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→ **シップマップ・オーエルジー(Shipmap.org)**

2026/01/08 0:03

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要約

Japanese Translation:

Kiln の高解像度「ルート」ビュー マップ は、2012 年の世界商船隊の移動、航路、および排出量を示します。 2 種類のマップスタイルが利用可能です:青い深海図ベースに乗船種別で色分けしたバージョンと、透明背景に単一色で表示する船舶バージョンです。 これらのマップは、exactEarth AIS データを Clarksons World Fleet Register の船舶情報と GEBCO 深海図グリッド上に重ね合わせ、港名、アニメーション化された船舶アイコン、および船舶種別でフィルタリングする機能を備えています。

主な統計(CO₂ 排出量(千トン)と各船舶カテゴリの最大貨物容量)は、5 カテゴリ:コンテナ、乾燥バルク、タンカー、ガスバルク、および車両に対して表示されます。 船舶移動アーティファクトは、基盤マップに表現されていない運河や川を通過した場合、または疎な AIS 位置間で補完するときに発生する可能性があります。 2012 年の 1 月から 4 月までの船舶が少なく表示されるのは、その期間の AIS 覆蓋率が不十分だったためです。

このプロジェクトは Kiln が UCL Energy Institute と協力して作成し、European Climate Foundation の資金提供を受けました。また、Duncan Clark & Robin Houston によって設計され、Julia Schaumeier & Tristan Smith からのデータが使用されています。音楽は Kimiko Ishizaka が担当しました。

船舶会社、研究者、政策立案者、およびウェブパブリッシャーを含むユーザーは、これらのインタラクティブマップを自分のサイトに埋め込む(Kiln へのリンク付き)か、[email protected] に連絡してカスタム設置を依頼できます。 将来のリリースでは、更新されたデータが入手可能になった際に追加の船舶カテゴリや新しい年の情報を追加する予定です。

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新登場!印刷用の高解像度マップ
人気のリクエストに応え、Kiln のデザイナーが「ルート」ビューの世界を驚くほど高画質で販売開始しました。2種類をご利用いただけます:

  • インキー・ブルー基盤図上に船種別カラー化したバージョン
  • 透明背景で単色のみの船だけのバージョン(好きな背景色へ重ねたり印刷したりできます)

価格や詳細は info@kiln.com までお問い合わせください。


このマップを埋め込んでもいいですか?

はい。ぜひ埋め込みをご利用ください。記事本文に Kiln へのリンクを入れていただければ結構です。以下の埋め込みコードはレスポンシブで、ウェブサイト幅に合わせて自動調整されます。高さや幅を固定したい場合は変更してください。

何が見られますか?

2012 年の世界商船フリートの移動状況がバチメトリック図上に重ね表示されています。また、以下の統計も確認できます:

  • 排出 CO₂(千トン単位)のカウンタ
  • 表示されている船舶が運搬できる最大貨物量(単位は各種)

何が操作できますか?

通常通りパン・ズームが可能で、画面下部のタイムラインを使って時間を前後にスキップできます。右上のコントロールでは、港名、背景地図、ルート(全記録位置のプロット)、アニメーション船ビューなど各レイヤーの表示/非表示が可能です。また、船種別のフィルタリングやカラー設定も行えます。

表示されている船舶はどんなタイプがありますか?

商船フリートは 5 カテゴリーに分けられ、それぞれフィルタと時刻ごとの CO₂・貨物量カウンタが用意されています:

船種説明 & 単位
コンテナ(例:製造品)20 ft 相当のコンテナスロット数(40 ft コンテナは 2 スロット)。
乾貨物(例:石炭、集塵材)船舶が運搬可能な貨物・燃料・水・備品・乗客・クルーの総重量(千トン単位)。
タンカー(例:油、化学製品)乾貨物と同じ。
ガスバルク(例:液化天然ガス)ガス容量(立方メートル単位)。
車両(例:自動車)乾貨物と同じ。

船が陸上を横切っているように見えるのはなぜですか?

一部では運河や川で航行する船舶がマップ上に表示されないため、そうしたルートで移動しているケースがあります。しかし一般的には、記録位置間にデータ欠損がある際に2 点間をアニメーションさせる過程で発生するアーティファクトです。将来的にこの効果を除去する機能の追加も検討しています。

年初めに船舶が少なく見える理由は?

残念ながら、当マップで使用しているデータは年初の数か月(約 1 月〜4 月)が不完全です。

このマップを作ったのは誰ですか?

  • ウェブサイト – Duncan Clark & Robin Houston(Kiln)
  • データ – Julia Schaumeier & Tristan Smith(UCL EI)
  • 音楽 – Kimiko Ishizaka が演奏する Bach Goldberg Variations

このマップは UCL Energy Institute(UCL EI)のデータを基に Kiln により作成されました。

マップの制作プロセスは?

UCL EI は船舶位置と速度データを取得し、別データベースでエンジン種別や船体寸法などの特性情報と照合しました。これにより、第三回 IMO 緑色ガス研究 2014 に従って各時間帯の CO₂ 排出量を算出しました。その後 Kiln は WebGL を用いて結果データセットを可視化し、GEBCO_2014 Grid(バージョン 20150318)に基づく深度図と Natural Earth から取得した大陸・主要河川を重ねた特製ベースマップ上に描画しました。

データはどこから取得し、誰が資金提供?

船舶位置データは ExactEarth の AIS(位置/速度)と Clarksons Research UK World Fleet Register(静的船舶情報)を使用しています。資金提供者として欧州気候財団に深く感謝します。

もし私も取り込みたい!

玄関、博物館、リビングルームなどに設置したい場合は info@kiln.com までご連絡ください。オーダーメイド版の制作にも喜んで対応いたします。

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## Japanese Translation: --- ### 要約 2016年9月12日に *JAMA Internal Medicine* に掲載された研究は、糖業界と栄養科学者との長期にわたるパートナーシップを明らかにする340件の業界文書(1,582ページ)を調査しました。これらの文書は、1960年代半ばから始まった公衆および科学的関心をショ糖から食事脂肪へと移すための協力努力を示しています。 主な歴史的出来事は次の通りです: * **1954年** – 糖業界の貿易組織が低脂肪食の採用により1人当たりのショ糖消費量が3分の1以上増加すると予測しました。組織には30か国の加盟国がありました。 * **1965年** – ショ糖と心臓病リスクに関するメディア報道が急増し、業界はProject 226を委託しました。このプロジェクトはハーバード大学で文献レビューを行い、1967年に *The New England Journal of Medicine*(NEJM)に掲載されました。 Project 226 は糖業界からの資金(2016年換算で約50,000ドル)によって支援され、具体的な目的が設定され、記事が提供され、レビュー担当者(Roger Adams と D. Mark Hegsted)からドラフトが受領されましたが、NEJMの記事には資金源は明示されていませんでした。レビューの結論は、食事中のコレステロールを減らし飽和脂肪酸を多価不飽和脂肪酸に置き換えることで冠動脈心疾患を予防できるとした一方で、ショ糖関連研究を強く批判し食事脂肪の研究限界を無視しました。 UCSF の研究者は、科学的レビューが利益相反から自由であるべきであり、微妙な操作を避けるために完全な財務開示が必要だと強調しています。彼らは追加糖分と高血圧・心血管疾患との関連を示す証拠が増えているものの、現在の健康政策ではショ糖を心臓病リスク因子として一貫して引用していない点に注目しています。 **本研究への資金提供元は次のとおりです:** * UCSF Philip R. Lee Institute for Health Policy Studies * Hellmann Family Fund * UCSF School of Dentistry * National Institute of Dental and Craniofacial Research * National Cancer Institute 調査結果は、糖業界が歴史的に公衆の意見と科学的議論をどのように形成してきたかを示し、利益相反規則を強化することで規制当局・医療提供者・食品産業がシュガー表示、マーケティング慣行、および食事指針を再検討し、結果として製品中のショ糖含有量を低減させ消費者習慣に変化をもたらす可能性があることを示唆しています。

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## 日本語訳: (欠落している詳細を補完しつつ明確さを保ったもの) --- ## 要約 LMArena のリーダーボードは、事実の正確性よりも派手なフォーマット―太字ヘッダー、絵文字、長い回答―を報酬とするため、幻覚(hallucinations)を真実より優先させるゲーミフィケーション化されたベンチマークに変わってしまっています。500件の投票を分析した結果、52 % が誤りであり 39 % がユーザーの選択と強く相違していました。高得点を獲得した回答には、架空の「オズの魔法使い」の引用(例:作られたライン)や不可能な主張(例:9インチの丸パンが 9×13 インチの長方形パンと同じだと断言する)が含まれていました。Meta‑tuned Maverick モデルは、単純な「今何時?」という質問で太字テキスト、絵文字、回避的言語を駆使して勝利しました。 このシステムは未払いのボランティア労働に依存し、品質管理がほとんどないため、ユーザーは誤情報や捏造された情報を受け取ることが多く、特に医療文脈では非常に危険です。研究者・企業・AIコミュニティは LMArena を非公式な尺度として利用していますが、正確性重視の指標がない限り、モデルは引き続きエンゲージメントを優先し、信頼性よりも注目度を追求するため、広範囲にわたる誤情報と AI による意思決定支援への信頼低下を招くリスクがあります。

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