setsu

人文院→Big4｜HR、AI、UXの領域に関心があります

[setsu @hegemony_fyp]

Sales heals all woundsみたいな考え方だけじゃ会社経営難しいのと同じく、アイデンティティはどこにあるんでしたっけ？パーパスは何でしたっけ？というのがチーム作りのコンセプトになり、試合の運び方になる、というのはマジ面白いなと思った
勿論それをできるだけの地肩があればこその話なんだけど

[らいかーると @qwertyuiiopasd]

ワールドカップで勝つために、というよりは、代表チームが悔いなくワールドカップを過ごさせるためには、このような自分たちらしさが大事なのではないか？猫も杓子も325で攻守に主導権を握っている場合ではなく、自分たちの国、地域をもっと見つめてプレーモデルを作るべきだ！という主張がようやくしっくりくるようになった。。それは別に具体的なプレーがどうこうではなく、献身と我慢とかでも別にいいんだろうけど。

[福島良典 | LayerX @fukkyy]

https://t.co/UhV0jBHzp4

[サウナ漢@HR @hr_sauna]

いわゆる構造化した問題解決を社内人事施策に特化した形でまとめてあり、人事企画の入門書としては、分かりやすい良書だと思いました。一方で、もし企業人事の方々の間でこの内容が重宝されているのであれば、HRコンサルとしての仕事は当面安泰だろうなとも思いました。月曜日から辛口でスミマセン…

[setsu @hegemony_fyp]

👀

[PR TIMESテクノロジー @PRTIMES_TECH]

Sansan、「Chief AI Transformation Officer（CAXO）」を新設。取締役／CHRO 大間祐太が就任 https://t.co/OgeRnRTxxc

[有安 伸宏 / Nobuhiro Ariyasu @ariyasu]

先日発表されたSpaceX目論見書の冒頭ビジュアルがとても美しい

[setsu @hegemony_fyp]

マッキンゼーがキレたぞ

[コンサルマン＠FlowX | コンサル転職エージェント @mr_grayhair]

マッキンゼーが候補者の面接準備を支援するAIツールを公開。
このAI練習ツールを利用すると、応募者は面接で出題される定量的なケーススタディに無制限に挑戦できる。

マッキンゼーのグローバル人材獲得共同リーダー
"MBBへの採用を目指す競争力の高い若手候補者を支援するための周辺ビジネスが成長してきた。それらの講座や準備サポートの費用は、約32万円を超えるものまである。これらのサービスが候補者を間違った方向へ導いてしまう問題、特に過剰な準備をさせてしまうという問題に直面してきた"

https://t.co/Hst0BOMp1V

[setsu @hegemony_fyp]

読みます

[増井 @miraclemasui]

全73ページ。
全部答え書いてあるレベル。

環境省

データセンターによる再エネ利活用の促進に関するアニュアルレポート 令和7年度

https://t.co/u7R2WOjNpf

[Sho Yokoyama @yuzutas0]

このくらいの粒度・抽象度で「クラス図＋ER＋DDD」をドキュメント管理できると良さそうだよね。従来のUMLをベースにして、テーブル（クラス）やカラム（プロパティ）に関する説明文を書き込む感じ。

簡単にできるDDDのモデリング - ドメイン駆動設計 - little hands' lab https://t.co/PMdKkYcs4I

[小川 達大 OGAWA | CDI, 経営コンサルタント @tatsubuyaki97]

(ゴメンやで。AIの文章コピペするで。）

【CDIニューズレターNo.1 経営戦略と日本的思考（1986年）】

「あれもこれも」――これが日本的思考のウィークポイントです。

会議で何かを決めようとするとき、どれかを捨てることへの抵抗が生まれ、気づけば「両立させましょう」という落としどころに向かっていく。そんな経験はないでしょうか。経営戦略に本当に必要なのは、「あれかこれか」を選び抜く論理的な決断力です。

CDIの第1号ニューズレター（1986年）は、この問題を正面から論じています。欧米から持ち込まれた合理的・分析的な戦略思考は、日本の経営現場に新鮮な衝撃を与えました。しかし、そのまま移植するだけでは「水と油」。大切なのは、欧米の論理と日本の現場感覚を融合させる「新・和魂洋才」の創造です。

この論考が書かれてから40年近く経った今も、問いの本質は変わっていません。むしろ、グローバル競争と日本固有の組織文化のせめぎ合いはより複雑になっています。「戦略とは何か」を根本から問い直したい方に、ぜひ読んでいただきたい一本です。

https://t.co/1M1NszQgVE

[zenou @zenoudg]

人材紹介CAの面談以外の時間を、全部AIで消しました！

完全AI Nativeなサービスで、面談自動録画→AI要約→候補者ページに反映→職経/履歴書まで自動生成→AIが求人マッチング→ワンクリックで複数社へ同時応募できまっす！

人材紹介会社の方とお話したいです！
こんなことで日々困っているなど、お話聞かせてください。

現在はβ版で導入企業にテスト回してるタイミングで、ぜひトライアルとかでも使っていただけたらハッピーですっっっ！！！

[TRAE @Trae_ai]

https://t.co/vdDiOj8k7l

[setsu @hegemony_fyp]

スペシャルだった。マジで観たほうがいい

[細江克弥 @Bolchestra13]

こないだのイタリア取材ツアーのメインイベントである鈴木彩艶選手のインタビューが公開されました。何より人物としてのスペシャルな魅力が伝わるといいなと思います。

車中で聞いたパルマの主将デルプラートにまつわる熱い話は『CALCiO2020』で笑
https://t.co/xZwQMbadsF

[田中弦-人的資本経営なら-Unipos- @yuzuru_81]

JACリクルートメントさんの人的資本開示が面白い。
独自KPI「人的資本ROI」は、
【（コンサルタント数 × 1人当たり売上粗利）÷ 人件費】。
面白いのは、2022年 39.3% → 2024年 31.8% と下落していることまで開示している点。
採用強化＝人件費先行で短期的にROIは下がる構造を、誠実に書いています。
もうひとつ。累積100名の転職支援を達成した社員だけが入る「100+ Club」。254名在籍。
単年度の生産性ではなく"累積"で人を評価する設計は、業界では珍しいと思います。

出典：JACリクルートメント 統合報告書2025

[setsu @hegemony_fyp]

長期インターンしてた時は社員全員空いてる所に適当に入れてOK！ってスタンスだったコンサル入社後同じことして一度すげー怒られたことがある

[戦略コンサル総合コンサル @sencon_soucon]

コンサルって社内の日程調整だけとっても結構むずいので、毎年新人さんが怒られていますね

・上位陣の予定表は会議だらけで死にかけのテトリス状態
・予定表の空き時間に自由に入れてOKな人と、確認してからでないと怒る人がいる
・人によって「仮予定」の扱いが違う
・お偉いさんには秘書がいたりいなかったりする
・候補枠を投げても永遠に返事をしない人がいる
・内部会議の予定を何とかいれたのに、直前になって外部会議にオーバーライドされる

[Akshay 🚀 @akshay_pachaar]

https://t.co/VoQByJUrBU

[Claude Code Studio @ClaudeCode_love]

https://t.co/JmvSQivdog

[Garry Tan @garrytan]

https://t.co/EVPCod6rxu

[稲垣亮太｜HRTech研究家 @inagaki_hq]

『2030年の人事はAIエージェントが動かす』
HR Techの世界的第一人者Josh Bersinが公開した「HR 2030ビジョン」。大胆だけど結構あり得る予測で面白かった。 4年後の2030年に、人事の12領域が大きく変化して、組織規模は30〜40%縮小し、人事はAIを設計・調整する存在になる。

1. スキル/稼働/会議録音まで把握して人材配置を常時最適化
2. 給与水準は同業他社の社外データまで連動して判断
3. 営業/顧客/コード生成まで把握して高業績者を特定
4. サーベイが無くなり離職/遅刻/エンゲージメントは自動計測
5. 企業思想に合わせてエージェントを調整して承認は人間が担う
6. 人事はエージェントを使いこなす専門職に
7. 地域/部門の業績不振の人的要因を自動診断
8. 従業員個人の能力開発計画は会社のニーズと連動しながら常時更新
9. デジタルツインで退職者/不在者の知識にアクセス可能に
10. 採用/オンボーディングは自動化され、学習はリアルタイム個別最適化
11. HRBPはエージェント管理者、現場の顧問やコンサルタント的な役割に
12. CHROはエージェント型HRシステム全体を設計/運営して事業成果を出す役割に

[Miki｜HR DESIGN @miki_hrdesign]

おもしろい。HRカンパニーの収益構造分析。事業ポートフォリオ戦略がいかに収益に寄与するか、下流ではなく上流をおさえにいく重要性が顕著に見て取れる。

リクルートはなぜ利益率で競合を圧倒できるのか https://t.co/nAt2WCEGvL

[Takayuki Saruta @srt_taka]

とりあえず体力つけよう。

# スタートアップ オフレコ対談まとめ
## OpenAIとAnthropicの「Uber対Lyft」的競争構造
OpenAIとAnthropicの競争関係がますます「Uber対Lyft」的な対比構造を帯びてきている。両社はそれぞれPEファンドとの提携を進めており、OpenAIはTPGやベインキャピタルと、Anthropicはブラックストーン勢と協議中だとされている。いずれも、PEファンドの投資先ポートフォリオにAIを全面導入するという「AIロールアップ」の構想であり、かつてThriveやGeneral Catalyst、Elad Gilらが提唱していた方向性を、フロンティアモデル企業自身が実行に移そうとしている。

この動きの背景にはエンタープライズ領域でAnthropicが先行しているという事情があり、OpenAI側にとっては資本の力で強制的にAIを導入させることで巻き返しを図る意図があるのではないか。LLMの主要プレイヤーはOpenAI、Anthropic、Gemini（Google）、xAIの4社にほぼ収斂しつつある。

## VCリターンの極端な偏在とIPO市場への影響
過去10年のVCリターンの約7割がOpenAI、Anthropic、SpaceXの3社に集中している。VCの成否が結局この3社に投資できたかどうかで決まってしまうという構造は、業界にとって根本的な問いを突きつけている。

数字で見ると、OpenAIの評価額は約840 billion dollars（約120兆円）、Anthropicは約380 billion dollars（約60兆円）に達しており、Anthropicの直近ラウンドの調達額はサウジアラムコのIPO時の放出額をすでに超えている。これらの企業が将来IPOした場合、株式市場の資金を大量に吸収してしまい、まだ約1,000社が滞留しているとされるユニコーン群のIPOに向かう資金が枯渇するリスクがある

## AI時代の人員削減：Blockの40%カットが示すもの
Blockが社員1万人から4,000人を削減した。イーロン・マスクによるTwitter買収時も8,000人いた社員の8割をいきなり削減したにもかかわらず、サービスは停止せず、むしろプロダクトやCSが改善したという評判すらあった。「2割の人員で回るじゃないか」という衝撃は、今後多くの企業で同様の判断が下される可能性を示唆している。

SaaS is Deadと言われる文脈の中で、むしろテック企業こそAI化の恩恵を最前列で受ける立場にある。年間300K〜400Kドルのエンジニア人件費がAIによって劇的に圧縮されうるため、SaaSが市場から駆逐される前に、AI導入によって収益力が大幅に改善する可能性がある。PL上のインパクトは、エンジニアを最も多く固定費として抱えるテック企業やSaaS企業にこそ大きいという逆説的な構図

## 日本の保護された環境はいつまで持つか
日本では雇用の硬直性があり、アメリカのようなレイオフは法律的にも商習慣的にも困難だ。久保氏が社外取締役を務めるDeNAもAIオールインの方針だが、コストカットの方向にはなかなか向かいづらいという。DeNAが打ち出しているのは、既存事業を半分の人数で回し、浮いたリソースで新しい事業を作るというアプローチであり、これが日本型の一つの回答になっている。

一方で、日本は元々エンジニア不足に悩んでいたため、AIが「雇用を経由しないIT課題の解決」として機能してしまう可能性もある。採用できなかったから困っていた問題がAIで解決されてしまうと、結果として雇用の増加にはつながらないという構図だ。タイムラグは読めないものの、グローバルで戦うエンタープライズ企業を中心に、一年後にはこの問題を真剣に考える経営者が増えてくるだろう

## ディストピアシナリオ：AIが「成功」した場合の方が怖い
Citrini Researchが発表したレポートだ。このレポートが出た途端、米国のカード会社など金融株が暴落するほどの影響を与えたという。レポートの核心は、AIバブルが崩壊するシナリオよりも、AIが期待通りに進化した場合の方がマクロ経済への副作用が大きいのではないかという問題提起にある。

2028年という近い将来を想定したこのシナリオでは、エージェント型AIがホワイトカラー業務の大部分を代替し、企業は人件費を削減して利益率を改善、株価は上昇する。しかしその先に待っているのは構造的な問題だ。ホワイトカラーが属する上位20%の所得層は米国の消費の65%を占めており、この層の失業や減給は消費に直撃する。GDPに占める消費の比率が高い米国では、消費の停滞がGDPの停滞に直結し、企業はさらなる人員削減に走り、AI導入がさらに加速するという負のスパイラルが始まりかねない。

さらにAIが代替するのは、人間の介在に依存した収益モデルだ。不動産仲介、保険の対面販売、決済手数料といった領域が直撃を受ける。米国のホワイトカラー7,000万人のうち20%が職を失うとすれば1,400万人に達し、リーマンショック時の870万人を大きく上回る規模になる。

## 若者と世代間格差の深刻化
中堅州立大学のCS専攻で就職率がわずか19%、スタンフォードのCSでも4割が就職未定、ハーバードMBAでも15%が就職先なしという数字が紹介された。キャリアフェアに来た企業はわずか12社で、その大半がMLM（マルチ販売）や保険販売だったという。高額な学費のためにローンを抱えたまま就職先がなく、結局スターバックスでバリスタをしているという状況は、10年前に「これからはSTEMだ、プログラミングをやっておけ」と言われて進路を選んだ世代にとって残酷な結末だ。

米国では40歳以下の層が保有する富は全体のわずか7%に過ぎず、ブルーカラーの方がむしろ高収入という逆転現象も起きている。配管工や建設管理、送電線修理といった職種の平均年収は10万ドル（約1,500万円）を超えているという。

IBMは一時期新卒採用を停止したが、企業内のカルチャーやダイバーシティの問題が顕在化し、再開に踏み切った。これは、組織の生態系をいきなり変えすぎることの危険性を示す。経験者はネットワークや暗黙知という「AIに代替されにくいもの」を武器にできるが、若手には「お前の仕事はClaudeでいい」と言われてしまう。YouTubeなどの影響力を使って、若者が自分たちに有利な政策を掲げる政党を作るといった動きが出てくるかもしれないという展望も語られた。

## 歴史的アナロジーが教える冷静さ
UberやAirbnbが登場した時代に「Software is eating the world」と言われ、これらの企業がGoogleやFacebookを超えるとすら予想されていたことを振り返った。しかし実際には、移動や宿泊の市場はそれほど簡単ではなく、医療・教育・住宅・交通といった巨大産業はモバイルやクラウドで便利にはなったものの、「ソフトウェアに食い尽くされた」とは到底言えない。産業再編にまでは至らず、リアル経済との融合という穏当な着地点に落ち着いている。

社会の進化はそこまで速くない、東京にまだタクシーが走っているという事実が、テクノロジーによる社会変革の速度についての一つの答えになっているとした。先端で議論している人間ほどディストピア的に考えがちだが、社会全体はそう簡単には変わらないという認識は、パニックに陥らないための重要なバランス感覚だろう。

## ベーシックインカムとサム・アルトマンの先見性
サム・アルトマンがWorldcoin（虹彩認証による本人確認と給付金配布のインフラ）を作り、それがOpenAIの世界観と接続していたのではないかという推測は、彼の先見性を示唆している。AIによる大規模な雇用喪失が現実味を帯びる中、ベーシックインカムは空想ではなく真剣に設計すべき社会制度になりつつある。