Ikeyatsu Shota｜生成AI×DX×サービス開発

“現場に溶け込む”AI活用支援とAIサービス開発をやってます｜PdM10年+｜新規事業立ち上げ多数｜事業責任者/CPO経験｜ex: Algomatic←リクルート｜ご相談はDM✉️でお気軽に

[Ikeyatsu Shota｜生成AI×DX×サービス開発 @ikeyatsu]

最近の流行に乗っかって、ClaudeCodeにまとめさせる仕様書をmdからhtmlに変えたら、めちゃくちゃ理解しやすくなった。おすすめ

[Google Cloud Tech @GoogleCloudTech]

Our official Agent Skills repository on @github is here!

Skills are a simple, open format for giving agents new capabilities and expertise. Think of a skill as compact, agent-first documentation for a specific tech or task.

Learn more → https://t.co/7w887vz3lE #GoogleCloudNext

[なかじ / 中島大介@ウェブ職TV @ds_nakajima]

gpt-image-2の価格がやっと発表された！

gpt-image-2 ：$30 / 1Mトークン
Nano Banana Pro：$120 / 1Mトークン

画像出力の料金を単純比較すると、gpt-image-2はNano Banana Proの4分の1。

ってことで神AIってことでいいですか？

[iwashi / Yoshimasa Iwase @iwashi86]

PdM に関する良いepだった。以下はメモ。

・PdM に求められるスキルが根本的に変化している
・これからは自ら手を動かしてプロダクトを作る「ビルダー」の時代である
・自分で物を作るのが好きではない人は、この業界で生き残るのが非常に厳しくなる

・AIの進化により、機能開発やテストにかかるコストとハードルが劇的に下がっている
・AIが実作業を代替する。なので、人間には「何を作るべきか」を見極める判断力が最も重要に

・AIを活用することで、これまで放置されていた使い勝手の悪いソフトウェアはすべて修正されていく
・技術の進化スピードが速すぎるため、数ヶ月単位で最新のツールやトレンドを学び続ける必要がある
・この絶え間ない変化の波により、IT業界全体がかつてないほどの疲労とストレスを抱えている

・多くの企業が大規模な人員削減を行う一方で、AIを使いこなせる人材を厳選して再雇用する動きが進む
・過去の大企業でのブランドや肩書きよりも、今どれだけ最新のAIツールを使いこなせるかが評価される

・優秀なエンジニアやPdMは、自らの仕事をAIで自動化し、自分自身を不要にするよう動いている
・これからのPdMは、顧客向けのプロダクトだけでなく社内の業務効率化や自動化ツールの開発にも深く関わる

・ミドル層は家庭や健康などプライベートでも多忙な時期。ここでは、新しいスキルの習得に時間を割くのが難しくなっている
・過去のやり方で成功を収めた優秀な人ほど、新しい手法への移行に抵抗を感じやすい傾向がある

・この変化の波を乗り切るためには、AIツールを使って何かを作る過程で「喜び」を見つけることが不可欠では
・自分で作ったAIエージェントが機能したときの喜びが、燃え尽き症候群を防ぎ、働く意欲を取り戻す最大の薬になる
・今後数年間は激動の時代となるが、やがて新しい働き方が定着し、落ち着く時期が必ず来る

・新しい働き方に適応したビルダーたちは、これまでにないほどの高給と数多くのキャリアの選択肢を得ている
・PdM は、起業家やCEO、あるいは人事トップなど、他職種へも進出していくようになる
・逆に、デザイナーやエンジニアがAIを活用してプロダクトマネージャーの領域に入ってくることも増える

・仕事のペースが極端に上がるため、リモートワークや多様性の推進が一時的に後退する懸念がある
・プライドを捨てて、たとえ一時的にポジションや環境を変えてでも最新の技術を学べる道を選ぶべき
・次の仕事だけを見るのではなく、その次のキャリア（スキップ・ジョブ）を見据えた長期的な視点を持つことが重要

https://t.co/lGGjqaTNAR

[かつき🌏AI時代のプロダクト開発と事業創出 @ktknd]

Anthropicのhead of growthのインタビュー素晴らしい。

https://t.co/wrACyuPe5m

ここ1年、AIネイティブな働き方を試してきた。そのなかで「グロースという仕事」の解像度が上がった。

印象的だったのは「古いプレイブックの50〜70%は捨てろ」という言葉だ。これ、グロースだけの話じゃない。PMも、デザイナーも、エンジニアも、全員に当てはまる話だと思った。

そして何より、CASH 「Claude Accelerates Sustainable Hypergrowth」というプロジェクトの存在。(ClaudeがClaudeの成長を自動化している。という話)これが未来のグロースの仕事の定義になりそう。

さらに共感したのが2週間以内でShipするプロジェクトはエンジニアがPMを担うのと、70%の開発はPRDなしで進む点。まさにここは今の自分の環境でも実践してる内容だった。

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以下、インタビューを簡単にまとめます。

1. ハイパーグロースの実態

ARR $10億 → $190億、14か月。Anthropicの成長数字は本物だ。

だが、内部の実感がそれと一致していない。「全チャートが緑なのに、感情的にはかなりしんどい」。急成長は喜びではなく修羅場だ、という話。グロースチームの時間の70%が「サクセスディザスター」の対処に使われている。物事がうまくいきすぎて、他のことが壊れていく状況だ。

社内では「線形グラフはダサい」という文化がある。全部対数スケール。このスケールの話をしている。

2. アクティベーションとコールドスタート問題

AIプロダクトのアクティベーションがなぜ難しいか。答えは「ケイパビリティ・オーバーハング」にある。モデルの能力が上がるスピードが速すぎて、その恩恵をユーザーに届けることがプロダクト側の課題になっている。

Opusで最適化した導線があっても、次のモデルが出た瞬間に前提が変わる。チューニングが終わる頃には次が来る。「ABテストを積み上げる」アプローチを根本的に壊す構造だ。

ChatGPTのメモリインポート機能は、この問題への直接的な回答。新規ユーザーがサインアップした瞬間に「Claudeがそのユーザーをどれだけ知っているか」を最大化する施策。コールドスタートをゼロにする方向への投資だ。

3. 「良いフリクション」という考え方

「価値までの時間を短縮しろ、全ステップをカットしろ」。この常識が間違いだと、Amoleは繰り返し言っている。

Anthropicのオンボーディングには「あなたは誰ですか？どんな興味がありますか？」という質問がある。多くの人が「フリクションが多すぎる」と批判する。だがデータはパフォーマンスを支持している。

哲学はシンプルだ。
「このプロダクトは自分のためのものだ」とユーザーが感じるのを助けるフリクションは、削るな。
そこで得た情報はライフサイクル全体で使える。初期のフリクションは投資だ。

4. CASH, ClaudeがClaudeの成長を自動化する

CASHは「Claude Accelerates Sustainable Hypergrowth」の略。グロースの実験サイクルを自動化するプロジェクトだ。

4フェーズある。機会の特定 → ビルド → テスト・QA → データ分析と学習。この4フェーズをClaudeで回す。現在はコピー変更と軽微なUI調整が中心で、「2〜3年目のジュニアPM級の勝率」が出ている。

数か月前は全く使えるレベルではなかった。Opus 4.5以前は不可、4.6で「正しい方向に向かっている」感触だという。

残る壁はクロスファンクショナルなステークホルダーマネジメント。「6人を1つの部屋に集めて合意を取ること」。ここだけはまだ人間が必要だ。「AGIが来ても、これは永遠に難しいままだろう」。この一言が妙に刺さった。

5. PM・デザイナー・エンジニアの役割変化

Claude Codeによってエンジニアは実質2〜3倍になる。だがPMとデザイナーの数は変わらない。結果、「15〜20人のエンジニアを1人のPMが見る」状況になる。

Anthropicの解決策は、「2週間以内のプロジェクトはエンジニアがPMの役割を担う」こと。セキュリティ、法務、クロスファンクショナルな調整も含めて。PMはアドバイザリーに回る。

PMが最もレバレッジを発揮できる場所は「自分でコードを書くこと」ではなく、「チーム全体の方向性の質を5%改善すること」だと言っている。20人のエンジニアに対する5%は、圧倒的なインパクトになる。

PRDについても明確だった。「シップするものの60〜80%にPRDはない。本当に重要なものだけ書く」。

[Ikeyatsu Shota｜生成AI×DX×サービス開発 @ikeyatsu]

ギフトが不具合で受け取れずClaudeに問い合わせしてるのですが、全然返ってこない、、、　@claudeai

[OpenAI @OpenAI]

ChatGPT is now available in CarPlay.

The voice mode you know, now available on-the-go.

Rolling out to iPhone users running iOS 26.4+ where CarPlay is supported.

[Nav Toor @heynavtoor]

🚨 Screen Studio charges $89 for this. Someone open sourced the entire thing for free.

It's called OpenScreen. 8,400+ GitHub stars.

You record your screen. It automatically transforms it into a polished, professional demo video.

Auto-zoom into clicks. Smooth cursor animations. Motion blur. Custom backgrounds with wallpapers, gradients, and shadows. Webcam overlays. Annotations. Timeline editing. Export in any aspect ratio.

The exact workflow that Screen Studio sells for $89 and Loom sells as a subscription. Free. No watermarks. No accounts. No subscriptions.

Here's what you get out of the box:

→ Full screen or window capture with system audio and mic
→ Automatic zoom that follows your cursor and clicks
→ Manual zoom with customizable depth and timing
→ Smooth motion blur on pan and zoom transitions
→ Animated cursor rendering with motion effects
→ Webcam bubble overlay with drag-and-drop positioning
→ Wallpapers, solid colors, gradients, or custom backgrounds
→ Text and arrow annotations layered over recordings
→ Timeline trimming and variable speed segments
→ Crop, resize, and export in any resolution or aspect ratio
→ Save and reopen projects anytime

Here's the wildest part:

A developer forked it and built an even more advanced version called Recordly. Full cursor animation pipeline. Native macOS and Windows recording. Zoom behavior that mirrors Screen Studio frame-for-frame. Audio tracks. Webcam overlays with zoom-reactive scaling.

Both are free. Both are MIT licensed. Both work on Windows, macOS, and Linux.

Download. Record. Export. Done.

100% Open Source. MIT License.

(Link in the comments)

[こぎそ @kgsi]

凄腕エンジニアのKuboさん（@beatinaniwa）が、マネーフォワード会計をターミナルから操作できるCLI「mf」をOSSで公開してます。
確定申告や日々の経理作業をコマンドラインで完結できるようになるツール。Claude Codeとの連携も意識されていて、CLAUDE.mdも完備されている。

マネーフォワードのリモートMCPも全プランに公開されたらしいので、合わせて使ってみてください🙌

[Ikeyatsu Shota｜生成AI×DX×サービス開発 @ikeyatsu]

生成AIを活用したプロダクト機能の良い事例

[おにくぼ｜Sansan PR @onikubo123]

ビジネスデータベース「Sansan」で、
AIエージェントが相手企業の相関図を作ってくれる機能「AI組織図分析」をリリースしました！

Sansanをお使いの皆さんは、ぜひ使ってみてください〜

[Ikeyatsu Shota｜生成AI×DX×サービス開発 @ikeyatsu]

全Notionユーザー待望の機能がリリース！

AIミーティングノートでカスタム指示ができるように！！朝発見してテンション上がってました

[Katsu Nishi | Notion, General Manager APAC @katsu2488]

ご要望の多かったAIミーティングノートのカスタム指示を出しました！

→ テンプレートを使うか、自分で作成する
→ デフォルト設定にすれば、自動で適用される

[OpenAI Developers @OpenAIDevs]

We’re introducing GPT-5.4 mini and nano, our most capable small models yet.

GPT-5.4 mini is more than 2x faster than GPT-5 mini. Optimized for coding, computer use, multimodal understanding, and subagents.

For lighter-weight tasks, GPT-5.4 nano is our smallest and cheapest version of GPT-5.4.
https://t.co/6E6cP6saWT

[Ikeyatsu Shota｜生成AI×DX×サービス開発 @ikeyatsu]

XのAPIが従量課金制になってることに気がついたので、試してみた

・1000post=$0.5（1post=1円弱）
・記事機能の内容は取得できないっぽい
・自分のtimelineだと24時間で1000post程度あった（380フォロワー中）

タイムラインを自動取得して、サマリーする実装しようと思ったが、やや高いし制約あり

[こぎそ @kgsi]

OpenAIが社内に作ったデータエージェント、精度を上げる工夫がモデルでもプロンプトでもなく「コンテキストの設計」だったという話。

スキーマ＋RAGだけではテーブルを「選ぶ」ことができない。たとえば同じ注文データでも orders / order_events / order_snapshots のどれを使うべきかはスキーマには書かれていない。

そこでOpenAIが採用したのが6層コンテキスト設計：
1️⃣ テーブル使用状況（機械が自動収集する「事実」） 2️⃣ 人間による注釈（機械では取れない「意図・意味」）
3️⃣ Codexエンリッチメント（コードから自動抽出する「振る舞い」）
4️⃣ 組織知（組織に存在する「文脈」）
5️⃣ メモリ（対話から蓄積する「学習」）
6️⃣ ランタイムコンテキスト（実行時に取得する「現在の状態」）

スキーマ＋RAGのみだと6層中1〜2層しかカバーできていない。残りの層を埋めることが精度改善のロードマップになる、という視点が実践的。

[Ikeyatsu Shota｜生成AI×DX×サービス開発 @ikeyatsu]

BIG LOVE!!

[こぎそ @kgsi]

AI活用・業務DXを支援するスタートアップ「aibient」のロゴデザインを担当しました。w/ @ikeyatsu
AIが「空気のように業務に溶け込む」という会社の世界観を、シンボルとタイポグラフィで表現しています。

[しぶや | Algomatic @sergicalsix]

本日発売のSoftware Design 2026年2月号の第1特集「Vibe Coding完全攻略」の第二章を執筆しました。

Vibe Codingをこれから始められる方・ご興味がある方にとって、少しでもお役に立てればと思います。

Vibe Codingに関する知見をはじめ、S3、Playwright、SQLエージェント、LLMを用いたアプリケーション開発など、内容が盛りだくさんで参考になる内容が多いです。

よかったらぜひ手に取ってみてください！

[鴨居 啓人 | Algomatic CEO @hktech94]

コンサルからスタートアップに転職した理由は「労働集約からの脱却」に挑戦するためでした。労働集約の受託ビジネスで、拡大しながら仕事の質を保ち続けることに難しさを感じており、プロダクトを作ればそれが解決できるのではないかと考えたのです。

しかし実際にやってみると、お客さんがお金を払いたくなるようなプロダクトは一向に作れませんでした。それで途中から「まずは受託事業をやり、その中でクライアント理解を深め、プロダクト開発に繋げよう」というやり方に切り替えました。

AIブームの波もあり、受託開発のニーズは多くありました。順調に売上も立ち始め、正直「このまま受託を続けたほうが売上は伸びるのかもしれないな......」という考えも頭をよぎりました。

しかし問題は、今後確実に進んでいく人手不足です。

仮に3000人の採用が叶えば、受託開発でも事業はスケールしていきます。ただ、それはすでに十分なリソースのある強者の戦略。僕らのようなスタートアップにとっては、現実的ではありません。また、質を保ったままスキルを継承していくのも、至難の業です。

やはりどこかで、ストックビジネスに切り替えなければいけない。

そこで今は、受託開発と並行して「プラットフォーム開発」を行なっています。単に業務の一部をAIで代替するのではなく、組織構造やシステム開発の手法ごと変えられるような仕組みを提供する。

こうしたプラットフォームをクライアントに導入してもらえば、細々としたツールを導入したり、部分的なAXをするよりもずっと早く、効率的に企業変革を実現できます。

僕らとしても、サービスの質を保ちながら、労働集約ではない形で事業を拡大できる。クライアントも事業者も、双方にとって嬉しいビジネスモデルです。

まだまだ駆け出しの段階ですが、今のところはこの「受託×プラットフォーム」という形が最適解だと考えて、事業を拡大しています。

[國光俊樹｜KOWRO @ku_ni_29]

【👏アポドリ1周年👏】
営業AIエージェント「アポドリ」がリリースから1周年を迎えました！

そして、Baseconnect社の企業データベースとの連携を開始し、ターゲット企業の策定からアポ獲得までを一気通貫で担えるサービスに進化しています！！
営業成果を上げるならアポドリ！！

[Ikeyatsu Shota｜生成AI×DX×サービス開発 @ikeyatsu]

アポドリ1周年！

これまで営業リストをお持ちのお客様が利用いただけるサービスでしたが、今後はそのリスト作成部分もお力添えできるようになりました！

[株式会社Algomatic @AlgomaticJp]

▶️プレスリリースのお知らせ

営業AIエージェント #アポドリ 1周年🎉
企業データベースとの連携を開始しました🙌

ターゲット企業の策定からアポ獲得までを一気通貫で担い、営業成果の更なる最大化を支援していきます！
https://t.co/HUFKOy8vCk

[藤本賢介 / Algomatic営業統括部長 / 法人営業12年 @fujiken_mon]

私はもともと口下手で、「営業＝話し上手」だと思い込み、成果が出せずにいました。

そんなとき、キーエンスの上司に言われた「どうやってサボるかだけ考えろ」という言葉をきっかけに、営業が「楽しい仕事」に変わりました。

自分は営業に向いていないのではないかと悩む方の役に立つことができたら嬉しいです。

https://t.co/HcX4mB0clL