アプリケーションレイヤーならわからんでもないですが、レイヤーがもうちょい下の層のライブラリはかなり「プログラミングが好きな人」の産物で「（ビジネスの）課題解決指向」と称する人はあくまでレイヤーの「ユーザー」であることを忘れちゃいけないかなと。

もし、モリタカさんが低レイヤーでも貢献されてきたということで、それを「含めて」なら読み取り違いかもしれませんが、私達は膨大な、それこそ単体では業務の課題を解決しないライブラリやミドルウェアに依存してるわけで、それを忘れることは不誠実に他ならないなと。 December 12, 2025

5歳からipad, iPhone, Macbook, iMac, Apple watch全てを子ども達に与えてきた。息子はある程度プログラミングやゲームをして有効活用してきたが、娘は Apple音痴で全くハマらなかった。

周囲をみる限り12歳過ぎからスマホを与え始めるのは子どもが興奮しすぎて強欲になり、より危険だと思っている。 https://t.co/lAsKed2yIp December 12, 2025

CPAC JAPN 肩書き修正されてる。早い。肩書き全くこだわってないというか、私の肩書きは"苫米地英人"もしくは"Hideto Tomabechi"で長年世界で活動して来た。私のチームの所属がJapanとかUSとかの肩書きで入れない地域にTomabechi Delegateとして入れてもらえたこともある。

サイバーや認知戦で活躍する仲間や後輩達も同じ。所属や肩書きでなく本人であるか否かだけ。ただ、ハッカーは名前を出さない仕事だから、一緒に登壇するトップハッカーの田中悠斗氏には世界初のオフホワイトハッカーと命名した。1990年代の倭国では脳機能学者は私を指していたのと同じ。正しくは機能脳科学者だが、当時の担当プロデューサーの造語。

80年代からAIを作るのに人間の臨場感、変性意識、洗脳/脱洗脳、もちろん、知能処理、超並列処理、それを人工知能として動かすマシンハードウェアから次世代OS、並列プログラミング言語コンパイラまで研究し自分で作って来た。チップも作ってた。何でも一人で作ってたので、IBMの椎名会長から"君はIBMか"と言われたこともある。

かつての高レベル言語、例えばAI開発で使ってたLispは元々メインフレーム言語で、Multics、UnixやSolarisに移植されてたが、超並列マシンConnection Machineや密結合共有マシンSequent Symmetry上への並列Lisp実装はYale, Carnegie Mellon, ATRでの私の仕事。

これら新マシンへの移植はもちろん、Unixなどでの既存OSで動いてたLisp実装でも、LispはスタンドアローンAI研究言語だったので、超並列AIとして稼働させるのに最低限必要なソケット関数さえなかったので、ソケットはアセンブラやCで自分で書いた。それを逆にプログラミング言語の商用コンパイラに提供した。そういう関係でLispではCommon Lisp商用コンパイラAllegro Common LispのバークレーにあったFranz社の顧問になった。"Hideto Tomabechi"という肩書きで。元々BSD版UNIXに無料でついて来たFranz Lisp作った人達。

後にソニーCTOになった旧友の北野宏明氏に誘われて、だいぶ昔に、彼が始めた第1回ロボカップに出場した時は、ロボカップサーバを作った電総研のサーバで動かせるLispにまだソケット関数がなく、自分で作り、ロボカップサーバとの低レベル通信を自分で作る人を想定してなかったのか、彼らの仕様が仮想マシン言語を想定してなかったとか色々あり、片手間だったのもあり、大分手間取った。大会当日に会場でサーバに"ハッキング"的に繋いだ。

サッカープレイヤーそのものを作る時間がなくて、当日の会場でギリギリまでプログラミングしてて運営者に嫌味言われながらようやく選手1人分だけその場で間に合わせて、コピーで追加10人入れて出場した。会場に行くまで一度もサーバに繋いだことなかったので。

その顛末の一部はbitという当時のコンピュータ雑誌に書いた。

こういう話ばかりで40年間やって来たというか、12か13歳でメインフレームプログラミングを飛び級でアメリカで始めてからなら50年以上やって来た。

その間、肩書きは、"Hideto Tomabechi"。たまに"苫米地英人"。

同様な後輩達とCPAC JAPANに登壇するのは楽しみ。１２月７日１６時登壇予定。

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

プログラミングが好きなやつはエンジニアに向いてないんだよな。

エンジニアの仕事はあくまでITによる課題解決。

極論だが、スクラムでDDDでクリーンアーキテクチャでGoでRustでと作っても、ユーザーが使ってくれなきゃただの自己満足にすぎない。

プログラミングはあくまで手段。自分のプログラミングにこだわるのではなく、ユーザーにとって何が重要かを一番に考えるべき。

別に多少アーキテクチャがベストプラクティスじゃなくても、モダンな言語じゃなくても、ユーザーが満足して使ってくれればそれでいいのだ。 December 12, 2025

「プログラミングが好きなやつはエンジニアに向いていない」という話、
そのまま受け取るより “倭国のソフトウェア産業が分業化に失敗している” という文脈で読む方が自然だと思います。

本来エンジニアは、
・設計に強い人
・実装に強い人
・運用に強い人
・顧客折衝に強い人
・マネジメントに強い人
など、役割に分かれて専門性を発揮するはず。

でも倭国社会は、
「パソコンに詳しいならパソコンでやること全部やれ」
という要請をエンジニアに向けてしまい、IT企業のロールモデルもそれを内面化してしまった。

分業の概念が無いわけじゃないけど、
“分業によって生じるロスをなくす” という最適化を好む文化が強すぎて、
「好きな領域に専念する」というキャリアを許容しない。

その結果、
・プログラミングが好きな人は実装だけに集中できず
・問題解決が好きな人はマネジメントに閉じ込められ
・インフラが好きな人にも要件整理や交渉を求められる
みたいに全方位対応を強制される。

極端な話、基本情報技術者試験の出題範囲が“エンジニアの範囲”をとっくに超えているのが象徴では？

「プログラミングが好きなやつはエンジニアに向いていない」ではなく、
“好きなことを専門にしていいエンジニア像が倭国に存在していない”
という方が実態に近い気がします。 December 12, 2025

ま練達のプログラマが「AIを使って半日くらいでアプリケーションを作った」とか、「ヤバイくらい効率が上がった」という話をよく聞きます。
ただアレ、プログラミングの基礎も知らん人がいきなりそうなることはありません。

AIはできる人の成果をブーストするもので、AIがあるから楽できるってものではありません。
AIを使うと膨大な情報が出力されます。
その膨大な情報を処理できるだけの下地がないと、出力されたコードが形になりません。
また、膨大な情報を読み解けるだけの知性が無ければ、AIを使って学習しても効果は薄いです。

AIをプログラミングに活用して結果を出せる人は、元々コードを自分で読み書きできる人です。
素人が場当たり的な質問でコードを完成させることはできません。
学習を加速させることはあっても、学習を不要にするものではありません。

AIを使いこなせるようになりたかったら、自分の脳みその情報処理能力を上げる必要があります。
一番有効なのが、読書習慣とモノを書く習慣です。
これはすごく簡単な話で、いっぱい本を読んで、ちゃんとメモを取って内容をまとめる習慣をつけよう。
こういう地道な実践が、AIを使いこなすのに必要かと思います。 December 12, 2025

問題は、ゲームやプログラミングといったITスキルではなく、
スマホとSNSが生むドーパミン依存構造と、
思春期の未発達な自我との相性の悪さなんですよね。

結局、大事なのは、
子どもがどこでソーシャルを学ぶかがすべてだと思います。

SNSに距離を置ける子は、
自我や自己評価の根っこがリアルに支えられていて、
SNS的な評価に汚染されていないのだと感じます。 December 12, 2025

プログラミングにおける、「だらだら調べてる時間」って、実は価値がある時間説。

初心者の頃:
「また脱線して関係ない記事読んでる...時間溶けた😭」

エラー調べてたらいつの間にか
別の技術記事に飛んで
GitHub で面白いリポジトリ見つけて
気づいたら3時間ネットサーフィン...

でもこの「一見無駄な時間」が知識の資産になる印象。
効率厨よりも、好奇心のまま脱線する人の方が結果的に引き出しが多い説🐸
だらだら調べる時間も、悪くないのかも？ December 12, 2025

ITシステムが高度化してて「ユーザーが満足して使ってくれれば」を満たすためにはプログラミング好きなハイスキルのエンジニアが必要、ということを無視すれば、そう。
差別化や高度な処理が必要ない、小規模チームのデータ処理とかであればそれでいける。実際に非エンジニアがノーコードツールで 作るようになってきてるし、AIでさらに加速している。 December 12, 2025

プログラミングとコード設計とゲームデザインを一緒くたに考えるのは、古のゲームデザイナーという職種だけです。 December 12, 2025

AIが人間の脳のように学習して機械自身がルールを決める👀

深層学習のカギは目(カメラ)👀

子どもにプログラミングを教えるのにも活用されてる？

子どもから情報集めてたりしてない？
将来、学習したAIが親がわりになったりしてね🔥

#西川徹
#PreferredNetworks
#YPスイッチ
#ムーンショット計画 https://t.co/EZ7VfHTGQe https://t.co/9c16yolEKV December 12, 2025

昔、仕事の打ち合わせした60を超えても現役だった方、めちゃめちゃ意気投合してプログラミング談義して、この人は根っからプログラミング好きなんだろうなという感じだったけど、今もプログラミングしてるだろうか。 https://t.co/EZaAmQDESd December 12, 2025

普通にWeb系プログラマとしてSaaS作る分には、仕事の大半はフレームワーク繋ぎ合わせることだから、誰でもできるっちゃ誰でもできるとは思う。プログラミング好きな人たちがその下のレイヤを抽象化してくれたお陰で。 https://t.co/8GZgzQfFQe December 12, 2025

“東京ｅスポーツフェスタ2026”3日間のイベント内容が公開
https://t.co/rUNq4Ncpj6

スタンミじゃぱんさんやプロeスポーツチームとの交流が楽しめるほか、『スト6』、『パズドラ』などの競技大会を開催。
ゲーミングＰＣ組立体験や、ぷよぷよプログラミング体験も楽しめる。 https://t.co/OiIezIBH0m December 12, 2025

ノーコードのいいところは"プログラミング"という言葉を聞いた瞬間に鳥肌が立つ人でもお手軽に業務改善ツールを作れるところで、これをきっかけに自分でコードを書けるようになった人は多いのではないだろうか？
弊社でもノーコードで業務アプリを作ることを任せた事務社員が、数年したら「しゃらくせぇぇえええぇ！」と言って、JSをガンガン書くくらいまでにメガ進化した。
ノーコードはITリテラシーが低い人に業務アプリを自分で作れるという経験を与え、自信を持たせてくれるステップアップツールだと思っている。 December 12, 2025

鴻海、早速TPU Podサーバー大規模受注きたー

Foxconn は Google から大規模なサーバー注文を獲得し、TPU コンピューティング トレイを供給して ASIC ビジネス チャンスを獲得しました。

自社開発のTPU（テンソルプロセッシングユニット）を搭載したGoogleのAIサーバーは大きな成功を収めており、Foxconn （2317）はGoogleのTPUコンピューティングトレイの大型注文を獲得することで重要な役割を果たし、Googleの自社開発AIチップが推進するASICサーバーのトレンドがもたらす巨大なビジネスチャンスをつかんでいます。

業界関係者によると、GoogleのAIサーバーは自社開発のTPUを搭載しており、主にTPU用ラックとコンピューティングトレイ用のラックの2つのラックに分かれている。Googleが提案するサプライチェーンによると、TPUラック1台出荷するごとに、Foxconnがコンピューティングトレイラック1台を出荷し、供給比率は1:1となる。Metaは来年、AIデータセンターにGoogleのTPUを採用する予定であり、Foxconn （2317）は双方のメリットを享受し、大きな勝利を収める態勢が整っている。

TPUはGoogleが設計したASICです。Googleは、音声認識、画像処理、大規模レコメンデーションシステムといった自社サービスの機械学習計算需要に対応するには、従来のCPU/GPUアーキテクチャでは不十分であると述べています。そのため、Googleは2015年に機械学習（ML）/ディープラーニングモデルのトレーニングと推論を高速化するために、TPUを社内で導入し始めました。

2025年、Googleは第7世代TPU「TPU v7 Ironwood」を発表しました。この世代は、トレーニングだけでなく推論シナリオ向けに特化して設計されています。最大の特徴は、9,216個のチップをPod（クラスター）に接続し、極めて大規模なコンピューティング能力を発揮できることです。各チップには、高帯域幅メモリ（HBM3eまたは同等）と高度な相互接続技術が搭載されており、大規模なコンピューティング/データ転送をサポートします。

11月18日、Googleは同社最強のAIモデル「Gemini 3」を発表しました。このモデルは推論能力とプログラミング能力において飛躍的な進歩を誇ります。ユーザークエリの背後にある文脈や意図をより深く理解できるようになり、テキストや画像の読み取りから「空気を読む」レベルへと進化したと言われています。Googleエコシステム全体に統合され、AI市場に新たな旋風を巻き起こすとともに、Google独自のTPUの評価も高まりました。

フォックスコンは、グループが現在、週1,000台以上のAIサーバーラックを生産しており、2026年末までに週2,000台以上の組み立てを目標としていることを明らかにした。米国市場での存在感を深めるため、今後は米国での製造にサーバーの組み立てだけでなく、ケーブル、ネットワーク機器、放熱、電源システムなどの主要部品も含まれることになる。

FoxconnとGoogleの協業は、ASICサーバーにとどまらず、AIロボットにも広がっています。Foxconnは、Googleの親会社Alphabet傘下のロボット工学企業Intrinsicと提携し、米国に未来のAIロボット工場を建設するための合弁会社を設立しました。

双方の計画によれば、IntrinsicのAIプラットフォームとFoxconnのスマート製造プラットフォームを統合して適応型スマートロボットソリューションを実現し、Foxconnの生産設備、さらにはエコシステム全体の効率をさらに向上させるという。 December 12, 2025

@bico9999 純粋にプログラミングが好きなだけだと課題解決という目的を見失う可能性が高くなるので同意です
ただほどほど程度に好きでないと長続きしないと思いました https://t.co/g50OgBU04P December 12, 2025

「Excelのマクロ覚えて時短しよう」って考えてる人、もう時代遅れです。今すぐ『 copilot 』を使ってください。難しいプログラミングの知識は一切不要。倭国語で指示するだけで、今まで何時間もかけていたVBAのコードをAIが一瞬で作成してくれます。経営コンサルも教えてくれない「最強の使い方」は… December 12, 2025

プログラミング好きというかエンジニアリング好きは大手企業のプラットフォームチームに所属すると良いかと思います。

ユーザーは社内のエンジニアだし、エンジニア主導でプロジェクト進められるし、開発するものも自分の興味ある分野に近くなる。 https://t.co/lUS8gR3Tbl December 12, 2025

毎年恒例の青山記念武道館のプログラミング教室。
第1回目で愛知県知多市に来ました🙂
今年も事前予約で満員御礼、うれしいです！

未来はつくる側でいきます👍 https://t.co/db3eXH0gxg December 12, 2025