stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
ブランドン・ロイバル
獲得タイトル

LFAフライ級王座（2019年）
表彰

UFC ファイト・オブ・ザ・ナイト（4回）
UFC パフォーマンス・オブ・ザ・ナイト（1回）
生成的人工知能

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: この項目では、プロンプトに応答してテキストや画像を生成する人工知能システムについて説明しています。 統計的分類の文脈における生成モデルについては「生成的モデル」をご覧ください。  さまざまな知的作業を実行する人工知能については「汎用人工知能」をご覧ください。  ウィキペディアにおける生成的人工知能（生成AI）の利用については「Wikipedia:大規模言語モデルの利用」をご覧ください。
スペース・オペラ・シアター（Théâtre d'Opéra Spatial）、Midjourneyによって作成された画像
生成的人工知能（せいせいてきじんこうちのう、英: generative artificial intelligence）または生成AI（せいせいエーアイ、英: GenAI）は、文字などの入力（プロンプト）に対してテキスト、画像、または他のメディアを応答として生成する人工知能システムの一種である。ジェネレーティブAI、ジェネラティブAIともよばれる。
生成的人工知能モデルは、訓練データの規則性や構造を訓練において学習することで、訓練データに含まれない新しいデータを生成することができる。
著名な生成AIシステムとして、OpenAIがGPT-3やGPT-4の大規模言語モデルを使用して構築したチャットボットのChatGPT（および別形のBing Chat）や、GoogleがLaMDA基盤モデルに構築したチャットボットBardがある。その他の生成AIモデルとして、Stable DiffusionやDALL-Eなどの人工知能アートシステムがあげられる。
生成AIは、アート、執筆、ソフトウェア開発、ヘルスケア、金融、ゲーム、マーケティング、ファッションなど、幅広い業界で応用できる可能性があるとされている。生成AIへの投資は2020年代初頭に急増し、Microsoft、Google、Baiduなどの大企業だけでなく、多数の中小企業も生成AIモデルを開発している。しかし、生成AIを訓練する目的での著作物の野放図な利用や人をだましたり操作したりするフェイクニュースやディープフェイクの作成など、生成AIの悪用の可能性も懸念されており、欧州連合における人工知能法など法規制の議論も進んでいる。また、効果的加速主義などの技術思想との関係も指摘されている。
歴史

機械学習の分野では、その誕生以来、データをモデル化し予測することを目的として、統計的モデルを使用してきた。2000年代初め頃、ディープラーニング（深層学習）の登場により、画像や動画処理、テキスト分析、音声認識などのタスクで進化と研究が進んできた。しかし、ほとんどのディープニューラルネットワークは識別的モデルとして、画像認識 (en:英語版) のような分類タスクを実行していた。
2014年、変分オートエンコーダや敵対的生成ネットワークなどの進歩により、画像のような複雑なデータの生成的モデルを学習し、生成することができる実用的なディープニューラルネットワークが登場した。
2017年、Transformerネットワークはより大規模な生成的モデルの実現を可能にし、2018年に最初の生成的事前学習トランスフォーマー（GPT）が開発された。2019年、GPT-2がこれに続き、基盤モデルとして教師なし学習を多くの異なるタスクに汎化する能力を実証した。
2024年、映像生成AIの実用化の成功は、イラスト生成AIの成功が人間の仕事の質を超えるのと同じようになると専門家は予想している。
2025年、生成AI検索はMITが発表した世界のブレークスルー技術ランキングで2位にランクインし、従来のGoogle検索は生成人工知能検索に取って代わられると予測されている。
これ以降の応用面における進化については次節のモダリティを参照のこと。
モダリティ

生成AIシステムは、教師なしまたは自己教師ありの機械学習を、データセットに適用することにより構築される。生成AIシステムの能力は、訓練に使用するデータセットのモダリティや種類（英語版）によって異なる。
生成AIは、ユニモーダルシステムとマルチモーダルシステム（英語版）に大分でき、ユニモーダルは1種類の入力（例：テキスト）しか受け入れないのに対し、マルチモーダルは複数種類の入力（例：テキストと画像）を受け入れることができる。たとえば、OpenAIのGPT-4はテキストと画像の両方の入力を受け入れる。
テキスト

→「大規模言語モデル」を参照 単語や単語トークンで訓練された生成AIシステムには、GPT-3、LaMDA、LLaMA、BLOOM（英語版）、GPT-4などがある（を参照）。これらは自然言語処理、機械翻訳、自然言語生成が可能であり、他のタスクの基盤モデルとして使用することができる。データセットとして、BookCorpus、Wikipediaなどがある（テキストコーパスの一覧（英語版）を参照）。
コンピュータープログラム
自然言語のテキストに加えて、プログラミング言語のテキストを大規模な言語モデルに訓練することで、新しいコンピュータプログラムのソースコードを生成することができる。たとえば、OpenAI Codexがある。
画像

→「人工知能アート」を参照
説明文（英語版）付きの画像セットで訓練された生成AIシステムには、Imagen（英語版）、DALL-E、Midjourney、Stable Diffusionなどがある。これらは、テキストからの画像生成（英語版）やニューラルスタイル変換（英語版）によく使われる。データセットにはLAION-5Bなどがある（コンピュータビジョンにおけるデータセット）。
分子
生成AIシステムは、アミノ酸の配列や、DNAやタンパク質を表すSMILESなどの分子表現で訓練することができる。AlphaFoldのようなこれらのシステムは、タンパク質の構造予測や創薬に利用されている。データセットには、さまざまな生物学的データセット（英語版）が含まれる。
音楽
MusicLMのような生成AIシステムは、レコード音楽のオーディオ波形とテキスト注釈をともに訓練することで、たとえば「歪んだギターリフに乗った落ち着きのあるバイオリンのメロディ」といったテキスト記述に基づいて、新しい音楽サンプルを生成することができる。
動画
注釈付き動画で訓練された生成AIは、時間的に一貫性のあるビデオクリップを生成することができる。システムの例として、RunwayMLのGen1や、Meta PlatformsのMake-A-Videoがあげられる。
ロボット制御
ロボットシステムの動きを学習させた生成AIは、モーションプランニング（英語版）のために新しい軌道を生成することができる。たとえば、Google ResearchのUniPiは、「青いボウルを取る」や「黄色のスポンジで皿を拭く」といったプロンプトを使用して、ロボットアームの動きを制御する。
課題

→「人工知能の倫理」および「汎用人工知能による人類滅亡のリスク」も参照
生成的人工知能のリスクに対して多くの懸念の声がある。これまでに生成AIに対する懸念を表明した人物として、ローマ教皇フランシスコ、アントニオ・グテーレス国連事務総長、元ビートルズのポール・マッカートニー、エルトン・ジョン、ダロン・アセモグル、サイモン・ジョンソン、ノーム・チョムスキー、テッド・チャン、ナオミ・クライン、ジェフリー・ヒントン、スティーブ・ウォズニアック、ヨシュア・ベンジオ、スチュアート・ラッセル、ゲイリー・マーカス、森永卓郎、荒木飛呂彦、山寺宏一、梶裕貴、中尾隆聖、池水通洋、上田燿司、甲斐田裕子、片岡富枝、かないみか、くじら、阪口周平、坂本千夏、咲野俊介、佐々木優子、島田敏、嶋村侑、新垣樽助、関俊彦、竹内良太、東地宏樹、中田譲治、浪川大輔、朴璐美、深見梨加、福山潤、宝亀克寿、宮本充などが挙げられる。
その中で、抗議活動や訴訟、人工知能開発の一時停止の要求が行われている。また、各国政府は規制を検討するなどしている。
2023年5月に開催されたG7広島サミットでは広島AIプロセスが採択され、その中では安全、安心、信頼できるAIの実現に向けてAIライフサイクル全体の関係者それぞれが異なる責任を持つ目的でリスクの低減などの方針を定める「全てのAI関係者向けの広島プロセス国際指針」を整理した。
課題 > 失業

→詳細は「」および「技術的失業」を参照
AI開発の初期の頃より、どのような仕事がコンピュータによって実行可能であり、実行させるべきかであるかの議論がELIZAの開発者であるジョセフ・ワイゼンバウムらによって進められてきた。
生成的人工知能によるイラストレータや俳優、声優、アナウンサーなどの失業が懸念されている。2023年4月の時点で画像生成AIにより中国のイラストレーターの仕事の70%が失われていると報告されている。2023年7月には生成AIの開発が2023年のハリウッド労働争議（英語版）の一因となった。映画俳優組合の会長フラン・ドレッシャーは、2023年のSAG-AFTRAストライキ（英語版）中に「人工知能はクリエイティブな職業に存続の脅威をもたらす」と宣言した。 音声生成AIは、声優業界への潜在的な脅威とみなされている。
課題 > フェイク情報の作成

→詳細は「ディープフェイク」および「フェイクポルノ」を参照
→「」も参照
これまでも古典的な画像処理技術などでフェイク情報は作成されてきたが、生成的人工知能によって画像や映像、音声、文章などの生成がより高精度に且つ容易になるため、詐欺や世論操作、プロパガンダ、名誉毀損等に悪用される可能性があるとされている。国内外において、政治家の顔を入れ替えたり、発言の捏造などの世論操作や、災害に関するデマゴーグ、ニュース番組になりすました広告やフェイクポルノ等の事例が起こっている。
悪用事例以外にも、ニュース記事の生成や日本赤十字社による関東大震災の体験記の生成などの生成的人工知能の活用を目指した取り組みに関してもその情報の信頼性と信憑性、歴史的記録の捏造など様々な課題が指摘されている。
音声でも有名人や公人の物議を醸す発言をしている音声を生成する例などがある。
2024年、日本の有名声優26名が、本人に無断で学習・生成されるAI音声や映像に反対する有志の会として『NOMORE 無断生成AI』を結成し、啓発動画を公開した。声明文では「やった覚えのない朗読や歌、そして声そのものが、ネット上に公開され、時に販売」される現状への強い懸念が表明され、「平和的な認識のすり合わせのための議論を有識者も交えて行い、文化的なルール作り」を行うことを提言した。メンバーとして、山寺宏一、梶裕貴、中尾隆聖、池水通洋、上田燿司、甲斐田裕子、片岡富枝、かないみか、くじら、阪口周平、坂本千夏、咲野俊介、佐々木優子、島田敏、嶋村侑、新垣樽助、関俊彦、竹内良太、東地宏樹、中田譲治、浪川大輔、朴璐美、深見梨加、福山潤、宝亀克寿、宮本充らが参加した。
これに対して、ユーザーの身元確認を通じて潜在的な悪用の軽減に取り組むシステム整備を行うほかに、技術的にディープフェイクへの対策のための研究が進められている。
課題 > フェイク情報の作成 > 報道分野

韓国、中国、台湾、インド、クウェート、ギリシャのニュース放送局は、生成的人工知能をナレーションに活用しニュースを伝えており、ニュースの信頼性に関する懸念が呈されている。AIによるナレーションはISILによっても利用されている。
2023年4月、ドイツのタブロイド紙Die Aktuelleは、スキー事故で脳挫傷を負って、2013年以来公の場に姿を見せていなかった元レーシングドライバーのミハエル・シューマッハとの偽のインタビューを生成的人工知能で作成して掲載した。この記事は表紙に「欺瞞的に本物」という一文を明記し、インタビューの最後に生成的人工知能によるものであることが明記されたものだったが、論争を巻き起こした後、編集長は解雇された。
2023年、Googleは報道機関に対し、「時事問題の詳細」などの入力データに基づいて「ニュース記事を作成する」とされるツールを売り込んだと報じられた。この売り込みを受け報道機関側は、このツールを「正確で手の込んだニュースを作成するための努力を軽視している」と評した。
2025年1月、Appleが提供するApple Intelligenceが提供するニュース記事の要約機能で誤情報の提供が相次いだため、提供を一時停止する事態になった。
2025年2月、NHKが提供するネット配信ニュースのAI自動翻訳サービスで、中国が領有権を主張する沖縄県の尖閣諸島を「釣魚島」（同諸島の中国名）と誤翻訳する事故が発生し、NHKは同サービスを廃止した。
課題 > 個人情報・機密情報の流出

生成AIにユーザーが入力したデータは生成AI提供事業者のサーバに送信されるため、AIの学習データに利用される可能性がある。特に個人情報や機密情報を入力すると、生成AIの提供事業者や第三者に情報が流出する危険性がある。具体的には、技術情報や営業秘密、会議の議事録などを要約しようと、プロンプトとして入力することで流出するケースが考えられる。
サムスン電子、Apple、Amazonなど一部の企業では情報漏洩の懸念から、生成AIの利用を一部または全面的に禁止している。
学習機能をオフにするオプトアウト申請を行った場合でも、入力情報は生成AI提供事業者のサーバに保存されることになるために注意が必要である。
課題 > サイバー犯罪

生成的人工知能の出現以前からディープフェイクは既にフィッシング詐欺を含むさまざまな種類のサイバー犯罪に悪用されている。生成的人工知能によるテキスト生成AIはECサイト上で高評価の偽レビューを量産するために大規模に行うことなど可能にした。ほかにもWormGPTやFraudGPTなどサイバー犯罪を目的とした大規模言語モデルが作成された例もある。
グーグルでクリック詐欺の対策に従事していたシュマン・ゴーセマジュムダー（英語版）は、当初メディアを騒がせたディープフェイク動画はすぐに一般的となり、その結果より危険なものになるだろうと予測している。2023年の研究では脱獄や逆心理学などを使った攻撃でChatGPTに掛けられた保護を回避して有害情報を抽出する脆弱性を確認した。同研究ではChatGPTのソーシャルエンジニアリングやフィッシング詐欺への悪用の潜在的リスクを指摘しており、一方で、生成的人工知能を活用することでサイバーセキュリティを改善できる可能性を指摘している。
課題 > ハルシネーション (幻覚)、作話

→詳細は「ハルシネーション (人工知能)」を参照
生成的人工知能によって生成されたコンテンツにはもっともらしく聞こえる嘘や偽情報がランダムに出現する。この現象はハルシネーション（hallucination、幻覚)と呼ばれ、研究者はChatGPTに用いる大規模言語モデル（LLM）などでは最大27％の確率でハルシネーション (幻覚)を起こし、46％に事実関係の誤りが存在すると推定している。
大規模言語モデルはもっともらしい文章を生成できるものの、処理対象の言語の意味を理解してはいないという意味では確率的オウムという言葉が用いられる。この用語は2021年にティムニット・ゲブル、マーガレット・ミッチェル (科学者)（英語版）らによって発表された論文「On the Dangers of Stochastic Parrots: Can Language Models Be Too Big? 🦜 」（日本語: 確率的オウムの危険性について: 言語モデルは大きすぎるか?）において、広く知られるようになった。
2023年にはアメリカ合衆国ニューヨーク州の弁護士が審理中の民事訴訟の資料作成にChatGPTを利用した結果、存在しない判例の「引用」を6件行い、罰金を課せられるという事例も発生している。
ハルシネーションを軽減するための研究が行われているが、ハルシネーションは避けられないものであり、大規模言語モデルの本質的な限界である可能性が指摘されている。また、大規模言語モデルは問題を軽減するように設計されたものであっても、かえってハルシネーションを増幅させることがあることが指摘されている。
生成的人工知能が医療教育現場で推奨されることもある現在、生成的人工知能によるこうしたハルシネーション（作り話）を見抜く批判的思考が一層求められている。
課題 > 人種的、ジェンダーバイアスの強化

→「偏りと分散」も参照
生成的人工知能が訓練データに含まれる文化的偏見を反映し、増幅する可能性が懸念されている。例えば、医師、エンジニア、教師など社会的地位が高いとされる職業を男性に、秘書や料理人、売春婦など社会的地位が低いとされる職業を女性に与える傾向がある場合 、「CEOの写真」から白人男性の画像を不釣り合いに多く生成される場合などが挙げられている。入力プロンプトの変更や訓練データの再重み付けなど、バイアスを軽減する手法が研究されている。
課題 > ビッグテックへの依存

最先端のAIモデルの訓練には膨大な計算能力が必要であり、十分な資金力を持っている大手テクノロジー企業に依存することが多い。GoogleやMicrosoftのようなビッグテックが所有する計算資源への依存や寡占が懸念される。
課題 > エネルギーと環境問題

生成的人工知能の地球環境面への悪影響が指摘されている。特に、データセンターの運営に際する冷却水への淡水の使用、電力消費、それに際する温室効果ガスの排出などが懸念されている。例えば、ChatGPTによる検索には、Google検索の10倍の電力が必要と指摘されており、生成的人工知能に依存するアプリケーションの普及、あるいはモデルの訓練の増加による地球環境への負担が懸念されている。
提案されている対策として、モデル開発やデータ収集の前に潜在的な環境コストを考慮すること、データセンターのエネルギー効率を高めること、より効率的な機械学習モデルを構築すること、モデルの再訓練回数を最小限に抑えること、これらのモデルの環境影響を監査するための政府主導の枠組みを開発すること、これらのモデルの透明性を担保する法規制を講じること、エネルギーと水の浪費を規制すること、研究者にAIモデルの温室効果ガス排出量に関するデータを公開するよう奨励すること、機械学習と環境科学の両方に通じる専門家の数を増やすことなどが提案されている。
課題 > 低品質なコンテンツの増加

→詳細は「」を参照
スロップ（英：slop）と呼ばれる用語は人工知能によって粗製濫造されるスパムに似たコンテンツに対して使用される。ニューヨークタイムズによれば、スロップとは「ソーシャルメディア、アート、書籍、検索結果に表示される粗悪な、または望ましくないAIコンテンツ」である。
生成AIによって新たに生じる問題として指摘されているのは、ソーシャルメディア上の低品質な生成AIコンテンツに対するモデレーション、金銭を得る目的で低品質なコンテンツを投稿する悪質なユーザーの増加、政治的な偽情報、スパム的に投稿される科学論文、インターネット上で高品質あるいは求めるコンテンツを見つけるための時間と労力の増加、検索エンジン上の生成コンテンツの増加などがあり、ジャーナリズムの存続自体への懸念も表明されている。
生成AIの普及に伴ってニンテンドーeショップ、PlayStation Storeなどのゲームのマーケットプレイスでは、濫造された粗悪なゲームが氾濫して問題視されている。このようなゲームは「eSlop」と呼ばれ、人気作との混同を狙った作品名やAI生成画像の多用、同じゲームシステムにアセットをすり替えただけ（アセットフリップ）などの特徴を持つ。これに対し、ソニー・インタラクティブエンタテインメントなどの運営会社は該当作の削除などの対応を進めている。
Amazon Web Services AI Labsの研究者らが発表した論文によると、ウェブページのスナップショットであるCommon Crawlの60億以上の文章のサンプルのうち、57%以上の文章が機械翻訳されていた。これらの自動翻訳の多くは、特に3つ以上の言語に翻訳された文章については、品質が低いとみなされた。リソースの少ない言語（例：ウォロフ語、コサ語）の多くは、リソースの多い言語（例：英語、フランス語）よりも多くの言語に翻訳されていた。
AI技術の発展により、複数の領域でAIに生成されたコンテンツ増加した。ユニヴァーシティ・カレッジ・ロンドンの調査では、2023年には6万件以上の学術論文（全出版物の1％以上）がLLMの支援を受けて執筆される可能性が高いと推定されている。スタンフォード大学の人間中心AI研究所によると、現在、新たに出版された情報科学分野の論文の約17.5％と査読文の16.9％に、LLMによって生成されたコンテンツが組み込まれているとしている。
視覚的なコンテンツも同様の傾向を示している。 ストック写真検索サービスEverypixelの統計によれば、2022年にDALL-Eが一般公開されて以来、毎日平均3400万枚の画像が作成されたと推定されている。2023年8月時点で、150億枚以上の画像がテキストプロンプトを使用して生成されており、そのうち80％はStable Diffusionに基づくモデルによって作成されていると推定されている。
生成AIモデルの訓練データにAI生成コンテンツが含まれる場合、そのモデルに欠陥が生じる可能性がある。生成AIモデルを別の生成AIモデルの出力のみでトレーニングすると、品質の低いモデルが生成されるため、訓練を繰り返す毎に徐々に品質が低下し、最終的には「モデル崩壊」につながる。これに関しては手書き文字のパターン認識と人間の顔写真を使ったテストが実施されている。
一方、生成AIによって合成されたデータは、現実のデータの代替としてよく使用される。このようなデータは、ユーザーのプライバシーを保護しながら、数学モデルの検証や機械学習モデルの訓練に利用できる。構造化データの場合も同様である。このアプローチはテキスト生成に限定されず、画像生成やコンピュータービジョンモデルの訓練に使用されている。
法規制

→「生成的人工知能 § 著作権」も参照
アメリカではOpenAI、Alphabet、Metaを含む企業が2023年7月にホワイトハウスとの間でAI生成物に電子透かしを入れる自主協定を締結した。 2023年10月、大統領令14110により国防生産法が適用され、すべての米国企業に対し、大規模AIモデルを訓練する際に連邦政府に報告することが義務付けられた。トランプ大統領はバイデン政権のAI安全規制を撤廃した。
欧州連合の人工知能法には生成AIシステムの訓練に使用される著作権保護の対象となるデータを開示すること、およびAI生成物にラベル付けを義務付ける要件が含まれた。
中国では、政府のサイバースペース管理局が導入した生成AIサービス管理のための暫定措置により、生成AIが規制対象となっている。これには、生成された画像やビデオに透かしを入れるための要件、訓練データとラベルの品質に関する規制、個人データの収集に関する制限、生成AIが「社会主義の中核的価値観を遵守」しなければならないというガイドラインが含まれている。
著作権 > 訓練データの著作権

→詳細は「機械学習 § 訓練データの著作権」、および「著作権」を参照
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拡散モデルでは訓練データ類似度の高い出力をする場合がある。（左）Stable Diffusionの訓練データセットに含まれるアン・グラハム・ロッツの肖像（右）Stable Diffusionに「Ann Graham Lotz」のプロンプトを入力して得られた生成画像。
生成的人工知能を含む機械学習一般に関して、訓練する際に使用するデータセットに含まれる著作物に関して、著作権法の解釈が議論されている。
著作物を機械学習の訓練目的で利用することについては国や地域によって著作物の利用についての法規制は異なっており、各国の法理において機械学習での著作物の利用が認められる範囲に関して広範な論争が為されている。欧州ではDSM指令によって学術目的以外ではオプトアウトにより著作物の利用が制限される。これは著作権者がDSM指令の規定に基づく「機械可読な形式」で無断データ収集を拒否する意思表明をした場合、AIのデータセット収集や提供が著作権侵害になりうるものとなる。
アメリカではフェアユース規定において、どの程度まで機械学習の訓練が適法になるか議論の的になっている。2025年2月には、トムソン・ロイターがAI企業による著作物の無許諾利用を訴えた裁判で、フェアユースを認めず著作権侵害を認定する判決が出された。この判決は無許諾で著作物を訓練データとして利用することへのフェアユースの成立を難しくするものとされ、生成AI事業者への打撃になるものであると考えられている。
日本においては学習段階で行われる著作物の複製に関して著作権法30条の4で複製権の権利制限をしている。また、ベルヌ条約におけるスリーステップテスト等の国際条約との関係も議論されている。
2024年、中国の裁判所広州インターネット法院は、「ウルトラマン」に類似した画像が生成できる生成AIを提供していた事業者に著作権侵害を認め、損害賠償を命じる判決を出した。同法院は「生成した画像はウルトラマンの独創的表現を部分的または完全に複製したもの」と著作権侵害を認め、損害賠償と同キャラクターの生成停止を命じた。
著作権 > 訓練データの著作権 > 生成的人工知能に関する著作権議論

ChatGPTやMidjourneyなどの生成AIモデルは、著作権で保護された著作物を含む大規模な公開データセットをベースに訓練されている。AI開発者側は、フェアユース法理を根拠に訓練の合法性を主張しているが、著作権者側は権利侵害を主張している。AI開発者側は、変容的な利用であり、著作物の複製を一般に公開するものではないと主張している。しかし、著作権者側からはMidjourneyなどの画像生成AIは、著作権で保護された画像の一部とほぼ同じ出力が得られるとしており、生成AIモデルは、元の訓練データと競合すると指摘している。
生成AIの訓練に使用される著名なデータセットの1つとして、LAION-5Bが挙げられる。これはインターネットからスクレイピングして収集した画像と説明文のペアからなる巨大なデータセットを公開したものであり、Stable DiffusionやMidjourneyやNovelAIなど有名なtext-to-imageモデル（英語版）の基盤データとして用いられている。このデータセットはAI開発者に重宝される一方で、著作権保護の対象となっている画像が含まれており、基本的に権利者の同意なく収集されていることや児童ポルノなどの違法なコンテンツが含まれていることなどから、広く問題視されている。
訓練に用いるデータセットに著作物が使われる事例に対して、出版社やクリエイターを中心として懸念が広がっており、米国ではニューヨークタイムズのマイクロソフト、OpenAIへの訴訟、ユニバーサル・ミュージックのAnthropicへの訴訟など著作者や著作権管理団体によるAIの開発、提供事業者への訴訟が提起されている。
ワシントンポストは、ニュース記事を要約するLlama3を基盤とするチャットボットであるMetaAIが、直接の出典なしに記事から文章をコピーし、オンラインニュースメディアのトラフィックを減少させる可能性があると指摘した。
フランスの競争委員会（日本における公正取引委員会）は報道記事の使用料に関してメディアとの交渉を十分に行わなかったため21年に制裁金をGoogleに課したが、その際にGoogleが約束した報酬算出の情報開示などが不十分であったとして2億5000万ユーロ（約410億円）の制裁金を課した。またこの際に、同社のチャットボットAI「Gemini」の開発に際して「メディアや競争委員会に知らせず報道機関や出版社のコンテンツを利用していた」と批判した。
著作権 > 訓練データの著作権 > 日本

日本の著作権法30条4では、『思想又は感情の享受を目的としない場合』かつ『著作権者の利益を不当に害することとならない場合』には原則として著作権者の許諾なく著作物の利用を行うことが可能である。
日本政府の見解として文化庁は、生成AIの開発学習段階における情報解析は「享受」を目的としない行為としている。一方で、ファインチューニング等によって学習データ（データ群）に対して意図的に「作風などを越えた創作的表現の共通したもの」を生成することを目的とする場合は「享受」の目的が併存すると考えられるとしている。著作権者の利益を不当に害するかどうかは「著作権者の著作物の利用市場と衝突するか」・「将来における著作物の潜在的販路を阻害するか」という観点から「技術の進展」・「著作物の利用態様の変化」等の諸般の事情を総合的に考慮して検討することが必要であるとしている。有償提供されているデータベース著作物（著作権法12条の2創作性の認められる選択方法や体系化がなされているデータベース）を有償で利用することなく情報解析で利用する行為は明確に抵触しえるとしている。
また文化庁は、生成AIを用いたAI生成物の生成・利用の段階に関しては通常の著作物と同様に、既存著作物との依拠性、類似性によって著作権の侵害の有無を判断するとしている。
著作権 > 訓練データの著作権 > 日本 > 事例

2025年1月、生成AIで「ヱヴァンゲリヲン新劇場版」「遊☆戯☆王」などの女性キャラクターのわいせつ画像を作成し、印刷したポスターをネットオークションで無断販売したとして、著作権法違反の容疑で、会社員の男（36）、自営業の男（40）が書類送検された。
著作権 > 訓練データの著作権 > イギリス

2025年1月現在、英国著作権法では、AI学習のために利用できる権利制限条項が存在せず、AIの学習のための著作物の利用は原則違法と考えられている。英国政府はAI開発の促進のため、オプトアウト申請されていないインターネット上のコンテンツをAIの訓練に利用できるようにする著作権法改正を検討中である。
英国政府の改正案に対しては、個人の作家やアーティストが無数のAI提供事業者に自身の作品のオプトアウトの意思を通知し、インターネットでどのように使われているかを把握することが困難であると批判が集まっている。貴族院ではオプトアウトではなく、個別に許可を要するオプトインを義務付ける法案が提案されている。英国の業界団体代表のトム・キールは、AI企業が音楽を権利者の許可なく使用しやすくするために著作権法を改正する政府の案は、「音楽業界を大きなリスクにさらしている」と意見を表明している。
貴族院のビーバン・キドロンは英国政府の改正案について、クリエイティブ産業を犠牲にしてテック産業を優遇するものであると述べ、「政府は、英国で数億ポンドも投じられて大成功を収めている分野から、成功が保証されないテック産業への資産の大規模な移転を提案しており、それは主にアメリカや、そして実際には中国に利益をもたらすことになる」と批判した。
元ビートルズのポール・マッカートニーもBBCのインタビューで、英国政府の改正案に反対する意見を表明した。ポールはAIによって、アーティストの著作権が適切に保護されない「無法地帯」を生み出すリスクがあると述べ、「素晴らしい歌を書く若手がデビューしても、曲を自分のものにできなくなってしまう」「曲を作った人が関与できなくなってしまい。誰でも盗むことができてしまう」「事実を言えば、お金はどこかに行ってしまう。誰かがお金を貰うことがあっても、なぜ『イエスタデイ』を書いた人ではなくなってしまうのだろうか」と述べ、英国政府に改正案を再考するように促し、「法案を提出するなら、クリエイティブな思想家やアーティストを必ず保護するようにして欲しい。そうしないと、英国は彼らを失ってしまう」とも述べている。
ポールの意見にはエルトン・ジョンも賛意を表明し、「アーティストの生計を保護する伝統的な著作権法をAI企業が乱暴に扱うことを許そうとする動きがある。これによって、グローバルなビッグ・テック企業はアーティストの作品に無料かつ簡単にアクセスして、人工知能を訓練し、競合する音楽を作成できるようになる。これによって、若いアーティストの収入はさらに薄められ、脅かされることになる。ミュージシャンのコミュニティはそうなることを心底拒絶している」と話した。
著作権 > 生成物の著作権

→「人工知能アート」を参照
AIによって生成された生成物を著作物として認めるかどうかについて、人間の介在の有無や人間の関与の度合いによってどのように線引きをするのか、そもそも著作物として認めるべきなのか議論がなされている。
著作権 > 生成物の著作権 > アメリカ

アメリカ合衆国著作権局は、人間の介入なしに人工知能によって作成された作品は、人間の著作者がいないため著作権を保護できないとの評定を下した。米国著作権局は、この方針を改訂する必要があるかどうかを判断するために、意見の収集を進めている。
著作権 > 生成物の著作権 > 日本 > 僭称著作物問題

一般的に人間による創作的寄与のないAI生成物を著作権法で保護することはできない。生成AIの進歩によって、一見すると人間が創作したのかAIが生成したのかを容易に判断できないコンテンツが増えることで、本来著作権が付与されないAI生成物を人間が創作したものであると明示的、あるいは黙示的に偽る問題が起こりうる。この僭称著作物問題（僭称コンテンツ問題）によって、AI利用者による知的財産権の不正な独占、僭称が発覚した場合のライセンス契約やコンテンツビジネスの崩壊などのリスクが指摘されている。AI利用者による僭称行為の対策として、現行法でも債務不履行責任や不法行為責任等の民法上の責任及び詐欺罪の成立可能性が指摘されている他、著作権法121条の改正による刑事罰化も検討されている。
著作権 > 生成物の著作権 > 日本 > 文化庁の見解

AI生成物が著作物か該当するかどうかは著作権法第2条「思想又は感情を創作的に表現したもの」かつ「自然人若しくは法人の作製したもの」に当たるかどうかで判断される。文化庁はこれに関して、AIが自律的に生成したものでなく、人が思想又は感情を創作的に表現するための「道具」としてAIを使用した場合には著作物に該当し、AI利用者が著作者となると考えられるとしており、これらの判断は個々のAI生成物について、個別具体的な事情に応じて判断されるとしている。
2023年のSAG-AFTRAストライキ（英語版）において「生成AIの利用の制限」は要求の1つだった。
エリオット・ヒギンズ（英語版）がMidjourneyを用いて生成したドナルド・トランプが逮捕される様子を描いたディープフェイク画像（2023）
撤回済みの論文に掲載されていた科学的には出鱈目であるイラスト。画像生成AIのMidjourneyで作成されていたことが判明している。
（シカゴ大学の開発したNightshadeはアーティストが生成AI事業者に対抗する手段として、同大学の研究者によりリリースされた）。
アメリカ合衆国著作権局がAIによって生成された絵の部分に限定して著作権登録を拒絶した漫画『Zarya of the Dawn』
神奈川県立湘南高等学校

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: 「神奈川県立湘南台高等学校」とは異なります。
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| 神奈川県立湘南高等学校 |
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 ja北緯35度20分40.1秒 東経139度28分20.2秒﻿ / ﻿北緯35.344472度 東経139.472278度﻿ / 35.344472; 139.472278座標: 北緯35度20分40.1秒 東経139度28分20.2秒﻿ / ﻿北緯35.344472度 東経139.472278度﻿ / 35.344472; 139.472278
過去の名称:  神奈川県立湘南中学校
国公私立の別:  公立学校
設置者:  神奈川県
学区:  全県一学区
設立年月日:  1920年
共学・別学:  男女共学
課程:  全日制課程 定時制課程
単位制・学年制:  学年制（全日制） 単位制（定時制）
設置学科:  普通科
学期:  2学期制
学校コード:  D114220510011 
高校コード:  14153E
所在地:  〒251-0021
 神奈川県藤沢市鵠沼神明五丁目6番10号
外部リンク:  公式ウェブサイト
 ウィキポータル 教育  ウィキプロジェクト 学校
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神奈川県立湘南高等学校（かながわけんりつ しょうなんこうとうがっこう、英: Kanagawa Prefectural Shōnan High School）は、神奈川県藤沢市鵠沼に所在する公立高等学校。
概観

横須賀軍港を控えた湘南地方には海軍士官が多く居住しており、その子弟の教育のため、早くから県立中学の設置が待望されていた。1921年（大正10年）、神奈川県下6番目の旧制中学校として神奈川県立湘南中学校が設置された。
戦前は一高などの旧制高等学校をはじめ、海軍兵学校や陸軍士官学校にも多数の合格者を輩出した。
1980年〜1990年代の神奈川県公立高校の学区細分化により、進学実績は後退したものの、2000年以降は、学区制の撤廃や独自入試が導入されるなどの入試改革が漸次進んでいる。2007年に神奈川県教育委員会から「学力向上進学重点校」に指定され、2013年にはこれら学力向上進学重点18校の牽引役たる「アドバンス校」指定を受けた。
1948年（昭和23年）に定時制・通信制教育部が設置されていたが、通信制課程は2008年度からは県立横浜平沼高校通信制課程と共に、県立横浜修悠館高校に移管された。
沿革

（沿革節の主要な出典は公式サイトを参照）
沿革 > 略歴

1920年（大正9年）8月に設立され、同年12月より三か年計画にて校舎が新築された。1921年（大正10年）4月の始業に先んじて3月、新潟県女子師範学校（現在の新潟大学教育学部の前身校の一つ）校長であった赤木愛太郎が初代校長として赴任。大正の創立以来戦後の学制改革まで27年間の長きにわたって校長を務めたが、GHQにより教職を追放される。しかし、構内には赤木校長の像や赤木苑があり、学年ごとに氏の名前に因む赤緑藍の3色（赤黄藍 "アカギアイ" とする予定だったが、物資不足で黄色の色合いがよく出ず緑に変えられたという）に色分けされた。また、校内のオブジェのような塔が赤、黄、青の三色になっているなど、現在もその影を留めている。
1948年（昭和23年）の学制改革により神奈川県立湘南高校と改称、1950年より男女共学となる。戦前は海軍兵学校の予備校的な存在であったが、戦後は生徒の自主性を重んじ、受験や体育選手育成に偏ることなく文武両道を校是とする。部活動加入率が10割を超える（兼部含む）など、課外活動が非常に盛んである。
沿革 > 年表

1920年（大正9年） - 文部省告示第三九六号をもって神奈川県立湘南中学校設立認可（県下6番目の旧制中学）。
1921年 - 初代校長として新潟県女子師範学校校長であった赤木愛太郎が赴任し開校。
1922年 - 三位一体（学校・家庭・生徒）の訓育目標と三位一体（知育・体育・徳育）の教育目標を定める。
1930年 - プール完成。
1933年（昭和8年） - 北原白秋作詞、山田耕筰作曲による校歌を発表。
1936年 - 体育館完成 。
1938年 - 体育優秀校として文部大臣より表彰される。
1939年 - 松川昇太郎主任らによる英語教授法「湘南プラン」の功績により英語科が岡倉英語教育賞を受賞。
1946年 - サッカー部、第一回国民体育大会で全国優勝。
1948年
学制改革により神奈川県立湘南高等学校となり、赤木校長は依願退職する。
定時制高等学校ならびに通信教育部の設置。
1949年 - 全国高等学校野球選手権大会（甲子園）で全国優勝。
1950年 - 男女共学となり、学区制が発足し、鎌倉湘南学区に属し、創立30周年記念式典に当時の天野貞祐文部大臣が出席。
1956年 - 埼玉県立浦和高等学校の要請に応え、浦和高等学校定期戦（浦高戦）が始まる。
1958年 - 火災により本館や卓球場など多くの建物を焼失し、翌年までに建て替える。
1981年 - 新学区制実施、鎌倉藤沢学区に属す（茅ヶ崎地区が学区から外れる）。
1992年（平成4年） - 校舎改築工事着工。
1996年 - 新校舎（現在の校舎）落成式。
2002年 - 第46回浦高戦を湘南高校で開催、これを最後に浦高戦は廃止。
2005年 - 学区制廃止。
2007年 - 県教育委員会から進学重点校に指定される。
2008年 - 通信制を独立校に移管する。
設置学科

普通科（学年制）
普通科（単位制）
全日制 > 教育課程

前期・後期の2学期制で、70分授業を採用している。第2学年まではクラスごと、第3学年から文理の各コース別の授業になる。
校則はほとんど存在せず、バイク通学が禁止されている程度である。制服は男子は黒の詰襟（ただし、ボタンは学校指定のものを着用）、女子は紺のブレザーが「標準服」と規定されている。
2013年度には神奈川県教育委員会より県立高校教育力向上推進事業Ver.Ⅱの中で、横浜翠嵐高校とともに学力向上進学重点校のアドバンス校指定を受けた。これは県内に18校ある学力向上進学重点校の牽引役として、グローバル人材・次世代リーダー育成を目指すものである。これに先立ち、2013年3月には第1回海外研修旅行を行い、1・2年生の希望者44名がアメリカを訪問した。
全日制 > 行事

行事は多彩で大規模である。
4月末の陸上記録会に始まり文化祭、合唱コンクール、体育祭、駅伝大会と前期にはほぼ毎月1つの行事が催される。
特に体育祭は大きな力が注がれ、湘南高校の最大の特色となっている。体育競技のみならず、五十年近い伝統を誇る学年横断のクラス対抗仮装演技や、バックボードと呼ばれる畳21畳分の巨大な絵画なども採点の対象とされるため、一般的な「体育祭」を超えた、多様な創造、表現が求められる総合的な行事となっている。仮装は、脚本製作から振付、衣装のデザイン・材料染色・縫製、小道具や大道具の材料調達から作成、下級生への仮装演技指導など、すべて上級生の計画の下で行われ、その準備期間は年度初め（2年生から3年生の以降の場合は2年時の体育祭終了時）から行われる。
文化祭は定時制と共同で実施される。一部の学級で催し物が開かれることもあるが、主に文化部の発表の場となる。
埼玉県立浦和高校とは交流を行っている。1956年から2002年までは、毎年5月中旬に、「湘南浦和対抗定期戦」（湘南高校では「浦高戦」、浦和高校では「湘南戦」と呼ばれる）として、毎年交互に往来して運動部＝対抗戦、文化部＝交流会を開催してきた。湘南新宿ライン運行開始によりイベント時に団体電車を走らせることが困難となったことなどを理由に、2002年の第46回を最後に廃止されるに至ったものの、部単位の交流は続いている。
全日制 > 部活動

野球部は1949年の夏の甲子園で優勝した。神奈川の公立高校では、2024年現在唯一の事例である（神奈川県の公立高校として夏の甲子園に出場した5校のうちの一つ）。西日本勢が圧倒していた当時、湘南高校の優勝は深紅の大優勝旗が33年ぶりに箱根の山を越える「箱根越え」といわれた。春の選抜には1951年・1954年の2回出場。
サッカー部は1946年に全国優勝、1988年に全国ベスト16。1947年より毎年、筑波大附属高校との定期戦を行っている。
珍しい部活動としてフェンシング部があり、1950年代から全国大会に何度も出場する強豪である。
吹奏楽部は1952年に全国吹奏楽コンクールで全国優勝。
その後1960年〜1970年代にもサッカー部、バスケットボール部、フェンシング部、テニス部、陸上部が全国大会に出場したほか、多くの部が関東大会に出場した。
2000年以降ではフェンシング部、水泳部、陸上部インターハイ出場をはじめ、バドミントン部、弓道部、ラグビー部などが関東大会に出場している。
全日制 > 入試

2005年に学区が廃止され、再び広範囲の中学校から生徒が集まるようになってきており、進学面での復権が注目されている。絶対評価の導入もあり、前期選抜では内申点が満点であっても不合格者が出ている。後期選抜では2007年度入試より自校作成問題を使用（独自入試）しており、内申点に加えて高い学力が要求される。
なおかつては、横浜国立大学附属鎌倉中学や同附属横浜中学からの入学者が突出して多い時代もあったが、1976年に起きた横浜国立大学附属鎌倉中学校内申書事件以降、同中学校からの入学者は激減した。
定時制

入学定員は全日制の約半分であり、規模は大きくなりつつある。新校舎に建て替えた際に全日制と定時制の使用場所を区切ったが、定時制の規模拡大に伴って全日制の教室も一部使用するようになった。4年制であるが、通常よりも早い15時30分からの授業を受けることにより3年間で卒業することも可能。「県立高校改革推進計画」の「後期実施計画」で2009年（平成21年）度に単位制普通科へ単独改編された。
通信制

通信制課程は2008年度から、横浜平沼高等学校の同課程と共に横浜修悠館高校に移管された。以下の記述は、2007年度までの記録である。
通信教育という性格から通学課程に比べると定員が多く、同校全日制の倍以上の生徒を擁し（後述する少年工科学校からの集団入学を除いても全日制のそれより多い。）、その年齢や職業（平日は仕事をしている生徒もいる。）も多様であった。面接授業（スクーリング）は日曜日・火曜日・木曜日（木曜日は自習による。）に主に定時制の教室を利用して実施され、学校周辺のウォーキングや、各種教育・研究施設の見学などといった形で特設スクーリングも行われていた。
また、陸上自衛隊少年工科学校の生徒が、本課程を併修していたが、本課程の担当教員が少年工科学校において授業を実施していたため、本課程一般入学の生徒と少年工科学校の生徒が同じ教室で授業を受けることはなかった。
施設

校歌に歌われるように、校舎は丘の上に建つ。当初計画では丘の下にあるグラウンド上に新校舎を建築、旧校舎所在地はグラウンドとして整備される予定であったが、卒業生や付近住民からの反対によって、校舎建設地は旧校舎の建っていた丘の上に変更された。
校歌

ウィキソースにの原文があります。
校歌は、北原白秋作詞、山田耕筰作曲。
同窓会

名称は「湘友会」。1926年（大正15年）3月4日設立。各地方や海外、クラブ別、企業別の支部も存在する。
交通アクセス

小田急江の島線藤沢本町駅 徒歩7分
JR東海道線藤沢駅 徒歩20分
藤沢市に所在するが、横浜市内からの通学者が最も多い。
高校関係者一覧

→「神奈川県立湘南高等学校の人物一覧」を参照
「湘友会誌」創刊号（1932年11月1日発行）。反戦記事により同3日発禁処分（内務省「出版警察報」51号14頁）。LC所蔵。
庄司建設工業

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 本社
種類:  株式会社
市場情報:  非上場
本社所在地:   日本 〒975ｰ0039 福島県南相馬市原町区青葉町1-1  北緯37度38分8秒 東経140度58分28秒﻿ / ﻿北緯37.63556度 東経140.97444度﻿ / 37.63556; 140.97444座標: 北緯37度38分8秒 東経140度58分28秒﻿ / ﻿北緯37.63556度 東経140.97444度﻿ / 37.63556; 140.97444
設立:  1944年（昭和19年）6月29日 （創業：大正11年3月1日）
業種:  建設業
法人番号:  6380001015598
事業内容:  総合建設業 一級建築士事務所 宅地建物取引業
代表者:  庄司岳洋（代表取締役社長）
資本金:  1億円
純利益:  1億9000万円 （2023年5月期）
総資産:  188億3100万円 （2023年5月期）
従業員数:  150人（平成28年8月1日現在）
外部リンク:  www.shojicon.co.jp 
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庄司建設工業株式会社（しょうじけんせつこうぎょう 英：SHOJI CONSTRUCTION CO.,LTD）は、福島県南相馬市に本社を置く総合建設会社（ゼネコン）である。
概要

本社のある福島県・相双地区を中心に、公共・民間建築、マンション、戸建て住宅をはじめとする建築事業と、農業土木や舗装工事などをはじめとする土木事業を展開する。
クレーン船や交通船を保有するなど海洋土木事業も得意とし、相馬港や松川浦漁港などの工事も受注している。
戸建て住宅部門ではミサワホーム（ミサワホーム庄司）、不動産部門ではアパマンショップ（アパマンショップ南相馬店）の代理店事業も行なっている。
鉄筋コンクリート賃貸マンションでは、独自のブランド『マンションドム』を展開している。
沿革

1922年(大正11年)3月 - 初代庄司巻造が福島県相馬郡にて庄司組を創業
1942年(昭和17年)2月 - 二代庄司巻造が庄司組を継承
1944年(昭和19年)6月 -相馬土木建築工業株式会社を設立
1949年(昭和24年)1月 - 庄司建設工業株式会社に商号を変更
1962年(昭和37年)9月 - 庄司建設1級建築士事務所開設
1966年(昭和41年)7月 - 庄司公正が取締役社長に就任
1977年(昭和52年)9月 - ミサワホームと業務提携
1982年(昭和57年)8月 - これまでに福島営業所、仙南営業所、相馬営業所、横浜出張所を開設
2000年(平成12年)
4月 - ISO9002(土木構造物の施工) 認証取得
12月 - ISO9001(建築物の設計、施工及び付帯サービス) 認証取得
2001年(平成13年)12月 - 日崎建設株式会社とヒーローマンションFC業務提携
2002年(平成14年)
1月 - 建築設計事務所称号を一級建築士事務所ドムデザインに名称変更
3月 - 郡山支店開設
2005年(平成17年)11月 - 仙台支店開設
2010年(平成22年)5月 - ISO14001　認証取得
2014年(平成26年)5月 - 庄司岳洋が代表取締役社長に就任
2020年(令和2年)2月 - スポーツクラブアプトロン　オープン
2022年(令和4年)3月 - 創立100周年記念式開催
経営理念 > つくり、つなげて、未来に結ぶ。

豊かに暮らせる地域環境づくりにつとめます
お客様の期待に応えるモノづくりに全力を注ぎます
自然環境の保全に配慮した建設を心がけます
地域から信頼され愛される企業をめざします
安全で安心な職場づくりにつとめます
許可登録

国土交通大臣許可（特-4）第1311号
一級建築士事務所ドムデザイン　第17号（304）1007号
宅地建物取引業　福島県知事（06）001505号
施工実績 > トンネル

鵜ノ尾埼トンネル
原浪トンネル
石ポロ坂トンネル
滝トンネル
赤根トンネル
矢具野トンネル
割山トンネル
けやきトンネル
麓山トンネル
施工実績 > 橋梁・港湾・土木

松川浦大橋
北泉海浜公園
滝川ダム
相馬港 離岸堤
相馬港 釣桟橋
鴻の巣ダム
はやま大橋
南相馬市第一下水処理場
相馬地方広域水道企業団 大野台浄水場
施工実績 > 医療・福祉施設

南相馬市立総合病院
南相馬市立総合病院 脳卒中センター
医療法人社団青空会大町病院
ふりど循環器科
医療法人社団養高会高野病院
鈴木歯科医院
石原クリニック
新地クリニック
南相馬市高松ホーム
老人保健施設ヨッシーランド
飯舘村老人ホーム
施工実績 > スポーツ施設

スポーツアリーナそうま
南相馬スポーツセンター
南相馬市鹿島体育館
南相馬市健康づくりトレーニングセンター「スキット千倉」
施工実績 > 教育・研究・文化・庁舎

福島県立浜高等技術専門校
福島県立相馬高等学校
飯舘村立飯舘中学校
浪江町立大堀小学校
社会福祉法人ちいろば会原町聖愛保育園
野馬追の里南相馬博物館
飯舘村役場庁舎
新地町役場庁舎
福島ロボットテストフィールド 滑走路付属格納庫
福島ロボットテストフィールド 風洞棟
施工実績 > オフィス・生産・流通施設

福島日野自動車 相双営業所
加藤建材工業
相馬港湾運送
福建コンサルタント
庄建技術
大東銀行
相双五城信用組合
シチズン東北 相馬事業所
デンロコーポレーション 東北工場
日本オートマチックマシン 原町工場
日本オートマチックマシン 端子工場
オリエンタルモーター 相馬事業所
工製作所
富山薬品工業 大熊工場
ユアテック 原町営業所
東京レコードマネジメント 福島営業所
相馬市振興公社ビル
高良エコプラザ
相馬総合地方卸売市場
JAそうまカントリーエレベーター
原釜漁港冷凍倉庫
オリエンタルモーターテック相馬テックカンパニー
施工実績 > 商業施設

いいたて村の道の駅までい館
ホテル西山
ホテルふたばや
文芸堂書店
菓夢菓夢亭
立谷商会中村給油所
トヨタカローラいわき相馬店
東北アクセス南相馬バスターミナル
スーパーシシド
営業拠点

本社　福島県南相馬市原町区青葉町1-1
仙台支店　宮城県仙台市青葉区上杉1-4-10　庄建上杉ビル3階
相馬営業所　福島県相馬市原釜字南戸崎56
関連会社

庄司ホールディングス
信用商事
港湾サービスセンター
ミドリ環境建設
福祉ケアサービス
庄建技術
相馬港１号埠頭内で浚渫作業中の起重機船「くまの丸」
相馬港に係留された所有する交通船。三号さつき 他。
石ポロ坂トンネル
松川浦大橋
南相馬市立病院
新地町役場庁舎
いいたて村道の駅までい館
美里

美里（みさと、みり）は、日本の姓と女性名。
地名

美里町 (曖昧さ回避)
美里村 (曖昧さ回避)
北海道北見市美里
北海道網走郡美幌町美里
北海道石狩郡当別町美里
北海道川上郡弟子屈町美里
北海道勇払郡厚真町美里
新潟県新潟市北区美里
新潟県新潟市西蒲区美里
愛知県豊田市美里
京都府南丹市八木町美里
和歌山県日高郡印南町美里
沖縄県沖縄市美里
人名

宇垣美里 - アナウンサー
岡田美里 - タレント
柏木美里 - タレント
小松原美里 - フィギュアスケート選手
高松美里 - タレント
田中美里 - 女優
中村美里 - 柔道選手
平瀬美里 - アイドル歌手
福圓美里 - 声優
前田美里 - アイドル
松田美里 - アイドル
道下美里 - マラソン選手
村井美里 - 声優
渡辺美里 - 歌手
平瀬美里 - 女優、歌手、タレント
神話・伝説に登場する英雄一覧

ヤマトタケル（月岡芳年画）
神話・伝説に登場する英雄一覧（しんわ・でんせつにとうじょうするえいゆういちらん）では各神話や伝説、叙情詩において登場する英雄を列記する。
日本

スサノオ
ヤマトタケル
吉備津彦命
桃太郎
クマソタケル
八郎太郎
神功皇后
武振熊
坂上田村丸（坂上田村麻呂）
鈴鹿御前
万事万三郎
両面宿儺
藤原俊仁（歴史上の人物については藤原利仁）
藤原保昌
藤原秀郷
源頼光
渡辺綱
卜部季武
碓井貞光
坂田金時
牛若丸
弁慶
常陸坊海尊
鬼一法眼
源為朝
甲賀三郎
黒姫
ポンヤウンペ
シトナイ
風魔小太郎
百合若
中国

羿
禹
孫悟空
太公望
三蔵
顕聖二郎真君
リン・ケサル
ナタ
雷震子
聞仲 - 商の太師。殷の最強の将の一人。商軍を率いて西岐を攻める。額に第三の瞳を持つ。封神されて九天応元雷声普化天尊となる。
黄飛虎 - 商の鎮国武成王。五色神牛に跨る。妻と妹を殺された事で造反を決意し、後に周の開国武成王に就任した。封神されて東岳泰山斉天仁聖大帝となる。
穆王 (周)
ボルテ・チノ
盤瓠
干将・莫耶
関帝
穆桂英
木蘭
樊梨花
林冲
燕青
史進
呼延灼
扈三娘
厳詠春
聶隱娘 - ９世紀ころに書かれた唐代伝奇小説「聶隠娘」に登場する女侠。後代の中国で創作される女侠の元祖にあたる。
朝鮮

東明聖王
北モンゴル

ジャンガル
ベトナム

貉龍君
ビルマ

ピューソーティー(英語版)