最近は「プロが後でAIを勉強すれば、既存のAIクリエイターより強くなる」というフェーズではないと感じますね。

私もClaude CodeやAntigravityを使っていますが、AIエージェントの指揮ができる能力で差がつくだろうなと思います。

高速化できる部分は高速化して、人間がクオリティを上げなければいけないクリティカルな部分に自分自身のリソースを投下できているかが重要になっていますが、できる人はもうやっていて、できない人は参入できていません。

これは「操作マニュアルを覚えられるか」という知識の問題ではなく、「どのようにAIと共創するか」という考え方の問題です。

例えるなら、一人で映画を撮ってた人が、いきなりたくさんのスタッフをもらって映画を撮るようなものです。

スタッフとのコミュニケーション能力は必須ですし、仕事の配分、進捗管理、リテイク、その他のマネジメントは一人の作業では発生しませんから、できない人はできません。

というか、できないから一人でやってる人が多いのではないでしょうか。

結局、スタッフを活用できないまま、全部ひとりでやり始めます。

一人でも良い作品はつくれますが、一人ではつくれない作品もあります。

その「一人ではつくれない作品」をAIエージェントと共創できる人は、本当に希少だなと感じます。 December 12, 2025

【今すぐ読みたい！人気記事】通信速度が24→206Mbpsに高速化！買い替えで余ったWi-Fiルーターをイーサネットコンバータとして再利用する https://t.co/60gr3jVwvG https://t.co/PULpnorLof December 12, 2025

【ClaudeがSlack×Claude Codeの連携を発表！チャットから直接Opus4.5にコーディングを依頼できる🔥👀】

📊 Slack連携で変わるAI開発ワークフロー

■ 1. 何ができるようになったのか 🚀

▸ 1.1 Slackから直接コーディング依頼
• Slackで@Claudeをメンションするだけでコーディング開始
• バグ報告や機能要望がそのまま実装タスクに変換
• チャンネルやスレッドの文脈を自動で読み取り

▸ 1.2 コンテキストの自動活用
• Slack上の議論、エラー報告、ユーザーフィードバックを自動収集
• 認証済みリポジトリから最適なものを自動選択
• 人間が「背景説明」する手間が激減

■ 2. 具体的なユースケース ⚡

▸ 2.1 バグ対応の高速化
• バグ報告→調査→修正までをSlack起点で一気通貫
• チームの議論がそのままデバッグの材料に

▸ 2.2 コードレビュー・リファクタリング
• 「この関数リファクタして」で即座にセッション開始
• 小規模な機能追加もチャットベースで依頼可能

■ 3. ワークフローの流れ 💡

▸ Slackでメンション → Claudeがコーディングタスクか判定 → Claude Code自動起動 → 進捗をSlackに投稿 → 完了後PRリンクを共有

▸ 導入方法
• Slack App MarketplaceからClaudeアプリをインストール
• Claudeアカウントで認証
• Web版Claude Codeへのアクセス権が必要

Claude Code and Slack | Claude
　　URL: https://t.co/heoTUEbrNx December 12, 2025

今回のQhapaqのA級リーグ入りに最も貢献した（と言っても過言ではない）高速化の魔法についていとー(@yuk__to )さんが記事を書いてくれました。面白いですよ！
https://t.co/HqKbfBb1op December 12, 2025

先週木曜に行った議案関連質疑ですが、振り返りをYouTubeでアップしておりました。

議会のルールや二元代表制の中で、1期目議員の実力がそのまま出たなぁと思ってます。動画は各々の質問に対する答弁について感想を述べるゆるい振り返りです。

もっと成長できるように、議員活動におけるインプットアウトプットアウトカムの高速化と大容量化、質向上をパートナーシップで目指します。

https://t.co/5z3jnggihX December 12, 2025

ToshiさんのプロンプトとOrctonさんのプロンプトを参考にして、攻撃のスタート位置が違う静止画を使ってカンフーシーンを作りました😆

静止画によってプロンプトの効きが変わるので、殺陣をあらかじめ組んだ絵にしたほうがいいですね。

Orctonさんのプロンプトはカメラワーク、動きの高速化など素晴らしいプロンプトなので引用先をチェックしてみてください😆

効果音をいいて欲しいので、BGMは優しい祈りの曲になってます。２分の中に同じカットが出てきます🤣

徐々に動きが良くなっていくのをお楽しみください🙏

#AIart #Kling December 12, 2025

1️⃣企業はAIの進化で既存スキルが陳腐化することを強く警戒。例: METI 2025報告では、AIが業務自動化を進め、簿記・統計スキルがデータサイエンスに置き換わる恐れを指摘。企業は人材の再教育を急ぐが、投資不足で対応遅れ（OECD報告）。

2️⃣生成AIにより技術革新が加速し、スキルギャップが拡大。AIツールがデータ分析を高速化する一方、従来スキル持ちが追いつかず、IT人材の半数が不安（METIデータ）。2030年までに73%のスキル更新が必要で、企業はトレーニング強化を迫られる。

3️⃣矛盾に見えるが実際は投資不足がボトルネック。警戒しつつ予算・体制の未整備でギャップ拡大（経済産業省報告）。解決には企業・政府の連携が鍵。 December 12, 2025