りょう

お仕事はソフトアーキテクト（車業界） AI技術にハマってます♩趣味ゲーム スプラ2から竹を愛用・スプラ3 R-PEN | 好きな武器で自分をどこまで高められるか挑戦していくスタイル

[りょう @ryosuke3]

ウデマエXきたああああああああああああああ！！！
長い道のりだった..........
#Splatoon2 #スプラトゥーン2 #NintendoSwitch

[りょう @ryosuke3]

減る方向はあるかもしれない

[null-sensei @GOROman]

そろそろAIをどんだけ活用しても給料は対して増えない事に気づいていくフェーズでしょうかw

[りょう @ryosuke3]

ニュータイプ的な

[Kenn Ejima @kenn]

コードを1行も読んでないのに
コードの品質がわかるようになってきたよ
なんか超能力的な…笑

AIと協働するための第六感というか
専用の感覚器官がニョキッと生えて
鋭敏になっていく感じだ

こればっかりは日々どれだけ集中して
時間を注ぎ込んでるかの関数だから
やっぱり昔から何事も同じですね

[りょう @ryosuke3]

自分で悩み考え辿り着くことに意味がある
何事も

[増田 亨 @masuda220]

まさにこれ(AI時代に役に立つ能力)

①問いを立てるための「対象領域の基礎知識」
②問いを実行するための「コミュニケーション力」
③ビジネス職であればエンジニアリングの基礎知識(エンジニアであればビジネスの基礎知識)
④AIを使わずに文章を書く力
⑤世の中の情報を広く知っておく力

[りょう @ryosuke3]

時間がないと言ってずっと同じことやり続けている人は、AIを渡しても多分大した成果は出せない

本当にやるべきことを考えている人は
あえてやらないことを決めて時間を作る
そういうタイプの人はAI使って大きな成果を出す

[miyatti | AI Workflow Palma by Explaza CPO @miyatti]

AIで生産性が高まるためには、AIで効率化させるだけじゃなく、それによって生まれた余剰時間で、どんだけ質の高い思考とアクションができるかにすべてがかかってる。つまりその人の能力が全力で試されてる。ということを人類は自覚すべきだ。

[りょう @ryosuke3]

ステークホルダーが多すぎる故
合意形成に時間がかかる

AIにより一人あたりの業務スコープが拡大して、コンパクトな体制で開発するようになれば、こういった問題が解決する

合意形成に時間をかけ過ぎているままだと
市場から淘汰される可能性も考えられるし
このポジションの争奪戦になるかも

[TsK｜データエンジニア@メガベン @HardModeDE]

最近本当に思うのは、エンジニアなのに業務でコード書く時間って全体の2割もない気がする。

実際に多いのは、いろんな関係者を巻き込んだ合意形成で、その方針を決めるためのたたき台を作って議論したり、その調査や資料作成に時間かけてる。

今まで実装がメインだったので、この辺りが全然見えていなかったなあと

と同時に思うのが、この仕事がメインだとしたら、AIに完全代替されるのは正直難しいんじゃないか。

そして未経験の人のエンジニア像と、 実際の上流業務とはかなりギャップがあるのかもしれない。

[りょう @ryosuke3]

Opus4.8の以下不具合の復旧方法

###
function callの開始タグが count / courtなど意味不明なトークンに化ける

[mctk - マクトク @mactkg]

なるほどね https://t.co/80tcCOFioa

[りょう @ryosuke3]

出来るかどうかは分からんが
そういう発想になるよね

[てとらん @TETRAN_IT]

あー、なるほど、AI駆動開発が進むと人手が必要だからと入れられてた低スキルの作業員がまず不要になって、高スキルの人が1人で作れるという状態になるのか。ハイスキル数名＋AIが開発プロジェクト体制になるんだ。

[りょう @ryosuke3]

お高いけど、人間 vs AIで考えると
安いのか？

[Pankaj Kumar @pankajkumar_dev]

Claude Mythos Leaks: Coming This Month

- A new claude-oceanus-v1-p has been spotted and made available to Red Teams
- Oceanus is expected to be a newer and stronger Mythos model than the current Mythos Preview
- Pricing is $16/M input tokens and $80/M output tokens
- Polymarket now gives roughly a 68% chance of Mythos releasing by the end of next month
- Mythos is focused on advanced reasoning, coding, cybersecurity, and long-horizon agentic workflows
- charts show 8x more code contributed per engineer with Mythos Preview, compared to 2.5x with Opus 4.5
- Current signals point toward Mythos launching very soon, potentially around the same timeframe as GPT-5.6

[りょう @ryosuke3]

そんな感じになりそう

[やまもん🔥チャリ走🔥 @MotoyasuYamada]

プログラムの価値は落ちるけど、業務を理解しエージェントを駆使しながら要件をまとめる単価300万円のエンジニアと、その要件を元にプログラムを書くエージェントの部下として日々の受入テストとかで単価40万円くらいのエンジニアが大量に必要になるような気がします

[りょう @ryosuke3]

やっぱ、個人で使うには💰が溶けすぎるのか… だよねー

[Dan McAteer @daniel_mac8]

Claude Code with:

> Opus 4.8
> Ultracode
> Dynamic Workflows
> Auto-mode ON

...is amazing. This is the way.

I only use it with my Enterprise account. On work that will return material value to my company.

I'd use it in my personal account but I don't want my family to be destitute after one prompt.

[りょう @ryosuke3]

あとで読む

[新井 元気@ITエンジニア @_moto___]

Claudeのブログに、「セルフサービスデータ分析を実現する方法」としてベストプラクティスが載っていたので紹介する。

ビジネスデータ分析なので正解は一意である。一方アプリ開発のコーディングは複数ある。

Claude Codeで分析をするようになっても、一意になるようにしないといけない。

例えば、「アクティブユーザーを分析して…」はNG
→理由は、定義がなされていなく、正規データセットを作成していないから。

分析エージェントが重複しているデータセットを追うようになってしまう。

分析エージェントが、概念（「製品Xの収益」）を単一の正しいテーブルや列、メトリック定義にマッピングさせられるように、しないといけない。

データの表と表との関係図のデータモデリングをイメージして、正確に定義すること。

「アクティブユーザーを1週間、分析して…」も、一般的なリクエストが毎回、再発明されないようにすること。例えば、12個の再利用可能な分析パターン（保持曲線、レート分解、ファネル分析など）を、スキルに書き込んでおくこと。

以下３つのステップで分析エージェントを使う前に、人手でやるべきこと：

１．データ基盤 ──「正解を1つに絞る」
→似た表を乱立させず、「これが公式」と決めた少数のデータだけ残して重複は容赦なく廃止。
これだけで①の大半が消える。説明書き（メタデータ）もコード並みに丁寧に。

２．信頼できる情報源 ──「迷ったときの参照先」
→質問を実データに翻訳する参照先。信頼できる順に情報源を定義すること。
1. セマンティックレイヤー（公式の指標定義）← まずここを必ず使うなど
2. データの系譜（どの表がどこ由来か）
3. 過去のクエリ（ただし丸投げは効果ほぼゼロ。要約して使う）
4. ビジネスの背景（「第2四半期の発売」が何を指すか等）

※過去SQLを数千件まるごと見せても精度は1ポイントも上がらなかった。AIはちゃんと読んでたのに使えなかった。
つまりボトルネックは「過去データへのアクセス」じゃなく「質問を正しい項目に結びつける構造」だった。

３．スキル ──「ベテランの手順書」
ここが最大の決め手。AIが必要に応じて読み込む手順書（Markdown）。

スキルなし → 正答率は最高でも21%。
スキルあり → 常に95%超、
分野によっては99%。

「まず公式指標→なければ参照ドキュメント→最後に敵対的レビュー」みたいな、デキるアナリストの思考をそのまま書き起こしたもの。
公式ブログを参照するとよい。

まとめ：
分析エージェントを使う前に人手でやるべきこと

- オフライン評価：
質問と正解のペアで“模試”
問題はClaudeが作り、人が確認

- アブレーション：
勘で決めず、1要素だけ変えて効果測定。1回たった1時間で回せる

- オンライン検証：
答えに「出典・鮮度・確信度」フッターを付ける／自動巡回エージェントが社内チャットの「それ違うよ」を拾って修正案まで下書きする

そして決定打が、説明書（スキル）をデータのコードと同じ場所に置くこと。「データを直
すなら説明書も同じタイミングで直す」ルールにする。だから「データだけ新しくて説明書は古い」ズレが起きない。

分析エージェントの精度向上や維持は、地味な作業を継続してやることです。

#calaude
#分析エージェントの精度
#ビジネスアナリティクス

[りょう @ryosuke3]

大半の人にとっての今のエンジニアとしての仕事が無くなる、という感じでしょうか

どこまでのレベルなら大丈夫なのか…

[ぶっかん @bukkan817]

なんというか楽観的な人が多いなぁ…
僕はもう近い将来にエンジニアの仕事が無くなるのは覚悟してる。

[りょう @ryosuke3]

ぶっかんさんが言いたいのは
大半の人にとってのエンジニアの仕事が
無くなるということだと思う
10年も経つと…

エンジニアの仕事がより高度化し
一部の人にしか務まらないような
仕事に変化するから（という将来予想）

高度化したとき、エンジニアという呼称
ではなくなってるかもですね

[加納しげる @kanoushigeru01]

エンジニアの仕事はなくならない。少なくとも向こう10年はなくならない。ITの仕事なんて星の数ほどあるし無限に作り出すことができる。技術革新は止まらないのだから無限にバージョンアップがある。法律も変わり続ける。社会情勢も変化し続ける。それに合わせたシステム更新がかならずある。オンプレ→クラウド移行とか、AI導入ですらまだまだたくさん残っている。それらがAIにすべて出来るという考えのほうが楽観的だ。もし仕事がなくなるとすれば、それは人間がAIに支配されるときだ。猿の惑星みたいに。そうなったら仕事どころではないけど

[りょう @ryosuke3]

Opusの価格の約３倍かぁ（高い）

量産ザク vs シャアザク ぐらい
性能差があるなら驚異的だけど
多分そうじゃない気がする

[Chubby♨️ @kimmonismus]

Get ready, friends. Anthropic appears to be preparing the release of its Mythos-level model.

Pricing: $16 per 1M input tokens / $80 per 1M output tokens.

The release is likely very close, possibly even in the same week as GPT-5.6. Competition is heating up again.

Gemini 3.5 Pro is about to face serious pressure. It better be a banger.

[りょう @ryosuke3]

@karou2rikon そのとおりだと思います。

しかし、レバレッジ効果を生みだせる
マネージャーは現実にはほぼ居なく
その頭数を増やせば増やすほど
現場力が失われるばかりです…

[りょう @ryosuke3]

組織をマネジメントする人ばかり
増やしてもマネジメント対象とする
社員・メンバーに力がなければ
大きな掛け算にならないのに
マネジメントする人をやたら増やしたがる
のは何でだろうね？

[過労 @karou2rikon]

あまりにもプロパーでプログラミングができる人が少なすぎて、若手はプログラミング教育必須に舵を切った某社。

ただ元々中堅以降は「読めるけど書けない」という人が多い。
これは能力の問題というより、マネジメントに進むのが王道ルートとされてきた結果。実装から離れざるを得なかった構造の問題なんだよね🫛

[りょう @ryosuke3]

出来るエンジニアをマネジメント層に
上げれば上げるほど、組織のエンジニアリング力落ちていく一方だし、マネジメント力を発揮できる人は稀だしで
マネジメント人材無闇に増やしても良いことない

[小柳勝範＠札幌のIT会社の代表 @k_koyanagi_null]

ITの現場においてマネジメントってエンジニアリングの延長線上にあるスキルじゃないのに、何故かヒエラルキーが存在している事に違和感しかないわけですよ。だから余計にマネジメントが嫌いなんです

[りょう @ryosuke3]

同じく…
xhigh だと頻発する。
highだと大丈夫そう

[すぅ| PM & PdM🐈 @suh_sunaneko]

Opus-4.8のこのエラー出まくりで終わってる。私の問題なのか？

[りょう @ryosuke3]

マジで court でチャット止まりまくるの
早くなんとかしてほしい

[Aratako @Aratako_LM]

Opus 4.8にしたらClaude Codeが壊れてClaude Courtになってしまった