AIモードでの質問vs.グーグル検索のPros and Cons

　例によって、AIモードに諮問してみた。

AIモードでの質問による探索とグーグル検索とはどのような相違点、いい点と悪い点がありますか？

AIモード（AI検索）と従来のGoogle検索（キーワード検索）の主な違い、およびそれぞれのメリット・デメリットは以下の通りです。
1. 相違点：情報の提供形式と役割
従来の検索が「情報のありか（リンク）」を示すのに対し、AIモードは「情報の答えそのもの」を提示します。 
Google検索（従来型）: ユーザーが複数のウェブサイトを巡回し、自分で情報を取捨選択・比較する必要があります。
AIモード: AIが複数のソースから情報を抽出し、要約や比較表として直接回答を生成します。会話形式で追加質問ができるため、ガイド役として機能します。 

2. AIモードのメリット・デメリット
メリット
効率性: 複数のサイトを見て回る手間が省け、短時間で答えにたどり着けます。
複雑な質問への対応: 「名古屋から京都への移動手段と料金の比較」など、条件が重なる複雑な質問でも整理して提示してくれます。
文脈の理解: ユーザーの意図を汲み取り、専門用語を噛み砕いて説明したり、次の行動を提案したりしてくれます。 
デメリット
ハルシネーション（誤情報）: AIがもっともらしい嘘（事実に基づかない情報）を生成するリスクがあります。
情報の透明性: 引用元が示される場合もありますが、AIの回答のみで満足すると、元の情報の文脈や詳細を見落とす可能性があります。
パーソナライズの偏り: 過去の検索履歴に基づきすぎることで、得られる情報が偏る懸念があります。 

3. Google検索（従来型）のメリット・デメリット
メリット
情報の一次ソースへのアクセス: 著者が誰であるかを確認し、信頼できるソースを自分の目で選別できます。
多様な視点: AIが一つにまとめた回答ではなく、異なる意見や詳細な解説をサイトごとに読むことができます。 
デメリット
情報の探索コスト: 適切なキーワードを選び、複数のページを行き来して情報を統合する作業に時間がかかります。
意図の不一致: キーワードが一致していても、自分の求めている意図と異なるページが上位に来ることがあります。 

結論：2026年の使い分け
2026年現在、「概要を知りたい」「複雑な条件で比較したい」ときはAIモード、「情報の正確性を裏付けたい」「特定のお気に入りサイトで詳しく読みたい」ときは従来のGoogle検索を利用するという使い分けが一般的になっています。

　模範解答であり、ツッコミどころがないのが心配である。

ついで、この質問もはずせない。

両者の共通点はなんですか？

AIモードとGoogle検索（従来型）には、情報の探し方は異なりますが、根底にある役割や技術面で以下のような共通点があります。
1. 情報のソース（情報源）
どちらもGoogleがインデックス（収集）している膨大なウェブサイトのデータを基盤としています。AIモードも一から知識を作り出しているわけではなく、ウェブ上の信頼性の高いコンテンツや専門サイトの情報を読み取って回答を構成しています。 
2. 目的（情報の解決）
ユーザーの「知りたい」というニーズに対し、最適な答えを提示するという目的は共通しています。どちらも検索キーワードや質問文の意図を解釈し、関連性の高い情報を優先的に表示しようとします。 
3. 評価基準（E-E-A-T）
どちらのモードでも、情報の「信頼性・権威性・専門性・実体験（E-E-A-T）」が重視されます。AIが回答を作成する際も、従来の検索順位と同様に、より確かなソース（公式サイトや政府機関、専門家の記事など）が引用されやすい傾向にあります。 
4. 補完関係
2026年現在、AIモードは独立したツールではなく、従来の検索結果やウェブリンクとセットで提供されています。AIの回答で概要を把握した後、詳細を確認するために従来のリンク先へ飛ぶというシームレスな流れが共通のユーザー体験として設計されています。 
5. 利便性を高める補助機能
オートコンプリート: どちらも入力中に予測候補を表示します。
パーソナライズ: ユーザーの過去の行動や地域情報に基づいて、より関連性の高い情報を出そうとする仕組みが共通して備わっています。

  自分の仮説は両方とも質問者へのパーソナル化が働くであろうということ、それにもとにする情報源も個人の嗜好が反映されるようなアルゴリズムが働くであろうということだ。その嗜好反映のアルゴリズムが「信頼性・権威性・専門性・実体験（E-E-A-T）」という評価因子に組み込まれていることも推測される。

「ユーザーの「知りたい」というニーズに対し、最適な答え」とは、客観的に最適だということを意味しない。厳しい現実をつきつけるレスポンスは優先度が低くなる可能性が高いというのも推測である。もちろん、誰が質問しても身も蓋もないレスポンスはあるのも事実だろう。であるが、「微妙な迎合」が必ずAIモードで働くというのが自分の推測である。だが、そんな漠然とした不安など関係なく人びとは、そして自分もAIに依存してゆくであろう。

AIの活用：独裁政権における指導者の言動の理由推定

下記のAIモードへの問いかけから開始する

指導者の演説と政策や指導の相関性は民主主義の場合と独裁制の場合で違いが出ますか？

民主主義と独裁制では、指導者の演説（言葉）と実際の政策や行動の相関性において、その目的、制約、および説明責任の仕組みに大きな違いが生じます。
主な相違点は以下の通りです。
1. 説得の対象と政策への反映 
民主主義: 演説は「大衆の支持を得るための説得」が主目的です。政策決定プロセスに議会や国民の意見が介在するため、演説で語られた内容がそのまま即座に実行されるとは限りませんが、選挙での「公約」としての重みがあり、違反すれば次期選挙で支持を失うリスク（説明責任）が伴います。
独裁制: 演説は「支配の正当化」や「動員・威圧」のために使われる傾向があります。指導者が独力で意思決定できるため、演説した内容が直ちに政策として強制される「相関の速さ」は高い一方、法律や議会の制約がないため、指導者の気分や都合で前言撤回や急な方針転換が起こる「不確実性」も孕んでいます。 
2. 批判と修正のメカニズム
民主主義: 指導者の発言と行動が矛盾した場合、メディアや野党による監視・批判が機能し、政策の修正を迫られます。
独裁制: 批判は抑圧されることが多く、指導者の言葉と現実の政策が乖離していても、表面上は一貫しているように宣伝（プロパガンダ）されます。このため、実態としては相関が低くても、公式には「完全な一致」が演出されます。 
3. リーダーシップの質的違い（2025年時点の視点）
近年の研究では、以下の特徴が指摘されています。
民主的リーダー: 透明性が高く、情報共有を通じて意思決定に関与させるスタイル。
独裁的リーダー: 恐怖や服従を求め、一方的に決定を課すスタイル。緊急時には迅速な対応が可能ですが、長期的には組織内の無関心や攻撃性を生むリスクが指摘されています。 
比較まとめ
項目     民主主義    独裁制
演説の主な役割    合意形成と支持獲得    正当化と命令・動員
政策への連動性    制度的制約により中程度（合議が必要）    高い（直接的な命令が可能）
説明責任の対象    有権者全体・議会    側近や有力な支持層（軍など）
不一致のリスク    選挙での敗北、信頼の失墜    社会的混乱、または隠蔽による腐敗
民主主義では「言葉が行動を縛る」傾向が強く、独裁制では「言葉が行動を正当化する」ために使われるという構造的な違いがあります。

独裁制との参照群として民主主義のケースを同時に質問している。

次いでこの問いをAIモードになげかける。

両方の政治体制において演説内容から指導者の行動の推測が可能ですか？

両方の体制において演説から行動を推測することは可能ですが、その「読み解き方」と「確実性」に決定的な違いがあります。
1. 民主主義の場合：公約と妥協の推測
民主主義の指導者の演説は、政策の「優先順位」を推測する有力な材料になります。
推測のしやすさ: 選挙公約や所見発表演説（例：自公総裁選の演説）は、その後の予算編成や法案提出に直結するため、行動の指針として信頼性が高いです。
推測の限界: 議会や世論、司法のチェックが入るため、指導者が「やりたい」と言ったことでも、妥協や修正を余儀なくされます。そのため、演説通りに「100%実行されるか」ではなく、「どの方向に力を注ぐか」を推測することに向いています。
2025年の動向: 自由や人権といった普遍的価値が揺らぐ中で、民主的リーダーがどの程度「リベラルな修辞（レトリック）」を維持しているかが、体制の安定性を占う指標となっています。 
2. 独裁制の場合：意図のシグナルとプロパガンダの識別 
独裁者の演説は、公式発表そのものよりも、「言葉のトーン」や「特定の用語の出現」から隠された意図を推測する手法が重要視されます。 
推測のしやすさ: 独裁者は議会の制約を受けにくいため、演説で「敵」と名指ししたり、特定の「目標」を宣言したりした場合、それが即座に弾圧や軍事行動、急進的な政策変更につながるリスクが非常に高いです。
読み解きのコツ: 独裁者の言葉は「安っぽい（実効性がない）」と思われがちですが、実際には「愛国的」「脅迫的」「大衆への応答的」な表現の使い分けから、内部の権力闘争や次なる政策転換の予兆を読み取ることができます。
2025年の最新研究: AIを用いたテキスト分析により、独裁的リーダーに特有の談話パターン（ authoritarian discourse）を検出し、その指導者がどれほど強権的な行動に出るかを予測するモデルも開発されています。 

結論として、民主主義では「制度的な制約」を差し引いて予測し、独裁制では「指導者の言葉がそのまま政策になる速度」を警戒しつつ、言葉の裏にある「権力の誇示」を分析することで、行動の推測が可能になります。

　特定用語の出現頻度や最初に出現したタイミングをもとに「演説」を分析して、次のアクションを推測するモデルは可能であるようだ。

そのためには「演説」と「アクション」のタイミングテーブルを用意するといいかもしれない。

プーチン重要論説集 (星海社 e-SHINSHO)

AI自身が指摘する依怙贔屓＝エコーチェンバー効果

　AIモードで質問すると自分の期待に近い返答があることが多い。これは通常の検索でも起きていることではあるが、AIでもそれが大きな回答の生成ファクターになっているのは再確認したほうがいい。

　AIは質問者のプロファイルを考慮して、回答生成するため質問者に媚びる内容を優先するのだ。フィルタリングとかエコーチェンバー効果とかいうやつだ。

　実際にAI自体がそれを告白している。

AIにも質問者に対するフィルタリング効果はありますか？

はい、AIには質問者（ユーザー）に対して、主に以下の3つの側面から「フィルタリング効果」をもたらす性質があります。
1. 思考の言語化と整理の強制
AIから的確な回答を引き出すためには、質問を明確にする必要（プロンプトエンジニアリング）があります。この過程で、質問者は自身の曖昧な悩みを言語化し、論点を整理せざるを得なくなります。結果として、「質問を構成する段階で自己解決する」というセルフフィルタリングが起こります。
2. 心理的ハードルの低下と「壁打ち」
人間相手では「こんな初歩的なことを聞くのは恥ずかしい」と躊躇する内容でも、AI相手なら気兼ねなく質問できます。これにより、外部に漏らす前に自分の考えをAIで検証するフィルタリング層が生まれ、対人コミュニケーションにおける情報の精度や質を高める効果があります。
3. 情報の取捨選択（パーソナライズ）
AIはユーザーの過去の対話傾向や特定の指示（カスタム指示など）に基づいて回答を調整します。これにより、質問者にとって不要な情報が削ぎ落とされ、関心の高い情報だけが抽出されるという、受け手側へのフィルタリングが行われます。
注意点：エコーチェンバー現象
一方で、AIは質問者の意図に沿った回答を生成しやすいため、自分の意見を肯定する情報ばかりが集まる（バイアスの強化）という負のフィルタリング効果が生じるリスクもあります。
客観的な視点を保つためには、Google 検索などを併用し、複数のソースで事実確認を行うことが推奨されます。

　自分の意図に沿う項目は「3. 情報の取捨選択（パーソナライズ）」であったわけであるが、はたして正直な回答であろうか？

やっかいなのは、この回答自体がエコーチェンバーであるかもしれないことだ！

フィルターバブル──インターネットが隠していること (ハヤカワ文庫NF)

ソーシャルメディア・プリズム――SNSはなぜヒトを過激にするのか?

AIモードの注意点（質問時の確認事項）

　結論から申し上げますと、AIになっても「質問者の欲しい回答を優先する傾向がある」ので注意を要する。

とくに国内のサイトでよくアクセスする情報源を探索するので、注意してほしい。

はじめ「アメリカのZ世代はどの国に移住したいと考えているのですか？」という質問に対して、「日本」を筆頭にあげていた。

　これは自分の求める回答イメージに近かった。だが、その情報源が国内のYouTubeであるのに疑念を抱いたため、再度仕切り直して、下記の質問に切り替えた。

「アメリカの信頼できる調査では、アメリカのZ世代はどの国に移住したいと考えているのですか？」

　これにより情報源が切り替わった。間違いなく精度は向上したであろう。

アメリカのZ世代（18歳〜26歳前後）が移住を希望する国として、2025年最新の調査ではカナダ、イギリス、そして日本などが上位に挙げられています。

 
主な人気国と移住を希望する背景は以下の通りです。
人気の移住先ランキング（2025年予測・調査）
調査機関によって順位は前後しますが、Z世代やミレニアル世代などの若年層には以下の国々が特に支持されています。
カナダ：生活の質、安全性、地理的な近さから、最も希望者が多い国の一つです。
イギリス：言語の壁が低く、文化的な親和性が高いため、常に上位にランクインします。
日本：近年人気が急上昇しており、プレプリ（Preply）の調査では第3位にランクインしました。独自の文化や安全性、言語習得への関心が理由です。
スペイン・ポルトガル：デジタルノマド・ビザの充実や、比較的低い生活費を求める層から絶大な支持を得ています。 

Z世代が移住を考える主な理由
アメリカのZ世代の約64%が「今後2年以内の海外移住を検討している」というデータもあり、その動機は切実です。 
生活コストの削減：アメリカ国内のインフレや住宅価格の高騰を避け、より安価で質の高い生活を求めています。
政治的不安と権利への懸念：政治的な分断や、自身の権利（LGBTQ+、女性の権利など）が脅かされることへの不安が、国外脱出を考える大きな要因となっています。
銃暴力からの回避：安全な環境で暮らしたいという切実な願いも挙げられています。
リモートワークの普及：デジタルノマドとしての働き方が定着し、特定の場所に縛られず海外で暮らす選択肢が現実的になりました。

世界のファンからの観点：戦艦ヤマトvs戦艦ミズーリ

　第二次世界大戦中の戦艦マニアは艦隊の戦争ゲームの影響で世界中にファンが多い。

その軍事知識も馬鹿にならない。自分などより余程詳しい。

　そうしたサイトがふんだんにあって、事細かに戦艦の情報を提供している。

なので、ベストをAIに尋ねるとそうした情報に基づいてこう返してくる。

第二次世界大戦の戦艦の中で、世界中のファンから特に高い人気を誇る船は、以下の3隻に集約されます。
1. ビスマルク（ドイツ）
世界的に「最も有名で人気がある」とされることが多い戦艦です。 
人気の理由: イギリス海軍の誇りであった巡洋戦艦「フッド」を一撃で撃沈した衝撃的なデビューと、その直後の全英海軍を挙げた執拗な追跡劇、そして最期の劇的な沈没という「悲劇のヒーロー」的エピソードがマニアの心を掴んでいます。
特徴: ナチス・ドイツの科学力の結晶とされ、洗練された外観も模型ファンなどに根強い人気があります。 
2. 大和（日本）
「史上最大・最強」という圧倒的なスペックにおいて、世界中の愛好家からリスペクトされています。 
人気の理由: 人類史上最大の46cm主砲を搭載した「戦艦の極致」としての存在感です。日本の技術力の象徴として語られることが多く、欧米のマニアからも「究極の戦艦」として高い評価を受けています。
特徴: 世界最大の排水量と最強の防御力を誇り、戦艦時代の終焉を象徴する悲劇的な最期も相まって、特別な地位を築いています。 
3. アイオワ級（アメリカ）
特にネームシップの「アイオワ」や、降伏文書調印の舞台となった「ミズーリ」が有名です。 
人気の理由: 非常にバランスの取れた「最高の実用戦艦」として評価されています。高い速力、優れた対空火器、そして最新のレーダー射撃指揮装置を備えており、多くのファンが「戦艦同士で戦えばアイオワ級が最強ではないか」と議論する対象になります。
特徴: 第二次世界大戦後も近代化改修を受けながら1990年代まで現役で運用された唯一の戦艦クラスであり、現在も記念艦として実物を見学できる点も人気の要因です。 
その他に人気の高い船
フッド（イギリス）: 「マイティ・フッド（誇り高きフッド）」と呼ばれ、ビスマルクに沈められるまで世界最強と謳われた美しい艦姿で人気です。
ウォースパイト（イギリス）: 二度の世界大戦を戦い抜き、「不沈艦」と称されるほどの圧倒的な戦績を誇ることから、実力派のファンに非常に好まれています。 

　AIの回答はバイアスがある。おそらくは日本人が質問したので、２位に大和をもってきている可能性がある（色々と補足質問したら判明した）

　それでも海外では戦艦大和の知名度はそこそこある。ドイツ、アメリカ、イギリスといった技術的先進国の艦船に比肩できるというレベルにはある。

　ミズーリと大和をAI対決してみた。艦船同士の戦いに関してAIはこう診断した

• 純粋な「殴り合い」なら大和: もし両者が逃げずに有効射程内で撃ち合った場合、攻守のスペックで勝る大和がミズーリを撃沈する可能性が高いです。大和はミズーリの装甲を容易に撃ち抜けますが、逆は困難だからです。

• 戦術的な「現代戦」ならミズーリ: ミズーリがその速力で距離を取り続け、レーダーを駆使して大和の射程外や死角から攻撃を加え続けた場合、大和は防戦一方になる可能性があります。

　「そんなところだろうな」以外に、とくに付け加えるコメントはない。

　下のように図示すると大和はお相撲さんにミズーリはプロボクサーに見えてくるから不思議だね。取っ組み合い向きのずしっりと足腰が強い大和、離れたり接近したりの機動力と上半身の筋力のあるミズーリという風な見立てですね。

　それでも、日本の艦船ファンは大和が何だったのかと問い続けいるし、プラモデルだった新しい商品を出し続けている。あの戦艦は大いなる象徴なのですな。

戦艦大和講義: 私たちにとって太平洋戦争とは何か

フジミ模型 1/700 艦NEXTシリーズ No.1 日本海軍戦艦 大和 (旧タイプ台座) 色分け済み プラモデル 艦NX1

シリコンウェアとしてのAIの特性 ウィトゲンシュタインに倣って

　AIの急速な進化やアプリケーションの展開に追いつていけない。AIの思考の本性みたいなものを何とかして理解したい。
その一助として、ウィトゲンシュタインのことばを参照するのも意味はあるだろう。

　彼は動物の思考について何を言っているかをGemini君に諮問してみた。

そう言えば、ライオンについての発言を思いだすことができたのは有用だった。

ルートヴィヒ・ウィトゲンシュタインは、主著『哲学探求』などのなかで、言語と心の関係を説明するために犬の特性（思考、感情、時間感覚など）を例に挙げた興味深い考察をいくつか残しています。
主な発言や論点は以下の通りです。
1. 犬は「嘘」をつけるか（欺瞞の限界）
ウィトゲンシュタインは、犬が痛みを感じているふり（偽装）ができるかという問いを立てました。 
発言内容: 「なぜ犬は痛みを装うことができないのか？ 彼はあまりに正直すぎるからか？」と問いかけています。
哲学的な意味: 彼はこれを、犬の性格が「正直」だからではなく、「偽装」という言語ゲーム（文脈や社会的慣習）を犬が持っていないからだと指摘しました。痛みを装うには、複雑な周囲の状況や意図が必要であり、言語を持たない犬にはそのための「文法」が欠けていると考えたのです。 
2. 犬の「時間感覚」と「期待」
犬が何かを待っている状態についても、言語の有無による制限を指摘しています。 
発言内容: 「犬は主人が来るのを待っているかもしれない。だが、なぜ『主人が明後日来る』のを待つことはできないのか？」と述べています。
哲学的な意味: 恐怖や期待といった感情は、言語（「明日」「来週」などの概念）に支えられて初めて、遠い未来へと拡張されます。犬は目の前の状況に対して「恐れる」ことはできても、言語なしに「特定の未来の時点」を対象にすることはできない、という特性を説きました。 
3. 犬は「信じる」ことができるか
考察: 「犬は主人がドアのところにいると信じている」と言うことは不自然ではありません。しかし、その「信じる」という状態が、人間のように「思考」として成立しているかは別問題だとしました。
特性: 彼は、思考や感情といった概念は、基本的には人間に（あるいは人間に似た振る舞いをするものに）適用されるものであり、犬などの動物にはその「類似性」の範囲内でのみ適用可能であると考えていました。 
4. 有名な「ライオン」の例えとの関連
犬に直接言及したものではありませんが、彼の動物観を示す有名な言葉に「もしライオンが話せたとしても、我々は彼を理解できないだろう」があります。
これは、言語が単なる音の交換ではなく、その生物の「生活様式（Form of life）」に根ざしているため、生活様式が根本的に異なる動物とは言葉が通じても意味を共有できないという主張です。犬についても、人間と生活を共にしているからこそ一部の感情を推測できるものの、根本的な特性（世界の捉え方）は言語的制約によって人間とは異なると見ていました。 
まとめると、ウィトゲンシュタインは犬を「正直で嘘をつけない動物」として称賛したのではなく、「言語を持たないために、複雑な思考や偽装、遠い未来への感情を抱くための論理的枠組み（文法）を持っていない」という特性を持つ存在として描いています。

この結論は彼の後期思想をうまく表現しているだろう。

「「生活様式（Form of life）」に根ざしているため、生活様式が根本的に異なる動物とは言葉が通じても意味を共有できないという主張です」

AIという言語活動の確率モデルについても拡張できるように思う。シリコン上の記号処理という存在形態≦生活様式と見なすと、AIと人間は「意味」を共有できていない可能性が高いということになろう。

　AIの知性は人間のそれとは異なる存在形態である。その糧（訓練データ）は人間の記号表現活動の一部を抜いてきて、それをもとに巧妙かつ精巧に模倣することだ。

この「模倣」というのも条件付きで使わなければならない。「模倣」とはいえ人間以上の能力や正解や正確度で応答できるからだ。また、強力な汎化能力があるので「模倣」とはいいがたくなっているわけである。

WAYS OF BEING　人間以外の知性

リスクの語源をAIにきいた、その感想

Gemini君にかように諮問いたしました。

英語のriskの語源をラテン語やギリシア語までさかのぼって説明してください

「risk（リスク）」という言葉の語源には諸説ありますが、ラテン語やギリシア語、さらにはアラビア語にまでさかのぼる興味深い歴史があります。 
主な流れは以下の通りです。
1. ギリシア語：航海の難所
最も古い起源の一つとされるのが、ギリシア語の 「rhiza（リザ）」 です。 
意味： 本来的には「根」や「石」を意味していましたが、航海用語としては「海面に突き出た岩」や「絶壁（クリフ）」を指しました。
ニュアンス： 船乗りにとって、避けなければならない「海中の危険な岩礁」がリスクの原イメージでした。 
2. ラテン語：切り立った岩
ギリシア語の概念は、中世ラテン語の 「resicum（レシクム）」 や 「risicum（リシクム）」 に引き継がれました。 
意味： 「切り立った岩」を意味する 「resecare（レセカーレ）」 （切り離す、断ち切る）に関連しているという説が有力です。
歴史的背景： 12世紀頃、イタリア（ジェノヴァなど）の商人が海上貿易の契約書でこの言葉を使い始めました。当時は「船が岩にぶつかって商品が失われる可能性」を指し、投資家がその損失を負担することを「リスクを負う」と表現しました。 
3. イタリア語・フランス語を経て英語へ
その後、言葉は以下のように変遷して英語に到達しました。
イタリア語： 「risicare（リジカーレ）」（勇気を持って試みる、危険を冒す）。
フランス語： 「risque（リスク）」（16世紀〜17世紀頃）。
英語： 17世紀後半にフランス語から借用され、現在の 「risk」 になりました。 
4. （補足）アラビア語説
別の有力な説として、アラビア語の 「rizq（リズク）」 が語源であるという考えもあります。 
意味： 「神から与えられた糧（幸運、配分）」を意味します。
解釈： 危険を冒して航海に出た結果として得られる「明日の糧」や「収益」を指しており、ここから「不確実な結果（成功も失敗も含めた可能性）」という意味に発展したと考えられています。 
まとめ
「リスク」の語源をたどると、もともとは「船で海へ漕ぎ出す際に出会う、岩礁などの避けがたい危険」を指していました。それが中世の貿易を通じて、単なる「危険」ではなく、「利益を得るためにあえて引き受ける不確実性」という現代的な意味へと進化していったのです。 

 アラビア語を出すのは流石ですねぇ！

ただ、アラビア語では「神から与えられた糧」といっているのは、ギリシア・ローマ時代の語感とは反対なのですね。

古代から近世にいたる航海というのは難破との闘いであり、「避けがたい危険」が潜んでいると船乗りたち、あるいは貿易商たちには理解されていた。

　海上交易を例にしているは示唆的。商売という営為を成し遂げるために、未知の海原に乗り出すことは多くの困難（難破や嵐や海賊やら不確実性）をともなう活動を行わなければならなかった。未知の航海（既知の航路を守れない可能性があった）での不確実な運航。多くの航路は陸地づたいであったため、岩礁や暗礁で難破することもあったわけで、「絶壁（クリフ）」という意味も岩礁の存在と関連していたに違いないでしょう。

　ただ、リスクは難破の予感だけではなく、「不確実な結果（成功も失敗も含めた可能性）」という成功も含意するようになった。

　ロイドの保険みたいな業務がその保証をするように生み出されもしたわけです。保険も損害賠償だらけでは成り立たない。成功率が失敗率を上回るからこそ成立するビジネスですからね。

【参考資料】

この底本ではリスクの語源はこうある。意味からすれば、アラビア語から来たのかもしれない。ローマ時代の語感の伝統は断絶したということだろう。

「リスクという言葉は、イタリア語のrisicare″という言葉に由来する。この言葉は「勇気を持って試みる」という意味を持っている。

リスク: 神々への反逆