「セックス・ピストルズ 破壊の設計図」監督が語るグレン・マトロックの人となり #セックス・ピストルズ# #破壊の設計図#

ピストルズがシャウト中のフレディ・マーキュリーと遭遇、レコーディング秘話収めた映像解禁 バイきんぐ小峠英二、Hi-STANDARD難波章浩、ザ・クロマニヨンズ真島昌利らのコメントも #セックス・ピストルズ# #破壊の設計図#

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。

# OpenAI Agent SDKの便利で実践的な使い方 🌍 危険な操作にはブレーキを！ Human-in-the-loopの承認フローを使えば、エージェントが破壊的なアクションを実行する前に人間の確認を挟むことができます。 📌 タイトル：Human-in-the-loop 🔗 URL： 🧩 概要 OpenAI Agent SDKのHuman-in-the-loop機能は、特定のツール呼び出しに承認ステップを追加します。`needs_approval=True`で全呼び出しを承認対象にしたり、関数ベースで条件付き承認にしたりできます。中断された実行は`to_state()`で状態を保存し、承認/却下後に` state)`で再開できます。 🛠 使い方 `@tool(needs_approval=True)` を付けた `cancel_order(order_id: int)` は全呼び出しで承認が必要です。条件付き承認は `async def requires_review(_ctx, params, _call_id) -> bool` という非同期関数を定義し、`params.get("subject", "").lower()` に `"refund"` が含まれる場合のみ `True` を返します。`@tool(needs_approval=requires_review)` で `send_email` に適用します。`Agent(name="support", tools=[cancel_order, send_email])` を定義し、`result = await "注文12345をキャンセルして")` で実行します。`result.interruptions` がある場合、各 `interruption` の ` と `interruption.arguments` を表示し、`state = で状態を保存します。人間が承認すれば `state.approve(interruption)`、却下すれば `state.reject(interruption, rejection_message="この操作は許可されていません")` を呼び、`await state)` で再開します。 実行（run）内でポリシーを固定するには、`state.approve(interruption, always_approve=True)` で以降同じツールを自動承認、`state.reject(interruption, always_reject=True)` で自動却下にできます。また、`RunConfig(tool_error_formatter=format_rejection)` のように `ToolErrorFormatterArgs` を受け取る関数（`args.kind == "approval_rejected"` を判定）を渡して、却下時のメッセージをカスタマイズすることも可能です。 🏗 実践的な使い方 本番環境では、破壊的な操作（注文キャンセル、本番DBの削除、返金メール送信など）に`needs_approval=True`を設定するのが基本です。しかし全てのツール呼び出しに承認を求めるとユーザー体験が悪化するため、関数ベースの条件付き承認が実践的です。 例えば、メール送信ツールは件名に「返金」「解約」が含まれる場合のみ承認を要求し、通常の確認メールは自動承認にするといった設計が可能です。 `interruptions`で中断された実行は`to_state()`で状態をシリアライズし、後から` state)`で再開できます。これにより、SlackやWebフォームで承認UIを構築し、非同期に承認/却下を処理できます。 `always_approve=True`/`always_reject=True`は、その実行（run）内で同じツールへのポリシーを固定したい場合に使います。管理者向けのバッチ承認に便利です。 `rejection_message`をカスタマイズすることで、エージェントに却下理由を伝え、代替アクションを提案させることができます。 💡 ユースケース 🛒 ECサイトの注文キャンセル・返金処理の承認 🗄️ 本番データベースへの破壊的クエリ（DELETE/DROP）の承認 📧 顧客への返金・解約メール送信前の確認 💰 一定金額以上の決済処理の承認 ⚠️ 注意点 - `to_state()`で保存した状態にはコンテキスト情報が含まれるため、機密データの取り扱いに注意してください - `always_approve=True`による決定はその実行（run）の残りに適用され、`to_string()`/`from_string()`によるシリアライズをまたいで保持されます。永続的なポリシーはアプリケーション側で管理してください - 条件付き承認関数は `async def(ctx, params, call_id) -> bool` という非同期関数として呼ばれます。重い処理を入れないでください ✨ 適切な承認フローを設計することで、エージェントの自律性と安全性のバランスを取り、本番環境でも安心して運用できます！ #OpenAIAgentSDK# #AIAgent#

# Codexの機能と実践的な使い方 🤖 「ターミナルに張り付かず、Codexを丸ごとパイプの一部として扱いたい」——そんな願いを叶えるのが非対話モードです。CIやスクリプトにそのまま組み込めます。 🏷️ タイトル: `codex exec` 🔗 URL: 📘 概要 `codex exec` は、対話UIを起動せずにCodexをワンショットで走らせるためのコマンドです。プロンプトを1つの引数として渡すと、エージェントが作業し、最終メッセージだけを標準出力に返します。CIパイプライン、pre-commitフック、シェルの一連の処理に組み込むことを前提に設計されています。 ⚙️ 機能の説明 進捗ログは標準エラー出力(stderr)へ、最終的なエージェントの回答だけが標準出力(stdout)へ流れます。これによりパイプやリダイレクトと素直に組み合わせられます。主なフラグは次の通りです。 ・`--sandbox`: `read-only`(既定)/`workspace-write`(編集許可)/`danger-full-access`(全アクセス)で権限を制御します。 ・`--ask-for-approval never`: 承認プロンプトを完全に抑止し無人実行にします。 ・`--json`: すべてのイベントをJSON Lines形式でストリーム出力します(`thread.started`、`turn.started`、`item.completed`、`turn.completed` など)。 ・`-o/--output-last-message `: 最終メッセージをファイルに書き出します。 ・`--output-schema `: JSON Schemaに従った構造化出力を強制します。 ・`-C/--cd `: 実行前に作業ディレクトリを変更します。 ・`--skip-git-repo-check`: Gitリポジトリ必須の制約を外します(破壊的変更防止のため通常は必須)。 ・`--ephemeral`: セッションファイルをディスクに残しません。 🛠️ 実践的な使い方 標準入力(stdin)と組み合わせると強力です。例えば `npm test 2>&1 | codex exec "失敗したテストを要約し最小限の修正を提案して"` のようにテスト出力を渡し、結果を `tee` でファイルに残せます。 構造化出力を使えば機械可読なメタデータを安定して取り出せます。`--output-schema` でスキーマを指定し、`-o` で結果ファイルを書き出します。 セッションを継いで多段処理にもできます。一度レビューさせたあと `codex exec resume --last "見つけた問題を修正して"` で続きを実行します。 💡 ユースケース CI失敗をトリガに読み取り専用でパッチ案を生成し、別ジョブで書き込み権限を持たせてPR化する、といった分業が定番です。ログ末尾を渡して原因分析を `analysis.md` に残す運用にも向きます。 ⚠️ 注意点 未信頼コードをチェックアウトするワークフローでは、APIキーをジョブ全体の環境変数に晒さないでください。GitHubでは公式のCodex GitHub Actionの利用が推奨です。`--full-auto` は非推奨で、代わりに `--sandbox workspace-write` を使います。`required = true` のMCPサーバーが起動失敗すると `codex exec` はエラー終了します。自動化では常に最小権限のサンドボックスを選びましょう。 #Codex# #CI#

”破壊の暴君(デストロイ)”の二つ名を持つ、魔王ミリム・ナーヴァだぞ！ 🌸コスプレ/cosplay🌸 ・転生したらスライムだった件 ・ミリムナーヴァ 📸@4g63Evo5 #アコスタ池袋#

破壊の暴君魔王ミリム・ナーヴァです! 屋上います! #転スラ# #転生したらスライムだった件# #ミリム# #魔王ミリム# #c95# #C95コスプレ# #コスプレ# #cosplayer# #C95コス# #C95COS# #冬コミ２日目# #冬コミケ2018#

ミュージカル「 #チェーザレ# 破壊の創造者」を観劇しました😊✨迫力凄かった、、音が心地よくて素敵でした。再来月はあそこのステージに私もいるんだと思うと身が引き締まる思いです。 『大逆転！大江戸桜誉賑』のチラシを手に取ってくださってる方がいて嬉しかったです✨　#大江戸誉賑　##明治座#