rectan

IT界隈を彷徨う、元某社シニアプロデューサー、現AIエンジニア。毒は吐いたり吐かなかったり。AI革命の本質は「業務効率化」ではなく「組織構造の破壊と再編」

多くの仕事は、企業から離れ、個人・AIプラットフォームが所有する時代へ

・コンテキスト超圧縮
・コミュニケーション摩擦ゼロ化
・承認欲求型チーム制御の崩壊

[rectan @rectan_t]

1年前、南場さんの前向きなマインドに励まされた気がした反面、今回の発表内容は正直イマイチだった。出された結論が100年分の仕事ができるとか、起点力であるとか、主語が南場さん自身である感想が多い様子も気になった。

自分自身は、今のままのAIなら、ホワイトカラーの多くの仕事は会社の中から外部に移動、つまり個人やAIプラットフォームに吸収されると考えている人間なので、

会社という形を維持する意味は、事業の目的やプロジェクトだけでなく、ライフスタイルなど一見仕事とは無関係な属性が重視される社会に変質していくだろうとも考えている。

またその変化は、コロナ前後リモート話のような揺り戻しのある話ではなく、じわじわと不可逆的に、2〜5年程度のスパンで広まっていくだろうと思う。

恐らく鋭い経営者なら気付いているはずのこと。

[銀次 | AI×効率化 @ginji_aihack]

https://t.co/3xNzQ6idVC

[長さん @jtc_ojisan2]

意味があるかどうかは重要ではない

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[rectan @rectan_t]

割と現実。
sakana AIに限らず、日本のAI事業者はほぼ統合システムでしかなく、しかもAPIリクエストのコストの最適化もサイクルも遅く、マニュアルやコミュニティも脆弱、加えて本家にサブスク課金していれば使えるはずの機能も十分には使えない。不便極まりないのは確か。
一方で過去に作ったプロンプトを最新AIモデルや他のモデルに変更できるメリットはあるが、今のところそんなニーズがあると力説されたケースは、実際に聞いたことが無い。

[ZHW @weiwei882288]

说到Sakana AI的"Fugu"模型，虽然它在营销宣传上包装成是一个“媲美 Fable 5 的模型”，但实际上它只是一个调用Claude、GPT、Gemini等的API并将这些输出结果进行整合的智能体编排（Multi Agent Orchestration）系统。严格来说，这根本称不上是“主权AI”（它的输入输出全部依赖于通过API 调用的美国闭源模型，一旦这些API服务被切断，它就会彻底瘫痪）。而且在硅谷圈子里，它早就因为Fugu Ultra 的词元高消耗和高延迟而饱受差评。

如果日本政府相关人士如果连这种基本事实都没调研过，就一本正经地说这“符合政府不依赖外国数据和系统、实现本国自主管理的‘AI主权’方针”，那只能说明他们对AI根本一窍不通。照这个架势，就算供应商偷偷在后台把模型换成了中国Kimi或Qwen等的开源模型，他们估计也察觉不到（顺带一提，Sakana AI自己开发的另一款日语特化模型“Namazu”，其底层其实就使用了DeepSeek的模型）。

此外，正如我多次提到的，在当前中美AI 竞争事实上是华裔之间竞争的大环境下，这款AI却将开发人员限定为日本人，某种意义上这就等于作茧自缚，强迫自己去依赖一个在国际标准下能力十分勉强的人才库。在根本没有掌握底层基础模型控制权的情况下，仅在表层的开发体制上加上国籍滤镜，这完全是把“国产”这个包装看得比国家安全的实际效果更重的表现，说白了只不过是一种形式主义式的自我满足而已。

如果负责采购的日本政府官员只有这种程度的AI/IT素养，那么从现在就可以预见：自卫队的这款AI-C2（人工智能指挥控制）系统即使投入了大量时间和金钱进行开发，最终搞出来的也会像那些被随随便便的咨询公司忽悠的日本企业一样，在实战中根本派不上多大用场。

单从防卫省的这次采购案就可以看出，当今日本的AI 产业已经退化成了一个多么腐败的产业——一个只会在封闭的裙带关系和禁锢的信息空间里进行利益交换的毫无竞争力的产业。这一事件也充分暴露出现在的日本已经变成了一个多么缺乏元认知（不知道自己有多无知）的国家。这大概就是“市场激励一旦腐烂，人和企业也会跟着腐败”的最新案例吧。这件事让人想起了甲午战争前，清朝北洋水师采购的舰炮炮弹里掺的是沙子而不是火药的那个典故。

结构性腐败才是最严重的国家安全威胁。

[rectan @rectan_t]

2025年にAIには前提となる業務知識やプロセスを説明すべきと社内で話した時に、冗談抜きで9割以上の人が、それ必要？と言っていたので、この記事で解説されていることが重要だと感じる人は、2026年の現時点でも2割いれば相当良い方かと思う。体感的に3割行くかは微妙。

[mana｜株式会社MakeAI CEO @MakeAI_CEO]

https://t.co/aLwkKE4BjA

[rectan @rectan_t]

個人がチームのケイパビリティを意識して動くことは必要なんですが、多くの組織では、チームのリソースやプロセスで構成されるケイパビリティを、誤った個人責任や属人的能力へ分解しがちなんですよね。下手をすれば一部のメンバーの属人的能力すらチームケイパビリティとしてしまう。

ご指摘の通り、承認・記録・検証も、本来は担当者が替わっても機能するチームフローとして設計すべきものですが、多くの企業で個人の注意力や業務評価として語られがちです。

人事評価でも、マネジメント層は「組織ケイパビリティをどこまで確立したか」で評価されるべきところ、実際にはその設計責任まで含めてメンバーへ分散・転嫁され、うまく回らなければ個人の能力不足として処理されてしまう。

こうした日本の組織マネジメントを見るたびに、日本企業のうち、本当にAIを使える組織へ移行できる企業は、果たしてどのくらいあるのだろうか？と疑問が湧き続ける思いなのです。

[rectan @rectan_t]

個人の業務スキルや実行能力を、ケイパビリティと呼んでる所が増えていて、その用法間違えてますよ、と言いにくい風潮が嫌い

[rectan @rectan_t]

このニュースの根幹はAI活用による業務効率化の反動で、人間は仕事の人間関係、ソーシャルネットワークの最適化に動き出したという事。

しかし残酷なことにそれができるのは、JTCのごく一部、資金力のある会社だけ。大半の企業は資金があっても営業職の採用はより困難になっていく。ベンチャーにおいてはより困難になる。

[日本経済新聞 電子版（日経電子版） @nikkei]

「営業職はいずれ消える」予想一転、AIで人気職種へ　富士通は増員
https://t.co/LzcYbQywfl

[rectan @rectan_t]

2000〜2015くらいまでは「まだ若いからなんとかなる」というマインドで出来た人も2016〜2026に色々と心が折れてしまった。特に様々な世代からの嘲笑のような扱いは、未だに理解不能な社会現象の一つ。

[ポンデべッキオ @pondebekkio]

安く丁寧な平成時代は氷河期非正規やロスジェネバイトリーダーの汗と涙で維持されていたんだよな。

[あの佐々岡 @anosasaoka]

「就職氷河期世代が苦しかったのは、ブルーカラーの仕事を選ばなかったからだ」

という話を見かけますが、今もゴリゴリのブルーカラーで週6勤務している福祉系インフラ土方の私からすると、

マジで何言ってんだこいつ、ですね。

氷河期世代が全員、冷暖房の効いたオフィスでスーツを着る仕事だけを待っていたとでも思っているのでしょうか。

身体を使う仕事へ行った人間なんて、いくらでもいます。

見えていないだけです。

建設へ行った。
物流へ行った。
工場へ行った。
介護へ行った。
警備へ行った。
非正規でも何でも、とにかく食うために働いた。

そしてそこで、低賃金、長時間労働、使い捨てに近い働かせ方に、死にものぐるいで耐えてきた人たちがいる。

それを今になって、

「仕事はあった」
「選ばなければ働けた」

と言う。

生きるためなら、どんな賃金でも、どんな労働時間でも、どんな扱いでも受け入れろ。

そんな状態を「雇用機会があった」と呼ぶのは、絶対に違います。

そして当然、ホワイトカラーへ行けた人が天国だったわけでもありません。

ブルーカラーへ行った人も、非正規へ行った人も、何とか正社員になった人も、それぞれ違う形で氷河期の傷を背負っています。

それを二十年以上経ってから、

「仕事を選んでいたからだ」

と本人の選択の問題に書き換えるのは、あまりにも短絡的です。

あの時、私たちには「好きな道を選べるほどの道」なんてありませんでした。

入口そのものが無かった。

その中で、僅かに残っていた細い道を選ばなかった人間が悪い、と今になって言う。

これほど残酷な後出しジャンケンもないと思います。

社会が入口を狭めた。
企業が人を育てなかった。
非正規や低賃金へ押し込んだ。

それなのに最後は、

「あなたが選ばなかったから」
「あなたの努力が足りなかったから」

と個人の自己責任へ戻して終わらせる。

それは問題を解決しているのではありません。

社会の失敗を、本人の選択ミスということにして帳簿から消しているだけです。

「そんな問題は最初から存在しなかった」

そういうことにしてしまえば、直視したくない現実から逃げることだけはできますからね。

[rectan @rectan_t]

日本でも類似した状況をよく見るが、米国のような背景とは異なる構造下にある。

具体的には、日本では新卒プロパーの育成役に中途社員を付け、中途採用の昇進欲を駆り立てるような説明で前職の人的ネットワークをグレーな形で使わせて、そのネットワークを新卒に吸わせる。

結果的に昇進するのはその新卒で、中途社員は無謀で実現可能性の低いプロジェクトに投入し、自主退職させる。

こうした構造を持つ会社は、割とベンチャー企業に多い。会社の年齢構成は中途の転職において重要なポイントの一つになる。

[ばんしょう｜フルスタックエンジニア×AI @node_ai_dev]

https://t.co/D2DtZOPqXQ

[rectan @rectan_t]

AI時代に淘汰されるべきなのは、AIを使えない人ではない。AI活用を演出することで、業務を変えずに評価だけを得てきた役割である。

もう少し辛辣にするなら、

AIに仕事を代替される人より先に、AI活用を語ること自体を仕事にしてきた人が、AIによって価値を失う。

その方が健全。あと1年の我慢。

[rectan @rectan_t]

2026年、AIモデルの進化速度は凄まじく、必要なのはAIに馴染む組織作りが最優先だ。SNSに溢れる夢物語のようなAI活用を自分たちもできると過信して数値管理することは最優先ではない。もしそんなことをすれば、AIネイティブな社員は日本では企業からどんどん逃げる。

もちろん、AIモデル各社も売上が欲しいので、来年には個人と企業を繋ぐグループウェアが話題の中心になるでしょうが、必ずしも企業にとって嬉しい仕様にはならないでしょう。

[rectan @rectan_t]

"生成AIをガチる"
これを社内で声を大にして言いたい場合、上司や経営陣と握るべきゴールは生産性ではなく、業務フローの刷新→AI業務の定着→AI側の効率化→人間側の効率化、といった会社の再設計自体を段階的ゴールとして設定を握らないといけない。

[ハヤカワ五味 @hayakawagomi]

去年からずっと「生成AIをガチることは(経営レベルの)意思決定量が100倍になること」と言っていたけど、それを分かりやすく言語化されていて良かった。

何より「面倒さ＝通行料」という整理がすごい分かりやすい。 https://t.co/gKCgMHOzkV

[rectan @rectan_t]

生成AIの企業内活用で少しでも色気を出すと、経営数値や事業数値に絡めた目標設定、例えば生産性あるいは業務効率あるいはコスト削減など、指標原理主義の波に押された数値目標を設定した途端、AI活用による中長期成長力は削がれてしまう。

順番を間違えてはいけない。組織の業務再編が先で、数値は遥かに後だ。投資フェーズに資金回収を頻繁にせがむVCはいないのに、なぜか経営者は従業員のAI利用にそれを求める。

[望月瑛司 @eiji_mochi]

上司が信頼を失う原因はこれ

[rectan @rectan_t]

わかりみしか無い。外資系から来た上司のマネジメントに慣れると、日本のよくある会社の"元"直系やインスパイア系の「マネジメント風の何か」に辟易させられることになる。書かれている責任放棄は本質的側面で、実際の症状は「過剰なマイクロマネジメント」あるいは「部下の思考時間や失敗を極端に嫌う過保護マネジメント」あるいは「必要基準を大幅に超えるマニュアル乱造や型化」など、様々な形で組織内を蝕んでいく。

[望月瑛司 @eiji_mochi]

https://t.co/8IiJeVV3h8

[rectan @rectan_t]

@tintinpapa1 このアイドル動画、カラノアの「ばけもん」と完全シンクロしますね。たまたま曲聴きながら動画見て、そういう動画なのかと勘違いしました

[EDINET DB @edinetdb]

中期経営計画書、上場2,718社ぶん・重複を除いて16,642本を構造化して持っています。

3年後・5年後の売上目標、営業利益目標、ROE目標、資本政策。会社が「何を約束したか」の一次資料です。

1Q決算は、その約束に対する進捗の答え合わせでもあります。中計のKPIと1Qの実績を並べる使い方が、この時期は特に効きます。

https://t.co/gZ6mRZfVM8

[VIA @Via00Via]

元マイクロソフトの澤円さんが言う「コミュ力」が本質すぎてﾏｯｯｯｼﾞで納得できる。