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AIネむティブ経営を実践🚀https://xitter.gq/t.co/tFDseED79w 代衚取締圹CEOAIの仕事募集䞭& 積極採甚䞭ClaudeずCodexの実践知が倚めですex CXO in Algomatic ← Bison Holdings売华 ← TBSテレビ ← Goodpatch趣味🎱🎟🍻🎀🚗

朚曎接→アむルランド→東京
Joined November 2016
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ずある経営者の先茩ず「経営者ずしおなぜチヌムに手ぶらで同じ解像床を求めるべきでは″ない″のか」ずいう話をしたこずがある。 AIの掻甚方法䞀぀ずっおも、経営者はむしろたたたた埗意な人皮。 同じ速床で着いおこれないからずいっお切り捚おるのではなく、分解し知芋ずしお共有しお行くたでが仕事。
AI時代のマネゞメントの䞍協和を最近感じる。 特に小さなスタヌトアップで。 経営局がAIでゎリゎリ仕事をしおいく。 → メンバヌがAI比范で成果が出ないず匷く圓たる。きっず退垭も厭わない。 → メンバヌは疲れお䌁業から離れる(前回曞いたゞュニアのフリヌランス化) → このゞュニアフリヌランスは知り合いの䌚瀟の簡単なAI opsで暮らしおいく(なお、長持ちするかは䞍明) → 䌁業偎は人が育たない。スケヌルできない。ハむ゚ンドの䞭途のみを求め、自瀟の魅力もないため氞遠に採甚掻動を続ける これは党おマネゞメントの問題に思える。 こんな話を誰か専門家ずNewbeeで話したい。
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ただ短期の合理性で考えた時に育成投資の合理性が無いのは確かで、「育成ぞの投資がある皮ロマン化し぀぀ある」ずいう話もした。 䞀方で自分は「育成や若手ずの共創」は人間の本質的欲求に近いものを感じおるので、䞀芋合理的ではなくおも早くそこに投資したい、そのロマンを远いたいず思っおいる掟。
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たさに䞖はオリゞナルUI時代
ここ1ヶ月、4〜5幎手塩にかけお育おおきたスプシやNotion、瀟内システムを次々ず砎壊しおArtifactsに眮き換えおいる。 できるこずが䞀気に広がる党胜感ず、あれだけ時間をかけお積み䞊げたものがあっさり䞍芁になる寂しさ。 進歩には喪倱感が䌎う。
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AI゚ヌゞェントの進化に远い぀くのが倧倉すぎるので、新聞圢匏で定期発刊するようにしたらキャッチアップが捗る
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このサヌビス動画(だけじゃなくロゎやUIもですが)を非デザむナヌがAIず䜜れる時代、党人類クリ゚むタヌ時代すぎたすよねヌ。 誰しも創䜜の䞭での匷み匱みがある䞭でも「ディレクション」「奜み、テむスト」「課題把握」あたりの䞊流スキルがレバレッゞ効く䞖界
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Claudeチヌムのコヌドレビュヌ䜓制、鬌勉匷になりたすね。(ずんでもない速床でトヌクン燃やしそうなのはさおおき🀣) 10行サマリ ・Claude Codeはコヌドの玄90%をAIが曞く。その品質をどう守るのかが論点。 ・答えは、人間の党行チェックから倚局の自動怜蚌ぞの転換。 ・6〜9月でマヌゞしたPRは2倍超、倉曎を取り消す必芁があった割合は40%超䜎䞋。 ・AIの「できたした」ではなく、テスト結果や画面など、動䜜の蚌拠を求める。 ・バグを探すAIず指摘を怜蚌するAIを分け、誀怜知や䞍芁な指摘を枛らす。 ・セキュリティ怜査ずCIを必須にし、人間の承認人数は倉曎のリスクで倉える。 ・AI同士の修正ルヌプには歯止めを蚭け、3埀埩したら方針を芋盎す。 ・段階公開ず即座に戻せる仕組みを敎え、過去の障害をレビュヌAIの評䟡問題にする。 ・人間は「そもそも䜜るべきか」「蚭蚈は劥圓か」「䜕を芋萜ずしおいるか」に集䞭する。 ・栞心は、AIにコヌドを曞かせるこずではなく、AIが曞いおも品質を守れる工皋を蚭蚈するこず。 これをデカい組織でもキヌプし続けおいるのがAnthropicの匷さですね 真䌌しよう。
Claude Codeの開発チヌムが、AIがコヌドの玄90%を曞く状況でも品質を萜ずさず、PR数をさせ぀぀revert率を40%以䞊䞋げた方法 「レビュヌが远い぀かなくお品質が萜ちる」「人がボトルネックになっお速床が萜ちる」ず感じたこずがあるなら、参考になる claude.dev/blog/solving-code

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こずばの黄金期、1〜5歳の子のママ・パパ、おたたせしたした 䞖界がこずばの図鑑になる『おもいでずかん』をリリヌスしたした 芋぀けたものを撮るず、名前をしゃべるカヌドになりたす おでかけするたびに、芪子の思い出ず䞀緒にこずばが増えおいく図鑑です 新しいこずばを芚えるのが楜しくおしょうがない時期。玙の図鑑や絵本に加えお、い぀ものおでかけや芪子の時間が、そのたた生きた教科曞になればず思っお䜜りたした ① その堎で、名前が聞ける 写真を撮るず、その堎で、日本語ず英語で名前を教えおくれたす ② あずで、思い出ず䞀緒に振り返れる カヌドは芪子の図鑑にたたっお、「なにみ぀けたっけ」「どこでみ぀けたっけ」ずい぀でも芋返せたす 1歳の息子ず毎日䜿っおいたす。50m歩くのに30分かかっおしたうお散歩も、芪子でこずばず思い出を集める時間になっお、より楜しくなりたす iPhone / Androidで䜿えたす 最初の2週間は無料なので、ぜひお詊しください👇 omoidezukan.com/go/x1
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VIVANT 
We discovered a sophisticated recording device that was hidden inside one of our offices. We used our models to understand the device and where it had come from, identifying that a specific employee had planted it a few days earlier. We referred the matter to the FBI, and we’re grateful to the agents and prosecutors who moved quickly to make an arrest. The FBI’s investigation is ongoing and we will continue to support their work. At this time, we have no indications of this individual inappropriately accessing or exfiltrating model weights, source code, or customer data. The employee was terminated. We take protecting our technology, data, and people seriously, and as a matter of national importance. Our security program is designed to protect against a wide range of threat actors, from insider risks to cybercriminals to nation states, and this case is an example of how AI can help address these sophisticated security threats.
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独立を考える起業家予備軍が積んでおきたい経隓は「営業」ず「採甚」ず「PMO」だず思う。 ずいう話を先日独立予備軍の知人ずした。 理由は、それがいわゆる「コネ」の源泉だから。 コネは、䞀緒に仕事をしたり、深い察話をした䞭での信頌関係の珟れなので、「フロント業」に集䞭したすしね。
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ここ最近のChatGPTの回答が読みやすいデザむンを心がけお来おいお最高。
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良い蚘事AIずの共同開発においおは「どこに人間の認知負荷をかけるか」の蚭蚈が倧事 zenn.dev/avaintelligence/art

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AI時代、やっぱり改めお「チヌム」の良さを感じたす。 ・専門性が異なるので仕入れるAIネタが人によっお倉わる ・そしおそれが組織であれば、融合できる。 これだけでも、組織メリットずしお倧きい。 䜕より、「みんなで飲む酒がうたい」。最高。 もうそれだけしか人の仕事行き着く先はない。(極論)
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同時に、重芁なのは「知芋を融合するプラットフォヌムを構築できおいるか」もあるし、根本的に「知芋を融合したいずいう経営思想なのかどうか」ずかもあっお、意倖ず「AIの最先端知芋ず実践が倚数の分野でかけ合わさっおる組織」そのものの構築が難しいのかも、ず思っおきた。がんばりたす。
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AIに毒されお倧量の゚ヌゞェントからのアりトプットに疲匊した人間が必ずたどり着く姿↓
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やや䌞びたので宣䌝したす LuxarずいうAIネむティブベンチャヌスタゞオを経営しおいたす。 ・AIネむティブなプロダクト開発・デザむンプロセスの構築 ・AI人材育成 ・AI新芏事業創出 ・マヌケティング あたりが埗意分野です。採甚もお仕事も倧募集 luxar.co.jp/
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匕甚やリプがおもろすぎお笑っおたす。これやっぱりあるあるですよね笑
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AIネむティブ人材は自分で欲しいものを自䜜したす。1億総オリゞナルUI時代。 ただ、AIがどれだけ賢くおも、自組織の業務に即したモノに出来るか䟡倀がある゜フトりェアになるかずいうずそうずも限らない。 今の最倧のトレンドは、「自分が欲しいものを自分で䜜る、1億総FDE化」です。
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自分も最近HTMLアヌティファクトもやめお「動画にしお」で理解するこずが増えた。 早速このツむヌト入れお、動画にしおっお頌むだけでそれっぜいのはすぐできるので孊習コストのむンパクトがデカすぎる。 人は結局「ストヌリヌ、ビゞュアル」で理解する生き物で、この「芖芚」を掻かさない手はない。
We'll be spending a lot more time trying to understand the outputs of language models. A few thoughts, tips & tricks: Writing. Something I've had success with: Ask your LLM to explain something in ASD-STE100, it's a controlled language specification originally developed for aerospace maintenance documentation. LLMs well-versed in this language and it comes with heavy constraints on clean writing style that I often find a lot more readable. Sometimes I've tried to soften it a bit e.g. ask for "80% of the way to ASD-STE100" because the spec is quite stringent. But even better: Diagrams / images. Instead of writing, ask your LLM to create a diagram. These can be a lot easier to process, parse, and understand. But even better: Web pages. Ask for output "in HTML" to get a beautiful, interactive webpage. LLMs are getting really good at frontend and can create beautiful experiences, animations, etc. But even better: Explainer videos. The output format I am most bullish on is fully custom / bespoke explainer videos generated on any arbitrary topic. Experiment with things like "Create a 3b1b style video explainer on X. Use my ElevenLabs API key for audio narration". (you'd need an API key for the latter or you can ask your LLM to find you decent free alternatives that use your local compute). This is actually starting to work! In summary: - As LLMs get better, they will do more and more of the legwork autonomously, and a lot more of our work will rise up the abstractions into oversight and understanding. - Luckily, LLMs can help here too because as intelligence and code are increasingly abundant, you can ask for large, custom, discardable software artifacts (e.g. web apps, video explainers) that would have never made sense to create before. Push the boundaries here and you'll be surprised.
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いいタむトル いたの時代、才胜あるデザむナヌの方、匷すぎたすよね
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