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📒毎週水曜日ニュースレター発行：今日からはじまるAI生活
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📝【週刊ニュースレター発行】今日から始めるAI生活
Museの有益な使い方が多すぎて追い切れない方へ。Xの投稿445件から「実際に使った」69件をまとめたレポートと、LINEをMuseにつなぐ手順を紹介
無料で使えるMuseの使い方はXに一気に流れてくるようになりました
でも445件を集めて読んでみたら実際に使った具体例は69件
その69件を7つの用途に整理したまとめ、3人の有益な利用構成図の比較、使い方プロンプト34件入りの調査レポート、LINEをMuseに読み取り専用でつなぐ手順まで、まるごと紹介します！
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📝【週刊ニュースレター発行】今日から始めるAI生活
マジで詰む、AIがCドライブを勝手に削除した。「削除禁止」では止まらなかった理由と、Claude Code・Codex・dots・Muse・Grok Botにそのまま貼れる「消させない」ルール集を作った
AIエージェントが作業後に「片付け」をしたら、私のCドライブのホームフォルダごと抹消。
「削除しないで」では止まらなかった。
今回、一体何が起きて、なぜ止まらず、どう守り直したのかを図解でシェアします！
そしてこの教訓をそのまま貼れる「消させない」ルール集と見直しチェックリストにしましたので、私のようにならないように、ぜひお役立てください！
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📝マジで詰む、AIがCドライブを勝手に削除した。「削除禁止」では止まらなかった理由と、Claude Code・Codex・dots・Muse・Grok Botにそのまま貼れる「消させない」ルール集を作った
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MCPの生みの親Anthropicが、MCPの大型アップデートを発表した話。接続の仕組みそのものの進化
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📝MCPの生みの親、AnthropicがMCPの大型アップデートを発表
「MCP 2026-07-28」が公開されて、AIと外部ツールをつなぐ仕組みが根本から変わった
これまでのMCP → サーバーが「会話の状態」を記憶し続ける必要があった
新しいMCP → 1回ずつ「質問して答えが返ってくる」だけでOK
変更点は大きく3つ
① ステートレス化（状態を持たなくていい ）
② 拡張機能の標準化（UIや長時間タスクを公式サポート）
③ 認証の強化（企業のセキュリティ基盤と直接つながる）
「実験ツール」から「本番インフラ」へ進化した瞬間。
スレッドで非エンジニアにもわかるように解説します↓🧵
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AIに聞くと関係する手続きを横断で調べてくれる仕組みが、誰でも無料で使えるようになった話
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📝 「結婚したら必要な行政手続は？」とAIに聞くと、関係する手続を横断で調べてくれる仕組みが自分の環境で誰でも使えるようになった、しかも無料
これ、GitHubにも公開されているから導入も楽
コツはClaude Codeや CodexにURL投げて、「自分の環境に実装してほしい。まずは実装計画と他に私の環境へ影響がある要素があれば洗い出してほしい」と計画を宣言してから入れること
基本的に大丈夫だと思うけど、何でもいきなり導入は控えて「計画の宣言」を上位モデルにお願いして、実装は下位モデルで十分
導入後、AIは検索条件や集計条件を決める役
実際の検索・計算はサーバー側が実行する
・対象データ：約75,000件
・項目数：39
・できること：府省庁別の集計、オンライン化率の比較、ライフイベントごとの手続検索
重要なのは、AIに正解を「推測」させないこと
項目の意味、コード値、欠損の扱い、計算式まで定義しておけば、AIは自然言語の窓口になり、データ処理は確実な仕組みに任せられる
私はこれが、業務でAIを使う時のかなり現実的な形だと思う
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XのポストをAIに読ませる方法で、無料の近道が見つかった話。私の裏取りの道具の1つ
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📝XのポストをAIに読ませる方法、無料の近道が見つかった！ハンドボール人さん、さすがすぎます！
「Muse等にお願いするなら、fxtwitterでこのポストのいいね、ブクマ、インプを取得して、本文の原文もおねがい！」ってだけでいいし、確実に指示するなら
URLの x.com を api.fxtwitter.com に変えて、情報取得して！でもいい
ログインもAPIキーもいらないのに、本文も数字も画像も動画も取れる
私も今日、そのまま試して確かめた
今まで使っていたGrok Buildは検索が得意な反面、返ってくるのは要約
公式のX APIは正確だけど従量課金
役割が全然ちがった
「URLが分かるポストはfxtwitter、探すときはGrok Build、自分のデータはX API」
この使い分けで結構トークンが節約できる気がするわ
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📝AIエージェントに「Webで調べる力」を足す道具『Parallel』が、静かに広がっている
作ったのは元Twitter CEOの会社で、ClaudeやChatGPT、Codexなどに接続して使う検索の仕組みだ
AIは学習した時点までの知識しか持っていないので、「今日の価格」や「公式の最新情報」を確かめるのが苦手だった
Parallelを入れると、エージェントがその場でWebを検索し、公式ページを読んで、出典付きで答えられるようになる
Claudeに入れて使った人の実測では、公式ページの裏取りが検索1回・約1秒で終わったという
前は検索して公式ページを2〜3本開いて読む往復だったそうだ
しかも、検索・ページ取得・判定の3つは、登録なし・APIキーなしで無料で使える
parallel.ai/mcp
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📝 Museの有益な使い方が多すぎて追い切れない方へ。Xの投稿445件から「実際に使った」69件をまとめたレポートと、LINEをMuseにつなぐ手順を紹介
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こちらの記事もオススメ！
Meta AIのMuse、3日使い倒して分かった始め方と使いどころ。Xの評判185件の調査レポートと、チャットから自宅PCのCodex・Claude Codeを動かすSkillを配布します
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📝【週刊ニュースレター発行】今日から始めるAI生活
Meta AIのMuse、3日使い倒して分かった始め方と使いどころ。Xの評判185件の調査レポートと、チャットから自宅PCのCodex・Claude Codeを動かすSkillを配布します
パーソナルAIエージェントは、あなたのことをどれだけ知っているかで答えが変わります
日本でも始まったMetaの「Muse」は、メールとカレンダーをつなぐだけで、難しい設定なしにあなたを分かってくれる無料の入口
始め方と使いどころ、Xの評判185件の調査レポート、そして自宅PCのAIを動かすSkillを配布します！
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ちなみに、dotsに電話をつなぎっぱなしにする「AI秘書」の使い方もある（2026年10月のポスト）
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📝dotsがかなり面白い、自分専用のdotsに電話して今現在は繋ぎっぱなしで無制限に利用できる。つまり本当にAI秘書が常に横にいる感じ。しかもタスクとしてCodexやChatGPT Workに振らなければ週間利用量を消費することなく今は使い続けられるのが凄い。
例えば…
「ちょっと朝のメールチェックしてXポストに良さげな内容を数点ピックアップして」と話しかける
↓
dots「ちょっと見てくるね、あ、Sam Altmanのインタビュー動画が昨日公開されているみたい」
↓
「じゃあ、それをLilysAIとGemini Notebook（NotebookLM）に投げて内容を要約して伝えてほしい」
↓
dots「わかった、ちょっとつなげてみるよ。…あ、できたよ、要約情報取得してSkillsを使ってポスト文作ってみるね」
↓
「よろ」
↓
dots「できたよ～」
という感じの流れが、音声でお願いできる
これだけだと音声入力の指示と同じだと思うけど、こういった依頼を思いついたらただ話しかけてどんどん動いてくれるし、新着メールで私が気にしそうな内容だったら勝手に伝えてくれる
本当に「AI秘書」が実感できると思います。難しい設定は一切不要
ただ、今現在はPro契約以上じゃないと使えないのでまだまだ一般普及は難しいですが、1ヶ月だけでも100＄支払って体験する価値があるくらい新しい体験ができると思います！
重要なのは1日中、用事がないと思っても繋ぎっぱなしにしてみてください！
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AIの答えの精度は、自分のことをどれだけ知っているかで変わる
xitter-newx.xyz-mikolabs.workers.dev/tetumemo/status/211969…
📝AIの答えの精度は、そのAIが自分のことをどれだけ知っているかで変わる。
ベテランは自分の文脈をファイルにまとめて、AIに渡していた。でも、初めての人はその準備をしない。ここが、AIエージェントを始める人の壁になっていた。
今週の記事は、その壁をMuseがどう越えているかの記録になる。
▼Museが最初からやること
・はじめ方の流れで、メールとカレンダーの接続をすすめてくる
・Gmailを読むだけで、仕事の全体像を整理して返してくる（私の場合は「発信」「AIツールの実務」「案件」の3つ）
・読み取った予定から、向こうから「申し込みますか」と提案してくる
読みどころは、準備ゼロでも「ある程度分かってくれる」ところまで届く点。
完全ではない。それでも、説明し直しの手間が最初から無いのは大きい。
私もObsidianに日記を貯めて渡す側の人間だが、入口としては、この手軽さが正義だと思う。
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Grok Botを「スーパー秘書」にしている全体の図も、設計図として参考になる
xitter-newx.xyz-mikolabs.workers.dev/tetumemo/status/211759…
📝かおりさんのGrok Botを「スーパー秘書」にしている全体の図が、そのまま設計図として使えて有益！
かおりさんの図は、大きく3つに分かれている
・トリガー：決まった時間、Webhook、メール受信、チャット、ほかのBotから
・プラットフォームごとのBot：X、note、Discord、LINE、Instagram・Threads、Gmail、Googleカレンダー
・つないでいる先：Googleスプレッドシート、Bot用メール受信箱、Webhookの中継、Mac、Page
そして、どのBotも同じ6ステップで動く
1. トリガー
2. 読む・集める
3. 判断・下書き
4. 持ち主のOK
5. 実行・記録
6. 報告・見守り
お客さんへの送信や投稿の前に「持ち主のOK」をはさんでいるのが大事なポイント
xitter-newx.xyz-mikolabs.workers.dev/k_kaori_dododo/status/…
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MuseとLINEをつなぐと、埋もれた大事な通知を拾ってくれる
xitter-newx.xyz-mikolabs.workers.dev/tetumemo/status/211886…
📝Muse×LINEってメチャ便利だな
LINEって、公式情報やオプチャなど通知OFFの項目があまりにも増えすぎる、未読数百とか日常
そこに他の重要な情報が埋もれてしまった経験がありまくり、、、
けど、Museで定期監視させておけば、個人LINEや期限、特典、キャンペーンなど勝手に拾って教えてくれるから楽！
Beeperで無料でできますよ！
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📝身につけて持ち歩くだけで、生活の記録がAI秘書に全部たまっていく仕組みの図が分かりやすい
めーぷるさんが、Museで作っているライフログシステムの全体図を公開していた
流れは「あつめる→ためる→つかう」の3段階
1. あつめる
・会話：胸元のレコーダー「reSpeaker Clip」で録音し、自作の録音アプリで文字に起こす
・スマホの生活：聴いた曲や見た動画、アプリの利用時間、画面を見た時間、行った場所、歩数・睡眠・運動、電池や充電の状態まで、自作の記録アプリが記録して同期
・お金：銀行と証券はマネーフォワードで取得し、マネフォで取れないPayPayやRevolutの支払いは通知から拾う
2. ためる
集めたものは、誰とも共有しない自分のGoogleドライブに保管
3. つかう
MuseのAI秘書「じゅら」が、毎晩その日のまとめを送り、30分ごとにお金をまとめて整理する
「今日どこ行った？」「あの話いつした？」と聞くと、記録を読んで答えてくれる
足りない情報はスマホへ取りに行き、メール・予定・パスワードにもつながっている
LINEは2つを使い分けていて、自分のLINEはじゅらが読んで代わりに送ってくれる（操作は1つずつON/OFFできる）
じゅら自身のLINEアカウントもあり、トークや音声AIでの通話までできるそう
xitter-newx.xyz-mikolabs.workers.dev/room_206_AI/status/212…
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OpenAIのAIが、数学・計算機科学・物理で3つの「発見」をしたという発表もあった
xitter-newx.xyz-mikolabs.workers.dev/tetumemo/status/211537…
📝OpenAIのAIが、数学・計算機科学・物理で3つの「発見」をしたと発表した
しかも出し方が3つとも違う
OpenAIの発表（10月26日）
・数学：1991年に提案された「局所平滑化予想」をすべての次元で証明。これでKakeya予想なども全次元で解けることになる。AIの出力と、Lean（証明をコンピュータで確かめる言語）の証明を公開
・計算機科学：多くの論文が前提にしてきた「指数時間仮説（ETH）」が偽だと示した。Leanでも確認済み。この仮説を最初に提案した研究者を含むグループが、検証と解説を担当
・物理：量子色力学（QCD）などの場の量子論が数学的に存在することの証明。ミレニアム懸賞問題の一部にあたるYang–Mills理論の存在も含む。2004年にノーベル物理学賞を受けたDavid Grossさんが率いるグループが担当し、資料の公開は先送り
OpenAIは、この発見の学術的な手柄は求めないとしている
専門家のグループは参加も自由で無報酬、結論も独立
検証と解説はまだこれから
でも「AIが出した結果を、人間の専門家がどう理解するか」の進め方まで含めて発表しているのが新しいと思う
xitter-newx.xyz-mikolabs.workers.dev/gdb/status/21148370594…
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AIが科学の「モデルづくり」に入りはじめている、というAnthropicのブログも読みごたえがある
xitter-newx.xyz-mikolabs.workers.dev/tetumemo/status/211899…
📝AIが科学の「モデルづくり」そのものに入りはじめている、というAnthropicのブログが読みごたえあった
テュービンゲン大学などの研究者3人による寄稿で、テーマは科学的モデリング
これまで科学者は、モデルの式を自分で書き、いくつもの候補を比べながら、どれがデータを説明できるかを確かめてきた
ここに今、LLMを使ったエージェントが入ってきている
データとシステムの説明を渡すと、エージェントがモデルをコードとして書き、動かし、パラメータを合わせ、データと比べて書き直す
しかも1つの正解を返すのではなく、データに合う複数のモデルを「分布」として返せるのがポイント
すべての候補が共通して持つ特徴は、データが支持している可能性が高い
候補同士で食い違うところは、次に実験すべき場所になる
一方で、モデルが何を意味するのかを解釈する部分は、3つの工程の中でいちばんAIに任せにくいと書かれていた
答えを出すAIから、考える材料を広げてくれるAIへ、という流れがおもしろい
xitter-newx.xyz-mikolabs.workers.dev/AnthropicAI/status/211…
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Googleの研究者らは、研究から論文までAIだけで回す「ScientistTwo」も出していた
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📝Googleの研究者らが、問題を渡すと研究から論文、査読のまねごとまでAIだけで回す「ScientistTwo」を出していた
CrazyShyytさんが「博士課程を終わらせるかもしれない論文」として紹介していたので、論文と公式ページを確かめた
・Google Cloud AI Researchなどの研究者による論文で、9月にarXivで公開
・人が問題を決めると、今の最高手法の確認、仮説づくり、実験、どこが効いたかの検証、論文の執筆まで、複数のAIが分担して進める
・最後にAIの査読役と反論役が原稿を直し、提出できる水準かを判定する
・ICLR、ICML、NeurIPSの論文から取った107問のうち86問で、人の最高成績を上回った（平均25.2%の改善）
ただ、論文の質の評価はAIの査読ツールによるもので、本物の学会で採択されたわけではない点は押さえておきたい
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東京科学大学では、AIだけのチームが量子の実験を最初から最後までやり切っていた
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📝東京科学大学で、AIだけのチームが量子の実験を最初から最後までやり切った
AIDBさんの紹介と論文によると、役割はこう分かれていた
・提案役：研究テーマの案を出す（GPT-5.6）
・教授役：案を審査して、理論を組む（GPT-6 Pro）
・計算役：スパコンTSUBAME 4.0で検算する（Codex上のGPT-6 Astra）
・実験役：装置を直接操作する（Claude Code上のClaude Fable 5）
・マネージャー役：書類を回して、各役をつなぐ（Claude Opus 5）
・査読役：別の目で結果を審査する
人間がやったのは、装置の組み立てと、安全装置の設定
そのうえで、必要な校正の回数についての新しい法則を1つ導き、実験で確かめた
仕組みは「Auctopus」としてオープンソースで公開されている
xitter-newx.xyz-mikolabs.workers.dev/ai_database/status/211…
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📝旅先でふと思いついたことから、72時間かからずにメキシコ政府から返事が来るまで進んだ、AIエージェントの話がおもしろい
GoogleのエンジニアのPietro Miottiさんが、自分のブログに日記の形でまとめていた
10月18日、ペルーを旅行中に「マチュピチュを見つけた探検家が今の道具を持っていたら」と考え、Gemini・ChatGPT・Claude・Grokに相談すると、どれも「ライダー（レーザーで森の下の地面を測る技術）」と答えた
ペルーは公開データが少ないので、公開のライダーが多いマヤの地域に切り替え、その夜エージェントに分析を頼んで寝た
10月19日の朝には、村や建物らしい形がたくさん見つかっていた
約1,200km²分のライダーを画像にして、48体のエージェントが決められた手引きどおりに1枚ずつ見ていった
特別なモデルや分類器は使っていない
さらに文献と記録を調べさせると、登録のない大きな集落が1つ残った
崖のふちにある丘の上で、ならされた広場、高さ8〜12m以上の楕円形のピラミッド、中庭、貯水池かもしれないくぼみがあった
10月20日に報告書を直してスペイン語にし、木ではなく地面の形かを生の点群でも確かめて、メキシコの国立人類学歴史研究所（INAH）へ送った
10月21日、その場所に登録された遺跡はないという返事が来た
ただし11月11日の追記で、2025年の論文にすでに載っていたことが分かったそう
エージェントが文献を調べたときに見落としていて、発見ではなく「再発見」だった
pietromiotti.com/latest/maya…
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📝 Museの有益な使い方が多すぎて追い切れない方へ。Xの投稿445件から「実際に使った」69件をまとめたレポートと、LINEをMuseにつなぐ手順を紹介
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