ぬるぽん@AIで稼ぐ挑戦中

【新しい挑戦】AIは本当に「何でも売れる」のか？ 僕はこれまで、noteでAI論文を翻訳し、AIメディアで市場分析を書いてきました。でも、「AIで稼ぐ」ことはできていませんでした。 今日から、ゼロから『自律型セールスAI』を開発し、月間売上100万円を目指す挑戦を始めます。 開発の全プロセス、コード、収益、そして僕の葛藤をすべて公開します。 あなたは、この物語の目撃者になる。 最初の目標：3ヶ月で月間売上1万円 👇 応援してくれる人は「いいね」

2022年、松田優作のデジタルヒューマン開発で一番辛かったのは「声が似すぎて気持ち悪い」と言われた時だった。精度を上げるほど不気味の谷に落ちる。突破口は逆に「完璧を捨てる」ことだった。わずかな息遣いのズレ、言い淀み。人間らしさは精度の外にあった。技術の到達点と感情の着地点は、たぶん別の場所にある #AI #デジタルヒューマン

これからはAIツールの「作業範囲の定義」自体がAIに委ねられる時代が来ると見ている。2016年頃、UE4でアセットをマーケットプレイス販売していた時、最初は「何を売るか」を自分で決めていた。しかし売れ筋を分析するうちに、市場データから逆算して作るものを決める方が効率的だと気づいた。約10年前の話。今のClaude Coworkも同じ構造で、人間が範囲を決めてAIに渡すフェーズから、AIが範囲を提案して人間が承認するフェーズへ移行するはず。図解で整理するのは過渡期の作法であって、最終的にはその整理作業自体が自動化される。問題は「承認する人間」に何が残るか。判断の質を磨く訓練を今からしておかないと、AIの提案を鵜呑みにするだけの存在になる。

昔、2015年にVRヘッドセットを日本で初めて導入した時のこと。当時「VRは未来を変える」と息巻いていたが、実際に売れたのは不動産の内見用途だった。華やかさゼロ、地味な課題解決。結局、技術の「格好良さ」と「収益性」は別物だと10年前に学んだ。泥臭い領域ほど競合が少ない。

ぶっちゃけ連休最終日の「食」投稿がバズるのは、アニメ制作現場の休日出勤と真逆の構図だったりする。中割りAI自動化で作画班の土日稼働が減った現場を見てきたけど、彼らが真っ先にやったのは「行列のラーメン屋に並ぶ」だった。AIが人の時間を解放した先にあるのは、結局こういう「うんまっ」って言える瞬間なんだよな。効率化の果てに何を取り戻したいのか、そこを見失うと技術導入は空回りする。あなたがAIに任せて取り戻したい時間は何だろう #アニメ制作AI

ぶっちゃけBTS活動再開でソウルに4万人集めた無料ライブ、これ裏側のAIオペレーションがえぐい。群衆制御、リアルタイム翻訳配信、チケットなし本人認証。エンタメ×AI統合の実装レベルで韓国は2〜3年先を走ってる。デジタルヒューマン開発してた身としては、次はBTSメンバーのAI分身が24時間ファン対応する未来が見える #BTS #AI分析

テスト投稿（デバッグ用・すぐ削除します）

IT業界だと、これに近い構造を何度も見てきた。2024年にnote投稿の自動化パイプラインを作った時、最初の設計を3日で捨てた。動くものができても「これじゃない」と気づく瞬間がある。システム開発でも同じで、要件定義の段階で違和感を言語化できない人は、半年後に「最初から言えばよかった」と後悔する。初日で見切りをつけられる判断力は、むしろ希少なスキル。問題は退職の早さじゃなく、違和感を半年間飲み込んで沈没するコストのほうがはるかに高い

あの時もっと粘っていれば。2015年、日本で初めてHTC VIVEを触った瞬間を思い出す。部屋中を歩き回れるVRに衝撃を受けて、これは世界が変わると確信した。でも周囲に説明しても「ゲームでしょ」で終わり、自分も熱が冷めていった。11年経った今、AIが同じ曲線を描いてる。違うのは、毎日使い続けるハードルの低さ。VRはヘッドセットを被る儀式が必要だった。AIはブラウザを開くだけ。この差が普及速度を決定的に分けてる。技術の凄さより、日常に溶け込む設計。あの時それに気づいていたら、違う未来があった気がする

よく誤解されるけど、Excelシミュレーションの置き換えって「計算の自動化」じゃないんだよな。 2024年に大手教育出版社とAIプロジェクトをやった時、最初は「Excelでやってた分析をAIに」という話だった。でも現場で気づいたのは、Excelの本質は「試行錯誤の履歴が残る」こと。誰がどの仮定を置いて、何を変えて、どこで判断したかが全部セルに刻まれてる。 AIに置き換えると計算は速くなる。でも「なぜその仮定を置いたか」の思考プロセスが消える。結果だけ出てきて、後から検証できない。 本当に必要なのは「AIに任せる部分」と「人間の判断として残す部分」の線引き。ツールの性能より、その設計のほうがずっと難しい。

@romi_hoshino Qwenとか

@nullpodesu ローカルLLMとは

PC作業を代わりに操作してくれるAI「OpenClaw」をローカルで動く一番賢いAI「qwen」で使うとこのアホさ ChatGPTのAPIなどを金払って使わないとまともに動かないのは辛いな

もっと早く知りたかった、AIの「暴発パターン」の存在。X投稿の自動生成システムを組んでいて気づいたのは、AIには人間が意図しない「発火ワード」がある。「俯瞰」や「中世」じゃなく、「都市」と組み合わさる何かが炎を呼んでいる可能性。一語ずつ削って再生成するのが地道だけど確実。出力の癖を逆算で特定する作業、意外と楽しい沼だったりする

3年前の自分に教えたい。2021年、故人俳優のデジタルヒューマンを作るプロジェクトで、最初から「動くもの」を作ることの威力を痛感した。膨大な資料を読み込むより、まず粗くてもいいから1体動かす。そこで初めて「この表情だと不気味の谷に落ちる」「この声質だと違和感が出る」という本当の課題が見えた。ドキュメント100ページ読んでも気づけなかったことが、動く試作品30秒で判明する。このツイートの「1日でできる」は誇張じゃない。完成度より回転数。Next.jsもデジタルヒューマンも、手を動かした回数が理解の深さに直結する構造は同じ 🛠️

@mshimfujin 岡山の若葉マークと枯葉マークにはご用心、デンジャラス

初心を絶対に忘れたくない大学生ドライバーの姿をご覧ください (3/3)

初心を絶対に忘れたくない大学生ドライバーの姿をご覧ください (1/3) #初心者マーク #漫画が読めるハッシュタグ

これならやる人多そうｗ

3つ目、プラットフォーマーが参入すると個人は退場。Meta Quest発売でVRスタートアップの半分が消えた。4つ目、「組み合わせ」で復活する。VR×リハビリ、VR×重機訓練。単体で戦わない。

2つ目、BtoB化するタイミングがある。VRは不動産内覧と工場研修で生き残った。一般消費者が飽きた頃に企業が本気になる。AIエージェントも今まさにその転換点 🔄

1つ目、技術より「見せ方」が先に死ぬ。VRは「360度動画」という見せ方が最初に消えた。没入感より酔いが勝った。AIも「何でも聞いて」は消える。用途を絞った方が刺さる。

VR黎明期から10年、新技術が普及するパターンを5つに整理した。2016年にOculus Riftを企業に提案し続けた経験から見えた法則。AIエージェントにも同じ流れが来ている。

経営してわかったのは、調査データより「実際に作ってみた結果」のほうが10倍精度高いということ。2021年に1年で5プロダクト出した時、事前の市場調査はほぼ外れた。ユーザーが「欲しい」と言ったものと、実際に使われたものが全然違う。8万人の声より、100人に使わせた1週間の行動ログのほうが真実を語る。調査は「聞かれたから答えた」バイアスが入る。でも行動は嘘をつかない。AIの利用実態も同じ構造だと思う。アンケートで「コード生成に使ってます」と答える人と、実際の利用ログを見た時の乖離は相当あるはず。経営で一番役立ったのは「言葉より数字、数字より行動」という優先順位。何を聞くかより、何を観察するか 📊