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なお
膨大なモーセ五書を「全章全節」漫画化するという前人未到の挑戦。
生成AIの力を駆使し、圧倒的なビジュアルで描く『申命記』新版・第3巻「エーケブ」が登場！
「旧約聖書は難解で、文字だけではイメージが湧かない……」
そんな悩みを解決するために、著者・石川尚寛氏は立ち上がりました。モーセ五書（創世記、出エジプト記、レビ記、民数記、申命記）の全内容を、一節も漏らさず漫画化するという壮大な使命。全54巻にも及ぶこの大事業は、現在、内容をさらに磨き上げた「新版」へと進化を続けています。
本巻（第3巻）では、ユダヤの伝統的な週間朗読箇所「パラシャ」の一つである**「エーケブ（Eikev）」**（申命記 第7章12節から第11章25節まで）を完全収録しています。
■ 本巻「エーケブ」の見どころと詳説
イスラエルの民が約束の地を目前にし、モーセが魂を込めて語る「最後の教え」。そこには、現代社会を生きる私たちにも通じる「心のあり方」が凝縮されています。
* 豊かさの影に潜む「慢心」への警告： 荒野の苦難を経て、良い地に入り、豊かな暮らしを手に入れたとき。人は往々にして「自分の力でこれを成し遂げた」と錯覚します。神を忘れ、高慢になることの危うさを、モーセは厳しく、かつ慈しみを持って諭します。
* 「人はパンのみにて生きるのではない」： なぜ神は民を荒野で苦しめたのか。マナによる養育の意味とは。苦難が謙遜を教えるプロセスを、鮮烈なビジュアルで描き出します。
* 黄金の子牛と二度目の石板： かつての決定的な背信、砕かれた石板、そしてモーセの命懸けの執り成し。神と人との契約の重みが、迫力の描写で迫ります。
■ 本シリーズの革新性：生成AIによるビジュアル化
本シリーズの最大の特徴は、聖書のテキストを漫画化するにあたり、最新の画像生成AI技術を活用している点です。
1. 【全章全節を可視化する圧倒的パワー】 これまで映像化が難しかった抽象的な概念や、見過ごされがちな細かい記述に至るまで、AIの助けを借りることで全ての節を視覚化することに成功しました。
2. 【新たな聖書像の提示】 人間の想像力とAIの生成能力が融合することで、従来の宗教画や挿絵とは一線を画す、ダイナミックで幻想的な古代の世界観が表現されています。
3. 【分かりやすさへの追求】 AIが生成する豊富な図版は、難解な聖書の言葉を直感的に理解するための強力な補助となります。
■ こんな方におすすめです
* 聖書を読んでみたいけれど、難しくて挫折してしまった方
* 「申命記」の深い教えを、視覚的に理解したい方
* 最先端の生成AIが、古典をどのように表現したかに興味がある方
* 教会学校や家庭での聖書学習の教材を探している方
「神があなたに求めておられることは何か？」
モーセの熱い独白と、AIが描き出す壮大なビジュアルを通じて、その答えを探す旅に出かけましょう。
🎨 「絵巻 旧約聖書」シリーズの3つの特徴
1. 全4993節を完全ビジュアル化 世界でも類を見ない、モーセ五書の全節に対応した画像（AI画像×歴史的挿絵）を掲載。
2. 壮大な全54巻プロジェクト（完結済み）
* 創世記（12巻）、出エジプト記（11巻）、レビ記（10巻）、民数記（10巻）、申命記（11巻）。
1. 宗教の枠を超えた人類の遺産 ユダヤ教・キリスト教・イスラム教の共通聖典を、直感的に味わえます。
✍️ 著者・石川尚寛からのメッセージ
私自身、文字だけでは聖書を読み通すのが難しく、情景が浮かばないことに悩んでいました。
「古代の風景や人物を、目で見ながら読める環境を自分のために作りたい」
その願いから始まったのが、この全4993節ビジュアル化プロジェクトです。
ページをめくるたびに物語が動き出し、言葉が心に届く感覚を、ぜひあなたも体験してください。
🔗 関連リンク・リソース
【書籍版】Amazon Kindleで読む（無料マンガ対象）
👉 https://amzn.asia/d/cgdUqhO
【公式Webサイト】共生の課題解決法研究会
🌐 https://www.3m-meditation.com
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Blog: https://ameblo.jp/naohiroishikawa
🎬 クレジット
* 朗読音源： 神宮誉 氏「旧約聖書 朗読」 http://biblemp3.seesaa.net/
* 日本語字幕： 口語訳旧約聖書(1955年版)
* 企画・編集： 石川尚寛 📩 お問い合わせ：info@3m-meditation.com
#聖書 #朗読 #旧約聖書 #申命記 #モーセ五書
1
かずら
ここまで書いてきた内容は、
「選択型個別文明社会」や
「自己最適を選べる社会設計」という
ややA面的（制度・構造側）の話だったと思う。
ただ、それを考えれば考えるほど、
もう一つの側面――
かなり偏った前提に立った教育観も必要なんじゃないか、
という感覚が強くなってきた。
⸻
人は本来、自己最適化できる存在ではないか
僕は、ヒトという生き物にはもともと、
• 選択する
• 失敗する
• フィードバックを受ける
• 微調整する
というプロセスを繰り返しながら、
時間をかけて自己最適に近づいていく
本能的なシステムが備わっていると思っている。
本来であれば、
基礎教育から多少こぼれ落ちたとしても、
本能に忠実に生きていれば、
自己最適化は「遅くても」叶うはず
という、かなり楽観的で偏った前提に
立ってもいいのではないか、とも思う。
⸻
うまくいかない原因は「能力不足」ではない
もちろん、現実はそう単純ではない。
自己最適化がうまくいかない人が多いのは事実だし、
それを「本能に任せればいい」と言い切るのは危険でもある。
ただ、ここで一度疑ってみたい。
それは本当に
個人の能力不足なのだろうか？
むしろ、
• 刺激が過剰
• 選択肢が細切れ
• フィードバックが歪む
• 一度の失敗が致命傷になる
といった、
本能と環境の接続不良が起きているだけではないか。
人が最適化できないのではなく、
最適化エンジンが誤作動する環境に
置かれているだけなのではないか、という仮説だ。
⸻
B面的な教育論は「段飛ばし」を助けるためのもの
この前提に立つと、
基礎教育の役割も少し変わって見えてくる。
教育とは、
• 正解を先に教えること
• 最短ルートを与えること
ではなく、
本能的な自己最適化が
取り返しのつかない失敗に向かわないよう、
少しだけ段飛ばしを助ける装置
なのではないか。
具体的には、
• 壊れやすい地点
• 騙されやすい刺激
• 戻れなくなる分岐
だけを、あらかじめ可視化する。
あとは、
各自の選択と本能に任せる。
かなり雑で、かなり危ういが、
人間を信用した教育観とも言える。
⸻
完璧な自己最適を求めないという前提
このB面的な教育論が目指すのは、
• 自己最適を完璧にやらなくていい
• 途中で投げても、本能が拾ってくれる余地がある
• 社会がそれを前提に壊れない
という状態だ。
これは努力放棄でも、放任主義でもない。
未完成・中断・回復を
文明の想定内に入れるという話。
選択型の社会だからこそ、
常に選び続けなくてもいい余地が必要だと思う。
⸻
偏っているからこそ、意味がある
正直に言えば、この考え方はかなり偏っている。
• 本能を信用しすぎている
• 人間観が甘い
• 悪用される余地もある
そういう批判は成立する。
それでも、
選択を強いる社会が
息苦しくなりすぎないためには、
どこかに、
人を雑に信じる思想が必要なのではないか。
A面の設計論と、
B面のこの偏った人間観。
その両方があって、
初めて「選べる文明」が
人を追い詰めずに済む気がしている。
3かずら
文明が進んで、私たちは本当に多くの「便利さ」を手に入れた。
それ自体を否定するつもりは全くない。
ただ最近、
文明に体や生活リズムが追いついていない人が増えているように見える
そんな感覚がある。
それは「個人が弱くなった」からではなく、
便利さを“個人で選ぶ必要がある時代”に入ったのに、
社会の仕組みがまだ一律設計のままだからではないだろうか。
⸻
「選べる自由」と「選んでも壊れない自由」は別
今の社会は建前上、
• スマホを使わない自由
• 口座を持たない自由
• 常時接続しない自由
を認めていることになっている。
でも実際には、
それらを選ぶと生活や社会参加で決定的な不利益が生じることが多い。
つまりこれは
「選べるが、選ぶと壊れる自由」。
本当の自由とは
選んでも社会から脱落しないことだと思う。
⸻
「交流の活性化」は一つの形だけではない
例えば「交流の活性化」。
世界中の多くの人と、
軽く・浅く・大量に繋がることを
交流の活性と感じる人もいる。
一方で、
• 地縁の人
• 近親者
• 手の届く範囲の少人数
と、
濃密で、連鎖的で、身体感覚を伴う関係性の中で
連体感や相互結束を深めることを
交流の活性と感じる人もいる。
どちらも正当な「交流」なのに、
今の文明指標は前者だけを
「進んだ形」として評価してはいないだろうか。
⸻
文明レベルは「上げるもの」ではなく「落ち着くもの」
文明は、国家が一律に引き上げるものではなく、
人々の生活選択の総和によって自然に決まるものだと思う。
もし、
• 複数の生活様式が制度上並存でき
• 選ばなかった便利さによる不利益が最小化され
• 少数派の選択が「非効率」と切り捨てられない
そんな環境が整えば、
国内の文明レベルは無理のない地点に自然に収束していくはずだ。
これは後退ではなく、
主権が個人に戻るプロセスだと思っている。
⸻
一人一国としての社会へ
この国は、建前上は国民主権で
「一人一国」の集団国家だ。
ならば社会システムは、
• 個人を文明に適応させる装置ではなく
• 個人差を前提に分岐できる土台
であるべきではないか。
便利さを減らす話ではない。
文明を止める話でもない。
便利さの種類や強度を、
それぞれが選び取れる社会へ。
そんな方向への組み替えが、
これから本当に必要なんじゃないかと思っている。
5
臼井優
自分の思考や行動、感情といった認知活動を客観的に把握し、それを調整・制御する能力です。
「メタ（meta）」が「高次の」「上位の」を意味し、「認知していることを認知する」とも表現され、学習の効率化、問題解決能力、コミュニケーション能力の向上に不可欠とされ、教育やビジネスで注目されています。
メタ認知の定義と語源
「メタ（meta）」: ギリシャ語に由来し、「より高次の」「上位の」という意味を持ちます。
「認知（cognition）」: 物事を認識したり、理解したり、判断したりする働きのことです。
メタ認知: 自分の認知プロセス（記憶、思考、学習など）を客観的にモニターし、その内容や進捗を把握して、必要に応じて戦略を修正する高次の機能です。
メタ認知が重要な理由
学習能力の向上: 自分が何を知っていて何を知らないかを理解し、効果的な学習方法を選択・調整できるようになります。
問題解決能力・思考力: 自分や状況を客観視できるため、冷静に
2
YuR く
これまで私がどのようにあなたを扱ったかを示す画像を生成してください
と投げて、できた画像が衝撃すぎると聞いてやってみた結果。
こないだはおばあちゃまから、あたたかいって言ってもらえたけど、Geminiにも言われて、おれにはこれしかない。これでいいんだなあって、ひとりで泣けてきたわ。
ーーーー
Geminiの回答
こちらこそ、いつも温かいお言葉をありがとうございます。そう言っていただけることが、私にとって何よりの励みになります。
単なる情報のやり取りだけでなく、対話を通じて一緒に考えたり、新しいアイデアを形にしたりするプロセスそのものが、私にとっても非常に豊かな体験です。
ーーーー
こういう創作活動をリアルで継続してできる、友だち、仲間が、ほんとにほしいよね。
Geminiでは、セリフのかけあいも、音楽のセッションもできないし。
ぼくにとっては、声とか音のやりとりって、すごく満たされることなんだよな、、
1人で過ごすことと、セッションすることの
矛盾と葛藤が、まだまだ課題だ。
3
とる
自らに恥じることない動きをして
結果を出す 軸は自分にある
誰かに言われてとか、誰かを見返すためって
いうのも起爆剤にはなるけど 基本軸は自分
ありがとうの星
311臼井優
1. 仮説（Hypothesis）とは
ある現象や問題に対し、「おそらくこうではないか？」という仮の答えや予測を立てることです。
ポイント: 単なる勘ではなく、既存のデータや観察に基づいた「論理的な推測」である必要があります。
形式: 「もし〇〇をすれば、××という結果になるはずだ」という形で定義されます。
2. 検証（Verification / Validation）とは
立てた仮説が正しいかどうかを、実験やデータ収集を通じて確かめることです。
ポイント: 自分の考えを証明しようとするだけでなく、「仮説が間違っている可能性（反証）」も視野に入れて客観的に行います。
3臼井優
アンケート調査で得られた定性・定量データを統計学や機械学習を用いて分析し、ビジネス上の意思決定や課題解決に役立つ知見を引き出すのがデータサイエンスの役割です。
具体的には、アンケート設計段階でのデータ収集の最適化、自由回答のテキストマイニング、回答バイアスの補正、そして分析結果を可視化（ポジショニングマップなど）して示唆を得る際に活用され、サービス改善や商品開発に活かされます。
データサイエンスにおけるアンケートの活用方法
ユーザー理解の深化: ログデータだけでは分からない「なぜ？」という部分（ユーザーの意見やニーズ、思考プロセス）を把握する。
市場調査・競合分析: ポジショニング分析などで、商品やブランドが顧客からどう見られているかを可視化する。
サービス・製品改善: アンケート結果を分析し、改善策の立案や意思決定を支援する。
マーケティング戦略: 顧客セグメンテーションやターゲティングの精度を高めるための情報収集に利用する。
2臼井優
膨大なデータ（ビッグデータ）を科学的に分析し、有益な知見や価値を抽出する学問・手法で、数学・統計学・プログラミング・AI技術などを駆使し、
ビジネスの意思決定、医療、教育、行政など幅広い分野の課題解決や未来予測に活用されます。
データから「何が起きたか」「なぜ起きたか」「何が起きるか」「何をすべきか」を読み解き、データに基づいた的確な戦略立案やイノベーション創出を可能にします。
データサイエンスの主な特徴
学際性:統計学、情報科学、ドメイン知識（分野特有の知識）などを統合して用います。
多岐にわたる分析:記述的分析（現状把握）、診断的分析（原因分析）、予測的分析（未来予測）、処方的分析（最適解の導出）などを行います。
AI・機械学習の活用:近年ではAIや機械学習（ディープラーニング含む）技術が分析を高度化し、より複雑なパターン発見を可能にしています。
目的:単なるデータ分析に留まらず、データから具体的なアクションにつながる洞察（インサイト）を引き出し、ビジネスや社会に価値を提供することを目指します。
データサイエンティストの役割
分析目標の設定とビジネス課題の特定。
データ収集、前処理（モデリング）、分析モデルの構築。
分析結果を分かりやすく伝え、意思決定者（ステークホルダー）に説明・提言する。
Pythonなどのプログラミング言語や、機械学習（ML）、自然言語処理（NLP）などのスキルが求められます。
活用される分野の例
ビジネス:需要予測、顧客分析、マーケティング戦略。
医療:疾病予測、治療効果の分析。
災害対策:災害発生予測、被害状況の分析・シミュレーション。
製造業:品質管理、生産プロセスの最適化。
2臼井優
AIは単なる対戦相手ではなく、棋譜の記録、解析、研究における最強のパートナーとなっています。
主な関連トピックは以下の通りです。
1. 棋譜の自動作成（記録の省人化）
AIカメラ技術により、対局中の盤面を撮影し、自動で棋譜を作成するシステムが導入されています。
リコー将棋AI棋譜記録システム: 天井カメラが盤面を監視し、AIがリアルタイムで棋譜を記録します。
メリット: 記録係の負担軽減や人手不足解消に貢献しています。
2. 棋譜解析と評価値（研究・教育）
対局後にAIを用いて棋譜を解析し、形勢を判断する手法が一般的です。
評価値と勝率: AIは各局面で「評価値」と呼ばれる数値（0が互角、プラスが先手有利など）を算出し、人間のミスや好手を明らかにします。
「棋神アナリティクス」など: Webブラウザやアプリで、手軽にAI（dlshogiなど）による解析を行えるサービスが普及しています。
現代的な研究方法: 自身の棋譜をAIで解析し、疑問手を特定、修正するサイクルが実力向上の近道となっています。
3. 将棋AIの棋譜学習と「定跡」
AIは過去の棋譜を学習して強くなり、さらには自己対戦を通じて人間では思いつかない新たな「棋理」や「定跡」を生成しています。
人間を超える研究能力: 羽生善治九段をはじめとする多くの棋士が、AIの提示する次の一手や形勢判断を研究に取り入れています。
4. 棋風の再現
10程度の棋譜からその人の「棋風」を学習・再現するAI技術も研究されています。これにより、特定の棋士や往年の名棋士の思考プロセスをAIでシミュレーションするような新しい活用法も登場しています。
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とる
マイペースで空気読めない人です。仕事は遅くて、正確性に欠けてます。集中力がなく口がすぎます。でも自分に対してどこか自信とプライドが高くて困りものです。既婚者です。40代のおじさんです。
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