『会いに行って――静流藤娘紀行』（笙野頼子）（『群像』2019年5月号掲載）

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　どんな事も恐れずに師匠は、私小説に書いてきた。「自画像」を書くのなら「醜く」書くという決意のまま、要するに恐るべき私小説の書き手として進んだのだ。おそらくはその必然としていつしか、この「私小説」を書くようになった。しかもそのどちらも彼にとっては一続きのゆるぎない文の世界であって、自然な行為だった。彼は技術や経験の蓄積に伴って疑うべきものを疑い、その技術を武器に自分の疑いの範囲を広げたのだ。
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『群像』2019年5月号p.127


　シリーズ“笙野頼子を読む！”第125回。


「私はこれから私の「私小説」を書いてみたいと思う、もとい、私の師匠についての、師匠説を書いてみたい」「師匠について判っていないという事をこそ、もがきながら書く」（『群像』2019年5月号p.124）
　群像新人賞に選んでくれた恩人であり、また師と仰ぐ「私小説」の書き手、藤枝静男。渾身の師匠説ついに連作開始。


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　３　これを書く時間があればいいのだが、藤枝静男氏について、『幽界森娘異聞』のような大リスペクトセッションをささやかに書きたい。藤枝静男論というのは力が及ばないから。七十過ぎて老人の体になってから書こうと思っていた。しかしあるいは私の老化、人より早いかも。
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『金毘羅』電子版後書き「深海族よ永遠に」より
Kindle版No.4364


　『金毘羅』電子版の後書きで「死ぬまでにやっておくべきこと」として「神変理層夢経」や「ひょうすべ」と並んで挙げられていたのが、藤枝静男版『幽界森娘異聞』でした。だいにっほん三部作のなかでも、作中人物たる「笙野頼子」が書いていた作品です。執念、というか強い責任感がうかがえます。


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　この男から命ぜられたものの他に笙野が書きたいのは藤枝静男論である。が、男は異様に恩着せがましく日本の論畜の歴史について早くやれと言って他を禁じてくる。パソコンに向かって、笙野は気兼ねしつつ、隠しながら少しは藤枝論も書こうとする。
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『だいにっほん、ろんちくおげれつ記』単行本p.155


　それが、ついに、実際に連載が開始されました。私たちが今、だいにっほんにいるからかも知れません。


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　文というものは両刃の剣どころか、切っ先が絶えず、こっちに向かって突っかかってくる妖刀のようだ。というか刃物に囲まれて書いている感覚なら私さえもあるけど。師匠はいつも自分の眼球に向かって刃物を突きつけている。慣れた近くから初めて世間や西洋が当然だと思うものを取り払って進んでいく。一回一回勝負。
　しかしそうして出てきた「でたらめ」、『田紳有楽』はまさに現実そのものである。
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『群像』2019年5月号p.143


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　師匠にとってある種の現実は偏見でしかない。この偏見を取り払うのに座標軸を消す。遠近をなくす、それはまた文章で描く定型的な私を疑うことだ。
　彼は構造を苦しみと感じ、遠近や線のような時間を拒否する体で自分の体から湧いてくる性欲の構造化を厭い、買春には適応出来なかった。ただ芸術を通じて事物の本質に触れるときに、苦しいフレームを抜けて幸福になり、その刺激を受けて執筆した。
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『群像』2019年5月号p.136


　「師匠、この池はこれから百年後もその底を探られます」（『群像』2019年5月号p.148）

　切々と思い詰めるような声、疾走感と高揚感を伴う声、覚悟と強い意志がにじむ声、さまざまな声を駆使して、自らの資質とも比較しながら、藤枝静男とその作品について底を探ってゆきます。もちろん単純な評伝ではなく、藤枝静男の娘さん（タイトルにある「藤娘」は彼女のこと。ですが、もしかしたら、ご自身のことでもあるのかも）に会ったときのこと、師匠への語りかけなど、複数の流れが配置されてゆきます。


　原点に戻ったような気持ち。藤枝静男が、書き手について名前も年齢も性別もなにひとつ知らされないまま『極楽』という一篇を評した言葉、それから四半世紀後に笙野頼子さんが師匠への敬意と感謝を込めて書いた言葉、を思い出して。


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こういう形の具体性をそなえた純観念小説は現今稀である。その意味で作者は大変苦労しただろうが、また真面目な寧ろ純私小説だと思った。
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1981年群像新人文学賞選評「『極楽』を推す」（藤枝静男）より


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受賞後十年、苦しかった。家族の愛情や、彼に選ばれた事が私を支えた。
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「たいせつな本・上　藤枝静男『田紳有楽』」より
2007年2月25日「朝日新聞」朝刊


　個人的な話で恐縮なのですが、上の記事が掲載されたのと同時期に、私ははじめて笙野頼子さんの文章を読み、そしてぶっとんだのです。


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まあどっちにしろ文章には出会うしかありません。ひとりの人とひとつの文章が会うか合わないかにはその人の心身のすべてが掛かっているかもしれない。
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『群像』2019年5月号p.146

タグ：笙野頼子

『砂丘律』（千種創一）

　砂、水、光。戦場から卓袱台まであらゆる場所に幻景を見る映像的歌集。単行本（青磁社）出版は2015年12月です。


　先日読んだ『光と私語』（吉田恭大）の装丁が印象的だったので、似たような装丁（背表紙を閉じてない）の歌集を読んでみました。こちらは視覚的というか、目を通すだけで映像がありありと思い浮かんでくるような作品が並びます。


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瓦斯燈を流砂のほとりに植えていき、そうだね、そこを街と呼ぼうか
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祈るかのように額づくショベルカー　砂山にいま夕闇が来る
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堤防で一番高いカーブミラーぐおんぐおんゆらす熱い潮風
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閉じられないノートのような砂浜が読め、とばかりに差し出されている
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図書館も沈んだのかい沿岸に漂う何千という図鑑
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海底に夕立ふらず鮃やらドラム缶やら黄昏れている
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海流にかすかにまざるファの音の、音を吸っては膨らむ船の、
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その内に海を満たして水筒はまだあるだろうその海底に
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　日常生活のなかにも、遠い遠い光景が幻のように感じられ。


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寝すごした。朝の港の水紋が五階の天井まで来て揺れる
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カフェラテの泡へばりつく内側が砂浜めいてもドトールここは
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部屋中にシャツを干したらもう昼で、あ、これは雨後の森の粛けさ
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卓袱台に茶色い影が伸びてゆくグラスへとCoca-Cola注げば
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磨いても磨いても鍋　曲面に竹の林がくぐもっている
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水底が、次いで水面がくらくなり緋鯉はいつまでもあかるい
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　そして、幻景から振りかえるようにして、そばにいる人のことを思う作品が感動的なのです。


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みっともないくらいさびしい　砂つもる路肩にうすく鳥の足跡
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月の夜に変電所でみたものは象と、象しか思い出せない
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告げている、砂漠で限りなく淡い虹みたことを、ドア閉めながら
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この濠が海へ繋がっていることのあたりは嘘が深くなってた
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食卓へ君の涙のおちるたび草原は蘇えりまた枯れる
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抱いたあなたが山女魚のように笑うとき僕はきれいな川でありたい
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明日もまた同じ数だけパンを買おう僕は老いずに君を愛そう
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タグ：その他（小説・詩）

『予測の科学はどう変わる? 人工知能と地震・噴火・気象現象』（井田喜明）

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　自然災害は人類共通の脅威ですから、原因となる自然現象を正確に予測することは人類の悲願ともいえます。正確な予測を実現するために、人工知能は強力な武器となるはずです。人工知能の活用で、行き詰まっている予測方法に糸口が見えたり、新たな展望が開けたりする可能性は少なくないはずです。この問題に多くの人々が興味を抱かれることは、研究を盛り上げ、開発を支えることになります。
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単行本p.116


　地震や気象など自然現象の多くはモデル化が不完全であり、また複雑でカオス的な振る舞いを見せるため、物理法則に基づいた演繹的手法により正確な予測を行うことには本質的な限界がある。この行き詰まりを解決する糸口として、人工知能を活用した新たな予測手法に期待が集まっている。しかし、それは本当に有効なのだろうか。人工知能による災害予測の実施例を紹介し、その現状と課題を明らかにするサイエンス本。単行本（岩波書店）出版は2019年2月です。


［目次］

第1章　予測の基礎は科学の体系
第2章　人工知能が予測に参入
第3章　気象現象の予測
第4章　マグマの活動と噴火予知
第5章　地震予知と津波予報
第6章　人工知能時代の予測と社会


第1章　予測の基礎は科学の体系
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　地震の規模別の頻度（発生数の割合）はマグニチュードに依存してグーテンベルク＝リヒターの法則を満たしますが、この統計法則は地震の頻度が断層の大きさのべき乗に比例することを示します。地震の発生過程はフラクタル性をもつのです。噴火発生時期の分布にもフラクタル性が認められるという指摘があります。
　気象現象ばかりでなく、地震や噴火の発生もフラクタルやカオスの性質をもち、それが予測を難しくする基本的な原因であると考えられます。しかし、地震や噴火の発生にフラクタルやカオスがどう関係するのか、究明はあまり進んでいません。
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単行本p.13


　自然科学に基づいた「予測」とはどういうものかを紹介し、フラクタルやカオスなど自然現象の演繹的予測を困難にしている原因について解説します。


第2章　人工知能が予測に参入
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　現在までに予測の問題に利用されてきた人工知能技術は、隠れ層が2層程度までのANNなど、ほとんどが比較的単純なもので、深層学習の範疇には入りません。深層学習は予測の問題にはまだ本格的に活用されていないのです。
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単行本p.34


　人工知能、とくに深層学習（ディープラーニング）による機械学習の仕組みを概説します。


第3章　気象現象の予測
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　気象現象の演繹的な予測がもつこれらの弱点は、人工知能技術を用いた経験的な予測で補えるでしょうか。それを考える題材として、まず熱帯低気圧の進路予測に人工知能技術を活用した事例を取り上げます。また、長期にわたる予測への活用には、モンスーン地帯の雨季の降雨量の変動を予測した事例があります。少し変わった応用例として、樹木の年輪から過去の気象条件を復元する事例をみましょう。
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単行本p.48


　天気予報や台風進路予測など気象現象の予測がどのように行われているかを解説し、人工知能による予測が試みられた事例をいくつか紹介します。


第4章　マグマの活動と噴火予知
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　このような状況を改善する地道な方法は、マグマの上昇過程や付随する現象の理解を深めて、シミュレーションの精度を高めることです。火山学の研究の多くはそれを目標に進められています。もうひとつの方法は、様々な知識を体系化して経験的な予測内容を改善することで、人工知能技術の活用はその手段になります。
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単行本p.66


　火山噴火の予測に人工知能が使われた事例をいくつか紹介します。


第5章　地震予知と津波予報
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　このシステムの特徴は、ANNの学習に津波の経路を追跡するシミュレーションが使われている点です。シミュレーションは実際の計測データのない経路についても実行できますから、多数の教師データを容易に提供できます。シミュレーションにはかなりの計算時間がかかりますが、計算結果を集めてあらかじめ学習を済ませておけば、ANNによる予測結果はほぼ瞬時に得られます。
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単行本p.95


　周期性、確率的要素、フラクタル性、階層構造など様々な性質が絡み合って予測を困難にしている地震、そして津波。計算機シミュレーションと機械学習の組合せによる予測手法はどのくらい期待できるのかを探ります。


第6章　人工知能時代の予測と社会
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　人工知能技術の防災への活用は現代社会で関心の高いテーマです。防災機関などで現在開発が具体的に検討され計画されている機能には、効率的な防災対応のために関連する諸情報を集約する機能、住民からの問い合わせに対応する機能、ドローンで撮影された画像を解析して災害の実態を素早く把握する機能などがあるようです。
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単行本p.108


　防災への人工知能の活用は「予測」だけではありません。災害が起きてから、その実情を早く正確に把握すること、適切な防災情報の作成、被災地や被災者とのコミュニケーションなど、人工知能の利用が期待されている機能について解説し、これからの人工知能の社会的活用について考えます。

タグ：その他（サイエンス）

『ART BOOK OF SELECTED ILLUSTRATION : Monster モンスター 2019年度版』（artbook事務局）

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　この素晴らしい一冊が、必要としているかたの元へと届きますように・・・
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　さまざまなジャンルで活躍中の115名の作家による「モンスター」をテーマとする作品を収録したイラスト集。単行本（東方出版）出版は2019年3月です。

　西洋ファンタジー、ホラー映画、ゲームのラスボス、妖怪、巨大怪獣、怨霊など、ひとくちにモンスターといっても取り上げられている題材は様々。さらに表現についても、油絵風の作品もあれば、妖怪画もあり、ポップでキュートなイラスト、怪獣映画のポスター風、漫画の扉絵風、ゲームのパッケージイラスト風、といった具合です。

　巻末には、各作家のプロフィール写真・コメント・HP・連絡先が掲載されており、イラスト仕事の依頼先を探している方のためのカタログとなっています。グローバル市場で通用するように、文章はほとんど書かれておらず、すべて英語併記（というより英語主体で日本語訳がついている）となっています。甘えのない本気のカタログです。


【掲載作家】(五十音順、敬称略)

ai sayama
碧
浅井拓馬
いえがも
池田和宏
石丸純
一芒
イトウカツユキ
糸谷さいれん
上野あぶあぶ
ウラシマ
海野大輔
栄元太郎
江戸川画爛
エルピノ
オオサワアリナ
越智陽子
怪人ふくふく
滓袋タケオ
加藤由人
兼房光
霞楽箱
河野雄二
キセン
北沢夕芸
長月
くさかたね
クッキー
くどうのぞみ
クリヤセイジ
黒田アサキ
古賀マサヲ
gozz
小林希
小林ぱに
GONZOU
ササキ京
佐川ヤスコ
沙月
sakki
Shikunu・貴明
柴崎早智子
白波瀬あひる
ジュゲムト
Shinri
すがゆり
鈴木旬
関根しりもち
芹澤
SoftRib
ソラチョコ
TITAN(Egg Yellow)
高橋華子
武優子
tatsuya
立山多輝久
タニグチコウイチ
血ゑ
チエコアートワークス
千取あすなろ
チュアンヂェ
ちゅの
ツカモトタケシ
Dsuke
鉄秀
トウマシキ
トシ
DRAGONIST
永井秀幸
長崎真悟
ナカマル
なちょ
鵺右衛門
NOZ(野澤雄大)
のりこ
NON×2
Hackto
はまえつ
原良輔
はるみるく。
PX RH
hirota mikako
望月裕史
FLYACE
暴天
POPOP
まうら
牧野心士
マスクド・リョウマ
まだらお
松田みなと
Madblast Hiro
松本キヨ
松本芽維新/Mt2MN
丸山芳美
ミズノマサミ
ミナトヤヨシキ
ムーピク
冥 麿
白黒灰脂
もりわきりえ
モンスターヘアー
病さつき
やまおかゆか
ヤマナシシュンタロウ
山平祥子
山本神恵
夜宵
Yuta Onoda
YOUCHAN
吉井宏
rat
涼
若林やすと
ワダアスカ

タグ：その他（教養）