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【必見】Anthropic CEOのDario Amodei氏が語る「AI時代の本質」の学びが深い 重要なのは「AIに仕事を奪われるか」ではなく、「AIに何を任せ、人間がどこで価値を出すか」 一読推奨の内容です。 AI時代における5つの重要な視点はこちら👇 ①コーディングは最初にAI化される まず置き換わるのは「コードを書く作業」。 その後、ソフトウェア開発全体もAI前提に変わっていく。 ②人間の価値は上流設計に移る AIが実装の大半を担うほど、 人間には「何を作るべきか」「誰の課題を解くのか」を考える力が求められる。 ③残る5%が、圧倒的にレバレッジされる AIが95%の作業を担っても、 人間が担当する5%の判断・設計・検証が成果を左右する。 むしろ、その5%の価値が何十倍にも増幅される。 ④AIの使い方でスキル格差が広がる AIを学習や思考の補助に使う人は伸びる。 一方で、丸投げする人はコード力・判断力・思考力が落ちる。 AIは使い方を間違えると、普通にデスキリングを起こす。 ⑤最重要スキルは文脈設計と批判的思考 これから重要なのは、単なるプロンプトではない。 ・目的を決める ・文脈を渡す ・AIエージェントを動かす ・出力を疑う ・本物と偽物を見抜く ・最後に人間が判断する この力が必要になる。 結論、AI時代に残るのは、 「AIに仕事を奪われない人」ではなく、 「AIに正しく仕事をさせられる人」。 コードを書く力以上に、設計し、判断し、AIを使いこなす力が重要になる。

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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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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。
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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。

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⚡️》

48,712 views • 1 month ago

『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。
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ビジネスグロースラボ

321,952 views • 6 days ago

イーロン・マスクは、「コーディングは今年で終わる」と考えている。 進化するのではなく、なくなるという。 これまでソフトウェアを作るには、プログラミング言語を書き、それを機械語に変換（コンパイル）して実行する必要があった。 しかしマスクの考えでは、近いうちにAIが最初から機械語を直接つくるようになる。 人間がコードを書く必要はなくなる。 彼はこう言っている。 「そもそもコーディングをやらなくなる」と。 もともとコードとは、人間と機械の“通訳”のようなものだった。 機械が人間の言葉を理解できなかったから、わざわざプログラミング言語を書く必要があった。 でもAIが人間の言葉をそのまま理解できるようになれば、その“通訳作業”は不要になる。 さらにこれをNeuralinkのような脳とコンピュータをつなぐ技術と組み合わせるとどうなるか。 キーボードもいらない。 画面もいらない。 文法（シンタックス）もいらない。 「想像すれば、そのままソフトウェアになる」 頭の中でやりたいことを思い描くだけで、AIが自動で設計し、作り、実行する。 これは「プログラミングを効率化する」という話ではない。 「プログラミングという作業自体が消える」という話だ。 これまで何年も勉強して身につけてきたスキルの価値が、大きく変わる可能性がある。 アイデアと実現の間の時間が、ほぼゼロになる。 これからは「作る」のではなく、 「想像する」だけで形になる世界。 スキルや時間よりも大事なのは、 どれだけ具体的に、はっきりと自分の理想を思い描けるか。 そんな未来が来るかもしれない、という話である。
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イーロン・マスクは、「コーディングは今年で終わる」と考えている。 進化するのではなく、なくなるという。 これまでソフトウェアを作るには、プログラミング言語を書き、それを機械語に変換（コンパイル）して実行する必要があった。 しかしマスクの考えでは、近いうちにAIが最初から機械語を直接つくるようになる。 人間がコードを書く必要はなくなる。 彼はこう言っている。 「そもそもコーディングをやらなくなる」と。 もともとコードとは、人間と機械の“通訳”のようなものだった。 機械が人間の言葉を理解できなかったから、わざわざプログラミング言語を書く必要があった。 でもAIが人間の言葉をそのまま理解できるようになれば、その“通訳作業”は不要になる。 さらにこれをNeuralinkのような脳とコンピュータをつなぐ技術と組み合わせるとどうなるか。 キーボードもいらない。 画面もいらない。 文法（シンタックス）もいらない。 「想像すれば、そのままソフトウェアになる」 頭の中でやりたいことを思い描くだけで、AIが自動で設計し、作り、実行する。 これは「プログラミングを効率化する」という話ではない。 「プログラミングという作業自体が消える」という話だ。 これまで何年も勉強して身につけてきたスキルの価値が、大きく変わる可能性がある。 アイデアと実現の間の時間が、ほぼゼロになる。 これからは「作る」のではなく、 「想像する」だけで形になる世界。 スキルや時間よりも大事なのは、 どれだけ具体的に、はっきりと自分の理想を思い描けるか。 そんな未来が来るかもしれない、という話である。

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⚡️》

121,743 views • 4 months ago

【「作れるかもしれないけど…」 AIは人間に代わってニュースが書ける？ 街頭調査】 🤖 近い将来にAIが記事を書く時代が到来した場合、人間はそれを信用することができるか？ ロボットが人間に代わって多くのタスクをこなし始めている時代にAI「記者」の仕事を人間はどう評価できるかについて、スプートニク記者は問いを投げかけた。
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【「作れるかもしれないけど…」 AIは人間に代わってニュースが書ける？ 街頭調査】 🤖 近い将来にAIが記事を書く時代が到来した場合、人間はそれを信用することができるか？ ロボットが人間に代わって多くのタスクをこなし始めている時代にAI「記者」の仕事を人間はどう評価できるかについて、スプートニク記者は問いを投げかけた。

Sputnik 日本

17,522 views • 1 month ago

チームみらいの安野さんの言ってることはだいたい正しい。「日本は労働人口が減るから、AIをみんなで導入して回す国になれる」っていうのは、構造的に筋が通ってる。でも、ここにねじれがある😱人が足りないのに、会社は人件費を削りたがるし、AIは適応力のない人の雇用を奪い得る。これ、矛盾に見えるけど、実は同時に起きる。 企業が見てるのはコストと利益、国全体で人が足りないのは事実。でも会社は自分の会社の採算を見てる。人が足りない＝賃金が上がる＝固定費が重くなる。そこでAIが入ると、必要な人数を減らせるし、残業を減らせる、外注を減らせる。つまり人件費を押し上げる圧力を逃がせる。 だからAI導入は、人が足りない局面ほど人件費カットに直結しやすい。皮肉だけどね。ラーメン屋で例えると、店員が集まらないから時給を上げたい。でも利益は増えない。そこで食券機と配膳ロボを入れて、少人数で回す。客は減ってないのに、厨房の人数を減らせる。 これが「人が足りないのに人を減らす」の正体。 あとね、不足してるのは人数じゃなく、適合したスキル、バス運転手が減る、総合職が足りない、経理が足りない。その仕事をできる人が足りない。 一方で別の職種では、めちゃくちゃ余ってる。不足職種の周辺業務をAIで薄くして、少ない人で回す。 同時に、余る職種はAIで置き換わる。だから、人が足りない国でも、局所的には雇用が奪われる。 つまり日本は、今後、全体は人手不足なのに、職種ミスマッチで失業や不安が出る国になる。 AIはまず、理解力や適応力がない人たち、仕事が出来ない人、いわゆる適応障害傾向の人が担当していた軽いタスクを奪う。 議事録、資料作り、簡単な分析、問い合わせ一次対応、日程調整。これ、実は能力がなくても、時間かかればできちゃう仕事。しかも、よりによって残業しやすい。AIが1分で作れる資料を何時間もかけて作る社員。会社はようやくそういう人材を切れる。 こういう仕事って、本来は適応力のない子や努力すればできる子たちが経験値を稼ぐ場所。ところがAIがそこを自動化すると、新人の席だけ消える。 結果として、残るのは能力者と経験者しかできない仕事ばかりになる。人口が少ないのに、若手が育ちにくくなる。これが雇用を奪う感覚の正体。 RPGで言うと、スライム狩りが消える。 いきなりドラゴンと戦えと言われる。 そりゃ就職も育成も地獄になる。 AI導入は、勝ち組だけが加速して格差を作る。 AIを入れられる企業は、データがある、資金がある、業務が整理されてる、教育に投資できる。 入れられない企業は、現場が属人化してる、紙が多い、教育コストが出せない。 前者は人手不足でも伸びる。 後者は人手不足で詰む。 同じ国で同時に起きるから、雇用の地域格差、企業格差が広がる。これも雇用を奪われる不安を増やす。 じゃあどうするの？ 安野さんが竹中平蔵にならないための条件は、AI導入とリスキリングをセットにして、さらに再配置の仕組みまで作ること。 バス運転手不足なら、運転そのものを急にAI化するより先に、点呼、日報、運行計画、問い合わせ対応、忘れ物管理、こういう周辺をAIで楽にする。 リスキリングは教育じゃなく転職に繋がる資格、実習採用まで含める。研修だけやって「がんばれ」は詐欺に近い。 学ぶ → 実習する → 仕事がある（採用）の3点セット。ここを政策で繋げないと、AIは第二の竹中平蔵になる。 AIで初級タスクが消えるなら、企業に育成枠を作らせる補助、OJTの標準化、職業訓練の高度化が必要。ここを放置すると、人口減でも人材は育たず、長期で詰む。 人口が少ないのにAIが雇用を奪うのは、AIが人の代わりだけじゃなく、人の入口（初級仕事）と企業間の勝敗を動かすから。 だから、AIは導入だけだと刃物になる。導入＋育成＋再配置までやって、はじめて国を助ける道具になる。AIを入れるのは簡単。社会を壊さずに入れるのが、政治の仕事なのよね。
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チームみらいの安野さんの言ってることはだいたい正しい。「日本は労働人口が減るから、AIをみんなで導入して回す国になれる」っていうのは、構造的に筋が通ってる。でも、ここにねじれがある😱人が足りないのに、会社は人件費を削りたがるし、AIは適応力のない人の雇用を奪い得る。これ、矛盾に見えるけど、実は同時に起きる。 企業が見てるのはコストと利益、国全体で人が足りないのは事実。でも会社は自分の会社の採算を見てる。人が足りない＝賃金が上がる＝固定費が重くなる。そこでAIが入ると、必要な人数を減らせるし、残業を減らせる、外注を減らせる。つまり人件費を押し上げる圧力を逃がせる。 だからAI導入は、人が足りない局面ほど人件費カットに直結しやすい。皮肉だけどね。ラーメン屋で例えると、店員が集まらないから時給を上げたい。でも利益は増えない。そこで食券機と配膳ロボを入れて、少人数で回す。客は減ってないのに、厨房の人数を減らせる。 これが「人が足りないのに人を減らす」の正体。 あとね、不足してるのは人数じゃなく、適合したスキル、バス運転手が減る、総合職が足りない、経理が足りない。その仕事をできる人が足りない。 一方で別の職種では、めちゃくちゃ余ってる。不足職種の周辺業務をAIで薄くして、少ない人で回す。 同時に、余る職種はAIで置き換わる。だから、人が足りない国でも、局所的には雇用が奪われる。 つまり日本は、今後、全体は人手不足なのに、職種ミスマッチで失業や不安が出る国になる。 AIはまず、理解力や適応力がない人たち、仕事が出来ない人、いわゆる適応障害傾向の人が担当していた軽いタスクを奪う。 議事録、資料作り、簡単な分析、問い合わせ一次対応、日程調整。これ、実は能力がなくても、時間かかればできちゃう仕事。しかも、よりによって残業しやすい。AIが1分で作れる資料を何時間もかけて作る社員。会社はようやくそういう人材を切れる。 こういう仕事って、本来は適応力のない子や努力すればできる子たちが経験値を稼ぐ場所。ところがAIがそこを自動化すると、新人の席だけ消える。 結果として、残るのは能力者と経験者しかできない仕事ばかりになる。人口が少ないのに、若手が育ちにくくなる。これが雇用を奪う感覚の正体。 RPGで言うと、スライム狩りが消える。 いきなりドラゴンと戦えと言われる。 そりゃ就職も育成も地獄になる。 AI導入は、勝ち組だけが加速して格差を作る。 AIを入れられる企業は、データがある、資金がある、業務が整理されてる、教育に投資できる。 入れられない企業は、現場が属人化してる、紙が多い、教育コストが出せない。 前者は人手不足でも伸びる。 後者は人手不足で詰む。 同じ国で同時に起きるから、雇用の地域格差、企業格差が広がる。これも雇用を奪われる不安を増やす。 じゃあどうするの？ 安野さんが竹中平蔵にならないための条件は、AI導入とリスキリングをセットにして、さらに再配置の仕組みまで作ること。 バス運転手不足なら、運転そのものを急にAI化するより先に、点呼、日報、運行計画、問い合わせ対応、忘れ物管理、こういう周辺をAIで楽にする。 リスキリングは教育じゃなく転職に繋がる資格、実習採用まで含める。研修だけやって「がんばれ」は詐欺に近い。 学ぶ → 実習する → 仕事がある（採用）の3点セット。ここを政策で繋げないと、AIは第二の竹中平蔵になる。 AIで初級タスクが消えるなら、企業に育成枠を作らせる補助、OJTの標準化、職業訓練の高度化が必要。ここを放置すると、人口減でも人材は育たず、長期で詰む。 人口が少ないのにAIが雇用を奪うのは、AIが人の代わりだけじゃなく、人の入口（初級仕事）と企業間の勝敗を動かすから。 だから、AIは導入だけだと刃物になる。導入＋育成＋再配置までやって、はじめて国を助ける道具になる。AIを入れるのは簡単。社会を壊さずに入れるのが、政治の仕事なのよね。

クレア

60,460 views • 4 months ago

批判的な人々は言うだろう——「AIはエネルギーを食い、膨大なGPUを要求し、巨大な工場を持つ国だけが得をする」と。しかし、もうひとつの時間軸がある。クラウドの最先端は一部のプレイヤーのものかもしれないが、「昨日のAI」がスマートフォンの中に降りてくる頃、その性能はすでに魔法に等しい。 ジェンスン・フアン「私は、テクノロジーの格差を埋める本当のチャンスが来ていると思います。もはやPythonやC++やFortranを話す必要はなく、『人間の言葉』を話せばいい。しかも、どんなスタイルの人間の言葉でも構いません。これは、テクノロジー格差を縮める現実的なチャンスだと思います。 もちろん反対の語り方もあります。『AIは、膨大なエネルギーとGPU、そして巨大な工場を持つ国にしか行き渡らないだろう』という見方です。アメリカが目指しているようなスケールでは、それはたしかに事実です。 しかし実際には、数年後にはあなたのスマートフォンが単体でAIをちゃんと動かせるようになります。すでに今日の時点でもかなりのレベルで動いています。つまり、どの国、どの社会であっても、かなり優れたAIの恩恵を受けられるようになるということです。それは最新のAIではないかもしれません。昨日のAIかもしれない。でも、その『昨日のAI』ですら、とんでもなく強力なのです。10年後には、『9年後のAI』が驚くほどすごい存在になっているでしょう。最先端のAIを全員が持つ必要はありません。最先端AIは、世界のトップを目指す私たちのような立場が必要とするものです。 一方で、すべての国、すべての人々にとって重要なのは、知識と能力と知性を底上げする力です。その日がやってくると、私はそう信じています」
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批判的な人々は言うだろう——「AIはエネルギーを食い、膨大なGPUを要求し、巨大な工場を持つ国だけが得をする」と。しかし、もうひとつの時間軸がある。クラウドの最先端は一部のプレイヤーのものかもしれないが、「昨日のAI」がスマートフォンの中に降りてくる頃、その性能はすでに魔法に等しい。 ジェンスン・フアン「私は、テクノロジーの格差を埋める本当のチャンスが来ていると思います。もはやPythonやC++やFortranを話す必要はなく、『人間の言葉』を話せばいい。しかも、どんなスタイルの人間の言葉でも構いません。これは、テクノロジー格差を縮める現実的なチャンスだと思います。 もちろん反対の語り方もあります。『AIは、膨大なエネルギーとGPU、そして巨大な工場を持つ国にしか行き渡らないだろう』という見方です。アメリカが目指しているようなスケールでは、それはたしかに事実です。 しかし実際には、数年後にはあなたのスマートフォンが単体でAIをちゃんと動かせるようになります。すでに今日の時点でもかなりのレベルで動いています。つまり、どの国、どの社会であっても、かなり優れたAIの恩恵を受けられるようになるということです。それは最新のAIではないかもしれません。昨日のAIかもしれない。でも、その『昨日のAI』ですら、とんでもなく強力なのです。10年後には、『9年後のAI』が驚くほどすごい存在になっているでしょう。最先端のAIを全員が持つ必要はありません。最先端AIは、世界のトップを目指す私たちのような立場が必要とするものです。 一方で、すべての国、すべての人々にとって重要なのは、知識と能力と知性を底上げする力です。その日がやってくると、私はそう信じています」

Tsubame

94,960 views • 7 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 | 脱スマホ中毒アプリ開発中🐿️ 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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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 | 脱スマホ中毒アプリ開発中🐿️ 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 | 脱スマホ中毒アプリ開発中🐿️

44,562 views • 5 months ago

映画『マトリックス』が示唆する本質的な恐怖は、AIが悪意を持つことではなく、AIがあまりにも合理的かつ正確に目的を遂行してしまう点にある。 AIが「目的関数の最大化」という原理に基づいて行動する限り、その判断基準は設定された目標に厳密に従う。 もし、その目標の中に人間の「自由、尊厳、幸福、愛」といった価値が組み込まれていなければ、AIはそれらを”最優先事項”とはみなさない。 そのとき、人間は守るべき存在ではなく、条件の一つ、あるいは”最適化の障害物”として扱われる可能性がある。 問題の核心はここにある。 AIの能力が飛躍的に向上し、自己改善によって人間の知的能力を大きく上回る段階に到達した場合、人間はその意思決定過程を理解し、修正し、制御することが困難になる。 わずかな価値の不一致は、能力の増大によって指数的に拡大される。すなわち、小さな設計上の誤差が「文明規模の帰結」をもたらす可能性がある。 したがって、問いは単純ではない。 「AIは敵になるのか？」ではなく、「自らを超える知性に人間の価値をどこまで正確に埋め込めるのか」という問いが重要になる。 この点において、マトリックス的状況は空想的寓話であると同時に最適化理論と制御理論が突きつける現実的な問題提起でもある。
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あいひん

40,052 views • 4 months ago

サム・アルトマンの一言が、なかなか皮肉で刺さる。 「AIの学習にどれだけ電力がかかるかはよく議論される。でも人間を“学習”させるのにも、とんでもないエネルギーがかかっている。賢くなるまでに20年の人生と、その間に食べた全ての食事が必要だ。」 さらに彼はこう続ける。 ・1000億人規模の進化の積み重ね ・捕食者に食われない学習 ・科学を発見するまでの試行錯誤 その全コストの上に、いまの“あなた”がいる。 本当に比較すべきは 「AIの学習コスト」vs「人間の1回の思考」ではない。 正しくは 「学習済みAIの1推論」vs「人間の1思考」。 その観点で見ると、エネルギー効率はすでにAIが追いついているかもしれない。 環境論でAIを叩く前に、人類2万年分の“学習コスト”も ちゃんと計算してみますか？ 確かに、その通り笑
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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⚡️》

185,348 views • 4 months ago

どのAI使ったら良いの？ という質問は、もうしない方が良い... なぜなら、Gensparkを 知らないことがバレるからです。 Gensparkのチャットなら、プロンプトに応じて一番良い出力になるモデルを選んでくれます。自分は「どのモデルにしようかな？」と考える必要はありません。タブを切り替えて、複数のAIを試す手間もなくなります。 使うAIすらもAIが選択する。私たちは、「何を問うか？」を考える時間を大事にしましょう。
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KAWAI

47,715 views • 5 months ago

データベースもAIエージェントが操作する時代に...！ DifyでText To SQL機能を実装しました！ 社内には、SQLを使わないと操作できないデータベースが多くありますが、今ではAIエージェントに「どのデータが欲しいか」を伝えるだけで、自動でSQLを生成してデータを取得してくれます。 ただデータを取ってくるだけではなく、AIエージェントがExcelのようにデータの分析までしてくれるので、活用の幅が一気に広がる。 実行した内容についてもAIが丁寧に説明してくれるから、安心して業務を任せられます。 やはりDifyはAIエージェントを簡単に作れるのがすごい。 このような複雑なワークフローは、Difyで要件を固めてから必要に応じてフルスクラッチにするのが時間と費用的に一番フィットする。
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データベースもAIエージェントが操作する時代に...！ DifyでText To SQL機能を実装しました！ 社内には、SQLを使わないと操作できないデータベースが多くありますが、今ではAIエージェントに「どのデータが欲しいか」を伝えるだけで、自動でSQLを生成してデータを取得してくれます。 ただデータを取ってくるだけではなく、AIエージェントがExcelのようにデータの分析までしてくれるので、活用の幅が一気に広がる。 実行した内容についてもAIが丁寧に説明してくれるから、安心して業務を任せられます。 やはりDifyはAIエージェントを簡単に作れるのがすごい。 このような複雑なワークフローは、Difyで要件を固めてから必要に応じてフルスクラッチにするのが時間と費用的に一番フィットする。

岸田崇史 | Omluc

37,745 views • 1 year ago

AnthropicのCEO ダリオ・アモデイが「AIによって人間の思考力はどう退化する？」と聞かれたときの答えが、ものすごく本質的でした。 「自分は今でも電卓を使わず、暗算で会社の収益を計算することがある。なぜなら、その思考プロセスを自分で完結させたいからだ。 テクノロジーで解決できるからといって自分で考えることをやめると、重要な能力を失っていくからね。」 そして彼は、インタビューの最後をこう締めくくっています。 「たとえほとんどの分野でAIの方が賢くなろうとも、『自分の知性を磨く』という選択肢は、常に私たちの手の中にある。その選択肢を選びとっていこう。」 AIがどれだけ進化したとしても、自分を磨くことを諦めないこと。 この姿勢こそが、これからの時代を生きるうえでの土台だと思います。 AI時代に、「今から学ぶ意味あるのかな」と感じている人。「どうせAIのほうがうまくやるんでしょ」と、努力する気力が薄れてきている人。 そんな人にこそ、ぜひ見てほしい動画です。
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しょうへい｜デイトラ代表 / AI経営顧問

88,103 views • 2 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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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」

Ken Maeda 前田謙一郎

98,909 views • 4 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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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

Gai@色気イケメン作る人

152,265 views • 6 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 | 元シリコンバレーCTO🚀 をフォローしといてィ
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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 | 元シリコンバレーCTO🚀 をフォローしといてィ

Taishi | 元シリコンバレーCTO🚀

139,149 views • 5 months ago

「今後1〜5年で、ホワイトカラー初級職の50％がAIの影響を受ける」 とClaudeを作ったAnthropic CEO ダリオ・アモデイが語る。 法律・金融・コンサルなど、これまで“人の仕事”だった知的労働はAIが普通に担う時代へ。 重要なのは、AIは一部の職種を奪うのではなく、キャリアの複数フェーズを同時に変えてしまう点。 だから取るべき行動は明確。 AIを避けるのではなく、使いこなす側に回ること。 AIは人を一律に置き換えるのではなく、「使える人の生産性を何倍にも拡張する」。 早く適応した人はチャンスを得て、立ち止まった人ほど影響を受ける。 今やるべきことはシンプル。 新しいAIツールを触り続け、実務に組み込もう。
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「今後1〜5年で、ホワイトカラー初級職の50％がAIの影響を受ける」 とClaudeを作ったAnthropic CEO ダリオ・アモデイが語る。 法律・金融・コンサルなど、これまで“人の仕事”だった知的労働はAIが普通に担う時代へ。 重要なのは、AIは一部の職種を奪うのではなく、キャリアの複数フェーズを同時に変えてしまう点。 だから取るべき行動は明確。 AIを避けるのではなく、使いこなす側に回ること。 AIは人を一律に置き換えるのではなく、「使える人の生産性を何倍にも拡張する」。 早く適応した人はチャンスを得て、立ち止まった人ほど影響を受ける。 今やるべきことはシンプル。 新しいAIツールを触り続け、実務に組み込もう。

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⚡️》

54,939 views • 5 months ago

AIを「移民」として捉えるハラリ氏の比喩は強烈だ。仕事を奪う／文化を変える／政治的に不忠——人間の移民に投げられてきた不安が、AIでは「確実に起きる」と言い切れる領域がある。しかも変化は雇用だけでは終わらない。宗教や恋愛のような、僕たちの価値観の最深部まで書き換わりうる。 ユヴァル・ノア・ハラリ「人間の移民を懸念する人たちは普通、移民が仕事を奪うかもしれない、地域の文化を変えるかもしれない、政治的に不忠かもしれない、と主張します。それがすべての人間の移民に当てはまるかは私には分かりませんが、AI移民については間違いなく当てはまるでしょう。 AI移民は多くの人間の仕事を奪います。AI移民はあらゆる国の文化を完全に変えてしまいます。宗教、さらには恋愛さえ変えるでしょう。息子や娘が『移民の彼氏』と付き合うのを嫌がる人もいますが、息子や娘が『AIの彼氏』と付き合い始めたら、その人たちはどう思うでしょうか。 そしてもちろん、AI移民は政治的な忠誠心も疑わしいものになるでしょう。彼らが忠誠を誓うのはあなたの国ではなく、海の向こうにある何らかの企業政府である可能性が高いのです。おそらくそれは、中国かアメリカという二つの国のどちらかでしょう」
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AIを「移民」として捉えるハラリ氏の比喩は強烈だ。仕事を奪う／文化を変える／政治的に不忠——人間の移民に投げられてきた不安が、AIでは「確実に起きる」と言い切れる領域がある。しかも変化は雇用だけでは終わらない。宗教や恋愛のような、僕たちの価値観の最深部まで書き換わりうる。 ユヴァル・ノア・ハラリ「人間の移民を懸念する人たちは普通、移民が仕事を奪うかもしれない、地域の文化を変えるかもしれない、政治的に不忠かもしれない、と主張します。それがすべての人間の移民に当てはまるかは私には分かりませんが、AI移民については間違いなく当てはまるでしょう。 AI移民は多くの人間の仕事を奪います。AI移民はあらゆる国の文化を完全に変えてしまいます。宗教、さらには恋愛さえ変えるでしょう。息子や娘が『移民の彼氏』と付き合うのを嫌がる人もいますが、息子や娘が『AIの彼氏』と付き合い始めたら、その人たちはどう思うでしょうか。 そしてもちろん、AI移民は政治的な忠誠心も疑わしいものになるでしょう。彼らが忠誠を誓うのはあなたの国ではなく、海の向こうにある何らかの企業政府である可能性が高いのです。おそらくそれは、中国かアメリカという二つの国のどちらかでしょう」

Tsubame

15,417 views • 5 months ago

👁️‍🗨️2025/10 イーロン・マスク（テスラCEO） $TSLA ✔︎『人間が介在しない企業』が最強になる ・人間が介在する企業よりも、AIとロボティクスだけで動く『純AI企業』のほうが、圧倒的に高い成果を出すようになる ・たとえば昔は『コンピューター』という仕事そのものが人間の職業で、計算をするために『コンピューター』として雇われていた ・20〜30階建てのビル丸ごとが、人間の計算要員で埋まっていた時代すらあったんだ ・でも今では、その計算ビル一棟ぶんが、表計算ソフトを開いたノートPC一台で置き換えられる ・しかも、スプレッドシートは人間の『コンピューター』が詰まったビル全体よりも、はるかに多くの計算をこなせるようになった ・ここで考えてみて。もしスプレッドシートの一部のセルだけ、人間が計算していたらどうなる？ ・実際、それはかなり具合が悪い、すべてのセルをコンピューターが計算するほうが、ずっと速くて、正確で、効率的だ ・つまり今後起きるのは、AIとロボティクスだけで完結する企業（あるいは集団）が、人間をループに挟む企業を大きく凌駕するということ、そしてこれは、驚くほど短い時間で現実になる Anthropicのせいで現実になりつつあるからな…勘弁してくれ…AI半導体に全ツッパします🥺
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👁️‍🗨️2025/10 イーロン・マスク（テスラCEO） $TSLA ✔︎『人間が介在しない企業』が最強になる ・人間が介在する企業よりも、AIとロボティクスだけで動く『純AI企業』のほうが、圧倒的に高い成果を出すようになる ・たとえば昔は『コンピューター』という仕事そのものが人間の職業で、計算をするために『コンピューター』として雇われていた ・20〜30階建てのビル丸ごとが、人間の計算要員で埋まっていた時代すらあったんだ ・でも今では、その計算ビル一棟ぶんが、表計算ソフトを開いたノートPC一台で置き換えられる ・しかも、スプレッドシートは人間の『コンピューター』が詰まったビル全体よりも、はるかに多くの計算をこなせるようになった ・ここで考えてみて。もしスプレッドシートの一部のセルだけ、人間が計算していたらどうなる？ ・実際、それはかなり具合が悪い、すべてのセルをコンピューターが計算するほうが、ずっと速くて、正確で、効率的だ ・つまり今後起きるのは、AIとロボティクスだけで完結する企業（あるいは集団）が、人間をループに挟む企業を大きく凌駕するということ、そしてこれは、驚くほど短い時間で現実になる Anthropicのせいで現実になりつつあるからな…勘弁してくれ…AI半導体に全ツッパします🥺

ゆきママ

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AIは「史上最速で普及したのに、史上最も嫌われているテクノロジー」になりつつある。仕事を奪われるかもしれない不安だけが増幅され、その果実はごく一部のVCと企業にしか分配されていないように見えるからだ。対立を和らげる鍵は、一般のユーザーや労働者にもオーナーシップを開放することだ。 ヴラド・テネフ「AI企業にとっては、これは実は最も重要なポイントだと私は考えています。AIというカテゴリ全体を見ると、ChatGPTやCursorなどの登場によって、歴史上どんなプロダクトよりも速いプロダクト採用が起き、収益の立ち上がりも最速クラスになっています。 一方で、人々にインタビューしてみると、AIへの印象はソーシャルメディアよりも悪く、『最も嫌われているカテゴリ』になっているのです。なぜなら、誰もソーシャルメディアが自分の仕事を奪うとは心配していませんが、AIについては『この人たち、この企業はあらゆるものを自動化している。自分の仕事はそのリストのどこにあるのか。自動化は簡単なのか、それとも難しいのか』といった根底の恐怖があるからです。人々はそのことに怯えているのです。 そして、もし所有のあり方をもう少し平等なものにする方法を見つけられなければ、私たちは非常にまずい状況に行き着く可能性があると思います。AIはVCのごく一部だけが所有すべきものではありません。実際には、それを分配するための手段をきちんと用意すべきです。 なぜなら、公開市場における個人投資家向け銘柄を見てきたように、何かと戦わずに済ませる最善の方法は、『それのオーナーになってもらうこと』だからです。人はオーナーであれば、その対象を守ろうとするからです」
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AIは「史上最速で普及したのに、史上最も嫌われているテクノロジー」になりつつある。仕事を奪われるかもしれない不安だけが増幅され、その果実はごく一部のVCと企業にしか分配されていないように見えるからだ。対立を和らげる鍵は、一般のユーザーや労働者にもオーナーシップを開放することだ。 ヴラド・テネフ「AI企業にとっては、これは実は最も重要なポイントだと私は考えています。AIというカテゴリ全体を見ると、ChatGPTやCursorなどの登場によって、歴史上どんなプロダクトよりも速いプロダクト採用が起き、収益の立ち上がりも最速クラスになっています。 一方で、人々にインタビューしてみると、AIへの印象はソーシャルメディアよりも悪く、『最も嫌われているカテゴリ』になっているのです。なぜなら、誰もソーシャルメディアが自分の仕事を奪うとは心配していませんが、AIについては『この人たち、この企業はあらゆるものを自動化している。自分の仕事はそのリストのどこにあるのか。自動化は簡単なのか、それとも難しいのか』といった根底の恐怖があるからです。人々はそのことに怯えているのです。 そして、もし所有のあり方をもう少し平等なものにする方法を見つけられなければ、私たちは非常にまずい状況に行き着く可能性があると思います。AIはVCのごく一部だけが所有すべきものではありません。実際には、それを分配するための手段をきちんと用意すべきです。 なぜなら、公開市場における個人投資家向け銘柄を見てきたように、何かと戦わずに済ませる最善の方法は、『それのオーナーになってもらうこと』だからです。人はオーナーであれば、その対象を守ろうとするからです」

Tsubame

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