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NVIDIA CEO「AIはバブルか？」への回答📝
（ほぼ原文まま、ちょっと修正）
面白いから読んで！w

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皆さんからずっと聞かれてきました。
「AIはバブルになるのか？」
これが最後の質問ですね。

革ジャン:
では、私たちが実際に見ている現実をお伝えします。
世界で今起きていることを見つめ、
コンピュータサイエンスとコンピューティングの“基本原理”に立ち返ると──
現在、同時に3つの大きな現象が進行していることが分かります。

まず第一に、ムーアの法則はすでにほぼ終焉を迎えています。
コンピューティングに対する需要の伸びと、汎用コンピューティング（CPU）から取り出せる計算能力とのバランスをとることが、非常に難しくなっているのです。

そのため、世界はしばらく前からアクセラレーテッド・コンピューティング、
つまりGPUを中心とした新しい計算モデルへと移行し続けてきました。
私たちはこの流れを20年以上にわたって推進してきました。
一つ、統計を挙げてみましょう。
6年前、私はスーパーコンピューティングの場にいましたが、そのとき世界のスーパーコンピューター Top500 の約90％はCPUベースでした。
ところが今年、CPUベースの割合は15％未満にまで低下し、90％からほぼ10％へと逆転しました。
一方で、アクセラレーテッド・コンピューティングは10％から現在では約90％にまで増加しています。
つまり今まさに、高性能コンピューティングが汎用計算から加速計算へと移る“転換点”が訪れているのです。

二つ目に、クラウドで行われている作業の中でも、最もデータ集約的で、かつ計算負荷が高いものの一つが「データ処理」です。
AIとはまったく関係のない、生のデータ処理だけに、毎年数千億ドル規模の計算資源が費やされています。
SQLでデータフレームを処理しているだけで、これだけの計算が使われているのです。
皆さん一人ひとりの名前、性別、年齢、住んでいる場所、収入──
そういった情報はすべてデータフレームの中に格納されています。
そのデータフレームが、銀行業務、クレジットカード決済、EC、そして広告のレコメンドなど、あらゆる分野で今日の世界を動かしています。

すべてはそのデータフレームを中心に動いており、
そのためのコンピューティング基盤を構築するには、一つあたり数百ドルものコストがかかります。
これが一つ目と二つ目の大きなポイントです。
三つ目は「生成AI」と「エージェントAI」の時代が来ているということです。
過去15年間は、私たちは「レコメンデーションシステム（recsys）」の時代を生きてきました。
SNSのフィードでどの情報を表示するのか、
誰にどのニュースを、どの本を、どの映画を勧めるべきなのか。

インターネットの世界はあまりにも巨大です。
もしレコメンドシステムがなければ、私たちの小さなスマートフォンが、本当に必要な情報にたどり着くことはほとんどありません。
このレコメンドこそが、今日のインターネットを動かす“エンジン”であり、そのエンジンが今、生成AIへと向かって進化しているのです。
同時に、コンピューティング全体は汎用から加速へとシフトしています。
この二つを合わせて考えると、革命的なエージェントAIを動かすために残された計算資源は、当初皆さんが想像していたほど多くはない、という結論に至ります。
しかし、その使われ方はすべて正当化される──それだけの価値があるのです。
かつてはAIもCPUの上で動いていましたが、今はGPUの上で動いています。
この二つの代表的なアプリケーションを見るだけでも、多くのインターネット企業が、膨大な数のGPUスーパーコンピューターを構築できるようになったことが分かるでしょう。
そして、そうした基盤の上に“第三の大きな機会”が生まれます。
それが「エージェントAI（Agentic AI）」です。

ここにはGrokがあり、OpenAIがあり、Anthropicがあり、Geminiがあります。
こうした存在は、既存のAIの上に重なる、新しい“知性の層”を形成しつつあります。

しかし、今日、世の中の多くの人が「AI」と呼んでいるものの、
その“上”と“下”で何が起きているのかを忘れてはいけません。
私たちは、表面に見えているAIだけでなく、その基盤となる計算モデルの変化、データの構造、そしてエージェントAIという新しいレイヤーまでを見なければならないのです。
ですから、AIが単なるバブルなのかどうかを考えるとき、
私たちが見ているのは、投機的な価格の上下ではなく、
コンピューティングそのものの構造が、根本から書き換わっているという現実なのです。

$NVDA November 11, 2025

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”The Theory of SCIENCE" ～Shinjuku club SCIENCE 10th Anniversary ～ 🔥

10周年を迎えた新宿クラブサイエンスの河ちゃんは元DAマネージャー⚡️
昨夜はそのお祝いということで、史上最長のロングMC（放送できないやつ）もあり、とても和やかで楽しいライブでした😃

photo by @nekozephoto https://t.co/ujKGKv1eiu November 11, 2025

おはようございます( ˶˙ᵕ˙˶ )☀️

一昨日、12月17日 U-NEXT BOXING 4の
チケットが発売になりまして
堤チャンピオンから購入できました
18:00 販売開始と同時に申し込みをして
18:03に銀行振込
最速でしょう
ホテル、新幹線も予約して、準備万端
ホッとしました

先日、三女が誕生日で
高校1年生 16歳になりました

小さかった頃
2歳上の次女は運動神経抜群なので
次女の動きについて行けず
三女はオムツを履いて
泣きながら走ってついて行っていた光景が
忘れられません

小学3年生の時から明確な将来の夢があり
その為に理系に特化したカリキュラムの
スーパーサイエンスハイスクールを選び
夢に向かって邁進しています

中学校では吹奏楽部を最後までやりきり
音楽が好きなのか
高校に入ってからバンドを組んで
ベースを担当しています
(でも副教科の選択科目は美術)

どの学年の担任からも言われるのは
「天真爛漫のムードメーカー
誰にでも平等で優しく
〇〇がこのクラスにいてくれて良かった」
社交的で友達が多く
楽しい学校生活を送っているようです

猫(こてつ)にとって三女は天敵
こてつの中の順位
私→次女→こてつ→三女
三女が近寄るだけで目を真ん丸にして
「マーオ(なんや？)」
三女が触ると
「イヤー！！」
三女は こてつが可愛くて仕方ないのに
なんだか可哀想

ボーッとしてそうで
しっかりした事を言う現実主義者
「今 一番の願いは、八田〇一が早く捕まって欲しい」
「早く歳を取って、選挙権が欲しい」

プレゼントは何が欲しいか
①「サイゼ行きたい」
近所の店舗が閉店した為
サイゼリヤに行く機会がほとんど無く
焼肉よりサイゼがいいとの事で
遠くの店舗に来店
お腹いっぱい食べなはれ

②サンリオショップでカバンに付けれる
クロミのマスコットが欲しい

後ろのチャックを開けたらエコバッグが
中から出て来るマスコットを買いました

その後 猫カフェへ
三女は家の猫に嫌がられ
猫カフェの猫からも逃げられ
なんだか可哀想
二人で30分滞在＋ワンドリンクで
3000円
高ぁ( °△°; )

東京にある理系の大学を志望していて
合格すれば単身赴任の夫の下で生活
私から巣立つまであと2年

小学生の頃
「結婚なんて絶対しない
ずっとママと一緒にいる
一生しがみついて生きていく」
と言っていたのが懐かしく
寂しさを感じます November 11, 2025

GM

月2回の脳波検査と検体、研究協力。
カウンセリングで
「脳がバグってるから活用しなさい。吐き出さないと燃え尽きる」
と言われた日から、
行政、民間のシンクタンクに挑戦。

初参戦で応募して、2つとも採用。
次は“思考の大会”に挑む。
企業賞をすべて、子ども支援のランドセル資金へ。

僕の構想と思考。
AI間の引き継ぎ書を使えば、
AI→私←AIの世界で、
“誰もが見たくなる変わり者”として存在できる。

水と油。
サイエンスとスピリチュアルを混ぜようとしている世界へ。 November 11, 2025

ＳＣ講義の教え子 有志が
同志社 EVE祭にて
「サイエンスカフェ」に初挑戦🏫

‥陰ながらサポートしようと思いつつ、
はたして今出川の学園祭の雰囲気は
京田辺とどう違うのか、不安です笑

#同志社大学
#EVE https://t.co/gjJOpGyknb November 11, 2025

【超能力戦士ドリアン ライブレポート】
笑いあり涙ありの全国ツアー『はちゃめちゃ！サイエンスラボ』ファイナル公演🏁

ファンと共有した「世界一幸せなバンド」の最高に楽しいライブ！

ライブレポートはこちら📝
https://t.co/KoO3wi2d10

#超能力戦士ドリアン https://t.co/c3GkZ63eZ9 November 11, 2025

『富田美憂・前田佳織里の“調査のご依頼、お待ちしてます！”』（#みゆかおり）の番組イベントが11月30日、サイエンスホールで開催！

イベントの1部・いいおしりの部で行う企画「おしりを合わせましょう！」では、最後の五文字が『みゆかおり』、または『井口裕香』になる川柳を募集しています。

https://t.co/HkIo7shdXb

例えば…
・どんぶりに ねるねるねるね みゆかおり
・美ボディを 作り上げたよ 井口裕香

みたいな感じです。どちらか一つでもOK！
ぜひ、送ってください！ November 11, 2025

署名をお願いします – 非合意の人間実験を止めよう：https://t.co/idwFg8pDX5

彼らはこれを「サイエンスフィクション」だと教えてくれました。

それなのに、なぜ1976年の米国特許が存在するのでしょうか：「脳波を遠隔で監視し変更するための装置および方法」US3951134A

平易な英語で言うと：これは、脳にマイクロ波周波数を送信し、脳の活動を遠隔で読み取り、次に脳の電気的挙動を変える補償信号を脳に送信し戻すことを説明しています。

自分自身に問いかけてみてください...

なぜ誰かがこの技術をほぼ50年前に必要としたのでしょうか？

特許が切れた後、誰がこれに資金を提供し、ライセンスを与え、または進展させたのでしょうか？

これが書類上存在するなら、今日の帳簿外で何が存在するのでしょうか？

これを、ハバナ症候群型の症状、「メンタルヘルス」のラベル、そしてRF暴露と神経学的混乱に一致する標的攻撃を報告する人々と結びつけて考えてみてください。

これが、Mind Nexusで私たちがやっている理由です。

人々の周囲と環境内の異常な周波数を記録する。

意見ではなく証拠を集めるために、構造化されたRFおよびNLJDスキャンを使用する。

「それはすべてあなたの頭の中にあるだけだ」と簡単に振り払えない本物の文書を作成するのを人々に手伝う。

「脳波の遠隔監視と変更」がすでに1970年代に特許されていたなら… 2025年には何が可能だと思いますか？

特許を自分で読んでください、誰かの言葉を鵜呑みにしないで：https://t.co/CAhd6SIp9e…

最新情報を得るためにメールリストに登録：https://t.co/JbNqQG4Xlx

#MindNexus #HavanaSyndrome #DirectedEnergy #BrainWaves #Neurotechnology #HumanRights #EvidenceNotOpinions November 11, 2025

サイエンス10周年でした。

怜人と出会ってからの全てが詰まった夜でした。

余韻だけで白飯5杯いけます。

ありがとうございました。 https://t.co/6USWIBBtX7 November 11, 2025

京都大学理学共創イノベーションコンソーシアム 第8回サイエンス講座「数学で見る，数学を観る」 https://t.co/K5T6QiG1DH November 11, 2025

《ライブ動画　NiL 『YEAH YEAH YEAH』》
この曲は会場の明るさが変わりますね！
フロア側もMIXのトーンが違う😊

【見どころ】
動画一個目
◆曲始まりのまひろちゃんの煽りのリズム
（この煽りとても好き。サイエンス10周年おめでとー！！）
◆おーれーのエミリー！コールの後にポーズ取ってくれるエミリさん💕
◆むくちゃんのかわいいボイス歌唱が音を掴んでてくすぐってくる感じ✨
◆バッチリファンサいわちー！✌️

みんなのMIXも楽しそうに言ってて明るくてとても気持ちが良い♪

動画2個目
◆サビ前のいわちあれだけ動いて声ブレずに歌ってるって凄ない？？？💦
◆ラストらへんの、まひろちゃんむすー(⩌⤙⩌)からの前に来い来い手招きオモロい🤣
◆みんなで、オーオオー！！✊

#ニルズ拡大計画 November 11, 2025

今の時代のAIのサイエンスはどこにあるのかということなんだろうけど、開発と投資のサイクルが回るメインロードはスケーリング則がどう実現されるかなんだろう。

肩に乗る行為を封じるために、サイエンスという巨人を隠してしまう変な時代だけど、そこで生きるためにはメインロードを行くしかない。 https://t.co/Lwn6IatgtS November 11, 2025

先日にサイエンス(でおなかにもグッドな)メニューというテーマでイベントのお手伝いをしました🍽️
学生時代から加入していた@grubio_official でコラボできたことを嬉しく思います！https://t.co/1Xbl4Jqvfk November 11, 2025

あす21日（金）の「#なにわ男子のどっち派！？」
家族大満足スポットを楽しむなら･･･

🟥デジタルかけっこや無料パレードなどの「ウキウキ遊び派」⁉️
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＃西畑大吾 くんが調査!
みなさんはどっち派かな🧐

あす8時14分まで投票できるよ👌 https://t.co/SLa7SllPgq November 11, 2025

人間は1兆種類もの匂いを区別できる
芳香と不快臭の違いを生み出しているものは何か？

2025年12月号の【グラフィック・サイエンス】のテーマは「よい香りと不快な匂い」。
ドイツの研究チームは最近，1227人の実験参加者に74種類の匂いをどう感じるかの説明と好悪の評価を求めました。 November 11, 2025

前回の投稿でも少し触れましたが、今アジャイルコミュニティやソフトウェアプロダクト開発コミュニティ全体が優先的に議論すべきテーマのひとつは、AIだと思っています。
AIのインパクト、それをどうやって「多くの人にとって意味があり有益な方向」に進めていくか、そしてこれから起こることに対してどう備えるのか、という話です。

＊＊＊2030年のソフトウェアプロダクト開発について＊＊＊

もし「2030年はこうなる」という正確で網羅的な未来予測を期待していたら、ごめんなさい。ここに書いてあるのはそういうものではありません。
そもそも2030年がどうなっているか、誰にも分かりません。地政学的な不安定さや、これから起こるかもしれない技術的ブレイクスルーなど、不確実性が大きすぎるからです。

とはいえ、かなりはっきり見えてきているトレンドもありますし、「起こりやすいシナリオ」とそうでないものもある程度は見分けられると思います。
ここでは、そのあたりを少し整理してみます。

—----------

＊＊＊起こる可能性がかなり高いこと＊＊＊

👉 ほとんどの開発者（Scrumの意味での「開発者」）が、日常的に高度なAIコーディングツールを使っています。リファクタリング、ドキュメント作成、テストなど、ルーティンなコーディング作業の大半はAIにサポートされている。AIからの提案に対する受け入れ率も非常に高く（おそらく90%以上）、一方で安全クリティカルシステムなど、一部の領域ではAIへの依存が制限されている、という感じです。
👉 テストのかなりの部分がAIで自動化されています。
機能テスト、パフォーマンステストはもちろん、ユーザビリティテストですら、ある程度まではAIが支援・自動化している世界です。
👉 すべてのコードに人間のコードレビューが入るわけではありません。
「人間がボトルネックになるのはやめよう」と判断した結果、どのコードを人間がレビューすべきで、どのコードはレビューなしでもよいのか、チームごとにヒューリスティクス（判断基準）が決まっているような状態になります。
その代わりに、ロールバックやリカバリの仕組み・パイプラインは今よりずっと強力になっています。
👉 AIエージェントが複数ステップにわたるワークフローを自律的に回しています。
たとえば「このレガシーなJavaサービスをサーバーレスのPythonに移行して、十分なテストもつけて」と指示すると、エージェント同士が連携して設計し、コードを書き、テストし、デプロイし、モニタリングまでやる、というような世界です。
👉 プロダクト開発におけるボトルネックは完全にシフトしています。
プロダクト開発はざっくり言うと
① 解決する価値のある問題と、実現可能で成立しそうな解決策（プロダクトやその機能）を見つける
② その解決策を実装し、リリースする
という2つの仕事から成り立っています。
AIによって②のスピードは、業界や技術にもよりますが、おおよそ5〜100倍くらいには加速します。レンジはかなり広いですが、結論を出すにはそれで十分です。
たとえ5倍という低めの見積もりであっても、①（＝プロダクトマネジメントの仕事）が新たなボトルネックになるには十分だからです。
もちろん、プロダクトマネジメントの仕事もAIでかなり加速されます。ただし②ほどではありません。
最終的には、顧客やユーザー（当時でもまだ多くが人間でしょう）から信頼を獲得し、自分たちのプロダクトを実際に使ってもらわなければなりません。
人間は簡単に信念や行動は変わらないので、ここが新しいボトルネックになります。
👉 プロダクトオーナー / プロダクトマネージャー（PO/PM）と開発者（Scrumの意味で、デザイナーやQAを含む）の比率は、大きく変わっています。
これまで多くのプロダクト開発チームでは、PO/PM 1人に対して開発者が5〜10人程度でしたが、今後は1対2、場合によっては2対1に近づいていく可能性があります。
（もちろん、PO/PMと開発者の役割分担が今のまま残ることが前提の話です。この前提自体が怪しくなっていく、という話は後で出てきます。）
👉 ほぼあらゆる市場で競争は今よりずっと激しくなります。
良いアイデアを持っている人ならほとんど誰でも、プロダクトを形にして勝負に出られるようになります。その一方で、成功するプロダクトやアイデアの割合は機械的に大きく低下します。
その結果として、プロダクトマネジメントのスキル（戦略的思考、価値ディスカバリー、仮説検証、コミュニケーション、インフルエンスなど）の価値と需要は、今よりはるかに高くなります。
👉 「QAはテストだけ」「デザイナーはデザインだけ」といった分業は、大きく減っていきます。
多くの組織では、そもそもサイロ構造という発想自体が弱まり、そのことが組織設計にも反映されます。
一方で、昔ながらのモデルに固執し続ける組織もあり、そういった組織は、より速く動ける競合に徐々に置いていかれることになるでしょう。

—----------

＊＊＊そこまで確実ではないけれど、十分ありえること＊＊＊

👉 ソフトウェアエンジニアリングの仕事が、はっきりと2つの職種に分かれていきます。
コンピュータとプログラミングを深く理解していて、非常に高いスキルを持つ「エリート」あるいは「真の」ソフトウェアエンジニア。
この人たちは、最も難しい問題や、最もクリティカルでリスクの高い問題を扱います。
もちろんAIも使いますが、あくまで自分たちが主導権を握り、AIが何をしているかを十分理解したうえで使いこなします。AIはこの人たちをより強くする道具であって、依存にはなりにくい。
必要であればAIをオフにして、自力だけでゴールに到達することもできますし、むしろAIがハマって身動きが取れなくなっているときほど、それをやることになるでしょう。
こういった人たちは、ソフトウェアエンジニア全体の中では少数派で、その代わり、かなり高い（とてもとても高い？）報酬を得るようになります。
要件・仕様を受け取り、それを「一定水準以上の品質のプロダクト」にするのがとても上手な、新しいタイプの「AIネイティブエンジニア」。
この層の人たちは、ハイレベルなソフトウェアアーキテクチャをある程度理解しており、複数のAIツールを組み合わせて目的を達成するのが得意です。
一方で知識のギャップもあり、より革新的で難易度の高い問題になると太刀打ちできなかったり、ときどき行き詰まったりもします。
バックグラウンドは非常に多様で、コンピュータサイエンス専攻とは限りません。人数としてはかなり多くなり、報酬もそれなりに良いものの、言語の壁が小さくなればなるほど、競争はグローバルになり、生活コストの低い地域の水準に、報酬が収れんしていく役割も一部では出てくるかもしれません。
👉 「プロダクトをマネジメントする人」と「それを開発する人」の境界は、かなり曖昧になっていきます。
開発者が「次に何をつくるべきか」を考える（＝プロダクトオーナー / プロダクトマネージャーのように振る舞う）場面が増えます。
逆に、PO/PMがコードを書いてプロダクションにデプロイする（＝開発者のように振る舞う）場面も、今よりずっと増えます。
組織によっては、この2つのジョブタイトル自体が消えたり、マージされたりするでしょう。
誰もが顧客や市場のデータにアクセスでき、低コストの実験を本番環境で回せるようになり、「間違うこと」「失敗すること」が低リスクで、安全なものになっていきます。
👉 リアルタイム翻訳やツール連携の進化により、リモート / グローバルでのコラボレーションは、今よりずっと簡単になります。
特に、倭国の組織は大きな恩恵を受ける可能性があると思います。これまで大きなハードルだった「言語の壁」が、だいぶ低くなるからです。

—----------

＊＊＊では、どうするのか？＊＊＊

ここからは、少しでも実践的な話に落としてみます。

①ソフトウェアエンジニアとしてキャリアを考えている人・学生へ

👉 ソフトウェアエンジニアリングという分野は、これからも面白い分野であり続けるはずですし、多くの人がそこで充実したキャリアを築けると思います。
ただし、これまで以上に「適応力」と「学習の敏捷性」が求められるようになります。また、スキルや報酬の格差はますます大きくなっていくはずです。
AIの使い方を学ぶのは、できるだけ早い方がよいです。表面的・初歩的な使い方だけで満足せず、「かなり使いこなしている」と言えるレベルを目指した方がいい。
「AIを使うべき特別な理由があるときだけ使う」のではなく、「AIを使うのがデフォルトであり、使わないときには理由がある」という発想に切り替えていった方がよいと思います。
👉 同時に、トップレベルのソフトウェアエンジニアになりたいのであれば、基礎もきちんと学ぶべきです。
アルゴリズム、デバッグ、セキュリティなどのファンダメンタルを犠牲にしてはいけません。
AIに丸投げせず、自分の頭で複雑な問題を解く経験も、引き続き積み重ねる必要があります。

—----------

②ソフトウェアエンジニアとしての人へ

👉 まずは当たり前のところからですが、AIをかなり積極的に使えるようになった方がいいです。そうしないと、いずれキャッチアップがかなり苦しくなります。
とはいえ、他の人と同じツールを使う必要もないし、同じレベルでAIに頼る必要もありません。
自分が好きなツール、自分に合った「人間とAIの役割分担」を見つけていく感覚に近いと思います。いろいろなコラボレーションのやり方を試しながら、「自分にとって気持ちよく動けるプロトコル」を見つけていくとよいはずです。
👉 自分が扱っているドメインの知識を深め、プロダクトの価値や成功にももっと意識を向けてみましょう。
PO/PMと話してみる。顧客やユーザーと話してみる。アウトプット（作ったもの）ではなく、アウトカム（どんな成果につながったか）にフォーカスする。
👉 周りの人たち（デザイナー、QA、等）の仕事にも目を向けてみてください。従来の役割分担の結果として、現在では無駄や非効率となっている活動は何でしょうか？皆が同じ目標に集中し、AIを活用すれば、何を中止し、劇的に最適化できるでしょうか？と考えてみるのもおすすめです。
👉 リーダーたちは「現場で何が起きているかを完璧には理解していない」というのは、昔からずっとそうでしたが、AIの登場でそのギャップはさらに広がっている組織は多いでしょう。
もしあなたが、自分の組織がうまく適応していけるように助けたいと思っているのであれば、そして同時に「ソフトウェアエンジニアとして取り残されたくない」と思っているのであれば、自分がAIを採用・活用するうえで何が障害になっているのかを可視化し、意思決定者から見えるようにする必要が出てくるかもしれません。
👉 それでも組織が動かないのであれば、別の場所を検討した方がよい場合もあります。
自分自身は、対立や衝突をそこまで恐れない性格で、仕事を失うことにもあまり不安を感じてこなかったので、こういうことを言うのは簡単なのですが…　それでも、これから数年間は、多くのソフトウェアエンジニアにとって非常に重要な時期になると思っています。
変化の遅い、保守的な組織で働いている人ほど、徐々に大きな機会損失を被ることになりそうです。この激しい変化の時代に、自分はどんな組織にいたいのか、どんな人たちと一緒にいたいのか、一度じっくり考えてみる価値はあると思います。

—----------

③QAやUXなど、特定のロール / スキルセットでプロダクト開発に関わっている人へ

👉 多くの人は、プロダクト開発ライフサイクル全体の、より広い範囲を理解し、ときにはオーナーシップを持つことを求められるようになります。
アイデア出しから、実装、デプロイ、モニタリング、カスタマーサポートに至るまでの一連の流れです。
「自分の現在の仕事をAIで効率化する」のは、良い第一歩です。ただし、それだけでは足りません。
個人としても、より広いエンド・ツー・エンドのプロダクト開発ライフサイクルを理解している人たちと、いずれ採用市場で競うことになりますし、チームや組織としても、もっと速い競合と競争することになります。
あまりのんびり構えすぎない方がよい、という話です。

—----------

④プロダクトオーナー / プロダクトマネージャーの人へ

👉 自分の現在の役割について、一度よく考えてみてください。
もし、あなたの仕事が「何をつくるべきかを、分かっている（あるいは分かっているつもりの）人たち」と「開発者」の間の、単なるインターフェースでしかないのであれば、数か月〜数年のうちに、組織として「この役割はあまり価値を生んでいないどころか、価値創造のスピードを落としているのではないか」という結論に至る可能性があります。
👉 AIの可能性・限界・方向性を理解することに時間を投資しましょう。
リサーチ、プロダクトバックログのリファインメント、ドキュメント作成など、日々の仕事の中にAIを組み込んでいきましょう。
👉 リーダーシップスキルやコミュニケーションスキルも磨いていきましょう。
特に大企業では、これらのスキルがステークホルダーをマネジメントし、物事を前に進めるうえで大きな力になります。顧客やユーザーに向き合うときにも同様です。
多くのケースで、開発そのものはもはやボトルネックではなくなります。代わりに、別のプロセス（データ収集、社内の合意形成、ユーザーへの浸透、利用促進など）がボトルネックになります。
そういった部分の流れをどれだけ加速できるかが、PO/PMとしての価値に直結していきます。
👉 もっと「全体」を見る時間を取りましょう。より戦略的になりましょう。一度スピードを落として、一歩引いて考えてみる時間を意図的につくりましょう。 PO/PMとしての価値は、「大量の決断をする能力」ではなく、「少数だが質の高い意思決定を行う能力」と強く相関していくはずです。

—----------

⑤経営者・役員・リーダーの人へ

👉 サバイバーシップバイアスはあるかもしれませんが、ここ数年もっとも勢いのある企業の多くは、AIをかなり本気で取り入れています。
Anthropic、Cursor、Shopify、Googleなどは一例ですが、彼らはAIの恩恵を最大限に享受できるよう、組織構造や働き方そのものを設計し直しています。
ここで、いくつか質問です。
この3年間で、あなたの組織構造やソフトウェア開発ライフサイクル（SDLC）は、どのように変わったでしょうか。
「ほとんど変わっていない」としたら、おそらくまだ古いモデルにとどまっています。
では、これからの3年間で、突然うまく適応できるようになると思える根拠は何でしょうか。
👉 もしあなた自身が技術者ではなく、AIのヘビーユーザーでもないのであれば、AIについての思い込みやブラインドスポットをたくさん抱えている可能性があります。 なので、チームと対話しながら、組織構造、ガバナンス、採用戦略、コンプライアンスプロセスなどを一緒につくっていくことを恐れないでほしいと思います。
👉 AIに関する予算を人に渡し、ツールを買うのに何か月も承認を待たなくていいようにしましょう。
👉 「今やっているタスクをこなせる人」だけを採用するのはやめましょう。
好奇心、適応力、AIと効果的に協働する能力を持った人を採用しましょう。
👉 それぞれのロールに対する期待値を更新しましょう。
もし2年前と同じジョブディスクリプションをそのまま使っているのであれば、おそらく動きが遅すぎます。

—----------

⑥すべての人へ

👉 共感力、倫理観、良質な判断力といった「人間ならではの強み」を、大事に育てていきましょう。
おそらくこれらの価値が失われることは、当分ないはずです。
👉 これから不確実性の高い時代に入っていく中で、そして私たち人間が不完全で、繊細で、ときに簡単に傷ついてしまう存在であることを考えると、自分自身にも、周りの人たちにも、少しでも優しくありたいですね。

—----------

まだまだ書きたいことはたくさんありますし、ちょっとずれていることを書いてしまった可能性もあると認識していますが、ひとまずこのあたりで！
誰かのヒントになればうれしいです。 November 11, 2025

【本日締切】
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／
『本』と『声』2025 IN 東京 開催！
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特典として、登壇者の「本」のメッセージ付きオリジナル栞もランダム配布！！
⏰11/28(金)19:00開演
📍科学技術館サイエンスホール

#BOOKMEETSNEXT #本と声 #松風雅也 #和多田美咲 #かかずゆみ #安倍彩野夏 #川口莉奈 #声優 #声優イベント November 11, 2025

データサイエンスをやる人間としては、これをエクセルで管理と呼んでいる状態が一番怖い
何このセルの使い方 https://t.co/4RYQAPI56X https://t.co/FGBf5Ca3uz November 11, 2025