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Claude Desktop × Claude Code (MCP)、凄すぎますね…! ・ローカルにある大容量ファイルも扱える ・コード生成に止まらず、実行〜結果の解釈まで可能 ・いくら使っても定額 「科学研究への生成AIの活用」の本丸はデータ解析だと言い続けてきたのですが、 現時点ではこれがベストだと確信しました。

159,758 views • 1 year ago •via X (Twitter)

7 Comments

Shoei's profile picture
Shoei1 year ago

解析コードが長くなると読み込めないこともあるので、Roo code x gemini 2.5 pro とClaude Desktop x MCP で同フォルダ参照して動かすことが増えました。GitHub Copilotも使うのですが最近ちょっと遅くて使いにくいですね…

Daichi Konno / 紺野 大地's profile picture
Daichi Konno / 紺野 大地1 year ago

リプライありがとうございます! >Roo code x gemini 2.5 proとClaude Desktop x MCP で同フォルダ参照して動かす というところが理解しきれませんでした汗 大変お手数ですが、Roo code x gemini 2.5 proをどのように活用されているかをご教示いただけますと大変ありがたいです🙇

Tomohiro Fujita's profile picture
Tomohiro Fujita1 year ago

すみません、失礼します。これはすごいですね。Claude有料版を契約すれば、この機能使えますか?教えていただけるとありがたいです!

Daichi Konno / 紺野 大地's profile picture
Daichi Konno / 紺野 大地1 year ago

Claude有料版の契約と、個別にClaude CodeのMCPを設定する必要があります。 以下の記事が参考になりますが、さらにカスタムインストラクション等を設定する必要があり、少々手間がかかる印象です🙇 (いずれ解説記事を書きたいのですがしばらく時間が取れなさそうです...)

Matt Figdore's profile picture
Matt Figdore2 years ago

This is the biggest productivity cheat code right now. Kiss reading documents goodbye. You can get an instant summary of any document with this tool.

Re's profile picture
Re1 year ago

Claude Code自体はAPI利用料金がかかるツールですが、これがMCPサーバーとして動く場合はどうでしょうか? 結論: 料金かかってないです! これはマジで神ですね。

Daichi Konno / 紺野 大地's profile picture
Daichi Konno / 紺野 大地1 year ago

神ですよね! ただ今後変更される可能性もあるので、Anthropicの対応を対応を注視する必要がありそうです🙇

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【OpenAI共同設立者】イリヤ・サツケバーのみている世界 イリヤ・サツケバーがトロント大学でスピーチを行いました。その内容が非常に重要だと感じたため、翻訳しました。 『AIは人類にとって「史上最大の課題」であると同時に「最大の報酬」ももたらす』 以下、字幕全文です↓↓↓ --- 6月6日 皆さん。 ここに来られたことを本当に嬉しく思います。この場を準備し、企画してくださった皆さん、そしてこの名誉学位を授与してくださったことに、心から感謝を申し上げます。この名誉学位をいただけるのは、私にとって非常に意味深いことです。 今からちょうど20年前のほぼ同じ日に、私はこの同じホールで、トロント大学から学士号を授与されました。実は、これでトロント大学からいただく学位は4つ目になります。ここで過ごした合計10年間は、本当に素晴らしい時間でした。 学部生として多くのことを学び、大学院生としても素晴らしい経験を積むことができました。興味のある分野を深く掘り下げ、研究者としての道を歩み始めることができたのです。 特に、ジェフ・ヒントン先生のもとで研究できたことは、望外の幸運でした。先生がこの大学に在籍されていたことは、私の人生で最も幸運な出来事の一つです。これ以上ないというほど素晴らしい環境で教育を受け、科学者として成長できたことに、大学には深く感謝しています。 私が学生だった頃、この大学はどこよりも優れたAI研究を行っていました。最も革新的で、最もエキサイティングな研究です。それに学生として貢献できたことを、今も誇りに思っています。もう、ずいぶん昔のことになりましたが。 さて、卒業式のスピーチでは、卒業生の皆さんに賢明なアドバイスをすることが期待されていると思います。今日は少しだけ、その役割を果たさせてください。少しだけ、と言うのは、今回のスピーチは少し毛色の違うものになるからです。 一つ、実用的な心の持ち方をお伝えしたいと思います。これを心掛ければ、きっと多くのことが楽になるはずです。それは、「現実をあるがままに受け入れ、過去を後悔せず、ただ状況を改善することに努める」という考え方です。 なぜこんな話をするかというと、これが非常に難しいことだからです。私たちは、過去の悪い決断や不運な出来事を思い出し、「あれは不公平だった」と考えて時間を無駄にしがちです。 しかし、「現実はこうなのだから、次善の策は何か」と考える方が、はるかに生産的です。私自身、そう考える時はいつも、物事がうまくいくことに気づきます。 とはいえ、これは簡単なことではありません。自分の感情との戦いでもあるのです。だからこそ、皆さんにお話ししています。この考え方を、できる限り心に留めておいてください。これは、私自身へのリマインダーでもあります。 さて、本題に入りましょう。このスピーチが普通のものにならない理由は、私たちの周りで、少し違うことが起きているからです。皆さんは、これまでとは全く異なる時代の節目に立っています。これはよく言われることですが、今回は、本当にそうなのです。 その理由は、AIです。言うまでもありませんね。 聞くところによると、今日のAIはすでに「学生であること」の意味を大きく変えているそうですね。かなりのレベルで。これは私自身が強く感じていることであり、そして真実だと思います。 しかし、AIの影響はそれだけにとどまりません。私たちの仕事は、これからどうなっていくのでしょうか? すでに、未知で予測不可能な形で、少しずつ変化が始まっています。 Twitterで検索すれば、AIに何ができるのか、人々が何を言っているのかを見ることができます。そうすると、「どのスキルが役に立ち、どのスキルが時代遅れになるのだろうか」といった疑問が頭をよぎるかもしれません。 しかし、AIがもたらす本当の課題は、それが前例のない、極めて大きなものであるという点です。未来は、今日とは全く異なるものになるでしょう。 私たちは、コンピューターと話すことができるようになりました。これは新しいことです。コンピューターが私たちを理解し、言葉を返してくる。音声でコードを書くことさえあります。クレイジーなことです。 もちろん、AIにはまだ不十分な点もたくさんあります。 しかし、AIはすでに、数年後の世界を想像させるほどの力を持ち始めています。それが3年後か、5年後か、10年後か、未来の予測は困難ですが、AIは着実に、あるいは私たちの想像より速く、進化し続けるでしょう。 そしていつか、AIが私たち人間の仕事を「すべて」こなす日が来るかもしれません。一部ではなく、すべてです。 なぜ、そう確信できるのでしょうか? その理由は、私たち人間には脳があり、その脳が一種の生物学的コンピューターだからです。 であるならば、私たちが脳でできることを、デジタルコンピューターにできない理由はありません。これが、AIがいずれ万能になりうる、という考えの根拠です。 そうなると、「コンピューターが私たちの仕事をすべてできるようになったら、何が起こるのか?」という、途方もなく大きな問いに直面します。それは少し強烈すぎると感じるかもしれません。 しかし、それはまだ序の口です。私たちは、その万能なAIを、経済成長や研究開発のために使うでしょう。AIがAI自身の研究を進めるようになれば、進歩の速度は爆発的に加速します。それは、もはや想像を絶する世界です。 この、AIが作り出す極端で根源的な未来を、感情レベルで本当に信じることは、私にとっても難しいことです。それでも、論理はそうなる可能性が非常に高いと示しています。 そのような世界で、私たちは何をすべきなのでしょうか? 「政治に興味を持たなくても、政治はあなたに興味を持つ」という言葉があります。この言葉は、AIにもそっくりそのまま当てはまります。 AIから目をそらさないでください。AIが今何ができるのかを、自分の目で確かめてみてください。そうすれば、直感が働くはずです。そしてAIが進化するにつれて、その直感は確信に変わっていくでしょう。どんな説明も、自分自身の感覚にはかないません。 特に、超知的なAIが社会に実装される未来では、AIをいかにコントロールするかという、非常に根深い問題が生じます。 AIができることを見て、そこから目をそらさないこと。そうして初めて、私たちはAIがもたらす巨大な課題に立ち向かうエネルギーを得ることができるのです。 AIがもたらす課題は、人類史上最大の課題かもしれません。しかし、それを乗り越えた先には、史上最大の報酬が待っているはずです。好むと好まざるとにかかわらず、皆さんの人生はAIによって大きく左右されます。だからこそ、AIに注意を払い、この課題を解決するためのエネルギーを生み出すことが重要です。それが、これから最も大切なことになると私は信じています。 ここで、私の話を終わります。 ありがとうございました。

ChatGPT研究所

35,612 views • 1 year ago

先日、SUNOで生成されたものをmp3でダウンロードするか wavでダウンロードするか、で音質が違うという話題を見かけました。 SUNOもACE Studioも(というかAI生成全部かもしれない) mp3で生成されます。 SUNOの場合、生成された状態はmp3でもwavでダウンロードを掛けると何かしらのフィルターが掛かって書き出されるのか それともコンバートの精度なのか、音は変わるっぽい。 その話題で、初心者の方々に誤った勘違いが起こっているのをちょこちょこ見かけました。 ここからはSUNOやAI生成の話ではないです。 WAVやAIFFからmp3やAACに変換された音声は 圧縮するために情報量が削られます。 この動画を見ていただければ、元は同じファイルでも mp3の方は上が無くなっている事が分かると思います。 で、この状態のmp3やAACを、wavやAIFFに変換しても 容量が増えるだけで失った音質は戻ってきません。 なので「wavの方が音が良い」は、この状態になってしまったファイルには当てはまりません。 mp3と全く同じ音のまま容量が増えるだけです。 ちなみに、Logic Proはmp3やAACを取り込むと 自動的に設定しているwavかAIFFに変換されます。 ※DAWによっては、そのままmp3を扱うものと、wavに変換されるものがあります。 そのまま再生するとmp3と全く同じ音になります。 では、なぜDAWに入れた際にwavに変換されるのか? フェーダー操作やPluginを掛けていった際に、mp3とwavで結果が変わる点と mp3やAACを再生するために都度デコードしながら再生するので、無駄な負荷が掛かるためです。 とはいえ、現代のパソコンでこの程度の負荷は誤差の範囲ですが デコードしながらプラグインも掛ける行為が安定しているとはいえない、とされているからの様です。 ここでSUNOの話に戻します。 なので、SUNOで生成されたファイルをmp3でダウンロードした後に それを何かしらのソフトでwavに変換しただけの状態では 無駄に容量が増えただけで音質は変わっていない、という事です。 (先に書いたように、SUNOからのダウンロードにおいてはmp3とwavは音が違うようです。) その後、何かしらの変化を行った場合にwavが活きてくる。 何も変化を起こさない2mixのままならmp3のままでいい、という事になります。 ※一部、特殊な音声圧縮フォーマット「FLAC」は 元の音質に戻ります。

くうP

84,546 views • 1 month ago

この動画は私の知るAIアニメ研究者たちの情報を少しずつお借りして作成しました。 長い間バトル系AIアニメを研究してくれていた方々を私は知っています。 足りない性能の中、工夫して再現する姿は見ていて素晴らしくクリエイティブでした。 ツールの進化と共にクリエイターたちも進化しているAI動画界隈は見ているだけでも楽しいです。 AI動画ツールの進化は、そんな彼らの「好き」が開発の方向性を決めた結果ではないかと思います。 自分も彼らのようにいつまでも作る側でいたいものです。 【使用ツール】 Midjourneyで1枚生成 NanoBananaで差分生成 Hailuo AIで動画生成 Udioで音楽生成 ChatGPTでタイトル生成&etc... たった1枚画像生成するだけで、GoogleさんのNanoBananaは無限にシーンを再構成できます。 今回は1枚をずっと使っていましたが、作れば作るほどリファレンス素材が増えるので精度があがりそうです。 終わってから思ったんですが、できる限り全身が描かれていて背景の情報も多いイラストを用意するか、キャラクターの全身をNanoBananaでだしてから一緒に参照するか、靴とか服装とかプロンプトで補強するかしないと、服装が変わってしまいます。 今回はテストなので、動画生成も同じプロンプトでキーフレーム機能にまかせる形にしましたが、詳しい動作の内容や絵にないエフェクトの追加など、プロンプトでもう一枚中割りを追加する感覚で丁寧にプロンプトを書き込めばもっと精度があがると思います。 2年くらい動画生成の投稿してますがここまでAI動画のクオリティーがあがると思ってませんでした。 AIアニメを作っている人は、どんな方法で制作をしているかリプ欄で教えてくれると嬉しいです。 この動画はCPPのリリース前テストとなります。 HailuoAIというツールがリリースする前のテスト段階から、誰よりも生成していたらCPPに誘われて、ここまでずっとお世話になっていました。 一時期は話題にあがらず心配していましたが、一通り音声ツールを強化した後にHailuo02で巻き返してくれて安心しました。 Minimax Audioもアニメ制作に使えるクオリティーの音声が生成できるのでしっかり地盤固めてましたね。 あとは、どんなスタイルでもどんなキャラクターにも使える動画用リップシンク機能とかきたら嬉しいです。 効果音完璧につけてくれる機能とかあったら神!! とりあえず楽しいけどバトルアニメはもういいかな…笑 AIアニメ制作の最適解が何かは日々更新されますのでみんなで研究し続けましょう!! 次、何つくろっかな…🤔✨ ※エンドフレーム機能はCPPでβテスト中です!!🙏

SEIIIRU😈動画生成AIを使う映像クリエイター

30,190 views • 9 months ago

先日投稿した「ビジョンボード」のポストが1,000いいねを超えるプチバズになりました。長めのポストなのに、たくさんの人に読んでもらいました。 何度も言いますが、今考えているあなたの2026年の抱負は「1ヶ月後には完全に忘れ去られています」。断言します。 2026年の目標を1枚の絵で作成し、壁紙に設定すれば、あなたの目標はいつも手のひらの上です。我ながらバリューのある内容だったと思います。フォロワーさんもたくさん増えました。 その流れで、九兵衛さん(九兵衛@アフリカ駐在の人)から5x5=25のバージョンを教えてもらい、そこから少し調べたら「目標ビンゴ」なるものが少し前に流行ったことを知りました。 私は思いました。 「これはAIプログラミング&画像生成との相性抜群や」と。 … これまでって、「ビンゴのデザイン画像自体」はこの世に出回っていたんですが、そこからは手で編集しないといけなくて、正直面倒だったんですよ。 それが、AIツールの発展により超手軽なものに変貌します。 【今までの目標ビンゴ】 ・手打ちでマスの内容を入力 ・マスの内容は文字のみで無機質 ・達成時の変更は手修正 ・デザインは固定 ↓ 【私の考案 - MY VISION BINGO】 ・AIによる自動生成で時間短縮 ・マスの内容を絵や画像にできる ・達成時もリアルタイムに「穴」を開けられる ・デザインも自分の思うがまま これにより: 誰でも簡単に、 タイムリーに目標管理可能で、 壁紙にしてもおしゃれな、 「ビジョンボードビンゴ」が完成します。 これを私はMY VISION BINGOと名付けました。 これは革命だと思います。 --- それでは早速作ってみましょう。決め打ちですみませんが、できればAIツールは「Claude」を使ってください。 なぜならClaude内にあるArtifactsという機能が最強だからです。作ったアプリをすぐに具現化→操作できます。ちなみに無料です。 また、ビンゴはビジョンボードと組み合わせた3x3=9が最適解です。5x5はごちゃごちゃして視覚的に混乱します。まずは大事な「8つの目標」に集中しましょう。 【MY VISION BINGOの作り方】 ①2026年で達成したい8つ目標を羅列する ②アプリ作成:以下プロンプトをClaudeにぶち込む: 「MY VISION BINGOというアプリを作成したいです。 デザインは添付の画像を完全にコピーしてください。 私の目標は以下です。 ・英語をネイティブレベルで話せるようになる ・情報工学の勉強を週2時間確保する ・42.195km走り切る ・南米3カ国に旅行に行く ・𝕏のフォロワーを10,000人に到達させる ・noteのフォロワーを1,000人に到達させる ・年間50冊の本を読む ・アプリを12個完成させる ビンゴの中心は画像の通りFREEとしてください。 達成時はクリックすることで右上にチェックマークをつけ、中央のFREEと同じ色に変更したいです。」 ③画像化:以下プロンプトをClaudeにぶち込む: 「MY VISION BINGOを画像化してください。 壁紙に設定するので、ピンチインピンチアウトしやすいよう周りの余白を多めに設定してください。」 このプロセスはAIに頼らずとも、スクショでもなんでも、画像化さえできればOKです。 --- いかがですか?もっと簡単に実行したい方は、GeminやGrokに画像と目標を読み込ませるだけでもそれなりの画像が出来上がると思います。 ただ個人的には、Claudeが一番精度が高かったと感じています。Artifacts機能だとリアルタイムでビンゴアプリが生成され、目標達成時のチェック機能も思いのままです。デザインだって自由。 さあ、ついに2026年が始まりました。 今年の抱負を考えた方も多いと思います。 ただ、そのままだと1ヶ月後には100%忘れます。 目標はいつも手のひらの上に。 楽しく達成しちゃいましょう。 皆さんの目標管理に役立ちますように。

BenBen|時間狂人

101,107 views • 5 months ago

「数学はもう終わりだ」——研究レベルの問題が、AIによって毎月1%ずつ侵食されている。数学は、人間の抽象思考の頂点の一つだった。人類が最も誇ってきた知的領域に、機械知能が持続的に踏み込んでいるということだ。この曲線が続くなら、発見の主体は根本から変わる。 アレクサンダー・ウィスナー=グロス「2つ目のポイントですが、これらの中で私が最も重視しているベンチマークはFrontier Math Tier 4です。Frontier Math Tier 4は、たしか新年に賭けまでしたもので、今年の後半にもう一度見直す必要があると思いますが、AIが数学におけるプロレベルの研究問題を解ける能力を測る、最良の代替指標の一つです。 そこで何が起きているのか。GPT-5.4 Proから5.5 Proにかけて、およそこの2カ月で約2%の飛躍が見られます。これは何を意味するのか。フロンティアAIによる研究レベル数学の能力が、現在、月あたり約1%向上しているということです。そして、Frontier Math Tier 4の問題のおよそ半分が解かれるところに近づいています。 ここから外挿すると、現在のペースがそのまま続くだけでも——そして私はそうはならない、つまり加速すると断言しますが——現在のペースだけで見ても、今後4〜5年でFrontier Math Tier 4のほぼすべて、つまりプロの研究レベルの数学問題が解かれることになります。つまり、数学はもう終わりです。 もう一度言います。数学はもう終わりです。他にも終わりつつあるものはたくさんあります。しかし、物事はあまりにも速く進んでいて、月ごとに見ても、最難関のベンチマークが毎月1%ずつ上がっているのが確認できるのです。だから、もう長くはありません」

Tsubame

790,110 views • 1 month ago

チェスAIの進歩はこうだった——最初は「人間+AI」が勝つ。次に、AIが十分に賢くなると、人間が混ざるほど弱くなる。最終的に、意思決定の最適解が「人間抜き」へ収束する。だから、現実の仕事で最後の状態になることを「超知能」の定義としよう。そのとき、社会の意思決定は不可逆に再配置される。 サム・アルトマン「AGIについては、私たちは定義をしなかったせいで外してしまいましたよね。いま皆が注目している新しい言葉は、超知能に到達するタイミングです。だから私の提案はこうです。AGIはある意味で通り過ぎていったことにして、世界をそこまで変えなかった、あるいは長期的には変えるのだろうけれど、とにかく『いつかはAGIを作った』ということにする。いまは曖昧な時期で、すでに達したと思う人もいれば、まだだと思う人もいて、これから達したと思う人が増えていく。そして『次は何だ?』となる。 そのうえで、超知能の候補となる定義はこうです。あるシステムが、AIの支援を受けた人間よりもなお上回って、米国大統領、巨大企業のCEO、あるいは非常に大規模な科学研究所の運営を、人間の誰よりもうまくこなせるようになったとき。以上です。 チェスで起きたことも興味深い例だと思います。チェスではAIが人間に勝てるようになりました。Deep Blueの件は私もはっきり覚えています。その後しばらくは、人間とAIが組むほうがAI単体より強かった時期がありました。でも最終的には、人間が介入することでむしろ悪くなってしまい、人間がその卓越した知性を理解できないまま口を出さない『人間抜きのAI』が最善、という状態になった。 超知能を考える枠組みとして、これは面白いと思います。まだずっと先の話だとは思いますが、今回はもっとすっきりした定義を持てたらいいですね」

Tsubame

158,213 views • 5 months ago

カーパシー氏の比喩は、AIを生命の延長線ではなく「情報の霊的進化」として見る視点を開く。僕たちは進化のプロセスを再現しているのではなく、人類が残した思考の残響を模倣しているにすぎない。それは生命とは異なる起源を持つ、新しい意識の形式だ。 アンドレイ・カーパシー「私は動物との類推をするときにはとても慎重になります。というのも、動物はまったく異なる最適化プロセスによって生まれたものだからです。動物は進化によって形成され、最初から膨大なハードウェアを備えています。 たとえば、私が投稿で挙げた例はシマウマです。シマウマは生まれて数分で走り回り、母親の後をついていきます。これは非常に複雑な行動です。つまり、これは強化学習ではありません。それはあらかじめ焼き付けられたものです。 そして進化には、私たちのニューラルネットワークの重みをATCGの中に符号化する何らかの仕組みがあるようです。どう機能しているのかは分かりませんが、確かにうまく働いているようです。 つまり私は、脳というのはまったく別のプロセスから生まれたものだと感じています。そして、私たちはそのプロセスを実行しているわけではないので、そこから直接インスピレーションを得ることには慎重であるべきだと思っています。だから私の投稿では、『私たちは動物を作っているのではない』と書きました。 私たちは幽霊やスピリット、あるいは人によって呼び方は違っても、そうしたものを作っているのだと。なぜなら、私たちは進化による訓練をしているのではなく、人間とインターネット上のデータを模倣する訓練をしているからです。 その結果として、完全にデジタルで人間を模倣する、いわば『霊的な存在』が生まれます。それは別種の知性です。 知性という空間を思い描くなら、私たちはまったく異なる地点から出発しているのです。つまり、私たちは動物を作っているわけではないのです。しかし、時間をかければ、AIをもう少し動物的な方向へと近づけることもできると思います。そして、そうすべきだとも思います」

Tsubame

15,839 views • 7 months ago

AirCleに30秒だけ時間ください。 スライド編集特化AI 【SlideBox】 を本日ローンチします🔥 一言で言うと、「すべてのスライドを高クオリティで“編集可能”にするAI」です。 この投稿では、【SlideBox】ってなに?結局何ができるの?と言うところから機能・背景・構想まで、すべてまとめています。長文になりますが、この投稿を読むかどうかで、ツール解像度が変わるので、ぜひ最後まで読んでいただけると嬉しいです。 ※ツールのリンクは文末にあります。 ◎このサービスは何がすごいのか? 最近、「全部AIに作らせたスライドで、ワンポチ発表!」そんな使い方が一気に増えました。 確かに、楽です。速いです。それっぽくも見えます。 でもそれ実務で使っていると、こんな瞬間、ありませんか? ・ここ、もう少し詰めたい ・言いたいニュアンスが微妙に違う ・文字の位置、正直ダサい ・この表現、AIっぽすぎない? ・文字化けしてるけど…まあいいか 本当は直したい。 でも、直すのが面倒くさい。 AIが言うことを聞いてくれない。 その結果、 「まあいいか」で出したスライドが残る。 納得していないのに、 そのまま使ってしまう。 AIを使っている人ほど、 一度は経験していると思います。 多くのAIスライドは ・中身が画像化されていて編集できない ・文字を直すだけでも再生成が必要 ・要素単位で触れない つまり、基本的に“編集しない”前提で作られている。 だから ・細かい調整ができない ・微修正が地味にストレス ・結局、妥協する ◎ でも、SlideBoxは違います。 SlideBoxは、 「編集できること」を最初から前提に設計しています。 AIで作ったスライドも、PDFも、NotebookLMの資料も、過去に埋もれたスライドも。 全部、そのまま編集できます。 ・文字や図形を要素単位で抽出・分解 ・NotebookLM資料を要素分解して高精度編集 ・PDFを直接編集 ・要素の切り取り/再配置(透過まで可能) ・要素を囲って「おしゃれにして」でAIが編集 ・しかも、編集からプレゼンまでSlideBox内で完結 自分で直せる。自分が納得するまで触れる。 だから、作って終わりじゃない。 直して、育てて、使い続けられる。 妥協しなくていい。 直せるから、使える。 それがSlideBoxです。 ◎ 編集できると、次に何が起きるのか スライドを編集し続けると、 SlideBoxの中には 「直してきたスライド」が溜まっていきます。 ここで初めて、次に活かせる世界が生まれます。 PowerPointやCanvaのように、「前の資料をベースに、少し直して次へ」ができる。 でも、 従来のAI生成スライドでは それができなかった。 SlideBoxなら、 AIスライドでも、PDFでも、 ちゃんと引き継げる。 スライドが 一発芸ではなく、 資産として積み上がっていく。 ◎ 目指す世界 私たちは、 Canva / Google Slide / PowerPointを超える スライドプラットフォームを目指しています。 今のAIは、 作ることはできても 「活かし続ける」設計になっていない。 だから私たちは、 「作るAI」ではなく 「直せるAI」を選びました。 作るAIは、もう十分ある。 でも実務では、 直せるからこそ本当に使える。 直せるから、残る。 スライドを使い捨てる文化ではなく、 資産として積み上げていける世界へ。 その答えが、SlideBoxです。 そしてもう一つ。 日本は、AIでまだまだ弱い。 だからこそ、日本発で 世界に通用するプロダクトをつくりたい。 このプロダクトで、 一人でも多くの人の生活を前に進めたい。 笑顔になってくれる人を増やしたい。 日本から、まだやれるってことを 若者から見せていきたい。 SlideBoxは、日本1位のAI学生団体AirCleによる本気の挑戦です。 ▼ 使用はこちら 直せるから、使える。 次世代のスライド編集特化AI 【SlideBox】 ぜひ使ってみて、 率直な感想を引用RTで教えてください🙇 本当に皆さんの感想が励みになりますし、頑張る原動力になります。 そして、これからも AirCle をよろしくお願いします。 公式Xも作りました:SlideBox 最新情報・アップデート・お問い合わせはこちらから。

Aircle|学生AIコミュニティ

91,001 views • 5 months ago

いまのAIに決定的に欠けているのは、僕たちの背景を理解する能力だ。だから毎回プロンプトで関係性を組み立て、状況説明をし、欲しい出力へ誘導しなければならない。だが、その制約が外れ始めたとき、AIは単なる便利ツールではなくなるのだろう。その日はきっと、それほど遠くない。 サム・アルトマン「今のモデルは、将来そうなるものと比べれば、まだかなり愚かです。しかもそれ以上に、あなたの人生についての理解がきわめて限られています。今はまだ、こちらがうまく、なだめたりすかしたりしながら、欲しいものを引き出さなければならないのです。 ですが、あなたの文脈をすべて知っているようなモデルは、もうそれほど遠くありません。そのモデルは、あなたのことを知っている。あなたの人生を知っている。何をしているかを知っている。何を大事にしているかを知っている。あなたの人生にいる人たちのことも知っている。もちろん、あなたが望む形で、望む範囲においてですが、あなたのコンピュータやブラウザにもアクセスできる。そして時間がたつにつれて、現実世界であなたの周囲に起きていることにも、ますますアクセスするようになるかもしれません。 それは、コンピュータを使う感覚、そしてAIを使う感覚そのものを、完全に変えてしまうはずです。私はそれに強く興奮しています。ただ、実際それがどんな感覚になるのかは、私たち自身でさえ、まだ十分に直感できていないと思います」 グレッグ・ブロックマン「まさにその点ですが、今の私たちは、チャットでも何でも、使っているツールに対して『何が起きているのか』を説明するのに、ものすごく多くの時間を使っています。そしてそれがどれだけ苛立たしいかを考えてみてください。まるで同僚に対して、いや、私が欲しいのはこういうことで、今こういう状況なんだ、と延々説明し続けているようなものです。今のシステムの振る舞い方は、本来こうあってほしい姿ではないのです」

Tsubame

15,287 views • 1 month ago

シンギュラリティのトリガーである「再帰的自己改善」は、すでに少し前に起きているという。もちろん、まだ全自動ではないが、「進歩のどこまでがAIでどこまでが人間なのか」は曖昧になってきている。著者性が溶けるこの感覚こそ、分単位で進むシンギュラリティの手触りなのだ。 サリム・イスマイル「再帰的自己改善(RSI)がシンギュラリティの本当のトリガーだという話は、以前からしてきました。そしてそれは、すでに少し前に起きているんです。だから今やっているのは、その道筋を加速しているだけです。私たちは今この瞬間にも、産業時代を恒久的に抜けつつあります」 デイブ・ブランディン「ええ、シンギュラリティが分単位で展開していく様子は、私が経験した中で最も興味深いものだと本当に思いますし、アレックスの言うとおりです。いまは、人間がループの中にいて貢献している時期ではあるのですが、進歩のどこまでがAIでどこまでが人間なのかが、本当に曖昧なんです。実際にコーディングしていると、『あれは自分のアイデアだったのか?』となります。 半分は自分のアイデアのようでも、AIが別の案を提案してきて、それを採用していくうちに、結局それが自分のアイデアだったのかどうかも分からなくなります。ただ、いまのモードでは、こうしたコアアルゴリズムの研究の多くが、『500本のテストを走らせて、どのハイパーパラメータが良かったか、どのニューラルトポロジーが良かったかを教えて』という形になっています。相対論を発明したり発見したりするような話ではありません。 いろいろな試行を大量に回して、うまくいったものを選んで再デプロイし、そうするとより賢いAIになって、さらに多くの試行をする——その繰り返しです。私たちはその道筋をかなり進んでいる可能性が高いと思います」

Tsubame

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人間と同程度のAIにまで到達して、そこで突然進化が止まるわけがない。汎用知能が成立した瞬間、次に来るのは超知能であり、その時点で発明の主役は人類から機械の心へ移る。産業革命との比較では足りない——それは「ホモ・サピエンスの出現」あるいは「生命の誕生」に匹敵する断絶かもしれない。 ニック・ボストロム「技術と科学の発展が広い範囲でこのまま続くことが許されるなら、私たちはいずれそこに到達すると思います。しかも最近は、実際にその方向へ進みつつあるように見えます。ですから、こうした点は、この問題をかなり真剣に受け止めるべきだと示す、基本的な考慮事項だと思います。 そして、もし私たちが本当にAGI、すなわち汎用人工知能を開発したら、それが何を意味するのかを考えることができます。私がまず思うのは、それはほどなくして超知能の開発につながるだろうということです。人間と同程度のAIにまで到達して、そこで突然止まるとは思いません。 そうなると私たちは、心そのものを設計できる世界に入ることになります。そして自動化されるのは、産業革命において蒸気機関や内燃機関によって自動化が始まったような筋肉労働だけではありません。たとえば掘削機は、どんな力自慢の人間よりもはるかに強いですが、それと同じように、今度はあらゆる人間の労働が自動化されることになります。 しかもそのときには、どんな天才的な科学者や芸術家よりも深く考えられる機械の心が現れるでしょう。ですから、それは実質的に、私たちが最後に必要とする発明になるのです。その時点以降の発明は、こうした機械の心によって、はるかに優れた形で、はるかに速く生み出されるようになるからです。 したがって、これは人間のあり方そのものを非常に根本的に変える出来事になると思います。これを理解するにあたって、産業革命との類比を持ち出す人もいますし、そこから学べることもあるとは思います。しかし、おそらく本当に近い比較対象は、むしろホモ・サピエンスそのものの出現や、あるいは生命の誕生にまでさかのぼる必要があるのかもしれません」

Tsubame

20,061 views • 1 month ago