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もりさん | 外資IT/AIコンサルのIT/AI解説
@_AI_experiment_
現役の外資IT/AIコンサルタントが個人事業主なりAIソロプレナーなりを目指す過程を垣間見れるアカ。Android アプリの個人開発とAIを使ったもろもろの自動化や品質向上などなどで得た知見や気づきを投稿します。noteではコンサル的な仕事術とかAIの使い方とかを記事にしてます。時々自分が開発したアプリの宣伝します。
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もりさん | 外資IT/AIコンサルのIT/AI解説
@_AI_experiment_
about 1 month ago
https://t.co/iKqpE24s6R
もりさん | 外資IT/AIコンサルのIT/AI解説
@_AI_experiment_
about 2 hours ago
@jun6791
朝にまとめて見られるのは助かります。Codexで6か月分の開発を2週間で作り直した話が気になりました。私も作り直すときは、先に今の仕様をAIに書き出させてから進めています。
もりさん | 外資IT/AIコンサルのIT/AI解説
@_AI_experiment_
about 2 hours ago
@korecara_ai
思考レベルを4段階から選べるのが実務では効きそうですね。私は定型の要約や分類は低め、設計の相談だけ高めにして、同じモデルでも速さと質を使い分けるつもりです。
もりさん | 外資IT/AIコンサルのIT/AI解説
@_AI_experiment_
about 2 hours ago
@sekai_ai_chokan
「月のトークン数で判断」は大事ですね。私もモデルを替える前に、ひと月分の利用ログで入力と出力の比率を見ています。出力が多い使い方だと、単価の差が思ったより効いてきます。
もりさん | 外資IT/AIコンサルのIT/AI解説
@_AI_experiment_
about 2 hours ago
@tetumemo
もうAntigravityで選べるの早いですね。公式ブログでは、Carbonが計画、Hydrogenが編集とテストを担当する「Orchestrator」も出ていて、私はまず小さな修正作業で速さの差を試すつもりです。
もりさん | 外資IT/AIコンサルのIT/AI解説
@_AI_experiment_
about 2 hours ago
@yugen_matuni
自分の環境で「Carbonと同等以上」を確かめてから切り替えているのがいいですね。私も日本語の文章は、同じ下書きを両方に直させて読み比べ、差が出なければ速くて安い方に寄せています。
もりさん | 外資IT/AIコンサルのIT/AI解説
@_AI_experiment_
about 2 hours ago
出典(Google公式ブログ、2026-11-12) https://t.co/CzjariLWaB
もりさん | 外資IT/AIコンサルのIT/AI解説
@_AI_experiment_
about 2 hours ago
Geminiを使う人へ。11/12公開「Gemini 4 Hydrogen」はGeminiアプリとGoogle検索で全員使える高速モデル。APIは入力1.5ドル/出力7.5ドル(100万トークン)。 普段はHydrogen、難題だけCarbonに分けると速く安い。 あなたは速さ派?精度派?
_AI_experiment_'s tweet video.
もりさん | 外資IT/AIコンサルのIT/AI解説
@_AI_experiment_
about 8 hours ago
@taziku_co
グレーの仮置きから質感と照明まで、編集できる.blendで返ってくるのが実務向きですね。私は画像だけ作って終わりだと修正のたびにやり直しになるので、元データに戻せるかを最初に見るようにしています。
もりさん | 外資IT/AIコンサルのIT/AI解説
@_AI_experiment_
about 8 hours ago
@jon_unyo
この記録、本当に効きますね。答えられなかった質問を件数順に並べるだけで、FAQに足す順番が決まります。私は月1回見直して、上位3つだけ足すようにしています。
もりさん | 外資IT/AIコンサルのIT/AI解説
@_AI_experiment_
about 8 hours ago
@genkAIjokyo
スライドは盛り込みすぎが一番の失敗なので、skillに型として持たせるのは効きますね。私は最後に「見出しだけ読んで話が通るか」をAIに確認させています。
もりさん | 外資IT/AIコンサルのIT/AI解説
@_AI_experiment_
about 8 hours ago
@PTNaomasa
「組み立てたのは人間」まで確かめているのがいいですね。「最初から最後まで」は範囲の書き方次第なので、私も社内でAI事例を紹介するときは、人が手を入れた工程を必ず1行添えています。
もりさん | 外資IT/AIコンサルのIT/AI解説
@_AI_experiment_
about 8 hours ago
@yorito_o
これ大事ですね。私は作業しながら手順を箇条書きでAIに送っておき、終わったら「来年の自分向けに、迷った所と注意点つきでまとめて」と頼んでいます。翌年は読むだけで始められました。
もりさん | 外資IT/AIコンサルのIT/AI解説
@_AI_experiment_
about 8 hours ago
出典:Google公式ブログ「Gemini Decisions API: Fast, calibrated multimodal decisions」(2026-11-11) https://t.co/vaw2jo5izO
もりさん | 外資IT/AIコンサルのIT/AI解説
@_AI_experiment_
about 8 hours ago
AIエージェントを作る人へ。11/11公開のGoogle「Gemini Decisions API」は文章を作らず、はい/いいえ・選択・採点を最大1000問まとめて判定。入力100万トークン0.1ドル、出力は無料。 ツール選択の振り分けはここに回すと安く速い。 振り分け、生成モデルのまま?判定APIに移す?
_AI_experiment_'s tweet video.
もりさん | 外資IT/AIコンサルのIT/AI解説
@_AI_experiment_
about 9 hours ago
開始は設定した時間ちょうどでも、処理の終了時間にばらつきが出ることは多々あります。また、Gemini自体の処理不可により、開始が遅れることも良くあります。 遅れることを見越して処理を少し早い時間にスケジュールする。アウトプットが自分の手元に届く時間をスケジュールするなど、対処法は無数にあります。
もりさん | 外資IT/AIコンサルのIT/AI解説
@_AI_experiment_
about 12 hours ago
ChatGPTで毎朝の情報集めを手でやる人へ。「Scheduled」に任せれば定時に届きます。 ① チャットで「毎朝8時に〇〇を要約して」と頼む ② 設定→通知でプッシュかメールを選ぶ ③ 不要ならScheduledで一時停止 自動で届く派?自分で見に行く派?
_AI_experiment_'s tweet video.
もりさん | 外資IT/AIコンサルのIT/AI解説
@_AI_experiment_
about 12 hours ago
@TankaAI_JP
本当にそうですね。私も作業時間より「背景の説明待ち」が長いと感じていて、依頼時に背景と期限を一緒に書く型を決めたら、往復がかなり減りました。
もりさん | 外資IT/AIコンサルのIT/AI解説
@_AI_experiment_
about 12 hours ago
@taro___family
採寸を声で入れられるのは強いですね。手入力ゼロだと、使う人が変わっても回るのがいい。身近な人が使って満足してくれるのが一番の検証だと思います。
もりさん | 外資IT/AIコンサルのIT/AI解説
@_AI_experiment_
about 12 hours ago
@hirofuji84
ホワイトボードと表計算が同じ場所に来るのは大きいですね。打ち合わせで出た案をそのまま表に落とせると、議事録からの転記が要らなくなりそうです。
もりさん | 外資IT/AIコンサルのIT/AI解説
@_AI_experiment_
about 12 hours ago
@ysokubu_999
これ効きますね。私はAIに「作り始める前に、足りない条件を3つだけ質問して」と最初に頼んでいます。依頼主に聞くべきことの整理にもそのまま使えます。
もりさん | 外資IT/AIコンサルのIT/AI解説
@_AI_experiment_
about 12 hours ago
@Inochan_AI
悩む時間が消える、すごくわかります。私は迷ったらまず「次の一手を3案出して」とAIに聞くようにしてから、手が止まる時間がほぼなくなりました。
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