記事

使い方　10月12日　▶ 動画 8分

Grok Bot で X の監視を自動化し、頭脳に Claude Opus 5.5 を使う

Grok Bot は、X のアカウントをつながなくても X の検索や投稿の閲覧ができるようになりました。動画では、その場での検索と、毎朝の自社名・競合名の監視を自動化する手順を実演しています。あわせて話題になった Claude Opus 5.5 の採用は、公式の更新履歴では確認できていない点に注意が必要です。

使い方　10月12日　▶ 動画 13分

Grok Bot の始め方：Gmail・カレンダー・ドライブ連携まで実演

Grok Bot は、クラウド上のコンピューターを操作して作業を最後まで進めるAIです。動画では、ダウンロードからプラン選び、Gmail・Google カレンダー・Google ドライブの接続、毎朝のメール確認や領収書の記録の自動化までを実演しています。新しく契約する場合のプランは、動画の撮影時点から変わっている点に注意が必要です。

比較　10月9日　▶ 動画 27分

Claude Haiku 5.5 と GPT-6 Luna を実務10本で比較：正確さ・速さ・費用

Anthropic の Claude Haiku 5.5 と OpenAI の GPT-6 Luna は、どちらも入力100万トークン0.10ドル・出力0.50ドルの小型モデルです。運営者が架空の会社の実務10本で比べた結果は、Luna の7勝・Haiku の2勝・引き分け1つでした。速さと費用は多くの仕事で Luna が上回り、SQL と問い合わせ対応では Haiku が勝っています。

使い方　10月5日　▶ 動画 6分

サム・アルトマンの dots 設定集を読み解く：朝「急ぎだけ」教えてもらう使い方

X で話題になった「Sam Altman's Personal Dots Setup」は、アルトマン氏の dots の使い方を第三者がまとめた非公式の資料です。夜のうちにメールや Slack を読ませ、朝に急ぎのものだけを下書き付きで知らせてもらい、送るかどうかは人が決めます。本稿では、その中身を OpenAI の公式情報と照らして整理します。

AI用語　10月4日

プロンプトインジェクションとは：AIエージェント時代にいちばん気をつけたいセキュリティ

AI用語　10月3日

スケーリング則とは：AIは「大きくするほど賢くなる」、巨額投資の理由

AI用語　10月2日

ハルシネーションとは：AIが“嘘をつく”3つの理由と対策

比較　10月1日　▶ 動画 10分

Grok Bot と OpenAI dots、24時間働く「AIの部下」はどちらを選ぶべきか

SpaceXAI の Grok Bot と OpenAI の dots は、どちらも専用のクラウド上のコンピューターを持ち、人が休んでいる間も仕事を進める常駐エージェントです。Grok Bot は役割ごとにボットを並べるチーム型で月20ドルから、dots は1体の相棒に任せる右腕型で ChatGPT Pro 以上から使えます。選び方は、任せ方と使っている環境で決まります。

ニュース解説　9月30日　▶ 動画 12分

OpenAI DevDay 2026 発表まとめ：dots・GPT-6.1 Sol・Agents API

OpenAI は DevDay 2026 で20件以上を発表しました。中心は、目標を渡すと動き続ける常駐エージェント「dots」と、上位モデル Astra に近い性能を5分の1の価格で使える GPT-6.1 Sol、エージェントの裏側を引き受ける Agents API の3つです。「AIに聞く」から「AIに任せる」への転換を示す発表でした。

AI用語　9月29日

AIの「学習」って何をしている？数千億個の“つまみ”を合わせる仕組み

AI用語　9月28日

AIの「モデル」とは何か：中身は“大量のつまみ”

経営　9月27日　▶ 動画 14分

AIが進化しても残る会社の強みとは：事業を守る6つの「堀」

AIで機能をすぐ再現できる時代に、事業を守る強みはどこに残るのか。海外の記事が示した6つの「堀」を、IT企業を経営する運営者が解説しました。信頼と責任、評価基準、情報の構造、費用の制御、販売経路、現場に合う作り込みの6つがそろって、はじめて顧客が買う理由が言えるという考え方です。

AI用語　9月21日

AIエージェントはどう動くか：仕組みと実装

AI用語　9月19日

AIの「トークン」とは：分かったふりで使っていませんか

経営　9月15日　▶ 動画 9分

AGI前提カンパニーを経営する：AIの性格・成果・コストを理解する

AIを効率化ツールの一つとして扱う段階は終わり、AGIが働く前提で組織と仕事を組み直す時期に来ました。運営者はそう見ています。判断の軸は、モデルごとの振る舞いである「性格」と、仕事ごとの品質・時間・コストで測る「成果」の2つです。その理解は、使い込んだ経験でしか身につかないといいます。

比較　9月11日　▶ 動画 6分

GPT Image 2.5 で何が変わったか：広告画像の制作で比較

OpenAI が2026年9月8日に出した画像生成モデル GPT Image 2.5 の Flare と Sunburst を、前の GPT Image 2 と広告画像の制作手順で比べました。動画の検証では、Flare が生成時間1分36秒と最も速く、修正指示も正確にこなしています。品質は3モデルとも大差がなく、日常の制作は Flare で足りるという結論です。

比較　9月10日　▶ 動画 9分

Fable と Astra、ビジネス文書に向いているのはどちらか

運営者が Claude Fable 5.1、GPT-6 Astra、OpenAI の Sol の3モデルに同じ提案書を作らせて比べました。推論の強さをそろえると品質はほぼ横並びで、差が出たのは費用と時間です。Fable は Astra の約3分の1の費用で4分の1以下の時間で仕上げ、費用対効果では Sol が最もよい結果になりました。

比較　9月9日　▶ 動画 15分

GPT-6 Astra はコストに見合うか：提案書を作って比較

OpenAI の最上位モデル GPT-6 Astra と、それまでの主力 GPT-5.6 Sol に同じ提案書を API で作らせ、費用と品質を比べました。合格点に届いたのは両モデルの High だけで、点数はほぼ並んだ一方、1件あたりの費用は Astra が259円、Sol が42円と6倍の差がつきました。

経営　9月7日　▶ 動画 8分

AIで成果を出す「接し方」の3原則

AIで成果が出ない原因の多くは、AIの限界ではなく人間側の頼み方にあります。運営者はその前提に立ち、AIを人間より上の存在と考える、目上の相手として敬語で頼む、性格と定量的な性能の両面で理解する、という3つの原則を示しています。経営判断を誤らないための、AIとの向き合い方の基礎です。