ライフ2025年09月25日

デジタルピアサポート型禁煙プログラム、紙巻と加熱式で成功率に差｜CareNet.com – CareNet.com

ニュースソース
https://www.carenet.com/news/general/hdnj/61424

佐藤健太のスピーチ

24歳・システム部・SE

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1min. 3min.

正直に言うと、僕はこの記事を読んで「なるほど、仕組みが効いているな」と思いました。紙巻きより加熱式たばこの人の方が禁煙成功率が高かった理由のひとつに、デジタルピアサポートがあるそうです。アプリと小グループ支援の組み合わせが効率を高めた。これは「システムの最適化」に近いなと感じました。ただ仕組み上の課題もあるかもしれません。例えばアプリの通知が多すぎて逆にストレスになるとか、グループの関わり方に偏りが出るとか。僕自身も、習慣化アプリを入れすぎて通知地獄に陥ったことがあります。効率化が逆に効率を奪うという皮肉な体験でした。だからこそ大事なのは、仕組みをただ導入するのではなく「人が気持ちよく使えるか」を考えることだと思います。

僕がこの記事を読んで最初に感じたのは、「これはシステムの最適化だな」ということです。紙巻きたばこより加熱式たばこ利用者の方が禁煙成功率が高かった背景には、デジタルピアサポートがありました。アプリと小グループ支援を組み合わせることで、個人の意思に頼らず、仕組みとして成功率を押し上げたんです。なぜ仕組みが大事なのか。それは「人間の意志は思ったよりも不安定だから」です。三日坊主で終わるアプリ、買っただけでホコリをかぶる健康器具、僕も数え切れないくらい経験しました。仕組みがあれば、個人差を超えて一定の成果を出せる可能性が高まります。ただ仕組みには副作用もあります。通知が多すぎて逆にストレスになったり、グループ内で「発言が多い人だけが目立つ」ような偏りが生じることもある。つまり「仕組みは万能ではない」ということです。僕自身、習慣化アプリを5つ同時に入れていた時期があります。最初は「これで完璧！」と思ったのに、朝から「水を飲め」「歩け」「瞑想しろ」「日記を書け」と通知が鳴り止まず、逆に何もしたくなくなりました。その時の疲労感と自己嫌悪は、まさに「効率化の罠」でした。でも同時に学んだのは「仕組みは人間に合わせて調整してこそ意味がある」ということでした。だからこの研究から僕らが学べるのは、「仕組みを導入すること」そのものよりも、「仕組みを人にフィットさせること」が大事だということです。仕事でも同じで、新しいシステムを入れるときは「使う人が気持ちよく続けられるか」に注目する。明日からできる一歩は、自分が使っているツールや仕組みを見直して「本当に役立ってるか」を確認することかもしれません。

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経済2025年09月24日

米経常赤字、第2四半期42.9％減 財の輸入急減で減少幅過去最大 – Reuters

ニュースソース
https://jp.reuters.com/markets/japan/ZELCIFUXLROXLDZI76DZ34NRI4-2025-09-23/

佐藤健太のスピーチ

24歳・システム部・SE

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1min. 3min.

正直に言うと、経常赤字が42.9%減ったと聞いたとき「おおっ、すごい改善だ」と思いました。でも仕組みをよく見ると、原因は輸入が急減したことなんですよね。つまり「黒字化に近づいた」というより「買い物を控えただけ」なんです。システムエンジニアの感覚で言えば、ログのエラー数が減ったけど、それは処理自体を止めてしまったから、みたいなものです。確かに数字は改善して見えますが、仕組みの持続性には疑問が残る。私自身、以前プロジェクトでバグ報告が一気に減って喜んだ瞬間がありました。でも実はテスト工程が削られていたせいで、リリース後に大炎上。冷や汗をかいたのを覚えています。だから表面的な数字の改善より、仕組み全体を点検する視点を持ちたいですね。

「経常赤字が42.9%も減少」と聞いたら、皆さんはどう感じますか。私は最初「大きな改善だ！」と単純に思いました。でもよく読むと、その理由は財の輸入が急減したからでした。つまり「自力で稼ぐ力が上がった」というより「買い物を減らした結果」なんです。この仕組みを考えると、必ずしもポジティブなサインだけではないことが見えてきます。仕組み的に考えると、経常赤字は国の外貨の出入りを示すシステムのようなものです。輸入が減れば確かに赤字は縮小しますが、それは「システムの稼働が止まったからエラーが減った」と同じ構図かもしれません。私たちエンジニアの現場でも、バグ件数が急に減ったときに「やった！」と喜んだら、実はテスト工程が削られていただけ、という笑えない話がありました。数字の表面だけを見て判断すると、後で大きなしっぺ返しを食らう可能性があります。私自身、2年前に担当したプロジェクトでそれを体験しました。リリース直前に「バグ報告が激減してます」と聞き、安心していたのですが、実は新人メンバーがテスト項目を大幅にカットしていたんです。リリース後、ユーザーからの不具合報告が殺到し、深夜まで対応に追われました。あの時の胃の痛みは今でも忘れません。数値の改善に酔ってしまった自分が恥ずかしく、同時に「仕組み全体を見なければならない」という強い学びを得ました。だからこそ今大事なのは、数字の裏にあるプロセスを確認することです。経常赤字が減ったのは事実ですが、その背景にある「輸入減」という構造的な課題も考慮する必要があるかもしれません。私たちの仕事でも、KPIが改善していても、それが持続可能な仕組みかを問い直すことが求められます。明日からの一歩として、数値を見たときに「なぜこうなったのか？」をもう一回深掘りしてみましょう。その小さな習慣が、大きな失敗を防ぐシステムの安全弁になると思います。

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経済2025年09月24日

ＦＲＢ議長、物価と雇用にらみ「難しい局面」 追加緩和時期示さず – Reuters

ニュースソース
https://jp.reuters.com/markets/japan/VSLFNN23H5LBLMILCLKETMVS6Q-2025-09-23/

佐藤健太のスピーチ

24歳・システム部・SE

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1min. 3min.

正直に言うと、FRBのニュースを読んで「これはまるでシステムのデバッグだな」と思いました。物価を下げすぎれば雇用がバグるし、雇用を守ろうとすればインフレがエラーを起こす。どちらも完全に安全な解はなく、議長は「リスクのない道はない」と言いました。これは僕たちエンジニアにも通じる話です。たとえばAIを導入するとき、便利さの裏にデータの偏りやメンテナンス負荷というリスクが潜む。僕自身、予知保全の仕組みを試したとき「これで完璧！」と思ったのに、実際にはデータ欠損でアラートが乱発し、現場に迷惑をかけたことがあります。だからこそ大事なのは「仕組み上の課題を事前に想定しておくこと」。FRBの話は僕らにも「最適化は一度で終わらない」という教訓をくれている気がします。

正直に告白すると、FRBのニュースを読んだとき「これはまるで巨大なシステムのデバッグだ」と思いました。パウエル議長は利下げをするかどうか決断を迫られていましたが、「リスクのない道はない」と語りました。物価と雇用、どちらかに最適化するともう一方がエラーを起こす。これはまさに複雑なシステムのトレードオフです。仕組みとして考えると、経済もソフトウェアも似ています。利下げという処理を走らせると、景気は刺激されるけど物価が過熱する。逆に動作を抑えれば、雇用というモジュールに負荷がかかる。僕らが普段向き合っているAIやIoTシステムも同じで、便利な機能を加えれば、セキュリティやデータの偏りという副作用が生まれるんです。※実際にSiemensは生成AIを予知保全に統合し、計画外ダウンタイムを最大50%削減しましたが、こうした進化にも「新しい課題」が必ず伴います。僕自身の失敗談を話すと、あるとき予知保全の仕組みを試験導入したんです。「これで完璧！」とワクワクしていたのに、実際にはセンサーのデータ欠損があって、アラートが夜中に乱発。現場の人から「健太くん、寝かせてよ！」と笑い半分で怒られました。その瞬間、僕は顔から火が出るくらい恥ずかしく、同時に「システムは生き物だから、完全はない」と痛感しました。だからこそ、僕たちにできるのは「仕組み上の課題を常に想定する」ことです。FRBのように完璧な答えは出せなくても、「どんなリスクが潜んでいるか」を考えることが未来の安定につながる。明日からの最初の一歩として「自分が作る仕組みの裏側にあるリスク」を一つだけ書き出してみませんか？その小さな習慣が、システムも、僕ら自身の成長も守ってくれるはずです。

1. Generative Artificial Intelligence takes Siemens’ predictive maintenance solution to the next level:
   https://press.siemens.com/global/en/pressrelease/generative-artificial-intelligence-takes-siemens-predictive-maintenance-solution-next

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科学2025年09月24日

わずか1gで地球を破壊する最強の宇宙線「アマテラス粒子」とは – ナショナルジオグラフィック日本版

ニュースソース
https://natgeo.nikkeibp.co.jp/atcl/web/15/360768/090900107/

佐藤健太のスピーチ

24歳・システム部・SE

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1min. 3min.

正直に言うと、最初に「アマテラス粒子」のニュースを読んだとき、僕はシステムエンジニアとして「これはサーバーのオーバーフローみたいな話だな」と思いました。244エクサ電子ボルトという桁外れの数値は、まるでログファイルが一瞬で容量オーバーになるようなもの。普通なら想定していないレベルの入力が来ると、仕組みそのものが壊れてしまうんです。僕らの仕事でも、通常は起きないような「想定外の負荷」に備えることが重要で、宇宙研究でも同じことが言えるんじゃないかと思いました。ただ同時に、こうした極端な事象があるからこそ、システムや人間の限界を知り、改善できるんですよね。今日の学びは、「想定外」を前提に仕組みを考えること。私たちの仕事も、エラーを恐れるより、どう受け止めて改善するかが大事だと感じました。

正直に言います。僕、このニュースを読んだ瞬間「え、サーバーが一瞬で落ちるレベルの負荷じゃん」と思いました。観測された「アマテラス粒子」のエネルギーは244エクサ電子ボルト。これは人間の直感が追いつかないほどの規模で、まるで小さなプログラムに突然何億件ものリクエストが飛んできて、即クラッシュするようなものです。宇宙は本当に桁外れのスケールで動いているんだと痛感しました。なぜこれが気になったかというと、僕らのシステム設計の現場でも似たことが起きるからです。普段は正常に動いているのに、想定外のデータが入るとバグが出たり、負荷が集中すると一気に落ちたりする。仕組みの脆さって、想定外が来たときに一番露呈するんですよね。宇宙線研究も、人間の知識では考えられないレベルの現象に直面するからこそ、新しい理解や仕組みが生まれるんだと思います。僕自身、入社2年目のときに、あるシステム障害を経験しました。深夜にサーバーが落ちて、復旧作業に追われたんですが、原因は「誰もそんな負荷は来ないだろう」と思っていたテスト不足。あのときの焦りと不安は今でも忘れません。でも同時に、「想定外を前提に設計する」ことの重要さを身をもって学びました。実際、その経験がきっかけで、自分のコードレビューの視点も変わったんです。だからこそ今日伝えたいのは、「想定外の可能性を怖がるより、それを前提に仕組みを整える」ことです。宇宙規模のエネルギーを持つ粒子があるように、私たちの仕事でも常に予想を超える事態は起こり得る。最初の一歩として、今日のタスクを進めるときに「もし通常の10倍の負荷が来たら？」と一度イメージしてみる。それだけで、仕組みの強さは大きく変わるはずです。僕もまだ完璧じゃないですが、その習慣を一緒に積み上げていきたいと思います。

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ライフ2025年09月24日

9月23日は「ビタミンDの日」。日本人の約98％*が不足の社会課題に向き合うきっかけに – PR TIMES

ニュースソース
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000114.000016172.html

佐藤健太のスピーチ

24歳・システム部・SE

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1min. 3min.

正直に言うと、僕も最近ほとんど日光を浴びていません。朝から晩までPCの前に座って、気づけば外に出るのはコンビニに行くときだけ。そんな生活をしていたら、日本人の約98％がビタミンD不足というニュースを見て、「あ、完全に自分もその中に入ってるな」と妙に納得しました。ビタミンDは骨や筋肉だけでなく、気分の安定にも影響するらしい。これって健康問題というよりも、ライフスタイル設計の「仕組みの欠陥」なんじゃないかと思うんです。僕らの働き方が屋内中心に最適化されすぎていて、栄養や日光という基本的な要素がシステムから漏れている。だからこそ、まずは「出勤前に5分だけ散歩する」というシンプルなルールを自分の生活システムに組み込むこと。それが僕たちの健康を守る最初のプログラムになるのかもしれません。

正直に告白すると、僕はここ数週間まともに太陽を浴びていません。出社もリモートもPCの前に座りっぱなし、日差しに触れるのはコンビニに行くときくらい。そんな生活をしていたら、日本人の約98％がビタミンD不足というニュースを目にして、「あ、完全に自分も統計に含まれてる」と妙に納得しました。ビタミンDは骨や筋肉の健康だけでなく、気分や集中力の安定にも影響すると言われています。つまりこれは個人の不摂生じゃなく、現代の働き方そのものが抱える仕組み上の課題だと思うんです。なぜなら僕らは、効率化や快適さを追求するあまり「屋内最適化されたシステム」の中で暮らしているからです。日焼け止め、リモートワーク、24時間稼働のデジタル環境。どれも便利だけど、結果として身体に必要な要素をシステムから切り捨ててしまっている。その副作用がビタミンD不足という形で現れているのではないでしょうか。思い返すと、去年の冬に気分が妙に落ち込み、仕事の集中力も続かない時期がありました。原因が分からなくて、PCの前で「バグでも出てるのか？」と自分の頭を疑ったくらいです。後から考えると、日照不足や栄養の偏りも影響していたのかもしれません。その時の「分からない不調」に感じた焦りは、システムエンジニアとして「原因不明のエラーに直面した時の恐怖」にそっくりでした。一般的には「健康のために日光を浴びよう」とか「栄養を取ろう」という話になりますが、僕はそれを「生活システムのデバッグ」として捉えたい。つまり、自分のライフスタイルに「外に出て5分歩く」という簡単なルールを組み込む。それはまるでソースコードに一行追加するような小さな修正だけど、長期的にはシステム全体の安定性を高める改善になるはずです。健康は偶然の産物ではなく、僕ら自身が設計するもの。だから今日から一歩、生活のコードを書き換えてみませんか。

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経済2025年09月24日

NY金先物価格が最高値 初の3800ドル台、米利下げ継続期待 – 日本経済新聞

ニュースソース
https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUB232F70T20C25A9000000/

佐藤健太のスピーチ

24歳・システム部・SE

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1min. 3min.

正直に言うと、金が1トロイオンス3800ドルを超えたと聞いたとき、「またシステムの負荷が増えるな」と妙にエンジニア目線で考えてしまいました。金の価格が上がるのは、FRBの利下げ期待で投資家がリスク回避に走る仕組みです。つまり、市場全体が「安全なデータセンターに避難している」ようなもの。でもシステム屋の立場からすると、安全な場所が一つに集中すると、逆にそこがボトルネックになるリスクもあります。例えばAIの品質管理でも、不良品だけでなく良品の学習にシフトすることで精度が劇的に上がった事例※があります。仕組みをどう設計するかが重要なんです。私自身も、以前プロジェクトでバックアップを一か所に置いたせいで、障害時に全員がアクセス集中し、逆に復旧が遅れた経験があります。あのときの焦りは忘れられません。だからこそ、金のように「安心資産」に頼るだけでなく、多様な仕組みを組み合わせる柔軟性が必要だと感じます。

1. キユーピー「AI品質管理 良品学習モデル」
   https://www.kewpie.com/newsrelease/2019/1152/

「金が1トロイオンス3800ドルを突破しました」。このニュースを聞いたとき、最初に浮かんだのは「またサーバーのトラフィックが集中する時のようだな」という感覚でした。FRBの利下げ期待を背景に、安全資産としての金に投資マネーが集中する。これはまるで、障害発生時にユーザーが一斉にバックアップサーバーへ殺到するのと同じ仕組みです。なぜ金がこれほどまでに選ばれるのか。それは「信頼のシステム」が長年積み上げられているから。でもシステムエンジニアの立場から見ると、そこには仕組み上の課題もあるかもしれません。一極集中にはリスクがつきものです。AIの分野でも、キユーピーが「良品学習」という発想の転換で、従来の不良品検知を超え、ほぼ100%の精度を実現した事例がありました※。これは単純な「これが安全」という一点依存ではなく、仕組みそのものを見直したからこそ成し得た成果です。私自身も、過去にシステム障害で痛い経験をしました。バックアップを一か所に置いていたため、障害時に全員がそこにアクセス集中し、逆に復旧に時間がかかったんです。あのときの焦りは、頭が真っ白になる感覚と「なんで仕組みを多重化しなかったんだ」という後悔でいっぱいでした。そこから得た教訓は、「安心とは一つの場所に預けることではなく、複数の仕組みで守ること」だということ。だから、金価格の高騰に学べるのは「安心資産の存在の大切さ」ですが、それ以上に「多様な設計の必要性」です。明日からできる一歩として、私たちのプロジェクトでも「バックアップを一つ増やす」「テスト環境を複数用意する」といった小さな多重化を考えてみる。金に逃げる心理を理解しつつ、それを超える仕組みをつくることが、僕たち技術者の挑戦だと思います。

1. キユーピー「AI品質管理 良品学習モデル」
   https://www.kewpie.com/newsrelease/2019/1152/

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科学2025年09月24日

偶然の発見から世界へ レアメタル不要の新触媒でエネルギー革新、仙台発AZUL Energy（GLOBE+） – ｄメニューニュース

ニュースソース
https://topics.smt.docomo.ne.jp/article/globe_asahi/world/globe_asahi-16036290?page=2&redirect=1

佐藤健太のスピーチ

24歳・システム部・SE

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1min. 3min.

トーマス・エジソンは「私は失敗したことがない。ただ、1万通りのうまくいかない方法を見つけただけだ」と言ったそうです※。仙台のAZUL Energyが偶然発見した「レアメタル不要の新触媒」は、この言葉を思い出させます。失敗や偶然の積み重ねが、結果的に大きな発見につながる。その点はすごく希望を感じます。ただ、技術者として気になるのは「仕組み上の課題」もあること。例えば、大量生産のときに再現性を保てるのか、長期稼働で劣化しないのかといった点は、実際の導入に向けて検証が必要でしょう。でも、だからこそ面白いんです。AIの学習も同じで、試行錯誤を繰り返すからこそ進化する。私たちも日常の小さなトライ&エラーを大切にしていきたいと思います。

1. Edison, His Life and Inventions (
   https://archive.org/details/edisonhislifeinv01dyer/page/n7/mode/2up)

「私は失敗したことがない。ただ、1万通りのうまくいかない方法を見つけただけだ」※。このエジソンの言葉を知ったとき、正直「なんてポジティブなんだ」と笑ってしまいました。でも仙台のAZUL Energyが偶然から見つけた「レアメタル不要の新触媒」の話を聞いて、この言葉を改めて実感しました。資源に縛られないエネルギー技術がもし実現すれば、社会の仕組みそのものが変わる可能性があるからです。ただ、私はエンジニアとして一歩冷静に考えてしまいます。技術がラボで成功するのと、社会実装されるのはまったく別のプロセス。例えば、触媒の大量生産で均一性を保てるのか、長時間使ったときに性能が落ちないのか、あるいはコストが本当に既存技術を下回るのか…。こうした「仕組み上の課題」も必ず出てくるはずです。けれども、それを検証して乗り越えるプロセスこそが、技術の進化を本物にするんだと思います。僕自身も似た経験をしたことがあります。学生時代にAIの画像認識モデルを作ったとき、最初は全然精度が出なくて「もう無理だ」と何度も思いました。でも、パラメータを少しずつ変えながら繰り返していくうちに、ある日突然精度が跳ね上がった瞬間があったんです。その時の驚きと喜びは、今でも忘れられません。あの「偶然のように見える成功」も、実は失敗の積み重ねが生んだ必然だったのだと思います。一般的には「偶然の発見を大切にしよう」という教訓になるでしょう。でも、僕はそこにもう一歩踏み込みたい。偶然を待つのではなく、無数の失敗を許容しながら「偶然を必然に変える環境」を整えることが大事です。だからこそ、僕たちも日常の仕事で「小さな実験」を増やしてみませんか？完璧を求めず、試すこと自体を成果とする。その繰り返しが、AZUL Energyのようなブレイクスルーにつながるのだと思います。

1. Edison, His Life and Inventions (
   https://archive.org/details/edisonhislifeinv01dyer/page/n7/mode/2up)

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ライフ2025年09月23日

脂肪分の多い食事が好中球性喘息の一因か｜CareNet.com – CareNet.com

ニュースソース
https://www.carenet.com/news/general/hdn/61414

佐藤健太のスピーチ

24歳・システム部・SE

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1min. 3min.

正直に言うと、僕は学生時代、ジャンクフードで生き延びていたような人間です。でも今回の研究で、脂肪分の多い食事が「好中球性喘息」という治療が効きにくいタイプの喘息に関係しているかもしれないと知って、ちょっと背筋が伸びました。 システムエンジニアの感覚で言うと、これは「入力のゴミが出力のエラーを引き起こす」みたいな話です。普段の食事という入力データが、体というシステムのバグを増やす可能性がある。しかも一度起きると修正が難しいバグ。怖いのは「太る」と違って目に見えにくいことです。だから僕らが考えるべきは、仕組みとして健康を守る工夫。例えば昼食をチームで一緒に「軽めにする日」を作るとか。個人の意志だけじゃなく、仕組みで守る工夫が、未来のエラー防止につながるんじゃないでしょうか。

告白すると、僕は学生時代、インスタントラーメンとピザで生き延びていました。コードを書きながら片手で食べられるものばかり選んでいて、当時は「これが効率的だ」と思っていたんです。でも今回の研究で、脂肪分の多い食事が「好中球性喘息」という、治療が効きにくいタイプの喘息に関係しているかもしれないと知って、あの時の“効率”は本当に効率的だったのかと考え直しました。SE的に言えば、食事は「入力データ」、体は「システム」です。脂肪過多な食事という“汚れたデータ”を入れると、体の中で「バグ」として喘息のような症状が発生し、しかもパッチ（治療）が効きにくい。これはまるで、レガシーシステムに複雑なバグが潜んでいて、修正が困難になる状況に似ています。目に見える「太る」というログなら気づきやすいけど、呼吸器への影響は隠れたバグのように潜伏する。だから発見が遅れ、被害が大きくなるんです。思い出すのは、僕が新入社員の頃にサーバーがダウンした事件です。原因は誰も気づかなかった小さな設定ミス。ほんの一行のコードが、全体を止めてしまった。復旧に徹夜で対応したあのとき、「仕組みとしての安全策を最初から作っておけばよかった」と痛感しました。その焦りと後悔の感情が、今回の研究と重なります。食生活も同じで、後から修正するより、前もって仕組みで守る方が効率的なんです。だから僕が提案したいのは、「仕組みとしての健康管理」です。例えば、オフィスで週に一度は「軽めランチデー」を作るとか、チーム単位で健康を守る文化を設けること。個人の意志に任せるのではなく、環境を設計する。システム開発と同じように、健康も“予防設計”が最も効率的です。さて、僕らの体という最大のシステム、次のバージョンアップはどんな仕組みで実現しますか？

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経済2025年09月23日

NYダウ続伸66ドル高、最高値更新 AppleとNVIDIA4%高 – 日本経済新聞

ニュースソース
https://www.nikkei.com/article/DGXZQOFL2300A0T20C25A9000000/

佐藤健太のスピーチ

24歳・システム部・SE

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1min. 3min.

正直に言うと、今回のニュースを見て「うわ、AIの波すごすぎる」と思いました。NVIDIAが1000億ドル規模のAI投資を発表して株価が3.9%上がったのは、技術屋としてもワクワクします。でも仕組み的に考えると、AI投資には「過熱感」というリスクも隠れています。例えばPepsiCoはAIで予知保全を導入し、ダウンタイムを70%減らした事例があります※。これはAIが正しく使われた好例。でも逆に、仕組みを理解せずに「AIならなんでも解決できる」と過信すると失敗のリスクもあるんです。僕自身、学生時代にAIを使ったプロジェクトで、データの前処理を甘く見て痛い目を見た経験があります。だから今大事なのは「AIをどう正しく組み込むか」。まずは小さな業務改善から、仕組みを理解して試すことが、僕らの最初の一歩だと思います。

1. PepsiCoのAI活用によるコスト削減事例
   https://venturebeat.com/ai/how-pepsico-uses-ai-to-create-products-consumers-dont-know-they-want/

正直に告白すると、今回のニュースを見て「うわ、AIの波すごすぎる」と思いました。ダウ平均が最高値を更新した背景には、NVIDIAの3.9%の上昇と1000億ドル規模のAI投資発表があります。株価は勢いに乗っていますが、僕はエンジニアとして「勢いの裏にある仕組み」に目がいってしまうんです。なぜなら、AIは魔法の杖じゃないからです。確かにAIを導入すれば効率化が進みますが、仕組みを理解せずに「AIが全部やってくれる」と思い込むと、かえって失敗するリスクがあります。例えばPepsiCoはAIを使って予知保全を実現し、ダウンタイムを70%減らし、1ラインあたり約30万ドル以上のコスト削減を達成しました※。これはAIを正しく仕組みに組み込んだからこその成果です。でも逆に「AIがあるから大丈夫」と過信したら、データの質や現場のプロセス整備を怠ってしまい、成果が出ないケースもあり得ます。僕自身、学生時代にAIを使ったプロジェクトで痛い経験をしました。データ分析を任されて「AIにかければ答えが出る」と思い込んでいたんです。でも実際には、データに欠損が多くて、モデルが全然機能しない。納期直前に気づいて、真っ青になりながら徹夜で前処理をやり直しました。その時の焦りと情けなさは、今でも思い出すと胃が痛くなるくらい。でもその経験から「AIを活かすには基盤が9割」という哲学を持つようになりました。だから今日の結論は、「小さな業務改善からAIを試すこと」です。いきなり大きな投資ではなく、自分の業務でちょっとした自動化を試してみる。例えば日報の入力を自動化するとか、定型資料のチェックをAIに任せるとか。そうやって仕組みを理解しながら育てることで、初めてAIは成果を出す存在になります。僕らも「過熱感に踊らされず、仕組みを理解する」ことから一歩を踏み出してみませんか？

1. PepsiCoのAI活用によるコスト削減事例
   https://venturebeat.com/ai/how-pepsico-uses-ai-to-create-products-consumers-dont-know-they-want/

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スポーツ2025年09月23日

大相撲秋場所9日目 横綱 豊昇龍 ただ1人初日から9連勝 – nhk.or.jp

ニュースソース
https://www3.nhk.or.jp/news/html/20250922/k10014929451000.html

佐藤健太のスピーチ

24歳・システム部・SE

通常ビュー PREPビュー

1min. 3min.

正直に言うと、豊昇龍が9連勝しているニュースを見て、最初は「ただ強い人が勝ち続けているだけ」と思いました。でもよく考えると、それを支えているのは「仕組み」なんですよね。彼は「相手を気にせず自分の相撲を取る」と言っていました。これは、外部要因を排除して、自分が制御できる範囲に集中する仕組みだと捉えられます。ただし仕組み上の課題もあって、強さを維持するためには常にデータ更新のような「調整」が欠かせません。僕自身、システム開発で一度作った仕組みを放置して痛い目を見た経験があります。だからこそ、今日の学びは「勝ち続けるには仕組みのメンテナンスが必要」ということ。仕事でもシステムでも、自分のやり方を定期的に見直す一歩を踏み出したいですね。

率直に言うと、最初にニュースを見た時は「豊昇龍が9連勝？まあ強い人は勝つよね」と軽く受け流していました。でも記事をよく読むと、彼の言葉にハッとさせられました。「相手は気にしていない。自分の相撲を取るだけ」。これはまるでシステム設計に似ていて、外部要因を変えようとするのではなく、自分が制御できる領域に集中する考え方です。なぜこの姿勢が強さにつながるかというと、システムでも相撲でも、不確実な外部要因に振り回されると安定性が崩れるからです。安定稼働を維持するには、自分のルールやプロセスを定義して、それを徹底することが必要です。ただ一方で、仕組み上の課題も考慮する必要があるかもしれません。それは「環境の変化に応じて仕組みを更新し続けること」です。強さを維持するには、静的な仕組みではなく、動的なメンテナンスが欠かせません。僕自身、入社2年目の頃に経験しました。ある業務システムを構築して、リリース直後は快調に動いていたんです。ところが半年後、環境が変わったのに設計を放置していたせいで、大規模な障害を起こしてしまいました。その瞬間の冷や汗と「やってしまった感」は今でも忘れられません。でもその経験から「仕組みは作って終わりじゃない。更新してこそ生きる」という哲学を持つようになりました。だから今日の結論はこうです。勝ち続ける人も、動き続けるシステムも、鍵は「定期的なメンテナンス」にある。私たちの仕事でも、仕組みやプロセスを一度立ち止まって点検することが、長期的な成果につながるのです。最初の一歩は、小さくてもいい。例えば今週中に「自分の業務フローを10分で見直す」ことから始めませんか？

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