マレーシア在住者として、このプロジェクトの提携先である「マレーシアの社会的企業Mawaddah Biz Enterprise」とやらを検索してみたんだけど、会社のホームページもないんですよね。検索結果は、データベース会社にあるこの社名にしか行き着きませんでした。書籍の小売業らしいけど。
当然こちらでは話題にもなっていません。 December 12, 2025

【お知らせ】
十二国記データ本を冬コミで頒布します。
｢十二國資料集｣
□A5
□112P
□頒布予定価格1500円
□ファンサイト「十二国記データベース」を紙の本にしました。
□通販の予定はありません。

1日目南2g19a
サークル名「https://t.co/NslnAmJx3E」
#C107
#C107新刊 https://t.co/zqCfEWbSCg December 12, 2025

この胸の喜びをなんに喩えよう。

【報告】
小野不由美先生の同人誌「中庭同盟」を、国会図書館のデータベースが読める近場の(貸し出しカード持ってる)図書館に行って読んできた！！

読めた。
読めたよー！！！ December 12, 2025

ええ。最初に触ったWebサーバは、SPARC Station 5上のUNIXでCERN httpdでして、READMEとソースコードくらいしかドキュメントなかったんで笑。技術書籍もないし。その後apacheやsquid出てきてmod_perlとberkley dbでKVSデータベース実装して、、みたいなのを参考文献もなにもなしに手探りで実装するって感じです、 December 12, 2025

「文系管理職でもシュシュっと業務アプリ作れちゃう俺」で作れるのはいいんですが、それってデータベース設計をやらせてるんだよね。データベース設計なんて経験積んでも難しい上に、一番深く残る負の遺産。コンピューター言語なんて流行り廃りで変えられるけど1度決めたデータベース構造は何十年も使う事になる December 12, 2025

@8YwGruLKqnZJBun 行旅死亡人データベースにもこういう方の最期が載っていますね。
なんとも言えない気持ちに……。、 https://t.co/ZbqCEyMFal December 12, 2025

映画業界のみなさま、拡散希望です!!

VIPO（映像産業振興機構）が、映画業界の【リアルな現状】を把握するための実態調査とデータベース化に動き出しました。

どの部署に何人いて、どんな【困りごと】があるのか。
この調査は、国内外問わず活躍できる環境づくりや、業界発展の第一歩になります。（そんな動きにほんのちょっとだけ手伝っております）

なによりも【これからの自分たちのため】に。

ご協力、そして拡散をお願いします！

【データベース登録】
https://t.co/9J7AZ0NS7W

【映画スタッフアンケート】
https://t.co/eCC4rmYTRJ

#映画 #映画スタッフ #倭国映画 #VIPO #データベース #アンケート #実態調査 #コギトワークス December 12, 2025

📢【外国人の不動産取得を「見える化」へ】

政府は、外国人による不動産所有状況を一元管理するデータベースを構築し、
👉 登記時に国籍の登録を義務化する制度を導入へ。
⏳ 2027年度にも運用開始予定。

✅ 対象
・マンションなどの不動産登記
・農地・森林
・大規模土地取引
・国境離島や防衛施設周辺の重要土地 など

✅ ポイント
・取得実態の透明化
・法人購入でも株主・役員の国籍を把握
・国外居住者の届け出対象も拡大へ

✅ 背景
・投機目的の買い占め懸念
・マンション価格高騰への影響
・水源地取得などへの国民不安

✅ 今後
・倭国人と外国人で税制差・取得規制の検討も視野に
・来年1月、基本方針を策定予定

🏠 国土と住環境を守るため、「実態の見える化」が大きく前進します。 December 12, 2025

遠い未来の世界では「お金」がなくなる。キャッシュレス社会の話ではない——彼が語るのは、そもそもお金という概念そのものが不要になる文明フェーズの話だ。AIとロボティクスが欲望の大半を自動で満たす世界では、「誰がどれだけ労働したか」を記録する台帳としてのマネーは役割を失っていく。
イーロン・マスク「長期的には、おそらく『お金』という概念そのものが消えていくのではないかと考えています。少し奇妙に聞こえるかもしれませんが、『誰もが欲しいものを何でも手に入れられる』ような未来では、もはやお金を『労働配分のデータベース』として使う必要がなくなると思うのです。もしAIとロボティクスが十分に発達して人間のニーズをすべて満たせるようになれば、お金の重要性は劇的に低下していきます。そのとき本当にお金というものが残っているのかどうか、私はよく分かりません。
この未来像について、私が読んだ中でいちばんよく描けていると思うのは、イアン・バンクスの『カルチャー』シリーズです。ですから、ぜひ皆さんにも『カルチャー』シリーズを読んでみてほしいと思います。
『カルチャー』の遠い未来の世界では、お金は存在していません。そして誰もが、基本的には欲しいものを何でも手に入れられます。ただし、なお『通貨』と呼べるような、物理法則に根ざした根本的な尺度はいくつか残っています。
エネルギーこそが真の通貨なのです。だからこそ、私はビットコインはエネルギーに基づいていると言ってきました。エネルギーは法律でどうにかできるものではありません。法案を通したからといって、突然大量のエネルギーが湧いてくるわけではないのです。
エネルギーを生み出すことは非常に難しく、とくに有用な仕事を行える形でエネルギーを利用できるようにするのは難しい。ですから、将来的にはおそらく『お金』はなくなり、事実上の通貨として『エネルギー＝発電能力』だけが残ることになるのではないかと考えています」 December 12, 2025

【臨時メンテナンス延長、ロールバックのお知らせ】
本日13時よりデータの不整合が生じる不具合の調査・修正作業を行ってきましたが
データベースの復旧が困難である判断し、誠に遺憾ではございますが、
全ユーザーのデータを2025年12月2日(火) 11:00時点にロールバックさせていただくことになりました December 12, 2025

海外に住みたい人以外にはあまり知られてないんですが、現地の物価を知りたい時は、世界中の生活関連情報をまとめたデータベース「NUMBEO」が便利です

試しに「Tokyo」で調べると、2枚目の結果なのでかなり良いラインだと思いませんか🙌

「NUMBEO」なら、移住先の食費や交通費、家賃などが試算できます December 12, 2025

よみた屋では月に２万冊の本を仕入れます。仕入れる人、値段を付ける人、きれいにする人、データベースに登録する人、お店に並べる人、販売する人が、それぞれ毎日７００冊の本を手がけます。それに耐える体力と気力のある、本好きの人を求めます。 https://t.co/N4YW2IEJzt December 12, 2025

最近のAI全般の進歩理由はTransformerアルゴリズムのスケール増大(データベースに食わせたデータ量の激増とchinchilla等の読み出しアルゴリズム改善)によるもので、他の要因が非常に小さいという論文がMITから出たそうな。まあそうだろうなあという。結局、今の「生成AI」は、人工無能の超でっかい版。 https://t.co/eI6avRuuaN December 12, 2025

高市、ＧＪ！
外国人の不動産所有状況を一元管理、登記・国籍を登録…２７年度にも運用へ政府調整 : 読売新聞オンライン https://t.co/9SzAuqkyxs

政府は、外国人による不動産所有状況を一元的に把握、管理するデータベースを構築する方向で調整に入った。国籍を届け出る仕組みがないマンションの不動産登記などでは、国籍登録制度の導入を進める。不動産取得の実態を透明化した上で、外国人による土地取得の規制のあり方について検討を進める構えだ。

　複数の政府関係者が明らかにした。高市首相が１１月４日に、外国人による土地取得のあり方や実態把握を含めた検討を関係閣僚に指示していた。

　データベースには、デジタル庁が整備している「不動産ベース・レジストリ」を活用する。内閣官房や法務省など関係省庁で検討を進め、２０２７年度にも運用を開始したい考えだ。

　データベースの登録対象は、マンションなどの不動産登記のほか、森林、農地、国土利用計画法に基づく大規模土地取引、国境離島や防衛関係施設の周辺など重要土地等調査・規制法に定める重要土地などを想定している。
外国人の不動産所有に関するデータベースのイメージ

　現在、農地では取得者の国籍を登録する必要がある一方、マンションなどの不動産登記では必要なく、不動産の種類によって仕組みが異なる。政府は今回のデータベース化を機に、届け出条件の統一化を図る方針だ。

　外国資金を使い、国内に拠点を置く法人を通じて不動産を取得した場合でも、購入の実態を把握できるようにする。森林や大規模・重要土地の取引では、法人の主な株主や役員の国籍の届け出を求める方向だ。

　国外に居住する外国人の不動産取得についても、現在は外為法上、投資目的などの場合に届け出義務が限定されているが、対象を拡大する見通しだ。

　保有実態の透明化を図る背景には、国民の間で「外国人が倭国の土地を買い占めている」「水源地を買収され地下水が採取されている」といった不安の声が出ていることがある。外国人の投機目的での購入が、マンション価格の高騰につながっているとの指摘もある。

　国籍などを登録、把握する仕組みが整えば、倭国人と外国人で不動産関連の税率に差をつけることや、取得自体を規制するための条件整備につながる。政府は来年１月をメドに策定する外国人政策の基本方針で、規制の方向性を取りまとめる予定だ。 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」

━━━━━━━━━━━━

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

Ǩ• Ş •Ǹ    Âℳ….
━━━━━━━━━━━━

▼国/税総合管理システムについて

　　　“KSKと夜職の関係”

結論：

✔︎ KSKは、別格が得意とする【データ管理型システム】の領域そのもの。

✔︎ アナログ主流だった納税データは、いまや電子的に一元管理されつつある。

✔︎ 皆、恐れすぎる必要はない。『確証や必要性』がなければ動かない仕組みだ。

⸻

まず理解しておくべきは、
KSKそのものは 脅威ではなく
“国税の基幹データベース”という構造
だということ。

KSKとは
国税総合管理システムの略称で、

簡単に言えば
全国の税情報を電子的にまとめて
管理する仕組み。

これまで
紙ベースが主流だったのは事実で、
人力による処理が多かった。

だが近年はデータの電子化が進み、
“見える化”が強化された段階に過ぎない。

つまり、
「AIだから全員を一斉監視する」
という認識は誇張されすぎだ。

⸻

怯えているのは、
言わずもがな 夜職の民 だろう。

確定申告？
聞いたことはあっても、
何をすればいいか
分からない人が多いのも現実。

だが安心しろ。
ここで別格が【本質】を教える。

国税というのは、
確証や合理性がなければ動かない組織 だ。

理由は、
❶限られた予算
❷限られた人員
この2つが必ず存在するから。

摘,Haツの際も、
どの店舗に入るかは
👮側の“その時点の予算状況”で
割り振られると言われている。

つまり....

どこまで行っても
「全部を一斉に狙う」
ことは現実的に不可能。

⸻

さらに言えば、
データが電子化されただけで、
<AIが勝手に全員へ追税を飛ばす>
などという仕組みは存在しない。

もし目をつけられるとしたら、
SNSで売上を派手に
公開しまくる方々 が最有力。

“表に出している数字”
と
“申告内容”が
そのまま照合され得るからだ。

裏を返せば、
この業界全体が
揺らぐほどの話ではない。

⸻

別格は断言する。
KSKは脅威ではない。

ただ
国税のデータ基盤が
整備されただけ の話だ。

揺れる必要はない。
揺れるのは【知識がない側】だけ。 December 12, 2025

生物学的加齢（Aging）は、長らく細胞内に蓄積する無秩序なダメージ（エントロピーの増大）の結果として捉えられてきたのに対して、細胞がその固有の役割（アイデンティティ）を喪失し、特定の方向へ変質していく構造的なプロセスであると再定義

この現象を「間葉系ドリフト（Mesenchymal Drift: MD）」と定義し、山中因子（OSKM）を用いた部分的リプログラミングがこのプロセスを逆転させる可能性について詳述。つまり、上皮間葉転換（EMT）に関連する遺伝子群の広範かつ保存されたアップレギュレーションと定義。

GTEx（Genotype-Tissue Expression）データベースに含まれる46のヒト組織および20種類の疾患（特発性肺線維症、MASH、慢性腎臓病、アルツハイマー病など）のバルクRNA-seqおよびシングルセルRNA-seq（scRNA-seq）データをメタ解析。SNAI1, ZEB1/2, TWIST1/2 といった主要なEMT転写因子およびTGF-βシグナル伝達経路の遺伝子発現レベルに基づき、組織ごとのMDスコアを算出。

加齢に伴い代謝経路（OXPHOS, TCAサイクル）がダウンレギュレートされる一方で、炎症およびEMT経路が一貫してアップレギュレートされる。

患者の肺組織におけるMD遺伝子の発現レベルに基づき層別化を行ったところ、高発現群（High MD）と低発現群（Low MD）の間で生存期間に40倍以上の開き（中央値：59日 vs 2498日）が確認。また、scRNA-seq解析により、MDは線維芽細胞の活性化（筋線維芽細胞への分化）だけでなく、上皮細胞（肺のAT1/AT2細胞、腎尿細管上皮細胞）、内皮細胞、さらには脳のグリア細胞においても生じているこのこと。

高齢ドナー（96歳）由来の線維芽細胞を用いた経時的scRNA-seq解析により、リプログラミング過程には「部分的リプログラミング状態」と「完全な多能性獲得（iPS化）状態」への分岐点が存在する。
つまり、山中因子（OSKM）を用いた部分的リプログラミングが、脱分化（Dedifferentiation）を引き起こすことなくMDを特異的に抑制するというメカニズムがある模様。

「間葉系ドリフト（MD）」という概念を導入することで、一見無関係に見える多様な加齢関連疾患（肺線維症、肝硬変、アルツハイマー病など）を、「細胞アイデンティティの喪失」という単一の軸で統合的に説明。

https://t.co/GKKXPzwWJ5 December 12, 2025

コロナでした。しばらくは自宅でしっかり体力を蓄えながら国試勉強に向かいます

初めて最寄りの古い内科を受診したのですが、身分を細かく聞かれたので近くの医大の6年とバレました

「俺の頃は簡単だったよお。今の国試って難しいんだねえ」と仰られていたので、データベースで名前を確認

すると December 12, 2025

【非公式聖地巡礼MAP 進捗】
Googleマイマップを使って、このような感じで作っています。将来的に、Wiki内の「あおぎりデータベース」に追加される予定です。

ただ、これは「あおぎりリスナーさんの民度が良い」ことが絶対条件なので、どうか公開された暁には、お行儀よく巡礼して頂けると・・・。 https://t.co/hBc3elyrIO December 12, 2025

『SQLアンチパターン第2版 ―データベースプログラミングで陥りがちな失敗とその対策』の増刷が決まりました。とても嬉しいです。誠にありがとうございます！

第2版も多くの方に高くご評価いただき、長く読まれる書籍になってほしいなと思います。 https://t.co/7bD2X7qDQl December 12, 2025