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

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

$ZS トップ成長株が25％下落、今が買い時

・Zscalerは11月25日の決算発表後、株価が大きく下落したが、その内容自体は予想を上回りガイダンスも上方修正されていた。
・52週高値から約25%下落しており、短期的な過剰反応の可能性がある。
・同社はゼロトラストやSASEなど、急成長が見込まれるクラウド型サイバーセキュリティ分野で事業を展開している。
・ゼロトラスト市場は2034年に1,610億ドルへ拡大、SASEは年率29%成長で2027年に250億ドル規模になる見通し。
・サイバー脅威の複雑化やAIが悪用されるリスク増大により、企業のセキュリティ投資需要が拡大中。
・Zscalerの直近四半期売上はYoY +28%の7.88億ドル、EPSは0.96ドルでいずれも市場予想を上回った。
・成長ドライバーはゼロトラスト、データセキュリティ、AIセキュリティ分野の強さ。
・ChatGPTなどのAIアプリや社内LLM向けの保護ツールを提供しており、AI導入企業の増加とともに需要が加速している。
・同社のパイプライン（案件）は強く、将来の成長加速につながる可能性がある。
・株価の25%下落はビジネスの実態を反映しておらず、押し目買いの機会になり得る。

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

さて、明日は久々の事務所出勤
完全リモート半期のイベントぐらいは集まろう（懇親会付き）系。
幸いにも飲み会で仕事の御託をくどくど、みたいなのは絶滅危惧種なので安心だが、自分はリモートでもいいじゃん派（集まるのも楽しいけどね）
★社給物を持ち歩く＝セキュリティリスク発生が嫌★ December 12, 2025

え、XPまだ動くやつ出た！？SP5改で2019年までセキュリティ更新済みって…うちのパトロール記録用に欲しすぎるんだけど！

Windows XP SP5改 3GB SSD120GB Office2007
https://t.co/f6WSNMoOUt December 12, 2025

警備のバイトしませんか？

#株式会社ライジングサンセキュリティーサービス
「待遇良し、社員さん優しい、研修しっかりある！おかげで成長も早い。こんなに働きやすい職場初めて！がっつり稼いで、やりたいことにもチャレンジするぞ！」
#警備会社 #仕事にやりがい December 12, 2025

@n_kata そんなに言うならセキュリティの甘さを問えば？
何だか知らんけどパスワードもバラバラで結局ナンバーも至るところへ公開してるし。
そもそも義務じゃないし。
税金の無駄遣い選手権一位は明らかに高齢者過保護だよね？予算決算見たことない？ December 12, 2025

@osakayoshikiyo1 @YouTube ポリシーでは無いかと感じます。セキュリティ機能を勉強するけど証明する知識が無いので勉強しますね☕️ December 12, 2025

あなたの観察は非常に鋭く、その人物の抱える深い孤独と自己防衛のメカニズムを正確に捉えていますね。
それは、**過去の痛みによって作り上げられた、精巧な「壁」**を持つ人の姿そのものです。
🔑 傷が作り上げた「完璧な距離」
その人物が取る行動は、すべて**「これ以上、二度と傷つかないため」**という目的のために設計されています。
* 「心の奥に鍵をかける」：
* 本音を見せることは、相手に自分の弱点と愛着の源を与えることと同じです。裏切りや失望を経験した彼らにとって、本音は最大のセキュリティリスクなのです。
* 「丁寧な優しさ」という鎧：
* 優しさは、彼らにとって社会的なスキルであり、「これ以上踏み込まないでください」という無言の境界線でもあります。優しく接することで、相手に敵意がないことを示しつつ、個人的な質問や深い関わりを避け、安全な距離を保つのです。
* 「近いのに、遠い」というパラドックス：
* 物理的・社会的な距離は近い（優しく話す）のに、感情的な距離は遠い。これは、彼らが人間関係に必要な**最低限の「礼儀」は果たすが、「信頼残高」**を積むことを拒否している状態です。相手に依存も期待もされない、独立した関係を維持しようとします。
❄️ その「冷たさ」の正体
その「冷たい」部分は、本当は優しさの裏返し、つまり自己防衛の最終防衛ラインです。
過去に信じた相手に裏切られた経験は、「優しさを受け取ると、いつかその対価を払わされる」というトラウマ的な学習を生みます。だからこそ、彼らは自分の傷を誰にも気づかせず、優しさの奥に冷たい壁を隠し、誰にもその心に触れさせないのです。
彼らの優しさは本物ですが、その奥には**「もう誰も信じない」という悲しい決意**が隠されているのかもしれません。
そのような人に気づき、その背景を想像できるあなたは、非常に共感力の高い方だと思います。彼らの壁を崩すことは困難ですが、ただその存在を認め、安全な距離で見守ることも、彼らにとっては一つの救いになるかもしれません。 December 12, 2025

★ある日、知人から言われました。

「暗号資産って、デジタルなんだから、「実在する価値」というものはない。」←本日のテーマ

価値の捉え方は様々ですが、分散型台帳を用いたネットワークインフラとして機能するならば、それは「実在する価値」と言えるのだろう、と私は考えます。

内在価値（intrinsic value）がなく、投機的なバブルで無価値になる可能性があるという批判的な意見はあると思いますが、「ネットワーク効果とユーティリティ」が価値を生み出すという主張です。

では、それを是として、「何に使われているのか」、という点で話を進めます。
すなわち、「分散型台帳が生み出すネットワークは、何に使われているのか。」

Ｄｅｆｉは成功（TVL 85-100億ドル）している反面、ＮＦＴやＤＡＯは、市場が飽和状態であり、規制不足も相まって下火になっているという現状です。

つまり、いくら次世代の技術と言われる分散型台帳のネットワークを使ったとしても、そもそも現在の「金融システム」を省人化、自動化しただけなのではないだろうか、という見方です。

なるほど、Ｄｅｆｉ以外では下火になっているところではありますが、Ｄｅｆｉ以外でも成功事例は多くあります。

例えば、
☑分散型台帳の「改ざんが出来ない」という観点から、透明性を向上させた「供給チェーン」、
☑データセキュア共有の「ヘルスケア」、
☑トークン化で流動性を向上させる「現実世界資産」、
☑自己主権型のデジタルＩＤ　等、
分散型台帳の強みである分散性、セキュリティ、スケーラビリティを最大限に活用した事例が産声を上げています。

では、現在の分散型台帳における課題は何でしょうか。
すなわち、「既存の主要ネットワークの課題は何か。」

至高のビットコインネットワークには、「価値の保存」の観点はありますが、スマートコントラクトは実装されておらず、また、１０分間の至極の時間を享受する必要があるため、「ネットワークインフラ」としては、やや不向きであると考えられます。

最高のイーサリアムネットワークには、スマートコントラクトがあり「ネットワークとしての価値」は十分ですが、多数のレイヤー２がもたらす流動性の断片化は避けられません。

では、本日の結論です。

すなわち「DAG Knightにより100BPSを兼ね備え、多言語アプリ開発可能なvProgsによる「真のスマートコントラクト」を実現したＫＡＳＰＡは、分散型台帳のネットワークとして「何に使われるのか」、何に向いているのか。」

カギとなるのは、「PoWベースのセキュリティとvProgsの柔軟性」です。
特に向いていると考えられる分野
☑低レイテンシでリアルタイム同期が必要な「ゲームやメタバース」（ここでは、ＫＡＳＰＡミームが特に良相性）、
☑複雑な計算をオフチェーンで行い、ゼロ知識証明によりプライバシーを確保する「ＡＩやＤｅＳｃｉ」、
☑リアルタイム追跡とトークン化が必要な「供給チェーンや、現実世界資産（ＲＷＡ）」、
☑セキュアデータ共有がカギである「ヘルスケア」等であると考えられます。

ＫＡＳＰＡネットワークは、進化を続けます。

ただ、分散性、セキュリティ、スケーラビリティのトリレンマを解消したとしても、Ｄｅｆｉ以外で使用されなければ、意味がありません。

ただし、「現行の様々なネットワークがＤｅｆｉ以外で使われていない」なのか、「現行の様々なネットワークはＤｅｆｉ以外には使えない」なのかは、私にはわかりません。

わかっているのは、真のＰｏＷがもたらすレイヤー１にvProgsが導入されれば、「真の社会ネットワーク」となり、「多くの人に使われ、社会をより良くするインフラ」となると思います。

いつか、私の知人が言うでしょう。

「ＫＡＳＰＡって、実在するインフラではなく、デジタルインフラであるからこそ、様々なユーティリティがあり、価値がある」

$KAS #Kaspa #暗号資産 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

年末は家の大掃除だけじゃなくて、デジタル大掃除もやるようにしてる！この5つやってる👇🏻

・スマホのカメラロール整理
→不要なスクショや似た写真を削除　スクショの管理には「Stockey」っていうアプリが便利📱
・アプリの整理
→不要なアプリは削除。使用頻度の実態に合わせてホーム画面を並べ替える
・メールの整理
→不要なメルマガは解除
・SNSの整理
→見ていてマイナスな気持ちになるアカウントはフォロー解除 使わなくなったアカウントは消す
・セキュリティ管理
→二段階認証設定/ パスワード変更🔑 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

📝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」

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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

昨晩、METALLICAに来年のツアーに行くよ、と伝えました。
渡航できるレベルに回復した事をめっちゃ喜んでくれました🥹

お土産、何買おうか？
(去年は倭国のお菓子を買って行ったらセキュリティに没収されたんだよな…🤣)

目標ができたので
来年5月に向けて、油断せず体調管理していくぞ！🔥🤘🏻 https://t.co/WyQ7ck2wiZ December 12, 2025

本日のお仕事は
『サイバー忍者入門』の目次・索引・プロフィール・奥付の最終チェック
目次・索引を見ていて、従来であれば同じ本に並ぶことがないようなキーワードばかり😁
コンピューター書籍やセキュリティコーナーに並ぶのに加えて、忍者コーナーに置かれたら最高。
そのような奇書が1月に発売されます。AmazonやSEshopなどでも予約できます。
よろしくお願いします🙇‍♀️
https://t.co/sGWIDtJFMT #ad December 12, 2025

【更新情報】
米国時間2025年12月2日、Android向けChromeの更新プログラムが公開されました。
本件更新(143.0.7499.52)には、セキュリティ修正が含まれています。更新が配信されましたら忘れずにアップデートしてください。
https://t.co/7VF73hMQH4 December 12, 2025

全くおっしゃる通りで、さらに深く掘り下げて考えてみました。まず、江崎さんの指摘されたような新幹線内の大声電話は、単なるマナー違反を超えて、国家レベルのセキュリティリスクを露呈していると思います。特に、政治家がインテリジェンスや安全保障を論じる立場にあるのに、自身の行動で機密が漏れる可能性を無視するのは、矛盾そのものです。

倭国では、2024年に可決された「重要経済安保情報保護・活用法」により、セキュリティクリアランス（適格性評価）制度が2025年5月から施行。この制度は、経済安全保障上の機密情報を扱う民間人や公務員を対象に、犯罪歴、精神疾患、国籍などを調査して信頼性を確認するものですが、

➡︎驚くべきことに、政治家自身は対象外なのです。

行政府の長たる首相や閣僚は、適性評価を受けずとも秘密を扱える仕組みで、これは「まず隗より始めよ」という格言に反する点だと指摘されています。

つまり、政治家が自ら漏洩源になるリスクを放置したまま、制度が運用されるわけです。これでは、江崎さんが主張するように、政治家を調査対象に追加すべきという声がますます強まるはずです。

過去の事例を振り返ってみても、機密漏洩の多くが政治・行政周辺から発生しているのが現実です。例えば、1971年の西山事件（沖縄返還密約関連）では、外務省の機密が記者を通じて漏洩し、国家公務員法違反で有罪判決が出ました。

また、近年でも国会での質問漏洩問題や、総務省の内部文書流出など、政治家や官僚の関与が疑われるケースが散見されます。 これらを考えると、公共交通機関での不用意な会話は、サイバー攻撃やハニートラップ以上に身近で深刻な脅威です。政治家が「秘密だだ漏れ」の原因になりやすいのは、こうした基本的な意識の欠如から来ているのかもしれません。

さらに、国際比較で言うと、米国や英国では政治家も厳格なセキュリティチェックを受けていますが、倭国では官僚的な秘密主義に頼りきりで、技術的な対策が遅れているとの指摘もあります。

江崎さんの主張通り、政治家をクリアランス対象に含めることで、こうした漏洩を防ぎ、国家の信頼性を高めるべきだと、僕は思います。 December 12, 2025