情報開発と利活用

令和維新

2004年4月から企業を離れ、コンサルタントや情報起業を試行しながら、失われた２０年を取り戻し、日本再生をめざす私の歩みをみて一人でも多くの後継者が出てくれることを祈りつつ友達から紹介されたこのホームページの更新を続け、これまでの活動の記録と今やビッグデータ、AI,、IOT,ブロックチェーン、仮想通貨の時代になってしまいましたが、私の現状認識と関連技術を紹介していきたい。

フォローする

UX

(0)

オンライン

(0)

ソーシャルメデイア

(0)

開発

(0)

スマートマネー

(0)

教育訓練開発手法の紹介

Headline News

Shopping List

お買いものレビューがまだ書かれていません。

< 新しい記事

新着記事一覧(全8819件)

過去の記事 >

2026.06.30

（2）技術ガイドは、もはや必要とされていない（Technical Guides Are No Longer Needed）

テーマ：人工知能(922)

カテゴリ：テクニカルライテイング

The Author of Technical Texts. Simply a Role Change
技術本文の著者──それは単なる役割の変化にすぎない。
The author used to be a mediator of knowledge. They set the standard of thinking and shaped the language of the industry. Now AI aggregates, simplifies, and retells.
かつて著者は知識の仲介者だった。彼らは思考の標準を定め、業界の言語を形作っていた。今ではAIが集約し、単純化し、語り直す。
The author becomes raw material.
著者は原材料になる。
Writing technical articles today means voluntarily working as a training dataset. Your text will be read by a model, processed into probabilistic mass, and delivered to someone else in a form you don’t control.
今日、技術記事を書くということは、自発的にトレーニングデータセットとして働くことを意味する。あなたの本文はモデルに読まれ、確率的な塊へと処理され、あなたが制御できない形で他者に届けられる

帰属なし。認知なし。報酬なし。
This isn’t unfair. It’s just the new reality. I know my articles are already in datasets. I know someone right now is getting “my” answer through Claude or GPT, not even suspecting that I once spent an evening or days formulating it.
これは不公平ではない。ただ新しい現実なのだ。私の記事がすでにデータセットに入っていることを知っている。私がその答えをまとめるのに一晩、あるいは数日を費やしたことなど疑いもせずに。

And you know what’s funniest? The model will probably reformulate my thoughts better than I did. Because it has access to thousands of other authors who thought about it differently.
そして一番おかしいのは何か。モデルはおそらく、私の考えを私自身よりもうまく言い換えるだろうということだ。なぜならモデルは、それについて異なる考え方をした何千人もの他の著者にアクセスできるからだ。
I became one of the weights in someone else’s neural network.
私は誰かのニューラルネットワークの重みのひとつになった。
Documentation as the Myth of the Source of Truth
真実の源という神話としてのドキュメント
It used to be: “read the docs.” Now: “ask AI, it already indexed all.”
かつては「ドキュメントを読め」だった。今は「AIに聞け、全部もう索引化されている」

問題はドキュメントが読まれなくなったことではない。問題は、情報源がもはや検証されなくなったことだ。真実は確率的なものになる。一次情報が開かれなくなると、それはもはや情報源ではなくなる。それはニューラルネットワークの重みのひとつになる。
And if the model “thinks” React works differently than written in the official documentation, the developer will believe the model. Because the model answered faster.
そしてもしモデルが、Reactアプリケーションが公式ドキュメントに書かれているものとは異なる動作をすると「考える」なら、開発者はモデルを信じるだろう。モデルのほうが速く答えるからだ。
Here’s a fun experiment: try citing official documentation in an argument with a colleague. Half the team will say, “But I asked GPT, it said differently.” And they won’t check the documentation. They’ll check another model. Claude against GPT. Gemini against Claude.
面白い実験がある。同僚との議論で公式ドキュメントを引用してみることだ。チームの半分はこう言うだろう。「でもGPTに聞いたら違うと言っていたよ。」そして彼らはドキュメントを確認しない。別のモデルを確認する。GPTに対するClaude。Claudeに対するGemini。

真実の源は、一次情報ではなく、モデル同士のコンセンサスによって決定される。
The Counterargument People Usually Don’t Want to Hear
人々がたいてい聞きたがらない反論
“But without reading, there won’t be experts.” Yes, there will be fewer experts. The market seems ready for this. The cost of error is still lower than the cost of expertise.
「でも読まなければ専門家がいなくなるじゃないか。」そう、専門家は少なくなるだろう。市場はその準備ができているようだ。エラーのコストは、専門性のコストより依然として低い。
Expertise is only needed where people are willing to pay for it. Mass development isn’t that place.
専門性が必要なのは、人々がそれに対して支払う意思がある場所だけだ。大量開発はその場所ではない。
The current market model is built on the fact that errors can be fixed faster than prevented. A hotfix is cheaper than hiring a senior architect. Technical debt can be ignored until the moment when the company either burns or attracts a new investment round. In such conditions, expertise is overhead.
現在の市場モデルは、エラーは防ぐよりも早く修正できるという事実の上に成り立っている。修正モジュールのほうが、シニアアーキテクトを雇うより安い。技術的負債は、会社が燃え尽きるか、新たな投資ラウンドを引き寄せるその瞬間まで無視できる。こうした条件では、専門性は間接費だ。

2025 is the year when half of the Internet may stop working, and we have already begun to consider this a normal phenomenon
2025年は、インターネットの半分が動かなくなるかもしれない年だ。そして私たちはすでにそれを正常な現象だと考え始めている。
I’ve seen companies where senior developers spent weeks designing architecture that six months later was rewritten by juniors following a YouTube tutorial. Because “it’s faster.”
私はこういう会社を見てきた。シニア開発者が数週間かけてアーキテクチャを設計したのに、6ヶ月後にはジュニアがYouTubeのチュートリアルを見ながら書き換えてしまう。理由は「そのほうが速い」からだ。
And you know what? The company survived. The product launched. Users didn’t notice the difference.
そしてどうなったと思うかな。会社は生き残り、製品は発売され、ユーザーは違いに気づかなかった。
The fact that this is a slowly created “ball of yarn filled with super glue” interests no one. There’s money, there are users, there are growth charts. Maybe we’re just overestimating the importance of “correct” code in a world where “working” code wins by all metrics?
これがゆっくりと作られた「超強力接着剤で固められた毛糸玉」であるという事実は、誰の関心も引かない。そこにはお金があり、ユーザーがいて、成長チャートがある。もしかすると私たちは、「機能する」コードがあらゆる指標で勝つ世界において、「正しい」コードの重要性を過大評価しているだけなのかもしれない。
What Even Makes Sense to Write Now
今、書くことに何か意味があるのか
There’s no point writing guides, tutorials, “how to do X” texts. AI will digest all of this and deliver it better, faster, and more personalized. It makes sense to write analyses of mistakes, descriptions of failures, texts about limitations and compromises. Texts that AI cannot generalize without losing meaning.
ガイド、チュートリアル、「Xのやり方」といった文章を書く意味はない。AIはこれらすべてを消化し、より良く、より速く、よりパーソナライズされた形で提供する。意味があるのは、ミスの分析、失敗の記述、制限や妥協についての文章だ。AIが意味を失わずに一般化できない文章だ。
Everything that can be turned into a recipe will be turned into an AI answer.
レシピ化できるものはすべて、AIの回答に変換される。
Only what requires context that cannot be extrapolated remains: Personal experience of failure. Non-obvious consequences of architectural decisions. Contradictions that cannot be resolved algorithmically.
外挿できないコンテキストを必要とするものだけが残る。失敗の個人的経験。アーキテクチャ上の決定がもたらす、明白ではない結果。アルゴリズム的に解決できない矛盾。
But this is no longer mass content. This is niche material for those who still read.
しかしこれはもはや大量コンテンツではない。まだ読む人たちのためのニッチな素材だ。
If I write about how we spent three months on a migration that failed due to one non-obvious technical limitation, this can’t be googled. This can’t be asked of AI, because this experience isn’t in any dataset. It’s unique.
もし私が、ある明白ではない技術的制限のせいで失敗した3ヶ月の移行作業について書いたとしても、それはGoogleで検索できない。これはAIに尋ねることもできない。なぜならこの経験はどのデータセットにも存在しないからだ。これは固有のものだ。
But how many people want to read about someone else’s failure? A handful. Because failures don’t scale. Successes — yes.
しかし他人の失敗について読みたい人がどれほどいるだろうか。ほんの一握りだ。失敗は拡大しないからだ。成功なら話は別だが。
“How we increased performance by 300%” — that’s what people read.
「業績を300%向上させた方法」──人々が読むのはこれだ。
“How we screwed up the architecture and spent a year dealing with consequences” — that’s depressing and uninspiring.
「アーキテクチャを台無しにして、その結果に対処するのに1年費やした話」──これは憂鬱で、ひらめきを与えない。
Technical Article as an Act of Resistance
抵抗の行為としての技術記事
To write today means addressing a minority, giving up on metrics, and not expecting gratitude.
今日では書くということは、少数派に向けて語り、人気指標の数字を諦め、感謝を期待しないということだ。
A technical article no longer teaches. It filters.
技術記事はもはや教えない。選別する。
It separates those ready to spend time thinking from those who just want an answer. Those seeking understanding from those seeking a solution. Those building careers on depth from those building them on speed.
考えるために時間を使う準備がある人と、ただ答えだけを求める人を分ける。理解を求める人と、解決策を求める人を分ける。深さでキャリアを築く人と、速度でキャリアを築く人を分ける。
Neither of these approaches is “correct.” They’re just different.
どちらのアプローチも「正しい」わけではない。ただ違うだけだ。
I may continue writing. Not because it brings me money or recognition. Not because anyone values it. But I need to formalize my own thinking. To write means to think twice. To publish means to take responsibility for a thought.
私は書き続けるかもしれない。それがお金や認知をもたらすからではない。誰かがそれを価値あるものと見なすからでもない。しかし私は自分の思考を形式化する必要がある。書くということは、二度考えるということだ。公開するということは、その思考に責任を持つということだ。
But I have no more illusions. I’m not educating the masses. I’m not changing the industry. I’m just leaving a trace that perhaps someone will read sometime. Or won’t read. Or will I be read through a model that will reformulate my words so I won’t recognize them?
しかし私はもう幻想を持っていない。私は大衆を教育しているわけではない。業界を変えているわけでもない。私はただ、いつか誰かが読むかもしれない痕跡を残しているだけだ。あるいは読まれないかもしれない。あるいは私は、モデルによって読まれ、私が認識できないほど言い換えられた形で読まれるのだろうか。
We Haven’t Lost Knowledge — We Lost the Reader
私たちは知識を失ったのではない──読者を失ったのだ。
Knowledge hasn’t gone anywhere. Thinking remains. Mass engineering culture stopped considering it mandatory. AI didn’t cancel reading. It made it optional.
知識はどこにも行っていない。思考も残っている。大量エンジニアリング文化が、それを必須とみなすことをやめただけだ。AIは読書を廃止したわけではない。それを任意のものにしたのだ。
And it turned out that most rationally choose not to read. Not from laziness. Not from stupidity. But from a simple calculation: why?
そして分かったのは、多くの人が合理的に読まないことを選ぶということだ。怠惰からではない。愚かさからでもない。ただ単純な計算からだ──なぜか。
 Why read an article if you can ask AI?
AIに聞けるなら、なぜ記事を読むのか。
 Why understand mechanisms if you can get a ready solution?
完成した解決策が得られるなら、なぜメカニズムを理解するのか。
 Why delve into architecture if tomorrow a new framework will come and everything will change?
明日には新しいフレームワークが登場してすべてが変わるのに、なぜアーキテクチャを掘り下げるのか。
There are no correct answers to these questions. We don’t live in the AI era. We live in an era where reading has become optional.
これらの問いに正しい答えはない。私たちはAI時代に生きているのではない。読書が任意になった時代に生きているのだ。
I will continue writing technical articles from time to time. Not because it makes sense from a metrics standpoint, but because the alternative is to stay silent and admit that thinking is no longer needed in a profession that was once built on thinking.
私は時々、技術記事を書き続けるだろう。それが指標の観点で意味があるからではない。代わりに沈黙し、かつて思考の上に築かれた職業において思考がもはや必要ないと認めることになるからだ。
Maybe it’s stubbornness. Maybe it’s naïveté. Or maybe it’s just the last act of faith that someone still wants to think, not just receive answers.
それは頑固さかもしれない。あるいは純真さかもしれない。あるいは単に、誰かがまだ答えを受け取るだけでなく、考えたいと思っているという最後の信念の行為なのかもしれない。

Software Engineering
ソフトウエアエンジニアリング

Education
教育

AI
人工知能

Technical Writing
テクニカル・ライテイング

Programming
プログラミング

Published in ITNEXT
INTEXT に掲載

ITNEXT is a platform for IT developers & software engineers to share knowledge, connect, collaborate, learn and experience next-gen technologies.
ITNEXTは、IT開発者やソフトウェアエンジニアが知識を共有し、つながり、協力し、学び、次世代テクノロジーを体験するためのプラットフォームである。

Written by Maksim Dolgikh
マクシム・ドルギフ著