俺たちのAI

元OpenAIの研究者が作った、文章を一切書けない新AI「Jev」。「最大200倍速く、400倍安い」と話題ですが、果たして革命なのか？

東大発のAIスタートアップの3人が、Jevにブラウザを操作させるデモやマリオをプレイする事例を見ながら、仕組みと実力を本音で検証します。

▼ YouTubeでも配信中

https://youtu.be/KCRpsSf3klI

▼ チャプター

00:00 Jevってぶっちゃけどうなの？

00:17 Jevとは何者か｜元OpenAI研究者の「話せない」AI

02:38 [デモ] Jevでブラウザ操作｜ニュースレター全記事を巡回

08:59 [デモ] Jevがマリオをプレイ

10:12 Jevの仕組み｜目も口もない、あるのは判断だけ

12:03 なぜ速い？ 自由度と速度のトレードオフ

14:17 ぶっちゃけ① 安さは革命か

15:42 ぶっちゃけ② 速さはどこで効く？

18:02 本命はフィジカルAI

19:53 「ハルシネーションなし」の真相

21:09 まとめ｜Jevは騒ぎすぎ？

▼ 「俺たちのAI」について

東大発のAIスタートアップ、株式会社Mavericksのエンジニア・営業・社長の3人が、生成AIのニュースと使いどころを本音で語るポッドキャストです。

AIは俺たちのものだ。

毎週月曜朝6時に配信。

▼ Mavericksが開発する動画生成AI「NoLang」

https://no-lang.com/

初デートの店探しをGPT-6 Astraに任せたら、席の配置も帰り道も調べ始めた。

東大発のAIスタートアップの3人が、AIのPC操作で初デートのお店探しを実演します。

▼ 画面付きの実演はYouTubeで

https://youtu.be/nNXJdZAkawg

予算5,000円以下、向かい合って話せる席、ちょっとクセのあるお店。

Googleマップの口コミや店内写真を確認しながら、初デートに合う候補を探してもらいました。

「初回にはおしゃれすぎる」「もっと話のネタになる店がいい」。

候補に3人でツッコミを入れながら条件を追加し、二次会・帰り道・お酒を飲まない場合のプランまで相談します。

AIに任せると便利なところと、希望を具体的に伝えないとズレるところを、実演を通して確かめます。

▼ チャプター

00:00 AstraのPC操作、何が変わった？

02:48 今回のお題：初デートのお店探し

08:53 AIがブラウザを操作して検索開始

14:49 最初の候補をチェック、条件を調整

19:10 「話のネタになる店」を探してもらう

25:45 当日のデートプランも相談

31:14 二次会のお店と帰り道まで

34:49 相手がお酒を飲まない場合は？

39:33 思わず「行きたい」となった候補

43:29 よく知る街・本郷でも試してみる

51:38 実演を終えて、どのお店にする？

▼ 前回の実演もチェック

前回のAstra実演：AIにPC操作を任せると、仕事はどう変わる？

https://www.youtube.com/watch?v=nvTlHmim8kQ

▼ 「俺たちのAI」について

東大発のAIスタートアップ、株式会社Mavericksのエンジニア・営業・社長の3人が、生成AIのニュースと使いどころを本音で語るポッドキャストです。

動画生成AI「NoLang」を開発・運営する現場から、実演や試行錯誤も交えてお届けします。

AIは俺たちのものだ。

気になる回からどうぞ。番組をフォローして、次の実演・議論もチェックしてください。

あなたなら、AIにどんな条件でお店を探してもらいますか？ ぜひコメント欄で教えてください。

▼ 番組の配信先

Spotify：https://open.spotify.com/show/1BkYnA8iH3p0DRdx1Iez7C

LISTEN：https://listen.style/p/mavericks-ai-podcast

▼ Mavericksが開発する動画生成AI「NoLang」

https://no-lang.com/

AIがついに、PCを自在に操作できるようになった...！

動画生成AI「NoLang」を開発する東大発スタートアップのメンバーが、GPT-6 Astraの「Computer Use」をテーマに、スライド編集や3D制作のデモを見せながら、これからの仕事の変化を本音で語ります。

マウスが勝手に動き、スライドが次々に書き換わる。完成したファイルを受け取るだけでなく、同じ画面を見ながらAIと一緒に作業する。その体験に、思わず「タイピングとかいう概念じゃない」と声が出るほどでした。

CanvaやPowerPointを操作するスライド作成から、Blender・Unreal Engineを使った3D制作、不動産のAI内見というビジネスアイデアまで。便利さだけでなく、PCを任せる際の権限管理、セキュリティ、外注と比べた費用対効果も具体的に話します。

▼ この動画でわかること

・AIがマウスやキーボードの操作を代行する「Computer Use」とは

・人間と同じ画面を操作して、スライドを作成・修正するデモの衝撃

・音声で指示しながら、AIと同じ画面で共同作業するという使い方

・PC操作をAIに任せるときに考えたい、権限・認証・承認の仕組み

・スライド作成を外注する場合と、AIに任せる場合の費用対効果

・3Dモデルや仮想空間の生成が、不動産の内見をどう変えうるか

・AI時代に日本のデータが持つ価値と、人間に残る仕事の役割

・Unreal Engineで札幌の街並みを再現した、3D制作の実例

操作が速くなるだけでなく、「何を作るかを考え、AIに任せる」という仕事の進め方へ。企画力の価値が大きくなる一方で、どこまでAIに権限を渡すのかも問われます。

後半は、人間が注目を集めることの意味や、SNSとテレビの役割の違いにも話が広がります。技術への驚きと、仕事が変わっていくことへの期待や不安を、そのままお届けします。

▼ チャプター

00:00 GPT-6 Astraがリリースされたぞ

01:08 Computer Useとは｜AIがPCを操作する

03:00 [実演] Canvaでスライド編集

06:05 同じ画面で共同作業｜操作より企画の時代へ

10:49 AIにPCを任せるリスクと権限管理

16:01 利用コストと、外注との費用対効果

20:00 3D制作とAI内見｜Blender・Unreal Engineの可能性

22:59 日本のデータ戦略と、AIで変わる仕事

28:15 人間に残る役割｜SNSとテレビのこれから

33:09 [実演] Blenderで札幌を3D化

動画生成AI「NoLang」を開発する東大発スタートアップのメンバーが、ChatGPTを「専属コーチ」にして3ヶ月で103kg→84kg、19kgの減量を達成した仕組みについてお話しします。

体重、体脂肪、食べたもの、カロリー、トレーニングメニュー、心拍数、睡眠時間。取れるデータを全部AIに渡すと、健康管理は驚くほど自動化できるのです…！

▼ この動画でわかること

・体重・食事・運動データをAIに接続する方法

・IoT体重計とバーコード入力で記録を自動化する仕組み

・1週間単位でカロリーを設計し、崩れたら立て直す運用

・筋トレメニューをAPIで専用アプリに流し込む方法

・バラバラなアプリのデータをAppleヘルスケアに集約する考え方

・AIが続けさせてくれること、続けさせてくれないこと

・データを一切入れずにClaudeをスポーツのコーチにする使い方

単に「AIに聞く」だけでは、体は変わりません。

重要なのは、AIが自分の状態を正確に把握できるだけのコンテクストを渡すこと。8割の要素を入れて初めて、AIは論文ベースの根拠と一緒に「今の方向性は合っている」と返してくれます。

もしこの内容についてもっと詳しく知りたい！などあればぜひコメントで教えてください！

▼ チャプター

00:00 体の情報を全部AIに入れている

01:07 2ヶ月で体が変わった｜ChatGPTを専属コーチにする

02:58 使うのは1日10分

04:22 IoT体重計とバーコードで記録を自動化する

07:17 1週間単位のカロリー設計と、飲み会後の立て直し

08:41 月2kgを3ヶ月連続達成、103kgから84kgへ

10:18 断食ダイエットとの違い｜健康的に落とすということ

12:53 なぜ全データを入れるのか｜コンテクストの壁

14:08 筋トレメニューもAPIでアプリに自動投入

15:29 AIだけでは続かない｜一緒にやる仲間の存在

19:03 モチベーション管理という、AIの弱点

22:00 AIとの「健全な距離感」をどう保つか

24:02 バラバラなアプリのデータをどう集約するか

26:15 Appleヘルスケアというハブと、精度の限界

30:11 目標は体脂肪率12%、あと8ヶ月

31:36 データなしでも使える｜Claudeでボクシングのプラン設計

33:02 トレーナーに言いにくいことをAIが埋める

34:21 毎週日曜の定点観測と、スクリーンタイムという課題

38:39 まとめ

最近、AIニュースを追わなくなった人が多いのではないでしょうか。

かつては、新しいモデルが登場するたびに「昨日までできなかったこと」が可能になり、AIの境界線が毎週のように広がっていました。

しかし現在、AI業界は「最新情報を知るフェーズ」から「実際に何へ使うかを考えるフェーズ」へ移りつつあります。

今回の「俺たちのAI」では、AIニュースに以前ほど驚かなくなった理由、「AIに詳しい人」の定義の変化、知識より実務経験の価値が高まる背景について議論します。

後半では、AI生成コンテンツによる情報疲れや、AI製のサムネ・スライドが均質化する問題、これから本当に価値を持つAI情報についても掘り下げました。

皆さんが実際に使ってよかったAIや、今後取り上げてほしいテーマもぜひ教えてください。

▼ この動画でわかること・AI情報の発生源はたった3つに集約される・SNSを最強の情報収集ツールに変える方法・信頼できる発信者を芋づる式に見つける方法・自動収集ツールが失敗した理由・1日20分で最先端に追いつく情報収集ルーティン▼ チャプター0:00 オープニング：9万人ニュースレター運営者に聞くAI情報キャッチアップ術1:49 ニュースの情報源はたった3つ3:52 情報が多すぎて追えない…サボると取り残される恐怖5:27 メインツールは〇〇7:35 信頼できるSNS発信者を芋づる式に見つけるテクニック11:09 国内メディアとXの比較：速さと深さはどっちが上？13:05 自動収集ツールを自作して失敗した話15:17 XとYouTubeの使い分け17:08 深掘りはChatGPTが最強18:54 海外テックメディア使い分け22:19 ゼロから始める人へのロードマップ

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