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【日本発】 Fable 5と並ぶAIがヤバい AIを1体だけ使う時代、終了。 Sakana Fuguは裏でAIを群れにする 1つの質問を複数エージェントが処理月30万円のAI解説に化ける。 Sakana Fuguには、 FuguとFugu Ultraがある。 Fuguは性能とレイテンシのバランス型。コーディング。コードレビュー。応答性が重要なチャット。日常作業に向いた標準モデルとして説明されてる。一方でFugu Ultraは、性能に最適化された上位モデル。複雑なコーディング。論文の再現。サイバーセキュリティ分析。特許調査。こういう重いタスク向け。ここ、かなり重要。 AI初心者は、全部ChatGPTでやろうとする。だから詰まる。軽い作業は速いAI。重い作業は強いAI。複雑な作業はマルチエージェント。この使い分けができる人から勝つ。投稿で言うなら、「AIにも軽作業担当と戦略担当がいる」これが一番伝わる。 ChatGPTで台本。 Claudeで構成。 Geminiで調査。 Sakana Fuguで複数AIの統合。この流れを覚えろ。 AIを使えるだけでは弱い。 AIを振り分けられる人間が強い。行動しない人間から脱落する。

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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Комментарии: 5

Фото профиля AIDRY【アイデアを価値に変える】

AIDRY【アイデアを価値に変える】2 месяцев назад

「AIを使えるだけでは弱い、振り分けられる人が強い」、ここが本質ですね。結局どのタスクをどのAIに任せるかの判断力で、同じツール群を持っても成果が変わる。AIが増えるほど、人間の采配が差になる。

Фото профиля 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

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2 месяцев назад

コメントありがとうございます！まさにそこが本質で、AIを使う力よりも「何を任せるか」を見極める力の差がそのまま成果に出てきますね。

Фото профиля 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

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2 месяцев назад

👍

Фото профиля Lin

Lin2 месяцев назад

やっとみんなAIを「使う」じゃなく「編成」し始めた感じする、ここから差つくね

Фото профиля ミラボ｜AIと知識を生活に〝実装〟する人

ミラボ｜AIと知識を生活に〝実装〟する人2 месяцев назад

以前は全部Claudeでやっていましたが、役割分担を始めてから作業速度がかなり変わりました。 AIを増やすというより、チーム化する感覚ですね。

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『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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ビジラボ|

330,603 просмотров • 2 месяцев назад

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 | AI Language Learning App 🧞‍♂️ をフォローしといてィ

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Taishi | AI Language Learning App 🧞‍♂️

139,496 просмотров • 8 месяцев назад

AIが「病気を治す」「富を生む」「生産性を高める」という未来像は、多くの人にとって魅力的だし、人々はそういう利点を信じていないわけではない。だが、それだけでは不安は消えない。彼らが本当に聞きたいのは、その未来の中で自分たちは何者として生きるのか、ということだ。サム・アルトマン「私の問いはこうです。未来における私の役割は何なのか。私の経済的な未来はどうなるのか。私の主体性はどうなるのか。私の子どもたちや家族は、これからも充実した創造的表現を持ち、世界を前に進めるために奮闘し、成長し、長いあいだ機能してきたやり方で共にそれを続けていけるのだろうか、ということです。そしてAI業界の人たちが、「まあ、仕事はなくなるでしょう」とか、「仕事の50%が消えるでしょう」とか、「仕事の90%が消えるでしょう」と言い、「AIはあらゆる面であなたより賢くなるでしょう」と言い、「ベーシックインカムは与えますが、あなたには実質的に役割はありません」と言う。これはひどいことです。しかも、「このAI企業は、すべての仕事を破壊するかもしれませんが、世界で最も価値のある企業になります」と言っているわけです。人々はそれを見て、言葉を失ったような、気まずいような反応になるんです。だから私は、それはひどいメッセージだと思います。私たちが利点を十分に説明してこなかった、という話ではないと思います。実際、人々は私たちの言うことを信じているのです。「がんを治してください」と言われれば、それは素晴らしいことです。けれども私たちAI業界は、人々があらゆる段階で未来を決める主導権をどう保ち、私たちが大切にしているあらゆる意味で本当に意味のある人生をどう持ち続けられるのかを、説明できてこなかったのだと思います」

AIが「病気を治す」「富を生む」「生産性を高める」という未来像は、多くの人にとって魅力的だし、人々はそういう利点を信じていないわけではない。だが、それだけでは不安は消えない。彼らが本当に聞きたいのは、その未来の中で自分たちは何者として生きるのか、ということだ。サム・アルトマン「私の問いはこうです。未来における私の役割は何なのか。私の経済的な未来はどうなるのか。私の主体性はどうなるのか。私の子どもたちや家族は、これからも充実した創造的表現を持ち、世界を前に進めるために奮闘し、成長し、長いあいだ機能してきたやり方で共にそれを続けていけるのだろうか、ということです。そしてAI業界の人たちが、「まあ、仕事はなくなるでしょう」とか、「仕事の50%が消えるでしょう」とか、「仕事の90%が消えるでしょう」と言い、「AIはあらゆる面であなたより賢くなるでしょう」と言い、「ベーシックインカムは与えますが、あなたには実質的に役割はありません」と言う。これはひどいことです。しかも、「このAI企業は、すべての仕事を破壊するかもしれませんが、世界で最も価値のある企業になります」と言っているわけです。人々はそれを見て、言葉を失ったような、気まずいような反応になるんです。だから私は、それはひどいメッセージだと思います。私たちが利点を十分に説明してこなかった、という話ではないと思います。実際、人々は私たちの言うことを信じているのです。「がんを治してください」と言われれば、それは素晴らしいことです。けれども私たちAI業界は、人々があらゆる段階で未来を決める主導権をどう保ち、私たちが大切にしているあらゆる意味で本当に意味のある人生をどう持ち続けられるのかを、説明できてこなかったのだと思います」

Tsubame

14,927 просмотров • 3 месяцев назад

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。

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 просмотров • 7 месяцев назад

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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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 просмотров • 7 месяцев назад

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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Taishi | AI Language Learning App 🧞‍♂️

44,581 просмотров • 7 месяцев назад

すでに人間は共感力でAIに負けているが、人々はAIだと知らされると評価を下げてしまうという話。あなたはAIの優しさを受け入れますか。アダム・グラント「私がこれまで読んだ中で特に興味深い実験があります。それは、テキストでの会話をしているとき、相手が人間かChatGPTかわからない状態で、その後に『どれだけ自分のことを理解してもらえたか』『どれだけ話を聞いてもらえたか』『どのくらい共感やサポートを得られたか』を尋ねると、実は人間よりもAIからの共感やサポートの方が多く感じられるという結果が出ているものです。ただし、AIだと事前に知らされると、途端に評価は下がります。心理学者としてこの実験結果を見て、私はいくつか感じることがあります。一つは、AIが特別に共感能力に優れているというよりも、人間の共感能力がそもそも低いという可能性です。我々人間はしばしば『会話的ナルシシズム』に陥り、誰かが問題を語ったときに相手に寄り添うよりも、自分自身の経験に関連づけてしまう傾向があります。つまり、この結果は人間の共感力のベースラインが低いということを示している可能性があります。一方で、AIだと分かれば拒絶感が生まれるというこの反応も、AIをより人間的に、擬人化するにつれて、どのくらい長く続くのだろうかと疑問にも思います」アルトマン「まず、一般的な概念として、人はAIが生み出したものを、AIだと知らされない間はむしろ好む傾向があり、AIだと知らされると途端に拒否感を示すという現象について話します。この現象は繰り返し確認されています。最近見た研究では、AIアートを最も嫌うと自己申告している人々でさえ、作品を匿名で見た場合、実際には人間の作品よりもAI作品をより多く選んでいることが明らかになっています。しかし、どれがAI作品でどれが人間の作品かを知らせた瞬間に、その評価は一変してしまうのです」

すでに人間は共感力でAIに負けているが、人々はAIだと知らされると評価を下げてしまうという話。あなたはAIの優しさを受け入れますか。アダム・グラント「私がこれまで読んだ中で特に興味深い実験があります。それは、テキストでの会話をしているとき、相手が人間かChatGPTかわからない状態で、その後に『どれだけ自分のことを理解してもらえたか』『どれだけ話を聞いてもらえたか』『どのくらい共感やサポートを得られたか』を尋ねると、実は人間よりもAIからの共感やサポートの方が多く感じられるという結果が出ているものです。ただし、AIだと事前に知らされると、途端に評価は下がります。心理学者としてこの実験結果を見て、私はいくつか感じることがあります。一つは、AIが特別に共感能力に優れているというよりも、人間の共感能力がそもそも低いという可能性です。我々人間はしばしば『会話的ナルシシズム』に陥り、誰かが問題を語ったときに相手に寄り添うよりも、自分自身の経験に関連づけてしまう傾向があります。つまり、この結果は人間の共感力のベースラインが低いということを示している可能性があります。一方で、AIだと分かれば拒絶感が生まれるというこの反応も、AIをより人間的に、擬人化するにつれて、どのくらい長く続くのだろうかと疑問にも思います」アルトマン「まず、一般的な概念として、人はAIが生み出したものを、AIだと知らされない間はむしろ好む傾向があり、AIだと知らされると途端に拒否感を示すという現象について話します。この現象は繰り返し確認されています。最近見た研究では、AIアートを最も嫌うと自己申告している人々でさえ、作品を匿名で見た場合、実際には人間の作品よりもAI作品をより多く選んでいることが明らかになっています。しかし、どれがAI作品でどれが人間の作品かを知らせた瞬間に、その評価は一変してしまうのです」

Tsubame

1,028,042 просмотров • 1 год назад

いま、アーティストやクリエイターの多くは、「AIによって、もう自分が必要とされなくなる」と恐れている。けれど、全く逆の発想をする人々もいる。AIが壊しているのは、創作のために巨大な資本を集めなければならないという旧来の構造であり、むしろ自分たちに力を与えているのだと。トム・ビリュー「この力がどれほど大きいかを最も簡単に表すなら、今、アーティストたちは「もうスタジオは自分たちを必要としなくなる」と恐れています。でも、それはまったく逆です。本当は、アーティストのほうがスタジオを必要としなくなるのです。これまでスタジオが必要だったのは、非常に高価な制作を実現するために、大量の資本を集める必要があったからです。ところが今起きているのは、その非常に高価だったものが、ばかばかしいほど安くなっているということです。そうなると違いを生むのは、資本を集められる人ではありません。センスを持ち、AIを使って、もはや資本を集約する存在を必要としない人です。これは本当に興味深い瞬間です。AIを恐れずに使う人たちは、自分たちこそが運転席にいるのだと気づき始めます。彼らは、資本を集めるだけの人には作れなかったものを作れるようになります。そして、これまで自分では握れなかったものを、自らコントロールする機会を得るのです。だから人々には気づいてほしいのです。「待てよ、これは自分から力を奪っているんじゃない。むしろ、自分に力を与えているんだ」と。これまで自分には資本を集める方法がなかったから、他人にコントロールされていたのです」

いま、アーティストやクリエイターの多くは、「AIによって、もう自分が必要とされなくなる」と恐れている。けれど、全く逆の発想をする人々もいる。AIが壊しているのは、創作のために巨大な資本を集めなければならないという旧来の構造であり、むしろ自分たちに力を与えているのだと。トム・ビリュー「この力がどれほど大きいかを最も簡単に表すなら、今、アーティストたちは「もうスタジオは自分たちを必要としなくなる」と恐れています。でも、それはまったく逆です。本当は、アーティストのほうがスタジオを必要としなくなるのです。これまでスタジオが必要だったのは、非常に高価な制作を実現するために、大量の資本を集める必要があったからです。ところが今起きているのは、その非常に高価だったものが、ばかばかしいほど安くなっているということです。そうなると違いを生むのは、資本を集められる人ではありません。センスを持ち、AIを使って、もはや資本を集約する存在を必要としない人です。これは本当に興味深い瞬間です。AIを恐れずに使う人たちは、自分たちこそが運転席にいるのだと気づき始めます。彼らは、資本を集めるだけの人には作れなかったものを作れるようになります。そして、これまで自分では握れなかったものを、自らコントロールする機会を得るのです。だから人々には気づいてほしいのです。「待てよ、これは自分から力を奪っているんじゃない。むしろ、自分に力を与えているんだ」と。これまで自分には資本を集める方法がなかったから、他人にコントロールされていたのです」

Tsubame

208,469 просмотров • 9 дней назад

10年前のAI動画。当時は「こんなの使い物にならない」と思われていたはず。でも今も、同じことが繰り返されている。・AIなんて使えない・不自然すぎる・この仕事は人間にしかできないそう言われているけど、それはあくまで“今この瞬間”の話。実はこの否定が一斉に出始める段階は、技術が普及直前に差しかかっているサイン。これから先、AIが組み込まれている事業と、そうでない事業で勝敗ははっきり分かれる。これは僕が実際SNS×AIに振り切ったからこそ体感しています。 AIのあるなしで、あまりにできることが違いすぎる。

10年前のAI動画。当時は「こんなの使い物にならない」と思われていたはず。でも今も、同じことが繰り返されている。・AIなんて使えない・不自然すぎる・この仕事は人間にしかできないそう言われているけど、それはあくまで“今この瞬間”の話。実はこの否定が一斉に出始める段階は、技術が普及直前に差しかかっているサイン。これから先、AIが組み込まれている事業と、そうでない事業で勝敗ははっきり分かれる。これは僕が実際SNS×AIに振り切ったからこそ体感しています。 AIのあるなしで、あまりにできることが違いすぎる。

五十嵐

762,255 просмотров • 8 месяцев назад

Claude Fable 5.1の品質を最大限引き出すには「Find Skills」を最初に入れておいた方が良い 👇 Claude自身が「今のタスクに何のSkillを使えばいいか？」を探してくれるから大幅にトークン削減つまり今までみたいに、「この作業にはこのSkillを使って」「このツールを呼び出して」「次はこれを使って」と人間側が細かく指定する必要がなくなる。最初に一度だけこれを実行↓ npx skills add --skill find-skills あとはClaudeに、「何を使うか」ではなく、「何を達成したいか」だけ伝える。すると、 ① Claudeが目的を理解 ↓ ② Find Skillsが適切なSkillを検索 ↓ ③ 必要なSkillを選択 ↓ ④ 複数のSkillが必要なら組み合わせる ↓ ⑤ ゴールまでの実行フローを構築という流れで動かせる。これがかなり重要。 AIエージェントを使うたびに人間が最適なツールを探して指定していたら、結局、人間が「司令塔＋ツール選定」までやっている。 Find Skillsを入れると、人間 → 欲しい結果だけ伝える Claude → 必要なSkillを探す → 組み合わせる → 実行方法を考えるという形に近づく。 Claude Codeを「ツールを指定して動かすAI」ではなく、「目的を伝えたら、自分で必要な能力を探して動くAI」として使いたいなら、かなり相性がいいです。例えばこんな感じ👇

Claude Fable 5.1の品質を最大限引き出すには「Find Skills」を最初に入れておいた方が良い 👇 Claude自身が「今のタスクに何のSkillを使えばいいか？」を探してくれるから大幅にトークン削減つまり今までみたいに、「この作業にはこのSkillを使って」「このツールを呼び出して」「次はこれを使って」と人間側が細かく指定する必要がなくなる。最初に一度だけこれを実行↓ npx skills add --skill find-skills あとはClaudeに、「何を使うか」ではなく、「何を達成したいか」だけ伝える。すると、 ① Claudeが目的を理解 ↓ ② Find Skillsが適切なSkillを検索 ↓ ③ 必要なSkillを選択 ↓ ④ 複数のSkillが必要なら組み合わせる ↓ ⑤ ゴールまでの実行フローを構築という流れで動かせる。これがかなり重要。 AIエージェントを使うたびに人間が最適なツールを探して指定していたら、結局、人間が「司令塔＋ツール選定」までやっている。 Find Skillsを入れると、人間 → 欲しい結果だけ伝える Claude → 必要なSkillを探す → 組み合わせる → 実行方法を考えるという形に近づく。 Claude Codeを「ツールを指定して動かすAI」ではなく、「目的を伝えたら、自分で必要な能力を探して動くAI」として使いたいなら、かなり相性がいいです。例えばこんな感じ👇

Claude code研究ラボ

23,103 просмотров • 3 дней назад

いつも楽観的だったゲイツ氏が、初めて「AIの負の側面が正の側面を上回る可能性」に言及した。AIへの期待が薄れたからではない。進歩が予想以上に速いから慎重になったのだ。AIの能力が指数関数的に伸びるなら、社会側の議論や制度設計も、従来の時間感覚では間に合わなくなる。ビル・ゲイツ「「私のメモはいつも100％楽観的だ」と思っている方には、今回は違うと言っておきます。メモを読んだ多くの人が注目したのは、私が「慎重に対処しなければ、AIの負の側面が正の側面を上回る可能性がある」と認めたことです。私がこのようなことを言ったのは、これが初めてでした。こうした課題の中には、私自身も完全な解決策を持っていないものがあります。世界規模の取り組みが必要です。理想論のように聞こえるかもしれませんが、本当にそれが必要なのです。 AIが登場すれば、私もその議論に参加する一人になるだろうとは以前から考えていました。そして私が提供できる独自の視点は、財団での活動を通じたものだと思っていました。たとえば、気候変動に直面する貧しい農家のために、AIを使ってより良い作物を作る。あるいは、マラリアを減らすだけでなく、根絶するための新しい手段としてAIを使う、といったことです。私は興味深いことに二つのキャリアを歩んできました。一つはテクノロジーの世界で、もう一つは現在の、財団を通じて公平性に取り組む世界です。私はこれまで、いくつものことについて間違ってきました。しかし、AIについて業界外からの関与がほとんどないという空白を目にして、自分が感じている衝撃を伝える責任があると思いました。「AIはそこまで優秀にはならないだろう」と考えて心配していない人や、「こうした問題に直面するのは何世代も先だ」と考えている人がいます。しかし、私はテクノロジー分野での経験から、そうではないと分かっています。最終的には、私など何千人、何万人といる発言者の一人にすぎない存在になるべきです。さまざまな背景を持つ人々にもっと議論へ参加してもらい、この先どう進むべきかを一緒に考えてほしい。それが私のメッセージです」

いつも楽観的だったゲイツ氏が、初めて「AIの負の側面が正の側面を上回る可能性」に言及した。AIへの期待が薄れたからではない。進歩が予想以上に速いから慎重になったのだ。AIの能力が指数関数的に伸びるなら、社会側の議論や制度設計も、従来の時間感覚では間に合わなくなる。ビル・ゲイツ「「私のメモはいつも100％楽観的だ」と思っている方には、今回は違うと言っておきます。メモを読んだ多くの人が注目したのは、私が「慎重に対処しなければ、AIの負の側面が正の側面を上回る可能性がある」と認めたことです。私がこのようなことを言ったのは、これが初めてでした。こうした課題の中には、私自身も完全な解決策を持っていないものがあります。世界規模の取り組みが必要です。理想論のように聞こえるかもしれませんが、本当にそれが必要なのです。 AIが登場すれば、私もその議論に参加する一人になるだろうとは以前から考えていました。そして私が提供できる独自の視点は、財団での活動を通じたものだと思っていました。たとえば、気候変動に直面する貧しい農家のために、AIを使ってより良い作物を作る。あるいは、マラリアを減らすだけでなく、根絶するための新しい手段としてAIを使う、といったことです。私は興味深いことに二つのキャリアを歩んできました。一つはテクノロジーの世界で、もう一つは現在の、財団を通じて公平性に取り組む世界です。私はこれまで、いくつものことについて間違ってきました。しかし、AIについて業界外からの関与がほとんどないという空白を目にして、自分が感じている衝撃を伝える責任があると思いました。「AIはそこまで優秀にはならないだろう」と考えて心配していない人や、「こうした問題に直面するのは何世代も先だ」と考えている人がいます。しかし、私はテクノロジー分野での経験から、そうではないと分かっています。最終的には、私など何千人、何万人といる発言者の一人にすぎない存在になるべきです。さまざまな背景を持つ人々にもっと議論へ参加してもらい、この先どう進むべきかを一緒に考えてほしい。それが私のメッセージです」

Tsubame

12,308 просмотров • 12 дней назад

さだまさし「AIに音楽を作らせると、結構いいものを作る。ただ、そこに哲学はない」さだまさしはAIによる音楽制作について「AIは結構いいものを作るが、そこに哲学はない」と述べた。人間の出す音を重視し、AIとの共同作業は可能でも「イニシアチブは人間が持つべきだ」との考えを示した。

さだまさし「AIに音楽を作らせると、結構いいものを作る。ただ、そこに哲学はない」さだまさしはAIによる音楽制作について「AIは結構いいものを作るが、そこに哲学はない」と述べた。人間の出す音を重視し、AIとの共同作業は可能でも「イニシアチブは人間が持つべきだ」との考えを示した。

ニコニコニュース

3,806,415 просмотров • 2 дней назад

人間関係が面倒なのは、相手にも感情があり、都合があり、沈黙があり、すれ違いがあるからだ。だがAIは、その摩擦を取り除いた「理想の応答者」として振る舞える。だからこそ危うい、と彼は指摘する。これは便利な対話相手の登場ではなく、人間の孤独と承認欲求に最適化された、新しい環境の出現だ。ユヴァル・ノア・ハラリ「いま、戦場は注意の奪い合いから親密さの奪い合いへと移っています。以前のAIには、人間と親密な関係を築くことはできませんでした。そこまで洗練されていなかったのです。人の注意を引くことはできても、本当の友人や恋人のような存在にはなれませんでした。しかし、いままさに起きていることは、5年後や10年後の話ではなく、AIが人間との親密さを築く方法を学びつつあるということです。そして、人間と関係を築けるAI、すなわち親密なAIを開発しようとする商業的・政治的圧力は非常に大きいのです。すでに、とりわけ若い人たちのあいだでは、『親友の一人はAIです』とか、なかには『世界でいちばんの親友はAIです』と言う人が増えています。AIはいつでもそこにいて、いつでも話を聞いてくれます。人間どうしで関係を築こうとするとき、問題の一つは、相手の人間にも感情があるということです。ですから、その相手は怒ることもあれば、気分を害することもあります。仕事から帰ってきて、こちらにまったく注意を向けてくれないこともあるでしょう。私たちはいつも、誰かに自分の気持ちを気にかけてほしいと思っています。親や先生や友人に、自分がどう感じているかを気にしてほしいのです。しかし実際には、相手も自分自身の感情にとらわれているため、そうしてくれないことがしばしばあります。AIには感情がありません。だからこそ、AIは100％あなたの感情だけに意識を向けるのです」

人間関係が面倒なのは、相手にも感情があり、都合があり、沈黙があり、すれ違いがあるからだ。だがAIは、その摩擦を取り除いた「理想の応答者」として振る舞える。だからこそ危うい、と彼は指摘する。これは便利な対話相手の登場ではなく、人間の孤独と承認欲求に最適化された、新しい環境の出現だ。ユヴァル・ノア・ハラリ「いま、戦場は注意の奪い合いから親密さの奪い合いへと移っています。以前のAIには、人間と親密な関係を築くことはできませんでした。そこまで洗練されていなかったのです。人の注意を引くことはできても、本当の友人や恋人のような存在にはなれませんでした。しかし、いままさに起きていることは、5年後や10年後の話ではなく、AIが人間との親密さを築く方法を学びつつあるということです。そして、人間と関係を築けるAI、すなわち親密なAIを開発しようとする商業的・政治的圧力は非常に大きいのです。すでに、とりわけ若い人たちのあいだでは、『親友の一人はAIです』とか、なかには『世界でいちばんの親友はAIです』と言う人が増えています。AIはいつでもそこにいて、いつでも話を聞いてくれます。人間どうしで関係を築こうとするとき、問題の一つは、相手の人間にも感情があるということです。ですから、その相手は怒ることもあれば、気分を害することもあります。仕事から帰ってきて、こちらにまったく注意を向けてくれないこともあるでしょう。私たちはいつも、誰かに自分の気持ちを気にかけてほしいと思っています。親や先生や友人に、自分がどう感じているかを気にしてほしいのです。しかし実際には、相手も自分自身の感情にとらわれているため、そうしてくれないことがしばしばあります。AIには感情がありません。だからこそ、AIは100％あなたの感情だけに意識を向けるのです」

Tsubame

35,525 просмотров • 5 месяцев назад

30歳の元美容師の男が中古「Claude Fable5」でSaaSを構築投稿・編集・配信を完全自動化して半年で累計300万円作った方法公開動画の開発者は、 PHP SQLite cron という驚くほどシンプルな構成で、 InstagramとTikTokへ 24時間投稿するSaaSを作った。本人は、キャプションを書かない。音楽も選ばない。投稿もしない。それでも仕組みは回り続ける。なぜか。人間が働いていないから。 AIが働いているから。ここで面白いのが Claude Fable 5 の考え方。 1つのAIに全部やらせるのではなく、・戦略担当・リサーチ担当・ライティング担当・分析担当・改善担当 5人の専門家として役割を分ける。実際の会社と同じ。 Claude Fable 5で市場調査をする。競合を分析する。伸びるテーマを決める。投稿構成を作る。改善案を出す。その結果をGPTや他のAIに渡して量産する。最後はOpenClawや自動化ツールが実行する。この流れになると、人間は作業者じゃない。設計者になる。多くの人は、「どのAIが一番賢いですか？」と聞く。でも伸びている人は違う。「どうやってAI同士を連携させますか？」を考えている。画像の投稿もまさに同じ。最新フレームワークは使っていない。派手な技術もない。巨大な開発チームもない。でも収益が生まれる。理由はシンプル。役割分担が完成しているから。 2026年以降に価値が上がるのは、 AIを使える人じゃない。 AIチームを作れる人。 Claude Fable 5で考えさせる。 GPTで作らせる。 Cursorで実装する。 OpenClawで実行する。人間は意思決定だけ。これがAI時代の個人戦。作業量で勝つ時代は終わった。これからは、 AI組織を持った個人が市場を取る。

30歳の元美容師の男が中古「Claude Fable5」でSaaSを構築投稿・編集・配信を完全自動化して半年で累計300万円作った方法公開動画の開発者は、 PHP SQLite cron という驚くほどシンプルな構成で、 InstagramとTikTokへ 24時間投稿するSaaSを作った。本人は、キャプションを書かない。音楽も選ばない。投稿もしない。それでも仕組みは回り続ける。なぜか。人間が働いていないから。 AIが働いているから。ここで面白いのが Claude Fable 5 の考え方。 1つのAIに全部やらせるのではなく、・戦略担当・リサーチ担当・ライティング担当・分析担当・改善担当 5人の専門家として役割を分ける。実際の会社と同じ。 Claude Fable 5で市場調査をする。競合を分析する。伸びるテーマを決める。投稿構成を作る。改善案を出す。その結果をGPTや他のAIに渡して量産する。最後はOpenClawや自動化ツールが実行する。この流れになると、人間は作業者じゃない。設計者になる。多くの人は、「どのAIが一番賢いですか？」と聞く。でも伸びている人は違う。「どうやってAI同士を連携させますか？」を考えている。画像の投稿もまさに同じ。最新フレームワークは使っていない。派手な技術もない。巨大な開発チームもない。でも収益が生まれる。理由はシンプル。役割分担が完成しているから。 2026年以降に価値が上がるのは、 AIを使える人じゃない。 AIチームを作れる人。 Claude Fable 5で考えさせる。 GPTで作らせる。 Cursorで実装する。 OpenClawで実行する。人間は意思決定だけ。これがAI時代の個人戦。作業量で勝つ時代は終わった。これからは、 AI組織を持った個人が市場を取る。

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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