「95%の企業がこれが金食い虫だと知っていても、株価を下げないためにお金を無駄にする義務があるって思っても驚かないよ。」

「次のハイプサイクルは、私たちのような賢い人たちが取り組むべきものは何だろう？」

ジェミニは相変わらずすごいね。彼らの反復的なアップデートでも改善が見られるけど、改善のスピードがかなり遅くなってきてる気がする（量と改善の度合いの両方で）。壁にぶつかるかもしれないね。ただ、こういう技術は自体もジェットコースターみたいなパターンを辿ることがあるから、たくさんの革新と改善があって、その後はあまり改善がないけど研究が進んで、また大きな改善が起きることもあると思う。LLMは、コンピュータビジョンが流行ってた時よりもそのパターンに従う可能性が高いと思う。

クラッシュに備えろ: 「AIデータセンターへの支出は非常に大きく、GDP成長の大きな部分を占めている」 - https://fortune.com/2025/08/06/data-center-artificial-intell...

いい指摘だね。ウィンドサーフィンの人たちが危機を感じて、早めにキャッシュアウトしたのかな？

もしGPT-5が去年リリースされてたら、もうちょっとハイプをコントロールできたかも。でも、待ちすぎて、欲張りすぎた結果、ローンチが失敗しちゃった。中には、GPT-4oに夢中になりすぎて新しいGPT-5を嫌ってる人たちの悪いPRも見かけるし。

おそらくOpenAIにとっては失望の谷に入った感じだね。AnthropicやGoogleはちゃんと成果を出してるのに。

サム・アルトマンはGPT-5の能力を過剰に宣伝しすぎたね。ユーザーから見ると、大きな進化を感じないし。ただ、トレーニング可能なダイナミックルーターのアイデアは、計算リソースをかなり少なくして推論を実行できるようになるから、これは大きな勝利だと思う。ただ、ユーザーにとっての勝利とは限らないけどね（電力網にとってはいいことだし、OpenAIのモデルがコスト競争力を持つようになるのは良いことだね）。

OpenAIがGPT-3.5-TurboからGPT-4に移行したときは、すごく大きな変化に感じたし、その間に他のステップはなかったよね。そして、他に意味のある競争モデルも出てなかった。GPT-5が出たときは、GPT-4からGPT-5に進化したわけじゃない。GPT-4以降には、4o、o1、o3、o3-mini、o4-mini、o4-mini-high、GPT-4.1、GPT-4.5などがあったし、競合他社からもLlamaやDeepSeek、Geminiなどのモデルがたくさん出てる。GPT-3.5からGPT-4へのジャンプはもう二度と体験できないだろうね。もしGPT-5が初の推論モデルだったら、そのくらいのジャンプに見えたかもしれないけど、何の初でもなかった。OpenAIが提供してきたすべてのモデルを一つのモデルファミリーに統一しようとしてるんだ。

ハハハ！私はある生成AI会社の成長チームをリードしていて、月曜日にチームに「顧客がリターンを得て価値を感じていることを証明するコンテンツを作り始める必要がある。なぜなら、私たちは幻滅の谷に入っているから」と言ったんだ…でも、必死に聞こえないように気をつけるよ ;)

「簡単にプラグアンドプレイできるソリューションとして見たいユースケースの一つは、企業の膨大な内部文書やウィキ、コードベースを活用したRAGの構築だ。これで開発者がオンボーディングや情報検索をもっとスムーズにできるようになるといいな。人間を言語モデルで置き換えようとする人が減って、言語モデルを使って人間の仕事をもっとストレスフリーにしようとする人が増えてほしい。」

ストック画像ね。AI動画を使ったトレーニングコース（コンプライアンスのため）を見たことあるけど、ちょっと気持ち悪い感じ。でも、実際の人を撮影するより安上がりなんだろうね。

月200ドルで+50%の生産性向上は素晴らしい価値だね！ほとんどの国は年間0～2%の生産性成長しかないのに！

今、LLMを使って半構造化文書から特定の情報を引き出して、正しいアカウントに分類・ファイルするプロジェクトに取り組んでるんだ。精度は約95%で、まだ微調整も始めてない。今後しばらくは人間のチェックが必要だと思うけど、それでも各アイテムに人間が承認を入れることで、事務スタッフの時間を年間何百時間も節約できるよ。こういうプロセスの自動化や半自動化にはたくさんのチャンスがあるね。基本的には情報の抽出と分類作業なんだけど。

AIカスタマーサービスは、エンドユーザーとして使うのがすごくイライラするよ。

「なんとか動く」って言うのも、ポイント#2には優しすぎるよ。クロードコードのエージェントがコードをスパムのように出してるのは…何かだね。でも、それは人間を全然置き換えられない。たとえジュニアでもね。全く別のものだよ。

ジュニア開発者をクロードコードやそれに似たもので置き換える。なんでみんな「置き換え」って考えるのか分からない。コンパイラーが出たときに、コンピュータープログラマーが一斉に置き換えられたわけじゃないよね？もちろん、彼らはもっと生産的になって、もっと多くのことを成し遂げたから、価値が上がったんだよ。

MS Copilotは会議の議事録や要約にはかなり便利だよね。良い手書きのメモには及ばないけど、時間をめっちゃ節約できる。

このAIの盛り上がりの問題の一部は、あなたが冗談を言っているのかどうかわからないことだよね。ほとんどの提案はひどいし、4と5は納得できる。

AIの最も重要な使い道は翻訳だと思う。今や誰でも世界中の顧客やクライアントとコミュニケーションが取れるし、顧客向けの資料を世界中のどんな言語にも翻訳できる。つまり、潜在的な顧客が数百万から数十億に広がるってことだね。

「同意する。ここには本当に心の自転車を作る可能性があるのに、マーケティング部門は人々にスパンデックスのサイクリングショーツを売ろうと飛び込んでいる。」

もし「また一つのツール」として提示されるなら、別に気にしないけどね。たまにポップアップで「これがあるよ、クールな使い方があるから、自分のペースでチェックしてみてね」って言ってくれればいいのに。実際には、AIのキラキラやロゴ、自動補完がどこにでもあって、ちょっと気が散るよね。自分の仕事のバックアップダンサーじゃなくて、主役になっちゃってる。確かに役立つアプリケーションがあるかもしれないけど、それはユーザーが自分のニーズに合わせて決めることだよね。すべてのUIの前面に押し込むような強引なアプローチは、絶望感や必要性、権利意識を感じさせるよ。こういう会社はたまには静かにしてほしいね。

それを機能とは呼ばないかな。これは技術を支えるものだよ。一度も「この製品にAIが欲しい」とは言ったことがない。「この作業ができるようになりたい」と言うだけ。もし会社がその機能を製品に追加したら、買うよ。AIを使ったか、従来のアルゴリズムを使ったか、魔法を使ったかなんてどうでもいい。自分がやりたいことができるかどうかが大事なんだ。多くの会社がAIを製品に無理やり組み込もうとして、AI自体が欲しい機能だと思い込んで、実際のユーザーの問題を解決することを忘れてるんだよね。

この意見、めっちゃいいと思う！実際、スタートアップがランディングページで「MCP」って言ってるの見ると、ちょっと不安になるんだよね。プロトコルのことだし、「ここではHTTP使ってます」って言ってるようなもんだし。間違ってるかもしれないけど、結局「ai」製品には.comを買った方がいいよ、ドット-aiバブルを生き残るためにね。 [1] LLMは大好きだけどね！すごい数学と技術だよ。 [1] - https://en.wikipedia.org/wiki/Dot-com_bubble

1000%同意！今のAIの「アプリケーション」って、問題を探してる解決策ばっかりだよね。

本当にそう！製品自体が価値のあるものであるべきなのに…基盤となる技術に関係なくね。

それは本当だけど、そうなると高評価やクレイジーな盛り上がりがなくなるよね。この「目が覚める瞬間」は、ソフトウェアエンジニアリングの数少ないホットな分野の一つをしぼませるかもしれない。みんな、盛り上がりの列車を止めるのをためらうかもしれないけど、そうなると「業界全体がちょっとヤバい」ってことを本当に受け入れなきゃいけなくなるし、今は5年前や10年前よりもソフトウェアエンジニアにとってあまり良い時期じゃないからね。

人間のエージェントたちもAIの要約が自分たちのより良いと思ってるのかな。読んでて頷いてたけど、「でも、自分の会議の要約はできないだろうな」って思ったから、これが第三者の視点でしか通用しないのか気になる。

仕事でAIを使った会議の要約を試してみたけど、要約を直すのに時間がかかりすぎて、結局自分たちで書くようになっちゃった。何か特別なトレーニングをしたり、使い方に工夫があったりするの？

なるほどね。AIは色々なことに役立つのは明らかだけど、データセンターの電話を要約するために何十億も投資する人はいないよね。データセンターの労働者を置き換えることが金になるわけじゃなくて、年収10万～20万の労働者を置き換えることが重要なんだ。

プロのヒント：証拠として必要になるまで要約は全く書かない方がいいよ。通話の音声を24Kb/s Opusで保存しておけば、1分あたり180KBになるから。1年後とかに、古い音声は削除すればOK。これで何百万も節約できるよ。

エージェントは以前、各通話の後に手動で要約を書くのに3～5分かかっていた なんでそんなことしてたの？この特定のケースではそうじゃないかもしれないけど、見たAIビジネスケースの多くは無駄なことの自動化がうまくいってるだけだと思う。誰も読まないレポートを自動化してるなら、出力の質は問題にならないし、AIが間違っても関係ない。業務最適化には「無駄を自動化するな、切り捨てろ」という言葉があるけど、AIが労働の無駄を隠すために使われている気がする。それが結局、最適化ができないってことが分かればいいんだけどね。

誰が要約を読むの？そもそも役に立ってるの？それとも、ただみんなの3～5分の無意味な作業を節約しただけ？

精度が重要じゃない限り、そうだと思う。要約内の幻覚が問題で、それが原因でシステムに組み込むのが難しいんだ。

Google Meet使ってるんだけど、会議の内容がGeminiで文字起こしされるんだ。でも、めちゃくちゃ間違ってるよ。誰が何を言ったか混乱しちゃうし、「ジョーがアプローチXで行くべきだって言った」ってところが、実際は「ジョーはXをやるべきじゃない」って言ってるのに逆になってることもある。文脈がないから、社内用語も「俺のiPhoneが言ったクソ」レベルで聞き間違えちゃうんだよね。

気になるんだけど、これでエージェントの士気に影響が出てるって感じる？具体的には、今は実際に電話を取る時間が増えたのかな？利用率が燃え尽きるポイントに達してなければ大丈夫だと思うけど、私がコールセンターをサポートしてた時、利用率を上げようとするプロジェクトがいくつもあったけど、コールセンターの燃え尽き症候群がどれだけリアルか分かってないんだよね。もちろん、これはあなたにとって新しいことじゃないと思うけど。ある利用率の閾値を超えると、エージェントが燃え尽きて、意識的か無意識かに関わらず良いコールを取ろうとし始めるから、AHTが上がってくるのがいつも見えてた。カスタマーサービスのコールセンターか営業かでも、ちょっと違うかもね。私は実際に電話でエージェントとして働くのが嫌だったけど、コールセンターの運営や戦略はいつも魅力的だったな。

それは大事なポイントだね。実際の使用例ってあんまり魅力的じゃないし、過剰な宣伝や「クリエイティブマーケティング」に向いてないんだよね。

作者の名前をクリックしてみて。動かないよ。これは本当の作者でも本当のサイトでもない。HNはredditみたいになってきて、みんなタイトルを見て、コメントを見に来て、タイトルに同意するかどうかで投稿してる感じ。

ここには結論を急ぐ人がたくさんいるね。AIは機能しない。レポートがそう言ってるとは思わないけど。まあ…「給料が理解しないことに依存していると、人を理解させるのは難しい」

3900万の職に影響が出る Wow、それはすごいね。アメリカには1億6300万人が働いてるから、労働力の4分の1近くが危険にさらされてるってことだ。