ぬるぽん | 働かずに生きてた人

エンジニアの「リスクがあります」は、だからやめましょう、の意味。 経営者の「リスクは？」は、いくら損する覚悟をすればいいの、の意味。 同じ日本語で、別の話をしている。 経営者「お詫びメール、今日送れる？」 エンジニア「送信ドメインの認証が必要で、安全を考えると数日かかります」 経営者「今日送ったら何が起きるの？」 エンジニア「ですからDKIMが」 「数日かかります」と言った時点で、リスクを取るかどうかをエンジニアが決めてしまっている。 決めるのは経営者なのに、経営者は自分が何を背負うのかも教えてもらえない。 「今日でも送れます。ただ、迷惑メールに入る人が出ます。どうしますか？」で済んだ話です。 でも、この一言が出るエンジニアはほとんどいない。だから溝は一生埋まらない。

Claudeが「夢を見る」ことで、経験から学習して間違いを直す仕組みが公開された。人間が寝ている間に記憶を整理するのと同じで、AIが自分で賢くなるから面白い。 Anthropicのブログで、Claudeがセッションの間にログを読み返して、間違ったメモを直したり新しいメモを作ったりする「dreaming」という仕組みが説明されている。LettaとUC Berkeleyの研究にヒントを得たらしい。 ■何ができる？ ・セッションの間にログを読み返して記憶を整理する ・間違ったメモの修正や新しいメモの作成 ・次回読み込む内容の形成 ・1回で1〜100のセッショントランスクリプトを処理 ■手元で動く？ ・Claude Opus 4.7とClaude Sonnet 4.6でサポートされている ・APIやWebで使う機能なので、手元のGPUは関係ない ■何に使える？ ・Claude Codeで開発や運用を回すとき、過去のやり取りを覚えていてくれるから、同じ指示を繰り返す手間が減る ・ポケモン赤のプレイ評価では、Fable 5が少ないメモリファイルでバッジを4つ獲得したらしいから、ゲームの自動プレイやテストにも使えそう AIが過去のやり取りを覚えて自分で賢くなるなら、仕事の引き継ぎやマニュアル作りがもっと楽になる。

出たばかりのNanbeige4.3-33Bを手元のH200で動かしたら、英語と中国語対応のはずなのに日本語の質問に答えて、しかも推論部分が英語だった。 ■何のモデル 中国のBOSS Zhipinの研究チーム（Nanbeige LLM Lab）が2026年10月24日に出した330億パラメータのオープンモデル。Apache 2.0ライセンス。コーディングやツールの使用、複数ステップの計画など、エージェント的な動きが得意らしい。今後出す小さいモデル（3B）に能力を移すための「教師モデル」という位置づけ。 ■手元で動く？（実測） H200（141GB）1枚にvLLM 0.31.0で載せた。重みは66.3GB、読み込みに160秒。出力は1秒あたり約57トークン、最初の文字まで0.06秒。 公式では英語と中国語対応だけど、日本語で質問したら244トークン考えてから日本語で答えた（答えが760円の算数の問題は正解）。面白いのは、考えの部分（</think>の前）が英語だったこと。 ■何に使える 文脈の長さが最大512Kトークンあるし、エージェント的な動きに特化しているから、ローカルで動かす自律型のエージェント開発や、社内ツールの自動化を試すのに使えそう。ただ、Hugging Faceのコードを動かす時はtrust_remote_code=Trueが必要だから、中身の確認は必須。 ローカルで動くエージェント向けのモデルが増えると、仕事の自動化ツールを外部のAPIに頼らず作れるようになる。

出たばかりの Qwen3.5-0.8B-weight-space-programming を H200 で動かしたら、算数は解けるのに日本語は怪しいという尖った結果になった。 ■何のモデル MIT CSAIL の Rikiya Takehi 氏らが 2026-11-02 に公開したモデル。Qwen3.5-0.8B をベースに、GPT-6 Astra が重みを直接編集（0.016%を変更）して数学の能力を上げている。MATH-500 のスコアが 7.9% から 48.1% に上がったと発表されているが、これは推論ループの抑制によるもので、新しい能力が追加されたわけではないという指摘もある。 ■手元で動く？（実測） 手元の H200（141GB）1 枚で vLLM 0.31.0 に載せて動かした。重みは 1.8GB、読み込みに 160 秒。出力は 1 秒あたり約 575 トークン、最初の文字まで 0.07 秒。日本語で質問したら日本語で答えたが、「正しい報酬を勘却せずにはじる」「余裕のある彼気で」など、かなり不自然。答えが 760 円の算数の問題は正解した。 ■何に使える 「Weight-Space Programming」という、別の LLM に重みを編集させる新しいアプローチの実験用。実用的な日本語の文章生成には向かないが、算数の問題を解かせるような特定の用途なら使えるかもしれない。 AI が AI の中身を直接書き換える手法は、今後の仕事の自動化の幅を広げるかもしれない。

OpenAIの画像生成が、たった8週間で週30億枚から40億枚へと爆増していて、勢いが止まらない。 OpenAIの製品責任者の投稿。ChatGPTとAPI全体での画像生成数が週40億枚を超えたとのこと。GIF作成や高速化が入ったImages 2.6のリリースと重なるタイミングでの発表だ。 ■何ができる？ ChatGPTアプリやAPI経由で、テキストから画像を生成できる。Images 2.6ではGIF作成や参照画像機能があり、生成速度も50%上がった。 ■手元で動く？ ローカルではなくOpenAIのサーバーで動く。ChatGPTアプリには利用制限があり、APIは1分あたりのリクエスト数で制限され、画像ごとに課金される。 ■何に使える？ アイデア出しや企画書の挿絵、簡単な素材作成など、仕事でも個人でも幅広く使える。API経由なら自社のサービスに組み込むことも可能だ。 AI画像生成の市場規模は、調査会社によっては今年150億ドルを超えると見積もられており、関連企業への投資の動きも活発化している。

PerplexityがSlack連携もできる自律型AI「Teammates」を出してきたけど、これ複数エージェントがPCとブラウザを勝手に操作するからヤバい。 ■何ができる？ ・ユーザーの代わりにタスクを自律的にこなすAIエージェント ・他のTeammatesと協力して作業できる ・Slackで人間の同僚とメッセージのやり取りが可能 ・それぞれが独自のデスクトップとブラウザを持ち、プラグインやスキルも使える ■手元で動く？ ・PerplexityのWeb版で動く（iOS/Android版は後日） ・Maxプラン（有料）のユーザーなら今は無料で使える（プロモ期間終了後はクレジット消費） ・デフォルトのモデルはClaude Opus 5.5 ■何に使える？ ・定期的な監視や調査の自動化 ・複数のAIエージェントを組み合わせた複雑な業務フローの構築 ・Slackを介したAIと人間のハイブリッドチームの運用 AIが勝手にブラウザを操作してSlackで報告してくる時代になると、人間の仕事のやり方が根本から変わりそう。

【悲報】40代で月1万のNISAは「国と金融機関の養分」になる残酷な真実 「47歳で資産3億円達成」という人が「40代月1万のNISAなんて寝ぼけたこと言ってる奴は国にガッツリ搾取される」と断言しました。一見すると過激な意見ですが、これは日本の金融制度に潜む「構造的な罠」を的確に指摘しています。 なぜ、国が推奨するNISAで「搾取」が起きるのか？具体的な数字を交えて解説します。 ※40代で資産形成を真剣に考えている人は、絶対にブックマーク推奨です。 ■罠その1：低額積立は「隠れコスト」で利益を食い潰される NISAで投資信託を積み立てる際、多くの人が「信託報酬」の安さばかりを見ています。しかし、本当に恐ろしいのは「隠れコスト」です。投資信託には、目論見書に記載のない売買委託手数料、有価証券取引税、保管費用、監査費用などがかかります。これらを合計した「実質コスト」は、信託報酬の2倍以上になるケースも珍しくありません。 例えば、信託報酬が年0.1%のファンドでも、実質コストは年0.2%〜0.3%になることがあります。 月1万円（年12万円）の積立では、年0.2%のコストでも年間240円、10年で2,400円が確実に消えます。金額だけ見れば小さく見えますが、これが複利効果を阻害し、非課税メリットを大きく損なわせます。特に、運用額が小さいほど、この隠れコストの比率が相対的に高くなり、利益が目減りする影響は甚大です。 ■罠その2：非課税メリットを食い潰す「損益通算不可」の落とし穴 NISAの最大のメリットは運用益が非課税になることですが、裏を返せば「損失が出た場合の救済措置が極めて薄い」という致命的な欠陥があります。NISA口座で損失が出ても、他の課税口座（特定口座など）の利益と相殺する「損益通算」ができません。 また、損失を翌年以降に繰り越す「繰越控除」も不可能です。 例えば、NISA口座で50万円の損失、課税口座で70万円の利益が出た場合、課税口座の70万円全額に対して約20.315%の税金がかかります。 通常なら損益通算で課税対象額を減らせるはずが、NISAではそれが許されないため、税金で約14万円以上が強制的に徴収されるのです。NISAを過信し、リスクの高い商品に投資して損失を出した場合、非課税メリットどころか、税金で二重に痛手を負う最悪の事態に陥ります。 ■罠その3：金融機関の「口座管理料」という見えない搾取 多くの証券会社はNISA口座の口座管理料を無料と謳っていますが、これは建前です。 実際には、総合口座全体として「口座管理料」を徴収する動きが加速しています。例えば、一部の証券会社では2027年4月1日から年間3,300円の証券総合口座管理料を新設します。 免除条件はありますが、これを知らずに放置していると、月1万円の積立では年間投資額の約2.75%が口座管理料として消えていく計算です。少額投資家から見れば、これは極めて重い負担であり、金融機関の利益を確保するための巧妙な搾取構造と言えます。 ■罠その4：40代からでは手遅れ「日本の累進課税」の壁 日本の所得税は最高税率45%の7段階累進課税です。 住民税と合わせると、所得の約55%が税金で消えます。40代で月1万円（年12万円）のNISAを始めたところで、生涯投資枠1,800万円を使い切るには150年かかります。現実的に、40代からでは非課税枠を最大限活用する前に定年を迎える人が大半です。 もしあなたが年収800万円を超えるような高所得者であれば、NISAの非課税メリットは確かに大きいですが、月1万円程度の投資では焼け石に水です。高所得者ほど、iDeCoのような所得控除のメリットが大きい制度を優先し、課税所得そのものを減らす戦略が必須です。 国はNISAを推奨しますが、それは「税金を取りやすい層」を増やすためであり、高所得者から税金を徴収する累進課税の構造は一切変わりません。 ■どうすれば搾取から逃れられるのか？ 40代から資産形成を加速させ、国と金融機関の搾取から逃れるには「iDeCoとNISAの併用」が唯一の正解です。 iDeCoは掛金が全額所得控除の対象となり、所得税・住民税を直接減らせる最強の節税ツールです。 例えば、年収500万円の会社員が月2.3万円（年間27.6万円）をiDeCoに拠出すれば、年間約4万円〜8万円の節税効果があります。 この節税で浮いたお金をNISAに回すことで、実質的な投資額を増やし、非課税メリットを最大限に享受できます。 まずはiDeCoで所得を圧縮し、その上でNISAの非課税枠を最大限活用する。この二段構えの戦略こそが、国と金融機関の搾取構造からあなたの資産を守る唯一の道です。 --- この投稿が少しでも参考になったら、「ブックマーク」「いいね」「リポスト」をお願いします！ あなたの資産を守るために、ぜひ周りの友人にも教えてあげてください。 #NISAの罠 #iDeCo #資産形成 #投資戦略 #税金対策