うめぞう٩( ᐛ )و

目標達成したら、プロフィール画像の花が咲きます。 趣味：プログラミング

[アスエネ株式会社【公式】 @asuene_inc_]

🚀米国大手BlackRockの脱炭素ファンドをリード投資家に、シリーズDで135億円を調達しました！
日本のスタートアップへの出資は初となる、BlackRockの脱炭素ファンドDecarbonization Partnersをリード投資家に迎え、累計調達額は250億円に。
今回の調達資金を活用し、M&A、AI・プロダクト開発、グローバル展開をさらに加速。
日本発でGlobal No.1に🌏
AIサステナビリティ統合プラットフォームの国際標準化をリードしていきます。

アスエネは、CO2排出量算定・削減・報告、サプライチェーン管理、第三者保証・検証、カーボンクレジット、AIエネルギーマネジメントまでを支援するAIサステナビリティ統合プラットフォームを展開しています。
https://t.co/5uaa8IFDLm
#資金調達 #シリーズD #BlackRock

[うめぞう٩( ᐛ )و @gaoo5438]

コーディングエージェントへの日本語指示で出力がブレる一因は「日本語の曖昧さ」です。

主語や目的語を省きやすい特徴から考察し、同じ指示を複数のAIエージェントで検証しました。
曖昧さを消すコツを送信前チェックリスト付きでまとめました👇
https://t.co/6gkk7fYvEG
#AI #AIエージェント #LLM

[うめぞう٩( ᐛ )و @gaoo5438]

日本語でのプロンプトのコツについて記事を書きました！
日本語の構造を少し意識するだけで、出力を安定させられる方法を紹介しています。
気になった方はぜひ見てください🙌

https://t.co/6gkk7fYvEG

[アスエネ株式会社【公式】 @asuene_inc_]

🚀テックブログを更新しました！

今回はASUENE CAREERの開発チームリーダー@gaoo5438さんの記事です！
日本語の"文法構造に由来する曖昧さ"に着眼点を置き、どうすればLLMへの指示の意図がブレないかを記載しています📝

https://t.co/0nP7G6z98G

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開発向け合同Meetupイベント「AIを事業成長につなげる、技術戦略と組織のつくり方」にアスエネが登壇します🎤

日時：6/24(水) 18:30~20:30（18:00受付開始）
場所：WeWork リンクスクエア新宿 16F

アスエネからは執行役員VPoEの石坂が登壇します！
開発組織の採用とカルチャーについてお伝えさせてください🌏️
https://t.co/TOX4Lexfye
#LAPRAS #エンジニア採用 #アスエネ

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【営業/CS Meetup🍻開催】
＼データドリブンなSaaS営業/CS組織の本質／
社員との交流もあります！ぜひお気軽にお申込みください✨
日時：6/17(水) 19:30〜
場所：虎ノ門オフィス（対面）

申し込みフォーム：https://t.co/tMLrdXuTlc
詳細： https://t.co/DLnlyiPBmK
#スタートアップ転職 #SaaS

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【お知らせ】
アスエネは、2026年5月25日より本社オフィスを東京虎ノ門グローバルスクエアへ移転します✨
クライメートAI企業として、新オフィスでは、事業成長を支える執務環境を整備。「Climate」「Clean」「Energy」の思想を空間設計にも反映しています🌏
https://t.co/HMkhV5ks8O

#アスエネ #脱炭素 #AI

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ヤマハ発動機に「ASUENE」を導入🏍️
SSBJ対応を見据え、20年以上運用した自社システムを刷新！
欧州・米国・アジアを含む139拠点の排出量管理基盤と開示体制を強化し、グローバルESGデータ基盤を高度化します🌍
https://t.co/wqbFo6uC2k
#脱炭素 #サステナビリティ

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【経団連 後援セミナー4/16に開催🎉】
気候科学の第一人者である東京大学・江守正多教授と、アスエネCEO西和田@Nishiwada_Kohei が特別登壇！
気候変動の世論と最新ファクトを紐解き、脱炭素規制やAI・電力の最新動向を踏まえた「コストとCO2削減を両立するGXソリューション」を徹底解説します🌏
https://t.co/ASG0L2ZXto
#脱炭素 #GX

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「ASUENE CAREER」に新たなAIの機能を追加🤖
AIがレジュメの文脈を解析し、検索・要約・スカウト作成を一気通貫で支援！

レジュメ確認工数を最大70%削減し、AIで企業のGX・ESG人材採用を支援します👍
#アスエネキャリア

https://t.co/K3HcxbyHeN

[西和田 浩平｜ アスエネ Founder CEO ｜Climate AI ｜『世界で勝てるGX』著者 @Nishiwada_Kohei]

【ASUENE Insights_Weekly定期発信📝】
世界のClimate・AI記事解説の第5弾を発信しました！✨📝
a16z フィジカルAIに投資、JERA 世界の脱炭素化は止まらない、中東戦争で再燃する「国内エネルギー強化」ホルムズ海峡封鎖が世界のエネルギー依存を露呈など、10記事を解説📕

ホルムズ海峡封鎖は日本の安全保障に大きな影響を与える。詳細はNOTEに👇️

【10】JERAの奥田久栄社長兼CEOに聞く「世界の脱炭素化は止まらない」

【9】a16z、産業ロボット企業Mind Roboticsに投資　AIが工場の物理世界に進出

【8】データセンター需要急増でテキサス電力価格が最大79％上昇の可能性

【7】プロダクトは勝手には売れない　世界トップクラスの営業チームの作り方

【6】AIの最大ボトルネックは「データ」　ProtegeがAIデータ研究所DataLab設立

【5】米国の石炭火力汚染が急増　トランプ政権の石炭政策で25年ぶりの大幅増

【4】ワシントン州、トランプ政権の石炭延命命令を回避　重税で石炭発電を事実上停止

ベスト3はNOTEへ👇

【ASUENE Insights Weekly is live 📝】

We’ve published Vol. 5 of our weekly commentary on global Climate and AI news. ✨📝

This edition covers 10 key stories, including a16z investing in Physical AI, JERA’s view that global decarbonization will not stop, and how renewed tensions in the Middle East are reigniting the push for domestic energy security, exposing the world’s dependence on the Strait of Hormuz.

A closure of the Strait of Hormuz would have a major impact on Japan’s energy security. More details on NOTE below. 👇

[10] JERA President & CEO Hisae Okuda: “Global decarbonization will not stop”

[9] a16z invests in industrial robotics company Mind Robotics as AI moves into the physical world of factories

[8] Texas power prices could rise by as much as 79% as data center demand surges

[7] Products do not sell themselves: how to build a world-class sales team

[6] Data is AI’s biggest bottleneck: Protege launches DataLab, an AI data research institute

[5] U.S. coal pollution surges under the Trump administration’s coal policy, marking the largest increase in 25 years

[4] Washington State moves around the Trump administration’s coal-life-extension order, effectively shutting down coal generation through heavy taxation

Top 3 stories are on NOTE. 👇

[mizchi @mizchi]

全人類待望の github actions のローカルエミュレーターを書きました。

あの yaml 定義をスクリプトと捉えて、ローカル実行ができます。artifacts の取り出しまでできます

$ actrun workflow run .github/workflows/ci.yml

https://t.co/lJ8gy8MiVb

[アスエネ株式会社【公式】 @asuene_inc_]

【再エネ新規事業×キャリア】対面イベント 📢

トヨタコネクティッド／オムロングループ／Looopの3社が登壇し、
EVモビリティ、エネルギーマネジメント、スマートホーム領域における新規事業のリアルと、この領域で求めらる人材について深掘りします！
パネル後は登壇者やエージェントと交流できる懇親会も実施します✨

🗓️3/26 (木) 19:00〜21:00
📍WeWork KDX 虎ノ門1丁目11F
https://t.co/P6ldxMKdlj

[アスエネ株式会社【公式】 @asuene_inc_]

【📢プレスリリース】
「ASUENE SUPPLY CHAIN」に、AIが調査回答の下書きを生成する「サプライヤー向けAI回答アシスト機能」を追加実装しました💪複数バイヤーからの調査にも、過去情報を活用して効率的に対応できます🤖
https://t.co/IOC8Eu5mNM
#ESG #サプライチェーン

[Obsidian @obsdmd]

Anything you can do in Obsidian you can do from the command line.

Obsidian CLI is now available in 1.12 (early access).

[てくのん@エムエス機器 @Technosaurus]

『PIPETMAN』

Gilson社（ギルソン）のピペットマンが新しくなりました！

見た目や握り心地・高い精度はそのままに、ストロークがより滑らかになり、手への負担が軽減！

これまでのギルソンのピペットマンのイメージを覆す、次世代スタンダードモデルです。

[Aakash Gupta @aakashgupta]

Everyone’s missing the real story here.

This isn’t a “prompting technique.” The paper is called Recursive Language Models, not “Recursive Meta-Cognition.” And the authors aren’t random researchers grinding for citation counts.

Omar Khattab created DSPy, which has 31,000+ GitHub stars and changed how people build compound AI systems. Tim Kraska pioneered learned index structures with Jeff Dean at Google and runs MIT’s Data Systems and AI Lab. Alex Zhang is a PhD student working at the intersection of both.

The actual paper addresses a specific problem: LLMs degrade on long context. The graph shows GPT-5 performance collapsing as input length scales from 2^14 to 2^21 tokens, while RLMs maintain stable performance. They’re handling inputs 100x beyond context windows.

The key insight from Khattab’s own Twitter: “Most people misunderstand RLMs to be about LLMs invoking themselves. The deeper insight is LLMs interacting with their own prompts as objects.”

This extends Khattab’s entire research arc. DSPy turned prompts into programmatic modules. ColBERT made retrieval smarter. RLMs turn context itself into something the model can manipulate like data in memory.

Prime Intellect, one of the leading decentralized AI labs, is already building on this. They wrote that RLMs will let them “teach models to manage their own context end-to-end through reinforcement learning” for agents running across weeks or months.

The real trade? This solves a constraint that every AI lab faces: context windows are a hard ceiling. Expanding them through architecture and training is expensive. RLMs offer an inference-time approach that works with existing models.

But watch for the catch: this requires models that can write and execute code reliably. The benchmarks use GPT-5 in a Python REPL. Models with weaker code generation will struggle to implement the recursive decomposition cleanly. The technique scales with code capability, not just reasoning capability.

[uzulla @uzulla]

#phperkaigi @koriym さんが突如キーノートみたいなトーク始めてる

[アスエネ株式会社【公式】 @asuene_inc_]

「アスエネアカデミー 脱炭素コースベーシック検定」が環境省資格制度として認定✨

企業のGX人材育成をさらに後押しし、産業全体で脱炭素社会への移行を加速していきます🌍

企業の脱炭素推進を支える人材育成の強化に取り組んでまいります📘🌱
https://t.co/GQLRwTwedn

[シレルバ @shireruba]

📢インタビュー記事を公開📢
今回はアスエネ社 VPoE 石坂さんに、組織急拡大時に起きた課題やそこで取り組んだこと、"ポリシー"が支える自律的な行動などについてお話を伺いました！ぜひご覧ください✨
https://t.co/OmJUoIrblu
#アスエネ #シレルバ