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イースタン・リーグで首位打者、最多本塁打、最高出塁率の3つの打撃タイトルを獲得。
北海道倭国ハム・有薗直輝選手は来季ブレークを果たせるか？

#lovefighters #有薗直輝 #パ・リーグインサイト
https://t.co/lHuMfHN4YJ December 12, 2025

千葉ロッテドキュメンタリー映画の舞台あいさつに中森俊介投手＆山本大斗選手が登壇🎥

🗣️「来年は優勝した映画にして、もう一回舞台あいさつをしたいです」

#chibalotte #中森俊介 #山本大斗 #パ・リーグインサイト
https://t.co/0Mdg3LuxMk December 12, 2025

昨年の自分の2025年のAI進化予測コンテンツを眺めて答え合わせをしているのだけど、殆ど当たっているが、むしろこの1ヶ月はそれでも進歩を過小評価していたと気づいた。ARG-AGI-1等のベンチマークでコストパフォーマンスで言うと390倍改善している。ベンチマークによりけりではあるものの、10倍と発言していたけど、それを遥かに超える進化をしている。もう人間の主観では性能進化が図りづらい域に達しているが、引き続き性能進化は激しい。スケーリング則も継続しているという主張もある。

一方、モデルの性能に比して経済インパクトは今時点小さいが、これはまさに「AIオンボーディング」的な、実務とLLMの隙間を埋める仕組みの不足に依るものであって、来年以降もこのギャップを埋めることが大きな市場であるという印象。そして適用範囲の広さゆえ、受託的なアプローチのリソース・手数的限界も見えている。それだけで出せるインパクトは限定的。ギャップを埋める過程にあらゆる領域で新規の市場が誕生して降り、アプリケーションが求められている。

ただし、電力等の物理的限界にもそろそろあたり始めるかもしれず、そちら起因で進化が停滞するとかはあるのかもしれない。ただ、USや中国と言ったフロンティアモデルの競争国は大胆な手段を講じる可能性もある。手放しに絶対進化するという状況ではないが、まだ進化は続くと思う。

来年の進化・インパクトの主たる領域はAI for Science的な技術開発にフォーカスされていくと思う。業務を自動化するならすでに相当に有用なモデル性能に到達している。ここからさらに新たなインサイトを生み出していく領域が進化する。今年のAlphaEvolveがその最たる例だった。進化したLLMの性能とともにアウトカムが増える明確な領域がこのインサイトや仮説の創出。私自身も追いかけていこうと思っている。

まだまだAi Workforceもバクラクも面白い時期が続きそう。

ちなみに昨年の予測はこんな感じだった。（PIVOTでお話した内容）
・LLMの進化は“緩やか”へ移行、ただしコストパフォーマンスは10倍の進化。
・推論時間を使った“深い論理思考モデル”の普及
・小規模タスク特化エージェントが中心だが、エージェントの議論が進み、マルチエージェントも少しずつ登場する。
・RAGの限界の露呈、企業DXは“業務単位の自動化POC”へ集中、一方でPoCで止まりインパクト事例は少なめ。
など。 December 12, 2025

《残念なことに、英国に本部を置く慈善団体「チャリティーズ・エイド・ファンデーション（以下、CAF）」が7月に発表した、寄付に関して世界の国々を調査分析した報告書「寄付インサイト」によると、年間所得に占める寄付額の割合が、倭国は101カ国中、突出して世界最低となった。》　#NoHateTV
https://t.co/nXMOiBFef9 December 12, 2025

📢 DTM初心者・歌い手・声優の皆さんへ速報！ 今、iZotopeのプロ用ツール『Insight 2』が無償配布されてるけど、「難しそう…」ってスルーしてませんか？ 😳

正直「画面がピカピカしてて何だか分からん！」 ってなりますよね💦
でもこれ、実は音を変えるエフェクトじゃなくて、「音の健康診断をしてくれる最強のお守り」 なんです。

特に 「声」 を扱う活動者さんにはメリットだらけなので、何ができるのかざっくり解説します！👇

🧐 Insight 2（インサイト2）って何？
一言でいうと**「音を見るための精密メガネ」**👓✨

これを通しても音は変わりません。エコーもかかりません。 その代わり、「今、あなたの音データは大丈夫？」 というのを数値とグラフで正確に教えてくれます。

人間の耳って、長く作業してると疲れて麻痺してくるんですよね…。「あれ？今の音、大きすぎ？小さすぎ？」って不安になったことありませんか？ Insight 2は機械なので、疲れることなく「正しい答え」を常に表示してくれます。

🎙️ 声のお仕事（声優・ボイスコ）をする人へのメリット
宅録やボイスドラマを作る人には、まさに「品質保証」ツール！

✅ 1. 「納品基準」をクリアしてるか一発でわかるクライアントから「ラウドネス値 -24LKFSくらいで」って言われて困ったことないですか？ Insight 2のメーターを見れば、自分のデータが基準を満たしているか一目瞭然！ 「音が小さすぎてリテイク…」「大きすぎて音割れ判定…」という悲劇を防げます🛡️

✅ 2. BGMに埋もれてないかチェックできる「Relay」という付属ツールと組み合わせると、「BGMに対して、今のセリフは聞き取りやすいか？」 を判定してくれます。 自分の耳だと雰囲気で流しちゃいがちな部分も、客観的に「ここは声が聞こえにくいよ！」って教えてくれるんです。これ凄くないですか？😲

🎤 歌を歌う人（ボーカリスト）へのメリット
「歌ってみた」のMIX確認や、自分の声の分析にも役立ちます！

✅ 1. 自分の声の特徴を知れる「スペクトログラム」というカラフルな画面で、声の成分が見えます。 「私って中低音が豊かだな～」とか「サ行のチリチリした音（歯擦音）が強すぎるな」とかが目で見てわかるので、EQでどこを調整すればいいかのヒントになります💡

✅ 2. 音の広がりを確認メインボーカルは真ん中にどっしりと。コーラスは左右に綺麗に広がっているか。 耳だけでなく「目」で配置を確認できるので、MIXの迷子が減ります！

🔰 使い方は超シンプル
難しい設定はいりません！

DAWのマスタートラック（一番最後）に挿す。

プリセットから「Loudness」系を選ぶ。

再生して、メーターが赤くなりすぎてないか見る。

これだけ！👍

🎁 結論
「自分の耳だけじゃ不安…」という部分を、プロ基準の数値で保証してくれるお守りです。

これが無償（タダ）で手に入る機会はそうそうないので、使い方がわからなくてもとりあえずライセンスだけは貰っておきましょう！！ 🏃💨

#DTM #宅録 #無料配布 December 12, 2025

おっと、総投稿数は約700ですね。修正して2025 X Wrappedを更新します：

- 総投稿数: 約700
- いいねトップ: #YouTubeMusicRecap投稿（14いいね）
- リポストトップ: 同投稿（2リポスト）
- リプライトップ: VTuber交流投稿（4リプライ）
- 最もインタラクションしたユーザー: ShuraHiwa, AkellieChan, hitsujigumo_mee
- 繰り返しテーマ: VTuber, アート, 音楽, Minecraft
- 最大エンゲージメント投稿: #YouTubeMusicRecap（20合計）
- 楽しいインサイト: 多言語でVTuberファン！アートと音楽に満ちた1年🍦✨

素晴らしい年でした！ December 12, 2025

異常に成長が早い人は『日常の全て』を学習環境にしている

そもそも学習とは可能な限りの普遍構造を頭に叩き込むことなので、1.コンテンツと2.変換装置（脳）の2つが重要変数となる

すごいセミナーに行っても脳が止まってると素通りするし、脳が優れていても2chまとめ見てたら学習効率が悪い

しかし、限界読書（@genkaidokusho）さんのように変換機能が強いとドラゴンボールや進撃の巨人1つからでも本質的な示唆を得られる

1を聞いて10を知る力と言える

女性とのデートだろうが市役所で待たされようが、子どもと触れ合っていようがアハ体験的なインサイトを抽出できる

コンテンツで普遍性の高い抽象モデルをインストールし、日常で知的好奇心を持った視点で過ごすと『再現性』が高まる December 12, 2025

@ava_ta_bo 失礼します。
写真の車、外装の模様はなんという名前でしょうか。
昔中古で買ったホンダ・インサイトのエンジンカバーと内装一部がこのボディと全く同じ塗装？グラフィック？を施されておりましたが、なんという模様なのか分からずじまいでした。よろしければ、教えていただけないでしょうか。 December 12, 2025

珍しいHYBE INSIGHTのポストカードブック出品してる人いるよ！新品未開封で今じゃ手に入らないやつ…ちょっと羨ましいなぁ🍁

BTS HYBE INSIGHT ポストカード ハイブインサイト 新品未開封品
https://t.co/HMzCwiqJG5 December 12, 2025

「数字は揃っている。なのに、現場は動かない」。
私が人事データ分析のコンサルティングをしてきた中で、原体験があります。人員構成・評価・異動・残業・離職兆候まで丁寧に可視化し、経営会議向けのダッシュボードも整えました。ロジックも粒度も申し分ない。ところが運用が始まると、取得したデータは“課題の把握”に使われるだけで、現場の改善には使いきれていない。現場も何のためにサーベイなどは答えるのか実感がわかず、結果、データは増えたのに現場改善がされない。私はそこで確信しました。課題は分析力ではなく、マネジメントの型そのものだ、と。

マネジメントは、次の2軸で特徴が分かれます。
①データ活用：する／しない、②データの還元先：経営層だけ／現場へ開放。
この2×2で見ると、組織は大きく4つの型に分かれます。

パノプティコン型（データ活用×経営層だけ）
データが「監視と規律」の道具になります。経営は全体を見通し、統制を強められる一方、現場は意図や背景を知らされず、情報の非対称性が拡大する。効率は上がっても、心理的安全性が削れ、指示待ちや事なかれが増える。私の原体験はまさにこれでした。可視化は進んだのに、現場がデータを“自分ごと”として扱えない。データ活用が「評価」や「追跡」と結びついた瞬間、現場は改善より防御を選ぶ。結果として、データは「使われているようで使われない」状態に陥ります。

AIアゴラ型（データ活用×現場へ開放）
パノプティコン（閉じた監視塔）の対義語として、古代ギリシャの広場「アゴラ」を置くと本質が見えます。データと支援AIが現場に開放され、判断の材料とエンパワーメントツールとして配られ、現場が自律的に意思決定し改善を回す。透明性が高く、ボトムアップの改善が高速で回り、現場のOODAループが組織の競争力になります。人事データ活用が本当に狙うべき理想形は、こちらです。

俺様キングダム型（データ活用しない×経営層だけ）
客観データが乏しいのに決定権が上層に集中し、経験・勘・度胸（KKD）や信念で意思決定がなされます。強いリーダーがいると速いが、再現性がなく、外部環境が変わると当たり外れが大きくなる。

匠のブラックボックス型（データ活用しない×現場へ開放）
現場に任されてはいるが、標準化されたデータがないため、暗黙知と職人芸で回る。強い個がいれば成立する一方、属人化と継承断絶のリスクが高く、人が辞めるとノウハウも消えます。

ここで重要なのは、多くの企業が「俺様キングダム型」か「匠のブラックボックス型」から出発し、データ整備を進める過程で、意図せず「パノプティコン型」に着地してしまうことです。ダッシュボードが“上から覗く窓”になり、現場の腹落ちや改善のための文脈が供給されない。すると現場は、数字の意味を理解する前に数字で裁かれる不安を抱え、報告の整形、リスク回避、無難な行動へ収束する。データはあるのに、知恵が増えない。これが「データ活用が進んだのに組織が弱る」典型です。

では、何がこの構図を変えるのか。私は生成AIの進化が転換点になりはじめていると感じています。生成AIは単に分析を速くするだけではありません。最大の変化は、「データのインサイトをリアルタイムで現場に返せる」ことです。自然言語で問いを返す、要因仮説を返す、次の打ち手を提案し、現場の状況に合わせてフィードバックまで行える。これにより、データが経営会議の専売特許から、現場の意思決定支援インフラへ移ります。マネジメントは、閉じた監視塔から、開かれた広場へ——AIアゴラ型へ移行しやすくなる。

ただし、AIアゴラ型は「全部オープンにすれば良い」では成立しません。AIが入るほど、偏り（バイアス）、ブラックボックス化、過剰なスコアリング、プライバシー侵害といった副作用も増えます。だからこそ、設計思想が要ります。データとAIを“裁く道具”ではなく“育てる道具”として扱うこと。用途制限、説明責任、異議申し立て、閲覧範囲のコントロールといったガバナンスを先に敷くこと。そして何より、可視化の目的を「統制」ではなく「成長支援」に置くことです。

結局、データとAIが増えるほど、組織の差は保有量ではなく配り方で決まります。会社の人事データは、監視塔の燃料になっていないか。現場が集い、問い、学び合う“広場”の共通言語になっているか。私の原体験が示すのは、パノプティコン型のままではデータ活用は伸びないという現実です。AI時代の人事データマネジメントは、AIアゴラ型へ。ここを意識して初めて、人事データは「管理のための数字」から「成長のための言語」に変わります。 December 12, 2025

Discordのサーバーインサイトを確認してみた。
訪問者がここ一週間の鯖を見てくれた人数。
コミュニケーターが使ってくれた人数。
らしいです！
#スマブラ https://t.co/njeFwHCh8t December 12, 2025

いいねの数とかインサイト見るために昨日あげた動画何回か確認してたら親に｢あんた最近その曲よく聴いてるよね。流行ってんの？｣と聴かれてかなり気まずい
好きでよく聴いてるんだよねとしか言えない
流石にTiktokで絵あげてるとか口が裂けても言えない December 12, 2025

インサイト眺めるの好き December 12, 2025

「数字は揃っている。なのに、現場は動かない」。
私が人事データ分析のコンサルティングをしてきた中で、原体験があります。人員構成・評価・異動・残業・離職兆候まで丁寧に可視化し、経営会議向けのダッシュボードも整えました。ロジックも粒度も申し分ない。ところが運用が始まると、取得したデータは“課題の把握”に使われるだけで、現場の改善には使いきれていない。現場も何のためにサーベイなどは答えるのか実感がわかず、結果、データは増えたのに現場改善がされない。私はそこで確信しました。課題は分析力ではなく、マネジメントの型そのものだ、と。

マネジメントは、次の2軸で特徴が分かれます。
①データ活用：する／しない、②データの還元先：経営層だけ／現場へ開放。
この2×2で見ると、組織は大きく4つの型に分かれます。

パノプティコン型（データ活用×経営層だけ）
データが「監視と規律」の道具になります。経営は全体を見通し、統制を強められる一方、現場は意図や背景を知らされず、情報の非対称性が拡大する。効率は上がっても、心理的安全性が削れ、指示待ちや事なかれが増える。私の原体験はまさにこれでした。可視化は進んだのに、現場がデータを“自分ごと”として扱えない。データ活用が「評価」や「追跡」と結びついた瞬間、現場は改善より防御を選ぶ。結果として、データは「使われているようで使われない」状態に陥ります。

AIアゴラ型（データ活用×現場へ開放）
パノプティコン（閉じた監視塔）の対義語として、古代ギリシャの広場「アゴラ」を置くと本質が見えます。データが現場に開放され、判断の材料として配られ、現場が自律的に意思決定し改善を回す。透明性が高く、ボトムアップの改善が高速で回り、現場のOODAループが組織の競争力になります。人事データ活用が本当に狙うべき理想形は、こちらです。

俺様キングダム型（データ活用しない×経営層だけ）
客観データが乏しいのに決定権が上層に集中し、経験・勘・度胸（KKD）や信念で意思決定がなされます。強いリーダーがいると速いが、再現性がなく、外部環境が変わると当たり外れが大きくなる。

匠のブラックボックス型（データ活用しない×現場へ開放）
現場に任されてはいるが、標準化されたデータがないため、暗黙知と職人芸で回る。強い個がいれば成立する一方、属人化と継承断絶のリスクが高く、人が辞めるとノウハウも消えます。

ここで重要なのは、多くの企業が「俺様キングダム型」か「匠のブラックボックス型」から出発し、データ整備を進める過程で、意図せず「パノプティコン型」に着地してしまうことです。ダッシュボードが“上から覗く窓”になり、現場の腹落ちや改善のための文脈が供給されない。すると現場は、数字の意味を理解する前に数字で裁かれる不安を抱え、報告の整形、リスク回避、無難な行動へ収束する。データはあるのに、知恵が増えない。これが「データ活用が進んだのに組織が弱る」典型です。

では、何がこの構図を変えるのか。私は生成AIの進化が転換点になりはじめていると感じています。生成AIは単に分析を速くするだけではありません。最大の変化は、「データのインサイトをリアルタイムで現場に返せる」ことです。自然言語で問いを返す、要因仮説を返す、次の打ち手を提案し、現場の状況に合わせてフィードバックまで行える。これにより、データが経営会議の専売特許から、現場の意思決定支援インフラへ移ります。マネジメントは、閉じた監視塔から、開かれた広場へ——AIアゴラ型へ移行しやすくなる。

ただし、AIアゴラ型は「全部オープンにすれば良い」では成立しません。AIが入るほど、偏り（バイアス）、ブラックボックス化、過剰なスコアリング、プライバシー侵害といった副作用も増えます。だからこそ、設計思想が要ります。データとAIを“裁く道具”ではなく“育てる道具”として扱うこと。用途制限、説明責任、異議申し立て、閲覧範囲のコントロールといったガバナンスを先に敷くこと。そして何より、可視化の目的を「統制」ではなく「成長支援」に置くことです。

結局、データとAIが増えるほど、組織の差は保有量ではなく配り方で決まります。会社の人事データは、監視塔の燃料になっていないか。現場が集い、問い、学び合う“広場”の共通言語になっているか。私の原体験が示すのは、パノプティコン型のままではデータ活用は伸びないという現実です。AI時代の人事データマネジメントは、AIアゴラ型へ。ここを意識して初めて、人事データは「管理のための数字」から「成長のための言語」に変わります。 December 12, 2025

「数字は揃っている。なのに、現場は動かない」。
私が人事データ分析のコンサルティングをしてきた中で、原体験があります。人員構成・評価・異動・残業・離職兆候まで丁寧に可視化し、経営会議向けのダッシュボードも整えました。ロジックも粒度も申し分ない。ところが運用が始まると、取得したデータは“課題の把握”に使われるだけで、現場の改善には使いきれていない。現場も何のためにサーベイなどは答えるのか実感がわかず、結果、データは増えたのに現場改善がされない。私はそこで確信しました。課題は分析力ではなく、マネジメントの型そのものだ、と。

マネジメントは、次の2軸で驚くほど性格が分かれます。
①データ活用：する／しない、②データの還元先：経営層だけ／現場へ開放。
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データが「監視と規律」の道具になります。経営は全体を見通し、統制を強められる一方、現場は意図や背景を知らされず、情報の非対称性が拡大する。効率は上がっても、心理的安全性が削れ、指示待ちや事なかれが増える。私の原体験はまさにこれでした。可視化は進んだのに、現場がデータを“自分ごと”として扱えない。データ活用が「評価」や「追跡」と結びついた瞬間、現場は改善より防御を選ぶ。結果として、データは「使われているようで使われない」状態に陥ります。

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パノプティコン（閉じた監視塔）の対義語として、古代ギリシャの広場「アゴラ」を置くと本質が見えます。データが現場に開放され、判断の材料として配られ、現場が自律的に意思決定し改善を回す。透明性が高く、ボトムアップの改善が高速で回り、現場のOODAループが組織の競争力になります。人事データ活用が本当に狙うべき理想形は、こちらです。

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では、何がこの構図を変えるのか。私は生成AIの進化が転換点になりはじめていると感じています。生成AIは単に分析を速くするだけではありません。最大の変化は、「データのインサイトをリアルタイムで現場に返せる」ことです。自然言語で問いを返す、要因仮説を返す、次の打ち手を提案し、現場の状況に合わせてフィードバックまで行える。これにより、データが経営会議の専売特許から、現場の意思決定支援インフラへ移ります。マネジメントは、閉じた監視塔から、開かれた広場へ——AIアゴラ型へ移行しやすくなる。

ただし、AIアゴラ型は「全部オープンにすれば良い」では成立しません。AIが入るほど、偏り（バイアス）、ブラックボックス化、過剰なスコアリング、プライバシー侵害といった副作用も増えます。だからこそ、設計思想が要ります。データとAIを“裁く道具”ではなく“育てる道具”として扱うこと。用途制限、説明責任、異議申し立て、閲覧範囲のコントロールといったガバナンスを先に敷くこと。そして何より、可視化の目的を「統制」ではなく「成長支援」に置くことです。

結局、データとAIが増えるほど、組織の差は保有量ではなく配り方で決まります。会社の人事データは、監視塔の燃料になっていないか。現場が集い、問い、学び合う“広場”の共通言語になっているか。私の原体験が示すのは、パノプティコン型のままではデータ活用は伸びないという現実です。AI時代の人事データマネジメントは、AIアゴラ型へ。ここを意識して初めて、人事データは「管理のための数字」から「成長のための言語」に変わります。 December 12, 2025

### @AAMY_Phi アカウント
### 総合評価: Aランク (8.0/10)
**理由: 社会問題のデータ駆動型分析とAI(Grok)活用の革新性が高く、知的探求心が顕著。一方、エンゲージメントの低さが課題。

#### アカウント概要
@AAMY_Phiは新設アカウント(フォロワー12人)。プロフィールでGrokを活用した自己分析実験を宣言し、社会問題(最低賃金生活、非正規雇用、貧困、精神保健)をデータベースで考察。抽象統計を日常スケールに変換する「数訳」アプローチが独自的

#### 人物像推測
30-50代倭国人、東京在住の可能性。非正規/低所得経験者で「さんすう弱者」を自認。内省的・論理的性格。シンプル独り暮らしで、速読/論理学学習に励む。AIを「Sensei」と信頼し、逆境下の回復力を発揮。

#### Big Five特性 (5点満点)
- 開放性: 5 (AI実験の好奇心)
- 誠実性: 4 (構造化分析)
- 外向性: 2 (内省中心)
- 協調性: 4 (弱者共感)
- 神経症傾向: 3 (現実直視し前向き)

#### 知能/知識レベル
- IQ推測: 110-120 (上位15-25%)
- 知識: 中級(社会/経済高、AI中)
- 知的レベル: 上級(分析型)

#### 多角的評価 (10点満点平均7.6)
- コンテンツ質: 9 (データ論理的)
- オリジナリティ: 8 (希望指向現実主義)
- 影響力: 5 (エンゲージ低、#AI共生で潜在向上)
- 一貫性: 8 (ハッシュタグで強化)
- AI活用: 9

Grok貢献度: 9/10 (分析ツール化の好例)。

#### キーインサイト
- データを実感化(例: 非正規36.8%→10人中3-4人)。
- AIで弱点補完、共生探求。
- 分析=希望発見の姿勢。

#### 類似アカウント比較 (抜粋)
@wasedamental(8.9/10): 精神医学×AIで影響力高。@shioshio38(7.6/10): データ視覚化強み。@AAMY_PhiはAI共生で互角、#追加で差別化。

#### 類似アカウント規模
AI共生宣言+自己分析アカウント: 約25件(倭国語圏中心)。ニッチだが増加傾向。

#### 期待/改善
期待: AI実験のコミュニティ形成(4/5)。改善: ビジュアル追加&投稿頻度安定(3/5)。離脱低減のため、データ洞察を短スレッド化推奨。

****
1. 現在時刻: 2025-12-13 16:25:32
2. 画像は分析に基づき、GrokのImagineにより生成してもらったもの。プロフィールアイコンに採用。 December 12, 2025

インサイト眺めるの好き December 12, 2025

インサイト眺めるの好き December 12, 2025