【機械学習エンジニアに爆速でなるための教材集】
これはデータサイエンスを学習中の人は絶対読むべきです。

素早く機械学習スキルを習得するための無料教材や参考書がまとめられています。
https://t.co/0sjN8emnv5 December 12, 2025

高市に高額献金してる神奈我良の川井徳子
地元の関係者に聞くと倭国財団笹川と懇意らしいが
不動産業、観光業、IT・デザインなど5つの会社を束ねるノブレスグループの代表。社団法人ソーシャル・サイエンス・ラボ理事長で不動産再生でオラクルに売却したり地元奈良では有名なやり手の大物政商
戦後の右翼団体、大倭国菊水会の創設者が父、川井春三
神奈我良の住所と父親の住所が同じなので特定
神社？も民家っぽいしダミーに見えるな
https://t.co/fUULKdkMzG
高市は解放同盟の平山とも懇意だし戦後レジームど真ん中の真っ黒利権政治家ちゃうのコレ？ December 12, 2025

・⭐︎┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈⭐︎・

サイエンスありがとうございました🌙
こま、ゆずき生誕おめでとう✨

本日はグランドスラムA2部制です！！
🌟無銭ライブ🌟となっております
1 部 : 13:00 open 13:30 start
2部 : 17:30 open 18:00 start

・☽ ┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈ ☽・ https://t.co/YDJUO79MrK December 12, 2025

📝正直に言います

このレポートを読んで、私は少し怖くなりました
一方でワクワクも増しました

Anthropicが自社のエンジニア132人を調査し、53人に深掘りインタビューまで行った内部レポート。普通、企業ってこういう「都合の悪いこと」は隠したがるじゃないですか。

でもこのレポート、AIがもたらす『希望』と『不安』の両方を、驚くほど正直に語っているんです。

なぜ怖くなったか？

それは、ここに書かれていることが「AIを作っている側の人たち」のリアルな声だから。つまり、私たちの数カ月…数年後の姿かもしれない。

まず数字から見ていきましょう。

Anthropicのエンジニアたちは現在、仕事の60%でClaudeを使い、生産性は50%向上したと報告しています。

1年前は？ 仕事の28%で使用、生産性向上は20%。

つまり、たった1年で使用率は2倍以上、生産性向上も2.5倍。このスピード感、ちょっと異常じゃないですか？

でも私が本当に興味を持ったのは、この先の話なんです。

『やらなかったはずの仕事』が27%も生まれている。

これ、すごく重要なポイントだと思うんです。

AIで既存の仕事が速くなる——これは誰もが想像できる。でも実際に起きているのは、それだけじゃない。

エンジニアたちはこう語っています。

「以前は優先度が低くて放置していた『ペーパーカット』に手が回るようになった」

ペーパーカットって何かというと、紙で指を切るような小さな痛み。コードの世界では、構造の悪いコードのリファクタリングとか、あったら便利なツールの作成とか、そういう「やりたいけど時間がなくて後回しにしていたこと」を指します。

実際、Claude Codeの利用データを分析すると、タスクの8.6%がこのペーパーカット修正だったそうです。

これ、地味に見えて実はめちゃくちゃ大きな変化だと思うんですよね。なぜなら、こういう小さな改善の積み重ねが、長期的には組織の生産性を根本から変えるから。

もう一つ、読んでいて「これは...」と思ったのが『フルスタック化』の話。

あるバックエンドエンジニアのエピソードが印象的でした。

Claudeと何度もやり取りしながら複雑なUIを構築したところ、デザイナーに見せたら驚かれたそうです。

「待って、これあなたが作ったの？」
「いや、Claudeが作った。僕はプロンプトを出しただけ」

このエンジニア、自分では「絶対にできなかった」し「期限内には間に合わなかった」と言っています。

別のエンジニアはこう語っています。

「以前は触るのが怖かったフロントエンドやトランザクションデータベースも、今は自分で扱えるようになった」

研究者がデータの可視化を自分で作る。セキュリティチームが不慣れなコードベースを分析する。非技術系の従業員がデバッグやデータサイエンスをこなす。

Claudeのタスク分析を見ると、チームごとに使い方が全然違うんです。でも共通しているのは、みんなが「自分の専門外」に手を伸ばせるようになっていること。

数週間かかっていたプロセスが、同僚との「数時間の作業セッション」で完結することもあるそうです。

すごい時代になったなぁ...と思いますよね。

でも、ここからが本題なんです。

レポートで最も考えさせられたのが『監督のパラドックス』という概念。

これ、本当に深い問題だと思うんですよ。

AIを効果的に使うには、その出力を監督する能力が必要。でもその監督能力は、実際にコードを書く経験から培われる。ところがAIを使いすぎると、その経験を積む機会が減ってしまう——という矛盾。

あるエンジニアはこう表現しています。

「以前なら難しい問題を自分でデバッグする過程で、ドキュメントやコードを読み込んで、システムがどう動くかのメンタルモデルを構築していた。Claudeはすぐに問題の核心にたどり着けるから、そういう時間が大幅に減っている」

別の人も言っています。

「新しいツールの設定を全部調べて理解していたのに、今はAIに使い方を聞くだけ。だから専門知識が身につかない。同僚との会話で『それ知ってる』と即答できていたことが、今は『AIに聞かないとわからない』になっている」

これ、すごくリアルな声だと思いませんか？

特に印象的だったのが、あるシニアエンジニアの言葉。

「私がAIを使うのは、主に『答えがどうあるべきか』を既に知っている領域。その能力は、かつてSWE（ソフトウェアエンジニアリング）を『ハードな方法』でやることで身につけたもの。でも自分がキャリア初期だったら、モデルの出力を鵜呑みにせず、意図的に自分の能力を伸ばす努力が必要だと思う」

ここに、AI時代の学習における核心的な課題があると思うんです。

「楽」と「成長」のトレードオフ

出力を簡単に得られるからこそ、「じっくり学ぶ時間を取る」ことが難しくなる。

一部のエンジニアは対策として、意図的にAIなしでコードを書く練習をしているそうです。

「Claudeが問題を解決できると分かっていても、あえて頼まないことがある。自分を鋭く保つために」

この姿勢、すごく大事だと思うんですよね...。

一方で、こんな反論もありました。

「『錆びつく』という発想は、コーディングがいつかClaude 3.5以前の状態に戻るという前提に依存している。でも僕はそうは思わない」

これも一理ある。

ソフトウェアエンジニアリングは過去にも抽象化のレベルを上げてきました。アセンブリ言語から高級言語へ、手動のメモリ管理から自動ガベージコレクションへ。

今、英語がプログラミング言語になりつつあるのかもしれない。

あるスタッフはこう提案しています。

「これからのエンジニアは、AIにコードを書かせることに習熟し、より高レベルな概念とパターンの学習に集中すべきだ」

抽象化が進めば、低レベルの知識は必要なくなる——理論上は。

ただ、別のエンジニアが指摘していたように、「高級言語への移行で、ほとんどのエンジニアはメモリ処理に関する深い理解を失った」のも事実。抽象化にはコストが伴う。

どちらの視点が正しいかは、正直まだ誰にも分からない。でも両方の視点を持っておくことが大事なんじゃないかと思うんです。

個人的に一番グッときたのが、『職人技と意義』についての議論でした。

エンジニアたちの声が、見事に二極化しているんです。

ある人は言う。

「25年間プログラミングを続けてきた私にとって、これは時代の終わり。そのスキルセットに自信を持てることが、職業的な満足感の核だった」

「一日中Claudeにプロンプトを出すのは、あまり楽しくないし充実感もない。音楽をかけて没頭して、自分で実装するほうがずっと楽しい」

一方で、こういう声も。

「コードをリファクタリングするときの禅のようなフロー状態...確かに失った部分もある。でも今は生産性が劇的に上がったから、喜んで手放す」

そして、こんな発見をした人も。

「この時点で、怖くなったり退屈になったりすると思っていた。でも実際はどちらも感じない。代わりに、ずっと多くのことができるようになってワクワクしている。コードを書くこと自体を楽しんでいたと思っていたけど、実は『コードを書くことで得られるもの』を楽しんでいたんだ」

これ、すごく深い気づきだと思うんですよね。

自分が仕事のどの部分に意義を感じているか——手段なのか、結果なのか。AI時代は、この問いに向き合わざるを得なくなる。

職場の人間関係にも、静かだけど確実な変化が起きています。

「質問の80〜90%はClaudeに行く」

かつて同僚に向けられていた質問が、まずAIに向かうようになった。Claudeがルーティンな問い合わせを処理し、人間はAIの能力を超える複雑な問題だけを担当する——そんなフィルタリング機構が生まれている。

「同僚の誰よりもClaudeと遥かに多く働いている」という声も。

興味深いのは、これを肯定的に捉える人と否定的に捉える人がいること。

「同僚の時間を奪うことへの罪悪感がなくなった」——これは楽になった側の声。

「『Claudeに聞いた？』が一般的な反応になるのは好きじゃない。人と直接働くことを本当に楽しんでいるし、すごく大事にしている」——これは寂しさを感じている側。

あるシニアエンジニアの言葉が、少し切なかったです。

「若手が質問に来る頻度が減ったのは悲しい。でも彼らは確実に、より効果的に答えを得て、より速く学んでいる」

メンターシップの形が変わりつつある。それが良いことなのか悪いことなのか、まだ誰にも分からない。

キャリアの未来について、エンジニアたちの本音が語られていました。

多くの人が、自分の役割が「コードを書く人」から「AIを管理する人」へとシフトしていると感じている。

「仕事の70%以上が、純粋なコードライターではなく、コードレビュアー・リバイザーにシフトした」

「1人、5人、または100人のClaudeの仕事に責任を持つこと——それが将来の役割の一部だと思う」

短期的には楽観的な人が多い。でも長期的には...？

「短期的には楽観的。でも長期的にはAIがすべてをやり遂げて、自分や多くの人を無関係にすると思う」

「毎日仕事に来るたび、自分の仕事をなくしているような気がする」

こういう声を読むと、胸が締め付けられる思いがします。

でも前向きな視点もありました。

「ジュニア開発者のことは心配だけど、彼らは新しいテクノロジーに最も貪欲でもある。この職業の軌道について、僕はかなり楽観的だ」

そして、こんな適応戦略も。

「AIの仕事を意味のある形でレビューするスキルを開発するには、より多くの時間とより深い専門化が必要になる」

「合意形成により多くの時間を費やし、実装はAIに任せるようになるだろう」

「Claudeからフィードバックをもらうことで、物事を学ぶ速度が完全に変わった。天井が砕けたような感覚」

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最後に、あるチームリーダーの言葉を紹介させてください。

「誰も何が起こるか知らない。重要なのは、本当に適応できることだ」

このレポートを読んで思ったのは、AIがもたらす変化に「正解」はないということ。

生産性は上がる。新しい可能性も広がる。でも同時に、大切なものを失うリスクもある。

技術的な専門知識の維持。有意義な協業の形。学習とメンターシップのあり方。キャリア開発の新しいアプローチ。

Anthropicは2026年に、より具体的な対応策を共有予定だそうです。彼ら自身が「責任ある職場移行の実験場」として、この変革を乗りこなす方法を模索している。

私たちも、このレポートを他人事として読むのではなく、「数年後の自分」として読んでみる価値があるんじゃないかと思いました。

長文読んでいただきありがとうございます

※この図解の作り方は今回発行したニュースレターで作り方を紹介しています　リプ欄へ↓ December 12, 2025

#カクヨムコン11 #カクヨムコンテスト11
長編エンタメ部門に作品投稿しました。
2010年雰囲気を舞台にしたミステリー風サイエンスフィクションです。
「シュタゲ」や「ダンロン」が好きな25歳から40歳に刺さると思います。
内容の衝撃度が高いので気が向いた時に是非。

https://t.co/1SJUPxabd5 December 12, 2025

データサイエンス・ＡＩイノベーション研究推進センター教員（助教・講師・准教授） 3名 （任期あり）　（1月6日　15時必着）
https://t.co/d0k8zUYrz7 December 12, 2025

@nagiyourpartner むしろご紹介いただきありがとうございました🙇
サイエンスの道でやってきた自分にとって欠けている部分のお話しだったのでかなり気づきが多かったです。
とても良い本でした…！ December 12, 2025

🟦Booster K1
オープンソースのヒューマノイドロボット。
NVIDIA AGX Orin搭載。
スイッチサイエンスから来年発売見込み。
価格は230万円程度。
中国ではもっぱら研究者に売れている。
10本指ハンドオプションあり。

#国際ロボット展 https://t.co/6XeSWVRMaL December 12, 2025

鳳凰高校サイエンス部とMonoduki さんの連携はものすごくよく回っていように見える。会社のポリシーがしっかりしてるからなんだろうなぁと感じる。みんなカッコいい https://t.co/jYastFshnu December 12, 2025

小粒で食べやすいのに、チキンの旨みたっぷり！ヒルズのサイエンスダイエットは成犬の健康をしっかりサポートしてくれるから、忙しい私でも安心して与えられるのが嬉しいポイントです。

https://t.co/4qOAyo92fL　＃AD December 12, 2025

ワ朗も含めると実はこの番組的に「みんな大好き」なのってサイエンスじゃなくて東京証券会館？
#ふたりば December 12, 2025

書きました

米国と比べてチップ処理力不足？
中国はDeepSeekが怪しい？
生成AIで世界的な電力不足で中国も？
などなど中国の生成AIの疑問が読んで解決の記事です

「中国の生成AIの現在地を中国メディアの報道から分析する（サイエンスポータルチャイナ）」 #山谷剛史記事

https://t.co/WR6tstE7cZ December 12, 2025

昭和の頃と今では、視野が広がった分、あの頃では見えなかったことが見えてかつ実用に昇華してきているので、あの頃「オカルト」とか「迷信」とか「信仰」みたいに言われていた「ニューサイエンス」的なアイデアも現実実装されるような世界に行き着いてる今に辿り着いた昭和のおぢさんは楽しいのだｗ December 12, 2025

まあPythonはデータ処理を想定してだけど、データサイエンスの人の業務見てたからなんとかなってくれの気持ち December 12, 2025

「劇団サイエンスフィクション眼鏡」旗揚げ公演『葬祭にて咲く』、初日は見切れ席を増設しての超超満員御礼でした！

初日ならではの緊張感もありましたが、さらにブラッシュアップして2日目に挑みます。会場ではTシャツやグッズも販売していますので、ぜひ手に取っていただけたら嬉しいです！ https://t.co/M639FyPM5u December 12, 2025

数理・データサイエンス・AI教育強化コンソーシアムのeラーニング教材すごいっす。スライドから動画まで無料。応用基礎レベルの1-6数学基礎や1-4データ分析は先生方にも役立ちそうです！
https://t.co/8ZZtmJFc0l https://t.co/3HuSVCbGrl December 12, 2025

理事として、倭国科学振興協会も協力してるよ

科学の鉄人NEXT 出場者募集のお知らせ
2026年3月21日　20分のサイエンスプレゼンテーションのコンテスト「科学の鉄人」を約10年ぶりに復活だよ。
詳細はこのページを見てね
https://t.co/EclJmFJOFp
※申込締切日：2025年12月7日(日)必着 December 12, 2025

ジュニアエンジニアを採用すべきか否かを語っているポッドキャストから：

・いまの学生や若手はAIネイティブな存在。彼らはすでにChatGPTなどを日常的に使っているため、働き方をAI前提に切り替えるコストが低い人材
・他社がジュニア採用を控えている今は、余力のある会社にとって「時間をかけて育てられる人材」を確保する絶好のチャンス
・シニアばかりのチームになると、経験ゆえに慎重になりすぎたり、ややネガティブで保守的な雰囲気になりがち
・ジュニアとシニアが混ざったチームのほうが、楽観性と経験がうまく混ざり、職場文化として健全になりやすい
・ただし社員5人程度の超小規模組織では、ジュニア育成の余裕がないこともあり、その場合はジュニア採用を慎重に考えた方が良い

・プロトタイプを作ること自体（0→80％）はAPIとプロンプトで誰でもすぐにできるようになった
・だが、最後の20％をプロダクトレベルに仕上げるのは依然として難しい
・その最後の20％では、データ整理、ナレッジグラフやセマンティックレイヤー、埋め込み、評価指標、MLOpsなどの地味な基盤づくりがかなり重要
・こうした領域では、ソフトウェアエンジニアリング、データエンジニアリング、データサイエンスをまたぐ「AIエンジニア」のような新しい職種が必要とされつつある

https://t.co/n8CghcnW5b December 12, 2025

第14回 倭国サイエンスコミュニケーション協会（JASC）年会「サイエンスコミュニケーションの"NEXT"を考える
～実践による深化～」のプログラムが掲載されました📝

▶︎https://t.co/aRkbN24mJP

「『役者×科学』の可能性を考える ～異分野融合の探索と実践～」というテーマで発表いたします🗣️

これまで様々な役を演じることで科学を伝えたり、科学者の日常を描いたりしてきました。また、台本読解や役作りのプロセスに着目して、サイエンスコミュニケーションへの応用について検討・実践しています。そのあたりの内容について、現在地と今後の展望をお話できればと思います💡 December 12, 2025

“転職に強すぎる資格TOP100はこれ↓↓

100位 ITパスポート
99位 防災士
98位 救命講習
97位 食品衛生責任者
96位 色彩検定3級
95位 アロマテラピー検定
94位 販売士3級
93位 秘書検定3級
92位 MOS
91位 Pマーク講習
90位 SNS検定
89位 コミュニケーション検定
88位 メンタルヘルス検定
87位 サービス接遇検定
86位 日商PC検定
85位 文章読解・作成能力検定
84位 社会人常識マナー検定
83位 データサイエンス検定エントリー
82位 DX検定
81位 色彩検定2級

↓↓ December 12, 2025