ソフトウェア業界　新航海術

富士通はAIを活用して採算性を上げている

kei_it — 2026-04-17T11:59:53+09:00

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第261号 2026/04/15　『富士通はAIを活用して採算性を上げている』
▼ まえがき
▼ (1)アンソロピック・ショック
▼ (2)決算資料から見えてくる実態
▼ (3)AIを活用して採算性が上がっている
▼ (4)3人月かかっていた開発が3～4時間で完了する
▼ (5)今後の株価
▼ (6)怖い話
▼ あとがき

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まえがき
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こんにちは。蒲生嘉達（がもうよしさと）です。

第258号からAIをテーマにしています。

下記のYouTube動画が面白かったです。
富士通の実際の決算資料から解き明かしているので・・・。

「【富士通 × ラピダス】TSMC vs 日本半導体製造の行方
AIで「SIerが消える」？決算書から見える2つの未来【元機関投資家が解説】
https://www.youtube.com/watch?v=8c9osSoKtFw」

今回はこの動画の内容を紹介します。

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　(1)アンソロピック・ショック
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富士通の株価は2019年から2025年まで上がっていましたが、
2026年から下がっています。

その原因は「アンソロピック・ショック」です。
AIが既存のSaaSを駆逐するという懸念です。

参考記事
　市場崩壊の背景：2026年2月の「アンソロピック・ショック」
　https://fullstar.cloudcircus.jp/media/column/saas-is-dead#h2-0

AIによってSaaSのみならず、SIのビジネスのモデルも崩れるという懸念
によって、富士通を含むSIerの株が売られました。

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　(2)決算資料から見えてくる実態
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株価は下がりましたが、決算を見ると富士通の業績は好調です。

【2026年3月第3四半期決算】

売上：対前年同期比1.8％増
営業利益：99.4％増

【第3四半期連結(9ヶ月分)損益計算書】
売上：昨年2兆4,080億→今年2兆4,518億
売上原価：昨年1兆6,332億→今年1兆5,987億
販管費：昨年6,551億→今年6,441億
営業利益：昨年1,058億→今年2,110億

売上が微増、売上原価と販管費が下がり、営業利益は爆増しています。

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　(3)AIを活用して採算性が上がっている
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この好調の理由として、第3四半期決算短信説明資料では、
増収効果と採算性向上を挙げています。

増収効果は売上が増えたから利益も増えたということで、
注目すべきは採算性向上です。

粗利率が前年比+1.9％で、しかもこれが3年間続いているとのことです。
そして、その理由は次の二つです。

(a)開発プロセスの標準化による生産性向上

(b)生成AIの適用によるスピード向上、品質安定
・国内SE約3万人と協力会社に、生成AIツールChat AI for Project等の利用環境を提供済
・海外36ヶ国へも開始利用環境を提供開始
・国内PJの内、生成AIを利用：2Q末3割→3Q末6割

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　(4)3人月かかっていた開発が3～4時間で完了する
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動画では、第3四半期決算短信説明会の議事録でのCFOの発言を紹介していました。
　
「現在は地道に裾野を広くして工程を深くする活動に取り組んでいますが、
並行して、より革新的な活用にもチャレンジしています。
一部の業種や領域で、設計、コーディング、テスト、適用、運用まで、
全工程をAIで自動化する試みです。
2024年度の300件ほどのプロジェクトで検証を進めており、
実際に全工程でAIを適用してうまくいっているケースも出てきています。
最善のケースでは、従来3人月かかっていた開発が3～4時間で完了するなど、
生産性が100倍近くに向上する結果も出ています。」

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　(5)今後の株価
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動画では次の二つのスピードによって今後の株価は決まると結論付けています。

・AIを使って生産性が上がるポジティブインパクト
・SIのビジネスのモデルも崩れるネガティブインパクト

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　(6)怖い話
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富士通は2026年4月入社以降、新卒採用を止めました。

これもAIの活用と関連すると、動画で説明されていました。

つまり、
・今までは新卒を採ってトレーニングして、現場に出して経験積ませた。

・しかし、最先端のプロジェクトをAI含めて知見を貯めれば、
　それを次のプロジェクトに適用さることができる。

・ちゃんとプロンプトが書けてシステム全体をデザインできる人がいれば、
　新卒育てる工程を全部カットできる。

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あとがき
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見るを知る・トレパク

kei_it — 2026-01-04T14:36:56+09:00

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第260号 2026/01/04　『見るを知る・トレパク』

▼ まえがき

▼ (1)全ての画像生成AIは写真の合成

▼ (2)見るを知る

▼ (3)トレパク騒動

▼ あとがき

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まえがき

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明けましておめでとうございます。

蒲生嘉達（がもうよしさと）です。

第258号から画像生成AIをテーマにしています。

私が画像生成AIに興味を持っているのは、私自身が絵を描くからです。

学生時代から描いていて、現在も時々描いています。

冬休みに時間があったので、「折りたたみ椅子の上のアロエ」を描きました。
まだ未完成です。

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　(1)全ての画像生成AIは写真の合成

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私が画像生成AIに懸念を持っている点の一つは、全ての画像生成AIが

写真の合成だという点です。

絵画では人物画、風景画に並ぶ重要なジャンルとして静物画があります。

写真では静物写真というジャンルは無いか、あったとしても面白くありません。

絵画として静物画の面白さは、次の2点にあります。

・本人は客観的に描いてるつもりでも、内面や個性や見方がにじみ出てくる。

・画家が感じている世界の豊かさ、多面性、複雑さが描かれている。

静物写真がつまらないのは、上記の情報が含まれていないからです。

上記2点が欠落した写真から合成されたAI画像にはやはり上記2点が

欠落していると思います。

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　(2)見るを知る

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2025年ノーベル生理学・医学賞を受賞した坂口志文氏が次のように

語っていました。

　レオナルド・ダビンチの「見るを知る」という言葉が好きだ。

　「見えないものが見えるようになる、あるいは皆が同じものを見ていても、

　違う意味付けができる。そこに喜びがある」。

　（産経新聞　2025年10月7日より）

写真を起点にして画像を生成するという行為には、

「見えないものが見えるようになる」とか「皆が同じものを見ていても、

違う意味付けができる」という要素が無いと思います。

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　(3)トレパク騒動

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2025年にはトレパク騒動がありました。

有名イラストレーターE氏がネットや雑誌の写真を無断でトレースして

少し加工して自分の作品としていたという事件です。

イラスト界では写真から作品を作るということはノーマン・ロックウェルの

時代からありました。

イラスト界では膨大で多様な社会的ニーズに効率的に応えるために、

写真を使うことは必須です。

昔のイラストレーターは膨大な写真をファイリングして使っていました。

ファイリング自体、大変な手間がかかる地味な作業でした。

しかも、写真を手書きで写していたわけで、それ自体も労力のかかる、

またスキルを要することでした。

ところが、ITの発達によって画像の収集、加工が極端に容易になってしまいました。

それがトレパクが横行する理由です。

社会的ニーズに応えるためには、写真から作品を作るということは必要です。

しかし、それは画像生成AIと同じ土俵で戦うということであり、

かなりの部分は画像生成AIに置き換わると思います。

あるいは優秀なイラストレーターは画像生成AIをうまく使って作品を作る

ようになるのかもしれません。

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あとがき

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ロラン・バルトの写真論

kei_it — 2025-07-22T15:33:20+09:00

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第259号 2025/07/21　『ロラン・バルトの写真論』

▼ まえがき

▼ (1)世界的な写真コンテストの入賞作はAI生成画像

▼ (2)アナログ写真→デジタル写真→画像生成AI

▼ (3)アナログ写真の革命性：技術的複製可能性

▼ (4)アナログ写真の革命性：現実を機械的に再現する能力

▼ (5)StudiumとPunctum

▼ あとがき

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まえがき

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こんにちは。蒲生嘉達（がもうよしさと）です。

第258号から画像生成AIをテーマにしています。

ネット上で見つけた下記記事を元ネタにしています。

「AIによる画像生成、私たちの想像力の汚染」

https://aokistudio.co.jp/ia-pollution-of-the-imaginary.html

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　(1)世界的な写真コンテストの入賞作はAI生成画像

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令和7年7月19日(土)の産経新聞に「AIが揺るがす真実性」という記事が

載っていました。

その記事についての産経新聞による要約は次のとおりです。

「写真は約200年前に誕生し、視覚情報の革命をもたらした。

しかし近年、人工知能(AI)の進歩で実在しない画像が氾濫し、

その役割が脅かされている。」

記事の冒頭で、世界的な写真コンテストの入賞作はAIが作ったもの

だったという逸話が紹介されています。

その作品の題は「Pseudomnesia: The Electrician(訳‐偽りの記憶: 電気屋)」です。

その作品は、「ボリス・エルダグセン」(画像の作者)で検索すれば

多くのWEB記事で見ることができます。

例：

　https://cgworld.jp/flashnews/PROMPTOGRAPHY.html
　https://bijutsutecho.com/magazine/news/headline/27089

これらのページを見れば、現在の画像生成AIの性能に驚愕すると思います。

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　(2)アナログ写真→デジタル写真→画像生成AI

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新聞記事「AIが揺るがす真実性」では、生成AIを語る前段階で、

「写真とは何か」について語られています。

「AIによる画像生成、私たちの想像力の汚染」では、

アナログ写真→デジタル写真→画像生成AI　という順で語られています。

本メルマガでも同じ順序で語ります。

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　(3)アナログ写真の革命性：技術的複製可能性

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「AIによる画像生成、私たちの想像力の汚染」では、アナログ写真

の革命性として、まず初めに「技術的複製可能性」を挙げています。

「写真の技術的複製可能性が、以前は社会的および文化的エリートに

限定されていた視覚表現を民主化し、より広い観衆にアクセス可能にした」

（「AIによる画像生成、私たちの想像力の汚染」より）

例えば、以前は肖像画は貴族などの特権階級に限定されていましたが、

肖像写真によって一般庶民に広まりました。

また、絵画はそれが展示されているところに行かなければ見れませんが、

写真は複製できるので、多くの人がどこでも見れるようになりました。

「AIによる画像生成、私たちの想像力の汚染」では次の弊害も指摘しています。

「一方で、特定の場所で展示される際に鑑賞者と特別な関係を生み出す

伝統的な芸術作品の一意性とオーラを破壊した。」

伝統的な芸術作品はそれが置かれている環境全体が文脈のようなものですが、

複製可能でどこでも見られる写真にはそのような文脈は無いという意味

だと思います。

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　(4)アナログ写真の革命性：現実を機械的に再現する能力

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写真の革命性として、次に「現実を機械的に再現する能力」が挙げられます。

新聞記事「AIが揺るがす真実性」でも「写真の根本的な価値は、

そこに写っていることは間違いなく事実だという真実性だ」という

指摘があります。

「AIによる画像生成、私たちの想像力の汚染」の面白いところは、

ここでロラン・バルトの著作「明るい部屋」を持ち出していることです。

ロラン・バルトは20世紀のフランスの哲学者です。

私も知らなかったので、下記のユーチューブ動画で学びました。

　育緒IKUOｘロラン・バルト「明るい部屋」

　https://www.youtube.com/watch?v=eA9t77wAJAo

このユーチューブ動画では、「明るい部屋」について「写真関係者なら

一回くらいは読んでみようかなと思って読み出すが、難解すぎて挫折する」

というようなことを言っていました。

私の理解の範囲内では、ロラン・バルトの主張の一部は次のようなことです。

・絵画の場合は描く描かないを画家が全て選べる。

・写真は全てをコントロールしきれない。

（予期しなかったディテールが写りこんでしまう。）

・その写りこんだディテールが個人的な感情を引き起こすことがある。

・それが写真の面白いところだ。

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　(5)StudiumとPunctum

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「ロラン・バルトは、写真を区別するために Studium（写真が引き起こす

一般的または文化的な関心）と Punctum（写真の予期しないディテールが

引き起こす個人的な感情）の概念を導入しました。」

（「AIによる画像生成、私たちの想像力の汚染」より）

さて、冒頭で紹介した世界的な写真コンテストに入賞した生成AI画像を

見直すと、Punctumのようなものを感じます。

本当のPunctumではなく、作者が意図的に混入した偽りのPunctumを・・・。

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あとがき

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AIと想像力の汚染

kei_it — 2025-06-18T14:56:26+09:00

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第258号 2025/06/16　『AIと想像力の汚染』

▼ まえがき

▼ (1)AIによる画像生成、私たちの想像力の汚染

▼ (2)ChatGPTの見事な回答

▼ (3)テキスト生成AIと画像生成AI

▼ あとがき

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まえがき

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こんにちは。蒲生嘉達（がもうよしさと）です。

5年半ぶりのメルマガ発行です。

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　(1)AIによる画像生成、私たちの想像力の汚染

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5年半ぶりにメルマガを書きたくなった理由は、急激に進化する

生成AIをどう捉えればよいのか考えたくなったからです。

特に画像生成AIについて考えてみたいです。

ネット上で見つけた下記記事を元ネタにして、考えていきます。

「AIによる画像生成、私たちの想像力の汚染」

https://aokistudio.co.jp/ia-pollution-of-the-imaginary.html

「AIが人間の想像力を汚染する」という視点に興味を持ちました。

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　(2)ChatGPTの見事な回答

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2022年にChatGPTが公開された当初は残念な回答が多かったのですが、

最近は進化して、「これは凄いな」と感心する回答が返ってきます。

ちなみに私は無料バージョンの経験しかありません。

以下は最近私がChatGPTにした質問です。

【質問１】

牛、羊、ヤギのような草食動物は4つの胃を持っていますが、

草食恐竜も複数の胃を持っていたのですか？

【質問２】

果実酒作りの本でよく「１か月くらいで飲めるようになるが、

熟成を重ねるとさらにまろやかな味になる」と書かれています。

ここでいう「熟成する」とは酒のどの成分がどのように変わることを

意味しているのですか？

両方ともGoogle検索ではなかなか回答にたどりつけなかった疑問です。

ChatGPTはこれらの質問に対して一瞬で見事な回答を出してくれましたが、

長くなるので、ここには転記しません。

もしもご興味があるなら、ご自身でChatGPTに質問してみてください。

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　(3)テキスト生成AIと画像生成AI

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上記はテキスト生成AIの例ですが、一方で画像生成AIの進化も凄まじいです。

「ロゴを探している企業経営者は、もはやグラフィックデザイナーの

専門知識に頼るのではなく、画像生成システムによって生成された

提案の中からロゴを選びます。」

（「AIによる画像生成、私たちの想像力の汚染」より）

「AIによる画像生成、私たちの想像力の汚染」の面白いところは

テキスト生成AIと画像生成AIでは重要な違いがあると指摘している点です。

「クリエイティブな分野におけるAIの普及が進む一方で、

テキストと画像には重要な違いがあります。」

（「AIによる画像生成、私たちの想像力の汚染」より）

つまり、プログラマとテキスト生成AIとの関係と、イラストレーターと

画像生成AIとの関係には重要な違いがあるということです。

その重要な違いについては次回配信で解説します。

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あとがき

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