公示され、2017年10月11日に第一次公示のより駅名が「群力駅」に決定したことが発表された。
群力駅 隣の駅
南京地下鉄
■S7号線
空港新城溧水駅- 群力駅- 臥竜湖駅
あさがくるまえに
『あさがくるまえに』（Réparer les vivants）は、カテル・キレヴェレ監督による2016年製作のベルギー、フランス合作のヒューマンドラマ。
脳死による心臓移植手術をめぐるドナー家族と友人、レシピエントと家族友人、各医療スタッフそれぞれの視点からの心模様を描いた。
波根東村
波根東村（はねひがしむら）は、島根県安濃郡にあった村。現在の大田市の一部にあたる。
波根東村 歴史
須佐能男尊の子、建神岩坂彦命が国を巡った際に、出雲国の端根なりと語ったことによる。神亀3年（726年）波根に改めた。
柘塘駅
柘塘駅（しゃとうえき）は、南京市溧水区にある、南京地下鉄S7号線の駅である。
柘塘駅 駅名
事業着手当初は南京地下鉄集団は「空港保税区駅」の仮称を用いており、2017年6月21日に「柘塘駅」を駅名として第一次公示され、2017年10月11日に第一次公示のより駅名が「柘塘駅」に決定したことが発表された。
柘塘駅 隣の駅
南京地下鉄
■S7号線
空港新城江寧駅- 柘塘駅- 空港新城溧水駅
外立岩治
外立 岩治（はしたて いわじ、1892年（明治25年）2月4日 - 1943年（昭和18年）1月26日）は、大日本帝国陸軍軍人。最終階級は陸軍中将。位階は従四位
外立岩治 経歴
熊本県出身。陸軍士官学校第26期、陸軍大学校第37期卒業。1938年（昭和13年）に陸軍歩兵大佐に進級し、1939年（昭和14年）3月に第33師団参謀長となり、日中戦争に出動。同年8月に歩兵第14連隊長に転じ、満州に駐屯した。
1941年（昭和16年）に陸軍少将に進級と同時に第23歩兵団長となる。1942年（昭和17年）には南方軍通信隊司令官に転じ、南方方面に出撃。1943年（昭和18年）1月26日に南方方面で戦死。同日付けで陸軍中将に進級し、特旨をもって位一等追陞された。
ステージス
『ステージス』（Stages）は、スパイス・ガールズのメラニー・チズムの6枚目のオリジナル・アルバム。発売元はレッド・ガール・メディア。
全曲ミュージカル作品のカヴァー曲で構成されており、『チェス』の劇中歌「アイ・ノウ・ヒム・ソー・ウェル」ではスパイス・ガールズのメンバーとして活動を共にしたエマ・バントンとのデュエットを聴かせる。
スキッゾフォニック
『スキッゾフォニック』（Schizophonic）は、スパイス・ガールズのジェリ・ハリウェルのソロデビュー・アルバム。
スキッゾフォニック 記録
リリースされたシングル4枚の内3枚がUKチャートで1位、残る1枚も2位を記録。
森内敬子
森内 敬子（もりうち けいこ、1943年 - ）は、日本の大阪府出身の画家。具体美術協会の最後のメンバー。旧来にない描画法の作品、体験型作品、金箔や白金箔を多用した作品など、急進的な活動で知られる。
森内敬子 来歴
大阪樟蔭女子大学在学中の1963年から、具体美術協会を設立した吉原治良の指導を受ける。大学では美術部に所属していたが、1964年に中退。1965年1月、内科画廊にて初の個展を開く。その後渡米し、ニューヨークで活動した。森内がニューヨークで借りたアトリエが入っていたビルの屋上には偶然、抽象表現主義を代表する画家の一人であるアド・ラインハート(英語版)が居住していた。
具体美術協会に最後の会員として入会し、1972年の解散まで出品を続けた。具体美術協会の解散後も、彫刻、版画、壁画などジャンルを問わず多様な作品を制作し続けた。
1983年にアーヘン（旧西ドイツ）にて、パーソナルコンピュータ登場後の人間の意識エネルギーについて専門的に学ぶ。
2020年の京都祇園祭にて、当時流行していたCOVID-19拡大防止のため、厄祓いとして京都中を練り歩く「山鉾巡行」が中止となったことを受け、森内がその代わりにという意図で、京都高島屋に長刀鉾をモチーフにしたアートを多数展示した。
2021年時点で創作活動を継続中と紹介されている。
森内敬子 作品について
主にキャンバスにアクリル絵具を用いる。金や白金を多用することが森内の作品の大きな特徴の一つである。金属箔を用いた作品については剥離が生じることがあるが、「アートは工芸とは異なるもの」という森内の意図のうちである。
作品の多くが線対称・点対称の構図で描かれる。また金色を多用し、観音をモチーフにした作品や曼荼羅を彷彿させる作品が散見されることからは仏教からのインスパイアが垣間見えるが、一方でエジプトのピラミッドをモチーフにした作品や他宗教に関わる作品も満遍なく制作しており、飽くまで自由な発想に基づいて制作されたものである。
森内敬子 交友関係
戦後日本の美術史において「具体」と並ぶ重要動向であったとされる「もの派」の発展に大きな影響を与えた斎藤義重と深い交流があり、斎藤が亡くなるまで互いに「おじいちゃん」「敬子ちゃん」と呼ぶほどの仲だった。斎藤は森内の師である吉原治良の旧友であり、斎藤と吉原との間に理念の共通性を垣間見た森内は斎藤を尊敬しており、斎藤もまた、戦後間もない時代のアメリカへ若くして一人で旅立ちニューヨークで美術の最前線に触れる森内を大変評価していた。
森内敬子 代表作品
また、緞帳や壁画の制作も手掛け、日本国内の役所や駅に展示されている。
レーニンはキノコだった
レーニンはキノコだった（ロシア語: Ленин — гриб）とは、「レーニンは実はキノコだった」という内容のソビエト連邦中央テレビで発信されたデマである。1991年にジャーナリストのセルゲイ・ショーロホフと音楽家のセルゲイ・クリョーヒンによって捏造され、レニングラード・テレビジョンにて初めて放送された。
レーニンはキノコだった 解説
このデマはテレビ番組「Pyatoe Koleso」でのインタビューという形で発信された。歴史家になりすましたクリョーヒンが「ウラジーミル・レーニンは大量のマジックマッシュルームを摂取した結果、やがては自分もキノコになったのだ」という自らの「研究結果」を発表した。クリョーヒンはインタビュー内でさまざまな「情報源」（カルロス・カスタネダ、マサチューセッツ工科大学、コンスタンチン・ツィオルコフスキーなど）からこの情報を得たと自称し、権威に訴えかけた。また、長大な論理的誤謬による主張を展開し「レーニンがキノコだった」という主張をもっともらしい論理の結果としてあたかも合理的な説かのように紹介した。
このデマが拡散に成功した理由としては、グラスノスチによってソ連の検閲が緩和され、いままで隠蔽されてきたソ連の歴史的事実が多く明らかになっていたタイミングだったからと考えられる。この時期のソ連のテレビ局は視聴者から保守的だとみなされており、多くのソ連国民（一説には、1130万人の視聴者がいたとされる）が額面どおりにこの「インタビュー」を事実だと受け入れた。
レーニンはキノコだった 解説
ショーロホフが述べるところによれば、この番組が注目された理由はソビエト連邦共産党に党員たちが「これは事実なのか」と問い合わせたからであるとされる。この問い合わせに対して共産党地方委員会の幹部の1人が「レーニンがキノコであるはずがないだろう。なぜなら、哺乳類は植物にはなれないのだから」と返答した。なお、キノコは植物ではなく、菌類である。
横山長次郎
横山 長次郎（よこやま ちょうじろう）は日本近代製鉄の先駆者である横山久太郎の長男。参松工業を設立し、日本で初めて酸糖化法によるブドウ糖生産の事業化に成功した。
横山長次郎 生涯
長次郎が生まれたのは父・横山久太郎が田中商店の横須賀支店支配人を務めていた1880年（明治13年）。国内での鉄の生産に強い情熱を持っていた父は、日本近代製鉄の礎を築いた釜石鉱山田中製鉄所の設立に大きく貢献し、1887年（明治20年）初代所長に任命されると以後長く釜石でその責を果たした。
長次郎は釜石で少年期を過ごしたのち東京の慶應義塾大学部理財科に進み、従兄弟の田中長一郎と共に庭球部の創立メンバーとなる。また元塾長・小泉信吉の夫人・千賀に見込まれ、後にその二女・勝を妻とした。
卒業すると日本勧業銀行に勤めて2年ほど実務経験を積んだのちハーバード大学へ留学、冶金学等を学んだ。帰国後は釜石鉱山田中製鐵所に入り父を補佐。日露戦争後に国内重工業界が不振を極めた時期にはその現状を打破すべく海外に販路が求められ、1906年（明治39年）6月、事務長職にあった25歳の長次郎がアメリカ西海岸へ渡った。釜石の銑鉄をシアトル近郊の工場で試供したところ好評価を得て、翌年コークス銑200tを輸出している。
1909年（明治42年）には長次郎が先導して釜石に謡曲会を組織。時には仙台や東京からも師範を招聘し稽古を重ねた。また同年、長次郎は鉱山内に試験所を設け亜鉛精錬の研究にも力を注いでいる。
横山長次郎 生涯
その後、東京帝大の教授をしていた義兄の松本烝治を介して帝国大学農科大学の鈴木梅太郎と出会った長次郎は、鈴木の酸糖化法の話に惹かれる。かねてより「自分ノ仕事トシテ何カ先人未踏ノモノヲ目論見タシ」と考えていた事もあり、鉱山から離れてこちらを生涯の仕事とすることに決めた。
自身が36歳の1916年（大正5年）には深川区に工場を建て、資本金5万1500円で「参松合資会社」を設立。外国の文献などを頼りに数度もの失敗を経た後、翌1917年に酸糖化法によるブドウ糖生産の事業化に国内で初めて成功した。1918年（大正7年）にはこの年設立された北海道鑛業鐵道の取締役となり1925年（大正14年）まで在任。1919年（大正8年）には体調を崩した久太郎に代わって三陸汽船の社長に就任。1931年（昭和6年）に釜石製鉄所の第二代所長を務めた中大路氏道と代わるまでその職を務めた。また1919年（大正8年）頃からは鈴木梅太郎所属の理化学研究所が開発した理研酒用のブドウ糖製造を手掛け、それは参松の主力商品となっている。
横山長次郎 生涯
1921年（大正10年）、41歳で家督を相続。その翌年、東京で3年余りの療養生活を送っていた父・久太郎は最後まで釜石の製鉄所を気にかけつつ南品川浅間台の別邸で亡くなった。1923年（大正12年）9月に発生した関東大震災では深川区にあった参松の工場が全焼したものの従業員は全員無事であり、以前より原材料の調達で縁のあった千葉県に新工場を造り翌年5月から操業を開始した。1924年（大正13年）3月、伯父・田中長兵衛が負債のため釜石の製鉄・鉱山事業を三井財閥に譲り、会社を解散した際にはこれを一手に引き受けて救済したとされる。
参松合資会社は1932年（昭和7年）時点で資本金50万円。小泉信三や松本烝治、田中長一郎などの親戚が出資社員に名を連ねた。同年10月には参松製飴株式会社を、同年11月には販売会社の株式会社三松商店を設立。1939年（昭和14年）8月には参松製飴株式会社の社名を参松工業株式会社に改めた。第二次大戦末期、1945年7月の千葉空襲で工場は再び大きな打撃を受ける。その翌年末、やっと被害から立ち直り、生産再開となって間もない1946年（昭和21年）12月29日に長次郎は脳卒中で倒れ、66年の生涯に幕を閉じた。
長次郎は妻・勝（1890年生）との間に子が無かったため、叔父に当たる吉田長三郎（1877年生）の五男・康吉（1913年生）を1930年に養子としている。1931年（昭和6年）に勝が胸の病で早世した後には勝の実家である小泉家の親戚筋、美澤花（1891年生）と再婚。ボストン・カレッジを卒業して鈴木商店（味の素）のロサンゼルス駐在員として働いたのち参松工業に入社した康吉は、長次郎急逝後に横山家と会社を継いだ。
横山長次郎 逸話
岩手県遠野松崎村に横山家所有の農地があった。子孫のためにと父・久太郎が購入した美田であったが、長次郎は全て小作人に分譲・解放した。これは1922年（大正11年）7月に有島武郎が北海道狩太村（後のニセコ町）で同様のことを行う以前の話であり、久太郎は「長次郎には困ったものだ」と嘆息したという。
南京猿人洞駅
南京猿人洞駅（なんきんえんじんどうえき）は、中華人民共和国江蘇省南京市江寧区湯山街道にある、南京地下鉄S6号線の駅である。
南京猿人洞駅 駅名
駅名については、日本語の原人は中国語の猿人を意味する。
事業着手当初は南京地下鉄集団は「湯泉西路駅」の仮称を用いており、2020年7月2日に「猿人洞駅」を駅名として第一次公示され、2020年8月17日に駅名が「南京猿人洞駅」に決定したことが発表された。
南京猿人洞駅 駅構造
島式ホーム1面2線の地上2層構造の駅である。
南京猿人洞駅 隣の駅
南京地下鉄
■S6号線
古泉駅- 南京猿人洞駅 - 湯山駅
メチロシナス属
メチロシナス属（Methylosinus）はプロテオバクテリア門アルファプロテオバクテリア綱ヒフォミクロビウム目メチロシスティス科の属の一つである。
メチロシナス属 概要
"Methylosinus"は、新ラテン語で「メチル基」を意味する名詞"methylo"と、「曲げること」を意味する名詞"sinus"を組み合わせた造語である。幅0.5～1.0μm且つ長さ1.5～3.0μmの洋ナシ形又はビブリオ様の細胞を持つグラム陰性菌である。対数増殖期にロゼットを形成する。ロゼットを構成してしないとき、極鞭毛の房によって運動性を持つ。鞭毛の無い細胞極から、熱や乾燥に強い外生胞子を出芽させることによって主に増殖する。細胞はカプセル化されているが、ポリリン酸を蓄積しない。タイプII細胞質内膜が、細胞壁に平行になるよう配置されている。細胞はラウリル硫酸ナトリウムによって溶解されない。生育条件は温度20～37℃且つpH 5.5～9.0で、最適条件は約30℃且つpH6.5～7.0である。40℃を超える温度では生育しない。有機成長因子と塩化ナトリウムは必須ではない。偏性好気性化学従属栄養生物で、グループIIメチル栄養細菌である。セリントランスヒドロキシメチラーゼ経路を介したCx化合物を絶対利用する（いわゆる偏性メチロトローフ）。C-C結合を持つ化合物を炭素源及びエネルギー源とすることはできない。栄養寒天培地などの複雑な有機化合物の培地では生育しない。グループIメチル栄養細菌とは異なり、CO2固定のためのカルビン・ベンソン回路を持たないが、完全なトリカルボン酸サイクルを持つ。耐気性ニトロゲナーゼによる窒素固定能を持つ。オキシダーゼ及びカタラーゼ陽性である。独立栄養生物としてふるまうこと、脱窒すること、又は硝酸塩を亜硝酸塩に還元することはできない。主要なリン脂質脂肪酸（PFLA）は18:lo>8cである。主要なキノンはユビキノン8である。DNAのGC含量は63～67mol%である。
メチロシナス属 種
"trichosporium"は、ギリシャ語で「髪」を意味する名詞"trix"と、ラテン語で「胞子」を意味する名詞"spora"を組み合わせた造語であり、「髪のような胞子」を意味する。細胞は洋ナシ形で、幅0.5～1.5μm、長さ2.0～3.0μmである。鞭毛の無い細胞末端から外生胞子を出芽することにより、太った感嘆符（！）のように細胞は見える。NMS寒天培地で培養したコロニーは不透明な白色又は淡黄色の円形で、滑らかな表面を持ち、凸状で低く、バター状で粘りを持つ。外界への拡散性の色素は分泌しない。ウレアーゼとホスファターゼの生成能を持ち、エスクリンの加水分解能を持たない。亜セレン酸ナトリウム（Na2SeO3）とトリフェニルテトラゾリウムクロライド（TCC）の還元能を持たない。メタンとメタノールはこの細菌の唯一の炭素源且つエネルギー源として唯一知られている。DNAのGC含量は63mol%(rf)である。タイプ株はNCIMB 11131(= OB3b、= ACM 3311、= IMET 10543、= ATCC 35070)である。この株の16S rRNA遺伝子配列のGenBank/EMBL/DDBJアクセッション番号はY18947である。
メチロシナス属 種
"sporium"は、新ラテン語で「胞子菌」を意味する名詞である。ビブリオ様又は桿状で、幅0.5～1.0μm、長さ1.5～3.0μmである。NMS寒天培地で培養したコロニーは不透明な淡黄色又は黄褐色の円形で、滑らかな表面を持ち、凸状で低く、バター状で粘りを持つ。拡散性の褐色色素を分泌することもある。ウレアーゼとホスファターゼの生成能を持ち、エスクリンの加水分解能を持たない。亜セレン酸ナトリウム（Na2SeO3）とトリフェニルテトラゾリウムクロライド（TCC）の還元能を持たない。メタンとメタノールはこの細菌の唯一の炭素源且つエネルギー源として唯一知られている。DNAのGC含量は65～67mol%である。タイプ株はNCIMB 11126(= ACM 3306、= ATCC 35069)である。この株の16S rRNA遺伝子配列のGenBank/EMBL/DDBJアクセッション番号はY18946である。
井上夕雅
井上 夕雅（いのうえ ゆうが、1999年7月4日 - ）は、日本のプロボクサー。兵庫県伊丹市出身。第4代日本フライ級ユース王者。真正ボクシングジム所属。かつては尼崎亀谷スポーツボクシングジムに所属していた。
井上夕雅 来歴
2016年8月13日のプロデビュー戦は4回判定勝ち。
2017年西軍ミニマム級新人王として、東軍代表赤羽根烈を相手に4回3-0（39-37×3）判定勝ちを収め全日本新人王を獲得した。翌2018年11月10日に後楽園ホールで行われた「DANGAN216」にて石澤開と初代日本ミニマム級ユース王座決定戦を行うも、6回46秒TKO負けでプロ初黒星を喫してユース王座獲得はならなかった。
そして2021年、真正ボクシングジムに移籍。同年11月20日に神戸サンボーホールで森青葉と日本フライ級ユース王座決定戦を行い、8回2-0（76-76、77-75、79-73）の判定勝ちを収めて日本ユース王座獲得に成功。
また2022年9月3日にエディオンアリーナ大阪第二競技場で行われた「駅近ドットコムプレゼンツ三田から世界へ19」にてWBOアジア太平洋フライ級2位の加納陸とWBOアジア太平洋同級王座決定戦を行うも、12回0-3(112－116、113－115、113－115)の判定負けを喫して王座獲得とはならなかった。同年12月6日付で日本ユース王座を返上した。
2024年4月6日、後楽園ホールにて行われた「WHO’S NEXT DYNAMIC GLOVE on U-NEXT」で、日本フライ級王者の飯村樹輝弥と日本同級タイトルマッチを行うも、9回1分28秒KO負けを喫し王座獲得に失敗した。
タラートバーンヤイ駅
タラートバーンヤイ駅（タラートバーンヤイえき、タイ語: สถานีตลาดบางใหญ่）は、タイ王国、ノンタブリー県バーンヤイ郡サオトンヒン町にあるバンコク・メトロパープルラインの駅。タラートバーンヤイはバーンヤイ市場の意味である。
駅番号はPP02。
タラートバーンヤイ駅 概要
パープルラインの開通に伴い、2016年8月6日に同時開業した駅。
タラートバーンヤイ駅 駅構造
高架式3層構造となっている。主要環状道・カンチャナピセーク通りに沿って設置されており、2階の連絡通路から1階（地平部）歩道、バス乗り場に行くことができる。各階段にはエスカレーターも併設されている。西側に1、2番、東側に3、4番出入口があり、1、3番出入口にはエレベーターも用意されている。
2階は連絡通路、改札口・コンコースが、3階に島式1面2線のパープルラインのホームがある。ホームには可動式ホーム柵によるホームドアを設置。
セントラルウエストゲートショッピングモールに直結している。
Bluesky
Bluesky（ブルースカイ）は、アメリカ合衆国のBluesky Social PBCが所有するソーシャル・ネットワーキング・サービスである。Twitter社の共同創業者であるジャック・ドーシーらが発案し2019年に発表された分散型SNSプロジェクト。Twitter社内プロジェクトとして組織され、2021年8月に分社、その後完全にTwitter社から独立した。
2023年1月にiOSとAndroid向けのアプリの配信が開始された。2023年12月にユーザーインターフェイスの日本語対応が始まり、2024年2月に招待コードによる招待制が廃止され、誰でも登録が出来るようになった。
Bluesky 概要
Blueskyは分散型SNSを開発する新たなプロジェクトである。分散型SNSのため、中央集権的なサーバが存在しないのが特徴。ユーザーが情報の投稿・収集・共有などが出来る、それぞれ独自のサーバを持ち、それら複数のサーバが協調しあって一つのSNSを構成するサービスである。またサードパーティー製アプリを禁止したTwitterと異なり、Blueskyは対照的で自由にタイムラインのアルゴリズムを改変し独自のアプリの作成ができる。またこのプロトコルはブロックチェーン技術を使っていない。
「ビリオネアプルーフ（The billionaire proof）」を社是として掲げ、オープンソース方式を特徴とすることで意図しない買収リスクを抑えている。
Bluesky 概要
2022年半ば、BlueskyはAuthenticated Data Experiment（ADX）の初期先プロトコルをリリースする。ADXは特定のSNSプラットフォームの基盤となるプロトコルではなく、ユーザーが公開したコンテンツをADXを採用しているあらゆるプラットフォームで利用できるようにするプロトコル。Twitterなどの中央集権的なサービスでは、ユーザーデータをプラットホーム側が保有する。しかし、ADXのような非中央集権的なSNSでは個人データはユーザー自身が所有することとなっていて、「いいね」や「共有」などと言った個人データはリポジトリ内に保存される仕組み。このリポジトリ内にデータを保持する「スピーチ」と特定プラットフォームにデータを受け渡す「リーチ」に区別しているのが特徴である。2022年10月に「ATプロトコル」として技術資料とともに簡略版を公開した。
2023年5月26日には、投稿された内容に対して事前に設定された条件によって、タイムラインの表示内容を抽出できる「カスタムフィード」の機能が実装。利用者によって作成したカスタムフィードは公開することも可能で、第三者がフィードを購読する形で共有することができる。
Bluesky 歴史
当時Twitter社のCEOであったジャック・ドーシーは、2019年にTwitterでBluesky構想を初めて公表した。同社の最高技術責任者（であり後のCEO）であるパラグ・アグラワルがそのマネージャーを務め、2020年初頭に最初の作業部会員を招待した。作業部会は既存の分散型ネットワークであるMastodonとActivityPubの代表者で拡大した。このグループは、チャットソフトElementを使って協調した。Twitterは分散型ソーシャル・ネットワークHappeningのジェイ・グレイバーに、分散型ソーシャル・ネットワークの状況について技術的な評価の作成を委託した。2021年8月にグレイバーはBlueskyのリーダーに就任した。Blueskyは2021年8月にTwitterから分離して公益LLCとして正式に法人化し、グラバーがCEO、ドーシーが取締役に就任した。
Bluesky 歴史
Twitterの幹部は、プロトコル自体が網羅すべきものとアプリケーション（標準の上に構築したソーシャル・ネットワーク）に任せるべきものを含め、この構想の範囲と目標について承認した。これらの目標には、アプリケーションがモデレーションのシステムを設定変更できるようにすること、アプリケーションが（規約などに対する）順守と削除要求に責任を持つようにすること、バイラル・アルゴリズムが論争や道徳的な怒りを助長しないようにすることが含まれる。作業部会は、これらの目標に対して共通の合意が得られなかったため、Twitterは、既存の標準の強化から標準の相互運用性の支持、投資先を利用データが決定することまで、さまざまな個別の提案をすることに決めた。2021年初頭、Blueskyは研究段階にあり、分散型技術コミュニティから40人から50人が、選択肢の評価と、プロトコルの提案をまとめる活動をしていた。Blueskyの最初の3名の従業員は、2022年3月に採用された。同じころ、ドーシーはBlueskyの進捗が遅いことを認めた。
Bluesky 歴史
2021年11月に新たに発表されたTwitterのブロックチェーン部門は、Bluesky構想との連携を計画していた。同部門の責任者は、2022年後半のイーロン・マスクによるTwitterの買収の際に辞任した。スタッフの離脱により、ブロックチェーン部門の今後の任務が不明確になった。マスクによる買収は別法人であるBlueskyの事業にただちに影響するものではなかったが、長期的な資金調達に影響を与えた。Blueskyは、2022年4月のマスクからの最初の申し出により、Twitterから1300万ドルを受け取っていた。ザ・ヴァージのAdi Robertsonは、マスクがTwitterを所有していることからBlueskyを支持する主要な幹部がTwitterを辞めた状態では、Blueskyへの資金拠出は容易に予算削減の対象になるだろうと記事を書いている。
Bluesky ATプロトコル
2022年5月、Blueskyは分散型ソーシャル・ネットワーク・プロトコルである「Authenticated Data Experiment（ADX）」の初期バージョンのオープンソースコードを発表し、その後AT Protocolと命名された。チームは初期のコードを公開し、MITライセンスの下に置いて、開発プロセスが公に見られるようにした。
Bluesky アプリケーション
2022年10月、BlueskyはATプロトコルを使うアプリケーションの待機リストを開始した。リリース時点では、Blueskyは相互運用性についてのみ対応しており、ATプロトコルがプラットフォームのモデレーションや収益化にどのように対応するかについては明らかにしていなかった。2023年2月、Blueskyアプリケーションが招待制のベータ版としてiOS向けにリリースされた。このアプリケーションを評価したTechCrunchは、「機能的だが、まだ『必要最小限の機能だけを備えたTwitterを使う』ような体験」と評した。
第3偵察戦闘大隊
第3偵察戦闘大隊（だいさんていさつせんとうだいたい、JGSDF 3rd Reconnaissance Combat Battalion）は、陸上自衛隊今津駐屯地（滋賀県高島市）に駐屯する第3師団隷下の機甲科（偵察戦闘）部隊である。
第3偵察戦闘大隊 概要
大隊長は2等陸佐が充てられ、今津駐屯地司令を兼務している。第3師団の情報収集専任部隊として第3師団の行動に必要な情報を偵察警戒車、軽装甲機動車や偵察用オートバイなどの車両や各種偵察用器材を使用して情報収集する任務にあたる偵察中隊と機動戦闘車等を装備し戦闘任務にあたる戦闘中隊からなる。
滋賀県高島市の今津駐屯地に駐屯していた第3戦車大隊と兵庫県伊丹市の千僧駐屯地に駐屯していた第3偵察隊を基幹として、2023年（令和5年）3月に今津駐屯地に新編された。
汎用人工知能による人類滅亡のリスク
汎用人工知能による人類滅亡のリスク（はんようじんこうちのうによるじんるいめつぼうのリスク）とは、汎用人工知能（Artificial General Intelligence：AGI）の大幅な進歩により、人類の絶滅や地球規模の大災害が起こる可能性があるという仮説である。
汎用人工知能による人類滅亡のリスク 概要
汎用人工知能による人類滅亡のリスクの可能性は広く議論されており、コンピュータサイエンスの将来の進歩にも左右される 。かつてのサイエンス・フィクションの専売特許だった超知能に関する懸念は2010年代に主流となり始め、スティーブン・ホーキング、ビル・ゲイツ、イーロン・マスクなどの著名人によって広められた。
この仮説では、現在人類が他の種を支配しているのは、人間の脳に他の動物にはない特有の能力があるためであるが、AIが一般的な知能で人類を上回り、「超知能」となった場合、人類が制御することが困難、あるいは不可能になる可能性があるとされる。マウンテンゴリラの運命が人間の善意に左右されるように、人類の運命も超知能に左右されると主張する。
この懸念は主に封じ込め（AI capability control）とAIアライメントの2種類の問題から生じる。つまり、超知能の機械を制御すること、あるいは人間に適合する価値観を植え付けることは、素朴に考えられているよりも難しい問題である可能性がある。多くの研究者は、超知能マシンが現在の目標を達成できなくなるため、それを停止したり目標を変更しようとする試みには当然抵抗するだろうし、超知能を人間の重要な価値観や制約に完全に一致させることは極めて困難であると主張している。一方、コンピューター科学者のヤン・ルカンなどは、超知能には自衛の欲求はないと主張する。
汎用人工知能による人類滅亡のリスク 概要
もう１つの懸念は、突然の予期せぬ「知能の爆発」が、それに対する準備をしていない人類を驚かせるかもしれないということである。例えば、AI研究者の能力に匹敵する人工知能の第一世代が、6ヶ月でアルゴリズムを書き換えて速度や能力を倍増させたとすると、第二世代のプログラムは同様の仕事をするのに3ヶ月かかると予想される。このシナリオでは、各世代の時間は短縮され続け、システムは短い時間間隔で前例のないほど、多くの世代を経て改善を重ね、超人的な性能に飛躍すると仮定される。経験的に言えば、囲碁の領域におけるAlphaZeroの例のように、AIが時として狭い人間レベルの能力から、狭い超人的な能力に極めて速く進歩できることを示している。