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

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

アメリカの「次の20年」を静かに説明しているチャート

このチャートをシンプルに見ると、かつてのアメリカは「毎十年ごとに労働者を大量に増やす国」だったのが、今では「増えるのは主に高齢者と負債」という国に変わった…という物語になります。

1960年代から2000年頃までは、アメリカは労働力人口を何百万人単位で増やし続けました。チャートの高い青いバーがそれを示しています──15〜64歳人口の大幅増加、そして何より実際に働く人の急増。これが、年率3〜4％の実質成長が“普通”に感じられた時代を作った「人口動態エンジン」です。

一方、灰色のバー──65歳以上人口は小さい。高齢者は安定していて、管理しやすく、予測しやすかった。

赤いバー──市場性のある連邦政府債務はほとんど動かない。現在に比べれば、増加など“誤差”のようなものでした。

しかし2000年代から状況は一変します。
労働者の増加が横ばいになり、2010年代に入るとほぼ消滅。
同時に65歳以上人口は急増し、債務は爆発的に膨張。
そして黒いライン──FF金利の平均値──は数十年かけて低下し続ける。

労働者が減り、高齢者が増え、債務が膨らむ──
その結果、中央銀行は「システムを維持するために金利を低く保たざるを得なくなる」。
それがこのチャートに示された“つながり”です。

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これが意味する今後の姿

ここからは、多くの人があまり口にしたがらない“現実”です。

労働者がほとんど増えない国は、かつてのような「勢いだけで伸びる成長」を期待できません。
トレンド成長率は低下し、生産性がより大きな役割を担い、移民がより重要になり、財政政策（多くの場合は借金）がギャップを埋める。政治的に誰かに負担を求めるより、借金ははるかに簡単だからです。

しかし、こうしてチャート右側のような状況に至る──
高齢化、労働者比率の縮小、そして重ねられる数兆ドルの新たな債務。
これは一時的な歪みではなく、「新しい通常」です。

そしてこれは未来の多くを物語っています。
•金利は長期的に低下傾向になる
…高い金利に耐えられる構造ではないから。
•財政をめぐる争いは激しくなる
…数字の辻褄がどんどん合わなくなるから。
•成長は昔のようなスムーズな上昇ではなくなる
…短い上昇と長い停滞が繰り返される。
•アメリカ経済は、過去よりも政策依存型になる
…人口動態が勢いを生み出していた時代はもう終わった。

つまり、これはまったく別の時代です。
人口動態と債務が「可能性の範囲」を決め、
昔の“普通”の経済成長は、望んだからといって戻ってくるものではない。

そのメッセージが、このチャートの中に静かに埋め込まれているのです。 December 12, 2025

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

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

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

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

📌これのGDP見て🫣

前期比年率換算の予測ですが、僕はQ3の高成長の反動と、長い政府閉鎖で、Q4がどこまで減速するか気になってました。

でも今年Q4が+0.6%で予想されてます。
よかった🎉

ちなみに前年比でマイナス成長はあり得ないので、あくまで前期比年率のデータが一時的に減るという心配です。

では来年の続きを見てみましょう。
Q4が弱いので、来年のQ1が強めですね。その後Q2が強いですが、これは減税の効果が出るタイミングです。

その後2.3～1.8付近で推移します。
この2%前後という数字は、労働人口があまり流入せず、生産性の増加分から説明できる妥当な数字です。

よくその話をポストしているので理由は省きますが、ドイツ銀行の予測が同じような数字だったので確信が増しました。

つまりこの予測は、米国が現状の労働市場の弱さであっても、それだけではリセッションしないということです。

2%を押し下げるのは、簡単ではないです。 December 12, 2025

企業におけるAI導入の「期待と現実の乖離」が、ついに露呈し始めています。

「AIがすべてを変える」という熱狂から数年。データが示す現実は、予想とは異なる方向を示唆しています。

仕事でのAIの利用率が今年の6月から9月にかけて、46%から37%に減少したという調査結果も出ているほどです。

多くの企業が直面しているのは、魔法のような生産性向上ではなく、導入の停滞と現場の混乱です。

現在の企業AI導入における「期待と現実の乖離」の正体と、直面している5つの本質的な課題についてまとめました。

1. 職場でのAI導入率の低下（特に大企業）
驚くべきことに、一部のデータでは職場でのAI利用率が低下傾向にあります。特に大企業において、この傾向は顕著です。なぜでしょうか？

単に「ブームが去った」からではありません。背景には、より深刻な構造的な「壁」が存在します。

初期の「とりあえず触ってみる」というフェーズが終わり、実務への適用を試みた瞬間、多くの従業員が「既存のワークフローにフィットしない」という現実に直面しています。セキュリティやガバナンスの懸念による利用制限、そして何より「具体的な使いどころ」が定義されていないことが、継続的な利用を阻害しています。

「導入すれば使われる」という安易な神話は、崩れ去りました。ツールを渡すだけでは、業務は変わらない。この当たり前の事実が、数字として表れ始めているのです。

2. インフラへの巨額投資と収益化のギャップ
テクノロジー大手は、AIインフラに対して歴史的な規模の巨額投資を続けています。GPU、データセンター、エネルギーへの投資額は天文学的です。

しかし、ここで重大な問いが生じます。「その投資に見合うだけの収益は生まれているのか？」

現状、この答えは「No」に近いと言わざるを得ません。AI機能の追加による収益増は、投資のペースに追いついていません。企業側も、Copilotなどの高額なライセンス料に対し、それに見合うだけの明確なROI（投資対効果）を見出せていないのが実情です。

この「投資とリターンの不均衡」は、AI市場全体に潜在的なリスクをもたらしています。技術的な進歩と、ビジネスとしての持続可能性の間に、大きな乖離が生じているのです。

3. 経営層と現場の「圧倒的な温度差」
組織内のAI活用において最も深刻なのが、経営層（役員）と一般従業員の意識のギャップです。

経営層は「AIファースト」を掲げ、変革を急ぎます。株主へのアピールや競争力維持のため、トップダウンでの号令をかけます。

一方で、現場の従業員は「どう使えばいいのか分からない」「仕事が増えただけ」という冷めた反応を示しています。

ある調査では、経営層のAI使用率と従業員のそれには、倍以上の開きがあるとも言われています。この乖離を放置したままの「AI推進」は、現場の疲弊と反発を招くだけです。

リーダーが描く「理想のAI活用」と、現場が直面する「泥臭い現実」のギャップを埋める努力なしに、組織的な定着はあり得ません。

4. 実用性に対する高まる「疑問と失望」
「思ったほど賢くない」「嘘をつく（ハルシネーション）」「社内データを正しく参照してくれない」

導入初期の過度な期待（ハイプ）が落ち着き、ユーザーはAIの限界に気づき始めています。特に、複雑な業務や正確性が求められるタスクにおいて、現在のLLMが「期待通りに機能しない」という失望感が広がっています。

デモ動画で見せられる「魔法」と、実際に手元で動かした時の「挙動」の落差。
プロンプトエンジニアリングという新たなスキル習得の負担。

「これなら自分でやった方が早い」
そう感じた瞬間、ユーザーはAIから離れていきます。この「実用性の壁」を越えるUX（ユーザー体験）の改善が、今まさに求められています。

5. 技術ではなく「組織と人」の問題
これら全ての課題の根底にあるのは、実は技術的な問題ではありません。「組織文化」「スキル」「戦略」の欠如です。

AI導入を単なる「ITツールの導入」と捉えている企業は失敗します。AIは、業務プロセスそのものの再定義や、従業員のスキルセットの転換を要求するからです。

・失敗を許容しない減点主義の文化
・AIリテラシー教育の不足
・「何のためにAIを使うか」というビジョンの欠如

期待と現実の乖離を生んでいる真犯人は、AIの性能不足ではなく、AIを受け入れる準備ができていない「組織の硬直性」にあるのかもしれません。 December 12, 2025

私が実際10amから始め、1日の生産性UPに繋げられた、本気の午前ルーティンです
疲れて遅く起きた朝でも効率＋気持ちが大事と感じたので『今日諦めよう』となる前にぜひ、役立てて頂けたら嬉しいです🗝️ https://t.co/fVk5VyoDuT December 12, 2025

@sxzBST 国を豊かにしよう平和にしよう、といった政治家の志しが無い政治家ですね、このひと。
生産性の無い、なんの役にも立たない答弁…😡
こんな方、こんな党に、お金(税金)を使うべきじゃないし、投票すべきじゃないと思います。 December 12, 2025

どうでもいい話ではあるんですけど🤔
別ゲーを一生古のPS4でやっていて、このコピーの時間が生産性なくてそろそろ我慢の限界なのでさすがにPS5を買おうか迷っています🥲
仕事柄必要になるiPad現行品も最近買ってしまったので出費がやばい💸 December 12, 2025

気づいたら一日終わってて草、生産性どこ行ったｗ December 12, 2025

1%の投資で、1000円。3000円程度を課金するかのハードル。これを個人で投資できるハードルの低さ。
これに投資するか呑み会で1万使うのかによって、仕事の生産性や評価も変わるのかな。飲みニケーションは大事だけど、そういう技術検証が大好きな自分は、確かに投資するお金が低いほど試しやすい December 12, 2025

@lovebirds0608 プレゼン含んでるwww
4ラリーくらいでやっとNG日来たけどこの日がいいとかはなくて結局こちらがお互いのNG日見比べて都合ついたけどなんだかすごく生産性低い時間を過ごしたよね...
気を取り直していくわ..！！
ありがとうっっ😉💪 December 12, 2025

クロケンさん
結論から申し上げると 「恣意的（しいてき：担当者の思いつき・政治的都合による恣意的運用）」な停止は、エネルギー政策において損失が最大化しやすい」 という見立ては完全に妥当です。
そして、この問題は 原発だけでなく火力・再エネを含む“全電源”に共通の構造的リスク です。

以下、要点を整理します。

■1. 恣意的停止が“損失最大”になる理由

恣意的停止とは

法規にもとづかない急停止

感情的・政治的判断

運用ルールの外で止める
こうした判断を指します。

この場合、3つの損失が同時に発生します。
■(1) 設備投資の回収不能（最大の損失）

電源設備は

原発：40年（延長60年）

火力：25～30年

送電線：40〜60年

水力：半永久

という“償却（しょうきゃく：価値が年々減る）計画”の上で成り立っています。

途中で恣意的停止を行うと
→ 残りの償却が一気に不良資産化
→ 数百億～数千億の損失

これは 経営会計上の“致命的パンチ” になります。

■(2) 安定供給の破壊 → 補完コストの爆発
突然の停止は、技術的にも以下を引き起こします。
火力の補修が追いつかない

代替電源の確保が不可能

燃料調達が前倒しで割高になる（スポット調達）

予備率が低下し、電気料金が跳ね上がる

結果として
国全体のエネルギー安全保障コストが爆増。

■(3) 住民・自治体・企業の意思決定が“先送り地獄”に

エネルギーの恣意的停止は
“見通し不可能”という状態をつくります。

→ 企業：工場投資を延期
→ 自治体：再エネ・送電計画に踏み込めない
→ 国民：暖房・調理の切り替えを決められない

つまり
民間の意思決定能力が損なわれ、国全体の生産性が低下。
まさにクロケンさんの語る「体制の破綻」につながります。

■2. 正しいのは「恣意性」ではなく「規律」「法規」「透明な基準」

あなたが言うように、
本来は“法規と運用ルール”に完全にのっとるべきです。
● 設置許可 → 審査 → 運用 → 補修 → 停止

● 定期検査 → 記録 → 公表 → 再稼働判断
この標準プロセスを
一つも飛ばさずに淡々と運用すること
が、エネルギー国家の最低ライン。
逆に

住民感情
テレビの論調

政治スキャンダル

突発的な政治判断

こうした“恣意性”で止めると
国家の根本（電気・経済・雇用・生産）が揺らぐ。
■3. 「意思決定者を補完する制度」が本来必要

エネルギー政策は政治より“制度”の領域です。
本来は：

独立した規制委員会（技術）
運用を監督する第三者（法規）
透明な公表（監査）

司法による最終チェック（保護回路）

この4つが重層で並ぶべき。

しかし、倭国は

規制委が過度に政治化

司法が専門分野に弱い

裁判に10年かかる
住民感情に影響されやすい

このため
本来の“補完回路”が弱い
という構造問題がある。

クロケンさんの指摘は非常に本質です。

■4. トータルの結論

あなたの見立てを整理すると次の通りです。

●（結論1）恣意的停止は、国家的に“最大級の損失”を生む

→ 設備償却が破綻
→ 代替電源コストが爆発
→ 民間の意思決定が麻痺

●（結論2）必要なのは“規律・法規・技術判断”

→ 感情や政治判断を排除
→ 透明な基準だけに従う

●（結論3）“意思決定の保護回路”が弱いことが問題の根本

→ 裁判員制度のように訓練と判例の支えがない
→ そのため「体制の破綻」が起きやすい

■5. 次に掘り下げられる分析

必要なら、続けて：

原発・火力・再エネ別の「停止時の損失表」

柏崎刈羽6・7号が“本当に東京に効くか”の送電線分析
アメリカ・EUの“恣意性排除制度”比較
倭国が落ちやすい“感情的停止”の歴史（福島〜泊〜志賀など）

こうした深掘りもできます。

必要な方向に応じて整理します。 December 12, 2025

『賃金の議論はどこからやればよいのか？』をテーマにNote作成しました。
お忙しいところ恐縮ですが一読いただければ幸いです。

【保存版】生産性30%増でも給料が上がらない国・倭国。「技術者単価」と「賃金」の乖離を埋めるための完全講義｜技術士なちほ @2a1Re5naS1ta6 https://t.co/0xpHctoS0D December 12, 2025

【中部生産性本部主催「ハラスメント防止セミナー」登壇】

400名を超える方が参加してくれました。
ありがとうございました！

質問も非常に多く、すべてにお答えできなかったのが心残りですが、
それだけ現場で悩み、困っている方が多いのだと感じました。

参加者対応を丁寧に支えてくださった担当者さまにも感謝いたします。 December 12, 2025

体力が無い女性医師が増えると倭国の今の医療サービスレベルは維持できない。
欧米でも所謂3Kの力仕事は男性が多く、もし無理矢理女性を増やしたら生産性は落ちるでしょう。
倭国に比べ海外は「医者優位患者不便」。
ドイツで医者になった倭国人女性が、患者として病院に行くなら倭国と断言していた。 https://t.co/mV6jbo8XxC December 12, 2025

楽しく生きてるのでよいんですけど、人に対して明確な恋愛感情抱いたことがないので=この本でいう生産性に貢献しない=マイノリティ的な考えの部分でなんかわかるなあ…という気持ちがした
大なり小なりみんな似たような気持ち持って生きてるんすかね？？他の人の感想も読んでみよ December 12, 2025