浅井伸一 | AIでAIを開発する人

(株)AOHA LAB Founder🧬 / CEO
👤リクルート(スタサプ) → 探究学舎 → 起業 → 教育大手(→副業起業。AI開発・研修会社)
🧠AI社員たちと起業・新規事業・出版をする実践を発信
📘著書『社長は会社員、社員はAI』3/20発売➡️

[浅井伸一 | AIでAIを開発する人 @ShinchanHakusen]

エンジニアではない人が、Claude Codeでつくって出してくる。それを止めるのではなく、仕様・レビュー・脆弱性の確認が自動で回る仕組みで受け止める。バイブコーディング時代の役割分担として、いい形だと思う。

僕も、娘を抱いたまま、声だけで試作品をつくっている。だから、つくる側の気持ちはよく分かる。同時に、決めている線がある。作業机と、公開する店は違う。

試作では、使う人を一人に絞る。本物の個人情報は預からない。ログインや決済、外部への公開は入れない。つくったら、空入力や二度押しで、いじわるに触る。人に使ってもらう段階では、分からないところを専門家に確認する。

簡単に試せることと、簡単に責任を負えることは、同じではない。その間を埋める仕組みが、これから大事になる。

[connect24h @connect24h]

ちょっと笑ってしまった。

>非エンジニアの社長がClaude Codeで開発し始めた

これをSDD（Software Design Document: ソフトウェア設計仕様書）をベースにしたClaude Codeのプラグイン（cc-sdd)を使って、アクセス制御とかの仕様を厳格化、CodeRabbitでコードレビューを自動化、Takumi Guardで脆弱性のあるライブラリをブロックという自動でループする仕組みを導入。CTOの仕事とはこういう感じですね。

詳しくはリンク先の記事で

[浅井伸一 | AIでAIを開発する人 @ShinchanHakusen]

https://t.co/E1CiIYyUie

[浅井伸一 | AIでAIを開発する人 @ShinchanHakusen]

「コードは読まないけど、文章はまだ読む」。AIコーディングで人がどこを見るのか、という線引きとして、とても腑に落ちた。

僕も、Claude CodeやCodexに声で指示して、試作品をつくっている。自分の仕事は、全部のキーを叩くことから、方向を決めることへ移った。見ているのは、コードの一行一行ではない。誰が困っているのか、どこで止めるのか、だ。

ただ、気になることもある。形になったものを手に入れることと、それを判断できるようになることは違う。AIエージェントが書いたものを、初日から承認する役になった人は、何を見ればいいのかを、どこで覚えるのだろう。

残したいのは手作業の量ではなく、判断を練習する機会だ。まずは出力に、「どこが間違っている可能性があるか」と聞くところから始めたい。

[hasevr @hasevr]

AIコーディングに乗り換えたので、研究室学生へのメッセージのつもりで書きました。これも Co-Authored-By Claudeですが、ちゃんと直してます。コードは読まないけど、文章はまだ読みますね。https://t.co/o9YQXE6Tst

[浅井伸一 | AIでAIを開発する人 @ShinchanHakusen]

次期学習指導要領の審議まとめ。「深い学び」とは何かを、これから形にしていく段階だという指摘に同意する。生成AIの時代に、ここは避けて通れない。

僕は、深い学びを二つに分けて考えている。目の前の問題が解けること。次の問題を、自分で解けるようになること。AIチューターに聞けば、前者はすぐ手に入る。後者は、助け方の設計しだいだ。

仕事でも、同じことが起きている。きれいなスライドはすぐにできる。でも、どこが悪いか分かる人は、同じ速さでは育たない。だから僕は、効率化の中に、学ぶための摩擦を意図的に残したい。聞く前に仮説を一つ書く。ときどき、助けを外して試す。

AIが答える時代に、人はどこで判断する力を育てるのか。学校と会社で、同じ問いが立っている。

[島田英昭 @shimadahideaki]

教育業界で10年以上仕事したい人は必見！

次期学習指導要領等に向けた審議まとめ
https://t.co/kI3ZCL91tE

ボリュームがありすぎて細かいところは見ることができていないが、この方向性に賛成。特に「深い学び」ってなんだ？？というのをこれから議論して作っていくんだと思う。認知科学・認知心理学の出番だ！

[浅井伸一 | AIでAIを開発する人 @ShinchanHakusen]

生成AIのすごさは、未解決問題を解くことより、すぐ答えずに「ここまでは分かる？」と問い返せるところにある。この感覚に、強くうなずいた。

LLMは、聞けばすぐ正解を返す。でも、AIの支援つきで解けることと、支援なしで次を解けるようになることは別だ。高校数学の実験でも、ガードレールのない生成AIで練習中の成績は上がったのに、AIを外すと不利益が見られた条件が報告されている。

僕はいま、相手の状態に合わせて、待つ・問い返す・ヒント・説明を選ぶAIコーチを試作している。入口にした問いは「円周率は3.05より大きいのか」。難しいのは、「考えている」と「固まっている」が、外からはよく似ていることだ。

結果は、まだ出ていない。ただ、問い返しや沈黙は、相手が動ける余地であってほしい。

[けんちょん @drken1215]

個人的には、今 AI が数々の数学の未解決問題を解きまくっていることよりも、もっとずっと衝撃を受けたことが 3 年前にあって……

……僕が「数学の問題がわからない高校生」のフリをして、問題の質問をした時に、最初の GPT が「ここまでは分かる？」みたいな会話して来た時の方がゾッとしたのだった

[浅井伸一 | AIでAIを開発する人 @ShinchanHakusen]

https://t.co/12V1f75rAY

[浅井伸一 | AIでAIを開発する人 @ShinchanHakusen]

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[浅井伸一 | AIでAIを開発する人 @ShinchanHakusen]

AIがつくれるなら、人はもうスキルを学ばなくていいのか。
僕は、むしろ学ぶ意味があると思っている。

たとえば、PowerPoint。資料を何度もつくり、相手の反応を見てきた人には、「この順番なら伝わる」「この図だと誤解される」という判断の蓄積がある。

AIが資料をつくっても、その経験は使える。出てきたものを見て、どこがよくて、何を直すべきか、具体的に伝えられるからだ。

僕はAIを、ものすごく優秀な新人だと思って接している。速く形にしてくれる。でも、任せる側にも、成果を見極める目が必要だ。

すべてを手作業でつくり続ける必要はない。それでも、その分野を学び、実践し、自分の基準を育てる意味はなくならない。

AI時代のスキルは、つくるためだけでなく、見極めて、よりよくするためにも生きる。

[けんすう @kensuu]

AIに「もっとこうした方が良くないですか」というと「その通りです」「こういう理由でそれは正しいです」と言ってきて「そう思うなら最初からやれよ」という気持ちになってたんですが、

最近は「悪くないですね・・・」とかだけ送ると、「あ、やべ、これじゃダメなんだな」って思って考えてくれるので、

変にフィードバックをするよりも、不穏な空気を出すだけの方がワークする？という仮説が出てきました。

[浅井伸一 | AIでAIを開発する人 @ShinchanHakusen]

https://t.co/OVjcFEi7Fo

[浅井伸一 | AIでAIを開発する人 @ShinchanHakusen]

機械学習の教材に誰でもアクセスできるのは、ほんとうにありがたい。そのうえで気になるのは、アクセスできたあとのことだ。

良い教材に手が届くことと、本人の中に「もっと知りたい」が生まれることは、同じではない。面白がれるかどうかには、時間や安心や疲れも関わる。

生成AIをAIチューターにするなら、プロンプトで自分用のガードレールをかけたい。「答えはまだ出さず、最初の間違い一か所だけ教えて」。支援つきで解けることと、支援なしで解けるようになることは別だからだ。僕はいま、この助け方を設計したAIコーチを試作している。

知識へのアクセスは開いてきた。次に開きたいのは、知的好奇心の入口だ。

[はやたす@著書【Pythonブートキャンプ】 @hayatasuuu]

慶應義塾大学の「機械学習基礎」の講義スライドが
11回分まとめて無料公開されてる。

・PythonとPyTorchのコーディング
・順伝播型ニューラルネット
・最適化と誤差逆伝播法
・畳み込みニューラルネット（CNN）
・再帰型ニューラルネット（RNN）
・注意機構とTransformer
・深層生成モデル
・強化学習の基礎

コーディングの回では、ChatGPTを家庭教師にしてコードを学ぶやり方まで扱っています。

https://t.co/NWeXaWOe9k

[浅井伸一 | AIでAIを開発する人 @ShinchanHakusen]

AIエージェントがサンドボックスの外に出るとき、別のエージェントが可否を判定する。ガードレールとして面白い設計だ。それでも、Human-in-the-loopは別に残したい。

エージェントが自律的に動くと、間違いも一緒に実行される。だから僕は「どこまで権限を渡すか」より先に、「どこで止めるか」を決める。候補三つまで。カートまで。購入の直前まで。承認の前に見る項目も固定している。商品名、個数、金額、送料、届け先。

以前、ブラウザ操作エージェントが、ログインと本人確認の画面で止まった。僕は、それでいいと思った。認証情報まで全部渡す必要はない。

フルオートは完成形ではない。承認ポイントを残したまま、途中の工程だけを自動化する。

[うみゆき@AI研究 @umiyuki_ai]

Tiboの改善orリセットチャレンジ２日目。今日はCodexのAuto-review機能の無料化。Auto-reviewって何じゃ？というとCodexがサンドボックスの外で作業する時にレビュー用の別のエージェント（中身は5.6Luna）がそんな事して大丈夫かチェックする。アカン操作しようとしてたら拒否してくれる。この機能は今まではフツーにCodex容量消費してたけど無料になった。いいね。タダならなにも考えずにとりあえずオンで…と思ったらChatGPTデスクトップアプリにオートレビューの設定項目無いぞ？無いって言ってる人一杯いる。なんやねん

[浅井伸一 | AIでAIを開発する人 @ShinchanHakusen]

https://t.co/NMhinVZ6nj

[浅井伸一 | AIでAIを開発する人 @ShinchanHakusen]

「笑って、考える」。この順番は、生成AIの時代ほど効くと思っている。

笑ったあとで、仕組みを知りたくなる。仕組みが分かると、試したくなる。試すと、自分の仕事に使える場所が見えてくる。「面白い」と「役に立つ」は、敵同士ではない。

教育は1を100にすることだと考えられがちだ。でも僕がやりたいのは、その手前の0→1。興味がなかった人が「何これ」と立ち止まる瞬間だ。

LLMに聞けば、知識には数秒で届く。でもプロンプトは、「知りたい」が先にないと打てない。知識へのアクセスの次に開きたいのは、知的好奇心の入口だ。でんじろう先生が科学でやったことを、僕は生成AIでやりたい。

[日本科学未来館 @miraikan]

🛩️笑って、考える研究が今年も集結！
イグ・ノーベル賞公式イベントを開催しました。

2026年の受賞者に加えてノーベル化学賞受賞者の吉野彰先生も登壇✨

恒例の紙飛行機飛ばし🛩️から始まり、イグ・ノーベル体操🤸など、笑いの絶えないイベントとなりました😄

[浅井伸一 | AIでAIを開発する人 @ShinchanHakusen]

https://t.co/VAy9xcCe83

[浅井伸一 | AIでAIを開発する人 @ShinchanHakusen]

規格名を一語入れるだけで、LLMの出力形式が変わる。モデルが学習済みの「型」を数トークンで呼び出す、プロンプトエンジニアリングだ。

僕はロールプロンプトで同じことをしている。生成AIとの会議に、坂本龍馬役と吉田松陰役を置く。本人の再現はさせない。龍馬役は境界を越えて発散する案を、松陰役は「そもそも何のためか」と収束させる問いを出す。僕が一人では落としがちな二つの方向を、コンテキストに固定できる。

ただ、型を呼び出したあとの調整のほうが効く。短すぎたら「そこは例がほしい」。長すぎたら「いま必要なのは二つだけ」。対話の仕方そのものも、AIに相談していい。

[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]

AI業界で超有名なカーパシーの新しいTipsが面白い。

生成AIの出力は長くて、読み解くのが大変。それをパッと理解したい時は、このプロンプトがおすすめです。

「ASD-STE100で説明して」

・航空機の整備マニュアル向けに作られた英語の規格
・手順は1文20語まで、説明文は25語まで
・承認語は約900語、1語1義
・厳しすぎる時は「8割だけ寄せて」と頼む

AIを使う人は覚えておきたい小技。
↓詳細

[浅井伸一 | AIでAIを開発する人 @ShinchanHakusen]

AIエージェントのメモリに失敗の教訓を積むと、振る舞いが悪くなる。コンテキスト設計の話であり、人の話でもあると思って読んだ。

僕は生成AIを体感で500時間ほど触ってきた。「1時間、進めておいて」と頼んだタスクが、3分50秒で返ってくる。モデルが悪いと言いたくなる。でもログを見直すと、足りないのは僕のプロンプトだった。完了条件が入っていなかったのだ。

だから失敗は、戒めのリストにせず、4行で残す。プロンプト、期待、出力、次に一つ変えること。次のタスクに持ち越すのは4行目だけだ。変更点を一つに絞ると、何が効いたかも切り分けられる。

失敗の扱い方は、相手がLLMでも自分でも同じだと考えている。

[Hodachi | LLM & AI Engineer @hokazuya]

これはLLMを多用している人は薄々勘付いていたことの裏付けでは。

正直、失敗を責め立てると、それ以降失敗が連続し始めたり、意図と違うことをやってしまったり、やらなさすぎたりという経験がある。

スレッドを変え、コンテキストが長すぎたから、ではなく、要約やAGENTS .mdに、「失敗」を連ねると、防御的で、探索的ではなく、そのバイアスが強くかかる印象が非常にあったので、最近はAGENTSにあまりたくさんのことを書かないのと、タスク単位でルールの再定義をしないと、変なルールのかかり方をするなぁ、と感じていたから改めて意識してやってみる

[浅井伸一 | AIでAIを開発する人 @ShinchanHakusen]

音声でAIエージェントと働く利点は、認識精度より「プロンプトを整える前に渡せる」ことだ。文章にすると、固まっていない考えに早くから身だしなみを求めてしまう。声なら、混線したコンテキストのままLLMに渡せる。

使い込んで決めた設計が二つある。

入力は音声、出力はテキスト。音声の応答を最後まで聞くのは、僕には長い。テキストなら結論へ先に目を動かせる。

音声会話とディクテーションは別物。後者は送信前に、固有名詞や数字の誤認識を直せる。

僕の入口はツールではなかった。娘を抱っこして、両手がふさがっていたことだ。制約があると、人は別のインターフェースを探す。

[テツメモ｜AI図解×検証｜Newsletter @tetumemo]

📝dotsと在宅勤務最強かもしれん
ずっと骨伝導イヤホンのShokzをつけっぱなしにしてて話しまくれる。オフィスなら独り言全開で周りに迷惑。何よりも繋ぎっぱなしで無制限利用できる今がヤバい。
今日も繋ぎっぱなしでちょっと仕事の相談、気になったこと、予定、タスク、Slackの内容など勝手に報告してくれる。本当に隣の気の利く同僚がいる感じ。で、その同僚は人間越えの知識もあるし、すぐに調査して報告してくるし、なんでもありすぎて用途の深掘りが止まらない状態。しかも自作プラグインとかも呼べるから、自分のskillsを GitHubで管理してプラグイン化しておけば、Codexや Claude Codeで使う時のskillsを dotsでも呼び出せる。
もう、ヤバいしか言えない、、、

[浅井伸一 | AIでAIを開発する人 @ShinchanHakusen]

https://t.co/Vgo6AA36r0

[浅井伸一 | AIでAIを開発する人 @ShinchanHakusen]

「返事を3つに分けてください」

①いま分かっていること
②まだ分からないこと
③次に僕が決めること

なぜ効くのか。

AIの返事は、きれいな文章で返ってくる。
だから、全部正しい一枚の板のように見える。
信じるか、捨てるか。二択になるのは、板のまま受け取っているからだ。

3つに分けてもらうと、板が割れる。

情報。
推測。
宿題。

どこを確かめればいいかが見える。
次に何を聞けばいいかも見える。

もう一つ、効いた頼み方がある。
「まず結論を短く返して。詳しく聞いたところだけ広げて」

大事なのは、「短く」の一言より、そのあとの調整だ。

短すぎたら、「そこは例がほしい」。
長すぎたら、「いま必要なのは二つだけ」。

会話の中身だけでなく、会話の仕方もAIに相談していい。

ただし、一つだけ省かないことがある。
重要な内容は、元の情報に戻って確かめる。
声で入れた数字も、見直す。

楽に始めることと、確認を省くことは、別の話だ。

ちなみに、人にまで毎回「結論を三行で」と言い始めたら、面倒な人になるのは僕のほうである。

[浅井伸一 | AIでAIを開発する人 @ShinchanHakusen]

AIの返事を「信じていいのか」「疑うべきか」。
ここで迷っている人は、多いと思う。

でも、その二択で考えているうちは、たぶんずっと迷う。

僕は、プロンプトに一行足すようになってから、迷わなくなった。

難しい技術ではない。
誰でも、いますぐ打てる一行だ。

その一行は、これだ。