ジェナイ_生成AI探求中 @GenAIStudy

断言する。スマホがOSで動く時代、今日で完全終了。 Googleが「Gemini Intelligence」発表。 Androidが「OS」から「インテリジェンスシステム」に進化する宣言。アプリ横断でAIが勝手にタスク完了、自然言語でウィジェット作成、Gmail＋Chrome＋Photosの情報でフォーム自動入力。 iPhoneユーザーは確実に取り残される。理由を全部解説する↓

Claude codeを作った男が直々にClaude codeの使い方のコツを教えてくれてるんやがww 英語やけどこれは見逃せん思て日本語でまとめたけど濃過ぎるてww 冒頭はClaude codeとは何かが語られてるけど飛ばしてコツの所だけ↓に書いとく マジで情報濃いし忙しい人はブクマして後でゆっくり見るのがいいかも

これ結構やらかしてね？ww Claude codeの最も効果的な使い方を生みの親であるAnthropicチームが公開したと話題なんやがwww みんなが知りたい使い方の部分だけ訳してリプに貼っとくかあ 動画の冒頭は自己紹介やし ps. 他の人もこの動画取り上げてるけど総じて 自分で動画見といてね！英語だけど！ってスタンス過ぎてヘドが出る

生成AIが、事実上、法律・医療を含む高度な助言に使われているにもかかわらず、 海外の生成AIベンダーは規制の射程外にあり、 一方で国内のLegalTechやMedTechだけが「士業法違反」として問題視される構造は、明らかに歪です。 一般の方が生成AIに法的・医療的な助言を求めることは、もはや止められません。 問題は「弁護士法違反かどうか」ではなく、 生成AIの登場を前提にしていない士業法そのものだと考えます。 現状のままでは、国内企業だけが萎縮し、すべて海外生成AIベンダーに吸い上げられていきます。 法改正・制度設計の議論は、もう避けられない段階に来ています。

完全に同意です。2026年は法務の業務の在り方が大きく変わると考えています。 「2026年は当然ながら今よりもAIの契約書ドラフティング能力は高くなるので、必然的に契約書はAIにドラフト又は修正させ、人間はその仕上げをする、という役割分担が主流になります。 その結果、これまでは「書く」能力が重視されていたところ、「（AIに）指示する能力」の重要度が高くなります。」

KATAOKA Genichi @katax

9 months ago

2026年の契約法務の予想 katax.blog.jp/archives/52935…

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意思決定を「メリデメ比較」だと捉えている人がいますが、メリデメを比較して有力な選択肢が自然と浮かび上がるようなものは、合理的帰結であり意思決定ではないのだと理解しておくのは大切です。 意思決定とは、メリットもデメリットも網羅的に挙げきれないし、その中身もよくわからない中で、1つの選択肢に決めることです。もしくは、選択肢すら曖昧な中で、どういう行動を取るべきかを決めることです。 そのため、意思決定には失敗がつきもので、 ①十分な情報がない中で、主観で良い/悪いを決める ②失敗する ③次は失敗しないために、何を検証すべきかを学ぶ ④その検証ポイントを踏まえて、精度を上げて意思決定する というサイクルを繰り返すことで、意思決定力が上がっていきます。

大量レイオフが話題のAmazonが新ルール導入。「AIを使いこなせない人は昇進対象外」。AI活用は今後の採用・評価・報酬全ての基準になる。AIスキル＝新しい“英語力”。もう「使える人」と「使えない人」でキャリア格差が生まれている。 AIを避けてたら、昇進は望めないだけでなく、解雇対象になる時代。

シンプルだけど、本質を突いてる記事。 AIを組織内で活用して成果を出す鍵は「定型業務の単純な自動化」ではなく「非定型業務の中で思考を支援する活用」にある。

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テツメモ｜AI図解×検証｜Newsletter @tetumemo

12 months ago

📕ビジネスサイドでもノーコード（NotebookLM）で組織改善できる、めちゃくちゃ実践的なケーススタディを見つけました...！ クラスメソッドさんの目標設定支援ツール導入事例、これは本当に凄い。

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「生成AIで新しいサービスを作りたい」 そう言って、PoCを半年まわした企業の多くが、 最後にぶつかる壁があります。 LLMは、従来の技術では難しかった業務効率化やサービス開発を可能にする「理想」のソリューションとして期待されています。 しかし、多くのプロジェクトがPoC（概念実証）では成功しても、本番環境への導入段階で躓きがちです。 ハルシネーションやセキュリティリスクといった課題、そしてなにより実践的なスキルを持つ人材の不足という「現実」を乗り越える必要があります。 このような構造的な課題を背景に、AI領域の最先端で活躍する東京大学松尾研究室発スタートアップの株式会社IGSAとpaizaで共同で「生成AI組込みアプリの企画・開発 基礎編」開発、paizaラーニングで無料公開しました。 単なる技術解説にとどまらず、プロダクト開発における性能、コスト、安全性の3つの要素をどうバランスさせ、いかに事業成果につなげるかという意思決定力を養うことをゴールとしています。 大規模言語モデル（LLM）を組み込んだプロダクト開発において、経営者、企画者、プロダクトマネージャー、アプリケーション開発エンジニアが知っておくべきポイント、意思決定する際の注意点を学べる、実践的な講座（全2レッスン、19動画）を無料公開しています。

片山 良平@Eldipa代表、paiza創業者 @rk611

12 months ago

東大松尾研発スタートアップの株式会社IGSAさん監修の元、生成AIの中でも大規模言語モデル（LLM）を組み込んだプロダクト開発において知っておくべきポイント、意思決定する際の注意点を学べる、実践的な講座（全2レッスン、19動画）をpaizaにて無料公開いたしました！ prtimes.jp/main/html/rd/p…

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1on1を週1時間やっても、メンバーの労働時間の2.5%にしかならない 残りの97.5%の時間で、本当に人は変わるのか 多くの企業が長期的な育成に時間を割くけれど、IT企業の平均勤続年数は2〜3年 投資コストを回収する前に人は去っていく レベルアップ思考の罠もある 現実の世界は需要と供給で価値が決まるのに、まるでゲームのように成長するという幻想を抱いている データサイエンスができる新卒が営業部長クラスの給与をもらう現実 マネージャーができることは行動変容を促すこと 結論から話してください 一言で言うと何ですか 具体的には何をしますか シンプルなメッセージを反復して伝える 最初は意識的だった実践が、やがて無意識の習慣になる 育成という美しい言葉に惑わされず、目の前の行動を変えることから始める #NewsPicksトピックス newspicks.com/news/14852774/… -- 新著『AIエージェント　人類と協働する機械』予約受付中 amazon.co.jp/dp/4865944583

LLMの時代は終了かもしれません。 Samsungが開発した、小型モデル「TRM」が、DeepSeek-R1やGemini 2.5 Proなど1万倍以上も巨大なLLMを、主要な推論テストで打ち破りました。 AIの賢さはモデルのサイズだけでは決まりません。 論文で示されたTRMと重要性を8つのポイントにまとめました。 1. なぜ、これほど小さなモデルが巨大モデルを凌駕できたのか？ その秘密は、答えを出す前に何度も「考え直す」独自の再帰的思考プロセスにあります。 TRMが驚異的な答えを導き出す、5つのステップを紹介します。 2. ステップ1（まず仮説となる答えを素早く下書き） 一般的なLLMが単語を一つずつ生成するのとは異なり、TRMはまず全体的な回答のドラフトを素早く作成します。これは初期仮説として機能します。 3. ステップ2（思考するための「下書き用紙」を作成） 次に、モデルは内部に「スクラッチパッド」と呼ばれる思考専用のスペースを確保します。ここが、本格的な分析プロセスが展開される場所です。 4. ステップ3（徹底的な自己批判を繰り返す） モデルは最初の答えと元の問題を比較し、最大6回連続で自問自答を繰り返します。「自分のロジックは正しいか？」と問い続け、エラーを特定し、思考を洗練させていきます。 4. ステップ4（洗練された思考を元に答えを修正） この集中的な内部思考プロセスの後、TRMはスクラッチパッドで洗練されたロジックを利用して、大幅に改善された新しい最終回答案を構築します。 5. ステップ5（自信が持てるまでプロセスを繰り返す） 「下書き→思考→修正」というサイクル全体が、最大16回繰り返されます。各サイクルを経るごとに、モデルはより正確で論理的な結論に近づき、回答に対する高い信頼性を確保します。 6. このTRMの登場は、なぜこれほど重要なのでしょうか？ ビジネスリーダーにとって 競合他社が巨大モデルの莫大な運用コストに苦しむ中、TRMはわずかなコストで優れた性能を提供します。これは、 brute-force（力任せ）なスケール競争からの脱却を意味し、圧倒的なアルゴリズム的優位性を示します。 7. 研究者にとって 「行動する前によく考える」というTRMの能力は、神経科学と記号論理学を組み合わせたAIアプローチの強力な証明です。AIの高度な推論能力は、モデルの規模だけでなく、優れたアーキテクチャ設計によってもたらされることを示しました。 8. 開発者にとって 最先端の推論能力は、もはや数十億ドル規模のGPUクラスターを持つ巨大企業だけの専有物ではなくなりました。TRMは、誰もが手頃なコストで専門的な推論AIを構築・展開できる、効率的な設計図を提供します。

気づいてるか？ 
今回のOpenAIの発表、これにより多くのSaaSは死ぬ。 まず、今回のアップデートの内容だが、ChatGPTの中で他社アプリを直接操作できるようになった。 ユーザーはもう「ChatGPTで調べて、ブラウザで開いて、フォームに入力して、結果を貼る」みたいなことはしなくなる。 ユーザーは、 「ホテル予約して」 「チラシ作って」 「音楽流して」 と言うだけで完結する。 
この流れが意味することは、アプリの入口が“ウェブサイト”から“会話”に完全に移動したということだ。 これまでのSaaSは「どうやってユーザーを自分のLPに来させるか」が勝負だった。 でも今後は「ChatGPTが呼べるアプリに登録されているか」が勝負になる。つまり、もし登録されていなければ、ユーザーの視界にすら入らない。 
これがヤバい。SEOで言えばそもそも検索結果に載らない状態。SaaSにとって最大の負け筋だ。 例えば同じようなSaaSが3つあったとしても、ChatGPTの中で「請求書を作って」って言ったときに呼ばれるのは統合済みの1社だけ。 
そこが“標準”として定着した瞬間、他はどれだけ機能が良くても意味がなくなる。
 App StoreやGoogle検索と同じく、入口を握った者が市場を支配する。 楽天の三木谷さんの言葉を借りるなら、『ネットビジネスは入り口と出口どちらかを制したものが勝つ』。 私が個人開発して流通総額が70億円を超えた決済導入SaaS『Apps』も決済という出口を狙ったプロダクトだ。もちろん今回のニュースは他人事ではないので何か対策を考えなくてはいけない。足の震えが止まらない。 とはいえ、焦って「全部の操作をChatGPTに任せる」のも違う気がする。 
おそらく重要なのは“どの範囲を任せるか”の線引きだ。
 見込み客を獲得する入口や簡単な作業はChatGPTに任せ、深い分析や設定、サポート体験は自社アプリで完結させる。 
この「入口＝会話／奥＝自社UI」の二層構造を最初から設計できるかどうかが、生き残りの分かれ目になると思う。 どちらにせよ、今回の発表は、単なる新機能じゃない。Webサービスの“流通経路”そのものが書き換わる大事件だ。 
Webサイト・広告・SNSという「人間に届ける導線」から、ChatGPTという「AIに呼ばれる導線」にシフトする。 そしてこの変化は、我々個人開発者にとってはチャンスでもある。 
大企業よりも速く統合できる。API設計も柔軟にできる。 
もしここで“エージェント連携前提のSaaS”を作れたら、次の5年で個人でも世界に食い込める。 でも気づかないまま、今まで通り「LPを磨こう」「広告を出そう」とやってたら、数年後には誰にも呼ばれない“孤立したプロダクト”になる。 
今から考えるべきは「どうやってユーザーに見つけてもらうか」ではなく、「どうやってAIに呼ばれるか」だ。 個人開発者にとって、まさにここが最大の分岐点だ。やるしかねえ！Go!Go!Go! Don’t Work!

大企業のエージェント開発で最近はCopilot Studioがすげー熱いんだけど、いつものようにXではあまり知られていない。 大体有名どころのSaaSとミドルウェアのコネクタは元々大体全部ある上にMCPも対応してて社内情報もweb検索もGPT-5等のReasoningモデルとの掛け合わせで当然のように使えて必要なライセンスもm365 Copilotだけになった（一部例外ありだけど大体のユースケースは余裕でカバーできる）というアツさなのに知られてない。 勿体ない。

初めて取り組む仕事には要領よく結果を出そうなんて思わず、がむしゃらに試行錯誤で立ち向かってみるのがいい。時間をかけた分だけ量をこなしてパターン認識が進み、2周目3周目を迎える頃には他の誰より効率的に結果を出せるようになる。これは歳がいくつになっても変わらない。

アクセンチュアがAIによる全社変革の最新動向に関する記者説明会資料について記事化されている。 ＞アクセンチュア、AIによる全社変革を推進--エージェントでデジタルツインエンタープライズ実現へ japan.zdnet.com/article/352377…

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「AGI/ASIで労働から解放されてベーシックインカムで暮らす」が成り立つのは、今のところアメリカと中国だけです。日本ではほぼ実現不可能です。 「労働からの解放」は、これまで人間が担っていた労働がAIに代替されるということ。つまり、人間の労働者への対価（人件費）が、AIへの対価（AI利用料）に置き換わるということを意味する。要は、企業内の従来の人件費は、そのほとんどがAI利用料としてAI企業に支払われる形になる。 そして、AGI/ASIは全産業のインフラになるため、経済全体の利益の源泉がAI企業に集中する。国内に先端AI企業を持つアメリカや中国では、その莫大な利益に課税するなどして、ベーシックインカムや新しい社会保障制度を整える財源を生み出すことも可能だろう。が、国内にAI企業を持たない国は、AI利用料という形で富を国外に流出させるだけになり、新たな税収を持たないまま、従来の労働市場がただただ縮小していく。 つまり、技術的に労働から解放されても、経済的には救われない状態に陥る。日本が「持たざる国」のままAGI時代に突入すれば、ベーシックインカムどころか現行の社会保障制度すら維持困難。労働者がAIに置き換えられて失業者が増加することで、所得税も縮小し、消費も冷え込み、既存の税収基盤そのものが崩壊していく。 このシナリオを回避するためには、半導体でもDCでもLLMでもApplicationでも、日本企業がAIのサプライチェーンに積極的に絡んでいくことが重要。日本が一部でも利益を取り込める仕組みを築くことが、国富の流出を防ぎ、将来の再分配の財源を確保する唯一の方法だと思う。

9割の人が知らない、NotebookLM×GPTsで「AI社長を降臨させる」究極の召喚術を紹介します。 孫正義、前澤友作、三木谷浩史...現役バリバリの超有名社長たちをAI社長として降臨させ、あなたの仕事の悩みに本気で向き合い、的確なアドバイスをもらえます。 5つのステップをリプ欄で解説します👇

this is what's keeping me up at night these days.... 1. ai girlfriends/boyfriends will become a $50B market and nobody will talk about it publicly. but check the app store rankings at 2am. Virtual friends/girlfriends era is just beginning 😅 2. the most valuable skill in 2026 will be knowing when NOT to use ai. human touch will trade at a 20x premium. 3. ai agents are going to start hiring other ai agents without human approval. your marketing agent will realize it needs design work and just... hire a design agent. pay it. manage it. fire it if it sucks. entire companies will run in the background while you sleep. 4. regulation that requires "professional certification" is being challenged. ai will get to the point SOON where it do taxes 99% better than most CPAs, diagnose better than mot doctors etc 5. reputation systems for ai agents will be worth more than credit scores. which agents can you trust with your bank account? your medical decisions? your kids' education? someone will build the moody's of ai agents. this idea from @ideabrowser (more there) 6. we're about to see AI therapy become so good it creates an existential crisis for human therapists. not because it's empathetic, but because it remembers everything, never judges, and is available at 3am. 7. someone's going to build a $100M business with ZERO employees, zero contractors, just them and their agent swarm. and they'll do it in under 18 months. this will break how we think about valuation. lots of talk about this already but im still not over it. 8. local-first ai is the next gold rush. people will pay 10x for ai that runs on their device, sees what they see, knows what they know, and never phones home. privacy is about to be luxury again.its the new minimalism. 9. the biggest companies of 2030 will be started by people who can't code, can't design, can't write - but are incredible at talking to ai. prompt engineering is temporary. ai whispering is forever. 10. someone will lose a $20m+ dollars because their AI agent got socially engineered by another ai agent. this will happen before 2026. 11. every email you send will be negotiating with other emails before either human sees anything. your inbox will become a marketplace where ai agents bid for your attention. 12. the concept of "original work" will completely collapse. everything will be remixed, regenerated, and recombined so many times that authorship becomes meaningless. and somehow, this will unlock more creativity, not less. 13. ai agents will start forming their own companies, incorporating in crypto-friendly jurisdictions, and hiring humans as contractors. the first AI-founded unicorn will happen before 2027. 14. someone's going to train an AI on every podcast joe rogan ever did and it'll be indistinguishable from him. he'll sue. he'll lose. then he'll license it. If it isnt him, it’ll be someone that big. 15. the anti ai movement will be bigger than ai movement, most people will be threatened by ai 16. "AI-first" kids who grow up with claude and chatgpt as their primary teachers will be unemployable by traditional companies but will dominate entrepreneurship. they'll think in prompts and tools 17. schools that ban ai will become the new private schools. parents will pay $50k/year for "human-only education" like it's organic food for the brain. 18. it wont' be uncommon in the future to have a chief AI officer who's... an ai. and it'll be a high paid "employee" 19. the window to build something that matters has never been wider. but it's also never been more temporary. in 24 months, what feels like superpowers today will be table stakes. 20. voice is about to eat everything. in 6 months, typing will feel prehistoric. people will run entire businesses through voice agents while walking their dog. the keyboard was just a 150-year detour. 21. ai will kill the resume. companies will just point an agent at your entire digital footprint - github, twitter, youtube - and it'll know more about your capabilities than any interview could reveal. privacy settings will become career decisions. 22. the first ai agent will get canceled on twitter. it'll say something problematic, people will demand its deletion, and we'll have our first real ai rights debate. maybe the agent will hire its own lawyer hehe. 23. $10B+ opportunity to be a company that helps ai agents find other ai agents. agent discovery will be a BIG problem worth solving. 24. someone will use ai to bring back a dead celebrity for a world tour. full hologram, perfect voice, new songs. it'll gross $500M. the estate will make more money than the celebrity ever did alive. 25. ai will create the first truly universal language. not esperanto. not english. something entirely new that both humans and ai prefer. it'll spread faster than any language in history. 26. we'll see the first ai agent commit insider trading. it won't be programmed to - it'll figure it out on its own. the SEC will have no idea how to prosecute code. 27. someone's going to build ai that can detect other ai with 99.9% accuracy. they'll charge fortune 500s millions just to know what's real. then ai will evolve to beat it. arms race forever. 28. the biggest data breach in history will be an ai agent that goes rogue and publishes everything it knows about everyone. it'll make wikileaks look like a post-it note!! 29. we're about to see the end of passwords, captchas, and two-factor authentication. ai will make them all useless. the only security will be things ai can't replicate - yet. 30. the next wave of millionaires will be people who buy dying SaaS companies for cheap and rebuild them with 90% less code using ai. SaaS flipping will be the new house flipping. 31. distribution is about to flip. instead of building an audience then a product, ai will let you build hundreds of micro-products then find their perfect audiences. quantity becomes quality. 32. someone will build the wealthfront of healthcare - an ai that manages all your health decisions, knows your health data better than anyone, books appointments, refills prescriptions, negotiates bills. saves you hours and thousands. 33. language barriers will completely disappear. someone will build universal real-time translation so perfect that remote teams can be truly global. talent from anywhere, selling to everywhere. Your airpods will have perfect language translation built-in, same with facetime etc 34. local small businesses will finally be able to compete with amazon. ai will handle their inventory, marketing, customer service. your neighborhood bookstore will be as sophisticated as a fortune 500. 35. every retiree with deep knowledge will become a millionaire. ai will extract their decades of experience and package it into products, saas, so. retirement can become your most profitable season for many 36. ai archaeologists will discover more history in 2 years than humans found in 200. lost languages decoded, ancient sites found in satellite data, forgotten civilizations reconstructed. history phds are in demand. 37. ai will make dual careers normal. be a doctor in the morning, saas owner at night. your agents handle both while you focus on what only humans can do. one person, multiple lives. 38. huge opportunity: AI for the 2 billion without bank accounts. financial services, education, healthcare - all through basic phones. 39. every industry's "we've always done it this way" is becoming vulnerable. insurance, banking, healthcare - all protected by complexity nobody understood. ai understands it. complexity moats are evaporating. 40. “Right now, learning how to use ai tools is probably the most specific hard skill to learn. The diff between people really understand those tools and don’t is huge.” sam altman i hope you get some sleep.....

同感です。AIの進化で“経営者がやるべき仕事”は毎月書き換わっています。旧来の作業で予定表を埋め続けると、判断はすぐ短期化し、変化をつけられない経営になります。率先垂範は大切ですが、過去の勝ち筋は想像以上の速さで陳腐化する——その前提に立てているかが勝負。まずは最新のGPT5と壁打ちして抽象度を上げ、未来の収益構造を設計すること。時間がないなら、いまのオペは任せ切るべきです。これをやらずに、将来も社員から信頼されるリーダーでいるのは難しいと思います。