（長文）一連のポストを読んで、ホリエモンよりもさらに一世代上のインターネット以前のパソコン世代として感想。
2000年前後に起業したばかりの僕なんかは、当時、まさに堀江さんとかが代表する自称インターネット分かってます系のUNIX流れのネットエンジニアをなんちゃって富豪プログラミングしている奴らと思って、バカにしていたので時代の流れを感じました。
パソコン時代、倭国においてはつまりPC98時代の”天才プログラマ”は、ネットの情報もない時代に雑誌記事とか知り合いとかの限定された情報を頼りに、基本は自分でなんでも調べて技術知識を習得できる人たちのことでした。それができない人とできる人の格差は大きく、だからそういう人たちはみんな”天才”に見えた。まあ、でも、それは歴史が浅い世界で起きる一過性の現象で、周りのレベルが低いだけで、天才と言っても今から振り返ればそんなに大した知識を持っていたわけではないとも思います。僕なんかも、Z80の機械語を覚えるときに入手できたのはNECの1枚ペラの16進数とニーモニックの対応表だけで、それを使って逆アセンブラを作り、OSを逆アセンブラしてプリントアウトしたものとにらめっこして、機械語が何をやっているかを推測しながら覚えました。１ヶ月半ぐらいかかったと思います。まあ、でも、アセンブラの解説書が1冊手に入れば不用な労力でした。
パソコン時代のプログラマは限られたパソコンのメモリでいかに多くのことをやるか、ＣＰＵやＩ／Ｏなどのハードウェアの制限の中で、いかに高速な処理を行うかというのが、エンジニアのスキルを分けていて、そのためにはできるだけローレベルの処理まで自分でコントロールすることが常識でした。
そんななかでインターネット時代がやってきて、堀江さんとかのネットエンジニアが巾をきかせる時代がやってきました。彼らはＰＣエンジニアからすると、コードを書いているようには見えない既存のライブラリを組み合わせているだけに見えて、こいつらもプログラマなの？という感覚が当時あったと思う。だいたいPearlとかなにそれ、スクリプト言語じゃん。Excelのマクロうまいやつみたいなもんだろ、みたいな。
ただ多くのＰＣエンジニアは内心では思っていてもあまりおおっぴらには言えず、なぜならネットワークが未知の世界だったから。いまのＡＩと同じ構造ですね。
ぼくの会社はたまたまパソコンエンジニアがつくったネットワーク技術の会社だったから、当時の両方の世界を知っているので、代わりに断言することにすると、実際に当時のネットエンジニアはくそばっかりだった。
ぼくらはネットゲームの高速化のためFreeBSDのソケットライブラリを買い換えて自前のプロトコルを実装したりしてたし、着メロ用のWebサーバーにApacheはしょうがなくバックエンドとして使うにしてもCGIというか、携帯３キャリア別の独自HTML規格の差異を吸収するProxyサーバーをC++で書いていた。
でも、当時の倭国のネットエンジニアは口ばっかりでたいした実装できないやつらがほとんどだった。ライブラリを使うのはいいとしても作る側にも回ってほしいものだが、オープンソースのコミッターも名前を聞くのは倭国語化部分はメインでやったとかいうのとか。
だいたいUNIXの世界なんてリアルユーザーはあんまりいない世界だったから、数十人が同時アクセスするとパンクするようなシステムしかつくれないようなやつらばかりだったし、自分たちの使っているライブラリの内部動作を理解しているやつらなんてほとんどいなかった。リソースの制限を考えない富豪プログラマばっかりだった。ただ、米国の最新動向についての噂話は詳しかったし、上手だった。
たぶんいまのAIエンジニアの多くも似たような感じなのだと思う。プロンプトエンジニアリングとか、なんやねん、それ？ってかんじでしょう。
ただ、歴史を見てきた側からすると、こういう状態は黎明期に特有なものだと思う。
ホリエモンのような旧世代の”天才”からすると、新世代のやつらはみんなレベルが低く見えるし、それはたぶん正しい。
でも、新世代のやつらのレベルは年々上がっていく。未来は彼らのものだ。
そして新世代の連中の中でも、米国の巨大ＡＩプレイヤーたちのベストカスタマー賞でも競い合っているような倭国のＡＩエンジニアたちの中で、たとえば手羽先くんは、もっとＡＩのローレベルのところを理解しようとしているバイナリアン的志向性を持っている人間に見える。彼とかを批判するのは、そういうのに挑戦していない人間がやるのは違うんじゃないかと思う。
ま、歴史はくりかえす、そんなかんじの感想です。 December 12, 2025

AIで効率化したのに売上も利益も変わらない

この現象を「消える生産性」と呼んでいます

メール作成が10分から2分に短縮されても、その浮いた8分をどう活用するかが設計されていない

結果として生産性は組織のどこかに吸い込まれてしまうのです

罠は4つあります

早く帰ることへの罪悪感、タスクの無限増殖、品質の過剰追求、そして心地よい非効率への逃避

しかし本質的な問題は別のところにあります

私たちが解決しようとしている問題が、実は本当のボトルネックではないということ

効率化を進めるほど、ボトルネックは上流に移動していく

最終的にすべてのボトルネックは暗黙知に行き着きます

顧客の言語化されていないニーズ、現場で感じている違和感、経験豊富なマネージャーの直感的判断

AIによって形式知の操作が劇的に高速化された結果、最後に残るのは構造化されていない生の情報なのです

さらに重要な変化があります

作って試すことが調査して検討することより安くなる可能性がある

6か月かけて要件定義するより、1週間でプロトタイプを3つ作る

この発想の転換が消える生産性を生まれる価値に変える鍵です

効率化で生まれた時間で何をするかを事前に定義すること

暗黙知を積極的に収集する仕組みを作ること

AIは魔法の杖ではありませんが、正しく活用すれば組織を次のステージへ導く強力なパートナーとなります

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『AIエージェント　人類と協働する機械』Kindle版も発売開始
https://t.co/ID5r1mMgPT December 12, 2025

@KdDJKRzIkE7HZoC 逆に、鉄道と無関係な一民間企業の助成で高速化されるって言うのも面白い例ですよね December 12, 2025

@birasaan iPhoneがAndroidに比べてメモリが圧倒的に少ないのは、iOSの最適化の恩恵とDRAMもケチった分その面積にキャッシュメモリを増やす事で高速化させてるわけだから、メモリ周りは圧倒的にiPhoneの方が優秀なのよね December 12, 2025

@ct_the_fat_man ソニックが走らない区間となるとマジで...って感じですよね
延岡より南になるとまた高速化されてますけど December 12, 2025