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はてなキーワード:ハードウェアとは
C++は、現在でも世界で最も高速な部類に入るプログラミング言語です。2025年時点でも、高いパフォーマンス、低レイテンシ、細かいハードウェア制御が要求される分野（ゲーム開発、高頻度取引、組み込みシステムなど）において、依然として最高レベルのパフォーマンスを提供し続けています。
1. なぜC++が「最も速い」と言われるのか
機械語への近い変換:C++はコンパイラ言語であり、ソースコードが非常に効率的なネイティブ機械語に直接変換されるため、中間ランタイムが存在せず高速に動作します。
手動メモリ管理:ガベージコレクション（GC）がないため、自動メモリ解放による突発的な遅延が発生せず、決定論的なレイテンシ（安定した速度）を実現します。
ゼロコスト抽象化: 高度な抽象化（オブジェクト指向など）を用いても、パフォーマンスのオーバーヘッドがほぼかからないように設計されています。
ハードウェアへの直接アクセス:ポインタやSIMD（Single Instruction, Multiple Data）命令など、CPUの能力を最大限に引き出す低レベルな操作が可能です。
C言語:C++の基盤であり、同等の速度を持っています。C++は抽象化能力が高いため、同等のパフォーマンスを保ったまま複雑なアプリケーションを記述しやすいです。
Rust: 近年C++の最大のライバルです。多くのベンチマークでC++と同等の速度を示し、安全性を保証しながらC++を凌駕するケースもあります。
Go/Java/C#:GC（ガベージコレクション）を持つため、メモリ負荷が高いタスクではC++やRustに遅れを取る傾向がありますが、開発速度や並行処理には強みがあります。
Python/JS:インタプリタ言語であり、C++に比べて実行速度は非常に遅いです。
必ず速いわけではない:C++は速い「言語」ですが、非効率なコードを書けば遅くなります。高速化にはコンパイラの最適化設定や、高度な最適化テクニック（メモリアクセス最適化など）の知識が必要です。
安全性のトレードオフ: 手動メモリ管理は高速ですが、バグ（メモリーリークなど）が起きやすく、パフォーマンスを高めるために安全性を犠牲にする場合があります。
C++は極限のパフォーマンス（最高速度）を求めるなら依然として最強の選択肢の一つです。しかし、Rustのようなモダンで安全な言語も台頭しており、用途に合わせて選ぶのが現代的なアプローチです。
https://b.hatena.ne.jp/entry/s/xenospectrum.com/toyota-fluorite-flutter-game-engine-digital-cockpit/
情報系の大学に通っているが、情報系ってすごくよしよしされているのを感じる。
変な話、化学でポリマーを合成できる方が、出来合いのウェブサーバのプロダクトやらをローカルで建てるよりも絶対に難しいのに、前者はあんまり聞かなくて、後者をインターンで褒められてるのなんなんだろうって感じがする。はっきり言って良くないと思う。
もっと難しいこと（それは学士論文のようなことかもしれないし、何かのプロダクトかもしれない）を成し遂げて、情報系のすごいところ、便利なところ、頑張っているところとして、論った方が健全だし、褒められてることで思い上がってるやつはいい加減にしろよと思っている。
インターンがなんだよ、お前は既存のプロダクトの焼き直ししかしてないじゃないかよ。いや、現実的に考えると情報分野に限らず科学は既存のプロダクトや理論の積み重ねでしかないんだけど、そういうことではなくて、社員から言われた通りの手順でシステムをDocker の上に構築して、やったー動いたね、褒めて褒めて、俺コンピュータできるんだわ大企業就職間違いなしとかアホか。顧客から提示されたアバウトな内容を取捨選択して、複数の選択肢を比較して、満足してもらえるシステムを構築できてやっとシステムちょっとできるって言えるんじゃねえのかよ。
この点、よりハードウェアによった電子系の分野とかは頑張っている、あるいはネットワークとかインフラエンジニア。それに比べてソフトウェアはなんだ、特にフロントエンドの学生はなんだ、いい加減にしろ。もちろん全員ではない。Web 系を追いかけるのは体力がいる、それを追っている彼らの中にはとてつもなく素晴らしい人間もいる。
GitHub Copilot が使えてすごいってなんだよ、Codex が使えてすごいってなんだよ。お前ただ日本語が上手いだけじゃないか、いや、日本語すら下手。書かれたソースコードを精査もせずに「動きません直してください。」じゃないんだよ、ばーかばーか、あほ。お前は機械学習をまともに学んだことがあるのか。CNN を自分で実装することができるのか、あほ。
最近はこんな何も学んでいない状態で卒業することに危機感を覚えている。自分含め、こんな奴らが就職していいのかよ。個人的には情報系の就職はより難しくなって欲しいと思う。私は先述の理由からAI は嫌いだが、AI がクソほど発展してしまえば、こいつらを職にあぶらせられると思うと楽しみである。その頃には俺も職にあぶれてるだろうけど。
もしくは埼玉送りにされてほしい
[B! togetter] 職場で「中年女性に理解できるかわかりませんが…」とネットやハードウェアの説明を受けることがあるが、今の中年世代の方々は黎明期から自作PCでHTMLを手打ちしてた人達である
パソコン、オーディオインターフェース、エンコードしたDAWによって音が違う
電圧で音が変わる
ハードウェアコンソールでしか出せない味がある（中身はすでに電子化されている）
とか言ってる
IT業界からとあるエンジンメーカーに転職してきたんだけど最初にビビったのがコレ
さすがに開発にはこういうのいないけど現場の奴と話すとこういう人喰い族みたいなのがゴロゴロいる
そういう現場だけならいいんだけどクリエイターにもたまにこういうのいて、売れてない才能のない音楽プロデューサー名乗る人がただの銅線一本つないだだけの箱を数百万で買ってノイズが取れるとか言ってる
若い子もこういうのに騙されて変な思想持つサイクルが生まれてて悲惨だよ
自分は違いがわかるみたいな見栄が積み重なってこういうバケモノの巣を作ってるんだろうな
【はじめに】
※本稿は、先に公開した同名論考に対して寄せられた批评と、それを通じて得られた理論的再検討を踏まえ、特に現代貨幣理論（MMT）に対する理解を、主流的な財政論の枠組みから切り離し、より構造論的・環境依存的な視点へと修正したものである。
基本的な問題意識は変わらないが、いくつかの記述は、より精密な形へと再構成されている。
なお、本稿の結論──
「金利上昇によって、政治の裁量空間が急速に失われていく」という構造認識自体は維持されている。
今回の改稿は、その結論に至る理論的経路を、より正確な貨幣制度理解に基づいて再構成したものである。
本稿は、完成された主張というよりも、
構造モデルが批評によってどのように精緻化されうるかを含めた思考過程の記録として読まれたい。
本稿は、硬直化した日本政治システム（リヴァイアサン）がいかにして「変化」するのか、あるいは「変化しない」のかを、構造的制約（Structure）と主体的能動性（Agency）の緊張関係から分析する。
結論から述べれば、閉鎖された均衡システムにおいて、内部の主体的行動はシステムの延命（メンテナンス）に寄与するのみであり、構造転換をもたらす真の変数は、常にシステムの「外部」から到来する。
なぜ内部からは変われないのか。なぜ外部ショックのみが有効なのか。本稿はその力学的メカニズムを解明する。
システム内の能動性：なぜ「本気の改革者」は例外なく窒息するのか？
システム内には、現状維持を望む者ばかりではない。稀に、私利私欲を度外視し、本気で構造転換を志す「確信犯的改革者」が出現する。
彼らは「空気を読まない」強さを持ち、世論の熱狂を背に、既得権益という岩盤に突撃する。
しかし、なぜ彼らは例外なく敗北し、システムに吸収されるか、あるいは排出されるのか。
その敗因は、個人の資質ではなく、リヴァイアサンが備える高度な「免疫システム」にある。
日本の意思決定プロセスは、無数の承認ハンコと全会一致の慣行によって設計されている。
改革者の持つ「政治的熱量」は、膨大な会議、部会、審議会というプロセスを経ることで、「摩擦熱」へと変換され、散逸する。
鋭利な刃物も、泥沼を切り続ければ摩耗して切れなくなる。システムは「反対」するのではなく、「手続き」によって改革者を疲弊死させる。
河野太郎氏は「異端児」として知られ、行革担当相やデジタル相として、日本の非効率なアナログ行政（ハンコ、FAX）を打破しようと試みた。彼は「岩盤規制をドリルで砕く」という強い意志を持っていた。
システム（各省庁）は、彼の命令を拒否はしなかった。その代わりに、「法解釈の整理」「セキュリティ上の懸念」「関係各所との調整」という名の「手続きの迷宮」を展開した。
結果として、「ハンコをなくす」ために「デジタルハンコを押すシステムを作る」といった、本末転倒な解決策（システムの自己保存）へと誘導された。
結果：
彼の膨大な熱量は、岩盤を砕くことではなく、岩盤の表面を磨くこと（UIの微修正）に浪費された。彼はシステムを変えたのではなく、システムによって「改革ごっこ」というガス抜きの役回りを演じさせられたのである。
システムに逆らう異物に対しては、派閥や官僚機構が連携し、この血液の供給を遮断する。
協力者がいなくなり、情報が入らなくなり、部下が動かなくなる。
どれほど高潔な意志を持っていても、手足となる組織を兵糧攻めにされれば、改革者は「裸の王様」として孤立し、機能不全に陥る。
事例2：民主党政権（2009-2012）—— 「臓器移植」への急性拒絶反応
鳩山由紀夫および民主党は、「政治主導（脱官僚）」と「対等な日米関係（脱対米従属）」を掲げ、システムの中枢OSを書き換えようとした、極めて純粋な理想主義者たちであった。
明治層（官僚機構）は、新参者である民主党大臣に対し、重要情報を上げない、あるいは意図的にリークするという「兵糧攻め」を行った。
同時に、米国層（将軍）は、普天間基地問題を巡って「トラスト・ミー」と叫ぶ鳩山氏を「システムのエラー」と認定し、徹底的に冷遇した。
結果：
官僚と米国という二大免疫細胞に攻撃された政権は、内部から機能不全（多臓器不全）に陥り、わずか3年で壊死した。これは、適合しない臓器を無理やり移植した際に起きる「急性拒絶反応」そのものであった。
なぜ最も危険な敵ほど「中枢」に招き入れられるのか？
これは罠である。要職に就けば、その省庁の官僚を守る義務（答弁義務）が生じる。
改革者は、自らが破壊しようとしていた組織の「顔」として振る舞うことを強制され、既存の論理に取り込まれる（ミイラ取りがミイラになる）。
システムは、敵対者を「内部に取り込み、腐敗を共有させる」ことで、その牙を無力化する。
かつての日本社会党は、自民党の金権政治と軍拡に対抗する、強力な「システム外の対抗馬」であった。
1994年、自民党は驚くべき奇策に出た。長年の宿敵である社会党のトップ（村山富市）を、あえて「総理大臣」に指名したのである。
権力の中枢に座らされた村山氏は、システムの論理に従わざるを得なくなった。彼は就任直後、社会党の党是であった「自衛隊違憲論」や「日米安保反対」を撤回させられた。
結果：
「総理大臣」という最高のポストを与えられた瞬間、社会党の魂（イデオロギー）は死んだ。自民党は、敵を王座に座らせることで、敵の存在意義を消滅させたのである。これは、システムが実行した最も残酷で鮮やかな「安楽死」であった。
なぜ政治システムは「イデオロギー」ではなく「会計」で死ぬのか？
政治とは、究極的には「誰からリソース（税金）を徴収し、誰に配分するか」という資源配分の技術である。
戦後日本政治の安定性は、経済成長という「宿主」がもたらす無限の果実を前提にしていた。しかし、宿主の生命力が限界に達した現在、システムは「イデオロギーの敗北」ではなく「会計学的な死」に直面している。
なぜ自民党は「配れなくなった瞬間」に崩れ始めるのか？
前述の通り、自民党には核となるイデオロギー（魂）がない。多様な派閥や、農協、医師会、経団連といった利害が相反する集団を一つに束ねていた「接着剤」は、ただ一つ。「国からの補助金と公共事業」である。
崩壊の論理：高度成長期やバブル期は、パイ（財源）が拡大し続けたため、「全員に配る（Positive-sum）」ことが可能だった。しかし、ゼロ成長とインフレが常態化した現在、パイは縮小している。
一人のプレイヤーに利益を誘導すれば、別のプレイヤーから奪わねばならない（Zero-sum）。利益分配マシンとしての自民党は、その存在意義（配る機能）を物理的に喪失しつつある。カネの切れ目が縁の切れ目となり、システムをつなぎ止める引力が消滅する。
――そして露呈する、制度という名の「檻」
なぜ「国債を刷ればいい」は突然使えなくなったのか？
支配的な政策言説において、「税収が足りないなら国債を刷ればいい」という現代貨幣理論（MMT）的アプローチは、ゼロ金利・低金利という特殊な金融環境でのみ作動する例外的措置（チート）として理解されている。
この見方に立てば、MMTは恒常的な財政運営理論ではなく、長期停滞と金融緩和に覆われた日本においてのみ一時的に許容された「裏技」に過ぎない。
2024年の日銀による利上げ、すなわち「金利のある世界」への回帰は、このチート機能の強制終了を意味する。
金利が上昇すれば、国債残高に比例して利払い費は自動的に増大する。国債利払いは予算編成上、優先的に処理される「固定費」であり、政治的裁量によって削減することはできない。
これら不可避的支出だけで国家予算の限界値に達する以上、政治家が「自由意志」で配分できる裁量予算は消滅する。
結果として、政治家は「利益の分配者」から、膨張する固定費の帳尻を合わせるだけの「赤字の管理人」へと降格させられる――
これが、金利上昇後の世界において語られる、MMT「失敗」の物語である。
しかし、この物語そのものが、より深い構造的真実を逆説的に暴露している。
現代貨幣理論（MMT）の本質は、低金利下のチートを正当化するための方便ではない。
それは、貨幣主権を持つ政府は「支出のために徴税や借入を必要としない」という、現代通貨システムの物理的実態を可視化した理論である。
MMTの視点では、国債は資金調達手段ではなく、民間部門に供給された余剰通貨を吸収し、金利を調整するための政策ツールに過ぎない。
本来、政府支出を制約するのは「財政赤字」ではなく、供給能力の限界が引き起こすインフレのみである。
現代の金融システムは、中央銀行の独立性という「防波堤」によって、政治権力が通貨発行を直接統制することを禁じている。
これは、インフレを制御できない政治に対する制度的不信を前提とした安全装置である。
さらに、国債は国際金融市場において「安全資産」として機能しており、これをMMT的論理で無効化することは、現行のグローバル金融秩序そのものを動揺させかねない。
むしろ、「貨幣主権国家は理論上できること」と、「市場・制度・国際秩序が許容すること」との乖離である。
しかし、それを実行すれば「財政規律の崩壊」と見なされ、円安やインフレ、資本流出を招くという政治的・市場的制約が即座に作動する。
それは、我々自身が作り上げた「財政規律」という名の制度的な檻の中に、最初から閉じ込められていたのである。
日本の金融政策は、国内で完結した閉鎖系ではない。円という通貨は、ドルを基軸とするグローバル金融システムの一部として循環する開放系に組み込まれている。ゆえに、「ゼロ金利を維持するか否か」という選択は、国内の意思だけで決定できるものではない。
2022年以降、米国はインフレ抑制のため急激な利上げを実施した。金利とは通貨の「魅力度」であり、高金利通貨へ資本が流れるのは、重力や水位差と同じ物理法則である。
米国が高金利、日本がゼロ金利であれば、資本は必然的に円を売り、ドルへと移動する。この圧力は政策論争によって回避できる性質のものではない。
資本流出の帰結として発生した急激な円安は、輸出企業には利益をもたらす一方、エネルギー・食料を輸入に依存する国内経済に対して、強烈な輸入インフレとして作用した。
生活必需品価格の上昇は、国民の生存コストを直接押し上げ、システムにとって最も危険な閾値――社会的耐性限界――へと接近させる。これは単なる経済指標の悪化ではなく、治安不安や政権不安定化という「システム破壊リスク」の増大を意味する。
一つは、利上げを拒否し続け、通貨価値の下落と制御不能なインフレによって通貨の信認そのものを失う道。
もう一つは、利上げを受け入れ、国債利払い費の増大によって財政運営が硬直化する道である。
国家にとって「通貨の死」は即死を意味するが、「財政の死」は延命可能である。
外部環境によって銃口を突きつけられたシステムが、自動的に「より生存確率の高い地獄」を選ばされた結果に過ぎない。
ここにもまた、個別の意思決定主体の「自由意志」は存在しない。
あるのは、開放系における外部変数によって強制的に狭められた、選択肢なき選択だけである。
なぜ国民は反乱せず、「産まなくなる」のか？
配るカネがなくなったシステムは、最終手段として、声の小さい層（非正規雇用者、若者、そして未来の世代）から搾取し、コア支持層（高齢者、既得権益）へ移転するという「略奪的再分配」に移行する。
崩壊の論理：しかし、搾取される側の実質賃金（生存エネルギー）が限界を割った時、宿主は死ぬ。少子化や労働意欲の低下は、国民の道徳的退廃ではない。「これ以上搾取されることへの、Permalink |記事への反応(1) | 12:38
日経平均株価が半導体指数になってニュースで話題になるが、製造装置や材料は盛り上がっているが、日本に半導体チップ設計の仕事がない。
一方、中国はというと沢山あって羨ましい。
【はじめに】
本稿で描写した力学は、日本固有ではなく、「長期一党優位 × 外部安全保障依存 ×人口逆転」を満たす政治体制に一般化可能である。
本稿は、硬直化した日本政治システム（リヴァイアサン）がいかにして「変化」するのか、あるいは「変化しない」のかを、構造的制約（Structure）と主体的能動性（Agency）の緊張関係から分析する。
結論から述べれば、閉鎖された均衡システムにおいて、内部の主体的行動はシステムの延命（メンテナンス）に寄与するのみであり、構造転換をもたらす真の変数は、常にシステムの「外部」から到来する。
なぜ内部からは変われないのか。なぜ外部ショックのみが有効なのか。本稿はその力学的メカニズムを解明する。
1.システム内の能動性：「異物」に対する免疫反応と、改革者の窒息
システム内には、現状維持を望む者ばかりではない。稀に、私利私欲を度外視し、本気で構造転換を志す「確信犯的改革者」が出現する。
彼らは「空気を読まない」強さを持ち、世論の熱狂を背に、既得権益という岩盤に突撃する。
しかし、なぜ彼らは例外なく敗北し、システムに吸収されるか、あるいは排出されるのか。
その敗因は、個人の資質ではなく、リヴァイアサンが備える高度な「免疫システム」にある。
現象：改革者が「AをBに変えろ」と命令した瞬間、官僚機構と族議員は「徹底的な検討」と「根回し」を開始する。
日本の意思決定プロセスは、無数の承認ハンコと全会一致の慣行によって設計されている。
改革者の持つ「政治的熱量」は、膨大な会議、部会、審議会というプロセスを経ることで、「摩擦熱」へと変換され、散逸する。
鋭利な刃物も、泥沼を切り続ければ摩耗して切れなくなる。システムは「反対」するのではなく、「手続き」によって改革者を疲弊死させる。
能動性：
河野太郎氏は「異端児」として知られ、行革担当相やデジタル相として、日本の非効率なアナログ行政（ハンコ、FAX）を打破しようと試みた。彼は「岩盤規制をドリルで砕く」という強い意志を持っていた。
システム（各省庁）は、彼の命令を拒否はしなかった。その代わりに、「法解釈の整理」「セキュリティ上の懸念」「関係各所との調整」という名の「手続きの迷宮」を展開した。
結果として、「ハンコをなくす」ために「デジタルハンコを押すシステムを作る」といった、本末転倒な解決策（システムの自己保存）へと誘導された。
結果：
彼の膨大な熱量は、岩盤を砕くことではなく、岩盤の表面を磨くこと（UIの微修正）に浪費された。彼はシステムを変えたのではなく、システムによって「改革ごっこ」というガス抜きの役回りを演じさせられたのである。
現象：既得権益を攻撃する改革者は、システム内部で「調整能力がない」「独善的だ」というレッテルを貼られる。
システムに逆らう異物に対しては、派閥や官僚機構が連携し、この血液の供給を遮断する。
協力者がいなくなり、情報が入らなくなり、部下が動かなくなる。
どれほど高潔な意志を持っていても、手足となる組織を兵糧攻めにされれば、改革者は「裸の王様」として孤立し、機能不全に陥る。
事例2：民主党政権（2009-2012）—— 「臓器移植」への急性拒絶反応
能動性：
鳩山由紀夫および民主党は、「政治主導（脱官僚）」と「対等な日米関係（脱対米従属）」を掲げ、システムの中枢OSを書き換えようとした、極めて純粋な理想主義者たちであった。
明治層（官僚機構）は、新参者である民主党大臣に対し、重要情報を上げない、あるいは意図的にリークするという「兵糧攻め」を行った。
同時に、米国層（将軍）は、普天間基地問題を巡って「トラスト・ミー」と叫ぶ鳩山氏を「システムのエラー」と認定し、徹底的に冷遇した。
結果：
官僚と米国という二大免疫細胞に攻撃された政権は、内部から機能不全（多臓器不全）に陥り、わずか3年で壊死した。これは、適合しない臓器を無理やり移植した際に起きる「急性拒絶反応」そのものであった。
現象：システムにとって最も危険な改革者に対しては、あえて「大臣」などの要職を与える。
これは罠である。要職に就けば、その省庁の官僚を守る義務（答弁義務）が生じる。
改革者は、自らが破壊しようとしていた組織の「顔」として振る舞うことを強制され、既存の論理に取り込まれる（ミイラ取りがミイラになる）。
システムは、敵対者を「内部に取り込み、腐敗を共有させる」ことで、その牙を無力化する。
能動性：
かつての日本社会党は、自民党の金権政治と軍拡に対抗する、強力な「システム外の対抗馬」であった。
1994年、自民党は驚くべき奇策に出た。長年の宿敵である社会党のトップ（村山富市）を、あえて「総理大臣」に指名したのである。
権力の中枢に座らされた村山氏は、システムの論理に従わざるを得なくなった。彼は就任直後、社会党の党是であった「自衛隊違憲論」や「日米安保反対」を撤回させられた。
結果：
「総理大臣」という最高のポストを与えられた瞬間、社会党の魂（イデオロギー）は死んだ。自民党は、敵を王座に座らせることで、敵の存在意義を消滅させたのである。これは、システムが実行した最も残酷で鮮やかな「安楽死」であった。
2.外部変数A：宿主の衰弱 —— 「分配原資」の物理的枯渇とシステムの栄養失調
政治とは、究極的には「誰からリソース（税金）を徴収し、誰に配分するか」という資源配分の技術である。
戦後日本政治の安定性は、経済成長という「宿主」がもたらす無限の果実を前提にしていた。しかし、宿主の生命力が限界に達した現在、システムは「イデオロギーの敗北」ではなく「会計学的な死」に直面している。
構造的現実： 前述の通り、自民党には核となるイデオロギー（魂）がない。多様な派閥や、農協、医師会、経団連といった利害が相反する集団を一つに束ねていた「接着剤」は、ただ一つ。「国からの補助金と公共事業」である。
崩壊の論理：高度成長期やバブル期は、パイ（財源）が拡大し続けたため、「全員に配る（Positive-sum）」ことが可能だった。しかし、ゼロ成長とインフレが常態化した現在、パイは縮小している。
一人のプレイヤーに利益を誘導すれば、別のプレイヤーから奪わねばならない（Zero-sum）。利益分配マシンとしての自民党は、その存在意義（配る機能）を物理的に喪失しつつある。カネの切れ目が縁の切れ目となり、システムをつなぎ止める引力が消滅する。
構造的現実： 「税収が足りないなら国債を刷ればいい」という現代貨幣理論（MMT）的アプローチは、低金利という特殊な温室環境でのみ作動する「バグ技（チート）」であった。
崩壊の論理：2024年の日銀の利上げ（金融正常化）以降、このチート機能は強制終了された。金利のある世界では、国債の利払い費が爆発的に増大する。
防衛費、社会保障費、そして利払い費。これら「固定費」だけで国家予算の限界値（Cap）に達する。政治家が「自由意志」で配れる裁量予算はゼロになる。政治家は「利益の分配者」から、単なる「赤字の管理人」へと降格させられるのである。
構造的現実： 配るカネがなくなったシステムは、最終手段として、声の小さい層（非正規雇用者、若者、そして未来の世代）から搾取し、コア支持層（高齢者、既得権益）へ移転するという「略奪的再分配」に移行する。
崩壊の論理：しかし、搾取される側の実質賃金（生存エネルギー）が限界を割った時、宿主は死ぬ。少子化や労働意欲の低下は、国民の道徳的退廃ではない。「これ以上搾取されることへの、生物学的防衛反応」である。
働く人間がいなくなり、税収が途絶えれば、いかなる強固な政治権力も物理的に餓死する。
読者は疑問に思うかもしれない。「借金をチャラにできるゼロ金利がそれほど便利なら、なぜシステムはそれを永遠に続けなかったのか？」と。
答えはシンプルだ。外部環境（米国金利と為替市場）が、そのチートの使用を物理的に許さなくなったからである。
外部変数：2022年以降、米国（将軍）はインフレ退治のために急激な利上げを行った。
システムの反応：金利とは「通貨の魅力」である。米国が高金利で、日本がゼロ金利であれば、世界中のマネーは日本（円）を売って米国（ドル）へ流出する。これは水が高いところから低いところへ流れるのと同じ物理法則である。
「円安」は輸出企業（経団連）にはプラスだが、エネルギーと食料を輸入に頼る日本国民（宿主）にとっては、猛烈な「輸入インフレ」として襲いかかる。
ガソリン代、電気代、スーパーの食材価格が高騰した。これは、政治システムが最も恐れる「国民の生存コストの限界突破」を意味する。もしこれ以上放置すれば、暴動や政権転覆のリスク（システムの物理的破壊）が生じるレベルに達した。
システムは、以下の二つの地獄から一つを選ばなければならなくなった。
地獄A（利上げしない）： 円が紙屑になり、ハイパーインフレで国民生活が崩壊する（通貨の死）。
地獄B（利上げする）： 国の借金利払いが増え、予算が組めなくなる（財政の死）。
国家にとって「通貨の死」は即死を意味するが、「財政の死」はまだ延命の余地がある。
ゆえに、植田総裁（日銀）が利上げを決断したのではない。「通貨崩壊」という外部からの銃口を突きつけられ、システムが自動的に「地獄B」へのスイッチを入れさせられたのである。
ここにも「自由意志」は存在しない。あるのは、外部環境によって狭められた「強制された選択」のみである。
3.外部変数B：将軍の変心 —— 「吉田ドクトリン」の強制廃棄
日本の戦後構造（軽武装・経済優先）は、日本人の平和愛好精神が生んだものではない。冷戦構造下でアメリカがそれを「許容」し、安全保障コストを肩代わりしていたという「外部環境の特異点」に過ぎない。
なぜこれが決定的なのか：
米国の国力相対低下と中国の台頭により、アメリカはもはや単独でパックス・アメリカーナを維持できなくなった。トランプ現象に代表される米国の孤立主義は、日本に対して「安保のタダ乗り」を許さない段階に入った。
「将軍（米国）」からの圧力は、日本の国内政治力学（護憲派 vs改憲派の議論）を無効化する。
米国が「守ってほしければ、自分で槍を持て（防衛費増額・敵基地攻撃能力）」と命じた瞬間、日本国内の憲法論議は吹き飛ぶ。
システムは生存のために、憲法解釈をねじ曲げ、増税を行い、強制的に軍事国家へと再編される。これは主権的な選択ではなく、「属国としての構造的適応」である。
4.外部変数C：生物学的強制 —— 「消極的選択」としての保守と情報環境の閉鎖系
人口動態の変化は、単なる数の減少ではない。それは、異なる情報環境と経済的絶望を生きる世代間の断絶を意味する。
若者の自民党支持を、かつての学生運動のような「熱狂的な政治参加」と誤解してはならない。それは、メディア環境と経済的不安によって構造的に誘導された、極めて「受動的な合理的選択」である。
メカニズムA：生存本能としての「現状維持（Status Quo）」
現象：
20代の多くは、高市早苗氏のようなタカ派や自民党を支持するが、それは積極的な変革への意志というよりは、「リスク回避」の色合いが濃い。
深層分析：
デフレと停滞しか知らない世代にとって、リベラル野党が掲げる「分配」や「負担増」は、高齢者への富の移転を固定化する「緊縮の悪夢」として映る。
対して、自民党が掲げる「積極財政」や「強い国」というナラティブは、たとえそれが幻想であったとしても、窒息しそうな現状に風穴を開けてくれそうな「唯一の生存ルート」に見える。
彼らはイデオロギーで選んでいるのではない。「野党に任せて混乱するリスク（ダウンサイド）」を極限まで嫌い、「腐敗していても、今の生活が崩壊しない程度の安定を提供してくれる自民党」に、消去法的にしがみついているのである。
構造的要因：
この「消極的選択」を強化しているのが、ソーシャルメディアのアルゴリズムである。
TikTokやYouTube Shortsといった短尺動画プラットフォームにおいて、野党の複雑な政策論争は「退屈なノイズ」として淘汰される。
一方で、「論破」や「強い言葉（国を守る、敵を倒す）」といった保守派のシンプルなメッセージは、「消費しやすいエンタメ・コンテンツ」として拡散されやすい。
生物学的ハードウェアから始めましょう。女性は、社会的排除が生存に多大なコストをもたらす環境で進化しました。妊娠中は狩りはできません。授乳中は抵抗できません。生き残るためには、部族からの承認、つまり保護、食料の分配、一時的な脆弱性への寛容が必要でした。何百万年もの間、このような状況が続き、社会的拒絶を深刻な脅威とみなすハードウェアが生まれました。男性は異なるプレッシャーに直面していました。何日も行方不明になる狩猟隊、探検、戦闘。あなたは我慢しなければなりませんでした。
一時的な排除を精神的に崩壊することなく乗り越えられた男性には、より多くの選択肢があった。より多くのリスクを負い、より自立し、より困難な状況から抜け出す能力があった。（男性の地位は依然として生殖において非常に重要であり、地位の低い男性は困難を強いられた。しかし、男性は妊娠中や授乳中の女性よりも困難な方法で、一時的な排除から立ち直ることができた。
これは性格研究にも現れています。デイヴィッド・シュミットによる55の文化を対象とした研究では、どの文化においても同様のパターンが見られました。女性は平均して協調性が高く、神経症傾向（社会的拒絶の兆候を含む否定的な刺激への感受性）も高いのです。男性は平均して、意見の相違や社会的対立に対する寛容性が高いのです。これらの差は大きくありませんが、研究対象となったすべての文化において一貫しています。
https://x.com/IterIntellectus/article/2012220254504530043/media/2012211298830868480
Startwith the biologicalhardware.
Women evolved in environments where social exclusion carried enormous survival costs.You can't hunt pregnant.You can'tfight nursing. Survival required the tribe's acceptance: their protection, theirfood sharing, their tolerance ofyour temporaryvulnerability. Millions of years of this andyougethardware that treats social rejectionas serious threat.
Men faced different pressures. Hunting parties gone fordays. Exploration. Combat.You had to toleratebeingalone, disliked, outside thegroup for extended periods.
Menwho could handle temporary exclusion withoutfalling apart hadmore options.More risk-taking,more independence,more ability to leave bad situations.
(Male statusstill mattered enormously for reproduction,low-status men hadit rough. But men could recover from temporary exclusion in ways that were harder for pregnant or nursing women.)
This shows up in personality research.David Schmitt's work across 55 culturesfound the same pattern everywhere: women average higher agreeableness, higher neuroticism (sensitivity tonegative stimuli, including social rejection cues). Men average higher tolerance for disagreement and socialconflict. The differences aren'thuge but they're consistent across every culture studied.
https://youtu.be/JERNjc9ZnrA?si=NjsyV9k-UThRofIA
1年ほど前、世界に衝撃を与えたDeepseekが、再び衝撃を与えようとしているらしい。
Deepseekがリリースしてる論文を見るに、今までAI開発の大前提だったTransformerの一部を置き換えるかもしれないそう。
以下、動画をNotebookLMに要約させたやつ。
Deepseekが開発している新アーキテクチャは、過去約9年間にわたりAI業界の「王者」として君臨してきた「トランスフォーマー（Transformer）」の一部を置き換える可能性があり、業界の勢力図やエコシステムに多大な影響を及ぼすと予測されています。
具体的な影響は以下の点が挙げられます。
・AI開発の「前提」が覆る
現在の生成AIのほぼ全ては、2017年にGoogleが発表したトランスフォーマー技術をベースにしています。これまでもトランスフォーマーに挑む技術はありましたが、王座を奪うには至りませんでした。しかし、Deepseekの論文には「社内でこの新アーキテクチャの大規模モデルを既に学習している」という示唆があり、これが成功すれば9年間誰も成し遂げられなかった技術的転換が起こる可能性があります。
このアーキテクチャの変更は、ハードウェア業界にも波及します。NVIDIAのような汎用チップへの影響は少ないと見られますが、トランスフォーマーに特化した専用チップを開発しているスタートアップ企業などは、前提となる技術が変わることで、その製品価値が失われるといった事態になりかねません。
GoogleやOpenAIなどの大手は、トランスフォーマーを前提にインフラや最適化アルゴリズムを構築し、次世代モデル（Gemini 3や4など）の学習を進めています。もしDeepseekの新技術が圧倒的に優れていた場合、進行中の巨大プロジェクトを途中で変更することは困難であるため、既存のビッグテックが対応に遅れをとる、あるいは開発方針の大幅な修正（「ポシャる」）を迫られる可能性があります。
Deepseekは、昨年の「R1」モデルにおいても、推論能力を高める手法（RLVR）を公開し、それが業界全体のスタンダードになったという実績があります。そのため、彼らが示唆する今回の新アーキテクチャも単なる理論にとどまらず、実用的な脅威となると見られています。
とにかく使えない。アスペの癖に低IQのコミュ障で、高校時代から個人開発をしつつココナラとかクラウドワークスでフリーランス活動に取り組んでたらしいのだが、それがどちらも7年も取り組んでおいて鳴かず飛ばずで法人すら立ってない事実を棚に上げてポートフォリオに書いてきやがった。
まずその時点で不安だったが、実際に使ってみれば一般的なサーバー管理、バックエンド、フロントエンド、ハードウェア、統計や計算機科学などどれもこれも一見できるように見えて理解が浅い。よく言えば広く浅い知識を持っていると言えるが、要は器用貧乏でまともに経験値がないということだ。AWSの資格すら取っちゃいない。
そんでもって学生時代にめぼしい経験がない。数学を幼少期から極めていたらしく(数IIIを小6でコンプしたというのは素直に驚いた)新しいアルゴリズムを論文に書いて某学会に通したことがあるらしいが、実績と呼べるのはそれくらいで数オリや競プロ、CTFの優勝歴などもない。本当に何の実績もない。大学生は大人なんだからIT目指すなら一つくらい社会に爪痕を残すようなとてつもない偉業をなして当然だろ、何のために大学行ったのか
自分の力と頭で修羅場を乗り越えて何かを為した経験もないのでとにかく子供じみていて扱いに困る。一見口調や語彙は大人びているように見えて忍耐力もコミュ力も何もないから始末に負えない。今どきZ世代は大人びてるんだからIT目指す新卒にもなれば普通少年ジャンプの主役くらいのスペックあって当然なのに。
そんでもって全能感にまみれていて、まるで相手が子供じみているかのように演出する能力だけは超一流。人様に物事を都合よく勘違いさせる能力は使い所を間違えなければ役に立つんだか立たないんだか。
マジで人様の前に立つカリスマ性も人様を率いる胆力も人様に率いられる根性も図太さもアイデア力も実績も実力も精神力も頭も心も体も顔も何もない無能中の無能中の無能なのでこんな奴を寄越した人事を末代まで呪うつもりだ。
結果の出ない努力は苦労や道楽ですらない。意味のある努力をした俺らがようやく意味のない辛酸も含めて舐めることができる権利を与えられているのに、無駄な努力しかせず時間を浪費した人間はエンジニアになる資格なんてない。それを解っちゃいない人事の奴らはバカしかいない。
半導体チップ設計に必要なオープンソースソフトウェアがなく、億単位のライセンス料を払って契約するしかない。
Cadence、Synopsysという米国企業大手でほぼ寡占。高すぎて一部の大学しか契約していない。
マニュアルも公開されていないのでネットを探しても使い方がわからない。
昔は日本語に翻訳したマニュアルが用意されていたが、今は英語と中国語だけだ。サポートに問い合わせようにも英語しかない。
ラピダスが話題になっているが、設計ソフトが米国から輸出停止になったら設計が出来なくなる。
実際、中国へは輸出停止の騒ぎがあった。（発表後、数日で撤回）
他の問題として、新しい構造やアーキテクチャの半導体を設計しようとしても、ソフトウェアが対応していないと作れない。
凄い装置が出てきてもソフトがないから設計出来ないといったことが起こる。
ソフトに対応してもらった場合、ノウハウなどがソフト会社経由で他社にも渡ることになる。
日本では、ソフトウェアエンジニアがそれなりに居るが、半導体チップ設計用のソフトウェア企業が育たなかった。
なぜだろうか。
以下、AIで調べた結果
中国本土の半導体EDAツールベンダー（2025〜2026年現在の状況に基づく）は、急速に増加しており、すでに70〜120社以上存在すると言われています。
ただし、実用レベル・商用化が進んでいる企業はその中のごく一部に限られます。
現在（2026年時点）で特に注目度・実績が高い、または市場で名前がよく挙がる主要な中国本土EDA企業を以下にまとめます。
（注：華大九天＝Empyrean、芯華章＝X-Epic、概倫電子＝Primariusは除外して記載）
| 分野 | 代表的な企業名（中文 /英文・略称） | 主な強み・特徴 |
| デジタル検証・シミュレーション | "UniVista / 芯瞳科技 芯華章以外で注目" | 大規模デジタル検証、FPGAプロトタイプ |
| アナログ・ミックスドシグナル | "阿卡思微電子（ArcasDA） Actt（成都模拟电路）" | 形式検証ツール、比較的新しいが技術力高い |
| 射頻・マイクロ波EDA | "九同方微電子（NineCube / Jiutongfang）芯和半导体" | 完全国産RFシリーズを追求 |
| 製造・TCAD・計測系 | "东方晶源（Dongfang Jingyuan）立芯科技" | 計測・光学系、DFM関連 |
| その他全般・新興 | "芯聚能（CoreHedge）芯动时代（CoreInitium）无锡飞谱（Feipu）思尔芯（Smit / 国微思尔芯）" | プロトタイピング、FPGAエミュレーション系 |
中国本土の半導体EDAツールベンダーのうち、特に論理設計（RTL/デジタルフロントエンド）、物理設計（バックエンド）、RTLシミュレーション、エミュレータ、アサーション、フォーマル検証、低消費電力、UVM などのデジタル系・検証系に強い企業を、2026年1月現在の状況に基づいて追加でまとめます。
（前回のリストで挙げた広立微（Semitronix）、Xpeedic などは製造/テスト/DFM/RF寄りなので、ここでは主にデジタル・検証寄りの企業を優先）
| 企業名（中文 /英文・略称） | 主な強み（デジタル・検証関連） | 現状の注目度・実績 |
| 合见工软（UniVista / Hejian） | "デジタル検証全フロー（RTLシミュレーション + Formal検証 + Emulation +FPGAプロトタイピング + UVM + DFT）国産最大規模のハードウェアエミュレータ（460億ゲート対応）低消費電力対応も進展" | "★★★★★ 2025〜2026年に最も勢いあり。デジタル大チップ検証で200社超の実績。無料トライアル開放で急拡大中" |
| 芯华章（X-Epic / Chipstart） | "高性能RTLシミュレータ（GalaxSim）フォーマル検証（GalaxFV）エミュレーション・インテリジェント検証 UVM/アサーション対応強化" | "★★★★☆AI駆動検証で差別化。2025年に大規模プロセッサ実績多数" |
| 国微思尔芯（S2C /StateMicro S2C） | "FPGAベース高速プロトタイピングエミュレーション系最強クラス 大規模SoC検証" | "★★★★グローバル500社超顧客。デジタルフロントエンド検証の定番" |
| 若贝电子（Robei） | "可視化ベースのデジタルフロントエンド（RTL設計・シミュレーション）Verilog対応・自動コード生成" | "★★★教育・中小規模設計向け強いが、実商用大規模チップでも採用例増加" |
| 鸿芯微纳（Hongxin Weina） | デジタルIC全フロー（論理・物理設計含む）を目指す | "★★★国産デジタルプラットフォーム構築中。進捗速い" |
合见工软（UniVista） がデジタル検証全フローで頭一つ抜けている状況（特にエミュレーション容量・フォーマル・UVMの統合力が突出）。アメリカ禁輸強化後の2025年後半から急加速。
芯华章 はAI×検証（特にフォーマル・アサーション自動生成）で差別化。
物理設計はまだ華大九天 がリードするものの、完全な国産デジタルバックエンドは2026年時点でもまだ不足気味（一部ツールは強いが全フロー統合は課題）。
全体として、2026〜2027年 に上記企業がさらに合併・買収を加速させ、「中国版Synopsys/Cadence」の原型が出てくる可能性が非常に高い。
俺は壮大にコケると思ってるんだけど
というか期待しすぎ、遠い将来は産業になってるだろうけど
フィジカルAIがしんどい理由は「フィジカルAI・ロボットじゃないといけないシーンが限られる。あるいはコスト的に見合わない」に尽きる
・自走する → 大抵の利用シーンでは固定で良い
・ハードウェア → 大抵の人間に対するインターフェースは端末でいい
・自分で考える → 精度100％が出なくても許される利用シーンが限られる
この100年以上の機械化で、必ずしも人でなくて良いものが沢山あるとわかってきた
人でなければダメなものはかなり少なく、それを代替してもあまり美味しくはない
これは「人でなければならない」というより「人で妥協してる」ものが多いからもある
最もロボットが活躍するのは単純労働、つまり物流や工場みたいなところだが
フィジカルAIの導入でこういう部分がアップデートされるのはもちろんあるが、皆の期待してるような薔薇色の展開にはならない
生成AIが直接機械語やバイナリを出力するようになるのではないか、という問いは本質的に間違っている。
自分は、まだ素朴なニューラルネットワークで光学文字認識(OCR)の精度を出していた頃から似たようなことを考えていたので、少し他人よりも蓄積がある。
これは、Large LanguageModel(LLM)を開発する企業が資金を集めるために多少誇張した未来を語るという文脈では大目に見た方が良いが、正確性に欠ける。
本質的な問いは、なぜ我々は、ノイマン型コンピュータを用いて、主記憶に置かれたプログラムをCPUを用いて実行する形式をとるのか、というものである。
まず、筋の悪い反論から説明し、妥当な反論にも触れたうえで、本質的に問うべき課題を説明する。
これは明確に、いいえ、と答えることが出来る。
最初こそ人間による補助は必要だが、LLMを含むAIは明確な目標があれば人間のデータなしでも十分に学習することが出来る。
これは身近なところでは将棋、有名なものだと囲碁で実証された研究が存在する。
そのため、単純に「機械語は人間による学習データが少ないので扱いが難しいだろう」という反論は成立しない。
そういったものはLLMではないだろうという指摘は可能だが、LLMでそういったAIを出力することは限定的とはいえ現在でもできる。将来できないと言うだけの論拠にはならない。
英語に限った話ではなく、人間が意思疎通に用いる言語である自然言語(natural language)は、曖昧さやばらつきがある。
これを形式言語(formal language)という、曖昧さを無くして語彙や文法を限定した言語に記述しなおすことで、厳密にする手法がある。
この形式言語での表現が、アルゴリズムやデータ構造になり、現代のノイマン型コンピュータにおけるプログラムそのものと言うことが出来る。
なぜ限定的かと言えば、形式言語の一種であるプログラミング言語には曖昧さが許容されているからである。
ほとんどのプログラミング言語では、同じ目的を達成する為に複数の記述が許容されている。
主に、人間が書きやすいから、とか、複数の人間で書きやすいように、といった理由で、曖昧さが許容されている。
そのため、機械へ命令するためには厳密さが必要だからプログラミング言語が必要だ、と言う反論は妥当ではあるが、弱い。
なぜ大統一プログラミング言語のように、自然言語の意図を機械に伝えるための形式言語が一種類になっていないかと言えば、人間の認知能力には限界があるからだ。
そのため、簡易で曖昧さを含むために最適化はできないが十分な性能を持つプログラミング言語や、非常に複雑で記述量も多くなるが大人数で作業するには最適なプログラミング言語などが複数存在する。
これらはいずれも、人間が楽に記述できる形式言語であったり、人間同士が齟齬なくコミュニケーションを取るために必要な形式言語である。
ありていに言って、人間や人間たちが理解可能な形式言語でないと機械にその意図を伝えることが出来ないから、と言える。
ただし、コンパイラから出力されたニーモニックやLLVM-IRを監査できる人間は現代では非常に少なく、現状ほぼ監査なく受け入れていると言って良い。
何故非常に少なくなったかと言えば、機械に伝える意図が大規模になり、単純にマンパワーが足りなくなったので監査しきれなくなっただけに過ぎない。
（もちろん、途方もない努力の末に最適化が進み、ほぼどの様な書き方をしても最適な機械語が出力されるようになったから、とも言える）
同様の理屈で、単純に大規模になり監査が間に合わなくなったので、受け入れるようになる未来が来ないとは言い切れない。
本質的な問いは、なぜ我々はノイマン型コンピュータを用いて機械に意図を伝えるのか、である。
ASIC(Application Specific Integrated Circuit)と呼ばれる、特定の用途向けの集積回路がある。
蟹チップとして、Realtek社のNIC(NetworkInterface Card)をご存じの方も多いと思う。
必要十分な処理があらかじめ定まっているのであれば集積回路を組んだ方が高効率省電力にできる。
暗号化や復号もASICで行われることが多く、ブロック暗号はその性質上集積回路での実装が容易であり、それに向けた研究も行われている。
一般的にも、ハードウェアエンコーダーなどでお世話になっている人も多いと思う。
ではなぜ、我々は身近な全てをASICにしないのか。
それは、書き換えできず、単純な処理しかできず、大量生産しないとコストに見合わないからである。
FPGAのように、ハードウェア記述言語を用いて集積回路を書き換えるものも、ほぼ同様の理由で研究開発用途や産業用途に留まっている。
（一部のPLD (ProgrammableLogic Device)は根強く産業利用されているし、大規模に展開され高効率を要求されかつ書き換えを求められるネットワーク機器では一部採用が進んでいる）
汎用的で書き換えが可能、伝える意図を変更できる様々な処理が可能な機械に価値があるから、である。
ここ半年から1年で急激にLLMの性能が上がったと感じている人と、コーディングツールとしてLLMの利用が洗練されたと感じている人の間には溝がある。
自分は、LLM自体は順調に進歩し続けているが、それほど劇的な変化はない、という立場をとっている。
これはモデルそのものが質的に大きく変化したと感じないから、である。
しかし、プログラミングの世界に限って観ると、コーディングエージェントや実利用では大きな変化があったと思う。
この、"コーディングを取り巻く環境としてのLLM利用"という文脈は、"LLMの進化"という文脈とは異なる、という点は頭の隅にでも覚えて帰ってほしい。
これは、LLMから直接と言う意味であれば、個人的にはNOだと思う。
ただし、LLMに指示すればバイナリが出力されるという意味であれば、個人的にはYESと答える。
この二つは明確に異なるので、今後自分の意見を述べる際には区別すると良いと思う。
コーディング周りの環境が劇的に整備されつつある、という話題に軽く触れたのはこのためで、LLMが直接バイナリを出力しなくても、結果が同じであれば人々はそれほど気にしない。
例えば、現時点でもローカルのLLMに指示するとGO言語で書かれたコードが生成され、ローカル環境に合わせたシングルバイナリが出力される一連のパイプラインを組むことはできる。
自分の想定する、未来のAIがバイナリを直接出力するというのは、この延長にあると思う。AIがイコールLLMである必要はどこにもない。
少しでもクラウド上でのサーバー処理について触れると、廃棄容易性(Disposability)は俎上に上がる。いつでも落とせていつでも捨てられる、という性質のことである。
こうした、単機能バイナリをコンテナ等に載せて処理し、日に数度デプロイするような環境だと、LLMがバイナリを出力するというのもそれほど遠い未来の話には思えなくなる。
LLMが機械語を出力する未来は個人的には来ないと思う。それは難易度が高いからではなく単純にメリットが少ないからである。
ただし、パイプラインが組まれた一環として、LLMがバイナリを出力する未来は、それほど不思議には思わない。現時点でも可能である。
単純なLinterから進んで静的解析や、動的な結合試験が組み込まれているCICDパイプラインが珍しいとまでは言えない現代において、来るべき近未来像としては妥当性がある。
（その場合、ソースコードはログとして機能し、テキストで保管が容易な、次回以降変更可能なコンテキストの一部になるだろうと思う。今後変更不要ならHDLでFPGAを弄った方が早い）
現代人のすべてがJavaで同一の書き方をしているのではない現状において、自然言語では揺らぎが強すぎて形式言語ほど意図を機械に伝えきれないという反論は、弱い。
それよりは、現代のLLMはコンテキストウィンドウが人間の数倍～数十倍程度で、適切に分割して処理しなければならず、大規模なソフトウェアを丸ごと扱えるほどではない、という反論の方が適切である。
ただ、LLMに適したプログラミング言語が生まれるのではないかと言う予測には懐疑的である。既存のプログラミング言語を使う方が人間が読みやすい。
AIが、人間が欲しいバイナリに適したプログラミング言語をLLMを用いて書き、LLMを用いてレビューし、テストツールでテストし、コンパイラでビルドし、ツールでデプロイし、実稼働するという未来予想図が、荒唐無稽とは思えない。
LLMに適したプログラミング言語が生まれる未来よりも、(冗長であっても)人間可読性の高いコードやSelf-documenting codeが生成される未来の方が、来そうに思う。
また、おそらくこの文章のもつくであろう「どんなプロンプトで書いたのか」という、一定以上の長さの文章はLLMが出力しただろうと仮定する人間が増えている(そしてある程度の妥当性がある)現状において、プロンプトで指示してデプロイまでされる未来はそこまで遠いとも思えない。
ただ、購入できるハードウェアの性能とコストが律速になるので、よほど特殊な(CPUやGPUの設計をLLMが劇的に改善する)状況にならない限り、5～10年はプログラマーが消えることは無いと思う。
金に糸目をつけないのであれば、再来年当たりからはLLMレビューのみで仕様バグ以外のほぼ無いプロダクトが世に出てもおかしくは無いと思う。
AMDA8（例えば2014年頃のA8-7600など）から最新のCPU（Ryzen 9000シリーズやCore i14/15世代）に換装した場合、AV1エンコードのスピードは「測定不能」あるいは「数十倍〜百倍以上」という次元の差になります。
これには、単なる計算速度の向上だけでなく、「ハードウェア支援」の有無が決定的に関わっているからです。
1.ソフトウェアエンコード（CPUパワーのみ）の場合
AMDA8はAV1という新しい規格が登場する前の設計であるため、最新の効率的な命令セット（AVX-512など）を持っていません。
AMDA8: 1fps（1秒間に1フレーム）すら出ない、あるいは処理が重すぎて途中でエラーになるレベルです。
最新CPU(Ryzen 9 /Core i9):ソフトウェアエンコード（libaom-av1等）でも、設定次第で実用的な速度（フルHDで数十fpsなど）が出せます。
倍率の目安:純粋な計算能力の差だけで10〜20倍以上の差がつきます。
2.ハードウェアエンコード（内蔵GPU）の場合
ここが最大のポイントです。最新のCPUには、AV1を高速に処理するための専用回路「AV1エンコーダー」が搭載されています。
AMDA8: AV1のハードウェアエンコード機能は非搭載です。
最新CPU:Ryzen 7000/9000シリーズや、IntelCore 第12世代以降（内蔵GPU）には、専用のハードウェア回路が組み込まれています。
倍率の目安:ソフトウェア処理に頼るA8に対し、最新CPUのハードウェアエンコードは「瞬きする間に終わる」レベルの差になります。比較自体が酷なほどで、体感では100倍以上のスピード感になります。
https://x.com/YUJI_MZTN/status/2001157921384882679
引用：
@YUJI_MZTN
【一夜にして7億円を失う】
夜10時のこと。
バンコクの忘年会にも参加するはずだった友人から急にキャンセルの連絡。
事情を聞いてみると、なんとLedgerがハッキングされて、Ledgerに入っていた総額7億円が盗まれたらしい。
相当ショックを受けておられて、1時間以上、今後の対策などを話し込んだ。
盗まれたルートは100%はわからないけど、昨日の夜にパソコンを開けてみると、いつものLedgerアプリが下から消えていて「？」マークのアプリになっていたらしい。（アプリに不具合などがあれば？マークのアプリになりますよね？）
アプリを再インストールしないといけないと思ったらしく、もう一度、ネットからLedgerのページにアクセスして、パソコンにインストールしたらしい。
そして、次にそのインストールしたパソコン上のアプリとスマホ側のLedgerアプリの「同期」を再度求められたらしい。
この同期を行った後の出来事はすでに書いた通り。
明らかに人の手ではなく、AIなどが介入したスピードだったらしい。
後から考えると、パソコン上でアクセスしたLedgerのWe bサイトが偽物だったらしい。
そこからインストールしたLedgerアプリも当然偽物で、そこに「同期」をしてしまったから盗まれたという経緯が全体像だそうです。
Ledgerのようなコールドウォレットであったとしても、何かしらこちらで「認証」や「同期」をしたりすると、簡単に盗まれてしまう。
何か「同期」や「認証」を求められた際は、必ず公式や詳しい友人に確認しなければいけない。
その上で、「同期」や「認証」をする前に、念のために全てを別のウォレットに移して、あえて100USDだけ残して同期や認証をしてみるとか。（そうすれば詐欺かどうか後から判別つきます）
一人でも同じ犠牲者が出ないようにと。
まず最初に明確にしておきたい。今回の窃盗事件において、犯罪者が100%悪であり、このような犯罪行為は絶対に許されない。被害者の方の心情を思うと、本当に胸が痛む。
しかし、だからこそ、この事件から学ぶべき教訓を正確に理解し、同様の被害を防ぐために、技術的な誤解を指摘する必要がある。
投稿者は「Ledgerのようなコールドウォレット」と表現しているが、これは根本的な誤解だ。ハードウェアウォレット（HWW）は、PCやスマートフォンに接続して使用する時点で、決して「コールド」ではない。
真のコールドウォレットとは、完全にオフラインで秘密鍵を管理し、ネットワークから物理的に隔離された環境を指す。USBやBluetoothで接続し、専用アプリを介して操作するHWWは、その定義から外れている。
この認識は完全に誤っている。macOSにおいて「？」マークが表示されるのは、Dockやランチパッドからアプリケーションへのリンクが切れた時だ。アプリの「不具合」ではなく、単にファイルパスが見つからないという状態を示している。
このような基本的なOS挙動を理解せずに、7億円もの資産を管理していたという事実は、深刻な問題を示唆している。
最も重要な点は、HWWの本質的な機能を理解していなかったことだ。
HWWの最大の特徴は、トランザクションに署名する際、必ず物理デバイス側に：
が表示され、物理ボタンで明示的に承認しなければ署名されないという点にある。
つまり、7億円が盗まれたということは、被害者は画面に表示された「見知らぬアドレスへの7億円送金」を、確認せずに承認ボタンを押したということになる。
スクリプトによる自動化処理を「AIの介入」と表現するのは、技術的理解の欠如を露呈している。プログラムが高速で動作することと、AIが介入することは全く別の話だ。
事件後、複数の技術者から「これは単なる同期エラーではないか」という指摘が上がっている。実際、署名した形跡がないため、資産は盗まれておらず、アプリの表示上の問題である可能性が高い。
調査の結果、LedgerLiveには以下の既知の問題が存在することが判明した：
もし本当にただの同期エラーで大騒ぎしているとすれば、これは技術リテラシーの問題を超えて、基本的な確認作業すら怠った結果と言える。7億円を管理する者として、最低限ブロックチェーンエクスプローラーで実際のトランザクションを確認すべきだった。
この事件（あるいは騒動）で露呈したのは、暗号資産エコシステム全体のセキュリティ意識の低さだ：
全員が「ケツの穴を締める」必要がある。セキュリティは、最も弱い部分から破られる。
この事件は、高価なハードウェアを購入することと、セキュリティを確保することが全く別物であることを示している。
真のセキュリティには：
これらの基礎知識が不可欠だ。
繰り返すが、もし実際に窃盗があったなら犯罪者が100%悪であり、被害者の方には心から同情する。
同様の被害（あるいは混乱）を防ぐためには、ツールに頼る前に、まず基礎的な技術理解が必要だ。そして、関係者全員がもっと真剣にセキュリティと向き合う必要がある。
