「#未来のためにできること」に応募してみました③微分方程式の登場。
以下の投稿についてのプロダクション・ノート的まとめ。
「成熟」に向かう最先端IT企業群
以下までの投稿で「コンピューター産業の開闢者(IBMワトソン父子)が人工知能となって蘇り今日なお影響力を保ち続けている」恐るべきIT業界の80年史が浮かび上がってきました。
しかも、ここに突如現れた「人工知能化によって蘇った」IBMワトソン父子、ジョージ・オーウェル「1984(1949年)」におけるBig Brotherの様な貫禄ある権力者の容姿で復活してくると思わせておいて…
実際に登場したのは「魔法少女まどか☆マギカ(2011年)」におけるキュゥべえの様な可愛らしいマスコット姿。
実はそれ自体は端末に過ぎず、本体は姿も見せない感じ、まるで007シリーズのスペクター首領ブロフェルド(Ernst Stavro Blofeld)の様ですね。
「全然怖くなんかないよ。そもそも人工知能じゃなくCognitive Computingだし、Thinkも「俺が考えてやる」とか「お前が考えろ」みたいな一方的強要じゃなく「一緒に考えよう」って意味だし」とか端末に喋らせそうなイメージ。そうやって日常の一部に溶け込んで、こっそりサラッと頼まれてもいないカップルのケンカの仲裁とかやってのけたりする訳です。かかるしたたか極まりない態度、まるで「国王は国民の婢」を自称し、フルートを吹きながらジャガイモを国内に広めたプロイセン王国のフリードリヒ大王(在位1740年～1786年)の様ではありませんか。
コグニティブって知ってる？AIとは違うIBMの目指す世界とは
「敵」がこんな思いもかけない姿に変貌してしまうと困った立場に追い込まれるのが、それまで追う側だった新興IT企業の面々。果たして「Think different」とは何だったのか…もちろん実際にiPodやiPhoneや検索エンジンやSNSなど「Crasy Ones=これまで見た事も想像した事もなかったドット・コム的奇跡」なら次々と顕現させてきた訳ですが、それらを現出させてきた新興IT企業の面々もまた次第に「成熟期の到来」を意識せざるを得なくなり、遂には共同で「持続可能な開発目標(Sustainable Development Goals,2015年~2030年)」を掲げる展開を迎えたという次第。
忘れもしない1991年におけるQuickTime1.0の発表会…これにMixed Emotions ツァー(1989年~1990年)のライブ映像を提供したローリングストーンズのミック・ジャガーは320x240のノイズだらけのカクカク映像についてこんな感じのコメントを発表しました(内容はうろ覚え)。「笑っちまうよな。まるでオモチャだ。だが世界を制するトレンドの多くが、そうやって最初は笑われながら始まるものなのさ」。その後の動画配信ジャンルの躍進は皆さんも御存知の通り…
それは「終焉の始まり」なのか、それとも「新時代の幕開け」なのか…今回はそういう観点から一連の投稿のお題となってるSDGsに迫ってみたいと思います。
MDGs(Millennium Development Goals=新世紀開発目標,2000年~2015年)からSDGs(Sustainable Development Goals=持続可能な開発目標,2015年~2030年)
まずは失敗に終わった「前身」MDGs(Millennium Development Goals=新世紀開発目標,2000年~2015年)を振り返るところから始めましょう。
MDGsとは「Millennium Development Goals」の略で、2000年にニューヨークで開催された国連ミレニアム・サミットで採択された「国連ミレニアム宣言」をもとにまとめられたSDGsの前身目標です。
MDGsは、合計8つのゴールと21のターゲットから構成されている2015年までの達成目標です。文言は異なりますが、SDGsの目標にはこれら全てが含まれています。
MDGsでは、人間開発と貧困撲滅をテーマとして、平和と安全、開発と貧困、環境、人権、弱者の保護などの課題に対しての国連がとるべき姿勢について明記されています。
MDGsの誕生によって、それまでバラバラだった社会課題や方策が1つの目標としてまとまったと同時に世界中が団結する基盤ができました。
しかしMDGsは開発途上国に対する「先進国の目線での」目標であったため、世界的なムーブメントまでには至らず、ほとんどの目標が達成されないまま、2015年を迎える結果になりました。
要するに、これに「先進国を巻き込む」目標を追加したのがSDGs(Sustainable Development Goals=持続可能な開発目標,2015年~2030年)となる訳です。
ネットには「SDGsなんて言葉、他の先進国では誰も知らない」なんて口さがない意見もありますが、種明かしするとまず欧米諸国の間にSustainable(持続可能)概念の流行があり、目標達成の為には先進国を巻き込む必要がある事を痛感した旧MDGs陣営がこの単語をプロジェクト名にまで盛り込んだという顛末。
日本ではSDGsに政府も企業も力を入れており「SDGsの達成に貢献する企業でないと投資対象にならない」みたいな話も聞くのですが、実際のところ『SDGs』という言葉、マジでアメリカ人だれも知らないです… pic.twitter.com/AiE51rX8Fx
— 山口慶明🇺🇸で何とか生きてる (@girlmeetsNG) August 23, 2022
特に世界経済を動かしているIT企業には大きな期待が寄せられています。
2030 アジェンダでは、「政府、市民社会、民間企業、国連システム、およびその他関係者」を結びつけるグローバルなパートナーシップと並んで、テクノロジを、SDGs の「実施手段」と捉えています。国連事務総長によるデジタル協力に関するハイレベルな識者のレポートでは、「SDGs の 17 のゴールと 169 のターゲットの中で、デジタルテクノロジが示唆することやその可能性と切り離されているものはひとつもない」と書かれています。テクノロジは、信頼のおける状態かつ責任ある包括的な方法で開発され使用されれば、この世界と人々の生活を変革する上で確実な力となる可能性があるのです。
各社の取り組みに目を向けてみましょう。
Amazon社
ドメイン(期間技術)が通販事業なので「持続可能な配送」「食品ロスの最小化」などを第一目標に掲げています。
AWSのデータセンターは気候変動対策のためにも再生可能エネルギーで運営されていくことになります。また、取組みとしては単純に再生可能エネルギーを使うということだけではありません。データセンターが気候に与える影響を分析する際には、電源構成に加えて、リソース使用率とエネルギー効率を考慮する必要があります。炭素排出量は、運用しているサーバー台数、各サーバーへの電力供給に必要なエネルギーの合計、そのサーバーに電力を供給するために使用されるエネルギー資源の炭素強度によって求められます。AWSのJeff Barrは、最近のブログで、サーバーの台数を減らし、より効率的にそのサーバーに電力を供給することは企業のデータセンターからの炭素排出量を減らす上で、電源構成と同じくらい重要であると述べています。
その一方でAWS関係では全国のデータセンターで炭素ゼロ(二酸化炭素排出量の実質ゼロ化)を目指しつつ、企業や研究者のクラウド環境への誘導を進めていこうという作戦が垣間見えます。
ESG投資という言葉もお聞きになられたことがあるのではないでしょうか。ESG投資とは、環境（Environment）・社会（Social）・企業統治（Governance）に配慮している企業を重視、選別して行なう投資のことです。ESG評価の高い企業は事業の社会的意義、成長の持続性など優れた企業特性を持つと注目されています。ESG投資は、欧米を中心に広く浸透し、年々拡大傾向にあります。今では投資家が経営の健全性を測る指標として、貸借対照表（BS）や損益計算書（PL）、キャッシュフローだけではなく、社会的活動を評価の対象とする時代になってきています。企業がSDGsをはじめとする社会的な取組みを推進することは、今や大きな投資を獲得するチャンスになっています。
そして最後に、皆さまも肌で感じておられるかもしれませんが、消費者の志向も変わってきています。環境に配慮している企業や、商品を選択する傾向が強まっています。エシカル消費、エシカルファッションの意味合いで使われる、「エシカル」という言葉の認知度が3年前に比べて2倍になっているそうです。エシカル＝ethicalは、直訳すると「倫理的」や「道徳的」という意味で、「エシカル消費」とは、消費者それぞれが各自にとっての社会的課題の解決を考慮したり、そうした課題に取り組む事業者を応援しながら消費活動を行うことと消費者庁も定義し、推進しています。
Apple社
何よりもまずMachintoshやiPhoneの製造販売メーカーなので「持続可能な社会」実現の為に製造サプライチェーンや製品流通網や製品ライフサイクル管理などでカーボンニュートラル(温室効果ガスの排出量と吸収量の均衡)を目指していると発表しています。
Google社
自社製Androidの製造メーカーとしてはApple同様の製造サプライチェーンや製品流通網や製品ライフサイクル管理に加え「素材革命」「鉱物調達」などで「サスティナビリティの推進」を目指すとしています。また研究部門が優秀で地球温暖化防止や環境変動対策に欠かせない孤高予測技術分野で着実な成果を上げていたりもしています。
Meta(旧Facebook)社
カーボンオフセット、温室効果ガス排出量削減の手段として利用されますが、以下のような課題が存在します。
測定・報告・検証の課題
カーボンオフセットの効果的な実施には、正確な測定、報告、および検証が必要です。プロジェクトの効果や成果を評価するための信頼性の高い方法と基準の確立が求められます。
ダブルカウンティングの回避
カーボンオフセットにおいては、二重計上（ダブルカウンティング）のリスクがあります。この問題を回避するためには、厳格な監査や透明性の確保が必要です。
持続可能性の確保
カーボンオフセットプロジェクトの持続可能性を確保するためには、カーボンオフセットによって生み出される排出削減・吸収の確実性・永続性の確保が必要となります。
普及力の確保
企業にカーボンオフセットを認知してもらい、需要を作っていく必要があり、また需要に即した供給を行っていく必要があります。また、取引されるクレジットの量、価格が不透明な状態であり、流通面においても改善がなされ、普及力を確保する必要があります。
「カーボンオフセット」そのものというより、その実施に際して必要となるデータ管理や報連相最適化、CI活動をサポートしたいよいう意図が透けて見えますね。
Microsoft社
マイクロソフトはユニセフと連携し、The Learning Passport を通じて SDGs の 4 番目の目標である「質の高い教育をみんなに」を推進しています。戦争や危機、強制退去などの混乱時には、何百万人もの子どもや若者が質の高い教育を受けることが困難になりますが、The Learning Passport はこうした課題に対処するため作られたデジタルプラットフォームです。The Learning Passport は、モバイルデバイスからオンラインでもオフラインでもアクセスできる持ち運び可能な教育プラットフォームとして、現在 26 ヶ国にて利用可能です。
SDGs の 8 番目の目標「働きがいも経済成長も」の支援にあたっては、世界中の労働者に対する新型コロナウイルスの影響を軽減しようと 2020 年 6 月にデジタルスキルイニシアチブを開始しました。同プログラムを通じ、2021 年末までに 4,200 万人が重要なデジタルスキルを習得しています。
また、SDGs の 13 番目の目標である「気候変動に具体的な対策を」についても大胆な取り組みを実施しています。その一例として、ClimateWorks Foundation や UNEP をはじめとする 20 以上の主要組織と協力し、地球上の炭素計測の信頼性と相互運用に向けた対策として Carbon Call に取り組んでいます。
特にEラーニング方面で貢献してきたし、これからも貢献していくという力強いスタンス。
IBM社
「顧客との共存共栄を追求するソリューション経営」をドメインとしてるだけあって、あくまで多くの顧客と一丸となって取り組んできたサステナビリティー戦略(ステナビリティー経営+デジタル変革)の一環としてSDGsにも取り組んでいくというスタンスですね。
こうしてざっと俯瞰しただけでも(おそらくCIを意識しての、検索エンジン泣かせの)表現揺れや各社取組の濃淡が浮かび上がってきます。そしてIT企業にとっては(寄付活動などを除けば)DX技術こそが貢献の鍵に…
DX技術の歴史はコンピューター普及史そのもの
それではDX技術とは一体何なのでしょう？
デジタルトランスフォーメーション（DX）は、デジタル技術を活用してビジネスや社会の在り方を根本的に変革するプロセスです。DXは企業の運営方法、顧客との接点、製品やサービスの提供方法に大きな影響を与えています。DXの歴史は、IT技術の発展とともに進化してきました。以下に、DXの歴史を主な時期ごとに説明します。
1. コンピュータ時代の幕開け（1950年代〜1970年代）
1950年代: コンピュータの商業利用が始まり、企業のバックオフィス業務（会計処理、在庫管理など）の自動化が進みました。この時代のコンピュータは主に大企業や政府機関で利用され、ビジネスプロセスの効率化に貢献しました。
1970年代: 大型コンピュータ（メインフレーム）の普及とともに、企業のITインフラが整備され始めました。この時期に企業の情報管理システム（MIS）が登場し、データの集中管理が可能になりました。
2. パーソナルコンピュータとインターネットの登場（1980年代〜1990年代）
1980年代: パーソナルコンピュータ（PC）が登場し、個人や中小企業でもコンピュータを利用できるようになりました。また、エンタープライズリソースプランニング（ERP）システムが導入され、企業全体の業務を統合的に管理することが可能になりました。
1990年代: インターネットの普及により、電子メール、ウェブサイト、eコマースなどの新しいビジネスモデルが登場しました。これにより、企業は顧客との接点をオンラインに移行し始め、従来のビジネスプロセスが大きく変わりました。
3. デジタル時代の加速（2000年代〜2010年代）
2000年代: インターネット技術の進化とともに、クラウドコンピューティングやモバイル技術が普及しました。これにより、企業はインフラをクラウド上に移行し、どこからでもアクセス可能なビジネスモデルを構築できるようになりました。
ビッグデータとAIの登場: この時期には、ビッグデータと人工知能（AI）の技術が急速に進展しました。企業はこれらの技術を活用して、顧客行動の予測、プロセスの自動化、リアルタイムの意思決定を可能にしました。
ソーシャルメディアの影響: ソーシャルメディアの普及により、企業は消費者との双方向のコミュニケーションを構築し、マーケティング戦略をデジタルに最適化するようになりました。
4. デジタルトランスフォーメーションの深化（2010年代〜現在）
2010年代: 企業は、デジタル技術を単なる効率化のツールとしてだけでなく、ビジネスモデル自体を変革する手段として認識するようになりました。この時期に「デジタルトランスフォーメーション（DX）」という概念が広がり始めました。
モバイルとクラウドの普及: モバイルデバイスの普及とクラウドサービスの拡充により、企業はいつでもどこでも業務を行えるようになり、リモートワークやフレキシブルな働き方が定着しました。
IoT、AI、ブロックチェーン: これらの技術がさらに進化し、製造業、物流、金融、医療などさまざまな業界で新しいビジネスモデルやサービスが生まれました。
パンデミックによる加速: 2020年以降のCOVID-19パンデミックにより、リモートワークの導入が急速に進み、多くの企業がデジタル技術を活用して業務の継続性を確保しました。これにより、DXの必要性がさらに高まりました。
5. 未来のDX（2020年代〜）
データ駆動型の組織: 未来の企業は、データ駆動型の意思決定を中心に据え、AIと機械学習を活用して予測や最適化を行うようになると予測されています。
エコシステムの形成: 企業は、単独でのデジタル変革だけでなく、パートナー企業や業界全体と協力してエコシステムを形成し、相互に利益を享受する形のDXを進めるでしょう。
持続可能性とデジタル技術: 環境問題や持続可能性が重要視される中で、デジタル技術を活用して環境負荷を軽減し、持続可能なビジネスモデルを構築する動きが加速すると考えられています。
まとめ
DXの歴史は、コンピュータ技術の進化とともに発展してきたものです。企業の効率化から始まり、インターネットやクラウド技術の普及、そしてビッグデータやAIによる高度なデータ活用へと進化し、現代では企業の競争力を決定づける重要な要素となっています。未来に向けては、さらなる技術革新とともに、企業や社会全体でのDXがさらに深化していくことが期待されています。
大まかに「デジタル技術活用」と「データ活用」に大別出来る様です。
データ活用とデジタル技術活用は、ビジネスや社会の様々な分野で重要な役割を果たしますが、それぞれに特有のアプローチや目的があります。以下に共通点と相違点を示します。
共通点
1. 目標達成のためのツール:
両方とも組織の目標達成や問題解決のために利用されます。
2. テクノロジーの利用:
デジタル技術やITインフラを利用して、データの収集、分析、活用を行います。
3. 効率化:
プロセスの効率化や自動化に寄与し、コスト削減や時間短縮を実現します。
4. イノベーションの推進:
新しい製品やサービスの開発、業務プロセスの改善に寄与します。
相違点
データ活用
1. データドリブンな意思決定:
データ分析やデータマイニングを通じて、意思決定を支援します。
2. 大量のデータの処理:
大量の構造化データや非構造化データを扱い、パターンやインサイトを抽出します。
3. データ分析ツールの使用:
データベース、BIツール、統計ソフトウェア、機械学習アルゴリズムなどを活用します。
4. 予測分析:
将来のトレンドや行動を予測し、リスク管理や戦略策定に活用します。
デジタル技術活用
1. 技術インフラの整備:
クラウドコンピューティング、IoT、ブロックチェーンなどの技術インフラを整備し、業務を支援します。
2. プロセスの自動化:
RPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）などの技術を用いて業務プロセスを自動化します。
3. 顧客エンゲージメントの強化:
デジタルマーケティングやCRMシステムを活用し、顧客との関係を強化します。
4. デジタルトランスフォーメーション:
組織全体のデジタル化を進め、業務プロセス、文化、ビジネスモデルを革新します。
まとめると、データ活用は主にデータそのものを中心にしたアプローチで、デジタル技術活用は技術インフラやツールを中心にしたアプローチです。両者は相互に補完し合い、組織のパフォーマンス向上や競争力強化に寄与します。
営業/売上/粗利分析…全社や部門のKPI(Key Performance Indicator=重要達成度指標)を分析したい
管理会計分析…事業や部門の原価・利益を管理、分析したい
生産分析…生産状況やラインの稼働状況を分析したい
顧客分析…属性や購買履歴などを分析し、マーケティングの施策立案に活かしたい
在庫分析…在庫回転率、粗利率から注力商品を分析、長期滞留在庫を分析したい
市場分析…市場の規模や動向、顧客特性、競合状態などを把握し、自社販売戦略の意思決定に活用したい
Webサイト分析…サイトの閲覧数やCV数を可視化し、Webの効果測定や改善施策に活用したい
CRMとは「Customer Relationship Management」の略で、日本語では「顧客関係管理」と言い、顧客情報や行動履歴、顧客との関係性を管理し、顧客との良好な関係を構築・促進することを指します。
1構造化データとは
構造化データとは、ExcelやCSVファイルに代表される、「列」と「行」の概念をもつデータのことです。文字通り「構造化」されているため検索、集計や比較などが行いやすく、データの解析や分析に最も適したデータ構造です。ERP、CRMなどの業務システムでデータを効率よく管理するRDB（リレーショナル・データベース）でも用いられます。
例）CSV、固定長、Excel（リレーショナルデータベース形式）
非構造化データとは
非構造化データとは、その名の通り構造定義されていないデータのことを指します。データベース化ができないため、検索や集計、解析に不向きなデータです。eメール、提案書・企画書、見積書・発注書、契約書などのOffice文章、デザインデータ、CADデータ、画像、動画、音声、センサーログなど、日常の業務で生成されるさまざまなデータが含まれます。データ単体で意味を持ち、用途も異なるうえに量が多く、発生する頻度も高いのが特徴です。
＊データ内に規則性に関する区切りはあるものの、データの一部を見ただけでは二次元の表形式（Excel形式）への変換可能性、変換方法が分からないXML、jsonなどの「半構造化データ」も含まれます。
例）規則性に関する区切りのないテキスト、PDF、音声、画像、動画
この考え方でいくと構造化データの大源流は常用対数表出版を嚆矢とする「(「数秘術の時代」を終わらせ「コンピューターの時代」を準備した)科学諸表の時代」にまで遡る事になりそうである。
それでは、ここまで俯瞰した状況をまとめてみましょう。
え？ Apple脱落？
「マルサスの法則」からロジスティック方程式へ
実は当初は「ウクライナ=ロシア戦争でカーボンフリー目標が挫折しかけてる話」を続ける予定だったのですが、収まりが悪くて急遽、過去投稿のこの話に繋ぐ展開に。
なお本文中では割愛しましたが、ロジスティック回帰や単層パーセプトロンで用いられる式$${\frac{1}{1+e^{-t}}}$$は、ロジスティック方程式でいうと$${K=1,N_0=\frac{1}{2},r=1}$$の場合に該当します。
t=0の時、$${N=N_0}$$
$$
\left\{
\begin{array}{ll}
\lim_{\frac{K}{N_0}→0}\frac{1}{1+(\frac{K}{N_0}-1)e^{-0}}=\frac{1}{1+(0-1)}=\frac{1}{0}=\tilde{∞} & (\frac{K}{N_0}=\frac{1}{+∞}=0)\\
\frac{1}{1+(\frac{1}{2}-1)e^{-0}}=\frac{1}{1-\frac{1}{2}}=\frac{1}{\frac{1}{2}}=2 & (\frac{K}{N_0}=\frac{1}{2})\\
\frac{1}{1+(\frac{1}{1}-1)e^{-0}}=\frac{1}{1+0}=\frac{1}{1}=1 & (\frac{K}{N_0}=\frac{1}{1}=1)\\
\frac{1}{1+(2-1)e^{-0}}=\frac{1}{1+1}=\frac{1}{2} & (\frac{K}{N_0}=2)\\
\lim_{\frac{K}{N_0}→\tilde{∞}}\frac{1}{1+(\frac{K}{N_0}-1)e^{-0}}=\frac{1}{1+(\tilde{∞}-1)}=\frac{1}{\tilde{∞}}=0 & (\frac{K}{N_0}=\frac{+∞}{1}=\tilde{∞})
\end{array}
\right.
$$
ロジステック方程式は最も最初期に発見された、最も簡単な微分方程式。そしてその延長線上に、おもむろに天気予報などに不可欠な(しかしいまだに一般解が見つけられず、特殊解導出にスーパーコンピューターを必要とする)ナビエストーク方程式が登場するのです。
「マルサスの法則」から自明の場合として導出された石原莞爾「世界最終戦争論」
この式(マルサスの人口爆発計算式)は本当に人類を混乱させました。早速「(主に貧民が)戦争や飢餓や飢餓によって適度に間引かれ続けなければ人類の文明はたちまち崩壊してしまう」「それを防ぐ為に死亡率dを引き上げる/下げさせないのは正義」と茶化したサド侯爵(Marquis de Sade,1740年~1814年)こそ残りの生涯を精神病院で全うする羽目に陥りましたが、要するにNSDAPの「最後に生き残るべきは我々アーリア人である」理念も大日本帝国の大東亜共栄圏構想もこれから派生した生存戦略。
その極限に登場したのが石原莞爾「最終戦争論」だったという次第。
兵器の発達が世の中を泰平にしているのです。この次の、すごい決戦戦争で、人類はもうとても戦争をやることはできないということになる。そこで初めて世界の人類が長くあこがれていた本当の平和に到着するのであります。
要するに世界の一地方を根拠とする武力が、全世界の至るところに対し迅速にその威力を発揮し、抵抗するものを屈伏し得るようになれば、世界は自然に統一することとなります。
しからばその決戦戦争はどういう形を取るかを想像して見ます。戦争には老若男女全部、参加する。老若男女だけではない。山川草木全部、戦争の渦中に入るのです。しかし女や子供まで全部が満州国やシベリヤ、または南洋に行って戦争をやるのではありません。戦争には二つのことが大事です。
一つは敵を撃つこと――損害を与えること。もう一つは損害に対して我慢することです。即ち敵に最大の損害を与え、自分の損害に堪え忍ぶことであります。この見地からすると、次の決戦戦争では敵を撃つものは少数の優れた軍隊でありますが、我慢しなければならないものは全国民となるのです。今日の欧州大戦でも空軍による決戦戦争の自信力がありませんから、無防禦の都市は爆撃しない。軍事施設を爆撃したとか言っておりますけれども、いよいよ真の決戦戦争の場合には、忠君愛国の精神で死を決心している軍隊などは有利な目標でありません。最も弱い人々、最も大事な国家の施設が攻撃目標となります。工業都市や政治の中心を徹底的にやるのです。でありますから老若男女、山川草木、豚も鶏も同じにやられるのです。かくて空軍による真に徹底した殲滅戦争となります。国民はこの惨状に堪え得る鉄石の意志を鍛錬しなければなりません。また今日の建築は危険極まりないことは周知の事実であります。国民の徹底した自覚により国家は遅くも二十年を目途とし、主要都市の根本的防空対策を断行すべきことを強く提案致します。官憲の大整理、都市に於ける中等学校以上の全廃（教育制度の根本革新）、工業の地方分散等により都市人口の大整理を行ない、必要な部分は市街の大改築を強行せねばなりません。
石原莞爾一人が狂っていた訳ではなく「マルサスの法則」から「全ての人間集団が生き延びるべきとは限らない」なる特殊解を導出すると必ずついて回る景色。重慶爆撃(1938年~1941年)、東京大空襲(1944年~1995年)、ドレスデン爆撃(1945年)、朝鮮戦争におけるB-29の絨毯爆撃(1950年~1953年)、北爆(1965年~1968年)、そして何より核戦争の恐怖…
ベトナム戦争が終結して共産主義国間の戦争が勃発し、マルクス主義と冷戦構造の形骸化が始まった1970年台にローマクラブの研究報告書「成長の限界(1972年)」が発表されたのは決っして偶然ではなかった筈です。言い方は悪いですが、この頃より革新陣営は「全人類を巻き込む戦争勃発の恐怖」が去るにつれ「新たなる人類存続を脅かす緊張感の源」を探す様になったとも。
1972年、世界中の有識者を集めて設立されたローマクラブは「成長の限界」という研究報告書を発表しました。
この論文は「このまま人口増加や環境汚染などの傾向が続けば、資源の枯渇や環境の悪化により、100年以内に地球上の成長が限界に達する。」と世界に向けて警鐘を鳴らすと同時に、将来の世界状況について起こり得る複数のシナリオをまとめている内容です。
「成長の限界」が公害問題や資源の有限性を明らかにしたことで、世界中で意識されるきっかけとなりました。
しかし「成長の限界」が発表された1970年代は、世界各国が金銭的・物理的な豊かさを求め、自国の繁栄や成長を第一に考えていた第2次世界大戦後の世界でした。
そのため当時は賛否両面からの大きな反響がありました。
そんな感じで以下続報…