Ken Ono オンライン×プロダンサー×石垣島

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[がす | 月面マスドライバー × イーロンAOC公認 @lunarmassdriver]

【異次元】イーロン・マスク「宇宙データセンターは簡単だ。SpaceXにはすでに1万機の衛星がある」

イーロン・マスク：
宇宙のデータセンターは、人々が思っているよりずっと簡単だよ。SpaceXは現時点で、すでに1万機の衛星を軌道上に持っている。将来的には、Starshipを使って年間1万機以上の通信衛星を打ち上げるようになる。その一つひとつが、現在の衛星よりもはるかに高い性能を持っている。だから、宇宙からの通信能力は現在の10倍から100倍になることが期待できる。

しかし、そんなものは「AI衛星」の総重量に比べれば影が薄くなる。極限状態で物事を考えるという「物理学の思考ツール」を使うと分かりやすい。極限まで考えたとき、一体どれほどのAIコンピューティングパワーを投入できるか？ 地球上のあらゆるものを遥かに凌駕するエネルギーを手に入れる方法は、宇宙に行くことなんだ。

僕たちがどれほどちっぽけな存在か、問題を整理するためにいくつか数字を出してみよう。地球にいる僕たちは、太陽に比べれば「塵（ちり）の上の微生物」のようなものだ。現在の人類文明全体が消費しているエネルギーは、太陽が放出しているエネルギーの「1兆分の1」にも満たない。どれほど寛大に見積もっても、人類の全エネルギーは太陽のエネルギーの1兆分の1以下だ。

ということは、もし文明が手にするエネルギーを100万倍に増やしたとしても、それでもまだ太陽のエネルギーの100万分の1以下なんだ。

別の見方をしてみよう。「この発電方法がどうだ、あの発電方法がどうだ」と言う人がいるけれど、太陽に比べればすべて無意味だよ。太陽は太陽系の全質量の99.8%を占めている。太陽以外のすべての質量を燃やし、そこから得られる絶対的な最大エネルギーを抽出したとしても、太陽が産み出すエネルギーは、四捨五入すれば太陽系全体の100%になってしまう。もし別の場所から木星をさらに2つテレポートさせてきて、それらも一緒に燃やしたとしても、四捨五入すれば太陽のエネルギーが100%だ。本当に、太陽に比べればすべてが極めて微小なんだよ。

だから、宇宙に行く必要があるんだ。もしカルダシェフ・スケール（文明の技術進歩レベルの指標）を意味のある形で駆け上がりたいなら、宇宙に行くしかない。

僕たちのざっくりとした試算では、地球からの打ち上げによって、年間1テラワット規模の太陽光発電型AI衛星を構築できる。そのためには、年間約1000万トンのペイロード（積載物）を軌道に投入する必要がある。1トンあたり100キロワットとして、年間1テラワットだ。アメリカの平均消費電力は0.5テラワットだから、アメリカの全電力消費量の2倍に相当するAIパワーを、毎年宇宙へ打ち上げることになる。

これは物理法則を何一つ破っていない。すべて実現可能なことだ。

もしこれをさらに数桁上のレベルに引き上げたいなら、月にベース（基地）を建設し、マスドライバー（電磁気的な推進装置）を構築して、月面でソーラーパネルや放熱板を製造することだ。チップは地球から持ってくればいいが、それらも月面に配置する。そうすれば、年間約1ペタワットの太陽光発電型AIを運用できるようになる。
最終的にどれほどのAIが必要になるかは分からないけれど、これは途方もない量だ。

地球の経済規模を遥かに凌駕することになる。それに比べれば、地球の経済なんて実質的に無価値に等しくなるよ。

[吉田一貴/商材開発担当 @koukoku_yosida]

【速報】Googleの新しいAI広告「Conversational Discovery ads（会話型ディスカバリー広告）

Google Marketing Live 2026で検索の「AI Mode」内広告が発表されました！

🔹検索のAI Mode（チャット画面）内広告
🔹Geminiが広告主の素材から最適なクリエイティブ生成
🔹現在は米国でテスト中

AI内広告は今までの検索広告とは大きく変化するので考え方も変えないといけないですね

[Ken Ono オンライン×プロダンサー×石垣島 @TelestyleN]

@karzkid6 The Matrix RevolutionS

[安藤 凪 | Levela COO @andonagi2011]

20代のイーロンマスクも同じこと言ってる。

[おいぬさん｜新入社員のミカタ @oinu_koinu_13]

https://t.co/HLmtLtB6XR

[すたーまん@メガベンチャーAIエンジニア @fujitech_ai]

インターン生から「Claude Codeを使って実装しているが、これが自分の実力として積み上がっているのか不安」という相談を受けた。同じ悩みを持つ若手エンジニアも多いと思うので、自分が現場でやっていることをそのまま書く。

結論から言うと、コードを一行一行理解しようとするのはもうやめた方がいい。
AI時代に鍛えるべきは「設計力と要件定義力」だと思っている。具体的には、
・フォルダ・ファイル単位で何が書かれているか把握できる
・認証の仕組み、通信方式、APIの設計など機能レベルで説明できる
・なぜその技術選定なのか、処理フロー図が書けるか
このレベルの理解があれば十分で、細かい実装はClaudeに任せていい。これは現場エンジニアが実際にやっていることだし、私自身もそうしている。
Pythonなどプログラミング言語の文法を覚えることに頭のリソースを使う必要はない。自然言語→プログラミング言語に変換するスキル自体の価値は急速に落ちている。
一方で、AIに任せてはいけない領域がある。
AIの精度評価と改善がそれで、ここは否が応でも自分が工夫する余地がある。プロンプトエンジニアリングで済む難易度なら経験としての価値は低いので早く終わらせていい。でも設計レベルで判断が必要な領域は存分に時間を使うべき。
実装の進め方としては、いきなりコードを走らせるのではなく、planモードで設計の壁打ちをしてフォルダ設計まで固めてから実装を走らせるのがスムーズ。設計の判断は人間がやらないとAIが書いたものが何なのか理解できなくなる。
既存コードの改修で設計を入れにくい環境なら、業務外で全く新しい環境を自分で設計して実装してみるのが一番の訓練になる。
AI時代でも鍛えるべきは「なぜこの設計か説明できる力」。実装速度はAIが担保してくれる時代である。

[mana｜株式会社MakeAI CEO @MakeAI_CEO]

まず、何が発表されたのか整理する。

URL：https://t.co/Xn7HPUFH76
タイトル：「Google検索の生成AI機能向けにウェブサイトを最適化する公式ガイド」

ひと言で要約すると↓
「AI Overview・AI Modeで上位表示されたい？じゃあSEOやれ。AEO・GEOとか別物じゃない、全部SEOだ」

Googleが公式に「AEO・GEOは存在しない」と宣言した瞬間。

[Thinking Machines @thinkymachines]

People talk, listen, watch, think, and collaborate at the same time, in real time. We've designed an AI that works with people the same way.

We share our approach, early results, and a quick look at our model in action.

https://t.co/AFJZ5kH7Ku

[Ken Ono オンライン×プロダンサー×石垣島 @TelestyleN]

自動車の高齢者免許更新
運転技能検査の実態

運転頻度が少ないを選ぶと、アクセルブレーキ操作なしのハンドル操作のみで合格

ペーパードライバーも選ぶと、後部座席に座ったまま見るだけで合格。

これでいいのか？？更新を許す側の責任は？

[ぺち丸🐼Canva認定エキスパート @pechimaru_life]

Canva の新機能『Magic Layers』が登場！

Magic LayersはAI生成画像内の要素をレイヤー化させます！

つまり、生成画像内の
・イラスト
・テキスト
・色　など
が"編集"できるようになります。

※現在は英語圏のみ
※Canva Proプラン以上の人が対象

[けんすう @kensuu]

AIエージェントがガリガリに知的活動をしてくれている間に、ゴミ捨てとか、洗濯とか、部屋の掃除をしたりしているんですが、思ってた未来とちょっと違うな・・・

[ぺち丸🐼Canva認定エキスパート @pechimaru_life]

Canvaの新機能の「マジックレイヤー」試した結果、

めちゃくちゃすげぇぇぇぇぇ！！！

2個画像用意したんだけど、1個目（左）は完璧にレイヤー化できて自由に編集可能でした。

2個目（右）は情報量が多い図解ですが、多少不具合は出るものの、ほとんど編集できることが判明。

なによりCanvaで編集できるって熱すぎる🐼

[Ken Ono オンライン×プロダンサー×石垣島 @TelestyleN]

@espyuki_ch 私自身もえすぺゆきさんの動画を見たことで、昔訪れたスキー場に再訪したくなったり、今年初めて、横手山スキー上やかたしなスキー場に行くことにつながりました。

今後のご活躍も期待しています。

[Taishi | AI動画編集ソフト開発中🎥 @taishiyade]

OpenClawを諦めて
Claude Codeに戻るか迷ってる

ここ１週間くらいOpenClawしか触ってない
仕事なんもできてない

元々Claude Codeで開発とか仕事ほとんど出来てたけど、OpenClawに手を出してみた
最初は『ナニコレ、ヤバスギィ』って感じやったけど
Claude Sonnet4.6, Opus4.6以外のモデルをOCで使うと『ナニコレ、頭ワルスギィ』ってなって苦しんだ。めっちゃ苦しんだ。

Gemini 3.1 pro
→ 遅すぎ論外
Gemini 3.1 flash lite/ 3.0 flash
→ ただ丁寧な長文駄文を高速で返す仕事しない日本人みたいなやつ

Kimi K2.5
→ 基礎体力のないSonnetみたいなやつ。仕事にはならない感じ

gpt-5.4
→ デフォやと長文すぎる。仕事は進めない。やたら確認してくる。アプリ版のChatGPTみたいな感じ。ダルい。出し惜しみしてくる感じイライラする。
gpt-5.3-codex
→ 5.4よりはエージェント利用ではマシな気がする。でもやはりタスクは遂行せずにテキスト返信して、Codexの立ち上げとかタスク管理、ほうれん草ができない。使えない。

…

とまぁ、結局Claude以外やと仕事にならないというのが感想です

OpenClawがすごいというか、本質的にはClaudeが圧倒的に優れてて、それをTelegramとかで使えることにパワフルさを感じてただけなのかもしれない

この数日間の試行錯誤は本当に苦しかった
使えないAIとひたすらチャットして、パソコンもスマホもずっと触ってた
ほんまに良くない

でもスマホでAIと仕事できるようになると、多分休む暇がなくなってしまう
昔は電話と手紙とFAXで仕事するのが当たり前やったから、みんなコーヒー飲む暇あったけど
このスマホでSSHしてCCを非同期でブン回すのが当たり前になると、トイレ行く時間もない…
これ、ガチでヤバいぞ
人間生活がままならない。たぶんすでにLLM廃人が大量に誕生してる
気をつけないと気づいたらトークン破産するし

エージェントの話に戻すと…
1. 人間と仕事するレベルのエージェントはClaudeのみ

2. でもOCでClaude使うと高すぎる

3. 中華モデルやその他のモデルとClaudeの間には明確な閾値がハッキリあって、イライラするだけで時間無駄

4. CCを生で触る方がOCに比べてトークン5倍くらい少なくて済むし、CCをターミナルでオーケストレーションする方が早くて賢い

5. たぶんCCを単純にTelegram/Slackに繋げて動画や音声ファイルの共有とかトリガーすれば実質OpenClawと変わらない。少なくとも他のモデル使ったOCよりは有能。

思ったのが、OCの設計思想自体がClaude Codeと似てるからか、skills登録しておいてとかがOCでClaude使うと自然に出来る(てか勝手に完璧にやる)けど、他のモデル使った瞬間にぎこちなくなるし、エージェントの自律的に動く能力が10分の1くらいになる
あと他のモデルやとスキルとか自然に発火しにくい気がする

OpenClawを散々けなしたけど、使い方によっては悪くない
単純なbotをcronするとか
調査依頼するとか。manusにお願いする程度の難易度の仕事ね
でもClaude以外のモデルで新しいskillsを開発させようとかするとめっちゃ時間かかるから絶対やめた方がいい

OpenClawも引き続き運用したいけど、Claude Codeの定期実行とか、skillsガチカスタムする方向とかでやる方が実際に色々進むんじゃないかって思い始めてる

寝てる間にパソコンが働き続けてくれる自律性とか完成度、オーケストレーションとかは見え隠れしてるけど、無制限Opus 4.6が必須で
それを完璧に使いこなすならClaude Codeを綺麗に整理して使いこなす方が早い気がした
Anthropicはコンピューターを知りすぎている
多分社内ではAGIがとうに完成してて、AGIがほとんど開発もマーケティングもやってるんやろなって感じる

もう自分でモデルをコロコロ変えて節約したりするのがアホらしくて、何も考えずにダリオ甘鯛についていけばええんちゃうかって思ってる

Opus4.6で仕事してると開発者としての自分の存在意義の無さを痛感させられる
『お前は指示するだけでええよ』ってモデルが毎日囁いてくる

これだけ色々試行錯誤して苦しんだ結論が、とにかくモデルが賢ければ全部解決。みたいな力こそパワーみたいなところに収束してしまった

あとmac miniとmac studioを買ったけど、マシンスペックのボトルネックよりモデル料金のボトルネックの方が10倍早く来る
OCエージェント10体フル稼働させるには月100万くらいかかる気がする
多分それくらいの覚悟ある方が強いのかも。もはや資金調達してOCでヤバい組織構築するくらいエッジ立てれば、おもろいことできるかも
月100万かけるのはいいけど、それで月500万売り上げられる領域、使い方。これをちゃんと編み出せる人間が今1番強いんやと思う
トークンをちゃんと売上に変える賢いROIをビジョンとして見える人間が羨ましい

やっぱcliよな
SSHでCC叩くのが最もプリミティブで間違いないわ

[Tom | ドバイで生成AIやってる人 @0x__tom]

海外で「OpenClawキラー」が出たって大騒ぎになってる。Perplexityが「Personal Computer」を発表。Mac mini上でAIエージェントが24/7常時稼働する。

正確に言うと、Perplexityは2月に「Perplexity Computer」（クラウド型AIエージェント）を出していて、今回の「Personal Computer」はそのローカル拡張版。Mac miniなどに常駐させて、クラウド側のAI処理とローカルのファイル・アプリを橋渡しする。

↓↓↓何ができるか↓↓↓
・19個のAIモデルを自動切り替え（Claude Opus 4.6、Gemini、GPT-5.2等を裏側で最適選択）
・400以上のアプリ連携（Slack、Gmail、GitHub等にOAuthで接続）
・ローカルファイル・アプリ・セッションに常時アクセス
・全操作にユーザー確認＋全操作ログ＋キルスイッチ（OpenClawのセキュリティ問題を意識した設計）
・セットアップの容易さを謳っているが、現時点ではウェイトリスト段階で一般提供はまだ

これ面白いのは、OpenClaw自体は無料でGitHubスター約30万（3月時点でReactを超えてGitHub最多スターのソフトウェアプロジェクト）のオープンソース。つまり技術は誰でも使える。でも大多数のユーザーはセットアップで詰む。

Perplexityがやったのは「技術を作った」じゃなくて「技術の摩擦を消した」。そしてそこに約$21Bの企業価値がついてる。

僕がずっと言ってる話で、AIプロダクトの価値は「何ができるか」じゃなくて「誰がどう使えるか」で決まる。ただし両者は思想が根本的に違う。OpenClawはフルオープンソースでローカル完結・カスタマイズ自由。Perplexityはクラウド管理型で月額$200（Max tier）。同じことをやるというより、同じ課題に違うアプローチで挑んでいる。

常時稼働AIエージェント使ってる人、OpenClawとPerplexityどっちが良さそう？

[竹内謙礼／62冊目の新刊『売り方の正解』。日経MJで連載中のマーケティングコンサルタント @eiroha]

Googleマップのクチコミが7000件入って、評価「５」を維持している浅草の人力車の会社がある。

高評価を維持できる秘訣を訊いたところ、２つのポイントを教えてくれた。

ひとつは「お客の想像を超えること」。

「観光地の人力車なんてこんなもんだろ」と思って乗車した人に対して、良い意味で期待を裏切るサービスを繰り出すという。

たとえば、その会社ではお客からどんな機種のスマホを渡されてもベストショットで撮影できる研修を定期的に行っている。お客が写真を見た時に思わず「おおおっ！」と唸ってしまうような、そんな写真をスタッフ全員が撮影できるよう、実践研修を行っている。

その他にも接客マナーやガイドの方法、運転技術などのレベルアップを意識した社内勉強会を定期的に行い、常にお客の想像を超えるサービスを提供することを心がける。

もう一つのポイントは「やりたい人だけに仕事をしてもらう」。

その会社では厳しい試験をクリアしなければ人力車を引くことはできない。２年かかっても合格できず、人力車のアシスタントのままの人もいるという。

だからといって、試験に落ち続ける人に、無理して会社に留まってもらうようなことはしない。

もう辞めたいと音を上げた人には「よく頑張った」とねぎらいの言葉をかけてあげて送り出す。一方、何度も立ち上がってくる人に対しては、先輩スタッフが徹底してバックアップをし、合格するまでアドバイスを続ける。

結果、本気で人力車を引きたい人だけが、その会社で働くことになる。

その苦難を乗り越えたスタッフだからこそ、その後の厳しい研修にも耐えられるし、お客の想像を超えるサービスを提供することに意欲を持ってくれる。

Googleマップのクチコミで高い評価をもらうためにいろいろなテクニックがあるが、それらの裏ワザは枝葉のものでしかない。

本当に高いレビューを継続的にもらうためには、お客の期待を超えることと、本気のスタッフを採用し、育成することが大事なんだと思います。

[AIOオタク【AI検索支援のumoren.ai】 @LLMO_expert]

AIに引用されたいなら、ChatGPTが裏でどう検索してるか知っておいたほうがいい。

世界初、ChatGPTのクエリファンアウトを実データで確認できる無料ツール、公開しました。

実際に観測してみると、ChatGPTは複数回QFOしていて、最初は広く探索→その後 site:〇〇 みたいに特定ドメインをピンポイントで指定して深掘りしていることがわかります。

SEO担当・LLMO気になってる方におすすめです！！

→ https://t.co/EQ4Shwp68F

[竹内渓太 / LANY(レイニー) @take_404]

https://t.co/6I5etua0Ac

[うえむら @uemura_HR]

解像度の高さがすごい。「AIをとりまく今」が凝縮された良記事でした。
https://t.co/Gw548o3thU