所佳祐｜AiWiLL CXO｜Felo 公式アンバサダー

時流に乗り、最大の利(理)を獲る。 趣味で副業し、一年目にして一から1000万円を叩き出す自由人 🌟元SHIFT AI MG🌟Felo 公式アンバサダー 🌟生成AIを使用した業務改善総合コンサルタント 🌟生成AIパスポート・G検定・AWS SAA・統計検定取得 AI/DX/Dify開発等のお仕事依頼はDMへ

[所佳祐｜AiWiLL CXO｜Felo 公式アンバサダー @K_George_AI]

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[所佳祐｜AiWiLL CXO｜Felo 公式アンバサダー @K_George_AI]

fable5.5
待ってます！
って最近の新モデルラッシュが大変！

[所佳祐｜AiWiLL CXO｜Felo 公式アンバサダー @K_George_AI]

Googleが「Gemini 4 Argon」を発表。
で、結局ClaudeやGPTから乗り換えるべきなの？

新モデルが出るたびに、ここが一番気になる。笑

なので「どれが最強？」ではなく、
「この仕事、どれに任せる？」で比較しました。

資料作成、コード修正、PC操作、長時間の調査。
得意分野と使い分けを1枚に👇

[Google @Google]

Today we’re introducing Gemini 4 Argon.

It delivers frontier performance in complex workflows across real-world software engineering, knowledge work, and cybersecurity defense with an industry-leading 1M token output limit.

[所佳祐｜AiWiLL CXO｜Felo 公式アンバサダー @K_George_AI]

水面下のgoogleさん。
あなたの実力は如何に？笑

[Google @Google]

Today we’re introducing Gemini 4 Argon.

It delivers frontier performance in complex workflows across real-world software engineering, knowledge work, and cybersecurity defense with an industry-leading 1M token output limit.

[所佳祐｜AiWiLL CXO｜Felo 公式アンバサダー @K_George_AI]

さすがにマルチモーダルが出てくるとは思ったけどここまで早いとは…
音声も追加して笑

[Tibo @thsottiaux]

Decisions API, for lightning fast constrained decision making powered by Luna. Supports visual inputs, and tuned to be able to make decisions in less than a few hundreds of milliseconds end to end.

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使ってて改善されてるなと思うところが多いので是非見て欲しい！

Claudeで資料を作るなら、これ！

・作っている途中の資料が画面で見える
・いつものテンプレートでスライドを作れる
・気になる文字や図形は、その場で自分で直せる

特にうれしいのが最後。
「この文字だけ変えたい」「この図を少し動かしたい」まで、毎回AIに説明しなくていい。

AIに作ってもらって、最後は自分でちょっと直す。
この使い方が、かなり良き。

Claude Artifactsでできることを画像にまとめたので見て👇

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やっと出揃った感じ！
Claude Sonnet 5.5、これもかなり良さそう。

今回の更新、ただのマイナー改善じゃなくて
「普段使いの本命」がかなり明確になった感じ。

Sonnet 5より30%+高速
単価は同じでも、実タスクでは最大30%安い
ベンチでもかなり大きく改善
スライド / 文書 / 表計算 / バグ修正みたいな日常業務と相性が良い

一方で、

複雑で慎重な判断が必要な仕事 → Opus 5.5
最難関の推論・研究・長時間Agent → Fable 5.1

という役割分担もかなり分かりやすくなってきた。

Sonnet 5 / 5.5 / Opus 5.5 / Fable 5.1 の違いを
性能・価格・用途・選び方まで1枚に整理しました👇

[Claude @claudeai]

Introducing Claude Sonnet 5.5, the second model in the Claude 5.5 family.

It’s a clear upgrade over Sonnet 5, runs more than 30% faster, and costs up to 30% less for most work.

[所佳祐｜AiWiLL CXO｜Felo 公式アンバサダー @K_George_AI]

Claude Codeのクラウド化、
「寝てる間に働く」より、「自分が作業してる間に、別件も進む」が欲しかった。

今、Mac Studio UltraでローカルLLMを動かしてるんだけど、全部クラウドに移すより、この分け方がよさそう。

Macでは、Qwenの調整や実環境の動作確認。
クラウドには、独立した修正・テスト追加・ドキュメント整理。

「この機能直しといて」
「こっちはテスト追加しといて」
と別々に渡して、自分は手元の開発を進める。終わったものから差分を確認する。これがやりたい。

ただ、ここは混同しやすい。

スマホから“いつものMac”を操作するのがRemote Control。
“別の作業環境”に任せるのがCloud Sessions。

クラウドにしたらMacのファイルまで勝手に同期される、という話ではない。

なので、自分ならMacは残す。
今の環境を捨てるんじゃなくて、溜めてた別件をクラウドに振りたい。

もちろん、渡すコードと権限は必要な分だけ。仕事のデータは社内ルール優先で。

ちなみに、対象の既存Proには$100、Maxには$250のクラウド用クレジットも。1回限りで期限あり。受け取りはClaude Code内の /claim-credit から。

「結局、自分なら何を任せる？」
がわかるように、使い分けを1枚にまとめました👇

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claudeのチケット確認
全部のセッションが解放され、0％に！
最高です！！

[所佳祐｜AiWiLL CXO｜Felo 公式アンバサダー @K_George_AI]

@konmari_tweet 遂にですね…！！
おめでとうございます👏

[所佳祐｜AiWiLL CXO｜Felo 公式アンバサダー @K_George_AI]

@yugen_matuni この子目も耳もいいです。
→まさに言葉通りでわかりみしかありません、、、！
素直で、勘所が良い、使い勝手が良いですよね。

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同時リリースは図ってるかのようで大変なんですよね！！𐤔

ということで、GPT-6（sol、luna）ですね。

単純に「GPT-5より賢くなった」だけじゃなかった。

調べてみたら、モデルの役割そのものが結構変わってる。

GPT-5.6
・Sol → 最上位
・Terra → バランス型
・Luna → 大量処理

GPT-6
・Astra → 最上位
・Sol → 実務の本命
・Luna → 大量処理・低コスト

つまりGPT-6では、
「全部最強モデルでやる」
というより、

重要な仕事 → Astra
普段の実務 → Sol
大量処理 → Luna

みたいに、用途ごとに振り分ける使い方がかなり現実的になってる。

しかもSolは
入力 $4 → $2
出力 $20 → $10

Lunaは
入力 $0.20 → $0.10
出力 $1.20 → $0.50

性能だけじゃなく、運用コスト側もかなり攻めてる。

GPT-5.6 → GPT-6で何が変わったのか、
1枚にまとめました👇

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ガチかと、確認したところ、まじか。
やっと待望のリセットチケット実装ですか、claudeさん。
まってましたよ。

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Claude Opus 5.5、いい案配の立ち位置。

今回のアップデート、
単純に「Opus 5より賢くなった」だけじゃない。

・Opus 5より安い
・出力速度も30%以上高速化
・主要ベンチではFable 5.1超えも多い
・長時間のコーディング/Agent性能がかなり強化
・Cache Readは $0.50 → $0.20 / MTok

特に面白いのが、

「最高性能ならFable 5.1」

という単純な序列じゃなくなってきてるところ。

普段の開発やClaude Code、MCP、業務自動化なら
まずOpus 5.5。

そこで足りなければeffortを上げて、
それでも難しい仕事だけFable 5.1。

という使い分けがかなり現実的になった。

Opus 5 / Opus 5.5 / Fable 5.1の違いを
性能・価格・用途・ベンチマークまで1枚にまとめました👇

[所佳祐｜AiWiLL CXO｜Felo 公式アンバサダー @K_George_AI]

これは捗る！

browser-useの jev-ultrafast、ブラウザ操作AIの遅さをかなり解消してきた。

「チューリッヒ→ロンドンの片道を探して」と一文投げるだけで、Googleフライトの検索が7秒で終わる。

仕組みは意外とシンプルで、
従来：画面のスクショを毎回大きいAIに見せて「次どうする？」と聞く
これ：スクショを使わず、ページのボタンや入力欄を番号付きの表にして渡す

「クリックか入力か」と「どの番号か」を1回の通信で同時に決めて、文字を打つときだけ小さいAIが文章を作る。この分担が効いてる

数字で見ると
・同じタスクで 9.5秒 → 7.1秒
・ブラウザへの命令回数 1092回 → 101回

時間より命令回数ご減ってるにも関わらず早いのに衝撃よ。

フォーム入力や検索みたいに、サイトごとにスクリプト書いてたRPA系の作業はこっちに寄っていきそう。

iframeやファイルアップロードはまだ非対応だけど、https://t.co/tPbjlvdE0s 1本読めば全体がわかるくらいコードが小さいのも好き

https://t.co/rOBpLMy2Zq

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そう言えば、最近、Mac Studio Ultraを導入して、ローカルLLM周りをかなり触ってます。

最初は「API代ちょっとでも減らせたらいいな」くらいだったんだけど、やってみると単純なAPIの置き換えより、ローカルとクラウドをどう分担させるか考えるのが面白い。

全部を高性能なモデルに投げるんじゃなくて、

・軽い処理や繰り返し処理 → ローカルLLM
・決まった処理 → Python等で処理
・難しい推論や精度が必要な部分 → クラウドAI
・MCP / Skills等で必要なツールと接続
・定期処理やワークフロー → 自動化

みたいに役割を分けて検証中。

特に「AIに何でもやらせる」より、LLMが考えなくていい部分をどれだけ外に出せるかが結構大事

ローカルならAPI料金を気にせず何回でも回せるので、分類、要約、コード解析、前処理みたいな大量処理とも相性がいい。

逆に、ここぞというところだけClaudeやGPT系に渡す。

最近は「どのモデルが一番強い？」より、
「どの仕事を、どのモデル・ツールに担当させる？」
を考える方が面白いんですよね。

Mac Studioをフル活用して、RAGや自動化、マルチエージェント含めて色々実験中

この辺、ある程度まとまったら構成とか実測したAPI削減量も公開してもいいかも笑

[所佳祐｜AiWiLL CXO｜Felo 公式アンバサダー @K_George_AI]

最近出てきたJev、気になったので調べてみたんだけど、これ結構面白い！！

最初は新しいLLMかな？くらいに思ってたけど、ChatGPTとかClaudeとはちょっと考え方が違う。

簡単にいうと、
文章を生成するAIというより「判断するためのAI」。

例えば、

・この問い合わせはどこに振り分ける？
・この文章は本当に関連してる？
・この回答は怪しくない？
・この処理はどのAIに任せる？
・自動処理していい？それとも人に確認させる？

みたいな判断をさせて、その結果をそのままシステム側で使える。

これ見て真っ先に思ったのが、
今作ってるRAGとかAIの自動化との相性がかなり良さそうということ。

今までClaudeやGPTに丸ごと投げてた処理も、

Jevで判断
↓
必要なものだけLLMに渡す
↓
confidenceが低ければ人に回す

みたいに分けられる。

ローカルLLM、Claude、Codexを使い分けるルーターとして使うのも面白そう。

「全部を賢いLLMにやらせる」じゃなくて、
判断だけするAIを途中に細かく挟んでいく。

個人的にはこっちの方向、かなり実用的だと思う。

調べた内容は画像にまとめました👇

#Jev #生成AI #LLM #AIエージェント #RAG

[所佳祐｜AiWiLL CXO｜Felo 公式アンバサダー @K_George_AI]

やはり日本に来るなら行かねば。

[Claude @claudeai]

Fable 5.1 Build Days start this week. The Claude community is hosting buildathons in cities all around the world from September 11–25. Bring a problem, an idea, or just show up and see what's possible.

RSVP at https://t.co/AjMK4OHHBV

[所佳祐｜AiWiLL CXO｜Felo 公式アンバサダー @K_George_AI]

怒涛のリリースで実際触ってみたが追いつかない！笑

ということで、GPT Image 2.5ですね。
思ったより進化幅が大きいです。

2.0と比較してみると、単純な「画質アップ」ではなく、画像生成が“作って終わり”から“直しながら完成させる”方向に進化してる。

特に大きいのがこのあたり👇

・指定した部分だけを直す編集精度が向上
・人物や商品の特徴を維持しやすくなった
・何度編集しても画像が崩れにくい
・複雑なレイアウトや指示への追従が改善
・APIは速度重視の「Flare」と品質重視の「Sunburst」に分化
・FlareはGPT Image 2相当の画質を狙いつつ高速化
・SunburstはGPT Image 2より高品質

つまり2.5は、
「一発で神画像を出す」以上に、
“生成 → 修正 → 修正 → 完成”の実制作で強くなったモデル。

広告、商品画像、サムネ、資料、UI、ブランドクリエイティブあたりはかなり相性よさそう。

GPT Image 2.0 → 2.5、
何が変わったのか1枚にまとめました👇

[所佳祐｜AiWiLL CXO｜Felo 公式アンバサダー @K_George_AI]

@tomo19055918 やりましょ〜！！𐤔
PC画面独占されちゃうんですね𐤔𐤔
そしたらGPT6に放り投げて、夜な夜な作ってもらいましょう𐤔𐤔