AIを使うと仕事の質は上がります。でも、使っている人自身は本当に成長しているのでしょうか。 タイトル: Does better work always mean better workers? URL: Google Researchが133人の特許弁護士を対象に3ヶ月間のフィールド実験を行い、AI支援が「仕事の質」と「専門家としての判断力」に与える影響を検証しました。 注目ポイント1 📈 仕事の質は全員上がる AI利用下での特許起草タスクは、10日後に0.34標準偏差、90日後には0.38標準偏差の品質向上が確認されました。ジュニア弁護士は作業時間も対照群より18分短縮しています。 注目ポイント2 ⚖️ AIを外すと経験で差が出る 90日後にAIなしで特許クレームを査読させたところ、経験7年以上のシニア弁護士は0.45標準偏差もスコアが伸びました。一方、経験の浅いジュニア弁護士は平均的な伸びがなく、点数の良い人とそうでない人に分かれてしまいました。 注目ポイント3 🔍 「直す」か「言い換える」かの差 ジュニア弁護士は冒頭から順番に表面的な言葉の修正に時間を使い、欠陥を指摘しても実際の修正には踏み込めていませんでした。シニア弁護士はAIを論理の監査役として使い、クレームを根本から組み直していました。 「良い仕事」と「成長する人」は必ずしも同じではない、という事実を突きつける結果です。 #AI人材育成# #ナレッジワーク#

【強い】と自覚しているひとは数えきれないほどいます 【強い】と思えるのは自身が対戦した経験によるところが大きいのですが 果たしてその経験の質がどれほどのものなのかは分かりにくくて 【強い】と思うことはいいことですが自身より【強い】ひとがいることも忘れないように

オーストラリア政府招請による超党派代表団（人選は各党）での訪問３日目。この日は終日首都キャンベラの国会議事堂内。 上院・下院両方のクエスチョンタイムを傍聴。上院では我々代表団を議長から紹介していただく。議員の質問が２分か１分か３０秒、答弁が１分か３０秒で、極めて時間厳守で、テンポよく展開。 他方、上院では、野党等からヤジや不規則発言も時々あり、議長から「Order！Order！（静粛に／秩序を守りなさい）」と厳格に求める場面もありました。議事堂の売店に売っていた歴代議長に関する本が「Order！Order！」というタイトルになっていたので、議会の名物なのかもしれません。 貿易大臣を兼ねる上院の与党重鎮のドン・ファレル議員との面談では、CPTPP拡大に向けた日豪協力、LNGや重要鉱物開発等に関する意見交換。 安全保障政策の専門家で現在「影の国防大臣」である野党ジェームス・パターソン上院議員との面談では、我が国でも法制度が必要な外国干渉や影響力工作に関するオーストラリアの現状、サイバーセキュリティ対策における日豪協力、対中政策について極めて有意義な議論。 昼は、日本をはじめ国際活動を行うオーストラリア政治交流評議会に所属する議員で、日本にプログラムでの派遣経験のある議員らといわゆる議員食堂で昼食懇談。 リーダーをつとめるブロックマン上院議員から、私が１５日に誕生日を迎えたので、サプライズでお祝いのデザートを出していただき、大変感動しました。 ちょうど城内大臣が近くのテーブルで昼食会談をされていましたので、お会いすることができました。 この日は、その他、スー・ラインズ上院議長、国民党、緑の党との意見交換も行いました。 夜は、パースに移動。キャンベラからパースは国内ですが飛行機で所要４時間、時差も２時間あります。

『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。

#自由民主先出し# 📌【#沖縄県知事選】##古謝げんた# 氏を推薦8月27日告示 9月13日投開票 わが党は8月27日告示の沖縄県知事選に古謝げんた氏を推薦しました。沖縄出身の古謝氏はこれまで那覇市副市長として約31万人の那覇市民の生活を支える政策を遂行し、国家公務員としても沖縄振興に深く携わってきました。新しい沖縄県政を切り開くには、ただ無為無策に声を上げ国との対立と分断を繰り返すだけでは何も変わりません。誰よりも故郷を思い、自治体と国での経験を生かし、国と連携、交渉することができる古謝氏だからこそ、国政と県民のかけ橋となり、県政を前に進める実力があります。古謝氏は「つながる県政」で新しい沖縄の未来を県民と共に作る決意です。わが党は沖縄の新しいリーダー誕生へ全力を挙げます。 新しい沖縄の未来を 「誰もが挑戦できる沖縄を作りたい」。古謝氏が8月14日の政策発表会で語った、20年前から故郷沖縄に抱いた志であり、今回の知事選挑戦の原点です。 沖縄で生まれ育った古謝氏は東京大学に進学後、東京大学沖縄県人会を立ち上げ、沖縄出身者と交流し、沖縄から離れても常に故郷に思いを馳せてきました。交流する中で働く場所や挑戦できる環境がないために帰郷を諦める仲間の姿を目の当たりにし、「誰もが挑戦できる環境があれば、沖縄はもっと面白くなる。それを本気で創れるのは、県政ではないか」と考え、この志を現実にする力を蓄えるため、総務省に入省。古謝氏は国の制度や予算を学び、沖縄振興に深く携わってきました。長崎県庁では財政課長等を歴任し、地方行政の最前線に立ってきました。 令和4年12月に那覇市副市長に就任。崇元寺跡保存整備促進、こども家庭センターなはの開設、那覇市立病院の建て替え、なはし社会地域課題解決型企業支援事業等、多くの実績を重ねてきたほか、副市長として初の産後パパ育休を取得しました。沖縄の声をダイレクトに国政に伝え、県民の声を反映する力に加えて、子供を育てる当事者としての視点は古謝氏ならではのものです。 数値目標を示しスピード感で県政進める 古謝氏は県内41市町村全てに足を運び、県民と対話を重ねてきました。低い1人当たりの県民所得や、第3次産業に依存して低迷する労働生産性、減り続ける道路や学校等への国からのハード交付金といった苦しい沖縄の現状に直面しました。古謝氏は沖縄の厳しい実情から脱し、前に進めるため、具体的な数値目標を盛り込んだ3つの政策を掲げました。1つ目は「手取りを2倍!」。社会保険料の引き下げや教育費等の無償化、既存産業の高付加価値化等を図り、1人当たりの県民所得を現在の231.5万円から2倍以上の500万円に増やします。2つ目は「子育て支援を2倍!」。保育料、教育費、給食費、出産費用、妊婦検診費用の無償化、子供の貧困対策等によって、子育て予算を現在の552億円から約2倍の1000億円に増やします。3つ目は「観光消費を2倍!」。観光の「量」に加えて「質」の向上と、アジア諸国との航空直通路線を誘致し、1人当たりの観光単価を上げることによって、観光収入を現在の1兆747億円から約2倍の2兆円に増やすことを約束します。 古謝氏はさらに細分化した120の政策も打ち出しました。観光・健康・環境・海洋・起業の「新5K経済」の振興で沖縄に稼ぐ経済を創出し県民の所得を向上させます。県政史上最も対話するリーダーを目指すため、「やんばる知事室」「宮古知事室」「八重山知事室」を設置し、地域の実情に応じた幅広い県民の声を取り入れる環境を整備。沖縄振興と基地負担軽減を政府全体の最優先課題として位置付けるため、「沖縄政策協議会」を早期に再開することを掲げました。沖縄が直面する課題に現実的に向き合い、国と県、国民をつなぎ、対話で沖縄の声を形にする県政でスピード感ある政策実行に踏み出す意気込みです。 @GentaKoja #ニュース#

エージェントのモデルをアップグレードした翌日、なぜか回答の質が静かに落ちている。そんな経験はないでしょうか。 多くのチームは、モデルの入れ替えを「ただの差し替え」だと考えがちです。しかしエージェントが蓄積してきたメモリは、古いモデルの癖や解釈のクセを前提に書かれています。新しいモデルがそのメモリを引き継いだ瞬間、性能はテストに気づかれないまま劣化してしまうことがあります。 そこで研究者たちは、生履歴・RAG・モデル圧縮ノート・固定スキーマの知識グラフという4つのメモリ形式を、実際にモデルを入れ替えて比較しました。結果は形式によって驚くほど異なります。固定スキーマの知識グラフはモデルを替えてもほぼ無傷（変化わずか±0.0004ポイント）だった一方、圧縮ノートは書き手と読み手の組み合わせ次第で最大13.28ポイントも劣化し、埋め込みを中途半端に移行すると得られるはずの改善の58%を静かに失うことも判明しました。 Does Your Agent's Memory Survive a Model Upgrade? A Controlled Study of Memory Portability モデルのアップグレードは、もはや単なる差し替えではなく「メモリの移行プロジェクト」として扱うべき時代が来ているのかもしれません。 #AIエージェント# #メモリ管理#

関係値や信頼や愛を築き上げるのは 時間が必要だと思ってた私に 時間や期間じゃなく想いと熱量だって 教えてくれた人がいた。 大人になると時間は早く感じるけど 沢山経験して時間の質は重くなる。 だからこそ今はそれが分かる。 数年前ですらもう完全に大人になった 気がして全てを知った気でいたけど まだまだ学ぶことだらけな人生です。

TL;DR 実際の顧客対応エンジニアが経験する「曖昧な要求」「隠れた制約」「的外れな依頼」を再現したベンチマークFDE-Gymが登場しました。最強モデルでも95タスク中15%しか解決できず、弱いモデルは何もしないより悪い結果を出すことが分かりました。 タイトル: FDE-Gym: The Last Mile of AI Delivery URL: ポイント 🎯 18業界・20シナリオ・95タスクを、要求の明確さを4段階(ルール提示済み〜的外れな依頼)に分けて評価します 📉 最高性能のClaude Opus 5.5でもスコアは0.56、「解決」とみなせるタスクは95件中14件(15%)のみです 🧩 最大のボトルネックは「隠れた制約の発見」。ルールを与えられれば0.82取れるのに、自分で探させると0.28も急落します ⚠️ 弱いモデル(Claude Haiku 4.5など)は95タスク中79件でベースライン(何もしない)より悪い結果になりました 💸 顧客への質問には「接触コスト」がかかる設計で、質問しすぎるエージェントはスコアを0.14〜0.22失います 📊 他のベンチマーク(Terminal-Bench等)で88〜90%の成功率を出すモデルでも、FDE-Gymでは0.19〜0.56に沈みます コストや会話量と最終スコアに相関がないという結果は、「頑張って動く」ことと「顧客の数字を実際に改善する」ことの間に大きな断絶があることを物語っていると思います。 #AIエージェント# #ベンチマーク#