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YouTubeはこちら：⁠https://youtu.be/6YTX2ofptEQ

kinjo ⁠https://x.com/illshin|⁠

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Kanazawa: ⁠https://x.com/k_another_wa⁠

⁠AIエージェント時代を制する鍵：企業の最先端MCP活用事例LT【東京AI祭プレイベント】⁠

⁠単なるメモから知的資産へー松濤Vimmer流 Obsidian in Cursorの知的生産システム⁠

Chapters

00:00 AIとクリプトの最新トレンド

03:03 AIエージェントの仕組みと歴史

06:05 AIイベントの紹介と参加方法

09:00 AIの定義とその広がり

12:04 AIブームの歴史と進化

12:26 AIの歴史と進化

14:50 ディープラーニングの登場

17:04 データの重要性とAIの影響

18:24 ヒントン教授とディープラーニングの発展

20:16 機械学習とディープラーニングの違い

25:41 大規模言語モデルの進化

27:55 トランスフォーマーの仕組み

30:06 トランスフォーマーのデータ処理

31:59 パラメータと計算リソースの関係

35:00 GPTの進化と実用性

38:06 AIの限界と未来の可能性

38:42 AIの限界と未来

41:30 人間とAIの知性の違い

44:49 オープンソースとクローズドモデルの違い

49:57 オープンソースの意義と企業の戦略

50:35 ブロックチェーンとトークンの価値

51:38 日本語対応のAIモデルの課題

52:59 日本のAI開発の現状

54:45 オープンソースとAPIの選択肢

56:00 GPUとAI企業の未来

58:42 NVIDIAの技術的優位性

01:00:45 AIモデルの性能比較

01:02:48 次回のテーマとまとめ

1. AIの基礎：そもそもAIって何？

-AIの歴史

-機械学習 vs. 深層学習の簡単な違い

-LLM（大規模言語モデル）って何？ ChatGPTの裏側

2.LLMの仕組みと進化

Transformerとは？

GPTシリーズの進化

LLMのトレーニング方法と限界

オープンソース/クローズドLLM

LLMを作るには？LLMを使った実装とは

3.RAGってなに？ なぜ注目されてる？

・Retrieval-Augmented Generation の仕組み

・LLMだけではなぜダメなのか？

・検索＋生成のメリットと課題

4.AIエージェントとは？

・単なるチャットボットとの違い

・メモリ・ツール・プランニング：エージェントの中身

・AutoGPTやOpenAIのAgentsの事例紹介

・web3文脈でのAIエージェントとの違い

5.今後の発展について

・ブロックチェーンとの融合

・AGI、ASIが来る未来をどうみてる

・AIが浸透していく時代の課題感

・今年のAIの発展に期待していること

Takeaways

AIの基礎から未来まで学べる内容がある。

AIの定義は明確ではない。

第一次AIブームは1950年代に始まった。

AIエージェントが流行している。

AIイベントに参加することが推奨される。

AIの進化は止まらない。

AIの歴史を知ることが重要。

AIの技術は日々進化している。

AIの未来は明るい。

AIの定義は人それぞれ異なる。 AIの進化は歴史的なブームに基づいている。

ディープラーニングは画像認識で革命を起こした。

データの量がAIの性能を決定する。

ヒントン教授の研究がディープラーニングを広めた。

機械学習はディープラーニングを含む広い概念である。

AIは人間の脳の構造を模倣している。

データを大量に処理することでAIは学習する。

ディープラーニングはブラックボックス的な性質を持つ。

AIの発展には計算資源が不可欠である。

AI技術は私たちの生活を変える可能性がある。 チャットGPTの発明は重要な進展である。

トランスフォーマーは情報処理の新しい方法を提供する。

アテンションメカニズムが精度を向上させる。

データ量が増えるほどモデルの精度が向上する。

GPT-3はトランスフォーマーの成果物である。

人間のフィードバックがAIの学習に重要である。

AIは論理的に賢くなる可能性がある。

トランスフォーマーは多次元的な情報処理を可能にする。

AIの進化は新しい技術的発展によって加速している。

AIの限界についての研究が進んでいる。 AIは人間のデータで学習しているため、限界がある。

人間社会を変えるほどの知性が生まれる可能性がある。

AIの定義は時代と共に変わる。

オープンソースは技術革新を促進する。

AIは人間を完全に代替することは難しい。

商用利用可能なオープンソースが増えている。

AIの進化は我々の想像を超える。

新しいアプローチが必要とされている。

オープンソースの力とメリットは大きい。

AIの未来は明るいと信じられている。 ブロックチェーンはオープンで誰でも利用できる。

日本語対応のAIモデルには課題がある。

日本のAI開発は少数派になっている。

オープンソースの選択肢が増えている。

NVIDIAはAI市場での優位性を持っている。

AIモデルの性能は似ているが、UIの使いやすさが重要。

自分のコンテキストに基づいた最適化が進んでいる。

次回のテーマは技術の最先端について。

AIの進化は今後も続く。

リスナーに感謝の意を表した。

YouTubeはこちら：https://youtu.be/5V4A_6fdDQo

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AIエージェント時代を制する鍵：企業の最先端MCP活用事例LT【東京AI祭プレイベント】

単なるメモから知的資産へー松濤Vimmer流 Obsidian in Cursorの知的生産システム

1. AIの基礎：そもそもAIって何？

-AIの歴史

-機械学習 vs. 深層学習の簡単な違い

-LLM（大規模言語モデル）って何？ ChatGPTの裏側

2.LLMの仕組みと進化

Transformerとは？

GPTシリーズの進化

LLMのトレーニング方法と限界

オープンソース/クローズドLLM

LLMを作るには？LLMを使った実装とは

3.RAGってなに？ なぜ注目されてる？

・Retrieval-Augmented Generation の仕組み

・LLMだけではなぜダメなのか？

・検索＋生成のメリットと課題

4.AIエージェントとは？

・単なるチャットボットとの違い

・メモリ・ツール・プランニング：エージェントの中身

・AutoGPTやOpenAIのAgentsの事例紹介

・web3文脈でのAIエージェントとの違い

5.今後の発展について

・ブロックチェーンとの融合

・AGI、ASIが来る未来をどうみてる

・AIが浸透していく時代の課題感

・今年のAIの発展に期待していること

YouTubeはこちら：https://youtu.be/A5BE0NMrf9whttps://youtu.be/A5BE0NMrf9w

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東京AI祭：https://www.aisai.tokyo/

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1.自己紹介

-バックグラウンドについて

-普段どのようなAI使いをしているか

2.AIに関心をもったきっかけ

-過去のAI領域でのキャリアについて

3.東京AI祭について

どのようなイベントなのか？

目的、ターゲット、その提供価値など

昨年はどうだったのか？

今年のビジョンは？

4.AIコミュニティの状況はどんな感じ？

5.なぜ今AIにフルベットするべきだと思うか？

6.今後話したいこと、関心のある領域について

YouTubeはこちら：https://youtu.be/OIKIstICdFU

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AKINDO: https://x.com/akindo_io

AI+Crypto FMリニューアル1st EpisodeはKinjoによるBuildathonの必要性について！

関連Episode: Vibe Coding(バイブコーディング)はエンジニアの可能性をどう開放するか？開発者と非開発者で10の質問を深堀りしてみた

https://open.spotify.com/episode/1oq2AHi6WtkVevUW3TN87F?si=3cd6ba288fda4f7a

web3は死ぬ、本質的な”プロダクト”に向き合わない限りは。

https://open.spotify.com/episode/74hsQJDsc2zTgs8ygk2JfP?si=9830b7bfcc5c4292

第1章：AI＋Crypto FMとして新たに始める理由

・AIがCryptoの進化を求める背景

　- AIとブロックチェーンの融合による新しい可能性

　- Web3だけでなく、すべての領域でプロジェクトが次々と生まれる予感

・AI開発者との接点を広げたい

　- AIエンジニアがCryptoに関心を持つことで技術革新が加速

・自身のアップデートも必要

　- 技術進化が速いため、日々キャッチアップが必須

　- AI×Cryptoを語るには、最先端の動向を深く理解することが求められる

第2章：AI時代の変化と課題

2-1. AIがもたらすプロダクト開発の変化

　- プロダクトの数が爆発的に増加

　- AIエージェントによる自律開発も視野に

　- 少人数・短時間での開発が可能に

　- スモールチームでも大きな成果が出せる

　- BizDevメンバーが不在でもAIツールで完結可能な時代へ

　- ある種「個人」で完結する時代

2-2. 従来のVCビジネスモデルの崩壊？

　- 大量のプロダクト誕生により、VCの審査が追いつかない

　- VCモデルが時代遅れに

　- 資金調達の仕組み自体が変化する可能性

2-3. それでも残る課題

　- プロダクトが多すぎて「発見」が困難に

　- 開発者・起業家が資金調達に苦労

　- AIでは代替できない要素の重要性（ビジネス、マーケ、コミュニケーション）

　- 資金調達、パートナー開拓、チーム運営、理念共有など

第3章：AKINDOが解決しようとしていること

・資金調達の民主化

　- 誰でも瞬時に資金を集められる環境を作る

　- 国境を越えた資金の流れ、パーミッションレスな契約

・開発者・創業者・起業家の新しいアプローチ

　- 0からExitまでをワンストップでサポート

　- 従来の資金調達フロー（VC、IPO、M&A）を根本から変える

・ビルダソン（Buildathon）という概念

　- ハッカソン、助成金、アクセラを置き換える新たな仕組み

　- スモールチームが長期的にプロダクトを作り続けられるよう支援

　- 0-1ハッカソン → 1-10助成金 → 10-100アクセラ → 100-∞ビルダソン という流れを最適化

第4章：AKINDOのこれまでの取り組み

・ハッカソンからスタート

　- ブロックチェーン企業の助成金を分配する「WaveHack」に注力

　- 開発の進捗に応じて柔軟に助成金を配布

・ビルダソンへの進化

　- 短期のハッカソンや従来のアクセラを置き換える

　- 数年スパンで継続開発できる資金調達・オーディエンス獲得モデル

・ビルダソンのゴール

　- ビルダソンを資金調達の新常識・世界標準に

　- あらゆる賞金・助成金・アクセラを置き換える

　- グローバル規模で一瞬で投資＆リターンを得られる仕組みの実現

第5章：ビルダソン戦略とカテゴリ定義の重要性

・カテゴリーリーダーが市場を牽引する例

　- Salesforce（SaaS）、NVIDIA（GPU）、Slack（Digital HQ）など

　- 新たなカテゴリを定義し、第一想起を得ることで市場をリード

・ハッカソンやアクセラの限界

　- 成功事例が少ない

　- AI時代のスピード感に対応できていない

・ビルダソン＝新たなデファクトスタンダード

　- 数年単位の長期視点 × 継続的開発支援

　- コミュニティ＆投資家との密な連携

　- グローバルに通用するプラットフォームを目指す

第6章：スモールチームでグローバルへ

・AKINDOのチーム体制

　- 社員ゼロ・超少人数で運営

　- 1.5億円規模の助成金分配、150回以上のイベント開催

　- 50以上のコミュニティパートナー、30以上のトッププロジェクトが参加

　- 売上の100%がグローバル

・これからのビジョン

　- 投資家とビルダーが一瞬でマッチングできる資金調達プラットフォーム

　- 「投資したい人」と「資金がほしい人」がシームレスに出会い、成果が得られる世界

・仲間募集！

　- 現在は超少人数で活動中

　- もう1〜2人メンバーが増えれば一気に加速可能

　- 従来の資金調達に中指を立てながら、本気で新しいグローバルスタンダードを作りたい人を探している

web3FMは来週からAI+Crypto FMというタイトルにリニューアルします！AIについて話したいことがたくさんある！というAIに詳しい新しいスピーカーパートナーを新たに募集しています。

事業でAIプロダクトを作っている、AIをめちゃくちゃ触っている方で、一緒にこのPodcastを盛り上げていきたいという方はぜひ！

ゆるくやっているPodcastなので、もし関心のある方はKinjoのXまでぜひお気軽にご応募ください。　https://x.com/illshin

YouTubeはこちら：https://youtu.be/n40rdwKomE0

本日の記事：

How To Be Successful

https://blog.samaltman.com/how-to-be-successful

1. 自分自身を複利で成長させる

2. 自信過剰になりすぎる

3. 独立して考える力を持つ

4. 「セールス」の達人になる

5.リスクを取るのを容易にする

6. フォーカスする

7. 努力する

8. 大胆であれ

9. 意志を持て

10. 競争しにくい存在になれ

11. ネットワークを築け

12. 所有によって富を得る

13. 内発的動機を持て

参考記事

Worldcoinとは？OpenAIのサムアルトマン氏によるもう一つのプロジェクト

https://open.spotify.com/episode/4WZmWeAZqmVVu91fvP8Kaf?si=c75089b2d74247a2

AI×Crypto最前線 : Y Combinatorが求める13のAIアイデアからweb3を考える

https://open.spotify.com/episode/59QMYhRuclhKnMS17bkZri?si=da1ac6349c2a4b8d

kinjo https://x.com/illshin

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YouTubeはこちら https://youtu.be/83dkkfRtBek　

TOKEN ECONOMIST https://www.token-economist.com/

Kato-san: https://x.com/TokenEconomist

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Kinjo: https://x.com/illshin

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1.直近のweb3に関して思うこと

2.インフラレイヤー多すぎ問題どう思う？

3.web3をマスアダプションに導くのは何か？

AI、既存金融、エンタメ、DeFi？加えてWeb3におけるUXの改善とオンボーディングの課題なども

4.トークンによるExitについて

正解は何？

5.日本のWeb3規制と国際動向

6.Ethereumの近況について

7.Hackathonの未来について

加藤さん過去出演Epoisode働きたいweb3プロジェクトTOP100からトレンドを読み解くhttps://open.spotify.com/episode/3IMVmgB39hEqIBBbdOXjLT?si=1695d7080c644b40

YouTubeはこちら: https://youtu.be/gQ_2DRVrhmE

ShoTさんのX：https://x.com/showying_art

DIFINIY財団：https://x.com/dfinity

ICP JAPAN: https://x.com/icphub_JP

ICP JAPAN Hackathon 2025

https://app.akindo.io/wave-hacks/0nvK8Rd9dfzj63PZV

ICP HUB JAPAN Youtube

https://www.youtube.com/@ICP_Japan

ICP Japanの活動に関心のある方はぜひICP JAPANのXかSho TさんのXまでDMを！

0:00 自己紹介（ゲスト：Sho T / 高橋 翔）

5:44 ICP Japan立ち上げの背景

10:22 ICP（Internet Computer Protocol）とは？

14:20 データ主権について / 情報がより生命線になる

18:07 世界中のデータセンター・ノード上で仮想の分散コンピューティング環境として開発可能

21:18 トラストレスにマルチチェーン開発が可能

28:40 web2-web3インターオペラビリティもトラストレスに可能

30:50 Web3やインターネットエコシステム内でのICPの位置づけ

35:05 デジタル公共コモンズ / 企業や国家や社会あらゆる単位でのデータ主権と公共の実現

38:49 ソブリンクラウド事例（EUサブネット, 国連とのデジタル認証実証実験等）

41:18 ICPハッカソン2025の振り返り概要（116件提出, メインネットMVPも19）

46:55 電通総研のVCsソリューションへのMVPも誕生（デジタル証明書革命へ/5月末企画〜）

52:32 IoT×RWA×ソーシャルAIエージェントの事例およびテーマ創出(6月以降)

57:16 ハッカソンからの成果 / PJインキュベーション×エンタープライズの戦略性

1:01:32 ICP Japanメンバーのモチベーションの源泉

1:04:56 今後の展開・ICP Japanの展開

1:11:04 Futurist(フューチャリスト)のビジョン：分散マルチエージェント >> マルチチェーン(金融/ガバナンス）>> Spatial Web(空間) >> マルチバース...その前提としてトラストレスが重要

1:17:12 「サイファーパンクを再興しよう」

KinjoのX: https://x.com/illshin

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YouTubeはこちら：https://youtu.be/VSMszvPEyyI

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■VibeCoding ディスカストピックについて

1.Vibe Codingとは何か？従来のプログラミングパラダイムとどう違うのか？

2.コードを書くこと自体に、もう価値はないのか？

エンジニアのアイデンティティクライシスはあるか？

-ソフトウェアエンジニアの雇用や給与にどんな影響が出る？

3.プロダクトの価値、そしてプロダクト開発者はこれからどうなっていくのか？

-開発の民主化をどこまで進める？非技術者でも本当に開発者になれる？

4.AIが共同創業者になる時代、ファウンダーの役割は？ひとりでユニコーンを作るには？

-非開発者でもいける？

5.長期的なプロダクトvsエフェメラル系の刹那的なプロダクトの役割分担

6.ディストリビューション/ディスカバリー問題をどう解決していくか？

7.Vibe Codingプロダクトが取り入れるべきビジネスモデルは？

8.Vibe Codingの本当の勝者は？大企業、個人、受託開発者、スタートアップ？

9.アイデアをどこから調達してくるか？一番のモチベーションは何か？

10.これからのクリエイターの定義について

参考Episode

スマホからアプリが消える未来 AIとブロックチェーンが実現するヘッドレスプロダクト

https://open.spotify.com/episode/7jaItzlLR2N9s1GDICaeoy?si=aa94ac1177704633

AIの登場でプロダクト開発分野が最も変わる | 6つの予測https://x.com/ZkEther/status/1911319978252648459

How AI Can Maximize Non-Tech Impact in web3https://x.com/alex_n1n/status/1910622877314843028

*最後の音が切れていたので再アップしました！

YouTubeはこちら ⁠https://youtu.be/Ticg0nKgIJU⁠

ゲストのAdachiさんのX: ⁠https://x.com/adachi_tomoki3⁠

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1.自己紹介

-直近はAIをどう仕事に取り入れているか

-普段どのようなプロジェクトをリサーチしているか

2.Intentとは何か？

-Intentの思想と基本概念

-Intentのユースケース

-Intentのアーキテクチャと現状の課題

3.Futabaにおける取り組み

-解決する課題

-プロジェクトのフェーズ

-技術的なチャレンジ

4.DeFAIについて

-代表プロジェクトについて

-DeFAIにおけるIntentの未来

参考プロジェクト

Cortex Protocol: ⁠https://x.com/cortex_protocol⁠

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-普段どのようなプロジェクトをリサーチしているか

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-Intentのアーキテクチャと現状の課題

3.Futabaにおける取り組み

-解決する課題

-プロジェクトのフェーズ

-技術的なチャレンジ

4.DeFAIについて

-代表プロジェクトについて

-DeFAIにおけるIntentの未来

参考プロジェクト

Cortex Protocol: https://x.com/cortex_protocol

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