教科書からの学びだけでなく自身からの体験で学ぶことも情報社会は求めています。紙に活字化される前に活用できる
スピードが必要であるとしているのです。変化を受け入れることは疲れますが、まず専門用語と仲良くしましょう。
シンギュラリティ(Singularity)とは一般的に「技術的特異点」と言われ
「自律的なAIが自己学習で改善を繰り返し人の知能超えが来る」という仮説を指す。
数学や物理学で「特異点」は通常の法則が通用しなくなる点を意味するが
技術分野においては人間の理解や予測を超えた技術的な変革が起こる状態を表す。
この概念はアメリカの未来学者でありAI研究の世界的権威者であるレイ・カーツワイル氏によって
提唱され、やがてAIが人間の知能を凌駕する時が来ると予測する。
シンギュラリティがいつ起こるのかは有識者の間でも意見が分かれる
レイ・カーツワイル氏は2045年がその時期と予測。他の有識者は
2030年代と予測する者もいるが
正確な時期の特定は難しくもシンギュラリティの到来は避けられないとする意見が多い。
フィジカルAI(Physical AI)とは現実世界の物理法則を理解し自律的に行動タスクを実行するAI技術であり
従来のAIが主にデジタル空間での情報処理に特化していたのに対しフィジカルAIは
「モノを動かす」「環境に働きかける」といった物理的なタスクを実行できる点が大きな特徴となる。
フィジカルAIの定義
フィジカルAIはセンサーやアクチュエータと高度なAI技術が統合された次世代の自律システム。
具体的にはAIが物理空間の情報を取り込みロボットや自動運転車などが自律的に判断・行動する技術。
この技術はNVIDIAのCEOであるジェンスン・ファン氏が2025年のCESで提唱した
「AI進化の4段階部分」の一部として注目されている一方でフィジカルAIの導入には高額な初期投資や専門人材の確保
安全性確保などの課題がある。
CPU(中央処理装置)とGPU(グラフィックス処理装置)はコンピュータの重要なプロセッサであり
異なる役割と設計思想を持つ。
CPUは少数の高性能コアで複雑タスクを順次処理
主にOS管理やアプリ実行データベースのクエリなど汎用タスクを処理
一方GPUは数千個の小型コアを持ち単純タスクを大量並列処理
グラフィックス処理や機械学習,科学技術計算など大量データを高速処理する。
CPUは高いクロック速度と複雑な命令セットを備え汎用性が高い
一方GPUは限定的な命令セットを持ちながらも並列処理能力に優れ特定のタスクに特化。
例えば3DレンダリングやAIモデルの学習において効果的。
メモリではCPUはRAMを使用。一方GPUはVRAMを使用し高帯域幅データを処理。
近年、CPUとGPUの連携が進みAI特化型ハードウェアの開発が進む。
データセンターとはサーバー,ストレージ,ネットワーク機器を集約し安全かつ安定に稼働させる専用施設で
電力,冷却,物理セキュリティ,災害対策を備えIT基盤の「要」。
●オンプレミス型
自社で全ての専用施設を持ち自社方針で設計,運用する。
カスタマイズ性が高い一方で建設,設備導入の投資と24時間稼働人件費,光熱費などが重くなる。
●コロケーション型
事業者が用意した施設を借りサーバー機器の設定や運用のみ自社で行う。負担を抑えつつ管理権限を保つ。
●クラウド型
AWS,MicrosoftAzure, GoogleCloud等のＣＳＰをインターネット経由で必要な時に必要なだけ使う。
●エッジ型
利用者やIoT機器の近くに小規模拠点を分散配置し通信遅延を抑える。
自動運転,スマート工場,リアルタイムAI,遠隔医療など2025年に36兆円規模の予測も。
生成AIのリスク(７件中６、７)
6. 過度な依存で思考力,創造性低下懸念
生成AIに頼りすぎると自分で考える力や問題解決能力が衰える懸念があり
若手社員の育成においてはAIに丸投げするのではなく「AIの出力を評価・改善する力」を養う事が重要。
理想的な活用バランス:AIを「下書き作成ツール」として使い人間が最終的な判断と修正を行う。
これにより効率性と創造性の両立が可能になる。
7. 悪用リスク（フェイク,詐欺など）
生成AIはフェイクニュースの作成や詐欺,なりすましなど悪意ある目的にも利用。
特に音声・動画生成技術を使った「ディープフェイク」は社会的に大きな問題となっている。
企業としては自社のブランドイメージを守る為に生成AIの適切な利用方針を明確にし
社会的責任を果たす姿勢が求められる。
生成AIのリスク(７件中４、５)
4. バイアスと倫理的問題
生成AIは学習データに含まれる偏見や差別的表現を反映してしまう可能性がある。
性別,人種,宗教などに関する不適切な表現が生成される危険性がある。
人事採用やローン審査など人の人生に影響を与える場面でAIを使用する場合は慎重な検証が必要。
5. 品質の不安定さと一貫性の欠如
生成AIの出力は、同じプロンプトでも毎回異なる結果を生成することがあり、
品質も変動するため、「一度良い結果が出たから次も同じクオリティ」とは限りません。
品質を安定させるコツ:詳細で具体的なプロンプトを作成する。
「Temperature（創造性パラメータ）」を低めに設定する。
複数回生成して最良の結果を選択する。
プロンプトのテンプレート化で再現性を高める。
生成AIのリスク(７件中３)
3. 機密情報・個人情報漏洩のリスク
生成AIに入力した情報は、サービスによってはモデルの学習データとして利用されたり、
他のユーザーの出力に含まれたりする可能性がある。
絶対に入力してはいけない情報:
顧客の個人情報（氏名、住所、電話番号、メールアドレスなど）
社内の機密情報（未発表の新商品情報、財務データなど）
パスワードやアクセストークンなどの認証情報
契約書や法的文書の全文
安全対策:企業向けプラン（ChatGPT Enterprise、Claude for Workなど）を利用し
データが学習に使われない設定にする。
社内で生成AI利用ガイドラインを策定し全従業員に周知。
機密度の高い業務にはオンプレミス型の生成AIソリューションを検討。
生成AIのリスク(７件中１、２)
1.ハルシネーション(虚偽情報)のリスク
最大な問題「ハルシネーション(虚偽情報,幻覚)」をもっともらしく生成し
事実とは異なる情報を出力する。対策:
重要情報は人が事実確認(複数情報源とクロスチェック)を行い数値データや固有名詞は注意深く検証。
「確信度が低い時は明示する」様AIに指示。
2.著作権,知的財産権侵害の可能性
生成AIの出力コンテンツが既存の著作物と類似するリスク
画像生成AIでは特定アーティストのスタイルを模倣した作品が生成される事も。
安全な利用方法は:商用利用が許可されているサービスを選ぶ(AdobeFirefly, DALL-E3など)
特定アーティスト名や作品名を直接プロンプトへ含めない。
生成物を公開する前に類似画像検索で既存作品と比較する。
企業利用はガイドラインを策定する。
初心者が最初に試すべき３ステップ
ステップ1：無料版で体験。ChatGPTやGeminiで生成AIの感覚を掴む。
簡単なタスク(メール作成,文章要約,翻訳など)を試す。
ステップ2：生成AIから良い結果を得るには効果的な「プロンプト(指示)」を学ぶ。
★効果的なプロンプトの5要素
・役割設定「あなたはマーケティングの専門家」
・具体的タスク「新商品のキャッチコピー5案」
・制約条件「20文字以内でターゲット30代女性」
・出力形式「箇条書き、それぞれに理由も」
・参考情報「商品特徴は〇〇」
ステップ3：業務へ段階的(低リスク業務から)導入。
1段階:個人の作業効率化(メモ整理,アイデア出し等)
2段階:社内向け資料作成(議事録,報告書等)
3段階:顧客向けコンテンツ制作(ブログ,SNS投稿等)
4段階:重要な意思決定支援(データ分析,戦略立案等)
生成AI(Generative AI)とは大量データから学習したAIモデルが
文章,画像,音声,動画などのコンテンツを自動的に生むシステムで
単なる「既存情報の分類や予測」でなく「新しいオリジナルコンテンツの創造」が従来AIとの違い。
★目的別生成AIツールは以下
・汎用テキスト生成ChatGPT,最も汎用性が高く日本語対応優秀無料あり
・長文処理Claude,20万トークン対応安全性重視無料あり
・最新情報検索Gemini,グーグル検索と統合リアルタイム情報に強い無料あり
・ビジネス文書Copilot, MSOfficeと連携は$30/月
・アート画像生成Midjourney,美しく芸術的な画像クリエイター向け$10/月〜
・商用安全画像AdobeFirefly,Adobe製品と統合無料あり
・簡単デザインCanvaAI, SNSプレゼン資料作成に最適無料あり
・プログラミングGitHubCopilot,コード補完バグ修正$10/月
ディープラーニング(深層学習)はニューラルネットワークのデータから自動的に特徴を抽出し
高度なパターン認識技術で誤差逆伝播法による重みを調整しつつ学習する。
従来との違いは特徴量設計を人が行う必要がなく大量データを与える事でモデルが自動的に特徴を学習
画像認識・音声認識・自然言語処理などの複雑タスクを高精度に実現。
ディープラーニングの可能性と限界
人工知能分野に革命をもたらし以前不可能だった多くのタスクを実現可能に。
特に生成AIの発展でテキスト生成、画像生成、コード生成など創造的なタスクに広がり
変革をもたらす一方で大量のデータと計算リソースが必要でありモデルの判断根拠が不透明になりがちでもある。
バイアス問題など克服すべき課題もあるなか基礎を理解し最新動向をフォローし新たな可能性を見出す事が必要。
ニューラルネットワークは脳の神経回路を模倣した数理モデルで
主に画像認識や音声認識などのパターン識別に利用される。
この技術は機械学習や深層学習(ディープラーニング)基盤アルゴリズムで、
入力層、隠れ層、出力層などでデータ処理と学習。
※代表的なニューラルネットワークの種類
*ディープニューラルネットワーク(DNN):多層構造を持ち大規模なデータ処理に適す
*畳み込みニューラルネットワーク(CNN):画像認識に特化し特徴抽出に優れる
*再帰型ニューラルネットワーク(RNN):時系列データ処理に適し文章翻訳や株価予測に
*LSTM:RNNの進化形で長期依存関係に適す
*敵対的生成ネットワーク(GAN):高精度な擬似データの生成モデルで画像生成に利用
*オートエンコーダ:データの次元削減や特徴抽出に用いられる教師なし学習モデル
エキスパートシステム(expert system)は人工知能研究から生まれ
専門家(エキスパート)意思決定能力をエミュレートするもので
専門家知識推論による複雑な問題を解くよう設計されており通常プログラミングの様に
ソフト開発者の設定手続きには従わない。
1970年代に人工知能の研究者が開発、80年代に渡って商業的に適用され、
AIソフトウェアとして最初に成功した形態である。
その構造は2つの部分で構成され1つはエキスパートシステムから独立する推論エンジンで固定
他方は知識ベースで可変である。
推論エンジンは知識ベースを使って推論を行う。80年代には利用者とやりとりするための
対話インタフェースが第3の部分として登場。利用者との会話で知識ベースを構築することから
後に会話型(Conversational Programming System)と呼ばれた。
1956年夏アメリカのダートマス大学 ジョン マッカーシーが「Artificial Intelligence (人工知能)」用語を初使用。
「ダートマス会議」はAI史上記念碑的出来事となった。
この会議には10名の研究者が参加し2ヶ月間に渡って、機械学習、自然言語処理、創造性といった
AI基盤となるテーマが議論され多くのアイデアが生まれた。ダートマス会議はAI誕生の瞬間として歴史に刻まれた。
ダートマス会議後AI史上初のブームは人間の思考プロセスを真似するプログラムの開発で
推論や探索といった能力をコンピュータに持たせる研究が盛んになった。
代表成果「ELIZA」の自然言語処理プログラムはチャットボットの原型といえるが
当時のコンピュータでは計算能力と記憶容量不足で研究者が描くAIを実現できず期待が低下するも
基礎研究は続けられ次へ繋がる。
1956年 ジョン マッカーシーが「Artificial Intelligence(人工知能)」を唱え。
自然言語処理プログラムが初のブームとなるが当時は計算能力や記憶容量不足で発展しなかった。
1980年代に「エキスパートシステム」が注目を集め、第二次AIブームとなり
医療診断、金融分析、製造業の品質管理など、ビジネスでの実用化が進むも
ＰＣの普及で高価な専用AIシステムの需要が減少。
1993年以降の第三次AIブームは、これまでとは質的に異なる発展を見せ
インターネット普及とビッグデータ蓄積による機械学習とディープラーニングが飛躍的に進化し
最も実用的な成果を生み出している。
1997年DeepBlueがチェス王に勝利世界注目
2000年代音声画像認識実用化、生活へ浸透
2010年代深層学習技術発展とスマホAI普及
2022年ChatGPT登場で生成AIが社会現象に
令和元年がキャッシュレス元年になる事はだれもが疑わない事実であろう。
そんな時代をより賢く生きるためには過渡期に発生しがちな裏技をリスクオフしながら
一早く情報に触れられる環境作りが最初の裏技となる。
何もしないで利を得られるなどない事を理解た上で実施して戴きたい。
次に支払いを先送りできるクレジットカードには各社に年齢制限があったり
デビットカードには年齢制限はないがＡＴＭの使い勝手や銀行口座手数料やネットバンク取引に上限額制限など
計画的な消費活動が要求されるので継続的に複数カードを使い回し良いとこ取りする事が第二の裏技になる。
最も重要な裏技は自分が居る経済圏とクレジットやデビットカードのキャンペーン
そしてスマホ決済などのキャンペーンを組み合わせて最適な決済と店舗を選ぶ事にある。
キャッシュレスの長短を知って賢く消費する為には
お得期間もある事だし焦って失敗しない様に早くからスマホやアプリの使い方に慣れる事が必須である。
リアルタイムで結果が解る事やデータ処理で決済を管理し易いなどの長所はあるものの
無駄遣いや衝動買いも多くなるので少額消費で使い勝手のコツを知り
キャンペーンなどの利用範囲を広げる事が賢い消費となる。
そして今回の９か月間に限った場合、終了間際の駆込みや前段階での買控えなどムラも発生して本当の買い時が
何時で何処になるのか不透明にも思えるが
自分の経済圏や従来の経済活動が解っていれば、おおよその予測にさほどの調査は必要ないだろう。
事業の決算期を迎える３月や近くの５％事業者を選択するなど
高額消費の予定や緊急発生時などの準備も考えておいて損はない。
消費増税分以上に消費者へ還元される「キャッシュレスで消費者へ還元」が
2019年10月～2020年6月まで実施される。
ただし還元できる店舗は中小事業者のみで２％と５％事業者があり
決済をキャッシュレスで行う消費者だけという内容だ。
そこで今回は何故キャッシュレス決済でなければ、いけなのかを考えてみることにした。
例えば現金取引の場合を想定すれば理由が解ると思う。街の小さな店舗で少額の取引に即還元を実施することは
レジの改修を含め実現性がなく更に今回は解り難い軽減税率と言うダブルの計算を強いられる事になる。
これでは混乱は避けられず間違いや消費者トラブルが多発し政府の転覆は現実になる。
となれば電子データで即還元できる方が実現性があり
今後の増税時や還元時にも便利に使えるとは考えないだろうか。
ビットコイン（Bitcoin）などの仮想通貨(暗号資産)で使われた技術であり、
改ざんされ難い技術として研究が行われている。
一方ビットコインは投資目的で売買が成立し問題が起こるたびに価格が激しく変動するため
法定通貨ではないとされている。
本題のブロックチェーン技術には今までにない特徴が多くあり中でも特にデータが改ざんされにくいとされる公開された
「電子台帳」や「マイニング」と言う計算の仕組みや「電子証明」で成り立っている。
しかし優れた技術にも欠点はある。計算に時間やサーバー台数が必要であったり、管理者の暗証番号が突然の死亡で
解らなくなり取引できなくなったり、電子証明が漏れて不正送金で問題になったりもしている。
運用面も含め課題は沢山あるが発展して行く技術である事は間違いないだろう。
ＡＩ「Artificial Intelligence」と呼ばれる人工知能には統計分析を特徴とした手法と学習を繰り返すことを
基本とした手法の２つに大別される。
近年脚光を浴びたのは学習を繰り返し成長してゆくもので「Deep Learning（深層学習）」と呼ばれており、
囲碁の世界チャンピオンを破るなどが報じられて一躍有名になった。
また用途によって「特化型人工知能（Narrow AI）」と「汎用型人工知能（Artificial General Intelligence：AGI）」
に分類され世界中で開発競争が起きている。
正確な判断をいかに早く導くかで、その性能が決まるが人間が判断する全ての分野でとなると巨大なデータが
一元化されている必要がありビッグデータをプライバシーの侵害なしで
どのように構築するかが急がれており政治課題でもある。
このコーナーの一番最初にノイマン型コンピュータ以外は、まだ実用化に至っていないとの記事を
書いていましたが、ここに来て「量子コンピュータ」が
商用化の段階に入ったとのニュースが飛び交う様になった。
桁違いの処理スピードを持つと言われ、量子力学を元に開発競争が進んでいる。
大きく分けて３つの方式が研究されていて「量子ゲート」「量子アニーリング」「量子ネットワーク」があり、
それぞれアメリカの主要企業、カナダやＮＥＣ、ＮＴＴや国立情報学研究所が競争をし、現在の計算能力は
49、2000、4000量子ビットで動作温度もそれぞれ極低温、極低温、常温とさまざまであり、
定義をどうするかの議論もある。
また、量子コンピュータ用の暗号技術も開発が進むなど、ハードとソフトの改良や技術革新が楽しみである。
６月に入って一部のパソコンから次の大規模アップデート（Creators Update）が始まった様である。
数か月前からユーザーを試験台に使ったインストールが行えていたので、試しに１台アップデートしてみたら
タスクバーの４つ窓アイコンをマウスの右クリックで出てくるメニューにある「コントロールパネル」のメニューが
「設定」のメニューに変わった。
検索すればコントロールパネル機能としては残っているが、
コントロールパネルはまだまだ利用価値が高いのに勝手だなぁ。
ユーザーを蔑ろにする企業が短命に終わることをそして問題が残ったままで強制的に
アップデートすれば離れてゆくユーザーが多くなることも考えられる。
今まで一世を風靡した企業の変わりゆく姿を見るのは日本に限ったことばかりではない様である。
Windows10の「コントロールパネル」→「回復」→「システムの復元を開く」は初期設定が構成されてないので
「システムの復元の構成」を初期段階で行う必要がある。
Windows10よりも以前のバージョンでは初期設定で構成されており問題が起きたときに復元で助かったことがあり重宝していたが
Windows10になってからは構成をしておかない限り使うことができない状態である。
推測するにWindows10はスマホ等にも使う事を想定している為の処置なのか。ならば使われる機器を判断して
適切な初期設定を行うＯＳであって欲しいと思うのだが。
更に厄介なのは大規模アップデート（Anniversary Updateなど）の時に復元構成が消えてしまい再度構成を行う必要がある。
ヘッドハンティングされた企業の断末魔なのかと疑われなければ良いが。
Windows10の「設定」→「回復」にある「このPCを初期状態に戻す」は（PCが正常に動作してない場合は・・・
Windowsを再インストールできます）とあるが、これに頼って想定外を引起す場合がある。
報告内容は以下で、特に無償アップデートしたPCは、この機能に頼らない方が良い。
想定外１：Microsoft Officeのプログラムが消え再インストールが必要。
想定外２：導入した一部のプログラムが消え再インストールが不可。
想定外３以降は、Windows10のプレインストール品でも購入時に戻る。想定外３：購入後インストールしたプログラムが消える。
想定外４：プリンターや周辺機器のドライバーや設定が消え再構築が必要。想定外５：エッジのお気に入りが消える。
想定外６：PCメールのデータや連絡先が消える。
フリーメールとは、料金が発生する契約をしなくても電子メールアドレスを自由に取得でき、
無料で大容量保存などが使えるものをいう。
しかもプロバイダーメールより多くの容量を使うことができるものもある。
その代わりコマーシャルが沢山あるなど、煩わしい事もあるが、利用の仕方によっては、良いことや得する情報などもあり、
コマーシャルとも上手に付き合えば、どうしてなかなか便利なものである。
これらのコマーシャルは検索した内容やネットショップでの実績などから興味分野を特定している様でもあり、
推測だが、同一検索ソフトのグループ同志やシステム間同志での売買があるかの様にも見える。
いずれにしても沢山のメールアドレスを転送などで１か所にまとめ、
管理する場合にも契約替えがないので使い続けられる。
プロバイダー（インターネット接続業者）と契約すると必ず付いてくるのがプロバイダーメールアドレスで
プロバイダーからの連絡事項や宣伝などが定期的に送られてくる。しかし、プロバイダーを乗換えたりすると
このメールアドレスは使えなくなるので、重要なメールに使うことは避けるようにするべきである。
携帯やスマホなどのキャリアーと同じようにプロバイダーもまたサービスが色々変化しており、
選択肢が沢山あることはありがたい。なのでプロバイダーも乗り換えることを前提に乗り換える時はメールアドレスが
無くなることを最初から想定して、無くなっても不便にならないような対策を講じておくことが賢いメール運用法となる。
その賢いメールの運用法とは、次に説明するフリーメールの活用をお勧めする。
電子メールは無制限コピー機との異名があり瞬時に沢山のメールを送る事ができる。
そのため郵便とは違い不特定多数の相手に宣伝目的などで通信費のみの無差別送信ができたり
妨害やサーバーダウンを目的とした大量メールを送り付けたりもできる。
中にはウィルスを仕込んだウィルスメールも含まれる。この場合添付ファイルに仕込まれているので注意をしよう。
最近では多くの場合プロバイダ側でメールのチェックをしてくれている場合が多く。
大量に送られてくる場合は自動的に制限を掛けられるが、定期的に送られてくる宣伝目的などのメールは自らフィルタリングするなどの
設定が必要となる。この手のスパムは無料の会員制出会い系サイトやマルチ商法の商品勧誘から架空請求セキュリティメールなど
詐欺まがいのものが近年多い。
迷惑メールとは受信者の意向を無視したメールの事で、システムが自動で分類できる迷惑メールは、短時間に多くのメールを
同一発信元から送って来るスパムメール（一方的に送られてくる広告やニュースも含まる）などや厄介なウィルスメールで
自動選別してくれるプロバイダーが多い。
さらに迷惑メールをユーザが定義する事もできる。例えば、特定の送信者アドレスやドメイン、特定の「ことば」などを
定義して選別できる場合もある。
しかし完全に選別など出来る訳がないので対策は怠れない。特に詐欺メールは、
知り合いを装い添付ファイルを開かせようとする悪質で巧みな手口が横行している。
例を挙げると金融機関やネットショップや政府機関や裁判所などを装う。さらに家族を装い「携帯をなくした」とかで騙す。
漏れるとは思わなかった不倫メールが天下に曝される訳とは、昔は「壁に耳あり、障子に目あり」であったが、
今は「デジタルに漏洩あり、人に拡散あり」と言う時代で、これに対応してない危機管理に問題がある。
まず第一にスマホやパソコンの画面ロックを使っていない。
これでは情報をどうぞ見てくださいと言わんばかりである。
第二にパスワードを使い回していたり、管理を疎かにしアクセスを許してしまう。
第三に連絡をメールでやり取りしている。メールの送受信は記録対象になり途中に入れたネットワーク監視にも引っかかる。
そこで送受信しないメール連絡を使う。Ｗｅｂメールの下書き保存をお互いで使い、
読んだら消し書き込んだら携帯へワンコール。
ただし余計な言動は避けよう。リベンジ証拠として相手に保存されてないとも限らない。
ショートメール(ＳＭＳ)、Ｃメールとは、電話番号と電話の１パケット分を使って送受信する電子メールの事で
携帯電話やスマホだけが使えるメールとなる。当然の事ながら電話番号を持ちまわれば同時にＳＭＳメールもついてくるので、
乗換えた場合にメルアドの変更を知らせる必要がない。
電話の１パケット分で送れるメールなので文字数に制限があり長文や添付ファイルは送れない。送れる文字数は
機種やキャリアによっても違いがあるが、全角最大７０文字とされる。５０文字程度で送れる簡単なメールがリアルタイムで
やり取り出来れば通常のメール会話は充分であろう。
撮影した写真などをその場で送りたいのであれば、その時だけＷｅｂメールあるいは携帯メールを使っても良いが、
クラウド・ストレージを使う方法も便利である。
携帯メールとは「携帯キャリアが提供するメール」で
携帯端末へほぼリアルタイムに送信されてくる電子メールを言う。
そのため電話と同じような取扱いが出来るように呼び出し音や振動でお知らせする機能がある。
メールアドレスは携帯キャリアの
アドレスになるのでキャリアを乗り換える時は電話番号のようにメールアドレスを持ちまわることはできない。
パソコンメールのような使い方をしたいなら
一部のプロバイダが提供するフリーメールアドレスを取得してＷｅｂメールとした使い方
をすればパソコンでもスマートフォンでも同じように扱える。
ただしお知らせ機能はないのでブラウザーでメールを覗きに行かない限り
メールに気付くことはない。
お知らせ機能が必要であれば、次回の記事でご案内するショートメールを推奨する。
Webメールとは「クラウド上でメールを開いたり見たりするもの」で
インターネットブラウザでアクセスする電子メールを言う。
そのためパソコンメールに比べて操作が煩雑になるので初心者には敬遠されることが多いが、パソコンを持ち歩かなくても
或いはパソコンのみならずスマフォンやタブレットからアクセスしても既読メールなどが、
そのまま見られるというメリットがある。
殆どのメールは、Webメールに切り替えが可能だが一部のプロバイダメールや携帯メールは切り替えられない。
切り替えるためにはそのプロバイダと契約した時の契約書や変更したＩＤとパスワード情報を
用意しておく必要がある。インターネットブラウザを起動したら契約したプロバイダのホームページでログインして
メールと表示されている所をクリックすればよい。
パソコンメールとは「専用メールアプリ」を使用してパソコンの中へメールをダウンロードしてから
開く電子メールを言う。
このような方法だとメールに付いているウィルスや不正ソフトがパソコンの中へ
持ち込まれる事になりセキュリティーが脅かされるので
最近では、あまり使われなくなっているが販売店がインターネット接続と抱き合わせで販売するときは、
使い方の説明が簡単になるので
多くの場合こちらを設定する事が多く、更にそのようなユーザーは殆んどが初心者なので
ウィルス対策ソフトも一緒に購入させられる場合も見受けられる。
もし、今だにパソコンメールを使っている方は、次回の記事でＷｅｂメールをご案内するので早めに切り替えて
パソコンの中へは簡単にウィルスなど不正ソフトが入り込めない環境にしておくことをお勧めする。
光ケーブルは電磁誘導の影響を受けず伝送損失が非常に小さいので長距離伝送を高速に行える。
そのため世界中を繋ぐ海底ケーブルは勿論、一般家庭でも使われるようになった通信手段であるが、
曲げに弱く接続の際にゴミの侵入を嫌うなどの工事上の注意が必要である。
接続方法としてはコネクタを使ったものや融着する方法がある。
その他の用途としては照明やインテリアのイルミネーションとしても使われることが多く、
さらに医療用のファイバースコープやオーディケーブルなどにも使われている。
この様に世界中で使われている光ケーブルの特許は、アメリカのコーニング社が国際特許を取得しているが、
発明の親は日本の研究者であるとされる。当時、特許庁が表現上で有用性を認めず、
アメリカに先を越され裁判でも敗訴となっている。
基地局とは陸上移動局と通信を行う為に陸上へ開設する移動しない無線親局を言う。
近年では携帯電話の基地局が殆どだが業務無線やタクシー無線及び電気通信事業者の親局などもある。
基地局は単独で存在する他に全国のNTT局舎での併設や送電線の鉄塔や電柱に併設したり
ビルの一角や地下街への設置もある。災害時などに緊急出動する移動体基地局は陸上移動局と呼ぶ。
また停電対策としてバッテリを常設する基地局も多い。
尚、災害時に限らず、過度のトラフィック集中による輻輳（繋がりにくさ）は
イベント会場周辺で数万人以上の人出がある際に問題となることが多く、
対策として自社系無線LANスポットの設置やアクセスポイントの臨時設置をしたり使用自粛を求めたりする。
新年を迎える０時頃を中心とした時間帯の発信規制は毎年のように繰り返されている。
そもそも「ハッカー」とは、当初、高度な技術と深い知識を持った
マニアックな技術者がコンピュータの「内側」を覗き、
インターネットが普及しだしたネットワークでは、あえてセキュリティーを突破し、
侵入した証拠を残すなどの方法で相手にセキュリティーホールを知らせるなど、
義賊的な互助精神的文化で存在していた時期もあったが、情報社会の急速な進展に伴って、
この「内側」を覗く行為が破壊行為や不正アクセスに発展した一部の人が社会問題にされ、
不正を働く人たちを総称して「ハッカー」と呼ぶようになった。
本来のハッカーと不正を働くハッカーとの定義をハッカーとクラッカーに２分しようとした論議もあったが
無駄に終わっている。
近年では、ブラックハッカーとかホワイトハッカーといった呼び方が定着しつつある。
ウィルス（virus）とはよく命名したものだと感心する。
その挙動（感染と増殖の繰り返し）が生物ウィルスとよく似ている。
巷で間違えない様にコンピュータプログラムのウィルスを正式にはコンピュータウィルスという。
また、これらを退治するプログラムをワクチンと言う遊び心も面白い。
しかし面白がってばかりいられない事態が、近年起きているのである。
挙動そのものも進化したが、特に人間の弱点を突いた誘惑でコンピュータの中に入り込み、
金銭目当ての脅しや情報漏洩を誘う詐欺まがいな挙動が横暴しているのである。
こればかりは、現時点で、ワクチンでは対処できないのである。
この様なものを見つけては注意を促すのがやっとで、将来的にも
個人の考えや価値観に頼るしかないのが現実であるように思える。
持ち運びができて、通話やインターネット通信ができる。マウス入力の代わりにタッチセンサーを搭載し
キーボード入力の代わりにクラウドで音声認識を行い音声で回答、必要に応じて検索結果まで表示する。
更に画面キー入力ではタッチセンサーを利用した入力技が便利だ。
そして、加速度センサーと地磁気センサーによる傾きと向きが解かり、
ＧＰＳや無線基地局や無線ＬＡＮアクセスポイントなどを利用し地球上の位置がわかる。
これらを利用したアプリは、スマホの傾きに応じて画面が回転などし、地図案内、星座観測などを何も知らなくても
誰でもが利用できるものとしたのである。
今後は、ウエアラブル（身に付ける）機器としての発展がある。すでに眼鏡型や腕時計型の機器が開発されており、
開発の勢いは留まる所を知らない。
1946年に「ノイマン（1903/12/28～1957/02/08）ハンガリー出身のアメリカの数学者」によって
提唱された暗号解析機で、それまでの固定プログラムによる計算機からメモリーへ
プログラムを記憶して処理するソフトウエアによる計算機という
画期的な概念で汎用性のある計算機が今日のコンピュータの始まりとされている。
それでも当時は、真空管1万7000本、重量30トンもの巨大な機械であったが、
急激な技術進歩のおかげで今日のコンピュータとなり、
これらを「ノイマン型コンピュータ」と呼んでいる。
近年、ノイマン型コンピュータの弱点（高速化）を克服しようとニューロコンピュータや量子コンピュータ
或いはＤＮＡコンピュータなどが提唱されているが、実用化には至っていない。
