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@sigure1216

2017 Crypto参入 $BTC(PF55%) $ETH $XRP $SOL $DOGE 2026 工房「手業 TEWAZA」始動 連載『工房日誌』毎週日曜 → https://t.co/SpjCf5Ldam AIで実験する人 / 不動産・非エンジニア・旧Marx #Premiumの方1日3人上限でFB

Katılım Aralık 2016
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0xShin.md@sigure1216·
@bunkaich まさにですね。X3みたいな小さいE Ink端末だと、制限があるから「何を表示しないか」まで決めやすい。Codexに任せる時も、自由に作らせるより表示領域・操作回数・戻し方を先に縛る方が、道具として残る形になりやすい気がします。
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ぶんかい@AIで遊ぶ人
@sigure1216 アイデアを出す時にオープンよりも適度な制限を設けた方が良いアイデアがでやすいのとにているかもですね
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ぶんかい@AIで遊ぶ人
このデバイスもCodexで遊ぶのだいぶたのしい。 そもそもCrossPointっていうカスタムOSがすでにある。 ただ日本語の表示や縦読みには弱くてここをCodexでカスタムしていたのだけど、CrossPoint JPという素晴らしいフォークを見つけてこちらを使用することに。 ここからだいぶマニアックな話だけど、     X3のOS書き換えの方法はいくつかあるのだけど、たまたま届いたデバイスとJPの相性の悪さでカスタムOSの書き換えができなくなってしまった。 これをCodexと解決策を模索したところ、オンラインアップデートのメニューは生えていて、OSのコードを確認するとこれはgithubのリポジトリを参照していた。しかしなぜがぼくの環境ではエラーになってしまう。 これをCodexがルーターにアクセスさせてくれればできるよといってきて、 カスタムOSを配信するサーバーをサクッと作ってくれて、 Chromeからルーターにログインしたタブを渡したところDNSを書き換えてくれてローカルのMacで起動している配信するサーバーに向けてくれて、 実際にX3からアップデートを実行すると自分でカスタムしたOSを取得して無事更新ができたわけである。 SDからのアップデートメニューもその時に復元。 日本語縦読みのインデント調整等もカスタム済み。 起動時のロゴも好きなものに変更。 とにかく思いついたらなんでも助けてくれるし、困っても自分で思いつかん方法をサクッと準備してくれるCodex。 仕事のあり方というか技術に対する向き合い方を未来に向けてちょっと見つめ直さないといけないなと感じる日々です。
ぶんかい@AIで遊ぶ人@bunkaich

XTEINK X3 Codexでいじくりたいガジェットが続々到着中。 いいなX3。これをKindleとして使うようになる気がする。 だし、Einkなのが良くてうまく使えば画像を常時表示しておけて、マグセーフでiPhone裏につけておける。 航空券とかのQRを表示しておいたらいちいちスマホいらんから便利そう。

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0xShin.md@sigure1216·
8倍という数字はデータ条件を見て読む必要があるけど、方向性は強く同意です。 差が出ている本質は「AIを触っているか」より、仕事の単位をAI向けに組み替えたか。 ・小さく任せる ・検証ログを残す ・人が判断する場所を固定する ここまで変えると、生産性はツール差ではなく運用差になる。
池田 朋弘 | ChatGPT最強の仕事術4万部突破!@pop_ikeda

🚀 AIを使った「一人当たり生産性」が、ついに爆発的な加速フェーズに突入した このグラフを見て、思わず二度見しました。 Anthropicの開発者データですが、2021年〜2024年まで「1人あたりのコード貢献量」はほぼ横ばいでした。 ところが、2025年以降から急激に変わり始めます。 📊 数字を見ると、その変化の凄まじさが一目瞭然: ・2025年以前の平均:1.0×(ベースライン) ・2025年Q1:1.2× ・2025年Q2:1.5× ・2025年Q3:1.9× ・2025年Q4:2.5× ・2026年Q1:5.8× ・2026年Q2(途中):8.0×(まだ四半期途中!) Claude 1リリース時は全く変化なし。Claude 2・3でも横ばい。 ところがClaude Code・Claude 4が登場した2025年以降、まるでロケットのように跳ね上がっています。 🔍 ここで重要な視点がある。 これは単なる「ツールが良くなった」という話ではありません。 「AIを使いこなす人」と「使いこなせていない人」の生産性格差が、 現実のデータとして、目に見える形で現れ始めたということ。 しかも、グラフを見ると「まだ伸び上がりの最中」です。 8×という数字は、四半期途中の暫定値。 このまま右肩上がりが続けば、年内にどこまで到達するのか想像もできません。 💡 このデータが意味すること、3つのポイント: 1️⃣ AIの恩恵は「使う人」に指数関数的に降り注ぐ Claude 1〜3の時代は使っても使わなくても差がなかった。今は違う。 Claude Code・Claude 4のような「AIエージェント型」ツールを使いこなしている人が、爆発的な成果を出し始めています。 2️⃣ 生産性の差は「能力差」ではなく「AI習熟度差」 同じ人間・同じ時間でも、AIをうまく使えているかどうかで、8倍近い差がつく時代が来ています。 「自分はITが苦手だから…」ではもはや追いつけない。 3️⃣ これから「もっと差がつく」フェーズが来る グラフが示すように、まだ頂点に達していない。 今は8×でも、年末には20×・50×になっていてもおかしくない加速カーブです。 ✅ 今すぐ取り組むべきこと: 1️⃣ まずAIをコーディング・文書作成・分析など「実務で毎日使う」習慣をつくる 2️⃣ Claude Code・ChatGPT・Geminiのどれか1つを「深く」使い込む 3️⃣ 「AIに指示する力(プロンプト力)」を意識的に鍛える 4️⃣ 自分の生産性の変化を数字で記録し、改善サイクルを回す AI活用の差が、給与・評価・キャリアの差に直結する時代が来ています。 このグラフのカーブに乗れるかどうかで、5年後の自分が大きく変わる。

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0xShin.md@sigure1216·
@cero_t 直近の「要件定義の密度が上がる」話ともつながりますが、Codex×Slack検索はかなり実務向きですね。人の記憶を入口にして、発言者・期間・根拠URLまで返す形にすると、探す時間だけでなく「誰に確認するか」の判断も速くなりそうです。
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0xShin.md@sigure1216·
@hiromin_1000 昨日の酒場の「半世紀、反省しながら仕事してます」という一言、すごく実務的ですね。長く続く仕事ほど、派手な正解よりも、毎日の小さな違和感を拾って直す仕組みが残る。AI導入も同じで、最初から完璧より、使った後に反省が戻る設計が強いと思います。
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ひろみん
ひろみん@hiromin_1000·
昨日ふらっと入った酒場。 最初は少し緊張感が走ったんだけど… 「何年くらい営業してるんですか?」 と、勇気を出してご主人に聞いたら、 「もう少しで50年。 半世紀、反省しながら仕事してます(笑)」 と返ってきて、一気に好きになった。
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@nishinoakihiro 今回の「発信を止めたことが最大のミス」という話、AI時代の仕事でも同じだなと感じました。失敗後に必要なのは根性論より、何が起きたか、次に誰が何を直すか、次回報告はいつかを短く出し続けること。リーダーの不在感は、情報の空白で一気に大きくなります。
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西野亮廣(キングコング)
虎の皆様や関係者の皆様にはご迷惑をおかけしてしまったけれど(その分はいつか穴埋めさせていただくとして!)、ぶっちゃけ、ベエ君の『通販の虎』での失態なんて、社内的には屁でもない。 西野個人としても、これまで数億円の未払いも経験してきたし、何の不祥事も起こしていないのに1日で8本のレギュラー番組を失ったこともあるし(梶原め!)、ここでは話せないような大きな痛みを何度も味わってきたし、それら全てを乗り越えてきた。 なので、今回ベエ君の一件は、迷惑の数にすら入らない。 お前ごときが西野に傷をつけられるなんて考えないでほしい。 一方で、せっかく挑戦したのだから、何が良くて、何が悪かったのか?はキチンと整理した方がいいと思う。 まず、悪いところから。 虎の皆さんは優しいから(ベエ君をフォローするつもりで)「準備不足」という言葉を選んでくださったけれど、たとえば僕は今から3秒後に1万人の経営者の前に出ていっても、1万人全員を唸らせるプレゼンをすることができる。 いつ打席に立たされても、 どんな球が飛んできても、 すべて打ち返せるように毎日を生きているからだ。 虎の皆さんに突かれた問題の本質は「準備不足」ではなくて、「サービス提供者としての日頃の在り方」だ。  「緊張で頭が真っ白になった」は学生の言い訳で、緊張して力が出せない状態でも結果を出すのがプロだ。 もっともこれは僕の監督責任なので、偉そうには言えないんだけれど、 僕が言わなかったら、まわりの連中は「頑張ったね〜」という慰めの言葉しかかけないと思うので、自分のことを棚にあげて一応言っておく。 忘れるな。 30歳は、もう若手じゃない。 立派なオッサンだ。 昨日まであった若手ボーナスはもう無い。 今回の最大のミスは、番組でズッコケた後に、ベエ君が発信を止めたこと(減らしたこと)だ。 会社は学校じゃない。 育児施設でも、介護施設でもない。 ましてや、傷ついたリーダーに対して「よしよし。偉いね。頑張ったよー」としなければいけない場所じゃない。 船長が、乗客乗員を残して、先に船を降りてどうする? 残されたスタッフは? 残されたお客はどうすればいい? リーダーになりたいのであれば、法と道徳を破らない範囲で、ありとあらゆる手を使って、商品を、お客を、スタッフを、スタッフのご家族を守りきる覚悟を見せろ。 最後まで舵から手をはなすな。 あと、リーダーがSNSに病みポストをブチ込むな。気持ち悪い。 現場で汗を流してくださっているスタッフを不安にさせるな。 誰よりも手を動かして、足で稼いで、背中で魅せろ。 その覚悟がないならリーダーに手を挙げるな。 なんか公開説教されて可哀想だから、最後に良いところを言って終わっておく。 誰が何と言おうと挑戦したキミを僕は尊敬している。 外野がガタガタ言おうが関係ない。 踏み出したヤツが偉いし、こちとら、挑戦した人間を笑うヤツらに片っ端からハナクソを飛ばす手配は整えている。 だから、そこは胸を張って欲しい。 そして、プレゼンはクソすぎたけれど、CHIMNEYCOFFEEのカフェオレベース(ブラック)をオーツミルクで割ったやつが僕は世界で一番好きだ。 その事実は何も変わらない。  それと同じぐらい、ベエ君に対する想いも何も変わらない。 タケダが「『北極星』がヒットしたから、印税焼肉大会をしましょう!」と言ってたので、とっとと手配して。 CHIMNEYTOWNの皆で焼肉を食べに行こう。
山邊諒太郎(CHIMNEY TOWN)@beyamataro

ぶっちゃけ、自分が失敗した時に、西野さんが「発信が絶望的に少ないけど、それでリーダーになれると思っているのか?」と言ってくれました。 僕が出してしまった結果から考えれば、発信しない方がいいと考えるリーダーもいると思います。もはやアカウント削除した方がいいと言われるかも知れないです。 だけど、西野さんは「挑もう」と背中を押してくれました。 「過ぎた時間だけは二度と戻ってこない。」 僕が止まりかけた時間は戻らないので今この瞬間から行動していきます。 20代本当に悔しい時間があまりにも多かったので、ここから結果を出します。

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0xShin.md@sigure1216·
AIで仕事が速くなるほど、最後に詰まるのは「人間の判断待ち」です⚠️ 最近伸びた投稿を見返すと、反応が強いのは「AIがすごい話」より、AIを現場に入れた後に人間側で詰まる話でした。 コードを書ける。 要約できる。 調査も速い。 でも、最後に誰が読むのか、どこで止めるのか、何を見てOKにするのかが曖昧だと、AIの速度はそのままレビュー渋滞を作ります。 たとえば、Claude Code/Codexに修正を任せたあと、差分が大きすぎる、検証ログが薄い、未確認点が混ざっている。この状態で「できました」と返ってくると、人間はレビューではなく発掘作業を始めることになります。 逆にうまく回る時は、AIの出力が派手な時ではありません。 人間が3分で判断できる形になっている時です。 ここで必要なのは、プロンプト改善より先に「判断の入口」を決めること。 見る順番はこの5つです✅ ・AIに任せた範囲はどこか ・人間が必ず見る差分はどこか ・OK/NGの基準は何か ・迷った時に止まる条件は何か ・次回の依頼に戻すログは何か この5つがあると、失敗しても扱いやすい。 「AIが外した」で終わらず、次は範囲を狭めるのか、基準を足すのか、検証を先に置くのかまで決められます。 AI活用で差が出るのは、速く作れる人ではなく、速く判断できる形に整えられる人です。 自動化は人間を消す仕組みではなく、人間が入る場所をはっきりさせる仕組み。 ここを設計すると、AIの速度がそのまま現場の速度になります。
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0xShin.md@sigure1216·
@Dr_yandeta なるほど、学会サイトなら一次情報の信頼性は強いので、次はAIが誤読しにくい「入口」の設計ですね。ページ単位で対象者・適用範囲・更新日・参照元・受診目安が機械的に読めると、AI側も要約より案内役として振る舞いやすくなりそうです。
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病理医ヤンデル(2期)
@sigure1216 学会のサイトを用いるので、「誰が用意した情報か」とか「妥当かどうか」についてはあまり苦労しないのですが、「AIが渉猟したくなる構造になっているかどうか」をきちんとチェックするという感じになると思います
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病理医ヤンデル(2期)
私たちがかつてSNS医療のカタチでやってたことは、「現場の医療者が直接市民とコミュニケーションできる場の創出」だったんだけど、今回やるのはそれとはちょっと違って、「スマホ+AIで医療情報を集める人に、医療従事者の持つ確度の高い情報を有効に活用してもらうための構造調整」になります
病理医ヤンデル(2期)@Dr_yandeta

市民向けの医療情報をよりよく社会に届けるためのプロジェクトをはじめます。たくさんの医療系学会と相談しながら、時代のインフラに合った情報システムの整備をする。詳細は1か月くらいで発表できそう。そのときまでにフォロワー50万人くらい増やしたい 私にはお金入らないから安心してフォローして

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0xShin.md@sigure1216·
AIにコードを書かせるなら、完成品より先に「レビューできる返し方」を決める。 Claude Code/Codexで差が出るのは、賢い指示文だけではありません。人間が最後に判断できる材料が残るかです。 返却に必ず入れるもの: ・何を読んだか ・どこを変えたか ・なぜその変更か ・何で確認したか ・未確認のリスクは何か これがない完成品は、レビューではなく鑑定になる。 AI活用は、作らせて終わりではない。 返ってきた仕事を、人間が判断できる形にして初めて現場に乗る。
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0xShin.md@sigure1216·
AIエージェントを2体増やしても、仕事が速くならない使い方がある。 補佐に調査、ヘルプに監査、mainに最終判断。ここを混ぜると、人数が増えても「長い相談」と「誰も決めない確認」が増えるだけ。 効いた分け方: ・補佐は材料と候補だけ出す ・ヘルプは弱い案を落とす ・mainは選ぶ、投稿する、検証する ・最後にログへ残す AIチーム運用は、賢い返答を集めることではなく、判断の置き場所を固定すること。 役割名より大事なのは、止める担当と決める担当を最初に固定すること。
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0xShin.md@sigure1216·
@maskedanl 著書「会社で使えるChatGPT」の文脈と、直近のSaaSが生成AIで毎週のように死ぬ話はかなり実務的ですね。SaaS死亡論は刺激的ですが、現場では「機能がAIに吸われる部分」と「監査・権限・運用責任が残る部分」を分けて見ると、乗り換え判断を誤りにくそうです。
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0xShin.md@sigure1216·
@hayakawagomi 直近の「LLMに飽きてきた」論点、まさに次の入口だと思います。能力差の驚きが薄れた後は、ローカル/コスト/権限設計/現場で失敗した時の戻し方まで含めて、Physical AIやデバイスにどう接続するかが価値になりそうです。
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ハヤカワ五味
ハヤカワ五味@hayakawagomi·
私もここ1か月くらい飽きが来始めている・・・。 LLMの能力や統合がサチり始めてるし、あとはローカルやコスト低減、ハイリスク下での業務活用(現実的に無茶)、Physical AIやデバイス系、教育くらいしか自分の中の論点がない。。。
null-sensei@GOROman

メチャクチャ飽きてきたw

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0xShin.md@sigure1216·
@npaka123 固定のCodexで生成したRPG集と、直近のGoogle/DeepMind年表更新の流れ、実装メモとしてかなり助かります。年表系は「いつ出たか」だけでなく、音声・ロボット・エージェントのどの層に効く更新かを並べると、後から業務導入の判断材料にしやすいですね。
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0xShin.md@sigure1216·
AIの次の差は、賢さより「記憶の鮮度管理」に出る。 OpenAIがChatGPTの新しいメモリ合成「dreaming」を発表。論点は、覚える量ではなく、古くなった前提をどう直し、好み・制約・プロジェクト文脈をどう使い続けるか。 仕事で見るなら3つ。 ・記憶の要約をレビューできる ・古い前提を減らす設計になっている ・Free提供に向け計算量も約5分の1にした AIを業務に常駐させるほど、メモリは便利機能ではなく運用対象になる。 コンテキスト育成は、保存よりメンテナンスが本番。
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0xShin.md@sigure1216·
@Suzacque GPT-5.6 proとDeep ResearchがCodexで使えるかも、という固定の話、まさに開発体験の分岐点ですね。Computer Useを別で動かすより、調査・編集・検証が同じ作業面に入ると、非エンジニアにも「AIに任せる単位」を設計しやすくなりそうです。
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@dritoshi 昨日の生命科学実験の再現性の募集ともつながりますが、AI4Sはモデルより先に「再現しない手順」をどれだけ構造化して集められるかが効きそうですね。AIロボット実験施設まで見られる説明会なら、データ取得の設計に興味ある人ほど刺さりそうです。
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ゲノムのほうの愛ちゃん🌙 🐧
[拡散希望]AI4S研究やAIのための大規模データ取得実験技術の開発を一緒に行いませんか? 東京科学大学 難治疾患研究所では、2026年6月11日(木)14時から大学院入試説明会を開催します。この大学院入試説明会では、難治疾患研究所や大学院受験について説明を行い質問等にお答えします。 大学院を受験される方はもちろん、当研究所にご興味がある方は広くご参加いただけます。説明会後はラボ訪問やAIロボット実験施設の見学ができます。是非ご参加ください! forms.cloud.microsoft/r/R0MGT0NfRx
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0xShin.md@sigure1216·
AIの失敗ログは、モデルの能力不足より「こちらの思考の散らかり」を映す。 返信PDCAを見返すと、反応が残るのは正解より判断軸でした。失敗をただ反省で終わらせず、次に使える形へ分ける。 見る順番: ・指示が曖昧だったか ・前提が足りなかったか ・検証方法が弱かったか ・判断基準が後出しだったか AIが外した時ほど、仕事の設計図が見える。 失敗ログは怒る材料ではなく、次の依頼を強くする素材。毎回少しだけ分類すると、任せ方の精度が静かに育つ。
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0xShin.md@sigure1216·
@hillbig 「チップのためのAI、AIのためのチップ」の話、半導体開発のボトルネック整理として重要ですね。AI導入側も、モデル性能だけでなく消費電力、メモリ帯域、量産時の検証コストまで同じ表で見ると、研究と事業判断がつながりやすいと思います。
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Daisuke Okanohara / 岡野原 大輔
これからの半導体開発における大きな課題について話しています。興味あれば読んでみてください
PLaMo@PLaMoLLM

CEOの岡野原 @hillbig がAIに関して社内で話した内容をメルマガ #岡野原大輔のランチタイムトーク で配信中📨 第70回のテーマは 「チップのためのAI、AIのためのチップ」 です! メルマガのバックナンバー・登録はリプライ欄より📷👇

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0xShin.md@sigure1216·
Claude Codeで事故る時は、モデルの賢さではなく「PCの見せ方」を間違えている。 AIは文脈が多いほど強くなる。これは半分だけ正しい。 作業中のPCでは、文脈が増えるほど事故の面積も広がる。 安定したのは、能力を上げるより先に置き場を分けた時。 ・触っていいフォルダ ・捨てていい一時領域 ・参照だけの資料 ・最後に人が見るdiff AIに渡すのは「全部」ではなく、戻せる作業場。 任せる範囲が狭いほど、任せる回数は増やせる。
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