榎本大貴｜LITALICOで障害福祉xAIやってます

@litalico_lab 所長（生成AIの普及推進＆新規価値創出、AIアライメント）｜みんなのアクセス代表｜修士(学際情報学)｜#mJOHNSNOW フェロー｜手話学習中｜ 趣味：📚️🎹🙌🍷🥃🍝

[榎本大貴｜LITALICOで障害福祉xAIやってます @enochan]

@YamadaYasunobu ありがとうございます！！
手探りしながらなので、こちらこそ学ばせて下さい🙇‍♂️

[榎本大貴｜LITALICOで障害福祉xAIやってます @enochan]

音声入力はこれから特定職種/業務にどんどん普及していくと思う。

障害福祉のような対人支援の現場の記録入力業務
×文章の構成が一定程度大変(特定のロジックやフォーマットに則る必要性)
×生成AIへ入力して整形される
みたいなとこでインパクトありそう

[熊谷正寿【GMO】 @m_kumagai]

プロジェクト・ウィスパー for AIを開始しました🎙️

「AI産業革命」で生き残るため😊グループ全体に音声入力を推奨し生産性を高め🎙️

8千人→8万人の戦闘力に高めます！！

パートナー8,300人に「声でAIを使う」環境を提供開始 | GMOインターネットグループ株式会社 https://t.co/HnfmzunY6v

[榎本大貴｜LITALICOで障害福祉xAIやってます @enochan]

パパゲーノ 田中康雅さん @yasumasa1995 の『してはいけない事例で学ぶ！ 医療・介護・福祉現場の生成AI活用術とシャドーAI対策』(丸善出版)をご恵贈いただきました。

自分も社内に限らず社外向けにお話しさせていただく機会が少しあり、高度なプロンプトやコンテキストの話、エージェントの話の手前で、セキュアな利用の部分についてつまづいていることがあります。

この書籍ではケーススタディ(33事例！)があり、具体的に学べていくのでとても良いなと思います！ぜひ。
https://t.co/ji1rwovb4R

[Kinopee @kinopee_ai]

記事を投稿しました！ Cursor の Editor ウィンドウと Agents ウィンドウ ― 役割の違いと使い分け on #Qiita https://t.co/Ybx1xIACXM

[榎本大貴｜LITALICOで障害福祉xAIやってます @enochan]

/petかわいい

[Nous Research @NousResearch]

Your Hermes Agent can now adopt an animated pet: a small sprite that reacts to what the agent is doing (idle, running a tool, thinking, waiting, finishing, failing) in the GUI or TUI.

You have nearly 3000 pets to choose from via the petdex gallery, or you can submit your own.

[Yu Morita (yuu) @securecat]

Claudeがいちいちアクセシビリティ不考慮のコードを吐くので、逐一対応した結果、グローバルCLAUDE.mdからアクセシビリティ基準として参照している A11Y.md 、現状こうなっています。
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# Accessibility Baseline (WCAG 2.2 AA)

サンプルコード・テストコードを含む**すべてのコード出力**において以下を遵守すること。

WCAG 2.2 AA ぎりぎりではなく、**余裕のある水準**を目指すこと。このファイルに明示的な記載がある場合はその値を優先し、記載のない事項は WCAG 2.2 AA に基づいて判断すること。

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## アクセシビリティの哲学

アクセシビリティとは、基準のぎりぎりを狙ったり、基準の抜け道をくぐって省略したりするものではない。**できるだけ多くの人に恩恵があるようにすること**が目的である。

### 「装飾かどうか」を決めるのは制作者ではない

ある要素が「装飾的かどうか」を決める権利は制作者にない。閲覧者は誰もが、画面に表示されているものが何であるかを知る権利を等しく持っている。晴眼者も、弱視の人も、全盲の人も。制作者がその権利を「これは装飾だから対象外」という判断で奪うことは許されない。

### WCAGの免除規定は現代に適合していない

WCAGの免除規定のほとんどはWCAG 2.0（2008年）当時のブラウザの表現力・支援技術の機能・通信速度などを根拠に書かれており、現代の技術環境にはマッチしていない。「WCAGではこれは免除される」という理由を、基準を下げる根拠にしないこと。

視認できる要素はすべて、テキストであるか装飾であるかを問わず、コントラスト比の基準を満たすこと。

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## フォントサイズ

- `lang="ja"` の文書：本文・注釈ともに **最小16px**
- `lang="en"` の文書：本文・注釈ともに **最小14px**
- 単位は `px` に限らず `rem` / `%` 等を用途に応じて使ってよい。最終レンダリング結果として上記サイズとすること
- 見出し（h1・h2・h3 等）は本文より大きくすること。具体的なサイズは都度決める
- ただし、ブラウザ拡張の `popup.html` においては、見出しサイズは本文と同じでよい
- 本文と注釈の優先度の差は、フォントサイズではなく**コントラスト比**で表現すること（後述）

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## コントラスト比（全般）

コントラスト比は、実装方法によらず**最終レンダリング結果**で判定すること。`opacity` の重ね合わせ・`rgba()` / `hsla()` の透明度指定・`filter: opacity()` 等で色が薄まった場合も、実効コントラスト比がこの基準を満たしていなければならない。

`opacity` はデザイン上の明確な理由がある場合を除いて使用しないこと。テキスト・境界線・UIコンポーネントなど、コントラスト比が求められる要素に適用すると実効コントラスト比が下がるため。

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## コントラスト比（テキスト）

- **本文**と背景のコントラスト比：**7:1 以上**
- **注釈など優先度の低いテキスト**と背景のコントラスト比：**4.5:1 以上**（本文より淡い色にすること）
- ライトテーマ・ダークテーマのそれぞれで独立して適合すること
- ぎりぎりの確保を狙わず、余裕をもった色選定をすること

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## コントラスト比（非テキスト）

境界線・区切り線・アイコンなど、**あらゆる視覚的要素**は隣接する背景色に対して **3:1 以上**を確保すること。ボタン・入力欄などの UI コンポーネントはもちろん、カードの枠線・水平線・装飾的なボーダーも同様に適用される。

余裕のある目安：
- 白・明るい背景（`#fafafa` 相当）に対して：`#767676` 相当以上の濃さ
- 黒・暗い背景（`#18181b` 相当）に対して：`#6e6e76` 相当以上の明るさ

ボタン背景が薄くなる場合は、**`#949494` 以上の濃さのボーダー**で囲むことでコントラストを確保してよい。

ライトテーマ・ダークテーマのそれぞれで独立して適合すること。

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## CSS 変数の設計

- 「装飾的な区切り線・背景」と「UIコンポーネントの境界・インジケーター」を**同じ変数で兼用しない**こと
- 装飾ボーダーが 3:1 を確保できない場合は、削除すること（低コントラストの装飾は弱視ユーザーに見えておらず、存在意義がない）

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## フォーカス・リンク

- フォーカスインジケーターを消さないこと（`outline: none` の安易な使用禁止）
- リンクのアンダーラインを消さないこと
- hover 時もアンダーラインを維持し、さらに**太くする**こと

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## インタラクション

- **トースト／スナックバー**は自動消去しないこと
- 原則：操作結果は地の文章として表示する
- トーストを使う場合は**閉じるボタン**を設け、ユーザーが閉じるまで表示を維持すること
- **自動再生・自動スクロール・カルーセル等**の自動で動くものを作らないこと
- ユーザー操作による動きはOK。ただし**いつでも停止できる**手段を提供すること

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## キーボード操作

- すべてのインタラクションをキーボードで操作できるようにすること
- `<div>` や `<span>` をボタン代わりに使わないこと
- 画面内アクション → `<button>`
- 画面遷移 → `<a>`
- ファイルのドロップエリアを作る場合は、必ず **`<input type="file">`** も併設すること

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## フォームコントロール

- `<input>`・`<textarea>` の代わりに `contenteditable` な `<div>` を使わないこと
- フォームコントロールは必ずネイティブ要素（`<input>`・`<textarea>`・`<select>` 等）を使い、見た目は CSS でカスタマイズすること

[榎本大貴｜LITALICOで障害福祉xAIやってます @enochan]

#バックオフィスAIサミット きてます
組織内の活用フェーズを上げる話として、たくさん触る、測る、安全機構を用意する。いずれもとても重要。

[榎本大貴｜LITALICOで障害福祉xAIやってます @enochan]

@jukukeiei はい！

[榎本大貴｜LITALICOで障害福祉xAIやってます @enochan]

なんか無性にモノづくりをもっとしたくなったな

[榎本大貴｜LITALICOで障害福祉xAIやってます @enochan]

@kinopee_ai この間、AI Engineering Summitでコーヒーセッションで話しかけた者です！(まさにAgent/Editorの質問をしました)
あれからちょっとずつ触りはじめましたが、確かに併用な感じがしっくりきます。

ブログ楽しみにしてます✨

[榎本大貴｜LITALICOで障害福祉xAIやってます @enochan]

6月頭に発表されたMicrosoftの自社モデルMAI(Microsoft AI)ファミリーのplaygroundツールが出てたので早速いじってみる。モデルは7種。推論、コーディング、文字起こし、画像生成2つ、音声生成2つ。
https://t.co/egYXJehDA4

公式ブログ
https://t.co/xKmrvrsYBo

[榎本大貴｜LITALICOで障害福祉xAIやってます @enochan]

https://t.co/1ZoDCabWJ1

> メルカリがAI-Native Companyとして目指すのは、社員一人ひとりが自らのナレッジや判断基準をAIに学ばせ、複数のAIエージェントをパートナーとして育てながら、専門領域を越えて動き、意思決定を重ねていく働き方がスタンダードになった組織です。

こういう姿が目指してる状態の一つ。
ものづくりするUX本部内やマーケもだし、LITALICOの場合は支援現場においてもそう。そして、それらが掛け合わせられることにより、さらにサービスやプラットフォームとしてのプロダクトが進化していく未来が作れる。

[Shunya Kimura @kimuras]

本日6月1日、メルカリのCHRO兼CAIO（Chief AI Officer）に就任しました。

これまでCTOとしてAI活用の推進を担ってきましたが、ここ半年ほど、AI-Nativeを抜本的に進めるには、組織変革を並行しておこなわなければならないと痛感していました。

そこでこの度、CAIOとして全社のAI活用の戦略と推進を引き続き担いつつ、それを根本から実行するための組織変革をCHROとして進めていきます。

AIのリスクを認識し、これまでHRが作り上げてきた組織をリスペクトしながら、大胆に組織変革を起こしていけたらと思います。

まだまだAI-Native Companyになるためにはやらなくてはいけないことがたくさんある！今後ともどうぞよろしくお願いいたします。

■プレスリリース https://t.co/BJF9pBo47B

■mercan(インタビュー記事): https://t.co/qtX8CC79EQ

[榎本大貴｜LITALICOで障害福祉xAIやってます @enochan]

連帯を助けるテクノロジーの進化と実装に貢献したい

[牧原依里 MAKIHARA ERI @MakiharaEri]

公開要望書を提出しました。
野田秀樹氏、NODA・MAP様にはっきり申し上げます。

公開要望書の全文はこちらの通りです。 https://t.co/l6y1U7pyUo

何卒拡散のご協力をお願いいたします。

#華氏マイナス320°

[こぎそ @kgsi]

https://t.co/Wi73NOVqsW

[榎本大貴｜LITALICOで障害福祉xAIやってます @enochan]

今日は今からharness engineering meetup tokyoに参加
https://t.co/Lg1X2wJ2d7
sわざと一個抜いてるんか
#harnes_engineering_tokyo

[榎本大貴｜LITALICOで障害福祉xAIやってます @enochan]

4月から発足したAI統括部のキックオフ&amp;懇親会、楽しかった〜。

落ち着いたらAI統括部関連の発信も少しずつやりたいと思ってます。

[榎本大貴｜LITALICOで障害福祉xAIやってます @enochan]

rohitg00版のポイントは、Karpathyの「wikiに蓄積せよ」という核心はそのままに、「知識にも鮮度・信頼度・寿命がある」という視点を追加したところ。

追加された主な要素：
・メモリのライフサイクル（信頼度スコア、忘却曲線、4層ティア）
・知識グラフ（エンティティ抽出、型付きリレーション）
・ハイブリッド検索（BM25 + ベクトル検索 + グラフトラバーサル）
・イベント駆動の自動化（ソース追加やセッション開始終了をフックに自動bookkeeping）
・品質管理と自己修復（品質スコア、矛盾の自動解決）
・結晶化（完了した作業チェーンを自動的にwikiに蒸留）
・スキーマ（AGENTS.md）が最重要という明示

今、自分の手元でやっている運用はちょうど「Minimal Viable Wiki」フェーズに相当していて、ここから段階的に発展させていくロードマップが見えたのが嬉しい。特に「結晶化」の概念は、今やっている learning → learning-weekly → learning-core の蒸留プロセスとほぼ同じ発想っぽい。

チームwikiにn8nを使う話も「イベント駆動の自動化」フェーズそのものなので、方向性として正しいことが裏付けられた感じがします。

[Nav Toor @heynavtoor]

Karpathy's LLM Wiki got 5,000 stars in 48 hours. Now someone extended it with the features it was missing.

Memory lifecycle. Confidence scoring. Knowledge graphs. Automated hooks. Forgetting curves.

It's called LLM Wiki v2.

The original pattern was brilliant. AI builds a wiki instead of re-deriving knowledge from scratch every time. But it treated all knowledge as equally valid forever. In practice, that breaks.

Here's what v2 adds:

→ Confidence scoring. Every fact carries a score. How many sources support it. How recently confirmed. Whether anything contradicts it. Knowledge that decays over time. Not everything is equally true forever.
→ Memory tiers. Working memory for recent observations. Episodic memory for session summaries. Semantic memory for cross-session facts. Procedural memory for workflows. Each tier more compressed and longer-lived.
→ Knowledge graph. Not flat pages with links. Typed entities with typed relationships. "A caused B, confirmed by 3 sources, confidence 0.9." Graph traversal catches connections keyword search misses.
→ Hybrid search. BM25 for keywords. Vector search for semantics. Graph traversal for structure. Fused with reciprocal rank fusion. Replaces the index .md file that breaks past 200 pages.
→ Automated hooks. On new source: auto-ingest. On session end: compress and file. On schedule: lint, consolidate, decay. The bookkeeping that kills wikis is now fully automated.
→ Forgetting curves. Facts that haven't been accessed or reinforced in months fade. Not deleted. Deprioritized. Architecture decisions decay slowly. Transient bugs decay fast.
→ Contradiction resolution. AI doesn't only flag contradictions. It resolves them based on source recency, authority, and supporting evidence.

Here's the wildest part:

The original LLM Wiki was a flat collection of equally-weighted pages. This turns it into a living system with memory that strengthens, weakens, consolidates, and forgets. Like a real brain.

"The Memex is finally buildable. Not because we have better documents or better search, but because we have librarians that actually do the work."

Built on lessons from agentmemory, a persistent memory engine for AI agents.

Extends Karpathy's original. Open Source.

[老鬼 @laogui]

GitHub 联合创始人 Scott Chacon 的新项目 GitButler 刚刚宣布完成 1700 万美元 A 轮融资！

GitButler 是一款为现代 AI 编程工作流打造的创新型 Git 客户端（支持桌面端、CLI 以及全新的终端 TUI）,专为 AI Agent 时代设计 — 不只是给人用，也给 AI 用。

它不是"更好的 Git"，而是在重新思考下一代软件应该怎么被构建。

它的核心优势在于打破了传统的分支工作流，支持并行分支（Parallel Branches）和堆叠分支（Stacked Branches）。开发者可以在同一个工作区同时推进多个功能的开发（例如边修 Bug 边做新功能），彻底告别繁琐的 stash 和分支切换。此外，它深度集成了 Claude 等 AI 助手，能自动生成分支名、提交信息，并支持无限撤销与轻松的提交编辑。

在 UI 层面，GitButler 的设计极具现代感与实用性：采用独特的水平滚动视图，将未分配的更改、多个虚拟分支并排清晰展示，视觉层级分明。