最後の「君とどこかへ行きたい」の文字は ひろなが書いたのですが、MVに載ると聞いて100回以上書いて家族に聞きました…🥲 載ってるのみたらもっと練習したらよかったって後悔🥲

【朝から『明鏡』買って読んだら衝撃だった】 2023年4月に会社員を休み、フリーランスになって1年目のころ。右も左も分からぬ私が、初めて1件10万円ぐらいの大きな案件をいただいたのが、イケハヤさん @IHayato が運営するクリプトニンジャでのお仕事でした。 クリプトニンジャとLLACで活動してたらご縁がつながって、AIらぼが立ち上がり。翌年にはイケハヤさんと大阪リアルセミナーで対談させてもらって。 あのときの対談では「最高で会社員の月収の6倍」ってお話させてもらったのですが、気が付けば年収ベースで会社員の6倍になりました。 === なんで税金が払えなかった絶望フリーランスだった私が、なんとかここまで生き残れたか。 それが1mmずつ「マーケティング」を勉強したからなんですよね。 イケハヤさんが立ち上げた「明鏡」コミュニティにもすぐ入らせてもらって、ビデオポッドキャストの方向性やコンテンツ販売のアイディアをいただいて、自分の発信の影響力や売上の伸ばし方を学んできました。 ついこの間の2月、新しいBrainはClaude codeにしようかなーと思ってたけど、イケハヤさんの配信を聞いて「そうか今ならAntigravityなのか！」と方向性を切り替え→一撃150万円の売上になったり。 そんな最前線でずっとマーケットを切り拓いてるイケハヤさんのマーケティング教材の集大成『明鏡』が本日発売なんですね。 事前登録してたんですけど実はすでに販売中で、もう読めるなら読みたいなと思って買いました。 おそらく最速公開レビューかな？読んだ感想をお届けします！たぶん、迷ってる人もいると思うので。読んでみて。 === もちろんこの数十分で読み切れるような内容ではないのですが、ざっと読んだだけでも圧倒的です。すごい（語彙力） 言うなら「マーケティングという広大な世界を旅するための地図」ですね。 しかも観光スポット（リストマーケティングやローンチ）だけじゃなく、地元民しか知らない路地裏（トークン）まで載ってる。 さらにたくさんの写真（図解）付きで解説してくれているから、難しい概念の言葉や動きもわかりやすい。 そもそも「この世界の地形（マーケティングの全体像）はいったいどうなっているのか」という原理原則から話してくれているから、具体の話がすんなり頭に入る。 個人的にはコミュニティを運営しているので ・コミュニティとはという言葉の定義づけ ・必要な5つの要素 あたりは朝から3回熟読してます。 購入する前はWeb3関連の話が多いと初心者さんには難しいかなーと思っていたのですが、印象としては ・リストマーケティング ・ローンチの流れ ・企画の立て方 あたりの比重も高く、前述の通り「マーケティングとは」の話がものすごい分かりやすいので、初心者さんにもいいですね！ というよりもはや今回の超長期的『明鏡』マーケティングの裏側が読めるだけで、この価格のもとは取れてます。衝撃。ここを教えるだけで普通だと50万以上はする😇 === もういますぐ読みたい～という方は早く買っちゃったほうがいいですね。で、すぐにアフィリエイトで紹介しちゃう方がいいです。 おそらく2,000人以上の人が12時以降に紹介し始めるので、絶対埋もれます。 こういうのは先に紹介したもの勝ちですねっていう感覚も、イケハヤさんの配信聞いてたらなんとなく身につくようになりました。 すぐに買えるように、リプ欄に載せておきますね。無料部分だけでも圧倒的…私もこういう教材が出せる人間になりたい。今日からまた精進します。

#戦争させない0529# での、反貧困ネットワーク事務局長の瀬戸大作さんのスピーチを紹介します。 私たちの団体は、日本人でも何人でも、この日本の地で困窮状態にある人たちの支援をしている団体です。 私たちの支援の現場はすでにもう焼け野原状態になりつつあります。先週、新宿の食料配布で1,000人以上の人たちが並んびました。所持金がなく、小さな公園で息を潜めている20代の女性、生活保護を受けていても３日も４日もご飯を食べていない人たち。そういう人たちの駆けつけ支援をやっています。 この間、女性の貧困の比率が高くなっていて、全体の45％は女性で、数年前から見ると異常な状況です。20代の何らかの精神疾患が40％を超えるなど、若者の貧困問題は深刻になっています。 20年前から物価は25％上がって、水道光熱費は18％上がっているのに、なぜ生活保護の費用を一切上げないのでしょうか？ 高市政権は就任以降、国会の中で貧困と格差の問題について一度も口に出していません。私は毎日のように駆けつけ支援に行っているので、ぜひ高市さんを首相官邸に車でお迎えして、一緒に車に乗っていただいて、駆けつけ支援の現場で、夜10時まで小さな公園で息を潜めている女性の声を直接聞かせたい。 しかし、高市首相は10年以上前に生活保護利用者のことをさもしいというふうに言いました。なので危なくて連れて行けない。でも首相官邸から引っ張り出して困窮者の現実を見ろといいたい。 今日、改悪入管法が通っています。非常にひどいです。私たちは難民支援を行っています。居住の支援や生活支援、医療支援を行っています。その人たちは帰れない人たちです。事情があって帰れない。帰ったら殺される。そういう人たちに対して何にも難民認定しない。それで今週発表された強化推進プラン、ゼロプラン強化推進プランでは、その人たちを入管に収容して送還するという方針を出しました。 ありえないですよ。この費用は入管手数料、いろいろなものを引き上げて、外国の人たちからお金を取りまくって、その財源で送還する。お金の回し方がおかしいじゃないか。困っている辛い状況にある難民の人たち、多くの子どもたちが親から引き離されています。親だけが強制送還される入管の現場で私は何回もそうした場面を見ています。こんなことをやっていいんでしょうか？　子どもの権利条約はいったいどこにいった？　国際人権法はどこにいった？　憲法の次に優先されるのは国際人権法です。このプランではありません。 憲法を変えてる場合ではありません。国旗損壊罪でお子様ランチの国旗だなどと議論するそんな暇があったら困窮者の現実、難民の現実、直接話を聞いて、そちらにお金を回すべきです。 軍事費なんかいらない。私はそう思う。この状況に飢えたる者は立ち上がろう。憲法を守ろう。憲法を活かそう。 （文責＝井上伸［※文章に整理したのは私の責任という意味になります］）

闇バイトをやろうとしている方々。 実は私、30年以上前、闇バイトに関わったことがあります。 当時、大学生の時給は800～900円くらいだったのですが、「電話回線の簡単な点検作業で時給1500円」だったので応募しました。 詳細を説明すると長くなりますが、簡単に言うと、「NTTのシステムのバグを利用して公衆電話をハッキングする」という仕事…いや、犯罪でした。 いちおう法学部の学生だった私は、一通り説明を聞いて、機材を与えられて考えてみると、これは偽計業務妨害罪に当たるのではないかと考え、大学の図書館で過去の判例を調べると、マジックホン事件というのが出てきた上、刑事訴訟法の教授に相談すると、電子計算機使用詐欺にも抵触するのではないかとわかりました。 ところが、ここからが問題だった。 時代は平成初期。パソコンを持っている人は少なく、まだポケベルの時代。 NTTのシステムバグを、NTTの人に通報しても、警察の人に通報しても、理解してもらえない。 そもそも、首謀者とどこで出会ったのかを問われ、パソコン通信とかNIFTY-Serveと言っても通じない。 NTTも警察も動かないから、横浜地検に告発状を提出したら、やっと話が警察につながり、捜査することになった。 当時、神奈川県警は私の自宅を訪れて、パソコン通信に接続している様子を見る。私をNTTの実験室に呼んで架電実験を行う。 神奈川大学の先輩に当たる巡査部長が自前のノートパソコンを警察署内に持ち込んで再現実験をするなど、手さぐりの捜査を行った。 当時、私は21歳。首謀者は電子計算機使用詐欺で逮捕された。今なら分かりやすい闇バイトなら簡単に裁判は進むが、裁判官も検事も素人。唯一、被告人の弁護人だけがNTT案件に強いとされる弁護士だった。 刑事裁判は長引き、私は検察側証人として証人尋問を受け、結果は有罪。 当時、電子計算機使用詐欺といえば、銀行の端末を利用して女性が金を引き出して男に貢ぐ犯罪というイメージがあったが、公衆電話からハッキングしてダイヤルQ2事業者に架電させて金を得る行為を同罪で有罪にしたのは日本初だった。 読売新聞が密着取材をしてくれて大きく報道。この事件の詳細は三才ブックスの「裏パソコン通信の本」に掲載されることになった。 その後、大学院に進学した私は、横浜地検に捜査資料の閲覧を求めた。本来はダメだけど、「複写はしない」、「修士論文に使うだけ」、「電磁的記憶媒体の証拠の取り扱いについてのみ」ということを約束して閲覧を許された。 で、何が言いたいか。 私はこの事件で得た「電磁的記憶媒体」、つまり当時のフロッピーディスクに落としたNIFTY-Serveのログの証拠調べ方法についての修士論文を書いたのです。 当時、この証拠調べ方法は、Ａ説・Ｂ説・Ｃ説があり、有名な民訴学者がＡ説とＢ説で論争を繰り広げていたのですが、私はＣ説が正しいのではないかということで、指導教授と対立してしまい、ものすごく悩んでいました。私はＣ説を主張していた、元裁判官の夏井高人教授に直接メールを送って「私はどうしてもＡＢ説が信じられず、Ｃ説が正しいような気がする」、「現に横浜地検はこういう証拠を出していた」と相談したところ、「そんな事件があったのか～い」と驚かれたのでした。 で、いつもの学歴話になる。 私、この一件で、新しい技術について、理系の人はよくわかっていても、文系の人はついていけないことが多く、それは大学教授であっても、裁判官であっても同じってこと。 私が必死に「あれはああいう犯罪で」と説明しても、NTTも警察も問題だとは思わず、後から「うさん臭いビジネスに加担するおまえが悪い」と説教してくる大人たちがいたのです。 で、私は思う。 ここに出てきた登場人物の中で、犯罪ではないかと気付いたのは、まだ神奈川大学の学生だった俺じゃないか。NTTも警察も裁判官も検事も、私が口で説明しても、何の疑問も持たなかったじゃないか。 まともに話ができたのは、神奈川大学の先輩に当たる知能犯係のＨ警部補だけだったじゃないか。 警察・検察・裁判所が動いて、判決ができてから、教授のみなさんが「あれは詐欺事件」みたいに、後づけで研究対象にするのを見て、学歴ってアテにならないんじゃねーの？…と思った次第です。 長文ごめん。 ちなみに、この一連の事件で、一番金をくれたのは、三才ブックス。原稿料が良かった。10万チョイ。 次が裁判所。検察側の証人尋問30分で3800円。 読売新聞の記者は、2回くらいランチをおごってくれた。 神奈川県警はお茶とアイスクリーム。 NTTはノベルティグッズ。 でもまぁ、お金ではないけれど、大学院の修士論文のネタという意味では、100万くらいの価値はあったと勝手に査定する。 元祖「闇バイト」の私。詐欺の片棒をかつがされたものの、結局お金は貰っていないし、騙されていることがわかってすぐに通報したので、被疑者にはならなくて済みました。ただし、調書に「重要参考人・松本肇」と書かれたのを見た時はドキっとしたよ。 ちなみにその被告人。未決拘留は10月。詐欺事件については初犯だったため、懲役1年6月、執行猶予3年の刑でした。 長文ごめん。

毎週火曜日12:00に配信している artistspoken『イマフレランチ』配信しました! ▶️ なんと…約1年間の任期を終えて、今回で最終回です…! ロシエル自身にまつわる最近の出来事やアクシデント、隠された特殊能力などなど…日常的なことなど沢山話してきました! 　 少しでも聞いてくれている貴方の時間が楽しいものになったらいいなと…火曜日パーソナリティとして1年間担当させて頂きましたが、いかがでしたでしょうか!生活の一部となっていたイマフレ…!ろしりすちゃんとランチ仲間になれて嬉しい🍽️✨ 1年間本当にありがとうございました!!! #ロシエルのイマフレランチ# #artistspoken#

# 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 # 棄権閾値｜Abstention Threshold 🎯 ポイント エージェントが「自信がないときに黙る」仕組み、ちゃんと設計していますか？ 棄権閾値とは、エージェントが「自信がない」と判断して回答を棄権し人間にエスカレーションする信頼度スコアの境界線です。低すぎると誤答がユーザーに届き、高すぎるとエスカレーションだらけで自動化の意味がなくなります。誤答コストの大きさに応じてタスクカテゴリごとに異なる閾値を設定する多段構成が正解です🔑 📋 概要 棄権閾値は、エージェントが回答に自信がないときに人間へのエスカレーションを発動する信頼度スコアの基準値です。閾値が低ければ自動解決率は上がりますが誤答リスクも上がり、高ければ安全ですがエスカレーションが増えて人間の負荷と応答遅延が増大します。「間違った回答を自信満々にする」エージェントは信頼を致命的に損ないます。一方で「何でもかんでも聞いてくる」エージェントは導入の意味がありません。この間のバランスを、業務の誤答コストに基づいて精密に設計するのがこのダイヤルの役割です。 🔍 意思決定のポイント このダイヤルは「誤答した場合のコスト」で決めます。 致命的（不可逆・法的リスク・金銭損害）→ 高い閾値（0.85〜0.95）。返金金額の誤り、契約条件の誤案内、医療・法律相談など。少しでも不確実なら棄権。 中程度（修正可能だが手間がかかる）→ 中程度の閾値（0.70〜0.85）。Jiraチケットの優先度誤判定、Salesforceの商談ステージ誤更新など。 軽微（すぐ修正でき影響が限定的）→ 低い閾値（0.50〜0.70）。FAQ回答候補の表示、Slackでの情報検索結果など。多少の誤りは許容。 一律の閾値は避け、タスクカテゴリごとに異なる閾値を設定する多段構成にしてください⚡ 💡 要点と詳細 棄権閾値を機能させるには、信頼度スコアの設計が重要です。4つの算出方法があります： モデルのlogprob — トークンレベルの確率を集約します。分類タスクでは有効ですが、自由形式の回答では使いにくくなります。 自己評価プロンプト — 「回答の確信度を0〜1で評価せよ」と追加プロンプトで問います。キャリブレーションが必要です。 複数回生成の一致度 — 同じ入力を3〜5回生成し、回答の一致率を信頼度とします。コストはかかりますがロバストです。 検索ヒットの関連度スコア — RAGベースの回答では、検索結果の類似度スコアを信頼度の代理指標にします。 計測すべき指標は、自動解決率（エスカレーションせずに完了した割合）、誤答率（自動回答のうち誤っていた割合、目安として2〜5%以下）、不要棄権率（棄権したが正しく回答できていたケースの割合）、エスカレーション後の解決時間、そして信頼度スコアのキャリブレーション（信頼度0.8の回答の実際の正答率が80%前後か）です📊 ⚖️ トレードオフ 閾値が低すぎると、自動解決率は上がりますが誤答がユーザーに到達します。「間違った回答を自信満々にする」ケースが増え、信頼毀損や実害が発生します。特に金銭・法的リスクが絡む業務では、一度の誤答が取り返しのつかない結果を招きます😰 一方、閾値が高すぎると、エスカレーションが増えすぎて人間がボトルネックになります。ユーザーの待ち時間が増加し、エージェント導入の価値が問われます。期待される自動解決率の目安は、致命的リスクで40〜60%、中程度で60〜80%、軽微で80〜95%です。この数字から大きく外れていれば閾値の見直しが必要です⚠️ 🛠️ ユースケース Zendesk顧客対応：返金・解約に関する回答は閾値0.90で厳格に棄権します。間違った返金額を案内するリスクは取れません。一方、商品情報の案内は閾値0.65で自動回答を優先し、スループットを確保します📚 ServiceNow ITサポート：パスワードリセット手順（定型・低リスク）は閾値0.50で積極的に自動対応。権限変更の承認判断（高リスク）は閾値0.90で、不確実なら即エスカレーションします🎯 Salesforce営業支援：商談の受注確度予測は閾値0.75。データが不十分で信頼度が閾値を下回る場合は「判断を保留します。追加情報をご確認ください」と棄権し、誤った確度予測による営業判断ミスを防ぎます🔧 実践のコツ：初期は高めの閾値（0.85）で開始し、2〜4週間のデータ蓄積後に不要棄権率を分析して0.05刻みで下げてください。誤答率が許容範囲を超えたら即座に閾値を戻すこと。信頼度スコアのキャリブレーションは月次で実施し、モデル更新によるドリフトを補正してください。棄権時には「確認中です、担当者におつなぎします」のように、棄権を透明に伝えるUX設計も忘れずに💪 #AIエージェント# #エンタープライズアーキテクチャ#