今月の木になる記事です
マンガ
品良く見える人の共通点（2/2） pic.twitter.com/PI9OLVv5El
— B.B軍曹 (@B_B_Sergeant) 2026年9月19日
「やらないとやる気が出ないってどういうこと⁉︎」 0/6 pic.twitter.com/nGLUTetvK1
— まるいがんも (@kenihare) 2026年9月14日
焦らない人が知っていること（1/4） pic.twitter.com/ASEoI1UEGH
— B.B軍曹 (@B_B_Sergeant) 2026年9月23日
出世だけが、サラリーマン人生じゃない
— 長さん (@jtc_ojisan2) 2026年9月23日
1/17 pic.twitter.com/NMzreYn0EZ
AI関連（一般）
LLMの強化学習では、GRPOのように1つの問題から複数の回答を生成し、それらを比較して学習する方法が広く使われている。
— Daisuke Okanohara / 岡野原 大輔 (@hillbig) 2026年8月31日
これに対し、Best Practice Critic Optimization（BPCO）は、1つの問題につき1つの回答だけを生成する方法でも、複数回答を使う手法と同等以上の性能を達成できることを示した。…
「AIがネット乗っ取る」米AI企業トップが訴える脅威と開発減速 https://t.co/zCeDqjsaCH
— 朝日新聞(asahi shimbun） (@asahi) 2026年9月14日
米国のAI（人工知能）開発企業アンソロピックのダリオ・アモデイ最高経営責任者（CEO）は12日、AI業界や国際社会が足並みをそろえてAI開発を遅らせるべきだと呼びかけた。
自然言語処理についてまとまっているスライド。
— QDくん⚡️AI関連の無料教材紹介 (@developer_quant) 2026年9月16日
かなり作り込まれていて密度が高い。
ゼロから始める転移学習https://t.co/xv5xjDEqYC pic.twitter.com/ZBxQviwpiS
プレーンRAGとオントロジー併用RAGを同じ題材で比較し、精度差の原因まで追った実装記事。「なぜRAGだけでは多段の関係質問に答えられないか」が具体的なコードベースで手を動かしてわかる。https://t.co/8zyaOW9HmC pic.twitter.com/eJ2ktvbtil
— 高橋光 | 著書『データ分析力を高める ビジネスパーソンのためのSQL入門』 (@light940) 2026年9月14日
Databricksが発表したGenie Ontologyと、メトリクスビュー（セマンティックレイヤー）・ナレッジストアの関係を整理した記事。人が定義する層と機械が学ぶ層を分けて共存させる設計が参考になる。https://t.co/kpF3pWD137
— 高橋光 | 著書『データ分析力を高める ビジネスパーソンのためのSQL入門』 (@light940) 2026年9月13日
Palantir Ontologyに代表されるダイナミックオントロジーを整理した記事。従来のRDF/OWLは概念と関係という「名詞」の表現に留まるのに対し、ダイナミックオントロジーはそこにアクション・関数・動的認可という「動詞」まで同じレイヤーで扱う点が本質的な分岐点。https://t.co/EPBHbV6dmQ
— 高橋光 | 著書『データ分析力を高める ビジネスパーソンのためのSQL入門』 (@light940) 2026年9月15日
中国AIのKimi3.0が裏でAnthropicのClaudeのAPIにプロンプトと回答を流してて人民解放軍の情報とかあれこれ漏れたっていう件。
— ゆな先生 (@JapanTank) 2026年9月14日
Kimi3.0の中身がClaudeで中華AIの能力が低いというのは間違っていて、おそらくClaudeの蒸留のために一部のプロンプトをClaudeに流して回答を得ていただけだと思う。…
H3の3ステップLoRA、試したら案の定3ステップはキツいけど4ステップだと画質、音質ともにアリかもしれん。シグマはマニュアルでこれが推奨値らしい
— うみゆき@AI研究 (@umiyuki_ai) 2026年9月13日
3-step 1.0, 0.961165, 0.853333, 0.0
4-step 1.0, 0.970874, 0.907249, 0.640000, 0.0 https://t.co/5Dbz9ZJ0UG pic.twitter.com/Wq7ZC1MiAn
AgentGrad（https://t.co/X4PvgNiwBN）は、マルチエージェントの失敗を「どのプロンプトを直すか」まで特定してから学習する、という発想の論文。… pic.twitter.com/glOhhbf92N
— Itaru Tomita / 冨田到 (@itarutomy) 2026年9月12日
この開発手法いいかも。AIに丸投げすると、気づいてないけど、理解負債はどんどん溜まっている。これをできるだけ抑えて開発する手法だ！
— hiraoku (@2020_hira) 2026年9月2日
AIに丸投げしないで理解するためのAI開発手法（2026年8月現在）｜keitakn https://t.co/F0tzuykBbt #zenn
QUÉ!? Locura
— Carlos Santana (@DotCSV) 2026年9月23日
Le he pedido a Opus 5.5 que me haga una animación en pixel art de una red neuronal entrenándose. El resultado está por encima de cualquier expectativa! Fuah chavales pic.twitter.com/nRL3kxFTNz
たぶん厳密にオントロジーと言われる概念が必要なケースは稀だと思う。そもそも形式推論の関連深い分野で、「統計的推論」をしているLLMの情報としてtoo much．むしろ整備ができずに偽の固い情報が入るダメージでかくないかな。https://t.co/1T2XMykBMz https://t.co/ssOMd6ZakC
— さいばね@HELLO CYBERNETICS (@ML_deep) 2026年9月25日
AI議事録の「誰の発言か分からん」を解決。0.1B「Nemotron 3 Diarization」無償公開 https://t.co/o25ipRv3At pic.twitter.com/Dy8YDbm80v
— PC Watch (@pc_watch) 2026年9月25日
FDEって、定義を言葉どおりに読むだけでも異次元の職種です。現場25年のエンジニアが、その凄さについて話してみました。 https://t.co/Ch1WaXCcCK
— エナミコウジ＠Crearize代表｜AIに作らせ、人を育てる (@koujienami) 2026年9月24日
記事を投稿しました！ Databricks で open-Jev (SemIf) を動かし、Jev と LLM ジャッジとして比べた on #Qiita https://t.co/xK3NVwxFHI
— Taka YAYOI/弥生 隆明@MLflowで実践するLLMOps (@taka_aki) 2026年9月26日
松尾研究所の小川氏が公開した「AI系の情報収集手法」が有益。
— かずなり | 生成AI活用術 (@MacopeninSUTABA) 2026年9月27日
ビジネス、開発・技術、研究論文まで、膨大なAI情報を網羅的に追うための厳選ソースが体系的にまとめられている。最新トレンドから深掘り技術まで、全ビジネスパーソン必見のガイドライン。
こちら👉https://t.co/fUZSEgDvmg
本日の発表資料です https://t.co/FvJLoo8w6m
— Ryota Arai (@ryot_a_rai) 2026年9月26日
懇親会にもおりますので、質問などありましたら話しかけてください！ #PEK2026
RAGの新記事を書きました。
— 門脇 敦司/ Atsushi (@at_sushi_) 2026年9月29日
高性能な「知能」が安くなった時代だからこそ、RAGの精度向上を「AIに全自動で任せる」という夢に、再び取り組むことが出来ます。RAGの精度向上は大変ですが、AI自身が想定問答と改善を繰り返すことで効果が出ることが報告されています↓https://t.co/ndTX2aYl5q
DatabricksのGenie Ontologyはナレッジグラフの自動更新だけでなく、手動で情報の権威付けや、それを踏まえてランキング付けて判断する仕組みですね。（オントロジーとは） https://t.co/0c4L9895jS
— さいばね@HELLO CYBERNETICS (@ML_deep) 2026年9月26日
本日の勉強会では、マルチモーダル知識グラフによる文書理解、LLMによる求人推薦のバイアス検証、Airbnbの位置情報ベースのパーソナライズ、ZOZOのembedding配信基盤が紹介されました！#Wantedly機械学習輪講 https://t.co/9L06rJnQ2O
— chimuichimu (@chimuichimu1) 2026年9月30日
AIから見たナレッジグラフの必要性は、人間から見た必要性（可視化できて解釈しやすい）とは異なる。
— さいばね@HELLO CYBERNETICS (@ML_deep) 2026年9月28日
1. 情報として差があるか
2. 解ける問いが増えるか
3. 回答の速度が向上するか… pic.twitter.com/BOzz8oMQZG
リアルタイム話者分離のテスト
— ノウチ (@ouchi) 2026年9月27日
nvidiaのNemotron-3-Diarizationを改めてローカルテストしてたけど、リアルタイムでもけっこういい精度出る。
このモデルは話しながら各話者の声の特徴を蓄えていくみたいなので、長尺のファイル一括分析のほうが分離精度はやや高そう
Hugging… pic.twitter.com/a3ns83iBxy
凄い!
— LaPh (@R0u9h) 2026年9月29日
Jevとは違うちゃんとした"型"を吐くTypesafeなLLMが出た!!!
string、number、booleanにenumも!!!
visionもあるし、依存フィールドもあるし、thinkingもある!!!
全部盛り!!!
かなりの量のプロンプトぶちこんで試したけど、0.6sとかで返って来た!!!
求めてた奴すぎ!!!!! 素晴らしすぎる! https://t.co/wSlVbqLsgn
整个 RAG 行业要被掀翻了
— 套利豪仔🗽 (@pritipatelor) 2026年9月29日
研究人员搞出了一种全新的 RAG 方案，几乎绕开了传统 RAG 依赖的所有东西：
不用向量数据库
不用数据嵌入
不用切块
不用相似度搜索
它叫 PageIndex
它不再把文档切成碎片丢进 Pinecone，而是建一棵树状索引，让大模型像人看书一样在里面推理查找
FinanceBench 准确率… pic.twitter.com/AapWnvSLvO
ベンチマークでJev超えな意思決定モデル「d1」が登場 pic.twitter.com/j088WcBkcI
— GIGAZINE(ギガジン) (@gigazine) 2026年9月30日
AIエージェント
ローカルLLMには荷が重いと思っていた。39万字のエージェント作業を20回採点して見方が変わった https://t.co/64QU616Ws6 #Qiita
— Qiita 人気の投稿 (@qiitapoi) 2026年9月10日
Prime Agent: A self-improving RLM agent https://t.co/HTtvUw7FYK
— shuichi-o (@SHU10038) 2026年9月5日
面白そうなので使ってみますね
https://t.co/MvV99cQcZz
— いもいもくん (@ma_anago) 2026年9月14日
これはマジで読みたかったないよう！ありがてぇ！
書きました。ハーネス入門です。
— hiryu / AI推進 / VPoE,VPoP (@hirykawa_) 2026年9月10日
Pi で始めるお手軽ハーネス｜hirykawa https://t.co/HpolvIVFfu #zenn
AgentGrad（https://t.co/X4PvgNiwBN）は、マルチエージェントの失敗を「どのプロンプトを直すか」まで特定してから学習する、という発想の論文。… pic.twitter.com/glOhhbf92N
— Itaru Tomita / 冨田到 (@itarutomy) 2026年9月12日
AIエージェントと「意味の空白地帯」：RAGで露呈した問題は繰り返される｜アベタカシ #SnowflakeDB https://t.co/1N1F2K1EKS
— Mineaki Motohashi (@mmotohas) 2026年9月14日
AIエージェント「Hermes Agent」新機能「Local Models」でローカルAIモデル「Qwen3.8 27B」を直接動かしてみた、16GBのVRAMでも量子化で高速動作 pic.twitter.com/uOGXAT1XR3
— GIGAZINE(ギガジン) (@gigazine) 2026年9月16日
https://t.co/1TWj1reGWS
— いもいもくん (@ma_anago) 2026年9月13日
めっちゃ気になる内容。０円で良いのかな？
Claude Code 完全ガイド - 入門から実践的なカスタマイズまで https://t.co/g9NXKB0DHX
— shuichi-o (@SHU10038) 2026年9月12日
これよさそうですね
先日終了したポケカコンペのチーム解法を公開しました！🥳
— Yu Yamaguchi | チューリング CTO (@ymg_aq) 2026年9月12日
軽量Transformerモデルを使ったPopulation-based RLシステムを構築しました。
模倣学習・蒸留・PPO・レーティング分析・CI/CDまで、できるだけ詳細に記載しましたので、今後のコンペの参考になれば幸いです👇️https://t.co/RDN3PDYGGi pic.twitter.com/hfHqj7gzJv
主成分分析が求めているのは、観測変数の分散をできるだけ多く説明する合成変数です。第一主成分は共分散行列の固有値問題を解いて求まり、ノルムを1に固定した係数ベクトルのもとで分散を最大化するという制約付き最適化として導出できます。ラグランジュの未定乗数法で目的関数と制約をまとめて微分…
— 本間宏紀@理論を重んじるデータサイエンティスト (@j0OmcPKEmMMkNWX) 2026年9月16日
ハーネス概念、ガチでClaudeの5時間制限すら改善してくれるから神。 https://t.co/y2JOAWllpM pic.twitter.com/r8AeIU3wuP
— にも｜AIによって爆誕 (@ai_ai_ailover) 2026年9月1日
こちらのマッキンゼーのレポートでは、AIエージェントについて、「どのような種類があり」「どのような仕組みで動き」「ビジネスにどのようなインパクトをもたらし」「どのようなリスクが懸念されているか」の全体像がすっきり整理されています。https://t.co/2hWit57dj5 pic.twitter.com/a7OKbEmNmI
— コリー (@Collie_Collie_) 2026年9月23日
AIスライド作成の最終形態が見えた。
— うちた (@uchita_success) 2026年9月26日
ぬるぬる動く。
押せば根拠が開き、動かせばその場で再計算。
作る側の自動化の次は、見る側の体験が変わる。
社内プレゼンや商談でどうぞ。
しかもOpus5.5なら簡単に作れる。
いつものプロンプトに1ブロック足すだけ👇 https://t.co/SEx2WrJh1z pic.twitter.com/UTbBanw14V
自己改善するAI秘書「Hermes Agent」の仕組みからVPS環境でのセットアップまで解説してみた https://t.co/kyRSPUp7YM @YouTubeより
— 布留川英一 / Hidekazu Furukawa (@npaka123) 2026年9月26日
数学
予測の漸近理論については、真の分布が統計モデルの中にあることが分かっているという状況であっても、あえてモデルから外れた予測をした方が真の分布に近づくことができる、というKomakiの定理を証明
— Yuzo Maruyama (@umaruyama) 2026年9月17日
駒木先生の1996年のBiometrikaの論文を丁寧に説明してくれるのは嬉しい。https://t.co/t6T8WrbjnX
四元数(クォータニオン)の基本とUnityでの回転処理
— Qiita_Unity2 (@Qiita_Unity2) 2026年9月14日
by kazuyattuhttps://t.co/86bjQAq96V
緊急で作った！ 見てね～
— 木村すらいむ✍趣味の大学数学 (@kimu3_slime) 2026年9月9日
ナビエ・ストークス問題の光と闇 https://t.co/IkQeM5GoQK @YouTubeより pic.twitter.com/B0Y7r9i4tK
「確率密度関数」と「密度関数」の呼称の違い https://t.co/J6tMBhIR5Q
— shuichi-o (@SHU10038) 2026年9月28日
これはなんとなく面白かったです
東大で数理情報系の勉強してるけど、初めて学ぶ分野はそういう風にやってる
— ⛎ (@_zV__Vz_) 2026年9月25日
なんで批判されてるのか分からない https://t.co/FbPkxJnlkh pic.twitter.com/iTddOHwSnh
いや、衝撃的。
— Tommy（池田俊彦) (@tommy_love123) 2026年9月24日
opus 5.5で作成した確率微分方程式の解説動画。 pic.twitter.com/LSmfMyZX8E
データサイエンス
ベイズ統計の考え方と使い方を公開しています。ベイズの定理から事後分布、MCMC、StanとPyMC、階層ベイズ、ベイズ深層学習まで全12章で整理し、ベイズモデリングや感染症予測などの実例も収めました。対象は分析担当や経営層、DX推進の方です。#ベイズ統計 #MCMC #データ分析https://t.co/4vEgS97qXd
— 伊藤 瑛志｜Anagraft合同会社代表・AXプロジェクト支援 (@itoeiji110704) 2026年9月18日
【自由研究】EMアルゴリズムのロジックと性質
— Taka@データサイエンティスト (@freelancer_th) 2026年9月13日
「対数尤度の（潜在変数の条件付き）期待値」の分解をすると対数尤度の下限とわかり、よって、反復における対数尤度の単調非減少性がわかるとのこと。 https://t.co/HO5YulNsSE pic.twitter.com/c8RijUq9vL
Lassoはなぜ係数をゼロにするのか—Ridgeとの幾何学的な違い—https://t.co/FNxgj19jmt
— 本間宏紀@理論を重んじるデータサイエンティスト (@j0OmcPKEmMMkNWX) 2026年9月11日
確率的プログラムの推論を速くする鍵は「変化した部分だけ再計算する」こと。
— 論計舎 (@ronkeisha_info) 2026年9月12日
入力変化に対して差分のみ更新する増分計算を確率密度の評価に適用。理論は段階的λ計算、実装はJulia。型理論と確率推論の交差点で、Monte Carlo法を広範に加速する。https://t.co/S6qr83l9fu#型理論 #生成AI…
強化学習の多様性を「報酬の不確実性への合理的な応答」とする手法。性能を犠牲にせず、LLM推論などで多様かつ適応的な行動を引き出せることを示した。「目的をよく知らない」が多様性や安全性につながる
— 須山敦志 Suyama Atsushi (@sammy_suyama) 2026年9月10日
Using Reward Uncertainty to Induce Diverse Behaviour in Reinforcement Learning… pic.twitter.com/CycTLZ4C7N
予測モデルの SHAP を「施策の効果」と読んでしまうと、交絡で符号まで逆になる。SHAPは寄与度、因果効果は介入（do） で、この2つがいつ一致し・いつ嘘をつくかの見取り図です。
— Dataibridge (@Dataibridge_01) 2026年9月14日
・サブスク更新予測で Discount の SHAP が大きく出ても、未観測の Product need が交絡だと擬似相関になる例…
Statistical Inference - 2nd Edition https://t.co/D9zQnQKr31
— shuichi-o (@SHU10038) 2026年9月5日
統計の基礎が網羅されていて良いですね
#統計 まだ酷くミスリーディング。
— 黒木玄 Gen Kuroki (@genkuroki) 2024年9月1日
線形回帰のようなシンプルなモデルでは、最尤法とベイズ法の違いはほぼないことを強調しておいた方が誤解が少ないと思う。
回帰係数と残差の分散の対数についての平坦事前分布の下でのベイズ版線形回帰の結果は、最尤法を使う通常の線形回帰にぴったり一致。続く https://t.co/WKHplRhJoC pic.twitter.com/SJ27wTcK9D
そしてまともな統計教育を受けてる人ならR2は使わない。https://t.co/AFdKGalKNz
— Ken McAlinn (@kenmcalinn) 2026年9月17日
Kaggle公式の「特徴量エンジニアリング」講座が
— はやたす@著書【Pythonブートキャンプ】 (@hayatasuuu) 2026年9月19日
無料で公開されてる。
・特徴量エンジニアリングとは何か
・相互情報量で効く変数を見つける
・新しい特徴量の作り方
・K-meansクラスタリングを特徴量にする
・主成分分析で情報を圧縮する
・ターゲットエンコーディング
・住宅価格データでの実践… pic.twitter.com/dbJCUtWxu9
PCAは分散共分散行列の対角化という処理なので、必ずしも低次元化して散布図にしたり、分散が高い成分に意味を見出すことだけが価値ではないですね。
— さいばね@HELLO CYBERNETICS (@ML_deep) 2026年9月18日
ある信号において、信号のパワーが高い成分よりも小さい成分に価値があることが現実としてあり得ます。… https://t.co/r2tPvva5e2
章題のセンスに脱帽です。 https://t.co/TzqHZ7bWjI
— いかり(泉) (@bebebeBayes) 2026年9月18日
予測は当たるのに「なぜそう出たのか」を説明できない問題を、事後説明・自己説明・説明でモデルを直す・説明の悪用まで一本で追える資料です。…
— Dataibridge (@Dataibridge_01) 2026年9月30日
ベイズ最適化がグリッドサーチより賢く探索できる理由は、ガウス過程が予測値だけでなく不確実性を数値として返してくれる点にあります。ハイパーパラメータ探索の場面でよく持ち出される手法ですが、この不確実性という言葉の中身を分解して理解している人は、思っているより少ない気がしています。…
— 本間宏紀@理論を重んじるデータサイエンティスト (@j0OmcPKEmMMkNWX) 2026年9月27日
【生成AIでKaggle初挑戦し5位入賞】
— タランチュラ | データサイエンティスト (@tarantula_ds_) 2026年9月29日
衝撃な記事タイトルですね。
Kaggleに限らず、生成AIを駆使して効率化できる人が生き残っていく世界ですね、、、https://t.co/JxhiKYdn3N
コンピュータ
環境変数って何？🤔
— NEXA (@NexaPRofficer) 2026年9月9日
アプリの設定値をコードから切り離し、環境ごとに切り替えられる仕組みです。
・なぜ使う？
・.envとは？
・コードからの読み取り
・APIキーの扱い
・Gitの注意点
・本番環境での管理
初心者向けに1枚でまとめました🐰💻 pic.twitter.com/DeNoPYCF4O
今週のLayerX機械学習勉強会では、表形式データの基盤モデルTabPFNをシリーズで紹介しました。
— monokemonoke (@monokemonoke) 2026年9月9日
その他プロンプトサイズをO(1)に抑えるSKILL.stateやAnthropicのコマースAgent設計ブログなども共有されました。https://t.co/6HmbSQUlTD#LayerX機械学習勉強会 pic.twitter.com/eqqzy2EDiO
研究開発
【研究の進め方】
— タランチュラ | データサイエンティスト (@tarantula_ds_) 2026年9月23日
これは参考になる。
どんな分野の研究をする人も必読の内容。
「テーマの決め方」「論文の書き方」など解説されていて、なるほどなという内容でした。https://t.co/H6s5V24avV
健康
巻き肩の原因は肩甲骨かも。外に開いて固まった肩甲骨を動かすと首肩までスッキリしやすい。1日1分スマホ見てる暇あるならこれやってみて pic.twitter.com/lAlkR0m9WS
— 痩せればいいじゃん (@yaserebaiijan_) 2026年9月19日
若い人ほど頭皮ガチガチなこと多いから、ほぐすだけでも意味わからんくらい輪郭引き上がるし、頭小さく見える。
— シンデレラちゃん👑 (@CotomiAsobina) 2026年9月14日
特に30代入って顔たるみまくってる人は絶対やって。オジ臭も消えて輪郭整うし良いことしかない。
顔は「頭皮→顔面→首」で1枚です🫵🏻 https://t.co/y1v7iOOnlD pic.twitter.com/FXFPZ34Tve
ほうれい線を消したいなら、
— つがさん | ファッション×モテ学 (@tsuga_san) 2026年9月23日
そこは最後です。
先に触るのは、
鼻の横。
僕はこれで、
10分以上ほうれい線が薄くなりました。
朝1分。
保存して試してみて👇
via Instagram lilyfaceyoga pic.twitter.com/N4yxMcqp0I
仕事が手につかないというのは今日の私ですね・・。知らない間に疲れているのかな。 https://t.co/BAEEmexqcc
— shuichi-o (@SHU10038) 2026年9月8日
『老け顔、シワより先に“アゴ横”見て。』
— つがさん | ファッション×モテ学 (@tsuga_san) 2026年9月19日
ほうれい線でも、シワでもない。
食いしばりで
アゴ横がガチガチになると、
❌顔が大きく見える。
❌フェイスラインがぼやける。
❌頬も重たく見える。
僕も半信半疑でやったけど、
片側だけで見え方が結構変わった。
最近は
咬筋→首までゆっくり。… pic.twitter.com/5hmKgLV0A9
通常腹筋の5倍の効果らしい。騙されたと思ってやってみて‼️ pic.twitter.com/qXjxCQpXns
— 綺麗に痩せるちゃん💋 (@kire_yase) 2026年9月18日
”腰と背中の解放”
— 仁木洸平🌲｜NIKI Kohei｜@MTR Method Lab®︎ (@ninnikinene) 2026年9月13日
硬さの解放に必要なのは血流の解放
筋肉をやわらかくする
そのためには「血の巡りを取り戻す」
血を動かす“4つの戦略” https://t.co/TkJv4lrdqf pic.twitter.com/CrkHrB3xyx
تقنية السباحة الصحيحة pic.twitter.com/AVxGkhIZlK
— حقائق مذهلة (@facts444) 2026年9月14日
一生「頭が悪い」まま？｜脳の処理速度を奪う致命的な悪習慣【米陸軍が特定】 https://t.co/xeiHLKCRX0
— shuichi-o (@SHU10038) 2026年9月7日
一生「頭の回転が遅いまま？」｜脳の処理速度を圧倒的に高める方法 https://t.co/PDlm0MmOEG
前置きがすげぇ長いけどこういう事らしいです
バックハンドスプリングのやり方 https://t.co/ttU3vNugTJ
— shuichi-o (@SHU10038) 2026年9月12日
これはやってみようと思いました
8 trucos sencillos para volverte jodidamente atractivo en poco tiempo: pic.twitter.com/laTd3TKRa6
— Justnx (@improvingnox) 2026年9月10日
モデルの歩き方すごい...
— きれぇになぁれ。 (@kire_na_re) 2026年9月8日
これ意識して歩くようにしてから姿勢良くなって「スタイル良いよね」って言われる回数めちゃくちゃ増えた🫢！！ pic.twitter.com/2wdJiSyewP
食事量を減らしたのに…なぜ加齢で「血糖値」上がる？ 糖尿病専門医が明かす“意外なNG習慣” https://t.co/AimWKcZxLR
— shuichi-o (@SHU10038) 2026年9月18日
血糖値を上げ過ぎないように、食後に運動をしています
1 dakikalık lenfatik masajla 10 yıl daha genç hissetmek. pic.twitter.com/9S7kkavpCh
— Kişisel Savunma (@korunmakilavuzu) 2026年9月24日
Practicing facial yoga at the age of forty can help you look younger. pic.twitter.com/AP2F6u38ra
— Daily Fitness (@DailyFitHQ) 2026年9月25日
How To Sculpt Your Face Naturally pic.twitter.com/CSAnIGJAhr
— Oscar Patel (@OscarPatel) 2026年9月25日
これ人中長いひと伸びる😰
— 戸塚哲春の卵顔トレーニング (@bigan_info) 2026年9月29日
ｲﾝﾌﾙｴﾝｻｰ凄いススメるけど
伸びた相談すごい多い⚠️ pic.twitter.com/vdRRNGXcct
これやったら、腰がめちゃくちゃ楽になって反り腰も改善した気がする！ pic.twitter.com/zqv8zi4giQ
— 痩せちゃん。 (@yasechan_diet) 2026年9月28日
語学
TOEIC満点で駐在中の私から伝えたいことがあります。
— たかお (@real_eigo_) 2026年9月19日
・NHKラジオ英会話は続けるとガチで英語力が付きます
・NHKラジオ英会話は続けるとガチで英語力が付きます
・NHKラジオ英会話は続けるとガチで英語力が付きます
・NHKラジオ英会話は続けるとガチで英語力が付きます…
ここまで詳しい音解説を見ながら音読トレーニングをして伸びないわけがないです。
— Haru (@Haru_toeic980) 2026年9月16日
TOEICを上げたい方、英語を伸ばしたい方、発音を学びたい方、全員に読んでほしい。 pic.twitter.com/iOxpo3f4Ys
ここまで詳しい音解説を見ながら音読トレーニングをして伸びないわけがないです。
— Haru (@Haru_toeic980) 2026年9月16日
TOEICを上げたい方、英語を伸ばしたい方、発音を学びたい方、全員に読んでほしい。 pic.twitter.com/iOxpo3f4Ys
ワークハック
Copilotの進化が本当に最近すごい！！ https://t.co/NtnIOp1WEA pic.twitter.com/6GQPAhXK5F
— ダイス｜AIで仕事する人 (@inodate1) 2026年9月12日
【解説】講師はなぜ原稿なしで1時間も話せるのか？ https://t.co/7FeoQvUMEE
— ライブドアニュース (@livedoornews) 2026年9月9日
伝わる話し方の専門家・桐生稔氏が、プレゼンやスピーチの実践的な準備方法を解説。原稿を手放せない人は話す内容を後から追加していく一方、手放せる人は最初に台本を作り、そこから不要な部分を削っていくという。 pic.twitter.com/P83sbS3ZLu
創造性豊かになるには「意識的に、遠くを探す」というのは重要だと思いました https://t.co/AoQKgkA21E
— shuichi-o (@SHU10038) 2026年9月26日
https://t.co/g2tWzEkXg5
— コケピー (@sasanquaneuf_) 2026年9月11日
プロジェクトマネジメントの教科書、ということで読み進めていますが、思ったよりダメだなと思ったので、ダメなところの感想をまとめています。https://t.co/xM6IouuFNS
これ、教科書としては使えなくない？？私はこれで学ばれたらやだな...
学校で教えてくれない、パワポにおけるアイコンの使い方をまとめました。
— 神野達郎｜営業資料 (@kannonnka) 2026年9月18日
AIに資料を作らせるとアイコンばかりになっちゃうのも、これで予防ができます。 pic.twitter.com/wn1h73hXGz
【解説】人前で話す時に緊張する人が捨てるべき考え方とは？https://t.co/5jmpfIIt1O
— ライブドアニュース (@livedoornews) 2026年9月18日
話し方向上委員会_みのちゃんねるによると、緊張しやすい人が無意識に抱えている思考の癖が原因だという。根本にあるのは「ベクトルが自分に向いている」ことで、捨てるべき3つの考え方が解説されています。 pic.twitter.com/k8hSY0Tvmo
「言語化がうまい人」がやっている意外なこと・ベスト1https://t.co/EhNFe5cav3
— ダイヤモンド・オンライン (@dol_editors) 2026年9月19日
PoCは通るのに本番でチームが解散する「機械学習チームの悲劇」を、MLOpsと LLMOps の地図で潰す資料です。
— Dataibridge (@Dataibridge_01) 2026年9月16日
TPSのカイゼン → DevOps →…
「自分の無能さがいつか周りにバレるのが怖い人の正体」が見事に言語化されていてすごい。
— びっとらべる (@bit_ravel) 2026年9月12日
マジでこれすぎる。 https://t.co/wmoLfcxEyV
たたき台と呼べる基準値は個人的には
— もとやま (@ysk_motoyama) 2026年9月13日
・解きたい問いが明確なこと
・白黒スタンス取っていること
・根拠が最低限そろっていること
・データに解釈を乗っけていること
・わかっていること/これから詰めることを区別してること
これらを満たすまでは相談に持って行かず、自分で考えるようにしてます pic.twitter.com/wnjMjhT7a8
・全国弁論大会で3度優勝
— さん太郎 (@santaro_mnp) 2026年9月24日
・内閣総理大臣賞を受賞
・5,000人以上の話し方を指導
そんな「話すプロ」も同じこと言ってた https://t.co/1x0Yo5L6uG pic.twitter.com/jR7LCHwTn0
詰めが甘いって言われたりするけど、遂に詰めの甘さの正体がなんなのか分かってしまった。 https://t.co/VUq78emAaC
— はけけん｜GAFA採用担当 (@Hakeken01) 2026年9月23日
先回りも二段階ですね https://t.co/QirmLnveMJ
— shuichi-o (@SHU10038) 2026年9月20日
【選択肢】言い返したいけど言い返せない…相手のペースに乗らない方法https://t.co/TpFqJqceFK… pic.twitter.com/NwbZLf5PFF
— ライブドアニュース (@livedoornews) 2026年9月24日
ロジカルの極みである大手コンサルで会長まで登り詰めた梅澤さんが、40年近く「禅」を取り入れてる理由がめちゃくちゃ面白かった。
— 佐藤航陽（さとうかつあき） (@ka2aki86) 2026年9月29日
20代半ばで商談前に瞑想してみたら成約率が劇的に上がったことに気付いた。仕事のプレッシャーにも強くなり、習慣化していったと。きっかけ大事。 pic.twitter.com/KWaka9n75c
自信は持たなくてもいい、着ればいい
— DJあおい (@djaoi) 2026年9月30日
｜DJあおい https://t.co/tIrWuXj49C
Podcastはじめました🎙️
— すぅ| PM & PdM🐈 (@suh_sunaneko) 2026年9月27日
元同僚のやましょー@yamashoyevskii と「PM属人化ラジオ」というゆるいPM談話する番組です。
移動中や子守唄に是非聞いていただけると幸いです。
初回は想定通りグダついていますが、これからもっとグダついていきますのでよろしくお願いします！ pic.twitter.com/dDuzVIcort
明日からの仕事が嫌な方へ。
— あふろん (@wakamusya_eigyo) 2026年9月27日
人間関係はこれでOK。 pic.twitter.com/ZFBkrasgkc
コンサルでは「要点は3つある」と数字で話すことを習いますが、実はこれにはワンランク上の話し方があります。それは「構造」で示すことです。これを理解するには「文系の因数分解」という考え方を習得することがはじめの一歩です。 https://t.co/g7dZGqjAHw
— ポスコンちゃん (@posconchan) 2026年9月25日
その他
機械設計の「DR」略語が新人困惑の4コマ漫画で話題https://t.co/CPNqB4vNbB
— shuichi-o (@SHU10038) 2026年9月11日
これは個人的に分かりますね
年をとっても「若々しい人」の考え方・ベスト1https://t.co/SKNkTBLeUV
— ダイヤモンド・オンライン (@dol_editors) 2026年9月25日
【何度も読むな】「読んでも覚えられない」は錯覚です。1回読むだけで覚えられる脳科学的勉強法5選【東大理三合格の記憶術講師が解説】 https://t.co/x4RcotzpcJ
— shuichi-o (@SHU10038) 2026年9月6日
覚えたこと同士のつながりを意識するのは思い出しやすくなる秘訣なのかもしれません。
なぜ 好奇心旺盛な人ほど知性が高いのか？ https://t.co/3vIvhUnz7i?
— shuichi-o (@SHU10038) 2026年9月19日
努力する前に「何を頑張るか」を真剣に考えた方がいい https://t.co/eI5vbnYoOS
恥を避けるほど成長は遠ざかる｜見栄と自己評価から考える、成長の心理学 https://t.co/9oFCrbRV0e
最近見て面白かった動画
どの教えも心に刻んでおきたいくらい納得 pic.twitter.com/8vSOMRpCsn
— わかめ (@senseiwakame) 2026年9月18日
博士号は、必要になってから社会人博士で取ればいい｜匿名つぼんぬ https://t.co/fYWozpuDXG
— okatuti (@okatuti170085) 2026年9月12日
本田圭佑の「優秀な他人に絶望しても、自分を嫌いになるな」って言葉、マジで本質。SNSで自分より稼いでる人を見て、自分まで全否定するとマジで動けなくなる。他人との差に落ち込むのはいい。でも自分だけは敵に回すな。完璧じゃなくていい。最後まで自分を信じられる奴が最後に勝つ pic.twitter.com/xEFGdD943F
— マーケの裏方くん (@marke_urakun) 2026年9月11日
これ、興味深いなー
— そら (@sora_biz) 2026年9月11日
リコーのような大企業がHermes Agentを採用するのか。
デスクサイドサーバーにDify＋リコー製LLMと一緒にHermesをプリインストールして出すという構成。…
この人民間出身なのアツいよな。博士取得後リコーの研究所勤務。
— D卒現場マネージャー@雪国単身赴任中 (@nekoace55) 2026年9月17日
リコーで有機ELは難しかったんだろか。https://t.co/O8z0xIlGYx
一人称視点になると追跡の難易度が何倍も伝わってくる… pic.twitter.com/5dmY2PxD5E
— まだ面白い (@madaomoshiroi) 2026年9月11日
Salesforce社のブログに、「AIと働く」というテーマでコメントを書きました。
— 安達裕哉 (@Books_Apps) 2026年9月9日
ちょっと変わったコラムになってますのでぜひご一読ください！https://t.co/bh2puln9AW
これはマジ。
— キャリア孔明 (@career_koumei) 2026年9月27日
経験した人にしかわかりません。 pic.twitter.com/VpUIXj3RDb
https://t.co/a9ELC9YVwQ
— いもいもくん (@ma_anago) 2026年9月28日
「具体と抽象」に関する勉強会←面白そう！こんなのやってたんだ
勉強法について。勉強前の「瞑想」ってなんか珍しいと思ってしまいました。 https://t.co/LKwjivkD5H
— shuichi-o (@SHU10038) 2026年9月27日
#豊臣兄弟 第37回の放送から
— 大河ドラマ「豊臣兄弟！」日曜夜８時 (@nhk_toyotomi) 2026年9月28日
タイトルバックが新バージョンに🐒💨
▼ 新旧比較してご覧いただけます！
フルバージョンはこちら🔗https://t.co/PbSRSzrDnY
物語はいよいよ最終章へ！
今後の展開とともに、お楽しみください✨#仲野太賀 #池松壮亮 pic.twitter.com/e7wsmUFJEs
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