Yoko Iwama 岩間陽子

🇺🇸🇯🇵 "It's unclear whether there is a risk the US would miss the overall March 2028 deadline to complete shipments" Always funny when the text contradicts the headline. Now, let's talk about Tomahawk. Japan just received their first missiles last month. If deliveries are scheduled for completion in March 2028, that's 200 missiles per year. Raytheon has production capacity for 600 per year, which is being increased to 1000 per year. Production capacity is shared between new built Block Vs and recertification/upgrade of Block IVs to Block V. The US orders very few new Block Vs for itself, so FMS orders are key to meeting the production line's Minimum Sustaining Rate of 90/year. Bloomberg claims that in 2025, 100 new Block Vs were produced and 240 recertifications. The delivery schedule on the P-1 has 165 new Block Vs for the US and 208 recertified Block Vs in FY2025. Either way we're talking about a little over half of total production capacity. That still leaves room to deliver all of Japan's missiles with some left over for US orders, which still haven't even increased. The US does not need more production capacity for themselves until they place some significant orders. This will likely only happen if Tomahawk procurement dollars are boosted for FY2027, which is not imminent. If the US feels that it needs to replenish its Tomahawk inventory more quickly because of INDOPACOM requirements, they are better off just delivering the missiles to Japan, because CENTCOM can't steal those. Tomahawks in JSDF inventory honestly provide greater deterrence in the region.

全米経済研究所（NBER）による7億人のChatGPT利用実態調査で、AIが「社会を平等にする魔法のツール」ではなく、純粋に「既存の格差を物理的に増幅させる装置」として機能しているという驚愕の現実が明らかになりました。 AIの利用目的の大半が個人的な消費に費やされる一方で、高学歴層のみが仕事の生産性向上にAIを最適化し、社会の構造的な分断を加速させている事象です。 その驚愕の詳細と格差の仕組みを3つのポイントにまとめました。 1. 用途の『偏り』 7億人のデータが示すのは、AIが仕事（27%）よりも個人的な用途（73%）に圧倒的に消費されているという事実です。世間で騒がれている高度なコーディングへの活用は全体のわずか4.2%に過ぎず、大半のユーザーは日常の助言や情報収集といった個人的なノイズの処理に計算能力を浪費しています。 2. 労働の『格差』 最も驚愕なのは、学歴や既存のステータスが高い層ほど、AIを自身の業務プロセスへ統合しているというデータです。彼らはAIを「単なる相談相手」ではなく、自身の生産性を底上げするインフラとして最適化しており、結果として労働市場における勝者と敗者の差が指数関数的に拡大しています。 3. 分断の『加速』 「AIが社会を平等にする」という前提は完全に崩壊しました。実際には、AIという強力な計算リソースの活用能力が、既存の階級システムをより強固なものへと変換しています。テクノロジーは弱者を救済するのではなく、強者のパフォーマンスをさらに加速させるための装置として完全に機能しているのです。