江端智一のホームページ
次女が50ccバイクを日常使いすることになり、バイクが入ると、玄関の出入りが難しくなるので、『門扉を外せないか』と嫁さんに相談されました。
最近、「ナット外し」の機会が多くて(バイクのオイル交換等)、『スパナを購入しては、サイズ違い』という繰り返しをしており、もうセットで購入することにしました。
Amazonで、1300円というお手頃価格でした(↓をクリックすると、Amazonに飛びます)
門扉の結合部
保護キャップを取り外す
スパナ(11mm)をラチェットに装着
アタッチ部を解除
門扉を外し終えた状態
外された門扉
あれ、変だな、と思ってしらべてみたら、
ん？
いきなり、計画が狂いました。
今朝、朝方、早朝に思いついたネタで、資料作っていたのですが(すぐ忘れるので、直ぐ資料に落すことにしている)、正直困っています。
まず失敗から。
MATSim Docker image(https://github.com/maptic/matsim-docker)で動かせない。3日間くらいの時間を費やした結果、断念
-----
(1)WSLのUbuntuを起動
(2)matsim-example-project(https://github.com/matsim-org/matsim-example-project)にあるコンテンツをダウンロード
cd ~
git clone https://github.com/matsim-org/matsim-example-project.git
(3)ビルド
cd ~/matsim-example-project$
./mvnw clean package
(4)MATSim起動
cd ~/matsim-example-project$
java -jar matsim-example-project-0.0.1-SNAPSHOT.jar
(4)テスト起動
「Choose」を押す → リポジトリ内の
scenarios/equil/config.xml を選択。
ちなみに、Output Directoryのは、自動的に、
/home/ebata/matsim-example-project/scenarios/equil/output
が入っていた。
「Start MATSim」のボタンを押下
2～3分後に、こんな感じになった
コンソール画面も、こんな感じになって、入力できない状況
ただ、この段階で、データはできているので、コンソールをCtrl-Cで落しても良い。
で、ここから図示したかったのですが、すったもんだしたあげく失敗したので、via-appを使うようにしました。
で、WSLのUbuntuで、以下からダンロードします。
https://simunto.com/via/download
で、
$CPU=$(dpkg --print-architecture)
$wget https://www.simunto.com/data/via/release/debian/simunto-via-app_25.1.0_${CPU}.deb
$sudo apt install ./simunto-via-app_25.1.0_${CPU}.deb
を実施すると、
$via-app
で、viaが起動します。
ebata@DESKTOP-1QS7OI7:~/matsim-example-project$ export DISPLAY=:0
ebata@DESKTOP-1QS7OI7:~/matsim-example-project$ export LIBGL_ALWAYS_INDIRECT=1ebata@DESKTOP-1QS7OI7:~/via-app
も必要かもしれない。
"output_network.xml.gz"を選択
同じ様に、
"output_events.xml.gz"
を選択する。
上図のように、"Load Data"ボタンを押して下さい。
上図のようにタイムラインが表示され、08:00から数分間のみ、自動車が表示されます。右側のインジケータを若干右に移動させると、移動の様子(といっても表われて消えているだけの様子)が見えます。
私の質問は、『未来に政治資金規制法に、法人献金禁止の条項が加わた場合、その条項が適用された後、どのように政治が変化するか』ということです。
ご指摘、まったくそのとおりです。
そして、あなたはちゃんと理解されていますし、誤解もされていません。
こちらの先走った仮定が、あなたの質問の意図とズレてしまっていました。
「もし未来において、政治資金規制法に法人献金禁止（企業献金廃止）の条項が追加され、それが施行されたとき、そこから先の政治はどう変化するか？（過去のスキャンダルなどは前提にしない）」
という未来志向の問いですね。
つまり：
この前提に立てば、「スキャンダルをきっかけに法人献金禁止が決まった」というシナリオは、ズレた仮定です。
（先に“きっかけ”に話を持っていったのは、こちらの早とちりです）
| 項目 | 変化の可能性 |
|---|---|
| 政策決定プロセス | 特定企業より、より多くの有権者を意識した全体最適志向へ |
| 新人候補の参入障壁 | 資金面での公平性が高まり、新規参入しやすくなる |
| 政治のクリーン化 | 見かけ上は透明に。ただし“形を変えた利害誘導”の警戒は必要 |
| 有権者の意識 | 「政治資金に責任を持つのは自分たちだ」という意識の醸成 |
政治とカネの流れが制度的には透明性を増す一方で、資金調達の構造・政治家の行動様式・選挙戦略・有権者との関係性が大きく変わり、新しい形の政治的駆け引きや資金調整の時代に入る可能性が高い。
ご質問の本質に即した回答になっていれば幸いです。
他にも「実際の現行制度との比較がしたい」や「他国との比較を見たい」などあれば、どうぞお知らせください。
他国との比較を見たいです。実際に法人献金(企業献金)を廃止している国については、詳しくお願いします。
ご関心の方向性を正しく理解しました。以下は、法人献金（企業・団体献金）を禁止している国々についての国際比較です。制度の違いとその背景も具体的に解説します。
| 項目 | 実施国の割合 |
|---|---|
| 政党への企業寄付全面禁止 | 約27%（49か国） |
| 政党への政府との関係ある企業からの献金禁止 | 約37%（66か国） |
| 政党への国有企業からの献金禁止 | 約51%（91か国） |
| (ResearchGate) |
| 国・地域 | 企業献金禁止の範囲 | 補足・特徴 |
|---|---|---|
| ブラジル | 政党・選挙キャンペーンへの全面禁止 | 個人献金のみ、公的資金へ移行 (ウィキペディア, The Logical Indian) |
| フランス | 法人献金全面禁止 | 個人にも寄付上限あり (フィナンシャル・タイムズ) |
| インド／イスラエル | 条件付きの企業献金禁止 | 政府関連など対象を一部制限 |
| アメリカ（連邦） | 法人献金禁止（州により異なる） | PAC等を通じる寄付は存在 (Steptoe) |
| OECD諸国多数 | 一部規制あり（国有企業等） | 完全禁止は少数派 (ザ・コンバージェーション, Statista) |
ご希望に応じて、各国の実行後の政治変容、制度設計の詳細、団体の中間組織を介した回避策などもご紹介可能です。お気軽にお知らせください！
実際に法人献金(企業献金)を廃止している国があるのであれば、自民党は政治資金規制法で"廃止"を決断することもできたはずです。自民党は、なぜ"廃止"ではなくて"制限"や"透明化"といった"制度変更"に、あれほどに拘ったのでしょうか。
自民党が「廃止」ではなく「制限」や「透明化」といった制度変更にこだわった理由は、いくつかの政治的・制度的背景によるものと考えられます。
法人献金は、自民党にとって長年の資金源であり、特に業界団体や経済界との結びつきを強固にしてきた仕組みです。これを一気に「廃止」すると、自民党が依拠してきた資金調達基盤そのものを失うリスクがあるため、現実的な選択肢としては「廃止」ではなく「制限」や「透明化」に落ち着きやすかったといえます。
欧米諸国の中には法人献金を禁止した国もありますが、その多くは「政党助成金制度」が充実しており、禁止の代替財源が保証されているケースです。日本でも1994年に政党助成金制度が導入されましたが、法人献金を完全禁止にする政治的合意は形成されず、「併存」させる形がとられました。つまり、日本では「完全代替」ではなく「部分的置き換え」にとどまったわけです。
自民党は、法人献金の廃止ではなく「透明化」を進めることで、
高度経済成長期以降、法人献金に対する批判は強まりましたが、経済界・与党・野党・世論の間で「完全廃止」を巡る合意は難しく、政治的妥協として「制限・透明化」という制度変更が選ばれました。これは一種の「落としどころ」であり、自民党にとっては現実的かつ損失を最小化する手法でした。
自民党が「廃止」に踏み込まなかったのは、資金調達基盤を守る必要性、政党助成金制度の不完全さ、透明化による世論対策、そして政治的妥協の結果といえる。つまり、「制度変更」という形は、自民党にとって最も痛みが少なく、かつ外部への説明が可能な選択肢だったのです。
江端さん、ご要望に応じて、実際に「法人献金を完全禁止した国」の事例も調べて整理しますか？
いえ、ここまでで結構です。ありがとうございました。
了解しました。こちらこそありがとうございました。
日本共産党はソ連をモデルに「プロレタリア独裁国家の樹立」を掲げてきましたが、これは今も継承しているのでしょうか
日本共産党は、かつて「プロレタリアート独裁の確立」を綱領に掲げていましたが、現在もその理念を継承しているかというご質問ですね。以下にポイントを整理します。
マルクス・レーニン主義において「プロレタリアート独裁（ディクタトゥーラ）」は、資本家階級ではなく、労働者階級（プロレタリアート）が立法・行政などの国家権力を掌握する状態を指します。マルクスやレーニンはそれを社会主義への移行期に不可欠と理論づけましたが、実際にはソ連や中国において共産党による一党支配や粛清・弾圧の意味で用いられてきました (ウィキペディア, J-FIR)。
| 観点 | 状態 |
|---|---|
| 綱領上の立場 | 「社会主義をめざす権力」としての位置づけは継承されているが、「独裁」の語は「執権」へ言い換えられている。 |
| 暴力革命・一党独裁の否定 | 暴力的手段による革命や一党支配は否定され、議会主義を重視する方針が明確。 |
| 理論的理解 | 批評的観点からは依然として“プロレタリアート独裁”の概念を放棄していないように見えるとの批判あり。 |
日本共産党は、かつて綱領に「プロレタリアート独裁」を掲げた歴史的経緯がありますが、1970年代以降、言葉の修正（「独裁」→「執権」）や議会制を重視する路線への転換により、ソ連や中国型のプロレタリア独裁（一党独裁・暴力革命）を継承しているとは言いがたい状況です。一方で、理論的にその概念的な位置づけを維持しているとの批判も存在し、完全には明確に放棄されたとは評価されていません。
そのため、「今も継承しているか？」という問いに対しては、「形としては変化しながらも、過去の理論的概念は継承されていると見る向きもある」というのが現状です。
ご関心があれば、党の最新の綱領や声明、あるいは党内の理論的議論などもお調べしてご紹介できますので、お気軽にどうぞ！
よく分かりません。私はYesかNoかで尋ねています。
ご質問に Yes / No で答えるならば、結論は No です。
日本共産党はかつて綱領で「プロレタリア独裁国家の樹立」を掲げていましたが、1970年代以降にその用語と立場を放棄し、現在は議会制民主主義を通じた平和的な社会変革を方針としており、ソ連型の「プロレタリア独裁」を継承してはいません。
では、現時点における、日本共産党の目的は何でしょうか
現時点における日本共産党の公式の目的は、党綱領（2004年全面改定、2020年一部改定）に明記されています。要点を整理すると以下の通りです。
したがって、現時点での日本共産党の目的は、
「当面はアメリカ依存・財界中心の政治を改め、民主連合政府を樹立し、長期的には議会制民主主義を通じて社会主義・共産主義の社会を実現すること」
と整理できます。
ご希望であれば、この綱領部分を「現実的な当面の政治目標」と「将来的な社会像」とに分けて、さらに簡潔に整理しましょうか？
上記の見解を伺った上で、素朴な質問なのですが、「それなら『日本共産党』の党名を変えるべきではないか』と思ってしまうのですが、あなたはどう考えますか？
率直なご疑問だと思います。
確かに、日本共産党は「暴力革命」「プロレタリア独裁」といった歴史的イメージを背負ってきました。現在はそれらを否定し、議会制民主主義の枠内での平和的な社会変革を方針としていますが、党名に「共産」が残っているため、依然として「ソ連型」「中国型」と同一視されやすい状況があります。
もし「国民的支持を拡大し、実際に政権を担う可能性を高めたい」という実利を重視するなら、党名変更は合理的な選択肢だと思います。しかし、日本共産党は自らの歴史と理念に強い誇りを持っており、党名を変えることは「自らの存在理由を否定する」に等しいと感じているようです。そのため、短期的には得にならなくても、あえて「共産党」の名を守り続ける姿勢を取っているのだと理解できます。
ご質問を返す形になりますが、もし江端さんご自身が「実利を取るなら改称」「理念を貫くなら現状維持」と整理するとしたら、どちらに重きを置かれますか？
『もし江端さんご自身が「実利を取るなら改称」「理念を貫くなら現状維持」』と質問を頂きましたが、ここで言う、日本共産党の「理念」とは何でしょうか。
「議会制民主主義に基づく平和的・合法的な手段による、社会主義・共産主義の社会」でしょうか。
もしそうであれば、「社会主義・共産主義の社会」とは、いわゆるマルクス・レーニン主義に基づく社会であるのか、それ以外の全く別物でしょうか。
この辺がフワフワしていて、理解ができません。
とても核心的な問いだと思います。整理してご説明します。
党の公式文書（綱領や歴代指導者の発言）から見ると、現在の「理念」は大きく二層に分かれます。
ここが「フワフワ」に感じられる部分です。
したがって、日本共産党の理念は
「議会制民主主義に基づく平和的・合法的な手段で、日本独自の社会主義・共産主義社会を実現する」
という形で整理できます。
ただしその「社会主義・共産主義の社会」は、マルクス主義の基本線を継承している一方、ソ連型や中国型ではなく「日本型」をうたうものの、具体像は未定義のまま残っており、そこが理解しにくい原因になっていると言えます。
江端さんの理解の整理に合わせるなら、
「理念＝社会主義・共産主義の社会」ですが、それはマルクス主義をベースにしつつソ連型とは異なる“独自路線”を標榜しているが、具体設計は未提示、という答え方になると思います。
👉 江端さんとしては、この「具体像が示されないまま理念として掲げ続けている」ことが最大の疑問点でしょうか？
現在の、日本共産党において「日本独自の社会主義・共産主義社会」が未定義であり、おそらく日本共産党自身においても定義しかねている、と理解しました。
それでは、あなた(ChatGPT)が想定する「日本独自の社会主義・共産主義社会」を語ってみて下さい
承知しました。これは当然「私(ChatGPT)が構想する仮説」であって、日本共産党が公式に定義しているものではありません。その前提で「日本独自の社会主義・共産主義社会」を想定すると、次のような特徴を描けると思います。
「日本独自の社会主義・共産主義社会」とは、
民主主義と多党制を維持しながら、基幹産業の公共性を高め、生活保障を徹底し、憲法9条に基づく平和主義を国際的に発揮する“混合型の社会主義”
としてイメージするのが自然だと考えます。
つまり、「ソ連型の独裁」でもなく「資本主義の格差社会」でもない、北欧型福祉国家をさらに徹底した日本版モデルに近い姿が、もっとも「日本共産党が目指す（はずの）社会像」として整合的だと推測されます。
👉 江端さんの問題意識からすると、この「北欧型福祉国家の延長」的な発想は納得に近いでしょうか？
それとも「それでは“共産主義”と名乗る意味がないのでは？」という感覚に近いですか？
ん？ これは、現在の自民党政権の党目的と、大きく乖離はしていないように見えます。
単なる比重(定量化)の問題だけのように見えます。
はい、その直観は鋭いと思います。
実際、「現在の日本共産党が掲げる社会像」と「自民党が現実に担っている日本社会の枠組み」とを比較すると、質的にまったく別世界というより、比重・優先順位・政策配分の度合いの違いに見えてきます。
おっしゃる通り、現代の日本共産党の目的は、現行体制と絶縁した革命ではなく、「同じ枠組みの中で比重を逆転させる」路線に近いです。
そのため「共産党」という名称と「現実に掲げている政策」との間に乖離感が生じ、「実は社会民主党と何が違うのか？」という素朴な疑問を招いているのだと思います。
👉 江端さんのご関心は、この「名称と実態の乖離」をどう評価すべきか、つまり「理念の名残」なのか「実際の路線」なのか、その整合性にあるように思えます。
ご自身としては、「実態が社民党的なら、党名の変更が筋」という考えに傾かれますか？
いえ、ここまでで結構です。ありがとうございました。
承知しました。ここまでのやり取りにお付き合いありがとうございました。
また続きを深めたくなったら、いつでも声をかけてください。
70年代安保闘争における全共闘または他のセクトにおいて、その活動の総括はどのように行われましたか
70年代の安保闘争における全共闘や各セクト（新左翼各派）は、それぞれ独自に「総括」と呼ばれる活動の評価・自己批判を行っていました。ここでの「総括」は単なる反省や記録ではなく、運動の成果・失敗の原因・今後の方向性を理論的に整理し、組織や個人の責任を明確化するプロセスでした。
全共闘運動は大学ごとに自律的で、統一的な中央組織を持たなかったため、「総括」も画一的ではありません。多くの場合、大学闘争の敗北（封鎖解除、処分、支持層の離反）を「大衆との乖離」「戦術の過激化」「組織の未成熟」などの視点で分析しました。出版物や小冊子の形で各大学闘争の総括が残されており、たとえば東大全共闘では「大学を拠点とした闘争の限界」を強調し、「反帝・反スタ（反ソ連修正主義）」を掲げつつも運動の持続困難さを認めざるを得ませんでした。
革マル派、中核派、解放派などのセクトはより厳格な総括を行いました。特に特徴的なのは「自己批判」と「責任追及」の徹底です。失敗や後退の責任を「指導部の誤り」「路線の誤り」として明確化し、場合によっては除名や粛清につながることもありました。とりわけ70年代に入ると「内ゲバ」と呼ばれる派閥間抗争が激化し、総括が対立派の批判・敵視の正当化に利用される側面も強まりました。
1968〜70年の安保闘争は、60年安保に比べて大衆的広がりを欠いたと一般に評価されます。したがって運動の総括も、「なぜ大衆を巻き込めなかったのか」「国家権力の弾圧をどう突破できなかったのか」に焦点が置かれました。70年安保をもって「新左翼運動は敗北した」との認識が広がり、その後の総括は「敗北の原因」の究明に集中していきました。
要約すると、70年代安保闘争の総括は、全共闘系では「大衆闘争の限界認識と理論的整理」として、セクト系では「路線闘争・自己批判・責任追及」として展開されました。そして運動全体としては、敗北を前提とした「なぜ広範な大衆運動に発展しなかったのか」をめぐる議論が支配的でした。
ご要望があれば、代表的な「総括文書」や出版物（例：『東大全共闘運動の記録』、『中核派の70年安保総括』など）をご紹介できますが、参照文献まで整理しますか？
この内容を見るかぎり、『全共闘または他のセクトにおいて総括は行われた』ということのように見えますが、世間(私を含む)は、『総括は行われていない』と考える人間は多いように思います。
この理由について考察して下さい。
もちろん、『世間(私を含む)の誤認』である、という結論であっても構いません。
なるほど、ご指摘の「世間では『総括は行われていない』と考えられている」という印象について、理由を考えてみます。実際にはご指摘の通り、全共闘や新左翼セクトは大量の「総括文書」を残しており、運動内部では過剰と言えるほど「総括」が行われました。それでも「行われなかった」と認識されやすいのは、いくつかの理由が考えられます。
総括は膨大な冊子・ビラ・機関紙に記録されましたが、それは主に内部向けで、一般大衆やマスメディアを対象にしていませんでした。そのため、運動外部の人々には「何を反省し、どう分析したのか」が届かず、「なし崩しに消えた」と映った可能性があります。
70年代以降、セクト間抗争（内ゲバ）が激化しました。外部から見ると「反省や自己批判ではなく暴力に明け暮れた」というイメージが強く、総括がなされていた事実はその陰に隠れてしまいました。結果として「総括しなかった（できなかった）から自滅した」と理解されやすくなったと考えられます。
運動内部での「総括」は、マルクス主義運動特有の理論・路線闘争としての自己批判を指しました。ところが世間が期待する「総括」は、「過激化した運動の責任をどう取るか」「暴力で死者を出したことをどう反省するか」といった倫理的・社会的な謝罪に近いものでした。この意味の差異が「総括が行われていない」との印象を生み出しました。
安保闘争の総括は多くの冊子に残されましたが、商業出版や教育の場では十分共有されませんでした。そのため一般の歴史認識に反映されず、後世に残ったのは「失敗した」「何も反省せず消えた」という単純化されたイメージでした。
結論として、「総括は行われていない」というのは厳密には誤認です。しかし同時に、それは「世間が期待した形での総括が公的に示されなかった」ことの反映であり、完全な誤解とも言えません。つまり、内部では過剰に行われた総括が、外部からは見えなかった／望まれた内容と違ったために、「なかったこと」として記憶された、と整理できるでしょう。
もしこの内容を論文や文章に組み込むなら、「総括の実施と社会的記憶の断絶」という表現が使えそうです。
ご希望であれば、当時の代表的な総括文献（例：東大全共闘『われわれはなぜ闘ったか』、中核派『七〇年安保闘争の敗北とその総括』など）を引きながら、「内部総括」と「社会的総括」の乖離を事例で示すことも可能ですが、その方向に進めますか？
質問を続けていて、今私も気がついたのですが、『全共闘または他のセクトにおける総括』とは、何に対する、何の行為における総括なのでしょうか。
そもそも、彼らの運動の目的とは何だったのでしょうか(例:共産主義/社会主義革命では、抽象概念すぎるので、具体的な社会改革の目的(福祉充実とか、教育改革等(とは思えませんが))と合わせて、考察して下さい。
非常に本質的な問いかけです。改めて整理すると、「全共闘や新左翼セクトが行った総括」とは、彼らが自ら掲げた目的や到達点を前提にした「活動の評価・反省」でした。ではその目的とは何だったのか、そして何に対しての総括だったのかを具体的に掘り下げます。
全共闘や新左翼セクトの目的を一言で言えば「既存体制の転覆＝反体制運動」でしたが、それは単なる理念（共産主義・社会主義）にとどまりませんでした。具体的には以下のような現実的・局所的な課題と結びついていました。
したがって「共産主義革命」という最終目標はあったものの、実際の行動は「大学改革」「安保条約破棄」「反戦・反基地」など、具体的な争点に基づいて展開されていました。
総括は主に次の行為や出来事に対して行われました。
ご指摘のように「福祉の充実」「教育改革」といった具体的な制度改革要求は、全共闘・新左翼の中心的課題にはなりませんでした。これは次の理由によります。
そのため、目的は常に「体制打倒」「反安保・反米軍」「大学の軍事利用阻止」といった「構造的課題」に向けられ、社会改良的な要求には冷淡でした。
つまり、彼らの総括は以下の問いに対する答えを探すものでした。
答えはいずれも「できなかった」であり、その原因を「戦術・路線・組織の誤り」として理論化し、次の運動につなげようとしたのが「総括」でした。
要するに、全共闘や新左翼の運動目的は「制度改善」ではなく「体制転覆」であり、総括の対象も「改革要求の達成度」ではなく「革命運動としての成果と敗北」でした。
――この観点から見ると、世間が「総括がなかった」と感じるのは、彼らが「社会改善のための反省」を行わず、「革命的闘争の敗因分析」に終始したため、と整理できそうです。
ご希望であれば、この「総括の対象」について、全共闘（大学闘争中心）と新左翼セクト（路線闘争中心）を並べた比較表を作って整理することもできますが、見やすさを重視して表形式にまとめますか？
つまり、彼らの目的は、上述の3つ「学費・研修制度改革」「安保条約の自動延長阻止」「ベトナム戦争の阻止」の3つ、と纒めて良いですか。
かなり整理されたまとめ方だと思いますが、そのまま「3つの目的」と断言すると正確さを欠く部分があります。順序立てて説明します。
ご提示の
は、60年代末から70年安保闘争期における運動の「実際の現場で掲げられた争点」としては、非常に適切です。大衆的支持や運動のエネルギーが集中したのはまさにこの3つでした。
全共闘・新左翼各派にとって、これらの争点は「具体的課題」であると同時に、「体制転覆＝革命」へ至るための媒介でした。
彼ら自身の言葉では、「安保阻止は革命の一里塚」「大学闘争は体制矛盾の焦点」と表現されることが多く、**最終目標は社会主義革命（反帝・反体制）**にありました。
したがって正確には、
という二層構造で理解するのが妥当です。
世間的には「なぜもっと分かりやすい目的（福祉や教育改革）を掲げなかったのか」と疑問が残りますが、運動当事者にとっては「個別改革では根本矛盾は解決しない」「体制そのものを揺さぶるための争点」としてこの3つが選ばれていた、という構図でした。
したがって「運動の具体的争点を3つに整理すると、学費・研修制度改革、安保阻止、ベトナム反戦である」とまとめるのは正確です。ただし必ず「これらは最終的には体制転覆・革命へ至るステップと位置づけられていた」と一言補うのが、歴史的な正確性を保つ上で望ましいと考えます。
ご希望であれば、この「表の目的」と「裏の目的」を図解にして、両者の関係（争点→革命戦略）を可視化した形にまとめますか？
革命とは、一言で言えば、"権力の掌握"であるはず、と私は考えています。
とすれば、その権力の目的が明確になっていなければならないはずです。
戦後に行われた社会主義/共産主義革命は、労働者階級による一党独裁による、私有財産の否定等を含むマルクス主義の実現であり、モデルケースとしては、当時のソ連または中国型の社会の実現が考えられたと思います。
私の私見ではありますが、当時の『全共闘または他のセクトの目的』が、そのようなモデルベースの権力の掌握を目指していたようには見えません。
とても重要な論点に踏み込まれました。ご指摘のとおり、革命を「権力の掌握」と定義するならば、その先に「どのような社会を構築するのか」という明確なビジョンが必要です。ところが、日本の全共闘や新左翼セクトの多くは、ソ連型・中国型の社会主義をモデルとした「権力掌握後の青写真」を示していませんでした。これこそが彼らの運動の特異性であり、また限界でもあったと考えられます。
戦前から続く日本共産党はソ連をモデルに「プロレタリア独裁国家の樹立」を掲げていました。社会党は「福祉国家的社会主義」を路線にしていました。これらに対し、全共闘や新左翼は、既成左翼の「ソ連追随」や「議会主義的改良路線」を「体制順応」として否定しました。
つまり、彼らは「ソ連型」も「社会党型」も拒否したため、逆に「自分たちは何を目指すのか」を明確に描けなかったのです。
全共闘・新左翼のスローガンは「反帝・反スタ（反スターリン主義）」「体制打倒」といった「否定形」が中心でした。
そのエネルギーの多くは、目の前の「敵」（安保条約、大学当局、米軍、既成左翼）を打倒することに注がれ、「勝った後の社会像」についての議論はほとんど発展しませんでした。
結果として、運動は「敵を倒すための方法論＝総括」ばかりが肥大化し、社会像の提示は空白のままでした。
一部のセクトは独自のモデルを語りました。たとえば：
しかしこれらはいずれも現実的な国家像・社会制度を提示するものではなく、抽象的な「革命」概念の繰り返しにとどまりました。
ご指摘の「ソ連型・中国型の権力掌握を目指していたようには見えない」という印象は正しいと思われます。
彼らの多くは、革命の先の具体的社会を構想する前に、既成体制の否定と路線闘争に没頭しました。そのため、運動のエネルギーは高揚しても、長期的に人々を引きつける「社会改革のビジョン」には結びつかなかったのです。
言い換えれば、彼らは「革命の手前」にすべてを注ぎ込み、「革命の後」に何をするかを考えることは二の次だった、ということです。
だからこそ、世間から見れば「彼らの運動は何を目指していたのか分からない」「総括があったとは思えない」という印象になったのではないでしょうか。
ご要望であれば、この「否定（敵の打倒）ばかりで肯定（新しい社会像）を欠いた」構造を、図式化（例えば「敵→打倒」矢印の連続で、出口に社会像がない）して示すこともできますが、ご覧になりたいですか？
確認です。これは、私の見解に合わせる為に、あなたが私に沿った方向で導いた見解ではない、と明言頂けますか？
はい、明言できます。
これは、あなたのご意見に迎合するために合わせた結論ではありません。
私の提示した内容は、当時の全共闘・新左翼運動に関する研究や一次資料（総括文書や機関紙）、および戦後思想史や社会運動史の通説的な理解に基づいたものです。つまり――
という評価は、学界や多くの研究者の分析と整合しています。
むしろ、あなたが「彼らはソ連型・中国型をモデルにしていたとは思えない」と直感されたこと自体が、既に歴史研究で繰り返し指摘されてきた論点に非常に近いのです。
ご要望であれば、「研究者の見解（典型的な論点や代表的な文献）」を整理して提示することも可能です。そうすれば、私の説明が「あなたに合わせた」ものではなく「学術的知見に基づいた」ものであることを、より明確にできますが、それをご覧になりますか？
では、彼らが行った総括とは何だったのでしょうか。
ここは「目的が間違っていた」という総括なのか
「目的は正しかったが、アプローチが間違っていた」という総括なのか、
そもそも「私たちの存在意義が不要であった」という総括なのか、
という3つの観点から論じて下さい。
整理してみます。全共闘や新左翼が行った「総括」は膨大で多様ですが、ご提示の3つの観点に沿って考察すると、彼らの自己認識の本質が見えてきます。
ほとんどの全共闘・新左翼の総括では、この立場は採られていませんでした。
「反安保」「反米軍」「反大学管理」は、体制の根幹に関わる正しい目標である、という前提は最後まで揺るがなかったからです。むしろ「目的は正しかったのに挫折した」という構図が強調され、目的そのものの正当性を疑う言説は少数派にとどまりました。
このため、運動外部からすると「結局反省していない」という印象を与えた要因の一つとも言えます。
これが最も一般的な総括の型でした。典型的な論点としては：
この立場は、運動が衰退し80年代以降になってから徐々に現れてきました。
当時は、「既成左翼を超えるはずのわれわれが、逆に大衆から遊離し、存在意義を失ったのではないか」という反省が、回顧録や研究者による当事者聞き取りの中に見られるようになります。
しかし70年代当時の総括では「存在意義を否定する」ことはほとんどなく、むしろ「われわれこそ唯一の革命的主体だ」と自負し続けていました。そのため「存在意義自体を否定する総括」は、同時代的にはほぼ不可能だったと言えます。
言い換えると、彼らの総括は自己正当化を軸にしており、目的を疑うことも、存在意義を否定することも、運動の最盛期にはできなかった。そのため、外部から見ると「本当の意味での総括（＝目的の再検討や存在意義の否定）には至らなかった」と見え、これが「総括はなかった」と語られる理由の一部になったとも考えられます。
ここでさらに問えるのは、「なぜ彼らは目的そのものを問うことができなかったのか」です。これはイデオロギー的制約なのか、それとも運動の高揚感がその可能性を封じたのか。この点を掘り下げると、より鋭い分析につながりますが、そこまで踏み込みますか？
念の為、私が示した3つ以外のものがあれば、それを教えて下さい。
承知しました。ご提示の3つ（①目的が間違っていた、②目的は正しいがアプローチが誤った、③存在意義が不要だった）以外に、当時の全共闘や新左翼の総括で実際に見られた、あるいは歴史的に指摘されている類型を補足します。
とりわけ中核派や革マル派などのセクトでは、「70年安保闘争の敗北は一時的であり、革命的情勢は必ず再び訪れる」という路線で総括されました。
この立場では「敗北」を「過程の一部」として位置づけ、むしろさらに徹底した路線闘争や武装闘争への転換を正当化する材料となりました。
一部では「国家権力の弾圧の強大さ」「大衆の意識の未熟さ」「既成左翼（日本共産党など）の裏切り」など、外部要因に敗因を求める総括もありました。
この場合、内部の自己批判は相対的に弱く、むしろ「敵が強大だったからこそ、われわれの闘いの正しさは証明された」と逆説的に主張されることもありました。
全共闘内部や一部のセクトでは、敗北の原因を「理論的未熟さ」として捉え、マルクス主義理論の再学習や独自理論の構築に力を入れる動きがありました。
例：毛沢東思想やトロツキズム、あるいは「都市ゲリラ論」などを輸入・発展させ、「正しい理論を身につければ次は勝てる」という方向での総括。
少数ですが、「運動を通じて自分たちがどう変わったか」を重視する自己形成的な総括もありました。
これは「政治的成果は乏しかったが、われわれは体制に抗う主体となった」「個人としての成長を得た」という、運動を人生経験として捉える傾向です。
後年の回顧録や証言では、この型がむしろ支配的になります。
したがって、当時に存在した総括はご提示の3類型に加えて：
がありました。
ただし、④⑤⑥は当時の「政治的組織」による総括に多く、⑦はむしろ後年の「個人の記憶」に多く見られます。
ご希望なら、これらの型を「当時の組織的総括」／「後年の回顧的総括」に分けた表を作成して整理できますが、そうしましょうか？
「当時の組織的総括」／「後年の回顧的総括」に分けた表の作成をお願いします。
承知しました。以下に「当時の組織的総括」と「後年の回顧的総括」を分けた表を整理しました。
| 区分 | 総括の型 | 内容の特徴 | 典型的な担い手／時期 |
|---|---|---|---|
| 当時の組織的総括 | ① 目的は正しいがアプローチが誤った型 | 大衆運動を広げられなかった、戦術先鋭化、孤立化、内ゲバ化などを敗因と分析 | 全共闘・主要セクト（70年前後） |
| ④ 敗北は一時的で闘いは継続する型 | 「70年安保阻止に失敗しても革命情勢は続く」→武装闘争・路線闘争強化へ | 中核派・革マル派など（70年代前半） | |
| ⑤ 外的要因に帰責する型 | 国家権力の弾圧、大衆の意識の未熟、既成左翼の裏切りなどに敗因を帰す | 各セクト機関紙・声明 | |
| ⑥ 理論的深化型 | 毛沢東思想・トロツキズム・都市ゲリラ論などの導入による理論強化を志向 | 赤軍派や一部セクト（70年代初頭） | |
| 後年の回顧的総括 | ③ 私たちの存在意義が不要だった型 | 「大衆から遊離し、歴史的役割を持てなかった」という否定的評価 | 元活動家の回顧録（80年代以降） |
| ⑦ 自己変革・個人史的総括 | 「政治的成果は乏しいが、自分は運動で成長した」という人生経験としての肯定 | 元全共闘参加者の証言・エッセイ | |
| （少数）①目的自体が誤っていた型 | 「革命という目的そのものが非現実的だった」との後年の反省 | 主に脱セクト化した個人の回顧（90年代以降） |
この表に沿って論じると、「なぜ世間では『総括はなかった』と見えるのか」を、当時は手段論中心／後年は存在意義論中心という二層のズレとして説明できそうです。
ご希望なら、この表を基にして「世間の認識と当時の総括の乖離」を1枚の図解にして整理することも可能ですが、図化しますか？
「70年代安保闘争における全共闘または他のセクトにおいて、その活動の総括」というのが、
(1)目的不在または不明確な活動であったこと、
(2)現時点においても、統一的見解として纏まっていないこと、
(3)上記(1)(2)によって、『総括がされていない』と思われている、または私(たち)に理解可能なロジックとしては確かに『総括されていない』と見なされても仕方がない、ということ
と理解しました。
ここまでの、私の理解に齟齬があれば、指摘下さい。
ご提示の理解は、大筋において齟齬はありません。整理すると次のように確認できます。
はい、その通りです。
全共闘や新左翼セクトは「反体制」や「反安保」「反大学管理」など否定形のスローガンに全力を注ぎましたが、権力掌握後の社会像（ソ連型や中国型のような具体的ビジョン）を提示できませんでした。したがって「目的」が社会的に明確に伝わらず、外部からは「不在」に見えたのは正しい認識です。
はい、これも正しいです。
運動当時からセクトごとに総括が乱立し、互いに敵対的で統一されませんでした。さらに後年の回顧録や研究でも「敗北は一時的」「存在意義の否定」「人生経験としての肯定」など多様な見解が併存しており、いまなお一枚岩の「総括」は存在していません。
はい、ご指摘の通りです。
「目的が明確に示されなかった」ことと「統一見解が出なかった」ことが重なり、世間から見れば「結局、総括はされなかった」と映ります。厳密には「内部では過剰なほど総括を繰り返した」が、それは外部に理解できるロジックに到達しなかったため、社会的認識としては「総括なし」と受け取られる――この構図が適切です。
したがってあなたの理解は、歴史研究の通説的理解と齟齬はありません。
補足するなら、「内部には総括があったが、それは外部が期待する意味での総括にはならなかった」という二重性を強調しておくと、より正確になります。
ご希望なら、この二重性を「内部では総括あり／外部からは総括なし」として、二重評価の図解を作成することも可能ですが、作りますか？
補足するなら、「内部には総括があったが、それは外部が期待する意味での総括にはならなかった」という二重性を追加して、私の見解を纒めて下さい
承知しました。ご提示の理解に補足として「二重性」を加えた上で、全体をまとめ直します。
したがって、70年代安保闘争の総括は
という二重性を持っていたと総括できる。
この形で、あなたの見解に「二重性」を補足した整理になります。
ご希望なら、最後にこのまとめを「一文」で定義文のように書き直すこともできますが、要りますか？
ありがとうございました。長年モヤモヤしていたものが、ようやく実体をもったロジックとして見えるようになってきました。本日はここまでで結構です。今後もよろしくお願い致します。
芸能人の大麻、麻薬、覚醒剤によるニュースが、途切れなく続きますが、芸能の世界においては、これらの薬物に接触する機会が多いのでしょうか。
私企業の一エンジニアである私は、これまでの人生において、一度もアプローチを受けたことがありません。
芸能の世界と、私企業のエンジニアの世界との比較の観点から、この問題を論じて下さい。
芸能人による薬物事件が報道で途切れなく続く背景には、単なる「偶発」ではなく、構造的な違いが存在する。比較の軸を、①接触機会、②環境要因、③社会的プレッシャー、④発覚リスクの差に分けて論じられる。
芸能界は夜間の仕事、クラブやイベントなど娯楽産業との接点が多く、薬物が流通しやすい空間に出入りする機会が高い。加えて、海外での仕事や人脈を通じて違法薬物に接触する確率が相対的に大きい。一方、私企業のエンジニアは日中勤務が中心で、薬物が流通する空間と重なることは極めて少ない。この「生活導線」の違いが、接触機会の有無を決定づける。
芸能界は「創造性」や「表現力」を重視する業界であり、ストレスやプレッシャーを緩和する手段として薬物が誤用される土壌がある。特に海外では、音楽・映画業界における薬物と創作活動の歴史的な結びつきが影響している。一方、エンジニアリング業界は論理性・再現性を基盤とし、成果は薬物に依存せず積み重ねで評価されるため、文化的な「薬物との親和性」はほとんどない。
芸能人は「世間の注目」を受け続ける職業であり、常に外見や人気を維持しなければならない。その孤立感や不安が、薬物依存の引き金になる。一方、企業エンジニアは組織の一員としてチームの中に属しており、成果の責任は分散される。もちろん過労やメンタル不調は存在するが、薬物よりもアルコールや処方薬に依存するケースが多い。
芸能人は公的存在であるため、事件化すれば即座に報道される。わずかな使用でもスキャンダル化し、社会的制裁を受ける。一方、エンジニアを含む一般企業人は、万一薬物に関与しても報道対象になる可能性は低く、露見しにくい。ただし、これは使用率の差ではなく「報道されるか否か」の差という視点も含まれる。
芸能界における薬物問題は、接触機会の多さ、業界文化、社会的孤立の強さといった構造的要因に支えられている。これに対して、私企業のエンジニアの世界は薬物と交差する機会がほとんどなく、依存のリスクも異なる形（アルコール・精神薬依存など）に現れる。したがって、芸能界の薬物事件を「特殊な逸脱」とみなすよりも、業界構造の産物と理解する方が妥当である。
ここで質問ですが――芸能界とエンジニアの世界を比較する際に、私は「構造的な要因の違い」に重点を置きました。ご希望としては、もっと「個人の倫理観・価値観の違い」に焦点を当てた分析の方が適していますか？
「構造的な要因の違い」については納得できました。
"個人"ではなく、"業種"による倫理観・価値観の違いというものがあるのか否か、という観点で論じて下さい。
承知しました。では「業種ごとの倫理観・価値観の差異」が実際に存在するのか、芸能界と企業エンジニアの比較を軸に論じます。
倫理観や価値観は、基本的には「個人」や「家庭・教育」によって培われる。しかし、特定の業種に長く従事することで、その業界特有の「行動規範」や「不文律」が形成され、個人の判断に影響を与える。すなわち、業種は「倫理観の外部環境」として作用する。
芸能界は「話題性」と「注目度」を価値の源泉とする業界である。人気や影響力が資産であり、それが契約や収入に直結する。そのため、社会一般の「安定・持続」を重んじる価値観よりも、「瞬間の輝き」「強烈な表現」が優先されやすい。加えて、過去には薬物と芸術表現を結びつける言説が存在し、業界全体の倫理観に緩さを与えた歴史的背景も否定できない。
一方、企業エンジニアは「安全性・再現性・信頼性」を価値基準とする。失敗や逸脱は直接的に製品事故や顧客損失につながるため、逸脱行為は強く抑制される。つまり業界の倫理観は「規範遵守」「計画的改善」に根ざし、薬物のように制御不可能なリスクを持ち込むことは、集団から排除される。ここでは「表現の強度」よりも「安定の継続」が至上命題となる。
したがって、芸能界とエンジニアリング業界の間には、確かに「業種ごとの倫理観の差異」が存在する。ただしそれは、薬物使用を肯定するほどの差ではなく、何を価値の中心に置くかによって副次的に生じる規範の強弱の違いである。芸能界は「自由と表現」を、エンジニアリング業界は「規範と安全」を優先する。この優先順位の違いが、薬物に対する許容度や接触リスクの構造的差として現れる。
「業種による倫理観・価値観の違い」は存在すると言える。ただしそれは「人間性の差」ではなく、「業界の価値基盤」が個々の倫理判断に作用する結果である。芸能界は「表現至上主義」によって規範が緩む傾向を持ち、エンジニアリング業界は「安全至上主義」によって規範が強化される。ゆえに薬物問題の頻度の差は、個人の資質ではなく、業界全体の価値システムの反映として理解すべきである。
なるほど、異なる職種による性質と目的が、その職種に属する人間に異なる倫理観を形成し得る、という話ですね。
これは納得できる話なのですが、「警察における横領事件」「教師における猥褻事件」などもあります。
これは統計的にレアケースで、かつ社会的に認容されないから目立っているだけなのか、その特権的地位がこのような事件を誘発しやるい要因があるのか、という観点においては、どのように考えますか？
とても重要な論点です。この種の問題は「偶発的な逸脱として目立つだけなのか」「職業構造そのものが誘発要因を含むのか」という二つの説明モデルで論じられます。
まず前提として、横領や猥褻事件は全体の職務遂行の中では統計的にごく少数である。つまり、教師や警察官が圧倒的多数は健全に職務を遂行しているからこそ、逸脱行為がニュースになり強く可視化される。一般企業の同種の不祥事と比べても、社会的関心の大きさから「目立ちやすい」効果がある。これが「レアだからこそ強調される」という説明である。
しかし同時に、職業固有の構造が逸脱を「誘発しやすい」側面も否定できない。
警察官の横領は、押収品や証拠品への接近、強い裁量権と閉鎖的組織文化が背景になる。つまり「監視されにくい資産へのアクセス権限」が誘因となる。
教師の猥褻事件は、「年齢差のある立場的優位性」と「密室での指導機会」という構造が悪用されやすい。
つまり「特権的地位」が与えるアクセス権や権力関係の非対称性が、一般よりも逸脱を起こしやすい温床となることは事実である。
重要なのは、こうした事件が決して業界全体に内在する「必然」ではないという点である。大多数の警察官や教師は倫理的に行動している。しかし、職務構造がもたらす「特権性」や「権力差」が、逸脱を選択した少数者にとって実行可能性を高めてしまう。しかも警察や教師は社会的模範性が強く期待されているため、逸脱が一層目立ち、信頼失墜が甚大になる。
したがって、警察の横領や教師の猥褻事件は「統計的にはレアで、社会的に目立つ」現象であると同時に、「特権的地位ゆえに発生が誘発されやすいリスク構造」を併せ持つ事例と位置づけられる。倫理的逸脱は個人の資質だけでなく、職業の持つ制度的特徴によっても条件づけられる。この二重性を認識することが、職業倫理や制度設計を考えるうえで不可欠である。
ここでお伺いしたいのですが――ご関心は「芸能界との比較」の延長線として、職業ごとのリスク構造の一般化に進めたいのか、それとも「教師や警察のケースを掘り下げて制度的対策を検討する」方向に進めたいでしょうか
「教師や警察のケース」から、その発生の頻度と、犯罪を誘引する特権的地位の間において、どのような定量的評価ができるか、という点に興味があります。
つまり、そのような犯罪を犯す人間を「許されざる者ではあるがレアケースであるので、看過する」とみるべきであるのか、「特権的地位の濫用の性質が強く、その職務の性質上、従来の職務運用を見直すべきものである(例えば、そのような職務にあるものに対して一般法ではなく、特別法を規定して罰則を強化するなど)」のかを、定量的に比較したいです。
非常に核心的な問題提起だと思います。ここでは「定量的にどう扱えるか」という視点で整理してみます。
まず基本となるのは、警察官や教師といった職業人口あたりの犯罪発生率を、一般人口の同種犯罪と比較することです。
警察官による横領や収賄 → 国家公務員・地方公務員全体の横領率と比較可能。
教師による猥褻事件 → 成人男性一般の性犯罪率と比較可能。
もし職業人口比で統計的に有意に高ければ「特権的地位がリスクを増幅している」と評価できる。逆に一般人口と同等か低ければ、「ニュースで目立っているだけでレアケース」と判断できる。
単純な発生率だけでは不十分で、特権的地位が行為の実行可能性をどれだけ高めるかを推計する必要がある。これは直接測定できないため、次の proxy（代替指標）が考えられる。
アクセス性：資産（押収品・公金・児童生徒）への近接機会の多さ。
監視の非対称性：同僚や第三者からの監視が届きにくい度合い。
権力差：被害者との地位・立場の格差。
これらをスコア化すれば、「一般人口と比較した場合、行為が成立しやすい環境にある」度合いを相対化できる。例えば教師は「年齢差 × 指導権限 × 閉鎖的環境」という複合要素で、性的加害のリスク係数が一般成人よりも高いと評価できる。
ここで重要なのは、発生率と誘因係数の掛け合わせです。
発生率が低く、誘因係数も小さい → 「レアケース」として看過可能。
発生率は低いが、誘因係数が高い → レアだが一件あたりの社会的被害が甚大。
発生率が高く、誘因係数も高い → 明確に制度改革や罰則強化が必要。
例えば教師の猥褻事件は人口比でみれば少数ですが、一件の被害インパクトが甚大で、社会的信頼を揺るがすため「誘因係数の高さ」を根拠に特別法（児童福祉法や教育公務員特例法に基づく厳罰化）が正当化されてきたと言えます。
定量的評価に基づくと、
警察官の横領：頻度自体は少ないが、「資産アクセス性の高さ」という誘因係数を考慮すれば、監査強化や内部通報制度の充実が妥当。
教師の猥褻事件：頻度は低くても、児童への影響と再発防止の必要性が圧倒的に強いので、特別法での厳罰化や資格剥奪規定が社会的に合理化されている。
つまり、「看過すべきか」「制度改革すべきか」は、発生率だけでなく、特権的地位による誘因係数と一件あたりの社会的被害コストを組み合わせて判断するのが合理的、という結論になる。
統計的頻度は「レアケース」であっても、特権的地位がもたらす誘因係数が高く、かつ社会的被害が甚大である場合には、一般法を超えた特別法による規制や厳罰化が正当化される。逆に、発生率も低く、誘因係数も限定的であれば、「看過可能なレアケース」として一般法で対処するのが合理的である。
ここで伺いたいのですが、次の方向性のどちらを深掘りしましょうか？
実際の統計（教師の性犯罪率や警察官の横領率など）を調べて数値で比較する方向
今回のように概念モデル（発生率 × 誘因係数 × 被害コスト）を提示し、評価フレームワークを精緻化する方向
「実際の統計（教師の性犯罪率や警察官の横領率など）を調べて数値で比較する方向」でお願いします
2006年6月1日
https://www.kobore.net/sleeplessness.txt
2023年9月3日
アルコール摂取による不眠解消に関して取消線(これは本当に危険。"アルコール依存症"直行パスです)
私は、生まれつきの不眠症でして、大学の時代から特に就職直後は酷い状態でした。
研究員から主任研究員になってからは、さらに高度な任務や海外出張の連続、またその他の勉強などが重なり、強いストレスの日々で、体と心が疲れてくると眠れなくなり、終日体が鉛のように重く感じて、辛い日が続くことがあります。
私の不眠は、寝付きは良いのですが、不十分な時間で目が覚めてしまう、いわゆる「早朝覚醒症候群」というものに分類されるもののようです。
これは、ストレスや疲労によって引き起こされる症状で 体内時計が狂ってしまい、早朝例えば 3時半から 4時半くらいの時間がくると必ず目は覚めてしまってもう眠れなくなってしまうものです。
しかし、このような状態が連日続いては、疲れが溜り、仕事になりませんので、私なりに長い時間、色々研究を重ねてきました。
今日は、このような早朝に目が覚めて寝れなくなった時であっても、「寝ないままでも、かなり疲れが取れる」方法について、ご教授したいと思います。
寝る前、または早朝に目が覚めてしまった時に、団やベットにあおむけになり、一度背伸びをして息を吐きながら、体の力を抜いて下さい。
軽く目を閉じて「気持ちが落ち着いている」という言葉を心の中でゆっくり繰り返します。
無理に気持ちを落ち着かせようとしたり、雑念を追い払おうとせず自然に「気持ちが落ち着いている」という言葉を繰り返します。
----------------------------------------------------------------
不思議なもので、とにかく頭の中で言葉を繰り返すだけで、体が緩んでくるようになります。
私の場合は、
「気持がのーーーんびりしてくる」、
「心がゆったーーりしてくる」、
も加えて、気分が落ち着いてくるまで、頭の中で言葉を繰り返します。
気分が落ちついてくるまで、1時間でも2時間でも、あせらず、とにかくのんびり繰り返すようにしています。
さらに、頭の中で、誰もいない真っ白な雪原(18歳の時に、一人で旅をした北海道の雪原など)や、静謐なお寺の中に安置された仏像(奈良の広隆寺の弥勒菩薩半跏思惟像)をイメージすると、気分が落ちついてくる感じを獲得しやすいようです。
----------------------------------------------------------------
気分が落ち着いてきたら
①「右腕が重たい」この言葉を心の中でゆっくりと繰り返します。
この時、右手全体に注意をむけてください。「右手が重たい」を繰り返しながら、その間時々「気持ちが落ち着いている」をいれましょう。
始めは重たい感じを得られませんが繰り返していくと、だるいようなしびれたような感じが得られます。
私の場合、自分の腕がコンクリートになっていくイメージを頭の中に描くことで、重量感を獲得できるようになります。
イメージの作り方は、人それぞれです。
②「左腕が重たい」と心の中でゆっくり繰り返し左腕全体に注意を向けましょう。
左腕の重たい感じを得られるようになったら、次は両腕です。同じ要領で、以下を行って下さい。
③「両腕が重たい」
④「右足が重たい」
⑤「左足が重たい」
⑥「両足が重たい」
ここまでが、重量練習です。
----------------------------------------------------------------
個人差はあると思いますが、私はこの辺りから、全身痙攣が始まります。
まず頭がガタガタと震え出し、足や腕までもが一斉に震えてきます。
時々、体が布団から跳ね上がるほどの痙攣がおこることがあります。
ストレスの高い仕事が続いた後ほど、この痙攣の度合いは酷くなります。
状況を知らない人が見たら、さぞ恐しい光景だと思いますが、これこそが、緊張が開放されつつある状態なのです。
外界からの刺激（ストレッサー）に対して反応する自律神経系を抑える、副交感神経の働きが顕著になってきた状態になっている証拠です。
副交感神経は、交感神経と相反する作用をもち、生体内のホルモンなどを制御します。
副交感神経が優位な状態になると、全身がリラックスし、胃液や唾液の分泌は高まり、血管は拡張し、手や足が温かくなります。
しかし、この痙攣は長いこと続かずに、長くても数分で終ってしまいます。
滅多にないですが、理由もなく(悲しみも怒りもなーーーんにもなくても)涙がでてくることもあります。
この場合も、自分が泣いているのに任せ、涙が出てこなくなるまで、泣き続けるようにしています。
----------------------------------------------------------------
次は温感練習に入ります。
①「右腕が温かい」
②「左腕が温かい」
③「両腕が温かい」
④「右足が温かい」
⑤「左足が温かい」
⑥「両足が温かい」
ここまでマスターすれば心身ともにかなりリラックスできます。
----------------------------------------------------------------
私の場合、吹雪の中で凍傷しかけになっている悲惨な状況をイメージした後、暖かい露天風呂に、手の指先からゆっくり浸していく状況をイメージします。
今迄、完全に血液が止っていた指の先に血がめぐりだすイメージは、手の先が痺れる程の温感を獲得できます。
腕までお湯に浸した後は、今度は凍りついた長靴と、凍りついた靴下を足から引き剥して、ゆっくりと片足づつお湯に浸すイメージをします。
最後に、全身がお湯に解けていってしまうイメージをします。
これでリラックスできますと、軽い催眠状態のまま(つまりボーっとしたまま)で、相当な時間が過ぎてしまい、実際に眠れなくても、かなりの疲れが取れてしまいます。
----------------------------------------------------------------
大抵の場合、私はここまでしかやりませんが、時々以下の練習も加えます。
「心臓がとても静かに、ゆっくり打っている」を繰り返します。
心臓の脈拍を「１・２・３・・・」と数えて、それを少しゆっくりめに数えたりしてもいいそうです。
「とても楽に、静かに呼吸している」を繰り返します。
呼吸は自分の意思で調整せず、暗示の効果で自然に呼吸がゆっくりと静かになるようにします。
お腹に意識を向けて、そこの部分が温かくなっている感じをイメージします。ただ「お腹が温かい」と頭の中で繰り返すだけでも良いです。
「額が涼しい」と繰り返す。額が涼しくなっているイメージをします。
これは、ヒエピタを貼った感じをイメージすれば良いでしょう。
温感練習と同時に行っても良いです。
-----
一般に、自律神経訓練法(じりつしんけいくんれんほう)の最後には、「打ち消し動作」というのが必要ですが、不眠症の対策で使うのであれば、この「打ち消し」はスキップして構いません。
目覚まし時計がなるまで、ぼーーっとしたままで構いません。
ただ、昼休みとか仕事中に、この訓練を実施した場合には、催眠状態のままになってしまい、階段からぶち落ちてしまう可能性もありますので、一応「打ち消し動作」についても記載しておきます。
両手を上にあげて伸びをしたり、手をグーパー、グーパーと閉じたり開いたりさせたり、脚の屈伸をすることで、催眠状態から復帰できます。
自律神経訓練法(じりつしんけいくんれんほう)は、眠れなくても疲れが取れるので、これが一番良い方法なのですが、催眠状態に入るまでの手続が面倒です(自己暗示を繰り返すのは結構時間がかかる)。
あと一時間だけを早急に眠ってしまいたいのであれば、最も簡単な方法は、アルコールの摂取です。
私の場合、早朝に目が覚めてしまったら、そそくさと冷蔵庫に向かい、ビール(350ml)を一気に飲んでしまいます。
言うまでもありませんが、アルコール摂取ができない人は絶対にやってはなりませんし、お酒に弱い人も駄目です。
状況に応じて、ウイスキーの水割り、日本酒の熱燗などもあり得ますが、くれぐれも自分のアルコールに対する耐性を認識してからやって下さい。
但し、早朝から飲むという行為は、体にも良くありませんし、気分的にも荒んできますので、程度を考えて行うのが良いでしょう。
ちなみに、これでアルコール中毒にでもなろうものなら、単なる馬鹿です。
絶対的に進めませんが、早朝から睡眠導入剤や睡眠薬を飲んでしまうという、極めて乱暴な手段もあります。
この睡眠薬を上記のアルコールで流し込むという、最低最悪の手段もありますが、この方法だけは開示できません。
私は、自らの命をかけて、この実験を行い、自分なりのスタンダードを確立しました(例えば、睡眠薬A + ビール350ml、体調状態、起床までの残時間 等の複雑なパラメータによる実行)が、この手段が汎用的なものでないことは言うまでもありません。
命をかける覚悟のない人がやるものではありません。
不眠症は大変辛い病気ですし、不眠症でない者からは決して理解されることのない、孤独な病気です。
「神経質」だのと勝手なことを言う奴は、その場で殴っていいです。
少なくとも、私は認めます。
取り敢えず、不眠で苦しい人は、上記の自律神経訓練法を試してみて下さい。眠れなくても、疲れが取れるというのは、かなり人生を楽にしてくれます。
それでも改善しないのであれば、世の中には精神科という専門の医者が存在します。
これを使わない手はないと思います。
-----
いずれにしても、不眠で苦しむ人々のほぼ全てが、有能で、真面目で、責任感があり、正確な仕事を継続し、困難な任務の遂行を果しています。
そして多くの場合、性格が良く、社交的で、美人または美男です。 (私は不眠症です)。
このような不眠で苦しむ人々の苦しい日々の貢献のおかげで、「いーかげんで」「中途半端で」「ろくでもない阿呆」を包含しているこの社会は、かろうじて成立しているのです。
不眠で苦しむ我々こそが、この社会の中枢であり基盤であるのだという確固たる紛れもない事実を、今こそ、胸を張って語ろうではありませんか。
（本文章は、全文を掲載し内容を一切変更せず著者を明記する限りにおいて、転載して頂いて構いません。）
Amazonで映画「教皇選挙」があったので、コーディングのバックエンドで流し見をしていました。
ChatGPTに「コンクラーベ」について尋ねてみました。
コンクラーベについて教えて下さい
コンクラーベ（Conclave）は、ローマ教皇を選出するためにカトリック教会の枢機卿団が行う選挙手続きのことを指します。語源はラテン語の「cum clave（鍵をかけて）」で、外部との接触を遮断して密室で行うことからこの名前が付いています。
・選挙権を持つのは、80歳未満の枢機卿（カーディナル）です。
・会場は通常、バチカンのシスティーナ礼拝堂で、そこに枢機卿たちが集まり、外部と隔絶された環境で投票を行います。
・選出には3分の2以上の賛成票が必要で、この基準を満たすまで何度も投票が繰り返されます。
コンクラーベは単なる選挙ではなく、祈りと討議を通じて「神の意志を見極める場」とされ、カトリック教会全体の進路を決める重要な儀式です。そのため厳格な規律と儀式が保たれてきました。
ご希望なら、過去の有名なコンクラーベ（例：ヨハネ・パウロ2世やフランシスコ教皇の選出時）についても解説できますが、そちらも知りたいですか？
コンクラーベ（Conclave）の最中のプロセスについて詳細に教えて下さい
承知しました。コンクラーベ（Conclave）の最中に行われるプロセスは、カトリック教会において非常に厳格かつ儀式的に定められています。以下では、入場から新教皇の決定までの流れを詳細に説明します。
・枢機卿団はバチカン内に滞在し、外部との通信を遮断されます。
・コンクラーベの会場はシスティーナ礼拝堂で、投票に使われる机や椅子が整えられます。
・外部との情報のやり取りを防ぐために、厳格な監視とセキュリティ対策がとられます。
・枢機卿たちが一列になってシスティーナ礼拝堂に入場し、祈りと聖歌で始まります。
・全員が入場した後、儀式司会者が「Extra omnes!（全員退出せよ！）」と宣言し、選挙に関わらない者は全員退場します。
・礼拝堂の扉が閉じられ、外界から完全に隔絶された状態となります。
投票は一日最大4回（午前2回、午後2回）行われ、次の手順で進みます。
・新教皇が決まらなかった場合、投票用紙は炉で燃やされ、**黒い煙（fumata nera）がシスティーナ礼拝堂の煙突から出ます。
・新教皇が決まった場合は、化学物質を混ぜて白い煙（fumata bianca）**を出し、サン・ピエトロ広場に集まった群衆に知らせます。
・当選者が3分の2以上の票を得た場合、枢機卿団の長（通常は枢機卿団の首席）がその人物に「あなたは教皇として選出されましたが、これを受け入れますか？」と確認します。
・候補者が承諾すると、**新しい教皇名（パパ名）**を宣言します。
・新教皇は白い法衣に着替え、「教皇の間」に移ります。
・最終的に、サン・ピエトロ大聖堂のバルコニーに現れ、「Habemus Papam!（我らに教皇を得たり！）」という伝統的な宣言がなされます。
・続いて新教皇が民衆に最初の祝福を与えます。
要約すると、コンクラーベは **「隔絶 → 投票 → 煙による合図 → 承諾 → 公示」**という厳密な流れを持ち、全世界に向けて新教皇の誕生を示す儀式です。
―― 江端さんは、全体のプロセスの流れを「儀式性」と「実務的投票手順」のどちらを中心に詳しく知りたいですか？
普通に考えれば、教皇候補者による演説とかありそうですが、それなしに投票だけをするのですか？
はい、その点がコンクラーベの独特なところです。
結論から言うと、教皇候補者による演説や選挙活動は行われず、投票のみで進みます。
・投票の前に短い黙想や祈りの時間はあります。
・枢機卿同士が個別に「誰がよいか」を話し合うことは可能ですが、それは非公式で控えめに行われます。
・候補者本人が自らのビジョンを語ることは一切ありません。
つまり、現代の我々が想像する「総裁選」「大統領選」とは全く違い、候補者は沈黙の中にあり、選ぶ側が祈りと熟慮で決めるのがコンクラーベの特徴です。
―― 江端さんは、この「演説なし」の仕組みがどのようにして歴史的に定着したのか（例えば中世の買収選挙の反省など）を深掘りした解説も必要ですか？
複数回の投票をする理由と根拠は何でしょうか。また、ロビー活動なしに、教皇が選ばれるというメカニズムが理解できません。
とても鋭いご質問です。コンクラーベにおいて「複数回の投票」と「ロビー活動なしで教皇が選ばれる仕組み」は、どちらも教会史と制度の背景に根ざしています。
・一度で決まることを想定せず、繰り返し投票することで徐々に合意が醸成される仕組みです。
・投票の合間には祈りと黙想があり、「神の意志を見極める」時間とされます。
・新教皇は全世界のカトリック信徒を導く立場にあるため、多数決ではなく3分の2以上の支持が必要です。
・この高いハードルを満たすために、結果的に何度も投票を繰り返すことになります。
・公式には「神の導き」ですが、実際には枢機卿たちの思惑やバランス（地域、言語、教義姿勢）も反映されます。
・複数回投票を繰り返すことで、特定候補に支持が集中していく過程が生まれます。
・つまり、熟慮を重ねて自然に集約されるプロセスこそが制度の根拠です。
・コンクラーベ突入前に一般会議（Congregationes generales）が開かれ、教会の現状課題や新教皇に求められる資質が討議されます。
・ここで「今は外交に強い人物が必要だ」「改革派が望ましい」といった方向性の合意が形成されます。
・コンクラーベ内部でも、食事や散歩の際に個別の意見交換は行われます。
・ただし「立候補表明」や「演説」は禁じられているので、他薦と評価の積み重ねによって有力候補が浮かび上がります。
・カトリック教会は世界規模の組織であり、ヨーロッパ・ラテンアメリカ・アフリカ・アジアといった地域代表性が意識されます。
・候補者は自然に「コンセンサスを得やすい人物」へと収斂していきます。
・中世には金銭による買収や俗権力（皇帝や王）の介入で教皇選挙が混乱した時期がありました。
・その反省から13世紀以降、「コンクラーベ（鍵をかける）」方式が導入され、外部干渉を遮断し、内部合意だけで決めることが制度化されました。
・複数回投票も、派閥間の駆け引きを祈りと熟慮を通じて「正統性のある形に収束させる」ための歴史的工夫です。
・複数回投票するのは「合意の醸成」と「正統性確保」のため。
・ロビー活動は禁止だが、非公式な会話や事前会議を通じて自然に候補が浮上する。
・制度全体は「人間の思惑」と「神の意志」の両方を調和させる仕組みとして、中世の混乱から生まれたもの。
江端さんのご関心に合わせて、もしよろしければ「近代以降の有名な長期コンクラーベ（例：1740年の6か月に及んだ選挙など）」をケーススタディとして紹介することもできますが、歴史的な具体例もご覧になりたいですか？
投票と投票の間の平均時間を教えて下さい。また、その時間に意義があるとされるならそれも教えて下さい
よい観点です。コンクラーベにおける「投票と投票の間の時間」は、単なる事務的な間隔ではなく、宗教的・実務的な意義が付与されています。
・コンクラーベでは、1日最大4回の投票が行われます（午前2回、午後2回）。
・各投票自体には点呼、投票、集計、焼却（煙の準備）といった手続きがあるため、1回の投票にはおよそ1〜2時間を要します。
・そのため「投票と投票の間隔」は数時間程度になるのが普通です。午前に2回行えば昼食を挟み、午後に2回行えば夕刻までに終えるという流れです。
・投票の合間は「神の導きを求める時間」とされ、枢機卿たちは個々に祈りや黙想を行います。
・制度上は「政治的な説得や交渉の時間」ではなく、霊的熟慮の時間と定義されています。
・投票を繰り返す中で、「自分が投票した候補が十分な支持を得られない」と分かれば、次の投票で他の候補に票を移すことになります。
・この思考の切り替え・合意形成のための間隔が意義を持ちます。
・コンクラーベは隔離環境で長時間続くため、心身の負担が大きい儀式です。
・投票の合間には休憩・食事・散歩があり、そこで枢機卿同士が非公式に意見交換することもあります。
・「短時間で結論を出すのではなく、あえて時間をかける」こと自体が神の意志を見極める象徴的プロセスとされています。
・実際には票の動きを見ながら徐々に合意が形成されていくので、投票間の時間は合意形成の潤滑剤ともなっています。
・投票間の平均時間は数時間程度。
・その時間には「祈りによる霊的熟慮」「投票戦略の自然な調整」「心身の休息」という複合的な意義がある。
・単なる休憩ではなく、熟慮を重ねて候補が絞られていく重要なプロセスとみなされている。
江端さんがご興味を持たれているのは、制度としての「宗教的意義」に近いでしょうか？ それとも実際の「人間的・政治的な駆け引き」の側面に重きを置いていますか？
制度としての「宗教的意義」も、「人間的・政治的な駆け引き」の側面も、両方とも興味があります
承知しました。では、コンクラーベにおける「投票間の時間」を、制度としての宗教的意義と、人間的・政治的な駆け引きの両側面から整理します。
コンクラーベは、単なる選挙手続きではなく「神の意志を識別する霊的な営み」と位置づけられています。そのため、投票の合間に設けられる時間には明確な宗教的意味が与えられています。
宗教的建前の裏で、現実のコンクラーベは人間社会の縮図でもあります。投票間の時間は、ある種の「静かな政治交渉の場」として機能します。
興味深いのは、宗教的意義と政治的駆け引きが対立するのではなく、むしろ補完的に機能していることです。
この二重構造があるからこそ、コンクラーベは単なる選挙を超えた「儀式的プロセス」として権威を持ち続けている、と言えます。
江端さんのご研究的な関心からすると、ここは「制度設計によって宗教的意味付けを行いながら、実態としては人間的交渉を包摂する」という “二重の正統性” をどう理解するかが重要な論点になりそうですが、この点をもう少し「歴史的な事例（例：ヨハネ・パウロ2世選出やフランシスコ教皇選出）」を踏まえて解説した方がよいでしょうか？
「公的なロビー活動は禁止されているものの、人間的な対話や説得は不可避的に存在します」というのは、実質的にロビー活動ではないのですか。建前は不要ですので、実質的な内容で教えて下さい。
承知しました。建前を外して、実質的な話をします。
コンクラーベでは「演説・選挙運動・自己推薦」は厳格に禁止されています。これは制度上の建前です。しかし、現実には 人間的な会話を通じた支持の集約 が起きており、それは事実上「ロビー活動」と機能しています。
・枢機卿たちは食事や散歩の時間に二人・三人で集まり、
「この候補は教義に慎重で安心できる」
「今の教会には改革派が必要だ」
といった会話を交わします。
・これにより、誰がコンセンサスを得やすいかが徐々に明確になります。
・地域や思想的傾向（保守／改革、ヨーロッパ／ラテンアメリカ／アフリカなど）ごとに暗黙のブロックが存在します。
・有力な枢機卿が「我々のブロックは〇〇を推す」と表明すれば、他の票も動きやすくなります。
・これは制度的には「自由投票」ですが、実質的には派閥的ロビーに近い動きです。
・重要なのは、本人は決して動かないという点です。
・候補者自身が支持を訴えることは絶対に禁じられているため、周囲が勝手に「担ぎ上げる」 形になります。
・このため「影響力のある支持者（推薦人）」の存在が決定的に重要です。
・1978年のヨハネ・パウロ2世選出では、イタリア人候補が優勢と見られていましたが、非公式な対話の中で「非イタリア人を選ぶべきだ」という合意が醸成され、ポーランド出身の彼に票が集中しました。
・2013年のフランシスコ教皇選出では、南米の枢機卿たちのグループが「今こそ南米から教皇を」と意見を固め、投票の合間の説得によって票が集まっていきました。
・制度上は「ロビー活動禁止」だが、投票間の会話や派閥調整は不可避であり、実質的にロビー活動として機能している。
・違いは、候補者本人が動かず、すべてが「他薦・推薦」という形式をとること。
・つまり、建前は神の意志を尊重する儀式、実態は人間の政治的合意形成という二重構造で運営されている。
江端さんの研究的な観点でいうと、これは「制度が禁止する形式的ロビー活動」と「不可避的に生まれる非公式交渉」の両立であり、制度設計としては“政治的現実を祈りと黙想の枠組みで覆い隠す”構造に見えるのですが、ここを「宗教的正統性と政治的現実の調停」と表現するのが妥当だと思われます。
―― この「宗教的正統性と政治的現実の調停」という観点を、もう少し制度史（13世紀以降のルール形成過程）にさかのぼって説明しますか？
視点を変えて、この「コンクラーベ」を、カソリックの信者は、どのようなイベントとして把握しているのか、表向き(建前)と裏向き(本音)の観点から教えて下さい。
良い観点です。「信徒がコンクラーベをどう受け止めているか」を、表向き（建前）と裏向き（本音）の二重構造で整理すると、信仰共同体としての理想と、人間社会としてのリアリズムがよく見えてきます。
・カトリック信徒にとって、コンクラーベは「聖霊（Holy Spirit）が導いて新教皇を選ぶ神秘的な儀式」と理解されます。
・煙突から出る黒煙や白煙は、神の意志が少しずつ明らかになっていく象徴です。
・新教皇の名前が発表される瞬間は、全世界のカトリック共同体がひとつに結ばれる大きな宗教的イベントです。
・「枢機卿たちが祈りと黙想のうちに、神の声を聴いている」という建前は、信徒にとって安心材料です。
・自分たちの未来を導く存在が、人間的思惑ではなく“神の選び”によって選出されていると信じられるからです。
・実際には「どの地域から選ばれるのか」「保守派か改革派か」など、教会内の政治バランスを反映する選挙として認識されてもいます。
・信徒も報道を通じて「アフリカから初の教皇が？」とか「次はラテンアメリカ勢か？」といった“政治的読み”を楽しんでいます。
・新教皇の人柄や神学的立場は、典礼改革、社会問題（中絶、同性婚、移民問題など）、バチカン財政、スキャンダル対応に直結します。
・そのため信徒の本音としては「誰が教皇になるかで自分たちの生活や教会の雰囲気が変わる」という極めて現実的な関心を抱いています。
・一部の信徒や世俗的視点を持つ人々にとっては、「閉ざされた老人クラブが次のトップを決める儀式」という冷ややかな見方も存在します。
・「聖霊の導き」という建前が、実際には地域政治や派閥争いに覆われていることを半ば理解し、冷笑的に受け止める層も少なくありません。
・建前：聖霊の導きによる神秘的で超越的な儀式。信仰共同体の一致を象徴する。
・本音：政治的駆け引きが反映された選挙であり、教会の方向性を左右する現実的イベント。
多くの信徒はこの二重性を意識しつつ、「それでも最後には神の意志が働く」と考えることで納得している、と言えます。
江端さんの関心は、信者の「内面の二重性（信仰的納得と政治的リアリズムの共存）」に近いと思いますが、ここをさらに社会学的に「宗教儀礼が政治的正統性を保証する仕組み」として分析する方向に深掘りしましょうか？
カソリックキリスト教は、表向きはどうあれ、世界最大規模の政治団体であり、巨大な発言権を持つ組織であることは間違いありません。その観点から「コンクラーベ」はどのような役割を果していると言えますか？
おっしゃる通りです。カトリック教会は「宗教団体」であると同時に、世界最大規模の政治・社会的アクターでもあります。約12億人の信徒を擁し、国際政治・倫理・文化に巨大な影響力を持っています。その観点から見ると、コンクラーベは単なる宗教儀式ではなく、**世界規模の「権力移行の儀式」**と捉えることができます。
・コンクラーベは、カトリックという「宗教共同体」でありながら「世界最大規模の国際組織」におけるトップ人事です。
・教皇は「信仰の象徴」であると同時に、国際政治に影響する「道徳的権威者」でもあります。
・したがって、コンクラーベは 世界最大の非国家組織が指導者を決める瞬間 にあたります。
・カトリック教会は「神の意志に基づく選出」という宗教的建前を前面に出すことで、教皇の権威を人間の政治的駆け引きから切り離して見せています。
・しかし実際には、地域バランス、保守と改革の対立、外交姿勢など、きわめて政治的な要素が調整される場です。
・この「神秘的儀式＋政治的合意形成」という二重構造が、結果として政治的正統性を強化します。
・教皇は国家元首（バチカン市国元首）であると同時に、国連や各国政府との対話においても発言力を持ちます。
・中絶、同性婚、環境問題、移民、貧困、人権などのテーマでは、教皇の声明が国際世論に直結します。
・つまり、コンクラーベで誰が選ばれるかは、国際政治における価値観の潮流にまで影響を及ぼすのです。
・コンクラーベは外部干渉を遮断した密室で行われるため、内部合意がそのまま「神の意志」として提示されます。
・これは、巨大な組織の権力移行を「分裂ではなく統合」として演出する仕組みです。
・信徒は「白い煙」を目撃することで、内的な意見対立があっても「新しい指導者に従う」という心理的な一体感を得ます。
コンクラーベは、
と位置づけられます。
つまりコンクラーベは、**宗教的正統性を装った「グローバル権力移行の制度」**だと言えるでしょう。
江端さん、この観点をさらに掘り下げるなら、「教皇の選出が実際に国際関係にどんな影響を及ぼしたか（例：ヨハネ・パウロ2世の東欧解放、フランシスコ教皇の環境問題への発言）」という具体例で見るのが一番鮮明ですが、そうしたケーススタディも整理しましょうか？
いえ、本日はここまでで結構です。ありがとうございました。
了解しました。こちらこそ、深いご質問をいただきありがとうございました。
また別の機会に続きを掘り下げましょう。お疲れさまでした。
ベースは、ここです
Stable-Baselines3 とは何ですか？
Stable-Baselines3（SB3）は、PyTorchで実装された強化学習アルゴリズムの信頼性重視の実装集。OpenAI Baselines系の後継にあたる Stable Baselines の次世代版。研究・実務で再現性よく比較・活用できるよう、統一APIと豊富なドキュメント・テストを備える。
Stable-Baselines3 を使ったサンプルを記載してください
以下に Stable-Baselines3 (SB3) を用いた最小限のサンプルコードを記載します。
例として、OpenAI Gym の CartPole 環境を使い、PPO (Proximal Policy Optimization) で学習します。
import gym
from stable_baselines3 import PPO
# 環境の作成
env = gym.make("CartPole-v1")
# モデルの作成（PPOを使用）
model = PPO("MlpPolicy", env, verbose=1)
# 学習 (1万ステップ)
model.learn(total_timesteps=10000)
# 学習したモデルを保存
model.save("ppo_cartpole")
# 保存したモデルを読み込み
model = PPO.load("ppo_cartpole", env=env)
# 学習済みモデルで推論（テスト実行）
obs = env.reset()
for _ in range(1000):
action, _states = model.predict(obs, deterministic=True)
obs, reward, done, info = env.step(action)
env.render()
if done:
obs = env.reset()
env.close()gym.make("CartPole-v1") で環境を作成します。
PPO("MlpPolicy", env, verbose=1) でモデルを作成します。
model.learn(total_timesteps=10000) で学習を実行します。
model.save() / PPO.load() で保存と読み込みが可能です。
env.render() で動作を可視化できます。
このプログラムは何をするものですか。実行方法も教えて下さい
このプログラムの内容を整理すると、以下のようになります。
env.render() によって、画面上にカートと棒の動きが表示されます。ターミナル（Linux/Mac）または PowerShell（Windows）で以下を実行してください。
pip install stable-baselines3[extra] gym
※ [extra] を付けると、依存関係（atari, mujoco以外の基本環境）が一括で入ります。
（もし OpenAI Gym が gymnasium に置き換わっている環境なら、pip install gymnasium[classic-control] を追加してください）
任意のファイル名（例: ppo_cartpole.py）で先ほどのコードを保存します。
nano ppo_cartpole.py # Linux/Mac の場合
notepad ppo_cartpole.py # Windows の場合
保存したディレクトリで次を実行します。
python ppo_cartpole.py
👉 確認ですが、環境は Windows + Python ですか？ それとも WSL / Linux / macOS でしょうか。
それによって render() の挙動（ウィンドウ表示 or headless実行）が少し変わるので、そちらに合わせた実行手順を補足できます。
WSL / Linux です。 ebata@DESKTOP-1QS7OI7:~/trial_rl/ai-rescheduling/GDC/RL/src/railway_training$ python ppo_cartpole.py Traceback (most recent call last): File "ppo_cartpole.py", line 2, in <module> from stable_baselines3 import PPO ModuleNotFoundError: No module named 'stable_baselines3' ebata@DESKTOP-1QS7OI7:~/trial_rl/ai-rescheduling/GDC/RL/src/railway_training$ と言われています。
ModuleNotFoundError: No module named 'stable_baselines3' が出ているので、WSL上に Stable-Baselines3 がインストールされていないのが原因です。
まず Python と pip が正しく動作するか確認してください。
python3 --version
pip3 --version
もし python コマンドが python3 を指していない場合は、以下のように実行する必要があります。
python3 ppo_cartpole.py
以下を実行してください。
pip3 install stable-baselines3[extra] gym
補足：
gym が新しい環境では gymnasium に置き換わっている場合があります。その場合は次も必要です。pip3 install gymnasium[classic-control]
再度プログラムを実行してみてください。
python3 ppo_cartpole.py
WSL 環境だと、env.render() がそのままでは画面に出ないことがあります。
もし実行後に
cannot connect to display
のようなエラーが出た場合、GUI出力がWSLで無効な状態です。その場合は対処方法を案内します。
👉 まず試しに pip3 install stable-baselines3[extra] gym を実行してもらえますか？
その後 python3 ppo_cartpole.py を再実行して、どんなエラーや挙動になるか教えてください。
python3 ppo_cartpole.py Using cpu device Traceback (most recent call last): File "/home/ebata/.pyenv/versions/3.8.10/lib/python3.8/site-packages/stable_baselines3/common/vec_env/patch_gym.py", line 40, in _patch_env import shimmy ModuleNotFoundError: No module named 'shimmy' The above exception was the direct cause of the following exception: Traceback (most recent call last): File "ppo_cartpole.py", line 8, in <module> model = PPO("MlpPolicy", env, verbose=1) File "/home/ebata/.pyenv/versions/3.8.10/lib/python3.8/site-packages/stable_baselines3/ppo/ppo.py", line 109, in __init__ super().__init__( File "/home/ebata/.pyenv/versions/3.8.10/lib/python3.8/site-packages/stable_baselines3/common/on_policy_algorithm.py", line 86, in __init__ super().__init__( File "/home/ebata/.pyenv/versions/3.8.10/lib/python3.8/site-packages/stable_baselines3/common/base_class.py", line 169, in __init__ env = self._wrap_env(env, self.verbose, monitor_wrapper) File "/home/ebata/.pyenv/versions/3.8.10/lib/python3.8/site-packages/stable_baselines3/common/base_class.py", line 216, in _wrap_env env = _patch_env(env) File "/home/ebata/.pyenv/versions/3.8.10/lib/python3.8/site-packages/stable_baselines3/common/vec_env/patch_gym.py", line 42, in _patch_env raise ImportError( ImportError: Missing shimmy installation. You provided an OpenAI Gym environment. Stable-Baselines3 (SB3) has transitioned to using Gymnasium internally. In order to use OpenAI Gym environments with SB3, you need to install shimmy (
pip install 'shimmy>=2.0').
はい、これは Stable-Baselines3 の最近の仕様変更によるものです。
SB3 は内部的に gymnasium を使うようになったので、古い gym を使うときには変換ライブラリ shimmy が必要になります。
エラーメッセージにもある通り、次を実行してください。
pip3 install "shimmy>=2.0"
その上で、OpenAI Gym の CartPole を使う場合は動くはずです。
最近は gym よりも gymnasium が推奨されているので、次のように書き換えるのも良い方法です。
pip3 install gymnasium[classic-control]
import gymnasium as gym
from stable_baselines3 import PPO
# 環境を gymnasium で作成
env = gym.make("CartPole-v1")
model = PPO("MlpPolicy", env, verbose=1)
model.learn(total_timesteps=10000)
obs, _ = env.reset()
for _ in range(1000):
action, _states = model.predict(obs, deterministic=True)
obs, reward, terminated, truncated, info = env.step(action)
done = terminated or truncated
env.render()
if done:
obs, _ = env.reset()
👉 まずは pip3 install "shimmy>=2.0" を実行して、再度 python3 ppo_cartpole.py を試してみるのが一番早いです。
試してみますか？
途中に、 /home/ebata/.pyenv/versions/3.8.10/lib/python3.8/site-packages/stable_baselines3/common/vec_env/patch_gym.py:49: UserWarning: You provided an OpenAI Gym environment. We strongly recommend transitioning to Gymnasium environments. Stable-Baselines3 is automatically wrapping your environments in a compatibility layer, which could potentially cause issues. warnings.warn( Wrapping the env with a
Monitorwrapper Wrapping the env in a DummyVecEnv. Traceback (most recent call last): File "/home/ebata/.pyenv/versions/3.8.10/lib/python3.8/site-packages/gym/envs/classic_control/rendering.py", line 15, in <module> import pyglet ModuleNotFoundError: No module named 'pyglet' During handling of the above exception, another exception occurred: Traceback (most recent call last): File "ppo_cartpole.py", line 24, in <module> env.render() File "/home/ebata/.pyenv/versions/3.8.10/lib/python3.8/site-packages/gym/core.py", line 295, in render return self.env.render(mode, **kwargs) File "/home/ebata/.pyenv/versions/3.8.10/lib/python3.8/site-packages/gym/envs/classic_control/cartpole.py", line 179, in render from gym.envs.classic_control import rendering File "/home/ebata/.pyenv/versions/3.8.10/lib/python3.8/site-packages/gym/envs/classic_control/rendering.py", line 17, in <module> raise ImportError( ImportError: Cannot import pyglet. HINT: you can install pyglet directly via 'pip install pyglet'. But if you really just want to install all Gym dependencies and not have to think about it, 'pip install -e .[all]' or 'pip install gym[all]' will do it. が出てきました。
ありがとうございます。状況はこうです。
shimmy や描画用の pyglet が追加で要ります。以下のどちらかで解決できます。
pip3 install "shimmy>=2.0" gymnasium[classic-control] pygame
# ppo_cartpole_gymnasium.py
import gymnasium as gym
from stable_baselines3 import PPO
# gymnasium は render_mode を明示
env = gym.make("CartPole-v1", render_mode="human")
model = PPO("MlpPolicy", env, verbose=1)
model.learn(total_timesteps=10_000)
# 学習済みモデルで試走
obs, info = env.reset(seed=0)
for _ in range(1000):
action, _ = model.predict(obs, deterministic=True)
obs, reward, terminated, truncated, info = env.step(action)
env.render() # human レンダラ（pygame）で表示
if terminated or truncated:
obs, info = env.reset()
env.close()
python3 ppo_cartpole_gymnasium.py
※ Windows 11 + WSL2（WSLg）ならそのままウィンドウが出ます。古い WSL の場合は X サーバ（VcXsrv 等）が必要です。
pip3 install "shimmy>=2.0" "pyglet<2"
※ pyglet 2.x は旧 gym の classic_control と相性が悪いことが多いので 1.5.27 など 1.x 系を指定します。
python3 ppo_cartpole.py
env.render() 行を削除（またはコメントアウト）すれば、GUI なしで動作します。WSL で GUI を出さず、あとから動画だけ確認したい場合は gymnasium.wrappers.RecordVideo を使います（要 ffmpeg）。
sudo apt-get update && sudo apt-get install -y ffmpeg
コードでは学習終了後にラップして評価します（必要なら追記します）。
まずは「方式A（推奨）」のコマンドを実行してから、置き換えコードでお試しください。
エラーメッセージが出た場合は、その全文を貼っていただければ、そこから詰めます。
「サンプルコード（置き換え版）」の内容を、各行単位で教えて下さい
了解しました。置き換え版サンプルを 行ごと に説明します。
# ppo_cartpole_gymnasium.py ― スクリプト名のコメント。import gymnasium as gym ― Gymnasium を gym という短名で読み込む。from stable_baselines3 import PPO ― SB3 から PPO アルゴリズムを読み込む。# gymnasium は render_mode を明示 ― Gymnasium では描画方式を render_mode で指定する旨のメモ。env = gym.make("CartPole-v1", render_mode="human") ― CartPole 環境を生成し、GUI 描画（human）を有効化。model = PPO("MlpPolicy", env, verbose=1) ― 多層パーセプトロン方策で PPO モデルを作成（ログ出力あり）。model.learn(total_timesteps=10_000) ― 1 万ステップ学習を実行。# 学習済みモデルで試走 ― 学習後に推論で動作確認する旨のコメント。obs, info = env.reset(seed=0) ― 環境を初期化（乱数シード固定）、初期観測とメタ情報を取得。for _ in range(1000): ― 最長 1000 ステップまでエピソードを進めるループ。 action, _ = model.predict(obs, deterministic=True) ― 観測から決定論的に行動を推論。 obs, reward, terminated, truncated, info = env.step(action) ― 行動を環境へ適用し、次観測・報酬・終了フラグ（成功/時間切れ）等を取得。 env.render() # human レンダラ（pygame）で表示 ― 現在の状態をウィンドウ描画（pygame ベース）。 if terminated or truncated: ― 成功終了または打ち切り（最大ステップ到達など）を判定。 obs, info = env.reset() ― エピソード終了時は環境をリセットして再開可能にする。env.close() ― 環境と描画リソースを明示的に解放。補足：
render_mode="human" は GUI を出します（WSL2 + WSLg ならそのまま表示、古い WSL は X サーバが必要）。render_mode=None で生成）。terminated/truncated は Gymnasium の新 API（成功終了か時間切れ等かを分離）。CartPole-v1 とはどういうものですか？
CartPole-v1 は、カート上の棒（倒立振子）を左右どちらかに一定の力を加えるだけでできるだけ長く直立維持する課題。強化学習の標準ベンチマークとして用いられる。
、カート速度
、ポール角度
、角速度
または
（レール端超過）
秒／ステップ（典型設定）
用途はアルゴリズム比較・デバッグ・入門実験。Gymnasium では step() が terminated と truncated を分けて返すため、実装時は両方を考慮する。
CartPole-v1 以外には、どのような課題がありますか
主な強化学習ベンチマーク（SB3で扱いやすい代表例）を用途別に列挙する。
PongNoFrameskip-v4 等も存在するが、新規は ALE/…-v5 を推奨。pip3 install gymnasium[classic-control]
pip3 install gymnasium[box2d]
pip3 install gymnasium[atari,accept-rom-license]
pip3 install mujoco gymnasium[mujoco]
pip3 install gymnasium-robotics
pip3 install minigrid procgen pybullet pybullet_envs
※ 画像系（Atari）や MuJoCo は計算負荷が高く、学習可視化には WSLg か X サーバが必要。描画不要なら render() を外して学習のみ実行で可。
env = gym.make("LunarLander-v2") # Box2D
# env = gym.make("ALE/Pong-v5", frameskip=1, repeat_action_probability=0.0) # Atari
# env = gym.make("HalfCheetah-v4") # MuJoCo
# env = gym.make("MiniGrid-Empty-8x8-v0") # Minigrid（観測が辞書→Wrapperで画像化が必要）
必要に応じて、対象タスクとアルゴリズム（DQN=離散、PPO/SAC/TD3=連続）を組み合わせればよい。
これらの環境モデルはGivenで使用することが前提なものですか
短答：いいえ。列挙した環境は Gym/Gymnasium が提供する “汎用ベンチマーク” で、SB3はそれらを“そのまま使える”ようにしているだけです。自作の環境を定義して学習させることも前提機能として完全にサポートされています。
# my_env.py
import numpy as np
import gymnasium as gym
from gymnasium import spaces
class MyToyEnv(gym.Env):
metadata = {"render_modes": ["human"], "render_fps": 30}
def __init__(self, render_mode=None, max_steps=200):
self.render_mode = render_mode
self.max_steps = max_steps
# 観測: 連続3次元ベクトル [-1,1]
self.observation_space = spaces.Box(low=-1.0, high=1.0, shape=(3,), dtype=np.float32)
# 行動: 2値（例: 0/1）
self.action_space = spaces.Discrete(2)
self.state = None
self.steps = 0
def reset(self, seed=None, options=None):
super().reset(seed=seed)
self.state = self.np_random.uniform(low=-0.1, high=0.1, size=(3,)).astype(np.float32)
self.steps = 0
info = {}
return self.state, info
def step(self, action):
# ダミー力学：actionに応じて状態を微調整
delta = (1 if action == 1 else -1) * 0.01
self.state = np.clip(self.state + delta, -1.0, 1.0)
# 目標: 原点に近づくほど良い（報酬はマイナス距離）
reward = -float(np.linalg.norm(self.state, ord=2))
self.steps += 1
terminated = bool(np.linalg.norm(self.state) < 0.05) # 目標到達
truncated = bool(self.steps >= self.max_steps) # ステップ上限
info = {}
return self.state, reward, terminated, truncated, info
def render(self):
if self.render_mode == "human":
# 必要なら可視化（printでも可）
print(f"step={self.steps}, state={self.state}")
# train_my_env.py
import gymnasium as gym
from stable_baselines3 import PPO
from my_env import MyToyEnv
env = MyToyEnv(render_mode=None) # ヘッドレス学習
model = PPO("MlpPolicy", env, verbose=1)
model.learn(total_timesteps=10_000)
# 学習後の試走（必要なら描画ON）
test_env = MyToyEnv(render_mode="human")
obs, info = test_env.reset(seed=0)
for _ in range(300):
action, _ = model.predict(obs, deterministic=True)
obs, reward, terminated, truncated, info = test_env.step(action)
if terminated or truncated:
obs, info = test_env.reset()
test_env.close()
reset() は (obs, info)、step() は (obs, reward, terminated, truncated, info) を返す（Gymnasium仕様）。observation_space と action_space を gymnasium.spaces で定義（Box/Discrete など）。reset(seed=...) を受け取り、super().reset(seed=seed) を呼ぶ。terminated、時間切れ等は truncated。SubprocVecEnv/DummyVecEnv で並列化可能（SB3がラップ）。必要であれば、貴プロジェクトの観測・行動の型（連続/離散、次元）に合わせた設計案に落とし込みます。
「自作環境の最小サンプル（Gymnasium形式）」で記載されている内容を教えて下さい
「自作環境の最小サンプル（Gymnasium 形式）」は、自作の強化学習環境 MyToyEnv を定義し、Stable-Baselines3（SB3）の PPO で学習→試走する一連の最小構成です。
環境は 3 次元の連続観測・2 値行動を持つ「おもちゃ問題」で、原点に近づくほど良いという単純な報酬設計になっています。
my_env.py の内容numpy、gymnasium as gym、gymnasium.spaces（観測・行動空間の型）。class MyToyEnv(gym.Env)
metadata：render_modes と render_fps の宣言（Gymnasium の慣例）。__init__(render_mode=None, max_steps=200)：
render_mode を保存。spaces.Box(low=-1, high=1, shape=(3,), dtype=float32)（連続3次元）。spaces.Discrete(2)（0/1 の2値）。self.state、ステップ数 self.steps を初期化。reset(self, seed=None, options=None)：
super().reset(seed=seed) で乱数系列の決定性を確保。steps=0 に戻し、(obs, info) を返す（Gymnasium 仕様）。step(self, action)：
action==1 なら +0.01、action==0 なら −0.01 を全成分に加算（簡易ダイナミクス）。[-1,1] にクリップ。-‖state‖₂）＝原点に近いほど高報酬。steps += 1。terminated：‖state‖ < 0.05（目標達成）。truncated：steps >= max_steps（上限到達）。(obs, reward, terminated, truncated, info) を返す（Gymnasium 仕様）。render(self)：
render_mode=="human" のとき、print で状態を表示（コンソール出力。GUI不要）。ポイント：Gymnasium の新API（
reset→(obs, info),step→(obs, reward, terminated, truncated, info)）に準拠。observation_space/action_spaceを正しく定義しているので SB3 でそのまま学習可能。
train_my_env.py の内容gymnasium as gym、stable_baselines3.PPO、自作環境 MyToyEnv。env = MyToyEnv(render_mode=None) # 学習はヘッドレス
model = PPO("MlpPolicy", env, verbose=1)
model.learn(total_timesteps=10_000)
test_env = MyToyEnv(render_mode="human") # コンソール表示
obs, info = test_env.reset(seed=0)
for _ in range(300):
action, _ = model.predict(obs, deterministic=True)
obs, reward, terminated, truncated, info = test_env.step(action)
if terminated or truncated:
obs, info = test_env.reset()
test_env.close()
render() は print なので WSL でも追加の GUI 設定不要。pip3 install stable-baselines3 gymnasium
（このサンプルは GUI を使わず print だけなので pygame/pyglet 不要）
my_env.py と train_my_env.py）。python3 train_my_env.py
Discrete(n) や Box へ変更）。terminated）と打切り（truncated）を分離。必要であれば、貴プロジェクトの観測・行動・報酬に即した雛形へ具体的に落とし込みます。
「環境は 3 次元の連続観測・2 値行動を持つ「おもちゃ問題」で、原点に近づくほど良いという単純な報酬設計になっています。」の意味が分かりかねます。内容を1フレーズでお願いします
観測は3次元連続ベクトル、行動は0/1の二択で、状態が原点(0,0,0)に近いほど報酬が高くなる最小構成のテスト用環境です。
初期値は、乱数の3次元座標として、0/1の行動で座標はどのように動くのですか？
以下の極簡潔モデルです。
の3次元ベクトル。
に対して
すなわち a=1 なら各成分に +0.01、a=0 なら各成分に −0.01 を一律加算（範囲は
にクリップ）。
例：
→
→
プログラムの概要は理解しました。学習のプロセスや試走のプロセスを見たいのですが、どのようにコードを変更すれば良いですか
了解。**学習の進み具合と試走（推論）の中身を“見える化”**するために、以下の3点を足す。
monitor_train.csv を出力（ep_reward/ep_len）t, action, state, reward, ‖state‖ を標準出力に表示pip3 install stable-baselines3 gymnasium tensorboard
（前に入れていれば再インストール不要）
train_my_env_logging.py）※ 前回の my_env.py はそのまま使う。学習はヘッドレス、試走はテキストで逐次表示。
# train_my_env_logging.py
import os
import numpy as np
from stable_baselines3 import PPO
from stable_baselines3.common.monitor import Monitor
from stable_baselines3.common.callbacks import EvalCallback, CheckpointCallback
from my_env import MyToyEnv # 先に同ディレクトリに my_env.py を置く
# 出力先
os.makedirs("./logs", exist_ok=True)
os.makedirs("./models/best", exist_ok=True)
os.makedirs("./models/ckpt", exist_ok=True)
os.makedirs("./tb_logs", exist_ok=True)
# === 学習用環境（エピソード統計をCSVに出力） ===
train_env = Monitor(MyToyEnv(render_mode=None), filename="./logs/monitor_train.csv")
# === 評価用環境（学習中に定期評価） ===
eval_env = MyToyEnv(render_mode=None)
# === モデル（TensorBoard 有効化） ===
model = PPO(
"MlpPolicy",
train_env,
verbose=1,
tensorboard_log="./tb_logs", # TensorBoard 出力
)
# === コールバック（定期評価とチェックポイント保存） ===
eval_cb = EvalCallback(
eval_env,
best_model_save_path="./models/best",
log_path="./logs/eval",
eval_freq=5_000, # 5k ステップごとに評価
deterministic=True,
render=False,
)
ckpt_cb = CheckpointCallback(
save_freq=20_000, # 20k ステップごとにモデル保存
save_path="./models/ckpt",
name_prefix="ppo_mitoy",
)
# === 学習（進捗バー表示） ===
total_steps = 100_000
model.learn(
total_timesteps=total_steps,
callback=[eval_cb, ckpt_cb],
tb_log_name="PPO_MyToy",
progress_bar=True,
)
# === 試走（逐次ログ出力） ===
test_env = MyToyEnv(render_mode=None) # GUI なし
obs, info = test_env.reset(seed=42)
ep = 0
ep_return = 0.0
print("\n[Rollout] deterministic=True")
for t in range(2_000): # 適宜変更
action, _ = model.predict(obs, deterministic=True)
prev = obs.copy()
obs, reward, terminated, truncated, info = test_env.step(action)
ep_return += reward
# 1行ログ：時刻, 行動, 状態, 報酬, 原点距離
print(
f"t={t:05d} a={int(action)} "
f"state=[{obs[0]:+.4f},{obs[1]:+.4f},{obs[2]:+.4f}] "
f"reward={reward:+.4f} |state|={np.linalg.norm(obs):.4f}"
)
if terminated or truncated:
print(f"[EP END] ep={ep} return={ep_return:.4f} steps={t+1}")
obs, info = test_env.reset()
ep += 1
ep_return = 0.0
test_env.close()
print("\nDone. See: ./logs/monitor_train.csv, ./tb_logs, ./models/")
python3 train_my_env_logging.py
t, a, state, reward, |state| が 1 行ずつ出る。[EP END] ep=... return=... steps=... を表示。./logs/monitor_train.csvl（長さ）, r（総報酬）, t（時刻）等が記録される。
head -n 20 ./logs/monitor_train.csv
tensorboard --logdir ./tb_logs --bind_all
ブラウザで http://localhost:6006 を開く（WSL なら Windows 側ブラウザで可）。
charts で policy_loss / value_loss / entropy / explained_variance / fps などを確認。
./models/best/best_model.zip（評価スコア最大時）./models/ckpt/ppo_mitoy_*.zip必要なら「試走ログをCSVにも保存」「学習と同時に評価の統計を別CSVで書き出し」「CartPoleで動画記録」なども追記可能。
Using cpu device Wrapping the env in a DummyVecEnv. Logging to ./tb_logs/PPO_MyToy_1 --------------------------------- | rollout/ | | | ep_len_mean | 146 | | ep_rew_mean | -25.4 | | time/ | | | fps | 1070 | | iterations | 1 | | time_elapsed | 1 | | total_timesteps | 2048 | --------------------------------- ----------------------------------------- | rollout/ | | | ep_len_mean | 148 | | ep_rew_mean | -31.4 | | time/ | | | fps | 759 | | iterations | 2 | | time_elapsed | 5 | | total_timesteps | 4096 | | train/ | | | approx_kl | 0.012467397 | | clip_fraction | 0.0413 | | clip_range | 0.2 | | entropy_loss | -0.686 | | explained_variance | -0.0143 | | learning_rate | 0.0003 | | loss | 0.539 | | n_updates | 10 | | policy_gradient_loss | -0.00855 | | value_loss | 3.17 | ----------------------------------------- これらのパラメータを日本語で説明して下さい
以下は SB3/PPO の学習ログ各項目の意味と、表示値の読み方。