2026/01/16_実体験から学ぶ 2025年の失敗と対策_Progate Bar

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1. 実体験から学ぶ 2025 年の失敗と対策 Masato Akiho 2026/01/16, Progate BAR in 渋谷
2. 実体験から学ぶ 2025 年の失敗と対策 Masato Akiho Business AI Designer AI エンジニア
3. Masato Akiho Frontend Next.js, React, Nuxt.js, Vue, Tailwind CSS, Shadcn/ui TypeScript, WebGL, Three.js, Websocket features, module architecture Backend TypeScript, Go, Python, PHP, Ruby Express, Hono, Laravel, Rails, Supabase Prisma, Drizzle IDaaS (+Auth) OAuth, OIDC, JWT Firebase Auth, Clerk, Supabase Auth, NextAuth, better-auth AI NN, DNN, RNN, CNN, YOLO ED 法, BP 法, AP 法, DFA 法, 拡張DFA 法, リザバーコンピューティング, Stochastic Computing Scratch3.0, TensorFlow, PyTorch, Mastra, LangChain, Dify, n8n 微分可能回路, 微分, 偏微分, 連鎖率(Chain Rule), 線形代数 Native App Objective-C, ReactNative, Kotlin, Flutter Game Unity, C#, Phaser, Three.js, WebGL, CreateJS BASIC, Scratch3.0, C++, C, PyGame, 回転行列 Infrastructure AWS(Lambda, Amplify), GCP(Cloud Run, Pub/Sub) Docker, Neon, PlanetScale, Supabase DB, RLS Architecture MVC, Clean Architecture, Domain-Driven Design
4. NICT( 国立研究開発法人情報通信研究機構) 主催 SecHack365 採択 Google Blockly Summit 2025 in Seattle 登壇（日本人2 人目） テレ東 国産LLM 開発者として取材 株式会社ZEALS CEO 清水 正大 綜資金調達額100 億円, Voice AI Agents の最先端 8 月, X で1300 万再生
5. 8 月, X で1300 万再生
6. 実績 2025.7 ZEN 大学 2025 年度特待奨学生支援制度 採択（最大額） 2025.6 Google Blockly Summit 2025 in Seattle 登壇 2025.4 文化庁 TGCA Top Game Creators Academy 採択） 2025.4 未踏IT’2025 一次審査通過 2025.3 「SecHack365 開発駆動コース」修了 2025.3 「SECCON 13 Contest of Contest 」優秀賞＆WS 主催 2024.9 東京ゲームショウ2024 Selected Indie 80 出展 2024.5 「SecHack365 開発駆動コース」採択 2024.3 「第42 回CLE 研究発表会」招待講演発表, 学生奨励賞 2024.3 「第10 回 Japan Business Design & Action Award 2023- 2024 全国大会 」ビジネスアイデアデザイン 準優勝 2024.1 「 福岡未踏Pro コース 」優秀クリエイター認定 2023.12 「第10 回 Japan Business Design & Action Award 2023- 2024 九州大会」ビジネスアイデアデザイン 最優秀賞 2023.12 「 EDD 2023 プロダクト開発部門」受賞 福岡市市長 2023.7 「福岡未踏」最年少採択 研究開発 誤差逆伝播法に変わる新しいAI 学習アルゴリズム「AP 法」 ED, NoProp, Forward-forward, DFA, 拡張DFA のように並列 で重みを計算可能 微分, 偏微分不使用 前回の入力値(i(t-1)) , 学習率(learning_rate), 重み (weight) だけで重みを学習可能 DFA やその他アルゴリズムに比べて圧倒的に演算リソース が少ない 独自AI モデル 独自Visual Programming Language 自作Animation Engine
9. 実体験から学ぶ 2025 年の失敗と抱負 Masato Akiho エンジニアリング ＋ 人生
10. 2025 年の活動 ＝ 博打の行動 1 福岡未踏 SH365 修了に向けて ZEN 大学結果発表 仕事が辛くなる 2 未踏IT 大学手続き 3 広島AI SH365 退職に向けて 4 精神科 退職 無職になる 5 未踏IT 二次審査 業務委託先の社員さんに東京に来ないかと誘われる 6 Google からの招待でシアトルへ 高田馬場に行って2 時間で物件決定 23 日にスーツケース1 個で引っ越し 東京の企業に行きまくる 7 新しい仕事のスタート 契約会社数が増える 8 8/22 ツイートが大バズり 国産LLM 開発が本格始動 9 東京ゲームショウ2025 出展 大阪インディゲームショウ 出展 10 起業家, VC に会いまくる 10 社以上のVC から連絡が来た 11 AP 法の単体モデル化に全BET, 大成功 12 AP 法が既存研究とほぼ同等精度を達成 国際学会に向けて論文執筆スタート
11. エンジニアリング＝ フェーズの変化, AI 開発 デザインパターン 内容 Clean Architecture, Onion Architecture, Pub/Sub, Observer, MVC, Layered Architecture, DI, DI コンテナ, 依存性逆転の原則(Dependency inversion principle), Singleton, Unity 価値 綺麗かつ保守性の高いコードを書けるように, Nest.js などのFW のDocs やDDD, アーキテクチャの本, プログラムがスラスラと読めるように 後悔 もっと早くやっておけばよかった, DI, Clean Architecture は難しく見せているだけで難しくはない, 難しく見せている人がいるならそれは認知負荷の掛け方や 場所が間違っている 採用側へ 内容 3 社ぐらいがエンジニア不足, エンジニア採用に向けて活動開始 価値 優秀なメンバー確保 後悔 確かに優秀なメンバーはいたが、みんなメルカリ, CyberAgents, Cybozu, LINE などに行ってしまった先輩ばかりだった, 同級生、年下の知り合いがいない AI 研究開発（AP 法等） 内容 BP を使わない学習方法であるAP 法の開発やAI 基盤開発, 論文漁り 価値 10 社以上のVC から連絡, 仕事獲得, インフルエンサー, ビジネス発見, 起業意欲向上, 国際学会, 論文 後悔 本業が忙しく、なかなか時間を割けなかった, 知り合いや友達から批判され、人間不信に, SNS で不特定多数の人から誹謗中傷, 批判を受ける, SNS で論文や 研究を気楽に発表してはならない インフラ 内容 GPU クラスタ, MLOps 価値 インフラ * AI 技術を合わせたMLOps はとても楽しく, Value になる, GPU, AI 基盤の技術を用いた大規模サービスへの関与 後悔 AWS, GCP などのインフラをもっと勉強しておけばよかった
12. 人生 ＝ 座標, 人間, 時間の変化 時間 内容 合計で9 社以上の会社と個人事業主として仕事をさせてもらっている, 最近はスタートアップの技術顧問, 国際学会向けの論文執筆, AI 研究開発など忙しい 価値 2025 年で圧倒的に成長し、同年齢で私のドメイン領域より詳しい人は存在しなくなった, お金の生まれ方、ビジネスの世界の解像度 が上がってきた 後悔 時間が消滅してしまった。月の労働時間は300 時間越え。プライベート＝仕事であり、遊ぶことは殆どなかった お金 内容 2024 年に比べて収入が3~4 倍になった（1000 万を超えた）, 毎月最高月収を達成 価値 毎週福岡に移動, 技術書や教材、ご飯やイベント代、消耗品費、交通費などを気にせずに使えるようになった 後悔 お金で買えないものやお金より大切なものが分かった（知ったのではなく、分かった）, お金があっても虚しいだけである, 金銭感覚 が悪くなったように思える 人間関係 内容 友達や先輩, 仕事など 価値 福岡にいた時に比べて凄い人に頻繁に会えるようになった, 上場経験者, 社長, 投資家, インフルエンサーなど, 強い人にも会えるよう に 後悔 2025 年にできた友達の数が0 人, 孤独, 通信制の大学を信用してはならない, 土日も平日も時間がないので大学生, コミュニティに参加 することがなかった, 別れが多い年だった( 前日夜ドタキャン, 挨拶しようと思ったらブロック, 福岡の人脈が切れる等)
13. 稼働時間 勉強内容 プライベート Masato Akiho 対策
14. 対策 ＝ 切り口, スコープ, リソース配分の変更 稼働時間 振り返り 働きすぎた, 効率が悪かった 対策 人月勝負にならない稼働方法へ変更, 単価引き上げ, スコープを絞る 勉強内容 振り返り AI 以外に興味がないと思い込んでいた, 難しいという先入観で手をつけていなかった 対策 AI 含め、一般的もしくは必要とされているものはとりあえず手を動かして勉強しまとめる, クラウ ド系, アーキテクチャ系に寄せていく プライベート 振り返り 友達0 人, 遊ぶ時間がない, コミュ症, 一般常識の欠如, 性格, 認知の歪み 対策 年が近い人との交流, イベント参加, 土日は必ず参加するなど, 一般人と交流, 書籍, youtube, アプリ
15. AI 時代のStrategy ＝ 他人に勝つMoat を見つける 何が怖いのか？ AI が賢くなってしまっている エンジニアの仕事がAgent に普通に取られてしまう Claude Code やバイブコーディングなどを使いこなして、あまり勉強してこなかったような人たちが強 そうに見える or 儲けている→普通に気に食わない 本質 AI AI に人間は叶わないということを認めるべきである 唯一、論理ではなく感情が法律的に規制されればその面では勝てるが、それ以外の論理、知能では 負ける シリコンではなくタンパク質である部分が理由と強みになってくる 社会 AI にコードを書かせる、何かをやらせて結果を出している人は多い 多くの人間がAI を触っている Strategy Moat を見つけることに全集中すべき（堀, 競合優位性） Moat は、コピー不可能な知識, 経験
16. AI に勝てるのか？＝ 知能では勝てない事を認めるべき
17. AI に勝てるのか？＝ 知能では勝てない事を認めるべき
19. 他人に勝つMoat の本質 ＝ 面積( 体積) を考える 人間 生成AI 人間 生成AI 強い 弱い 本質 生成AI は誰もが触っている ノウハウや技術は世界中の人たちが探して発見している 移り変わりが激しい 第一発見者になれる可能性はある Moat 参入障壁が高い、もしくはすぐに動き出せないものにBET するのが強い 今誰もやらない古代兵器を最強に使いこなすべき 例： モデル自作 数学 確率演算 世界と人生と時間軸を微分する どこを偏微分した時に成果とMoat が最大になるかを考える どこが定数で、時間軸t を入れた時に、将来勾配が大きくなるものを選 び、止まってしまうものを見極める 本当の強さ 本当に強いのは、人間の能力＝実力が高い人間のみ。その人が生成AI を 使うのは一瞬であり、実力を積み上げるのは間に合わない。
20. 具体例 Programming OAuth とOpenID Connect は何が違うのか？ Access Token だけではなく、なぜ認可コードをわざわざ発行するのか？ Pub/Sub とObserver パターンの違いは？Unity で使う場合はどのように責務を分割し、オブジェクトの階層を組むべきか？ MVC と3 層アーキテクチャの関係は？Laravel ではどこまでClean Architecture を使うべきか？ Clean Architecture はどこまで追求すべきか？DTO, 抽象化はどのフェーズでどこまで許容すべきか？ なぜRails のようなアクティブレコード系ORM を使うと実装が楽になるのか？ それは本当にLLM でやるべきか？ロジスティック回帰, DNN, RNN, LSTM, CNN, ルールベースでできないか？ なぜPython には型がないのに機械学習で上手くWork するのか？Python の目的と手段は理解しているか？ MLOps において、DI, DIP を用いた依存解消やGPU クラスタ、モデルロードの仕組み、ボトルネックを理解しているか？ AI 誤差逆伝播法が使われている理由は？数値微分ではダメなのか？BP 以外のED, DFA, Forward forward は比較したか？ Affine レイヤにおける誤差逆伝播法の乗算ノードの演算はなぜ転置行列で演算できるのか？直感ではなく、導出はできるのか？ なぜ線形の活性化関数を多層にしても性能が上がらなかったのか？ LSTM はRNN の何をどのように解決したのか？ゲートはその通りに機能しているのか？ なぜNN よりCNN の方が精度が良いのか？なぜ局所学習では学習できず、それでいてフィルターごとに役割が決まるのか？ MNIST は本当に簡単なのか？DLGN は既存のNN と演算量が変わらない？本当にそうなのか？ なぜGPU よりTPU の方が演算効率が良いのか？ torch.Embedding の中身の実装は？Self-Attention のQ,K,V の意味は？ GPU はFPGA で行列演算を最適化したものだというが、GPU は処理速度においてDLGN やLUT-Network を超えられるのか？ エンジニアのMoat は？＝ 解像度の高さ
22. 実体験から学ぶ 2025 年の失敗と対策 Masato Akiho AI と人間の比較には「これができない」ではなく 「これができる」から入ると良い
23. 実体験から学ぶ 2025 年の失敗と対策 Masato Akiho ご清聴ありがとう ございました