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学生らの専門性を求める企業も多く、40社以上と提携を結ぶなど、引く手あまただといいます。『伝統の女子大』という枠組みを守りながら、時代に合わせて変化する作戦です。

■『関西大学』全国からの志願者獲得へ、受け入れ体制を強化

変化を求められているのは、女子大学だけではありません。“関関同立”の一角『関西大学』は、在籍する大学生は2万8000人に上りますが、出願締め切りの6日前までオンラインでの入試説明会を実施しました。必死のPRを繰り広げる理由とは？

(関西大学・入試広報課　岩崎波留奈課長)
「地元・関西出身の方が約8割。全国から入学していただきたい」

　実際に学生に出身地を聞いてみると「大阪」「奈良」「兵庫」など関西出身が多く、ある学生は「東京出身の学生はあまりいない。いたら『おぉ』ってなる」と話していました。全国的な知名度は、まだまだのようです。

そこで、関西圏外からも学生を集めようと、3年前には約250人の学生を収容できる学生寮を新設しました。また、ひとり暮らしをする学生を対象に『新入生のつどい』を開くなど、全国からの志願者獲得を狙い、受け入れ体制を強化しています。

志願者数・関西トップ『近畿大学』が見せる“攻めの姿勢”

一方、関西トップの志願者数を10年以上維持し続けているのが『近畿大学』です。攻めの姿勢で、2026年4月、16番目の学部となる看護学部を新設します。関西で付属病院を持つ総合大学は限られ、私立大学では近大のみ。その強みを生かし、堺市に開設したばかりの新キャンパスで「最新鋭の設備を生かした授業を」と意気込みます。

(近畿大学・看護学部設置準備室　大宮淳史室長)
「近畿大学は総合大学ですから、医療系以外の学部もたくさん持っています。他の学部との連携を見据えた学部の特色が、近畿大学の強みだと思っています」

# ビットは足りているのに、なぜ息苦しいのか —— ラベルという割り当て問題

IPv4は32ビットで約43億個。IPv6は128ビットで、実質的には枯渇しない。
ここまでは技術屋の常識だ。

でも、この差を眺めていると、別の直感が立ち上がってくる。
「足りないこと」そのものより、「どう割り当てるか」のほうが本質ではないか——と。

アドレスは無限に近くても、割り当てのルールがまずければ混乱する。
逆に、限られた空間でも、設計と運用が良ければ回る。
問題の中心は“桁数”ではなく、“配布と運用のガバナンス”だ。

この構造は、人にラベルを貼る行為とよく似ている。

## 1. 33個の質問で、世界を識別できる（理屈の上では）

イエス・ノーで答えられる質問を考える。
質問同士に重なりがなければ、33個で2^33 ≒ 86億通りを区別できる。
理屈の上では、世界人口を一意に識別することも可能だ。

さらに、評価軸を128個くらい用意して、それぞれ何らかの値が入るなら、
ラベルが衝突する可能性は実用上ほぼゼロにできるだろう。
情報量としては十分すぎる。

それでも現実には、人はラベリングを嫌う。
「足りない」からではない。「むしろ足りすぎる」世界で、なぜ抵抗が生まれるのか。

## 2. ラベルは情報の不足ではなく、情報の圧縮だ

ラベルは一言で言えば、圧縮だ。
多次元の状態を、少数の言葉や記号に畳み込む。
それ自体は、運用のための必須技術でもある。現場は要約で回っている。

ただしラベルは、たいてい非可逆圧縮（lossy compression）になる。
圧縮の過程で、ほとんどの情報は捨てられる。

そして、決定的に効いてくるのはここだ。
どの情報が捨てられたのかを、本人が選べないことが多い。

自分の中では重要だった軸が、評価対象にすらならない。
努力して伸ばした能力が、観測されていない。
文脈が切り落とされ、誤解の余地だけが残る。
この「消された感じ」が、強い違和感を生む。

## 3. “軸を増やせば解決”は半分正しく、半分危険だ

情報理論的には、軸を増やせば識別精度は上がり、衝突は減る。
モデルはより豊かになる。ここまでは正しい。

しかし、評価軸が増えすぎると、別の問題が立ち上がる。
それは「伝わらなくなる」という問題だ。

高次元の評価は、どの軸がどの程度効いたのかを直感的に説明しづらい。
各軸は妥当で、全体としては正しくても、
共有できるのは「そう判定された」という事実だけになる。

さらに、軸が増えるほど意味は分散する。
どれが本質なのか分からなくなる。
正確だが、焦点を持たない分類——いわば“高精度な散漫さ”が生まれる。

結果としてラベルは、辞書に載らない個別定義になり、
検索も集約も比較もできなくなる。
情報量は増えたのに、意味として届かない。
帯域があるのに、プロトコルが噛み合わない。

## 4. 本当に怖いのは、数ではなく「ブラックボックスな割り当て」だ

評価軸が多ければ安心かというと、そうでもない。
問題は数ではなく、

- どんな軸があるのか
- それぞれにどんな重みがあるのか
- それが将来変わるのか
- いつの観測に基づくのか

が見えないことだ。

ブラックボックスな分類器に「あなたはこのクラスです」と言われる感覚。
それは識別ではなく、確定に近い。

ここでラベルは“説明”から“統治”に変質する。
つまり、ラベルは単なる情報ではなく、運用上は資源配分のトリガになる。

配属、権限、報酬、機会、発言力。
任せてもらえる範囲、レビューの厳しさ、期待値の固定。
ラベルが決まると、周囲の観測もその仮説に引っ張られる。
すると本人は、更新の機会そのものを失う。

「あなたはこういう人」という要約が、
「あなたはこう扱うべき人」という制約（constraint）に変換された瞬間、
人は息苦しくなる。

## 5. 自己選択ラベルが少し楽なのは、“ロール”になるから

では、「自分でラベルを選んでいいよ」と言われたらどうだろう。
不思議と、少し受け入れやすくなる。

ここには構造的な理由がある。
自己選択ラベルは、状態の固定値ではなく、一時的な役割（ロール）として扱われやすい。

ロールは「今この目的に対して、どの役割を担うか」という宣言だ。
宣言には、変更可能性が含まれる。
選んだという事実そのものが、将来変更できる余地を残す。

だから受け入れやすい。
嫌なのは“ラベル”ではなく、“取り消せないラベル”なのだ。

## 6. 完全にかぶらないラベルは作れるが、使いものにならない

技術的には、完全に一意なラベルを設計することは可能だ。
しかしそれをやると、周囲に意味が通らなくなる。

検索できない。集約できない。比較できない。
たとえば、全員が固有の型番を持っていても、
型番だけでは「何ができる人か」「どこにアサインすべきか」が共有できない。

だから現実のラベル設計は、必ずトレードオフを背負う。

- 内部では豊かな情報（多次元ベクトル）を持つ
- 外部共有では、語彙を一般化し、少数のラベルに落とす

この二層構造は辞書に似ている。
内部には無数の意味があり、外部には限られた定義がある。
辞書の価値は、厳密さよりも相互運用性にある。

## 7. もう一つの根本：人は未完成なモデルで、重みが変わる

そして重要なのは、未知のパラメーターが常に残っていることだ。
人は未完成なモデルだ。学習途中で、特徴量が増えたり、重みが変わったりする。
環境が変われば、同じ人でも出力は変わる。

その途中経過を確定ラベルとして扱われると、
探索が止められたように感じる。

アイデンティティや「自分探し」と似た感覚が出てくるのは自然だ。
それは「自分を知る」話ではない。
「どこまで確定していいのか」という話だからだ。

## 8. まとめ：嫌われるのは識別ではなく、可逆性のない確定

結局、ラベリングが嫌われる理由は、識別されることではない。

- 可逆性がないこと
- 更新できないこと
- 評価軸の主導権が自分にないこと
- 目的外利用されること（別用途へ流用されること）
- 説明可能性がなく、異議申し立ての余地がないこと

それらが一緒になったとき、人は強い抵抗を覚える。

ビットは足りている。
情報量の問題ではない。
問題は「割り当ての設計」と「運用のガバナンス」だ。

## 9. もし“良いラベル”を設計するとしたら（運用原則の形）

最後に、ラベルが“確定”に化けないための設計原則を置いておく。

1) 目的限定（Purpose limitation）
- 何のためのラベルかを明文化し、用途外利用を制限する

2) 透明性（axes / weights / policy）
- どの軸があり、何を重視し、どこが不確かかを説明する
- 可能なら信頼度や適用範囲（文脈）も併記する

3) 可逆性（versioning / expiry / update）
- ラベルに有効期限を持たせる
- 観測時点を記録し、更新を前提にする

4) 共同編集（appeal / co-labeling）
- 本人の説明が入力として反映される導線を持つ
- ラベルを「宣告」ではなく「仮説」として扱う

5) 二層化（public summary / private profile）
- 内部は高解像度でもよい
- 外部共有は検索・集約・比較のために少数語彙に落とす

ラベルは、情報を減らす。だからこそ、運用を支える。
しかし同時に、未来を縛る力も持つ。

IPv6が無限に近くても、割り当てが雑なら混乱する。
人のラベルも同じだ。
問うべきは「何ビットあるか」ではなく、
「誰が、どの目的で、どの程度の可逆性を残して割り当てるのか」——その一点に集約される。

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