いまっち@旅する生成AIエンジニア

旅をしながら開発する生成AIエンジニアです！ webアプリから業務系アプリ、ハンディーターミナルと色々な開発に関わって10余年のSEです。#生成AI塾 受講後は独学でスキル磨き中。学習過程や試行錯誤の様子など発信していきます。AIツールの使いこなしなどもつぶやきます！

[いまっち@旅する生成AIエンジニア @ai_imatch]

生成AIで作ったもの（随時更新） @ai_imatch #note #生成AI #製作ログ https://t.co/OZ0iJcIFwU

[いまっち@旅する生成AIエンジニア @ai_imatch]

@sutoroveli_news 完全自動運転だと運転席無くして乗員数増やせ方がいいですもんね。あと室内空間にも余裕が出るので快適そう。

[いまっち@旅する生成AIエンジニア @ai_imatch]

自分は割とバイブコーディングするんですが、最近だとベースプロンプトをファイルで指定できるので、そこにアーキテクチャや実装の留意点を定義しておいてから、実装指示をします。フリーで実装させると結構統一感のない作りになってしまってメンテが大変になります。
あと実装内容はつぶさに確認することで人間が保守する場合も手が入れやすいように意識するのが大事だと思います。

モノや目的によってはフリーなバイブコーディングでもいいとは思いますが、できれば設計思想の話とか、コードレビューの実施ができるようになると、よりいいバイブコーディング体験になると思います。

「作って終わり」や「動けばいい」だけでカバーできるのは、簡易なツールやモックアップまでかなという印象です。
でもある種そういう部分ではエンジニアリング知識がなくても実現できるのでどんどん活用していってほしいです。

excelのマクロ生成や他人の作ったマクロ解説なんかに使うのも効果あると思います。

[Shu @NGO275]

非エンジニアがバイブコーディングでなんとなくプロダクトが作れるようになったからと、安易に案件を取ってしまうと地獄を見る。使い捨てなプロジェクトならいいけど、保守・運用が入ってくると作り直し

[いまっち@旅する生成AIエンジニア @ai_imatch]

この話ちょっとだけ極端なのかもと思うでもないのは……

国内でAIを活用したプロダクトを提供する企業が国内にあれば、原価としてのAIモデル使用量は海外に支払っていても、プロダクトの付加価値で売っていければ現存する原料を輸入して加工して付加価値を売る方法とそこまで大きく変わらない気がしている。
確かにそういったレイヤーの事業も全てが外資系で埋め尽くされてしまっては、そういう話になるかもしれない。
ただ、これだけAIムーブメントや実用性が見えてる中で国内企業が何もしないというのは考えにくいなと思うのです。
楽観的かもしれないけど。

つまりは低レイヤー(AIモデル開発など)でシェアを取れないからといって、その上のレイヤーでもシェアが取れないっていうのはまだ気が早いと思う。

仮にAGI/ASIが生まれたとして、接続するサービスや組織などは各企業や個人が権利や決定権を有するのもなので「日本ではほぼ実現不可能」と断言のは時期尚早なのではとも思います。

要はどう社会に組み込まれていくかって話で、危機感がある中でどうやって破壊的ではない軟着陸で馴染ませていくか。というのが課題だと思う。

そもそも人間が介在しなくなる傾向になるにつれ、お金や雇用というものの捉え直しが発生すると個人的には思う。

今の社会はざっくりいえば、自身の役務(生産したものも含む)を他者と価値交換しているので、金銭が必要になってくる。
そんな中、第三勢力っぽいAIにその多くを代理してもらうとなると、一部を除き「職」というものが割り当て不可能になる。

もしそうなるとして、頭をよぎるのは「これまでの社会構造の延長線では対応しきれないのでは？」という疑問。

それこそ世界的に雇用に関するガバナンスが整備され、人類が職にあぶれないように(生きていけるように)するのが、人類がAGI/ASIを導入するための最低限の責任だと思う。

過渡期で先行者がお金儲けするのは別にいいと思うけど、遅かれ早かれ不可逆的な人類の課題になりそうじゃないかなって思ってます。

論点ずれちゃったかもしれません。すみません。
あと否定したいんじゃなくて、過渡期運用で日本も弾かれないように頑張らないとなって気持ちです。
自分自身も含め。

[Koki Ikeda | H Technologies CEO @K920_]

「AGI/ASIで労働から解放されてベーシックインカムで暮らす」が成り立つのは、今のところアメリカと中国だけです。日本ではほぼ実現不可能です。

「労働からの解放」は、これまで人間が担っていた労働がAIに代替されるということ。つまり、人間の労働者への対価（人件費）が、AIへの対価（AI利用料）に置き換わるということを意味する。要は、企業内の従来の人件費は、そのほとんどがAI利用料としてAI企業に支払われる形になる。

そして、AGI/ASIは全産業のインフラになるため、経済全体の利益の源泉がAI企業に集中する。国内に先端AI企業を持つアメリカや中国では、その莫大な利益に課税するなどして、ベーシックインカムや新しい社会保障制度を整える財源を生み出すことも可能だろう。が、国内にAI企業を持たない国は、AI利用料という形で富を国外に流出させるだけになり、新たな税収を持たないまま、従来の労働市場がただただ縮小していく。

つまり、技術的に労働から解放されても、経済的には救われない状態に陥る。日本が「持たざる国」のままAGI時代に突入すれば、ベーシックインカムどころか現行の社会保障制度すら維持困難。労働者がAIに置き換えられて失業者が増加することで、所得税も縮小し、消費も冷え込み、既存の税収基盤そのものが崩壊していく。

このシナリオを回避するためには、半導体でもDCでもLLMでもApplicationでも、日本企業がAIのサプライチェーンに積極的に絡んでいくことが重要。日本が一部でも利益を取り込める仕組みを築くことが、国富の流出を防ぎ、将来の再分配の財源を確保する唯一の方法だと思う。

[いまっち@旅する生成AIエンジニア @ai_imatch]

バイブコーディングは「GitHub Copilot✖️VSCode」で決まり

元々Cursorで単体ファイルごとにバイブコーディングしていたけど、今はVSCodeのGitHub CopilotのAgentモードで、プロジェクト全体をAIによるコーディングを実施してる。

最大のメリットは料金の安さ

CursorもAgentモードとファイル直接編集の機能があるけど、月20$の有料プランに加入する必要がある。

だけどGitHub Copilot は半額の月10$で同等の使い方が実現可能

使えるモデルもそれなりにあるし、Claude4モデルが出た時もすぐに対応していた。

仕事と趣味の開発の両方でバンバン使ってるけど、今のところ使いにくいとかは特にない。

おかげで、すっかり開発の習慣がガラッと変わった。

個人開発のプロジェクトは、ClaudeにフロントUIを作ってもらい、それを元にバックエンドとフロント実装をAgentに依頼。

実際に動くもの(DBや認証機能含む)が、たった数時間で開発可能になった

手が早くない僕がAIを使わなかったらおそらく1ヶ月はかかったであろう開発が数時間で……

一連のやり方などは要望あればnoteにまとめようと思うので、気になる方はフォロー&いいねをお願いします。

[いまっち@旅する生成AIエンジニア @ai_imatch]

最近全然呟けていなかったですが、そろそろAIに関するアレコレ発信していこうと思います。

「節約AI術」
「人間主体のAI使いこなし」
「エンジニアAI tips」

あたりなんかを出せたらなと思います。
乞うご期待でございます。

[いまっち@旅する生成AIエンジニア @ai_imatch]

前の車のナンバーが8192だったので、なんか見たことあるなぁと思ったら8 MBだった。

[ナル美 @GOROman]

記事を投稿しました！ 自分をAIでもう一人作る？？Second-Meを試してみる① [SecondMe] on #Qiita https://t.co/nXemosxOzt

[いまっち@旅する生成AIエンジニア @ai_imatch]

awsのインスタンス落とし忘れてて、n万円の請求に肝を冷やしたのを思い出しました。

[kuninori @kuninori]

おお！と思って久しぶりにみたら止め忘れてて課金額全部使い切ってた。つらい

[いまっち@旅する生成AIエンジニア @ai_imatch]

最近RunPodお世話になってるので、自動化できるようになったのは確かに熱い。

[Hodachi | LLM & AI Engineer @hokazuya]

激熱 - RunPodがAPIで制御できるように。

これまで人間の手を必要としていたRunPodの制御がAPI経由でできるように。

そもそもが比較的安価にGPU環境をオンデマンドで調達できるRunPodだったけど、ほとんどが人手を介す必要があって。

オンデマンドというだけあって要らなくなったら止めているんだけど、そのあと再セットアップやらAPIサーバー構築時のエンドポイント設定やらファイルのアップロードやらと手間が多かった。

これをAPI経由でできるとなる、RunPod上の稼働システムをプログラムから全自動でできる。

各種ベンダーのAPIを利用しているけど、稼働率をしっかり挙げて、セーフオペレーションを気にする場合、フェールオーバー先にRunpodで稼働しているVLLMなどを指定したいが、常時稼働はコストが高い。そういったときやスパイクしたときにスケールアップを図りたいといったニーズが以前からあり、これが手動ではなく自動でできるようになったのはマジで伝わらないかもしれないけど激熱。

[いまっち@旅する生成AIエンジニア @ai_imatch]

ずっと奮闘しているファインチューニング。
推論までたどり着いたと思ったら、そもそもファインチューニングの仕方に問題があって、フリダシに戻る……

何度も折れてしまいそうになりながら、トライ&エラーを繰り返す。

後もう少し。と思って先に進むとまた行き止まり。

そんなファインチューニングの旅が、本当にあと少しで終わりそう。

[いまっち@旅する生成AIエンジニア @ai_imatch]

「キチンとたべて、アルコール持って歩こう」

作詞・作曲:SUNO

[いまっち@旅する生成AIエンジニア @ai_imatch]

人生で初めてのVLMファインチューニングに成功した！約2ヶ月間苦戦してなかなか達成できなかったけど、AIに伴走してもらいながら試行錯誤した甲斐があった！

まだ学習済みモデルの動作確認してないけど、やり方が疎通したのは、ここ最近で1番大きな一歩かもしれない。

[いまっち@旅する生成AIエンジニア @ai_imatch]

「deepseek」気になって触ろうかと思っているけど、最近の情報をみて少し考え直す点が出てきた。
1番引っかかっているのは「deepseek R1」の学習データが、openAI社のモデルから出力された回答を使用している点。
その行為自体が規約上禁止されているというのも見た。

開発アプローチとしてはいいやり方かもしれないが、データの取得元がクリーンでない感じがする。

というのを踏まえると、検証的に触りはしても、実用する選択肢は今のところないなと思う。

素人的考えだが、将来的におさまるルートとしては

①openAI社とdeepseek社が協業もしくは合意をして、住み分けをはっきりさせて、モデルの0→1をopenAI社が行い、1→10をdeepseek社が行う
②openAI社がdeepseek社を訴え、かつ、同様のアプローチのモデルをリリースして競争優位に立つ振る舞いをする
③技術者を引き抜いて骨抜きにする

みたいなことをフワッと考えた。

いずれにしても、コストが安く性能が高いdeepseekは魅力的だが、諸々がクリアになる状況になるまでは、実運用を見送ろうと思う。

また、今時点で飛びついてリスクだなと思うのは、それを使ったAIサービス自体が違法性を帯びる可能性があるということ。
コストが安くそれなりの性能が出るAIモデルは他にもあるし、タスクによってはそもそも推論力がそこまでいらないタスクも多くある。

総合的に考えて、現状はまだリスクの方が高いな〜と思いました。

[いまっち@旅する生成AIエンジニア @ai_imatch]

llava-nextのファインチューニング、かれこれ半月ぐらいハマってる……。誰か助けて😭

[いまっち@旅する生成AIエンジニア @ai_imatch]

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[いまっち@マキマキ開発部長 @CwImama512]

2025年の1年間、ご購入いただいた全額を能登の復興支援に寄付します。
拡散もよろしくお願いします。

#能登半島地震から１年

[いまっち@旅する生成AIエンジニア @ai_imatch]

https://t.co/bOffLq3L1Y

[いまっち@マキマキ開発部長 @CwImama512]

【震災から1年】
能登半島地震から約半年、現地を訪れ、見て感じた「今」をマンガにしました。
時間が経っていても手付かずの場所を見て、それでも元に戻そうと一生懸命の人たちや現地で尽力するボランティアの方々を見て、僕も何かの力になれればと思い描きました。(1/3)

#能登半島

[いまっち@旅する生成AIエンジニア @ai_imatch]

またも中性脂肪が700を超えました。
Difyで作った健康管理アプリをグレードアップして、150まで下げてみせます！
#宣誓

[いまっち@旅する生成AIエンジニア @ai_imatch]

"話題提供ワークフロー"で効率UP！🚀

Difyを使って新しいワークフローを組んでみました。AIの力で、2人の回答から共通話題を一瞬で生成！

みなさんも試してみては？AIツールの可能性を探求しましょう。

#AIワークフロー

あなたのAI活用法を教えてください！👇

[Tom | ドバイで生成AIやってる人 @0x__tom]

こちらはDify部の勉強会でいまっちさん（@ai_imatch）が作成したワークフローです！

勉強会では毎週、参加者が業務課題に対してDifyでワークフローを構築し発表しています。（DSLファイルも公開中！）
Dify部では定期的に勉強会の募集を行っていますので勉強会参加希望者はDify部へ事前に参加を！

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