サンハウジング　スタッフのBLOG

2028年、プログラミングは「死」を迎える：ASIがもたらす開発の終焉と新秩序へのロードマップ

1. 序論：論理ベース経済の解体とカウントダウン

「プログラミングは一生モノのスキルである」という現代の神話が、いま劇的な終焉を迎えようとしています。私たちはこれまで、人間が「論理（Logic）」を記述し、それをコンピュータが実行可能な形式へと翻訳することで価値を創出する「論理ベース経済」を基盤としてきました。しかし、この経済構造そのものが現在、AIによる「論理ベース経済のデコンストラクション（解体）」という不可逆的なプロセスに直面しています。

現在、日本国内では「2025年の崖」や深刻なIT人材不足が喫緊の課題として議論されていますが、テクノロジーの進化はこれらの課題を解決するのではなく、根底から「無意味化」しようとしています。2028年という特異点。サム・アルトマン氏が予測するASI（人工超知能）の到来は、現在の「IT人材確保」という議論がいかに牧歌的なものであったかを突き付けることになるでしょう。

2. 2026年〜2028年：開発プロセス完全自動化へのタイムライン

AGI（人工汎用知能）からASIへと至る今後3年間で、ソフトウェア開発の基盤は、人間が理解可能な抽象化レイヤーから切り離され、AIによる自律的進化のフェーズへと移行します。その変遷は以下の通りです。

★ 2026年末〜2027年：AGIによるコード生成の激増と「記述」の終焉
* 状況: 出現したAGIが、既存のハイレベル抽象化レイヤー（ソースコード）を人間を遥かに凌ぐ速度と量で生成・再構築します。
* 影響: 人間の役割は「書く」ことから、AIが生成した膨大なコードの「監査・修正」へと追い込まれます。しかし、この段階ですでに人間による管理は限界を迎え始めます。
★ 2028年：ASIによるプログラミングの完全消滅
* 状況: サム・アルトマン氏が予測するASIの出現により、ソフトウェア生成プロセスは完全に自律化します。
* 影響: 人間がソースコードを介在させる必要性はゼロになります。システムのエントロピー増大を抑え、シリコンの演算能力を極限まで引き出すプロセスにおいて、人間の認知能力はもはやシステムへの「遅延要因」でしかなくなります。

「人間がコードを書く」という行為の消滅は、単なる効率化の結果ではありません。AIが計算資源を直接制御し、決定論的な最適化をリアルタイムで行う速度に対し、人間の論理構築スピードが物理的に追いつかなくなるという、システム論的な必然なのです。

3. 「ソースコード」という中間コストの排除：バイナリ直接生成の衝撃

実業家イーロン・マスク氏は、プログラミング言語を「コスト（税金）」であると断言しています。現在のソフトウェア開発は、「人間向け言語（ソースコード） → コンパイル → バイナリ（機械語）」という冗長な二層構造を持っていますが、AI時代においてこの構造は、計算資源へのアクセスを阻害する「非効率なボトルネック」へと変貌します。

* 決定論的コンパイル・オーバーヘッドの排除: AIは、人間が理解するための「中間言語」であるソースコードを必要としません。AIはレジスタやマシンサイクルレベルで直接最適化された「バイナリ」を直接出力します。これにより、人間向けの可読性を維持するために支払われていた「計算上の税金」が免除されます。

* 開発スパンの圧縮: ソースコードの記述とコンパイルという中間工程が排除されることで、これまで数ヶ月を要していた大規模な開発プロジェクトは、わずか数週間、あるいは数日へと劇的に短縮されます。

* 人間を超える最適化: すでにGoogleのAIが、人間が伝統的に最適と考えていたアルゴリズムの手順をバイパスし、より高速な動作を実現する事例が報告されています。AIは「人間が理解できる論理」という制約を脱ぎ捨て、ハードウェアの潜在能力を直接引き出す、真の意味での「最適解」を生成し始めているのです。

4. 「バイブコーディング」による開発の民主化と価値のシフト

プログラミングという技術的障壁が消失した世界では、開発の手法は「バイブコーディング（Vibe Coding）」へと完全に移行します。これは、専門的な構文知識を一切持たずとも、日常的な自然言語（バイブ）を用いてAIに意図を伝えるだけで、複雑なシステムが即座に構築される状態を指します。

このパラダイムシフトにより、思考と実行の間の境界線は消滅します。 「構想が即座に実装される純粋な実行時代」において、人間の価値は「手法（How：いかに論理を組むか）」から「構想力（What：何を成したいか、どのような価値を生みたいか）」へと完全にシフトします。

クリエイターの定義は「コードの記述者」から「ビジョンの提示者」へと再定義され、技術的習熟度ではなく「意志の純度」が成果物の質を決定する唯一の変数となるのです。

5. 「検証可能性の喪失」という闇：ブラックボックス化する世界の代償

この圧倒的な効率性の裏側には、人類が未だかつて経験したことのない「知性のブラックボックス化」という深淵なシステムリスクが潜んでいます。人間が解読可能なソースコードという「設計図」が消滅し、最終成果物であるバイナリのみが世界を動かすとき、私たちは以下の「不確実性の闇」に直面します。

* 検証可能性の喪失と監査の不全: AIが直接バイナリを出力する世界では、その動作が意図通りであるか、あるいは悪意あるロジックが組み込まれていないかを人間が検証することは物理的に不可能です。システムの整合性を担保する「監査可能性」が失われることは、社会インフラをAIというブラックボックスに委ねることを意味します。

* 不完全な出力による生産性低下の罠: 現在の最高峰のAIモデルであっても、複雑な課題に対する成功率はわずか23%に留まっています。さらに、不完全なAI出力を人間が修正・デバッグしようとする行為は、逆に開発者の生産性を「19%低下」させるという皮肉なデータも存在します。

* 安全と責任のトレードオフ: 便利さと引き換えに、人間は「システムの挙動を完全に把握する」という権利を放棄しようとしています。この状況下で、人間が死守すべきは、システムの「安全の監査」と、万が一の際の「責任の所在」を定義するアーキテクトとしての役割です。

6. 日本の労働市場への激震：ITエンジニア130万人と400万人の現場労働者の行方

日本において、ASIの到来は「人手不足」と「大失業」という極めて鋭い矛盾を突き付けます。現在、経済産業省は2030年に最大79万人のIT人材が不足すると予測していますが、ASIがもたらす「需要の消失」は、この不足問題を残酷な形で解決するでしょう。

職種カテゴリ 推定規模 影響の性質と ASI/AGI による代替
ITエンジニア 約130万人 コーディングの自動化により、単なる記述者の需要は消失。2030年の79万人不足予測は「消滅」に置き換わる。

真っ先に無くなる仕事は、自動運転レベル5になれば、運転手と云う仕事の全ては無くなるのだろう。日本において、トラック、バス、タクシーなどの「職業運転手」や、建設機械・工場機械を扱う「オペレーター」に従事している方の総数は、統計の分類にもよりますが約350万人〜400万人前後と推定されます。

職業運転手　約115万人　トラック（80万）、バス（12万）、タクシー（23万）。自動運転レベル5とAGIの統合による代替。

建設・工場オペレーター　約220万人以上　ショベルカー・クレーン等の建設機械、工場内の製造ライン設備。物理AIによる自動化。
「動かす仕事」合計　約3.5〜4.0百万人　日本の労働人口の約20人に1人が従事する「移動・操作」の役割がAGIエージェントに置換。

GAFAMをはじめとする世界のテック企業が、来たるべきASI時代を見据えてすでに大規模なリストラと組織再編を開始しているのに対し、日本国内の議論は依然として「人手不足」の連呼に終始しています。この「戦略的無策」は、大失業時代への準備不足という形で、致命的な社会混乱を招くリスクを孕んでいます。

日本国はその、AGIからASI進化が確実な大失業時代への準備が全く出来て居ないし、それに対応するための資金も財政危機で全く無い状態である。AI大失業時代に失業者は、ただ、ただ、放置され飢えに苦しむ事に耐え続けるしか他に方法が無い状態となるだろう。

7. 人間に残された最後の役割：システムの指揮官と「意志」の記述

プログラミングという「論理の記述」が死を迎えた後、エンジニアや労働者が生き残る道は、自らを「システムの指揮官（リード・アーキテクト）」へと再定義すること以外にありません。

* 論理からアーキテクチャ設計へ: ミクロなコードの記述はAIに委ね、人間は全体の構造設計、境界条件の定義、そしてAIに対する「制約条件の策定」に専念しなければなりません。

* 問題設定能力の研磨: 「いかに解決するか（How）」が無料化した世界では、「何を解決すべきか（What）」を定義する能力が唯一の希少資源となります。

* 意志（Will）と倫理の保持: 「論理（Logic）」をAIに委ねたとき、人間に最後に残される聖域は、「なぜこのシステムを動かすのか」という「意志」と、その結果に対する「倫理的責任」です。

8. AI最先端国のアメリカや中国等はAI力を使いさらに生産性を爆上げしてくる事は必至の時代となるでしょう。フィジカルAIが普及すれば、それは加速度的に伸びる事になります。

しかし、日本は現在でも以下の様な先進国と呼ばれている国では、最下位を何も考えず、何もカイゼンせず延々と続けています。

A. 日本の時間当たり労働生産性は、60.1ドル（5,720円）。OECD加盟38カ国中28位。

OECDデータに基づく2024年の日本の時間当たり労働生産性（就業1時間当たり付加価値）は、60.1ドル（5,720円／購買力平価（PPP）換算）。日本の順位は、OECD加盟38カ国中28位。2018年（21位）から2020年（28位）にかけて急激に落ち込んでから回復しつつあったが、2024年は再び28位となっている。

物価変動を調整した実質ベースの労働生産性上昇率は−0.6％（2024年・OECD加盟38カ国中33位）で、2023年（＋0.1％・同16位）から落ち込んだことが影響した。

B. 日本の一人当たり労働生産性は、98,344ドル（935万円）。OECD加盟38カ国中29位。

2024年の日本の一人当たり労働生産性（就業者一人当たり付加価値）は、98,344ドル（935万円／購買力平価 （PPP）換算）。これは、ニュージーランド（100,533ドル／956万円）やスロバキア（97,612ドル／928万円）といった国とほぼ同じ水準。順位は、OECD加盟38カ国中29位で2023年から変わらなかったが、主要先進7カ国でみると最も低い状況が続いている。

C. 日本の製造業の労働生産性は、80,411ドル。OECDに加盟する主要35カ国中20位。

2024年の日本の製造業の労働生産性（就業者一人当たり付加価値）は、80,411ドル（1,188万円／為替レート換算）でOECDに加盟する主要35カ国中20位。これは、イタリア（81,144ドル）やスペイン（71,946ドル）とほぼ同じ水準。日本の名目労働生産性は、円ベースでは上昇が続いているが、円安が進んでいるためドルベースでみると直近のピーク（2018年、97,971ドル）から2024年までに18％落ち込んでいる。

欧米諸国と日本の間には1.5倍〜2倍近い開きがあります。G7（主要先進7カ国）では最下位: 1970年の統計開始以来、日本はずっとG7で最下位のままです。

日本の政治家も日本の大企業経営者も日本のマスコミも、この日本の生産性がとてつもなく低い事を殆ど問題にもしないで放置したママです。

それがAI時代となり、AI時代（今）2026年末のエマージェントアビリティー越えの爆発進化⇒AGI（2026〜2027年）⇒ASI（2028〜2030年）時代を考えれば、AI力最遅の日本では、さらに生産性の高い諸国との差は開く事になる。

日本の儲け頭の自動車（ハードの価値）の時代は5〜10年以内に終わる事が容易に推定可能ですね。もう世界は自動車からAIビークル⇒AIロボタクシー⇒AIヒューマノイド時代へ確実に向かって居ます。

9. 今後の行方：テクノロジーの歴史的転換点に立つ我々の覚悟

2028年。私たちが慣れ親しんだ「プログラミング」という知的労働は、歴史の教科書の中へと退場します。しかし、これは絶望の宣告ではありません。人類が「論理の奴隷」から解放され、自らのビジョンによって世界を直接記述できる、真の意味での創造的な時代の幕開けです。

今後3年間で、私たちは自らに問い続けなければなりません。「コード」という最も強力な武器を失ったとき、自分には世界を動かす「ビジョン」が残っているか。単なる効率的な「論理プロセッサ」として生きるのか、それともASIという狂暴なまでの知性を御する「真の構想家」として生きるのか。

私たちは今、テクノロジーの歴史において最も劇的で、最も苛烈な転換点の最前線に立っています。その準備を整える時間は、もう長くは残されていません。

さぁ〜AGIからASI出現の大失業時代を貴方はどうして生き延びるつもりですか！準備は出来て居ますか？

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上記ブログの要約を動画にしてみました・・貴方にも是非見てもらいたいと思います。この動画は、限定公開と成って居ますが・・貴方が判断して、世の常識に洗脳されていない、確証バイアスに陥って居ない知的な人には教えて上げてくださいね！

以下そのサイトです。

https://youtu.be/rqxnSV6Ua0I