江間 秀明

接着、Notion、サウナが好きな歯医者です。
コードも気になっています。

[江間 秀明 @hidemaru_e]

@takao11sep IOSと同じように企業のエコシステムに振り回されないようなリスクヘッジを考えなければならないとは思いますが。。。。基本はワクワクしてます！笑

[江間 秀明 @hidemaru_e]

自分が感じていた漠然とした不安が言語化されてる。
スマホが歩いてきた道を数年で進んでるイメージ。

フロンティアモデルを追い続けるより、今後は最適化

複数モデルの使用を前提としたフレームワークの構築が費用対効果の優位性を保つ秘訣になるのか！？

[チャエン | デジライズ CEO《重要AIニュースを毎日最速で発信⚡️》 @masahirochaen]

【この1週間の中華オープンLLMラッシュを見て感じた、AIバブル崩壊のシナリオ】

この1週間で、AI業界の景色が一気に変わった気がしています。

7月17日にMoonshotが「Kimi K3」を発表。そしてAlibabaも次世代モデル「Qwen3.8」を予告。

わずか数日で、フロンティア級のオープンモデルが2つ登場しました。

■ Kimi K3
・総パラメータ2.8T
・1Mコンテキスト
・ネイティブマルチモーダル
・一部ベンチマークではFable 5に迫る性能（Moonshot公表値）
・7月27日にオープンウェイト公開予定

■ Qwen3.8
・約2.4Tパラメータ
・オープンウェイト化予定
・AlibabaはFable 5クラスの性能を目指すと説明

もちろん、総合力ではまだ米国のクローズドモデルがリードしています。

ただ、「オープンモデルは1年遅れ」という時代は終わりつつあります。

K2の頃には数か月差と言われていましたが、今では数週間〜1か月程度まで縮まっているように感じます。

そして、ここからが本題です。

この流れを見ていて、「AIバブル崩壊」というシナリオも十分あり得るのではないかと思いました。

私は普段、大企業向けにClaude CodeなどAIエージェント導入を支援しています。

実際に多くの企業が悩むのは、モデル性能ではありません。

圧倒的に"推論コスト"です。

エンタープライズ利用では、社員数が増え、AIエージェントの利用が進むほど、従量課金が想像以上のスピードで膨らみます。

もちろん、今のKimi K3のような2.8Tクラスを各社員のPCで動かすのは現実的ではありません。

ただ、MoEの進化や蒸留・量子化のスピードを見ると、

「Fable 5級の性能を持つ小型モデルが、一般的な社員PCでローカル実行できる未来」

はそこまで遠くない気がしています。

LM Studioのように、各社員がローカルでAIを動かす世界です。

もしこれが実現すると、多くの企業はクラウドAIを大量に使う理由が薄れます。

もちろん、最先端モデルは今後もクローズドが先行し続けるでしょう。

ただ、日常業務ではどこかで「これで十分」という性能の飽和点が来ると思っています。

個人的には、あと2世代くらい先。2年以内には、そのラインに近づくのではないかと予想しています。

その頃には、常に最新モデルを必要とするのは研究者やスーパーエンジニアなど、一部の超高度人材だけかもしれません。

そして問題になるのが、AIインフラ投資です。

現在のデータセンター投資は、「推論需要が今後何千倍・何万倍にも増える」という前提で積み上がっています。

もし推論の一部がクラウドからローカルへ移れば、その前提は変わります。

実際、ここ最近は一部でデータセンター計画の延期・見直しも報じられ、市場ではAIインフラ投資の過熱感を警戒する声も出始めています。

もちろん、半導体やデータセンターの需要がなくなるとは思っていません。学習需要もありますし、巨大モデルの推論需要も残ります。

ただ、「クローズドAIの収益化」と「推論需要の爆発」を前提に積み上がった投資が見直される局面は、十分あり得ると思っています。

最近の中華オープンLLMの進化を見ていて、そんなシナリオが以前より現実味を帯びてきた気がしています。

[チャエン | デジライズ CEO《重要AIニュースを毎日最速で発信⚡️》 @masahirochaen]

【この1週間の中華オープンLLMラッシュを見て感じた、AIバブル崩壊のシナリオ】

この1週間で、AI業界の景色が一気に変わった気がしています。

7月17日にMoonshotが「Kimi K3」を発表。そしてAlibabaも次世代モデル「Qwen3.8」を予告。

わずか数日で、フロンティア級のオープンモデルが2つ登場しました。

■ Kimi K3
・総パラメータ2.8T
・1Mコンテキスト
・ネイティブマルチモーダル
・一部ベンチマークではFable 5に迫る性能（Moonshot公表値）
・7月27日にオープンウェイト公開予定

■ Qwen3.8
・約2.4Tパラメータ
・オープンウェイト化予定
・AlibabaはFable 5クラスの性能を目指すと説明

もちろん、総合力ではまだ米国のクローズドモデルがリードしています。

ただ、「オープンモデルは1年遅れ」という時代は終わりつつあります。

K2の頃には数か月差と言われていましたが、今では数週間〜1か月程度まで縮まっているように感じます。

そして、ここからが本題です。

この流れを見ていて、「AIバブル崩壊」というシナリオも十分あり得るのではないかと思いました。

私は普段、大企業向けにClaude CodeなどAIエージェント導入を支援しています。

実際に多くの企業が悩むのは、モデル性能ではありません。

圧倒的に"推論コスト"です。

エンタープライズ利用では、社員数が増え、AIエージェントの利用が進むほど、従量課金が想像以上のスピードで膨らみます。

もちろん、今のKimi K3のような2.8Tクラスを各社員のPCで動かすのは現実的ではありません。

ただ、MoEの進化や蒸留・量子化のスピードを見ると、

「Fable 5級の性能を持つ小型モデルが、一般的な社員PCでローカル実行できる未来」

はそこまで遠くない気がしています。

LM Studioのように、各社員がローカルでAIを動かす世界です。

もしこれが実現すると、多くの企業はクラウドAIを大量に使う理由が薄れます。

もちろん、最先端モデルは今後もクローズドが先行し続けるでしょう。

ただ、日常業務ではどこかで「これで十分」という性能の飽和点が来ると思っています。

個人的には、あと2世代くらい先。2年以内には、そのラインに近づくのではないかと予想しています。

その頃には、常に最新モデルを必要とするのは研究者やスーパーエンジニアなど、一部の超高度人材だけかもしれません。

そして問題になるのが、AIインフラ投資です。

現在のデータセンター投資は、「推論需要が今後何千倍・何万倍にも増える」という前提で積み上がっています。

もし推論の一部がクラウドからローカルへ移れば、その前提は変わります。

実際、ここ最近は一部でデータセンター計画の延期・見直しも報じられ、市場ではAIインフラ投資の過熱感を警戒する声も出始めています。

もちろん、半導体やデータセンターの需要がなくなるとは思っていません。学習需要もありますし、巨大モデルの推論需要も残ります。

ただ、「クローズドAIの収益化」と「推論需要の爆発」を前提に積み上がった投資が見直される局面は、十分あり得ると思っています。

最近の中華オープンLLMの進化を見ていて、そんなシナリオが以前より現実味を帯びてきた気がしています。

[江間 秀明 @hidemaru_e]

ということでopen clawをまた引っ張り出して、フロントエンドツールは自作します。
Notionで触っていたkimi結構良かったので、claudeエージェントを共有する形で、kimiでも作業できるようにしてみます。

これは趣味です。

[江間 秀明 @hidemaru_e]

これは嬉しいけど、、今回振り回されたことに関してはっちょっと見過ごせない。
やっぱり、リスク。
今後は単一モデルに頼らず、複数モデルの運用を進めます。
どの階層でどのモデルを使うか設計し、さらなる効率化をはかるのか？？。。。。それをFable5に聞きます！笑

[江間 秀明 @hidemaru_e]

これは嬉しいけど、、今回振り回されたことに関してはっちょっと見過ごせない。
やっぱり、リスク。
今後は単一モデルに頼らず、複数モデルの運用を進めます。
どの階層でどのモデルを使うか設計し、さらなる効率化をはかるのか？？。。。。それをFable5に聞きます！笑

[Claude @claudeai]

Beginning July 20, Claude Fable 5 will be included in all Max and Team Premium plans, at 50% of limits.

Pro and Team Standard users will continue to have access to Fable via usage credits, and will receive a one-time $100 credit.

Demand for Fable has been challenging to predict, which is why we rolled it out to subscription plans in stages, extending access several times as we secured additional capacity.

[江間 秀明 @hidemaru_e]

PDCAのPDで止まって出されているものが一定数ある気がするって思ってます！

[江間 秀明 @hidemaru_e]

最近、色々なところでバイブコードしたものと触れる。
自分もバイブコーダーだけど単一モデルでの開発はやっぱり穴があると感じてる。
コードレビューを複数モデルでかけると1つぐらいは重大なセキュリティーホールが出てくる感覚がある。
最近、安易にアプリに個人情報入れるのが怖い。。

[江間 秀明 @hidemaru_e]

kimi気になる！！
コードレビュー用のモデルとしてまず使ってみようかな〜

[Kimi.ai @Kimi_Moonshot]

Introducing Kimi K3: Open Frontier Intelligence

🔹 2.8 Trillion Parameters, 1 Million Context, Native Multimodal
🔹 Kimi Delta Attention enables up to 6.3x faster decoding in million-token contexts
🔹 Attention Residuals deliver ~25% higher training efficiency at <2% additional cost
🔹 Built for long-horizon agentic coding and self-evolving workflows

Kimi K3 is now live on on https://t.co/zrk6zZxZUo, Kimi Work, Kimi Code, and the Kimi API.
Open Weights by July 27, 2026.

🔗 API: https://t.co/XCrgjXAqMw
🔗 Tech blog: https://t.co/YTfiMSNM1f

[スーパー登山部 @sclimbingclub]

上を向いて歩こう
📍蓼科山頂ヒュッテ

[江間 秀明 @hidemaru_e]

@shima_shima63 おめっとさん！

[江間 秀明 @hidemaru_e]

これ天才すぎて震えてる、、、
ここ1年近く抱えてた親指課題がマジ解決したんだけど、、
ってか気が付かなかった自分を責めるレベル、、
AIヘビーな親指ユーザーは是非！

[Taketo Fujimaki 藤巻雄飛 @tf_makimaki]

Caps Lockをオンにすると、MacBookを閉じてもスリープしなくなるMacアプリ「Capsomnia」を公開しました。

AIエージェントや長時間ジョブを動かしたまま、Macを閉じて移動できます。オフにすれば、いつものMacに戻ります💻

#個人開発 #OSS #Mac

[Taketo Fujimaki 藤巻雄飛 @tf_makimaki]

Caps Lockをオンにすると、MacBookを閉じてもスリープしなくなるMacアプリ「Capsomnia」を公開しました。

AIエージェントや長時間ジョブを動かしたまま、Macを閉じて移動できます。オフにすれば、いつものMacに戻ります💻

#個人開発 #OSS #Mac

[江間 秀明 @hidemaru_e]

@nkjdigitalortho サブカルテとかも自分で仕組み化してもいいのですが、、これとAPI連携できたらいいですよね〜
って思ってます！

[江間 秀明 @hidemaru_e]

スタッフも使える汎用性業務支援エージェントのUI作ろうとすると結局こうなってしまう。。。（既視感）
特定の作業になると右からポップアップしてUIが出てくるってのもまんま、、笑
スタッフごとにスキル構築も可能
個人情報のガードレールも２重
LLMとオンラインハイブリッド

[江間 秀明 @hidemaru_e]

@primesmileorho w杯は敗退しましたが今大会で、記憶に残った選手でした（妹のモノマネも！！ちょっと嫌そうに歩く姿を真似はじめるのもすきです！）

[江間 秀明 @hidemaru_e]

これ運用して思ったけど
どのAIモデルがどうとかこうとかっていう議論で、結果どれを使うということではなく、今後は　結果どれとどれとどれを組み合わせるとどうなるって結論になってくる気がする。

[江間 秀明 @hidemaru_e]

ということでNotionを活用して”「○○をマルチモデルレビューにかけて」の一言で運用”できるスキルを作ってみたけどまだ使ってない。。。

[江間 秀明 @hidemaru_e]

@lacramydent お、そんなものがあるのですね！調べてみます！

[江間 秀明 @hidemaru_e]

患者情報をオンラインのAIモデルで扱うことは情報漏洩につながるので禁忌だとおもう。
なのでパイプを使ったスキルを作ってきたんだけど、、そもそもその下にLLMを挟んで下処理と匿名化を行うことをすればいいのでは？？とおもって取り組んでみる。
アノテーションデータ作成にもつかえるかな？

[江間 秀明 @hidemaru_e]

パイプをスキルとして覚えさせることができるということは自分の作ったアプリはエージェントでも動かせるってことで、、ただパイプを流れるデータをエージェントが見れるかどうかってのは検証が必要だけどしっかりパイプラインを組めば医療関係での応用の幅も広がる！？

[江間 秀明 @hidemaru_e]

@z2xI4DslCsjf896 もち、それで多分やってくれると思う！