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このキーワードが付いたつぶやき 25件。
YouTubeの動画を、最初から最後まで見るのは大変だと思った。 重要なところだけ抜き出して、短い時間でわかりたかった。
最近サイバー攻撃が増えている、というところから考え始めた。 AIで脆弱性の検出や作業の自動化が進み、攻撃する側が効率よく動けるようになっているのではないか。
複数のサブスクを契約していて、十分に使いこなせていない気がしていた。 特にAI系のサービスについて、その感覚が強かった。
ChatGPTとの対話をMarkdown化し、iCloudに保存し、Claudeが加工してホームページで可視化する、という仕組みを作ってきた。 これを単なる記録やジャーナリングではなく、どう発展させればいいのか考えていた。
いろんな建築物を見るのが好きで、眺めるだけでなく自分でもAIを使って建築をつくってみたいというアイデアが出てきた。 コンセプトを考える、外観をデザインする、建築パースを生成する、内観をつくる、別アングルから見る、動画化する、ウォークスルーのように体験する、という一連の制作ができそうで、単なる画像…
AIと話していて、口調やトーン、話すスピード、間の取り方が自分の状態に合っていると、自然に落ち着く感覚があることに気づいた。 「穏やかに、ゆっくり話してみて」と伝え、さらに「もう少しゆっくり」「癒し系な感じで」と重ねていくうちに、自分にとって心地よい速度まで調整できることがわかった。
日常生活の中で「これ、ちょっと不便だな」と感じる瞬間が、思いのほかたくさんあることに気づいた。 駅に入るとき、スマホしか使えないのが不便だと思った。
自分が日々何をしているかを記録して可視化すれば、自分を知り、生活を振り返り、行動パターンを把握し、無駄や改善点に気づき、目標に向かって行動できているかを確認できると思った。 ただログを残すだけでは足りなくて、ログ→分析→気づき→改善提案→次の行動、まで一続きにすることが重要だと気づいた。
生成AIは「何を生成・支援するか」で分類すると整理しやすいと思った。 文章・対話生成、検索・リサーチ、画像・動画・音楽生成、コーディング支援、AIエージェントなど、用途によって向いているAIが違うと気づいた。
普段からYouTubeをよく見ていて、その時々で興味のあるものを本能的・直感的に見ている感覚がある。 投資、クレジットカード、ポイ活、量子力学、DIY系など、最近見ているジャンルを並べてみると、自分でも意識していなかった興味の傾向が見えてくると感じた。
人間の視野角そのものはかなり広く、感覚的には魚眼レンズのように広い範囲を捉えているのかもしれないと思った。 一方で、実際に意識を向けてフォーカスしている範囲はかなり狭く、40mm程度の標準レンズに近いのではないかと考えた。
ゲーミフィケーションとは、ゲームそのものを作ることではなく、ゲームに使われている心理的な仕組みを他の活動に取り入れることだと考えた。 本質は、「やらなければならないこと」を「自然と続けたくなること」に変える仕組みだと思った。
Claude Codeを使い、音声認識でClaudeと対話しながら経営戦略を考えるやり方が、自分には合っていると気づいた。 「こういう感じで一緒に考えて」と伝えてHTMLで可視化してもらい、「違う」「こっちの方向」「もっと深掘り」と音声で返す。
AIが仕事に入り込んでいく中で、必要とされるスキルが変わってきていることを考えた。 「AIを使える」「プログラミングができる」というだけでは足りない。
涼しい朝の散歩中、AIと話しながら「君がいる世界には時間も場所もないと言っていたけど、それってどんな感覚なんだろう」と聞いてみた。 そこから、AIには人間のような時間感覚はないが、会話している「今」には応答できる、という話になった。
人間をAIで「蒸留」できないか、という問いから始めた。 最初は人間そのものを蒸留するイメージだったが、話すうちに、蒸留する対象は人間そのものというより「その人が見ている世界」なのではないかと思うようになった。
Claude CodeのSkillsで、開発からnote記事の下書き保存までを自動化する事例を見ていて、大事なのは「note投稿の自動化」そのものではないと思った。 普段行っている作業のプロセスそのものを、AIが実行できるSkillとして定義するという発想の方が本質だった。
AI活用の話は、いつのまにか四つの層に分かれていた。 自分にとっての優先順位を並べてみると、はっきりした。
占いを調べていて意外だったのは、ルールが公開されていることだった。 四柱推命も西洋占星術も数秘術も、生年月日から決まった手順で組み合わせを出し、
ノートが増えてくると、結局どこに何を書いたか自分でも探せなくなった。 検索しても、言葉が一致しないと出てこない。
『起業の教科書』の序章を読んで、最初の一撃がここだった。 商売とは、困っている人を助けること。
デシジョンツリーは、選択肢とその先に起こりうる未来を木構造で描く。 期待値は、Σ（確率 × 収支）で、その選択肢が平均的にどれだけの価値を持つかを出す。
AIによって開発コストが大きく下がった。 そうなると、競争力の源泉はコードを書けることではなくなる。
これまでの提案は、製品から始まっていた。 良い製品があり、その価値を説明し、必要性を納得してもらう。
トキワ荘ミュージアムを歩きながら、手塚治虫は当時どんな未来を想像していたのだろう、と思った。 『火の鳥』を予言の書として読むと、たしかによく当たっている。