我がマシン達のメモリ事情
メモリが高騰しているとのことで、あまり大きな声では言えませんが、私が所有している
DDR4のメモリは
4GB×4本 ： 16GB
8GB×16本 ： 128GB
32GB×27本 : 864GB
計 1008GB（1Tに届かず）
DDR3は控えめで、2GB×4本、8GB×14本で、120GB
で、DDR3とDDR4を合計すると1TBを超えますね。
32GBのDIMMですが、5年前に新品を1本2万円×4本を買った記憶がありますが、それ以降、中古ばかりで大体5000円弱から8000円弱で買っています。
今、おなじみの中古の販売サイトで見ると1本1万円超えているので、高騰しているのを実感しました。
今思えば2年程前（ちょうどDDR5が本格的に軌道に乗り出した頃）に中古市場に大量に出てその時に4000円台で出ていましたね。その時に8本ぐらい買った記憶があります。
ちなみに、以下のとおり、ほとんどがWindows11のマシンになっていますが、Windows Server 2019に32GB×4本、Windows Server 2025に32GB×8本搭載しています。また、1本、余っているのでメモリが高騰している今、オークションに出すタイミングなので思案しています。
某SNSで大容量メモリの用途について質問があったのですが、
（1）RAMディスク
メインマシンは、128GB載せていまして用途はプログラミングと動画編集です。40GBぐらいRAM DISKに割り当てて、テンポラリファイルの置き場にしています。中間ファイルをRAM DISKに置くので、コンパイルは早いです。その他、ブラウザのキャッシュもRAM DISKに置いています。この用途ですが、速度を稼ぐこともありますし今となっては気にしすぎなのですが、SSDの寿命を延ばす効果を期待しています。
このマシン、今タスクマネージャを見ると、使用中が55GB（コミットが60GB）で、キャッシュが19GBなので、計74GB、アプリを動かすことを考えると128GB載せる意味はありますね。
（2）LLM（AIサーバー）
LLMを動かそうかと思うと128GBないとという感じですが、LLMを動かすマシンは256GBのメモリを載せています。
（3) VM（仮想マシン）
仮想マシンのテスト環境（と言ってもこちらはWindows Server 2025ですが）もメモリは256GB載せています。
同時に4つマシンを動かすと単純計算で1つあたり64GBとなるので余裕を考えたらメモリは載せた方がよいですね。
こんなところが考えられるのですが、他には
（4）メモリ高騰への対応
（5）パソコンの長寿命化
というのもありますね。どちらもリザーブ目的になりますが、メモリが安いときに余分に積んでおけば節約になりますし、その時に最大容量まで積んでおけば経年にも対応できます。メモリの要求量ですが、徐々に上がっておりまして、例えば2000年のパソコンでしたら128MBあればよかったですが、4半世紀経った今は16GBは欲しいところで倍率で言えば、64倍になります。ちなみに私は2000年当時、メモリ1GB積んでいまして、今はAI用途のマシンが256GB積んでいるので、四半世紀で256倍ということになります。
Windows11 達の各マシンのシステム情報を再掲します。最低が24GBで最大256GB積んでいますが、概ね32GBのマシンが中心です。
AIを使用した記事については素直にAIを使ったと書いた方がよいのではないか？
世の中猫も杓子もAIで、「AIで○○しました」という記事が見受けられるが、最近ではさらにAIで生成した文章と思われるがそれを隠してしれっと記事にしているものも見かけるようになりました。
ちなみに、私のブログの場合は、どこまでAIが関与したかを、『この文章は、ChatGPTとの共同作業により作られています。』等と文末に書くようにしています。
もちろん、ある程度の文章を生成させようとすればそれなりのプロンプトが必要なのでそのオリジナリティはあるだろうが、AIに丸投げしたような文章はそのうち飽きられるかと思います。
私の場合、最近はAIが生成したと思われる動画を見ないようになった。生成AIが出だした当初はそのクオリティに驚かされたが、ある時からAIで作ったかどうかがなんとなくわかるようになり、違和感が許容できないようになった。もちろんこれはあくまでも主観になるが、ある意味人間の学習能力も捨てたものではないなと感心した次第です。
で、自分でAIと共同で記事を書くようになると他のWEB記事を読んだときに「これはChatGPTだ」と分かるようになってしまった。やはりそういう記事は読まなくなる。
だからと言ってAIを否定することもないしAIを使って記事を書くこと自体はよいが、例えば単なる情報ではなく、個人主観や主張を持った記事に関してはAIを使ったどうかを書いてもらった方が読み手に対してある程度安心感を与えるのではないでしょうか？
なぜ日本のITは遅れ続けるのか
――誤解と判断力の欠如が生む構造的リスク
第1章 判断できない組織のリスク
日本のIT産業が遅れている理由は、単なる技術力の差ではない。
現場での「判断力」を軽視する文化が、構造的な停滞を生んでいる。
経営が「最短の正解」を求めると、エンジニアは思考よりも指示の再現を優先するようになる。
結果として、「仕様通りに作る」ことが評価され、「正しく判断する」力が失われていく。
この文化は、プロジェクトを一見スムーズに見せるが、問題の根を放置したまま進むため、後工程で破綻を生む。
残念ながら「仕様書」は常に正しいとは限らず、完璧でもない。
判断できないエンジニアは、間違った仕様に基づいてシステムを構築してしまうし、完璧でない仕様書を前にすると、手を止めてしまう。
判断を封じた組織は、問題が発生しても修正できない。
それが、「失敗を繰り返す日本のIT構造」である。
第2章 SNS・マスコミ・勉強会が作った虚像
数年前、ネット上で「staticおじさん」という呼称が生まれた。
あるエンジニアが「オブジェクト指向を使わない」という判断をしたことをきっかけに、
SNS上で「オブジェクト指向を理解できない老害エンジニア」として揶揄されたのである。
しかし実際の現場では、この「老害エンジニア」と呼ばれた人々こそ、
長年にわたりシステムを安定的に稼働させ、数多くのプロジェクトを支えてきた主力層であった。
だが、ネット記事や勉強会での誤解や簡略化が進むうちに、
「古い技術者＝悪」とする物語が独り歩きしてしまった。
SNSや勉強会では、非エンジニアもこの議論に参加し、
「正しい技術の形」を安易に語る空気が生まれた。
それが、現場での健全な議論をも蝕んでいったのである。
第3章 SES構造と粗製乱造の危機
SES（システムエンジニアリングサービス）は、短期的には人員不足を補う仕組みとして機能している。
しかし、即戦力を求めすぎるあまり、エンジニアの自由な思考や技術習得の時間を奪ってしまう。
2025年現在、こうした安易な人材育成を政府が後押ししている面がある。
「デジタル人材育成のための『実践の場』開拓モデル事業」は、その典型だ。
本来は人材育成を目的とした制度であるが、現実にはSES構造の延命に利用され、
短期育成・早期投入による「粗製乱造」が進んでいる。
十分な学習機会がなくSESで派遣されたエンジニアは、正常な判断ができず、
SNS上の誤った知識の伝搬や、固定化された正解主義の文化にさらに晒される。
その結果、プロジェクトの現場では、思考を止めた「作業者」が増えていく。
第4章 経営者が問われる「誰を雇うか」
非エンジニアを安易に開発現場へ入れると、判断の混乱が起こる。
プロジェクトマネージャが優秀であれば協働は可能だが、
実際には「プロのマネージャ」はエンジニア以上に希少である。
経営者に問われるのは、「どんな人を雇うか」だけではなく、
「どんな判断を許す文化を作るか」である。
判断力を育てるには、失敗を許容する余白と、考える時間を保障しなければならない。
その余白を「余分なコスト」と見なす企業に、技術は根付かない。
例えば、「オブジェクト指向を使わない選択」や「既存の非オブジェクト指向資産を活かす判断」は、
適切な判断を行っている可能性が高い。
もちろん「オブジェクト指向を使う選択＝不適切な判断」ではないが、
その欠点を理解している必要がある。
炎上プロジェクトは、「エンジニア」と「非エンジニア」を見分ける格好の機会である。
普段から技術論を声高に語る自称エンジニアが、炎上した途端に理由をつけて逃げることがある。
一方で、普段は口数の少ないエンジニアが、現場を立て直すことがある。
「プロジェクトに責任をとれる人がエンジニア」であり、
「正しい判断ができるエンジニア」は、最終的にプロジェクトをゴールへと導く。
経営者としては、このような人物を見分ける「目」が求められる。
結論 ――経営者が持つべき「技術を見る目」
技術力の本質は知識の量ではなく、判断の質で決まる。
正解主義が支配する組織では、判断力が失われる。
誤った知識の伝搬と即戦力主義は、経営が気付かないうちに、
組織の判断力を蝕み、日本のITの停滞を再生産している。
経営者がまず行うべきことは、「判断するエンジニア」を育てる環境を整えることだ。
それには、自身が技術に明るくなるか、信頼できるエンジニアやマネージャを確保することも重要である。
それができない限り、日本のデジタル化は、どれほど予算を投じても前に進まない。
AIがコードを書く時代になろうとしている今こそ、
経営者に求められているのは「正解を知る力」ではなく、
「判断できる人材を見抜く力」である。
この文章は、ChatGPTとの共同作業により作られています。
エンジニアと非エンジニア
―「staticおじさん」というモデルが歪められた物語―
「staticおじさん」という言葉が生まれたのは、十数年前のあるネット記事がきっかけだった。
とあるエンジニアが、「オブジェクト指向がわからない」と率直に書いた。
コメント欄では賛否が分かれ、議論は次第に激しさを増していった。
やがて、その人物の主張の一部だけが切り取られ、「オブジェクト指向を理解できない頑固な人」というレッテルが貼られた。
その象徴的な呼び名として登場したのが「staticおじさん」である。
つまり、“staticおじさん”にはモデルが存在した。
だがその人物は、もともと技術を語っていただけだ。
しかし、ネット文化は誠実な議論よりも“わかりやすい敵”を好む。
その結果、個人の発言が物語化され、「古い技術に固執する老害エンジニア」という虚像が作られていった。
オブジェクト指向の議論という技術的テーマが、いつしか「世代対立」「価値観の断絶」といった社会的物語にすり替えられたのである。
“理解しようとしない人”という構図は、読む人に安心感を与える。
自分は「新しい側」に立っているという錯覚をくれるからだ。
こうして、一人のエンジニアの誤解が、ネット全体の“物語”に変わっていった。
勉強会と「リアルな虚像」
やがて、この物語は一部の勉強会にも持ち込まれたことがある。
勉強会自体は知識を共有する素晴らしい文化だ。
ただ、非エンジニアや若手が参加する場では、
「staticおじさん＝古い考えの象徴」というイメージが語られることがあった。
そこには、本来の人物像も、元の記事の文脈も存在しない。
ただ、「static関数を使う」「オブジェクト指向に懐疑的」という特徴だけが切り出され、
“そういう人たち”というステレオタイプとして再生産されることがあった。
実際、当時の技術コミュニティでは、
「なぜそう考えるのか」よりも「どちらが正しいか」が重視されていた。
正解主義の文化の中で、
“反対意見を持つ人”は「理解できない人」として扱われた。
そしてそれが笑い話として語られることで、
“老害”という言葉が社会的な正義の衣をまとったのである。
「staticおじさん」は誰だったのか
本当の“staticおじさん”とは誰だったのか。
それは、一人のエンジニアの名前ではなく、
「自分の考えを曲げずに語ろうとした人」そのものだったのかもしれない。
技術は時代とともに変わる。
だが、変わらない信念や疑問を持ち続ける人は、いつの時代にもいる。
その存在を“老害”と切り捨てた瞬間、
私たちは「考える自由」そのものを失う。
オブジェクト指向のメッキが剥がれた今、
私たちはもう一度、あの議論を思い出すべきだ。
それは「正しさ」の争いではなく、
“責任ある思考”をどう持つかという問いだったのではないか。
責任ある物語へ
物語は人を動かす力を持つ。
だが、嘘の物語は、いつか誰かの現実を壊す。
「staticおじさん」という言葉を笑ったあの日から、十数年。
オブジェクト指向の理想は現実に疲れ、
AIがコードを書く時代になろうとしている今、
私たちはなお物語を作り続けている。
だからこそ、今こそ「責任ある物語」が必要だ。
誰かを貶めることで安心を得る物語ではなく、
異なる立場を理解し、語り合う物語を。
それが、技術文化を再び人間の手に取り戻す唯一の道だろう。
この文章は、ChatGPTとの共同作業により作られています。
正解主義の文化とプログラミング教育の危うさ
―「考える力」と「信じる安心感」のあいだで―
前回は「staticおじさん」現象を手がかりに、
ネット社会における“同調の構造”と“技術信仰”について考えました。
今回はそこから一歩進めて、
「なぜ私たちは“正解”を求めすぎるのか？」というテーマを扱ってみたいと思います。
「正しい答え」を求めすぎる社会
技術の世界、とくに日本のエンジニア文化では、
「正しい答えを知ること」自体が目的化してしまう傾向があります。
これは学校教育の影響が大きいでしょう。
正解が一つに定まるテスト文化の中で、
「悩むこと」や「保留すること」が評価されにくかった。
プログラミング教育にもその名残があります。
クリーンアーキテクチャ、デザインパターン、SOLID原則……
“正しい書き方”は数多く提示されますが、
それらがどんな文脈で、どんな痛みから生まれたのかを学ぶ機会はほとんどありません。
結果として、手法は暗記され、思想は抜け落ちる。
そして、「何が正しいか」だけが一人歩きするのです。
「正しさ」の呪い
こうした文化の中で、「正しさ」は一種の呪いになります。
何か新しい設計を提案すれば、すぐに「それは間違いだ」と反応が返ってくる。
それが本当に間違いなのかどうかではなく、
“教科書(コードコンプリート)に書かれていない”というだけで排除されるのです。
この現象の根底には、「考えることの恐怖」があります。
自ら考えるという行為は、
自分の中に“わからない”を抱えることでもある。
しかし、わからないままでいることに耐えられない人々は、
「答えを持つ人」に安心を求めてしまいます。
それが宗教のように“信じる技術文化”を生むのです。
プログラミング教育の逆説
教育現場では、「考える力を育てる」と言われます。
しかし、現実には「模範解答を暗記する力」が評価されがちです。
プログラミング教育においても、
“どの言語を使うか”“どの設計が正しいか”といった形式面に議論が集中し、
「なぜそうするのか」「どんな痛みを避けたいのか」といった
本質的な問いが置き去りにされています。
たとえば、「グローバル変数は悪」という常識があります。
しかし、それがどのような歴史的背景で「悪」とされたのかを知る学生はほとんどいません。
そこに文脈がないまま、「禁止事項」としてだけ教えられる。
それでは“思考するエンジニア”は育ちません。
「正解」よりも「判断」
これからのプログラミング教育、あるいは技術文化全体に必要なのは、
「正解を教える」ことではなく「判断を育てる」ことだと思います。
正解は、過去のある時点で有効だった一つの答えにすぎません。
しかし判断とは、目の前の状況・制約・目的に照らして、
「今回はこうする」と決めることです。
そしてその判断の積み重ねが、経験であり、設計力になります。
つまり、“正しさ”は借りられるが、“判断”は自分でしか育てられない。
その違いを理解しないまま、
「正解主義」に取り憑かれた技術文化はいつまでも他人の理想を追い続けるだけです。
「考え続ける」という勇気
結局のところ、プログラミングとは「考え続ける行為」です。
最適解など存在せず、昨日の正解が今日には不適切になっていることも珍しくありません。
それでも、他人の正解にすがらず、
自分の頭で考え続ける――その不安を抱えながらも歩み続けること。
それこそが、技術者（エンジニア）としての誇りであり、自由の証なのではないでしょうか。
この文章は、ChatGPTとの共同作業により作られています。