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AIの品質を上げるためには、AIからの出力を「理解する」→「整理する」のステップが前提になる 自分にちょうどいい粒度の出力をAIに出してもらうための調整と、整理したものから品質を上げるための勘所のようなものを身に着けるというのが、今のところのAIスキルになりそうな気がする
AIで叩き台をパッと作ることは誰でもできるようになっているけど、そこから突き詰めて品質を上げられる人というのはまだ少ない。 エンジニアでもビジネスサイドでも。 ここの突き詰めができないとダメなんだけど、叩き台ができるからこそ業務量が増えて突き詰める時間が不足するってことが起きてる。
AIを「コスト削減」ではなく「売上向上」に使う方法の方が使いやすいと思っていて、例えば営業担当に普段作りきれていない議論の叩き台を持たせてあげるとか、「普段やれていないこと」を簡易的にサポートしてあげるだけでも一定の効果はみられる。 なにより重要なのが、元々ない成果物を作っているので品質基準が厳しくないから使いやすい、ということ。 既存の業務の置き換えというのは「心理的なハードル」や「品質基準の厳格性」によって、ブロックされることも多いから、新しい業務に使っていく方が業務浸透はしやすい。 「売上を上げるためにいまやりきれていないこと」という観点で考えると意外といい塩梅のユースケースが出てくる。
朝、気分を変えてマクドナルドでコーヒーを飲みながら打合せの想定問答を頭の中でやろうと思って、近くのマクドナルドにいったんだけど なんでかわからないけど気づいたらテリヤキチキンフィレオとポテトをほおばっていました むしゃむしゃと おいしかった
ChatGPT 5.6、LLMOでは「コアアプデ級」の変化も起きています。 いくつかのプロジェクトを見ていると、モデル変更前後でAIの参照傾向がかなり変わりました。 特に大きいのが、ChatGPTが「site:コマンド」を使って企業の公式サイト内を直接探す動きが増えたこと。 これまでのLLMOは、 「比較サイトや第三者メディアにどう載るか」 がかなり重要でした。 ただこの変更によって、自社サイトにAIが拾って回答に使える情報をどれだけ持っているか、が重要になってきている印象。 SEOのGoogleコアアップデートで順位がガラッと変わるように、LLMOもモデル変更のたびに「勝ち方」が変わるフェーズに入ってきたのかもしれない。 R&Dチームで詳しくまとめました↓ lany.co.jp/lany-llmo-lab/…
良い記事だと思った。AI時代に勝ち残るのは自ら現実に直面して打ちのめされる人だ、という主張。 ・AIの活用法には大きく分けて2つの方向性がある ・1つは、各種ツールを駆使して狂ったように大量のものを生み出し続けること ・ただ、その大半は誰にも使われずAI Slopになるだけ ・もう1つは、最初の一歩を高速化し、すぐに本当の課題へ向き合うこと ・多くの起業家や技術者は前者の罠に陥りがち ・AIを言い訳にして、実際のユーザーと対話せずに何ヶ月も開発ばかりしている ・これは単なる先延ばしであり、現実からの逃避 ・ただ、実はAI以前から先延ばししていたことが、AIによって露呈したに過ぎない ・そもそもコーディングの速度が起業のボトルネックだったことはない ・誰にでも簡単にできることは、長期的な価値を生み出さない ・では何が本当に難しいのか？ ・それは、リスクを取ること、公に名前を出すこと、面と向かって何度も拒絶されること ・成功に必要なこうした要素は今も昔も困難 ・このあたりは、AIは何も簡単にしてくれない ・自分の殻に引きこもり、AIに励まされながら日々を過ごすのはとても心地よい ・有用な作業をしていると自分に錯覚させてしまうのが、AIの最大の危険性 ・だからこそ、AI時代に差がつくのは偏執に真実を追い求めることのみ ・つまり、現実に何度も直面し、打ちのめされるということ adi.bio/reality
We're extending access to Claude Fable 5 on all paid plans through July 12.
Fableに指摘された自分の問題点 「「時間を売る事業構造」のまま、自分の時間の価値をAIで自ら下げ続けている」 ほんとFableさんのおっしゃる通り
とりあえずFable やることない人にオススメプロンプト 過去のやりとりから考えて、 あなたの最大能力をもってしかできない私の問題解決、いや問題を再定義してでの本当の問題解決をできることはなに？
fableさんに「opusさんがfableさんぽく振るまえるようなスキルを作ってください」という趣旨のお願いをして、来るべき6月23日に備えている。 fableさんは「やってみるけどあんま期待すんなよなー」みたいな感じでやってくれている。ありがとう、fableさん。期待してる
「痛みは長く続く可能性がある。」 まったく楽観できない。備えねば。
はじめまして、AI / VibeCoding黙々会です。 AI時代に励まし合いながら開発を続けるDiscordコミュニティで、このたびXも始めました。 完成品じゃなくてOK、途中経過のシェア大歓迎、仲良く楽しくコードを書きましょう！ 気になった方、のぞいてみてください！ discord.gg/NmewA3yS2B
人間蒸留に対抗するには成長し続けるしかない。 いろんなものに興味を持って、いろんな人と話し、自分をアップデートし続ける。そうやって蒸留された過去の自分を置き去りにするぐらいパワフルに生きるためにはしっかり肉を食えという話だと思う。
最近、AI導入が進んでいる、というか色々と進みすぎている業界で、いわゆる「人間蒸留」（人間の仕事能力を積極的に記録してAIに能力・労働力を移し替える）みたいなことが起きているらしいのを結構聞くようになっており、予想されていたことではあるものの、反発は避けられないのではないか
この話はとてもおもしろい。 AIでは分析しきれない要素があるから人間の判断はどこまでいっても必要になる。というのは正しいと思うし、まだ定量化できていない要素を一部でも定量化する方法を考えることができれば、自分だけの強みを持ったAIを作ることができる。という方向でも考えることができる。
自分の投資判断をAIに再現させてみたら‥‥。過去20社の定性・定量データをClaudeに渡して、投資する/しないを判定してみた。 一致率は60%。でも、本当に面白かったのは不一致の40%だった。
これこれ。 受信機のことを考えるのがメインになる 結局は人間のことを理解すること
私が興味があるのはAIキャラを作ること以上に、そのAIキャラを受け止める人間側の心理とかなのよね。送信機も大事だけど受信機もとても重要で。どちらかと言うと受信機側の視点で考える事が多いかも。私がリアルに感じられればそれは私にとってリアルなので。
より速く、より多く、より並列に開発することが本当に価値や競争力につながっているのかよく考えた方がいい。物的生産性と付加価値生産性は異なる。物的生産性だけを高めても意味はないのを我々はソフトウェアエンジニアリングの歴史から学んできた。
ソフトウェアエンジニアの生産性が怪しいのは、生産が売上に直結しないからだ。コードを多く書いても機能を多く作っても、それが売上に繋がる保証はない。むしろ不要な機能を作れば保守コストが増え、マイナスにすらなる。生産量と価値創造は別物であり、この断絶を無視した議論は危うい。
『「誰もがアイデアを形にできる、騒がしくて創造的な世界」が始まった』 良い言葉。 インターネット黎明期のような、ワクワク系の楽しい世界が始まるといいな。
久しぶりにnoteを書きました！！ 自信作なので、みんな読んだり反応をください🥳 ▶︎ プログラミングが好きな人は、もうIT業界に来るな。 note.com/igz0/n/n80b262…
お金にならないものをいくら作っても、楽しいだけで何にもならない。 ビジネスしよう。 外に出よう。人と会おう。 寒いし面倒くさいから部屋でぬくぬくしてたいんだけど、これじゃだめだ。 ドラクエで最初の村から外にでないみたいな感じになってる。がんばろう。
AIで開発や制作ができるようになった、って話はあるけど実際に高度な専門性が必要なところって「上流の要件定義フェーズ」であって、設計が弱いと出てくるものも弱くなる。 ここは結構言及されることが少ないように見えるけど、実際にやっていくとこの上流の要件定義でつまづくことが多い。
損切りのラインを明確に決めてから動かないとずるずる落ちて行ってしまう 新しいことにチャレンジするのは良いけど、手を引くラインを決めておかないと次のチャレンジのリソースが残らない。 大事なことなんだけど忘れてしまう 当てることより外した時の準備をすること。覚えておこう
『捨てる基準が事業を強くする』 ・広告運用 → CPAが基準越えした瞬間ストップ ・D2C → LTV＜初回原価の時点で再設計 ・コミュニティ → 継続率60%切りで閉じる判断 ・SEO → 3ヶ月で順位上昇ゼロならテーマ転換 ・SNS運用 → 3ヶ月で反応率5%未満なら撤退 ・新規事業 → 初月5万円未満なら即見直し
この方の投稿には、いつも大切なことを教えてもらっている。おそらくこれらの本には、ぼくのまだ知らないすごい世界がつまってるんだと思う。 すごい。わくわくする。 ありがとうございます。
これはものすごく大きい。
中島さんのメルマガで紹介されていた論文が興味深い。 arxiv.org/abs/2510.13939 著者の全作品をfine turningして書かせた文章を大勢の人に評価させると、実際の著者のがいた文章よりも票を集めた。
たしかに。 動画生成がおもしろくないなと思っていたのだけど、自分の中に具体的なアウトプットのイメージがないからだということに気づいた。 構図とかカメラワークとか、映像を作る側の視点で見ていないので動画生成もうまくいかないし、楽しめない。 これはもったいないな。
結局AIを使うのが上手い人は、自分の中にすでにアウトプットの答えがある人だよなーと最近つくづく思う。 執筆やコーディングなどでLLMやAIエージェントを使う際に、元々の執筆力や開発能力の高さがそのまま生成結果の品質に比例している。
赤松かおり@日�... @matsubottukuri
6K Followers 1K Following 漫画家・イラストレーター。 日々の出来事や体験談をもとにマンガを描いてます。創作マンガも描きます✒️#あかまつ日記 無断転載・利用禁止🐠 ご連絡→[email protected] まで✉️里親マンガ→https://t.co/btnNmBdiLu
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