「バンダイチャンネル」にサイバー攻撃をした15歳少年が逮捕されましたが、なんとChatGPTでプログラム作成したようです。これを才能と捉えてる人が一定数いるようで、危機感を覚えました。 生成AIが犯罪の敷居を下げてるだけで、倫理観がない人がこのような愚行に走っているだけです。 要するに、誰でも生成AI使えばこの様な事が出来てしまうことが、生成AIを取り巻く現状です。

企画でもなんでもないのですが、入力したキャラのX風SNSのアカウントが表示できるGPT画像生成用プロンプト良かったら使ってください☺️ イラスト1枚をアップして以下のプロンプトで生成してみてくださいね。 -------- 添付画像のキャラクターを分析し、 このキャラ本人が実際に使っていそうな 「SNSプロフィール画面（X風）」 を生成してください。 🔖 入力項目（ユーザーが入力する部分） キャラ名：【キャラ名】 読み方：【読み方】 職業・立場：【職業（例：高校生／OL／冒険者／魔法使い／アイドルなど）】 任意：性格・個性：【キャラの雰囲気や口調の方向性（例：明るい／おっとり／ツンデレ／人見知り など）】 ※性格欄は空欄でも構いません。 ※入力がある場合は、プロフィール文に“要素を抽出して短くアレンジ”して反映し、 　投稿文の口調・距離感・絵文字の癖にも反映してください。 ※性格欄の文章をそのままプロフィールに出さないこと。 🧩 生成する内容 ① プロフィール画面（X風UI） アイコン（参照画像の雰囲気を反映） ヘッダー画像（職業・世界観に合う“らしい”画像をAIが選ぶ） 表示名（キャラ名） ユーザーID（前半はそれっぽく、後半は「●」「×」「＊」「□」などでモザイク処理） 例：@ao_mo●●●●、@mio_ch×× プロフィール文（性格欄の内容を“短くアレンジ”して反映） 例：性格欄が「おっとりで優しい性格」→「おっとり気味ののんびり屋です🌿」 絵文字の使い方もキャラ性に合わせる フォロー数・フォロワー数（職業に応じて自然な数値） ② 固定ポスト（1件） キャラの“らしさ”が最も出る投稿。 ③ 直近の投稿（3〜5件） 性格欄の内容を 口調・語尾・絵文字・距離感 に反映 参照画像＋職業＋性格から読み取れる生活感・感情の癖を反映 「このキャラなら本当にこういう投稿しそう」な内容にする ④ キャラが投稿した画像（1〜2枚） キャラの性格・趣味・職業から自然に想像できる写真 自撮り／風景／食べ物／趣味の写真など 投稿文との相性も考慮 参照画像の雰囲気を壊さない範囲でAIが選ぶ ⑤ おすすめユーザー（3人程度） 表示名は 「ありそうでなさそうな架空の名前」 IDは前半だけ“それっぽく”、後半は必ず伏字でモザイク処理 プロフィール文は短く、キャラ性を感じる一言 実在ユーザーと一致しないようにする ⚠ 重要ルール（破綻防止＆安全性） 性格欄の文章をそのままプロフィールに出さない。 → 必ず“要素を抽出して短くアレンジ”する。 投稿文には性格欄の内容を反映してよい。 キャラ名の読み方は【読み方】欄を絶対に優先し、 一般的な読みに勝手に変換しないこと。 ID・おすすめユーザーIDは必ず伏字を含め、実在ユーザーと一致しないようにする。 テンプレ文禁止。キャラ固有の人格を最優先。 職業によって文体・生活感・投稿内容が変わるようにする。 顔と雰囲気は参照画像を維持。 アスペクト比 9:16。

特大IR発表🔥 【営業利益黒字】・【売上最大2.5億円】のAI企業を“わずか1,500万円”で完全子会社化‼️📈🚀 『売れるネット広告社グループ（9235）』は、先ほど12時にAIサービス開発・運営会社である「株式会社ライト」の100%完全子会社化（株式取得）を発表しました❗ これは私が陣頭指揮を執り、『売れるネット広告社グループ』が従来の「D2Cクラウドサービス企業」から「AIネイティブ企業」へと完全に進化するための、極めて強力かつ決定的な一手です。 まず、今回のディールの【異常なまでの費用対効果】に注目してください。 ライト社は、直近の決算でも【営業利益黒字】【売上最大2.5億円】をしっかりと計上している非常に優秀かつ堅実なAI企業です。この高いポテンシャルを持つ優良企業を、なんと【取得価額わずか1,500万円】という破格の条件で完全子会社としてグループに迎え入れます。これがいかに私たちの収益基盤拡大に直結する「大成功のM&A」であるか、皆様にはすぐにご理解いただけるはずです。 では、なぜライト社なのか❓ 最大の理由は、彼らが持つ「AI開発力と企業ナレッジの活用技術」が、私たちの進めるAI戦略と完璧なシナジーを生み出すからです。 これからの時代、企業の情報発信は「ChatGPTなどの生成AIにいかに正しく認識・評価されるか」が勝負を決める時代へと完全にシフトします。ライト社は、企業内に眠る「暗黙知」をAI資産へと転換する「Tacit Hub構想」を推進しています。 彼らの【現場知見を活用したAI開発・検証力】と、私たちがこれまで培ってきた【圧倒的なマーケティングノウハウ・強固な顧客基盤】を掛け合わせることで、当社が推進するAEO（AI検索最適化）支援や企業向けAI導入支援サービスの拡充が劇的に進みます。 私たちは単なる「D2Cクラウドサービス企業」で終わるつもりはなく、グループ一丸となって生成AI時代に特化した「次世代AIプラットフォーム」を構築します。 そして、投資家の皆様に最後にお伝えすべき【圧倒的な事実】があります。 今回のライト社の完全子会社化により、『売れるネット広告社グループ』にとって【今期M&A第5号】が完了となります❗ これにより、売れるネット広告社グループの2027年7月期の事業規模は一気に「2.3倍」へと拡大し、「売上43.8億円以上」のグループへと大飛躍を遂げます‼️📈🚀 私たちが見据えているのは目先の需給ではありません。この絶好のタイミングでのM&Aと事業規模の劇的なスケールアップは、AI関連事業を新たな成長ドライバーへと飛躍させ、中長期的な企業価値を爆発的に向上させるための確固たる証明です。 今後の『売れるネット広告社グループ』の快進撃に、どうか大いに期待してください。企業価値の最大化を実現してみせます❗ ▼本気のIR資料全文はこちらから必ずご一読ください❗ 加藤公一レオ 売れるネット広告社グループ株式会社（東証上場 証券コード9235） 創業者・取締役会長

ワンピース読んでない人間が言うのもなんだけど、今からワンピースを読もうという人っているのだろうか。正直、全く魅力を感じない。 まず何やってるか基本分からん。全体的にゴチャゴチャしすぎ。 生成AIを雑に叩いた時に出る絵が「余白を全て埋めてしまう」「人間らしい、力の抜いた場所、力を入れた場所という緩急がない」が一つの特徴だけど、それに近い印象を抱いてしまう。余白を恐れてるのかとにかく書き込んで、書き込んでるけどなんかゴチャゴチャしてるだけ。 そのコマ、そのシーンで何を見せたいのかがないと思う。 まあ、ジャンプがワンピースに求める立場としては、仕方ないんだろうなとは思うけども。超・長期連載による結果こうなってるんだろうね。 元々読んでない人が無駄に叩くのも良くないとは思う。

文部科学省の学校DXの仕事で、生成AIの研修講師を務めてきた。 なんとそこに、昔のゼミ生が2人もいた。こういうこともあるんだねえ。 卒業生の皆さん、生成AIの研修をしたい時、学校DXで講師を呼べると思いますので、管理職に聞いてみてください。 可能な限り行きますよ(^^)

# AIエージェントをエンタープライズシステムに組み込む意思決定ポイント # 自律 vs 決定論ワークフロー｜Autonomous vs Deterministic Workflow 🎯 ポイント エージェントに「自由に考えて動いて」と任せますか、それとも「この手順通りに実行して」と指示しますか？ 自律は柔軟だが予測不能、決定論は硬直だが監査可能。この分岐を副作用の可逆性と影響度で判断せず「なんとなく自律」で設計すると、不可逆な操作をエージェントの自律判断に委ねて取り返しのつかない事態を招きます🔑 📋 概要 自律型はエージェントが自由にステップを計画・実行するアプローチです。タスクのバリエーションが多く、事前にすべてのフローを定義するのが非現実的な場面で力を発揮します。情報検索・要約・分析など読み取り専用の操作が中心で、誤りがあっても容易に取り消し可能な場合に適しています。決定論ワークフローは事前定義されたフローに従わせるアプローチで、操作の副作用が不可逆または高影響（決済処理、契約変更、本番デプロイ、人事異動）な場合、そしてSOX / GDPR / 金融規制により監査証跡が必須な場合に選びます📊 🔍 意思決定のポイント 判断は副作用の有無と可逆性で行います： 副作用なし（読み取り専用）→ 自律で問題なし 副作用あり＋可逆 → 自律＋事後検証で対応可能 副作用あり＋不可逆 → 決定論＋事前承認が必須 規制要件あり → 決定論で監査証跡を確保 タスクの多様性も重要な判断材料です。パターンが固定的なら決定論で最適化し、多様で予測不能なら自律で柔軟に対応します。ただし自律でも、高リスク操作の前にHITL（Human-in-the-Loop）承認ゲートを挿入すれば安全性を確保できます⚡ 💡 要点と詳細 本番環境では純粋な自律も純粋な決定論も少なく、ハイブリッドが主流です： 自律で計画、決定論で実行：エージェントが自律的にタスクを分解・計画し、各ステップの実行は事前定義されたワークフロー（API呼び出しの順序・バリデーション・承認ゲート）に従います。計画の柔軟性と実行の安全性を両立する最も実用的なパターンです。 リスクレベルによる切り替え：読み取り操作は自律、書き込み操作は決定論ワークフローに自動ルーティング。二重トラック検証と組み合わせるのが定石です。 ServiceNowのインシデント対応を例にすると、原因調査は自律（ログ検索・仮説生成・検証を柔軟に実行）、復旧操作は決定論（定義済みのランブック手順に従う）という使い分けが理にかなっています。 監査証跡は全モードで記録してください。自律モードでも「なぜその操作をしたか」を追跡できる操作ログが不可欠です🔄 ⚖️ トレードオフ 不可逆な操作を自律に任せるリスクは計り知れません。Shopifyで数千商品の価格を一括変更する操作をエージェントの自律判断に委ねた結果、誤った価格設定で損害が発生するケースは現実に起こり得ます😰 一方、すべてを決定論にすると、情報検索や要約まで固定フローに閉じ込め、エージェントの柔軟性を完全に殺してしまいます。「AIエージェント」である意味がなくなり、従来のルールエンジンと何も変わりません。 ハイブリッドの境界が曖昧なのも危険です。自律と決定論の切り替え条件が明文化されていないと、開発者によって実装がバラつきます。操作のリスク分類を先に定義し、切り替え条件をコードで明文化しましょう⚠️ 🛠️ ユースケース ナレッジ検索＋ドキュメント編集：Notion / Confluenceでのナレッジ検索と情報要約は自律モード（読み取り専用、柔軟な探索が価値を生む）。ドキュメントの本番公開や共有範囲変更は決定論ワークフロー（承認ゲート＋監査ログ）📚 EC運営（Shopify）：商品情報の検索・分析は自律。在庫調整は決定論（変更量のバリデーション＋承認）。一括価格変更は決定論＋ドライラン必須（差分プレビュー→人間確認→実行）。同じエージェントでもリスクレベルで実行モデルを切り替えます🛒 インシデント対応（ServiceNow）：原因調査フェーズは自律（ログ検索→仮説立て→検証を柔軟に）。復旧フェーズは決定論（ランブック手順通り、各ステップに承認ゲート）。調査は自由に、実行は厳密に🔧 実践のコツ：「自律と決定論の境界」をリスク分類表として先に定義してください。各操作を「読み取り」「可逆書き込み」「不可逆書き込み」「金銭移動」に分類し、それぞれの実行モデルを決めておくのが安全な運用の出発点です💪 #AIエージェント# #エンタープライズアーキテクチャ#