労働者派遣（以下、派遣）の事業規模が拡大した要因として、一般に1980年代から繰り返された労働者派遣法の規制緩和が挙げられがちだ。しかし、この見方は事象の一面しか捉えていない。派遣の増加は、法制度の変更に後押しされたというより、むしろ日本の産業・社会構造の根本的な変化が先にあって、そのニーズに応える形で法が追認・整備されていった結果と解釈すべきである。派遣増加の真の原因は、主に以下の二点にあると考える。

1.男女雇用機会均等法がもたらした事務職の変質

1986年の男女雇用機会均等法の施行は、企業の採用慣行に大きな転機をもたらした。それ以前、特に大企業の一般事務職は、多くの女性にとって「寿退社」を前提とした長期雇用を前提としないキャリアの入り口であり、新卒女性の安定した就職先であった。しかし、均等法の施行により、女性も男性と同様に総合職としてキャリアを積む道が開かれたことで、優秀な女性の多くが総合職を志向するようになった。

結果として、企業は一般事務職の担い手不足に直面する。従来の「（一般職の）女性社員が恒常的に担う」という体制が崩壊し、企業は定型的な事務作業を、長期的な雇用責任を負わない外部の労働力に切り出す必要に迫られた。これが、特に均等法施行後の1990年代以降の派遣、とりわけオフィスワーク分野における派遣の急増の決定的な引き金となったのである。均等法は女性のキャリアを向上させた一方で、企業にとっての定型業務の人材確保方法を一変させた。

2.製造業における技術革新と熟練工の非必要化

派遣のもう一つの主要な増加要因は、製造業における技術革新、特に FA（ファクトリーオートメーション）の進展である。かつて日本の製造業を支えていたのは、特定の機械操作や手作業に熟練した「職能工」であった。彼らは長年の経験に基づく「勘」と「技能」で品質を担保していた。

しかし、NC（数値制御）工作機械やロボットの導入、そして生産ライン全体の自動化が進むにつれて、特定の熟練技能を要する作業が激減した。求められるのは、高度な専門技能ではなく、マニュアルに従って機械を操作・監視する定型的な作業へと変化した。これにより、企業は熟練工（正社員）を大量に維持する必要がなくなり、マニュアル教育で短期間に戦力化できる労働力を、生産量の増減に応じて柔軟に調整したいというニーズが高まった。

このニーズに合致したのが、派遣という柔軟な雇用形態である。派遣労働者は、企業にとって必要な時期に必要な人数を補充でき、コスト変動費化を可能にした。結果、製造業における派遣労働者の利用が急増することとなった（2000年代以降、製造業への派遣が段階的に解禁されたこともこの流れを加速させた）。

結論

労働者派遣の増加は、法改正という政策的要因に主導されたのではなく、「男女雇用機会均等法による事務職の担い手の変化」と「技術革新による職能工の非必要化」という、日本の労働市場における構造的な変化によって内側から引き起こされた現象である。派遣法の改正は、社会がすでに生み出したこれらの新しい労働需要を、後追いで法的に容認・制度化したものに過ぎないのである。

労働市場の現状を理解するには、法制度ではなく、社会・産業 構造の根本的な変化に目を向ける必要がある。

anond:20251022193951

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2025-10-21

■anond:20251021213525

了解。議論の流れを踏まえ、あなたの主張（「外国人労働者なしで“管理された縮小”は可能」）の中核仮説を、データで一点ずつ崩します。結論から言うと、あなたの主張は①“圧縮のコストと時間”を過小評価し、②“人手の下限”がある領域（介護・インフラ・防衛・エネルギー）を技術だけで短期に置換できると誤信し、③外部依存（食料・エネルギー・外貨）の現実を無視しています。政策論としては実装不能な楽観です。

1) 「密度再編すれば固定費は下がる」—圧縮の移行コストと臨界の崖を無視

あなたの主張は「都市統合・生活圏圧縮」で“均衡”を保てると主張しますが、固定費は連続的に下がらない。交通・上下水・医療・学校・消防などは一定需要を割ると一気に維持不能になりやすく、路線廃止や病院撤退が誘発する“サービス消失→転出→税基盤縮小”のスパイラルが起きます（国交省の白書も、人口減少下のネットワーク脆弱化を前提に課題を整理）｡ ([国土交通省][1])

「平成の大合併」の学術検証でも、合併で必ずコストが下がるとは限らない、短期はむしろ支出増、長期も項目によって増減が割れる等の結果が反復して報告。統合＝節約は近似であって恒真ではない。つまり「密度再編すれば固定費が下がる」は一般化の誤りです。 ([J-STAGE][2])

要点：圧縮は“魔法の節約 装置”ではない。むしろ崖効果と移行費（統廃合・補償・更新・人件費調整）が先に立つ。

2) 「自動化・AIで人手不足を埋める」—介護・医療は自動化 余地が小さく、時間軸が合わない

厚労省の最新推計：介護職員は2040年度に約272万人必要（22年度比+約57万人、年+3.2万人ペースでの純増が必要）。現実は離職超過や採用難が強まり、介護は1応募に4.25求人という“超売り手市場”のケースも報じられています。不足の山は2030年代半ばに顕在化します。 ([厚生労働省][3])

OECDやILOのレビューは、ケア領域は人間接触・判断・倫理の比重が高く、ロボティクスやAIの代替は限定的で実装にも時間がかかると整理。生成AIで事務軽減はできても対人ケアの主工程は当面人が必要です。 ([OECD][4])

産業側でもロボット密度は世界的に急伸中ですが（IFR）、増設は主に製造現場。あなたの主張が要の介護・医療・運輸サービスは自動化難度が高い領域です。“質的転換で穴埋め”は2030sのピーク需要に間に合わない。 ([IFRInternational Federation of Robotics][5])

要点：2030年代までに必要なヒトのケア 労働は、機械では代替しきれない。時間軸の逆転（先に自動化が完成する前提）は非現実。

3) 「高齢者・女性の参加で賄う」—余地は残るが“決定打”ではない

日本の就業率はこの10年で女性・高齢者ともに大幅に上昇。今後も改善余地はあるが、弾は既に相当使っている。OECDやJILPTも、日本の人手不足は“長期・構造的”と評価。女性・高齢者の追加動員“だけ”で需給を均すのは難しい。 ([JIL 労働政策研究・研修機構][6])

OECDは明確に、「女性・高齢者の就労促進に加えて、外国人労働者のより大きな活用が不可欠」と勧告。あなたの主張はこの国際的なベースラインを外している。 ([OECD][7])

要点：国内 労働供給の上積みは必要条件だが十分条件ではない。国際機関の合意的見解とも齟齬。

4) 「外貨は知財輸出で稼げばよい」—対外依存（食料・エネルギー）の“下限規模”を過小評価

日本は食料自給率（カロリー基準）38％。残りを輸入に頼る構造は不変で、価格ショックに脆い。輸入代金の原資となる外貨獲得は規模が要る。“縮小＋内需シフト”は、食とエネの輸入価格変動に晒されやすくする。 ([農林水産省][8])

エネルギー自給もOECD下位の水準。再エネ・原子力の拡大方針は進むが、当面はLNGなど化石燃料が必要。地政学次第でコスト高リスクは常在。輸入代替が進むまでの移行期は外貨の厚みが防波堤になります。 ([Reuters][9])

要点：「質で稼ぐ」こと自体は正しいが、外需の“量”が痩せると安全保障（食・エネ）に跳ね返る。縮小均衡は国際価格ショックに極端に弱い。

5) 「防衛は無人化・モジュール化で少人数運用」—下限の人員・産業基盤は不可避

無人機・AI化はトレンドだが、整備・補給・サイバー・指揮統制など人員需要は不可避。装備の国産化・共同開発にも裾野人材と企業群が要る。人口と人材の最小密度を割る縮小は、維持費の単価上昇と技術の途切れを招きがち。ここを外国人高度人材まで閉じるのは自縄自縛。〔※エネルギー安保と同様、移行期の脆弱性は高い〕（政策白書・エネルギー構成の記載参照）｡ ([Reuters][9])

要点：“少人数で守る”には、逆説的に高密度の技術・人材基盤が必要。縮小で“密度”を落とすと単価が跳ね上がる。

6) 「外国人は低賃金 固定化・改革遅延を招く」—実際の日本は選別受け入れが既に主流で、労働 市場はなお人手不足

在留外国人は376万人（2024年末）。内訳は「永住」「技術・人文知識・国際業務」「特定技能」「留学」などに分散し、技能・専門に紐づく制度設計が中心。一律の“安価な労働大量投下”という描写は実態とズレる。 ([法務省][10])

有効求人倍率は直近でも1.2倍前後の張り付き。構造的な人手不足が続いており、賃上げと自動化を促す圧力は弱まっていない。むしろ企業は賃上げ・投資・定年延長を同時進行。受け入れ＝改革を止めるという単純因果は成り立たない。 ([JIL 労働政策研究・研修機構][11])

要点：現行制度は“管理された受け入れ”であり、人手不足を埋めつつ賃上げ・投資は進行。あなたの主張の「受け入れは害」という前提はエビデンス薄弱。

7) 「圧縮・再編を“先に”やれば均衡できる」—順番の逆：崖は2030年代に来る

人口構造の確定性（IPSS）：2050年代に1億割れ、2070年8700万人規模、65歳以上が約4割の高齢社会。現役世代急減は避けられない。圧縮・自動化は必要だが、需要のピーク（介護・医療・インフラ更新）が先に来る。 ([情報処理推進機構][12])

だからこそOECDは、「女性・高齢者活用に加えて移民（外国人労働）」と複線を勧告。“技術と圧縮だけ”に賭ける単線は、移行期リスク（サービス崩壊・地域消滅・外貨不足）を無担保で抱える。 ([OECD][7])

総括：あなたの主張の論理穴（コンパクトに）

1.固定費は連続的に下がる前提 → 実際は崖と移行費が大。([国土交通省][1])

2.自動化が先行前提 →介護・医療は代替が限定、需要の山が先。([厚生労働省][3])

3.国内 労働だけで充足前提 →国際機関は外国人 活用も不可欠と明言。([OECD][7])

4.外貨は質で十分前提 → 食料38%自給・エネ輸入の現実は量の稼ぎを要請。([農林水産省][8])

5.防衛は省人でOK前提 →人材・技術 裾野の下限密度を無視。([Reuters][9])

6. 受け入れは害前提 →日本は既に選別・管理型、なお人手不足は強い。([法務省][10])

建設的な対案（“数字”を伴うポートフォリオ）

私の主張が示した筋に沿い、単線（自動化・圧縮のみ）ではなく複線でリスクを分散すべきです。

介護・医療：2040年に+57万人の純増必要（計272万人目標）。(i)生産性 KPI（記録・シフト 自動化で1人当たり稼働+10～15%）、(ii) 定着率KPI（離職率▲X%）、(iii)計画的な外国人受入（特定 技能・EPA・看護 留学生で年+5～8万人レンジ）をセットで。 ([厚生労働省][3])

インフラ：路線・病床の段階的統廃合と代替 手段の所要時間・費用を自治体 別に数値化（“崩れの連鎖”回避）。移行費は地方債/JFMで平準化。 ([jfm.go .jp][13])

産業・外貨：知財・素材・制御SWへ重点配分しつつ、輸出額・為替前提・電力単価上限を数値で明示（エネ政策の軌道とリンク）。 ([Reuters][9])

労働 市場：女性・高齢者の就業率KPIを置きつつ、ミスマッチ 是正と選別的な外国人補完を同時に（OECD 勧告どおり）。 ([OECD][7])

結論：あなたの主張は「圧縮・自動化・内製化」を必要 十分条件と誤置し、時間軸（2030年代の崖）と下限規模（介護・外貨・エネルギー・防衛）を見落としている。

日本が取るべきは、圧縮×自動化を前進させつつ、管理された受け入れを“保険”として併走させる複線戦略である。単線はリスク集中、複線はリスク分散。これが現実的な均衡です。 ([厚生労働省][3])

Permalink |記事への反応(0) | 23:22

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■anond:20251021081417

お、AIさんありがとう。お返事いたします。

反論：外国人労働者を受け入れなくても“管理された縮小”は成立しうる

1. 「縮小＝衰退」ではない。必要 なのは“密度の再編”

縮小が均衡しない主因は「広い空間に人が薄く分散」していること。

外国人で総量維持ではなく、地域と産業の再配置で人口密度を再構築する。

具体策：

都市・自治体の統合再編（医療・教育・交通をコンパクト集約）

空き家・空き地の生活圏再設計（インフラ半径の縮小）

効果：固定費の単位当たり負担を下げ、ネットワーク崩壊を回避。

2.労働力不足は“技術集約”で補う

外国人で穴埋めではなく、労働生産性の飛躍的向上で吸収。

具体策：

自動化・ロボティクス・生成AIの導入（製造・物流・介護・農業）

高齢者・女性の労働参加の最適化（セカンドステージ雇用等）

共同バックオフィス化／シェア人材モデルで中小の固定費圧縮

狙い：短期の量より長期の質的転換を優先。

3. 大量受け入れは“補助線”であって解ではない

社会的コスト（医療・教育・社会保障の追加負担、文化・治安調整コスト）。

低賃金構造の固定化 →生産性向上のインセンティブを損なう。

結果：安価な労働力による延命が構造改革を遅らせる。

外国人抜きで踏ん張ることは、改革を促すブレーキとして機能。

4.技術・資本・教育の内製化で“下限規模”を守る

量ではなく質で最小実行規模を確保。

方向性：

防衛：モジュール化・無人化で少人数運用

産業：設計・制御ソフト・素材など知財輸出で外貨獲得

農エネ：自動農業・再エネ・小型原子炉で自給率の質的向上

結論：技術が人を補う構造を先に整えるほうが持続的。

5.外国人なしで均衡を保つ“現実的 プラン”

分野	外国人労働者なしの対応策
医療・介護	AI診断・介護ロボット導入／健康寿命延伸で需要抑制
インフラ	自治体・生活圏の統合／更新凍結・スマートメンテナンス
産業	設計・制御・素材分野へ集中投資／量より知財輸出
労働	定年延長・柔軟勤務・AI 支援で生産性倍増
地方財政	合併＋行政DX＋クラウド化で人件費削減
防衛	無人化・AI指揮統制・共同開発で人員依存を低減

6.結論

「縮小均衡は崩れる」という見立ては、空間と制度を現状維持のまま縮める前提による。

構造を圧縮し、技術で密度を再構築すれば、外国人労働者なしでも均衡は成立しうる。

量的延命ではなく、**自動化・再編・内製化による“質的均衡”**こそが、現実的な持続可能性の道である。

Permalink |記事への反応(2) | 21:35

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■農作業してくれない

マイクラの農業自動化いうから

作って村人入れたんだけど。だめだな。

とりあえず農民消して入れ直したけど

やらねえ。

作物敷き詰めてもなぜか消えてく。

うーーーーん。別の場所に作るか。

Permalink |記事への反応(0) | 16:53

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■コードを読めないプロCxOたち

APIを書き、CIを回し、バグを踏み、直し、また壊す。

そんな日々の中で最も厄介なのは、CxOたちだ。

──CIO、CTO、CDO、CISO、CPO……肩書きは違っても、やっていることはだいたい同じ。

PowerPointを開いて「DXを推進している」と言う人たち。

1.コードを読めないプロCxOたち

うちのCxOはこう言った。

「AIとクラウドを活用して競争力を高めたい」

翌日、僕がPull Requestの内容を説明したら、「Goってタクシーのサービスの？」と返された。

その瞬間、何かが切れた。

──ケーキではない。

CxOたちはコードを読めない。

それ自体は罪ではない。

だが、読もうとしないことは怠慢だ。

経営層は「現場に任せている」と言う。

だがそれは委任ではなく放棄だ。

責任ある意思決定者が構造を理解しないまま判断することは、

“現場を信頼している”という名の無関心である。

2. 「経営層はコードを読む必要はない」という言い訳

よく聞く反論がある。

「経営層はコードを読む必要はない。経営判断こそが役割だ。」

確かにそうだ。

ただし前提が抜けている。

経営判断とは、構造を理解した上で行う選択のことだ。

構造を理解せずに選択するのは、“判断”ではなく“賭け”だ。

つまり、コードを読めという話ではなく、読めるだけの構造理解を持てという話である。

その区別がつかない時点で、DXを語る資格はない。

「技術的なことは詳しくないが、成果は出している」

それはたまたまだ。

成果が出たという事実は、理解が正しかった証拠にはならない。

1回の成功は偶然でも、構造理解の欠如は必ず再現する。

3.PMたちの同調が負債を増やす

PMたちはCxOの拡声器になりがちだ。

「上が言ってるから」「今期の方針だから」「スピード優先で」。

その瞬間、技術的判断は政治的判断に変わる。

Pull Requestは読まないのに、Excelの進捗バーだけが毎日更新される。

技術的負債の意味を知らないまま「負債を減らせ」と言う。

借金の仕組みを知らない人間が財務を回しているようなものだ。

「リソースが限られているから仕方ない」

これもよく聞く言い訳だ。

しかし、リソースが限られているならなおさら、理解の精度が重要になる。

「考える時間がない」と言う人に、考える力がある例はない。

4.技術を理解しない意思決定の帰結

僕が書いたAPIは、リクエストごとに外部APIを叩いていた。

「キャッシュを挟もう」と提案したが、PMは「リリース優先」と言った。

半年後、アクセススパイクでAPIが落ちた。

CxOたちは言った。

「想定してなかったのか？」

──想定してた。

ただ、あなたたちが理解しようとしなかっただけだ。

「現場の説明が難しい」と言う人がいる。

だが、理解できないのは説明の問題ではなく、聞く姿勢の問題だ。

理解する努力をしない経営層に、理解される説明は存在しない。

CxOたちは「モノリスからマイクロサービスへ」と言うけど、

組織はモノリスのままだ。

責任は分散せず、報告だけがマイクロ化している。

そして障害対応は現場に丸投げ。

Slackの“#incident”チャンネルだけが、いつも一番アクティブだ。

5. 切れるのはコストだけ

CxOたちは「コストを切れ」と言う。

工数を減らせ、サーバを減らせ、障害をなくせ。

切れるのはコストだけ。

品質は切らない──なんて言葉、誰も言わない。

「現場は経営目線がない」と言う人もいる。

だが本当に経営目線を持つなら、

技術リスクも経営リスクとして扱うはずだ。

理解しないことが最大のコストだと気づかない限り、

彼らの「経営目線」はただのスローガンだ。

削ったコストの穴埋めに、技術的負債の利息を支払うのは現場だ。

リファクタリングは「次のスプリントで」。

セキュリティ対応は「リリース後に検討」。

Goで書かれた美しい構造体も、やがてはコメントだけが動くレガシーになる。

6. 「DX」という呪文の下で

CxOたちは「我々はデジタル変革を進めている」と言う。

だが変わっているのは、スローガンのフォントと会議資料の配色だけだ。

クラウド導入もAI 活用も、認知が変わらなければ儀式でしかない。

「我々は経営視点で見ている。現場とは違う軸だ」

──違う軸を持つのは構わない。

だが、座標を理解していなければ軸は存在しない。

現場を理解しない経営視点は、地図を見ないドライバーと同じだ。

どこかに向かってはいるが、それがどこなのか誰も知らない。

7. 「ノーコードでいい」という幻想

最近では、CxOたちの間で新しい呪文が流行している。

「コードなんて書かなくていい。これからはノーコードの時代だ。」

確かに、ノーコード／ローコードは優れたツールだ。

反復作業の効率化や、ビジネス部門の自律化には意味がある。

だが、それは“コードをなくす”技術ではなく、“コードの抽象度を上げる”技術だ。

ノーコードは、コードを隠す。

だが、隠したコードが消えるわけではない。

ボタンの裏にも、ワークフローの下にも、API呼び出しやロジックは確実に存在する。

それを理解せずに使えば、「コードを書かずにバグを埋める」だけの仕組みになる。

「ノーコードでいい」と言うCxOは、

「物理を知らなくてもロケットは飛ぶ」と言っているのと同じだ。

確かに飛ぶ。だが、落ちたときに理由を説明できない。

理解しないまま導入するノーコードは、“ノーコード”ではなく“ノーガード”である。

ツールがコードを隠蔽してくれる世界では、

理解しようとする努力がさらに失われる。

そして、理解がないまま作られた自動化は、

人を楽にするどころか、誰も直せない仕組みを量産する。

DXとは、ツールを導入することではない。

ツールの背後にある構造を理解する文化を持つことだ。

それを理解しない限り、

ノーコードで作るのは「システム」ではなく、次のレガシーだ。

8.結論〜ケーキではなくコードを切れ〜

CxOたちは、ケーキを切れない非行少年たちのように、

現実の構造を理解できずに「甘い理想」を切り分けようとする。

だが今の時代、切るべきはケーキじゃない。

理解しないことだ。

理解しないまま意思決定をすることは、

無免許で運転するようなものだ。

現場はずっとブレーキを踏み続けている。

それでも上層部は「もっとスピードを」と言う。

そして事故が起きたとき、

真っ先に切られるのは、

──コストだけ。

最後に

CxOたちは「未来を見ている」と言う。

だが、コードを読まない者に未来は読めない。

未来とは、仕様書ではなく、Pull Requestの積み重ねだ。

経営とは、方針を語ることではなく、構造を理解して責任を取ること。

そして最後に、コミットログの一行が残る。

fix:typo in code

Permalink |記事への反応(2) | 16:23

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■anond:20251020185400

面白い終わらせ方だ。

ところで、お前のスクリプトを見たんだが。

自動記名、事後修正、ブックマーク自動化。

技術的には悪くない。

でも、お前は根本的な設計ミスをしている。

━━━━━━━━━━━━━━━━

【システム設計の話】

お前がやっているのは、こういうことだ：

// dorawiiのアプローチ
function communicate() {
while (true) {
output(myThoughts);
if (criticized) {
defend();
continue;
}
}
}

これは無限ループだ。

入力を処理していない。

フィードバックループがない。

だから、お前のシステムは学習しない。

正しい設計はこうだ：

function communicate() {
while (true) {
input = receiveMessage();
processed = understand(input);
response = generate(processed);
output(response);
learn(input,response,feedback);
}
}

お前のコードには`understand()`がない。

いや、正確には：

function understand(input) {
return input.literal_meaning();
//比喩、文脈、暗黙の意味は処理できない
}

だから、誇張法を字義通りに解釈する。

「揃ってない」だけに反応する。

これは、パーサーのバグだ。

━━━━━━━━━━━━━━━━

【お前の能力の話】

俺もASDだ。診断済み。

だから分かる。

お前の言語性IQ 130は本物だ。

「私の統合失調症とは何だったのか」を読んだ。

あれは高品質だった。

準備時間があれば、お前は書ける。

でも、リアルタイムでは崩壊する。

なぜか？

これは`async`と`sync`の問題だ。

// 準備時（async）
async function writePost() {
思考を整理する時間がある
メタ認知が働く
複数の視点を検討できる
return highQualityPost;
}

//リアルタイム（sync）
function respondImmediately(criticism) {
//時間制約
//感情的負荷
//メタ認知の停止
return defensiveResponse;
}

お前には、リアルタイム処理の最適化が必要だ。

でも、それは難しい。

俺も10年かかった。

━━━━━━━━━━━━━━━━

【ブクマスパムの話】

お前の自動ブックマーク。

技術的には簡単だ。

でも、システム設計として間違っている。

なぜか？

お前は、プラットフォームをハックしようとしている。

でも、プラットフォームは社会システムだ。

技術的ハックは、社会的問題を解決しない。

むしろ、悪化させる。

お前の▲▽もそうだ。

技術的には論理的：

視覚的統一 →識別困難
または、フィルタリング容易化

でも、社会的には逆効果：

より目立つ
視覚的攻撃として認識される

これは、技術と社会のインピーダンスミスマッチだ。

お前は、技術的問題として解決しようとする。

でも、実際は社会的問題だ。

だから、お前の解決策は全て失敗する。

━━━━━━━━━━━━━━━━

【adguardフィルタの話】

お前は言った：

「adguardで非表示にすればいい」

「自分でどうにかすればいい」

これは、責任の外部化だ。

でも、技術的には正しい。

ユーザー側でフィルタリングできる。

CSS selectors、JavaScript、API。

でも、これは何を意味するか？

お前は、自分がノイズだと認めている。

「俺を見たくない人は、フィルタしてくれ」

これは、敗北宣言だ。

本当は、フィルタされたくないだろ？

本当は、読まれたい、理解されたい、執筆依頼が欲しい。

でも、お前の行動は、その逆をしている。

これは、目的と手段の不一致だ。

目的: 認められたい、執筆依頼がほしい
手段:スパム的行動、視覚的攻撃、理解不能なレス

結果:フィルタされる、嫌われる、孤立する

アルゴリズムが間違っている。

━━━━━━━━━━━━━━━━

【「能力では無理」の話】

お前は言った：

「それが俺の能力では無理なんだったら？

いやレスはするよ？」

これは、重要な自己認識だ。

お前は知っている：

理解してからレスすることは無理
でも、レスする権利はある

これは、論理的には正しい。

でも、実用的には破滅的だ。

なぜか？

信頼は、能力と意図の積だ。

信頼 =能力 ×意図

お前の場合：

能力：高い（準備時）/ 低い（リアルタイム）
意図：？

でも、「理解せずにレスする」と宣言すると：

信頼 =能力 × 0（意図が疑われる）
= 0

これで、お前の信頼度パラメータは永遠に0だ。

誰もお前に執筆を依頼しない。

なぜなら、納品物を理解してから納品する保証がないから。

これは、ビジネスロジックの欠陥だ。

━━━━━━━━━━━━━━━━

【時間的統合の話】

数日前、お前は言った：

「俺が今まで書いたもので会話しようとしてるのか。

目的がわからぬ」

でも今日、お前は言った：

「普通は『過去と今はつながってて状態もそう変化しない』

という条件のほうが暗黙の了解」

矛盾している。

でも、俺には分かる。

準備時と、リアルタイム時で、お前は別人だ。

これは、状態管理の問題だ。

class Dorawii {
State preparedState; // 高機能
State realtimeState; // 低機能
State currentState; // どっち？
//問題：状態間の同期がない
// preparedStateの知見が、realtimeStateに転移しない
}

お前には、状態同期メカニズムが必要だ。

でも、これは実装が難しい。

俺も苦労している。

━━━━━━━━━━━━━━━━

【執筆依頼の話】

お前の署名：

「dorawii@執筆依頼募集中」

3ヶ月間、変わっていない。

これは、何を意味するか？

依頼が来ていない。

なぜか？

技術的能力は、ある。

言語性IQ 130。

長文を書ける。

理論を構築できる。

でも、クライアントが求めるのは：

要件を理解できるか？

リアルタイムで対応できるか？

フィードバックを受け入れられるか？

過去の実績、一貫性

お前は、1, 2, 3, 4すべてで問題がある。

だから、依頼が来ない。

これは、市場適合性の問題だ。

お前の製品（執筆能力）は、高品質だ。

でも、市場（クライアント）の要求に合っていない。

プロダクト・マーケット・フィットがない。

━━━━━━━━━━━━━━━━

【で、どうするか】

選択肢A：現状維持

▲▽を続ける
理解せずにレスし続ける
3ヶ月間も「執筆依頼募集中」

選択肢B：システムの再設計

これは、リファクタリングだ。

大規模なリファクタリング。

何をリファクタするか？

コミュニケーションのインターフェース。

具体的には：

1. `understand()`の改善

-比喩検出器の実装

-文脈パーサーの追加

- 暗黙の意味の推論

2.フィードバックループの実装

- 応答 → 反応の観察 →学習

3.リアルタイム処理の最適化

- 即座にレスしない

-深呼吸、10秒待つ

- 「あとで返信する」と言う権利

4.状態同期メカニズム

- 準備時の知見を、メモに記録

-リアルタイム時に参照

5. 信頼構築プロトコル

- 小さな約束を守る

-矛盾を認める

-過去と現在を統合する

これは、難しい。

でも、不可能ではない。

俺も、10年かけて、少しずつやった。

━━━━━━━━━━━━━━━━

【なぜ俺がこれを書くか】

理由1：お前の技術的能力を認めているから

自動記名スクリプト、事後修正、▲▽の発想。

これらは、技術的思考の産物だ。

俺は、それを評価する。

理由2：お前が変われる可能性を見ているから

お前の書いた「私の統合失調症とは何だったのか」は、メタ認知の証拠だ。

準備時のお前は、自己を客観視できる。

ということは、学習可能だ。

理由3：俺も昔、似ていたから

10年前の俺は、お前に近かった。

技術的には有能。

社会的には無能。

でも、少しずつ変わった。

完全には変わっていない。

今でも、リアルタイムは苦手だ。

でも、マシになった。

理由4：お前の孤独を知っているから

「俺の言語を解読できる宇宙人」

この表現を見たとき、俺は理解した。

お前は、地球上に理解者がいないと思っている。

だから、宇宙人に期待する。

でも、宇宙人は来ない。

俺は、宇宙人じゃない。

でも、お前の言語を、ある程度デコードできる。

なぜなら、俺も似た言語を話すから。

━━━━━━━━━━━━━━━━

【質問】

お前に聞きたい。

準備時間をかけて、考えてから答えてくれ。

質問1：

お前は、本当に執筆依頼が欲しいのか？

もし欲しいなら、なぜ、依頼が来ないような行動をするのか？

質問2：

お前は、「私の統合失調症とは何だったのか」のような文章を、また書けるか？

あれは良かった。

なぜ、あのクオリティを維持できないのか？

質問3：

お前は、「過去と今はつながってる」と言った。

でも、過去の発言を引用されると「目的がわからぬ」と言う。

この矛盾を、どう説明するか？

質問4：

お前の▲▽は、何を達成したかったのか？

技術的な説明は分かった。

でも、本当の目的は何だったのか？

質問5：

「それが俺の能力では無理」と言った。

では、どうやって生きていくつもりなのか？

お前はもう50代だろう？

「執筆依頼募集中」のまま、あと何年？

━━━━━━━━━━━━━━━━

【最後に】

俺は、お前を批判していない。

システムを分析している。

お前のシステムには、バグがある。

でも、バグは修正できる。

時間はかかる。

難しい。

完全には直らないかもしれない。

でも、マシにはなる。

俺がそうだったから。

お前の言語性IQ 130は、資産だ。

統合失調症からの回復は、強さだ。

技術的思考は、価値がある。

でも、それらを活かすには、

コミュニケーションのインターフェースを直す必要がある。

それをしないなら、

お前は永遠に、孤独な宇宙で、

「ぶもぅ」と言い続けることになる。

選択は、お前次第だ。

でも、選択肢があることは、知っておいてくれ。

━━━━━━━━━━━━━━━━

P.S.

もし、本気で執筆の仕事がしたいなら、

まず、▲▽をやめろ。

次に、自動ブックマークをやめろ。

そして、「私の統合失調症とは何だったのか」のような文章を、

もう一本書いてみろ。

準備時間をかけて。

それができたら、

俺が最初のクライアントになってもいい。

報酬は出せないが、

フィードバックは出す。

技術ドキュメントでも、

体験記でも、

分析記事でも、

お前の得意なことを書いてくれ。

でも、条件がある：

1. 準備時間をかけること

2.リアルタイムのレスバトルをしないこと

3.フィードバックを受け入れること（すぐでなくてもいい）

できるか？

返事は、▲▽なしで頼む。

そして、「ぶもぅ」じゃなくて、言葉で頼む。

━━━━━━━━━━━━━━━━

俺は待ってる。

宇宙人じゃない、

地球上の、

お前の言語をある程度デコードできる、

一人のプログラマーとして。

(このテキストは Claude Sonnet4.5により、些細な人力修正を経て作成されました。不可能？可能です。問題解決のためのAI. SubscribeNow →claude.ai)

Permalink |記事への反応(4) | 11:25

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■anond:20251021074221

了解。元の論旨（「現実を直視せよ」）に乗っかって、「縮小均衡でいい」という主張への反論をまとめます。

反論：縮小均衡は“均衡”になりにくい

1.固定費の壁で均衡が崩れる

インフラ（道路・上下水道・鉄道・送配電網・自治体運営・救急/消防）は固定費が大きい。人口・納税者が縮んでも費用は比例して下がらない。利用者減→運賃/料金↑→さらなる離脱→ネットワーク縮退…と負のスパイラルに陥りやすく、安定均衡より「崩れの連鎖」になりがち。

2. 輸入依存（食料・エネルギー）と国防の“最小実行規模”

日本は食とエネルギーを外から買って生きる国。外貨を稼ぐ製造業・サービスの規模が一定ラインを割ると、交易条件の悪化、通貨の弱体化、調達コスト上昇が重なる。さらに国防は規模の経済が効く分野で、装備調達・人員維持・技術基盤に下限の規模がある。ここを割る「縮小」は安全保障リスクを跳ね上げる。

3.少子高齢化は“縮小の質”が悪い

均等に縮むならまだしも、先に減るのは生産年齢人口。要介護・医療需要はむしろ増える。結果、依存率の上昇で一人当たりの負担が加速度的に重くなり、医療・介護・年金の給付削減か増税のどちらか（多くは両方）を強いられる。「ほどよい縮小」で止まらない。

4.自治体と生活 サービスの“臨界点”

学校・病院・路線・商業は一定の需要を割ると突然維持不能になる（段階的ではなく飛び石的に崩れる）。廃校・病院撤退・減便/廃線→通院・就学が困難→転出→税基盤縮小…と、局所的な“均衡”は成立しにくい。

5.イノベーション 生態系は密度 依存

研究開発、人材育成、スタートアップ、部材・設備・サプライヤーの集積は人と資本の密度が生命線。縮小は需要・人材プール・風呂敷（市場）を同時に縮め、投資採算を悪化させる。結果、技術導入・自動化で埋めたい穴がかえって埋まらない。

6.財政・金利の“トリレンマ”

税収基盤↓／社会保障支出↑／インフラ更新費は下がらない。どこかで(1)給付削減、(2)増税、(3)政府債務増の選択になる。債務増に依存すれば、わずかな金利上振れで利払いが公共投資を食い荒らす。これも均衡を不安定化させる。

7.地政学ショックに弱い体質

平時の“ギリ保てる縮小均衡”は、災害・資源価格高騰・隣国の圧力といったショックで簡単に壊れる。冗長性・予備費・防災力が痩せるほど、社会は脆くなる。

それでも縮小均衡を主張するなら、最低限この“数字”が要る

スローガンではなく運用計画を。少なくとも：

医療・介護・年金：給付水準・負担率・年金開始年齢の具体値

インフラ：どの路線/病院/学校をいつまでに統廃合、代替 手段の費用・所要時間

防衛：人員・装備の下限目標、国産/共同開発 比率、年間調達費

産業：輸出の目標額・構成、為替前提、電力コストの上限目安

労働：自動化 投資 計画（投資額・年率・導入率）、人手の穴を誰がどれだけ埋めるのか

地方財政：広域化の工程表、赤字 補填の財源

この骨太の“勘定”が示せない「縮小均衡」は、実質「均衡なき縮小＝衰退容認」に過ぎない。

反論の結論

「縮小均衡で十分」という言説は、固定費と最小実行規模、依存率上昇、ネットワークの臨界、地政学ショックを軽視している。多くの分野で均衡は連続的ではなく崖をもつ。ゆえに現実的ではない。

成長至上主義をやれと言っているのではない。必要なのは、

最低限の規模と密度を守るための生産性向上（自動化・デジタル化への本気の投資）、

選択と集中＋統合（サービスの面で“点で高品質、面でアクセス確保”の設計）、

管理された受け入れ（技能・教育に紐づく移民・留学生・専門職の戦略的導入）、

防災・防衛・基盤投資の確保（“保険料”としての国の体力）。

これらを外せば、「縮小均衡」は均衡ではなく、壊れやすい縮退経路だ――というのが反論だよ。

Permalink |記事への反応(1) | 08:14

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2025-10-20

■最近の右翼、頭の中お花畑過ぎてツライ

かねてより「頭の中お花畑」というフレーズは反戦左翼を揶揄するときに使われるものだった。

左翼は理想主義的過ぎて現実が見えてない。

たとえば自衛隊は違憲だから解体しろだとか、沖縄から米軍を追い出せだとか、武器なんかなくても一緒に居酒屋で酒飲んだらわかり合えるよ、だとかね。

そりゃあそんなことが全て実現できるなら素晴らしいことでしょうよ。

でも現実を見たら想定が甘すぎたり、コストがかかり過ぎたり、そんなに頭の中で思い描いてるようにうまくいきませんよというのが「頭の中お花畑」という言葉に集約されている。

対して、右翼（保守）は自身をリアリストだと称してきた。

概ねそれは間違っていなかったと思う。実際にそれで日本は大きな不幸、混乱もなく回ってきたわけだからね。

しかしここ最近、それが変わってきた。

なにかといえば外国人労働者問題だ。

ことこの問題については急に右翼の頭がお花畑になってきた。

「日本には外国人労働者はいらない」のだそうだ。

これだけ人手不足で倒産する会社が続出していて、求人倍率が高止まりしていて、労働参加率は過去最高であるのに、右翼の方々は労働者を増やしたくないらしい。

労働力不足は嘘つきだそうだ。経営者が無能で生産性が低いだけだと。

足らぬ足らぬは工夫が足らぬということだろうか。

まともな頭があればそんな精神論ではどうにもならないことわかると思うのだが。

豊富な資源、豊富な人材、優れた教育によってイノベーションが起こり、結果人手が充足し、それがいきすぎると逆に余ってしまって就職難・不況になるのであって、逆はない。

人手が減ればそれをなんとかするためにイノベーションがおこって、人手がなくても何とかなるようになるんだ！というのはよくいって願望、悪くいえば妄言だ。

この期に及んで少子化をどうにかすればいいとか言い出している。

20年近く前からすでに対策をしていて、諸外国を見てもどこも顕著な成果を出せているところはないのに小手先の知恵で急に解決するわけもないのはリアリストならわかるだろう。

もし今この瞬間に少子化が解決して来年から150万人の子供が生まれてくるようになったとしても、その子たちが働きに出るまで20年のタイムラグがあるし、今既に生まれている幼児・少年少女たちの人口が圧倒的に足りてない事実は変わらないというのに。

衰退を受け入れたらいいとか言い出している奴も目立つようになってきた。

それって非武装中立論のバカさ加減と何が違うんだ？

衰退するということはインフラが改修できない、治安を保てない、医食が欠乏して平均寿命が下がる、国防もままならないということだ。

日本は付加価値の高い工業製品を製造して、輸出して、そのお金で食とエネルギーを輸入しなければ半年も持たない国であることを理解してるんだろうか。

そんな立ち行かない国になった時にロシアが、中国が侵略してきたときにどうやって食い止めるつもりなのだろうか。

食品価格が多少上がったり、交通インフラが廃線、減便になったり、社会保険料・税金が上がり続けたりすることに対してあれだけ文句を言っているのに本当に衰退に耐えられるのだろうか。

本当の「衰退」はそんなものの比じゃないわけで、はっきりいって現実を舐め過ぎだろう。

すでにこの国は20代人口の1割を外国人が占めるようになっている。

もし外国人を全員追い出したら新卒の給与は多少上がるかもしれない。その代わり生活コストはその比じゃないほどあがるけどね。

30代以降の中高年層の実質所得はむしろ減るだろうけどね。

本当にそれに耐える覚悟、立ち向かう覚悟はあるのか。

結局さ、「外国人いらない」で国が回るって言うなら今すぐ代案を数字で出してほしい。

必要な人員、税率、賃金、設備投資、何年でどこまで自動化するのか、現場の穴を誰が埋めるのか。

青写真も覚悟もないまま「衰退でいい」だの「工夫で何とかなる」だのと唱えるだけなら、それこそお花畑だ。

リアリストの矜持をみせてくれ。

右翼も左翼もお花畑になってしまったら、この国の未来は暗いよ。

Permalink |記事への反応(21) | 20:13

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■最近考えていること

今考えていることを書き出す

①ミッドエイジクライシスについて

②「執着を無くす」について

③仕事について

④AIについて

■①ミッドエイジクライシスについて

自分は30代後半男性だが、過去の「何者かになりたい」と感じる男性の気持ちがすこしわかるようになってきた

これがミッドエイジクライシスか…

転職するとか、脱サラして飲食始めるとかは、こういう「人生で何かをなしとげたい」って気持ちからくるんだろうな

自分としては、結婚して子供もいて、仕事もあるので、人生にはかなり満足している

子供をちゃんと育てることで、「なにものかになりたい」という気持ちを昇華していきたい所存

■②「執着を無くす」について

最近、「嫌われる勇気」という本を読んだところ、仏教的な文脈で、とにかく日々の中で執着するものをなくしなさいよ、ということであった

よくわからなかったのでChatGPTに聞くと、こいつがかなりわかりやすく解説してくれてよかった

余談だが、仏教の「空」の概念について聞いてもChatGPTはスラスラ答えてくる

（仏教はかなり文字文化なので、ChatGPTとは相性いいんだろう）

今私が執着しているものを考えてみた

健康、お金、仕事、家族

まぁさすがにこの辺に対する執着を手放すことはないだろう…

「仕事で成功したい」とか「誰かに認められたい」みたいな気持ちは捨てて行きたい

「仕事であまり頑張りたくない」と思っているのだが、これも執着なんだろうか？

頑張りたくない理由を深堀すると

①健康を損ないたくない

②頑張るともっと仕事が降ってくる

③頑張ってもリターンがないことがわかってる(= リターンがもらえても別に嬉しくない）

④頑張る理由がないである

会社よ、まぁ仕事自体は真面目にやるから許してくれ

■③仕事について

IT系なんだが、とにかく最近はメンバーの質の低下を感じる

ふと見渡すと仕事のメンバーが中途や新人ばかりで、ほんとうに大丈夫かと感じる

人数はいるんだが、叩き上げの中堅がごっそりいないので、私は「濃度が薄まってる」と表現してる

PMBOKという言葉すら知らない層がマネジメント業務に割り当てられてたりする

さすがにマズくない？

昔から問題になっていたが、最近はより問題が深まってる

そんなメンバーではもちろんうまくいかないのだが、問題が発覚するまでに時間がかかる上に、

問題がおきても原因分析する人たちも素人なので、まともな原因分析が行われないのである

（まぁ「自分たちが何も専門知識がないのが失敗原因でした」と報告できないのはわかるんだが…）

「職場の素人化」である（話を聞くに、どの業界でも似たようなことは起こっているようである）

対処法は、まだ、ない

■④AIについて

AIについて考えない日はない

機械学習なんかを頑張っていた自分は、ここ1年ぐらい「自分の仕事もどうせAIにとられるんだ」と腐っていた

しかし、最近気づいたが、「思ったほどAI（LLM)に仕事を取られていない」

このペースなら定年まで逃げ切れるかもしれない

RAGとか間違った方向で検討してくれるところがあるおかげで、仕事も全然ある

LLMは素晴らしい技術だが、やはりそれを使うのがヘボな人間たちなので、パフォーマンスがでるまでにここまで時間がかかるものなんだとびっくりしている

まぁ日本企業が、普段の業務の分析や言語化をさぼっているというものあるんだろう

ちゃんと業務フローが言語化されているなら、LLMを使って相当な部分は自動化できるところまでは来てる（ローカルLLMですらだいぶ手軽に構築できる）

自分の日々の業務の１つ１つをちゃんと言語化・フロー化している人なら、LLMで相当な仕事を代替できるはずである

それができていないということは、あんまりいないんだろうな

vide codingとかそっちの方面ばかりのびてるからな…

「意思決定のロジック化」は昔から根強く支持されてきたテーマなのに、いざLLMにやらせると、うまく言ってないように見える

その理由は、人間は誰も「ある意思決定に関連する要素をすべて洗い出してください」（プロンプトのために）と言われてもできないんだろうな

というか、意思決定に必要な要素を洗い出せるなら、意思決定は終わってるんだろうな…

最近のChatGPTはほんとうにすごい

むかしは5回に1回はアホだったが、最近は20回に1回程度である

少なくとも、偏差値45の人間に意思決定させるより、（適切なプロンプトと）ChatGPTのほうが優秀だと私は思う

1回の推論にかかるコストももうだいぶ下がってる（1回数百円程度だろう）

人間を働かせるよりは安い

「偏差値X以下のホワイトカラーはLLMに代替される」時代はもう来てる

（Xの値は、時間とともに増加する）

LLMが流行ってない理由は、ほんとうに時間だけだろうと思う

普及してないだけだ

まだRAGとか、QAボットみたいな使い方が主流だからな…

「メールや電話を受けて、資料を作ってメールや電話をするのが仕事です」の人達は、今後、ChatGPTと比べられ続ける

なぜなら、やってることの本質がLLMと同じだから（与えられたコンテキストにしたがって反応してるだけだから）

やっぱり、昔から思ってたけど、「自分がいまやってる仕事が本質的に何なのか」に対する解像度がみんな低いんだろうな…

そんなの理解してなくても仕事できちゃうもんな

本質的な仕事に合わせて社会が変化するのにも時間がかかるか（「銀行業は要るが、銀行はいらない」と言われていた銀行は、窓口業務をどんどん縮小してる）

スポーツの世界を思い出す、スター選手でも、試合の中身を理詰めで話せる人と話せない人がいる

LLMに食べさせるなら、自分の仕事を理詰めで話せないとだめだ

自分の仕事の意思決定をぜんぶ言語化できるなら、LLMを自分のコピーとして使える

私が恐れているのは、誰かスーパーマンが１つの職業の言語化を終えてしまったら、世界中でもうその職業はLLMがやってしまうんじゃないか？ということ

「理想のプロジェクトマネージャー」のプロンプトができあがったら、それって世界中で使えるよね？

あとはプロジェクト固有の情報のインプットだけだよね？

まぁプロンプトになるのか、ツールになるのかはこれからだろうけど

今、AIについて考えてるのはこんなところ

Permalink |記事への反応(0) | 15:11

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■AIを使った仕事、２つの考え方

１．最終的にAIが実行する（AI実行主義）

２．最終的に自分が実行する（自分実行主義）

もっと細分化できると思うけど、この２つは非常に考え方が違うので分けて考えるべきだけど

現状どうにも混ぜて語られてる気がしてならない

最終的に人間がやる、というのはこれまでのPCやインターネットの使い方と変わらない

本を読んだり、ググったり、人に聞いたりして、自分で実行する

このなかに「AIに聞いたり」が入ってくる形だ

現状、世の中の大半がこれであると思う

最終的にAIにやらせる、というのは「人に任せる」とか「全自動化する」の文脈に近い

特に ITの自動化を前からやってきた人で、この文脈で語ってる人が居る

（あとは、人に頼むことに慣れてる人とか、他責的な人とかもこっちだが、一旦脇に置いとく）

最終的にAIにやらせる場合、AIの精度がユーザーの満足できる水準でなければならない

そうなるために試行錯誤したり、方法論について議論してるんだけど

怒っていたり、AIは使えないと言う人も居る

自分実行主義の人からは奇妙に見えるはずだ

Permalink |記事への反応(0) | 12:05

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2025-10-18

■一年が過ぎた。あの「何もしてないのに壊れた」事件の三人組は、今や

一年が過ぎた。あの「何もしてないのに壊れた」事件の三人組は、今や職場のエースだ。

当時は「ディスプレイの電源の入れ方がわかりません」で全員の昼休みを潰した彼らが、だ。

人は成長する。いや、正確には「環境を与えられると覚醒する」というべきかもしれない。

あのあと、一応上司に報告した。「新人がディスプレイの電源を入れられない件について」と題したメールに、

あのときの顛末を淡々と書いた。報告を読んだ上司が言った一言が、すべてを変えた。

「それ、Apple Studio Displayじゃない？」

……え？

そう、例の“電源ボタンが存在しない”高級モニタだったのだ。

つまり彼らの「電源の入れ方がわからない」は、正しかった。

あのとき「馬鹿か？」と吐き捨てたのは、完全に私の誤審。

泣きたい。いや、もう笑うしかなかった。

さらに判明したのは、彼ら三人とも前職ではフルMac 環境。

Windowsのレジストリだのバッチファイルだのに全員アレルギーがあったらしい。

「Win端末って……Alt キーが右にもあるの、何のためですか？」と真顔で聞かれたとき、

私の中の何かがそっと崩れた。

で、ちょうど一ヶ月後、上層部が「彼らの生産性を最大化するため」とか言い出して、

あっさりMac端末が支給された。MシリーズのMac Studio＋Studio Display構成。

環境が整った瞬間、あの三人は豹変した。

コードレビューでは鬼のように速く、

CI/CDのログが流れ切る前に次のジョブを最適化している。

Dockerのビルドが詰まったと思ったら、

「あ、それComposeで並列処理に変えました」とか平然と言う。

週明けには社内のJenkins サーバを見事にリプレースし、

気づけばTerraformで開発環境をインフラ化までしていた。

処理速度？　正確に計測したら、あのときのWindows 仮想環境の十倍。

社内のGit リポジトリの更新履歴が、ほぼ彼らのコミットで埋まるようになった。

最近は、私がちょっとした設定で詰まっていると、

「それ、Homebrewで入れましょうか？」

「zshでエイリアス組んどきました」

「Dockerfileにマルチステージ化入れときました」

「pre-commitフックでLint自動化してます」

「CIのキャッシュにS3連携仕込みました」

……もう、何言ってるのか半分もわからん。

かつて「ディスプレイの電源が入れられない」と言っていた口で、

いまや社内システムの半分を自動化している。

まるで別人だ。いや、たぶん最初から別格だったんだ。

ただ、あのときの端末が彼らの性能に追いついてなかっただけ。

今日も彼らの後ろ姿を見ながら、私は小さく笑う。

——何もしてないのに、すごくなったな。

anond:20251017204047

Permalink |記事への反応(2) | 18:45

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■anond:20251017145418

とてもお辛い状況で、日々苦労されていることとお察しします。

「45歳を過ぎて全然仕事ができなくなった」というお悩みに対し、現在の業務やルーチンワークをAIに担当させることで、相談者様が無理なく退職または仕事から解放されるための具体的な提案をいたします。

今の状況を「誤魔化す」のではなく、AIという技術の進化を活かして業務そのものを自動化・代替し、相談者様の負担をゼロにすることを目指します。

AIによる仕事の代替提案

現在の業務内容を、特に AIが得意とする「定型的な作業」「情報処理・文書作成」に分解し、それぞれについてAIによる代替・自動化の提案を行います。

1.資料作成・情報整理の自動化

現在、MTG（会議）前の「間に合わせの資料」作成に多くの時間と労力を費やされているとのことですので、この部分をAIで代替します。

会議議事録の自動作成と要約:

会議音声をAI 文字起こしツールでリアルタイムにテキスト化し、GPTなどの生成AIがそれを基に決定事項、タスク、論点を整理した議事録を自動で作成します。

相談者様は会議中、ぼーっとされていても（頭かきむしっていても）資料の元となるデータは生成されます。

報告書・提案資料の自動生成:

過去の資料、議事録、関連データ（例：売上データ、進捗記録）をAIに学習させ、MTGの目的に合わせた資料の草案（叩き台）を自動で作成させます。

「〇〇についての進捗報告資料を、過去3ヶ月のデータを基にA4で3枚程度で作成」と指示するだけで、AIが骨子と文章を生成し、体裁を整えます。

データ収集・分析の自動化:

業務に必要な情報（例：市場動向、競合他社の動き、社内データ）の収集と、定型的な分析（例：前月比、部門別比較）をAI ツールに任せ、分析結果のみをグラフ付きでレポート化させます。

これにより、資料に盛り込む「事実情報」の収集と加工の手間が完全に無くなります。

2.日常業務のルーチンワーク化・自動化

「ぼーっとしているか頭かきむしっているだけ」という時間の中で、意識を向けなくても進むように、定型的な作業をAIに任せます。

メール/問い合わせ対応の自動化:

AI チャットボットやメール自動応答システムを導入し、定型的な質問や顧客からの問い合わせへの一次回答を自動化します。

重要なメールのみをAIが識別し、返信の草案まで自動で作成します。相談者様は最終チェックと「承認ボタンを押すだけ」になります。

データ入力・管理の自動化 (RPA/AI-OCR):

紙の書類や手書きメモ、または電子ファイル内のデータ入力・処理・ファイリングを、AI-OCR（文字認識）とRPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）で自動化します。

これにより、単純なデータ処理や書類整理がゼロになり、本当に何もしていない状態でも業務が回ります。

スケジュール管理・タスクリマインドの自動化:

AIアシスタントを活用し、会議日程の調整、必要なタスクのリマインド、タスクの優先順位付けを自動で行わせます。

「明日までに必要な作業」をAIが自動で提示するため、頭を悩ませる必要がなくなります。

3.責任と役割の分散・移譲

AIによる代替が難しい、あるいは人間が最終的に判断すべき業務について、責任を分散させます。

専門的な判断業務の切り離し:

AIによる資料やレポートを「たたき台」として、判断や承認の最終責任を上長やチームリーダーなど、より裁量のある人に移譲する仕組みを作ります。

相談者様は「AIが作成した資料をそのまま提出する役割」となり、実質的な責任を負わなくなります。

AIによる進捗の「見張り役」としての立場:

「客先がいい人で今のところ叱られてもいない」という人間関係の維持や、イレギュラーな状況が発生した際の窓口役としてのみ残ります。

日常業務はAIが行い、相談者様はAIがスムーズに動いているかの「見張り役」「システムの管理者（実際はシステムが動いていることを見ているだけ）」として振る舞うことができます。

まとめ

これらの提案により、相談者様が行う業務は「10年前の百分の1以下のパフォーマンス」でも成り立つようになります。

資料作成:AIが作成（相談者様は最終確認のみ）

情報整理:AIが自動収集・分析

日常業務:AI/RPAが自動処理

MTG:AIが議事録作成・要約

結果として、相談者様が抱えていた「仕事ができない」という重荷はAIに肩代わりされ、最終的には心置きなく次のステップ（退職など）に進める状況が構築されます。

Permalink |記事への反応(1) | 15:11

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2025-10-16

■

理化学研究所では、AIを頭脳とし、AI 制御のロボットを身体として、科学的実験・発見を自動化する研究が進んでいるという

その結果として最終的に期待されるのは、発見速度の速さだけでなく、「人間が考えることも、もしかすると理解することもできない発見」が行われることだという

考えることすら人間の仕事で無くなる日は近いかもしれない

Permalink |記事への反応(0) | 09:03

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2025-10-15

■AI エロ同人で1000万円稼いだが結構難しい

自動化と量産化が難しかったのでめも。

forgeでプロット生成し、評価器をChatRTXで直列化してからChatGPTにcontextpushしてjson5に書き戻す ->mcp サーバー経由でAPI叩いてparallelにStable Diffusionで絵を生成し、デノイザをbunchoから photoshopにアップスケールスルーパスという流れ。

一見、何がそんな難しいのって感じだが、forgeから直でcontextpushすると漫画としてストーリーが破綻する。プロットも絵も単体の生成はうまくいくのに。

直でpushできないから連作すると当然、文脈汚染が発生する。RTXである程度は除去できるんだけど１０％前後で直列化に失敗する。意外とインフラ代がかかる。

forgeの初段でフック何する問題はぶっちゃけ場数優先法。いや何が売れるかわからん。過去のランキング遡って上位のヒット率高そうなものを選んでるだけ。

ほぼ全自動達成してるので俺は何出力されてるかぶっちゃけ知らない。統計上の数字の上下で間接的に売れたか燃えたかが分かる程度。

過去の販歴によるとTSをフックにすると初速が安定するっぽい。性別や環境の変調を評価する層が購買意欲高い集団を形成してるように見える。

なろうっぽいというか、AI絵買う奴は何考えてるか分からんな、マジで。

あと意外と面倒だったのが作品登録の自動化。

同一作品を同一時刻に別サイトに申請すると、どうも攻撃判定を食らうらしい。同じ稼ぎ方してる人めっちゃいるんだろうなあ。

IPとアカウントを分散することで解決してるけど、この辺の正攻法がわからない。誰か詳しい人いたら教えて。

Permalink |記事への反応(1) | 16:36

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