あなたの知らないレゲエの王様ボブ・マーリーに教わる職場のメンタルヘルス対応術

投稿日: 2025年8月25日2025年8月14日 by Go

レゲエの王様、ボブ・マーレーは言った

“One good thing about music; when it hits you, you feel no pain.”

「音楽のいいところって、音楽で殴れば、人を傷つけないところだよな（概訳）」

・・・と。

心からほんとにそのとおりだな、と思う

しかし、それが言葉だと、人はとても簡単に傷ついてしまう

言葉で殴ると、人を傷つけてしまう

“When words hit you, you feel pain” となってしまう

そして、言葉は時に、話した人にその意図がないときにさえ、人に痛みを与えてしまうことがある

ビジネスの現場において、職場において、オフィスワーカーのメンタルヘルスが問題になって久しい

なんて辛い世界にいきてるんだろう、うう、と思っている人もいるでしょう

でも、待てよ？

…と思う

誰かの理論によると、全ての人間の言語はもともと音楽からはじまったと聞いた気がする

もしそうだとすると、言葉は音楽の派生であり、会話は楽曲だということになるのではないか

もしそうだとしたら、ボブ理論を言葉にもあてはめることができるんじゃないだろうか

もしそうだとしたら、

たとえば、誰かにひどく強い口調で攻撃されたと思ったときでも、それはただの音楽だから、傷つく必要はない

Painを感じる必要はない

ヘヴィメタルな言葉を受けたとしても、もしそれが音楽ならば、音楽としては心地よい

気持ちいい

グランジロックのようにしゃべる人もいるし、

ジャズな雰囲気たっぷりにしゃべる人もいるし、

変拍子のプログレで話す人もいる

バッハのように話してるつもりだけど
「シェーンベルクみたい」と言われる

スノッブ過ぎる？

なんだかんだ言って結局最後は昔懐かし
気楽なフォークソングでしゃべりたい

Trenchtown Rock [Analog]

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本記事冒頭の言葉はこのTrenchtown Rockという曲の冒頭から入ってくるリフレインの歌詞の一部でもあります

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麦茶とバレンタインに学べばOK！？すぐに使える事業ブランディングのガチノウハウ

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麦茶とバレンタインに学べばOK！？すぐに使える事業ブランディングのガチノウハウ

投稿日: 2025年8月18日2025年8月18日 by Go

記念日と麦茶に学ぶ、市場ポジションのつくり方

バレンタインデーは

マーケティング史に残る大成功の見本みたいなもんですな

最初にどこの誰がこれを仕掛けたのか、なんてのは諸説あるみたいですが、

「2月14日に、ご婦人方が殿方にチョコレートを贈る」

・・・だなんていう突拍子もない習慣を人工的にこしらえまして、しかもそれを半世紀にわたってつづけてるなんてのは大した快挙であります

はじまりは1970年代だったみたいです

このお国のチョコレート業界が一丸となって仕掛けたこのキャンペーン、なにがすごいって、それまで無かった“新しい当たり前”を作っちまったわけですよ

もっとも、最近じゃ「本命チョコ」よりも「友チョコ」だの「自分チョコ」だのが幅をきかせてましてね

「本命」という言葉も、そのうち死語になるんじゃないか、なんて声もちらほら聞きますけども・・・

それでもですよ、2020年代に入っても、年間のチョコ販売額の約1割は、このバレンタイン絡みっていうんですから・・・いやはや、商業キャンペーンとしては、いまだにとんでもないパワーを持ってるわけで

もはやキャンペーンってより、年中行事 — いや、文化にまでなっちまった好例といえるでしょうね

江戸のマーケター達

似たような話、歴史にもあるんじゃねぇか？

とさかのぼってみましたら、

江戸は後期に、これとよく似た

ぴったりの例がありました

「土用の丑の日にはうなぎを食べる」って風習です

これが生まれたのは、安永・天明年間（1772〜1788年）の頃だそうで

巷間まことしやかに囁かれている説じゃぁ、発明家の平賀源内先生が考えたんだとか、いやいや、狂歌師の蜀山人の発案だとか

まぁ確かな証拠はありゃしませんが、

どうもその時分の江戸じゃ、夏場になるとどうも鰻の売れ行きが落ちるってんでね

そこで、「本日、土用丑の日！」と大書きした看板を出そうじゃないかというのがもっぱらの見立てです

で、これが見事に当たりまして、それ以来、

夏のうなぎが年中行事として定着しちまった、というわけです

これぞまさにマーケターのしごとですな

記念日マーケティングをしかけている、って意味じゃバレンタインとまったくおんなじわけで、

おいおいこりゃプロだぜ、

プロのやりくちだぜ、とあいなるわけです

現代の怪物イベント「独身の日」

さて、時はくだって現代に目をやりますと、

これまたとんでもない記念日マーケティングがございます

中国はECの大手、アリババさんが仕掛けた「独身の日」ってやつですな

日付の1が四つ並ぶ11月11日、この並びが“独り者”を連想させるってんで、「じゃあこの日を盛大に祝っちゃおう」とやったのが始まり

中国では光棍節（こうこんせつ、guāng gùn jié）、あるいは11が二つで通称「ダブルイレブン」て呼ばれてるとかなんとか

これがまぁ、記念日を祝いましょう、だけじゃ済まされない

大セールも大セール、特大の大セールにしてしまったんで、国じゅうが買い物に沸く日になっちまった

2020年なんざ、11日間のセール期間で8兆円以上売ったっていうんですから、まさに“買い物のオリンピック”でございます

そして現れる「麦茶」

ここまでの話は「知ってる知ってる」って方も多いでしょう

じゃあもうひとつ、

もっと身近で、

もっと定番で、

しかも

誰もが無意識にひっかかってちゃってる

っていう大成功マーケティングの例を出しましょう

それが

・・・

麦茶です。

いやいや、笑っちゃいけません

これがまた、よくできた話なんです

麦茶ってね、飲んだことありますか、奥さん

そりゃあるわ、

っておっしゃるんですが、

あれってあらためていったいなんなのか、ってもうしますと、

麦茶ってのは麦を煎って煮出した汁のことでして、

茶葉はひとかけらも入ってないんですね

つまり、これは本来「茶」じゃあない

なのに名前が麦茶だから、不思議と「お茶のお仲間さん」として扱われている

みなさん、麦を煮出した汁をね、

夏になると、毎日「Tea please〜」なんていって冷蔵庫あけて飲んでるわけです

こっちも、いい気になって、「はいワタシはお茶でございますよ」なーんてすましがおしてるわけです、麦茶の野郎は

そんで、我々もね、

「コーヒーにする？お茶にする？」なんて聞いて、

「あぁ、お茶ね、お茶は緑茶か麦茶かどっちがいーい？」なんて普通にあたりまえに話してますけども、

これ、名前に、たまさか「茶」なんてついてるもんでね、

「お茶は、緑茶か麦茶か、どっちがいーい？」なんて言っちゃってますけどね、

冷静に考えてみりゃ、麦茶は茶とまったく関係ない飲み物なんで、

「コーヒーにする？お茶にする？」

「ああ、お茶ね、お茶は緑茶かコーラかどっちがいい？」

っていってるのと大して変わらないんですな。

はい、お茶ね、っていってコーラがでてきたら、

うっ

ってなって、

もうこの家にお邪魔するのはよしとこう、くわばらくわばら・・・

ってなるわけです

でも、だーれもそんなこと言わない

だーれも変だと言い出さない

これはなぜか？

・・・

そりゃ最初に誰かが“麦茶”って名づけたからですよ

これが全てです

もしこれがね、

たとえばそうだな、

麦茶じゃなくて「麦汁（むぎじる）」だったらどうですか？

「お茶にする？むぎじる？」

…えぇ、ちょっと遠慮します、ってなるかもしれませんわねぇ

麦茶戦略は理論的にも裏付けあり

この「麦茶戦略」、実は経営戦略論的にも裏付けがあるんです

マーケティングの世界じゃ「ポジショニング」だの「カテゴリーデザイン」だの呼ばれてましてね

アル・ライズさんとジャック・トラウトさんの『ポジショニング』では、「お客の頭の中の棚をどこに取るか」が肝心だって言ってます

麦茶はまんまと“お茶の棚”を取ったわけです

ポジショニング戦略

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アル・ラマダンさん他の『Play Bigger』（邦訳版「カテゴリーキング」）って本じゃ、「市場カテゴリーを自分で設計し、その王者になれ」と言ってます

カテゴリーキング Airbnb、Google、Uberは、なぜ世界のトップに立てたのか

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ロバート・チャルディーニせんせの『影響力の武器』では「ラベルの貼り方ひとつで認知が変わる」と

影響力の武器［新版］　人を動かす七つの原理

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セス・ゴーディンさんは「何と比べられたいかを自分で決めろ」と

THIS IS MARKETING 市場を動かす

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そんなようなことをいってらっしゃって、

まぁ、麦茶はまさに、お茶と比べられるように自分の場所を選んだんですな、と分かるわけですけども

この、セルフカテゴライズといいますか、まぁ、自分らをなにに分類するのかは、自分たちが何ものかを示すブランディング、マーケティング活動の中で重要な根っこなんですよ、と

共通してそんなところがありますわな

それぞれ違うことを言っている部分もあって、

わたしらROCKETSなんかは、

Product Market Fitとか、ベンチャー事業（スタートアップや成熟企業の新規事業含む）のプロダクト開発における顧客開発なんかもセルフカテゴライズが致命的に運命を分けていくので、そういった観点から、このあたりの話、大きくアップデートできるんじゃないかと思ってるんですが、それはまたの機会にでも、ということで

興味ある方はいくつか本を読んでみてもいいかもしれません。

ごまかしじゃなく、未来を呼び寄せる

こういう戦略、一歩間違うと「実態以上によく見せるだけ」ーーと思われがちなんですが、そうじゃない

特に新しい会社や新規事業の初期は、「今できること」と「将来なりたい姿」にどうしても差がある

そこで、「自分たちはこういう存在になるんだっ」と旗を立て、その枠組みで自分を語る

すると、それに共鳴して応援するお客さんやお仲間や投資家さんが現れる

そして、その応援が積み重なって、気づいたら宣言どおりの姿に近づいていくこともあるんですな

だからこれは“ごまかし”じゃなく、“未来を呼び寄せる磁石”でもあるわけで

不完全でも嘘ではないのなら、あとは誠実に未来を目指して有言実行する覚悟があるかどうか、です

WeWork ― 麦茶戦略の光と影

わるい例もとりあげとかなくちゃいけんでしょうな

ある意味、この麦茶戦略を大規模にやったのが、2010年にアメリカで生まれたWeWorkという会社だったわけで

この衆、しゃれおつ〜なオフィススペースを貸す会社なんですが、

「わたしらレンタルオフィス屋ですわ」とは言わなかったんですな

代わりに

「コミュニティ型ワークスペース」

「働き方を変えるプラットフォーム」

と名乗ったんです

当時はAirbnbやUberなんか、テクノロジー×シェアリングの会社が投資家にモテてましてね

WeWorkはその文脈に自分を置いたおかげで、評価額がみるみる膨れ上がり、ピーク時には約470億ドル（5兆円）。世界中に支店を広げました

ところが2019年、上場を目指して出した資料で、巨額赤字や経営体制の問題がドサッと露見、IPOは中止、評価額は急落、2023年には破産法の適用申請、と

光と影、両方を見せた事例になっちまったわけです。

「自分たちは不動産屋じゃない、働き方を変える会社だ」というセルフカテゴライズで、あそこまで資金も人も集めた事実が確かにあったわけです

ただし、そこにあまりに大きな嘘があったし、

誠実に有言実行していく御仁でもなかった…

そんなわけでの狂想曲だったわけです

WeCrashed ～スタートアップ狂騒曲～(TV番組)

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いろんな例をあげてきましたけども、

おんなじ物でも、それを何だといって名乗るのか、

それは何のカテゴリーだといって名乗るか、

それによって未来が変わる――麦茶はそれを教えてくれてるんですな

・・・

さぁしゃべりすぎてのどが乾いて参りました

ここらで一つお茶を、

いやいや麦茶をいただきましょう

麦茶をのむたびに

そんなことをかんがえて、

おいしくいただきましょうね

（おしまい）

まとめ

バレンタインや土用の丑の日は、人工的に作られた行事が文化に変わった例
独身の日は、現代でも同じ構造で成功した超大型マーケ事例
麦茶は、「茶ではないのに茶として認識される」というセルフカテゴライズ戦略の傑作
名前・分類・ラベルづけは、商品価値と市場ポジションを大きく変える

マーケティングはただの販促テクニックではなく、人々の頭の中の地図を書き換える、長期的な文化形成の作業。

次に何かを売り出すとき、あなたはそれを「麦茶」と呼ぶか、「麦汁」と呼ぶか。その選択が、未来の売上を決めるかもしれない。

おまけ（後日会話）

Marcy: 「麦茶おもしろかったわ、事業開発において自分をどうカテゴライズするかの重要性みたいな話はまた別途やりたいね」

Go: 「ありがとう、そうだね、また別途 ROCKETS RADIOでやってもいかもね」

Marcy: 「で、それはいいんだけどさ、今回Goさん、口調がなんかオジイじゃない？」

Go: 「ははは、ちょっとやってみたくなっちゃってね」

Marcy: 「はっはっは、ってその笑い方がもうオジイだもんね。何かに似てると思ったんけど、あれだわ、水戸黄門だ」

Go: 「えー、そんなことないよ」

Marcy: 「ふぁっふぁっふぁ、って水戸黄門だわ。それだわ、水戸黄門の笑い方だわ、ふぉっふぉっふぉ、ってやつ」

Go: 「いや、だんだん変わってきてるし、ふぉっふぉっふぉって言ってないし」

Marcy: 「いやー、今日ひとつわかってすっきりしたわー。水戸黄門だねー」

Go: 「うーん... そうかなぁ（ちょっと不服）」

つづく

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大きなCSVを見るシーン

エクセルでは開けないほど大きなCSVファイルを扱う必要がある——そんな場面に出くわしたことはありませんか？

たとえば、

数十万〜百万行規模の売上データ
アンケート結果やログデータ
業務システムから吐き出されたレポートCSV

・・・こういうデータをみて、ちょっと考察したい、分析したいといったケース

企業の中で働いている人だと、とてもよくあるケースだと思います 📓

これらはどのくらいのファイルサイズなのか？　というと

たとえば

年間売上5億円の会社で販売単価が1万円くらいの会社

・・・であれば基本となる販売データだけで5万行あります

5年分だと25万行

これに商品の種類のデータや、値引きなどの各種施策のデータとの掛け合わせたりすると、あっという間に100万行以上の規模になるというわけです

当然売上が、50億円・500億円…という大きなケースであれば

データも比例して増えていきます

それは一例にすぎませんが、企業の中で働いている人だと、数百万行のデータのデータ分析したいというのは割とよくあるケースだということですね

データベースじゃなくてCSVファイル

ある程度の規模の会社になると、たいていIT部門とエンジニアがいて、エンジニアは日常的にデータベースにさわれる人だったりするので、

エンジニアであれば数百万行のデータを扱うことは普通のことです

IT部門の中でデータ分析するときは、そのためのデータベースをたてて作業しますよね

ただ、えてして、企業の中でデータ分析を一人称でやりたい人は、マーケティング部門だったり、プロダクト部門・営業部門・人事部門など・・・・

IT部門じゃないところにいたりします

そして、

そういう非IT部門向けのデータ分析用データベースがない、という会社も多くいることでしょう

そういったケースのときのアルアルが、IT部門がCSVだけくれる、というパターンです

IT部門エンジニア：「データベースから500万行のCSVを引っこ抜いておきましたので、あとはお好きに分析どうぞ」

といって渡してくれた巨大ファイルを見ながら「うーん・・・」って言っている

・・・こんな局面は結構あるんじゃないかなと思います。

こんなときどうすればいいか

できれば、慣れてるExcelで分析できたらいいんですが、残念ながらExcelは数万行を超えてくると（パソコンの性能にもよるでしょうが）動作が非常に遅くなりしんどいですよね

また、104万行を超えると通常の開き方では開けません

Excel Power Query (パワークエリー)という方法を使うと開くことはできますが、分析に時間がかかってしまう点は回避できず、動作の重さ、クラッシュのリスクがネックになってしまいます

だからといって、どこか知らないクラウド上にアップロードするのは、セキュリティ的にNGでしょうし

もちろんエンジニアみたく「じゃ、社内にデータベースたてときます」というのも自分にはハードルが高い

同様に、「TableauやPower BIなどのBIツールを導入しましょう」というのも、今後のプランの提案としてはいいけど、自分だけで今日明日の間にできることではない

今日中に分析したいのに困った…

やりたいのは、「ローカルPCだけで、大データを、スピーディーに扱いたいだけなのに！（もうちょっと行が少なければExcelでパパっとやっちゃうのに…！）」といったところでしょう

そこで今回はDBBrowser for SQLiteにとAI (Chat GPT、CoPilot、Gemini、Claude….チャット形式で相談できるAIならなんでも）によるアプローチをご紹介します

なぜDB Browser for SQLite なのか？

DB Browser fro SQLiteはSQLiteは超軽量のデータベースをGUI操作が付いているもので、以下の特長があります：

✅ 完全ローカル：ネット接続もサーバも不要
✅ 大容量OK：数十万〜数百万行でも軽快に動作
✅ 無料かつ導入が簡単

以下全てマウスでの操作が可能です

データの取り込み（CSV → テーブル化）
条件による抽出（検索フィルタ）
編集や削除
結果のエクスポート（再CSV化など）

最後に分析をするときだけSQLという言語を使いますが、これはAIのサポートで一瞬で解決できます

SQLを使った分析 → AIを使って解決

操作手順（DB Browser for SQLite の準備）

1. ツールのダウンロードとインストール

まずはダウンロードしましょう

公式サイト：https://sqlitebrowser.org/
Windows / macOS / Linuxすべて対応

※Windowsの方は「DB.Browser.for.SQLite-*.win64.exe」を選べばOKです

ここから先の画面イメージはMacのものでやっていきます

Homebrewは、ターミナルからコマンドラインでインストールする方法です

ここでは、インストーラー（Macだと .dmg のファイル）を使っていきます

dmgファイルを開くとこのような画面になるのでドラッグ＆ドロップでApplicationsにコピーします

アプリケーションフォルダでDB Browser for SQLiteをダブルクリックで開きます

こういう画面がでる場合もあるかもしれませんが開きます

DB Browser for SQLiteが開けました。日本語設定をしたい方は DB Browser for SQLite → Preferences (設定) を開くと設定できます

これで使用準備ができました

2. 新しいデータベースファイルを作成

ファイル→新しいデータベースを選びます

データベースの保存先を選びます

つづいてテーブル定義の画面になりますが、ここはいったんキャンセル

3. CSVファイルをテーブルとしてインポート

このあとCSVファイルをデータベース（テーブル）として扱えるようにするためにインポートをします
テーブルというのは表状態のデータのことです

ファイル→インポート→CSVファイルからテーブルへ

今回はサンプルとして２つのCSVファイルを用意しました
これはサンプルなので900行ですが、これの100倍以上のサイズのCSVでも動きます

販売明細データ
商品原価マスタ

販売明細データはPOSデータや売上管理システムに入っているデータのイメージで、中にはこんな列があります

SalesID（売上明細の通し番号）
SalesDate（売上日）
ProductID（売れた商品の商品ID）
Category（売れた商品のカテゴリー）
Gender（売れた商品がメンズかレディースか）
Size（売れた商品のサイズ）
SalesValue（売上金額）

商品原価マスタは、各商品の商品原価を管理しているマスタのイメージで、中にはこんな列があります

ProductID（商品ID）
ProductCost（その商品の原価金額）

完全に架空のサンプルですが、似たような例がよくあるものだとおもいます
Excelでひらくとこんな感じのイメージです

それではCSVをインポートしましょう

CSVファイルを選択して「Open」
以下のようなプレビューが見えるはずです

こちらの例で6列目が文字化けしているのは、このCSVファイルの日本語部分の文字コード（Shift JIS）と、開くときに指定している文字コード（デフォルトがUTF-8）がずれていることによります。文字コード指定をファイルの実態（ここではShift JIS）に合わせれば解決します

エンコードを「その他」にします

その他を選ぶともう一つ欄がでてきます

この欄が空欄のテキストフィールドなので、「あれ、これどうしたらいいの」と思うかもしれません

（実際、自分もここがハマりポイントでした）

ここは適当に文字をいれると候補がでてきくる仕組みになっています

「S」といれてみましょう、今回はShift_JISを指定します

日本語が正しく読み取れました

「先頭行をカラム名にチェック」を入れます

カラム名は列名（ヘッダー）のことです

CSVの１行目に書かれている内容をカラム名と見なしてくれます

OKを押すと画面がとじて

データベース構造の中の「テーブル」の配下に追加されているのが見えます

もう一つのCSVも同じようにインポートしました

テーブルがもう一つ並んだのが見えます

これでデータの準備も完了です

これで「SQL」という指定方法（言語）でデータ分析ができるようになりました

SQLを使って（AIに作ってもらって）分析！

非エンジニアを想定しているので、「SQLなんて書けないよ」と思うと思うのですが

ここはAIが得意な領域なので心配ありません

やりたいことを言葉で書いて、AIにSQLを作ってもらいましょう

Chat GPTなどのAIを開いて、以下のような感じで指示します

				
					以下の列からなる"販売明細データ"というテーブル
があります
SalesDate（販売した日）単位でSalesValue（売上額
を合計して一覧を出すSQLを作ってください

・SalesID
・SalesDate
・ProductID
・Category
・Gender
・Size
・SalesValue

答がこのようにかえってきました

				
					SELECT
    SalesDate,
    SUM(SalesValue) AS TotalSalesValue
FROM
    販売明細データ
GROUP BY
    SalesDate
ORDER BY
    SalesDate;

このSQL文の部分をDB Browser for SQLiteの「SQL実行」というタブをひらいて、コピペします

そして、メニューの中にある▶の形のボタンを押すとこのSQLが実行されます

するとすぐに実行結果がかえってきます（Sampleは900行のデータのグループ集計で6ミリ秒 = 0.006秒）

画面中腹部に結果がでました

出力結果はコピーできます

もう一つ例を出してみます

こんどは２つのテーブル（２つのCSV）を合体させないと出せない集計をしてみましょう

				
					ProductID, ProductCostの列からなる
商品原価マスタというテーブルがあります

このProductIDと販売明細データのProductIDには
同じものがはいります

販売明細データをCategory列単位での総売上と総原価を
集計して一覧で出力させるSQLを書いてください

答はこんな感じでした

				
					SELECT
    s.Category,
    SUM(s.SalesValue) AS TotalSalesValue,
    SUM(c.ProductCost) AS TotalProductCost
FROM
    販売明細データ AS s
JOIN
    商品原価マスタ AS c
    ON s.ProductID = c.ProductID
GROUP BY
    s.Category
ORDER BY
    s.Category;

分析結果が出ました

カテゴリー単位で売上合計と原価合計が集計されました

他にも、自分のやりたい分析を考えて、AIにSQLを書いてもらい、DB Browser for SQLiteで実行して・・・ということをやっていくと、分析がはかどります

AIと気持ちいい協業ができるケースになると思うのでおすすめです

エンジニアの人たちが言っていた AIがプログラミングコーディングを助けてくれるってこういう感じかーという気持ちも味わえることでしょう

まとめ

大きなCSVを安全・高速に扱いたい場合、DB Browser for SQLite + AIという選択肢は非常に有力です
特に「社内データでクラウドは使えない」「Excelだと開かない」などの状況で威力を発揮します
非エンジニアでもGUI操作だけで扱えます
AIと協業してSQLを使った分析をするのは楽しい

上記のデモで使ったサンプルデータ（２つのCSV）を欲しい方はこちらからどうぞ

ファイルのダウンロードにはユーザー登録またはログインをしてください

データ分析サンプルCSV

1 ファイル 6.86 KB

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知ってた？実は、四国は長方形じゃない。あなたの人生も

投稿者 Go2025年9月1日コメント 0

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投稿者 Go2025年8月25日コメント 0

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投稿者 Go2025年8月18日コメント 0

世界企業の栄光と失敗も"麦茶"と"ウナギ…

人間を最も殺した動物は本当に蚊なんだろうか？（それとも人間？）

投稿日: 2025年8月12日2025年8月14日 by Go

カがキになる！

こんにちは

８月20日は「蚊の日」だそうです

そんな日があるんですね

ということは間もなくモスキートウィーク、て感じでしょうか

今日は蚊が気になる！という話です

蚊の日が定められた背景には、蚊の脅威に関する広報という要素があるとおもいます

蚊が媒介する マラリア・ジカ熱・デング熱 が原因でたくさんの人が亡くなっており、このために、蚊は「人間を最もたくさん殺した生き物第１位」と言われているそう

この話をきいて「もしかして….」と思ったのは

・・・

本当の第一位は人間なのではないか？

ということ

最初の統計には人間を含めてないだけで、もし人間を含めたら、人間を最も殺しているのは人間では？・・・つまり戦争/戦闘による死の方が蚊による死よりも多いのではないか！？

そこで

・・・調べてみました！

まず、蚊に関する質問に答えてくれたのがこちらの本

“A Human History of our Deadliest Predator”
（”最も危険な捕食者”から見る人類史)

The Mosquito: A Human History of Our Deadliest Predator (English Edition)

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蚊と人類の歴史について研究した本

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この本によると、

これまで存在した人類1080億人の内、およそ半分にあたる520億人は蚊に殺された

とのこと。

・・・・

さすがに 520億人はすごすぎる！

さすがに、いくらなんでも、人口の半分を殺し続けている戦争はないだろうと思われるので、これを信じるならやっぱり、第一位は人間ではなくて蚊だということになりそうですな

では、もっと最近だけで考えるとどうなんだろうか？

たとえば直近１００年間だけで比較したらどうなのかと思い、調べてみた！

データで見る蚊 vs 人間

それでは、

まずは蚊による死者数を調べてみよう

国連やグローバルなリサーチ機関が公開してくれているデータというのは結構ありまして

たとえば

WHOのベクター媒介性疾患 (病原菌や寄生虫によってヒトに起こる疾患) に関する調査データのページや、その他いくつかのソースを見ると、

蚊が媒介する疾患による死者数は毎年およそ70万人くらいのようです

つづいて、人類の戦闘による死者数は、というと

Our World in Dataに統計があった

この２つのデータを重ねてみてみよう

そうすると・・・

なんと… 接戦だ！

蚊による死亡者数の青い線を仮にモスキートラインと呼んでみよう

すると、人間が人間を殺した数が、このモスキートラインを超える時期がいくつかある

１つ目の山は・・・第一次世界大戦

２つ目の山は・・・第二次世界大戦

そう考えると、人間の脅威が蚊の脅威を超えていた時期を世界大戦と呼ぶのかもしれない

ただ、第二次世界大戦後も、何回かモスキートラインを超えている

第二次世界大戦直後から1951年までの時期に山があるけれど、

この山にふくまれていそうなのは以下

朝鮮戦争
インドネシア独立戦争
インドシナ戦争
ギリシャ内戦
印パ戦争
中東戦争
パレスチナ紛争
ミャンマー紛争
東トルキスタン紛争
チベット紛争

また、1971年と1975年にもモスキートラインを超えている

この時期に含まれていそうなのは以下

ベトナム戦争
中東戦争
パレスチナ紛争
ミャンマー紛争
ラオス内戦
ローデシア紛争
チャド内戦
北アイルランド紛争
フィリピン紛争
ヨルダン内戦
カンボジア内戦
カシミール紛争
キプロス紛争
ナミビア独立戦争
レバノン内戦
東ティモール侵攻
アンゴラ内戦

こうしてみると、こんなに戦争ってたくさんある（あった）んだな、と思ってしまう

モスキートもヒューマンも

医療技術の発展と医療系サービスの進化によって、

蚊による死者数はどんどん減っていってほしいと思う

そしてこの歴史の今後これ以降は、人間が第１位とならないよう、モスキートラインを超えないまま０に向かっていってほしいなと思いますね

2022年-2025年の情報更新

この記事を最初に書いたときは2021年の8月で、まだ、ロシア・ウクライナの戦争がはじまっていないときでした

そこから現在までの期間にあった戦争・紛争は

大規模な戦争として

ロシアによるウクライナ全面侵攻（2022年〜現在）
イスラエル・パレスチナ（ガザ戦争／ガザ侵攻）（特に2023年10月以降激化）
ミャンマー内戦（2021年〜現在）
エチオピア内戦（ティグライ・アムハラ紛争）（2020年〜2022年、再燃含む）
スーダン内戦（RSFと政府軍の衝突）（2023年〜現在）
マリ・ニジェール・ブルキナファソにおけるイスラム過激派との戦闘（サヘル地域紛争）

他にも

アフガニスタン紛争（タリバン政権下でのIS等との戦闘）
ソマリア内戦（アル・シャバブとの戦闘、ケニアへの波及）
ナイジェリア北部・中部の宗教・民族衝突（ボコ・ハラム含む）
コンゴ民主共和国・東部紛争（M23など反政府勢力との戦闘）
コロンビアの反政府ゲリラ・犯罪組織との衝突（ベネズエラ国境地帯含む）
メキシコ麻薬戦争（カルテル間抗争・対政府戦）
イエメン内戦（フーシ派と政府・サウジ連合）
シリア内戦（政府軍、反政府勢力、クルド勢力、ISIS残党間）

その他紛争として

インド北東部の武装蜂起（ナガランド、マニプル州など）
パキスタン国内の反政府武装勢力との戦闘
クルド関連紛争（トルコ・シリア・イラク北部）
イスラエルとレバノン（ヒズボラ）間の国境衝突
アルメニア・アゼルバイジャン衝突（ナゴルノ・カラバフ問題、2023年再燃）
ハイチ治安危機（ギャング勢力拡大による事実上の内戦状態）
カンボジア・タイ国境衝突（局地的）

・・・といったものがありました

人間にとって変わらず人間は脅威だということですね

蚊の脅威の方はこの数年の間にも色々な進捗があったようです

記事を抜粋してみます

どちらもビル・ゲイツの財団から支援を受けた団体によるもの

2023年5月25日
遺伝子組み換え蚊、感染対策の切り札に　米国で実証試験
子孫が繁殖できないようにした遺伝子組み換え（GM）蚊を使い、感染症の流行を抑える技術の実証試験が米国で始まった手がけるのは英バイオ企業のオキシテックだ。南部フロリダ州で最大7億5000万匹のGM蚊を放ち、効果を調べる最終実験を進める。数年以内に正式な販売承認の申請を目指す。

日経新聞

2023年5月25日
Target Malaria teamが進捗を報告
現在はヨーロッパの研究所で、雌の繁殖能力に影響を与える改変遺伝子を持つ遺伝子ドライブ蚊を保有しており、現在、有効性と安全性の研究を進めてる。数年で研究が完了する見込み。その後、規制当局から実験的野外試験の実施許可を取得する予定

Vaccines Work

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「新ロシア派プロパガンダが、ゲイツ財団はマラリアを拡散しているという誤情報を発信している」というニュース（朝日新聞：ゲイツ財団がマラリアを拡散？偽情報が飛び交うアフリカ、背後にちらつくロシアの影）

もあったりして、人の話と蚊の話がクロスオーバーするようなニュースだなと思いました

自然界に影響与えるものだから、慎重に進める必要があると思うけれど、もしこれが奏功したら、今後数年から数十年というスケールで（人類史上はじめて）蚊の脅威が大幅に減少する道筋が見えるかもしないってことですね

一方で

人の脅威の方はまだ明確な解決の道筋は見えていません

２つの脅威を表す折れ線が高い位置でクロスオーバーしないように祈ります…

アイデアのスイッチ！

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まとめ

おまけ（後日会話）

大きなCSVを見るシーン

データベースじゃなくてCSVファイル

なぜDB Browser for SQLite なのか？

操作手順（DB Browser for SQLite の準備）

1. ツールのダウンロードとインストール

2. 新しいデータベースファイルを作成

3. CSVファイルをテーブルとしてインポート

SQLを使って（AIに作ってもらって）分析！

まとめ

カがキになる！

データで見る 蚊 vs 人間

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