［習近平を襲う地殻変動―2025年、世界は大きく変化した］

かつて西側の主流だった「移民推進」「ESG」「気候変動」「企業ガバナンスの国際基準化」。これら“価値ベース政策”は、欧州・国連・米民主党が主導し、中国にも追い風となっていた。

ESGや気候規制は西側企業に追加コストを課し、中国の生産拠点が相対的に得をする構造だったからだ。

しかし2025年、この枠組みは一気に崩れた。

ESG資金の急減、移民反対世論の爆発、治安悪化の政治争点化、EUの後退、そして米国では共和党が勝利し政策が大転換。

かつて「ESGと移民でルールを握る」と信じられていた潮流そのものが消えていった。

結果、最も打撃を受けたのが中国だ。中国が過去10年、投資や融資で影響力を伸ばしてきたアフリカ・南米・ASEAN・中東、さらにEU左派政権までもが、2025年になって急速に“安全保障の再計算”を始めている。

理由は単純。

「中国に寄るより、トランプ（米国）に歩み寄る方がリスクが圧倒的に低い」。

米国の覇権は依然として圧倒的であり、中国を優先して米国を怒らせるメリットはない。むしろ損失の方が大きい。

さらに米国の対中戦略が「制裁＋選別的協力」へ切り替わったことが、中国の地政学的収益を下押ししている。

•レアアース供給網の米国主導での再編
•ロシア産エネルギーへの二次制裁
•ハイテク規制の継続
•台湾侵攻を抑止しつつ、中国から譲歩を引き出す交渉
•中国企業への資金流入制限

中国が築いた“投資による影響力”は、米国の金融・軍事力の前ではまったく防御できない。

地域別にも変化が明確だ。

アフリカは態度を急速に修正し、BRICS協調が“リスク”として認識され始めた。

ASEANもマレーシアやインドネシアが静かに米国へ軸足を移す。

中南米も治安・貿易での圧力を受け、対中距離の取り直しが加速。

EU左派政権でさえ、国内世論が反移民化し、中国寄りの立場を維持する政治的余地が小さくなっている。

つまり今起きているのは、
「中国 → 米国（トランプ）」への重心移動。

それも“反中”ではなく、各国の生存戦略として極めて合理的な選択だ。

移民推進の退潮、ESG資金の枯渇、米国の制裁強化、欧米の保護主義、中国企業への資金制限——。

これら複数の動きが同時進行し、中国が過去に囲い込んだ国々ほど、むしろ米国側へ戻りつつある。

2025年の世界秩序を語るなら、この地殻変動を外すことはできない。

👇サウジアラビア、再び親米に転換 December 12, 2025

谷郷のリプライ、引用もリプ欄もボコボコじゃん
敬虔なファンすらここまで怒らせるって相当ヤバいよ
もうホロライブには全く興味がないのかとすら思えてしまうレベルの無神経さ
CEOがこんなんだからガバナンスも滅茶苦茶なままなんじゃないの？ December 12, 2025

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#MantleRWA December 12, 2025

データメッシュは領域別データ統合基盤（※分析ではない）を勧める考え方ではなくて、中央集権的なデータガバナンスではなく、各ビジネスドメインが自立的にデータガバナンスをする考え方。誤解している人が多いけど、物理データ基盤自体は一個でもいいし、それを各ドメインで分けて使ってもいい、と言ってました。なのでテガニ氏ことzhamakさんが立ち上げているネクストデータの製品は、データメッシュを実現するのに便利な、全社で統一して使えるツールを提供しているようですよ。 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

有料なので冒頭しか読めていませんが、顧客データプロダクトが3つあり、定義が違うという時点でそれはデータプロダクトでないし、データメッシュ的ガバナンスでもないのでは、、、 https://t.co/AOcvENXp0u December 12, 2025

共感していただき、ありがとうございます。 まさにその通りです。川口市はSRの「株主」です。

10期連続の黒字。 これは素晴らしい経営ですが、行政が関与するインフラ企業であれば、その利益は内部留保だけでなく 「運賃値下げ」 という形で利用者に還元（配当）されるべきです。

また、単なる利益追求ではなく、 「市内移動の最大化」 を新たな経営目的に導入すべきです。

株主としてのガバナンスを効かせ、中期と言わず「今」、市民の足を守る投資が必要です。 December 12, 2025

ガバナンス確立しないで人手を増やして対応(ムリ)というのは最悪のパターンだな…… December 12, 2025

人数的にはにじさんじより全然少ないのに不祥事が多い印象になるのは、企業としての各種ガバナンス体制を確立できずに売上急拡大になってしまったのもあるんかな…… December 12, 2025

このような党員、ボランティアさんの感情を利用してお金を稼ぐ害悪にきちんと対処してもらいたい
アンチの道具にもなりかねないので、選挙前に解決して欲しい
ガバナンスに問題があると考える人も出てくるのではないか https://t.co/tZL3Wa6bWN December 12, 2025