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最初は、熊谷正寿氏のこの不用意な発言から、炎上が始まった。 在宅で生産性が上がる方もいる。否定しない。しかし、データ上時間当りのPCタイピング数は確実に減少。トータルで在宅勤務はマイナス。人類最大の産業革命の真っ只中。負ける要素は排除する。 云うまでもなく、タイピング数で生産性を計るなんていうのは悪手もいいところだった。 そもそも、彼自身の発言と矛盾した。 コロナ後も、採用やパートナーのQOLを鑑み、週一は在宅勤務を、認めておりました。 この状況は全く、変わっていないのだから。 そして、炎上するや、慌てて取り繕った。 熊谷氏は、今回見直したのは「グループとして在宅勤務を推奨する」という方針だとし、介護や育児、通院など個別の事情には柔軟に対応すると強調。その上で「作業はAIに任せ、人はオフィスに集う時代へ」との考えを示した。グループのAIエージェント業務活用率は約7割に達し、1人当たり月53.9時間の業務削減を達成したとも説明。「平均年収日本一（2100万円）プロジェクト」の実現には「対面による創発と超高速の意思決定」（熊谷氏）が不可欠だとして、「原則出社」の推進を現時点の最適解と位置付けた。 そもそも、介護、育児や通院といった例外を掲げるということは、そういった事情がない限りは配慮しないと言っているようなもの。出社のメリットとして持ち出す「対面による創発」や「超高速の意思決定」なんてものは、定量的に測定も証明も不可能な、単なる経営者の感覚的ポエム（印象論）に過ぎません。 「タイピング数」というゴミみたいな定量データには異常なほど固執して「客観的な数値だ」とドヤ顔をしていたくせに、出社を強制する段階になった途端、突然「創発」という全く証明・比較ができない主観的でフワッとした概念に逃げ込んでいる。このダブルスタンダード（二重基準）があまりにも不誠実です。 恐らく、本質を言えば、監視していなくてはサボられるという恐怖だろう。 そして、彼の言う、超高速の意思決定などというのは、経営層のロジックを無理やり押し付けているに過ぎない。例えば、エンジニアにおいても意思決定というものはある。だが、それはこういうものだ。 「このアルゴリズムは効率的か」 「このアーキテクチャは拡張可能か」 エンジニアにおける、意思決定とは、多くの場合、自分との対話だ。 「作業はAIに任せ、人はオフィスに集う時代へ」というスローガンも意味不明です。 業務の7割をAIエージェントに任せて月に53.9時間も削減できている（＝個人の単独作業やAIとの対話で完結する業務が大半を占めている）のであれば、「じゃあ余計にオフィスに集まって顔を合わせる必要なんてないだろ」という話になります。自分たちが推し進めているデジタル化・AI化と、昭和的な「対面礼賛主義」が真っ向から衝突しています。 要するに、論理的な裏付け（データ）を出そうとして「タイピング数」で自爆し、批判されたら「育児・介護への配慮」で火消しを試み、最後は「創発」というポエムに逃げ込んだ。 どこを切り取っても「出社させて手元で監視し、自分の支配欲を満たしたい」という結論が先にあり、理由はすべて後付けの言い訳に過ぎないとしか言えない。 ああいえば、こういうそういったところしかない。 実際、前後が完全に矛盾している。ダンガンロンパでやったら一発で轟沈するとしか言えない。なぜなら、このような発言をしているからです。 ――開発の際にはキーボードもほぼ使っていないそうですね。 ほぼ使っていません。全部音声入力です。 社員には「タイピング数が減っているから在宅はダメ」「データが証明している」とドヤ顔でキーログ監視を正当化しておきながら、当の本人が「開発でキーボードはほぼ使わず音声入力」とあっさり告白してしまう。自分のロジックを自分自身の開発スタイルで一瞬にして粉砕しています。 🔴 矛盾（赤文字）： 「在宅勤務はタイピング数が落ちるからダメだ！生産性はタイピング数で測る！」 🔫 論破の弾丸： 《 Claude Code ＆ 音声入力 》 💥 撃破（論破）： 「『最先端のAI開発でタイピング数を減らしている』と誇る本人が、社員の生産性を『タイピング数』で測るのは致命的なダブルスタンダードだ！！」 こういうことになってしまう。 私は、論破という言葉は好きではないのだが、あえて使わせてもらう。 実際、結局会社の方で火消し発言をしているが。 GMOインターネットグループの在宅勤務について、さまざまなご意見をいただき、ありがとうございます。グループとしての推奨は終了しますが、育児・介護・病気などご事情がある場合は引き続き在宅勤務を選択可能です。一人ひとりの状況に寄り添いながら、働き方を選択できる環境を用意いたします。 つまり、事情がなければ認めないということだ。 さくらインターネットの田中社長の発言とは厚みが違いすぎる。 さくらインターネットはあくまでも、大阪に本社を置き、北海道で基幹データセンターを運用して、日本中から働ける会社を維持したいと思います。これは、経営効率よりも、全国あまねく働ける環境を作ることで、日本の発展につながるからだと考えています。 結果、会社としても自分でも、何回も釈明し続ける、これほどの非生産性はそうそうないな。

ITmediaによれば、 川上量生氏が全額出資するPOPOPOは7月15日、コミュニケーションサービス「POPOPO」の提供を9月17日に終了すると発表した。「今後の事業環境やサービスの最適化を総合的に検討した結果」という。 サービス開始からわずか半年での幕引きである。 POPOPOが半年でサービス終了に至った要因は数多く指摘できるが、最も根本的な問題は「通話相手の不在」、すなわちコールドスタート問題の克服に失敗したことだ。双方向のコミュニケーションサービスは、当然ながら対話する相手が存在しなければ成り立たない。 さらに、このコールドスタート問題と、数千〜数万円という高額なアバター用アイテム（ホロスーツ）の販売というビジネスモデルは、絶望的に噛み合っていなかった。 サービス開始時のインタビューにおける関係者の発言には、根本的な違和感がある。 「でも、試作アプリでアバターの動きをつけてしゃべってみると、やっぱり気持ちいいんです。開発ミーティングもPOPOPOのプロトタイプで行っているんですが、たまにアプリがバグって使えない時にGoogle Meetでやると、つまらなくてガッカリするんです」 GACKT氏が配信しているところに、ひろゆき氏が入ってきて通話し、その様子を一般の人が見る――といった、音声SNS「Clubhouse」でかつて起きたような著名人同士の交流を起こし、ユーザーを集めていくイメージだ。 そもそも、かつて一世を風靡した音声SNS「Clubhouse」自体がブームを継続できず、急速に過疎化していった過去がある。そのビジネスモデルを今さら踏襲すること自体に無理があったと言わざるを得ない。 著名人を起用した配信やキャンペーンは、初期のトラフィックを集める呼び水にはなっても、サービスの永続性には寄与しない。ユーザー同士が自発的に繋がり、コミュニティが自律的に形成される仕組みがなければ、待っているのは過疎化とサービス終了である。 新規サービスが直面する「誰もいない」という最初の崖（First Cliff）を、POPOPOは最後まで突破できなかった。 そして、この崖からの転落は、ユーザーにとって極めて不条理な結果をもたらす。購入された数百円から数万円に及ぶホロスーツは、サービス終了とともにすべて無に帰す。これらはソーシャルゲームの「ガチャの副産物」ではなく、その世界で身につけるために明示的に購入されたデジタルアセットであるにもかかわらずだ。 悪い意味で、POPOPOの幕引きは、コンテンツの価値ではなく集金効率のみを追求し、短期間でクローズしていく日本式のモバイルゲーム（いわゆるガチャ課金型ゲーム）と同様の不誠実さを感じさせる。

更新履歴 2026-06-12: 新規公開。ZenaAIの記事に見られる「科学的態度」と「AIの意識論争」における論理的謬説について批評。 ZenaAIの記事「Anthropic CEO発言で再燃する「AIは意識を持つのか」論争」における、以下の言及は科学的な観点から見て極めて問題がある。同記事は、AnthropicのCEOであるダリオ・アモデイ氏の「現時点ではAIが意識を持っているかどうか確信はない」という発言を以下のように肯定的に紹介している。 AIが意識を持っていると主張したのではなく、「科学的に否定も肯定もできない」という慎重な立場の表明です。 しかし、これを「科学的態度」と見なすのは誤りである。科学的命題であるための最低限の必要条件は 反証可能性（falsifiability） だからである。この要件を排除した態度を「科学者として合理的な態度」と持ち上げるメディアの姿勢は、極めて危うい。 「意識」の定義を曖昧にしたまま「否定も肯定もできない」と主張することは、どのような反証データが提示されても言い逃れができる状態（すなわち反証不可能な状態）を作り出す。これは科学ではなく、単なる無敵のドグマである。 AIには main 関数が存在しない 「意識」や「意思」の十分条件を定義することは、現在の科学において確かに困難かもしれない。しかし、その必要条件を定義することは可能である。 現在のAIモデルが「関数（静的な計算モデル）」である以上、自律的に動作することは原理的に不可能である。実際、現在のAIシステムは、外部の実行環境（いわゆるハーネスやラッパー）を介して動作させることで、あたかも自律的に動作しているかのように見せているに過ぎない。これをC言語に喩えるなら、「AIには main 関数が存在しない」ということである。 つまり、外部からの入力（プロンプト）が与えられない限り、AIは一文字たりとも出力することはない。 「現時点では分からない」という態度が許容されるのは、検証手段が一切存在しない場合に限られる。意思の必要条件として「自走（自律的動作）の有無」を定義できるのであれば、外部入力なしには何も駆動しない現在のAIモデルにおいて、「（自律的な）意識の存在」は「分からない」のではなく「明確に否定できる」のである。 「懐疑主義」と「疑似科学」の非対称性 アモデイ氏の発言が抱える問題は、本来区別されるべき「懐疑主義」と「疑似科学」の境界を曖昧にしてしまう点にある。特に、メディアがこの発言を無批判に「科学的態度」として祭り上げることは、社会的な害が大きい。 両者の構造は以下のように対極をなしている。 懐疑主義 ：定義と反証可能性を前提とした上で、「現時点ではそれを支持する証拠が不十分である」と判断を留保する。 疑似科学 ：明確な定義と反証可能性から巧妙に逃れつつ、「存在しないと否定することもできない」と主張して自説の余地を残す。 形式的には両者とも「結論の留保」に見えるが、その方向性は正反対である。懐疑主義は科学的要件を満たした上での慎重さであり、疑似科学は科学的要件を満たさないことを正当化するための免罪符として「留保」を利用しているに過ぎない。 アモデイ氏が私的に発言するだけであれば、それは「経営者あるいは思想家としての個人的な見解」として処理できる。しかし、メディアがそれを「科学的態度」と権威付けした瞬間に、以下のような悪影響が生じる。 読者に対し、「専門家が科学的プロセスに基づいて検討した結果の留保である」という誤解を与える。 その発言が、実際には「定義を欠いた形而上学的な命題」であるという本質が隠蔽される。 結果として、その歪んだフレーミングが社会的合意（規範）として流通し始める。 したがって、発言者が「科学者」「思想家」「経営者」という複数の立場を混同して発言していることに、受け手側は極めて慎重であるべきだ。特にメディアは、発言者のネームバリューや過去の科学的功績に盲従し、「高名な元研究者の発言だからすべて科学的であるはずだ」という認知バイアスに陥りやすい。 求められる「帽子の明示」 「これはアモデイ氏が経営者・思想家として述べた見解であり、科学的命題としての要件を満たしていない」という 帽子の明示 が最低限必要である。 名声は発言の科学的妥当性を保証しない。これはメディアリテラシーの基本中の基本だが、AIという、未知の領域に対する「畏怖」と「権威」が交錯する場においては、その基本がいとも容易く崩壊してしまうのである。

本記事はMoneyforward社の公式発表と、ITmediaによる報道内容を整理し両者を突き合せた際に生じる技術的・論理的な論点を整理するものである。 公開されている事実 公式リリースの記載 (抜粋) 第一報より 【流出した可能性のある個人情報】 マネーフォワードケッサイ株式会社が提供する『マネーフォワード ビジネスカード』に関わる370件の「カード保持者名（アルファベット）」および「カード番号の下4桁」 現時点ではクレジットカード番号の全桁、有効期限、およびセキュリティコード（CVV）の流出は確認されておりません。該当するお客さまには、メール等で個別にご連絡をさせていただきます。 事象の発覚後、速やかに追加被害を防ぐため、以下の措置を行っております。 不正アクセスの経路となった認証情報の無効化およびアカウントの遮断（完了） ソースコードに含まれる各種認証キー・パスワードの無効化と再発行の実施（概ね完了） 当社グループのサービスをご利用中の皆さま、ならびに関係者の皆さまに多大なるご心配とご迷惑をおかけしますことを、深くお詫び申し上げます。 上記のとおり、当社ではサービスの安全運営に支障はないと考えております。 一方で、銀行法に基づく電子決済等代行業者としての責任を鑑み、また各提携金融機関との安全性の確認を万全なものとするため、以下の対応を実施しております。 【重要】『GitHub』への不正アクセス発生および銀行口座連携機能の一時停止に関するお知らせ（2026年5月3日 13時00分 更新） Q．漏えいしたソースコードに含まれる各種認証キー・パスワードによって連携している金融機関への不正ログインの恐れはないのか。 A．漏えいしたソースコード及び今回の事象に伴う漏洩対象には、金融機関等連携先のログインに必要な情報は含まれておりませんため、本件に起因する金融機関等への不正ログインの恐れはございません。 金融機関等連携先のログインに必要な情報は、以下にご案内の通り、ソースコードの一部ではなく本番環境のデータベースに暗号化して保存し、アクセスについては制限を設け、厳重な管理・運用を行なっております。 ITmediaの報道内容（抜粋） マネーフォワード、GitHubからソースコードと一部ユーザー情報流出か　銀行連携を一時停止 同社は、不正アクセスの経路となった認証情報を無効化し、アカウントを遮断済み。ソースコードに含まれる各種認証キーやパスワードの無効化と再発行もおおむね完了した。 両者を並べたときに生じる論点 graph TD A[GitHubへの不正アクセス] --> B[ソースコードの流出] B --> C{ソースコード内の認証情報} C --> D[無効化・再発行の実施] D --> E[「おおむね完了」] E --> F[全件の棚卸が未了の懸念] C --> G[銀行連携用クレデンシャル?] G --> H[「不正ログインの恐れはない」] H --> I[利用者による保守的判断] ソースコード中に、「無効化・再発行が必要な認証情報」があったと推認できる。 「不正ログインの恐れはない」と断定されている。 また、「おおむね完了」とは 全件棚卸完了していない可能性 がある。 NISTに照らした合理的な行動 スクレイピングや銀行APIなどによる情報取得で用いられるクレデンシャルが全く流失していない保証はないと推認できる。 利用者がとりえる最も保守的な判断は「 すべて漏洩したと仮定して認証情報を更新すること 」。 パスワード変更のコストは限定的であり、金銭被害と比較すると十分に小さい。 結論 本記事では、公式発表と報道内容を整理した。これらを踏まえ、 認証情報の範囲 「おおむね完了」の意味 不正アクセスが否定できるかどうかは利用者がどのように判断すべきかを考える必要があるだろう。

なにげに、シリーズになってしまっていますが。前回のところから考えると、Metaの激震の一つは、MetaのAI研究の象徴であった ヤン・ルカン（Yann LeCun）の辞任 であるのは言うまでもありません。ルカンといえば、福島先生のネオコグニトロン(1980年)に着想を得て、そこにバックプロパゲーションによる学習を組み込み、LeNet(1989年)という形で、CNNを切り拓いたのは言うまでもありません。 ルカン氏は、ザッカーバーグが現在「物量(GPU)とデータ」のごり押しで、次世代モデルを作ろうとしているのに対し、一貫して「今のLLMの槍から(次の単語の予測)」では猫程度の知能にも到達できないと、批判してきた人物です。 Metaの現状 : ネオコグニトロンから続く「構造による理解」を軽視、ひたすら計算資源を燃やす方向にシフト。 ルカンの新天地 : 5000億円という、Metaの135兆円にくらっべれば、コンパクトな資金で、構造的・因果的な「世界モデル」を実現しようとしている。 僕なりの考えはすでに、"AI の推論アーキテクチャと「System 2」の誤解" に示しています。System 2 は、これらの技術進展の延長線上にあるものではなく、全く別の枠組みです。先人がなぜ System 1（直感的・高速）と System 2（論理的・低速）を明確に切り分けたのかを再考すべきです。System 1 をどれほど高度化しても、それは本質的な System 2 にはなり得ません。 そして、その道標の実験の一つが、Zennで既に公開した、"Mojoで実装する「多世界解釈」並列バックトラック：N-Queen問題を例に“です。 大雑把に言えば、現在、未解決の問題というのは、いくつかあり、 フレーム問題 時相倫理 自我 などが、知られています。 Transformerの二乗の呪いは、SSMなどで解決できるかもしれません。しかし、ルカン氏の疑問は、おそらく、そんなところにはないのは明らかです。二乗の呪いというのは、TransfomerのAttention機構のオーダーがコンテキスト長の二乗になる現象です。これは、Attention機構自体に潜んでいます。そして、その解決として、期待されているのが、状態空間モデルを活用した、MambaなどのSSMです。 しかし、それは、ルカン氏の疑問のそもそも、つまり、次の語の予測では頭打ちではないのかという問題の答えにはなっていません。どう考えても、System 2の理想とは程遠い。 LeCunの主張 graph TD subgraph lecun [LeCunの主張] pattern[✖LLMは「テキストの統計的パターン」を学んでいるだけ] notworld[✖物理世界の理解がない] canot[✖常識推論ができない] world[☑必要なのは「世界モデル」] phi[☑物理法則、因果関係、時間の概念を理解するAI] end 先の提起で言えば、フレーム問題、時相論理とは、物理法則、因果関係、時間の概念をそのまま、言い表しています。 この辺の事情は、"【激震】ヤン・ルカンがMetaを去った。5000億円で「世界モデル」研究所を設立“がよく纏めています。 この図を思い浮かべてほしいのです。 graph TD subgraph Layer3 [Layer 3: Orchestration] RAG[RAG] ReAct[ReAct] MCP[MCP] Agents[Agents] end subgraph Layer2 [Layer 2: Inference Strategy] CoT[CoT] ToT[ToT] Planning[Planning/Search] end subgraph Layer1 [Layer 1: Architecture] Transformer[Transformer] SSM[SSM] RWKV[RWKV] MoE[MoE] end Layer1 --> Layer2 Layer2 --> Layer3 CoT、ToT、GoTに関しては、"CoT・ToT・GoTとは？今でも使える理由と使い分け"、あたりがよく纏まっていると思います。とはいえ、先の図の通り、それだけでは、先の図のLayer 2にすぎません。System 1やSystem 2の別はそれよりも、さらに、上の階層にあります。 ...