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『熱帯雨林コネクション: マレーシア木材マフィアを追って』☆4

マレーシアのアブドゥル・タイブ・マームドという1人の男がボルネオの熱帯雨林をどのように破滅に導いたか、森の民の文化がどのように破壊されたかについての本。多民族国家マレーシアのマイノリティからの視点で読み解くマレーシア近代化の光と影。マレーシア企業が木材ビジネスをグローバルに取り仕切っているなんて知らなかったのです。

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この本を読むとわかること

金の動きを追え

  • サラワク州首相タイブがコントロールする木材企業群
    • タイブに連なり甘い汁を吸う政治家たち
  • ローン・バック・スキームという古典的なマネーロンダリング手法
  • タイブを裏切った内部告発者の悲惨な末路

失われた楽園

  • 東南アジア最後の移住生活する狩猟採集民族ペナン人
  • 1ヘクタール内にヨーロッパのすべての森より多い樹種があるボルネオ
  • 伐採された森の跡地に植えられたオイル・パーム
    • オイル・パームのプランテーションによる自然破壊
    • 先住民の貧困と病気、先祖伝来の土地の収奪
  • 発見からわずか120年で破壊された「気高い未開人」ペナン人の文化と生活

ホワイト・ラジャ

  • イギリスに二束三文で売却されたサラワク地域
  • イギリス政府によるサラワク・北ボルネオ(現在のサバ州)・シンガポールのマラヤ連邦併合
    • マレーシア統一国家構想とサラワクでの反対運動

サラワクのマキャヴェリ

  • キリスト教系マレー人・華人が多いサラワクの特徴
    • 支配者層イスラム系マレー人の基盤の弱さ
  • クアラルンプールの連邦政府の支援のもとタイブが樹立したサラワクのマレー・ムスリム連合政権
  • ブミプトラ政策によりマレー人に統合され始めたサラワクの人々
  • 政治家が発行する木材伐採ライセンスと莫大なキックバック
    • 選挙費用の原資であり、汚職による政治基盤維持
  • サラワクと対照的に原生林が残るブルネイ
  • マレーシア国営企業ペトロナスが依存するサラワクで採掘される石油と天然ガス

吹き矢とブルドーザー

  • 木材企業による先住民の収奪とスズメの涙ほどの補償
  • ペナン人の原生林伐採反対運動と、マレーシア中央政府による抵抗運動の排除
    • マハティールによる弾圧
  • ボルネオの原生林を守りペナン人と戦うことを選んだスイス人ブルーノ・マンサー

ブルーノ・マンサーの遺産

  • サラワク高等裁判所による「先住民の土地の権利」という画期的弾圧
    • 司法の独立に対するマハティール政権の弾圧

オフショア・ビジネス

  • 木材ビジネスのカラクリ
  • UBSなど東南アジアに支店のある多くの銀行が加担する木材ビジネス

森林破壊を追って

  • 東南アジア・アフリカ・南アメリカ・オーストラリアの森林を破壊するマレーシア木材企業
  • 国際NGOを中心とする伐採反対運動の成果
  • 汚職と罰金を繰り返すマレーシア森林伐採企業の得意先である日本市場

緑の荒廃地

  • 全国土の1/8以上を占めるマレーシアのオイルパームプランテーション
    • 経済面的な恩恵と先住民の居住地の破壊
    • 急速な森林破壊の最大要因
  • アフリカ原産のオイルパームが重宝される理由
  • 「認証ラベル」ビジネスの怪しさ
    • 第三者的存在と呼べない認証団体
  • 原生林に続き居住地まで奪われているサラワクの先住民
    • 巨大ダムの建設と強制移住
    • マレーシア政府が進めるサラワク再生エネルギー回廊計画とサラワクの工業化

汚職なき熱帯雨林

  • 国際的な非難の高まりとマレーシア汚職行為防止委員会による調査の開始
  • ナジブ元首相も依存したサラワクの得票
  • タイブの権力基盤を侵食した天然資源の枯渇とデジタル革命
  • 独立して50年経った今でも身分証明書がなく選挙権もないマレーシア先住民
  • マレーシア政府に遠慮してみて見ぬふりをする各国政府
    • 各国政府の行動がなければ動けないインターポール
  • ペナン人による抵抗運動の成果

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ベストビュー(過去1カ月)

【番外編】ボストン旅行記(UMASS Lowell卒業式編)【Day 4:卒業式】

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『九龍城探訪 魔窟で暮らす人々 - City of Darkness』 ☆4

魔窟とも言われた香港の九龍城の住人へのインタビューや、在りし日の写真集。香港の本土返還に伴い取り壊されてしまっているけど、その怪しさに妙に惹かれるのです。

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【番外編】AI(機械学習)やってみた。【第4回】ソムリAIの改良(正規化)

ソムリAI(ワインの評価を機械学習で当てる「ソムリエ+AI」)はもういいかなと思っていたのですが、機械学習の教科書的な本を読んでいるといくつか改良ポイントが見えてきたので、実際に適用してみようと思います。 まずは データの正規化 という手法を試してみました。結論から言うと、 あまり効果はなかった のです。。 ソムリAIの振り返り ワインの成分とランクのデータに対して、決定木・ロジスティック回帰・ニューラルネットワークの3通りのモデルを使って機械学習 を行い、モデルの精度を検証してきました。それぞれのソムリAIの性能はこんな感じでした。 どのモデルも概ね60%程度の精度 でした。 改良その1:正規化 正規化とは まずは 正規化 という手法を試してみます。標準化とも呼ばれます。正規化を行うことで 尺度の異なるデータを比べやすくする とともに、 はずれ値の影響を小さくする ことができます。正規化には 各データを平均0・標準偏差1に成形する手法 と、各データを 0から1の範囲に成形する手法 の2つがあります。 前者は標準偏差が出てくることからも分かるように、 データが正規分布に従うことを前提にした正規化手法 です。 元のデータが釣鐘型の分布になっている場合に有効 です。後者は単純に データの範囲を0から1の範囲に狭める手法 であり、 元のデータが一様分布の場合 (規則性が無くランダムなように見える場合) に有効 です。 どちらの手法でもデータの範囲を一定のレンジに狭めており、そうすることで異なる尺度のデータを比べやすくしつつ、はずれ値の影響を下げるのです。 正規化してみる 元データの分布を確認 前回同様のワインのデータを使って正規化してみます。まずはワインのデータを読み込んで表示してみます。ついでに機械学習で使うワインの成分と、ワインの評価にデータを分割しておきます。 【オリジナルのワインデータ】 UCI(University of California, Irvine:カリフォルニア大学アーバイン校) http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/wine-quality/winequality-red.csv #入力データセットを読み込み i

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AI(機械学習)やってみた、第2弾です。前回は決定木(Decision Tree)を使ったソムリAI(ワインソムリエAI)を作りました。今回は「ロジスティック回帰(Logistic Regression)」というモデルを使ったソムリAIを作ってみようと思います。

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Malaysia Quarantine Premium Package 【番外編】Malaysia赴任記 隔離ホテル情報

Once entering Malaysia, we need to be quarantined for 14days. At the beginning of COVID-19 spread, the hotel for quarantine have been determined randomly. In these days, we can choose "premium quarantine stay package" in advance . This article is summary of premium packages which I asked each hotel. Note: Information in this article might be old. It's better to confirm the latest plan to the hotel. Note: Only Hotel Istana can be booked via its homepage so far. As the other hotels don't show their premium package plans on their homepage, you need to contact them through their reservation E-mail address or "Contact us". マレーシア入国とともに14日間ホテルで隔離されます。当初は滞在ホテルがランダムに割り振られていたようですが、より快適なプレミアムプランが追加されました。各ホテルにどんなプランがあるのか聞いてみたので、聞いた内容をまとめます。 ※情報が古い可能性があるので、念のため最新情報を各ホテルに確認したほうがよいかもしれません。

【番外編】AI(機械学習)やってみた。【第1回】ソムリAI ~決定木編~

最近ブームのAI(機械学習)に手を出しました。まずは、決定木(Decision Tree)というモデルを使って「ソムリAI(ワインソムリエAI)」を作ってみようと思います。

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ソムリAI(ワインソムリエAI)で使った手法で乳がん診断AIを作ってみます。まずは決定木とニューラルネットワークの2つのモデルを試してみます。かなり高性能なモデルができました。名医誕生かもしれません 笑

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『深層学習教科書 ディープラーニング G検定(ジェネラリスト) 公式テキスト』 ☆5

一般社団法人日本ディープラーニング協会が実施している「Deep Learning for GENERAL (通称G検定 ) 」 の公式テキスト 。 ディープラーニングについて1冊で網羅的によくまとめられているので 、 ディープラーニングの入門書としてもおすすめです 。 ついでに勢いで資格も取ってしまいました 。 AI人材への第一歩なのです 笑