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『Codex』が完全に「Claude界隈」を 完全に潰しに来ているw 「Open AI」がPCタスク全てを 声だけで操作可能になったことで 布団の上から動画200本作成して投稿する とか無限に可能になるな。 PCさえ常時起動させておけば 人間は布団の上から動かないで 「年収1000万」以上は軽く稼げる。

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YouTubeの編集に時間を溶かしてる人、 これ絶対見落とさないでください。 Claudeを軸に動画制作を仕組み化して 「月45,000ドル(約675万円)」 という海外事例が紹介されてる。 しかも元投稿では、 1本の投稿にかかる時間は20分未満とのこと。 何をやってるかというと、 伸びてる動画をシステムに入れる ↓ Claudeが構成を分析して 「なぜ最後まで見られたか」を言語化する ↓ 別の視聴者層に向けた オリジナル台本を作る ↓ AIで映像素材を生成する ↓ 各シーンに動きを付ける ↓ 素材をつないで動画を自動で組み上げる ここまでを一つの流れにしてる。 人間がやるのはこれ。 ・テーマを選ぶ ・弱い企画を落とす ・完成した動画をチェックする 役割はかなりシンプル。 Claudeに台本を書かせたあとも、 画像を作って、 素材を並べて、 毎回自分で編集してたら、 動画を増やすたびに作業も増える。 この事例で面白いのは、 分析から動画の組み立てまで 工程をつないでいるところ。 人間は「何を出すか」を判断する。 制作は仕組みに流す。 ぶっちゃけ、 AIに任せる範囲が台本までで止まってる人は、 その先にも任せられる作業がある。 今から顔出しなしYouTubeを始めるなら、 まずはここから。 参考動画1本をClaudeに渡して、 「視聴者が離脱しにくい構成」 を分析させる。 その構成を参考に、 別テーマの台本を1本作らせる。 そこから素材生成、動画の組み立てへと 一つずつ工程をつないでいく。 自分が毎回手を動かす場所を減らす。 これが、この事例から拾いたい視点。 制作の流れを見返せるように、 これから始めたい人は保存で。

ボンド|AIで最高月収7800万

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YouTube制作にお金をかけている人はオワコン。 リサーチ ↓ 台本作成 ↓ 動画撮影 ↓ 編集 ↓ サムネイル作成 ↓ 投稿 伸びる動画を作ろうと思うと少なくてもこれくらいの工数はかかる。 素人が思いつきで動画をあげても伸びないのはお分かりだとは思いますが、プロに外注するにもお金がかかる。結果動けずに今年も終わっていく…。 YouTubeって伸びるコンテンツを作れれば資産になる反面、特に初期段階では労力がかなり大きくて参入のハードルも高い。特にビジネス系の発信者は伸びるまでに投稿をやめてしまうのが99%。 なので、おさるが”伸びるYouTube台本”をEnter一発で作成できる最強のAIを作りました。 実際におさるも今までのYouTube制作には、台本制作費用含めて1億は使ってきました。 そのノウハウをすべて詰め込んでようやく形にしました。 台本制作の相場が1本5,000円と考えても、週2投稿で1年間運用しようと思うと104本。1年で52万以上かかってしまう。しかも伸ばせる根拠がない。確実に伸ばすために優秀な台本制作者に依頼すると1本1万は下らない。 おさるAIは1年に1万本でも10万本でも台本を作れる。しかも内容はおさるの実績に基づいた根拠がある。 この数字を見れば、何が正しいか一目瞭然です。 ✅無駄な労力をかけずに最短で稼いでいきたい人は【 台本 】とリプを送ってください。 特別に先行案内を通知欄に送ります。

マーケターおさる┃グループ総年商30億┃YouTube登録者50万人┃Brainオーナー

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飛ばないダーツ飛ばしたるぜ‼️ 【ダーツを飛ばしたかったら肘を上げろ】 よく言われるよねこれ でも気をつけて そのままやると 【肘、痛めるからオススメしない】 ┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈ 特に女性だと「ダーツが届かない」とか「飛ばない」って言われた時に 「肘を上げろ」ってアドバイスされること多いと思うのね でもね、あれ『半分正解で半分間違い』なんだよ 確かに肘を上げる動作って 前にしっかり力を伝えるには大事 むしろコレがパワーの源だからね でも「最後まで肘を上げ切る」「腕を伸ばし切る」必要はないの 大事なのはその出だしの【一瞬】だけ テイクバックから出す瞬間の 『最初の上げ始めの一瞬』だけでいい その一瞬で肘をスッと上げながら前に出す そこに力が伝わるから ちゃんとダーツが飛ぶのよ 届かない人ってたいてい ここが“そっと”だったりタイミングがズレてたりする 上げるスピードが遅いと下に飛んだりするのよね パワーは『上げ切る』ことじゃなく 『上げ始めの一瞬』にある 動画も見てもらうとわかるけど 肘を『うまく上げながら前に出す』 それだけでダーツって簡単に飛ぶようになるよ ちなみに『海外のプロダーツプレイヤー』はこの肘の使い方がほんとに上手 ここを、しっかり使えるようになると 軽く投げれるから試してみて ┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈ 【次回予告】 大事なのは出だしの1cm 後はどうでもいい 👇

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🚨 Netflixなら「500万ドル」かかる映像。 21歳の個人が、 同じような映像を「30秒395円」で制作。 そこから100万円以上を生み出した。 使ったのは、この流れ👇 → Claudeで脚本:10分 → Midjourneyで画を作る:20分 → Runwayで動画化:15分 → ElevenLabsで音声:10分 → SunoでBGM:5分 → 全SNSへ投稿:自動 1時間で1本。 6つのAI。 たった1人。 寝ている間も、 動画が働いて売上を作り続ける。 これ、単純に 「AIで動画が作れるようになった」 という話じゃない。 今まで映像を1本作るには、 脚本家 ディレクター カメラマン デザイナー CGクリエイター ナレーター 作曲家 動画編集者 これだけの人間と、 莫大な制作費が必要だった。 それが今は、 Claudeが脚本を書く。 Midjourneyが世界観を作る。 Runwayが映像を動かす。 ElevenLabsが声を入れる。 Sunoが音楽を作る。 そして最後は、 AIが編集して各プラットフォームへ投稿する。 つまり今起きているのは、 「動画制作が安くなった」 ではない。 今まで会社単位で持っていた “映像制作チームそのもの”を、 1人がPCの中に持てるようになった。 しかもヤバいのはここから。 企画 ↓ 脚本 ↓ 画像 ↓ 動画 ↓ ナレーション ↓ BGM ↓ 編集 ↓ 投稿 この一連の流れまで自動化できる。 人間がやるのは、 「何を作るか」を決めるだけ。 あとはAIが動き続ける。 今までは、 1人が頑張って1本作っていた。 これからは違う。 1人で10本。 1人で100本。 さらに自動化すれば1000本。 制作費500万ドル。 それが、 AIなら395円。 この差が意味するのは、 単なるコスト削減じゃない。 今までNetflixのような企業や 大きな制作会社しか持てなかった、 「映像を大量に作る力」 これが個人に開放され始めたということ。 PC1台。 6つのAI。 1人。 それだけで、 小さな映像制作会社が完成する。 そして人間が寝たあとも、 AIが作ったコンテンツは働き続ける。 もう「AIで動画を作る時代」じゃない。 「AIに制作会社をやらせる時代」が始まってる。

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【肘を動かして投げる・肘を支点にして投げる】 これは「どちらが正しい・間違っている」という話ではありません。 昔からダーツでは、「肘を動かすな」「肘を固定しろ」と言われることがあります。 その理由として、「肘が動くとブレるから」「肘を固定した方が再現性が高いから」という説明を聞くこともあります。 肘を完全に固定したからといって、ダーツがブレなくなるわけではありません。 なぜなら、ダーツの軌道を決めているのは肘だけではないからです。 肩、前腕、手首、指、体幹、視線など、多くの要素が連動して投げられています。 肘だけを無理やり固定すると、本来必要な動きまで制限してしまい、かえって力みやズレを生むことがあります。 また、トッププレイヤーのフォームを見ても、一見すると肘が全く動いていないように見える選手でも、実際には細かく動いています。 人間の関節は機械ではありません。 完全に静止させることは難しく、無意識の調整も常に行われています。 重要なのは、「肘を動かさないこと」ではなく「ダーツを狙った方向へ安定して送り出せること」です。 肘を無理に固定することが目的になってしまうと、自然な動きを失ってしまうこともあります。 肘は動いてもいい。むしろ必要なら動かした方がいい。 大切なのは「肘を固定できているか」ではなく、「その動きで狙った場所へ再現性高く投げられているか」です。 フォームの見た目よりも、ダーツがどのように飛び、どのような結果が出ているか。 そこに目を向けることが上達への近道だと思います。

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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

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