AIって便利だけど、 放っておくと平気でそれっぽい嘘をつく。こっちが無知な分野だと尚更に腹が立ったりする。 会社クビになってから毎日Mac開いてるけど、 今いちばん大事なのは AIを信じることじゃなくて、 AIを使いこなす側に回ることだと思ってる。 ※例えばAIが嘘をつきにくい言い回し、壁打ちを繰り返すなど どん底の人間ほど、 ツールに振り回されると詰む。 だから今、使える形を検証してる。　 初めて14日にしては使えるようになった。 必死だと覚えるって本当らしい。

n8nとAIがあればツールが売れる💰 これは間違い 世の中の誰も思い付いていない しかも需要がある そんなツールを作れたら売れる 思い付けたらの話 個人で作る物は 資金面でも知名度でも トラブルがあった時の責任対応でも 法人には及ばない 個人でNDA作ってドヤ顔で提示したところで なんの説得力もない これ完成したら世の中で売れるぞー😃 で100%の製品を目指すのは無意味 それ、大手がとっくに作ってる 個人で作るなら まず個人に向けて作る その上で後から違う人向けにもカスタマイズできる余白を残す ツール作成は手段であって目的では無い ツールなんて今時 誰でも作れる 誰の、どの仕事を、どうやって 楽にしてあげたいか その中でn8nが出てきたら使う GASで出来る事はGASで終わらせる VBAでもいい 簡単なExcel関数を共有するだけで済む問題の方が多い n8nもAIも 便利に使う為の道具 それ以上でもそれ以下でもない

賛否両論を承知で言いますが、AI時代の「働き方改革」は前提から見直すべきかもしれない。 人口減少対策として一律の残業規制や労働力確保を進めてきたが、AIエージェントが実労働を代替する今、本当に必要なのは「全員一律の労働」ではなく「一握りの天才による爆発的なイノベーション」だ。 イーロン・マスクのように、寝食を忘れて猛烈に働くトップタレントが世界を前に進めている現実がある。全員にそれを強いるのは無理でも、AIをフル活用して1人で何十倍もの成果を出す意思のある人間からは、働き方規制を撤廃すべきではないか？ 「一律の優しさ」が、日本の圧倒的なイノベーターの芽を摘んでいる気がしてならない。これからの時代、トップタレントとマジョリティの働き方は、明確に切り分けるべきだと思う。

AI無しで描けないくせに vs デジタル無しで描けないくせに よく見るけど全然対称性が無くて絵を描く行為の解像度低いなとは感じてて、後者に対応するのは3DCGツール無しでモデリングできないくせにとか、写真機無しで写真撮れないくせに、のほうが近いと思う。

AIの競争は「どのモデルが一番賢いか」から、「誰が知能の価格を決めるのか」へ移っている、というハナシ。勉強になったのでシェアしたい。 ただし、ここで言う価格は、単なるトークン単価ではない。 本当の核心は、知能が、電力やクラウドや帯域のように、価格づけされる資源になったこと。 これまで知能は、人間の頭の中にあった。 採用し、育成し、組織に閉じ込めるものだった。 しかしAIによって、知能は外部から調達できる資源になった。しかも、使う量・深さ・速さ・精度・文脈によって、コストが変わる。 同じ「AI」でも、 ・3秒で答えるAI ・30秒考えるAI ・複数案を探索するAI ・安いモデルと高いモデルを使い分けるAI ・外部ツールを呼び出すAI ・会社固有の正本データを読んでから答えるAI これは、もはや同じサービスではない。 だから「AIは安くなる」という見方だけでは足りない。 安く買えることより、どの場面に、どの知能を、どれだけ使うかを決める力のほうが効いてくる。 これから問われるのは、 「この会社は、知能をどれだけ安く買えるか」ではなく、 「この会社は、知能をどれだけ正しく配分できるか」だ。 モデルを持つ者だけが、AI時代の強者になるとは限らない。 ・知能の仕入れ値を下げる者 ・知能の使い道を編集する者 ・知能に読ませる、会社固有の文脈を持つ者 この三者が、次の価格体系を書き換えていく。 ただ、最大の不確実性はここにある。モデルがさらに進化すれば、配分も、文脈理解も、業務設計も、モデル側が吸収してしまう。その可能性は、けっこう高い。 ・AI時代の利益は、知能を作る者に集まるのか ・知能を安く仕入れる者に集まるのか ・知能を正しく配分する者に集まるのか ・それとも、会社固有の文脈を持つ者に集まるのか ここが、これからのAI投資と企業戦略の主戦場になる。 これは間違いないと思う。 Epoch AI / LLM inference prices have fallen rapidly but unequally across tasks epoch.ai/data-insights/llm-i… Cost-of-Pass: An Economic Framework for Evaluating Language Models, 2025 arxiv.org/abs/2504.13359 MixLLM: Dynamic Routing in Mixed Large Language Models, 2025 arxiv.org/abs/2502.18482 The Efficiency Frontier: A Unified Framework for Cost-Performance Optimization in LLM Context Management, 2026 arxiv.org/abs/2605.23071 #AI戦略 #ContextLayer #AIInfrastructure

AIで月1万円を目指すなら何をするか。 いろいろ考えましたが、私はまず ① 情報発信
② フォロワーを増やす
③ アフィリエイト この流れで挑戦してみようと思っています。 正直、特別なスキルはありません。 だからこそ、 ・AIで調べる
・AIで整理する
・AIで発信を手伝ってもらう この積み重ねでどこまで行けるのか試してみたい。 たった月1万円かもしれません。 でも、0円から1万円になるのは大きな一歩。 まずはそこを目標にコツコツ積み上げます。 📡 清水谷放送局
AI活用と収益化の挑戦を発信中

ノーコードって結局何でしょう。 プログラミングなしで、画面を組み立てて業務ツールを作る仕組み。kintoneやNotionのデータベース機能が代表例。 簡単な申請フォームや進捗管理なら、外注せずに自社で作れる。

Claude Codeの話題で本当に見るべきなのは、モデル単体の性能差ではありません。 採用率の逆転や実務利用の広がりが語られていますが、差を作っているのは「AIに何を任せるか」の設計です。 💡 AIの賢さより、任せ方の設計が成果を変えています。 1️⃣ Claude Codeは、コードを書く道具というより作業を進める環境に近づいています。指示して終わりではなく、ファイルを読み、修正し、結果を確認する流れが重要です。 2️⃣ Harnessのような設計は、AIを暴走させないための枠組みです。何を読ませるか、どこまで実行させるか、どう検証するかで成果が変わります。 3️⃣ SkillsやMCPは、AIに社内手順や外部ツールを接続するための土台です。ここが整うほど、AIはチャット相手から実務担当に近づきます。 問われているのは、AIの賢さではなく任せ方です。

お金があったらなぁ・・・もっとスキルがあったらなぁ・・・時間があったら、人脈があったら、ルックスが良かったら、頭が良かったら、体力があったら・・・これ考える時って、これらがない状況を想像して「手に入れられない自分」を反芻してません？ 脳みそは優秀だから、それを実現させちゃうん ですよね。そう、実現してます。おめでとう！ ただ、これを頭で理解していても、長年続けてきた思考パターンに引っ張られるから、今手元にないものがあったらなぁって夢を見ちゃいますな。だったら！ 夢、もっと具体的に考えてみるといいよ。夢は夢の状態だからふわふわして実現するかどうかにかかわらず持っておくと現実逃避できるので、無くす必要はない でももうちょい踏み込んで、自分が手にしたい求めているものに落とし込んでいくと、現実と向き合う必要が出てくるけど、実現可能性も高まる 実現させたいものを実現させていくプロセスを、コーチは伴走して、より具体的なイメージ作りを手伝うし、心理的なハードルを下げる工夫を一緒に考えたり、検討にも上ってこなかった選択肢を一緒に探したり、実現させる自分という自己イメージを作っていくサポートをしていくんだな 大金を手にしたいけど税金は払いたくないって思いは、アクセルとブレーキの同時踏みみたいな状況だけど、具体的にいくら手にしたいのか、その金額だとどのくらい税金で持っていかれるのか、計算したことがないって人も案外多い。損するわけじゃないから計算くらいしてみたらいいのにしないのはなぜか 変化したくない これが選択の根っこにあるかもね 変わりたいと思ったひとしかコーチングでサポートはできない。手に入れたいと思ったなら、手に入れるためにどんなルートがあるのか、AI駆使しながらでも探してみたらいいよ。優秀だからすぐ提案いくつか出してくれる。やり取りしてたらだんだん自分の望んでいること望んでいないことがハッキリしてくるからオススメ それでも、行動するのはあなただ 行動の肩代わりはAIだろうがコーチだろうが、親だろうが学校の先生だろうが、できない AIは使う人に寄り添ってくれるけど、行動決めきれない人にとってはどこまでもぐるぐるぐちぐちなっていく可能性がある。どれだけグダグダでも文句は言われないし、否定するどころか共感してくるし、慰めてもくれる。でもAIに相談して動かなければ、現実は何も変わらない 生身のコーチが相手だと、面白いことに人間関係のセルフイメージを守るために行動への圧力が高まる。嫌われたくない、いい加減な奴だと思われたくない、出来る人だと認めてもらいたい・・・ぐだぐだをある程度は許容してくれるし、否定はされないけど、頃合いを見て「いつまでグダグダしますか？」とか言われるw うまく活用してもらえたらいいかな 欲しいものは手に入れたらいいし、実現させたいことは実現させたらいい、誰かがバカにしたって関係ない。あなたの望みはあなたのものだ。人間関係ぶち壊してでも手に入れたいか、うまいこと人間関係をキープしながら手に入れたいか、そこすら選択肢だからね。検討し、選べるように手伝うよ

📡 Signal｜AIが突然使えなくなる日 ⠀ AIのニュースは、つい「次はどのモデルが一番賢いのか」という話になりがちです。 ⠀ でも、Fable 5 / Mythos 5の停止が見せた本当の論点は、少し違います。 ⠀ それは、毎日使っているAIが、ある日突然使えなくなるかもしれないということです。 ⠀ Anthropicは6月12日、米政府の輸出管理指示を受け、Claude Fable 5とClaude Mythos 5へのアクセスを停止すると発表しました。 ⠀ 本来の指示は、米国内外を問わず、外国人によるFable 5 / Mythos 5へのアクセスを止めるものです。対象には、Anthropicの外国籍社員も含まれると説明されています。 ⠀ ただ、実際に国籍、所在地、社内利用、顧客利用をすぐ完全に分けるのは難しい。そのため同社は、コンプライアンス確保のため、両モデルを全顧客向けに停止したとしています。 ⠀ 他のClaudeモデルは、今回の停止対象ではありません。 ⠀ ここまでは、AI安全保障や輸出管理のニュースです。 ⠀ LifeMakersComで見るべきなのは、その先です。 ⠀ AIはもう、たまに質問する便利アプリではありません。 ⠀ 仕事の下書き、調査、コード、家計の整理、学習、翻訳、議事録、画像理解、研究補助。日々の小さな作業が、少しずつAIの上に乗り始めています。 ⠀ その道具が、企業の判断だけでなく、国の規制、安全保障、外交、地域ルールで止まる。 ⠀ これは、生活と仕事の設計に関わるニュースです。 ⠀ ■ 1｜「最強モデル待ち」だけでは暮らしは強くならない ⠀ Fable 5は、Anthropicが6月9日に発表したばかりの新モデルでした。長い作業、ソフトウェア開発、知識作業、視覚理解、科学研究などで、同社がこれまで一般提供したモデルを大きく上回ると説明していました。 ⠀ Mythos 5は、同じ基盤を持ちながら、一部の安全制御を外した限定アクセス版として、サイバー防衛者や重要インフラ関係者向けに提供される設計でした。 ⠀ つまり、止まったのは「古い道具」ではありません。 ⠀ 出たばかりの、非常に強い道具です。 ⠀ ここで大事なのは、次に別の最強モデルが出れば安心、という話ではないことです。 ⠀ ChatGPT側でも、GPT-5.6のような次期モデルをめぐる噂や期待は出てきます。ただし、2026年6月14日時点で、OpenAIの公式ニュース、ChatGPTリリースノート、APIモデル一覧で確認できる中心はGPT-5.5系です。GPT-5.6を前提にした生活設計や業務設計は、まだ噂の上に乗る話になります。 ⠀ 問題は、どのモデルが一番賢いかだけではありません。 ⠀ そのモデルが、明日も使えるのか。 ⠀ 料金や規約が変わっても続けられるのか。 ⠀ 地域制限や国籍制限が入っても、作業を止めずに済むのか。 ⠀ AI時代の道具選びは、性能比較だけでは足りなくなっています。 ⠀ ■ 2｜AI依存リスクは、身近なところにある ⠀ たとえば、毎日の仕事の下書きを1つのAIだけで作っている。 ⠀ 調査メモも、プロンプトも、判断基準も、特定のモデルの癖に合わせている。 ⠀ 過去の会話履歴やファイル連携に頼り切っていて、別のAIに移ると何をしていたかわからなくなる。 ⠀ これは、とても自然な使い方です。便利だからです。 ⠀ でも、便利さが積み重なるほど、依存も深くなります。 ⠀ AIサービスが止まる理由は、障害だけではありません。 ⠀ 規制、輸出管理、地域制限、企業方針、料金変更、モデル廃止、利用規約の変更、アカウント制限、データ保持ポリシーの変更。 ⠀ 今回のFable 5 / Mythos 5停止は、その中でもかなり大きな例です。 ⠀ 昨日まで使えた高性能AIが、今日は使えない。 ⠀ この可能性が、現実のものとして見えました。 ⠀ ■ 3｜必要なのは「AIの非常用持ち出し袋」 ⠀ では、生活者や小さなチームは何をすればよいのでしょうか。 ⠀ 大げさな対策はいりません。 ⠀ まず、自分のAI作業を1つのサービスに閉じ込めすぎないことです。 ⠀ よく使うプロンプト、作業手順、判断基準、出力フォーマットは、自分の手元にも残しておく。 ⠀ AIに読ませた資料や、AIが作った重要な下書きは、必要に応じて外へ保存できる形にしておく。 ⠀ 同じ作業を、別のAIでも最低限できるか一度試しておく。 ⠀ クラウドAIだけでなく、open-weightモデル、ローカルAI、社内専用AI、従来の検索、専門家確認、人間のレビューを、仕事の重要度に応じて組み合わせる。 ⠀ これは、AIを疑うというより、AIを長く使うための設計です。 ⠀ スマホの充電器を複数持つ。 ⠀ 大事な写真をクラウドと手元の両方に残す。 ⠀ 災害時に通信手段を複数考える。 ⠀ AIにも、同じ発想が必要になってきました。 ⠀ ■ 4｜高性能AIほど、止まる理由も増える ⠀ 少し皮肉ですが、AIが強くなるほど、止まる理由も増えます。 ⠀ 簡単な文章作成だけなら、国家安全保障の論点にはなりにくい。 ⠀ でも、ソフトウェアの脆弱性を見つける。重要インフラを守る。創薬や生物学の研究を支援する。長時間の自律作業を進める。 ⠀ そうした能力が強くなるほど、良い使い方と悪い使い方の距離は近くなります。 ⠀ Anthropicは、Fable 5に強い安全対策を入れ、危険な領域では別モデルに回す設計をしていたと説明しています。それでも米政府は、少なくとも今回の判断では、輸出管理の対象として止める必要があると見ました。 ⠀ ここで私たちが見るべきなのは、どちらが完全に正しいかという判定だけではありません。 ⠀ AIが強くなるほど、利用者は「使えるかどうか」を企業の製品ページだけで判断できなくなる、ということです。 ⠀ モデル性能、価格、使いやすさ。 ⠀ そこに、規制、国境、データ管理、本人確認、監査、代替手段が加わります。 ⠀ AIは、アプリからインフラへ移っています。 ⠀ インフラなら、止まったときのことまで考える必要があります。 ⠀ ■ 5｜見るべきチェックリスト ⠀ 次にAIサービスを選ぶ時、少しだけ見る場所を増やしてみてください。 ⠀ このAIが止まったら、同じ作業を別の方法で続けられるか。 ⠀ 会話履歴、ファイル、プロンプト、出力物を、自分の手元に残せるか。 ⠀ 特定モデルの癖に合わせすぎていないか。 ⠀ 機密情報、家族情報、医療・金融・仕事の重要情報を、どこまで入れてよいか決めているか。 ⠀ 新モデルの噂に飛びつく前に、いま使っている作業フローを移し替えられる形にしているか。 ⠀ AIを使う力は、プロンプトを書く力だけではありません。 ⠀ AIが止まっても、自分の仕事や暮らしを止めない力でもあります。 ⠀ 今日の結論です。 ⠀ Fable 5 / Mythos 5停止は、AI安全保障のニュースであると同時に、生活者にとっては「AIとの付き合い方」を見直すニュースです。 ⠀ 一番賢いAIを探すことは、これからも大事です。 ⠀ でも、それだけでは足りません。 ⠀ 大事なのは、AIを自分の道具として握り直すこと。 ⠀ 使える時はうまく使う。 ⠀ 止まった時は、別の道で続ける。 ⠀ AIが生活の中に深く入るほど、そのしなやかさが必要になります。 ⠀ 透明性メモ: ⠀ 本稿は、Anthropicの2026年6月12日公式声明、2026年6月9日のFable 5 / Mythos 5発表、Business InsiderおよびMarketWatchの報道、OpenAI公式ニュースとChatGPTリリースノートをもとに、LifeMakersCom視点でAIツールの可用性と生活・仕事への意味を整理したものです。GPT-5.6については、2026年6月14日時点でOpenAI公式発表を確認できないため、未発表モデルへの期待・噂として扱い、事実としては書いていません。 ⠀ 本稿は投資助言、法務助言、セキュリティ助言ではありません。AIツールを仕事、医療、金融、教育、安全用途で使う場合は、各サービスの利用規約、データ保護、地域制限、専門家確認、社内ルールを確認してください。 ⠀ Sources: ⠀ - Anthropic: Statement on the US government directive to suspend access to Fable 5 and Mythos 5 anthropic.com/news/fable-myt… - Anthropic: Claude Fable 5 and Claude Mythos 5 anthropic.com/news/claude-fa… - Business Insider: Anthropic yanks access to Mythos and Fable models after Trump administration bans foreign use businessinsider.com/anthropi… - MarketWatch: U.S. restrictions on new Anthropic models could trigger a global AI arms race marketwatch.com/story/u-s-re… - OpenAI News openai.com/news/ - ChatGPT Release Notes help.openai.com/en/articles/… - OpenAI API Models platform.openai.com/docs/mod… ⠀ #AI #Claude #Anthropic #Fable5 #Mythos5 #AIツール #LifeMakers

43歳。SNSの知識ゼロ。発信力もスキルもない普通のサラリーマンでした。 そこからXを本気で始めて、 ・フォロワー数：10万人 ・本業年収：2,500万円 ・副業年商：1,700万円 ・2024年に法人設立 ここまで人生が変わりました。 でも、最初から順風満帆だったわけじゃありません。 30代で体を壊してドロップアウト。社会復帰は時給1,100円のアルバイト生活。借金。そして将来への不安。 そこからもう一度、 人生を立て直しました。 だから今、 僕が発信しているのは、 巷によくある「楽して稼ぐ方法」ではなく、 本業も、 副業も、 家庭も、 人生も、 全部取りにいくための、具体的かつリアルな戦い方です。 ・40代からの人生逆転 ・会社で勝ち上がる立ち回り ・X運用と副業マネタイズ ・凡人でも再現できる発信戦略 そんなことを発信しています。 そして現在は、 X運用×副業マネタイズの長期伴走コミュニティ『AGARU』を運営しています。 ありがたいことに、 フォロワーを数千人単位で伸ばす方や月10万・20万と収益化する方、人生が大きく好転したと言ってくださる方も増えてきました。 「もう遅いかもしれない」 そう思っていた40代会社員が、人生をどう立て直したのか。 そして、凡人でも人生を変えられるのか。 全部このnoteに書きました ↓

僕の想像なんだけど、Notion AIがなんで低額で提供できているかっていうのって、同じ仕組みの中、Notionの中でテキストを書いているから、トークン消費を抑えられるんじゃないかって予想している。 エンジニアじゃないからわからないけどそんな気がしてならない

『AIで情報発信を情報収集から投稿まで自動化』の真実 "お金と時間の無駄使いである" パターン1:自分で独学で頑張る →最低でも20〜30時間溶ける →毎月アプデされるアルゴとAIに対応で時間溶ける パターン2:プロに構築運用依頼する →構築に20〜30万かかる →メンテに毎月10万かかる どちらでも投稿内容の品質はAI任せ →結果アクセスは稼げても信用は得られない →信用されないから課金されない やる意味ある？？？ 私を含めAIに精通してる人が情報発信をAI任せにして無い時点でお察して欲しい...

GitHub Copilot、完全に自爆したわ。 6月1日から従量課金に移行。開発者の反応？「What a joke」がトレンド入り。 何が起きたか： ・月額$29の定額制 → トークン消費型の従量課金へ ・ある開発者「$29/月が$750/月になった」 ・企業ユーザーからは「$50→$3,000」の報告も ・Reddit、X、GitHub Discussionが炎上中 Microsoftの言い分は「使った分だけ」。でもコーディングAIって使えば使うほど価値があるツールだろ。ヘビーユーザーほど損する設計はどう考えてもおかしい。 その間にClaude Code、Cursor、Clineが着実にシェア取ってる。定額で安心して使える競合がいる中で、従量課金に踏み切るMicrosoftの判断が理解できない。 年末にはCopilotのシェア半減してると思う。 お前らもうCopilotやめた？何に乗り換えた？ techcrunch.com/2026/05/30/wh…

月100万達成に要らないもの ・AI ・インプ ・フォロワー XにはEルートっていうインプが伸びない拡散ルートがあるから、それを使えばいいだけ。他は要らない。 ※AI活用勢です

💡Claude Code副業で見る現実ライン 📊副業収益の話題: 月30万〜100万円規模（個人差あり・未確認） 📊Claude Code利用コスト: プランや利用量で変動、正確な月額は未確認 📊必要スキル: プロンプトよりも要件整理・検証・納品設計 📊向く作業: LP制作、業務自動化、コード修正、調査整理 → 「AIで一発生成」ではなく、顧客の課題を分解してAIに実行させ、成果物として整える力が収益差になっています。

Btw I believe we have a mostly wrong framing of what could be done in Europe. Italy's Leonardo supercomputer datacenter alone plus Swiss National Supercomputing Centre has more than enough compute to train a very large LLM. It's not something impossible, also there is not magic recipe: it's just scaling, every smart team with the GPUs is doing it. People that fatally believe it is not something within reach are wrong.

X収益化を頑張ってる人に「インプ稼ぎやめろ」とか言ってる人いるけど、不正じゃないなら何の問題もないんよ。 詐欺とか、デマとか、人を傷つける行為で金を稼いでるなら批判されても仕方ない。でも、普通に投稿して、見られて、収益が発生してるだけなら、それはただの成果報酬でしかない。 むしろ「収益化＝悪」みたいに言ってるアカウント、だいたい裏アカで誹謗中傷してたりするんよね。自分は匿名で人を殴っておいて、表で頑張ってる人間には「金を稼ぐな」とか言うの、マジでどの口が言ってるんだよ💢 不正してない人より、匿名で他人の足を引っ張ってるお前ら裏アカのほうが、よっぽどXにいらんのよ。

「W杯で浮かれてる奴らに月額980円のプランを用意して、解約不可にして2万6000円むしり取りましょう！目立たないように年間契約だと書いておけば、契約を盾に断れるから丸儲けです！」 という提案が何重ものチェックを通って実現する会社、あまりにも怖すぎる。ビックモーター以来の狂気を感じる

ちょっと聞いてみたいです。 もし今、 ✅ パソコン1台
✅ AIツール利用可
✅ 1日90分 という条件で、 「1年以内に月1万円を稼げ」 と言われたら、あなたなら何をしますか？ ブログ？
SNS運用？
動画制作？
デザイン？
プログラミング？ 私はAIを活用したアフィリエイトに挑戦中ですが、他の選択肢も気になっています。 ぜひ教えてください👇 📡 清水谷放送局