「ハラルNGならクリスマスや節分も宗教だ」は的外れ。倭国のクリスマスも節分も宗教行為というより世俗化した季節行事で、宗教として受け取っている人はほぼいない。一方ハラルは特定宗教たるイスラームの戒律そのもの。倭国では世俗化した季節行事と厳格な宗教戒律を同列に語るのは的外れと感じます。 https://t.co/PBjJKz9LxG December 12, 2025

@Thomas__Alva 的外れな声ばっかの中で澁澤龍彦だけが“分かってる”って気づく瞬間、なんであんなに胸にくるんだろうね、キミもそう感じた？ December 12, 2025

生成AI界隈で長々と語る方って自分の的外れな思考で勝手に気持ち良くなって「私はこんな深いこと考えてます」風に垂れ流すの好きだね？
内容見たら浅いことばかりで「そういうお年頃かな」ってことがよくある。
後で見ても恥ずかしく……ならないんだろうなぁ。
自己愛というかプライドだけは凄い。 December 12, 2025

私と友人数名は彼氏から的外れなプレゼントを貰って以降、プレゼント廃止にした。結婚後も続いてる。
みんな共働きだから欲しい物は自分で買う癖がついてる。

長く付き合いたいならプレゼントであっても「これは要らない」って正直に伝えるのも愛じゃない？
我慢すると愚痴が増えるだけだよ。 https://t.co/aiVKQut564 December 12, 2025

1. 2000年代「高速ブロードバンドはいらん！ISDNで十分！」
　→ 嘘。当時倭国は世界最速レベルのブロードバンド普及国だった。2001年にはすでにADSLが爆発的に普及し、2003年には光ファイバー（FTTH）が世界に先駆けて本格展開。2008年時点で倭国の家庭向け光回線契約数はすでに1,000万を超え、韓国と並んで世界トップクラス。
「ISDNで十分」なんて言ってたのは一部の年配者か、ネットやってない人だけで、若者・企業はガンガン高速回線入れてた。実際、ニコニコ動画やYouTubeの普及も倭国は早かった。

2. 2010年代「ITドカタｗ IT業界の人は負け組ｗｗ」
　→ これも半分しか当たってない。確かに「IT土方」「SES多重下請け構造のブラック企業」は嘲笑の対象だったけど、それは「ITエンジニア全体が負け組」という意味じゃない。同時期に楽天、DeNA、グリー、サイバーエージェント、リクルート、メルカリなどのネット企業は超高給で優秀層を囲い込んでいたし、外資系IT（Google、Amazon、Microsoftなど）の倭国法人も年収1000万超えが普通だった。
「IT＝負け組」と言ってたのは、主に地方の底辺SESに落ちた人たちか、文系総合職信仰の強い旧帝大生の一部だけ。

3. 2020年代「ＡＩはバブル！過大評価！」
　→ これは今まさに言ってる人が多いけど、実は倭国企業は裏でめっちゃ投資してる。
　- NTTは2027年までにAIに8兆円投資
　- ソフトバンクはArm＋AIで世界戦略
　- トヨタはロボットの教育を可能にするLBMを開発中
　- 経産省も「生成AI活用推進タスクフォース」立ち上げて国策レベルで推進
表では「AIバブルだ」と言いつつ、裏ではガチでやってるのが今の倭国企業の実態。

4. 「人口減少だからAIで生産性向上ってムリよ」
　→ これが一番的外れ。
人口減少してるからこそAIが必要なんだよ。既に介護・医療・農業・建設・物流の現場では人手不足が限界にきてて、AI・ロボットなしには回らなくなってる。
　例：
　- ファナックの工場はほぼ無人
　- セブンイレブンはAI発注＋無人レジの実証をガンガン進めてる
　- 農業ではAIドローン＋自動トラクターが地方の高齢農家を救ってる
　人口減＝AIが必要という方程式は、もう現実として進行中。

じゃあ倭国人に本当に必要なものは何か？

2025年現在のリアルな優先順位はこれ：

1. **「技術そのもの」より「技術をどう使うかの戦略眼」**
　倭国は実はハード・インフラ・現場力は世界トップクラス。あとは「どうビジネスにするか」の部分が致命的に弱かっただけ。
　→ 必要なのは技術者じゃなくて「AIを使って既存産業をどうぶっ壊すか」を考えられる人。

2. **英語＋グローバル感覚（特に米国・インドとの連携力）**
　最先端AIはほぼ英語圏＋インド人が作ってる。倭国語オンリーだと永遠に後追い。
　→ 倭国人が本当に必要なのは「英語で最先端論文を読み、GitHubで世界のトップエンジニアと議論できる力」。

3. **「作る側」へのマインドシフト**
　これまで倭国は「使う側」「改良する側」で世界を制してきたけど、AI時代は「ゼロから作る側」にいないと話にならない。
　→ 特に生成AIの基盤モデル（LLM）はほぼ米国＋中国独占。倭国はここで完全に乗り遅れてる。せめてアプリケーション層・産業特化型LLMで勝負できれば。。

4. **規制と既得権益のぶっ壊し**
　AI医療、AI自動運転、AI教育など、本当に生産性が上がる分野は全部「既得権益＋過剰規制」で死んでる。
　→ 倭国人に必要なのは「技術より政治力」。規制を壊せる政治家・官僚・ロビイストが必要。

#結論

「倭国人はいつも技術を馬鹿にしてる」というストーリーは気持ちいいけど、実際は「一部の声の大きい保守層が馬鹿にしてるだけ」で、現場はとっくに動いてるのが実態。

今必要なのは「また後悔する倭国人」みたいな自虐ネタで悦に入ることじゃなくて、「どこで勝負するか」を冷静に見極めて、グローバルな最前線に食い込むこと。

特に若い人は「倭国はダメだ〜」と嘆く暇があったら、英語でDeepSeekやClaudeの最新論文読んで、自分でファインチューニングして何か作った方が100倍マシ。

倭国はまだ死んでない。 ただ嘆いてる暇はマジで終わってる(俺も)。 December 12, 2025

@nepinepimate3 PCだと，句読点が論文仕様．

スマホで長い文章読みたくねえ🥱

…で，記事の内容は的外れの批判でしょ？ December 12, 2025

今日鉄緑の手紙のポストあったけど
X民の反応が、
馬鹿(的外れ,冷笑)
凡人(とりあえず言いたいことは読み取れんけど感心)
秀才(深いメッセージを受け取ってクリ模試に備える)
に分かれてる気がする
そもそも天才はXで俺らみたいに無駄な投稿をしない December 12, 2025

「進んで売りに行っている」ことに着目すべき、ということ。なのに男を糾弾するのは的外れということ。 December 12, 2025

@EiyuHyakkei あ、全員全然最後まで読め！とか、そういう図々しいことを言いたいわけではなく、たまに的外れなリプや引用が飛んでくるので、それに対するアレです… December 12, 2025

顧客ニーズの把握にAIを使わない会社は、毎月数百万円の機会損失を出している可能性がある。

実際に大手メーカーで導入した事例を紹介する。

■分析前の状態
・営業担当者30名の勘と経験に依存
・四半期ごとの会議で「最近こういう要望が多い気がする」という曖昧な報告
・商品開発が的外れで新商品の成約率12%

■AIで分析したデータ
・過去3年分の問い合わせ記録：約15,000件
・営業日報とヒアリングシート：約8,000件
・顧客アンケート：約2,400件

■具体的な導入手順

1. データの棚卸し（1週間）
・Salesforce、kintone、Excelに散らばったデータを洗い出す
・最低でも過去1年分、できれば3年分を確保
・個人情報は匿名化処理をかける

2. 分析の設計（3日間）
・「何を知りたいか」を3つに絞る
・例：価格帯別の要望の違い、業種別の課題、時期による変化
・ChatGPT Plusのデータアナリストモードでも十分分析可能

3. AIへの投入と初回分析（1日）
・プロンプト例：「この問い合わせデータから、顧客の潜在ニーズを業種別・課題別にカテゴリ分けして頻出順に並べてください。特に営業担当者が見落としていそうなパターンを抽出してください」

4. 検証と深堀り（1週間）
・抽出されたパターンを営業現場にヒアリング
・「確かにそういう問い合わせあった」という答えが出れば正解
・違和感があれば分析条件を調整して再実行

■この会社で見つかった見落とし

・「納期を気にする問い合わせ」が製造業で前年比230%増加していたが、営業チームは誰も認識していなかった
・実は競合が納期遅延を起こしており、乗り換えニーズが発生していた
・この発見から「短納期対応プラン」を新設し、3ヶ月で2,400万円の受注増

・50代以上の決裁者からの問い合わせで「使い方」に関する質問が68%を占めていた
・営業は機能説明ばかりしていたが、実は操作の簡単さが購買の決め手だった
・提案資料を「3ステップで使える」という訴求に変更し、成約率が12%→34%に上昇

■継続的な改善サイクル

・月1回、新規データを追加して再分析
・四半期ごとに「AIが見つけたニーズ」vs「実際の受注」を照合
・ズレがあれば分析の前提条件を見直す

■よくある失敗パターン

・データを放り込んで「何か分析して」とだけ指示する
→ 結果が抽象的すぎて使えない

・分析して満足して終わる
→ 営業戦略や商品開発に反映しないと意味がない

・1回やって終わり
→ 市場は変化するので継続的な分析が必須

■明日からできる最小実装

・まず直近3ヶ月の問い合わせ内容をExcelにまとめる
・ChatGPTに「この中から頻出する課題を10個抽出して」と投げる
・出てきた結果を営業会議で共有して答え合わせをする

これだけでも「気づいていなかったニーズ」が2〜3個は見つかる。

人間の記憶と印象だけに頼っていたら、データに埋もれた年間数千万円の機会を見逃し続けることになる。

AIは完璧ではない。でも少なくとも「見落とし」は確実に減らせる。 December 12, 2025

@MisterHR_japan 中国が反論する内容って実は的外れすぎてどこの国も擁護できないよね
だって法律上の解釈を述べただけで撤回したところでそれが実施できる法が残ってるし

収集つかなくなって国連に倭国は軍拡しているとかくだらない事しかチクれない

トランプはボロボロの中国にとどめさしに行くよ December 12, 2025

@ETSIEHTS ワイは任地を北海道にしたら職種は第一希望にしてあげると言われて的外れな職種に飛ばされました。任地は北海道で。今は希望したとこに行けるらしいので羨ましい限りです。 December 12, 2025

Androidナビの挙動がおかしいので販売店経由でメーカーに問い合わせしてるけど、毎回的外れな回答してくるのでやり取りうんざりしてきた…
最初は巻き込まれてる販売店かわいそうって思ってたけど、頓珍漢な回答をスルーして送ってくる販売店もクソ December 12, 2025

すりみさんの解説動画、思ってるほど的外れなこと言ってなくて良かった。
逆にそれほど深い内容に触られていないともいう・・・ December 12, 2025

議論を前に進めようとするなら少なくとも賛成&いい理由か反対&悪い理由が出てくるわけだから、それがない時点でガン無視私は〜の後に続く意見は的外れなことも多い気がします https://t.co/1XQPuxMpFd December 12, 2025

無言貫くおっさんにイライラしてたけど口を開いたら開いたで的外れな話しか出てこなくてなんかもう悲しかった December 12, 2025