たつ

大手SIerで生成AI活用の推進してます。

[モリタカ │ エンジニア社長 @bico9999]

https://t.co/pn0aI1fpb0

[たつ @ketsuron_ai]

言語化がすごい

[mizchi @mizchi]

AIやっぱ超優秀な秘書になっても、問題空間に辿り着く人間の知性が不足してると浅瀬をグルグルするだけだから、人間側が優秀でないとダメだ

[たつ @ketsuron_ai]

HITLで、ついでにプロになっちゃという発想はなかった。

#AI駆動開発 #AI駆動PM

[たつ @ketsuron_ai]

記事を投稿しました！ 【AI時代の日記術】Day One一択な理由を徹底解説 on #Qiita https://t.co/bw26F8auCg

[限界助教|ChatGPT/Claude/Geminiで論文作成と科研費申請 @genkAIjokyo]

スライド生成AIについては現状、Gensparkが1番と私も思います

下手に自分で作るよりクオリティ高いところまで来てますね…

[たつ @ketsuron_ai]

これマジで必見。

[まさお@AI駆動開発 @AI_masaou]

☑️ 2026年AIトレンド予想18選

毎日AIのキャッチアップに
何時間も費やしている私の分析をこっそり共有

結論:
『Claude Codeが強い』
2026年は「コードを書く」から
「エージェントに任せて評価する」時代になる
そして汎用AIエージェントが一般でも広がる

2025年を振り返ると
年始はCursorが流行り、年末にはClaude Code一色

私のフォロワーアンケートでは
「コードを基本的に読んでいる人」わずか10%
「ほぼ読んでいない」が57%

AIでコードを巻き取れるようになった1年だった

⭕️では2026年は何が起こるか
18の予想を詳細に解説する

✅ 予想1：コーディングエージェントの縦と横の進化

縦の進化
0→1は終わり、1→10も終わりつつある
今は10→100のフェーズ
80点から100点への道のりが始まっている

横展開
コンテキストエンジニアリング（AIにどんな情報をどう渡すかの技術）などの知見が成熟
コーディング以外の領域に横展開される年になる

✅ 予想2：非決定論システムとしてのAIエージェント

従来のプログラムは決定論システム
入力1なら必ず出力12が返る

AIエージェントは違う
99.8%で12、0.1%で11.5、0.1%で12.1
これが非決定論システムの本質

100回に1回ミスする可能性がある
この精度を1年かけて高めていく流れが続く

✅ 予想3：マルチエージェント評価システムの台頭

人間の時間は有限、AIで生成できる打ち手は無限
その打ち手が適切かどうかをシミュレーションで判断

CodeRabbitのように複数エージェントが相互レビュー
1つでは見落とすミスも、複数視点でチェックすれば精度が上がる

✅ 予想4：LLMのマクロ対応能力が人間を超える

Gemini 3でもGPT 5.2 ProでもOpus 4.5でも感じること
LLMが人間の想像以上にマクロに対応できるようになっている

私が新しくパッケージ化した概念をOpusに渡すと
その概念を理解して問題処理をしてくる
メタ認知の能力が優れた人間レベルに近づいている

市場で良いとされるアプリの成功法則を
ミクロからマクロまでコンテキストウィンドウ内で理解し
解像度高く作れるようになる

✅ 予想5：バイブコーダーでもプロ並みのアプリが作れる

バイブコーダー（コードをあまり書かずAIに感覚的に指示する層）でも
プロ並みのアプリが作れる時代が来る

Claude Code開発者の言葉
「Opus 4.5は今の未来をチラッと先取りして見せてくれている」

2026年半ばには実装"作業"の多くは圧縮される可能性がある
設計・責任・検証は残るが、書く部分はAIに任せる流れ

「LLMは自分よりも賢い」という前提でAIエージェントを設計すると
その能力が開花する

✅ 予想6：モデルのロングラン能力が加速

Claude Opus 4.5がタスクのロングラン指標で1000超え
この流れはさらに進む

支える技術
・小さなズレが大きなズレにならないようにする追従
・ハルシネーションを起こさない仕組み
・コンテキストウィンドウ内での応答精度と一貫性

マルチエージェントでコンテキストウィンドウを節約し
注意の関心を分離する手法も成長していく

✅ 予想7：Claude Codeが2026年上半期も覇権

私の観測範囲では、2025年を振り返ると
どの時期もClaudeモデルがほぼ覇権を握っていた

Claude Codeの強み
・サブエージェントやHooksなどの安定性
・モデルのメタ認知能力の高さ
・スキルや概念のパッケージ化

ハーネス（モデルを動かすための周辺設計）部分で一枚以上上手
OpenAIが追い越すには半年はかかると感じている

✅ 予想8：Opus 4.5の真価

Opus 4.5はハルシネーションを起こしにくい
回答が無難に収束する傾向はあるが
それがAIエージェントとしては良い特性

創造的な回答はGeminiの「知識の暴力」も魅力的
特定の問題にはマルチエージェントでGeminiの知能を借りればいい
AIエージェントの中心モデルとしてはClaudeを選びたい

✅ 予想9：Manusの撤退と汎用AIエージェントの波

今年上半期に流行るのはClaude Codeの汎用AIエージェント利用
私の体感ではClaude Code一択
コスパがとんでもなく良い、総合力が圧倒的

「ManusはClaude CodeやCursorを使えない層に刺さっていた」という見方がある
しかし今はモデルが賢くなり、誰でも汎用エージェントが作れるレベル

Opus 4.5が出るまでは予想できなかった進化
Claude Codeの汎用エージェントが流行る前に撤退判断をしたのは
ある意味スマートだったのかもしれない

✅ 予想10：スキルのマーケットプレイス化と情報商材の増加

汎用エージェントが全人類のものになると
スキルのマーケットプレイス化が進む
同時にAI界隈の情報商材も増える

「エージェント使えば何百万円も余裕です」みたいな商材は増える
見極めが大事

Claude Code自体がマーケットプレイスという名前で準備している
Anthropicはあらかじめこの流れを考えていた印象

✅ 予想11：ハイエンドPC需要の急増

ローカルエージェントを複数動かすなら良いPCが必要
私もM4 MAXフルスペックのMacを買った

SLM（Small Language Model、軽量モデル）やローカルLLMの需要もあるが
それ以上に様々なプログラムを動かす上で
良いパソコンじゃないと仕事が快適にならない

ハイエンドPCは売れる、メモリも高騰する
Mac買う人は早めに

✅ 予想12：コンテキストウィンドウは量より質

10M（1000万トークン）が出ても
その中での精度を高く保てなければ意味がない

Opusは200Kだが、その200K内での精度が優れているから体験が良い
1000Kになっても後半でハルシネーション起こしまくるなら使わない

願望として400K〜500Kくらいになっていると嬉しい
今の精度のままで

✅ 予想13：オープンLLMの台頭

GLM 4.7が年末に出てきた
Gemini 3 Flashに近い賢さ、しかも激安

2026年はGLMがかなり使われるようになる
DeepSeekなどAPI経由で使うなら激安
GLMをClaude Codeのハーネス内で使うと結構良いという報告あり

今は本当に差がなくなりつつある

✅ 予想14：Geminiの存在感

Geminiはハルシネーションが多く普段使いしにくい
ただしワンショット性能はめっちゃ高い
マルチモーダルもすごく良い

中長期的にはめっちゃ強いのは確定
ただ今年のトレンドの中心になるかは微妙

Anthropicは「AI界隈の大谷翔平」みたいなビジョナリーがいる気がする
Geminiにはまだそれを感じない

OpenAI：何がしたいか分かりにくい
Gemini：揃ったら全部食いに行く構え
Anthropic：未来を切り開いている

✅ 予想15：コンピュータユースの普及

去年1年間はあまり話題にならなかった
しかしClaude in Chromeの中でも「computer」ツールが結構しっかり動いている

今年はコンピュータユース（画面操作系AI）を使ったツールやサービスが増える
VLM系のモデル（GLM 4.6Vなど）もよく使われるようになる

✅ 予想16：SLMとAIOS

SLMは広がっていくが
AIエージェントとしてOpusのような賢さは入っていない

Apple Intelligenceを使ってみたが
エージェンティックというよりワンショットで翻訳させるLLMアプリという感じ
「ちょっと便利かな」程度

2026年のSLMで爆発的な破壊が起きるかは微妙

一方でAIOS（AI-OS、AIがOSを操作するレイヤー）は面白い
iOS MCPのようなものが出て
OSを操作できるAIエージェントが既存アプリを操作できたらかなり面白い

✅ 予想17：Cursorの苦境

Cursorは2026年、結構厳しいと見ている
GitHub CopilotはGitHubエコシステムがあるので有利

Cursorの立ち位置が難しい理由
CursorはIDE（エディタ）
Claude CodeはCLI/エージェント

エディタで書く時代から、CLIエージェントに任せる時代へのシフト
IDEとしての優位性が揺らいでいる

2025年上半期のスローリクエスト機能での優位性は失われた
CodexやClaude Codeという強力な競合が存在

CursorはLLMベンダーではない
Claude Codeのコストとローカルリソースで殴ってくる相手と戦う必要がある

✅ 予想18：Grokのダークホースポジション

Grokは引き続きダークホース
Grok 4.1 Fastは傑作モデル
成長力が半端ない

Grok 4.1 Fastの価格は本当にバグっている
Gemini 3 Flashと比べてもインプット2.5倍、アウトプット6倍安い
Haikuと比較しても圧倒的

汎用AIエージェントでコストの話が出てきたとき
「Grok Codeでいいんじゃない？」となる可能性もある

下半期以降は要注目
上半期はClaude Codeかな

⭐️ ナレッジ管理の最適解を模索

まだベストプラクティスが確立されていない
プロジェクトレベルで知識管理すればいいのか
SuperMemoryやMEM0のような発展系で対応できるのか

2026年は多くの人がトライしていく中で
少しは解像度の高い未来が見えてくる

⭐️ ワークフローからエージェンティックへのシフト

思ったよりワークフローベースではなく
エージェンティックベースになる

制御したいということは
言葉で言語化して制約の中でAIを動かすということ
これはLLM＋ハーネスが自分より解像度が低い前提での話

自分より優れている場合
逆に制約しない方がいい

Opus 4.5が出るまではワークフローベースの方がうまくいく場合が多いと思っていた
しかしOpus 4.5は賢すぎて
ワークフローでやると複雑になって無駄になる

汎用エージェントにいろんなスキルを持たせて問題解決
そういう流れが起きる

だから私は周りに「みんなClaude Codeをゼロからでも学んだ方がいい」と声をかけている

N8NやDifyのようなワークフロー系サービスは
若干ダウントレンドになるのではないか

⭐️ エネルギー問題とワークフローの存続

とはいえワークフローは全然なくならない
これは結局エネルギーの話

LLMが1問題を解決するのにかかる電力と
従来のプログラムが解決するのにかかる電力
どう考えても決定論システムの方が小さく済む

新しいエネルギー革命が起きるまでは
決定論システムもある程度残る

メモリの高騰や電力の値上げは既に起きている
資源の奪い合いも起こり得る

スマートにワークフローも駆使して問題解決していく必要がある

✅ まとめ
Claude Codeが強すぎる
汎用エージェントが流行っていろんな人がClaude Codeを使うようになる

「まるで人のような汎用エージェント」がある程度定義され、イノベーターレイヤーの感度の高い人たちはみんなそれを使っている

私自身も
SNSをディレクションして勝手に動くAIエージェント
動画を作るエージェント、数字管理やコンテンツ作成をするエージェント、を持っている

風邪をひいていても、寝ながら仕事ができる
そういう時代がもう来ている

知っている人は知っている
その知見の差が、これからの競争力になる

皆さんの予想はどうですか？
ぜひこっそり教えてください

[たつ @ketsuron_ai]

実は、
AI活用で成果が出る人と出ない人の差は「プロンプト力」じゃありません。
エージェントスキルを知っているかどうかです。
なぜならこれは、
「賢いAI」を「実務のプロ」に変える技術だから。

ここからが本題👇
エージェントスキル（Agent Skills）を学ぶ最大の価値は、
単なる「便利化」ではありません。
① AIの信頼性を上げ
② コストと効率を最適化し
③ 業務知識を“資産”として残せる

この3点を同時に満たせることです。

①「賢いだけのAI」を「即戦力」に変える
従来のAIは

IQは高いけど実務経験ゼロ
ソースではこれを
**「IQ300の天才（Mahesh）」**に例えています。
一方、スキルを持たせたAIは
**「経験豊富な専門家（Barry）」**になる。

会社独自のルール
業務ごとのベストプラクティス
これらをスキルとしてパッケージ化することで、
AIは最初から“自社仕様”で動けます。

② ハルシネーションを“コードで潰せる”

ここが超重要。

生成AIの弱点は
・嘘をつく
・判断がブレる

でもスキルを使えば、
**「柔（AI思考）」＋「剛（コード処理）」**が可能。
例：
・PowerPointのロゴ位置
・指定フォントの強制
・表記揺れの一括修正

👉「お願い」ではなく強制実行できる。
だから再現性と信頼性が段違いになります。
③ トークン節約＝コストと安定性

大量のルールを
毎回プロンプトに書くのは最悪です。
スキルは
**必要な時だけ中身を読む（段階的開示）**仕組み。
結果👇
・トークン削減
・レスポンス安定
・AIがパンクしない
業務スキルが1000個あっても問題なし。

④ 業務ノウハウを「個人技」から「共有資産」へ

スキルの正体は、
ただのフォルダ＋Markdownファイル。

つまり
・非エンジニアでも作れる
・Google DriveやGitで共有できる
新人が入社初日から
ベテラン並みのAIを使える世界が作れます。
⑤ 将来の“標準装備”になる可能性

Agent Skills や MCP は
オープンな規格として公開されています。
特定ツール依存ではない。
→ 一度作ったスキルは
将来も使い回せる知識資産になります。

結論
エージェントスキルを学ぶとは、
AIへの「指示出し」から
「教育と道具作り」へ進化すること。
一度仕組みを作れば、
毎回細かく指示しなくていい。
“最強の部下を育てる技術”
それが、エージェントスキルです。

[たつ @ketsuron_ai]

日記アプリ選びで迷ってる人へ。新年早々だけど、これ知らないと普通に損します。

AI時代の日記って、もはや「気分を書くもの」じゃない。
未来の自分やAIに読み込ませる“思考データ”をどう残すかが本質です。

その視点で見ると、正直おすすめは 「Day One」一択。
理由はシンプルで、
・日記／学び／作業ログをまとめて残せる
・PDF / CSVでエクスポートできる
・後からAIで一気に振り返れる

さらに強いのが👇
音声入力 → 自動文字起こし。
もう打たなくていい。喋るだけで思考ログが貯まる。

しかも
・世界的にユーザー数が多く評価が高い
・Apple Intelligence対応で文章整理が楽
・ChatGPT連携でYouTubeのウォッチリスト等も自動保存可能

つまり、
「未来のAIに食わせる高品質な人生データベース」が作れる。

日記 = 思考資産。
迷ってるなら、もうこれでいい。

[たつ @ketsuron_ai]

【最強】NotebookLMで作ったPDFスライドを修正する裏技

「PDFスライドだから編集できない」と困っている方。
以下の手順をやるだけでスライド作成時間の90%削減できます。

✅ 手順
1. Canva等でPPT形式にしてGoogleドライブに保存
2. Googleスライドで開く
3. 修正したい箇所を「赤枠」で囲む
4. 「Nanobanana（バナナアイコン）」をクリック
5. プロンプトで修正内容を指示
これだけで、AIが画像を解析してテキストだけ綺麗に書き換えてくれます。
「資料作成の次元が変わる」ので、有料プランの人は今すぐ試して

詳しいやり方がわかるPDFが欲しい方は
・リポスト♻️
・"ノートブック"とコメント✏️

[たつ @ketsuron_ai]

新年早々、Googleが本気出してきた。

月額3,000円弱の「Google AI Pro」が年額で半額。月換算1,200円ちょい。

・思考
・調査
・ストレージ
をまとめて外注できるなら、安すぎる。

迷う時間はAIに任せて、人間は脊髄反射でポチるのが正解。

[Google Gemini @GeminiApp]

Another gift before 2026 🎁

For a limited time, new members get from 50% off the Google AI Pro annual plan (auto renews at the subscription price after offer ends).

You'll get higher access to Gemini 3 Pro, Nano Banana Pro, Deep Research, and 2TB of Cloud Storage. Plus, share your plan with up to 5 others at no additional cost.

Claim offer: https://t.co/e2NwCbTEqt

[たつ @ketsuron_ai]

「AIは道具」と言っていられたフェーズは終わったかもしれない。

自分の職種がこの.mdリストの中に入っているなら、これら「デジタル同僚」を使いこなす側に回らないとマジで席がなくなる。

1人でこれだけの「専門家」を指揮できるマネジメント能力が、今後の生存戦略の鍵になりそう。

[たつ @ketsuron_ai]

@4610_hotel フェイスブック

[たつ @ketsuron_ai]

これ知らない人、人生の半分損してる。

DeNAの「AI活用100本ノック」がやばい、、。
「現場のAI活用事例」を全100ページのスライドにまとめて一挙公開していて、エンジニア職・ビジネス職・クリエイター職それぞれのAI活用方法が詰まった、全100事例が紹介されてる。

スライドは基本的に
「課題」→「解決策」→「成果」
の流れで整理されており、実務への落とし込みがしやすい内容になってるし、
ハッシュタグが付与されているから「#ツール名」などで検索すると、知りたい内容に素早くたどり着ける点も便利。

[フルスイング by DeNA @DeNA_fullswing]

【DeNA社員のAI活用100本まとめスライド公開！📢】

🔗https://t.co/MtwsKPW0JG

「現場のAI活用事例」を全100P！のスライドにまとめて一挙公開しました👀
エンジニア職・ビジネス職・クリエイター職それぞれの活用方法が詰まった100事例となっていますので、ぜひみなさんの日々のAI活用にお役立ていただければ幸いです✨

*「AI活用100本ノック」の内容はXでの事例公開時点のものです。AIツールの仕様変更、モデルの急速な進化によって日々効果的な活用方法が変化していくことにご注意ください
*これらのAI活用事例は、それぞれ生成AIに関する社内ルールを順守した方法で運用を行っており、また透明性、公平性、プライバシー、品質、そして人間の監督を重視した当社のAIポリシーにも準拠しています

#AI活用100本ノック

[たつ @ketsuron_ai]

速報】🚨 OpenAIが GPT Image 1.5 を公開

✔ 人物・キャラクターの追従性がかなり高精度
✔ 構図や外見の一貫性が崩れにくい
✔ ピンポイント編集が自然
✔ 生成速度は最大 4倍高速

📢Image Arena では Nano Banana Pro を上回るスコアを記録

[たつ @ketsuron_ai]

うそやろ。。

[石川陽太 Yota Ishikawa @ytiskw]

やば、、新しく出たManusのモバイルアプリ開発機能でアプリ開発→ストアの公開用のビルド作成まで一気通関で行けた。DB含めバックエンドもいける。実際実機アプリインストールまでできた。本当にコードまったく見ないでもなんでも作れる世界になってきたけど、コーディング大好きだから複雑な心境..

[Koder @koder_dev]

聞こえますか… エンジニアの皆様

https://t.co/DYflt0Q6Dqを是非とも見てください…

そこには、世界中のエンジニアによって各分野の学習ロードマップが加筆修正されまくってまとまってます…

既に知ってる方もAI EngineerやTechnical Writerなど新たな更新が多くされてるので是非…

[たつ @ketsuron_ai]

AIがどんどん進化して「そのうち人間より賢くなるから、もう勉強しなくていい」—

そう思っている人、かなり危険です。

結局どれだけAIが賢くなっても、人間という“インターフェース”を通して使う以上、
そのインターフェース＝あなたの理解力・思考力が低ければ、アウトプットの質も下がります。

逆に言えば、
人間側のレベルが低いほど“使いこなせない未来”が来る。

AIが進化するほど、
“頭を使わなくていい時代”ではなく
“頭を使える人だけが圧倒的に強くなる時代”になります。

今学ばない人は、本当に置いていかれます。
だからこそ、今やるべきは
AIを使う力 × 自分の思考力のアップグレード。

[そら ☁️ AgentSwarm 自動化オタク📱 @sora19ai]

正直に言うけど、
AIの時代に「楽をして生きたい」って若者は、かなりナメてる。

僕、中学は公立の野球部で全国大会まで行ってて、
高専でも野球部キャプテンやってたんだけど、

・月1オフあればマシなレベルの練習
・土日は毎週試合と遠征
・朝7時から朝練
・練習後は週3で塾に直行（帰宅22〜23時）
・成績はオール5で、高専には校長推薦で“受験なし”入学
・高専時代は片道2時間通学＋朝5:30起き＋部活終わり後帰宅22時

これを中学3年＋高専5年、合計8年やってた。
正直、毎日「早く引退したい」としか思ってなかった。

でも不思議で、
今は「大手ITでフルタイム＋副業で学生AIコミュ運営＋受託開発＋AI/SNS顧問＋イベント運営」とかやってても、

野球部時代よりキツいとは全く思わない。

むしろ、
何も予定がない日がいちばん不安になるくらいには、
「フル稼働してる状態」がデフォルトになってる。

ここで言いたいのは
「根性論サイコー」とかじゃなくて、

若い時期に“本気でしんどい経験”をしておくと、
AI×自動化のレバレッジを最大化できるって話。

AIで効率化すればするほど、
・意思決定の速さ
・折れないメンタル
・プレッシャー下で戦う耐性
みたいな「人間側のOS」がバグってたら意味ない。

Z世代は「消耗したくない」が合言葉みたいになってるけど、
本音を言うと、

ガチのスポーツで地獄見たやつ、
AI時代めちゃくちゃ無双できるよ。

若い時にちゃんと限界まで追い込んだ人ほど、
20代でAI×自動化の恩恵を一番デカく取れる。

中高でスポーツやってた人、
「当時の地獄経験が今の自分にどう効いてるか」
リプ欄で教えてほしい。

これからAI×自動化でぶっ飛びたい学生も、
まずは自分の“メンタルOS”をどこで鍛えるか、
一回ガチで考えた方がいい。

[たつ @ketsuron_ai]

@_nogu66 おめでとうございます！🥳

[たつ @ketsuron_ai]

@sora19ai 自分というOSを鍛える必要があるってことですね、、
AI時代の今頑張るべきだなと思いました

[たつ @ketsuron_ai]

@ytiskw 1ヶ月くらいで一周しそうですね笑