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理科教材(知識経済における国富とは) その1続く

この文章を書いたきっかけ 理科教材は日本の国富になるのではないか?

情報化、知識化された社会において、価値ある情報を作り出すことは、国にとって重要な試算つまり、国富です。日本という資源のない国にとって、価値ある情報の創出は国家的にも重要なことではないでしょうか? 知識的に価値ある情報は多岐に渡りますが、私は、理科教材の豊富な蓄積は、国にとって非常に価値あることだと思っています。グローバル化がすすめばすすむほど、それぞれの国が持つ文化の多様性は、全体を豊かにする意味で大きな意味をもってくるはずです。文化は究極をいえば、言語になります。つまり、日本語でどれだけ価値のある情報を蓄積できるかが重要になります。そのときに、理科教材は、非常に面白い地位を占めていると私は思っています。

今、RikaTan という理科の雑誌づくりにかかわっていて、そう思うようになりました。

Rikatan0705s







何故、理科教材が重要かというと、日本は世界にも稀なほど理科教材の会社が多いらしいのです。

その話はまた次に書きます。

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知識経済における雇用創出アイデア(障害者に科学的作業)

この文章を書いた理由

情報化、知識化された社会において、価値ある情報を作り出すことは、新しいビジネス、つまり、雇用創出のチャンスです。価値ある情報を作り出すためのビジネスアイデアは、まだまだたくさんあり、面白くかつ経済的、社会的に意味あるものがたくさんあると私は思っています。この文章はそういったアイデアを提供するものです。この文章に価値があると思われる方は、ご自由にこのアイデアを利用ください。もし、私と一緒にやるのもいいかなと思われた方はご連絡ください。
XOOPS(http://xoopscube.jp) というインターネット上のWebアプリケーションで実現できることがあったらぜひ一緒にやりたいと思っています。連絡先は、tadashi@isogaya.co.jp または、mixi id 2062

障害者に科学的作業

障害者に高度で知的な作業を提供し、経済的に意味があり、社会的にもに貢献できるようなことはできないかと考えたのが、「障害者に科学的作業」です。

【1】具体的なイメージ(画像認識作業)

どんな科学的な作業をするかというと画像認識です。科学的な実験結果の画像をブロードバンドで、障害者の手元まで届けて、その画像の中から意味ある情報を持つものを、選抜する作業です。車椅子などで動けない人でも、視覚と認識能力があればできます。

【2】ポイント(ブロードバンド、パターン認識)

ポイントは2つあります。

1.ブロードバンドの発展(低価格な画像配信技術)
精密な画像や、動画をインターネット経由で送り出せるようになりました。遠隔カメラ、監視カメラがあちこちで使われるようになっています。遠隔地にある工場の中を監視するシステムも使われ始めています。遠隔地の情報を見ながら作業することもできるます。遠隔手術がその代表です。

ブロードバンドは、画像を大量に低コストで送付する技術で、インターネットとコンピュータが得意とするところです。

2.パターン認識(人間は高度のパターン認識力を持つ)
電子マネーのような限定的なパターン認識技術は、コンピュータが圧倒的に得意とする分野です。一方、意味的なパターン認識は非常に苦手です。たとえば、人間は、犬と猫の区別を容易に行いますが、これをコンピュータにやらせようとすると非常に大変です。

上記のブロードバンドの発展とこの人間の持つ高度の意味論的なパターン認識技術を使って、新しい雇用が創出可能ではないでしょうか?

【3】アイデアの例

1.原子核の写真
高いエネルギーで原子核を衝突させて観察する実験では、数多くの画像をとり、その中から人間が目で見て有用な情報だとチェックする作業をしています。その作業は、やり方そのものは難しくなく、小学生でも作業に参加することが可能です。
map core プロジェクト(下記はまだ準備中ですが、)などで実際にボランティアベースでは、行われている作業です。
http://mapcore.jp/test/

2.バイオイメージング
バイオの実験では、バイオイメージングといって、生体内物質に、蛍光物質や、発光物質をつけて画像をとることが盛んに行われています。その画像の中から意味あるデータを抽出する作業の一部をそれほど知識のない人でもできる可能性があります。

3.コンビナトリアルケミストリー
日本ではそれほど盛んではありませんが、いろんな条件を組み合わせて化学反応をおこさせて価値のある反応系を発見しようとする試みが、世界的には広く行われています。これはコンビナトリアルケミストリーといわれる手法で、下手な鉄砲も数打てばあたるというものです。このときの結果判定も人間が画像を見て判定する場合もありえます。

【4】可能性

1.誰でもできる

人間の本来もっている画像認識能力を使うだけなら、誰でもできます。学習コストが不要な作業なら、すぐにでもできます。誰でもできることは付加価値が少ないともいえますが、やってみようという気になる程度の低い学習ハードルであることは新しい作業の場合には必要なことです。

2.少し勉強すればもっとよい結果が生まれる
画像認識もたくさんみると熟練しますし、理論的な勉強をすればもっと的確に画像認識をして判断ができるようになります。

3.科学的でないことにも応用できる
画像認識の作業がないときには、遠隔地の監視など、科学的ではないけど、すぐにできる簡単な画像認識作業をすることができます。

【5】将来
高度の知識を得て、付加価値の高い仕事をするとなると、まずは、特定領域の画像認識のプロフェッショナルになると教育システム、訓練システムがあると違ってくる違ってきます。

そして、その先には、遠隔操作による実験もありえるでしょう。
顕微鏡とマニピュレータで操作しての実験は遠隔地からも可能だからです。

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