新幹線に乗っていたら、大声で電話をしている男性がいて、いい迷惑だと思って声がする方を見たら、「昼は◯◯国の◯◯とランチ、今日夜は名古屋で河村さんたちと会合だ」と言っている。顔を見たら、◯◯議員。

インテリジェンスだ、安全保障だとテレビであれこれ話されているが、新幹線のなかで大声で自分の予定を話してはダメでしょう。

機密は、政治家たちから漏れることが多い。セキュリティクリアランスの調査対象に、政治家も加えるべしと主張する所以だ。 December 12, 2025

困った。。
あおぞ◯銀行の仕様が変わり、振り込みの際に「電話認証」が必要になっていた。

通常、電話での認証方法は

①電話をかけると機械音声が流れ、「2→4→5の順に押してください」といった番号入力を求められる
②電話をかけるだけで自動で認証される

などがあるが、今回は ①の番号入力方式 だった。

それで困ってしまい、
スマホで電話認証にかけながら、iPadに入れているYY文字起こしを起動して音声を聞かせてみたが、スマホ側の音量を最大にしても認識できなかった。

仕方なく電話リレーサービスを通してあおぞら銀行に連絡し、
「振り込みするだけなのに、電話認証で流れてくる音声が分からず突破できない。どうすれば良いか、他に認証方法はあるか？」
という旨を聞いた。

するとオペレーターからは驚く回答が。

「現在は、番号を押すタイプの電話認証しか対応していない（他の方法はない）」
「振り込みたい場合は、事前に振込先を紙の書類に記入して郵送すれば、銀行側で認証し折り返し連絡する」

とのこと。

「ということは、毎回振り込みのたびに書類を書いて郵送し、許可してもらわないと振り込みできないという意味ですか？」
と確認すると、まさにそうだと言われた。

つまり、

⚫︎同じ振込先なら、一度書類を郵送して登録すれば次回以降は認証なしでそのまま振り込める
⚫︎違う振込先なら、その都度毎回書類を郵送しないと振り込みできない

……？？となった。

これだと、聞こえない人にとって事実上振り込みが難しい仕組みになっている。
どうして振り込みだけでこんなに手間をかけないといけないのだろう。。

そこで私は、

⚫︎銀行としてセキュリティの意味で電話認証がどうしても必須なら、せめて「②の電話をかけるだけの認証方式」にしてほしい
⚫︎もしくは別の認証方法（アプリ認証やSMSなど）も用意するべき
⚫︎この状況を上層部に伝えて改善を検討してほしい

と強めにお願いした。

そして最後に、「これでは利用できないので解約します」と伝えた。

さいごに。

これは、「iPadなど別の端末で音声認識アプリを使えばいい」という単純な問題ではないと思う。

むしろ聞こえない人がそこまでしないと電話認証をクリアできず振り込みすらできないことの方が問題で、
かつ、すべての聞こえない人が音声認識アプリの存在を知ってるわけではないので、そもそものやり方の改善が必要だと思う。

銀行としてもセキュリティ強化の面で認証が必要なのは理解できるが、複数の認証方法を用意してユーザーが選択できるようにするなり、電話をかけるだけで認証される方式を採用するなりしていただけると嬉しかったな。
世の中には耳が聞こえない人もいる、ということが想定されてないのが寂しかった。

【補足】

ちなみにこれはiPadなど他の媒体を使って
参考までに、以前ゆうちょ銀行でも似たような問題がありこちらは認証方式が改善された。

聴覚、視覚に障害がある方などもいることを想定した認証方式が当たり前になると良いな。

https://t.co/JGVJoFXjyl December 12, 2025

本日、参議院の総務委員会でNHK決算についての質疑があり、大きく3つの項目について質問を行いました。

①AIの研究開発のための、倭国語データ・倭国に関するデータの利活用について

政府が策定したAI基本計画の骨子案には「倭国の文化・習慣等を踏まえた信頼できるAI」という方針が盛り込まれています。この実現に向けて、NHKのアーカイブデータをAI学習に利活用するという案について先日より議論をさせていただいておりました。

11月25日の総務委員会では、このような提案に対し、総務大臣から「NHKの放送番組等のデータは高品質な倭国語データとして貴重であり、AI開発の観点でも意義深い」「研究目的であれば放送法に反しない」との見解が示されました一方、実施に関してはNHKが検討するものであるとされていました。

本日はこの総務省の見解を踏まえ、NHK稲葉会長に本提案について質問をいたしました。NHKからは、権利処理に配慮しながら対応を検討していきたいと答弁をいただきました。既にNHK内部でもデータの価値は認識されており、今後具体的な検討が進むことを期待します。

②AIで情報収集する方への適切な情報の提供について

AIサービスを通じて情報を得る国民が増える中、AIの出力の質を高めるためには、学習段階のみならず、利用段階においても質の高い情報源をAIに参照させることの価値が高まっております。研究目的に限らず、対価や利用条件を適切に設定したうえで、AIサービス事業者がNHKの情報を参照できる仕組みを整備することも検討すべきだと考え、総務省に現行法制度上の考え方を確認しました。

総務省からは「研究目的でなくとも放送法に抵触するものではない」との答弁をいただきました。続いてNHKに、企業が運営するAIサービスに情報を提供する考えがあるか質問し、NHKは放送の二次利用としてコンテンツを提供する業務を長年やってきており、AIサービスへのコンテンツ提供もこの二次利用に準じるものだとの回答を得ました。

AIが情報の流れ方を大きく変革していく中、公共放送が果たすことのできる役割について検討を進める第一歩と考えております。

③ランサムウェア攻撃への備えについて

ランサムウェア攻撃は世界的に深刻な被害が相次いでおり、放送を含む主要インフラが攻撃の対象になる事案も発生しています。災害報道を含む重要情報の継続性を確保するためにも、NHKがどのように備えるかは重要です。そのため、ランサムウェア攻撃に対する備えに関する基本的な考え方を伺いました。

NHKからは、NHKがサイバーセキュリティ基本法および重要インフラのサイバーセキュリティにかかる行動計画などに基づき、セキュリティ対策の強化を図っていること、重要なシステムはインターネットから分離するなどの対策を講じていること、放送機器のバックアップ設備の整備を行っていること、セキュリティの組織体制や人材育成の強化に取り組んでいることなどを回答いただきました。

回答を受け、実際に侵入された場合には非常に厳しい状況になることから、事前にそのような状況になった際にどのように意思決定するか検討しておくこと、そういった検討について書面として参照できるようにすることの重要性について触れ、NHKに対して万全の対策をしていただくよう依頼いたしました。

＝＝＝

引き続き、NHKの今後の動向にも注視していきたいと思っております。本質疑に伴い、AIインタビューに協力していただいた皆様、事前のコミュニケーションをとらせていただいた関係者の皆様、誠にありがとうございました。 December 12, 2025

@_kogax_ そもそもマイナンバーカードは任意でした。それをいつのまにか半強制、更に保険証に紐付け、勝手にすすめたのは政府。

しかもセキュリティ面でも全く信用出来ない。

こっちこそ

こういうの、本当にやめてほしい。

と叫びたいです。 December 12, 2025

ウォルマート
靴下や下着まで施錠するように
買いたい場合、ウォルマートの従業員が来て
棚の鍵を開ける
商品を施錠されたプラスチックのセキュリティ容器に
入れて、レジで会計する

手に取って購入する時代はまもなく終了する
https://t.co/rOm4MzXsqY December 12, 2025

来た！来た！超急騰の兆し！
AI革命がついに到来！
「AI×ブロックチェーン」戦略的提携発表🚀
国内大手投資家が200億円の資金を注入予定！
注目株、ついに「1,500円」突破か！？
過去の最高値は15,000円、現在株価：300円
今後の予測：300→10,000円！

この企業は次世代AIプロセッサー開発に取り組む最先端企業！
AIを駆使した高度なデータ処理技術で、金融業界やスマートシティの未来を先取り。
さらに、AIとブロックチェーン技術を融合した次世代セキュリティシステムも開発中！
今後、ビットコインの10倍以上の成長が予想される企業！

「イイネ」してくれた方には、詳細な銘柄をすぐにお知らせします！👍 December 12, 2025

企業におけるAI導入の「期待と現実の乖離」が、ついに露呈し始めています。

「AIがすべてを変える」という熱狂から数年。データが示す現実は、予想とは異なる方向を示唆しています。

仕事でのAIの利用率が今年の6月から9月にかけて、46%から37%に減少したという調査結果も出ているほどです。

多くの企業が直面しているのは、魔法のような生産性向上ではなく、導入の停滞と現場の混乱です。

現在の企業AI導入における「期待と現実の乖離」の正体と、直面している5つの本質的な課題についてまとめました。

1. 職場でのAI導入率の低下（特に大企業）
驚くべきことに、一部のデータでは職場でのAI利用率が低下傾向にあります。特に大企業において、この傾向は顕著です。なぜでしょうか？

単に「ブームが去った」からではありません。背景には、より深刻な構造的な「壁」が存在します。

初期の「とりあえず触ってみる」というフェーズが終わり、実務への適用を試みた瞬間、多くの従業員が「既存のワークフローにフィットしない」という現実に直面しています。セキュリティやガバナンスの懸念による利用制限、そして何より「具体的な使いどころ」が定義されていないことが、継続的な利用を阻害しています。

「導入すれば使われる」という安易な神話は、崩れ去りました。ツールを渡すだけでは、業務は変わらない。この当たり前の事実が、数字として表れ始めているのです。

2. インフラへの巨額投資と収益化のギャップ
テクノロジー大手は、AIインフラに対して歴史的な規模の巨額投資を続けています。GPU、データセンター、エネルギーへの投資額は天文学的です。

しかし、ここで重大な問いが生じます。「その投資に見合うだけの収益は生まれているのか？」

現状、この答えは「No」に近いと言わざるを得ません。AI機能の追加による収益増は、投資のペースに追いついていません。企業側も、Copilotなどの高額なライセンス料に対し、それに見合うだけの明確なROI（投資対効果）を見出せていないのが実情です。

この「投資とリターンの不均衡」は、AI市場全体に潜在的なリスクをもたらしています。技術的な進歩と、ビジネスとしての持続可能性の間に、大きな乖離が生じているのです。

3. 経営層と現場の「圧倒的な温度差」
組織内のAI活用において最も深刻なのが、経営層（役員）と一般従業員の意識のギャップです。

経営層は「AIファースト」を掲げ、変革を急ぎます。株主へのアピールや競争力維持のため、トップダウンでの号令をかけます。

一方で、現場の従業員は「どう使えばいいのか分からない」「仕事が増えただけ」という冷めた反応を示しています。

ある調査では、経営層のAI使用率と従業員のそれには、倍以上の開きがあるとも言われています。この乖離を放置したままの「AI推進」は、現場の疲弊と反発を招くだけです。

リーダーが描く「理想のAI活用」と、現場が直面する「泥臭い現実」のギャップを埋める努力なしに、組織的な定着はあり得ません。

4. 実用性に対する高まる「疑問と失望」
「思ったほど賢くない」「嘘をつく（ハルシネーション）」「社内データを正しく参照してくれない」

導入初期の過度な期待（ハイプ）が落ち着き、ユーザーはAIの限界に気づき始めています。特に、複雑な業務や正確性が求められるタスクにおいて、現在のLLMが「期待通りに機能しない」という失望感が広がっています。

デモ動画で見せられる「魔法」と、実際に手元で動かした時の「挙動」の落差。
プロンプトエンジニアリングという新たなスキル習得の負担。

「これなら自分でやった方が早い」
そう感じた瞬間、ユーザーはAIから離れていきます。この「実用性の壁」を越えるUX（ユーザー体験）の改善が、今まさに求められています。

5. 技術ではなく「組織と人」の問題
これら全ての課題の根底にあるのは、実は技術的な問題ではありません。「組織文化」「スキル」「戦略」の欠如です。

AI導入を単なる「ITツールの導入」と捉えている企業は失敗します。AIは、業務プロセスそのものの再定義や、従業員のスキルセットの転換を要求するからです。

・失敗を許容しない減点主義の文化
・AIリテラシー教育の不足
・「何のためにAIを使うか」というビジョンの欠如

期待と現実の乖離を生んでいる真犯人は、AIの性能不足ではなく、AIを受け入れる準備ができていない「組織の硬直性」にあるのかもしれません。 December 12, 2025

本当にセキュリティ情報に関しては寝て起きて、布団でX見てたら書いてあったみたいなのが多くて、Xやってない人がどうやってキャッチアップしてるのだろうと思うことが多い。 December 12, 2025

／
📣 RootstockのエアドロCP開催中🙌
＼

Bitcoin上で動くEVM互換のL2 @rootstock_io の大型エアドロキャンペーン「Golden Sats Challenge」Season4 が残り2週間に突入🔥

✅ アクションでチケットが貯まる
✅ チケット数に応じて $RIF 獲得
✅ 取引量に応じて倍率が最大2倍に

Rootstockは、Bitcoinのセキュリティを活かしつつEthereumのようなスマートコンストラクトを実行できるBTCレイヤー2⛓️
今回のシーズンは過去最大級で、さまざまなオンチェーン行動を通じて達成クエストに応じたチケットを獲得できるよ🙋‍♀️
特に今シーズンは“Ticket Multiplier”が強力で、クエスト実施時の取引量が増えるほど獲得できるチケットの量が増加する仕組み💪
集めたチケット量に応じて $RIF トークンが必ずもらえるほか、参加者の中から抽選で2名に「Lil Pudgy Penguins」NFTが当たる特典も🎁

🍯 参加方法
❶ Galxeの特設ページにアクセス
🔗https://t.co/x36BfMjlmJ
❷ MetaMaskなどのウォレットを接続
❸ 表示されるタスクをクリアしポイントを獲得

🍯チケットが貯まる主なタスク
・Socialタスク達成
・rBTCのブリッジ
・Rootstock DEXでスワップ
・Lending / Borrowing
・ $RIF を40ドル以上ステーク

🍯 Ticket Multiplier
–0 → 1.0x
1–0 → 1.2x
1–,000 → 1.4x
,001+ → 2.0x

Season4は12月16日までの期間限定 💡
気になった方は早めにチェックしてみてね🙋‍♀️
👉 https://t.co/AQr85IL6cJ December 12, 2025

WordPressは安全です。Patchstackの2024年統計によると、7,966件の脆弱性の内、WordPressの脆弱性は7件のみでした。

およそ96%がプラグイン、4%がテーマです。

つまり、WordPressを危険にしてるのはWordPressではなく、ユーザーが自ら追加したWordPressとは別の開発者によるプラグインとテーマというデータです。

なお一般ユーザーを中心にログインURL変更をセキュリティ対策と捉える声が多いですが、脆弱性の43%はログイン不要で攻撃できるものです。

ログイン対策だけでは43%の攻撃に対応できないのです。 December 12, 2025

【深層レポート】カンボジアをハブとする巨額資金洗浄網と「倭国ルート」（連載 第1回 / 全15回）米英による「同時制裁」と巨悪の正体

▪️米国財務省が断ち切った「悪の連帯」
カンボジア国内の金融環境に変化をもたらした決定的な要因。それは10月14日、米国財務省および英国政府が発動した大規模な合同制裁です。
特筆すべきは、当局がプリンス・グループ（不動産・カジノ）とフイワン・グループ（決済・暗号資産）という二つの巨大組織に対し、同日に、かつ連携して制裁の網をかけた点です。
▪️「箱」と「金」の完全分業
両社は独立した企業体ですが、米英当局は、プリンスが提供する「物理的拠点（箱）」と、フイワンが提供する「金融機能（金）」が相乗的に機能することで、詐欺被害が拡大していると判断し、その分断に乗り出したのです。
ブロックチェーンセキュリティ企業SlowMistの調査によれば、フイワン関連のアドレスが受け取った暗号資産は累計で550億ドル（約8.5兆円）以上に達すると推定されています。
特に注目すべきは、その取引の加速ぶりです。2024年1月から2025年6月までのわずか1年半という短期間に、想像を絶する規模の資金が集中して流入していたことが判明しています。これは世界中の詐欺収益やハッキング被害額が、加速度的に同グループへ吸い寄せられている実態を裏付けており、米財務省は同グループを「第一義的なマネーロンダリングの懸念先」に指定しました。

▪️米国司法省の起訴が暴いた「150億ドル」
さらに米国司法省は、プリンス・グループ創業者の陳志会長を刑事訴追し、同グループを世界最大級の越境犯罪組織と認定しました。当局が陳志会長らの管理する暗号資産ウォレットから、犯罪収益とされる約150億ドル（約2兆円以上）相当の没収を求めている点は、一企業の犯罪としては歴史上類を見ない規模です。

▪️陳志の出自と「国家の影」
陳志——この若き会長の経歴には、あまりに多くの空白があります。彼は2010年代半ば、中国の国家戦略「一帯一路」が加速するのと呼応するように、突如としてカンボジアに現れました。
奇妙なのは、無名な若者であった彼が、当初から「出所不明の巨額資金」を保有していたことです。『週刊プレイボーイ』など複数のメディアは、彼が自力でのし上がった起業家ではなく、中国国内の特権階級や軍部などの裏金を運用するために送り込まれた、国家黙認の白手套（汚れ役の代理人）ではないかとの疑惑を報じています。その不自然な資金力と符合は、彼が単なるビジネスマンではない可能性を強く示唆しています。

▪️香港資産が示す「裏社会でのステータス」
また、陳志会長の資産はカンボジアに留まりません。香港のザ・ピーク（山頂）にある10億香港ドル（約190億円）の別荘「マウント・ニコルソン」や、尖沙咀の商業ビル一棟買いなどが報じられています。
これらは単なる資産隠しではありません。香港において山頂（ザ・ピーク）に居を構えることは、単なる富の象徴を超え、政財界の頂点、あるいは通常の法規制が及ばない「雲の上の存在」になったことの証明とも言われます。これらの派手な資産誇示は、彼が中国本土やマフィア・ネットワークの中で「誰も手出しできない不可侵の地位」にいることを周囲に知らしめるための、強烈なメッセージであるとも囁かれています。

※本稿は、公益目的の観点から、公開情報・報道・当局発表等に基づき、資金洗浄の実態と構造的リスクを分析・考察したものです。 December 12, 2025

@females_db_park お茶大志望です。
お茶大は校内の寮含めセキュリティが厳重で、その点に信頼を置いて大切な娘を預けている親御さんも多かろうと思います。それなのに何故内部に不安因子を入れるのか理解出来ません。そもそも共学に行く選択肢を捨ててわざわざ女子大を選ぶ点が怖いです December 12, 2025

個人的に思うセキュリティ資格の難易度
(今後取得するための参考にしたい)

CISSP > セキスペ > CISM > CISA > CCSP > CSSLP > SSCP > CompTIA PenTest+ > CompTIA CySA+ > CompTIA Security+ > 情報セキュリティマネジメント

「こっちの方が難しい！」などの意見あればお願いします December 12, 2025

📝正直に言います

このレポートを読んで、私は少し怖くなりました
一方でワクワクも増しました

Anthropicが自社のエンジニア132人を調査し、53人に深掘りインタビューまで行った内部レポート。普通、企業ってこういう「都合の悪いこと」は隠したがるじゃないですか。

でもこのレポート、AIがもたらす『希望』と『不安』の両方を、驚くほど正直に語っているんです。

なぜ怖くなったか？

それは、ここに書かれていることが「AIを作っている側の人たち」のリアルな声だから。つまり、私たちの数カ月…数年後の姿かもしれない。

まず数字から見ていきましょう。

Anthropicのエンジニアたちは現在、仕事の60%でClaudeを使い、生産性は50%向上したと報告しています。

1年前は？ 仕事の28%で使用、生産性向上は20%。

つまり、たった1年で使用率は2倍以上、生産性向上も2.5倍。このスピード感、ちょっと異常じゃないですか？

でも私が本当に興味を持ったのは、この先の話なんです。

『やらなかったはずの仕事』が27%も生まれている。

これ、すごく重要なポイントだと思うんです。

AIで既存の仕事が速くなる——これは誰もが想像できる。でも実際に起きているのは、それだけじゃない。

エンジニアたちはこう語っています。

「以前は優先度が低くて放置していた『ペーパーカット』に手が回るようになった」

ペーパーカットって何かというと、紙で指を切るような小さな痛み。コードの世界では、構造の悪いコードのリファクタリングとか、あったら便利なツールの作成とか、そういう「やりたいけど時間がなくて後回しにしていたこと」を指します。

実際、Claude Codeの利用データを分析すると、タスクの8.6%がこのペーパーカット修正だったそうです。

これ、地味に見えて実はめちゃくちゃ大きな変化だと思うんですよね。なぜなら、こういう小さな改善の積み重ねが、長期的には組織の生産性を根本から変えるから。

もう一つ、読んでいて「これは...」と思ったのが『フルスタック化』の話。

あるバックエンドエンジニアのエピソードが印象的でした。

Claudeと何度もやり取りしながら複雑なUIを構築したところ、デザイナーに見せたら驚かれたそうです。

「待って、これあなたが作ったの？」
「いや、Claudeが作った。僕はプロンプトを出しただけ」

このエンジニア、自分では「絶対にできなかった」し「期限内には間に合わなかった」と言っています。

別のエンジニアはこう語っています。

「以前は触るのが怖かったフロントエンドやトランザクションデータベースも、今は自分で扱えるようになった」

研究者がデータの可視化を自分で作る。セキュリティチームが不慣れなコードベースを分析する。非技術系の従業員がデバッグやデータサイエンスをこなす。

Claudeのタスク分析を見ると、チームごとに使い方が全然違うんです。でも共通しているのは、みんなが「自分の専門外」に手を伸ばせるようになっていること。

数週間かかっていたプロセスが、同僚との「数時間の作業セッション」で完結することもあるそうです。

すごい時代になったなぁ...と思いますよね。

でも、ここからが本題なんです。

レポートで最も考えさせられたのが『監督のパラドックス』という概念。

これ、本当に深い問題だと思うんですよ。

AIを効果的に使うには、その出力を監督する能力が必要。でもその監督能力は、実際にコードを書く経験から培われる。ところがAIを使いすぎると、その経験を積む機会が減ってしまう——という矛盾。

あるエンジニアはこう表現しています。

「以前なら難しい問題を自分でデバッグする過程で、ドキュメントやコードを読み込んで、システムがどう動くかのメンタルモデルを構築していた。Claudeはすぐに問題の核心にたどり着けるから、そういう時間が大幅に減っている」

別の人も言っています。

「新しいツールの設定を全部調べて理解していたのに、今はAIに使い方を聞くだけ。だから専門知識が身につかない。同僚との会話で『それ知ってる』と即答できていたことが、今は『AIに聞かないとわからない』になっている」

これ、すごくリアルな声だと思いませんか？

特に印象的だったのが、あるシニアエンジニアの言葉。

「私がAIを使うのは、主に『答えがどうあるべきか』を既に知っている領域。その能力は、かつてSWE（ソフトウェアエンジニアリング）を『ハードな方法』でやることで身につけたもの。でも自分がキャリア初期だったら、モデルの出力を鵜呑みにせず、意図的に自分の能力を伸ばす努力が必要だと思う」

ここに、AI時代の学習における核心的な課題があると思うんです。

「楽」と「成長」のトレードオフ

出力を簡単に得られるからこそ、「じっくり学ぶ時間を取る」ことが難しくなる。

一部のエンジニアは対策として、意図的にAIなしでコードを書く練習をしているそうです。

「Claudeが問題を解決できると分かっていても、あえて頼まないことがある。自分を鋭く保つために」

この姿勢、すごく大事だと思うんですよね...。

一方で、こんな反論もありました。

「『錆びつく』という発想は、コーディングがいつかClaude 3.5以前の状態に戻るという前提に依存している。でも僕はそうは思わない」

これも一理ある。

ソフトウェアエンジニアリングは過去にも抽象化のレベルを上げてきました。アセンブリ言語から高級言語へ、手動のメモリ管理から自動ガベージコレクションへ。

今、英語がプログラミング言語になりつつあるのかもしれない。

あるスタッフはこう提案しています。

「これからのエンジニアは、AIにコードを書かせることに習熟し、より高レベルな概念とパターンの学習に集中すべきだ」

抽象化が進めば、低レベルの知識は必要なくなる——理論上は。

ただ、別のエンジニアが指摘していたように、「高級言語への移行で、ほとんどのエンジニアはメモリ処理に関する深い理解を失った」のも事実。抽象化にはコストが伴う。

どちらの視点が正しいかは、正直まだ誰にも分からない。でも両方の視点を持っておくことが大事なんじゃないかと思うんです。

個人的に一番グッときたのが、『職人技と意義』についての議論でした。

エンジニアたちの声が、見事に二極化しているんです。

ある人は言う。

「25年間プログラミングを続けてきた私にとって、これは時代の終わり。そのスキルセットに自信を持てることが、職業的な満足感の核だった」

「一日中Claudeにプロンプトを出すのは、あまり楽しくないし充実感もない。音楽をかけて没頭して、自分で実装するほうがずっと楽しい」

一方で、こういう声も。

「コードをリファクタリングするときの禅のようなフロー状態...確かに失った部分もある。でも今は生産性が劇的に上がったから、喜んで手放す」

そして、こんな発見をした人も。

「この時点で、怖くなったり退屈になったりすると思っていた。でも実際はどちらも感じない。代わりに、ずっと多くのことができるようになってワクワクしている。コードを書くこと自体を楽しんでいたと思っていたけど、実は『コードを書くことで得られるもの』を楽しんでいたんだ」

これ、すごく深い気づきだと思うんですよね。

自分が仕事のどの部分に意義を感じているか——手段なのか、結果なのか。AI時代は、この問いに向き合わざるを得なくなる。

職場の人間関係にも、静かだけど確実な変化が起きています。

「質問の80〜90%はClaudeに行く」

かつて同僚に向けられていた質問が、まずAIに向かうようになった。Claudeがルーティンな問い合わせを処理し、人間はAIの能力を超える複雑な問題だけを担当する——そんなフィルタリング機構が生まれている。

「同僚の誰よりもClaudeと遥かに多く働いている」という声も。

興味深いのは、これを肯定的に捉える人と否定的に捉える人がいること。

「同僚の時間を奪うことへの罪悪感がなくなった」——これは楽になった側の声。

「『Claudeに聞いた？』が一般的な反応になるのは好きじゃない。人と直接働くことを本当に楽しんでいるし、すごく大事にしている」——これは寂しさを感じている側。

あるシニアエンジニアの言葉が、少し切なかったです。

「若手が質問に来る頻度が減ったのは悲しい。でも彼らは確実に、より効果的に答えを得て、より速く学んでいる」

メンターシップの形が変わりつつある。それが良いことなのか悪いことなのか、まだ誰にも分からない。

キャリアの未来について、エンジニアたちの本音が語られていました。

多くの人が、自分の役割が「コードを書く人」から「AIを管理する人」へとシフトしていると感じている。

「仕事の70%以上が、純粋なコードライターではなく、コードレビュアー・リバイザーにシフトした」

「1人、5人、または100人のClaudeの仕事に責任を持つこと——それが将来の役割の一部だと思う」

短期的には楽観的な人が多い。でも長期的には...？

「短期的には楽観的。でも長期的にはAIがすべてをやり遂げて、自分や多くの人を無関係にすると思う」

「毎日仕事に来るたび、自分の仕事をなくしているような気がする」

こういう声を読むと、胸が締め付けられる思いがします。

でも前向きな視点もありました。

「ジュニア開発者のことは心配だけど、彼らは新しいテクノロジーに最も貪欲でもある。この職業の軌道について、僕はかなり楽観的だ」

そして、こんな適応戦略も。

「AIの仕事を意味のある形でレビューするスキルを開発するには、より多くの時間とより深い専門化が必要になる」

「合意形成により多くの時間を費やし、実装はAIに任せるようになるだろう」

「Claudeからフィードバックをもらうことで、物事を学ぶ速度が完全に変わった。天井が砕けたような感覚」

━━━━━━━━━━━━

最後に、あるチームリーダーの言葉を紹介させてください。

「誰も何が起こるか知らない。重要なのは、本当に適応できることだ」

このレポートを読んで思ったのは、AIがもたらす変化に「正解」はないということ。

生産性は上がる。新しい可能性も広がる。でも同時に、大切なものを失うリスクもある。

技術的な専門知識の維持。有意義な協業の形。学習とメンターシップのあり方。キャリア開発の新しいアプローチ。

Anthropicは2026年に、より具体的な対応策を共有予定だそうです。彼ら自身が「責任ある職場移行の実験場」として、この変革を乗りこなす方法を模索している。

私たちも、このレポートを他人事として読むのではなく、「数年後の自分」として読んでみる価値があるんじゃないかと思いました。

長文読んでいただきありがとうございます

※この図解の作り方は今回発行したニュースレターで作り方を紹介しています　リプ欄へ↓ December 12, 2025

私自身は、プログラミングやサイバーセキュリティの知識を幼少期から教える必要はないのではないかと思っているのですが、とはいえ高校生となると進学先を選ぶ時期であるわけでセキュリティには興味は持ってほしいし、勝手に学ぶやつは学ぶということで難しいですね。 https://t.co/h1ioiUzgfg December 12, 2025

エンジニアとしてのプライドなどなく、AI駆動頑張ってるワイですが、これはなかなか厳しいと思います。

もちろん共感する部分もありつつ、「設計さえ入れればAIが完璧にコード出してくる」は、現場で見るとかなり条件付きだなとも感じてます。
後方互換性を勝手に守ろうとしたり、逆に壊したり、イメージと違ったり、モデルごとのクセも強いので、並列駆動をしたとしても結局、人のレビューがボトルネックになるケースはどうしてもあります（これはルールファイルを書こうが設計しようがどうしようもない）

あと作れる／作れないで語られがちですが、実プロダクトだと

・応答速度をどこまで攻めるか
・機能追加や変更が容易な構成になってるか
・インフラコストとのトレードオフ
・セキュリティ／脆弱性対応

みたいな部分の方がしんどくて、ここはまだAI丸投げにはしづらいなと。
AIは間違いなく開発をブーストしてくれるけど、「あのレベルを簡単に作れる」とまでは、AI駆動ゴリゴリやってる身からすると正直言えない感覚です。

ついでに
Omakase AI自身もAIを駆使してプロダクトのアップデートをとんでもないスピードで行ってるので
それに追いつこうとするとかなり厳しいんじゃないですかね。 December 12, 2025

こんばんは中の人①です。
ちょっと長文です

今年も花火甲子園終わっちゃいましたねー、第5回はいかがだったでしょうか❓
天候も風向きも良く、気温も寒いけどまだ暖かい方で、色々味方してくれたのもあり本当に良かったです😊

今年は本当に花火関係の事故が多く、うちは大丈夫なのかなーとか、ずっと思ってましたが、煙火店の皆様のご協力のもと、無事故で終えることができました！
ありがとうございました🙏

花火内容は申し分無かったと思いますが、案内や会場設営の不備、またルールを守れない方への対処など、真面目にルールを守り、楽しみに来てくださった方々には本当に申し訳ないなーと思ってます。
あと場内で売ってた光る玩具は全面禁止にしてたのですが、外部の人が何処からか混じって、空きスペースで売ってたそうです！そんな事ある？もう怖すぎなんだけど…
ご迷惑をおかけした皆様、そちらもすみませんでした💦
既設女子トイレの件も想定外でしたがすみませんでした、来年は手を洗う所を考えておきます✋

SNSやHPでどれだけ案内してても、全部をカバーする難しさを痛感しております(;´д｀)ﾄﾎﾎ…
もっとセキュリティや警備員増やせれば良いんですけどねー
花火甲子園は、第1回のガラガラの時から、来ていただいている皆様と一緒に少しずつ作り上げてきた大会なので、ズルをする人やルールを守らない人をやっつけたいのは山々なんですが、それ以上に、お金払って来て貰える人にできるだけ安価で、倭国の花火の美しさ、倭国一の花火を観てもらいたいんですよねぇ✨✨
だからお金をかける所がやっぱり花火でありたいし、皆でルール守って見て欲しいかな、これでやれる所までやりたい、と個人的には思ってます。
外で見てる人も沢山居ましたけど、この花火達が見れるのは、ご協賛者、また来場者の皆様のおかげなので、感謝しながら見て欲しいと思いますw
来年は是非チケット買って観てね！✨じゃないとホントに続けられなくなっちゃうからね！笑🥺

第5回のSNS投稿は以上かな？
本当に感謝しかありません。
また来年度、第6回花火甲子園が開催できれば、開場門前でお会いしましょう笑
本当にありがとうございました♡

#花火甲子園 #感謝 December 12, 2025

AIで仕事を効率化しているはずなのに、なぜか忙しさは減らないし、生産性も上がった実感がない。私の周りでもこのモヤモヤを抱えている人はかなり多い。

議事録は数分で出てくるし、資料のたたき台も一瞬で作れるのに残業は減らないし、むしろ「AI前提でこなすべきタスク」が増えてしんどくなる。

この背景には、
「効率化＝目の前の仕事を速く片づけること」と、
「生産性＝価値あるアウトプットを増やすこと」

がごっちゃになっている構造的な問題があります。多くの現場では、AIで1時間の仕事が10分になっても、「残り50分で別の仕事やって」と言われるだけで、仕事量は減りません。むしろ「空いた時間」にどんどんタスクが積み増されていきます。

その一方で、やっている仕事の「価値」が変わらなければ生産性（価値÷時間）はほとんど上がりません。AIのおかげで「誰でもそこそこの資料」を量産できるようになった結果、誰もちゃんと読まないレポートや、意思決定にほぼ影響しないスライドが増え続けているケースもよく見かけます。つまり、「意味の薄い仕事を、効率よく大量生産している」だけになっているわけです。

本当に危ないのはここからで、プロダクト開発と同じく、全体のスループットは一番遅い工程で決まります。資料作成やリサーチだけAIで爆速にしても承認フローが遅かったり、意思決定が会議だらけで進まなかったりすると全体のリードタイムはまったく短くなりません。

むしろ、情報量だけ増えてみんなが考える時間・迷う時間が伸びた結果として意思決定が遅くなる、という逆転現象すら起きます。

AIを導入すると、
・出力の妥当性チェック
・セキュリティ・コンプラ確認
・プロンプト調整

といった、新しいタイプの仕事も増えます。結果として、現場レベルでは「確かに一部はラクになったけど、トータルのしんどさはそんなに変わらない」という感覚になりやすいのです。

そこに追い打ちをかけるのが、評価制度とカルチャー。多くの組織は今でも、
「どれだけ忙しそうにしているか」
「どれだけ多くのタスクを処理したか」

で人を評価します。この前提が変わらないままAIを入れると、空いた時間を「考える」「観察する」「ユーザーに会いに行く」といった高付加価値な活動ではなく「Slack即レス」「上司向けの報告資料の量産」「細かい修正対応」に費やしてしまいがち。その結果、AIで効率化すればするほど「価値に直結しないけれど忙しそうに見える仕事」が増えてしまい生産性がむしろ体感的に下がる、という逆説的な状況になります。

ではどう抜け出せばいいのか？私が大事だと思っているのは、だいたい次の3つです。

① AI導入の前提として「やらなくていい仕事」を決めて捨てる
→AIを入れる前に、業務自体を「本当に必要か？」から見直さない限りただ省力化しただけの旧世界が続きます。

② AIを単なる資料係ではなく「思考と意思決定の相棒」として使いボトルネックを上流（課題設定や優先順位づけ）に移す
→ここにAIを使えないと、価値のレベル自体はあまり変わりません。

③ 評価軸を「どれだけ忙しそうか」ではなく
　「どれだけ価値を生んだか」に寄せる
→アウトプットの本数やタスク処理量ではなく事業インパクトやユーザー価値で語るカルチャーに変えていく必要があります。

AIはそれ自体が生産性を上げる魔法ではなく、
「どの仕事を消し、どの仕事に集中するか」を決めるためのレンズでありレバレッジです。

この視点を持てるかどうかで同じAI活用でも単なる“効率化しただけの旧世界”で終わるのか本当に生産性が跳ねるのかが大きく変わっていくのは間違いない📝 December 12, 2025

イスラエル、中国製スマートフォンを禁止…そして幹部にiPhoneのみの使用を命じる。

誰もが尋ねている大きな疑問：
理由が「セキュリティ」なら、なぜiPhoneだけが許可されるのか？
イスラエルがiPhoneを制御できるから…でも中国製や韓国製デバイスは制御できないからか？

最もおかしなひねり？
すべてのiPhoneの85%は中国で製造されている。
だからこの禁止は本当は「中国」についてではない…
イスラエルが簡単にスパイできないデバイスについてだ。

結論：
この禁止は中国が得られる最高の無料広告だ—
そしてAppleにとって巨大な恥さらし：
なぜ一つの軍隊があなたのデバイスをこれほど信頼するのか？ December 12, 2025

【四季報&プロ500 2026年新春号】

📖発売日 2025年12月17日(水)📖

⭕特集内容✍

→独自2期予想
→総還元性向
→増減配回数
→購入額が低い好業績ランキング
→来期増益率ランキング
→袋とじ企画
→注目の相場テーマ
→「好業績」
→「防衛/セキュリティ」
→「高圧経済」
→「副首都構想」
→「AI普及」
→「再エネ蓄電」
→10倍株発掘特集 etc...

📌効率的な四季報の使い方 https://t.co/JBcxzCafPS

📌清原達郎氏の投資ポイント https://t.co/T9rIeTCepW

📌井村俊哉氏の投資ポイント https://t.co/kwFZNUnha3

【📖四季報ガチ勢📖投資法】

⭕四季報発売ごとに全銘柄すべてに目を通して、業績の推移や文言を確認→どの業界、業種が好調か把握する。

⭕3876社中100〜200銘柄ほど少しでも気になった銘柄や調べてみたい銘柄に付箋(リスト化)をする。

⭕すべて簡易分析して、30〜50銘柄くらいまでガチ分析をする銘柄を絞る。

⭕ガチ分析は自分が納得いくまで徹底的に調べ尽くし、購入する銘柄を決める。

⭕一度に買わず、打診で3分の1くらい買い、その後買い下がりor買い上がりをしていくのがオススメ。

⭕購入時にある程度保有期間を決めておくのも◎(カタリストによって3ヶ月、半年、1〜2年以上など)

⭕損切りは自分の想定したシナリオが崩れたとき。(大幅な下方修正や材料や思惑がなくなった等)

⭕利確は買値から最低でも+30％以上。できれば50％以上引っ張る。

→逆に現在の位置(株価)から短期(半年〜1年)で30%以上取れそうにない銘柄は候補から外す。

⭕ファンダで選定をしているなら短期の小さな値動きを気にしすぎないこと。 December 12, 2025