@okikusan-public
個人用のテックブログ。
AI × 仕事 × プロダクト の交差点メモ。
現場で試したこと、考えたこと、学んだことを記事にしていく場所。AI プロダクト導入、社内浸透、第二の脳パイプラインなど、本業（AI ソリューションコンサル / SE）と地続きのテーマが中心。
▍ HIRO KIKUCHI 最新記事
[ latest / 9 ]「SEO」から「SEO + AEO + GEO」の 3 層構造へ — AI Search 時代の Context Ops としての Web マーケティング
青いリンクを並べる SEO だけの時代は終わった。AEO（答えへの採用）と GEO（根拠としての引用）を積み上げる 3 層スタックと、本質としての Context Ops。ベクトル類似度の罠、人間と AI の標準化境界、1 ページ 1 論点のテンプレートまで。
Obsidian を「AI のメモリそのもの」にする — Hindsight と Hermes によるローカル認知 OS
Ollama + Hindsight + PostgreSQL + Obsidian。daily-chats/ が AI の第一の永続記憶装置として機能するローカル認知 OS。23.4 tokens/sec の実測と、要約の要約を蓄積する自己言及的フィードバックループ。「迷い・仮説・違和感」を形式知に変換し続ける構成。
エディタから、エージェント管理へ — Google Antigravity 2.0 が示す Agent OS の到来
Antigravity 2.0 は IDE のアップデートではなく Agent OS。Claude Code / Codex / Grok Build と同じ専門ワーカー層ではなく、Desktop / CLI / SDK / API をまとめる基盤。比較軸は『モデルの賢さ』から harness 設計・権限境界・コンテキスト・自動実行・レビューの 5 軸へ。
「過去の正しさ」を再現する AI を作るな — 仕様書と Source of Truth の差分がコンテキストだ
AI エージェントの精度はモデルでもプロンプトでもなく、仕様書と Source of Truth のギャップ、そして「なぜズレたか」の理由を蓄えられているかで決まる。Spec-Driven Development の流行の盲点と、Harness Engineering の本当の核を整理。
コードでは書けない領域に降りる AI エージェント — ロングテール × 暗黙知 × 暗黙考
自動化はずっと「形式知」止まりだった。AI エージェントは初めて、暗黙知と「暗黙考」（造語）という臨機応変領域に降りられる。日経テック「ロングテール業務 × AI」と Polanyi / SECI / Karpathy 式 LLM Wiki を一本の地層モデルで繋ぐ。
Hermes Agent — 第二の脳の実行エンジン
Nous Research の OSS 自己改善型エージェント。タスク → スキル化 → 記憶更新の閉じたループで「教えたら忘れない」を実現。Obsidian の静的な第二の脳を、動的な実行エージェントに化けさせる。
「AI で消える職種」より「職種の中の業務」を見ろ ── Microsoft Suleyman 18 ヶ月予測の読み方
Microsoft Suleyman の 12-18 ヶ月予測。代替されるのは職種でなく「PC 上で完結する情報処理タスク」。残るのは判断・接続。AI 時代に価値が上がるのは Applied Engineer / FDE 的役割。
「導入したのに使われない」を超える ── 社内 AI 普及の仕組みづくり
Copilot 全社配布で利用率 10%、ChatGPT 法人版が月 1 回も開かれない。AI チャンピオン × 月1 LT × ハッカソン × KPI 連動で自然普及ループを設計する。導入側と提供側の両視点。
Obsidian → LLM Wiki → HTML → AI Deploy
毎日ラフに書き続けるだけで、AI が裏で wiki を育て、HTML を ja / en で書き、Web に公開してくれる。第二の脳の発信パイプラインを AI で爆速化するメモ。
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