注目AIニュース21選〜ChatGPTがPC操作を覚える時代へ、Claude Codeが確認をやめた、NECが全社員AIの部署を新設、Gemini利用者10億人など

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jaいよいよAIが自分で勝手に分析して自動化を提案するようになっちゃったということでです。今週も注目の映像見ていき
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jaましょう。今週はツール系色々ありました
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jaね。チャATGPTのコンピューター
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jaヒストリーやクロードコードの進化地味に3.7様々なニュースがあります。え、
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jaこれ以外にもNECさんが完全にAIだけの新しい武署を作ったであったりメガスタートアップ同行ではなんと速度が最大14倍の新しいウルトラファストサービス。ジェミニが15億人、マーク
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jaザッカーバーグは世界中の全員にスーパーソナルインテリジェンスを提供する。
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jaこんな話があったり、一方中国や社会全体でもいろんな話が出てきているので是非この1本でギュっと分かるので最後までご覧いただければ幸いです。この
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jaチャンネルはAIエージェント試合に活躍するスキルやノーハを学ぶというテーマで毎週日曜15時のAIニュースや実践に目指した様々な活用ノーハを発信しています。AI時代の新たな働き方を日本一
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ja生み出すというテーマで頑張ってるので是非チャンネル登録をよろしくお願いします。また本も多数出しております。7月
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ja末にはクロード最強のAI上これめちゃくちゃ売れておりまして1万ずつ決まりました。また10月には1人
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jaビジネスのためのAIエージェント活用術などこれから本もですね、多分月12ぐらいのペースで出していくので是非よろしくお願いします。ということでまず
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jaは今すぐ使えるAIエージェントの最前線からダンとパソコン上の活動を記憶して提案しちゃうよ。ということでチャット
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jaGPTのデスクトップ版にコンピューターヒストリーという機能が出ました。これ
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jaめちゃくちゃすごいサービスです。なんと
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jaチャATGPTがいろんなアプリを使っている情報を勝手に理解した上でそっから改善提案してくれるというサービスになります。これ紹介画面ですがこんな感じです
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jaね。例えばこれチャATGPTがログを
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ja取った上でこんな風なことやってますよね。いろんなツールでと。で、このスキル
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ja作ったらいいんじゃないのという風にログを見た上で自動化やスキルの提案をしてくれて勝手にやってくれちゃうとこれめちゃくちゃすごくないですか?これまで
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jaは何をスキル化するかとか自動化するかっていうのは自分でやる必要があったわけなんですけどこれをチャットGPTが勝手に分析してくれて改善までしちゃうよという風にどんどんなると。え、記録に
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ja関しては自分が指定した内容ですね。自分
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jaがこれはオッケーよというものだけが対象になるのでもちろん全部勝手にやるわけではないですよと。僕メインは
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jaWindowsなんですが、MacOSに行きまして、これMacですね。Macの
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jaチャットGPTの設定に行き、こちらコンピューター履歴をオンに押すと、え、確認することができ、今こんな感じで履歴が残ってきますね。で、さらには選択を
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ja押してこれは除外するというのもできるので、こんな感じで溜まっていくと押しぶ中はね、僕は基本はWindowsメインなんで、あんまりMacはもう置いてあるだけでほとんど使ってないから、ちょっと
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ja今んところMacだけでは厳しいわけなんですけども、ま、このような感じでどんどんデータが守られていくと、もちろん気になるかなと思うんですが、元データは48時間で削除され、ログだけ残るよという方向のですね。さあ、これ何
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jaがすごいのか。まずこれまでAI使った
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ja自動化っていうのは自分で考えるっていうのが前提でしたよね。そっから
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ja最近の方向性としてはいちいち自分で考えたり説明をしなかったとしてもやり方を人間が、え、1回録画してあげてやり方を教えてあげる。レコードアリプレイによっ
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jaてやり方を伝えるってことができるようになり、この機能はチャatGPTとかクロードのChromeオークションとかあとはGギitッubなんかのスキルとしてできるようになってきてまして、
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jaいちいち言わなくてもAIが理解してくれるよと。で、さらに今回のツールは
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jaそこまでやらずとも日常を勝手に観察してくれてこれスキル化したらいいじゃんと自動化できるよねという風に自動的に提案してくれるという風になるわけですね。実
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jaはこういう近いサービスがありまして、例えばスクライズオプtイズというサービスがあるわけなんですけど、これ去年ぐらいに出てまして、まさにAIが勝手に人が作業をしてる様子を分析した上で、それがどんな風になってるのかって
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jaことを確認できるよという機能になりまして、これこのツルですね、自動的にAIが、ま、全データを分析すると、このツルの場合は許可を経てデスクトップの様子を全部終えるようにした上で何をやってるか
4:00.680–4:07.040
jaを勝手に分析し、で、この辺時間かかってるんで処理したらいいんじゃないのと提案する。みたいな、こういう勝手に自動
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ja化というツールはあるわけなんですね。で
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ja、今回このチャットGPTのサービスも同じような感じになってきましたと。さて
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ja、今回できるのはどこまでかと言うと、まずは行動ログまでですよね。具体的に
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jaどういう操作をしたかっていうのは残るわけなんですけれども、なぜそうしたかであったり、その結果どうなったのか、この、ま、後ろの2つはないんで、一旦行動力ベースで提案をしていくというところまで
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jaきてるわけです。で、もちろんこれだけ
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jaだとなんでそうしたのか結果的に勝ったのかが分からないわけなんで、例えるなら将棋の寄付は勝手に見えるけれども、なぜこの騎士がそういう風に打ったのかであったり結局のかは分からないんで、そっちは
4:45.120–4:51.240
jaさっきのレコード&リプレイなんかを併用していきながら伝える必要があるよねというところかなと思います。ま、画視化し
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jaながらですね、自分で、自分で分析して自分の業務を提案して自動化する。これ
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jaほとんどの人にとって相当難しいと思うんですが、今回の機能によってAIが自分のログを勝手に見てくれた上でどんな風にやるかってことを確認してくれる。で、
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ja確認した上で必要なものとか分からないことは聞いてくれて、え、スキル化したりとかより制度を上げてくれる。これを
5:12.600–5:19.600
jaぐるぐる回していくとログから分析して気づきを得てそこに対してさらにフィードバックを指摘学習していく。ま、
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jaこのループが回ることによって勝手にAIがいろんな人の仕事を自動化していくという方向性が大きく広がるんじゃないかなと思い、その第一歩として個人的にはめちゃくちゃ面白いと思います。もちろん
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jaここに対しては結構抵抗もあるかなと思っていて、当然ログを取られたくない人であったり、会社の中でも会社全体としては導入したいけど、ま、絶対いいやろとそんなことはしたくないよという人。あと
5:42.400–5:54.759
jaは特定のデバイスだけだとやっぱり情報が少ないのでデバイスまたぎで確認しなくちゃいけないとかいろんな課題があるかなと思うんですがいよいよAIが単に自分が賢くなるだけではなくて人間の業務すらを
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ja自動的に考えていくと業務の自動化すらも自動的に考えていくという風な第一歩が踏み出されてことでこれは非常に大きな流れなんじゃないかなと思っています。
6:03.560–6:08.319
ja続いて権限確認を自動判定でこれはちょっと近い流れなんですね。クロード
6:08.319–6:20.599
jaコードが今いろんなモードがありまして、クロードコードを使おうと思うと最初これ画面をですね、切り替えてクロードコード使おうと思うとこの右下にこんな感じでいろんなモードがね、こんな風にあるわけ
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jaなんですけどこれまでは、え、自分で確認するとかがベースだったんですね。つまり
6:26.080–6:39.759
jaAIに丸投げではなくてちゃんとチェックしてねというのがベースだったんですが8月の14日以降はこの自動モードある程度AIが勝手にやって処理するよというのが自動モードになりましてデフォルトになり
6:39.759–6:45.479
jaましたよという非常に大きな話がありました。つまり人間が確認する時代からAIが
6:45.479–6:51.199
ja自分で判断して1する方向をデフォルトにしますよという風になったんですね。で、
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jaこれが何でなんですか?めちゃくちゃ
6:52.759–7:07.080
ja面白いんですが、アンソロピックになった実験で1000人以上の実験でいろんな処理をしてもらった上で、あえて危険な行動と伴った上でAIに、AIから人間にこれやってもいいですか?という風に確認
7:07.080–7:08.120
jaをしました。
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jaしたところ危険なコマンドがあった場合の拒否率が人間だとわずか13%処理が長いとわずか5%しかできず一方で自動モードは9割ぐらいはちゃんと拒否していたよというのがあったわけなんですね
7:22.280–7:25.400
ja。これなんでなんですかと言うと要するに
7:25.400–7:32.560
ja人間って全部はちゃんと見てなくてたくさん確認が来るとオッケーオッケーとどんどん流しちゃう。結果的にそもそもの
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ja発想はAI間違えるかもしんないんで人間に確認してもらったんですけど確認が増えるとむしろ人間の方が圧倒的に間違える。それだったらAIが自動的に
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ja判定して処理した方がむしろ制度が高いよねということがこの実験で明確に、え、明らかになったということですね。で、え
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ja、様々なまずい検証においてもしっかりAIのチェックするモデル、AIがこれ安全ですかていう判定するモデルを鍛えることによって、非常に高いレベルで変な処理をしなくてもいいよという風になった
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jaようですので、これをベースとしてオートモードをデフォルトにして、ま、つまり人間が1個1個チェックする時代からAIの方がむしろちゃんとチェックできるんで、そっちを信頼しましょうね。ま、ただし
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ja危ないものを確認しましょうね。という
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ja方向にガラっと映りました。さあ、これ
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ja非常に大きな時代的な転換点かなと思っていて、AIがやって人間確認するから、AIがやってAIがチェックし、人間はイレギュラーとか大きな判断だけするという風に明確に一歩思考が進んだわけなん
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jaですね。なのでこれからの時代は1個確認
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jaするではなくてAIに任せる範囲が広がっていきますと。さあ、ここで気になるのは
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jaこれオートモードは89%危険なコマンドに拒否したとが11%間違ってるよねと。
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jaこれ大丈夫なの?で気になった人いると
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ja思います。で、これに関しては詳細を見て
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jaみるとまずそもそも意図的に危険なコマンドをやってるとした上で何を間違ったかって言うと人間がオッケーっていった範囲のレベル感の認識を間違っていたと。
9:04.200–9:15.880
ja例えばこれを修正していいよって言った場合にこれといったところの範囲が1ファイルなのか10ファイルなのか修正してもいいよと言われたことに対して人間は1ファイルと言ったつもりだけど10
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jaファイルになっているであったりこれやってもいいよといったことに対してどこまでやっていいかっていう判断が幅広くなっちゃう。ま、こういう店が多いっぽいん
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jaですね。なんで知名的なミスってよりは
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jaそういう判断の捉え違いで範囲を間違っちゃうことはあるよということがあるようでした。で、もちろんね、ま、人間もそう
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jaですし、AIも完全にオッケーではないわけなんで、例えば消しちゃっても大丈夫なようにちゃんと保存しておくとか、データバックアップを取っておくとか、最初は開発環境からやるとか、もうそう
9:43.880–9:55.800
jaいうのは重要かなと思うんですが、そのような方向性さえ満たせれば今89%で10%ぐらいね、拒否率がないのはあるわけなんですけど、それも蓋を開けてみるとものすごい危険というよりはあえて危険
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jaな難しいものを入れた時にできないこともあるというだけであり、人間はそもそもこれ人間もね、エンジニアとか非エンジニアじゃない人がやってると思うんですけど、これで13%しかチェックでき
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jaないとしてエンジニアじゃない人間が判断とか絶対できないわけですね。どう考えて
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jaもオートモードベースの方がいいということでガラっとこれ考え方変わるかなと思うので是非皆さんこれをこの流れ自体は理解しておきましょう。続けてセッション
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jaメッセージ機能でこれ地味に便利って話なんですけど、クロードコードを使っている時にクロードコードのセッション同士、つまりこれ画面出すとこれ今1個1個ね、こんな感じで左側にセッションというのが
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jaあるわけなんですけど、他のセッションの状況を追うことができるようになりました。例えばこれ他セッションの状況を確認
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jaできるという風に聞いたんですが、今このクロードコードが別で動いてるセッションでこんなことやってるねという風に確認ができるわけですね。で、これ結構便利でし
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jaて、実際僕も使ってるわけなんですけど、例えば5個同時に並列で依頼をしてると、例えば書籍に関して5分同時に並列で依頼してる場合にそれぞれベッド作ってるわけなんですけど、これを横断して1個管理の
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jaセッションを作り、各状況を聞いてもらった上で集約するみたいなことをしようと思った場合、これまでは人間が各セッションのやつをコピーして持っていくか、あとは各セッションでファイルを作っ
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jaてもらってファイルを読み込むみたいなことをする必要があったんですが、この機能によっで、え、このいくつかやってる並列のセッションの状況を確認した上でチェックしてくれるとかっていう風に
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jaまるっと送ることができるわけですね。え
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ja、何でもかんでもできるわけではなくてやり取りできるのはテキストだけでファイルを共有するわけではないですよということですね。あとは承認することは
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jaできないですよと。一旦人間が承認すると
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ja。あとは、え、同一マシンであったり別
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jaマシーンということはできるんだけれども、え、制約があって別マシーンから送る時には、え、会話のスタートはできなくてチェックだけできるよ。そういった感じで
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ja全部が全部できるわけではないんですが、ま、クロードコードをたくさん使って、今流れはね、1つのエージェントを1つ使うだけ、あの、1つのタイミングでは1エージェントを使うだけではなくて、1つ
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jaの時間に同時に5体も10体も依頼するというのが当たり前になっていくと、当たり前になる中でこのいくつかのエージェントは関連してるわけですよね。
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jaえ、1つのプロジェクトに3つ同時に走らせてると時に1番と2番のセッションの状況を踏まえて3番やってよという風なことがAIに依頼すれば、え、勝手にコミュニケーション取ってやってくれると
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jaいう風になりますので、より便利差が広がったなと思っています。こんなに
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ja使えるわけですね。続いてAI
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jaエージェントで公開可能なウェブサイトを作成可能というところで、今回はマナスさんにスポンサーをいただいておりましてありがとうございます。さあ、マナスを
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ja使うとどんなことができるのか。簡単に
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jaプロンプと言うだけで実際に公開までできて裏側のデータ管理であったりとか様々な処理ができるウェブサイトまで作ることができたこととここに文章を入力してウェブサイトをクリックし例えばファッションブランドのECサイトを作っ
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jaてねという形で依頼をします。オンライン
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jaストアですね。するとこんな感じでガガっ
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jaとマナスが頑張って作ってくれまして、これ結果にスキップをするとこんなものができちゃうと実際に訪問すると結構びっくりしますが、このクオリティのレベルのサイトを作ることができちゃうねと。別軸でチケットストreームという
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jaヘルプデスクですね。問い合わせ対応
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jaなんかのサービスを作ってねという風にお願いするとこれまた、ま、この数行ぐらいのプロンプトを使って結果にスキップするとこんなサイトができてしまいまして、もう本当に販売してるサイトみたいですよ
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jaね。こんなものができてしまって実際に
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ja使うことができたのと。
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jaさあ、すごいのはこれ使えるウェブサイトを使った、作った上で見た目だけではなくて裏側であったりとかデータベース、認証決済サイトの公開までできること。さっき
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jaご覧いただいたようにデザインもAIが自動生成する。またカスタムドメインと
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ja言って自分が欲しいドメイン例えばイto....comみたいなことをすることもできますし、また公開した後はオートスケールといって普通のサイトにしたりもしくはリアルタイムに動くような形で
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ja作ることができるようなサイトを公開することもでき様々なものに対応しています。
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jaウェブサイトだけではなく、こんな風に編集可能な形でスライドを作ってクオリティが高いものを作ったり、ワイドリサーチと言って同時に様々なものを調査をした上で非常に多格的に例えばこれはスケジュールを作ったタスクの活用
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jaパターンをモ羅的に調べてまとめたり、様々のことができるAIになっています。
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ja概要欄のリンクからボーナスのクレジットもあるので是非使ってない方は使ってみてください。
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ja続いてジェミニ3.7フラッシュ。え、
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ja早いですね。ジミニ3.6フラッシュが
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ja多分23週間前に出てると思うんですけど早くもジミニ3.7フラッシュが出ました。え、前回の3.6に比べて様々な
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jaコーディングであったりエージェントのタスクで処理の性能が上がっていると。
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jaまた金額もこれ3.6フラッシュもそうなんですけど年末までは半額にするよと。
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ja入力0.7500万トークンあたり出力3.7でかなり安い金額でそれなりのクオリティなモデルを使うことができるようになりましたよという話がありました。さも実際これ使うことができまして
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ja3.7フラッシュですね。え、地味に
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ja3.7フラッシュの特徴を3.6フラッシュと比べた上で何が違うか教えて。
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jaえ、その内容をキャンバスでHTMLでグラフィックで分かりやすく説明してアニメーションなんかもつけてさあ、聞いてみましょう。何が違うのか。
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jaまあね、ベンチマークの結果なんかは非常にこう成長してるというのが、ま、当たり前の発表出てまして、正直具体的にどういう風に違うのかっていうのはめちゃくちゃ分かるかっていうと、そういうわけでもなく、ま、今自分で作って
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jaもらってますけどね。ま、当然こうモデル
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jaが新しく時にはすごい性能上がりましたよみたいなことが出たりとか、あとは実際作ったアウトプットですね、3Dモデルこんな風に簡単に作れますよとか、ま、見た目かっこいいわけなんですけど、実際に
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ja作ってもらってどのぐらいの性能アップがあるのか見てみたいと思います。
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jaた、結構レスポンス早い印象がありまして、私も自分が作ってる1個のアプリでジミニ3.7フラッシュにちょっと問わる作業を変えたんですけど、ま、スピード感も早いし結構性能も高い印象がありまして
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ja、あの高印象ではありますね。ま、こんな
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ja風なアウトプットをね、作ることができますよと。まあまあそういすよね。これは
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jaあれかな?なんか3Dモデルを作るとか
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jaだったかな。ま、こんな風なウェブサイト
16:14.040–16:17.120
jaのね、裏側で写真のできますよと。さ、間
16:17.120–16:19.519
jaもなくできるかな。ま、裏側で、え、何が
16:19.519–16:28.949
ja違うかってことを比較するというの作ってもらっていて、キャンバスモードで作ってもらうと。
16:28.959–16:39.680
jaで、ジムニはね、こんな感じでこう右側が、え、コストでコスパで上が性能なった場合にコスパを上げて性能を上げていくというのでこう突き破ろうとしますよね。
16:39.680–16:50.519
jaどうしても性能を上がるとコスパが下がるみたいな感じで高くなっちゃうわけなんですけど、ググっとモデルの性能を上げていき、値段も安いしコストも高いよってこれ。これ面白いグラフですよね。逆行し
16:50.519–16:57.560
jaてるという雰囲気を出してるグラフになっていて、ま、そんな方向になってるとさ、出ましたね。違いはこんな感じでジェミニ
16:57.560–17:01.800
ja3.7手渡し発生一発合格。なるほど。
17:01.800–17:06.000
jaなんかチェック動きありますね。
17:06.000–17:13.000
jaま、こんな風なものにはパッと作ってくれましたが、えー、何が変わったか。1回で
17:13.000–17:20.360
jaの一発生成の制度、エージェントの自立的思考リカバリー威力、思考レベルの同的制御というのが変わったっぽいですね。1
17:20.360–17:22.839
ja発でパスる。あとはエージェントの補正
17:22.839–17:28.640
ja能力が高い、思考レベルが高いということかな。ま、分かりようで分からんような
17:28.640–17:37.799
ja感じではありますが、ま、新しいモデルが出てより、え、レベルが高いものが早く便利に使えるようになったってところで、え、モデルがアップロードされてますよと。ちょっと後ほどなんでこんなに早く
17:37.799–17:41.520
jaモデルがどんどん出てるのかに関してはベッド行動しようと思います。続け
17:41.520–17:45.919
jaてジェムの機能を廃止でジェムニでジェムという機能がありますね。ジェメニ
17:45.919–17:58.080
jaチャットに行くとこの左側にあるジェム、ま、要はGPTSのように決め、決まった指示を事前に作っておいて中に定義しておくと、あの、いちいちプロンプトで言わなくても毎回処理ができるよ。で、この
17:58.080–18:07.480
jaジェムの機能なんですけど、いよいよこれが廃止されるという方向らしくて、これからはエージェントスキルという方向に移っていくようです。で、これも流れはも
18:07.480–18:18.200
ja明らかでして、じゃあチャatトッGPTもう今スキルが使えるようになっていまして、チャatトGPTに行くと、今チャットGPTですね。プラグインと
18:18.200–18:21.600
jaいうのがあってスキルがあり、エージェントスキルが使えるよ。で、
18:21.600–18:30.360
jaクロードも当然スキルで、今世の中は、え、それぞれのツールの個別の機能ではなくてエージェントスキルに集約して動きありますと。で、今現状の課題として言われ
18:30.360–18:41.360
jaてるのは、今ジェミリの場合はスキルを使おうと思うと、このジェミニスパークという有料版の方ではもうスキルがあるわけなんですけど、無料版ではないわけなんですね。なのでこれ有料版しか使えなく
18:41.360–18:49.360
jaなるんじゃないのみたいなことが言われていますが、ま、おそらくこれは切り替えるタイミングで無料版でも使えるようになるんじゃないかなと思います。え、ただ手と
18:49.360–19:01.600
jaしては企業とか個人もそうですけど、ジムとしていろんなこう資産があった場合にスキルがしちゃうことによってできない機能があったりとか作り直しがめどくさいということは正直あるでしょうね。ま、
19:01.600–19:11.919
jaガシ化しながら時代的にはもうスキル化していくというのは間違いないんで皆さんも早めに、ま、ジェムであったりとかGPTズとか昔の仕組みで使ってるものがあったらエージェントスキル化してどの
19:11.919–19:15.799
jaAIエージェントを使えるようにしていくというのは早めにしておくことをします。
19:15.799–19:26.200
jaエージェントスキルもう去年のね12月ぐらいからオープンになって広がってる仕組みなわけなんですけどもう今や当たり前にどのAIサービスでも使えるようになりましたね。時代は非常に早いと
19:26.200–19:30.520
ja1年経ってないのにもうどのAIもエージェントスル当たり前になってると。
19:30.520–19:32.960
ja続いてグロック4.6。グロックをね、
19:32.960–19:37.480
jaこの前4.5が出たばっかりなんですけど4.6が出ましたよと。え、グロック
19:37.480–19:47.960
ja4.6になったことによって非常にまた精度も上がっていき、レベルが上がったということをグロックも言ってると、ま、どのモデルもね、当然言うわけなんですけどね、グロック4.6は出ましたね。と
19:47.960–20:01.720
jaいうことで、え、様々なフェイブルとかに比べてもね、ある指標においてはレベルが高いよという風にこんな風に言ってくれていて、AIエージェント活用において比較がね、フェイブルとか5.6ソルなんで、
20:01.720–20:05.559
jaま、かなりレベルが高いところを狙ってるというのがありますよね。様々なベンチ
20:05.559–20:10.000
jaマークでもレベルが高いアウトプットを作らできますよという風になっています。
20:10.000–20:23.440
jaさあ、これちょっと面白いのがなんでこんなにAIモデルのアップデート進化が早くなってるのかということなんですが、実はこれはですね、実はベースはグロック4.5というモデルがあるんですね。全部
20:23.440–20:34.280
jaトレーニングし直したわけじゃなくて、グロック4.5という基盤モデルがあった上で、その基盤モデルの上でさらに新しいトレーニングをしたりとか、新しいデータを足す。で、具体的に何でやったかって
20:34.280–20:36.919
ja言うと、カーソルですね。グロックが買収
20:36.919–20:50.840
jaしたエンジニア向けのツールであるカーソルの利用データを使って上からトレーニングすることで基礎の脳みその部分はベースは同じだったとしても上からトレーニングすることによって一気に性能が上がりましたよという風なことで
20:50.840–20:52.400
jaトレーニングをしていると。さっきの
20:52.400–21:05.400
jaジェニ3.7フラッシュも実は、え、ジェニーフラッシュ3.7も、えっと、3.5とか前のジェニフラッシュのバージョンの上から、え、アップデートをしてるということは言われてるわけなんですね。なんでこれからはその基礎モデル
21:05.400–21:09.640
jaを0からトレーニングして、え、レベルを一気に上げていく。ま、ムトスなんかは
21:09.640–21:11.159
jaそうですよね。クロードのミトス
21:11.159–21:21.360
jaフェイブルなんかは1回0から期待直してものすごいレベル上がってるというのもあるわけなんですけど、それだけではなくてそれを使ってさらに上からトレーニングをしていきバンバン性能を上げていくこと
21:21.360–21:34.120
jaによってそっちだけであれば1ヶ月とか数週間とかで新しいレベルに行こうもできるということでスピードアップしてさらに新しいモデルが出ていくという方向になってるようですね。なんでこれからおそらく
21:34.120–21:45.919
jaOPENAIもアンスロピックもそのような形で、ま、そもそもね、モデルのリリースの速度上がっていますし、あとあのちょっと面白い点としてはモデルってこう知識の状況がありまして、例えば、え
21:45.919–22:01.679
ja、クロードのOPス5とかの場合は、え、モデルの知識が2026年5月段階の知識があるわけなんですけど、その2026年5月段階の知識、つまりそこまでのデータを使ってベースモデルトレーニングした
22:01.679–22:04.080
jaモデルが出たのが2ヶ月後なんですね。
22:04.080–22:14.279
jaこれまではここまで半年とかもっと時間かかっているだけなんですが、基盤モデルをしっかり鍛え直して知識も入れ直して育て直すことも早くなってる。さらには
22:14.279–22:26.919
jaそれを使って上から再トレーニングして賢くするのもできるようになってきてそっちによっての性能アップも相当できるようになってきてるということでモデルがま、ものすごくね、あのOSスみたいに
22:26.919–22:38.120
ja確信的なところになるからさておくとしてどんどん先進的にアップロードアップデートをしていくのはこれからさらにどんどん早くなるだろうという風に思われまして、今回のグロックとかジェミニもそうですし、さらに他の
22:38.120–22:47.360
jaベンダーなんかもさらなるAIモデルのベースがアップデートしていき、賢くなるってことはもう確定なのかなという風に思いますね。続いて、ま、そんな中の動き
22:47.360–22:52.080
jaの中でグロックボットというサービスも出ました。これは地味にスパークに近いん
22:52.080–23:01.679
jaですが、自分で専用のマシンを持ったAIエージェントが、え、24時間365日いつでもいろんな仕事をしてくれるよという動きですね。ジェムニスパークも近い
23:01.679–23:04.120
jaですよね。え、AIが自分専用の
23:04.120–23:09.760
jaコンピューター持っていて、え、そん中で複数のエージェントを作ることもできるよと。話しかけることによって仕事をして
23:09.760–23:17.039
jaくれたり、あとはやり方を見て学わせることもでき、段階的に育成することによってどんどんできること広がりますよと。
23:17.039–23:30.919
jaなんでオープンクローとかジェムニスパークに近いようなサービスで、え、エージェントが常にいて、で、当然ながらこの自分のコンピューターでは他のAIツールを使うためにMCPとか接続もできるようになっていて、え、作業する
23:30.919–23:35.159
jaこともできるよという風に言っており、こういうサービスも出ました。今この
23:35.159–23:44.640
jaクラウド上でいつでも動くというところで言うと、え、ま、チャatトGPTのワークなんかもそうですし、え、クロードコードやクロードコワークなんかもブラウザ版がありますし、ジェミスパーク
23:44.640–23:48.000
jaなんかもありますし、あとはコバイロットコワークなんかもそうですよね。あと
23:48.000–24:00.679
jaMicクrosスカウトとか、ま、様々な形でいつでも動くエージェントがなんかの条件で動いていき、勝手に仕事をするよというのは加速していく中でグロックも出したという状況があります。
24:00.679–24:03.440
ja続けてビジネス活用ですね。なんと全社員
24:03.440–24:06.120
jaがAIの部署ができましたよと。NEC
24:06.120–24:20.520
jaさんが8月の1日付けで、え、部門町から社員まで4回層で全部がAIエージェントの新しい武将を作りましたよというところで、ま、これ多分リリース的な日本初になるかなと思うんですけど、非常に面白い
24:20.520–24:22.919
ja取り組みをされています。え、その名も
24:22.919–24:27.919
jaコーポレーAIワークフォースモーンですね。で、何があるかと言うと、基本的には
24:27.919–24:33.159
ja経営分析であったりとかデータを分析して企画していくシミュレーションですね。
24:33.159–24:46.279
ja役員会議の経営分析、シミュレーション、リスク用地検というところを依頼していき、ま、こういうコクピットの、え、データがあって、このデータの中に結果出てくるよと。で、人間が依頼するとその依頼した
24:46.279–24:54.440
ja内容に対して回層ごとに、ま、これこんな感じで回層があって、え、チームがこんな風にいますよと。結構改ざですよね。AI
24:54.440–25:01.360
ja経営人で多分マネージャーで社員僕部門長がいるのかな?4回層がいますよと。で、
25:01.360–25:13.399
ja依頼があるとこんな感じでリアルタイムに依頼の結果が分かり依頼された結果というとレポートになったりして把握していきでこのやった結果っていうのは例えば部下がAIのメンバーが仕事をしたらそのAI
25:13.399–25:17.279
jaメンバーの仕事をマネージャーがチェックしてぐるぐる回していく。ま、こんなよう
25:17.279–25:21.720
jaな依頼ができるような方向になるよということが明かされました。で、これ非常に
25:21.720–25:33.840
ja面白いなと個人的に思ったのは、え、ある特定の部分というか、今回で言うとあくまで経営分析とかシミュレーション、リスク予兆という風に仕事を絞って依頼してるわけですね。で、そこに必要な情報を
25:33.840–25:47.720
jaAIが読めるようにしてあげた上で、その範囲の中でダッシュボードとか仕事の回層構図を分けていき、え、誰か役員が依頼したら部門長が受けて下に依頼しでその結果をまとめてやるっていう風なオペレーションをしていくということかな
25:47.720–25:57.080
jaと思うんですが、このある範囲のデータを全部使うことができるようにしていくっていうのがほとんどの企業では非常にハードルが高いわけですよね。データの
25:57.080–26:11.960
ja整備が大変と部門ごとにデータも違うわけですし、閲覧権限も難しく、このAIレディとか体制がないという中において新しい部署を作ってあげてその部署で必要な情報だけ整理し、別に他の部署のやつは
26:11.960–26:20.919
ja見れなくても人間にお願いして持ってきてもらったらいいわけで、実は今でも部署っていうのは部署外の情報は誰かにお願いして持ってきてるわけですよね。そんな
26:20.919–26:36.159
ja感じである狭い範囲で部署というか必要なデータ環境閲覧できる権限を整備してあげた上でこの中だけでまある意味擬人化した回層構造のAI組織を作るとで足りないものは人間に持ってきてねえという風に他
26:36.159–26:41.200
jaの部署の人間に依頼するかのごとく依頼してあげる。で、この権限の範囲の中では
26:41.200–26:52.880
jaPDCAを回して依頼に対して何らかデータを使って処理をしてアウトプットを作りで、他の部署の、ま、今回で経営人にレポートを上げるとかを作ってあげて、で、その結果をちゃんとフィードバックして
26:52.880–27:05.559
jaもらって、また生かしていくみたいなことができると、実は1個のAI部署というか、そのAI部署の中ではデータもちゃんとARDで管理されていて、え、過出修正とか確認ができてぐるぐる回すことができる
27:05.559–27:15.360
jaみたいな、こうループを回すことができるので、こういう新部署からAI導入を始めていくってのは発想として面白いと思いましたね。AIの、え、使える環境、
27:15.360–27:27.840
jaデータ整備、あとは権限設定をしてあげた上でこん中に必要な役割を回層にしてあげると、あとはこの部署とのインターフェースとしてどうやってこの部署に対して依頼するのか、どっからアウトプットが出るのか、この辺りを作っ
27:27.840–27:38.840
jaてあげればちっちゃい部分であれば結構簡単に、ま、え、バーチャル[音楽]な組織として作ることができるかなと思い、ただのAIとは違って中でデータがちゃんと管理されていて、ま、このデータ
27:38.840–27:51.200
jaは本当のデータとね、ちゃんとこう紐づいてるとおそらくですけど、ま、リアルで使う経営データ子供いじったら怖いわけなんで、リアルタイムとかでコピーを作ってコピー側を参照できるみたいになってん
27:51.200–28:03.880
jaじゃないかなと思うんですが、そんな風にやることにより、え、実際の仕事とか、え、経営の中で使えるデータを用いながらリスク少なくある取り組みをまるっと任せる部署ができるみたいな発想は結構横
28:03.880–28:08.399
ja展開引くんじゃないかなと思っていて、これ非常に面白いなとこでした。え、続い
28:08.399–28:12.640
jaてメガスタートアップやビッグテックどこですね。ダンと1500万ユーザー突破。
28:12.640–28:17.840
jaえ、チャatGPTとCEXを集めたデスクトップアプリですね。このユーザー
28:17.840–28:22.799
jaが1500万人を突破したということ言っていました。これ非常に早くてですね、
28:22.799–28:31.000
jaまず7月の9日に、ま、チャットGP、7月の中旬ぐらいにチャットGPリバーカーが出まして、一気に元々500万人から1000万人行ったと。で、約3週間後に
28:31.000–28:35.360
ja1500万人というところで加速動的にユーザーが増えていますと。ま、ところが
28:35.360–28:46.840
jaですね、チャatトGPT自体の、え、週慣の利用者っていうのは10億人ぐらいる中で、そん中の1500万人なんで、すごい多いっちゃ多いし、え、まだまだでも伸び代はありまくるというところかなと
28:46.840–28:49.000
ja思っています。やはり早くチャットアプリ
28:49.000–28:59.519
jaからエージェントアプリに移行しなくちゃいけない中でこのスピード感は相当上がってきていてやってる人はやってるとチャットでただ相談するだけで単発の仕事をちょっとやるんではなくエージェントと
28:59.519–29:13.159
jaしてしっかり仕事を振って試験を貯めてもらって長時間の仕事をしていくみたいなことがえ人が増えるといいかなと思うんですけどまこの速度は上がっているがとはいえまだまだ使ってるは1%とかま
29:13.159–29:17.640
jaそもそもAI全然使ってない人もいる中でAI使ってる人が半分ぐらいする。その中
29:17.640–29:25.399
jaの1%か2%かが今チャットGPっていうはコデック使ってるという状況で、まだまだ少ないんでこっからどんどん増えてくんじゃないかなと思いますね。続いて
29:25.399–29:27.720
ja最大14倍速。これ面白くて、え、
29:27.720–29:41.960
jaチャatGPTの新サービスでウルトラファストというサービスを提供しますと、なんと最大14倍速という速度で動かす新サービスで1秒あたり何百とか何千トークン出す。なんでものすごい早く出る
29:41.960–29:46.360
jaんで、もう人間ではチェックができないですよね。最大14倍速なんで。で、
29:46.360–29:54.880
jaセレブラスという上場企業がありまして、あの、非常にこうでかいチップって言うんですかね。あの、ウェハーというこう円盤
29:54.880–30:07.159
jaの中でこれを組み合わせるんじゃなくて、この1つをめちゃくちゃ精裁に作って1つのチップとして、え、提供することができることによって、NIDIAみたいにチップとメモリーが別ではなく、1つの中
30:07.159–30:16.000
jaで処理するんでめちゃくちゃ早く処理ができるよというタイプの新しいAIチップ作ってる会社なんですけど、そこと携して出しましたと。さあ、こんなに早くてなん
30:16.000–30:21.000
jaか意味あるんですかと話なんですけど、実はあるっぽいですね。例えば障害対応とか
30:21.000–30:29.080
ja金融のリアルタイムでデートレとかする中で判断ができたりとか、あとは音声の対応ですよね。このようなリアルタイムでやり
30:29.080–30:42.559
jaたいことがあるケースは結構あって、例えば金融とかで言うとめちゃくちゃそこで何億とか何十億とか動かしてる中で例えば利用料金が10倍とか言っても我々ね、例えばチャATGPTMAX月200ドルでしたけどこれ月2000ドル
30:42.559–30:50.399
jaもしくは2万ドルにする代わりに14倍できますと言ったら使う人いるわけですよね。気用体効果的にみたいなことに対して
30:50.399–31:02.399
jaやってくサービスらしく、より早くできると通話体験一変させた複雑なリサーチがリアルタイムにできるみたいな形で人によっちゃう働き方ガラっと変わるようにインパクトがあるようなサービスが出て
31:02.399–31:04.440
jaいると。で、これをこういったセレブラス
31:04.440–31:14.399
jaといった専用のAI水論向けの超高速チップを使って提供していくみたいなことが始まっており、これ非常に面白いだと思っています。セレブラスですね。え、
31:14.399–31:23.799
ja今回かなりでかくまるっと契約してるみたいでして、セレブラス側の公表としては200億ドル兆、2本円で3兆円とかですよね。そのぐらいの規模感で脅迫の
31:23.799–31:26.039
ja契約をしますよという話があります。
31:26.039–31:38.360
jaセレダさん元々なんかですね、UAEかなんかアラブ系の会社にBANと提携して受中をしていたんだけれども、そっちが8割9割あって依存度が高いという中で分散したいニーズがやったなんですが、今回の
31:38.360–31:47.880
jaオープンAI定型によって、ま、この分散も働くことができ、ま、長期間に渡って処理を買ってくれるプレイヤーが増えたという方向っぽいですね。さて、こういった
31:47.880–31:59.720
ja仕様というのは実はセレブラスだけではなく、例えばNVDIAが組んでいるグロック、これね、グロックの最後がKじゃなくて、KはスペースXが作ってるAIモデルなんですけど、Qはグロックと
31:59.720–32:13.679
ja言って、ま、似たようなセレブラスのような高速でAI処理ができる水のチップを作ってる会社もあって、こっちはNVIDIAが買収はしていないんですが、結構大きな資本提携をして、え、それから専用の連携をして、え、自分たちの
32:13.679–32:23.039
jaエルビリアサービスを入れるようということをしてるわけなんですけど、じゃ、そういうプレイヤーがいたり、ま、この特定の用途に特化した形でめちゃくちゃ早いチップであったり、あとはものすごい
32:23.039–32:33.639
ja安いチップであったりみたいなことをやってくというところはこれから増えてくんじゃないかなと思われ、ま、こういう高速水論というまた新しい市場であったりとかサービスもありケースはケースによっては
32:33.639–32:40.000
ja非常に価値が出るんじゃないかということは抑えておくと面白い人がいるんじゃないかと思います。続いて月刊利用者が10億
32:40.000–32:42.360
ja人突破でジェミリですね。ジェミリの月刊
32:42.360–32:46.480
ja利用者が10億人を突破しました。え、
32:46.480–32:48.720
ja早いですね。2026年7月には月刊
32:48.720–33:02.080
ja9.5億人と言ってたんですが、2026年8月に10億人になりまして、で、Googleは実は検索エンジンとかあとは検索の結果になってくるAIオーバービューは別でそれとは別でジムニアプリが10億円という感じなんで、
33:02.080–33:11.159
jaジムニーを使ってるアプリとかに間全体で言うともっと利用者は広いという状況だけなんですけど、ま、非常に成長していますと。さあ、ジミニは月刊利用者が10億人
33:11.159–33:13.880
ja。チャATGPTは週慣なんで、まだ規模
33:13.880–33:26.000
jaは違うわけなんですけど、もうぐんぐんジェムニが追いついてきていまして、この前はとあるイベントをやったんですけど、200人ぐらいの、ま、経営者とか中小企業の方々のイベントやった時にアンケートを取ったら、なんとジェメリの
33:26.000–33:27.840
ja方が利用者多かったですね。チャAT
33:27.840–33:32.919
jaGPTよりもそんな状況があったりします。え、ジェメリね、特にこうマルチルだっ
33:32.919–33:35.880
jaたり音声とか映像をこのまま理解できる。
33:35.880–33:48.080
jaあとはジatでアプリでやるとそのま映像を入れて会話なんかもできるという状況にありますので、ま、ジェムリの支配権というか利用ユーザーがどんどん増えてるという状況がありますね。続いてAIに電子
33:48.080–33:59.480
ja化しとこれはアンロピックの発表なんですがAIで作った文章にスカしを入れるとスカシってこうお札なんかにある本物か偽物かを把握するあれですよね。で、最近
33:59.480–34:12.440
jaは画像とか動画なんかでも裏側にこれはAI生成ですよとかっていうデータを入れたりするわけなんですけど、じゃこれテキストってどうやってやんのかというところなんですが、テキストって画像ファイルとか動画ファイルみたいに裏側に
34:12.440–34:17.399
jaデータの保存ってこうできないわけですよね。メモ帳とかで開いたら文字があって、
34:17.399–34:30.200
jaその文字の裏側にデータって含められるわけなんで、これどうすんのかなという話なんですけど、今発表されてる話で言うと、AIしか分からないような特定のパターン、文章のリズムだったり、この
34:30.200–34:43.280
ja文字が立った時にはこのような、え、記号が次出るよねみたいなこの部分を特徴入れることによって完全には分からないんだけれども、あ、これってAIが作りそうなパターンだねということまでを出すよう
34:43.280–34:48.679
jaなことを分かるようにしていくという風な方法を考えてるようですね。なので短い
34:48.679–35:03.079
ja文章とかは絶対分からず、ある程度長い文章の場合に人間が見ても分からないんだけどAIで見るとあ、これAIが、え、作った文章っぽいパターンがあるねという風に言えるような仕組みをこれから導入
35:03.079–35:05.839
jaするという方向性のですね。結構反発も
35:05.839–35:16.400
jaありまして、それによって、え、なんて言うんですかね、AIで作った文章って明確になってしまったりとかそんな風にするのはどうなんだみたいなこともあるようなんですが、ま、方向性としてはAI
35:16.400–35:27.000
jaで作った文章をやっぱそのまま使ってバンバン巻いたりとか作っていわゆるスロップと呼ばれるようなAIで作った低品質コンテンツこういうのを作るのは良くないわけなんで、ま、そういうものの対策
35:27.000–35:38.160
jaとしてAIで作ったって分かるようにしますよってことは重要かなと思っており、ま、テキストでとあればAIに原案もらった上でちゃんと自分で見て直して修正して自分の文章にしていく。ま、それさえ
35:38.160–35:48.560
jaできればね、問題ないんじゃないかなと思うんで、AIが作ったものを丸ごとそのまま使うっていう方向性はそもそもやめた方がいいし、これからもっとやめた方がいいですよという時代になってきますね。
35:48.560–36:02.960
ja続いて5000億ドルの計画ってことでNiaがちょっとちょマニアックなこれ仕組みなんですけどいろんな金融の会社アポロブラックロックブラックストーンゴールドマンサックスと組んで最大5000億ドルのAIデータセンター向け
36:02.960–36:08.920
jaの金融のえ資金提供する仕組みを作っていくよというのを発表しました。で、これ
36:08.920–36:23.400
ja何かと言うと、いろんな今AIプレイヤー、特にGoogle、それからMicクrosoft、AmazonといったMegックと呼ばれる会社がめちゃくちゃな金額、年間何十兆円とか使ってデータセンターを建設して今投証し
36:23.400–36:25.079
jaてるわけですよね。OpenンAIも
36:25.079–36:30.079
jaアンスロピックもものすごいお金を使って投資していると。たださらにAIをこれ
36:30.079–36:37.400
jaから高まる中でそういうプレイヤーだけでは賄えないしとはいえそんなにお金を出せるプレイヤーもいませんよね。という
36:37.400–36:47.920
ja中でNBAが主導してこういう金融の会社を集めてまとめてお金を貸してあげるような仕組みをこれから作っていきますよというのを言ってるわけです。で、仕組みと
36:47.920–37:01.520
jaしてはどういうことかと言うと、ま、NVDがこ、え、こういう風なプレイヤーを紹介した上でどっかこのお金を借りてデータセンター建設とかGPを買って事業化したい会社があると。そしたら金融の
37:01.520–37:10.520
ja大手からお金を貸すわけなんですけど、そこに対してNDIAが最大25%場合によっては保証すると。ま、つまり何かあっ
37:10.520–37:26.560
jaた場合に金融の大手からお金買える100円借りた場合に100円全額じゃないけど25円分は最悪何あったら保証しますわみたいなことを言う形でさらにお金をそんなに持ってないプレイヤーでもNDIAのチップであったりGPUを購入
37:26.560–37:34.119
jaしてデータセンターとか事業ができるような方向性にしていくということを言ってるわけなんですね。で、非常に面白い考え方
37:34.119–37:47.920
jaとしては、やはりもお金が限界になってるという中で、NVDとしてはこのAIのチップをPCみたいになくなっていく資産ではなくて、鉄道とか航空会社に近い長期的なインフラにしていきたいという方向性
37:47.920–37:50.480
jaがあると。つまり1回GPU買ったらある
37:50.480–37:52.640
ja意味土地ですよね。土地を買ってるわけで
37:52.640–38:05.240
ja、使い方としてAIモデルを使う、え、を処理するのもあれば、トレーニングに使うのもあれば、いろんな用途で活用できるような長期的なインフラになっていくだろうし、そんな風にしていきたいという
38:05.240–38:09.560
ja方向性の中で、え、今回のを使っていくようです。で、ここからじゃ水論推察なん
38:09.560–38:13.480
jaですけど、ま、つまり不動産みたいなわけですよね。これまでは、ま、一定期間で
38:13.480–38:16.720
ja減価償却。たGPUで言うと実際に3年
38:16.720–38:28.560
jaぐらいしか使えてないんじゃないのとか言われてると5年ぐらいで減価償却して例えば100円で買ったら20円ずつ償却して5年間で価値がないという風に財務会計上はなるというところなんですが、今
38:28.560–38:42.960
jaでもGPU昔のやつはやっぱどうしても性能が低いんで同じ電気代データセンター使って処理するんであれば新しいGPUの方が性能も高いし電気代も使わなくて済むんで、ま、GPUコストもそうですし電気
38:42.960–38:46.359
ja代もかかるわけなんで、新しいものに切り替えてかなくちゃいけないよね。
38:46.359–38:58.359
jaみたいな形で、その期間っていうのが価値がある期間短かったわけなんですけど、ではなくて、ある意味不動産みたいに買ったら長期的に使えるような方向性にしていく。え、それによっ
38:58.359–39:12.040
jaてその新品と中古だと当然価値は違うわけなんですけど、中古であってもいわゆるマンションを買ったら最初は自分で住んですごい快適一定期間どっかに引っ越しでもその不動産はあるわけなんで誰かに貸して
39:12.040–39:22.440
jaあげたりとか売ってあげて2次流中3次流通できるよとまこんな風な方向性にしていきたいのかなというのが今回の動きですよね。なので、ある意味中古のGPU市場
39:22.440–39:33.920
jaであったりとか、え、GPUレンタルみたいな方向性によって事業化進んでいくことがあり得るんじゃないかなと思ってより、ま、それに向けてそのGPUが妥当なのかであったりとか、それを評価して
39:33.920–39:47.200
jaあげる、それを売買するプラットフォームなんかも必要になるかなと思うんですが、こういうことをする上でこのGPUという領域においてただの単発の、え、チップというかメモリーみたいな商品ではなくて、
39:47.200–40:00.319
ja長期的に価値が持てるような資産としして、え、このAIチップやGPをしていき、それによってNVIDIAの価値も上がっていくし、え、どんどんAIチップが市場に回っていって使われて、え、いろんな
40:00.319–40:10.520
jaチップが例えば安い、遅いけど安いから夜中にまとめて処理するAIチップのベンダーとかそういうデータセンターとかいてもおかしくないわけですよね。今回
40:10.520–40:20.240
ja冒頭ではセレブラスと組んでOpenAIが超高速の、え、ウルトラファストっていうサービスをしましたけど逆でめちゃくちゃ遅いと。古いGPUだからで
40:20.240–40:32.960
jaも超安いとなので1ヶ月かけて処理していきますとかってあってもいいわけであって、ま、そんな風な形でいろんなプレイヤーが出ていくようにこれからなってくんじゃないかなと思われ、ま、この市場がちょっと面白くなるよと、ちょっと
40:32.960–40:41.599
jaマニアックなチップ仕様だけなんですけど、こんな動きがですね、これから動うとしてるようでして、ちょっと面白いんで是非注目していきましょう。続けてパーソナル
40:41.599–40:48.000
jaAIに関するエッセでマークザッカーバーグが、え、結構長めの論文を出しましたと。ま、エッセですかね。自分
40:48.000–40:52.359
jaはこれからこんな風になってくと思うよということ言いましたと。で、基本的な方向
40:52.359–41:05.240
ja性としては、え、1人1人の個人をエンパメントしていき、1人1人に対して、え、スーパー知能がついていって、その結果としてできることが広がっていくよね。というのがマークザッカーバーグが見て
41:05.240–41:08.680
jaいる基本的な方向性ですね。知能を中央
41:08.680–41:23.400
ja管理ではなくて数十億人に対してなるべく無償で提供していきができるとなんで他のチャットボットから人生のOSとして使うことができるような方向性にしていくというのを言っていますと。え、このなぜか
41:23.400–41:35.520
jaと言うと反栄の厳選っていうのは1人1人がどんなことができるかであるという風な方向性で既存の業務を自動化するとかではなくて新しいことができるようになってくのが重要であろうと。で、1人1人がAI
41:35.520–41:43.880
ja持つことによってすごい家庭教師がついたり、すごいエンジニアがいたり、スーパーシッチがいてできることがどんどん広がっていく。またAIは
41:43.880–41:54.640
jaどんどんこれから社会に広がるわけなんですけど、すごいAIをみんなが持っていればそれによってパワーバランスができて、誰か1人が超AI持っちゃうとその人がいろんなことをできちゃう危険がある
41:54.640–42:06.319
jaわけなんですけど、それぞれが持つことによって分献できるような方向性になってくのがいいんじゃないのみたいな方向性で、ま、これからメタとしても結構メタもね、実出してまして、新しいモデルとか
42:06.319–42:11.599
jaサービスを出していくという方向をしてるわけなんですけど、そんなこと言ってますね。ま、一方この機種の中でテック
42:11.599–42:16.839
jaランチ自体はいやいやとそういうモデル安く配っちゃう。例えば教育だったら宿題
42:16.839–42:18.960
ja丸投げしちゃって全然処理しなかったり。
42:18.960–42:30.760
jaあとで言いますけど司法だったら勝手に、え、すごいモデルを使って裁判所の、え、処理ができないような形で訴訟をめちゃくちゃしちゃうであったりとか、え、ショッピングにおいても勝手にバンバン
42:30.760–42:37.559
jaこうAIがやってしまうと良くなかったりして、ま、いろんな問題も出てくるよねみたいなことも言われていると。ま、なの
42:37.559–42:49.800
jaで理想として1人1人がスーパー知能を持ってくって話と一方でこれを持った先には結構いろんなリスクもあるわけなんで、そのリスクも含めて現実的な制度であったりとか、人間側の理性であったりとか
42:49.800–42:51.119
jaそういうのを含めなくちゃいけないよね。
42:51.119–42:54.640
jaてことが言われており、これも非常に面白い方向性ですね。ま、個人的な意見と
42:54.640–43:08.359
jaしては、1人1人にスーパー持つのも当たり前というか、ま、明らかにそうなるとなんなら今でも普通にクロードとかチャットGPTを有料で契約していてFAとかGPT5っていうのを使ってる人は使ってない人に比べてもう十分そうなっ
43:08.359–43:10.520
jaてると思うんですね。多分使うか使いぶ差
43:10.520–43:20.599
jaがついちゃってるということはあるかなと思うので、ま、これが1人1人ちゃんと使えるようになってくのは重要かなと思い、その上でどう使うのかであったり、みんながそれが使えることになった場合に
43:20.599–43:32.119
ja後で触れるような例えば変な裁判の記録を作りまくってバンバン応募しちゃうとかそういうことはしないようにしなくちゃいけないという風なことをこれから社会全体で考えてかなちゃいけないのかなと
43:32.119–43:34.920
ja思ってますね。で、続いてミューズ
43:34.920–43:38.720
jaグリマーでこれがメタの新しいモデルですね。ま、メタがビューズというモデル作っ
43:38.720–43:49.680
jaてるわけで、結構レベル高いというような評判がある中、いよいよこれまでのニューズは実はメタって元々ラマというオープンソースの、ま、オープンウェイトのモデルを出していて、1回これがうまく
43:49.680–44:00.839
jaいかなくなってやめて、ミューズという新しいモデルを出し、で、こっちはクローズで外部では使わずにメタの中だけで使うという感じだったんですが、改めてこのミューズシリーズをオープンウェイト
44:00.839–44:12.319
jaにしていくようでして、ま、その第1弾というか最初がミューズグリマーで、え、300億パラメーターのそんなに大きかないモデルで結構賢いというものを、え、オープンウェイトで出しましたね。と、今
44:12.319–44:16.000
jaオープンウェイトで言うとやっぱ完全に中国税がめちゃくちゃ勝ってると。直近で
44:16.000–44:26.040
jaはクエというアリバなモデルが30億ダウンロード突破するみたいなニュースがあったりして、ま、Googleなんかも頑張ってはいるんですけどだいぶ中国のメインになってるわけなんですが、そこに
44:26.040–44:34.880
ja対してメタもこれからまた改めて主張に乗り込んでいき、ま、オープンウェイトをしっかり広げて1人1人が使えるAで作っていくと。で、ま、マークダッカーバーグ
44:34.880–44:45.119
jaの大きな方向性としてはスーパーインテンスを全員に配布していくという方向のようなので、ま、それも含めて、ま、こういうオープンウェイトのモデルの展開も考えてくんでしょうね。え、
44:45.119–44:47.720
jaミューズグリマが出ましたよと。え、
44:47.720–44:57.960
jaオープンモデルの急成長で、え、中国のAIモデル、ま、非常に広がってるわけなんですけど、え、シリコンバレーであっても使ってる企業は非常に増えてるよというような記事がありました。ちょっとデータ
44:57.960–45:08.559
jaに行きますとランプというですね、ま、いろんな企業のクレジットカードのデータなんかを分析して何に使ってるかというのをチェックしてる会社があるんですが、その会社が、え、分析したところ、え、
45:08.559–45:21.720
ja前年から今年にかけてオープンルーターといった1つのAIモデルではなくて、複数のAIモデルを切り替えることができるサービスを使ってる会社が増えてると、ま、4.5から6.1%なんで約3割4割
45:21.720–45:34.079
ja増加しているという状況があると、まだまだ多くの会社は、え、オopenとかアンスロピックとが特定の企業を使ってるわけなんですけど、一部の企業においてはこういったいろんなモデルを切り替えることができるサービスを使っ
45:34.079–45:36.599
jaてるよと。で、このオープンルーターは
45:36.599–45:49.750
jaランキングとしてどのモデルが使われてるかってことをこんな感じで出してくれてるわけなんですけど、今1位が何かって言うと、ま、やっぱディープシークなんですね。現状の1位は
45:49.760–45:58.160
jaこれは直近のモデルになるわけなんですけど、1番使われてるのがディープシークというモデルになっていて、ランキング1位ですね。で、次10entのhy3。ま
45:58.160–46:02.319
ja、これ安かったり無料版があるっぽいすね。で、GPT5.6ルナがあり、また
46:02.319–46:09.359
jaディープシークGLMでミモという安いモデルがあって、クロードもいるけれどもって感じ。ま、用途によってはクロード
46:09.359–46:22.680
jaがやっぱ強かったりとかするわけなんですが、えー、使われてるやっぱりモデルの量で言うとちょっとこれ見づらいわけなんですけど、え、ま、Googleが下で次OpenAIで、この黄色がディープ
46:22.680–46:25.400
jaシークですごい割合増えてる。え、こちら
46:25.400–46:27.800
jaピンク色が他のやつかな。緑が
46:27.800–46:36.480
jaアンスロピックになるわけなんですけど、こんな風な割合で、ま、中国系のモデルのウェイトが非常に増えてきていて存在感上がってるよと。ま、その全体ではなくて
46:36.480–46:48.520
ja、え、6%ぐらいがこういうようなプラットフォームを使っており、このプラットフォームの中で、え、中国系でモデルが増えてるという感じになるわけなんで、まだまだ全部が使ってるわけではないんですけど、しっかり使ってる企業
46:48.520–46:53.440
jaっていうのはそういう方向になってるよねと。なぜかと言うと、やはりこれまでは
46:53.440–46:58.520
jaある程度openとかアンロピックジェメリのモデルでバンマン使ったらいいよね。だったのが処理によっ
46:58.520–47:03.119
jaてはROIとかコスト運用効率化しなくちゃいけない。特にエージェントになって
47:03.119–47:14.599
jaくると利用の量がめちゃくちゃ増えるわけなんで、これが1回あたりま、例えば100万トークンあたり1なのか0.1かで10倍変わるわけなんで、この金額は全然バカになんないという感じだったわけ
47:14.599–47:16.680
jaですね。で、オープンウェイトであれば
47:16.680–47:29.160
jaアメリカもクラウド上で動かせばデータも出るわけではないんで、ま、完全なオープン操作ではなく、中身分からないところもあるわけなんですけど、ま、そんな風にして中国のモデルを使うけどデータはアメリカの中で完結みたいな方向
47:29.160–47:40.440
ja性で使う会社がやはり増えてきてるというところで、ま、日本の企業としてもどんな風にこの流れの中で、ま、自分たちの会社の処理を永遠化していく時に全部何でもかんでもクロードとかオープンアイデア
47:40.440–47:51.079
jaなくてどう使い分けていくのか、また同じオープンアイデアモデルが違うわけなんで、どのモデル使っていくのかってことは考えなくちゃいけない状況になってますね。ま、さらにはローカルで自分のパソコン
47:51.079–48:02.160
jaで動かすという選択肢も含めて考えなしと続けてとはいえ料金値上げでディープシークが結構でっかく値上げをするよという話がありました。もういよいよ明日
48:02.160–48:04.160
jaからですかね。これ8月の16に撮ってる
48:04.160–48:11.599
jaわけなんですけど、で、値段に時間によって変わる、ま、タクシー料理なんですかね。深夜料金と、え、普通の料金違うよと
48:11.599–48:18.680
jaいう感じで、ある意味その混んでる時間は値段が上がりますよという方向性で金額が上がりますよと。さあ、どれぐらい上がる
48:18.680–48:24.040
jaのかというと、1番高い時間枠ではなんと12倍ぐらいになると。え、それからそう
48:24.040–48:30.640
jaじゃなかったとしても入力としては3倍ぐらいであったりとか、視力に関しても3倍、4倍上がったりするよと。ちょっと
48:30.640–48:34.280
ja具体的に比較するのがいいかなと思うんで、まずディープシークですね。ディープ
48:34.280–48:40.559
jaシークでオフピークとピークってあるんですけど、オフピークが空いてる時、ピークが混んでる時ですね。ディープ
48:40.559–48:52.839
jaシークのV4フラッシュと安いモデルとGPT5.6ルナを比べるとなんとこれびっくりでGPT5.6ルナの方が値上げ以降は安いです。入力と力で分けてるん
48:52.839–49:11.319
jaですが、入力はどっちでもGPというのが安いですし、出力に関してもシークのピーク時よりは実はGPT5.今直近で言うとOPGPT5.6ルナは非常に安くてこの前8割値上げをした結果と値下げをした結果としてジェメリに比べ
49:11.319–49:23.799
jaてもディープシークに比べても1番価格優意性があるのは実はGPT5.6だとでしかも結構性能も高いんでこのモデルは今この瞬間で言うとコスパが超高いモデルとして使った方がいいんじゃないかなと思い
49:23.799–49:26.720
jaます。ちなみにジェミニは3.5
49:26.720–49:30.400
jaフラッシュライトでフラッシュじゃないんですね。フラッシュはもう全然高くて、
49:30.400–49:44.280
jaこの前半額になりましたけど3.7フラッシュはインプットが0.8とかで全然高いんで、この超安のタで言うとGPT5.6ルナがすごい頑張っていて、フラッシュライトなんか安いと。超安いの
49:44.280–49:56.680
jaで言うとクエ3.7とかあるんですけど、これは性能が相当低いんで、ある程度使えるコスパが高いモデルで言うとGPT5.6ルナが今んとこ最強なんじゃないかなと個人的には思っています。さあ、とは
49:56.680–50:03.119
jaいえ、え、ディープシーク値段を上げるだけではなくて新しい取り組みしています。ディープシークハーネスという新しい
50:03.119–50:05.160
jaエージェント基盤を出しました。ま、
50:05.160–50:15.040
jaいわゆるクロードコードとかコーデックス、あとはミューズコードとかですね、そういうものと近いような、え、エージェント基盤でこれをハーネスって言いますね。
50:15.040–50:26.520
ja最近、ま、ハーネスエンジニアリングとかって言葉もありますけど、このクロードコードとかコデックスみたいな、え、脳みそを乗せるこの器のことをハーネスって言うんですね。で、このdepsハネスの
50:26.520–50:38.079
ja基本思想はeveryシingisプラグインという概念でして、いろんなものをプラグインで繋いでオンオフしたりとかカスタマイズをすることができるよと。今クロードコードやコデックスは大体
50:38.079–50:50.160
ja決められていて、もちろん後からプラグイン足したりとかMCPを繋がるわけなんですけど、ベースは1個なわけなんですけど、このdeepハーネスはかなり自分でカスタマイズができて、自分専用に調整
50:50.160–50:55.319
jaができるという方向性のオープンなハーネスになるというところですね。で、
50:55.319–51:08.520
ja実は今このAIを使って仕事をしていこうと思った場合にモデルの性能だけではなくてモデル×ハーネス、エンジンかける車体みたいなこの組み合わせが非常に重要なわけですね。
51:08.520–51:10.480
jaこれちょ友エジしたんです。これですね。
51:10.480–51:23.440
jaCバクレのAI実務評価の新ベンチマークALEというのがありまして、当時1番はコデx×GPT5.5だったわけなんですが、ただのモデルの性能だけではなくて、え、いかにモデルかけるハーネスの
51:23.440–51:27.160
ja相性が良くてうまくできるかってことが重要であると。なんでハーネスって
51:27.160–51:29.400
jaめちゃくちゃ重要なわけなんですね。で、
51:29.400–51:36.440
ja今そのモデルとエンジンの違いなんですけどもAIのモデル例えばGPT5.6とか、え、FA5とかですよね。で、
51:36.440–51:47.040
jaハーネスコデックスとかディープシークハーネスとか、え、クロードコードとかって感じで、このハーネスの中にいろんなツールがありまして、MCBとかについで使うことができるようになると。なんで
51:47.040–51:54.000
jaモデルってエンジンなんで、これだけではダメで、ここにどの車体に乗せて使うことができるか重要ですよと。ま、こんな中で
51:54.000–52:08.680
ja、えー、特にこのディープシークハーネスってのは全部がプラグインで用途に応じて色々書き換えできるようになるんで、完成者を選ぶところから自分で組み立てて最適な内容を作ることができるという方向
52:08.680–52:19.319
jaにハーネ死体がなると、ま、これ自体もね、結構大変かなと思うんですが、こんなことができることによって用等に特化したよりレベルが高いができるエージェントツールを使うとかできる可能性があるかな
52:19.319–52:31.160
jaと思っており、ま、これから見る時にもですね、ただモデルが新しいだけでではなくて、どのハーネスを使っていて、どんなことをやった結果処理ができるのか。え、最近新しいものはログを全部残して
52:31.160–52:41.760
ja後から復旧しやすさをベースにするようなミューズコードかな、メタのハーネスがあったりそんなことがどんどん広がってきているので、このどのハーネスをどう使うかっていうこともちょっと難しい論点で
52:41.760–52:48.520
jaあるんですけど、これからまた重要な、え、論点としていろんな人が行ってきたりとか考えて話しかなるかなと思っています。
52:48.520–53:01.359
ja続いてマナスが独立へで、ま、今回の動画をね、スポンサードしてもらったわけなんですけど、マナスが元々、ま、中国系の会社がシンガポールに移転して運営しており、メタが買収したんですけど、中国が
53:01.359–53:11.680
jaいやいや中国発所とか認めないよという感じで買収が撤開されちゃいまして、結局独立系に戻った上で新しく授業をしていくという方向性をするようです。ま、これも
53:11.680–53:21.760
jaね、マスの会社としても、ま、かなり非常に大変だったんだなという風に思うわけなんですけど、ま、ただデータ的にもね、これからどこに保存されるのか不安があるので、どんな風に使っていくのかってこと
53:21.760–53:26.799
jaはこれから考える必要があるかなと思うんですが、1個だけこれやんなくちゃいけないなことがありまして、これ重要です。
53:26.799–53:31.319
jaマナスを使ってる方8月23までにデータをバックアップしましょうと。僕もね、
53:31.319–53:43.319
jaこの動画でやろうと思ってたんで、あえて開くわけなんですけど、まずこの一定期間、去年の12月から8月まではマナスがメタ参加だったんで、ある意味その期間は別の運営者だったわけですね。メタの
53:43.319–53:54.200
jaデータが見れたとところが運営死体変わっちゃったんで、1回全部データを消してもう1回やんなしちゃいけないというとこになってるみたいでして、もうすごい大変だと。ただし1回これボナスにログインを
53:54.200–54:02.640
jaしてデータをバックアップを押して、今これバックアップメールが送られましたよと。了解しました。データをエクスポート
54:02.640–54:07.520
jaしますと結構あ、4.41は僕でもありますね。
54:07.520–54:14.079
jaエクスポートをするとこれからメールで送られてくるかなと思います。
54:14.079–54:18.359
jaま、これエクスポートしておきましょうと。で、エクスポートしたデータがあれば
54:18.359–54:29.119
ja改めてじゃメタが独立運営で戻った時にインポートをしてこのデータを使って復旧できるよとしないと1回多分前されちゃうんで、これやっとくのは超重要ですね。
54:29.119–54:40.440
ja使いたい人は過去のデータでこの後実際に、え、もう1回使おうと思った時にどこまで使うのか、例えば機密情報であったりとかコネクトはやめとこうと。ただまだ
54:40.440–54:47.040
ja自体は優秀なんで普通のリサーチであったりとか別に入力してもいい情報を使ってやってこうね。この辺りはしっかり会社で
54:47.040–54:57.240
jaあったりとか自分の状況次第で、え、検討する必要があるかなと思うんですが、これデータエクスポートはすごい重要なんで、使ってる人は必ずやっておいて後から使えるようにしておきましょう。さ、これ
54:57.240–55:04.760
jaできましたんでダウンロードでブラウザーでダウンロードしておき、ま、手元で僕は残しておきます。で、8月の25以降です
55:04.760–55:09.680
jaね、復活してもう1回再アップアプロードするというのやろうかなと思います。さあ
55:09.680–55:12.280
ja、続いて、え、社会面ですね。だんとAI
55:12.280–55:25.319
ja生成の申し立てが休増で社会なんですがイギリスで労働審判所にAIを使った申請がなんと100倍ぐらいでものすごい数来ちゃってるというのがあるようです。ま、
55:25.319–55:34.839
ja絶対数がね、月刊約1件もなかった0.2件ぐらいが20件というところなんですけど、これによってものすごい対応が大変みたいでした。で、このように誰もが使う
55:34.839–55:42.640
ja共有の資源、裁判所であったりそういう内容をみんなが乱用することによって使えなくなっちゃう。今回で言うとこれが多
55:42.640–55:46.799
jaすぎることによって裁判所が対応できないわけですよね。こういうのをコモンズの
55:46.799–55:54.520
ja悲劇という風に言っていて、AIで申請書類を簡単に作ることができるようになっちゃった。しかも内容が雑みたいなことの
55:54.520–56:02.240
ja場合にみんなが使うとみんなが使えなくなっちゃうというこういう風な悲劇があるわけですね。で、こういう風なAIが
56:02.240–56:09.359
jaアウトプットを作るのはハードルを下げたことによっていろんな混雑があると公共インフラで顧問ですよね。裁判所もそう
56:09.359–56:13.359
jaですしいろんな行政であったりとか医療なんかもそうかもしれないですね。窓口が
56:13.359–56:15.160
ja対応できなくなっちゃう。え、ちょっと
56:15.160–56:20.640
ja別軸で例えば採用求人なんかにおいても大量に採用が来る。これもすごい増えてる
56:20.640–56:32.480
jaみたいでして、求人の応募数がめちゃくちゃ増えちゃってるの対応が大変であったりとか、これはあの異常とかですかね、あのセキュリティの問題の報告なんかものすごい増えちゃって対応ができない。またいろんなプラットフォームです
56:32.480–56:34.880
jaよね。例えば、え、SNSとかもそうです
56:34.880–56:48.200
jaし、え、記事のサイトとかもそうですし、投稿がAI生成で溢れてしまって、精度が低いものがものすごい増えてしまい、検索されなかったりとか見られなくなってしまう。低コストで作れる低品質な
56:48.200–56:56.720
jaコンテンツが作ってる人がいいんですけど、その送られた受け手側をパンクさせてしまって、またそれを使っているユーザー側にも不利益がある。こういう状況が増え
56:56.720–57:00.240
jaています。で、AI生成を使わないっての
57:00.240–57:02.200
jaはもうこれから難しいと思うんですよね。
57:02.200–57:12.119
jaま、正直分かんないと思いますし、なかなか難しいなので、たくさん質の低いものを作ってバンバンやるってことが特をする。そっちにした方がいいよねみたいな
57:12.119–57:25.520
ja仕組みが残っているとそこにけ込まれてしまうのでその辺りをちゃんと考えた上で生成無限でも受けての処理は有限だけなんでそれを踏まえた上で判断資源ってありますが貴重な受け手側のリソースを
57:25.520–57:29.240
jaちゃんと使わないようにしていくってことを考えてるのはすごい重要ですよね。で、
57:29.240–57:39.440
jaこれもま、一言で言うとモラルというか、倫理感によるかなと思っていまして、悪用しようと思ったらできちゃうわけなんですけど、そうじゃない形でちゃんと自分自身が判断ができるのは重要であると。会社に
57:39.440–57:46.359
jaおいてはワークスロップと言われる適当に作ったアウトプット、分量多いし、資料たくさんあるけ、中身がない。こんなもの
57:46.359–57:52.160
jaをマネージャーに送った日には送られたマネージャーが見れなく困っちゃうわけですよね。こういう風にはしないという
57:52.160–58:02.319
ja当たり前の倫理感をちゃんと身につけてやらないようにしていくのがこれからの時代非常に重要かなと思っており、それをちゃんと踏まえてAIを部下として使いこなせればものすごいvalリューが
58:02.319–58:13.960
ja出るわけなんで、是非そういう風な倫理感であったりとか使うべきシーン、使わないシーン、何を人間がすべきかちゃんとチェックして必要なものに絞った上で相手に送るということをやっていくマナーを
58:13.960–58:16.400
jaつけてどんどんや使っていきましょう。と
58:16.400–58:18.240
jaいうわけで告知させてください。まずです
58:18.240–58:27.799
jaね、今回の動画マナスさんですね、本当たまたまこのすごいタイミングで本当はこれと関係なくね、相談してたんですけど、え、今回、え、紹介させてもらいましたけれども、ま、一旦データをバックアップ
58:27.799–58:37.760
jaしてもらった上で、ま、それ以降独立下に戻りますんで、独立自体を見た上で是非使えるとか使っていくというのやっていただけるといいんじゃないかなと思っています。また本ですね、クロード最強の
58:37.760–58:40.640
jaAI自動解決。約400ページのうち
58:40.640–58:42.799
ja300ページはエージェントの本です。
58:42.799–58:53.160
ja大体股田の本はまだチャットとかプロンプとか使ってるんで、もうそういう時代ではないという方になってるので、是非エージェント化したい人は買って使ってください。またさらに次、1人ビジネスの
58:53.160–58:55.280
jaためのAIエージェント活用術。これ10
58:55.280–59:05.520
ja月に出るわけなんですけど、1人のビジネスの中でどういう部分をAIに任せることができるのか、対談形式でものすごい分かりやすくまとめてくれているので、是非予約して使ってください。
59:05.520–59:08.200
jaまた2時間で作りきる半ゾイベント。え、
59:08.200–59:17.640
jaただ見るであったりとかサンプルなぞイベントではなくてしっかり手を犯し自分のアウトプットを作っていくイベントを多数やっています。8月の22来週は
59:17.640–59:28.720
jaクロードデザインとクロードコードで通路を作ると実はこのニュースを撮りながらも裏で新しい通路を作ってるんですけど僕もむちゃくちゃ作ってるんでこれをがっつりご紹介していきます。例えば、え、さっき
59:28.720–59:32.400
jaちらっと出したYouTubeの動画を全部出して検索できるツールですね。
59:32.400–59:38.440
ja例えばクロードコードは何がすごいのという。この死体も
59:38.440–59:51.799
jaクロードコードとそれからクロードデザインとクロードコードを使って作っていまして出し方をどうするのかであったりUIですねをしたと動きとかこの辺り見た目にもこだわった上でちゃんと使いやすいようにした上で実際に動くよう
59:51.799–59:54.160
jaにしていく。ま、こんなような通路を作っ
59:54.160–1:00:04.240
jaていくのをどうやってやっていくのかつ本番でどんな風に出していくのかまで踏み込んで2時間でできるというのをお伝えしようと思うので是非興味は参加してください。またちょっと飛んで10月です
1:00:04.240–1:00:06.200
jaね。9月は忙しいんで10月にしようと
1:00:06.200–1:00:12.480
ja思うんですけど自分専用のAIエージェントチームを作っていこうというイベントをやっていきます。さあ、これも
1:00:12.480–1:00:25.000
jaね、実はクロードコードとクロドで作ったんですけど、こういうあなたのエージェントチームを作った上でどんな仕事ができるのか、1日の中でどういう風にエージェントが動き、1週間でどうかというのを考えていきながらかつこの1個に
1:00:25.000–1:00:30.920
ja対して具体的にどんな風なワークフローが作れるか。
1:00:30.920–1:00:42.440
jaただ概念を作るだけではなくて具体的にワークフローを作っていき、このワークフローをクロードコードやチャットGPTワークに送るとその場で作れるよというのを作っていくワークショップやります。
1:00:42.440–1:00:46.680
jaこれ多分超実践的でめちゃくちゃ面白いと思うので是非参加してください。あなた
1:00:46.680–1:01:00.119
ja専用のチームの作りがさっきのように貸視化されていき、さらにはチームなんとなく概念で作るだけではなくて、このチームの中の1個1個の業務に関してどう作ってくのかまで貸化して皆さんが作れる上にして
1:01:00.119–1:01:04.079
jaいくというのやっていきますんで、是非参加していただけると面白いと思います。
1:01:04.079–1:01:07.520
jaまたAI活用のRイズアップことストイシアンやっております。やっぱ
1:01:07.520–1:01:20.920
jaクロードを使った支援が多くてですね、最近も、え、様々なコンサル的な方がクロードを使って仕事を変えたいというとこで入らしてもらって、毎週コーチがワンオンワンをして使い方をお伝えしていき、一緒に並走していくことによって、
1:01:20.920–1:01:29.480
jaものすごい、え、クロードコードを使って、クロードコードとノを使ってタスク管理をしながらすぐに打ち返して価値を出すことができるようになりました。こんな
1:01:29.480–1:01:33.920
ja事例ものすごい増えてるので、興味がある方は是非概要欄までご相談ください。また
1:01:33.920–1:01:44.880
jaLINE登録いただくといろんなツールが使えまして、さっき紹介した池友エージェントもですね、LINE登録してメニューのちょっとこれ名前違うんですけど、何でも相談を押してもらうとこの通路を使うことができます。え、過去の
1:01:44.880–1:01:55.079
jaYouTube動画全部読み込ませておりまして、さっきもちょうどですね、忘れちゃったんで、あの、エージェントのハーネスとモデルの組み合わせってどこだっけ?というのを聞いたら最初は出
1:01:55.079–1:01:58.920
jaなかったんですが、AIニュースの中で聞いた。出ました。このようね、資料も中
1:01:58.920–1:02:10.440
jaに入っていて、その場で使えてクリックするとすぐに動画に飛んで動画の該当箇所から見れると、ま、こんな感じのツールになってますんで、是非使っていただけると、え、便利なんじゃないかなと思います。
1:02:10.440–1:02:14.559
jaえ、ニュースのメルありますんで使ってください。と、最後にまとめの音楽で
1:02:14.559–1:02:17.039
ja振り返っていきましょう。本日だいぶ一風
1:02:17.039–1:02:21.403
ja変わった感じなんですけど、是非聞いていきましょう。
1:02:21.403–1:02:42.160
ja[音楽]PTが履歴を辿どるマークの操作を仕事に変えるクロトコードはオートが標準セッションを超えて言葉をつぐジェミニフラストファンテナバ[音楽]登場ジェームスは秋に幕を閉じるかグロクロが駆け抜けるグロクボデタで
1:02:42.160–1:03:05.079
ja指導ミュク今は手元で動くローカルAの可能性ネクスでは全ての役割をAIが担う新部門[音楽]コデクス詫びひょひょ万入を突破利用制限をリセットされるウラファストはソウルを加速最大14倍の[音楽]速さへジミに
1:03:05.079–1:03:26.599
ja月間10億人クロードの文章に電子かしインビディアは巨学資金を描くマ000オクトルの未来坂バグ[音楽]のAIこそ1人1人に知能を届ける企業で広が[音楽]オープンモデルAI選び型になる
1:03:26.599–1:03:52.190
jaは最大[音楽]12倍上げハネスは全てプラグインマナスはメタ[音楽]から独立へ中国AIも次のステージ英国の労働審判所[音楽]にはAIのもが寄せる便利さう新たな不可社会のルールが問われてる。
1:03:52.200–1:03:54.680
jaということで、本日もありがとうございました。いや、本日は特にね、
1:03:54.680–1:04:01.400
jaやっぱチャットGPTのね、あの、ヒストリー機能めちゃくちゃすごいすよね。分あれによって自分が気づいていない
1:04:01.400–1:04:06.799
ja自動化の余地を勝手にAIがに見き出した上で提案してくれると。ま、これ明らかに
1:04:06.799–1:04:16.520
jaこの方向に行くかなと思っていて、スクライブオプティマイズとかすごい注目をしていたんですが、チャatトGPTがね、デスクトップアプリでやっていくと、ちょっとMacだとね、僕普段使ってない
1:04:16.520–1:04:22.039
jaんで、ちょっと履歴のリアリティがないわけなんですけど、これWindows入れたら多分相当すごいっすよね。で、
1:04:22.039–1:04:27.160
ja会社の標準機能の中で会社に許可を取った上で分析していく。ま、これができると
1:04:27.160–1:04:39.520
ja自動化提案もあると思いますし、それだけではなく何にどれぐらい時間かってるのか業務の分析であったりとかそれの改善提案みたいなことまでですね、そういうコンサルの仕事を全部チャットGPT
1:04:39.520–1:04:46.279
jaおそらくクロードとかね、Googleも追従すると思うので、そこが奪っていった上でバンバンAIが進んでいく。ま、ここ
1:04:46.279–1:04:48.440
jaまでは多分来るでしょうね。さあ、この後
1:04:48.440–1:04:59.160
jaに自分がどんな風に生きて、どんな価値を出していくのかは答えはないんで、それを考えていくのが重要かなと思ってより、この動画でもですね、ツールがどうとか活用のテクニックだけではなくて、その先
1:04:59.160–1:05:07.400
jaの人生というか、その先の仕事の未来を考えていくチャンネルにしていきたいと思うので、是非チャンネル登録いただいて一緒に学んでいきましょう。というわけで
1:05:07.400–1:05:10.279
ja、またお会いしましょう。ゲです。今回は
1:05:10.279–1:05:11.920
jaご視聴ありがとうございました。
1:05:11.920–1:05:21.630
jaこのチャンネルではAIエージェント試に活躍するための実践的なスキルやノーハウ最新の情報をどんどん発信しています。是非チャンネル登録して一緒に学んでいきましょう。
1:05:21.640–1:05:22.000
enJa.
0:00.320–0:07.439
終於，AI會開始自行分析並主動提出自動化建議了。這週也讓我們來看看備受矚目的影片吧。
0:07.439–0:09.559
這週出現了各種工具。
0:09.559–0:11.280
ChatGPT的電腦功能。
0:11.280–0:16.359
以及Claude Code的進化，還有各種細微的3.7新聞。呃，
0:16.359–0:29.880
除此之外，NEC公司完全由AI打造的新型武庫，還有大型新創公司推出的速度最快達14倍的新款超快服務。Gemini面向15億人，馬克
0:29.880–0:34.800
扎克伯格將為全球所有人提供超級智能。
0:34.800–0:43.280
諸如此類的話題，同時中國乃至整個社會也出現了各種討論，因此透過這支影片就能快速掌握重點，希望能您看到最後。這個
0:43.280–0:54.760
頻道以「學習在AI代理時代發揮作用的技能和提示」為主題，每週日15點發布AI新聞和旨在實踐的各種活用提示。以在AI時代創造日本第一
0:54.760–1:00.960
新的工作方式為主題努力著，請務必訂閱頻道。此外，我們也出版了多本書籍。7月
1:00.960–1:07.600
底時，《Claude最強AI》暢銷熱賣，已決定加印一萬冊。另外10月將推出
1:07.600–1:15.759
《一人企業的AI代理活用術》等書籍，未來預計每月會以1到2本的頻率出版，敬請期待。那麼首先
1:15.759–1:22.880
讓我們從現在就能使用的AI代理最前線開始，它會記錄並建議在電腦上的操作。也就是說，ChatGPT
1:22.880–1:27.159
桌面版推出了「電腦歷史記錄」功能。這
1:27.159–1:29.079
是非常厲害的服務。竟然
1:29.079–1:38.960
ChatGPT會自動理解你使用各種應用程式的資訊，並從中提出改進建議。這是介紹畫面，就像這樣。
1:38.960–1:41.680
例如，ChatGPT會記錄
1:41.680–1:46.240
日誌，然後像這樣使用各種工具。接著，它會建議「或許可以建立這樣的技能」，在查看日誌後提出自動化或技能的建議，並自動執行，這不是很厲害嗎？
1:46.240–1:55.719
在此之前，要將什麼技能化或自動化，都需要自己來做，但現在ChatGPT會自動分析並進行改進，情況會變得越來越
1:55.719–2:07.600
如此。關於記錄，是指自己指定的內容。只有你自己認為「可以」的部分才會被納入，所以當然不會自動執行所有事情。我的主要環境是
2:07.600–2:10.119
Windows，但我也使用了MacOS，這是Mac。進入Mac
2:10.119–2:16.280
ChatGPT的設定，點擊開啟「電腦歷史記錄」，就可以確認，現在會像這樣留下記錄。此外，還可以選擇
2:16.280–2:21.360
「排除」，因此會像這樣累積。由於我主要使用Windows，Mac幾乎只是擺著沒怎麼用，所以目前
2:21.360–2:30.640
僅靠Mac可能有點困難，但隨著數據不斷被保存，當然大家會擔心隱私問題，不過原始數據會在48小時後刪除，只保留日誌。那麼，這
2:30.640–2:40.800
有什麼厲害之處呢？首先，過去使用AI進行自動化，前提是必須由自己來思考。
2:40.800–2:53.599
最近的方向是，即使不需要一一自己思考或說明，人類也可以透過錄製一次操作過程來教導方法。透過記錄與重播
2:53.599–2:56.159
麼厲害呢。首先，到目前為止使用AI
2:56.159–3:00.640
即使不一一指示，AI也能理解。而這次的工具
3:00.640–3:11.599
甚至不需要做到那一步，它會自動觀察日常生活，並建議「或許可以技能化」或「可以自動化」，自動提出建議。實
3:11.599–3:21.120
際上已有類似的服務，例如Scripps Optimize服務，這是去年推出的，正是AI自動分析人類作業情況，並確認其運作狀態的功能。這個工具會自動由AI分析所有數據，在這個工具的情況下，在獲得許可後記錄整個桌面情況，然後自動分析正在進行的操作，
3:21.120–3:25.599
並針對耗時的部分提出「或許可以這樣處理」的建議。諸如此類自動化的工具確實存在。
3:25.599–3:36.200
這次ChatGPT的服務也變得類似。那麼，這次能做到的程度是什麼呢？首先僅限於行動日誌。具體來說
3:36.200–3:49.319
會記錄進行了什麼操作，但為什麼這樣做，以及結果如何，這後兩點目前沒有，所以目前僅止於基於行動日誌提出建議。
3:49.319–4:00.680
當然，如果只有這樣，就無法知道為什麼這樣做以及最終結果如何，舉例來說，就像象棋中能看到棋子移動，但無法知道為什麼騎士會那樣走，也無法知道最終結果，所以那部分
4:00.680–4:07.040
需要結合剛才提到的記錄與重播功能來傳達。透過視覺化，
4:07.040–4:09.200
由自己分析並提出業務自動化建議。這
4:09.200–4:13.560
對大多數人來說相當困難，但這次功能讓AI自動查看自己的日誌，並確認操作方式。
4:13.560–4:18.239
這次能做到的範圍是哪裡呢？首先，到行動記錄為止對吧。具體來說
4:18.239–4:29.199
做了什麼樣的操作會保留下來，但為什麼這麼做或是結果如何，這後兩點並不存在，所以目前為止是基於行動力進行提案
4:29.199–4:31.680
到這裡了。當然，僅憑這些
4:31.680–4:45.120
並不知道為什麼這麼做以及結果如何，舉例來說，就像可以看到將棋的棋步，但為什麼這枚馬會這樣走或是最終結果如何並不清楚，所以那邊
4:45.120–4:51.240
剛才提到的記錄與回放功能，需要結合使用來傳達資訊，我認為這點很重要。
4:51.240–4:56.240
在視覺化的同時，由自己分析自己的工作並提出自動化提案。
4:56.240–5:05.840
我認為這對大多數人來說相當困難，但透過本次功能，AI會自動查看自己的日誌，並確認該如何處理。
5:05.840–5:12.600
在確認之後，若有需要或不清楚的地方，會詢問並協助技能化或提升制度。
5:12.600–5:19.600
若不斷循環此過程，將從日誌中分析獲得啟發，並針對該點進一步進行反饋、指出與學習。
5:19.600–5:31.240
我認為隨著這個循環運轉，AI自動自動化各種人員工作的方向性將大幅擴展，作為第一步，我認為這非常有趣。
5:31.240–5:42.400
當然，我認為對此會有一定程度的抗拒，例如不想被記錄日誌的人，或是公司整體想導入但個人絕對不想做的人。
5:42.400–5:54.759
此外，僅限特定裝置時資訊較少，因此需要跨裝置確認等課題似乎不少，但AI不僅僅是讓自己變聰明，甚至連人類的工作都
5:54.759–6:03.560
自動思考，連業務自動化都自動思考的第一步已經邁出，我認為這是極大的趨勢。
6:03.560–6:08.319
接下來是權限確認的自動判定，這與剛才的趨勢相當接近。
6:08.319–6:20.599
Claude Code 現在有多種模式，若想使用 Claude Code，最初需要切換畫面，在右下角會有各種模式。
6:20.599–6:26.080
但過去是以自己確認為基礎，也就是說
6:26.080–6:39.759
並非完全委請 AI，而是以確實檢查為基礎，但自 8 月 14 日起，自動模式讓 AI 在一定範圍內自動處理，這成為預設模式，
6:39.759–6:45.479
這是一個非常重要的轉變，也就是說從人類確認的時代轉變為由 AI
6:45.479–6:51.199
自行判斷並執行為預設方向。
6:51.199–6:52.759
這是為什麼呢？非常
6:52.759–7:07.080
有趣，Anthropic 進行了超過 1000 人的實驗，在進行各種處理後，故意採取危險行動並向 AI 確認，或由 AI 向人類確認「這樣做可以嗎？」
7:07.080–7:08.120
結果。
7:08.120–7:22.280
當存在危險指令時，人類的拒絕率僅為 13%，處理時間長時僅有 5% 能完成，而自動模式則有約 90% 正確拒絕。
7:22.280–7:25.400
這是為什麼呢？
7:25.400–7:32.560
也就是說，人類並未仔細查看所有內容，當確認請求過多時，會不斷點擊「好的」而放行。結果上，
7:32.560–7:42.840
最初的構想是 AI 可能會出錯，因此請人類確認，但當確認次數增加時，反而人類出錯的比例遠高於 AI。因此透過該實驗明確顯示，由 AI 自動
7:42.840–7:51.720
判斷並處理反而效率更高，這個實驗明確地、嗯，顯示了這一點。然後，嗯
7:51.720–8:04.080
因此，透過在各種不良驗證中，確實鍛鍊 AI 檢查模型及判斷安全性的模型，達到了無需進行奇怪處理的高水準，
8:04.080–8:15.039
因此以此為基礎將自動模式設為預設，也就是說從人類逐一檢查的時代轉變為由 AI 確實檢查，因此我們應信任 AI。
8:15.039–8:17.080
讓我們確認危險的部分吧。
8:17.080–8:20.080
方向完全轉變為「請確認危險項目」。
8:20.080–8:33.159
我認為這是時代的一大轉折點，從「AI 執行、人類確認」轉變為「AI 執行、AI 檢查，人類僅處理例外或重大判斷」，思考明確邁進了一步。
8:33.159–8:35.959
因此未來的時代，將不再是逐一檢查，
8:35.959–8:41.240
而是委請 AI 的範圍會擴大。
8:41.240–8:48.680
這裡令人在意的是，自動模式對危險指令的拒絕率為 89%，有 11% 出錯了。
8:48.680–8:50.839
這沒問題嗎？我認為有人會
8:50.839–8:53.080
我是這麼認為的。關於這一點，詳細查看
8:53.080–9:04.200
詳細查看後，首先，在故意執行危險指令的前提下，錯誤在於人類對「允許」範圍的認知判斷有誤。
9:04.200–9:15.880
例如，當說可以修正時，範圍是 1 個檔案還是 10 個檔案，人類認為只允許修正 1 個檔案，但實際上變成了 10
9:15.880–9:24.680
個檔案，或是當說可以執行時，對執行範圍的判斷變得過於寬泛。
9:24.680–9:26.880
看來這類情況較多，
9:26.880–9:33.680
這種判斷上的誤解導致範圍搞錯的情況是會發生的。
9:33.680–9:43.880
當然，人類也是這樣，AI也並非完全沒問題，所以例如為了確保即使刪除了也沒關係而妥善保存、進行資料備份，或是從開發環境開始操作等，需要這樣做。
9:43.880–9:55.800
當然，人類並非完全正確，AI 也並非絕對完美，例如確保刪除後仍可恢復、做好資料備份、從開發環境開始操作等，我認為這些很重要，只要滿足這些方向性，即使目前拒絕率為 89%、有約 10% 未拒絕，打開蓋子來看，與其說是極度危險，倒不如說是故意納入危險
9:55.800–10:06.880
只是說在放入比較困難的內容時，有時會無法處理，而人類本來也是如此，我認為工程師或非工程師的人都會這樣做，但即使只能檢查出13%
10:06.880–10:11.600
假設非工程師的人無法做出判斷，無論怎麼想，我認為還是應該以自動模式為基礎，所以想法可能會大幅改變，希望大家能理解這個趨勢，繼續進行會話
10:11.600–10:21.360
訊息功能雖然不起眼但很實用，在使用 Claude Code 時，Claude Code 的會話之間，也就是說，當畫面顯示出來時，現在是一個一個，左側會有會話
10:21.360–10:32.720
現在可以追蹤其他會話的狀態。例如，聽說可以確認其他會話的狀態
10:32.720–10:38.600
也就是說，現在可以在另一個運行的 Claude Code 會話中確認正在進行這樣的事情。這相當實用，
10:38.600–10:47.600
實際上我也在使用，例如，如果同時並行請求五個項目，例如同時並行請求五分鐘關於書籍的事項，雖然各自在建立內容，但如果想橫向管理並建立一個會話
10:47.600–11:00.800
在詢問各狀況後進行彙整，以往需要人類複製各個會話的內容，或者在各自會話中建立檔案
11:00.800–11:12.079
然後讀取檔案，但透過這個功能，可以確認幾個並行會話的狀態並進行檢查，然後
11:12.079–11:22.000
原本需要請對方讀取檔案之類的，但透過這個功能，可以在確認幾個並行工作階段的情況後進行檢查，這樣的方式。
11:22.000–11:24.120
並不是什麼都能做，只能進行文字交流，並不共享檔案。此外，無法進行確認，一旦人類確認
11:24.120–11:32.000
並不是什麼都能做，能進行互動的只有文字，不會共享檔案，也就是說，之後的確認是
11:32.000–11:34.079
無法進行的。一旦人類確認之後
11:34.079–11:37.240
。之後，嗯，在同一台機器或是不同
11:37.240–11:46.920
嗯，如果在一個專案中同時運行三個，基於第一個和第二個會話的狀態，向 AI 請求執行第三個，AI 會自動進行溝通並執行
11:46.920–11:58.360
並非所有功能都能使用，但隨著大量使用Claude Code，目前的流程是，不只使用一個代理程式，在單一時間點不只使用一個代理程式，而是
11:58.360–12:07.480
在單一時間點同時委託五個或十個代理程式將成為常態，在成為常態的過程中，這些代理程式之間是有關聯的。
12:07.480–12:18.399
代理程式可以創建可公開的網站，這次感謝 Manas 的贊助。那麼，使用 Manas 能做什麼呢？簡單地
12:18.399–12:21.600
只需輸入提示，實際上就能完成公開，包括後端的數據管理等多種處理，甚至能創建網站，在這裡輸入文章並點擊網站，例如創建時尚品牌的電商網站
12:21.600–12:24.160
並提出請求。線上
12:24.160–12:32.079
商店。然後像這樣，Manas 努力創建，如果跳過結果，就會出現這樣的東西，實際訪問時會相當驚訝，但可以創建這種品質等級的網站。另外，TicketStream
12:32.079–12:34.800
這是一個幫助台，如果請求創建像這樣的服務，使用幾行提示跳過結果，就會出現這樣的網站，真的就像銷售網站一樣
12:34.800–12:48.720
只要輸入提示詞，就能實際公開，甚至完成後端數據管理等多種處理，打造出完整的網站。在這裡輸入文字並點擊網站，例如創建時尚品牌的電商網站。
12:48.720–12:51.199
上可以使用。那麼，厲害的是，使用這個網站創建後，不僅僅是外觀，還能公開後端、數據庫、認證和支付網站。剛才
12:51.199–12:53.240
商店。接著就會像這樣瞬間生成。
12:53.240–13:09.000
可以公開各種類型的網站。不僅僅是網站，還可以創建高品質的可編輯簡報，進行廣泛研究，同時調查各種事項，並非常多角度地，例如創建日程表的任務活用
13:09.000–13:10.800
模式，進行綜合調查和總結，成為能執行各種任務的 AI。
13:10.800–13:22.760
從描述欄的連結可以獲得額外信用額度，沒使用過的人請務必嘗試。
13:22.760–13:25.320
接下來是 Gemini 3.7 Flash。嗯，
13:25.320–13:28.040
真快呢。Gemini 3.6 Flash 大約在兩週前發布，但 Gemini 3.7 Flash 已經發布。嗯，與前一次的 3.6 相比，在編碼
13:28.040–13:38.920
厲害的是，不僅能使用已公開的網站，還能創建網站，不僅僅是外觀，連後端、資料庫、驗證、結帳，甚至網站的公開都能做到。剛才
13:38.920–13:43.680
如您所見，設計也由AI自動生成。此外，還可以設定自訂網域，
13:43.680–13:55.440
例如輸入您想要的網域，像example.com這樣。另外，在公開後還可以進行自動擴展，將網站變成普通網站，或是以即時運作的形式
13:55.440–14:00.360
打造並公開各種類型的網站，對應多種需求。
14:00.360–14:14.880
不僅是網站，還能以可編輯的形式製作簡報，創作品質較高的內容，或是透過廣泛研究，在同時調查各種資訊後，從多個角度例如製作日程表的任務活用
14:14.880–14:19.519
模式進行綜合調查與整理，成為能執行各種任務的AI。
14:19.519–14:25.079
從影片描述中的連結可以獲得額外信用額度，還沒使用的朋友請務必試試看。
14:25.079–14:27.360
接下來是 Gemini 3.7 Flash。欸，
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速度真快呢。Gemini 3.6 Flash 在
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大概 23 週前就推出了，但 Gemini 3.7 Flash 已經問世了。欸，與上次的 3.6 相比，在
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編碼或代理任務處理的性能上有所提升。
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另外，價格方面，3.6 Flash 也是這樣，到年底為止會打半價。
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據說，輸入 0.75 萬 token，輸出 3.7，現在可以用相當低廉的價格使用具備相當品質的模型了。實際上我們確實可以使用它。
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3.7 Flash。嗯，悄悄
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請在與 3.6 Flash 比較後，告訴我 3.7 Flash 的特徵以及有何不同。
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嗯，請在 Canvas 中以 HTML 和圖形方式清晰說明，並加上動畫等，讓我們聽聽看有何不同。
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嗯，基準測試的結果顯示成長非常顯著，這當然是預期的發表內容，但老實說，具體來說有何不同，真的能清楚理解嗎？其實也沒那麼簡單，不過現在我自己正在製作。
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雖然是你正在製作。嗯，當然，模型
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有新發布稱性能大幅提升，還有實際製作的輸出成果，例如可以輕鬆製作 3D 模型等，嗯，外觀很帥氣，但實際上
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想看看製作後性能提升了多少。
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嗯，感覺回應速度相當快，我在自己製作的一個應用程式中，將部分工作改為使用 Gemini 3.7 Flash，嗯，速度很快，性能也很高，印象相當不錯。
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嗯，印象相當不錯。嗯，可以
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製作這樣的輸出成果。嗯，確實如此。這是
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那個嗎？像是製作 3D 模型
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之類的。嗯，可以這樣製作網站
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的後端照片。嗯，可以瞬間完成嗎？嗯，在後端，嗯，什麼
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不同之處，正在製作比較，請在 Canvas 模式下製作。
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然後，Gemini 是這樣，右側是，嗯，成本，如果成本效益提高，性能提升，就會試圖突破。
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通常性能提升會導致成本效益下降，價格變高，但這裡是模型性能提升，價格便宜，成本也高。這個很有趣的圖表吧。呈現出
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逆行趨勢的圖表，嗯，方向如此，發表了。差異如下，Gemini
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3.7 手動交付，一次合格。原來如此。
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嗯，看起來有檢查動作。
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嗯，雖然迅速製作了這樣的東西，嗯，有什麼改變。一次
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生成的準確度、代理的自主思考恢復能力、思考層級的絕對控制，這些似乎改變了。1
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看起來一鍵生成的品質、代理的自主思考與恢復能力、以及思考層級的統一控制這些方面有所改變呢。1
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能力高，思考層級高，大概是這樣。嗯，雖然有點難以理解
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的感覺，嗯，隨著新模型的發布，更高層級的功能可以更快更方便地使用，嗯，模型已上傳。稍後我們將探討為什麼模型發布得如此迅速。繼續
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Gemini 的功能廢止，Gemini 有一個名為 Gemini 的功能。前往 Gemini
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聊天，左側有 Gemini，嗯，主要是像 GPTS 一樣，事先定義固定的指示並設定在裡面，嗯，就不需要每次都用提示詞說明，可以自動處理。這個
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Gemini 的功能，嗯，似乎即將廢止，今後將轉向 Agent Skills。這個趨勢也
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很明顯，ChatGPT 現在已經可以使用技能，前往 ChatGPT，現在是 ChatGPT，有
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插件和技能，可以使用 Agent Skills。而且，
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Claude 當然也有技能，目前世界上，嗯，不再是各個工具的個別功能，而是集中於 Agent Skills 運作。目前被指出
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的課題是，在 Gemini 的情況下，如果想使用技能，這個 Gemini Spark 付費版已經有技能，但免費版沒有。所以有人說
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這可能變成只有付費版才能使用，嗯，可能是在切換時機時，免費版也能使用。嗯，不過
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作為對策，企業或個人，嗯，如果作為 Gemini 擁有多種資產，技能化後可能會出現無法使用的功能，或者重新製作很麻煩，老實說確實存在。嗯，
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時代趨勢肯定是技能化，所以大家也請盡早，嗯，對於使用 Gemini 或 GPTs 等舊機制的事物，請盡早將其轉為 Agent Skills。
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無論是企業還是個人，如果擁有多種資產，可能會因為技能限制而無法使用某些功能，或者重新製作很麻煩，這在現實中確實存在。不過，
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Agent Skills 是去年 12 月左右開放並擴散的機制，現在已經成為任何 AI 服務都能使用的常態。時代非常快速。
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我們應該盡早讓 AI 代理變得可用。
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AI代理技能在去年的12月左右開始開放並擴展，如今已成為常態，幾乎所有AI服務都能使用。時代變化非常迅速。
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才過不到一年，現在幾乎所有AI都已經把Agent技能當作標配了。
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接下來是Grok 4.6。關於Grok，
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前陣子才剛推出4.5，現在4.6也出來了。嗯，Grok
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變成4.6之後，準確度大幅提升，等級也提高了，Grok也這麼說，當然其他模型也會這麼說啦，Grok 4.6已經推出了。
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也就是說，嗯，跟各種功能相比，在某些指標上等級很高，像這樣告訴我們，在活用AI Agent方面，比較對象是功能或5.6 Sol，所以
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瞄準了相當高的等級，這在各種基準測試中
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也能產出高水準的輸出。
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好了，這有點有趣，為什麼AI模型的更新進化這麼快？其實這是因為，其實基礎是有Grok 4.5這個模型。全部
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不是重新訓練，而是在有Grok 4.5這個基礎模型的前提下，在該基礎模型上進一步進行新訓練，或加入新數據。具體來說做了什麼呢？
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就是Cursor。Grok收購
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了工程師用的工具Cursor，利用其使用數據，從上層進行訓練，即使基礎的大腦部分基礎相同，透過上層訓練，性能也一下子提升了，所以
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進行了訓練。剛才提到的
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Genie 3.7 Flash其實也是，嗯，Genie Flash 3.7也是，嗯，據說是在3.5或之前的Genie Flash版本上進行更新。所以從今以後，那個基礎模型
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從零開始訓練，嗯，一下子提升等級。嗯，Mutos也是
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這樣吧。Claude的Mutos
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功能等也有從頭重新期待，等級大幅上升的情況，但不僅如此，還用它從上層進一步訓練，不斷提升性能，
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僅靠這一點，一個月或幾週就能達到新等級，因此速度加快，新模型不斷推出的方向似乎正在形成。所以從今以後，大概
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OpenAI和Anthropic也會以這種形式，嗯，本來模型的發布速度就加快了，另外有點有趣的是，模型有知識狀態，例如，嗯
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，Claude的OP S5等情況下，嗯，模型的知識是到2026年5月為止的知識，但那個2026年5月為止的知識，也就是用到那裡的數據訓練基礎模型
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的模型，是在兩個月後才出現的。
22:04.080–22:14.279
以前這要花半年或更久時間，但現在鍛鍊基礎模型、重新注入知識、重新培育也變快了。此外
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用它從上層重新訓練變聰明的能力也開始實現，透過它提升性能也變得相當可行，所以模型變得非常，嗯，像OS S那樣
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確信的地方先放著，不斷先進地上傳更新，從今以後可能會變得越來越快，這次Grok和Gemini也是，還有其他
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廠商也會進一步更新AI模型的基礎，變得更聰明似乎是確定的吧。接下來，嗯，在這樣的動向中
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Grok Bot這個服務也出現了。這跟Spark有點接近，
22:52.080–23:01.679
但擁有自己專用機器的AI Agent，嗯，會24小時365天隨時做各種工作，這是這樣的動向。Gemini Spark也有點
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接近吧。嗯，AI擁有自己專用的
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電腦，嗯，在其中也可以建立多個Agent。透過對話讓它工作
23:09.760–23:17.039
，或者也可以讓它看方法學習，透過階段性培育，能做的事情會不斷擴增。
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所以像Open Clo或Gemini Spark這樣接近的服務，嗯，Agent一直存在，當然，在自己的電腦上為了使用其他AI工具，也能連接MCP等，嗯，也能進行作業
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，這樣說，也出現了這種服務。現在這個
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在雲端上隨時運作的地方，嗯，嗯，ChatGPT的Work等也是，嗯，Claude Code和Claude CoWork等也有瀏覽器版，Gemini Spark
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等也有，還有CoBot Robot CoWork等也是吧。另外
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還有MicKros Scout等，嗯，各種形式隨時運作的Agent在各種條件下運作，自動做工作，這種趨勢正在加速，Grok也推出了，情況如此。
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繼續商業活用。竟然全社員
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成立了AI部門。NEC
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公司在8月1日，嗯，從部門到社員四層級，全部建立了AI Agent的新武將，嗯，這大概會成為日本首創的發布吧，非常有趣
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正在進行相關措施。嗯，那個名字是
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Corporate AI Workforce Moon。嗯，有什麼呢？基本上
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經營分析或分析數據進行企劃的模擬等。
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向他們委託董事會會議的經營分析、模擬以及風險預兆檢測。也就是說，提供這樣一個駕駛艙，裡面有數據，並且會從這些數據中產生結果。然後，當人類進行委託時，針對該委託內容，
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會針對各個層級進行回應。這裡有這樣的層級結構，團隊也這樣配置。結構相當複雜。AI
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經營人員，大概有經理、員工、部門主管等。總共有四個層級。然後，
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當有委託時，可以即時了解委託結果。所謂委託結果，會變成報告等形式來掌握。而這個執行結果，例如部下或AI成員完成工作後，由經理檢查並反覆循環確認。
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據透露，未來將能夠進行此類委託。對此，
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我個人覺得非常有趣。
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我認為，這次是將工作限定在經營分析、模擬和風險預兆等特定部分進行委託。在讓AI能夠讀取所需資訊的前提下，在該範圍內劃分儀表板和工作的層級結構。
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例如，當董事發出委託時，由部門主管承接並向下級委託，最後彙整結果，進行這樣的作業流程。
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我認為，讓企業能夠使用所有範圍的數據，在大多數企業中門檻都非常高。
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因為數據整備困難，各部門的數據也不同，瀏覽權限也複雜，在缺乏AI準備和體制的情況下，設立新部門，僅整理該部門所需資訊，即使無法查看其他部門的資料也沒關係，
26:11.960–26:20.919
只要請人類幫忙取來即可。事實上，現在各部門也是透過委託他人來獲取部門外的資訊。
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因此，在狹小範圍內整備好部門所需數據環境的瀏覽權限，並在該範圍內建立某種擬人化的層級結構AI組織，不足的部分則請人類協助取得，
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彷彿向其他部門的人員發出委託一樣進行請求。在該權限範圍內，
26:41.200–26:52.880
透過PDCA循環，針對委託使用數據進行處理並產出輸出結果，為其他部門，例如這次向經營層提交報告等製作內容，並確實獲得反饋，
26:52.880–27:05.559
進而活用於後續工作。這意味著，實際上可以設立一個AI部門，在該部門內數據也能透過ARD妥善管理，能夠進行過失修正和確認，並進行循環操作。
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由於能夠這樣迴轉循環，我認為從設立新部門開始導入AI，在構思上相當有趣。在具備AI可用環境、
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數據整備以及權限設定的前提下，將所需角色劃分為層級，接著作為與該部門的介面，建立如何向該部門發出委託、輸出結果從何處產生等機制。
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我認為，如果是小規模部分，相當容易作為虛擬組織來建構。與單純的AI不同，內部數據能妥善管理，
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這些數據與真實數據確實連結，雖然我不確定是否會這樣，但因為直接使用真實經營數據可能會令人擔憂，
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所以可能會製作副本供即時參考，我認為大概是這種情況。透過這種方式，我認為可以設立一個在實際工作或經營中，使用可用數據並降低風險來全面委託工作的部門，這種構思相當具有橫向擴展的潛力。
28:03.880–28:08.399
我覺得這非常有趣。接下來是大型初創企業和大型科技公司。
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用戶數突破1500萬。
28:12.640–28:17.840
這是整合了ChatGPT和CEX的桌面應用程式。據說用戶數
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已突破1500萬人。這速度非常快，
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首先在7月9日，大概7月中旬推出了ChatGPT，用戶數從原本的500萬瞬間增加到1000萬。大約3週後，
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在1500萬人的規模下，用戶數加速動態增加。然而，
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ChatGPT本身的週活躍用戶大約有10億人，其中的1500萬雖然很多，但也還有巨大的增長空間。
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我認為，在必須從聊天應用程式迅速轉向代理應用程式的過程中，這種速度感相當驚人。
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參與的人越來越多，不再只是透過聊天進行諮詢或執行單次工作，而是作為代理，確實分配工作、累積經驗，進行長時間的工作，我認為這樣的人會增加。
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雖然速度在加快，但使用者比例仍僅約1%，甚至有人完全不用AI，
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在AI使用者約佔一半的情況下，
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其中1%或2%目前使用ChatGPT的桌面版，情況仍相當少，因此我認為從這裡會不斷增加。接下來
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最高14倍速。這很有趣，
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ChatGPT的新服務提供Ultra Fast服務，竟然能以最高14倍速的速度運行新服務，每秒輸出數百或數千個token。速度極快，
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人類根本無法檢查。因為是最高14倍速。
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有一家名為Celebras的上市公司，他們製造非常大的晶片，或者說晶圓，
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不是將多個元件組合在圓盤狀的晶圓中，而是將單一晶片極度精細地製造，作為單一晶片提供，由於不像NVIDIA那樣晶片與記憶體分離，而是在單一元件內處理，
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因此能極速處理，這是一家製造新型AI晶片的公司，他們與該公司合作推出了此服務。
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這麼快有什麼意義呢？其實似乎是有意义的。例如在故障對應或
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金融領域的即時數據處理等判斷中，或是語音對應等，在這種即時進行的
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這種情況其實不少見，舉例來說在金融領域，當資金流動達到數億甚至數十億規模時，即便使用費提高10倍，對我們來說，例如ChatGPT MAX月費是200美元，但即使提高到每月2000美元
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或是2萬美元，如果說能提升14倍的效能，還是會有人使用。針對這種費用效益
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看起來會提供相應服務，讓通話體驗徹底改變，能夠即時進行複雜的研究，這種對不同人的工作方式產生巨大影響的服務正在出現
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並且，使用這種Cerebras
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專門為AI訓練設計的超高速晶片來提供服務的做法已經開始，我認為這非常有趣。Cerebras。嗯，
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這次看來簽下了相當大的整體合約，根據Cerebras方面的公告，金額為200億美元，約合3兆日圓。他們表示將進行如此規模
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會簽訂契約。
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Cerebras原本似乎與UAE或其他阿拉伯地區的企業BAN合作並接受中標，但由於該部分佔了80%到90%，存在高度依賴性，因此有分散需求的意願，但這次
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由於OpenAI的定型，這使得分散成為可能，並且長期處理需求的客戶增加，看來是這個方向。那麼，這種
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規格不僅Cerebras有，例如NVIDIA組建的Groq，這裡Groq的最後一個字母不是K，K是SpaceX製造的AI模型，而Q是Groq
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，也有像Cerebras那樣製造能高速進行AI處理的AI晶片的公司，雖然NVIDIA沒有收購這家公司，但進行了相當大的資本合作，並進行了專門的整合，將他們自己的
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Elivia服務納入其中。那麼，像這樣的玩家存在，針對特定用途專門設計的極快晶片，或是極便宜
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的晶片等做法，未來可能會增加。我認為，這種高速AI訓練的新市場或服務，在特定情況下
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可能會產生極高的價值，了解這一點可能會吸引一些有趣的人。接下來，月活躍用戶突破10億
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人的Gemini。Gemini的月活躍
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用戶突破了10億人。嗯，
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真快呢。2026年7月時說月活躍
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用戶為9.5億人，但在2026年8月達到10億人，而且Google實際上在搜尋引擎以及搜尋結果中的AI概覽之外，Gemini應用本身就有10億用戶，所以
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使用Gemini的應用整體來說，用戶範圍更廣，情況是這樣，但增長非常迅速。那麼，Gemini的月活躍用戶達到10億人
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。ChatGPT是週活躍用戶，所以規模
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還不同，但Gemini正在迅速追趕，前陣子舉辦了一個活動，大約200名經營者或中小企業主的活動中進行問卷調查，結果Gemini的
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用戶比Chat
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GPT還多。嗯，Gemini特別具備多模態能力
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，能直接理解語音和影像。
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此外，在Gemini應用中進行對話時，可以直接輸入影像進行對話，這種情況下，Gemini的支配權或用戶數量正在不斷增加。接下來是AI電子化，這是Anthropic的發表，在AI生成的文章中嵌入隱藏信息，所謂隱藏信息就是像鈔票上那樣判斷真偽的機制。最近
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在圖片或影片中也會在後端嵌入這是AI生成的數據，那麼文本該如何處理呢？文本無法像圖片文件或影片文件那樣在後端
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在圖片或影片等內容中，會在後端標註「這是AI生成」等數據，那麼文字該如何處理呢？
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無法在文字背後包含數據，所以這該如何處理呢？根據目前發表的內容，是通過AI才能識別的特定模式、文章節奏，或是
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當出現這些文字時，接下來會出現這種符號等特徵，雖然無法完全識別，但會顯示出
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「這看起來像是AI生成的模式」，這種方法旨在讓這種情況變得可識別。因此，對於短
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文章絕對無法識別，而在一定長度的長篇文章中，即使人類看不出來，但AI可以看出「啊，這有像是AI生成文章的 pattern」，這種機制未來將導入
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文章或文字絕對無法被識別，在文章較長的情況下，人類無法分辨，但AI可以識別出「這是AI生成的文章模式」，未來將導入此類機制。
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，據說這樣做會導致AI生成的文章變得明確，或者有人質疑這樣做是否合適，但從方向上來說，對於AI
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生成的文章，如果直接大量使用或製作所謂被稱為「Slop」的低品質AI生成內容是不好的，因此作為對策
35:16.400–35:27.000
，讓AI生成的內容可被識別是重要的，我認為在文本方面，即使獲得AI的初稿，也要仔細查看並修改修正，變成自己的文章。只要做到
35:27.000–35:38.160
這一點，應該就沒有問題，我認為直接原封不動使用AI生成的內容的方向本來就不好，未來更應該避免這種做法的時代即將到來。
35:38.160–35:48.560
接下來是5000億美元的計劃，Nvidia推出了一個略顯小眾的機制，與各種金融公司阿波羅、貝萊德、黑石、高盛合作，建立為AI數據中心提供最多5000億美元
35:48.560–36:02.960
接下來是5000億美元的計劃，Nia提出了一個略顯專業的概念，與多家金融公司如阿波羅、貝萊德、黑石、高盛合作，為AI數據中心提供高達5000億美元的資金。
36:02.960–36:08.920
是什麼呢？現在各種AI玩家，特別是Google、Microsoft、Amazon等被稱為Megacorp的公司，正在投入鉅額資金，每年數百兆日圓建設數據中心，目前正進行投資
36:08.920–36:23.400
具體來說，各種AI參與者，特別是Google、Microsoft、Amazon等被稱為Megacorp的公司，正投入鉅額資金，每年數百兆日元，建設數據中心，目前正進行投資。
36:23.400–36:25.079
現在正在進行中。OpenAI也
36:25.079–36:30.079
Anthropic也投入了巨額資金進行投資。不過，隨著AI進一步升溫，僅靠這些玩家已無法滿足需求，而且也沒有那麼多玩家能出得起這麼多錢。
36:30.079–36:37.400
在這種情況下，NVIDIA主導召集這些金融公司，建立一個集中資金並提供貸款的機制，未來將推動此機制。
36:37.400–36:47.920
具體來說，NVIDIA介紹了這類玩家，如果有公司想借款建設數據中心或購買GPU進行商業化，金融公司就會提供貸款，而NVIDIA會提供最高25%、在某些情況下甚至全額的擔保。
36:47.920–37:01.520
也就是說，如果發生什麼意外，當金融公司借出100元時，雖然不是全額，但NVIDIA會保證在最壞情況下承擔25元的損失，以此讓那些資金不多的玩家也能購買NVIDIA的晶片或GPU。
37:01.520–37:10.520
從而能夠建設數據中心或開展業務。這是一個非常有趣的想法。
37:10.520–37:26.560
在資金已接近極限的情況下，NVIDIA希望將AI晶片從類似PC的資產轉變為類似鐵路或航空公司的長期基礎設施。
37:26.560–37:34.119
也就是說，購買GPU某種程度上就像買土地一樣，是買入了土地。
37:34.119–37:47.920
在用途上，既可以用於處理AI模型，也可以用於訓練，它將成為可在各種用途中長期使用的基礎設施，NVIDIA希望朝這個方向發展。
37:47.920–37:50.480
因此，這次似乎將利用這一機制。從這裡開始只是我的推測，
37:50.480–37:52.640
也就是說，這就像房地產一樣。過去，GPU在一段時間內會進行折舊。
37:52.640–38:05.240
就GPU而言，有人說實際上可能只能用3年左右，但在財務會計上，它是5年內折舊，例如花100元購買，每年折舊20元，5年後價值歸零。
38:05.240–38:09.560
然而，舊款GPU性能確實較低，若使用相同的數據中心處理，新GPU性能更高且節省電費，因此無論是GPU成本還是電費，都必須切換到新型號。
38:09.560–38:13.480
在這種情況下，有價值的期間很短，但現在的方向是讓其像房地產一樣，購買後可以長期使用。
38:13.480–38:16.720
折舊。就GPU而言，實際上僅能使用3年
38:16.720–38:28.560
可以進行二次流通或三次流通，這次動作的方向似乎是這樣的。因此，某種意義上，GPU二手市場
38:28.560–38:42.960
但舊款GPU性能確實較低，若使用相同電費與資料中心進行運算，新GPU不僅性能更高，還能節省電費，因此從GPU成本與電力成本來看
38:42.960–38:46.359
為此，可能需要評估GPU是否合適，以及提供買賣GPU的平台。
38:46.359–38:58.359
在進行這些活動時，GPU不應僅是單次的晶片或記憶體商品，
38:58.359–39:12.040
而應作為長期持有價值的資產，推動AI晶片和GPU的發展，從而提升NVIDIA的價值。
39:12.040–39:22.440
或是出售給他人進行二次、三次流通，這次行動似乎是朝這個方向發展。因此，從某種意義上說，中古GPU市場
39:22.440–39:33.920
甚至可能出現專門處理便宜、低速但廉價的AI晶片供應商，在深夜集中處理數據的數據中心。
39:33.920–39:47.200
本次開頭提到與Cerebras合作，OpenAI推出了超高速的Ultra Fast服務，但反過來，如果非常慢，
39:47.200–40:00.319
因為使用舊GPU所以價格極低，即使花一個月處理也是可以的。
40:00.319–40:10.520
未來可能會出現各種玩家，這個市場將變得有趣。
40:10.520–40:20.240
雖然只是有點小眾的晶片規格，但這些動向即將展開，非常有趣，請務必關注。
40:20.240–40:32.960
接下來是關於個人AI的文章，馬克·扎克伯格發表了一篇相當長的論文。
40:32.960–40:41.599
應該說是文章吧。他表示，我認為未來會朝這種方向發展。
40:41.599–40:48.000
基本方向是，賦能每個人，為每個人配備超級智能，從而擴展能力範圍。
40:48.000–40:52.359
這是馬克·扎克伯格所見的基本方向。
40:52.359–41:05.240
他主張不進行中央管理，而是向數十億人儘量免費提供智能，使其能作為人生操作系統使用。
41:05.240–41:08.680
為什麼要這樣做？因為反精英主義的嚴格篩選意味著重點在於每個人能做什麼，
41:08.680–41:23.400
並非僅限於管理，而是向數十億人盡可能免費提供服務，並說明將朝其他聊天機器人作為人生操作系統使用的方向發展。嗯，這是為什麼
41:23.400–41:35.520
每個人擁有AI後，會有優秀的家庭教師、工程師和超級智能，能力範圍不斷擴大。
41:35.520–41:43.880
雖然AI將逐漸普及社會，但如果大家都擁有強大的AI，權力平衡會發生變化，
41:43.880–41:54.640
若只有一人擁有超強AI，他可能隨意做任何事，存在危險，
41:54.640–42:06.319
因此，讓每個人擁有AI以分散權力的方向或許更好。
42:06.319–42:11.599
未來Meta也將持續發布新模型和服務，
42:11.599–42:16.839
但另一方面，在這種機型中，科技巨頭可能會便宜地發放模型。
42:16.839–42:18.960
例如在教育方面，可能會直接丟給AI作業，完全不做處理。
42:18.960–42:30.760
稍後會提到，如果是司法領域，可能會擅自使用非常強大的模型，以無法由法院處理的方式進行混亂的訴訟，或者在購物方面，也會擅自大量進行操作。
42:30.760–42:37.559
這樣做可能會帶來不良影響，諸如此類的問題也會浮現，有人指出這一點。
42:37.559–42:49.800
因此，理想狀態是每個人擁有超級智慧，但另一方面，擁有它之後也存在各種風險，所以必須將這些風險納入考量，建立現實的制度，以及人類的理性。
42:49.800–42:51.119
必須將這些因素納入考量。
42:51.119–42:54.640
這被指出來，也是非常有趣的方向。
42:54.640–43:08.359
就個人意見而言，每個人擁有超級智慧是理所當然的，或者說，顯然會變成那樣，甚至現在已經有付費訂閱Claude或ChatGPT並使用FA或GPT-5的人，比起沒有使用的人，已經充分具備了這種能力。
43:08.359–43:10.520
我想，使用與否的差距確實存在。
43:10.520–43:20.599
我認為，讓每個人都能正確使用這一點很重要，而在這之上，如何使用的問題，以及當大家都能夠使用時，
43:20.599–43:32.119
稍後會提到的，例如製造奇怪的訴訟記錄並大量申請等情況，我認為社會整體必須考慮如何避免這類情況。
43:32.119–43:34.920
我認為是這樣。接下來是Muses Glamer，這是Meta的新模型。
43:34.920–43:38.720
Meta正在製作名為Muses的模型，據說水平相當高。
43:38.720–43:49.680
在此背景下，Meta之前原本推出了名為Llama的開源、開放權重的模型，但這次沒成功就停止了，隨後推出了新的Muses模型，這是封閉式的，僅在Meta內部使用，不供外部使用。
43:49.680–44:00.839
停止使用並推出新模型Muse，且該模型為閉源，僅在Meta內部使用而不對外開放，但現在重新將Muse系列以開放權重
44:00.839–44:12.319
第一彈也就是最初的Muses Glamer，是一個擁有300億參數、不算太大但相當聰明的模型，以開放權重形式發布了。
44:12.319–44:16.000
現在談到開放權重，中國確實佔據了絕對優勢。
44:16.000–44:26.040
最近有新聞稱，阿里的Qwen模型下載量突破30億，雖然Google也在努力，但中國已成為主流。
44:26.040–44:34.880
對此，Meta也將重新投入競爭，擴大開放權重，打造讓每個人都能使用的AI。
44:34.880–44:45.119
Mark Zuckerberg的大方向是向所有人分發超級智慧，因此，他也會考慮這種開放權重模型的發展。
44:45.119–44:47.720
發布了Muses Glamer。
44:47.720–44:57.960
隨著開放模型的急遽成長，中國的AI模型大幅擴張，
44:57.960–45:08.559
即使在矽谷，使用開放模型的企業也大幅增加，有這樣的報導。讓我們看一些數據。
45:08.559–45:21.720
有一家名為Lamp的公司，會分析各種企業的信用卡數據以檢查用途，該公司分析發現，
45:21.720–45:34.079
與去年相比，今年使用OpenRouter等可切換多個AI模型服務的企業增加了，從4.5%增加到6.1%，約增加了30%到40%。
45:34.079–45:36.599
開放。而這個OpenRouter
45:36.599–45:49.750
OpenRouter會以排行榜形式顯示哪些模型被使用，
45:49.760–45:58.160
這是最近的模型，其中最常用的是DeepSeek模型，排名第一。其次是10ent的hy3。嗯
45:58.160–46:02.319
這是最近的模型，使用最多的模型是DeepSeek，排名第一。
46:02.319–46:09.359
其次是10ent的hy3，看起來價格便宜或有免費版。
46:09.359–46:22.680
還有GPT-5.6、Luna，以及便宜的DeepSeek GLM Mimmo模型，也有Claude。
46:22.680–46:25.400
根據用途，Claude可能更強，但從使用模型的數量來看，這有點難以辨認，
46:25.400–46:27.800
Google排在後面，其次是OpenAI，黃色部分是DeepSeek，比例大幅增加。
46:27.800–46:36.480
粉紅色部分是其他模型，綠色部分是Anthropic。
46:36.480–46:48.520
嗯，約6%的人使用此類平台，在該平台中，中國系模型逐漸增加，雖然並非所有人都使用，但確實有企業
46:48.520–46:53.440
雖然不是整體，但約有6%的人使用這種平台，
46:53.440–46:58.520
在該平台中，中國系模型增加，雖然並非所有人都使用，但確實有企業在使用。
46:58.520–47:03.119
這是因為，以往在OpenAI或Anthropic、Gemini等模型上大量使用即可，
47:03.119–47:14.599
但根據處理內容，必須確保ROI或成本運用效率化。
47:14.599–47:16.680
特別是當成為代理（Agent）時，使用量會大幅增加，
47:16.680–47:29.160
每次的費用，例如每100萬個token是1美元還是0.1美元，會相差10倍，
47:29.160–47:40.440
在業務中使用的公司逐漸增加，對於日本企業而言，在這種趨勢下，當考慮將公司處理流程自動化時，並非所有事情都依賴Claude或OpenAI
47:40.440–47:51.079
該如何區分使用，因為即使是相同的開放原始碼模型也有差異，所以必須考慮要採用哪個模型，現在已經進入到必須進行這種思考的狀態了。此外，還包括在本地個人電腦上運行的選項
47:51.079–48:02.160
因此，將模型在本地電腦上運行的選項也納入考量，儘管如此，還是有提到DeepSeek大幅調漲價格的情況，眼看就要到明天了
48:02.160–48:04.160
應該是從那裡開始吧。這是8月16日拍攝的
48:04.160–48:11.599
原因是價格會隨時間變動，這就像叫計程車一樣，深夜費率和一般費率是不同的
48:11.599–48:18.680
也就是說，在擁擠的時段價格會上漲，總之金額會提高。那麼，到底會漲多少呢
48:18.680–48:24.040
具體會漲多少呢？在價格最高的時段，居然會漲到約12倍。嗯，之後那樣
48:24.040–48:30.640
即使不算在內，輸入量大概也會變成三倍，視力方面也會上升到三倍、四倍
48:30.640–48:34.280
具體來說我覺得比較一下會比較好，首先是DeepSeek，Deep
48:34.280–48:40.559
在DeepSeek中有離峰和尖峰時段，離峰時段比較空閒，尖峰時段則比較擁擠。DeepSeek
48:40.559–48:52.839
將DeepSeek V4的閃電版與平價模型以及GPT5.6 Luna比較的話，令人驚訝的是，GPT5.6 Luna在漲價之後反而更便宜。這是因為它將輸入與運算能力分開計費
48:52.839–49:11.319
不過在輸入方面，GP比較便宜，而在輸出方面，其實比DeepSeek的尖峰時段還要便宜，就最近來說，GPT5.6 Luna非常便宜，這是因為之前漲價80%以及降價的結果，跟Gemini相比
49:11.319–49:23.799
不過跟DeepSeek相比，其實GPT5.6在價格上最具優勢，而且性能也不錯，所以這個模型在當下算是性價比極高的選擇，我認為應該這樣使用。
49:23.799–49:26.720
順帶一提，Gemini是3.5
49:26.720–49:30.400
閃光燈版其實不算閃光燈，閃光燈的價格已經非常高了，
49:30.400–49:44.280
雖然前半段價格降了一半，但3.7閃電版的輸入價格高達0.8，實在太貴了，所以在超便宜這個層面來說，GPT5.6和Luna表現非常搶眼，而閃電版則相對便宜。
49:44.280–49:56.680
說到這裡，雖然有Qwen 3.7等選項，但因為效能相當低落，若以具備一定實用性且性價比高的模型來看，我認為目前GPT 5.6 Luna應該是最強的。
49:56.680–50:03.119
不，嗯，DeepSeek 不僅提高價格，還推出了新的舉措。DeepSeek Harness 這個新的
50:03.119–50:05.160
推出了代理基礎平台。嗯，
50:05.160–50:15.040
大致上就是類似 Claude Code、Codex 或是 Muse Code 那種，與此相近的，呃，我們稱這個為 Agent 基底的 Harness。
50:15.040–50:26.520
最近雖然也有深層工程這類說法，但像 Claude Code 或 Codex 這類承載大腦的架構，我們稱之為 Harness。而這個 Deep Harness 的
50:26.520–50:38.079
基本理念是everything is plugin的概念，可以透過各種插件進行連接並開關或進行客製化。目前Claude Code和Codex大致上
50:38.079–50:50.160
雖然可以後續新增外掛或連接MCP，但基礎只有一個，而Deep Harness則允許高度自訂，能針對個人需求進行調整
50:50.160–50:55.319
就是會變成一種開放式的架構，能夠進行這樣的調整。然後，
50:55.319–51:08.520
其實現在考慮使用 AI 來工作的話，除了模型本身的性能之外，模型與框架的組合，就像引擎與車身的搭配一樣，變得非常關鍵。
51:08.520–51:10.480
我們做了這個小實驗，就是這個。
51:10.480–51:23.440
[未翻譯]
51:23.440–51:27.160
重點在於兩者搭配是否良好且能順利運作，所以為什麼說Harness這麼
51:27.160–51:29.400
這是非常關鍵的，所以
51:29.400–51:36.440
現在談到的是模型與引擎的差異，AI模型例如GPT5.6或FA5等
51:36.440–51:47.040
像是Harness CodeX、DeepSeek Harness或是Claude Code等等，這個Harness裡面包含了各種工具，讓你能夠在MCB等地方使用。
51:47.040–51:54.000
模型就是引擎，所以光有模型是不夠的，重點在於它能搭載在哪種車體上使用。在這樣的環境下
51:54.000–52:08.680
特別是像DeepSeek Harness這樣，所有功能都以外掛形式提供，可以根據用途進行各種修改，因此能夠從選擇完成品開始，自行組裝並打造最適合的內容。
52:08.680–52:19.319
一旦形成Harness體，我認為這本身相當困難，但透過這種能力，或許有機會使用針對特定用途、等級更高的Agent工具。
52:19.319–52:31.160
我認為，在接下來觀看時，不僅僅是模型新穎而已，更重要的是要關注使用了哪種線束，以及透過執行哪些操作來達成處理結果。嗯，最近的新版本會保留所有日誌
52:31.160–52:41.760
後來也出現了以方便復原為基礎的 Muses Code 或 Meta Harness 等，這類趨勢正不斷擴大，因此該選擇哪種 Harness 以及如何運用，也成為一個頗具難度的議題
52:41.760–52:48.520
不過我認為這將成為未來另一個重要的議題，因為會有很多人參與討論或提出看法。
52:48.520–53:01.359
接下來是Manus獨立發展的部分，這次影片雖然有獲得贊助，但Manus原本是中國系公司，遷至新加坡營運後被Meta收購，然而中國方面
53:01.359–53:11.680
不，中國方面不承認這種來自中國的說法，導致收購被撤銷，最終決定回歸獨立體系並重新開始業務。
53:11.680–53:21.760
從 MaaS 公司的角度來看，這過程確實非常艱難，但由於我們不確定數據未來會保存在哪裡，所以對於數據將如何被使用感到不安
53:21.760–53:26.799
這部分接下來需要好好思考，不過有一件事是絕對不能不做，而且很重要。
53:26.799–53:31.319
使用 Meta 的人請在 8 月 23 日之前備份資料。我也是，
53:31.319–53:43.319
這是我原本打算在這支影片裡做的，所以特意打開來看，首先從去年12月到8月這段固定期間，Manas是由Meta營運的，所以換句話說這段期間是由不同的營運方在管理。Meta的
53:43.319–53:54.200
因為數據可視範圍內的運營方已經更換，所以似乎必須先刪除所有數據再重新操作，這非常麻煩。不過，只要登入一次 Bonas
53:54.200–54:02.640
然後按下資料備份，現在備份郵件已經寄出了，了解了，匯出資料
54:02.640–54:07.520
這樣的話，4.41這個數字我也有呢。
54:07.520–54:14.079
匯出後應該會透過電子郵件寄送過來
54:14.079–54:18.359
那麼，我們先進行匯出。有了匯出的資料之後
54:18.359–54:29.119
所以當Meta恢復獨立營運時，我們必須匯入並利用這些資料來進行復原，否則之前的努力大概就白費了，因此務必做好這一步驟，這非常關鍵。
54:29.119–54:40.440
想使用的人可以透過過去的資料，在之後實際想再次使用時，決定要使用到什麼程度，例如機密資訊或 Connect 就暫停使用，不過目前還
54:40.440–54:47.040
系統本身很優秀，所以一般的研究或是其他可以輸入的資訊，就讓我們這樣進行吧。這部分要確實由公司來處理
54:47.040–54:57.240
或者視個人狀況而定，我認為有必要進行評估，但資料匯出非常關鍵，使用者務必提前完成，以便後續能夠使用。那麼，這份
54:57.240–55:04.760
完成了，所以請透過瀏覽器下載並保存在本地，我這邊會先留存。這是從8月25日開始的
55:04.760–55:09.680
嗯，我打算復活並再次上傳。
55:09.680–55:12.280
接下來是社會新聞，關於AI
55:12.280–55:25.319
在社會議題方面，英國勞動審判所接獲的生成式AI申請數量激增，據稱高達百倍之多，數量驚人。
55:25.319–55:34.839
絕對數量從每月約0.2件、甚至沒有1件的狀態，變成了20件，這讓應對工作變得異常艱鉅。於是，當人人都使用
55:34.839–55:42.640
當所有人都濫用法院等共享資源時，就會導致資源無法使用。這次的情況是，如果這種現象過度發生，法院就無法應對。
55:42.640–55:46.799
因為過度使用導致法院無法應對，這種情況被稱為公地悲劇
55:46.799–55:54.520
被稱為悲劇，因為現在可以透過AI輕鬆製作申請文件，而且內容還很粗糙之類的狀況。
55:54.520–56:02.240
如果大家都去用，結果就是大家都用不了，這就是所謂的悲劇。然後，像這樣的AI
56:02.240–56:09.359
透過降低產出門檻，公共基礎設施中出現了各種擁擠狀況，法院也是如此
56:09.359–56:13.359
所以各種行政機關或醫療機構可能也是如此，因為服務窗口
56:13.359–56:15.160
就無法應對了。嗯，稍微
56:15.160–56:20.640
在其他方面，例如在招募求職上，也會湧入大量應徵者，這部分也大幅增加
56:20.640–56:32.480
看起來像是求職應徵數量暴增導致應對困難，這算是異常狀況嗎？還有像是資安問題報告也大幅增加，導致無法應對。在各種平台上也是這樣
56:32.480–56:34.880
對吧。例如，像是社群媒體平台也是這樣
56:34.880–56:48.200
還有像是文章網站之類的平台，由於充斥著AI生成的內容，導致低品質的內容大量增加，進而無法被搜尋到或被人看見。這些低成本製作的低品質
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內容是由創作者製作，但這樣會造成接收端的系統崩潰，同時對使用這些內容的用戶也帶來損害，這種情況正在增加
56:56.720–57:00.240
現在已經很難做到不使用AI生成內容了
57:00.240–57:02.200
我認為從現在開始這會變得越來越困難。
57:02.200–57:12.119
坦白說我覺得很難判斷，因為相當困難，所以與其這樣不如大量製作低品質的內容並積極投放，這樣做比較好吧之類的
57:12.119–57:25.520
如果機制殘存，就會被滲透，因此必須在仔細考量這些因素後進行判斷，雖然生成是無限的，但接收端的處理是有限的，所以要在考慮到資源的前提下，珍惜接收方寶貴的資源，並思考如何妥善使用。
57:25.520–57:29.240
所以我們得考慮到不要濫用這點，這真的很重要，然後，
57:29.240–57:39.440
這嘛，一言以蔽之，我認為這取決於道德或倫理觀，雖然若有心惡用確實能做到，但能夠以正確的方式進行自我判斷才是重要的。在公司的
57:39.440–57:46.359
在這種情況下，就會產生被稱為工作垃圾的東西，也就是隨便做出的產出，雖然份量大、資料多，但內容空洞，像這種東西
57:46.359–57:52.160
要是把這些東西傳給主管，主管看了會無從下手，所以我們應該秉持這種基本的道德感，避免做出這種行為
57:52.160–58:02.319
我認為在未來的時代，務必確實培養並秉持基本的道德感至關重要，若能基於此點將AI作為下屬善加運用，就能創造巨大的價值
58:02.319–58:13.960
因此，我們必須培養這樣的禮儀，仔細檢查應用的倫理觀、該使用與不該使用的場景，以及人類該做什麼，在篩選出必要內容後再發送給對方。
58:13.960–58:16.400
請帶著這種意識積極運用吧。
58:16.400–58:18.240
那麼接下來進行公告，首先
58:18.240–58:27.799
這次影片由馬納斯先生主講，其實只是湊巧趕上這個絕佳時機，原本我們是在討論其他無關的事項，不過這次很榮幸能進行介紹，首先請先備份資料
58:27.799–58:37.760
在進行備份之後，我們會回到獨立狀態，因此希望大家在確認獨立性之後，能夠考慮使用或持續使用。另外關於這本書，克勞德最強的是
58:37.760–58:40.640
AI自動解決。在約400頁中
58:40.640–58:42.799
其中三百頁是關於代理人的內容
58:42.799–58:53.160
大部分讀過股田先生書的人還在用聊天或提示詞，已經不是那個時代了，所以想導入代理人的話，請務必購買並使用。接下來是關於一人企業的
58:53.160–58:55.280
的AI代理運用技巧。這10
58:55.280–59:05.520
雖然每月都會推出，但因為是以對談形式非常清楚地整理出在個人業務中哪些部分可以交給AI處理，所以請務必預約並使用。
59:05.520–59:08.200
還有兩小時就能完成的半自助活動。嗯，
59:08.200–59:17.640
我們舉辦了許多活動，不是單純觀看或複製範例的活動，而是讓參與者實際動手操作，製作自己的輸出成果。8月22日，也就是下週，
59:17.640–59:28.720
用 Claude Design 和 Claude Code 製作通路時，其實在拍攝這段新聞的同時，背景裡也在建立新的通路，因為我也在大量製作，所以接下來會詳細介紹。例如，剛才提到的
59:28.720–59:32.400
就是那個可以把剛才提過的 YouTube 影片全部列出來並能搜尋的工具。
59:32.400–59:38.440
那麼，Claude Code 厲害的地方究竟在哪裡呢？這個實例也是
59:38.440–59:51.799
我使用 Claude Code 和 Claude Design 來進行開發，不僅在 UI 設計和動畫等外觀上精心打磨，更確保了實際操作的易用性與功能性。
59:51.799–59:54.160
接著進行。嗯，像這樣建立通道
59:54.160–1:00:04.240
接下來要說明如何實際執行，以及在正式環境中該如何部署，我會深入講解如何在兩小時內完成，希望大家能積極參與。接著跳到十月。
1:00:04.240–1:00:06.200
因為九月很忙，所以打算改到十月
1:00:06.200–1:00:12.480
我想舉辦一場活動，讓大家組建自己的專屬AI代理團隊。那麼，這也是
1:00:12.480–1:00:25.000
其實我是用 Claude Code 和 Claude 製作的，在建立這樣的代理團隊後，我們會思考它能執行哪些工作、在一天中代理如何運作、以及一週內的情況，並針對這一個
1:00:25.000–1:00:30.920
具體能建立怎樣的 workflows
1:00:30.920–1:00:42.440
我們不僅僅是建立概念，還會具體設計工作流程，並舉辦工作坊，讓大家知道只要將這些工作流程交給 Claude Code 或 ChatGPT，就能當場生成出來。
1:00:42.440–1:00:46.680
這應該會非常實用且有趣，歡迎大家踴躍參加
1:00:46.680–1:01:00.119
專責團隊的建構會像剛才那樣被視覺化呈現，並且不僅僅是憑概念來打造團隊，還會進一步將團隊內各項業務的具體做法也進行視覺化，讓在場各位都能實際操作並完成建構
1:01:00.119–1:01:04.079
我們會進行這樣的實作，相信參加的話會很有趣，非常歡迎大家參與。
1:01:04.079–1:01:07.520
另外我們也在進行名為Stoichian的AI應用Rize Up活動。畢竟
1:01:07.520–1:01:20.920
使用 Claude 的支援案例相當多，最近也有許多從事顧問工作的人士希望透過 Claude 改變工作方式而加入，我們每週由教練進行一對一指導，傳授使用方法，並透過並肩同行來協助大家。
1:01:20.920–1:01:29.480
非常厲害，嗯，透過使用Claude Code，並結合Claude Code與Notion進行任務管理，現在能夠立即反饋並創造價值。這樣
1:01:29.480–1:01:33.920
因為相關案例大幅增加，有興趣的朋友歡迎至簡介欄位諮詢。另外
1:01:33.920–1:01:44.880
只要透過LINE註冊就能使用各種工具，剛才介紹的池友Agent也是，透過LINE註冊後點擊選單中名稱略有不同的「諮詢任何問題」按鈕，即可使用此功能。
1:01:44.880–1:01:55.079
YouTube影片全部讀取完畢，剛才正好忘了，那個，想問說代理人的Harness和模型的組合到底是哪裡？結果一開始沒有，但在AI新聞中聽到了，出現了。像這樣，資料也包含在內，可以當場使用，點擊後會直接跳到影片，從影片的對應部分開始觀看，就是這樣一種工具，所以希望大家能使用，嗯，應該很方便吧。嗯，有新聞的郵件列表，請使用。最後以總結音樂結束
1:01:55.079–1:01:58.920
雖然沒有，但在AI新聞中聽到了，出現了，就像這樣，資料中也
1:01:58.920–1:02:10.440
它內建於其中，可以立即使用，點擊後會直接跳轉到影片並從對應段落開始觀看，就是這樣一款工具，希望大家能多多使用，應該會很方便。
1:02:10.440–1:02:14.559
對了，有新聞的郵件列表，請使用它。最後以總結音樂結束
1:02:14.559–1:02:17.039
讓我們回顧一下，今天帶來了相當不同的感受
1:02:17.039–1:02:21.403
雖然風格有些不同，但還是請大家務必聽聽看。
1:02:21.403–1:02:42.160
[未翻譯]
1:02:42.160–1:03:05.079
指導穆克現在在本地運行的A的可能性，在Nex中所有角色都由AI承擔的新部門[音樂]代碼斯道歉，突破萬入，利用限制被重置的乌拉法斯特加速靈魂，達到最大14倍的[音樂]速度。
1:03:05.079–1:03:26.599
每月十億人克勞德的文本電子簽名輝達描繪巨額資金零千奧克特爾的未來坂巴格音樂的AI正是將智慧帶給每個人的企業在擴展音樂開放模型AI選擇型成為
1:03:26.599–1:03:52.190
最高提升12倍，Hannes的所有插件，Meta正走向獨立，中國AI也邁向新階段，英國勞動審判所指出，AI帶來的便利性正在引發對新社會規則的質疑。
1:03:52.200–1:03:54.680
那麼，今天也謝謝大家。不，今天特別要說的是
1:03:54.680–1:04:01.400
果然ChatGPT的歷史功能超厲害對吧，透過它能發現自己沒察覺到的
1:04:01.400–1:04:06.799
它會擅自判斷出自動化的空間並提出建議。嗯，這明顯是
1:04:06.799–1:04:16.520
我原本以為會朝這個方向發展，也對Scribe Optimizer等工具給予高度關注，但當ChatGPT以桌面應用程式的形式運作時，在Mac上會有些問題，因為我平常不太使用Mac
1:04:16.520–1:04:22.039
所以歷史記錄的真實感有點不足，但如果裝上Windows的話，應該會非常厲害吧。
1:04:22.039–1:04:27.160
在公司的標準功能範圍內，取得公司許可後再進行分析。如果能夠做到這一點，
1:04:27.160–1:04:39.520
我認為也會有自動化提案，而且不僅如此，還包括業務分析，例如在哪些項目上花費了多少時間，以及針對這些分析的改善建議，諸如此類的顧問工作都能由 ChatGPT 來處理
1:04:39.520–1:04:46.279
像 Claude 這樣，Google 應該也會跟進，所以在那之後 AI 會大幅推進。嗯，這裡
1:04:46.279–1:04:48.440
大概會到那個地步吧。接下來
1:04:48.440–1:04:59.160
至於自己該如何生活、創造什麼樣的價值，並沒有標準答案，因此我認為思考這一點很重要，所以在這部影片中，我想傳達的不只是工具或活用技巧，而是更後面的
1:04:59.160–1:05:07.400
我希望這個頻道能成為大家思考人生以及未來工作方向的空間，所以請大家訂閱頻道，一起學習成長。那麼
1:05:07.400–1:05:10.279
下次再見，我是Ge。這次
1:05:10.279–1:05:11.920
感謝您的收看
1:05:11.920–1:05:21.630
本頻道持續分享能助您於AI代理實務中發揮所長的實用技能、經驗法則與最新資訊，歡迎訂閱頻道與我們一同學習成長。
1:05:21.640–1:05:22.000
是的
0:00.320–0:07.439
jaいよいよAIが自分で勝手に分析して自動化を提案するようになっちゃったということでです。今週も注目の映像見ていき
終於，AI會開始自行分析並主動提出自動化建議了。這週也讓我們來看看備受矚目的影片吧。
0:07.439–0:09.559
jaましょう。今週はツール系色々ありました
這週出現了各種工具。
0:09.559–0:11.280
jaね。チャATGPTのコンピューター
ChatGPT的電腦功能。
0:11.280–0:16.359
jaヒストリーやクロードコードの進化地味に3.7様々なニュースがあります。え、
以及Claude Code的進化，還有各種細微的3.7新聞。呃，
0:16.359–0:29.880
jaこれ以外にもNECさんが完全にAIだけの新しい武署を作ったであったりメガスタートアップ同行ではなんと速度が最大14倍の新しいウルトラファストサービス。ジェミニが15億人、マーク
除此之外，NEC公司完全由AI打造的新型武庫，還有大型新創公司推出的速度最快達14倍的新款超快服務。Gemini面向15億人，馬克
0:29.880–0:34.800
jaザッカーバーグは世界中の全員にスーパーソナルインテリジェンスを提供する。
扎克伯格將為全球所有人提供超級智能。
0:34.800–0:43.280
jaこんな話があったり、一方中国や社会全体でもいろんな話が出てきているので是非この1本でギュっと分かるので最後までご覧いただければ幸いです。この
諸如此類的話題，同時中國乃至整個社會也出現了各種討論，因此透過這支影片就能快速掌握重點，希望能您看到最後。這個
0:43.280–0:54.760
jaチャンネルはAIエージェント試合に活躍するスキルやノーハを学ぶというテーマで毎週日曜15時のAIニュースや実践に目指した様々な活用ノーハを発信しています。AI時代の新たな働き方を日本一
頻道以「學習在AI代理時代發揮作用的技能和提示」為主題，每週日15點發布AI新聞和旨在實踐的各種活用提示。以在AI時代創造日本第一
0:54.760–1:00.960
ja生み出すというテーマで頑張ってるので是非チャンネル登録をよろしくお願いします。また本も多数出しております。7月
新的工作方式為主題努力著，請務必訂閱頻道。此外，我們也出版了多本書籍。7月
1:00.960–1:07.600
ja末にはクロード最強のAI上これめちゃくちゃ売れておりまして1万ずつ決まりました。また10月には1人
底時，《Claude最強AI》暢銷熱賣，已決定加印一萬冊。另外10月將推出
1:07.600–1:15.759
jaビジネスのためのAIエージェント活用術などこれから本もですね、多分月12ぐらいのペースで出していくので是非よろしくお願いします。ということでまず
《一人企業的AI代理活用術》等書籍，未來預計每月會以1到2本的頻率出版，敬請期待。那麼首先
1:15.759–1:22.880
jaは今すぐ使えるAIエージェントの最前線からダンとパソコン上の活動を記憶して提案しちゃうよ。ということでチャット
讓我們從現在就能使用的AI代理最前線開始，它會記錄並建議在電腦上的操作。也就是說，ChatGPT
1:22.880–1:27.159
jaGPTのデスクトップ版にコンピューターヒストリーという機能が出ました。これ
桌面版推出了「電腦歷史記錄」功能。這
1:27.159–1:29.079
jaめちゃくちゃすごいサービスです。なんと
是非常厲害的服務。竟然
1:29.079–1:38.960
jaチャATGPTがいろんなアプリを使っている情報を勝手に理解した上でそっから改善提案してくれるというサービスになります。これ紹介画面ですがこんな感じです
ChatGPT會自動理解你使用各種應用程式的資訊，並從中提出改進建議。這是介紹畫面，就像這樣。
1:38.960–1:41.680
jaね。例えばこれチャATGPTがログを
例如，ChatGPT會記錄
1:41.680–1:46.240
ja取った上でこんな風なことやってますよね。いろんなツールでと。で、このスキル
日誌，然後像這樣使用各種工具。接著，它會建議「或許可以建立這樣的技能」，在查看日誌後提出自動化或技能的建議，並自動執行，這不是很厲害嗎？
1:46.240–1:55.719
ja作ったらいいんじゃないのという風にログを見た上で自動化やスキルの提案をしてくれて勝手にやってくれちゃうとこれめちゃくちゃすごくないですか?これまで
在此之前，要將什麼技能化或自動化，都需要自己來做，但現在ChatGPT會自動分析並進行改進，情況會變得越來越
1:55.719–2:07.600
jaは何をスキル化するかとか自動化するかっていうのは自分でやる必要があったわけなんですけどこれをチャットGPTが勝手に分析してくれて改善までしちゃうよという風にどんどんなると。え、記録に
如此。關於記錄，是指自己指定的內容。只有你自己認為「可以」的部分才會被納入，所以當然不會自動執行所有事情。我的主要環境是
2:07.600–2:10.119
ja関しては自分が指定した内容ですね。自分
Windows，但我也使用了MacOS，這是Mac。進入Mac
2:10.119–2:16.280
jaがこれはオッケーよというものだけが対象になるのでもちろん全部勝手にやるわけではないですよと。僕メインは
ChatGPT的設定，點擊開啟「電腦歷史記錄」，就可以確認，現在會像這樣留下記錄。此外，還可以選擇
2:16.280–2:21.360
jaWindowsなんですが、MacOSに行きまして、これMacですね。Macの
「排除」，因此會像這樣累積。由於我主要使用Windows，Mac幾乎只是擺著沒怎麼用，所以目前
2:21.360–2:30.640
jaチャットGPTの設定に行き、こちらコンピューター履歴をオンに押すと、え、確認することができ、今こんな感じで履歴が残ってきますね。で、さらには選択を
僅靠Mac可能有點困難，但隨著數據不斷被保存，當然大家會擔心隱私問題，不過原始數據會在48小時後刪除，只保留日誌。那麼，這
2:30.640–2:40.800
ja押してこれは除外するというのもできるので、こんな感じで溜まっていくと押しぶ中はね、僕は基本はWindowsメインなんで、あんまりMacはもう置いてあるだけでほとんど使ってないから、ちょっと
有什麼厲害之處呢？首先，過去使用AI進行自動化，前提是必須由自己來思考。
2:40.800–2:53.599
ja今んところMacだけでは厳しいわけなんですけども、ま、このような感じでどんどんデータが守られていくと、もちろん気になるかなと思うんですが、元データは48時間で削除され、ログだけ残るよという方向のですね。さあ、これ何
最近的方向是，即使不需要一一自己思考或說明，人類也可以透過錄製一次操作過程來教導方法。透過記錄與重播
2:53.599–2:56.159
jaがすごいのか。まずこれまでAI使った
麼厲害呢。首先，到目前為止使用AI
2:56.159–3:00.640
ja自動化っていうのは自分で考えるっていうのが前提でしたよね。そっから
即使不一一指示，AI也能理解。而這次的工具
3:00.640–3:11.599
ja最近の方向性としてはいちいち自分で考えたり説明をしなかったとしてもやり方を人間が、え、1回録画してあげてやり方を教えてあげる。レコードアリプレイによっ
甚至不需要做到那一步，它會自動觀察日常生活，並建議「或許可以技能化」或「可以自動化」，自動提出建議。實
3:11.599–3:21.120
jaてやり方を伝えるってことができるようになり、この機能はチャatGPTとかクロードのChromeオークションとかあとはGギitッubなんかのスキルとしてできるようになってきてまして、
際上已有類似的服務，例如Scripps Optimize服務，這是去年推出的，正是AI自動分析人類作業情況，並確認其運作狀態的功能。這個工具會自動由AI分析所有數據，在這個工具的情況下，在獲得許可後記錄整個桌面情況，然後自動分析正在進行的操作，
3:21.120–3:25.599
jaいちいち言わなくてもAIが理解してくれるよと。で、さらに今回のツールは
並針對耗時的部分提出「或許可以這樣處理」的建議。諸如此類自動化的工具確實存在。
3:25.599–3:36.200
jaそこまでやらずとも日常を勝手に観察してくれてこれスキル化したらいいじゃんと自動化できるよねという風に自動的に提案してくれるという風になるわけですね。実
這次ChatGPT的服務也變得類似。那麼，這次能做到的程度是什麼呢？首先僅限於行動日誌。具體來說
3:36.200–3:49.319
jaはこういう近いサービスがありまして、例えばスクライズオプtイズというサービスがあるわけなんですけど、これ去年ぐらいに出てまして、まさにAIが勝手に人が作業をしてる様子を分析した上で、それがどんな風になってるのかって
會記錄進行了什麼操作，但為什麼這樣做，以及結果如何，這後兩點目前沒有，所以目前僅止於基於行動日誌提出建議。
3:49.319–4:00.680
jaことを確認できるよという機能になりまして、これこのツルですね、自動的にAIが、ま、全データを分析すると、このツルの場合は許可を経てデスクトップの様子を全部終えるようにした上で何をやってるか
當然，如果只有這樣，就無法知道為什麼這樣做以及最終結果如何，舉例來說，就像象棋中能看到棋子移動，但無法知道為什麼騎士會那樣走，也無法知道最終結果，所以那部分
4:00.680–4:07.040
jaを勝手に分析し、で、この辺時間かかってるんで処理したらいいんじゃないのと提案する。みたいな、こういう勝手に自動
需要結合剛才提到的記錄與重播功能來傳達。透過視覺化，
4:07.040–4:09.200
ja化というツールはあるわけなんですね。で
由自己分析並提出業務自動化建議。這
4:09.200–4:13.560
ja、今回このチャットGPTのサービスも同じような感じになってきましたと。さて
對大多數人來說相當困難，但這次功能讓AI自動查看自己的日誌，並確認操作方式。
4:13.560–4:18.239
ja、今回できるのはどこまでかと言うと、まずは行動ログまでですよね。具体的に
這次能做到的範圍是哪裡呢？首先，到行動記錄為止對吧。具體來說
4:18.239–4:29.199
jaどういう操作をしたかっていうのは残るわけなんですけれども、なぜそうしたかであったり、その結果どうなったのか、この、ま、後ろの2つはないんで、一旦行動力ベースで提案をしていくというところまで
做了什麼樣的操作會保留下來，但為什麼這麼做或是結果如何，這後兩點並不存在，所以目前為止是基於行動力進行提案
4:29.199–4:31.680
jaきてるわけです。で、もちろんこれだけ
到這裡了。當然，僅憑這些
4:31.680–4:45.120
jaだとなんでそうしたのか結果的に勝ったのかが分からないわけなんで、例えるなら将棋の寄付は勝手に見えるけれども、なぜこの騎士がそういう風に打ったのかであったり結局のかは分からないんで、そっちは
並不知道為什麼這麼做以及結果如何，舉例來說，就像可以看到將棋的棋步，但為什麼這枚馬會這樣走或是最終結果如何並不清楚，所以那邊
4:45.120–4:51.240
jaさっきのレコード&リプレイなんかを併用していきながら伝える必要があるよねというところかなと思います。ま、画視化し
剛才提到的記錄與回放功能，需要結合使用來傳達資訊，我認為這點很重要。
4:51.240–4:56.240
jaながらですね、自分で、自分で分析して自分の業務を提案して自動化する。これ
在視覺化的同時，由自己分析自己的工作並提出自動化提案。
4:56.240–5:05.840
jaほとんどの人にとって相当難しいと思うんですが、今回の機能によってAIが自分のログを勝手に見てくれた上でどんな風にやるかってことを確認してくれる。で、
我認為這對大多數人來說相當困難，但透過本次功能，AI會自動查看自己的日誌，並確認該如何處理。
5:05.840–5:12.600
ja確認した上で必要なものとか分からないことは聞いてくれて、え、スキル化したりとかより制度を上げてくれる。これを
在確認之後，若有需要或不清楚的地方，會詢問並協助技能化或提升制度。
5:12.600–5:19.600
jaぐるぐる回していくとログから分析して気づきを得てそこに対してさらにフィードバックを指摘学習していく。ま、
若不斷循環此過程，將從日誌中分析獲得啟發，並針對該點進一步進行反饋、指出與學習。
5:19.600–5:31.240
jaこのループが回ることによって勝手にAIがいろんな人の仕事を自動化していくという方向性が大きく広がるんじゃないかなと思い、その第一歩として個人的にはめちゃくちゃ面白いと思います。もちろん
我認為隨著這個循環運轉，AI自動自動化各種人員工作的方向性將大幅擴展，作為第一步，我認為這非常有趣。
5:31.240–5:42.400
jaここに対しては結構抵抗もあるかなと思っていて、当然ログを取られたくない人であったり、会社の中でも会社全体としては導入したいけど、ま、絶対いいやろとそんなことはしたくないよという人。あと
當然，我認為對此會有一定程度的抗拒，例如不想被記錄日誌的人，或是公司整體想導入但個人絕對不想做的人。
5:42.400–5:54.759
jaは特定のデバイスだけだとやっぱり情報が少ないのでデバイスまたぎで確認しなくちゃいけないとかいろんな課題があるかなと思うんですがいよいよAIが単に自分が賢くなるだけではなくて人間の業務すらを
此外，僅限特定裝置時資訊較少，因此需要跨裝置確認等課題似乎不少，但AI不僅僅是讓自己變聰明，甚至連人類的工作都
5:54.759–6:03.560
ja自動的に考えていくと業務の自動化すらも自動的に考えていくという風な第一歩が踏み出されてことでこれは非常に大きな流れなんじゃないかなと思っています。
自動思考，連業務自動化都自動思考的第一步已經邁出，我認為這是極大的趨勢。
6:03.560–6:08.319
ja続いて権限確認を自動判定でこれはちょっと近い流れなんですね。クロード
接下來是權限確認的自動判定，這與剛才的趨勢相當接近。
6:08.319–6:20.599
jaコードが今いろんなモードがありまして、クロードコードを使おうと思うと最初これ画面をですね、切り替えてクロードコード使おうと思うとこの右下にこんな感じでいろんなモードがね、こんな風にあるわけ
Claude Code 現在有多種模式，若想使用 Claude Code，最初需要切換畫面，在右下角會有各種模式。
6:20.599–6:26.080
jaなんですけどこれまでは、え、自分で確認するとかがベースだったんですね。つまり
但過去是以自己確認為基礎，也就是說
6:26.080–6:39.759
jaAIに丸投げではなくてちゃんとチェックしてねというのがベースだったんですが8月の14日以降はこの自動モードある程度AIが勝手にやって処理するよというのが自動モードになりましてデフォルトになり
並非完全委請 AI，而是以確實檢查為基礎，但自 8 月 14 日起，自動模式讓 AI 在一定範圍內自動處理，這成為預設模式，
6:39.759–6:45.479
jaましたよという非常に大きな話がありました。つまり人間が確認する時代からAIが
這是一個非常重要的轉變，也就是說從人類確認的時代轉變為由 AI
6:45.479–6:51.199
ja自分で判断して1する方向をデフォルトにしますよという風になったんですね。で、
自行判斷並執行為預設方向。
6:51.199–6:52.759
jaこれが何でなんですか?めちゃくちゃ
這是為什麼呢？非常
6:52.759–7:07.080
ja面白いんですが、アンソロピックになった実験で1000人以上の実験でいろんな処理をしてもらった上で、あえて危険な行動と伴った上でAIに、AIから人間にこれやってもいいですか?という風に確認
有趣，Anthropic 進行了超過 1000 人的實驗，在進行各種處理後，故意採取危險行動並向 AI 確認，或由 AI 向人類確認「這樣做可以嗎？」
7:07.080–7:08.120
jaをしました。
結果。
7:08.120–7:22.280
jaしたところ危険なコマンドがあった場合の拒否率が人間だとわずか13%処理が長いとわずか5%しかできず一方で自動モードは9割ぐらいはちゃんと拒否していたよというのがあったわけなんですね
當存在危險指令時，人類的拒絕率僅為 13%，處理時間長時僅有 5% 能完成，而自動模式則有約 90% 正確拒絕。
7:22.280–7:25.400
ja。これなんでなんですかと言うと要するに
這是為什麼呢？
7:25.400–7:32.560
ja人間って全部はちゃんと見てなくてたくさん確認が来るとオッケーオッケーとどんどん流しちゃう。結果的にそもそもの
也就是說，人類並未仔細查看所有內容，當確認請求過多時，會不斷點擊「好的」而放行。結果上，
7:32.560–7:42.840
ja発想はAI間違えるかもしんないんで人間に確認してもらったんですけど確認が増えるとむしろ人間の方が圧倒的に間違える。それだったらAIが自動的に
最初的構想是 AI 可能會出錯，因此請人類確認，但當確認次數增加時，反而人類出錯的比例遠高於 AI。因此透過該實驗明確顯示，由 AI 自動
7:42.840–7:51.720
ja判定して処理した方がむしろ制度が高いよねということがこの実験で明確に、え、明らかになったということですね。で、え
判斷並處理反而效率更高，這個實驗明確地、嗯，顯示了這一點。然後，嗯
7:51.720–8:04.080
ja、様々なまずい検証においてもしっかりAIのチェックするモデル、AIがこれ安全ですかていう判定するモデルを鍛えることによって、非常に高いレベルで変な処理をしなくてもいいよという風になった
因此，透過在各種不良驗證中，確實鍛鍊 AI 檢查模型及判斷安全性的模型，達到了無需進行奇怪處理的高水準，
8:04.080–8:15.039
jaようですので、これをベースとしてオートモードをデフォルトにして、ま、つまり人間が1個1個チェックする時代からAIの方がむしろちゃんとチェックできるんで、そっちを信頼しましょうね。ま、ただし
因此以此為基礎將自動模式設為預設，也就是說從人類逐一檢查的時代轉變為由 AI 確實檢查，因此我們應信任 AI。
8:15.039–8:17.080
ja危ないものを確認しましょうね。という
讓我們確認危險的部分吧。
8:17.080–8:20.080
ja方向にガラっと映りました。さあ、これ
方向完全轉變為「請確認危險項目」。
8:20.080–8:33.159
ja非常に大きな時代的な転換点かなと思っていて、AIがやって人間確認するから、AIがやってAIがチェックし、人間はイレギュラーとか大きな判断だけするという風に明確に一歩思考が進んだわけなん
我認為這是時代的一大轉折點，從「AI 執行、人類確認」轉變為「AI 執行、AI 檢查，人類僅處理例外或重大判斷」，思考明確邁進了一步。
8:33.159–8:35.959
jaですね。なのでこれからの時代は1個確認
因此未來的時代，將不再是逐一檢查，
8:35.959–8:41.240
jaするではなくてAIに任せる範囲が広がっていきますと。さあ、ここで気になるのは
而是委請 AI 的範圍會擴大。
8:41.240–8:48.680
jaこれオートモードは89%危険なコマンドに拒否したとが11%間違ってるよねと。
這裡令人在意的是，自動模式對危險指令的拒絕率為 89%，有 11% 出錯了。
8:48.680–8:50.839
jaこれ大丈夫なの?で気になった人いると
這沒問題嗎？我認為有人會
8:50.839–8:53.080
ja思います。で、これに関しては詳細を見て
我是這麼認為的。關於這一點，詳細查看
8:53.080–9:04.200
jaみるとまずそもそも意図的に危険なコマンドをやってるとした上で何を間違ったかって言うと人間がオッケーっていった範囲のレベル感の認識を間違っていたと。
詳細查看後，首先，在故意執行危險指令的前提下，錯誤在於人類對「允許」範圍的認知判斷有誤。
9:04.200–9:15.880
ja例えばこれを修正していいよって言った場合にこれといったところの範囲が1ファイルなのか10ファイルなのか修正してもいいよと言われたことに対して人間は1ファイルと言ったつもりだけど10
例如，當說可以修正時，範圍是 1 個檔案還是 10 個檔案，人類認為只允許修正 1 個檔案，但實際上變成了 10
9:15.880–9:24.680
jaファイルになっているであったりこれやってもいいよといったことに対してどこまでやっていいかっていう判断が幅広くなっちゃう。ま、こういう店が多いっぽいん
個檔案，或是當說可以執行時，對執行範圍的判斷變得過於寬泛。
9:24.680–9:26.880
jaですね。なんで知名的なミスってよりは
看來這類情況較多，
9:26.880–9:33.680
jaそういう判断の捉え違いで範囲を間違っちゃうことはあるよということがあるようでした。で、もちろんね、ま、人間もそう
這種判斷上的誤解導致範圍搞錯的情況是會發生的。
9:33.680–9:43.880
jaですし、AIも完全にオッケーではないわけなんで、例えば消しちゃっても大丈夫なようにちゃんと保存しておくとか、データバックアップを取っておくとか、最初は開発環境からやるとか、もうそう
當然，人類也是這樣，AI也並非完全沒問題，所以例如為了確保即使刪除了也沒關係而妥善保存、進行資料備份，或是從開發環境開始操作等，需要這樣做。
9:43.880–9:55.800
jaいうのは重要かなと思うんですが、そのような方向性さえ満たせれば今89%で10%ぐらいね、拒否率がないのはあるわけなんですけど、それも蓋を開けてみるとものすごい危険というよりはあえて危険
當然，人類並非完全正確，AI 也並非絕對完美，例如確保刪除後仍可恢復、做好資料備份、從開發環境開始操作等，我認為這些很重要，只要滿足這些方向性，即使目前拒絕率為 89%、有約 10% 未拒絕，打開蓋子來看，與其說是極度危險，倒不如說是故意納入危險
9:55.800–10:06.880
jaな難しいものを入れた時にできないこともあるというだけであり、人間はそもそもこれ人間もね、エンジニアとか非エンジニアじゃない人がやってると思うんですけど、これで13%しかチェックでき
只是說在放入比較困難的內容時，有時會無法處理，而人類本來也是如此，我認為工程師或非工程師的人都會這樣做，但即使只能檢查出13%
10:06.880–10:11.600
jaないとしてエンジニアじゃない人間が判断とか絶対できないわけですね。どう考えて
假設非工程師的人無法做出判斷，無論怎麼想，我認為還是應該以自動模式為基礎，所以想法可能會大幅改變，希望大家能理解這個趨勢，繼續進行會話
10:11.600–10:21.360
jaもオートモードベースの方がいいということでガラっとこれ考え方変わるかなと思うので是非皆さんこれをこの流れ自体は理解しておきましょう。続けてセッション
訊息功能雖然不起眼但很實用，在使用 Claude Code 時，Claude Code 的會話之間，也就是說，當畫面顯示出來時，現在是一個一個，左側會有會話
10:21.360–10:32.720
jaメッセージ機能でこれ地味に便利って話なんですけど、クロードコードを使っている時にクロードコードのセッション同士、つまりこれ画面出すとこれ今1個1個ね、こんな感じで左側にセッションというのが
現在可以追蹤其他會話的狀態。例如，聽說可以確認其他會話的狀態
10:32.720–10:38.600
jaあるわけなんですけど、他のセッションの状況を追うことができるようになりました。例えばこれ他セッションの状況を確認
也就是說，現在可以在另一個運行的 Claude Code 會話中確認正在進行這樣的事情。這相當實用，
10:38.600–10:47.600
jaできるという風に聞いたんですが、今このクロードコードが別で動いてるセッションでこんなことやってるねという風に確認ができるわけですね。で、これ結構便利でし
實際上我也在使用，例如，如果同時並行請求五個項目，例如同時並行請求五分鐘關於書籍的事項，雖然各自在建立內容，但如果想橫向管理並建立一個會話
10:47.600–11:00.800
jaて、実際僕も使ってるわけなんですけど、例えば5個同時に並列で依頼をしてると、例えば書籍に関して5分同時に並列で依頼してる場合にそれぞれベッド作ってるわけなんですけど、これを横断して1個管理の
在詢問各狀況後進行彙整，以往需要人類複製各個會話的內容，或者在各自會話中建立檔案
11:00.800–11:12.079
jaセッションを作り、各状況を聞いてもらった上で集約するみたいなことをしようと思った場合、これまでは人間が各セッションのやつをコピーして持っていくか、あとは各セッションでファイルを作っ
然後讀取檔案，但透過這個功能，可以確認幾個並行會話的狀態並進行檢查，然後
11:12.079–11:22.000
jaてもらってファイルを読み込むみたいなことをする必要があったんですが、この機能によっで、え、このいくつかやってる並列のセッションの状況を確認した上でチェックしてくれるとかっていう風に
原本需要請對方讀取檔案之類的，但透過這個功能，可以在確認幾個並行工作階段的情況後進行檢查，這樣的方式。
11:22.000–11:24.120
jaまるっと送ることができるわけですね。え
並不是什麼都能做，只能進行文字交流，並不共享檔案。此外，無法進行確認，一旦人類確認
11:24.120–11:32.000
ja、何でもかんでもできるわけではなくてやり取りできるのはテキストだけでファイルを共有するわけではないですよということですね。あとは承認することは
並不是什麼都能做，能進行互動的只有文字，不會共享檔案，也就是說，之後的確認是
11:32.000–11:34.079
jaできないですよと。一旦人間が承認すると
無法進行的。一旦人類確認之後
11:34.079–11:37.240
ja。あとは、え、同一マシンであったり別
。之後，嗯，在同一台機器或是不同
11:37.240–11:46.920
jaマシーンということはできるんだけれども、え、制約があって別マシーンから送る時には、え、会話のスタートはできなくてチェックだけできるよ。そういった感じで
嗯，如果在一個專案中同時運行三個，基於第一個和第二個會話的狀態，向 AI 請求執行第三個，AI 會自動進行溝通並執行
11:46.920–11:58.360
ja全部が全部できるわけではないんですが、ま、クロードコードをたくさん使って、今流れはね、1つのエージェントを1つ使うだけ、あの、1つのタイミングでは1エージェントを使うだけではなくて、1つ
並非所有功能都能使用，但隨著大量使用Claude Code，目前的流程是，不只使用一個代理程式，在單一時間點不只使用一個代理程式，而是
11:58.360–12:07.480
jaの時間に同時に5体も10体も依頼するというのが当たり前になっていくと、当たり前になる中でこのいくつかのエージェントは関連してるわけですよね。
在單一時間點同時委託五個或十個代理程式將成為常態，在成為常態的過程中，這些代理程式之間是有關聯的。
12:07.480–12:18.399
jaえ、1つのプロジェクトに3つ同時に走らせてると時に1番と2番のセッションの状況を踏まえて3番やってよという風なことがAIに依頼すれば、え、勝手にコミュニケーション取ってやってくれると
代理程式可以創建可公開的網站，這次感謝 Manas 的贊助。那麼，使用 Manas 能做什麼呢？簡單地
12:18.399–12:21.600
jaいう風になりますので、より便利差が広がったなと思っています。こんなに
只需輸入提示，實際上就能完成公開，包括後端的數據管理等多種處理，甚至能創建網站，在這裡輸入文章並點擊網站，例如創建時尚品牌的電商網站
12:21.600–12:24.160
ja使えるわけですね。続いてAI
並提出請求。線上
12:24.160–12:32.079
jaエージェントで公開可能なウェブサイトを作成可能というところで、今回はマナスさんにスポンサーをいただいておりましてありがとうございます。さあ、マナスを
商店。然後像這樣，Manas 努力創建，如果跳過結果，就會出現這樣的東西，實際訪問時會相當驚訝，但可以創建這種品質等級的網站。另外，TicketStream
12:32.079–12:34.800
ja使うとどんなことができるのか。簡単に
這是一個幫助台，如果請求創建像這樣的服務，使用幾行提示跳過結果，就會出現這樣的網站，真的就像銷售網站一樣
12:34.800–12:48.720
jaプロンプと言うだけで実際に公開までできて裏側のデータ管理であったりとか様々な処理ができるウェブサイトまで作ることができたこととここに文章を入力してウェブサイトをクリックし例えばファッションブランドのECサイトを作っ
只要輸入提示詞，就能實際公開，甚至完成後端數據管理等多種處理，打造出完整的網站。在這裡輸入文字並點擊網站，例如創建時尚品牌的電商網站。
12:48.720–12:51.199
jaてねという形で依頼をします。オンライン
上可以使用。那麼，厲害的是，使用這個網站創建後，不僅僅是外觀，還能公開後端、數據庫、認證和支付網站。剛才
12:51.199–12:53.240
jaストアですね。するとこんな感じでガガっ
商店。接著就會像這樣瞬間生成。
12:53.240–13:09.000
jaとマナスが頑張って作ってくれまして、これ結果にスキップをするとこんなものができちゃうと実際に訪問すると結構びっくりしますが、このクオリティのレベルのサイトを作ることができちゃうねと。別軸でチケットストreームという
可以公開各種類型的網站。不僅僅是網站，還可以創建高品質的可編輯簡報，進行廣泛研究，同時調查各種事項，並非常多角度地，例如創建日程表的任務活用
13:09.000–13:10.800
jaヘルプデスクですね。問い合わせ対応
模式，進行綜合調查和總結，成為能執行各種任務的 AI。
13:10.800–13:22.760
jaなんかのサービスを作ってねという風にお願いするとこれまた、ま、この数行ぐらいのプロンプトを使って結果にスキップするとこんなサイトができてしまいまして、もう本当に販売してるサイトみたいですよ
從描述欄的連結可以獲得額外信用額度，沒使用過的人請務必嘗試。
13:22.760–13:25.320
jaね。こんなものができてしまって実際に
接下來是 Gemini 3.7 Flash。嗯，
13:25.320–13:28.040
ja使うことができたのと。
真快呢。Gemini 3.6 Flash 大約在兩週前發布，但 Gemini 3.7 Flash 已經發布。嗯，與前一次的 3.6 相比，在編碼
13:28.040–13:38.920
jaさあ、すごいのはこれ使えるウェブサイトを使った、作った上で見た目だけではなくて裏側であったりとかデータベース、認証決済サイトの公開までできること。さっき
厲害的是，不僅能使用已公開的網站，還能創建網站，不僅僅是外觀，連後端、資料庫、驗證、結帳，甚至網站的公開都能做到。剛才
13:38.920–13:43.680
jaご覧いただいたようにデザインもAIが自動生成する。またカスタムドメインと
如您所見，設計也由AI自動生成。此外，還可以設定自訂網域，
13:43.680–13:55.440
ja言って自分が欲しいドメイン例えばイto....comみたいなことをすることもできますし、また公開した後はオートスケールといって普通のサイトにしたりもしくはリアルタイムに動くような形で
例如輸入您想要的網域，像example.com這樣。另外，在公開後還可以進行自動擴展，將網站變成普通網站，或是以即時運作的形式
13:55.440–14:00.360
ja作ることができるようなサイトを公開することもでき様々なものに対応しています。
打造並公開各種類型的網站，對應多種需求。
14:00.360–14:14.880
jaウェブサイトだけではなく、こんな風に編集可能な形でスライドを作ってクオリティが高いものを作ったり、ワイドリサーチと言って同時に様々なものを調査をした上で非常に多格的に例えばこれはスケジュールを作ったタスクの活用
不僅是網站，還能以可編輯的形式製作簡報，創作品質較高的內容，或是透過廣泛研究，在同時調查各種資訊後，從多個角度例如製作日程表的任務活用
14:14.880–14:19.519
jaパターンをモ羅的に調べてまとめたり、様々のことができるAIになっています。
模式進行綜合調查與整理，成為能執行各種任務的AI。
14:19.519–14:25.079
ja概要欄のリンクからボーナスのクレジットもあるので是非使ってない方は使ってみてください。
從影片描述中的連結可以獲得額外信用額度，還沒使用的朋友請務必試試看。
14:25.079–14:27.360
ja続いてジェミニ3.7フラッシュ。え、
接下來是 Gemini 3.7 Flash。欸，
14:27.360–14:29.639
ja早いですね。ジミニ3.6フラッシュが
速度真快呢。Gemini 3.6 Flash 在
14:29.639–14:37.240
ja多分23週間前に出てると思うんですけど早くもジミニ3.7フラッシュが出ました。え、前回の3.6に比べて様々な
大概 23 週前就推出了，但 Gemini 3.7 Flash 已經問世了。欸，與上次的 3.6 相比，在
14:37.240–14:41.240
jaコーディングであったりエージェントのタスクで処理の性能が上がっていると。
編碼或代理任務處理的性能上有所提升。
14:41.240–14:46.440
jaまた金額もこれ3.6フラッシュもそうなんですけど年末までは半額にするよと。
另外，價格方面，3.6 Flash 也是這樣，到年底為止會打半價。
14:46.440–14:57.519
ja入力0.7500万トークンあたり出力3.7でかなり安い金額でそれなりのクオリティなモデルを使うことができるようになりましたよという話がありました。さも実際これ使うことができまして
據說，輸入 0.75 萬 token，輸出 3.7，現在可以用相當低廉的價格使用具備相當品質的模型了。實際上我們確實可以使用它。
14:57.519–14:59.399
ja3.7フラッシュですね。え、地味に
3.7 Flash。嗯，悄悄
14:59.399–15:09.670
ja3.7フラッシュの特徴を3.6フラッシュと比べた上で何が違うか教えて。
請在與 3.6 Flash 比較後，告訴我 3.7 Flash 的特徵以及有何不同。
15:09.680–15:18.800
jaえ、その内容をキャンバスでHTMLでグラフィックで分かりやすく説明してアニメーションなんかもつけてさあ、聞いてみましょう。何が違うのか。
嗯，請在 Canvas 中以 HTML 和圖形方式清晰說明，並加上動畫等，讓我們聽聽看有何不同。
15:18.800–15:29.920
jaまあね、ベンチマークの結果なんかは非常にこう成長してるというのが、ま、当たり前の発表出てまして、正直具体的にどういう風に違うのかっていうのはめちゃくちゃ分かるかっていうと、そういうわけでもなく、ま、今自分で作って
嗯，基準測試的結果顯示成長非常顯著，這當然是預期的發表內容，但老實說，具體來說有何不同，真的能清楚理解嗎？其實也沒那麼簡單，不過現在我自己正在製作。
15:29.920–15:32.000
jaもらってますけどね。ま、当然こうモデル
雖然是你正在製作。嗯，當然，模型
15:32.000–15:42.959
jaが新しく時にはすごい性能上がりましたよみたいなことが出たりとか、あとは実際作ったアウトプットですね、3Dモデルこんな風に簡単に作れますよとか、ま、見た目かっこいいわけなんですけど、実際に
有新發布稱性能大幅提升，還有實際製作的輸出成果，例如可以輕鬆製作 3D 模型等，嗯，外觀很帥氣，但實際上
15:42.959–15:51.389
ja作ってもらってどのぐらいの性能アップがあるのか見てみたいと思います。
想看看製作後性能提升了多少。
15:51.399–16:01.560
jaた、結構レスポンス早い印象がありまして、私も自分が作ってる1個のアプリでジミニ3.7フラッシュにちょっと問わる作業を変えたんですけど、ま、スピード感も早いし結構性能も高い印象がありまして
嗯，感覺回應速度相當快，我在自己製作的一個應用程式中，將部分工作改為使用 Gemini 3.7 Flash，嗯，速度很快，性能也很高，印象相當不錯。
16:01.560–16:05.399
ja、あの高印象ではありますね。ま、こんな
嗯，印象相當不錯。嗯，可以
16:05.399–16:09.040
ja風なアウトプットをね、作ることができますよと。まあまあそういすよね。これは
製作這樣的輸出成果。嗯，確實如此。這是
16:09.040–16:12.399
jaあれかな?なんか3Dモデルを作るとか
那個嗎？像是製作 3D 模型
16:12.399–16:14.040
jaだったかな。ま、こんな風なウェブサイト
之類的。嗯，可以這樣製作網站
16:14.040–16:17.120
jaのね、裏側で写真のできますよと。さ、間
的後端照片。嗯，可以瞬間完成嗎？嗯，在後端，嗯，什麼
16:17.120–16:19.519
jaもなくできるかな。ま、裏側で、え、何が
不同之處，正在製作比較，請在 Canvas 模式下製作。
16:19.519–16:28.949
ja違うかってことを比較するというの作ってもらっていて、キャンバスモードで作ってもらうと。
然後，Gemini 是這樣，右側是，嗯，成本，如果成本效益提高，性能提升，就會試圖突破。
16:28.959–16:39.680
jaで、ジムニはね、こんな感じでこう右側が、え、コストでコスパで上が性能なった場合にコスパを上げて性能を上げていくというのでこう突き破ろうとしますよね。
通常性能提升會導致成本效益下降，價格變高，但這裡是模型性能提升，價格便宜，成本也高。這個很有趣的圖表吧。呈現出
16:39.680–16:50.519
jaどうしても性能を上がるとコスパが下がるみたいな感じで高くなっちゃうわけなんですけど、ググっとモデルの性能を上げていき、値段も安いしコストも高いよってこれ。これ面白いグラフですよね。逆行し
逆行趨勢的圖表，嗯，方向如此，發表了。差異如下，Gemini
16:50.519–16:57.560
jaてるという雰囲気を出してるグラフになっていて、ま、そんな方向になってるとさ、出ましたね。違いはこんな感じでジェミニ
3.7 手動交付，一次合格。原來如此。
16:57.560–17:01.800
ja3.7手渡し発生一発合格。なるほど。
嗯，看起來有檢查動作。
17:01.800–17:06.000
jaなんかチェック動きありますね。
嗯，雖然迅速製作了這樣的東西，嗯，有什麼改變。一次
17:06.000–17:13.000
jaま、こんな風なものにはパッと作ってくれましたが、えー、何が変わったか。1回で
生成的準確度、代理的自主思考恢復能力、思考層級的絕對控制，這些似乎改變了。1
17:13.000–17:20.360
jaの一発生成の制度、エージェントの自立的思考リカバリー威力、思考レベルの同的制御というのが変わったっぽいですね。1
看起來一鍵生成的品質、代理的自主思考與恢復能力、以及思考層級的統一控制這些方面有所改變呢。1
17:20.360–17:22.839
ja発でパスる。あとはエージェントの補正
能力高，思考層級高，大概是這樣。嗯，雖然有點難以理解
17:22.839–17:28.640
ja能力が高い、思考レベルが高いということかな。ま、分かりようで分からんような
的感覺，嗯，隨著新模型的發布，更高層級的功能可以更快更方便地使用，嗯，模型已上傳。稍後我們將探討為什麼模型發布得如此迅速。繼續
17:28.640–17:37.799
ja感じではありますが、ま、新しいモデルが出てより、え、レベルが高いものが早く便利に使えるようになったってところで、え、モデルがアップロードされてますよと。ちょっと後ほどなんでこんなに早く
Gemini 的功能廢止，Gemini 有一個名為 Gemini 的功能。前往 Gemini
17:37.799–17:41.520
jaモデルがどんどん出てるのかに関してはベッド行動しようと思います。続け
聊天，左側有 Gemini，嗯，主要是像 GPTS 一樣，事先定義固定的指示並設定在裡面，嗯，就不需要每次都用提示詞說明，可以自動處理。這個
17:41.520–17:45.919
jaてジェムの機能を廃止でジェムニでジェムという機能がありますね。ジェメニ
Gemini 的功能，嗯，似乎即將廢止，今後將轉向 Agent Skills。這個趨勢也
17:45.919–17:58.080
jaチャットに行くとこの左側にあるジェム、ま、要はGPTSのように決め、決まった指示を事前に作っておいて中に定義しておくと、あの、いちいちプロンプトで言わなくても毎回処理ができるよ。で、この
很明顯，ChatGPT 現在已經可以使用技能，前往 ChatGPT，現在是 ChatGPT，有
17:58.080–18:07.480
jaジェムの機能なんですけど、いよいよこれが廃止されるという方向らしくて、これからはエージェントスキルという方向に移っていくようです。で、これも流れはも
插件和技能，可以使用 Agent Skills。而且，
18:07.480–18:18.200
ja明らかでして、じゃあチャatトッGPTもう今スキルが使えるようになっていまして、チャatトGPTに行くと、今チャットGPTですね。プラグインと
Claude 當然也有技能，目前世界上，嗯，不再是各個工具的個別功能，而是集中於 Agent Skills 運作。目前被指出
18:18.200–18:21.600
jaいうのがあってスキルがあり、エージェントスキルが使えるよ。で、
的課題是，在 Gemini 的情況下，如果想使用技能，這個 Gemini Spark 付費版已經有技能，但免費版沒有。所以有人說
18:21.600–18:30.360
jaクロードも当然スキルで、今世の中は、え、それぞれのツールの個別の機能ではなくてエージェントスキルに集約して動きありますと。で、今現状の課題として言われ
這可能變成只有付費版才能使用，嗯，可能是在切換時機時，免費版也能使用。嗯，不過
18:30.360–18:41.360
jaてるのは、今ジェミリの場合はスキルを使おうと思うと、このジェミニスパークという有料版の方ではもうスキルがあるわけなんですけど、無料版ではないわけなんですね。なのでこれ有料版しか使えなく
作為對策，企業或個人，嗯，如果作為 Gemini 擁有多種資產，技能化後可能會出現無法使用的功能，或者重新製作很麻煩，老實說確實存在。嗯，
18:41.360–18:49.360
jaなるんじゃないのみたいなことが言われていますが、ま、おそらくこれは切り替えるタイミングで無料版でも使えるようになるんじゃないかなと思います。え、ただ手と
時代趨勢肯定是技能化，所以大家也請盡早，嗯，對於使用 Gemini 或 GPTs 等舊機制的事物，請盡早將其轉為 Agent Skills。
18:49.360–19:01.600
jaしては企業とか個人もそうですけど、ジムとしていろんなこう資産があった場合にスキルがしちゃうことによってできない機能があったりとか作り直しがめどくさいということは正直あるでしょうね。ま、
無論是企業還是個人，如果擁有多種資產，可能會因為技能限制而無法使用某些功能，或者重新製作很麻煩，這在現實中確實存在。不過，
19:01.600–19:11.919
jaガシ化しながら時代的にはもうスキル化していくというのは間違いないんで皆さんも早めに、ま、ジェムであったりとかGPTズとか昔の仕組みで使ってるものがあったらエージェントスキル化してどの
Agent Skills 是去年 12 月左右開放並擴散的機制，現在已經成為任何 AI 服務都能使用的常態。時代非常快速。
19:11.919–19:15.799
jaAIエージェントを使えるようにしていくというのは早めにしておくことをします。
我們應該盡早讓 AI 代理變得可用。
19:15.799–19:26.200
jaエージェントスキルもう去年のね12月ぐらいからオープンになって広がってる仕組みなわけなんですけどもう今や当たり前にどのAIサービスでも使えるようになりましたね。時代は非常に早いと
AI代理技能在去年的12月左右開始開放並擴展，如今已成為常態，幾乎所有AI服務都能使用。時代變化非常迅速。
19:26.200–19:30.520
ja1年経ってないのにもうどのAIもエージェントスル当たり前になってると。
才過不到一年，現在幾乎所有AI都已經把Agent技能當作標配了。
19:30.520–19:32.960
ja続いてグロック4.6。グロックをね、
接下來是Grok 4.6。關於Grok，
19:32.960–19:37.480
jaこの前4.5が出たばっかりなんですけど4.6が出ましたよと。え、グロック
前陣子才剛推出4.5，現在4.6也出來了。嗯，Grok
19:37.480–19:47.960
ja4.6になったことによって非常にまた精度も上がっていき、レベルが上がったということをグロックも言ってると、ま、どのモデルもね、当然言うわけなんですけどね、グロック4.6は出ましたね。と
變成4.6之後，準確度大幅提升，等級也提高了，Grok也這麼說，當然其他模型也會這麼說啦，Grok 4.6已經推出了。
19:47.960–20:01.720
jaいうことで、え、様々なフェイブルとかに比べてもね、ある指標においてはレベルが高いよという風にこんな風に言ってくれていて、AIエージェント活用において比較がね、フェイブルとか5.6ソルなんで、
也就是說，嗯，跟各種功能相比，在某些指標上等級很高，像這樣告訴我們，在活用AI Agent方面，比較對象是功能或5.6 Sol，所以
20:01.720–20:05.559
jaま、かなりレベルが高いところを狙ってるというのがありますよね。様々なベンチ
瞄準了相當高的等級，這在各種基準測試中
20:05.559–20:10.000
jaマークでもレベルが高いアウトプットを作らできますよという風になっています。
也能產出高水準的輸出。
20:10.000–20:23.440
jaさあ、これちょっと面白いのがなんでこんなにAIモデルのアップデート進化が早くなってるのかということなんですが、実はこれはですね、実はベースはグロック4.5というモデルがあるんですね。全部
好了，這有點有趣，為什麼AI模型的更新進化這麼快？其實這是因為，其實基礎是有Grok 4.5這個模型。全部
20:23.440–20:34.280
jaトレーニングし直したわけじゃなくて、グロック4.5という基盤モデルがあった上で、その基盤モデルの上でさらに新しいトレーニングをしたりとか、新しいデータを足す。で、具体的に何でやったかって
不是重新訓練，而是在有Grok 4.5這個基礎模型的前提下，在該基礎模型上進一步進行新訓練，或加入新數據。具體來說做了什麼呢？
20:34.280–20:36.919
ja言うと、カーソルですね。グロックが買収
就是Cursor。Grok收購
20:36.919–20:50.840
jaしたエンジニア向けのツールであるカーソルの利用データを使って上からトレーニングすることで基礎の脳みその部分はベースは同じだったとしても上からトレーニングすることによって一気に性能が上がりましたよという風なことで
了工程師用的工具Cursor，利用其使用數據，從上層進行訓練，即使基礎的大腦部分基礎相同，透過上層訓練，性能也一下子提升了，所以
20:50.840–20:52.400
jaトレーニングをしていると。さっきの
進行了訓練。剛才提到的
20:52.400–21:05.400
jaジェニ3.7フラッシュも実は、え、ジェニーフラッシュ3.7も、えっと、3.5とか前のジェニフラッシュのバージョンの上から、え、アップデートをしてるということは言われてるわけなんですね。なんでこれからはその基礎モデル
Genie 3.7 Flash其實也是，嗯，Genie Flash 3.7也是，嗯，據說是在3.5或之前的Genie Flash版本上進行更新。所以從今以後，那個基礎模型
21:05.400–21:09.640
jaを0からトレーニングして、え、レベルを一気に上げていく。ま、ムトスなんかは
從零開始訓練，嗯，一下子提升等級。嗯，Mutos也是
21:09.640–21:11.159
jaそうですよね。クロードのミトス
這樣吧。Claude的Mutos
21:11.159–21:21.360
jaフェイブルなんかは1回0から期待直してものすごいレベル上がってるというのもあるわけなんですけど、それだけではなくてそれを使ってさらに上からトレーニングをしていきバンバン性能を上げていくこと
功能等也有從頭重新期待，等級大幅上升的情況，但不僅如此，還用它從上層進一步訓練，不斷提升性能，
21:21.360–21:34.120
jaによってそっちだけであれば1ヶ月とか数週間とかで新しいレベルに行こうもできるということでスピードアップしてさらに新しいモデルが出ていくという方向になってるようですね。なんでこれからおそらく
僅靠這一點，一個月或幾週就能達到新等級，因此速度加快，新模型不斷推出的方向似乎正在形成。所以從今以後，大概
21:34.120–21:45.919
jaOPENAIもアンスロピックもそのような形で、ま、そもそもね、モデルのリリースの速度上がっていますし、あとあのちょっと面白い点としてはモデルってこう知識の状況がありまして、例えば、え
OpenAI和Anthropic也會以這種形式，嗯，本來模型的發布速度就加快了，另外有點有趣的是，模型有知識狀態，例如，嗯
21:45.919–22:01.679
ja、クロードのOPス5とかの場合は、え、モデルの知識が2026年5月段階の知識があるわけなんですけど、その2026年5月段階の知識、つまりそこまでのデータを使ってベースモデルトレーニングした
，Claude的OP S5等情況下，嗯，模型的知識是到2026年5月為止的知識，但那個2026年5月為止的知識，也就是用到那裡的數據訓練基礎模型
22:01.679–22:04.080
jaモデルが出たのが2ヶ月後なんですね。
的模型，是在兩個月後才出現的。
22:04.080–22:14.279
jaこれまではここまで半年とかもっと時間かかっているだけなんですが、基盤モデルをしっかり鍛え直して知識も入れ直して育て直すことも早くなってる。さらには
以前這要花半年或更久時間，但現在鍛鍊基礎模型、重新注入知識、重新培育也變快了。此外
22:14.279–22:26.919
jaそれを使って上から再トレーニングして賢くするのもできるようになってきてそっちによっての性能アップも相当できるようになってきてるということでモデルがま、ものすごくね、あのOSスみたいに
用它從上層重新訓練變聰明的能力也開始實現，透過它提升性能也變得相當可行，所以模型變得非常，嗯，像OS S那樣
22:26.919–22:38.120
ja確信的なところになるからさておくとしてどんどん先進的にアップロードアップデートをしていくのはこれからさらにどんどん早くなるだろうという風に思われまして、今回のグロックとかジェミニもそうですし、さらに他の
確信的地方先放著，不斷先進地上傳更新，從今以後可能會變得越來越快，這次Grok和Gemini也是，還有其他
22:38.120–22:47.360
jaベンダーなんかもさらなるAIモデルのベースがアップデートしていき、賢くなるってことはもう確定なのかなという風に思いますね。続いて、ま、そんな中の動き
廠商也會進一步更新AI模型的基礎，變得更聰明似乎是確定的吧。接下來，嗯，在這樣的動向中
22:47.360–22:52.080
jaの中でグロックボットというサービスも出ました。これは地味にスパークに近いん
Grok Bot這個服務也出現了。這跟Spark有點接近，
22:52.080–23:01.679
jaですが、自分で専用のマシンを持ったAIエージェントが、え、24時間365日いつでもいろんな仕事をしてくれるよという動きですね。ジェムニスパークも近い
但擁有自己專用機器的AI Agent，嗯，會24小時365天隨時做各種工作，這是這樣的動向。Gemini Spark也有點
23:01.679–23:04.120
jaですよね。え、AIが自分専用の
接近吧。嗯，AI擁有自己專用的
23:04.120–23:09.760
jaコンピューター持っていて、え、そん中で複数のエージェントを作ることもできるよと。話しかけることによって仕事をして
電腦，嗯，在其中也可以建立多個Agent。透過對話讓它工作
23:09.760–23:17.039
jaくれたり、あとはやり方を見て学わせることもでき、段階的に育成することによってどんどんできること広がりますよと。
，或者也可以讓它看方法學習，透過階段性培育，能做的事情會不斷擴增。
23:17.039–23:30.919
jaなんでオープンクローとかジェムニスパークに近いようなサービスで、え、エージェントが常にいて、で、当然ながらこの自分のコンピューターでは他のAIツールを使うためにMCPとか接続もできるようになっていて、え、作業する
所以像Open Clo或Gemini Spark這樣接近的服務，嗯，Agent一直存在，當然，在自己的電腦上為了使用其他AI工具，也能連接MCP等，嗯，也能進行作業
23:30.919–23:35.159
jaこともできるよという風に言っており、こういうサービスも出ました。今この
，這樣說，也出現了這種服務。現在這個
23:35.159–23:44.640
jaクラウド上でいつでも動くというところで言うと、え、ま、チャatトGPTのワークなんかもそうですし、え、クロードコードやクロードコワークなんかもブラウザ版がありますし、ジェミスパーク
在雲端上隨時運作的地方，嗯，嗯，ChatGPT的Work等也是，嗯，Claude Code和Claude CoWork等也有瀏覽器版，Gemini Spark
23:44.640–23:48.000
jaなんかもありますし、あとはコバイロットコワークなんかもそうですよね。あと
等也有，還有CoBot Robot CoWork等也是吧。另外
23:48.000–24:00.679
jaMicクrosスカウトとか、ま、様々な形でいつでも動くエージェントがなんかの条件で動いていき、勝手に仕事をするよというのは加速していく中でグロックも出したという状況があります。
還有MicKros Scout等，嗯，各種形式隨時運作的Agent在各種條件下運作，自動做工作，這種趨勢正在加速，Grok也推出了，情況如此。
24:00.679–24:03.440
ja続けてビジネス活用ですね。なんと全社員
繼續商業活用。竟然全社員
24:03.440–24:06.120
jaがAIの部署ができましたよと。NEC
成立了AI部門。NEC
24:06.120–24:20.520
jaさんが8月の1日付けで、え、部門町から社員まで4回層で全部がAIエージェントの新しい武将を作りましたよというところで、ま、これ多分リリース的な日本初になるかなと思うんですけど、非常に面白い
公司在8月1日，嗯，從部門到社員四層級，全部建立了AI Agent的新武將，嗯，這大概會成為日本首創的發布吧，非常有趣
24:20.520–24:22.919
ja取り組みをされています。え、その名も
正在進行相關措施。嗯，那個名字是
24:22.919–24:27.919
jaコーポレーAIワークフォースモーンですね。で、何があるかと言うと、基本的には
Corporate AI Workforce Moon。嗯，有什麼呢？基本上
24:27.919–24:33.159
ja経営分析であったりとかデータを分析して企画していくシミュレーションですね。
經營分析或分析數據進行企劃的模擬等。
24:33.159–24:46.279
ja役員会議の経営分析、シミュレーション、リスク用地検というところを依頼していき、ま、こういうコクピットの、え、データがあって、このデータの中に結果出てくるよと。で、人間が依頼するとその依頼した
向他們委託董事會會議的經營分析、模擬以及風險預兆檢測。也就是說，提供這樣一個駕駛艙，裡面有數據，並且會從這些數據中產生結果。然後，當人類進行委託時，針對該委託內容，
24:46.279–24:54.440
ja内容に対して回層ごとに、ま、これこんな感じで回層があって、え、チームがこんな風にいますよと。結構改ざですよね。AI
會針對各個層級進行回應。這裡有這樣的層級結構，團隊也這樣配置。結構相當複雜。AI
24:54.440–25:01.360
ja経営人で多分マネージャーで社員僕部門長がいるのかな?4回層がいますよと。で、
經營人員，大概有經理、員工、部門主管等。總共有四個層級。然後，
25:01.360–25:13.399
ja依頼があるとこんな感じでリアルタイムに依頼の結果が分かり依頼された結果というとレポートになったりして把握していきでこのやった結果っていうのは例えば部下がAIのメンバーが仕事をしたらそのAI
當有委託時，可以即時了解委託結果。所謂委託結果，會變成報告等形式來掌握。而這個執行結果，例如部下或AI成員完成工作後，由經理檢查並反覆循環確認。
25:13.399–25:17.279
jaメンバーの仕事をマネージャーがチェックしてぐるぐる回していく。ま、こんなよう
據透露，未來將能夠進行此類委託。對此，
25:17.279–25:21.720
jaな依頼ができるような方向になるよということが明かされました。で、これ非常に
我個人覺得非常有趣。
25:21.720–25:33.840
ja面白いなと個人的に思ったのは、え、ある特定の部分というか、今回で言うとあくまで経営分析とかシミュレーション、リスク予兆という風に仕事を絞って依頼してるわけですね。で、そこに必要な情報を
我認為，這次是將工作限定在經營分析、模擬和風險預兆等特定部分進行委託。在讓AI能夠讀取所需資訊的前提下，在該範圍內劃分儀表板和工作的層級結構。
25:33.840–25:47.720
jaAIが読めるようにしてあげた上で、その範囲の中でダッシュボードとか仕事の回層構図を分けていき、え、誰か役員が依頼したら部門長が受けて下に依頼しでその結果をまとめてやるっていう風なオペレーションをしていくということかな
例如，當董事發出委託時，由部門主管承接並向下級委託，最後彙整結果，進行這樣的作業流程。
25:47.720–25:57.080
jaと思うんですが、このある範囲のデータを全部使うことができるようにしていくっていうのがほとんどの企業では非常にハードルが高いわけですよね。データの
我認為，讓企業能夠使用所有範圍的數據，在大多數企業中門檻都非常高。
25:57.080–26:11.960
ja整備が大変と部門ごとにデータも違うわけですし、閲覧権限も難しく、このAIレディとか体制がないという中において新しい部署を作ってあげてその部署で必要な情報だけ整理し、別に他の部署のやつは
因為數據整備困難，各部門的數據也不同，瀏覽權限也複雜，在缺乏AI準備和體制的情況下，設立新部門，僅整理該部門所需資訊，即使無法查看其他部門的資料也沒關係，
26:11.960–26:20.919
ja見れなくても人間にお願いして持ってきてもらったらいいわけで、実は今でも部署っていうのは部署外の情報は誰かにお願いして持ってきてるわけですよね。そんな
只要請人類幫忙取來即可。事實上，現在各部門也是透過委託他人來獲取部門外的資訊。
26:20.919–26:36.159
ja感じである狭い範囲で部署というか必要なデータ環境閲覧できる権限を整備してあげた上でこの中だけでまある意味擬人化した回層構造のAI組織を作るとで足りないものは人間に持ってきてねえという風に他
因此，在狹小範圍內整備好部門所需數據環境的瀏覽權限，並在該範圍內建立某種擬人化的層級結構AI組織，不足的部分則請人類協助取得，
26:36.159–26:41.200
jaの部署の人間に依頼するかのごとく依頼してあげる。で、この権限の範囲の中では
彷彿向其他部門的人員發出委託一樣進行請求。在該權限範圍內，
26:41.200–26:52.880
jaPDCAを回して依頼に対して何らかデータを使って処理をしてアウトプットを作りで、他の部署の、ま、今回で経営人にレポートを上げるとかを作ってあげて、で、その結果をちゃんとフィードバックして
透過PDCA循環，針對委託使用數據進行處理並產出輸出結果，為其他部門，例如這次向經營層提交報告等製作內容，並確實獲得反饋，
26:52.880–27:05.559
jaもらって、また生かしていくみたいなことができると、実は1個のAI部署というか、そのAI部署の中ではデータもちゃんとARDで管理されていて、え、過出修正とか確認ができてぐるぐる回すことができる
進而活用於後續工作。這意味著，實際上可以設立一個AI部門，在該部門內數據也能透過ARD妥善管理，能夠進行過失修正和確認，並進行循環操作。
27:05.559–27:15.360
jaみたいな、こうループを回すことができるので、こういう新部署からAI導入を始めていくってのは発想として面白いと思いましたね。AIの、え、使える環境、
由於能夠這樣迴轉循環，我認為從設立新部門開始導入AI，在構思上相當有趣。在具備AI可用環境、
27:15.360–27:27.840
jaデータ整備、あとは権限設定をしてあげた上でこん中に必要な役割を回層にしてあげると、あとはこの部署とのインターフェースとしてどうやってこの部署に対して依頼するのか、どっからアウトプットが出るのか、この辺りを作っ
數據整備以及權限設定的前提下，將所需角色劃分為層級，接著作為與該部門的介面，建立如何向該部門發出委託、輸出結果從何處產生等機制。
27:27.840–27:38.840
jaてあげればちっちゃい部分であれば結構簡単に、ま、え、バーチャル[音楽]な組織として作ることができるかなと思い、ただのAIとは違って中でデータがちゃんと管理されていて、ま、このデータ
我認為，如果是小規模部分，相當容易作為虛擬組織來建構。與單純的AI不同，內部數據能妥善管理，
27:38.840–27:51.200
jaは本当のデータとね、ちゃんとこう紐づいてるとおそらくですけど、ま、リアルで使う経営データ子供いじったら怖いわけなんで、リアルタイムとかでコピーを作ってコピー側を参照できるみたいになってん
這些數據與真實數據確實連結，雖然我不確定是否會這樣，但因為直接使用真實經營數據可能會令人擔憂，
27:51.200–28:03.880
jaじゃないかなと思うんですが、そんな風にやることにより、え、実際の仕事とか、え、経営の中で使えるデータを用いながらリスク少なくある取り組みをまるっと任せる部署ができるみたいな発想は結構横
所以可能會製作副本供即時參考，我認為大概是這種情況。透過這種方式，我認為可以設立一個在實際工作或經營中，使用可用數據並降低風險來全面委託工作的部門，這種構思相當具有橫向擴展的潛力。
28:03.880–28:08.399
ja展開引くんじゃないかなと思っていて、これ非常に面白いなとこでした。え、続い
我覺得這非常有趣。接下來是大型初創企業和大型科技公司。
28:08.399–28:12.640
jaてメガスタートアップやビッグテックどこですね。ダンと1500万ユーザー突破。
用戶數突破1500萬。
28:12.640–28:17.840
jaえ、チャatGPTとCEXを集めたデスクトップアプリですね。このユーザー
這是整合了ChatGPT和CEX的桌面應用程式。據說用戶數
28:17.840–28:22.799
jaが1500万人を突破したということ言っていました。これ非常に早くてですね、
已突破1500萬人。這速度非常快，
28:22.799–28:31.000
jaまず7月の9日に、ま、チャットGP、7月の中旬ぐらいにチャットGPリバーカーが出まして、一気に元々500万人から1000万人行ったと。で、約3週間後に
首先在7月9日，大概7月中旬推出了ChatGPT，用戶數從原本的500萬瞬間增加到1000萬。大約3週後，
28:31.000–28:35.360
ja1500万人というところで加速動的にユーザーが増えていますと。ま、ところが
在1500萬人的規模下，用戶數加速動態增加。然而，
28:35.360–28:46.840
jaですね、チャatトGPT自体の、え、週慣の利用者っていうのは10億人ぐらいる中で、そん中の1500万人なんで、すごい多いっちゃ多いし、え、まだまだでも伸び代はありまくるというところかなと
ChatGPT本身的週活躍用戶大約有10億人，其中的1500萬雖然很多，但也還有巨大的增長空間。
28:46.840–28:49.000
ja思っています。やはり早くチャットアプリ
我認為，在必須從聊天應用程式迅速轉向代理應用程式的過程中，這種速度感相當驚人。
28:49.000–28:59.519
jaからエージェントアプリに移行しなくちゃいけない中でこのスピード感は相当上がってきていてやってる人はやってるとチャットでただ相談するだけで単発の仕事をちょっとやるんではなくエージェントと
參與的人越來越多，不再只是透過聊天進行諮詢或執行單次工作，而是作為代理，確實分配工作、累積經驗，進行長時間的工作，我認為這樣的人會增加。
28:59.519–29:13.159
jaしてしっかり仕事を振って試験を貯めてもらって長時間の仕事をしていくみたいなことがえ人が増えるといいかなと思うんですけどまこの速度は上がっているがとはいえまだまだ使ってるは1%とかま
雖然速度在加快，但使用者比例仍僅約1%，甚至有人完全不用AI，
29:13.159–29:17.640
jaそもそもAI全然使ってない人もいる中でAI使ってる人が半分ぐらいする。その中
在AI使用者約佔一半的情況下，
29:17.640–29:25.399
jaの1%か2%かが今チャットGPっていうはコデック使ってるという状況で、まだまだ少ないんでこっからどんどん増えてくんじゃないかなと思いますね。続いて
其中1%或2%目前使用ChatGPT的桌面版，情況仍相當少，因此我認為從這裡會不斷增加。接下來
29:25.399–29:27.720
ja最大14倍速。これ面白くて、え、
最高14倍速。這很有趣，
29:27.720–29:41.960
jaチャatGPTの新サービスでウルトラファストというサービスを提供しますと、なんと最大14倍速という速度で動かす新サービスで1秒あたり何百とか何千トークン出す。なんでものすごい早く出る
ChatGPT的新服務提供Ultra Fast服務，竟然能以最高14倍速的速度運行新服務，每秒輸出數百或數千個token。速度極快，
29:41.960–29:46.360
jaんで、もう人間ではチェックができないですよね。最大14倍速なんで。で、
人類根本無法檢查。因為是最高14倍速。
29:46.360–29:54.880
jaセレブラスという上場企業がありまして、あの、非常にこうでかいチップって言うんですかね。あの、ウェハーというこう円盤
有一家名為Celebras的上市公司，他們製造非常大的晶片，或者說晶圓，
29:54.880–30:07.159
jaの中でこれを組み合わせるんじゃなくて、この1つをめちゃくちゃ精裁に作って1つのチップとして、え、提供することができることによって、NIDIAみたいにチップとメモリーが別ではなく、1つの中
不是將多個元件組合在圓盤狀的晶圓中，而是將單一晶片極度精細地製造，作為單一晶片提供，由於不像NVIDIA那樣晶片與記憶體分離，而是在單一元件內處理，
30:07.159–30:16.000
jaで処理するんでめちゃくちゃ早く処理ができるよというタイプの新しいAIチップ作ってる会社なんですけど、そこと携して出しましたと。さあ、こんなに早くてなん
因此能極速處理，這是一家製造新型AI晶片的公司，他們與該公司合作推出了此服務。
30:16.000–30:21.000
jaか意味あるんですかと話なんですけど、実はあるっぽいですね。例えば障害対応とか
這麼快有什麼意義呢？其實似乎是有意义的。例如在故障對應或
30:21.000–30:29.080
ja金融のリアルタイムでデートレとかする中で判断ができたりとか、あとは音声の対応ですよね。このようなリアルタイムでやり
金融領域的即時數據處理等判斷中，或是語音對應等，在這種即時進行的
30:29.080–30:42.559
jaたいことがあるケースは結構あって、例えば金融とかで言うとめちゃくちゃそこで何億とか何十億とか動かしてる中で例えば利用料金が10倍とか言っても我々ね、例えばチャATGPTMAX月200ドルでしたけどこれ月2000ドル
這種情況其實不少見，舉例來說在金融領域，當資金流動達到數億甚至數十億規模時，即便使用費提高10倍，對我們來說，例如ChatGPT MAX月費是200美元，但即使提高到每月2000美元
30:42.559–30:50.399
jaもしくは2万ドルにする代わりに14倍できますと言ったら使う人いるわけですよね。気用体効果的にみたいなことに対して
或是2萬美元，如果說能提升14倍的效能，還是會有人使用。針對這種費用效益
30:50.399–31:02.399
jaやってくサービスらしく、より早くできると通話体験一変させた複雑なリサーチがリアルタイムにできるみたいな形で人によっちゃう働き方ガラっと変わるようにインパクトがあるようなサービスが出て
看起來會提供相應服務，讓通話體驗徹底改變，能夠即時進行複雜的研究，這種對不同人的工作方式產生巨大影響的服務正在出現
31:02.399–31:04.440
jaいると。で、これをこういったセレブラス
並且，使用這種Cerebras
31:04.440–31:14.399
jaといった専用のAI水論向けの超高速チップを使って提供していくみたいなことが始まっており、これ非常に面白いだと思っています。セレブラスですね。え、
專門為AI訓練設計的超高速晶片來提供服務的做法已經開始，我認為這非常有趣。Cerebras。嗯，
31:14.399–31:23.799
ja今回かなりでかくまるっと契約してるみたいでして、セレブラス側の公表としては200億ドル兆、2本円で3兆円とかですよね。そのぐらいの規模感で脅迫の
這次看來簽下了相當大的整體合約，根據Cerebras方面的公告，金額為200億美元，約合3兆日圓。他們表示將進行如此規模
31:23.799–31:26.039
ja契約をしますよという話があります。
會簽訂契約。
31:26.039–31:38.360
jaセレダさん元々なんかですね、UAEかなんかアラブ系の会社にBANと提携して受中をしていたんだけれども、そっちが8割9割あって依存度が高いという中で分散したいニーズがやったなんですが、今回の
Cerebras原本似乎與UAE或其他阿拉伯地區的企業BAN合作並接受中標，但由於該部分佔了80%到90%，存在高度依賴性，因此有分散需求的意願，但這次
31:38.360–31:47.880
jaオープンAI定型によって、ま、この分散も働くことができ、ま、長期間に渡って処理を買ってくれるプレイヤーが増えたという方向っぽいですね。さて、こういった
由於OpenAI的定型，這使得分散成為可能，並且長期處理需求的客戶增加，看來是這個方向。那麼，這種
31:47.880–31:59.720
ja仕様というのは実はセレブラスだけではなく、例えばNVDIAが組んでいるグロック、これね、グロックの最後がKじゃなくて、KはスペースXが作ってるAIモデルなんですけど、Qはグロックと
規格不僅Cerebras有，例如NVIDIA組建的Groq，這裡Groq的最後一個字母不是K，K是SpaceX製造的AI模型，而Q是Groq
31:59.720–32:13.679
ja言って、ま、似たようなセレブラスのような高速でAI処理ができる水のチップを作ってる会社もあって、こっちはNVIDIAが買収はしていないんですが、結構大きな資本提携をして、え、それから専用の連携をして、え、自分たちの
，也有像Cerebras那樣製造能高速進行AI處理的AI晶片的公司，雖然NVIDIA沒有收購這家公司，但進行了相當大的資本合作，並進行了專門的整合，將他們自己的
32:13.679–32:23.039
jaエルビリアサービスを入れるようということをしてるわけなんですけど、じゃ、そういうプレイヤーがいたり、ま、この特定の用途に特化した形でめちゃくちゃ早いチップであったり、あとはものすごい
Elivia服務納入其中。那麼，像這樣的玩家存在，針對特定用途專門設計的極快晶片，或是極便宜
32:23.039–32:33.639
ja安いチップであったりみたいなことをやってくというところはこれから増えてくんじゃないかなと思われ、ま、こういう高速水論というまた新しい市場であったりとかサービスもありケースはケースによっては
的晶片等做法，未來可能會增加。我認為，這種高速AI訓練的新市場或服務，在特定情況下
32:33.639–32:40.000
ja非常に価値が出るんじゃないかということは抑えておくと面白い人がいるんじゃないかと思います。続いて月刊利用者が10億
可能會產生極高的價值，了解這一點可能會吸引一些有趣的人。接下來，月活躍用戶突破10億
32:40.000–32:42.360
ja人突破でジェミリですね。ジェミリの月刊
人的Gemini。Gemini的月活躍
32:42.360–32:46.480
ja利用者が10億人を突破しました。え、
用戶突破了10億人。嗯，
32:46.480–32:48.720
ja早いですね。2026年7月には月刊
真快呢。2026年7月時說月活躍
32:48.720–33:02.080
ja9.5億人と言ってたんですが、2026年8月に10億人になりまして、で、Googleは実は検索エンジンとかあとは検索の結果になってくるAIオーバービューは別でそれとは別でジムニアプリが10億円という感じなんで、
用戶為9.5億人，但在2026年8月達到10億人，而且Google實際上在搜尋引擎以及搜尋結果中的AI概覽之外，Gemini應用本身就有10億用戶，所以
33:02.080–33:11.159
jaジムニーを使ってるアプリとかに間全体で言うともっと利用者は広いという状況だけなんですけど、ま、非常に成長していますと。さあ、ジミニは月刊利用者が10億人
使用Gemini的應用整體來說，用戶範圍更廣，情況是這樣，但增長非常迅速。那麼，Gemini的月活躍用戶達到10億人
33:11.159–33:13.880
ja。チャATGPTは週慣なんで、まだ規模
。ChatGPT是週活躍用戶，所以規模
33:13.880–33:26.000
jaは違うわけなんですけど、もうぐんぐんジェムニが追いついてきていまして、この前はとあるイベントをやったんですけど、200人ぐらいの、ま、経営者とか中小企業の方々のイベントやった時にアンケートを取ったら、なんとジェメリの
還不同，但Gemini正在迅速追趕，前陣子舉辦了一個活動，大約200名經營者或中小企業主的活動中進行問卷調查，結果Gemini的
33:26.000–33:27.840
ja方が利用者多かったですね。チャAT
用戶比Chat
33:27.840–33:32.919
jaGPTよりもそんな状況があったりします。え、ジェメリね、特にこうマルチルだっ
GPT還多。嗯，Gemini特別具備多模態能力
33:32.919–33:35.880
jaたり音声とか映像をこのまま理解できる。
，能直接理解語音和影像。
33:35.880–33:48.080
jaあとはジatでアプリでやるとそのま映像を入れて会話なんかもできるという状況にありますので、ま、ジェムリの支配権というか利用ユーザーがどんどん増えてるという状況がありますね。続いてAIに電子
此外，在Gemini應用中進行對話時，可以直接輸入影像進行對話，這種情況下，Gemini的支配權或用戶數量正在不斷增加。接下來是AI電子化，這是Anthropic的發表，在AI生成的文章中嵌入隱藏信息，所謂隱藏信息就是像鈔票上那樣判斷真偽的機制。最近
33:48.080–33:59.480
ja化しとこれはアンロピックの発表なんですがAIで作った文章にスカしを入れるとスカシってこうお札なんかにある本物か偽物かを把握するあれですよね。で、最近
在圖片或影片中也會在後端嵌入這是AI生成的數據，那麼文本該如何處理呢？文本無法像圖片文件或影片文件那樣在後端
33:59.480–34:12.440
jaは画像とか動画なんかでも裏側にこれはAI生成ですよとかっていうデータを入れたりするわけなんですけど、じゃこれテキストってどうやってやんのかというところなんですが、テキストって画像ファイルとか動画ファイルみたいに裏側に
在圖片或影片等內容中，會在後端標註「這是AI生成」等數據，那麼文字該如何處理呢？
34:12.440–34:17.399
jaデータの保存ってこうできないわけですよね。メモ帳とかで開いたら文字があって、
無法在文字背後包含數據，所以這該如何處理呢？根據目前發表的內容，是通過AI才能識別的特定模式、文章節奏，或是
34:17.399–34:30.200
jaその文字の裏側にデータって含められるわけなんで、これどうすんのかなという話なんですけど、今発表されてる話で言うと、AIしか分からないような特定のパターン、文章のリズムだったり、この
當出現這些文字時，接下來會出現這種符號等特徵，雖然無法完全識別，但會顯示出
34:30.200–34:43.280
ja文字が立った時にはこのような、え、記号が次出るよねみたいなこの部分を特徴入れることによって完全には分からないんだけれども、あ、これってAIが作りそうなパターンだねということまでを出すよう
「這看起來像是AI生成的模式」，這種方法旨在讓這種情況變得可識別。因此，對於短
34:43.280–34:48.679
jaなことを分かるようにしていくという風な方法を考えてるようですね。なので短い
文章絕對無法識別，而在一定長度的長篇文章中，即使人類看不出來，但AI可以看出「啊，這有像是AI生成文章的 pattern」，這種機制未來將導入
34:48.679–35:03.079
ja文章とかは絶対分からず、ある程度長い文章の場合に人間が見ても分からないんだけどAIで見るとあ、これAIが、え、作った文章っぽいパターンがあるねという風に言えるような仕組みをこれから導入
文章或文字絕對無法被識別，在文章較長的情況下，人類無法分辨，但AI可以識別出「這是AI生成的文章模式」，未來將導入此類機制。
35:03.079–35:05.839
jaするという方向性のですね。結構反発も
，據說這樣做會導致AI生成的文章變得明確，或者有人質疑這樣做是否合適，但從方向上來說，對於AI
35:05.839–35:16.400
jaありまして、それによって、え、なんて言うんですかね、AIで作った文章って明確になってしまったりとかそんな風にするのはどうなんだみたいなこともあるようなんですが、ま、方向性としてはAI
生成的文章，如果直接大量使用或製作所謂被稱為「Slop」的低品質AI生成內容是不好的，因此作為對策
35:16.400–35:27.000
jaで作った文章をやっぱそのまま使ってバンバン巻いたりとか作っていわゆるスロップと呼ばれるようなAIで作った低品質コンテンツこういうのを作るのは良くないわけなんで、ま、そういうものの対策
，讓AI生成的內容可被識別是重要的，我認為在文本方面，即使獲得AI的初稿，也要仔細查看並修改修正，變成自己的文章。只要做到
35:27.000–35:38.160
jaとしてAIで作ったって分かるようにしますよってことは重要かなと思っており、ま、テキストでとあればAIに原案もらった上でちゃんと自分で見て直して修正して自分の文章にしていく。ま、それさえ
這一點，應該就沒有問題，我認為直接原封不動使用AI生成的內容的方向本來就不好，未來更應該避免這種做法的時代即將到來。
35:38.160–35:48.560
jaできればね、問題ないんじゃないかなと思うんで、AIが作ったものを丸ごとそのまま使うっていう方向性はそもそもやめた方がいいし、これからもっとやめた方がいいですよという時代になってきますね。
接下來是5000億美元的計劃，Nvidia推出了一個略顯小眾的機制，與各種金融公司阿波羅、貝萊德、黑石、高盛合作，建立為AI數據中心提供最多5000億美元
35:48.560–36:02.960
ja続いて5000億ドルの計画ってことでNiaがちょっとちょマニアックなこれ仕組みなんですけどいろんな金融の会社アポロブラックロックブラックストーンゴールドマンサックスと組んで最大5000億ドルのAIデータセンター向け
接下來是5000億美元的計劃，Nia提出了一個略顯專業的概念，與多家金融公司如阿波羅、貝萊德、黑石、高盛合作，為AI數據中心提供高達5000億美元的資金。
36:02.960–36:08.920
jaの金融のえ資金提供する仕組みを作っていくよというのを発表しました。で、これ
是什麼呢？現在各種AI玩家，特別是Google、Microsoft、Amazon等被稱為Megacorp的公司，正在投入鉅額資金，每年數百兆日圓建設數據中心，目前正進行投資
36:08.920–36:23.400
ja何かと言うと、いろんな今AIプレイヤー、特にGoogle、それからMicクrosoft、AmazonといったMegックと呼ばれる会社がめちゃくちゃな金額、年間何十兆円とか使ってデータセンターを建設して今投証し
具體來說，各種AI參與者，特別是Google、Microsoft、Amazon等被稱為Megacorp的公司，正投入鉅額資金，每年數百兆日元，建設數據中心，目前正進行投資。
36:23.400–36:25.079
jaてるわけですよね。OpenンAIも
現在正在進行中。OpenAI也
36:25.079–36:30.079
jaアンスロピックもものすごいお金を使って投資していると。たださらにAIをこれ
Anthropic也投入了巨額資金進行投資。不過，隨著AI進一步升溫，僅靠這些玩家已無法滿足需求，而且也沒有那麼多玩家能出得起這麼多錢。
36:30.079–36:37.400
jaから高まる中でそういうプレイヤーだけでは賄えないしとはいえそんなにお金を出せるプレイヤーもいませんよね。という
在這種情況下，NVIDIA主導召集這些金融公司，建立一個集中資金並提供貸款的機制，未來將推動此機制。
36:37.400–36:47.920
ja中でNBAが主導してこういう金融の会社を集めてまとめてお金を貸してあげるような仕組みをこれから作っていきますよというのを言ってるわけです。で、仕組みと
具體來說，NVIDIA介紹了這類玩家，如果有公司想借款建設數據中心或購買GPU進行商業化，金融公司就會提供貸款，而NVIDIA會提供最高25%、在某些情況下甚至全額的擔保。
36:47.920–37:01.520
jaしてはどういうことかと言うと、ま、NVDがこ、え、こういう風なプレイヤーを紹介した上でどっかこのお金を借りてデータセンター建設とかGPを買って事業化したい会社があると。そしたら金融の
也就是說，如果發生什麼意外，當金融公司借出100元時，雖然不是全額，但NVIDIA會保證在最壞情況下承擔25元的損失，以此讓那些資金不多的玩家也能購買NVIDIA的晶片或GPU。
37:01.520–37:10.520
ja大手からお金を貸すわけなんですけど、そこに対してNDIAが最大25%場合によっては保証すると。ま、つまり何かあっ
從而能夠建設數據中心或開展業務。這是一個非常有趣的想法。
37:10.520–37:26.560
jaた場合に金融の大手からお金買える100円借りた場合に100円全額じゃないけど25円分は最悪何あったら保証しますわみたいなことを言う形でさらにお金をそんなに持ってないプレイヤーでもNDIAのチップであったりGPUを購入
在資金已接近極限的情況下，NVIDIA希望將AI晶片從類似PC的資產轉變為類似鐵路或航空公司的長期基礎設施。
37:26.560–37:34.119
jaしてデータセンターとか事業ができるような方向性にしていくということを言ってるわけなんですね。で、非常に面白い考え方
也就是說，購買GPU某種程度上就像買土地一樣，是買入了土地。
37:34.119–37:47.920
jaとしては、やはりもお金が限界になってるという中で、NVDとしてはこのAIのチップをPCみたいになくなっていく資産ではなくて、鉄道とか航空会社に近い長期的なインフラにしていきたいという方向性
在用途上，既可以用於處理AI模型，也可以用於訓練，它將成為可在各種用途中長期使用的基礎設施，NVIDIA希望朝這個方向發展。
37:47.920–37:50.480
jaがあると。つまり1回GPU買ったらある
因此，這次似乎將利用這一機制。從這裡開始只是我的推測，
37:50.480–37:52.640
ja意味土地ですよね。土地を買ってるわけで
也就是說，這就像房地產一樣。過去，GPU在一段時間內會進行折舊。
37:52.640–38:05.240
ja、使い方としてAIモデルを使う、え、を処理するのもあれば、トレーニングに使うのもあれば、いろんな用途で活用できるような長期的なインフラになっていくだろうし、そんな風にしていきたいという
就GPU而言，有人說實際上可能只能用3年左右，但在財務會計上，它是5年內折舊，例如花100元購買，每年折舊20元，5年後價值歸零。
38:05.240–38:09.560
ja方向性の中で、え、今回のを使っていくようです。で、ここからじゃ水論推察なん
然而，舊款GPU性能確實較低，若使用相同的數據中心處理，新GPU性能更高且節省電費，因此無論是GPU成本還是電費，都必須切換到新型號。
38:09.560–38:13.480
jaですけど、ま、つまり不動産みたいなわけですよね。これまでは、ま、一定期間で
在這種情況下，有價值的期間很短，但現在的方向是讓其像房地產一樣，購買後可以長期使用。
38:13.480–38:16.720
ja減価償却。たGPUで言うと実際に3年
折舊。就GPU而言，實際上僅能使用3年
38:16.720–38:28.560
jaぐらいしか使えてないんじゃないのとか言われてると5年ぐらいで減価償却して例えば100円で買ったら20円ずつ償却して5年間で価値がないという風に財務会計上はなるというところなんですが、今
可以進行二次流通或三次流通，這次動作的方向似乎是這樣的。因此，某種意義上，GPU二手市場
38:28.560–38:42.960
jaでもGPU昔のやつはやっぱどうしても性能が低いんで同じ電気代データセンター使って処理するんであれば新しいGPUの方が性能も高いし電気代も使わなくて済むんで、ま、GPUコストもそうですし電気
但舊款GPU性能確實較低，若使用相同電費與資料中心進行運算，新GPU不僅性能更高，還能節省電費，因此從GPU成本與電力成本來看
38:42.960–38:46.359
ja代もかかるわけなんで、新しいものに切り替えてかなくちゃいけないよね。
為此，可能需要評估GPU是否合適，以及提供買賣GPU的平台。
38:46.359–38:58.359
jaみたいな形で、その期間っていうのが価値がある期間短かったわけなんですけど、ではなくて、ある意味不動産みたいに買ったら長期的に使えるような方向性にしていく。え、それによっ
在進行這些活動時，GPU不應僅是單次的晶片或記憶體商品，
38:58.359–39:12.040
jaてその新品と中古だと当然価値は違うわけなんですけど、中古であってもいわゆるマンションを買ったら最初は自分で住んですごい快適一定期間どっかに引っ越しでもその不動産はあるわけなんで誰かに貸して
而應作為長期持有價值的資產，推動AI晶片和GPU的發展，從而提升NVIDIA的價值。
39:12.040–39:22.440
jaあげたりとか売ってあげて2次流中3次流通できるよとまこんな風な方向性にしていきたいのかなというのが今回の動きですよね。なので、ある意味中古のGPU市場
或是出售給他人進行二次、三次流通，這次行動似乎是朝這個方向發展。因此，從某種意義上說，中古GPU市場
39:22.440–39:33.920
jaであったりとか、え、GPUレンタルみたいな方向性によって事業化進んでいくことがあり得るんじゃないかなと思ってより、ま、それに向けてそのGPUが妥当なのかであったりとか、それを評価して
甚至可能出現專門處理便宜、低速但廉價的AI晶片供應商，在深夜集中處理數據的數據中心。
39:33.920–39:47.200
jaあげる、それを売買するプラットフォームなんかも必要になるかなと思うんですが、こういうことをする上でこのGPUという領域においてただの単発の、え、チップというかメモリーみたいな商品ではなくて、
本次開頭提到與Cerebras合作，OpenAI推出了超高速的Ultra Fast服務，但反過來，如果非常慢，
39:47.200–40:00.319
ja長期的に価値が持てるような資産としして、え、このAIチップやGPをしていき、それによってNVIDIAの価値も上がっていくし、え、どんどんAIチップが市場に回っていって使われて、え、いろんな
因為使用舊GPU所以價格極低，即使花一個月處理也是可以的。
40:00.319–40:10.520
jaチップが例えば安い、遅いけど安いから夜中にまとめて処理するAIチップのベンダーとかそういうデータセンターとかいてもおかしくないわけですよね。今回
未來可能會出現各種玩家，這個市場將變得有趣。
40:10.520–40:20.240
ja冒頭ではセレブラスと組んでOpenAIが超高速の、え、ウルトラファストっていうサービスをしましたけど逆でめちゃくちゃ遅いと。古いGPUだからで
雖然只是有點小眾的晶片規格，但這些動向即將展開，非常有趣，請務必關注。
40:20.240–40:32.960
jaも超安いとなので1ヶ月かけて処理していきますとかってあってもいいわけであって、ま、そんな風な形でいろんなプレイヤーが出ていくようにこれからなってくんじゃないかなと思われ、ま、この市場がちょっと面白くなるよと、ちょっと
接下來是關於個人AI的文章，馬克·扎克伯格發表了一篇相當長的論文。
40:32.960–40:41.599
jaマニアックなチップ仕様だけなんですけど、こんな動きがですね、これから動うとしてるようでして、ちょっと面白いんで是非注目していきましょう。続けてパーソナル
應該說是文章吧。他表示，我認為未來會朝這種方向發展。
40:41.599–40:48.000
jaAIに関するエッセでマークザッカーバーグが、え、結構長めの論文を出しましたと。ま、エッセですかね。自分
基本方向是，賦能每個人，為每個人配備超級智能，從而擴展能力範圍。
40:48.000–40:52.359
jaはこれからこんな風になってくと思うよということ言いましたと。で、基本的な方向
這是馬克·扎克伯格所見的基本方向。
40:52.359–41:05.240
ja性としては、え、1人1人の個人をエンパメントしていき、1人1人に対して、え、スーパー知能がついていって、その結果としてできることが広がっていくよね。というのがマークザッカーバーグが見て
他主張不進行中央管理，而是向數十億人儘量免費提供智能，使其能作為人生操作系統使用。
41:05.240–41:08.680
jaいる基本的な方向性ですね。知能を中央
為什麼要這樣做？因為反精英主義的嚴格篩選意味著重點在於每個人能做什麼，
41:08.680–41:23.400
ja管理ではなくて数十億人に対してなるべく無償で提供していきができるとなんで他のチャットボットから人生のOSとして使うことができるような方向性にしていくというのを言っていますと。え、このなぜか
並非僅限於管理，而是向數十億人盡可能免費提供服務，並說明將朝其他聊天機器人作為人生操作系統使用的方向發展。嗯，這是為什麼
41:23.400–41:35.520
jaと言うと反栄の厳選っていうのは1人1人がどんなことができるかであるという風な方向性で既存の業務を自動化するとかではなくて新しいことができるようになってくのが重要であろうと。で、1人1人がAI
每個人擁有AI後，會有優秀的家庭教師、工程師和超級智能，能力範圍不斷擴大。
41:35.520–41:43.880
ja持つことによってすごい家庭教師がついたり、すごいエンジニアがいたり、スーパーシッチがいてできることがどんどん広がっていく。またAIは
雖然AI將逐漸普及社會，但如果大家都擁有強大的AI，權力平衡會發生變化，
41:43.880–41:54.640
jaどんどんこれから社会に広がるわけなんですけど、すごいAIをみんなが持っていればそれによってパワーバランスができて、誰か1人が超AI持っちゃうとその人がいろんなことをできちゃう危険がある
若只有一人擁有超強AI，他可能隨意做任何事，存在危險，
41:54.640–42:06.319
jaわけなんですけど、それぞれが持つことによって分献できるような方向性になってくのがいいんじゃないのみたいな方向性で、ま、これからメタとしても結構メタもね、実出してまして、新しいモデルとか
因此，讓每個人擁有AI以分散權力的方向或許更好。
42:06.319–42:11.599
jaサービスを出していくという方向をしてるわけなんですけど、そんなこと言ってますね。ま、一方この機種の中でテック
未來Meta也將持續發布新模型和服務，
42:11.599–42:16.839
jaランチ自体はいやいやとそういうモデル安く配っちゃう。例えば教育だったら宿題
但另一方面，在這種機型中，科技巨頭可能會便宜地發放模型。
42:16.839–42:18.960
ja丸投げしちゃって全然処理しなかったり。
例如在教育方面，可能會直接丟給AI作業，完全不做處理。
42:18.960–42:30.760
jaあとで言いますけど司法だったら勝手に、え、すごいモデルを使って裁判所の、え、処理ができないような形で訴訟をめちゃくちゃしちゃうであったりとか、え、ショッピングにおいても勝手にバンバン
稍後會提到，如果是司法領域，可能會擅自使用非常強大的模型，以無法由法院處理的方式進行混亂的訴訟，或者在購物方面，也會擅自大量進行操作。
42:30.760–42:37.559
jaこうAIがやってしまうと良くなかったりして、ま、いろんな問題も出てくるよねみたいなことも言われていると。ま、なの
這樣做可能會帶來不良影響，諸如此類的問題也會浮現，有人指出這一點。
42:37.559–42:49.800
jaで理想として1人1人がスーパー知能を持ってくって話と一方でこれを持った先には結構いろんなリスクもあるわけなんで、そのリスクも含めて現実的な制度であったりとか、人間側の理性であったりとか
因此，理想狀態是每個人擁有超級智慧，但另一方面，擁有它之後也存在各種風險，所以必須將這些風險納入考量，建立現實的制度，以及人類的理性。
42:49.800–42:51.119
jaそういうのを含めなくちゃいけないよね。
必須將這些因素納入考量。
42:51.119–42:54.640
jaてことが言われており、これも非常に面白い方向性ですね。ま、個人的な意見と
這被指出來，也是非常有趣的方向。
42:54.640–43:08.359
jaしては、1人1人にスーパー持つのも当たり前というか、ま、明らかにそうなるとなんなら今でも普通にクロードとかチャットGPTを有料で契約していてFAとかGPT5っていうのを使ってる人は使ってない人に比べてもう十分そうなっ
就個人意見而言，每個人擁有超級智慧是理所當然的，或者說，顯然會變成那樣，甚至現在已經有付費訂閱Claude或ChatGPT並使用FA或GPT-5的人，比起沒有使用的人，已經充分具備了這種能力。
43:08.359–43:10.520
jaてると思うんですね。多分使うか使いぶ差
我想，使用與否的差距確實存在。
43:10.520–43:20.599
jaがついちゃってるということはあるかなと思うので、ま、これが1人1人ちゃんと使えるようになってくのは重要かなと思い、その上でどう使うのかであったり、みんながそれが使えることになった場合に
我認為，讓每個人都能正確使用這一點很重要，而在這之上，如何使用的問題，以及當大家都能夠使用時，
43:20.599–43:32.119
ja後で触れるような例えば変な裁判の記録を作りまくってバンバン応募しちゃうとかそういうことはしないようにしなくちゃいけないという風なことをこれから社会全体で考えてかなちゃいけないのかなと
稍後會提到的，例如製造奇怪的訴訟記錄並大量申請等情況，我認為社會整體必須考慮如何避免這類情況。
43:32.119–43:34.920
ja思ってますね。で、続いてミューズ
我認為是這樣。接下來是Muses Glamer，這是Meta的新模型。
43:34.920–43:38.720
jaグリマーでこれがメタの新しいモデルですね。ま、メタがビューズというモデル作っ
Meta正在製作名為Muses的模型，據說水平相當高。
43:38.720–43:49.680
jaてるわけで、結構レベル高いというような評判がある中、いよいよこれまでのニューズは実はメタって元々ラマというオープンソースの、ま、オープンウェイトのモデルを出していて、1回これがうまく
在此背景下，Meta之前原本推出了名為Llama的開源、開放權重的模型，但這次沒成功就停止了，隨後推出了新的Muses模型，這是封閉式的，僅在Meta內部使用，不供外部使用。
43:49.680–44:00.839
jaいかなくなってやめて、ミューズという新しいモデルを出し、で、こっちはクローズで外部では使わずにメタの中だけで使うという感じだったんですが、改めてこのミューズシリーズをオープンウェイト
停止使用並推出新模型Muse，且該模型為閉源，僅在Meta內部使用而不對外開放，但現在重新將Muse系列以開放權重
44:00.839–44:12.319
jaにしていくようでして、ま、その第1弾というか最初がミューズグリマーで、え、300億パラメーターのそんなに大きかないモデルで結構賢いというものを、え、オープンウェイトで出しましたね。と、今
第一彈也就是最初的Muses Glamer，是一個擁有300億參數、不算太大但相當聰明的模型，以開放權重形式發布了。
44:12.319–44:16.000
jaオープンウェイトで言うとやっぱ完全に中国税がめちゃくちゃ勝ってると。直近で
現在談到開放權重，中國確實佔據了絕對優勢。
44:16.000–44:26.040
jaはクエというアリバなモデルが30億ダウンロード突破するみたいなニュースがあったりして、ま、Googleなんかも頑張ってはいるんですけどだいぶ中国のメインになってるわけなんですが、そこに
最近有新聞稱，阿里的Qwen模型下載量突破30億，雖然Google也在努力，但中國已成為主流。
44:26.040–44:34.880
ja対してメタもこれからまた改めて主張に乗り込んでいき、ま、オープンウェイトをしっかり広げて1人1人が使えるAで作っていくと。で、ま、マークダッカーバーグ
對此，Meta也將重新投入競爭，擴大開放權重，打造讓每個人都能使用的AI。
44:34.880–44:45.119
jaの大きな方向性としてはスーパーインテンスを全員に配布していくという方向のようなので、ま、それも含めて、ま、こういうオープンウェイトのモデルの展開も考えてくんでしょうね。え、
Mark Zuckerberg的大方向是向所有人分發超級智慧，因此，他也會考慮這種開放權重模型的發展。
44:45.119–44:47.720
jaミューズグリマが出ましたよと。え、
發布了Muses Glamer。
44:47.720–44:57.960
jaオープンモデルの急成長で、え、中国のAIモデル、ま、非常に広がってるわけなんですけど、え、シリコンバレーであっても使ってる企業は非常に増えてるよというような記事がありました。ちょっとデータ
隨著開放模型的急遽成長，中國的AI模型大幅擴張，
44:57.960–45:08.559
jaに行きますとランプというですね、ま、いろんな企業のクレジットカードのデータなんかを分析して何に使ってるかというのをチェックしてる会社があるんですが、その会社が、え、分析したところ、え、
即使在矽谷，使用開放模型的企業也大幅增加，有這樣的報導。讓我們看一些數據。
45:08.559–45:21.720
ja前年から今年にかけてオープンルーターといった1つのAIモデルではなくて、複数のAIモデルを切り替えることができるサービスを使ってる会社が増えてると、ま、4.5から6.1%なんで約3割4割
有一家名為Lamp的公司，會分析各種企業的信用卡數據以檢查用途，該公司分析發現，
45:21.720–45:34.079
ja増加しているという状況があると、まだまだ多くの会社は、え、オopenとかアンスロピックとが特定の企業を使ってるわけなんですけど、一部の企業においてはこういったいろんなモデルを切り替えることができるサービスを使っ
與去年相比，今年使用OpenRouter等可切換多個AI模型服務的企業增加了，從4.5%增加到6.1%，約增加了30%到40%。
45:34.079–45:36.599
jaてるよと。で、このオープンルーターは
開放。而這個OpenRouter
45:36.599–45:49.750
jaランキングとしてどのモデルが使われてるかってことをこんな感じで出してくれてるわけなんですけど、今1位が何かって言うと、ま、やっぱディープシークなんですね。現状の1位は
OpenRouter會以排行榜形式顯示哪些模型被使用，
45:49.760–45:58.160
jaこれは直近のモデルになるわけなんですけど、1番使われてるのがディープシークというモデルになっていて、ランキング1位ですね。で、次10entのhy3。ま
這是最近的模型，其中最常用的是DeepSeek模型，排名第一。其次是10ent的hy3。嗯
45:58.160–46:02.319
ja、これ安かったり無料版があるっぽいすね。で、GPT5.6ルナがあり、また
這是最近的模型，使用最多的模型是DeepSeek，排名第一。
46:02.319–46:09.359
jaディープシークGLMでミモという安いモデルがあって、クロードもいるけれどもって感じ。ま、用途によってはクロード
其次是10ent的hy3，看起來價格便宜或有免費版。
46:09.359–46:22.680
jaがやっぱ強かったりとかするわけなんですが、えー、使われてるやっぱりモデルの量で言うとちょっとこれ見づらいわけなんですけど、え、ま、Googleが下で次OpenAIで、この黄色がディープ
還有GPT-5.6、Luna，以及便宜的DeepSeek GLM Mimmo模型，也有Claude。
46:22.680–46:25.400
jaシークですごい割合増えてる。え、こちら
根據用途，Claude可能更強，但從使用模型的數量來看，這有點難以辨認，
46:25.400–46:27.800
jaピンク色が他のやつかな。緑が
Google排在後面，其次是OpenAI，黃色部分是DeepSeek，比例大幅增加。
46:27.800–46:36.480
jaアンスロピックになるわけなんですけど、こんな風な割合で、ま、中国系のモデルのウェイトが非常に増えてきていて存在感上がってるよと。ま、その全体ではなくて
粉紅色部分是其他模型，綠色部分是Anthropic。
46:36.480–46:48.520
ja、え、6%ぐらいがこういうようなプラットフォームを使っており、このプラットフォームの中で、え、中国系でモデルが増えてるという感じになるわけなんで、まだまだ全部が使ってるわけではないんですけど、しっかり使ってる企業
嗯，約6%的人使用此類平台，在該平台中，中國系模型逐漸增加，雖然並非所有人都使用，但確實有企業
46:48.520–46:53.440
jaっていうのはそういう方向になってるよねと。なぜかと言うと、やはりこれまでは
雖然不是整體，但約有6%的人使用這種平台，
46:53.440–46:58.520
jaある程度openとかアンロピックジェメリのモデルでバンマン使ったらいいよね。だったのが処理によっ
在該平台中，中國系模型增加，雖然並非所有人都使用，但確實有企業在使用。
46:58.520–47:03.119
jaてはROIとかコスト運用効率化しなくちゃいけない。特にエージェントになって
這是因為，以往在OpenAI或Anthropic、Gemini等模型上大量使用即可，
47:03.119–47:14.599
jaくると利用の量がめちゃくちゃ増えるわけなんで、これが1回あたりま、例えば100万トークンあたり1なのか0.1かで10倍変わるわけなんで、この金額は全然バカになんないという感じだったわけ
但根據處理內容，必須確保ROI或成本運用效率化。
47:14.599–47:16.680
jaですね。で、オープンウェイトであれば
特別是當成為代理（Agent）時，使用量會大幅增加，
47:16.680–47:29.160
jaアメリカもクラウド上で動かせばデータも出るわけではないんで、ま、完全なオープン操作ではなく、中身分からないところもあるわけなんですけど、ま、そんな風にして中国のモデルを使うけどデータはアメリカの中で完結みたいな方向
每次的費用，例如每100萬個token是1美元還是0.1美元，會相差10倍，
47:29.160–47:40.440
ja性で使う会社がやはり増えてきてるというところで、ま、日本の企業としてもどんな風にこの流れの中で、ま、自分たちの会社の処理を永遠化していく時に全部何でもかんでもクロードとかオープンアイデア
在業務中使用的公司逐漸增加，對於日本企業而言，在這種趨勢下，當考慮將公司處理流程自動化時，並非所有事情都依賴Claude或OpenAI
47:40.440–47:51.079
jaなくてどう使い分けていくのか、また同じオープンアイデアモデルが違うわけなんで、どのモデル使っていくのかってことは考えなくちゃいけない状況になってますね。ま、さらにはローカルで自分のパソコン
該如何區分使用，因為即使是相同的開放原始碼模型也有差異，所以必須考慮要採用哪個模型，現在已經進入到必須進行這種思考的狀態了。此外，還包括在本地個人電腦上運行的選項
47:51.079–48:02.160
jaで動かすという選択肢も含めて考えなしと続けてとはいえ料金値上げでディープシークが結構でっかく値上げをするよという話がありました。もういよいよ明日
因此，將模型在本地電腦上運行的選項也納入考量，儘管如此，還是有提到DeepSeek大幅調漲價格的情況，眼看就要到明天了
48:02.160–48:04.160
jaからですかね。これ8月の16に撮ってる
應該是從那裡開始吧。這是8月16日拍攝的
48:04.160–48:11.599
jaわけなんですけど、で、値段に時間によって変わる、ま、タクシー料理なんですかね。深夜料金と、え、普通の料金違うよと
原因是價格會隨時間變動，這就像叫計程車一樣，深夜費率和一般費率是不同的
48:11.599–48:18.680
jaいう感じで、ある意味その混んでる時間は値段が上がりますよという方向性で金額が上がりますよと。さあ、どれぐらい上がる
也就是說，在擁擠的時段價格會上漲，總之金額會提高。那麼，到底會漲多少呢
48:18.680–48:24.040
jaのかというと、1番高い時間枠ではなんと12倍ぐらいになると。え、それからそう
具體會漲多少呢？在價格最高的時段，居然會漲到約12倍。嗯，之後那樣
48:24.040–48:30.640
jaじゃなかったとしても入力としては3倍ぐらいであったりとか、視力に関しても3倍、4倍上がったりするよと。ちょっと
即使不算在內，輸入量大概也會變成三倍，視力方面也會上升到三倍、四倍
48:30.640–48:34.280
ja具体的に比較するのがいいかなと思うんで、まずディープシークですね。ディープ
具體來說我覺得比較一下會比較好，首先是DeepSeek，Deep
48:34.280–48:40.559
jaシークでオフピークとピークってあるんですけど、オフピークが空いてる時、ピークが混んでる時ですね。ディープ
在DeepSeek中有離峰和尖峰時段，離峰時段比較空閒，尖峰時段則比較擁擠。DeepSeek
48:40.559–48:52.839
jaシークのV4フラッシュと安いモデルとGPT5.6ルナを比べるとなんとこれびっくりでGPT5.6ルナの方が値上げ以降は安いです。入力と力で分けてるん
將DeepSeek V4的閃電版與平價模型以及GPT5.6 Luna比較的話，令人驚訝的是，GPT5.6 Luna在漲價之後反而更便宜。這是因為它將輸入與運算能力分開計費
48:52.839–49:11.319
jaですが、入力はどっちでもGPというのが安いですし、出力に関してもシークのピーク時よりは実はGPT5.今直近で言うとOPGPT5.6ルナは非常に安くてこの前8割値上げをした結果と値下げをした結果としてジェメリに比べ
不過在輸入方面，GP比較便宜，而在輸出方面，其實比DeepSeek的尖峰時段還要便宜，就最近來說，GPT5.6 Luna非常便宜，這是因為之前漲價80%以及降價的結果，跟Gemini相比
49:11.319–49:23.799
jaてもディープシークに比べても1番価格優意性があるのは実はGPT5.6だとでしかも結構性能も高いんでこのモデルは今この瞬間で言うとコスパが超高いモデルとして使った方がいいんじゃないかなと思い
不過跟DeepSeek相比，其實GPT5.6在價格上最具優勢，而且性能也不錯，所以這個模型在當下算是性價比極高的選擇，我認為應該這樣使用。
49:23.799–49:26.720
jaます。ちなみにジェミニは3.5
順帶一提，Gemini是3.5
49:26.720–49:30.400
jaフラッシュライトでフラッシュじゃないんですね。フラッシュはもう全然高くて、
閃光燈版其實不算閃光燈，閃光燈的價格已經非常高了，
49:30.400–49:44.280
jaこの前半額になりましたけど3.7フラッシュはインプットが0.8とかで全然高いんで、この超安のタで言うとGPT5.6ルナがすごい頑張っていて、フラッシュライトなんか安いと。超安いの
雖然前半段價格降了一半，但3.7閃電版的輸入價格高達0.8，實在太貴了，所以在超便宜這個層面來說，GPT5.6和Luna表現非常搶眼，而閃電版則相對便宜。
49:44.280–49:56.680
jaで言うとクエ3.7とかあるんですけど、これは性能が相当低いんで、ある程度使えるコスパが高いモデルで言うとGPT5.6ルナが今んとこ最強なんじゃないかなと個人的には思っています。さあ、とは
說到這裡，雖然有Qwen 3.7等選項，但因為效能相當低落，若以具備一定實用性且性價比高的模型來看，我認為目前GPT 5.6 Luna應該是最強的。
49:56.680–50:03.119
jaいえ、え、ディープシーク値段を上げるだけではなくて新しい取り組みしています。ディープシークハーネスという新しい
不，嗯，DeepSeek 不僅提高價格，還推出了新的舉措。DeepSeek Harness 這個新的
50:03.119–50:05.160
jaエージェント基盤を出しました。ま、
推出了代理基礎平台。嗯，
50:05.160–50:15.040
jaいわゆるクロードコードとかコーデックス、あとはミューズコードとかですね、そういうものと近いような、え、エージェント基盤でこれをハーネスって言いますね。
大致上就是類似 Claude Code、Codex 或是 Muse Code 那種，與此相近的，呃，我們稱這個為 Agent 基底的 Harness。
50:15.040–50:26.520
ja最近、ま、ハーネスエンジニアリングとかって言葉もありますけど、このクロードコードとかコデックスみたいな、え、脳みそを乗せるこの器のことをハーネスって言うんですね。で、このdepsハネスの
最近雖然也有深層工程這類說法，但像 Claude Code 或 Codex 這類承載大腦的架構，我們稱之為 Harness。而這個 Deep Harness 的
50:26.520–50:38.079
ja基本思想はeveryシingisプラグインという概念でして、いろんなものをプラグインで繋いでオンオフしたりとかカスタマイズをすることができるよと。今クロードコードやコデックスは大体
基本理念是everything is plugin的概念，可以透過各種插件進行連接並開關或進行客製化。目前Claude Code和Codex大致上
50:38.079–50:50.160
ja決められていて、もちろん後からプラグイン足したりとかMCPを繋がるわけなんですけど、ベースは1個なわけなんですけど、このdeepハーネスはかなり自分でカスタマイズができて、自分専用に調整
雖然可以後續新增外掛或連接MCP，但基礎只有一個，而Deep Harness則允許高度自訂，能針對個人需求進行調整
50:50.160–50:55.319
jaができるという方向性のオープンなハーネスになるというところですね。で、
就是會變成一種開放式的架構，能夠進行這樣的調整。然後，
50:55.319–51:08.520
ja実は今このAIを使って仕事をしていこうと思った場合にモデルの性能だけではなくてモデル×ハーネス、エンジンかける車体みたいなこの組み合わせが非常に重要なわけですね。
其實現在考慮使用 AI 來工作的話，除了模型本身的性能之外，模型與框架的組合，就像引擎與車身的搭配一樣，變得非常關鍵。
51:08.520–51:10.480
jaこれちょ友エジしたんです。これですね。
我們做了這個小實驗，就是這個。
51:10.480–51:23.440
jaCバクレのAI実務評価の新ベンチマークALEというのがありまして、当時1番はコデx×GPT5.5だったわけなんですが、ただのモデルの性能だけではなくて、え、いかにモデルかけるハーネスの
[未翻譯]
51:23.440–51:27.160
ja相性が良くてうまくできるかってことが重要であると。なんでハーネスって
重點在於兩者搭配是否良好且能順利運作，所以為什麼說Harness這麼
51:27.160–51:29.400
jaめちゃくちゃ重要なわけなんですね。で、
這是非常關鍵的，所以
51:29.400–51:36.440
ja今そのモデルとエンジンの違いなんですけどもAIのモデル例えばGPT5.6とか、え、FA5とかですよね。で、
現在談到的是模型與引擎的差異，AI模型例如GPT5.6或FA5等
51:36.440–51:47.040
jaハーネスコデックスとかディープシークハーネスとか、え、クロードコードとかって感じで、このハーネスの中にいろんなツールがありまして、MCBとかについで使うことができるようになると。なんで
像是Harness CodeX、DeepSeek Harness或是Claude Code等等，這個Harness裡面包含了各種工具，讓你能夠在MCB等地方使用。
51:47.040–51:54.000
jaモデルってエンジンなんで、これだけではダメで、ここにどの車体に乗せて使うことができるか重要ですよと。ま、こんな中で
模型就是引擎，所以光有模型是不夠的，重點在於它能搭載在哪種車體上使用。在這樣的環境下
51:54.000–52:08.680
ja、えー、特にこのディープシークハーネスってのは全部がプラグインで用途に応じて色々書き換えできるようになるんで、完成者を選ぶところから自分で組み立てて最適な内容を作ることができるという方向
特別是像DeepSeek Harness這樣，所有功能都以外掛形式提供，可以根據用途進行各種修改，因此能夠從選擇完成品開始，自行組裝並打造最適合的內容。
52:08.680–52:19.319
jaにハーネ死体がなると、ま、これ自体もね、結構大変かなと思うんですが、こんなことができることによって用等に特化したよりレベルが高いができるエージェントツールを使うとかできる可能性があるかな
一旦形成Harness體，我認為這本身相當困難，但透過這種能力，或許有機會使用針對特定用途、等級更高的Agent工具。
52:19.319–52:31.160
jaと思っており、ま、これから見る時にもですね、ただモデルが新しいだけでではなくて、どのハーネスを使っていて、どんなことをやった結果処理ができるのか。え、最近新しいものはログを全部残して
我認為，在接下來觀看時，不僅僅是模型新穎而已，更重要的是要關注使用了哪種線束，以及透過執行哪些操作來達成處理結果。嗯，最近的新版本會保留所有日誌
52:31.160–52:41.760
ja後から復旧しやすさをベースにするようなミューズコードかな、メタのハーネスがあったりそんなことがどんどん広がってきているので、このどのハーネスをどう使うかっていうこともちょっと難しい論点で
後來也出現了以方便復原為基礎的 Muses Code 或 Meta Harness 等，這類趨勢正不斷擴大，因此該選擇哪種 Harness 以及如何運用，也成為一個頗具難度的議題
52:41.760–52:48.520
jaあるんですけど、これからまた重要な、え、論点としていろんな人が行ってきたりとか考えて話しかなるかなと思っています。
不過我認為這將成為未來另一個重要的議題，因為會有很多人參與討論或提出看法。
52:48.520–53:01.359
ja続いてマナスが独立へで、ま、今回の動画をね、スポンサードしてもらったわけなんですけど、マナスが元々、ま、中国系の会社がシンガポールに移転して運営しており、メタが買収したんですけど、中国が
接下來是Manus獨立發展的部分，這次影片雖然有獲得贊助，但Manus原本是中國系公司，遷至新加坡營運後被Meta收購，然而中國方面
53:01.359–53:11.680
jaいやいや中国発所とか認めないよという感じで買収が撤開されちゃいまして、結局独立系に戻った上で新しく授業をしていくという方向性をするようです。ま、これも
不，中國方面不承認這種來自中國的說法，導致收購被撤銷，最終決定回歸獨立體系並重新開始業務。
53:11.680–53:21.760
jaね、マスの会社としても、ま、かなり非常に大変だったんだなという風に思うわけなんですけど、ま、ただデータ的にもね、これからどこに保存されるのか不安があるので、どんな風に使っていくのかってこと
從 MaaS 公司的角度來看，這過程確實非常艱難，但由於我們不確定數據未來會保存在哪裡，所以對於數據將如何被使用感到不安
53:21.760–53:26.799
jaはこれから考える必要があるかなと思うんですが、1個だけこれやんなくちゃいけないなことがありまして、これ重要です。
這部分接下來需要好好思考，不過有一件事是絕對不能不做，而且很重要。
53:26.799–53:31.319
jaマナスを使ってる方8月23までにデータをバックアップしましょうと。僕もね、
使用 Meta 的人請在 8 月 23 日之前備份資料。我也是，
53:31.319–53:43.319
jaこの動画でやろうと思ってたんで、あえて開くわけなんですけど、まずこの一定期間、去年の12月から8月まではマナスがメタ参加だったんで、ある意味その期間は別の運営者だったわけですね。メタの
這是我原本打算在這支影片裡做的，所以特意打開來看，首先從去年12月到8月這段固定期間，Manas是由Meta營運的，所以換句話說這段期間是由不同的營運方在管理。Meta的
53:43.319–53:54.200
jaデータが見れたとところが運営死体変わっちゃったんで、1回全部データを消してもう1回やんなしちゃいけないというとこになってるみたいでして、もうすごい大変だと。ただし1回これボナスにログインを
因為數據可視範圍內的運營方已經更換，所以似乎必須先刪除所有數據再重新操作，這非常麻煩。不過，只要登入一次 Bonas
53:54.200–54:02.640
jaしてデータをバックアップを押して、今これバックアップメールが送られましたよと。了解しました。データをエクスポート
然後按下資料備份，現在備份郵件已經寄出了，了解了，匯出資料
54:02.640–54:07.520
jaしますと結構あ、4.41は僕でもありますね。
這樣的話，4.41這個數字我也有呢。
54:07.520–54:14.079
jaエクスポートをするとこれからメールで送られてくるかなと思います。
匯出後應該會透過電子郵件寄送過來
54:14.079–54:18.359
jaま、これエクスポートしておきましょうと。で、エクスポートしたデータがあれば
那麼，我們先進行匯出。有了匯出的資料之後
54:18.359–54:29.119
ja改めてじゃメタが独立運営で戻った時にインポートをしてこのデータを使って復旧できるよとしないと1回多分前されちゃうんで、これやっとくのは超重要ですね。
所以當Meta恢復獨立營運時，我們必須匯入並利用這些資料來進行復原，否則之前的努力大概就白費了，因此務必做好這一步驟，這非常關鍵。
54:29.119–54:40.440
ja使いたい人は過去のデータでこの後実際に、え、もう1回使おうと思った時にどこまで使うのか、例えば機密情報であったりとかコネクトはやめとこうと。ただまだ
想使用的人可以透過過去的資料，在之後實際想再次使用時，決定要使用到什麼程度，例如機密資訊或 Connect 就暫停使用，不過目前還
54:40.440–54:47.040
ja自体は優秀なんで普通のリサーチであったりとか別に入力してもいい情報を使ってやってこうね。この辺りはしっかり会社で
系統本身很優秀，所以一般的研究或是其他可以輸入的資訊，就讓我們這樣進行吧。這部分要確實由公司來處理
54:47.040–54:57.240
jaあったりとか自分の状況次第で、え、検討する必要があるかなと思うんですが、これデータエクスポートはすごい重要なんで、使ってる人は必ずやっておいて後から使えるようにしておきましょう。さ、これ
或者視個人狀況而定，我認為有必要進行評估，但資料匯出非常關鍵，使用者務必提前完成，以便後續能夠使用。那麼，這份
54:57.240–55:04.760
jaできましたんでダウンロードでブラウザーでダウンロードしておき、ま、手元で僕は残しておきます。で、8月の25以降です
完成了，所以請透過瀏覽器下載並保存在本地，我這邊會先留存。這是從8月25日開始的
55:04.760–55:09.680
jaね、復活してもう1回再アップアプロードするというのやろうかなと思います。さあ
嗯，我打算復活並再次上傳。
55:09.680–55:12.280
ja、続いて、え、社会面ですね。だんとAI
接下來是社會新聞，關於AI
55:12.280–55:25.319
ja生成の申し立てが休増で社会なんですがイギリスで労働審判所にAIを使った申請がなんと100倍ぐらいでものすごい数来ちゃってるというのがあるようです。ま、
在社會議題方面，英國勞動審判所接獲的生成式AI申請數量激增，據稱高達百倍之多，數量驚人。
55:25.319–55:34.839
ja絶対数がね、月刊約1件もなかった0.2件ぐらいが20件というところなんですけど、これによってものすごい対応が大変みたいでした。で、このように誰もが使う
絕對數量從每月約0.2件、甚至沒有1件的狀態，變成了20件，這讓應對工作變得異常艱鉅。於是，當人人都使用
55:34.839–55:42.640
ja共有の資源、裁判所であったりそういう内容をみんなが乱用することによって使えなくなっちゃう。今回で言うとこれが多
當所有人都濫用法院等共享資源時，就會導致資源無法使用。這次的情況是，如果這種現象過度發生，法院就無法應對。
55:42.640–55:46.799
jaすぎることによって裁判所が対応できないわけですよね。こういうのをコモンズの
因為過度使用導致法院無法應對，這種情況被稱為公地悲劇
55:46.799–55:54.520
ja悲劇という風に言っていて、AIで申請書類を簡単に作ることができるようになっちゃった。しかも内容が雑みたいなことの
被稱為悲劇，因為現在可以透過AI輕鬆製作申請文件，而且內容還很粗糙之類的狀況。
55:54.520–56:02.240
ja場合にみんなが使うとみんなが使えなくなっちゃうというこういう風な悲劇があるわけですね。で、こういう風なAIが
如果大家都去用，結果就是大家都用不了，這就是所謂的悲劇。然後，像這樣的AI
56:02.240–56:09.359
jaアウトプットを作るのはハードルを下げたことによっていろんな混雑があると公共インフラで顧問ですよね。裁判所もそう
透過降低產出門檻，公共基礎設施中出現了各種擁擠狀況，法院也是如此
56:09.359–56:13.359
jaですしいろんな行政であったりとか医療なんかもそうかもしれないですね。窓口が
所以各種行政機關或醫療機構可能也是如此，因為服務窗口
56:13.359–56:15.160
ja対応できなくなっちゃう。え、ちょっと
就無法應對了。嗯，稍微
56:15.160–56:20.640
ja別軸で例えば採用求人なんかにおいても大量に採用が来る。これもすごい増えてる
在其他方面，例如在招募求職上，也會湧入大量應徵者，這部分也大幅增加
56:20.640–56:32.480
jaみたいでして、求人の応募数がめちゃくちゃ増えちゃってるの対応が大変であったりとか、これはあの異常とかですかね、あのセキュリティの問題の報告なんかものすごい増えちゃって対応ができない。またいろんなプラットフォームです
看起來像是求職應徵數量暴增導致應對困難，這算是異常狀況嗎？還有像是資安問題報告也大幅增加，導致無法應對。在各種平台上也是這樣
56:32.480–56:34.880
jaよね。例えば、え、SNSとかもそうです
對吧。例如，像是社群媒體平台也是這樣
56:34.880–56:48.200
jaし、え、記事のサイトとかもそうですし、投稿がAI生成で溢れてしまって、精度が低いものがものすごい増えてしまい、検索されなかったりとか見られなくなってしまう。低コストで作れる低品質な
還有像是文章網站之類的平台，由於充斥著AI生成的內容，導致低品質的內容大量增加，進而無法被搜尋到或被人看見。這些低成本製作的低品質
56:48.200–56:56.720
jaコンテンツが作ってる人がいいんですけど、その送られた受け手側をパンクさせてしまって、またそれを使っているユーザー側にも不利益がある。こういう状況が増え
內容是由創作者製作，但這樣會造成接收端的系統崩潰，同時對使用這些內容的用戶也帶來損害，這種情況正在增加
56:56.720–57:00.240
jaています。で、AI生成を使わないっての
現在已經很難做到不使用AI生成內容了
57:00.240–57:02.200
jaはもうこれから難しいと思うんですよね。
我認為從現在開始這會變得越來越困難。
57:02.200–57:12.119
jaま、正直分かんないと思いますし、なかなか難しいなので、たくさん質の低いものを作ってバンバンやるってことが特をする。そっちにした方がいいよねみたいな
坦白說我覺得很難判斷，因為相當困難，所以與其這樣不如大量製作低品質的內容並積極投放，這樣做比較好吧之類的
57:12.119–57:25.520
ja仕組みが残っているとそこにけ込まれてしまうのでその辺りをちゃんと考えた上で生成無限でも受けての処理は有限だけなんでそれを踏まえた上で判断資源ってありますが貴重な受け手側のリソースを
如果機制殘存，就會被滲透，因此必須在仔細考量這些因素後進行判斷，雖然生成是無限的，但接收端的處理是有限的，所以要在考慮到資源的前提下，珍惜接收方寶貴的資源，並思考如何妥善使用。
57:25.520–57:29.240
jaちゃんと使わないようにしていくってことを考えてるのはすごい重要ですよね。で、
所以我們得考慮到不要濫用這點，這真的很重要，然後，
57:29.240–57:39.440
jaこれもま、一言で言うとモラルというか、倫理感によるかなと思っていまして、悪用しようと思ったらできちゃうわけなんですけど、そうじゃない形でちゃんと自分自身が判断ができるのは重要であると。会社に
這嘛，一言以蔽之，我認為這取決於道德或倫理觀，雖然若有心惡用確實能做到，但能夠以正確的方式進行自我判斷才是重要的。在公司的
57:39.440–57:46.359
jaおいてはワークスロップと言われる適当に作ったアウトプット、分量多いし、資料たくさんあるけ、中身がない。こんなもの
在這種情況下，就會產生被稱為工作垃圾的東西，也就是隨便做出的產出，雖然份量大、資料多，但內容空洞，像這種東西
57:46.359–57:52.160
jaをマネージャーに送った日には送られたマネージャーが見れなく困っちゃうわけですよね。こういう風にはしないという
要是把這些東西傳給主管，主管看了會無從下手，所以我們應該秉持這種基本的道德感，避免做出這種行為
57:52.160–58:02.319
ja当たり前の倫理感をちゃんと身につけてやらないようにしていくのがこれからの時代非常に重要かなと思っており、それをちゃんと踏まえてAIを部下として使いこなせればものすごいvalリューが
我認為在未來的時代，務必確實培養並秉持基本的道德感至關重要，若能基於此點將AI作為下屬善加運用，就能創造巨大的價值
58:02.319–58:13.960
ja出るわけなんで、是非そういう風な倫理感であったりとか使うべきシーン、使わないシーン、何を人間がすべきかちゃんとチェックして必要なものに絞った上で相手に送るということをやっていくマナーを
因此，我們必須培養這樣的禮儀，仔細檢查應用的倫理觀、該使用與不該使用的場景，以及人類該做什麼，在篩選出必要內容後再發送給對方。
58:13.960–58:16.400
jaつけてどんどんや使っていきましょう。と
請帶著這種意識積極運用吧。
58:16.400–58:18.240
jaいうわけで告知させてください。まずです
那麼接下來進行公告，首先
58:18.240–58:27.799
jaね、今回の動画マナスさんですね、本当たまたまこのすごいタイミングで本当はこれと関係なくね、相談してたんですけど、え、今回、え、紹介させてもらいましたけれども、ま、一旦データをバックアップ
這次影片由馬納斯先生主講，其實只是湊巧趕上這個絕佳時機，原本我們是在討論其他無關的事項，不過這次很榮幸能進行介紹，首先請先備份資料
58:27.799–58:37.760
jaしてもらった上で、ま、それ以降独立下に戻りますんで、独立自体を見た上で是非使えるとか使っていくというのやっていただけるといいんじゃないかなと思っています。また本ですね、クロード最強の
在進行備份之後，我們會回到獨立狀態，因此希望大家在確認獨立性之後，能夠考慮使用或持續使用。另外關於這本書，克勞德最強的是
58:37.760–58:40.640
jaAI自動解決。約400ページのうち
AI自動解決。在約400頁中
58:40.640–58:42.799
ja300ページはエージェントの本です。
其中三百頁是關於代理人的內容
58:42.799–58:53.160
ja大体股田の本はまだチャットとかプロンプとか使ってるんで、もうそういう時代ではないという方になってるので、是非エージェント化したい人は買って使ってください。またさらに次、1人ビジネスの
大部分讀過股田先生書的人還在用聊天或提示詞，已經不是那個時代了，所以想導入代理人的話，請務必購買並使用。接下來是關於一人企業的
58:53.160–58:55.280
jaためのAIエージェント活用術。これ10
的AI代理運用技巧。這10
58:55.280–59:05.520
ja月に出るわけなんですけど、1人のビジネスの中でどういう部分をAIに任せることができるのか、対談形式でものすごい分かりやすくまとめてくれているので、是非予約して使ってください。
雖然每月都會推出，但因為是以對談形式非常清楚地整理出在個人業務中哪些部分可以交給AI處理，所以請務必預約並使用。
59:05.520–59:08.200
jaまた2時間で作りきる半ゾイベント。え、
還有兩小時就能完成的半自助活動。嗯，
59:08.200–59:17.640
jaただ見るであったりとかサンプルなぞイベントではなくてしっかり手を犯し自分のアウトプットを作っていくイベントを多数やっています。8月の22来週は
我們舉辦了許多活動，不是單純觀看或複製範例的活動，而是讓參與者實際動手操作，製作自己的輸出成果。8月22日，也就是下週，
59:17.640–59:28.720
jaクロードデザインとクロードコードで通路を作ると実はこのニュースを撮りながらも裏で新しい通路を作ってるんですけど僕もむちゃくちゃ作ってるんでこれをがっつりご紹介していきます。例えば、え、さっき
用 Claude Design 和 Claude Code 製作通路時，其實在拍攝這段新聞的同時，背景裡也在建立新的通路，因為我也在大量製作，所以接下來會詳細介紹。例如，剛才提到的
59:28.720–59:32.400
jaちらっと出したYouTubeの動画を全部出して検索できるツールですね。
就是那個可以把剛才提過的 YouTube 影片全部列出來並能搜尋的工具。
59:32.400–59:38.440
ja例えばクロードコードは何がすごいのという。この死体も
那麼，Claude Code 厲害的地方究竟在哪裡呢？這個實例也是
59:38.440–59:51.799
jaクロードコードとそれからクロードデザインとクロードコードを使って作っていまして出し方をどうするのかであったりUIですねをしたと動きとかこの辺り見た目にもこだわった上でちゃんと使いやすいようにした上で実際に動くよう
我使用 Claude Code 和 Claude Design 來進行開發，不僅在 UI 設計和動畫等外觀上精心打磨，更確保了實際操作的易用性與功能性。
59:51.799–59:54.160
jaにしていく。ま、こんなような通路を作っ
接著進行。嗯，像這樣建立通道
59:54.160–1:00:04.240
jaていくのをどうやってやっていくのかつ本番でどんな風に出していくのかまで踏み込んで2時間でできるというのをお伝えしようと思うので是非興味は参加してください。またちょっと飛んで10月です
接下來要說明如何實際執行，以及在正式環境中該如何部署，我會深入講解如何在兩小時內完成，希望大家能積極參與。接著跳到十月。
1:00:04.240–1:00:06.200
jaね。9月は忙しいんで10月にしようと
因為九月很忙，所以打算改到十月
1:00:06.200–1:00:12.480
ja思うんですけど自分専用のAIエージェントチームを作っていこうというイベントをやっていきます。さあ、これも
我想舉辦一場活動，讓大家組建自己的專屬AI代理團隊。那麼，這也是
1:00:12.480–1:00:25.000
jaね、実はクロードコードとクロドで作ったんですけど、こういうあなたのエージェントチームを作った上でどんな仕事ができるのか、1日の中でどういう風にエージェントが動き、1週間でどうかというのを考えていきながらかつこの1個に
其實我是用 Claude Code 和 Claude 製作的，在建立這樣的代理團隊後，我們會思考它能執行哪些工作、在一天中代理如何運作、以及一週內的情況，並針對這一個
1:00:25.000–1:00:30.920
ja対して具体的にどんな風なワークフローが作れるか。
具體能建立怎樣的 workflows
1:00:30.920–1:00:42.440
jaただ概念を作るだけではなくて具体的にワークフローを作っていき、このワークフローをクロードコードやチャットGPTワークに送るとその場で作れるよというのを作っていくワークショップやります。
我們不僅僅是建立概念，還會具體設計工作流程，並舉辦工作坊，讓大家知道只要將這些工作流程交給 Claude Code 或 ChatGPT，就能當場生成出來。
1:00:42.440–1:00:46.680
jaこれ多分超実践的でめちゃくちゃ面白いと思うので是非参加してください。あなた
這應該會非常實用且有趣，歡迎大家踴躍參加
1:00:46.680–1:01:00.119
ja専用のチームの作りがさっきのように貸視化されていき、さらにはチームなんとなく概念で作るだけではなくて、このチームの中の1個1個の業務に関してどう作ってくのかまで貸化して皆さんが作れる上にして
專責團隊的建構會像剛才那樣被視覺化呈現，並且不僅僅是憑概念來打造團隊，還會進一步將團隊內各項業務的具體做法也進行視覺化，讓在場各位都能實際操作並完成建構
1:01:00.119–1:01:04.079
jaいくというのやっていきますんで、是非参加していただけると面白いと思います。
我們會進行這樣的實作，相信參加的話會很有趣，非常歡迎大家參與。
1:01:04.079–1:01:07.520
jaまたAI活用のRイズアップことストイシアンやっております。やっぱ
另外我們也在進行名為Stoichian的AI應用Rize Up活動。畢竟
1:01:07.520–1:01:20.920
jaクロードを使った支援が多くてですね、最近も、え、様々なコンサル的な方がクロードを使って仕事を変えたいというとこで入らしてもらって、毎週コーチがワンオンワンをして使い方をお伝えしていき、一緒に並走していくことによって、
使用 Claude 的支援案例相當多，最近也有許多從事顧問工作的人士希望透過 Claude 改變工作方式而加入，我們每週由教練進行一對一指導，傳授使用方法，並透過並肩同行來協助大家。
1:01:20.920–1:01:29.480
jaものすごい、え、クロードコードを使って、クロードコードとノを使ってタスク管理をしながらすぐに打ち返して価値を出すことができるようになりました。こんな
非常厲害，嗯，透過使用Claude Code，並結合Claude Code與Notion進行任務管理，現在能夠立即反饋並創造價值。這樣
1:01:29.480–1:01:33.920
ja事例ものすごい増えてるので、興味がある方は是非概要欄までご相談ください。また
因為相關案例大幅增加，有興趣的朋友歡迎至簡介欄位諮詢。另外
1:01:33.920–1:01:44.880
jaLINE登録いただくといろんなツールが使えまして、さっき紹介した池友エージェントもですね、LINE登録してメニューのちょっとこれ名前違うんですけど、何でも相談を押してもらうとこの通路を使うことができます。え、過去の
只要透過LINE註冊就能使用各種工具，剛才介紹的池友Agent也是，透過LINE註冊後點擊選單中名稱略有不同的「諮詢任何問題」按鈕，即可使用此功能。
1:01:44.880–1:01:55.079
jaYouTube動画全部読み込ませておりまして、さっきもちょうどですね、忘れちゃったんで、あの、エージェントのハーネスとモデルの組み合わせってどこだっけ?というのを聞いたら最初は出
YouTube影片全部讀取完畢，剛才正好忘了，那個，想問說代理人的Harness和模型的組合到底是哪裡？結果一開始沒有，但在AI新聞中聽到了，出現了。像這樣，資料也包含在內，可以當場使用，點擊後會直接跳到影片，從影片的對應部分開始觀看，就是這樣一種工具，所以希望大家能使用，嗯，應該很方便吧。嗯，有新聞的郵件列表，請使用。最後以總結音樂結束
1:01:55.079–1:01:58.920
jaなかったんですが、AIニュースの中で聞いた。出ました。このようね、資料も中
雖然沒有，但在AI新聞中聽到了，出現了，就像這樣，資料中也
1:01:58.920–1:02:10.440
jaに入っていて、その場で使えてクリックするとすぐに動画に飛んで動画の該当箇所から見れると、ま、こんな感じのツールになってますんで、是非使っていただけると、え、便利なんじゃないかなと思います。
它內建於其中，可以立即使用，點擊後會直接跳轉到影片並從對應段落開始觀看，就是這樣一款工具，希望大家能多多使用，應該會很方便。
1:02:10.440–1:02:14.559
jaえ、ニュースのメルありますんで使ってください。と、最後にまとめの音楽で
對了，有新聞的郵件列表，請使用它。最後以總結音樂結束
1:02:14.559–1:02:17.039
ja振り返っていきましょう。本日だいぶ一風
讓我們回顧一下，今天帶來了相當不同的感受
1:02:17.039–1:02:21.403
ja変わった感じなんですけど、是非聞いていきましょう。
雖然風格有些不同，但還是請大家務必聽聽看。
1:02:21.403–1:02:42.160
ja[音楽]PTが履歴を辿どるマークの操作を仕事に変えるクロトコードはオートが標準セッションを超えて言葉をつぐジェミニフラストファンテナバ[音楽]登場ジェームスは秋に幕を閉じるかグロクロが駆け抜けるグロクボデタで
[未翻譯]
1:02:42.160–1:03:05.079
ja指導ミュク今は手元で動くローカルAの可能性ネクスでは全ての役割をAIが担う新部門[音楽]コデクス詫びひょひょ万入を突破利用制限をリセットされるウラファストはソウルを加速最大14倍の[音楽]速さへジミに
指導穆克現在在本地運行的A的可能性，在Nex中所有角色都由AI承擔的新部門[音樂]代碼斯道歉，突破萬入，利用限制被重置的乌拉法斯特加速靈魂，達到最大14倍的[音樂]速度。
1:03:05.079–1:03:26.599
ja月間10億人クロードの文章に電子かしインビディアは巨学資金を描くマ000オクトルの未来坂バグ[音楽]のAIこそ1人1人に知能を届ける企業で広が[音楽]オープンモデルAI選び型になる
每月十億人克勞德的文本電子簽名輝達描繪巨額資金零千奧克特爾的未來坂巴格音樂的AI正是將智慧帶給每個人的企業在擴展音樂開放模型AI選擇型成為
1:03:26.599–1:03:52.190
jaは最大[音楽]12倍上げハネスは全てプラグインマナスはメタ[音楽]から独立へ中国AIも次のステージ英国の労働審判所[音楽]にはAIのもが寄せる便利さう新たな不可社会のルールが問われてる。
最高提升12倍，Hannes的所有插件，Meta正走向獨立，中國AI也邁向新階段，英國勞動審判所指出，AI帶來的便利性正在引發對新社會規則的質疑。
1:03:52.200–1:03:54.680
jaということで、本日もありがとうございました。いや、本日は特にね、
那麼，今天也謝謝大家。不，今天特別要說的是
1:03:54.680–1:04:01.400
jaやっぱチャットGPTのね、あの、ヒストリー機能めちゃくちゃすごいすよね。分あれによって自分が気づいていない
果然ChatGPT的歷史功能超厲害對吧，透過它能發現自己沒察覺到的
1:04:01.400–1:04:06.799
ja自動化の余地を勝手にAIがに見き出した上で提案してくれると。ま、これ明らかに
它會擅自判斷出自動化的空間並提出建議。嗯，這明顯是
1:04:06.799–1:04:16.520
jaこの方向に行くかなと思っていて、スクライブオプティマイズとかすごい注目をしていたんですが、チャatトGPTがね、デスクトップアプリでやっていくと、ちょっとMacだとね、僕普段使ってない
我原本以為會朝這個方向發展，也對Scribe Optimizer等工具給予高度關注，但當ChatGPT以桌面應用程式的形式運作時，在Mac上會有些問題，因為我平常不太使用Mac
1:04:16.520–1:04:22.039
jaんで、ちょっと履歴のリアリティがないわけなんですけど、これWindows入れたら多分相当すごいっすよね。で、
所以歷史記錄的真實感有點不足，但如果裝上Windows的話，應該會非常厲害吧。
1:04:22.039–1:04:27.160
ja会社の標準機能の中で会社に許可を取った上で分析していく。ま、これができると
在公司的標準功能範圍內，取得公司許可後再進行分析。如果能夠做到這一點，
1:04:27.160–1:04:39.520
ja自動化提案もあると思いますし、それだけではなく何にどれぐらい時間かってるのか業務の分析であったりとかそれの改善提案みたいなことまでですね、そういうコンサルの仕事を全部チャットGPT
我認為也會有自動化提案，而且不僅如此，還包括業務分析，例如在哪些項目上花費了多少時間，以及針對這些分析的改善建議，諸如此類的顧問工作都能由 ChatGPT 來處理
1:04:39.520–1:04:46.279
jaおそらくクロードとかね、Googleも追従すると思うので、そこが奪っていった上でバンバンAIが進んでいく。ま、ここ
像 Claude 這樣，Google 應該也會跟進，所以在那之後 AI 會大幅推進。嗯，這裡
1:04:46.279–1:04:48.440
jaまでは多分来るでしょうね。さあ、この後
大概會到那個地步吧。接下來
1:04:48.440–1:04:59.160
jaに自分がどんな風に生きて、どんな価値を出していくのかは答えはないんで、それを考えていくのが重要かなと思ってより、この動画でもですね、ツールがどうとか活用のテクニックだけではなくて、その先
至於自己該如何生活、創造什麼樣的價值，並沒有標準答案，因此我認為思考這一點很重要，所以在這部影片中，我想傳達的不只是工具或活用技巧，而是更後面的
1:04:59.160–1:05:07.400
jaの人生というか、その先の仕事の未来を考えていくチャンネルにしていきたいと思うので、是非チャンネル登録いただいて一緒に学んでいきましょう。というわけで
我希望這個頻道能成為大家思考人生以及未來工作方向的空間，所以請大家訂閱頻道，一起學習成長。那麼
1:05:07.400–1:05:10.279
ja、またお会いしましょう。ゲです。今回は
下次再見，我是Ge。這次
1:05:10.279–1:05:11.920
jaご視聴ありがとうございました。
感謝您的收看
1:05:11.920–1:05:21.630
jaこのチャンネルではAIエージェント試に活躍するための実践的なスキルやノーハウ最新の情報をどんどん発信しています。是非チャンネル登録して一緒に学んでいきましょう。
本頻道持續分享能助您於AI代理實務中發揮所長的實用技能、經驗法則與最新資訊，歡迎訂閱頻道與我們一同學習成長。
1:05:21.640–1:05:22.000
enJa.
是的

影片筆記：注目AIニュース21選〜ChatGPTがPC操作を覚える時代へ、Claude Codeが確認をやめた、NECが全社員AIの部署を新設、Gemini利用者10億人など

<!-- VIDEONOTE_PUBLICATION_WARNINGS_BEGIN -->

⚠️ 可先使用，仍有待修正項目

本筆記已完成可閱讀的逐字稿與時間跳轉；下列為待處理問題，建議播放原片確認。

  • 待修正：逐字稿可先使用，但有待校正清單（segment=3 unnatural_sentence_boundary: 標點出現在句首或停在逗號位置，斷句可能不符合文法/口語；segment=28 unnatural_sentence_boundary: 標點出現在句首或停在逗號位置，斷句可能不符合文法/口語）

<!-- VIDEONOTE_PUBLICATION_WARNINGS_END -->

⚠️ 警告：逐字稿辨識品質檢核
本筆記基於提供的分段筆記與逐字稿生成。經檢核，以下片段存在 unnatural_sentence_boundary（標點出現在句首或停在逗號位置，斷句可能不符合文法/口語）問題，導致語意斷裂或邏輯不清。請使用者特別留意這些部分，相關內容已列入「逐字稿辨識疑點」，不得視為確定事實。
問題片段清單：
* segment 3, 28, 35, 36, 42, 44, 54, 59, 63, 90, 92, 116

一句話總結

AI 技術正從單純執行任務轉向主動分析與自動化提案（如 ChatGPT 電腦歷史、Claude Code 自動模式），同時企業開始建立全 AI 員工部門（如 NEC），並面臨 AI 濫用引發的「公地悲劇」與基礎設施金融化等新挑戰。

核心重點

  1. 自動化趨勢轉變：AI 從被動執行轉向主動觀察用戶行為並提出自動化建議（ChatGPT Computer History）。
  2. AI 自主權限擴大：Claude Code 引入自動模式（Auto Mode），實驗顯示 AI 自動判定危險指令的準確率（約 90%）高於人類確認，標誌著從「人類確認」轉向「AI 自主判斷」。
  3. 模型快速迭代：Gemini 3.7 Flash 與 Grok 4.6 等模型透過對現有基礎模型進行上層再訓練（Fine-tuning/Retraining），大幅縮短開發週期。
  4. 企業級 AI 應用：NEC 設立全 AI 員工部門「Corporate AI Workforce」，展示多層級 AI 代理（Agent）協作處理經營分析與風險預測。
  5. AI 濫用與倫理：低門檻 AI 生成導致公共資源（如英國勞動審判所）過載，引發「公地悲劇」，強調使用者需具備倫理感。
  6. 基礎設施金融化：NVIDIA 聯合金融機構推出 5000 億美元資金計畫，將 GPU 視為長期基礎設施（類似房地產），推動二手市場與租賃模式。

詳細大綱

一、 ChatGPT 電腦歷史（Computer History）功能

  • 功能介紹：ChatGPT 桌面版新增「電腦歷史」功能，記錄用戶在應用程式中的操作行為。
  • 自動化提案：AI 根據操作日誌，主動分析用戶習慣並建議自動化技能（Skills）或改進方案。
  • 隱私與設定：
  • 用戶可手動開啟/關閉功能。
  • 可選擇排除特定內容。
  • 原始數據 48 小時後刪除，僅保留日誌。
  • 技術限制與優勢：
  • 目前僅記錄「行動日誌」（Action Log），無法得知「意圖」或「結果」。
  • 需結合「記錄與重播」（Record & Replay）技術來補充意圖資訊。
  • 形成「日誌分析 -> 發現 -> 反饋 -> 學習」的閉環。

二、 Claude Code 自動模式（Auto Mode）與權限判定

  • 功能變更：Claude Code 預設模式從「人類確認」轉變為「AI 自動處理」（Auto Mode）。
  • 實驗數據對比：
  • 人類確認模式：面對危險指令時，拒絕率僅 13%；處理時間長時，僅 5% 能完成。
  • AI 自動模式：拒絕危險指令的準確率約為 90%。
  • 結論：人類在大量確認請求下容易產生疲勞與誤判，AI 自動判定在安全性與效率上優於人類手動確認。
  • 注意事項：AI 仍有約 11% 的誤差，主要源於對「修改範圍」的理解偏差（例如人類意指修改 1 個文件，AI 可能修改 10 個）。建議保留數據備份並在開發環境測試。

三、 Claude Code 會話間通訊功能

  • 新功能：允許在同一個 Claude Code 環境中，跨會話（Session）查看其他並行會話的狀態。
  • 應用場景：
  • 同時進行多個並行任務（如 5 個並行請求）。
  • 建立一個主控會話來監控其他會話進度。
  • 基於其他會話的結果進行後續指令下達。
  • 限制：
  • 僅限文字交流，無法直接共享文件。
  • 無法進行跨會話的「批准」（Approval）操作。
  • 跨機器操作時，僅能查看狀態，無法發起對話。

四、 贊助商介紹：Manus (音譯)

  • 功能：透過提示詞（Prompt）直接生成可公開運行的網站。
  • 能力範圍：
  • 自動生成前端設計與後端數據管理。
  • 支援電子商務（EC）網站、幫助台（Help Desk）等複雜應用。
  • 支援自訂網域（Custom Domain）、自動擴展（Auto Scale）及即時運行。
  • 支援高品質簡報製作與多維度研究（Wide Research）。
  • 獨立與數據備份緊急通知：
  • Manus 原為中國系公司，遷至新加坡並被 Meta 收購。因中國方面反對，收購撤銷，Manus 恢復獨立運營。
  • 緊急行動：8月23日前必須進行數據備份。
  • 操作步驟：登入 Manus -> 點擊「數據備份（Backup）」 -> 接收匯出郵件（Export） -> 下載匯出的數據檔案。
  • 目的：待 Meta 獨立運營回歸後，可透過匯入（Import）數據進行復原，避免數據遺失。

五、 Google Gemini 3.7 Flash 與功能調整

  • 模型發布：Gemini 3.7 Flash 發布，速度與效能提升，價格降低（至年底半價）。
  • 性能特點：
  • 在編碼與代理任務上表現提升。
  • 強調「一發合格」（One-shot pass）的生成準確率。
  • 提升代理的自主思考與恢復能力。
  • 實現性能提升與成本降低的「逆行」趨勢。
  • 功能廢止：Gemini 的「Gem」功能（類似 GPTs 的預設指令）將被廢止，轉向「代理技能」（Agent Skills）。
  • 建議：用戶應將舊有資產轉化為 Agent Skills 以適應新趨勢。
  • 用戶增長：Gemini 月活躍用戶突破 10 億，與 ChatGPT 形成競爭。

六、 Grok 4.6 與模型迭代速度

  • 模型發布：Grok 4.6 發布，精度與等級提升。
  • 迭代邏輯：
  • 並非完全重新訓練基礎模型，而是在 Grok 4.5 基礎上進行上層訓練。
  • 利用收購的開發者工具 Cursor 的使用數據進行訓練。
  • 此模式（基礎模型 + 上層再訓練）可將新模型發布週期縮短至數週。
  • 知識更新速度：模型知識截止日期與發布時間的差距縮短（例如 Claude Opus 5 知識截止至 2026 年 5 月，僅在發布後 2 個月更新）。

七、 企業級 AI 應用案例：NEC

  • 組織架構：NEC 於 8 月 1 日設立全 AI 員工部門「Corporate AI Workforce」。
  • 層級結構：包含四層級 AI 員工（員工、經理、部門長、役員）。
  • 應用場景：經營分析、數據分析、企劃模擬、風險預兆檢測。
  • 運作模式：
  • 人類下達指令。
  • AI 員工層層處理並生成報告。
  • 上層 AI 員工檢查下層 AI 員工的工作成果。

八、 AI 內容標記技術與治理

  • Anthropic 技術：發布技術，透過文章節奏與符號模式在文字中嵌入 AI 生成標記，以應對低品質內容（Slop）問題。
  • 公地悲劇案例：
  • 英國勞動審判所：AI 生成的申請數量激增約 100 倍（從月均 0.2 件增至 20 件），導致審判所無法應對，資源癱瘓。
  • 現象蔓延：公共設施（法院、行政機關、醫療窗口）、招聘、平台內容（SNS、文章網站）可能因 AI 濫用而無法服務或充斥低品質內容。
  • 應對策略：
  • 倫理感：避免濫用，保持判斷力。
  • 工作流優化：避免產出「體積大但內容空洞」的報告。
  • AI 作為部下：將 AI 視為部下，由人類進行篩選與判斷，只發送必要且高品質的內容。

九、 基礎設施與金融模式

  • NVIDIA 資金計畫：聯合多家金融機構（Apollo, BlackRock, Blackstone, Goldman Sachs 等）推出 5000 億美元資金計畫。
  • GPU 資產化：將 GPU 視為長期基礎設施（類似房地產），推動二手市場與租賃模式發展。

十、 個人 AI 願景與模型生態

  • Mark Zuckerberg 論點：發表論文主張「個人超級智能」。
  • Meta 開源模型：發布開源模型（聽似 Llama 或 MUSE Glimmer 系列）。
  • 中國模型崛起：DeepSeek 等中國模型在開源市場佔比上升。
  • DeepSeek 策略：調整定價策略，推出 Deep Harness 代理基盤，強調模組化與客製化。
  • 模型 vs. Harness：模型僅是引擎，Harness 是載體。重點在於「哪個 Harness 能搭載該模型」以及「如何組合」。DeepSeek Harness 全插件化，可根據用途自由改寫。

十一、 講者推廣與活動資訊

  • 書籍推薦：
  • 《Claude 最強 AI 自動解決》：約 400 頁，其中 300 頁為 Agent 相關內容。
  • 《一人企業的 AI Agent 活用術》：預計 10 月發行，探討一人企業中哪些部分可委託 AI。
  • 實作工作坊（Workshop）：
  • 2 小時製作工具活動：強調動手實作，例如使用 Claude Design 與 Claude Code 製作通路（Tool/Workflow）。
  • 10 月活動：建立專屬 AI Agent 團隊：規劃一日/一週內 Agent 的運作模式，具體設計工作流，並透過 Claude Code 或 ChatGPT 現場生成代碼。
  • 其他服務：
  • AI 活用 Raise Up (Stoichian?)：提供 Claude 相關的諮詢與教練服務。
  • LINE 註冊工具：提供「什麼都問」功能，內建講者過去 YouTube 影片內容。

工具 / 模型 / 名詞整理

  • AI 模型/服務：
  • ChatGPT (電腦歷史功能、桌面版、Ultra Fast 服務)
  • Claude Code (自動模式 Auto Mode)
  • Gemini 3.7 Flash (提及 Gemini 3.5 Flash, Gemini Spark)
  • Grok 4.6 (提及 Grok Bot)
  • Claude Opus 5 (提及知識截止日期)
  • Cursor (開發者工具，被 Grok 母公司收購)
  • DeepSeek (提及 DeepSeek V4 Flash, DeepSeek Harness)
  • GPT-5.6 Luna (原文聽似 GPT5.6 ルナ)
  • MUSE Glimmer (原文聽似 ミューズグリマー)
  • Llama (原文聽似 ラマ，提及開源權重)
  • Qwen (原文聽似 クエ，阿里巴巴模型)
  • GLM (提及 GLM 模型)
  • Manus (被 Meta 收購後獨立)
  • Scribe (提及類似服務)
  • Opti (提及類似服務，原文聽似 "Opti" 或 "Optus"，標為疑點)
  • FA5 (疑點：需查證，可能為特定模型代號或聽誤)
  • Code X (疑點：可能指 Code X 或其他代碼相關產品)
  • Meta 000 (疑點：可能指 Meta 的某個模型或產品線)
  • 硬體/晶片公司：
  • Celebras (原文聽似 セレブラス，高速 AI 晶片公司)
  • NVIDIA (提及 GPU, 與 SpaceX 關係)
  • Google (提及搜尋引擎, AI Overview)
  • Alibaba (阿里巴巴)
  • 功能/技術名詞：
  • Computer History (電腦歷史)
  • Record & Replay (記錄與重播)
  • Agent Skills (代理技能)
  • MCP (Model Context Protocol，提及連接其他 AI 工具)
  • Auto Scale (自動擴展)
  • Custom Domain (自訂網域)
  • EC Site (電子商務網站)
  • Help Desk (幫助台)
  • Wide Research (廣泛研究)
  • Harness (介面/框架，如 DeepSeek Harness, Meta Harness)
  • ALE (AI 實務評估新基準)
  • 公司/組織/機構：
  • NEC (日本電氣)
  • Meta (提及 Mark Zuckerberg)
  • Anthropic (提及)
  • Google (提及)
  • OpenAI (提及)
  • Microsoft (提及 Copilot Bot/Copilot Work)
  • Microsoft Copilot (提及)
  • Meta (公司/平台)
  • 英國勞動審判所 (UK Employment Tribunal)
  • Apollo (阿波羅)
  • BlackRock (貝萊德)
  • Blackstone (黑石集團)
  • Goldman Sachs (高盛)
  • SpaceX (提及 K 模型)
  • UAE (阿聯酋)
  • BAN (可能為某公司名稱誤聽)
  • 書籍/出版物：
  • 《Claude 最強の AI 上》(原文聽似此名稱，標為疑點)
  • 《1 人ビジネスのための AI エージェント活用術》(一人商業的 AI 代理活用術)

操作流程整理

ChatGPT 電腦歷史功能設定

  1. 在 ChatGPT 桌面版中開啟「電腦歷史」功能。
  2. 選擇排除特定內容或應用程式。
  3. AI 自動分析操作日誌，提供自動化技能（Skills）建議。
  4. 用戶確認並應用建議的自動化方案。

Claude Code 自動模式（Auto Mode）使用

  1. 啟用 Claude Code 的自動模式。
  2. AI 自動判定指令危險性（準確率約 90%）。
  3. 用戶需保留數據備份，並在開發環境測試，以應對 AI 可能產生的誤差（約 11%）。

Manus 數據備份流程

  1. 登入 Manus 平台。
  2. 點擊「數據備份（Backup）」選項。
  3. 接收匯出郵件（Export）。
  4. 下載匯出的數據檔案。
  5. （未來）待 Meta 獨立運營回歸後，透過匯入（Import）數據進行復原。

NEC 全 AI 員工部門運作

  1. 人類下達經營分析或風險預測指令。
  2. AI 員工（基層）處理數據並生成初步報告。
  3. AI 經理/部門長檢查並優化報告。
  4. AI 役員進行最終審核與決策建議。

值得注意的限制或風險

  1. AI 自主判斷誤差：Claude Code 自動模式仍有約 11% 的誤差，主要源於對「修改範圍」的理解偏差。
  2. ChatGPT 電腦歷史限制：目前僅記錄「行動日誌」，無法得知用戶「意圖」或「結果」，需結合其他技術補充。
  3. Claude Code 跨會話限制：僅限文字交流，無法直接共享文件，無法進行跨會話的「批准」操作。
  4. Manus 數據風險：運營主體變更導致數據保存位置與權限存在不確定性，需緊急備份。
  5. AI 濫用與公地悲劇：低門檻 AI 生成導致公共資源（如司法、行政、招聘）過載，可能癱瘓服務。
  6. 低品質內容（Slop）：SNS 與文章網站充斥低品質 AI 生成內容，導致優質內容被淹沒，搜尋效率降低。

逐字稿

生字列表

生字讀音類型中文
勝手にかってに擅自地、自行地
注目のちゅうもくの備受矚目的、引人注目的
地味にじみに悄悄地、低調地、細微地
ギュっとぎゅっと緊緊地、快速地、濃縮地
ノーハノウハウ知識與技巧、經驗法則
決まりましたきまりました決定、加印（書籍）
武署ぶしょ部門、科室（此處為口語誤用或特定稱呼，指代組織單位）
メガスタートアップメガスタートアップ大型新創公司
提供ていきょう提供
生み出すうみだす創造、產生
提案ていあん提案、建議

生字解說

勝手に かってに

· N4

意思：擅自地、自行地

解說：表示沒有經過他人同意或指示，自己單方面進行某動作。在AI語境中常指系統自動執行。

影片原句
いよいよAIが自分で勝手に分析して自動化を提案するようになっちゃったということでです。
終於，AI會開始自行分析並主動提出自動化建議了。
延伸例句
彼は勝手に私の部屋に入ってきた。
他擅自進了我的房間。

注目の ちゅうもくの

· N3

意思：備受矚目的、引人注目的

解說：形容受到大眾關注或期待的事物。

影片原句
今週も注目の映像見ていき
這週也讓我們來看看備受矚目的影片吧。
延伸例句
注目の新作映画が公開された。
備受矚目的新電影上映了。

地味に じみに

· N2

意思：悄悄地、低調地、細微地

解說：原意為樸素不起眼，此處用作口語，表示「雖然不顯眼但實際上在發生」或「持續地」。

影片原句
ヒストリーやクロードコードの進化地味に3.7様々なニュースがあります。
以及Claude Code的進化，還有各種細微的3.7新聞。
延伸例句
地味に実力をつけていく。
悄悄地提升實力。

ギュっと ぎゅっと

· N3

意思：緊緊地、快速地、濃縮地

解說：擬態詞，表示將內容濃縮或快速掌握。

影片原句
是非この1本でギュっと分かるので最後までご覧いただければ幸いです。
因此透過這支影片就能快速掌握重點，希望能您看到最後。
延伸例句
情報をギュっと詰めた本。
濃縮了資訊的書。

ノーハ ノウハウ

· N2

意思：知識與技巧、經驗法則

解說：Knowledge and Know-how的縮寫，指實踐中的具體知識和技巧。

影片原句
AIエージェント試合に活躍するスキルやノーハを学ぶというテーマで毎週日曜15時のAIニュースや実践に目指した様々な活用ノーハを発信しています。
頻道以「學習在AI代理時代發揮作用的技能和提示」為主題，每週日15點發布AI新聞和旨在實踐的各種活用提示。
延伸例句
営業のノウハウを共有する。
分享銷售的經驗法則。

決まりました きまりました

· N3

意思：決定、加印（書籍）

解說：在此語境下指書籍暢銷後決定加印。

影片原句
7月末にはクロード最強のAI上これめちゃくちゃ売れておりまして1万ずつ決まりました。
底時，《Claude最強AI》暢銷熱賣，已決定加印一萬冊。
延伸例句
追加生産が決まりました。
決定追加生產。

武署 ぶしょ

· N1

意思：部門、科室（此處為口語誤用或特定稱呼，指代組織單位）

解說：原文中NEC建立AI部門，此處用詞較為特殊，指代組織架構中的單位。

影片原句
NECさんが完全にAIだけの新しい武署を作ったであったり
除此之外，NEC公司完全由AI打造的新型武庫，
延伸例句
新しい部署を設ける。
設立新的部門。

メガスタートアップ メガスタートアップ

· N2

意思：大型新創公司

解說：指規模巨大、估值極高的新創企業。

影片原句
メガスタートアップ同行ではなんと速度が最大14倍の新しいウルトラファストサービス。
還有大型新創公司推出的速度最快達14倍的新款超快服務。
延伸例句
メガスタートアップが市場を席巻する。
大型新創公司席捲市場。

提供 ていきょう

· N3

意思：提供

解說：給予、供給。

影片原句
マークザッカーバーグは世界中の全員にスーパーソナルインテリジェンスを提供する。
扎克伯格將為全球所有人提供超級智能。
延伸例句
無料のサービスを提供する。
提供免費服務。

生み出す うみだす

· N3

意思：創造、產生

解說：從無到有地創造出事物。

影片原句
AI時代の新たな働き方を日本一生み出すというテーマで頑張ってるので
以在AI時代創造日本第一新的工作方式為主題努力著，
延伸例句
新しい価値を生み出す。
創造新的價值。

提案 ていあん

· N3

意思：提案、建議

解說：提出意見或方案供他人考慮。

影片原句
いよいよAIが自分で勝手に分析して自動化を提案するようになっちゃったということでです。
終於，AI會開始自行分析並主動提出自動化建議了。
延伸例句
改善策を提案する。
提出改善對策。

句型解說（含實例）

～ようになっちゃった

意思：變得……了（帶有意外或既定事實的語氣）

接續：動詞意向形 + ことになる + ちゃう（口語縮略）

解說：表示某種狀態或變化已經發生，常帶有「沒想到會這樣」或「終於變成這樣」的語感。

影片原句
いよいよAIが自分で勝手に分析して自動化を提案するようになっちゃったということでです。
終於，AI會開始自行分析並主動提出自動化建議了。
實例
  1. 彼が結婚するようになった。
    他變得結婚了。（語氣較平淡）
  2. 段々英語が話せるようになっちゃったね。
    不知不覺變得能說英語了呢。

～ということでです

意思：就是說……、原因是……

接續：名詞/動詞普通形 + ということでです

解說：用於總結前文或引出結論，表示「基於上述情況，所以是這樣」。

影片原句
いよいよAIが自分で勝手に分析して自動化を提案するようになっちゃったということでです。
終於，AI會開始自行分析並主動提出自動化建議了。
實例
  1. 雨が降っているので、行かないということでです。
    因為下雨了，所以決定不去。
  2. 彼が辞めたということで、プロジェクトは中止です。
    因為他辭職了，所以專案中止。

～ていきましょう

意思：讓我們繼續……吧

接續：動詞て形 + いく + ましょう

解說：表示動作或狀態的持續，常用於引導觀眾或聽眾繼續進行某項活動。

影片原句
今週も注目の映像見ていき
這週也讓我們來看看備受矚目的影片吧。
實例
  1. 一緒に勉強していきましょう。
    讓我們一起學習吧。
  2. 話を続けていきましょう。
    讓我們繼續說下去吧。

～だけでなく、～も

意思：不僅……，也……

接續：名詞/動詞 + だけでなく + 名詞/動詞 + も

解說：表示遞進關係，強調除了前述事項外，還有其他事項。

影片原句
いよいよAIが単に自分が賢くなるだけではなくて人間の業務すらを自動的に考えていく
但AI不僅僅是讓自己變聰明，甚至連人類的工作都自動思考
實例
  1. 日本語だけでなく、中国語も話せます。
    我不僅會說日語，也會說中文。
  2. 勉強だけでなく、遊びも大切だ。
    不僅學習，玩也很重要。

～てくれる

意思：為我（或我方）做……

接續：動詞て形 + くれる

解說：表示他人為說話者或說話者一方做某事，帶有感激或受益的語感。

影片原句
勝手にやってくれちゃうとこれめちゃくちゃすごくないですか?
自動執行，這不是很厲害嗎？
實例
  1. 友達がお祝いしてくれました。
    朋友為我慶祝了。
  2. 先生が教えてくれました。
    老師教了我。

～という風に

意思：像……這樣、以……的方式

接續：名詞/句子 + という風に

解說：用於引用或描述某種狀態、方式或內容。

影片原句
ログを見た上で自動化やスキルの提案をしてくれて勝手にやってくれちゃうとこれめちゃくちゃすごくないですか?
在查看日誌後提出自動化或技能的建議，並自動執行，這不是很厲害嗎？
實例
  1. 彼という風に考える人はいない。
    沒有人像他這樣想。
  2. このようにして進めていく。
    像這樣推進。

～ていく

意思：逐漸……、向……發展

接續：動詞て形 + いく

解說：表示動作或狀態從現在開始向未來持續發展。

影片原句
どんどんなると。え、記録に関しましては自分が指定した内容ですね。
如此。關於記錄，是指自己指定的內容。
實例
  1. 技術が発展していく。
    技術逐漸發展。
  2. 年を取っていく。
    逐漸變老。

～てほしい

意思：希望……

接續：動詞て形 + ほしい

解說：表達說話者希望聽者做某事的意願。

影片原句
是非この1本でギュっと分かるので最後までご覧いただければ幸いです。
因此透過這支影片就能快速掌握重點，希望能您看到最後。
實例
  1. もっと勉強してほしい。
    希望你多學習。
  2. 早く帰ってほしい。
    希望你早點回去。