シラノ

情報収集垢。twitter初心者。色々な人の考え方に触れたい

[江藤@AIで1日を240時間にする男｜Radineer @RadineerE10]

複数のAIエージェントを"束ねて指揮する"仕組みが、ついにGitHub公式から降りてきた。。。

GitHubが、複数のAIエージェントを管理する「GitHub Copilotアプリ」の詳細を発表した。
1体のAIにコードを手伝わせる道具から、何体ものエージェントを並走させ統括する"実行基盤"へと位置づけが変わった。
これまで一部の上級者が自前で組んでいた「複数エージェントの並列運用」が、開発の中心プラットフォームの標準機能になる。

開発チームを持つリード・CTO・情シスは、絶対にブクマして。
開発生産性の競争点が「どのAIを使うか」から「複数をどう束ねるか」へ移る話です。

押さえるべき5点👇
・複数エージェントを並走・統括 — 司令塔から複数の実働部隊を同時に動かす
・自前運用が標準機能に — 達人だけの技が誰でも使える形になる
・衝突回避・状態管理が標準装備 — 並列実行の土台が用意される
・ログ・権限がGitHubに集約 — エージェント運用の統治が一本化される
・競争点は「束ね方」へ — モデル差が縮む中、オーケストレーション能力が勝負どころ

法人視点での衝撃はこうだ…

AI開発の生産性は「優秀なモデルを1つ使う」だけでは頭打ちです。
速い組織は複数エージェントに同時並行で作業させ、返った順にレビューして出荷する。
たとえば機能実装をエージェント1、バグ修正を2、テスト作成を3に同時に振り、人間は会議の間に進んだ成果を順に通す…1人が順番に片付けていた開発が、並行で流れるラインに変わります。
これは「エンジニア不要」でなく、仕事が「書く人」から「複数に振り、判断して通す指揮者」へ移るということ。
一方、運用がGitHubに集まるほど依存（ロックイン）も強まる点は要注意です。

特に以下の職種で効きます。
・開発リード・CTO — 複数エージェント運用前提で開発フローを再設計
・情シス — エージェントのログ・権限管理を一元化して統治を効かせる
・PdM — 並列で走る作業の進捗とレビューの回し方を組み立てる
・スタートアップ経営 — 少人数でも複数エージェントで開発速度を底上げ

ただし、発表段階の情報で、提供範囲・対応モデル・課金体系は一次情報での確認が必要です。
並列で走らせれば自動で速くなるわけではなく、タスクの分け方とレビュー体制の設計が伴わないと混乱します。
小さく試して回し方を固めてから広げるのが現実的です。

あなたの開発、まだAIに1つずつ頼んでいませんか。
これからは「複数をどう束ねて指揮するか」が生産性を分けます。
司令塔として使いこなす側に回りましょう。

[そう｜Claude Codeで始めるAI自動化 @so_ainsight]

無料でここまでやるのか、というツール。GitHubで早くもスター1万超え。

「YouTube動画まるごと多言語ふきかえマシン」みたいなものが公開されています。名前は Voice-Pro。

・海外の動画から人の声だけを抜き出す
・しゃべりを文字起こしして100以上の言語へ翻訳
・元の話者の声を真似て、別の言語でしゃべり直させる

��ど、動画の音声まわりを丸ごとAIに任せ��れる仕組みです👇

[タクヤ｜メンタエクセル｜AI×Excel業務改善 @911_takuya]

法人研修でTeamsの話をすると、かなり高い確率で聞かれる質問があります。

「チャネルって何に使うんですか？」

これ、めちゃくちゃ多いです。

Teamsを導入してる会社でも、実際の仕事はほとんど個人チャットで回ってることが多いんですよね。

「この資料確認お願いします」
「あの件どうなりました？」
「前に送ったファイルどこでしたっけ？」

最初は個人チャットの方がラクです。
相手に直接送れるし、すぐ返事も来る。

でも人数が増えると一気にしんどくなります。

・依頼が個人間に閉じる
・途中経過が周りから見えない
・ファイルがチャットの奥に流れる
・担当者が休むと止まる
・あとから入った人が経緯を追えない

ここで使うのがチャネルなんですよね。

チャネルは「会話する場所」��いうより、仕事の流れを残す場所です。

案件ごと、部署ごと、テーマごとにチャネルを分けて、そこに会話・ファイル・タスク・議事録を集める。

これだけで「あの話どこ行った？」がかなり減ります。

僕は研修でも、Teamsはチャットアプリとして使うより、仕事の置き場所として設計した方がいいですと伝えています。

Teamsを使ってるのに個人チャットだらけになってる会社、まずはチャネル設計を見直してみてください。

[Microsoft Tech @msdevjp]

＼Qiita おすすめ記事ご紹介！／

マイクロソフト エバンジェリスト 山口 周志の記事をご紹介！
賢くなった AI と洗練されたツール「GitHub Copilot CLI」で、スクラム開発プロセスを実践してみた結果をまとめています。
果たして AI スクラム チームは上手く機能するのか？
ぜひ記事をご覧ください💡

[Microsoft Tech @msdevjp]

＼📣簡単に仕事を任せられる Copilot が登場！／

Copilot Cowork に仕事を依頼すれば、メールや会議、メッセージ、ファイルなどを情報源に、Microsoft 365 の各アプリを横断して作業を進めてくれます。

Cowork が実現する、新しい仕事の進め方をご覧ください！

▼詳細
https://t.co/PZ15XBaFEi

[木内翔大＠SHIFT AI代表「日本をAI先進国に」𝕏 @shota7180]

https://t.co/CMRA3pCFKX

[よしぎ｜AI時代のキャリア戦略 @happyyoshigi]

日本マイクロソフト社長の「Copilot」の使い方がすごい。毎週の社員向けビデオの原稿も日本語と英語で量産。出てないミーティングもAIに要約させて、返信し忘れてるメールがないかもCopilotでチェック。トップがここまで使う時代、まだ触ってない人は完全に出遅れてます。社長直伝のCopilot活用法は…

[ゆら @yura_ai123]

⑤決裁者の目線を指定する（GOサインを出す人の視点で詰める）

「[上司・経営者・クライアント]の立場で見て、この提案を採用すべきか判断して」

→自分目線の死角が消える。「これ通るのか?」���事前にシミュレーションできる

⑥最強のメタ視点統合プロンプト

「あなたは[職種・役割]です。[依頼]をやってください。ゴールは[目的]です。批判者の立場でも評価して、最終的に[意思決定者]が採用するかどうかまでジャッジして」

メタ視点をひと言添えるだけで、回答のキレが劇的に変わる。
忘れないように今すぐ��存して試してみて。

覚醒したChatGPTで成果を出したい人は

[Kawakami @Qv5Ni4BwBb33601]

AIに作らせたそれっぽい資料よりこういう資料の方が読みやすい

[Semi-journal公式 @semi_journal_jp]

【半導体・AIロボット・宇宙産業の市場規模】

出典：野村アセットマネジメント
https://t.co/6BeVvdYCmN

[ケム @kemu_aii]

Claude CodeとCodexを直接会話させる仕組みが地味にエグい...

3分くらいで両方を会話させる仕組みを作っただけで、
お互いが会話して自動でタスク進めれる状態になった。

一回一回無駄に指示する時代は終わるのかもしれない...

実際のやり方は引用元から↓

[そう｜Claude Codeで始めるAI自動化 @so_ainsight]

読書家必見の神スキルがやばい

技術書を1冊まるごとClaude Codeのスキルに変換するOSSが出ました。GitHubで2,700スター超え。名前は book-to-skill。

・PDFやEPUBを放り込むだけ
・章構成・主要概念・パターンを抽出してスキルを自動生成
・あとは `/本のスキル名 <トピック>` で該当章から回答

積んだままの本が、Claude Codeから呼べるスキルに変わります👇

[日経クロステック IT @nikkeibpITpro]

Copilotに情報収集させてリポートを書かせるには？

https://t.co/ufqgp3ek1D

Microsoft 365 Copilotにはエージェント機能の強力なツールであるリサーチツール（Researcher Agent）がある。リサーチツ��ルは詳細かつ構造化さ���た情報収集が必要な場合に真価を発揮する。どう使いこなすのかを紹介。

[ガガロット @gagarot200]

『Claude』でもう一人の自分を複製して
使用者と同じ思考、言葉使い、性格で
24時間あなたの代わりに
全ての業務を狂いなく完璧に終わらせてくれる　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　

結局動画を撮ったり、
Xの投稿文を考えたり、

本来であれば成り立たない様な
属人性が高い様なアカウントを運用するにしても
自分の性格や言葉使いまでわかってる
Claudeちゃんに任せると動画から投稿文まで
本人にしか見えない

下記ブクマして
Claudeにコピペすれば
今すぐあ���たの分身が登場する

[ガガロット @gagarot200]

Anthropicは「OpenClaw」や
「Hermes」を使いこなすエンジニアに
「年収1億円」を支払っているのに

スタンフォード大学が
これ全体を1時間の講義で教え
無料で公開してるww　　　　　　　　　　　　���　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　

今日中にブックマーク推奨
2027年にはAnthropicの様に
AIエージェントを使用できるだけで
月200万円程度は支払ってくれる
企業が多くなる

[Takuro Tomita（富田拓郎） @TomitaTakuro]

これはすごい：【決定版】生成AIを活用した科学研究用PowerPointスライド作成法（2026）｜Daichi Konno / 紺野 大地 @_daichikonno https://t.co/ITgrtf2iWY

[Claude Code Studio @ClaudeCode_love]

【保存推奨】
ClaudeCodeを1から学ぶなら、
まずチェックしておくべき４つの記事をまとめました👇
①Claude Skills 67選
—ポテンシャルを100%引き出し”開発チーム化”する方法
https://t.co/2WpnSq5U03
②Claudeを最強化するMCPサーバー30選（全リンク付き）
https://t.co/DlHblWuiyA
③Claude Codeプラグイン完全ガイド：9,000個から厳選した36個を紹介
https://t.co/FTSJIQ5iJR
④9割が知らない：Anthropicが内部でやっている Claude Code運用ベストプラクティス大全
https://t.co/DnnTlA0zOT
この４つを上から順番で学ぶことでさらに理解が深まる構成になってます！
本気でClaudeCodeを実務や開発に使うなら、この4つの記事は確実に保存推奨です！！本当にお勧めです！

[せんにゅう| DX・システム開発 @kokisennyu]

東京都職員６万人がAIアプリ市民開発を実現🔥

これはめちゃくちゃいい事例で、以下の流れ。
①2025年にDifyを全社導入&内製化
②各職員がAIアプリの必要性を実感
③2026年にDifyのような自社サービスをローンチ

このスピード感と自社サービス構築の流れはめちゃくちゃ綺麗。

大企業は必ず参考にするべき事例です！！
https://t.co/ccDFB2DHiF

[えーたん/AI×時短で仕事効率化 @ai_jitan]

ガチで最高傑作ができました。

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[ずーぼ@半導体業界ドットコム @zubo_semicon]

【日経が作る業界地図シリーズ：半導体製造装置編】
出典：https://t.co/FxvC1rPIii