10年先を超えると公開情報が薄く、既存の“確度の高い予測”に頼りにくくなります。その分、人が自分の頭で考えていける道筋を置けたと思っています。仕上げとして、訪問者がさらに先を考えるための“思考キット”を添えておきます。

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思考キット（日本語）

1) 観測の物差し（Leading Indicators）

• 計算コスト/電力単価/レイテンシ（端末↔クラウド↔エッジの分担）

• 高齢化率×就労率×再教育受講率（労働構造の転換速度）

• 在宅医療の継続率/停電時ケア継続率（レジリエンス）

• 低空域運航回数/苦情件数/受容度（eVTOL・ドローンの社会実装）

• 文化支出比率/小箱ライブ動員/地域制作本数（“体験”経済の厚み）

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2) 不変要素（Invariants）

• 安全・公平・説明責任は“新技術”の導入速度を左右する。

• インフラは“平時コスト×災害価値”の積で評価される。

• 人は“時間と気力”の節約に対価を払う（道具化の原理）。

 

3) 弱い兆し（Weak Signals）を拾う視点

• “家庭内だけで完結”するAIツールの口コミ/カスタム市場

• 地域通貨＋公共ポイントの税・手当との直結事例

• 学校外スタジオ（商店街/図書館/病院）でのPBL定着度

• 音楽×医療×高齢者コミュニティの“歌うリハビリ”普及度

 

4) 分岐の軸（Scenario Axes）

• ローカル処理優位 ←→ クラウド集中

• 合意形成が速い ←→ 慎重で遅い（規制・社会受容）

• 体験消費重視 ←→ 価格最優先

• 自助・共助主導 ←→ 公助主導

 

5) 意思決定トリガ（再設計のしきい値）

• テレヘルス比率がX%超 → 診療報酬・人員配置の再設計

• AVの重大事故率が人間のY%未満 → 走行エリア・専用レーン拡張

• 家庭NPU普及Z% → 行政手続き“AI前提化”へ移行判断

• 再教育受講率50% → 学習口座上限引上げ（財源シフト）

 

6) 自分で考えるための問い（Visitors’ Prompts）

• 「この領域で“下準備を機械に任せる→人が確かめる”に置き換えられるのは何か？」

• 「緊急時に“ここだけは止めない”機能は何か？家/学校/地域/病院で書き出す」

• 「1年以内に試せる小さな実験は？（評価指標と中止条件も一緒に）」

• 「得られたデータを誰とどう共有すると、次の意思決定が速くなるか？」

 

Thinking Kit (English)

1) Leading Indicators

• Compute cost / electricity price / latency (device–edge–cloud split)

• Aging rate × employment × re-education uptake

• Continuity of home-care during outages (resilience)

• Low-air operations vs. complaints & acceptance

• Cultural spend / small-venue attendance / local productions

 

2) Invariants

• Safety, fairness, and accountability govern adoption speed.

• Infra value = (everyday efficiency) × (disaster utility).

• People pay to save time & mental energy.

 

3) Weak Signals

• Word-of-mouth growth of offline-capable home AI tools

• Local currencies/points directly linked to taxes/benefits

• PBL studios outside schools (main street, libraries, hospitals)

• “Singing rehab” programs (music × medicine × seniors)

 

4) Scenario Axes

• Local-first compute ↔ Cloud-centric

• Fast consensus ↔ Slow/precautionary regulation

• Experience-led spending ↔ Price-led

• Self/community help ↔ Public-sector led

 

5) Decision Triggers

• Tele-health ≥ X% → redesign reimbursement & staffing

• AV severe-crash ≤ Y% of human → expand zones/lanes

• Household NPU ≥ Z% → shift public services to AI-first

• Re-education ≥ 50% → raise learning-account caps (budget shift)

 

6) Questions for Visitors

• “In this domain, which prep tasks can be delegated to machines with human verification?”

• “Which functions must never stop in an emergency (home/school/community/hospital)?”

• “What small experiments can we run in 12 months—with metrics and stop rules?”

• “Who should share which data to speed the next decision?”

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