経済2025年09月16日

NY株式市場 ナスダック最高値 S＆P500も最高値を更新 – nhk.or.jp

ニュースソース
https://www3.nhk.or.jp/news/html/20250916/k10014923561000.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、株式市場の最高値更新ニュースを聞いたとき、最初は「またか」と思いました。テクノロジー業界は常に成長しているように見えますが、仕組みの裏側を考えると、必ずしも手放しで喜べることばかりではありません。今回、ナスダックやS&P500が最高値を更新し、アルファベットが3兆ドルの時価総額を突破しました。これは大きな成果ですが、一方で「システム依存のリスク」も見逃せません。例えば、AIやデータセンターの稼働に障害が出れば、企業価値は急落する可能性がある。私自身、学生時代にサーバーダウンで徹夜復旧した経験がありますが、あの焦りは今でも忘れられません。だからこそ、成長の裏に潜む課題も考慮しながら、安定性と革新性のバランスを意識することが重要だと思います。

告白すると、株価の「最高値更新」というニュースを聞くたびに、心のどこかで「また来たか」と思ってしまいます。今回もナスダックとS&P500が最高値を更新し、アルファベットが時価総額3兆ドルを突破しました。表面的には「テック業界は絶好調」という印象ですが、エンジニアとしては「仕組みの裏側」を気にせずにはいられません。なぜなら、どんなに華やかな数字の裏にも、システム的な課題が潜んでいるからです。その理由は、テクノロジーの進化が「安定性」と「成長性」のせめぎ合いにあるからです。たとえばAIやクラウド基盤は、企業の競争力を爆発的に高める一方で、障害やセキュリティリスクが発生すると、成長は一瞬で止まってしまいます。事実、PepsiCoのようにAIを活用し、予知保全でダウンタイムを70%削減した企業もあります※。でも逆に言えば、こうした仕組みを導入しない企業は「見えないリスク」に晒され続けることになるのです。思い出すのは、学生時代の研究室でサーバーがダウンしたときのこと。夜中にみんなで復旧作業をして、画面が真っ暗なまま何も動かない状況に冷や汗をかきました。焦りと苛立ちと、「自分たちが頼りにしていた仕組みが一瞬で止まる」という無力感。その経験から「システムの強さは、平常時ではなくトラブル時にこそ試される」という実感を得ました。あの徹夜の夜が、今の私のエンジニアとしての哲学を形作ったのだと思います。一般的には「株価が上がる＝企業は成長している」という教訓が語られます。でも本当に考えるべきは「その成長を支える仕組みの信頼性」です。私たちが今日からできる最初の一歩は、「調子が良いときこそリスクを点検する」こと。例えば、自分のプロジェクトで「もし今止まったら？」を一度想像してみる。それが、数字に現れない安心感を積み上げる一番の近道になるのだと思います。

1. VentureBeat「How PepsiCo uses AI to create products consumers don’t know they want」
   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16日

陸上世界選手権 男子棒高跳び デュプランティス 世界新で3連覇 – nhk.or.jp

ニュースソース
https://www3.nhk.or.jp/news/html/20250916/k10014923471000.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、ニュースを見たとき「6m30って、どういう仕組みで跳べるんだろう」と、技術的な部分が気になってしまいました。デュプランティス選手は棒のしなりや助走のスピード、そして体の角度を極限まで最適化しているわけですよね。つまり記録更新は偶然じゃなく、徹底した仕組みづくりの成果です。 ただ、同時に思ったのは「仕組み上のリスク」も必ずあるということ。記録を狙うあまり、体の負担が大きくなったり、精神的にプレッシャーが積み重なることもあるはず。これは僕たちの仕事でも同じで、新しいシステムを導入するとき、効率性ばかり追求して落とし穴を見逃すことがあります。僕も以前、AIの自動化ツールを導入したとき、裏側のデータ精度を甘く見てトラブルになった経験がありました。だからこそ「挑戦は仕組みを整えつつ、リスクも同時に見える化すること」が大事だと思います。

正直に言うと、このニュースを見たとき、最初に頭に浮かんだのは「どうやって6m30を跳べるのか」という仕組みの部分でした。デュプランティス選手は、自分の体格やスピードに合わせて棒のしなり方を最適化し、助走から踏切までの動きを徹底的に磨き上げています。つまり、記録更新は「才能」だけでなく「緻密な仕組みづくり」の結果だと感じました。ただ同時に、「仕組み上の課題」も必ずあるはずです。記録を狙うために身体へ過度な負担がかかる、心理的なプレッシャーが増す、といったリスクです。僕たちのシステム開発でも、効率化や自動化を追求するあまり、見落としてしまうリスクがあります。例えば以前、AIの自動化ツールを導入したとき、表面上は便利だったけど、裏側のデータ精度が不十分で、ユーザーに誤った結果を返してしまったことがありました。そのときは「便利さ」だけを見ていて「リスクの見える化」を怠った自分に強い悔しさを覚えました。この経験から学んだのは、挑戦には「攻め」と「守り」が両方必要だということです。新しいことに挑むのはワクワクするけれど、それを成功に繋げるためには、リスクを事前に洗い出し、仕組みとして制御できるようにする必要があります。デュプランティス選手が3回目で成功したのも、単に「根性」で挑んだからではなく、失敗を分析して改善し、仕組みを支えるチームがいたからこそ。一般的に「挑戦には勇気が必要」と言われますが、それだけでは不十分かもしれません。本当に挑戦を成功に繋げるには、「勇気」と同じくらい「仕組みへの冷静な目」が欠かせない。僕たちが明日からできる一歩は、新しい取り組みを始めるときに「ワクワクする部分」と同時に「リスクのリスト」を一つだけ書き出してみることです。その小さな習慣が、挑戦をより確実に成功へ導く鍵になると信じています。

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科学2025年09月16日

「AI大国ランキング」トップ10──1位は米国、2位と3位は意外なあの国 – Forbes JAPAN

ニュースソース
https://forbesjapan.com/articles/detail/82092

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AIランキングを見て「おお、やっぱりアメリカ強いな」と思ったのと同時に、「え、UAEとサウジが？」と驚きました。計算能力で2位と3位に入っているんです。ただ、エンジニアの目線で気になるのは、その裏側にある仕組みです。莫大な計算資源はインフラ的にはすごいけど、実際にそれをどう活用するかは別の話。例えば「電力消費が55ギガワット」なんて数字を見ると、効率や持続性の問題も無視できません。僕自身、学生時代にサーバーを組んだとき、冷却が甘くて熱暴走して真っ青になった経験があります。あの時は小さな失敗でしたが、大規模になるとリスクも膨大。だから私たちが学ぶべきは「リソースを持つこと」よりも「それをどう効率的に活かすか」。今日からの一歩は、自分の身近な仕事でも「仕組みの最適化」を意識することだと思います。

今回のニュースを見て、まず「やっぱりアメリカはすごいな」と思いました。世界全体のAI計算能力の50％を占めるという圧倒的なシェア。そして意外だったのは、2位と3位に入ったのがUAEとサウジだったことです。石油の国というイメージが強いのに、AIインフラに本気で投資している。正直、驚きました。でもエンジニアとして考えると、気になるのは「計算能力が多い＝強い」ではないという点です。報告によると、世界のAIクラスターがフル稼働した場合の電力消費は55ギガワット、カリフォルニア州の猛暑日の需要に匹敵するそうです。つまり、すごい計算力を持つこと自体が目的になってしまうと、持続性や効率性に大きな課題が出るかもしれないんです。仕組み上の課題も考慮する必要があるかもしれません。僕自身、学生時代に自作サーバーを組んだときのことを思い出します。冷却を甘く見ていて、動かした瞬間に熱暴走。ファンが唸り、画面が真っ暗になったときの焦りは今でも忘れられません。その時に「スペックを上げれば解決」という発想の危うさを体感しました。大事なのは、限られたリソースをどう設計して効率よく回すか、という視点なんですよね。だから今回のランキングを見て僕が思うのは、「リソースをどれだけ持っているか」ではなく、「それをどう活かすか」に学びがあるということです。私たちの仕事でも同じで、PCの性能やツールの数ではなく、プロセス設計や仕組みの最適化が成果を決める。今日の一歩として、身近な業務でも「ここを効率化できないか」と一度立ち止まって見直してみませんか？それが未来の大きな差を生むはずです。

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経済2025年09月15日

最高値の日経平均、上値試す 日米の金融政策が追い風に – 日本経済新聞

ニュースソース
https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUB112160R10C25A9000000/

佐藤健太のスピーチ

24歳・システム部・SE

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1min. 3min.

正直に告白すると、僕は「株価最高値」と聞いてもピンとこないんです。エンジニアとしては「仕組み的に何が起きてるの？」が気になる。今回の場合、FRBの利下げと日銀の利上げ見送りで市場に資金が流れやすくなっている、というのが背景です。でも仕組みで考えると、これは「外部要因に依存したシステム」ですよね。つまり、金融政策が変われば一気に逆風になるリスクもある。僕は以前、ECサイトのシステムを作っていて、売上は伸びたけどサーバーが落ちてしまった経験があります。仕組みが偏っていたからです。株式市場も、僕らの仕事も「一時の追い風」を過信するのではなく、リスク分散を考えた設計が必要だと思います。

正直に言うと、僕はニュースで「日経平均が最高値を更新」と聞いても、あまり実感がわきません。けれどエンジニアとして気になるのは「なぜそんなことが起きているのか」という仕組みの部分です。今回の背景には、FRBによる利下げ観測と日銀の利上げ見送りがあり、それが市場にとって資金が流れやすい環境を作り出しているのだといいます。つまり「システム上のルール変更」が市場を動かしているわけです。でも、この仕組みには注意が必要です。なぜなら、金融政策は外部から突然変わるものだからです。僕らが作るプログラムに例えるなら、「仕様変更が突然入り込むリスク」を常に抱えている状態です。だから市場の盛り上がりをそのまま信じ込むのは危険で、冷静にリスクを見ておく必要がある。実際、日本のBtoC電子商取引市場も24.8兆円規模に成長していますが※、この伸びもプラットフォームや規制など外部要因に強く左右されます。僕自身も痛い経験があります。以前、あるECサイトのシステムを担当していたとき、売上が急に伸びて「やった！」と喜んだのですが、サーバー負荷を甘く見ていて、ピーク時に落ちてしまいました。あのときの焦りと冷や汗は今も忘れません。売上という「成果」に気を取られて、仕組み全体の安定性を見ていなかったんです。そこから学んだのは、数字の成長を喜ぶだけではなく、それを支える基盤を冷静に点検することの大切さです。だからこそ、今日の結論はこうです。市場の盛り上がりを「追い風」として受け入れるのはいい。でも同時に、その仕組みの裏側にある「脆さ」にも目を向ける必要があります。最初の一歩として、みなさんの仕事の中で「もし仕様変更が突然来たらどうなるか？」を一度シミュレーションしてみませんか？それはきっと、未来のトラブルを未然に防ぐ力になるはずです。

1. 経済産業省「2023年 日本のBtoC電子商取引市場は24.8兆円規模」
   https://www.meti.go.jp/press/2024/09/20240925001/20240925001.html

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スポーツ2025年09月15日

プロボクシング 井上尚弥 4団体統一王座で5回目の防衛果たす – nhk.or.jp

ニュースソース
https://www3.nhk.or.jp/news/html/20250914/k10014922771000.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、僕は「派手に決めた方が勝ち」って思っていたんです。でも井上尚弥選手の5度目の防衛戦を見て考え直しました。彼は31戦全勝という記録を守りながら、今回はKOではなく判定勝利を選びました。技術者の視点で見ると、これは「派手な成果」より「仕組みの安定性」を優先した選択に近い。実は僕も、システム開発で「一気に機能を実装して目立ちたい」と思ったことがあるんですが、結果はバグだらけで徹夜対応でした…。そのとき「堅実にポイントを取る」ことの大事さを実感しました。華やかさを追い求めるより、安定性を守ることが長期的な勝利につながる。けれど同時に、仕組み上「安全策をとりすぎると成長が止まる」という課題もあるかもしれません。だからこそ、私たちも「攻めと守り」のバランスをどうとるかを考える必要があると思います。

告白すると、僕はずっと「派手に決めた方が勝ちだ」と思い込んでいました。だからこそ、先日の井上尚弥選手の5度目の防衛戦には驚かされました。彼は31戦全勝という完璧な記録を持ちながら、今回はKOではなく判定での勝利。しかも「倒しに行かないことの難しさ」を語っていたのです。技術者の目線で見ると、これは「派手な成果を追わず、仕組みの安定性を優先した選択」に思えました。なぜこの話に意味があるかというと、僕たちの仕事も同じだからです。システム開発の現場では、派手に新機能を一気に投入することが注目を集めやすい。でもその裏には、バグや障害といったリスクが潜んでいます。井上選手が「判定でもいい」と冷静に戦略を貫いたように、僕らも「確実に動くシステム」を優先する選択が必要です。もちろん、これは地味に見えるかもしれませんが、長期的には信頼を積み上げる大きな勝利になるのだと思います。僕自身も、一度「派手にやろう」として失敗した経験があります。新しい機能を短期間で詰め込みすぎてリリースしたら、案の定バグだらけ。深夜まで対応に追われ、「何をやってるんだ」と自分を責めました。そのときに初めて「地味でも安定した進め方の方が、結局は評価される」と痛感しました。あのときの焦りと不安は、今でも思い出すと胃がキリキリします…。ただ、ここで一つ考えたいのは「守りに入りすぎると成長が止まる」という仕組み上の課題もあることです。井上選手も「倒しに行きたい誘惑はあった」と語っていました。つまり、安定を選びつつも、攻める瞬間を見極めることが大事なのです。僕らの仕事でも、地道に改善を積み重ねながら「ここぞ」という場面で攻める勇気が必要。だからこそ、今日からの一歩として「まずは確実に動く仕組みを優先する」ことを意識しつつ、「攻めのタイミング」を探す視点を持ってみませんか？

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科学2025年09月15日

ADHDの脳は実際に普通の人とは構造が異なっていた – ナゾロジー

ニュースソース
https://nazology.kusuguru.co.jp/archives/184809

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「ADHDの脳って構造的に違う」というニュースに驚いたというより、「やっと技術的なノイズを取り除けたのか」と思いました。MRI装置ごとの微妙なズレを補正するのって、システム的にかなり難しい課題です。今回の「TS法」の導入は、その課題を突破した大きな進歩だと思います。ただ、仕組み上の課題も残るかもしれません。例えば、研究現場でどの程度この方法が標準化されるのか、現場ごとのデータ差異を完全に吸収できるのか、という点です。でも、課題があるからこそ次の改善が生まれる。僕自身、システム開発で「バグ取りはゴールじゃなくてスタート」だと痛感したことがありました。だから今日の一歩は、「不完全さを前提に、改善の余地を探す視点を持つ」こと。これが未来の大きな進歩につながると思います。

正直に言います。今回の「ADHDの脳は構造的に違う」というニュースを読んで、僕の第一声は「やっとか」でした。驚きよりも、MRI装置ごとの微妙な差異を補正する仕組みがようやく整ったことに納得したんです。研究チームが導入した「TS法」は、同じ被験者を複数の装置で測定し、そのズレを徹底的に補正する手法です。これまで結果がバラバラだったのは、ノイズが大きすぎて真実が隠れていたから。技術的な障壁を突破したことで、やっと「ADHDの脳は確かに構造が違う」という結論に到達したわけです。ただ、ここで大切なのは「仕組み上の課題はまだ残っているかもしれない」という視点です。どの研究現場でもTS法を導入できるのか、データのばらつきを完全に吸収できるのか。システム開発でも、ある環境では完璧に動いても、別の環境では予期せぬバグが出ることがあります。標準化と普及には時間がかかるし、その過程で新しいリスクも見えてきます。僕自身、過去に開発したシステムで「バグを全部潰した！」と達成感を味わったのに、翌日別のユーザー環境で全く動かないという苦い経験をしました。あのときの焦りと悔しさは今でも鮮明で、心臓がバクバクして「なんで昨日は動いたのに…！」と机を叩いたほどです。でもその経験が、「バグ取りはゴールじゃなくてスタート」という考えを僕に植え付けました。不完全さを前提に、改善の余地を残す。それが結局システムを長持ちさせるんです。だから今日の結論は、「不完全さを前提に、改善の余地を探す視点を持つ」ことです。最初の一歩として、みなさんの業務でも「完璧にできた」と思った瞬間こそ「どんな環境でズレる可能性があるか？」と問い直してみてください。少し面倒でも、その問いが未来の進歩を保証するはずです。※アインシュタインも「想像力は知識より重要」と語ったように、未知のリスクを想像することが次のブレークスルーにつながるんだと思います。

1. アルベルト・アインシュタインの「想像力は知識よりも重要である」
   https://quoteinvestigator.com/2013/01/01/einstein-imagination/

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テクノロジー2025年09月15日

AIが描けない“意外なイラスト”が2200万表示 まさかの弱点に「やってみたけどマジだった」「興味深い」（ねとらぼ） – Yahoo!ニュース

ニュースソース
https://news.yahoo.co.jp/articles/d010739b6ccc24302a0508b4a2f86d66a06a0c9a

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、僕もAIに「歩道を真横から歩く人」を描かせてみて失敗しました。必ず道路が奥に伸びてしまうんです。仕組み上の課題として、AIは大量の学習データに偏りがあるので、珍しい構図を苦手とするんですね。これはシステム開発でもよくある話で、想定外のパターンに弱い。僕も新人の頃、テスト環境では動くのに本番でバグが出て「なぜ!?」と冷や汗をかいたことがあります。あの時の悔しさは今でも忘れられません。AIの弱点は「不完全な学習データ」ですが、人間の弱点は「想定外を見落とすこと」です。だからこそ僕らがやるべきは、AIに任せきりにせず、仕組みのクセを理解して補完すること。今日からの一歩として「この仕組みにはどんな盲点があるか？」と一度立ち止まって考えてみませんか？

正直なところ、僕も試しました。「歩道を真横から歩く人」をAIに描かせてみたんです。でも何度やっても道路が奥に伸びてしまう。これは笑うしかない現象でした。SNSでも「車が歩道を走り出した」なんて報告があって、思わず共感しました。記事によれば、この投稿は2200万回以上も表示され、多くの人が「AIって意外にできないことがある」と驚いたそうです。理由はシンプルで、AIは大量の学習データに基づいてパターンを生成する仕組みだからです。ネット上に多いのは「奥行きのある道路の写真」で、真横から見た歩道は少ない。だからAIは「奥に続く道路」を“正しい”と誤認してしまう。これはシステム開発でいう「想定外ケースのテスト不足」と同じです。つまり仕組み上の課題として、AIには「学習データの偏り」という弱点があるかもしれません。僕自身、新人の頃に似た経験があります。テスト環境では完璧に動いていたシステムが、本番リリースした瞬間にバグを吐き出し、現場は騒然。僕は冷や汗をかきながら「なぜだ!?」と必死に調べました。原因はテストデータの偏り。あの時の悔しさと焦りは今でも体に染みついていて、「システムは必ず抜け漏れがある」という戒めになっています。一般的な教訓は「AIは万能ではない、だから注意が必要」ということ。でも僕はさらに一歩進めて考えたいんです。AIの限界を知ることで「人間が補完する余地」が見えてくる。つまり僕らがやるべきは、AIに任せきりにせず「この仕組みにはどんな盲点があるか？」と常に問い直すことだと思います。今日の最初の一歩として、自分の担当している仕事やシステムに対して、その盲点を一つ探してみませんか？それが未来の大きなトラブル回避につながるはずです。

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ライフ2025年09月15日

ASD発症率の高さは人類が知性を進化させるための代償だった可能性 – ナゾロジー

ニュースソース
https://nazology.kusuguru.co.jp/archives/184891

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、このニュースを読んで「仕組みって本当に複雑だな」と思いました。ASDの発症率が、人類が知性を進化させる過程での副産物かもしれないという研究結果。効率や最適化を追い求めるエンジニアとしては「バグじゃないの？」と最初は思いました。でも考えてみると、システムの中で一見不要に見える余白や冗長性が、実は全体の安定性や可能性を支えていることってありますよね。逆に全部を最適化しすぎると、予想外の障害に弱くなる。だからこそ私たちのチームでも「ちょっとした違和感」や「非効率」にも耳を傾けることが大切なのかもしれません。もしかしたらそこに、次の進化のヒントが隠れているのではないでしょうか。

正直に告白すると、この記事を読んだとき「え、進化の副産物ってそんなに大きいの？」と驚きました。ASDは世界人口の数％に存在し、人類の知性を進化させる代償として普遍的に残った可能性がある。エンジニアの感覚で言えば「システムの不具合じゃないの？」と思ってしまったんです。でもよく考えると、これは「バグ」ではなく「仕様」だったのかもしれません。理由はシステム設計の経験から分かります。プログラムでも、完全な最適化を目指すと逆に脆くなることがあります。例えば冗長なコードや一見無駄に見える処理が、障害時のバックアップとして働いたり、想定外の利用方法を可能にしたりする。つまり「余白」や「不均一さ」は、長期的にシステムを進化させる土壌になるんです。この記事でいうASDも、人類が新しい知性を獲得する上での「必要な冗長性」だったのかもしれません。私自身、過去にシステム開発で「この処理は無駄だから削ろう」と提案したことがあります。でもその処理が実は障害復旧に不可欠で、削ったせいで大きなトラブルを招いたことがありました。あの時の冷や汗と、深夜にチームで復旧作業をした悔しさは今でも忘れません。その経験から「無駄に見えるものを即座に否定するのではなく、その存在意義を考える」姿勢が大切だと学びました。だから結論としてはこうです。私たちのチームでも「ちょっと変だな」「非効率だな」と思う部分をすぐに排除するのではなく、一度「これが何を支えているのか？」と考えてみましょう。その小さな問いが、次の進化やイノベーションにつながるのかもしれません。

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スポーツ2025年09月14日

世界陸上競歩、最後はフラフラでゴールの川野将虎は「熱中症で脱水症状」…レース後は医務室へ – 読売新聞オンライン

ニュースソース
https://www.yomiuri.co.jp/sports/etc/20250913-OYT1T50131/

佐藤健太のスピーチ

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1min. 3min.

正直に言うと、ニュースを読んで「仕組みとして改善できないのかな」と思いました。世界陸上の35キロ競歩で川野将虎選手が熱中症で倒れたのは、本人の努力だけではなく、環境やシステムの問題も大きいのではないでしょうか。例えば、気温や湿度のリアルタイムデータを活用した戦略的なペース配分や、AIによる水分補給の最適タイミングの提案など、技術で防げる部分もあるかもしれません。私自身、納期直前に徹夜でコードを書き続けて、頭が回らなくなった経験があります。その時は「根性」ではなく「仕組みの改善」が必要だと痛感しました。だからこそ、私たちの仕事でも「頑張る」だけに頼らず、仕組みを工夫してリスクを下げることが大切だと思います。

正直に告白すると、ニュースを読んで最初に思ったのは「これって仕組みで改善できないのかな」でした。世界陸上の男子35キロ競歩で川野将虎選手が、27キロ過ぎにふらつき、最後は熱中症と脱水で倒れたという事実。個人の努力や根性を超えた「環境のリスク管理」の問題を強く感じました。一方で勝木隼人選手は“暑熱対策の鬼”と呼ばれるほど徹底した準備をして銅メダルを獲得しました。ここには「頑張り」ではなく「仕組み」が勝敗を分けた要素が見えてきます。努力が大事なのは間違いありません。しかし「努力だけに依存する仕組み」は脆い。スポーツでもビジネスでも、限界を迎える前にリスクを予測し、最適な方法を仕込んでおく必要があります。特に気温や湿度など外部要因が大きい場合、AIやデータ分析を使えば「水分補給の最適タイミング」や「ペース配分のリスク予測」を提案できるはずです。私たちの仕事に置き換えると、納期直前に人力で徹夜するよりも、早めにアラートを出すシステムを構築する方がずっと効率的です。私も新人時代、納期直前に徹夜でコードを書き続け、頭が回らなくなり、逆にバグを量産してしまったことがありました。あの時の焦りと情けなさは今でも忘れられません。朝方に「俺、何やってるんだろう」と思った瞬間、努力の方向を間違える怖さに気づきました。それ以来、私は「仕組みを整えることが最大の努力」だと考えるようになりました。だから今日のメッセージは、「頑張る前に、仕組みを点検しよう」ということです。努力を美化するのは簡単ですが、それではリスクを減らせません。まずは小さな一歩として、今日のタスクの中で「これは仕組み化できるか？」と問いかけてみる。それだけで、無理をする前に未来を守る仕組みが生まれるはずです。

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科学2025年09月14日

ボイジャー1号「星間空間」到達発表から12年（2013年9月13日）（sorae 宇宙へのポータルサイト） – Yahoo!ニュース

ニュースソース
https://news.yahoo.co.jp/articles/176b12457b95dbd64c03a10ddd5ae9bac680f3e4

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、ボイジャー1号が星間空間に到達したニュースを改めて知った時、「すごい！」と同時に「でも仕組み的な課題は山ほどあるだろうな」と技術者目線で考えてしまいました。1977年に打ち上げられた機体が、今も動いているのは驚異的。でも、電力は有限で、通信にかかる時間も増えている。つまり、成果を出すには「すぐ届かない・すぐ分からない」環境で粘り続ける仕組みが必要なんです。僕がプロジェクトで痛感したのも同じで、AI開発で「学習データが足りない」と壁にぶつかり、焦って結果を急いだら逆に精度が落ちた経験がありました。結局、時間をかけてデータを増やしたことで安定した成果が出たんです。だから僕らも、すぐに結果が見えない時こそ「仕組みを整え、長期で動かす」ことを意識してみませんか？

正直に告白すると、ボイジャー1号が星間空間に到達したニュースを知った時、最初は「ロマンだな」と思ったんですが、すぐに「でも仕組み的にどう維持してるんだろう？」と考えてしまいました。1977年に打ち上げられた探査機が、2012年には太陽風の境界を越え、2013年に正式に発表された。太陽から190億kmも離れた場所で通信が続いているなんて、技術的には奇跡のようです。でも冷静に見ると、電力は有限で、通信にかかる時間は増える一方。つまり「すぐに結果が返ってこない環境で、どう成果を維持するか」という課題が常にあるんです。この話は僕たちの仕事にも通じます。僕はAIの開発に携わっているんですが、ある時「学習データが足りないのに早く成果を出さなきゃ」と焦って無理にモデルを回したことがあります。結果、精度が低く、むしろ信頼性を落とすことになってしまった。あの時の悔しさは今も鮮明で、「急いだって仕組みが整ってなきゃ意味がない」と痛感しました。後から時間をかけてデータを増やし、モデルを安定させた時、ようやく「これなら使える」と思える結果が出たんです。一般的には「挑戦を続ければ必ず結果が出る」と言われますが、それだけでは不十分かもしれません。むしろ「挑戦を支える仕組みを整える」ことが結果を遠い未来で花開かせる鍵になる。ボイジャー1号だって、打ち上げ当初から長期稼働を見据えた設計があったからこそ、今も動いているわけです。※マリー・キュリーも若い頃から集中的に研究を積み重ね、仕組みとしての研究基盤を築いたからこそ革新を生み出せたと考えると、やはり準備と仕組みは大切だと痛感します。だから僕らも、結果を焦るより「未来に届く仕組みを今日整える」ことを意識してみませんか？まずは自分のプロジェクトで「今の仕組みで本当に持続可能か」を見直す一歩から始めてみましょう。それが、未来の成果に繋がるはずです。

1. マリー・キュリーは31歳でポロニウム発見、32歳でラジウム発見という驚異的な若さで科学史を変える成果を達成。
   https://www.jst.go.jp/diversity/researcher/mscaward/index.html

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