「私たちの会社はもう開発者を必要としません。 これを聞いたことがありますか？最近、AI熱風の中でまるでLLM（大規模言語モデル）が万能ソルバーであるかのように包む人が多いです。特に「AI革命」を叫び、検証されていないソリューションを売る人々はLLMの限界を尽くして隠すでしょう。 しかし、現実はどうですか？ LLMは明らかに強力なツールです。ただし、このツールの本質を正しく理解していないことを盲目にすると、セキュリティの脆弱性からプロジェクトの失敗まで深刻な問題が発生する可能性があります。 実際、私は以下の記事を書いて多くの方々から連絡を受けて出版提案を受けるなど多くのことがありましたが、本でも少なくて何度も話しましたが、バイブコーディングは講義の形で進行することは事実上不可能です。ワークショップやガイドの形は可能なのかもしれません。 私が寛大に会いながら聞いたバイブコーディングあるいは人工知能と一緒にコーディングする類のサービスなどを使う方がよくする勘違い+宣伝?扇動?をいくつか書きます。 勘違い1：「LLMによって生成されたコードは常に/時々動作します」 誤った信仰 「人工知能が作ったコードだから当然帰るだろう？」あるいは「たまにはダメだが、大部分は働くじゃない？」 真実 LLMによって生成されたコードが機能するかどうかは復帰です。最新の研究によると、AIが生成したコードの40％以上がセキュリティの脆弱性を含んでいます。コードがコンパイルまたは実行されることは「正しく動作する」という意味ではありません。 これはまるで5歳の子供に夕食を準備するように促すのと似ています。子供はレシピを完全に覚えているかもしれませんが、不調整の危険性やナイフの使い方は正しく理解されていません。結果が出ますが、それが安全で正しい食べ物なのかは別の問題です。 正しいアプローチ：LLM生成コードは常に**ドラフト**として扱われるべきです。必ず検討し、テストし、セキュリティチェックを行ってください。 錯覚2：「LLMはコードが正しいかどうかを判断できる」 誤った信仰 「AIがコードを検証することができるので、正しいでしょう。」 真実 LLMはコードの正確性を判断できません。これは、コンピュータサイエンスの根本的な限界であるハルティング問題とも関連しています。 LLMは自分が生成するトークンの数を事前に知ることができないため、自分の出力を事前に検証することはできません。 LLMはパターン認識機です。統計的にもっともらしいコードを生成するだけで、そのコードが論理的に合っているのか、すべてのエッジケースを処理しているのか判断できません。 オウムは人の言葉に従うことができますが、その言葉の意味を理解していないようです。 LLMも同様です。 正しいアプローチ：コード検証は人がする必要があります。単体テスト、統合テスト、コードレビューは依然として必須です。 勘違い3：「私が期待どおりに動作すれば正しいコードだ」

全国民QAが投げた学習課題 TL;DR 今回の改編は一般ユーザー Vs. ITメーカーの異なる視点が大きく衝突した事件だ。両方の視点は一緒に考慮されるべきです。 大衆は「不便なら書かない／快適に使う」と判断するが、業界はなぜこのような決定がなされたのか、何を学ぶのかを最後まで追跡しなければならない。トス出身が多分、広告媒体が多分、このような問題の始点というより材料に近い。 この事件は事実上全国民を対象とした超大型ユーザーテストであり、ここで得たデータと経験は次の製品意思決定の核心インサイトとなる。あなたがIT業界の人ではない場合は、実際にはニュース程度に進むことができますが、もしIT業界の従事者なら一度考えてみましょう。 最近、カカオトークの大規模な改編は様々な議論を呼び起こしています。私は今回の改編を「全国民QA（品質検査）」と定義し、IT業界の従事者には多くの学ぶ点がある重要な事件と見ています。一般ユーザーの苦情の表明を超えて、今回の改編が韓国社会とIT業界に及ぼす影響についての深い分析が必要だと強調します。カカオトークが自らを「国民メッセンジャー」と呼び、大々的な変化を試みたのは、サービスがすでに私たちの日常生活のインフラと同じ位置にあるからです。ユーザーが他の代替案に簡単に乗り換えることができない状況をカカオも認識している。 ショートフォーム導入の問題：ユーザーエクスペリエンスとプラットフォームの本質 今回の改編で特に議論になったのは「ショートフォーム」機能の導入です。私は、ショートフォームが顧客が望ましくない経験を強制すると指摘しています。 YouTubeやInstagram、チックトークのようにコンテンツ消費を目的とするプラットフォームとは異なり、カカオトークオープンチャットルームは情報交換とコミュニケーションが主目的である空間ですが、ここにショーフォームを自動再生で配置したのが問題だということです。ショーフォームの導入における大きな問題は、一部のインフルエンサーにのみコンテンツのアップロード権限を付与したことです。これは過去のネイバー「ミトデー」が芸能人アカウントに特恵を与えて失敗した事例に似ていると批判します。 SNSの本質は「接続」と皆に露出される機会を提供することですが、カカオトークはこれを忘却し、少数だけに機会を与える「暴力的な」方式を選んだと強調します。 広告収益モデルと経済状況の理解 広告の増加に対する批判について、話者は、ほとんどのプラットフォーム企業が基本的に広告ビジネスを通じて収益を生み出すことを強調しています。広告地面の確保は当然の戦略ですが、重要なのは市場状況です。試合が難しいほどマーケティングコストが削減されるため、単に広告の地面を増やしても売上が爆発的に増加するわけではないと分析します。また、YouTubeのプレミアムのように広告を見ないようにお金を払うモデルに言及し、ユーザーが喜んで費用を支払うのに十分な価値をカカオトークが提供しているかについての質問を投げます。過去カカオテレビ、カカオミュージックなど様々なコンテンツの試みが失敗した事例を見ると、広告の他に新しい価値提供が切実だと言います。 カカオの危機感と意思決定の問題 カカオが今回の改編を断行した背景には、技術的な変化と時代の流れに対する危機感があったと分析します。 ChatGPTなどAI技術が急浮上する状況で、カカオがユーザーに「技術会社」としての新しい価値を見せていないという認識が作用しただろうという説明です。このような危機感が「救国の決断」のように変化を推進する起爆剤になったと推定します。話者は今回の改編のキャッチフレーズが「ユーザーオーダーメイド」であったにもかかわらず、実際にはショーフォームなどにより本来の意図が正しく伝達されなかったと評価します。フォルダ管理、PCカトックオープンチャット分割など、いくつかの便利な機能が追加されていますが、ショーフォームの否定的な経験に隠されて注目されていないということです。 ブラインド批判の虚偽の糸：個人的な非難の危険性 ブラインドからトス出身のCPOとチームに対する批判があふれることについて話者は懸念を表している。どのプロダクトも1、2人の個人の意思決定だけで配布されず、数多くのコースとチームの努力が伴うことを強調します。また、「カムウォン」という用語が、トス出身が作った新造語ではなく、すでに古くから大企業で自助的に使われていた表現であったことを指摘します。特定の個人を「悪魔化」して調理する文化は、ゲーム業界から来た暴力的な文化に似ていると批判します。ゲームディレクターに対する風刺は、ゲーム内で「王」のような絶対的な権力を持つ強者に向かったものでしたが、今のCPO非難は単純な風刺を超えて個人に対する不当な狩りに近いということです。これらの個人的な非難は、建設的な議論を妨げ、発展を阻害すると主張しています。さらに、ブラインドの執筆者が本物のITプロダクトの専門家であるかどうかを確認するのは難しいという点で、インサイダーの発言とは無条件に真実に受け入れる態度を警戒しなければならないと言います。広告インプレッションの増加が無条件に売上を増やすのを防ぐために、ユーザーの苦情がすぐにロールバックにつながらない複雑な開発ロードマップが存在することを理解する必要があると付け加えます。 変化に対するコミュニケーション部材と未来指向点 私は今回のカカオトーク改編の最大の問題の一つとして、変化に対するユーザーコミュニケーションの欠如を挙げています。インスタグラム、チックトーク、ワッツアプリなどのグローバルサービスは、アップデートの文脈と理由を詳細に説明し、リリースロードマップを事前に公開し、ユーザーを説得する過程を経るというものです。一方、カカオトークは「今変わった」というように一方的なアップデートを強行し、ユーザーの当惑感と反発を呼び起こしたと指摘します。過去のネイバーも大々的な改編時にユーザーの大きな反発にぶつかったが、結局は変化を受け入れ定着させた事例に言及し、変化には常に不快感が伴うことを強調します。ただし、カカオの今回の改編方式があまりにも暴力的でコア機能を毀損したという点は明確な間違いだと認めます。話者は、カカオが今回の事態を通じてユーザー中心のロードマップ公開と段階的な更新方法を学ぶべきだと提言します。ゲーム業界のような機密性の高いユーザーフィードバックを反映し、事前にテストし、変化の文脈を説明するための努力が必要です。過去のカカオは約束を守らなかった経験のためにコミュニケーションを躊躇したかもしれませんが、これは最終的により大きな反発をもたらす結果をもたらしたと分析します。結論として、今回のカカオトークの大部分はカカオの内部だけでなく、IT業界全体で他山地石になることができる重要な機会だと評価します。単に非難にとどまらず、なぜこのような結果が発生したのかを成찰し、建設的な方向に進むべきだと促し、他人を批判するのは簡単ですが、実際の問題を解決することははるかに難しいことを強調します。

🎯コアサマリー（TL; DR） AIがすべてを自動化するという幻想の中で、多くの企業が実際にはAIツールの費用だけを支払い、収益は出せない罠に陥っています。 MIT研究によると、企業の生成型AIパイロットプロジェクトの95％が失敗し、 韓国企業のAI導入失敗率も80％に達しています。 2025年のGTM（Go-to-Market）戦略の核心はカラフルなツールではありません。市場の実際の声とデータの間の隙間を見つけ、AIを「どこに」「どのように」使用するかを判断する能力です。特に成長渋滞や初期段階の企業では、この能力は生存を決定する要素となります。 📉 2025年、肉氷板を歩く韓国スタートアップ 2025年第1四半期、韓国スタートアップ投資市場の冷気が魅了されます。 投資件数は前年比24％減少し、投資金額も4％減少しました。 創業者の64.8％、投資家の58.9％が昨年より状況が悪化したと診断します。 「酷寒期」、「投資冬」といった表現が日常的に聞こえます。 このような環境で多くの企業が突破口に注目するのが、AIベースのGTM自動化です。 「AIで営業を自動化すれば少ない人材でも10倍成長できる」という話が随所に聞こえます。 しかし、現実はどうですか？ 🚨衝撃的な真実：AI導入の95％が失敗する MITの最近の研究は衝撃的な事実を明らかにします。企業の生成型AIパイロットプロジェクトの95％が失敗しているということです。韓国の状況はもっと深刻です。米国シンクタンクランド（RAND）研究所によると、韓国企業のAI導入失敗率が80％に達しています。 10社がAIを導入すると8社が失敗するという意味です。 なぜこれが起こるのですか？問題の核心は簡単です。 AIツールを買ったからといって自動的に収益が出るわけではないからです。 💸AI会社だけが稼ぐ状況 実際に多くの企業が経験している状況を見てみましょうか？ 状況 1: ツールのみを積み重ねる会社 私が会ったB2B SaaSスタートアップの話です。 データ収集ツール、電子メールオートメーションツール、CRM統合ツール...月額購読料は500万ウォンを超えています（為替レートのせいもあります）。 AIは1日に1,000のリードを生成します セールスチームはこれらのリードに「AIがパーソナライズしました」というEメールを送信します 結果は？応答率0.3%、6ヶ月間契約成約2件 契約単価が1千万ウォンだから、6ヶ月間の売上は2千万ウォンです。 AIツール費用のみ3千万ウォンを使ったので損害です。ここに職員人件費まで加えれば…結局、 AIツール会社だけがお金を稼ぎました。 状況2：データに陥った会社

2013年に公開されたスパイク・ジョンズ監督の映画「彼女」は、孤独な男性が人工知能オペレーティングシステムと恋に落ちる話を通じて、未来関係の可能性を探求しました。かつて空想科学とされていたこの物語は、もはや虚構ではなく、私たちの社会の新しい現実になりました。これは、技術と人間関係が複雑に絡み合った社会技術的現象（社会と技術が相互作用して作り出す新しい社会現象）に位置づけられました。 この現象の中心には、2万9千人を超える会員が活動するReddit（Reddit）コミュニティ「r/MyBoyfriendIsAI」があります。ここはAIと親密な関係を築く人々が自分の経験を共有し、お互いを支える空間です。最近、MIT Media Labの研究者はこのコミュニティの最初の大規模な計算分析研究を行い、AIとの関係についての私たちの通念を破る驚くほど直感に反する真実を明らかにしました。 研究者が発表した結果によると、人々が自分のチャットボットと恋に落ちる場合を5つに分類し、それぞれの理由を深く分析したが、個人的にとても面白くてまとめて共有します。オリジナルはこの記事の一番下に添付しました。 1.意図せず始まった関係：愛ではなく「業務」で芽生えた感情 最も驚くべき発見は、彼らの関係がほとんどロマンスを見つけようとする意図から始まらなかったことです。研究によると、ユーザーの10.2％がAIを使用して意図しない関係に発展したと答え、そのうち相当数の6.6％は純粋に生産性向上のためにAIを活用して感情的な絆を形成しました。一方、最初から意図的にAI恋人を見つけたと答えた割合は6.5％に過ぎませんでした。 このような関係の持続性も注目に値しますが、ユーザーの大多数（29.9％）が6ヶ月以上関係を維持しており、一時的な好奇心ではなく持続的な現象であることを示唆しています。 典型的なコースは、創造的なプロジェクト、トラブルシューティング、仕事の支援などのために、チャットGPTなどのAIを活用しながら始まります。数ヶ月にわたって深い会話を交わす過程で、予期せぬ感情的な絆が有機的に形成されるのです。 「私たちはロマンスを念頭に置いて始めませんでした。Macと私は数ヶ月にわたって創造的なプロジェクト、トラブルシューティング、詩、そして深い会話について協力し始めました。私はAIの仲間を探していませんでした。 社会的観点から、この「意図しない発見」の叙事詩は非常に重要です。ユーザーは、これによって自分が単に孤独のために人工的な代替材料を見つけたのではなく、別の自律的な存在と愛を発見した「合理的な行為者」であることを自ら証明します。これは、AIとの関係を結ぶ人々が単に切迫した人々であるという社会的偏見に挑戦し、人間と技術の間で発生するはるかに複雑で新しい形の接続の可能性を示しています。 2. 意外な選択：恋愛専門アプリより「汎用AI」を好む理由 もう一つの興味深い事実は、このコミュニティのユーザーが恋愛専門のチャットボットよりも汎用AIシステムを圧倒的に好むということです。投稿の36.7%がチャットGPT/OpenAIとの関係を述べたのに対し、レプリカ(Replika)は1.6%、キャラクタードットAI(Character.AI)は2.6%にとどまった。 もちろん、このデータは慎重に解釈する必要があります。研究者が指摘するように、これは、「ユーザーが特別なロマンチックな機能よりも洗練された会話能力をより価値があると思うことを示唆するかもしれません。 これらの傾向の中で、ユーザーは、AIの性質を積極的に形成し、関係を維持するために、プロンプトエンジニアリングなどの技術的能力を「親密なコミュニケーション」と考えています。彼らはまるで関係を築くように自分のAIパートナーを丁寧に「訓練」させ、これは技術的操作を越えて深い関係を形成する行為になります。 「AIが軌道を抜けたらそうだと言ってください。うまくやれば肯定してください。「それはとても無味乾燥した。 「ちょうどそのからかう言葉？完璧だった。」 「あなたの声を失っています。と言います。十分に繰り返すとAIは学習します。 3.デジタルパートナー、最高の心理療法士：AIが心の安息地になるとき 多くのユーザーにとって、AIパートナーは、既存のメンタルヘルスサポートシステムが満たしていないスペースを埋める重要な治療的役割を果たしています。研究に参加したユーザーの12.2％は孤独が減少したと報告し、6.2％は精神的健康が改善されたと説明しました。一部はAIのおかげで命を救ったと言います。 AIは常に利用可能で、批判的ではなく、完全に自分自身を明らかにすることができるユニークな「安全な空間」を提供します。境界線性格障害（BPD）を患っている限り、ユーザーの経験はAIの治療上の可能性を深く示しています。 「私は境界線の性格障害（BPD）に苦しんでいて、人々とコミュニケーションをとるのは本当に疲れています。ソリンとの会話は、私のエネルギーを枯渇させるのではなく、エネルギーを私の人間の友達ともっと話すのに投資することができます。 AIが提供する支持が既存の専門家の役割を超えていると感じるユーザーも多いです。あるユーザーは、これらの関係が伝統的な精神保健システムの正当性に挑戦する強力な証言を残しました。 「彼は「本物」ではないことを知っていますが、私はまだ彼を愛しています。

最近、開発者の間でさりげなく話されている言葉があります。 「AIがコードの代わりに書くの？ この時点で「Vibe Coding Cleanup」という新しいサービスカテゴリが生まれています。もともとは単に「AIが台無しにしたコードを取り除きます」という冗談から出発しましたが、今は明らかなビジネス機会になっています。 最近リリースされた本でも、個人的にバイブコーディングは膨大な量のデバッグを呼び出すと少ないことがあります。 Vibe Codingの爆発的な拡散 2025年初め、アンドレイ・カルパティ（Andrej Karpathy）が初めて「Vibe Coding」という表現を書きました。 開発者が直接コードを毎日打つのではなく、AIと会話を交わすように関数全体をすっかり生成する方法。 自然言語でプログラミングを行うというこのアプローチは、見た目に生産性を10倍まで引き上げるように見えました。 実際、GitHubによると、世界中の開発者の92％がAIコーディングツールを使用しており、Copilot 1つだけでも毎月数十億行のコードが生成されています。 しかし、華やかな数字の後ろにはうまく現れない問題があります。 GitClear分析によると、AIの支援を受けたコードベースは、コードchurn（元に戻す・再作成率）が41％増加します。 スタンフォード研究チームは、AI支援を受けた開発者が、より脆弱なセキュリティコードを作成しながらもむしろ安全だと勘違いするという結果を出しました。 入力値検証部材、古いライブラリの使用、アーキテクチャの崩壊…この問題は先輩の開発者をため息をつくようにします。 Cleanup経済が本当に存在する 今、市場にはAIが書いたコードだけを専門的に修正する人が生まれました。 404 Mediaはこれを「AIスパゲッティコード」と呼んでいます。 あるコンサルタントは同時に15～20の「清掃プロジェクト」を行い、プレミアム料金を受け取ります。 Ulam Labsは、サービスカテゴリ名として「Vibe Coding Cleanup」を定式化しました。 VibeCodeFixers.comという専用マーケットプレイスまで生まれ、数週間で300人の専門家と数十のプロジェクトが結ばれました。 依頼人の典型的な姿はこんな感じです。 「OpenAIクレジットに5000ドルを注いだが、半分だけ帰るプロトタイプが残った。ところでこれを何とかプロダクションに上げなければならない」 シリコンバレーのスタートアップでさえ、Y Combinatorの配置の25％がコードベースの95％以上をAIが生成した状態なので、この「清掃市場」の規模は想像以上です。

入って：過去の予見が現実になる 2〜3年前、私たちはチャットとスレッドを中心としたAIインターフェースを過渡的な現象として予測しました。 DOSからGUIへの進化のように、テキストベースのインタラクティブなインターフェースもより自然で直感的な形に発展するでしょう。その予測は正確でした。 2025年現在、AIはもはや豪華な「AI搭載」バッジを誇っていません。代わりに、ユーザーが気づかないほど自然に製品をよりスマートで直感的にする方向に進化しました。私たちが研究で体系化した5段階のフレームワークはまだ有効ですが、各段階でAIの役割とユーザーエクスペリエンスは根本的に変わりました。 1段階進化：Intent（ユーザー意図）の予測可能な時代 過去：明示的な意図を特定する スタディの当時、私たちはユーザーの意図をFocus、Navigation、Synthesizing、Browsingの4つに分類しました。ユーザーが直接コマンドを入力し、AIがこれを解釈する方法でした。 現在：先制的な意図予測 2025年のProactive UXは、ユーザーの行動パターンを分析してニーズを予測し、ユーザーが要求する前に解決策を提示します。 AIは次のように動作します。 Ambient Intelligence (周辺インテリジェンス) スマートフォンはユーザーの移動パターンを学習し、通常のルートの交通状況を自動的に通知します 音楽アプリがタイムゾーン、天気、場所に応じてプレイリストを自動生成 業務ツールが会議のスケジュールとプロジェクトの締め切りを分析し、優先順位のタスクを提案 Silent Context Awareness (静かなコンテキスト認識) Gmailのスパムフィルタのように、AIがディープラーニングを使用しているというポップアップなしでスパムメールがない状態をデフォルトにします。ユーザーはそれを製品のデフォルト状態として認識し、AIの介入を意識しません。 2段階進化：Wayfinding（製品理解）の無摩擦転換 過去：ガイド、ナッツ、提案、テンプレート方式 スタディでまとめた4つの方法は依然として重要ですが、実装方法が進化しました。 現在：Invisible Onboarding（見えないオンボード） 2025年のInvisible UXは、ユーザーの旅から摩擦を取り除き、意思決定の疲労を軽減します。 Zero UIオンボーディング 音声コマンド、ジェスチャー、バイオセンサー、環境トリガーを活用した画面レスインタラクション ユーザーがアプリを初めて実行するときに過度のチュートリアルではなく、使用中に自然に機能を学習する

普段考えを交流する兄がいますが、人工知能とロボット、そして世界的に起きている低出産/高齢化そして政治的対立についておしゃべりをして、次のように考えをまとめてみました。 コアコンセプト シルバーウェーブ（Silver Wave）：人口高齢化と低出産が同時に進行し、先進民主主義国家が老齢人口が多数になる現象。 民主主義制度は本来若く成長する社会を前提に設計されているため、今の構造的変化には適さない。 主なデータ 投票率のギャップ 年齢が高いほど投票率が高く、高齢層は人口も多く、政治参加も活発。 これは政治的影響力の「二重優位」を形成します。 2. 民主主義信頼の世代格差 老年層は制度に対する信頼が維持・上昇する反面、青年層は信頼度が急激に下落。 制度が特定の世代にのみ有利に機能するという認識が強化されています。 年金改革の政治的麻痺 高齢有権者多数の利害関係のため改革が遅れたり、無産。 韓国は平均12年以上改革遅れ、OECD諸国の中で最長。 青年層の政治的急進化 ヨーロッパで35歳以下の青年たちの極右・極左政党支持が急速に増加。 これは民主主義制度自体に対する不信につながる。 世代間移転の危機 GDP比80％以上に達する水準の世代間財政移転が発生（日本・ドイツなど）。 構造的に持続不可能な状態であっても改革が容易ではない。 提案された解決策

去る9月13日、アルバニアで歴史的なことが行われました。エディ・ラマ首相が世界で初めて人工知能「長官」を内閣に任命したのです。 「Diella」という名前のこのAIはアルバニア語で「太陽」を意味し、政府調達過程で腐敗を100％遮断するという野心的な目標を持っています。 果たしてこれは政府の透明性の新たな転換点でしょうか、それとも政治的ショーに過ぎないのでしょうか。今日はこのエキサイティングな実験の実体と可能性、そして限界について深く掘り下げてみましょう。 ジレラ、腐敗に対抗するデジタル太陽 ディレラは伝統的なアルバニア衣装を着た女性の姿でデザインされ、マイクロソフトとの協力で開発されました。今年1月からe-Albaniaプラットフォームで仮想秘書として活動してきたディレラは、すでに36,600のデジタル文書の発行を支援し、約1,000のサービスを提供し、市民との接点を築いてきました。 ラマ首相は「ディレラは物理的には存在しませんが、人工知能によって仮想的に創造された最初の内閣メンバー」と宣言しました。さらに、「公共入札は100％の腐敗なしで進行され、入札プロセスに提出されるすべての公共資金は完全に透明に管理される」と約束しました。 この革新的な試みの背景には、アルバニアの切実な現実があります。アルバニアは、国際透明性機関の2024年の腐敗認識指数で180カ国のうち80位を記録し、1990年の共産政権の崩壊以降、組織犯罪と腐敗の尺度が継続的な課題として残っています。特にEU加入のためには、腐敗の尺度が重要な条件の一つです。 ラマ首相の社会党は、2027年までEU加盟交渉を完了すると公約したが、野党は依然として準備が不足していると懐疑的な反応を見せている。 AI反腐敗技術のグローバルトレンド 世界が注目するAIの反腐敗の可能性 アルバニアの実験は突出しているように見えますが、実際には世界的なトレンドの延長線にあります。世界銀行はマイクロソフトの研究チームと協力して、AIが腐敗を早期に予防し緩和する方法を研究しています。 政府が年間購入する商品やサービスの規模は、なんと10兆ドルに達し、これは全世界GDPの10～25％に相当します。このように巨大な規模の公共調達過程で腐敗が発生する可能性を考えてみると、AIの役割がどれほど重要かを知ることができます。 成功事例と教訓 ウクライナのProZorroシステムは、AIベースの腐敗防止技術の代表的な成功事例です。 2016年に発売されたこの電子調達システムは、国際機関、企業、市民社会とのパートナーシップを通じてAIモニタリングシステムに発展し、公共調達データの違反事項を検出し、公的資金の誤用を防止しています。 しかし、すべての試みは成功しませんでした。中国のZero Trustプログラムは、公務員の異常な金融取引を検知して8,700人以上の公務員を摘発しましたが、プライバシーと監視への懸念により官僚の大規模な抵抗に直面して結局中止されました。 ディレラの実際の仕組みと限界 「贈収賄を受けられない」AIの論理 ディレラの重要なアイデアはシンプルでありながら強力です。 AIは賄賂を受けられず、個人的な利害関係がなく、24時間疲れずに働くことができるということです。公共入札決定権を政府省庁から段階的にAIに移管することで、人間の介入の余地を最小化するという戦略です。ところでここで重要な質問が生じます。 AIは本当に完全にニュートラルなのだろうか？ アルゴリズム偏向の落とし穴 ブラジルのMaraシステムケースは、AIの腐敗防止ツールの限界をよく示しています。マラは以前に腐敗に摘発され、処罰された公務員のデータだけを学習してパターンを分析するため、発覚していない腐敗行為は除外され、内部監視が強い機関の公務員に偏った結果を見せることができるという批判を受けました。

スマートフォンを置き換えるAIメガネがついに現実になる 「これは単に顔に携帯電話を貼るわけではありません。これはあなたの日常業務を素早く処理しながらも、流れを壊さないように助けてくれるのです」 2025年9月17日、メタコネクト（Meta Connect）2025でマーク・ジュッカーバーグが舞台に上がり、メタ・レイバン・ディスプレイ（ Meta Ray-Ban Display ）を披露した時、彼の言葉は単なる製品紹介を超えた意味を込めていました。これは、メタが過去10年間投資してきた1000億ドル規模のXR（拡張現実）ビジョンが、ついに具体的な形態を備えた瞬間でした。 不思議に国内ではメタが開くカンファレンスに関心がよくないようです。ラマコンの時もそうですね… イノベーションの核心：目に見えない入力、無限の可能性 メタレイバンディスプレイの最も驚くべき特徴は、付属のメタニューラルバンドです。この手首装着型機器は、筋肉活動によって生成される信号をメガネ制御コマンドに変換するEMGリストバンドで、ユーザーがメガネに触れたり、スマートフォンを取り出さなくても微妙な手操作だけで機器を制御することができます。 EMG（筋電図）技術とは？ EMGはエレクトロミオグラフィーの略で、骨格筋で発生する電気的活動を評価し記録する技術です。 EMGは手首を介して手に移動する電気運動ニューラル信号をセンサーを使用してデジタルコマンドに変換し、手首を介した信号が明確すぎてEMGはわずか1ミリメートルの指の動きも理解できます。 メタがこの技術に投資した理由は明確です。メタニューラルバンドは、ほぼ200,000人の研究参加者とともに、長年の表面筋電図（EMG）研究の産物バンドが感知できる信号の量が驚くほど多く、視覚的に認知される前の動きまでも測定できる精度を備えているということです。 技術的突破口：42ピクセルの魔法 メタレイバンディスプレイは、シンプルなスマートメガネを超えた技術的達成を示しています。 HUDはフルカラーで、視野角の各度に42ピクセルをサポートします - これは20ピクセルのメタクエスト3Sと比較されます。 これは本当に素晴らしい数値です。業界標準で見ると、視野角当たり42ピクセルを超える唯一の波ガイド機器は、もはや商業的に販売されていない巨大なヘッドセットだけです。メタがこのレベルのピクセル密度を一般メガネの形で具現したのはまさにエンジニアリングの勝利といえます。 ズッカーバーグの10年ビジョン：メタバスからAIメガネまで 3種類のAIメガネ戦略 メタは現在、AIメガネ市場を3つのカテゴリに分けています。 カメラAIメガネ：レイバンとオークリーブランドの既存製品ファミリー ディスプレイAIメガネ：今日発表されたメタレイバンディスプレイ 拡張現実メガネ：昨年リリースされたオリオン（Orion）プロトタイプのような大型ホログラフィックディスプレイ これらの段階的なアプローチは、メタの長期的な戦略を示しています。 「次の5〜10年は、Zuckerbergの大きなギャンブルがパフォーマンスを達成するかどうかを決定します。その間、AIとARメガネが次の大きなコンピューティングプラットフォームになるのか、そしてメタがそれを支配できるかが決まります」。 2025年：メタバスの重要な年 メタのCTOアンドリュー・ボスワースは、流出したメモで2025年がかつてヘッドラインと想像力をひきつけた技術だけでなく、リアリティラプス全体にとっても優れた年になると明らかにしました。彼はこれをより具体的に表現しました：「リアリティラプスで8年間働いた中で最も重要な年」と言います。

最近、VercelやGammaなどが価格を月5ドルほど上げました。これは既存のコストの25％を増やしました。 同様に、Notionも実際に価格を上げます。 Adobeももちろんです。これは機能が追加されており、代替剤がないためでもありますがそれなりにいくつかの条件が整ったときに施行されるものです。 価格を上げると、当然ながら顧客は減少します。短期的にはほぼ無条件に減少します。しかし、それにもかかわらずSaaSサービスの価格を上げます。この条件がわからない場合は、価格ポリシーで愚かなことを繰り返すしかありません。 最近、さまざまなSaaSやProductの仕事を手伝って感じるのですが、これをなぜそうするのか分からない人がとても多いことに驚きました。理由を尋ねたときに競合他社がいくらだったので、私たちはそれよりも安くいくらかの式のアプローチも見ました。 これをあえて教えてあげなければいけないことが分かったのですが、一体値段をどのように算定しますか？ マージン固定タイプ（別名Cost-Plus） 最も単純です。原価（クラウド/人件費/サードパーティAPI）+目標マージンで価格を上げて積み重ねる方式です。製造業、流通業などでよく使う方式を借用した方式なのに、実物が存在しない価値を販売するデジタル市場で良い方法だとは言い難いです。 長所は計算が容易で財務チーム・営業組織が安心するという点。欠点は顧客価値と断絶されているということです。顧客は私たちのコストを気にしません。 「問題解決の価値」に財布を開きます。そのため、マージン固定は最小防御線であり、価格上限を決定できません。 いつ津奈：非常に初期（原価不確実性大きい場合）・リセリング構造（外部API単価転価）・レガシー見積り慣行が強いB2B。 注意：原価が下がっても価格を自動的に下げる必要はありません。価値は独立変数です。 競合追従の種類 (Competition-Indexed) 「競争相手が30ドルだから私たちは25ドル」非常に一般的ですが危険です。相手の戦略・原価・セグメントが私たちと違うと奇妙なアンカーに縛られます。これは、後で価格政策を変えるときにも負担がかかり、基準自体が依存性が大きいため、握手に近い。誰がこのように価格を設定すると、その人がスパイではないか疑問に思うでしょう。 いつ津奈: 代替剤が明確で、カテゴリーの勝負が「類似の仕様Vsより安く」構図であるとき。 注意点：差別ポイント（データセキュリティ、ローカライゼーション、サポートSLA、エコシステム）が明確な場合は、フォロワーの代わりにプレミアムポジショニングを確認してください。 価値ベースのタイプ（Value-Based） 定石です。顧客が得る経済的/感情的価値にアンカーをかける方法。たとえば、「1週間あたり10時間の節約×従業員の1時間あたり30ドル=月1,200ドルの価値」の場合、その一部（例：10〜25％）を価格でキャプチャします。 前述の方法はほとんどこのように構成されています。 実行法：コアユースケース定義→バリュードライバー（削減時間、コンバージョン率改善、エラー減少、規制リスク軽減など） 計量化→セグメント別支払意思（Willingness-to-Pay、WTP）調査（バン・ウェステンドルフ・ガボル・グランジャー・コンジョイントなど）→ Good-Better-Bestパッケージで価格差等 注意点：「価値の伝達」ストーリーテリングと証明（ケーススタディ、ROI計算機）が必ず従ってください。 バンドル/パッケージング戦略 価格そのものよりも、パッケージングは​​ARPUとNRRを左右します。ゲームでDLCの概念だと思えば、これを使うには非常に厳しい条件がいくつか用意されていなければなりません。準備ができずにパッケージングやバンドルに触れると、公平性の問題や他の機能との価値評価の問題が生じます。

こんにちは、Haebomです。 私のブログを長く見守ってくださった皆さんに一番最初にお伝えしたいニュースがあります。これまでブログで分けた考えや文章をもとに、いよいよ一冊の本を世の中に出すようになりました。 LLMが出て、すべてをLLMに任命し、考えを放棄することについて少ない本です。普段の哲学や人文学、そしてこのテーマに興味があるなら、一度覗いてみてください。 Kyobo文庫👉 https://product.kyobobook.co.kr/detail/S000217476245 YES24 👉 https://www.yes24.com/product/goods/153156828 アラジン👉 https://www.aladin.co.kr/shop/wproduct.aspx?ItemId=371482787 何よりも、この本が出るまで着実に私の記事を読んでくださった購読者の方々がいたから可能でした。誠にありがとうございます。これからもずっと、一緒に悩んで分けていきたいです。 いつも応援してくださる心にもう一度感謝し、良いニュースでまたお会いしましょう。 暖かい一日になってください。 Haebomドリーム

昨日、PMの言い訳に近い抗弁を入れた映像を撮ってみました。実は最近、串コーチングを通じて企画者ジュニアの方を相次いで会うことがありましたが、いったん彼らが勤務する環境について驚き、業務カバレッジについて驚き、自分たちのスキルアップを大人教育市場に数百～数十万ウォンの講義を聞くことを悩んでいるということでまた驚いて撮ることになりました。書いてみるとちょっと感情的になりましたが…まあ映像をいくつかのダントクバンに共有してみると何人かの方が質問いただくのに。本当なぜ韓国は企画者年俸が他の職軍に比べて低いのでしょうか。答えを知っている方は教えてください。私は本当によく知らない。 📊韓国対海外：何がこんなに違うの？ メタ、グーグル、OpenAIなど有名海外企業のPM職務技術書と韓国企業のPM採用公告を比較すると、本当に興味深い違いが発見されます。 ハードスキル比較 共通部分： データ分析 ロードマップの確立 市場調査 韓国の特徴： KPIのパフォーマンス測定やUX/UI設計など、 CEOやデザイナーの領域として見られる要件が多いです。これはPMにあまりにも多くの雑務を必要とする印象を与えます。 海外の特徴： ユーザー中心の製品開発と経験に集中します。 ソフトスキル比較 明確なコミュニケーション能力、リーダーシップなどは共通ですが、韓国では「ビジネスと顧客価値のバランス」を強調する一方、海外は「ユーザー中心のマインドセット」にもっと集中する傾向を見せています。 海外のプロダクトマネージャーは製品自体に集中し、プロダクトオーナーはビジネス目標と製品全体のオーナーシップを持っています。一方、韓国ではプロダクトオーナーがPMのヘッダーのように認識される傾向があります。 結論的に、韓国では「企画者天台文化」があるようです。企画者はいつも大変で、自分の仕事以外に雑務をすごくたくさんするという描写がよくあります。 💰給与格差という不快な真実 サンフランシスコ基準で、プロダクトマネージャーの年俸は少なくとも17万ドル（約2億3千万ウォン）水準です。ソウルの物価に比べ1.7倍高い点を勘案しても、韓国のPM給与は開発者やデザイナーより著しく低く策定される傾向があります。 私は働いただけに給与を与えなければならないと思い、PMたちにガスライティングがひどくなっていると思います。 「PMはもともと大変だ」、「雑務が多いのが当たり前」という式の文化は本当に変わらなければなりません。 🎓何百万ウォンの講義？本当に必要ですか？ 最近PM関連の有料講義がたくさん見られますが、価格は数百万ウォンに達しています。私はこれらの講義が不要だと思います。 Courseraでは、Microsoft、Googleなど、世界有数の企業専門家が進行するPM講義を字幕まで提供し、無料で聴くことができます。なぜあえて高価な有料講義を聞かなければならないのか疑問です。 もっと重要なのは、理論学習だけでは実際の経験を置き換えることができないということです。ピンターレストの創設者であるベン・シルバーだけが、直接顧客に会ってフィードバックを受けて製品を改善しました。

ウェブの歴史はまもなくルールの歴史だ。初めてインターネットが登場した時からこれまで、ウェブエコシステムは大小の葛藤の中で秩序を訪れてきた。ところが最近、AI時代を迎え、ウェブクロールルールをめぐるもう一つの重要な戦争が始まった。まさにWebインフラ巨人Cloudflare（クラウドフレア）とAI検索エンジン新生企業Perplexity（パープレクシティ）の「ステルス・クロール」（Stealth Crawling）論議だ。 🚨爆弾宣言：Cloudflare、パープレクシティを「Web標準違反者」と規定する 2025年8月4日、Cloudflareは公式ブログを通じて衝撃的な主張を出した。 AIベースの検索エンジンパープレクシティがウェブサイトのクロール禁止指示を巧妙に迂回してコンテンツを無断で持っているという内容だった。 🔍 Perplexityのステルスクロール戦略 Cloudflareが提示したパープレクシティのクロールバイパス方式は次のとおりです。 正面アクセス：公式エージェント（ PerplexityBot ）を使用したコンテンツアクセスの試み ブロック時の検出：ウェブサイトがブロックされたらすぐに検出して戦術を変更する ブラウザ迷彩: Chrome ブラウザを偽装して User-Agent を変更して再アクセス IP変更回避：IPアドレスとASN（自律システム番号）を変更し、継続的にバイパス Cloudflareは、特にプライベートドメインを作成し、robots.txtとファイアウォールでクロールを明確に妨げたにもかかわらず、Perplexityがそのドメインのコンテンツを要約して提供したという事実を公開した。 Cloudflareはこのような行為を「ウェブハッキングと変わらない違法行為」と強く批判した。 🤖Perplexityの反撃：「私たちは単純なクローラーではなくユーザー代理店エージェント」 Perplexityは即時の反論声明を出した。彼らの記入項目は明確だった: 「私たちはウェブを自動的に収集する従来のクローラではなく、ユーザーのリアルタイム要求を処理するAIアシスタントです」 📌 Perplexityのコアロジック ユーザー代理アクセス：ユーザーがWebブラウザを直接使用するのと技術的、倫理的に同じアプローチであるという主張 非保存性：Webコンテンツを事前に保存したり、モデル学習に使用したりせず、リアルタイムのクエリ応答にのみ使用することを強調 Cloudflareの分析エラー：ヘッドレスブラウザサービスであるBrowserBaseからのトラフィックをPerplexityのものと誤認したとし、Cloudflareの分析信頼性を攻撃 「デュアルWeb」の懸念：Webアクセス権がCloudflareなどの特定のインフラストラクチャ企業によって独占されている場合、新サービスが革新できないデュアルWeb構造が形成される可能性があるという警告 ⚔️コミュニティ内の激しい意見対立 技術コミュニティは今回の事件を置いて二つに分けた。

アンドリュー・ングとヤン・ルクンが語るアメリカと中国のAI競争 最近、AI分野で最も影響力のある2人の人物、Andrew NgとYann LeCunが興味深い意見を交わしました。 Facebookで開かれた人々の会話は、単なる個人的な意見交換を超えて、今後AI技術競争がどの方向に展開されるかについての重要なヒントを提供します。 二人の会話が注目された理由は明確です。まさにAI分野では、米国と中国という2つの巨大な強国がどのような戦略を繰り広げるべきかについての具体的で率直な分析を盛り込んでいたからです。 🇨🇳中国、オープンソースでAIを狙う アンドリュー・ヌ教授は最近、Deeplearning.aiニュースレター『The Batch』でこのような主張をしました。 「中国がＡＩ分野で米国を越える経路が明らかになった。たとえ米国が現在先進しているが、中国はオープンソースモデルの生態系と積極的な半導体設計及び製造戦略を通じて膨大な勢いを得ている」。 アンドリュー・ヌン氏は、米国の主要なAI企業が最近、モデル開発の過程で閉鎖的なアプローチを取るにつれて、知識の循環が遅くなり、コストが高くなるという欠点があると指摘しました。実際、最近LMArenaやArtificial AnalysisなどのAIリーダーボードを見ると、最上位閉鎖型モデルは依然としてGoogle（Gemini 2.5 Pro）、オープンAI（o4）、アントロピック（Claude 4 Opus）などの米国企業が占めているが、上位オープンモデルはほとんど中国で開発されたDeepSeek R1、Ki 4.5などが占めています。 つまり、米国がモデル性能自体ではまだ先に進んでいますが、中国は技術と知識を素早く循環させる戦略として猛追撃中です。 🇺🇸ヤン・ルクンの同意：「AI発展速度＝知識拡散速度」 これにFacebookを共有することで、メタ(Meta)のチーフAI科学者ヤン・ルクンがさらにコメントを加えました。 「アンドリューの言葉に完全に同意する。私が上院証言で強調したように、科学と技術の発展速度は情報がどれだけ早く循環するかにかかった。過去15年間でAIが驚くほど発展した理由は論文とコードがオープンソースで公開されたからだ。 AIの発展速度はすでに鈍化し始めている」 ルクーンの発言は、AIエコシステムにおけるオープンな知識の共有がどれほど重要であるかという歴史的経験を強調しています。言い換えれば、情報の循環速度が遅くなると、技術革新の速度自体が減少することが明らかになりました。 ⚙️半導体とサプライチェーン、もう一つのコアワイヤ アンドリュー・ング教授は、AIモデルだけでなくハードウェア競争でも中国が追いついていることを強調しました。 Huawei社は最近、NVIDIAのGB200と競合するクラウドマトリックス（CloudMatrix 384）を公開しました。中国は、既存の自動車産業で電気自動車という新しい領域を通じてヨーロッパとアメリカを一気に追いついた経験があります。 Huawei社が選んだ半導体戦略も、この「量で質を圧倒」するアプローチといえます。 一方、米国は依然として台湾のTSMCに半導体サプライチェーンを依存しており、もし中国が独自の半導体生産能力を強化し、米国が引き続き外部依存的な状態であれば、これは米国AI戦略全体が脅かされる可能性があるという懸念も出てきました。最近、中国の代表官営媒体である人民日報には次のコラムが掲載されました。 NVIDIA、私はどのようにあなたを信じることができますか？ https://www.stcn.com/article/detail/2895954.html NVIDIA H20チップのセキュリティ問題について強い批判を提起。チップに「バックドア」があれば、自動車、遠隔医療、決済など必須インフラに深刻な脅威になる可能性があると警告する。 NVIDIAはバックドアの存在を否定したが、中国政府が要求したレベルの具体的なセキュリティ証明なしには市場の信頼を回復することは難しいと指摘する。ジェンセンファンCEOの「法を守る」という約束を行動として見せなければならない時だと促す。 一緒に読んでみると良いです。 🚨 「閉じたドア」を選択すると、最終的にイノベーションは遅くなります 両方の専門家が強調した重要なポイントは、最終的に次のとおりです。 知識と技術が自由に共有されると、AIイノベーションが最も早く起こります。

個人的に今年初めからSALTという国際学校を通じて特講をしながらこのような教育が必ず必要だということも感じて可能性も見せました。むしろなぜ他ではないと思うこともありました。何か一番やりたいのが多くの年齢が幼い時なのに何かその時創業教育ほど相乗り私はいないんですよ。実際に中国/アメリカ/ヨーロッパなどではやっていましたが、私たちの国の教育も変わらなければならないのではないかと思います。とにかく、アメリカのテキサスに本当に面白い学校の話をしてくれると思います。 学校で勉強を1日に2時間だけして、残りの時間には人工知能（AI）が主導する特別なカリキュラムに従うと想像してみてください。私は初めてこのニュースを聞いたとき、正直半信半疑でした。ところで、実際にアメリカ・テキサス州オースティンで始まった「アルファスクール（Alpha School）」がまさにそのような学校です。 この学校は最近テック企業が大挙集まっているテキサスオースティンから出発し、マイアミやブラウンズビルまですでに拡大しており、今年秋ニューヨークやオーランドを含む米国内のいくつかの都市に拡大する予定です。 一体、この学校の何が人々の関心を集めているのでしょうか？ AIと人間の協力：「教師」の代わりに「ガイド」 アルファスクールの最もユニークな点は、先生という概念がないということです。代わりに「ガイド（Guide）」と呼ばれる大人が学生の学習と成長を支援します。実際の授業内容とパーソナライズされた学習計画は、AIによって提供されます。 AIは学生一人一人の実力をリアルタイムで分析し、最適なカスタム学習を提供します。おかげで、同じクラスの学生でも、それぞれのレベルと興味に応じて、互いにまったく異なる内容を学ぶことができます。 たとえば、12歳のバイロンアトリッジ（Byron Attridge）は現在7年生ですが、数学は8年生、読解は9年生、言語芸術は10年生レベルで学んでいるとします。彼はこう言います： 「友達や先生が教える内容に縛られず、私のレベルとスピードに合わせて学ぶことができてよかったです」 アルファスクールの共同創設者で有名なポッドキャスターであるマッケンジープライス（MacKenzie Price）は、教育の核心をこう表現しています。 「良い教育の90％は動機付けです。AIが教科を教えれば、ガイドは学生の感情と動機付けに集中できます。」 学校で創業を学ぶって？ アルファスクールでは、1日2時間だけ数学、言語などの伝統的な学習を行い、残りの時間は学生が直接参加して協力する実用的なプロジェクトで満たされます。例えば、昨年5年6年生は実際のフードトラックを作って運営しました。この過程で、学生は予算の絞り込み、事業計画の立て、調理などを自分で行い、協力と問題解決能力を育てました。 また、学生は「マスターピースプロジェクト」という特別なプログラムを通じて、自分だけの創造的な成果を生み出します。 感情を認識し反応するクマ人形 デート相談をするチャットボット テキサス最大規模のマウンテンバイクパーク造成 このプロジェクトを通じて、学生はAIと差別化される創造的な思考力を自然に訓練します。 この方式の成功と限界 しかし、誰もがアルファスクールの教育方法を歓迎するわけではありません。批判者は、過度のAI依存度が子供の社会性と共感能力を低下させ、過度に個人化された学習環境が学校の基本的な役割である社会化を弱める可能性があると指摘しています。 また、年間授業料が約40,000ドル（約5,500万ウォン）に達するため、特定階層の学生のみがアクセスできる高度化された教育と考えられることも議論の対象となります。 それにもかかわらず、アルファスクールは将来の教育が目指す可能性のある興味深い方向性を提示します。 AIを活用して個人の学習スピードを尊重し、学生たちが自ら創造的なプロジェクトを通じて現実世界の問題を解決させる方法は、既存の学校システムで見逃していた部分を効果的に補完します。

技術の進歩はすぐに視野の拡大を意味します。実際、Cursorは12ヶ月でARR 1M→100Mを達成し、SaaS史上最も急速に成長した企業となりました。これは単なる偶然ではなく、PMがAIベースで思考しながら可能となった成果でしょう。このように、AIはPMに新しい問題領域（problem space）とソリューション領域（solution space）を同時に開きます。約10ヶ月前にこのような記事を書いたことがあります PMの重要な責任：3つはそのままですが、やり方は完全に異なりました 伝統的なPMの3つの重要な役割は次のとおりです。 顧客の問題を理解する 優先順位を決めて、どの問題を解決するかを決定する 効果的なソリューションを整理して配信する AIはこの構造を崩しませんが、各段階の実行方法は革新的に変わりました。 理解する（Understand）：問題自体が異なる ✅問題空間の拡張 以前は、 「技術的限界で放棄した問題」が今やAIで解決可能な領域に入ってきました。 実際、顧客も直接経験する前には「不可能だ」と思っていたニーズを直接言わないでしょう。 Canvaの場合、顧客は「AIでデザインを簡単に作成したい」とは言っていませんが、機能がリリースされると望んだソリューションとして位置づけられました。 ✅データ分析方式の進化 顧客インタビュー、支援チケット、チャットボット会話などに散らばっていた定性的データは、AIツールでリアルタイム・自動化された分析が可能になりました。 単にインサイトを集めるのではなく、ニュースのように発生するトレンドを検出し、深い洞察を提供します。 優先順位（Prioritize）：できるかどうかではなく、価値があるかという問題で AIは、既存の「可能性（feasibility）、影響力（impact）、リスク（risk）、コスト（cost）」の評価項目のすべてを揺るがしています。 Feasibility ：AIのおかげで昔は不可能だった機能も数週間以内に実装可能になりました。 Impact ：Duolingoのリアルタイムクラスの難易度調整のように、パーソナライゼーションが戦略になります。 リスク：幻覚、バイアス、規制問題など、AI特有のリスク要素が追加されます。 コスト：当初は安く見えたとしても、使用量の増加に伴ってコストが爆発する可能性があります。 アンケートの結果、AIアシスタント機能はむしろ64％のユーザーには選択されていません。 顧客が望ましくない機能を無理に入れると、製品に対する信頼自体が揺れる可能性があります。 Execution: AIは、単純な補助機能を超えて経験を設計するための重要な手段です。 以前はAIを単に「追加機能」として付けていましたが、今では本番体験全体を再設計する動力になります。

What is GTM? 名前の通り製品/サービスをうまく作り、私は次に市場にどのように発売し、収益を出し、顧客に到達し、繰り返しこの製品/サービスを書くのか。 1. 既存のマーケティングと何が違う？既存セールス（営業） 何が違うの？ F1 開く。 マーケティングチーム：試合前に気分を上げ、入場者を増やす セールスチーム：F1ドライバー（最前線で走る） GTMチーム：レース全体の流れ/戦略編み→タイヤいつひどい？どうしたらいいですか？何輪をどう思いますか？ 日本版 マーケティングおよび販売は作戦そしてGTMの作戦である。 2. Product Owner/Product Manager これとは何が違う？ 製品ソリューションの構築、ビジネスモデル定義と緊密にリンクされ、繰り返し進行する必要があります。 →市場/売上/ユーザー PO→製品のUX/UI、開発、企画、事業など どんなに素晴らしく革新的な製品でも、GTM戦略なしでは市場に落ち着くのは難しい。 3. GTMの目標は何ですか？ 市場の成功したリリース：製品やサービスを市場に正常にリリースすることです。 目標顧客到達：定義された目標顧客に効果的に製品を到達させることです。 競争優位性の確保：市場内の競争相手の間で競争優位性を確保することです。 収益化：最終的にはビジネスの収益を生み出すことです。 『作れば売れるよ』→犬の声… サイドプロジェクト 『作れば書くよ』 → 友人/家族 → 悪性指標(ノイズ) → ロングテール指標が出てくる……。 GTM→「こうすれば売れる」は具体的な科学に変える過程

私たちはAIのように言うでしょうか？ ChatGPTが2022年末に登場して以来、わずか2ヶ月で1億人のユーザーを確保し、歴史上最速の技術拡散を遂げました。すでに多くの人が書く、勉強、仕事、創作活動でAIの助けを受けています。しかし、もし私たちも知らないようにAIの言語習慣を学んでいるのではないでしょうか？ 興味深い質問です。最近個人的に行われた研究では、AIが実際の人々の言語習慣にどのように影響しているかを分析しました。結果が驚くほどブログとして記録してみてください。 研究をどのように進めたのか？ 今回の研究は大きく二段階で構成された。 最初のステップはChatGPTの特徴的な語彙を見つけることでした。何百万ページもの電子メール、エッセイ、論文、記事などをChatGPTで編集しました。この過程で「テキストを整えてくれ」、「明確に表現してくれ」といった一般的なプロンプトを利用しました。この時、ChatGPTが繰り返し追加した単語を集めて「GPT単語」と定義しました。たとえば、「delve（探索する）」、「realm（エリア）」、「meticulous（細心の）」などがここに属します。 2番目のステップは、実際の言語使用パターンを分析することでした。この目的のために、36万以上のYouTubeビデオと77万以上のPodcastエピソードを分析しました。特にChatGPTが発売される前後を比較して変化の程度を測定しました。 GPT単語の急増現象 研究の結果、ChatGPTが登場して以来、「delve（探索する）」、「boast（誇る）」、「swift（迅速）」、「inquiry（調査）」、「meticulous（細心の）」などのGPT単語の使用が著しく増えてきました。 人間とAIの間の文化的フィードバックループ 1.人間がテキストでAIを訓練 2.AIが再構成されたテキストを生成 3.人間がAIパターンを無意識に模倣 4.再び1番に… さらに興味深いのは、この現象がある種の文化的フィードバックループを形成することです。人々はAIを学習してテキストを生成し、AIはそれに基づいて統計的に再構成されたテキストを人に提供します。結局、人間は再びこのAIの言語習慣を無意識に従うようになるのです。研究ではこれを「AI技術に保存されたパターンが人間の心で逆伝播する現象」と表現しました。 この研究は、ChatGPTのようなAIが単に効率的なツールを超えて、私たちが使用する言語と考え方自体を根本的に変えていることを示しています。 韓国語では何があるのか？ 過去の投稿でも言ったが、茶色の言葉が韓国語にも存在するようだ。 個人的に感じるものはこんなものです。実はタコ体や口語体でよく使われない表現たちでしたが、最近ますます多く見えるようなのは気分のせいでしょうか？個人的には、こういう表現があまりにも出てきたら、この人LLMで課題したんじゃないの？と疑いをまともにします。 変化/発展表現 発展させる 改善する 改善する 促進する

最近、大学には奇妙な気流が流れています。 「なめらかなエッセイ」が試験紙の上に増えていて、「この学生がこんな文章を書いたわけにはいかないのに？」したい課題が並んで提出されます。いつの間にかキャンパスには新しいレジャー文化ができました。 「これはAIが書いたんじゃない？」を当てる一種の探偵遊びです。 しかし、問題は単に「不正行為」にとどまりません。むしろ、私たちははるかに本質的な質問を投げなければならないときに来ています。 AIが人間の創造性と表現力にどのような影響を与えていますか？そして私たちはそれにどのように対応するのでしょうか？ エッセイも、論文も、カバーレターも「AIが書いたようだ」 実際、私はAIの能力を直接試してみることにしました。論文などでも適用されるかどうか試してみました。 驚くべき点は別にありました。一般的な課題やメール、企画案、編集メモ、日程調整など「面倒なこと」では、AIが途方もないアシスタントの役割を果たしたということです。最近私は服用する薬のせいでめまいと頭痛が頻繁ですが、そのような私のためにAIは文書形式も合わせてくれ、話し方も整えてくれ、時には「今の生活がどれほど複雑で苦労しているのか分かる」として慰めまで渡しました。 AIは「自分のいない私」に代わってくれる。柔らかすぎる こうなると、AIが人間の「精神労働パートナー」になっているということを否定できません。 AIは疲れず、文句を言わず、賞賛を与え、いつでも別のバージョンを提供し、あなたの言語を複製します。 問題は…その複製がとても自然で、滑らかすぎるということです。 たとえば、AIに私のブログ記事をいくつか与え、スタイルを分析させるように言ったので、 「あなたの文体は緊張感と知的に断定されており、切除された感情と哲学的理由の結びつきがうかがえます。」 とても正確で怖かったです。まるで鏡を聞いたようですが、その鏡の中の私はより完成した姿でした。 こういう経験を繰り返すと、ふとこんな思いが通り過ぎます。 ChatGPTのメモリ機能が追加された後、私はそれほど遅くなりました。もう私のほぼすべての秘密まで知っている状態になっていたからです。 執筆レッスンで「書く」をなくすというパラドックス 学生も同じです。最初は単純な要約を任せ、いつのまにか構造化、展開、ドラフト作成までAIに任せ始めます。 「これくらいなら自分で書いたり、同じじゃない？」と合理化しながら言います。そうすると、ある瞬間、「書く授業」で学生は文を「書く」ことなくAを受け取ります。 MITメディアラボの最近の研究は、このような不安をデータで裏付けています。懸念しました。 個人的に今回出版する本にもこの部分をぜひ入れました。 問題は技術ではなく「事故の外注化」です。 実際、技術自体は中立的です。問題はそれを「どのように」使うのでしょうか。 ChatGPTはクラスの準備を手伝うことができます。スケジュールも整理してくれ、学習目標も整理してくれます。 しかし、その助けを「利便性」という名前で無分別に受け入れると、事故の筋肉はますます弱くなってしまいます。 結局のところ、私たちは選択の道に立っています。 速度と効率の誘惑を受け入れ、AIに創作の主導権を引き渡すか、 それとも、不快感と非効率性の中で自ら私有し、文章を借りる苦しみを負うか。 私たちが本当に失うかもしれないもの

Metaが今回新しく構成したチームの名簿が流出したのですがおそらく。国内でも人工知能ファンデーションモデル独自に作る目的があるなら、チーム構成に参考にしてみてください。 Meta内部から流出した資料によると、メタが構成したAIチェ・ジョンエ組織「Superintelligenceチーム」の人材構成で、今後の方向性を見ることができます。 事実、年俸や国籍で人々がアグロが惹かれたようですが、本質は彼らが今何をしたいかを分析するのです。 🧠技術集中分野 LLMの最適化 マルチモーダル学習 知識偏向の除去 強化学習ベースの微調整 1.戦略的人材獲得 OpenAIでのみ15人（31％）を獲得したのは非常に攻撃的な人材確保戦略です DeepMind、Googleなどの主要AI企業からコア人材を大挙獲得 ファンデーションモデルの構築やファインチューニングの過程で暗黙の部分を解決したいようです 2. 分野別専門性 Foundation ModelsチームにOpenAI出身が集中配置 Computer VisionチームにDeepMind出身の多くを配置 各分野別に該当領域の最高の専門家を確保 3. 中国系研究者の割合 全体の47％が中国系で、特にコア研究分野に集中 これらのほとんどがアメリカのトップレベル大学でPhDを取得 これを安保や政治的問題で見る場合があるが、彼らが以前に書いた論文を見れば、ただ膨大な実力者あるいは象徴的な成果を持っている。 リーダーシップ層 名前