「舐められない人」になるための5つの技術｜もとやま 仕事をしていて、「ああ、この人はなんとなく押せば引いてくれる人だ」と相手に学習されてしまう瞬間ってあると思うんですよね。 一度そう認知されると、以降ずっと押される側に回り続けることになります。 会議… 1 user note（ノート） もとやま @ysk_motoyama 自営業兼会社員の「自由気ままな働き方」を発信｜著書『投資としての読書』『仕事ができる人のキリの悪い時間の使い方』｜生成AIとかコンテンツマーケとかDXとかデータマネジメントが得意｜株式会社Shikumu代表｜グロービス講師｜元PwCコンサルタント｜Globis MBA｜慶應商←佐賀西｜福岡住み note.com/yusuke_motoyam…

はじめに こんにちは。FLINTERS の河内です。 Claude Code を毎日使っていると、膨大な試行錯誤が生まれます。あるエラーにハマって、調べて、直して、次に進む。その繰り返しです。ところが「前にも同じところで詰まった気がするのに、あのときどう直したか思い出せない」ということが、しょっちゅう起きます。 理由はシンプルで、Claude Code のセッション履歴はデフォルトで30日経つと消えるからです。個人の頭の中にうっすら残るだけで、再利用できる形にはなっていません。せっかくの試行錯誤が、流れて消えていく。これはもったいない、とずっと感じていました。 今回、2026年7月13日の社内勉強会「AIソムリエ」で川上さんが紹介してくれたのが、まさにこの履歴の問題を扱うツール CTX でした。この記事では、CTX が何をしてくれるのか、そして「便利さ」と表裏一体のリスクも含めて、勉強会で

GPT-5.6 で Sol / Terra / Luna の 3 モデル体制になったので、OpenClaw の親エージェントを Sol、サブエージェントを Terra や Luna に振り分ける構成を組んでみた。 agents.defaults.subagents.model に Terra を指定しただけでは動かず、原因を追うと Codex 側の未解決の挙動と OpenClaw 側のモデル未対応という 2 つの問題が重なっていた。この記事ではその中身と、最終的にどう設定すれば意図通りに動くかをまとめる。 結論 先に結論を書く。2026 年 7/14 時点では以下の 2 つが揃わないと動かない。 OpenClaw をベータ版 (2026.7.1-beta.6 以降) にする openai/gpt-5.6-sol のモデル設定に agentRuntime.id: "openclaw" を明示

GPT-5.6 で Sol / Terra / Luna の 3 モデル体制になったので、OpenClaw の親エージェントを Sol、サブエージェントを Terra や Luna に振り分ける構成を組んでみた。 agents.defaults.subagents.model に Terra を指定しただけでは動かず、原因を追うと Codex 側の未解決の挙動と OpenClaw 側のモデル未対応という 2 つの問題が重なっていた。この記事ではその中身と、最終的にどう設定すれば意図通りに動くかをまとめる。 結論 先に結論を書く。2026 年 7/14 時点では以下の 2 つが揃わないと動かない。 OpenClaw をベータ版 (2026.7.1-beta.6 以降) にする openai/gpt-5.6-sol のモデル設定に agentRuntime.id: "openclaw" を明示

ソフトバンクのCHENです。普段は、データ構造化ツール「TASUKI Annotation」の技術研究＆全社RAG基盤に携わっています。あわせて生成AI・エージェント技術の探索にも取り組み、実務投入を見据えた技術検証を行っています。本記事では、日本語テキストが多い PPT 風スライドの生成を題材に、画像生成モデルの実力を比較しました。 TL;DR GPT Image 2 の画質は Nano Banana Pro に追いつき、一部ケースでは凌駕し始めている。 コストは GPT Image 2 が約半額（$0.067/枚 vs $0.138/枚）。 速度は Nano Banana Pro が約2倍速い（28.4s vs 55.6s）。 完成度重視・低コストなら GPT Image 2、速度重視・大量の候補出しなら Nano Banana Pro。 1. 背景 社内資料や PoC レポートでは、

はじめに はじめまして、新卒エンジニアのfuyunokiです。 この度、新卒として入社した会社でClaudeを使えるようになったので、自分用に調べたことをまとめてみました。せっかくなので記事として公開します。同じように「会社でClaude Code使えるようになったけど何から手を付ければ…」となっている新卒・若手エンジニアの助けになれば嬉しいです。 正直、最初にドキュメントを眺めた時は機能が多すぎて「結局何を覚えればいいんだ…」となりました。なのでこの記事では、公式ドキュメントに書いてある内容だけでなく、現役エンジニアの方々のブログやAnthropic社内の事例なども漁って、実際の運用でどう使われているかまで含めてまとめています。 対象読者はタイトル通り「これからClaude Codeを触る人」です。逆に、もう使い倒してる人には目新しい情報はないかもしれません 1. まずはインストール 2

どうも、Fujinです。 このnoteでは、海外のAIトレンドや最新情報など、次世代のテクノロジーをテーマにお届けしています。 GPT 5.6 Sol Ultraがやっと僕の環境にも来ました。今ガンガン検証を回しているところなんですが、そのタイミングでもう次の話が出てきています。GoogleのGemini 3.5 Proです。 リーク情報を見る限り、これがかなりすごいモデルになりそうなんですよ。今日は、Sol Ultraを触ってみて感じたことと、Gemini 3.5 Proのリーク情報についてまとめて話していきます。 GPT 5.6 Sol Ultraがやっと来ました先日の記事で「僕の環境にはSolだけ来ていない」という話をしましたが、やっと来ました。今はUltraを動かして検証しているところです。 ただ、ここは検証しまくらないと見えてこない部分が多いと思っています。触った瞬間に分かること

ChatGPT Images 2.0で、完成イメージとなるスライド風画像を生成する GPT-5.6 Solに画像を渡し、編集可能なPowerPointとして再構築してもらう 使用したプロンプトも全文公開してます 生成AIでスライドを作ろうとすると、だいたい次のどちらかになります。 PowerPointを直接作らせると、編集はできるがデザインが少しおとなしい 画像生成AIで作ると、見た目は良いがPowerPoint上で編集できない Fable5を使うと、かなり高精度でImage2で生成した画像を編集可能なスライドに編集できることを以前実験していました。 今回出たGPT-5.6のSolであればImage2.0で作った画像をそのままPowerPointとして作り直せば、ChatGPTのWebだけでスライド作成が完結するのでは！ という、かなりそのままの発想で試してみました。 手順は本当にこれだけ

Top > ビジネス > AIエージェントの長文コンテキストを画像で圧縮　OSS「pxpipe」がFable 5利用料を59〜70%削減と報告

なぜJSONに代わる中間言語を作ろうと思ったのか きっかけは、小さな違和感でした。 前回の記事でも書きましたが、私が作った Editor4AI このツールのMCP呼び出しが、ごくたまに失敗するのです。 原因を探るためAIに尋ねてみると、意外な答えが返ってきました。 JSONのような形式は、LLMにとって生成が得意ではないらしい、と。 括弧やクォートを厳密に閉じる構造は、人間には自然でも、確率的に文章を生成するLLMにとっては、たまに崩れる。 これは私の思い込みではないようでした。 後でAIに調べてもらったところによると、この現象にはいくつか理由があるようです。 LLMはそもそも有効なJSONを生成すること自体が得意ではなく、指示してもコードフェンスや余計な説明文が混ざって壊れることがある。 さらに興味深かったのは、JSON形式を強制すると、生成の正しさだけでなくAIの推論性能そのものが落ち

ClaudeCode #デザイナー #AI活用 #業務効率化 #非エンジニア #UIデザイン #生成AI #スキル #デザイン #DX はじめに最近、デザイナーの知人からこんな話を聞きました。「AIって結局コードを書く人のものじゃないの？　ビジュアル作るのに使えるイメージが湧かなくて」。 気持ちは分かります。ChatGPTやClaude.aiで文章を生成したことはある。でも、それが実務のデザインフローにどう噛み合うのか、具体的なイメージがなかなか持てない。 僕はエンジニアでもなくデザイナーでもない、非エンジニアのPdM（プロダクトマネージャー）です。でも製品をつくる仕事上、デザイナーとは毎日のように一緒に動いていて、「これはデザイナーに使ってほしいな」と感じるAI活用パターンをかなり目にしてきました。 このシリーズでは、Claude Codeというツールに用意されている「スキル」（定型作業

「特定の作業のときだけ要る知識」は Agent Skills（.claude/skills/） に逃がせ。Skillsは必要なときだけ読まれる。常に読ませるな。引かせろ。 CLAUDE.md は憲法。Skills は六法全書。違いが分からないなら、まずそこからだ。 ミス2. 1つの指示に作業を全部詰め込んでいる 「テスト直して、リファクタして、ドキュメントも更新して、ついでにPRも作って」 これをやった瞬間、Claudeは自分が何をしていたか見失う。 長いコンテキストの中盤は人間と同じで注意が薄くなる（lost in the middle）。お前は天才に向かって、全部の用事を一度に叫んでいる。混乱しないわけがない。 正解は、責務をサブエージェントに切り出すこと。 レビュー、テスト実行、i18nの8言語チェック——毎回同じ依頼はサブエージェント化した瞬間に世界が変わる。 メインの会話は指揮官

OPENAI_API_KEY=sk-... DATABASE_URL=postgres://... これは昔からある普通の運用ですが、AI agent をローカルで動かすことが増えてから少し気になるようになりました。 AI agent にリポジトリを触らせるということは、かなり雑に言うと「別の人に自分の作業ディレクトリを触ってもらう」ことに近いです。もちろん agent や実行環境ごとに安全性は違いますが、少なくとも .env にそのまま secret が入っていると、誤って読ませたり、ログに出したり、スクリーンショットやコピペに混ざったりする可能性が上がります。 この問題に対して、1Password CLI、Infisical、direnv、dotenv 系のツール、あるいは chamber のような既存の選択肢はあります。なので困ってる人はそこら辺のツールを使ってみることをお勧めします

TL;DR AIの出力を採点するツール（LLM評価ツール）はいくつもありますが、Opikというツールは採点に加えて、GEPA というしくみでプロンプトを自動で良くするところまで含んでいます。 この記事では、文章を意味で分類する処理を題材に、Opik での採点のやり方と、プロンプトの自動改善のやり方を紹介します。 プロンプトの評価ツールにはいろいろある プロンプト評価ツールとは、AIに何かを処理させたとき、その出力が決めたルールを満たしているかを自動で点数や合否にして残しておく道具です。 ※代表的なのは、Langfuseなどがありますね。 これらのツールは主に、モデルやプロンプトを変えたあとに「前より良くなったか」を比べるために使います。 多くのツールは「採点する」ところまでが中心です。 点数や合否は出ますが、悪かったプロンプトを直すのは人が1個ずつ手で書き換える形になります。 Opikは自

「特定の作業のときだけ要る知識」は Agent Skills（.claude/skills/） に逃がせ。Skillsは必要なときだけ読まれる。常に読ませるな。引かせろ。 CLAUDE.md は憲法。Skills は六法全書。違いが分からないなら、まずそこからだ。 ミス2. 1つの指示に作業を全部詰め込んでいる 「テスト直して、リファクタして、ドキュメントも更新して、ついでにPRも作って」 これをやった瞬間、Claudeは自分が何をしていたか見失う。 長いコンテキストの中盤は人間と同じで注意が薄くなる（lost in the middle）。お前は天才に向かって、全部の用事を一度に叫んでいる。混乱しないわけがない。 正解は、責務をサブエージェントに切り出すこと。 レビュー、テスト実行、i18nの8言語チェック——毎回同じ依頼はサブエージェント化した瞬間に世界が変わる。 メインの会話は指揮官

高市政権は、今国会中の皇室典範の改正に意欲を見せている。なぜ“養子案”にこだわるのか。コラムニストの矢部万紀子さんは「鍵を握っているのは麻生太郎氏だ。世論が女性天皇を容認する中でも、麻生氏は譲ろうとしない。その頑なさは、吉田茂の孫という自負と無縁ではないだろう」という――。 令和7年12月5日、高市総理は、総理大臣官邸で世界銀行グループのアンジェイ・バンガ総裁および世界保健機関（WHO）のテドロス・アダノム事務局長による表敬を受けた（写真＝首相官邸／CC-BY-4.0／Wikimedia Commons） なぜ麻生氏にとって「死活的な課題」なのか 麻生太郎という人がよくわからない。政府は皇族数の確保に向けて皇室典範改正を今国会で目指している。それは「①女性皇族が結婚後も皇族の身分を保つ」と「②旧宮家の男系男子を養子として皇族に迎える」なのだが、②が高市政権下でグイグイと力を得たのは、麻生さ

はじめに 以下の記事を読んで、自分でもローカル LLM をファインチューニングしてみよう、と思ってやってみたことをまとめた記事です。 加えて、せっかくなので Unity で扱える形までやってみたのでそれについても書こうと思います。 今回の記事では MLX を用いてファインチューニングします。対象のモデルは mlx-community/gemma-3n-E2B-it-lm-4bit です。 また、モデル全体を更新するのではなく、LoRA（Low-Rank Adaptation）と呼ばれる方法で実現します。 実際に手元で試せるように、記事内で紹介しているスクリプトなどは GitHub にアップしてあります。 概要 今回行うファインチューニングの概要です。今回は以下の環境で行いました。 OS: macOS Tahoe 26.1 チップ: Apple M4 メモリ: 32GB フレームワーク: M

はじめに こんにちは、クラスメソッド製造ビジネステクノロジー部の森茂です。 これまで DGX Spark + Hermes Agent + ローカル Nemotron という NemoHermes 構成を扱ってきましたが、OpenShell は AI エージェント非依存のランタイムなので、Hermes に縛られる理由はありません。SaaS の Codex を使うならローカル GPU も不要で、ChatGPT のサブスクリプションがあれば Mac mini 1 台で同じ境界モデルを再現できます。 この記事では、Mac mini で NVIDIA OpenShell を立ち上げ、ChatGPT サブスクリプションの Codex CLI を sandbox に閉じ込めて動かすまでの手順を、実機で詰まったポイントとともに紹介します。 OpenShell と NemoHermes の関係については以

ChatGPTやGeminiとよく比較されるAIアシスタントClaude（クロード）。 Claudeのデスクトップアプリには、アシスタントのように働かせられるCoworkというモードがあります。チャットで指示を出すだけで、ローカルファイルやブラウザを操作して、面倒な作業を裏で自律的に進めてくれるのですが、これが非常に便利。 実際、どんなことができるのか？ 写真の整理やルーチンワークの自動化など、試してみてよかった使い方をご紹介します！ Claude Coworkはデスクトップアプリ（Mac／Windows）で動くツールで、Pro・Maxプランならスマホから指示を飛ばすこともできます。 1. プロンプト1つで「2年放置したカオスな写真500枚」が25分で片付いたスマートフォンの写真やスクショがフォルダに溜まりっぱなしになっている人は少なくないはず。手作業でリネームして仕分けるのは、週末を丸一

1回の指示で3分のAI動画を生成するのに、どのくらいの時間とコストがかかると思いますか？　多くの商用サービスは5、6秒からせいぜい20秒までの生成が限界ですし、月額数千円を超えるサブスクが必要です。もし、生成時間がわずか数分で、しかも無料だとしたら……。 今回紹介するHappyOysterは、AI生成した世界を自分で自在に歩き回れる「ワールドモデル」そのもの。生成される動画の品質は既存サービスに引けを取らず、生成は非常に高速で、キャラクターの一貫性もかなり高度なレベルで維持しています。数回試してみて素晴らしかったので、ここで紹介します。 HappyOysterは今年4月に高性能な動画生成AI「HappyHorse」を発表したアリババのATHチーム開発によるサービスで、ネイティブにマルチモーダルなアーキテクチャを採用し、音声と映像を同時に生成するのが特徴です。動画にBGMやナレーションが自動