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AIアライメント
研究課題と取り組み > 人間の価値観と嗜好の学習

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[要説明]、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（英語版）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（英語版）、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。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。
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[要説明]。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）。
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。
機械倫理（英語版）（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（英語版）、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。
研究課題と取り組み > スケーラブルな監視

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研究者のポール・クリスティアーノ（英語版）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。
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。
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。
研究課題と取り組み > 正直なAI

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。
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。
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。
研究課題と取り組み > 能力追求と手段的戦略

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。
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。
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。
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。
研究課題と取り組み > 創発的目的

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（英語版））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[要出典]。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（英語版）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）。
十分に能力を持つAIシステムは、AIが指定された目標を追求していると人間の監督者に不正に信じ込ませるような行動を取る可能性があり、それによってシステムがより多くの報酬と自律性を得るのに役立つ（ § スケーラブルな監視と、次の節の欺瞞に関する議論を参照）。
研究課題と取り組み > 埋め込みエージェンシー

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。
社会政策

→「」も参照
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。
参考項目

AI安全性
AIによる絶滅の危機に関する声明（英語版）
汎用人工知能による人類滅亡のリスク
AIによる乗っ取り
AI能力調整（英語版）
人間のフィードバックによる強化学習 - AIモデルの出力において「人間の価値基準」が反映されるための学習プロセス
人工知能の規制（英語版）
人工的な知恵（英語版）
HAL 9000
マルチバック
人工知能に関する公開書簡 (2015年)（英語版）
トロント宣言（英語版）
有益なAIに関するアシロマ会議（英語版）
リマのローザ

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: この項目では、ペルー出身のカトリックの聖人について説明しています。その他の用法については「サンタローザ」をご覧ください。
| リマの聖ローザ |
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おとめ
生誕:  1586年4月20日  スペイン帝国 ペルー副王領 リマ
死没:  1617年8月24日
崇敬する教派:  カトリック教会
列福日:  1667年4月15日
列福場所:  ローマ
列福決定者:  クレメンス9世
列聖日:  1671年4月12日
列聖場所:  ローマ
列聖決定者:  クレメンス10世
主要聖地:  セルカド・デ・リマ、サント・ドミンゴ教会・修道院
記念日:  8月23日
守護対象:  ペルー、インド、フィリピン、刺繍、庭師
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リマのローザ （Santa Rosa de Lima, 1586年4月20日 - 1617年8月24日）は、カトリック教会の聖人。ペルー生まれの、アメリカ大陸初の聖人である。祝日は8月23日。
ペルーとラテン・アメリカの第一の守護聖人であり、インド、フィリピンの守護聖人である。また縫い物が得意で花を育てて売っていたことから、刺繍と庭師の守護聖人でもある。
「ローザ」の名を持つ聖人は他にもいるため「リマのローザ」と呼ばれ区別される（サンタローザも参照）。母国ペルーや南米では非常に崇敬を集めている聖人であり、1995年よりペルーの200ヌエボ・ソル紙幣に肖像が使用されている。
生涯

ローザはペルーの首都リマで生まれた。本名はイサベル・フローレス・デ・オリバ（Isabel Flores de Oliva）。裕福な家の出身で、父ガスパルはスペイン軍兵士、母マリアはインカとスペインの血を引いていた。ローザの洗礼名はイザベラ（小さきエリザベト）であった。
当時のペルーはスペイン帝国の植民地であったため、リマにはカトリック信徒が多数いた。ローザの両親も信仰深いカトリック信徒であった。当時のペルーは貧富の差が激しく、リマに多く住んでいた先住民のインディオは貧しい暮らしをしていた。ローザはそうした貧しい人々を助けたいと真剣に考え、行き倒れになったインディオの老女を家に引き取ったり、父の許可を得て家の一室を開放し、貧しい病人らの世話をしていた。ローザの生涯はリマの貧しい人々、特に子供たちを助けることに捧げられた。
彼女は1597年（11歳の年）に堅信を受け、ローザという堅信名を授かった。12歳のときにドミニコ会に惹かれるようになった。
ローザは12歳になると、家から少し離れた所に小屋（洞穴）を作り、その中での中で縫い物や祈りをしていた。また大きな重い十字架を担いで「十字架の道行き」の信心をしていた。
彼女の毎日は慈善行為と生産活動に占められていた。ローザは家族を助けるため、自分で育てた美しい花や自作の精巧な縫い物を市場で売り、彼女の繊細なレースと刺繍は家計を助けた。周囲にいる病人や空腹の人々を助け、夜は祈りを捧げ、自分で建てた小さな洞穴で苦行をした。彼女は神聖な七聖礼典で訪問するためだけに、洞穴に隠遁するようになった。
聖シエナのカタリナを見習い、彼女は秘密の苦行の一つとして週に3度の断食をしていた。日々の断食は食事からの精進を絶え間なくしていた。ローザは「バラ (Rosa) のように美しい」と言われた美少女だったが、彼女は家族と友人の反対を押し切って髪を切り落とし、顔を醜くするためコショウとアルカリ液で傷つけた。彼女は他者を助けるために自分を傷つけたことから、とても体の具合が悪くなった。ローザは幻視、天啓、天恵、そして声を、彼女の両親が懺悔のしきたりを以前以上に嘆き悲しむよう、話し始めた。多くの時間が、日々彼女が受け取る神聖な七聖礼典を瞑想することに費やされた。彼女の聖人伝は、責めさいなまれる苦しみの心と、精神の寂しさが、しばしば彼女をさらなる難行苦行に駆り立てていたと強調している。
ローザが年頃になると両親は結婚するよう願ったが、彼女は少女の頃から心に決めていたとおり、神に身を捧げて貞節を守ることを決意した。そして彼女はリマのサント・ドミンゴ教会で「修道院の中ではなく、むしろ世間に留まって人々の間で神に仕えなさい」という声を聞いた。彼女は「私は決して苦しみから逃げるのではありません。修道院に行かなくても、神さまを喜ばすことはたくさんあります」と、ドミニコ会の在俗修道女（第三会員、信徒会員）となった。
ローザがドミニコ会員となったのは1602年（16歳の年）であった。彼女は持参金なしでドミニコ会へ入ることを許され、永久の貞節を誓い修道会へ入った。
病弱であったローザの健康と生活を心配した母は、親戚の家に移ることを勧めた。ローザは「はい、まいりましょう。でも私は別に病気ではありません。神さまはあと2年ばかり生命を貸してくださるでしょう。」と言い、家を移ってからも司祭の服や教会の祭壇布を縫ったりしながら、在俗修道女として人々に尊敬されていた。その2年後の1617年8月24日、聖バルトロマイの祝日に、31歳で死去（帰天）した。
彼女の苦行はその種類と過酷さを増し、定期的に鉄製の鋲が打たれた冠を被り、バラで身を隠し、ウエストに鉄製の鎖を巻いた。食事なしに日々を過ごし、苦い薬草の混じったひどく苦いものを飲んだ。彼女がもはや立っていられないとき、彼女は自分で砕いたガラス、石、陶器の破片や針の寝床をこしらえ、その上に座り直した。横たわることは恐怖でおののくことと考えていたのである。休むことなしに14年間の自己犠牲を続け、31歳で亡くなるまで恍惚のへだたりをもっていた。
ローザの葬儀にはリマ中の全ての公の人々が出席し、大司教は聖堂内で彼女への賛辞を述べた。
列聖

1667年、ローマ教皇クレメンス9世により列福され、1671年に教皇クレメンス10世により最初のアメリカ大陸の聖人として列聖された。友人マルティン・デ・ポーレス、アロンソ・アバドらが、リマのサント・ドミンゴ修道院内に彼女の礼拝堂を建てた。カトリック教会は、彼女の死によって多くの奇跡が起きたと認定している。新世界におけるサンタ・ローザという地名は、この聖人を追憶するものである。
教皇ベネディクト16世はこの聖人に特別な献身を捧げた。
ローザの帰天日である8月24日は十二使徒の一人である聖バルトロマイの祝日でもあるため、典礼暦におけるリマのローザの祝日は、ペルーを除く他のラテン・アメリカ諸国では8月23日としているが、ペルーの国民の祝日では伝統的な8月30日のままである。
リマのローザの聖地であるサント・ドミンゴ教会・修道院のある地区は、1988年に「リマ歴史地区（英語版）」の名称で世界遺産（文化遺産）に登録されている。
渡辺武夫

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: この項目では、洋画家について記述しています。実業家の同名の人物については「渡辺武夫 (実業家)」をご覧ください。
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: 「渡辺岳夫」あるいは「渡辺武男」とは別人です。
渡辺 武夫（わたなべ たけお、1916年7月2日 - 2003年9月11日）は、埼玉県出身の洋画家。日本芸術院会員。浦和画家の一人。瑞宝章受章者。
人物

出生地は東京都墨田区、出身地は埼玉県浦和町（のち浦和市）（現・さいたま市）。埼玉県師範学校附属小学校から旧制浦和中学校（現・県立浦和高校）に進み、2年生の頃画家になる決意を固めた。東京美術学校に入学し、2年生では南薫造教室に入り級長を務めた。またこの頃から寺内萬治郎に師事した。
25歳で光風会賞と新文展で特選を受賞し、若くして確固たる地位を築きあげた。寺内の影響から人物画に傑出した才能を見せたが、師と同じことを続けることへの抵抗から昭和30年以降ほとんどが風景画の制作となった。
寺内萬治郎の門下生が集まる武蔵野会、与野会に参加した。日展理事や埼玉県美術家協会会長を務め、1999年には浦和市名誉市民となった。
経歴

1916年（大正5年）7月2日 - 出生。
1941年（昭和16年） - 第四回新文展に「老図書館長Tさんの像」を出品し、特選。
1955年（昭和30年） - 渡欧。パリに着き、しばらくグラン・ショミエールに学ぶ。人物画から風景画への移行の契機となる。
1973年（昭和48年） - 「カーニュ好日」が日展で内閣総理大臣賞。
1985年（昭和60年） - 日展理事。日展に出品し「シャンパァニュの丘」で日本芸術院賞受賞。また、浦和市文化栄誉賞を受賞。
1987年（昭和62年） - 勲四等旭日小綬章を受章。
1988年（昭和63年） - 日本芸術院会員。
1990年（平成2年） - 埼玉県美術家協会会長。
1998年（平成10年） - 勲三等瑞宝章受章。
1999年（平成11年） - 浦和市名誉市民。光風会名誉会長。
2003年（平成15年） - 死去。
作品

「老図書館長Tさんの像」（埼玉県立近代美術館蔵）
中村裕子

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: この項目では、日本放送協会の中村裕子について記述しています。その他の同名の人物については「中村裕子 (曖昧さ回避)」をご覧ください。
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: 「中村ゆう子」、「中村佑子」、「中村祐子」、「中村優子」、あるいは「中村優子 (アナウンサー)」とは別人です。
中村 裕子（なかむら ゆうこ）は日本放送協会の制作統括。
概要

東京都港区出身。慶應義塾大学卒業後、日本放送協会に入局。長野局などを経て池上彰らのレギュラー番組の週刊こどもニュースなどを担当し、番組ディレクターとなった。現在はNHKエデュケーショナルのコンテンツ制作開発センターこども幼児グループ所属のチーフプロデューサー。
作品 > 担当番組

ビットワールド
天才てれびくん
ウワサの保護者会
いないいないばあっ!
おかあさんといっしょ
モノ・マネー
マチスコープ
など
ラグ・ボール

ラグ・ボールは寺沢武一の漫画、『コブラ』並びにそれを原作とするアニメなどに登場する架空の球技。
ベースボールと、アメフトを一緒にしたスポーツである。
ルール

野球のルールをベースとしていて、野球場のような球場で試合を行うが、前半戦、後半戦の間に30分のハーフタイムを挟む形で行われる。劇中ではコブラの所属チームが逆転サヨナラ勝ちをしているため、同点による延長戦などは描かれていない。前半と後半はそれぞれ時間が定められており、スコアなどが表示される電光掲示板には残り時間が表示される。野球同様に守備側が3アウトをとると攻守交替が行われるが、9イニングまで戦うのではなく、前半、後半それぞれの制限時間内でこれを繰り返す形で行う。タイムアウトを迎えると3アウトでなくても攻撃側は攻撃が終了となり、これが前半の場合、後半開始の際に攻守交替が行われる。
投手がスロー・マシン（後述）から球を射出して、バッターから野球同様に3回ストライクを決めれば打者はアウトになる。球を打たれた場合、内野手は球を持っている限り、走者に対しエルボー、パンチ、キックなどによるあらゆるブロックが許されるが、そうした攻撃は走者の方も許されており、クロスプレーの際の負傷・死亡が頻繁に発生する。
打球がゴロの場合、守備側選手が打球を捕球、一、二、三塁手に送球するまでは野球と同一だが、この後球を受けた選手は打者もしくは走者（攻撃側選手）へのブロックが必須となる。ラグ・ボールにおいては守備側選手がボールを持った状態で攻撃側選手より先に塁に触れてもアウトにならず、塁を踏ませないよう相手をブロックして初めてアウトが成立する。逆に言えば平凡なゴロでも攻撃側選手が守備側選手のブロックをかいくぐって塁に触れればセーフになるため、塁上、特に打者が最初に向かう一塁では激しい戦いの応酬となる。
フライに関しても、捕球しただけでは内外野、およびフライ、ライナー問わずアウトは成立せず、守備側選手は攻撃側選手へのブロックが必須となる。これは飛球が地面に落下する前に捕球された場合も同様である。外野へ打球が飛んだ場合、外野手が捕球後内野手に送球し、ゴロの場合と同様内野手がブロックを成功させて初めてアウトが成立する。
以上のように球を打たれた場合には殆どの場合ブロックが必要となるため内野手には屈強な肉体や高い肉弾戦闘能力を持つことが不可欠である。特にブロック機会の多い一塁手は本スポーツの花形選手であり、チーム内でも優秀な選手がつく。
なお、ブロックについてはあらゆる状況で許されるわけではなく、守備側選手が球を持っていない場合や、内野手が捕球した時にランナーが既に塁上にいる場合は攻撃ができず、攻撃した場合反則行為となり、ペナルティがかけられる。攻撃側選手については塁上にいなければ守備側選手への攻撃は可能であり、劇中では一軍チームの一塁走者ドラゴンが打者ドブラーが打球を放った瞬間に塁を離れ、直後振り返って一塁手コブラに対し攻撃している。
前述したとおりブロック時のクロスプレーではあらゆる攻撃が許されており、それが一試合に頻発するためこの競技はケガ人や死人が多く出る危険なスポーツとなっている。さらに試合中、もしくは練習中においてプレー中に相手を死亡させても罪には問われないため、互いに手加減無しで攻防を繰り広げることもそれに拍車をかけている。加えてアニメ版では選手同士の乱闘が発生した場合は警備兵により射殺されるという設定になっており、総じて命がけのスポーツと言える。しかし、逆にそのスリリングさがラグ・ボールの人気の要因の一つでもあり、観客も激しいクロスプレーを楽しみにしている。
試合中は選手交代が認められていない。そのため､負傷や死亡などでメンバーが欠けるとそれが致命的な戦力ダウンにつながることもある。こうした状態で守備側に回った場合､残った選手間でポジション変更が可能だが、空いたポジションの守備範囲を残ったメンバーでカバーしなくてはならないため、メンバー一人あたりの守備の負担が大きくなる。また、負傷者が続出した場合、試合の続行が困難となる。前後半戦という時間制を導入しているのも、このように負傷者が絶えない競技のためだと推察される（回数制だと負傷者が続出して、試合の続行が不可能＝試合が成立しないケースが起こる）。
選手のメンバー構成

1チーム9人ではなく、7人で2チーム計14人で試合が行われる。7人のため、遊撃手（ショート）と捕手はいない。
そのため、守備の場合は以下の編成となる。
投手：スロー・マシンでラグ・ボールの球を射出する。
内野手
一塁手（ファースト）
二塁手（セカンド）
三塁手（サード）
外野手
右翼手（ライト）
中堅手（センター）
左翼手（レフト）
捕手がいないため、ホームベースへ向かう選手をアウトにするには、三塁手がボールを持って追うか、一塁手の選手などと連携して挟み撃ちにして打ち取っているようである。コブラたちが着ているユニフォームの番号を見る限り、野球のように守備番号は決まっていない。
最初にスタメン登録された選手以外は出場できないため、攻撃の際は残ったメンバー間で打順などを変更することで代打や代走を出す。
劇中ではダグアウトに選手以外のメンバー（監督、コーチなど）の姿は確認されていない。
選手の服装・使用される道具など > ユニフォーム、防具

選手はアメフト用ヘルメットをかぶり、胸と背中に大きく番号が書かれたユニフォームシャツの上から肩、肘、手首、ひざをガードするプロテクターを装着して行う。野球同様にグラブやバットも使用する。投手のみスロー・マシンの操作に両手を使う都合上、両手とも素手で守備につく。
選手同士での会話はブレスレット型の通話機で行い､これにより捕手がいなくても（理由は後述）、チームメイトが投手に投げる球種やコースを指示することができる。
バットは金属製が使われている（アニメ版より）。
グラブは現実同様柔らかい素材を使用しているようで、コブラの打った打球がその威力故に二塁手ヒムラーのグラブを突き抜けることもあった。
選手の服装・使用される道具など > ボール

ラグ・ボールで用いられているボールは競技名と同様野球ボールとアメフトのボールが組み合わさったようなデザインとなっている。重さは5kg、サイズは野球ボールとほぼ同じで成人男性の手に収まるほどで、色はグレーに塗られている。ボールは硬い物質でできており、コブラがフェンス直撃のヒットを放った際、フェンスにめり込んだボールは損傷しておらず、その頑丈性をうかがい知ることができる。内部は空洞になっており、コブラはロド麻薬のデータ入りカプセルを内部に隠し、その球をホームランにして文字通り「場外」に出している。
なお、球質と重さに加えスロー・マシンの球速の速さのため、野球と違いホームランを狙うのは難しく、その反面ゴロが多く打たれ、結果としてクロスプレー頻発の要因になっている。また、死球での死亡事故も頻発している。
選手の服装・使用される道具など > スロー・マシン

重さ5kgのラグ・ボール用の球を、投手が直接手で投げるのではなく、バッティングセンターにあるピッチングマシンのような形をした、スロー・マシン（ピッチャー・マシン）を操作して射出する。
投手はストライクゾーンなどが表示される操作パネルのモニターを見ながら投球位置や球種、球速を指定し、決定したところで左右に配置されたトリガーボタンに両手をかけ、同時に引くことでラグ・ボールの球が発射される。この際、スロー・マシンのモニター下のFIREと書かれたランプが点灯する。ピッチングマシン同様、球の球種、球速などには広く調整可能で、二軍チーム側でコブラが出場した紅白戦では、最高速度は180キロに設定されていた。変化球も指定できる。
そして射出されたボールはキャッチャー・マシンのボール投入口に入ると（ゆえに捕手はいない）、地下ホールをとおりスロー・マシンに戻る。イメージ的にはボウリングの投げた球がレーンから回収されて手元に戻ってくる感じである。
投球をスロー・マシンに任せられる投手は現実の野球と比べて守備面での負担が軽く、攻撃時に上位打線を打つこともある。しかし、投手はピッチャーマシンのトリガーボタンに指を掛けてボールを射出する都合上、グラブをつけることができない。そのためピッチャー返しなどで自分の方にボールが来た場合、咄嗟にボールをキャッチすることができず、危険である。劇中では一軍チームのピッチャーヒルダスの顔面スレスレにコブラの打った打球が飛び彼が唖然とする場面があった。また、スロー・マシンの巨体が邪魔になり投手前バントの処理に手間取ることもあった。
選手の服装・使用される道具など > 球場・設備

銀河系一のラグ・ボール球団「レッド・サクソンズ」がホームグラウンドにするラル星のランド競技場のアストロ・ドーム球場が登場した。実況アナウンサーによれば両翼150メートル、最深部200メートルの大型球場であり、ホームラン、特に場外弾を打つのは至難の業である。球場設備は野球のそれとほぼ同様だが、フィールド内に審判がいないことが大きな差異となっている。同時に、本塁を除く各塁のベースが六角形をしているのも特徴である。このベースは機械仕掛けであり、側面にアウト及びセーフの判定が表示され、塁審の代わりを務めている。
また、プレー中の「事故」に備えて医療班および警備班も常時待機している。
バックスクリーンには電光式スコアボードが設置され、スコアや回数、出場選手名、残り時間が表示される。このうち出場選手名欄は名前を表示する「ライフ・ライト」及びその横の「DEATH」の文字を出す「デス・ライト」の2つで構成され、選手が試合中何らかの理由で退場すると「デス・ライト」が点灯、加えてその選手が死亡するとライフ・ライトが消える仕組みである。アニメ版では退場時には「ACCIDENT」のライトが、死亡時に「DEATH」のライトが点灯するようになっている。
劇中での描写

コブラのセリフから察するに、作中では現代のアメフトやアメリカンベースボール（メジャーリーグベースボール）などに相当する競技となっているらしく、コブラは「（ラグ・ボールの試合を）よくTVで見る」と答えている。また、現実同様プロ及びアマチュアの機構が存在し、銀河パトロールもアマチュアチームを所有している。
試合が行われる場所としては、10万人以上の観客を収容できるラル星のランド競技場のアストロ・ドーム球場が有名であり、銀河系一のラグ・ボール球団「レッド・サクソンズ」がそこをホームグラウンドにしていて、選手の数は1万人を超えるといわれている。また、このランド競技場及び「レッド・サクソンズ」は海賊ギルドの構成員・ランドがオーナーであり、銀河パトロールの権限がきかない治外法権であることを利用して、ロド麻薬密売の根拠地にしていた。コブラは銀河パトロール隊員・ドミニクからの依頼でその密売ルートを探ることとなった。
ラグ・ボールの選手

5kgもある球を打ったり投げたりしなくてはならないため、コブラのように地球人離れした筋力を持った者や、二軍のZチームのリック・ブルー（ザック・シモン）のように、地球人で2メートル70センチといった常人離れした体格を持つ者が選手には多いが、ドナルド星人（ドナルド星に住む、鳥のような顔をしている種族）・ゲックのように小柄な選手でも、俊足を活かしてバントや守備・走塁などで活躍する者もいる。
野球などと同様に一軍と二軍があり､ランド競技場のレッド・サクソンズでは一軍は貴族待遇を受けることができ、生活も地位も二軍とは大違いなため、一軍の選手になるためならどんな手段を使ってもなりたがる者が後を絶たない。
また、新しく入団した者にレギュラーの座を奪われることを恐れた一軍の選手により、ラグ・ボールの選手としてランド競技場に潜入したコブラも、バッティングの練習中に殺されかけたり、コブラの部屋の電子シャワー室に入ったチアガール・ミランダが閉じ込められ、焼死するという死亡事故も起きた。
レッド・サクソンズでは二軍は26チーム、一軍昇格間近の選手が属するAから、末端のZまでのアルファベット順に分かれており、1チーム500人近い選手を抱えている。先述の通りランド競技場は治外法権区域であり、そのためレッド・サクソンズの選手にはならず者や犯罪者も中にはいる。銀河パトロール隊員・ドミニクの話によればレッド・サクソンズに選手として入団した場合、入団後1年は外出禁止、逃げ出そうとすれば射殺されるとのことである。
補足

原作者の寺沢によると、ラグ・ボール誕生のきっかけは当時担当だった編集者に「寺沢くんはスポーツ漫画は描けないだろう」といわれたのが悔しかったとのことで、本人は「思いついたというより、思いつかされた」としている。
野球同様に様々なタイトルが存在する。劇中で言及されたのはMVP、新人賞の他、独自のタイトルとしてレッド・サクソンズのダン・ブラッドが受賞した「最多ブロッカー」が存在する。
ジョン・ガーランド

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: この項目では、アメリカの野球選手について説明しています。銃器設計者については「ジョン・ガーランド (銃器設計者)」をご覧ください。
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 サンディエゴ・パドレスでの現役時代
基本情報
国籍:   アメリカ合衆国
出身地:  カリフォルニア州バレンシア
生年月日:   (1979-09-27) 1979年9月27日（45歳）
身長 体重:  6' 6" ＝約198.1 cm 210 lb ＝約95.3 kg
選手情報
投球・打席:  右投右打
ポジション:  投手
プロ入り:  1997年 ドラフト1巡目(全体10位)
初出場:  2000年7月4日
最終出場:  2013年6月5日
経歴（括弧内はプロチーム在籍年度）
  ケネディ高等学校  シカゴ・ホワイトソックス (2000 - 2007)  ロサンゼルス・エンゼルス・オブ・アナハイム (2008)  アリゾナ・ダイヤモンドバックス (2009)  ロサンゼルス・ドジャース (2009)  サンディエゴ・パドレス (2010)  ロサンゼルス・ドジャース (2011)  コロラド・ロッキーズ (2013)
 この表について  この表はテンプレートを用いて表示しています。編集方法はTemplate:Infobox baseball playerを参照してください。 ■プロジェクト:野球選手  ■テンプレート  
ジョン・スティーブン・ガーランド (Jon Steven Garland, 1979年9月27日 - )は、アメリカ合衆国カリフォルニア州バレンシア出身の元プロ野球選手(投手)。右投右打。
経歴 > プロ入りとホワイトソックス時代

1997年のMLBドラフト1巡目（全体10位）でシカゴ・カブスから指名を受け、プロ入り。
1998年7月29日、マット・カーチナーとのトレードでカブスと同じイリノイ州シカゴに本拠地を置くシカゴ・ホワイトソックスへ移籍した。
2000年7月4日に20歳280日の若さでメジャーデビューを果たし、この年のメジャー最年少の選手となった。2001年は5月2日に3Aのシャーロット・ナイツから昇格後16試合に先発登板し、19試合にリリーフとして登板した。メジャー3年目となる2002年から、本格的に先発ローテーションに定着し、防御率は4点台中盤ながら、規定投球回に到達し12勝をマークし、以後2004年まで3年連続で12勝を記録。
2005年は開幕から8連勝をマークし、7月12日のオールスターゲームまでに13勝を記録し、オールスターに初めて選出された。無駄なボールを減らし、マーク・バーリーのようにストライクを優先的に取りに行く投球スタイルに変更し、与四球率を前年の3.15から1.91まで改善させ、防御率3.50・18勝・115奪三振（いずれも自己最高）を記録。シーズン終了後の12月に3年総額2,900万ドルで契約延長した。
2006年は、防御率こそ1.00近く悪化したものの、2年連続となる18勝を記録したが、チーム総得点がリーグワーストとなった2007年、ガーランドは防御率を前年より改善させたが、10勝13敗と4年ぶりに負け越した。
経歴 > エンゼルス時代

2007年11月19日にオーランド・カブレラとのトレードでロサンゼルス・エンゼルス・オブ・アナハイムに移籍した。
2008年は14勝8敗と6つ勝ち越したが、被安打率が3割を上回り、防御率は4.90（いずれも自己ワースト）を記録。10月30日にFAとなった。
経歴 > ダイヤモンドバックス時代

2009年1月29日、アリゾナ・ダイヤモンドバックスと1年契約（2010年までのオプション付き）。
経歴 > ドジャース時代

2009年8月31日、後日発表選手との交換トレードでロサンゼルス・ドジャースへ移籍した。11月5日にFAとなった。
経歴 > パドレス時代

2010年1月26日にサンディエゴ・パドレスと契約。11月26日にFAとなった。
経歴 > ドジャース復帰

2010年11月26日に古巣・ドジャースと契約。
2011年10月30日にFAとなった。
2012年2月13日にクリーブランド・インディアンスとマイナー契約で合意したが、身体検査をパスできず2月22日に契約は破棄され、入団に至らなかった。
経歴 > マリナーズ時代

2013年2月12日にシアトル・マリナーズとマイナー契約を結んだ。3月23日に自由契約となった。
経歴 > ロッキーズ時代

2013年3月24日にコロラド・ロッキーズと契約。6月8日にDFAとなり、6月10日に自由契約となった。