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はてなキーワード: ドットコムとは
好き嫌いドットコムの書き込みもみんな適切に裁かれると思ってそう
dorawiiより
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好き嫌いドットコムのコメントを投票せずに見る方法ってあるのかな？
dorawiiより
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経済学を学んできた人間として私が長年思い知らされてきたことのひとつは、技術革命についての予測はほぼ必ず二つの方向に間違えるということだ。短期的な影響を過大評価し、長期的な影響を過小評価する。Amara’s Lawと呼ばれるこの法則は、もう耳にタコができるほど引用されているが、引用している人々の大半がその含意を正しく理解していない。
なぜか。この法則が本当に言っているのは、私たちは技術の生産性への経路（path）を予測するのが絶望的に下手だということであり、それは「長期的にはすごいことになる」という楽観論の根拠にはならないからだ。むしろ謙虚さの根拠である。
1987年、ロバート・ソローが言った有名な一言がある。「コンピュータの時代はどこにでも見えるが、生産性統計の中には見えない」。いわゆるソロー・パラドックスだ。
結局のところ、ソローは間違っていた——ただし、正しくなるまでに約10年かかった。1990年代後半になってようやく、IT投資は全要素生産性（TFP）の統計に姿を現した。そしてその生産性ブームは2004年頃にはもう息切れしていた。つまり、真に生産性が加速した期間はせいぜい7〜8年だった。
ここで問いたい。AIについて、私たちはソロー・パラドックスのどの段階にいるのか？
私の暫定的な答え：まだ最初期、つまり投資は膨大だが生産性統計にはほとんど現れていない段階だ。2024年から2025年にかけて、米国の大手テック企業はAI関連の設備投資に年間2000億ドル以上を注ぎ込んでいる。これはドットコム・バブル期のIT投資をインフレ調整後でも凌駕する規模だ。しかしBLS（労働統計局）の生産性データは頑固に平凡なままである。
これ自体は悲観する理由ではない。1990年代の教訓は、GPT（General Purpose Technology、汎用技術——チャットボットの名前ではない）の生産性効果は補完的な投資と組織変革が追いついて初めて顕在化する、というものだった。電力についてのPaul Davidの古典的研究が示したように、工場が電力を最大限活用するには、建物の設計から生産プロセスまで全面的に作り直す必要があった。それには一世代かかった。
問題は、AIについてこの「一世代」がどのくらい圧縮されるか——あるいはされないか——である。
■ 今回は本当に違うのか
AI推進派（ブースター）たちの主張を整理しよう。彼らの議論は概ね三つの柱からなる。
第一に、AIは「知的労働」を自動化するので、過去の技術革命（肉体労働の機械化）とは質的に異なる。第二に、AIはAI自身の改良に使えるので指数関数的な自己改善が起きる。第三に、したがって従来の経済モデルは適用できない。
率直に言おう。第一の主張には相当の真実がある。第二の主張は経験的にまだ確認されていない。第三の主張はほぼ確実にナンセンスだ。
第一の主張から。確かにLLM（大規模言語モデル）がホワイトカラー業務の一部を代替・補完できることは明らかだ。コードを書く、文書を要約する、定型的な分析をする——これらのタスクでAIが人間と同等かそれ以上のパフォーマンスを示す場面は増えている。そしてこれらはGDP統計の中でかなりの比重を占めるセクターの業務だ。
しかし——そしてこれは大きな「しかし」だが——タスクの自動化と職業の自動化は全く別物である。これはDaron AcemogluとPascal Restrepoの研究が繰り返し示してきたポイントだ。ある職業の30%のタスクが自動化可能だとしても、その職業が消滅するわけではない。むしろ、残りの70%のタスク——AIには（まだ）できない判断、交渉、文脈理解——の相対的価値が上がる。
経済学ではこれを「Oの環理論（O-ring theory）」で考える。宇宙船チャレンジャー号を思い出してほしい。あの事故では、一個のOリングの不具合が全体を破壊した。多くの知的労働もこれに似ている。プロセスの大部分をAIが完璧にこなしても、人間の判断が必要な一箇所が全体の質を規定する。この構造がある限り、「AIが全てを代替する」というシナリオは実現しにくい。
投資の話に戻ろう。
私はバブルかどうかという問いの立て方自体が間違っていると思う。正確な問いはこうだ：現在のAI投資の期待収益率は、資本コストを上回っているか？
NVIDIAの株価は、AI関連の半導体需要が今後5年間にわたって年率30%以上で成長し続けることを織り込んでいる。Microsoftのクラウド事業の評価額は、企業のAI導入率が楽観的なシナリオの上限で推移することを前提としている。これらの仮定が同時に成立するためには、AIの経済的価値が、それこそ過去のどの汎用技術よりも急速に実現されなければならない。
これは不可能ではないが、歴史的な基準率（base rate）を考えれば、かなり強気な賭けだ。
もうひとつ、あまり議論されないが重要なポイントがある。AI投資の地理的・企業的集中度だ。米国のAI設備投資の大部分は事実上5〜6社に集中している。これは1990年代後半のテレコムバブルと構造的に似ている——大量の資本が少数のプレイヤーの「勝者総取り」の賭けに集中し、セクター全体の合理性が個別企業の楽観バイアスの総和によって歪められる。
マクロ経済的により心配なのは、バブルが弾けた場合の波及効果だ。テック企業の設備投資がGDPの相当部分を占めるようになった今日、AIへの期待の急激な修正は、2000年のドットコム・クラッシュよりも大きなマクロ的ショックをもたらす可能性がある。
■ 分配の問題
仮にAI楽観論者が正しいとしよう。AIが本当にGDP成長率を年1〜2ポイント押し上げるとしよう。それでも、私にとって最も重要な問いは変わらない。誰がその果実を得るのか？
過去40年間の技術進歩の歴史は、生産性の上昇が自動的に広く共有されるわけではないことを痛いほど示してきた。実際、skill-biased technological change（技能偏向的技術変化）の文献が明らかにしたのは、ITの普及が賃金格差の拡大と中間層の空洞化に寄与したということだ。
AIの場合、分配効果はさらに極端になる可能性がある。なぜなら、AIが代替するのは（少なくとも当面は）比較的高給のホワイトカラー業務の一部だからだ。パラドキシカルに聞こえるかもしれないが、配管工やクリーニング業者の仕事は、弁護士のパラリーガルやジュニアのプログラマーの仕事よりもAIによる代替に対して安全だ。これは分配の観点から複雑な含意を持つ——単純な「高スキル対低スキル」の図式では捉えきれない再編が起きる。
■ 私が本当に心配していること
以上を踏まえて、AI経済についての私の暫定的な見方をまとめよう。
AIは本物の汎用技術であり、長期的に有意な生産性効果をもたらす可能性が高い。しかし「長期的」が何年を意味するかについて、私たちは驚くほど無知である。現在の投資水準は、その効果が歴史的に例外的な速さで実現されることを前提としている。そしてたとえ楽観的なシナリオが実現しても、分配の問題が自動的に解決されることはない。
私が最も心配しているのは、AIについての公共的議論の質だ。テクノ・ユートピア主義者たちは「AGIが3年以内に来る」と叫び、テクノ・ペシミストたちは「大量失業が来る」と叫ぶ。そしてどちらの陣営も、自分たちの主張がきわめて不確実な予測に基づいていることをほとんど認めない。
経済学を学んだ人間として私が言えるのは、不確実性にはそれ相応の政策的対応がある、ということだ。セーフティネットの強化、教育と訓練への投資、競争政策による市場集中の抑制——これらは、AIがユートピアをもたらす場合でもディストピアをもたらす場合でも、あるいはその中間の（最もありそうな）場合でも、正しい政策だ。
確実性の幻想に基づく政策よりも、不確実性を認めた上でのロバストな政策のほうが、はるかにましだ。これは退屈な結論かもしれない。だが退屈な正しさは、刺激的な間違いに勝る。いつだってそうだ。
好き嫌いドットコムに嫌い派として「顔採用」と書いたコメントにbadの方が多くついてたがなぜか。
顔採用＝顔は美人と認めてる、と解釈しててそれもアンチには気に食わないってことか？
dorawiiより
-----BEGIN PGP SIGNED MESSAGE----- Hash: SHA512 https://anond.hatelabo.jp/20260323120114# -----BEGIN PGP SIGNATURE----- iHUEARYKAB0WIQTEe8eLwpVRSViDKR5wMdsubs4+SAUCacCs/AAKCRBwMdsubs4+ SCKLAQDZ8twj6l+oMNuvDsbU73nDvcUwzG8CKsRePcndqWMwTgD/UvRiBj66zQTv 1rePfv43ZiFW3L8DOhDmRR5rOfWFWgs= =aV50 -----END PGP SIGNATURE-----
https://www.tetsudo.com/blog/calendar/20260124/18.html
ここに表示されている
24日（土）9時37分 。
https://shonan-color-train.blog.jp/40025257
前後の記事を見ると撮り鉄ドットコムへの嫌がらせ目的で書いた記事なんかな？
こういう記事書くだけでもhttps://www.tetsudo.com/から撮り鉄ドットコムへの流入妨害できる
この湘南色の部屋という人は一体なぜここまで特定の人への嫌がらせしかしないのですかね
また１８時３７分ごろには偶にhttps://kumoyuni45.net/への嫌がらせ行為を行うことがあります
あそこの人気ブログランキング「https://www.tetsudo.com/のよく読まれているブログ記事のコーナー及び、https://www.tetsudo.com/blog/の最近よく見られたブログ記事（人気順） / 1～20位を表示していますのコーナ」
実は２０２４年１２月２日から真っ赤な改ざんされたデーターの陳列、ウソのランキングが表示されている
ウエブアーカイブなどでその事実は一発でわかるとは思いますのでそちらは検索して調べてください
さて本題の捏造ランキングの概要としては、撮り鉄ドットコムが書いた記事だけ排除する機械的な設定をスタッフが故意に行っている
その結果毎日インプレッション稼ぎ目当ての他のブログサイトの記事ばかり１位から３位を独占する日々が続いていて、無料ブログをやっている他の人間からすれば撮り鉄ドットコムもランキング入れて公平な評価をすべきであるとは感じます。
なお鉄道コムの運営親元は朝日新聞であり朝日新聞は自らファクトチェック編集部というものを作っているらしいが、大阪メトロの記事ではこじつけた結論の記事も散見されたしやっぱり所詮は朝日新聞の偏向報道の一環なんかな？とは思ってます
好き嫌いドットコムにて見つけたこの書き込みがコミュニティ内で話題に。
『歯がキモいって意見、それは分かるけど口閉じてればバレない。それより声の方がキモい。あの甲高い声でセックスの時に「いくー！」とか言うの？w死ぬんだけどwwwwwwwww』
以来、「いくー！」が大ブームに。
特にリュウジ批判の文脈がなくとも、「いく」という単語が登場する度に、誰かが「いくー！」と叫ぶようになってしまった。
「風呂いく」
「いくー！」
「会社行く時……」
「いくー！」
「明日どこ行く？」
「いくー！」
会話にならない。「いく」という2文字が並ぶと、早押しクイズのように我先にと「いくー！」。
チャットでも通話でも、会話がいかに盛り上がっていても「いく」が出たら「いくー！」の流れになってしまう。
餃子じゃん
それ、餃子だよ
小麦粉を練って薄くしたやつに、ミンチと白菜を混ぜたやつを包んで、焼いたら、それ餃子じゃん
仮に君が知らなかったとしてもさ、餃子なんよそれは
理詰めで責めないで！じゃないんよ
だって、包む時に皮の端を波型にするのとかさ、知ってないとできなくない？
少し焼いてからお湯を入れて蓋をするのとかさ、プロの仕草なんよ
それを「発明しました！」みたいなノリで出されても「うわ、これ発明したの！？」とはならんよ
「できたよー！ぎょ…肉の包み焼き！」って、ぎょって、言っちゃってるじゃん
そうだよね、うん、認めることは良いことだ
レシピは、モランボンのサイトで見た？うん、モランボンという固有名詞が出てくるんだ、すごいね
うん、すごいって思われないと見捨てられると思ったの？
そんなことないよ、まゆまゆのこと、大好きだから、そんなことしないよ
うん…えっ、酢醤油は認めない、味噌だれしか認めない？思想強いな…
あっ！ごめんごめん、味噌だれ美味しいよね、それで食べよう
うん、美味しい！頑張って使ってくれてありがとう
じゃあ、乾杯！
妻がネットミームにそこそこ明るいし料理も好きなのだが、最近長谷川あかりさんにハマっているらしい。
りゅうじさんのレシピも好きなのだけど、最近はあかりさんなんだとか。
私も料理はするのだが基本的には味の素とか白ごはんドットコムとか企業が出してるような信頼のできるソースを頼っている。
あかりさんのレシピが信頼できないとまでは言わないしリュウジのレシピは俺は好きだ。だが、あかりさんのレシピは基本薄味なので、個人的にはあまり好みではない。
妻は「あかり信じてるからな」とか言ってるのだけど、俺は毎回あかりレシピだとちょっとがっかり。
確かにミニトマトとハンバーグのやつとか、キーマカレーとか美味いとは思うけど何だか物足りない・・・塩気不足？うまみ不足？
コンセプト的に手抜き料理系だと思うし、作ってくれているんだから文句を言うわけにはいかない。今はただ一刻も早くブームが終わってリュウジレシピに戻って欲しいと思っている。
まとめるタイミングがまずかったのかもしれんけどAIはね・・・
投資額が巨大すぎて、それに対するリターンが期待値に及ばないのでいま界隈まるごと疑心暗鬼に陥ってる
便利になるのは間違いないけど、投資家連中が
（これ、俺が払った金に見合ってるか？）
ってなってる。けど皆ものすごい勢いで全ツッパしたので足抜けできない
どこで破裂するのか気になるところ
バブルの時に形成されたインフラとか技術とか、あとから見たら「有意義だった」というのも多いけど
回収のタイミングで期待したような見返りがないと容易く破裂するのがバブル
AIバブルに胸を躍らせている若い方々を見ると、どうしても二十数年前のドットコムバブルを思い出します。
当時の空気は、いまのAIブームとよく似ています。「この技術が世界を変える」という熱狂の中で、株価も評価も天井知らずに上がっていきました。しかし、バブルの裏側では、いまでは信じられないような出来事がいくつも起きていました。
ドットコムバブルで最も大規模な破綻を起こしたのは、インターネット企業ではなく通信会社でした。
日本ではNTTが当時すでに大量の光ファイバーを敷設していたため、同じような「過剰投資による事業崩壊」を肌で実感しにくかったかもしれません。しかし、設備投資が巨額になる業種がバブル期に過熱すると、崩壊した際の痛手は極めて大きいということは、ドットコム期の重要な教訓です。
当時、ISP（インターネット接続事業）は金鉱脈と認識されていました。
通信会社はもちろん、総合電機メーカー、ダイヤルQ2サービスの運営者、さらには互助会、個人レベルまで――「うちもISPをやれば儲かる」という空気がありました。
しかし、結果はご存じの通りで、
と、最終的には参入過多 → 価格競争 → 事業撤退の典型的な業界となりました。
当時、技術者の憧れは Sun Microsystems の Enterprise Server でした。 SPARC/Solaris は最先端で、「Sunの箱が置いてあるだけで先進企業」と言われたほどです。
最終的に 2010 年、Sun は Oracle に買収され、企業としての歴史に幕を下ろしました。
技術としての価値があっても、時代の波とビジネスモデルの変化には勝てないことがある、という象徴的な例です。
Ciscoはバブル期の「象徴企業」の一つで、当時の言葉で言えば “Ciscoが使えたら一生食いっぱぐれない” と真剣に言われていました。
実際、倒産はしませんでしたし、いまでもネットワーク技術において極めて重要な存在です。しかし、
余談ですが、今日でも外資系企業の40代・50代には、「元Cisco」「元Oracle」という人材が大量にいます。
彼らは、当時どれだけこれらの企業が“勝ち組企業”に見えていたかが分かります。
バブル期にはいま振り返ると不思議なブームが多いものですが、象徴的なのが プッシュ技術 です。
ブラウザはユーザーが能動的に情報にアクセスする方式でしたが、プッシュ式で情報を送る技術が提案されました。
具体的には Marimba とか PointCast ですね。
一瞬だけ「次世代の主役」と持ち上げられたものの、課題が多く短命に終わりました。
短命の流行はいつの時代にもありますが、バブル期にはこれが増幅されやすい、という好例です。
バブルは弾けましたが、インターネットそのものは多少の停滞はあったかもしれませんが、消滅するどころか大きく発展しています。
AmazonやGoogleといった会社のようにドットコム企業とみなされていた会社も社会に定着しています。
インターネットはその後20年以上かけて、社会のインフラそのものに進化しました。
当時の一般的な回線速度の1000倍以上の速度で通信できる端末を、誰もがポケットに入れて持ち歩いています。
“バブル期の期待”をはるかに超える形で、インターネットは世界を変えました。
AGI（汎用人工知能）が本当に実現するかは分かりません。しかし、
といったドットコム期の教訓を踏まえれば、AIもまた“社会を便利にする技術として定着する可能性は極めて高い” と感じています。
最近の株価高騰を見て、「これってAIバブルでは？」と思う人が増えている。
特にNVIDIAやAIスタートアップの急成長、そして「AIを使えば何でも自動化できる」という空気。
ただし、単純な再演ではない。
AIバブルの構造は似て非なるもので、「より上流の層（インフラ）」に資金が集中している。
以下では、まず現在のAIバブルの仕組みを整理し、そこからドットコム時代との比較を行う。
AI関連企業は、今まさに''キャッシュを燃やして''先行者利益を狙っている。
GPUや電力に莫大な投資を行い、巨大モデルを作って市場を押さえようとしている。
AI分野では「先にモデルを作った者が勝つ」という物語が語られている。
蒸留や模倣学習によって、他社のモデル挙動を再現することができる。
結局のところ、''差が出るのはデータの独自性と継続的な更新力''だけだ。
つまり、先行者利益は短命であり、参入障壁はそれほど高くない。
「利用量は多いが利益は少ない」という、ドットコム時代の“アクセス至上主義”とよく似ている。
''使わせること自体が目的化''し、収益モデルが後回しになっている。
一部の処理をスマホや端末上で行う「エッジAI」に期待が寄せられている。
確かに通信コストやレイテンシは減るが、学習や大規模生成は依然としてクラウド依存だ。
結局は''ハイブリッド化''が進むだけで、抜本的なコスト解決にはならない。
| 観点 | 1999年（ドットコム） | 2025年（AI） |
|---|---|---|
| キャッチコピー | 「インターネットが世界を変える」 | 「AIがすべてを変える」 |
| 成長ストーリー | 全ての商取引がオンライン化する | 全ての業務がAI化する |
| 投資マネー | IPOラッシュ、.com銘柄に集中 | GPU、AIスタートアップに集中 |
| 優位性の誤解 | ドメイン取れば勝てる | モデル作れば勝てる |
| 評価指標 | アクセス数 | トークン数 |
どちらも「未来の利益を現在価値に織り込みすぎた」点で共通している。
技術の進歩は本物だが、''経済モデルが未成熟''という構造が同じなのだ。
ただし、違いもある。
1999年のバブルは「利用者がいないのにサービスを作っていた」時代だったが、
2025年のAIは''実際に利用者が存在する''点が大きい。
その意味では、今のバブルは「空想」ではなく「過熱した期待」である。
問題は、''どこまでが現実的な成長なのか''を見極めるフェーズに入っていることだ。
1999年のバブルが崩壊してWeb 2.0が生まれたように、
それが''2005年の前夜''なのか、''2001年の崩壊直前''なのかは、
それは悪いことではない。
ドットコム時代の残骸からGoogleやAmazonが生まれたように、
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希望があれば、「もう少し皮肉っぽく」「もっと冷静に分析風」などのトーン調整もできます。
どんな雰囲気に寄せたいですか？
生成AI、半導体、クラウド、どの分野でも「AI」という言葉がつけば資金が集まり、株価が跳ね上がる。
だが、この状況はすでに技術ではなく、資本の期待によって支えられている。
多くの企業はまだ収益化の途上にあり、実際のキャッシュフローは乏しい。
それにもかかわらず、市場では「未来の完全成功」が前提になっている。
企業価値は期待で膨らみ、投資家は「今買わなければ乗り遅れる」と考える。
この構造は、2000年のドットコムバブルや、2021年のWeb3ブームとよく似ている。
技術が本物でも、資本の過熱が続くと、やがてその重みに耐えられなくなる。
主要企業の決算が予想を下回る、金利が上がる、規制が強化される。
VCは新規投資を絞り、スタートアップは評価額を下げざるを得なくなる。
雇用調整やリストラが始まり、「AIブームの終わり」がニュースになる。
過去のテックバブルがそうであったように、崩壊は静かに、しかし確実に進む。
まず、株式市場。
日本のAI関連銘柄や半導体株は、米国市場とほぼ連動している。
世界的な投資縮小が起きれば、国内のAI系ベンチャーも資金繰りが厳しくなる。
政府がAI関連の補助金や支援を拡大しているが、バブル崩壊後には「成果のない支出」と批判される可能性がある。
NISAやETFを通じてAI関連に投資する個人も増えている。
「AIは未来だから下がらない」という思考は、もっとも危険な幻想だ。
分散投資、現金比率の確保、そして「物語ではなく実績を見る」姿勢が大切だ。
過去のバブルを見ても、最後に損失を被るのは、いつも熱狂の渦中に飛び込んだ投資家だった。
それが緩やかな修正になるか、急激な崩壊になるかは、金利と収益次第だ。
日本にとって重要なのは、ブームの波に乗ることではなく、崩壊に備えることだ。
市場も政策も、そして個人も、「熱狂の終わり」を前提に行動する段階に入っている。
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ご希望があれば、
を補足することもできます。
どちらを追加しましょうか？
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