Antigravityで最強の社長5人の『AI Executive Pipeline』を実装したら経営の必須ツールになった。 孫正義に未来を描かせ、 ピーター・ティールに戦略を定義させ、 スティーブ・ジョブズに体験を磨かせ、 ジェフ・ベゾスに実行とスケールを任せ、 ウォーレン・バフェットに最終判断させる。 Antigravityで彼らの思考をSkillとして実装し、... Workflowで直列実行。 凡庸だった「自分の好きな絵本を作れるAIサービス」というアイデアの種が、 『親の声×天井投影。寝言ひとつで物語が変化する、没入型AI読み聞かせデバイス』 へと進化した。 最強の経営ボードは雇うのではなく「実装する」時代。show more

IT系の人が「AIに仕事奪われたら最悪農業でもするか」と言ってるの、たまに見ます。 "最悪"というのは全農家に失礼だけど、データ取りをして分析する力っていうのは農業に必要なので、相性いいと思ってます。（フィジカル面の話は別として） 梅ボーイズには「AIに仕事を奪われたからしょうがなく農業やってる」ではなく「農業を進化させるためにAIも活用する」メンバーが集まってます。 これは自社開発した、梅の傷の判別をする選果機。（テスト中） 膨大な数の梅の実の画像データを学習させて、傷の程度を判別できるようになりました！

AIでスポーツアニメ作る人は全員、Kling1.5Proのモーションブラシ使うべき（いる・・か・・？） Klingのモーションブラシ、複数のオブジェクトを意図する方向に動かせるんですが、その実力を発揮してもらおうとバスケさせてみました。 まずは試しにプロンプトで他の動画生成のやつで出力したものを。「ノールックパスして」と言ったんですが、なかなかカオスな状況になりがちでした。 満を持してモーションブラシを使ってみたら・・・成功！これはかなり良い！ちょっと３D化してるけど、Kling使う時は大体こうなると想定して作品をつくれば良いかなと。 #klingai

借金を抱えた元営業マンが 「Claude Opus 4.8」をPMにして開発開始 300体のAIエージェントを並列で動かした 300万円が売り上がる仕組みを作った AIをチャットとして使う時代は終わり。 これから勝つのは 「AIを社員化した人」。... Claude Opus 4.8に要件整理をさせる。 GPTに仕様書を書かせる。 Cursorに実装させる。 AIエージェントに リサーチ 開発 デザイン テスト 営業資料作成 を同時実行させる。 人間1人が頑張る構造は遅い。 今は 1人 × 300エージェント の時代。 多くの人はまだ ChatGPTに質問して満足している。 だから差がつく。 稼げない理由は才能じゃない。 AIを社員として配置する設計を知らないだけ。show more

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。show more

動画編集で、いまだに「カット作業」に時間を使ってる人を見ると、ちょっと心配になります。それ、「3分」で終わるのに。 動画を見てほしい。 （※早回ししてるけどノーカットの実演） AIが「判断」し、 Premiere Proが「実行」する。 人間がやるのは、 最後の微調整だけ。 「AIを使えば楽できる」... と甘いことを言うつもりはないが、 AIを使う人の作業時間は たったの3分。 徹夜でカットしている場合じゃない。 少し詳細を話すと、 このスピードを実現するには 「撮影環境（録音）」 のハックが必須。 具体的には、 ①AIが100%の精度を出せるように、マイクと話し方を整える。 ↓ ②Geminiで作った台本を読み込ませる。 ↓ ③VrewとPremiere Proを連携させる。 この「ロジック」さえ組めば、 徹夜での「カット作業」は不要。 編集スキルが不要になる訳ではなく、 「AI」を最強の部下にして 指示を出す側になるイメージ。 これが『動画編集者OS 3.0』の世界。 正直、 この「環境構築」と「ワークフロー」が広まると、 時給労働で戦っている人は厳しくなるね。 この動画の裏側にある ・Gemini用プロンプト ・AI最適化の検証データ（神素材・ゴミ素材） ・具体的な解説動画 を本気で働き方を変えたい人にだけシェアするから、 興味ある人は「いいね」しておいて。 ※リプ不要show more

きせった - 貫通解消ブラシ WIP 衣装の貫通、 まだBlenderで一つひとつ修正していませんか？ その手間のかかる作業を、きせったが解決します。 現在開発中の新しいメッシュ編集機能を使えば、 気になる箇所をブラシでドラッグするだけで簡単に修正できます！... Blenderに移る必要はなく、 Unity上でアバターに着せた状態を直接確認しながら、 その場ですぐに修正し、衣装対応を仕上げることができます。 実際の操作は動画でご確認ください👇 きせったひとつで、すべてのアバターに着せたかった衣装を着せられるその日まで。 🔗 BOOTH _show more

他のSNSで無断転用されたり、批判のお声が見られるので補足させていただきます。 これは亡くなる直前ではなく、弱った愛犬に会いに帰省した妻を、私が撮影したほんの一部分です。 妻の実家には数日間滞在して、もちろん犬が寝ていて妻が撫でている（この動画）こともあったし、逆に引用元のように妻がうとうとして、犬が寄り添っていることもありました。 また、高齢の犬を急に触ると驚かせてしまうので、妻は気がついても好きにさせていたようです。 ですので、私たちにとってはただ悲しい場面というよりは、いつものようにひたすら犬がかわいい瞬間で、それを見せたくて投稿したのでした。 そういった意図でしたが、私の説明が足りず、悲しい思いをさせてしまった方にはお詫び申し上げます。 追記 どこが批判されているかというと、 「犬が寄ってきているのになぜだっこしてあげないのか？」... 「犬に会いに帰ったのになぜ寝ているのか？」 という意見が多かったのです。show more

Studio.Assistantを使ってみた感想 結論👉日本のウェブサイト制作に特化したAIツール ①セクション毎にガチャを回せる新体験 これまでStudio等のノーコードウェブビルダーでテンプレートから制作する場合、複数のテンプレートからセクションをツギハギして理想の構成にする、みたいなことが多かったんじゃないかと思いますStudio.Assistantだとセクション毎にガチャを回すように、別のレイアウトを試せます。 ②日本のウェブサイトに最適化されている v0, Lavable, ③Studio.Stockのビジュアルがめちゃくちゃ良い 自動でStudio.Stockからビジュアルを選定して当てはめてくれます。これがかなり革命では？と思いました。競合AIビルダーやテンプレートだと自分で写真選定しないといけなく、これが結構負担になっていました。しかも、日本人のビジュアルになってるのがポイントです。... ターゲットと強みは明確で、日本のウェブサイト制作に特化したAIツール。低予算/短納期な案件でスピーディにクオリティの高いウェブサイトを制作するのに最適なツールだと思います。 #StudioAssistantshow more

◤ きせった（Kisetter）v3.1.3 Update ◢ きせった（Kisetter）がv3.1.3にアップデートされました🎉 今回のアップデートでは、 メッシュ変形がより自然になるよう改善し、 ボーン調整中に体型補正の結果をプレビューできる機能を追加しました。 変化するシルエットをリアルタイムで確認しながら、... 理想の形に合わせて、より手軽に衣装を調整できます。 必要なのは、衣装とアバターだけ！ さらに自然になった「きせった」で、 着せたかった衣装を自由に仕上げてみてください。 🔗 -show more

【UIデザイナーが作って良かったSkill紹介 その2】 業務フローに合わせたUIデザインを設計していた時に思っていたこと。 「遷移図に小さく画面名が並んでるだけだと、この遷移が妥当か判断できない。。。」 なので、画面遷移図のとおりに実物のモックを並べて、線でつなげられるようにしました。 デザイン生成の延長で、Skillのコマンドでキャンバスが出てくる。 業務の主経路は太線としているので、ユーザー体験がデザイナー以外でもひと目で分かる。 どのオブジェクトが業務としてのハブにすべきかなど、遷移図を眺めているだけでは気づけなかったことが、 図や触れるモックとして形で見えるようになってきた。... また、いままでは遷移図と実画面を別々に管理して、片方直すともう片方がズレていた。 今は遷移図を直せば、キャンバスごと組み直せる。show more

自分にとって「フィットネス」とは何か 8/30-9/1 沖縄でフィットネスをしている人たちと時間を共にして感じ 9/4-9/8 香港プロに帯同させて頂いて想ったことを記録として残したい 自分は本当にプロを目指したいのか？ そんな問いを香港プロから帰る飛行機でずっと考えていました。 飛行機の中は電波がほぼ無く、自分とたくさん向き合える時間がありました。 そこで出た結論として「フィットネスは自分の人生を好きにするツールであり、フィットネスをやることがゴールではない」ということです。... フィットネスは人生よりも簡単に目標を作ることができます。 今の僕でいうと12月の大会で優勝するということ。 この目標は自分の生活、小さな食事の積み重ね、トレーニングを重ねる日々に大きな活力をくれます。 これは自分の「想像する最高の未来」がそうさせてくれています。 ただ、「想像する最高の未来」には僕の最高の体以外にも満たさないといけないことがあります。 それは「最高の過程」であることです。 「最高の過程」とは、栄養学的にとか解剖学的にとかそういう効率の話を指しているわけではないです。 「最高の未来」の状態にいる周りの仲間との関係性、家族との関係性、それまでに失われる時間の中で沢山したい経験、初めて味わう食事、景色。 人生でやりたいことを絶対に漏らさずやり尽くしつつ「最高の未来」を迎えること。 これが僕にとっての「最高の過程」であり「最高の物語」です。 その物語を創るためには、「最大効率」という言葉を捨てなければならないことがあります。 過度な有酸素からくる苛立ちにより、仲間にあたること 過度な食事制限をすることにより、人生で経験したい食事を捨てること 過度な体のケアにより、旅行に行くという経験を捨てること 「フィットネスは自分の人生を好きにするツール」であることを忘れた時、大切なポリシーを捨ててフィットネスをすることになります。 これを言葉にできた時、スッと心の重荷が軽くなったように感じました。 僕の生活は、他にプロを目指す人から見たら甘えたように見えるかもしれません。 ただ、僕は「自分の人生を好きになる」ためにプロという大きな目標を立てています。 プロ戦に出るのが目的ではないのかもしれないです。 今現状での僕のフィットネスに対しての考え方でした☺️show more

【Hermes Agent×『Codex』】で 17歳の高校生が電卓アプリを30分で作成 👇 ローンチから1ヶ月後『月300万』課金される 人気アプリに成長させた 「なぜ電卓アプリで稼げたのか」 手法完全解説⬇︎ ポイントは... 「最初から完璧なアプリを作らなかった」こと 彼がやったのは、まずHermes Agentに 「学生でも毎日使いたくなる電卓アプリの不満を洗い出して」 と指示することでした。 すると出てきたのは、 ・計算履歴が見づらい ・途中式を保存できない ・単位変換が面倒 ・宿題や勉強で使いにくい という、普通の電卓にはない課題。 そこからCodexに実装を任せ 30分で最小版を作成。 最初の機能はたった3つです。 ①計算履歴の自動保存 ②途中式メモ ③学生向けテンプレート リリース後は、TikTkとXで 「数学が苦手な人向けの電卓」 として投稿 さらにユーザーのレビューを Hermesに読み込ませ、改善点を毎日抽出。 その結果、1ヶ月で有料プラン登録が急増。 重要なのは、コードを書けるかではなく AIに市場調査→実装→改善→投稿まで回させたこと これから個人開発で勝つ人は、 アプリを作る人ではなく、 AIに改善サイクルを回させる人です。show more

【バイオハザード9 最後の謎】 ※ややネタバレ注意です。 ネタバレを回避したい方は下記の『さらに表示』をクリックしないでください。 今作のボーナスコンテンツとして存在する『最後の謎』というチャレンジコンテンツがあります。 達成条件は『2人に声を聴かせて』 ちなみにトロフィーコンプ実績解除に『最後の謎』は関連していません。 また国内外の情報を調べる限り、この謎を解明した者は現時点では確認できていません。 なお『最後の謎』に関してはローデスヒル療養所終盤で手に入る『ちぎれた手』を入手後に... ある手順を踏むと謎解きが開始されると噂されている。 ちなみに現時点で判明している謎を解き、ローデスヒル療養所の主任室の金庫のボタンをある順番で押すと、『謎の子供の笑い声』が聞こえます。 ただし これでも『最後の謎』のチャレンジコンテンツにはクリアになりません。 海外の情報では、『2人に声を聴かせて』に女性名詞が使われてるから2人とは女性である可能性が高い。 この謎を一番最初に解けるのはいったい誰なのか・・・ #REBHFun #ResidentEvilRequiem #バイオハザードレクイエムshow more

すみません。 今回 これらの動画を上げさせて頂いたのは Gemini Grok Chat GPT 3つのAIで動画が怪しい フェイクだろう... と感じたので検証してもらいました。 そして驚く事に３つとも答えは同じで ⬇️ 『この動画に登場する人物やその動きが「AIによって生成されたものか？」というご質問であれば、結論から言うと、この動画自体はAI（人工知能）ではありません。 動画の内容は、人間が実際に撮影した映像（実写）であると考えられます。 なぜ「AIではない」と言えるのか 物理法則の正確さ: 髪の揺れ、服のしわ、周囲の光の反射などが、現在のAI生成動画（SoraやLuma AIなど）で見られる特有の不自然さ（ピクセルが溶けるような現象や、物体が突然消えるなど）がなく、極めて自然です。 投稿の性質: このアカウントは、日常的なシーンや特定の人物の映像を投稿する傾向があり、AI生成を目的としたアカウントではありません。 もし「AIに見える」と感じた場合 最近のスマホのカメラには、撮影時にAIによる自動補正（美肌、輪郭補正、色味調整）が強くかかるものがあります。そのため、肌の質感がつるつるしすぎていたり、非現実的なほど綺麗に見えたりすることで、「AIっぽさ」を感じることがありますが、それは実写を加工した結果です。』 という結果でした。 これでAIも学術論文も正誤を問われると意外とエビデンスに乏しく曖昧なんだな と感じました。 やはり人間の直感などが1番当たっているとも言えるかもしれません。 次回からは更に自分の感覚を信じて投稿をしたいと思う次第です。 長文失礼しました🙏✨show more

はっきり言うんだけどGeminiはもう「質問に答えるAI」じゃない。NotebookLMと直結したことで知識を食わせた瞬間に仕事を終わらせるAIに進化した。カギはData Tableの機能なんだけど「どの知識を前提に成果物を出すか」ここまで任せられるようになった。やり方と実例まとめたから保存してつかって⤵︎

ありがたいことに、KlingのCPPにも参加させていただくことになりました✨ 早速、KlingのモーションコントロールとV2Vを使用してショート動画を作ってみました！ モーションコントロールは参照動画の動きに合わせて画像のキャラクターを動かせます😄 V2Vはすでにある動画のキャラや服装、背景などを変更できる機能です！ 来週からまたいつも通り楽しく作って、なるべくこれまでよりもツールの良さが伝わるような投稿をしていきたいと思います🙇 Kling AI #klingai

カラスの心が見ているのは、“敵”ではなく“意図”。 カラスは、ただ人を覚えているのではありません。 “なぜその行動をしたのか”――その理由を見抜いています。 人が石を投げたなら、次に近づくときにその人を警戒し、 逆にパンを差し出した人には、翌日も同じ場所で待つ。 研究では、カラスが人の顔を数年単位で記憶し、 その人の“意図”を読み取って行動を変えることが確認されています。 つまり、彼らにとって「危険」と「優しさ」は、 単なる刺激ではなく、“意味のある出来事”なのです。... カラスの世界には、 「好奇心」と「警戒心」の境界がほとんどありません。 ゴミを突くのも、声を上げるのも、 それは“理解しようとする行動”。 観察し、試し、答えを得て、 次にどう動くべきかを自ら学び取っていく。 そして、彼らの社会には“学びの共有”がある。 一羽が危険を経験すれば、その情報は群れ全体に広がる。 カラスたちは仲間の声のトーンや、動きのリズムから、 “何が起きたのか”を読み取ることができるのです。 それはまるで、音で語られる記憶のネットワーク。 私たちが“知能”と呼ぶものを、 彼らは日々の空で実践しています。 そこには理屈も言葉もない。 ただ、「理解しようとする力」だけが、 種を超えて共通している。 だからこそ、 カラスがじっとこちらを見つめているとき、 それはただの観察ではなく、“対話”なのかもしれません。 ――カラスの瞳に映るのは、 敵でも味方でもなく、 “理解し合おうとする人間”という存在。 私たちが彼らを見つめるとき、 同じように、問われているのです。 この世界を、あなたは“見て”いますか。 それとも、“理解しようとしていますか”。show more

本体に実装されるという話もありましたが実装されなかったので作ってみたシェイプキーのスムーズ。頂点のスムーズと違って移動量をスムージングしているので丸くならない🫰