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@mayfairpostlude

限界情報システム部派遣社員。これ以上叩かれたらしんでしまいます

分散アプリケーション開発統括部第五課 Присоединился Mart 2026
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mayfair_postlude@mayfairpostlude·
これ以上叩かれたらしんでしまう。
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@ryo_vibecoding 多分生成AIのせいでコードの生産量が増えて、様々なプロジェクトが同時進行する数が増えているからだとおもいます。ほんといそがしいですよ。ベンダーは容赦なく新機能と新バージョン出すし、おいつくの大変。
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Ryo|AI 開発 × Vibe Coding
Ryo|AI 開発 × Vibe Coding@ryo_vibecoding·
なんか今年度仕事がめちゃくちゃ増えて来てるんだけど、AI に奪われるんじゃなくて、AI を武装した同僚に奪われるの間違いではないのか?って思えて来た。 パイの奪い合いを隣人とやる時代な感じがある。
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@bombombomb2017 すごい!もう原型をとどめないくらいカスタマイズできますw
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生成AIによる開発が普及したら、SESとかのIT派遣ビジネスもIT転職市場も教育市場も人材育成市場も死んじゃう訳で。絶対AIなんか普及させたくない力場がこれからどんどん強くなるのか。その悪あがきを見物しようじゃないか。
Tsubame@Tsubame33785667

日本ではDXが「既存企業へのデジタル導入」に言い換えられた。AIでも同じように、破壊的な変化が「既存企業へのAI導入」に矮小化されようとしている。しかし本当の変化は、古い人事制度や組織階層を抱えた企業の外側から来る。AIネイティブ企業は、改善ではなく置換を狙ってくる。 中島聡「既存のビジネスがデジタルネイティブな企業にとって破壊されることをDXと呼んでいたんです。だから既存の書店がAmazonによって破壊されるのがDXであって、既存の書店がデジタル機能を取り込むことをDXとは呼ばないんです。 それが根本のDXだったのに、残念なことに日本のIT業界の人たちにとってみると、「DXというのはデジタルネイティブな会社が既存の会社を潰すんだよ」って話だと全然商売にならないので、彼らが「DXというのはデジタル機能を既存の企業に取り込むことですよ」に変えたんです。なのでそのDX特殊が日本のIT産業に起こったんですけど、根本的にそのDXの発想から言うとおかしいわけです。DX特需なんて起こるべきじゃないわけで。 多分AIもこれと同じことが起こると思っていて、例えば僕から見るとAIXっていうのはものすごい少人数で、AIを使いこなせる人たちだけが集まった会社が、既存の3000人とか1万人とかいる会社がやってる仕事を3人プラスAIでやってしまうみたいなコスト的なアドバンテージとかスピードで、既存の企業を滅ぼすのがAIXなんですよね。だけど、当然だけど日本のIT業界の人たちにとってはその話は都合が悪いので、「AIを既存の企業に導入するのがAIX」っていう言葉に変えてくるわけで。 今までのしがらみを持ってない新人、特にAIを会社に入る前から使いこなしてた人たちっていうのは、ある意味AIネイティブな世代かもしれないけど、それを雇ったところで、その会社のそもそもの人事システムだったりが古いと、本当の意味のAIネイティブな会社とは戦えないと思う」

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mayfair_postlude
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とはいえですね。MS Graph周辺で最近困っていた訳です 。会議のトランスクリプトをエージェントが取るためにはものすごい権限の高いキーを発行するしかなかった訳ですよ。先週トランスクリプトを取得するTeamsの標準コネクタがリリースされたので助かりましたが。なるべく使いたくないのは間違いない。
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Gorden Sun
Gorden Sun@Gorden_Sun·
ZOZO(日本最大服装电商)开源了他们内部的物理仿真接触求解器 ppf-contact-solver。 这套工具专门解决布料、绳索、软体在仿真中的碰撞接触问题,能保证完全无穿透、面料拉伸严格不越界(不会像游戏一样穿模),单个场景能处理超过1.8亿个接触点,有Blender插件。 Github:github.com/st-tech/ppf-co…
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Kaz Asada | しがない情シス | MVP
Copilotに関するブログや記事を書くためにCoworkのSkillをいくつか作ってみた。 SkillからSkill呼び出すところがまだ弱い気がするけど、5つのSkillで回してるのでこの仕組みをCoworkにdraw.ioファイルにさせたのがこれ。 制作会社はこんな感じに動いてるんかな?笑 #m365jp #なんでもCopilot
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よう
よう@Yo_8One·
今週のCopilot Studioアップデート情報をブログにまとめました ・SharePointデータ(CSV/Excel)をAIが直接分析&グラフ化 ・評価・分析機能の大幅強化(GA前倒しあり エージェントの改善サイクルがさらに加速する内容になっています yougears-lab.com/copilot-studio… #業務ハックLab #CopilotStudio
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mayfair_postlude@mayfairpostlude·
すごく具体的なまとめで素晴らしい。一方日本のAIによる効率化を考えるとき、まずこういうAIモデルに接続できるデータ基盤がないじゃん(技術的にも法律的にもコンプラ的にも個人情報保護の観点でも)、というとこからスタートなので厳しい。SAPいれたとこがBIに苦労して頓挫した歴史再びですよ。
猪瀬 竜馬 | amptalk アンプトークCEO | AI Sales | 海外セールスデータ@ryomainose

Anthropicの公式ブログに、自社のMM GTM責任者 Travis BryantがClaude Coworkをどう日々の営業現場で使っているかという記事が出ていたのでまとめ 彼の担当は4,000アカウント。Mid-Market Tech と Industries(金融・ヘルスケア・小売・製造など)の混合ポートフォリオ。これを一人で見ている 普通、1人で4,000社のテリトリーを「ちゃんと運営する」のは不可能。データ集め、レポート整形、毎週の数値リベースだけで週が終わる。彼自身、これまでは判断より準備に時間が溶けていた、と 彼の業務は3つのサイクルで構成されている: ① 毎日の顧客面談準備 ② 毎週のForecast(営業リーダー向けの予実報告) ③ 四半期ごとのTerritory & Prospect List整備(4,000アカウント全件) この3つを「全部ちゃんとやる」ことは従来不可能だった。これをClaude Coworkで全部回している、と ■ 毎日準備を”スケジュール実行”に乗せる 毎朝、スケジュールされたSkillが動く ・Googleカレンダーをスキャンして、社外ミーティングに会議室が予約されていなければ自動で押さえる ・各ミーティング前に、BigQueryから顧客のスペンドデータ、Salesforceからパイプ状況を引っ張ってきて、ブリーフを生成しておく ここで彼が強調しているのが「Skill自体より、スケジューラの方が革命的だった」という点。 “slash commandで毎回呼び出す” → “勝手に走ってる”に変わった瞬間、人間は忘れなくなる これは営業現場のリアルで、「準備が大事」と分かっていてもやらない最大の理由は”思い出さない”こと。これをシステム側に持たせる発想 ■ 毎週:金曜Forecast Rollupで3時間削減 金曜のフォーキャスト集約。 ・SalesforceのForecastタブからOppとSubmitted Commitを取得 ・BigQueryからトークン消費データを取得 ・関連する社内ドキュメントからメモを抽出 これを統合して、営業リーダーが読みたい正確なフォーマットで1ページのWebレポートを自動生成し、月曜のフォーキャストコールまでに社内共有リンクにデプロイされる 彼の月曜の仕事は「What(事実)」ではなく「Why(コメンタリー)」を入れること。 Claudeが構造を作り、人間は解釈に集中する。週3時間の削減 ■ 四半期:4,000アカウントのPropensity Scoringを”一晩”で完了 通常、テリトリー全件のScoringはRevOps、FP&A、Marketingが横断で動いて数百時間かかる仕事。彼はこれを一晩で終わらせた。 手順: 1. Claudeと2つの5次元Scoring Rubricを定義(Tech向けとIndustries向け) ・Tech:Agent Opportunity / Internal Transformation / AI Commitment / White Space / Industry Fit ・Industries:Knowledge-Worker Density(法律事務所は高い、製造業は工場勤務者が多いので低い、等)、Public AI Commitments(採用ページのAI関連求人数)など 2.4,000アカウントを投入 3.Claude Coworkが一社ずつ、Web Deep Research + Salesforce + BigQueryデータを使って、各次元ごとにスコアと根拠文章を生成 4.翌朝、Interactive Dashboardを生成させる 5.AEは自分のテリトリーをパイチャートからクリックして、各アカウントのスコア・根拠・推奨ユースケース・類似事例まで見られる ポイントは「スコアという数値の塊」を「営業ツール」に変換したこと。 そしてプロンプトは全部英語の普通の文章。「D4のウェイトが少し重い気がするから下げて、次のテリトリー走らせて」みたいなレベル。 ■ なぜCoworkが定着したか Travisは元々Claude Codeを試したけど、ターミナルに馴染めなかったと書いている。 Coworkは「同じエンジンを、営業が普段使うインターフェースに包んだもの」。 ・アウトプットがDoc / Webページ / Salesforce更新で出てくる ・Human-in-the-loop(Claudeが提案、人間が承認)が標準動作 これは重要で、営業組織にAIを入れる時の最大の摩擦は”非エンジニアが触れるか”。ここを設計でクリアした。 ■ 営業組織が真似すべき2パターン 1.Prepをスケジュール実行に乗せる ・「思い出してやる」をやめる ・チームのフォーマットをSkillに埋め込めば、月曜は整形ではなくコメンタリーに時間を使える 2.大規模戦略プロジェクトを”夜間バッチ”として走らせる ・4,000アカウントScoringはわかりやすい例だが、TAMサイジング、競合ベンチマーク、アカウントリサーチ、すべて同じ型で動く ・「人手が足りないから後回し」になっていた仕事が、夜の間に終わる ■ 所感 彼の事例で重要なのは「AIで何かが置き換わる」ではなく「判断と関係構築に時間を再配分する」という思想

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Claude Code Studio
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【速報】 MicrosoftのシニアAI開発者が Claudeを使ったAIエージェント構築の全貌を公開👀 しかも 34分。完全無料。何がヤバいのか?わかりやすく解説👇 x.com/0xMovez/status… これまでClaudeをエージェントにする最大の壁は 「本番環境に繋ぐまでが遠すぎる」だった。 正直、Claudeは最強なのに「どう動かすか」でほとんどの人が詰まってた。 この動画はそれを完全に解決する内容。 Microsoftチームが実際にやってること: ・Opus 4.7をエージェントにプラグイン ・1,400以上の事前構築済みMCPツールを接続 ・Claudeにツールを与えて本番環境にデプロイ しかも語ってるのはMicrosoftの上級AI開発者。 YouTubeで適当に検索して出てくる情報じゃない。 「Claudeをエージェントとして使いたいけど何から始めるか」と思ってた人は 完全に状況が変わった。 正直これ、$500のバイブコーディングコースより価値ある。 で、最近はCodexもまじで強いからこの動画見た後にこの日本語のClaudeCodeとCodexの使い分けの動画見るとさらに解像度高まる👇マジでオススメ。
Claude Code Studio@ClaudeCode_love

【速報】 「Codex」と「Claude Code」を 30分で完全にマスターできる コンプリート動画をYouTubeに出しましたあああ!!! 今回マジで自信あるのでぜひ見てみてください👇 内容はこんな感じ。 ・CodexとClaude Codeの違い ・GPT-5.5とOpus 4.7の役割分担 ・ブラウザ操作はCodexが強い理由 ・壊れたコード修正でCodexが刺さる理由 ・日本語/デザインはClaude Codeが強い理由 ・セキュリティチェックでCodexを使うべき理由 ・実務でどう組み合わせると生産性が上がるか でも最近、 「Claude CodeとCodexって結局どう使い分けるの?」 という質問が多すぎたので、30分で全部まとめました。 添付の動画は10分なので動画はこちら👇 youtu.be/C8SUeB4Zbj0?si… 大事なのは、 どっちかを選ぶことじゃない。 “仕事ごとに使い分ける”こと。 Claude Codeは、 0→70点の成果物を作るのが強い。 Codexは、 その成果物を100点に近づけるのがうまい。 特に、 修正・検証・ブラウザ操作・セキュリティ面は Codexがかなり強いです。 つまり、実務ではこの流れが強い。 Claude Codeで作る ↓ Codexで直す ↓ Claude Codeで継続実行する 最近Claude Codeだけ触っている人ほど、 Codexは一度ちゃんと学んだ方がいい。 特に、 「壊れたコードを直す」 「安全性を高める」 「画面操作まで任せる」 このあたりは本気で別物です。 Codex + GPT-5.5 Claude Code + Opus 4.7 この2つを使い分けられる人から、 AIエージェント活用のレベルが一段上がります。 また、ClaudeCodeStudioの中の人のXアカウントはこちらから👉 @ichiaimarketer

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ロアネア
ロアネア@roaneatan2·
「トルコで野良猫用の自動販売機が導入されると、カモメも猫の鳴き声を真似し始めた」と海外で話題。現地でもニュースになった。
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HIRANO Ai | MVP 👉 ❤️ SharePoint
📚ブログ記事🍀 エージェント ビルダーと Copilot Studio の両方に備わっている「コードインタープリター」機能ですが、それぞれに違いがあります。 なお、Copilot Studio は2026年5月31日以降、SharePoint ライブラリ内の構造化データをナレッジソースとしてコードインタープリターから利用できるようになります。 詳しくはブログにまとめています。 shanqiai.lekumo.biz/sharepoint_tec…
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