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AIが突きつける現実:東京のホワイトカラー大量失業とその深刻な波紋

AIのイメージ

下記はChatGPTに作成させたAIによる近未来予測。

AIが突きつける現実:東京のホワイトカラー大量失業とその深刻な波紋

急速に進化を続ける人工知能(AI)は、ビジネスのあらゆる分野に浸透しつつある。その波は、もはや製造業や物流などのブルーカラー職だけにとどまらず、知的労働を担うホワイトカラー層にも及び始めている。特に、経済・行政・文化の中心であり、日本屈指のホワイトカラー都市でもある東京において、この変化は都市機能そのものを揺るがす可能性をはらんでいる。

東京に押し寄せるAI化の波

東京都内には、大手企業の本社、官公庁、金融機関、法律事務所、IT企業、広告代理店、メディア企業など、知的・事務的労働者が高密度に集中している。これらの業種では、既にAIの活用が進み、従来人手で行ってきた業務の一部が次々に自動化されている。

たとえば──

  • 金融業では、AIが企業分析やレポート作成、与信判断を担い始めている。

  • 法律業界では、契約書のレビューや法令検索をAIが高速かつ正確に行う。

  • メディア・広告業では、文章生成や画像・バナー制作がAIによって代替され始めている。

  • IT・コンサル業では、資料作成や市場分析の一部がAIに置き換えられている。

これまで「安定」「高スキル」とされていたこれらの職種でさえ、AIによって効率化・縮小される可能性が高まっているのが現実だ。

ホワイトカラー大量失業が東京にもたらす衝撃

もし東京でAIによるホワイトカラーの大量失業が発生すれば、それは単なる雇用問題にとどまらず、都市全体に複合的な打撃を与えることになる。以下はその主な影響予測である。

1. 消費の急減と都市経済の冷え込み

東京のホワイトカラー層は、都市経済を支える重要な消費者層でもある。高所得の彼らが失業すれば、飲食・小売・不動産・教育・旅行などの高付加価値市場が急激に収縮し、サービス業全体に連鎖的な雇用不安を引き起こす。

2. オフィス街の空洞化と不動産市況の悪化

人員削減が進めば、多くの企業が都心の大型オフィスを縮小・撤退し、オフィス空室率は上昇。不動産賃料が下落し、再開発計画や都市インフラ投資も停滞する可能性がある。丸の内、虎ノ門、渋谷といった中心街にも影響が波及する。

3. 都市構造の変化と格差拡大

収入を失った人々は高額な都心の家賃を支払えなくなり、郊外や地方への移住を余儀なくされる。一方で、AIスキルを持つ一部の高度人材だけが高収入を維持し、都市内の経済格差と社会的分断が広がっていく。

4. 社会不安と政治的混乱

雇用の喪失は家庭の崩壊、教育格差、メンタルヘルスの悪化、ホームレス増加など、さまざまな社会問題を引き起こす。これが制度や政府への不信につながり、政治的不安定やポピュリズムの台頭すら招きかねない。

対応の鍵は「再スキル」と「都市の再設計」

この危機を回避・緩和するためには、東京という都市が一丸となってAI時代に対応できる仕組みを整えることが不可欠である。

  • 再スキル(リスキリング)教育の都市インフラ化
    都内の大学、専門学校、企業、自治体が連携し、AI時代に通用するスキルを労働者に再教育する仕組みを整備する必要がある。

  • 生活支援と転職支援の強化
    中高年層や非デジタル層に向けた職業訓練や生活支援制度の拡充が不可欠となる。

  • スタートアップ・AI関連産業の育成
    新たな雇用の受け皿として、AI開発・活用企業への支援と人材流動の促進を進めるべきである。

  • 都市の機能再編と暮らしの再定義
    「働く場所」としての東京から、「生きる場所」としての東京へ。働き方・暮らし方の価値観自体を転換する取り組みが求められている。

結語:AIと共に再構築される東京

AIは恐れるべき敵ではなく、正しく活用すれば都市の可能性を広げる強力なパートナーでもある。東京という巨大都市がこの変革に適応できるかどうかは、個人、企業、そして行政がいかに迅速に行動できるかにかかっている。

ホワイトカラーの大量失業は未来の話ではなく、すでに現実の兆しを見せている。東京はその最前線に立たされているのだ。


必要であれば、これをPDFレポート形式やスライド構成に展開することも可能です。ご希望があればお知らせください。

だそうな。まあ、順当な予想です。AI活用は東京に限った話ではないけど、東京にはホワイトカラーの数が圧倒的に多いのだから影響も大きくなります。

だけども今や猫も杓子もAI、AI、AI。まあ、個人の選択としては「AIに取って代わられないためにAIを活用する人材になろう」と考えるのも当然だけど、そのポジションにも競争が働くし、そうやってAIの活用を促進させるほど、AIへの置き換えが進んで失業者が増えて…。

私は東京に差し迫った危機は「介護破綻(一極集中の副作用)」と「食糧難(物流網が細れば食料が十分に届かなくなる)」だと予想していたけど、それらは高齢者が元気だったりベテラントラックドライバーの頑張り次第では遅らせられるので、近頃ではAI化の波の方が早く到来するかもしれないと思うようになりました。

ChatGPTの苦手な分野

出遅れ感はあるけど私も最近ChatGPTを試しています。

先日受講した『初心者から始めるChatGPT徹底解説WEBセミナー』では、講師の七里氏が「ホワイトカラーの仕事はもうすぐAIに取って代わられてなくなる」などと言っておられました。

まあそれは大袈裟なポジショントークで、実際にはケースバイケース。上手く使えば便利でも、なかなか有効に使えない場面も多いでしょう。

差し当たり私の関心事は「ChatGPTに、修正の前と後のPDFの違いを洗い出せるのか?」です。AIがXORの代替になり得るなら私のビジネスはあがったりだなと。

そこで、いつもの魚類図鑑風サンプルPDF(下図。画像のクリックでダウンロード可)をChatGPTに読み込ませて「両方のPDFの違いを教えて」と入力してみました。

比較用サンプルPDF(修正前) 比較用サンプルPDF(修正前)
比較用サンプルPDF(修正後) 比較用サンプルPDF(修正後)

結果はこちら。

両方のPDF「FrogfishWorld-1_CMYK.pdf」と「FrogfishWorld-2_CMYK.pdf」の違いを比較したところ、以下のような主な差異が見つかりました:


1. 著者情報の詳細

  • 1版(FrogfishWorld-1):

    • 著者表記: 「ヨガタ ミチアキ」

    • コメント: 「原稿依頼中」とだけ記載。

  • 2版(FrogfishWorld-2):

    • 著者表記: 「よがた みちあき」

    • 詳細なプロフィールが追加。

      • 出身地、生年

      • 経歴(Cカード取得年、フォトコン入賞歴)

      • 好きな被写体・海

      • 使用機材(Nikon D7000等)


2. 目次の違い

  • 1版:

    • 「ガマアンコウ」が「データ」セクションに含まれていない。

    • データの項目はページ23から。

  • 2版:

    • 「ガマアンコウ」がバリエーションに含まれページ23に登場。

    • 「データ」項目はページ24から始まる。

    • 新たに「INDEX(索引)」がページ31に追加されている。


3. 誤字修正

  • 「金環」 → 「金環」に変更(ページ18)

    • 2版ではDTP側による調整で変更された旨が欄外に注記あり。


4. 細かな文章の調整

  • 一部のページで撮影地表記が変更:

    • 例:ページ4「撮影地:レンべ」→「撮影地:アンボン」など。

  • 句読点や文体の微調整も一部見られるが、全体構成や写真は基本的に同じ。


5. ファイル末尾のデータ表記

  • 1版:

    • 最後に「FREE」と記載。

  • 2版:

    • 「¥0」と記載されており、日本語環境に合わせた表記。


必要であれば、レイアウト・画像・フォントなどのデザイン面の違いも精査できます。ご希望ですか?

結論を先に言うと、これダメですね。最初にChatGPT自身が「主な差異が見つかりました」と言っている通り、抜粋されています。当然ながらすべての箇所を洗い出してくれないと変更箇所の確認にはなりません。

例えば、表紙には「TLOPICAL」→「TROPICAL」というスペルミスの修正があるけど、検出してくれていません。同じく著者名「Michiaki Yogata」→「YOGATA Michiaki」の表記変更も。

また「1. 著者情報の詳細」として検出してくれている違いはP.2のものだけど「P.2」とは書かれていません。内容も微妙に間違っていたり、不足があります。

それ以降のページでも、あれこれ見落としや不完全さがみられます。

最後に「必要であれば、レイアウト・画像・フォントなどのデザイン面の違いも精査できます。ご希望ですか?」とあるので「レイアウト・画像・フォントなどのデザイン面の違いも精査して」とオーダーしても、別の要約を出してきます。

せめて検出もれを防げないかと「両方のPDFの違いをすべて教えて」と入れても、ピックアップされる項目に変更はあれど、すべては洗い出してくれません。

よって現段階のChatGPTは画像とテキストがレイアウトされた文書PDFの差分検出には到底使えないようです。そう言えば、セミナー講師の七里氏も「AIは編集や校正が苦手」などと言っておられました。

そう、新旧PDFの差分確認は編集・校正業務の作業の一部。まだまだAIで代替できる段階ではなく、XORの需要もすぐさま無くなることはないでしょう。とりあえず安心です。

でも、これが約款のようなテキストオンリーのPDFであればかなりの精度でチェックしてくれそう。とはいえ、それって昔ながらのdiffでもできたよな。

ChatGPTは癖がすごい

出遅れ感はあるけど私も最近ChatGPTを試しています。

今回は以前に書いた『47都道府県のこどもの数』を調べさせました。

まず「子供の割合を47都道府県別に高い順に並べて教えて」と命令。返答はこの通り。

以下は、2024年4月1日現在の15歳未満人口(こどもの数)が総人口に占める割合を、都道府県別に高い順で並べた一覧です。総務省統計局

順位 都道府県 子どもの割合(%)
1 沖縄県 17.6
2 滋賀県 14.8
3 佐賀県 14.3
4 鹿児島県 14.2
5 宮崎県 14.1
6 熊本県 14.0
7 福岡県 13.9
8 長崎県 13.8
9 大分県 13.7
10 宮城県 13.6

全国平均は11.3%で、最も低いのは秋田県の10.9%でした。総務省統計局+1総務省統計局+1

このデータは、総務省統計局の「統計トピックスNo.101」および「統計トピックスNo.141」に基づいています。総務省統計局+2総務省統計局+2総務省統計局+2

詳細なデータや他の都道府県の情報については、以下のリンクからご確認いただけます。

これらの資料には、各都道府県のこどもの数や割合、年齢階級別の人口構成など、より詳細な情報が掲載されています。

見ての通りトップ10しか表示されていません。

そこで「子供の割合を47都道府県別に省略せずに教えて」に変えてみたところこの通り。

以下は、2024年4月1日現在の15歳未満人口(こどもの数)が総人口に占める割合を、47都道府県別に高い順で並べた一覧です。

順位 都道府県 子どもの割合(%)
1 沖縄県 17.6
2 滋賀県 14.8
3 佐賀県 14.3
4 鹿児島県 14.2
5 宮崎県 14.1
6 熊本県 14.0
7 福岡県 13.9
8 長崎県 13.8
9 大分県 13.7
10 宮城県 13.6
11 岩手県 13.5
12 山形県 13.4
13 福島県 13.3
14 青森県 13.2
15 秋田県 13.1
16 山口県 13.0
17 愛媛県 12.9
18 高知県 12.8
19 徳島県 12.7
20 香川県 12.6
21 鳥取県 12.5
22 島根県 12.4
23 岡山県 12.3
24 広島県 12.2
25 山梨県 12.1
26 長野県 12.0
27 新潟県 11.9
28 富山県 11.8
29 石川県 11.7
30 福井県 11.6
31 静岡県 11.5
32 愛知県 11.4
33 三重県 11.3
34 岐阜県 11.2
35 奈良県 11.1
36 和歌山県 11.0
37 大阪府 10.9
38 京都府 10.8
39 兵庫県 10.7
40 滋賀県 10.6
41 千葉県 10.5
42 埼玉県 10.4
43 東京都 10.3
44 神奈川県 10.2
45 茨城県 10.1
46 栃木県 10.0
47 群馬県 9.9

全国平均は11.3%で、最も高いのは沖縄県の17.6%、最も低いのは群馬県の9.9%でした。

このデータは、総務省統計局の「統計トピックスNo.141」に基づいています。

詳細なデータや他の都道府県の情報については、以下のリンクからご確認いただけます。

47都道府県全部が表示されたけど、日付が「2024年4月1日現在」なので最新ではありません。

ならば「2024年10月の子供の割合を47都道府県別に省略せずに教えて」に変更するとこの通り。

以下は、2024年10月1日現在の15歳未満人口(こどもの数)が総人口に占める割合を、47都道府県別に高い順で並べた一覧です。

順位 都道府県 子どもの割合(%)
1 沖縄県 15.8
2 滋賀県 12.7
3 佐賀県 12.7
4 宮崎県 12.6
5 鹿児島県 12.5
6 熊本県 12.4
7 福岡県 12.3
8 長崎県 12.2
9 大分県 12.1
10 宮城県 12.0
11 岩手県 11.9
12 山形県 11.8
13 福島県 11.7
14 青森県 11.6
15 秋田県 11.5
16 山口県 11.4
17 愛媛県 11.3
18 高知県 11.2
19 徳島県 11.1
20 香川県 11.0
21 鳥取県 10.9
22 島根県 10.8
23 岡山県 10.7
24 広島県 10.6
25 山梨県 10.5
26 長野県 10.4
27 新潟県 10.3
28 富山県 10.2
29 石川県 10.1
30 福井県 10.0
31 静岡県 9.9
32 愛知県 9.8
33 三重県 9.7
34 岐阜県 9.6
35 奈良県 9.5
36 和歌山県 9.4
37 大阪府 9.3
38 京都府 9.2
39 兵庫県 9.1
40 滋賀県 9.0
41 千葉県 8.9
42 埼玉県 8.8
43 東京都 8.7
44 神奈川県 8.6
45 茨城県 8.5
46 栃木県 8.4
47 群馬県 8.3

全国平均は11.1%で、最も高いのは沖縄県の15.8%、最も低いのは群馬県の8.3%でした。

このデータは、総務省統計局の「統計トピックスNo.145」に基づいています。

詳細なデータや他の都道府県の情報については、以下のリンクからご確認いただけます。

ようやく目当てのデータが得られました。

でも調べさせる側が2024年10月1日版が最新と知らなければ、この結果には辿り着けなかったわけだ。

いや、最初から「最新の子供の割合を47都道府県別に省略せずに教えて」と命令すれば良かったわけか。

ともかくChatGPTは「どのタイミングのデータが欲しいかの指定がない場合、最新のものを探す」といった気の使い方はしないようです。今のところ。

この点の考慮がChatGPTを使いこなす上でのコツなのでしょう。

虎の巻を公開

XOR for Mac & Windowsに関連した虎の巻(Tips)のページを公開しました。

XOR for Mac & Windows 虎の巻(TIPS)

XORを使う上で有意義な情報をまとめてあります。

これからも随時追加していく予定です。

なるほどChatGPTは優秀だ

何となく先送りにしてきたけど、そろそろ生成AIにも馴染んでおかなとなと思って遅ればせながらChatGPTを使い始めました。

AIについては私もまだ懐疑的な部分はあるものの、上手く使えばとても便利なのも事実です。

例えばこちらは代々木公園で先日行われたラオスフェスティバル2025で見かけたパフォーマー。

ラオスフェスティバル2025の謎のゆるキャラ

これが何かを訊いた時のChatGPTの回答がこの通り。

この写真に写っているのは、ラオスの伝統的な仮面(マスク)をかぶったパフォーマーたちです。背景にあるテントの看板には「在日本ラオス協会」と書かれており、日本で開催されているラオス関連の文化イベントやフェスティバルの一場面だと思われます。

仮面の特徴:

  • 赤く大きな顔に、誇張された目や口、眉毛。

  • 髪の毛のように見える長い縄(たぶん麻などでできている)を垂らしている。

  • コミカルでインパクトのある見た目。

これは何か?

これはおそらくラオスの伝統行事で使われる「仮面舞踏(マスクダンス)」や「精霊の踊り」の衣装の一部です。ラオスには地域ごとにさまざまな民俗文化があり、お祭りや宗教行事(特に仏教系)で精霊や動物、祖先などに扮して踊る風習があります。

このような仮面は、悪霊を追い払ったり、豊穣や健康を願ったりする目的で使われることもあります。

つまり、これは ラオス文化の紹介として、日本のイベントで披露された民族衣装やパフォーマンスの一部です。

なかなか良い情報を返してくれます。

対してGoogle画像検索だとこんな感じです。

Google画像検索の結果

同じ被写体の写真もあるけど、似た何かも見つけてきています。そして正体が知りたければ写真のページ内の記述を手がかりにWikipediaなどを使ってユーザーが自分で頑張って探り当てる必要があると。

なるほど、生成AIを信奉する人たちが「遠からず検索エンジンを使う人はいなくなる」と言うのもわからなくはないです。

まあ、私の見方は「検索エンジンもAIを組み込んで同等の情報を返すように発展していく」だけど。

ChatGPT徹底解説WEBセミナー

Web広告で見つけた『初心者から始めるChatGPT徹底解説WEBセミナー』を受講してみました。株式会社エキスパートが主催していて受講料は無料です。

初心者から始めるChatGPT徹底解説WEBセミナーのバナー

ちなみにChatGPTや生成AIに対する私の前知識はこんな感じ。

  • 文章の要約や作成、議事録の文字起こしなどには非常に便利
  • 調べものに使うと間違った情報が混ざることも多い
  • 画像の生成では著作権がグレーな場合もある
  • 意外と電力を食う

まあ、これらも生成AIの特徴の一部だろうしAIの発達スピードは日進月歩だから、もっと関連知識を増やそうかなと。

セミナー講師の七里氏は元自衛官であるためか物事を断定的に言い放つ人物。それがどこかカルト宗教やネズミ校の勧誘に似た雰囲気を醸し出しています。例えば「ホワイトカラーの仕事はなくなる」といった口ぶりが人々の危機感を、「AIの先駆者である自分は元同僚の100倍稼いでいる」なども射倖心を煽る感じがあるのですよね。

そうして無料セミナーの受講者を自社のAIスクール『飛翔』(1年縛り月会員9,800円、恒久会員198,000円)に誘導したいようです。

もっとも、営利企業なのだから利益追求は当然だし、スクール加入は強制でもないので、それ自体は何ら問題なし。

それに、ポジショントークが過ぎる印象を差し引けば、スクールでは先人の知恵を授けてくれるわけだから、AI活用で何かをしたい人にとっては参加もいい機会、利用手段になり得るでしょう。スクール側は業績を継続的に上げるためにも相応の価値のある知識をシェアしてくれるはずです。

なお、セミナーはzoomで行われ、講師に加えて数十人の受講者がコマ割り表示されていたけど、ざっと見た感じでは50代以上が多かった印象です。無理もないか。これからの生き方を模索したい思いが切実な年代だから。そしてAI活用が一つの解答、もしくはヒントになるかもと。

drinkmateが爆発

Soda Streamがイスラエルの企業だったので代わりに導入したdrinkmateが快適です。専用ボトルに水を汲んでセットする手間はあるけど、レバーを下げるだけで炭酸水が作れます。炭酸の強さも4段階で調整できるし。

さて、drimkmateは炭酸水だけでなく炭酸ジュースも作れるらしいのでBCAAで試すことに。BCAAは筋トレ時の栄養補給に有効なサプリです。

私が今飲んでいるBCAAはメロンソーダ風味なので炭酸を入れればより美味しく感じるのではないかと。まあ、あくまでも風味なのでメロンソーダ味にはならないけど。

水の場合、1Lボトルの内850mlまで入れられるもののジュース類は350mlまで。水位を守ってBCAAの粉と水の溶液を入れてでボトルをセット。レバーを引くといつもとは比較にならないほどの激しい対流がボトル内で発生しました。

ボトルを取り出し、ボトルキャップの排気弁を開いてガス抜き。でもキャップを外すと中身が勢いよく飛び散りました。ボトルを振った炭酸飲料を開けた時のあれですね。ガス抜きが不十分だったようで、あたりがびっしょり。砂糖不使用だからベタベタはしないけど、乾くと白い粉が残ります。

まあ、ガスをしっかり抜けばいいかもしれないけど、残った炭酸入りBCAA水溶液も大して変わり映えしなかったので、わざわざやる価値はないかな。

あるいはBCAAを炭酸水で割ってマドラーでかき混ぜるといいかも。

【ドリンクメイト公式 Shop 限定】Series650 スターターセット ” 超々特別 オリジナルセット” ブラック(予備用142Lガスシリンダー・専用Sボトル・ ステンレスタンプラーが標準セット)

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¥19,984(税込)

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TOKAIZ ゆで卵メーカーの正しい使い方

食事でタンパク質を多く摂るべく卵を積極的に食べたいと思い、こちらのゆで卵メーカーを買いました。

TOKAIZ 【24時間前予約可 全自動調理 温泉たまごの調理も簡単に 中身が見える】ゆで卵メーカー 温泉卵 ゆでたまこメーカー 5個 電気 ゆで卵器 温泉たまご器 エッグクッカー 半熟たまご スチームクッカー 温泉卵メーカー スチーマー 料理 蒸し器 調理器具 国内食品安全検測済 TCE-MEC01

この製品、ゆで卵、半熟卵、温泉卵の他、茶碗蒸しやヨーグルトも作れるとのことだけど、半熟卵を作るのは難しいですね。

取説通りの手順は下記の通り。

  1. 卵をセットする
  2. 水を本体の内側に書かれている基準線まで入れる(水の量は卵の数によって変わる)
  3. 蓋をして調理を開始する

でもこの通りにやると、黄身が黄色くなる手前まで茹で上げられてしまいます。赤みがかってはいるもののほぼ個体。とても半熟卵とはいえません。

でも、試行錯誤して方法を見つけました。

  1. 卵を寝かせてセットする
  2. 水を基準線ではなく、卵が半分浸かる程度に入れる
  3. 蓋をして調理を開始する

 

TOKAIZ ゆで卵メーカーに卵をセットして水を入れたところ
水は卵の下半分が浸かるまで。基準線は無視してください

こうすると黄身がトロッとした半熟卵ができます。

TOKAIZ ゆで卵メーカーで作った半熟卵
TOKAIZ ゆで卵メーカーで作った半熟卵

 

TOKAIZ 【24時間前予約可 全自動調理 温泉たまごの調理も簡単に 中身が見える】ゆで卵メーカー 温泉卵 ゆでたまこメーカー 5個 電気 ゆで卵器 温泉たまご器 エッグクッカー 半熟たまご スチームクッカー 温泉卵メーカー スチーマー 料理 蒸し器 調理器具 国内食品安全検測済 TCE-MEC01

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¥4,980(税込)

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XOR for Windows Version 2.0をリリース

2025年1月25日、XOR for Windows Version 2.0をリリースしました。

XOR for Windows Version 2.0の画面イメージ
XOR for Windows Version 2.0にて、見つけた差分箇所に校正結果の注釈を書き入れた時の様子

新バージョンの特徴はワンストップ校正です。以下の動画でご確認ください。

修正前と後のPDF全体を比較して比較結果のリポートを生成するアプリを用いた校正では、必要に応じて修正後のPDFをベースに再修正用DTP原稿なり変更箇所一覧を作る必要があります。

対してXORではユーザーが自力で差分箇所を赤線でマーキングすることになります。この方式は一見面倒に思えるものの、XOR上で差分箇所に校正結果を書き入れ、再修正用DTP原稿なり変更箇所一覧として書き出せるため、むしろ校正作業が簡潔になります。

XORアプリアイコン

XOR for Windows

リアルタイムPDF比較ビューア

Microsoft Store Badge

2,000円(税込 ※)/月
(サブスクリプション)

無料試用期間1ヶ月

※ 日本のストアでは10%の消費税が含まれます

EaseUS RecExpertsを安価に購入

私はXOR for Mac/Windowsの宣伝や説明の動画を作ることがあります。アプリの動きをキャプチャするための画面録画、MacならOS付属のQuickTime Playerでできるものの、Windowsではサードパーティ製のアプリが必要です。

いや、Windowsの標準環境でも画面録画はできるけど、アプリのメニュー操作が見た目通りに録画されず使い物にならなかったのですよね。

よってサードパーティ製を物色。OBSなんて無料アプリもあるけど使い勝手がイマイチなので、次なる候補としてEaseUS RecExpertsに目星をつけました。

EaseUS RecExperts for Windowsのライセンス比較

この通り永久ライセンスは税込9,229円です。

とりあえず無料試用版(録画最大1分間)をPCにインストールしてお試し利用。十分に使えそうなことがわかりました。

動画作成は断続的に向こう何年もやるだろうから、永久ライセンスを買うべくアプリ内のUIに従って操作を進めたらこの画面が。

EaseUS RecExperts for Windowsのライセンス比較(アプリ内)

見ての通り、上図とは値段が違います。永久ライセンスは税込18,469円、2倍です。同じ製品のはずなのだけど。

よって、メーカーに「税込9,229円と税込18,469円、二つの価格の違いは?」と訊こうかとも思ったけど、「税込9,229円は当方の間違いでした。税込18,469円の方をご購入ください」なんて言われるのは嫌なので、税込9,229円の方を購入してしまおうかと、決済直前までいったものの何となく先延ばしにしていたら、翌日にこんなメールが届きました。

SeseUSからのメール

3割引の購入催促ですね。そこまで言ってくれるならとメールの「今すぐ購入」をクリックして決済、税込6,460円で購入。送られてきたライセンスコードを無料試用中のアプリに入力すると無事アップグレードが完了しました。

つまるところWeb上のライセンス価格表とアプリ内のライセンス価格表で二重価格になっているってことなのかな。新幹線のグリーン車席、乗車してから車内で買うと割高になるのと同じような扱いで。

ともかく、一つ判ったのは、EaseUSのアプリを買う場合、対象商品をカートに入れて決済直前で放置すれば、割引メールが送られてくるかもしれないこと。毎回通用するかは不明だけど。