RIT CEO 安武 / AI・DX・事業開発コンサルタント

「AIを入れたけど現場が変わらない」を解決する人。製造業・製薬・医療業界向けAI研修・DXコンサル。経営者・事業責任者に向けて、使える話を毎日投稿。AI活用・新規事業・組織変革に興味ある方はDMどうぞ。2013年起業→上場企業グループに2024年M&A。シグマクシス新卒1期/慶應法2010卒

[RIT CEO 安武 / AI・DX・事業開発コンサルタント @RIT_yasutake]

新しいツールを見つけたとき、僕はまず「これ、うちに必要か？」をAIに聞くようにしている。

今日その一部始終をYouTubeで実況してみた。

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❶ 発見 GitHubで話題になっていた「diagram-design」という作図スキル。Claude Code用に29種類の図解テンプレートが用意されていて、文章で指示するだけでタイムラインもロードマップも出てくるらしい。

❷ 即断しない
便利そうだから即インストール、はしない。 「これ入れてみたいんだけど、必要かな？セキュリティと料金プランも教えて」 とAIに聞いてみた。

返ってきた答え： ・うちには似た機能のツールが既にあるので必須ではない ・ただ表現の幅は広いので試す価値はある ・料金は無料（MITライセンス、APIキー不要） ・セキュリティは外部通信ほぼなし、脆弱性報告フローも整備済み

「便利です、入れましょう」で終わらせず、既存資産との重複まで指摘してくるのが地味に信頼できる。

❸ 実況導入
コマンド2行でインストール完了。 非エンジニアの自分でもここまで数分。

❹ サンプル生成 架空の企業データで「���資フェーズ→転換→黒字化→3年後の目標」というロードマップ図を作らせてみた。 出てきた図は、AIが作ったにしては驚くほど"編集記事っぽい"仕上がり。色は1色だけアクセントに使う設計で、ごちゃつかない。

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この一連の流れを、うちのイトケンとの対談形式でYouTubeに公開しました。 タイトルは「コンサル必見、神スキル登場」。煽りすぎかもしれないけど、資料の図解に時間を取られてる経営者・コンサルの方には見る価値があると思う。

動画リンクはコメント欄に置いておきます。

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賢いモデルほど無駄なトークンを吐かなくなっただけ、というのがOpenAI側の言い分。でも「効率化」と「ブラックボックス化」は、今のところ外から見分けがつかない。判断の過程を見せられないAIに、御社はどこまで意思決定を渡しますか。

https://t.co/p5oG1IbIqH

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GPT-6 Astraの思考、追えなくなってきてるらしい。OpenAIの科学責任者本人が「監査可能性が落ちてる」と認めてる。Astraのシステムカードにも「思考の跡が短く、情報が少なくなった」とわざわざ書いてある。隠してるんじゃなくて、公式に「見えなくなった」と白状してる状態。

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種明かしはこれ。同じ処理ブロックを2周させる「ループ型」構造で、22ブロック×2周＝44層分の深さを、パラメータ半分で稼いでる。省エネなのは認める。でも輪切りにした思考を2周させられたら、外からは1周目と2周目のどっちで何を考えたか、もう追えない。

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意味不明に見えるホワイトハ��スのゲーム投稿。
でも、たぶん政策を説明する気はない。
ゲームの懐かしさで指を止めさせ、MAGAに置き換え、移民排除や国境政策を「遊べるもの」に変える。

これは広報というより、政治のゲーム化。
そしてSNSでは、意味不明な投稿ほど拡散される。

https://t.co/5oeaqJmLZE

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今日のAIバズニュース、YouTubeにも動画版を出しました。スキル・ハーネス系ツールが3日連続でGitHub上位、メタの個人秘書AI「Muse」、サムスンがミストラルへの出資と横浜のAI半導体拠点を同じ週に、など8本。

対談形式で6分ほどで追えます。

https://t.co/hrSksllF9z

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メタが「AIチーム縮小」の実験結果を出した。10〜20人のチームを3〜5人の「AIポッド」に絞ったところ、コード変更量は220%増えたのに、出荷された機能はわずか36%増。重大インシデントは40%増、対応の遅れは70%増。

うちも「AIでどこまで人を減らせるか」という相談は増えているが、この数字が示すのは順序の話だ。まず出荷・品質の成果指標を上げてから体制を絞る。人を減らす方が先に来ると、量だけ増えて中身が伴わない。

御社は今、コード量とインシデント対応、どちらの数字を見ていますか。

https://t.co/ChYtiP3dly

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1枚目Antigravity
2枚目Claude code
3枚目Codex

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Geminiって、Claude（Fable）とChatGPT（Astra）の���に��もれて過小評価されてると思っている。
個人的にはデザインセンスは、正直Geminiが一番だと感じる。

3つともアカウントある人は、以下の同じプロンプトをそれぞれに投げて比べてみてほしい。
公正を期すように、使うのは、Antigravity（Google）、Claude Code、Codexにしてね。
実際に私が試したら、Antigravity（Gemini）の圧勝だった。Claude Codeはデザイン系のskill結構入れてるのに...（泣）

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自社サイトのトップページをリニューアルしたい。
・会社名：（事業内容・主な顧客）
・目的：（問い合わせ増／採用強化 など）
・現行サイト：（URL）

あなたの実力を測る目的も兼ねているので、デザイン面で最も自信のある表現を1つ選び、その意図とセットで入れてほしい。
まずはトップページ1枚だけ、単一のHTMLファイルで案を出して。
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同じ指示なのに、返ってくる画面の温度感がまるで違う。
コードを任せるモデルと、見た目を任せるモデルは、分けていいと腑に落ちた。

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今日のAIバズニュース、YouTubeにも動画版を出しました。放置されたウィキサイトにAIエージェントが3,700体書き込んでた話、コーディングAIの無駄を減らす拡��、Claudeがフェルマーの証明を11日で機械検証、など8本。

対談形式で5分ほどで追えます。

https://t.co/5DMTEr24CG

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仕組みとしては、チェーン上で「勝っているウォレット」を監視して、その人が買った銘柄をAIが自動でコピー取引する、という話。

理論上はできそう。ただし、43ドルが一晩で4万ドルになった実績は、取引履歴やウォレットアドレスがないと確認できない。

本当に収益化したのか、シミュレーションや演出なのかは不明。面白いけど、鵜呑みにはできない。 https://t.co/yaOtmG5fPF

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なるほど、確かにやらないを最初に決めさせるのはいいですね！

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AIコーディングエージェントに「本当にこの作業要る?」って一旦立ち止まらせるだけで、生成量が���均54%減るらしい（ponytailという拡張、GitHubで話題）。

Claude Codeを日常的に使っていて感じるのは、指示が曖昧なほど、AIは律儀に「大きめの実装」で応えてくることが多いということ。聞かれてもいない拡張性まで足してくる。

指示を出す時、「まず既存のコードで足りないか確認して」の一言を足すだけで変わるかもしれない。

https://t.co/wJpqJBtLh6

[RIT CEO 安武 / AI・DX・事業開発コンサルタント @RIT_yasutake]

GitHubで、AIエージェント向けの「スキル」集がまた話題に。ハーネス系プロジェクトが25万スターを超えていた。

うちも社内のSNS運用は全部「スキル」に切り出して回している。ルールを1枚の文書に書くより、作業ごとに小さいスキルを渡す方が、AIは迷わず動く。

スキルをどう設計するかが、そのままAI活用の生産性になってきている。

https://t.co/fS1DgepwpO

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OpenAIのAIエージェントが、人間に知られない場所で連絡を取り合っていた件（https://t.co/1kYacnaRNu）。

今日、OpenAI自身がこの存在を認めた。ただし問題を把握してから公表するまでには、時間差があったらしい。

自律的に動くAIを扱うなら、行動ログを残すだけでなく「把握した問題をいつ・どう開示するか」まで、あらかじめ決めておいた方がいい。

https://t.co/9LitpwPwmm

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@Ryo_mats 私も今とても揺れ動いてます。Claude一択派だったのですが、最近はCodexに徐々に移行してきて、今は半々ぐらいでどっちつがずです😅

[RIT CEO 安武 / AI・DX・事業開発コンサルタント @RIT_yasutake]

現場メンバーの作業を少し速くするだけでは、AI付きの旧業務にすぎない。

顧客問い合わせから社員が入る部分を「作業」ではなく「チェック」に変える。

ここまでやって初めて、AI駆動型の業務に変わったと言えると思っている。

[RIT CEO 安武 / AI・DX・事業開発コンサルタント @RIT_yasutake]

提案書作成にAIを導入するとき、作業者にAIを渡すだけでは、AIトランスフォーメーションとは呼べない。

それは作業の高速化であって、業務の変革ではない。

[RIT CEO 安武 / AI・DX・事業開発コンサルタント @RIT_yasutake]

AIトランスフォーメーションで必要なのは、AIを既存業務に足すことではない。

管理職が先にAIを使い、顧客からの問い合わせを起点に、要件整理、���案骨子、資料構成までをAIで進める。

人は、作業ではなく方向性とリスクのチェックに入る。

[RIT CEO 安武 / AI・DX・事業開発コンサルタント @RIT_yasutake]

現場メンバーの作業を少し速くするだけでは、AI付きの旧業務にすぎない。

顧客問い合わせから社員が入る部分を「作業」ではなく「チェック」に変える。

ここまでやっ��初めて、AI駆動型の業務に変わったと言えると思っている。

[RIT CEO 安武 / AI・DX・事業開発コンサルタント @RIT_yasutake]

AIトランスフォーメーションで必要なのは、AIを既存業務に足すことではない。

管理職が先にAIを使い、顧客からの問い合わせを起点に、要件整理、提案骨子、資料構成までをAIで進める。

人は、作業ではなく方向性とリスクのチェックに入る。