昔の日本のしきたり１（箸・新品・火移し）

昔の日本のしきたり１

　☆なぜ箸から箸へ食べ物を渡してはいけないの
　（火葬場の連想と、不安定な状態を忌み嫌う）　
　☆どうして新しい靴を夜、下ろしてはいけないの
　（最初が肝心、の人間心理）
　☆他人にタバコの火をかすのはよくないこと
　（火を混ぜると穢れがうつる）

なぜ箸から箸へ食べ物を渡してはいけないの
　☆箸で差し出された食べ物を箸で受け取るのはタブー
　＊火葬場で骨を拾うときに、お骨を箸で摘まんみ二人で骨壺に入れる
　＊箸渡しで入れるというしきたりを連想させるから
　☆ご飯に箸をそろえて立ててはいけない、というタブー
　＊死者の枕元に供える枕飯への連想が働くから
　☆火葬場で箸から箸へ渡して骨壺へ入れる作法
　＊死者のお骨を拾うことでうつる死の穢れを分担しようということ
　＊死の穢れの重さを半分に減らす
　☆口に入るまで、箸で摘まんだものが不安定な状態との理由もある
どうして新しい靴を夜、下ろしてはいけないの
　☆衣服の３つの役割
　＊暖かくすることと隠すことという実用的役割
　＊自分を表現するファッシン性や化粧としての象徴的な役割
　＊運気を持つ物としての役割
　☆「この靴を履くとツキがない」など
　＊自分の不調の原因を物に転嫁する
　＊ただの物から、自分にプラスアルフアの価値を持った物へと変わっていく
　☆人は、新品を下ろすときは、ある面で身がしまる（緊張する）
　＊新品を下ろすのに一番よい時期はお正月
　☆靴にもタブーがある
　＊魔界のものが跳梁する夜に新品を下ろすのは縁起が悪いといわれている
　＊新しい靴を履くときは、古い履物の裏を擦り付けろといわれている
　＊古い靴の運気をもらう意味がある
他人にタバコの火をかすのはよくないこと
　☆日本では、火は清浄なもの
　＊家ごと個人ごとに固有の火を持っていると考えられていた
　☆時代劇でよく見る火打ち石
　＊門口でおかみさんが、肩に打ちかける「切り火」の儀式
　＊新鮮な火で邪気を祓い、清浄にする意味を持つ
　＊自分の家の固有の火によって守られているとの意味
　☆固有の火は、他の火と混ぜてはいけない
　＊他の火と混ざることで、固有のものではなくなる
　＊火を通して穢れがうつり、火の清める力が弱まる
　☆他人から、火を借りることへの禁忌か働いた
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出典内容の知識共有、出典の購読、視聴に繋がればと思いブログで紹介しました
　☆記事内容ご指摘あれば、訂正・削除します
私の知識不足の為、記述に誤り不明点あると思います
詳細は、出典記事・番組・画像で確認ください
出典、『なるほど！民俗学』






昔の日本のしきたり１（箸・新品・火移し）
（『なるほど！民俗学』記事より画像引用）

ネット情報で…あなたの能力・人格を点数化

ＡＩがあなたを点数化して、企業がデーターを人事・転職に活用

　☆ＡＩ(人工知能)を使って膨大な個人データを分析する
　＊１人1人の能力などを点数化する動きが広がっている
　☆ＩＴベンチャー
　＊ネット上の個人データをもとにエンジニアなどの能力をスコア化
　＊転職人材を求める企業向に有償でデーターを提供している
　☆就職情報サイト「リクナビ」がデーターを有償で企業に販売していた問題
　＊個人が、知らないうちにデータ結果より
　（人生の生き方が左右される、差別される、偏見を受ける）
　☆プライバシーの倫理と哲学を持った形で、ＡＩ技術の発展を迎えるべきだ

ＳＮＳのつぶやきから、転職の兆しを把握
　☆転職したいっていう気持ちまで、ＡＩが見つけてくる時代
　＊ブログの内容や閲覧履歴など、ネット上のさまざまな情報をＡＩが分析する
　＊能力や人格が評価され、会社の人事や転職などに使われてる
　☆知らない企業から突然届いた、「ヘッドハンティングのメール」
　＊転職の勧め
リクナビは、どのように内定辞退率を算出したのか
　☆利用したのは、前年度に就職活動を行った学生たちのビッグデータ
　☆学生がリクナビで、どの企業を何回見たのかの閲覧履歴を集め、志望の傾向をつかむ
　＊内定を辞退した人と辞退しなかった人とに分類
　＊両者の違いをＡＩに分析させ、独自のモデルを作成した
　＊今年度就職活動を行う学生のデータをあてはめるた
　＊内定辞退の可能性を点数化
　☆契約した企業１社に、年間４００万円から５００万円で販売した
ＡＩで入手した情報の“売買”は問題ないのか
　☆法的な問題から、本来なら企業が同意を取得のが必要だ
　＊学生から同意を取得して、購入することを明示しておくべきだ
　（委託をしてリクナビから購入しいる旨を）
　☆委託で、人の人格や能力までＡＩ分析を委託で任せることが許されるのか
　＊法的にもグレーな問題
　☆倫理的な問題
　＊学生の生き方、人間の生き方を点数化して、能力・資質を点数化する
　＊許されるかどうかという問題も残されている
ＥＵ＝ヨーロッパ連合の事例
　☆ＡＩによる個人情報の分析の対象とされない権利が認められている
　☆分析結果に異議申し立てする権利も認められている
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出典、ＮＨＫ『クローズアップ現代』














ネット情報で…あなたの能力・人格を点数化
（『クローズアップ現代』テレビ画面より画像引用）

日本で「お金持ち“じゃない”人々」で広がる格差

日本で「お金持ち“じゃない”人々」で広がる格差

　☆期限付きで導入された少額投資非課税制度（ＮＩＳＡ）
　＊政府は恒久化を見送る方針を固めた
　☆現行制度は富裕層への優遇だという指摘もあり、認めるのは難しいので
　☆ＮＩＳＡは富裕層優遇策なのか

アメリカ、中国に次ぐ「お金持ち大国」日本
　☆世界的に見ると、日本は富裕層の数が多い
　☆金融資産が約１億円以上の富裕層世帯
　＊１位アメリカ（約６９０万世帯）、２位中国（約３６０万世帯）、３位日本（約１１０万世帯）
　☆金持ちの内訳
　＊５億円以上の「超富裕層」が約９万世帯
　＊１億円以上５億円未満の「富裕層」が益２０万世帯
　＊５千万円以上１億円未満の「準富裕層」が約３２０万世帯
　＊３千万円以上５千万円未満の「アッパーマス層」が約７２０万世帯
　＊３千万円未満の「マス層」が約４２００万世帯
アッパーマス層以上とマス層の分断が進む日本
　☆資産運用をする余裕のある家庭は、税制優遇などでますます豊かになる
　☆資産運用をする余裕のない家庭は、税制優遇を活用することができない
　（金融資産には不動産は含まれない）
　☆アッパーマス層の多くは不動産を保有している
　＊不動産取得も、アベノミクスの恩恵で低金利で借り入れができる
　＊不動産取得で、含み益が出ている家庭も多い
　＊住宅ローン控除など税制の優遇を受けることもできる
日本の低すぎる貯蓄率
　☆ＮＩＳＡはなくしても良いのか？利用者の多くはマス層
　＊マス層の貯蓄率の上昇にも貢献をする制度をなくしてしまう
　☆主要先進国の家計貯蓄率
　＊日本は約２，６％、中国役７％、アメリカ約５％など
　☆日本の貯蓄率は世界的に見ても相対的に低い
　☆低い貯蓄率を底上げするには税制の優遇も必要
　＊貯蓄から投資を促すにはＮＩＳＡのような投資への優遇措置は重要
投資を促す制度は充実させるべき
　☆家計の金融資産構成での現金（預金）の割合
　＊日本約５３％、アメリカは約１３％、ユーロエリアは３４％
　＊アメリカでは、その多くが投資に回されています
　☆株式市場を盛り上げる意味でも投資を促す制度は充実させた方がよい
「つみたてＮＩＳＡ」は”老後２千万円問題“に立ち向かう武器になる
　☆国全体の景気を押し上げていく上でも税金の優遇政策は必要
　☆投資を促していくべきだ
知識・意欲の向上目指し、記事を参考・引用し、自分のノートとしてブログに記載
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　☆記事内容ご指摘あれば、訂正・削除します
私の知識不足の為、記述に誤り不明点あると思います
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出典、『文春オンライン』


日本で「お金持ち“じゃない”人々」で広がる格差
（『文春オンライン』記事より画像引用）