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友人と、戦後社会の枠組みがどう決まったかを知るなら何を読めばいいか、という話になった。自分も学生時代からこのあたりの本を少しずつ読んでいて、面白かったものがいくつかある。

まず、占領期を扱ったものでは、福永文夫『日本占領史1945-1952 東京・ワシントン・沖縄』と、五百旗頭真『占領期 首相たちの新日本』。福永の本は、東京とワシントンに沖縄を加えた三つの場所から占領を描く。同じ数年間でも、見る場所によって話がずいぶん変わるのが興味深い。一方で五百旗頭の本が追うのは、敗戦直後の5人の首相がGHQとどう渡り合ったかで、こちらは人の駆け引きとして面白く読めた。

五百旗頭の本に出てくる首相のうち、占領の終わりまで政権を担ったのが吉田茂で、彼については原彬久『吉田茂』を読んだ。その後の自民党政治については、中北浩爾『自民党 「一強」の実像』。また、有馬哲夫『児玉誉士夫 巨魁の昭和史』は、右翼の大物がアメリカの情報機関とどう関わっていたかを米側の公文書から追った本で、表の政治史には出てこない部分が見えてくる。

最近いちばん考えさせられたのは、かつて東大全共闘の代表だった山本義隆の『テクノファシズムと国家総動員』だ。戦前の商工省が科学技術を動員し、重工業化と電力の国家管理を進めた体制を、山本は「テクノファシズム」と呼ぶ。軍部は敗戦で消えたものの、商工省は戦中の再編を経て通産省になり、産業政策の担い手として残る。軍需を担った企業も技術や設備の多くを持ち越し、高度成長を支える側に回ったという。戦うための力が、そのまま国際競争のための力に移った、というのが山本の見立てだ。

読み物として、純粋に楽しい本だった。電力の国家管理という一見地味な切り口から、官僚や技術者、企業が一つの目的に向けて組織されていく過程が追える。

この本は、戦時の動員が戦後社会の型をつくったという議論の系譜に置くと、さらに読みどころが増える。山之内靖の総力戦体制論によれば、総力戦が国民を統合し社会を合理化したことで、戦後の豊かな社会の基礎は戦時にすでに用意されていた。敗戦で社会が作り直されたように見えて、仕組みの多くはそこから続いている。経済の側では、野口悠紀雄が同じ構図を「1940年体制」と呼んだ。給与からの源泉徴収や、銀行を中心にした間接金融など、戦後の日本経済を支えた制度の多くが戦時に生まれている。

山本は、その議論において電力と技術という切り口を提供している。1938年の電力管理法で国家管理が始まり、翌年には全国の発送電を担う日本発送電がつくられた。合理的な計画を信じて動いた官僚や技術者の仕事は、戦後の通産省と重工業の関係の土台にもなった。

自分がずっと関心があるのは、この戦後の仕組みをどう改良しながら「長寿命化」させていくか、そもそもこの仕組みにどれくらい寿命が残っているのか、ということだ。戦後レジームという言葉は、抜け出すべきものか否かとして語られることが多い。けれど、総力戦から引き継いだ部分も含めて、この社会は良くも悪くも回ってきたし、明日から別の仕組みに取り替えられるものでもないだろう。

インフラの長寿命化は、点検から始まる。橋なら、どこがどう傷んでいるかに加えて、いつ、何のために架けられたのかを確かめる。時には架替えも必要かもしれない。自分は直す側の人間ではないけれど、毎日この仕組みの上で暮らしている以上、どれがいつ、何のために組まれたのかくらいは知っておきたいなと思う。

今年のはじめごろ、AWSのDCがドローン攻撃を受けて、UAEとバーレーンのリージョンが長く止まった。今月に入ってからは、ロシアのYandexのDCがウクライナのドローン攻撃で炎上した。DCが物理的に狙われるのは、もう珍しい話でもなくなってしまった。国内のクラウドでも、DCそのものがランサムウェアの被害に遭い、データの取り出しや復元が困難な事例も出てきている。

会社のファイルはほぼすべてGoogle Workspaceにのみ置いている。どこかで何重にも複製されているはずだし、普段使うぶんには困らないが、Workspaceそのものが止まったり、何かの拍子にデータがロストしたりする可能性はゼロではないと思いはじめた。

Amazon S3 Glacier

そこでバックアップ先を探し、手軽さと値段でS3 Glacier Deep Archiveに決めた。AWSでいちばん安い保管庫で、取り出すのに半日から2日かかる。そのかわり保管料は1TBでも月1ドル程度。攻撃されたのはAWSなのに、とは思うが、どこか一箇所が絶対に安全ということはないので、Googleとは別の場所に複製データを置いておくことにした。

Workspaceにはドライブを中心に1TB近くのデータが溜まっている。初回のアップロードは6時間ほどで終わり、費用も数ドルで済んだ。気をつけたいのは取り出すときで、全部を手元に戻そうとすると転送料などで1〜2万円ほどかかるらしい。

しばらくは月1回のペースでバックアップを回していく。今は一箇所のリージョンにのみ保存しているが、物足りず、別の地域へのコピー保管を考えることもあるのだろうか。事業を続けるための備えは、ほかにも少しずつ足していきたい。今回のことで何か間違っていたら、こっそり教えてください。

この1週間ほど、Web開発めいたものをやってみたくなって、いくつかの地図サイトをつくり始めた。

「JAPAN CIVIL WORKS MONITOR(通称:土木マップ)」は、日本全国の大規模な土木プロジェクトの進捗をモニタリングするサイトだ。官公庁の資料やニュース、YouTubeなどの情報を取りまとめていて、ゴテゴテしたデザインだが、オペレーションセンターっぽい雰囲気で気に入っている。更新頻度や情報収集の密度を高めつつ、同時に更新コストを下げるような工夫も進めていきたい。

JAPAN CIVIL WORKS MONITORの画面

「日本の主要港 最深岸壁マップ」はもう少しニッチで、国内の重要港湾125港、約1500件の岸壁の水深や延長、用途などをまとめている。港に入れる船の大きさは、岸壁の水深や延長で大きく変わる。もちろん、そこにたどり着くまでの航路や障害物なども関係するが、水深と延長は港の規模感を知るうえで大きな手がかりになる。「こんなところになぜ立派な港が、岸壁が」という発見を自分でするためにつくった。たとえば福島の小名浜港には、国内最深の水深18m・延長370mの岸壁がある。首都圏の主要港と比べても見劣りしない数字で、調べてみると石炭輸入の一大拠点らしい。

日本の主要港 最深岸壁マップの画面

つくりはじめてすぐ、自分はもともとあらゆるインフラが好きだったことを思い出した。学生時代は鉄道や高速道路、空港といったものに惹かれていた。社会人になってからはソフトウェアの文脈におけるインフラにも興味を持ち、AWSのベンダー資格を取ったぐらいだった。遠くのデータセンターを使い倒して仕事していく喜び…。

言うまでもなく、これらの制作にはAIを最大限活用している。自分の本業とはあまり関係がないのが正直なところだが、仕事で使うよりも遥かにドラスティックな活用方法を思いつき、実践できるのが楽しい。その経験を通じて、本業でのAIの使い方がさらに洗練されていく。ループエンジニアリング、トークンマネジメント、ハーネスエンジニアリング…などの類だ。AI管理の退屈な(だけどそれはそれで楽しい)話。

ともあれ、AIを使ってどうのこうのすることの当面の出口が見つかって本当に良かった。

今年に入ってから徐々にではあるが、会社のバックオフィス機能を強化してきた。

一番大きかったのは顧問税理士の入れ替え。創業当初から何期か見てもらっていて不満もなかったが、税務だけでなく財務・会計を見てもらえる人に今回入ってもらった。すでに3か月ほど続けていて、主に資金繰りの部分での助言や可視化されるものが多くて助かっている。

次に顧問弁護士の導入。当初、契約書作成くらいは生成AIでいけるんじゃない?と思ってたが結局無理だった。加えて、税理士を変えるだけで判断の精度がここまで上がるのかと実感したこともあり、同じことが法務でも起きるはずだと踏んで、思いきって入ってもらうことにした。まだ今月からだけど、受発注の契約周りを綺麗にするところから始めている。

顧問を選定する過程で、ひとつ線引きを思い直した。自分が門外漢の領域については、専門家とホットラインを設けた上で、自己学習のツールとしてAIを使う。今のところはこの線引きが良いと思っている。

これは自分にも跳ね返ってくる話で、編集者としての仕事を高度化するためにAIとできることは多い。ただ、今まで他職種に発注していたものを自分とAIで担えるかと言えば、おそらくそうではないのだろう。試行錯誤した時期もあるけど、商用レベルではまだ厳しいなというのが正直なところだった。

もっとも、今の仕事は編集だけではない。経営にこそリソースを費やすべきだという話もあって、その経営判断をAIに預けていいのか、何を手元に残すべきか、見極めが自分には難しい。それが過渡期特有のものなのかは分からない。ただ、今は少なくとも生の経験と知識を自分に蓄積させていくことを優先すべきなのだろうと思う。AIとだけ壁打ちをして何かを決めた気になっていては、いつかしんどい未来に進んでしまいそう。

久しぶりに小田急線沿いに用事があったので、各駅停車を降りて駅の周りを少し歩いてみた。複々線化で駅前は整理され、建物も新しい。それなのに、街の空気は平成っぽいままだった。

あまりうまく言えないが、令和の街のはずなのに、令和の感じがしない。スーパーの品揃えも、クリーニング屋の看板も、個別指導塾の外観も、どれも更新されているのに、それらが並んでいる風景には既視感がある。自分が子どもだった頃に見ていた風景と同じ骨格が、この街にもある。

一口に郊外と言っても、場所によって事情はかなり違う。地方都市の郊外では、街並みの更新自体があまり起きていない。平成初期で止まっていればまだ良い方で、昭和の輪郭がそのまま残っている場所もある。自分が住む関西を見ても、北摂や阪神間の一部を除けば、郊外の風景は意外と手つかずのままだ。古いまま古びている街と、新しくなったのに平成の空気が残っている街は、全く別のものだと思う。

後者には、ある種の余裕がある。インフラが更新され、生活水準も維持されているから、急激に何かが変わる必要がない。そういう場所に特有の、穏やかな現状肯定。世田谷の小田急沿線や京王沿線を歩いていると、その感触がまだ確かにある。

令和に入ってからの世の中の右旋回を、日本全体の変化として語ることは簡単だが、このあたりに身を置くと、それが均一には広がっていないように見える。街が新しくなりながら平成の空気を保っている場所では、不思議とその波が弱い。逆に、そうした空気が最初からなかった場所、あるいは失われた場所では、変化の波がそのまま届いている気がする。違いは単に、余裕の有無なのかもしれない。ただ、余裕があるということは、何かに怒ったり、誰かを排除したりしなくて済むということでもある。

軍事評論家の小泉悠が以前、自身の愛国心について「『平成のニッポン』的生活様式を守りたいのだと思う」と語っていたのが、今も頭に残っている。世界がまだ一方向に進んでいるように見えた頃の、楽観の残り香のようなものが、平成の街には漂っていた。あの空気を守りたいという感覚は、自分にもある。

最近、土岐麻子の「BOYフロム世田谷」をよく聴いている。平成の郊外で青春を過ごすとはどういうことだったのか、その手触りがこの曲のなかに残っているように思う。

最近、AIと適当なアイデアを壁打ちして、どこにも出ない(出せない)企画書を出力する遊びにはまっている。思いつきを口にして、対話の中で膨らませて、数十分後にはそれらしい体裁のスライドが出来上がっている。この一連の流れがもたらす全能感が病みつきになる。全てのアイデアが面白い気がするし、全て実現できそうな気がする。

全能感の正体は、おそらく企画書という形式の力なのだろう。数十分前に思いついたアイデアでも、スライドに落ちた瞬間に別のものになる。背景、課題、提案、期待効果…その順番に並んでいるだけで、中身の確からしさとは無関係に「いけそう」に見えてしまう。形式が内容に説得力を貸している。

今までもそうだったのかもしれない。企画書の説得力の何割かは、形式の側にあったと思う。ただ以前は企画書を作ること自体にそれなりの時間がかかっていたから、形式と内容がある程度一緒に育っていた。手を動かしているうちに考えが整理されて、書きながら筋が通っていく。あるいは、書いているうちに無理があることに気づいて手が止まる。

だが、少なくともこの遊びでは、思いつきと形式が瞬間的に立ち上がる。考えが十分育つ前に、見た目だけ立派な企画書のようなものが目の前にある。「無駄打ちしている」「厚みがない」と言う批判もできよう。

もっとも、これ自体は重要なことではない。大事なのは、企画書を作っては壊し、放置し、忘れたようにゼロから作り直し、気まぐれに既存のアイデアとつなげ合わせる、それを短時間・同時並行で進めまくる…という狂気だ。その先で自分が何を作っているのか、そして編集者の形を保っているのかに、今は興味がある。

昔から、よく友人と住む場所の話になることがある。以前は雰囲気の良さ、都心へのアクセス、商業施設の有無あたりが判断基準だった。最近はそこに「道路の太さ」が加わってきた気がする。そう書くと大げさだけど、要するに「この道、大きいトラックは通れるかな」くらいの話。

たとえば東京の西側の中で、自分はずっと小田急沿線が好きだった。なんとなく沿線の雰囲気も良いし、複々線化後はラッシュもそこまでひどくない。ただ最近、甲州街道沿いに走る京王線のことを考えるようになった。京王沿線には中央道や片側二車線の国道があるが、小田急沿線の道路網は、鉄道の優秀さに比べるとかなり心もとない。鉄道が止まるほどの災害時、人や物資がたどり着くのかどうか。そういうことが気になり始めている。別にそれで引っ越すわけでもないけど。

小田急線沿線の道路状況の一例 ©Google Earth
小田急線沿線の道路状況の一例 ©Google Earth
京王線沿線の道路状況の一例 ©Google Earth
京王線沿線の道路状況の一例 ©Google Earth

ハザードマップの浸水想定区域や土砂災害警戒区域も、このところよく眺めている。関西に住んでいると、標高のわずかな違いが水害リスクに直結するのが肌感覚でわかる気がする。高槻と枚方では、鉄道アクセスは似たようなものだけど、地形と道路の構造が意外と大きく異なる。

地方に移り住んで、車に乗る機会が増えて以来、道路のことをよく考えるようになった。道幅や交差点の作り、舗装の劣化具合。この道は離合できないな、とか、ここは水が溜まりそうだな、とか。東京にいた頃は鉄道の路線図が街の地図みたいなものだったから、こういうことはほとんど考えなかった。

この前も、友人の家探しに付き合ったとき、真っ先に物件から大通りまでの経路を地図で確認する自分に気がついた。さらにストリートビューを時系列で見ていると、大まかに道路のメンテナンスの頻度も分かるので、何となくその道路の「格」や管理者の懐具合のようなものもわかる(もちろん根拠はない)。

考えてみれば、道路の太さも、ハザードマップも、標高も、昔からそこにあった。小田急沿線の道が狭くなったわけではないし、浸水想定区域が最近できたわけでもない。変わったのは自分のほうだろう。生活が変わって、身体に入ってくる情報が変わって、同じ地図を違うように解釈するようになった。

雰囲気やアクセスで街を評価していた頃は、それが地図の全体だと思っていた節がある。そこに道路網や標高や浸水域が重なると、同じ街が別の街に見える気がしてくる。たぶんこの先も、何かの経験をするたびにそのレイヤーは増えていく。きっと今の自分が見ているはずの地図もまた、まだ何かが見えていない状態なのだろう。

仕事で、編集とAIについて意見を交わす機会が出てきて、もう2-3年になる。状況が日単位で変わるので、その場その場の所感を言うだけにしてきたけど、さすがに一度自分のスタンスをまとめておいたほうがいい気がしてきた。

生成AIがある程度頭が良くなった今でも、正直ポン出しには耐えられない。修正ゼロを目指すつもりもないんだけど、未だに直している時間のほうが多い。

ただ、直し方はかなり変わってきた気がしている。端的に言えば、以前やっていたのは「丸める」作業だった。素材を滑らかに繋いで、文脈を整えて、引っかからないようにする。自分にとって編集とはそういうものだと思っていた。

最近はAIがしっかり整えてくれるので、なんというか、あえて凸凹にすることのほうが多い。AIが出した滑らかなベースに、意図的に引っかかりを加えるような作業をすることもある。自動車メーカーが他社と共同開発したプラットフォームに自社の走り味を乗せるようなものかもしれない。ベースの完成度は高いけど、そのままだとどこの車でもない。必要に応じて色を乗せていく工程。

ちょっと前から、もう少し手前のことを考えるようになった。AIとの対話を通じてアイデアを育てるプロセスのことで、一人で考えていても出てこなかった問いや言葉が、やりとりの中で生まれることがある。自分の考えがアップデートされる感覚と言えばいいのか。プロンプトの工夫やワークフローの最適化とは多分別の場所で起きていることだと思う。

対話でアイデアを育てて、ざらつかせて、リリースする。そのプロセスは少しずつ形になってきている。自分にとって編集とは、仕事とは、ずっと整理することだと思っていたところがある。最近は、どうやらそれだけではないという気がしているし、ようやくそこが楽しいなとも思えるようになってきた。ただ、こうやって上手く整理できたと思った瞬間に、それももはや古い気もしてしまうのだ。

データセンターが物理的な攻撃対象になる時代がいよいよ始まったらしい。そうなると、マルチAZとマルチリージョンの違いを改めて考えさせられる。

日本国内のハイパースケーラーのリージョンは、基本的に東京と大阪にしかない。距離にして400km程度。大規模災害には一定の冗長性があるとしても、有事の抗堪性となると話が変わってくる。

仮に国内3リージョン目を置くとしたら、北海道西部か九州中部あたりなのだろうか。ただ、そうした安全保障インフラとしてのリージョン配置は供給側の話であって、いち利用者が待っていてもしょうがない。

結局、一(民間)利用者の現実的な最適解は、東京とアメリカのマルチリージョン体制なのかもしれない。現状有事に最も強い国にデータを置いておくという、身も蓋もないけどシンプルな結論。

1-2ヶ月ほど前、友人と仕事について数時間話し込む機会があった。いろんな論点があったのだけど、結論のひとつとして、生成AIまわりの試行錯誤を業務時間にカウントしないことにした。

当時の自分は働きすぎていたと思う。既存の仕事でキャパが埋まっていて、新しいクライアントに出会いにいく余裕も、いま関わっている人たちとの仕事をもっと深める余裕もなかった。そのことを改めて整理する必要があった。

誤解のないように言うと、生成AIを使うこと自体をやめたわけではない。すでに組み上がったワークフローに沿って制作する時間や、単発でAIと作業をする時間は、ふつうに仕事だ。ここで言う「試行錯誤」は、新しいワークフローを組んでみたり、新しいツールを導入して検証したりする時間のことで、要するに「これが仕事に使えるかどうかを探索する時間」を指している。それは仕事ではなく趣味だろう、というのが今の判断。

少なくとも自分の立ち位置では、会いたい人に会いにいく、行きたい場所に行く時間を削ってまでやるものではない。ただ、AIと一緒にいる時間は楽しいし大事だとも思っていて、趣味として切り分けることにした。効果は出揃ってないけど、以前よりも適切な距離感で向き合えるようになった気がしている。

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