た

2018.6〜

[た @ke_sigh]

Ahrefsのブランドレーダーを使って自社ブランドがAI検索でどう見えているかチェック中🔍 Claudeと組み合わせてコンテンツ改善のアイデア出しも捗ってます！Letaidoアプリも日々の業務効率化に活躍中✨ @AhrefsJP #Ahrefs

[酒井まん@新規事業 @sakaiman100]

メモ
離島を専門の引越し業者で年商8億

[た @ke_sigh]

これと近しい話で，昔は土の匂いとか草の香りとか良くしてたのは地面に近いからだったのかも?という仮説

[佐藤航陽（さとうかつあき） @ka2aki86]

子供が虫を楽しめるのは「地面と近いからでは？」という仮説が面白かった。背が高くなると地面から遠ざかり、体が大きくなると虫が小さく見えるから、興味が薄れる。慣れた視点を変えるだけで人生の楽しみは増えるという話をしてた。

[た @ke_sigh]

あまり大声で言えないClaudecodeハックなんだけど、プロンプトにPMとしてけんすうを入れてと入れるだけでなんかいい感じになる魔法w けんすうさんありがとうございますw @kensuu

[た @ke_sigh]

改めてfableすごいなーーー
圧倒的に精度、、、

[た @ke_sigh]

お、fable5戻ってる

[た @ke_sigh]

まじかよ！

[た @ke_sigh]

アイナジエンド可愛いな〜、付き合いたいわ

[た @ke_sigh]

久しぶりに音楽を聴いて衝撃を受けた。

https://t.co/42LuwOfsxC

[た @ke_sigh]

トークンの消費量を減らすためにモデルの最適化を組みつつ並列処理をさせまくるスタイルを再開した。

[た @ke_sigh]

5/12号の中島さんのバイブ・コーディングという言葉を作ったAndrej Karpathyが語る「AIエージェントを活用した開発スタイルの今」のくだりがとても面白かった。以前はターミナル３分割して稼働してて疲弊してたけど、いかに稼働させまくるかが大切だと問いてた。

[た @ke_sigh]

冷静に考えるとマジでそうだよな

[三崎優太(Yuta Misaki) 元青汁王子 MISAKI @misakism13]

そもそもキャバクラ代を接待交際費として経費で落とせる仕組みを廃止すべき。そしたら水商売が異常に稼げるのも是正されるのでは？

接待で仕事に繋がるとか言う人もいるけど、夜の店なんか行かなくても、昼間の会議室で決まるでしょ。会社の金で夜の街に狂って、経費で落とすなら社員の給料に回せよ。

[た @ke_sigh]

シュリーマン型ライフプラン

[た @ke_sigh]

@corp_conductor 非常に勉強になるシェアありがとうございます！私も近しいものを作っ��みたのですがindeedの情報取り込みの部分がメールの中身だけだと限定的になり、詳細読み込もうとするとセキュリティの部分で難しく、この辺りはどのように実装されましたでしょうか？ご教示いただけますと幸いです！

[た @ke_sigh]

マジでターミナル5つ立ち上げて進めたら死んだ。3つでもなかなか。

[K.Ishi@生成AIの産業応用 @K_Ishi_AI]

AIを本気で使いこなすなら、その前に「自分の脳のバッテリー残量」と真剣に向き合った方がいい。マルチスレッドでAIエージェントを動かして指示を出し続ける作業のや��方は時間的に見ると非常に効率的だが、その分脳の消費が激しい。やりすぎると極度の脳疲労や頭痛、自律神経の摩耗を引き起こし、鬱病にもなりかねない。本当に注意した方がいい。

AI時代の効率的な働き方として、Claude Codeなどを複数立ち上げ、1つ目のエージェントが作業している間に2つ目に指示し、2つ目が作業を始めると3つ目に指示し、その次に4つ目に...と複数のAIエージェントに無限に指示を与え続ける方法がある。

これは、動画にあるようにSNSを見たりボーッとしたりするよりも何倍も効率的な働き方なことは明らかだろう。

だがそこには落とし穴がある。それは、AIが速すぎて人間側が休憩のタイミングを見失い、「休む間なく脳のエネルギーを消費し続ける」ことだ。

従来の仕事では「調べる」「待つ」「移動する」といった自然���休息が挟まっていた。AIとの協働ではそれが消える。出力が一瞬で返ってくるから、脳が休まる隙間がない。これは人類が今まで経験したことのないような働き方だ。

通常、人には一定時間内での脳の消費量に限度がある。それを超えると集中力が急激に落ち、判断の質が下がり、最終的には極度の疲れや頭痛、不眠のような身体症状として表れる。これらは脳が「もう限界だ」と出しているアラートだ。

厄介なのは、AIとの作業中はこのアラートに気づきにくいことだ。次々と返ってくるアウトプットに脳が興奮状態になり、疲労のサインを快感が上書きしてしまう。いわば「知的ランナーズハイ」だ。気づいた時にはすでにオーバーヒートしている。

オーバーヒートが続くと、自律神経が焼かれ、もとに戻れなくなる。朝起きた瞬間からすでに疲れていて、回復が追いつかないままAIと高密度な作業をする。そして疲労が積み上がり、ある日突然何もやる気が起きなくなる、いわゆる「バーンアウト」現象が起こる。

そしてそれは鬱病の入り口だ。

だから、AIを本気で活用したいなら、まず最初にやるべきは「自分の脳のバッテリー容量」の把握だ。どれだけやったら限界なのかを知り、そうなる前に止める。いきなりフルスロットルで作業せず、慣れるまでゆっくり行い、徐々に加速していくようにする。

とにかく、AIを使いこなしたいなら、まずはAIから自分を守れ。

[た @ke_sigh]

素晴らしいですね！まさに弊社がやろうとしている形式と近い。恐らく今後のAIエージェントの形はこのような形式の未来になると予想。AIエージェントを複数作り込んでいくイメージ。凄くチャンスがある。

[畠山謙人│AI税理士 / 自走するバックオフィス @kandmybike]

https://t.co/DewDwvkFNr

[た @ke_sigh]

間違いなく、次のトレンドは自社の単純作業やちょっとしか考えなくていい作業系を自社エージェントに置き換える動きになる。それを何体持つか。作るサポートをする会社もあれば、自社内で作り上げる会社も。そのためには業務フローを把握してる必要があり、DX系の会社は乗り出していく未来が数年後…

[た @ke_sigh]

大枠でざっくり書いていくにはまだまだ精度悪いよな。少しずつ絞っていちいち干渉しながら書いていく必要があるわ。

[た @ke_sigh]

マルチエージェントを作りたい。

[福島良典 | LayerX @fukkyy]

Anthropicのマルチエージェント、性能向上の8割がtoken usageで説明できるのは興味深い。どうやってtoken usageを効率的に最大化するかがエージェント設計の鍵ですね