📝 エピソード概要
本エピソードでは、開発環境の進化として、高速なコーディングを可能にする「Cursor 2.0」や、実験的なAIツールが急増している「Google Labs」の現状を解説しました。また、個人ユースでの自動化ツール「Manus」がLINE Bot作成や外部サービス連携（MCP）で進化している点を深掘りしています。後半では、オープンソースのロボット「スタックチャン」の制作体験を通じて、AIと現実世界を繋ぐフィジカルAIへのエントリーの重要性を強調し、AI時代における基礎学習の必要性についても議論しています。
🎯 主要なトピック
- ながらAIオフ会（第2回）の告知: 11月25日に東京カルチャーカルチャーで開催されるオフ会のチケット販売情報。物販ではusutakuとハヤカワ五味のアクリルスタンドが販売されることが紹介されました。
- Cursor 2.0の登場と「コンポーザー」: コーディングAI開発環境Cursorがアップデート。特に新搭載された高速モデル「コンポーザー」のスピードと、並列実行可能なマルチエージェント機能が業務効率化に役立つと評価されています。
- Google Labsの実験的AIツール増加: Googleのプレ公開サイトで提供される実験的なAIツールが40種類以上に急増。Mixboard（イメージボード生成）やTextFX（創造的な言語生成）など、今後のGoogle機能のヒントとなるツールが紹介されました。
- ManusによるLINE Bot作成機能: 自動化ツールManusがLINEのMessaging API (MCP) と連携。API設定が不要で、YouTube文字起こしを基にしたペルソナLINE Botなどを簡単に作成できる点が強調されました。
- オープンソースロボット「スタックチャン」製作体験: M5Stackをベースとした小型ロボットの組み立てに参加。ハードウェアとソフトウェアを組み合わせる体験が、フィジカルAI（ロボット×AI）時代に向けた最良のエントリーポイントだと述べられました。
- AI時代の基礎学習の重要性: AIがコードを書くからこそ、C++やアルゴリズム、基本的なプログラミング知識（Gitなど）を学ぶ「基礎固め」が、AIを使いこなす上で不可欠であると結論づけられました。
💡 キーポイント
- Cursorのモデル選択: Cursor 2.0を使用する際は、デフォルトのオートではなく、新モデル「コンポーザー」または高性能なGPT-5 High/Sonnet 4.5などを手動で選択することで、より高い効果を得られる。
- Google Labsの先行者利益: Google Labsにある実験的なツールは今後Googleの正式機能になる可能性が高く、今のうちに触れておくことで、情報やビジネスの仕込みで優位に立てる。
- MCPの活用: ManusはGoogleカレンダーやNotionなど多様なサービスと連携するMCP（マルチコネクションプラットフォーム）に対応しており、個人でも複雑なタスクのオーケストレーション（自動連携）が可能になっている。
- ロボット×AIの未来: AIの進化の次は、現実世界への干渉を可能にする「ロボット×AI」の分野が確実に到来するため、スタックチャンのように低コストで始められるロボット製作は非常に価値ある自己投資である。
- 基礎知識がAIの活用度を左右: エンジニアでなくとも、コードの基礎や構造を理解していると、AIが生成したコードのエラー箇所を特定したり、より具体的な指示出しができるようになり、AIの活用深度が圧倒的に向上する。
