ナカマチ@個人開発

昼は商社マン
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[ナカマチ@個人開発 @nakamachi_AI]

ようやくアプリリリースしました！！
旅行や飲み会の割り勘計算が便利になります！
Webアプリ版にはできない機能を搭載しています。1度使ってみてください。

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GOのIPO当選したのだが、競合達の上場後の株価推移を見ると、、、
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注意点として、モデルのパラメータ数に応じて相応のメモリ容量が必要です。

8Bクラスのモデルなら16GB程度のメモリがあれば快適ですが、より大規模なモデルを動かすには32GB以上の積載を推奨します。

コンテキストウィンドウのサイズもデフォルト設定では制限がある場合があるため、長文を扱う際は設定ファイルで調整が必要になることも覚えておくと便利です。

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ローカルLLMを自分のPCで動かすのが思ったより簡単で驚きました。Ollamaというツールを使ってみたのですが、コマンド一つでLlama 3やMistralがすぐに立ち上がります。クラウドのAPI料金やプライバシーを気にせず、オフラインで検証作業が進むのは正直かなり助かります。MacやWindowsでも軽量に動くので、開発の裏側でずっと立ち上げておけます。

具体的な導入方法と、おすすめのモデル設定はスレッドにまとめました。

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ローカル環境なので、機密性の高いドキュメントの要約に使うのが一番の強みです。

例えば、社内資料を読み込ませて特定の情報を抽出させる際も、データが外部に送信されない安心感があります。

また、Difyなどの外部ツールとローカルAPI経由で連携させて、自分専用のAIエージェントを完全にオフライン環境で構築するのも実務的にはかなり面白い使い方です。

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手順1. ElevenLabsのSpeech-to-Speechメニューを開き、変換のベースとなる音源を準備する

手順2. 自分の声を入力としてアップロード、またはマイクアイコンからその場で録音を行う。この際、できるだけノイズが少ない環境で録るのがコツ

手順3. 変換先のターゲットボイスを選択し、Voice Settingsで安定性や音色の明瞭度をスライダーで微調整する

手順4. 生成ボタンをクリックして、自分の感情や間が完璧に反映された高品質な音声を出力する

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ElevenLabsのSpeech-to-Speechを実務で導入してみたけど、これ音声素材の作り方が根本から変わる。自分の喋りのニュアンスや感情をそのまま残したまま、プロの声優のようなクオリティに変換できる。正直、テキストから生成するAI音声の「棒読み感」に悩んでいたのが嘘みたいに解決して驚いた。

具体的な設定方法はスレッドにまとめた。

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注意点として、AIの出力はあくまで下書きや整理の補助として捉える必要がある。

特にSaMDの該否判断は経営や法令遵守に直結するため、最終的には弁護士や弁理士によるリーガルチェックが欠かせない。

他のツールとの使い分けで言うと、ChatGPTは単発の相談には向いているけれど、Notion AIは情報のストックと自動整理を両立できる点が実用的。

一度仕組みを作ってしまえば、新しい通知が出るたびにコピペするだけで管理が完了するのがじわじわ効いてくる。

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医療AIに関する規制や2026年度の診療報酬改定の内容を追いかけるのが、正直かなりしんどくなってきた。

AI推進法の本格運用が始まって、SaMDの該当性や薬事申請の判断が実務の大きな壁になっている。

Notion AIのカスタム自動入力を使って、膨大なガイドラインから自社に関係する要件だけをデータベースに集約してみたら、整理の効率が格段に上がった。

具体的な手順は下のスレッドに書いた。

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自動入力のカスタムプロンプトは、実務家視点でのキーワードを盛り込むのがおすすめ。

SaMDとしての薬事承認が必要な機能が含まれているか、や、受付・会計などの医療機器外の運用に該当するか、を判別させるように指示すると、精度の高い整理ができる。

これまでは各省庁の資料を往復して確認していたけれど、Notion AIなら横断的に情報を比較できるのが地味にすごい。

法規制の変更が多い時期だからこそ、こうして情報を構造化しておくのが一番の近道になる。

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DeepSeek-V4は1Mトークンという広大なコンテキストウィンドウを持っているので、まずは関連するPDFやテキストファイルを一つのコンテキストにまとめるところから始めます。

手順1. 解析したいプロジェクトのドキュメントや過去のログファイルをすべて集める。

手順2. ローカル環境やAPI経由でDeepSeek-V4を呼び出し、全ファイルをコンテキストに流し込む。

手順3. 資料全体を俯瞰した上での矛盾点の指摘や、特定条件下の挙動について質問を投げる。

MoE構成のおかげか、大規模な入力をしてもレスポンスが極端に遅くならないのが地味に快適です。

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DeepSeek-V4の1Mコンテキストを試してみたら、長文処理の安定感が想像以上に良かったです。数十万文字の技術ドキュメントを複数放り込んでも情報の抜け漏れが少なくて、実務でかなり頼りになる印象。RAGを組むほどではないけれど、一度に全資料を参照して横断的な分析をしたいときにはこれ一択かもしれません。

具体的な使い分けやコツを下のスレッドに書きました。

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注意点として、全商用地域でGAされたとはいえ、実行環境のセキュアな確保は重要になる。特に認証が必要な社内システムを操作させる場合は、専用の実行アカウントを用意して権限を最小限に絞るのが定石。

また、複雑な条件分岐が多い業務では、最初から最後まで全部任せるより、入力をAIにやらせて最終確認だけ人間がボタンを押す構成にするのが実務上の安心感につながる。既存のRPAとの使い分けが今後の鍵になりそう。

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Copilot StudioのComputer-using Agentsを触ってみたけど、APIがない古い社内システムの操作をそのままAIに投げられるのは地味にすごい。今までRPAを組むしかなかった画面入力や情報のコピペ作業が、エージェントを介して自律的に完結できる。実際に受発注システムの入力を試したら、画面のボタンやフォームを自分で認識して動いてくれた。

設定のコツや具体的な手順は下のスレッドに書いた。

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具体的な指示の出し方として、例えばこんな風に書くとスムーズに動いてくれた。

指示の例：
「ブラウザで開いている受発注管理画面の注文番号の欄に、さっき抽出した番号を入力して。入力が終わったら更新ボタンを押して完了メッセージが出るまで待機して」

画面上の要素を「注文番号の欄」といった自然言語で指定できるのが強み。座標を細かく指定しなくていいから、画面レイアウトが多少変わったくらいではエラーで止まらない安定感がある。

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注意点としては、V8.1は現時点でDiscordに対応していないこと。普段の制作ワークフローがDiscord中心の人は、ブラウザ版との行ったり来たりが発生するのが少し手間に感じるかもしれない。

また、V8.1はあくまでAlpha版だから、今後の調整で描写のクセが変わる可能性も考えておいたほうがいい。それでも、今の低コストで2K画質が手に入るメリットは無視できない。

基本はDiscordでラフを組んで、ここぞという本番用素材だけをWeb版のV8.1で高精細に出力する、という環境の使い分けが今のところ一番スマートな運用になるはず。

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MidjourneyのV8.1 Alphaを使ってみたけれど、生成コストが従来の約3分の1まで下がっていて正直驚いた。画質もネイティブ2Kに対応したおかげで、これまでのアップスケール頼みだった運用がガラッと変わりそうな予感がする。

特に3D構造の整合性が上がっているから、後から動画生成AIに投げるためのキービジュアル作りとしてかなり実用的。Web版限定の機能だけど、クオリティとコストのバランスが良すぎてしばらく手放せそうにない。

具体的な設定や動画化を見据えた使い分けの手順をスレッドにまとめた。

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動画生成AIへの持ち込みを前提にするなら、構図を固めるまではV7で試行錯誤して、最終的な清書をV8.1で行うのが一番効率的だと思う。

V8.1は空間の奥行きや物体の構造を捉える力が強くなっているから、PixVerseやRunwayで動かした時に顔や背景が歪みにくくなるのが強み。

プロンプト例としては、実写映画のような質感なら cinematic shot や high-end production design といった指示に --hd --q 4 を組み合わせるのがおすすめ。これだけで後段の動画生成の仕上がりが一段階アップする。