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小森谷祐太｜AITECH代表

@aitech_komoriya • 2,097 subscribers

AI活用・自動化のプロ｜AIエージェント構築支援 250社｜AIエージェント構築スクール「COACH AI」運営｜受講生100名突破｜エンジニア歴5年 ▶︎ COACH TECH 講師 ▶︎ AITECH設立｜AIエージェントのご相談はLINEへ

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Claude Fable 5.1、さすがにヤバすぎる... 未編集の動画を渡すだけでほぼ完璧に仕上げてきた。 Claude Codeに、オープンソースの動画編集ツール「Video Use」を繋ぐだけ使い方も簡単 ▼ 未編集の動画素材やファイルをフォルダに入れる。あとはAIが自動で、 ✓ 不要なクリップをカット ✓ 「えー」などのフィラーを削除 ✓ 字幕を自動追加 ✓ カラー補正＆フィルター適用 ✓ アニメーション処理 ✓ 完成動画までレンダリングつまり、タイムラインを開く ↓ カットする ↓ 字幕を入れる ↓ 見た目を整える ↓ 書き出すこの一連の工程を、全てClaude Codeに任せられる。 Remotionが「動画を作るAI」なら、 Video Useは「動画を編集するAI」です。動画編集の自動化、ついにここまできた...

Claude Fable 5.1、さすがにヤバすぎる... 未編集の動画を渡すだけでほぼ完璧に仕上げてきた。 Claude Codeに、オープンソースの動画編集ツール「Video Use」を繋ぐだけ使い方も簡単 ▼ 未編集の動画素材やファイルをフォルダに入れる。あとはAIが自動で、 ✓ 不要なクリップをカット ✓ 「えー」などのフィラーを削除 ✓ 字幕を自動追加 ✓ カラー補正＆フィルター適用 ✓ アニメーション処理 ✓ 完成動画までレンダリングつまり、タイムラインを開く ↓ カットする ↓ 字幕を入れる ↓ 見た目を整える ↓ 書き出すこの一連の工程を、全てClaude Codeに任せられる。 Remotionが「動画を作るAI」なら、 Video Useは「動画を編集するAI」です。動画編集の自動化、ついにここまできた...

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Claude Codeを使うなら、「3席構成」は覚えておきたい。例えば、コスト：約2万円 → 約3,000円処理速度：約3倍まで効率化できるという考え方ポイントは、全てを最上位モデルに任せないこと。構成はこれ▼ Haiku：仕分け ↓ Sonnet：実作業 × 8並列 ↓ Opus：最終判定 ↓ 却下ならSonnetへ差し戻しつまり、 sorter → worker ×8 → judge の3席構成です。 Haiku 大量のタスクを高速で分類 Sonnet 実作業を8レーン並列で処理 Opus 最後の品質チェックだけ担当重要なのは、「作るAI」と「評価するAI」を分けること。自分で作って、自分で採点させない。そして、一番やってはいけないのが、「全部Opusに任せれば最強」という使い方これではAIに高い給料を払って作業させているのと同じです。 AI時代に重要なのは、どのモデルが最強かではありません。どの仕事を、どのモデルに任せるか。 Haiku = sorter Sonnet = worker Opus = judge Claude Codeを本気で使いこなすなら、この役割分担はかなり重要です。これから差がつくのは、 AIを使える人ではなく、 AIを適材適所で動かせる人。

Claude Codeを使うなら、「3席構成」は覚えておきたい。例えば、コスト：約2万円 → 約3,000円処理速度：約3倍まで効率化できるという考え方ポイントは、全てを最上位モデルに任せないこと。構成はこれ▼ Haiku：仕分け ↓ Sonnet：実作業 × 8並列 ↓ Opus：最終判定 ↓ 却下ならSonnetへ差し戻しつまり、 sorter → worker ×8 → judge の3席構成です。 Haiku 大量のタスクを高速で分類 Sonnet 実作業を8レーン並列で処理 Opus 最後の品質チェックだけ担当重要なのは、「作るAI」と「評価するAI」を分けること。自分で作って、自分で採点させない。そして、一番やってはいけないのが、「全部Opusに任せれば最強」という使い方これではAIに高い給料を払って作業させているのと同じです。 AI時代に重要なのは、どのモデルが最強かではありません。どの仕事を、どのモデルに任せるか。 Haiku = sorter Sonnet = worker Opus = judge Claude Codeを本気で使いこなすなら、この役割分担はかなり重要です。これから差がつくのは、 AIを使える人ではなく、 AIを適材適所で動かせる人。

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AI活用の進化は、 Prompt → Context → Harness → Loop → Graph まで来ています。そして、最近注目されているのが、「Graph Engineering」それぞれ一言でいうと、 Prompt = 指示何をしてほしいか伝える。 Context = 記憶何を残し、何を捨てるか決める。 Harness = 実行ツールやAgentを使い、結果まで検証する。 Loop = 反復完了するまで、実行と修正を繰り返す。そして、 Graph = 協調複数のLoopを繋ぎ、・何を先に動かすか・何を並列で動かすか・誰が誰をチェックするか・どの情報を次へ渡すかまで設計します。つまり、 Prompt→ 1回の指示 Loop → 1つの仕事 Graph → 仕事全体重要なのは、 Graph Engineeringが Loopを置き換える訳ではないということ。複数のLoopを繋ぎ、仕事全体を動かすための設計これからは、いかに複数のAIを組み合わせて動かすかが重要になります。

AI活用の進化は、 Prompt → Context → Harness → Loop → Graph まで来ています。そして、最近注目されているのが、「Graph Engineering」それぞれ一言でいうと、 Prompt = 指示何をしてほしいか伝える。 Context = 記憶何を残し、何を捨てるか決める。 Harness = 実行ツールやAgentを使い、結果まで検証する。 Loop = 反復完了するまで、実行と修正を繰り返す。そして、 Graph = 協調複数のLoopを繋ぎ、・何を先に動かすか・何を並列で動かすか・誰が誰をチェックするか・どの情報を次へ渡すかまで設計します。つまり、 Prompt→ 1回の指示 Loop → 1つの仕事 Graph → 仕事全体重要なのは、 Graph Engineeringが Loopを置き換える訳ではないということ。複数のLoopを繋ぎ、仕事全体を動かすための設計これからは、いかに複数のAIを組み合わせて動かすかが重要になります。

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