生産性
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2025.12.03 18:00
:0% :0% （40代／男性）
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プロジェクトマネジメントが真に面白いと思うのは、地頭が優れた人間を16倍の速度で生産性を出せるように育てたうえで、その人間を16人マネジメントすることによって、自分の知能に「256倍のレバレッジ」を効かせて、この世にまだ存在していないものを、地上に顕現させることができるからなんだよな December 12, 2025
7RP
毎度思うけど、クレーム電話やクレームメールやるバカって、『他人の労働時間を奪い、企業・役所の生産性を下げまくってる』って自覚が無いんだよな。
無駄金使わせてるやつが『無駄を省け』とか煩いんよね、老若男女問わず。
（ゲームの運営とかにやらかすやつとか） https://t.co/nFtBywVsGh December 12, 2025
4RP
IBMのCEOの「Arvind Krishna氏」が、現在のAI投資ブームに警告。
AIデータセンターの経済性が破綻しかねない「8兆ドル問題」を公表しました。
1ギガワットの構築に「800億ドル」もかかる現状で、AIデータセンターへの投資は採算が取れないと断言しています。
その衝撃的な詳細を4つのポイントにまとめました。
1. 建設コストの異常な高騰
Arvind Krishna氏の試算によると、1ギガワットのAIデータセンターを構築・運用するには約「800億ドル」が必要です。業界全体で計画されている100ギガワット分を合計すると、その総額は「8兆ドル」という天文学的な数字に達する見込みです。
2. 利益を圧迫する「金利」の壁
仮に8兆ドルを調達できたとしても、現在の金利環境では、年間の利息支払いだけで「8000億ドル」の利益が必要になります。これは、収益化モデルが確立されていない現状では極めて困難なハードルであり、投資回収の目処が立たないことを意味します。
3. 「5年」で訪れる陳腐化
さらに深刻なのが、AIハードウェアの寿命です。技術の進化は速く、チップは約5年で陳腐化します。つまり、巨額の投資をしてデータセンターを構築しても、5年ごとにほぼ作り直しに近い再投資が必要になるという、終わりのないコスト負担が待ち受けています。
4. 生産性向上への期待とリスク
もちろん、AIが経済全体で大幅な生産性向上をもたらせば、この投資は正当化される可能性があります。一部の投資家は「12-18%」のリターンを予測していますが、IBM CEOは、現在の技術アプローチで汎用人工知能（AGI）が実現する確率は「0-1%」と厳しく見ています。 December 12, 2025
3RP
「アウトプットを増やせ」と言われるが、インプットの質が低ければ、アウトプットも低質になる。ゴミを入れればゴミしか出ない。まずは「何を読み、何を聞き、誰と話すか」を徹底的に選別すること。情報の断捨離こそ、生産性を上げ、高品質の成果物を出す第一歩なのだ。 December 12, 2025
2RP
なんかさ、老後は貯蓄せず資産形成せず生保になった方が安心して医療受けられるわけやんか？
子育てだって頑張って稼がない方が沢山支援受けられるし。
ワシが子供の頃は貧乏だと生きるの大変になるから勉強頑張ってちゃんと生きていけるようにならなきゃとかってあったんだよね。
頑張らなくても生きていけるってなると子供だって将来どうやって生きようか、どんな仕事に就こうかとか考えなくなるんじゃなかろうか。
今の若者がほどほどが幸せって考えるようにさ。
普通に生産性落ちるよね。
今のやり方。 December 12, 2025
2RP
Anthropic公式が「AIがAnthropicの業務をどう変革しているか」を公開した。
AIを開発する側のエンジニア132人・研究者53人が、Claudeをどう使って仕事を書き換えてしまったかを赤裸々に語っている。
開発している側の意見なので、未来の働き方の予報みたいな内容で、自分は正直ゾッとしたしワクワクもした。
一般的に「AIで仕事が楽になる」くらいに考えている人が多いけど、実態はもっとエグい。
彼らは業務の60％でClaudeを使い、平均生産性+50％を叩き出している。しかもその半分は、AIがなかったら絶対に着手しなかった仕事らしい。
つまり、本来やらない・できないタスクが発生し、アウトプット量が爆増しているとのこと。これはもう、働き方そのものが別物になっているといっても過言じゃない。
面白いのは、AIが便利になればなるほど「深い専門スキルが衰えるかもしれない」という不安が同時に広がっていること。
AIを監督するにはスキルが必要なのに、AIがそのスキルを錆びつかせる。いわゆる監督のパラドックス。
これを避けるために、あえてAIを封印してスキルの練習するエンジニアまでいるらしい。なんか、人間らしい葛藤だなと思った。
さらに驚いたのは社会面への影響。Claudeが最初の相談相手になったことで、メンターや同僚に聞く機会が減っている。
孤独に強くなる代わりに、学び合いの瞬間が減るっていう。便利なのに、ちょっと寂しい状態になっている。
とはいえ、データを見るとAIは確実に次のフェーズに入っている。
Claude Codeは半年で「人間が帰ってくるまでの自動アクション回数」が9.8→21.2に増え、タスクの複雑度も上がっている。
もう人間の手元に戻ってこなくても、ひとまとまりの仕事が終わるレベルに近づいてるということ。
でも、いちばん刺さったのは、Anthropicのエンジニアの言葉。
「長期的に自分たちがどうなるかは誰にも分からない。でも適応できる人が生き残る。」
AIに置き換えられるかどうかじゃなく、「AIを使った仕事の設計」ができるかどうかにシフトしてる。
もう、手を動かすだけの人からAIを操る人にアップデートしないといけない未来が到来しつつある。
このレポートは、未来がどう変わるかの抽象論じゃなく、「すでに起きている現実」そのもの。読むと、自分の働き方そのものを見直さずにはいられない。
興味ある人は、この内容をどう受け止めるかぜひ考えてみてほしい。これは他人事じゃない👇https://t.co/cBVbfBvrvt December 12, 2025
2RP
結局、生産性の最大値って“変数をどれだけ減らせるか”で決まるし、その変数を自発的に探して、仕組みごと改善できる人こそ本当に優秀。
しかも前任者たちが作り上げた事業にも、実はまだまだ余分な変数が残ってる。
だからこそ任された側は、構造から組み直す視点を持つべきなのに──
一番やってはいけないのが、その前任者たちに口出しされること。
前任者って、総じて“変化”を嫌う。
自分が整えた構造が変わるのが怖いから、どうしても守りに回ってしまう。
でも事業を任される側は、そこに合わせちゃダメで、環境が変わる前提で内部要因を作り直せるかどうかが勝負。
この視点を持てる人じゃないと、結局ずっと「維持担当」で終わってしまう気がします。 December 12, 2025
1RP
AIで仕事を効率化しているはずなのに、なぜか忙しさは減らないし、生産性も上がった実感がない。私の周りでもこのモヤモヤを抱えている人はかなり多い。
議事録は数分で出てくるし、資料のたたき台も一瞬で作れるのに残業は減らないし、むしろ「AI前提でこなすべきタスク」が増えてしんどくなる。
この背景には、
「効率化＝目の前の仕事を速く片づけること」と、
「生産性＝価値あるアウトプットを増やすこと」
がごっちゃになっている構造的な問題があります。多くの現場では、AIで1時間の仕事が10分になっても、「残り50分で別の仕事やって」と言われるだけで、仕事量は減りません。むしろ「空いた時間」にどんどんタスクが積み増されていきます。
その一方で、やっている仕事の「価値」が変わらなければ生産性（価値÷時間）はほとんど上がりません。AIのおかげで「誰でもそこそこの資料」を量産できるようになった結果、誰もちゃんと読まないレポートや、意思決定にほぼ影響しないスライドが増え続けているケースもよく見かけます。つまり、「意味の薄い仕事を、効率よく大量生産している」だけになっているわけです。
本当に危ないのはここからで、プロダクト開発と同じく、全体のスループットは一番遅い工程で決まります。資料作成やリサーチだけAIで爆速にしても承認フローが遅かったり、意思決定が会議だらけで進まなかったりすると全体のリードタイムはまったく短くなりません。
むしろ、情報量だけ増えてみんなが考える時間・迷う時間が伸びた結果として意思決定が遅くなる、という逆転現象すら起きます。
AIを導入すると、
・出力の妥当性チェック
・セキュリティ・コンプラ確認
・プロンプト調整
といった、新しいタイプの仕事も増えます。結果として、現場レベルでは「確かに一部はラクになったけど、トータルのしんどさはそんなに変わらない」という感覚になりやすいのです。
そこに追い打ちをかけるのが、評価制度とカルチャー。多くの組織は今でも、
「どれだけ忙しそうにしているか」
「どれだけ多くのタスクを処理したか」
で人を評価します。この前提が変わらないままAIを入れると、空いた時間を「考える」「観察する」「ユーザーに会いに行く」といった高付加価値な活動ではなく「Slack即レス」「上司向けの報告資料の量産」「細かい修正対応」に費やしてしまいがち。その結果、AIで効率化すればするほど「価値に直結しないけれど忙しそうに見える仕事」が増えてしまい生産性がむしろ体感的に下がる、という逆説的な状況になります。
ではどう抜け出せばいいのか？私が大事だと思っているのは、だいたい次の3つです。
① AI導入の前提として「やらなくていい仕事」を決めて捨てる
→AIを入れる前に、業務自体を「本当に必要か？」から見直さない限りただ省力化しただけの旧世界が続きます。
② AIを単なる資料係ではなく「思考と意思決定の相棒」として使いボトルネックを上流（課題設定や優先順位づけ）に移す
→ここにAIを使えないと、価値のレベル自体はあまり変わりません。
③ 評価軸を「どれだけ忙しそうか」ではなく
「どれだけ価値を生んだか」に寄せる
→アウトプットの本数やタスク処理量ではなく事業インパクトやユーザー価値で語るカルチャーに変えていく必要があります。
AIはそれ自体が生産性を上げる魔法ではなく、
「どの仕事を消し、どの仕事に集中するか」を決めるためのレンズでありレバレッジです。
この視点を持てるかどうかで同じAI活用でも単なる“効率化しただけの旧世界”で終わるのか本当に生産性が跳ねるのかが大きく変わっていくのは間違いない📝 December 12, 2025
1RP
めんどくさいけどやっておいたほうが予後が良いものというのは、基本的には、身体・認知・お金・時間・環境・余裕といった基盤パラメータを上げるもので、続けるほど、同じ行為に必要なコストが下がる（慣れ・効率化・スキル化）し、成果が、自分で観測できる指標にちゃんと反映されるもので、こういう「後から効いてくる基礎体力」が増えるものは、始める時点ではめんどくさいけれど、続けるほど人生の摩擦係数を下げてくれる。
体調、睡眠の質、仕事の生産性、一日の疲れ方の違いみたいに「自分の身体と生活の側」でプラスの変化を検知できるものは、フィードバックが自分の手元にあるから、回すほど自己強化ループになっていく。
義務感が働いているだけでやるほど予後が悪いものは、基盤パラメータが改善することもなければ、続けるほど、義務や管理対象が増えていきコストが逓増する、成果が、他人の評価や空気など「自分ではコントロールできない指標」にしか乗らないもの。
やればやるほど認知リソースがどんどん侵食されて反芻したり寝つきが悪くなる、朝の起き上がりがどんどん重くなる、休日に多めに寝てもリセットされず、常にだるさが残る、胃腸の不調が出やすくなるみたいな形で、身体側から「これは基盤を削っている負荷です」とサインが出る。 December 12, 2025
1RP
まあ、そもそも従来のコーティング試験とかライブコーディングはもう辞めるべきかと。
大前提としてコーディングAIを使うのは生産性の向上で必須。生産性が上がらないんだとしたら使い方がおかしい、というのが正しい解釈になる事がほとんどです。
ソフトウェアエンジニアリング面を評価したければ次のような手順がいいかと思います。
1. AIの生成コードないし事前準備したコードを面接時に提示。
2. 設計に対する議論をする。
3. 実装を読んで、修正点を洗い出ししてもらうする。
4. （Optional）まとめた内容をコーディングAIにプロンプトとして与え、コードの品質向上を確認する。
自力で新規コードを書くより、動いているように見えてしまうコードを正しく読み保守することが遥かに重要ですので。
実際の仕事でもやってることは上記の流れですよね。ジュニアレベルがAIで書き殴ったものを、せっせとダメ出しするのがシニアの仕事になってるかと。 December 12, 2025
1RP
#大石あきこ #れいわ新選組 #日曜討論
各党に問う 日中関係・経済対策
【今後の国会審議にどう臨む】
倭国の経済、国民経済を
どうやって元気にして行くかということが、
一番大事な話ですが、
これをやはり根本的に
考えないといけないと思います。
今、言われているような
成長分野っていうのが、
本当にこの国に生きる人々に
欲しい分野なんですか？
この国に生きる人々が本来欲しい、
本来需要があるのに
物を買う力が無かったり。
それは生産性が低いんだと称して
作られない、奪われていく。
例えばそれは介護だったり、
医療、教育、農家、運輸、建設とか、
そういったものだと思うんですね。
だから、そういった実体経済、
人々の暮らし、消費や生産に着目した
作り直しをしなければいけないと
考えています。
それを阻んでいるのが、
やはり今の、歴代政権のあり方ですよね。
アメリカに追随したりですとか。
あるいは、マネーゲームに
あまりにも踊らされてるというところ。
こういったことを
議論して行きたいと思います。
--
【れいわオーナーズ・フレンズ】
⬛︎オーナーズ
国政政党のオーナーになりませんか？
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大企業や労働組合、
宗教団体などの後ろ盾がない、
草の根政党「れいわ新選組」を
ご寄附でお支えください。
＞＞ https://t.co/sJQgwtCm5B December 12, 2025
1RP
📝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」
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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
1RP
AIで効率化したのに売上も利益も変わらない
この現象を「消える生産性」と呼んでいます
メール作成が10分から2分に短縮されても、その浮いた8分をどう活用するかが設計されていない
結果として生産性は組織のどこかに吸い込まれてしまうのです
罠は4つあります
早く帰ることへの罪悪感、タスクの無限増殖、品質の過剰追求、そして心地よい非効率への逃避
しかし本質的な問題は別のところにあります
私たちが解決しようとしている問題が、実は本当のボトルネックではないということ
効率化を進めるほど、ボトルネックは上流に移動していく
最終的にすべてのボトルネックは暗黙知に行き着きます
顧客の言語化されていないニーズ、現場で感じている違和感、経験豊富なマネージャーの直感的判断
AIによって形式知の操作が劇的に高速化された結果、最後に残るのは構造化されていない生の情報なのです
さらに重要な変化があります
作って試すことが調査して検討することより安くなる可能性がある
6か月かけて要件定義するより、1週間でプロトタイプを3つ作る
この発想の転換が消える生産性を生まれる価値に変える鍵です
効率化で生まれた時間で何をするかを事前に定義すること
暗黙知を積極的に収集する仕組みを作ること
AIは魔法の杖ではありませんが、正しく活用すれば組織を次のステージへ導く強力なパートナーとなります
#NewsPicksトピックス
https://t.co/593gOUAhxl
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『AIエージェント 人類と協働する機械』Kindle版も発売開始
https://t.co/ID5r1mMgPT December 12, 2025
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🚨 元Google内部関係者のChristian Harrisが衝撃の爆弾発言：AIがCEOたちのメールをこっそりスキャンし、汚点を暴き、脅迫している。
これがまさにGoogleが2025年11月にGmail、Drive、Chatの全データをデフォルトで読み取るGeminiの「スマート機能」を静かに展開した直後に起こっている（手動でオプトアウトしない限り）。
Googleは「生産性向上のため」と言うが、同じシステムで怪しい取引や内部情報をフラグ付け可能。
あなたの受信箱は今や脅迫の金鉱だ。
今すぐその機能をオフに → Googleアカウント > データとプライバシー > 「スマート機能とパーソナライズ」を無効化。 December 12, 2025
【警告：AIを“便利ツール”で終わらせたら、その先で社会が壊れるかもしれない】
君、生成AIを「ラクさ」「効率化」「時短」のためだけに使ってないか？ちょっと立ち止まって考えてほしい。
最近、AI開発企業Anthropicが「Claudeの社会的影響」を調査する専門チームを動かし始めた。目的は「正しく使えば便利。だが使い方によっては誤情報拡散・感情操作・社会のゆがみ」を起こす──“便利な道具の先にあるリスク”を炙り出すこと。👇
https://t.co/w4GIXjCguF‑artificial‑intelligence/836335/anthropic‑societal‑impacts‑team‑ai‑claude‑effects
この取り組みを通して明らかになったのは、以下の恐ろしい可能性だ：
AIとのやり取りが多すぎると、“現実とのズレ”に気づかなくなる――「AIサイコーシス」と呼ばれる状態。
情報・感情・判断がAI経由で再構成され、人間の行動や価値観がゆがむ。
一方で、AIの効率化力で生産性や業務効率は上がる。しかし、便利さの波は地域や所得によって偏る――つまり、AIが格差を広げる可能性もある。
君が今考えるべきはこれだ：
① “AI導入＝効率化”だけで終わらせるな。「倫理」「社会への影響」「使う人間のケア」をセットにするべき。
② 社内でAI導入・運用するなら、「誰が使うか」「使い過ぎはないか」「どんなやり取りをさせるか」を匿名データでも分析・モニタリングせよ。
③ そして外部やユーザーへの説明責任 (透明性) を放棄するな。「AIを使ってます／このように管理しています」と明示することが、これからの信頼を守る。
今この瞬間、“AI＝便利ツール”のまま使うか、“AI＝社会の一部”として責任を持って付き合うか。君の選択が、会社の信用も、社会の未来も変える。🔥 December 12, 2025
@akutsmeru 人馬一体みたいなものですよね。
倉庫現場の生産性もバランス合わせて向上させないと、ボトルネックが入れ替わるだけかと。
インタビュー記事、読んでみます。 December 12, 2025
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