マクロ経済

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[すまーく @smark_x]

すごいなこれ。MEOを内製化するなら、この記事をClaude Codeに読み込ませちゃえばいいのか。

[Koder @koder_dev]

AIに丸投げで資料作ってて依頼しても、絶妙なアウトプットばっかで腹たってたけどこの記事読んだらかなりイメージに近いもの出てきて感動

順序立てて、適切な粒度で依頼していくのかが大事だなと思ったのと、いかに自分の依頼が雑すぎたがわかった笑
https://t.co/aMmMnBqQXY

[けんすう @kensuu]

毎日、自分でアプリを1個くらい作りつつ、「これが全員ができる時代だと何をしないといけないか」の感覚を掴んでいるんですが、やはりデータや顧客接点が非常に重要になり、フロントの価値はどんどん落ちてるのだろうなと。

あとは、顧客以上に顧客を理解するという価値は上がりそう。ドッグフーディングできる開発者じゃないともうついていけないのではないか。

若い世代が作るコミュニティアプリは、10代、20代の人が作ったものばかりになるとかは起こるのかも。

[月島くん @wancoro_xx]

🚨速報:Claude が「Council」という新機能をリリースしました！

通常Claudeは1つの頭脳で回答しますが、
これを使うと、5つの頭脳を戦わせて互いに議論を交わしてから最終的な答えをくれる。

このやり方と5つのプロンプトを公開↓
（保存必須）

[炭鉱のマネツイ @Money_tweet1118]

嫌なデータだわ。韓国や台湾の若者は借金して資金ぶっこんでレバかけてるって話も出てたし。

借金してレバかける…一体何階建てするのですか…

アジアの株式市場レバレッジに亀裂が入り始めている：

台湾の証券会社が報告した株式取引デフォルトは、6月これまでに6,200万ドルに達し、2019年にデータ収集が始まって以来の最高の月間合計となった。

株式取引デフォルトとは、信用取引で株式を購入した投資家がその購入代金を支払えなくなった場合、または売却者が取引決済に必要な株式の引渡しに失敗した場合に発生する。

取引デフォルトは過去2カ月で+300%急増し、現在は2021年の記録を約20%上回っている。

これは、信用買いが過去12カ月で+160%急増し、190億ドルに達したことが背景にあり、これは2000年のドットコム・クラッシュ直前に記録された過去最高値に近い水準だ。

比較すると、韓国では同じ期間にマージンデットが+94%上昇したのに対し、ドットコムバブルの最終12カ月では+50%の上昇にとどまった。

市場レバレッジは制御不能だ。

[深津 貴之 / THE GUILD, note @fladdict]

なるほど。自動エージェントが「無限に作業する」ときと、「ちゃんと完成させる」ときの違いが見えてきた。

・スタートから積み上げてゴールを目指す（永遠に作業が積み上がってゴールにたどり着かない）。
・ゴールから中点分轄してチェックポイントを作り、中点を順番にクリアさせてゴールを目指す。たどり着く。

[ハヤカワ五味 @hayakawagomi]

https://t.co/1RJ52P7OVH

[炭鉱のマネツイ @Money_tweet1118]

これは非常にまずいね。思ったよりお金出す側のハイパースケーラーの資金の枯渇が早そう…

半導体株にエネルギー吸われちまってるじゃないか。お金の出し手が、今後変わっていくのかね。

じゃないと持続できない(´・ω・｀)

野村@Nomuraのこの図、めっちゃ目から火花が散るレベル

5つのハイパースケーラー ( $AMZN $MSFT $GOOG $META $ORCL ) の今後 12 か月の自由キャッシュフロー予測 (FCF) が、2024 年の約 3300 億ドルの高値から、急落して現在ほぼ 0 に近づくレベル

一方で同時期に S&P 500 は史上最高値を更新 2 本の線が過去 12 年で初めて極端な乖離を示す

[ノア｜株式投資歴17年 @noirinvestor]

俺毎日8時間はClaude Code使ってんのにまだこんな便利な方法あんのかよ

[ビームマンＰ ver40 @BeamManP]

これしゅごい　しゅごくしゅごい　ボクの作ってたシステムの完全上位互換　黙って自分の仕組みゴミ箱した　すごくすごい

[砂川伸夫@ショート動画攻略 @nobuo_sunagawa]

アダルト系の導線設計は上手すぎる。

ショート動画で認知拡散
↓
脱毛の施術中に何かしてる匂わせ動画
↓
ハイライトからリンクに飛ばす
↓
Xfansで匂わせた内容の本編

色んなコンセプトで
ファン化から購入まで結びつけている。

[ほしの｜CoreGen. @Sokichi_Hoshino]

https://t.co/7AYHQmc0ba

[ビジネス猫 @biz_neko1031]

DMM亀山さん曰く、AIで直接稼ぐより、既存事業にAIを掛け合わせる方が筋が良く、特に「商社×AI」「地方×AI」「プロセスエコノミー」が狙い目とのこと。（再掲）

① AI単体では勝ちにくい AIだけのビジネスはすぐに競争が激化する。既存事業に組み込む方が現実的に勝ちやすい。

② 労働力はスライダー化する
開発・営業・サポートを必要な分だけ調整できる時代に。人材の価値は使いこなし力に移る。

③ 準知的労働は淘汰される
教育期間が長く再現性の高い仕事ほどAIに置き換わるリスクが高い。

④ ニッチ×AIに勝機あり
商社や地方ビジネスのような未開拓領域にAIを掛け合わせることで、大手が入りにくい市場を取れる。

⑤ 自動で動くAIが主流になる
指示を待つのではなく、自ら情報収集・実行するAIが価値を持つ時代へ。

⑥ キャリアは全体理解で選ぶ
上流から下流まで見える環境に身を置くことで、AI時代でも通用するスキルが身につく。

⑦ プロセスそのものを価値にする 完成品だけでなく過程を見せることで、共感とコミュニティを生み収益化につながる。 AI単体では勝ちにくいのは、AIが誰でも使える民主化された技術なので、差別化になりにくいからかと。 機能だけではすぐに模倣され、コモディティ化しやすい。また、顧客はAIそのものではなく成果を求めているため、AI単体では価値に直結しにくい。 一方で既存事業に組み込めば、AIは価値を増幅する武器になる。本質はAIをやることではなく、どこでどう使うかになりそう。

[ほしの｜CoreGen. @Sokichi_Hoshino]

https://t.co/Vc4bAarC3p

[えーたん/AI×時短で仕事効率化 @ai_jitan]

ちょっと待って。Claude Codeの資料読み込みをNotebookLMに代用してトークン抑えるとか、発想が神すぎる…

[Ryoさん @Qkn3R]

https://t.co/CsTuUT4USD

[minicoohei.eth @minicoohei]

https://t.co/FAnw6gjsoA

[井上峻輔 @shunsuke_no_way]

「AI Readyなデータ基盤とは何か」という問いに的確な答え持ち合わせてる人はほぼいないだろうな

定性データをRAGで使う話はよく聞く。でもRAGは単発の検索に特化した技術で、「データを資産として持つ」思想とはレイヤーが違う

LLMが賢くなるほど価値が上がるのは、データ側を意味空間として構造化しておくことにあると思う。「AIが解釈可能なデータ」を基盤にする思想が普及していくと睨んでます

[ブルームバーグニュース @BloombergJapan]

経営コンサルの倒産が過去最多ペース、AI台頭で淘汰加速－帝国データ https://t.co/7h59YQFvph

[Spike 1% @SpikeCalls]

17-year old runs 12 YouTube Shorts channels and pulls $100,000+ a month.

He works 3 hours a day. AI agents run the rest.

No camera. No editing. No face.

12 channels. Each a different niche. Each printing $8,000-$15,000/month.

The stack:

Claude writes 30 ideas per channel per week.
ElevenLabs records the voiceover in 40 seconds.
CapCut assembles the video automatically.
A Python script uploads at peak RPM windows.

24 videos a day across 12 channels. Zero human touch.

Month 1: $0-$800.
Month 3: $4,000-$8,000.
Month 12: $100,000+.

1 laptop. 3 hours. The rest is agents.

The gap isn’t talent. It’s architecture.