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デロイトはグローバル初のタグライン「Together makes progress」を発表します。私たちのグローバルパーパスである、"Making an impact that matters"を理念の中心に位置づけ、クライアント、メンバー、社会と共に歩むことで進化し、成長していきます。 #TogetherMakesProgress

デロイトトーマツグループ（Deloitte Japan）

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#TogetherMakesProgress

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5000年の数学史で初めて、「理解」と「発見」が分離し始めている。AIが人間には理解が追いつかないほど大量の正しい数学的発見を生み出す世界で、「数学をする」とは何を意味するのだろうか。数学は「まずAIが道を開き、人間がそれを解読して意味を回収する学問」に変わってしまうかもしれない。サンヒョン・キム「私たちは今、大きな混乱と変化のただ中にいます。数学の5000年の歴史でも経験したことのない変化です。数学は、他の科学分野とはかなり異なっていました。トーマス・クーンの科学革命論でも、数学はその枠組みには当てはまりませんでした。数学ではずっと同じパラダイムが続いていて、偉大な定理を証明する、つまり大きな発見をし、それを深く理解することが目標でした。それが5000年間の数学の歴史だったのです。最初は役に立たないように見えても、数百年、あるいは数千年後には人類にとって極めて有用になることもありました。しかし歴史上初めて、この二つが分離し始めています。「理解」と「発見」です。これまでは両者は一致していました。大きな発見をするということは、その対象を非常によく理解していることを意味しており、それこそが数学にとって望ましいことでした。ところが今、私たちはAIが生み出す発見に圧倒されています。もちろん間違いもありますが、そうした間違いはこれからますます減っていくでしょう。AIはさらに進歩し、その答えや発見もますます正確になっていきます。そして数学者たちは気づき始めています。私たちはあまりにも多くの発見を手にする一方で、それに対する理解ははるかに少ないのです。今まさに、それが起きています。私たちはこの状況を非常に懸念しています」

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Tsubame

64,307 Aufrufe • vor 10 Tagen

アジア選手権3決トルコ戦後のアクバシュ🇯🇵 「難しい大会でした。目標を達成することができませんでした。五輪の出場権をここで、最短ルートで獲得したいと考えていましたが、成し遂げることができませんでした。ですのでチームとしてとても申し訳なく思っています。最終日にイランと対戦したわけですが、これがイランとの初対戦でした。イランにはとてもポテンシャルがあり、非常に優れた選手たちがいます。イラン女子バレーボールチームの未来はとても明るいと確信しています。今日私たちは勝つことができましたが、ホームに持ち帰るレッスンがたくさんあります。ですので、私たちのグループについて主にお話します。私たちはとても速いゲームをするグループでしたが、準決勝でタイと対戦した後では、正直なところあまりいいプレーができませんでした。タイはとてもいいプレーをしましたし、私たちは精神的なレジリエンス（回復力）が欠けていると思います。試合をうまくコントロールしていくことができませんでした。私たちにとって決して楽な大会ではありませんでした」

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宮間

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【お知らせ】５月25日、高市総理はアフリカデー祝賀会に出席し、挨拶しました。高市総理挨拶要旨(速報版) 皆様、こんばんは。ゼンゲ駐日カメルーン大使、各国大使の皆様、御列席の皆様、本日、アフリカデーを迎え、心からお祝い申し上げます。日本とアフリカは、長年友情を育み、協力を重ねてまいりました。冷戦終結後の１９９３年、日本は世界に先駆けて、アフリカのもつすばらしい可能性に着目し、アフリカ自身のオーナーシップと、国際社会におけるパートナーシップを基本理念に、アフリカ開発会議、通称、ＴＩＣＡＤを立ち上げました。３０年以上がたった今、国際社会は、当時には想像できなかったようなことも含めて、多くの課題に直面しています。こうした中で、日本とアフリカが手を携え、互いの経験と知恵を結集して、アフリカのみならず、グローバルな課題の解決策を、共に創り出していくことが、重要です。今月、私はベトナムを訪問しましたが、そこで、「自由で開かれたインド太平洋（ＦＯＩＰ）」を時代と共に進化させると発表しました。このＦＯＩＰは、ちょうど１０年前、当時の安倍晋三総理がアフリカのケニアの地で、提唱したものです。私たちは、この深い縁を忘れません。進化したＦＯＩＰは、各国が、いかなる困難にも屈せず、自ら切り拓く自律性と強靱性を、共に高めていくということを目指します。日本とアフリカで、共に、強く豊かになるために手を携えて、協力を一層深めてまいりましょう。日本は、これからも、アフリカの力を信じ、その自己実現を後押しします。私たちが共に歩むのは、次世代と、その先の未来につながる、長い道のりです。日本は、皆様と共に未来を切り拓く道を選びます。アフリカと日本の一層の発展を心より祈念いたします。ありがとうございます。

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首相官邸

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【失格処分を受けた直後、涙を堪えながらインタビューに答えるウクライナのスケルトン代表、ヘラスケビッチ選手】記者：今、どんな心境ですか？ヘラスケビッチ：私たちはこのオリンピックに向けて、非常に長い道のりを歩んできました。しかし、今日という日は私にとって非常に象徴的な日でもあります。4年前、私は「No War in Ukraine（ウクライナに平和を）」というメッセージのカードを掲げました。そのメッセージは今もなお、意味を持ち続けていると信じています。今日、私たちは尊厳のために代償を払いました。私は何のルールも破っていないと確信していますし、ウクライナの利益、そして亡くなったアスリートたちの記憶を守るために行動したと思っています。彼らにはその資格があるからです。残念ながらIOC（国際オリンピック委員会）の考えは違ったようですが、その理由については今後精査していくつもりです。記者：自分のしたことを後悔していますか？多くのアスリートにとって、オリンピック出場は最大の目標であり、夢ですが、このような形で終わってしまったことに悔いはありませんか？ヘラスケビッチ：もちろん、残念な気持ちはあります。このようなスキャンダルは望んでいませんでした。私はこのスポーツの祭典の一部になりたかった。今日、その機会が奪われてしまいました。多くの友好的な関係を築いているアスリートたちと共に、このオリンピックの雰囲気の中にいたかったです。トレーニングでは素晴らしい結果が出ていました。IOCの公式サイトに掲載されていた議事録を見ればわかる通り、私たちはメダルを争える位置にいたのです。しかし、後悔しているかと聞かれれば、4年前と同じく、後悔はしていません。メダルよりもずっと大切なものがあります。今日、私は自分が信じているもののために立ち上がったのです。

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Igor Ievtushuk🇺🇦イーゴル・イェブトゥシュク

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自民党の土田しん候補(東京13区)の「血を流していただかないといけないこともあるかもしれない」という発言を、中道改革連合の野田佳彦・共同代表に今夕、千葉・鎌ヶ谷で聞きました。野田氏は「論外。国民の血を流す前提の政策などあり得ない、大間違い」「政治家としての資質に欠ける」と怒り心頭でした。当然の反応だと思います。これは自民党の国防部会の副部会長による、許されない発言です。高市首相を含めた、他の党首たちも、どう考えるのかを表明すべきです。野田氏は今日午後4時すぎ、千葉で、岡本三成・共同政調会長と共に応援演説をしていました。私が声かけ質問をしたのは、この動画の35分36秒あたりからです。最初は、そのまま行ってしまおうとした野田代表ですが、私の声かけを聞いて、「血を流す」という発言に驚いたようで、戻って来て質疑に応じました。

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Toshi Ogata (尾形　聡彦）

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【意訳】 🐯 「まだ誰も聴いたことのない新曲を、このタイミングで発表するのはまだ早すぎると思います。」 🐉「ただ、この曲については私たちが意図的に一番長く温めてきた曲であり、もともとBIGBANGの曲でもあったので、成功したとしても私たちにとっては"当然の結果"という感じです。

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みゅー

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【吉村洋文チャンネル】前原共同代表から国会議員団の代表を辞任する意向が示され、辞表が提出されました。また、岩谷幹事長、阿部総務会長、うるま国会対策委員長からも同様に辞任の意向が表明されました。その理由として、今回の参議院選挙の結果を受け、今後、日本維新の会が掲げる公約を実現するためには、党として一致団結して前進する必要があるという考えがあります。そのため、党の体制を一新し、新しい気持ちで取り組むべきだというのが、前原さんをはじめとするメンバーの意見でした。私も同じ考えです。そのため、これらの辞表を受け入れました。私自身も党の代表として責任を負っています。日本維新の会のルールに基づき、私の信任について全議員による投票を行います。その結果は8月7日に明らかになります。私はその結果を真摯に受け止め、従うつもりです。前原さんは日本維新の会に最近加わったばかりでしたが、豊富な経験を生かし、難しい課題にも取り組んでくれました。成果を上げた部分もあれば、難しかった部分もありますが、前原さんと一緒に仕事ができたことに心から感謝しています。彼の力があったからこそ、ここまで進んでこられたと思っています。また、若い執行部のメンバーたちの力も大きく、現在の状況に至ることができました。しかし、選挙の結果が十分でなかった点や、共闘体制を強化する必要があるという点については、皆の意見が一致しています。党の体制を一新することで、さらに前進していきたいと考えています。今後の状況はまだ流動的ですが、日本維新の会は「公約を実行する」ことを最も大切にしています。公約の実現を中心に据え、国民の皆さんに信頼される政党であり続けたいと思います。私自身も議員の皆さんからの審判を受ける立場として、その結果をしっかりと受け止めたいと考えています。 #吉村洋文 #日本維新の会 *上記の文章は、動画内の発言を文字起こしし、政治に詳しくない方にも分かりやすく読みやすい形に校正したものです。

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ネイサンからイリアへオリンピックで同じ経験をした者として、励ましの言葉です。こんにちは、アメリカのオリンピアンのネイサン・チェンです。昨夜は、私たちが予想していたものとは全く違う展開でした。2018年にも同じような状況に陥ったことがあります。失敗をした後、幸運にも前進する機会に恵まれ、学んだことをできるだけ早く次の大会に活かすことができました。オリンピックでは、本当に多くのことを学び、人として大きく成長できると思います。大変な時期になるでしょうし、彼も彼なりの方法でこの困難を乗り越えていくでしょうが、彼がこれを素晴らしい経験として活かし、前に進んでいくと確信しています。

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Microsoftが自ら研究を行う科学エージェント「Microsoft Discovery」を発表。 AIエージェントたちは「人類に未知の」素材をわずか数時間で導き出し、チームはそれを実際にラボで合成した。 --- 動画の書き起こしの翻訳↓ [サティア・ナデラ] 締めくくりとして話したいドメインがもう1つあります。それは科学です。今後数年で起こる最もエキサイティングなことの1つは、科学プロセス自体に真のブレークスルーが起こり、新しい素材、新しい化合物、新しい分子を作成する能力が本当に加速することだと思います。だからこそ、今日話したスタック全体をまとめて、科学と科学ワークフロー、科学プロセスに適用しようと言っているのです。それが、本日発表するMicrosoft Discoveryに対する私たちの野心です。Microsoft、ええ。ソフトウェア開発者向けのGitHub、ナレッジワークとビジネスプロセス向けのMicrosoft 365とCopilotとCopilot Studioを考えると、Microsoft Discoveryは科学向けです。これは非常に強力なグラフベースの知識エンジン、グラフRAG上に構築されています。そして、単に事実を取得するだけでなく、これが重要なことですが、科学ドメインの微妙な知識を理解しています。公開ドメインだけでなく、バイオ医薬品会社であれば自社のデータからもです。DiscoveryはFoundry上に構築されており、推論（Reasoning）だけでなく研究自体を行うために高度に専門化された高度なエージェントをもたらします。本当に静的なパイプラインの代わりに、これらのエージェントは継続的な反復サイクルで協力し、候補を生成し、それらをシミュレートし、結果から学習します。つまり、あのCopilotエージェントやコーディングエージェントのように考えてみてください。これはサイエンスエージェントです。ジョンにこれをすべて実際に見せてもらいましょう。ジョン。 [ジョン] ありがとう、サティア。私はジョン、サイエンスプラットフォームの化学製品担当です。今日は、エージェントチームを率いて、浸漬冷却材の発見をする方法をお見せします。これらはデータセンターの冷却に関する興味深い研究分野です。残念ながら、そのほとんどはPFAS、つまり環境に有害な永遠の化学物質に基づいています。では、どうすればより良い冷却材を発見できるでしょうか？知識に基づく推論（Reasoning）、仮説生成、実験実行の3つのステップを反復ループでご紹介します。始めましょう。最初のステップは調査です。このトピックに関する最新の知識を把握したいので、まず冷却材とその特性について尋ねることから始めます。「教えてください。最初の候補を特定してください。」プラットフォームは、公開情報源と信頼できる社内調査の両方で、科学的知識に基づいて推論（Reasoning）するエージェントのネットワークを使用します。舞台裏では、ナレッジグラフを使用して、LLMだけでは得られない、点と点を結びつけるのに苦労する可能性のある、より深い洞察とより正確な回答を提供します。このプロセスには数分かかります。先に進みましょう。ここに表示されているのは、左側に概要、右側に冷却材研究の最先端を網羅した包括的なレポートで、信頼できる研究の引用へのリンクが随所にあります。これで、これらの調査結果を検証し、必要に応じて反復してから次に進むことができます。しかし、今日の目標は知識に基づいて推論（Reasoning）するだけではありません。私たちは実際の冷却材を発見したいのです。そこで、ステップ2、仮説生成に進む必要があります。そこで、この調査に基づいて、私の調査に固有の計画を依頼します。例えば、特定の沸点と、電子機器を壊さない誘電性の概念をターゲットにすべきであることを知っています。それを提出します。現在、私のエージェントチームは適切なワークフローを構築するために作業しています。ご覧のとおり、私は使用するメソッドを指定したり、コードを書いたりしていません。Microsoft Discoveryがすべて処理してくれます。エージェントは、Microsoftのツールやモデルを使用したり、オープンソースやサードパーティのソリューションを統合したり、あるいは自分の組織のソリューションを統合したりできます。そして、私はいつでもこの計画を調整でき、追加のステップを追加したり、基準を変更したりできるので、常に管理下にあります。そして、ここを見ると、エージェントが返した計画を見ることができます。これは、ここで生成化学ステップから始まります。ここでは、私の基準を満たす可能性が高い何百万もの新規候補を作成します。次に、AIモデルを使用してこれらを迅速にスクリーニングします。最後に、調査結果の検証のためにHPCシミュレーションを使用します。そして、これを見ると、この計画は気に入りました。良いアプローチのようです。それでは、実行しましょう。そこにある[Proceed]をクリックします。これで、ステップ3、実験に入ります。Microsoft Discoveryはこの完全な計画を実行し、Azureで最適なHPCリソースを選択して管理します。将来的には、量子コンピューティングの進歩も統合する予定です。ここで、ディスカバリーエージェントがリアルタイムで連携し、これらすべての集中的な計算を推進しているのがわかります。従来の方法では、候補の最終リストを作成するのに数ヶ月または数年かかる試行錯誤が必要でした。Microsoft Discoveryは、その時間を数日、あるいは数時間に短縮できます。それでは、プロセスの最終結果をお見せしましょう。これらは、Microsoft DiscoveryがPFASフリーの浸漬冷却材として特定した候補のセットです。これで、これらの結果を分析して、ラボに向かう準備ができたか、あるいは別のイテレーションを実行する必要があるかを判断できます。そして、これらのいくつかをちょっと見てみると、確かに、ええ、沸点は私の期待通りであり、誘電率は素晴らしいです。ですから、これは非常に有望です。しかし、皆さんが何を疑問に思っているかはわかっています。実際に発見したのでしょうか？さて、これは単なるデモではありません。私たちは本当にこれをやりました。最も有望な候補の1つを取り上げて合成しました。新しい物質、人間に未知の物質をこのステージに持ち込むことは許されませんでした。しかし、ラボからのこのビデオがあります。そこで私の冷却材が見えます。そして、標準的なPCをその中に入れました。そして、Forza Motorsportを実行していて、ファンなしで温度を安定させています。文字通り非常にクールです。私たちは、永遠の化学物質に依存しない浸漬冷却材の有望な候補を見つけました。Microsoft Discoveryを分野横断的に使用して、新しい治療法、新しい半導体、または新しい材料を設計することを想像してみてください。それは私たちのために機能しました。次の大きなブレークスルーは、あなたが発見するものです。ありがとうございました。素晴らしいビルドをお過ごしください。

Microsoftが自ら研究を行う科学エージェント「Microsoft Discovery」を発表。 AIエージェントたちは「人類に未知の」素材をわずか数時間で導き出し、チームはそれを実際にラボで合成した。 --- 動画の書き起こしの翻訳↓ [サティア・ナデラ] 締めくくりとして話したいドメインがもう1つあります。それは科学です。今後数年で起こる最もエキサイティングなことの1つは、科学プロセス自体に真のブレークスルーが起こり、新しい素材、新しい化合物、新しい分子を作成する能力が本当に加速することだと思います。だからこそ、今日話したスタック全体をまとめて、科学と科学ワークフロー、科学プロセスに適用しようと言っているのです。それが、本日発表するMicrosoft Discoveryに対する私たちの野心です。Microsoft、ええ。ソフトウェア開発者向けのGitHub、ナレッジワークとビジネスプロセス向けのMicrosoft 365とCopilotとCopilot Studioを考えると、Microsoft Discoveryは科学向けです。これは非常に強力なグラフベースの知識エンジン、グラフRAG上に構築されています。そして、単に事実を取得するだけでなく、これが重要なことですが、科学ドメインの微妙な知識を理解しています。公開ドメインだけでなく、バイオ医薬品会社であれば自社のデータからもです。DiscoveryはFoundry上に構築されており、推論（Reasoning）だけでなく研究自体を行うために高度に専門化された高度なエージェントをもたらします。本当に静的なパイプラインの代わりに、これらのエージェントは継続的な反復サイクルで協力し、候補を生成し、それらをシミュレートし、結果から学習します。つまり、あのCopilotエージェントやコーディングエージェントのように考えてみてください。これはサイエンスエージェントです。ジョンにこれをすべて実際に見せてもらいましょう。ジョン。 [ジョン] ありがとう、サティア。私はジョン、サイエンスプラットフォームの化学製品担当です。今日は、エージェントチームを率いて、浸漬冷却材の発見をする方法をお見せします。これらはデータセンターの冷却に関する興味深い研究分野です。残念ながら、そのほとんどはPFAS、つまり環境に有害な永遠の化学物質に基づいています。では、どうすればより良い冷却材を発見できるでしょうか？知識に基づく推論（Reasoning）、仮説生成、実験実行の3つのステップを反復ループでご紹介します。始めましょう。最初のステップは調査です。このトピックに関する最新の知識を把握したいので、まず冷却材とその特性について尋ねることから始めます。「教えてください。最初の候補を特定してください。」プラットフォームは、公開情報源と信頼できる社内調査の両方で、科学的知識に基づいて推論（Reasoning）するエージェントのネットワークを使用します。舞台裏では、ナレッジグラフを使用して、LLMだけでは得られない、点と点を結びつけるのに苦労する可能性のある、より深い洞察とより正確な回答を提供します。このプロセスには数分かかります。先に進みましょう。ここに表示されているのは、左側に概要、右側に冷却材研究の最先端を網羅した包括的なレポートで、信頼できる研究の引用へのリンクが随所にあります。これで、これらの調査結果を検証し、必要に応じて反復してから次に進むことができます。しかし、今日の目標は知識に基づいて推論（Reasoning）するだけではありません。私たちは実際の冷却材を発見したいのです。そこで、ステップ2、仮説生成に進む必要があります。そこで、この調査に基づいて、私の調査に固有の計画を依頼します。例えば、特定の沸点と、電子機器を壊さない誘電性の概念をターゲットにすべきであることを知っています。それを提出します。現在、私のエージェントチームは適切なワークフローを構築するために作業しています。ご覧のとおり、私は使用するメソッドを指定したり、コードを書いたりしていません。Microsoft Discoveryがすべて処理してくれます。エージェントは、Microsoftのツールやモデルを使用したり、オープンソースやサードパーティのソリューションを統合したり、あるいは自分の組織のソリューションを統合したりできます。そして、私はいつでもこの計画を調整でき、追加のステップを追加したり、基準を変更したりできるので、常に管理下にあります。そして、ここを見ると、エージェントが返した計画を見ることができます。これは、ここで生成化学ステップから始まります。ここでは、私の基準を満たす可能性が高い何百万もの新規候補を作成します。次に、AIモデルを使用してこれらを迅速にスクリーニングします。最後に、調査結果の検証のためにHPCシミュレーションを使用します。そして、これを見ると、この計画は気に入りました。良いアプローチのようです。それでは、実行しましょう。そこにある[Proceed]をクリックします。これで、ステップ3、実験に入ります。Microsoft Discoveryはこの完全な計画を実行し、Azureで最適なHPCリソースを選択して管理します。将来的には、量子コンピューティングの進歩も統合する予定です。ここで、ディスカバリーエージェントがリアルタイムで連携し、これらすべての集中的な計算を推進しているのがわかります。従来の方法では、候補の最終リストを作成するのに数ヶ月または数年かかる試行錯誤が必要でした。Microsoft Discoveryは、その時間を数日、あるいは数時間に短縮できます。それでは、プロセスの最終結果をお見せしましょう。これらは、Microsoft DiscoveryがPFASフリーの浸漬冷却材として特定した候補のセットです。これで、これらの結果を分析して、ラボに向かう準備ができたか、あるいは別のイテレーションを実行する必要があるかを判断できます。そして、これらのいくつかをちょっと見てみると、確かに、ええ、沸点は私の期待通りであり、誘電率は素晴らしいです。ですから、これは非常に有望です。しかし、皆さんが何を疑問に思っているかはわかっています。実際に発見したのでしょうか？さて、これは単なるデモではありません。私たちは本当にこれをやりました。最も有望な候補の1つを取り上げて合成しました。新しい物質、人間に未知の物質をこのステージに持ち込むことは許されませんでした。しかし、ラボからのこのビデオがあります。そこで私の冷却材が見えます。そして、標準的なPCをその中に入れました。そして、Forza Motorsportを実行していて、ファンなしで温度を安定させています。文字通り非常にクールです。私たちは、永遠の化学物質に依存しない浸漬冷却材の有望な候補を見つけました。Microsoft Discoveryを分野横断的に使用して、新しい治療法、新しい半導体、または新しい材料を設計することを想像してみてください。それは私たちのために機能しました。次の大きなブレークスルーは、あなたが発見するものです。ありがとうございました。素晴らしいビルドをお過ごしください。

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