「AIの情報ってどうやって収集してますか」と聞かれて、ちゃんと話したことがなかったと気づきました。結論、今はほとんどXで事足りています。ブックマークの自動回収、特定アカウントの自動巡回、noteのRSS、公式ブログと論文の朝ルーティーン。「向こうから届く形にする」を軸にした私の情報収集の全体像です（ブックマーク除く）。

今回話していること:

- 「AIの情報どう収集してますか」と聞かれて気づいたネタ

- 結論: AI情報収集の主軸はX。有益なポストをじっくり見る

- 工夫1: ブックマークはXのAPIで1日1回Claudeが回収しObsidianのボルトへ

- 選ぶのは自分、集めて並べるのはAI

- 工夫2: お気に入りアカウントの自動巡回

- 公式APIは取得上限にすぐ達する→Twitter CLIで無料収集

- X Harnessから呼ぶ。収集専用アカウントを別途用意

- noteはRSSフィードをClaudeに巡回させ新着を自動出力

- ポイントは「自分から見に行かず、向こうから届く形にする」

- ガチ勢向け: 海外の公式ブログ（マスト）と最新論文

- 朝のルーティーンで自動収集→日本語訳+3行概要のリストを朝見る

- 現実はXをしっかり追うだけでだいたい足りる

- これから始めるならXから。いまは長文記事がしっかりしていておすすめ

🔗 AIを仕事に取り入れていくSubstack（特典PDFあり）:

https://ikkaku.substack.com/

#AI活用 #情報収集 #X活用 #Obsidian #自動化

---

stand.fmでは、この放送にいいね・コメント・レター送信ができます。

https://stand.fm/channels/695826926f1e5aedb1ead45c

イラストレーターさんに描いてもらったイラストをAIで加工する——今は一言でできてしまいますが、ここに落とし穴があります。著作権は二層構造で、お金で譲渡できる財産権の下に、譲渡できない「著作者人格権」がある。私自身が番組アイコンでやらかして、本人に許可を取りに行った実体験も含めてお話しします。

今回話していること:

- 描いてもらったイラストをAIで別テイストに加工するケース

- 「お金を払ったんだから自分のもの」の落とし穴

- 著作権は二層構造: 財産権（複製権・翻案権）は譲渡できる

- もう一層の「著作者人格権」——その中の同一性保持権（著作権法20条）

- 本人の意に反して作品を勝手に改変されない権利

- 一部を削る・修正する程度も「改変」に入るとされる

- 人格権は法律上譲渡できず、買い取っても本人に残り続ける

- 実体験: 番組アイコンとnoteの4コマがまさに該当していた

- 気づいてすぐ本人に連絡→事情を話して許可→あっさり快諾

- 漫画家の若林杏樹（あんじゅ）先生もXで同じテーマを発信

- 依頼側とどういう条件で握るか、前例がなく悩ましい

- 条文は「どこからダメか」だけ。納得条件は本人と話して決めるしかない

- まとめ: 許可なしはダメ。でも意外とあっさり取れる。さっと取りに行くのが一番

🔗 AIを仕事に取り入れていくSubstack（特典PDFあり）:

https://ikkaku.substack.com/

#AI活用 #著作権 #イラスト #同一性保持権 #AI画像生成

---

stand.fmでは、この放送にいいね・コメント・レター送信ができます。

https://stand.fm/channels/695826926f1e5aedb1ead45c

セミナーで一番みるべきのは、実はデモがトラブった瞬間かもしれない——「なんてことを言うんだ」と思われるかもしれませんが、うまくいく事例をなぞるだけでは自分がトラブルに遭ったとき対処できません。講師のリカバリーにこそ学びがある、という話です。

今回話していること:

- AIセミナーの醍醐味は目の前で実際の作業を見せてくれること

- 講師の本音: 目の前でエラーが出るのを恐れ、周到に準備して臨む

- それでもデモはトラブる。「あれ、動かない。どうして」

- 会場に広がる「この講師、大丈夫かな」の空気

- でも私は違った観点で見ています

- 沈むか、リカバリーか——講師の実力が出る瞬間

- 頭が真っ白になるそのタイミングこそ、本当の見どころ

- うまくいった事例だけのセミナーは受講生にとって価値が薄い

- 理由: 自分も同じトラブルに遭う可能性が高いから

- スムーズなケースだけ見ていると、自分がトラブったとき対処できない

- トラブルが起きたら「ラッキー、ここからが真の見どころ」と刮目する

- 講師がどこをチェックするか。切り分けて真の原因を特定するプロセス

- その思考プロセスこそがセミナーの価値

- リカバリーの現場にこそ学びがある

🔗 AIを仕事に取り入れていくSubstack（特典PDFあり）:

https://ikkaku.substack.com/

#AI活用 #セミナー #学び方 #トラブルシューティング #AIセミナー

---

stand.fmでは、この放送にいいね・コメント・レター送信ができます。

https://stand.fm/channels/695826926f1e5aedb1ead45c

AIエージェントが自分の財布を持って自分で支払う——Cloudflareが8月4日に発表した「Cloudflare Wallets」の話です。人間の大元の財布からAIの小さい財布へ予算を分けて渡す二層構造で、お小遣いのように枠を決めて渡す安全設計を紹介します。

今回話していること:

- Cloudflareが8月4日に「Cloudflare Wallets」を発表

- AIエージェント自身が財布を持って支払いをする仕組み

- 今のWeb決済は人間の操作前提（カード入力・ログイン・ロボットチェック）

- AIに任せても支払いで止まり、結局人間が呼ばれる

- ここが「任せきれない」詰まりのポイントだった

- 財布は二層構造: アカウントウォレット（人間の大元）とバーチャルウォレット（AIの小さい財布）

- イメージはお子さんへのお小遣い。決めた額だけ持たせる

- 制限を細かく設定できる: 金額上限・買っていいお店リスト・1回あたりの上限

- AIは枠の中でしか支払えず、暴走して使い込む構造にならない

- 8月4日時点はハンドル（名前）の予約のみ。決済機能は数ヶ月以内提供予定

- 決済インフラのど真ん中にCloudflareが取り組み始めたのは大きい

- 任せる範囲がついに決済まで来た。ただし「枠を決めて渡す」設計

🔗 AIを仕事に取り入れていくSubstack（特典PDFあり）:

https://ikkaku.substack.com/

#AI活用 #Cloudflare #AIエージェント #決済 #自動化

---

stand.fmでは、この放送にいいね・コメント・レター送信ができます。

https://stand.fm/channels/695826926f1e5aedb1ead45c

仕事のメモも知識も全部Obsidianに貯めているのに、このデータが飛んだらどうなるんだろうと、ふと怖くなりました。GitHubは便利だけれど顧客情報は置けない。だったらクラウドを通さずに3カ所で持つ。「迷ったら外に出さない」を軸にした、私のバックアップ設計の話です。

※冒頭は音声だけの雑談です（記事版には入れていません）

今回話していること:

- 仕事のメモと知識を全部Obsidianに集約している

- ふと怖くなった「このデータが飛んだらどうなる？」

- 立ち直れないので、他の場所にもデータを持つことにした

- GitHubに置いていた: 履歴が全部残り、前のバージョンに戻せて便利

- でもボルトには顧客の名前や契約内容が入っている

- プライベートリポジトリでも「よそに預ける」ことに変わりはない

- 地味に怖い: 一度上げたものは消したつもりでも履歴に残り続ける

- 完全に消し去るのは大変。だから顧客フォルダは.gitignoreで管理対象外に

- するとその部分だけバックアップされない問題が発生

- 行き着いたのがSyncthing: MacとWindowsを直接つないで同期

- よそのサーバーを経由しない=顧客データを一歩も外に出さない

- 古いバージョンを残す機能もあり、うっかり削除も手元で巻き戻せる

- 置き場所はMac・Windows・外付けHDDの3カ所に落ち着いた

- 迷ったら外に出さない。安全側に倒すのを徹底する

- 思った瞬間に手を打つ。今ならAIに指示すれば簡単

- 外付けHDDは1.5〜2万円。データ全損に比べたら安い投資

🔗 AIを仕事に取り入れていくSubstack（特典PDFあり）:

https://ikkaku.substack.com/

#Obsidian #バックアップ #Syncthing #データ管理 #AI活用

---

stand.fmでは、この放送にいいね・コメント・レター送信ができます。

https://stand.fm/channels/695826926f1e5aedb1ead45c

経済財政白書が「AIを活用している人ほど残業が多い傾向」と指摘した、という日経の記事を読みました。私自身もこの1年、仕事はむしろ増えています。でもこれは、できることが広がって前に進んでいる証拠でもあると思うんです。増えるフェーズの先の話をします。

今回話していること:

- 経済白書の指摘「AI活用者ほど残業が多い」「労働負荷の軽減は道半ば」

- 私もここ1年、仕事が増えている実感がある

- 理由1: 諦めていたことが「これいける」に変わり、手を出せる範囲が広がる

- 理由2: 効率化で空いた時間に、外から次の仕事がすっと入ってくる

- さらに「これもできるじゃん」と自分から取りに行ってしまう

- 黙っていると際限なく増えていく

- だから「ここから先は一旦置いておく」という線を引くことが必要

- 引き受けるだけじゃなく、一旦止める意識

- それでも、手が届かなかったところに手が届くのは前進

- 一時期は鬼のように増えたが、最近は負荷の感じ方が落ち着いてきた

- 要因1: AI駆動の仕事の仕方に慣れて型ができた

- 要因2: お祭り感覚が落ち着き、やる価値の選別ができるようになった

- 要因3: ワークフローの精度が上がり「丸ごとお願い」できるようになった

- Codexに計測させたら手作業時代の17倍のスピードだった

- 負荷はゼロに向かうのではなく、中身が入れ替わりながら回っている

- 「AIで仕事が増える」は通り道。くぐり抜けると絞れるようになる

- 大事なのは、増えた「できること」から本当にやる価値のあるものを選ぶこと

見出しだけ見て「AI微妙だな」と結論を飛ばすのはもったいない。増えるフェーズの先があります。

🔗 AIを仕事に取り入れていくSubstack（特典PDFあり）:

https://ikkaku.substack.com/

#AI活用 #経済白書 #残業 #業務効率化 #ワークフロー

---

stand.fmでは、この放送にいいね・コメント・レター送信ができます。

https://stand.fm/channels/695826926f1e5aedb1ead45c

デザイン業の倒産が14年ぶりの高水準、というニュースが「AIでデザイナーが仕事を失う時代」として拡散されています。でも一次ソースを読み込むと、見え方が少し変わってきます。犯人は本当にAIなのか、突っ込んで考えました。

今回話していること:

- 東京商工リサーチ発表: 2026年上半期のデザイン業倒産は40件・前年同期比166.6%増

- 2012年上半期の45件以来、14年ぶりの高水準

- 見出しをよく見ると「AIの広がり『も』影響」

- 倒産は3パターンに分類されている

- ①生成AIやデザインソフト普及で顧客が内製化

- ②紙媒体主力でデジタルシフトによる受注減（AI以前からの構造変化）

- ③ハウスメーカー倒産急増の波及（AIとは別の連鎖）

- AIが直接絡むのは3つのうち1つだけ

- 内訳は従業員5人未満が36件で9割。倒れているのは小規模・零細

- 「顧客の内製化」はライティング・翻訳・資料作成にも当てはまる構造

- 答えの方向は、作業の下流ではなく上流へ登ること

- 上流とは「顧客の業務理解」と「価値創出」

- 作るだけの仕事は内製化される。何を作るべきかから成果まで伴走する

- エンジニアの世界と全く同じ。「実装だけの人」の価値が急落している

- ものさしは作業量ではなく、業務理解の深さと顧客価値

数字だけ見ると不安になりますが、掘ってみるとやるべきことはむしろはっきりしています。自分の仕事のどこが代替されて、どこで価値を出すのか。言語化しておくことが大切だと思います。

🔗 AIを仕事に取り入れていくSubstack（特典PDFあり）:

https://ikkaku.substack.com/

#AI活用 #デザイン業 #倒産 #キャリア戦略 #生成AI

---

stand.fmでは、この放送にいいね・コメント・レター送信ができます。

https://stand.fm/channels/695826926f1e5aedb1ead45c

なぜ誰も「AIで早く終わりました」と言わないのか。会社員の方がAIで仕事を早く終えられるようになっても、それを会社に共有しないのは、労働者の視点から見たら合理的だと思っています。話題のはてな匿名ダイアリーの記事から、制度設計の話をします。

今回話していること:

- 話題の記事「AIで仕事を効率化したら、なぜか僕の仕事だけ増えた話」

- 8時間かかっていた仕事をAIで4時間に短縮した結果

- 早く帰れず「4時間で終わる仕事」が新しい基準になった

- 空いた時間には当然のように別の仕事が入る

- ノウハウを共有したら説明・教育・質問対応まで担当に

- 完全な逆インセンティブ

- タスクフォースに集まるのは無難な小ネタばかり＝みんな本気を出していない

- 現状のAI活用は従業員にとってボランティア

- これはモラルではなく100%制度設計の問題

- 労働経済学の「ラチェット効果」——成果を見せると基準が上がる

- 能力を隠すのは昔から観察されてきた合理的行動

- 経営者へのお願い: 空いた時間に次の仕事をただ振らない

- 早く終わったら早く帰っていい

- 浮いた時間は自分の研究や好きなことに充てていい

- 制度で保証されて初めて「AIで自分が得をする」と信じられる

AI活用が広がらないとき、疑うべきは社員の意欲より先に制度です。

🔗 AIを仕事に取り入れていくSubstack（特典PDFあり）:

https://ikkaku.substack.com/

#AI活用 #社内AI #制度設計 #ラチェット効果 #業務効率化

---

stand.fmでは、この放送にいいね・コメント・レター送信ができます。

https://stand.fm/channels/695826926f1e5aedb1ead45c

AIの使い方で「これは効いてくるな」と感じていることがあります。きっかけはチャエンさんの発信。AIとの作業ログを残してストックしておくと、将来コンテキストとして効いてくる、という話です。

今回話していること:

- 残すのは資料や議事録ではなく「作業ログ」

- 調査メモ・試行錯誤したプロンプト・意思決定の経緯

- 成果物は残るが、グダグダした過程は消えてしまう

- 実はその過程にこそ思考の癖と判断の傾向が詰まっている

- 実践して気づいたこと: 大事なのは量ではない

- 生ログをただ貯めると、量が増えるほど埋もれて眠る

- 「後から引ける形」＝日付とテーマで区切って要点だけ蒸留する

- 半年後に「あの時どう考えてたっけ」が一発で引ける

- AIに読ませるときも、整理された思考の方がはるかに再利用しやすい

- 将来コンテキストウィンドウが1億トークン級になったとき「自分のコピーが誕生する」

- 今の地味なログ貯めは、未来の分身に読ませる教材を毎日書いているようなもの

- 2〜3年の蓄積は、後から焦って始めても絶対に追いつけない

- ツールの差ではなく「残す習慣＝型」の差。型があればツールは何でもいい

- 私はClaudeのプロジェクト機能で配信・案件ごとに毎日メモを蓄積

いいものを作って終わりにしない。これが核心で、淡々とやっていた人がこの先かなり強いと思います。

🔗 AIを仕事に取り入れていくSubstack（特典PDFあり）:

https://ikkaku.substack.com/

#AI活用 #作業ログ #第二の脳 #ナレッジ管理 #記録習慣

---

stand.fmでは、この放送にいいね・コメント・レター送信ができます。

https://stand.fm/channels/695826926f1e5aedb1ead45c

「AIは若者のもの」と思っていらっしゃったら、それは勘違いですよと。むしろ40代、50代の方にこそチャンスがある。今日はそういう話です。

今回話していること:

- ドコモ モバイル社会研究所の2026年2月調査

- 生成AI利用率は全体51%（前年27%からほぼ倍増）

- 仕事・学業での利用率は38%。年代別では30〜40代35%、50〜60代26%

- 働き盛り世代でも3人に1人前後。過半数はまだ業務で使っていない

- 触っているだけで頭一つ抜けられる

- 若手はツール操作が速い。ベテランは「渡す中身」が違う

- AIの出力の質は、渡す情報の質で決まる

- 25年やってきた私のコード力は武器でなくなったが、深い理解は残った

- 業務解像度は経験年数に比例して高められる

- ただし優位性は長く続かない。目立てるのは今年が最後かも

- 提案: メール下書き・議事録要約・見積もりの叩き台から気軽に

- 20代でM&A売却した方に会った話と、それでも40代50代にチャンスがある理由

- 実は私も51歳。一緒に頑張りましょう

データで見ても、始めるだけでまだ少数派に入れます。

🔗 AIを仕事に取り入れていくSubstack（特典PDFあり）:

https://ikkaku.substack.com/

#AI活用 #40代 #50代 #キャリア #生成AI

---

stand.fmでは、この放送にいいね・コメント・レター送信ができます。

https://stand.fm/channels/695826926f1e5aedb1ead45c