chokoryu

Ryu Nakamatsu | Sr. Consultant @deloitte_jp ← Engineer/Researcher @SoftBank & @AIST_JP ← Electrical Engineering @UBC | Interests: 🍺🥃💻💹🏀⛷️🎸🏃

[chokoryu @naka_ryu116]

#MateusAsato

[chokoryu @naka_ryu116]

アカウント作ってから12年、、、
その10分の1も稼働してないが、、、
----
Xに登録した日を覚えていますか？ #MyXAnniversary

[chokoryu @naka_ryu116]

遂にCornixが届いたぞー！
ただ慣れるまで時間かかりそうだな、、、

[chokoryu @naka_ryu116]

@johannyjm1 わお！おめ！遊びに行くー！🍻

[chokoryu @naka_ryu116]

やっと買えたどおおおお

[JezailFunder Japan @jezailfunder_jp]

【次回販売のお知らせ】
明日6月19日（金）昼12:00より、Cornix 第5回予約販売を開始します！
今回のカラーは
⚫ ブラック
⚪ シルバー
🟢 グリーン
数量上限があり、予定数に達し次第受付終了となります。
発送は7月下旬を予定しています📦
ご検討中の方は、ぜひチェックしてください。
#Cornix

[Anthropic @AnthropicAI]

Anthropic has confidentially submitted a draft S-1 registration statement to the Securities and Exchange Commission.

Pending completion of SEC review, this gives us the option to pursue an initial public offering.

Read more: https://t.co/onGZAhRLvD

[eternal classic @eternalclassic_]

this is how unemployment starts

[chokoryu @naka_ryu116]

Claude FM可愛くてBGMじゃなくて普通に見てられる
https://t.co/MyBFLJnkmz

[chokoryu @naka_ryu116]

LoL本格的に再開するか…

[Satoshi Nakajima @MulmoCast @snakajima]

68人の大学生に1日1時間のビデオゲームを30週間続けてもらったところ、測定可能なレベルで頭が良くなった、という研究結果を紹介するX投稿です。

実験では、参加者を二つのグループに分けて、半分には「League of Legends（リーグ・オブ・レジェンド、世界的に人気の対戦型アクションゲーム）」を、もう半分には「Legends of the Three Kingdoms（三国志をテーマにした中国発の戦略カードゲーム）」をプレイしてもらいました。

30週間後にEEG（脳波計、頭皮につけた電極で脳の電気的な活動を測る装置）で脳をスキャンしたところ、両グループともに認知能力の向上が確認されたそうです。アクションゲームは反射神経や視覚的な情報処理を、戦略ゲームは計画立案や記憶力を鍛える、というこれまでの研究結果とも符合する内容です。

ビデオゲームは長らく「子供の脳に悪い」と批判されてきましたが、適度なプレイがむしろ脳の働きを高めるという研究は近年積み重なっています。考えてみれば、複雑なゲームをこなすには、目の前の状況を素早く把握し、複数の選択肢を比べ、瞬時に最適な行動を選ぶ必要があり、これは脳にとって優れたトレーニングになります。

興味深いのは、AIの世界でも、囲碁の「AlphaGo」、Dota 2（ドータ・ツー、人気のオンライン戦略ゲーム）の「OpenAI Five」、StarCraft II（スタークラフト・ツー、リアルタイム戦略ゲーム）の「AlphaStar」など、ゲームを舞台にAIを鍛え上げてきた歴史があることです。人間の脳とニューラルネットワーク（人間の脳の仕組みをまねた、AIの中核技術）はまったく違う仕組みですが、「難しいゲームに挑み続けることで賢くなる」という点は共通しているように見えます。

子供にゲームを禁じる前に、どんなゲームをどれくらいやるかを一緒に考える時代に入ったのかもしれません。

[chokoryu @naka_ryu116]

😂😂

[g @iyamakaita]

【チャットGPT使った大谷】

結論から言うね
👉それ、めっちゃ**憧れるのをやめよう**

✅理由をざっくり考察すると、
・一塁にゴールドシュミットがいる
・中堅にマイクトラウトがいる
・外野にムーキーベッツがいる

だから対処法は⤵️
憧れる→❌
憧れを捨てて勝つことだけを考える→⭕️

[World Baseball Classic @WBCBaseball]

SHOHEI OHTANI GRAND SLAM! #WORLDBASEBALLCLASSIC

[Shin丨AI×プロダクト開発の専門家🤵🏻 @shin_sasaki19]

最近読んだ『Software Engineering is back（ソフトウェアエンジニアリングが戻ってきた）』という記事が、かなり刺さりました。主張はシンプルで「コーディングエージェントが、これまで自分が使ってきたフレームワークを置き換えた」という話📝

ここで言っているのは『vibe coding最高』みたいな軽いノリではなく、むしろ逆で「考える仕事が主役に戻る」という宣言でした。コードを書く労働が軽くなるほど、設計・判断・トレードオフ・エッジケース対応の価値が相対的に上がる。つまり『エンジニアリング』が戻る、という整理。

記事の中で好きだった言い方が「Automated Programming（自動化プログラミング）」です。『タイピングの苦行』が消えて、建築でいうと「レンガを積む」から「建物を設計する」に比重が戻る。服作りでいうと「縫う」から「デザインする」に戻る。こういう比喩って、現場感がないと出てこないんですよね。しかも筆者は「何も考えずにAIに丸投げ」ではなく、アーキテクチャや仕様決定、深夜3時に刺さる地雷みたいな論点は今まで通り（むしろ以前より）考えている、と言います。消えたのは『手を動かす消耗』だ、と。

そして記事が一段深いのは「フレームワークが解決してきた問題」を3つに分解している点です。1つ目が『簡略化』。自分で設計する怖さから、既製の型に逃げる。2つ目が『自動化』。ボイラープレートを減らす。3つ目が本音の部分で『労働コスト最適化』。企業は『ソフトウェアエンジニア』ではなく『React開発者』のような交換しやすい駒を雇いたい。フレームワークはそのための分業装置にもなっていた、という指摘です。ここ、めちゃくちゃ重要です。フレームワーク論に見せかけて、実は組織設計と人材市場の話でもある。

この分解で見える景色は「AIで消えるのはフレームワークではなく『フレームワークに逃げる動機』」かもしれない、ということです。AIエージェントがボイラープレートを量産できるなら『自動化のためにフレームワークを選ぶ』理由が薄れる。さらに、AIが既製の型を超えて「いま目の前の要件」に合わせたコードを生成できるなら『一律の簡略化』のメリットも相対化される。結果として、最終的に残る価値は『設計できる人』に寄っていく。筆者は「問題は『いずれ出るかもしれない課題』ではなく『いま解くべき課題』を解け」と言い切っています。これもAI時代の原則っぽいです。

個人的に「なるほど」と思ったのは、最先端の話の結論が『bashが万能』に落ちているところです。1989年生まれの古い道具が、AIエージェントにとっての『世界との接着剤』になる。派手なMCP設定より、単純なエージェントループ＋bashで充分に価値が出るケースが増えている、という見立てでした。ここから学べるのは「未来は新ツールで来るとは限らない。既存の道具が、別の文脈で最強化される」ということです。プロダクトでも同じで、AI時代に伸びるのは『新機能てんこ盛り』より『基本機能がAIで極限まで強くなる』パターンだったりします。

じゃあこれ、現場では何が起きるのか。自分なりに論点を並べます。
1 『実装力』の定義が変わります。コードを速く書くではなく『意図を正しく伝えて、狙った形に収束させる』が実装力になります。
2 『設計の負債』が可視化されます。AIが速く作るほど、曖昧な仕様や雑な境界設計がボトルネックになります。
3 『ミドル層の二極化』が進みます。記事のコメントにも近いですが、AIはトップの増幅器になりやすい一方、学習ルートが整備されないと格差が広がるリスクがある。だから組織は、育成を『ドキュメント＋レビュー＋意図の言語化』に寄せないと詰みます。

プロダクトマネージャー視点だと、もっと直接的でフレームワーク前提のロードマップが崩れます。今までは「この基盤を入れれば速くなる」「この型に乗れば増員できる」みたいな意思決定が成立していました。でも、AIが『型』の価値を下げるなら、競争優位は「型の選定」ではなく「何を作り、どう検証し、どこで差別化するか」に戻る。つまり、PMの仕事は『仕様を書く人』から『制約条件を設計して勝ち筋に誘導する人』に寄っていく。ここで大事なのは、AIで作るほど『自由度が増える』のではなく、むしろ『自由度を制御できるか』が問われる点です。自由に作れると、人は散らかります。だからこそ、エンジニアリングが戻るというお話かなと👀
https://t.co/KrjGuJlXq9

[chokoryu @naka_ryu116]

@fkubota_ 久しぶりですおめでとうございます！！🍻🍻

[chokoryu @naka_ryu116]

むちゃかっこよ🤘

[ずっきー@12/4(金)池袋Adm(シンガロンズでライブ) @yuya10171]

ノービアでステイゴールドをやると簡単に盛り上がります🙏

[Marvel Entertainment @Marvel]

December 18, 2026. #AvengersDoomsday

[Chicago Bulls @chicagobulls]

OFFICIAL: We have signed Yuki Kawamura to a Two-Way contract.

Welcome back, @KawamuraYuki 🇯🇵

[Marvel Entertainment @Marvel]

December 18, 2026. #AvengersDoomsday

[Ado @ado1024imokenp]

改めまして、THE FIRST TAKEに出演しました。うっせぇわを歌いました。

https://t.co/5FCTbzA6te

とても緊張しました。これは私です。

[yuki-P @yuki_p02]

GrokとGemini比較です。
Grok…俺恥ずかしいよ…

[VraserX e/acc @VraserX]

🔥 GPT-6 may not just be smarter, it might be alive (in the computational sense).

A new research paper called SEAL, Self-Adapting Language Models (arXiv:2506.10943) describes how an AI can continuously learn after deployment, evolving its own internal representations without retraining.

Some of the SEAL researchers are now working at OpenAI. 👀

That’s no coincidence.
SEAL’s architecture enables models to:
•learn from new data in real time
•self-repair degraded knowledge
•form persistent “memories” across sessions

If GPT-6 integrates this, it won’t just use information, it will absorb it.
A model that adapts to the world as it changes.
A system that gets better every single day.

This could be the birth of continuous self-learning AI, the end of the frozen-weights era.
Welcome to the next chapter.