効率化タロウ

216 posts

効率化タロウ banner
効率化タロウ

効率化タロウ

@taro_kouritsu

大阪の大学生/福岡出身 AI活用サポート始めて2ヶ月で5社突破! 1社あたり 年/500時間削減 //年内目標20社サポート\\ 中小企業のリアルな悩みとAI活用を投稿中✨

大阪府 Katılım Şubat 2026
164 Takip Edilen159 Takipçiler
Sabitlenmiş Tweet
効率化タロウ
効率化タロウ@taro_kouritsu·
建設会社で、請求書の転記が「月15時間→1時間以下」になりました。 ベテラン1人しかできなかった見積もりも、1件4時間→30分に。 僕は毎月5人の社長に直接会って、 現場の"時間が溶けるムダ"を一個ずつAIで潰してます。 実際に何をしたか、下にまとめました 👇
効率化タロウ tweet media
日本語
4
1
16
308
効率化タロウ
効率化タロウ@taro_kouritsu·
@Kurikuri_jp こちらこそどうぞよろしくお願いいたします🙇 また投稿に反応させて頂きます!
日本語
0
0
0
1
効率化タロウ
効率化タロウ@taro_kouritsu·
この前、110年続く建設会社の社長と話してて、 この一言がずっと残ってます。 「今までは“俺は機械がわからんから”って ベテランに任せきりやった。 でも今は、ChatGPTに聞けばある程度の知識がすぐ出てくる。 時代が変わったな」 これ、AIの本当のすごさを言い当ててると思いました。 AIの価値って、難しいことを自動化することよりも、 「今まで一部の人しか持ってなかった知識に、 誰でも手が届くようになる」ことなんですよね。 “わからんから任せる”が、“聞けばわかる”に変わる。 ベテランに頼りきりやった会社ほど、この変化は大きいはずです。 社長世代がAIを触り始めた会社は、強いです。 こういう現場のリアルな変化、これからも共有していきますね👇
効率化タロウ tweet media
日本語
1
0
2
46
効率化タロウ
効率化タロウ@taro_kouritsu·
これ超有益。 プロンプトが流行った半年前。 今ではプロンプトをも作ってくれる。 ただ質問に答えるだけで。 半月は前はplanモードとかもあったけど、 これはガン詰笑
効率化タロウ tweet media
デベロゴン@develogon0

Claude Codeで自動化する 全人類が使うべきスキルがある 😡「は?思ってたのと違うやん」 😫「トークンも時間も無駄にした…」 これを限りなくゼロにしてくれる神器。それが、

日本語
0
0
3
44
効率化タロウ
効率化タロウ@taro_kouritsu·
昨夜経営者の方と会食に行った際、 モンゴルにお仕事の関係で海外旅行すると、VIVANTの現場も視察すると言ってとても盛り上がったので、そこでGPTも入れてない経営者の方に、 この機能をお勧めしました笑 イギリス人の友達も来てたので、 私とその友達2人が翻訳を使って話す姿を社長は見て 【怖い😱】 の一言。 今回の話は海外旅行でも通訳なしで行けると言う活用方法ですが、 是非皆様の活用方法を教えてください!
チャエン | デジライズ CEO《重要AIニュースを毎日最速で発信⚡️》@masahirochaen

【朗報】ChatGPTの新音声モードで英語動画のリアルタイム通訳が可能になった。

日本語
0
0
1
277
効率化タロウ
効率化タロウ@taro_kouritsu·
ここにAIを足すと一気にラクになります。 たまった過去案件をClaudeやChatGPTに読ませて、 「この工事に近い過去案件は?」「注意点は?」と聞けば、 ベテランじゃなくても“近い正解”を引き出せる。 ベテランの頭の中を、会社みんなの共有財産に変える第一歩です。
日本語
0
0
1
27
効率化タロウ
効率化タロウ@taro_kouritsu·
【やり方】 ①案件ごとに「受注→積算→発注→竣工→引き渡し」を1枚のシートで記録する(決めた項目を埋めるだけ) ②ベテランが“なぜこの判断をしたか”を一言だけ添える(ここが一番の宝) ③過去案件がたまってきたら、それがそのまま“会社の教科書”になる 最初は面倒でも、3件も貯めれば効果が見え始めます。
日本語
1
0
1
30
効率化タロウ
効率化タロウ@taro_kouritsu·
昨日の“ブラックボックス化”、AIでどうほどくか出します。 ビフォー:受注〜引き渡しの判断が、ベテラン1人の頭の中 アフター:同じ流れを、誰でも見て学べるデータに変える 難しいシステムはいりません。今日からできる形で置いときます。
日本語
1
0
3
44
効率化タロウ
効率化タロウ@taro_kouritsu·
こういうニュースまとめとてもありがたいですね! どうやってここまでAIニュースだけ集めているのですか? 共有していただければ憂しいです!!
ML_Bear@MLBear2

【7月13日 朝のニュースまとめ】 ・Fable 5サブスク提供が7月19日まで再延長 ・GPT-5.6 Solの5時間利用制限撤廃と効率化 ・Muse Spark 1.1が理論計算機科学で高評価 ・Grok 4.5がブラウザ操作評価で高スコア ・Apple次世代Macチップのロードマップ判明 ・大学から大手AI企業への研究者流出が加速 ・NVIDIAがデコードを高速化する新Transformerを発表 ・OpenAIとAnthropicのモデル知識の鮮度が他社を圧倒 === Fable 5サブスク提供が7月19日まで再延長【続報】 ・Claude Fable 5のサブスクリプション提供に関する続報です ・Anthropicが同モデルの定額利用期間を7月19日まで再延長すると発表しました ・終了直前の延長発表に歓迎の声が上がる一方、度重なる延長に対し正式プランへの組み込みや次期モデルを求める意見も出ています === GPT-5.6 Solの5時間利用制限撤廃と効率化【続報】 ・OpenAIの「GPT-5.6 Sol」に関する続報です ・ChatGPT WorkおよびCodexにおける同モデルの5時間利用制限が一時的に撤廃されました ・同時に、モデル全体のトークン効率を向上させるアップデートも展開されています ・制限の厳しさに不満を抱いていた開発者からは、この迅速な対応が高く評価されています === Muse Spark 1.1が理論計算機科学で高評価【続報】 ・Metaの「Muse Spark 1.1」に関する続報です ・理論計算機科学の難関ベンチマークで他社モデルを上回る成績を収めました ・Scale AIのAlexandr Wang氏が、OpusやGrok 4.5、Geminiを凌駕したと報告しています ・この強力なモデルのリリースは市場でも好感され、Metaの株価上昇にも寄与していると報じられています === Grok 4.5がブラウザ操作評価で高スコア【続報】 ・xAIの「Grok 4.5」および「Grok Build」に関する続報です ・ブラウザ操作エージェントの評価において、GPT-5.6 Solを上回りClaude Opusに迫る高スコアを記録しました ・フロンティアモデル間の性能差が急速に縮まり、Opusクラスの選択肢が増加していると評価されています ・また、Grok Buildがリポジトリ全体をアップロードする仕様について、開発者の間で議論が交わされています === Apple次世代Macチップのロードマップ判明【続報】 ・Appleの次世代Macチップに関する続報です ・M6からM8に至るロードマップが報じられ、AI向けにハードウェアを再構築する戦略が明らかになりました ・特にM7 Ultraチップは、最大1.5TBのメモリをサポートするよう設計されているとのことです ・開発中止となったApple Carプロジェクトが、現在のAIハードウェア戦略やNeural Engineの基盤になっているとの指摘もされています === 大学から大手AI企業への研究者流出が加速【続報】 ・大学から民間企業へのAI研究者流出に関する続報です ・今年に入り、少なくとも22人の教授や研究者がOpenAIやAnthropicなどの大手AI企業に移籍したことが報じられました ・豊富な資金と計算資源を持つ企業への頭脳流出が加速しており、学術界のAI研究に影響を与えています ・残された研究者からは、西側諸国が中国に対抗しうるオープンソースAIモデルを構築する能力が脅かされるとの懸念の声が上がっています === NVIDIAがデコードを高速化する新Transformerを発表 ・NVIDIAの研究チームが、デコード処理を1.7倍高速化する新しいTransformerのバリアントを発表しました。 ・従来のアテンション層に小さな変更を加えることで、長文推論の精度も6.5ポイント向上したと報告されています。 ・推論コストの削減と性能向上の両立が求められる中、ハードウェアメーカーによるアーキテクチャレベルの最適化として注目を集めています。 === OpenAIとAnthropicのモデル知識の鮮度が他社を圧倒 ・現実世界の最新の事件をLLMに尋ねるベンチマーク調査により、モデルの知識カットオフの実態が明らかになりました。 ・OpenAIとAnthropicのモデルのみが最新の情報を保持しており、他の多くのモデルは12ヶ月以上遅れていることが判明しました。 ・事前学習のサイクルを高速に回せる一部のトップ企業と、それ以外の企業との間で、知識の鮮度に大きな格差が生じています。

日本語
0
1
3
91
効率化タロウ retweetledi
ML_Bear
ML_Bear@MLBear2·
【7月13日 朝のニュースまとめ】 ・Fable 5サブスク提供が7月19日まで再延長 ・GPT-5.6 Solの5時間利用制限撤廃と効率化 ・Muse Spark 1.1が理論計算機科学で高評価 ・Grok 4.5がブラウザ操作評価で高スコア ・Apple次世代Macチップのロードマップ判明 ・大学から大手AI企業への研究者流出が加速 ・NVIDIAがデコードを高速化する新Transformerを発表 ・OpenAIとAnthropicのモデル知識の鮮度が他社を圧倒 === Fable 5サブスク提供が7月19日まで再延長【続報】 ・Claude Fable 5のサブスクリプション提供に関する続報です ・Anthropicが同モデルの定額利用期間を7月19日まで再延長すると発表しました ・終了直前の延長発表に歓迎の声が上がる一方、度重なる延長に対し正式プランへの組み込みや次期モデルを求める意見も出ています === GPT-5.6 Solの5時間利用制限撤廃と効率化【続報】 ・OpenAIの「GPT-5.6 Sol」に関する続報です ・ChatGPT WorkおよびCodexにおける同モデルの5時間利用制限が一時的に撤廃されました ・同時に、モデル全体のトークン効率を向上させるアップデートも展開されています ・制限の厳しさに不満を抱いていた開発者からは、この迅速な対応が高く評価されています === Muse Spark 1.1が理論計算機科学で高評価【続報】 ・Metaの「Muse Spark 1.1」に関する続報です ・理論計算機科学の難関ベンチマークで他社モデルを上回る成績を収めました ・Scale AIのAlexandr Wang氏が、OpusやGrok 4.5、Geminiを凌駕したと報告しています ・この強力なモデルのリリースは市場でも好感され、Metaの株価上昇にも寄与していると報じられています === Grok 4.5がブラウザ操作評価で高スコア【続報】 ・xAIの「Grok 4.5」および「Grok Build」に関する続報です ・ブラウザ操作エージェントの評価において、GPT-5.6 Solを上回りClaude Opusに迫る高スコアを記録しました ・フロンティアモデル間の性能差が急速に縮まり、Opusクラスの選択肢が増加していると評価されています ・また、Grok Buildがリポジトリ全体をアップロードする仕様について、開発者の間で議論が交わされています === Apple次世代Macチップのロードマップ判明【続報】 ・Appleの次世代Macチップに関する続報です ・M6からM8に至るロードマップが報じられ、AI向けにハードウェアを再構築する戦略が明らかになりました ・特にM7 Ultraチップは、最大1.5TBのメモリをサポートするよう設計されているとのことです ・開発中止となったApple Carプロジェクトが、現在のAIハードウェア戦略やNeural Engineの基盤になっているとの指摘もされています === 大学から大手AI企業への研究者流出が加速【続報】 ・大学から民間企業へのAI研究者流出に関する続報です ・今年に入り、少なくとも22人の教授や研究者がOpenAIやAnthropicなどの大手AI企業に移籍したことが報じられました ・豊富な資金と計算資源を持つ企業への頭脳流出が加速しており、学術界のAI研究に影響を与えています ・残された研究者からは、西側諸国が中国に対抗しうるオープンソースAIモデルを構築する能力が脅かされるとの懸念の声が上がっています === NVIDIAがデコードを高速化する新Transformerを発表 ・NVIDIAの研究チームが、デコード処理を1.7倍高速化する新しいTransformerのバリアントを発表しました。 ・従来のアテンション層に小さな変更を加えることで、長文推論の精度も6.5ポイント向上したと報告されています。 ・推論コストの削減と性能向上の両立が求められる中、ハードウェアメーカーによるアーキテクチャレベルの最適化として注目を集めています。 === OpenAIとAnthropicのモデル知識の鮮度が他社を圧倒 ・現実世界の最新の事件をLLMに尋ねるベンチマーク調査により、モデルの知識カットオフの実態が明らかになりました。 ・OpenAIとAnthropicのモデルのみが最新の情報を保持しており、他の多くのモデルは12ヶ月以上遅れていることが判明しました。 ・事前学習のサイクルを高速に回せる一部のトップ企業と、それ以外の企業との間で、知識の鮮度に大きな格差が生じています。
日本語
7
34
255
47.5K
効率化タロウ
効率化タロウ@taro_kouritsu·
@kumiko_business これとても大事なん考え方。 自分軸で生きることの大切さは知ってても、ならその違いは? と言われたら言語化できない。 わかりやすく言語化していただき、 ありがとうございます! 勉強になります📚
日本語
0
0
0
10
くみこ
くみこ@kumiko_business·
自分のペースを取り戻したい日は、「軸」を見直してみよう。
くみこ tweet media
日本語
17
46
228
6.8K
効率化タロウ
効率化タロウ@taro_kouritsu·
シゴデキすぎて面白い笑 結局何歳だろうが、いくら稼ごうが、関係ない。 好奇心と、学ぶ力が結局今の時代に必須の能力。 別になんの難しいこともしてない。 ただ、自分の業務でできないか考えて使ってみてるだけの話。 たくみさんはどんな使い方をしてるのか気になりますね…笑! 共有お願いします🙇
たくみ@takumi_investor

AIスキルはシゴデキから盗め。 田中渓さんの使いっぷりがヤバい。

日本語
0
0
1
97
効率化タロウ
効率化タロウ@taro_kouritsu·
@obsidianstudio9 有益な情報共有いただきありがとうございます! 実践します! 構築するのにどれくらいかかるものですか?
日本語
0
0
0
387
りゅう@Obsidianガチ勢
りゅう@Obsidianガチ勢@obsidianstudio9·
【重要】 AIエージェントの記憶をObsidian Vaultに置く仕組みがGitHubで公開😳 その名も Obsidian Mind! GitHubでbreferrariがリポジトリを公開。 何が特徴かというと👇 ・AIエージェント向けの記憶 ・保存先はObsidian Vault ・GitHubから内容を確認可能 ・リポジトリ名はobsidian-mind これ、もはや「会話が切れたら終了」じゃない。 AIの記憶をVaultに置いて次へつなぐ。 GitHubで中身を確認できる。エージェントの記憶設計が変わる。 Obsidian Mindで記憶を置いたあと、次に考えたいのは「その第2の脳を腐らせない運用」。Obsidian×Claude Codeの実践手順はこちら👇
りゅう@Obsidianガチ勢 tweet media
りゅう@Obsidianガチ勢@obsidianstudio9

x.com/i/article/2049…

日本語
2
12
163
23.8K
効率化タロウ
効率化タロウ@taro_kouritsu·
だから今若者は週に100時間 SNSで隣の人が遊んでるのを見ずに、 気にせずに働く。 ただそれだけで 週に60時間の人と100時間の人では 年間にして960時間の差がつく。 圧倒的な差。 もう取り戻せない。 だから隣の島が会おう見えても 目の前に集中すること。 GMO熊谷さんもこの本で言っていた。 11時に帰ろうとしたら父から止められた。 外に出てビルを見てこい。 お前より優秀な人がまだ働いてるからと。 実際にそうだった。 そこから上場まで1日三、四時間睡眠と昼寝の日々だっと言う。 働いて働いて働こう! そして学ぼう!🤭 amzn.asia/d/0f0q9uUK
池末龍児|いちごベンチャー@ryujiikesue

「そこまで頑張らなくても…」と思うのは自由。でも、世界には週100時間働いているライバルがいる。プロとして戦うなら、その現実から目を背けてはいけない。 田端さん(@tabbata )と波頭さん(@ryohatoh )のAI時代のキャリア論が興味深い…

日本語
0
0
2
378
効率化タロウ
効率化タロウ@taro_kouritsu·
遂に始まってきた。 AIロボティクスが人の代わりに仕事をする時代。 工場ができた時 インターネットができた時 次に来た。 AI時代。 思考を止めた人から脱落! 今後みんなはどんな未来になると思う?
日本語
0
0
1
63