不意に休暇ができたので、ずっと気になっていたエアコンの試運転をしました。やってみると、「こういうの、本当はもっと早くやるべきなんだよな」と思うんですよね。

でも現実には、今困っていないことに時間を使うのは難しい。

問題が起きてから対応するのは簡単。でも、その前に動くのは意外と難しい。

そんなことを、エアコン3台と向き合いながら考えました。

技術研修は不要になったわけではありません。ただ、生成AIのような技術は、研修だけで完結するものでもありません。基礎を学び、自分の現場で試し、コミュニティで共有してまた考える。今回は、そんな行き来の中で身につけていく技術習得について整理しました。

研修を期待して参加したら、実態はコミュニティイベントのノリだった。そんなズレが起きるのは、技術研修と実践者共有を同じものとして見てしまうからかもしれません。今回は、生成AIイベントに対する違和感を、技術研修との違いから整理しました。

無料なら「聞いてよかった」で十分かもしれない。でも、お金を払って参加するなら「払ってよかった」と思えるだけの価値が必要になる。コミュニティノリのまま価格だけ研修級になることの危うさについて考えました。

IT勉強会での登壇は、知見共有でありながら、少し自己アピールでもある。それは悪いことではないけれど、「私はこうやりました」で終わると、聞き手には残りにくい。今回は、登壇者が話したいことを、参加者が持ち帰れる形に変えることについて考えました。

AIによって相談のハードルは下がりました。誰にも言えなかった悩みを打ち明けたり、公的な支援につながったりすることもあります。一方で、想定以上に大きな事態へ発展することもあるかもしれません。安全側に倒れる初動は必要ですが、その後の検証や名誉回復はどうあるべきなのか。AI時代の「出口」について考えます。

アメリカはAI活用が進んでいて、変化も速い。
でもその裏では、レイオフの痛みも大きい。

では、「クビを切れる社会」は本当に強いのか。

プログラミングだけではない仕事の本質や、AIで置き換えられる部分とそうでない部分、そして変化の速さと働く人の負担について、自分なりに考えてみました。

AI導入が進まない理由は、性能や日本語対応の問題ではなく、もっと組織の深いところにあるのではないか。
人の役割、承認フロー、責任の所在、長年続いてきた業務、そして人を簡単に減らせない構造。AIを入れることは、実は技術の話ではなく「仕事の仕組みをどう変えるか」の話になる。
日本企業がAIで劇的に変わりにくい理由を、自分なりに整理してみた回です。

AI活用による人員削減やレイオフの話を見て、多くの人は「AI怖い」と感じるかもしれません。でも自分が最初に思ったのは、「そんなに業務改善できてるの？」ということでした。日本企業では、古いやり方、責任の所在、人間関係、長年続いてきた業務などが重く、AIを入れたからといって簡単に人を減らせる空気にはなりにくい。アメリカとの違いを感じながら、AIと仕事の関係について考えた回です。

今回は、長年悩まされているドライアイについて話しました。
PC作業や乾燥による目の負担、特に寝起きに目が痛くなるつらさについて、自分の体験をもとに整理しています。

目薬をさすこと自体は分かっていても、忘れてしまう。
そこから、健康管理は意志だけではなく、仕組みにしておくことが大事だと感じました。

目は、PC作業が多い人間にとって仕事のインフラでもあります。ドライアイを通じて、日々の小さなケアと習慣化について考えた回です。