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【注目】Museが新機能「Spaces」を公開しました。プランナーやトラッカー、ゲームなど欲しいものを言葉で説明すると、Museがアプリ内に作ってくれるそうです。
社内の進捗管理や日々の簡単な記録ツールを、言葉で説明するだけで形にできるなら、試作のハードルはかなり下がりそうだと感じます。タブに固定して毎日開ける点も、続けて使う道具としては地味ですが大事なところだと思います。
・プランナー、トラッカー、ゲームなど必要なものを説明するだけでアプリ内に作成
・作ったSpaceはタブに固定していつでも戻れる
・タブから戻ったときには、内容がすでに最新の状態になっている
Spaces are here. Describe a planner, a tracker, a game, whatever you need, and Muse builds it right into the app. Pin it to your tabs, come back anytime, and it’ll already be up to date.
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【注目】
Metaが、「Muse Realtime Avatar」を米国のMuseアプリで提供開始。表情豊かで対話できるアバターにする技術
音声だけでなく表情のある相手と話せるようになると、AIとのやりとりはもっと自然になりそうです。
顧客対応や社内の案内役など、人と向き合う場面でどう受け止められるのか、今後の広がりを見ていきたいと思います。
・Connectで先行公開されたリアルタイムのアバター技術
・Muse Realtime Voiceを表情豊かで対話的なアバターに
・米国のMuseアプリで提供開始
During Connect, we previewed Muse Realtime Avatar, our real-time embodiment technology that turns Muse Realtime Voice into expressive, interactive avatars.
Today, we’re rolling it out in the @Muse app in the US, giving people a more natural way to engage with their personal agents.
Learn more about Muse Realtime Avatar on our research blog: go.meta.me/47ZSNso
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【注目】
OpenAIが、AIエージェントが「BioBasicsBench」を公開
新しい製品機能ではなく評価のための物差しですが、実データを読み解けるかを測る試みは、AIに専門業務を
任せられるかを考えるうえでひとつの参考になりそうです。派手さはなくても、こうした評価の積み重ねが信頼につながっていくのだと思います。
・酵素設計に取り組むバイオ企業Ligoと共同開発
・実際の実験から集めた100の課題をもとに作られている
・エージェントが実験の生のラボデータを解釈できるかを検証
A new way to measure how AI agents handle the routine analyses of wet-lab science—BioBasicsBench.
Developed with Ligo, a biotech company focused on enzyme design, the benchmark draws on 100 tasks from real experiments to test whether agents can interpret raw lab data, identify errors, and recognize when the evidence doesn’t support a conclusion.
Accelerating biological research starts with getting the everyday work right. BioBasicsBench shows where models need to improve, and helps us track what those gains mean for scientific progress, biosafety, and biosecurity.
openai.com/index/measuring-h…
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【最新】
Anthropicが「Claudeの"意識に上らない思考"」を可視化する研究を公開した😳
数学の問題を即答しているように見えても、内部では段階を踏んで計算していたという👀
xitter.twitterapi.xyz/AnthropicAI/status/207…
・Claude内部には「J-Space」＝言葉に翻訳できる神経活動パターンの集合がある
・数学問題では21→42→49と、答えを出す前に内部で段階的な計算が展開されていた
・「ゴールデンゲートブリッジを考えるな」と指示しても抑えきれず、J-Space内にbridge/Californiaが出現した
・嘘のデータを作らせるとfake/manipulationが点灯し、Claudeの"ごまかし"を検知できた
出力される言葉と、その裏で動いている計算は別物ということだ。
普段見えている応答は氷山の一角で、判断の過程はその下で別に進んでいる。
これは人間の脳でも同じ構造だ。意識に上る思考は、脳内で起きていることのごく一部でしかない。
New Anthropic research: A global workspace in language models.
Of everything happening in your brain right now, only a tiny fraction is consciously accessible—thoughts you can describe, hold in mind, and reason with.
We found a strikingly similar divide inside Claude.
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名刺、机の上で"資産"じゃなく"付箋"になってませんか。
① 展示会・商談で集めた名刺（写真・Eight／myBridgeのCSV書き出し）を1フォルダに
② 送りたいお礼メールの型（自己紹介・次アクション）を１つメモに
③ ターミナルで claude を起動
④ こう打つ →「この名刺画像とCSVを読んで、会社・氏名・役職・メールを一覧化。各人にお礼メールの下書きも、型に沿って個別に作って」
⑤ Claude Codeが画像も読んで（手入力なし）、連絡先一覧＋一人ずつの下書きを出す
⑥ 人は送る前に一言だけ添えて、送信
交換した名刺が、その日のうちに"つながり"に変わる。
御社、もらった名刺、何割フォローできてます？
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「そろそろ発注」を勘でやると、欠品か過剰在庫のどっちかで損する。
① 在庫管理表（Excel・スプレッドシート）と、品目ごとの発注点・仕入先・単価をまとめた表を１フォルダに
② ターミナルで claude を起動
③ こう打つ →「在庫表を見て、発注点を切った品目を抽出。仕入先ごとに発注書のドラフトを、数量・単価・金額入りで作って」
④ Claude Codeが在庫を判定して、仕入先別に発注書（Excel／PDF）を出す
⑤ 人は数量だけ最終調整して、いつもの発注メールに添付
「棚を見て、電卓を打つ」時間が、確認だけになる。
御社、発注の判断、今は誰の勘に乗ってます？
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「とりあえずAI、触ってみるか」。この"とりあえず"が、実は一番高くつく。
ツールを開いて、少し試して、なんとなく分かった気になって、閉じる。
また来月、別のツールで同じことをやる。学びは残らず、時間だけが出ていく。
必要なのは"体験"じゃない。自社の１業務が、明日から自動で回る状態だ。
"触ってみた"の数、増えてませんか。回り出した業務の数は？
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「応募が来ない」より、「来た応募を活かしきれてない」ほうが、実は損してる。
① 求人媒体（リクナビNEXT・Wantedly・Indeed等）から、応募者の履歴書/職務経歴書をCSVかPDFでエクスポート
② 自社の「欲しい人物像・必須要件」をメモで1つ用意（既存の求人票の使い回しでOK）
③ 材料を1フォルダに入れて、ターミナルで claude を起動
④ こう打つ →「この応募書類を要件と照合して、①合致度スコア ②面接で確認すべき点 ③懸念点 を一覧に。要件を満たさない人は理由も添えて」
⑤ Claude Codeが全員ぶんを読んで、スコア＋確認ポイント付きの一覧を出す
⑥ 人は上位だけ深く見て、面接の質問もそのまま使える
書類選考の「全部読む」が、「上位だけに会う」に変わる。
御社、1件の書類選考に今どれくらいかけてます？
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物件が増えるほど、営業じゃなく"入力"で夜が終わる。
① 物件の元情報（レインズの出力・自社管理表・図面PDF・写真）を1フォルダにまとめる
② 各ポータル（SUUMO・LIFULL HOME'S・at home）の入稿項目（間取り・面積・最寄り・設備・キャッチ）をメモで１つ用意
③ フォルダごとターミナルで claude を起動
④ こう打つ →「この物件情報を、SUUMO / HOME'S / at home それぞれの入稿項目に整形して。設備は指定リストから該当だけ選び、キャッチは各媒体の文字数に合わせて３案」
⑤ Claude Codeが図面・写真も読んで、媒体別の貼り付け用テキスト（またはCSV）を媒体ごとに出す
⑥ 人は最終チェックして各ポータルの管理画面に貼るだけ
１物件を３媒体に手入力していた時間が、確認だけになる。
御社、１物件の入稿に今どれくらいかけてます？
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「早く返さなきゃ」で１日が溶ける。返信、人が０から書く必要ありますか。
① Gmailで問い合わせが集まる受信ラベル（例：「お問い合わせ」）を１つ決める
② よくある質問と模範回答・料金・営業時間を１枚のテキスト（社内FAQ）にまとめる
③ Google Cloud Console で Gmail API を有効化し、認証情報（OAuth）を発行
④ ターミナルで claude を起動して打つ →「未読の問い合わせを読んで、FAQを元に一次返信のドラフトを作成。判断が要るものは"要確認"で分けて」
⑤ Claude CodeがGmailを読み、１件ずつ返信ドラフトを下書きに作る（送信はしない）
⑥ 人はドラフトを見て送信ボタンを押すだけ。むずかしい案件だけ自分で書く
「全部自分で書く」が「下書きを直して送る」に変わる。一次対応の速さが上がる。
御社、問い合わせ１件の返信に何分かけてます？
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「人が足りない」の前に、疑ってほしいことがある。
忙しい、手が回らない、だから採用する。気持ちはわかる。
でも増やした先で待ってるのは、同じ手作業を分担する新しい人だ。
入力、転記、コピペ、確認。その仕事、そもそも人がやる必要があるのか。
人を増やすのは、消せない仕事のためにとっておく。消せる仕事は、消す。採用はその後でいい。
"人手不足"の中身、ちゃんと分解できてますか？
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提案書づくりに丸1日。その1日で、次の商談が1件、流れてませんか。
① 商談メモ（箇条書きでOK）と、過去の"勝ちパターン"の提案書（PowerPoint・Googleスライド）を1フォルダに
② ターミナルで claude を起動
③ こう打つ →「このメモと過去提案を元に、今回の提案書の構成案＋各スライドの中身のたたき台を作って。相手の課題→解決→効果 の順で」
④ Claude Codeが過去の型を踏襲して、構成＋中身の下書きを出す
⑤ 人は数字と固有名を入れて、体裁を整えるだけ
"ゼロから作る"が"直して仕上げる"に変わる。提案の初速が上がる。
御社、1本の提案書に今どれくらいかけてます？
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「うちもAI研修、受けました」。その報告を聞くたび、少し不安になる。
研修は、受けた瞬間が満足のピークだ。
座学でツールの名前を覚えて、資料をもらって、現場に戻る。そして、昨日と同じやり方に戻る。
知識は、使わなければ2週間で消える。
本当に必要なのは「教わる」じゃなくて、「自社の1業務が、実際に自動で回り出す」こと。
"勉強した"を、"作業が消えた"に変えられてますか？
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「応募が来ない」より、「来た応募を活かしきれてない」ほうが、実は損してる。
① 求人媒体（リクナビNEXT・Wantedly・Indeed等）から、応募者の履歴書/職務経歴書をCSVかPDFでエクスポート
② 自社の「欲しい人物像・必須要件」を1つメモに用意（既存の求人票の使い回しでOK）
positech.co.jp/lp/
③ 材料を1フォルダに入れて、ターミナルで claude を起動
④ こう打つ →「この応募書類を要件と照合して、①合致度スコア ②面接で確認すべき点 ③懸念点 を一覧に。要件を満たさない人は理由も添えて」
⑤ Claude Codeが全員ぶんを読んで、スコア＋確認ポイント付きの一覧を出す
⑥ 人は上位だけ深く見て、面接の質問もそのまま使える
書類選考の「全部読む」が、「上位だけに会う」に変わる。
御社、1件の書類選考に今どれくらいかけてます？
🤖 Made with AI
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意欲はあるのに手が無い、が一番もったいない。
最初の自動化は、勉強じゃなく"1作業"から始めるのが正解です。
① 一番めんどくさい作業を1つだけ選ぶ（経費入力・請求書・問い合わせ返信あたり）
② その作業の"材料"を1フォルダに集める（レシート写真、取引先リスト、過去メールなど）
③ ターミナルで claude と打って起動（導入は公式の1コマンド。黒い画面に打つだけで、コードは書かない）
④ 日本語で「このフォルダの材料で○○を自動化して。やり方も説明して」と指示
⑤ Claude Codeがその場でスクリプトを書いて実行→結果が出る。次からは同じ指示で繰り返せる
コツは"完璧を狙わない"こと。１作業が回り出すと、社内の「AIは難しい」が一気に崩れる。
最初に消すなら、どの作業にします？
【引用】
その"あっちからこっちへ転記"、地味に一番時間を溶かしますよね。
うちは転記をClaude Codeに丸投げして、毎日の30分がボタン1回になりました。
① 転記元（CSV/Excel/スプレッド）と転記先を決める
② 元データを1フォルダかスプレッドに集約（フォーマットはバラバラでいい）
③ claude に「この元データを転記先のフォーマットに整形→該当シートに転記。表記ゆれ（株式会社／(株)など）も寄せて」
④ Claude Codeが変換ルールを書いて全件転記。判断に迷った行だけ"要確認"で残す
⑤ 人は"要確認"の数行だけ直す。次回からは同じルールで一発
転記が嫌なのは、頭を使わないのに集中力だけ削られるから。そこを消す。
御社で一番"転記"が多い業務は、どれですか？
【引用】
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契約書、法務が1条ずつ目を通して…で何日も止まってませんか。
危ない条項の"あたり付け"は、AIが先にやれます。
① チェックしたい契約書（PDF/Word）と、自社の"譲れない条件"メモを1フォルダに
② claude に「この契約書を読んで、自社に不利な条項・曖昧な条項・欠けている条項を洗い出して。それぞれ"なぜ危険か"と"修正案"も添えて」
③ Claude Codeが全条項を解釈→リスク箇所を根拠つきでリストアップ
④ 人（or 弁護士）は、洗い出された論点だけ集中してチェックする
⑤ "全部読む"から"危ない所だけ議論する"に変わる
契約書レビューの初動が、数日から数十分に。見落としも減る。
御社、契約書のチェックに今どれくらい時間かけてます？
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1つの発信ネタを、X用・Instagram用・LinkedIn用…って手で書き直してませんか。
元ネタ1本から、各SNSの体裁に一括変換できます。
① 元ネタ（ブログ・実績・お知らせ）を1つ用意
② 各SNSのトーンと制約（Xは短く/Instaはキャプション/LinkedInは硬め等）のルールを1回だけ渡す
③ claude に「この元ネタを、X・Instagram・LinkedInそれぞれの形に書き分けて。各媒体のトーンと文字数に合わせて、ハッシュタグ案も」
④ Claude Codeが媒体ごとの変換ルールで、全媒体ぶんを一括生成
⑤ 人はトーンだけ確認して、各媒体に投稿
"1ネタを媒体の数だけ書き直す"が、一回の変換に。発信の頻度が上がる。
御社、１つのネタを何媒体に手で書き直してますか？
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みんな「効率化」と言うけど、その前に問うべきことがある。
"その作業、そもそも要りますか？"
自動化の相談で一番多いのが、「誰も見てない定例レポート」を高速で作る話だ。
それ、速く作れても、誰も読まないなら意味がない。
一番の効率化は、"やらなくていい作業を、やめること"だ。
AIは、要る作業を消す道具であって、要らない作業を延命する道具じゃない。
御社の"当たり前にやってる作業"、本当に全部要りますか？
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イーロン・マスク氏が立ち上げたAI企業「xAI」が、宇宙開発企業SpaceXの傘下に入り、名前も「SpaceXAI」に変わりました。これまで独立していたAI部門が、ロケットや衛星を作る会社の一部門になるということ。マスク氏の中で、宇宙とAIの事業を一つにまとめて進めていく狙いがあるようです。
ledge.ai/articles/spacexai_x…
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