フットワーク（行動）さえよければヘッドワーク（情報）やネットワーク（人脈）はどうとでもなるそうです。 永ちゃんはタレントワーク（才能）を引っ提げフットワークで頂点に駆け上がった人🎵

脈なしの異性に時間を使うよりも新しい人に切り替えた方が後々の幸福度が高いという統計が存在するので、脈が無いと感じたらすぐ次に切り替えた方が良いと強く主張する右に立つ男性が、それでも脈なしの相手に連絡を取る理由があまりにも深すぎたので是非聞いてほしい。

女の子が脈ありか判断する方法は… 「横腹を指でつつく」 反応が自然な笑顔や照れながら「やだぁー」だったら脈あり！！ 笑顔が不自然、体の距離を離されたら脈なし。反射的に、潜在意識が現れるって モテモテ外国人が言ってました。

【全景式解析西藏吉隆泥石流 中尼邊境究竟發生了什麼？】8月26日上午，因尼泊爾一側發生泥石流災害，造成西藏日喀則市吉隆縣吉隆口岸重大人員傷亡、失聯。中尼邊境到底發生了什麼？看似只是泥石流，源頭卻是一場突如其來的冰岩崩，這場災害為何難以預警？吉隆口岸為何受衝擊尤為猛烈？救援又為何如此艱難？這條7分鐘的視頻，帶你從源頭冰川、吉隆口岸，一路追到尼泊爾下游百餘公里，看清這場災害的來龍去脈。（來源：CGTN記者團）

検察官の不祥事が、個人の問題では済まなくなっている🤔下手人田渕の「検察官は人生を狂わせる権力を持っているんだよ！」などの狂人の発言は、供述を引き出すことを最優先する姿勢が脈々と残っていて、これは冤罪事件で繰り返し批判されてきた。プレサンス事件、松橋事件、福井女子中学生事件、大川原化工機事件などにも共通する組織文化🤔検察は、冤罪救済より組織防衛自己保身を優先している極悪人の巣窟。女性検事への性暴力問題、不適切男女関係疑惑など、不祥事が起きても内部で自浄作用ができない。なんとも情けない受験脳しかないおりこうちゃん検察官連中だよな😮‍💨 社説：相次ぐ検察不祥事　組織の抜本改革が不可欠だ(京都新聞) #Yahooニュース#

自信があるわけじゃない、が確信がある。努力はすべてを報わない、が勇気を与えてくれる。 いつしか沢山の人の運命の交差の中心で自分を感じることができたらそこには光が射しているだろうか？ 脈打つ鼓動の指し示す先には、きっとあなたの役割があって、それは生き方次第でどんどん進化していくだろう

『なぜコーディングエージェントはこんなに賢くないのか？』 寝る前にAIへ仕事を任せたら、Gitのブランチ名を聞くために2分で止まり、そのまま朝まで待っていた。モデルは賢くなっているのに、作業の進め方や人への確認が足を引っ張る。この記事は、モデルをコードや実行環境につなぐエージェント側の設計を批判している。 これ、人に仕事を任せるときにもよくある話だと思う。作業ができることと、必要な判断をしながら仕事を進められることは違う。AIも、コードを書く能力だけでなく、どこまで自分で決めて、何を相談するかまで含めて考える必要がある。 以下、詳細です。 ・タスクの進行管理 OpenCodeが機能追加を10個のタスクに分けても、並行して進められるものまで順番に実行していたという。Claude Codeでも、テストの待ち時間を使わず、終了後にコミットメッセージの準備を始める例があった。タスクを分けるだけでは、待ち時間や依存関係を踏まえた進行管理にはならない。 ・モデルへの仕事の割り振り 単純作業には安く速いモデル、難しい判断には高性能なモデルを使いたい。しかし、著者の経験では、その切り替えを人が細かく管理する必要がある。割り振る手間を避けるため、結局すべてを高性能なモデルへ任せてしまう。 ・人が理解できる計画 細かな設計判断が脈絡なく並び、全体像をつかめない計画が出てくる。著者は読むのが苦痛になり、確認せず実装へ進ませるようになったという。人にレビューしてもらうなら、概要から詳細へ説明し、画面案や図も使って理解を助けてほしいという指摘だ。 ・確認で止まる条件と、自分の機能の把握 ブランチ名のような小さな判断でも止まり、人の回答を待ち続ける。また、自分自身の使い方を聞かれても、動作中のバージョンと一致するか分からない情報をネットで探す。著者は、不在時にも作業を進める機能や、自分の機能を把握するための情報を求めている。 ・アクセスを制限する実行環境 著者は、読まないよう指示した秘密情報をエージェントに読み取られ、モデル提供元へ送られた経験を報告している。求めているのは、文章でのお願いに頼らず、OSの機能でファイルや通信へのアクセスを制限すること。自分でも隔離環境を作り、触れられる範囲を限定している。 ・標準機能としての使いやすさ 大量のSkillsや複雑な設定を追加すれば解決する、という話ではない。著者が問うのは、導入した状態でどこまで安心して任せられるかだ。派手なデモやベンチマークが優先され、開発者の時間や安全性への投資が不足しているのではないか、と仮説を述べている。 特に気になったのは、計画の読みにくさが、人が確認を省く原因になっている点だ。「人が確認する」という工程を置いても、説明が分かりにくかったり、細かな確認が多すぎたりすれば、確認する側が疲れてしまう。 この記事は一人の開発者の経験と提言であり、各ツールの性能を体系的に比較したものではない。それでも、生成したコードの質に加えて、人が理解し、判断し、任せるためにどれだけ手間がかかるかを見る視点は大事だと思う。

SaaStr 「エンタープライズAIの現実」 ■ ダッシュボードの死とセルフサービス分析 全てのフォーチュン500企業がAI推進を命じた結果、トークン消費だけが肥大化し価値が見えないAIスプロールが起きている。これに伴い従来のBIダッシュボードは完全に死を迎え、自然言語で直接対話するセルフサービス型分析が台頭している。実際に大手自動車メーカーでは、7万人もの非技術職ユーザーを直接オンボーディングする大規模なデータ活用改革を断行した。彼らは社内データにプレーンテキストで直接クエリを投げ、データアナリストの承認を待つことなく即座に回答を得ている。組織内のデータ流通におけるボトルネックを取り除くことこそが、現場の意思決定スピードを数日から数分へと劇的に引き上げる。 ■ データではなくコンテキスト（セマンティックレイヤー）の壁 多くのエンタープライズ企業でAIエージェントが失敗に終わるのは、データやモデルの質ではなく、運用のためのコンテキスト（文脈）が足りないからだ。自社の地域定義や会計年度、売上計上ルールなどを体系化したセマンティックレイヤーがなければ、AIは正確な意思決定を行えない。膨大なデータが単にデータベースに蓄積されていることと、そのビジネス的な意味が機械可読な形で定義されていることは全く別物である。企業はビジネス用語の標準的な解釈を定義する「オントロジー」を、あらかじめ機械にインプットしておかなければならない。独自のセマンティックな語彙集を盤石に整備することだけが、AIが妄想することなく真に信頼に足る出力を返すための唯一の手段である。 ■ 30日以内のレガシーシステム移行革命 かつて数年がかりで巨額のコストを要した企業のレガシーシステム移行が、LLMの導入によって劇的に高速化している。Databricksでは、コードの解析やデータモデルの変換、さらには移行前後の完全な整合性検証にLLMを活用している。この仕組みにより、これまで数年を要したエンタープライズ規模 of システム移行をわずか30日以内で完了させる体制を構築した。従来支払われていた数年間の巨額なコンサル費用と時間ロスが、実質的にゼロに近い水準まで削減される。移行コストの劇的な低廉化は、企業の近代的なテクノロジースタックへの移行ハードルを完全に消し去っている。 ■ 24ヶ月以内に崩壊するソフトウェア独占 システム移行や開発のコストが極限まで低下したことにより、今後24ヶ月以内に既存のエンタープライズ向けソフトウェアの独占構造は崩壊する。巨額のサンクコストや移行障壁に守られていた業界の大手 incumbent も、安価なAIネイティブ競合の出現により強烈な価格破壊プレッシャーに晒される。ユーザー企業は特定の高価で不便なシステムを使い続ける客観的な理由を完全に失うことになる。これにより、自社のニーズに最も合致した最新の競合製品へ容易に乗り換える動きが世界的に加速する。自社独自の顧客データや固有のコンテキストで強固な差別化を構築できないSaaSは、この価格破壊の波を乗り越えられない。 ■ 危険な「曖昧な中間」を避ける予算選別 企業のIT予算は「純粋なAI予算」と「従来のソフトウェア予算」の二極化が進んでおり、自社製品がどちらの枠にいるかを見極める必要がある。ここで最も危険なのは、どちらの予算枠からも真っ先に削減される「曖昧な中間（マキシー・ミドル）」に位置する製品である。自社プロダクトが現場の作業を10倍自動化する本物のAI兵器なのか、それとも従来のワークフロー管理ツールに過ぎないのかを徹底的に峻別すべきだ。企業はただのAI機能のアドオンに留まらず、顧客に対して具体的かつ明確なコスト削減や業務時間の短縮といった実数値を証明しなければならない。顧客のAI予算を確実に獲得するためのポジショニングの再設計と、価値提案の刷新こそが全B2Bベンダーに今求められている。