自動化は、動いてる時より「壊れた時」が問題です。 無音で止まって、気づいた頃には手遅れ。これがいちばん怖い不発弾。 だから、検知の番人をセットで付けます。 ・成功も通知：「動いた」を毎回どこかに残す（来なければ異常） ・失敗は即アラート：止まったら、すぐ自分に飛ぶように ・最後は人の目：週1で、結果をざっと見る時間を取る 自動化のゴールは「放置」じゃなく「検知できる放置」。 番人のいない自動化は、時限式の地雷です。

自動化するほど自動にするタスクないんよな メールとかも最低限なので、アマゾンやらGoogleやらじゃらんからのメールのが多いくらい 効率求めてる人ってそもそものところが出来てないような

事業を自動化する時、何でも自分でマニュアルを作ろうとしてはいけない。すでに自動化されているツールやNotionのシステムをそのまま買ってきて、自分の生活をツールの形にハメ込む方が10倍早い。既存の優秀なフレームワークを使い回すだけで、自分の稼働時間は一瞬で半分になる。

［勝手に自動化］ChatGPT Computer Historyってアリ？我々はどこまでゆだねていいのか？ Podcast更新 ChatGPTが勝手にあなたの操作履歴を学習し始めた——「Computer History」機能が静かに始動している Claude Code, Codex, Cursorが同時多発的に走り続ける時代、判断の総量は増え続ける一方、人間のチェック力は追いついていない ・【確認疲れパラドックス】人間1000人実験でAIは9割正確、人間のチェックは9割見落とし——皮肉にも「お任せ」の方が安全という逆転現象 ・【油断の構造】100回成功したら101回目も大丈夫と錯覚する心理——判断精度はむしろ回数を重ねるごとに劣化する ・【スキル化とスケジュール化】日々の操作履歴から自動化候補を提案、毎朝9時の自動実行までパッケージ化——習慣が資産になる設計 ・【ローカルAI回帰】クラウド送信への抵抗感が、ローカル完結×構造化データという新潮流を生む——学習しやすい時系列ログという副産物 ・【委任すべきは判断か意思か】タスク実行は委ねてよい、しかし「何をするか」を決める意思まで委ねると、その判断力自体が学習され尽くして自分の価値が下がる——ここに一線がある @pop_ikeda

ドット絵工場自動化シム『サンダストリー』早期アクセス版リリースから4日で1800以上のレビューのうち「圧倒的に好評」を獲得 ベルトコンベア、ポンプ、配管などを駆使して生産ラインを組み、自動化を駆使して工場を発展。資源を求めて核まで洞窟を掘り尽くす。

YouTubeリサーチを自動化している人へ 2026年6月から、Data APIのsearch.listは専用のクオータ枠へ移行しています。まず実行ログに「検索回数・取得件数・失敗時刻」の3列を追加してください。 検索だけが止まる原因を、動画取得の処理と切り分けられます。