（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

逆転の発想すぎる

そして製作者の方のこの思想が好き笑

> もう愚かな人類に優しいプログラミングはやめましょう。
LLMが100%正確にコードを書ける、LLMのためのプログラミング言語「Sui」を開発しました。LLMのためのプログラミング言語なので、可読性さえも排除しています

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もう愚かな人類に優しいプログラミングはやめましょう。
LLMが100%正確にコードを書ける、LLMのためのプログラミング言語「Sui」を開発しました。
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倭国語の「粋」からとった名前です。
無駄を削ぎ落とし、本質だけを残す美意識をもとに設計しています。
LLMのためのプログラミング言語なので、可読性さえも排除しています。

フィボナッチ数列を出力するプログラムは以下のようになります。
--------------
# 0 1 {
< v0 a0 2
! v1 v0
? v1 1
^ a0
: 1
- v2 a0 1
$ v3 0 v2
- v4 a0 2
$ v5 0 v4
+ v6 v3 v5
^ v6
}
= g0 10
$ g1 0 g0
. g1
--------------

そもそもコンピュータは、機械語で動作しています。
人間には機械語が難しいので、インタプリタを介した高級言語が生まれました。

しかしLLMにとって、高級言語は
・冗長なキーワードによるトークン消費
・ネストした括弧の長距離依存問題
・任意の識別子による語彙空間の爆発
と、あまりに「優しすぎる」すぎるのです。

ここで発想を逆転しました。

愚かな知性しか持たない人間に合わせて作られた言語を、LLMに書かせる必要があるのか？

LLMにはLLMに最適化された言語を書かせ、
人間はインタプリタやLLMを介して「教えてもらう」べきではないか。
これは問題提起です。

以下のように、主役が変わったのです。
従来：人間 → 高級言語 → インタプリタ → 機械
Sui：LLM → Sui → トランスパイラ/LLM → 人間

LLMの特性に合わせたSuiの設計：
✓ 1行1命令 → 各行が完全独立
✓ 括弧は{}のみ → 対応ミスが起きない
✓ 変数は連番 (v0, v1...) → タイポ不可能
✓ 命令は1文字 → トークン効率最大

pip install sui-lang
brew install sui-lang December 12, 2025

@livedoornews プログラミングの才能があるだのホワイトハッカーとして働けば良かっただのと意見が見受けられますが、守秘義務もろくに守れそうにもなく１７歳にもなってこのような倫理観では到底なれなかったと言えます。人を困らせることで楽しんでいる以上同情する必要性もないのできちんと対処して頂きたいです。 December 12, 2025

時代は富豪プログラミング…！

​総額350万円の自作マシン、作りました

・Threadripper (135万)
・RTX 5090 x 2 (85万)
・メモリ 768GB (69万)

LLMや機械学習のための社内用マシンです。

自作好きの人はぜひ、
弊社クラフトマンソフトウェアに来て！！ https://t.co/Eo2gIxMe9A December 12, 2025

こういう早熟な子の犯罪抑止は難しいテーマですね>『捜査関係者によると、男子生徒（注:17歳）は小学生の頃から独学でプログラミングを学び、サイバーセキュリティーの技術を競う大会で入賞した経験もあった』 https://t.co/8vLkwkXKjk December 12, 2025

5分で3次元空間、作っちゃった！

自分でやってて怖くなったわwww←いい意味で！

さすがにエグいレベル！！！

これ、Gemini 3 Proで3次元の世界をパソコン画面でそのまま見えるようにしたんだけど、ほんとに手を動かしただけで、立体のオブジェが目の前に出てくる感じになった。

プログラミングの知識ゼロでもこれ作れるのヤバすぎるｗｗｗ

で、この3Dの技術って思った以上に広く使えるやつで、これから一気にいろんな所に入ってくる未来が見えてくる。

似た技術でいうと、

①VR - バーチャル・リアリティy（仮想現実）
→画面の中に入りこむ体験
→専用ヘッドセットつけてゲームする

②AR - アグメンティッド・リアリティ（拡張現実）
→現実世界にデジタル要素を重ねる体験
→Pokemon GOとか

③MR - ミックスド・リアリティ（複合現実）
→VRとARを融合した体験
→現実空間でホログラム投影させて車の見学など

そして、こういうテクノロジーを日常で使うと何ができるかというと、

＊ネットショップで商品を立体のまま見れる
＊家の中を歩くみたいに物件を内覧ができる
＊旅行先をサクッと下見できる

これ、家でも外出先でもできるから、一気に身近になると思う。

気づいたらこういうテクノロジーが身の回りにあって、
「とりあえず触ったり体験して確認してみる」が普通になるんだろうなと思った。

いや、これはほんとに未来たのしみ！

こちらel.cine(@EHuanglu)さんのプロンプトを参考にさせて頂きました！ December 12, 2025

AIを使ってサービス4日でリリースしました！

長年エンジニアやってる人はこういうの見てピキるかもしれないんですが、AIが進化してより難しいものができるようになり、プログラミングの民主化が進んでるんですね。

未経験でもつくるだけなら一瞬でできるのが今です。

しかし、AIは指示したことしかやってくれず、非機能要件周り結構甘いです。知識がない人が作るものはこの辺の品質が足りてません。わからないので。

スマホアプリ程度なら多少非機能要件甘くてもまあ大丈夫。しかしWEBシステムになると…が実情なんですね。

俺らプロはプロの仕事をしていこうな。それでいいではありませんか。 December 12, 2025

まさしくそれが、SEEDの主人公にしてスーパーコーディネイターであるキラ・ヤマトなんだよな…
（なんでも出来るしそれ故に人殺しの才能に溢れてるけど、当人はゲーム好きでプログラミングが得意なだけの内気な少年）
「殺したくなんか、ないのにぃー…！！」悲痛な叫び。 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

@livedoornews ハッキングの腕があってもこれでは悪い方に転がり落ちていく。悪い大人に利用されないようにプログラミング以外も勉強した方が良いと思うがこの子の人生だからな December 12, 2025

そもそもグラフィックに力を入れすぎたせいで
ゲーム性がだめになった具体的なソフト名を誰も言えない時点でまぁ　駄目じゃないですか（だいたいクソゲーはみんなグラフィックでは無くプログラミングが駄目） December 12, 2025

プログラミングや研究みたいなトライ＆エラーが前提で許される業種と
信用、信頼、コミュニケーションで成り立ってる業種との価値観や視点が全然合ってないように見えるのよね。

マジでそのへんの居酒屋行ってサラリーマンに聞いたほうが建設的な話聞けると思うよ。 December 12, 2025

数学とか物理の強い人、手計算はすごいのにプログラミングは全然できないことが多い印象だったけど今の高校生はみんなプログラミングできるんだよな December 12, 2025

「ロボットがロボットを作る」段階に入ると、普及の律速はソフトの進化だけでなく製造スケールそのものになる。iPhone級の量産体制が立ち上がるという示唆は、ヒューマノイドが「研究デモ」から「インフラ」へ移行する合図だ。ここ1〜2年で、倉庫と病院で体感できる変化が起きても不思議ではない。
ジャック・ヒダリー「まず前提として、ロボットがロボットを作る最初の5つの工場がすでに建設を開始しています。米国に2つ、中国に3つです。ですから、まだ準備は整っておらず、量産にも入っていませんが、これらの工場は今後6か月、12か月、18か月のうちに稼働準備が整うでしょう。
そしてそこから、イーロンが語っているようなスケールが見え始めるのだと思います。彼が挙げた数字そのものについては確信がありませんが、要点は方向性として正しいということです」
ピーター・ディアマンディス「iPhone級の生産スケールだと……」
ヒダリー「そのとおりです。そしてロボットがロボットを作れるようになれば、状況はまったく別のゲームになります。さらにもちろん、LLMなどソフトウェア側が良くなっていて、そのソフトウェアが身体を持つロボットに組み込まれていきます。
したがって、数年前にこのステージでロボティクスを考えていたときに、私たちの多くが『コーディングやプログラミングが必要だ』と思っていたような前提は崩れていきます。なぜなら、いまや何かを見て、何かをすることができる知能があるからです。ですので、これはまったく違う未来です。ここFIIで、今こう予測してもいいでしょう。2年後のFIIでは、かなりの数のロボットが私たちの周りを歩いていて、もしかするとステージ上で発表しているロボットさえいるかもしれません。
そしてそれは、まず最初に倉庫物流の面で非常に大きな影響を与えると思います。その分野全体に深いインパクトが出るでしょう。さらに病院でも、すでに普及が進んでいます。アメリカの病院のおよそ20%には何らかのロボット補助が入っていて、医療や手術のためではありませんが、病院内の雑務、たとえばタオルやリネンや食事、薬などを運ぶといった業務で使われています」 December 12, 2025

プログラミング無料学習サイトlaravelやるばいの日記です。

今回は40代からプログラマをやる大変さについて解説しています。

登録なしで読めますので興味がある方は読んで下さい。
https://t.co/YwVps05EKr

#駆け出しエンジニアと繋がりたい December 12, 2025

プログラミング無料学習サイトlaravelやるばいの日記です。

今回はコーティング初心者がAIを使ったコーティングに潜む危険性です。

登録なしで読めますので興味がある方は読んで下さい。

https://t.co/k6bVWZYFrs

#駆け出しエンジニアと繋がりたい December 12, 2025

『SQLアンチパターン第2版 ―データベースプログラミングで陥りがちな失敗とその対策』の増刷が決まりました。とても嬉しいです。誠にありがとうございます！

第2版も多くの方に高くご評価いただき、長く読まれる書籍になってほしいなと思います。 https://t.co/7bD2X7qDQl December 12, 2025

Arduinoは「タイマー割り込み」を使えるので、リアルタイム処理の基礎を学ぶにはとても良い教材だと感じています✨

特定の周期でコードを自動実行できるため、センサー監視やLED点滅のような処理を“時間に正確”に動かす感覚をつかめます。

これは組み込み開発で重要な考え方で、Pythonでは得にくいハード寄りの学びにもつながります。

初心者の方にはまずArduinoで“時間を扱う”面白さを体験してほしいと思っています😄
#Arduino #組み込み #プログラミング学習 #Python December 12, 2025