早嶋です。1800字。

2022年以降、生成AIが急速に普及した。誰でも、数秒で「それっぽい文章」を書けるようになったのだ。もちろん、大きな可能性であり、情報の民主化の過程とも言える。ただ同時に、いま、私たちが日々接している情報の中には、「本物」の情報と「それっぽく見えるだけのもの」とが、区別なく並んでいる可能性が高い。はじめはなんとなくの違和感だったが、実は深刻な構造変化なのだと思い始めた。

特に、学術の世界では「ペーパーミル（paper mill）」と呼ばれる問題が深刻になっている。本来、論文というのは、研究者が時間をかけて調査し、仮説を立て、検証し、そして何度も推敲して仕上げる営みだ。その重みこそが、論文の信頼性を支えていたはずだ。だが、ペーパーミルはその構造を壊す存在だ。論文のような文章を、AIやゴーストライターを使って大量に作成し、論文として販売する。購入者は、それを自分の成果としてジャーナルに投稿する。もちろん、査読も抜け道がある。仲間内で回す、偽のレビューを仕込む、そもそも査読のないハゲタカジャーナルに投稿する、という手段が使われるのだ。そうして、「見た目は正しそうな論文」が、ひそかに学術界に流れ込みはじめているそうだ。

さらに問題なのは、こうした論文が互いに引用し合い、あたかも信頼性があるかのように見せかける構造だ。何本も似たような論文が並んでいると、人はそれが「定説」だと思い込んでしまう。こうなると、もはやフェイクであるか否かは、内容ではなく、量と反復によって決まってしまう。これは、非常に危うい構図だと思う。

では、信憑性の高い情報はどうなるだろうか。それは、むしろ人目につきにくい場所に追いやられている。時間をかけて丁寧に作られた文章は、当然ながらコストがかかる。そのため、クローズドな研究会や有料の媒体で流通するようになる。結果として、無料でアクセスできる情報の多くが「速くて薄い」ものになり、じっくりと構成された本物の文章は、むしろアクセスしにくくなる。こうして、真実は隔離され、フェイクが主流になる、という逆転現象が起きているのだ。

こうした状況を、社会学の枠組みを通して調べてみた。たとえば「社会構築主義」という考え方がある。現実とは、単に客観的に存在するのではなく、人々の認識や関係性の中で作られていく、という考え方だ。つまり、人が「これは本当だ」と信じれば、それが現実になってしまうというのだ。たとえそれが、AIが自動生成した「それっぽいだけ」の内容でも、何度も目にし、多くの人が信じれば、それが「常識」になってしまう可能性を示している。実に恐ろしいことだが、それが現実なのだ。

ボードリヤールという思想家は、シミュラークルという概念を使い、似たようなことを主張した。「現実のコピーが、本物以上のリアリティを持ってしまうことがある」だ。たとえば、旅行先の風景を見る前にインスタの写真で予習してしまい、実際の景色よりも「見慣れた写真」の方がリアルに感じられるような感覚だ。論文も同じだ。AIが書いたような文章を何度も目にすると、「こういうのが本物っぽいんだ」と脳が学習してしまうのだ。

さらに現代は、情報が信用できるかどうかを、内容の正しさよりも、「わかりやすいか」「共感できるか」で判断してしまう傾向が強いと思う。SNSや動画プラットフォームがそれを助長している。みんながシェアしている、いいねを押している、それだけで情報に信頼を寄せてしまうのだ。だが、その情報の中身を誰が検証しているのか。誰が責任を取っているのか。そうした視点がどんどん失われているように思える。

こうなると、人は知らないうちに「虚構の現実」を生きるようになる。実体のない情報を本物だと思い込み、それを前提に判断し、語り、行動する。しかも、それに気づかないまま、日常を送ってしまうのだ。かなり危うい時代に入ったということだ。これらを踏まえて、我々に今できることは、すぐに答えは出ないが、少なくとも、「目にした情報を鵜呑みにしない」という姿勢が引き続き大切になる。誰が、なぜ、その情報を発信しているのか。その背景を考える癖をつけるのだ。そして、できることなら、自分で考え、自分の言葉で発信する。それが、虚構の波に飲み込まれずに生きる、ひとつの方法なのではないかと思う。

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※本ページは、2025年度武者修行研修課長版参加者向けのページです。

（Day１）
参加当日までに、以下の事前課題を整理し動画を視聴下さい。

１）「自己紹介シート」の作成
目的は、参加者同士の相互理解です。それぞれ自己紹介シートを作成下さい。テンプレートは事務局の指示に従って下さい。

２）事前課題「動画視聴」　戦略思考の基礎
自社や他社の課題を抽出する際に参考下さい。経営学等の修士・学位等をお持ちの方は視聴しなくても結構です。
※PWは別途事務局からお知らせがあります。

戦略思考の基礎　戦略思考編
戦略思考の基礎　全社戦略編
戦略思考の基礎　成長戦略編
戦略思考の基礎　基本戦略編
戦略思考の基礎　環境分析編
戦略思考の基礎　戦略立案編

３）「自社紹介と自社の経営課題の整理」　※各社ごとでまとめる
詳細は、受講ガイドを参考下さい。

（Day２＆Day3）
参加当日までに、以下の事前課題を整理、動画を視聴下さい。

１）事後課題
Day1で議論した自社課題の解決に向けて、何らかの行動を起こしてください。Day2で各企業の進捗を共有を簡単に行います。※この際、資料は特に不要です。口頭レベルで進捗を確認します。

２）事後課題
テーマオーナーに対して戦略提言を行う際に必要な資料や情報等を適宜収集してください。また、Day2の午前中にグループワークで共有する時間を確保します。

３）事後課題
動画を数本準備しています。視聴は任意です。

（不確実への対応）
マネジメントの基礎の動画の一部です。成熟する事業運営の中、既存の取組を行いながら新規の取り組みを行うためのマインドを確認できます。

マネジメントの基礎　不確実への対応

（事業分析の基礎）
事業分析を行う際に、考え方を整理しています。問題解決の流れに沿って、市場分析、競合分析、自社分析、マクロ分析の流れの後、解決策（戦略）を議論する考え方を示しています。一部、セッション1でも概説しています。こちらの動画は、合わせて問題解決の考え方の参考にもなります。

事業分析の基礎（概要）
事業分析の基礎（前提）
事業分析の基礎（問題と課題）
事業分析の基礎（市場顧客）
事業分析の基礎（競合代替）
事業分析の基礎（自社）
事業分析の基礎（マクロ）
事業分析の基礎（解決策）

４）他
セッション1で議論した、（無意識）✕（既存）の領域から、（意識）✕（既存）の領域にいくための思考の視覚化、そこから意識的に新規の議論をする概念等について整理した著書です。ビジョンを持って行動を継続することの大切さについて、経験則から考えたことを整理しています。
「コンサルの思考技術」総合法令出版　早嶋聡史著
※Amazonのリンクです。参考までに。

（Day4）
課長版武者修行研修の参加者は、必要に応じて以下の補足動画を視聴下さい。次回のプレゼンテーションの参考動画です。プレゼンテーションの流れや準備、コンテンツ（中身）の作り方や、発表（配信）の仕方を整理しています。プレゼンテーションに不慣れな方は参照ください。

プレゼンテーションの基礎①概説
プレゼンテーションの基礎②流れ
プレゼンテーションの基礎③準備
プレゼンテーションの基礎④中身
プレゼンテーションの基礎⑤配信

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早嶋です。2800文字。

米国経済の先行きはどうなるだろうか？様々な要因が同時に動くことで、極めて不安定な構造を帯びつつあることは間違いない。

まず、関税強化により輸入コストが上昇。それが消費者物価に転嫁されている。実際に最新の統計では消費者物価指数（CPI）が前年比2.9％上昇、コアCPIも3％を超えており、インフレの粘着性が改めて確認された、つまり一過性ではなく持続的だと観察できる。これは企業の価格設定だけでなく、アップルのiPhone価格引き上げのように、グローバル企業の販売戦略にまで影響を及ぼしている。

一方で、労働市場は新規失業保険申請件数が増加するなど、減速の兆しを見せている。特に新卒学生にとっては厳しい状況だ。AIの急速な普及が、これまで新人が担ってきたルーチン業務を代替し、企業にとって「経験の場」を提供するインセンティブを削ぎ落としている。この構造的変化は、若年層の雇用機会を狭め、消費力の低下につながりやすい。米国経済の7割を占める消費の足元が揺らげば、景気全体の縮小圧力となるのは避けられない。

さらに社会的なリスクとして、政治暴力が現実化した。保守系の活動家チャーリー・カーク氏がユタ州で暗殺される事件は、すでに二極化した社会の緊張を一気に高める。政治的不安は治安コストや社会的分断を深め、資本逃避や投資マインドの萎縮を招く可能性がある。治安の悪化はサービス業のコスト増にも直結するだろう。

こうした状況を踏まえると、米国経済がたどる道筋はいくつかのシナリオに分かれる。最も可能性が高いのは、インフレが下がらない一方で雇用が冷え込む「スタグフレーション型のハードランディング」だ。

この局面では、生活必需品や住居費の高止まりによって家計の実質購買力が削られ、低所得層から消費が急速に冷え込む。企業は需要減退に直面する一方で、人件費や仕入れコストを吸収できず、利益率が圧迫される。金融市場では、FRBがインフレ抑制と景気下支えの狭間で身動きの取れない状態に陥り、政策対応は後手に回る。結果として株式市場は調整色を強め、企業投資も停滞する。

さらに時間が経てば、この悪循環は社会的なひずみを広げる。若年層の失業は高止まりし、格差や不満が政治的対立を増幅させる。治安不安や政治的分断が続けば、海外投資家のリスク回避姿勢も強まり、ドルや米国債の信認に影響を与える可能性すらある。つまり、単なる一時的な景気後退ではなく、「持続的な低成長と社会不安」が組み合わさった未来が現実味を帯びるのだ。

日本の状況と重ねて見れば、経済停滞の中で保守的な潮流が強まる点は共通している。しかし、日本では怒りが暴力や抗議行動に直結しにくく、むしろ静かな右傾化として表れるのに対し、米国では分断が可視化され、政治的暴力というかたちで爆発する。この違いが、両国の未来におけるリスクの性質を大きく分けているといえるだろう。

他には、「政治暴力の連鎖がマーケットのリスクプレミアムを跳ね上げるケース」だ。もし暗殺や襲撃事件が断続的に発生すれば、米国社会に横たわる分断は一気に表面化し、抗議行動や衝突が日常化するだろう。こうした緊張は経済の実体に直接作用する以上に、投資家心理に大きな影を落とす。資本市場では安全資産への逃避が加速し、ドル短期債や金への資金シフトが進む一方で、株式や企業債の調達環境は急速に冷え込む。政治日程そのものも混乱し、政策決定の停滞が景気悪化をさらに深める。最悪の場合、選挙の正統性や統治能力に疑念が生まれ、海外投資家は米国リスクを一段と重く見積もるようになるだろう。

「財政赤字と国債増発によって長期金利が高止まりするケース」もある。政府が大型の減税や歳出拡大を続ければ、国債の供給は膨張し、投資家はリスクに見合う利回りを要求する。景気が減速しても長期金利は下がらず、むしろ財政への懸念からじわじわと上昇圧力がかかる。住宅ローン金利は高止まりし、個人消費をさらに圧迫する。企業にとっても社債発行コストが上がり、資金調達の道が狭まる。やがて不動産開発や中小企業の借換えが困難になり、信用不安が局地的に顕在化する。金融機関は貸し渋りや引当増を余儀なくされ、与信の縮小が実体経済を押し下げる。つまり、このシナリオでは「インフレが続かなくても」金利の呪縛によって経済が締め付けられるのだ。

あと２つくらいある。「関税報復合戦で貿易や供給網が混乱するケース」、「あるいはAI投資の期待が剥落して株式市場が逆回転するケース」だ。

関税報復合戦のケースでは、米国が中国やEUに対して関税を強化し、それに対する報復が連鎖する。サプライチェーンの混乱は企業コストを押し上げ、物価高と供給不足が同時に進む。消費者は高価格に直面し、耐久財や輸入品を中心に購買を手控えるだろう。輸出依存度の高い産業は直撃を受け、世界貿易全体の減速が米国市場にも反射する。結果として企業業績は悪化し、株式市場は広範な売り圧力に晒される。

AI投資逆回転のケースでは、過剰な期待を背負った生成AIやデータセンター投資が、収益化の遅れによって評価を大きく下げる可能性だ。巨額の設備投資を続けたテック企業がガイダンスを引き下げれば、成長株のバリュエーション調整は避けられない。指数を牽引してきたメガテックが一斉に値を崩せば、市場全体が逆回転し、投資家は「新しい成長物語」を信じられなくなる。テクノロジー主導の強気相場が崩れるとき、その心理的打撃は他セクターにも広がっていくだろう。

いずれにせよ共通するのは、「消費の減速」と「投資家心理の悪化」が連鎖することで、株式市場が20％から30％規模の調整に陥るリスクも過去を見ればあり得る数字だ。

2000年のITバブル崩壊では約▲49％、2008年のリーマンショックでは約▲57％、2020年のコロナ危機でも一時▲34％の急落が起きている。1970年代のスタグフレーション期にも複数回の▲20％から30％級の下落が繰り返された。今回の状況は金融危機級ではないにせよ、インフレと雇用不安が重なれば、少なくとも70年代型の「中規模暴落」に近づく可能性もあると思う。

さらに、現在のS&P500の予想PERは20倍超と高水準にあり、景気後退局面で一般的な15倍程度に戻るだけで▲25％前後の下落が理論的に導かれる。そこに企業収益の悪化が重なれば、▲30％規模の調整は十分に射程に入るのだ。

これを回避するには、FRBの柔軟な金融政策や、関税運用での例外設定、財政支出の質の転換、さらには政治暴力を抑止する超党派の取り組みが不可欠だ。つまり現在の米国は、経済・社会・政治の三重の不安を同時に抱え、暴落の芽がいくつも散らばった状態なのだ。もちろん全てのシナリオが机上の空論かもしれない。現実化するかは未定だ。ただ、「平時の調整」ではなく「構造的リスクの時代」に入ったと見るのは大切な視点だと思う。

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早嶋です。3500文字。

最低賃金は国が決めるべきでは無いと思う。一方的な釣り上げは結果的に弱い層の労働そのものを急速に淘汰するシナリオになると思うからだ。

たとえば、今の最低賃金が1,000円だとして、これを1,500円に上げるべきかの議論についてだ。政治屋は、賃金を上げることを簡単に捉えている。しかし、社会保障や福祉の文脈に加えて産業構造や雇用構造を理解していない証左だとも思う。

政府の強い意思、あるいは政治的なメッセージとして、1,000円からいきなり1,500円に引き上げるとどうなるだろうか。表面的には「労働者の所得改善」が起きるように映るかもしれない。が、その背後には確実に労働分配率の急激な変化が、産業の在り方そのものを塗り替えていくのだ。

労働分配率とは、企業が生み出した付加価値、つまり売上から原材料費などを差し引いた粗利のうち、どれだけが人件費として分配されているかを示す指標だ。式で書けばシンプルで、「人件費 ÷ 付加価値 × 100」だ。たとえば、ある企業が年間10億円の付加価値を生み出していて、そのうち人件費に4億円を支払っているとすれば、労働分配率は40%になる。

では、この企業が最低賃金の引き上げにより、仮に人件費が1.5倍になったとしよう。人件費は6億円に跳ね上がる。付加価値は変わらないとすれば、労働分配率は60%に到達する。これは、単純な数字遊びではない。企業にとっては、「利益が残らない」どころか、「赤字を垂れ流す構造」に変貌することを意味する。とりわけ、もともと薄利多売を前提としていた業界、つまり小売業や飲食業、あるいは介護業界においては、致命的なインパクトをもたらす。

これらの業界は、そもそも人件費が安いからこそ、労働集約型の事業モデルが成り立っていた。つまり、人が人力でレジを打ち、配膳をし、介助を行うというスタイルは、人件費が安いからこそ合理的だった。だが、これが一転して高コスト労働になると、企業は合理性のある次の一手を取らざるを得なくなる。それが「設備投資」であり、「資本集約型事業への転換」だ。

実際に、すでにその兆候は街の中に現れている。近所のスーパーでは、レジがセルフレジに置き換わっていく。かつては4人から5人が並んでいた有人レジの姿がなくなり、今では1人のスタッフが6台のセルフレジを監視しているだけだ。人件費が1.5倍になることを想定すれば、1台あたり100万円のセルフレジはもはや安い。投資回収期間は1年未満かもしれない。

飲食店でも同じような変化が起きている。大手ファミリーレストランでは、かつてホールスタッフが運んでいた食事を、今では配膳ロボットが静かに、正確に、淡々と運ぶ。ロボットは文句も言わず、疲れも見せず、業務を繰り返す。しかも、一度導入すれば深夜手当も、社会保険も必要ない。人間が担ってきた役割が、コストの面でも、安定性の面でも、すでにロボットの方が優れていると見なされる地点に到達してしまったのだ。最低賃金が上がれば、この動きは加速する。人間らしい会話を含めてサービスを提供する高級店以外は、人がやる意味は見出しづらいのだ。

つまり、労働分配率の急騰は、企業の合理性判断を根本から変えてしまう。そしてこの投資行動は、資本余力のある大企業にとっては好機であり、資本を持たない中小零細企業にとっては死刑宣告に等しくなる。中小企業の多くは、IT化やロボット導入の初期投資すら捻出できない。その結果として、退場を余儀なくされるのだ。そして、企業数は劇的に減少し、地方では店舗そのものが倒産、あるいは減っていき更に生活しにくくなる姿が浮かぶ。もちろん弱肉強食の世界が更に進み都市部では淘汰が加速する。

では、どのくらいの影響が出るだろうか。皮算用的なレベルで弾いてみよう。小売業の就業者は900万人、飲食業は400万人、介護業は約220万人。清掃や警備といった、同様に技能や資格に依存しない職種を合わせると、最低賃金レベルで働く人の数は全国で960万人程度と見積もることができる。

仮に、最低賃金が現行の1,000円から1.5倍の1,500円へと引き上げられた場合、最も深刻な影響を受けるのは、これまで人件費の安さを前提に成立していた中小のサービス業だ。特に小売業や飲食業、介護や清掃業のような、いわゆる労働集約型産業では、売上に占める人件費の比率がすでに高い傾向にある。

飲食業をはじめとする労働集約型のサービス産業には、いくつかの共通した構造的な問題がある。そのひとつが、そもそも粗利率が低いという点だ。食材や光熱費といった固定費が高く、そのうえ人手に依存するオペレーションモデルが多いため、人件費が売上に対して占める比率はもともと高い。こうした業界で最低賃金が一気に1.5倍になれば、労働分配率はたちまち50%を超え、企業にとって利益を出すことが極めて難しくなる。

もちろん、ある程度の資本を持つ大手チェーンであれば、値上げやシステム化によってこのコスト増を吸収できる余地がある。しかし、大半を占める中小零細事業者には、そのような柔軟性がない。借入に頼って資金繰りを維持しているような店舗や、家族経営でギリギリのラインを支えている個人店にとっては、「設備投資もできない」「値上げも難しい」「それでも賃金だけは上がる」という、典型的な板挟みの状況に陥ることになる。

この構造的な脆弱性は、コロナ禍によってすでに可視化された。たとえば、2020年には負債1,000万円以上を抱えて倒産した飲食業の件数が842件に達し、過去最多を記録している。さらに、2023年にはその数が768件にのぼり、2022年比で約1.7倍という急増を見せた。これらの数字は、制度的な外圧や突発的なショックが、この業界にとっていかに致命的であるかを物語る。

このように、飲食業や小売業、介護・清掃などの業界では、すでに廃業率の上昇傾向が続いている。だからこそ、もしここに「最低賃金1.5倍」という制度的ショックが重なれば、さらなる退出が起こるのは避けられない。特に中小企業においては、事業継続を断念せざるを得ない企業が全体の2割から3割に達する可能性は、決して極端な話ではないと思うのだ。

このような業界に従事している人の多くは、技能や資格ではなく時間給で働く層だ。全国で最低賃金圏で働いている人は、ざっと見積もって900万人から1,000万人にのぼる。もしこのうちの3割から5割が雇用の場を失えば、単純計算でも300万人から500万人規模の失業が発生することになる。

もちろん、これは一足飛びの話ではない。だが、制度的な強制によって賃金構造が変化すれば、企業の経営構造も、それに従う形で静かに、しかし確実に変わっていく。その先に待っているのは、底辺労働の消滅で、設備投資を前提とした新しい産業構造だ。そしてその構造に適応できない企業と人から順番に社会から退場する厳しい現実が見え隠れするのだ。政治屋は表面的に善意のつもりかもしれない。だが、もう一つの側面が存在する可能性を議論すべきだと思う。

それだけではない。生き残った企業は、資本とテクノロジーで武装した「資本集約型企業群」であり、マーケットは寡占化へと向かう。実際に、大手外食チェーンでは、調理機器の統一、レシピの自動化、バックヤードオペレーションのクラウド化が進み、すでに人手は大幅に削減されている。スーパーマーケットやドラッグストアでも、AIによる発注、自動在庫管理、集中仕入れなどが日常化している。個人店や小規模チェーンがそれらに対抗できる術は、現実にはほとんどない。

ここまで見てきたとおり、最低賃金の引き上げは、それ自体が目的のように語られがちだ。しかし、本質的には「社会における労働の再編を加速させる」トリガーであるのだ。しかもその再編は、決して平等なものではない。スキルを持たない労働者は仕事を失い、投資余力のない企業は淘汰され、資本を持つプレイヤーがマーケットを塗り替えていく。意図せざる格差拡大が、賃上げという善意の施策の裏側で進行する可能性は否定できないのだ。

だからこそ、「賃上げするか否か」ではなく、「その賃上げが何を引き起こすか」について突っ込んだ議論が必要だ。構造を見ずに、表層の数字だけをいじることが、いかに危ういか。経済は、善意では回らない。そして構造を変える力を持つのは、いつだって数式ではなく、人間の合理的で非合理な行動原理なのだ。

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早嶋です。約2,000文字。

EUがGoogleやAppleといった巨大テック企業に対して、再び独占禁止法の観点から介入を強めている。検索エンジンや地図、アプリストア、OS、さらには自動運転技術までを含めた広範囲な事業領域において、それぞれの企業が支配的な地位にあるという判断だ。

たしかに、現代のプラットフォーマーたちは、検索・地図・モバイル・広告・AIなどを包括的に取り込んで、まるで巨大なインフラとして私たちの生活の中に根を張っている。だが一方で、それらの企業がどれだけのリスクを取り、何十年にもわたってインフラを無料で提供しながら技術を進化させてきたかを想像すると、彼らの「支配」と「影響」は我々に取って生活体験そのものを確実にアップデートしている。しかし、EUは「悪」と捉えたいのだ。

独占禁止法（antitrust law）という制度そのものは、もともと今から130年以上前の19世紀アメリカで生まれた。ロックフェラーのスタンダード・オイル社を筆頭に、石油、鉄鋼、鉄道といった基幹産業に巨大資本が集中し、あからさまな価格操作や新規参入排除が横行していた時代だ。こうした企業が消費者や労働者を「支配」し、民主主義の仕組みすらねじ曲げようとする流れに対して、国家が「市場に介入する権利」を初めて明文化したのが独占禁止法の原点だ。

この時代の企業は、情報を握ることで市場をコントロールしていた。商品の値段も仕入れの経路も、誰が競合なのかすら一般の消費者には見えない。情報の非対称性のなかで、強者は強者の論理を押し通し、弱者は声すら上げられない。そうした構造の中で生まれたのが独禁法であり、それによってアメリカ社会は「自由競争の回復」という理念を取り戻そうとした。

だが、時代は変わった。2000年代以降、インターネットとスマートフォンの普及によって、情報の流通構造そのものが劇的に変わった。私たちはGoogleで何でも検索し、YouTubeでレビューを見て、TwitterやInstagramで口コミを確認する。価格比較サイトやレビューアプリ、掲示板やSNSを通じて、もはや「企業だけが情報を持っている時代」は終わった。むしろ、消費者こそが「企業を評価する力」を手に入れたのだ。

このような時代において、GAFAが得ている富は、情報の非対称性を悪用した結果ではない。それは、ユーザーが日々の利便性を評価し、その対価としてお金を支払っている、いわば選好の集積としての富だ。Googleの検索が便利だから使う。AppleのiPhoneが美しくて安心だから選ぶ。Amazonの配送が早くて返品も簡単だからリピートする。それだけの話だ。

それにも関わらず、欧州を中心とする規制当局は、あたかもGAFAが旧来のロックフェラーと同じ「支配構造」にあるかのように語っている。しかし、これは20世紀型の思考枠組みを21世紀に無理やり持ち込んでいるようにも見える。現在のGAFAのビジネスモデルは、単なる「構造の囲い込み」ではない。むしろ、「連携によるUX（ユーザー体験）の最適化」であり、「ユーザーにとっての手間の最小化」なのだ。

たとえば、Appleの製品は、ハード・OS・ソフト・サービスが一体設計されているからこそ、安全性と快適さが両立する。Googleの各種サービスも、検索から地図、メール、翻訳、広告、クラウドとつながることで、生活に深く根ざした「便利さ」が成立している。これらを「分離せよ」というのは、UXの崩壊を意味する。つまり、「自由競争のためにUXを壊す」という、本末転倒な論理がまかり通りかねないのだ。

さらに言えば、今のGAFAは、自らの力で市場を切り拓き、誰よりも早くリスクを取り、世界中にプラットフォームを浸透させてきた。その結果として構造的に強くなっているわけであり、それを「強すぎるから分割せよ」と言われたら、どの企業も挑戦できなくなる。リスクを取った者が報われず、逆に分割されて罰せられるとしたら、果たして次のGoogleやAppleはどこから生まれるのだろうか。

もちろん、独占があらゆる面で肯定されるわけではない。たとえば、新興企業の買収によるイノベーション潰しや、アプリストアにおける強制的な手数料設定など、力の濫用が起き得る領域はある。だが、それらは「独占そのものの悪」ではなく、「行為としての不当性」を正しく見極めて対処すべき問題である。

これからの時代に必要なのは、古い「独占＝悪」という二項対立ではなく、UX、透明性、選好、そして自律性といった新しい価値軸に基づいた制度設計だと思う。構造を無理に分けるよりも、消費者が不利益を被らない仕組みをどう担保するか、プラットフォーマーが過剰に価格支配をしないようどのようにインセンティブを組むか。つまり、「規制」ではなく「共進化」が求められているのだ。

テクノロジーが急速に進化し、社会そのものが変化している今、独占禁止法という正義のルールもまた、時代に即してアップデートされるべき時に来ていると思う。

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早嶋です。1400字です。

石破首相が辞任を表明した。彼は、米国との関税交渉に区切りがついたタイミングだと辞任の理由を説明している。参院選の惨敗直後に辞めなかった理由は「交渉が終わるまでは政府の責任だ」と繰り返してきた。それ自体は筋が通っているようにも聞こえる。

だが実際にはどうだったのだろうか。これは「辞める理由」を整えるための、ひとつの演出にすぎないのではないか。政治の内側では、表向きの説明とは別に、菅義偉氏や小泉進次郎氏らによる働きかけがあり、党内の分裂を避けるための操縦だった、という見方が強まっている。

つまり石破氏の辞任は、本人の信念や成果に基づく自律的な判断というより、党の都合に合わせた引き際だった、ということだ。そもそも石破政権は、最初から暫定の色合いが濃かった。本命を高市早苗にしたくない勢力が結託し、消去法の結果として選ばれた首相、という側面は否めない。人心の漂流は岸田政権の時点で始まっており、石破政権はその延長戦でしかなかったのだ。

メディアは既に次の筋書きを始めていると思う。石破氏を説得して辞任に導いたのは小泉進次郎だ。こうやって小泉氏の名前を露出していいく。そして、彼を次のリーダーに押し上げる物語を整えるのだ。若さ、刷新感、世代交代。演出しやすい記号がズラリと並ぶ。

一方で、SNSは別の温度になる。いわゆる「小泉節」は、かつては武器だったが、今はしばしば中身がないという皮肉の対象になるのだ。短尺動画や切り抜きでフレーズが拡散され、パロディ化される。いわゆる「小泉構文」として冷笑が重なり、露出が増えるほど反作用も強まるのだ。報道が推すほど、ネットは剥がそうとする。そういう時代になっている。

メディアが高市早苗を積極的に推さないのも、構図としては分かりやすい。扱いづらい本格保守は、既得の言説空間にとってリスクが大きい。だが露出が少なくても、SNSや草の根の場では浸透が進み、支持はむしろ硬くなる。報道されないことが、逆説的に支持を厚くする。その象徴を、私たちはこの数年で何度も見てきた。

ただし、本質は「誰を選ぶか」では終わらない。自民党という器の中身を、私たちは問うべきなのだ。自民党という数を守るためなら主義の異なる勢力とも手を組む政治団体。いまの維新や国民民主との連携は、そのことを赤裸々に示している。高校無償化は譲歩の産物であり、もともとの自民の主張と整合的だったとは言い難い。選挙では消費税に触れながら、政権ではほとんど手をつけない。給付やばらまきを口にしながら、実行は鈍い。言葉と行為の乖離が積み上がり、信頼は磨耗した。その隙間を、小さくても明確な主張を掲げる野党が埋め始めている。

だから今回の総裁選は、単なる顔ぶれの入れ替えではない。内部崩壊への分水嶺になり得るのだ。問うべきは、「次に誰が首相になるか」よりも、「なぜその人物が選ばれるのか」、そして「どんな構造がそれを可能にしているのか」だ。

石破辞任は幕引きではない。メディアとSNSのせめぎ合いという表層の下に、自民党という巨大な器の空洞化を浮かび上がらせた序章だと思う。私たちは、誰を選ぶか以上に、何を選び、その選択をどう検証するのかを、いま問われている。そして本来の政治とは、日本という国を10年単位でどう変革し、どのような姿を目指すのかを示す営みであるはずだ。自分たちの票田のことや人気取りばかりを考える政治家は、退出して欲しい。

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早嶋です。2000文字。

2025年にMITが発表したある調査報告が話題を呼んでいる。企業におけるジェネレーティブAIの導入プロジェクトのうち、実に95％が収益や業務改善といった明確な成果を出せていないというのだ。一方で、残りの5％は、AIの力を最大限に引き出し、急速に価値を高めている。この「AI格差」は、単に技術力や資金の多寡ではなく、導入の方法や現場との接続の仕方に起因していると、同レポートは指摘している。

特に象徴的だったのが、「学習ギャップ」という言葉だ。多くのAIツールはユーザーのフィードバックを取り込むことができず、状況に応じた学習も行えず、結局のところ「賢い風の箱」に過ぎない。そのため、現場の誰もが期待したが、役に立たなかったという印象を抱いて終わる。たとえば、カスタマーサポート部門にAIチャットボットを導入したものの、質問内容を適切に分類できず、結果的に人手が倍増したというケースもある。

また、同時に注目されたのが「シャドウAI」という概念だ。これは、企業が公式に導入したツールではなく、従業員が勝手に使い始めたChatGPTやClaudeなどを指す。多くの場合、現場の人間はこちらのほうを好んで使い、実際に成果を出している。しかしながら、その活用状況が可視化されておらず、セキュリティやコンプライアンス上のリスクにもなっている。この二重構造は、まさに「上が考えるAI」と「下が使うAI」の乖離を表しているようにも見える。

このような現状を見て思い出すのは、2000年代初頭のIT導入ブームや、2010年前後のアプリの乱立だ。あの頃も「ITを入れれば改革できる」「アプリで全てが変わる」といった幻想が世の中を覆っていた。しかし、現場の仕事の流れや文化にフィットしなければ、どれだけ便利な技術も意味を持たなかった。たとえば、ERPを全社導入したが、実際にはExcelとホワイトボードの併用が続き、結局は現場が疲弊するだけだったという話は数え切れないほどある。

AIもまた、同じ道を辿りかけている。つまり、現場や企業特有のワークフロー、判断の癖、人間関係、そういったものに対する理解と配慮がないまま、「AIを入れれば解決する」という前提でプロジェクトが走り出す。しかし現実には、AIは魔法の杖ではなく、あくまで道具に過ぎない。しかも非常に繊細で、文脈に依存する道具だ。

そこで重要になってくるのが、「課題の見える化」だ。多くの企業が失敗するのは、そもそも何が課題なのかを定義できていない点にある。目的と現状が曖昧で、そのギャップがどこにあり、なぜ発生しているのかという構造的理解がない。だから、どの程度の取り組みをすればいいのかも分からず、やみくもに「AIを使おう」となる。問題のメカニズムが見えていないので、どこにメスを入れるべきかという意思決定もできない。

この点において、非常に納得感のある視点がある。それが「統合ではなく接続」という考え方だ。かつては、あらゆる業務を一元管理する巨大な統合システムを作ろうとした。だが今は違う。既存のツールやデータベース、業務プロセスを緩やかに接続し、柔軟に組み合わせていくことで、現場の変化に即応できる体制を築く方が効果的なのだ。

たとえば、ある中堅のサービス業では、月300件ほどの定型的な問い合わせを生成AIに代行させる取り組みを始めた。SlackとZendesk、そしてNotionをAPIで接続し、現場の人間が「この言い回しだとAIが分からない」と週次でレビューを重ねていった。その結果、初動の応答時間が大幅に短縮され、オペレーターの手間も減った。「このAIなら手放せない」という声が自然に生まれ、他部署への展開もスムーズだった。

一方で、ある大手製造業は、ERPとAI、IoTセンサーを全社で統合しようとしたが、設計に8ヶ月、構築に2年をかけても、業務改善には結びつかなかった。理由は明白で、AIに学ばせるための文脈データが整っておらず、学習ギャップが解消されなかったからだ。各部門もバラバラに運用し、統一された運用ルールもなく、結果として誰にも使われなくなってしまった。

AIを使う前に、本当に必要なのは「見立て」なのだ。どこが本当に苦しいのか。なぜそこに負荷が集中しているのか。それを構造的に理解し、まず一つのペインポイントを改善する。そこで成果が出たら、周辺に接続を広げていく。この順番が守られない限り、AI導入は失敗する。

そして最後に強調したいのは、AIは主役ではないということだ。あくまで、現場の知恵と工夫を支える道具であり、文脈を読み取るパートナーに過ぎない。魔法ではなく、鍬や包丁のような道具として、適切な場所で、適切に研がれて初めて力を発揮する。だからこそ、現場の人間こそが「何に効いて、何に効かないのか」を実感し、語れる環境づくりが、AI導入の鍵なのだと思う。

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早嶋です。2300文字。

人間は、知能を持った生き物の代表になった、たぶん。ホモ・サピエンスという今の人類が、他の生き物よりも優位に立ち、道具を使い、集団で協力し、言葉を操るようになったのは、だいたい5万年前あたりからだと言われている。当時の世界の人口はごくわずかだった。1万年前でも、世界全体でたった400万人ほどで、今の東京よりも少ない規模だ。

それが長い時間をかけて、少しずつ増えていった。1900年には16億人。2000年には61億人。そして2025年には82億人にまで増えている。ここまでくると、直線的な増加というより、爆発的に跳ね上がっていると見た方が正しい。

人口増加は胃袋の増加だ。それだけ食べ物も必要になる。だから人間は、自然の流れに任せるのでは足りなくなって、食料を人工的に作るようになった。森を切り開き、畑をつくり、牛や羊を育て、水を引いて田んぼを耕す。農業の始まりだ。この頃から人類は、自然のエネルギーだけでなく、自分たちで集めて変換した新たなエネルギーを使いはじめたのだと思う。

最初は人力や動物の力で作業をしていたが、やがて蒸気や機械が登場し、効率よく大量生産ができるようになっていく。でも、それでもなお、当時使われていたエネルギーは、今のAI時代と比べれば、本当にかわいらしい規模だっただろう。

2022年ごろから、AIが一気に私たちの生活に入り込んできた。月20ドルくらいのサブスクを払えば、誰でも高性能なAIを使えるようになってきた。文章を書いたり、絵を描いたり、データを分析したり。ChatGPTのようなAIが登場してから、何かが一気に変わった気がする。

でも、新たな問題も出てきた。それが電気だ。

AIは、たった1つの質問に答えるだけで、0.3Wh前後の電力を消費する。これは、Googleで検索するよりも30倍も多いという。しかも、AIを動かしているのはGPUという超強力なコンピュータで、それを何百台も同時に動かしている。さらに、その熱を冷やすために、巨大な冷却システムも24時間動いている。昨日のブログにも書いたが、AIが1つの答えを出すだけで、人間が1日かけて脳で考えているのと同じくらいのエネルギーを使っていることになるのだ。

興味が出たので調べてみた。電気の使い道の変遷だ。時代とともに大きく変わってきているのだ。

たとえば1900年ごろの電力は、主に工場の機械を動かしたり、列車を走らせたり、都市の照明を灯すために使われていた。とはいいっても前半は列車は石炭、都市の証明はガスを燃やしていた。当時は家庭に電気が通っていない場所も多く、電力のほとんどは産業や一部の交通インフラのための動力源だっただろう。

それが2000年ごろになると、冷蔵庫や洗濯機、エアコン、テレビ、パソコンといった家電が当たり前になり、工場やオフィスなどの空調や照明など、電力の使用が広範囲に、そして前提になった。食料自給問題の議論も方方で議論されるが電力の確保をあわせて議論しないと意味がないくらい電気が生命のベースになっているのだ。

2025年の今。家庭やオフィスの電力消費は依然として大きいが、近年急激に伸びているのが、AIやデータセンターのための電力消費だ。たとえばアメリカでは、AI関連（主に大規模言語モデルや生成AI）だけで、電力全体の約4％を使っているという推定もある。しかも、これはたった数年で伸びた数字だ。このまま進めば、2030年には8％を超えるとも言われている。

データセンターでは、計算に使われるコンピュータ（GPUなど）そのものの電力だけでなく、それを冷やすための空調設備にも大量の電力が使われている。特にAIモデルは発熱が大きく、冷却コストが電力全体の半分近くになることもあるとされている。つまり、「AIを動かす」には、計算機だけではなく、建物全体、空調システム、配電盤までもが密接に関わっているということだ。

さらに、ビルの立地や電力網の強さによってもAI活用の限界が変わってくると考えると、今後の技術競争は、演算能力ではなく、電気の確保と配分の戦いになるのではないか、と思ってしまう。そして将来的には、電力全体の中でAI関連が20％から50％を占めるような時代が来るかもしれない。そうなれば、誰がどれだけ安定的に電力を確保できるかが、国や企業の存続すら左右する。そんな時代が、もう目前に迫っているのではないだろうか。

人間はいつの時代も、生きるためにエネルギーを使ってきたと思う。人口が増えたから、食べ物をつくるために森を切り開いた。作るだけでは間に合わなくなったから、機械を導入して効率化した。そして今は、複雑化した問題を解くために、AIを使おうとしている。でも、そのAIを動かすために、今度は莫大なエネルギーを用意しようとしている。なんだか少し皮肉な話だな、と思う。

そう考えると、ふと思うのだ。

狩りをして、魚をとって、自然とともに静かに暮らしていた縄文時代の人たちが、実は最も贅沢な人生を送っていたのではないか？と。もちろん戻ることはできないし、あの生活には不便も多かったのだろうけど、それでも、人間として自然と共に呼吸していた時代だったのではないか、と思ってしまう。その時代は１万年近く継続した。

「進歩」とは何だろうか。便利になることは本当に良いことなのか？そして、人間の脳ではなく、AIに問題を考えさせる時代のその先に、本当に幸せがあるのか？

コンピュータとロボットとAIが全てを動かす時代になって、人間は暇になる。そして、その意味を考えることに没頭するようになる。なんだか星新一の短編小説の世界を生きているような感じがする。

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早嶋です。1700文字。

人間は1日わずか20W程度のエネルギーで、すべての思考と、生命を維持する活動を行っている。脳の重さは約1.4kg。たったそれだけの質量の中に、知性、感情、直感、記憶、判断、行動のすべてが詰まっている。そして、冷却装置もなく、ほぼ無音で稼働しつづけている。

この「20W」という数字は、生理学と神経科学の研究に基づいている。人間の脳は体重のわずか約2%しかないが、基礎代謝全体の約20％から25%ものエネルギーを消費している。一般成人の基礎代謝はおよそ1,300kcal/日から1,500kcal/日であり、そのうち約260kcalから350kcalが脳の活動に使われていることになる。これは電力量に換算すると約0.3kWh/日から0.4kWh/日（＝1,200〜1,500キロジュール）に相当し、平均出力でいえば15Wから20W前後になるのだ。

つまり私たちは、朝起きて、考え、食べ、動き、悩み、笑い、眠るまでのあらゆる営みを、20Wの省エネ脳で処理していることになる。すごいのだ！

一方、現在のAIはというと、たった1つの推論を出すのに数百Wから数kWの電力を消費している。たとえばGPT-4では、1回の応答でおよそ500Wh（=0.5kWh）前後のエネルギーが使われると試算されている。これは、人間が1日かけて生きる全消費エネルギーと同じである。

つまり、AIは人間の1日分の生きるエネルギーを、たった1回の発言で使っているということだ。

この差はどこからくるのか興味があると思う。それは、AIが「超正確に」あらゆる可能性をロジックで組み上げて解を出そうとするのに対して、人間は「曖昧に」考えることで、より早く、安く、省エネで答えを出しているのがメカニズム的な理由だ。

この曖昧さは、怠惰や雑ではなく、むしろ直感や経験則に基づく近似アルゴリズムであり、ヒューリスティック（heuristic）と呼ばれる。「なんとなくこっち」「たぶんこうだろう」というものだ。そうした判断の背景には、実は数えきれない過去のパターンの蓄積がある。

AIの世界でも、チェスや将棋などの特定領域においてヒューリスティックなアルゴリズムは成功している。特定の局面では「最善手」を選ぶための効率的な近道が開発されているのだ。しかし、それはあくまで閉じたルール内での最適化であり、人間のようにその思考様式を他領域に応用すること（汎用化）はまだできていない。人間は、将棋で学んだ戦略性を、ビジネスや人間関係に転用できる。AIは、まだそれができないのだ。

近年では、エッジAIやTinyMLなど、マイコンレベルでの省エネAIの実装も進んでいる。さらに、スパイキング・ニューラルネットワーク（SNN）という、人間の神経細胞の「発火」モデルを応用した仕組みも登場しており、電力効率の面では非常に期待されている。

だが、現時点ではこれらはおもちゃレベルの域を出ておらず、現実の複雑さを処理できる次元には至っていない。

また、現在主流のLLM（大規模言語モデル）は、Transformerという非常に重い構造で全ての入力パターンを計算しており、「直感で飛ばす」「経験で割り切る」といった省エネ的な思考は一切行っていない。

将来的には、「思考ルーチンそのものを選ぶ」メタ・ヒューリスティック構造、つまり「このタイプの問題にはこう答えればいい」という知識の再利用ができるAIが登場するかもしれない。だがそれも、20Wで世界を制御する人間の脳には、まだ到底及ばない。

「よくわからないけど、こっちの気がする」
「経験上、この道はまずいかもしれない」
「いや、こっちの方がうまくいくはずだ」

そうした曖昧で確信的な判断は、実は何百万回もの試行錯誤と体験によって磨かれた、圧縮された知性なのだ。私たちはその機能を、わずか1.4kgの脳に実装しており、それをたったの20Wで動かしている。冷却装置も、ファンも、水冷タンクも不要。沈黙の中で、何十年も絶え間なく、迷い、学び、判断を続けている。

AIがこの境地にたどり着くには、まだ長い旅が必要なのだ。

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早嶋です。

2025年8月も、終わろうとしている。

昼間はまだ暑い。太陽はギラギラと容赦なく照りつけ、湿度は高く、空気は肌にまとわりつく。これではとても「秋の気配」とは言えない。たぶん、誰もがそう思っている。しかし、昨日の夜、息子と近所の通りを歩いていると、風が少しだけ違ったように感じた。なんというか、真夏の重たい熱風ではない。肌を撫でるような、少し乾いた風。少し冷たい風。目には見えないが、風の質が変わってきたような気がした。

ふと、旧暦では今日は何の日なのか、気になった。

グレゴリオ暦の2025年8月28日は、旧暦でいうところの令和七年八月五日だ。旧暦の八月は「葉月（はづき）」と呼ばれる。「木々の葉が落ち始める月」が語源だ。もちろん、現代の暦ではまだ青々とした木々に囲まれていて、葉が落ちる気配はない。それでも、虫の音や夜の風は、確実に「秋が近い」と教えてくれるのだ。

旧暦では「立秋」はすでに過ぎていて、今は「処暑（しょしょ）」という時期だ。処暑は「暑さが止む」と書く。昼間はまだまだ暑くても、朝晩の空気には涼しさが混じる。まさに、昨夜感じた風だ。旧暦の世界では、この頃から月見の準備が始まる。中秋の名月（旧暦八月十五日）は、今年でいえば9月6日。夜空を見上げて、月を待つ感性。それもまた、風の変化に気づく人の特権かもしれない。

季節の境目というのは、カレンダーで確認するものではなく、自分の肌で感じるものだ。誰かにとってはただの夜風が、誰かにとっては、季節のスイッチを押す合図になる。旧暦の暦や歳時記は、そんな人々の感性を千年単位で記録してきたのだ。そう考えると重みがあり、とても有り難いと思う。

ふと吹いたその風が、何の前触れもなく「秋です」と教えてくれる。それにたまたま気がついた。昨晩は自分の心に少しだけ余白があったのだろう。

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