ミナピン@

社内で生成AIの導入を推進するエンジニア。日々の試行錯誤から得られる実践的な知見や、最新のAIトレンド、ビジネス活用事例を発信中

[ミナピン@ @python_mllover]

これは随分辛口だw

[マスクド・アナライズ 本「会社で使えるChatGPT」好評発売中 @maskedanl]

めっちゃ長文かつ丁寧なに

「日本の製造業は勘違いしてんじゃねーよ」
「���前らはAIを全然理���してねぇ」
「GAFAMが持ってないデータなんて幻想だろ」
「フィジカルAIで製造業復活なんて単純な話じゃねぇ」

という内容でした。
実際そうなので、勘違いを正すのは大事だと思いました。

[ミナピン@ @python_mllover]

そんなことはない。ちゃんと指示したらセキュリティも処理���荷も考えて実装してくれるし作業も自分が書くより比較にならないくらい早い。3カ月掛けて作るアプリがyoutubeショート見ながら作れる。なお消費トークン数

[hiraoku @2020_hira]

昨日バックエンドエンジニアと話してたら、やっぱりAIの話題に。

「バックエンドはAIあんまり使えない。自分で書いたほうが早い」って言ってて、���ょっと意外だった。

設計はもちろん、ちょっとしたコードでもAIに任せるより自分で書いたほうが速いらしい。

フロントエンドやってる自分からすると結構ギャップあるんだけど、バックエンドの人ってこういう感覚が普通なんですかね？

みなさんの意見も聞きたい🙏🏻

[ミナピン@ @python_mllover]

SaaS銘柄が暴落している。
��も、アプリを開発や“バイブコーディング”をしている身からすると、SaaSが死ぬとは思えない。

ただし――
機関投資家が買っていたのは「SaaSそのもの」ではなく、「SaaSの高成長」だ。

そしてその“成長期待”が、生成AIにごっそり奪われた感は否めない。

だから正確に言うなら、
「SaaSの死」ではなく、「SaaSの成長神話の終わり」だと思う

市場が買っていたのはSaaSではなく「ARRが毎年30%伸び続ける未来」。

生成AIはその“成長の前提条件”を壊した。

それが今回の本質だと思う

[ミナピン@ @python_mllover]

改めてこの時代になる前にプログラミングを齧ってて良かった
今プログラミングを1から勉強しようと思ったら生成AIの凄さを見て俺が学ぶ意味あるのかって考えてしまうわ

[ミナピン@ @python_mllover]

指示を守らないという点は置いておいて、プロジェクトの進め方としてもし小規模開発なら今は実装にそこまで時間かからないしアジャイル的アプローチで実物見ながらインとアウト決めたらいいんじゃないのかな？
どうせ事前に細かく決めてもクライアントに実物みてもらったら仕様変更は絶対あるし

[あゆゆん♪ @ayu_littlewing]

あのさぁ💢 業務委託さんよぉ💢

なんで
「先にインプットとアウトプットのレビューするから仕様書ができたら見せて」
って指示してあったのに
「簡単だったんで実装も作っちゃいました！」
っていきなりPRが出てくるの？
話聞けないの？AIよりバカなの？？

[ミナピン@ @python_mllover]

これは確かにヤバい。saas関連株が売られるのもわかる

[大野修平🤖公認会計士🤖AI芸人 @Shuhei_Ohno]

おやおやおやおや……

ClaudeからCoworkのプラグイン「Finance」が登場…！！
ファイナンスという名前だけど、これは完全にAccountingですね。

できること（プリセットされたコマンド）👇️

/journal-entry：発生主���仕訳、固定資産仕訳、前払費用、給与の仕訳を、借方・貸方を正しく作成

/reconciliation：総勘定元帳残高と補助元帳・銀行残高・第三者残高を照合し、差異項目を特定

/income-statement：期間比較付きの損益計算書を生成

/variance-analysis：ウォーターフォール分析で差異をドライバーごとに分解

/sox-testing：SOXコンプライアンスのテスト調書を作成

ERP、データウェアハウス、スプレッドシートツールをMCP経由で接続して直接データアクセス可能とのこと。
さらに、データの貼り付けやファイルアップロードによる分析も。

なので、例えばこんな感じで、月次決算の一連の流れが組めそう。

/journal-entry で仕訳を切って、/reconciliation でGL残高と銀行明細などの��憑との突合。
　👇️
各勘定の突合が終わったら、/income-statement で月次P/Lを作成。
　👇️
/variance-analysis で月次訪問時の予算差異分析を実施。

これは…。
https://t.co/3aDcXpS3SW

[ミナピン@ @python_mllover]

あー��っぱりそうなのか、同じaiモデルでもflask/Djangoのアプリ書かせるときとreactのアプリ書かせるときで指示に対しての実装の反映具合が違うなぁってずっと思ってた

[AIDB @ai_database]

GeminiはPythonで成功率100%、しかしJavaでは28%。一方ClaudeはJavaで80%と独り勝ち。LLMコーディングエージェントには、公式ドキュメントに書かれていない「得意言語」があることが300件の検証で判明しました。
https://t.co/SN9hQ9ggRI
本記事では、なぜ失敗するのか、どの言語・どのエージェントが強いのかを詳しく見ていきます。見えない複雑さはなぜ生まれるのか。

[ミナピン@ @python_mllover]

manus解約しました。もう調べ物やサムネイル作成もクオリティ的にGoogleAI proのgeminiで良いかなという所感

[ミナピン@ @python_mllover]

体感だけどgeminiは画像音声系は有能だけどコーティングとかはgptのほうが性能良いかな

[Tom | ドバイで生成AIやってる人 @0x__tom]

Geminiが実はゴミ…が話題ですが開発してる人でGemini絶賛してる人はほぼいない認識で、Geminiすげーって人はGeminiアプリを使ってるライト層なので、だいぶ認識に開きがあるんだよね。

Gemini系列はtool useが馬鹿すぎてエージェントのモデルとしては使い物にならない印象なんだよなぁ。

Gemini 3兄弟がアホすぎて何度キレたことか…

Geminiはどっちかというとワークフロー型で安くコスパよく単一処理をさせたい場合とか、Nanobananaを使いたいとか、音声や画像を精度高く認識したいとか、そういう時に使うイメージなんだよな。

あとはUIUXのデザインセンスだけは何故か高いので、Claude CodeやCodexに極力シンプルなUIであえて実装させた後、CursorでGemini Proに切り替えて、UIUXだ��直させる、みたいにすると結構デザインいい感じになる、と教えてもらった���

[ミナピン@ @python_mllover]

@nikkei 地獄のリプレイス案件が積み上がりそう

[ミナピン@ @python_mllover]

高収入の開発者に好まれる言語、��収入の開発者に人気の言語が判明　SlashData https://t.co/T1EL5qIh0W

[ミナピン@ @python_mllover]

フリーランスが使っている生成AIサービス　3位「Gemini」、2位「Perplexity」、1位は？ https://t.co/vb9eIL0BZ6

[ミナピン@ @python_mllover]

🧐

[だいすけ【データサイエンス】 @ALeX_EXVS]

データサイエンスの面接質問

・相関係数0.68の時にどうする？
・多重共線性はなんでダメなんだっけ？
・傾向スコアマッチを新卒に分かるように説明して
・SHAPとオッズで結果が変わる場合どうする？
・検定でp値が0.051の場合、どうする？
・分析結果と現場の意見が違う場合どうする？

[ミナピン@ @python_mllover]

https://t.co/s5ssUeSewV

[ミナピン@ @python_mllover]

使用している業務端末OSの2位は「Mac」--「ITエンジニア大解剖2024」paiza調査 - ZDNET Japan https://t.co/UOKsZmdd78 @zdnet_japanから

[ミナピン@ @python_mllover]

novelaiv4、複数キャラでも特徴が混ざらずに安定して出せるようになるらしくてワクワクしてる

[ミナピン@ @python_mllover]

情シス246人に聞いた「キャリアアップに最も役立つスキル」と「取得しているIT資格」 https://t.co/HokuTKGMgr

[ミナピン@ @python_mllover]

Linux Foundation⁠⁠、無料のオンライン講座「Linux入門」の提供開始
https://t.co/AcD7eI0Uuv

[ミナピン@ @python_mllover]

相手「サイトをスクレイピングする際の判断はどうしてますか？」

ワイ「サイト規約と個人利用の範囲かで判断してます」

相手「そんなことは分かってます、返金してください」

クライアントの愚痴は書かないようにしてるが流石に意味不明過ぎて笑う
^^;の顔文字使う人変なの多くないか？

[ミナピン@ @python_mllover]

こっちでコード書きました、これ完全に理解して今後要件変更あったらコード改修して保守運用してくださいみたいな沼案件ばっか押し付けられて辞めたくなる