カイ@DXしてる人
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カイ@DXしてる人
@nichex_kai
プライム企業でAI使ってDX推進してる28歳 | 毎朝AI/ITの最新情報をつぶやきます🪽 | 個人事業「ニッチな領域にDXを届ける」NICHEX(ニッケス)もやってます | Python / Claude
大阪 Beigetreten Temmuz 2025
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Angehefteter Tweet

【今日のAI/ITニュース🪽】
AIが奪ったのは「仕事」じゃなく、新人が育つための”打席”だったー
6月15日にPwCが発表した『2026 Global AI Jobs Barometer』(10億件超の求人を27カ国で分析した結果)によると
◆ AI活用度の高い職種では新人でも「リーダーシップ」「高度な判断力」など”ベテラン級スキル”の要求率が、AI低活用職に比べて【7倍】に
◆ こうした”シニア化”したエントリー職の求人は2019年比で35%増の一方、従来型の新人ポジションは10%減
つまり、AIが定型業務を代替できるようになった結果、新人が最初に立つはずだった「簡単な打席」が消えてしまったということ
「AI導入で業務が楽になる」は半分嘘で、楽になった分新人の学習機会がなくなる
今後のAI時代を生き抜くためには、組織としての若手の育成導線、若手としての自律的な成長機会・自己投資の確保が今まで以上に求められそうですね
pwc.com/gx/en/news-roo…
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【今日のAI/ITニュース🪽】
Claude規制の真の衝撃ーカナダ首相が警告した「米国AI依存」の致命的リスク
米政府による「Claude Fable 5」の外国人アクセス禁止と提供停止を受け、カナダのマーク・カーニー首相がG7サミットで「米国プロバイダーへの過度な依存の危険性」を警告。
多くの人が「一企業の規制」と捉える中、これは同盟国間でさえAI技術が遮断される現実を突きつけた歴史的転換点との声も。
今後、各国は「ソブリンAI(自国特有のAI基盤)」の構築へ完全に舵を切らざるを得ず、AIのブロック経済化が急速に進む契機となるか。
washingtonpost.com/business/2026/…
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SQLiteってやっぱ便利ですよね
多数同時接続が必要ない社内ツールにおいては特に
✅ サーバー不要・設定ゼロ
✅ Pythonの標準ライブラリ(pip installすら不要)
✅ DBの実体はただの1ファイル
バックアップ→ファイルをコピーするだけ
環境移行→ファイルを渡すだけ
⚠️唯一の欠点は、「書込の同時複数アクセス」ができないところなんですが
「WALモード」を有効にすれば読み書きが同時に可能になります(PRAGMA journal_mode=WAL; の1行だけ)
これで、書き込みがログへの追記になるため処理が速くなり、実用性がだいぶ向上します
※書込同士が順番待ちなのは変わらない
※WALモードではメインの .db ファイルのほかに、一時保存領域である .db-walと .db-shmの最大3ファイルでDBが構成されるので「1ファイルで完結」は崩れます
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成長には「安定した前日比」が大切という話
Y=X^2はXが大きくなるにつれて前日比が限りなく1に近づく(100×100→101×101は約1.02倍)
毎日昨日より1.1倍成長するために自分なりにやってること
①よく寝る
②ステップを細分化する
③複数軸をもつ
Lxyv@LxyvAI
Math behind being 10% better every week
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日本語訳して要約してみました。
企業として、人的資本とトークン資本の確立、そしてAIをコントロールする人間の重要性と学習の複利蓄積の重要性を説いた文面のようですね。
AIはまだまだ人間によって使われるものであり、使う側としての人間の研鑽を自分も頑張ろうと思えた、そんなポストでした。
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要約:
AI駆動型経済における企業の勝機は、優れた外部AIモデルを選択することではなく、モデルの上位レイヤーに「ヒューマンキャピタル(人的資本)」と自社保有の「トークンキャピタル(AI資本)」が複利的に成長する「学習ループ」を構築することにある。
AIが人間の知識をコモディティ化する世界において、企業は自社のワークフローや判断力を、使うほどに進化する独自の知的財産(IP)へと変換しなければならない。特定の汎用モデルをいつでも差し替えられる自社主権のシステム(エージェントシステム)を構築することで、少数の巨大AI企業による価値の独占と産業の空洞化を防ぎ、広く価値が分散する持続可能なエコシステムが実現する。
要点:
◆ 「認知ループ」の誕生
従来の「デジタルによる人間の強化」を超え、人間とデジタルシステムが相互に思考を深め合う初のパラダイムシフトが起きている。
◆ 2つの資本の相乗効果
企業は「ヒューマンキャピタル(判断力・経験)」と「トークンキャピタル(AI能力)」の双方を構築する必要がある。AIの成長に伴い、方向性を決める人間の主体性の価値はむしろ高まる。
◆ コントロール権と主権(ソブリンティ)の維持
システムに蓄積された社内の専門知識を失うことなく、ベースとなる汎用モデルをいつでも差し替えられる状態(脱ロックイン)を保つことが、これからの時代の主権のテスト(試金石)となる。
◆ 複利で成長する独自IP
独自の評価環境(プライベートEval)や内部ログに基づく強化学習により、使えば使うほど進化する自社固有のシステム(ヒルクライミング・マシン)が、模倣不可能な競争優位性となる。
◆ フロンティア・エコシステムの構築
少数のAIシステムが富を独占し、産業を空洞化させた過去のグローバリゼーションの失敗を繰り返してはならない。すべての企業や国に価値が行き渡るオープンなエコシステムこそが、目指すべき安定した平衡状態である。
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LangGraph自前で組まなくて良くなる?
流石に7→10は必要か
ClaudeDevs@ClaudeDevs
New in Claude Code (research preview): dynamic workflows. Claude writes an orchestration script on the fly, then spins up a large fleet of coordinated subagents in parallel to take on your most complex tasks. Use the word "workflow" in a prompt to get started.
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