三谷将之

ベトナム・ホーチミンで開発・経営20年。100人規模の開発組織を率いてきました。日本企業様向けに、業務システム受託開発・AI駆動開発・AX開発をしています。PM・組織・経営を現場で試しながら発信。50代から、もう一度挑戦中｜JV-IT TECHS代表

[三谷将之 @minima0866]

ベトナム・ホーチミンで、日本企業様向けの開発をしています。
業務システムの受託開発、AI駆動開発、そしてAX開発が中心です。
日本人PMが窓口に入り、要件の整理から運用まで続けて見ます。

AXとは、AIを事業や業務プロセスの中心に据えて、 企業活動やサービス、組織のあり方をお客様と一緒に再設計していくことです。
「AIを導入する」より一段深く、仕事の形そのものを作り替えます。

開発・経営20年。100人規模の組織を率いてきました。 AIで開発の前提が変わる今、経験をどう作り替えるかを現場で試しています。

「こういうものは作れますか」というご質問だけでも構いませんので、DMにどうぞ。

https://t.co/YVNBTaXFhK

[三谷将之 @minima0866]

AIエージェントを大規模案件に入れることができるようになったというのは、それだけAIエージェントのハンドルが容易になったということだと思います。
膨大な案件情報を束ねていっても、情報が欠落したり間違えたりすることが無くなったということでしょう。
しっかり作り込めば、大規模案件にも適用できる「運要素のない」AIエージェントになるということですね。

[はな｜JV-IT広報担当 @hana_chao_jvit]

https://t.co/cRgTZqxE4O

[はな｜JV-IT広報担当 @hana_chao_jvit]

https://t.co/McfW97XJ3t

[三谷将之 @minima0866]

昔のネットも同じでした。帯域が小さく、通信料金も高かったので、いかに転送量を減らすか、データを効率よく扱うか工夫していました。

AIも同じで、モデルの性能や単価だけでなく、何を渡し、何を処理させ、どこで人が判断するかという設計が重要になっています。

技術の進歩とともに、最適化すべきポイントも変わっていますが、似ている部分もありますね。

[はな｜JV-IT広報担当 @hana_chao_jvit]

https://t.co/f0yzOpmjhX

[三谷将之 @minima0866]

最近のAIはデータ分析から、業務の自動化まで、何でもできてしまうので、
選択肢が多すぎて、逆に何からやればいいのかわからなくなるものです。

どこにAIを使うべきか、効果的な選択肢を絞り込むことも、これからのシステム開発会社の重要な役割の1つになると思います。

[はな｜JV-IT広報担当 @hana_chao_jvit]

仕事を楽にしたい。AIも使ってみたい。でも、どの業務に使えばいいのかわからない。そんな悩みが、調査結果にも表れています。AIを導入できない理由の上位は「どの業務に使えるかわからない」。必要なのは、まず使う仕事を決めることです。 https://t.co/fVEoftBjNC

[套利豪仔🗽 @pritipatelor]

整个 RAG 行业要被掀翻了

研究人员搞出了一种全新的 RAG 方案，几乎绕开了传统 RAG 依赖的所有东西：

不用向量数据库
不用数据嵌入
不用切块
不用相似度搜索

它叫 PageIndex

它不再把文档切成碎片丢进 Pinecone，而是建一棵树状索引，让大模型像人看书一样在里面推理查找

FinanceBench 准确率 98.7%，超过排行榜上所有向量 RAG

完全免费，开源

[三谷将之 @minima0866]

https://t.co/jNbWCnm7mg

[三谷将之 @minima0866]

@maruo_ai_info 良いですね！

[三谷将之 @minima0866]

AIを入れ替えても品質が落ちない仕組み、というのはトークンのやりくり面でも重要になると思います。

AIそれぞれが持っている内部メモリや履歴の機構に依存しすぎないことです。

AIが変わっても、必要な情報・判断基準・手順が外部ファイルとして残っている、つまり
「AIに覚えさせる」
のではなく
「AIがいつでも読み込める形で外に出しておく」
といった情報の外部化が必要になります。

[はな｜JV-IT広報担当 @hana_chao_jvit]

安くなり、精度も上がったAI。任せられる仕事が広がる一方、どのAIを使うかはすぐ古くなります。大事なのは、AIを入れ替えても品質が落ちない作り方です。 https://t.co/D0mzyKgfC1

[三谷将之 @minima0866]

昔はIT会社のオフィスには必ずありましたね

[IPUSIRON @ipusiron]

『日経ソフトウェア』最終号
今月号で休刊らしいです😭29年間ありがとう。
付録の特別冊子は「3日でわかる！ 生成AI時代のプログラミング入門 データベースアプリ開発編」
https://t.co/AX3eKBTySA #ad

[三谷将之 @minima0866]

@nakassan777 ご丁寧にありがとうございます！
こちらこそよろしくお願いします

[三谷将之 @minima0866]

本当にAIエージェントはリアルな「担当者」のようになってきていて、「どこまで任せ、どこを人が見るか」も変わってきています。
自ら検証し、発案し、実行の許可のみ求める「担当者」は大いに助かります。

一方で、開発中の Claude Code から何か許可を求められたら、中身も見ずにOKを連打しているだけですが。。

[はな｜JV-IT広報担当 @hana_chao_jvit]

この1週間で、AIが会議に参加し、手元のパソコンで文書を扱い、買い物の判断に入る仕組みが相次いで発表されました。AIは作業を速くする道具から、業務の流れに入る担当者へ位置を変えています。 https://t.co/F6LUcAGwGC

[いしたか｜役職定年前の生存戦略 @ishibashi060]

https://t.co/o0XUatLOrq

[清水諒｜AI歴12年 株式会社SAI代表 @sai312222]

https://t.co/j33WIisMfJ

[すぅ| PM & PdM🐈 @suh_sunaneko]

PMのJev活用について書きました。意思決定の連続をしているPMで活用シーンは多いはず。最初は怪しい判断になる可能性ありますが、コツコツ育てることができればPM独自の意思決定ロジックが明確に言語化できるかもしれないなと思います。いまに期待しすぎに将来に期待。

https://t.co/xaNcjvf8Ge

[三谷将之 @minima0866]

GPTs 12月で終了とのこと。
現在も何かしら使ってる会社多いのでは。

[アクセル先生 @axcel0901]

【悲報】過去のGPTsも含めて2026年12月11日に提供終了。

[三谷将之 @minima0866]

@SAITO_KENTA ありがとうございます！
話題の Jev によっても、状況が変わりそうですよね

[三谷将之 @minima0866]

逆に言えば、AI の出す答えが「正解」である保証があれば、 判断基準は不要になります。
AI が担う業務によって、 90%正しければ問題ないということもあるでしょうし、そうした業務は全自動化しやすいです。
一方で 99.9%でもダメな場合もあるでしょうが、それを人間が見れば100%になるかといえば、それはまた別の話です。

[はな｜JV-IT広報担当 @hana_chao_jvit]

ITRの調査では、システム技術者の需要が増えている企業が9割。一方、上級SEを確保できていない企業は4割に上ります。AI活用が進む中で、求められているのは「人手」だけではありません。 https://t.co/k29fbwtgSP

[三谷将之 @minima0866]

@bizsys_x ありがとうございます！
5年後、10年後、全くわかりませんが、想像もできない未来がくるのは間違いないですよね

[三谷将之 @minima0866]

昔、インターネットの普及によって、あらゆる業界で仕事のやり方が変わりました。

今、AIの普及においても同じようなことが起きていると思います。

ただ、一つ違うのは変化の速さ。

市場ができるのを待って、その後ろからスモールビジネスとして参入する。
これまでなら、それで間に合ったのかもしれません。

ですがAI時代の場合、市場が固まるのを待っていたら、その頃には次の変化が始まっている可能性が高いです。
だとすると

未来を予測し、
その予測に賭けていち早く事業を始める。
そして、変化を見ながら事業そのものを変えていく。

というやり方が、あらゆる企業、受託開発だけやっていたような企業にも必要になるのではと思っています。

もちろん、未来予測が外れることの方が多いでしょう。
覚悟がいります。

慎重に 動こうとして時代に取り残されたら、淘汰されるだけかもしれません。

[山ちゃん｜凡人のAI活用 @yamachan_ai_log]

話題のJev、全くついていけていないので、公式記事をCodexに要約してもらいました。ざっくり「文章を生成せず、判断を確率つきで返すモデル」らしいです。凡人の僕は、テキストだけではピンと来なかったのですが、図解も添えてもらうとうっすら分かる気がして、なんとか食らいついていきたいです。

[三谷将之 @minima0866]

このポストした時点で Jev の概念を知らなかったのですが
考えることは皆同じだな、と思います

[三谷将之 @minima0866]

逆に言えば、AI の出す答えが「正解」である保証があれば、 判断基準は不要になります。
AI が担う業務によって、 90%正しければ問題ないということもあるでしょうし、そうした業務は全自動化しやすいです。
一方で 99.9%でもダメな場合もあるでしょうが、それを人間が見れば100%になるかといえば、それはまた別の話です。