はんぺん
@hampen2929
claude codeやcodexと一緒にプロダクトを作っています。
作っては学び、壊しては次に行く。その実録をnoteに書いています。自己紹介はリプ欄に🔗
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これはアクセンチュア一択
良い会社でチュア！
作ったのはAIだけど作ると決めて指示出したのは私という認識
むしろAI触ってると「こんなんなったらもう作る意味ないやん」って感じなのでAI触った事ない人達の方が幸せかもしれん。なんか作りたい〜って人はAI触らない方がいいかもね。とは言えAI使った方が圧倒的効率的がち。しかしAIがすごくなり過ぎた結果、AI使うと「もうそれ作ったのお前じゃなくてAIやん」がち
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お…がんばれ！
ローカルで実行できる AI 環境が必要かという点に関して、私は「あったら良いけれど、必須ではない」と思っています。
まず前提として、AI はインフラになると思います。電力、ガス、水道、インターネットのように、どの家庭でも当たり前に使えるものになっていくはずです。
電気で例えるとわかりやすいのですが、自分の家で発電する機能がなくても、電線から引いて電気を使うことができます。ただ、オプションとして太陽光発電など、自宅で発電できる設備を持つことも可能です。これはなくても生活できますが、あったら心強いものです。例えば災害時でも、自宅で発電できれば電気が使える状態を維持できるので、非常に安心感があります。
AI も同様で、基本的にはインターネットの API 経由でクラウドのモデルを使う形で問題ないと思います。ただ、サービスの提供が止まったときや、何かしらの理由で外部の AI が使えなくなったときなどに、ローカルで実行できる AI があると非常に助かります。
なので、必ずしも必須ではありませんが、「あった方が安心で便利」という位置づけになるのかなと個人的には思っています。
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レベル感によりますが、60点から80点で十分なのであればAIだけで良いかと思います。もし90点、100点を目指すのであれば、そこは人間が丁寧に介在する部分であり、フロントエンドエンジニアの主戦場になるかと思います。
そして領域という面で言うと、UI付きのソフトウェアという文脈ではUXとかなり統合されていき、「UXに非常に強いフロントエンドエンジニア」といったように領域が拡張していくかと思います。
AIがソフトウェアプロダクトを簡単に作れるようになった上で、UXはかなり大きな差別化ポイントとなるので、ここはフロントエンドエンジニアとしてサブウェポンに持っていると、かなり重宝されるのではないかと思います。
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フロントエンドエンジニアの未来ってどうなっていくんだろうな。FrontendOps的なところはエンジニアの仕事として残りそうだけど、実際画面を実装したり、コンポーネント実装するのはUI/UXエンジニアが巻き取っていきそうな気がする。中途半端な立ち位置にいるフロントエンドエンジニアが危険。
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めっちゃ良い案件やん！！！
過去に複数カメラのReID、物体検出、トラッキング、表情判定などの案件をやったものとして、こういった案件が思いつかなかったことが普通に悔しいぞ！！！
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【夏休みはスマホをしまって、家族全員で那須ハイを満喫しよう🎢✨】
「撮影ばかりで自分達が全然映ってない…」「全員で映ってる動画がほとんどない…」
そんな方々必見！
パーク内の約50台のカメラが皆さんを自動で撮影して、
あなただけの「ハイライト動画」を作ってくれる新サービス『プレスマ』を那須ハイランドパークで開催中🤩
今日はスマホをしまって、家族全員で那須ハイを満喫しよう🎢✨
登録1分で思いきり遊ぶだけ！
スマホに届くハイライト動画は、プレビューを見て気に入ったら購入・ダウンロードができます🎁✨
なんと、お顔の登録は退園後（10日以内）でもOK🙆♀️
遊んだ後にゆっくり登録して、思い出の動画を受け取ることもできちゃいます✨
でも、当日のパーク到着後はなにかとバタバタしがち💦
ゆっくり準備できるお家での「事前登録」がオススメです🏠✨
👇イベントの詳細や事前登録は、「お知らせ」を要チェック🔍
👇プレスマ公式Xはこちら
@Presma_official
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へーこうやって制作してるんだ！
APIのコストが気になる！
制作日数は17日で1日あたり90カット作成。
常に複数本を生成して、最適なスキームをつくる。
・5テイクを1コマンドで同時投入する
・現象として良かったテイクの傾向を見る
・当たった指定はスクリプトに落として使い回す
最終的に失敗テイクは3.9%まで落とせるシーンもある。
モデルはSeedance 2.5
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Claude Codeと対話しながら開発するのは、もう日常になりました。では、あなたが寝ている間もClaude Codeは働いていますか？
CIに組み込んで毎晩無人で回すための設計を1冊にまとめました！前書きと第1章は無料です。
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これ、ドメイン知識を理解するのに最も良い方法かと思います。
実際に専門家の隣で仕事をして話を聞くのが最短で最強です。
私もこの方法で本業のドメイン知識を深め、サービスを開発していますが、このやり方をし出してから明らかにプロジェクトの進みが良くなりました。
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税理士事務所に1ヶ月住み込んで、会計AIを作ってきました！
職員さんの隣で聞いて、その場で作り、その日に触ってもらう。体感、1日でリモートの3日分くらい進みます。
FDEを1ヶ月やって分かったことを書きました。
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スポーツが顕著ですね。今はまだ不十分ですけれど、そのうちフィジカルAIが人間よりも上手にテニスとかあらゆるスポーツをこなせるようになるかと思います。
あと、フィジカルAI（ロボット）がどんなにスポーツを上手にこなせるとしても、私は自分自身がスポーツをすることに価値を感じるので、自分がテニスなどのスポーツをするということは、自分の中でめちゃくちゃ価値が高いと感じるようになります。
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逆に、プログラミングとかデータ分析とか、今まで自分がやることに価値を感じていたものに関しては、AIができるようになってから全く価値を感じなくなりました。
こういったものは、どんどん AI に任せていけばいいかなと思ってます。
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AIができるのに自分がやることに意義があることについて。
例えば最近だと、私は毎年子どもの誕生日に写真や動画を集めて、1本の動画にして子どもに見せているんですけれども、今となっては素材さえ集めておけば、AIにある程度のものは作ってもらえると思います。
しかし、私はこれをAIにやらせることはなく、自分で何時間もかけて動画を作っています。
仮に出力されてくる動画がまったく同じものだったとしても、自分で写真や動画を集めて、一つひとつ見返しながら「どういう順番にしようか」「どんな動画にしようか」と考える過程そのものに、私は価値があると感じているからです。
動画を作ることはあくまで一例ですが、このように「AIができることでも、あえて自分がやることに価値を感じる」ことの重要性は、今後めちゃくちゃ高まっていくのではないでしょうか
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AIができるのにあえてAIにさせず、自分がやることに価値があることって、この世の中でめちゃくちゃ重要なことなんじゃないかなと思うようになりました。
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え、どうしてこの環境だとクラウドインフラについて学べなくなるんだ…？
手元でapplyするのと本質的に何も変わらないと思うのだが
terraform apply が CI/CD 越しでしかできない環境でクラウドインフラについて学ぶのは無理ではないか、ということを考えている
Physical AIのレベルが思ってたより数年進んでた
Introducing GEN-1.5, a one-shot learner.
It can learn new tasks in a few seconds. Show it what to do, and it generalizes.
This capability emerged from pretraining on physical data at scale, as a step towards our mission of building general intelligence for the physical world.
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Slack を見てると、自分が投稿してるのか、自分の名前を被った AI が裏で投稿してるのかよくわからん、ボットみたいな投稿が結構多いです。
現実は自分が投稿してるのですが、あえてボットみたいな立ち回りをしているというところで、人間がボットみたいにやってるという状態です。
というのも、ボット的な定型文だけでこの業務が回るか、というのを確認したくて、自分であえてボットみたいな投稿をしています。
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社外の FTE で面白そうな求人はかなりあるんだけど、結局社内でFDE的なことをやった方が自由度高いし面白いんだろうなって思う
上のレイヤーになるとヘッドカウントを増やすか、AI のトークンを付与するか、どっちを選ぶかみたいな選択肢になりそう。
社員の AI コストの上限どうするって話で
Uber では「給与の 5%」と設定
#oreilly_chomado_findy#
人間に残された最後の仕事は「現地に行って土下座」になるかと思いますが、これもPhysical AI（ロボット）によって代替されるのであろうか…？
Physical AIが現れたらきっと始発の羽田発の便に乗って仙台まで行って土下座してくれるはず！
AIすごい！
理由を聞いているだけだから答えを教えてくれればいいのに、謝罪してissueを作ってPRまで作ってくれる！
ＡＩすごい
