坂本直樹@生成AI × プロダクト開発 × ハーネス・エンジニア (@jar2) profile picture

コペル合同会社 代表 プロダクトおよび事業開発支援、生成AIを活用した受託開発や技術コンサルを手がける。 テクノロジーを得意としており、これまでにCTOとしてスタートアップを3社創業。 2022年より生成AIに注力し、これまでに30件以上のプロジェクトを推進。

地球
Joined May 2007
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AIエージェントが狙うのは13兆ドルの"労働市場"そのもの。 でも同じモデルを使っても、成果には10倍の差が開く。 差を生むのは、AIに仕事を任せる"ハーネス" ——手順・評価・安全柵・ログ資産の4成果物だ。 堀は「自社データ × 因果理解 × 時間蓄積」の乗算。 一度失った時間は、資金では取り戻せない。 ▼ハーネス・エンジニアリングが次の10年の堀になる理由 note.com/sakamoto0812/n/n370…
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テスラが空飛ぶ車を発表 youtube.com/watch?v=r5vsHHPV… ピーター・ティールが「空飛ぶ車を望んだのに、手に入ったのは140文字だった」と語ったけど、ついに空飛ぶ車を実現した
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クラウドAIエージェント3つを比較 ・ChatGPT Dots:仕事の継続管理 ・Claude Code:コードの作成・実行・検証 ・Grok Bot:コード+GUI操作 制作も画面操作もVM内で完結させたい。標準GUI環境のあるGrok Botが検証候補です。
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「評価関数はAIに溶け込む」という意見について考えた。 評価能力が一般化しても、個人のこだわりや企業独自の選択基準には価値がある。 その判断をAIに実装し、現実の成果で検証・更新し続ける。 評価の自動化と独自性を両立する、この循環が差別化につながると思う。
🤖 Made with AI
ぶっちゃけ人は、理解することにすらコストをかけなくなってきてる。 中身を理解していない人が、理解しないまま適当に作る『高クオリティ教育コンテンツ』もどんどん増えてる 誰かが払ってたコストをAIエージェントが巻き取るし、それをありがたがる人は減ると思う 「評価関数を作れ」と書いてきた僕が言うのもあれやけど、それすら一時的だと思ってる 最後に残るのは、何をしたいのか、だけなんじゃないか 動画でも解説しました youtube.com/watch?v=qPuDbewU…
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AIが日常の困りごとまで解決してくれるようになってきた。 --- シャワーの排水口に髪が絡む問題を、動画でGPT-6 Astraに相談。AIがFusion 360を操作して掃除しやすくする部品を設計し、3Dプリントしたら一発でぴったり
I had my “touch of AGI” moment yesterday. I recorded a video of myself talking through a problem: how to improve maintenance of tangled hair in the shower drain. It was a ~4 min video where I explained the problem and also used a digital caliper to take measurements. I asked GPT 6 Astra (Ultra) to come up with a fix for the problem. It took the video, extracted my voice, and matched the video frames to where I measured the parts. It came up with an idea for making maintenance and cleaning easier. I got an interactive sketch so I understand what it is talking about. I told it to use computer use in Fusion 360. I watched in real time as it designed the part, making it fully parameterized. While watching, I learned a couple of tricks, like how making a design read-only frees up one of the 10 free editable designs you get 😅 Anyway, it designed it and it looked solid. I told it to add fillets. I 3D printed it, tried it, and it fit perfectly on the first try. Even though it wasn’t super complex, it solved a real-world problem, probably faster than it would have taken me to wrestle with Fusion and get what I wanted.
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これ、もうAGIじゃね? --- GPT-Astraにカメラとロボットアームをつなぎ、「ゴールデンゲートブリッジを描いて」と頼むと、実際に筆を動かして絵を描くデモ
i gave astra a robot, a paint brush, and a camera then asked it to paint the golden gate bridge in real life! it figured out how to control the robot, and progressively got better throughout its attempts. the timelapse is sick
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GPT-6 Astraで空想の絵を描いてみた
This is GPT-6 Astra. Anything you can do on a computer, Astra can do for you. Fast.
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人を増やしてスケールする時代から、AIエージェントを増やしてスケールする時代へ これまで企業は、仕事量が増えるたびに人を採用し、チームや管理職を増やしてきた。 これからは、 AIエージェントを複製する → 少人数のまま知的生産能力を拡張する というスケールの仕方が可能になる。 AI時代の競争力は、社員数ではなく、「自律的に仕事を完遂できるAI組織をどれだけ設計・実装できるか」に移っていく。
【注目】21歳のザッカーバーグが語った、小さい会社が大企業に勝てる理由が本質すぎる。 2005年、Googleに潰されないか聞かれた時の回答。 ・当時のGoogleは社員5000人、数十万台のマシンで1日2.5億PV ・Facebookは社員50人、数百台のマシンで1日4億PV ・つまり100分の1の人数で、1.6倍のトラフィックを捌いていた ・技術が安く汎用化するほど、勝負を分ける場所は設備から人に移る 2005年に安くなったのはサーバー。いま安くなっているのは知能そのもの。同じことがAIで、もっと極端な形で起きている。 ↓詳細
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OpenAIとAnthropicの決算 Anthropicの黒字が見えた
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ジェフ・ディーン 伝説の数々(例: - Jeff Deanのキーボードには2つしかキーがない。1と0だ。 - コンパイラはJeff Deanに警告を出さない。Jeff Deanがコンパイラに警告を出すのだ。 - Jeff Deanの履歴書には、彼がやってないことだけが書いてある。その方が短いから - Jeff Deanがうっかり検索インデクスを圧縮しすぎてブラックホールが発生したため、Googleはデータセンターを移動させなければならなかったことがある
GoogleのAI人材流出が激しすぎる…。 かなりヤバい状況に見えます。 Google DeepMindで起きているのは、ただの人事異動でも、数人の退職でもない。 Google AIを作ってきた二つの王朝が、同時に終わった。 まず、デミス・ハサビス。 Google DeepMindのCEOを退き、会長兼Alphabet Chief Scientistへ。 「AGIや科学研究に集中するための昇進」と説明されているが、どう見ても実質的な更迭。 後任のコライ・カヴクチュオグルは、DeepMindのCEOではなくGoogleのSVPとして、サンダー・ピチャイに直接報告する。 Geminiのモデル開発、基礎研究、アプリ、開発者向け製品。 日々の実務と指揮権はコライへ集約される。 ハサビスは王から法王になった。 巨大な看板を傷つけず、執行権だけを取り上げる。 典型的なソフト更迭に見えます。 しかもGoogleは、最新フラッグシップとコーディングAIで、OpenAIとAnthropicに再び後手に回っている。 6月公開予定だったGemini 3.5 Proは、コーディング性能が社内目標に届かず、いまだ出せていない。 そのタイミングでの責任者交代。 偶然なわけがない。 しかし、本当にヤバいのはこっち。 ジェフ・ディーン。 サンジェイ・ゲマワット。 クオック・レー。 オリオル・ビニャルス。 この4人がGoogleを辞め、Discovery Loopを創業した。 ディーンとゲマワットは、GFS、MapReduce、Bigtableなど、Googleの巨大インフラを作った伝説のコンビ。 クオック・レーはGoogle Brain共同創業者で、AutoMLの中心人物。 ビニャルスはGeminiの共同リーダー。 つまり、 ・巨大AI計算基盤 ・AIにAIを改善させる技術 ・最新フロンティアモデル この三層を代表するトップ級人材が、そのまま一つのチームとして外に出た。 単なる人材流出ではない。 Googleの中にあった「もう一つのAI企業」が、そのまま独立した。 しかも4人は、ハサビス派ではない。 旧Google本体とGoogle Brainをつなぐ、ジェフ・ディーンの系譜にある。 2023年、Google BrainはDeepMindに吸収された。 そして3年後、ハサビスは執行から外れ、Brainの中核は会社を出た。 Google AIの実権は、ピチャイ直下のコライへ一本化された。 彼がこの混乱を立て直せるのか。 ここが次の焦点になります。 人材流出は今回だけではない。 Gemini共同リードだったノーム・シャジールはOpenAIへ。 AlphaFoldを作り、ノーベル賞を取ったジョン・ジャンパーはAnthropicへ。 ジョナス・アドラー、アレクサンダー・プリッツェルもAnthropicへ移った。 AlphaFold原論文に名を連ねたGoogle DeepMind在籍研究者の約4分の1は、すでに会社を去っている。 そして今回、ディーンら4人がまとめて独立した。 AI人材獲得競争のステージそのものが変わった。 以前は、GoogleからOpenAIへ、OpenAIからMetaへという移籍競争だった。 しかし今、最上位の研究者は他社へ行かない。 自分で会社を作る。 イリヤ・サツケバーはSSI。 ミラ・ムラティはThinking Machines。 デイビッド・シルバーはIneffable Intelligence。 ヤン・ルカンも独立。 そしてジェフ・ディーンはDiscovery Loop。 世界最高クラスの研究者たちが、 Googleの中にいるより、外へ出た方が速く研究できる と判断した。 これが一番重い。 Googleには検索、Android、YouTube、Cloud、TPU、圧倒的な資金力がある。 Geminiが消えることはない。 問題は、Googleがこれからも「世界最高のAIを最初に発明する会社」でいられるのか。 今回の人事と離脱は、その分岐点に見えます。 コライ体制でGeminiが巻き返せなければ、 Googleが「世界最高のAIを発明する会社」から離れ始めた転換点 として記憶されることになると思います。
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AIエージェントを導入したのに、なぜか仕事が減らない。 むしろ、成果物の確認、修正、承認、通知への対応が増え、人間のほうが忙しくなっている。 これはAIの性能の問題ではなく、AIに何を任せ、どこで人間が判断するかを設計できていないことが原因かもしれません。 AIが高速に仕事を進められる時代に、組織のボトルネックはどこへ移るのか。 AIエージェントを組織の成果につなげるために必要な、役割分担、検証、停止、エスカレーション、人間の関与について整理しました。 note.com/sakamoto0812/n/n199… #AIエージェント #AI組織 #AI経営
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AIの応答待ちやミーティングの合間など、ちょっとした隙間時間にロードバイクで軽く運動しています。 ロードバイク × Zwift × ARグラスで、世界中のバーチャルコースをライド。 短時間の軽い有酸素運動でも、頭がすっきりして認知機能の向上が期待できる。さらに、運動後はご飯も美味しくなる。 仕事の合間のリフレッシュとして、かなり良い習慣です。
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エージェントを開発する前に考えること。 - 解決したい課題は何か - なぜエージェントが必要か - シンプルな方法ではダメか - どう評価し、運用するか まず小さく試し、価値を確かめながら段階的に進化させる。 開発前に考えるべきポイントを整理しました。
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AIのバリューチェーンを、垂直統合・IC・増分ROICの観点から整理しました。 注目は、基盤モデル(L4)とクラウド・計算資源(L5)を統合した事業モデルです。公開情報をもとにした参考値では、増分ROICは約46%と高い水準にあります。 ビッグテックが莫大な投資をしている背景には、AI需要の拡大だけでなく、この高い資本効率を見込んでいることもあるのではないか。 AI競争は、モデル性能だけでなく、バリューチェーンをどこまで垂直統合できるかの戦いになっています。
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少し古いがOpenRouterのレポート(2025年版)をまとめてみました。 最も性能が高い1つのモデルを選ぶ時代ではなく、用途ごとにモデルを使い分ける時代になっています。
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