米アマゾンで働く米国内リモート社員の正体が、わずか110ミリ秒超のキー入力遅延から北朝鮮関係者と判明した。ほぼ気付かれない差が不正潜入を暴く決定打となった。

ブルームバーグによると、米アマゾンのIT部門で新たに採用されたシステム管理者の端末に異常が検知された。通常、米国内からのキー入力遅延は数十ミリ秒だが、この人物は110ミリ秒以上を記録。遠隔操作の痕跡が疑われ、調査の結果、端末が第三者から操作されていることが分かった。最高セキュリティ責任者は、北朝鮮が外貨獲得を目的に米企業へIT人材を装って侵入を試みていると説明し、2024年4月以降に1800件超を阻止したと明かした。侵入の試みは四半期ごとに27％増加しているという。今回の件では、米アリゾナ州にあった端末を北朝鮮側が利用しており、仲介役の女性は実刑判決を受けている。巧妙化する手口に対し、積極的に探さなければ発見できないと警鐘を鳴らした。
https://t.co/WIsHgToqp7 December 12, 2025

企業内において、人材派遣、業務委託で働く人の割合が増え様々な価値観を持った人達が交流することで、知識や技術のイノベーションが発生すると同時にパフォーマンスの増加も見られるようになります。

🔹IT人材支援のピーシーキッド
https://t.co/ok2o4KI78y https://t.co/0GldLfJELm December 12, 2025

気付いてるか？

AI時代、IT人材として生き残りたいなら『問題設定力と意思決定力を磨く』一択だ。

その理由を解説する。

AIの進化による最大の変化は、「作れるものの量が爆増した」ことだ。昔は、アイデアが10個あっても実際に作れるのは1個か2個だった。時間も人も足りないから。だから“作れる人”が強かった。ところが今は、AIを使えば、試作品（プロトタイプ）を作るのも、画面を作るのも、文章を書くのも、データ分析するのも、とにかく速い。つまり「作る」こと自体の価値は、どんどん安くなる。つまり、AI時代は“作れる人”の差がつきにくくなる。

ではどこで差が付くのか。それは「何を作るべきかを決める力」だ。この力を因数分解すると、２つの力に分けられる。

一つ目は『問題設定力』だ。言い換えると「そもそも、どの問題を解くと一番価値が出るのか(≒一番儲かるか)」を見つける力。ここが弱いとAIで速く作れてしまう分、間違った方向に全力で走って、時間とお金を盛大に溶かす。AIがあるからこそ、間違いが拡大する。これが結構怖い。

二つ目は意思決定力。これは言い換えると、「選ぶ力」と「捨てる力」だ。現実の仕事は、正解は1つじゃない。A案もB案もメリットがある。どっちを選んでも、何かは失う。だから決めないと進まない。AIは候補案を100個出してくれる。でも、最後に「どれに賭けるか」「何を諦めるか」を決めるのは人間だ。つまり、最後は人間同士の競争であることは変わらず、意思決定できない組織・人は、AI時代により一層負けやすくなる。

「でも自分はエンジニアで、決めるのはPMや経営者でしょ？」と思うかもしれない。ここがポイントで、AI時代は職種の境界が薄くなる。例えばエンジニアも、仕様を待つだけでは弱い。逆に言えば、エンジニアが問題設定と意思決定に関与できると一気に強い人材になる。これができる人は、AIがあってもなくても価値が高い。むしろAIがあるほど価値が上がる。

では具体的に、問題設定力と意思決定力ってどう鍛えるのか。

【問題設定力】
①「誰が困ってる？」を決める
→ユーザー、顧客、社内の担当者、どれでもいいけど、顔が浮かぶレベルで特定する。

②「その人は何に困ってる？」を具体化する。
→いつ、どこで、何をしている時に、何が起きて困るのかまで落とす。

③「困り方の大きさ」を測る
→頻度は？一回あたりの損失は？感情の強さは？今すぐ解決したいレベル？

④「本当の原因」を疑う
→表面の不満の裏に、別の原因があることが多い。ここが問題設定のキモ。

【意思決定力】
A案とB案があるなら、

❶目的は何か（何を良くしたいのか）
❷評価基準は何か（速さ？品質？費用？継続率？）
❸失うものは何か（捨てるものを言語化）
❹リスクは何か（起きたら困ること）
❺リスクを小さくする方法は何か（小さい検証、段階リリース、ログ設計）

余談だが、私は個人開発したSaaS『Apps』が流通総額80億円を超えるプチヒットプロダクトになり、現在はDon’t Work! Clubという、山登りなどを楽しむコミュニティプロダクトを作っている。

私は最初、『DWCは、SaaS飯アカウント経由で集まった人たちだから、みんな個人開発プロダクトで一発当てたいと強く思っている人たちの集まり』だと思っていた。仮説検証プロセスは割愛するが、数日前、それがコミュニティに参加している本当の、本質的な理由ではないことに気づき、『AIに仕事を奪われるかもしれないという不安を持つITビジネスパーソンの不安を取り除くコミュニティ』にピボットした。

だから有料人材紹介事業者の申請もするし、上場企業のオフィスツアーも企画するし、新しいSaaSプロダクトも開発し、エンジニアに外注する。これらは全てコミュニティメンバーの不安を取り除く一助になると考えての意思決定だ。問題設定は本当に難しいが、間違えると致命的だし、ピボットの判断も早ければ早いほど良い。

結論。

AI時代、武器になるのは、「何を作るべきか」を見つけ、「何を捨てて何に賭けるか」を決めて、前に進める力。これが問題設定力と意思決定力。ここを磨いた人は、エンジニアでもPMでもデザイナーでもCSでも、AIを道具として使いこなして、市場価値が上がる。逆にここが弱い人は、AIに仕事を奪われるというより、“AIを使える人が増えた世界で埋もれる”。

やるしかねえ。Don’t Work! December 12, 2025

@yousukezan 北朝鮮がIT人材を装って米企業に侵入、しかも四半期ごとに27％増加中って現実感がすごい。
防ぐ側の監視と分析能力の重要性を改めて痛感するニュース。 December 12, 2025

北朝鮮は電気が無いのに高度ＩＴ人材が優秀で凄い December 12, 2025

AIで伸張ではなく収束を狙うと
”そもそもの人と組織の課題が逆に伸張する”

っていう話を今週だけでも５回くらい喋った気がする
んで、AI担当やIT人材にはこれがピンと来てるひとが
少ないのも顔を見てるとわかる

現場でツール導入とかをメンバーに展開してくれてる
ミドルMGRほど賛同してくれる December 12, 2025

世界的に「IT人材の深刻な不足ガー」と騒ぐくせに、IT開発者の報酬が超買い手市場の原理である、片腹痛い現実。
超売り手市場で、その原理が働くのが正常だろ。
この歪な現状には複合的な要因があるが、その大きな原因の1つを作るのが、SES、多重派遣、偽装請負による中間搾取だ。
愚の骨頂だな。 December 12, 2025

ITで地域を“変えに行く”というより、
地域の中に入り、現場と一緒につくっていく。
その過程で、IT人材も育っていく。
やんばるの自然の中で、
地域DXと人材育成を同時に進める挑戦が始まります。 https://t.co/wCFlcpo46w December 12, 2025

気付いてるか？

AI時代、IT人材として生き残りたいなら『問題設定力と意思決定力を磨く』一択だ。

その理由を解説する。

AIの進化にやる最大の変化は、「作れるものの量が爆増した」ことだ。昔は、アイデアが10個あっても実際に作れるのは1個か2個だった。時間も人も足りないから。だから“作れる人”が強かった。ところが今は、AIを使えば、試作品（プロトタイプ）を作るのも、画面を作るのも、文章を書くのも、データ分析するのも、とにかく速い。つまり「作る」こと自体の価値は、どんどん安くなる。つまり、AI時代は“作れる人”の差がつきにくくなる。

ではどこで差が付くのか。それは「何を作るべきかを決める力」だ。この力を因数分解すると、２つの力に分けられる。

一つ目は『問題設定力』だ。言い換えると「そもそも、どの問題を解くと一番価値が出るのか(≒一番儲かるか)」を見つける力。ここが弱いとAIで速く作れてしまう分、間違った方向に全力で走って、時間とお金を盛大に溶かす。AIがあるからこそ、間違いが拡大する。これが結構怖い。

二つ目は意思決定力。これは言い換えると、「選ぶ力」と「捨てる力」だ。現実の仕事は、正解は1つじゃない。A案もB案もメリットがある。どっちを選んでも、何かは失う。だから決めないと進まない。AIは候補案を100個出してくれる。でも、最後に「どれに賭けるか」「何を諦めるか」を決めるのは人間だ。つまり、最後は人間同士の競争であることは変わらず、意思決定できない組織・人は、AI時代により一層負けやすくなる。

「でも自分はエンジニアで、決めるのはPMや経営者でしょ？」と思うかもしれない。ここがポイントで、AI時代は職種の境界が薄くなる。例えばエンジニアも、仕様を待つだけでは弱い。逆に言えば、エンジニアが問題設定と意思決定に関与できると一気に強い人材になる。これができる人は、AIがあってもなくても価値が高い。むしろAIがあるほど価値が上がる。

では具体的に、問題設定力と意思決定力ってどう鍛えるのか。

【問題設定力】
①「誰が困ってる？」を決める
→ユーザー、顧客、社内の担当者、どれでもいいけど、顔が浮かぶレベルで特定する。

②「その人は何に困ってる？」を具体化する。
→いつ、どこで、何をしている時に、何が起きて困るのかまで落とす。

③「困り方の大きさ」を測る
→頻度は？一回あたりの損失は？感情の強さは？今すぐ解決したいレベル？

④「本当の原因」を疑う
→表面の不満の裏に、別の原因があることが多い。ここが問題設定のキモ。

【意思決定力】
A案とB案があるなら、

❶目的は何か（何を良くしたいのか）
❷評価基準は何か（速さ？品質？費用？継続率？）
❸失うものは何か（捨てるものを言語化）
❹リスクは何か（起きたら困ること）
❺リスクを小さくする方法は何か（小さい検証、段階リリース、ログ設計）

余談だが、私は個人開発したSaaS『Apps』が流通総額80億円を超えるプチヒットプロダクトになり、現在はDon’t Work! Clubという、山登りなどを楽しむコミュニティプロダクトを作っている。

私は最初、『DWCは、SaaS飯アカウント経由で集まった人たちだから、みんな個人開発プロダクトで一発当てたいと強く思っている人たちの集まり』だと思っていた。仮説検証プロセスは割愛するが、数日前、それがコミュニティに参加している本当の、本質的な理由ではないことに気づき、『AIに仕事を奪われるかもしれないという不安を持つITビジネスパーソンの不安を取り除くコミュニティ』にピボットした。

だから有料人材紹介事業者の申請もするし、上場企業のオフィスツアーも企画するし、新しいSaaSプロダクトも開発し、エンジニアに外注する。これらは全てコミュニティメンバーの不安を取り除く一助になると考えての意思決定だ。問題設定は本当に難しいが、間違えると致命的だし、ピボットの判断も早ければ早いほど良い。

結論。

AI時代、武器になるのは、「何を作るべきか」を見つけ、「何を捨てて何に賭けるか」を決めて、前に進める力。これが問題設定力と意思決定力。ここを磨いた人は、エンジニアでもPMでもデザイナーでもCSでも、AIを道具として使いこなして、市場価値が上がる。逆にここが弱い人は、AIに仕事を奪われるというより、“AIを使える人が増えた世界で埋もれる”。

やるしかねえ。Don’t Work! December 12, 2025

米アマゾンで働く米国内リモート社員の正体が、わずか110ミリ秒超のキー入力遅延から北朝鮮関係者と判明した。ほぼ気付かれない差が不正潜入を暴く決定打となった。

ブルームバーグによると、米アマゾンのIT部門で新たに採用されたシステム管理者の端末に異常が検知された。通常、米国内からのキー入力遅延は数十ミリ秒だが、この人物は110ミリ秒以上を記録。遠隔操作の痕跡が疑われ、調査の結果、端末が第三者から操作されていることが分かった。最高セキュリティ責任者は、北朝鮮が外貨獲得を目的に米企業へIT人材を装って侵入を試みていると説明し、2024年4月以降に1800件超を阻止したと明かした。侵入の試みは四半期ごとに27％増加しているという。今回の件では、米アリゾナ州にあった端末を北朝鮮側が利用しており、仲介役の女性は実刑判決を受けている。巧妙化する手口に対し、積極的に探さなければ発見できないと警鐘を鳴らした。 December 12, 2025