萩原雄太@LIDDELLリデル

▼リデル株式会社 取締役副社長COO ▼マーケティング |AIDD|プロジェクトマネジメント

[萩原雄太@LIDDELLリデル @ldlhagi]

まさにこの考え方に共感。重要だと思います。

なんでこのエージェントがこのアウトプットを出すのかがわからない状態で運用してはいけない

ループに対して、なぜそうなるのか？と疑問を持ちながら、AIエージェントと付き合っていく。
自らの資産にしていく。

[mana｜株式会社MakeAI CEO @MakeAI_CEO]

このまま「全部モデルに丸投げ」を続けると何が起きるか。

ナデラの警告はこう。会社が何十年も積んだ知識もノウハウも、全部ひと握りのAIに吸い上げられて、誰でも買える「ただの汎用品」に成り下がる。

これ、昔のグローバル化と同じ構図。産業が海外に外注されて国内が空洞化した。GDPは表面上きれいでも、現場の人は根こそぎ仕事を奪われた。その後遺症は今も続いてる。一部のAIが価値を全部独占する未来に、社会はそもそも許可を出さない、とまで言い切ってる。

ここからは僕の考察。

これを個人と中小に翻訳すると、一番危ないのは「特定のAIサービスに全依存して、自分の中に何も残ってない」状態。

そのサービスが値上げ・終了・規約変更した瞬間、全部終わる。

だから資産は「どのAIでも動く形」で持っておけ。プロンプトもナレッジも、モデルに紐づけるな。自分に紐づけろ。これが個人レベルの主権の話です。

[しぃー │AIコンシェルジュ @deliciousair_]

GitとGitHub、この記事おすすめです!!!
難しくなくてほんとにスーッと入ってきます😊😊

[KAWAI @kawai_design]

【 最新 】
Google Workspace Intelligence
全体像を整理します。

Googleが新たに発表したWorkspace Intelligenceは、Geminiを「質問に答えるAI」から「社内文脈を理解して仕事を進めるAI」に変える基盤です。

Gmail、Chat、Calendar、Drive、Docs、Sheets、Slidesの情報を、毎回プロンプトに貼らなくてもGeminiが文脈として使えるようになります。

✅1. Chat
Ask Geminiが「仕事のコマンドライン」になります。今日の重要タスク、未読スレッド、緊急アクションを整理し、資料作成、スライド作成、会議調整、ファイル検索までChat内で実行。

✅2. Docs / Sheets / Slides
Docsは社内データに基づく図解生成、画像の一括編集、コメント対応を支援。Sheetsは自然言語で表、数式、ピボット、チャートを作成。Slidesは会社テンプレートやブランドスタイルに沿って編集可能なプレゼンを一括生成。

✅3. Gmail / Drive
GmailはAI InboxとAI Overviewsで重要メールや検索結果を要約。DriveはAI OverviewsとAsk Geminiが一般提供され、Drive Projectsで資料やメールをプロジェクト単位の知識ベースにできます。

✅4. 管理・セキュリティ
管理者はGmail、Drive/Docs、Calendar、Chatのどの情報源を使わせるか制御できます。初期状態はオン。ユーザーに閲覧権限がないデータは使われず、データは広告目的や生成AIモデルの学習に使われません。

✅5. 提供
2026年4月22日から1〜3日かけて展開。Business Starter以上、Enterprise、Education Plus、Frontline Plus、Nonprofits、AI Expanded/Ultra Accessなどが対象です。

要するに、これは単なるAI機能追加ではありません。
Workspace全体をGeminiが理解するための「文脈レイヤー」です。

これから差が出るのは、AIツールを入れているかではなく、メール、議事録、資料、予定、チャットがAIに使える知識として整理されているかです。

引用元:
https://t.co/U1dMdNJrp5

[萩原雄太@LIDDELLリデル @ldlhagi]

会議終わった後の
「資料作らなきゃ」を
CoworkのScheduledに任せたら、一気にラクになった。

組んだフローはこれ。
→カレンダークロール
→資料が要るMTGか自動判定
→スキルで下書き生成
→人がブラッシュアップ

「書く時間」から「磨く時間」に変わる。

資料作成がボトルネックの人、是非。スタートのハードルが低いと動きやすい

[萩原雄太@LIDDELLリデル @ldlhagi]

@InfoFinanceEth dmの確認をお願いします！！

[萩原雄太@LIDDELLリデル @ldlhagi]

※動画にはまだ音声はつけてません
※動画の内容はテスト的に作ったものなので正式ではないです

[萩原雄太@LIDDELLリデル @ldlhagi]

Claude Design、マジで引くレベルでヤバい。
Anthropicから出たばかりの新サービス。

ざっくりプロンプトを投げて、
あとは要望とかイメージをちょこちょこ話しただけでこのレベルの研修動画ができてしまった。

手をちゃんと入れたらどれだけすごいだ・・・

[萩原雄太@LIDDELLリデル @ldlhagi]

音声は
ElevenLabsでやってみたけど
これの精度も凄すぎる。

修正もしやすいし、読み上げの強弱もAIで簡単にできる。すごい時代だ

[Claude @claudeai]

Introducing Claude Opus 4.7, our most capable Opus model yet.

It handles long-running tasks with more rigor, follows instructions more precisely, and verifies its own outputs before reporting back.

You can hand off your hardest work with less supervision.

[萩原雄太@LIDDELLリデル @ldlhagi]

クライアントにステージング環境を見てもらう時、
メアド認証フロー組むの地味にだるい。

Vercelの「Shareable Links」めちゃいい。

URL共有だけで見れる。
末尾にランダムトークンが付くから総当たり不可。
Google検索にも載らない。

万が一誤送信してもリンク削除で即遮断。

"手軽さと安全性の両立"って、
こういう小さな設計思想の積み重ねで決まる。

[Google @Google]

Today, we’re introducing Skills in @GoogleChrome, a new way to build one-click workflows for your most frequently used AI prompts — like asking for ingredient substitutions to make a recipe vegan, generating side-by-side shopping comparisons across multiple tabs, or scanning long docs to get the info you need quickly.

When you write a prompt that you want to use again, you can save it as a Skill directly from your chat history. The next time you need it, select your saved Skill in Gemini in Chrome by typing forward slash ( / ) or clicking the plus sign ( + ) button, and your Skill will run on the page you’re viewing, along with any other tabs you select.

[萩原雄太@LIDDELLリデル @ldlhagi]

最近ほぼ全てのアウトプットを
マークダウンで作ってる

議事録も、企画メモも、レビューコメントも

理由はシンプルで
「全部、次のインプットになるから」

AIに食わせるとき
ベタ書きテキストだと構造の推測から始まる

でも最初から見出し・箇条書き・ラベルがあれば
要約もタスク抽出も一発で精度が出る

アウトプットの質を上げようとするより
「次に誰が読むか」を意識してフォーマットを揃える方が
結果的にチーム全体の生産性が上がる

人間中心→AI中心のワークフローが大事

[萩原雄太@LIDDELLリデル @ldlhagi]

@kawai_design LPで伝えていく

これこそ、Working backwards

[萩原雄太@LIDDELLリデル @ldlhagi]

@kawai_design HTMLスライドに今後なりますよねー
資料がいらない時代

[萩原雄太@LIDDELLリデル @ldlhagi]

めちゃくちゃ共感。

従来の開発手法との違いを整理した上で
何をしていくべきか判断していかないと

[Nandkishor @devops_nk]

Honestly, this is the most accurate diagram I've seen.

Waterfall: You plan for 18 months and deliver exactly what nobody needs anymore.

Agile: You deliver something usable at every step, but the CEO keeps asking, "Where's the car?"

AI: You get the car on day one. It has six wheels, the doors are on backwards, and it has a rocket launcher. You spend more time making it yours than actually "building"; it's shaping. owning. verifying. That's what the best AI developers do now. They don't build. They shape and own.

[Alvaro Cintas @dr_cintas]

Google Stitch has released 𝗗𝗘𝗦𝗜𝗚𝗡.𝗺𝗱 🤯

One markdown file that teaches your AI coding agent your entire design system.

→ No Figma exports
→ No JSON schemas
→ Nothing to configure

The part that saves the most time:

A free collection of 40+ pre-built files already exists, extracted from real products. Stripe, Vercel, Linear, Notion, Lovable, Claude, ElevenLabs, Cursor, Warp, Zapier, and more.

Drop it in your project root. Claude Code, Cursor, Gemini CLI, and GitHub Copilot all read it natively.

100% Free and Open-Source.

[mana｜株式会社MakeAI CEO @MakeAI_CEO]

Googleがとんでもないもの出してきた。

たった1つのマークダウンファイルで、AIコーディングエージェントにデザインシステムを丸ごと覚えさせる仕組み。

その名も「DESIGN md」。

Figmaエクスポート不要。JSONスキーマ不要。設定ファイル不要。プロジェクトのルートにポンと置くだけで、Claude Code、Cursor、Gemini CLI、GitHub Copilotが全部ネイティブで読み取る。

しかも40社以上の実在プロダクトから抽出されたプリビルド済みファイルが無料で公開されてる。Stripe、Vercel、Linear、Notion、Spotify、Appleとか。

100%無料、オープンソース。これ知らないエンジニアとデザイナー多すぎるので全部解説します。

[萩原雄太@LIDDELLリデル @ldlhagi]

社内の審査業務を見てて思ったんだけど

「過去の合格データを見ればパターンがわかる」
「指摘履歴を見ればチェック項目がわかる」

こういう業務、まだ人がやってるところ多すぎる

過去データが蓄積されてる繰り返し業務は
AIに「過去の正解」を読ませるだけで
かなりの精度でチェックを自動化できる

ポイントは
「ルールを教える」のではなく
「過去の判断結果を読ませる」こと

ルールは変わるけど、判断の蓄積は裏切らない 🔥

[萩原雄太@LIDDELLリデル @ldlhagi]

AIエージェントにブラウザ操作を丸投げしてたら
途中でレートリミットに引っかかって全部止まった

ここから得た運用ルール👇

・長時間タスクは細かく分割する
・優先度が高い処理から先に片付ける
・「途中で止まる前提」でフローを組む

AIは"動かし続ける"より
"止まっても大丈夫な設計"の方が大事

万能ツールとして使うんじゃなくて
「クセのある優秀な部下」として運用設計する
これだけで成果がまるで変わる

[萩原雄太@LIDDELLリデル @ldlhagi]

「触ってみて」と「1つ作ってみて」は
全然違う

「触ってみて」だと
チュートリアルを眺めて終わる

「1つ作ってみて」だと
自分の業務に引き寄せて考えるから
勝手にスキルが身につく

ツール導入のコツは
お試しじゃなくて"小さな本番"を渡すこと