１０ 郷 党 きょうとう
------------------------------------------------------------
他の篇と追ってことばの記録ではなく、公生活、私生活における孔
子の具体的行勣のひとつひとつを記録したものである。これらは、
とりもなおさず礼のエキスパートによる礼の実践の記録であって、
これによって当時の礼の規定の具体的内容をうかがい知ることがで
きる。事実、この篇のすべてが孔子についての記述であるわけでな
く、礼の一般的規定 を述べた部分が多いとする説もある。
------------------------------------------------------------
１１ くだけ米の飯や菜っ葉のような粗末な食物でも、かならずお
初穂取りをし、その態度は敬虔そのものであった。
〈お初穂取り〉食事の前に、食物の一部を皿の外に置き、初めてそ
の食物を食べることを考えついた人に敬意と感謝を捧げるのである。
雖疏食菜羮瓜、祭必齊如也。
Confucius must behave respectfully at the rites even if he
offered coarse food.
●今夜の一枚
１２月１８日、髪の毛の直径よりはるかに小さい、世界最小とみられる
ジンジャーブレッドハウス（出典：カナダ電子顕微鏡センタ）
【ポストエネルギー革命序論１１９】
県内初 湖南市出資の新電力会社電力供給開始
滋賀県湖南市が出資する新電力会社「こなんウルトラパワー」が、家庭
用の電力供給を始めたと発表した。太陽光などの「エネルギーの地産地
消」を目指して設立された県内唯一の自治体出資の電力会社で、公共施
設などに続くサービスの拡大となる。市地域エネルギー室によると、対
象は関西電力と契約している家庭で、市内外を問わない。料金は、１カ
月の使用量が３５０キロワット時（約８３００円）以上だと関電より安
くなるという。同社は、２０１６年の電力小売りの自由化を受けて設立
された。資本金１１６０万円で、市が約５１％の５９０万円を出資。電
気小売り事業会社「パシフィックパワー」（東京）や市商工会など７団
体も出資する。電力の５％は、市内の市民共同発電所などの太陽光発電
で、残りは電力会社などで余った電力を売買する日本卸電力取引所（Ｊ
ＥＰＸ）などから調達。市役所、学校など約６０の公共施設や市内の民
間企業にも電力を供給している。家庭向けは、地域で生んだエネルギー
の「地消」をより一層進めようと取り組む。自治体出資の新電力会社は、
関西２府４県では大阪府泉佐野市や奈良県生駒市などにあるが、家庭向
けの供給は関西初という。全国では福岡県みやま市などで実施している。
市の担当者は「各家庭で再生可能エネルギーに興味を持って頂くきっか
けになれば」と話す。店舗や事務所向けの供給も始めた。
５Ｇ世界需要額、３０年に１６８兆円まで拡大
１２月１８日、電子情報技術産業協会（JEITA）は、5G（第5世代移動通
信）の世界需要額が３０年に168.3兆円となるという見通しを発表。 ロ
ーカル5Gについても２０年に市場が立ち上がり、３０年には世界需要額
が10.8兆円に達すると推計。それによると、JEITAが国内外の関連企業、
団体へのヒアリングをもとに定量的推計。世界需要額は年平均63.7％増
で成長、３０年に168.3兆円に達する。１８年の世界需要額は0.5兆円、
約300倍に拡大。品目別にみると、IoT（モノのインターネット）機器は
自動運転車やロボット、ネットワークカメラなどが、ソリューションサ
ービスでは製造、金融、流通／物流などが、それぞれ需要をけん引する
と推計。JEITAは、「超高速大容量、超低遅延、超高信頼、多数同時接続
という5Gの特性を生かし、民生、産業用途を問わず、工場、病院、農場、
建築現場、スタジアム、街など、多様な場面で新たなサービスが次々と
生まれる。5GはSociety 5.0（超スマート社会）の基幹インフラとして
社会に定着するとともに、CPS（サイバーフィジカルシステム）、IoTの
組み合わせにより新価値創造となる。
このうち、クローズドな空間でプライベートに利用できることから産業
領域などでの期待が高まる「ローカル5G」については、２０年に市場が
立ち上がり、世界需要額は年平均65.0％増で成長、2030年には10.8兆円
に拡大。日本国内でも、5Gの需要額は２０年から年平均71.3％で成長し、
３０年には1.3兆円となる見通し。品目別に見ると、日本市場では、IoT
機器としてロボットやドローン、自動運転車が、ソリューションサービ
スとして製造分野向けが需要をけん引すると予測。いずれにしても、拡
大するものの。これらが拡大浸潤による社会問題の丁寧な対応ソフト➲
ハード（法令整備）が必要となる。
外壁・窓で発電する外装システム「T-Green® Multi Solar」
多機能で意匠性を備えた建材一体型の太陽光発電
１２月１９日、大成建設とカネカが、太陽電池と窓や外壁などの建材を
一体化した外装システムを開発したと公表。ビルなどの外壁において、
意匠性や利便性を確保しながら太陽光発電が行え、省エネや災害時の非
常用電源として活用できる、建材を一体化した外装システム「T-Green
Multi Solar」である。
なお、耐久性については、一般的な外装材と同等としており、太陽電池
が外装材と一体化しているため施工性に優れる他、発電は３０年以上持
続可能。停電時には独立した非常用電源として使用可能で、蓄電池と組
み合わせることにより､使用範囲や期間を自由に設定可能。省エネやBCP
（事業継続計画）対策を目的に、建物の屋上などに太陽光発電設備を計
画する場合、課題となるのが設置スペース。そこで大成建設では、１４
年に建設した同社技術センター内のZEB実証棟において、外壁など外装
を利用した太陽電池ユニットを開発・適用し、発電性能の検証・改善な
どに取り組んできたが、発電効率の向上と意匠性の両立が課題となって
いた。
一方、カネカは太陽光発電モジュール製造技術に加え、瓦（かわら）と
太陽電池が一体化した建材を開発するなど、建材と太陽光発電の組み合
わせについてのノウハウを持つ。そこで今回、両社のノウハウを活用し、
導入外壁や窓で発電でき、意匠性も備える外装システムとして、T-Green
Multi Solarを開発してきた。
シールのように貼れる有機半導体膜
１２月１７日、東京大学は、印刷法で製膜をした極めて薄い有機半導体
膜を、別の基板上に貼り付ける手法を開発したと発表。この技術を用い
て作製した電界効果トランジスタの移動度は実用レベルの約10cm2/Vsを
実現。同大学の研究グループはこれまで、厚みが10nmと極めて薄い有機
半導体単結晶膜を大きい面積に塗布できる印刷方法を開発。今回は、こ
の印刷手法を用い、表面が平らで親水性に優れた天然マイカ（雲母）上
に有機半導体薄膜を形成した。製膜後にマイカ基板ごと水に浸すことで、
有機半導体薄膜がマイカ基板から剥離して水に浮かんだ。
剥離した有機半導体薄膜を、透過型電子顕微鏡で観察したところ、薄膜
は元の単結晶性を維持していることが分かった。しかも、移動度が10cm2
/Vsを超えることも分かった。
左図は天然マイカ基板上に製膜をした半導体膜を水に浸漬する模式図、
右図は基板から剥離した有機半導体超薄膜の電子回折図形（出典：東京
大学）。次に、超親水性基板に印刷した半導体膜を別基板に貼り付ける
手法を開発した。これは、印刷法で製膜をした有機半導体薄膜が、水に
浸すことでマイカ基板から剥離して水に浮かぶメカニズムを利用したも
のである。具体的には、超親水性基板上に作製した半導体膜を、転写し
たい別の基板に接するよう設置する。ここに水をかけると、数秒間で半
導体膜と超親水性基板の界面に水が浸入する。そして、半導体膜は超親
水性基板から剥離し、同時に転写したい別基板に貼り付く。水のみを用
いる簡便な工程であり、半導体膜の結晶成長や電気的特性に悪影響を与
えるような溶媒を使ったり、熱を加えたりする必要はない。
実験では、木の葉やフッ素樹脂、食品用ラップなどの表面にも有機薄膜
トランジスタを転写した。この結果、いずれも移動度が10cm2/Vsを超え
ていることが分かった。歳上図は有機半導体超薄膜の転写法模式図。左
下図は木の葉に転写した有機半導体超薄膜。左下図はりんごに貼り付け
られた食品用ラップ上の有機薄膜トランジスタ。研究グループは、大面
積の生産プロセスに適合できるかどうかの検証も行った。具体的には、
3cm角の半導体膜を転写し、100個の有機薄膜トランジスタを作製した。
これらの電気的特性を評価したところ、全ての素子が動作し平均移動度
も10cm2/Vsとなった。さらに、8 cm角の有機半導体超薄膜についても転
写に成功している。下上図は作製した有機薄膜トランジスタの、代表的
な飽和領域の伝達特性。上中央図は作製した有機薄膜トランジスタの代
表的な出力特性。右上図は作製した有機薄膜トランジスタ100個の、 飽
和領域における伝達特性。下図は8cm 角で転写された有機半導体超薄膜
である。研究グループは、n型有機半導体材料で同様な手法を用いれば、
論理素子への応用が可能とみている。高性能な積層デバイスへの応用な
ども考えられるという。後は、耐久性・ライフタイム・ターンオーバー
がデータ保証の担保されれば実用段階。これは面白い。
腫瘍スフェロイドの成長と薬物送達に対する灌流の影響
低用量では、栄養の流れの利点が抗腫瘍薬の効果よりも重要であると仮
定し、薬物をスクリーニングする際の血管系の血流の重要性を証明する。
そのサイズと実用性により、新しいデバイスが無数の潜在的な新薬テス
トの促進を実現できればと期待する。この細胞培養は、創薬の次のステ
ップに不可欠。「チップ上の血管化癌：腫瘍スフェロイドの成長と薬物
送達に対する灌流の影響」は、doi：10.1016 / j.biomaterials.2019.
119547の生体材料に掲載。
これは遅い情報だが１０月１７日、京都大学の研究グループは、体内の
環境をよりよく模倣できる新しい「チップ上の腫瘍」デバイスを開発し、
潜在的ながん治療薬のスクリーニングを改善することに成功する。それ
によると、創薬への道は決して簡単でなく、科学者と臨床医は、何万も
の潜在的な化合物を何年もかけて、少数の実行可能な候補者を見つけ、
臨床レベルでの試みで大抵は失敗。潜在的な化合物は、皿で培養された
動物モデルと細胞で試験するが、それらの結果はしばしば人間への適用
まで引き継がれることはない。さらに、皿の上の細胞には、それを生か
した三次元構造と血管／血管系が欠く。なののでこの問題解決するデバ
イス構築する計画を構想。
図1.マイクロ流体デバイス内の腫瘍の化学的および物理的微小環境の模
倣。 （a）生体内では、腫瘍の脈管構造は栄養素と薬物の経路として機
能。 （b）in vivo腫瘍微小環境（TME）を再現するためのマイクロ流体
プラットフォーム。
ジャーナルBiomaterialsに報告されているこのデバイスは、中央に１mm
のウェルがあるコインサイズ。このウェルには、100μmの一連の「マイ
クロポスト」が隣接。この腫瘍細胞の三次元培養物を中央ウェルに配置
し、血管を構成する細胞をマイクロポストに沿って配置する。数日かけ
て血管が成長し、培養物に付着する仕掛け。
『結論』灌流可能な血管ネットワークと統合された腫瘍スフェロイドが、
生体内TMEを模倣するために導入。 構築された血管ネットワークにより、
腫瘍スフェロイドの長期灌流培養（> 24> h）が可能になり、スフェロイ
ドでの腫瘍細胞の増殖活性の有意な増強と細胞死の抑制を評価できた。
薬物投与中の静的条件と灌流条件を比較することにより、灌流の重要性、
つまり、細胞増殖を促進するための培地供給によってパクリタキセルの
効果が克服されることを実証できた。静的条件下で観察された結果とは
対照的に、灌流条件下での薬物投与は、腫瘍活性に対する抗がん剤の用
量依存的効果を示さなかった。したがって、従来の３次元モデルは、従
来の動物モデルおよび2次元培養の代替として、薬物スクリーニングプラ
ットフォームに適用可能である。
以上
がんの未知なる特徴をAIが発見
がんの画像から、再発に関わる新たな知識を自力で獲得
１２月１９日、理化学研究所らのグループは、医師の診断情報が付いて
いない病理画像から、がんに関わる知識をAIが自力で獲得する技術を開
発し、がんの再発の診断精度を上げる新たな特徴を見つけることに成功
したことを公表。それによると、手術後の高精度ながんの再発予測法と
して、個々に合った治療選択に生かせるとともに、画像から新たな知識
を獲得するための自動解析手法として役立ちます。さらに、ブラックボ
ックスといわれているAIの解析根拠をひも解く一歩として、医療におい
て安心して使用できるAIの実現に貢献すると期待できる。
同グループは、1枚あたり100億画素以上の前立腺病理画像から、AIが画
像上のがんの特徴を、人に教わることなく自動で取得し、それを人間が
理解できる情報として出力する技術の開発に成功。今日までに世界中で
使われているがんの診断基準のほか、専門家も気づいていなかったがん
領域以外の部位の特徴が含まれていた。これらの要素の再発予測性能を
確かめるため、三つの大学病院の15,000枚以上の病理画像（AI学習用の
分割画像にすると約960億枚に相当）で検証したところ、現在の診断基準
よりも高い精度で再発予測ができた。加えて、病理医の診断と合わせて
使うことで、予測精度をさらに上げることができた。人工知能（Artifi-
cial Intelligence, AI）の技術は、翻訳から自動運転に至るまでさまざ
まな分野で利用されている。そして近年では、AIの持つ高い可能性を医
療に応用するための研究が盛んに行われている。しかし、現在のAI技術
の主流であるディープラーニング（深層学習）では、学習にビッグデー
タを必要とするため、医師の診断情報が付いた大量の医療画像をどのよ
うに集めるかが、実用化に向けた課題となっていた。AIにおける解析根
拠はブラックボックスだといわれている。AIの解析根拠はニューラルネ
ットワーク上の無数の重みとして保存されることから、人間は数学的な
メカニズムは理解できても、AIによる解析根拠を直接的に理解すること
が困難。この応用には、AIの解析根拠が重要視され、現存する医学知識
を上回る新知見の獲得にも、病理画像のように豊富な情報を含むデータ
から、機械学習]を通して「人間が理解できる情報」を自動で取得する技
術が求められていた。同グループは、複数のディープラーニングと非階
層型クラスタリングを用いることで、病理画像から人間が理解できる情
報を自動で取得する新たなAI技術の開発に成功する。今までは、医師が
教えた診断をAIが学習する「教師あり学」と呼ばれる手法が医療分野で
は主に使用されてきましたが、教師以上の分類はできないという限界が
あった。この研究では医師の診断を必要としない「教師なし学習」によ
り獲得した特徴を、人が理解できるように変換し、再発期間のみを用い
た最適な重み付けをAIに行わせることで、これまで不可能であったがん
の未知なる情報の獲得を目指した。
この新しい技術を、医師の診断情報が付いていない100億画素を超える全
包埋・全割した前立腺の病理画像（AI学習用の分割画像にすると、合計
約11億枚に相当）に対して適用したところ、病理画像と予後情報のみか
ら、詳細に分類されたがんの情報をAIに自動で抽出させることに成功し
た（図２）。このAIが作成した分類には、現在世界中で使用されている
がん分類（グリソンスコア）が含まれており、さらに、これまで専門家
も気づいていなかった「がん領域以外の間質の変化」も、がんの再発の
診断精度を上げる特徴として読み取った。
図２前立腺病理標本の連続切片に対する3D病理画像
次に、AIが見つけたこれらのがんの特徴が再発予測に役立つかを確認す
るため、日本医科大学病院の20年間分の13,188枚の前立腺の病理画像（
AI学習用の分割画像にすると約860億枚に相当）を用いて、がんの予後予
測の検証を行いました。その結果、現在世界中で使用されている前立腺
がんの診断基準（AUC[11] = 0.744）よりも高い精度（AUC = 0.820）で
再発予測ができることが分かりました（図３）。
さらに、日本医科大学病院の症例だけを用いてAIに学習させた結果が、
聖マリアンナ医科大学病院と愛知医科大学病院においても利用できるか
どうかを調べました。これらニつの大学病院の2,276枚の前立腺の病理画
像（AI学習用の分割画像にすると約100億枚に相当）に対して検証したと
ころ、日本医科大学における予測精度とほぼ同等の再発予測ができるこ
とが分かっあ（AUC = 0.845）。これは、今回開発された技術により、AI
が病院や大学といった施設や地域を越えて、一般化された情報を学習し
たことを示す。
最後に、AIが見つけた特徴と病理医の診断を組み合わせて再発予測をし
たところ、それぞれが単独で予測するよりも、さらに予測精度を上げる
こと（施設内検証：AUC = 0.842、多施設による検証：AUC = 0.889）が
できました（図３）。この結果は、AIと人間は病理画像の解析に対して
得意とする点が異なり、お互いに補い合うことで精度を上げることがで
きることを示す。医療でAIを安心して使用するには、医師が理解可能な
根拠を示すことができる技術が不可欠。さらに、情報量に富んだ画像か
ら、人間が理解できる情報を引き出すことで、既存の基準を超えた新た
な知識の獲得が可能になる。この成果は、手術後の高精度ながんの再発
予測法として、個々に合った治療選択に貢献するとともに、画像から新
たな知識を獲得の自動解析手法として役立つ。さらに、ブラックボック
スといわれているAIの解析根拠をひも解く一歩として、医療において安
心して使用できるAIの実現に貢献すると期待できるとのこと。しかし、
実感（実体験）ともわない深層に対し人間がにわかにＡＩがすべてとは
いかない。まず、現場にいる担当者（医師）がこれは頼りになると確信
し➲被験者の信頼をか得る構図は当面描けそうもない。
●今夜の一品
UniLid（ユニリッド）」は、環境負荷の低いシリコーン製ラップ。お皿
はもちろん、取っ手の取れる鍋や、フルーツ、缶詰め、炭酸飲料に直接
かぶせて使用できます。普通のラップでは使用しにくいものにも使用で
きます。冷凍庫からオーブンまで幅広く対応、洗いやすいエコ仕様。
【世界の工芸：#CraftsOfTheWorld#EdouardChapllaz 】
シャパラ,エドウアール(スイス)
CHAPALLAZ，Edouard
扁壷 Jar c.1968
●今夜の寸評：国家予算百兆円２年連続超え
彼女が例により、国家予算が百兆円超えよ！消費税の増税にわたしたちへの借金
が増えるばかりよ⁉ と、朝からご機嫌斜め、うぅ～ん、不況になれば生活は苦し
くなるが、百兆円を超えることは国力が正しく評価されている証じゃないの ⁈
と返事すると、不満そうな様子（聞き取れない）。「入りを計り出るを制す」ば
かりじゃないよ。「入りを制して出るを計る」の考えでないとおかしくなるよと
持論を展開すると、彼女は何も言わなくなる。アベノミクスは実はわたし（たち）
が考えた出ものであることぐらい、ブログ読者ならご存知のはず。そして、中国
も米国（「現代貨幣理論」）をこれを参考にしている。「お金ジャブジャブ論」
には「インフレターゲット制」が効いている。取り敢えず「失われた三十年」（
ロスト・トリプル・スコアー) は回避されており、安倍政権は「貧困指数」の数
理モデルをつくり、月次報告の義務化を実行すれば、歴史的な名宰相となるだろ
うと独白する。