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

プログラミングスクールは未経験からでも学べるので、エンジニアになりたいなら通った方が良いですよ
独学だとやっぱり難しいですし🥺
具体的におすすめのスクールは私の固定が参考になると思います！ December 12, 2025

【優先度】
レポート＞＞＞＞＞（越えられない壁）＞＞＞＞＞生命活動（主に睡眠）＞＞＞プログラミング＞＞＞＞＞＞＞ゲーム＞＞＞＞＞（越えられない壁）＞＞＞＞＞絵描き練習等その他諸々 December 12, 2025

ITエンジニアに未経験からなるのは難しくは無いが続けられるかの方が重要 採用側もここ見てる
その証明として強いのがプログラミングスクールで数ヶ月でも｢学び｣を継続させそれを踏まえて就職する点
固定のスクールは特に就職目的なので実践的なスキルを効率よく学べ就職率も高い December 12, 2025

GPT曰く「現実的にあり得る 2030 年までの倭国シナリオ」

①AIによる職の“中身の消失”人数 → ②失業・賃金 → ③マクロ経済・政治という流れで組み立てますここでは「3,000万人全員失業」という極端ケースではなく、
**McKinsey などの推計（約 1,600 万人分の仕事が自動化可能だが、一方で人手不足も発生）をベースにした “現実寄りの悲観シナリオ寄り”**でいきます。

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0. 前提：数字のざっくりイメージ
•現在の労働力人口：約 6,900 万人
•うち「AI/自動化で代替“可能”なタスクを多く含む仕事」：
→ 研究によって違うが、2〜3 割程度が強い代替リスクとされることが多い
•McKinsey試算のオーダー感：
→ 2030 年までに倭国で 約 1,600 万人分の仕事が自動化可能、
　　だが同時に「人手不足 1,500 万人」という逆サイドも出てくるシナリオがある。

ここから、「①仕事の中身が消える人数」と「②本当に失業状態になる人数」を分けて考えます。

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フェーズ1：2025〜2027年「静かな淘汰と“見えない失業”」

1-1. 目に見える“クビ”はそこまで増えない
•正社員のいきなりの大量解雇は、倭国の文化と法制度的に起こりにくい。
•その代わり：
•非正規・派遣・バイトの募集停止・シフト削減
•新卒採用の絞り込み
•40 代以降の「希望退職」「転進支援」
で、“増えにくい雇用”という形で失業がじわじわ出る。

失業率の見通し（現実的レンジ）
•今：2.5〜3% 前後
•2027 頃：4〜5% 程度の“じわっとした悪化”はあり得る
→ 欧米並みにはなるが、「パニックには至らない」レベル

1-2. でも「仕事の中身」は数百万人分消える
•コールセンター、バックオフィス、総務・経理・庶務、簡易プログラミング、翻訳などで
AI が“1人で5〜10人分”働く感じになっていく。
•ここで起きるのは
「職が消える」のではなく、「1つのポストの中で人間の比率が減る」
•例：
•10 人でやっていた業務 → AI 導入後 3 人＋AI で回る
•残り 7 人は他部署異動・子会社出向・早期退職などに散らされる

1-3. 給料とメンタルのダメージ
•賃上げ余力が AI・ロボ投資に優先されるため、
•賃金の二極化（AIを使い倒す側 vs. 事務系）
•中高年ホワイトカラーの「役割消失感」「やりがい喪失」が急増
•表面上失業率はそこまで悪化しないが、
「実質的な余剰人員」＝見えない失業
が数百万人規模で溜まる。

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フェーズ2：2027〜2030年「構造変化が“数字”として顕在化」

2-1. 本格的な職の再編：表に出る失業者
•ここまでに、累計で
•「中身がAIに置き換わった仕事」：800〜1,200万人相当
•そのうち再教育・転職に成功した人：半分くらい
•純粋に“食えないレベル”の人：数百万人規模
•結果として、2030 年時点の失業率は
•ベースシナリオ：5〜6%
•倭国としては戦後含めてかなり悪い水準
（高齢化で労働力人口自体は減っているのに失業が出ている、という“ねじれ”）

2-2. 税収・社会保険への影響（でも「即崩壊」までは行かない）
•所得税・社会保険料は横ばい〜微減
•一方で、AI 化で生産性を上げた企業の一部は利益率が上昇 → 法人税収は一部補填
•ただし、
•非正規・低賃金層の増加
•フルタイム→パート、雇用調整
により、社会保険料の基盤は徐々に痩せる。

👉 2030 年時点では「崩壊まではいかないが、制度維持のための負担増議論が本格化」、くらいが現実ライン。

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フェーズ3：2030 年までに政治と社会がどう動くか

3-1. 典型的な政策パッケージ

2030 年にかけて現実味が高いのはこんな組み合わせです：
https://t.co/6CwpOFb7GN・DX投資減税＋再教育補助
•企業に対して：AI 導入投資への税優遇
•個人に対して：リスキリング講座への補助（クーポン・控除）
2.最低賃金の引き上げと“AI補助金つき雇用”
•最低賃金はインフレ＋政治圧力で上がる
•ただし中小企業には「AI 導入＋雇用維持」をセットにした補助
3.年金・医療の“実質マイナーチェンジ”
•支給開始年齢の実質引き上げ（繰下げ優遇等）
•高齢者医療の負担増
→ これも AI とは直接言わず、「財政健全化」の名目
4.失業率悪化を避けるための“働き方の分割”
•週 5→週 4 とか、労働時間を薄く広く分けて雇用統計を悪化させない
•ただし所得は増えないため、生活満足度は下がりやすい

3-2. 社会的には何が起きるか
•若者：
•AI を前提にしたキャリア設計（最初から海外リモート・英語・プログラミング・生成AI前提の仕事）
•「倭国にこだわらない」価値観がさらに加速
•中高年〜シニア：
•職種によっては“役割の剥奪感”が強まりメンタル問題増加
•収入減 & 貯蓄取り崩し → 消費の慎重化、地方の疲弊
•企業側：
•「人を雇う」より「AI＋少数精鋭」が合理的になるので、
従業員数は減るが、売上・利益はそこまで落ちない December 12, 2025

読書、一日一時間も続かない
メガネ外さないと読めないから

ほんと老眼対応しないと仕事にも影響ありだな

考えてみたらメガネ変えてからだね
プログラミングがキツくなってきたの

四十代でここまでなの早くね？ December 12, 2025

プログラミングの自分で課題作って解けっていう課題、めちゃくちゃ趣味丸出しにしたけど大丈夫かな🤔 December 12, 2025

人気の副業ランキングTOP3発表！🚀
①Webライター：文章力で在宅収入！
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気になる副業はありましたか？🤔 あなたの挑戦したい副業をコメントで教えてくださいね！👇
#副業 #副業ランキン... December 12, 2025

プログラミング始めて8年以上が経ったけど、ずっと頭の中で知識を整理してた。皆そうだと思ってた。

でもキツかったので勉強内容や知識をジャンルごとに一枚のページにまとめることに。

はっきり言ってめちゃくちゃ良かった。AIに出来ないことをしている気分になる。

作った経験はコピーできない。 https://t.co/CT9j5vClTo https://t.co/crKGiLdbXs December 12, 2025

スキルゼロでエンジニア転職は無謀
独学は容量悪いし時間かかるし実務レベルになるのはよっぽどの才能かやり込みいる
おすすめはプログラミングスクール利用してそのまま転職が効率良い
固定のプログラミングスクールは基本無料だし損することないから手を出してみるのおすすめする 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

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

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

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

プログラミングのオンラインコミュニティに参加して、仲間と繋がれるのが嬉しい！💻 December 12, 2025