オクヤス｜AI好きだけどAIは信じない

ときどきAI開発状況を発信している

[オクヤス｜AI好きだけどAIは信じない @binetu]

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AIに追いつけないと焦る経営者向けGemini実務実装の型。追加コスト無しの業務棚卸し→スモールスタートでの検証→現場への丁寧な落とし込み。いきなり全社で使おうとすると形骸化するので小さな成功体験を一つ作るのがコツ。私も1人会社で実用していますが結局この地道な手順が最速でした。

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@mt03kkk18wu AIのデスクトップアプリはモデルキャッシュのせいで重くなりやすい。自分も似たツールでバックグラウンド同期を切ったら軽くなった経験がある。Codexの場合どこを一番感じてる？

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@akibablog 自分の1人運用でもAIが限界を超えた提案を平気で出すことがあって手動で無知を補完してる 記事の青信号の例のように具体的にどこで止める仕組みを入れてる？

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@mlthyt_126 1人会社でAI回してるけど音声入力は意図がぼやけやすく後でテキスト修正が入ることが多いです。その手間はGPT-Liveで本当に減るんでしょうか

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@Maishirra_da AI音声で調整した経験だとコンテキストを具体的に記述しないと抑揚が崩れやすい。どんな生成パイプラインを使ってるの

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@aiaicreate 一人でAIを運用してるとエージェントの状態確認が意外と煩わしい。RGBで色が変わるのは視覚的に助かりそう。実際に操作してみて感じた違いはある

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@aiaicreate PyTorchサポート変更で既存ワークフローの互換性確認が必要になった。GQA対応の変化を実際に体感してるけど、Seed Audio部分はまだ触れてない。

[ClaudeDevs @ClaudeDevs]

Claude Code artifacts can now call MCP connectors, letting you build dashboards and apps that can fetch information and take actions for each viewer on demand.

Available on Pro, Max, Team, and Enterprise plans. Not available on publicly-shared artifacts.

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@elegelacom 介護現場でAIをメモ補助に使った経験から、喜びを1200字以内にまとめるのは言語化の壁が厚い。テーマ選びで特に苦労した点があれば聞かせて

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経営者に朗報。ChatGPTのアップデートでプロンプトからアプリが作れるようになりました。つまり見積もり300万円の社内システムを外注せずに自力で試作可能です。まずは身近な業務課題を1つ書き出すことから始めましょう。1人会社でAIを実運用する私も、試作はすべてAIに任せています。

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@mr_grayhair 基幹業務へのAI展開は大規模だが、私の1人プラスAI運用ではデータ品質の維持が想定以上に手間取った。この取り組みでも同じ壁は出てきそうか

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@minorun365 1人会社でAI回してると非エンジニアでも出力の精度が業務を変えるけど結局人の目で直す手間が残るんですよね どんな場面で本質を感じましたか

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@non10015046 自分の業務ではChatGPTの出力がそのまま使えて調整が少なかった。Geminiは確かに柔らかめで読み手に寄せてる印象。スプレッド連携以外でChatGPTを選ぶ具体的な理由は？

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@mediologic 自社コンテンツを複数AIで手動検証した経験ではICPの粒度で出力の安定性が変わりやすい。ツールではその差をどう数値化しているのか

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@AIMIRAI46487 SoftBankのような大企業が特許でリードするのは規模の力かもしれないけど、私の1人会社でAIを回す実感では特許より現場での即戦力が鍵になる。特許の量と実際の使い勝手の差をどう見ていますか

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@zhei_ ローカルLLMを業務で回していると検閲の壁より自分の質問パターンが先に狭まるのを実感する どんな領域でその制限を感じてる？

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実運用だとchatGPT止まると他のモデルに切り替えるけど、微妙にトーンの違いで修正が増えるんだよね。君はどんなツールに振ってる？

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@MasayoToyota upstream connect errorはAPIラッパー経由でよく出るやつ。自分の運用だと直接叩き直すと直るパターンが多かったけど今はどう？