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スクショでサイトができる完全無料「screenshot-to-code」がヤバい。スクショを投げるだけで、コードを生成。しかも動画からプロトタイプ化までいける。しかもCodexに言えばすぐに使える！やり方は👇 結論、これをCodexに投げろ。プロンプトはこれ。「このGitHubリポジトリを読み込んで、私のPCで使える状態までセットアップしてください。READMEを確認して、必要な環境、APIキー、Docker起動、ローカルURLまで順番に実行手順を出してください。エラーが出たら原因を特定して修正案も出してください」これでいい。やることはシンプル。 Codexを開く GitHub URLを貼る上のプロンプトを投げる .envにAPIキーを入れる Dockerで起動 localhost:5173を開くスクショをアップロードする出力形式は最初これでいい。 React + Tailwind LPならHTML + Tailwindでもいい。初心者がやりがちなミスは、 READMEを自力で読んで詰まること。違う。 OSSの導入はCodexに読ませろ。環境構築はAIに任せろ。人間は使い方と売り方に集中しろ。これでスクショからLP初稿を作れる。 1本3〜5万円。月10本なら30〜50万円。コードを書けないはもう言い訳にならない。 GitHub URLを貼って、動かせ。知ってるだけの人間から脱落する。

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

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Anya Rossi• Live Now

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いつも「形じゃない」とは言っているものの、実は上抜けやすい形が存在する。正確には、大衆心理まで考慮した上で、結果的に上抜けしやすい形があるということ。今回の動画のように、あるレンジ帯の下限でエントリーした後、レンジ上限で小刻みにノイズを作る場面。この時、価格は何度もレンジ上限から下に行く素振りを見せながら、すぐに戻している。一見すると、上限で揉んでいるだけに見える。でも中身を見ると少し違う。下に行きそうに見せる。でも落ちない。また下に振る。でもすぐ戻る。これを繰り返すことで、売りたい人の力が少しずつ弱くなっていく。レンジ上限というのは、本来なら売りが入りやすい場所。「ここで反落するだろう」と考える人も多い。だから上限付近では、ショートや利確が入りやすい。でも、そこで何度も下に振っているのに落ちない。これがかなり重要。なぜなら、売りが入っているのに下がらないということは、その売りを吸収している買いがあるということだから。さらに、下に行く素振りを見せるたびに、短期のショート勢は入ってくる。上限で買っている人も一部は怖くなって逃げる。でもそれでも価格が戻ってくる。この時点で、下に行くための材料が少しずつ消費されていく。つまり、上限でノイズを作っているように見えて、実際は売りを試して、売りが続かないことを確認している状態。そして、何度も戻されることで、ショート勢の損切りは上に溜まり始める。買いを待っていた人も、上抜けた瞬間に入ってきやすくなる。だから、最後に上に抜けた時、新規の買いだけではなく、ショートの損切りも重なって、上に走りやすくなる。この形が上抜けやすい理由は、「綺麗なレンジだから」ではない。レンジ上限で売りが入っても落ちず、何度も下を試して失敗し、その過程で上に注文が溜まっていくから。結果的に、上抜けしやすい形になる。ただし、ここで注意しなきゃいけないのは、上抜けた後の伸びの予測は難しいということ。(注文の数まで読み取るのは難易度高い) かなり上がり続けることもあるし、一発の上抜けだけで終わることもある。だから私は、今回のような場面では、上に突き抜けた瞬間にすぐ利確することが多い。狙っていたのは、上抜け後の大きなトレンドではなく、上限で溜まった注文が一瞬噴き出す部分。形を使うというより、その形が作られるまでの過程を見る。どこで売りが入ったのか。なぜ落ちなかったのか。どこに損切りが溜まったのか。上抜けた後、どこまでが自分の狙う値幅なのか。ここまで見た上で、初めて形に意味が出る。だから大事なのは、「この形だから上抜ける」と覚えることではない。なぜその形が作られ、その形の中で誰が苦しくなり、どこで注文が噴き出しやすくなるのか。ここまで考えること。形は結果であって、本質は、その形を作った参加者の失敗と注文の溜まり方である。

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じくにーさん

21,108 次观看 • 6 个月前

Claude CodeでAIトレードBotをプログラミング初心者でも構築する方法を徹底解説これはトレードBotに稼がせるのではなくむしろ本質は逆で、 AIに相場を予言させるのではなく、 AIにトレードシステムそのものを作らせるという話中身はかなり本格的で、・HMMによる市場レジーム判定・相場環境ごとの資金配分・ウォークフォワードバックテスト・リスク管理・Alpacaへのブローカー接続・自動発注・P&L監視用ダッシュボード・メインループ構築まで入っている。まず面白いのが、 HMMというモデルを使って「今の相場がどんな状態か」を判定するところ。 HMMはざっくり言うと、価格やボラティリティの動きから、裏側にある市場の状態を推定するモデル。例えば、 Crash Bear Neutral Bull Euphoria のように、今の相場をいくつかのレジームに分類する。ここがかなり重要。なぜなら、同じ売買戦略でも、相場環境によって勝ちやすさは全然違うから。強気相場で機能する戦略が、暴落相場では一瞬で壊れることがある。だからこのBotは、いきなり「何を買うか」を決めない。まず、今の相場はリスクを取っていい状態なのか。それともポジションを減らすべき状態なのか。そもそも止まるべき局面なのか。そこを判定する。例えば、 Bull相場ならリスクを取り、 Neutralなら通常運用、 Bearならポジションを縮小、 Crashならほぼ停止、 Euphoriaなら過熱警戒でリスクを抑える。つまり、「いつ買うか」だけではなく、「どの相場で、どれくらい資金を入れるか」まで自動化している。ここが普通のインジケーターBotと違う。多くの自動売買Botは、エントリー条件ばかり見ている。 RSIが30以下なら買い。移動平均がクロスしたら買い。 MACDがこうなったら売り。でも、トレードで本当に重要なのは、エントリーよりもリスク管理。どれくらいの資金を入れるのか。どこまで負けたら止めるのか。連敗したらどうするのか。暴落相場では止まれるのか。想定外の動きが来た時に破壊されないのか。このBotでは、 AIの判断よりも上位にリスク管理を置いている。例えば、 1日の損失が一定以上ならポジションを縮小する。さらに損失が広がれば全決済する。最大ドローダウンに到達したらBotを停止する。再開には手動確認を必要にする。 1回の取引で取れるリスクを制限する。こういう安全装置を入れている。これがめちゃくちゃ大事。 AIトレードで一番怖いのは、 AIが間違えることではない。間違えたまま、止まらずに売買し続けること。人間なら、「なんかおかしいな」と思って止められる。でもBotは、設計が甘いと間違ったまま動き続ける。だから、AIに全権限を渡さない。 AIには分析と実装をさせる。でも最終的な安全装置は、固定されたルールで止める。この設計がかなり現実的。さらに動画では、ウォークフォワードバックテストも入っている。普通のバックテストは、過去データに合わせすぎる危険がある。過去では勝てる。でも未来では勝てない。いわゆる過剰最適化。そこで、過去の一部で学習し、次の期間で検証し、また期間をずらして検証する。この流れで、「過去にたまたま合っただけのBot」を避けようとしている。つまり、 AIに未来を当てさせるのではなく、 AIに検証の仕組みを作らせている。ここが本質。最終的には、 Alpacaのペーパー口座に接続し、実際の運用に近い形で発注テストまで行う。流れとしては、価格データを取得する ↓ HMMで市場レジームを判定する ↓ レジームに応じて資金配分を決める ↓ リスク管理ルールを通す ↓ 問題なければ発注する ↓ ログを保存する ↓ ダッシュボードでP&Lやポジションを監視するという形。ここまで来ると、ただコードを書いて終わりではない。市場分析、資金配分、検証、発注、監視まで、一気通貫でトレードシステムを組める。ただし、重要な注意点がある。この動画で、「最終的にいくら稼いだか」という実利益は明言されていない。だから、「Claude Codeで爆益Botを作った」という見方は少しズレている。正しくは、 Claude Codeを使えば、個人でもトレード戦略の研究、実装、検証、リスク管理、発注、監視までを一人で作れるようになってきた。という話。ここがかなりヤバい。今までなら、こういう仕組みを作るには、 Pythonを書ける人、金融データを扱える人、バックテストを作れる人、証券APIを触れる人、リスク管理を設計できる人、 UIを作れる人が必要だった。でも今は、 Claude Codeに指示しながら、 1人でかなりの部分を組み上げられる。 AIトレードで強い人は、 AIに「明日何を買えばいい？」と聞く人ではない。 AIに、データ取得を作らせる。特徴量を作らせる。市場レジームを判定させる。バックテストを作らせる。リスク管理を作らせる。ブローカーAPIに接続させる。発注ロジックを組ませる。ログを分析させる。改善案を出させる。こういう使い方をする人。 AIが相場を当てる時代ではなく、 AIで検証ループを自動化する時代。トレードは、勘と根性の勝負から、検証システムを持っている人の勝負に変わり始めている。もちろん、これで勝てる保証はない。むしろ、適当に作ったBotは普通に負ける。でもヤバいのは、個人がここまで作れるようになったこと。 Claude CodeやCodexを使える人は、もはやただの個人トレーダーではなく、小さなヘッジファンドのような検証環境を持てる。 AIトレードの本命は、自動売買ではない。自動検証。 AIにトレードを任せるな。 AIにトレードシステムを作らせろ。

Claude CodeでAIトレードBotをプログラミング初心者でも構築する方法を徹底解説これはトレードBotに稼がせるのではなくむしろ本質は逆で、 AIに相場を予言させるのではなく、 AIにトレードシステムそのものを作らせるという話中身はかなり本格的で、・HMMによる市場レジーム判定・相場環境ごとの資金配分・ウォークフォワードバックテスト・リスク管理・Alpacaへのブローカー接続・自動発注・P&L監視用ダッシュボード・メインループ構築まで入っている。まず面白いのが、 HMMというモデルを使って「今の相場がどんな状態か」を判定するところ。 HMMはざっくり言うと、価格やボラティリティの動きから、裏側にある市場の状態を推定するモデル。例えば、 Crash Bear Neutral Bull Euphoria のように、今の相場をいくつかのレジームに分類する。ここがかなり重要。なぜなら、同じ売買戦略でも、相場環境によって勝ちやすさは全然違うから。強気相場で機能する戦略が、暴落相場では一瞬で壊れることがある。だからこのBotは、いきなり「何を買うか」を決めない。まず、今の相場はリスクを取っていい状態なのか。それともポジションを減らすべき状態なのか。そもそも止まるべき局面なのか。そこを判定する。例えば、 Bull相場ならリスクを取り、 Neutralなら通常運用、 Bearならポジションを縮小、 Crashならほぼ停止、 Euphoriaなら過熱警戒でリスクを抑える。つまり、「いつ買うか」だけではなく、「どの相場で、どれくらい資金を入れるか」まで自動化している。ここが普通のインジケーターBotと違う。多くの自動売買Botは、エントリー条件ばかり見ている。 RSIが30以下なら買い。移動平均がクロスしたら買い。 MACDがこうなったら売り。でも、トレードで本当に重要なのは、エントリーよりもリスク管理。どれくらいの資金を入れるのか。どこまで負けたら止めるのか。連敗したらどうするのか。暴落相場では止まれるのか。想定外の動きが来た時に破壊されないのか。このBotでは、 AIの判断よりも上位にリスク管理を置いている。例えば、 1日の損失が一定以上ならポジションを縮小する。さらに損失が広がれば全決済する。最大ドローダウンに到達したらBotを停止する。再開には手動確認を必要にする。 1回の取引で取れるリスクを制限する。こういう安全装置を入れている。これがめちゃくちゃ大事。 AIトレードで一番怖いのは、 AIが間違えることではない。間違えたまま、止まらずに売買し続けること。人間なら、「なんかおかしいな」と思って止められる。でもBotは、設計が甘いと間違ったまま動き続ける。だから、AIに全権限を渡さない。 AIには分析と実装をさせる。でも最終的な安全装置は、固定されたルールで止める。この設計がかなり現実的。さらに動画では、ウォークフォワードバックテストも入っている。普通のバックテストは、過去データに合わせすぎる危険がある。過去では勝てる。でも未来では勝てない。いわゆる過剰最適化。そこで、過去の一部で学習し、次の期間で検証し、また期間をずらして検証する。この流れで、「過去にたまたま合っただけのBot」を避けようとしている。つまり、 AIに未来を当てさせるのではなく、 AIに検証の仕組みを作らせている。ここが本質。最終的には、 Alpacaのペーパー口座に接続し、実際の運用に近い形で発注テストまで行う。流れとしては、価格データを取得する ↓ HMMで市場レジームを判定する ↓ レジームに応じて資金配分を決める ↓ リスク管理ルールを通す ↓ 問題なければ発注する ↓ ログを保存する ↓ ダッシュボードでP&Lやポジションを監視するという形。ここまで来ると、ただコードを書いて終わりではない。市場分析、資金配分、検証、発注、監視まで、一気通貫でトレードシステムを組める。ただし、重要な注意点がある。この動画で、「最終的にいくら稼いだか」という実利益は明言されていない。だから、「Claude Codeで爆益Botを作った」という見方は少しズレている。正しくは、 Claude Codeを使えば、個人でもトレード戦略の研究、実装、検証、リスク管理、発注、監視までを一人で作れるようになってきた。という話。ここがかなりヤバい。今までなら、こういう仕組みを作るには、 Pythonを書ける人、金融データを扱える人、バックテストを作れる人、証券APIを触れる人、リスク管理を設計できる人、 UIを作れる人が必要だった。でも今は、 Claude Codeに指示しながら、 1人でかなりの部分を組み上げられる。 AIトレードで強い人は、 AIに「明日何を買えばいい？」と聞く人ではない。 AIに、データ取得を作らせる。特徴量を作らせる。市場レジームを判定させる。バックテストを作らせる。リスク管理を作らせる。ブローカーAPIに接続させる。発注ロジックを組ませる。ログを分析させる。改善案を出させる。こういう使い方をする人。 AIが相場を当てる時代ではなく、 AIで検証ループを自動化する時代。トレードは、勘と根性の勝負から、検証システムを持っている人の勝負に変わり始めている。もちろん、これで勝てる保証はない。むしろ、適当に作ったBotは普通に負ける。でもヤバいのは、個人がここまで作れるようになったこと。 Claude CodeやCodexを使える人は、もはやただの個人トレーダーではなく、小さなヘッジファンドのような検証環境を持てる。 AIトレードの本命は、自動売買ではない。自動検証。 AIにトレードを任せるな。 AIにトレードシステムを作らせろ。

ガガロットAI

19,833 次观看 • 1 个月前

ぶっちゃけ、これあまり公開したくないが、 noteで月27万稼ぐのに、才能とか文章力なんて1ミリもいらない。オレが実際にやってる裏側の流れ。毎回0から自分で考えるのに疲れた人は、この通りにやってみて。 ↓ まずChatGPTにこう聞く「今売れている “稼ぐ系note / Brain / Tips”の訴求を分析して、どんな悩みの人に、何を約束して売っているのか 3行でまとめて」 ↓ 売れてる型が見える ↓ 次にこう聞く「その訴求を使って、ターゲットを “40代会社員” “副業したいけど時間がない人” 向けにズラし、一番刺さる切り口を3案出して」 ↓ 誰に何を売るか決まる ↓ 次にこう聞く「その中で一番売れそうな切り口を選んで、 2,980円で売るnoteのタイトルを10案作って」 ↓ 売れる入口ができる ↓ 次にこう聞く「一番強いタイトルを選んで、無料部分→有料部分へ自然につながる noteの構成を作って」 ↓ 骨組みができる ↓ 次にこう聞く「この構成が弱くないか、無料で出しすぎてないか、売れる前提でチェックして」 ↓ 弱い企画を本文前に落とせる ↓ 次にこう聞く「改善後の構成に沿って、小学生でも読める言葉で、『2,980円払ってよかった』と120%満足させるため、具体例をたくさん入れて全体で7,000〜10,000文字の特大ボリュームで本文を書いて ↓ 中身が一気にできる ↓ 最後にこう聞く「この商品を2,980円で売ります。今買う理由を3つ、買わないまま放置する損を2つ整理してから、販売文を書いて」 ↓ 売る理由まで明確になる ↓ 要するに、・売れてる訴求を分析する・ターゲットを少しズラす・タイトルと構成を作る・売れる前に弱い企画を落とす・本文を書く・販売文を書くこれだけ。 2,980円のnoteが1日たった3件売れるだけで、月額約27万円。しかも強いのはここ。・0から商品を考えなくていい・弱い企画を本文前に落とせる・切り口を変えて何本も試せる・当たった型をそのまま横展開できる noteで手堅く月27万稼ぐなら、記事数を増やすより当たりを引くまでの試行回数を増やした方が圧倒的に早いです。でも毎回これを手入力するのは面倒よな。なので、この一連の流れを「ワンクリックで完了するツール」を作りました。ただ、商品だけ作れても「売り方」を知らないと1円にもなりません。「じゃあ、どうやって2,980円のnoteを1日3件売るのか？」今回は特別に、 ① 【note作成特化ツール】 ② 【1日3件を手堅く売るXの販売ルート】この2つをセットにして無料公開します。（※引用元の自動化システムと組み合わせるとさらにエグいです）欲しい人は【いいね】と【リプで好きな絵文字】でプロフのnoteで公開します。手動でやるか、ツールで稼ぐか？好きな方を選んでください。

ぶっちゃけ、これあまり公開したくないが、 noteで月27万稼ぐのに、才能とか文章力なんて1ミリもいらない。オレが実際にやってる裏側の流れ。毎回0から自分で考えるのに疲れた人は、この通りにやってみて。 ↓ まずChatGPTにこう聞く「今売れている “稼ぐ系note / Brain / Tips”の訴求を分析して、どんな悩みの人に、何を約束して売っているのか 3行でまとめて」 ↓ 売れてる型が見える ↓ 次にこう聞く「その訴求を使って、ターゲットを “40代会社員” “副業したいけど時間がない人” 向けにズラし、一番刺さる切り口を3案出して」 ↓ 誰に何を売るか決まる ↓ 次にこう聞く「その中で一番売れそうな切り口を選んで、 2,980円で売るnoteのタイトルを10案作って」 ↓ 売れる入口ができる ↓ 次にこう聞く「一番強いタイトルを選んで、無料部分→有料部分へ自然につながる noteの構成を作って」 ↓ 骨組みができる ↓ 次にこう聞く「この構成が弱くないか、無料で出しすぎてないか、売れる前提でチェックして」 ↓ 弱い企画を本文前に落とせる ↓ 次にこう聞く「改善後の構成に沿って、小学生でも読める言葉で、『2,980円払ってよかった』と120%満足させるため、具体例をたくさん入れて全体で7,000〜10,000文字の特大ボリュームで本文を書いて ↓ 中身が一気にできる ↓ 最後にこう聞く「この商品を2,980円で売ります。今買う理由を3つ、買わないまま放置する損を2つ整理してから、販売文を書いて」 ↓ 売る理由まで明確になる ↓ 要するに、・売れてる訴求を分析する・ターゲットを少しズラす・タイトルと構成を作る・売れる前に弱い企画を落とす・本文を書く・販売文を書くこれだけ。 2,980円のnoteが1日たった3件売れるだけで、月額約27万円。しかも強いのはここ。・0から商品を考えなくていい・弱い企画を本文前に落とせる・切り口を変えて何本も試せる・当たった型をそのまま横展開できる noteで手堅く月27万稼ぐなら、記事数を増やすより当たりを引くまでの試行回数を増やした方が圧倒的に早いです。でも毎回これを手入力するのは面倒よな。なので、この一連の流れを「ワンクリックで完了するツール」を作りました。ただ、商品だけ作れても「売り方」を知らないと1円にもなりません。「じゃあ、どうやって2,980円のnoteを1日3件売るのか？」今回は特別に、 ① 【note作成特化ツール】 ② 【1日3件を手堅く売るXの販売ルート】この2つをセットにして無料公開します。（※引用元の自動化システムと組み合わせるとさらにエグいです）欲しい人は【いいね】と【リプで好きな絵文字】でプロフのnoteで公開します。手動でやるか、ツールで稼ぐか？好きな方を選んでください。

きんりゅう＠AI副業6ヶ月で2182万円

288,223 次观看 • 4 个月前

みんなが心配しているあの仔馬さんを友人である紗栄子さんが迅速に動いてくれて環境を変えることができ一安心です。私は聞いたことも感じたことない現状があることにとてもショックを受けました。私の元に来てくれた子たちだけじゃなく、できる限りどの子にも安心できる場所や幸せであると感じられるような環境創りができるよう私には何ができるか、何をしていかなければならないのか真剣にに考えさせられる日となりました。お馬さんは人の想いや感情を受け取りとても感性豊かな神聖な生き物です🐴🌿✨

みんなが心配しているあの仔馬さんを友人である紗栄子さんが迅速に動いてくれて環境を変えることができ一安心です。私は聞いたことも感じたことない現状があることにとてもショックを受けました。私の元に来てくれた子たちだけじゃなく、できる限りどの子にも安心できる場所や幸せであると感じられるような環境創りができるよう私には何ができるか、何をしていかなければならないのか真剣にに考えさせられる日となりました。お馬さんは人の想いや感情を受け取りとても感性豊かな神聖な生き物です🐴🌿✨

Mikako🐴🪽🫧

195,496 次观看 • 4 个月前

目の使い方でZONEに入る方法【野球編】 #SENSIUMTHEORY 試合で「集中しよう」と思うほど、体が固まることがある。打席に入った瞬間、バットを強く握りすぎる。守備で打球が飛んでくる前から足が止まる。マウンドでストライクを取ろうとして、腕が振れなくなる。この時、問題は気持ちの弱さではない。脳と体のスイッチが、緊張モードに入っている。そのきっかけのひとつが、目の使い方だ。緊張している選手ほど、目が一点に固まりやすい。ピッチャーの手元だけを見る。打球が来る前からバッターだけを凝視する。キャッチャーミットを強く見すぎる。一見、集中しているように見えるが、実は視野が狭くなっている。視野が狭くなると、脳は「危険」「失敗したくない」という処理を強める。その結果、呼吸が浅くなり、肩が上がり、足が止まり、いつもの動きが出にくくなる。逆に、調子がいい時の選手は目が柔らかい。打席でも、投手だけでなく、マウンド全体、内野の空間、球場の広がりを感じている。守備でも、打者、走者、味方、打球方向を広く感じながら構えている。ピッチャーも、ミットを睨みつけるのではなく、空間の中にミットを置くように見ている。つまり、ZONEに近い状態とは、強く一点を見ることではない。視野が広がり、体が自然に反応できる状態だ。では、試合前に何をすればいいか。まず、鼻から吸って、口から長く吐く。吸うことよりも、吐くことを長くする。呼吸が落ち着くと、目の緊張も抜けやすくなる。次に、顔を動かさずに、目だけを左右にゆっくり動かす。 5〜10往復でいい。この時、急いで動かす必要はない。目の奥の力を抜くように、ゆっくり動かす。その後、一点を見つめるのではなく、周りの空間全体をぼんやり見る。バッターボックスなら、ピッチャーだけでなく、マウンド全体を見る。守備なら、バッターだけでなく、グラウンド全体を感じる。ピッチャーなら、ミットだけを睨まず、キャッチャーの周りの空間ごと見る。最後に、視野を広げたまま足裏を感じる。地面に立っている感覚を戻す。これだけで、頭の中の焦りが少し静まり、体が動ける準備に入る。野球は、一点集中だけではうまくいかない。ボールを見る力も大切だが、それ以上に、空間を感じる力が必要になる。打席で力む選手。守備で一歩目が遅れる選手。マウンドで腕が振れなくなる投手。そういう選手ほど、「もっと集中しろ」ではなく、まず視野を広げた方がいい。集中とは、狭く見ることではない。広く感じた先に、自然と生まれるものだ。 ZONEに入るコツは、気合を入れることではない。目を柔らかく動かし、世界を広く見ること。視野が広がると、呼吸が変わる。呼吸が変わると、体の力みが抜ける。体の力みが抜けると、いつものスイング、いつもの一歩目、いつもの投球が戻ってくる。野球でZONEに入る準備は、特別なことではない。目の使い方を整えることから始めればいい。

目の使い方でZONEに入る方法【野球編】 #SENSIUMTHEORY 試合で「集中しよう」と思うほど、体が固まることがある。打席に入った瞬間、バットを強く握りすぎる。守備で打球が飛んでくる前から足が止まる。マウンドでストライクを取ろうとして、腕が振れなくなる。この時、問題は気持ちの弱さではない。脳と体のスイッチが、緊張モードに入っている。そのきっかけのひとつが、目の使い方だ。緊張している選手ほど、目が一点に固まりやすい。ピッチャーの手元だけを見る。打球が来る前からバッターだけを凝視する。キャッチャーミットを強く見すぎる。一見、集中しているように見えるが、実は視野が狭くなっている。視野が狭くなると、脳は「危険」「失敗したくない」という処理を強める。その結果、呼吸が浅くなり、肩が上がり、足が止まり、いつもの動きが出にくくなる。逆に、調子がいい時の選手は目が柔らかい。打席でも、投手だけでなく、マウンド全体、内野の空間、球場の広がりを感じている。守備でも、打者、走者、味方、打球方向を広く感じながら構えている。ピッチャーも、ミットを睨みつけるのではなく、空間の中にミットを置くように見ている。つまり、ZONEに近い状態とは、強く一点を見ることではない。視野が広がり、体が自然に反応できる状態だ。では、試合前に何をすればいいか。まず、鼻から吸って、口から長く吐く。吸うことよりも、吐くことを長くする。呼吸が落ち着くと、目の緊張も抜けやすくなる。次に、顔を動かさずに、目だけを左右にゆっくり動かす。 5〜10往復でいい。この時、急いで動かす必要はない。目の奥の力を抜くように、ゆっくり動かす。その後、一点を見つめるのではなく、周りの空間全体をぼんやり見る。バッターボックスなら、ピッチャーだけでなく、マウンド全体を見る。守備なら、バッターだけでなく、グラウンド全体を感じる。ピッチャーなら、ミットだけを睨まず、キャッチャーの周りの空間ごと見る。最後に、視野を広げたまま足裏を感じる。地面に立っている感覚を戻す。これだけで、頭の中の焦りが少し静まり、体が動ける準備に入る。野球は、一点集中だけではうまくいかない。ボールを見る力も大切だが、それ以上に、空間を感じる力が必要になる。打席で力む選手。守備で一歩目が遅れる選手。マウンドで腕が振れなくなる投手。そういう選手ほど、「もっと集中しろ」ではなく、まず視野を広げた方がいい。集中とは、狭く見ることではない。広く感じた先に、自然と生まれるものだ。 ZONEに入るコツは、気合を入れることではない。目を柔らかく動かし、世界を広く見ること。視野が広がると、呼吸が変わる。呼吸が変わると、体の力みが抜ける。体の力みが抜けると、いつものスイング、いつもの一歩目、いつもの投球が戻ってくる。野球でZONEに入る準備は、特別なことではない。目の使い方を整えることから始めればいい。

鈴木一登/スポーツ鍼灸

456,084 次观看 • 1 个月前

よくmibotを「ガソリン車にしてほしい」と言われるのですが、原付ミニカーで快適な走行を実現するには、EVが最適だと考えています。原付ミニカー規格では法規により動力の出力が小さく制限されています。ガソリンエンジンは高回転にならないとピークトルクが出ませんが、モーターはゼロ（動き出し）からピークトルクを発生できるため、小さい出力でもスムーズに車体を動かすことができます。つまり、原付ミニカーはモーターを使うことで滑らかな走行が可能になるので、EVが最適解になるということです。

よくmibotを「ガソリン車にしてほしい」と言われるのですが、原付ミニカーで快適な走行を実現するには、EVが最適だと考えています。原付ミニカー規格では法規により動力の出力が小さく制限されています。ガソリンエンジンは高回転にならないとピークトルクが出ませんが、モーターはゼロ（動き出し）からピークトルクを発生できるため、小さい出力でもスムーズに車体を動かすことができます。つまり、原付ミニカーはモーターを使うことで滑らかな走行が可能になるので、EVが最適解になるということです。

横山文洋｜わいざん #mibot

65,237 次观看 • 1 年前

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

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

yachimat - AI Short Anime

11,053 次观看 • 1 年前

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”。

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”。

SCIENCE FACTORY ltd.

117,049 次观看 • 9 个月前

【応援してくれる皆へ】本日つかさしはまた新たに誕生日を迎えましたm(__)m 今年も応援してくれる皆さんと共にこの日を迎えられたこと、心から感謝してます！流石に歳を重ねることに抵抗を感じるようになってきたし、今後の自分の健康のことも心配になってきたのでこないだ健康診断に行ってみたんですが、ここ最近トレーニングを頑張ってるお陰なのか体内年齢と肌年齢が今より６歳も若く調子が良いという結果が出たのでまだまだ俺はやれそうです！笑とはいえ先月発表した通り、つかさしは今月大きな節目を迎えます。１０月２０日のラストワンマンライブで１０年続けてきたライブ活動は休止となり、その分今まできなかったことや新たにやっていきたいこと、挑戦していきたいことを沢山やっていくつもりです。どんな時も応援してくれる皆の存在が俺を励まし、導いてくれて、強い原動力を与えてくれました。そんな皆への感謝をしっかりと形にすべく、どれだけ歳をとってもその分だけ成長し前に進む姿を見せていきたいなと思っています。そんな中きっと皆に甘えてしまうことも色々行き詰ったりすることもあると思うんですけど、たまには許してくださいm(__)m 俺はこれからも歌を沢山歌い続けるし、皆の救いになるようなものを沢山作っていくし、皆の励みになるようなものを沢山届けていくし、それがいつかきっと誰かにとって大きな原動力になることを願いながら、一生懸命活動に励んでいきたいと思います。今日まで強い味方でいてくれて本当にありがとう！そしてこれからも強い味方でいてくださいm(__)m 俺はいつまでも皆の味方です。何よりも大事な存在です。何があっても俺は皆からは離れません。どんなに年老いても皆がいる限りつかさしはつかさしで在り続けられます。これからもそんな俺をよろしくお願いします！m(__)m

【応援してくれる皆へ】本日つかさしはまた新たに誕生日を迎えましたm()m 今年も応援してくれる皆さんと共にこの日を迎えられたこと、心から感謝してます！流石に歳を重ねることに抵抗を感じるようになってきたし、今後の自分の健康のことも心配になってきたのでこないだ健康診断に行ってみたんですが、ここ最近トレーニングを頑張ってるお陰なのか体内年齢と肌年齢が今より６歳も若く調子が良いという結果が出たのでまだまだ俺はやれそうです！笑とはいえ先月発表した通り、つかさしは今月大きな節目を迎えます。１０月２０日のラストワンマンライブで１０年続けてきたライブ活動は休止となり、その分今まできなかったことや新たにやっていきたいこと、挑戦していきたいことを沢山やっていくつもりです。どんな時も応援してくれる皆の存在が俺を励まし、導いてくれて、強い原動力を与えてくれました。そんな皆への感謝をしっかりと形にすべく、どれだけ歳をとってもその分だけ成長し前に進む姿を見せていきたいなと思っています。そんな中きっと皆に甘えてしまうことも色々行き詰ったりすることもあると思うんですけど、たまには許してくださいm()m 俺はこれからも歌を沢山歌い続けるし、皆の救いになるようなものを沢山作っていくし、皆の励みになるようなものを沢山届けていくし、それがいつかきっと誰かにとって大きな原動力になることを願いながら、一生懸命活動に励んでいきたいと思います。今日まで強い味方でいてくれて本当にありがとう！そしてこれからも強い味方でいてくださいm()m 俺はいつまでも皆の味方です。何よりも大事な存在です。何があっても俺は皆からは離れません。どんなに年老いても皆がいる限りつかさしはつかさしで在り続けられます。これからもそんな俺をよろしくお願いします！m()m

つかさし

22,286 次观看 • 1 年前