今、情報処理革命(第二次産業革命)の真っ只中にいる
まず下記urlからYouTubeをご覧ください。https://www.youtube.com/watch?v=Jrl8chErW2s
1:30からMeta(Facebook)のリストラの話しです。
アメリカでITエンジニアの大量解雇が続いていますが、このYouTubeの話しは視点がズレています。
エンジニアが書き上げたソースコードをみれば、処理の内容など一目瞭然です。マウスやキーの操作からソフトウェア開発作業をデータとして取り込んで？なんの意味があるとも思えません。
＜Meta＞
MPRが伝えるMetaの大量解雇のニュースです。NPR(National Public Radio：信頼のおける独立メディア)のニュースです。
「Meta slashes 8,000 jobs as it pivots towards AI」
「Meta(メタ)、AIへの事業転換に伴い8,000人を削減」
https://www.npr.org/2026/05/20/nx-s1-5826917/meta-layoffs-ai-jobs
英文の記事をDeepLで機械翻訳しました。下記は記事の主要部です。
「Facebook、Instagram、WhatsAppの親会社であるMetaは水曜日、人員削減と人工知能(AI)への事業転換を加速させる大規模な組織再編を開始した。」
「AIへの転換の一環として、さらに7,000人のMeta社員の役割が変更されるという。」
「Metaをはじめとする大手テック企業は、人工知能（AI）に巨額の投資を行っており、巨額の報酬パッケージで人材を引き寄せ、数十億ドル規模のデータセンターを建設してAI競争での優位性を確保しようとしている。この競争において、MetaはOpenAI、Anthropic、Googleといった競合他社に後れを取っている。」
＜GoogleのGemini3.0pro＞
マイクロソフト(Open AI)に遅れはとったものの、GoogleがGemini3.0ProでChatGPTを過去の遺物にしてしまった感があります。
Gemini3.0Proは文章だけでなく、画像も数学処理も、文章でこういうことをしてくれと入力すれば、source code＝一般的な言葉でいえばプログラムさえも自動生成してくれます。その延長線で人が書いたsource codeのデバッグまでしてくれます。ここまでくると、クリエータと呼ばれる人たち、上っ面な提案までしかできないコンサルタントや市場調査会社への需要は激減するでしょう。法律相談も弁護士に行く前にまずGeminiでになります。学校で先生と呼ばれる人たちの授業を受けるより、図書館で資料を漁るよりGeminiに聞いたほうが手っ取り早いということになります。
転職活動を始めるにあたって候補の会社の社名を入力すれば、抜けのない職務経歴書を書いてくれるし、採用面接で高い評価をえられる応答の模範まで出力してくれます。面接担当者も似たようなもので、生成AIで質問リストを作成して待っているはずです。
＜AnthropicのMythos＞
ここにきてAnthropic社のMythosをどうしたものかとう騒ぎが起きています。
ググった結果をDeepLで機械翻訳しました。冒頭だけで何が起きようとしているか、容易に想像がつくと思います。
「Anthropic社の最新のAIモデル、特に「Mythos」として知られるサイバーセキュリティに特化したモデルは、その自律的なコーディング能力や脆弱性マッピング能力が人間の技能を上回っていることから、世界中で警鐘を鳴らしている。これらのモデルはソフトウェアの欠陥を迅速に特定し悪用することができるため、Anthropic社は深刻なサイバーリスクを軽減するために、その公開を制限している。『公開するには危険すぎる』という議論Anthropicが『Claude Mythos』(Fable 5も)を一般公開しないという決定は、人工知能の進むべき方向性について激しい議論を巻き起こしている。
自律的なハッキング： このモデルは、主要なオペレーティングシステムやウェブブラウザにおける重大なソフトウェアの脆弱性を自律的に発見し、それらを連鎖させるという前例のない能力を示した。兵器化のリスク：この技術が悪意ある者の手に渡れば、世界的な銀行、エネルギー、水道インフラに影響を及ぼす大規模な悪意あるサイバー攻撃に利用される可能性がある。」
＜生産性の向上が雇用(勤労所得)を押し下げるー社会が変わる＞
生成AIがソースコードを返してくる機能と性能を充実させています。その機能を使えばソフトウェアの開発工数を削減できます。ソフトウェアエンジニアは生成AIを上手く使うソフトウェアを開発しています。経験の浅い(給料の安い)エンジニアでもそれなりの仕事が出来てしまう環境が整ってきています。開発の手間が減れば、開発に必要とするエンジニアの数を減らせます。さらに残った人たちの給料を押し下げる力が働きます。
若い人たちのなかには、ITエンジニアになればメシを食いっぱぐれることはないと思っていた人たちも多いでしょう。事実、今でも求人難が解消する気配はありません。ただ、求められる人材の二分化、あるいは三分化が進んでいます。十分な実績を誇る、できる人たちの中には好待遇をもとめて転職を重ねる人たちがいます。ただ、そうした明るい将来も持っている人たちでさえ、新しい技術の登場で居場所を失う可能性があります。ましてや平凡な(いつでも誰かに置き換えられる程度の)技能しか持ち合わせていないエンジニアは低賃金の仕事へ、さらにはシステムの運用というエンジニアとは呼べない職務へと押しやられていきます。
影響を受けるのはITエンジニアだけではありません。生成AIの活用はあらゆる業種のすべての人たちの仕事ありようを変え、ひいては社会構造に大きな変革をもたらすでしょう。
IT業界はとんでもない速さで進化し続けています。IT業界のエンジニアは自分たちで自分たちの職を消し去る仕事をしている自覚があります。そんな仕事をと思ってはいても止めようがありません。そこでは昨日の先端が明日には昔の話しになってしまいます。次々と登場してくる新しい技術の習得に明け暮れながら、生き残れるためにどうしたらいいのか模索している人たちが次の社会を作っているように見えます。
下記urlからYouTubeをご覧ください。
【ChatGPTはもう古い】知らないと乗り遅れる。Googleの最新AIが異次元クラス！ChatGPTを超えた「Gemini 3.0 Pro」と「Nano Banana Pro 」が凄すぎる。
https://www.youtube.com/watch?v=Obpxflp5SFM
ChatGPTが登場したとき、そこまで来たかと驚きましたが、ChatGPTの先を行くものが次々と登場してきて、今起きていることは、まるでそこまで迫っている大地震の予兆にすぎないような気がしてなりません。この先どうなっていくのか、期待と不安が入り混じった不思議な高揚感のようなものがあります。
コンピュータシステムの情報処理能力が人の頭脳をもってしかできないと考えられてき作業を、たとえ限定的な領域に限ったにしても凌駕したことが明らかなりました。コンピュータシステムは人が長年にわたって培ったものを情報として処理するまでしかできないにしても、生成AIには人では到底扱いきれない情報量を瞬時に処理する能力があります。今目の前で起きているのは情報処理革命で、いくらもしないうちに、第二次産業革命と呼ばれるようになるでしょう。
現在進行形で進んでいる情報処理革命のまっただなかにいて、改めて産業革命とは何だったのかと考えると、それは動力革命にすぎなかったとしか思えません。
歴史に学ばなければならないですが、今目の前で起きていることをどう判断するべきかという視点なしに学ぶ歴史にどれほどの意味があるのでしょう。産業革命が生み出した思想や広義の社会学を指針として情報処理革命を理解できるとも思えません。
＜参考：生成AIの構築に要する資金＞
ニュースで莫大な費用がかかると聞いてはいますが、どれほどなのかとググってみました。
「生成AI用のデータセンターを構築するには、規模により数十億円から数兆円規模の資金が必要です。米バーンスタイン・リサーチの試算によると、一般的なAI向けの1GW級大規模データセンターの場合、建設・インフラ整備だけで約350億ドル（約5兆円超）の投資が必要とされています。クラウド大手(例えばAmazonのAWS)の投資水準では、数千億から数兆円規模のプロジェクトも珍しくありません。生成AI向けのデータセンターが巨額の資金を必要とする理由は以下の通りです。電力と冷却のインフラ: 生成AIの学習には膨大な電力が必要であり、発熱を抑える高度な冷却システムが必須です。GPUサーバーの調達: 最もコストがかかるのがAI専用半導体の確保であり、1つの施設に数十万個のGPUを内蔵するためコストが跳ね上がります。高速ネットワーク: 膨大なデータを遅延なく処理するため、最先端のネットワーク機器や高速通信回線の敷設が必要です。現在建設されているAIデータセンターの具体的な投資水準の例は以下の通りです。」
「OpenAI等が主導する全米(国家)規模の次世代AIインフラ計画では七八兆円から二二〇兆円」と言われています。
ちなみに二〇二六年度の日本の国家予算は、過去最大規模で一二二兆三〇九二億円。そのうち防衛予算(防衛関係費)の総額は、九兆三五三億円です。日本の国家予算をすべてAIインフラの構築に当てたとしても、アメリカのAIインフラ一社にも及ばないものしかできないでしょう。
AIデータセンターには消費電力の問題があります。
AIデータセンターはとんでもない電力を消費します。その電力をまかなうために発電・送電システムを構築しなければなりません。そこからデータセンターへの電力供給が環境破壊につながりかねないという問題も浮かび上がって来ています。この先どうできるのか、どうなるのか、巷の一私人には想像することも出来ない領域の話しでガラにもなく呻吟しています。
2026年6月20日