かける@AI生産性オタク

【AI+1人で半年で売上1,000万円】AIの業務自動化/効率化が得意な生産性オタク｜ClaudeCode × Addnessで新時代の働き方をしてます｜@AddnessOS アンバサダー｜効率的に成果を出したいしたい人はフォロー推奨👆

[かける@AI生産性オタク @kakeruaix]

https://t.co/CC19csTsnH

[かける@AI生産性オタク @kakeruaix]

AIに「あれ書くな・これ言うな」と禁止を並べるの、僕もずっとやってた。

海外で90万インプ超えてたのがこの指摘。「"em dashを使うな"と言うのをやめろ。書き方のシステムを一度も渡してないだけだ」と。

禁止を一個ずつ足すのは、行き先を渡してない証拠なんですよね。仕事も同じで、タスクを一個ずつ指示してる限りAIはブレ続ける。僕は「どこへ向かうか」を一度書いて渡すようにしてから、日々の指示の量が激減した。

[Vox @Voxyz_ai]

𝘀𝘁𝗼𝗽 telling Claude Code/Codex "no em dashes".
𝘀𝘁𝗼𝗽 telling Claude Code/Codex "stop saying delve".
𝘀𝘁𝗼𝗽 telling Claude Code/Codex "don't sound like AI".

you never gave it a 𝘄𝗿𝗶𝘁𝗶𝗻𝗴 𝘀𝘆𝘀𝘁𝗲𝗺. every README, PR description and landing page ships in the same AI voice, and you ban words one at a time.

orwell wrote the fix 𝟴𝟬 𝘆𝗲𝗮𝗿𝘀 𝗮𝗴𝗼. six rules, 1946. paste them into your global CLAUDE.md / AGENTS.md and every session picks them up:

→ never use a long word where a short one will do
→ if it is possible to cut a word out, cut it out
→ never use the passive where you can use the active

6 blocks you can copy-paste directly 👇

[かける@AI生産性オタク @kakeruaix]

Claude Opus 5、いよいよ来そうでTLがそわそわしてる。

Fable並みの性能でかつ安くなるらしくて超楽しみ。

ただ正直な実感を言うと、最近はどのモデルも強すぎて、モデルの差で仕事の成果はほとんど変わらなくなってきた。

差が出るのは渡す側。何を目指していて、いまどこまで進んでいるかをAIに渡せているか。モデルが上がるほど、残るのはここの差だけになっていく。

新モデルを待つ間に鍛えるなら、プロンプトの腕より、渡す中身だと思う。

[しょー/AIの神 @gamann77]

🚨Opus5がついに今日リリースされます！！

Fable 5 よりも大幅に高速で安価になるOpus5。

[かける@AI生産性オタク @kakeruaix]

"Claude Codeで作ったガラクタが一円も生んでない"、刺さる人は多いはず。僕も最初の1ヶ月、売上は0だった。
作る力は、もう差にならない。誰でも作れるようになったから。差がついたのは"何を、誰のために作るか"を先に決めたときで、僕の半年1,000万も、作るのが上手かったからじゃない。作る前に相手と目的を決めていたからだった。
作れることに酔うと、一円も生まれない。向き先を決めると、変わる。

[長嶋大地@GENSHI AI CEO | 医師 @daichi_genshiai]

最近思うんだけど、みんな「作れる」を過大評価・過信していないか？

手元のClaude codeで作ったそのガラクタが一円も生んでいないのに、やれこれからは人間力だ、エンジニアは不要だ、みたいな妄言も聞き飽きた頃

[かける@AI生産性オタク @kakeruaix]

Addness開発チーム、対応迅速ですごい

[Addness｜目標達成自律型AI @AddnessOS]

新機能「help addy」リリースしました🚀
Addnessの使い方〜今日のToDoまでAIがサポートします！Addnessの使い方でわからないことがあればなんでもhelp addyにお尋ねください！

今後もたくさんの機能改善、新機能リリースを行ってまいります！引き続きどうぞよろしくお願いいたします！

[かける@AI生産性オタク @kakeruaix]

REAL VALUE観て、
「Addnessって、Claude Codeで良くない？」って思った人はこの記事読んでほしい。

いま答えを知ってる側から言うと、これは比べるものじゃなくて、繋ぐものでした。

Claude Codeは仕事をやるAI。
Addnessは、そのAIに読ませる目標と進み具合の置き場。
繋いでからは、新しく頼むたびの前提説明が消えて、AIが毎回ゴールの続きから動くようになりました。

で、Addness使ったら売上/成果爆伸びしました。

[Addness｜目標達成自律型AI @AddnessOS]

https://t.co/QUhpgYI5cr

[かける@AI生産性オタク @kakeruaix]

https://t.co/ClGd8EDCHC

[かける@AI生産性オタク @kakeruaix]

Anthropicの中の人ですら、9割が"自己改善ループ"で開発してるらしい。もうプロンプトを打つ仕事じゃなくて、ループを設計する仕事に変わってる。
僕のXも、リサーチも下書きも全部ループで回してる。実際やって分かったのは、ループが賢く回るほど、人間に残る仕事は一個に減るってこと。
そのループを、どこに向けるか。
手は自動化できる。行き先は自動化できない。

[Aircle｜学生AIコミュニティ @AiAircle34052]

【事件】
Anthropicのエンジニアが、社内のAI開発のやり方を丸ごと話した動画が出ました😳しかも40分間。
https://t.co/E5EljzcUF5
・エンジニアの90%以上が自己改善ループで開発している
・4〜6ヶ月後には100%になる見込み
・そのループは数日動かしても数百ドルもかからない
・エージェント → ハーネス → ループ → 記憶、が今の基本構成
有料講座を10個買うより、この40分を見た方が早いという声も出ています。内容は「エージェントをゼロから作る手順」そのもの。しかもAnthropicの中で実際に回っているやり方なので、机上の話ではありません。学生のうちにこの構成を知っておくと、そのまま実務で効きます。

[かける@AI生産性オタク @kakeruaix]

きたー！！絶対観るべき！！

[みかみ｜本質のAIコンサルタント @mikami_01]

AI時代に世界で戦うスタートアップ経営者として、REAL VALUEに志願者で挑みました。

正直、
「なんで出るの？」
「こわくない？」
って言われることもありました。

でも、僕たちは世界に対して正しい挑戦をしているという自負があります。

良くも悪くもたくさんの注目を集めることは、ポジティブなことだと判断しました。

収録が始まって数分。

「あ、全然伝わってないわ。」

想定していた展開とは全然違いました。

でも、そこがREAL VALUE。

今回持っていったのは、
AI時代の未来を掴むための挑戦です。

至らない部分も、たくさんあると思います。
それを見つけて改善して、世界に向かって加速したい。

だからこそ、
厳しい言葉も真正面から受け止めました。

賛否あると思います。

でも最後まで見てもらえたら、
AI時代の経営や、AI時代に求められる本当の価値について少し考えるきっかけになるかもしれません。

ぜひ見届けてください！！！

動画はリプ欄より↓

#REALVALUE

[かける@AI生産性オタク @kakeruaix]

「ハーネスエンジニアリングは、今いちばん希少なスキル」

Anthropicのエンジニアの発言まとめが海外で回ってて、この整理が刺さった。

モデル → ハーネス → エージェント → コンテキスト。
モデルは4層の1つでしかないのに、大半の人はモデルの賢さしか見てない。
僕も心当たりがある。
モデルを乗り換えるより、ループと渡すコンテキストを直した時の方が、出てくるものが変わった。

AIの賢さは、もう足りてる。
足りてないのは、賢さを成果に変える設計の方。

[Codez @0xCodez]

Anthropic engineer:

"Harness engineering is a really rare skill right now - and it's hard to know if you're even good at it."

how he actually thinks about building the full system:

• step 1 → the model. already smarter than we use it. "freeze development - you'd find new capabilities for another 6-12 months"

• step 2 → the harness. delete the steering. "we stopped using plan mode - the model thinks correctly"

• step 3 → the agents. workflows let Claude build its own harness per task and spin sub-agents. what didn't fit in one context window now runs across many

• step 4 → the context. "RAG is an anti-pattern. use grep." memory via files, clean context window, prompt caching. that's the stack

most people optimize step 1. he optimizes all four.

Watch the full video, then read the guide below on how to build an agentic system.

[みかみ｜本質のAIコンサルタント @mikami_01]

AI時代に世界で戦うスタートアップ経営者として、REAL VALUEに志願者で挑みました。

正直、
「なんで出るの？」
「こわくない？」
って言われることもありました。

でも、僕たちは世界に対して正しい挑戦をしているという自負があります。

良くも悪くもたくさんの注目を集めることは、ポジティブなことだと判断しました。

収録が始まって数分。

「あ、全然伝わってないわ。」

想定していた展開とは全然違いました。

でも、そこがREAL VALUE。

今回持っていったのは、
AI時代の未来を掴むための挑戦です。

至らない部分も、たくさんあると思います。
それを見つけて改善して、世界に向かって加速したい。

だからこそ、
厳しい言葉も真正面から受け止めました。

賛否あると思います。

でも最後まで見てもらえたら、
AI時代の経営や、AI時代に求められる本当の価値について少し考えるきっかけになるかもしれません。

ぜひ見届けてください！！！

動画はリプ欄より↓

#REALVALUE

[かける@AI生産性オタク @kakeruaix]

@mikami_01 本質！ありがとうございます！

[かける@AI生産性オタク @kakeruaix]

LoopからGraphへ、の流れは現場の実感としてもわかる。僕のこのアカウントも毎日リサーチ→下書き→レビューのループで回してて、最近はループ同士を組み合わせる形に近づいてきた。

ただ、組めば組むほどはっきりしてくることが1つある。

LoopでもGraphでも、「どこへ向かうか」だけは構造の中に入ってない。毎回部長に聞くか、各部署に振るかは設計で解決できる。その組織が何のために動くのかは、設計しても出てこない。

だから僕が毎日自分で決めてるのは、そこだけ。目標と現状を1か所に置いて、AIのループをそこに向ける。構造が賢くなるほど、行き先を握ってる側の価値が上がっていく。

[じゃけえ @jakeee_ai]

海外AI界隈で最近よく見る、「LoopからGraphへ」ってはて？って思ってざっくり調べてみたら面白かったww 会社で考えたらわかりやすくて、

Loopは、
「AI部長、次どうします？」を毎回AIに聞く働き方。
Graphは、
「営業は営業へ、経理は経理へ、ミスしたら上司確認」
みたいに仕事の流れを最初から決めておく働き方。

AIエージェントは「賢さ」を競う時代から、「どう仕事を回すか」を設計する時代に入ってきてるってことやね。

[みかみ｜本質のAIコンサルタント @mikami_01]

めちゃくちゃ本質でアツい投稿見つけた。

エアプが多い中で仕事で使ってるのが分かる投稿。

結局、仕事でAIを活用してるからには、成果というものを追っているわけで、その成果を定義するレイヤーが必ず上には存在する。

そことの甘い接続ができてないと、結局成果は上がらず、ループは空回りしてしまうんよね。

グラフでもそれは一緒。

成果を定義してループを回す。
でもその成果を定義するためのループがその一つメタに存在していて、さらにその上にも、、、

となっており、一つループのメタ度を上げると指数関数的に検討課題が増えていく。

どこまで美しくこれを整理できるかが今のAIイノベーターたちの課題。

[かける@AI生産性オタク @kakeruaix]

日本を代表する経営者が、「毎朝、AIエージェントと結構喧嘩してるんですよね」と公言してる。

号令をかけるだけの人と、自分が毎朝使い倒してる人。 組織が変わるのはどっちか、答えはもう出てると思う。

そしてこれは、個人もまったく同じ。

南場智子さんのAIの使い倒し方を、そのまま真似できる形でまとめました↓

[かける@AI生産性オタク @kakeruaix]

https://t.co/RQ8yMGmNfY

[かける@AI生産性オタク @kakeruaix]

https://t.co/RQ8yMGmNfY

[かける@AI生産性オタク @kakeruaix]

ホリエモンの言う「AIに作らせて、人間は判断する」、まさに今これだと思う。
手を動かすのはAI。じゃあ人間に残る"判断"って何か。"何を作るか・どこへ向かうか"を決めること。ここ一点に絞られていく。
僕も半年前、AIで作業は速くなったのに成果は変わらなかった。変わったのは、目標そのものをAddnessに置いて、AIに読ませてから。
手はもう足りてる。足りないのは、行き先。

[堀江貴文(Takafumi Horie、ホリエモン) @takapon_jp]

【バイブコーディングで作ったアプリを公開してみた】

最近はあまり使わなくなっていたMacBookを引っ張り出してきて、バイブコーディングをしている。
これが意外と、トレッドミルで歩きながらやると捗る。Claude Codeなどに指令を出している間に、Netflixを見ながら走るわけだ。自分で全部コードを書くというより、AIに指示を出しながら、必要な部分を確認して直していく感じである。

一年前は正直、まだあまり使い物にならなかった。こちらが意図したものと違うコードを出してきたり、少し複雑な仕様になると破綻したりしていた。
ところが、この一年で驚くほど進化した。もはや単なる補助ツールではなく、コーディングエージェントと言えるスペックに進化している。

▼誰でもAIでコーディングができる時代…！？ナル先生と一緒にバイブコーディングでゲームを作ってみた
https://t.co/j4dXVhD2dl

とりあえず身近なところで、たまに使うツールをAIと対話しながらアップデートしていくのがいいのではないかと思った。いきなり大きなサービスを作るというより、まずは自分が実際に困っている小さな不便を解決するのが一番いい。

そこで最近、不便というか使いにくいと感じていたことを考えてみた。
<続>
https://t.co/8fXFjMhjJc

[かける@AI生産性オタク @kakeruaix]

@Tozzzlab 間違いないです、、、

[かける@AI生産性オタク @kakeruaix]

「AIで稼ぐ」って言って、
自動でnote書いて、自動でSNS運用して、自動で販売します。
みたいなやつ、
正直、あれ稼げません笑

断言するけど、無理です。

稼ぐ=お客さんが価値を感じてお金を払う
ってことだから。

自動で書いた記事を、自動で流して、自動で売る。

それ、誰が価値を感じて買うんですか。

そもそも、ゼロから商品を作って売るって、めちゃくちゃ難しい。商品リサーチして、マーケティングして、営業して。
全部できて、やっと売れる。
自動化どうこう以前の話です。

AIで稼ぎたいなら、AIを使った業務効率化の受託がおすすめ。

これは、企業の困りごとを一つ効率化するだけ。
商品作りもマーケも営業も、まるごとやらなくていい。だから、圧倒的に簡単。

僕が自分＋AIで半年1,000万作れたのも、これ。

[かける@AI生産性オタク @kakeruaix]

ClaudeCodeは「もしもボックス」

[箕輪厚介 @minowanowa]

AIに関しては、僕はずっと少し斜に構えていました。

「いずれ主婦でも学生でも簡単に使えるようになる。だから慌てて飛びつく必要はない」と考えていたからです。

でも、Claude Codeを触ってみて、その考えは少し変わりました。

Claude Codeは、コードを書くためのツールというより、自分だけの「ドラえもんの道具」を作るためのツールです。

そして一番大事なのは、その道具を作れることではなく、「どんな道具が欲しいか」を思いつける頭になることのような気がします。

今日あやたんに何か作りたいものあります？と聞かれても、自分が何を作ればいいのか全然思いつかなかったです。

でも、多分使っているうちに、日常のあらゆる場面で「あ、これ自動化できる」「こんな道具があったら便利だな」と考えるようになる気がします。

これはSNSとよく似ています。

SNSに慣れていない人は、「何を投稿すればいいか分からない」と言われます。

一方で、僕みたいに初期から毎日のように発信してきた人は、目に入るものすべてがネタになります。

才能というより、長年続けてきたことで脳の回路が変わっているのです。

AIも同じかなと。

いずれ操作自体は誰でもできるようになるでしょう。

でも、その時代に差がつくのは、「AIを使える人」ではありません。

「AIに何を作らせればいいかを思いつく人」です。

だから、これから分かれるのは、

「欲しいドラえもんの道具を次々と思いつき、自分で作らせる人」と、

「誰かが作った道具を使うだけの人」。

その差です。

Claude Codeを今触る価値は、コードを覚えることではありません。

「世界を見て、『こんな道具があったらいいのに』と考える癖」を身につけること。

その感覚は、AIがもっと簡単になった未来でも、ずっと価値を持ち続けると思います。

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秋元康の"売れるものを作る"仕事哲学を読み込んだら、AIが覚醒した笑

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