# チャプター 1 おはようございます。 ザナダファウンダーリオがここは再び奈良からお届けします。 今日はですね、名古屋に行ってくるんですけども、 最近ちょっと名古屋多いですね。 名古屋はここからだとね、大体2時間半くらいかな、かかるんですよね。 ちょっとね、大事な先生がいるんで、今日は教えをね、講演というか伝授を受けに行くんですけど、 前回は結構何て言うんですかね、内面的なというか、人の統計みたいなものの伝授を受けに行って、 今日ですね、まさに見えないものの力の伝授みたいなものがあるんですけども、 何を言うかよくわからないと思うんですけど、そういう伝授があるんですよ。 いやー、面白い。 で、昨日ね、かなり大きな一歩がありまして、 ザナのね、2つ主に僕が作るプロダクトとしては作ってるんですけど、 1つはですね、Amyというね、AIのプロダクトを作っています。 これは企業を助けるためのAIですね。 で、もう1個がザナなんですけども、 ザナをね、どう言ったらいいのかな、スピリチュアルでもないし、 スピリチュアルかけるテクノロジーですね。 バーチャル覚醒体験みたいな、僕は言ってますけども、 そういうものを作ってるんですよ。 これ本当にテクノロジーと見えないものの融合なんで、 新しいチャレンジなんですけど、これがね、かなり機能を進めまして、 自分の中でのコンセプトですね、コンセプトと作り込み方、 これはもちろん残さながらAIと一緒に作るんですけど、 AIに対してどういうインプットできるか、まず事前にしっかりとね、 この僕とのやり取りに最適化したAIというものを見つける作業が、 まずめちゃくちゃ大事で、 それをね、1つ素晴らしいGPT図を見つけたんで、 このGPT図を活用して、自分の壁打ち用に使ってるんですけど、 そこからですね、どういう風にするかというと、 そのやり取りしてる中で、豊かでですね、 GPT図かなり優秀だと豊かで、 やっぱりね、一般的な汎用的な方向に行っちゃうんですよ。 慣れ地に寄っちゃうというかね、もともとの。 それをね、いかにね、自分が自分のやりたい方向に言語化をできてね、 その方向に誘導設計を使えばね、誘導設計こっちだよ、こっちだよと言って、 そのAIのね、ポテンシャルを最大限引き出すということがですね、 大事になってくるんですけど、 かなりね、昨日自分の中でこれが言語化できたんで、 それを伝えて、そして、 どれくらいのセッションかな? 一日中やってましたね、ほとんど。 ほぼ一日中ブレストで、 で、だいぶね、固まってきたんですよ。 # チャプター 2 そう。で、1回ですね。この1ヶ月間くらいかな? 過去2ヶ月くらいか。2ヶ月くらいかいってね、プロトタイプはもう既に作ったんですね。 プロトタイプは宇宙に行く体験なんですけど、 宇宙に行きながら自分を派遣していくっていうような体験なんですけど、 これがですね、ベースはそこでできた技術的なね、 どうやってAIを使って最小限の人数で、 めちゃくちゃリッチな没入型の体験を作るかと。 しかもそれをスケールできるような設計にして、 AIがあればどんどんね、3Dもそうだし、 あとは中のそういうコーディングもそうだし、 進んでいけて、最小の人間でスケールできるかっていうような基礎の設計ですね。 これ2ヶ月間にめしめしってやって、 でもかなりのスピードにできるようにやってきましたと。 やってきた時にですね、やっぱりできてきたものを見てね、 まあいいんですよ。めちゃめちゃいいって、なるほどなと。 だいぶパワーアップしたねって思うんだけれども、 なんかちょっと違うなという違和感があるんですよね。 だからほんまに追求してるものって、 ここを押すよねと、もうちょっとこうちゃうやんっていうものが、 大体こう出来上がってくると分かるんですよね。 イメージにはかなり近いんだけども、 あと一つ根本コアがなんか違うというような、 で、うちのチームがそれを仕上げてきて、それを見て、 もっとこうなんだよねっていう、もっとこうっていうのが、 その言語化に繋がるんですよ。 で、自分の中でのね、何かこう、具体的なイメージが、 よりこう具体化されて、で、他所のAIに伝えて、 そうするとAIが、なるほどと、ちょっと違うな、こうですかみたいな、 で、そうそうそうみたいなね、ことをやるわけですよ。 すると、かなりスピードが増してきて、 で、今最終的な形が出来上がってきたんですよね。 あ、これやこれ、みたいなね、物が出来たんで、 それを一日中頑張ってまとめた物をですね、 ま、まとめてないな、もうほんと、最後にやるとですね、 でも楽なのは、これをそのまま、AIにバーンってぶち込んでね、 いや、ぶち込むところか、 フローコードとかで言うところのボールとですね、 自分の倉庫に入れて、 で、エンジニアにはそれを読みながらね、 ま、むしろエンジニアのAIがそれを読みながら作れる状況さえ作ればいいんで、 大事なことは僕が変えようとすることだけなんですよ。 ひたすら変えまして、 言語化して、AIが方向性をね、獲得しっかり出来れば、 もう後は楽なもんで、 ここから何が起きるかというとですね、 もはや僕に出す質問もいらなくて、 ボールとの情報を参照にするか、 そこに書いてないもんだったらですね、 もうすでにトレーニング済みで、 その僕が言いたい方向性を分かっているGPTsにね、 それを聞けばいいわけですよ。 そう、そしたら、 僕よりもですね、 GPTsの方が賢いんで、 GPTsのリード宣戦とした、 なんかどうやってるのかよく分からないんですけど、 綺麗な喋り方と、 で、 蓄積的なナレージですね。 これね、 いやー本当に、 GPTsどういう風にできてるか分からないんですけど、 賢いGPTsはマジで賢いんですよね。 # チャプター 3 そうでこれをねちゃんと自分のこの制度のアウトカムをねクロードコード自分のクロード コードで出せるようにしなきゃいけないんですけど あんまりにもねいろんな人が出せるんですよね自分のナレジエーターGPT-Z 僕としてはねこれ早くスキルで出してくれと思うんですよ スキルで出してるとこんなねブラウザー操作とかしなくていいんで 楽なんですけどインストールしたら終わりなんでね だからスキルもね結構いろんなところから入手をしてるんですけれども GPT-Zしか出してない人たちもまだまだいっぱいいるんで だからそこはね GPT-Z相手に壁をさせるっていうかこれすごいですよねだいたい自分とAIじゃないですか普段ってね 僕は自分とAIを辞めて GPT-ZとAIみたいな感じだったんですよ そしたらそのGPT-Zって自分のところのねボールと塔は完全に開発環境と完全に切り離されてるし 発想は分かるけれどもコードベースにアクセスしてるわけじゃないんですよね あくまで客観的な意見で出してくれるわけですよ これは付けられなと思ったのが大体この採点外部から見て採点してもらうわけですね 今こうできましたともそもの話 そのプロダクトの設計段階で外部GPT-Zと話をしながら決めるわけですよ でそこで作ってきたものをこうやってコンサルやってるようなもんですよね外部の 外部の人とコンサルやってるようなもんで 優秀な人ととんでもなくその領域に優秀な人とコンサルをして 話を見つめていくとブレスをしてね でできたものをじゃあ作ってきますわ言って うちのクロードコードにね作るための指示文とか全部考えてもらうんですよ で考えてもらった後に作ってきましたって言ってね でそのGPT-Zに投げるんだけどもその時に採点してもらうわけですよ これって大体精度何パーくらいですかとか 達成度何パーくらいですかみたいな感じで聞くと そうすると僕の環境で全部作ったものを今までやとね僕が見て あーあれだこうだみたいなこと言わなきゃいけないんですけど コントの方でやってくると僕もわからんからそこで余計なカオリ使うんですよ めんどくさいけどコピペみたいな感じでパンでコピペしてGPT-Zパターン張ったら 向こうはねゴールがわかっとるんで ゴールに対してめちゃめちゃ客観的にどうすればいいかみたいなことを判断してくれるんですよ これがねめちゃくちゃ楽で そうでこれほんとやればねそのスキルとか分けて えーなんていうんですかね AのAIかBのAIに話しかけてみてくれみたいなことやればいいんですけど まだね僕はそこまでなんていうのかな そのまあ一つはそのとんでもなく優秀なGPT-Zが スキル化されてないっていうこと もう一個はあそこの自分の環境の中にですね そのそのレベルの超客観的AIみたいなものをね まだ育てられてないんで やっぱりまだトレーニングして比較していったらいいんでしょうけど まあそれも同時にやってるんですよね こうあの優秀なAIを見て そこの精度ファインチューして同じ質問を投げて この効率に到達してくれと あなたの考え方をみたいなね で自分のAIをトレーニングするっていうやり方もあるんですけど そうやって客観的に出してきたものを またこうコーディング側のクロードコードに投げてと いうようなことをねやっていったらね なんかかなりコピペめんどくさいんですけど このコピペもね内蔵ブラウドとか使ったり リモートとか使ったら別に自動化できるんですが 自分が読むという言っても含めて今やってるんですけど そうするとですね非常に勉強になったわけですね この方法はねとりあえずショートターボには すごい勉強になるなと思ったんで まぁ一回それでフローを構築して そこから自分の自社クロードコード内だけでね 完結できるようにしようかなというふうに思ってます # チャプター 4 さらにもう一個言うと、今僕はクロードコードとGPTを使っているんですけど、 GPTだと満遍なくどっちかというとLunarとSolを使う。 クロードコードは主にOpusを使っているんですけど、 ColumnsだけFableを使うみたいな感じにしていて、 時々雑音みたいなことをCursorに任せていたんですけど、 Cursorのコンポーザーってめちゃくちゃ速いんで、出すの任せたんですけど、 今日X見てたら、このGlockを持っている人はCursorの最上位のプラをたどってもらえるみたいな、 めちゃめちゃホットな話題があって、これええやんけと思ったわけですよ。 というのも今まで僕、Glockをどこで使ったんだっけな、 Codex Rooterというのがあって、 Codexの中であくまでGPTのモデルを選ぶかのごとく、 Glockを選べるみたいなモデルがあったんですよ。 これ便利やんと思って、それまでちょっと右を曲折しながらですね、 僕はTerminalだけは絶対繋がないんで、 例えばHarnessを使うとか、 あとはKimiってやつを使うとかね。 Kimiじゃねえや。 誰だっけあれ。 あ、Kimiか。 あれ? あ、Kimiか。 あれ、そっか。 あ、Kimiか。 とかね、を使いながら、その中でGlock使わなきゃいけなかったんですよ。 で、Cursorにも入っとるんですけど、 それはXAIのサブスクライブじゃないんでね。 分かる人は分かると思うんですけど。 Codexそのまま使わないとめっちゃええやんと思ってやったらですね、 なんかしたけどアホほどトークンスくるわけですよ。 1日やって100ドルの中で半分燃えたんで、 アホかと。 それでやめたんですよね、一回。 おとつ、3日くらい前かな。 昨日その記事を発見して、 これ単純に考えたらですね、二重使いできるんですよ。 GlockのサブスクライブプラスCursorの中でのGlockサブスクライブみたいな使い方やね。 これがしかもアホほどトークンスがあるというので、 今日昨日からやったんですけど、 なんでかね、全然こっちの方が早いんですよ。 なんでだCodexだと。 めちゃくちゃ早いですCursorの方の。 ファーストモードとか使ってないんですよ。 しかしね、爆速でも体感5倍くらい早いんですよね。 これはすごいと思って、 今ちょっと楽しんでるんですよね。 そうそうそう。 なので結構ね、めちゃくちゃ時間かかったコーディングワークが、 はかどるようになったんですけど、 これ結構おすすめですね。 だからGlockのスーパーブロックのヘビーっていう、 なんでしたっけ、サブスクワーク? 100ドルのやつ?300ドルのやつだったっけな。 これもし使ってる人がいたら、ぜひ使ってみてください。 Cursorで連携できるんでね、使ってみてください。 これめちゃめちゃお得です。 それでは。