生産性
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2025.12.04 20:00
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プロジェクトマネジメントが真に面白いと思うのは、地頭が優れた人間を16倍の速度で生産性を出せるように育てたうえで、その人間を16人マネジメントすることによって、自分の知能に「256倍のレバレッジ」を効かせて、この世にまだ存在していないものを、地上に顕現させることができるからなんだよな December 12, 2025
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私が実際10amから始め、1日の生産性UPに繋げられた、本気の午前ルーティンです
疲れて遅く起きた朝でも効率＋気持ちが大事と感じたので『今日諦めよう』となる前にぜひ、役立てて頂けたら嬉しいです🗝️ https://t.co/fVk5VyoDuT December 12, 2025
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明日、12月5日（金）22時から、アベマプライムに出演します！生放送です😄
ビジネス会食について、推進派で出て欲しいとオファーが来まして、当日は六本木のテレビ朝日に行ってきます。
最近社内の飲み会の動画をフェイスブックやXで上げてたのを見てくれたんかな〜？まぁ会社でもたくさん発信してるからね。カルチャーフィット採用のために。
前提として、飲み会が絶対嫌なら飲み会の無い会社に行けば良いのですが、それだと議論にならないし本質的でも無いので、
もしかしたら食わず嫌いしてるだけの若者層に向けては、ビジネス飲み会の良さに触れる良い機会になれば良いなと思います☺️
こういう番組出演系はたまにお話いただくのですが、こっちが費用払って出演するならいつも断るんですが、
逆に出演料を頂けるとのことで、お金云々の話ではなくて、それなら僕がやる価値を感じるので喜んで出演させていただきます。ありがとうございます😊
ビジネス会食否定派の若者1名と、推進派の僕、そして専門家の方、タレントさんもスタジオに居るらしい。どんなんなるんやろ！楽しみ！
イベント21ではコミュニケーション飲み会に予算300万円設定して全額補助してるし、
他にもリッツカールトン東京やペニンシュラなど全国でラグジュアリー飲みやったりして、もう15年ぐらいめちゃくちゃコミュニケーション大事にしてるからね。
それで会社の業績も上がり続けているし（今期売上24億円、社員200名の組織で）、このやり方で組織経営の結果を出している。
もちろん飲み会だけやってたら業績上がるという単純な話では無いんやけど、
理念やサービスを実際に届けるのは社員達だからこそ、より深いコミュニケーションを大切にしてワンチームで一致団結してやる方が、バラバラのチームより生産性上がるに決まってる。
なにより、嫌いな人や、気を遣って相談も出来ない人と一緒に働くよりも、分かり合えてる仲間達と安心して一緒に働く方が絶対楽しいやん。自分の個性も出せる。周りも人となりを理解してるから潜在能力を生かせる。
もう既に、先日たまたま開催していたイベント21東京支店飲みに撮影も入ってまして、ディレクターやADの方からのインタビューに社員達答えてくれました。
ウチの社員達が、まぁ予想出来るけども、会社の飲み会好きです！楽しいです！ってあまりにみんなが口を揃えて言うもんやから、
ディレクターの方も、本音なのか？と疑い、
「正直どうなんですか？」とか「飲み会行きたくないとかないの？」って何回も聞かれたらしいんですが、
東京メンバーも「逆になんでそう思うんですか？」
と聞いちゃうぐらい飲み会は必要で、コミュニケーションが仕事場から離れて取れるからこそ、
営業も結果が出るんです。とお伝えしたとの事です。
ほんまそれ。最高やな🤣
さすが働きがいのある会社アジア30位や！
ディレクターの方が飲み会反対派だったので、タジタジしてたと報告受けてます（笑）
数日前にもオンラインで打ち合わせして、楽しかったです。ディレクターさん良い人やったよ！
目上の人が居るビジネス会食や、気を遣う飲み会も、いろんな学びあるし世界広がって面白いで！結局は場数やから、何回かチャレンジしてみて！失敗しても大人達は何もそんなん気にしてないで！というのを、少しでも今の若者達に伝えられたらいいな。
という事で、
会社としては何回かテレビ取材受けて社員が出てるし、個人的にも昔に年末年始の空港で海外旅行から帰国してきた家族としていきなりインタビュー受けたのは2年連続で2回ありますけど（笑）、
正式なオファーで東京のスタジオで番組出演（しかも生放送）とか初めてなんで、楽しんできたいと思います☺️
みんなよかったらAbemaPrime見てね〜
#ABEMAPrime000 #アベプラ December 12, 2025
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企業におけるAI導入の「期待と現実の乖離」が、ついに露呈し始めています。
「AIがすべてを変える」という熱狂から数年。データが示す現実は、予想とは異なる方向を示唆しています。
仕事でのAIの利用率が今年の6月から9月にかけて、46%から37%に減少したという調査結果も出ているほどです。
多くの企業が直面しているのは、魔法のような生産性向上ではなく、導入の停滞と現場の混乱です。
現在の企業AI導入における「期待と現実の乖離」の正体と、直面している5つの本質的な課題についてまとめました。
1. 職場でのAI導入率の低下（特に大企業）
驚くべきことに、一部のデータでは職場でのAI利用率が低下傾向にあります。特に大企業において、この傾向は顕著です。なぜでしょうか？
単に「ブームが去った」からではありません。背景には、より深刻な構造的な「壁」が存在します。
初期の「とりあえず触ってみる」というフェーズが終わり、実務への適用を試みた瞬間、多くの従業員が「既存のワークフローにフィットしない」という現実に直面しています。セキュリティやガバナンスの懸念による利用制限、そして何より「具体的な使いどころ」が定義されていないことが、継続的な利用を阻害しています。
「導入すれば使われる」という安易な神話は、崩れ去りました。ツールを渡すだけでは、業務は変わらない。この当たり前の事実が、数字として表れ始めているのです。
2. インフラへの巨額投資と収益化のギャップ
テクノロジー大手は、AIインフラに対して歴史的な規模の巨額投資を続けています。GPU、データセンター、エネルギーへの投資額は天文学的です。
しかし、ここで重大な問いが生じます。「その投資に見合うだけの収益は生まれているのか？」
現状、この答えは「No」に近いと言わざるを得ません。AI機能の追加による収益増は、投資のペースに追いついていません。企業側も、Copilotなどの高額なライセンス料に対し、それに見合うだけの明確なROI（投資対効果）を見出せていないのが実情です。
この「投資とリターンの不均衡」は、AI市場全体に潜在的なリスクをもたらしています。技術的な進歩と、ビジネスとしての持続可能性の間に、大きな乖離が生じているのです。
3. 経営層と現場の「圧倒的な温度差」
組織内のAI活用において最も深刻なのが、経営層（役員）と一般従業員の意識のギャップです。
経営層は「AIファースト」を掲げ、変革を急ぎます。株主へのアピールや競争力維持のため、トップダウンでの号令をかけます。
一方で、現場の従業員は「どう使えばいいのか分からない」「仕事が増えただけ」という冷めた反応を示しています。
ある調査では、経営層のAI使用率と従業員のそれには、倍以上の開きがあるとも言われています。この乖離を放置したままの「AI推進」は、現場の疲弊と反発を招くだけです。
リーダーが描く「理想のAI活用」と、現場が直面する「泥臭い現実」のギャップを埋める努力なしに、組織的な定着はあり得ません。
4. 実用性に対する高まる「疑問と失望」
「思ったほど賢くない」「嘘をつく（ハルシネーション）」「社内データを正しく参照してくれない」
導入初期の過度な期待（ハイプ）が落ち着き、ユーザーはAIの限界に気づき始めています。特に、複雑な業務や正確性が求められるタスクにおいて、現在のLLMが「期待通りに機能しない」という失望感が広がっています。
デモ動画で見せられる「魔法」と、実際に手元で動かした時の「挙動」の落差。
プロンプトエンジニアリングという新たなスキル習得の負担。
「これなら自分でやった方が早い」
そう感じた瞬間、ユーザーはAIから離れていきます。この「実用性の壁」を越えるUX（ユーザー体験）の改善が、今まさに求められています。
5. 技術ではなく「組織と人」の問題
これら全ての課題の根底にあるのは、実は技術的な問題ではありません。「組織文化」「スキル」「戦略」の欠如です。
AI導入を単なる「ITツールの導入」と捉えている企業は失敗します。AIは、業務プロセスそのものの再定義や、従業員のスキルセットの転換を要求するからです。
・失敗を許容しない減点主義の文化
・AIリテラシー教育の不足
・「何のためにAIを使うか」というビジョンの欠如
期待と現実の乖離を生んでいる真犯人は、AIの性能不足ではなく、AIを受け入れる準備ができていない「組織の硬直性」にあるのかもしれません。 December 12, 2025
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IQとGDPの相関図らしいんだが、普通はIQが高い国は高い一人当たりGDPになるはずなのに倭国はIQ高い割に稼げてないのが悲しいね。生産性や成長性につながらない「お勉強脳」ってことなんかね。 https://t.co/RxRsEvEPRh December 12, 2025
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📝正直に言います
このレポートを読んで、私は少し怖くなりました
一方でワクワクも増しました
Anthropicが自社のエンジニア132人を調査し、53人に深掘りインタビューまで行った内部レポート。普通、企業ってこういう「都合の悪いこと」は隠したがるじゃないですか。
でもこのレポート、AIがもたらす『希望』と『不安』の両方を、驚くほど正直に語っているんです。
なぜ怖くなったか？
それは、ここに書かれていることが「AIを作っている側の人たち」のリアルな声だから。つまり、私たちの数カ月…数年後の姿かもしれない。
まず数字から見ていきましょう。
Anthropicのエンジニアたちは現在、仕事の60%でClaudeを使い、生産性は50%向上したと報告しています。
1年前は？ 仕事の28%で使用、生産性向上は20%。
つまり、たった1年で使用率は2倍以上、生産性向上も2.5倍。このスピード感、ちょっと異常じゃないですか？
でも私が本当に興味を持ったのは、この先の話なんです。
『やらなかったはずの仕事』が27%も生まれている。
これ、すごく重要なポイントだと思うんです。
AIで既存の仕事が速くなる——これは誰もが想像できる。でも実際に起きているのは、それだけじゃない。
エンジニアたちはこう語っています。
「以前は優先度が低くて放置していた『ペーパーカット』に手が回るようになった」
ペーパーカットって何かというと、紙で指を切るような小さな痛み。コードの世界では、構造の悪いコードのリファクタリングとか、あったら便利なツールの作成とか、そういう「やりたいけど時間がなくて後回しにしていたこと」を指します。
実際、Claude Codeの利用データを分析すると、タスクの8.6%がこのペーパーカット修正だったそうです。
これ、地味に見えて実はめちゃくちゃ大きな変化だと思うんですよね。なぜなら、こういう小さな改善の積み重ねが、長期的には組織の生産性を根本から変えるから。
もう一つ、読んでいて「これは...」と思ったのが『フルスタック化』の話。
あるバックエンドエンジニアのエピソードが印象的でした。
Claudeと何度もやり取りしながら複雑なUIを構築したところ、デザイナーに見せたら驚かれたそうです。
「待って、これあなたが作ったの？」
「いや、Claudeが作った。僕はプロンプトを出しただけ」
このエンジニア、自分では「絶対にできなかった」し「期限内には間に合わなかった」と言っています。
別のエンジニアはこう語っています。
「以前は触るのが怖かったフロントエンドやトランザクションデータベースも、今は自分で扱えるようになった」
研究者がデータの可視化を自分で作る。セキュリティチームが不慣れなコードベースを分析する。非技術系の従業員がデバッグやデータサイエンスをこなす。
Claudeのタスク分析を見ると、チームごとに使い方が全然違うんです。でも共通しているのは、みんなが「自分の専門外」に手を伸ばせるようになっていること。
数週間かかっていたプロセスが、同僚との「数時間の作業セッション」で完結することもあるそうです。
すごい時代になったなぁ...と思いますよね。
でも、ここからが本題なんです。
レポートで最も考えさせられたのが『監督のパラドックス』という概念。
これ、本当に深い問題だと思うんですよ。
AIを効果的に使うには、その出力を監督する能力が必要。でもその監督能力は、実際にコードを書く経験から培われる。ところがAIを使いすぎると、その経験を積む機会が減ってしまう——という矛盾。
あるエンジニアはこう表現しています。
「以前なら難しい問題を自分でデバッグする過程で、ドキュメントやコードを読み込んで、システムがどう動くかのメンタルモデルを構築していた。Claudeはすぐに問題の核心にたどり着けるから、そういう時間が大幅に減っている」
別の人も言っています。
「新しいツールの設定を全部調べて理解していたのに、今はAIに使い方を聞くだけ。だから専門知識が身につかない。同僚との会話で『それ知ってる』と即答できていたことが、今は『AIに聞かないとわからない』になっている」
これ、すごくリアルな声だと思いませんか？
特に印象的だったのが、あるシニアエンジニアの言葉。
「私がAIを使うのは、主に『答えがどうあるべきか』を既に知っている領域。その能力は、かつてSWE（ソフトウェアエンジニアリング）を『ハードな方法』でやることで身につけたもの。でも自分がキャリア初期だったら、モデルの出力を鵜呑みにせず、意図的に自分の能力を伸ばす努力が必要だと思う」
ここに、AI時代の学習における核心的な課題があると思うんです。
「楽」と「成長」のトレードオフ
出力を簡単に得られるからこそ、「じっくり学ぶ時間を取る」ことが難しくなる。
一部のエンジニアは対策として、意図的にAIなしでコードを書く練習をしているそうです。
「Claudeが問題を解決できると分かっていても、あえて頼まないことがある。自分を鋭く保つために」
この姿勢、すごく大事だと思うんですよね...。
一方で、こんな反論もありました。
「『錆びつく』という発想は、コーディングがいつかClaude 3.5以前の状態に戻るという前提に依存している。でも僕はそうは思わない」
これも一理ある。
ソフトウェアエンジニアリングは過去にも抽象化のレベルを上げてきました。アセンブリ言語から高級言語へ、手動のメモリ管理から自動ガベージコレクションへ。
今、英語がプログラミング言語になりつつあるのかもしれない。
あるスタッフはこう提案しています。
「これからのエンジニアは、AIにコードを書かせることに習熟し、より高レベルな概念とパターンの学習に集中すべきだ」
抽象化が進めば、低レベルの知識は必要なくなる——理論上は。
ただ、別のエンジニアが指摘していたように、「高級言語への移行で、ほとんどのエンジニアはメモリ処理に関する深い理解を失った」のも事実。抽象化にはコストが伴う。
どちらの視点が正しいかは、正直まだ誰にも分からない。でも両方の視点を持っておくことが大事なんじゃないかと思うんです。
個人的に一番グッときたのが、『職人技と意義』についての議論でした。
エンジニアたちの声が、見事に二極化しているんです。
ある人は言う。
「25年間プログラミングを続けてきた私にとって、これは時代の終わり。そのスキルセットに自信を持てることが、職業的な満足感の核だった」
「一日中Claudeにプロンプトを出すのは、あまり楽しくないし充実感もない。音楽をかけて没頭して、自分で実装するほうがずっと楽しい」
一方で、こういう声も。
「コードをリファクタリングするときの禅のようなフロー状態...確かに失った部分もある。でも今は生産性が劇的に上がったから、喜んで手放す」
そして、こんな発見をした人も。
「この時点で、怖くなったり退屈になったりすると思っていた。でも実際はどちらも感じない。代わりに、ずっと多くのことができるようになってワクワクしている。コードを書くこと自体を楽しんでいたと思っていたけど、実は『コードを書くことで得られるもの』を楽しんでいたんだ」
これ、すごく深い気づきだと思うんですよね。
自分が仕事のどの部分に意義を感じているか——手段なのか、結果なのか。AI時代は、この問いに向き合わざるを得なくなる。
職場の人間関係にも、静かだけど確実な変化が起きています。
「質問の80〜90%はClaudeに行く」
かつて同僚に向けられていた質問が、まずAIに向かうようになった。Claudeがルーティンな問い合わせを処理し、人間はAIの能力を超える複雑な問題だけを担当する——そんなフィルタリング機構が生まれている。
「同僚の誰よりもClaudeと遥かに多く働いている」という声も。
興味深いのは、これを肯定的に捉える人と否定的に捉える人がいること。
「同僚の時間を奪うことへの罪悪感がなくなった」——これは楽になった側の声。
「『Claudeに聞いた？』が一般的な反応になるのは好きじゃない。人と直接働くことを本当に楽しんでいるし、すごく大事にしている」——これは寂しさを感じている側。
あるシニアエンジニアの言葉が、少し切なかったです。
「若手が質問に来る頻度が減ったのは悲しい。でも彼らは確実に、より効果的に答えを得て、より速く学んでいる」
メンターシップの形が変わりつつある。それが良いことなのか悪いことなのか、まだ誰にも分からない。
キャリアの未来について、エンジニアたちの本音が語られていました。
多くの人が、自分の役割が「コードを書く人」から「AIを管理する人」へとシフトしていると感じている。
「仕事の70%以上が、純粋なコードライターではなく、コードレビュアー・リバイザーにシフトした」
「1人、5人、または100人のClaudeの仕事に責任を持つこと——それが将来の役割の一部だと思う」
短期的には楽観的な人が多い。でも長期的には...？
「短期的には楽観的。でも長期的にはAIがすべてをやり遂げて、自分や多くの人を無関係にすると思う」
「毎日仕事に来るたび、自分の仕事をなくしているような気がする」
こういう声を読むと、胸が締め付けられる思いがします。
でも前向きな視点もありました。
「ジュニア開発者のことは心配だけど、彼らは新しいテクノロジーに最も貪欲でもある。この職業の軌道について、僕はかなり楽観的だ」
そして、こんな適応戦略も。
「AIの仕事を意味のある形でレビューするスキルを開発するには、より多くの時間とより深い専門化が必要になる」
「合意形成により多くの時間を費やし、実装はAIに任せるようになるだろう」
「Claudeからフィードバックをもらうことで、物事を学ぶ速度が完全に変わった。天井が砕けたような感覚」
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最後に、あるチームリーダーの言葉を紹介させてください。
「誰も何が起こるか知らない。重要なのは、本当に適応できることだ」
このレポートを読んで思ったのは、AIがもたらす変化に「正解」はないということ。
生産性は上がる。新しい可能性も広がる。でも同時に、大切なものを失うリスクもある。
技術的な専門知識の維持。有意義な協業の形。学習とメンターシップのあり方。キャリア開発の新しいアプローチ。
Anthropicは2026年に、より具体的な対応策を共有予定だそうです。彼ら自身が「責任ある職場移行の実験場」として、この変革を乗りこなす方法を模索している。
私たちも、このレポートを他人事として読むのではなく、「数年後の自分」として読んでみる価値があるんじゃないかと思いました。
長文読んでいただきありがとうございます
※この図解の作り方は今回発行したニュースレターで作り方を紹介しています リプ欄へ↓ December 12, 2025
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12月4日の活動報告
・レター写経
・読書
・VSL音読
・SEO記事
・案件応募
・メルマガ
明日やること
・レター写経
・読書
・VSL音読
・SEO記事
・案件応募
・メルマガ
今日もやるべきことを全て完了しました。
大きなトラブルもなければ、飛び上がるようなニュースもない。
文字通り、トピックのない平穏な木曜日でした。
昔の自分なら、こういう日を「退屈だ」とか「変化がない」と焦っていたかもしれません。
でも、長く続けていると分かってきます。
実は、このドラマチックなことが何も起きない日こそが、ライターとして最強の日なんだと。
感情の波に左右されず、体調の乱れもなく、ただ淡々と予定していたタスクを消化していく。
この「凪（なぎ）」のような状態をキープできている時が、一番生産性が高く、仕事の質も安定します。
派手なイベントはなくていい。
今日のような「普通の成功」を、明日も明後日も積み重ねていく。
結局のところ、遠くへ行くための方法は、それしかない気がします。
地味ですが、今日も確実に一歩進みました。 December 12, 2025
それは朝 朝礼で皆さん顔あわせて
スタートするしきたりみたいなもんやろ？
連帯感が欲しい企業もあるやろ？
生産性だけの問題じゃねえと https://t.co/NFLthhlXhm December 12, 2025
@saito_kaiziren 厚労省のやり方、方向性に疑問を持ってもらいたい。決まった事に対してそれに沿った考えを発信されても現場は響かないです。残念ながら倒産した企業はやる事やっての倒産でしょう。周辺業務の生産性を上げても次から次へと改定の度に業務増えてますよ。 December 12, 2025
もう若くはなくなってしまったけど、新入社員の時に似たような経験をしたものとして、すごくわかる。
本来は上司や同僚の仕事で見せない素の姿を見て交流したいのに、仕事の話や過去の栄光話・愚痴や悪口しかないなら、そんな時間は生産性のない無駄な残業でしかない。 https://t.co/OoTdBotkG8 December 12, 2025
@e95993981 何か言い負かされたように感じてるんか知らんけど、俺は事実しか言ってないわけで
何の根拠もない自分の妄想を盲信した挙句何の反論にもならない生産性のない文言を吐き捨てるような奴に批判される筋合いはないと思うけど？ December 12, 2025
@papi_pupeponm ぱぴたろに決めて欲しいんだろうね😂
にしても結局何？の話めんどすぎる、、、
生産性がなさすぎて辛いやつ🤯
⚽️のママなんだけどさ、今まで2人で話し込んだこともないのに突然急に！
お茶行こ歩き行ことかなんかどうでもいいLINE毎日のように送ってきたり、、、え、急になぜみたいな😂😂 December 12, 2025
物価を上げる事で起こる事
①労働者の賃金が上がる
②国際競争力が上がる
安い国からの脱却
＝好ましくない外国人旅行客が減る
③企業はリストラをする形で
本当にキープしたい人材の賃金を
上げる方法を取る。
この事により窓際族が減り一石二鳥。
人が多いとヒエラルキー化したり
生産性が下がる December 12, 2025
@kuromi_58963 【重大発表】
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リサーチ爆速専用AIプロンプト
以下は、AIを使って効率よく情報収集を行うための 特化型プロンプト です。
これらのプロンプトを使うことで、リサーチのスピードと精度を最大化できます。ビジネス、学習、SNS運用、コンテンツ制作など、さまざまなシーンで活用可能です。
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1. キーワード検索特化プロンプト
プロンプト例:
「次のキーワードについて、関連性の高いトピックを3つに分類し、それぞれ具体的なサブトピックも5つずつ提案してください。SEOやトレンドを意識したものにしてください。
- キーワード: 『副業』『AIツール』『健康管理』」
用途:
- ブログやSNSの投稿アイデア収集。
- トレンドに基づくコンテンツ企画。
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2. 競合分析プロンプト
プロンプト例:
「次のターゲット市場について、現在の競合分析を行ってください。主要なプレイヤー3社、彼らの強み、弱み、ターゲット層、成功している戦略を詳細にまとめてください。
- ターゲット市場: 『オンライン教育』」
用途:
- 競合を理解し、自分のビジネスのポジションを特定する。
- 新しいサービスや商品開発のヒントを得る。
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3. コンテンツ生成用リサーチプロンプト
プロンプト例:
「次のトピックに関する重要な統計データや事例をリストアップしてください。また、それを活用したインパクトのあるキャッチコピーを5つ考えてください。
- トピック: 『リモートワークの生産性向上』」
用途:
- 記事やプレゼン資料に必要なデータ集め。
- キャッチコピーやタイトル案を生成。
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4. アイデア発想特化プロンプト
プロンプト例:
「次のテーマについて、ユニークで斬新なアイデアを10個提案してください。それぞれのアイデアに対して、1つ具体例を挙げてください。
- テーマ: 『AIを活用した副業モデル』」
用途:
- 新規プロジェクトやビジネスアイデアの創出。
- イノベーションを促進するブレインストーミング。
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5. トレンド分析プロンプト
プロンプト例:
「2024年の次の分野におけるトレンドを3つずつリストアップしてください。それぞれについて背景や成長要因を簡単に説明してください。
- 分野: 『AIテクノロジー』『再生可能エネルギー』『ヘルスケア』」
用途:
- 投資や新規参入分野の選定。
- 未来を見据えたマーケティング計画の策定。
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6. エビデンス収集専用プロンプト
プロンプト例:
「次の主張を裏付けるための具体的なデータ、信頼性のある情報源を3つ挙げてください。それぞれの情報源の信頼性についても簡単にコメントしてください。
- 主張: 『リモートワークは通勤時間削減で1週間あたり5時間の生産性を向上させる』」
用途:
- レポートや論文作成時の裏付けデータ収集。
- 信頼性の高い情報の確認。
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7. タスク自動化プロンプト
プロンプト例:
「次のタスクを効率化するための手順を提案してください。また、そのタスクに利用できるAIツールやリソースをリストアップしてください。
- タスク: 『ブログ記事のリサーチと執筆』」
用途:
- 繰り返し作業の自動化や最適化。
- リサーチに必要なAIツールの活用法を学ぶ。
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8. マーケティングリサーチプロンプト
プロンプト例:
「次の製品やサービスに関するターゲット層の心理や購買動機を調査してください。さらに、そのターゲット層に響く広告戦略を5つ提案してください。
- 製品: 『初心者向けAIツール』」
用途:
- 効果的な広告キャンペーンの企画。
- ターゲットユーザーの理解を深める。
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9. 問題解決型プロンプト
プロンプト例:
「次の問題に対する解決策を3つ提案してください。それぞれの解決策の利点と欠点も簡単に説明してください。
- 問題: 『チーム間のコミュニケーション不足』」
用途:
- ビジネスやプロジェクトにおける課題解決。
- 選択肢を整理して最適な方針を決定。
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10. SNS運用特化プロンプト
プロンプト例:
「次のテーマについてバズりそうなSNS投稿アイデアを10個提案してください。それぞれに最適なハッシュタグも考えてください。
- テーマ: 『AIを使った時間短縮術』」
用途:
- SNS投稿のアイデア出しと効率化。
- バズを狙ったマーケティング戦略の立案。
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まとめ
これらのプロンプトを活用すれば、リサーチの速度と効率が飛躍的に向上します。特定の目的に応じてカスタマイズすることで、より精度の高い結果を得られるでしょう。 「AIの力でリサーチを爆速化」 して、時間を最大限有効に活用しましょう！
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日経平均株価1100円超上昇、倭国株に次の金脈セクター誕生
上岡正明【MBA保有の脳科学者】 #AI要約 #AIまとめ
ロボット相場到来と日銀利上げ観測がもたらす倭国株の転換点
🔳日経平均急騰と本動画のテーマ
日経平均が1,163円高となり約5万1,028円まで急騰し、3週間ぶりに5万1,000円台を回復したことから解説がスタートする。AI半導体や出遅れ株に加え、特にロボット関連銘柄が相場を牽引した点を踏まえ、ロボット産業とフィジカルAIがもたらす歴史的転換点をテーマに据えている。
🔳日銀利上げ観測と銀行・地銀株の強さ
日銀が12月会合で利上げに踏み切るとの思惑が強まり、高市政権も容認姿勢との報道が相次いでいる。これを背景にメガバンクだけでなく地銀を中心としたバリュー株・高配当株が大きく買われ、PBR0.4台・PER1桁台の地方銀行にまで資金が流入し、銀行株全体がアウトパフォームする展開となっている。
🔳40年ぶりの「普通の金利社会」への回帰とデフレ適応の反省
倭国は約40年にわたり異常なゼロ金利状態が続き、預金してもお金が増えない環境が常態化してきた。国民はデフレ社会に過剰適応し、低価格や「何でも安い」ことを是とする新しい生活様式を受け入れてしまったが、本来は失われた利子所得に対してもっと声を上げるべきだったのではないかという問題意識も語られる。
🔳セクターローテーションとAI本体から周辺産業へのシフト
これまで相場を牽引してきたAI半導体やハイテクに息切れ感が出る一方で、銀行やロボティクス、製造業などへの資金シフトが鮮明になってきたと指摘する。AIは依然としてコア技術だが、今後は医療、教育、コンサル、産業ロボットといった「AIを使う側」の周辺産業に資金と成長期待が広がっていく流れが見えていると説明している。
🔳国際ロボット展とフィジカルAIの衝撃
2025年国際ロボット展で披露されたフィジカルAIのデモが投資家の期待を上回る内容だったことが相場の引き金になったと解説する。アメリカ政府が大統領令レベルでロボティクス産業への資金集中を打ち出している中、倭国企業の技術力が世界から高く評価され、巨額マネーの受け皿としてロボット関連株が急浮上した構図が示される。
🔳従来型ロボットから自律型フィジカルAIロボットへの進化
従来の産業ロボットは事前にプログラムされた単調な動きを繰り返すだけだったが、フィジカルAIでは生成AIを搭載し状況認識・判断・改善を自律的に行う点が決定的に異なる。安川電機やファナックのブースでは、人間と協働しながら柔軟な動きでハンドリングや組み立てを行う実演が行われ、「指示通り動く機械」から「自ら考える知的システム」への進化が具現化されたとされる。
🔳生産性革命と兵器転用リスクというAIロボットの二面性
フィジカルAIロボットが普及すれば、工場の完全自動化や24時間稼働が現実となり、生産性や省人化が飛躍的に進む可能性がある。一方で、軍事用途に特化した進化が進めば、人間の理性を超えた兵器システムとなる危険性もあり、SF作品のような「自律兵器の暴走」に現実が近づく懸念も語られ、倫理や規制の重要性が強調されている。
🔳ロボティクス関連の具体的銘柄と資金流入の構図
ファナックや安川電機は2桁上昇となる急騰を演じ、藤倉通商など周辺企業も大きく買われたと紹介する。また、減速機のハーモニック・ドライブ・システムズ、材料・部品系の企業、サイバーダインなどもテーマ株として物色されており、部品・完成品・材料というバリューチェーン全体に資金が波及する可能性があると解説されている。
🔳日経平均・TOPIXのテクニカルと今後の相場観
日経平均は25日移動平均線を上抜け、短期の下落トレンドが一旦切り替わった可能性があると分析する。TOPIXはほとんど調整がなく高値圏を維持しており、チャート上は上値抵抗が少ないゾーンに入ったように見えることから、2月頃までは上昇基調が続くシナリオもあり得るとしつつ、予想は外れる前提で自己責任の重要性も付け加えている。
🔳成りすまし被害への注意喚起と配信者の告知
本人になりすました偽アカウントや投資詐欺が横行しているとして、公式LINEを開設し注意喚起している点にも言及する。新NISAや長期投資、資産形成、お金持ちマインドなどを学べる塾は年1回の募集のみで現在は募集停止中であり、来年1月頃の募集再開を予定しているため、興味のある視聴者に対しては公式経由での案内を待つよう呼びかけている。 December 12, 2025
とはいえ、倭国のお正月も飾りつけも好き。お正月は基本的に何もしたくない。生産性もなにもない一日を過ごしたい。それが許される日だと思っている。
早寝早起きはそのままで。ゴロゴロ昼寝しておやつ食べて本読んだり、お金の使い方を見直したり、ためたビデオを見たりする。 December 12, 2025
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