東田政大

中小企業の業務自動化・AI導入・システム開発
AIがある時代に、仕事はどうあるべきか | Easthon（株）代表
AI 業務活用を発信してます

[東田政大 @easthon99]

4Bで無検閲試しましたが、充分でした🙇‍♂️

[小互 @xiaohu]

兄弟们 好东西

Qwen-Image-2.1无审查版本

移除了安全过滤
可以生成成人、NSFW等图像内容

而且优化了生成速度：

主模型放进显卡里跑保证速度，把巨大的“文本编码器”���给普通电脑内存（CPU）去跑。 这样能帮你省出 9 到 17 GB 的显存，而且几乎不会拖慢出图速度！

https://t.co/xB8A5M6L8U

Qwen-Image-2.1同时把“文生图”和“图像编辑”融合成了一个模型，还原生支持透明图处理。

最多支持 10 张参考图：

可以把 6 个人的单人照直接合成为一张自然的多人合照

画面质感提升（字雅人美）：

文字排版不再“画符”：解决了以往生图模型文字容易扭曲、拼错的毛病，字体、排版更协调美观。

光影细节更逼真：皮肤质感、毛发细节与自然光影大幅改善，摆脱“塑料 AI 感”

[東田政大 @easthon99]

@kajikent これは本当にその通りだと感じます。膨大なアイディアで試作品だけ増えて、何もマネタイ��されない事象に陥ってる方多そう。

[東田政大 @easthon99]

人間の仕事は目的と判断に集約していくような気がする

[いぐぞー ✈️ 旅するプログラマー @igz0]

生成AI黎明期は主流だった「AIに単純作業をやらせて人間は創造的な仕事をやるべき」論者が今後ますます減っていくような気がする

[東田政大 @easthon99]

特定の領域では最も賢い人間を既に上回っていますが、AIのリソースが人間からのアウトプットである限り、総合的に上回ることは難しいのではないような気もしますがどうなんでしょう。

[今井翔太 / Shota Imai @ImAI_Eruel]

OpenAIのミレニアム問題の解決をはじめ、数学分野におけるAIの急速な発展が話題になっているので、あらためて、AIの性能向上に関する有名な説を貼っておきます。
（囲碁、将棋の世界の方は見たことがあるかもしれない）
極めて知能が高い人間の視点では、「世界で一番賢いアリと、普通のアリ」、「世界で一番賢いチンパンジーと、普通のチンパンジー」の間に、眼に見える大きな差はありません。「アリとチンパンジー」という異なる生物種間の知能の差は大きく感じるが、同じ生物種内でどの個体が賢いかはほぼ気にしません（もちろん、その分野の学者であれば話は別）。
同じ理屈で、人間とはまったく異なる知能であるAIの視点では、「ヒト」という生物種全体の知能は問題になるが、その中で誰が賢いのか、誰が囲碁や数学が得意か、ほぼ差はないと考えられます。
したがって、AIの性能発展においては、「一般的な人間と同程度」になることが重要なのであり、そこから「AIの視点では大した差がない」人間のトップに追いつくまでの時間は極めて短い可能性が高いのではないか・・・ということです。
実際にはこれに当てはまらない分野もあるとは思いますが、歴史的には象徴な事例がいくつもあり、例えば、囲碁ではアマチュア初段レベルになったのが2009年であり、AI研究開始から53年かかりましたが、世界トップのイ・セドルへの勝利は2016年であり、アマ到達から7年でした。

数学については、将棋や囲碁などのゲームと共通する性質がい���つもあり（検証可能性、コンピュータ内部での完結性、コンピュータ内での検証時間など）、多くの問題は、囲碁将棋と同じパターン（つまり、この図の現象）になるのではないかと思っています。

[東田政大 @easthon99]

最初にAIへ任せる仕事を選ぶなら、3つで絞ると考えやすいです。

繰り返し発生する。
良い完成例を見せられる。
間違っても確認して戻せる。

社外への送信や発注より、社内向けの週報の下書きから。小さくても、毎週使える仕事を選びたい。

[東田政大 @easthon99]

卸売業の見積づくり、AIを入れるならこんな分け方。

依頼メールから品番・数量を抜き出す
→価格表と照合
→見積の下書き
→担当者が単価・納期を承認

不明な条件は埋めずに確認へ。「見積を全部任せる」より、任せる工程が見える方が試しやすい。

[東田政大 @easthon99]

「AIを導入したのに、使うのは数人だけ」

そんな時は、社員の意欲より先に確認したい。
・どの仕事で開くのか
・何を渡せばよいのか
・どんな出力なら使えるのか

この3つが曖昧なままでは、忙しい日に元のやり方へ戻るのも自然です。

[ふぇね | 山中裕貴 @0xfene]

https://t.co/nqtH4mEPHk

[東田政大 @easthon99]

文章を生成しないAIにも注目したい。

LangChainは、判断に特化したJevをエージェント評価に使う実験を公開。低コスト・低遅延に加え、評価のばらつきも小さい結果が出ている。

「メールを書くAI」と「どの担当へ渡すかを決めるAI」は、同じモデルでなくていい。

ただし、Jevはモデルの重みや内部構造を公開していない。

重要な業務判断を任せるなら、速さや安さだけでなく「その判断をどこまで信頼するか」「人間がどこで確認するか」まで設計する必要がある���

生成と判断を分けると、AIの選び方そのものが変わる。

[LangChain @LangChain]

We tested Jev against LLM judges on accuracy, repeatability, latency, and cost to see whether System One models could offer a new approach to agent evaluation. https://t.co/hrqdNpm0g8

[東田政大 @easthon99]

AIニュースを1つ挙げるなら、Jevの「賢いコピペ」デモが気になります。

入力先に合わせて貼り付ける発想。派手な資料生成より、毎日の転記が変わる方が効く会社もありそう。

[Marcus Lowe @marcus_lowe]

what if copy/paste was smart?

powered by @typesafeai jev

it feels like every computer interaction will get rewritten

[東田政大 @easthon99]

Elon Musk氏がこの動画に

「This is the future we shall bring into being」

と投稿してる。

こういうのを見ると、AIの話って「仕事がなくなる」とか「人間を超える」とか、そっちばかり注目されてる気がする。

でも実際に面白いのは、人間がいらなくなることより、人間だけではできなかったことができるようになることなんじゃないかなと。

AIを人間の代わりと考えるか、人間の能力を広げるものと考えるか。

同じAIでも、この捉え方の違いは結構大きいと思う。

[Elon Musk @elonmusk]

This is the future we shall bring into being

[東田政大 @easthon99]

これはありがたい！
早速試してみよう！

[NULL=RUN @GOROman]

実際にトークンを燃やしながら学べるJev教室を作った

[東田政大 @easthon99]

最近見たAIコラムで最も刺激的でした。

[Pascio @IAmPascio]

https://t.co/5b2m7xiDPx

[東田政大 @easthon99]

SEOでJevが普及すると、SEOの形は大きく変わるかもしれない。

SEOは記事を書くこと���けではなく、

・検索意図の分類
・リライト対象の選定
・カニバリ判定
・内部リンクの最適化
・ページ品質の評価
・残す／統合／削除の判断

といった、大量の小さな判断の積み重ねだからだ。

1万URLをGPTやClaudeで評価するには、時間もコストもかかる。

一方、Jevは文章を生成せず、低コストで判断に特化できる。

GPT / Claude：コンテンツを作る
Jev：何を、どこに、いつ実行するか決める

これが実現すると、SEO担当者の業務も変わる。

毎週レポートを確認して、問題のあるページを手作業で探すのではなく、Jevがサイト全体を継続的に監視し、優先順位付きの改善候補を提示する。

SEO担当者は、URLを一つずつ確認する作業から解放され、

・どの改善を実行するか
・どの施策を見送るか
・ブランドや事業方針に合っているか
・AIの判断をどこまで自動化するか

といった、より上流の意思決定に集中できるようになる。

サイト運営も、四半期ごとにまとめて改善する形から、検索意図や競合、ページ品質の変化を検知しながら、継続的に更新する形へ変わっていく。

SEO×AIは、「AIに記事を書かせる」段階から、サイト全体をAIが継続的に判断し、人間が重要な意思決定に集中する段階へ進むのかもしれない。

[東田政大 @easthon99]

Jevの公式ユースケース集です。
AIによる業務自動化を行う上で、今後Jevはデファクトスタンダードレベルで必須になるかと。。

https://t.co/R2NxId0REV

[東田政大 @easthon99]

数あるJevのユースケースの中でも、一番好きかもです。ECリアルタイム接客だけでなく、色んな場面で活用できそう。

[Rinte @rinte0321]

Jevとgpt-live-1を使ってECのリアルタイム接客デモ作りました。
会話途中でもユーザーの発話に合わせておすすめ商品を即座に出してくれるのはかなり体験良さそう。

あと今回のデモではちゃんと簡単にしか作ってないけど、対話内容に応じてアバターの表情を変化さ���るって芸当もJevならでは。

[東田政大 @easthon99]

20年分の取引履歴が眠る会社と、最新AIだけ持つ会社。
どちらが強いか、簡単には決められない。

「うちは古い会社だから」で終わるのはもったいない。

何が売れ、誰が困り、どこで失敗したか。

記録を使える状態にできれば、古さが強みに変わる余地はある。

[東田政大 @easthon99]

TypeSafeのJevを見てると、AIの未来が少し見えた気がする。

GPTやClaudeは「考えて生成する」
Jevは「判断する」ことだけに特化している。

最終的には、
生成はA、推論はB、判定はC、画像はDと、仕事ごとにAIが使い分けられる。

ユーザーはモデル名すら意識しない。

「どのAIを使うか」ではなく、「AIを前提に仕事をどう設計するか」

ここが企業の差になると思う。