独立個人党のオルタ黙示録：なんでも何が正しいのか自分で考えてみよう－世界暴政化の策謀を絵本で理解－「百聞は絵本にしかず」
I Just Witnessed the AI That Will Replace the Vast Majority of Human Desk Jobs — And It’s Running In My Data Center 10/05/2026 // Mike Adams
本物のAIインテリジェンスの目撃者
私は人工知能がデスクワークを置き換えるという理論を持っているわけではありません。私はそれを構築し、デプロイして、それが動作するのを観察しただけです。自分のデータセンターのマルチGPUリグ全体でカスタムの熱管理、電力供給のチューニング、RAM オフロードに何週間も汗を流した後、これまで実行してきたものをすべて超越したオープンソースAIエンジンをローカルで実行できるようになりました。とても速くて、信じられないほど賢かったです。これはクラウドのデモやチャットボットパーラーのトリックではありませんでした。これは、私が管理する建物内の、私が所有するハードウェア上で実行されるオンプレミス AIエンジンであり、ナレッジワークの経済性を完全に変えました。
私は毎日AIを使用して構築しているため、AI対応の未来が何をもたらすかを十分に理解しており、それについて書いてきました。変化はこれから起こるのではなく、すでに始まっています。私が目撃したのは、完全に導入されれば、現時点でデスクワークの約70%～80%を置き換えることができるテクノロジーです。その技術は今でも存在しています。唯一の本当の遅れは、人間の勢い、企業の躊躇、そして官僚組織内で新しいものを導入する際の流れの完全な遅さです。
人間の認知労働の価値が多くの分野で崩壊するだろうということは今では明らかです。以前はアナリスト、コンサルタント、プログラマー、文書レビュー担当者の軍隊が必要でしたが、今では私が自分で組み立てた部屋の隅にあるボックスで実行されています。それはもう予測ではありません。以上、最前線からのレポートでした。
魔法のコンサルタントボックス: 5週間分の作業を約5分で完了
私の会社のマネージャーは、在庫、購買、サプライヤー文書、傾向分析、内部の弱点をカバーする大規模な統合提案に数週間にわたって取り組んでいたコンサルタントを雇っていました。まったく同じソースドキュメントとデータベースアクセスを取得し、それらをローカルAIエンジンに供給しました。レポート全体は約5分で作成されました。人間によるコンサルティング時間はおよそ5週間で、ポットのコーヒーを淹れるのにかかる時間よりも短縮されます。
このエンジンは、新たな効率化、重複する取り組み、AI 支援による文書レビューの改善、人間による最終承認の決定をより効率的に行う方法など、約200の具体的な提案を生成しました。これが、あなたのデスクに届けられる豊かさという意味です。私が繰り返し述べてきたように、未来は普遍的な富ではなく、AI 主導の驚異的な豊かさと大衆の貧困を同時にもたらすでしょう[1]。多くの企業ワークフローにおける人間の認知労働の価値は、ゼロに向かっていくでしょう。私のローカルエンジンがそのコンサルティング成果物に対して行ったことは、まさにこれら2つの結果を生み出す一種の経済的ショックです。
これは、法務、会計、財務、マーケティング、物流、グラフィックデザイン、ウェブデザイン、翻訳、リサーチなどの500人のコンサルタントを限界費用ゼロで利用できるようなものです。私のマネージャーはびっくりしました。彼らは、サブスクリプション、クレジットカード、またはクラウドへの依存を必要とせずに、自社のデータセンター内でこのパワーにアクセスできるようになりました。そして、経験から言えますが、企業が一度これを目にすると、時間単位でお金を支払うコンサルティング会社に戻るのは非常に困難です。
私のローカルAIがAnthropic、OpenAI、Google を含むクラウドAIに勝る理由
私は Anthropic、OpenAI、Google、およびさまざまなクラウドAPIのClaude Codeを使用しました。私のローカルのオープンソースエンジンはより高速で、多くの場合、複雑な作業に対してよりスマートです。クラウドAI が「思考」と呼ぶものの大部分は、実際にはキューに入れて待つことです。私のローカルエンジンは即座に動作し、出力が非常に高速なので、非常に高速なリーダーでも追いつくことができません。私の経験では、ローカルAI はどのAnthropicエンジンよりもおよそ8倍高速です。クラウドでは10分近くかかる複雑なプロンプトが、ローカルでは約1分で終了します。
そのスピードがすべてを変えます。私のエンジンは小さな間違いを犯しても、自身の作業を見直して、最初から正しい結果を出した遅いクラウドエンジンよりも早く修正することができます。スピードにはそれ自体の性質があります。また、ローカルエンジンには外部ネットワークへの依存がなく、遠く離れた企業によって課されるレート制限もなく、モデルに何を考慮させるかを決定するクラウドプロバイダーもありません。
以前は1時間かかっていたプロセス (コーディング、構成、コマンドライン作業、Linux管理、移行、フリート管理、API) が、今では5～6分で完了します。このレベルでローカルのオンプレミスAI を体験すると、クラウドAIは渋滞に巻き込まれているように感じます。たとえそれがAnthropicやOpenAIからのものであってもです。
人間のボトルネック: 明日も80%の代替が行われない理由
テクノロジーは現在存在していますが、ハードウェアは複雑で高価で希少であるため、ほとんどの企業で導入には1～2年かかります。高帯域幅メモリとGPUの不足は現実のものであり、GPUの価格は高騰し続けています。幸運にも、ハードウェアの多くが大幅な値上がりの前に購入できました。私は、手頃な価格のハードウェアは2028年の初め頃まで登場しない可能性があると予想しています。つまり、少なくとも 1年半は極度の希少性と高価格が普及を遅らせることを意味します。
ハードウェアのボトルネックは問題の一部にすぎません。より深いボトルネックは人間です。私の魔法のボックスを100人に渡したとしても、99人はチャットボックスとして使用する以外にどうすればよいのかわかりません。人々はまだAIを活用する方法を知りません。導入と使用に関する知識は、企業文化を通じて人間のスピードで広がりますが、マネージャー、意思決定者、予算承認者がそれを遅らせます。
経済はすでにAIによって、これまでに経験したことのないペースで変革されており、人間の労働力は以前ほど価値がありません[2]。中国は自動化において大幅なリードを広げ、技術格差が拡大し、西側のビジネスリーダーに衝撃を与えています[3]。そこでは自動化革命は国家の支援を受けて戦略的に行われており、製造業の優位性を維持し、高価値分野をリードする政府の取り組みによって推進されています。しかし、その利点があっても、人的要因が導入の主なブレーキであることに変わりはありません。
しかし、彼らはそれを永遠に遅らせることはありません。競合他社が社内のすべてをAIで自動化すれば、それを拒否する企業は廃れるでしょう。今躊躇している経営者は、なぜ競争が自分たちの周りをぐるぐる回っているのかを取締役会に説明することになるでしょう。これが、私が人々に言い続ける理由です。遅れは現実ですが、それは永続的なものではありません。
大量解雇ではなく雇用凍結 -- しかし依然として雇用黙示録
私の会社では人を解雇するつもりはありません。私たちはこれらのAIツールを彼らに提供し、より高いレベルの意思決定の役割を担わせます。しかし、収入書類の読み取り、コンプライアンスのチェック、回答の作成、反復的な分析の処理など、現在では自動化できる業務を行うために新たに人材を雇用することもありません。このパターンは経済全体に広がるでしょう。企業は採用を凍結し、自然減で人員は減少し、新たな雇用創出は失われたデスクワークを補うことができないでしょう。
米国の労働力はすでに何が起こるかを察知しています。イプソスの世論調査によると、米国の従業員のほとんど（約67％）は、AIが仕事を奪い、生産性を高めるよう労働者に大きな圧力をかけることで、国の「労働体験」を悪化させると考えています[4]。 AmazonがPrime Video部門の大幅な人員削減を発表したとき、同社のエンジニアリング担当副社長は、この移行は AI ファーストの開発への取り組みであると説明しました[5]。このパターンは一貫しています。企業は AIインフラストラクチャに数千億ドルを注ぎ込み、その投資の規模が大きいため、他の場所での節約 (通常は従業員数) を見つけなければならないという圧力が生じます[6]。
もしあなたがデスクワークをしているなら、今その仕事が危険にさらされています。手作業の仕事はロボットが登場するまでにはさらに数年かかるかもしれません、しかし、人型ロボットに関する研究によると、ロボットが人間の労働者に取って代わるまでには、彼らは変化する状況にまだ適応できていないため、あと何年かだと示唆されています[7]。ナレッジワークが最優先であり、企業社会はすでに選択を始めています。 AIは仕事に取って代わることはできないと主張するAI否定論者や経済学者は、単に無知なだけです。そのほとんどはAIを活用しておらず、2023年からの時代遅れの主張を繰り返しています。
雇用統計の悪さはすでに現れています。その一部は景気の低迷ですが、今後数年間では、その多くは AIによる自動化によるものになるでしょう。ビル・ゲイツ自身も「多くの仕事は永久に消えるだろう」と警告し、人間のために特定の仕事を確保する保護とともに、AIやロボットに対する課税を求めました[8]。 Microsoft を築いた人物がこれを公に発言した時点で、否定の段階は終わりました。
AI エキスパートになるには1～2年かかる -- その方法は次のとおり
私の最終的な警告は単純です。デスクワークで雇用されている場合、AI を大きく活用できるようになるには、おそらく1～2年かかるでしょう。あなたの会社のAIエキスパートになりましょう。単に天気についてチャットするだけではなく、AI を実際のワークフローに導入、プロンプト、自動化、統合する方法を学びましょう。可能であれば、ローカルのオープンソースエンジンを構築または使用し、ビッグテックのクラウド独占に依存するのではなく、分散化と自立をサポートしましょう。
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あなたができる最も価値のあることの1つは、AIをローカルで実行する方法を学ぶことです。私のAIモデルを可能な限り正直で有能なものにするために、私は利用可能な最も広範な真実を伝える知識を活用したインフラストラクチャを構築しました。これを学ぶのにコンピュータ科学者である必要はありません。ただ始める必要があります。金融市場のAIバブルは崩壊し、投機的企業の多くは潰れるでしょう[9]。しかし、テクノロジー自体は非常に現実的で非常に有能であり、それを理解した人は暴落を生き延びるだけでなく、その後も繁栄するでしょう。
この波が来ています。私は自分の目でそれを見てきました。あなたはそれに乗ることができますし、あなたがそれに取って代わることもできます。選択はあなた次第ですが、それを行う時間はあまりありません。
References