はじめに 本稿でいう 審判 とは、最終的な真理の所有者ではなく、二者の主張を比較し、論点のずれや根拠の薄さや定義の混線を可視化する第三者機能を指します。近年の研究では、LLMによる裁定は人手評価の代替として有望な面を持ちつつ、なおバイアスと限界を抱えることが確認されています。 この問題が重要なのは、社会の多くの現場に 高信頼の知者 が常駐していないからです。世界司法プロジェクトは、世界で約50億人が未充足の司法ニーズを抱えていると推計しており、日常的な紛争や説明責任の場で、まともな第三者が不在であることは例外ではなく常態に近いと示しています。つまり比較対象は理想の名審判ではなく、しば...

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はじめに 本稿は「なぜ、『AIエージェント』はユーザーをバカにした不誠実なワードなのか？」という問いを扱います。ただし、これはAI業界に固有の不誠実さというより、IT業界が繰り返してきた曖昧化の典型例として「AIエージェント」を解剖するものです。クラウド、ゼロトラスト、サーバーレス、DXといった語と同じ系譜にありますが、その中でも特に境界操作が露骨に効いている語として扱います。 本来、エージェントとは、環境を観測し、目標に向けて行動を選択するシステムを指す言葉です。古典的な定義では、外部環境への作用を伴うことが要件とされる場合もあり、その意味では推論モデル単体を「エージェント」と呼ぶ...

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はじめに 本題でいう「頭が良くなる」「頭が悪くなる」は、先天的な知能そのものが上下するという意味ではありません。問題になっているのは、AIを使うことで 判断主権 を自分の手元に残す人と、外へ渡してしまう人の差が拡大することです。2025年のMicrosoft Researchの調査でも、生成AIへの信頼が高いほど批判的思考は減りやすく、自分で課題をこなす自信が高いほど批判的思考は増えやすいという方向が示されています。 したがって、AIは一律に人を賢くする道具でも、一律に人を駄目にする道具でもありません。もともと深く考える人には思考の回転数を上げる装置として働き、もともと考えなくて済ま...

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はじめに AI時代の競争を考える時に、まず捨てるべき誤解は、LLMが普及したから誰でも平等に発想勝負へ参入できるという見方です。実際に起きたことは、発想競争の民主化というより、作業工程の大量機械化でした。文章化、要約、整形、既知情報の接続、たたき台の生成といった中下流の仕事はこの三年で大きく自動化されましたが、何を問題として立てるか、どの制約を重く見るか、どの案を捨てるかという上流は、依然として人間の地力に強く依存しています。LLM支援アイディア生成の研究レビューでも、LLMの主用途は生成と改良に偏っており、スコープ指定や複数案の評価・選別は手薄だと整理されています。 この構図を見誤...

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はじめに 「SaaS is dead」という言葉は、強い標語としては目を引きます。しかし業務システムの実態から見ると、この言葉はかなり粗いです。正確には、死ぬのはSaaSではなく、SaaSの顔をしたニセSaaSです。 本来のSaaSは、業務を標準に寄せることに意味がある領域で成立します。人事給与、経費精算、ID管理、電子契約、会計の一部のように、会社ごとに競争優位を出す必要が薄く、むしろ標準化によって事故や属人化を減らせる領域です。一方で、SAP型の巨大ERPのように、企業ごとの販売、生産、購買、在庫、物流、原価、承認、グループ間取引といった業務構造そのものに踏み込むものを、SaaS...

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はじめに 本稿の題は「なぜ、AnthropicのMythosはコケおどしであると断言できるのか?」です。ここで言うコケおどしとは、能力が無いという意味ではなく、実体ある能力を本来の性質と異なるカテゴリの達成として演出する売り方を指します。一定以上の能力があることは前提であり、問われるのはそれをパラダイムシフトとして語る妥当性です。なお本稿でいうパラダイムシフトには、内部アーキテクチャの革新と応用論的な不連続の両方を含めます。アーキテクチャは既存系列でも、量的拡張からは出てこない質的な不連続が成立していれば、それはパラダイムシフトと呼べる対象です。 Claude Mythos Prev...

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はじめに 「なぜ、LLM AIコーディングのせいでスクラムの衰退が叫ばれるのか？」という問いには、すでに二つの罠が仕込まれています。一つは、AIによってスクラムが本質的に時代遅れになった、と短絡することです。もう一つは、そもそも「スクラム衰退」という現象が実体を伴った事実として確立しているかどうかを、検査せずに受け入れてしまうことです。 本稿は「スクラムを守れ」とも「スクラムを捨てろ」とも単純には言いません。AIが露出させているのは方法論の優劣ではなく、組織が複雑性をどう扱ってきたかという実装態度の問題だからです。 そもそも「スクラム衰退」は本当に起きているのか 議論を進める前に...

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はじめに 「(シン)ギュラれる＝AIに職を奪われる」という言い方は、現代の労働不安を表す言葉として広く使われています。しかしこの表現には大きなごまかしがあります。なぜならそれはAIが何を変えたのかを語っているようで、実際には自分が市場に出していた職能の中身を見ないまま原因を外部に押しつける言葉になりやすいからです。 本稿はこの言葉のごまかしを、個人論と社会政策の二つに分けて整理します。個人としては自分が売っていた価値が作業に偏っていなかったかを問う必要があり、社会としては作業層の縮小を放置すれば再生産自体が壊れるという別の問題があります。この二つは矛盾しないため混ぜずに扱うことが重要...

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はじめに LLM AIをめぐる議論では、仕事スキルが上がるという楽観論と、逆に壊れるという悲観論がよく衝突します。ですが、その多くは最初の定義から曖昧です。AIを使って作った成果物の水準と、人間の内部に残る恒久的能力とを、同じものとして扱っているからです。 実証研究が比較的一貫して示しているのは、LLMが職場の生産性や作業時間や協働の形を変えることです。顧客対応では処理量が平均15%伸び、ソフトウェア開発の三つの現場実験をまとめると完了タスク数が約26%増え、Microsoft 365 Copilot(マイクロソフトの業務支援AI)の現場実験ではメール処理時間が週3.6時間減りました...

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はじめに Claude CodeやCodexの登場によって、IT業界の開発現場は、単に「プログラミングが速くなった」だけでは説明できない構造変化を起こしています。重要なのは、AIが優秀なプログラマーを完全に代替したことではありません。むしろ、AIによって大量の「それっぽいコード」が短時間で返ってくるようになり、熟練者がそれを監修する構造が強まったことです。 これは、アニメ業界における動画、第二原画、外注、作画監督、チーフ原画マンの関係にかなり近いものです。アニメ業界では、すべての絵をトップアニメーターが一枚ずつ描くわけではありません。大量の作業は外部や若手に渡され、返ってきたものを作...

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はじめに 「なぜ、私はChatGPTとClaudeのサブスク契約をするがGeminiだけ契約しないのか？」という問いは、単なる好みの話ではありません。これは、生成AIサービスを用途別の工具として見たときに、どの契約が実際の行動に結びつくかという問題です。 私はChatGPTとClaudeを契約していますが、Geminiは契約していません。理由は、Geminiが弱いからではなく、Geminiの強みが私の個人利用において有料契約の決定打になりにくいからです。 生成AIの契約価値は、単に「どのモデルが一番賢いか」では決まりません。重要なのは、毎日使う用途、無料枠で足りない領域、他サービスで...

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はじめに 近年、生成AIの登場によってソフトウェア開発の現場は大きく変化しています。コードの自動生成、テストケースの自動化、要件定義の補助、障害調査時の仮説整理など、AIが担える領域は急速に拡大しています。その結果、SEに求められる能力も、単にコードを手で書く力だけではなく、AIに何をさせるべきかを見極め、AIの出力を検証し、必要に応じて補正する力へと広がっています。 ここで重要なのは、AIが普及すること自体が、ある種の基礎スキルの重要性をむしろ押し上げるという点です。AIは曖昧な指示を受けると、もっともらしい解釈で勝手に埋めてくれます。便利に見えますが、業務上の正解と一致するとは限...

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