（長文）一連のポストを読んで、ホリエモンよりもさらに一世代上のインターネット以前のパソコン世代として感想。
2000年前後に起業したばかりの僕なんかは、当時、まさに堀江さんとかが代表する自称インターネット分かってます系のUNIX流れのネットエンジニアをなんちゃって富豪プログラミングしている奴らと思って、バカにしていたので時代の流れを感じました。
パソコン時代、倭国においてはつまりPC98時代の”天才プログラマ”は、ネットの情報もない時代に雑誌記事とか知り合いとかの限定された情報を頼りに、基本は自分でなんでも調べて技術知識を習得できる人たちのことでした。それができない人とできる人の格差は大きく、だからそういう人たちはみんな”天才”に見えた。まあ、でも、それは歴史が浅い世界で起きる一過性の現象で、周りのレベルが低いだけで、天才と言っても今から振り返ればそんなに大した知識を持っていたわけではないとも思います。僕なんかも、Z80の機械語を覚えるときに入手できたのはNECの1枚ペラの16進数とニーモニックの対応表だけで、それを使って逆アセンブラを作り、OSを逆アセンブラしてプリントアウトしたものとにらめっこして、機械語が何をやっているかを推測しながら覚えました。１ヶ月半ぐらいかかったと思います。まあ、でも、アセンブラの解説書が1冊手に入れば不用な労力でした。
パソコン時代のプログラマは限られたパソコンのメモリでいかに多くのことをやるか、ＣＰＵやＩ／Ｏなどのハードウェアの制限の中で、いかに高速な処理を行うかというのが、エンジニアのスキルを分けていて、そのためにはできるだけローレベルの処理まで自分でコントロールすることが常識でした。
そんななかでインターネット時代がやってきて、堀江さんとかのネットエンジニアが巾をきかせる時代がやってきました。彼らはＰＣエンジニアからすると、コードを書いているようには見えない既存のライブラリを組み合わせているだけに見えて、こいつらもプログラマなの？という感覚が当時あったと思う。だいたいPearlとかなにそれ、スクリプト言語じゃん。Excelのマクロうまいやつみたいなもんだろ、みたいな。
ただ多くのＰＣエンジニアは内心では思っていてもあまりおおっぴらには言えず、なぜならネットワークが未知の世界だったから。いまのＡＩと同じ構造ですね。
ぼくの会社はたまたまパソコンエンジニアがつくったネットワーク技術の会社だったから、当時の両方の世界を知っているので、代わりに断言することにすると、実際に当時のネットエンジニアはくそばっかりだった。
ぼくらはネットゲームの高速化のためFreeBSDのソケットライブラリを買い換えて自前のプロトコルを実装したりしてたし、着メロ用のWebサーバーにApacheはしょうがなくバックエンドとして使うにしてもCGIというか、携帯３キャリア別の独自HTML規格の差異を吸収するProxyサーバーをC++で書いていた。
でも、当時の倭国のネットエンジニアは口ばっかりでたいした実装できないやつらがほとんどだった。ライブラリを使うのはいいとしても作る側にも回ってほしいものだが、オープンソースのコミッターも名前を聞くのは倭国語化部分はメインでやったとかいうのとか。
だいたいUNIXの世界なんてリアルユーザーはあんまりいない世界だったから、数十人が同時アクセスするとパンクするようなシステムしかつくれないようなやつらばかりだったし、自分たちの使っているライブラリの内部動作を理解しているやつらなんてほとんどいなかった。リソースの制限を考えない富豪プログラマばっかりだった。ただ、米国の最新動向についての噂話は詳しかったし、上手だった。
たぶんいまのAIエンジニアの多くも似たような感じなのだと思う。プロンプトエンジニアリングとか、なんやねん、それ？ってかんじでしょう。
ただ、歴史を見てきた側からすると、こういう状態は黎明期に特有なものだと思う。
ホリエモンのような旧世代の”天才”からすると、新世代のやつらはみんなレベルが低く見えるし、それはたぶん正しい。
でも、新世代のやつらのレベルは年々上がっていく。未来は彼らのものだ。
そして新世代の連中の中でも、米国の巨大ＡＩプレイヤーたちのベストカスタマー賞でも競い合っているような倭国のＡＩエンジニアたちの中で、たとえば手羽先くんは、もっとＡＩのローレベルのところを理解しようとしているバイナリアン的志向性を持っている人間に見える。彼とかを批判するのは、そういうのに挑戦していない人間がやるのは違うんじゃないかと思う。
ま、歴史はくりかえす、そんなかんじの感想です。 December 12, 2025

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コードレビューは開発の質を上げる秘訣！仲間の目を通すことで、見落としや改善点が見つかるよ。チームで成長しよう！ #プログラミング #システムエンジニア #開発豆知識 #コードレビュー December 12, 2025

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講談社サイエンティフォクさまから「行列計算アルゴリズム」をご恵贈いただきました！
ありがとうございます！

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Python学習94日目

◻︎今日行ったこと
●マインドセット講座Day5 (0.5h)
●有志勉強会 (2.8h)
●アウトプット (1h)

みんなでGitHubにpushして、いつも一人でやるのとは勝手が違って勉強になりました

#BizCodeX　#プログラミング初心者　#駆け出しエンジニア December 12, 2025

@VRCmaya ありがとうございます！
プログラミング系全般素人なんで苦戦すると思いますががんばりまーす！ December 12, 2025

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機械学習を独学して仕事で活用するまでの流れ

これからプログラミングが重要と知る。（特にPythonが熱いらしい）
↓
一先ずprogateでpythonの雰囲気を掴む。
↓
YouTube学習（数理モデル、python）
↓
kaggle（titanic、住宅価格予測）に取り組む
↓
関連書籍でさらに理解を深める
↓
仕事で機械学習を活用開始。
↓
ビジネス現場における機械学習の活用は「良い問題を作れるかどうかが肝」であることを学ぶ。
↓
進めていくと、化学の研究開発では、化学構造の取り扱い方法を学ぶ必要があることを知る。
↓
化学構造を取り扱う機械学習を学ぶ。2ヶ月くらいで、ひとまず活用できるレベルに。
↓
機械学習を活用して、これまで何十年と開発者ではできなかった仕事で成果を出し、全社に向けて発表することに。
↓
プレゼンをするが全然伝わらない。。
「伝え方命」だと知る。
↓
プレゼン資料を作りまくり、言語化・伝える能力up。
↓
DX推進の仕事も開始。とにかく何でもやる

とまあざっくりこんな感じ。

機械学習は、pythonや数理モデル等、勉強すべき内容が多いので、

最初はざっと学ぶ→実践→足りないところを補うって感じがいい。

また独学始めた時は、「こんなんやる必要ある？」という悪魔の囁きが度々訪れる。
私の場合はビジネス書やニュースアプリの記事を読みまくったせいか無意識のうちに、

「やる必要はある！」と思えた、自分を信じる（洗脳できた？）ので、続けることができたのかなと思ったり。

トライアンドエラーを続けていれば、いつかは成果が得られるだろうし、成果を発表する機会でわかりやすく伝えられれば貴方の価値はすごく上がると思う。 December 12, 2025

プログラミング学んでも結局普通エンジニア止まり😓
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WordPressやプログラミングでもデータベース使ってたはずだけど、すっ飛んでた説よなぁ
ちゃんと勉強しないと😇

@trackmakerDJ 先生、ありがとうございました🙂‍↕️
（イケボで年齢近いのか？と思ったのは🤫）

#SUNABACO
#DB勉強会 December 12, 2025

講談社サイエンティフィクさまから「行列計算アルゴリズム」をご恵贈いただきました。
ありがとうございます！

豊かな行列計算の世界を「数学」と「プログラミング」の両面で学んでまいります🫡

書籍でご紹介の Julia は初見でして、動かすのが楽しみです。
Python を加えた二刀流でがんばります！ https://t.co/KjgHYPFzre December 12, 2025

【格付け】テキストエディタ格付けTop5 #プログラミング #エンジニア https://t.co/wJtiCmR34l @YouTubeより

nano....俺は何と言われてもvimよりnanoのほうが好きだ... December 12, 2025