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【AI時代のプロダクト論】 ✅ 処理はAI、確認は人へ ✅ 電話の音声データは、Googleも持っていない ✅ 言語の次は、AIに「運動神経」を持たせる「プロダクト」の定義が、AIで変わりはじめている。 LayerX × IVRy × newmo が語る、AI時代のプロダクトの本質とは。 #StartupAquarium

Coral Capital

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『AI 時代の、スタートアップのセンターピン』ブースト・キャピタル小澤隆生さんが語る答えが、明確すぎた。 ❶ AI 時代、プロダクトは均質化する「プロダクトは、均質化していく」バイブコーディング、AI エージェント内製化できることが、どんどん増える。でも、それは全員が同じ条件で使えるツール。「作れる、ということ自体は、価値にならなくなる」 ⇒ AI 時代の差別化は、作る力ではなく、別のところにある。 ❷ B2B の答えは、営業「B2B のセンターピンは、営業」なぜか? 「AI は、通じない」つまり、・要件定義から、何を作ったらいいですか?と考える力・クライアントに、どういうものが欲しいですか?と聞ける力 ⇒ B2B で AI 時代を勝ち抜くのは、聞ける営業を持つ会社。 ❸ もう1つのセンターピンは、採用「もう1つは、営業を取れる人を、採用する力」これは、AI が代替できない、人と人の接点。特に B2B は、「多分、ずっと人が必要」そして、「AI 時代において、どんな企業体でも」「センターピンは、採用と営業」「これが強い会社は、どこまでも永遠に、強い」 ⇒ AI に代替されない領域を、最初に固めた会社が、勝つ。年商数十億規模に伸ばすために・作る力を、差別化の起点にしない・聞ける営業を、事業の中心に置く・採用を、経営者の最重要業務にする「AI 時代には、人と人の接点を、磨いていく」事業の勝敗は、AI をどれだけ使うかも大事だが AI に代替されない部分を、どれだけ強くしたかが、より重要。

『AI 時代の、スタートアップのセンターピン』ブースト・キャピタル小澤隆生さんが語る答えが、明確すぎた。 ❶ AI 時代、プロダクトは均質化する「プロダクトは、均質化していく」バイブコーディング、AI エージェント内製化できることが、どんどん増える。でも、それは全員が同じ条件で使えるツール。「作れる、ということ自体は、価値にならなくなる」 ⇒ AI 時代の差別化は、作る力ではなく、別のところにある。 ❷ B2B の答えは、営業「B2B のセンターピンは、営業」なぜか? 「AI は、通じない」つまり、・要件定義から、何を作ったらいいですか?と考える力・クライアントに、どういうものが欲しいですか?と聞ける力 ⇒ B2B で AI 時代を勝ち抜くのは、聞ける営業を持つ会社。 ❸ もう1つのセンターピンは、採用「もう1つは、営業を取れる人を、採用する力」これは、AI が代替できない、人と人の接点。特に B2B は、「多分、ずっと人が必要」そして、「AI 時代において、どんな企業体でも」「センターピンは、採用と営業」「これが強い会社は、どこまでも永遠に、強い」 ⇒ AI に代替されない領域を、最初に固めた会社が、勝つ。年商数十億規模に伸ばすために・作る力を、差別化の起点にしない・聞ける営業を、事業の中心に置く・採用を、経営者の最重要業務にする「AI 時代には、人と人の接点を、磨いていく」事業の勝敗は、AI をどれだけ使うかも大事だが AI に代替されない部分を、どれだけ強くしたかが、より重要。

ビジラボ|

329,756 views • 2 months ago

はじめてのAIデザイン本の紙面をチラ見せ👀 この本は、AIを使用してないデザインに、生成AIのアレンジを加えたらどう変わるのか、どう便利で時短になるのか、before、afterで見せているので、AIを使った変化がとても分かりやすい内容になっています✨ #はじめてのAIデザイン

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ingectar-e : インジェクターイー

15,758 views • 1 year ago

【AIネイティブ時代の生存戦略】 ✅ 地頭よりも「知的な運動神経」が問われる時代へ ✅ AIは「答える」から「実行する」へ移行した ✅ 経験よりも「欲望する力」が武器になる地頭・経験・スキルが代替される時代に、個人に残るものとは何か。チームみらい党首・安野貴博さんとPKSHA Technology代表・上野山勝也さんが語りました。 #StartupAquarium

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Coral Capital

26,380 views • 2 months ago

AI戦争は電力争奪戦にシフトした GPU増やせばAIが賢くなるのは当たり前でも足りてないのは電力 AIがAIを設計し、データセンターがデータセンターを生む時代、最後のボトルネックは『電気』短期の解は天然ガスでも長期で覇権を握るのは核融合と太陽光 AI戦争の勝者は『最強の頭脳』やなくて『無限の電力』を持つ国

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Taishi | AI Language Learning App 🧞‍♂️

289,787 views • 10 months ago

📢公式YouTubeに新作動画を公開 LayerX、バクラク事業CTO、CPO、VPoEの3人が開発組織の現在地についてお話ししています！ ✅AI活用で開発現場の何が変わった？ ✅生産性は本当に上がった？ ✅AI時代のエンジニアに必要なスキル・マインドとは？動画はこちらから👇

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LayerX

66,295 views • 3 months ago

マジでひろゆきの言う通り、モテる能力の価値は高い。頭が良いと言われる能力は、AIが当たり前にこなす時代になり希少価値は下がってる。人の感情を動かし、好意を持たれ、選ばれる、この価値はむしろ上がり続けてる。AIには再現できないモテる力を鍛えろ。人としての魅力も市場価値も確実に上がる

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Gai@色気イケメン作る人

152,265 views • 8 months ago

6〜12ヶ月以内にソフトウェアエンジニアという職業がほぼ成立しなくなる可能性が高い AnthropicのCEOが言ってる話モデルにコードを書かせてそのコードで次のモデルを作ってまたモデルにコードを書かせるこの自己進化ループで AIの進化速度を限界まで上げる実際、Anthropicではエンジニアがほとんどコードを書いてない AIが生成して人間は直すだけこれ、Anthropicだけじゃない Googleは社内コードの25%以上がAI生成 GitHub Copilot経由だとコードの30〜40%がAI製 Sam Altmanも「ソフトウェア開発の大部分はAIが書く」って言ってる NVIDIAのJensen Huangは「自然言語が新しいプログラミング言語になる」もちろん制約はあるチップ、学習時間、物理スケール完全に置き換わるまでは数年かかる可能性もあるただ、方向はもう決まってるこれからはコードが書けるかじゃなくて AIに何を書かせるかどこに使うか日本はAIアダプテーションだいぶ遅れてるけどスタートアップではコードを一切書かないこともある未来への進化、変化は勝手に起こるのではない力のある人間が、それをリアルに『変えている』彼らが言うことは本当になってしまうこれからはコードが書けるかじゃなくて AIに何を書かせるかどこに使うかこの変化を知ってから動く側にいたい人は Taishi | AI Language Learning App 🧞‍♂️ をフォローしておくとたぶんタイムラインのノイズは減る

6〜12ヶ月以内にソフトウェアエンジニアという職業がほぼ成立しなくなる可能性が高い AnthropicのCEOが言ってる話モデルにコードを書かせてそのコードで次のモデルを作ってまたモデルにコードを書かせるこの自己進化ループで AIの進化速度を限界まで上げる実際、Anthropicではエンジニアがほとんどコードを書いてない AIが生成して人間は直すだけこれ、Anthropicだけじゃない Googleは社内コードの25%以上がAI生成 GitHub Copilot経由だとコードの30〜40%がAI製 Sam Altmanも「ソフトウェア開発の大部分はAIが書く」って言ってる NVIDIAのJensen Huangは「自然言語が新しいプログラミング言語になる」もちろん制約はあるチップ、学習時間、物理スケール完全に置き換わるまでは数年かかる可能性もあるただ、方向はもう決まってるこれからはコードが書けるかじゃなくて AIに何を書かせるかどこに使うか日本はAIアダプテーションだいぶ遅れてるけどスタートアップではコードを一切書かないこともある未来への進化、変化は勝手に起こるのではない力のある人間が、それをリアルに『変えている』彼らが言うことは本当になってしまうこれからはコードが書けるかじゃなくて AIに何を書かせるかどこに使うかこの変化を知ってから動く側にいたい人は Taishi | AI Language Learning App 🧞‍♂️ をフォローしておくとたぶんタイムラインのノイズは減る

Taishi | AI Language Learning App 🧞‍♂️

44,581 views • 7 months ago

イーロン・マスクが『AI戦争の本当の敵は中国』と言う理由イーロン・マスクは最近のインタビューでこう言った『AIの覇権争いはそのうち中国との本気の戦いになる』多くの人は OpenAI vs Google xAI vs Anthropic みたいな構図で見ているでもイーロンが見ているのはその一段上『国家 vs 国家』なぜならAIはソフトの戦いじゃない『電力と半導体の戦争』だからイーロンが指摘したのがここ中国は・原発・水力・太陽光・石炭すべてをフル稼働させて発電量を爆増させている予測では 2026年に中国の発電量はアメリカの約3倍に達する可能性があるこれが何を意味するか AIの性能はほぼ『どれだけ電力を燃やせるか』で決まる電力 → GPU → 学習 → 知能だから電力を制する国が AIを制するしかも中国は・自国製GPU ・自国クラウド・国家主導のAI開発を同時に進めているアメリカは民間企業がバラバラに戦っているが中国は国家プロジェクトだからイーロンは xAIとGoogleがインフラを取り合っている裏で『本当の相手は中国という国家』を見ている OpenAIが誰に買われるかどのモデルが強いかそれは前哨戦本戦は『どの国が最も多くの電子を燃やせるか』ここからが AIの本当の覇権争いイーロンが言う『ここからが本番』はガチでこの意味やこの話を『へえ』で流した人と『次の10年の世界地図』として読んだ人で人生の位置取りが変わりますシリコンバレーの創業者たちが水面下でどこと戦い何を取りに行っているのかを日本語で解剖していますニュースでは絶対に語られない『本当のプレイヤーと勝ち筋』を知りたい人だけ → Taishi | AI Language Learning App 🧞‍♂️ をフォローこのポストは AI戦争が本格化したときの参考書になるのでブックマークしておくと後で効いてくる

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Taishi | AI Language Learning App 🧞‍♂️

511,665 views • 8 months ago

イーロン・マスクが『AI戦争の本当の敵は中国』と言う理由イーロン・マスクは最近のインタビューでこう言った『AIの覇権争いはそのうち中国との本気の戦いになる』多くの人は OpenAI vs Google xAI vs Anthropic みたいな構図で見ているでもイーロンが見ているのはその一段上『国家 vs 国家』なぜならAIはソフトの戦いじゃない『電力と半導体の戦争』だからイーロンが指摘したのがここ中国は・原発・水力・太陽光・石炭すべてをフル稼働させて発電量を爆増させている予測では 2026年に中国の発電量はアメリカの約3倍に達する可能性があるこれが何を意味するか AIの性能はほぼ『どれだけ電力を燃やせるか』で決まる電力 → GPU → 学習 → 知能だから電力を制する国が AIを制するしかも中国は・自国製GPU ・自国クラウド・国家主導のAI開発を同時に進めているアメリカは民間企業がバラバラに戦っているが中国は国家プロジェクトだからイーロンは xAIとGoogleがインフラを取り合っている裏で『本当の相手は中国という国家』を見ている OpenAIが誰に買われるかどのモデルが強いかそれは前哨戦本戦は『どの国が最も多くの電子を燃やせるか』ここからが AIの本当の覇権争いイーロンが言う『ここからが本番』はガチでこの意味やこの話を『へえ』で流した人と『次の10年の世界地図』として読んだ人で人生の位置取りが変わりますシリコンバレーの創業者たちが水面下でどこと戦い何を取りに行っているのかを日本語で解剖していますニュースでは絶対に語られない『本当のプレイヤーと勝ち筋』を知りたい人だけ → Taishi | X自動化ハッカーをフォローこのポストは AI戦争が本格化したときの参考書になるのでブックマークしておくと後で効いてくる

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Taishi | X自動化ハッカー

169,775 views • 7 months ago

イーロンの衝撃予言：人間の知性は全てのAIの知性の１%未満になる「5年か6年でAIはすべての人間の知性の合計を超える。そして、人間の知性がAIのすべての知性の1%以下になる時、人間はAIを管理できない。私たちにできることは・・AIに知性が宇宙に広がるような価値を持たせるようにすることだ」

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Ken Maeda 前田謙一郎

98,909 views • 7 months ago

イーロン・マスクが『人類の労働』を終わらせに来ている話イーロン・マスクは最近こう断言した『オプティマスは人類史上最大のプロダクトになる』これは誇張でもマーケでもないガチのロードマップテスラがやろうとしているのは『EVを作る会社』ではない『AIで動く労働力を大量生産する工場』になることオプティマスは人型ロボットで人間と同じ環境で人間の代わりに働く工場倉庫建設現場レストラン介護物流農業人間がやっているほぼすべてのブルーカラー労働が対象イーロンははっきり言っている『人間がやる必要はない』なぜテスラが勝つのかそれはすでに・自動運転で集めた・現実世界の映像データ・人間の動作データ・物理世界の失敗と成功のログを世界最大規模で持っているからオプティマスの脳は GrokやTesla AIで学習し身体はテスラの工場で量産されるこれはソフトとハードが最初から一体で設計された唯一のロボット企業しかもテスラはすでに年間数百万台の車を自動化された工場で作っているその生産ラインを『車』から『ロボット』に切り替えるだけだからイーロンは『ロボットの原価は車以下になる』と読んでいる 1体数百万円数千万台規模で量産これは人類史上初めて『労働がほぼ無限になる』瞬間だから次にやることが火星 SpaceXはオプティマスをロケットに乗せて火星に送り込む予定理由は単純人間を送る前にロボットで・基地を作る・酸素を作る・水を掘る・発電所を作る火星を『住める星』に変える人類が降り立つ頃にはすでにロボットが街を作っているイーロンがやっているのは AIのデモではない『人類の労働と居住圏を再定義する産業革命』オプティマスはロボットではなく『新しい経済圏』そのものだから彼は言う『これが最大のプロダクトになる』これは未来の話ではないテスラの工場ではもう動き始めているシリコンバレーの最前線で『いま何が仕込まれているか』を日本語で構造ごと解説しています・なぜこの技術が来るのか・なぜこの会社が勝つのか・日本はどこで負けるのかこの視点を毎日流してます → Taishi | 元シリコンバレーCTO🚀 をフォローこの投稿はオプティマス時代に生き残るための地図になるのでブックマークしておくと後で効いてくる

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Taishi | 元シリコンバレーCTO🚀

51,966 views • 7 months ago

【テレアポ完全終了】 AIが日本語で電話してる。しかも女の子の声で自然。相づちも間も人間レベル。実際の音声を聞けば分かる。営業代行で月150万円狙える領域。もう「電話できる人」より「AIに電話させる人」が強い。本文： AIテレアポは、営業代行ビジネスを変える。理由はシンプル。人を増やさなくていいから。今まで営業代行は、人を採用して、教育して、管理して、架電数を増やしていた。でもこれ、重い。固定費が高い。品質もブレる。 AIなら、最初から台本通りに動く。断り文句も記録する。会話ログも残る。改善も速い。 GPTで業種別のトークを作る。 Claudeで会話の分岐を作る。 Cursorで管理画面を作る。 OpenClawでリスト投入から記録まで回す。これで、少人数でもテレアポ代行の形が作れる。もちろん運用ルールは必要。 AI音声だと分かる設計。個人情報の管理。無理な営業をしない台本。ここを守った上で使えば、営業のコスト構造が変わる。今から見るべきは、「AIで文章を書く」じゃない。 AIに話させる。 AIに聞かせる。 AIに記録させる。この3つを持った人間が、次の営業市場を取る。知識差が、そのまま収益差になる。

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鈴木@アナログ営業会社を100日後にAIで売上を300％にする人

830,825 views • 2 months ago

Claude Code × Vibe Codingで「それ何て言えばいい？」をゼロにする用語集を作りました AIにWebサイトを作ってもらうとき、地味に困るのが「パーツの名前がわからない」問題。ヒーロー、モーダル、ブレッドクラム… 名前を知ってるだけでAIへの指示精度が段違いに変わります。この用語集では ✅パーツ名/スタイル/インタラクションを網羅 ✅各用語に「AIへの指示例」付き ✅ビジュアルUI図鑑で実際の配置も確認できる Vibe Codingの語彙力、ここで一気に上げてください。 🔽 用語集はこちら

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KAWAI

190,795 views • 5 months ago

NVIDIAのCEOが断言コードを書くだけのエンジニアは、全員AIに消えるジェンスン・フアンのこの発言は、生成AI時代のエンジニア全員が知っておくべき話エンジニアの目的を一言で言うと問題を解くことコーディングは目的ではなくて手段ただの作業のひとつもし「目的＝コードを書くこと」になってたらそれはAIに代わられる側になってしまう Jensenの生い立ちから追うと、かなり刺さる彼は台湾生まれ幼少期にアメリカへ移住するが、英語も話せず、文化も分からんままかなり荒れた学校に放り込まれた勉強ができるかどうか以前に「どう生き残るか」を考えないとあかん環境そこで彼が身につけたのはテクニックでも要領でもなく、「今この場で一番の問題は何か」を見抜く力やったその後エンジニアになり、 LSI Logic、AMDと半導体業界の最前線を渡り歩くここで彼は気づく・技術的に面白いこと・会社が本当に困ってること・市場が評価することこれらがほとんど一致していないという現実に多くの会社は「作れるもの」を作り、「今ある市場」に最適化して、本当の問題から目を背けていただったら自分でやるしかない 1993年、 JensenはNVIDIAを創業するでも当時のNVIDIAは今みたいなAI企業ではなかったグラフィックス市場は不安定。資金はない。失敗したら即終了の世界。実際、最初のプロダクトは盛大にコケたこのとき彼は「コードが悪い」とは言わなかった「俺たちは間違った問題を解いていた」そう結論づけて、市場と技術の“問い”から全部やり直したそこから GPUという概念を磨き続け、 10年以上「意味わからん会社」扱いされながら、計算・並列処理・AIに賭け続けた結果、 “誰も本気で向き合ってなかった問題”を解き続けた会社だけが AI時代のど真ん中に立っただから今、彼はこう言うエンジニアの仕事は新しい問題を見つけてそれを解くこと会社の中には未発見の問題がうじゃうじゃある。だからこそ時間が命。ここが１番重要生成AI時代に仕事を失うエンジニアと給料が上がるエンジニアの差は、コードの上手さではない・何が本当のボトルネックか説明できるか・それを解いたら売上／コスト／速度がどう変わるか言えるか・AIに任せる部分と、人間が決める部分を切り分けられるかこれができる人は AIを「脅威」ではなく生産性ブースターとして重宝される逆に「実装だけ」「言われたことだけ」になった瞬間、 AI＋安い人材に置き換えられるというか完全に不要に給料を上げたかったらやることはシンプル・コードを書く前に“問題定義”を書く・要件をそのまま受け取らず、１回疑う・AIで実装を高速化して、空いた時間で“問い”を探す・ビジネス側と同じ言葉で話すこれができるエンジニアは「作業者」やなく意思決定に近い存在になる Jensenが言ってるのは「コード書くな」ではない目的と作業を混同するなということ生成AI時代、生き残るエンジニアは一番最初に「何を解くべきか」から考えるこれ読んで「ちょっと焦った」なら、たぶん感覚は間違ってない生成AI時代、何もしないのが一番リスク高い考えがズレてないか確認する用に、ブックマークして定期的に見直し推奨こういう生成AI時代のエンジニア論とかプロダクト・意思決定・キャリアの話は、シリコンバレーのスタートアップでCTOやってきた視点で定期的に書いてます気になった人は Taishi | AI Language Learning App 🧞‍♂️ をフォローしといてィ

NVIDIAのCEOが断言コードを書くだけのエンジニアは、全員AIに消えるジェンスン・フアンのこの発言は、生成AI時代のエンジニア全員が知っておくべき話エンジニアの目的を一言で言うと問題を解くことコーディングは目的ではなくて手段ただの作業のひとつもし「目的＝コードを書くこと」になってたらそれはAIに代わられる側になってしまう Jensenの生い立ちから追うと、かなり刺さる彼は台湾生まれ幼少期にアメリカへ移住するが、英語も話せず、文化も分からんままかなり荒れた学校に放り込まれた勉強ができるかどうか以前に「どう生き残るか」を考えないとあかん環境そこで彼が身につけたのはテクニックでも要領でもなく、「今この場で一番の問題は何か」を見抜く力やったその後エンジニアになり、 LSI Logic、AMDと半導体業界の最前線を渡り歩くここで彼は気づく・技術的に面白いこと・会社が本当に困ってること・市場が評価することこれらがほとんど一致していないという現実に多くの会社は「作れるもの」を作り、「今ある市場」に最適化して、本当の問題から目を背けていただったら自分でやるしかない 1993年、 JensenはNVIDIAを創業するでも当時のNVIDIAは今みたいなAI企業ではなかったグラフィックス市場は不安定。資金はない。失敗したら即終了の世界。実際、最初のプロダクトは盛大にコケたこのとき彼は「コードが悪い」とは言わなかった「俺たちは間違った問題を解いていた」そう結論づけて、市場と技術の“問い”から全部やり直したそこから GPUという概念を磨き続け、 10年以上「意味わからん会社」扱いされながら、計算・並列処理・AIに賭け続けた結果、 “誰も本気で向き合ってなかった問題”を解き続けた会社だけが AI時代のど真ん中に立っただから今、彼はこう言うエンジニアの仕事は新しい問題を見つけてそれを解くこと会社の中には未発見の問題がうじゃうじゃある。だからこそ時間が命。ここが１番重要生成AI時代に仕事を失うエンジニアと給料が上がるエンジニアの差は、コードの上手さではない・何が本当のボトルネックか説明できるか・それを解いたら売上／コスト／速度がどう変わるか言えるか・AIに任せる部分と、人間が決める部分を切り分けられるかこれができる人は AIを「脅威」ではなく生産性ブースターとして重宝される逆に「実装だけ」「言われたことだけ」になった瞬間、 AI＋安い人材に置き換えられるというか完全に不要に給料を上げたかったらやることはシンプル・コードを書く前に“問題定義”を書く・要件をそのまま受け取らず、１回疑う・AIで実装を高速化して、空いた時間で“問い”を探す・ビジネス側と同じ言葉で話すこれができるエンジニアは「作業者」やなく意思決定に近い存在になる Jensenが言ってるのは「コード書くな」ではない目的と作業を混同するなということ生成AI時代、生き残るエンジニアは一番最初に「何を解くべきか」から考えるこれ読んで「ちょっと焦った」なら、たぶん感覚は間違ってない生成AI時代、何もしないのが一番リスク高い考えがズレてないか確認する用に、ブックマークして定期的に見直し推奨こういう生成AI時代のエンジニア論とかプロダクト・意思決定・キャリアの話は、シリコンバレーのスタートアップでCTOやってきた視点で定期的に書いてます気になった人は Taishi | AI Language Learning App 🧞‍♂️ をフォローしといてィ

Taishi | AI Language Learning App 🧞‍♂️

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Claude Codeの生みの親、Boris Cherny氏の話がかなり本質的。要するに、もう「良いプロンプトを書く時代」ではなく、AIが自律的に判断・実行する“ループ”を設計する時代に入っている。コーディングの進化はこう。 ① IDE＋オートコンプリートで速く書く ② Claudeにプロンプトしてコードを書かせる ③ 複数のAIを並列に動かす ④ これからは、AIが動き続ける“ループ”を設計するループとは、AIを呼び出し、判断させ、実行させ、検証して、また次の行動につなげる仕組みのこと。 Boris氏は「11月にIDEをアンインストールしてから、もうほとんど開かなくなった」とも語っている。次に強いのは、プロンプト職人ではなく、 AIを継続的に動かす仕組みを作れる人。 2026年のキーワードは、間違いなく Harness Engineering だと思う。

Claude Codeの生みの親、Boris Cherny氏の話がかなり本質的。要するに、もう「良いプロンプトを書く時代」ではなく、AIが自律的に判断・実行する“ループ”を設計する時代に入っている。コーディングの進化はこう。 ① IDE＋オートコンプリートで速く書く ② Claudeにプロンプトしてコードを書かせる ③ 複数のAIを並列に動かす ④ これからは、AIが動き続ける“ループ”を設計するループとは、AIを呼び出し、判断させ、実行させ、検証して、また次の行動につなげる仕組みのこと。 Boris氏は「11月にIDEをアンインストールしてから、もうほとんど開かなくなった」とも語っている。次に強いのは、プロンプト職人ではなく、 AIを継続的に動かす仕組みを作れる人。 2026年のキーワードは、間違いなく Harness Engineering だと思う。

チャエン | デジライズ CEO《重要AIニュースを毎日最速で発信⚡️》

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