最近、懐かしい気持ちになっています。私の人生で起こっているいくつかの出来事が、過去を振り返り、将来について考えさせてくれます。特に、STEM（科学、技術、工学（または起業家精神）、数学）に関する私の人生経験に関連しています。この記事は私の記事の中では長めになりますが、思い出をたどって楽しいものになればと思います。まずは、背景として、個人的な歴史から始めましょう。
私は 1967 年生まれで、通常 1965 年から 1980 年の間に生まれた世代と定義される X 世代の先端にあたります。この記事を読んでいる人の中には、私が年寄りだと思う人もいれば、まだ若いと思う人もいるでしょう。つまり、私はその中間にいるということです。中年であること、それに伴うすべてのことは気になりません。
私の両親は若く、20歳のときに私を産みました。父はベトナム戦争に従軍した後、いくつかのビジネスを立ち上げました。おそらく、私が起業家精神を身につけたのはそこからでしょう。父は家族で初めて大学を卒業し、1979年にはジョージア州立大学 (GSU) で修士号も取得しました。私たちの家族には3世代にわたる GSU 奨学生がいます。私の修士号は GSU (MBA '93) で、娘のアレックスは数年前に GSU で修士号を取得しました。弟のクリスは GSU で博士号を取得しています。
1979 年に父が大学院の学位を取得した後、テクノロジー分野での私の人生に影響を与える 2 つの出来事がありました。まず、父がクラークストンのディカルブ コミュニティ カレッジの大学講師の職に就いたことです。そのカレッジは今もそこにありますが、現在はペリメーター カレッジ (GSU) のクラークストン キャンパスとして知られています (これも GSU とのつながりです)。私たちはその地域に引っ越してストーン マウンテンに定住し、そこで私はクラークストン高校 (1985 年卒業) に通いました。多くの子供たちと同じように、私は父のようになりたかったし、大学講師になるのはかっこいいと思っていました。教育の重要性と卓越性は私に大きな影響を与えました。父は「かっこいい講師」で、私も父のようになりたいと思いました。
同じ頃に起こった 2 つ目の出来事は、私がコンピューター テクノロジーに触れたことです。父はビジネス データ処理を教えていて、私はその技術に魅了されました。テクノロジー (コンピューターや手持ち式計算機) だけでなく、ビジネス上の問題を解決するためのテクノロジーの応用にも魅了されました。父は最初、メインフレーム コンピューターを使用していました。実際、私は父と一緒にコンピューター ラボに行き、コンピューターの「パンチ カード」を処理してプログラムを実行したことを覚えています。しかし、それは長くは続きませんでした。パーソナル コンピューターが登場してすべてが変わったからです。大学では、父は TRS-80 と Apple II を使用していました (これが私にとって Apple との初めての出会いでした)。やがて、父は十分なお金を貯めて、自宅用のコンピューター、Osborne 1「スーツケース」コンピューターを購入しました。私は今でもそれを持っていますが、ちゃんと動いています。
1981 年 4 月に初めて発売された Osborne 1 は、商業的に成功した最初のポータブル コンピュータでした。このコンピュータは、Microsoft のディスク オペレーティング システム (MS-DOS) の前身である CP/M オペレーティング システムを実行していました。このコンピュータを自宅に持っていたことで、私はコンピュータ テクノロジーを直接学び、実験し、革新する機会を得ることができました。私は、子供たちが独創性を発揮し、自ら学ぶためのリソースにアクセスできるべきだと強く感じています。学習の重要性を強調し、必要なツールへのアクセスを提供してくれる家族がいたことは、私にとって大きな違いでした。
私の経歴について少し知っていただいたところで、私が長年にわたり楽しんで経験してきた STEM に関する個人的な関心のあるいくつかのトピックについて考えながら、思い出の道を歩き続ける私の話をどうぞお聞きください。
Osborne 1 には、WordStar ワードプロセッサ、SuperCalc スプレッドシート ソフトウェア、dBASE II データベース システムなど、最初の「オフィス スイート」ソフトウェアが同梱されていました。Google Workspace と Microsoft Office は、これらの初期のソフトウェア システムに基づいています。ビジネス ユーザーは、これらの初期のアプリケーションのパワーに驚嘆しましたが、当時私はまだ 10 代だったので、「いじくり回したい」と思っていました。Osborne 1 には CBASIC も含まれていたため、BASIC コンピューター プログラミングを試すことができました。
BASIC は、私が初めて使ったコンピュータ プログラミング言語です。私は、自宅の Osborne 1、大学の父のコンピュータ ラボの Apple II、そしてクラークストン高校でこの言語を使いました。ポール ホースリー コーチの指導の下、クラークストン高校は、私のような高校生にコンピュータ プログラミングを学んでもらうために、革新的な新しいクラスを始めました。
BASIC を使ってコンピュータに指示できるすべてのことに私は驚きました。今でも、コンピュータ プログラミングはコンピュータ サイエンスの私の最初の興味だと考えています。BASIC を習得した後、8080 アセンブリ言語、PASCAL、および COBOL を独学で学びました。
高校卒業後、私はダロネガにあるノース ジョージア カレッジ (現在のノース ジョージア大学) に入学しました。コンピュータ サイエンス プログラムは数学科の一部だったので、私は両方の分野を学びました。コンピュータ クラスの多くは故アーニー エルダー氏が担当し、アルゴリズム、コンピュータ アーキテクチャ、PROLOG、APL、C などの難解なプログラミング言語を学ぶ中で、私たちの探究心を育んでくれました。キャシー シスク博士も、私の数学とコンピュータ サイエンスの研究に非常に良い影響を与えてくれました。アーニーとキャシー、ありがとう。私はノース ジョージアで ROTC 奨学金を受けており、兵舎に自分のパソコンを持っていた数少ない士官候補生の 1 人でした。
コンピュータプログラミングは、私にとって常に一種の「ホームベース」スキルであり、これらのスキルは、HTML、CSS、PHP、JavaScript、そして最近ではPythonを学んだときにさらに発展しました。
コンピュータ サイエンスは数学に端を発しています。数学の基礎がしっかりしている生徒は、コンピュータ サイエンスの厳密さも理解しやすいと思います。私の数学の勉強に最も早く影響を与えた人物の 1 人は、私が 1 年生から 8 年生まで通っていた Our Lady of the Assumption Catholic School で 8 年生の加速数学クラスを教えていたカトリックの修道女、ベルナディン シスターです。彼女は今でも、私が出会った中で最高の数学の先生の 1 人です。私たちは 8 年生で微積分の基礎を学びましたが、彼女はそれを楽しいものにしてくれました。1980 年に高度な数学に早くから触れたことで、現代のコンピュータ アルゴリズムの数学的基盤を理解することができました。
高校時代、私は数学への興味を育み続けましたが、応用数学の一形態としての科学にも興味を持つようになりました。物理学のおかげで三角法と微積分がより理解しやすくなり、その逆もまた同様でした。
大学では、コンピュータ サイエンスの学位に関連したカリキュラムのおかげで、数学の旅がさらに深まりました。統計、確率、線形代数、離散数学、微積分、数値解析など、さまざまなトピックを探求する機会が与えられました。特に線形代数は、当時はあまり重要ではないように思えましたが、生成型人工知能 (AI) を動かすニューラル ネットワークの基礎を形成するため、最も重要なトピックの 1 つかもしれません。行列とベクトルの仕組みを知っていれば、さまざまな AI アプローチの長所と短所を検討する際に有利になります。数学は重要です。
大学院で学んだ数学のほとんどは、金利計算と正味現在価値を使った財務分析に基づいていました。分析では統計（データ要約）、経済学では微積分（最大/最小）、意思決定科学では線形回帰（これについては後で説明します）を使用しました。
数学について語るときは科学について語らずにはいられませんし、その逆もまた然りです。中学校の頃から、私は科学が好きで、科学フェアに参加するのが好きでした。電子工学、物理学、天文学はいつも私のお気に入りでした。特に物理学には本当に興味があり、ノース ジョージア大学ではそれが副専攻になりました。学生時代に、ジェームズ グレイック著の「カオス: 新しい科学の創造」という本が出版され、とても刺激を受けました。1987 年に出版されたこの本は、カオス理論とサンタフェ研究所の研究を世界に紹介しました。
簡単に言えば、カオス理論 (または複雑な非線形動的システム) は、数学と物理学を融合して、ランダム (またはカオス) のように見えるが実際にはそうではないシステムを研究する学際的な分野です。カオスシステムの属性には、初期条件に対する感受性、自己相似性、決定論、フィードバック ループ、フラクタル、自己組織化などがあります。例としては、フラクタル、天気、鳥の群れ、火災の延焼、経済、インターネット上のウイルス行動などがあります。おそらく、「バタフライ効果」について聞いたことがあるでしょう。
2015 年、サンタフェ研究所の Complexity Explorer プログラムでは、さまざまな関連する複雑性トピックに関するオンライン コースの提供を開始しました。クラスは簡単ではなく、統計、微積分、エージェント ベースのシステムをモデル化するための NetLogo などの特殊なプログラミング言語を使用する必要がありました。私はとても楽しかったです。以下は、有名な「ロジスティック マップ」をプロットする R プログラムの 1 つのスクリーンショットです。少なくとも私にとっては楽しいものでした。
1982 年に父が Osborne 1 を家に持ち帰って以来、私は個人用デスクトップ コンピュータを使えるようになりました。年月とともに、コンピュータの処理能力が向上するにつれて、コンピュータのサイズは小さくなっていきました。80 年代当時、メインフレーム コンピュータのパワーをすべての人のデスクトップに搭載することは、まさに革命的なことでした。データ アクセス、セキュリティ、標準化、サポートに関する問題は、現代の企業にとって依然として課題となっています。確かに、80 年代から 90 年代初頭には、情報技術の分野では、ユーザーにそれほどの権限を与えることに反対する人が多かったのです。スマートフォンやタブレットなどのポータブル コンピューティング デバイスを職場や教室で使用することについて、その争いの余韻が今も聞こえてきます。問題がないわけではありませんが、私は個人用コンピューティング デバイスを利用できることは良いことだと考えています。ただし、たまには電源を切るのが好きです。
80 年代初頭にコンピューターのプログラミング方法を学んだ後、コンピューターをさらに役立つものにする方法を考え始めました。私が「人工知能」という言葉に初めて出会ったのは、今は廃刊となった「BYTE」というコンピューター雑誌の 80 年代半ばの記事でした。その記事では、人間の知識をいわゆるエキスパート システムにコード化して問題を解決する方法について説明されていました。それを実現するために、PROLOG (Programming in Logic) と呼ばれる特別な宣言型プログラミング言語が開発されました。開発者は PROLOG でルールと事実をコード化し、コンピューターが解決策を推測します。これは、Clue のような論理パズルやゲームとよく似ています。すべての事実を並べて、「誰がやったか」を判断しようとします。
私はノースジョージア大学のプログラミング言語入門概論クラスで PROLOG について学びました。私は派生言語 Turbo Prolog を使用して PROLOG の実験を続けました。私の家のどこかに Turbo Prolog のコピーがフロッピー ディスクに保存されています。単純な問題を解くのは楽しいのですが、すべてのルールをコーディングするのは非常に手間のかかる作業であることがすぐにわかりました。エキスパート システムが問題解決に役立つとしたら、知識エンジニアは問題に関するすべての既知の知識をルールとしてコーディングする必要があります。エキスパート システムへの関心は 90 年代に薄れ始めましたが、マーケティング担当者は 1999 年にいわゆる「ミレニアム バグ」が注目を集めるまで、この用語を流行語として使い続けました。
私はテレビで「スタートレック: ネクストジェネレーション」を見るまで、ニューラルネットワークについて聞いたことがありませんでした。その番組では、アンドロイドの「データ」がニューラルネットワークで駆動する陽電子脳を持っていました。スタートレックは科学を基盤とすることを好んでいることを知っていたので、その用語を調べてみたところ、それが現実のものであることがわかりました。もともとは 1957 年にフランク・ローゼンブラット博士によって「パーセプトロン」として考案されたもので、人間の脳のニューロンを模してコンピューターアーキテクチャをパターン化する手法でした。
ニューラル ネットワークの歴史を詳しく述べるのはこの記事の範囲を超えていますが、Wikipedia によるこの概要を含め、オンラインで入手できる情報はたくさんあります。ニューラル ネットワークは「AI の冬」の間に人気を失い、エキスパート システムの限界が発見され始めた 80 年代後半まで再浮上することはありませんでした。微積分を使用してバックプロパゲーションを実行するという革新により、ニューラル ネットワークは「学習」して最適化できるようになりました。
大学院でニューラル ネットワークが再び私の関心の的になりました。MBA のカリキュラムの一環として、アロック スリヴァスタヴァ博士という若い教授の「意思決定科学」の授業を受講しなければなりませんでした。意思決定科学は、最近では予測、分析、データ サイエンスと呼ばれることもあります。何と呼ぶにせよ、実際にはビジネス上の意思決定を支援するための数学的ツールの応用です。「ビッグ データ」が登場する前は、私たちはスプレッドシートを使用して多くの分析を行っていました。このときは、パーソナル コンピューターの Lotus 123 でした。ある日の授業の後、私は C プログラミングを知っていて、スプレッドシートの課題のいくつかはコンピューター プログラムで処理したほうがよいと思うとアロックに話しました。彼は私を呼び出して、「バックプロパゲーション ニューラル ネットワークについて何を知っていますか」と尋ねました。
私たちは、C で書かれたニューラル ネットワークを使用して、金融および経済のデータ分析を共同で行いました。教科書にはまだこのテーマに関する記述があまりなかったため、私たちが使用した初期の参考書の 1 つは、アダム ブルーム (Wiley、1992 年) による「Neural Networks in C++: An Object-Oriented Framework for Building Connectionist Systems」という新しい本でした。今でもこの本の物理的なコピーが私の本棚のどこかにあります。私たちが当時学んだこと、そして今でも真実なのは、ニューラル ネットワークがパターン認識に優れているということです。線形代数、統計、偏微分 (微積分) に基づくニューラル ネットワークは、適切なトレーニングを行えば、人間と同じように「自己組織化」する能力があるようです。アロックは私に博士号取得に向けて勉強を続けるよう勧めましたが、私は MBA を取得してビジネスの世界に入り、結婚して家庭を持つことにしました。残念ながら、アロックは糖尿病の合併症で 2010 年に亡くなりました。
正直に言うと、90 年代後半のインターネットの台頭により、ニューラル ネットワークで行った初期の研究の多くを忘れていました。誰もがインターネットと Web ベースのテクノロジーに魅了されたため、AI 研究の多くは別の「AI の冬」で再び行き詰まりました。実際、「AI」という用語でさえ、50 年代までさかのぼる失敗した約束として嘲笑されていました。ニューラル ネットワークが後に再浮上し、ChatGPT などの生成 AI を含む現代の AI の原動力となることは、私たちにはほとんどわかりませんでした。
インターネットが私やほぼすべての人の生活に大きな影響を与えてきたことは間違いありません。私の最初のメール アカウントは、インターネットの使用が政府や学術機関に限定されていた 90 年代初期の GSU アカウントでした。学校以外では、ダイヤルアップ モデムとコンピュータ掲示板 (別の記事で取り上げます) を使用していました。World Wide Web (現在は単に「Web」) が登場する前は、GSU コンピュータ ラボからインターネット上の文書や情報を取得するために、Gopher (「go fer」) と呼ばれるものを使用していました。Gopher はテキストのみのメニュー ベースのシステムでした。HTTP、HTML、Web によって Web サイトが作成されるようになると、Gopher は使用されなくなりました。
本と情報オタクの私は、コンピューターの前に座って、Gopher と Web ブラウザーを使って調べ物をする能力に魅了されました。今でも、オンラインで難解な事実や情報を調べて「ウサギの穴」に潜るのが大好きです。この記事を読んでいるこの新聞の Web サイトは、フェイエット郡で最初に商業的に成功した Web サイトの 1 つであり、オンラインで公開された最初の地元新聞でした。
おそらく、いくつかの関連用語を区別する必要があるでしょう。インターネットは、世界中のコンピューターを接続するネットワークです。ウェブは、情報を表示したりトランザクションを処理したりするためのウェブページを含む、コンピューター サーバー上にある Web サイトのシステムです。ウェブは、インターネットを通じてアクセスできます。インターネットは、電子メールの送受信や、コンピューター、電話、タブレット、その他のデバイス上のアプリケーション間でのデータの受け渡しにも使用されます。
90 年代の大半、私はテクノロジーのビジネス応用に関するさまざまなコンサルティング業務に従事しました。インターネットの商業化と 1996 年のアトランタ オリンピックをきっかけに、私は Web プロジェクト管理の方向にキャリアを転じることにしました。オリンピックの Web サイトは IBM テクノロジーで構築されました。IBM 認定インターネット アーキテクトの最初の 1 人として、私は 90 年代後半から特に 2000 年代前半にかけて、大規模な電子商取引 Web サイトの開発の専門家になりました。
プロジェクト マネージャーは、遠くから指示するだけではなく、実際に仕事をする能力を持つべきだと私は強く感じています。この考え方に誰もが賛同するわけではありません。おそらく、誰もが武器を携帯していた軍隊での経験から来ているのでしょう。いずれにせよ、私は HTML (Web の言語) と TCP/IP (インターネットのアーキテクチャ) を独学で学び、より優れた Web プロジェクト マネージャーになれるようにしました。今日まで、シンプルなテキスト エディターを使用して Web サイトを手動でコーディングできます。頻繁に行うわけではありませんが、私のスタッフはその方法を好みます。
実際、私はウェブサイトの構築をとても楽しんでいたので、2003 年 3 月に企業の世界を離れ、ウェブサイトの構築を通じて起業家としての道を歩み始めました。
私がビジネスを始めた理由については、最初の記事で詳しく読むことができます。これまで何度も述べてきたように、ビジネスを経営することは、私がこれまで経験した中で最も困難なことであり、最もやりがいのあることの 1 つでもあります。ビジネス スクールやコンサルタントとして学んだことは、ビジネスを経営する際の浮き沈みに十分備えるためのものではありませんでした。
21 年目を迎えた今、私は事業を営む上でまだいろいろなことを学んでいます。これまでの 2 つの記事で述べた、事業を営む上で最も好きなことと嫌いなことの他に、さらに 2 つの気づきが生まれました。
まず、ほとんどの人は起業家に向いていません。起業家になるには、貪欲さではなく情熱に突き動かされる必要があります。起業以外にも、お金を稼ぐ簡単な方法はたくさんあります。これは一部の人の反感を買うかもしれませんが、お金を稼ぐことが主な目的なら、何か他のことをしてください。夢があり、その夢を追いかけてお金を稼げると思うなら、ぜひ挑戦してください。その過程で多くのことを学び、多くの人を助けることになるでしょうが、失望や拒絶を覚悟してください。
第二に、テクノロジーの確固たる基盤がなければ、私のビジネスは成功しなかったでしょう。確かに、私たちのビジネスの中心は人、つまり従業員、顧客、支持者です。しかし、優れたテクノロジーとそれを活用する知識がなければ、私たちの交流はうまくいきません。私たちは、クライアントのために優れたマーケティング プログラムやキャンペーンを作成するために、文字通りあらゆることにテクノロジーを活用しています。
要するに、私の起業家としての情熱と原動力の多くは、10代の頃にコンピューター プログラミングをいじっていた頃に遡ることができます。当時はインターネットや Web が実現するとは思ってもいませんでしたが、今ではそのサービスを提供する会社を経営しています。学んだ教訓は、未来がどうなるか、人生があなたをどこへ連れて行くかは誰にもわからないということです。今やっていることが将来は時代遅れになるかもしれませんし、まだ発明されていないものがあなたの生計手段になるかもしれません。私の初期のキャリアで再び浮上した話題、AI に戻りましょう。
AIとニューラルネットワークの再考
昨年、ChatGPT などの生成型 AI が 2023 年に突然登場したことで、人工知能が再び流行しました。古いものが再び新しくなります。皮肉なことに、ニューラル ネットワークがスポットライトから消え、2010 年頃に復活したのは、インターネットのおかげでした。
インターネットからの「ビッグデータ」と GPU 形式の高速プロセッサの融合により、人工知能アプリケーションへの関心が再び高まっています。ニューラル ネットワークで駆動されることが多い AI は、推奨エンジン、マッピング、画像認識、データ分析などの分野で目立たない形で登場し始めました。以前の記事で述べたように、これらのタイプの AI は、「AI」という用語に依然として偏見がつきまとっていたため、「スマート」または「インテリジェント」なシステムとして宣伝されていました。
昨年、すべてが再び変化し、AI が再び脚光を浴びています。私たちは皆、AI 過負荷に悩まされていると思います。実のところ、AI がどこに向かうのかは誰にもわかりません。AI は世界を制覇し、人間を時代遅れにしてしまうのでしょうか。それとも、イノベーション曲線の平坦化とトレーニング データの不足により、AI はピークを迎えるのでしょうか。
私としては、ワクワクしています。これまでの人生経験から、破壊的な技術がどこからともなく現れるような状況をこれまでにも目にしてきました。私は産業革命の時代には生きていませんでしたが、人生の大半を情報革命の積極的な参加者として過ごしてきました。パーソナル コンピューターが 1980 年頃に登場してから 10 年ほど経ちましたが、状況は劇的に変化しました。まったく新しい産業が誕生すると同時に、他の産業は消滅しました。インターネットと Web が登場すると、莫大な経済的チャンスが生まれましたが、印刷された電話帳 (かつては 10 億ドル規模のビジネスでした) なども消滅しました。スマートフォンはコンピューターとインターネットの力を組み合わせ、すべての人に大きな力を与えました。はい、生成型 AI の出現は大きな出来事です。人類が直面する最大の出来事の 1 つになるかもしれませんし、そうでないかもしれません。それはわかりません。
最近、私の会社でインターンシップをする可能性について、若いデータ サイエンティストにインタビューする機会がありました。彼はまもなくデータ サイエンスの修士号を取得する予定で、さまざまな選択肢を検討しています。デジタル マーケティング サービスの範囲を新しい分野に拡大する計画では、優秀な人材を獲得することが重要です。話し合いの中で、私は彼の AI とデータ サイエンスに対する熱意に非常に感銘を受けました。私は彼に、30 年前の自分を思い出させると言いました。彼は、私のような年寄りが Python でディープラーニング (ニューラル ネットワーク AI の一種) を実装する方法を知っていることに驚いていました。また、ニューラル ネットワークがこれほど長い間存在していたことや、ビジネス界で線形代数と偏微分を理解してマーケティング分析に使用している人がいることも知りませんでした。彼のスキルが私よりも最新であることは間違いありませんが、私のような年寄りが若い人たちについていくことは重要です。
私の場合、キャリアに STEM (科学、技術、工学 (および起業家精神)、数学) の確固たる基盤があったことを嬉しく思います。しっかりした STEM の基盤があれば、想像もできない方法で人生に備えることができます。AI が多くの作業を行ってくれるとしても、AI に適切な質問をし、コンピューターが生成したソリューションを適切に解釈するには、人間の脳の知識の確固たる基盤が不可欠です。少なくとも今のところ、AI は人間の心を読むことができないので、人間が AI を導く必要があります。STEM はそれに役立ちます。
長年にわたり私の指導者や先生となってくれた皆さんに感謝します。また、私の経験を皆さんと共有する機会を与えてくれたインターン生、同僚、現従業員、元従業員の皆さんにも感謝します。皆さんは自分自身や周囲の人々を将来に向けてどのように準備していますか?
[ジョー・ドマレスキはフェイエット郡に25年以上住んでいて、ピーチツリーシティにある受賞歴のあるデジタルマーケティング代理店カントリー・フライド・クリエイティブのオーナーです。彼の会社はフェイエット商工会議所の2021年スモールビジネスオブザイヤーに選ばれました。ジョーは夫であり、3人の成人した子供の父親であり、誇り高い陸軍退役軍人です。彼はジョージア州立大学でMBAを取得しており、30年間のビジネスリーダーシップの経験から得た視点を共有することを楽しんでいます。カントリー・フライド・クリエイティブのニュースレターに登録すると、マーケティングとビジネスに関する記事が直接受信箱に届きます。LinkedInでジョーと直接つながり、より多くの洞察と最新情報を入手することもできます。
教育歴と人生経験を共有していただきありがとうございます。これまでのところ、素晴らしい話で、将来の起業家にとって刺激になることを願っています。彼らがいなければ、アメリカは繁栄し続けることはないでしょう。
フェイエット郡とその都市に関する地元で制作された最新のニュースは、これまで以上に重要になっています。
残念ながら、私たちの国とコミュニティが直面している課題により、これを無料サービスとして提供することがかつてないほど困難になっています。私たちはあなたの助けを必要としています。
毎月または一回限りの自動寄付で私たちの取り組みをサポートすることをご検討ください。
コーヒー 1 杯か 2 杯分の料金で、あなたに代わって The Citizen とその地域報道の将来を守ることに貢献できます。
私たちは営利団体です（ただし、損益計算書からはそれが分かりません）。寄付金は税控除の対象にはなりません。しかし、私たちにご支援いただけることは大変ありがたく思っています。
元記事: https://thecitizen.com/2024/04/30/reflecting-back-on-45-years-of-personal-experience-with-stem/