たなちよ@2児のママ兼WEBエンジニア

地方在住・育児中📝子供達と緩く多言語活動中🎵

[たなちよ@2児のママ兼WEBエンジニア @tanatiyo]

アクティブリコール

脳に負荷をかけて、誰かに教えるイメージ、言語化

分散学習

どれだけ自分の人生に関係してくるのかという動機づけ、認知、理解

習慣化

[たなちよ@2児のママ兼WEBエンジニア @tanatiyo]

週末は、大反省会だ...
ここでちゃんと振り返って、週明けからやること整理して、前に進もう

[たなちよ@2児のママ兼WEBエンジニア @tanatiyo]

自分の設計に効く数字と挙動を自分で確認する

[たなちよ@2児のママ兼WEBエンジニア @tanatiyo]

ここ数ヶ月、新規システムのゼロイチにメイン担当者として携わっているけど、視野の広さが足りなくて、自分の力不足を感じる。あと純粋に知識が追いついてない。
だけど、新しいシステムに触れたり考えるのは楽しくて、足りない知識も身につけたい。
今年の目標は少し、路線変更かな...✏️

[Hirosato Gamo | AI Cloud Solution Architect @hiro_gamo]

イーロン・マスク氏も「興味深い」と言及していたMicrosoftのCEOサティア・ナデラ氏の発言を補足を入れつつ和訳しました。昨今ループエンジニアリングなどの言葉も叫ばれていますが、過去に製造業で一世を風靡した「カイゼン」、似た発想をビッグデータの時代に持ち込みデジタルの領域で高速化したGAFAの「データドリブン経営」。ループを構成し改善を複利的に重ねたときのインパクトを、もうみんな知っているはずです。

このループをAgentに持ち込む時、我々は何を作り何を残すべきなのか。人間の価値、これからの企業の新しい知的財産に迫る本質的な議論です。ぜひご一読を。

--- 以下、和訳 ---
私はこのところ、AIが牽引する経済における企業の未来について、よく考えています。

今回の移行(AIが牽引する経済への移行)は、これまでのどんなプラットフォームの転換とも違います。これまで私たちは、人間の能力を高めるためにデジタルシステムを使ってきました。しかし今回初めて、人とデジタルシステムのあいだに、本物の「認知のループ」(人とAIが学びをやり取りし合い、互いに高め合う循環)を生み出せるようになったのです。これは頭の枠組みを揺さぶる出来事です。なぜなら、企業の中で「働く」とはどういうことかという、その捉え方そのものが変わってしまうからです。

ここで問われているのは、特定のデジタルツールやシステムをどう使うかではありません。AIモデルが人間や組織の専門性を絶えず吸収し、それをありふれたもの(コモディティ)へと変えていく世界で、組織がどうやって学び続け、知的財産を築き、差別化し、繁栄していけるのか——それこそが本当の論点なのです。

これからは、どの企業も「人的資本」と「トークン資本」の両方を築いていかなければなりません。人的資本とは、社員が持つ知識、判断力、人間関係、創意工夫、そしてパターンを見抜く力のこと。一方トークン資本とは、その企業が自ら築き、所有するAIの能力のことです。

重要なのは、トークン資本が増えても人的資本の価値が下がるわけではない、ということです。むしろ高まっていくのです。私は、トークン資本の成長を駆動するのは人間の主体性(エージェンシー)だと考えています。人間こそが野心的な目標を掲げ、異なる領域のあいだに点と点をつなぎ、関係を築き、本当に重要なパターンを見抜きます。人間の方向づけがなければ、計算資源(コンピュート)はただ堂々巡りをするだけです。

つまり、真のチャンスは「最良のモデルを選ぶこと」にあるのではありません。そうではなく、モデルの上に学習のループを築き、人的資本とトークン資本が複利的に積み上がっていく仕組みをつくることにあります。タスクは——いえ、仕事そのものでさえ——他者に任せることができますが、自分の「学び」を手放すことは決してできません。企業の未来は、その学びを人とAIをまたいで複利的に積み上げていけるかどうかにかかっています。

これを実現するには、新しいアーキテクチャ(システムの基盤となる設計思想)の発想が必要です。あらゆる企業が、自社の知的財産を手元に保ったまま、時間とともに改善していくエージェント型システムを構築できる——そんな発想です。汎用的な「ジェネラリスト」モデルを入れ替えても、自社の学習システムに組み込まれた「ベテラン社員」のような専門性を失わずにいられること。これこそが、これからの時代における「自社のコントロールと主権」を測る、決定的な試金石になります。

企業は、自社の業務フロー、専門知識、そして積み重ねてきた判断力を、使うたびに賢くなっていくAIシステムへと変えていく必要があります。プライベートな評価(社外に出さない、自社専用の評価のしくみ)は、外部のベンチマークではなく、自社にとって本当に重要な成果に対してモデルが実際に改善しているかどうかを捉えるべきです。プライベートな強化学習環境は、組織の内側で生まれた本物の作業履歴(トレース)をもとに、モデルを鍛え上げていくものでなければなりません。そしてナレッジベース(社内の知識を蓄えたデータベース)は、組織の記憶を問い合わせ可能なものにし、トークンの使い方をより効率的にしてくれます。

このループこそが、企業の新しい知的財産になります。私はこれを「山を登り続けるマシン」(一歩ずつ改善を重ね、より高みを目指し続ける仕組み)のようなものだと捉えています。そして、たいていの資産とは違い、これは複利で積み上がっていきます。改善された業務フローのひとつひとつが、より良い学習シグナル(モデルを賢くするための手がかり)を生み、それがその企業ならではの暗黙知の蓄積を加速させます。これを早く築いた企業は、個々のモデルの新しい性能がどう変わろうとも、簡単には真似できない優位性を手にすることになるでしょう。

私たちが最も避けたいのは、あらゆる業界のあらゆる企業が、目に映るものを片端から飲み込んでいくごく少数のモデルに、自分たちの価値を明け渡してしまう世界です。もしすべての価値がほんの一握りのモデルに集中してしまえば、社会と政治のあり方が、それを許さないでしょう。産業をまるごと空洞化させてしまうようなAIの未来に、社会が許しを与えることはありません。

グローバリゼーションの第一段階で起きたことを思い出してください。アウトソーシングによって、産業として成り立っていた経済圏がまるごと空洞化しました。GDPの数字は表面上は問題なく見えても、人々が職や拠り所を失った現実は確かにあり、その影響は今なお続いています。同じ力学をAIの時代に持ち込むのはやめましょう。ごく少数のAIシステムが経済的なリターンをすべて吸い上げ、その一方で多くの産業が、自分たちの知識を足元から根こそぎコモディティ化されてしまう——そんな未来は避けなければなりません。

私の考えでは、私たちが優先すべきは「フロンティアモデル」(単体の最先端AIモデル)を一つ作ることではなく、「フロンティアのエコシステム」(価値が広く行き渡る、最先端の生態系)を築くことです。そうすれば、価値はあらゆる企業、あらゆる業界、あらゆる国へと広く行き渡ります。どの組織も、自らの組織知を体現する学習ループを所有でき、人的資本とトークン資本を複利で育てていける——そんなエコシステムです。

これは私自身が大切にしてきた価値観です。プラットフォームというものは、その内側で囲い込む価値よりも、その上に生み出される価値の方が大きくあるべきで、どの企業も絶え間なく革新を続け、自分自身の価値を築いていけるべきだ——という考え方です。

それが実現したとき、企業は自社のためにも、自社を取り巻く経済全体のためにも、価値を生み出すようになります。社員は自らの専門性が増幅されるのを実感し、自分の判断が「再現可能で、スケールできる仕組み」の一部となっていくのを目にするでしょう。そしてその恩恵は、その企業と、それを取り巻くコミュニティへと広がっていきます。

それこそが、企業が自社のためにも、より広い経済のためにも価値を生み出していく道筋です。そして、それこそ私たちが力を合わせて築くべき、安定した均衡なのだと思います。

[Takuto Wada @t_wada]

Claude Fable 5 向けの Prompting ガイド（日本語版） / “Claude Fable 5 のプロンプティング” https://t.co/0GkP8DO0s4

[たなちよ@2児のママ兼WEBエンジニア @tanatiyo]

とりあえずやってみる、の精神

[Takuto Wada @t_wada]

安宅和人さんの「AI native時代の袋小路 ― 見立てる力はどこから来るのか」を読んでいる

[ミノ駆動 @MinoDriven]

何がAI駆動開発だ、何が「AIを中心とした開発ライフサイクル」だ。
ソフトウェア開発ではまずソフトウェア品質特性が中心にあり、ソフトウェア品質特性に立脚した上で品質を作り込むためにAIを利用するのが筋。
今のAI絡みの流れは主従関係が逆転している。

[yousukezan @yousukezan]

Claude Code を社内で使うための「AIエージェントセキュリティ」実践編 https://t.co/5qzeMoTlRg #Qiita

[ミノ駆動 @MinoDriven]

クソコード動画は他にもたくさんあります。
こちらの記事から全てご覧になれます！
https://t.co/e7cIwG4DPt

[ミノ駆動 @MinoDriven]

クソコード動画「共通化の罠」

[たなちよ@2児のママ兼WEBエンジニア @tanatiyo]

Gemini api の無料枠内でRAGを使ったシステムのPoCを作ってるんだけど、質問を投げてから生成するめに約303秒かかる(泣)

Embedding APIがレート制限に引っかかって、ボトルネックになっていることがわかった...

[たなちよ@2児のママ兼WEBエンジニア @tanatiyo]

メモ_φ(･_･
RAGの実装、設計時に気をつけること3つ

・チャンク分割は「文字数」ではなく「意味」で切る
・「ベクトル検索(意味)」と「キーワード検索 (単語)」を組み合わせる
・プロンプトでハルヒネーションを強力に封じ込める

[かずなり | 生成AI活用術 @MacopeninSUTABA]

IBMのベテランエンジニアの方が「設計書」の書き方をわかりやすく解説している

こちら👉
https://t.co/jk3U8pMTp2

[たなちよ@2児のママ兼WEBエンジニア @tanatiyo]

通信大学の課程を無事に終えた後、燃え尽き感が少しあり...経営情報学の学位が実務で活かせるか意識してみよう

またAIエージェントがいよいよ実務でも使われ始めたことで、これからの学習の方向性に迷っていましたが、シニアの方々の発信を参考にしながら、とにかく前に進んでいこうと思います

[Kyohei - OSS, 外資IT @labelmake]

axios管理者のGitHubおよびnpmのアカウントの乗っ取り。jasonsaayman氏本人がIssueに登場し、2FA/MFAを設定していたにもかかわらず乗っ取られたと報告している。
リポジトリのadmin権限、npmへのpublish権限があるため、悪意のあるパッケージ公開後、被害報告も隠蔽していた様子。えぐい
https://t.co/8GMd4M1HCd

[tatsuki | Claude Code活用支援 @nobel_824]

https://t.co/RapgS8WS2z

[ミノ駆動 @MinoDriven]

僕のインタビュー動画です。
AI時代のエンジニアに必要な能力についてあれこれトークしました。

お昼ご飯をとりながらでもご視聴ください。

『基礎力がないと見抜けない / ジュニアエンジニア不要論の核心』
https://t.co/zRTIoYcpXZ

[たなちよ@2児のママ兼WEBエンジニア @tanatiyo]

コンテキストウィンドウの制約をうけないよに、AIの設定ファイルも都度見直し

AIで出来ることをキャッチアップして実際に仕事で使えるか試しながら、自分の基礎スキルも上げていかないとだ

基礎スキルについても、どこかで一度ロードマップ作りたい(既に誰か提案してるかも？)

[たなちよ@2児のママ兼WEBエンジニア @tanatiyo]

AIでコードが出来上がるのは確かに速くなった

でも仕事ではプロンプトに悩んだり、何度も壁打ちしたり、レビューして設計通りか判断したり、止まって頭を使う時間がとても増えた
結果的に、トータルでかかる時間は個人的にそこまで変わっていない

基礎スキルがまだ足りないんだと思う