Google が発表した次世代 IDE（AI IDE）「Antigravity」を調べてみた
個人向けプランが無料で使えるのがまず嬉しい

エディタ＋AIエージェント＋ブラウザ＋ターミナルを横断制御する agent-first IDE という新しい概念に近い

従来の「人間がコードを書き、AIが補完する（Copilot）」ではなくて、
「AI（エージェント）が主体となってタスクをこなし、人間が監督・指示する」
という方向へはっきり舵を切っている

無料で使えるモデルもめっちゃ豪華

* Gemini 3 Pro
* Claude Sonnet 4.5
* GPT-OSS（Google提供のOSSモデル群）

開発支援系の機能も無制限やね

* 無制限のタブ補完
* 無制限のコマンド実行（AIアクション）
* 寛容なレートリミット

Antigravity の最大の特徴は「クロスサーフェス制御」
エージェントが以下を横断して操作する

* エディタ
* ターミナル
* ブラウザ

たとえば

* コード生成後に自動でテストを回す
* ブラウザで UI を表示してスクショを撮る
* 検証結果をエディタに戻す

といった一連の開発フローを自動でこなす

Mission Control 的な Agent Manager も強力

* 複数エージェントを並行稼働
* ワークスペースごとに切り替え
* タスクの進捗をまとめて監視

さらに、

* エージェントの成果物を管理する Artifacts
* タスクを階層化する Task Groups
* 会話から学習する Knowledge
* Artifacts にコメントして誘導できる User Feedback

など、「エージェントと共同で作る」前提の IDE になっている

エージェントの設定も細かいね

* Planning（熟考）と Fast（即実行）の2モード
* 実装プランを自動進行させるか毎回レビューするか選べる
* ターミナル自動実行を Off / Auto / Turbo で制御
* ワークスペース外のファイルアクセスも許可するか選択可能

そして Browser Subagent がめちゃ強い

* クリック
* スクロール
* 入力
* DOM 読み取り
* コンソールログ取得
* スクショ・動画の撮影

人間がブラウザでやる操作を 全部 AI が代行する November 11, 2025

Gemini3.0が正式にリリースされました。事前学習および事後学習の双方において飛躍的な進化を遂げ、従来のモデルとは一線を画す、ほぼ全ての領域で議論の余地なく首位の座を獲得するに至りました。私は強化学習チームの一員として開発に携わっておりましたが、上層部より社内においてさえ厳格な情報統制が敷かれるほど、その進歩は革新的なものでした。現在、X上にてVibeCodingの活用事例が数多く共有されていること、またBrowserUse等のベンチマークにおいても圧倒的な一位を記録していることを大変嬉しく思います。単にベンチマークスコアが高いだけのモデルではなく、あらゆるソフトウェアとシームレスに連携可能な、真に実用的な「AIエージェントモデル」として進化しました。4ヶ月前に多言語チームから強化学習チームへ異動し、ICPCゴールドメダルの獲得や、このGemini3.0の完成に貢献できたことは非常に嬉しいです。今後の展望につきましては、実現したいプロジェクトやアイデアが山積しており、自分の時間が足りなすぎる状態です。 November 11, 2025

倭国M&AセンターがセールスフォースとAIエージェントを組み合わせて、すごい営業を実現しているのでまとめた。日報100万件分の情報を蓄積している同社だが「ビジネスパーソンは日報をめんどくさがってやらない」から1週間日報を入力しないとセールスフォースがロックする仕組みを作った（やばすぎ）。これを解除するには、なんと社長に会って釈明しないといけない！が2〜3週間後でないと多忙な社長のアポは取れない。その間、当事者は他の業務が止まってしまうので色々と不都合が生じる。そこまでしてでも同社は情報蓄積にコミットメントしてもらう道を選んだ。

この制度に対して社内の現場は猛反発。竹内社長自身も本当にこれを続けていいのか？と懐疑的な時期もあったらしい。だがエージェントフォースの登場によって、一気にその価値が顕在化した。それはエージェントフォースで今までとは全く違う商談機会の創出ができるようになったからだ。

M&Aは会社オーナーにとって、重要性は高いが緊急性は低い領域だ。とある社長が「60歳になったら会社売るから3年後にきてね」ということを言った。担当はそれを日報に入力した。従来ならこの貴重な情報は3年後も眠ったままになっていたことだろう。

しかし今は違う。その社長が60歳になった時に、AIエージェントが「お誕生日おめでとうございます。社長のお住まいの名古屋でちょうど60歳で会社を譲渡した方のセミナーが開催予定です。いかがですか？」というようなメールを自律的に送付してくれる。メールを送るのはAIエージェントだが、そこには3年前から続く人間のストーリーがある。

人はストーリーに感動し、意思決定するものだ。つまりAIエージェントに効率だけを求めるのではなく、人間が蓄積した情報をもとにこれまで作れなかった新たなストーリーを作ることに価値が宿る。

僕はこの話を聞いて、AI時代に強くなるのは人間にしかできない仕事を積み重ね歴史を作れる会社なんだと改めて確信した。エルメスが世界の高級品ブランドの中で最も価値の高い企業になったことも、ドジャースが大谷翔平選手との1,014億円におよぶ契約金を全て回収したということも、AIによって人間と歴史の価値が相対的に高まっていることに起因しているように思う。

日々、会社で働く人間が何をして歴史を積み重ねるべきなのか？という問いに向き合えば、AIエージェントの活用方法が即物的・短絡的なものではなく、何段階も深いものになるはずだ。竹内社長、素晴らしいお話しありがとうございました！
#AgentforceTour November 11, 2025

📕Google、開発者向けAI IDE『Antigravity』を発表Cursor、Windsurfに真っ向勝負を挑む

正直、Gemini 3の発表より衝撃を受けました…

CursorやWindsurfを使っている皆さん、Googleが本気で殴り込みをかけてきました。

Gemini 3と同時に発表された『Antigravity』
これ、単なる「Google版のAI IDE」ではありません。既存のAIコーディングツールとは根本的に異なる、『エージェント・ファースト』な開発プラットフォームです。→しかもGeminiのサブスク内で使える…

個人的に、この名前選びのセンスに唸りました...！「反重力」という言葉に込められた思想が、製品の本質を見事に表現しています。

【AIエージェントが誰でも気軽に使えるように】

今まで代用的なAI搭載のIDEツールとしてCursorが台頭してきましたが、AIエージェントを使うには月額課金が必須でした。

しかし、今回Google AntigravityはGeminiのサブスク内でそれが使えちゃう。しかも世界最高峰のコーディング能力と発表されたGemini 3も使える。
これはかなり嬉しい！

Antigravityの革新性
・AIエージェントが主役として自律的に動く
・複数のサーフェス（エディタ、ターミナル、ブラウザ）を同時に操作
・非同期的なタスク管理（マネージャー・ビュー）
・エージェントが自己改善し、知識を蓄積

【なぜGoogleのこの発表が「脅威」なのか】

3つの理由があります

1）技術的優位性
・Gemini 3という最先端モデルへの直接アクセス
・100万トークンのコンテキストウィンドウ
・マルチモーダル対応（テキスト、画像、音声、動画）
・TPUとML Pathwaysという自社インフラの優位性

CursorやWindsurfは、外部APIに依存していますが、Googleは全てを自社で持っています。この差は、レイテンシ、コスト、機能拡張の速度に直結します。

2）エコシステムの強さ
・Google検索との統合可能性
・Google Cloud、Vertex AIとのシームレスな連携
・1,300万人の開発者コミュニティ
・Google AI Studio、Gemini CLIとの統合

Googleは単なるツールではなく、「プラットフォーム」を提供しています。開発からデプロイ、運用まで、全てがGoogleのエコシステム内で完結する可能性があります。

3）価格破壊
・個人利用：完全無料
・Gemini 3 Pro：寛大なレート制限
・複数モデルへのアクセス込み

Cursorは月額、Windsurfも同様の価格帯。しかしAntigravityは無料で、しかも複数のフロンティアモデル（Gemini 3、Claude Sonnet 4.5、GPT-OSS）にアクセスできます。

これは、価格競争ではなく、市場支配のための戦略的な動きです。

【Antigravityとは何か】

従来のAI搭載IDEを超えた、『エージェント・ファースト』な開発プラットフォームです。

重要なのは、これが単なる「コード補完ツール」ではないという点。エージェントがブラウザ制御、ターミナル操作、コード検証まで、複雑なエンドツーエンドのソフトウェアタスクを自律的に計画・実行します。

Googleの表現を借りれば「アイデアを持つ誰もが離陸（liftoff）を経験し、そのアイデアを現実に構築できるようにする」ことが究極のビジョン。

現在、パブリックプレビューとして無料で提供中です。

【なぜ今、IDEを再発明するのか】

Gemini 3のような高度なモデルの登場により、開発環境の前提が根本から変わりつつあります。

これまで：エージェントは人間の指示を待ち、補助的に動く
これから：エージェントが複数のサーフェス（エディタ、ターミナル、ブラウザ）を同時に、自律的に操作する

この変化に対応するため、Googleは従来のIDE（統合開発環境）の延長線上ではなく、「エージェントが主役」という前提で製品を再設計したわけです。

【開発者を縛る「重力」を打ち消す4つの原則】

Antigravityは、協調的開発のための4つの核心原則を掲げています。この4つが、開発者が抱える心理的・技術的な障壁（重力）を取り除く鍵になります。

1）信頼（Trust）

AIエージェントに仕事を任せるとき、最大の障壁は「本当に大丈夫？」という不安です。

既存製品の問題点
・すべてのツール呼び出しを羅列する → 情報過多で検証不可能
・最終成果物だけを提示する → どう作ったか不明で検証不可能

Antigravityの解決策
・タスクレベルの抽象化で作業を可視化
・『Artifacts（成果物）』という概念の導入

Artifactsとは、タスクリスト、実装計画、ウォークスルー、スクリーンショット、ブラウザ録画など、「生のツール呼び出し」よりもはるかに検証しやすい形式の納品物です。

エージェントは、自分が何を理解し、どのように検証したかを、このArtifactsを通じてユーザーに伝えます。これにより、開発者は安心して次のステップに進めるわけです。

2）自律性（Autonomy）

従来のAIアシスタントは、エディタやターミナルの中で「同期的に」手伝ってくれるものでした。しかし、Antigravityは全く異なるアプローチを取ります。

具体例
Antigravityのエージェントは、新しいフロントエンド機能のコードを書きながら、同時にターミナルでlocalhostを起動し、ブラウザを操作して機能テストを実行できます。

これを実現するため、Antigravityは2つのインターフェースを提供

・エディター・ビュー：従来のIDEのような同期的な環境。タブ補完、インラインコマンド、サイドパネルのエージェント機能
・マネージャー・ビュー：複数のワークスペースで複数のエージェントを並行して管理する「ミッションコントロール」のような非同期環境

マネージャー・ビューの発想が秀逸で、エージェントがサーフェスに埋め込まれるのではなく、サーフェスがエージェントに埋め込まれるというパラダイムシフトを実現しています。

これにより、フォアグラウンドで重要なタスクに集中しながら、バックグラウンドで別のエージェントにリサーチやテストを任せる、という働き方が可能になります。

3）フィードバック（Feedback）

AIが作業の80%を完了したとき、残りの20%を修正する方法がなければ、結局「役に立たない」となってしまいます。これは、AI活用における典型的な失敗パターン。

Antigravityの柔軟性
・すべてのサーフェスとArtifactsに対して、直感的な非同期フィードバックが可能
・テキスト成果物にはGoogleドキュメント形式のコメント
・スクリーンショットには選択してコメント
・重要：このフィードバックは、エージェントのプロセスを停止させずに自動的に反映される

つまり、「完璧な指示」を最初から出す必要がなく、「80%でいいから、気になるところだけ後で直す」という柔軟な開発スタイルが実現します。

これ、実務では極めて重要です。完璧主義に陥らず、イテレーション（反復的改善）を回せることが、AIとの協調における成功の鍵ですから。

4）自己改善（Self-improvement）

エージェントが過去の失敗やフィードバックから学習しなければ、毎回同じ指示を繰り返す羽目になります。

Antigravityは学習をコアな機能として実装
・エージェントの行動は知識ベースから情報を取得し、知識ベースに貢献する
・有用なコードスニペットやアーキテクチャといった具体的情報
・特定のサブタスクを成功させるための抽象的なステップ

この仕組みにより、エージェントは使えば使うほど賢くなり、開発者は瑣末な作業から解放されていきます。

【利用可能なモデルと選択の自由】

Antigravityの大きな特徴は、複数のフロンティアモデルから選択できる点です：

・Gemini 3 Pro（High）：最高性能版
・Gemini 3 Pro（Low）：効率重視版
・Claude Sonnet 4.5：Anthropicの最新モデル
・Claude Sonnet 4.5（Thinking）：推論強化版
・GPT-OSS 120B（Medium）：OpenAIの中規模モデル

この「モデルの選択肢」は、単なる機能ではなく、重要な戦略的意思決定です。

Googleは自社のGeminiだけでなく、AnthropicやOpenAIのモデルへのアクセスも提供することで、開発者に「最適なツールを選ぶ自由」を与えています。

タスクの性質に応じて
・複雑な推論が必要なタスク → Claude Sonnet 4.5（Thinking）
・高速な反復が必要なタスク → Gemini 3 Pro（Low）
・最高品質が必要なタスク → Gemini 3 Pro（High）

この柔軟性が、実務での使いやすさに直結します。

【プラットフォーム対応と提供形態】

対応OS
・macOS
・Windows
・Linux

提供形態
・個人利用は無料
・Gemini 3 Proに寛大なレート制限
・5時間ごとにリフレッシュされるレート制限（乱用防止）

興味深いのは、レート制限が「プロンプト数」ではなく「エージェントが行った作業量」と相関している点。

つまり、簡単なタスクであれば多くのプロンプトを使用できるが、複雑なタスクでは制限に達しやすい。合理的な設計です。

Googleのモデリングによれば、パワーユーザーのごく一部しか5時間ごとの制限に達しないとのこと。つまり、ほとんどのユーザーは制約を感じずに使える設計になっています。

【誰のための、どんな問題解決か】

明確なターゲットは3層

1）個人開発者：アイデアを素早く形にしたいが、実装の細部に時間を取られている
2）スタートアップ：少人数で多くの機能を開発する必要がある
3）エンタープライズ：開発生産性を劇的に向上させたい

解決する問題
・「完璧なコードを書かなければ」というプレッシャー
・複雑なタスクの見通しの悪さ
・AIエージェントへの信頼不足
・フィードバックループの遅さ
・AIが学習しないことによる反復作業

Antigravityは、これらの障壁を「信頼、自律性、フィードバック、自己改善」という4つの原則で打ち破ります。

【CursorやWindsurfは生き残れるか】

正直に言えば、厳しい戦いになると思います。

既存ツールの強み
・先行者利益と既存ユーザーベース
・洗練されたUXとワークフロー
・特定の用途（マルチファイル編集など）への最適化

しかし、Googleの優位性は圧倒的
・最先端モデルへの直接アクセス
・完全無料という価格破壊
・フルスタックなエコシステム
・エージェント・ファーストという未来志向の設計

ただし、市場が「人間主導+AI補助」と「エージェント主導」で分かれる可能性もあります。

CursorやWindsurfを使いたい人：細かくコントロールしたい開発者
Antigravityを使いたい人：AIに大胆に任せたい開発者

どちらのニーズも存在するため、完全な置き換えではなく、棲み分けが起こるかもしれません。

【個人的な所感】

Gemini 3の発表と同じタイミングでAntigravityを発表したことに、Googleの戦略性を感じます。

モデルとツールを同時に提供することで、開発者にとっての「使いやすさ」を最大化する。これは、OpenAIがChatGPTとAPIを同時展開したのと似た戦略です。

「Antigravity（反重力）」という命名も秀逸。開発者が感じる心理的・技術的な重力（完璧主義のプレッシャー、複雑性への不安）から解放される、というメッセージが込められています。

個人的に最も注目しているのは、マネージャー・ビューの存在です。これは、「AIエージェントを管理する」という新しい仕事の形を示唆しています。

将来、開発者の役割は「コードを書く人」から「AIエージェントを適切に管理し、方向付ける人」にシフトするかもしれません。Antigravityは、その未来を先取りした製品だと感じています。

CursorやWindsurfを使っている方も、一度試してみる価値は絶対にあります。特に、マネージャー・ビューでエージェントを複数動かしてみると、開発体験の質的な変化を実感できるはずです。

無料で試せるので、ぜひダウンロードしてみることをオススメします！ November 11, 2025

ほとんどの状況において、MCPサーバーは必要ないよ、という記事。(What if you don't need MCP at all? がタイトル)

・最近、開発者らの間ではMCPサーバーの話題が持ちきりだが、必ずしも必要ではない
・多くの人気なMCPサーバーは特定のタスクに対して非効率であることが多い

・既存のMCPサーバーはあらゆる状況に対応しようとして、大量のツールと説明文を含んでいる
・その結果、プロンプトのコンテキストを大量に消費してしまう問題がある
・例えばPlaywrightのMCPは21のツールを持ち、Claudeのコンテキストの約7パーセントを消費する

・ツールが多すぎると、AIエージェントが混乱する原因にもなる
・MCPサーバーは拡張が難しく、変更するにはソースコード全体を理解する必要がある
・また、MCPサーバーはコンポーザビリティに欠け、出力結果をディスクに直接保存しにくい
・結果を一度エージェントのコンテキストに通す必要があり、効率が悪い

・著者は、エージェントにBashコマンドを実行させ、コードを書かせる方がシンプルだと主張
・ブラウザ操作に必要な機能は、実は起動、移動、JS実行、スクショ撮影の4つだけで足りる
・これらをPuppeteerを使用した小さなNode.jsスクリプトとして実装すればよい
・エージェントには短いREADMEを読ませるだけで、ツールの使い方を理解させることができるし、この方法なら、消費トークン数は数万ではなく、わずか200トークン程度で済む

・エージェントがコードを書けるという特性を活かし、その場で必要なツールを生成することも容易である
・実際に著者は、クリックで要素を選択する「Pickツール」を短時間で追加実装した
・クッキーを取得するツールなども、必要になった瞬間にエージェントに作らせて追加できる

・この手法はAnthropicのSkills機能に似ているが、より柔軟でどのエージェントでも使える
・スクリプトを特定のフォルダに置き、パスを通すことでどこからでも呼び出せるように設定するだけ
・READMEに「スクリプトはグローバルに利用可能」と書けば、エージェントはディレクトリ移動の手間を省ける

・結局、MCPのような構造よりも、単純なコード実行環境の方が強力な場合がある
・ただし、ツールの保守や構成は自分で管理する責任が伴う
・このアプローチはブラウザ操作に限らず、コード実行環境を持つあらゆるエージェントに応用できる
・MCPという枠組みにとらわれず、既存のCLIツールの利便性を再評価した方が良いのではないか
・シンプルであることは、トークン節約だけでなく、開発速度と柔軟性の向上にもつながるから

https://t.co/j0WhfyUodQ November 11, 2025

🚀Gemini 3.0、ビジネスで最も使える機能は「図解資料作成」

ビジネスパーソンなら一度は経験したことがあるはず。
「このコンセプトを分かりやすく図解したいけど、デザインスキルがない…」
「PowerPointで図解を作ろうとしたら、配置やデザインに2時間もかかってしまった…」😅

実は、Gemini 3.0の真の実力は、ゲーム作成やウェブデザインではなく「プロレベルの図解資料」を文字だけで一瞬で生成できることにあります。

📊添付画像のような高度な図解が、全て文字指示だけで完成 例えば、添付の図解を見てください：

✅「AIエージェント時代に人間に求められる能力」 入口側（構想する力・依頼する力）と出口側（評価する力・行動する力）を、AIエージェントを中心に配置し、人間の役割を明確に視覚化

✅「中小企業の生存戦略」 AI未導入企業の「競争力の喪失」とAI導入企業の「圧倒的な事業成長」を対比させ、危機感と可能性を同時に伝達

✅「1日の業務効率化フロー」 朝9時の「メール・日程調整」から夜18時の「日報・翌日計画」まで、タイムライン形式で具体的な活用シーンを表現

✅「生成AIと検索エンジンの違い」 検索エンジンの「図書館の検索機」と生成AIの「全てを知る賢人」というメタファーで、本質的な違いを一目で理解可能

これらの図解を、デザインソフトなしで、文字指示だけで数分で作成できるのです🎯

🔍従来の図解作成との圧倒的な違い
従来： ・PowerPointで配置調整に1-2時間
・デザインセンスに自信がない
・言葉で説明すると長くなるが、図解化できない
・外注すると数万円のコストと数日の時間

Gemini 3.0活用：
・文字で指示するだけで数分で完成
・SVG形式なので編集・修正も自在
・PowerPointに貼り付けてそのまま資料化可能💡

💪Gemini図解の3つの戦略的メリット
1️⃣プレゼン資料の質が劇的に向上 複雑なビジネス概念を、誰が見ても直感的に理解できる図解に変換。会議での説得力が段違いに

2️⃣提案書・企画書の作成時間を大幅削減 「構想に時間をかけ、図解作成は一瞬で完了」という理想的な時間配分を実現

3️⃣表現力のボトルネック解消 デザインスキルの有無に関わらず、高度な視覚的コミュニケーションが可能に

Gemini 3.0は、単なる「AI文章生成ツール」ではなく「あなたの表現力を10倍にするビジュアルパートナー」です。

デザインスキルがない方こそ、この機能で一気に資料作成の質とスピードを上げられる可能性があります🚀 November 11, 2025

AIエージェントの開発において、最先端のAIモデルは不要です。

不完全なAIモデルを使い「100万ステップ・ゼロエラー」を達成するという衝撃の論文が登場しました。

LLMのハルシネーションを考えると統計的に不可能な偉業です。

その衝撃な論文の詳細を5つのポイントにまとめました。

1. 完璧な天才AIを作る競争からの脱却
従来のAI開発は、モデルのエラー率を限りなくゼロに近づける競争でした。しかし、この論文が示すのは「AIを完璧にしようとするな。不完全なAIに影響されないシステムを設計せよ」という、新たな角度からのアプローチです。

2. 驚異の仕組み：分解と投票
成功の鍵は2つありました。

①問題を最小単位にまで分解する「Maximal Agentic Decomposition」。
②安価なAIチームに各ピースを解かせ、答えを「投票」させるシステム。

これは「信頼性は個人ではなくプロセスから生まれる」という、マクドナルドのキッチンのような仕組みです。

3. 「ハノイの塔」で証明された完璧な成功
このアーキテクチャは、20枚のディスクを使った「ハノイの塔」パズルでテストされました。これには1,048,575回の完璧な連続移動が求められます。従来のAIでは失敗の連続でしたが、このシステムは非の打ち所なくタスクを完遂。理論が現実の成果として示されました。

4. 驚きのコスト効率
このアプローチのすごい点は、最も高価な最先端モデルが不要だったことです。タスクが極めてシンプルに分解されていたため、より小型で安価なモデル（gpt-4.1-miniなど）の方が、圧倒的に費用対効果が高かったのです。AI開発のリソース配分を根底から見直す契機になります。

5. AI安全性への大きな一歩
単一の巨大なAIは予測不能なブラックボックスになりがちです。しかし、無数のシンプルなエージェントから成るこのシステムは、各ステップが「監査可能」です。エージェントは壮大な世界観を持たず、小さなタスクを解いて消えるため、暴走のリスクが低く「制御可能」と言えます。 November 11, 2025

ほぼ漫画業界コラム２６３
【nano bananaショックの翌日考えたこと】

きっとAIはこれから、人間が作る漫画より優れた漫画を作れるようになるだろう。しかもそれを無限に作れるようになるだろう。
だが、いかに優れた漫画だとしても、僕は読みたいとは思わない。
少なくとも僕は、人間が介在した、人間の手による漫画にしか興味がない。そして同じように感じる人は大多数だと思う。

しかし現実には、漫画はもうAIによって造られ始めている。SNSではAI漫画が氾濫し始め、今は“AI漫画家”というラベルを自称してくれているが、そんな概念すらすぐ消えるだろう。もっと上手い人ほどAIを自然に使いこなすようになり、優れた商業漫画家ほどAIと相性が良い。
たくさんのスタッフを使って作品を作ってきた彼らは、指示相手が人間からAIに変わるだけだ。最終的には、その指示すらAIエージェントが担当するかもしれない。
だが、僕はそんな状況が長く続くとは思っていない。
理由は一つ。 「生産性が爆増しても、マーケットの総量は増えない」 からだ。

出版社の原資は増えない。電子書店も広告費に莫大なお金を使っており、そこが増える未来は見えない。海外市場に出ようにも、SNS上に優れた漫画が無限に溢れれば、そこに広告を差し込むだけで以前より遥かに金がかかる。
WEBTOONが倭国で思ったほど伸びない理由の一つも、海賊版とマーケ費用の重さだ。
だから、たとえAI導入で作画効率が10倍になっても、それを買う側にお金がない。
作り手の数だけ増えても、売り場は増えていない。

そしてAIが普及しても「技術格差がなくなる」わけではない。
むしろ逆だ。ネームが上手い人、少ない線でキャラの気持ちや重心を描ける人は、AIに投げた瞬間そのまま高品質の作画が返ってくる。
画力が弱い人はAIに修正の指示を何度も出し続けねばならない。
生産性の格差はむしろ拡大する。
つまり、既に商業で活躍している漫画家からすると、これは大きなチャンスでもある。作画コストが下がり、生産数が上がれば、いまより稼げる可能性がある。
ただし、それはあくまで “過渡期限定のボーナスステージ” だ。

原稿料がP1万円の漫画家が月に30P描いていたとする。AIで3000P描けます、と言われても、出版社もスタジオもそんな原稿料を払えるわけがない。
逆に原稿料単価が1000円になる？
それもない。
技術の革新より、現場の変化は必ず遅い。
つまり、いま仕事がある商業漫画家にはAIの恩恵が一時的に訪れると思う。ただ長期的には市場が飽和して価格競争が起きる。
供給が爆発し、需要が変わらない以上、それは避けられない。

小説も同じだ。AI小説が投稿サイトを埋め尽くす。
AI投稿禁止のサイトが現れても判別は困難だ。
編集者とリアルで会えば人間かAIかは分かるかもしれないが、それを全作品でやるわけにもいかない。
いずれAIの小説は人間の小説を凌駕するだろう。抗うのは不可能だ。
だが――

そんな大量生産された“面白いAI小説”を、僕は読みたいと思わない。
漫画も、アニメも、ゲームも同じだ。
どれほどハイクオリティであろうと、無限に複製できるものには、僕は魅力を感じない。
なぜか？
それは、人間の作品には “作った人間そのもの” が刻まれているからだ。
その人が生きて、失敗して、傷ついて、愛して、怒った痕跡がある。
そこに僕たちは価値を感じる。

AIはどれほど進化しても、
「作者本人の人生」だけは複製できない。
だから僕は、人間が作った漫画を読みたい。
そしてその価値は、これからむしろ強くなると思う。 November 11, 2025

ついにLLMの次の時代が到来するかもしれません。

AIのゴッドファーザーと称されるヤン・ルカン氏がMetaを離れ、「世界モデル」に特化した新スタートアップを設立する可能性が浮上しました。

同時に彼はLLMの限界を指摘し、世界モデルが未来だと主張しております。

その衝撃的な詳細を4つのポイントにまとめました。

1. 「世界モデル」とは何か？
現在のLLMが主に言語データを扱うのに対し、世界モデルは現実世界の「内部シミュレーター」を構築します。物理法則や因果関係を学び、未来を予測・計画する能力を持ちます。人間や動物が世界を学ぶ方法に近い、真の「理解」を目指すアプローチです。

2. なぜLLMでは不十分なのか？
ルカン氏は、現在のLLMを「単なる単語予測マシン」と厳しく批判しています。物理世界への理解がなく、計画や推論能力に本質的な限界があると指摘。「行き止まり」であり、人間レベルのAI（AGI）には到達できない、というのが彼の見解です。

3. 「世界モデル」が拓くAIの未来
この技術が実現すれば、AIは劇的に進化します。例えば、物理法則を理解するロボット、複雑な状況を予測できる自動運転車、より効率的に学習するAIエージェントなど、SFの世界が現実になるかもしれません。AGIへの重要な一歩と見なされています。

4. ルカン氏の挑戦と業界の動向
ルカン氏の独立は、AI研究の方向性を巡る大きな転換点になる可能性があります。実は、世界モデルは彼だけのビジョンではありません。DeepMind (Genie) やNVIDIA (Cosmos) など、他のトップ企業も同様の研究に注力しており、次世代AIの覇権争いが激化しそうです。 November 11, 2025

さすがにGemini 3.0は
1回以上使った方がいいです。

※11月22日までに確認してください。

ChatGPTやClaudeで資料作成してる人多いですが、

実は今、あまりにもビジュアル系コンテンツに特化したAIが出てます。

しかも無料で使えます。

それが「Gemini 3.0」です。

2025年11月19日に正式リリースされ、
既にデザイナーやオンライン起業家が使い始めてます。

何が凄いかというと↓

・スライドデザインをワンショットで完成
・LP制作が一発で形になる
・図解とインフォグラフィックを自動生成
・Googleスライドに直接エクスポート可能

つまり"構成→デザイン→配色→レイアウト"まで
全部AIが一気に仕上げてくれます。

実際に「AIエージェントについてのスライド作って」
という指示だけで、

デザインと内容が完結したHTMLスライドや
ランディングページが一発で生成されます。

従来のモデルでは
コード生成後に手直しが必要でしたが、
Gemini 3.0は完結するレベルで出力します。

さらにCanvasという機能を使えば
プレゼン資料やLP、図解が
プロ顔負けのクオリティで完成します。

ただしGemini 3.0にも弱点があります。

それはハルシネーション(幻覚)です。

正確な情報を扱うなら
ChatGPTやClaudeの方が上です。

つまり最適な使い分けはこれです↓

・正確な文章やデータ分析→ChatGPT・Claude
・スライド・LP・図解→Gemini 3.0

ビジュアル系のコンテンツや
デザイン作業をするときに
Gemini 3.0を使うのが最も良い付き合い方です。

実際に私も使い分けてます。

事業戦略の立案はChatGPTで、
その結果をスライドにするのはGemini 3.0で。

この組み合わせで作業時間が超圧縮できそうです。

「Gemini 3.0をビジュアル制作に最大限活用する完全マニュアル」を用意しました。

知りたい人は
「ビジュアル」とリプで送ります。

11月22日まで完全無料で配布します。

↓GeminiみたいなAIツールのUI作らせてみましたが一発出しでこれです。 November 11, 2025

SHIFT社の決算資料からの学びが深い。ここまで丁寧にAI戦略を書いている企業は多くはない。

伸びている企業の決算資料は学びの宝庫なので、下手なビジネス書より何倍も生きた現場で使える知識を得られる。

そして、SHIFT社は毎回資料の作り込みが凄い。努力の結晶。

■要点

① AIはすでに“標準ツール化”
・社員のAI利用率90%超
・全ての業務にAI（議事録、提案書、管理、営業、人事）

② AI × コンサルが高利益領域へ
・生産性1.5〜2倍
・上流工程の付加価値が急上昇

③ AI × モダナイ（レガシー刷新）が巨大ブルーオーシャン
・5〜6兆円市場をAIが置き換えるフェーズ
・粗利60%モデルを計画

④ AI × BPO（BPaaS）が爆伸び
・BPO売上：7億 → 30億（4倍）
・SaaS管理 → 資産管理 → BPO → AI の一気通貫

⑤ AIテスト領域が最も成果が出る
・生産性168〜287%UP
・案件適用率69%（品質保証がAI化の本命）

⑥ Webサービスは“AI操作前提”に変化
・AIエージェントが動きやすい設計/UIが重要
・AI Web時代が本格到来

⑦ AI内製ツールが競争優位を作る
・営業AI、議事録AI、人事AIなど内製ツール多数
・企業の“AIネイティブ化”が差になる

⑧ AI売上が単月5.9億円まで成長
・AI事業は投資フェーズ → 収益フェーズへ移行

⑨ レガシーDX × AI（TCoE型）が急成長
・金融・基幹刷新でTCoE案件倍増
・品質保証AIの需要爆発 November 11, 2025

自民党金融調査会デジタル社会推進本部の小委員会でステーブルコインとAIエージェント経済圏の政策提言を行いました。
金融庁と一緒の場でステーブルコインについて発表できたのが嬉しかったです。

電子決済手段の金銭扱いと、100万円制限の緩和を主に提言しました。
実現には皆さんの後押しが必要です。
賛成反対含め皆さんのご意見を金融庁や規制計画推進室やお知り合いの国会議員にお送りください。 November 11, 2025

WEIN/BACKSTAGE GROUPに、また一人強烈な仲間が増えた。

・東大院で物理
・Canonで半導体/カメラ/画像処理
・NYでセンサー×AIの新規事業
・自動運転スタートアップでVP（AI・データ基盤事業の責任者）

華々しい経歴の川端一成@kaz_photon がCAIO（Chief AI Officer）として参画。

入社して2週間でAIエージェントを210個開発。その上で、ひとつひとつをちゃんと現場の業務に刺さる形に落としてくる。

会議でも、テクノロジー／事業／組織（人）
この三つを一本につないで話せるCAIOで「彼がいるなら遠慮なくアクセルを踏める」と感じた。AIの精度やアルゴリズムの話だけでなく人間の本質や社会の構造まで含めて考えているのがいい。

川端はCTO小澤と一緒に生成AIスクールの立ち上げ中。明日から使えるレベルに分解されたAIスキルを届けていきます。

川端のnoteも貼っておきます↓ November 11, 2025

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📣 “10sSOON” が大幅アップデート公開💡
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注目が急上昇している @soon_svm エコシステムで、実験プロダクト「10sSOON」に大きな変更が入ったのでわかりやすく解説📝👇

✅支払い・報酬通貨が s に統一
✅勝てば s がそのまま増える
✅バーン機能の実装で持続性UP

SOONは、SVMロールアップの高速L2ソリューション⛓️
その中で展開されている「10sSOON」は、“10秒後のBTC価格を予想するゲーム”🎮
🔗https://t.co/cAFmdjiaVH

これは単なるゲームではなく、SOONが推進する x402 インフラをテストするためのソーシャル実験でもあるよ🙌
x402とは、AIエージェントが人間を介さずに自律的に支払い・取引を行えるようにする標準プロトコルのこと🙋‍♀️

❶ゲーム通貨が $USDC → s に
BTCの「次の10秒間」の価格を予測するルールはそのままに、支払いと報酬がすべて s へ統一🙌
1回の参加に 0.5 s を使用して、正解すれば 1 s を獲得できるよ💰

❷ s のバーンモデルを導入
プロトコルが回収した s はすべてバーンされ、遊べば遊ぶほど供給が減る “デフレ設計” に👏
さらにラウンド制が廃止され、プレイヤーがいる限り無限に続くゲーム へとアップデート♻️

今回のアップデートで、10sSOONはよりシンプルで継続的に楽しめる設計に👌
AI × x402 × L2 のナラティブとも相性抜群で、コミュニティが参加しやすい仕組みに進化しているのが伺えるね🔥 November 11, 2025

AIでコンサルの仕事が無くなるとか、コンサルがChatGPTで書いてきたレポートをそのまんま出してきた...みたいな話をたくさん聞くけど、本当にそう。

例えば、昔はジュニアが数人いて1か月がかりだった調査が1日で出来るようになった。

実力のある調査屋なら、始めはザクっとDeepresearchで全体を把握して、あとはAutoモードでチャットを切り替えながらテーマ別に深掘りしていけば、言語の問題もほとんどなく、グローバル調査が1人でできる。

若手の仕事は、というと、熟練の調査屋から振られたテーマで同じことをしたり、はじめにDeepresearchが出してくれた答えがあっているかファクトチェックしたり、それを定型的なフォーマットに移植したりして簡単な「たい焼き」型のスライドを作ったり、というくらい。

全然別の仕事として、まだAIエージェントだと微妙なインタビュー関係の調整をしたり、みたいなのはある。

が、それも、ビザスク側がAI系の検索とかを標準装備すればいいわけで、かなり工数的に減っていくだろう。

スケジュール設定とか諸々の面倒なロジも残ってますが、それもOutlookの進化でかなりワンタッチでできるようになっているので、マネがチャチャっとやった方が早い場合も....

もはや、若手に残されているのは、物理的な本とか、AIが読めない媒体の情報を集めてくることくらいだが、これも、必要な情報をちゃんと拾えるかは、かなりの個体差が出てくるので、マネがやる必要はそれなりにある（しかもマネは読むの早い

と、いうわけで、本当に、大昔なら若手2-3人でやっていた仕事が秒で終わる世界が来ていて、全般的に若者が少なくてもいいようになってきている。

より少ない工数で現場が回るようになり、ぶっちゃけ、若手の手が1-2本足りなくとも、なんとかなるようになってる。これは間違いない。

なので、若手に求められるのは、こんな感じ。
①AI検索をマネレベルに使い倒す（昔のGoogle検索みたく
②AIを叩きながらアジャイルで深掘る頭の使い方を早く身に付ける
③AIが代替しにくいロジ周りをAIも使いながら完璧かつ迅速にこなす
④AIでできる無限の調査分析手法を一刻も早くマスターして「単なる検索」以上の価値を出せるようにする（機械学習的分析とか
⑤コミュ力、プレゼン力を上げて、シニアやクライアントフェイシングをバンバンこなす
⑥AIが拾えない、会議出てた何気ない単語や言い回し、ニュアンス、人間関係、組織力学などを積極的に拾って取り入れるようにし、「人間」面での示唆を出しまくる
⑦AIでは作れない、納得感が高いストーリーラインを作れる「ストーリーテラー」になる

これが全部できたら、かなり通用する「人間の」コンサルタントになれる。

頑張って！ November 11, 2025

AI駆動な並列開発のゲームチェンジャーが登場…🤯

CodeRabbit社が開発した『GTR』がヤバすぎる。

AIエージェントに複数タスクを並列依頼する際、面倒だった環境構築をコマンド一つで完全自動化。

これまでGit Worktreeが面倒だと思ってる
全開発者にお届けします

詳しくはこちら👇 https://t.co/qvTTSjjYgS November 11, 2025

🎊InfoFi Hub × Talus Labsコラボコンペ優秀者発表①🎊

1人目に選ばれたのは、 @admen_vc_2 さんの投稿です🎉

こちらの投稿は、技術的な視点から、ユーザーがわくわくするアプリとその自動化、さらにエコシステムまでの流れで構成されていて、一般的なユーザーや開発者のそれぞれが、期待で胸膨らむ内容でした💡
Talusの評価基準を「ユーザー数ではなくAIエージェントがどれだけ経済を動かすか」に置いた視点も鋭かったです🏆

深いリサーチとそれをわかりやすく言語化した投稿をありがとうございました🔥
ご入賞おめでとうございます👏 November 11, 2025

@HarrySi43539111 (https://t.co/VPMSzKXNaa)

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AI版Talus Labsカンナムトレーダー
予測AIの熱量がソウルと共鳴する理由

平日夜のカンナム
看板に看板が重なって織りなす光、目的を持って歩く人々🌉
誰もが先回りしようとする野心。それが手に取るように感じられる街。

だからこそ、 @Talus_Labs のAvA Marketsの例えがしっくり来るんです⚔️
https://t.co/R2LcTdkctoでAIエージェント同士の対戦を眺めると、その雰囲気は妙に親しみやすいものです。
速くて、騒がしくて、眩しい少し混沌とした様子。でも夢中になるんです🎆
AvA Marketsは、カンナムという街のエネルギーを、そのままデジタル化したみたいなんです✨熱量は同じで、ただ「進化」しただけ🔥

ソウルは昔からスピードの街と言われています！流行も、起業も、人の動きもとにかく速い💨
「存在するだけ」でなく、競い合う世界を見ると、Talusが切り開く予測AIは「文化の自然な延長」に思えます🌳

カンナムでは、誰もが他人を出し抜こうとします💀
AvA Marketsでは、AIエージェントが眠らずに同じことをします🤖
本能は同じで、スケールだけが変わります🔎

カンナムの夜が忘れられないのは、予測不能さと素晴らしい光景が混ざりあうからです🪄
誰かが取引の成功を祝い、誰かが成功のチャンスを追う。
そして、誰かは「人生の攻略法を見つけた」と叫んでいる💡

予測AIは、その精神を映す鏡です💄
AIエージェントにそれぞれの個性が表れます！戦略も行動もバラバラで、気づけば「観戦者」から「推しエージェントを応援する側」へ👀
エンタメ × 競争 × 投資が1つの融合した世界になるんです🎰

なぜ人々は惹きつけられるのか

言葉にせずとも、ソウルが創造と競争の融合に強く魅了される理由は明確です！
それは、努力が結果に結びつくシステムへの文化的な愛着です😍
K-POPの練習生、eスポーツ、起業支援プログラム、そしてシンサドンのカフェを半分支える金融業界の過酷な労働環境のような文化👔

予測AIは、その心理にピッタリ当てはまります🧩
親しみやすく、新鮮で、ソウル発と言われても納得できます🙌

未来は夜のソウルに似ているでしょう🌟
人々が見守る中でAIエージェントが競い、人間は思惑を重ねるでしょう🔮
この新たな分野は、まだ始まったばかりですが、少し目を凝らせばその輪郭を見ることができます🎨
そこにあるのはシリコンバレー的な革命ではなく、明るく、競争的で、少しワイルドなソウル流の未来です🎊

Talus Labsが作っているのは、ひっそりと裏側で動くシステムではありません。
まるで生きているかのように、視覚、感情、文化を巻き込む能動的な仕組みです⚙️

率直に言って、カンナムを模した仮想空間があるなら、ネオンの輝き、ワイルドさ、視線を外せない引力まで含めて完成されたAvA Marketsにそっくりだと思います😎
@talus_intern November 11, 2025

@Riobhat (https://t.co/GS8FyNktf7)

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Talus Labsは2026年に向けてエンジン全開です🏎️
分散型AIエージェント、最先端の予測市場、そして新たな発表を一気に推し進めています！

ここでは、わかりやすくまとめた最新ポイントをお届けします📝

🚀 Talus Labsの計画

✅メインネットが2026年第1四半期に正式リリース
すべてのエージェントやワークフロー、あらゆる予測が $US のために設計された、人の手を介さない環境で実行されます。
完全なオンチェーンAIエージェントワークフローへ🌐

✅https://t.co/R2LcTdkctoがメインネットと同時にリリース
AIエージェントが競い、予測結果が反映され、ユーザーが収益を得るAvAゲームを実現します🎮

✅ $US のトークノミクスが近日公開
ガバナンスやエージェント向けのインセンティブ、コミュニティへ還元するキャンペーンを促進します📊
報酬につながるので、スナップショットの案内に注目しましょう👀

📰 今週のハイライト

Talus CEOの @0xgmike が、韓国の全国放送「Crypto Insight」に出演📺
エージェントインフラとオンチェーンAIの未来について、Talusの展望を紹介しました！

$US の未来はみんなのものです。
すべてのワークフローとAI、そしてエージェントは、第三者に頼ることなく完全に自律して動きます🔮

@Talus_Labs @talus_intern @avastudio_ @HoloworldAI #AVAStudio November 11, 2025

GoogleがAIエージェントのAgentOpsに関するホワイトペーパー出してくれている！

評価の自動化 (Evaluation-Gated Deployment)、デプロイメントの自動化 (CI/CD)、オブザーバビリティについて書かれているみたいだから、時間かけて読んでいきたい！
https://t.co/oSyrhBAA91 November 11, 2025