Orion Takemura｜DXプロデューサー🦁

静岡県浜松市を拠点に個人事業主として企業の事業活動の構想策定・計画・実行の支援をしています。デジタル・IT／クリエイティブ／マーケティング／業務効率化／地方／ライフとワークなど、日々の気づきを発信しています

▼家の近くに作りたいコトリスト
たこ焼き屋／ワークスペース／駄菓子屋／立ち飲みバー／道具シェア／ライドシェア

[Orion Takemura｜DXプロデューサー🦁 @orisonmedia2]

『ついついスマホをスクロール、生涯で平均4年8カ月浪費』

スマホ見てる時間がマジで無駄だ🔥と思いながらいつもダラダラみてしまう。片手に小説持ってる方がよっぽど有意義だ。と思っていたけれど。こんなに浪費しちゃうのね👁️🥹

https://t.co/74fy8tq8cM

[Orion Takemura｜DXプロデューサー🦁 @orisonmedia2]

ChatGPT for PowerPoint in beta
Ask ChatGPT to create new slides, update existing decks, turn source material into presentation-ready content, and polish slides directly in PowerPoint.
https://t.co/uZCZU9WNmN

[Orion Takemura｜DXプロデューサー🦁 @orisonmedia2]

ChatGPT for PowerPoint/Excel(beta)がリリースされた。
クオリティは、
Claude for PowerPoint 以下
MS365 Copilot 以上
といった印象、、（超個人的感覚ですが）
とはいえ、横にいて内容を読み取りながら、
内容のアドバイスをもらえる相棒
といった意味では有益かな
👉 リンクはコメント欄

#AI #ChatGPT #Powerpoint

[Mitch｜津田 通隆 @MichitakaTsuda]

日経クロステックに #OpenDataSpaces と　#ダイナミックオントロジー (Dynamic Ontology)を取り上げていただきました。

「在庫が減っている」ことは分かるが、「発注する」には別のシステムを開かなければならない、というのはデータの意味と業務アクションを切り離したアーキテクチャの問題です。

もう一つの技術的な問題はスキーマの硬直性。例えば、製造現場で何年も使ってきたデータ構造(=データモデル)に「異常状態」という新しい状態を追加しようとした瞬間、DBテーブルやAPI、ETLを巻き直す改修が始まる。データ意味(=情報モデル)の変化が構造の破壊につながるという、Push and Ingestアーキテクチャの持つ構造的な問題です。

ダイナミックオントロジーはこの2つを同時に解く考え方です。データの意味、つまりセマンティックスを日々の業務で進化するものとして扱い、ドメイン間の意味のギャップ(=semantic gap)をLLMの仮説的マッピングとオントロジーの自己検証で動的に、かつ可能な限り非労働集約的に縮め続ける。さらに、推論器としてのオントロジーを、アクションにつなげ、そのアクションは人間が制御可能な形でガードレールを設けるという設計思想です。

Open Data Spacesがどのように応用しているか、米Palantirとの接点も含めて、非技術者向けにわかりやすくまとめていただいています。

Agentic AI時代のデータ設計の核心、ぜひご一読ください

[Orion Takemura｜DXプロデューサー🦁 @orisonmedia2]

◆Softbank「Natural AI Phone」
https://t.co/3yMS0YR0qo

◆Googlebook
https://t.co/imskKDViS8

◆OpenUI （The Open Standard for Generative UI）
https://t.co/PRsi0gUQ47

◆Copilot kit（The Enterprise
Agentic Frontend Stack）
https://t.co/bZP3vngPhg

[Orion Takemura｜DXプロデューサー🦁 @orisonmedia2]

最近ソフトバンクが Natural AI Phoneを独占販売というニュースをみたり、Googlebook の登場をみたり、AI中心のOSを搭載したデバイスが出始めてきている印象です。

気になった点は、ユーザのニーズにあったUIを都度生成していくUIの仕組み。「Generative UI」 というらしい。

Webサイトもパーソナライゼーションで、ユーザの興味関心によってコンテンツを出し分けるというのは、前からあるけれど、コンテンツだけでなく、UI自体も人により変わっていくようになるんですかね。

Generative UIは、いくつかライブラリもある（Open Sourceも）ようで、ちょっと使ってみたいな。

リンクはコメント欄👇

#AI #GenerativeUI #NaturalAIPhone #Googlebook

[Orion Takemura｜DXプロデューサー🦁 @orisonmedia2]

これは、すごい＆ありがたい

[GOドライブ 技術広報 @go_drive_tech]

GOドライブ株式会社、GO株式会社、株式会社ディー・エヌ・エー（DeNA）の3社のAIエンジニアが開催しているAI技術に関する勉強会の資料を公開しています。

100件以上の資料がまとめられていますので、ぜひご覧ください。
新たな資料が追加された際は本アカウントでも紹介していきます。
https://t.co/3pmCvHZveV

[Orion Takemura｜DXプロデューサー🦁 @orisonmedia2]

ChatGPT Image 2.0 でキャラ生成と展開の仕方がとてもわかりやすかった。原本イラストからキャラクターシート作成、キャラの複数ポーズ横展開などもできた。

ビジネスでも普通に使えますね📢

#AI #ChatGPT

https://t.co/NCduxamwIU

[Orion Takemura｜DXプロデューサー🦁 @orisonmedia2]

https://t.co/WSKbbKvgL2

[Orion Takemura｜DXプロデューサー🦁 @orisonmedia2]

Codexがアップデートされ、ブラウザ操作を自動化できる機能が追加された（今はMacOSのみ）。開発以外の業務もどんどん自動化しやすくなってきてる。直近1、2年で開発以外の業務の仕方も大きく変わる空気を感じマスネ😶‍🌫️

「 （ほぼ）あらゆる作業に対応する Codex」
👉 公式サイトはコメント欄へ

#AI #Codex

[Orion Takemura｜DXプロデューサー🦁 @orisonmedia2]

https://t.co/Yuen13U3ql

[Orion Takemura｜DXプロデューサー🦁 @orisonmedia2]

https://t.co/dY805wTMAz

[Orion Takemura｜DXプロデューサー🦁 @orisonmedia2]

新しくResearch Previewで公開された「Claude Design」チャットやスキルで頑張ってたところから一段レイヤーが変わった感じがする。自社のデザインシステムを定義することができ、それに基づくWebやスライドが作成できる。
👉公式サイトへのリンクはコメント欄へ

#AI #Design #ClaudeDesign #Claude

[Orion Takemura｜DXプロデューサー🦁 @orisonmedia2]

https://t.co/vEL4qKCkzi

[Orion Takemura｜DXプロデューサー🦁 @orisonmedia2]

これは面白い。こうなっていくんですか。

“人間向けWebサイト”やめます――AI向けに「Markdown」表示　インターリンク「エイプリルフールではない」

https://t.co/KVP3GgxLT0

[Orion Takemura｜DXプロデューサー🦁 @orisonmedia2]

Open Claw ずっと触りたかったけど、動かすPCないし、どうしようと困っていたけど、XServer VPSを使うことにしました。イメージも手順もあって、とりあえず入れるところまではなんとかできた◎ 使い方はまだよくわからん😂

#openclaw #xserver
https://t.co/lkhR3z18D1

[Orion Takemura｜DXプロデューサー🦁 @orisonmedia2]

変化を拒む人間そのもの。思い当たる節がいろいろ浮かびますね🐟

[Kosuke @kosuke_agos]

Microsoft CEOのサティア・ナデラが、AIの進化において最大の脅威となるのは「変化を拒む人間そのもの」であるという衝撃の事実を断言しました。

「組織構造を根本から再設計しない限り、AIによる生産性の向上は完全にゼロになる」と明言し、既存の階層的なオペレーションを強制的に終了させることを提唱しています。

その衝撃の詳細と変化を3つのポイントにまとめました。

1. 情報の『圧縮』
1992年以来、経営陣へのブリーフィング資料の作成には、何層もの人間を介した数日間のフィルタリングが必須でした。しかし現在、Copilotへのたった1文のプロンプトが、数秒で360度の完全な解像度を持つ情報を出力します。人間の介入による時間のロスが完全に消滅した事象です。

2. 階層の『陳腐化』
情報の伝達と処理を目的として構築された既存のピラミッド型組織は、もはや構造的に完全に時代遅れとなりました。AIというインフラを前提とした場合、中間層というレイヤーは、純粋な計算能力に対する致命的なボトルネックとしてしか機能しません。

3. 組織の『再設計』
現在の真のAI競争は、テクノロジーの優劣ではなく「何十年も続いた既存のオペレーションを手放すよう人間を説得できるか」というフェーズに移行しています。人間のワークフローを維持したままのAI導入は無意味であり、純粋なアルゴリズムに合わせて組織のアーキテクチャを強制的に再設計する企業だけが生き残ります。

[Orion Takemura｜DXプロデューサー🦁 @orisonmedia2]

OpenClaw 気になる、、！ 触りたいけど時間がない...🫥

NVIDIAのフアンCEOがOpenClawを絶賛、「あらゆる企業は社内での利用に備えよ」：NVIDIA GTC 2026 - ＠IT https://t.co/q6WCNpEl2m

#OpenClaw #AI #NVIDIA

[Orion Takemura｜DXプロデューサー🦁 @orisonmedia2]

とりあえずAIにいれる。ではなくて戦略的にナレッジの素をクレンジングして、構造化してAIに入れるのが多分正解で、それを作って管理するのは人間。結局、人と業務プロセスに帰結していき、AIいれても効果出ないは、技術どうこうではなくて、人と組織に大きな要因があるんだろうな

[広木 大地/ エンジニアリング組織論への招待 @hiroki_daichi]

「とりあえずRAGで」という発想が生まれる瞬間、すでに思考が止まっている。流行している技術を見ると、課題より先に解決策が頭に浮かんでしまう。これはエンジニアリングの問題というより、思考の順序の問題だ。

AIに記憶を持たせたい、パーソナライズしたい。そう考えたとき、ベクトルDBに会話を突っ込んで類似検索すれば解決するように見える。だがベクトル検索は「意味の近さ」は測れても、「時間軸の変化」は捉えられない。1年前から転職を考えていると言い続けている人と、今日初めてそれを口にした人を、同じランキングで返してくる。人間の文脈は、意味空間の距離だけでは再現できない。

必要なのは、生の会話記録を丸ごと保存することではなく、目的に沿って構造化されたサマリーを生成することだ。「問診票」のような発想に近い。コーチングなら目標・課題・人間関係の履歴、営業支援なら顧客の購買・担当者異動、医療なら既往歴と生活変化。何を覚えるべきかは、目的が規定する。汎用的な記憶システムは、結局どの用途にも中途半端になる。

同時に、生データは捨てない。問診票のフォーマットはサービスの進化とともに変わるし、より優れたモデルが登場すれば同じ記録からより豊かな構造化情報を生成できる。「生データ→中間処理→目的に応じた出力」という流れを最初から設計しておくことで、技術の進歩を継続的に取り込める状態になる。

技術選定は、組織の思考を映す鏡だと思っている。「とりあえずRAG」の背後には、目的を問い直すプロセスの欠落がある。どんなデータを、どんな文脈で、何のために使うのか。この問いに向き合わないまま技術を選んでも、期待した効果は得られない。優れたAI活用とは、優れた問いの設計に他ならない。

#NewsPicksトピックス
https://t.co/WC5zUbjESE

[Orion Takemura｜DXプロデューサー🦁 @orisonmedia2]

気になる。でも社内データをわーっていれただけじゃ良い結果は出ない気がする。大事なのは、RAGじゃなくて、その前のナレッジ管理（人間とプロセス）だと思う
—-
RAGシステムの構築には通常、10種類の異なるツールを組み合わせる必要があります。

OpenRAGはすべてを1つのスタックにまとめます。

• ドキュメント取り込み
• セマンティック検索
• エージェント型ワークフロー
• データ上でのチャット

Langflow、Docling、OpenSearchによって実現されています。

[GitHub Projects Community @GithubProjects]

Building RAG systems usually means stitching together 10 different tools.

OpenRAG bundles everything into one stack.

• document ingestion
• semantic search
• agentic workflows
• chat over your data

Powered by Langflow, Docling, and OpenSearch.