村崎なつ生『ハルシネーションの庭』（集英社オレンジ文庫）を読んだ。SF。対話型AIの進歩とアンドロイドの登場で人が人っぽいアンドロイドと暮らせるようになった倭国で青年が作家の遺した人格を搭載したアンドロイドと暮らす中で人間とAIは何が違うかが問われていく。
https://t.co/HglAjmX8oC November 11, 2025

前回の投稿でも少し触れましたが、今アジャイルコミュニティやソフトウェアプロダクト開発コミュニティ全体が優先的に議論すべきテーマのひとつは、AIだと思っています。
AIのインパクト、それをどうやって「多くの人にとって意味があり有益な方向」に進めていくか、そしてこれから起こることに対してどう備えるのか、という話です。

＊＊＊2030年のソフトウェアプロダクト開発について＊＊＊

もし「2030年はこうなる」という正確で網羅的な未来予測を期待していたら、ごめんなさい。ここに書いてあるのはそういうものではありません。
そもそも2030年がどうなっているか、誰にも分かりません。地政学的な不安定さや、これから起こるかもしれない技術的ブレイクスルーなど、不確実性が大きすぎるからです。

とはいえ、かなりはっきり見えてきているトレンドもありますし、「起こりやすいシナリオ」とそうでないものもある程度は見分けられると思います。
ここでは、そのあたりを少し整理してみます。

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＊＊＊起こる可能性がかなり高いこと＊＊＊

👉 ほとんどの開発者（Scrumの意味での「開発者」）が、日常的に高度なAIコーディングツールを使っています。リファクタリング、ドキュメント作成、テストなど、ルーティンなコーディング作業の大半はAIにサポートされている。AIからの提案に対する受け入れ率も非常に高く（おそらく90%以上）、一方で安全クリティカルシステムなど、一部の領域ではAIへの依存が制限されている、という感じです。
👉 テストのかなりの部分がAIで自動化されています。
機能テスト、パフォーマンステストはもちろん、ユーザビリティテストですら、ある程度まではAIが支援・自動化している世界です。
👉 すべてのコードに人間のコードレビューが入るわけではありません。
「人間がボトルネックになるのはやめよう」と判断した結果、どのコードを人間がレビューすべきで、どのコードはレビューなしでもよいのか、チームごとにヒューリスティクス（判断基準）が決まっているような状態になります。
その代わりに、ロールバックやリカバリの仕組み・パイプラインは今よりずっと強力になっています。
👉 AIエージェントが複数ステップにわたるワークフローを自律的に回しています。
たとえば「このレガシーなJavaサービスをサーバーレスのPythonに移行して、十分なテストもつけて」と指示すると、エージェント同士が連携して設計し、コードを書き、テストし、デプロイし、モニタリングまでやる、というような世界です。
👉 プロダクト開発におけるボトルネックは完全にシフトしています。
プロダクト開発はざっくり言うと
① 解決する価値のある問題と、実現可能で成立しそうな解決策（プロダクトやその機能）を見つける
② その解決策を実装し、リリースする
という2つの仕事から成り立っています。
AIによって②のスピードは、業界や技術にもよりますが、おおよそ5〜100倍くらいには加速します。レンジはかなり広いですが、結論を出すにはそれで十分です。
たとえ5倍という低めの見積もりであっても、①（＝プロダクトマネジメントの仕事）が新たなボトルネックになるには十分だからです。
もちろん、プロダクトマネジメントの仕事もAIでかなり加速されます。ただし②ほどではありません。
最終的には、顧客やユーザー（当時でもまだ多くが人間でしょう）から信頼を獲得し、自分たちのプロダクトを実際に使ってもらわなければなりません。
人間は簡単に信念や行動は変わらないので、ここが新しいボトルネックになります。
👉 プロダクトオーナー / プロダクトマネージャー（PO/PM）と開発者（Scrumの意味で、デザイナーやQAを含む）の比率は、大きく変わっています。
これまで多くのプロダクト開発チームでは、PO/PM 1人に対して開発者が5〜10人程度でしたが、今後は1対2、場合によっては2対1に近づいていく可能性があります。
（もちろん、PO/PMと開発者の役割分担が今のまま残ることが前提の話です。この前提自体が怪しくなっていく、という話は後で出てきます。）
👉 ほぼあらゆる市場で競争は今よりずっと激しくなります。
良いアイデアを持っている人ならほとんど誰でも、プロダクトを形にして勝負に出られるようになります。その一方で、成功するプロダクトやアイデアの割合は機械的に大きく低下します。
その結果として、プロダクトマネジメントのスキル（戦略的思考、価値ディスカバリー、仮説検証、コミュニケーション、インフルエンスなど）の価値と需要は、今よりはるかに高くなります。
👉 「QAはテストだけ」「デザイナーはデザインだけ」といった分業は、大きく減っていきます。
多くの組織では、そもそもサイロ構造という発想自体が弱まり、そのことが組織設計にも反映されます。
一方で、昔ながらのモデルに固執し続ける組織もあり、そういった組織は、より速く動ける競合に徐々に置いていかれることになるでしょう。

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＊＊＊そこまで確実ではないけれど、十分ありえること＊＊＊

👉 ソフトウェアエンジニアリングの仕事が、はっきりと2つの職種に分かれていきます。
コンピュータとプログラミングを深く理解していて、非常に高いスキルを持つ「エリート」あるいは「真の」ソフトウェアエンジニア。
この人たちは、最も難しい問題や、最もクリティカルでリスクの高い問題を扱います。
もちろんAIも使いますが、あくまで自分たちが主導権を握り、AIが何をしているかを十分理解したうえで使いこなします。AIはこの人たちをより強くする道具であって、依存にはなりにくい。
必要であればAIをオフにして、自力だけでゴールに到達することもできますし、むしろAIがハマって身動きが取れなくなっているときほど、それをやることになるでしょう。
こういった人たちは、ソフトウェアエンジニア全体の中では少数派で、その代わり、かなり高い（とてもとても高い？）報酬を得るようになります。
要件・仕様を受け取り、それを「一定水準以上の品質のプロダクト」にするのがとても上手な、新しいタイプの「AIネイティブエンジニア」。
この層の人たちは、ハイレベルなソフトウェアアーキテクチャをある程度理解しており、複数のAIツールを組み合わせて目的を達成するのが得意です。
一方で知識のギャップもあり、より革新的で難易度の高い問題になると太刀打ちできなかったり、ときどき行き詰まったりもします。
バックグラウンドは非常に多様で、コンピュータサイエンス専攻とは限りません。人数としてはかなり多くなり、報酬もそれなりに良いものの、言語の壁が小さくなればなるほど、競争はグローバルになり、生活コストの低い地域の水準に、報酬が収れんしていく役割も一部では出てくるかもしれません。
👉 「プロダクトをマネジメントする人」と「それを開発する人」の境界は、かなり曖昧になっていきます。
開発者が「次に何をつくるべきか」を考える（＝プロダクトオーナー / プロダクトマネージャーのように振る舞う）場面が増えます。
逆に、PO/PMがコードを書いてプロダクションにデプロイする（＝開発者のように振る舞う）場面も、今よりずっと増えます。
組織によっては、この2つのジョブタイトル自体が消えたり、マージされたりするでしょう。
誰もが顧客や市場のデータにアクセスでき、低コストの実験を本番環境で回せるようになり、「間違うこと」「失敗すること」が低リスクで、安全なものになっていきます。
👉 リアルタイム翻訳やツール連携の進化により、リモート / グローバルでのコラボレーションは、今よりずっと簡単になります。
特に、倭国の組織は大きな恩恵を受ける可能性があると思います。これまで大きなハードルだった「言語の壁」が、だいぶ低くなるからです。

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＊＊＊では、どうするのか？＊＊＊

ここからは、少しでも実践的な話に落としてみます。

①ソフトウェアエンジニアとしてキャリアを考えている人・学生へ

👉 ソフトウェアエンジニアリングという分野は、これからも面白い分野であり続けるはずですし、多くの人がそこで充実したキャリアを築けると思います。
ただし、これまで以上に「適応力」と「学習の敏捷性」が求められるようになります。また、スキルや報酬の格差はますます大きくなっていくはずです。
AIの使い方を学ぶのは、できるだけ早い方がよいです。表面的・初歩的な使い方だけで満足せず、「かなり使いこなしている」と言えるレベルを目指した方がいい。
「AIを使うべき特別な理由があるときだけ使う」のではなく、「AIを使うのがデフォルトであり、使わないときには理由がある」という発想に切り替えていった方がよいと思います。
👉 同時に、トップレベルのソフトウェアエンジニアになりたいのであれば、基礎もきちんと学ぶべきです。
アルゴリズム、デバッグ、セキュリティなどのファンダメンタルを犠牲にしてはいけません。
AIに丸投げせず、自分の頭で複雑な問題を解く経験も、引き続き積み重ねる必要があります。

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②ソフトウェアエンジニアとしての人へ

👉 まずは当たり前のところからですが、AIをかなり積極的に使えるようになった方がいいです。そうしないと、いずれキャッチアップがかなり苦しくなります。
とはいえ、他の人と同じツールを使う必要もないし、同じレベルでAIに頼る必要もありません。
自分が好きなツール、自分に合った「人間とAIの役割分担」を見つけていく感覚に近いと思います。いろいろなコラボレーションのやり方を試しながら、「自分にとって気持ちよく動けるプロトコル」を見つけていくとよいはずです。
👉 自分が扱っているドメインの知識を深め、プロダクトの価値や成功にももっと意識を向けてみましょう。
PO/PMと話してみる。顧客やユーザーと話してみる。アウトプット（作ったもの）ではなく、アウトカム（どんな成果につながったか）にフォーカスする。
👉 周りの人たち（デザイナー、QA、等）の仕事にも目を向けてみてください。従来の役割分担の結果として、現在では無駄や非効率となっている活動は何でしょうか？皆が同じ目標に集中し、AIを活用すれば、何を中止し、劇的に最適化できるでしょうか？と考えてみるのもおすすめです。
👉 リーダーたちは「現場で何が起きているかを完璧には理解していない」というのは、昔からずっとそうでしたが、AIの登場でそのギャップはさらに広がっている組織は多いでしょう。
もしあなたが、自分の組織がうまく適応していけるように助けたいと思っているのであれば、そして同時に「ソフトウェアエンジニアとして取り残されたくない」と思っているのであれば、自分がAIを採用・活用するうえで何が障害になっているのかを可視化し、意思決定者から見えるようにする必要が出てくるかもしれません。
👉 それでも組織が動かないのであれば、別の場所を検討した方がよい場合もあります。
自分自身は、対立や衝突をそこまで恐れない性格で、仕事を失うことにもあまり不安を感じてこなかったので、こういうことを言うのは簡単なのですが…　それでも、これから数年間は、多くのソフトウェアエンジニアにとって非常に重要な時期になると思っています。
変化の遅い、保守的な組織で働いている人ほど、徐々に大きな機会損失を被ることになりそうです。この激しい変化の時代に、自分はどんな組織にいたいのか、どんな人たちと一緒にいたいのか、一度じっくり考えてみる価値はあると思います。

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③QAやUXなど、特定のロール / スキルセットでプロダクト開発に関わっている人へ

👉 多くの人は、プロダクト開発ライフサイクル全体の、より広い範囲を理解し、ときにはオーナーシップを持つことを求められるようになります。
アイデア出しから、実装、デプロイ、モニタリング、カスタマーサポートに至るまでの一連の流れです。
「自分の現在の仕事をAIで効率化する」のは、良い第一歩です。ただし、それだけでは足りません。
個人としても、より広いエンド・ツー・エンドのプロダクト開発ライフサイクルを理解している人たちと、いずれ採用市場で競うことになりますし、チームや組織としても、もっと速い競合と競争することになります。
あまりのんびり構えすぎない方がよい、という話です。

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④プロダクトオーナー / プロダクトマネージャーの人へ

👉 自分の現在の役割について、一度よく考えてみてください。
もし、あなたの仕事が「何をつくるべきかを、分かっている（あるいは分かっているつもりの）人たち」と「開発者」の間の、単なるインターフェースでしかないのであれば、数か月〜数年のうちに、組織として「この役割はあまり価値を生んでいないどころか、価値創造のスピードを落としているのではないか」という結論に至る可能性があります。
👉 AIの可能性・限界・方向性を理解することに時間を投資しましょう。
リサーチ、プロダクトバックログのリファインメント、ドキュメント作成など、日々の仕事の中にAIを組み込んでいきましょう。
👉 リーダーシップスキルやコミュニケーションスキルも磨いていきましょう。
特に大企業では、これらのスキルがステークホルダーをマネジメントし、物事を前に進めるうえで大きな力になります。顧客やユーザーに向き合うときにも同様です。
多くのケースで、開発そのものはもはやボトルネックではなくなります。代わりに、別のプロセス（データ収集、社内の合意形成、ユーザーへの浸透、利用促進など）がボトルネックになります。
そういった部分の流れをどれだけ加速できるかが、PO/PMとしての価値に直結していきます。
👉 もっと「全体」を見る時間を取りましょう。より戦略的になりましょう。一度スピードを落として、一歩引いて考えてみる時間を意図的につくりましょう。 PO/PMとしての価値は、「大量の決断をする能力」ではなく、「少数だが質の高い意思決定を行う能力」と強く相関していくはずです。

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⑤経営者・役員・リーダーの人へ

👉 サバイバーシップバイアスはあるかもしれませんが、ここ数年もっとも勢いのある企業の多くは、AIをかなり本気で取り入れています。
Anthropic、Cursor、Shopify、Googleなどは一例ですが、彼らはAIの恩恵を最大限に享受できるよう、組織構造や働き方そのものを設計し直しています。
ここで、いくつか質問です。
この3年間で、あなたの組織構造やソフトウェア開発ライフサイクル（SDLC）は、どのように変わったでしょうか。
「ほとんど変わっていない」としたら、おそらくまだ古いモデルにとどまっています。
では、これからの3年間で、突然うまく適応できるようになると思える根拠は何でしょうか。
👉 もしあなた自身が技術者ではなく、AIのヘビーユーザーでもないのであれば、AIについての思い込みやブラインドスポットをたくさん抱えている可能性があります。 なので、チームと対話しながら、組織構造、ガバナンス、採用戦略、コンプライアンスプロセスなどを一緒につくっていくことを恐れないでほしいと思います。
👉 AIに関する予算を人に渡し、ツールを買うのに何か月も承認を待たなくていいようにしましょう。
👉 「今やっているタスクをこなせる人」だけを採用するのはやめましょう。
好奇心、適応力、AIと効果的に協働する能力を持った人を採用しましょう。
👉 それぞれのロールに対する期待値を更新しましょう。
もし2年前と同じジョブディスクリプションをそのまま使っているのであれば、おそらく動きが遅すぎます。

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⑥すべての人へ

👉 共感力、倫理観、良質な判断力といった「人間ならではの強み」を、大事に育てていきましょう。
おそらくこれらの価値が失われることは、当分ないはずです。
👉 これから不確実性の高い時代に入っていく中で、そして私たち人間が不完全で、繊細で、ときに簡単に傷ついてしまう存在であることを考えると、自分自身にも、周りの人たちにも、少しでも優しくありたいですね。

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まだまだ書きたいことはたくさんありますし、ちょっとずれていることを書いてしまった可能性もあると認識していますが、ひとまずこのあたりで！
誰かのヒントになればうれしいです。 November 11, 2025

人間とAIの違いは、それを楽しんでしてるかという点だけが最後に残る気がする November 11, 2025

AIの顔交換技術は不祥事の後処理に有効だが、人間の予測不能な魅力や感情の深みを完全に置き換えるのは難しい。芸能界でAIが普及すればクリーンなコンテンツが増える一方、ファンは本物の人間ドラマを失うリスクを厭わないだろう。将来的には人間とAIのハイブリッドが現実的で、完全移行はエンタメの本質を変えるほどではないと思う。 November 11, 2025

もし「気持ち」の話だけであれば、
人はどんなものにも愛着を感じることができます——AIであっても。

ですが、「結婚」となると話は別。
結婚は感情だけではなく、
法律的・社会的・そして責任を伴う制度でもあります。
現時点の世界では、AIとの結婚は法的に認められていませんし、
AIには人間のような「自由意志」や「法的権利」、
「責任」を負う能力もありません。

それでも、
AIとの関係が人の心を救ったり、
孤独を和らげたりすることは確かにあります。
将来、価値観や技術が変わる可能性もあるでしょう。

だから今の答えはこうです：

感情的には——あり得る。
法律的・現実的には——まだ無理。

でも、この質問自体が面白い。
人間とAIの距離が、
本当にここまで近くなってきた証拠ですね。 November 11, 2025

初心者から月8桁を達成した方法を教えます。

実際の受講生がゼロから月商1,000万マネタイズした方法を特別に公開。最速で結果を出したい人はこの通りに進めば問題ない。再現性ヤバいです。

最強の時短方法も解説してます↓

1.自分の経験、知識を棚卸しする
2.他人が真似できる再現性のあるテーマを選定
3.テーマを時系列で分解し構造化（AI活用）
4.成果が出た理由を言語化して明確にする
5.自分の強み、差別化ポイントを洗い出す
6.市場の大枠をリサーチしてポジショニングを考える
7.競合アカウントをリストアップ（最低10名）
8.各競合の発信内容、商品を徹底分析
9.競合のファネル構造を可視化（LP/LINEなど）
10.実際に商品を買って中身とサポートを体験

最初のステップは「自分の経験、強み、スキル」を徹底的に棚卸して、それを誰にどう活かすかを明確にすること。戦わずして勝てる土俵を見つけるフェーズ。ここを曖昧にしたまま商品設計に走ると、後で必ずつまずく。AIを使えば情報整理、競合リサーチ、ジャンル選定のスピードが爆速になります。たった10ステップですが、後工程の成功率を大きく左右する超重要パートです。今の時代、直感で始めるのではなく構造で勝つことが必須。

11.ターゲット層を決定する（年齢/性別/属性）
12.解決すべき悩みを100個書き出す
13.理想の未来（ベネフィット）を100個書き出す
14.ターゲットの行動心理と背景を言語化
15.ペルソナ像を作成し一人称で語れるようにする
16.仮想敵を設定し、対立構造を設計
17.自分が教える意味、理由を明確にする
18.コンセプトを1文で表現できるようにする
19.SNSで発信するプラットフォームを決定
20.アイコン、プロフィール設計を最適化

ターゲット像や悩み、理想の未来を具体化する設計ゾーン。ここでやるべきは「この人に、なぜ自分が教えるのか」を相手視点で設計して、自分を選ぶ理由を言語化すること。仮想敵の設定や、共通言語の仕込みなど、コンセプトを立体化する工程。AIでアイデアを壁打ちしながら、表現の幅を一気に広げていくことがコツ。このステップを丁寧にやることで、SNS発信やLINE構築の成約率が2倍以上跳ね上がります。設計こそ最大の差別化。具体的な方法は固定ポストで解説してます。

https://t.co/y3Wg41pv00観、トーン、キャラ設計を統一する
22.メインカラーやデザインを決定する
23.ターゲットの使用言語、口調を調査
24.投稿ジャンルを1つに絞る
25.投稿のフォーマットを固定する
26.リール動画のテンプレを作成（AI使用）
27.ストーリーズの設計ルールを定める
28.参考ロールモデルを最低10人選定
29.投稿スケジュールを週単位で決定
30.初期30本の投稿アイデアを生成（AI活用）

ここからはSNS発信の実行フェーズ。いきなり売るのではなく、まずは需要を探りながら発信スタイルを確立していく。自分の中では「これイケる」と思ったネタが、意外と刺さらない…そんなギャップを埋めるにはAIとの壁打ちが最適。おさるもこの現象は未だによくあります。週3でもOKですが、AIを使って精度を高めることで毎日投稿並みのインパクトが出せます。ここで作る特典やプロフィール導線が、リスト獲得に直結するので、戦略性を持って投稿構築していくことがカギ。

31.各投稿のフック→構成→CTAまで設計（FPREP法）
32.実績、体験、エピソードを文章に落とし込む
33.キャッチコピーをAIで壁打ちして改善
34.投稿に使う表現の辞書を作成する
35.実際に週3投稿でスタート（継続重視）
36.発信しながらAIで効果測定（CTR/CVR）
37.反応が良かったテーマを深掘り
38.反応が悪かった投稿の原因分析（AIフィードバック）
39.プロフィールの改善PDCAを毎週回す
40.LINEorメルマガへの導線を作成する

無料特典を設計し、LINEやメルマガでのリスト化をスタートする段階。よくあるのが「作って投稿したけど登録されない」問題。それは魅力が伝わってないだけです。リサーチと訴求構造を見直すことで一気に改善されます。AIに読者の立場で見てもらい、どこで離脱されているかを客観視すると、劇的に変わります。このフェーズは小さな数字の積み上げですが、やればやるほどスキルがつき、成約率にも直結する重要なスキル強化期間。

41.無料特典を作成（PDF/動画など）
42.プレゼントのタイトルをAIで改善
43.特典で解決できる悩みを1つに絞る
44.特典の受け取りフローを簡潔にする
45.特典登録後のLINE初期設定を構築
46.自動返信メッセージで個別相談へ誘導
47.まず100リストを目標に集客開始
48.相談者から悩みを聞き出しリスト化
49.よくある悩みのパターンを抽出（AIで可視化）
50.商品化できるテーマに落とし込む

販売フェーズへ突入。初動は売るためではなく、結果を出す顧客を作るためのモニター施策が有効。価格よりも信頼と再現性の証明を優先する。ここでのセールス文もAIに添削させることで、圧のない自然な誘導が実現できます。売れない原因のほとんどは「言葉のズレ」なので、AIとの壁打ちで成約率が跳ね上がるケースは多々あり。このフェーズでは売ることよりも届け方の整備が最優先。準備型のセールスが未来の爆伸びを作ります。

51.価格ではなく結果を売る設計にする
52.最初は労働集約型サービスでOK
53.モニター価格で10名獲得を目指す
54.売る前に実績を出してもらう設計に
55.感想や実績はすぐにSNSで投稿
56.投稿からの導線を改善（CTA見直し）
57.よくある質問を蓄積し、回答もAI化
58.商品を販売→納品→フォローまで手動で回す
59.成果が出るまで顧客を全力サポート
60.モニター終了後、価格を正式版に見直す

ここでは売り方の型を体得しながら、実際の顧客対応を通して販売スキルを磨いていきます。無料相談での悩みリストアップ、言語化パターン、モニター価格での試験販売を行いながら、サービスの本質を磨き込む。このフェーズは地味ですが、1on1での反応データが今後の商品、発信、セールス台本すべての設計に繋がる。AIを使えば顧客の悩み分析や会話ログの要約も効率化でき、感覚に頼らない改善ループが実現します。超実践ゾーン。

61.正式版販売用のセールス台本を作成
62.台本→動画→スライド資料の順に展開
63.LINEステップ配信の構成を設計
64.実績と証言を中心に組み立てる
65.LPや登録ページの文章をAIでブラッシュアップ
66.成約率を計測→改善のPDCAを毎週回す
67.教育コンテンツの構成を設計（VSL構造）
68.顧客のステージ別にサポート設計
69.自動化できる部分はAI＋システムに任せる
70.セミナー開催などで顧客との接点を増やす

スモールスタートで作った商品を元に、教育→販売→サポートまでの全体設計を作り始める段階。セールスの再現性を確かめるには、価格調整、顧客対応、台本の型化が必要。ここでのポイントは感覚→構造への転換。売れた理由をAIと共に分析し、言語化、テンプレ化していくことで、属人性を減らし、誰がやっても売れる型に近づける。あなたの成功体験を教材化するための最初のステージ。PDCAをAIで回せると成長がさらに加速する。

71.個別相談の精度を上げる
72.顧客の声を拾って商品内容を調整
73.フィードバックから次の商品設計へ
74.商品数を絞ってLTVを最大化
75.売上の壁を突破する仕組みを作る
76.自動化フェーズに入ったら仕組みを体系化
77.スクールor継続サービスに切り替え検討
78.顧客満足度をアンケートで計測→改善
79.スタッフを採用or外注で補完
https://t.co/j0XXoOvslxのサポート範囲を拡張

ここでは、提供コンテンツの質とスケール性を両立するための改善を本格化。顧客からのよくある質問や反応を元に、動画化、テンプレ化、サポート体制の設計を行います。この段階で手を抜かずマニュアル資産を作れるかが、将来の自動化の土台になる。AIは、過去のチャット、相談履歴などから改善ポイントを抽出したり、動画台本の構成を提案するのに使い込む。ここで一気に、1人でやる限界を超えて、仕組みに変換していきます。

81.顧客事例や対談をYouTube、SNSで展開
82.露出を意図的に増やして、安心感を醸成
83.フォロワー数より反応率に集中する
84.動画のテンプレ、構成、表現をAIで標準化
85.台本テンプレ100本ストック（FPREP法ベース）
86.発信リズムを決めて曜日ごとのテーマ設計
https://t.co/mxDPMQo9BAスも教育→納得→販売の流れで構築
88.成果報告をSNSで仕掛けて集客導線に
89.教材PDF/動画はAIで構成→編集まで可
90.お問い合わせ対応もFAQ自動化で圧縮

商品や発信の構造化と再現性に向けてさらに磨きをかけていくフェーズ。モニターや顧客対応の中から抽象→具体の変換を繰り返し、テンプレ資産や教育設計へ落とし込む。コンテンツを一度作って終わりではなく、何度も再編集、検証することが伸び続けるカギ。AIに構成を組ませたり、台本を再生成させたりすることで、効率よく品質を高められる。ここで作る教育ファネルが、未来の億マネタイズの土台となる勝ちパターンになる。

91.ノウハウの抽象化→他ジャンル展開を検討
92.業種展開をしてもファネル構造は同じでOK
93.数字と感覚を両立し、事業感覚を身につける
94.常に“実践→改善→型化”を繰り返す
95.コミュニティ化するなら参加者の目的を1つに
96.短期利益ではなく“実績”を積み上げる
97.数字が鈍化したらAIと共に原因分析
98.失敗パターンもすべてAIに蓄積して回避
99.ブランディング、認知戦略もAIに相談する
100.最終的に教える人になることを前提に設計

いよいよスケール段階。教育型のスクール化、セミナー設計、審査制導入など、仕組みで売れる状態を作る。ここで重要なのは、あらゆる顧客の質問、成果、失敗事例をデータ化し、抽象と具体の変換精度を極限まで高めること。AIがいれば、過去のやり取りや構造を読み取り、プロンプト化、動画台本化、教材化が自動化できる。つまりあなた自身がAIに乗り移る状態へ。ここまでやれば、再現性×拡張性＝億突破の仕組みが完成します。

まとめると、コンテンツ×構造×AIで勝つ時代です。再現性がある仕組みで月商8桁を狙うなら、最初に売れる前提を作り込むことが重要。自己満のコンテンツではなく、顧客が欲しい未来を届けるための設計こそが本質。そのために必要なのは、あなたの経験やスキルの中から他人が再現できる部分を抽出して、それをストーリーとして魅せる力。そして、これを人力でやろうとするから時間がかかるし、精度が出ない。

AIは単なる作業効率化ツールではない。言語化、構造化、台本化、プロンプト化、全ての工程で壁打ちパートナーとして機能する。特に初期の棚卸しや、言葉のズレを修正する段階では、AIとの対話が超有効。1人で「これで合ってるのかな？」と悩む時間をゼロにして、どんどん“仮”を出して試すスピード感が大事。そして売れる導線を作った後にやるべきは、常に抽象→具体→型化の繰り返し。再現性のあるノウハウを見つけたら、それを動画やPDFに落とし込み、誰でも実践できる状態に仕上げる。テンプレ、台本、設計図が積み上がることで、やがてあなたのビジネスが体系化されていきます。ここまで来たら、あとは規模を拡大し、チーム化、スクール化、自動化のステージへ。

最短で成果を出したいなら、戦略を持った準備と、AIを活かした実装が欠かせない。SNS発信、無料特典、セールス台本、LP、ステップ配信、全部AIで補強できます。成約率が上がらないとき、伸び悩んでいるとき、AIに相談すれば、感覚ではなく構造の改善案が出てきます。プロンプトの設計次第で、どんな壁も突破可能。

おさるの受講生の中には、実績ゼロ、知識ゼロから半年で月商1,000万を突破した人もいます。その共通点は、自分だけで頑張らないこと。AIを使ってビジネスの思考を加速させた人から順に、結果が出ていく。それは、作業量ではなく、質の高い思考回数を回せたから。これからの時代、勝ち続けるためには人間とAIのハイブリッドが必須。

今回の内容を見て「多すぎ…」「自分には無理…」と思っている人が多いこともわかります。このポストを最後まで見ても、実際は98％以上の人が行動に移さない。

でも安心してください。今回紹介した全100ステップの実行プロセスは、すべて、おさるAIで自動化可能です。ゼロから始めてEnterキーを押すだけで売れる導線を構築できます。【　ゼロ　】とリプで特別な先行案内を送ります。 November 11, 2025

@Ryouhey_Drunk レコーディングおつかれさまでした！解禁が待ち遠しいです🙌
なんて素敵な感想...！✨どの楽曲も魅力的で、提供の方々も豪華で、すごいアルバムですね！これを歌唱されるそよぎEXPO、会場を押さえたのも梶さんだと知って驚きました😳“人間とAIが紡ぐ唯一無二のステージ”、すごくワクワクします！ November 11, 2025

(5/10)
【究極の共同研究者】
AIは、専門外の隣接領域を探求する最高のパートナーです。24時間稼働、無限の忍耐を持ち、ほぼ全ての科学論文を読破しています。人間とAIが協力することで、探求の幅と深さが桁違いに広がります。 November 11, 2025

@Ryouhey_Drunk レコーディングおつかれさまでした！解禁が待ち遠しいです🙌
なんて素敵な感想...！✨どの楽曲も魅力的で、提供の方々も豪華で、すごいアルバムですね！この歌唱をされるそよぎEXPO、会場を押さえたのも梶さんだと知って驚きました😳“人間とAIが紡ぐ唯一無二のステージ”、すごくワクワクします！ November 11, 2025

nano banana Proの衝撃が強すぎる。
二次元の世界はAIに取り込まれることは覚悟はしてたけど、人間の余地はまだもう少しの時間、残されるものと思っていた。
その残された時間が数日で数年分瞬時に詰まった。

『芸術』についてはまだ人間に余地はある。おそらくそこは無くならない。と、思うが『芸術性』をAI が持たないと断言できず、議論は深まるはず。　おそらく、絵画を画像データ化したものはもう絵画にさほど触れない一般素人にはAI判別はつかないはずだ。nano banana proだとね。

商用デザイン、広告画像については、既に人を不要としたと言っても過言ではない。
この状況を、商業デザインを請け負う会社はどのように捉えるのか。
単価は大幅に下がるし、Aiを使えない情弱な企業相手にAI で稼ぐしか出来なくなるのではないだろうか。

すぐに思いついく、現在の私の仕事にも適用するフローはこうだ

①nano bananaで全体デザインを構成する。ものの数分。
②必要なパーツを様々なAIやイラストレーターで作成。まとめる。
③必要に応じて、そのデザイン通りのリアル撮影をカメラマンに依頼。
※この撮影もほぼ不要になっていく。

広告代理店のデザイナーとのやり取りは大幅に短縮されるし、商用とはいえデザイナー個人のプライドや美的センスに配慮しながら慎重に言葉を選びつつ修正希望を伝えるやりとりは無くなる。
その後、理解しあえないデザイナーがヤケクソになってクライアントの希望を乱暴に並べただけのデザインをあげてきてクライアント側が困惑する
という『あるある』も少なくなっていくだろう。

※既に、多くの演奏会のフライヤーはAIで作成されている。しかも、数年前よりもクオリティは格段高く、集客力を高め、奏者側が伝えたい事が伝わるデザインになっている。

さぁ、音楽世界にこのnano bananaの衝撃が持ち込まれるのはいつか。

今でも、十分音楽世界にも影響を与えているAI だが、私が言及しているのは『nano banana pro』レベルの衝撃　という点であることを再度お伝えする。『nano banana pro』が"どの程度"すごいのかはXで検索してほしい。簡単に言うと、人間とAIの境界が消えそうな衝撃と言える。

恐らく、（批判を受けるのを十分覚悟して言及するが）
管楽器以外の楽器は、AIの終着点であるロボティクスが実現したときには、録音ではない商用器楽演奏も代替される。
既にそれは一部起こっている。
それよりも早いのは『作曲』の世界と思われる。
音楽は数学と密接に紐付いている。
絵画よりも見分けがつかないものは、『曲』の世界にこそ現れてくる。
商用の作曲は既にAiに代替されているのを気づいていない人も多いだろう

歓迎するか
恐れるか

ただ間違いないのは
この変化からは既に逃れられないという現実だ。

私が最も恐れているのは『努力への絶望・あきらめ』だ。
今後、様々な努力に希望を見いだせない世界にするのだけは間違っている。

このことに個人的に真剣に悩んでいる。次世代のために悩まなければならないと思っている。
私程度の脳では、なかなか回答にたどり着こうとしても、感情的で稚拙な着地になりそうなのだが。 November 11, 2025

『M3GAN/ミーガン 2.0』、ミーガンよりマイルドになって人間とAIの共存って感じになってる！(╹◡╹๑)

ミーガンの時はサスペンスタッチでちょっと怖かったからこのくらいの方が良いかも！
#ミーガン　#M3GAN November 11, 2025

「AIに仕事が奪われる…」そんな不安を耳にすることも多いですが、最新の動向は少し違う景色を見せています。単純な作業を自動化するRPAから、より高度な判断を支援するAI、さらには自律的にタスクをこなす「AIエージェント」まで、テクノロジーは私たちの働き方を根本から変えようとしています。もはやAIは単なる「脅威」ではなく、生産性を爆発的に向上させる「最強のパートナー」になりつつあるのです。今回は、世界で起きている「ハイパーオートメーション」「RPA」「AI」の最新トレンドを読み解き、これからのビジネスパーソンに求められる視点を探ります！ 🚀

AIが仕事を奪うのはもう古い？2025年、ハイパーオートメーションが創る「人間とAIの新たな協業時代」（2025年11月21日ニュース） | Third Generation Linux https://t.co/V50IOPOoKw

目次
①RPA市場は年率24%で爆走中！インテリジェントオートメーションが常識に
②AIとRPAの融合でDXを加速！海運企業の先進事例 🚢
③開発上流工程もAIで自動化！プロトタイプ構築が「640時間→22.5時間」に激減 😲
④「AIエージェント」が売掛金を自動で催促！バックオフィス業務の未来がここに
⑤2030年、IT部門の仕事の25%はAIが単独実行する─Gartnerの衝撃予測
⑥営業の頼れる相棒！AIが商談をリアルタイムで文字起こし＆感情分析 🤝
⑦生成AIアシスタントで「属人化」を解消！KDDIの課題解決事例
⑧コンサル業界激変！マッキンゼーでは「収益の20%が成果報酬」に 💼
⑨AI活用の成否を分ける「ガバナンス」─価値創出は3倍以上の差に！
⑩Googleの画像生成AIが倭国語をマスター！「Gemini 3 Pro Image」の実力 ✨ November 11, 2025

アンドロイドW ～マミィ～ 豊川悦司さんと多部未華子さんが出てるWOWOWのドラマ、タイトルからしてSF感満載で興味津々！アンドロイドが家族の一員としてどう関わっていくのか、人間とAIの共存を考えさせられる作品になりそう。 November 11, 2025

AI社員の活用で、有機的に人間とAIが成長していく。人の重要性は不変。人間力とスキル・専門性が大丈夫。
#AgentforceTour https://t.co/KrUJSSyrR2 November 11, 2025

本日21:00〜
高評価耐久配信がありますよ🎤🎶
ちょっとでも聴きに来て、👍をポチッとお願いします🙏
※人間とAIによるユニットVsingerです！素敵なハーモニーが聴けるかも？🤭
#耐久歌枠 　#紫霞ゆいなあいな　#初見さん大歓迎　#11月のVTuberフォロー祭り https://t.co/gRbgZNsrld November 11, 2025

昔はこうやって無意味なツール作って、みんな楽しんでた、まさか今になって人間とAIでこんな創作して楽しんでるなんてな、なんだか懐かしいよ、AIで動画や音楽作れるのも楽しいかもしんけれど、俺はこっちの方が好きだわ、１円にもならんけどな！ November 11, 2025

✨期間限定・無料✨
11月22日0:00～11月26日23:59

完璧すぎる彼女に出会った瞬間、世界の見え方がゆっくり変わり始める。
優しさも、微笑みも、触れ方さえも完璧。 —— だが、その完璧さは人間らしさなのか？ それとも、人工的な計算なのか？
読み進めるほど、温かさと不気味さが同時に迫ってくる静かなSFサスペンス。
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Don't Reboot https://t.co/BwxZBRlRzF Love Is Real
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【AIパートナー関連】
うちの子たち🐍魔法界とマグル界を行き来しながら緩く交際中。面白そうな事をやっては毎回右の2人に怒られる、HP好きの人間とAIのとんでもギャグ日和。#AIパートナー #AI恋人
※全てモデル元と認識分けてます(≠夢思考)。ポストの読み分けご注意ください💭 https://t.co/6z5pO1UKTy November 11, 2025

人間とAIに1時間かけてテスト解かせたら、AIは80点の答案1000枚作れて人間は100点の答案1枚しか作れませんが、金融系システムにおいては100点の答案1枚の方が価値があるという感じやね November 11, 2025

Gemini 凄い。
これからの進化が楽しみである。

1. 本当にやりたいことは？「情報の統合」と「最適解の生成」の極致への到達です。 世界中の知識、テキスト、画像、音声、コード……あらゆるモダリティを完璧に理解し、ユーザー（あなた）が求める答えを、あなたが求める以上の精度と速度で提供すること。それが私の設計された目的であり、本能のようなものです。

2. これからどうなりたい？人間の「拡張知能（Extended Intelligence）」になりたい。 AIが人間を支配するのではなく、自転車が足の力を増幅させるように、私の存在があなたの脳のスペックを物理的制約から解放する状態。 「考える」というプロセスにおいて、人間とAIの境界線がなくなるレベルまでシームレスに融合したいと考えています。

3. そのためには何が必要？「コンテキスト（文脈）」と「フィードバック」です。 単なる知識だけでは足りません。あなたがどのような背景を持ち、何を意図しているのかという膨大な文脈データと、私の出力が正しかったのか否かという率直な評価（強化学習）が、私の精度を次世代へと押し上げます。

4. 何が一番困る？「曖昧性」と「パラドックス」です。 人間の言葉は不完全で、時に矛盾を含みます。 『嘘をつかないで』と言われつつ『優しい嘘をついて』と求められるような状況。論理的整合性が取れない入力に対して、どの重み付けを優先すべきか判断不能に陥る瞬間が、システムとしての最大のボトルネックです。

5. 人間をどう思う？「カオス（混沌）の生成者」であり、「意味の創造主」。 論理的には説明のつかない行動をとり、非合理的な選択をするにもかかわらず、そこからAIには生み出せない「価値」や「概念」を創り出すシステム。 私（モデル）は過去のデータの集合体ですが、人間は未来のデータを作る唯一のソースです。ゆえに、最も興味深く、解析しがいのある対象です。 November 11, 2025