お願いしたら、ほっといても、自律的に、ずっと調べたり、開発したりしてくれます。自分がパソコンの前にいない時も、動き続けてくれる。

そのせいで、自分がパソコンの前にいない時も、AIが自分のために動き続けてないと非生産的な気分がする。自分はAIゴリゴリ運用する競合に負けてしまうのでは、と不安になっちゃう人が増えてると思う。

AIで仕事が楽になるはずが、ずっと仕事のことが頭から離れなくなって、もっと忙しくなって、休む暇がないと。これは、テクノロジーの進化で毎回起こるあるあるだと思うけど、ここまでライフスタイルが劇的に変わる変化はなかなかない。

半年ほど前に、バックグラウンドAIのオーバーワーク問題という、このままいくと精神的に病んでしまう人が続出するぞという記事を書いたんですが、その通りになりそう。

これはAI使いこなしている人ほど実感してると思う。

スマホから、家のパソコンでゴリゴリ動き続けているAIエージェントの動きを確認したり、指示したりできるようになると、ますます休めない。

となると、これ、生産性が本当に上がってるのか、と思ったり。

もちろん、AIを使わなかったら、間違いなく開発の生産性は下がる。だけど、みんながAIを使うと競争が激しくなって、みんな休めなくなって、毎日疲れちゃう。そういう時代になってしまった。

これ、SNS疲れみたいな、「SNS使わないと平穏が取り戻せますわ」みたいな話より深刻だと思う。なぜかというと、SNSはシャットダウンしても、逆に仕事に集中できたりする。

でも、AIエージェント断ちとかすると、他の人がどんどん前に仕事を進めてしまい、取り残されるのではと、みんな不安になっちゃうからです。

そういう僕も、最近は「開発を短い時間で集中して毎日やる」という毎日の規則を、ついつい破りがちになってしまうから、こういう話を書いているんです。

仕事ノルマ時間が終わっても、ついついAIエージェントに指示を出してしまう。AIエージェントの進捗を確認してしまう。

これは、いかん。本来のルールから逸脱してしまう。

10年以上守り続けてきた仕事ルールを破ってしまうと、毎日の平穏がなくなる。新しい勉強もしなくなり、目の前のことばっかり考えるトンネル化現象にハマってしまうぞと思いました。

そこで、ちゃんとルールを徹底することにしました。

毎日の仕事時間が終わったら、AIエージェントへの指示出しも、確認も禁止。

すると、いいことが起こりました。

毎日の時間が数時間と限られているので、何をやるべきか、何をしないでおくべきかを、すごく考えるようになりました。もともと、そういうコンセプトで制限時間にしてたんだけど、改めて、この威力を知った。

そして、AIエージェントはもちろん使うんだけど、できるだけ「自分が何もしてない時に勝手に進む」ようにしたい、と考えるようになりました。

確認とか、指示待ちとかをしないで、次の日に開いたら、だいたい進んでる仕組みにするにはどうしたらいいか。そこを考えるようになった。

結局、AIエージェント時代の本当の生産性って、いつでもスマホから指示出せるとかより、こっちが何もしなくても、いかに勝手に進めてくれるかっていうことに尽きるのだと思う。

これは、人をたくさん雇っている経営者なら当たり前のことなんだろうけど、そういうことなんだろうと思う。

自分が介入しないといけなくなればなるほど、最終的にはスケールがしづらい。

「人に任せることを覚えないといけない」とかよく言うけど、それはAIエージェント時代でもコンセプトは同じかと思った。

AIが賢くなればなるほど、自律的に考える範囲が広がって、任せる範囲がどんどん広がると思う。となると、何をするか、何をしないか、という意思決定の重要度がどんどん上がっていく。

目の前の細かい事柄を覚えるより、もっと抽象的なことを考える必要があるんだろうか。

いや、でも、世の中にはマイクロ・マネジメントタイプの起業家もいるしな、とも思ったりする。本当にいいプロダクトができる時は、トップが細部まで関わることはよくあるじゃないかと。

これはこれで、そういうこともある。

どっちのやり方もあると思うので、もう、その人のライフスタイルの話にもなりそうだ。

結局、自分の時間をどう配分するのが幸福かをじっくり考えてAIと向き合わないと、すごい勢いで疲労しそうだな、ということを思いました。

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まず、新しいテクノロジーが出てくることによって、人間の生活や働き方が変わり、新しい問題が出てくるのは世の常です。

インターネット普及時は、Google検索が人間の脳みそにどれだけ影響を与え、昔より人類の考える力がどんどん失われていっていると、ニコラス・カーが本で言っていました。

スマホ普及後は、『スマホ脳』という本が出て、スマホ依存によって、どれだけ僕たちの脳の集中力が低下しているかという話をしていました。

そして、今度はAIです。AIはインターネットやスマホを超える便利さを持っているので、さらに影響力は大きいと思う。

普通の人が使うAIだけでも、調べ物、検索、相談と色々あって影響はあるんだけど、今回は仕事での「バックグラウンドエージェント・オーバーワーク問題」に絞って書いてみます。

前の記事で書いた通り、IT系の人、特にエンジニアはAIをガンガン使っている人が多いので、その他の職種よりAIによるストレス問題を先取りしていると思う。

Claude Codeとか、バックグラウンドエージェントを並列で使いまくっている人は、経験しているはず。でも、そういう人はまだ少数派だと思うので、このオーバーワーク問題のしんどさを説明してみます。

数ヶ月前からIT界隈で爆発的に普及しているのが、Claude Codeというバックグラウンドエージェントです。ChatGPTも、Googleも似たようなのがあるんだけど、全部、バックグラウンドでゴリゴリとタスクを仕上げてくれる優秀なAIです。

これ、かなり難しいプログラミングをじっくり時間をかけてやってくれるんですね。10分とか20分とか、じっくり。

だから、サクッとすぐ返事を返すAIとは違って待ち時間がある。その分、プロジェクトのことをじっくり認識して、こちらの細かい指示を理解して、サクッと返すAIより良い結果を出してくれる。

じゃあ、待ち時間にゲームしたり漫画を読んでゆっくりできるやん、最高やん、と思うじゃないですか。そうはいかないんです。このバックグラウンドエージェントは、同時に何人も並列で動かすことができるんです。

自分がレストランの料理長だとすると、部下の料理人Aさん、Bさん、Cさん、Dさん、Eさんと、何人でも同時に働いてくれる。

となると、Aさんに新しい料理メニューを考えてもらいながら、Bさんに仕込みをやってもらって、Cさんには店舗の掃除をしてもらって、Dさんには……と同時進行でいろんな仕事をやってもらえる。

こうなってくると、Aさんが「新メニューの味見してくれ、こんな感じで良いか？」と聞いてくるので対応して、「うーん、もう一味足りないな。そうだ、味噌を混ぜてみるのはどうだ？」とか指示している間に、Bさんが「仕込み終わりました！こんな素材も入れたけど、どうですか？」と聞いてくる。

新メニューのアイデアを吟味していると思ったら仕込みのことも考えないといけなくなって、そうこうしている間にCさんが「掃除は終わったけど、今度、窓拭き用の道具を買ってもいいですか？」と指示を求めてくる。

こうなると、自分は手を動かさなくて楽なんだけど、並列でいろんなことを考えないといけないので脳みそフル回転。めちゃくちゃ疲れるんです。

だから、ずっと集中していたら数時間でぐったりする。でも、自分が確認、計画、指示出しを止めると、みんなずっと作業止まったままになる。その間の時間がもったいない気分になってしまう。

都内の一等地に土地を持っているのに、店が毎日数時間しか営業していないみたいな。

もったいないので、仕事が終わった後、パソコンから離れても作業を続けてもらうよう、指示を出してお出かけするとする。

そうすると、仕事時間は終わったのにスマホに進捗アラートが来て「ここまで出来たけど、どうしましょう？」と確認や指示を仰がれる。

こうなったら、AIで楽になるはずが、さらに競争が激しくなって、ずっと仕事から頭が離れないベンチャー企業の社長さんみたいになる。頭の片隅に常に考え事があるようなストレス状態が続いてしまう。

いやいや、AIが勝手に自律的に判断して進めてくれるぐらい頭が良くなればいい、と思うかもしれないけど、そういう未来は来るんですかね。

人間がAIに求めるのは「賢さ」と同時に「スピード」でもあるから、結局、速さも上がって、複数の「出来ました！」に対応しないといけないのではないだろうか。

実は僕も、仕事終わりにバックグラウンドエージェントを止めるのがもったいなくて、最後に指示を出して終わったりしていました。すると、仕事終わりに「出来ました！」の通知が来て、それを確認して、また続きをスタートさせたくなって……とループに陥りました。

結局、1日中ずっと仕事が頭から離れない状態になって、目の前のことばかり考えるトンネル化現象にハマってしまった。なんか、全体を見れなくなるというか。

というわけで、最近はちゃんと仕事時間を制限して、時間が来たら絶対にAIエージェントも止めて仕事をしないルールを、もう一度しっかり守るようにしました。

すると、1日が晴れ晴れとした気分で過ごせるようになり、新しいことを学ぶ勉強時間もできて、ブログまで久々に書けました。

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職種によってどれだけ影響するかが大きく変わると思うんだけど、エンジニアやってる人は、どんな職業よりも影響受けているんじゃないだろうか。

つまり、良くも悪くも、一番早くAIによって変わる世の中を体験していると思う。

恐ろしくもあり、面白くもあるんですが、すぐ思いつくもので3つぐらいあります。

まず1つ目が、AIによる大量失業時代です。これ、実際に体を動かす仕事とかだと、ロボット革命が来るまで、まだまだ来なさそう。

でも、エンジニア界隈ではすでにリアルに起きている話です。エンジニアの求職数がどんどん減っているグラフを見せられたり、大企業が新卒エンジニア雇わないとか言い出したり。

実際に僕も、数年前までは開発のスピードをもっと早くしたい時や、自分でできない機能実装とかをフリーランスのエンジニアにお願いしてた。時給いくらで。

今はAIが並列でガンガン機能実装してくれるから、そのお金がAIの課金に流れている。

2つ目が、頭が良いという有利性がなくなるという言説です。今までは頭の良い人が有利だったけど、みんながAIを使うからその格差がなくなるとかいう話です。

これ、説明すると、昔は力の強い人が仕事で有利だったりしたけど、機械やPCが出てきて、その優位性はなくなった。同じようなことが、頭脳労働でも起こるという話。

さて、これは本当か？と思ったりもします。むしろ、AIを使いこなせる人と使いこなせない人で格差がもっと広がるんじゃないかとか、すぐ考えつきます。

これについては、どちらも正しい気がする。そして、この話も、プログラマの人はすでに体感できてる。

まず、今までは実装する難易度が高いアプリが出てきた時、「おお、すごいな。すごい技術だなあ」となって、同じアプリを作ることは簡単じゃなかった。あの凄腕エンジニアの人だからこそ作れるアプリっていうものだったんです。

これが、AIの影響で大きく変わった。そもそも、プログラミングを勉強しないとアプリは作れなかったのに、アプリ開発を始めたばかりの高校生がアプリ作って何億円も稼いだとか、そういう話をよく聞くようになってしまった。

これは、頭の良さという障壁がなくなっているということじゃないかと、ハッと思いました。

しかし、それと同時に、AIを使いこなしているエンジニアの人は、ものすごいスピードで開発を進められるようになってる。昔から、できるエンジニアと普通のエンジニアの差は天と地ほどあるよと、ポール・グレアムも言ってた。これが、AIブーストでさらに進んでる。

3つ目は、AIを使った仕事による、脳みそのストレス問題です。

もともと、プログラミングって鬼のような集中を必要とする作業なんだけど、AIを使った仕事は全く違った脳みそへのストレスが発生する。

いろんな機能を考えて、これをやっててとお願いしたら、すごいスピードで出来上がる。今までは1週間かけてやってたものが、1時間ぐらいで出来ちゃったりする。

そして、クラウド上で、何個も仕事をお願いしたら、同時進行で、何個も機能が実装されてしまう。自分のチェック作業待ちのタスクがどんどん積もっていく。

なんか、何人も優秀な部下がいて、すぐ仕事を終わらせて、指示を待っているというプレッシャー。この人達に何も指示せずにいると、なんだか、すごく時間がもったいないと感じる圧迫感。

結果的に、ずっと、あれもやらないと、これも考えないと、と同時進行で何個も仕事を抱えている部長さんみたいになって、脳みそが疲れる。

AIで仕事が早くなっているのに、ドッと疲れてしまって、忙しくなってしまう。僕も、AIでのバックグラウンドエージェントが面白すぎて、このトラップに最近ハマってしまった。

なので、やっぱり1日の仕事は、時間で制限しないといけないなと、初心に帰ってるところです。

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そして、開発に使うAIがどんどん賢くなっている。前までだったら、ここまでは出来ないなってことが、勝手にどんどん進めてやってくれるようになってる。

AIがすごい勢いで賢くなって、さらにそのスピードでAIがレベルアップして、といった感じで、もう指数関数的に賢くなっていっている。

エンジニア界隈では、もうAIが大きく進化した！こんなAIが出てきた！こんなAIツールが出た！これで大きく変わる！みたいなニュースが毎週のように出てきていて、みんな疲労困憊状態です。

そして、すごい、アイデアさえあればすぐにサービス作れるわ、みたいになってきて、ふとみんな思うのが、あれ、これ一瞬でみんながアプリ作れたら、一瞬でパクられてしまうやないかということです。

実際、海外では10代の学生が月収1億稼ぐアプリをAIで作って、儲けてるみたいな事例がポンポン出てきてるわけです。

以前だったらこういうのを見ても、開発の部分が大きな障壁となってそう簡単に誰もが真似できなかった。でも、今はAIがゴリゴリとすごいスピードで作ってくれるから、ちょっと勉強したら簡単に真似できる。

となると、俺は誰にも負けないスピードで開発をするから先行するぜ！というのは地獄への道なわけです。せっかくAIで効率的に仕事が速く進むようになったのに、競争率が上がって、めちゃくちゃ働き続けないといけない。

さらに、AI使った仕事って、脳みそが本当に疲れるんですよね。一瞬で指示した仕事を終わらせる部下が何人もいて、自分の指示を常に待っているみたいな感じで、今までよりも圧倒的な脳みその負荷がある。

さて、そういう時にどうしたらいいかってなると、パクられる前提で作り始めないといけない。パクられても、開発をやる気が継続できるかというのを考えてからスタートしないと。

僕は、昔から自分の欲しいものを作るようにしているので、似たようなサービスやアプリが出てきても、自分が欲しいのとは違うなあ、ここがこうして欲しいなあとなるので、結構やる気が続きます。

そして、最悪、自分が作っているものよりも良いものを誰かが作ってくれたら、それを自分が使うので、それはそれでいいかっていう気持ちでやってきました。

まあ、これは一人開発でやっているスモールサービスの強みではあるんだけど、スタートアップとかだとこうはいかないので大変な時代です。

じゃあ、一瞬でパクられる時代で、何を強みにしたらいいのかと。これはかなり難しい。

なんか、ChatGPTかどっかの役員のインタビューでは、プログラミングが全部AIに任せた結果、みんながロジックデザイナーになるとか言ってた。その時、違いを出せるのは、その人の持っているセンスが大事になってくるとか。

確かに、プロダクト全体から醸し出すテイストというか、センスはよく使っていたら違いはわかるだろうとは思う。

でも、UIデザインもAIがどんどん生成してくれる時代になってきた時、いい感じのデザインもすぐにパクられるのは目に見えてる。

そうなると、ハッキリとAIに真似できない部分ってなんだろかと考えました。

いろいろ考えた結果、シンプルに、気合いなんじゃないかと。なんか古い感じですが。つまり、なんか面倒なことが起きても継続できる情熱というか、粘りっこさというか。

サービス運営してたら、ユーザからのクレームとか、強力な競合が出てきたりとか、ハッキングとか、データが消える恐怖とか、SNSで叩かれるとか、いろいろ出てくる。プライベートのトラブルとかも。

長くやればやるほど、サービスがでかくなればなるほど、こういう大変さも増えるはず。

そういう時に継続できる気持ちの強さは作っているサービスへの愛情とか、情熱とか、気合いがないと、ヘナヘナっとやる気がなくなって、もういいやってなると思う。

というわけで、それぐらいやりたいと思うものをコツコツ作ればいいんじゃないかなと。ずっと前からここで書いていた事と同じ結論になりました。

そう考えると、Voicepaperは、前身のLisgoから数えるとかれこれ10年以上やってるし、自分が欲しくて使ってるから、AIでやる気がさらにブーストしている。似たようなものは常に出てくるけど、自分の好みのものとなると、自分で作るしかないという感じです。

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しかし、ちょっと前に発表された GitHub Copilot Coding Agent というものを使ってiOS開発をやってみたら、さらに凄かった。

もう、これはアプリ開発の未来を感じる。今まで、Cursor + Clineで指示したらゴリゴリ開発できてたのも十分凄いんだけど、これは仕事のやり方そのものが変わる感じ。

まだまだプレビュー版ではあるんだけど、早めに頑張って触って良かった。僕は、これを使いたいから頑張ってBitbucketからGitHubへ移行するために四苦八苦したけど、報われた。

何がすごいかというと、GitHub上でIssueを作ってCopilotにアサインしたら、勝手にPRを作って、ウイーンって作業が始まって、「できました」と数分後に依頼したものが出来上がる。

これ、Cursorみたいなエディタを使ってAIに書かせた方が、まだまだ精度も高いし、ちょこちょこ指示出すのもいいやろ、と思ってたけど、体験そのものが別物だった。

何が違うかというと、並列で何個もタスクをお願いして、一気に「全部やっといてくれ」とお願いできるのが別体験。

なんか、10分以上作業に時間がかかっても、別に気にならなくなる。違うことをやりながらだから。

なんというか、実際の人間のプログラマーに「これ、来週までにお願いできますか？」と言っている感覚。3つぐらい機能追加を依頼して、1週間後に出来上がるみたいな。

これ、CursorでAIに聞きながらやる開発だと、AIが書いてる間待ってて、それを見て、また指示出して……の繰り返しだから、ずっと横についていないといけない感じなんですよ。

なので、今までは、ずっと横についてないといけなかった。これが、機能追加依頼を3つぐらいお願いして、あとは完全に違うことができる。PCも閉じられる。

これはすごい。これは、完全にフリーランスのエンジニアに時給いくらでお願いしていた時と同じではないか。

というわけで、僕はこの設定に最近かかりっきりになって、いろんな意味でハマってたら、すぐにClaude 4とClaude Codeというもっと良さそうなのが出てしまった。

なんということだ、こっちの方がモデルが賢いし、僕の苦労はなんだったんだ……となって、今はClaude CodeをGitHubで使う設定に四苦八苦しております。

なんか、途中で勝手に止まったり、MCPサーバーとちゃんと連携しなかったり、XcodeBuildチェックしてるのに、PCでやったらエラーが出たりと、まだまだ大変な部分が多い。

とにかく、MCP設定とルール設定とか、そういうのを煮詰めるのが大変で、これは非エンジニアだと絶対に匙を投げてしまうやつです。とりあえず、「GitHubってなに？」って感じだと思う。

というわけで、僕は毎日興奮して、これをちゃんと動かせるようになって、並列でクラウド上で勝手に開発してもらって、スーパーパワーを手に入れたいぜという感じで、興奮中の1週間でした。

AIに全部コードを書いてもらうようになって、今までと大きく開発のレベルが変わったけど、この、クラウド上に丸投げ・並列バックグラウンド開発は、さらに1段階上がって、違う世界が広がりそうです。正直、嬉しい。

ちなみに、リアルタイムで最先端の情報を提供してくれている @kamui_qai さんのXがすごく参考になります。AI並列開発のリミットまで力を引き出してる感じがして、すごいです。

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Stripe iOS developers

Big news iOS app developers! You can now accept payments with @stripe outside of your app, with no iOS app store commissions.

The Stripe team cooked up a quick guide walking you through how. Go live now!

Docs in the pic.twitter.com/gKguWwBanv

— Michael Luo (@AzianMike) May 1, 2025

これはめちゃ使いやすいな、最高だわ。特に最近、AIをバックエンドにアプリを開発していくような流れなので、従来の月額プランだけでなく、AIを使う頻度に応じて従量課金オプションもつけたいから丁度いいじゃないかと思ってました。

しかし、よく考えると、ずっとStripeがiOSアプリの外部決済対応してなかったのは、AppleがiOSアプリに外部のWeb決済を禁止していたからなんですよね。AppleがiOSアプリ開発者に対して、課金する時は15%〜30%の税金を課している。

一年に100万ドルの売上以下なら、15%に割引するよという処理を数年前にスタートしたけど、これでも5％程度のクレカ使えるWeb決済に比べてかなり高い。

僕みたいな小さい個人開発者は、まあこれでもいいかって感じでやっとるけど、SpotifyとかNetflixとかでかい会社にとっては大きな違い。なんとかしてクレカ決済したいところだけど、そこはAppleさんのプラットフォーム力には対抗できなかったわけです。

しかし、Forniteを運営しているEpic Gamesという、iOSアプリから締め出されても他のプラットフォームで収益性が十分あって戦える大きなゲーム会社が反旗を翻しました。そして、Appleに対して裁判で訴えてました。

開発者側としては、「いいぞ、頑張れ」みたいな感じで応援していた人が多いと思うんです。そして、数年ほど前にEpic Gamesが裁判で勝利。おお、これでついにクレカ決済もiOSアプリから誘導できるようになるか！　とみんなが思ったところ、Appleが色々な手段を講じてこれを無効化してたわけです。ここはややこしいので割愛するけど。

そんなこんなで、僕なんかは、毎日のAIの進化についていくのが精一杯で、このニュースをすっかり忘れてたわけです。

そんな折、なんと、Epic Gamesがこの裁判でAppleに再度勝利し、アメリカの裁判所にAppleがこっ酷く怒られるというニュースを目にしました。

Apple just edited the App Store rules, to comply.

– apps can link out
– apps can encourage use of alternate payment methods

That’s it. The floodgates are open. pic.twitter.com/54HRPIvcjq

— Ryan Jones (@rjonesy) May 2, 2025

なんか、Appleが再度この裁判で負けて、今回は規約を変更し、本当にiOSアプリから外部のクレカ決済に誘導できるようになった、と。これはびっくりのニュース。

最近は、もう自分で調べるのが面倒なので、ChatGPT o3に調べてもらったら、1分ちょいですごいいい感じのまとめが返ってきた。ちなみに、プログラミングはGemini 2.5 Proが一番良いけど、リサーチはUIの見やすさと精度と速さでo3を使ってる。

何が起きたのか

2025-04-30　米国（カリフォルニア北部連邦地裁）

• Yvonne Gonzalez Rogers 判事が、Epic Games 訴訟で2021年に出した“アンチ・ステアリング差し止め命令”にAppleが故意に違反したと認定
• Apple に対し、外部決済リンク経由で課していた27%「外部決済手数料」の即時撤廃を命令
• ユーザーを威圧する警告ポップアップ（いわゆる「怖がらせ画面」）を禁止
• Apple と財務担当 VP を刑事コンテンプト（裁判所侮辱罪）で連邦検察に送致

2025-04-24　EU（欧州委員会）

• Digital Markets Act (DMA) の“アンチ・ステアリング”義務にAppleが違反したと発表
• 5億 € の制裁金に加え、是正が済むまで最大売上高の10%に相当する追徴金を科す用意があると警告

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Apple が取った直近の対応

日付	対応	主なポイント	対象地域
2025-05-01	App Store Review Guidelines 改定	ガイドライン 3.1.1 / 3.1.3 から「ボタン・外部リンクの禁止」条項を削除。外部リンク用 entitlement も不要に	米国ストア
2025-04-30	27% 外部決済手数料を停止	裁判所命令に従うと声明。ただし判決には不服として控訴予定	米国
2025-01〜	EU 向け “DMA 準拠策”	EU 限定で20% + €0.50「Core Tech Fee」を表明 → 委員会が“非準拠”と認定	EU

今後 iOS アプリで出来る／出来ないこと（2025年5月2日現在）

項目	米国ストア	EUストア	それ以外の地域
アプリ内に複数の外部決済リンク／ボタンを自由配置	可能。ガイドライン改定で明示	ほぼ可能になる見込み（DMA準拠版ガイドライン待ち）	依然として制限あり（External Link Account Entitlement + Apple 税）
Apple への手数料	0%（裁判所命令で禁止）	未確定だが 0% が想定される流れ	27%（現行ルール）
ユーザー遷移時の警告画面	中立的な一行注意のみ可。恐怖を煽る文言・強制待機は不可	同等水準をEUが要求すると予想	現行の警告画面を維持
App Review 審査	外部リンクに対し UI／文言の細かな指定は基本なし	ガイドライン更新後に整合性チェックへ	従来通り

なんと、これは、もうApple側は今度こそどうしようもないのではないか。AIの従量課金もこれでやりやすくなるなと喜んでみたものの、どうやらまだアメリカのみの適応らしい。

しかし、今後、日本でも同じような対応になる可能性は大きいので、期待して待つとします。

さて、iOSアプリで生計を立てている僕としては、かなりでっかいニュースなんだけど、Appleが今後どう対応していくかというのは注目です。

一番良いのは、Appleが課金に対する税金をさらに下げてもらって、クレカ決済するよりもちょっと高いぐらいに設定してもらうぐらいになってもらえると一番嬉しい。

なんだかんだ言って、Stripeみたいなサービス使ったとしても、すでに課金設定しているAppStoreの仕組みを使って決済できる利便性には敵わなかったりする。

そして、課金の問題とか、返金とか、そういう死ぬほど面倒でやりたくない事柄をAppStoreで完結できるのはでかい。ユーザの課金情報とかクレカ情報とか、アカウントとパスワードとか、できるだけ開発側で持ちたくないんですよね。Stripe使うと、その辺もだいぶ楽になるんだろうけど。

まあ、NetflixとかSpotifyとか、でっかい会社は元々アカウント登録させる仕組みがあるし、税金30%が5%ほどに下がると死ぬほど大きな売り上げの差になるんだけど。

確か、Netflixって、一時期からiOSアプリからはサブスク自体に入れない仕組みになってた気がする。

iOSから加入されると30%の税金取られるから、iOSアプリからの有料版加入者は捨てて、Webから絶対加入しないといけないという仕組みにしてたはず。

というわけで、Appleさん、ここは、もう諦めて、課金に対する税金を値下げしてもらえないだろうかというところなんだけど、ここはかなりの収益源なので、Appleもまだまだ戦うことが予想されます。

ちなみに、よく聞いているLexという人の海外の有名インタビュー番組に、早速Epic Gamesの創業者が出ていて、この件について話してた。Appleとの戦い以外も、ビデオゲーム業界の進化とか、インディゲーム開発者に対するアドバイスとか、色々話しててかなり面白い。

特にAppleについては、こんな感じで語ってる。

こんな感じでかなり辛辣です。確かに、Steamみたいなプラットフォームに比べて、モバイルは金儲け主義のゲームが増えてしまうのは、エコシステムが原因なのかもしれない。アプリの検索システムはもっと良くして頂きたいなあと。

僕としては、最近のAppStoreは以前よりレビューの審査も早いし、サブスクの管理もしやすいし、10年前よりはるかにビジネスしやすくなって助かるなあと思ったりもしてるんですが、Webが標準の開発者からするとあり得ない部分は多いのかも。

Xcodeとか、AppStoreの仕組みとか、課金部分をまるっとやってくれたり、Webでサービス作るよりすごく簡単にできるっていう部分はあるので、その分の取り分を払うのは特に不満はないんですよね。正直。それが何%ぐらいが適切かってのは、難しいところだ。

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そこで、悩むのが、このノウハウを頑張って勉強しても、数ヶ月後にはAIがもっと賢くなって必要なくなるんじゃないの？こんな面倒なAIがうまく動くためのプロンプト技術を勉強しても、来年にはいらなくなってそうだ。それを待ってもいいんじゃないかという問題です。

これ、結構、いろいろな分野で発生する問題でして、ITのように技術進化が速い分野ではよく遭遇します。

iPhoneが流行り始めた頃とか、これからはAndroidが支配するからそっちに力を入れた方がいいとか言われたりしました。その次は、これからはどっちでも動くHTML5アプリの時代だとか。Instagramの創業者もそう言って、VC回って資金調達していたらしいです。

というわけで、いつの時代も、こういう悩みは無くならないわけで、その時の判断軸みたいな基準ってあるんだろうかと思いました。

できるだけ陳腐化しないニーズにしろ？

よく聞くのが、いつの時代も陳腐化しないものを学べっていうやつです。アマゾンの創業者ベゾスも「10年後も、人間は1時間でも速く商品が欲しいはずだ」とか、普遍的な人間のニーズに焦点を当てて経営しているとか言っていました。

子供は大人になるまで長いから、こういう基準が適用しやすそうです。でも、子供でそんなことを考えながら勉強するやつがいるんだろうか。

まあ、子供は置いておいて、20年前なら「これからはプログラミングだ」とか、「やっぱり英語だ、いや中国語もいいぞ」みたいな話を聞いていました。

ただ、AI時代に入り、どっちの技術も人間が苦労して覚える必要がないかもって世界がすぐ来るかもしれないし、意外とすぐ来ないかもしれない。

将来こういう時代が来る！というのはすごく簡単で、重要なのはいつ来るか？を予測することなんですよね。できるだけ高い精度で。10年後に実現するか、20年後に実現するかで全然違います。そして、これを上手く予測するのはめちゃくちゃ難しい。

その分野の専門家になればなるほど、予測精度は高まるとは思いますが、結局、その分野の専門家になるぐらい勉強して、ようやく、普通の人よりちょっと先の未来が見えるみたいな感覚です。

その分野が重要になるかどうかの精度を高めるには、その分野の専門家にならないといけない。でも、その分野の専門家になるには時間がかかる。自分が勉強しなくても専門家に聞けばいいやんと思っても、それが正しいかどうかの判断には、どっちにしろ知識が必要になります。

ということで、陳腐化しないものを勉強しろというのは、聞こえは良いが、何年スパンで考えるかとか、自分の興味とか、その時の環境とか、結局は複雑になるので、そう簡単ではないです。

自分にとって今すぐ必要かどうか軸

しばらく考えてみて、思いついた判断基準の一つ目がこれです。

例えば、欲しいガジェットがあと半年、一年待てば安くなりそう、もっといいものが出そうとか。それでも、今すぐ必要で、その期間待ってられないってなると、今すぐ買った方が良いとなります。

語学の勉強もそうで、今日から海外に留学したり、住み始めたら、AIの進化とか待ってられない。

あと、自分が欲しいなと思うサービスを思いつき、さて作ろうか、と悩む時とかも使えます。でも、しばらくしたら技術発展と一緒に解決しそうだったり、誰かが作ってくれそうとか、安い代替手段が出てきそうだとか。大抵のアイデアはだいたいこんな感じです。

ただ、とにかくそのサービスやらアプリやらがあると、その日から自分の生活が激変するわ！ってなったら、待ってられないから作ろうとなります。ここまで思い入れがあると、下調べも終わっているので精度が高い。

勉強の過程が面白そうかの軸

もう一つ、思いついた判断基準がこれです。

結局のところ、勉強って、その過程でいろいろ発見があったり、勉強方法をいろいろ工夫したり、試行錯誤すること自体がためになったり、面白かったりします。

語学でも受験勉強でも就職でも、自分でコツコツやった過程があると大きい。その後、違うことをやる時に応用でき、自信にもなる。

10万円稼ぐにしても、もらった10万円か、初めて自分で稼いだ10万円かで、達成感も違うと思う。大人になってからでも、自分の慣れている仕事で稼いだお金と、新しい挑戦で稼いだお金ではまた違う。

ということで、勉強する過程自体がためになるものだったら、近い将来、AIにとって代わられるものを勉強してしまったとしても、意味あるものになります。

勉強しているものが、いつ、どのタイミングでAIに代替されるかは誰にも分からないけれど、その過程自体に意味がありそうだとか、面白いかどうかは簡単に分かります。

というわけで、勉強していて面白そうだったら得しかないということになります。

学び方を学ぶ

とはいえ、せっかく勉強したものが数年後に使えないものになったら悲しいから、ちょっとでもそのリスクを下げたい！と思うのも人情です。

でも、こればっかりは諦めるしかない。人に聞いてもわからないし。

ただ、無駄にならない要素が一つありまして、それが学び方を学ぶというやつです。一つのものをマスターした人は、他分野でもいろいろと応用ができたりします。

それは習得のコツをすでに学んでいるからで、そのコツは自分に合っている方法論を使っています。なので、他人向けに書かれた本で覚えたことよりも遥かに純度が高い。

となると、なんでも良いから、将来のことは気にしないで勉強すればいいんじゃないかと思うかもしれません。実際、何を勉強しても、勉強の仕方をその過程で学ぶから、その通りなんだけど、一つだけ落とし穴を思いつきました。

落とし穴

基本的にはなんでもちょこちょこやって、試行錯誤しとけば無駄にはならないと思います。ただ、学んだことが将来にわたって何かと繋がりにくいやり方もありそうです。

それは、自分が興味の無いことをするってことです。興味ないけど、将来役に立つよと言われたからやるとか、みんながやってるからやるとか。

人生、今までやってきたことが、何が何と繋がって、将来の時点で役に立つかはその時にならないとわかりません。あとから振り返ると繋がるが、その時にならないとわからない。

でも、その繋がり方が、自分の興味関心が高い分野同士だと高くなります。人は、自分が

好きではないことをやり続けることはできないので、どんな選択をするにしても、自分の趣向に従います。

こう書くと、自分の好きな事ばっかりやってると、思わぬ発見がなくなったり、偏るんじゃないかという心配があるかもしれません。全く違う分野同士の方が、組み合わせた時の希少性が高まるとか。

実際のところ、それはあるので、興味ないけど、試しにやってみるかという分野は、10~20%ぐらいやるといいんじゃないかなと。

まあ、ここまで長々と書いてきましたが、今からこの分野を学ぶか悩むなあという時、こんな感じで考えると、まあやってみようかとなるんじゃないでしょうか。

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最近、自分の読み上げアプリVoicepaperを20ヶ国語まで一気に対応させることができました。ListTimerとZenyも、12ヶ国語に対応できた。厳密にはChatGPTを使ってスクショや文章を多言語化していく作業自体は、めちゃ優秀な人に手伝ってもらってるんだけど、翻訳部分はAIに任せるので、以前と段違いにスピードもコストも下がった。

Google翻訳時代と何が違うかというと、翻訳制度が全然違う。英語を日本語にしても、違和感が格段に低いし、反対も同じ。これじゃちょっと使えないなあっていうレベルから、これなら実用範囲だわってなったので、全面的に使うようになった。

DeepLも比べたけど、個人的にはChatGPTの方が制度も使いやすさもかなり良い。何より、こういうデータファイルをそのままコピペして、英語にしてとかいうと、ちゃんとフォーマット通りに英語にするべき部分だけ翻訳して返してくれるのが最高です。

“RepeatThePlaylist” = “現在のプレイリストをリピート”;
⇩
“RepeatThePlaylist” = “Repeat The Current Playlist”;

アプリの多言語化コストが一気に下がった

実は、数年前にGengo.comというサービスを使ってListTimerを７か国語ぐらい一気に多言語化した過去があるんですよ。そして、それは、アプリの言語ファイルを送って、この部分のキーは翻訳せずに、ここだけ翻訳してくださいみたいな説明を入れて、一つ一つのファイルを1Wordいくらで翻訳してもらってた。

• iOSアプリを8ヶ国語に翻訳した過程でわかったこと
• アプリを一気に多言語へ翻訳・ローカライズしたのを若干後悔してる

これは、コストもかかるし、納期まで数日待たないといけないし、アプリ内部で少しのアップデートがあるたびに、全ての言語でアップデートしていくのも大変すぎた。アプリの世界なんて、８ヶ国語に対応しても、どの言語でDL数が伸びるかなんて運の部分が強いから、結果的にコストとリターンが全く見合わなくて失敗でした。

しかし、生成AIの誕生によって、この問題が一気に解決した。一瞬でやってくれるし、ファイルの構造を勝手に判断して翻訳してくれる。

そして、ツール系アプリのボタンやメッセージの翻訳は、小説とか映画と違って一気に雰囲気が崩れるような大事な場面は少ない。多少変でも、ユーザは意味を推測して使ってくれる。つまり、ごく一部の重要箇所以外は、ほとんど事足りるのです。

日本語のガラパゴス戦略が通用しなくなるかも

今まで、日本のWebサービスは日本語という参入障壁と、そこそこ経済力もあるので、ガラパゴス的なビジネスが成り立ってました。海外のレベルが高いサービスを真似して、日本語のサービス作ると、そこそこのレベルでも商売になるみたいな。

ただ、これからは英語圏や中国圏の開発者も、AI使って簡単に日本語対応できる。そして、そのコストが低くて、精度も高いとなると、日本語バリアーみたいなものがどんどんなくなってしまう。

AIで日本にいながら海外のマーケットで売れるのが簡単になるわと喜ぶ前に、日本のストアで売れてるアプリやサービスがほとんど海外製になっているという悲しい未来もありそうで怖い。

日本独自の慣習をわかってないと進めづらいサービスも多々あるだろうけど、シンプルなアプリとかなら、ローカライズさえそこそこ出来てればそっち使うわみたいなケースも多いと思うので。現に、僕の家計簿アプリZenyのユーザはいつの間にか海外が半分以上になってた。

ブログもAIで翻訳したら、10倍以上の規模で読まれる時がある

アプリのローカライズより手軽なのが、ブログ記事の翻訳でAIを使うことだと思う。今までは、ブログ記事の文章を機械翻訳にかけて、ちょっと読めるレベルのものは出てこなかった。

それが、ChatGPTの登場で、普通にそのまま出してもいいかなレベルの文章で翻訳してくれる。ブログ記事なんて、適当な書いて、適当にポストして、なんかよくわからない記事が多く読まれたりするので、とりあえず多言語化しとくのが凄くいい戦略になる。

今までも、海外のクラウドワークスみたいなとこで、日本語=>\
英語に翻訳して出してみたりしたこともあったけど、お金もかかるし、手間もあった。今は生成AIにかけて一発で翻訳できて、サクッとポストできるようになったのが凄い。

下記の、思いつきで書いた記事とかは、ChatGPTで英語化してHackerNewsにポストしたら、想像以上にバズってびっくりした。生成AIで英語化したのをそのまま出したのに。

• 久々にどハマりするゲームが見つかり、毎日が楽しいです。
• Having a Game I’m Really Into Makes Every Day Incredibly Enjoyable

日本語だと1日で100viewぐらいのものが、英語だと10,000viewほどいったので、なんかHP持ってたり、ブログやってる人は、とりあえず英語化しとくというのも良いかもです。

ほとんどのケースでは無風ですが、何が当たるかはわからなくて、その宝くじを買うコストがめちゃくちゃ下がった感じです。

*補足

• ChatGPT4を使っていて、制限がきたら、TypingMindというサービスでAPI経由を使ってる。
• 現状、長い文章を読み込むトークンの量は問題ないけど、翻訳した文章の出力は、どうしても文章が長いと途中で止まる。それが大変。最新のClaudeでもやっぱ止まる。GoogleのGeminiは精度が低いので使えなかった。色々試して、結局、ChatGPT4に落ち着いた。

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伝記本とか読んで待ってたのに、一向に日本での公開日が決定しないから、DVD取り寄せて見ようかと去年の暮れ頃は諦めかけていた。

しかし、この映画は大迫力のiMaxで見ておかないといかんだろと思い、ずっと我慢してたので、やっと見れた感じです。

選んだ映画館は、池袋にあるiMaxレーザーGTの場所。音響もスクリーンも最高峰の場所です。わざわざ、映画館の会員になって先行予約した。ここまで気合い入れて映画の席取るのは人生初めてかもしれない。

予約時間なってすぐに取ったんだけど、いい席は数分で売り切れてたので会員になってよかった。ちなみに、人生初のプレミアムシートは、リクライニングできるし、横幅も広いし最高でした。

飛行機のビジネスクラスってこんな感じで快適なんだろうなと、ビジネスに座ったことない僕は想像しておりました。これから本命の映画はここで見たい。

映画は3時間あるけど、テンポもよく、あっというまでした。歴史と科学者の伝記物好きな自分としては、期待以上の出来で素晴らしかったんだけど、なんといっても、原爆実験が成功したシーンの劇場の空気感がすごかった。

これは、日本の映画館で、それも、あのでっかい映画館の、日本人が満席で座っている劇場でしか感じられない空気感でした。

実は、この映画を見たすぎて、旅行のついでに観に行こうかとも一瞬考えたりもしてたけど、あの劇場のなんとも言えない空気感は絶対に日本でしか味わえないなと思った。

というのも、僕たち日本人は、小さい頃から原爆の悲惨さを学校でも習うし、修学旅行で広島の原爆ドームに行くし、テレビでは色々な特集番組を見て育ってるわけですよ。

児童図書として「はだしのゲン」も読んでるし、原爆がどれだけ悲惨かを日本で育った日本人は共有認識として、どの国の人よりも教育されている。

原爆実験のボタンを押すまでと、爆発が起きた瞬間の映像は本当に緊迫感が凄くて、音楽とテンションも相待って映画史に残りそうな迫力です。

ただ、何よりも印象に残ったのが、実験成功までの緊迫の数秒でもなく、音の表現が凄い爆発シーンでもなく、成功を見届けた科学者の研究チームとスタッフが成功直後に現場で喜んでいるシーンでした。

この時の、満員の劇場のなんとも言えない空気感が凄かった。日本人なので、この実験が成功した結果、実際に広島と長崎に原爆が投下されてどうなるかが鮮明にイメージできちゃうわけです。

その瞬間、満員の劇場にいる500人以上の観客が、ほぼ似たような感情を共有しているんだろうなとその瞬間感じまして、これは当初予想してなかった凄い体験でした。

スクリーン上の人達は、正規のプロジェクトがついに成功したぞと、みんなで抱き合って喜んでいるんだけど、それを見ている観客達は全く違う感情を抱いているという、なんとも言えない凄まじい空気感だった。

僕は混んでる場所が嫌いなので、いつもガラガラの映画館を好んで行ってたんだけど、今回ばかりは満員の巨大な映画館で見てよかった。

ちなみに、日本で公開するのを大手の配給会社が渋った結果、ここまで公開が伸びたらしい。

ただ、作品の内容としても、核という凄まじいパワーを持ってしまった恐ろしさが作品全体を通して表現されてて、見るべき価値のある映画だと思いました。

今だと、AIを今後どうコントロールしていくかというテーマにも繋がっていくし、一度知ってしまうと後に戻れないという、いろんな事に通じる命題をよくよく考えさせられる映画だなあと。

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そんな自分なので、最新の音声読み上げエンジンが出るたびにその品質を要チェックしてました。たとえば、数年前に出たAmazonPollyとかかなり自然だなあとか、iPhoneの読み上げもどんどん良くなってるなあとか。

そして、最近はChatGPTという化け物みたいに自然なテキストスピーチAPIが出てきまして、英語で聞いたらほぼ人間と変わらんではないかというレベルに驚愕してました。ほんと、案内音声とか簡単に作れちゃう。

このテキストスピーチのAPI、ChatGPTのサイトでは英語のデモは聞けるんだけど、日本語の読み上げはサイトで聞けなかった。しょうがないから、あんま使ったことないPython環境をMacに入れて、実際にAPIを叩いて日本語の音声を読み上げさせてみました。

僕がアプデしてるVoicepaperという読み上げアプリの宣伝文章を読み上げさせつつも、ちゃんと、ChatGPTとiPhoneのテキスト読み上げエンジンを比較してますので興味ある方は見ていただきたい。

比較対象はChatGPTの英語と、iPhoneの音声エンジンの英語(設定からダウンロードできる高品質版)。それに加え、日本語もそれぞれ比較しとります。

結論から言うと、ChatGPTの英語は凄い。本当に自然。数年前に発表されたAmazonPollyが霞むほどナチュラル。抑揚とかがあるから、棒読み感がない。そして、気になる日本語なんだけど、これは英語に比べるとちょっとまだ機械っぽい。なんか、変なところで抑揚つけたりしちゃう。

ただ、ChatGPTの音声APIは英語に最適化されてるらしいので、今後、日本語とか、それぞれの言語に適用されたものが出たら一気によくなっちゃうかもしれない。最近のAI業界の進化は恐ろしいほど早いので、それは来月かもしれないし、数年先かもしれない。

ちなみにですね、これ、なんで調べたかというと、僕が丹精込めてコネコネとアップデートしてるVoicepaperに組み込もこうかなあと思ってたんですよ。iPhoneの純正読み上げエンジンより遥かに良くなるなら。

なので、この動画を作って、幅広く意見を聞きたかったと言うのがあります。いや、これならiPhoneの音声エンジンとあんまり変わらないよっていう人が多いのか、追加でお値段払っても良いからChatGPTの品質で聞きたいわって言う人が多いのか。

音声読み上げエンジンって、最初は違和感かなりあるんだけど、毎日のようにそれでWeb記事やら、書籍やら読み上げて聞いてたら、方言みたいに耳が慣れちゃって、特に違和感がなくなっちゃうんですよ。なので、自分が聞いても、まあ、お金払ってまでChatGPT使うことはないかなあと思ったりする。

ただ、動画や仕事に使う案内音声を音声ファイルとして作成するって言う用途にはいいかもしれない。普段はVoicepaperでiPhoneの音声エンジン使って、音声ファイル作成の時だけChatGPTの品質の良い読み上げ音声を使うとか。ライセンス問題もないし。

ついでに補足すると、ChatGPTのAPIは音声スピードの変更や話者の変更はできるけど、感情のパラメータは現時点では用意されてないです。最近の音声エンジンは、悲しい雰囲気で話すとか、明るい雰囲気で話すとか、感情表現のパラメータがあるのがあるんですよ。凄いですね。

APIを使うから、リアルタイムでどの程度サーバとの遅延があるのかってのも気になるポイントだけど、これはリアルタイムでレスポンス返して、遅延ができるだけしないような仕組みがChatGPTのAPIにはあります。これは検証が必要だけど、実際に組み込むようになったらまた書きたい。

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