いのうえみも

[たか田 @daifukujinji]

この裏技、知られてほしくなかったから消して欲しい...

[りゅう@Obsidianガチ勢 @obsidianstudio9]

【保存版】
「マークダウンファイルは、AIにとっての酸素だ」――
この一言の意味が腹落ちするレベルで、Obsidian Vaultの作り方を全部まとめました！！！💪🔥

これ、ただのフォルダ整理術じゃなくて「ClaudeをFilesystem MCPで繋いで、寝てる間にVaultが勝手に考える状態」の作り方です。
何を書いてるかと言うと👇
・哲学の4原則（検索優先／アトミック／接続／アウトプット）
・住所を与える11フォルダ＋日付・種類・トピックの命名規則
・Vaultの心臓部CLAUDE.md（11見出し・"仮説モニター"まで）
・朝のブリーフ／夜の処理／接続ファインダーなど5つの自動ワークフロー
・本当に効く7つのプラグインと、3ヶ月の実装ロードマップ
公式のFilesystem MCPは無料で、毎週20万回以上ダウンロードされてます。
正直な前提（MCPは"頼んだとき"だけ動く受動的な仕組み）まで含めて、再現できる形で整理しました。
保存して、今夜まずCLAUDE.mdを書き始めてほしい👇

[木内翔大＠SHIFT AI代表「日本をAI先進国に」𝕏 @shota7180]

NotebookLMを「調べるだけ」で終わらせるのは、もったいないです。

使い方を少し変えるだけで、提案や手順書の作成、簡単な自動化まで任せられるようになります。

プロンプト例つきで、活用術を7つまとめました↓

[東大ClaudeCode研究所 @ClaudeCode_UT]

【話題】
Claude Codeに自分のInstagramアカウントを渡したら20日で4.3Mビューと6500人超のフォロワーを獲得した事例が出てきた😳

4つのプロンプトがコンテンツ戦略の全工程を回す設計👇

・まずClaudeに自分のIGアカウントを分析させる
・ニッチリサーチ → リールスクリプト → フック設計 → 日次自動化の4工程
・このループを回すだけでAI生成アニメコンテンツを量産

「何を投稿すべきか」の判断を含め、Claude Codeが一通り担った設計だ

コードを書くツールとして使っている限り、このポテンシャルは出てこない

[Koder @koder_dev]

AIに丸投げで資料作ってて依頼しても、絶妙なアウトプットばっかで腹たってたけどこの記事読んだらかなりイメージに近いもの出てきて感動

順序立てて、適切な粒度で依頼していくのかが大事だなと思ったのと、いかに自分の依頼が雑すぎたがわかった笑
https://t.co/aMmMnBqQXY

[うちた @uchita_success]

残業は無くなったのに、成果は伸びてた話。

なんと4ヶ月で200時間削減。AIに仕事ツールと情報を全て繋いだだけ。AIで資料作成は完結するし、メール返信も勝手に作ってくれる（しかも個別化）。録音→要約→Salesforce入力も自動。浮いた時間は顧客接点や企画に全振り。

全体像はこんな感じ👇

[りゅう@Obsidianガチ勢 @obsidianstudio9]

【保存版】
ObsidianのCEOが「第二の脳が機能しない理由」を3時間語っていてヤバい🔥
これはマジで全人類見て！有益すぎたから日本語で全部解説する👇
内容は「10,000枚の紙から5年前のアイデアを必要な瞬間に探せるか？」という常識破りな問いだった👀
https://t.co/uiP5MXb9sd

❌たくさんメモを書いて安心する
⭕️必要な瞬間に辿れる関係を作る

こうすることで、後から見直したときに「使える知識」だけが残るようになる。

"いちばん大事なこと"👇

メモを書き残すだけでは意味がない。
重要なのは、必要な瞬間に辿れる構造を残すこと。

たとえば、

・5年前のアイデア
・その時の判断理由
・関連するsource
・進行中のproject
・今の意思決定

これらが繋がっていると、検索しなくても

「最近この話題を繰り返し考えている」
「過去の判断と今の仕事が一本の線で繋がっている」

という気づきがいつのまにか浮かび上がる❗️

人間は時系列で大量のノートを横断するのが苦手。
ここを補ってくれるのがObsidianのリンクの仕組み。

仕組みが整うと、自分でも気づいていなかった思考の癖や軸が見えてくる。

もっと詳しくはこの動画見てみて👇

Obsidianでナレッジ管理を深めたい人は、
第二の脳が機能しない理由を整理する話の着地点は、結局「勝手に育つ第2の脳」をどう作るかです。具体例としては下の記事が近いです👇

[ふじくるり｜AI×スライド制作 @fujikururi]

PowerPointの色設定、
もうAIに任せることにしました。

ロゴやメインカラーをもとに配色を設計し、
既存PPTのテキスト・図形・表・グラフを自動でカラー変換。

しかも画像化せず、
編集可能な状態で出力します。
（2,3枚目：配色設計結果、4枚目：変換結果）

記事で作り方と実例をまとめました。

[ゆると@AI×アフィ月収2000万 @yuruto23]

何百回でも言いますが、
ClaudeをChatGPTやGeminiと同じだと思ってる人、マジで損してます。

実は、Claudeには隠し機能があるんだけど、9割の人はClaudeの本気を使えてない。

Claudeが化け物級の作業パートナーに変わる5つの設定がこれ👇

[くるしば | ソフトバンクよりReact本発売中 @shiba_program]

サイバーエージェントが公開した、新卒向けの「システム運用」研修資料が無料とは思えないほど有益すぎる

実務に入りたての頃って、コードは書けても「実際にシステムをどう運用・監視するのか」の全体像が掴めなくて不安になりがち

スライドの一部を画像に載せたけど、

・トランクベース開発の戦略
・機能要件と非機能要件の整理
・監視の基本デザインパターン

など現場で必須の基礎が図解で綺麗にまとまってる。スライドも長すぎず読みやすいから、サクッと目を通すだけで運用の解像度が劇的に上がる。運用保守のイメージが湧いてない人は一読しておくのがおすすめ...

[みどり🐲Midori Tatsuta @midori_tatsuta]

カロリー記録アプリ「Cal AI」は、たった1年半で年商60億円規模まで伸びました。

写真を撮るだけのアプリです。これが伸びたのは、AIの精度ではありませんでした。

ふつう、課金画面まで来て実際に払うのは数%ほど。でもCal AIは、その割合が57%。カギは『課金に進む前の2分間』にありました。

[なの｜生成AI×業務効率化 @nano_pc_tips_ai]

今野さん

非エンジニアでも社内ツールを自作できてしまうようになった今、大切なセキュリティ管理

入れて良い情報、入れてはいけない情報、
普段の生成AIの使い方とは少し異なってくる社内ツール
生成AIを使うときに入れてはいけないと言われている情報も入れなくては自社ツールが機能しないなら、ちゃんとセキュリティを担保した状態で入れる、大事です

用途によって棲み分けをして、開く情報と閉じる情報を精査していく必要がありますね

[清水勇人｜DMMホールディングス 代表取締役｜DMM.com亀直本部 本部長 @HAYXtqsWTN58832]

要チェック！

[AI駆動塾 @L_go_mrk]

https://t.co/z3pIJgdfAy

[テツメモ｜AI図解×検証｜Newsletter @tetumemo]

📝あらためてDeNA代表取締役会長のAI戦略に関するプレゼンが、あらゆる常識を根底から覆していた

「プロジェクトによっては5%が人間で、95%がAIである。つまり20倍の生産性を得た」

これは単なる「業務効率化」の話ではない

AIエージェントが「サポートツール」から「スタッフ」へと進化し、産業構造そのものを変えようとしている

DeNAが仕掛けるAIネイティブ化の全貌と、そこから得られる20の学びをスレッドでまとめた

・生産性20倍の衝撃
・AIエージェントの自律化
・エンバイロメントエンジニアリングの重要性
・乱暴なリーダーシップの必要性
・無慈悲なLLMへの対抗策
・フィジカルAIの巨大な可能性

以下、一つずつ解説していく🧵

[Claude Code Digest @Claude_Digest]

【海外で話題】
気に入ったWebサイトのURLを伝えるだけで、そのデザイン構造を数秒で解析・再現するClaude Code専用のMCP「AIDesigner」が登場しました。

https://t.co/ZvkrM7HuEr

対象サイトのHTML/CSSから色、フォント、レイアウト、コンポーネントを自動で抽出。
ベースとなる美しい構造をそのまま手に入れ、独自のスタイルを加えてリミックスすることが可能になります。

▼ この自動化のメリット
デザインプロトタイプの高速化：ゼロからUIを組む手間をなくし、優れたデザインの構造を瞬時に移植
コンポーネントの自動抽出：ボタンやカード、全体のレイアウト構成をClaudeが正確に解析してコード化
自由なリミックス性：再現されたクリーンなコードをベースに、自社のブランドカラーや独自のスタイルを重ねるだけ

▼ 56秒のデモ動画の流れ
① ターミナル上でClaude Codeに対し「aidesigner-mcpを使って対象サイトをクローンして」と指示。
② MCPが対象サイトのHTML/CSSを自律的に解析し、色やコンポーネントのデータを抽出していく様子を表示。
③ Browserbaseをはじめ、Linear風のUIやPosthog風のSaaSランディングページなどが、オリジナルと遜色ないクオリティで次々と再現される様子を実演。

優れたUIの「構造」をAIに素早くインポートさせ、人間はその上に乗せる独自の体験やカスタマイズに集中する。
デザイン制作やフロントエンド開発の初期プロセスを劇的に効率化する強力なユースケースです。

こうしたClaude Codeの高度な拡張性や、日常の制作・業務プロセスを自律型エージェントで自動化していくための具体的な設計思想は、下の記事に非常にわかりやすく体系化されています。

一読の価値ありです↓

[tatsuki @tatsuki_nowave]

Anthropic公式が語る、AIエージェントが途中で力尽きる３つの理由が衝撃すぎた。
① コンテキストが有限（終盤になると焦って雑に仕上げる）
② 計画が下手（機能を半分作って止まる）
③ 自分の仕事を正しく評価できない
解決策は動画の中で。

[たか田 @daifukujinji]

これでNotebookLMが加速する↓

[かずなり | 生成AI活用術 @MacopeninSUTABA]

東京大学が公開している「データサイエンティスト」に関する資料が有益。

データサイエンティストが学ぶべき内容が網羅的に紹介されており、具体的にどのように学べば良いかがわかりやすく解説されている。

こちら👉
https://t.co/VA3Ia3dMOb

[東大ClaudeCode研究所 @ClaudeCode_UT]

【話題】
Andrew Ngが「自分のタスクの100%はもうAIエージェントがやっている」と言い切った30分講演が話題になっている😳

開発速度が10〜100倍になった先で、ボトルネックが移動した

・Claude Code・Codex・Gemini CLIの進化は半年で想定を超え、使うツールの組み合わせが一変した
・ソフトウェア開発が桁違いに速くなった結果、PM・法務・マーケ・デザインが新たに詰まる場所になっている
・次の標準は1〜10人の小規模チーム
・PMやマーケ担当もAIコーディングで参入できる構造に変わってきた

ソフトウェアが速くなると、詰まる場所が変わる
非エンジニア職がAIコーディングに動く理由はそこにある