Naoyoshi Aikawa @ Rimo

AIで本当に仕事が変わる瞬間を現場から発信。

元Google→AI議事録SaaS Rimoのエンジニア社長、創業7年目、社員27名、調達なし年2倍成長。

AIで売上を立て、非エンジニア含む全社員で使い倒してます。デモ映えで終わらない、実務で使える話だけします。

#ClaudeCode #AI経営

[Naoyoshi Aikawa @ Rimo @awakia]

Rimoの議事録のTodoをそのまま実行する機能「Rimo Actions」こんな感じになります。

今日朝やったマーケのミーティングで実際にどうプロモーションしていくか議論したものの例です。リアルでしょw

細かく見るとわかるんですが、RAGで過去の議論も取りにいってるのでそれを踏まえた資料が作成されます。

まだ荒削りな部分はありますが、どうやってプロモーションしようかと議論するだけで比較軸と実行案3つぐらいを資料にまとめてくれる世界がもう実現してます！！

[Naoyoshi Aikawa @ Rimo @awakia]

日経新聞に取り上げていただきました。
議事録で抽出したTodoをそのまま実行してくれる機能です！

AI実行をWebでっていうのCoworkだといきなり最終成果物は出ないし、ManusとかGensperkとかでは出来てるけど、ほとんどの人は使ってないし、契約しても意図的に「使い始め」ないといけません。

Rimoの場合会議をするだけでいいので、組織全体のAIリテラシーを上げきれないなと思っていても勝手にAI実行の恩恵を受けられるのが最大のメリットと思ってます。

あとは開発の話。
正直Munas、Gensparkでできてるといえ、25人スタートアップ(開発:日本人5名+インド人新卒3名)で開発するの結構大変です。
「AIと働こう」と謳っている以上、恥ずかしくない速度で開発しリリースするのが大事だと思ってました。実際今回はAIで開発というよりまだまだ人のエンジニアが頑張った側面は大きいのですが、設計のところやレビューのところではAIも大いに活躍してくれました。

日本初のサービスでこのレベルでWebで汎用タスク実行させられるツールはまだないと思っているので是非みなさん応援してくれると嬉しいです！！拡散もお願いします。

フォローしておいてくれれば、皆さんも使えるように無料トライアルキャンペーン計画してます。

https://t.co/riO8DMXzo5

[Naoyoshi Aikawa @ Rimo @awakia]

これからする指示が調査部分が結構重そうな時 /fork を使って指示したらコンテキストをあんまり汚さずに結果だけがもらえるようになったらしい。

[ClaudeDevs @ClaudeDevs]

We've updated /fork in Claude Code

/fork now runs a background agent with your exact context (system prompt, tools, history, model) and prompt cache. The result gets returned to your session.

/branch (the old /fork) still copies the transcript to a new session you drive.

[Naoyoshi Aikawa @ Rimo @awakia]

ClaudeのWebでXのブログ投稿読んでと言ったら、https://t.co/BAJrDhH5qz というのを勝手に使っていた。

https://t.co/XyLdG9dQQT

すごく便利なサービスだ。

画像はGoogle先生の解説

[Naoyoshi Aikawa @ Rimo @awakia]

うちでも作ろう

[土屋尚史 / Goodpatch @tsuchinao83]

最近、社内でHTMLで共有する事が多くなってきたので、空き時間にサクッと社内でHTMLを共有するサービスを作った。公開範囲を柔軟に設定できたり、Slackで簡単に共有できたり、esaやNotionに埋め込みで貼り付けれたり、かゆいところに手が届く感じで非常に便利。
Goodpatch社内のみです。

[Naoyoshi Aikawa @ Rimo @awakia]

これで、Managed Agentを建てまくるのはアリなのか。ワークスペースごとに予算上限設定できてうまくそれ使い分ければ安全にいろんなAIサービスやエージェント立ち上げれそう。

[ClaudeDevs @ClaudeDevs]

We’ve added a CLI for Claude Platform to make every API endpoint runnable from your terminal.

Call the Messages API, stand up Claude Managed Agents, pipe results straight into your shell.

The ant CLI is well understood by coding agents (Claude Code) using the claude-api skill.

[Naoyoshi Aikawa @ Rimo @awakia]

Rimo CLIリリースしました！！
日本で使える主要AI議事録サービスで初なのかなと思ってます。

最近の会議のリストアップ、特定会議の文字起こしや議事録の取得はもちろん、RAGで特定の質問に答えるのもできるのがかなり便利です。

自分はClaude Codeかなり使ってて、会社や自分のコンテキストを貯めてるレポジトリがあるので、「今日の会議を取得してやらなければならないことをリストアップ、ここを更新すべきことがあればやって。」ぐらいを毎日言ってます。(本当はスキル化してますが)

[【Rimo公式 】会議AIエージェント| AI文字起こし&AI議事録 @RimoApp]

【プレスリリース】
Rimo、国内議事録ツール初のAIエージェント連携を実現
ーCLI・MCP公開で、会議データを権限管理ごとAIに接続ー
https://t.co/6G7wp3VMcl

Claude CodeからRimoの議事録データを参照できるようになりました。

Claude Codeに
「昨日の経営会議の議事録を参加者全員にメールで共有して」 と送るだけで、
Rimoから議事録を取得してGmailの下書きまで自動で作成します。

閲覧権限のない社員には答えを返しません。

詳しくはこちら
https://t.co/0RHS4408eH

[Naoyoshi Aikawa @ Rimo @awakia]

全然機密裏じゃねぇw

下手にOpenAIだけが上場してしまって期待値上がらなくて調達しづらくなっても困るし、上がるなら同時の方が安心だよね。

[Anthropic @AnthropicAI]

Anthropic has confidentially submitted a draft S-1 registration statement to the Securities and Exchange Commission.

Pending completion of SEC review, this gives us the option to pursue an initial public offering.

Read more: https://t.co/onGZAhRLvD

[Naoyoshi Aikawa @ Rimo @awakia]

スタンフォードのオープンコースで有名なアンドリュー先生こういうビジネス的なことも言うんだな。

1. FDEという客先常駐型の仕事が新たに生まれてきてる
2. ベンダーニュートラルなFDEはいない
3. 予測が難しい今ベンダーの前提がむしろ重要
4. 自社でFDEをしてくれるAI Engineerの方が需要が増える
5. AIにまず仕事を奪われるはずのEngineerの仕事は無くならない

[Andrew Ng @AndrewYNg]

One of the new, buzzy jobs in Silicon Valley is the AI Forward Deployed Engineer (FDE), an engineer who is embedded within a client organization to help customize solutions, such as building and tuning agentic workflows that suit the client’s particular needs. I’ve heard from people who are wondering anew about the FDE career path since OpenAI and Anthropic started building new teams to place FDEs within client organizations.

The rise of FDEs for AI workloads is one way AI is creating new jobs (and why the jobpolcalypse narrative of upcoming job market collapse is false -- there will be many AI and non-AI jobs). However, I believe there will be far more AI Engineer jobs than FDEs, as I explain below.

The FDE role was pioneered about two decades ago by Palantir, which sent engineers to government locations to work on secure, air-gapped networks. In addition to having good technical skills, FDEs need communication skills and sometimes business skills. For example, they may need to speak with clients to understand their needs, formulate a strategy to prioritize projects, explain complex technology, and respectfully push back if a client asks for something unrealistic. They’re enjoying a resurgence because of the amount of work involved in taking an off-the-shelf LLM and building it into a custom agentic workflow that fits particular business needs.

However, I believe the number of AI Engineer jobs will be far larger. A company might accept a few FDEs to be embedded within its organization. But most companies will want far more of their own employees working on their projects. While my organizations do hire FDEs, we hire far more AI Engineers! Also, a common client concern is that it is hard to find vendor-neutral FDEs — they are, after all, there to deeply integrate a particular vendor’s product into a company. In this moment when it’s hard to predict which AI service will be the best one in a year’s time, optionality (the ability to pick whatever vendor turns out to fit best in the future) is very valuable. In contrast, letting FDEs tightly bind a company’s processes significantly reduces optionality.

Right now, I see surging demand for AI Engineers who can build software applications using AI software components (like LLM prompting, agentic frameworks, evals, etc.) and effectively use AI coding agents (like Claude Code, Codex, Antigravity CLI, and OpenCode). As the AI Engineer role matures, I expect it to fragment into more specialized roles, like the generic Software Engineer role from decades ago fragmented into frontend, backend, mobile, data engineering, devops, and so on.

What will be the future, specialized AI engineering roles? I don’t know. Perhaps there will be AI FDEs, LLMOps Engineers, Evals Engineers, AI Data Engineers, Harness Engineers, and other roles we don’t have names for yet. But for now, I see a lot of AI engineers who are generalists create a lot of value. Skilled AI Engineers are in very high demand! As our field continues to mature over the coming decade, I look forward to new specializations within AI Engineering that create even more job opportunities.

[Original text: The Batch newsletter]

[Naoyoshi Aikawa @ Rimo @awakia]

創業から6年ぐらい経つとノンエクイティのペースでも他企業との差別化が数字的にもわかるようになってきました。

あと、AI議事録領域でもちゃんとやれば普通に伸びますw

[FastGrow @FastGrow_jp]

【ノンエクイティベンチャー特集、Rimoの独自戦略に迫る】
Rimo合同会社の代表社員・相川氏が、GoogleやWantedlyでの経験から考える経営論とは？

👉単純化して話しますが、「最終利益がどんどん多くなることが、株価向上に効く」と言われています。でも、「事業を伸ばすためには、最終利益を残さず投資し続けるほうが良い」はず。つまり、「事業成長」と「株価成長」の評価の仕方に、正反対の考え方が存在している。

👉私の考えでは、事業がうまくいけばいくほど、さらにお金を使いたくなる。最終利益を残すことが損になっていくはず。広告宣伝費を使いたいし、採用もしたいし、給与も上げたい。そう考えると、利益が増えていくというのは、ちょっと変だとも言えるのではないかなと。

👇詳しくは、スレッドのリンクから👇

[Naoyoshi Aikawa @ Rimo @awakia]

これ確かにその通りだけど、顧客とどの精度で提供するか合意はしてないし、実際OpenAIやAnthropicも一定以上の利用を止めたりしてたから、実際はそこまで問題にならないと予想してる。

モデルを一つ落とすだけでだいぶ安くなるし、連続実行制限すれば自動実行抑止できる。
どこかが急に値上げする可能性も考えてたけど提供側の採算と競争的にもそれが起こらなさそう。
最初からどうやっても採算合わない意味わからない値段で売るとかしない限りそんな不安になる必要はないかと。

[角田望｜LegalOn Technologies CEO @Tsunoda_LegalOn]

なぜ「SaaSプロダクトをAIネイティブ化すること」が従来のSaaSのビジネスモデルを根底から変えてしまい、場合によっては倒産という事態を引き起こすほどのインパクトがあり得るのか、法的な側面から構造を分解すると、
- 企業がどういう時に倒産するかというと、「債務を返済できなくなったとき」に会社は潰れる（当たり前といえば当たり前ですが）
- この「債務」には「固定費的な債務」と「流動費的な債務」に分けて考えることができる
- そして経営を圧迫し倒産原因となるのは、常に「固定費的な債務」。
なぜなら、「流動費的債務」は財務状況が悪化した場合に経費を削減し、債務を圧縮することによって財務へのダメージを最小化することができるのに対し、「固定費的債務」は法律または契約によって債務の負担が中長期的に義務付けられており、会社側でその圧縮をコントロールできないために、財務状況が悪化した時には致命的な倒産原因となる。
- 「固定費的な債務」の代表例は「借入金の元本及び金利返済債務」や「オフィス賃料」、そして「正社員人件費」。「流動費的な債務」の代表例は「マーケティング費用」、「業務委託費」、「派遣人件費」など。

以上は、経営知識としては常識的な知識。

しかし、今回問題となっているのは「AIトークンコスト」という全く新しい債務項目。
この「AIトークンコスト」は果たして「流動費的債務」なのか「固定費的債務」なのか。

答えは、「AIトークン」を「開発の効率化」や「社内効率化」に利用している限りにおいては、いざとなったら、その社内利用を中止することによってトークン消費をコントロール可能な「流動費的債務」と言えるが、「LLMを自社プロダクトに組み込み、その提供を顧客との契約において約束した瞬間に固定費的債務となる」ということ。
つまり、自社プロダクトにLLMを組み込んで、AIネイティブのプロダクトを開発し、顧客に販売した場合には、顧客との契約に基づいてサービスを提供する義務が生じる。
そして、顧客がサービスを消費することで消費したAIトークンをLLMベンダーから仕入れて顧客に提供する義務があり、その顧客の利用形態はこちらではコントロールできない。
そして、この義務に契約期間中は縛られ続けるので「固定費的債務」となる。
なので、SaaSのようなシート課金モデルのままにAIネイティブ化して顧客と契約してしまうと、気づいたら赤字になってしまっているが、顧客との契約によって縛られてしまっているため、どうしようもない、という状況に陥る可能性がある。

したがって、AIを「開発や社内の効率化のために使う」場合と「プロダクトに組み込む」場合とでは、その事業に与えるインパクトと財務リスクには天地の差がある。
そして、従来のSaaS型のビジネスモデルやGTM戦略を維持したままプロダクトをAIネイティブ化することの危険性は、採用先行モデルによって「正社員給与債務」という「固定費的債務」を増大させながら、同時にプロダクトをAIネイティブ化することによって「顧客に提供するAIサービスのトークン原価債務」という「固定費的債務」を同時に増大させていくことを意味し、特に赤字のスタートアップにとってランウェイを大きく減らすことを意味するという点にある。

[Naoyoshi Aikawa @ Rimo @awakia]

基本、自分が使うサービスを作ってるだけなので、最大のリスクでキーの漏洩かなと思ってます。そこはある程度対策していてほとんど勝手には発行できないのと、思いつくのは予算上限をつけるのはやってます。
仮に外部公開の場合はセキュリティチェックは最近はAIの方が上という話もあるのでそういうのを全部回してからやるつもりです。

適切にリスクヘッジして、新しい時代のスタンダードに乗り遅れないことが大切かなと思っています。

[Naoyoshi Aikawa @ Rimo @awakia]

Claude Codeで何を作ったか社員の発表であって、「定期実行どうやってるんですか？」って聞いたら「朝6時に定期実行してください」と言っただけですと言われた
「PCが立ってる時だけとかじゃないんですか？」「立ち上がっててなくても動くようにして」と言ってなんでか動いてるらしい。

バイブコーディングの鏡w

実際、このタガがないのやばくて、全国の公開されてる議会の会議全部集めたサービスとか作り始めててエンジニアが焦ってる。

[Naoyoshi Aikawa @ Rimo @awakia]

@esumii ユーザー登録しないアプリなら関係ないんで

[Naoyoshi Aikawa @ Rimo @awakia]

@wtnabe なるほど。
こういうことが起きる前提で、自分の会社でのデフォルトをどんどん整えてあげることが大事なのかなと最近は思っています。

[Naoyoshi Aikawa @ Rimo @awakia]

鋭い洞察。
SaaS上場企業は経営が理解したとしても株主理解まで届かない問題を解決しないといけないのか。
非上場化の流れも進むのか？

[角田望｜LegalOn Technologies CEO @Tsunoda_LegalOn]

「SaaS is Dead」という議論の中で、「SaaSはAIネイティブ化して生き残れば良い」という議論があるが、これは論理的に破綻している。
もっというと、SaaSプロダクトがAIネイティブプロダクト化するということは、「高い粗利構造」という「SaaSモデルの一番の強み」を自ら放棄することを意味していて、いわば「SaaSの自殺」。
そのことを理解したうえで、SaaSをAIネイティブ化するというのであれば、それはイノベーションのジレンマを克服する偉大な意思決定であるが、待ち受けているのは、粗利率の低下を補うだけの今まで以上の成長率を実現するというGTM側の高いハードル。
より高い成長率を実現できないかぎり、粗利率が低下するにつれて、株価、すなわち市場における評価は間違いなく下がり続ける。
SaaSプロダクトをAIネイティブ化する、という意思決定はそれだけ重たい意思決定である、と言うことを理解する必要がある。
すなわち、成長率を倍程度に引き上げる戦略とセットで実行するのでなければ、SaaSモデルにとどまった方が良かった、という帰結になる可能性すらある。
そして、さらに難易度が高いのは、SaaSモデルの場合は、粗利率が高いのでGTMに先行投資し、Sales leadで事業を立ち上げることができるが、原価が重いAIネイティブプロダクトの場合、GTMに投資する予算はより限定される。
したがって、Product LeadのGTMモデルを確立できないかぎり、戦略の時点で破綻する可能性が高い。

これほどまでに、「SaaS企業モデル」と「AIカンパニーモデル」では、プロダクトの作り方も、事業の作り方も、GTMの戦略も、求められるKPIも、全てが変わってくる。
いわば、水と油。
決して混ぜてミックスしてはならない。

「SaaSモデル」と「AIネイティブモデル」、どちらが、良い悪いではなく、別ものであるということ、別ものであるということを理解してビジネスモデルを構築しないといけない、ということ。

[Naoyoshi Aikawa @ Rimo @awakia]

これすごいな。これを普通にできる人でありたい。

実際自分の持分の2%だけど18億円分。1700人だから均等配分として1人106万円で、もしそれならちょうど贈与税のかからない価格としても成立してるのか。

[官報ブログ @kanpo_blog]

MIXI創業者 笠原健治氏が 在籍する対象役職員に普通株式 680,000 株を贈与

[Naoyoshi Aikawa @ Rimo @awakia]

Anthropicもう成長が速すぎて訳わからない。150兆円の時価総額ってどのくらいか調べたら日本最高時価総額企業のトヨタの3倍だって。

スタートアップだと思ってたわ。。。

[Ansar H @theansarh]

@AnthropicAI @AltimeterCap @Greenoaks @sequoia $61.5B → $965B in 14 months. Charted the climb so it actually sinks in. This isn't a normal funding curve - it's a near-vertical line. 🚀

[Naoyoshi Aikawa @ Rimo @awakia]

これ、予想外にバズりましたが、ようやく結論わかりました。

Google Apps Scriptで実行されてたらしい。。。

最近n8nじゃなくてGASでやるってのもみたしGASが見直されてきてる。
ネタがわかればなんてことはないけど、ほんとバイブコーディングの鏡だな。

[Naoyoshi Aikawa @ Rimo @awakia]

Claude Codeで何を作ったか社員の発表であって、「定期実行どうやってるんですか？」って聞いたら「朝6時に定期実行してください」と言っただけですと言われた
「PCが立ってる時だけとかじゃないんですか？」「立ち上がっててなくても動くようにして」と言ってなんでか動いてるらしい。

バイブコーディングの鏡w

実際、このタガがないのやばくて、全国の公開されてる議会の会議全部集めたサービスとか作り始めててエンジニアが焦ってる。

[Naoyoshi Aikawa @ Rimo @awakia]

そうだったのか。色々規制増えてるけど、まだ圧倒的な値上げとかが来てない状態で黒字化してくれるのは助かる。

https://t.co/0zzRTFxkS3

[Naoyoshi Aikawa @ Rimo @awakia]

RimoでのRAGのリリース出しました。
社内では結構使ってきていて、このリリースを出せるクオリティになるまで結構苦労しました。

今だと「この価格帯系ってなんでこうなってるの？」「この競合と当たった時に売れてる営業はなんと話してる？」みたいなことが普通に出てきてマジで助かってます。

[【Rimo公式 】会議AIエージェント| AI文字起こし&AI議事録 @RimoApp]

AI議事録「Rimo Voice」、蓄積した議事録をチャット形式で横断検索できる「AI検索」機能をリリース
ー過去6年分・約6億文字の自社データで検証。日本語特化AIによる高精度な横断検索を実現。ー

https://t.co/Pj7onZLQNT

[Naoyoshi Aikawa @ Rimo @awakia]

@kenn @minorun365 やり方教えてあげないの厳しいですねw

と思ったけど、確かに抽象度高めにテストするとかもあるけど、ただ信じるようになったというのもあるかもしれない。

[Naoyoshi Aikawa @ Rimo @awakia]

@toooooofu102 自分のために作ってれば使えれば正義ですねw