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タカハシノリアキ#学びのコミュニティ「ノンプロ研」主宰
@ntakahashi0505
株式会社プランノーツ代表、一般社団法人ノンプログラマー協会代表理事。コミュニティ「ノンプロ研」主宰。日本の働くの価値を上げる。Podcast #隣ラジオ# パーソナリティ。NewsPicksプロピッカー。東京工芸大学大学院非常勤講師。自著→#デジタルリスキリング入門# #パーフェクトVBA# #GAS本# 他
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インストラクション講座、DAY1を受けてのたろさんの早速のアウトプット。とてもよくまとまっています。 みなさんも「教えるとは?」を考えてみてはどうでしょうか。 /ノンプロ研の「インストラクション講座」を受けてみた【第1回】|たろ
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Anthropicが新AIモデルを発表。前回の「5.1」からわずか約2ヶ月というスパンですが、速度が上がった一方で、コストは下がっています。 GoogleのGemini 4 Argon/Carbonもそうだったと言われていますが、今AIの研究開発にAIが使われるようになり、AIの能力の向上ペースを速めていると言われています。 ダリオ・アモデイCEOは安全対策のためにAIの能力の向上のペースを落とすべきだと名言しており、OpenAIもGoogleもそれに賛同していたわけですが、競争は競争として存在しますし、自社だけが止まることが安全につながるわけではないというジレンマがあります。 ユーザーとしては、同コストでより優秀なAIをよりたくさん使えるのはありがたいことですが、開発競争と安全対策の両立はどこか頭に入れておきたいところです。
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大きな話題となっている、半導体大手のフアンCEOの不倫報道。解任について可否を決定する取締役会が開かれることになりました。 不倫相手はシンガポール企業メガスピードの元幹部で、中国企業へAI半導体の出荷を手助けをしていたスパイだったという疑いが持たれています。 半導体は米国において中国との技術競争を有利に進める上での重要なカードとなっていました。不正が証明されたわけではありませんが、フアン氏は実際に中国への販売制限の緩和を働きかけてきたのは、フアン氏にとって不利に働く可能性があります。 今回の件を受けて、中国向けのAI半導体規制を強める動きが勢いづく可能性があります。一方で、NVIDIAには後継者計画がない状態のため難しい事態になりかねないという指摘もあります。
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「Businesses in ChatGPT」の試験版が発表されました。 企業は、ChatGPT内に自社のチャット機能つきプロフィールページのようなものをつくることができます。一方で、自社についての言及数や自社サイトへのクリック数などを集計できるというものです。 個人的には、広告や投稿で情報をプッシュする、ユーザー自ら検索してプルする、などの方法で、インターネットを通じて企業が顧客との接点をつくり、信頼してもらえるような関係を構築するのは、どんどん難しくなっているように感じています。 会話の中に情報が紛れ込んでくるという、これまでとは異なる顧客接点が生まれつつあります。どう広がっていくのか、興味津々です。 なお、この流れでいうと、企業名や商品の仕様だけでなく、「誰の、どんな課題を、なぜその方法で解決するのか」などという背景まで、AIが参照できることが重要になってくると思います。
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オフィスかリモートか。この議論はここ数年繰り返されてきましたが、このところ「オフィス回帰」で落ち着いてきた…そんな気がしますね。 記事では、テレワークのデメリットである「社員の様子が分からない」「コミュニケーションが取りづらい」「一体感が生まれにくい」を避けるという方向で決定がなされていることが多いと指摘しています。 たしかに、そういったデメリットはありますが、さらにおもしろいのは、オフィス回帰してもそれらのデメリットは解消できてないこともあるのでは?と、問いを投げかけていることです。 テレワークでも、チームで良い仕事ができるのであれば、働きやすさや採用競争で優位に立つことができます。 働く環境はどうあるべきか。思考停止せずに、一段深く、解像度高く、考えていきたいところですね。
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AI格差についての記事。アンドレイ・カーパシー氏も「AIの理解格差は鋭い漏斗のようなものだ」と発言されていました。 そして、AIの利用率は大卒以上、高収入、大都市圏の居住者、大企業の勤務者で高いとのこと。 この傾向は、AI以前もデジタル全般で同様と感じてました。 理由としては、企業の導入状況、研修など学び機会など環境が整っているかどうかという点が挙げられていますが、加えて、多様な情報に触れる・触れられる環境にいるかというのもある気がしています。 というのも、今やSNSやYouTubeでいくらでも先端AIの情報は取得できますし、数千円で高性能AIモデルには十分に触れられるのですが、そういう情報にアクセスしようとする意識、その必要があるという認識の差もあるような気がしています。 家と会社の往復だけだと、世の中の観察範囲がとても狭くなっている可能性がありますので、気をつけたいところです。
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Dusting off this tweet from April because this gap in shared understanding of LLM capability is *widening*. It's now less "two groups of people speaking past each other" and more a sharp funnel. - Napkin math somewhere around 6B people (~75% of the population) have barely come in contact with LLMs at all. - Around 1-2B (~20%) are casual and infrequent users of free-tier ChatGPT-like products. This group sees derpy chatbots and treats them a bit like a better Google search, a writing aid, or etc. Maybe an agent tries to book you a flight. I have non-tech friends who (reasonably, imo) say they have not much use for it at all. Even many professionals outside of math&code are in this tier. For example, execs and many other functions spend a lot of their time talking to other people, so while they understand what is happening intellectually, it is still second-hand and a bit abstract. - Now we get to professional use of frontier-grade LLMs in math&code. Somewhere around 20M people (0.2%) see first-hand that large, complex projects that used to take them weeks/months can now be completed by agents with a prompt. Building apps, copying apps, translating apps, decompiling apps from binaries... This has all happened very quickly and recently - less than 1 year ago, I was writing code manually by hand, typing memorized computer code commands into a code editor character by character, occasionally pressing Tab to autocomplete a little chunk of code. - And finally we get to the ~5,000 people (~0.00006%) with access to frontier-grade systems internally. The external world has seen the preview. It looks like swarms of thousands of agents collaborating over weeks on software mega projects: minting zero days, running cyber attacks and defenses at machine speeds, discovering new science, advancing the frontier of mathematics. Things that would have taken top professionals in the industry years of work. Meanwhile, human review and comprehension are starting to fall behind. For example, people are still involved in the "archeology" of the OpenAI-HF incident from many months ago. Mathematicians may be poring over the 722 manuscripts on frontier mathematics for a while. The funnel is driven by a combination of factors: 1. The impact scales with ambition, problem size, and horizon. A question with a paragraph answer barely stresses the system. You need a reservoir of big, difficult problems that you really care about. This aspect drives the consumer / professional dimension of the funnel. 2. The jaggedness of the system (which I have written about a lot separately). Capability peaks in domains that are digital, verifiable and economically valuable. This is because LLM capability emerges from reinforcement learning on verifiable rewards on a curated environment mixture driven by revenue potential. This aspect primarily drives the area (e.g. math&code) dimension of the funnel. 3. Access. Free-tier, paid-tier, internal. So this is the weirdness of the moment. The general public has mostly not interacted with these systems. When they have, it looks like a derpy chatbot. The majority of professionals still see only a modest uplift. And a small sliver of professionals are experiencing the vertigo of the curve going vertical. And it is all happening at the same time.
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会社が公認していないAIをこっそり使う「シャドーAI」。観察範囲でもかなり多くのケースで発生しています。 そもそもAIの使用を良しとしていない例(明確に禁止としているというよりは、スタンスを決めずにふらふらしている例も少なくない気がしています)、公認AIの性能不足で満足できていない例とがあります。 記事では、83%が公認AIについて「実務レベルに達していない」と回答していると紹介されていました。 AIは付き合わざるを得ません。これをチャンスと捉えて、個人ユーザーと同レベル以上のAIを安全に使えるよう環境を整えるべきと思います。 一方で、ユーザー側にも正しい使い方が求められます。個人情報・機密情報の扱い、倫理的な活用、AIスロップなど、問題となるリスクもあります。記事では、初期段階は限られたメンバーにのみ展開する「特区」という進め方が提案されています。 個人的には、リーダー層が使い倒すことで、AI前提の良質な意思決定ができるようになると思いますので、まずはリーダーからはじめて欲しいと考えています。
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「AIを使うと働く時間が長くなる」という話ですが、個人的には必然だと思いますし、僕も強く感じているところです。 AIを時短目的で使うものと思っていると不思議に感じるかも知れませんが、AIの本質的な効果は能力の拡張です。 これまで自分一人だったチームが、それに加えてコーディング、リサーチ、画像作成などこれまでできなかったことをやってくれる仲間が複数人以上やってきたような状態ですから、能力や作業量の制約が大きく緩和されることになります。つまり、時間のリソースがあるならば、能力のリソースが増えますから、そこでやれることが増えます。部下が増えると忙しくなるのと同じ現象だと思います。 加えて、AIは「次はこうしますか?」と終業時間を気にせず提案してきますからね。タスクの終わり目が作りづらいというのもあると思います。 切り上げる決断力はこれまで以上に必要と感じます。
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余計な意思決定を最小にして脳の疲れを回避するという話。今でいうとAIエージェントを使うことで並列にAIと複数の作業を進めるようになっているので、どうしても意思決定だけがタスクとして残りがちで、疲れやすいというのは確かにあります。 記事内で牛尾さんは「スマホの閲覧を控える」という対策を取られていますが、それ以外にもいくつかの方法が考えられます。 ルール化とルーティン化はありますね。朝の準備や出かける前の段取りをすべて決めておく、着る服や食べるメニューを選ぶルールを決めておくなどです。 困るのは人間関係とコミュニケーションですよね…。とはいえ、自分の「トリセツ」的なものを用意しておいて、こういうときはこうするという行動指針をつくっておいて、日々アップデートするようにすると、余計な意思決定疲れは減らせるように思います。
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AIの進化によってサイバー攻撃を受けるというのを前提で、構える必要が出てきました。それを受けて、政府が「サイバーセキュリティ緊急対策パッケージ」が決定しました。 パッケージは予防、攻撃情報の収集・分析、攻撃への対処、被害者支援の4つが柱になっています。 すでに知られているシステムの弱点の放置や、ウェブサイトの設定ミスなど、基本的な備えの不足が多くの被害に共通しているそうで、「予防」に関しては、企業側でも自社と委託先について、AIを活用しながらできる基本的対策も施しておきたいところです。 個人については、5つの対策を呼びかけています。具体的には、強固なパスワード・多要素認証を設定する、安易にクリックしない、利用状況を確認する、ソフトウェアをアップデートする、困ったときは相談する、です。 大きな脅威と感じてしまうところですが、やれることも多く、効果もありますので、「やれる基本」をしっかりやっていきましょう。
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まとめを投稿しました「ノンプロ研 インストラクション講座【第7期】DAY1 イントロダクション」
本日からインストラクション講座がはじまります! 久しぶりですね~ 楽しんでいきましょう! #ノンプロ研# #インストラクション講座#
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#隣ラジオ# スマホに多くの機能が搭載されていきますね。安全性からも有利で便利なのであれば考えてみたいですね。こういうのって実質どれだけ手間が省けるかによって普及するんではないかと感じます。
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#隣ラジオ# なかなか大胆な話ですが、エース社員がいなくなってしまったら売上も下がる可能性を考えると、外すというのも1つの選択肢かなと思います。長い目で見れば全体の価値があがりそう。
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【独学に限界を感じているあなたへ】 「学習コミュニティに興味はあるけれど、既存の輪に入れるか不安…」 「入っても結局『見る専』で終わってしまいそう…」 そんな不安を解消するために、ノンプロ研では明日から「はじめてのコミュニティ活用講座(全3回)」が開講します🌱 ・なぜコミュニティで学ぶと継続できるのか? ・Slackでの気軽なコミュニケーションのコツ ・無理なく自分のペースで活用するステップ 入会したばかりの方が孤立せず、安心してコミュニティを活用できるよう設計された講座です(会員受講無料)。 「一人での学びに限界を感じている」「安心して学べる仲間がほしい」という方、一緒にスタートするなら今が一番安心なタイミングです👇 #ノンプロ研# #大人の学び直し# #リスキリング# #サードプレイス#
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技術書典21直前!ノンプロ研から新刊を出す著者3名が登壇する公開イベントを開催します🎉 AppSheetのDB設計、極限環境のExcel給与計算、日銀WebAPI×Python! なぜ書いたのか?執筆の裏話とは? 読む楽しみと書く勇気を届ける90分。 11/15(日)20:30〜 オンライン無料👇
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#隣ラジオ# 情報セキュリティーについて多くの報道が報じられる中、自分たちはどうしたら良いのだろうか、利用者側で出来る事は限られている場合もあるけれど、最低限のITリテラシーは高めなければいけない。そんな状況に感じます!
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まとめを投稿しました「ノンプロ研 月イチふりかえり&これからトーク 2026/10」
ノンプロ研のイベント、ほんとたくさんあって主宰の僕ですら把握するのが大変なので、こういう機会で俯瞰できるのはありがたいです~ 年末に向けてオフラインイベントも多いし、盛り上がっていきます。気がついたら2027ですね! #ノンプロ研# #月イチトーク#
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#隣ラジオ# 研修等もそれなりに意味はあるのだけれども、やはりリアルな仕事から学ぶ経験ってとても自分事として捉える良い機会だと思います。例えば教科書だけから学んだ医者に診療して欲しいってあまり思わないし、実際にそういう事はないわけです。バランスを大切にしていきたい!
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