らいむ｜AI活用アドバイザー

ChatGPTリリースから3年、毎日AIを使い倒す営業マン。コードは１行も書けないけど、AIで残業ゼロ・副業案件多数。ビジネス現場で使えるAI活用を発信します。

[らいむ｜AI活用アドバイザー @ai_lime513]

AI副業で最初に取れた仕事、300万円だった。

でも正直に言うと、AIで300万稼いだわけじゃない。AIがやってくれたのは「時間を作ること」だけなんだよね。

本業の残業が月100時間から0時間になって、ようやく副業する余裕ができた。そこからは自分のスキルを使って、企業向けのコンサルを提案したら契約が取れた。

AIで稼いだんじゃなくて、AIで作った時間で自分のスキルを売った。ここ、勘違いしてる人多い気がする。

「AIで稼ぐ」って聞くと、AIを使って何か売るイメージあるでしょ。でも本質は違うと思ってて、AIは時間を生み出す道具なんだよね。その時間で何するかは自分次第。

あなたのスキル、眠ってない？時間さえあれば売れるもの、持ってない？

まずAIで時間を作ろう。稼ぐ手段は、その後で見つかるから。

[らいむ｜AI活用アドバイザー @ai_lime513]

やった〜🙌🙌🙌

[mana｜株式会社MakeAI CEO @MakeAI_CEO]

Plusユーザーも使えるってよ！

[mana｜株式会社MakeAI CEO @MakeAI_CEO]

Plusユーザーも使えるってよ！

[らいむ｜AI活用アドバイザー @ai_lime513]

@MakeAI_CEO やっぱりそうか〜
楽しみにしながらFable触っときますw

[らいむ｜AI活用アドバイザー @ai_lime513]

日本にもこれくらいの推進力が必要だね

[Polymarket Japan @polymarketjapan]

【速報】🇹🇭タイ、国民最大500万人に「生成AI無料」きょう開始

・政府がAI利用料を負担、最長1年間無料
・ChatGPT、Claude、Geminiなど30前後のAIが対象
・15歳以上が利用可能、事前登録は130万人超

[らいむ｜AI活用アドバイザー @ai_lime513]

早速、Fable5.1の完全解析出してくれてる！　素晴らしい🤩

[mana｜株式会社MakeAI CEO @MakeAI_CEO]

https://t.co/E2CUbqYJ4X

[らいむ｜AI活用アドバイザー @ai_lime513]

予想通りFable5.1 来ましたね。

[Claude @claudeai]

We’re introducing Claude Fable 5.1 and Claude Mythos 5.1.

They're the world’s most advanced models for coding and knowledge work.

[らいむ｜AI活用アドバイザー @ai_lime513]

fableの前にSonetがきたー
エージェント方向の強化は非エンジニアに優しい予感✨

[mana｜株式会社MakeAI CEO @MakeAI_CEO]

きたぁぁぁあ！！！Claude Sonnet 5が出た。これまでで一番”エージェント的”なSonnet🔥

本日リリース。計画を立て、ブラウザやターミナルを使い、自律的に動く。
数ヶ月前ならOpusが必要だったレベルの自律性。しかも性能はOpus 4.8に肉薄して、価格はOpusより安い。

Claude Sonnet 5で何が変わるか、全部解説する↓

[らいむ｜AI活用アドバイザー @ai_lime513]

これは嬉しい🥹

[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]

【速報】X公式が「X MCP」を発表。

Grok・Cursor・Claudeなど任意のMCP対応AIを、ほぼ設定ゼロでX APIに繋げられるようになった。

・API操作用(api.x. com/mcp)とドキュメント検索���(docs.x .com/mcp)の2サーバ構成
・投稿取得・全アーカイブ検索・トレンド/ニュース・ブックマーク・記事投稿まで対応
・認証は初回ブラウザでOAuthログインするだけ、以降は自動更新

世界最速のリアルタイム情報をAIへ直結する標準ルート。エージェント開発が一気に捗る。

CLIやAPIとの違いはスレッドで解説���

[らいむ｜AI活用アドバイザー @ai_lime513]

「AIって危険ですよね？」
ほんとこの質問は数千回は聞かれてる質問ですね。

それだけみんなが関心ある内容ですが、チャエンさんがわかりやすく話してくれているので是非確認してみて下さい。

[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]

3年間で何千回と聞かれた「AIって危険ですよね？」に関する回答です。

＞説明

結論、AIが危険というより、何もルールを決めずに使うことが危険です。

論点は大きく2つあります。

①データ学習
②データの保管場所

①データ学習について

法人プランやAPIでは、入力データがモデル学習に使われないのが基本です。OpenAI、Anthropic、Google、Microsoftなども、法人向け・API・業務利用では学習利用しない設計を明記しています。

一方で、個人向けプランはサービスや設定によって扱いが変わります。既定で学習利用がオンになっている場合もあるので、必ず設定を確認するべきです。

また、AIの学習は「入力した文章をそのまま丸ごと保存する」というより、大量のデータからパターンを学ぶ処理です。ただし、まれに学習データの一部が記憶・再現されるリスクはあるため、機密情報・個人情報・社外秘を安易に入れないルールは必須です。

②データの保管場所について

ここを気にする企業は多いですが、これはAIだけの話ではありません。SaaSやWebサービスを使う限り、運営企業側に何らかの形でデータを預けることになります。

Google Workspace、Microsoft 365、Slack、Salesforce、Apple、LINEなど、私たちはすでに多くの外部プラットフォームに囲まれて仕���をしています。

つまり、GoogleやMicrosoftを使っている企業が、Gemini��Copilotだけを極端に怖がるのは、少し基準が曖昧です。OpenAIやAnthropicを信じるかという話もありますが、管理体制が不明なSaaSを使うなら、本質的には同じ論点です。

もちろん、金融機関・官公庁・医療などで、完全にネットにつながない端末やオンプレミスだけで運用している企業なら、慎重になるのは理解できます。

ただ、多くの企業はすでにクラウドやSaaSを使っています。であれば、AIだけを禁止するのではなく、基準を明確にするべきです。

・入力してよい情報
・入力してはいけない情報
・利用してよいAIサービス
・法人プラン/APIの利用
・ログ管理
・権限管理
・データ保管場所
・社内教育

このあたりを決めれば、多くのリスクは現実的にコントロールできます。

また、データの保管場所によって、法規制、管轄、政府による開示請求リスク、レイテンシー、運用効率は変わります。日本企業、特に大企業・金融・医療・自治体であれば、日本リージョンにデータを置ける構成が理想です。

Google CloudやMicrosoft Azureには日本リージョンがあり、国内にデータを置く選択肢もあります。ここまで含めて設計するのが、AI導入の正しい進め方です。

結論、AIは「怖いから禁止」ではなく、「正しく設計して使う」ものです。

AIを使わないリスクも、すでにかなり大きくなっています。

[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]

3年間で何千回と聞かれた「AIって危険ですよね？」に関する回答です。

＞説明

結論、AIが危険というより、何もルールを決めずに使うことが危険です。

論点は大きく2つあります。

①データ学習
②データの保管場所

①データ学習について

法人プランやAPIでは、入力データがモデル学習に使われないのが基本です。OpenAI、Anthropic、Google、Microsoftなども、法人向け・API・業務利用では学習利用しない設計を明記しています。

一方で、個人向けプランはサービスや設定によって扱いが変わります。既定で学習利用がオンになっている場合もあるので、必ず設定を確認するべきです。

また、AIの学習は「入力した文章をそのまま丸ごと保存する」というより、大量のデータからパターンを学ぶ処理です。ただし、まれに学習データの一部が記憶・再現されるリスクはあるため、機密情報・個人情報・社外秘を安易に入れないルールは必須です。

②データの保管場所について

ここを気にする企業は多いですが、これはAIだけの話ではありません。SaaSやWebサービスを使う限り、運営企業側に何らかの形でデータを預けることになります。

Google Workspace、Microsoft 365、Slack、Salesforce、Apple、LINEなど、私たちはすでに多くの外部プラットフォームに囲まれて仕事をしています。

つまり、GoogleやMicrosoftを使っている企業が、GeminiやCopilotだけを極端に怖がるのは、少し基準が曖昧です。OpenAIやAnthropicを信じるかという話もありますが、管理体制��不明なSaaSを使うなら、本質的には同じ論点です。

もちろん、金融機関・官公庁・医療などで、完全にネットにつながない端末やオンプレミスだけで運用している企業なら、慎重になるのは理解できます。

ただ、多くの企業はすでにクラウドやSaaSを使っています。であれば、AIだけを禁止するのではなく、基準を明確にするべきです。

・入力してよい情報
・入力してはいけない情報
・利用してよいAIサービス
・法人プラン/APIの利用
・ログ管理
・権限管理
・データ保管場所
・社内教育

このあたりを決めれば、多くのリスクは現実的にコントロールできます。

また、データの保管場所によって、法規制、管轄、政府による開示請求リスク、レイテンシー、運用効率は変わります。日本企業、特に大企業・金融・医療・自治体であれば、日本���ージョンにデータを置ける構成が理想です。

Google CloudやMicrosoft Azureには日本リージョンがあり、国内にデータを置く選択肢もあります。ここまで含めて設計するのが、AI導入の正しい進め方です。

結論、AIは「怖いから禁止」ではなく、「正しく設計して使う」ものです。

AIを使わないリスクも、すでにかなり大きくなっています。

[らいむ｜AI活用アドバイザー @ai_lime513]

うーん。Claudeまた、おバカモードだな。
今はプランたてるのやめとこ

[らいむ｜AI活用アドバイザー @ai_lime513]

@porco_x_ お誕生日おめでとうございます🎂
これからの一年が、さらに実り多く素晴らしい年になりますように✨
とてもステキなご家族ですね😊

[らいむ｜AI活用アドバイザー @ai_lime513]

@MakeAI_CEO Fable 性能やばいですね！
でもクレジット消費もやばい…😢

[らいむ｜AI活用アドバイザー @ai_lime513]

まとめると、AIの最上位が一般人の手に降りてきたのが今。新階級を早く触った人から仕事の質と速さで差がつく。半年後に「そんなのあったんだ」じゃ遅い。保存して何度も見返してね！

[らいむ｜AI活用アドバイザー @ai_lime513]

速報。Anthropicが「Claude Fable 5」を出した。これ���で一般公開された全モデルを超える性能。OpusでもSonnetでもない、新階級「Mythosクラス」。これ知らないと普通に出遅れます。解説します。

[Claude @claudeai]

Introducing Claude Fable 5: a Mythos-class model that we’ve made safe for general use.

Its capabilities exceed those of any model we’ve ever made generally available.

[らいむ｜AI活用アドバイザー @ai_lime513]

何が革命的か。今までClaudeの最上位はOpusだった。Fable 5はその上に新設されたMythosクラス第1号。しかも完全版のMythos 5は承認された組織しか使えないのに、Fable 5は同じ中身に安全設計を加えて一般開放されてる。つまり「企業限定級の頭脳」を誰でも使える状態。資料作成も分析もコード生成も、扱える思考の深さが1段変わ��。これ、知ってるだけで仕事の出力が全然違う。

[Claude @claudeai]

Introducing Claude Fable 5: a Mythos-class model that we’ve made safe for general use.

Its capabilities exceed those of any model we’ve ever made generally available.

[らいむ｜AI活用アドバイザー @ai_lime513]

まとめると、機密性が最優先なら「ローカルで動くAI」という選択肢を持っておくべき。今すぐ全部切り替える必要はないけど、外に出せないデータを扱う業務だけでも検証する価値は十分あります。保存して何度も見返してね！🫶質問あればコメントで👇

[らいむ｜AI活用アドバイザー @ai_lime513]

今すぐ見直して。機密資料をクラウドAIに入れて要約させてるの、それ一番リスク高いやつです。外部送信ゼロで同じことができる選択肢、もう手元にあります。聞いてください。

[Google Gemma @googlegemma]

Meet Gemma 4 12B!

A unified, encoder-free multimodal model designed to bring high-performance intelligence directly to your laptop, and released under an Apache 2.0 license.

Bridging the gap between edge efficiency and advanced reasoning. Here is what’s new with Gemma 4 12B: 👇

[らいむ｜AI活用アドバイザー @ai_lime513]

Googleが先日公開したGemma 4 12B、これがその答えです。

会議音声の文字起こし、社内マニュアルの読み込み、PDFや表の読み取り、画面キャプチャの分析。これ全部、ネット接続なしで自分のPC上だけで完結します。
テキストだけじゃなく音声も画像も扱える中型AIで、���能もMMLU Pro 77.2%とクラウド級。必要なのはVRAMかメモリ16GB。Apple SiliconのMacや16GB級GPUのPCなら動きます。
しかもApache 2.0ライセンスで商用利用OK。データを1ミリも外に出さずに、これだけのことができる。知ってるだけで全然違います。