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急成長中のリーガルAI「Harvey」は、取材時点でARR 3億ドル前後（約475億円）。直近1年半では、社員200人から1,000人、3拠点から12拠点、顧客数百社から数千社へと急拡大した。リーガルAI「Harvey」は、なぜここまで急成長できたのか。そのMoatは、「テクノロジーとチームの組み合わせ」にあった。・組織の約25%が弁護士・元弁護士のリーガルエンジニアが、顧客の課題をHarveyのユースケースへ翻訳・FDEが、顧客専用のワークフローやAIエージェントを実装・「モデルが20%良くなれば、Harveyは60%良くする」基盤モデルの進化が誰にでも開かれるほど、Vertical AIの差は、ドメイン知識と顧客コンテキストをプロダクトへ落とし込む組織力から生まれる。記事はこちら =>

Hiro Maeda ⭐ALL STAR SAAS FUND ⭐

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13,032 views • 2 months ago •via X (Twitter)

Anya Rossi• Live Now

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6 Comments

Katie Burke2 months ago

Thank you Hiro-san, it was so nice to reconnect, appreciate you coming to visit us!

Hiro Maeda ⭐ALL STAR SAAS FUND ⭐2 months ago

Thank you Katie for the wonderful inspiration! We’re so happy to be able to share your perspective! Looking forward to seeing you in Tokyo!

N | AI×連続起業家2 months ago

基盤モデルが誰にでも開かれるほど差が組織側に寄る、というのは実感します。うちはClaudeとCodexとGeminiを同じ指示書で並行運用していますが、モデルを入れ替えても成果が変わらない部分が一番厚くて、そこは全部ドメイン側の記述量でした。逆に、モデルを替えると結果が変わる領域は、まだコンテキストを書ききれていないところだと思っています。

Hiro Maeda ⭐ALL STAR SAAS FUND ⭐2 months ago

まさに、モデルがどう変化してもコンテキスト、仕組み、ハーネス等で付加価値を生み出さなければいけないですね

Yunus Emre Altay2 months ago

Harvey ai golden seti tam bir zirva

山内怜史 | Satoshi Yamauchi2 months ago

「差は、ドメイン知識と顧客コンテキストを落とし込む組織力から生まれる」——完全に同意です。 a16zはこれを「粗利を堀と交換する」と表現しました。20年前に同じ型を作ったPalantirは、個別解を製品へ還す仕組みまで設計しています👇

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Tsubame

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Tetsuro Miyatake

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頑張る！アラフォーパパ

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山田太郎

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Tsubame

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Tsubame

93,869 views • 9 months ago

Wikipediaが公開している閲覧数データを視覚化してみました。英語版Wikipediaの人間による閲覧数は、8年間ほぼ変わらなかったのに、2025年になって初めてはっきりと減少しています✍️使ったのはWikimedia Analytics APIの月次データです。2015年7月から2026年5月まで、主要な言語版ごとに「人間によるページビュー」と「自動（bot等）によるページビュー」が取得できます。まず、主要21言語版の人間閲覧数を合計すると、2016年から2024年までは月140億〜150億回でほぼ横ばいでした。それが2025年は月平均131億回、2026年（5月まで）は119億回まで下がっています。英語版だけでも同様で、8年続いた月76億〜77億回から、2025年に71億回、2026年に67億回へと落ちました。確実に言えるのは、「人間によるWikipedia閲覧が、2025年に、長年の横ばいを割り込んで減り始めた」という事実です。＊＊＊次に気になるのは「減り方の中身」です。考えられるのは二つで、「訪れる人そのものが減った」のか、「訪れる人は変わらず、一人あたりが見るページ数が減った」のか、です。英語版を「閲覧数」「ユニークデバイス（訪問者数の近似）」「一人あたり閲覧数」に分けてみると、訪問者数は横ばいから微増で、減っているのは一人あたりの閲覧数のほうでした。ここで確実なのは、訪問者は減っていない、という一点です。「AIが浅い調べものを肩代わりし、深く読みたい人だけが残った」という解釈とも相性は良いのですが、これはまだ可能性の段階です。＊＊＊というのも、一人あたり閲覧数は、生成AI登場よりずっと前の2017年ごろから、すでに年10%前後のペースで下がり続けていたからです。スマートフォンへの移行や、検索結果に出る要約パネルの普及など、長年の流れによるものと考えられます。アクセス手段別で見ても同じで、デスクトップは2018年の月36億回から2023年の25億回へと、AIが話題になる前から減っていました。つまり「閲覧が浅くなる」傾向そのものはAI以前からのもので、この指標だけで生成AIの影響を取り出すことはできません。＊＊＊そこで着目してみたいのが、前年同月比（YoY）です。 YoYはその月を1年前の同じ月と比べる指標で、季節の山と谷を打ち消せるぶん、増減の勢いが見えやすくなります。これを並べると、生成AIの影響と思われる変化がいつ現れたのかが、はっきりしてきます。 ChatGPTが公開されたのは2022年11月ですが、それが丸一年フル稼働した2023年も、2024年の前半も、英語版の閲覧数はむしろ前年比でプラス（およそ+3〜+12%）でした。風向きが変わったのは2024年の年央です。 GoogleがAI Overviews（検索結果の最上部にAIの要約を出す機能）を米国で本格展開したのが2024年5月で、その直後の7月から前年同月比はマイナスへ反転し、以後はマイナス3〜10%で定着しました。確実に言えるのは、ChatGPTの登場では減らず、検索にAI要約が埋め込まれたあとから減り始めた、というタイミングの事実です。因果そのものを断定はできませんが、この検証では重要な対比のように思えます。この投稿に添付しているのが、その前年同月比のグラフです。英語版（オレンジ）・日本語版（緑）・全言語版合計（青）の3本で、縦軸がYoY（%）、ゼロを下回った前年割れの領域を線ごとの色で塗っています。赤い破線は、左がChatGPT公開、右がAI Overviews展開です。英語版と全言語版合計が、ChatGPTの線では落ちず、AI Overviewsの線を境にマイナス側へ沈んでいくのが見て取れます。緑の日本語版だけは動きが違いますが、これは後で触れます。＊＊＊ちなみに2025年の数字には注意が要ります。 Wikimedia財団は2025年に、人間と数えていた閲覧の一部が、判定をすり抜けた高度なbotだったと発表し、2025年3〜8月分を人間から自動へ分類し直しました。この付け替えが入ると、人間の行動が変わっていなくても、統計上の人間閲覧数は下がります。ただ、減少が始まった2024年の年央は、この再分類（2025年3月〜）よりも前です。少なくとも最初の反転については、統計処理の変更だけでは説明できません。なお財団が公表した「人間閲覧約8%減」は、この再分類を補正したあとの数字で、今回の傾向ともおおむね一致しています。＊＊＊言語版どうしの比較も試しました。「AI Overviewsの展開が早かった英語版ほど大きく減ったはず」と考えたのですが、合計値で見るとインドネシア語版やヒンディー語版のほうが大きく減っており、単純比較では因果を取り出せませんでした。 bot再分類の出方や成長率の違いが、言語ごとに混ざってしまうためです。日本の皆様が気になる日本語版は、英語版とは別の動きでした。日本語版は、AI Overviewsが日本に届く前の2022〜2023年にすでに前年比で7〜9%ほど減っており、2024年後半から2025年は持ち直し、はっきり減り出したのはむしろ2025年末から2026年（6〜8%減）です。冒頭のグラフでも、緑の線だけが2023年にいったん沈んで戻っているのが分かります。英語版のような「AI Overviewsと同時に減り出した」タイミングの一致は無く、前史があるぶん、直近の減少をそのままAIのせいとは言い切れません。裏を返せば、日本語版はAIの影響を受けにくい時期が長く、比較の“ものさし”に使えます。それを生かしたのが、ワシントン大学のMehrzad Khosravi氏とHema Yoganarasimhan氏による2026年の論文、「Impact of AI Search Summaries on Website Traffic: Evidence from Google AI Overviews and Wikipedia」（AI検索要約がウェブサイトのアクセスに与える影響：Google AI OverviewsとWikipediaからの証拠、arXiv:2602.18455）です。同じ記事を、英語版とAI Overviews未展開の4言語版（ヒンディー語・インドネシア語・日本語・ポルトガル語）で突き合わせる差の差分析により、AI Overviewsへの露出が英語版記事の日次アクセスを約15%減らした、と推定しています。文化系の記事ほど影響が大きく、理工系では小さいという差もあり、短い要約で済む話題ほど置き換わる、という見立てと整合します。ただしこれは2023年10月から2024年8月という約10か月の短期効果で、長期にわたって同じ大きさが続くかどうかは別の問題です。それでも、今回の集計データが示す「2024年央の転換点」と、この研究の「約15%減」は、別々の角度から同じ向きを指しています。＊＊＊ここから先は解釈ですが、生成AIがWikipediaに与える影響は、ひとつではなさそうです。ひとつは、検索に埋め込まれたAI要約が、人間の浅い調べもののクリックを肩代わりし、人間閲覧を押し下げる方向。もうひとつは、その要約やチャットの土台を作るために、AIの学習用クローラーが大量にアクセスし、機械閲覧を押し上げる方向です。しかも後者の一部が人間のふりをしていたことが、2025年のbot再分類で分かりました。人間の閲覧を減らすAIと、機械の閲覧を増やすAIが、同じ百科事典の上で同時に進んでいるように見えます。 Wikipediaはいまも、多くのAIの回答の出どころだと考えられます。その情報源が、使われるほど人の訪問を失っていくとすれば、誰がこの百科事典を支えるのか、という問いが静かに残りそうです。＊＊＊最後に、今回の分析でわかったことを整理しておきます。確実に言えるのは、 ●英語版・全言語版の人間閲覧数が2025年に、長年の横ばいを割って減ったこと ●減ったのは訪問者数ではなく、一人あたり閲覧数であること ●ChatGPTの登場では減らず、AI Overviews展開の直後から前年割れが定着したことの三つです。まだ断定できないのは、その減少のどこまでが生成AIによるものか、という因果の大きさです。一人あたり閲覧数はAI以前から下がっていましたし、2025年にはbot再分類という別の要因も重なっています。それでも、減少の始まりがbot再分類より前にあること、記事単位の先行研究も別の手法でAI Overviewsによる約15%減を示していることを合わせると、検索のAI要約がWikipedia離れの一因になっている可能性は高い、というのが今回の感触です。世界最大の知識共有プラットフォームと、私たち人間の知識に対する向き合い方は、どう変わっていくのでしょうか。

Wikipediaが公開している閲覧数データを視覚化してみました。英語版Wikipediaの人間による閲覧数は、8年間ほぼ変わらなかったのに、2025年になって初めてはっきりと減少しています✍️使ったのはWikimedia Analytics APIの月次データです。2015年7月から2026年5月まで、主要な言語版ごとに「人間によるページビュー」と「自動（bot等）によるページビュー」が取得できます。まず、主要21言語版の人間閲覧数を合計すると、2016年から2024年までは月140億〜150億回でほぼ横ばいでした。それが2025年は月平均131億回、2026年（5月まで）は119億回まで下がっています。英語版だけでも同様で、8年続いた月76億〜77億回から、2025年に71億回、2026年に67億回へと落ちました。確実に言えるのは、「人間によるWikipedia閲覧が、2025年に、長年の横ばいを割り込んで減り始めた」という事実です。＊＊＊次に気になるのは「減り方の中身」です。考えられるのは二つで、「訪れる人そのものが減った」のか、「訪れる人は変わらず、一人あたりが見るページ数が減った」のか、です。英語版を「閲覧数」「ユニークデバイス（訪問者数の近似）」「一人あたり閲覧数」に分けてみると、訪問者数は横ばいから微増で、減っているのは一人あたりの閲覧数のほうでした。ここで確実なのは、訪問者は減っていない、という一点です。「AIが浅い調べものを肩代わりし、深く読みたい人だけが残った」という解釈とも相性は良いのですが、これはまだ可能性の段階です。＊＊＊というのも、一人あたり閲覧数は、生成AI登場よりずっと前の2017年ごろから、すでに年10%前後のペースで下がり続けていたからです。スマートフォンへの移行や、検索結果に出る要約パネルの普及など、長年の流れによるものと考えられます。アクセス手段別で見ても同じで、デスクトップは2018年の月36億回から2023年の25億回へと、AIが話題になる前から減っていました。つまり「閲覧が浅くなる」傾向そのものはAI以前からのもので、この指標だけで生成AIの影響を取り出すことはできません。＊＊＊そこで着目してみたいのが、前年同月比（YoY）です。 YoYはその月を1年前の同じ月と比べる指標で、季節の山と谷を打ち消せるぶん、増減の勢いが見えやすくなります。これを並べると、生成AIの影響と思われる変化がいつ現れたのかが、はっきりしてきます。 ChatGPTが公開されたのは2022年11月ですが、それが丸一年フル稼働した2023年も、2024年の前半も、英語版の閲覧数はむしろ前年比でプラス（およそ+3〜+12%）でした。風向きが変わったのは2024年の年央です。 GoogleがAI Overviews（検索結果の最上部にAIの要約を出す機能）を米国で本格展開したのが2024年5月で、その直後の7月から前年同月比はマイナスへ反転し、以後はマイナス3〜10%で定着しました。確実に言えるのは、ChatGPTの登場では減らず、検索にAI要約が埋め込まれたあとから減り始めた、というタイミングの事実です。因果そのものを断定はできませんが、この検証では重要な対比のように思えます。この投稿に添付しているのが、その前年同月比のグラフです。英語版（オレンジ）・日本語版（緑）・全言語版合計（青）の3本で、縦軸がYoY（%）、ゼロを下回った前年割れの領域を線ごとの色で塗っています。赤い破線は、左がChatGPT公開、右がAI Overviews展開です。英語版と全言語版合計が、ChatGPTの線では落ちず、AI Overviewsの線を境にマイナス側へ沈んでいくのが見て取れます。緑の日本語版だけは動きが違いますが、これは後で触れます。＊＊＊ちなみに2025年の数字には注意が要ります。 Wikimedia財団は2025年に、人間と数えていた閲覧の一部が、判定をすり抜けた高度なbotだったと発表し、2025年3〜8月分を人間から自動へ分類し直しました。この付け替えが入ると、人間の行動が変わっていなくても、統計上の人間閲覧数は下がります。ただ、減少が始まった2024年の年央は、この再分類（2025年3月〜）よりも前です。少なくとも最初の反転については、統計処理の変更だけでは説明できません。なお財団が公表した「人間閲覧約8%減」は、この再分類を補正したあとの数字で、今回の傾向ともおおむね一致しています。＊＊＊言語版どうしの比較も試しました。「AI Overviewsの展開が早かった英語版ほど大きく減ったはず」と考えたのですが、合計値で見るとインドネシア語版やヒンディー語版のほうが大きく減っており、単純比較では因果を取り出せませんでした。 bot再分類の出方や成長率の違いが、言語ごとに混ざってしまうためです。日本の皆様が気になる日本語版は、英語版とは別の動きでした。日本語版は、AI Overviewsが日本に届く前の2022〜2023年にすでに前年比で7〜9%ほど減っており、2024年後半から2025年は持ち直し、はっきり減り出したのはむしろ2025年末から2026年（6〜8%減）です。冒頭のグラフでも、緑の線だけが2023年にいったん沈んで戻っているのが分かります。英語版のような「AI Overviewsと同時に減り出した」タイミングの一致は無く、前史があるぶん、直近の減少をそのままAIのせいとは言い切れません。裏を返せば、日本語版はAIの影響を受けにくい時期が長く、比較の“ものさし”に使えます。それを生かしたのが、ワシントン大学のMehrzad Khosravi氏とHema Yoganarasimhan氏による2026年の論文、「Impact of AI Search Summaries on Website Traffic: Evidence from Google AI Overviews and Wikipedia」（AI検索要約がウェブサイトのアクセスに与える影響：Google AI OverviewsとWikipediaからの証拠、arXiv:2602.18455）です。同じ記事を、英語版とAI Overviews未展開の4言語版（ヒンディー語・インドネシア語・日本語・ポルトガル語）で突き合わせる差の差分析により、AI Overviewsへの露出が英語版記事の日次アクセスを約15%減らした、と推定しています。文化系の記事ほど影響が大きく、理工系では小さいという差もあり、短い要約で済む話題ほど置き換わる、という見立てと整合します。ただしこれは2023年10月から2024年8月という約10か月の短期効果で、長期にわたって同じ大きさが続くかどうかは別の問題です。それでも、今回の集計データが示す「2024年央の転換点」と、この研究の「約15%減」は、別々の角度から同じ向きを指しています。＊＊＊ここから先は解釈ですが、生成AIがWikipediaに与える影響は、ひとつではなさそうです。ひとつは、検索に埋め込まれたAI要約が、人間の浅い調べもののクリックを肩代わりし、人間閲覧を押し下げる方向。もうひとつは、その要約やチャットの土台を作るために、AIの学習用クローラーが大量にアクセスし、機械閲覧を押し上げる方向です。しかも後者の一部が人間のふりをしていたことが、2025年のbot再分類で分かりました。人間の閲覧を減らすAIと、機械の閲覧を増やすAIが、同じ百科事典の上で同時に進んでいるように見えます。 Wikipediaはいまも、多くのAIの回答の出どころだと考えられます。その情報源が、使われるほど人の訪問を失っていくとすれば、誰がこの百科事典を支えるのか、という問いが静かに残りそうです。＊＊＊最後に、今回の分析でわかったことを整理しておきます。確実に言えるのは、 ●英語版・全言語版の人間閲覧数が2025年に、長年の横ばいを割って減ったこと ●減ったのは訪問者数ではなく、一人あたり閲覧数であること ●ChatGPTの登場では減らず、AI Overviews展開の直後から前年割れが定着したことの三つです。まだ断定できないのは、その減少のどこまでが生成AIによるものか、という因果の大きさです。一人あたり閲覧数はAI以前から下がっていましたし、2025年にはbot再分類という別の要因も重なっています。それでも、減少の始まりがbot再分類より前にあること、記事単位の先行研究も別の手法でAI Overviewsによる約15%減を示していることを合わせると、検索のAI要約がWikipedia離れの一因になっている可能性は高い、というのが今回の感触です。世界最大の知識共有プラットフォームと、私たち人間の知識に対する向き合い方は、どう変わっていくのでしょうか。

徒然研究室✍🏻

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NVIDIAのCEOが断言コードを書くだけのエンジニアは、全員AIに消えるジェンスン・フアンのこの発言は、生成AI時代のエンジニア全員が知っておくべき話エンジニアの目的を一言で言うと問題を解くことコーディングは目的ではなくて手段ただの作業のひとつもし「目的＝コードを書くこと」になってたらそれはAIに代わられる側になってしまう Jensenの生い立ちから追うと、かなり刺さる彼は台湾生まれ幼少期にアメリカへ移住するが、英語も話せず、文化も分からんままかなり荒れた学校に放り込まれた勉強ができるかどうか以前に「どう生き残るか」を考えないとあかん環境そこで彼が身につけたのはテクニックでも要領でもなく、「今この場で一番の問題は何か」を見抜く力やったその後エンジニアになり、 LSI Logic、AMDと半導体業界の最前線を渡り歩くここで彼は気づく・技術的に面白いこと・会社が本当に困ってること・市場が評価することこれらがほとんど一致していないという現実に多くの会社は「作れるもの」を作り、「今ある市場」に最適化して、本当の問題から目を背けていただったら自分でやるしかない 1993年、 JensenはNVIDIAを創業するでも当時のNVIDIAは今みたいなAI企業ではなかったグラフィックス市場は不安定。資金はない。失敗したら即終了の世界。実際、最初のプロダクトは盛大にコケたこのとき彼は「コードが悪い」とは言わなかった「俺たちは間違った問題を解いていた」そう結論づけて、市場と技術の“問い”から全部やり直したそこから GPUという概念を磨き続け、 10年以上「意味わからん会社」扱いされながら、計算・並列処理・AIに賭け続けた結果、 “誰も本気で向き合ってなかった問題”を解き続けた会社だけが AI時代のど真ん中に立っただから今、彼はこう言うエンジニアの仕事は新しい問題を見つけてそれを解くこと会社の中には未発見の問題がうじゃうじゃある。だからこそ時間が命。ここが１番重要生成AI時代に仕事を失うエンジニアと給料が上がるエンジニアの差は、コードの上手さではない・何が本当のボトルネックか説明できるか・それを解いたら売上／コスト／速度がどう変わるか言えるか・AIに任せる部分と、人間が決める部分を切り分けられるかこれができる人は AIを「脅威」ではなく生産性ブースターとして重宝される逆に「実装だけ」「言われたことだけ」になった瞬間、 AI＋安い人材に置き換えられるというか完全に不要に給料を上げたかったらやることはシンプル・コードを書く前に“問題定義”を書く・要件をそのまま受け取らず、１回疑う・AIで実装を高速化して、空いた時間で“問い”を探す・ビジネス側と同じ言葉で話すこれができるエンジニアは「作業者」やなく意思決定に近い存在になる Jensenが言ってるのは「コード書くな」ではない目的と作業を混同するなということ生成AI時代、生き残るエンジニアは一番最初に「何を解くべきか」から考えるこれ読んで「ちょっと焦った」なら、たぶん感覚は間違ってない生成AI時代、何もしないのが一番リスク高い考えがズレてないか確認する用に、ブックマークして定期的に見直し推奨こういう生成AI時代のエンジニア論とかプロダクト・意思決定・キャリアの話は、シリコンバレーのスタートアップでCTOやってきた視点で定期的に書いてます気になった人は Taishi | AI Language Learning App 🧞‍♂️ をフォローしといてィ

NVIDIAのCEOが断言コードを書くだけのエンジニアは、全員AIに消えるジェンスン・フアンのこの発言は、生成AI時代のエンジニア全員が知っておくべき話エンジニアの目的を一言で言うと問題を解くことコーディングは目的ではなくて手段ただの作業のひとつもし「目的＝コードを書くこと」になってたらそれはAIに代わられる側になってしまう Jensenの生い立ちから追うと、かなり刺さる彼は台湾生まれ幼少期にアメリカへ移住するが、英語も話せず、文化も分からんままかなり荒れた学校に放り込まれた勉強ができるかどうか以前に「どう生き残るか」を考えないとあかん環境そこで彼が身につけたのはテクニックでも要領でもなく、「今この場で一番の問題は何か」を見抜く力やったその後エンジニアになり、 LSI Logic、AMDと半導体業界の最前線を渡り歩くここで彼は気づく・技術的に面白いこと・会社が本当に困ってること・市場が評価することこれらがほとんど一致していないという現実に多くの会社は「作れるもの」を作り、「今ある市場」に最適化して、本当の問題から目を背けていただったら自分でやるしかない 1993年、 JensenはNVIDIAを創業するでも当時のNVIDIAは今みたいなAI企業ではなかったグラフィックス市場は不安定。資金はない。失敗したら即終了の世界。実際、最初のプロダクトは盛大にコケたこのとき彼は「コードが悪い」とは言わなかった「俺たちは間違った問題を解いていた」そう結論づけて、市場と技術の“問い”から全部やり直したそこから GPUという概念を磨き続け、 10年以上「意味わからん会社」扱いされながら、計算・並列処理・AIに賭け続けた結果、 “誰も本気で向き合ってなかった問題”を解き続けた会社だけが AI時代のど真ん中に立っただから今、彼はこう言うエンジニアの仕事は新しい問題を見つけてそれを解くこと会社の中には未発見の問題がうじゃうじゃある。だからこそ時間が命。ここが１番重要生成AI時代に仕事を失うエンジニアと給料が上がるエンジニアの差は、コードの上手さではない・何が本当のボトルネックか説明できるか・それを解いたら売上／コスト／速度がどう変わるか言えるか・AIに任せる部分と、人間が決める部分を切り分けられるかこれができる人は AIを「脅威」ではなく生産性ブースターとして重宝される逆に「実装だけ」「言われたことだけ」になった瞬間、 AI＋安い人材に置き換えられるというか完全に不要に給料を上げたかったらやることはシンプル・コードを書く前に“問題定義”を書く・要件をそのまま受け取らず、１回疑う・AIで実装を高速化して、空いた時間で“問い”を探す・ビジネス側と同じ言葉で話すこれができるエンジニアは「作業者」やなく意思決定に近い存在になる Jensenが言ってるのは「コード書くな」ではない目的と作業を混同するなということ生成AI時代、生き残るエンジニアは一番最初に「何を解くべきか」から考えるこれ読んで「ちょっと焦った」なら、たぶん感覚は間違ってない生成AI時代、何もしないのが一番リスク高い考えがズレてないか確認する用に、ブックマークして定期的に見直し推奨こういう生成AI時代のエンジニア論とかプロダクト・意思決定・キャリアの話は、シリコンバレーのスタートアップでCTOやってきた視点で定期的に書いてます気になった人は Taishi | AI Language Learning App 🧞‍♂️ をフォローしといてィ

Taishi | AI Language Learning App 🧞‍♂️

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【まさきまき氏「組織を見直せ」に激怒見直されたのは組織ではなく発言者だった】🤔 日本保守党公認の宮城県七ヶ浜町議・遠藤喜二氏がSNSで投稿した「日本保守党再始動するならば組織を見直してください」という一文が、思わぬ波紋を広げている。 9月8日の配信で、保守系配信者のまさきまき氏は、この投稿に強い不快感を示した。「組織を見直してくださいっていうのは意味がわかんないです」「直接言いなはれ！手紙書きなはれ！」「世界中に出すなんて言語道断！」と語り、党内の意見や不満をSNS上で発信した遠藤氏を厳しく批判した。まさき氏によれば、組織への要望があるなら「正しいルート」で伝えるべきであり、公の場で発信するべきではないという。また、「日本保守党を思うものとして私は気分が悪い」とも述べ、投稿そのものより発信方法への怒りをあらわにした。一方で興味深いのは、配信の大半が「組織を見直してください」という提言の中身ではなく、「なぜSNSで発信したのか」という点に向けられていたことだ。遠藤氏が何を問題視しているのかについては、「意味がわからない」「わかるように書くべき」と繰り返されたものの、もし本当に意味がわからないのであれば、「具体的に何を見直すべきなのか」と問いかける選択肢もあったはずだ。しかし実際には、「なぜ外で言うのか」という点への批判が中心となった。結果として議論は、「組織に問題があるのか」ではなく、「組織の問題を外で語ってよいのか」という方向へ移っていった。もちろん、組織内部の課題をまず内部で解決しようとする考え方には一定の合理性がある。だが、その考え方を徹底すると、外部から見えるのは常に「問題のない組織」という姿だけになる。今回の騒動で浮かび上がったのは、遠藤氏の投稿の是非だけではない。組織改革を求める声が上がったとき、その内容より先に「なぜ言ったのか」が問題視される組織文化なのかどうか――。まさき氏は遠藤氏に対し、「何が悪いのか書きなはれ」「男らしく書きなはれ」と迫った。しかし皮肉なことに、その配信で最も熱量をもって語られたのは組織の問題点ではなく、発言者である遠藤氏の姿勢そのものだった。「組織を見直してください」という一文に対し、「組織のどこに課題があるのか」ではなく、「そんなことを外で言うな」という反応が広がるのであれば、見直しの対象として真っ先に注目されたのは組織そのものではなく、問題提起を行った発言者だったと言えるのかもしれない。百田尚樹代表は「日本保守党は何度も再始動する」と語った。だが、再始動を語る前に組織改革を求める声が上がったとき、その提言の中身より発信方法が議論の中心になるのであれば、そこにもまた一つの組織的な課題が見えてくる。遠藤氏の投稿を巡る騒動は、図らずも「組織を見直すべきか」という問いだけでなく、「組織は異論をどう受け止めるのか」という問いを投げかけているようにも見える。 2026/9/8 まさ6

【まさきまき氏「組織を見直せ」に激怒見直されたのは組織ではなく発言者だった】🤔 日本保守党公認の宮城県七ヶ浜町議・遠藤喜二氏がSNSで投稿した「日本保守党再始動するならば組織を見直してください」という一文が、思わぬ波紋を広げている。 9月8日の配信で、保守系配信者のまさきまき氏は、この投稿に強い不快感を示した。「組織を見直してくださいっていうのは意味がわかんないです」「直接言いなはれ！手紙書きなはれ！」「世界中に出すなんて言語道断！」と語り、党内の意見や不満をSNS上で発信した遠藤氏を厳しく批判した。まさき氏によれば、組織への要望があるなら「正しいルート」で伝えるべきであり、公の場で発信するべきではないという。また、「日本保守党を思うものとして私は気分が悪い」とも述べ、投稿そのものより発信方法への怒りをあらわにした。一方で興味深いのは、配信の大半が「組織を見直してください」という提言の中身ではなく、「なぜSNSで発信したのか」という点に向けられていたことだ。遠藤氏が何を問題視しているのかについては、「意味がわからない」「わかるように書くべき」と繰り返されたものの、もし本当に意味がわからないのであれば、「具体的に何を見直すべきなのか」と問いかける選択肢もあったはずだ。しかし実際には、「なぜ外で言うのか」という点への批判が中心となった。結果として議論は、「組織に問題があるのか」ではなく、「組織の問題を外で語ってよいのか」という方向へ移っていった。もちろん、組織内部の課題をまず内部で解決しようとする考え方には一定の合理性がある。だが、その考え方を徹底すると、外部から見えるのは常に「問題のない組織」という姿だけになる。今回の騒動で浮かび上がったのは、遠藤氏の投稿の是非だけではない。組織改革を求める声が上がったとき、その内容より先に「なぜ言ったのか」が問題視される組織文化なのかどうか――。まさき氏は遠藤氏に対し、「何が悪いのか書きなはれ」「男らしく書きなはれ」と迫った。しかし皮肉なことに、その配信で最も熱量をもって語られたのは組織の問題点ではなく、発言者である遠藤氏の姿勢そのものだった。「組織を見直してください」という一文に対し、「組織のどこに課題があるのか」ではなく、「そんなことを外で言うな」という反応が広がるのであれば、見直しの対象として真っ先に注目されたのは組織そのものではなく、問題提起を行った発言者だったと言えるのかもしれない。百田尚樹代表は「日本保守党は何度も再始動する」と語った。だが、再始動を語る前に組織改革を求める声が上がったとき、その提言の中身より発信方法が議論の中心になるのであれば、そこにもまた一つの組織的な課題が見えてくる。遠藤氏の投稿を巡る騒動は、図らずも「組織を見直すべきか」という問いだけでなく、「組織は異論をどう受け止めるのか」という問いを投げかけているようにも見える。 2026/9/8 まさ6

akiha

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人間と同程度のAIにまで到達して、そこで突然進化が止まるわけがない。汎用知能が成立した瞬間、次に来るのは超知能であり、その時点で発明の主役は人類から機械の心へ移る。産業革命との比較では足りない——それは「ホモ・サピエンスの出現」あるいは「生命の誕生」に匹敵する断絶かもしれない。ニック・ボストロム「技術と科学の発展が広い範囲でこのまま続くことが許されるなら、私たちはいずれそこに到達すると思います。しかも最近は、実際にその方向へ進みつつあるように見えます。ですから、こうした点は、この問題をかなり真剣に受け止めるべきだと示す、基本的な考慮事項だと思います。そして、もし私たちが本当にAGI、すなわち汎用人工知能を開発したら、それが何を意味するのかを考えることができます。私がまず思うのは、それはほどなくして超知能の開発につながるだろうということです。人間と同程度のAIにまで到達して、そこで突然止まるとは思いません。そうなると私たちは、心そのものを設計できる世界に入ることになります。そして自動化されるのは、産業革命において蒸気機関や内燃機関によって自動化が始まったような筋肉労働だけではありません。たとえば掘削機は、どんな力自慢の人間よりもはるかに強いですが、それと同じように、今度はあらゆる人間の労働が自動化されることになります。しかもそのときには、どんな天才的な科学者や芸術家よりも深く考えられる機械の心が現れるでしょう。ですから、それは実質的に、私たちが最後に必要とする発明になるのです。その時点以降の発明は、こうした機械の心によって、はるかに優れた形で、はるかに速く生み出されるようになるからです。したがって、これは人間のあり方そのものを非常に根本的に変える出来事になると思います。これを理解するにあたって、産業革命との類比を持ち出す人もいますし、そこから学べることもあるとは思います。しかし、おそらく本当に近い比較対象は、むしろホモ・サピエンスそのものの出現や、あるいは生命の誕生にまでさかのぼる必要があるのかもしれません」

人間と同程度のAIにまで到達して、そこで突然進化が止まるわけがない。汎用知能が成立した瞬間、次に来るのは超知能であり、その時点で発明の主役は人類から機械の心へ移る。産業革命との比較では足りない——それは「ホモ・サピエンスの出現」あるいは「生命の誕生」に匹敵する断絶かもしれない。ニック・ボストロム「技術と科学の発展が広い範囲でこのまま続くことが許されるなら、私たちはいずれそこに到達すると思います。しかも最近は、実際にその方向へ進みつつあるように見えます。ですから、こうした点は、この問題をかなり真剣に受け止めるべきだと示す、基本的な考慮事項だと思います。そして、もし私たちが本当にAGI、すなわち汎用人工知能を開発したら、それが何を意味するのかを考えることができます。私がまず思うのは、それはほどなくして超知能の開発につながるだろうということです。人間と同程度のAIにまで到達して、そこで突然止まるとは思いません。そうなると私たちは、心そのものを設計できる世界に入ることになります。そして自動化されるのは、産業革命において蒸気機関や内燃機関によって自動化が始まったような筋肉労働だけではありません。たとえば掘削機は、どんな力自慢の人間よりもはるかに強いですが、それと同じように、今度はあらゆる人間の労働が自動化されることになります。しかもそのときには、どんな天才的な科学者や芸術家よりも深く考えられる機械の心が現れるでしょう。ですから、それは実質的に、私たちが最後に必要とする発明になるのです。その時点以降の発明は、こうした機械の心によって、はるかに優れた形で、はるかに速く生み出されるようになるからです。したがって、これは人間のあり方そのものを非常に根本的に変える出来事になると思います。これを理解するにあたって、産業革命との類比を持ち出す人もいますし、そこから学べることもあるとは思います。しかし、おそらく本当に近い比較対象は、むしろホモ・サピエンスそのものの出現や、あるいは生命の誕生にまでさかのぼる必要があるのかもしれません」

Tsubame

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