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

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

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

@kanben46 @8Y60EG7EflwCsMK 熊愛誤の人達の生産性って、どこにあるんですか？
そもそも働いていない人が多いように感じるし。 December 12, 2025

ほーんま立憲は生産性の無い事ばっかり。

お高い給料もらって批判批判で総理にネチネチ発言する遊びが楽しいかね。

毎回ニュースになるのは立憲のふざけた発言ばかり。

そ
ん
な
こ
と
よ
り

もっとまともな仕事してくれん？ December 12, 2025

個々人の都合(病気や介護等や意欲無し。逆にこの一年は稼ぎたい)とかがあるので、そこが考慮されるようになれば。(引け目を感じない会社や社会)
会社は中期計画等で、年々の成長を謳うけど、増員が難しくなっているので、DXやAI、ロボティクスを活用して、生産性の向上を... https://t.co/xhtJatOUjG December 12, 2025

@chibimaru2996 生産性が悪いですね

本末転倒ってやつだ December 12, 2025

COFOチェアめっちゃ良い。
久々に良い買い物をした感がある。

梱包も組み立ても取説も安物とは段違い。
もちろん座り心地も。
これは生産性上がりそう。 December 12, 2025

まこぴワンオペだよ〜〜う( ⸝⸝ ᴖ.ᴖ ⸝⸝ )💓
遠隔(生産性)をお願いします🤲

https://t.co/vCdPsOoP7t

コメントがなかったらね！つらいんですの！遠隔がなかったらね！仕方がないのですよ！ https://t.co/NRqJ784twT December 12, 2025

「働いて×5回」「睡眠時間は2～4時間でお肌にも悪い」に熱狂する倭国ですが、「枝野寝ろ」がバズワードになった時代もあったんですよ倭国。

「KPIは睡眠時間」──オードリー・タンに聞く、倭国企業の生産性が上がらない根本原因 https://t.co/l9knRtrn9W December 12, 2025

@milktea_creamy @hiromomosetsu タイムアウトにするJとなんとか時間を引き延ばして理由を考えようとする当事者とのせめぎ合いが公判中心主義っぽくて楽しいんですよね。
実際には、何の生産性もない時間なんですが。 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。

⸻

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

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

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

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

働いて働いて働いて働いて🇯🇵 生産性サゲサゲ🙍　　働いて　家族守って遊んで成長して　また　働いてきた👨‍💼　　還暦後は　ストレッチ・ヨーガ・筋トレして・走って・パラすぽして・旅行・バイク・ライブ・カラオケ・格闘技　人間力磨いて社会貢献して　ついでに働く🧑‍🦯　　コスパ　最強　　全開バリバリ https://t.co/qUOqMF84y5 December 12, 2025

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
--
『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

【こころの不調で年7兆円経済損失】
欠勤や生産性低下、相談の輪が必須に
https://t.co/pZqtcTyQV5

ミーティングで号泣、ロープを買いにホームセンターへ――。うつ病などは気分障害と呼ばれ、外来患者数は2023年に156万6000人と20年前に比べ2.3倍に増えました。 https://t.co/uP2CJRw0iu December 12, 2025

今日も私はダメ人間だった。今日も一日何もしていない。当然1文字だって書いてない。何一つまともにできないの本当に生きてる価値のないクズすぎる。何の生産性もないゴミはさっさと4ね。どうせ生きてても良いことなんて一個もないんだから。お前が4んでも誰も悲しまねぇし困らねぇよ。4ね。自サツしろ December 12, 2025