NaITE勉強会 Vol38 AIとひとりで働く 勉強会拡張版

AIと ひとりで 働く 〜今後に向けた， わたしの現在地 と みんなの論点〜 NaITE＃38向け追加論点 池田 暁 クオリティアーツ 代表 NPO法人ASTER 理事，NaITE 代表 NaITE＃38 2026/8/11（火）

勉強会拡張 本編で扱わなかった9つの論点 ― 論点C・F・H ・I・J・K・L・M・N 2026/8/11 © Quality Arts，Akira Ikeda 2

勉強会拡張：本編で扱わなかった9つの論点 # 論点 問 C 法と律 ルールが追いつかない時代，規範は誰が立てるのか F 人財パイプライン ジュニアの仕事が消えたら，後継者はどこで育つのか H ガバナンス 組織では「どの人間が」統合と判断を握るのか I 格差 AI活用の格差（組織規模・地域・人）に，品質はどう向き合うか J 地政学 AIスタックの分断，技術選定が政治判断になる K AI投資の経済学 この過熱は，鉄道バブルの再演か L 電力・物理制約 ソフトウェアの話が，物理と地域の話になる M 知財・著作権 創作と模倣の境界という，古典的な問い N セキュリティ 攻撃側も「複眼」を手に入れる 2026/8/11 © Quality Arts，Akira Ikeda 3

論点C【法と律】規範は誰が立てるのか 社会のこと • 本編の「ある出来事」で見たのは，各要素が法や手続きの通りに動いても，全体は望 まぬ結果になりうるということ • 法（外のルール）は事後的で，技術の速度には追いつかない．だから当面は，内側から 自分に課す「律」で埋めるしかない • ルール自体は，いま急速に動き始めている – EU AI Act：2024年発効．禁止行為は2025年2月，汎用AIの義務は2025年8月から段階適 用（出典：欧州委員会） – 日本：AI推進法が2025年5月成立・9月全面施行．ただし基本法・理念法で，企業への罰則は ない（出典：内閣府） • つまり法は「方向」は示すが，「現場の作法」までは決めてくれない．その隙間を律 が埋める – 品質の世界には規格やガイドラインの蓄積がある．それは律の下敷きになるのではないか • 議論：その律は，誰が立て，誰が更新するのか – 個人の作法か，企業の規程か，業界の合意か．どの層で決めるのが妥当か．あなたの組織に 明文化された「律」はあるか 2026/8/11 © Quality Arts，Akira Ikeda 4

論点F【人財】後継者はどこで育つのか わたしたちのこと • 役割論（論点E）の続き．形式化された作業から順にAIが吸収していくと，ジュニアが 担ってきた仕事が先に消える • 若年層の雇用への影響は，すでに実データで見え始めている – Stanfordの研究（2025）：AI曝露の高い職種で，22〜25歳の雇用が相対的に約13%減（出 典：Stanford Digital Economy Lab／ADP） – ただし減っているのは「自動化」用途．「補助」用途では減っていない．鍵は自動化か拡張 か • ここにジレンマがある．実務の入口をAIが埋めるほど，「実務で覚える」という育成 の王道が痩せていく – 左官の見習いは，どこで修行するのか – わたしは本編で「揺るがない基本」ほど価値が上がると述べた．ではその基本は，どこで身 につけるのか • 議論：育成の入口が消えるなら，育成の設計をどう作り直すか．「実務で覚える」を 何で置き換え，誰がコストを負うのか 2026/8/11 © Quality Arts，Akira Ikeda 5

論点H【ガバナンス】統合と判断は誰が握るのか みなさんのこと • 第1部で「統合と判断は手放さない」と述べた．これは，ひとりだからできる話でもあ る • 組織では，統合と判断を「どの人間が」握るのかが，途端に難しくなる – 権限と責任が曖昧なままAIを走らせると，誰も統合していない「単眼」になりうる．本編の 「ある出来事」は，統合者が不在だった帰結とも読める • これを仕組み化する標準は，すでに登場している – ISO/IEC 42001（AIマネジメントシステム，2023，認証可能），NIST AI RMF（ Govern/Map/Measure/Manage）．2025年時点で義務ではないが採用が進む（出典：ISO ，NIST） • ただし規格は「枠」を与えるだけ．最後に統合し，責任を負う「人」は，規格の外に いる • 議論：あなたの組織で，AIの出力を最終的に統合し，責任を負うのは誰か．その人に ，判断に必要な情報と時間は与えられているか 2026/8/11 © Quality Arts，Akira Ikeda 6

論点I【格差】品質はどう向き合うか わたしたちのこと • AI活用の力は，組織規模・地域・個人で大きくばらつく．これは能力差というより， 前提（資源・データ・仲間）の差だと思う • 格差は，実データで見え始めている – WTO ICC調査（2025）：AI利用は小規模企業41%に対し，大企業は60%超（出典： WTO/ICC） – OECDも地域間の分断（emerging divides）を指摘（出典：OECD） • わたしは地方（長崎）で個人として活動しているので，この格差は肌で感じる • 品質の視点で怖いのは，「AIを使える現場」と「使えない現場」で品質水準が二極化 すること．品質保証は中立の技術に見えて，格差を広げる側にも，埋める側にもなり うる • 議論：品質保証は，格差を広げる側か，埋める側か．地方・中小・個人に届く品質支 援は，どんな形なら成立するか 2026/8/11 © Quality Arts，Akira Ikeda 7

論点J【地政学】技術選定が，政治判断になる 社会のこと • ソフトウェアは「良いものを選べばよい」はずだった．だがAIスタック（半導体・モ デル・クラウド）は，国家間の分断の対象になっている – 米国は先端半導体の対中輸出規制を継続・変更．2022年以降，規制対象や条件が政治で動く （出典：米商務省BIS，議会調査局CRS） • つまり，技術選定が純粋な技術判断ではなく，政治判断になりうる – 使えると思っていたモデルやチップが，明日も使える保証はない．供給が止まるリスクを設 計に織り込む必要がある • 個人や中小に，国家の力比べはコントロールできない．できるのは「依存の分散」と「 乗り換えやすさ」を用意しておくことくらいではないか • 議論：あなたの技術選定は，地政学リスクを織り込んでいるか．特定のモデル・チッ プ・クラウドに，抜けられないほど依存していないか 2026/8/11 © Quality Arts，Akira Ikeda 8

論点K【経済】鉄道バブルの再演か 社会のこと • いまのAI投資は，どう見ても過熱している．これは19世紀の鉄道バブルの再演ではな いか – 鉄道は過剰投資で多くが破綻したが，敷かれたレールは残り，後の経済を支えた • 見落としがちなのは，「過熱」と「実装の難しさ」が同時に起きていること – MIT『The GenAI Divide』（2025）：企業の生成AIパイロットの約95%がROIゼロ（300 事例）（出典：MIT） – IMFやイングランド銀行も，AI相場の過熱を警告（出典：IMF） • バブルが弾けても，計算資源やモデルという「レール」は残るのかもしれない．問題は ，弾けたときに自分の事業が生き残れるか • 議論：AI前提の計画は，投資の波が引いても成立するか．過熱した価格や無料枠に， 事業の前提を預けていないか 2026/8/11 © Quality Arts，Akira Ikeda 9

論点L【電力・物理】物理と地域の話になる 社会のこと • ソフトウェアの話だったはずが，いつのまにか電力と土地という物理の話になってい る – IEA：データセンターの電力需要が2025年の約485TWhから2030年に約950TWhへ倍増し ，世界電力の約3%に（出典：IEA『Energy and AI』2025） • 電力確保は，もはや経営判断そのものになりつつある – Big Techが原子力に回帰．MicrosoftはThree Mile Island再稼働の長期契約，Google・ Amazon・MetaもSMR等に投資（出典：Fortune，IEEE Spectrum等） • 品質やアーキテクチャの議論は，これまで電力や環境をほとんど「与件」として扱っ てきた．それが，与件でなくなりつつある • 議論：品質・アーキテクチャの議論に，電力・環境コストの観点は入っているか．「 速い・正しい」だけでなく「効率が良い」も品質特性に入るか 2026/8/11 © Quality Arts，Akira Ikeda 10

論点M【知財】創作と模倣の境界 社会のこと • 生成AIは，創作と模倣の境界という，きわめて古典的な問いを再燃させた • 学習データと著作権をめぐる訴訟・和解が，各国で相次いでいる – New York Times対OpenAI／Microsoft（2023年提訴，2025年時点で審理継続）（出典： 米連邦地裁 S.D.N.Y.） – Bartz対Anthropic：2025年9月に著作者と和解，最低15億ドル（1冊約3000ドル）．合法 取得の学習は「変容的」，海賊版取得は否定（出典：NPR等） • 現場の実務問題は，抽象的な是非より「来歴を説明できるか」に集約されていく気が する – 生成物の権利，学習データの出所，再利用の可否．これらを説明できないと，納品物として 使いにくくなる • 議論：あなたの成果物は，学習・生成の来歴を説明できるか．「AIが作った」ことを ，どこまで開示すべきか 2026/8/11 © Quality Arts，Akira Ikeda 11

論点N【セキュリティ】攻撃側も複眼を持つ みなさんのこと • 第1部で，複眼（レビュー）はこちらの武器だと述べた．だが同じ複眼を，攻撃側も手 に入れている – 攻撃の自動化・高速化・巧妙化（説得力あるフィッシング，脆弱性探索の効率化など） • すでに実害が出ている – ArupのディープフェイクCFO詐欺（2024）：偽の役員ビデオ会議で約2,560万ドルを騙取 （出典：CNN，世界経済フォーラム） • 怖いのは，防御と攻撃が「同じ道具」で軍拡競争になること．守る側の優位は続かな い – 「AIで守る」だけでなく「AIで攻められる」前提で，テスト・レビューを設計する必要があ る • 議論：あなたのテスト・レビューは，AIを使う攻撃者を想定しているか．なりすまし や社会工学に，品質保証はどこまで踏み込むべきか 2026/8/11 © Quality Arts，Akira Ikeda 12

参考・出典（勉強会拡張分） 勉強会拡張 • 本セクション（勉強会拡張分）で触れた主な出典 – C 法と律：欧州委員会「EU AI Act」／内閣府「AI推進法」 – F 人財：Stanford Digital Economy Lab（Brynjolfsson ら，2025）／ADP – H ガバナンス：ISO/IEC 42001:2023／NIST AI RMF – I 格差：WTO ICC（2025）／OECD – J 地政学：米商務省BIS／米議会調査局CRS – K 経済：MIT『The GenAI Divide』（2025）／IMF – L 電力：IEA『Energy and AI』（2025）／Fortune・IEEE Spectrum – M 知財：NYT対OpenAI／Microsoft（S.D.N.Y.）／Bartz対Anthropic（2025和解） – N セキュリティ：Arupディープフェイク事件（CNN／世界経済フォーラム，2024） • ※ 詳細URLは別途一覧を提供します． 2026/8/11 © Quality Arts，Akira Ikeda 13