#いいねの数だけやりたいコス上げるから興味あるのあったらそいつをふぁぼってくれ# コスプレするモチベにします！！！！モチベください！！！

ライブが終わってからの数日間、今まで生きてきた中で一番心安らかな時間を過ごしています。 不安もないし焦りもない。 それはあの日に全部出し切って全部やり切って、心から満足だって思える時間を過ごせたからだと思います。 あの日の奇跡のようにまぶしい瞬間は、私の心と体の余すことなく全部を満たしてくれました。 みんなと一緒に全力で声を張り上げて拳をあげて、泣いて笑って汗だくでファンデもアイラインも全部溶けて、私はずっとこういうきれいでも可愛くもない私をみんなに見てもらいたかったんだと思います。 受け入れてくれてありがとう☺️ 天使もえでいる時には周りの人たちが目の前の道を綺麗に舗装してくれて、そのレールの上を一生懸命に走ればいいだけだった。でもここから先の人生は私自身でレールを敷いて、私自身の望む速度で歩みを進めていきます。 AV女優としてデビューして過ごしたこれまでの日々は過去になるけどその事実がなくなることはないから、いつかそのことで悩んだり悔やんだりすることもあるかもしれません。でもそうやって悩んで悔やむ時間も含めて人生として受け入れて、自分が生きている証として大切に過ごしていこうと思ってます。 ていうか、どうなっていくんだろうなーてわくわくしながら生きていきます。 誰かに誇れる自分になんてならなくてもいいから、自分が生きることを許せる自分でいれたらそれでよくて、 今は毎日、明日のごはんのことを考えるのが幸せです。 お腹いっぱいになってまたみんなと一緒に笑いたくなったらひょこっと帰ってきたいと思ってます。 その時はまたおっきい声で「おかえり」「ただいま」って言い合おうね👏🏻 会えない間も出会ってくれたみんなの幸せを心から願っています。 改めて最高の11年間、そして最高のLIVEをありがとうございました！！！

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Claude Codeでそんなにトークンをガンガン使って何を作ってるんですか？とよく聞かれます。職種や部門ごとに作るべきものは様々ですが、マネジメントも含めて全員にオススメなのは「パーソナルエージェント」と「パーソナルナレッジベース」です。 パーソナルエージェントは自分の秘書のような存在で、毎朝モーニングブリーフィングとしてカレンダーの予定や未完了タスクや未読メールなどをピックアップして通知させたり、面接や会議、会食などの事前ブリーフィング資料をつくらせたり、日程調整をサポートさせたりします。 例えば会食だと、事前に同席する人の会社概要や直近のトピックス、その方の経歴や最新の発信、関心領域をDeep Researchにかけて調べたりしますよね。それをパーソナルエージェントが自動で実行するようにして、まとめたレポートを自分のみに権限設定したGoogleドキュメントに出力させて、Googleカレンダーの予定に添付させます。これはとっても便利。※もちろん、社内データを扱う場合はアクセス権限や保存先などのガバナンスをきちんと設計することが前提です スケジュール調整なら、自分の好みを教えこんだ予定調整をしてもらえます。細かな移動時間を考慮させたり、金曜日は集中したいからなるべく入れないとか、面接や登壇はパワーを使うのでその後の予定はなるべくソフトにするとか、スコアリングロジックを自分好みに作り込むと提案の精度がとてもよくなってきます。 候補日を複数仮で入れて、決まったら確定させて仮の候補日を消すなどの日程調整系サービスがやるようなこともSkillを作れば自在にやってくれます。これを作り込んでからはあまりによすぎて調整系サービスを使わなくなりました。 パーソナルナレッジベースは、自分に関連するコンテキストやデータをためておき、RAG的に自由に質問したり、Deep Research的にレポートをつくったり、ダッシュボードアプリをつくったり自在にできるようにするものです。 Gemini Notebook(旧NotebookLM)でも同じようなことはできますが、ノートブックごとのソースファイル数に制限があったり、自分独自のデータ取得・加工フローをつくりこめない、出力の動作ロジックがブラックボックスでカスタマイズできないなどの不便さもあり、自作すると手放せなくなります。 関連するデータをわかりやすくフォルダに分けてダウンロードしておくだけでも、最近のモデルはいい感じに解析・動作をしてくれますが、データが増えてくるとカオスになりがち。 オススメは、「メダリオンアーキテクチャ」を採用することです。メダリオンとはオリンピックのような金・銀・銅メダルに由来する意味ですが、データをとにかく溜め込むBronze層、データを解析・構造化・正規化して扱いやすい形に整えるSilver層、KPI化や集計・分析などを行うGold層の三層に分け、欲しいアウトプットを生成させます。 例えばBronzeには取得したPDFやメール、議事録などの原本をそのまま保存し、Silverでは人物・企業・会議などの単位に構造化・正規化。Goldでは用途に応じてKPI化や集計・分析したデータを保存し、それをもとにレポートやダッシュボードなどを生成する、といったイメージです。 データ分析基盤のとてもベーシックなアーキテクチャですが、これを使うだけでデータ量がかなり増えても破綻しにくくなります。Bronze層は取得したPDFやPPTX、XLSXなどのデータそのものを触らず保存しておくことで、Silver層のロジックを変えてもいつでも再生成できることがポイントです。 この二つを作り込んでいくと、どんどんと大規模になっていきAIレベルがガンガン上がっていくはず。開発を効率化するためにloop engineeringやgraph engineeringに近いことをやりたくなってきて、関連ツールを自作したりと連鎖が止まらなくなって、つくりたいものだらけになります。 kubellの社内では「CEO’s AI Boot Camp」と題して私がコンテンツを作成したClaude Codeワークショップを定期開催しています。そのコンテンツのメインが、今回ご紹介したパーソナルエージェントとパーソナルナレッジベース。 小さくつくるのはそこまで難しくないので、毎日の業務の中から少しずつ育てていけるのがポイントです。ぜひ、チャレンジしてみてください！

#いいねの数だけカメラマンが答える# メインはレイヤーだけどカメラもするので！ (乗っかって撮影写真まとめを✌︎( ᷇ᵕ ᷆ )✌︎)