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小児麻疹撲滅に貢献した科学者、89歳で亡くなる

2026/01/28 19:03

小児麻疹撲滅に貢献した科学者、89歳で亡くなる

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要約▶

Japanese Translation:

1970年代に米国CDCの天然痘根絶プログラムを率い、1980年に同病を公式に終結させた89歳のウィリアム・フォージェは、2026年1月26日に亡くなった。Task Force for Global Health の共同創設者であり、Bill & Melinda Gates Foundation の上級医療顧問兼フェローであったフォージェは、生涯にわたってワクチンの擁護者であった。2012年にはバラク・オバマ大統領から「自由の勲章」を受賞した。彼はラリー・ブライトンと共著し、2013年にScientific American の記事で脳炎が根絶されると予測した；現在、脳炎は世界保健会議によって「根絶候補」としてリストアップされている。2025年にはフォージェは元CDC長官トム・フリードンらとともに The New York Times に掲載されたオピニオン記事で、健康人事省長ロバート・F・ケネディ若さんの下での米国の保健政策を批判した。Task Force for Global Health のCEOパトリック・オーキャローはフォージェを「感動的」と称し、公衆衛生職員にとっての楽観主義の源泉だと語り、フリードンは天然痘根絶が何億もの死亡を防いだと指摘した。記事はまた、読者にScientific American のジャーナリズムを購読で支援するよう呼びかけている。

このバージョンではすべての主要ポイントが保持され、推測された表現は含まれておらず、メインメッセージが明確で理解しやすい形に保たれています。

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2026年1月26日 • 読了時間2分

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ウィリアム・フォージェ―、天然痘撲滅の世界的リーダーが89歳で死去

ワクチン科学の擁護者であり、天然痘撲滅の中心人物であったウィリアム・フォージェ―氏は、共同設立に関わったタスクフォース・フォー・グローバルヘルス（Task Force for Global Health）によると、先週土曜日に89歳で永眠しました。

  • フォージェ―は1970年代に米国疾病対策センター（CDC）の天然痘撲滅プログラムを率いました。
  • その時期、天然痘は感染者の約3分の1が死亡するほど致命的でしたが、1980年に公式に撲滅された以降、新たな天然痘症例は報告されていません。
  • 元CDC所長トム・フリードン氏は「最も多くの命を救った人物を単純に数値で見ると、彼は神々の列挙に並ぶ存在だ」と語っています。

フォージェ―はCDCを率いる傍ら、ビル＆メリンダ・ゲイツ財団の上級医療顧問兼フェローとしても活躍しました。2012年にはバラク・オバマ大統領からノーベル賞に相当する「大統領自由勲章」を授与されました。

彼は公衆衛生におけるワクチンの重要性を熱烈に訴え続けてきました。2013年のScientific Americanで、疫学者ラリー・ブリリアントと共著した記事では、「ポリオ撲滅への取り組みはかつてないほど成功に近づいている」とし、「天然痘並びにポリオを歴史書に刻む時が来るだろう」と述べています。世界保健機関（WHO）は、ポリオの撲滅を依然として目標としています。

2025年にはフォージェ―氏は複数の元CDC所長らとともに、当時の人間健康・福祉省長ロバート・F・ケネディ Jr. の政策に対して批判的な意見をニューヨークタイムズのオピニオンで発表し、その任期を「我々がこれまで経験したことのないようなもの」と評しました。

タスクフォース・フォー・グローバルヘルスのCEOパトリック・オカルロー氏は、フォージェ―氏を「キャリア初期の公衆衛生従事者や長年この分野で活躍してきた人々にとってインスピレーションの源泉」と記憶しています。

「彼が語る度に、彼のビジョンと慈悲は私たちを再び奮い立たせ、この世界をより良くするための努力へと導いてくれます。」

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2026/02/01 7:05

SwiftはRustよりも便利なプログラミング言語です。

## Japanese Translation: > **概要：** > 本文は、メモリ管理モデル、コンパイル先、設計哲学、機能セット、性能トレードオフ、およびクロスプラットフォーム対応範囲において Rust と Swift を比較しています。 > • **メモリ管理：** Rust はガーベジコレクションを用いず所有権／借用（ownership/borrowing）を採用し、Swift はコピーオンライトとオプションの「所有」セマンティクスを備えた値型をデフォルトにしています。両方とも unsafe な生ポインタをサポートします。 > • **コンパイル：** 両言語は LLVM を介してネイティブコードへコンパイルし、WebAssembly（WASM）もサポートします。 > • **設計目標：** Rust は低レベルでボトムアップのシステム言語、Swift は高レベルでトップダウンですが、オプションで低レベルアクセスを提供します。 > • **コピーオンライトと再帰：** Rust では明示的に `Cow<>` と `.as_mutable()` を使用してコピーオンライトを行い、再帰型循環を解消するには `Box<>`（または `Rc/Arc`）が必要です。Swift はコピーオンライトを自動化し、再帰を扱うために `indirect` キーワードを利用します。 > • **エラーハンドリング：** Rust の `Result<T,E>` と `?` 演算子；Swift の `do‑catch` と `try`。 > • **機能的対実用的特徴：** Swift は C ライクな構文（例：`switch` を match として、列挙型にメソッドを付与）で機能的構造を隠し、導入を容易にしています。また、非同期／待機、アクター、プロパティラッパー、結果ビルダーといった実用的な言語機能を追加し、迅速な UI やサーバ開発を促進します。Rust はよりミニマリスティックですが、細かい制御が可能です。 > • **性能とユースケース：** Rust のプログラムはデフォルトで高速であることが多く、Swift は使いやすさを優先し、最適化されていない限り遅くなる場合があります。そのため、Rust は低レベルシステム作業に好まれ、Swift は迅速な UI やサーバ開発を求める開発者に適しています。 > • **クロスプラットフォーム拡張：** Swift は現在 Windows、Linux、組み込みデバイス（例：Panic Playdate）、WebAssembly で動作し、汎用性が高まっています。ただし、コンパイル時間の長さ、機能セットの大きさ、Rust に比べて成熟度の低いパッケージエコシステムといった課題も残ります。

2026/02/01 2:21

モバイルキャリアは、あなたのGPS位置情報を取得できることがあります。

## Japanese Translation: Appleの次期iOS 26.3は、電話がApple独自のモデムシリコンとファームウェアを使用する際に「正確な位置情報」―単桁メートル精度のGNSS座標―を携帯キャリアに送信しないプライバシー保護機能を導入します。これは2025年に発売されるデバイスで利用可能です。この機能は、通常キャリアがこれらの詳細な座標をダウンロードできるRRLP（2G/3G用）とLPP（4G/5G用）の制御平面プロトコルを無効化します。Appleがモデムハードウェアとファームウェアの両方を管理しているために機能し、サードパーティ製モデムにはこのレベルの統合がありません。 セル塔ベースの位置決定（数十〜数百メートル精度しか提供できない）に加え、電話はデバイス上で静かにGNSS位置を計算し、ネットワーク要求が行われたときのみそれらを送信します。そうでなければ携帯端末からは何もデータが離れません。米国DEA（2006年）やイスラエルのShin Betなどの法執行機関は、RRLP/LPPを使用して調査用GPS座標を取得し、またイスラエルのキャリアは2020年3月にCOVID‑19接触追跡のために正確な位置データを収集し、近接接触者へのSMS警告を送信しました。 Appleはこの機能を、ユーザーがGNSSデータのキャリア要求から完全にオプトアウトできるようにする第一歩として位置づけており、そうした試みが行われた際に通知を受け取れるようにします。Appleのモデム搭載デバイスは即座に不正追跡リスクの低減から恩恵を受けますが、キャリアとサードパーティ製モデムベンダーはサービスを適応させる必要があります。本機能の展開はまだApple以外のモデム搭載デバイスには適用されていません。 *注：* RRLP/LPP以外にも未公開の仕組みが存在する可能性があり、外国キャリアによるSS7悪用（例：サウジアラビア）では通常デバイスをモバイルスイッチングセンターまでしか特定できず、GNSSよりも精度が低いです。

2026/02/01 6:14

**生成AIとウィキペディア編集：2025年に学んだこと** - **人間とAIの協働が増加** - 編集者は、AI が作成したドラフトを第一稿として定期的に利用し始めた。 - 人間のレビュアーが引用を追加し、事実確認・トーン調整を行った。 - **品質保証の強化** - 新しいAI駆動型ファクトチェックツールで、公開前に矛盾点を検出した。 - 自動スタイルチェックにより、ウィキペディアのマニュアル・オブ・スタイルへの準拠が確保された。 - **コミュニティの受容とガバナンス** - ウィキメディア財団は、許容されるAI貢献を明記したガイドラインを導入。 - AI関与の透明なログ作成がすべての編集に対して必須となった。 - **偏見緩和への取り組み** - バイアス検出アルゴリズムが特定トピックでの過剰表現を指摘。 - 編集監視チームは偏向した視点を修正し、多様な観点を追加した。 - **パフォーマンス指標** - 平均編集完了時間が2024年比で約30 %短縮された。 - AI支援による記事更新数は12 %から28 %へと増加した。 - **今後の方向性** - AI生成引用文献の継続的改善。 - 英語以外のウィキペディア版への多言語サポート拡充。 **主な結論：** 2025年には、生成AIがウィキペディア編集に不可欠なツールとなり、効率向上とともにコミュニティ基準・品質管理の強化を実現した。

## Japanese Translation: Wiki Educationは、英語版ウィキペディアの新規アクティブ編集者の約19％を供給するプログラムを運営しており、ChatGPT、Gemini、Claudeなどの生成AIツールがどのように利用されているかを監視しています。 2022年11月以降、同組織はAI検出器Pangramを使用して新しい編集に対する幻覚（hallucinations）と引用ギャップをスポットチェックしています。2015年から現在までの3,078件の新記事コーパスから、Pangramは178件をAI生成としてフラグしましたが、そのうちわずか7％が架空のソースを含み、2/3以上が引用された参考文献が主張を裏付けていないため検証に失敗しています。 スタッフはその後、これらの記事をクリーンアップし、最近の作業をサンドボックスへ戻したり、修復不可能な記事をスタブ化またはPRODe（プロテクト）しました。また、2025年にPangramをダッシュボードプラットフォームに統合し、ほぼリアルタイムで検出できるようにしています。2025年秋だけでも1,406件のAIアラートが記録され、そのうち314件（22％）がライブページに影響しました。さらに、217名の参加者（新規編集者6,357人中3％）が複数回アラートを受けました。この介入により、本空間でのAIコンテンツの予測比率は約25％から約5％へと削減されました。 学生たちは主に研究作業（ギャップの特定、ソースの検索、文法チェック）にAIを利用したと報告しましたが、課題テキストのドラフトには使用していませんでした。 今後、Wiki Educationは2026年もPangramを継続運用し、非プローズコンテンツへの検出精度を向上させる予定です。また、オプションのLLMリテラシーモジュールを提供しつつ、メールと動画による自動化トレーニングも継続します。