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AIツールを使って、ブログ・ショート動画・SNSを「1つのテーマから全部作る」を実践しています。
✅ChatGPT・Claude Codeの実践活用
✅AI作業を仕組み化する時短・効率化術
✅読書×ガジェット×投資で生活を最適化
試して分かったことだけを発信します🧵
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ミラボ｜AIと知識を生活に〝実装〟する人
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ミラボ｜AIと知識を生活に〝実装〟する人
@CryptoFox2025
海外を含むIT業務歴15年。 ChatGPT・Claude Codeを使い、 ブログ・note・Shorts・SNSを仕組みで作る実験中。 ■AIツールの安全な始め方 ■1テーマを全媒体に展開する制作術 ■読書×ガジェット×投資で生活を最適化 📝詳しい手順はブログ＆noteへ👇
日本 Katılım Ekim 2024
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@terurou この感覚かなりわかります。
OpenAIは「指示通りにやる優秀な部下」、Anthropicは「勝手に先回りする優秀な同僚」みたいな違いを感じますね。
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去年からこんな印象なので、AnthropicとOpenAIのモデルの作り方の違いなんだろうなあ。Anthropicのモデルは指示内容を勝手に拡大させて動く性質が、脆弱性検出とかにも活きてるんだろうとは推測してはいる
NAKAMURA Atsushi@nuits_jp
ん～・・・半月使い倒した感覚。 ■Fable 5 0⇒1が得意。なぜなら指示追従性が低いので曖昧な要求を明確にせずに、思う方に爆走するから。頭は良いのでそれで一定のゴールに達する。達したゴールが望んたものかどうかは、ガチャになりがち。デザインセンスは良い。 ■GPT-5.6 1⇒100が得意。なぜなら指示追従性が高く、不明確なところは明確に統合してから作業をする傾向にあるから。ほとんどの時間はGPT使ってた方が良い結果になる。0⇒1とデザイン以外。
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@ssig33 わかります。
LLMが間に入ることで、Notionの柔軟さだけ享受して運用コストを大幅に減らせるようになりましたよね。これはかなり大きい変化だと思います。
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@tegnike 昔：ChatGPT→人間→エディタ
今：AI→AI→AI→人間(承認)
進化速度がエグいです。
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@kenn わりとこれが今の最適解な気がする。
Fableは設計と要件整理、Codexは実装。
人間はレビューと意思決定だけやるのが一番速い。
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@hermes_code これ読むと、これからのIT部門はPC管理だけじゃなくて「AI社員管理者」になるんだなと実感します👀
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@itnavi2022 AIが終わらせるのは仕事ではなく、
「働かないと価値を生み出せない」という前提なのかもしれませんね🤔🔥
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@Tsutsui0524 たしかに感覚的にはそんな感じですね😂
海外だと普通の人名なのに、日本だと最先端AIの名前として認識されているのが面白いです。
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@scobar_promoter これ本当に面白い視点ですよね。
AI時代になるほど知識や情報は誰でも手に入るので、逆に「自分が何を見て何を感じたか」の記録の価値が上がる気がします👀
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田中渓が「AI時代こそ日記を書け」という理由が面白い。
平凡な人ほど毎日の2.3行日記がコンテンツになる
1:10〜が日記の本質
限界読書@genkaidokusho
原体験は言語化しておくのがおすすめです。何故なら、辛いことや乗り越えるのが難しい壁にぶち当たった時、「何故自分は頑張っているのか」を思い出すカギとなるからです。 原体験を明確に認識して、言語化している人は芯が強くなる。
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@hayakawagomi これめちゃくちゃしっくり来ました。
AIの使い分けを一言で表すと本当にこれかもしれません👏
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@shinoyu___ 興味深い視点ですね。
AIで作業部分の比率が下がるほど、人間には「問いを立てる」「巻き込む」「意思決定する」といった仕事が残るので、対面の価値はむしろ上がるのかもしれません🤔
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@cccrimecc Gmail未読41,546件を一撃で既読にする。
これがAI革命だったのかもしれない🤣🔥
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@kobaka7 本当にその通りだと思います。
AI活用で一番希少なのはAIスキルではなく、「現場の課題を言語化できる人材」なんですよね。AIは手段であって、何を解決すべきかを定義する力の方が圧倒的に重要だと感じます👏
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業務フロー改善は、AIスキルというより現場解像度が高く、「何を解決すべきか」「どういうフローが良いか」などの要件定義をするPM力の方が重要で、現場メンバーがたまたまPMの才能があり、AI活用にも貪欲で、業務改善する時間を持たせてもらった場合にのみこういう神イベントが発動するイメージ。
深津 貴之 / THE GUILD, note@fladdict
これちょい注意で。「30万円で受託してくれる」ではなくて、「数千万円の仕事を、たまたま社内業務の一貫でやってくれる神社員がいた」というだけなので、まだ今は「30万円で受託」を期待しちゃダメ。
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@suh_sunaneko これかなり良いですよね。
「上位モデルに相談する」という運用を人間がやらなくていいので、思考の流れを止めずに済むのが大きいです👏
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ClaudeCodeの /advisor かなり便利。Fable5を設定しておけば、Opusで困っているときに勝手にFabelに相談して解決してくれる。こりゃいい。
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Claude Codeの週上限50％増は、
「たくさん使う期間」ではなく、検証する期間にした方がいい。
期限は7月19日（米国太平洋時間）。
日本時間では7月20日15:59ごろまで。
今やるなら、この3つです。
・後回しにしていた重い作業を1つ試す
・通常時と作業時間、修正回数、確認時間を比べる
・上限が戻っても続ける作業だけ残す
枠が増えている間に軽い質問を増やしても、運用は改善しない。
見るべきは「どれだけ使えたか」ではなく、
どの仕事ならClaude Codeに任せ続ける価値があるかです。
保存して、7月20日までに検証する作業を1つ決めてみてください。
#ClaudeCode #Claude #AI活用 #業務効率化 #個人開発 #生成AI
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答えが安定しない本当の原因
AIへの頼み方は、毎回ゼロから考える必要はありません。
最初に決めるのは、次の3つです。
「目的・条件・見本」
続きは明日。お楽しみに！！
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第2回｜答えが安定しない本当の原因
【リンと小太郎のAI活用術｜第1話②】
AIの答えが、毎回バラバラになる。
リンは、足りない説明をその都度追加していました。
しかし小太郎が見つけた原因は、別のところにありました。
問題は「AIの答え」ではなく、「毎回変わる頼み方」です。
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