chikko6

愛知県豊田市出身　東京都目黒区在住　子どもの写真 家族を撮影するカメラマン　写真家 デザイン系はなんでもやる　配信の裏方もする 子どもの関連プロジェクト 動画編集 AI生成作る方も使う方も勉強中 ボディメーク 筋トレ　国内外 格闘技MMA見るのが好き 8時間睡眠 健康的な食生活

[chikko6 @chikko6]

虎ノ門ヒルズ駅が新しくなったんだか。割と頻繁に利用する駅がリニューアルした衝撃。日曜日撮影があるのでもっとゆっくり撮影しよう。

[Kosuke @kosuke_agos]

テスラのイーロン・マスク氏が、「AIによって真っ先に完全に自動化されるのは、コンピューターに向かってデジタル作業を行うホワイトカラーの仕事である」という驚愕の発言をしました。
https://t.co/dV98UOgAOh
「ブルーカラーや工場の労働者が最も危険にさらされている」というこれまでの前提を完全に覆し、オフィスワーカーこそがAIによる代替のプライマリ・ターゲットになるという残酷な真実です。

その驚愕の全貌と労働インフラの最適化を3つのポイントにまとめました。

1. デジタル空間の『ゼロ摩擦バグ』
アナリストや会計士、プログラマーなど、成果物が「ファイル（ビット）」である業務は、AIにとってネイティブな処理領域です。物理的な障壁や環境の不確実性という「摩擦コスト」が完全にゼロであるため、AIはソフトウェアへのアクセスのみで、人間を遥かに沿駕する速度とコスト効率でタスクを処理。この領域の移行は「電光石火（ライトニング）」の速度で進行します。

2. 物理原子の『防御プロトコル』
一方で、溶接、電気工事、配管工など、リアルな「原子（アトム）」を物理的に動かす仕事は、極めて強固な生存耐性を持ちます。物理法則、予測不可能な現実環境、材料の抵抗といった「物理的摩擦」が、AIとロボティクスにとって巨大なボトルネックとして機能するため、これらの職種は長期にわたって保護されます。

3. 認知インフラの『パラダイム反転』
これまで社会は「高学歴とデスクワークこそが安全なキャリアである」という前提で、認知インフラを設計してきました。しかしAI革命は、この評価スケールを完全に反転させます。かつて「知的」と定義された業務が最も容易に排除され、軽視されがちだった「肉体的な技能」が最も代替困難な価値となる、極めて皮肉なシステム最適化が始まっています。

[岡本伸吾🎞️おかしん @okasin405]

After Effectsの「CC Color Neutralizer」エフェクトを使用すると、映像の色被りを修正できます。
スポイトを使えば、簡単に補正可能です。

細かい設定項目も用意されていますので、状況に応じて使い分けてみてください。

#AdobeCommunityExperts

[syndromee. | commission open @Syndromeeeee]

【新作After Effectsプラグイン】

[Bevelized v1.0.0 がWindowsおよびmacOS版After Effects向けにリリースされました。]

このプラグインは、テキスト・シェイプ・ロゴを、光沢のあるメタリック／ゴールド／ガラス／面取りベベルの質感へと変えます。レイヤーのアルファチャンネルを形状として読み取り、プロファイル付きのベベルライティングで立体的なエッジを生成。Round・Chisel・Pyramid など複数のベベルプロファイルから選べます。

カラーは、ドラッグ可能なストップを持つ Color Cycle グラデーションエディターで自由に編集でき、24種類のパレットプリセットも内蔵。「Cycle」（角度）をアニメートすれば、シームレスに色を流すことができます。マテリアルは、Specular・Metal・Fresnel・Reflectivity・Iridescence で金属やフォイルの質感を細かく作り込めます。

ルック作りに必要な機能も内部で完結します。画面上のトーンカーブでコントラストを調整し、Reflection レイヤーを指定すればベベルをガラスのように屈折させることも可能。Line Art ではアウトラインとベベルトップの2本のストロークを、それぞれ色・幅・不透明度を個別に設定して描けます。すべてが1つのエフェクト上で完結します。

Bevelized は8、16、32ビットカラーに対応しており、GPUは不要です。

ダウンロード：https://t.co/yNVo1rJBYT
https://t.co/BQ0iXIkmk9
#aftereffects #plugin

[TBS CROSS DIG with Bloomberg @tbs_bloomberg]

Q. イーロン・マスクと一緒に働くのはどんな感じか？
A. 世界で最も困難な仕事です

インタビュー全編はこちらから👇
🎥https://t.co/VPv1s16ydg

自身が手がけた2つのSNSをMetaやDiscordへ売却し、Meta幹部を経てXのプロダクト責任者となったニキータ・ビアさん @nikitabier がX開発の舞台裏を明かします

[産経ニュース @Sankei_news]

AI暴走「制御不能の可能性」アンソロピックが開発減速提言　システムの8割クロード作成
https://t.co/SWggb8xl4Y

アンソロピックはセキュリティー上の脆弱性を発見する能力が高い先端AI「クロード・ミュトス」で知られる。ミュトスはサイバー攻撃に悪用される懸念から、一般公開を見送った。

[かずなり | 生成AI活用術 @MacopeninSUTABA]

筑波大学が公開した「Python入門」が有益すぎる。

全300ページ超の圧倒的ボリュームで、基本文法からクラス、オブジェクト指向の概念まで徹底解説。単にコードをなぞるのではなく、プログラミングの本質的な考え方が身につく構成。最高のバイブル。

こちら👉
https://t.co/XfNIVVPsyI

[オープンソース研究所 @opensourcelab9]

セキュリティの仕事してる人、これは保存案件です👀

AI向けのサイバーセキュリティskillsを754個まとめた集大成。★約9千。

何がすごいかというと👇
・26のセキュリティ領域をカバー
・MITRE ATT&CK / NIST CSF 2.0 等、5つの主要フレームワークに対応
・26以上のAIプラットフォームで使える
・共通規格(https://t.co/AFA5BPnf2f)準拠

防御側の知識をAIに体系的に持たせられる。
※Anthropic公式ではない有志プロジェクトです。

https://t.co/65LGmbGlub

[安野貴博(スタッフ更新) @annotakahiro24]

6/9 (火) の参議院総務委員会の質問要旨です。生成AIが急速に進化する時代に合わせた政府・自治体の対応や、自治体のFAX利用、自動運転の実現に向けた通信インフラの整備について質問します。

[今井翔太 / Shota Imai@えるエル @ImAI_Eruel]

直近で再び「AIバブル」論が高まっているので、かなり長文ですが、個人的にまとめた今後のAI開発事業のシナリオを一部書いてみます。
（いくつかはTBS CROSS DIGやクローズドな投資家向けレクチャーでも話したものです）
以下は基本的に、技術的には現在の深層学習、生成AI（LLM、拡散モデル、スケーリング則）は変わらないものとしています。
したがって、基本的にはスケーリング則によって、どの会社も「お金さえかければどこかの時点でそれなりに高性能（もしかしたらAGI）のAIは開発できる」という前提があります。

まず、特にバブルなどではなく、AI・半導体業界への投資が正当化されるシナリオ。

・十分な性能のAI(もしかしたらAGI)完成シナリオ
OpenAIなどがずっと言っているような、本当に人間の経済的な労働を全て代替できる高性能なAI（AGI的なもの）が登場し、一社独占、あるいは一社独占ができなくとも流れるお金の総量が極めて大きいため、以下のルートで投資が回収できる。
1.既存産業の人間の既存労働の多くを置き換え、人間に払っていたコストの大半をAI開発企業が吸収する
2.既存産業の「人間では間に合ってなかった労働需要」をAIがこなし、その分増えた収益を吸収する
3. AIの性能により、極めて需要の大きい新産業が創出され、その産業に新しく入る金を吸収する

・用途別棲み分けシナリオ
OpenAI、Anthropic、Google等のAIモデル開発会社が、BtoB、コーディング、研究、toCなどの領域で独自のポジションを確立し、ある程度の価格支配力（黒字化する程度、人よりAIのトークンコストが高くならないレベル）を持って投資を正当化できる程度の収益をあげる。
現状、Googleに関してはtoCでこのルートがあり得そうに見えるものの、OpenAIとAnthropicはほぼ同領域で拮抗状態なので、今のままでは考えにくい。OpenAIの方がさまざまな方向に事業を広げる中で、途中からAnthropicやGoogleとの勝負を避ける方向はあるかもしれない。

・先行者優位プロダクトシナリオ
私がずっと言っているやつ。AGIレベルになるかどうかは関係なく、SNSのネットワーク効果のように先行者が優位性を保てるAIプロダクトが完成し、競争力を恒久的に維持し収益をあげる。特に現在のOpenAIはおそらくこのタイプのプロダクトを開発するのを狙って、色々と量産しているきらいがある。現在のチャットAIも、コーディングAIも全て乗り換えコストが低く、このタイプのプロダクトを見つけた開発機関はない。

次に、いま「AIバブル」と言われているのが本当で、いつか崩壊する場合のシナリオ

・AI期待はずれシナリオ
AIの性能が今後期待していたほどは伸びない。AI研究の第一人者・ノーベル賞受賞者のヒントン始め、ほとんどの識者からは否定されているシナリオ。簡単に見える範囲でも、動画生成AIでのChatGPTモーメント、Physical AI、AI for Science、世界モデル等については基本的に現在の技術のスケーリングの延長にあると考えられ、むしろ期待を超えて技術自体は伸びる公算が高い。

・鉄道バブルシナリオ
個人的に一番怖いパターン。
かつての鉄道バブルでは、バブルが崩壊したあとも鉄道の拡大は進んだ。つまり、バブル崩壊時点で「作りすぎていた」わけではなく、むしろまだまだ拡大はするし、それによって利便性が上がることも見えていた。しかし、具体的な収益が入ってくるのが非常に遅かったため、債務返済期限を迎えるなどして、金融の方が耐えきれなかった。AIの将来の性能上昇は確実だったとしても、真に収益が上がるAIが登場する前に市場の資金枯渇や負債の期限がくるなど、 過去と同じく金融の方が耐えきれないシナリオ。

・航空業界シナリオ
AI投資に関することが、研究的には全部うまく回ったのに、商業的に失敗するという点では一番怖い。
本当にAGIと呼ばれるものの開発に成功したとしても、技術的な壁はない（スケーリング則）ため複数社で同じものができた結果、他社との価格競争が続き収益をあげにくい。元々自分は「通信キャリアシナリオ」と呼んでいたが、アメリカの経済学者（Noah Smithなど）も同じようなシナリオを提唱し、航空業界に例えていたため、そちらに統一。これに関しては、画像2枚目のスライドで詳しく説明。余談だが、私自身、参考のためこのシナリオを航空会社の幹部に実際に見せたところ「これはあっても不思議ではない」という返事をもらった。

以上、実際には他にも色々なシナリオがあったり、さまざまなシナリオの組み合わせだったりの可能性はあるものの、代表的なものを書いてみました。

[選挙ドットコム＠選挙をもっとオモシロク！ @go2senkyo]

【政治10X計画】国会の処理速度を10倍にする——チームみらい党首・安野貴博氏が描く、AIを活用した永田町改革の全貌とは？🤖

5月23日公開の「選挙ドットコムちゃんねる」では、チームみらい党首・安野貴博参院議員をゲストにお迎え！
エンジニアとしての知見を強みに持つ安野氏が描く、急速に進化するAIの発展と社会への応用の可能性、そして国会や政党の処理能力を10倍に引き上げる「政治10X計画」の具体策とは？について語ります。
MCの選挙ドットコム編集長・鈴木邦和がお話を伺います。

MC鈴木：安野さんは議員になられる前に、SF小説の『サーキット・スイッチャー』、まさにテクノロジーがすごく発展して、もう自動運転が社会実装された未来で犯罪が起きた時の物語を描いてらっしゃっいます。
私は安野さんと学生時代から知り合いですけど天才だなと思ってました。
エンジニアなのに小説も書けんのおかしいだろうって（笑）、今は政治家になってるし、1人何役やるんだろうって思ってます。

安野氏：パソコンをカタカタする能力が高いんです。小説もプログラミングもパソコンをカタカタする能力です。

MC鈴木：あの物語はそもそも、未来を見通すビジョンがないと書けないと思うんですよ。安野さんからしたら、今の状況はもうある程度予測していたんですか？

安野氏：そうですね。すごい驚きってわけではないです。ミュトスは半年早かったなという驚きがあるものの、AIの能力って指数関数的に、倍々ゲームで上がっていくので、いつかはこうなると思ってました。
ミュトスまでは牧歌的なAI開発の時代だったんですよね。安全保障とかとは別に、「AIの能力が上がるのはいいことだよね」っていう感じだったんですけど、今後はそれだけも言ってられない。
いかに安全にAIモデルを展開していくかというところも議論しなくちゃいけなくなりました。正直、ミュトスが最後の事例というわけでは全くなくて、今後こういう社会に絶大な影響を与えるモデルがどんどんどんどん出てくるわけですよ。だって、半年ごとに倍になるんだから。倍になった時にできるようになることってめちゃめちゃ多くなります。

こういうことをすぐに察して、「じゃあこういう手を打っていきましょう」という、「察し」から「打ち手」までの時間差をいかに短くできるか。
国がやらなくちゃいけないことってこういうことだと思うんですよね。

MC鈴木：私が今のお話を伺ってて感じるのは、AIの進化のスピードに、国家の意思決定のスピードは勝てなくないですか？ 結構厳しいですよね？

安野氏：多分、勝てはしないです。とはいえ、なるべく追いつく努力はしなくちゃいけないと思ってます。今の国会って、パソコンとしてみた時に年間100本くらいしか法律などの議案を通す処理能力がないわけですよ。
やっぱり処理能力は大事だと思っています。世の中は100本どころじゃなく変わっていく中で、この永田町の処理能力をいかに上げるか。
スタートアップ業界だと「10X（テンエックス）」というワードが流行っておりまして、10にXと書いて10倍という意味なんですけど、この永田町を10Xしないといけないと思うんですよ。

MC鈴木：だから、年間で1000本の法律を通すとか。

安野氏：そういう処理速度をどうやったら持てるんだろうかっていう観点を入れていかないと。
これでは、ただただ世界というか社会のスピードに遅れていくだけです。

MC鈴木：ずっと差が開くばっかりになりますね。実際、このAIが出てくる前から30年くらいずっとそういう状況で、社会とのギャップができちゃっていると思うんですけど、それがさらに加速すると。

安野氏：加速すると思います。

MC鈴木：安野さんは国会を10ｘするために、今どうしようと思っているんですか？

安野氏：私はまず、政党を10Xするところから始めようと思っています。つまり、チームみらいのキャパシティ、処理能力を上げるところから示そうとしています。そのためには、まさに「AIネイティブ」な政党にしていかないといけないと思うんですよね。つまり、今までの自民党さんとか中道改革連合さんとか既存政党と同じやり方をしていると「永田町1X」になっちゃうわけですよ。同じ速度でしか動けないわけですから。
それをどういう風に情報を集めて、どういう風に検討して、どういう風にアウトプットを出すか。そのアウトプットっというのは委員会の質疑や様々な提言など、色々あると思いますけど、この一連の情報フローをしっかりと作り込んで、その中でAIが活躍できるところはAIにやってもらって、人間が意思決定しないといけないところをちゃんと絞り込んだ上で、それは人間がやる。これをしっかりと作り込むということを今やっています。

MC鈴木：これはシンプルな話、政党として従来政党に比べてAIを使って生産性が10倍になれば、一応できると。

安野氏：できるはずです。チームみらいだけじゃないかもしれないですけど、そういった10Xできた政党がたくさん出てきて議席数を取れば、永田町10Xはできるはずだろうと。

MC鈴木：なるほど。確かに面白いですね。年間1000本ということは、霞が関も10Xしないといけないですね。だって今、彼らが法律の実際のところを作っているわけじゃないですか。
その出てくる側の処理能力が、やっぱり年間100本だと足りないですよね。

安野氏：おっしゃる通りです。「10倍なんて本当にできるんだろうか」と思うと思うんですよ。
色んな業界で、生産性が10倍になることってあんまり過去に起きてなかったと思うんですけど、ただ、2024年から2025年にかけてのソフトウェアエンジニアはおそらく10Xされてるんですよ。それこそ、「Claude Code（クロードコード）」などを使って。やっぱりAIがワークフローの中に入ってくることの威力を、結構エンジニア業界の人たちは分かっていると思うんです。
それは今たまたまAIがソフトウェアエンジニアリングに強いからこそ、エンジニアが最初にそれを体験したんですけど、別に他のホワイトカラーの仕事全般に対しても、原理的には同じことができるなと思ってます。
なので、それをまず政党でやる。そのためにチームみらいは、色んなものをAIネイティブにしていくってことをやろうと思っています。

まとめはスレッドへ ↓

[安野貴博＠チームみらい @takahiroanno]

OpenAI, Anthropic, DeepMindの三社のCEOらが署名した、合成核酸への規制強化を米国議会に求めるオープンレターが発表されました。
https://t.co/g6LwzCAwVy

今のフロンティアモデルは生物にとって脅威となりうるDNA配列を作る能力を獲得しつつあるかもしれない、と言われています。すでに今年に入って、生物学・医学の専門家ではない起業家が愛犬向けのmRNAワクチンを設計した例なども出始めています。

また一方で、合成生物学におけるエコシステムも発達してきており、オンラインでデータを送ることで、目的のDNA・RNAを合成して届けてくれるサービスが拡大しています。DNAのオンラインECショップみたいなものです。

つまりざっくり言えば、AIで危険なDNA配列を見つけて、その配列データを送ってオンライン注文すれば、調達できてしまうかもしれない、というわけです。

だからこそ、上記のオープンレターが発表されました。オンライン注文サービスで誰が何を注文したかチェックして記録を保存しようよということです。

日本でも生物兵器や病原体等の規制はありますが、合成核酸の「注文段階」のスクリーニング制度は、改めて検討すべき論点だと思います。

[日本経済新聞 電子版（日経電子版） @nikkei]

東大と米アンソロピック、日本の生成AI利用の実態調査　普及後押し
https://t.co/J0dsvyHUcB

[【公式】パークシャテクノロジー / PKSHA Technology Inc. @pkshatech]

【プレスリリース】東大松尾研・PKSHA・Anthropic、AIが雇用・産業・経済・教育に与える影響を可視化する「Japan AI Index」を構築へ
https://t.co/esL3OX28N9

[AIDB @ai_database]

東京大学などの研究者らが、シナリオを漫画に変換するフレームワーク「MangaFlow」を開発。
ステップは次の通り。

①入力したシナリオを、ページ・コマ・「ストーリーセクション（ひと続きの場面のまとまり）」に分解
②セクションごとに登場人物・背景・ 重要な小物の設定と参照画像をひも付けて記憶し、同じセクション内のコマで使い回す
③ページのコマ割りを明示的に作る。自動生成のほか、既存漫画から抽出した配置の再利用や、ユーザーが指定した配置も使えます。作った配置はコマ数・重なり・はみ出し・余白を機械的にチェックして補正
④各コマに対応する参照（人物・背景・小物）をまとめて渡し、画像生成モデルでコマ単位に描く
⑤描いたコマをレイアウト通りに配置してページを組み立てる
⑥セリフやナレーションの吹き出しを、キャラの顔を隠さない位置に配置する

Gemini（nano-banana）やChatGPTの画像生成などで漫画を作る場合との違いは、ページを丸ごと一発で描かせるか、工程を分けるか、という点にあります。
一発生成だとコマ割り・キャラ・セリフが1枚の絵の中で混ざるため、指定したコマ数や配置を守れない、コマの境界がつぶれる、ページをまたぐとキャラの見た目が変わる、セリフが読めなかったり抜けたりする、といったことが起きやすくなります。

[東大ClaudeCode研究所 @ClaudeCode_UT]

【保存版】
コードを1行も書かずにClaude Codeをゼロから使いこなす6時間の完全講座が公開された。

「何から始めるべきか」で止まっている人に、
これが一番の出発点になる。

https://t.co/AZUYNKyS30

・環境構築からワークフロー設計、Webデプロイまで
・エージェントチームの作り方と動かし方
・ブラウザ自動化と業務への組み込み

ここまで体系的にまとまった講座はなかなかない。

コードを書く場面がゼロというのも重要で、ビジネス側の人間が本格活用できる環境は、すでに整っている。

週末に見返すために保存必須！

[yousukezan @yousukezan]

IPAの資料で学ぶ「生成AIの情報漏洩リスク」入門｜ぽち https://t.co/Gfb4XdS3yQ #zenn

[piyokango @piyokango]

Anthropicが「サイバー攻撃はすでにAIで自動化されている」と報告 - GIGAZINE
https://t.co/uw5dTise0u

[朝日新聞(asahi shimbun） @asahi]

AIの社会影響大きさは？　東大、アンソロピックなど指標づくり連携 https://t.co/sjWezkQVdY

生成AI（人工知能）が日本社会に与える影響の大きさを示す指標をつくろうと、東京大学の松尾豊教授の研究室とAI企業パークシャテクノロジー（東京都）、米アンソロピックが連携する。

[チームみらい【公式】 @team_mirai_jp]

チームみらいは、衆議院選挙制度に関する協議会で、選挙制度改革案を提案しました。

私たちが目指すのは、皆さんの声がしっかり政治に届き、与野党が政策を競い合い磨き合える選挙制度です。次の4つのビジョンを柱にしています。

・自分の声が届いていると実感できる政治
・世代間格差を減らし、世代を超えた未来思考の政治
・公平で多様性のある政治
・与野党双方が建設的な議論を行える政治

内容をなるべく広くお伝えしたく、解説のWebページを作成しました。ぜひご覧ください。
https://t.co/bFdtSFhp4T

また、より良い制度提案につなげていきたく、AIインタビューも用意しました。ぜひ皆さまのお声をお聞かせください！
https://t.co/WQwmKqygS1

[iwashi / Yoshimasa Iwase @iwashi86]

スタンフォード大の授業で、LLMをゼロから作り上げるもの。これをこなしたら、めちゃくちゃ力がつきそう。

https://t.co/aykZbLXt2p