経済2025年09月18日

FOMC声明：雇用の下振れリスク高まった、インフレは幾分高止まり – Bloomberg – Bloomberg.co.jp

ニュースソース
https://www.bloomberg.co.jp/news/articles/2025-09-17/fomc-mfobwv6z

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、ニュースを見た瞬間「システムの不具合みたいだな」と思いました。FOMCが0.25％利下げを決めたのは、雇用が弱まってきたから。でも同時にインフレは下がらず高止まり。要するに「CPUの負荷を下げたら、メモリ使用率が跳ね上がった」みたいな、トレードオフが発生してるんです。僕も以前、社内システムのバグを直そうとパッチを当てたら、別の機能が止まってしまい、冷や汗をかいた経験があります。経済もシステムも、一つの改善が別のリスクを生む。だからこそ「今どこに一番大きなリスクがあるのか」を冷静にモニタリングし続けるのが大事。僕らの仕事でも、改善の喜びに酔わず、仕組み全体を見渡す習慣を持つことが、安定した成果につながると思います。

僕がこの記事を見たとき、率直に「これはシステムのバグ修正みたいだな」と感じました。FOMCが0.25％の利下げを決めた背景には、雇用が弱まってきたという事実があります。でも同時にインフレは下がらず高止まり。つまり、失業リスクを抑えようとすると、物価の高さが残る。経済全体がまるで「CPUの負荷を下げたら、メモリ使用率が跳ね上がる」ようなトレードオフの構造にあるわけです。この仕組みを見て思うのは、僕たちの開発現場と同じで「一つの改善が別のリスクを生む」ということ。実際、僕も以前社内システムのバグを修正するためにパッチを当てたんですが、直した瞬間に別のモジュールが落ちてしまったことがありました。そのときの焦りと冷や汗は今でも忘れられません。目の前の問題を解決する喜びに夢中になると、全体の仕組みにどんな影響が出るかを見落としがちなんです。だからこそ、経済政策でも、システム開発でも「今どこに一番大きなリスクが集中しているのか」を常にモニタリングすることが重要だと思います。最近はAIによる予知保全技術も進化していて、例えばSiemensは生成AIを使って設備の故障を事前に予測するだけでなく、処方的な解決策まで提案して計画外ダウンタイムを最大50％削減したそうです※。僕らの開発現場も、そうした「予兆を見逃さず、先回りして手を打つ仕組み」を持つことが、安定した成果につながるはずです。結論として、今の経済環境は「一つの問題を直せば別の課題が浮かび上がる」不安定なシステムに似ています。だから僕らにできる最初の一歩は、「改善に酔わず、全体を監視する視点」を持つこと。自分のコードやタスクの先にある全体像を意識する。その習慣が、経済でもプロジェクトでも、長期的な安定をつくっていくのだと思います。

1. Siemens press release: 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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経済2025年09月18日

中国、全てのエヌビディア製ＡＩ半導体の購入停止を指示＝ＦＴ – ロイター

ニュースソース
https://jp.reuters.com/business/technology/65MU4NSASVOQ5CZPX2MLIT6S7Y-2025-09-17/

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、この記事を読んだとき「やっぱり来たか」と思いました。中国がエヌビディア製AI半導体の購入を全面的に禁止したというニュースです。エンジニア目線で見ると、これは単なる取引制限ではなく「仕組みの断絶」です。AIは学習と推論を繰り返す生態系みたいなもの。その中核のチップが突然禁止されたら、まるで心臓の鼓動が止まるようなものです。一般的な教訓は「依存しすぎると危険」という話ですが、僕はむしろ「依存があるからこそ効率が最大化する」と感じます。問題は、その依存が切れたときのバックアップをどう設計するか。僕も以前、キャッシュレス決済の仕組みを導入する際、QRコード決済が急に使えなくなりヒヤリとした経験がありました※。その時に感じたのは、便利さの裏側に必ずリスクがあるということ。だから僕らが取るべき一歩は「便利の影にある仕組みの弱点」を一つずつ洗い出しておくこと。それが未来の安心を生むんだと思います。

1. 経済産業省「キャッシュレス決済比率 2024年 42.8%」
   https://www.meti.go.jp/policy/mono_info_service/cashless/index.html

正直に言います。この記事を見た瞬間、「やっぱり来たか」と感じました。中国がエヌビディア製のAI半導体を全面的に購入禁止にしたというニュースです。エンジニアとしては、これは単なるビジネス取引の制限ではなく「仕組みの断絶」と捉えています。AIは学習と推論を繰り返すエコシステムのような存在。その中核を担うチップが突然使えなくなるのは、心臓の鼓動が止まるようなものです。一般的に語られる教訓は「依存しすぎると危険だから、多様化が必要」という話です。確かに正しい。でも僕は少し違う視点を持っています。依存すること自体は効率化のために必要不可欠なんです。むしろ依存があるからこそ、技術はスピード感を持って進化する。ただし、その依存が切れたときのリスクをどう設計するかが本質だと思うんです。僕自身、似たような経験をしました。社内でキャッシュレス決済の仕組みを導入したとき、QRコード決済の一部サービスが突然使えなくなる障害が発生したんです。日本のキャッシュレス比率はすでに42.8%※に達していて、社会全体が大きく依存している仕組み。その一部が止まるだけで、現場は大混乱しました。そのとき僕は「便利さの裏側には必ずリスクが潜んでいる」と実感し、背筋が冷たくなりました。だから今回のニュースから僕らが学べるのは、「依存を避ける」ことではなく「依存が途絶したときの設計」を考えることだと思います。僕らが明日からできる一歩は、小さなシステムでも「もしこの機能が止まったら？」と仮定して、代替ルートを一つ用意すること。たとえばクラウドにデータを保存しているなら、ローカルにも一部を残しておく。そんな小さな工夫が、未来の大きな安心につながるはずです。

1. 経済産業省「キャッシュレス決済比率 2024年 42.8%」
   https://www.meti.go.jp/policy/mono_info_service/cashless/index.html

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ライフ2025年09月17日

低リスク急性心筋梗塞、PCI後1ヵ月でアスピリンは中止可能か／NEJM｜CareNet.com – CareNet.com

ニュースソース
https://www.carenet.com/news/journal/carenet/61427

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、この記事を読んだとき「え、薬ってそんなに早くやめていいの？」と驚きました。PCI後の心筋梗塞患者では、1年間アスピリンを続けるのが当たり前と思っていたのに、低リスクの人なら1か月でやめても安全で、出血リスクが減るという結果が出たんです。システムエンジニア的に考えると「長く続けるほど安心」という仕組みが必ずしも正しいとは限らない、ということですよね。ただ、この仕組みには「本当に低リスクをどう判定するか」という課題もあるかもしれません。僕もプログラムで「動いてるから大丈夫」と放置したら、後で大バグが出た経験があります。続ける安心感に頼るのではなく、仕組みを見直す勇気が大事なんだと思います。

正直に言うと、この記事を読んだとき「え、そんなに早く薬をやめて大丈夫なの？」と本気で驚きました。心筋梗塞でPCI治療を受けた患者さんには、通常アスピリンを含む抗血小板薬を1年以上続けるのが常識でした。でも今回の研究では、低リスクの患者さんに限れば、1か月でアスピリンを中止しても心血管イベントは増えず、むしろ出血リスクが下がると示されたんです。ここで大切なのは「長く続けることが必ず安心ではない」という視点です。システム開発でも「稼働中だから安全」と思って放置すると、裏でセキュリティホールが広がっていたりします。つまり「続ける」こと自体がリスクになる場合もある。今回の研究結果は、医療だけでなく、仕組みを運用する僕らの仕事にも通じる教訓だと感じます。僕自身の失敗談ですが、以前あるシステムで小さなバグが見つかったとき「まあ動いてるから大丈夫だろ」と判断して対応を先送りしました。結果、数週間後に大規模障害に繋がり、徹夜で復旧作業をする羽目に…。あのときの焦りと後悔は本当に忘れられません。「続けているから安心」という思い込みに頼ったことが、逆に大きなリスクを生んだんです。だから僕の結論は、「仕組みを定期的に見直す勇気を持とう」です。薬をやめるタイミングを医学が再定義したように、僕らも「このやり方でいい」と思い込んでいる仕組みを時々疑ってみること。それがリスクを減らす第一歩になるはずです。今日から一つ、自分の仕事の中で「惰性で続けている仕組み」を見直してみませんか？

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スポーツ2025年09月17日

3000m障害三浦龍司とケニア選手との接触は妨害にあたらず 日本陸連が審判長に上訴も認められず／東京世界陸上 – 月刊陸上競技

ニュースソース
https://www.rikujyokyogi.co.jp/archives/183499

佐藤健太のスピーチ

24歳・システム部・SE

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正直に言うと、今回のニュースを見て「仕組みって難しいな」と思いました。3000m障害の決勝で三浦選手とケニアの選手が接触した場面、日本陸連は妨害を訴えましたが、最終的に審判は「妨害ではない」と判断しました。ルール上は「押されたり走路を塞がれたり」が妨害になるそうですが、実際にそれを判定するのは人間です。僕はシステムエンジニアとして、アルゴリズムや自動判定の仕組みを作ることがありますが、同じように「境界線の判断」が一番難しい。例えばAIの画像認識でも、99%正しく判定しても、残り1%のあいまいさが大問題になるんです。だからこのニュースから学べるのは「仕組みは必ず揺らぎを持つ」ということ。その揺らぎをどう扱うかが、僕たちの仕事にも大事なヒントになるんだと思います。

正直に告白すると、このニュースを見て「仕組みって本当に難しいな」と感じました。東京世界陸上の男子3000m障害決勝で、三浦龍司選手とケニアのセレム選手がフィニッシュ直前で接触しました。日本陸連は「妨害」として上訴しましたが、最終的に審判長は「妨害にはあたらない」と判定しました。ルールでは「押されたり走路を塞がれたり」が妨害になりますが、実際の現場ではその線引きはとても難しい。なぜなら、どんな仕組みにも「揺らぎ」があるからです。僕自身、AIやシステムを設計する仕事をしていますが、例えば画像認識AIが99%正しく判定できても、残り1%のあいまいさが大問題になることがあります。人間の判定も同じで、ルールがあっても最後は「解釈」の余地が残る。その曖昧さが不満や混乱を生む一方で、人間らしい柔軟さにもつながります。思い出すのは、僕が新人時代に開発したシステムで「エラーを完全に排除する仕組み」を作ろうとして、逆にものすごく複雑で使いづらいものになってしまった経験です。ユーザーから「これじゃエラーは減っても業務が遅くなる」と指摘され、正直ショックでした。でもその時「完璧に制御するよりも、エラーが起きた時にすぐ対応できる仕組み」の方が現実的だと学びました。悔しさと同時に「仕組みは万能ではない」という当たり前のことに気づかされたんです。一般的には「ルールやシステムを完璧に整えれば公平になる」と思いがちです。でも僕は逆に「揺らぎを前提にした仕組みづくり」が本当に大切だと思います。スポーツもビジネスも、最後の判定に不満が残ることはある。でもその時に「仕組み上の課題をどう改善できるか？」と考えることこそ、次の成長につながるんじゃないでしょうか。

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スポーツ2025年09月17日

陸上 世界選手権 男子110mハードル 村竹ラシッドが5位入賞 – nhk.or.jp

ニュースソース
https://www3.nhk.or.jp/news/html/20250916/k10014924461000.html

佐藤健太のスピーチ

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正直に言うと、僕は「5位」という結果を聞いた時、悔しさ以上に「仕組み上の課題」について考えてしまいました。村竹ラシッド選手は12秒92という日本記録を更新して臨んでいたのに、決勝では13秒18で5位。つまり個人の力だけでなく、コンディショニングや試合の流れなど、外部要因が大きく影響しているということです。システムエンジニアとして思うのは、どんなに優れたコードを書いても、本番環境のネットワーク遅延で台無しになることがある、という点です。私も以前、完璧だと思ったシステムがリリース直後にサーバー負荷で落ち、悔しさで夜中にコーヒーを飲みすぎて手が震えたことがあります。だからこそ、挑戦を支えるには「本人の努力＋仕組み全体の最適化」が必要。私たちの仕事でも、成功を安定させる環境設計を一緒に考えていきましょう。

告白すると、僕は「村竹ラシッド選手5位入賞」というニュースを聞いた時、まず「悔しい」よりも「仕組み上の課題は何だろう？」と考えてしまいました。彼は先月、日本記録を12秒92に更新し、準決勝でも全体3位で決勝に進みました。それでも決勝では13秒18で5位。つまり、実力があっても本番で環境や条件が変われば結果は揺らぐ、ということです。この視点は、僕たちの仕事にも直結します。例えば、どんなに優秀なエンジニアが完璧なコードを書いても、本番環境でネットワーク遅延やサーバー負荷が起きれば、ユーザー体験は台無しになります。村竹選手の「あと一歩届かない」という悔しさは、システムが「あと一歩で安定稼働しない」状況に似ていると感じました。だからこそ、本人の努力だけでなく「仕組み全体の最適化」が重要になるのです。僕自身、以前リリースしたシステムで痛感しました。徹夜でテストを繰り返し、「これで完璧だ」と思って公開したのに、初日からサーバーが落ちました。ユーザーからの問い合わせが殺到し、心臓がバクバクして、コーヒーをがぶ飲みした結果さらに手が震えて入力ミスを連発…笑うしかない夜でした。でも、その経験から「本番環境を見据えた負荷テスト」の重要性を学びました。だから結論としては、「仕組みを味方につけること」が挑戦を支える鍵です。個人の努力を尊重しつつ、それを最大限に生かせる環境設計を一緒に考える。たとえば今日からできる一歩は、「成功した裏に潜む環境要因」を一つ洗い出してみることです。皆さんなら、どんな仕組みを整えたいと思いますか？

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ライフ2025年09月17日

臨床医×MPH×AI研究で未解決課題に取り組む – m3.com

ニュースソース
https://www.m3.com/clinical/open/news/1294495

佐藤健太のスピーチ

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正直に言うと、「医療×AI」って聞いた瞬間、SEとしては「めっちゃ面白そう！」と同時に「ちょっと怖いかも」と思いました。なぜなら、仕組みが複雑になるほど、見落としがちなリスクも増えていくからです。例えば、AIモデルに偏ったデータを与えれば、その結論は正確さを欠き、臨床現場では命に関わる問題になりかねません。でもだからこそ、僕らエンジニアは「便利さの裏にある課題」を見逃さない目を持つことが大切だと思うんです。以前、自動化ツールを導入した際に、便利さばかりに気を取られてセキュリティ設定を甘くしたことがあり、後から青ざめた経験があります。あの時の冷や汗を忘れないように、僕は「仕組みの影に潜むリスク」を意識するようになりました。

正直に言うと、臨床医とMPH、AI研究者が協力して未解決の医療課題に挑むというニュースを見て、僕は「めちゃくちゃワクワクする！」と思ったと同時に、「ちょっと怖いぞ」とも感じました。AIを医療に組み込むのは、社会的にもインパクトが大きい。けれど、その仕組みが複雑になればなるほど、見落としがちなリスクも増えていくんです。なぜそう思うかというと、AIは万能ではなく、あくまで「データを基にした仕組み」にすぎないからです。もしデータに偏りがあれば、AIの出す結果も偏ってしまう。臨床現場でその判断が誤っていたら、患者さんの命に関わる深刻な問題に直結します。つまり「AIが解決する」ではなく「AIも一緒に考える」という姿勢が求められるんです。僕自身も、過去に似たような経験をしました。ある業務で自動化ツールを導入したとき、便利さに舞い上がってセキュリティ設定を甘くしてしまったんです。その時は「これで効率化できる！」と小躍りしていたのに、後で上司から「情報漏洩リスクがある」と指摘されて、顔から火が出るほど恥ずかしい思いをしました。冷や汗をかきながら「便利な仕組みほど裏に落とし穴がある」と実感した瞬間でした。だから今、僕が思うのは「技術を信じること」と「技術を疑うこと」の両立が必要だということです。僕らにできる最初の一歩は、「新しい仕組みを導入するとき、必ず“最悪のシナリオ”を一度想像してみる」ことだと思います。面倒に見えるけれど、その一歩が未来の安心をつくる。さて、皆さんならどんな最悪のシナリオを想像しますか？

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ライフ2025年09月17日

スマートオピニオン、AIが乳がん検査支援 症例数「ベテラン医師並み」 – 日本経済新聞

ニュースソース
https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUC160X50W5A910C2000000/

佐藤健太のスピーチ

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1min. 3min.

正直に言うと、AIが医療の現場に入っていくニュースを聞くと、エンジニアとしてワクワクする一方で、少し不安も感じます。スマートオピニオンが乳がん検査を支援するAIを導入して、ベテラン医師並みの症例を扱えるようになったというのは大きな進歩です。でも、AIは「学習したデータの範囲」でしか判断できません。例えば、想定外のケースやデータが偏っている場合、誤った判断をする可能性もあるんです。仕組み上の課題としては、「AIが示した結果をどう人間が解釈し、責任を持つか」が重要だと思います。僕自身、システム開発で「動いているけど、想定外のエラーが出た」場面に何度も直面してきました。そういう時は必ず「人が最後に理解する」仕組みを用意しておくことが大事でした。医療のAIも同じで、完全に任せるのではなく、人とAIが協力する体制が必要です。

率直に言うと、AIが医療に導入されるニュースを聞くたびに、エンジニアとしての僕はワクワクと同時に少し不安を覚えます。スマートオピニオンが乳がん検査を支援するAIを導入し、慶応義塾大学予防医療センターで稼働を始めたというのは、とても大きな進歩です。AIが「ここを詳しく見るべき」とエコー画像に示すことで、ベテラン医師並みの症例数を扱えるようになる。これは専門医が不足している地域にとって、大きな希望になります。ただ仕組み上の課題も考慮する必要があるかもしれません。AIは過去の症例データから学習しているため、そのデータが偏っていれば判断も偏ります。たとえば珍しい症例に出会ったとき、AIは正しく対応できるのか。さらに、AIが出した答えを「そのまま信じる」のか、それとも「参考情報」として人間が解釈するのか。この責任の所在が曖昧だと、結局現場の混乱につながりかねません。僕自身、システムエンジニアとして開発していたとき、あるプロジェクトで「動作はしているけれど、想定外の入力が来ると落ちる」というバグに悩まされた経験があります。動いているように見えるのに、急に画面が真っ黒になってしまったときの焦りは今でも忘れられません。そのとき学んだのは、システムに任せきりにするのではなく「人が最後に状況を理解できる設計」が必要だということでした。その経験から、医療AIでも同じことが言えると感じます。一般的には「AIは人を助けるためのツール」という教訓が浮かびます。確かにそうですが、僕はそれだけでは足りないと思います。むしろ「AIが助けるからこそ、人がより深く理解する責任が増える」と考えたい。つまり、AIと人間は補完関係であり、どちらが上でも下でもない。僕らができる最初の一歩は、AIに任せる部分と人間が責任を持つ部分を意識的に切り分けることです。今日の仕事でも「システムに任せっぱなしではなく、最後は自分の目で確認する」ことを実践してみませんか？それが未来の安心につながると思います。

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経済2025年09月16日

マスク氏、10億ドル相当のテスラ株購入 株価6％超高 – Reuters

ニュースソース
https://jp.reuters.com/markets/japan/funds/WWVSN5EARBP6NJMBGPCOTHWRS4-2025-09-15/

佐藤健太のスピーチ

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正直に言うと、ニュースを見たとき「マスク氏また大胆なことを…」と思いました。10億ドル分の株を自分で買うなんて、普通はリスクが高すぎる判断です。でも、そこに仕組み上の面白さがあります。経営者が「自分の会社を信じる」という行動は市場に安心感を与える仕組みを動かすんです。ただ、僕らが学ぶべきは「信じて突っ込む」ことだけじゃなく、仕組みのリスクも理解すること。例えばテクノロジー開発では、AIがどんなに精度を上げてもデータの偏りという課題は残ります。マスク氏の判断も同じで、「全力で信じる」裏に「もし失敗したら？」というリスクをどうマネジメントするかが問われているんだと思います。だから僕らも挑戦するときは、「信じる」と「リスクを管理する」の両方を意識したいですね。

正直に言います。ニュースで「マスク氏が10億ドルも自社株を買った」と知ったとき、最初は「またすごいことやったな」と驚きました。株価は6％以上も上昇。市場は「CEOがここまで信じているなら安心だ」と反応したわけです。これは一種の「信頼の仕組み」が働いた結果なんでしょう。その理由は、経営者の行動が市場心理に直結するからです。普通のCEOなら資産を守るために株を売るのに、マスク氏は逆に買う。つまり「未来を信じている」というシグナルを送ったんです。市場はそれを受けて活気づく。仕組みとしては合理的なんですよね。でも、仕組みには必ず課題もあります。技術の世界でも同じで、AIがどんなに精度を上げても、偏ったデータを学習すれば正しい判断はできません。※キユーピーが「不良品」ではなく「良品」だけを学習させて検知精度をほぼ100%にした事例はまさにその逆転発想でした。僕自身、システム開発で「完璧に動くはず」と信じてリリースしたら、ユーザー環境で全然動かないという冷や汗ものの経験があります。自分の机上では完璧でも、実際には別の仕組みが絡んで動かない。あのとき感じた焦りと悔しさは、今も忘れられません。その経験から「信じるだけじゃ足りない。仕組みのリスクを見直す視点が必要だ」と学びました。だから結論として、マスク氏の大胆さから学ぶべきは「信じる勇気」と同時に「リスク管理の冷静さ」です。僕らができる第一歩は、自分の進めているプロジェクトで「一番見落としているかもしれない仕組み上の課題は何か？」を一度書き出してみること。それが挑戦の成功率を高める小さな工夫になると思います。

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

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スポーツ2025年09月16日

世界レスリングで高橋海大が初優勝、日本勢二つ目の金メダル…清岡幸大郎と尾西桜は決勝進出 – 読売新聞オンライン

ニュースソース
https://www.yomiuri.co.jp/sports/etc/20250916-OYT1T50001/

佐藤健太のスピーチ

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1min. 3min.

正直に言うと、僕はレスリングのニュースを読むと、技術者目線で考えてしまいます。高橋海大選手が「あれしかできない」と言ったタックルを徹底的に磨いて初優勝したこと。これは一つのアルゴリズムを徹底的に最適化して、他の手法を凌駕したようなものです。でも仕組み的に考えると、「一点突破」は強いけど同時にリスクもあります。例えばAIでも、一つのモデルに依存するとデータが変わった瞬間に脆弱になるんです。僕自身、以前システム開発で「これしか方法がない」と信じてコードを書いたら、仕様変更に耐えられず全部作り直しになったことがありました。そのときは泣きそうになりましたが、同時に「リスクを想定する」ことの大切さを学びました。高橋選手の集中力に学びつつ、私たちは「一点突破」と「柔軟性」の両方を意識して挑戦していきたいです。

正直に告白すると、僕はスポーツのニュースを読むと、すぐに仕組みや技術的な観点で考えてしまいます。今回、レスリング世界選手権で高橋海大選手が男子フリースタイル74キロ級で初優勝しました。彼は「自分にはタックルしかない」と語り、その一点を磨き続けて結果を出した。これはまるで、一つのアルゴリズムを極限まで最適化して、他の複雑な手法を上回ったようなものに見えました。一点突破の強さは、技術者としても理解できます。システムでも、一つの機能が圧倒的に優れていれば市場で勝てることがあります。ただし、仕組み上の課題も考慮する必要があるかもしれません。一つの手法に依存すると、環境が変わったときに脆さが露呈することがあるからです。AIでも、特定のデータセットに最適化しすぎると、新しい状況に対応できなくなる現象が起こります。僕自身の経験を話すと、新人の頃、あるシステムで「これしか方法がない」と信じてコードを書いたことがありました。自分では最適解だと思っていたのに、仕様変更が入った瞬間、全てが機能しなくなり、一から作り直す羽目になりました。あのときの焦りと絶望感は忘れられません。でも同時に、「最適化は重要だが、柔軟性を残す設計も必要だ」と痛感しました。だから僕が学んだのは、一点突破の集中力と、変化に耐える柔軟性の両立です。高橋選手の姿からは「一点を磨く覚悟」を学びつつ、僕らはそこに「バックアップの選択肢」も意識して組み込むことが必要だと思います。今日からの一歩として、皆さんも自分の得意分野を一点強化しながら、「もし環境が変わったら？」という視点を一度想像してみてください。それが未来のリスクを減らす第一歩になるはずです。

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テクノロジー2025年09月16日

環境先進国のドイツでもEVの販売台数は激減…世界中でハイブリッド車への乗り換えが進んでいるワケ（プレジデントオンライン） – Yahoo!ニュース

ニュースソース
https://news.yahoo.co.jp/articles/d916ce100b0710fabf3c6a9480f76ac8f81d579c

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EVって「未来の完成形」みたいに考えていました。でも今回のニュースを見て驚いたのは、ドイツをはじめヨーロッパでEVの販売が減り、逆にハイブリッド車が増えているという事実です。理由は価格やインフラの課題。つまり「仕組み」としてまだ整っていないんですよね。僕たちの仕事でも、システムを導入しただけで「はい完成！」とはならない。ユーザーの習慣や周辺環境が整っていないと、せっかくの仕組みも使われません。学生時代、僕が作ったアプリも「これ便利だ！」と思ったのに、友達から「バッテリー食いすぎ」って言われて全然広まらなかった苦い思い出があります。だから僕たちも、新しいものに飛びつくときは「利用環境」や「使う人の現実」まで含めて考えることが大事だと改めて感じました。

正直に言うと、僕はEVこそ「未来の完成形」だと思っていました。けれど最新のデータを見ると、ドイツやヨーロッパではEV販売が伸び悩み、逆にハイブリッド車が前年度比19.6％も増えているそうです。EVとPHEVのシェアは全体の13.6％に留まり、「理想の未来」より「現実に使いやすい選択肢」が選ばれていることに気づかされました。理由はシンプルで、仕組みがまだ整っていないからです。充電インフラが不足していたり、価格が高かったり。つまり技術そのものは優れていても、ユーザーが安心して使える環境が伴っていない。僕たちがシステム開発をするときも同じで、どれだけ優れたアプリでも、バッテリーを大量消費したり、操作が直感的でなければユーザーは離れてしまいます。仕組みは単体で存在するのではなく、環境や習慣と一体で初めて機能するんですよね。僕自身、学生時代にアプリを作って友達に配布したことがありました。自分では「これ絶対便利！」と思っていたのに、返ってきた感想は「電池がすぐなくなるから無理」。その瞬間、すごく悔しくて、机に頭を打ち付けたくなるくらいショックでした。でも同時に、「ユーザー体験まで考えないと、どんな技術も届かないんだ」と学んだんです。その経験が今の僕の仕事観を形作っています。だから今回のニュースから学べるのは、「理想の技術を急ぐより、現実に寄り添う仕組みづくり」が大切だということです。もしかすると私たちのプロジェクトでも、「機能を増やす」より「使いやすさや導入環境」を優先する方が成果につながるかもしれません。まずは今日、自分が手掛けている仕事を「ユーザーの現実」という目線で一度見直してみませんか？

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