概要
- LinkedIn のフィードに溢れるパフォーマンス重視のプロジェクト投稿への批判
- コンピュータビジョン 関連の同じようなプロジェクトばかりが目立つ現状
- YOLOプロジェクト検出器 を自作した体験談
- プロジェクトの技術的難易度は 非常に低い ことを強調
- LinkedIn の構造的問題点と成果主義の危うさを指摘
LinkedInフィードの現状
- LinkedIn はプロフェッショナリズムを装った「地獄のような」プラットフォーム
- パフォーマンス重視の投稿や企業用語が蔓延
- 「ビジョナリー」「フォワードシンキング」「プロフェッショナル」な雰囲気の偽り
- 個人的な出来事をビジネス教訓に無理やり結びつける投稿の多発
- 本音や自然な文章が死滅 し、AIのような無機質な言葉ばかり
コンピュータビジョンプロジェクトの氾濫
- フィードには 手を振るだけのコンピュータビジョン プロジェクトが大量に投稿
- どれも同じ内容で、実用性や独自性がほとんどない現状
- Vibecode やチュートリアルの焼き直しが多い疑惑
- 画像認識による「穴検出」など、 人間の目で十分対応可能 なプロジェクト
- API連携や実用化の工夫もなく、単なるデモ止まり
- AIによるインフラ監視 などの大きなアイデアは存在するが、実際の投稿は表面的
YOLOプロジェクト検出器の自作体験
- 「YOLOプロジェクト投稿」を自動検出するモデル を自作
- 機械学習やコンピュータビジョン未経験からの挑戦
- データ収集 はスクロール＆スクリーンショットを自動化
- 200枚の画像を収集し、20分でアノテーション完了
- Roboflow でデータセット作成し、YOLOv8形式でエクスポート
- YOLOv8 を使った学習は数行のPythonコードで完結
- 学習時間は約30分（低スペックPC利用）
- 学習済みモデルで 投稿画像の検出 も簡単に実装
- 「AI/MLエキスパート」気取りも簡単 な現実
LinkedInの構造的問題と結論
- 大半のプロジェクト投稿は技術的に trivially easy
- モデルの最適化や精度向上などの工夫が見られない
- 批判的なコメントはキャリアリスク となるため誰も指摘しない
- スキルや成長ではなく「見栄え」重視 の構造
- 生産性のLARP（なりきり遊び）が横行
- 同じ人物が「穴検出」などの類似プロジェクトを繰り返し投稿する傾向
このように、 LinkedIn には本質的な成長や技術的進歩よりも、 見せかけの成果 ばかりが評価される現状がある。
LinkedInってほんと変な場所だよね。Instagramよりもパフォーマンス重視な気がする。