CursorやWindsurfのようなAIコーディングアシスタントを使用している場合、MCPはアシスタントがユーザーに代わって外部ツールを使用できるようにする共有プロトコルです。例えば、MCPを使えば、AIモデルはデータベースから情報を取得したり、Figmaでデザインを編集したり、音楽アプリを制御したりすることができます。これらはすべて、標準化されたインターフェースを介して自然言語の指示を送信するだけで実行できます。ユーザー（またはAI）は、コンテキストを手動で切り替えたり、各ツールのAPIを学習したりする必要がなくなります。MCPの「翻訳者」が、人間の言語とソフトウェアコマンドの間のギャップを埋めてくれるのです。

MCPとは、一言で言えば、AIアシスタントにあらゆるデジタルデバイスやサービスを操作できる万能リモコンを与えるようなものです。AIは独自の世界に閉じ込められるのではなく、他のアプリケーションのボタンを安全かつインテリジェントに操作できるようになります。この共通プロトコルにより、MCPインターフェースを備えたツールであれば、 1つのAIで数千ものツールと連携できます。新しいアプリごとにカスタム統合を行う必要がなくなります。その結果、AIアシスタントの能力は飛躍的に向上し、単に会話するだけでなく、実際に使用するソフトウェア内でアクションを実行できるようになります。

TikTok では、予想どおりに視聴回数がフォロワー数にまったく変換されません。多くの場合、動画は口コミで広まりますが（「TikTok から口コミ動画が送られてきた」という言い方があります）、すべてがうまくいっても、作成者が獲得できるフォロワーはわずか 50 人程度です。

それぞれの主要プラットフォームにおける「視覚化」という用語の意味を調べてみましょう。明らかになったのは、時間の経過とともに、ビュー（コンテンツを見た人）とインプレッション（フィードでコンテンツをスクロールしただけの人々）の差がほぼ消滅したということです。

TikTok : 動画が始まってすぐに、たとえ一瞬でも視聴回数がカウントされ、自動リプレイごとに個別の視聴回数としてカウントされます。

Instagram : TikTok と同じ基準で、フィードをスクロールしているときに表示される動画はすべて視聴回数としてカウントされます。

Facebook では、ビューを「リールまたはビデオが再生された回数と、写真またはテキストが画面に表示された回数の合計」と定義しています。この混乱した定義は、誰もが目にするわけではない方法で、「3 秒の視聴」(少なくとも再生をクリックしたユーザー) と「1 分間の視聴」(実際にコンテンツを見たユーザー) に分類されます。

X (Twitter): 動画が 2 秒以上再生され、プレーヤーの半分が画面に表示されている場合、視聴回数としてカウントされます。これらは自動的に開始される動画なので、この場合も視聴回数とインプレッション数は合計になります。

YouTube : 伝統的に、長い動画の視聴は 30 秒経過後にカウントされますが、この具体的な時間は公式ドキュメントに記載されていません。前述のとおり、Shorts は他の縦型動画プラットフォームと連携し、フィードに表示されるたびに 1 回の視聴としてカウントされます。

カリフォルニア州連邦裁判所にフェイスブックを相手取って起こされた訴訟によると、2016年にはすでに、一部の動画の視聴回数が人為的に最大900％も水増しされていたという。 2019年、Facebookは4000万ドルの罰金を支払うことでこの問題を解決した。

もしプログラマーの世代全体が「真に自らの力で問題を解決する満足感を知らない」、そして何時間もバグと格闘することで得られる「深い理解を経験することがない」のであれば、AIの指示のもとでしか機能しない、ボタン操作をするだけの労働力になってしまう可能性がある。彼らはAIに適切な質問をするのは得意だが、その答えを真に理解することはできないだろう。そしてAIが間違っている場合（多くの場合、微妙な形で間違っている）、これらの開発者はそれに気付かないかもしれない。これは、コードにバグやセキュリティ上の脆弱性を紛れ込ませる原因となる。

ブラインド・コピー＆ペースト・コーディング：AIに定型文を書かせるのは良いことですが、AIが生成したコードがなぜ動作するのか理解していますか？自分では実装も説明もできないコードを貼り付けてしまう場合は、注意が必要です。特に若い開発者は、AIのおかげでコードをこれまで以上に早くリリースできると報告していますが、特定のソリューションを選んだ理由やエッジケースへの対応方法を尋ねると、答えが返ってきません。代替案をあれこれ検討することで得られる基礎知識が、まさに…欠けているのです。

ある開発者は、もはやエラーメッセージを完全に読むことすらせず、AIに送っていると告白しました。その結果、AIが利用できない、あるいはAIが行き詰まった場合、従来の方法で問題を診断する方法がわからなくなってしまいます。

かつては難しいバグを解決できた時の喜びだったものが、今ではAIが5分以内に解決策を提示してくれないと苛立ちを感じるようになった。

デバッグスキルは衰え、スタックトレースやエラーメッセージにうんざりしたため、AIにコピー＆ペーストして修正するようになった。「まるで人間のクリップボードみたいだ」と彼は嘆き、盲目的にエラーをAIに送り、解決策をコードに書き戻す。以前はエラー一つ一つが彼に何か新しいことを教えてくれたのに、今では解決策が魔法のように現れ、何も学ばない。