2026/02/01 2:06

フィンランドは「無制御な人間実験」を終わらせ、若者向けソーシャルメディアの禁止を実施する。

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要約▶

Japanese Translation:

要約：
フィンランドの新法により、学校時間中は携帯電話が禁止され（教室内でのみ使用可能）、これにより6〜16歳児の屋外活動・創造性・社会的交流がすでに増加しています。政府は15歳未満のソーシャルメディア利用制限を拡大することも検討しており、首相ペッテル・オルポ氏の支持と調査回答者の3分の2が賛成（昨夏から約10％増）しています。
准教授シルジャ・コソラは、無制限のソーシャルメディア曝露を「管理されていない人間実験」と警告し、自傷行為や摂食障害、性別価値格差の増加、そしてフィンランドの小学校1年生の約95％がスマートフォンを所有している事実を挙げています。
オーストラリアでは2023年12月10日付で16歳未満の子どもに対し、TikTok・Snapchat・Facebook・Instagram・YouTubeともう一つの主要プラットフォームへのアクセスが禁止されました。不遵守の場合、最大4950万オーストラリアドルの罰金が科せられる可能性があります。この禁制は娘を自殺で亡くした母親からの手紙がきっかけでした。初期結果では混乱が見られつつも一部で肯定的な兆候があり、執行は保護者よりもテック企業に委ねられるため、家庭レベルでの実施可能性に懸念があります。
専門家はフィンランドがオーストラリアの反応的禁制を単に模倣するのではなく、デジタル教育とリテラシーに焦点を当てるべきだと助言しています。成功は明確な政策、公衆の理解、そして家庭が規制を実施できる能力にかかっています。

主旨は変わりません：学校時間中の携帯電話禁止はメリットがある一方で、より広範なソーシャルメディア制限は堅固な公共参加とデジタルリテラシー支援を伴って慎重に設計されるべきです。

本文

タンペレ国際フランス語学校（FISTA）の昼休み

タンペレ国際フランス語学校（FISTA）での昼休みは騒がしく賑やかな時間です。校庭には、1年生から9年生まで、つまり6歳から16歳の子どもたちが走り回り、叫び声を上げ、サッカーやバスケットボールなどのスポーツを楽しんでいます。画面は一つも見えません。

FISTA は昨年8月に導入された法改正を活用し、学校時間中に携帯電話の使用を制限または完全禁止することができるようになりました。学校内では、教室で学習目的以外には携帯電話の使用を許可していません。

「休憩時間などに生徒が携帯電話を使える機会を減らすことで、多くの創造性が促進されたことがわかります。」
FISTA 副校長アンティ・コイビスト氏は述べています。
「彼らはより活発になり、屋外でゲームをしたり、組織化された休憩活動に参加したり、お互いと交流するなど、身体的なアクションが増えました。」

携帯電話制限の成功例として広く認識されているフィンランド政府は、現在ソーシャルメディアプラットフォームに目を向けています。首相ペッテルリ・オルポ（NCP）は今月初めに、15歳未満の子どもがソーシャルメディアを利用することを禁止することを支持すると発表しました。

「子どもや若者の身体活動不足が深刻であり、それが増加している点について大変懸念しています。」
オルポ氏はその場で語りました。

今週初めに公開された調査では、回答者の3分の2が15歳未満の子どもに対するソーシャルメディア禁止を支持していると述べており、昨夏実施された同様の調査から約10ポイントの増加となっています。

コントロールされない人間実験

ソーシャルメディアや特に子どもへの影響については多くの文献がありますが、フィンランド研究者シルジャ・コソラ氏が最近「コントロールされていない人間実験」と表現したことで再び注目を集めています。
若年層医学の准教授であるシルジャ・コソラは、Yle News に対しソーシャルメディアがもたらす影響が十分に理解されていないと語っています。

「自傷行為や摂食障害の増加を見ています。若年女性と男性の価値観の大きな隔たりも社会的に大きな問題です。」
下記の動画でシルジャ・コソラは、過度なソーシャルメディア利用が若者にもたらす有害な影響について解説しています。

彼女はさらに、フィンランド文化の一部――子どもに早期から与えられる独立と自由――がソーシャルメディア使用の悪影響を無意識に増幅させていると指摘します。

「世界で最も多くスマートフォンを若者に渡してきた国です。数年前、1年生の95％が自分のスマホを持っていました。それは他のどこでも起きていません。」
と彼女は語ります。

オーストラリアに注目

昨年12月10日以降、オーストラリアでは16歳未満の子どもが TikTok、Snapchat、Facebook、Instagram、YouTube などのソーシャルメディアプラットフォームを利用することが禁止されています。首相アンソニー・アルバニーズは、12歳の娘を自殺で失った母親からの心温まる手紙を受け取った後、この法案作成に着手しました。彼は ABC に対し「ソーシャルメディアが少女の死因に明らかに関与していた」と語っています。

この立法は、保護者と子どもから負担を外し、代わりにソーシャルメディア企業に課せられる罰金（最大 4950 万オーストラリアドル＝約 2900 万ユーロ）で責任を押し付けるものです。

「政府はこの法を保護者や他の機関がテクノロジーとソーシャルメディアについて話し合い、議論するためのツールとして語っています。まだ初期段階ですが、導入後約 6 週間で良好な兆候が見られます。」
ABC のデジタル政治担当クリア・アームストロング氏は Yle News に述べました。

アームストロング氏はオーストラリアの子どもたちがソーシャルメディア禁止後に何をしているかを説明し、フィンランドなど他国が同様のモデルを真似する際には注意喚起します。

「優れた法律を書いても、一般市民が理解できず、家庭レベルで簡単に実施できなければ失敗するでしょう。」
とアームストロング氏は語ります。

フィンランドの強みを活かす

ヘルシンキに8年以上住むオーストラリア人セオナ・キャンディは、12月に施行されたソーシャルメディア禁止以降、自国で起きている出来事を熱心に追跡しています。彼女は、子どもがあるプラットフォームからブロックされると別のプラットフォームへ移行し、「親も知らない存在になることもある」といった報告を聞いています。

「それらのプラットフォームには保護者コントロール機能がなく、主流なプラットフォームで設計されているような安全策が備わっていません。」
キャンディは語ります。

この問題や他に聞いた事例を踏まえ、彼女はフィンランド政府がオーストラリアの「反応的で衝動的」な法改正と同様の立法を導入することに対して警鐘を鳴らしています。

「フィンランド政府はデジタル教育・リテラシーに投資し、子どもたちにデジタル安全について教えるべきです。フィンランドは世界的に教育とメディアリテラシーで有名です。自国の強みを活かしましょう。」
と彼女は提案しています。

All Points North のポッドキャストでは、オーストラリアのようなソーシャルメディア禁止をフィンランドが導入すべきかどうかを議論しました。エピソードは Yle Areena の埋め込みプレイヤーや Apple、Spotify などで視聴できます。

フィンランドは子どもにソーシャルメディア利用禁止を課すべきか？

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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。