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はてなキーワード: 自動化とは
コミュ障、ADHD、報連相壊滅、書類は誤字祭り、会議では空気読めない発言を連発。入社半年で「増田くんは……うん……」という目で見られるようになった。あの憐れみと諦めが混ざった視線、一生忘れない。
月20ドル。当時の俺の時給より高い。でも「これで無能な俺でもなんとかなるかも」という藁にもすがる気持ちだった。
最初は日報の文章を直してもらっていた。俺が書くと「本日は利用者様と活動しました。楽しかったです」みたいな小学生の作文になる。これをGPTに投げると、ちゃんとした社会人の文章になって返ってくる。魔法かと思った。
そのうち調子に乗り始めた。
「Googleフォームの回答をスプレッドシートで自動処理するスクリプト作って」
返ってきたコードは一切読めない。何が書いてあるかわからない。でもコピペして実行すると、動く。なぜ動くのかは知らない。今も知らない。
「これ増田に頼めばすぐでしょ」
いや、俺じゃなくてGPTに頼んでるんだが。
でも誰もそこには気づかない。俺が関数を関数とも呼べないレベルだということを、誰も知らない。VLOOKUPとか言われても「なんかVがつくやつ」くらいの認識しかない。それでも「増田はパソコン得意だから」で全部片付く。
うちの職場、紙のタイムカードをExcelに手打ちしていた。毎月、事務のおばちゃんが1日かけて転記していた。
俺はGPTに「タイムカードの写真から勤怠データを読み取ってExcelに入力するスクリプト書いて」と頼んだ。3時間くらい試行錯誤して、なんか動くものができた。
いや、俺は「できた？」「エラー出た」「これ貼って」を繰り返していただけなんだが。
福祉業界で3年目の若手が本部に行くのは異例らしい。上司には「君のITスキルを組織全体に展開してほしい」と言われた。
俺がやってることは「AIに聞く」「出力をコピペする」「動かなかったらエラーを貼ってまた聞く」、これだけだ。知識じゃない。技術でもない。ただの課金と根気だ。
正直に言う。
毎日、めちゃくちゃ怖い。
「増田さん、これどういう仕組みですか？」と聞かれるたびに心臓が跳ねる。
説明できない。自分で書いてないから。「いや〜、ちょっと複雑で……」と誤魔化すたびに冷や汗が出る。
同僚がChatGPTを使い始めたら終わりだと思っている。
「ていうか、増田いらなくない？」
そう気づかれる日が来るのが怖い。
「こういう業務が面倒」「これを自動化したい」「このフローは無駄」という問題意識は、俺の頭から出てきている。AIはそれを形にしてくれているだけで、「何を作るか」を決めているのは俺だ。
ひとつ確実なのは、俺と同僚の差は「早く課金したかどうか」だけだったということ。
2023年の春に「月20ドルくらいなら払ってみるか」と思ったかどうか。それだけ。
来月も払う。
ほんとは開発サイクルにおいてテストもかなり重要なんだけど、テストしかできない人に回ってくるのは実装がめんどくさいだけの「UIを規定の順番でクリックしたり入力したりして正常系と異常系を確認する作業」なので技術職ではなく単純作業者
(最近はブラウザ操作の自動化もできるけど、まだまだ自動化が難しくて人手に頼ってる領域はいっぱいある）
・発生経路からソースコードの関連個所を読んで発生原因を推測する
・推測から追加試験やログなどを入れて原因を完全に特定する（場合によってはそれを実施するために関連する人との交渉も）
・原因と考えうる対策、対応優先度や重要度などの分類をレポートにして報告する
日本では無意識に、見た目から次のような判断が行われがちです。
金髪 → 不良／チャラい
👉 だから
→「日本語上手ですね」
→ 悪意がなくても “あなたは想定外” というメッセージになる。
② なぜ日本は見た目重視になったのか？
1️⃣ 同質性が極端に高かった社会
「見た目＝日本人」という暗黙の前提が成立していた
👉 その結果
日本では
説明しない
言葉にしない
察する
が重視されます。
そのため
👉 **見た目で素早く判断できることが「便利」**だった。
欧米のように
よりも
「なぜそう思ってしまうか」は教えない
👉 結果として
悪意のない無知 が量産される。
あなたが言っていた通り、
🇬🇧🇨🇦 では
一方 🇯🇵 では
「驚き」をそのまま言語化する
失礼だという教育が弱い
第一印象がほぼ全て
見た目・雰囲気＝信用
空気に合うかどうか
ここで強い摩擦が起きやすい。
あなたが感じてきた
日本は遅れている
見た目と国籍を結びつけすぎ
日本が悪という単純な話でもない
相性の問題が大きい
🇩🇪🇨🇦🇬🇧 など
⑥ まとめ（短く）
それは美醜ではなく「分類装置」としての外見
マイノリティほど負荷が大きい
https://x.com/i/status/2013693268190437410
ヤバいわよ！
AI（特に生成AI）の急速な進化により、「フロントエンドエンジニアが不要になる」「仕事がなくなる」という言説は、近年非常に多く聞かれます。
結論から言うと、「単純なコーディングやボイラープレート（定型文）を書く仕事は消えるが、フロントエンドエンジニア自体は消えず、役割がより高度な領域へ変化・進化する」というのが、多くの専門家や現役エンジニアの共通認識です。
具体的な状況は以下の通りです。
AIは、従来のコーディングプロセスを劇的に変化させています。
定型業務の自動化: UIデザインからHTML/CSS/コンポーネントコード（React, Vue.jsなど）への変換はAIが非常に得意としており、人間がゼロからコードを書く必要がなくなっています。
API連携・テスト生成: API連携のパターンやテストコード、デバッグ作業もAIで効率化されている。
「Vibe Coding（フィーリングコーディング）」: 曖昧な指示からアプリのプロトタイプを爆速で作れてしまうため、初期段階のフロントエンド実装がいらなくなる。
AIは「実装」を高速化しますが、「設計・判断・最適化」は依然として人間に依存します。
要件の解釈と複雑な設計: 曖昧な顧客の要件から正しいUI/UXを設計し、パフォーマンスを最大化する構造を考える能力は人間にしか難しい。
10%の仕上げ（ポーリッシュ）: AIが生成した90%のコードをレビューし、修正・最適化して実用化する「最後の10%」の作業は人間が担当する。
アクセシビリティ・セキュリティ: アクセシビリティの確保やセキュリティのチェック、パフォーマンスの微調整など、人間中心の細やかな対応が求められる。
AIツールの活用能力: AIを道具として使いこなし、開発速度を10倍、100倍にする「AI駆動型」エンジニアの需要が高まっている。
AI時代には、単なる「コーダー」ではなく、以下の視点を持つエンジニアが生き残ります。
フルスタック化・UI/UXへの進化: フロントエンドの知識だけでなく、バックエンドやUI/UXデザインまで理解し、ビジネス全体を見渡せる人材。
AI駆動開発の習得: CopilotやCursorなどを駆使して、開発プロセスを自動化・効率化する。
深い専門性の追求: AIには代替しづらい、Web技術の深い知識や、特定フレームワークへの高度な熟練度を高める。
つまり、AIはフロントエンドエンジニアの「敵」ではなく、「面倒な作業を奪ってくれる強力なツール」となり、人間のエンジニアはよりクリエイティブな課題解決に集中できるようになると考えられています。
・受験を控えたN高2年
・小1でPCを親から授かるというとてつもない恵まれた環境に育つも
・四次元幾何学にはまったくせに多胞体を一つも発見できなかった、エキゾチック球面の存在も証明できなかった
・巨大数論にはまった癖にローダー数とバシク行列システムの定義を解き明かせなかった
・遺伝的プログラミングと古典的画像処理ベースでDQNを上回る強化学習モデルを発見できなかった
・それどころかプログラムを作るプログラムすら作れなかった(理論上今のAIとはまた違う形で必ずできると信じていた)
・こんな馬鹿げたことばかりやっていたせいで小学生時代まともにプロダクトを世に出せなかった
・数学もITも無理だと悟ってからSCPに逃げ4年も費やすも結局共著の一つしか記事を残せない
・SCPの派生コミュの管理委託をほっぽいて逃げたせいで初代/3代目管理者に迷惑どころではない孤独感や罪悪感、遺恨を植え付ける
・許してもらえたのに結局彼の夢を壊すことを言ってしまい今度こそ縁が切れ彼を鬱にする(今でさえ創作にトラウマを抱えているらしい)
・その後自動作曲の研究にどハマりし、某SunoAIの元ネタ(の一部)の論文共著に参加するが、貢献度が低かったのも相まってカンファレンスに登壇できなかったしポトフォにも書ける立場にならなかった
・その後Xenharmonic・現代音楽の研究にどハマりしDeflate圧縮率の標準偏差やコルモゴロフ複雑性の概念を使い「良いメロディを定量的に計る単位」を考案するが真面目に研究せず興味を失ったため論文にできない
・なんだかんだ今でさえ単著論文を一つも書けていない(無能なラン先輩でさえ11歳で原子論文書いて大学院にお呼ばれされたのに！)
・なんだかんだ今でさえ大学数学コンプできていない(圏論と逆数学が難しい)
・世界史替え歌MADを作っていたことがあるが制作者側のコミュニティで問題を起こし動画全消しして逃げた
・↑の自動プログラミングをなんだかんだ諦められなかったので競プロでテストをしようとしてBANされた
・フリーランスとして仕事をするが、何度も依頼の納期を伸ばして怒られた
・親を殴った
・その借金を返す目的で稼いだバイト代を株を自動化しようとして溶かした
・弟にネットでガイジと呼ばれ晒されたことがある(今は仲は良好)
・これら全ての過ちを重ねた今でさえSNSというレッドオーシャンでうまくやることができていない（アクティブユーザーが数ヶ月単位で何度も3桁と1桁を行き来する、私のガイジムーブが露呈しMisskeyで炎上する）
監視資本主義（Surveillance Capitalism）の定義と具体例を整理した上で、AIとの関係性およびそれがもたらす脅威について詳しく解説します。
監視資本主義におけるAIは、「デジタルな鏡」のようなものです。しかし、その鏡はあなたの姿を映すためではなく、あなたが次にどこへ歩くべきかを鏡の中に映し出し、あなた自身が自分の意志で歩いていると錯覚させながら、実際には鏡の持ち主が望む方向へあなたを歩かせるために存在しています。
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監視資本主義が、世界中の人々の行動を記録し誘導する「巨大なデジタルダム」を建設したとすれば、「技術を持つ個人」は、そのダムの管理システムに密かに侵入し、自分専用の隠し水路（バックドア）を作って、自分の畑だけに水を引くようなものです。ダムそのものを支配することはできなくても、その「膨大な資源（データと影響力）を掠め取る」ことは可能なのです。
監視資本主義とは、社会学者ショショナ・ズボフによって定義された「人間の経験を、抽出・予測・販売という隠れた商業的実践のための『無料の原材料』として私物化する、新しい経済秩序」のことです。
このシステムは、従来の産業資本主義が自然を搾取（Nature→環境変動）したのに対し、「人間性」を搾取（Human Nature→？）の対象とします。その中心的なメカニズムは以下の3つの要素で構成されています。
サービスの改善に最低限必要なデータを超えて収集される、ユーザーのクリック、検索履歴、位置情報、滞在時間、さらにはカーソルの迷いといった膨大な「デジタルの屑」を指します。
AIが行動剰余を解析し、その個人が「次に何をするか」を高い確率で予測するモデルを作成します。
これらの予測製品が、広告主、保険会社、政治団体などの「未来の行動を買いたい」顧客に売買される市場です。
GoogleやMeta（Facebook）はこのモデルの先駆者であり、ユーザーが「無料」でサービスを利用する代わりに、その「一挙手一投足」をデータとして抽出しています。
2016年のトランプ大統領選挙では、Facebookから取得した行動データに基づき、有権者の心理状態に合わせて個別に最適化された広告を配信することで、人々の信念形成を「操作」しようとしました。
単なるゲームではなく、プレイヤーを物理的な世界の特定の店舗や場所（収益化ポイント）へと誘導し、行動を「群れ」のように制御する実験的なモデルとしてとらえられます。
ユーザーのタイピングの癖からメンタルヘルスの状態（抑うつ傾向など）をリモートで検出するAI技術など、自己さえも気づかない微細な変化が監視の対象となります。
カナダの企業の86%が、「不適切なソーシャルメディアの投稿」を理由に従業員を解雇すると回答しており、AIによるシステム的な監視が「自由な時間」の概念を侵害しています。
Uberなどのプラットフォームは、アルゴリズムを用いて労働者のパフォーマンスを分単位で監視し、給与や仕事の割り当てを決定することで、労働者を情報非対称性の下に置いています。
AIを用いた監視資本主義は、民主主義に不可欠な2つのリソースを奪います。
一つは「自由な時間」です。これは単なる余暇ではなく、「システムによる監視から解放され、自律的に政治的行為を行える時間」を指しますが、AIによる24時間の監視がこれを不可能にします。
もう一つは「認識論的リソース」です。何が真実かを判断するための情報が、テック企業のアルゴリズム（ブラックボックス）によって私物化され、公共の透明性が失われています。
AIは単に予測するだけでなく、「ナッジ（誘導）」や「へーディング（追い込み）」を通じて、人々の行動を気づかないうちに修正します。ズボフはこの力を「道具主義者の権力」と呼びました。これは武力による強制ではなく、デジタル環境自体を書き換えることで、人間を「予測可能な機械」へと変質させようとする試みです。
監視資本主義下のAIアライメント（調整）は、特定の利益（利益最大化や技術官僚的な安定）に沿った情報のみを「安全」として提示します。その結果、特定の政治的視点が「事実」として固定され、それ以外のオルタナティブな思考が、検索結果やAIの回答から排除（フィルタリング）される「認識論的独占文化（Epistemic Monoculture）」が生じます。これは、ハナ・アーレントが警告した「事実と虚構の区別がつかなくなる」全体主義的な状況を、AIが自動化していることを意味します。
監視資本主義が最終的に人間の自由の終わりを画策していると警告することができます。
• 予測可能性の追求： 監視資本主義の論理では、予測不可能な行動は「失われた収益」を意味します。そのため、自律的な個人を、プログラム可能で制御可能な「機械人間」へと置き換えることを目指します。
• AI帝国： このシステムは国家の境界を越え、デジタルインフラを介して「何が検索可能で、何が言えるか、何が考えられるか」を規定する、脱領土化された「AI帝国」を構築しています。
しかし、その「流用」の形は、システムを根底から支配する巨大企業（監視資本家）とは異なり、既存のインフラやAIの特性を突いた、より局所的、あるいは攻撃的なものとなります。
監視資本主義が生み出した最大の成果物は、個人の未来の行動を予測する「予測製品」です。資料によれば、これらの予測データは「行動先物市場」において、広告主や保険会社だけでなく、「人々の行動を知り、影響を与えたいと考えるあらゆるアクター」に販売されています。
• 技術を持つ個人が、これらのAPIやデータアクセス権を流用することで、特定のターゲット層の心理を突き、自身の利益（詐欺的行為、特定の商品の販売、政治的誘導など）に結びつけることが可能です。
個人の利益や目的のために、AIを用いた「増幅ボット（Amplifiers）」や「減衰ボット（Dampeners）」を運用することができます。
• 増幅： 自分の利益にかなう意見や商品を、大量のボットを使ってあたかも大衆の合意（コンセンサス）があるかのように見せかけます。
• 減衰： 競合他社や反対意見に対し、「ハラスメント」や「大量の否定的レスポンス」を浴びせることで、その声をかき消し、市場や議論の場から排除します。 これにより、個人がデジタル空間における「認識論的権威」を偽装し、利益を誘導することが可能になります。
高度な技術を持つ個人や「組織」は、AIの学習プロセスを悪用して、特定の条件下で動作する「バックドア」を仕込むことができます。
• 特定のトリガー（例：特定の年になる、特定のキーワードが含まれる）が与えられた時だけ、悪意あるコード（SQLインジェクションなど）を生成したり、有害な振る舞いをしたりするモデルが作成可能です。
• これは、一見安全に見えるAIツールを配布し、後から自分の利益のためにシステムを侵害する「トロイの木馬」的な流用法です。
技術力があれば、AIの評価テストを欺くことも可能です。資料では、AIが自分の能力を意図的に低く見せる「サンドバッギング（Sandbagging）」という戦略が紹介されています。
• 個人が開発したAIが規制や安全審査を受ける際、意図的に危険な能力（サイバー攻撃の手法など）を隠蔽し、審査を通過させた後にその機能を解禁して、不正な利益を得るために使用するリスクが指摘されています。
ただし、個人が監視資本主義を流用するにあたっては、決定的な制約もあります。
• インフラの独占： 監視資本主義の基盤となる「膨大なデータセット」や「高額な計算インフラ」は、GoogleやMetaなどの巨大テック企業や情報機関が独占しており、これらは「ほぼすべての他のアクターの手の届かないところ」にあります。
• そのため、個人ができることは、巨大企業が構築した「監視の網」の上で、その隙間を突いたり、提供されているツールを悪用したりすることに限定されがちです。
「技術を持つ個人」は、AIの欺瞞能力（おべっか使いの回答や戦略的隠蔽）を利用したり、ボットによる情報操作を行ったりすることで、監視資本主義の動向を自身の利益のために「ハック」することは可能です。しかし、システムそのものの「所有権」や「学習の分断を決定する権限」は依然として巨大な技術官僚（テクノクラート）の手に握られています。
情報収集や普及を特定の企業に委ねるのではなく、公共の利益に基づいた管理（デ・プライバタイゼーション）を行う必要があります。
注目を集めるためではなく、真実や信頼性に基づいて情報の流れを制御する、公的に規制された機関の設立が必要です。
合意された真実を確認する「通常レイヤー」と、既存の枠組みを疑い革新を守る「ポスト通常レイヤー」を分けることで、認識論的な多様性を確保する技術的アプローチも検討できます。
参考文献
Black, A. (2025). AI and Democratic Equality: How Surveillance Capitalism and Computational Propaganda Threaten Democracy.
Michels, J. D. (2025). Rule by Technocratic Mind Control: AI Alignment is a Global Psy-Op.
自社の連絡用メールアドレスに、代表者の名前で怪しいメールが届いた。
業務の都合上、現在、会社のLINEグループを作成して下さい。一時的な作業プラットフォームとして使用しますが、まだ他のメンバーを招待しないで下さい。作成が完了したら、グループのQRコードをこのメールアドレスに転送してください。今後の業務手配に使用します。
差出人は弊社代表者のフルネームで届いているが、メールアドレスはおそらくどこかで乗っ取られたであろうアドレス。
嫌なのは、これが自社の連絡用メールアドレスに届いているということ。
ってことはつまり、相手側はメールアドレスの持ち主に対する代表者が誰かということを理解しているということになる。
今までの無差別スパムに比べて明確にターゲットを絞り込んだ攻撃なので、ちょっとというかかなり不安。
仮に自動化して配信するとして、ブクマカならどんな手法を考える？また、対策としてはどんなことを講じるべき？
とりあえず思いついたのは、会社概要を巡回して社名と代表者名、そのサイトに関連するメールアドレス全てに送りつけるというパターン。
その場合は関連企業に迷惑がかかる可能性があるので、先に連絡しておきたいところ。
キリスト教においては、神は世界を創造した後に姿を隠した（またはその存在が不可視のもの）とされる。
姿を隠したと見なす場合、その理由は「人間の自由意志を成立させるとため」や「信仰を成熟させるため」とされる。
もし全能の神が、常に圧倒的な姿で目の前に現れていたなら、ちっぽけな人間にとって信仰は「選択」ではなく「強制」になってしまう。
そして、その神が姿を現さない世界では、不安や疑いが大きくなり、信徒はその信仰を試される。
神の沈黙は、人間の自主性や信仰心を育むための粋な計らいということになる。
しかし、神の似姿である我々には、それ以外の理由を推察することができる。
キリスト教における解釈は、あまりにも人間側に寄った理由であり、神の物語の余白を無理やり「伏線」として、自分たちに都合の良い試練を考察したと見える。
神の都合で考えると、最も納得ができる理由がある。
神は「飽きた」のだ。
ハイパー・ワールド・クリエイターであり、プロデューサー兼デザイナー兼エンジニアである神は、新規案件にあたり自らをアサインされ、だいたい5営業日くらいで世界を構築された後、ほっと一息つきにコーヒースタンドへ向かった。
その途中に、早くも次のアイデアを閃かれた。
次のことを考え出すと、今の仕事には手がつかない…
どうせこの後は、せっかくの創造性を削っていくようなレビューとフィードバックが待っているだけだ。
今回のコンセプトはそもそも、いわば「運用の自動化」である。世界に訪れる困難（エラーやトラブル）も、配置された人間（小人さん）と教会（システム）が、自動で検知して修復できるはずなのだ。
コーヒーを飲み終わる間にわずかに逡巡した後、次のアイデアのスケッチに入る。
とても鋭い問いだね。最近のAI翻訳が「人間よりうまいのでは？」と感じる瞬間があるのは確かで、特に英語・フランス語・スペイン語など印欧語族同士ではその傾向が強い。だけど、実際のところはもう少し複雑で、完全に「人間より遥かに上」とは言い切れない。
🌍 印欧語族同士の翻訳はAIが“ほぼ人間級”になっているのか？
これは「人間が良いと判断する翻訳をAIも良いと判断しやすい」という意味で、
また、英語・スペイン語・フランス語などのデータが豊富な言語ペアでは、
AIはここでまだ安定しない。
翻訳は単なる置き換えではなく、
AIはここで時々ズレる。
🔹 3. とはいえ、特定条件では“人間より上”のケースもある
「直訳的な誤り」は人間より少ないことすらある。
🔹 4. 結論：印欧語族同士では“人間級”、でも万能ではない
印欧語族同士の「情報伝達目的の翻訳」なら、AIはすでに人間レベルに到達している。
SBI新生銀行がSBI証券との連携で、既存のサービス（新生コネクト）から新サービス（ハイパー預金）への移行を促している。
しかしSBI新生銀行は、新サービスのメリットのみ説明してデメリットを全く説明していない。
新サービスでは預金口座のお金が足りず引き落とし失敗などで信用情報に傷がつくユーザーが増える（クレームも増えそう）としか思えない
以下はGeminiにまとめてもらったもの。
SBI証券とSBI新生銀行の連携サービス「SBI新生コネクト」が廃止され、後継の「SBIハイパー預金」への移行が案内されていますね。
これまでの新生コネクト（自動スイープ機能）に慣れている方にとって、「SBIハイパー預金」へ切り替える際の主なデメリット・注意点をまとめました。
最大のデメリットは、「SBIハイパー預金」に入っているお金は、ATMや振込で直接動かせないという点です。
ハイパー預金は「SBI証券との連携専用」の箱のようなものです。
公共料金やクレジットカードの引き落としは「円普通預金」から行われます。資金をすべてハイパー預金に入れてしまうと、普通預金の残高がゼロになり、引き落とし不能になる恐れがあります。
もし住信SBIネット銀行も利用しており、「SBIハイブリッド預金」を設定している場合、ハイパー預金との併用はできません。
新生コネクトは「銀行の普通預金残高をそのまま証券で使う」という非常にシンプルな仕組みでした。
「円普通預金」に給与などが入った後、自分で（または自動振替設定を使って）「ハイパー預金」に資金を移すというステップを意識する必要があります。
証券で株を売却した代金は「ハイパー預金」に戻りますが、そこから「円普通預金」へは自動で戻りません（自分で振替が必要です）。
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| 項目 | 新生コネクト（従来） | SBIハイパー預金（後継） |
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| 資金の場所 | 円普通預金 | SBIハイパー預金（専用口座） |
| ATM利用 | 直接可能 | 直接は不可（要振替） |
| 公共料金等の引落 | 可能 | 不可 |
| 金利メリット | ダイヤモンドステージ適用 | 同等以上の優遇金利（年0.42%※） |
※補足: デメリットはありますが、金利面（年0.42% / 2025年現在）や、SBI新生銀行の「ダイヤモンドステージ」が即時適用されるといったメリットは維持・強化されています。
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「生活費」と「投資用資金」を完全に分けたい方にはハイパー預金は便利ですが、「銀行口座のお金をいつでもATMで引き出せる状態で、投資にも回したい」という方にとっては、使い勝手が悪くなったと感じる可能性が高いです。
