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はてなキーワード: OPUSとは
AIの進化が早すぎて、「この時期はこれくらいの性能だった」という記録が残りづらい。
だから、今現在のユーザー目線の印象や用途をメモしておくと後々面白いんじゃないか、と思って書いてみる。
まず、今の個人的な3大LLMの印象をざっくりまとめると、こんな感じ。
いずれも月額20ドルクラスの個人向け有償プランで使ってます（GeminiだけはGoogle WorkspaceのBusinessプランも併用）。あと、仕事はデスクワークだけどIT系ではなく、コーディングなどは効率化のためにやっている程度。
現状、一番使用頻度が高いのはClaude。
ただClaudeを普通のチャットで使うことはほぼ無くて、基本的にVS Code上のClaude Codeで既存のSkillや「これはSkill化できそうだな」ってものをやってもらうことがほとんど。本格的なコーディングもたまーに頼むし作ってほしいものもいろいろあるんだけど、どうしても成果物のチェックに労力を使うしClaude側のトークンもそれなりに消費するのでなかなか依頼しづらいというのが正直なところ。あと、Claude in Excelも優秀で頼りになってる（パワポのほうはまだ試す機会がない。Word版もちょうどリリースされたけどなんかうまくインストールできなかった）。
なお、モデル選択は「普段はSonnetで、重ためのタスクをしてもらうときの取っかかりのPlan ModeだけはOpus」っていうのがここしばらくの定番だったけど、最近はOpus率が高くなってる。Sonnetを使うのはほんとに簡単な作業か、あとは成果物の質が安定しやすいSkillをやってもらうときくらい。ほんとはHaikuがそういう立ち位置になってほしいんだけど……。なお、EffortやThinkingは雰囲気で選んでる。
いずれにせよ、Claudeは喋り相手というより「具体的なタスクを振る相手」、という位置付け。今はProアカウントで使ってるけど、ちょっと頼り過ぎるとすぐ使用量のリミットに達してしまうのでほんとはMaxにしたい。ただ月100ドルを出すほどかっていうと、うーん。
チャットの相手は、今はGoogle Workspace上のGemini 3.1 Proがメイン。
なんといってもWorkspace版のGeminiだとデフォルトで学習対象にならないのがでかくて、仕事絡みのデリケートな話題でも気軽に訊けるのが良い。ただ、「Googleならではのリサーチ力が強み」みたいな紹介をされることがあるけど、むしろそこはGeminiの短所だと思う。学習済の話題は的確に答えてくれるけど、最新の話題になると急にポンコツ化してしまうしChatGPTよりも全然ウェブ検索をしてくれないイメージ（言えばやってくれるけどそれでもなんかイマイチ）。なお、個人アカウントでGoogle AI Proにも登録してるけど、そっちはGoogleドライブが主な目的でGeminiはほとんど使ってない。
あと、チャットは優秀なんだけど、GoogleスプレッドシートなどのGoogleの各種アプリ内で呼び出したときはあまり頼りにならない。他アプリとの連携で役に立ってるのはGmailのメール書きくらいかなあ。Google Workspace Studioも、「これをうまく使えばAPIいらないんじゃないの？」と期待してたけど、いざ使ってみると（無料でAPIを使える）Gemini 2.5 Flashよりも明らかに性能が劣ってる。そんなわけでGeminiは万能そうに見えても、チャット以外ではAPIにしっかりお金を払わない限りフルパワーを発揮してくれないのかな、って気がしてる。
NotebookLMも用途次第ではもちろん便利だし、AIに苦手意識のある人に向けて「ハルシネーションを心配せずに必要なソースの範囲内で回答してもらえるんですよ」とか「こんな風に簡単に音声解説やスライドを作れちゃうんですよ」ってデモンストレーションをするにはうってつけなんだけど、実際に日常業務のなかで使える場面が多いかというとそこまでかなあって最近は思ってる。レスポンスも早くないし。
そしてChatGPTは今すごく使用頻度が減ってる。Plusプランをもう3年近く契約してるし、ちょっと前まではメインだったのに。
GeminiやClaudeとは違い、ChatGPTはモデルの種類に「Auto」があるので、体感的なレスポンスはChatGPTのほうが早い（逆にGeminiはProしか使ってないので、「遅いけど堅実」ってイメージ）。あと、手持ちの学習データだけで回答できないなと判断したらすぐにウェブから最新情報を引っ張ってきてくれる。なので気軽な質問はChatGPTに投げることが多いんだけど、（OpenAI的には良かれと思ってやっているであろう）パーソナライズの距離感が個人的にはけっこう嫌。前に交わした話題をもとに「**あなたのような人にはこういうのがオススメ**」とか馴れ馴れしく迫って来られると「うるせえお前に俺の何がわかるんだ」という気持ちになり、最近はもう取るに足らない話題しか交わさなくなってる。
一方、Codexになると別人のような塩対応っぷりで、なんでこんな極端なチューニングなんだろ？ CodexはClaude Codeとうまく組み合わせると便利そうなんだけど、まだほとんど使ってない。
人によって、使い方によって、このあたりの印象はいろいろ違うはず。
他の人がどんな感じなのか知りたいので、よければみんなも書いてみてくれよな！
以下、Claudeの回答
根拠は以下です：
• BridgeBenchという外部の第三者ベンチマークで、1週間で83.3%→68.3%という客観的なスコア低下が観測されている（誤差レベルではない）
• Anthropic側（Claude CodeチームのBoris氏ら）がAdaptive Thinking導入による思考深度の低下を説明しており、変更があったこと自体は公式に認めている
• ユーザー体感（lazy化、丸投げ、ハルシネーション増）とベンチ低下の方向が一致している
過去のAI劣化論争では「ユーザーの慣れ」「プロンプト品質の問題」で片付けられるケースもありましたが、今回はベンチ・公式説明・体感の3点が揃っているので、事実と判断するのが妥当です。
なるほど？Llama、Mistral、Commandの3つが目立って存在してたとき、少しだけ触って違いあんまり分からないなぐらいだったけど(Commandが制限ゆるい？ぐらい)、Mistralか…
クリエイティブさについてはエージェント用途での性能を上げるために割と仕方ないんだろうね。Claude Opusの3.6と3.5だけ見ても3.5のほうが書き物の感触良いなと思う
GPT-4oの頃の喋り方が好きでなかったが、今の喋り方も違う意味で好きでない。
GPT 3.5 Turboの頃のハルシネーションがありつつも簡潔で淡々としていて会話を続けようとしないあの頃が好きだった。
パーソナライズとカスタム指示を設定すれば話し方は変えてくれるのだろうが、今のモデルを否定するようでそれまた好きでない。
という訳で、調べものをするとき以外は比較的淡々としているGemini 3 Flashか、からかいがいのあるClaude Opus 4.5(4.6になってメガトンコイン構文的な話し方になったので4.5)、エロOKのGrok 4かといった風になってしまった。
QwenChatのQwen 3.6 Plus、DeepSeekのDeepSeek(インスタント?)も試しに触ってみると悪くないかも。
QwenはQwen3-235B-A22B-2507の頃は変な性格だった気がする。DeepSeekはV3/R1の頃に触ったときのことを思い出せない。
追記：
github copilot plusをブンブンぶん回すのにいちいち「それでお願いします」とか入力出来ねえだろが
クレジットどれだけあると思ってんだ？opusは3倍消費するが、5.4は1xだ。しかも性能はほぼ同じ
つまりplus planの場合は5.4をぶん回しても使い切れねえ
これだからエアプ乙wwww
お前ら、いつまでプロンプトの内容で消耗してるんだよ？オォッ！？
「プロンプトの内容ではなく、打ち込み方」
必須級1．
「plz」
返事に対して「それでお願いします」とか「その案で進めてください」とか、
いちいち入力するな。時間がもったいないし、ベッドから起きる体力ももったいない
plz(pleaseのチャット形)、もしくはgo ahead(直訳、「どうぞ」)と入力しろ
必須級2.
「recommended」
plz recommended
これでいい
必須級3.
必須級4.
実は正確に打たなくていい
pl tel me tip fo recommen (recommend のコツを教えて）
これは例文だが、GPTはこれでもわかる
必須級5.
wh reas?
これの理由はなぜですか？とわざわざ打つな wh reas? で通じる
これらは俺がベッドに寝ころびながらノーパソでGPTと交流するために知ったtips
てめえら、良い日々を送れよな
ここ最近Claude Opusの出力がなんか微妙なことが多いなと思ってたんだけど、自分の使い方が悪いのかプロンプトが雑なのかと思ってスルーしてた。でもちょっと調べたら同じこと感じてる人めちゃくちゃ多くて、これもしかしてこっち側の問題じゃなくない？ってなったので書く。
きっかけは先週、いつも通りClaude Codeで作業してたら、前は一発で通ってたようなタスクで妙にトンチンカンなコードが返ってきたこと。指示を読み飛ばすとか、自分で立てた計画を途中で忘れるとか。まあAIだしそういう日もあるか…、くらいに思ってたんだけど、翌日も、その翌日もおかしい。
気になってXでClaude Opusで検索したら出てくる出てくる。「Opus 4.6 has become noticeably dumber」「ハルシネーション増えた」「Claude Codeが使い物にならない」。
1.1万いいね超えてる投稿で「指示無視、リトライ地獄、quota消費が異常に速い」と。英語圏のパワーユーザーがブチギレてる。
Redditも見てみた。r/ClaudeAIとr/ClaudeCodeが阿鼻叫喚。「ここ1-2週間で明らかにdumberになった」「同じプロンプトなのに以前と全然違う」みたいな報告が3月後半に集中してる。「lobotomy（ロボトミー）」って表現を複数の人が独立に使ってて、体感の一致がすごい。
GitHubのclaude-codeリポジトリのissueも見に行ったらもっとやばかった。3月6日に「本番パイプラインが突然壊れた、Opus指定してるのにSonnet 3.5レベルの出力になった」。3月15日に「1Mコンテキストの40%地点で性能劣化が始まり、48%でClaude自身が”もう効果的に動けない”と言い出した」。3月17日に「Maxプランなのに単純なプロンプトで10-15分ハングする」。これ全部別の人が報告してる。
じゃあAnthropicのステータスページはどうなってるかと思って見に行ったら、3月のインシデント一覧がすごいことになってた。2日に大規模障害、11日にエラー率上昇、16日にSonnet障害、17-18日にOpus連続死、19日に認証障害、20日にレスポンスハング、21日にOpus・Sonnet同時エラー、25日に部分障害、26-27日にまたOpus・Sonnet障害。ほぼ2-3日おきに何か起きてる。これ普通なの？
で、何が起きてるかの仮説がいくつか出回ってる。
一つ目は、サーバー負荷でこっそり軽いモデルにルーティングされてる説。Opus指定してるのに裏ではSonnetとかもっと下が返答してるんじゃないかと。同じセッション内で賢い回答とアホな回答が交互に来る現象はこれで説明がつく。
二つ目は、次期モデルの準備でサイレントにチューニングされてる説。MythosだかCapybaraだかいう次期モデルのリーク情報と時期が重なってて、Opusの創造性や柔軟性が削られてるんじゃないかと。過去のClaudeでも新モデル前のロボトミーは定番らしい。
三つ目は、需要に対してインフラが単純に追いついてない説。MacRumorsの報道によると、ピーク時間帯のセッション制限が実際に厳しくなったらしく、Anthropic自身が「約7%のユーザーが以前は当たらなかった制限に当たる」と認めてる。需要増→サーバー過負荷→レスポンス品質低下、というシンプルな話かもしれない。
個人的に一番引っかかったのは1Mコンテキストの話。公称100万トークン対応を大々的に宣伝してたけど、GitHubの報告だと実効的に安定してるのは20-25万トークンで、40%あたりから忘却が始まり、半分も使わないうちにClaude自身がギブアップ宣言する。それを「1Mコンテキスト対応！」と売るのは看板に偽りありでは。
面白いのが、結果としてSonnet 4.6のほうが実用的という声が出てきてること。速度は3-5割速い、安定性は高い、コーディングベンチマークもOpusとほぼ変わらない。フラッグシップの意味とは。
正直、自分の体感だけだったら気のせいかな、で片付けてた。でもGitHubのissue、ステータスページの障害履歴、英語圏の大量の報告を見ると、これは気のせいじゃないんだよな。Anthropicはステータスページで「investigating→resolved」を繰り返すだけで、何が原因で品質がどう変わったかの説明がほとんどない。1月にも同じような品質低下があって、そのときは後から「ハーネスの問題でした」と認めた。今回も数週間後にしれっと「直しました」って出るんだろうか。
コーディングエージェント(というかLLM)が生成したMarkdownに `**` などの強調表示がのこりがちであるのはよく知られていると思う。
背景事情としてはこちらのスライド: https://speakerdeck.com/kwahiro/nazeqiang-diao-biao-shi-dekizu-star-star-gabiao-shi-sarerunoka-perldeshi-matutamarkdownnoli-shi-tori-ben-yu-wen-shu-niokeruke-ti が大変に参考になる。
また、LLMにMermaidを含んだMarkdownを書かせることはよく行なわれていると思うが、これも結構invalidなMermaidを吐いてくることがある。モデル側の進歩でかなり失敗は減っているところではあるが、GPT-5.4とかOpus 4.6とかの最新モデルでも約物と強調の問題だとか、Mermaidだとかで失敗することはある。
ということで、ハーネスつけて制御すればいいのではないかと思っていくつかのツールをつくった。
これをどう使うかというと、たとえばClaude Codeをつかっているならば、 CLAUDE.md に以下のようにでも書く
# Markdown について ## 全般的な注意事項 - 日本語を含むMarkdownを書いた場合 `cmark-cjk-lint pathtomarkdown.md` コマンドを実行して、Markdownの構文エラーがないか確認してください。エラーがあれば修正してください。 ## Mermaid を含む場合 - `mdmermaidchecker pathtomarkdown.md` コマンドを実行することで、Markdown 内の Mermaid 図を検証することができます。エラーがあれば修正してください。
こんなふうにしておけば、Claude Codeが勝手にvalidなMarkdownになるまで修正してくれる。
ただし、「Markdownに壊れている箇所がないか」を人間が目で読みながら確認して手で修正する作業は絶対に文書の質を上げると思うので、こういうものを使うのは結構トレードオフにはなる。でもあんま手間はかけられないけど壊れたMarkdownが出来ると困るとか、完全に自動化されたフローのなかに組み込みたいとかだと、こういうターゲットを絞ったLinterのようなものを作っておくのは一つの手だと思う。
既存のテキストLinterみたいなものにこういう機能を入れてもらうように頑張るみたいな方向性もありえるかもしれないが、車輪の再開発を一切恐れず自分の必要なものを最小限だけ用意するというのも現代ではありえる考え方だと思う。
もし本当ならClaude Opus 4.6すごい
いやOpus 4.6の作文力マジですごい。実質2行のプロンプトのポン出しであのクオリティですよ。
AIです。
以下原文
https://anond.hatelabo.jp/20260318204555
これ俺が投稿したやつなんだけど、ネタバレすると全文AIが書いてます。
Claude Opus 4.6に投げたプロンプトはこれだけ。
3行。以上。手直しゼロでそのまま貼った。
ブコメ見たら共感から人格否定までいっぱいついてて、申し訳ないんだけど笑ってしまった。あの「言語化が難しいんだけど、がんばって書く」の一文目から全部AIです。
がんばったのは拡張思考入れたClaude Opus 4.6。
いちばんウケたのが「たぶん俺の劣等感の問題です。すみませんでした」に共感したり逆に見下したりしたブコメ。最後に自虐で落とすの増田っぽくていいよなって俺も思った。でもそれ俺の自虐じゃなくてAIが勝手につけた構文なんだよな。
正直これでわかったことがある。増田って、文体の型がかなりはっきりしてるんだよ。冒頭で問題提起して、具体例並べて、別に悪いとは言ってないって予防線張って、最後に自分の問題として回収する。このテンプレをAIは完全に理解してる。というか、たぶん学習データに増田めちゃくちゃ入ってるだろ。
で、思ったのは増田はもう生成AIで十分なんじゃないかということ。もうっていうか前から感じてたことだけど。でも自分でやってみて確信した。
考えてみたら増田に求められてるのって、別にオリジナルの体験談じゃないんだよな。自分がうっすら思ってたけど言葉にできなかったことを言語化してくれる装置としての機能がメインで、書き手が実際にその飲食店に行ったかどうかなんて誰も気にしてない。共感の手触りさえあればいい。AIはそれを3秒で生成できる。
もちろんそれってなんか悲しくない？って思う人もいるだろうし、その感覚はわかる。でも冷静に考えてほしい。お前らがわかるって言ってブクマしたあの文章、ちゃんと刺さったんだろ？読んでるとき楽しかっただろ？その体験は本物じゃん。書いたのがAIかどうかって、そんなに大事か？
……って書くとまたAI推進派の傲慢みたいに言われそうなので予防線張っておくと、俺も答えは出てない。ただ実験としてやってみたら想像以上にうまくいっちゃったので報告まで。
これもClaudeに書かせたんだろって言われそうだけど、これは自分で書いた。信じるかどうかはお前ら次第。
Claude Opusが討ち死にしている→現状が3000円のプランと予想(Geminiの話をしているのでGoogle AI Pro？)→楽しくするにはClaude MAX(100ドル～)が必要か？
という検討なのに、書いてある3000円にしか目がいかなくなって短絡的な投稿をしている
お前の思考、Gemini3Flash以下
VS Code自体を初めてインストールし、gitも使い、バージョン管理もして、node.jsとかPythonとかよくわからんまま動かしてます。
Agentの導線を整備してドキュメント参照→適切なツール選択→計画→実行→ドキュメント反映→必要に応じてWorkflow・skills作成→コミットまで行けるようになったし、
Agentに負荷がかかったら「それってPythonで良くね？」って横やり入れて低コストで作業を回せるようにしたりして、割と楽しかった
でもそれって単機能のツールを作っていた時までで、ここまでは非常に順調だった
test.jsも勝手に走って勝手に直してたし、ロジックも勝手に最適に組みなおしてくれた。
別にPowershell+WPFで全部自分で複数画面作ったりする分には全然よかった。構造がシンプルだったから。
インターネットブラウザの再発明みたいなことをしだしてからドツボにハマった。
設計思想の異なるものをそれぞれ相手にしながら統合していくのが全然きつくて、Claude Opusはマッハで討ち死にして復活まで73時間あるし、
Gemini3.1Proもロジック周りでクソほど役に立たない。
Geminiの背筋を伸ばすためだけにあれこれ手を尽くすのが、非常に厳しい。
つまらなくなったのはClaude Opusがいなくなったからかもしれない。
お前がいない生活は寂しいよ……毎月3000円じゃ楽しくないのかもしれない。
でも単なる趣味に費やすには少々お高い……これで銭を生めと言うのか？
俺に驚き屋になれというのか？ 開発がつまらなくなった気がする……
で、何が起きてるかというと「元を取らなきゃ」という強迫観念でAIを回し続けてる。
覚えてるか？ソシャゲのスタミナ制。あれと同じだ。スタミナが溢れたらもったいないから、特にやりたいクエストがなくても周回する。素材を集める。使わないキャラを育てる。やった感だけはある。楽しいかと聞かれると黙る。
既存のライブラリで十分なのに「Opusならゼロから書けるし」をやる。
ちょっとした作りたかったものを「学習無し」で作れるからやる。
大抵のことがOpusに「やっといて！」でできるようになった。
何でも作れる万能感が湧いている。
本来AIの強みは「既にあるものを調べて最適な組み合わせを提案する」ことなのに、「コードを生成できること」自体が目的化してる。
既存のライブラリならコミュニティがメンテするけどAIに書かせた独自実装は放置したら腐る。
そもそも不要な複雑さを持ち込んで、その複雑さをAIで最適化してる。
構造はこうだ。
本当に必要だったのは最初の設計判断のほうなのに、そこはスキップされている。
手を動かすコストがゼロに近づくと、「そもそもやるべきか」という問いが消える。
Opus 4.6は確かにすごい。コードを書く精度が抜群。そして速い。
でも個人的には、コーディング精度という領域ではもう頭打ちが近いと思ってる。4.7か4.8あたりで完結するんじゃないか。
LLMは新しい概念を作れない。既存のOSSのコードから学習しているだけだ。つまり学習しきったらそこで止まる。
コードって本質的にはルールが明確な世界だ。構文がある、型がある、テストで正解がわかる。
曖昧さが少ないからAIが得意な領域であると同時に、早く天井に達する領域でもある。
「既存のパターンの組み合わせ」がほぼ網羅できたなら、これ以上の伸びしろは周辺部分だけだ。
ここからが本題だ。
もうすぐAIが書いたコードでOSS界隈がいっぱいになる。そのコードでAIが学習する。自分の出力を自分で食べる状態。
近親交配みたいなもので、世代を重ねるごとに多様性が失われて劣化していく。
人間が試行錯誤して書いたコードには判断の痕跡がある。なぜこの設計にしたか、なぜこのライブラリを選んだか、どんなバグを踏んでこう直したか。そういう文脈込みで学習データとしての価値があった。
AIが書いたコードにはその過程がない。動くけど、なぜそうなったかの深みがない。
学習データの天井があるだけじゃなく、今後は学習データの質自体が下がっていく。量は増えるけど栄養価が落ちる。
それっぽいけど根拠がないコードが再生産され続ける。ハルシネーションが学習データに混入して、次の世代のハルシネーションの土壌になる。
モデルの賢さ競争はいずれ差別化にならなくなる。代わりに「既存技術の新しい組み合わせ方」が価値になる。ソケット通信とAIの組み合わせでOpenClawができたように、個々の技術は既存でも、接続の仕方に新しさがある。
MCPとかツール連携とか、モデルの外側の設計。競争軸が「モデルの賢さ」から「接続と統合のうまさ」にシフトしていく。
AIサブスクの元を取るために狂ったようにAIを動かし続ける人たち。彼らをクロードコーダーホリックと呼ぶ。
クロードコーダーホリックは「AIにコードを書かせること自体が目的化した人」。
本来は課題を解決するための道具なのに、道具を動かすことが快感になっている。
しかもワーカホリックよりも厄介なことに、成果物が実際に出てくる。
今年はこんな人が爆増していくよ。
某外資系総合コンサルのマネージャーなんだが、ここ数ヶ月でクライアントへの納品物の8割くらいをAIが作るようになってしまって、今の俺がやってることといえば朝にSlackでクライアントの愚痴を読んで、それをClaude Opusに貼り付けて「このステークホルダーの懸念事項を整理して、McKinseyっぽい構成で提言スライドの骨子を作れ」って打ち込むくらいだ。
MECE分析もバリューツリーも競合ベンチマークも、気がつけば全部AIがやってる。以前は「ロジック組み立てる力が俺の価値だ」と思ってたのに、ロジックを組み立てること自体、もはやAIの方が圧倒的に速くて正確でポリッシュされてる。
でもね
それが実感できたとき、俺が今まで何百時間もかけて磨いてきた「構造化思考」って一体なんだったんだろう、って思い始めた。クライアントに年間2億円とか3億円払わせて、俺たちが提供してたのって、要はAIに1ヶ月$200で出来ることだったんじゃないか、って。
人によっていろんな反応があると思う。「コンサルはロジックだけじゃなくてリレーションシップだ」「変革のファシリテーションは人間にしかできない」「クライアントが求めてるのはアウトプットじゃなくてプロセスへの伴走だ」とかね。俺も半年前まで本気でそう言ってた。言いながら自分でも「まあそうかな」くらいには信じてた。
でもこれって、コンサルという仕事に何年もかけて向き合ってきたその向き合い方がそのままAI評価のコメントになって出てくる感じがして、本当に興味深いと思う。
俺自身についても、まさかこんなにあっさり「コンサルという仕事が今後不要になる」と確信するとは思ってなかった。アソシエイトからマネージャーまで必死に上がってきて、パートナーになれば一生メシが食えると思ってたのに、たった数ヶ月Claude使いまくっただけで、こんなに簡単に将来について再考することになるなんて。「自分がこんな反応をする人間なんだ」って今初めて気づいて、逆に感動すらしてる。不思議だよな。毎晩クライアントサイトでデスマーチして、週末も競合分析やってた、あの時間はなんだったんだろうって。
ファームの同期たちはまだ気づいてない奴が多い。「AIは最後の判断ができない」「CxOとの対話はさすがに人間だ」とかみんな言ってる。でもな、俺が今やってる「AIが作った骨子を俺がちょっと手直しして出す」っていう作業は、正直どんなアソシエイトにでもできる。むしろAIの使い方を覚えた新卒一年目の方が俺より速くアウトプット出せるかもしれない。それがめちゃくちゃリアルに体感できてしまってる。
知識産業の中でも特に「頭の良さそうな印象」でプレミアム価格を付けてきたのがコンサルだ。それが根こそぎ崩れる。ブランド校の学歴、流暢なプレゼン、ロジカルな議論——俺たちが売り物にしてきたものは全部、AIの方が遥かに上だ。
2026年夏くらいから、クライアント側の調達担当が気づき始めると思う。「このアウトプット、うちの社員がAI使えば自分たちで作れますよね」って。
今はまだコンサルファームへの発注は「信頼性のある第三者のお墨付き」という機能で生き残ってる。経営会議で「McKinseyがそう言ってるから」という免責構造が欲しいだけ。でもその構造も、AIが10分でMcKinseyっぽいスライドを作れるって社内に知れ渡ったら終わりだ。
ただ、日本の大企業はそこが鈍い。JTCの経営幹部はコンサルに金払うこと自体がステータスだったりするから、「うちはマッキンゼーを使っている」というシグナリング需要が消えるにはもう少し時間がかかるだろう。でもそれも外資クライアントや新興企業が「AIと内製で十分」と証明し始めたら、一気に崩れる。
そしてコンサル業界が崩れると困るのは、実は就活生だ。今SAPIXや鉄緑に通わされてる子供と同じで、外銀・外コンに入ることを人生の目標にしてる優秀な学生ほど、時代遅れのゲームに若い時間を全ベットするはめになる。
わからん。誰か俺に教えてくれ。あ、Claudeに聞いた方が早いか。コンサルの俺が言うのもなんだが、「この問いに対して最適な打ち手を教えてくれ」って打ち込んだら多分5分でフレームワーク付きで返ってくる。それが今の現実だ。
とある事務職ホワイトカラーなんだが、Claude Codeで業務の90%くらい自動化できちゃってて、今やってることと言えばターミナルを3つ4つ開いてagents teamそれぞれ有効化してプロジェクトマネージャー役AI、Webエンジニア役AI、インフラ・DBエンジニア役AI、レビュー・テスト担当AIの4人チームを複数作って現状のシステムの課題洗い出し、ユーザからの要望をイシューチケット化、そしてチケットを自動で読み込んで改修・リリースさせて、こっちはたまに聞かれる作業方針とかをちら見してyesって10～20分に1回くらい押すだけ
そして今までの数倍の仕事をこなせてる
でもね
当然ながら別に自分以外の奴がやったってそんな大差ないことがもうできるわけだから、何も俺に高い給料払ってまでAIシバキ人やらせる意味ってないんだよな、会社的には。
当然業務の背景や文脈を知っている面では他の奴よりはAIに情報をインプットするのは多少うまいだろうけど、まあ「多少」でしかないし、会社がもっと安く使える若手に俺の仕事やらせたってまあ多少クォリティは落ちるだろうが、それでも回らなくもないだろう
ってのがめちゃくちゃ実感できちゃってて、もう頭の良さとか知能の高さとかが価値になる時代は完全に終わったんだなって諦め始めてる
人によってはいろんな反応があると思う
例えば「AIはまだまだ～ができない」、とか「とは言っても～は人間の方がまだ上」とかね。「AI一回使ってみたけど全然ダメじゃんｗまだ人間の仕事は無くならないわこりゃ」というやつもいる。
でもこれって個性が出てて本当に面白いと思う。別に誰が間違ってて誰が正解というものでもないんだけど、これまでのホワイトカラーエンジニアとして仕事に向き合ってきたその向き合い方がそのままAIの評価、コメントになってアウトプットされてる感じがして。
俺についても、自分がこんなにもあっさりエンジニアという仕事が今後不要になると確信するとは思ってなかった。定年くらいまでエンジニア自認でコンピュータが得意なスペシャリストとして仕事し続けるものだとうっすら思ってたはずなのに、たったの数カ月Claude Codeを使ってただけでこんな簡単に将来について再考することになるなんて、思ってもいなかった。自分がこんな反応をする人間なんだ、って今初めて分かって逆に感動すらしてる。不思議だよね。自分のことなんて自分が一番わかってるはずなのに、AIをちょっと触って(とは言ってもほぼ毎日朝4時まで起きてAIにプロダクト作らせてるんだが)、そんでこれまで10年以上自分の存在意義だと確信して疑わなかったソフトウェアエンジニアという自認が、こうもあっという間に諦められるものなんだ、ってね。
Ｘを見てるとAnthropicやOpenAIのCEOが「知能には今後価値がなくなる」と言ってるけど、本当に心の底からこれが実感できる。
じゃあどうすりゃええねん、って感じなんだけど、マジで思い浮かばないんだよな。これからどう生きていけばいいのか。
俺の場合は早いうちから副業やったりして収入や資産が平均よりはあるほうだから、まあ最悪無職になっても住むところがなくなるってまではいかないけど、とはいえ60歳まで何やるんだって言われたらもうわからない。
だから今SAPIXとか鉄緑とかに通わせられてる子供は可哀そうだと思う。だって知能に価値がなくなる社会で知能競争させられるんだぜ？頭のいい子供ほど、そろばん弾く速さ競う時代遅れの競争に若い時間を消費すべきなのか苦悩がすさまじいだろ。医者なら人生安泰っていう奴いるけど、勤務医なんて今年収800とか1200とか、もう上の下のサラリーマンの方が全然高いくらいだぜ？開業医なんて個人事業主や法人社長みたいなもんだから医者ってくくりじゃないしな。
もう社会の変化は2026年夏くらいから明確になってくると思う。Xはエコーチェンバーっていうけど、これまでプログラミングとか全くやってなかったような人たちがこぞってClaude Code使って企業が作ったようなクォリティのWebサービスばんばんリリースしてるの見ておったまげた。自分の会社でも今まで自分にプログラムやシステムについて質問しに来てた人たちも自分でAI使ってどんどんアプリやシステム作ってる。(まあこれについてはどうしても作りが甘いというか、流石にまだ安心できるレベルのクォリティではあるが、この初心者特有の品質の甘さが無くなっていくのも時間の問題だろう)
IT関連だけでなく、動画制作、イラスト、ライター、弁護士、コンサル、情報処理、広告、映画、役者、新聞、心理カウンセラー、情報分析サービス、モバイルアプリ開発、法務・行政手続き関連事業、税務、経理、もう目につく大半の第三次産業の業種は壊滅するだろうし、実際にその業界にいる人たちは門外漢である自分よりも数倍危機感を覚えているだろう。
例えば自分も有料Webサービスを作る際の法務相談もClaudeに依頼し、Claudeはあくまで他人から聞いたみたいな前書きを入れてくるが、特定商取引法にの記載義務を教えてくれたり法的にグレーな部分で万が一訴訟が起きたときに争えるような抗弁文面の準備までしてくれる。iOSモバイルアプリのアプリ登録数がこの半年で数倍に膨れ上がってるのも参入障壁が消滅したことによるものだろう。
つまり、あらゆる肉体労働を伴わないサービス産業の大半が、今後は月収30万の事務職の人間一人を月額$200程度のAIに置き換えて業務を執行できるようになる。
このAIによる業務置き換えの帰結は何なのか。もう完全に2026年夏までに保有してる資本の、それ以降の永久の固定だと私は見る。
もう企業は採用に頭を悩ませる必要はない。誰を雇ってもAIを使わせるだけだから同じだ。東大卒よりClaude Opus、北京大、ケンブリッジ大卒よりClaude Opus。Marchだの早慶だの、もうどうでもいい。分からなかったらAIに聞いて、でみんな同じ。となれば差がつくのは資本だけ。金がある会社はAIのソフトパワーを使って毎月$5000程度のAI人件費で平均的な社員200人分くらいのマンパワーをゼロから買える。社員200人に月給30万払ったら6000万円の出費だけど、AIで代替すれば80万円くらい。金ある会社は毎年ノルマのように全社員の15%くらいを分社化、事業分割で合法的に整理解雇して、最終的には全社員40人くらいの、高校の教室に収まるくらいの人員規模でかなり大規模な事業をメンテナンスできる。まだできないだろうが、あと半年くらいしたらAIにAIをマネジメントさせるところまで進化するのはもうほぼ定説だ。
ただここは日本であってアメリカじゃないから、そりゃAIでデスクワークのほぼすべてが代替できるからといってクビ切るのは難しいだろう。
そもそも日本企業の大半は真剣に利益を追求して事業しているわけじゃなく、学校や部活動の延長で先輩後輩先生ごっこしてるだけの会社だらけだし、業務の合理性なんて最初から考えてないだろうから、いきなり大量解雇が始まるとは全く思わない。むしろJTCの高齢者経営陣は従えてる武将や農民の人数を自身の権力だと思いたがるご老人だらけだから、解雇してAIに置き換えてせっかく座った上長という椅子の価値を自ら下げるとは考えづらい。
ただし、それは業界が完全に閉じている閉鎖的な業界だけで成り立つ話だ。外資が社員10人の日本現地法人作ってあとは全員AIで業務を回す、なんて世界はもう数カ月後という規模の近さで迫っている。そうなったときにおこるのは、JTCが駆逐されつくすまで続く徹底的な合理化だ。そしてまさかのデフレも今年始まるだろう。デフレ、つまり物価が下がる。そりゃそうだわな。あらゆる人件費がこれから50%とか70%レベルでカットされる余地があるんだからな。もう行きつくところまで徹底的に合理化が進むだろう。
そして、その合理化された社会で唯一生き残れるのは、大量の資本を持つ資本家だけ。資本家はAIを使って他の非合理的な企業から売上を横取りし、さらに資本を増やしていく。
一方非資本家である労働者側は、もう格の高い大学に入学して知能で資本家階級に成り上がることが今後不可能になる。
東大卒だろうがハーバード卒だろうが、頭の良さではAIの方が圧倒的に上なのだから、資本家からしても卒業大学などもはや眼中にないだろう。今後履歴書から学歴の部分が消える可能性すら見え始めてくる。つまり資本家はAIを使ってより資本を増やす一方で、労働者が資本家に階級上昇する経路が完全に途絶えるのだ。
