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【はじめに】
本稿で描写した力学は、日本固有ではなく、「長期一党優位 × 外部安全保障依存 × 人口逆転」を満たす政治体制に一般化可能である。
本稿は、硬直化した日本政治システム（リヴァイアサン）がいかにして「変化」するのか、あるいは「変化しない」のかを、構造的制約（Structure）と主体的能動性（Agency）の緊張関係から分析する。
結論から述べれば、閉鎖された均衡システムにおいて、内部の主体的行動はシステムの延命（メンテナンス）に寄与するのみであり、構造転換をもたらす真の変数は、常にシステムの「外部」から到来する。
なぜ内部からは変われないのか。なぜ外部ショックのみが有効なのか。本稿はその力学的メカニズムを解明する。
1.システム内の能動性：「異物」に対する免疫反応と、改革者の窒息
システム内には、現状維持を望む者ばかりではない。稀に、私利私欲を度外視し、本気で構造転換を志す「確信犯的改革者」が出現する。
彼らは「空気を読まない」強さを持ち、世論の熱狂を背に、既得権益という岩盤に突撃する。
しかし、なぜ彼らは例外なく敗北し、システムに吸収されるか、あるいは排出されるのか。
その敗因は、個人の資質ではなく、リヴァイアサンが備える高度な「免疫システム」にある。
現象： 改革者が「AをBに変えろ」と命令した瞬間、官僚機構と族議員は「徹底的な検討」と「根回し」を開始する。
日本の意思決定プロセスは、無数の承認ハンコと全会一致の慣行によって設計されている。
改革者の持つ「政治的熱量」は、膨大な会議、部会、審議会というプロセスを経ることで、「摩擦熱」へと変換され、散逸する。
鋭利な刃物も、泥沼を切り続ければ摩耗して切れなくなる。システムは「反対」するのではなく、「手続き」によって改革者を疲弊死させる。
能動性：
河野太郎氏は「異端児」として知られ、行革担当相やデジタル相として、日本の非効率なアナログ行政（ハンコ、FAX）を打破しようと試みた。彼は「岩盤規制をドリルで砕く」という強い意志を持っていた。
システム（各省庁）は、彼の命令を拒否はしなかった。その代わりに、「法解釈の整理」「セキュリティ上の懸念」「関係各所との調整」という名の「手続きの迷宮」を展開した。
結果として、「ハンコをなくす」ために「デジタルハンコを押すシステムを作る」といった、本末転倒な解決策（システムの自己保存）へと誘導された。
結果：
彼の膨大な熱量は、岩盤を砕くことではなく、岩盤の表面を磨くこと（UIの微修正）に浪費された。彼はシステムを変えたのではなく、システムによって「改革ごっこ」というガス抜きの役回りを演じさせられたのである。
現象： 既得権益を攻撃する改革者は、システム内部で「調整能力がない」「独善的だ」というレッテルを貼られる。
システムに逆らう異物に対しては、派閥や官僚機構が連携し、この血液の供給を遮断する。
協力者がいなくなり、情報が入らなくなり、部下が動かなくなる。
どれほど高潔な意志を持っていても、手足となる組織を兵糧攻めにされれば、改革者は「裸の王様」として孤立し、機能不全に陥る。
事例2：民主党政権（2009-2012）—— 「臓器移植」への急性拒絶反応
能動性：
鳩山由紀夫および民主党は、「政治主導（脱官僚）」と「対等な日米関係（脱対米従属）」を掲げ、システムの中枢OSを書き換えようとした、極めて純粋な理想主義者たちであった。
明治層（官僚機構）は、新参者である民主党大臣に対し、重要情報を上げない、あるいは意図的にリークするという「兵糧攻め」を行った。
同時に、米国層（将軍）は、普天間基地問題を巡って「トラスト・ミー」と叫ぶ鳩山氏を「システムのエラー」と認定し、徹底的に冷遇した。
結果：
官僚と米国という二大免疫細胞に攻撃された政権は、内部から機能不全（多臓器不全）に陥り、わずか3年で壊死した。これは、適合しない臓器を無理やり移植した際に起きる「急性拒絶反応」そのものであった。
現象： システムにとって最も危険な改革者に対しては、あえて「大臣」などの要職を与える。
これは罠である。要職に就けば、その省庁の官僚を守る義務（答弁義務）が生じる。
改革者は、自らが破壊しようとしていた組織の「顔」として振る舞うことを強制され、既存の論理に取り込まれる（ミイラ取りがミイラになる）。
システムは、敵対者を「内部に取り込み、腐敗を共有させる」ことで、その牙を無力化する。
能動性：
かつての日本社会党は、自民党の金権政治と軍拡に対抗する、強力な「システム外の対抗馬」であった。
1994年、自民党は驚くべき奇策に出た。長年の宿敵である社会党のトップ（村山富市）を、あえて「総理大臣」に指名したのである。
権力の中枢に座らされた村山氏は、システムの論理に従わざるを得なくなった。彼は就任直後、社会党の党是であった「自衛隊違憲論」や「日米安保反対」を撤回させられた。
結果：
「総理大臣」という最高のポストを与えられた瞬間、社会党の魂（イデオロギー）は死んだ。自民党は、敵を王座に座らせることで、敵の存在意義を消滅させたのである。これは、システムが実行した最も残酷で鮮やかな「安楽死」であった。
2.外部変数A：宿主の衰弱 —— 「分配原資」の物理的枯渇とシステムの栄養失調
政治とは、究極的には「誰からリソース（税金）を徴収し、誰に配分するか」という資源配分の技術である。
戦後日本政治の安定性は、経済成長という「宿主」がもたらす無限の果実を前提にしていた。しかし、宿主の生命力が限界に達した現在、システムは「イデオロギーの敗北」ではなく「会計学的な死」に直面している。
構造的現実： 前述の通り、自民党には核となるイデオロギー（魂）がない。多様な派閥や、農協、医師会、経団連といった利害が相反する集団を一つに束ねていた「接着剤」は、ただ一つ。「国からの補助金と公共事業」である。
崩壊の論理： 高度成長期やバブル期は、パイ（財源）が拡大し続けたため、「全員に配る（Positive-sum）」ことが可能だった。しかし、ゼロ成長とインフレが常態化した現在、パイは縮小している。
一人のプレイヤーに利益を誘導すれば、別のプレイヤーから奪わねばならない（Zero-sum）。利益分配マシンとしての自民党は、その存在意義（配る機能）を物理的に喪失しつつある。カネの切れ目が縁の切れ目となり、システムをつなぎ止める引力が消滅する。
構造的現実： 「税収が足りないなら国債を刷ればいい」という現代貨幣理論（MMT）的アプローチは、低金利という特殊な温室環境でのみ作動する「バグ技（チート）」であった。
崩壊の論理： 2024年の日銀の利上げ（金融正常化）以降、このチート機能は強制終了された。金利のある世界では、国債の利払い費が爆発的に増大する。
防衛費、社会保障費、そして利払い費。これら「固定費」だけで国家予算の限界値（Cap）に達する。政治家が「自由意志」で配れる裁量予算はゼロになる。政治家は「利益の分配者」から、単なる「赤字の管理人」へと降格させられるのである。
構造的現実： 配るカネがなくなったシステムは、最終手段として、声の小さい層（非正規雇用者、若者、そして未来の世代）から搾取し、コア支持層（高齢者、既得権益）へ移転するという「略奪的再分配」に移行する。
崩壊の論理： しかし、搾取される側の実質賃金（生存エネルギー）が限界を割った時、宿主は死ぬ。少子化や労働意欲の低下は、国民の道徳的退廃ではない。「これ以上搾取されることへの、生物学的防衛反応」である。
働く人間がいなくなり、税収が途絶えれば、いかなる強固な政治権力も物理的に餓死する。
読者は疑問に思うかもしれない。「借金をチャラにできるゼロ金利がそれほど便利なら、なぜシステムはそれを永遠に続けなかったのか？」と。
答えはシンプルだ。外部環境（米国金利と為替市場）が、そのチートの使用を物理的に許さなくなったからである。
外部変数： 2022年以降、米国（将軍）はインフレ退治のために急激な利上げを行った。
システムの反応： 金利とは「通貨の魅力」である。米国が高金利で、日本がゼロ金利であれば、世界中のマネーは日本（円）を売って米国（ドル）へ流出する。これは水が高いところから低いところへ流れるのと同じ物理法則である。
「円安」は輸出企業（経団連）にはプラスだが、エネルギーと食料を輸入に頼る日本国民（宿主）にとっては、猛烈な「輸入インフレ」として襲いかかる。
ガソリン代、電気代、スーパーの食材価格が高騰した。これは、政治システムが最も恐れる「国民の生存コストの限界突破」を意味する。もしこれ以上放置すれば、暴動や政権転覆のリスク（システムの物理的破壊）が生じるレベルに達した。
システムは、以下の二つの地獄から一つを選ばなければならなくなった。
地獄A（利上げしない）： 円が紙屑になり、ハイパーインフレで国民生活が崩壊する（通貨の死）。
地獄B（利上げする）： 国の借金利払いが増え、予算が組めなくなる（財政の死）。
国家にとって「通貨の死」は即死を意味するが、「財政の死」はまだ延命の余地がある。
ゆえに、植田総裁（日銀）が利上げを決断したのではない。「通貨崩壊」という外部からの銃口を突きつけられ、システムが自動的に「地獄B」へのスイッチを入れさせられたのである。
ここにも「自由意志」は存在しない。あるのは、外部環境によって狭められた「強制された選択」のみである。
3.外部変数B：将軍の変心 —— 「吉田ドクトリン」の強制廃棄
日本の戦後構造（軽武装・経済優先）は、日本人の平和愛好精神が生んだものではない。冷戦構造下でアメリカがそれを「許容」し、安全保障コストを肩代わりしていたという「外部環境の特異点」に過ぎない。
なぜこれが決定的なのか：
米国の国力相対低下と中国の台頭により、アメリカはもはや単独でパックス・アメリカーナを維持できなくなった。トランプ現象に代表される米国の孤立主義は、日本に対して「安保のタダ乗り」を許さない段階に入った。
「将軍（米国）」からの圧力は、日本の国内政治力学（護憲派 vs 改憲派の議論）を無効化する。
米国が「守ってほしければ、自分で槍を持て（防衛費増額・敵基地攻撃能力）」と命じた瞬間、日本国内の憲法論議は吹き飛ぶ。
システムは生存のために、憲法解釈をねじ曲げ、増税を行い、強制的に軍事国家へと再編される。これは主権的な選択ではなく、「属国としての構造的適応」である。
4.外部変数C：生物学的強制 —— 「消極的選択」としての保守と情報環境の閉鎖系
人口動態の変化は、単なる数の減少ではない。それは、異なる情報環境と経済的絶望を生きる世代間の断絶を意味する。
若者の自民党支持を、かつての学生運動のような「熱狂的な政治参加」と誤解してはならない。それは、メディア環境と経済的不安によって構造的に誘導された、極めて「受動的な合理的選択」である。
メカニズムA：生存本能としての「現状維持（Status Quo）」
現象：
20代の多くは、高市早苗氏のようなタカ派や自民党を支持するが、それは積極的な変革への意志というよりは、「リスク回避」の色合いが濃い。
深層分析：
デフレと停滞しか知らない世代にとって、リベラル野党が掲げる「分配」や「負担増」は、高齢者への富の移転を固定化する「緊縮の悪夢」として映る。
対して、自民党が掲げる「積極財政」や「強い国」というナラティブは、たとえそれが幻想であったとしても、窒息しそうな現状に風穴を開けてくれそうな「唯一の生存ルート」に見える。
彼らはイデオロギーで選んでいるのではない。「野党に任せて混乱するリスク（ダウンサイド）」を極限まで嫌い、「腐敗していても、今の生活が崩壊しない程度の安定を提供してくれる自民党」に、消去法的にしがみついているのである。
構造的要因：
この「消極的選択」を強化しているのが、ソーシャルメディアのアルゴリズムである。
TikTokやYouTube Shortsといった短尺動画プラットフォームにおいて、野党の複雑な政策論争は「退屈なノイズ」として淘汰される。
一方で、「論破」や「強い言葉（国を守る、敵を倒す）」といった保守派のシンプルなメッセージは、「消費しやすいエンタメ・コンテンツ」として拡散されやすい。
その童貞プログラマは普段の日常会話もプログラミングの話しかしないようなやつで、
女なんてくだらない、みたいな感じだったんだけど、
周囲のみんながお金を出し合って、彼を風俗店に無理矢理押し込んで、店の外で待機してて、
しばらくして店から彼が出てきたので、「どうだった？」みたいに言ったら、
「女がこんなにいいものだとは、思わなかった」みたいに答えて、それでその話は終わったんだけど、
そこから彼は変わってしまって、普段プログラミングのことしか話さなかったのが、
つまり、方向性が違うだけで、彼は徹底的に何かにのめり込むタイプなんだろう…😟
彼は風俗通いや、女性との交際ばかりにのめり込むようになって、
いわゆる発達障害っぽいというか、過集中とか、何かにマニアックにのめり込む、執着する、
場合によっては、それで社会的に認められるような能力が開花し、評価されるということもあるわけだけど、
よく、発達障害はプログラマーに向いてるとか、特殊な能力がある、とか言うけどウソだよね、損ばかりしてる、
みたいな話があるけど、もしかしたら、あなたは社会的に認められない能力が長けているだけの可能性もある…😟
つまり、風俗や女にしか興味なかった人が、ある日、プログラミングって結構面白いんじゃね？と思えば、
そこで女からプログラミングの方向に線路がスイッチして、社会的に成功することもあるかもしれないし、
ってさぁ、エンジニアが言うのもなんなんだけど、うちらはなんのために生きてるんだろうねぇ？
仏壇に供える花とか、正月飾りとか、元々は街から農村へお金を送る仕組みだったわけで、「喜捨」的な考え方が日本の社会を成り立たせてたと思うんだが、今は誰も彼もがタイパだコスパだポイントだ、一円でも安く、自分だけ得をしようって考え方だよね。
さもしさも極まれり、というか。
本当に日本人か？ って思うわ。
昼食べに行くと、「現金なんすか？ なんとかPayとか使わないんすか？ 情弱っすね」みたいに同行の年下クソエンジニアに煽られる。
「年齢的に使うリテラシーみたいなの、ないんすか？」
って、なめとんのか、クソガキ、っていつも思う。
クレジットカードにしろなんとかPayにしろ、現金と差をつけてはいけないって縛りがあって、売り上げの2〜3%を手数料として持っていかれる上に、その売り上げが実際に手元に入るまでラグがある。
「ポイントつくんすよ。使った方が得じゃないっすか」って店の人の前でいうの、「値下げを強要した」って自覚がねー恥ずかしい人間はお前だ、と。
このポイントシステムも、本来なら店舗固有で、購入金額によって対応(レート、特典)を変えられるものじゃなければ、ローヤリティシステムとして意味がないんだよ。ただの値下げ強制なだけなんだよ。店にとってはほとんど得はねぇんだよ。集客できるでしょって、送客してもらえるわけでもなし、手数料込みで、使った場合と使わなかった場合の粗利を考えて、得になってる店なんて、あって一握りだろ？
目の前のシステム見て、その辺りまで分析しろよ、システムエンジニア、ソフトウェアエンジニアを、仮にも、実態に反して、不届なことに名乗ってんならよ。
レコメンドサービスやってた時も、在庫最適化サービスやってた時も、利用料に比べて得がほとんどねぇのに、よく嘘ついてねじ込んでんな、営業、って思ってたよ。
「利用料おいくら万円に対して、売り上げが＋何万円」って、せめて粗利で比較せぇや。
「この手のサービス複数使ってて、伸びた売り上げってのを全部足したら、全売り上げより2割多くなるんだけど、なぜ？」
って聞かれて慌ててんじゃねぇよ。
「いや、あの、うちのリンク踏んだ後お買い上げされているので……」
とかさぁ。
AIで新人の仕事はなくなり、新人は採用されないから経験者になれず、これからは誰かお人好しがお金をかけて育ててくれた経験者を掠め取ることだけ考える企業で溢れるわけだろ？
人を育てる会社が潰れて人の源泉が涸れて、AI の生成データが学習データとして還流してデータの源泉が涸れる。
5年くらいのスパンかなぁ？
その後、共倒れになるだろう。
技術と知恵(≠知識)を持った人だけが生き残ることになるんだろうなぁ。
まぁ、ソフトウェア業界は、その前に、生成AIで粗製濫造されたプログラムソースに押し潰されるだろうけど。
で、うちらはなんのために生きてるんだろうねぇ？ なんだよな。
人事評価では、「納得を得るため」に「納得を得て、個人の能力を伸ばすため」に客観的数値を測定するという手段を「手段の一つとして」用いるんだが、測定された数値が目的になって、個人の能力を伸ばし、チームの能力を伸ばし、ひいては会社の能力を伸ばす、って肝心要の目的が忘れ去られている。
若いエンジニアを育てられるなら、単価年収下げて受けても構わない、って伝えたら、どの会社でも「はぁ？ こいつ、頭おかしいんじゃね？」みたいな態度取られるんだけど、そりゃ、お前みたいなプアでさもしい価値観では理解できんだろう。
おいらは、他人のために生き、手間を楽しんでんだよ。
Googleは「ソフトウェアエンジニアとプロダクトマネージャー」の会社なのね
「ソフトウェアエンジニアとプロダクトマネージャー」って要するに開発職
Googleって変な会社で、どんな社員からでも上司上司とたどっていくと、どこかから開発職になる
開発職の上司は開発職だが、開発職でない人の上司をたどっていくと開発職になる
開発職であることを示すengビットというマークがあって、そのマークが付いている人は基本的に全部のソースコードや開発状況が分かるが
持っていないと社外とほとんど同じ
社内の情報隔壁のほうが社外との間の情報隔壁よりも高いというありさま
インターンのほうが中が見える
JTCでいう「親会社本社の総合職」と「子会社の一般職」よりもずっと差がある
「GoogleCloudJapanとの提携だよ」とわざわざいうのは開発職噛んでないからねって主張
Google社内の話はこれ前提に読むとよく分かるはず
人生を楽しむには絶対に性格が良い方がいいと思うのだが、成人して十余年、私の性格はすっかり悪くなってしまった。
私は小さい頃から勉強がよくできて、日本で一番と言われる大学に入った。日本の教育システムは偏差値でランク付けされる傾向が強いため、受験競争を勝ち抜いた私には「自分は頭がよい」というアイデンティティが自然と形成された。
社会に出るまでは、そのことで悩むことはなかった。同級生も自分と同じくらいか、それ以上に勉強ができる人ばかりだったからだ。しかし社会人になると、それまで出会わなかったような人と仕事をする機会が増えた。私が一流企業ではなく、微妙な会社にしか入れなかったというのが直接の原因ではあるが。
「自分は頭が良い」と思うことは「他人の頭が悪い」と思うことの裏返しであり、その時点で性格が悪い。周囲からは常に過小評価されるように感じてしまうし、認識の浅さにイラッとしてしまう。ソフトウェアエンジニアなら、営業畑の人間から「SQLでサクッとやっちゃって」みたいなことを言われ、侮蔑にも似た感情を抱いたことが一度はあるのではないか。
自分の話していることの前提が理解されないことも多い。「本当に頭が良い人は説明もうまい」なんて言うが、あんなの嘘っぱちだ。どうしたって説明できないことは存在する。プログラミングのプの字も知らない人間に、素人がAIで作ったソースコードの問題をどうやって伝えるのか。本当に「頭が良い」ことと、頭の悪い人から見て頭がよく見えることは別物だ。このことが一定真実であるからこそ、始末に負えない。
他人を「頭が悪い」と思ってしまう背景には、知能を数直線上に捉え、優劣をジャッジする価値観が埋め込まれている。現代において、頭が良いことは武器になる。そのことが分かってなければ、知識労働者として頑張ろうなどとは思わないだろう。多くの人は自分の知的能力を中の上だと認識している、という話もあるが。
とにかく私は性格が悪い。頭の良し悪しが全てじゃないことは重々承知しているつもりだが、どうしても同僚のトンチンカンなコメントに苛立ってしまう。自分で物事を進めた方が早いと感じてしまう。そんな自分が嫌になるが、変えられない。そうやって私は、社会から精神的に孤立していく。本当に馬鹿なのは自分自身なのだろうなという虚しさを感じながら。
いま、この転換点において、皆さまとご一緒できることを光栄に思います。同時に、私たち国内SIerにとっての責務でもあります。
本日は、世界の“秩序”の断絶、心地よい物語の終わり、そして、巨大な力を持つプレイヤーの競争がほとんど制約を受けない厳しい現実の始まりについてお話しします。
しかし同時に、国内SIerのような「中堅の担い手」は無力ではない、と申し上げたい。私たちには、信頼・安全・持続可能性・顧客の主権・データの保全といった価値を体現する新しい秩序を、実務から積み上げていく力があります。
私たちは毎日のように思い知らされています。いまは、巨大プラットフォームや巨大ベンダー、地政学リスクを背景にした技術覇権が競い合う時代であること。オープン性や互換性、フェアなルールに支えられた前提が薄れつつあること。そして、強い側が条件を決め、弱い側は受け入れざるを得ない局面が増えていること。
古典的に言えば「強い者はできることを行い、弱い者は耐えねばならない」という構図です。これは不可避だ、これが自然な競争原理だ、と片付けられがちです。そして、その論理を前にすると、私たちには「波風を立てずに合わせる」強い誘惑が生まれます。摩擦を避けるために順応する。相手に合わせれば安全が買えると期待する。
では、選択肢は何でしょうか。
1978年、チェコの反体制知識人ヴァーツラフ・ハヴェルは『無力者の力』という論考を書きました。そこで彼は、体制がなぜ維持されるのかを問いました。
彼の答えは、一人の店主の例から始まります。店主は毎朝、店先に標語を掲げる。「万国の労働者よ、団結せよ！」。本人は信じていない。周囲も信じていない。それでも掲げる。面倒を避けるため、従順さを示すため、波風を立てずに“やっているふり”をするために。そして、どの通りの店主も同じことをするから、体制は続いていく。
暴力だけではなく、人々が、内心では虚構だと知りながら儀式に参加することで、体制は維持される。ハヴェルはこれを「嘘の中で生きる」と呼びました。体制の力は真実ではなく、皆が真実であるかのように振る舞うことから生まれる。そして脆さも同じところにある。たった一人が“看板を外す”だけで、幻影にひびが入る。
いま、企業としても、業界としても、私たちは「看板を外す」時です。
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長い間、ITの世界には「ルールや標準が機能し、相互運用性が担保され、勝者も敗者も一定のフェアネスの中で競争できる」という物語がありました。国内SIerも、その物語の上で成長してきた面があります。標準化、ベストプラクティス、認証制度、ガイドライン、そしてグローバルに広がる巨大なプラットフォーム。私たちはそれらを称賛し、活用し、その予測可能性の恩恵を受けました。
もちろん、その物語が“部分的に虚構”であることも知っていました。強い側は都合が悪いときに例外を作れること。ルールの適用が非対称になり得ること。互換性や標準が、実態としては特定のエコシステムに誘導する装置として働くこと。そして、契約条項、価格体系、APIの変更、提供地域や機能制限などが、力関係の影響を強く受けること。
それでも、その虚構は便利でした。巨大プラットフォームが提供してきた“公共財”も確かにあった。スケールする計算資源、安定した開発基盤、セキュリティ機能、グローバル展開の足場、部品としてのOSSやツールチェーン、紛争を減らす共通言語。
だから私たちは、看板を掲げ続けました。「オープン」「中立」「相互運用」「ベストプラクティス」という言葉を、実態が追いつかない場面でも口にしてきた。そして、言葉と現実のずれを大きく指摘することを避けてきた。
率直に申し上げます。いま起きているのは“移行”ではなく“断絶”です。
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過去20年の間に、金融危機、パンデミック、エネルギー制約、半導体不足、サプライチェーン混乱、サイバー攻撃の常態化、そして地政学リスクが、極端なグローバル統合の脆さを露呈させました。
さらに近年、巨大な力を持つプレイヤーが「統合そのもの」を武器として使い始めています。値上げや課金体系変更が交渉力になる。契約や利用規約、認証・ID、クラウド管理基盤が実質的な拘束力になる。提供停止や機能制限、地域制約が、企業や組織に圧力として作用する。サプライチェーンが“突かれる弱点”になる。
「統合すれば相互利益」という前提のまま、“嘘の中で生きる”ことはできません。統合が従属の源泉になった瞬間、前提は反転します。
かつて中堅の担い手が拠り所にしてきた「みんなで決めるはずの場」も弱まっています。標準化が追いつかない。デファクトが事実上のルールになる。透明な合議より、エコシステムの都合が優先される。結果として、多くの企業が同じ結論に向かい始めています。
人材、セキュリティ、データ、クラウドの選択肢、重要部材、運用ノウハウ、AIの基盤、そしてサプライチェーンにおいて。
自分で守れない者は、交渉の選択肢がありません。ルールが守ってくれないなら、自分たちで守るしかない。
ただし、行き先を直視すべきです。全員が要塞化すれば、コストは上がり、分断は進み、脆さは増し、持続可能性は下がります。
そしてもう一つの現実があります。巨大プレイヤーが、ルールや価値の“建前”すら捨てて、露骨に取引主義へ傾けば、関係性を恒常的に収益化することは難しくなる。顧客もパートナーも、保険を買い、選択肢を増やし、分散します。これは「主権」を取り戻す動きです。かつてはルールに支えられていた主権が、これからは「圧力に耐えられる能力」によって支えられるようになる。
古典的なリスク管理はコストがかかります。しかし、そのコストは共有できます。レジリエンスへの共同投資は、各社がそれぞれ要塞を作るより安い。共通標準は分断を減らす。相補性は正の和を生む。
国内SIerにとっての問いは、「この現実に適応するか否か」ではありません。適応は不可避です。問いは、ただ壁を高くして閉じこもるのか。それとも、より野心的なことができるのか、です。
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私たち国内SIerは、比較的早い段階で警鐘を受け止め、姿勢を変え始めました。
「日本で長く通用した前提」、つまり、既存の取引慣行や、系列的な安定、特定ベンダーとの強固な関係が、そのまま将来の繁栄と安全を保証するという前提は、もはや十分ではありません。
私たちの新しいアプローチは、いわば「価値観に基づく現実主義」です。別の言い方をすれば、理念を持ちつつ、現実に即して動く。理念と実務の両立です。
顧客と社会に対する説明責任。セキュリティとプライバシー。データの保全と可搬性。人権と安全に関わる領域での慎重さ。重要インフラを支える品質と継続性。
同時に、私たちは現実主義でもあります。進歩は多くの場合、段階的です。利害は一致しないこともある。すべてのパートナーが同じ価値観を共有するわけではない。だからこそ、目を開いたまま、戦略的に、広く関与する。世界を「あるがまま」に扱い、「こうあってほしい世界」を待たない。
私たちは、関係の“深さ”を価値観に合わせて調整します。影響力を最大化するために、関与は広く、依存は偏らせない。流動化する秩序と、その先にある賭け金を踏まえて、現実的に動く。
そして今後は、価値の強さだけに頼らず、「強さの価値」も積み上げます。
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人材育成と採用、設計・開発・運用の標準化、サイバーセキュリティ、AI活用、検証環境、そしてミッションクリティカルを支える運用力。加えて、特定技術への過度な依存を減らし、移行可能性と可搬性を高める。
生成AI、データ基盤、ゼロトラスト、ソフトウェアサプライチェーン対策、Observability、そして重要領域の内製力強化。これらは“コスト”ではなく、交渉力と継続性を生む“資本”です。
守りは、事後対応ではなく、設計・調達・運用に埋め込みます。国内産業の裾野とも接続し、調達・開発・運用の循環を厚くする。
特定の巨大プラットフォームや単一のモデル提供者に賭け切らない。複数のクラウド、複数の実装選択肢、複数の調達経路、複数の人材パイプラインを持つ。
グローバル課題への対応も、論理は同じです。論点ごとに連携の形を変える「可変幾何学」でいきます。
データ主権では、顧客がデータの所在とアクセスを決められる設計原則を共同で整備する。
標準と相互運用では、地域・業界をまたぐ参照アーキテクチャとオープンAPIの合意を積み上げる。
AIでは、特定の覇権や特定の巨大クラウドに“二者択一”を迫られないよう、モデル、データ、評価、ガバナンスの選択肢を確保する。
これは、甘い理想論ではありません。機能不全になりつつある“建前の場”に頼り切ることでもありません。論点ごとに、動ける相手と動く。必要なら多数派を作る。そうして、将来の挑戦と機会に備える、密度の高い接続網を作るのです。技術、投資、人材、運用、文化のレイヤーで。
国内SIerのような中堅の担い手が連携しなければならない理由は単純です。設計図の会議に席がなければ、要件は上から降ってきます。席がなければ、食卓のメニューになる。
巨大プレイヤーは単独でも戦えます。市場規模、研究開発、資本、影響力がある。しかし国内SIerは違う。にもかかわらず、巨大プレイヤーと一対一で交渉し続ければ、交渉は弱い立場から始まります。提示された条件を受ける。自分たち同士で「より従順な方」を競い合ってしまう。
それは自律ではありません。従属を受け入れながら、自律しているふりをすることです。
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「真実の中で生きる」とは何か
ここで、ハヴェルに戻ります。
私たち国内SIerが「真実の中で生きる」とは、どういうことでしょうか。
「オープンでルールに基づく、互恵的な統合」という言葉を、現実がそうでないのに唱え続けない。いまを、巨大プラットフォーム競争が激化し、統合が交渉力と拘束力の源泉として使われる時代だと認める。
第二に、一貫して行動することです。
相手が誰であれ、同じ基準で評価する。都合の良い相手の一方的変更には沈黙し、別の相手には批判する、という態度は「看板を掲げ続ける」ことになります。
第三に、自分たちが信じるものを“機能する形”で作ることです。
標準準拠を唱えるだけでなく、移行可能性を担保する設計、相互運用の実装、透明な運用ルール、監査可能なガバナンスを、合意と実装として積む。復古を待たずに、動く枠組みを作る。
強い国内基盤を持つことは、企業にとっても最優先です。分散は経済合理性であるだけでなく、誠実な姿勢を貫くための物質的基盤です。報復や圧力に脆弱な状態のままでは、理念を語る資格すら維持できない。
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さらに、私たちは理解しています。いま起きていることを直視し、合わせて自分たちを変える決意が必要だということを。
この断絶が求めるのは、単なる適応ではありません。世界をあるがままに見て、誠実に語り、国内で強さを作り、連携して動くことです。
古い秩序は戻りません。嘆いても戦略にはならない。ノスタルジーは戦略ではありません。
しかし、断裂の先に、より良いものを作ることはできます。より強く、より公正で、より持続可能な形を。
それが、中堅の担い手である私たちの仕事です。要塞化した世界では失うものが大きい一方で、本当の協働が成立する世界では得られるものも大きい。
虚構に合わせるのをやめ、現実に名前をつけ、国内で強さを作り、連携して動く力です。
それが、国内SIerの道です。私たちはそれを、開かれた形で選びます。
月収64万くらいで、ボーナスが夏冬合わせて4ヶ月分くらい。これで1024万。これにプラスして業績賞与がある
月の手取りは50万弱
23区内の山手線沿線に住んでる。家賃は14万で1Kで30平米くらい
資産は現金200万、企業型DC 300万、証券口座1400万くらい
趣味はクラシック鑑賞で月3,4回くらいの頻度でコンサート行ってる。コンサートにもよるけど、だいたい1回1万弱くらい
お金には不自由なく暮らせる。ちょっと高いものが欲しくなっても我慢しないで買える。最近10万円くらいするスピーカーを買った
でもめちゃくちゃ贅沢できるかと言われると微妙
まず住居。本当はタワマンとかもっと広い部屋に住みたいけど、今の月収じゃきつい。昨今の家賃相場上昇がかなり効いている
海外オケの来日公演も聴きたいけど、チケットが数万円もする。流石になかなか手が出ない
いい加減結婚も考えないといけない年齢になってきたのだが、ほぼ確実に生活の質を落とさないといけないと思うとなかなか踏み出せない。そもそもまだパートナーもいないのだが…
32歳童貞
最近ちょっと寂しくなってきたけど何か行動するつもりになれない
でも年収1000万くらいあるしそのうちなんとかなるんじゃないかという謎の自信がある
これがダメなんだろうな
当時は容量の関係から写真画像なんて使えなかったからあの神ドット絵で騒いだんだよ
今見てもめちゃくちゃ綺麗だわ
そんでPSとSSでCDになって容量が爆上げになって写真が使えるようになって
そこそこ実写っぽいクオリティで出てくるようになったけどポリゴンの粗が目立つようになった
FF7とかFF8、バイオハザードとかは綺麗な写真の上に粗いポリゴンを重ねるしょーもないテクニックで誤魔化して
クソ長いロードでムービー見せられてCD入れ替え何回もさせられて
「うーん、実写っぽいけど、実写かどうかはどうでもいいかな」
っていう感じだったんだよ
一方でゲームセンターだと特にセガが綺麗なポリゴンゲームを量産しはじめてて
その流れでSEGAがDreamcastを発表してVF3を完全移植、おまけにソニック新作で度肝を抜かれて
「まぁ実写じゃないけどポリゴンっぽくなくてすげー良い」
ってなった
ただそれも「家庭用では」っていう話でゲーセンだと普通にもっと綺麗だったんだよ
そしたらPS2が発表されて「6600万ポリゴン！」って大騒ぎしたんだけど
ってなって、「ポリゴン数じゃなくてアンチエイリアシングやテクスチャとの融合が大事」って分かったんだよ
まぁでもソフトウェアメーカーが頑張ってPS2でも綺麗なゲームは出てたけどグラフィック面でDCとの差はほとんど無かった
個人的に一番実写っぽいゲームだと思ったのはメタルギア4（PS3）かな
PS3ってローンチから大したタイトルなかったけどMGS4でマジでビックリした
半導体チップ設計に必要なオープンソースソフトウェアがなく、億単位のライセンス料を払って契約するしかない。
Cadence、Synopsysという米国企業大手でほぼ寡占。高すぎて一部の大学しか契約していない。
マニュアルも公開されていないのでネットを探しても使い方がわからない。
昔は日本語に翻訳したマニュアルが用意されていたが、今は英語と中国語だけだ。サポートに問い合わせようにも英語しかない。
ラピダスが話題になっているが、設計ソフトが米国から輸出停止になったら設計が出来なくなる。
実際、中国へは輸出停止の騒ぎがあった。（発表後、数日で撤回）
他の問題として、新しい構造やアーキテクチャの半導体を設計しようとしても、ソフトウェアが対応していないと作れない。
凄い装置が出てきてもソフトがないから設計出来ないといったことが起こる。
ソフトに対応してもらった場合、ノウハウなどがソフト会社経由で他社にも渡ることになる。
日本では、ソフトウェアエンジニアがそれなりに居るが、半導体チップ設計用のソフトウェア企業が育たなかった。
なぜだろうか。
以下、AIで調べた結果
中国本土の半導体EDAツールベンダー（2025〜2026年現在の状況に基づく）は、急速に増加しており、すでに70〜120社以上存在すると言われています。
ただし、実用レベル・商用化が進んでいる企業はその中のごく一部に限られます。
現在（2026年時点）で特に注目度・実績が高い、または市場で名前がよく挙がる主要な中国本土EDA企業を以下にまとめます。
（注：華大九天＝Empyrean、芯華章＝X-Epic、概倫電子＝Primariusは除外して記載）
| 分野 | 代表的な企業名（中文 / 英文・略称） | 主な強み・特徴 |
| デジタル検証・シミュレーション | "UniVista / 芯瞳科技 芯華章以外で注目" | 大規模デジタル検証、FPGAプロトタイプ |
| アナログ・ミックスドシグナル | "阿卡思微電子（Arcas DA） Actt（成都模拟电路）" | 形式検証ツール、比較的新しいが技術力高い |
| 射頻・マイクロ波EDA | "九同方微電子（NineCube / Jiutongfang）芯和半导体" | 完全国産RFシリーズを追求 |
| 製造・TCAD・計測系 | "东方晶源（Dongfang Jingyuan）立芯科技" | 計測・光学系、DFM関連 |
| その他全般・新興 | "芯聚能（CoreHedge）芯动时代（CoreInitium）无锡飞谱（Feipu）思尔芯（Smit / 国微思尔芯）" | プロトタイピング、FPGAエミュレーション系 |
中国本土の半導体EDAツールベンダーのうち、特に論理設計（RTL/デジタルフロントエンド）、物理設計（バックエンド）、RTLシミュレーション、エミュレータ、アサーション、フォーマル検証、低消費電力、UVM などのデジタル系・検証系に強い企業を、2026年1月現在の状況に基づいて追加でまとめます。
（前回のリストで挙げた広立微（Semitronix）、Xpeedic などは製造/テスト/DFM/RF寄りなので、ここでは主にデジタル・検証寄りの企業を優先）
| 企業名（中文 / 英文・略称） | 主な強み（デジタル・検証関連） | 現状の注目度・実績 |
| 合见工软（UniVista / Hejian） | "デジタル検証全フロー（RTLシミュレーション + Formal検証 + Emulation + FPGAプロトタイピング + UVM + DFT）国産最大規模のハードウェアエミュレータ（460億ゲート対応）低消費電力対応も進展" | "★★★★★ 2025〜2026年に最も勢いあり。デジタル大チップ検証で200社超の実績。無料トライアル開放で急拡大中" |
| 芯华章（X-Epic / Chipstart） | "高性能RTLシミュレータ（GalaxSim）フォーマル検証（GalaxFV）エミュレーション・インテリジェント検証 UVM/アサーション対応強化" | "★★★★☆ AI駆動検証で差別化。2025年に大規模プロセッサ実績多数" |
| 国微思尔芯（S2C / State Micro S2C） | "FPGAベース高速プロトタイピング エミュレーション系最強クラス 大規模SoC検証" | "★★★★ グローバル500社超顧客。デジタルフロントエンド検証の定番" |
| 若贝电子（Robei） | "可視化ベースのデジタルフロントエンド（RTL設計・シミュレーション）Verilog対応・自動コード生成" | "★★★ 教育・中小規模設計向け強いが、実商用大規模チップでも採用例増加" |
| 鸿芯微纳（Hongxin Weina） | デジタルIC全フロー（論理・物理設計含む）を目指す | "★★★ 国産デジタルプラットフォーム構築中。進捗速い" |
合见工软（UniVista） がデジタル検証全フローで頭一つ抜けている状況（特にエミュレーション容量・フォーマル・UVMの統合力が突出）。アメリカ禁輸強化後の2025年後半から急加速。
芯华章 はAI×検証（特にフォーマル・アサーション自動生成）で差別化。
物理設計はまだ華大九天 がリードするものの、完全な国産デジタルバックエンドは2026年時点でもまだ不足気味（一部ツールは強いが全フロー統合は課題）。
全体として、2026〜2027年 に上記企業がさらに合併・買収を加速させ、「中国版Synopsys/Cadence」の原型が出てくる可能性が非常に高い。
なんかGoogle翻訳が分かりにくかったので、雰囲気で修正する
https://lkml.org/lkml/2026/1/7/1888
＞ LLMを「ただのツールの一つ」であると考えることはよくない。（AI生成された無数のパッチを人手で一つ一つチェックするのはばかげている。ドキュメントでガイドラインを示し、効率よく却下すべきだ） （Linusの回答） いや、あなたの態度もよくない。AIゴミについて議論することは実にばかげている。なぜかって？ゴミを作るような連中が自分のパッチを「これはゴミです」なんて言うわけないだろ。殊更AIゴミについて議論する意味がわからない。 馬鹿なことはやめてくれ。 ドキュメントは有能な協力者のためのものであり、それ以外は無意味なポーズに過ぎない。 プライベートな場でも言ったが、カーネル開発のドキュメントがAIに対する主張であることを望まない。AIによって世界が危機になるとか、ソフトウェアエンジニアリングに革命が起こるとかいう人たちはたくさんいるが、カーネル開発ドキュメントに巻き込むな。 だからLLMは「ただのツール」であることを念押ししておく。 AIゴミの問題はドキュメント（ガイドライン）では解決しない。このようなことを考えるのは世間知らずか、目立ちたいだけの奴だ。 どちらもドキュメント化の良い理由とはなりえない。 Linus
代表的なゲームエンジンといえば？ と聞かれたらおそらく2番手か3番手に入るソフトウェア
教育現場での活用、インディーゲームでの採用例もあり、応援の意味でも資金投入
直後にCEOの辞任、ライセンス改悪問題を受け一時-80％を記録。現在も塩漬け
ソフトウェア開発現場で使われている声をよく聞く×IPOで大きく期待されているという話もあり安心して買ったら-50%
太陽光発電関連 Wallstreetbetsで話題になるミーム株の恐ろしさを知る -80%
話題性オンリーでしか分からない株は、様子見するか入るとしても本当に少額にしてちゃんと監視すべきでした
Yahooで「10ドルなんていかない！」って言ってる人をみて逆張りでin
初めてテンバガー超え
気持ち的には反原発寄りだが世の中は原発推進派が多数なので調べてイン。
中国とのレアアース貿易に亀裂が走る中、国防総省やAppleが投資を表明 一時100ドルを超えた
数年後の時点で「2026年に買っておけば……」と思えそうなテーマ・株を絞り込むことが大切
1回買ったら後は放置して終わりではなく、「2026年に買っておけば……」という状態が毎月予想通りに推移しているのであれば、
評価損益に関わらず買い増すことが大切
生成AIが直接機械語やバイナリを出力するようになるのではないか、という問いは本質的に間違っている。
自分は、まだ素朴なニューラルネットワークで光学文字認識(OCR)の精度を出していた頃から似たようなことを考えていたので、少し他人よりも蓄積がある。
これは、Large Language Model(LLM)を開発する企業が資金を集めるために多少誇張した未来を語るという文脈では大目に見た方が良いが、正確性に欠ける。
本質的な問いは、なぜ我々は、ノイマン型コンピュータを用いて、主記憶に置かれたプログラムをCPUを用いて実行する形式をとるのか、というものである。
まず、筋の悪い反論から説明し、妥当な反論にも触れたうえで、本質的に問うべき課題を説明する。
これは明確に、いいえ、と答えることが出来る。
最初こそ人間による補助は必要だが、LLMを含むAIは明確な目標があれば人間のデータなしでも十分に学習することが出来る。
これは身近なところでは将棋、有名なものだと囲碁で実証された研究が存在する。
そのため、単純に「機械語は人間による学習データが少ないので扱いが難しいだろう」という反論は成立しない。
そういったものはLLMではないだろうという指摘は可能だが、LLMでそういったAIを出力することは限定的とはいえ現在でもできる。将来できないと言うだけの論拠にはならない。
英語に限った話ではなく、人間が意思疎通に用いる言語である自然言語(natural language)は、曖昧さやばらつきがある。
これを形式言語(formal language)という、曖昧さを無くして語彙や文法を限定した言語に記述しなおすことで、厳密にする手法がある。
この形式言語での表現が、アルゴリズムやデータ構造になり、現代のノイマン型コンピュータにおけるプログラムそのものと言うことが出来る。
なぜ限定的かと言えば、形式言語の一種であるプログラミング言語には曖昧さが許容されているからである。
ほとんどのプログラミング言語では、同じ目的を達成する為に複数の記述が許容されている。
主に、人間が書きやすいから、とか、複数の人間で書きやすいように、といった理由で、曖昧さが許容されている。
そのため、機械へ命令するためには厳密さが必要だからプログラミング言語が必要だ、と言う反論は妥当ではあるが、弱い。
なぜ大統一プログラミング言語のように、自然言語の意図を機械に伝えるための形式言語が一種類になっていないかと言えば、人間の認知能力には限界があるからだ。
そのため、簡易で曖昧さを含むために最適化はできないが十分な性能を持つプログラミング言語や、非常に複雑で記述量も多くなるが大人数で作業するには最適なプログラミング言語などが複数存在する。
これらはいずれも、人間が楽に記述できる形式言語であったり、人間同士が齟齬なくコミュニケーションを取るために必要な形式言語である。
ありていに言って、人間や人間たちが理解可能な形式言語でないと機械にその意図を伝えることが出来ないから、と言える。
ただし、コンパイラから出力されたニーモニックやLLVM-IRを監査できる人間は現代では非常に少なく、現状ほぼ監査なく受け入れていると言って良い。
何故非常に少なくなったかと言えば、機械に伝える意図が大規模になり、単純にマンパワーが足りなくなったので監査しきれなくなっただけに過ぎない。
（もちろん、途方もない努力の末に最適化が進み、ほぼどの様な書き方をしても最適な機械語が出力されるようになったから、とも言える）
同様の理屈で、単純に大規模になり監査が間に合わなくなったので、受け入れるようになる未来が来ないとは言い切れない。
本質的な問いは、なぜ我々はノイマン型コンピュータを用いて機械に意図を伝えるのか、である。
ASIC(Application Specific Integrated Circuit)と呼ばれる、特定の用途向けの集積回路がある。
蟹チップとして、Realtek社のNIC(Network Interface Card)をご存じの方も多いと思う。
必要十分な処理があらかじめ定まっているのであれば集積回路を組んだ方が高効率省電力にできる。
暗号化や復号もASICで行われることが多く、ブロック暗号はその性質上集積回路での実装が容易であり、それに向けた研究も行われている。
一般的にも、ハードウェアエンコーダーなどでお世話になっている人も多いと思う。
ではなぜ、我々は身近な全てをASICにしないのか。
それは、書き換えできず、単純な処理しかできず、大量生産しないとコストに見合わないからである。
FPGAのように、ハードウェア記述言語を用いて集積回路を書き換えるものも、ほぼ同様の理由で研究開発用途や産業用途に留まっている。
（一部のPLD (Programmable Logic Device)は根強く産業利用されているし、大規模に展開され高効率を要求されかつ書き換えを求められるネットワーク機器では一部採用が進んでいる）
汎用的で書き換えが可能、伝える意図を変更できる様々な処理が可能な機械に価値があるから、である。
ここ半年から1年で急激にLLMの性能が上がったと感じている人と、コーディングツールとしてLLMの利用が洗練されたと感じている人の間には溝がある。
自分は、LLM自体は順調に進歩し続けているが、それほど劇的な変化はない、という立場をとっている。
これはモデルそのものが質的に大きく変化したと感じないから、である。
しかし、プログラミングの世界に限って観ると、コーディングエージェントや実利用では大きな変化があったと思う。
この、"コーディングを取り巻く環境としてのLLM利用"という文脈は、"LLMの進化"という文脈とは異なる、という点は頭の隅にでも覚えて帰ってほしい。
これは、LLMから直接と言う意味であれば、個人的にはNOだと思う。
ただし、LLMに指示すればバイナリが出力されるという意味であれば、個人的にはYESと答える。
この二つは明確に異なるので、今後自分の意見を述べる際には区別すると良いと思う。
コーディング周りの環境が劇的に整備されつつある、という話題に軽く触れたのはこのためで、LLMが直接バイナリを出力しなくても、結果が同じであれば人々はそれほど気にしない。
例えば、現時点でもローカルのLLMに指示するとGO言語で書かれたコードが生成され、ローカル環境に合わせたシングルバイナリが出力される一連のパイプラインを組むことはできる。
自分の想定する、未来のAIがバイナリを直接出力するというのは、この延長にあると思う。AIがイコールLLMである必要はどこにもない。
少しでもクラウド上でのサーバー処理について触れると、廃棄容易性(Disposability)は俎上に上がる。いつでも落とせていつでも捨てられる、という性質のことである。
こうした、単機能バイナリをコンテナ等に載せて処理し、日に数度デプロイするような環境だと、LLMがバイナリを出力するというのもそれほど遠い未来の話には思えなくなる。
LLMが機械語を出力する未来は個人的には来ないと思う。それは難易度が高いからではなく単純にメリットが少ないからである。
ただし、パイプラインが組まれた一環として、LLMがバイナリを出力する未来は、それほど不思議には思わない。現時点でも可能である。
単純なLinterから進んで静的解析や、動的な結合試験が組み込まれているCICDパイプラインが珍しいとまでは言えない現代において、来るべき近未来像としては妥当性がある。
（その場合、ソースコードはログとして機能し、テキストで保管が容易な、次回以降変更可能なコンテキストの一部になるだろうと思う。今後変更不要ならHDLでFPGAを弄った方が早い）
現代人のすべてがJavaで同一の書き方をしているのではない現状において、自然言語では揺らぎが強すぎて形式言語ほど意図を機械に伝えきれないという反論は、弱い。
それよりは、現代のLLMはコンテキストウィンドウが人間の数倍～数十倍程度で、適切に分割して処理しなければならず、大規模なソフトウェアを丸ごと扱えるほどではない、という反論の方が適切である。
ただ、LLMに適したプログラミング言語が生まれるのではないかと言う予測には懐疑的である。既存のプログラミング言語を使う方が人間が読みやすい。
AIが、人間が欲しいバイナリに適したプログラミング言語をLLMを用いて書き、LLMを用いてレビューし、テストツールでテストし、コンパイラでビルドし、ツールでデプロイし、実稼働するという未来予想図が、荒唐無稽とは思えない。
LLMに適したプログラミング言語が生まれる未来よりも、(冗長であっても)人間可読性の高いコードやSelf-documenting codeが生成される未来の方が、来そうに思う。
また、おそらくこの文章のもつくであろう「どんなプロンプトで書いたのか」という、一定以上の長さの文章はLLMが出力しただろうと仮定する人間が増えている(そしてある程度の妥当性がある)現状において、プロンプトで指示してデプロイまでされる未来はそこまで遠いとも思えない。
ただ、購入できるハードウェアの性能とコストが律速になるので、よほど特殊な(CPUやGPUの設計をLLMが劇的に改善する)状況にならない限り、5～10年はプログラマーが消えることは無いと思う。
金に糸目をつけないのであれば、再来年当たりからはLLMレビューのみで仕様バグ以外のほぼ無いプロダクトが世に出てもおかしくは無いと思う。
人類の言語そのものを目的関数としてそれに対して最適化するのがLLMなのだから、人類の認知で到底不可能なことはやりようがないだろう。
一文で本質を突いている。AIの能力限界を構造的に説明している。
今よりもAIが進歩した未来では「自然言語で与えられた仕様から機械語を出力するように訓練されたAI」が出てくるかもしれないけど、そいつの内部をよく観察したら結局今日の高級言語みたいなもので思考していた、みたいなオチになるんじゃないんですかね
結論と完全に一致。内部に抽象化レイヤーが生まれるという洞察。
マシン語でエラーを吐き出されても、元となるプログラミング言語での設計がすっ飛ばされていたら、どこの何が問題なのかが照合困難で修正が困難なのが根幹な気がします。
検証・修正サイクルに意味の単位が必要という話を、実務的な観点から der 表現。
計算機科学について何一つ知らなかったとしても、ニーモニックを無作為に並べるよりソースからコンパイルした結果の方が解空間が圧倒的に小さいのだから、機械語の生成は AI 以前に単なる探索として悪手だ、というのが自然な発想だと思うんだけど。
探索空間という観点からの指摘。高級言語は制約を与えて解空間を狭める役割がある。
抽象化した方が簡潔に記述できるのはAIにとっても同じことで、そっちの方がAIも理解しやすいし、生成しやすい。現在の機械語、アセンブリ、高級言語の階層構造が崩れるとは思えない。
「AIにとっても同じ」という視点が正しい。人間向けとAI向けが乖離しないことを理解している。
「AIが直接機械語書けばプログラミング言語は要らないのでは？」的な話はみんな最初に頭を過るだろうけど、コードを出力するのがLarge "Language" Modelである以上は意味論から組み立てる高級言語の方がそりゃ相性いいでしょうね。
AIを何かgodlikeな超知性だと思っている人間が多いけど、人間にとって「機械語よりも高級言語の方が当然書きやすい」のと同様、AIにとっても「機械語よりも高級言語の方が当然書きやすい」よなぁという話
「AI向け言語は人間にも使いやすいはず」という結論と同じ方向。
CPUへの命令にまで細かく分解された機械語なんて、それが何をするための処理なのかはAI（LLM）でも大変だと思いますよ。そのCPUへの命令群で何をやろうとしているのかなんていう情報はほぼ捨て去っているわけなので。
機械語には意味がエンコードされていない、という議論の核心部分。
機械語派は抽象化の力を舐めすぎ。型なし言語はトークン削減量に対して失われる確定情報量が多すぎ。LLMが内部で型を推論したら本当にトークンが削減できるか怪しい。全能AIを仮定するなら、「人が作ったハード上で機械語を直接書く」なんて中途半端で「ハードごと最適化」くらいの夢を語ってほしい。
AIが機械語を直接書くようになるとか言っている人は、機械語にこそ真の価値があると思ってるんですかね？いかなる音声も元にせず、指示に従ってレコードに直接溝を刻んで音を鳴らす技術が広まれば、音楽がさらに発展するとでも思っているんでしょうか？
AI専用言語にせよ機械語を直接出力にせよ、人の持つ高レベルの意図や仕様、アルゴリズムを正しく反映したデータセット、意味構造が保存された対応データが存在しないから難しいというか現実的に無理よなぁ
学習データの観点から。意味構造が保存されたデータがないと学習できない。
「AI がマシン語を吐いたらプログラミング言語はいらない」系の話が出てくるのは「AIは人間の言葉より、機械の言葉の方が本当は理解しやすいはずだ」という思い込みから来ているのじゃないかと思っていて
誤解の根源を正確に特定している。
まず機械語を直接記述するメリットがない。現代コンパイラ、インタープリタは超優秀(OSや組み込みの一部だけ)。人類のプログラム資産は高級言語がほとんど。AIの学習先もそれ、よってAIは高級言語で出力するほうが成績が良い
AIが直接機械語を出力すべきか？という話題が流行っている。直感的には、動作中のAIの中身を調べると、結局はコンパイラやプログラミング言語に相当する構造が即席で構成されてそう。つまり同じことを高いコストでやる感じになり
内部に抽象化レイヤーが生まれるという洞察。mod_poppoさんと同じ結論。
意味推論がLLMの得意技なので、意味を削ぎ落とした本質の塊である機械語は理解できず、意味の羅列である高級言語こそがむしろ生成AIに最適化されている。
コンパイラって優秀だから、AIといえども生で機械語を読み書きするよりもコンパイラ介した方がいいと思うんだよな。そのくらいLLMって機械寄りじゃなくて人間寄りなんだと思う。元がニューロンの模倣だし。
高レベルになるとコンパイラの出力を疑って生成されたコードを読まないといけない状況は普通にあるので、高水準なAI生成のコードが何をやってるか理解するスキルは当面は必須だと思う
もし仮にAIが機械語を吐き出せるとしても、高速に、決定論的に、段階的に、最適に動作するコンパイラを使わず、低速で、確率論的で、逐次的で、最適な動作ができないAIを利用する意義はほぼないと思う
コンパイラとの比較で、AIに機械語を吐かせるメリットのなさを指摘。
機械語は冗長で複雑かつ非常に正確な出力が必要なので、高級言語を使って既存のコンパイラやビルドパイプラインに乗せる方がAIにとっても効率が圧倒的に良いと聞いて確かになぁと思いました。
自然言語を処理するのがLLMなので、不自然な機械語は難しいだろうね。1命令ごとに「それは何を目的とした操作か」とか文脈でわかりにくいしねぇ。
AI時代の人間の仕事は、信頼性確約（＝こういう理屈で大丈夫、と説明できること）が大きな領分を占めるだろうと推測されるので、機械語だけで良いとか言ってるやつは責任を取る気皆無なゴミ野郎です。
LLMに機械語を出力させようとするやつは「AIは機械なんだから機械語は簡単に扱える」という意味不明な思考をしてるだけなのでまともに取り扱うような相手ではない。名字が山口な人は長州方言が話せるんですよねとか言ってるくらい支離滅裂
人間がソフトウェアに「こう動いてほしい」という意図と「ソースコードがどのように変更されたか」の対応はGitHubとかに大量のデータがあるのでそれを学習すればコーディングするAIは作れる気がするけど、人間の意図と機械語の対応は学習データが全然ないからAI作れないように思う
「よく使うロジックを共通部品化する」とか「とはいえ局所最適な命令も欲しい」とかを考えると、中間言語を用意して最終的な機械語へコンパイルする、という流れは必要と思う。つまり、「AI用に最適化されたプログラミング言語」があるべき。
AIは人とのコミュニケーションをいかにスマートにするかにとんでもなく時間を掛けてきたわけで、人が直接読み書きできない機械語を出力しても意味がないよね。
AI機械語コーディング、やろうと思えばできるが普通はやらないような可読性の低いコーディング方法が多すぎて、AIﾁｬﾝに本気出されるとバグったときに修復不能になりそうな気がする
これだけAIが発展したならAIに直接機械語作らせればいいじゃんみたいな言説をたまに見るけど、それどうやって今のLLMと同じ水準まで学習するの？といつも思ってる
ロジックに従っているわけだから、ソースで想定外の挙動をした被疑箇所前後にロガーやらブレークポイントを仕込むという原始的だが確実なデバッグが、いきなり機械語を吐かれると出来ないんよ。
デバッグ実務の観点から。意味の単位がないとデバッグできない。
AIにしか読めない言語より、人類が発見的に設計したんじゃない人類にもAIにも優しいプログラミング言語・中間表現・機械語をデータドリブンに統計的に正しくAIが作るって方向に行かないですかね
AIが直接機械語吐くのは遠回りしてるだけだから無いとして、完全に人間がプログラムを読まなくなったらプログラミング言語はどう進化するのかは気になる
「無い」と断じた上で、次の問いを立てている。建設的。
プログラミング言語は人間の認知負荷、記憶量の限界、ミステイク、スパゲティコード理解できないためにあるので、AIだったら直接機械語吐くだろ。常考。
反論： 完全に逆。プログラミング言語は「人間の限界を補うため」ではなく「意味を構造として保持するため」にある。AIも意味を扱う以上、意味を表現する層が必要。「常考」と言いながら何も考えてない。
シンギュラリティ前夜 アダム（AI）が、人間には理解できないどころか、読むことすらできないコードを出力し始めた。後に判明することだが、それは機械語だった。
反論： SFポエム。「人間に読めない＝機械語」という発想が、まさに今回の議論で否定されてる誤解そのもの。AIが人間を超えるとしたら、ローレベルに降りるんじゃなくてハイレベルに登る方向。
なんかLLM界隈？では「AIがやがて機械語をだす（ので実用的にはコンピュータ言語は不要になる）」と言うと、無知だとか実情知らないとかブロックしてやるとか言われる見たいだけど。数年は無理だけど、いずれそうなると予想してる。
反論： 「数年は無理だけど、いずれそうなる」の根拠がゼロ。なぜそうなるのか、意味と機械語のギャップをどう埋めるのか、何も説明してない。批判されてる理由を理解してない。
プログラム言語って人間が扱うために自由度を削り取った結果の産物やから、AIに機械語で作ってもらって最適解であれば、現代の言語の宗教感ってほぼほぼ否定されるのです
反論： 「人間が扱うために」という前提が間違い。自由度を削ってるのは「意味を保持するため」。AIも意味を扱う以上、同じ制約を受ける。「宗教感」とか言って茶化してるけど、構造を理解してない。
「まだ」人間が安心する為では無いのですか？コンパイル後の機械語を読む人が殆ど居ない事は受け入れてるのに、将来的にAIが機械語出力する事に忌避感を感じるのは論理的とは言えません
反論： コンパイラの出力を読まないのは「コンパイラが検証済みだから」。AIの出力は検証が必要。この二つを同列に扱うのがおかしい。「論理的とは言えません」と言いながら、論理が破綻してる。
AIが機械語はけば、は数ヶ月前にメンバーと話になった。結論は、いまはあかんやろけど数年後に、もう人間が見る必要全然ないわ、となったらありうるな、となった。
反論： 「人間が見る必要がなくなったら」という仮定自体が検討されてない。人間が見なくていいとして、AIはどうやって検証・修正するの？意味の単位がない機械語で？その議論が抜けてる。
機械語って逆にトークン消費するの？お〜…じゃあLIFE3.0時代のAIは機械語ではなくAI用に最適化された人間には読めない言語で思考する、という方向性なのかな。
反論： 「人間には読めない言語」がなぜ生まれると思うのか。AIは人間の認知を模倣してるので、AIにとって扱いやすい言語は人間にも扱いやすい方向に収束する。逆方向には行かない。
中間言語不要派の言い分：AIが直接機械語を出力可能で、効率最適化が進む。人間の都合で言語が存在するが、AIなら移植性や抽象化不要で中間層をスキップできる。
反論： Grok自身が「中間言語不要派の言い分」として紹介してるけど、これ全部間違い。「人間の都合で言語が存在する」が誤り。意味を扱うために言語が存在する。AIも意味を扱う。
反論： 「うまくやってくれるかもしれん」で済む話じゃない。なぜうまくいくのか、検証・修正はどうするのか、何も考えてない。
反論： これは自虐なので反論というより…正直でよろしい。専門外だと自覚してるなら、なぜそう思ったのか掘り下げて、専門家の意見を聞く姿勢があれば良いと思う。
筋の悪い言説に共通するのは：
1. 「高級言語＝人間のため」という誤解 - 意味を扱うための構造だと理解してない
2. 「AIは機械だから機械語が得意」という誤解 - AIは人間の認知を模倣してると理解してない
3. 検証・修正の問題を無視 - 一発で完璧に動く前提になってる
ソフトウェアって、結局「意味」を扱うものなんです。銀行口座の残高、予約の空き状況、SNSのタイムライン。全部、人間世界の概念を処理している。
一方で、CPUが実際に実行するのは「このアドレスに値を書け」みたいなビット操作の羅列。そこには「ログイン機能」という単位が存在しません。
この二つを繋ぐには、「何を作るべきか」「できたものが正しいか」を判定する基準が要ります。「ログインできること」「不正なパスワードを弾くこと」といった仕様は、意味の単位がないと記述できない。だから「意味→手続き」の変換には、意味を表現できる抽象化レイヤーが必須になる。これが高級言語の本質的な役割です。
じゃあ「AIが直接機械語を吐けばいい」はなぜ成り立たないのか。
AIは意味のレベルで動作します。「ログイン機能を作れ」を受け取って処理する。最終的にCPUが実行するのはビット操作。この間に「意味→手続き」の変換が必ず発生します。
AIが何を出力するにせよ、内部でこの変換が起きる。つまり、AI内部に意味を表現する抽象化レイヤーが必ず生まれます。これは人間が読み書きする形式でなくても、機能的には高級言語そのものです。
だから「高級言語をスキップしてAIが直接機械語を吐く」は原理的に不可能なんです。スキップしたように見えても、内部で同等の抽象化が起きている。中間層が消えたんじゃなくて、見えなくなっただけです。
「じゃあ人間が読める形式は要らないよね、AI内部にあればいいのでは」という疑問が出るかもしれません。
ソフトウェアは一発で完成しない。動かない、どこがおかしい、直す、また動かす。この検証・修正のサイクルを回すには、「ここがバグ」と意味の単位で指し示せる表現が要ります。
「人間が読めなくても、AIが検証・修正すればいい」という場合でも同じです。AIが「何について検証するか」を表現する層が必要になる。「ログイン機能が正しく動いているか」を確かめるには、「ログイン機能」という意味の単位を指し示せないといけない。機械語にはそれがない。だからAIが検証する場合でも、意味を表現する層を経由します。それは高級言語と機能的に同じものです。
現実のアーキテクチャで確認してみると、自然言語でのプログラミングは既に成立しつつあります。
AIに「去年御歳暮もらった人に、いい感じのお返し送っといて」と言えば、AIが解釈して実行する。これはプログラミングしてるんです。AI自体が実行環境になっていて、ユーザーからは高級言語が見えない。
現時点では、背後でAIがAPIを叩き、そのAPIは高級言語で書かれたソフトウェアが動かしています。では将来、AIがAPIを叩かずに直接システムを構成する可能性はあるか。
仮にそうなったとしても、AIが「何を作るか」を把握し、「作ったものが正しいか」を判定するには、意味のレベルで表現する層が要ります。最終出力が機械語だとしても、その生成過程で抽象化レイヤーを経由する。これは現在のアーキテクチャに依存した話ではなく、「意味を扱って手続きを生成する」という行為の構造的な制約です。
「AIが直接機械語を吐く」と主張する人は、意味と機械語の間にあるギャップを何がどう埋めるかを説明していません。このギャップを埋めるものが高級言語（またはそれと機能的に同等の抽象化レイヤー）であり、それは形を変えても消えないんです。
他業界のホワイトカラーはまだ年功序列が根強く中年以降もキャリアラダーが用意されていて、たとえ老害ムーブがあったとしても正当化されるが、ソフトウェアエンジニアは40歳あたりからキャリアもロールモデルも用意されてない。その上、新しい技術がバンバン出てくるし、職人のような積み重ねも評価されづらい。若いころの何でも作ったるという情熱もない。「解決策がない」というのはこの業界独特の行き詰まり感なんじゃないか。
月並みだけど、マネージャー職にでもなるべきだね。社内やコミュニティの人的繋がりを増やしていこう。
AMD A8（例えば2014年頃のA8-7600など）から最新のCPU（Ryzen 9000シリーズやCore i14/15世代）に換装した場合、AV1エンコードのスピードは「測定不能」あるいは「数十倍〜百倍以上」という次元の差になります。
これには、単なる計算速度の向上だけでなく、「ハードウェア支援」の有無が決定的に関わっているからです。
1. ソフトウェアエンコード（CPUパワーのみ）の場合
AMD A8はAV1という新しい規格が登場する前の設計であるため、最新の効率的な命令セット（AVX-512など）を持っていません。
AMD A8: 1fps（1秒間に1フレーム）すら出ない、あるいは処理が重すぎて途中でエラーになるレベルです。
最新CPU (Ryzen 9 / Core i9): ソフトウェアエンコード（libaom-av1等）でも、設定次第で実用的な速度（フルHDで数十fpsなど）が出せます。
倍率の目安: 純粋な計算能力の差だけで10〜20倍以上の差がつきます。
2. ハードウェアエンコード（内蔵GPU）の場合
ここが最大のポイントです。最新のCPUには、AV1を高速に処理するための専用回路「AV1エンコーダー」が搭載されています。
AMD A8: AV1のハードウェアエンコード機能は非搭載です。
最新CPU: Ryzen 7000/9000シリーズや、Intel Core 第12世代以降（内蔵GPU）には、専用のハードウェア回路が組み込まれています。
倍率の目安: ソフトウェア処理に頼るA8に対し、最新CPUのハードウェアエンコードは「瞬きする間に終わる」レベルの差になります。比較自体が酷なほどで、体感では100倍以上のスピード感になります。
