AIコーディング・Vibe-Coding Andrej Karpathyが「遅れている」と感じる理由(そしてそれがあなたのキャリアにとって何を意味するか)
Andrej Karpathyが「プログラマーとしてこれほど遅れを感じたことはない」と発言したことを起点に、AI時代における技術的レバレッジの根本的な変化を解説する。従来のエンジニアリングは「正確な指示を書くこと」が中心だったが、現在は「確...
AI人材育成
AIコーディング・Vibe-Coding 
未来予測 複利的格差が2026年を追いつく最後のチャンスにする理由
本動画は2026年における人工知能の10の重要な予測を提示するものである。メモリ技術の飛躍的向上、エージェント用UIの革新、継続学習の実用化、再帰的自己改善の実現、長時間稼働エージェントの登場、AIによるAI成果物のレビュー、業務用AIと個...
未来予測 誰も語らない7000億ドルのAI生産性問題
本動画では、Laridan創業者ラス・フリーデンが、企業におけるAI投資の測定と生産性評価という重要な課題について語る。広告テクノロジー業界で培った測定インフラの経験を基に、現在年間7000億ドル規模に達する企業のAI支出において、70%の...
OpenAI・サムアルトマン AI&サイバーセキュリティ:ダン・ボネがサム・アルトマンにインタビュー
OpenAIのCEOサム・アルトマンが、スタンフォード大学のダン・ボネ教授とのインタビューで、AI分野におけるキャリア選択について語る貴重な対談である。現在のAIは深層学習という一つの大きな推進力を発見したに過ぎず、まだ初期段階にあると指摘...
AIスキル 500人のAI研修済み従業員が10人の真のAI流暢人材に負ける理由
本動画は、組織においてAIツールを導入しても実際の価値創出に繋がらない「活動」に終始してしまう問題を指摘し、真のAI流暢性を構築するための3つの核心的原則を解説している。ClaudeのSkills機能リリースを契機に、多くの企業が陥りがちな...
AIスキル 誰もがAI習熟度を間違って理解している—本当のAIスキルギャップを暴く私の10段階フレームワークを盗め
本動画では、多くの人が抱える「AIスキルをどう向上させるか」という疑問に対し、モデル非依存の包括的な習熟度評価フレームワークを提示している。1から10段階のスケールを用いて、基本的なユーザーレベルからLLMのメンタルモデル構築、システム思考...
AIプロンプト OpenAIが専門家向けに200個のプロンプトを公開—それがあなたのキャリアを破壊する理由
OpenAIが公開した200個のプロンプト集について、その品質の低さと問題点を鋭く指摘する動画である。表面的な1~2行の汎用的なプロンプトでは、AIの真の可能性を引き出すことはできず、むしろ利用者を「AI導入の中途半端な状態」に留めてしまう...
AIニュース 2026年のまとめ：数週間の調査を要約して導き出した、2026年のAI業界における5つの重要トレンド
この動画は、AI専門家が2026年のAI業界で最も重要となる5つの主要トレンドを詳細に解説したものである。規制強化によるコンプライアンス市場の創出、経済環境による成果ベース価格設定への移行、AIネイティブ企業による競争激化、技術成熟によるロ...
オープンソース・オープンウェイト AIの可能性を解き放つ：Andrew Ng博士とLisa Su博士からの洞察
この動画は、スタンフォード大学のAndrew Ng博士とAMD CEOのLisa Su博士が、AI技術の民主化とアクセシビリティについて対談したものである。両者はAIエコシステムにおけるオープンな環境の重要性を強調し、開発者コミュニティがイ...