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「AIにギュられる」前に、自分のコードの価値を問い直す
「2040年に文系人材が80万人余る」という予測記事を読んで、エンジニアとしての自分の価値はどこにあるか考えた話。
ゲームUIから学ぶ、LLMへの指示設計の話
発売2日で100万本突破のPRAGMATAを読んで、LLMのsystem prompt設計と構造が似てると気づいた話。
AIの「評価スコア」を信じすぎていないか
アラビア語AIの検証プロジェクトを読んで気づいた。52,000サンプルを検証したら広く使われるベンチマークにも系統的な誤りがあった。自社のAIツール選定、スコアの裏側を聞けているか？
Claudeのシステムプロンプト変更から読む、LLM設計の方向性
Claude Opus 4.7のシステムプロンプト差分から、ツール設計・エージェント挙動・プロンプト管理の実務的な示唆を読み解く。
AIに仕事を取られる前に、自分が消える話をしようと思う
MidjourneyやAdobe Fireflyを使い始めて2年。「使わないと負ける、でも全部任せると自分が消える」というジレンマを正直に書いた。
生物学専用LLM「GPT-Rosalind」から学ぶ、ドメイン特化APIの設計思想
OpenAIが生物学専用LLM「GPT-Rosalind」を発表。50ワークフロー特化の設計思想は、自分のLLM活用コードへの問い直しになった。
AIに「乗れ」と言われても、ハンドルは手放せない
オランダでテスラのFSDが承認されたニュースを読んで、AIデザインツールと向き合う自分の話と重なった。「任せる」と「委ねる」は全然ちがう。
AIは「下請け」より「話し相手」にすると化ける
AIを「下請け」にすると成果が出ない。採用もセールスも、AIを「話し相手」にした瞬間にアウトプットの質が変わった話。
AIに「自分の型」を覚えさせたら、何かが変わった話
ChatGPTのスキル機能を知って、「AIに自分が消される」という感覚の正体が少し見えてきた気がした。型を持っている人こそ、AIをうまく使える。
カスタムGPTは「勝てる情報源」になるか？
OpenAIがカスタムGPTの活用法を公開。投資家目線で読むと、情報処理の武器化とAI関連銘柄の読み方が見えてくる。
AIの基本を経営陣に説明できるか、自分に問い直した話
ChatGPTの仕組みを「経営陣に説明できるか」と自問したら、意外と答えられなかった。LLMの基本を整理したら、稟議の通し方も変わりそうだ。
生成AIの「仕組み」を知ると、顧問先への説明が変わった
「エンジニアなら知っておきたい生成AIのキホン」を読んで、顧問先への説明が変わった。助成金書類・採用書類への活かし方を社労士目線で考えた。