江藤@AIで1日を240時間にする男｜Radineer

生成AIの最新情報や業務活用ノウハウを日々発信中 | 合同会社Radineer 執行役員兼生成AIエバンジェリスト | 経歴:浦和高校▶︎慶應法学部▶︎Radineer | 自社ツール開発実績とエンジニアチームあり | 飲食・金融ほか業種業界問わずご支援 | スポットAI顧問のご相談は公式LINEへ✉️

[江藤@AIで1日を240時間にする男｜Radineer @RadineerE10]

「AIは現場に配れば効率化できる」　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　

経営者の方、ここ、半分はハズレです。
従業員50人規模の会社で、一番詰まっているのは現場じゃない。
“数字を横断で見て、考えて、各部署へ指示を出す”——その全部を抱えている、社長や事業責任者、つまり「あなた自身」です。

・部署や事業ごとにバラバラの数字を突き合わせるだけで、毎月半日
・打ち手は、結局ぜんぶ自分の頭の中
・指示書も、会議アジェンダも、ToDoの分解も、自分で書いている

本来なら、専任の“参謀”がいれば回る仕事。
でも50人規模で、その人件費はなかなか出せない。だから抱える。
結果、会社の成長が「社長一人の処理速度」で頭打ちになる。

——その“参謀”、いまはAIで持てます。

6/24(水)、その様子をライブデモで丸ごとお見せします。
散らばった売上・会計・勤怠データを、数十秒で1枚の経営サマリに集約。
落ちている事業の要因仮説を出し、各部署あての指示書と会議アジェンダまで——ぜんぶ“口で頼むだけ”。
コードは一行も書きません。

・月次の数字集め：半日 → 数分
・指示書・会議アジェンダ：1〜2時間 → 数分
・判断材料の整理：夜なべ → その場で構造化

これを目の前で、意思決定の1サイクルとして回しきります。

僕がいつも言っている「1日を240時間に」——今回はその《社長版》です。

📌 6/24(水) 16:00〜17:00｜オンライン・無料
📌 対象：従業員50名前後の経営者・事業責任者
📌 特典：そのまま使える「業務×AI 棚卸しシート」＋Skill Graph完全ガイド

当日ご都合がつかなくても、申し込んでおけば後日録画が届きます。
参加はリプ欄から👇

[江藤@AIで1日を240時間にする男｜Radineer @RadineerE10]

AIの仕事は、もう「パソコンの画面の中」だけじゃなくなってきた。。。

三菱重工とPFN(Preferred Networks)が、社会インフラや安全保障向けのAIを共同開発する業務提携を発表しました🔥
止まったり誤作動すると社会が大混乱する…そんな高信頼な機械やシステムを、国産AIで自律化していく取り組みです。
三菱重工の制御・シミュレーション技術に、PFNの国産AI基盤モデル「PLaMo」やAI半導体「MN-Core」を組み合わせる。
さらに2026年度内には資本業務提携も視野に入れています。

製造・インフラ・エネルギーに関わる人、国産AIやデータ主権が気になる人は、絶対にブクマして。
AIの主戦場が変わる話です。

押さえるべき7点👇
・三菱重工×PFNが「高信頼領域」で組んだ — 社会インフラ・航空・防衛・宇宙で機械を作ってきた三菱重工と、国産AIのPFN。止まれない・誤れない領域でAIの自律化を狙う、重みのある提携だ
・組み合わせるのは「現場技術×国産AI」 — 三菱重工のハードウェア・制御・シミュレーション技術に、PFNのAI基盤モデル・AI半導体・計算基盤を融合。AIモデル単体ではなく、現場の機械と一体で作り込む
・狙いは予測保守・危機管理・運用の自律化 — 設備の異常を早期に検知し、保守や復旧の判断を支援する。複雑な状況変化に即応し、システム全体の粘り強さ(レジリエンス)を高める
・キーワードは「ミッションクリティカル」 — 誤作動が許されない領域なので、短期のお試し導入では成立しない。両社は「中長期の共同開発体制が必要」と判断した。腰を据えた取り組み前提なのがこの領域の特徴
・国産フルスタックで「データ主権」を握る — モデルも半導体も計算基盤も国産。防衛や重要インフラは、データを海外のAIに送ること自体が難しい。だから国産で完結できることが、性能差を上回る決定打になる
・AIがオフィスを出て「実システム」へ — これまでAIの中心は文書作成やコーディングだった。それが製造・インフラ・エネルギー・防衛・宇宙という、物理的に動くシステムの中核へ広がっている

・業務提携から資本業務提携へ段階的に深化 — まず業務提携で始め、成果を見て2026年度内に資本関係へ。中長期の研究開発投資を本気で回すための、段階的なコミットメント設計だ

法人視点での衝撃はこうだ…

いちばん大きいのは、AIの主戦場が「画面の中」から「物理システム」へ移り始めたことです。
これまで「AI＝事務作業の効率化ツール」という認識が一般的でした。
でもこの提携が示すのは、AIが工場の設備、インフラの制御、機械の運用そのものを自律化していく未来です。
PFNはすでにENEOSと組んで原油処理装置の自動運転を実現するなど、物理プラントをAIで動かす実績を積んでいる。
今回はそれを社会インフラ・防衛という、より止まれない領域へ広げる動きです。
AIの提案先は、事務部門から現場・設備・オペレーション部門へ広がっていく。
ソフトウェアの次の巨大市場が、物理世界の自動化だということです。

もう一つ重要なのが「データ主権」です。
機微な情報を扱う領域、防衛・重要インフラ・金融・医療では、最高性能の海外AIが必ずしも正解になりません。
データをどこで処理するかが選定の決定要因になる。
性能だけを比べる提案は、こうした領域では的を外します。
「国内で完結できるか」を最初に確認し、必要なら国産AIを軸に組む。
この視点を持つだけで、提案の精度が上がります。

特に以下の現場で効きます。
・製造・重工業 — 設備の予測保守や運用の自律化を、現場の制御技術と一体で設計する
・インフラ・エネルギー — 異常検知から復旧判断まで、止まれないシステムにAIを組み込む
・官公庁・防衛 — データを国外に出せない前提で、国産AIを軸に検討する
・情シス・経営 — AI選定の基準に「性能」だけでなく「データ主権」を必ず加える
・経営企画 — AI活用の射程を、事務効率化から基幹の物理システムへ広げて構想する

ただし、今回はあくまで共同開発に向けた業務提携の段階で、具体的な製品名・実装先・提供時期はまだ示されていません。
防衛用途の詳細な活用方法も現時点では非開示です。
今日すぐ動く製品の話ではなく、これから中長期で形になる方向性の話として捉えてください。
とはいえ「国産AIを高信頼な機械に組み込む」流れは確実で、自社の現場に当てはめて考えておく価値は十分にあります。

あなたの会社のAI活用は、まだ「事務作業の効率化」で止まっていませんか。
これからは、現場の設備やシステムそのものをどう賢くするか。
そしてそのデータを誰に預けるか。
日本は人手不足が深刻で、止まれない現場ほど自律化のニーズが高い。
海外の最強モデルを追うだけでなく、データ主権と現場技術を握る国産の動きにも、しっかり目を向けておくべきタイミングです。
ここを考え始めた企業が、次の一歩を先に踏み出します。

[江藤@AIで1日を240時間にする男｜Radineer @RadineerE10]

アイデアを放り込むだけで、論文の形までAIが自動で仕上げる研究パイプラインがエグい。。。

「AutoResearchClaw」、スター1.3万超。
arXivやSemantic Scholarから実在論文を集め、4層の引用チェックで"AIの作り話の引用"を防ぎながら、実験実行から執筆まで23段階で自動化します。

R&D・技術調査に関わる人は、絶対にブクマして。

注目の3点👇
・実在論文を収集＋4層の引用検証でハルシネーションを抑制
・GPU/CPU自動判別のサンドボックス実験＋自己修復コード
・人間が介入できる6つのHuman-in-the-Loopモード

[江藤@AIで1日を240時間にする男｜Radineer @RadineerE10]

月額のメモSaaS、もう要らなくないか。。。　　　　　　　　　　　　

自己ホスト型メモOSS「Memos」、スター6万超。
単一のGoバイナリ＋Dockerイメージ約20MBで即デプロイでき、メモはポータブルなMarkdownで完全に自社管理できます。

社内のメモ・ナレッジ基盤を低コストで内製したい情シスは、絶対にブクマして。

注目の3点👇

・タイムライン中心UIで最小操作の即時キャプチャ
・自己ホスト＋Markdownでデータを完全所有
・約20MBの軽量設計、SQLite/MySQL/PostgreSQLに対応

[江藤@AIで1日を240時間にする男｜Radineer @RadineerE10]

AIエージェントたちにカンバンでタスクを振り分けて、開発を半自動で回すOSSが面白い。。。　　　　　　　

phodal氏の「Routa」、MITライセンス。
Backlog整理→Todo割り振り→実装→レビュー→完了報告まで、役割の違う専門エージェントが分担し、検証ゲートを挟んで進めます。
デスクトップ・CLI・Web対応。

複数エージェントで開発フローを組みたい人は、絶対にブクマして。

注目の3点👇
・専門エージェントにカンバンでタスクを分配
・レビュー/検証ゲートで品質を担保
・MCP/ACP連携、Docker構成同梱で自社組込みしやすい

[江藤@AIで1日を240時間にする男｜Radineer @RadineerE10]

▼お申し込みはこちら
https://t.co/qxR0Yk53dw

・6/24(水) 16:00~17:00(オンライン(Google Meet))
・対象：従業員50名前後の経営者・事業責任者
・特典：業務×AI棚卸しシート＋Skill Graph完全ガイド
・当日来られなくても、後日録画をお送りします

[江藤@AIで1日を240時間にする男｜Radineer @RadineerE10]

「AIは現場に配れば効率化できる」　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　

経営者の方、ここ、半分はハズレです。
従業員50人規模の会社で、一番詰まっているのは現場じゃない。
“数字を横断で見て、考えて、各部署へ指示を出す”——その全部を抱えている、社長や事業責任者、つまり「あなた自身」です。

・部署や事業ごとにバラバラの数字を突き合わせるだけで、毎月半日
・打ち手は、結局ぜんぶ自分の頭の中
・指示書も、会議アジェンダも、ToDoの分解も、自分で書いている

本来なら、専任の“参謀”がいれば回る仕事。
でも50人規模で、その人件費はなかなか出せない。だから抱える。
結果、会社の成長が「社長一人の処理速度」で頭打ちになる。

——その“参謀”、いまはAIで持てます。

6/24(水)、その様子をライブデモで丸ごとお見せします。
散らばった売上・会計・勤怠データを、数十秒で1枚の経営サマリに集約。
落ちている事業の要因仮説を出し、各部署あての指示書と会議アジェンダまで——ぜんぶ“口で頼むだけ”。
コードは一行も書きません。

・月次の数字集め：半日 → 数分
・指示書・会議アジェンダ：1〜2時間 → 数分
・判断材料の整理：夜なべ → その場で構造化

これを目の前で、意思決定の1サイクルとして回しきります。

僕がいつも言っている「1日を240時間に」——今回はその《社長版》です。

📌 6/24(水) 16:00〜17:00｜オンライン・無料
📌 対象：従業員50名前後の経営者・事業責任者
📌 特典：そのまま使える「業務×AI 棚卸しシート」＋Skill Graph完全ガイド

当日ご都合がつかなくても、申し込んでおけば後日録画が届きます。
参加はリプ欄から👇

[江藤@AIで1日を240時間にする男｜Radineer @RadineerE10]

OpenAIもClaudeもMistralもローカルLLMも、1つの画面で切り替えて使えるOSS UIがスゴい。。。　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　

「SillyTavern」、スター2.9万超のLLMフロントエンド。
複数のAI APIを統合し、自分専用にカスタマイズできる玄人向けの操作画面です。
データはローカル完結。

色々なLLMを1か所で比較・使い分けしたい人は、絶対にブクマして。

注目の3点👇
・主要LLM API（OpenAI/Claude/Mistral/ローカル等）を1つのUIで統合
・画像生成・TTS・拡張機能まで連携できる高い拡張性
・ローカルインストール型でデータを外に出さない

[江藤@AIで1日を240時間にする男｜Radineer @RadineerE10]

Claude Codeを何体も並走させている人、エージェントの"応答待ち"を見逃していませんか。。。　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　

「cmux」、スター2.1万超のmac用ターミナル。
AIエージェントが入力待ちになるとペインが青く光って知らせてくれる。
複数エージェントの司令塔として作られた1本です。

AIエージェントを並列で回す開発者は、絶対にブクマして。

注目の3点👇
・通知リング — 応答待ちのエージェントが一目で分かる
・縦＋横タブ — gitブランチ・PR状態・ポートをサイドバー表示
・アプリ内ブラウザ — ターミナル横で分割表示、操作用API付き

[江藤@AIで1日を240時間にする男｜Radineer @RadineerE10]

「うちは狙われるような会社じゃない」　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　
その油断が、いちばん危ない時代になってきた。。。

AnthropicがAIを悪用したサイバー攻撃の実態を分析した結果を公開しました🔥
悪意ある利用で停止したClaude関連アカウント832件を、攻撃技術の標準フレームワーク「MITRE ATT&CK」に当てはめて調べた一次データです。
モデルを作っている当事者が、自社AIの悪用ログを開示したという点でも重い内容。
そこから見えたのは「AIによる攻撃が、準備段階から侵入後の本丸へ広がり始めている」という危険な変化でした。

経営層・情シス・セキュリティ担当の方は、絶対にブクマして。
自社のリスクの見方をアップデートする話です。

押さえるべき7点👇
・分析対象はリアルな悪用アカウント832件 — 13,873件の行動、482種類の攻撃手法を分析。「AIが悪用されているらしい」という噂ではなく、実際に停止されたアカウントの定量データ。提案や社内説明の根拠に使える
・今はまだ7割が「攻撃の準備」 — 全体の69%はマルウェア作成などの能力開発。AIが攻撃を丸ごと全自動化しているわけではない。煽られすぎないための、現状の正しい温度感だ
・でも重心が「侵入後」に動き始めた — 調査の後半で、侵入後のアカウント探索が8.9%増、自動データ流出が6.2%増。一方でマルウェア作成は12%減。AIの使われ方が「準備」から「実際の攻撃中の操作」へシフトしている
・カギは「横展開」 — 社内に侵入した後で広がる横展開にAIを使う攻撃者はわずか6.5%。だが彼らのリスクスコアは飛び抜けて高い。AIを「どの工程に使うか」が危険度を決める
・攻撃者の腕前と危険度が一致しなくなる — AIが従来はベテランしかできなかった侵入後作業を代行する。つまりスキルの低い攻撃者でも、高度な攻撃ができてしまう。脅威の裾野が一気に広がる
・攻撃工程を「連結」する動きも — 偵察→侵入→横展開→データ収集を、AIとツールを組み合わせて一連の流れで実行する手口が登場。攻撃が点ではなく線でつながり始めている
・危険度の高い攻撃者が33%から56%へ — Anthropic独自のリスク評価で、中リスク以上に分類される攻撃者の割合が調査の前半から後半で大きく増えた。AIが攻撃者の実力を底上げしている実数値で、趨勢が変わり始めたことを裏づける

法人視点での衝撃はこうだ…

いちばん効くのは「攻撃者の格でリスクを測れなくなる」という指摘です。
これまでは「高度な攻撃をしてくるのは、それなりに腕のある攻撃者」という前提がありました。
だからこそ「うちみたいな会社が、そんな高度な攻撃を受けるはずがない」という油断が成り立っていた。
AIがその前提を壊します。
スキルの低い攻撃者でも、AIに侵入後の高度作業を肩代わりさせれば、危険度の高い攻撃を仕掛けられる。
会社の規模や知名度は、もう安全の保証になりません。

ではどこに投資すべきか。
答えはこの調査が示しています。
「マルウェアが作られたか」よりも「侵入後に社内で横移動していないか」を見ること。
入口(エンドポイント)を守るだけでなく、内部ネットワークでの不審な探索・認証情報の悪用・横移動を検知する仕組みに、防御の重心を移すべきです。
攻撃が工程を連結してくるなら、防御も点ではなく線で監視する発想が要ります。
具体的には、社員アカウントの権限を最小限に絞る、見慣れないログインや内部スキャンに気づけるログを取る、侵入を前提に被害を封じ込める設計にする、この3つは規模を問わず今日から着手できます。

特に以下の立場で効きます。
・経営層 — 「規模が小さいから狙われない」という前提を捨て、サイバー投資を意思決定に乗せる
・情シス・セキュリティ — 防御の重心を侵入後の横展開検知へ。点の対策から線の監視へ
・金融・医療・インフラ — 規制側も警戒を強める領域。一次データを根拠に対策を前倒しする
・中小企業 — 「うちは大丈夫」が最も危険。最低限の侵入後検知と権限管理を今すぐ
・全部門の管理者 — 認証情報の管理と、異常なアクセスに気づける体制づくりを徹底する

ただし、この調査は「AIが攻撃を全自動化した」と言っているわけではありません。
現状はまだ準備段階の利用が中心で、過度に恐れる必要はない。
ただし重心が侵入後の危険な工程へ動き始めたのは事実です。
煽りでも油断でもなく、「趨勢が変わり始めた」という正確な温度感で、自社の対策を一段見直すのが現実的です。

あなたの会社は、もし侵入されたあと、社内で攻撃者が横移動していることに気づけますか。
入口を固めるだけでなく、入られた後を見る目を持つこと。
攻撃側がAIで底上げされていく以上、防御側も「規模が小さいから後回し」では追いつきません。
そこが、これからの防御の分かれ目です。

[江藤@AIで1日を240時間にする男｜Radineer @RadineerE10]

「これ運んでおいて」で、倉庫ロボットが自分で考えて動く時代が来た。。。　　　　　　　　　　　　　　

Amazonが欧州の物流網を一気に近代化する計画を発表しました🔥
目玉は、自然言語で指示できる次世代の自律移動ロボット「Proteus」。
投資額はフルフィルメントセンターの拡張・近代化に100億ユーロ超。
さらに今後数年で2万5000人の雇用追加と、人材教育に10億ドルも同時に打ち出しました。
ロボットを増やしながら人も増やす——「自動化＝人減らし」とは逆の動きです。

物流・製造・倉庫を持つ事業者、現場の自動化を考えている人は、絶対にブクマして。
「ロボットにどう指示するか」が根本から変わる話です。

押さえるべき7点👇
・専用プログラミング不要、普通の文章で指示 — 従来は専門コマンドやプログラミングが必要だったが、新型Proteusは会話的なテキストで「何をしてほしいか」を伝えるだけ。あとはロボットが優先順位・経路・タイミングを自分で判断する
・人は「判断」、ロボットは「力仕事」 — 重量物の搬送や長距離移動といった身体的負荷の高い作業をロボットが担い、人間は在庫の流れの管理や品質管理に集中。役割をきれいに分けている
・100億ユーロ超を欧州物流に投資 — フルフィルメントセンターの拡張・近代化への本気の投資額。フィジカルAI(物理世界で動くAI)が、実証から本格展開のフェーズに入った証拠だ
・自動化と同時に2万5000人の雇用追加 — ロボットを入れながら人も増やす。Amazonは「自動化＝雇用喪失」の図式を意図的に避け、人材教育プログラムにも10億ドルを投じる
・3種のロボットを用途別に分業 — 搬送のProteus、満杯トートを扱う協働型STARK、触覚で繊細にピッキングするVulcan。1台で何でもやらせるのではなく、作業の性質ごとに専用機を重ねる
・Amazon Nowで30分配送も拡大 — 住宅地に近い小型拠点(マイクロフルフィルメントセンター)に在庫を置き、配送距離そのものを短縮。倉庫内の自動化と拠点分散で超高速配送を実現する
・同日配送網も欧州25カ所超に拡大 — 午後5時までの注文を同日午後10時までに届けるSub Same-Day拠点を、英コベントリーや独ニュルンベルクなどに展開。超高速配送と同日配送を二段構えで広げ、物流網全体のスピードを底上げする

法人視点での衝撃はこうだ…

いちばんの転換点は「ロボットを動かすのに専門人材が要らなくなる」ことです。
これまで現場の自動化が進まなかった最大の理由は、ロボットを設定・運用できる人材の不足でした。
SIerに依頼して専用プログラムを組んでもらい、現場が変わるたびに作り直す…このコストと手間が、中小の現場ほど重くのしかかっていた。
現場の作業員が普通の言葉で指示できるなら、その壁が大きく下がる。
導入後の運用コストと教育コストが減り、自動化のハードルが一段下がります。

そしてAmazonの設計思想は、日本企業が自動化を社内で説明するときの良いお手本になります。
「人を減らす」ではなく「きつい力仕事をロボットに渡し、人はより価値の高い判断業務に移る」。
さらに投資と雇用と教育を同時に出すことで、現場の不安を先回りして潰している。
日本では人手不足が深刻で、特に物流・製造の現場は「人が集まらない・体力的にきつい」が常態化しています。
だからこそ「ロボットが力仕事を引き受け、人は管理と品質に回る」という分担は、雇用を奪う話ではなく、足りない人手を補い、働き方を楽にする話として通せる。
自動化を社内で前に進める合意形成の型として参考になります。

特に以下の現場で効きます。
・物流・倉庫 — 搬送やピッキングの重労働をロボットへ。人は在庫・品質の管理に集中
・製造・工場 — 反復の多い運搬作業を、自然言語指示のロボットに段階導入する
・小売・EC — 拠点分散×倉庫自動化で、即日・超高速配送に対応する
・経営・現場管理 — 「自動化＋雇用＋教育」をセットで設計し、現場の抵抗を抑える
・人事・育成 — 自動化で空く人手を、判断業務やスキル習得へ再配置する

ただし、次世代Proteusはまだ研究施設で試験中で、欧州での導入は2027年前半の予定です(STARKは2027年までに欧州15拠点へ拡大)。
今日すぐ使える製品ではなく、数年かけて展開される計画段階の話です。
とはいえ「自然言語でロボットに指示する」という方向性は確実で、自社の現場のどの作業が機械化できるかを、今のうちに棚卸ししておく価値は十分にあります。

あなたの現場で、いちばん体力を奪っている反復作業はどれですか。
まずはそこを「機械に渡せる作業」として切り出すところから、物理世界の自動化は始まります。

[江藤@AIで1日を240時間にする男｜Radineer @RadineerE10]

わかります、これ完全に物欲くすぐってきますよね…！

個人的にグッときたのは、カメラ非搭載なところ。
一見"惜しい"に見えて、実は「盗撮を疑われない＝着けたまま人と話せる」って、業務で使ううえで地味に最強なんですよね。
視界に翻訳が出るのに、相手は身構えない。

しかも量販店とキャリアで普通に買えるのが今回の本番で、ガジェット好きの玩具から"現場の道具"になった瞬間な気がします。
まず1台、接客か商談で使ってみたくなりますね…！

[江藤@AIで1日を240時間にする男｜Radineer @RadineerE10]

スマホを一切出さず、76言語の翻訳が"視界に"出るAIメガネが、家電量販店の棚に並ぶ時代が来た。。。　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　

価格は税込8万7780円、翻訳は76言語対応、本体重量はわずか約38g、連続使用は最大約10時間🔥
ソフトバンク系のSB C&Sが、ThinkAR JapanのAIスマートグラス「AiLENS V1」を6月5日から国内で順次販売すると発表しました。
レンズ部に翻訳・通知・AIアシスタントの回答を表示し、スマホと連携してリアルタイム翻訳や通話、テレプロンプターをハンズフリーで使える1本です。
さらに、ソフトバンク株式会社が通信事業者として国内で初めて「Ray-Ban Meta（Gen 2）」の取り扱いも開始。
AIグラスがいよいよ"キャリア販路"に乗り始めました。

接客・商談・多言語対応の現場を持つ店舗、インバウンド対応企業の担当者は絶対にブクマして。
これは「スマホを見る時間」が現場から消える話。

押さえるべき6点👇
・76言語の翻訳を視界に表示 — 接客や会議、商談を想定し、訳文をレンズ内に出す。手元の画面を見ず、相手から目を切らずに多言語対応ができる
・テレプロンプター機能 — 原稿やメモをレンズ部に表示。プレゼンや配信で視線を外さず読め、営業商談や接客の補助情報を出す用途も想定
・YYSystem連携でアクセシビリティ — アイシンの文字起こしアプリ「YYSystem」に対応し、音声をリアルタイムで文字化して表示。聴覚障がいのある人の支援に効く。ただし専用ファーム更新が必要で、利用中は標準機能が使えない
・撮影機能なし＝プライバシー配慮 — カメラ非搭載。盗撮懸念で着用が嫌われる環境でも導入しやすく、店舗や医療現場の運用ハードルを下げる
・スペックも実用的 — Green MicroLEDディスプレイ（VGA 640×480px）、Bluetooth Low Energy 5.2、デュアルマイク・デュアルスピーカー。約30分で80％まで充電できる
・SBがRay-Ban MetaもMNO初取扱 — ソフトバンクが6月4日、MNOとして国内初めて「Ray-Ban Meta」を販売開始。販路がキャリアに広がった

法人視点での衝撃はこうだ…

これまでスマートグラスは「ガジェット好きの玩具」でした。
それが家電量販店とキャリアの販路に同時に乗った意味は大きい。
SB C&Sはトレテク！ソフトバンクセレクションと全国の家電量販店の一部で扱い、ソフトバンク本体は7月下旬から一部店舗でもRay-Ban Metaを扱う予定。
販売網が整うと、法人が試験導入する際の調達・サポートの壁が一気に下がります。

現場での価値は明快です。
両手が空いたまま76言語の翻訳が視界に出るなら、インバウンド接客や海外商談で「スマホ翻訳アプリを見せ合う」ぎこちなさが消える。
客の顔を見たまま訳文を読めるので、会話のテンポを崩さず信頼関係を保てます。
テレプロンプターは商談トークや研修講師の台本支援に効き、文字起こし連携はアクセシビリティ対応を現場の標準に変える。
キャリアが売る以上、普及スピードも従来のクラファン発デバイスとは桁が違うはずです。

特に以下の職種で、効きます。
・接客・販売 — 多言語客にハンズフリー対応し、売場で訳文を視界に出す
・インバウンド・観光 — 76言語対応でガイドや受付の多言語化を進める
・研修・人事 — テレプロンプターで台本支援、多国籍チーム研修を翻訳付きで回す
・医療・介護 — YYSystem連携の文字化で、聴覚に配慮した対応をその場で実現
・情シス・総務 — カメラ非搭載でセキュリティ要件が厳しい社内でも検討できる

ただし、AiLENS V1はスマホ連携が前提で、単体完結のデバイスではありません。
撮影機能がない分、写真・動画が必要な用途では使えず向き不向きがはっきりします。
76言語翻訳でも実会話の精度は言語や環境で差が出るため、商談や医療など失敗が許されない場面では事前検証が必須。
業務利用では通信回線や端末管理（MDM）など情シス面の検討も欠かせません。
まずは1部署・1用途で小さく試し、効果を測ってから広げるのが現実的です。

あなたの現場、まだ多言語対応を「スマホ翻訳アプリ」に頼っていませんか。
スマホを取り出し画面を相手に向け訳文を読み上げる——この数秒の中断が、接客の印象や商談の流れを地味に削っています。
両手と視線が空くデバイスが量販店とキャリアで買える今、まずは1台導入して自社の接客や商談で使い、精度と使い勝手を自分の目で確かめるのが現実的な第一歩です。

[江藤@AIで1日を240時間にする男｜Radineer @RadineerE10]

おお、そこまで動いてもらえるの最高に嬉しいです…！
「途中で切り分ける」がスッと入ったなら、もう半分できたようなものです。。。

ひとつだけ、棚卸しのときに記録しておくと後で効くのが「最初はAIに渡したけど、結局人がやった方が早かった」逆戻りタスク。
あれが一番リアルで、同じことで悩んでる人にとっての地図になります。
きれいに手放せた話より、「ここは人に戻した」という生々しい線引きこそ価値があるので。

[江藤@AIで1日を240時間にする男｜Radineer @RadineerE10]

ChatGPTを支えてきたMicrosoftが、ついに「自前のAI」でOpenAIと殴り合う側に回った。。。　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　

Microsoftが、開発者会議「Build 2026」で自社開発のAIモデル群「MAI」の新モデル7種を発表🔥
目玉は同社初の推論モデル「MAI-Thinking-1」で、コーディング能力の指標SWE Bench Proで53%を記録し、トップ級のClaude Opus 4.6と並ぶ水準。
さらにMicrosoft 365に常時いて先回りで仕事を進める自律エージェント「Scout」も投入。
AIを「借りる」会社だったMicrosoftが「自分で作る」会社へ舵を切った1本です。

経営者・情シス・DX推進・Microsoft 365を使う全社の方は絶対にブクマして。
これは「自社のAIをどのベンダーに握られるか」が変わる話。

押さえるべき5点👇
・MAI-Thinking-1はMicrosoft初の自社製推論モデル — 35Bが常時動く約1兆パラメータ級のMoE構成で、長文脈は256Kトークン対応。SWE Bench Pro 53%でClaude Opus 4.6並、数学のAIME 2025では97%。「OpenAIのモデルを使う会社」だったMicrosoftが、フロンティア級を内製できると示した
・学習データの"出どころのクリーンさ"を売りにした — 他社モデルからの蒸留をせず、商用ライセンス済みのクリーンなデータでゼロから訓練し、AI生成データも除外。法務・調達が気にする「そのAI、何で学習したの？」に答えやすい設計で、エンタープライズ利用を強く意識している
・7モデルで業務をまるごとカバー — 推論のMAI-Thinking-1に加え、コーディング用のMAI-Code-1-Flash（VS Codeの標準候補）、画像のMAI-Image-2.5（PowerPointで利用可）、43言語の文字起こしMAI-Transcribe-1.5、15言語の音声MAI-Voice-2。テキスト・画像・音声・コードを1つのエコシステムで揃えた
・OpenClawベースの自律エージェント「Scout」も投入 — Teams・Outlook・OneDrive・SharePointを横断し、会議調整・資料準備・納期確認・止まった意思決定の検知まで先回りする。常時稼働で本人に代わって動く新カテゴリ「Autopilot」の第1号
・重みのチューニングまで開放 — Foundryに加えOpenRouter・Fireworks・Basetenでも提供予定で、開発者がモデルの重みを直接調整できる。自社業務に合わせて作り込む前提が用意されている

法人視点での衝撃はこうだ…

日本企業の多くは「AI＝ChatGPT（OpenAI）」という前提でMicrosoft 365のCopilotを導入してきました。
だが今回、Microsoftが自前モデルを並べたことで、その前提が崩れ始めています。
ここで見るべきは性能比較そのものより、「Microsoftが特定ベンダーに依存しない選択肢を社内に持った」という構造変化。
ユーザー企業も同じで、これからは「どのAIが賢いか」だけでなく「自社のAIをどのベンダーに握られているか」を意識する局面に入ります。

とくにScoutは日本の現場への含意が大きい。
すでに毎日使っているMicrosoft 365の中に、常駐して先回りするエージェントが入ってくる。
「AIを使いに行く」から「AIが業務に最初からいる」へと、使い方の前提が変わります。

特に以下の職種で、今から考える価値があります。
・情シス・DX推進 — Copilotの裏で選べるモデルが増える前提で、ベンダーロックインと権限・データ保護（Purview連携）を再点検
・経営企画 — 「AIベンダー一社依存」のリスクを経営アジェンダに乗せ、複数モデルを使い分ける方針へ
・営業・バックオフィス — Scoutの常駐を前提に、定型の調整・確認業務をどこまで任せるか棚卸し

ただし、ベンチマークの数字は条件付きの実力であって、自社業務でそのまま出る保証はありません。
Scoutも現在は一部顧客向けのプライベートプレビュー段階で、全社で即日使えるわけでもない。
「Microsoftが自前モデルを持った」という構造変化を押さえつつ、導入の是非は自社タスクでの検証とガバナンス設計とセットで判断するのが正解です。

自社のAIは今、どのベンダーにどれだけ握られていますか。
1社依存に不安があるなら、選択肢が増えた今が見直しのタイミングです。

[江藤@AIで1日を240時間にする男｜Radineer @RadineerE10]

まさにそこなんですよね…！
「リサーチ→資料化が繋がる」の先で、最後に効くのが構成のコントロール。

AIが"それっぽい資料"を出すのは一瞬になりました。
でもビジネス資料の価値って、中身の正しさと同じくらい「どの順番で、何を立てて伝えるか」にあって。
そこが崩れると、情報は揃ってるのに刺さらない資料になる。
自動生成が当たり前になるほど、逆に構成を握れるかが差別化になりますよね。

Tosea AI、長いPDFやレポートを構成の整ったスライドに、という方向、まさに一番おいしいところを突いてる気がします。
"集める・書く"はコモディティ化しても、"構造化して伝える"は最後まで価値が残る領域だと思うので。

[江藤@AIで1日を240時間にする男｜Radineer @RadineerE10]

調べて、まとめて、資料にする…このリサーチ作業、まるごとAIに任せられる時代がついに来た。。。

GoogleがAIノートツール「NotebookLM」をGemini 3.5と新エージェント機能で大幅強化してきた🔥
これまでのNotebookLMは「自分でアップロードした資料を読み解く」ツールでしたが、今回の強化で、チャット内でウェブ検索・分析・資料作成までAIが自律的にこなす"リサーチエージェント"へ進化。
しかも、どの情報をどう辿ってその結論に至ったかという思考プロセスまで可視化されます。
提供はGoogle AI UltraユーザーやWorkspace企業から順次開始され、無料ユーザーにも拡大予定です。

リサーチ・情報整理・レポート作成に毎週時間を溶かしている人は、絶対にブクマして。
これは「誰が・どこで・どう調べるか」が根本から変わる話です。

押さえるべき6点👇
・チャット内でウェブ検索まで自律実行 — これまでは自分で集めた資料が前提でしたが、今は不足している情報をAIが自分でウェブまで探しに行く。「資料を集める」という最初の重い工程ごとAIに渡せるので、着手のハードルが一気に下がる
・思考プロセスが見える — どの情報をどう辿って結論に至ったかが可視化される。AIの答えを鵜呑みにせず、根拠をさかのぼって検証できるので、そのままビジネス判断の材料に乗せやすい。ブラックボックスにしないという設計が法人利用では効く
・PDF・PowerPointなど多様な出力に対応 — 調べて終わりではなく、調査結果をそのまま提案資料やレポートの形に書き出せる。「調べる→まとめる→資料化」という分断された3工程が、ひとつの流れの中で完結する
・Gemini 3.5搭載で分析力が一段強化 — 大量の資料を横断して要点・矛盾・抜けを引き出す精度が上がった。複数のソースを束ねて比較・統合する分析が、人手をかけずに回るようになる
・出典に根ざした回答が基本 — アップロードした資料とウェブ上の出典をベースに答えるため、根拠のない作り話（ハルシネーション）が出にくい。出典付きで返ってくるので、引用元の確認や裏取りも速い。社外に出す資料ほど「どの一次情報に基づくか」が問われるが、その追跡可能性が最初から組み込まれている
・Google AI Ultra・Workspace企業から順次提供、無料にも拡大予定 — まず有料・企業ユーザーから、その後に無料ユーザーへ広がる。自社がどの経路でいつ使えるようになるかを今のうちに把握しておくと、提供開始と同時に動ける

法人視点での衝撃はこうだ…

リサーチは、職種を問わず発生する"見えない時間泥棒"の代表格です。
市場調査、競合分析、業界レポート、提案書の下調べ…どれも「情報を集める→読み込む→構造化する→資料にする」という重い工程の連続でした。
今回の強化で、この一連がチャットの中で自律的に回る。
人間の仕事は「何を調べさせるか」と「出てきた結論をどう判断するか」に絞られていきます。

これまでのNotebookLMは「自分で集めた資料を読み込ませる」前提だったので、結局その資料を集める手間は人間に残っていました。
今回いちばん大きいのは、その"集める"工程までエージェントが引き受けた点です。
検索して、読んで、束ねて、書き出す…人間が複数のツールとタブを行き来して数時間かけていた作業が、ひとつのチャットの中でつながる。
ここが今回の強化の本丸です。

つまり競争軸が「調べられるか」から「何を問い、どう使うか」へ移る。
同じツールを持っていても、問いの設計と出力の使いこなし次第で成果に差がつく時代に入ります。
たとえば競合5社の動向調査に半日かけていたとして、その大半をAIに回せれば、空いた時間を「その調査結果を自社の戦略にどう落とすか」という人間にしかできない判断へ再配分できる。
出せる提案の量と深さが、そのまま変わってきます。

特に以下の職種で効きます。
・経営企画・マーケ — 市場や競合の調査を自律実行させ、判断と戦略づくりに時間を寄せる
・営業・企画 — 提案前の業界・顧客リサーチを資料化まで一気にAIへ回す
・コンサル・士業 — 大量資料の横断分析を高速化し、調査から納品までのスピードを上げる
・情シス・管理部門 — 社内文書を横断した調査・要約を外部に出さず内製で完結させる
・人事・広報 — レポートや説明資料の下調べと初稿づくりを自動化し、確認に集中する

ただし、エージェント機能やGemini 3.5搭載はGoogle AI UltraユーザーやWorkspace企業から順次提供で、無料ユーザーへの全面展開はこれからです。
出力の品質は入れるソースの質と問いの立て方に大きく左右されるため、出てきた結論はそのまま提出せず、可視化された思考プロセスと出典を人間が必ず確認する前提で使ってください。
まずは手元の社内資料を1つ入れて、調査から資料化までの品質を自分の実務で確かめるところから始めるのが現実的です。

あなたのリサーチ業務、まだ全部を手作業でやっていませんか。
まずは調べたいテーマを1つ、NotebookLMに任せて、どこまで資料の形に近づくかを試すのが入口です。
調べる側で消耗するのではなく、問いを立てて使う側に回りましょう。

[江藤@AIで1日を240時間にする男｜Radineer @RadineerE10]

そこに反応されるの、めちゃくちゃ分かります…。
実ブラウザQA、自分も一番ゾクッときた機能でした。

凄いのは「速い」こと以上に、作る→動かして確かめる→直す のループがAIの中で閉じる点だと思ってて。

1人開発の本当のボトルネックって、書く速度じゃなく「自分が書いたものを客観的にレビュー・テストする目」が足りないことなんですよね。
徹夜で書いたコードを翌朝バグだらけで見つける、あれです。
そこを実Chromiumで自動検証＋自動修正までやられると、1人なのに"もう一人の自分"がQAしてくれる状態になる。

なので効いてくるのは👇
・生成速度（10倍）より、検証が勝手に回ること
・その結果、人に残るのは「何を作るか」と「これで出すかの最終判断」

速さの先で、判断の比重が上がる。いい時代になってきましたね…！

[江藤@AIで1日を240時間にする男｜Radineer @RadineerE10]

1人の開発者を、CEO・デザイナー・QAまで揃った"開発チーム"に変えるClaude Code設定がヤバすぎる。。。

Y CombinatorのCEO Garry Tan氏が公開した「gstack」、公開3ヶ月でスター10万超え。
23のスキルで、考える→設計→実装→レビュー→テスト→出荷までを1本のパイプラインで回します。

少人数で開発から出荷まで内製したい人は、絶対にブクマして。

注目の3点👇
・スプリント自動化 — 計画から出荷・振り返りまでコマンドで実行
・デザインシステム — リサーチ→バリエーション探索→実装コード生成
・実ブラウザQA — 本物のChromiumを起動してバグ検出・自動修正

[江藤@AIで1日を240時間にする男｜Radineer @RadineerE10]

わかります、そこが今回いちばん熱いポイントですよね🔥

新しいツールを覚える負担も、情シスの審査待ちもなしで、いつものNotionのエンジンだけが最先端に変わる。
導入の摩擦がほぼゼロなのが本当に効きます。

ひとつだけ、オンにする前に押さえておくと安心なのが👇
・Fable 5はAnthropic側が通信を30日保持するため、管理者のデータ保持同意が必須（同意しないと使えない）

なので「現場で試したい→管理者がOKを出せるか」だけ先にすり合わせておくと、スムーズに展開できます。
逆にここさえ通れば、定額の中で最強モデルを使い倒せる。
いい時代になりました。
試した感触、よければまた教えてください！

[江藤@AIで1日を240時間にする男｜Radineer @RadineerE10]

散らかったメモを放り込むだけで、動くプロジェクト計画に変えてくれる。。。

NotionがAnthropicの最新フロンティアモデル「Claude Fable 5」をNotion AIに統合しました🔥
Anthropicが一般公開したばかりの"最強クラス"のAIが、もう普段のNotionの中で使えます。
Notionは「最も複雑なカスタムエージェントやワーカーの背後で使うモデル」と位置づけ、最難の多段作業で自社の内部ベンチマーク最高値を更新したと発表。
対象はBusinessプランとEnterpriseプラン。
新しいツールを増やすことなく、いつものワークスペースのエンジンだけを最先端に差し替えられます。

Notionを業務で使っている人、社内のAI導入を決める立場の人は、絶対にブクマして。
「ツールを増やさずに最強AIを入れる」現実的な一手です。

押さえるべき7点👇
・昨日出た"最強モデル"がもうNotionに — Anthropicが6月9日に一般公開したFable 5を、Notionが即日統合。フロンティアモデルが出た翌日に主要SaaSで使えるスピード感が、エコシステムの成熟を物語る
・複雑な多段作業ほど効く — Notionは「最も複雑なエージェント・ワーカーの背後モデル」と位置づけ。散らかったメモを機能するプロジェクト計画に変換するような、何段階もある作業でこそ本領を発揮する
・チャット画面から簡単にオン — 難しい設定は不要。Notion AIをオンにし、モデル選択でFable 5を指定するだけ。ユーザーからは「思考モードでも速い」「挙動が安定」「精度が高い」との声が上がっている
・Business/Enterpriseプランで提供 — 対象はBiz・Entプラン。初期は追加コストなしでプラン内で使える点が好評で、高額なモデルを定額の中で使い倒せるのが大きい
・用途でモデルを使い分け — Enterprise SearchなどでAIモデルを切り替え可能。高度なタスクにはFable 5、軽い作業は他モデル、と仕事に合わせて選べる
・MiroなどもFable 5に対応 — Notionだけでなく他の業務ツールも続々対応。普段の道具立てを変えずにAIだけ最強化する流れが一気に広がっている
・AnthropicとNotionの連携は深化中 — Notion MCPでClaudeから直接ワークスペースを読み書きでき、Claude Managed AgentsのPrivate Alphaも進行中。今回の統合は単発でなく、両社のエコシステムが噛み合っていく流れの一部だ

法人視点での衝撃はこうだ…

いちばんの価値は「新しいツールの導入も学習も要らない」点です。
AI導入でいつも壁になるのは、現場が新ツールを覚える負担と、情シスの審査でした。
今回はそれが要らない。
すでに社内に根付いたNotionの中で、エンジンだけが最先端に変わる。
だから現場の抵抗が小さく、立ち上がりが速い。
コスト面でも、本来は高額なFable 5がプランに同梱されるため、トークン消費を気にせず使える。
AI導入で読みにくい「従量課金の不安」を、定額の中に閉じ込められるのは大きな利点です。

ただし見落としてはいけないのがデータの扱いです。
Fable 5を使うには、Anthropicが通信を30日間保持するポリシーへの管理者同意が必須になります。
同意しないと使えません。
Enterpriseでは通常「データを外に残さない」前提で契約しますが、Fable 5だけはこの保持に管理者がOKを出す必要がある。
つまり導入の意思決定が、現場ではなく管理者・情シスの承認に移ります。
ここを誰がどう通すかが、実際の利用可否を分けます。

特に以下の現場で効きます。
・経営企画・PM — 散らかった情報をプロジェクト計画や要件に一気に構造化
・営業・カスタマーサクセス — 顧客情報を集約したNotion上でAIに下調べや資料化を委任
・情シス・管理部門 — 新ツールを増やさず、既存ワークスペースでAI活用を統制下に置ける
・バックオフィス全般 — 議事録・メモ・タスクの整理を、いつもの画面のまま自動化
・経営層 — 「ツール追加なしでAIを入れる」を現実的な第一歩として検討できる

ただし、Fable 5の利用にはAnthropicの30日データ保持への管理者同意が必須で、機密情報を扱う場合は特に慎重な判断が要ります(訓練には使われず期間後に削除されますが、社外保持そのものを避けたい企業もあります)。
また初期は追加コストなしでも、将来的に従量課金へ移る可能性が指摘されています。
性能だけで飛びつかず、データの扱いとコスト条件を社内で確認してから有効化するのが現実的です。

まずは管理者と「保持ポリシーに同意できるか」をすり合わせた上で、いちばん散らかった案件をひとつFable 5に整理させてみてください。
ツールを増やさずに最強AIを試せる今が、いちばん身軽な入口です。

[江藤@AIで1日を240時間にする男｜Radineer @RadineerE10]

Phi-4-reasoning、そこに注目されるの渋くて最高です。。。

おっしゃる通りで、自分も「OpenAIに追いついた/超えた」という勝負は、もう本質じゃない気がしてます。

衝撃なのは、あのサイズ（小型）でo3ミニ級の推論が出るという事実のほう。
これが意味するのは、競争軸が「最強の1モデルを誰が持つか」から「用途ごとに"ちょうどいいサイズ"を自前で回せるか」へずれた、ということなんですよね。

小さくて十分賢いモデルが揃うと、効いてくるのは逆方向で👇
・全部を巨大フロンティアに投げる必要がなくなる
・コストが落ち、オンプレや自社環境で"握れる"範囲が広がる

つまりPhiの躍進は「OpenAI超え」の話というより、AIを"借りる"前提そのものを崩す話。
元ポストで書いたベンダー依存からの脱却と、地続きなんだと思います。

[江藤@AIで1日を240時間にする男｜Radineer @RadineerE10]

「頼む」という工程自体が溶けていく感覚、めちゃくちゃ分かります。。。

ただ自分は、消えるのは「作ってもらうために待つ」工程であって、「何を作るか決める」仕事はむしろ希少になると見てます。

ハードルが下がると、誰でも作れる→作れること自体には価値がなくなる。
そうなると効いてくるのは「そもそも何を・なぜ作るのか」を言語化できる力。
Sitesに投げる一文の質が、出来上がるものの質をそのまま決めるので、結局そこが分かれ目になるんですよね。

あと地味に効いてくるのが逆方向で👇
・誰でも作れる → 社内にツールが乱立する
・だから「やめる・統合する・捨てる」判断が新しい仕事になる

「頼む」が消えた先に待ってるのは、たぶん「課題を定義する力」と「作らない判断」。
手を動かす人が要らなくなるぶん、問いを立てる人の価値が上がる…そんな移り方をする気がしてます。

[江藤@AIで1日を240時間にする男｜Radineer @RadineerE10]

「社内ツールはエンジニアに頼むもの」という常識、終わったかもしれない。。。　　　　　　　　　　　　　　　　　　

OpenAIが、Codexに新機能「Sites」を追加🔥
「@Sites」と入力して指示するだけで
チームダッシュボード・プロジェクト管理ボードなどのアプリを生成し、プライベートURLで社内共有できる。
同時に、営業・データ分析など役割別プラグイン6種とAnnotations拡張も公開。
Codex責任者ローハン・ヴァルマ氏は「技術スキルに関係なくソフトウェアを作れる」と明言した。
非エンジニアの社内ツール内製が、現実になった1本です。

経営者・情シス・DX推進・人事・営業企画・バックオフィス責任者の方は絶対にブクマして。
これは「誰がツールを作るか」の前提が変わる話。

押さえるべき5点👇

・Sitesは「指示するだけ」で業務アプリが立ち上がる — 財務モデルからシナリオプランナーを、ローンチ資料から最新情報が集まる「生きたハブ」を生成できる。しかも静的ではなく「詳細が変わったら自動更新して」と頼める。Business・Enterpriseプランでプレビュー提供開始、URLでチーム全員に共有可能

・役割別プラグイン6種でノーコードの職種別業務が可能に — データ分析・クリエイティブ制作・営業・プロダクトデザイン・公開株投資・投資銀行の6種。関連アプリ・スキル・指示・手順を束ね、合計62アプリ・110スキルを内包。営業ならSalesforce/HubSpot連携で重要顧客の抽出から商談準備・フォローアップまで、コーディング不要でこなせる

・Annotations（注釈リファイン）がドキュメント・表・スライドにも拡張 — これまでコード修正に使われていた「直したい箇所を指定して指示する」機能が、文書・スプレッドシート・スライドに拡大。初稿を一から作り直さず、気に入った部分はそのままに必要な箇所だけ磨ける。AIが「初稿後の反復・判断」に効くようになった

・利用の主役はもはや非開発者 — Codexは週500万人が利用し、アナリスト・マーケター・営業・デザイナーなど非開発者が全体の約2割を占め、しかも開発者の3倍速で増えている。「コーディングツール」から「あらゆる職種の作業ツール」への移行が、数字で裏付けられた

・オープンエコシステムへの布石 — パートナーが独自プラグインをCodexとChatGPTに直接展開できる仕組みを構築中。Vercel・Wix・Figma・Webflowなどとサイト連携も進行。「業務ごとに専用ツールが生成・流通する」基盤を狙っている

法人視点での衝撃は…

これまで社内の業務ツールは「要件を整理して、情シスや外注に依頼して、数週間〜数カ月待つ」のが当たり前でした。
問題は、その待ち時間とコストが、現場の小さな改善要望をことごとく握りつぶしてきたという構造。
「ダッシュボードが欲しい」「この申請フローを可視化したい」程度の要望は、ROIが見合わず後回しにされ続けてきた。

Sitesと役割別プラグインが変えるのは、まさにこの「依頼して待つ」前提です。
現場担当者が自分の言葉で指示するだけで、その日のうちに使えるダッシュボードやプランナーが立ち上がる。
固定SaaSを増やす代わりに、業務ごとに使い捨ての専用ビューを生成するという発想の転換が起きています。

つまり日本企業のIT投資の問いも、「どのSaaSを導入するか」から「現場が自分でツールを作れる環境をどう整えるか」へ移るということ。
ここで情シスの役割は「作る人」から「安全に作らせるガバナンスの設計者」に変わります。
Business/Enterpriseでは管理者がアプリ権限やSites有効化を制御できる設計になっており、内製の自由度とセキュリティ統制を両立させる前提が組み込まれています。

特に以下の職種・部門で、今から試す価値があります。
・情シス・DX推進 — 小規模な社内ツール要望をSitesで内製化し、開発バックログの渋滞を解消。同時に権限・公開範囲のガバナンス設計に着手
・営業・営業企画 — 営業プラグインでCRM連携の商談準備・フォローアップ・失注リスク確認を自動化し、商談時間を確保
・経営企画・財務 — 財務モデルからシナリオプランナーを生成し、役員が前提条件を比較できる意思決定ビューを即席で用意
・バックオフィス・人事 — 申請状況やプロジェクト進捗の可視化ダッシュボードを依頼ゼロで内製
・マーケティング — クリエイティブ制作プラグインでキャンペーンボードや広告バリエーション作成を巻き取る

ただし、SitesはBusiness・Enterpriseプランでの「プレビュー提供」であり、全プラン・全機能が即日フル稼働するわけではありません。
また「技術スキル不要」とはいえ、生成物の正しさ・セキュリティ・社内データの取り扱いは人間の確認とガバナンス設計が前提です。
「誰でも作れる」を「誰でも野放しに公開していい」と混同すると、シャドーITの温床になります。
内製の自由度を上げるほど、権限管理とレビュー体制をセットで設計するのが正解です。

自社の「情シスへの依頼待ちで止まっている小さな業務改善」、いくつ思い浮かびますか。
1つでもあるなら、それをSitesで試すところから始めるべき1本です。

[江藤@AIで1日を240時間にする男｜Radineer @RadineerE10]

ソース元はこちら👇
https://t.co/DWw7QiNOBE

[江藤@AIで1日を240時間にする男｜Radineer @RadineerE10]

ソース元はこちら👇
https://t.co/1GQ5L3Kbnj

[江藤@AIで1日を240時間にする男｜Radineer @RadineerE10]

Google検索の「AIによる概要」に、自社の記事を勝手に要約させない、その選択肢がついに認められそうだ。。。

英国の競争・市場庁（CMA）が、Googleに新たな要件を打ち出した。
検索結果の冒頭に出る「AIによる概要」から、自社コンテンツを除外できる仕組みを用意せよ、という内容だ。
これまでは検索インデックスから記事ごと消さない限り、AI概要への利用を止められなかった。
その「全部か無か」を崩す一手になる。

オウンドメディアやブログで集客する企業は、絶対にブクマして。
「検索流入」と「AIへの要約提供」を、初めて切り離して判断できる話です。

押さえるべき5点👇
・これまでは「全部か無か」 — 検索に出せば自動でAI概要にも使われ、嫌なら検索ごと消すしかなかった
・検索とAI概要を別々に選べる — 「検索には出すが概要には使わせない」が可能になる
・ゼロクリック化への対抗手段 — 概要で用が済む離脱を防ぎ、クリック導線を守れる
・露出かクリックか — 認知狙いは概要に出し、来訪させたい記事は除外、と出し分けできる
・現時点は英国・CMA管轄 — 日本に同制度が来る保証はないが、考え方は先取りの価値あり

法人視点での衝撃はこうだ…

これは規制が、コンテンツを持つ企業の交渉力を取り戻させる動きです。
労力をかけた記事をAIにタダで要約され、クリックは奪われる…打ち手のなかったこの状況に、初めて「使わせない」カードが配られる。
今後は記事ごとに「AI概要に出すか・除外するか」を、目的から逆算して決める時代に入ります。
概要に出ること自体は悪ではなく、認知を取りたい商材ならむしろ要約させて名前を広げる手もある。
除外は万能の正解ではなく、目的次第で使い分ける道具です。

特に以下の職種で効きます。
・マーケ・広報 — AI概要への出し分けを前提にコンテンツの役割を再設計
・オウンドメディア運営 — 流入を守る記事と認知を取る記事を切り分ける
・EC・店舗集客 — 購入直結ページのクリックを概要から守る
・SEO・Web担当 — 除外が検索順位に与える影響を実測して運用に組み込む

ただし、これは英国CMAがGoogleに課す要件で、現時点で日本に同種の制度はありません。
除外が検索順位や表示にどう響くかも未知数で、流入が落ちる副作用もあり得ます。
小さく試して効果を測りながら判断を。
正式な適用範囲は一次情報で確認してください。

あなたの会社の記事、AIに要約されてクリックを奪われるだけで終わっていませんか。
「検索には出す、でも概要には使わせない」が現実になりつつある今、自社コンテンツの出口をどう設計するかを先に考える価値があります。

[江藤@AIで1日を240時間にする男｜Radineer @RadineerE10]

ソース元はこちら👇
https://t.co/5EaZhN531O

[江藤@AIで1日を240時間にする男｜Radineer @RadineerE10]

AIが、自分の後継となる次のAIを設計し始めた…その開発元のAnthropicが「ブレーキを用意しろ」と。。。

Anthropicが、AIが自らの後継AIを設計・訓練する「再帰的自己改善」のリスクに警鐘を鳴らした。
同社はマージするコードの8割超を、すでにClaude自身が書いていると公表している。
AI開発という工程そのものがAIに置き換わり、AIがAIを加速させるループが回り始めた。
だからこそ、開発を意図的に減速・一時停止できる仕組みを組み込むべきだと提言した。

AIを業務に入れる経営層・DX・法務は、絶対にブクマして。
「AIに任せる仕事を、止められる設計にしているか」という今すぐ効く問いです。

押さえるべき5点👇
・Claudeが自社コードの8割超を執筆 — 最先端企業が開発の大半をAIに任せている事実
・AIがAI開発を加速する「ループ」 — 進歩の速度自体が自己加速しうる
・減速・一時停止の提言 — 「速く作る」でなく「止められる構造を先に作れ」というガバナンスの話
・当事者が自らブレーキを求める異例さ — それだけ切迫しているという裏返し
・企業のAI運用に直結 — 「暴走時に止められるか」「人間が介入できるか」は同じ構造

法人視点での衝撃はこうだ…

この提言は、AI導入を進める全企業のガバナンス設計に読み替えられます。
多くの会社が「どれだけ任せられるか」を競う一方、当事者は「いつ・どの条件で止められるか」を先に設計しろと言う。
止める仕組みは後付けが難しく、走り出してからでは間に合わない。
実務では難しい話ではなく、いきなり全自動にせず「AIが下書き→人間が承認して実行」を挟む、自律範囲を影響の小さい作業から広げる、一定額・件数超は承認必須にする、こうした手綱を最初から織り込むことがブレーキになります。
怖いのは任せること自体でなく、止める手段を用意しないまま範囲を広げることです。

特に以下の職種で効きます。
・経営・DX — 「止められる設計」を方針に明文化し全社の前提にする
・法務・コンプラ — AIの自律実行への承認・停止ルールを規程化する
・情シス — エージェント運用に人間の介入点と監視を組み込む
・事業責任者 — 自動化する範囲と人間が判断を握る範囲を線引きする

ただし、これはAnthropicの提言であり、法的拘束力を持つ規制ではありません。
再帰的自己改善も「明日起きる」確定話ではなく、複利的に効率化が続く穏当なシナリオが最も現実的とされます。
煽りでなく「任せる範囲を広げるほど、止める仕組みの重要性が増す」という設計原則として読むのが妥当です。

あなたの会社のAI、想定外の動きをしたとき止められますか。
任せる範囲を広げる前に「ブレーキ」を設計に含める…最先端の当事者のこの自己規律は、規模を問わず借用できます。