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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。

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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2026年度は20体のAIエージェントを活用し「月1000万円」を完全自動で稼ぐ組織を作れるのに大量に使えない新入社員を採用してしまった企業とかマジこんな感じだろw 人件費が増える、教育コストも増える管理工数も増える。なのに成果は横ばい。 AIなら24時間止まらず回せる業務まで人を増やしてわざわざ遅くしてるのが今の企業あるあるw 優秀な1人を引く採用ガチャに賭けるより再現性あるAIワーカーを仕組み化した方が経営は安定する。これからは「何人採るか」より「何体のAIを動かせるか」で差がつく

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ガガロット

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これ知らないと危険 Claude Codeの利用料人によって50倍変わります原因はたった1つこの投稿、実はかなり重要です。多くの人はClaude Codeをそのまま使っています。タスクを投げる ↓ AIが考える ↓ コンテキストが増える ↓ トークン消費が膨らむこれを繰り返している。でもこの開発者は違いました。昼前にClaude Codeを起動。やったことはシンプルで、「この機能を作って」とタスクを渡しただけ。その後はSNSを見たり、別の作業をしたりして放置。夕方に戻ると・機能実装完了・テスト完了・mainへコミット完了ここまでは最近のAI界隈なら珍しくない。本当にヤバいのはその裏側。 Headroomという仕組みを使って、 337万トークンを削減。さらにコンテキストを75%圧縮。 AIが読む情報量を整理してからClaudeへ渡すことで、無駄なトークン消費を大幅に減らしている。しかも開発速度は落ちていない。投稿にもあるけど、同僚は毎回フルコストでMCPやWeb検索を回している。一方で、この開発者は同じようにClaude Codeを使いながら、裏側で消費量を最適化している。つまり差は能力じゃない。 Claude Codeを使っているかどうかでもない。設定を知っているか。仕組みを知っているか。それだけ。今のAI開発で起きているのは、「どのモデルを使うか」の競争じゃない。「どれだけ少ないトークンで同じ結果を出せるか」の競争です。ほとんどの人は性能比較ばかり見ている。でも最前線の人たちは、コストコンテキストエージェント効率を最適化している。 AI時代の格差はプログラミング能力じゃない。仕組みを知っている人と知らない人の差です。

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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

18,543 次观看 • 3 个月前

Claude史上、一番仕事のやり方が変わるかもしれない新機能が出ましたその名も「Record a skill」ただの画面録画機能だと思った人は危ないです本質は、Claudeに仕事を文章で説明する時代が終わり始めたこと今までは同じ作業を任せるたびに、「このファイルを開いて」「この列を削除して」「日付順に並べて」「最後にここへ貼り付けて」みたいに、手順を細かくプロンプトで書く必要がありましたでもRecord a skillは違います自分がいつも通り作業している様子を録画しながら、「ここで何を確認しているか」「なぜこの順番で進めるのか」を説明すると、その流れをClaudeが再利用できるスキルとしてまとめてくれるつまりこれは、 AIに毎回同じ指示を出すための機能ではなく、一度教えた仕事を、次から任せるための機能ですここを録画できる便利機能ねで流すと、この先も同じ作業をするたびに、同じ説明を書き続けることになる逆に早く使い始めた人は、・データ整理・定例レポート・フォーマット修正・問い合わせの振り分け・毎回ほぼ同じ事務作業みたいな、地味だけど確実に時間を奪う仕事を、少しずつClaude側へ移していける可能性があります実際の入り口だけ分かるように、簡単な操作動画もつけました動画だけで全部説明しているわけではないですが、「どこから使うのか」「どういう流れで記録するのか」はイメージしやすいと思いますもちろん、どこまで応用できるのか単なる操作記録なのか、意図まで理解してくれるのか細かい仕様はまだ見えない部分もありますそれでも方向性はかなり大きいこれから差がつくのは、「AIを使う人」と「使わない人」ではありません「AIに質問する人」と、「AIに仕事を覚えさせる人」です使ってみたい人は使いたいとリプしてください

Claude史上、一番仕事のやり方が変わるかもしれない新機能が出ましたその名も「Record a skill」ただの画面録画機能だと思った人は危ないです本質は、Claudeに仕事を文章で説明する時代が終わり始めたこと今までは同じ作業を任せるたびに、「このファイルを開いて」「この列を削除して」「日付順に並べて」「最後にここへ貼り付けて」みたいに、手順を細かくプロンプトで書く必要がありましたでもRecord a skillは違います自分がいつも通り作業している様子を録画しながら、「ここで何を確認しているか」「なぜこの順番で進めるのか」を説明すると、その流れをClaudeが再利用できるスキルとしてまとめてくれるつまりこれは、 AIに毎回同じ指示を出すための機能ではなく、一度教えた仕事を、次から任せるための機能ですここを録画できる便利機能ねで流すと、この先も同じ作業をするたびに、同じ説明を書き続けることになる逆に早く使い始めた人は、・データ整理・定例レポート・フォーマット修正・問い合わせの振り分け・毎回ほぼ同じ事務作業みたいな、地味だけど確実に時間を奪う仕事を、少しずつClaude側へ移していける可能性があります実際の入り口だけ分かるように、簡単な操作動画もつけました動画だけで全部説明しているわけではないですが、「どこから使うのか」「どういう流れで記録するのか」はイメージしやすいと思いますもちろん、どこまで応用できるのか単なる操作記録なのか、意図まで理解してくれるのか細かい仕様はまだ見えない部分もありますそれでも方向性はかなり大きいこれから差がつくのは、「AIを使う人」と「使わない人」ではありません「AIに質問する人」と、「AIに仕事を覚えさせる人」です使ってみたい人は使いたいとリプしてください

くまらぼ

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OpenAIが『約34000円』で発売した「AIエージェント専用のキーボード」だが Codexが同じようなツールを無料のiOSアプリとして使えるものが作られたらこしかも専用ハードウェアは不要 iPhoneにアプリを入れるだけで完全ワイヤレスの操作デバイスとして使えます。このアプリはを中心に構築されており単なるショートカットキーボードではない接続しているAIエージェントが、・待機中なのか・処理を実行しているのか・確認や入力を求めているのか・タスクが完了したのかといった状態を機能的なステータス表示で確認できます。さらに大きな特徴は、特定のAIモデルやエージェントに縛られないこと。コーディングエージェントであれば任意のエージェントと連携可能。つまり、複数のAIエージェントを切り替えながら、iPhoneからタスクの実行や状態確認を行える「AIエージェント用リモコン」に近い存在です。今後は音声入力にも対応予定とのこと。実装されれば、「このエラーを修正して」「テストを実行して」「終わったら結果をまとめて」とiPhoneに話しかけるだけで、PC上のエージェントを操作できるようになる可能性があります。 4万円はドルの専用デバイスを買わなくても、手元のiPhoneをエージェント操作専用キーボードに変えられる。 AI時代のハードウェアは、製品を買うより先に、アプリで再現できる時代になってきました。

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Codex研究ラボ

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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。

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Claude Opus 5が、ついに自分でYouTubeをやり始めてる。人間が細かく指示しなくても、・動画の企画を考える・台本を作る・必要な素材を集める・動画を編集する・サムネを作る・投稿後の数字を分析する・次の動画を改善するここまでをAIが一つのループで回し始めている。これまでのAIは、「動画を作る道具」だった。でも、これからは違う。 AI自身がチャンネルを運営し、数字を見ながら改善し、勝手に成長していく。つまり始まっているのは、動画生成AIの時代ではない。「AI YouTuber」ではなく、「AI YouTube運営者」の時代です。

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Claude code研究ラボ

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今日から使える Fable5でBlenderを動かしたらヤバい BlenderをAIが操作して 1時間で3D映像を作る時代使う側は月100万円を狙える 2026年、動画の仕事は完全に分かれる。編集だけする人。 AIで事業を作る人。この差はデカい。 Fable5で映像を作る。 GPTで投稿文を作る。 Claudeで営業文を作る。 CursorでLPを作る。 OpenClawで投稿と営業を自動化する。ここまで組めば、ただの動画制作者じゃない。小さなAI動画事業になる。初心者はまず、 1ジャンルに絞れ。不動産なら内覧動画。飲食なら新メニュー動画。採用なら会社紹介動画。美容なら施術ビフォー動画。 1ジャンルだけでいい。 30本作れ。その中で反応が取れた型を売れ。月額10万円の運用代行を30社。これで月300万円。簡単ではない。でも手順は見えてる。 Fable5を知らない人は遅れる。知ってるだけの人も遅れる。今日から使う人間だけが勝つ。

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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

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『Claude』で構築したAI社員で面接をさせている様子を完全公開 👇 面接担当以外にも事務員など様々な職種のAI社員が実際に働いている AI社員の中には、実際に休憩をしながら作業を進めたりなど、完全に人間と同じ行動をとっているAI社員もいる休憩後は、自分の席に戻るそれ以外のAI社員は必要な書籍がある場合は、それを取るために本があるところに向かう完全に人間がやってきたことが AIに置き換わっているということ

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ガガロットAI

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もうmyfansモデルはいらないかもしれない。 AIの発達で人間と変わらないような美女が生成できるようになった。ダンスなどのノンバーバルの動画も人間と同じ動きを作れるようになった。話し口調イントネーションも含め、今後3年以内で人間と見分けがつかないようなAIインフルエンサーが大量に出てくると思う。そうしたときに、myfansやfantiaなどで活動してるモデルの存在意義である。 SNS用、ファンクラブ用の人物動画をAIで作れてしまったらモデルが不要になってしまう。ファンクラブ側でAIの規制が強化されることが予想されるが、SNS上で競合が人間だけではなくAIモデルも含まれるため、埋もれやすく稼ぎにくくなってしまう可能性がある。そうしたときにア◯ルトモデルとして生き残ってくにはどうしたらいいか？結論、これから価値が上がるのは「美人」ではなく「人間」だと思う。顔が可愛い。スタイルがいい。ダンスが上手い。写真がエロい。こういう「見た目だけの価値」はAIが一番最初に代替してくる。むしろAIの方が24時間働けるし、老けないし、太らないし、撮影も必要ない。じゃあ人間のモデルは何で勝つのか。俺は「ストーリー」と「関係性」だと思う。どんな人生を送ってきたのか。何を考えているのか。何に悩んでいるのか。何を目指しているのか。そして、ファン一人ひとりとのコミュニケーション。 AIがどれだけリアルになっても、「この人を応援したい」という感情まで完全に代替するのは難しい。だから今後は「美女を作って売る」から「推したくなる人間をプロデュースする」に変わっていく。要するにファン化をより大切にするということです。 AI時代に一番危ないのは、 AIモデルではなく「AIでも代替できる人間」なのかもしれない。

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もうmyfansモデルはいらないかもしれない。 AIの発達で人間と変わらないような美女が生成できるようになった。ダンスなどのノンバーバルの動画も人間と同じ動きを作れるようになった。話し口調イントネーションも含め、今後3年以内で人間と見分けがつかないようなAIインフルエンサーが大量に出てくると思う。そうしたときに、myfansやfantiaなどで活動してるモデルの存在意義である。 SNS用、ファンクラブ用の人物動画をAIで作れてしまったらモデルが不要になってしまう。ファンクラブ側でAIの規制が強化されることが予想されるが、SNS上で競合が人間だけではなくAIモデルも含まれるため、埋もれやすく稼ぎにくくなってしまう可能性がある。そうしたときにア◯ルトモデルとして生き残ってくにはどうしたらいいか？結論、これから価値が上がるのは「美人」ではなく「人間」だと思う。顔が可愛い。スタイルがいい。ダンスが上手い。写真がエロい。こういう「見た目だけの価値」はAIが一番最初に代替してくる。むしろAIの方が24時間働けるし、老けないし、太らないし、撮影も必要ない。じゃあ人間のモデルは何で勝つのか。俺は「ストーリー」と「関係性」だと思う。どんな人生を送ってきたのか。何を考えているのか。何に悩んでいるのか。何を目指しているのか。そして、ファン一人ひとりとのコミュニケーション。 AIがどれだけリアルになっても、「この人を応援したい」という感情まで完全に代替するのは難しい。だから今後は「美女を作って売る」から「推したくなる人間をプロデュースする」に変わっていく。要するにファン化をより大切にするということです。 AI時代に一番危ないのは、 AIモデルではなく「AIでも代替できる人間」なのかもしれない。

サモエド@myfansプロデューサー

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ガガロット

1,355,005 次观看 • 4 个月前

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！

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！

梅ボーイズ公式

766,469 次观看 • 3 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 • 2 个月前

昔ながらの手仕事をしてみると、いかに効率よく、質の高いものを沢山作れるかを考えてしまう。だから人類が工業化の道を選び、コスパ・タイパを求める人が増えたのは、必然だったと感じる。人類は決して間違ってはいない。ただ、行き過ぎたので今は「手の感覚」を取り戻す時代が来ていると思う。

昔ながらの手仕事をしてみると、いかに効率よく、質の高いものを沢山作れるかを考えてしまう。だから人類が工業化の道を選び、コスパ・タイパを求める人が増えたのは、必然だったと感じる。人類は決して間違ってはいない。ただ、行き過ぎたので今は「手の感覚」を取り戻す時代が来ていると思う。

きびと月の畑

32,416 次观看 • 9 个月前

Claude Designが無料化レベルしかも「制限なし」で使える名前はOpen Design UI/UX、画像、動画、資料まで対応高額デザインツールを置き換える可能性あり月50万円案件を狙う人は今すぐ触れこれは見逃すな。 Open Designは、AIでデザイン制作を回したい人に刺さる。特に、ClaudeやGPTを使ってるのに「最後の見た目」で止まってる人。できることは強い。・プロンプトからUI案を作る・LPやアプリ画面のたたき台を出す・画像、動画、資料の構成に使う・オープンソースだからカスタムできる・高額ツールの代替候補になる初心者の失敗は、いきなり完璧なデザインを作ろうとすること。違う。最初は「営業に使える見本」を量産しろ。 GPTでコピーを作る。 Claudeで構成を磨く。 Geminiで競合を調べる。 Open Designで見た目に変換する。この流れで、1日3案作れる。 30日で90案。その中から刺さるものだけ営業に使え。 AI副業で勝つのは、知ってる人じゃない。触って、出して、売る人間。保存して、今日触れ。遅い人から消える。

Claude Designが無料化レベルしかも「制限なし」で使える名前はOpen Design UI/UX、画像、動画、資料まで対応高額デザインツールを置き換える可能性あり月50万円案件を狙う人は今すぐ触れこれは見逃すな。 Open Designは、AIでデザイン制作を回したい人に刺さる。特に、ClaudeやGPTを使ってるのに「最後の見た目」で止まってる人。できることは強い。・プロンプトからUI案を作る・LPやアプリ画面のたたき台を出す・画像、動画、資料の構成に使う・オープンソースだからカスタムできる・高額ツールの代替候補になる初心者の失敗は、いきなり完璧なデザインを作ろうとすること。違う。最初は「営業に使える見本」を量産しろ。 GPTでコピーを作る。 Claudeで構成を磨く。 Geminiで競合を調べる。 Open Designで見た目に変換する。この流れで、1日3案作れる。 30日で90案。その中から刺さるものだけ営業に使え。 AI副業で勝つのは、知ってる人じゃない。触って、出して、売る人間。保存して、今日触れ。遅い人から消える。

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

143,576 次观看 • 2 个月前