井上峻輔 | Qurio CEO | AI駆動開発

「AI Readyなデータ基盤とは何か」という問いに的確な答え持ち合わせてる人はほぼいないだろうな 定性データをRAGで使う話はよく聞く。でもRAGは単発の検索に特化した技術で、「データを資産として持つ」思想とはレイヤーが違う LLMが賢くなるほど価値が上がるのは、データ側を意味空間として構造化しておくことにあると思う。「AIが解釈可能なデータ」を基盤にする思想が普及していくと睨んでます

え、昨日発表されたこれ、すべての事業者にめちゃくちゃ重要な話じゃん…。 特に大事なのが「インサイト機能」 これはChatGPTの中で自分の会社やサービスのサイトが参照されたり、クリックされた回数を分析できる機能 つまりSEOで言うところのGoogle Search Consoleで、自社の社名やサービスがChatGPT上でどれだけ見られてるか分かるようになる 今後AI検索が主流になるだろうから、間違いなくマーケティングの必修ツールになる…！

Grok BotとClaude Codeの組み合わせは、双方の"絶妙に手が届かないところ"を補えるから最高 Grok Botがユーザーの要望を捌き、ビジネスツール連携と外部リサーチに対応 Claude Codeが端末内の情報を使いつつ、高度なタスクを実行する これでビジネスタスクも開発も、かなり効率的に進められる

とてもリアルとは思えない動画 カリフォルニアのFigure社の本社で実際に撮られたもの そのうちウーバーもAmazonも、こういうヒューマノイドが運んでたりするんだろうな

ワクワク

AIコストの問題は、コンテキスト爆発で加速度的に上がること。これが他のITコストと性質の異なる点 ウイングアーク社も言及してました

Images 2.6きた！しかもなんかGIF対応してる笑 OpenAI動画モデル復活の布石か？？

コーディングAIをオープンモデルに変え、推論コストを90%減らした話 GLM-5.3をメインで使用。生成速度も上がったらしいけど、エンジニアの実際の使用感はどうなんだろうか AIコストの問題は結構問題になってきてるので、これでワークするならかなり期待 theregister.com/ai-and-ml/20…

ソフトウェアテスト大手「SHIFT」開発人員は減らして営業の組織へ まず
「Q2からは年収600万円以下の採用を完全停止」
ただ開発・テストができるだけではなく、複合的なスキルを持った高度な人材しか採らない方針 さらに
「営業 +120人の計画」
定常業務がAIで回るなら、案件獲るのに人を回した方がいいよねっていう戦略 結局こうして人がAIにリプレイスされるんだなと思うと同時に、各社がコア機能をAIに置き換えていくほど、提供するサービスがどんどん均質化していくんじゃないかという危機感もある。

OpenAIのAPIが毎月最大500ドル分無料に！ 対象プランと付与額は、 ・Pro 100：月100ドル ・Pro 200：月200ドル ・Pro 500：月500ドル ChatGPT Businessも対象で、契約席数に応じて最大月500ドル分が付与されます。 利用するにはChatGPTの設定画面からAPI組織を連携するだけ（Plusは対象外）

Google DeepMindから「Genie 4」発表！ テキストや画像からリアルな世界を生成し、その中を自由に動き回れるというもの さらに、 ・リアルタイムで天候や風景を変更 ・人間の自然な動きや物理現象を再現 ・環境音やキャラクターとの会話も生成 といったことまで可能に 現在は一部ユーザー向けの研究プレビュー段階ですが、今後Google AI Ultraユーザー向けにProject Genieで提供予定。API経由での提供も予定されています

【AnthropicがIPO申請】 目論見書を見て、売上成長以上に驚いたのが計算インフラ費用の比率です 2024年：売上の653% 2025年：160% 2026年上期：55% 2年での改善幅がかなり大きい Anthropicが「いま」上場に踏み切ることにした理由に、このような改善の数値が見え始めた背景もあるでしょう

今回のGMOへのサイバー攻撃、恐ろしいのはハッキングだけじゃない。むしろ攻撃者が被害者の怒りすら武器にしようとしているところ。 攻撃者はGMOに100万ドルを要求する一方、利用者には「RDPファイルは集団訴訟の証拠になるので残してほしい」と呼びかけています。 企業には脅迫しながら、利用者には味方のように振る舞う。 単に身代金を要求するのではなく、ユーザーの不安や批判まで利用して、企業への圧力を強めようとしている点が非常に巧妙です。

AIでWebサイトや動画、画像を作るときに役立つ、プロンプト・スキル集6選。 完成イメージからプロンプトを探せるサイトやオープンソース、AIのデザイン品質を改善するスキルなどをまとめました。👇 【Webデザイン】 ① SceneAI sceneai.art/ ② Impeccable github.com/pbakaus/impeccabl… 【動画】 ③ Awesome Opus 5.5 Videos github.com/yihui-dev/awesome… ④ GrokFilm grokfilm.app/ 【画像】 ⑤ Awesome GPT Image 2 github.com/YouMind-OpenLab/a… ⑥ MeiGen meigen.ai/

セキュリティ周り心配なバイブコーダーにマジでおすすめなのがCloudflareが出しているセキュリティ監査スキルです Claude Codeに導入することで、開発したシステムの脆弱性診断を実行できます 特に優れているのは、 ・複数のAIエージェントが脆弱性を探索 ・別のエージェントが発見内容を独立検証 ・監査結果をレポートとして出力 という仕組みになっている点。 完璧に脆弱性を排除できるわけではありませんが、通常のAIによるコードレビューでは見落としがちな問題も発見できるよう設計されているので、ぜひ一度試してみてください。 github.com/cloudflare/securi…

AIにデザインさせたら「AIっぽさ」をすごく感じる。でも何を指摘したらいいか分からない。ってことありませんか？ 「もっとおしゃれに」「洗練させて」と伝えるだけでは表面的な装飾が変わるだけで、根本的に解決しません。 そこで、AIがやりがちな失敗と、改善の方法をまとめました 【① 情報を並べただけで、デザインできていない】 本来、伝えたい情報には重要度の違いがあるはず。 でもAIは、すべての情報を同じサイズのカードに並べるなど、整理すること自体をデザインだと捉えがちです。 大切なのは、情報をきれいに並べることではなく、何を最も伝えたいのかを明確にし、視覚的な強弱をつけること。 → 情報の優先順位を整理し、その重要度がレイアウトに反映されているか確認させる。 【② コンポーネントや装飾を使いすぎる】 なんとなく寂しいからアイコンを置く。 高級感を出したいから余白を広げる。 それっぽく見せるためにカードや装飾線を追加する。 こうした「見た目を整えるためだけのデザイン」が積み重なると、かえってチープになります。 本来、デザインは伝えたいことを効果的に伝えるための手段です。 → それぞれの要素が何のために存在し、ユーザーの理解や行動にどう貢献するのかを検証させる。説明できない装飾は削る。 【③ メッセージが抽象的で、結局何を言いたいのか分からない】 AIは一見おしゃれに凝った感じに見えて、情緒的すぎて具体性に欠けるコピーを作りがちです。 当たり前のことを言い換えて繰り返し、文章量だけが増えてしまうことも。 重要なのは、きれいな文章を書くことではなく、読んだ人に具体的な情報や価値が伝わること。 → 一文ごとに「何を伝えているのか」を検証させる。必要に応じてコンテンツの構成から見直す。 【④ タイポグラフィが機械的で、洗練されていない】 見出しは太く大きく、本文は細くグレーに。 一見メリハリがあるようでも、単にフォントサイズや太さを機械的に変えているだけのケースが少なくありません。 文字の強弱だけでなく、行間、行長、改行位置、余白との関係まで含めてタイポグラフィです。 → ユーザーにどの順番で情報を読んでほしいのか、視線誘導と文字組みの美しさを意識させる。 デザインの本質は「おしゃれさ」ではなく、そのデザインでユーザーに何を伝え、どう行動してほしいのかを設計すること AIがデザインを作れる時代だからこそ「良し悪しを判断する力」を持っているかどうかで、AIから引き出せるアウトプットの質は大きく変わっていきます

もし周りに仕事用のAI秘書を勧めるなら、OpenAIのdotsよりGrok bot推し ・月30ドルで使える(dotsは100ドルから) ・役割ごとにbotを増やして並行稼働 ・Grok以外のモデルでも動く メールやSlackの返信、ブラウザ自動化まで任せられるので、音声で頼むだけで仕事がどんどん片付きます

そんな圧をかけた事実はございません🙅笑 が、これから有意義な情報発信を心がけていくのでどうぞよろしくお願いします！

こちらからダウンロード進めます！ note.com/qurio_inc/n/n3d4468…