DegenSing

初めてAIエージェントを作るなら、任せる仕事は一つに絞る。
たとえば、あるテーマを調査し、自分が承認した情報源から根拠を集め、見つけた内容を要約して、すべての主張に出典へのリンクを付ける、といったことだ。
最初からメールやファイル、外部アカウントまで任せたりはしない。
信頼は積み重ねていくもの。一つずつ仕事を任せながら。

モバイルでは、LinkedInの投稿は約140文字まで表示され、その後は「続きを読む」で省略されます。
あなたが書く内容の大半を目にするのは、この範囲です。その先は、すでにクリックした人しか読みません。
せっかくの表示枠を無駄にする書き出しは、こんな感じです。
「最近、コンテンツの仕組みについていろいろ考えています。」
プレビューに表示されるのは、これだけ。成果も、スクロールを止める理由もありません。140文字を前置きに費やしてしまっています。
では、何が起きたのかを伝える書き出しに変えてみましょう。
「90日間で、LinkedInのインプレッション数が60万回を超えました。すべての投稿を手書きしたわけではありません。」
その下の内容は何も変わっていません。でも、プレビューには、見知らぬ人が立ち止まるような数字と主張が収まっています。
書き出しの役割はひとつ。そこだけでクリックする価値があると思わせることです。
投稿の残りがどれだけ素晴らしくても、1行目を越えて読んでもらえなければ意味がありません。

2027年はバイブセールスの年だ。世界はますます騒がしく、速く、商業的になっていく。NYCや深圳のように感じられる場所が増えていく。受信箱にはスパムが届き、電話がかかってくる。創業者たちは、エージェント型アウトバウンドの拡大に対応するため、新たな企業や市場を築く。それまでは、作ろう。

2027年は、バイブセールスの年。
世界はますます騒がしく、スピードを増し、商業色を強めていく。ニューヨークや深圳のような場所が、これまで以上に増えていく。
受信トレイにはスパムが届き、スマホには電話がかかってくる。エージェントによるアウトバウンド営業が勢いを増すなか、その対応を担う新たな企業や市場が、創業者たちによって生み出される。
それまでは、日の照るうちに草を刈ろう。

Fable 5.5はおそらく明日リリース。🚀 噂では、こんな感じらしいです：
• 推論力と直感が向上
• 指示を文字どおりに受け取るのではなく、意図をくみ取る
• バグの修正を頼むと、根本原因に対処する
• 実際に的を射たクリエイティブな思考ができる

Opus 5.5の登場で、モデルを取り巻く勢力図はほぼ一変した。😤
今、モデルが注目に値するには、何か目新しいことができなければならない。「15%性能は劣るけど、ずっと安い」という売り文句はもう通用しない。5.5はあらゆる指標であまりに優れているので、状況をさらに悪くしたと思う。
だから私はMuse Wonderfulを擁護し続けてきたし、今でもよく使っている。
このモデルには独自の声がある。最先端モデルに十分近く、実用に耐える一方で、薄めたClaudeのようには感じない。だから使い続けてきた。
OpenAIやAnthropic以外のモデルが存在感を示すには、目新しい能力が必要だ。そして注目を集めるには、Astraの3D作品のように、その能力を簡単に披露できなければならない。
Muse Wonderfulの独自の声は、目を引く形で見せるのが難しい。月額50ドルのMetaサブスクに加入して初めて実感できるが、そんなことをする人はほとんどいない。だから、このモデルは誰にも注目されない。
それは残念だ。私は気に入っているのに。でも、こうなったのは自業自得だ。Wonderfulのリリースは失敗だった。モデル名はひどく、良いモデルはサブスクの加入者限定だった。

AIはバブルです。ただし、よく耳にする理由からではありません。 誰も答えたがらない問いを突きつけるから、バブルなのです。 知性とは何でしょうか？ 🤔 知識でしょうか？ Wikipediaには知識があります。けれど、知性があるわけではありません。 IQでしょうか？ IQが高くても、自分の…をうまくこなせない人は大勢います。

Fable 5.5はおそらく明日リリース。🚀
噂の真偽はさておき：
• 推論力と直感力が向上
• 指示を文字どおりに受け取るのではなく、意図を推測
• バグの修正を頼むと、根本原因に取り組む
• 本当に的を射た創造的な発想をする
• 株価予測のために独自のアルゴリズムを編み出す
• 最初の返答で、完全かつ永遠の悟りを授けてくれる
Opus 5.5のように、大幅な効率向上も期待できると思う。
全サブスクライバーが使えるようになれば、願ったりかなったり。
心も体も魂も、覚悟しておこう。

Anthropicのモデルラインアップは、IPO直前にとてもすっきり整理されそうだ。
fable 5.5 opus 5.5 sonnet 5.5 haiku 5.5
これはジョブズ流の戦略だ。Appleが何を売っているのか、迷うことはほとんどなかった。
選択肢を絞り、分かりやすくする。ほとんどの製品は、これを逆にやってしまう。

AIはバブルだ。ただし、よく耳にするような理由からではない。
誰も答えたがらない問いを突きつけるからだ。
知性とは何か？ 🤔
知識？ ウィキペディアには知識がある。だが、知性的ではない。
IQ？ IQが高くても、自分の人生をうまく送れない人は大勢いる。
お金？ 大金持ちでも、ひどく頭の悪い人は大勢いる。
知性は、人が持ちうる最も望まれる資質の一つだ。美しさ、健康、才能と肩を並べるほどに。
だが、測るのは最も難しい。
だからこそ、知性は常に羨望と反感の両方を集めてきた。負け惜しみが生まれる絶好の土壌だ。
ところが今や、機械が数秒で博士号レベルの回答を生み出す。 🤯
そしてAIは、人々を二つのグループに分けつつある。
AIをうまく使える人。
使えない人。

ほとんどの人はステージ1で足踏みしています。 コンテンツ責任者の仕事はステージ6です。 これが2026年の道のりです。各ステージを見ていきましょう 👇 ステージ1：ライター → XまたはLinkedInで継続的に発信する → バズった投稿を50件分析する：フック、構成、CTA → 目標：思わず手を止めて読んでしまうような文章を書く

IPOを目前に控え、Anthropicのモデルラインナップはかなりすっきりしそうだ。
fable 5.5
opus 5.5
sonnet 5.5
haiku 5.5
これはジョブズ流の戦略だ。Appleが何を売っているのか分からなくなることは、ほとんどなかった。
名称を減らし、選びやすくする。多くの製品はこの点を逆にしている。

ChatGPTにこれをツイートしてもらえる？単独ではできません。それに、この方法に関するガイドのほとんどは古くなっています。
→ Zapierは2023年以降、Twitterに投稿していない
→ カスタムGPTは12月11日に終了
→ APIでツイート1件を投稿する費用は$0.015（リンク付きの場合は$0.200）

ほとんどの人はステージ1で足踏みしています。
コンテンツ責任者の仕事はステージ6にあります。
これが2026年の道のりです。各ステージを見ていきましょう 👇
ステージ1：ライター
→ XやLinkedInで継続的に投稿する
→ バズった投稿を50件分析する：フック、構成、CTA
→ 目標：人が思わず手を止めて読む文章を書く
ステージ2：配信担当
→ 各プラットフォームのフィードが何を表示するか、どう選んでいるかを学ぶ
→ 1つのアイデアをスレッド、カルーセル、短い動画、ニュースレターに展開する
→ 目標：同じアイデアを5倍多くの人に届ける
ステージ3：AIオペレーター
→ 調査、アウトライン、下書きにClaudeやChatGPTを使う
→ Ideogramでビジュアルを作り、Gammaで資料を作り、Opus Clipで動画クリップを作る
→ 目標：3人チーム分の成果を1人で出す
ステージ4：仕組みを作る人
→ コンテンツカレンダー、アイデアバンク、承認フローを作る
→ 自分がいなくてもフリーランサーが運用できるよう、SOPを書く
→ 目標：自分がオフラインでもコンテンツが公開される
ステージ5：グロース責任者
→ コンテンツを登録者数、営業パイプライン、収益に結びつける
→ SEO、ランディングページ、メール、小規模な有料テストを学ぶ
→ 目標：コンテンツが収益を生むことを証明す

ChatGPTにこれをツイートしてもらえる？
単独ではできません。それに、この方法についてのガイドの多くは古くなっています。
→ Zapierは2023年以降、Twitterに投稿していません
→ カスタムGPTは12月11日に終了します
→ API経由のツイートは$0.015（リンク付きは$0.200）かかります

パーソナルブランドは、ロゴやプロフィール写真のことではありません。
繰り返し発信する主張のことです。
読者はスタイルガイドを覚えているわけではありません。覚えているのは、あなたの立場です。調べなくても友人にそのまま言い返せるような一言です。
そこで、私が使っている判断基準を紹介します。見知らぬ人に反論されたとしても、コメント欄で擁護できる主張か？ そうなら、発信する価値があります。誰かに反対された途端に引っ込めたくなるなら、それはただの気の利いた一文です。
私の主張はシンプルです。AIの文章は正しさを最適化する。人間の文章は信じてもらうことを最適化する。そして、毎日投稿することは戦略ではない。
議論したい人がいれば、この3つすべてを擁護します。
繰り返し発信し続ける主張を、いくつか選びましょう。10個ではなく、2つか3つです。
そして、自分が飽きるまで言い続けましょう。たいてい、その頃になってようやく、誰かが覚え始めます。

ラッパーの時代は終わった。
本物のAIエンジニアが今、構築している10のものはこちら 👇
→ ほとんどのリクエストを安価で高速なモデルに送り、難しいものだけを上位モデルに回すモデルルーター
→ 他のエージェントがあなたのプロダクトを安全に呼び出せるよう、ゼロから書いた生のMCPサーバー
→ エージェント間の型付きハンドオフ。エージェントAが雑然としたテキストではなく、構造化された状態をエージェントBに渡す
→ クラッシュ後や人間の承認に3日かかった後でも、正確に中断したステップから再開できる永続的なワークフロー
→ エージェントが毎回有効なJSONを返すための制約付きデコード
→ モデルに生のトークンを一切見せずに、エージェントがユーザーに代わって動作する委任認証
→ 1回のクエリで$400が吹き飛ぶ前に、暴走するツールのループを止めるサーキットブレーカー
→ フロンティアモデル、次に中位モデル、ローカルモデル、キャッシュの順に切り替えるフォールバックチェーン。ユーザーにエラーを見せないための仕組み
→ エージェントが誤った経路をたどったときにPRをブロックする、CI内の軌跡評価器
→ エージェントを素朴なベースラインと比較し、コスト、速度、成功率を示す公開ベンチマークを1つ
これらはどれもプロンプトエンジニアリングではない。
すべてエンジニアリングだ。
ラッパーとは、ロゴを付け

LinkedInのアルゴリズムに関するアドバイスの大半は、ただの俗説です。
ゴールデンアワー。リンク投稿は60%減。 「保存＝いいね5件」。360Brew。
一つひとつ調べましたが、LinkedIn公式の情報源があるものは一つもありません。
2026年にLinkedInが実際に変更したことを日付付きで解説し、TwitterとLinkedInの両方に投稿する場合の意味をお伝えします。

2人の創業者が、同じ日に同じAIアプリをローンチする。
創業者Aは6か月かけてプロダクトを完成度の高いものにした。
フォロワーは0人。メールリストも0人。
ローンチ当日：登録者は40人、そのほとんどが友人。
創業者Bはその6か月間、自分たちが何を作っているのかを投稿し続けた。
フォロワーは8,000人。ウェイトリストには1,200人。
ローンチ当日：登録者は900人。
アイデアも同じ。ツールも同じ。
創業者Aのアプリのほうが優れている。
でも、それを知る人は誰もいない。
私は週末でVoiceMoatの初版を作り、あとは人に見つけてもらえるのを待っていた。
誰も見つけてくれなかった。
コードを書くのは週末でできる。オーディエンスを築くには1年かかる。
黙々と作ることは謙虚さではない。見つけてもらいにくくなるだけだ。
不格好なバージョンでも投稿しよう。数字を共有しよう。今すぐ始めよう 👇