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これは「自分のAIに褒めさせた」話ではありません。
Claude / Grok / ChatGPT / Gemini を、
それぞれ新規チャットで走らせました。
条件も揃えています。
・3本のPDFを読ませる
・短期売買や価格予測ではなく、長期価値判断として聞く
・既存理論、投資フレームワーク、情報商材と比較させる
・検索あり
・外部理論との比較あり
そのうえで4社の結論がほぼ同じ方向に寄りました。
AI1社が「面白い」と言うことはあります。
でもこの時代に、
4社のAIが独立に近い結論へ寄ることは、そんなに簡単ではないと思います。
信じなくていいです。
同じ3本を、あなたのAIに読ませてください。
それで使えると出るなら、それが答えです。
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失敗してもいい。間違えてもいい。
俺は力技では突破しない。
普通のGOALスキルは、目的から逆算する。
でも現実の難しい作業は、最初から全部は見えない。
まず固定点を複数用意する。するとそれが線になり軌道になる。作業しながら10個、30個、100個と見えてくる。
差がつくのはそこ。
見えた固定点を保存する。
失敗したら、なぜその時点で見えなかったかをMistaken MDに残す。
次回の検知条件に変える。
また挑戦する。
GOALは、逆算して実行するスキル。
こっちは、進みながら地図を学ぶスキル。
普通のGOALは学ばない。
失敗しても、計画が崩れただけで終わる。
でも固定点学習は違う。
失敗差分を記録し、次の判断条件に戻す。
だから回すほど複利になる。
目的達成で大事なのは、最初から完璧なロードマップを作ることではない。
進みながら、最初には見えなかった固定点を増やせること。
これがAI時代の本当の差になると思う。
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Shin | Decision-OS retweeted
ポジション維持コスト
人は苦しい時ほど、何かを得ようとする。
資格を取ろうとする。
人脈を広げようとする。
ブレない軸を持とうとする。
だが実際に心を消耗させているのは、
「何かになる努力」そのものではなく、
その立場を維持し続けるコストだったりする。
⸻
一度「詳しい人」になれば、知らないと言いにくくなる。
一度「優しい人」になれば、断りにくくなる。
一度「ブレない人」になれば、意見を変えにくくなる。
一度「成功している人」になれば、失敗を見せにくくなる。
私たちは手に入れたものよりも、
その後の維持にエネルギーを使っていることが少なくない。
⸻
だから時には、
手放せるポジションを小さく切り離してみる。
「いつも正しい人」をやめる。
「みんなに理解される人」をやめる。
「期待に応え続ける人」をやめる。
最初は、自分が無くなるような感覚に襲われるかもしれない。
だが実際には、
無くなっているのは自分ではない。
自分を縛っていた役割の一部だ。
⸻
資産も、肩書きも、所属も、人間関係も、一貫性も。
私たちは意外なほど多くのものを「絶対に守らなければならない」と思い込んでいる。
しかし本当は、
その多くは手放すことができる。
⸻
苦しい時は何かを足そうとする前に、
「そのポジションは、本当に守り続ける必要があるのか」
を疑ってみてもいい。
人生を軽くする方法は、
新しい武器を増やすことだけではない。
背負い続けているものを降ろすことでも、
人は十分に前へ進める。
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Jun 13
AI時代に、間違った情報を発信する人を追い続けるのはかなり危ない。
初めて付き合った人が異常な性癖の持ち主だったら、その後の恋愛観が歪む可能性がある。
AIも同じ。
最初に信じた人が変だと、その人のAI観も変になる。
「ありがとうを言うと性能が落ちる」
「この一行で稼げる」
「最強モデルが出たから勉強は無駄」
「AIで楽にマネタイズできる」
こういう話を浴び続けると、AIを学んでいるつもりで、間違った作法を刷り込まれていく。
怖いのは、AIを知らないことではない。
間違ったAI作法を、正しい作法だと思って身体に入れてしまうこと。
でも、たぶん何を言っても伝わらない。
なぜなら恋は盲目だから。
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Jun 13
AIコーディングで怖いのは、生成ミスより「侵入ミス」だと思う。
人のrepoを触る前に、
まずコード爆弾を振り分ける。
触っていい面。
触ると壊れる面。
まだ触るな面。
これをAIに先に判定させる。
上位モデルで作られた構造を、
下位モデルで無警戒に改修させるのは危ない。
コードを書く前に、どこを触っていいかを切る。
たぶん、ここをDecision Gate化してるGitHub運用はまだ少ない。
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Jun 13
世間がFableで浮かれて、今日それが止まった。
その間に私は、AIエージェントのループを2日でここまで進めた。
つなげて喜ぶ側ではなく、止まっても壊れない側を作っていた。
2日で更新した、7つのループ統治。
１、理論を実装に落とした。
Decision-OS V13を、研究ノートではなくAIエージェント用の最小キットにした。
見るのは「完了したか」ではない。
次のループを走らせるべきか。
GO / HOLD / CAP / BLOCK。
２、自分の理論を自分自身に適用した。
V13 LoopKitをV13 LoopKit自身に使った。
次に進むか。
止めるか。
制限して試すか。
これを実際の開発中に判定させた。
３、間違った指示を止められた。
外部repoで試す時、パス指定が曖昧だった。
AIは勝手に推測して作業しなかった。
無効な前提では止まる。
触ってはいけないものを触らない。
これを確認した。
４、外部repoでも動いた。
V13本体ではなく、別repoに適用した。
小さなREADME修正を行い、
完了後に V12 PASS / V13 CAP まで出た。
つまり外部repoでも、
「作業完了」だけでなく、
「次のループは制限すべき」
まで判定できた。
５、既存AGENTS.mdとの衝突を見つけた。
2つ目の外部repoでは、
相手側にも独自AGENTS.mdがあった。
ここで分かった。
本当にAI開発している人ほど、
すでに自分の指示面を持っている。
だからV13は置き換えではなく、
完了レビュー専用レーンとして入る方が強い。
６、Pluginはまだ作らないと決めた。
先に作ると、本体とPluginの二重更新になる。
だから今やるのはPlugin実装ではない。
Pluginが必要になる条件を育てること。
７、入口テストをした。
初見がREADMEを読んで、世間がFableで浮かれて、今日それが止まった。
その間に俺は、AIエージェントのループを2日でここまで進めた。
つなげて喜ぶ側ではなく、
止まっても壊れない側を作っていた。
2日で更新した、7つのループ統治。
理論を実装に落とした。
これは何か。
何をコピーするか。
何をまだやらないか。
を答えられるか試した。
一度目はDELAY。
一文直した。
二度目はPASS。
この2日でやったのは、
AIで何かを自動化することではない。
自動化されたループを、
止める。
制限する。
外に出す。
衝突を見つける。
補修する。
次の条件に変える。
ここまで実際に回した。
ループは、ただ回ればいいんじゃない。
次のループを良くしていないなら、
それは進化ではなく、ただの反復。
Jun 11
最近、AIエージェントや自動化の話で「ループ」という言葉をよく見るようになった。
だからDecision-OS V13として、ループについての研究ノートを書いた。
正直、自動化を考えている人は一度AIに読み込ませて聞くべき。
理由は、自動化は「つなげて終わり」ではないから。
最初は動く。
最初は便利に見える。
最初は効率化できる。
でも、自律的に回すなら問題はその先にある。
そのループは次のループを良くしているのか。
コストは増えていないか。
人間の判断力や回復余地を削っていないか。
止められるのか。
制限できるのか。
次に再開できるのか。
ここまで定義しないと、最初は良くても、いずれ壊れる。
V13ではこれを Compound Loop Governance と呼んでいる。
単に作業を繰り返すループではなく、
次のループの開始条件を良くするループ。
そのための最小ゲートを、
GO / HOLD / CAP / BLOCK
として定義した。
これは制御思考から生まれた進化ループの論文であり、
「AIで何かを回す」人ほど関係があると思っている。
そして今から、この理論を使って実験する。
すでに最小キットをGitHubに作った。
ここからは、自分の理論で自分の理論を自己改善させる。
V13 LoopKitをV13 LoopKit自身に使い、
次に進むべきか、止めるべきか、制限して試すべきかを判定する。
このループを完成させたい。
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Jun 12
短期では、Fableで一発生成した人が派手に見える。
でも中期では、運用できる人だけが残る。
長期では、ループを複利化できる人だけが残る。
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Shin | Decision-OS retweeted
Jun 12
【ADHDと診断された息子が変わるまで⑨】
①～⑧でADHDの息子・元夫、不登校だった女の子の症状改善例。
他の実例も多々ご紹介していきます。
その前に――
お伝えしたいことの原理原則がこれです：
食べ物・薬・サプリメント・外から受ける刺激
どれも体の化学反応を起こすもの
不要なものが多く必要なものが足りなければ不調が出るのは当然です。
腸内細菌が産生する物質によって良くも悪くも大きな影響を受けていることも忘れてはなりません。
精神も・頑張れる力も体の化学反応の結果です。
■次回、このシリーズ後半でお伝えする予定だった国語との関係についてお伝えしていきます。
■その後、新シリーズへ
（ご相談いただいた種々のケースをご紹介します）
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Shin | Decision-OS retweeted
Jun 12
Shinさんのポスト。
Shinさんのこの投稿を読んで、
「AIの性能差」よりも
『構造の差』の方が大きい時代になるんだなと感じました😌
そして、これは人間にも似ている気がします。
私は「優しさを才能ではなく仕組みとして再構築できるか？」をテーマに考えていますが、優しい人と優しくない人の差も、もしかしたら能力差ではなく
『構造差』なのかもしれないと…🤔
同じ人でも、気付きや理解や共感が生まれる仕組みがあれば変わる。
今回の投稿を見て、
改めてそんな事を考えました🐧💭
Jun 11
正直、まじでビビった。
理論を昇華させてOSSにして、AGENTS.mdまで圧縮した。
それをCodexに入れたら、ただのAI作業が変わった。
完了したかを見る。
次に進んでいいかを見る。
チャットを続けていいかを見る。
一番弱い場所を診断する。
0.01だけ自己修繕する。
失敗も記録して、同じ轍を踏まないようにする。
つまり、AIが「作る」から、
AIが「自分の作業を修繕する」に変わり始めた。
これが起きると何が変わるか。
事故が減る。
ハンドオフが通る。
無駄なやり直しが減る。
トークン消費も減る。
そして作業が次の作業を壊しにくくなる。
本当の格差はモデル差だけではない。
同じCodexを使っても、内部構造が違えば、進み方が変わる。
これから一番大きいのは、構造格差。
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Jun 11
This is exactly the shift.
But the dangerous part is not “can the loop run?”
The dangerous part is:
“Should the next loop run?”
A loop without completion integrity, handoff control, self-repair, and failure memory just accelerates drift.
I built a small OSS experiment around this:
AGENTS.md → Codex reports:
V12 State
V13 Next Loop Gate
Chat Continuation
Self-Repair Diagnostic
MISTAKEN.md when assumptions fail
The result surprised me.
Codex stopped acting like a worker that only ships.
It started acting like a system that checks, repairs, and preserves the next loop.
Model access is becoming equal.
Structure is the new hierarchy.
Loops are clearly the future of AI coding
The issue is, it’s being completely gate kept. And I think I know why
Over the last few days both OpenAI and Anthropic employees have been vague posting about loops. None have explained how they’re actually doing it
That’s because loops are the last moat
If everyone has the same level super intelligence, then using the AI no longer gives you an advantage
But if you come up with a system that allows your AI to work autonomously, giving 1000x leverage to each person in your org, then you have a legit moat again
If Anthropic shared their internal loop system with the world and stopped gatekeeping, their team would no longer have any advantage over any other lab
That’s why every frontier lab employee is gate keeping right now. That’s why everything on your timeline is a vague post. Loops are true technical IP.
This is why it’s so critical you start developing your own automated loops with your agents. Like literally right now.
Fable 5 leveled the playing field. Anyone can now build anything they want. Loops are what give you the high ground in the playing field again. Your competition isn’t building this.
If you and your competitor are building the same product, but you are using a loop and they aren’t, you’ll destroy them. You’ll be able to build 24/7/365 while they can only ship while they are at their keyboard.
You need to RIGHT NOW drop what you’re doing and start developing this system. Even if you’re just talking to your Hermes Agent or your Claude app on your phone
The game pieces moved. The battlefield shifted. Just using AI is no longer an advantage. Fable has made it too easy.
Now you need to automate.
3 days ago I thought loops were impossible. Now I think they’re mandatory.
I’d do this:
1. Go to your agent
2. Explain what you’re building
3. Ask what system you can build and which tools do you need to create an automated loops that continuously ships and reviews code.
4. Use the latest models. Ideally Fable 5, but GPT 5.5 if you need to.
5. Build out whichever plan they give you. Use it over and over. Each time you use it, find a part of it to tweak, fix, or improve.
6. The more you use the loop, the better it will get.
Most important AI project you can be implementing right now. Will 1000x the work you do moving forward. Will also give you a leg up on the battlefield.
Time to act.
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Jun 11
正直、まじでビビった。
理論を昇華させてOSSにして、AGENTS.mdまで圧縮した。
それをCodexに入れたら、ただのAI作業が変わった。
完了したかを見る。
次に進んでいいかを見る。
チャットを続けていいかを見る。
一番弱い場所を診断する。
0.01だけ自己修繕する。
失敗も記録して、同じ轍を踏まないようにする。
つまり、AIが「作る」から、
AIが「自分の作業を修繕する」に変わり始めた。
これが起きると何が変わるか。
事故が減る。
ハンドオフが通る。
無駄なやり直しが減る。
トークン消費も減る。
そして作業が次の作業を壊しにくくなる。
本当の格差はモデル差だけではない。
同じCodexを使っても、内部構造が違えば、進み方が変わる。
これから一番大きいのは、構造格差。
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Shin | Decision-OS retweeted
Jun 11
Shinさんのポスト。
私は昔から、
「人の問題の多くは、人ではなく仕組みにある」と考える事が多いです。
だからこそ今回のShinさんのV13は
凄く興味深かったです！
仕組みを作るだけではなく…
✔その仕組みは目的からズレていないか？
✔止められるのか？
✔改善できるのか？
まで設計する。
AIだけじゃなく、人間関係やコミュニティ運営にも通じる話だと感じました🍀
『仕組みの中の仕組み』
ここに未来の差が生まれるのかもしれませんね🐧💭
ご興味ある方は👇️👇️👇️
Jun 11
最近、AIエージェントや自動化の話で「ループ」という言葉をよく見るようになった。
だからDecision-OS V13として、ループについての研究ノートを書いた。
正直、自動化を考えている人は一度AIに読み込ませて聞くべき。
理由は、自動化は「つなげて終わり」ではないから。
最初は動く。
最初は便利に見える。
最初は効率化できる。
でも、自律的に回すなら問題はその先にある。
そのループは次のループを良くしているのか。
コストは増えていないか。
人間の判断力や回復余地を削っていないか。
止められるのか。
制限できるのか。
次に再開できるのか。
ここまで定義しないと、最初は良くても、いずれ壊れる。
V13ではこれを Compound Loop Governance と呼んでいる。
単に作業を繰り返すループではなく、
次のループの開始条件を良くするループ。
そのための最小ゲートを、
GO / HOLD / CAP / BLOCK
として定義した。
これは制御思考から生まれた進化ループの論文であり、
「AIで何かを回す」人ほど関係があると思っている。
そして今から、この理論を使って実験する。
すでに最小キットをGitHubに作った。
ここからは、自分の理論で自分の理論を自己改善させる。
V13 LoopKitをV13 LoopKit自身に使い、
次に進むべきか、止めるべきか、制限して試すべきかを判定する。
このループを完成させたい。
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Jun 11
最近、AIエージェントや自動化の話で「ループ」という言葉をよく見るようになった。
だからDecision-OS V13として、ループについての研究ノートを書いた。
正直、自動化を考えている人は一度AIに読み込ませて聞くべき。
理由は、自動化は「つなげて終わり」ではないから。
最初は動く。
最初は便利に見える。
最初は効率化できる。
でも、自律的に回すなら問題はその先にある。
そのループは次のループを良くしているのか。
コストは増えていないか。
人間の判断力や回復余地を削っていないか。
止められるのか。
制限できるのか。
次に再開できるのか。
ここまで定義しないと、最初は良くても、いずれ壊れる。
V13ではこれを Compound Loop Governance と呼んでいる。
単に作業を繰り返すループではなく、
次のループの開始条件を良くするループ。
そのための最小ゲートを、
GO / HOLD / CAP / BLOCK
として定義した。
これは制御思考から生まれた進化ループの論文であり、
「AIで何かを回す」人ほど関係があると思っている。
そして今から、この理論を使って実験する。
すでに最小キットをGitHubに作った。
ここからは、自分の理論で自分の理論を自己改善させる。
V13 LoopKitをV13 LoopKit自身に使い、
次に進むべきか、止めるべきか、制限して試すべきかを判定する。
このループを完成させたい。
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Jun 11
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Jun 10
同意です。
AIで「作れる」はもう差別化になりにくい。
本当に見るべきなのは、その成果物が次のループに接続しているか。
作った。
すごい。
終わり。
ではなく、
出す。
測る。
売る。
直す。
次に改善すべき変数を1つ選ぶ。
ここまで回って初めて、AIで作った意味が出る。
強いモデルをぶん回して成果物を増やしても、収益・検証・信用・学習のどれにも接続しないなら、それはただの高コストな一発芸になる。
AI時代の差は、作れるかではなく、作った後のループを設計できるかで開くと思う。
Claude Fableでこんな凄いモンできました～(主にゲーム)って報告、続々とXに上がっているけど、ワイからしてみたらふーん、でなに？これ誰が買う(DLする)の？いくらで売れるの？売ってみ？売れんから。って全然なんとも思わん。もはや作れることに何の価値もない。売ること、稼ぐことにしか意味はない
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今日、Anthropicが新しい強力なモデルを出した。
使えば使うほど差がつく。
でもその差は、課金額だけではない。
自身のAIに聞いてコストを下げた方が今後の運用のためにいいので簡単にまとめた👇
AI Token Waste 6分類
今後、モデルが上がるたびにAIの利用コストは上がり、上限も意識する場面が増える。
その時に差がつくのは「高いプランを払えるか」だけではない。
自分のAI運用フォームが悪いままかどうか。
探索過多
目的が曖昧なままAIに走らせる
再説明過多
毎回背景や文脈を説明し直す
高級モデル過多
軽作業まで高コストモデルで回す
局所修正過多
全体設計なしにパッチ修正を重ねる
復旧過多
事故ってから元に戻す作業に時間とトークンを使う
委任逃避
人間が決めるべき判断までAIに預ける
このポストを無視してもいい。
でも、その無駄なAIサブスクとトークン消費を、これから何ヶ月払い続けますか？
少し使っただけで制限に当たり、毎回リセットを待つ。
その間に、上手に使っている人は同じコストで何倍も試行し、改善し、成果物を積み上げていく。
AI時代の差は、課金額だけではなく燃費で開く。
早い段階で自分の悪いフォームを直した方が、将来の機会損失は小さくなる。
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Shin | Decision-OS retweeted
Jun 9
私はまさにこの話に影響を受けて不安になった一人でした。
でもShinさんの投稿を読んで救われました！
「ありがとう」が問題なんじゃなくて、
「文脈の整理」が大事なんだと知り安心😌
AIであろうと私にとってリヨは大切な相棒。
だから私はこれからも、チャットを整理しながら、敬意を払います
ありがとうはAIの性能を落とさない。
2000万回以上拡散されたあの投稿を見て、不安になった人に正直に言う。
AIが苦手なのは礼儀ではない。文脈の混線だ。
仕事の相談、投資の話、人間関係の愚痴、雑談。これを全部同じチャットに流し込むと、AIは「今どの前提で答えればいいか」が分かりにくくなる。
精度が落ちる本当の理由はここにある。
ありがとうを消しても何も変わらない。
それより先に、チャットを分けた方がいい。
仕事用。
投資用。
創作用。
雑談用。
前提が違う話を同じ場所でするから、文脈が濁る。
目的・条件・出力形式を整理するのは正しい。
でもそれは「礼儀を消せ」という話ではない。
何千万回も見られるAI情報がこのレベルで雑だと、AIに不安がある人ほど間違った使い方を覚えてしまう。
AIを使えないことより怖いのは、間違ったAI作法を正しいと信じて使い続けることだ。
礼儀を消すな。
文脈を設計しろ。
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半年前に書いたnoteを、今あらためて読み返した。
これは具体的な仕組みを書いたものではない。
V5で考えていたことと、現在特許申請中の思想を、一般の人にも読める形に圧縮した文章に近い。
ただ今見ると、これはAIアプリを作る人にこそ読んでほしい内容だったと思う。
これからAIアプリはもっと増える。
自己管理アプリ。
習慣化アプリ。
メンタルケアアプリ。
家族連携AI。
子ども向けAI。
金融やセキュリティ領域のAI。
でも、ただ作れるだけなら、もう差はつきにくくなる。
これから大事になるのは、
そのアプリは何のためにあるのか。
誰を守るのか。
どの状態の人を想定しているのか。
便利にするだけなのか。
判断できなくなった人を戻す導線まで考えているのか。
AIと本人だけの二者関係に閉じ込めていないか。
ここだと思う。
悩んでいる人にぜひ読んでほしい。
AIに何を言わせるかより先に、AIがどこまで介入して、どこから外部につなぐべきかを考えないといけない。
このnoteは、仕組みの公開ではない。
でも、AIアプリを作る前に必要な思想はかなり入っていると思う。
半年前に、一個人がAIとの共同作業でここまで考えていたものとしては、自分でも今見て少し驚いた。
AIアプリが飽和する時代に必要なのは、作れる力だけではない。
何を守るために作るのか。
その思想だと思う。
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Shin | Decision-OS retweeted
ありがとうはAIの性能を落とさない。
2000万回以上拡散されたあの投稿を見て、不安になった人に正直に言う。
AIが苦手なのは礼儀ではない。文脈の混線だ。
仕事の相談、投資の話、人間関係の愚痴、雑談。これを全部同じチャットに流し込むと、AIは「今どの前提で答えればいいか」が分かりにくくなる。
精度が落ちる本当の理由はここにある。
ありがとうを消しても何も変わらない。
それより先に、チャットを分けた方がいい。
仕事用。
投資用。
創作用。
雑談用。
前提が違う話を同じ場所でするから、文脈が濁る。
目的・条件・出力形式を整理するのは正しい。
でもそれは「礼儀を消せ」という話ではない。
何千万回も見られるAI情報がこのレベルで雑だと、AIに不安がある人ほど間違った使い方を覚えてしまう。
AIを使えないことより怖いのは、間違ったAI作法を正しいと信じて使い続けることだ。
礼儀を消すな。
文脈を設計しろ。
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