坂西 義光/Banzai Yoshimitsu

虚室生白

[坂西 義光/Banzai Yoshimitsu @bababanZ]

この前書類整理してたら5年前に登壇した日置市主催セミナーの資料出てきた。
オレ氏、良いこと言ってる。

[坂西 義光/Banzai Yoshimitsu @bababanZ]

エチオピアシダマ🇪🇹
深浅どちらも美味しい良いコーヒー。
浅煎りの方が好きだな👀

[自家焙煎パパコーヒー【公式】 @papa_coffee]

予約販売、完売しました！
ありがとうございました！
次回焙煎は未定ですが、またやります！
お楽しみに🫰

[SethOfficial @UTD_Seth001]

🚨Jamie Carragher on the Netherlands’ 2-2 draw with Japan in their 2026 FIFA World Cup opener:

🗣️ “I don’t want to hear people saying this was an unlucky result for the Netherlands.

Let’s be honest, Japan deserved enormous credit for what they did tonight.

Before the game, most people expected the Dutch to control the match and take all three points.

Instead, Japan showed exactly why they’re one of the most dangerous teams in international football.

They were organised, aggressive and brave in possession.

What disappointed me was the Netherlands’ mentality after taking the lead.

At times they looked comfortable and assumed the game would take care of itself.

Japan punished them for that.

You can forgive mistakes.

You can forgive conceding goals.

But you cannot switch off at a World Cup.

Japan never stopped believing.

They kept pressing, kept running and kept asking questions.

That’s why they got their reward.

The Netherlands have quality players all over the pitch, but quality alone doesn’t win World Cups.

The best teams combine talent with discipline, concentration and hunger.

Tonight Japan looked hungrier.

The Dutch will look at the result and think they dropped two points.

I look at the performance and think they were fortunate not to lose all three.

Japan arrived believing they could compete with anyone.

The Netherlands arrived expecting to win.

There’s a big difference between those two mindsets.

And that’s why we’re talking about a 2-2 draw instead of a Dutch victory.”

{@SkyNews }

[坂西 義光/Banzai Yoshimitsu @bababanZ]

✨「足りないものを嘆いた人」ではなく、「足りないものを前提に、勝ち方を設計した人」✨

[千葉勇志｜AIで人と��織を変える @UC_DG54]

https://t.co/aDvC9yVSIw

[けんすう @kensuu]

Fable、めっちゃすごいんだけど、

「日に5万円で働いてくれる超優秀な人に仕事を頼んだら大体できるけど、それ超無駄じゃん」と同じ状態だなという気がして

じゃあ何を頼むといいのか、という業務設計や組織マネジメントの話になっておる。

[Dario Amodei @DarioAmodei]

Today I'm publishing a new essay, Policy on the AI Exponential. AI is progressing extremely fast—much faster than the policy process was built to handle. The essay lays out where I think the technology is now, and the action needed to close the gap: https://t.co/Lh6PWae178

[うろん🐧🍊™️ @uron_mogu2]

自分の会社のｺﾝｻﾙできなかったの？

[マサタカ | 生成AI × ゲーム開発 @ai_masataka]

@Gencoin8 Helmorはセットアップ段階でmacOSに導入されたCLIのProvider情報が必要らしい。
パソコン無いと動きませんよこれ。
https://t.co/UEssJmY8Y2

[東大ClaudeCode研究所 @ClaudeCode_UT]

【話題】
ローマ法王庁が AI についての回勅を出した。
その発表の場に、Anthropic の共同創業者が招かれ登壇した。
⇩
今回見えてきた3つの事実：
・宗教指導者と AI 研究者が、同じ壇上で人類と AI の未来を語っている
・技術的安全性の研究者が、倫理・思想の対話に「招かれる側」になっている
・Anthropic が技術提供者ではなく、思想の対話相手として世界から扱��れている

技術の安全性を突き詰めていくと、最終的には哲学・倫理・宗教と交差する。
Anthropic がその入口に立っていることが、今回の場で改めて見えた。

[Shin丨AI×プロダクト開発の専門家🤵🏻 @shin_sasaki19]

AIで楽になるはずが、いちばん追い詰められたのは『PM』というなんとも皮肉な現象がシリコンバレーで起きている話が面白い📝

■ いま現場で起きていること
・バイブコーディングでエンジニアの生産性が『2〜3倍』に
・最も恩恵を受けるのはエンジニア自身
・一方でチームの人数は変わらず
・膨れ上がった成果物をPM・デザイナーが一手にさばく羽目に
・ボトルネックは「書くこと」から「決めること」へ移動
・結果、管理側が「押しつぶされそうな状態」に

■ Anthropicの解決策
・まずはPMの増員で対応 ・加えて『エンジニアがPMを兼務』する試験導入を開始
・工数2週間��内の案件は担当エンジニアが事実上PMに
・法務連携や社内折衝まで担う「ミニPM」化
・「今後多くの企業が採るアプローチ」と予測

■ 台頭する新職種「プロダクトエンジニア」
・PMとエンジニアを融合したハイブリッド職 ・2025年のカンファレンス「HumanX」でも予言されていた流れ
・「作る人」と「まとめる人」の境界が消えていく
・PMという仕事は『消滅』でも『単純な増員』でもなく、エンジニアと溶け合う方向へ

技術が分かりかつ要求を整理してチームを動かせる人材の価値は、むしろこれから上がっていくのは間違いなさそう🤔

[首相官邸(災害・危機管理情報) @Kantei_Saigai]

【緊急地震速報】
宮城沖で地震　東北で強い揺れ
強い揺れに警戒してください。
発表日時 15日20時22分
対象地域：宮城県中部、岩手県沿岸南部、岩手県内陸南部、宮城県北部、岩手県沿岸北部、岩手県内陸北部、宮城県南部、青森県三八上北、福島県中通り、秋田県内陸南部、福島県浜通り

[Kuman @KUMAN_R]

とほほさんが Claude Code 入門まで書く時代が到来するとは、、
▼ とほほのClaude Code入門
https://t.co/5TbE4ntObE

[國光宏尚 クリプトおじさん (Hiro Kunimitsu) @hkunimitsu]

ChatGPTを作った女性がOpenAIを去った。

そして1年の沈黙を経て、ついに出してきたものがかなりヤバい。

Mira Muratiが立ち上げたThinking Machines。

これは、単なる「新しいチャットボット」ではない。

本質は、AIの体験を「ターン制」から「リアルタイム協調」へ変えること。

いまのAIは、基本的にはターン制。

人間が入力する。
AIが返す。
また人間が入力する。
またAIが返す。

どれだけ賢くなっても、体験としてはまだメールに���い。

でも、人間同士の本当の会話はそうではない。

相手の表情を見る。
声のトーンを聞く。
言いよどみを察する。
途中で補足する。
必要なら、その場で調べる。
画面を見ながら一緒に考える。

Thinking Machinesが狙っているのは、まさにここ。

聞く、見る、話す、考える、行動する。

これを順番に処理するのではなく、同時にやる。

音声認識、画像認識、LLM、ツール実行を後からつなぎ合わせたものではなく、モデルそのものが最初からインタラクティブに動くように訓練されている。

ここが大きい。

ターンごとのレイテンシは0.40秒。
業界標準の1〜2秒よりかなり速い。

200ミリ秒単位のマイクロターンで、入力と出力を切り替える。

会話しながら検索する。
ツールを使う。
UIをその場で生成する。
ユーザーの迷いを察知して、頼まれる前に介入する。
双方が話し続ける中で、リアルタイム同時翻訳まで行う。

これが実現すると、AIは「質問に答えるもの」ではなくなる。

一緒に見て、一緒に考えて、一��に動く存在になる。

チームも強い。

CEOは元OpenAI CTOのMira Murati。
CTOはPyTorchを作ったSoumith Chintala。
さらにMetaからマルチモーダル知覚の専門家たちを採用している。

技術思想として面白いのは、Rich Suttonの「Bitter Lesson」を引いているところ。

人間が外側から複雑な部品を組み合わせて作るインタラクションより、モデルそのものにネイティブなインタラクションを学習させた方が、最終的にはスケールするという考え方。

これはかなり重要。

AIの進化は、単にIQが上がる方向だけではない。

人間との「協調の密度」が上がる方向にも進む。

公開から4時間で82.2万ビュー。
a16zも反応。
ブラジルはまだ寝ている。

たぶん、いま私たちが使っているAIの多くは、2年後にはかなり古く感じる。

検索するAI。
答えるAI。
文章を書くAI。

その次に来るのは、リアルタイムで一緒に状況を見て、判断し、動くAI。

そして、このレースの先頭に出てきたのは、OpenAIでもGoogleでもAnthropicでもない。

OpenAIが手放してしまった女性の会社��った。

[CopyRebeldia @CopyRebeldia]

La biología en PDF acaba de morir.

Un tío hizo una app donde exploras estructuras 3D como un videojuego.

UI: GPT Images 2. Código: Gemini 3.1 Pro.

Los libros de texto ya no sirven.

[Mushtaq Bilal, PhD @MushtaqBilalPhD]

https://t.co/ERrKQgLB3w

[たかちょ🇦🇶C108❶南２ｊ33a❷東２ナ31a @takacho_01]

今朝、仕事を終えて職場の人に「ゴールデンウィークで地獄絵図になってる江ノ島を体験してきます！」って宣言して来たんですよ。

想像してた10,000万倍くらいヤバくて草

[坂西 義光/Banzai Yoshimitsu @bababanZ]

@kusataropapa です！

[坂西 義光/Banzai Yoshimitsu @bababanZ]

ナイキ新宿店のブランドロゴ、素晴らしいストーリー。素晴らしい仕事。

[セロイ@AIで起業 @saeroyi_ican]

Claude codeを作った男のインタビュー動画やけど何でこれが極秘じゃないねん...
Claude codeの裏技漏らしてるんですが...

いつも絡んでくれるフォロワーさん向けに裏技のとこだけ日本語で↓にまとめた
拡散されたら消されるかもしれんしブクマだけにしといてね...

【裏技①】実はClaude codeを

[坂西 義光/Banzai Yoshimitsu @bababanZ]

(΄◉◞౪◟◉｀)

[Kosuke @kosuke_agos]

NVIDIAの部門責任者が、AIによる効率化は大嘘で、企業のAI導��による「人件費の削減」が、実は従業員の給与を上回る「計算コスト」にすり替わっているだけという衝撃的の発言をしました。

単なるリストラの正当化ではなく、人間の労働力というコストを排除した結果、AIインフラ企業に資金が直接吸い上げられる構造に陥っている事象です。

その衝撃の全貌と企業システムの最適化を3つのポイントにまとめました。

1. 費用の『転換』
2026年に入り9万2000人ものテック人材のレイオフが「効率化」の名の下に実行されました。しかし、NVIDIAの部門責任者が「計算コストが人件費を上回る」と認めた通り、削減された資金は企業の利益にはならず、そのままAIインフラプロバイダーへと物理的に流出しています。

2. 導入の『実態』
MITの研究により、AIで代替してコストに見合う業務は全体のわずか23%に過ぎない（77%はコスト増になる）ことが判明しました。それにも関わらず���入を急いだ結果、Uberは年間AI予算をたった4ヶ月で消化し、自社の財務システムをハックされる事態に陥っています。

3. 価値の『再定義』
エンジニア1人あたりのAPIコストは月額500〜2000ドルに達し、一人のAI利用料がその従業員の給与を上回る逆転現象すら起きています。マッキンゼーが予測する2030年までの5.2兆ドルのAI支出は、企業の生産性向上ではなく、単なるインフラ依存へのシフトを示しています。