三谷 和豊@newpeaks

The best new AI model is one your company can't buy. Mythos is the first frontier model to launch with no public API. Anthropic restricted access to roughly 40 vetted vendors. Unauthorized Discord users accessed it anyway. 20 hours after the announcement. From Anthropic's Mythos announcement: "The same improvements that make the model substantially more effective at patching vulnerabilities also make it substantially more effective at exploiting them." Restriction didn't hold. Neither will the next one. Open it to everyone, so everyone can patch.

AIが作るデザインに対し「これだったらPinterestをトレースしたほうがマシ」と思う人は多いと思う。私もそうでした。検証していって分かったことは、AIのデザインスキルに課題があるわけではなく、自分で出した指示が曖昧だった。AIが作る「ありきたり」の正体とその対策について書きました。

Every SaaS company's AI roadmap just got shorter by 18 months. Notion shipped Custom Agents earlier this year with the same blueprint: shared teammates with permissions, connectors, scheduled triggers, and tasks running across tools. OpenAI just put the same pattern in front of 900M weekly ChatGPT users and 7M paid workplace seats. "Runs across tools and teams" is the whole pitch. A shared agent that pulls from Salesforce, updates Jira, posts in Slack, and drafts the PRD in Notion doesn't need the per-app AI feature inside any of those tools. Notion AI. Atlassian Rovo. Asana AI Studio. Slack AI. Each pitched as a moat. Each priced at $10 to $30 per user per month. Each now competing with a horizontal agent from the vendor that owns the underlying model. The math for mid-tier SaaS is brutal. Their AI SKU was the story defending churn and justifying list price increases. Once the agent layer works across tools, enterprise buyers stop paying $30 a seat for AI in five different products when one ChatGPT seat runs the same workflow. The real winner is whoever owns the data access layer. Salesforce, ServiceNow, and Workday sit on the schemas every agent has to read from. They just became the toll road. Microsoft is in the strangest position of all. They sell M365 Copilot at $30 a seat. They own a chunk of OpenAI profits. Their biggest investment just shipped the cleanest cannibalization of their own Copilot business.

さんざん多くの人がやっているけど、GPT Image 2で自社のブランドガイドライン作るのめちゃくちゃ良いな…

🚨 Claude ahora puede construir tu app móvil entera, como un dev de $350K nivel Apple, en minutos y GRATIS. Lo que antes requería un equipo completo y semanas de trabajo, ahora se hace con unos pocos prompts bien pensados. Aquí van 10 para construir tu app desde cero:

This 47-min interview with Boris Cherny (the creator of Claude Code) will teach you more about AI-native development than 6 months of trial and error. Watch it, bookmark it, share it. Your entire approach to building with Claude will shift.

再整理。やっぱ、この考え方が、もっとも整理されていて誤解を招かず好き。

Anthropicが発表した「AIと仕事」の調査結果がなかなか示唆に富んでいて面白かったので、個人的な解釈を交えて整理してみます📝 まず前提として、この調査はClaudeの個人アカウント保有者を対象にしたものなので、サンプルに偏りがあることは先にお伝えしておきます。ただそれを踏まえても、示唆の濃い内容でした。 調査では「暴露度」という指標が登場します。これは業務のどの部分でAIが使われているかを示すもので、暴露度が高い職業ほど日々の仕事でAIをがっつり使っているということになります。 そしてここからが興味深いのですが、暴露度が高い人ほど「AIに自分の役割を代替される」という危機感を強く抱いているという結果が出ました。つまり、AIを使っていない人よりも、むしろ毎日AIを使い倒している人の方が『これ、自分の仕事なくなるのでは』とリアルに感じているわけです。一見逆説的ですが、よく考えると当然で、使っていない人は解像度が低いのでピンときていない、使っている人は「ここまでできるのか」を肌で知っているので、未来の解像度が高い、ということなのだろうと思います。 次に面白かったのがキャリア段階別の結果です。キャリア初期、つまり若手ほど雇用喪失への不安が大きいという傾向が出ていました。これはスタンフォードの別の研究でも若年層の雇用が減っているというデータが出ていますし、体感とも一致します。これまで「新人が下積みで覚える仕事」こそがAIの得意領域と重なってしまっているので、ここは本当に構造的な課題だと思います。 一方で、AIから受ける恩恵については「高収入の職業ほど大きい」という結果でした。経営層やソフトウェアエンジニアなど、もともと給料が高い層がより生産性向上を実感している。これは使いこなしの差というより、そもそも「判断する仕事」「設計する仕事」の比重が高い職種ほど、AIをレバレッジにしやすいという話だと解釈しています。作業を奪われるのではなく、作業を任せて上流に時間を使える人ほど得をする構造です。 ここが今回の調査で個人的に一番刺さったポイントで、AIによって「格差が縮まる」のではなく「格差が広がる」方向に動いている可能性が示唆されているんですよね。 生産性向上の中身の分析も秀逸でした。「作業範囲の拡大」と「スピードの上昇」の2つで9割近くを占めていて、具体例として『専門外のコードが書けるようになった』『2時間かかっていた財務作業が15分で終わる』といった回答が出ています。要するにAIは、自分の専門領域を守る道具ではなく、専門領域を越境するための道具として機能し始めている。これは個人のキャリア戦略にも直結する話で、従来の「T字型人材」みたいな議論がまた違う次元に行きそうです。 最後にもう一つ印象的だったのが、「作業が大幅にスピードアップしたグループ」と「作業速度が低下したグループ」という両極端で危機感が高まっているというデータです。特に後者がポイントで、クリエイティブ領域などAIの融通が効かず逆にスピードが落ちる仕事でも、危機感は高い。『AIに置き換えられるのは自分か』という不安は、効率化の実感とは別のロジックで走っているということなのだと思います。 全体を通して感じたのは、AIは「使えば安泰」でも「使わなければ危険」でもなく、『どう仕事を設計し直すか』を迫ってくる存在になっているということです。暴露度の高い人ほど危機感を持っているという結果は、裏を返せば、現場で使っている人ほど『今のままではマズい』と気づいているということでもあります。 個人的な示唆としては、使わないことによる停滞も、使うことによる自分の市場価値の再定義も、どちらも避けて通れないフェーズに入ったなと。作業の代替ではなく、役割の再設計。ここに頭を使えるかどうかが、今後数年の分かれ目になりそうです。

Google Workspaceの10発表 ただのAI機能追加ではない Sheetsはチャットからミニアプリを作れるようになり、Skillsは請求書処理などの定型業務を自動化。Gemini EnterpriseはDocs / Slides / Calendarを横断操作し、ChromeはWebサイト上の作業まで進めます。 さらにMCP Serverで外部AIとつながり、AI control center、エージェント監査、主権管理、暗号化まで用意。Workspace全体が「人が使うツール」から「AIが動く実行環境」へ変わります。 参考 workspace.google.com/blog/product-a…

やはりAI時代はTasteですね。 GPT Image 2が出て、「AI凄い」とやたら騒いでいる人、だいたい凄腕デザイナー。笑 Claude Codeが現れて、「AI凄い」とやたら騒いでたのも、だいたい凄腕エンジニア。 優れたデザイナーほどAIを使いこなしてAIに驚愕する。 優れたエンジニアほどAIを使いこなしてAIに驚愕する。 共通点は、Tasteだと思いました。 「良いデザインとは何か？」を言語化出来る人がAIを使いこなすと最強デザイナーになる。 「良いシステムとは何か？」を言語化出来る人がAIを使いこなすと最強エンジニアになる。 優れたデザイナーやエンジニアほど、Tasteが優れていてAIを使いこなせるので、AIの能力に驚く。 驚きすぎて「オレの仕事なくなったか！？」と恐れる。 ただ安心してください。AIを使いこなす「あなた🫵」が凄いだけですから。 実際、私はデザインセンスがないので、GPT Image 2でかっこいい成果物作れませんでした。「良いデザインとは何か？」を言語化出来ないので。 Seadance 2.0を使ってアニメ動画作ろうとも何度もしました。作れませんでした。アニメは好きだけど、「どういうアニメ映像が人を魅了するか？」が言語化出来なかったから。 でも、上場企業がサブスク課金してくれるSaaSをAI駆動で開発出来ました。「優れたシステム」はいくらでも言語化出来るから。 結局AIは強い人をより強くする道具で、その「強さ」とはTaste。「良いモノ」を見分けられる能力、説明出来る能力。 Figmaを使いこなすことが「優れたデザイナー」の定義ではない。 Pythonでfor loopを書けることが「優れたエンジニア」の定義ではない。 「良いデザイン」「良いシステム」に対する嗅覚を持ち、言語化出来ることが、「優れている」と定義出来る。 2月に書いたTasteに関する記事も是非読んでみてください！

これは「UIの進化」ではなく、 UIの前提を消しにきている。 FlipbookはHTMLもレイアウトエンジンも介さず、 見たい画面そのものをモデルから24fps/1080pで直接配信する。 「画面はコードで組むもの」という前提が変わるようなアイデア。 詳細は🧵

Anthropic rolled out interactive charts and diagrams natively within Claude Cowork. The new feature is currently available in beta for users on all of Claude's paid plans.

これClaudeを使ってる人は絶対読んだ方が良いです。Claude×ObsidianをMCP連携させると世界が変わります。個人的には『Obsidian Web Clipper』が最強すぎてビビりました。 そしてメモリ機能の落とし穴も書かれているの超有益な記事。

とても参考になります。 最近はAIツールの進化ばかりに目が行きがちですが、 実際の成果は“使い方の設計”で大きく変わると感じます。 どんなツールでも同じで、 フォルダ構成や命名ルールなど、土台の設計が整っていないと活かしきれませんよね。 投資はツール選びだけでなく、 “どう回すかの設計”まで含めて考えていきたいと思います。

とりあえず保存していた大量のClaude Code関連のブックマーク（余裕で200件以上あった...）をひたすら検証し、 ・最近Claude Codeデビューした人 ・非エンジニアのバイブコーダー ・業務の中でAIを使う人 ・難しい開発はあまりやらない人 向けに有益そうなXの投稿をまとめてみました。 Claude Code関連はインプ稼ぎを目的とした、エアプの酷い投稿多いので参考にしてみてください。

【Claude Code】 実力を下げないオススメコマンド10選！ ㅤ ①--effort xhigh ②--exclude-dynamic-system-prompt-sections ③--fallback-model ④--max-budget-usd ⑤--fork-session ⑥--agents JSON ⑦--append-system-prompt ⑧--add-dir ⑨Shift+Tab ⑩MAX_THINKING_TOKENS ㅤ 詳しくは👇🧵

This is wild. You can now use Claude Cowork with any LLM - GPT, Grok, Gemma, MinMax. Point it directly at: openrouter.ai/api