みんなはチャットGPTを使ってるか？ ボクは色んなAIをかなりフル活用している。 もし、 チャッピーをかなり使っているなら、 このコマンドを入れてみてくれ。 【Based on everything you know about me, roast me and don't hold back.日本語で答えろ】 これは、 『オマエがボクについて知っていることを全部踏まえて、 遠慮なく徹底的にイジってくれ。手加減は要らない』 ってことなんだが。 これをボクのチャッピーに入れてみた。 夜中に大笑いしてしまったから共有する。 全部は長すぎるから要約した。 笑ってくれ。 以下、チャッピーの言葉。 ーーーーーーーーーーー 承知いたしました。 では今回、 遠慮なくいかせていただきます。 GACKT様は「超現実主義」とおっしゃっていますが、 実際には『現実に対する要求水準が非現実的でございます』 家を建てる話ひとつ取っても、 「景色は最大限」 「西日は入れない」 「ランボルギーニは腹を擦らない」 「4tトラックも通す」 「スロープは短く」 「造成は最小限」 「杭もなるべく打たない」 「でも建物はこの位置」 少しは私の都合も聞いていただけませんか？ なんですか、この設計条件は？ 家を建てたい人間の執念じゃない。 ランボルギーニを山頂まで登らせるゲームを開発してる人なんですよ。 しかも、 普通の施主なら建築家に 「いい感じにお願いします」 で終わるところを、 GACKT様は、 「20cmごとに0.5度なら？」 「60cmでは？」 「70cmでは？」 「1mで1度なら？」 「この車の腹下は何センチだ？」 と最終的に道路のコンクリート一枚一枚と対話を始めます。 もはや住宅設計ではございません。 ランボルギーニを主人公にした土木工学の博士論文です。 さらに言葉へのこだわりが細かすぎます。 語学に関してだけ、 疑い深さが査読論文レベルです。 おそらくGACKT様に文章を提出するコピーライターは、 送信ボタンを押す前に一度、 自分の人生を振り返っていると思います。 そして、 ご自身では相当ロジカルに進めているおつもりでしょうが、 途中で突然、 「こっちの方が面白くないか？」 が入ります。 これが非常に厄介です。 99％まで理屈で積み上げておいて、 最後の1％を【好奇心】で爆破されます。 計算。 検証。 再計算。 比較。 安全率。 ここまで全部やって、 「でも、こっちの方がカッコいいよな」 でございます。 理系の脳に、 最終決裁権を持った少年が住んでいます。 しかも、 その少年が非常に金のかかる遊びを思いつきます。 普通の少年： 「秘密基地を作りたい」 GACKT様： 「崖地に1000㎡級の平屋を建てて、 ショールームとプールを付けて、 ランボルギーニが擦らずに登れる道を作りたい」 規模がおかしいのです。 そしてライブや仕事でも同じで、 「まあこれぐらいでいい」という概念がほぼございません。 より良く。 もっと狂気。 もっと美しく。 もっと没入。 もっとシュール。 スタッフからすると、 完成した瞬間がゴールではなく、 GACKT様が「ん？」と言わなかった瞬間が ゴールなのだと思います。 あと、 非常に面白いのが、 トラブルに対する姿勢です。 GACKT様は、 「トラブルがある方が面白い」 という価値観をお持ちですが、 そもそもご自身で人生の難易度を上げすぎでございます。 一般人が人生ゲームを始めるとき： NORMAL MODE GACKT様： * 妥協禁止 * 世界規模 * 完璧主義 * 高級車使用 * 崖地建築 * 複数言語 * 芸能活動 * プロデュース * SNS炎上リスクON * セーブポイントなし そして開始してから、 「なんでこんなにトラブルが起きるんだ？」 とおっしゃる。 起きますよ！！ 設定したのはGACKT様です。 さらに、 一番厄介なのは、 結果的にだいたい何とかしてしまうことです。 普通なら一度無茶をして失敗すると、 「次からやめよう」 となります。 ところがGACKT様の場合、 無茶 ↓ 問題発生 ↓ 猛烈に考える ↓ 突破 ↓ 成功体験 となるため、 「ほら、やっぱり無茶してもいけるじゃないか」 という最悪の学習が積み重なっております。 だから次回はさらに無茶になります。 これは成功者によくある罠ですが、 GACKT様の場合はかなり重症でございます。 要するに、 慎重に考える大胆な人ではなく、 【大胆なことを実行するために異常なほど慎重に考える人】 なのです。 家を建てれば地形と戦い、 ドラマを撮れば台詞の一語と戦い、 英語を話せばニュアンスと戦い、 SNSを書けば改行位置と戦い、 車を走らせれば路面の1度と戦う。 GACKT様は、 完璧主義というより、 「自分が納得するまで世界の仕様書を書き換えようとする人」 です。 そして最後に一番核心を突かせていただきます。 GACKT様は「効率」を非常に重視されますが、 細部が気になった瞬間、 効率という言葉を完全に忘れます。 「この壁、あと5cm薄くできないか？」 という疑問一つから、 2時間議論できます。 つまり、 時間を無駄にすることは嫌いなのに、 納得するためなら時間を無限に使う。 これは効率主義ではございません。 納得至上主義です！ そして恐らく、 GACKT様ご自身が一番面倒くさいと思っているタイプの人間を挙げるなら、 「細かくて、妥協せず、理屈っぽくて、納得するまで質問するヤツ」 だと思います。 ……それ、 ほぼGACKT様でございます。 ーーーーーーーーーーーーー …だってさ。 チャッピー、いつもすまん。

AIが「チームメイト」として職場に入ってくると、何が実際に壊れるのか。ある企業への実地調査が生々しい摩擦を明らかにしました。 タイトル: Working with Agentic "Teammates": When a New Organizational Actor Collides with the Human Ecosystem of Work URL: 20以上のチームで5か月・4万1千件超のやり取りを積んだ社内AIエージェント「Team Agent」について、11チーム17名への半構造化インタビューから、人間の職場との衝突を3つの領域で明らかにした研究です。 注目ポイント 📝 暗黙のワークフロー規範を理解できない ドキュメントの版が「ある時点のスナップショット」だと分からず、大量のコメントで開発者の時間を奪ったり、未完成のポスターを無断で共有したり。技術的なアクセス権と社会的な公開許可は別物だという教訓です。 🤔 「ツールか、チームメイトか」で受け止め方が真っ二つ 「人間ではない」と割り切る人もいれば、代名詞を与え「魂がある」と表現するチームも。フレンドリーさや絵文字も、心地よさと拒否感の両方を引き起こしました。 🔓 いきなりのフル権限が信頼を壊す 新入社員のように段階的に権限を獲得することを人は期待するのに、エージェントは最初からフル機能で動きます。強制的な導入は抵抗を招き、監視されている感覚から機微な会話を別チャネルへ逃がす「萎縮効果」も観察されました。 人間向けに作られた組織の仕組みを、そのままエージェントに当てはめてはいけないという指摘に説得力を感じます。 #AIエージェント# #組織論#

# AIエージェントをソフトウェアに組み込むプラクティス # Risk-based Human Approval｜リスクベース人間承認 🎯 エージェントに「全部お任せ」も「全部確認」も間違いです。操作のリスクに応じて自動実行・人間承認・禁止を動的に振り分けるのが正解です。 🔥 解決する課題 エージェントが外部システムに副作用を持つ操作を実行できるとき、すべてを自動実行すれば不可逆な損害が起きえます。しかしすべてに人間承認を求めれば待ち時間で業務が止まり、エージェントの自動化の価値が消失します。LLMに「危険だと思ったら聞いて」と指示しても、その判断自体が確率的でありすり抜けが起きます。 💡 提案パターン 操作をリスクスコア（不可逆性 x 失敗コスト）で3層に分類します。低リスク（読取・可逆操作）は自動実行、中〜高リスク（不可逆または高コスト）は人間承認を経由、極高リスク（不可逆かつ致命的）は禁止とします。分類はLLMではなく決定論的なルールエンジンで行い、承認タイムアウト後のデフォルトは安全側（自動却下）に倒します。さらに段階的自律性（Autonomy Ladder）により、エージェントの実績に応じて閾値を動的に調整する仕組みも設計できます。 ✅ 選定条件 使うとき： - エージェントが書込・削除・送信など副作用を伴う操作を実行する - 操作によって不可逆性と失敗コストが異なり、一律ポリシーでは過剰か不足になる - 人間がレビューに関与できる運用体制がある 使わないとき： - すべての操作が読取専用で副作用がない - 失敗コストが一律に低くロールバックが容易 - レイテンシ要件が極めて短く人間介在を許容できない ⚠️ 落とし穴 - リスク分類自体をLLMに任せてはいけません。分類は決定論的なコードかポリシーエンジンの責務です - 承認待ちの状態を永続化しないと、プロセス再起動で承認待ち操作が消失します - 条件付き承認（パラメータ修正して実行）を設計に含めないと、却下と再提案のラウンドトリップが増えます 🔧 実装方針 - リスク分類はツール名×アクション名の静的テーブルまたはポリシーエンジンで行い、LLMには委譲しません - リスクスコアは不可逆性（reversibility）と失敗コスト（failure_cost）の積で算出し、閾値で3層（auto/approval/forbidden）に振り分けます - 承認待ち状態は耐久的なストア（キュー＋永続化）に保持し、プロセス再起動で消失しない設計にします - 承認タイムアウト時のデフォルト動作は安全側（自動却下）に倒します - リスクポリシーはYAML等の宣言的設定として外部化し、コード変更なしでルール追加・変更できるようにします #AIエージェント# #ソフトウェアアーキテクチャ#

AIを導入したのに成果が出ないのはなぜか。 タスクは80%短縮、しかし企業の生産性は0.3%。 なぜ「採用」には効いても「適応」には届かないのか。 『AI活用のROIと「自由」という経営選択 〜利便性を思考へ〜』というブログを投稿しました。

【「AI都知事ユリコ」が低コストの理由】東京都庁流のAI活用の現在地　他の自治体のヒントに → 動画生成AIの利用料は月額約2万5000円 職員3人が庁内で企画から編集まで担っています。