新田 章太 / Givery取締役 / スキルインテリジェンス Track

株式会社ギブリー取締役/HRTech部門長・Givery AI Lab管掌役員 国産デジタルスキル開発プラットフォーム「Track」を開発・展開する事業家 / Japan as No.1を目指します / Prompt Engineering Guide日本語翻訳者 / AIエンジニア積極採用＆お仕事ご依頼中

[新田 章太 / Givery取締役 / スキルインテリジェンス Track @maximum_80]

ChatGPT/生成AI/RAG開発（LangChain等）関連の開発者の方々。
お仕事ご依頼したく、積極的にフォローさせていただいております。
お仕事募集中の方、お気軽にDMください。
私からもご連絡させていただきます🙏

[新田 章太 / Givery取締役 / スキルインテリジェンス Track @maximum_80]

やります。

ギブリー、AIネイティブカンパニーへの企業変革をテーマとする大型AIカンファレンス「Givery Summit 2026 - AI Native Shift -」7月22日開催！ https://t.co/QbaSZIWpMJ @PRTIMES_JPより

[新田 章太 / Givery取締役 / スキルインテリジェンス Track @maximum_80]

アルゴリズム領域でAIが人間を圧倒した歴史的な日。

[chokudai(高橋 直大)@AtCoder @chokudai]

Algorithm部門終了！tour1stが優勝！
エキシビジョンはOpenAIが6時間ほどで全問正解で人類を圧倒、最高峰の問題/参加者のコンテストで圧勝する結果に。tour1stのD問題AC、6時間考えられるAIの進化の証明、AtCoderの作問能力の高さ、全てが良い方向に示される最高の大会だった。 #AWTF2026
#AWTF2026

[新田 章太 / Givery取締役 / スキルインテリジェンス Track @maximum_80]

出しました

ギブリー、企業のAIネイティブ化に必要な個人のAIスキルを定義した「Givery AIスキル標準 /2026」を発表、さらにAIスキルアセスメントの提供を開始 ｜News｜株式会社ギブリー https://t.co/s9khj03SGL

[新田 章太 / Givery取締役 / スキルインテリジェンス Track @maximum_80]

弊社は対応済みでございます！！
オフィスでパブリックビューイング予定！

[Keisuke Honda @kskgroup2017]

日本中の経営者の皆さん、すみません。
出勤時間の調整を宜しくお願い致します🙇‍♂️

#金曜
#朝8時

[新田 章太 / Givery取締役 / スキルインテリジェンス Track @maximum_80]

FIFAが出しているのW杯の統計をみると現時点で日本の「シュート決定率」が世界で暫定2位の32％（決定数/シュート数）
シュート3本に1本ぐらいが決まる確率。
「宇宙開発」とか「決定力不足」と言われていた時代を考えると、今の日本代表の強さはこの決定力からきているように感じる。

https://t.co/Z63UXbngnY

[新田 章太 / Givery取締役 / スキルインテリジェンス Track @maximum_80]

素晴らしい。時代はスキルファースト。

戦略17分野の人材、スキル特定から育成まで一貫支援　政府会議新設 - 日本経済新聞 https://t.co/jNB78uzQyq

[新田 章太 / Givery取締役 / スキルインテリジェンス Track @maximum_80]

ギブリー、Claude Code全社導入に向けた「AIネイティブカンパニー変革支援プログラム」を提供開始 https://t.co/H9WEpTEzas @PRTIMES_JPより

[新田 章太 / Givery取締役 / スキルインテリジェンス Track @maximum_80]

怖っ！(サイト経由でHomeBrewインストールはないにせよ…)

[まろ@関数型言語作曲機械学習勉強してない @_marony]

MacでGoogleで"HomeBrew"を検索すると本物そっくりのサイトが出てきて怖い
Windowsからの検索では出てこない

そのサイト上のHomeBrewをインストールできそうな怪しいスクリプトをダウンロードして実行するコマンドは怖くて実行してない

[新田 章太 / Givery取締役 / スキルインテリジェンス Track @maximum_80]

欲しい

[Bearly AI @bearlyai]

Someone made a small hardware device for the desk that monitors Claude token usage.

Calls it Clawdmeter. Kinda genius.

[新田 章太 / Givery取締役 / スキルインテリジェンス Track @maximum_80]

非常に共感します。それっぽいものはすぐに作れるけど、使いづらいものやノイズが生まれたり、仕様負債が生まれやすい。
・顧客の課題を明確にすること
・User Storyを明確にすること
・「受け入れ基準」を明確にすること
が重要です。

[すぅ| PM & PdM🐈 @suh_sunaneko]

AI時代の新規事業開発を考え直す時がきてます。

「技術負債ではなく、仕様負債」は本当にそう思います。勉強になりました。

[新田 章太 / Givery取締役 / スキルインテリジェンス Track @maximum_80]

我思、日本語的中国語使、更消費減。

[深津 貴之 / THE GUILD, note @fladdict]

AI、原始人みたいに話す。トークンすごい減る。

https://t.co/zS6EiX1j6w

[すぐる | ChatGPTガチ勢 𝕏 @SuguruKun_ai]

デジタル庁の「ダッシュボードデザインガイドブック」を
Claude Codeのスキルにしてみたらめっちゃ質高くなった！！
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59ページのPDF → 旨みを取ってMarkdownに変換
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やったことはシンプルで
・PDFをClaudeに読ませる
・「スキルにして」と言う
・~/.claude/skills/ に置く
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これだけで
「ダッシュボード作って」と言うだけで
チャート選択もカラーも原則も全部自動で適用される
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構成比のグラフ → 円グラフじゃなく棒グラフを自動選択
棒グラフの原点 → 勝手に0に設定
タイトル → 「売上」じゃなく「月次売上推移（税抜）」に
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スキルの正体はただのMarkdownファイル
でも置いておくだけでAIのアウトプットの質が変わる
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スレッドでやり方と応用例を深掘りします👇🧵

[新田 章太 / Givery取締役 / スキルインテリジェンス Track @maximum_80]

わかる。

[サカモト@エンジニアキャリア論 @sakamoto_582]

みんなが思ってること言ってもいいか？

「スピード10倍」って、言ってること自体は正しいよ。
AIのおかげで、生産性が上がってるのは間違いない。実際、俺も何個も一日にPR作れるようになった。

でもさ、最近ふと気づいたんだよ。体調崩して、「なんでだろう？」って思ったら、単純に働きすぎだった。

レビューも、設計判断も、責任も、人間の頭に10倍の速度で流れ込んでくるってことなんだよ。

最近、正直ちょっと頭がパンクしてる。

AIが生成する大量のコードに、俺の脳が追いついてない。AIはスケールできるかもしれないが、人の頭はスケールしないんだよ。

「スピード10倍」はたぶん正しいし俺も受け入れている。だけど、同時に社員のWell-beingについても考えないといけないんじゃないか？

[新田 章太 / Givery取締役 / スキルインテリジェンス Track @maximum_80]

Skillsにしてくれないかな。

[hikaru / 樫田光 @hik0107]

＜📣拡散お願いします＞
デジタル庁から「ダッシュボードデザインの実践ガイドブック」を本日公表

世の中に、"見る人起点のデザインが貫かれたダッシュボード" が増えることを企図して、指針となるガイドブックと、簡単にダッシュボードが作れるライブラリ・キットを公開します （※リンクはリプより

[新田 章太 / Givery取締役 / スキルインテリジェンス Track @maximum_80]

AI時代のマネジメントスタイル

業務のやり方を細かく指示しない。
なぜやるのか、課題はなにか、なにを達成したいのか、実現したらどう変わるか。
ここを徹底して深掘りする。
自分の言葉で語れるまで話す。
そこが伝われば、あとはAIとよしなに進めてもらっても判断軸があるのでブレずに進められる。

[新田 章太 / Givery取締役 / スキルインテリジェンス Track @maximum_80]

本当にそうだ。
AかBか、悩むことにはそこまで価値はない。どっちを選択しても、やり切ればいい。振り返ればいい。
正解に変える自信があれば、意思決定は怖くない。
大切なことは、どちらを選択したとしても、正解に変えようと、その後に全力を出しきること。

[池尻↗︎｜Ikejiri @ikejiri_biz]

DeNAの南場智子さんも「どちらを選択してもその選択肢自体の差はそれほどないことが多く、迷うくらいなら同程度に良い選択肢」と言ってる。

結局、決断力は
・判断軸を持つ
・期日を決める（先延ばさない）
・決断を正しいものにする努力
この繰り返しで磨いていくもの。

決断してやり抜こう。

[新田 章太 / Givery取締役 / スキルインテリジェンス Track @maximum_80]

はじめるのは簡単。
やり遂げるのは難しい。

[新田 章太 / Givery取締役 / スキルインテリジェンス Track @maximum_80]

「コンテキストエンジニアリングの本質は"形式知化"と"意思決定"である。」

ということをひしひしと感じます。

理由は、AIの精度を上げるには何をコンテキスト（周辺情報）として与えるか、なのですが、ただデータを溜め込んでいくだけだと、どんどんノイズが増えて精度が下がっていってしまい、情報過多になってしまうからです。

具体例
・似ている単語や類似概念が違った意味も含めて広がっていく
・A案とB案が混ざった状態で次の議論に移る
・もう終わった議論の内容などを蒸し返し始める

つまり、最も重要なことは「単語を辞書化して正しく意味を与える共通言語を作って会話する」と「いらないことを忘れさせ、参照させない様にすること」です。

これを組織的なレベルで実現していくには、トップの「意思決定」が非常に重要です。

なんだか非常にとどのつまり組織論ぽい話になっていますね。笑

[新田 章太 / Givery取締役 / スキルインテリジェンス Track @maximum_80]

これ。

1「人間のための余白」を意図的に設計する
AIが業務を高速化すればするほど、人間には「終わりのない意思決定」が押し寄せる。経営者は、人間が疲弊しないよう、あえて「AIを止める時間」や「無駄な対話」を制度として組み込む必要がある。

[Shodai Yanagimoto | しくみスタジオ @shodaiiiiii]

https://t.co/dGUYMZhLRi

[新田 章太 / Givery取締役 / スキルインテリジェンス Track @maximum_80]

生産性のパラドックスの話。

AIネイティブな業務プロセスの構築として、クラウドにある会議系議事録をすべてMCPで取得して、構造化してmemoryとして保存する工程を自動化。
およびSKILLSで複数のエージェントを立てて業務を回してもらい、提案をもらったり意思決定をする、を実践してみている。

このサイクルを繰り返してみたときに、もっとも重要になるのが『他のメンバーとの間でのコンテキスト共有と合意を得て前に進むこと』になってくるなぁと感じる。

あまりにもエージェントが業務を遂行しすぎて、時間軸のスピードが違いすぎるため、結論だけメンバーに伝えても『なんでこうなったの？』の伝達が抜けるため、キャッチアップにものすごいコストが相手にかかってしまう。

プロセスを全て整理してドキュメントにまとめても読むのが大変。

なんとなく、イーロンマスクがいう、人間が間に入ることで生産性が下がる、という意味がわかる。

ここをどのように建設的に、足並みとスピードを揃えていくか、がとても大事だ。