Kanno / AIと仕事

AIの原理を解説した本のなかから、簡単そうなものを選んで何冊か読んでいる。使い方だけじゃなく、仕組みも一応知っておきたくて。正直、全然歯が立たない。 それでも、素人なりに納得できた説明があったので共有したい。AIの本体には「ベクトル」があるらしい。 AIは言葉を、言葉のまま扱っていない。大量の数字の束＝ベクトルに変換して扱っている。 イメージは、「犬」なら犬種・サイズ・年齢・オスかメスか…といった特徴の目盛りが無数に並んでいて、その数値の組み合わせで「犬」が表現される感じ。だから意味が近い言葉は、数字の並びも近くなる。 そして、このベクトルが文の中で影響し合い、文全体の意味が煮詰まったベクトルになる。それを全語彙（数万語）と照合して「次に来そうな単語」の確率リストを作り、1語選ぶ。この繰り返しが、AIの返答の正体らしい。 仕組みを全部理解するのは無理でも、「意味を数字の束で扱い、次の1語を当て続けている」。このイメージがあるだけで、なんとなく使うのとは少し違ってくる気がしている。

AIの変化スピードには、正直もう追いつけない。 だから先に「やらないこと」を決めている。 ①勉強のための勉強 セミナーや教材で学んだ知識はすぐ古くなるし、同じ教材からは同じ知識しか手に入らない。自分は仕事で実際に使いながら覚えるほうに全振りした。 ②課金の出し惜しみ 今は完全に投資フェーズ。気になったAIはできるだけ全部試す。 ③AIで代替できるサブスクの継続 SaaSや月額サービスは、かなりの部分をAIで置き換えられる。解約して浮いたお金は、そのままAIへの投資に回す。 ④単純作業・反復作業を自分でやること 自分がやらなくてもいい業務は、多少効率が落ちてもAIで自動化する方法を常に探す。目先の速さより、手放せる仕組みのほうが後に残るから。 ⑤特定のAIサービスへの依存 サービスは仕様も料金も変わるし、終わることもある。だから覚えるのは「このツールの使い方」ではなく「LLMそのものの活かし方」。そこさえ押さえておけば、どこへ乗り換えても応用が利く。 追いつけない前提に立つと、やることを増やすより、やらないことを決めるほうが効く。

Claude、ChatGPT、Grok、Gemini。 よく使う4体への「評価」を、言葉抜き・画像だけで表現してみた。 これからAIを入れる人、この中の誰と働きたい？ （どれがどれかは、ご想像にお任せする）

AIで地味に楽しくなった作業がある。「レポート作り」。ちょっと意外だけど。 数値管理やレポートは、これまでExcelが定番だった。集計や計算はそれで十分。 ただ「人に見せるレポート」としては、正直これまで気が進まなかった。 本心ではみんな数字が並んだレポートを読みたくないし書きたくもない、でも業務としてやらなくてはいけない「懲罰」に近いケースもあった。 それがAIを使うと、「見やすいもの」を作りやすくなった。 HTMLベースで作れば、レイアウトも配色も自由。読む人の目線で組める。PDFにもできるし、Webページとして公開もできる。必要ならアニメーションもつけられる。 そうなると面白いのが、つまらない数字を「どう並べたら伝わるか」「どう見せたら頭に入るか」を考える時間ができること。 懲罰みたいだった作業に、伝え方を工夫するデザインの楽しみが出てきた。 同じ業務でも、同じ業務のまま楽にこなして終えるか、もう一歩工夫して楽しむか。自分は後者に振りたい。

自分が本来Notionで実現したかったが、うまくできなかった理想的な運用がこれだったのかもしれない。

【AI初心者→中級者】 うまいプロンプトだけじゃなくて「コンテキスト」の設計に取り組んでみてはどうだろうか。 プロンプトはその場で消える一問一答。コンテキストは、AIが毎回読みにくる前提。 ルール・作りかけの状態・素材・過去の成果物を構造として置いておくもの。 自分の仕事場はこう組んでいる（claude用の例 / 一部簡略化）。 会社/ ├── CLAUDE.md ← 全体の前提・ルール └── Projects/ └── 案件ごと/ ├── CLAUDE.md ← 案件の固有ルール ├── STATUS.md ← 今どこまで進んだか ├── Sources/ ← 素材 ├── Prompts/ ← 作りかた └── Output/ ← 成果物 ポイントはコンテキストを太らせないこと。 成果物やメモは積み上がる一方、STATUSは毎回上書きで“今”だけ残し、終わった履歴や残骸はGitや隔離場所へ逃がす。溜め込むと古い前提に引きずられるから、足すのと落とすのはセット。 プロンプトをひねるより、AIが毎回読む「前提の置き場」を育てる。

バイブコーディングがあまりに優秀で、何でもシステム化したくなる。あれもこれも作れてしまうから、作りたくなる。 でも落ち着いて考えると、その大半は「スキル」で済むのかもしれない。やり方を日本語で書いたMarkdown（SKILL.md）を置いておくだけで、AIが毎回それを読んで手順どおりに動いてくれる。わざわざアプリやツールに仕立てる必要がない。 コードにしなくても、文章がそのまま「動く仕組み」になる。作る前に、まず書いて済むか考える。

非エンジニアの経営者などで 「AIで社内システムを作って業務効率化したいが、何から手をつけていいかわからない」という方へ。 自分はこの4つを基準を推奨する。 ①最初の一本は「自分の言葉でロジックを説明できる業務」から。「どこからデータを取って、どう加工して、どう出すか」が言えれば、AIが作った結果が合っているか自分で確かめられる。 ②安全規定が固まるまでは「漏洩する前提」で作る。個人情報や機密を扱わないシステムなら、万一漏れても致命傷にならない。漏れないに越したことはないが、おそらくルールが固まるまでやらかすでしょう。 ③いきなり本命を作らない。練習用を数本作って勘所を掴んでから本命へ。 ④「動いた」で完成にしない。動くものは誰でも自然言語で作れる時代なので、コードの品質とセキュリティは人間の監査を通す。

「バイブデザイン」という言葉が広まりつつある。 雰囲気をAIに伝えてデザインを作る手法のこと。 AIデザインの精度は雰囲気より「用語」で決まるということ。 「ここをいい感じに」だと迷っていたAIが、「ヒーローのCTAを目立たせて、余白広めに」なら一発で動く。 知っておくとプロンプトの精度が高まる用語を48語に厳選した。意味はここでは説明しないので、知らない語はAIに聞いて一つずつ引き出しに入れてみてほしい。理解して使える言葉が増えるほど、指示の解像度は上がっていく。 【構造・レイアウト】 ファーストビュー／ヒーロー／CTA／ヘッダー／フッター／グローバルナビ／サイドバー／セクション／カード／グリッド／カラム／余白／マージン／パディング 【UIパーツ】 モーダル／ハンバーガーメニュー／タブ／アコーディオン／ドロップダウン／カルーセル／パンくずリスト／ページネーション／トグル 【文字・色】 ゴシック体／明朝体／フォントウェイト／ジャンプ率／行間／字間／ベースカラー／アクセントカラー／トンマナ／コントラスト 【質感・装飾】 角丸／ドロップシャドウ／グラデーション／透過／ミニマル 【動き・状態】 ホバー／フェードイン／トランジション／プレースホルダー／ローディング／ダークモード 【画面対応】 レスポンシブ／ブレークポイント／モバイルファースト／SP表示 保存しておいて、指示に詰まったら眺めるくらいでちょうどいい。

生成AIで存在しない街や異世界、別時代を再現しているYouTubeチャンネルが近年にぎわっているようだが、これは面白い。つい見入ってしまった。 頭の中にはイメージがあっても技術的制約で映像表現が難しかったことが、今なら個人でも表現できるんだ！ まさに創造的な仕事だよ！ youtu.be/VoaaLa52Y6U?si…

今日は休日。 秘密基地（車内）で、バイブコーディングと貯めておいた画像生成作業をダラダラと。 秘密基地でのネットはStarlink miniも使っていたけど、eSIM対応のWi-Fiルーターとpovoの組み合わせも安くて楽だし最近はルーターがメイン。

完全に自分の理想。 PCでAIに作業を投げたあと、その進捗確認と承認だけをApple Watchからできたら便利そう。 手首でコードを書くのではなく、バイブコーディング中のAIを見守るためのリモコン。 正直、自分は今、Apple Watchを通知の確認にしか使えていない。こんな形でAIとつながれば、ウェアラブルの第2のブームが来るかもしれない。

全員がAIを活用した一人・少数精鋭の会社。 近い将来、日本でもそんなインキュベーション施設がもっと増えてくるのかもしれない。 それぞれがこの場所で法人登記し、AIエージェントと一人会社を動かす。普段は一人で完結し、必要なときだけ近所の一人会社とチームを組む。 こんな場所が増えてくれば面白いと思う。

【地味だけど効くAI小技】 AIツールやエディタ、Obsidianなど何枚もウィンドウで開いていると、どれも似たようなUIが並んで一瞬迷う。 「今どのアプリを開いている？」 という小さな認知コスト。 Codex（ChatGPT統合版）は Settings → Appearance から、ベーステーマだけでなく、アクセント・背景・文字色までカラーピッカーで細かく調整できる。 そこで、目に優しい自分好みの配色にしつつ、Codex専用の色を割り当ててみた。 色で判別できるので、ウィンドウを何枚開いても迷いにくい。AIツールが増えた今、機能の使い分けだけでなく「色の使い分け」も作業環境の一部になってきた。

見た目はほぼiPad、中身はフルWindows。 Surface Pro 12がAI時代の仕事端末として気に入っている。 本格作業はデスクトップだが、隙間時間はこれ。 ソファや移動先でノートPCを開くと出る「作業感」がない。キーボードは切り離して音声入力、重い処理はクラウドAI任せ。 それでいて中身はフルWindowsなので、ローカルリポジトリもターミナルもFigmaも普通に動く。 週末はキャンピングカーで釣りでもしながら作業しようかな。

GMOが在宅勤務の推奨を完全廃止した。 日本で最初期にリモートに踏み切った会社の、6年半がかりの出社回帰。 リモートワークは好き。 それでも、自分が大勢の社員を抱える立場を想像すると、たぶん同じ判断をすると思う。 姿が見えないと、同じ働きが同じに見えない。見えない分は割り引かれる。 だからリモートを続けたい側にできることは2つ。 1⃣見えない分を上回る成果と、 2⃣任せる側が安心できる材料を自分から見せること。 報連相をこまめに、締め切りは必ず守る。びっくりするほど地味な結論。 快適さと効率は、主張しても届かない。「検証可能な見える形」にした分だけが、信頼になる。 news.yahoo.co.jp/articles/46dd5…

中国で「一人会社」が急増している。 AIに実務を任せて、社員を雇わずに会社を回す形。2025年上半期の新規登録は286万社で、新設企業の4社に1社がこれ。国の政策としても後押しされている。 マイカーみたいに、気軽にマイ会社を持つ時代が来るのかもしれない。社員も経理も税理士もAI前提なら、会社を持つコストの大半は消える。 これはストレートに、「人が要らなくなる」話だと思う。実行はAIで足りる。 ただひとつだけ、AIに任せられない仕事が残る。指示すること。AIが何人分働くかは、こっちの指示の質で決まる。そしてこれは、社員を雇ってうまくいくかを分けてきたのと同じ能力。指示が曖昧なら、相手がAIでも人でも同じところで止まる。 これまでは、指示が粗くても周りが行間を埋めてくれた。AIが相手だと、出てくる結果は指示の質そのまま。 会社を持つコストが消えて、実行の人手も要らなくなって、最後に残るのは指示できるかどうかだけ。今までは人数や肩書きに隠れて見えなかった差が、そのまま見えるようになる。 youtu.be/YoCU2t3h4A4?si…

生成AIは各社何らかの形で導入・関与しているが、概ねAI導入への積極性に比例しているようには読み取れる。 自分のソフトに組み込む 自社の写真だけで生成AIを作る 外のAIと組む 同じ波でも向き合い方が三者三様。「乗ったか乗らないか」で決まる単純な話じゃなかった。

生成AIが出てきたとき、当時真っ先に「あの業界どうなるんだろう」と頭に浮かんだのが、ストックフォトだった。写真やイラストの素材を売る世界。 AIが一番わかりやすく直撃しそうに思えたから。 🟦青(Shutterstock)…長くトップ。直近は少し落ち着いてきた 🟥赤(iStock)…早い時期にピーク、以降はゆるやかな線 🟨黄(Adobe Stock)…2022年ごろから伸びて、今は上の方 注目度は動いても、素材屋という仕事が消えたわけでもない。形を変えながら、それぞれのやり方で続いてる。 ※検索の注目度であり業績ではない