yuyama

データアナリストやってます！@Ubie exメルペイ｜関心：Fintech / AI / Analytics / Growth｜ご連絡はDMで

[yuyama @kuomo6]

Ubie入社してはや1ヶ月！入社エントリです！

データアナリストや専門職種からの染み出しを考えている方に読んでみてもらいたい！感想ください！noteにいいねもぜひ！
https://t.co/0pJgNgg0ph

[tanu @tanukiponkich]

PMF前にVC入れる→VCの償還期限に売上圧がコントロールされる→すぐに稼げるSaaSと営業をやる→ソフトウェアのスケーラビリティを営業の採用速度が律速する→PMFしても利益が伸びない、という失敗を無限に繰り返している気がする。PMF後にVC入れる→利益率を維持したまま売上が伸びるが健全。

[yuyama @kuomo6]

自陣でボール回してるときにかなりプレッシャー感じてそうだったので、ブラジルの圧が凄かったんだろな。

[菅原健一（すがけん） @xxkenai]

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[yuyama @kuomo6]

ヒューマンインザループから抜け出すためにループエンジニアリングや！という意見もありそうだが、ループエンジニアリングの要点であるゴールや評価方法の定義が出来る時点で、その領域への理解がかなり深い人だと思っている。

[yuyama @kuomo6]

結局今のAIの水準だとヒューマンインザループ前提にせざるおえないし、AIは人間が獲得してない領域を代替することはかなり難しい。

ここから言えることは、多方面に個人のスキルを伸ばすのがAIの能力を1番レバレッジするかもってこと。

[yuyama @kuomo6]

スキル拡張のためには、専門領域以外の経験にガチでベットすることと、AIを使って学習効率を高めることが大事。2点目は誰でもやれるので、1点目をやり切るのが差別化になりそうである。

[yuyama @kuomo6]

今週はこの5ヶ月くらいのハイライトだった！うまくやれたかは分からんがやり切ったとは思うので良しとしよう。

[yuyama @kuomo6]

良い仕事をしたのでラクスパ神田！リーズナブルで広くて最高だ。

[yuyama @kuomo6]

週末に初めて一橋学園の二郎に行ったんだけど、マジで盛り凄すぎた。小少なめでひばじの小と同じくらい。あと野菜のコールで信じられない量の野菜が来た。
で、体力的に疲ていた体が嘘みたいに回復した。健康食品。

[山野智久＠アソビュー/車いすラグビー連盟 @tomohisa_yamano]

本日付で全国69店舗・従業員数550名を擁するキッズパーク大手のThe Kidsの全株式を30億円で取得し、グループ化しました。

集客メディア『アソビュー！』、業務支援AX/DXツール『ウラカタシリーズ』、そして実店舗の『The Kids』を一体として運営し、遊び・体験領域でフライホイール型の成長モデルを確立していきます。

レジャー産業は、資材高騰・円安・人手不足など待ったなしの状況ですが、この国から遊び場をなくさないために、垂直統合型で非連続の成長を成し遂げ、そのノウハウをお取引企業様に還元していきます。

コロナ禍から奇跡のV字回復からの次の一手。当社の様なITスタートアップがリアルのアセットを抱え、大胆に展開していきます。

これからの僕たちの成長にご期待ください。

[Jeff Dean @JeffDean]

Google Translate is turning 20! 🎉. There are 20 fun facts and tips in the thread below.

Translate is one of my favorite Google products because it brings us all closer together!

I've been involved with a couple of things over the years. The first was our deployment of the initial system in 2006, which provided a huge leap forward in quality because it used a much larger 5-gram language model trained on trillions of words of text (indeed, probably the first trillion token language model training in the world: paper has some nice heads showing scaling-law-like quality improvement from scaling to more data/compute).

See "Large Language Models in Machine Translation", Thorsten Brants, Ashok C. Popat, Peng Xu, Franz J. Och and Jeffrey Dean, https://t.co/QnK7lllpoj

The second major collaboration was in 2016 when we moved Translate over from a statistical machine translation approach to using deep neural networks.  This approach relied on two key innovations.  The first was Google's work on Sequence-to-Sequence models (https://t.co/W9c0a0PXoV).  The second was our development of TPUs, custom cups that improved the performance of inference for deep neural networks by 30-80X over existing CPUs and GPUs of the day (and reduced latency by 15-30X).  This made launching compute-intensive language model services like Translate feasible for hundreds of millions of users. See "In-Datacenter Performance Analysis of a Tensor Processing Unit",  Norman P. Jouppi et al.  https://t.co/qpJl7FM6EO

GNMT paper:
"Google's Neural Machine Translation System: Bridging the Gap between Human and Machine Translation",  Yonghui Wu, Mike Schuster, Zhifeng Chen, Quoc V. Le, Mohammad Norouzi, Wolfgang Macherey, Maxim Krikun, Yuan Cao, Qin Gao, Klaus Macherey, Jeff Klingner, Apurva Shah, Melvin Johnson, Xiaobing Liu, Łukasz Kaiser, Stephan Gouws, Yoshikiyo Kato, Taku Kudo, Hideto Kazawa, Keith Stevens, George Kurian, Nishant Patil, Wei Wang, Cliff Young, Jason Smith, Jason Riesa, Alex Rudnick, Oriol Vinyals, Greg Corrado, Macduff Hughes, and Jeffrey Dean, https://t.co/YasV0MEpxM

Most recently, we have advanced Translate further using Gemini models.

Each of these advances relied on research that have major quality leaps over the existing status quo translation approaches, bringing better quality and connectedness to all of our Translate users! 🎉

[yuyama @kuomo6]

これですね。どうしても前時代のバイアスに囚われてコパイロットとしてAIを使うケースが今は多いが、真価を発揮するのはaiを中心に据えた生産システムの構築で、それはヒューマンインザループとは少し異なったものではないか。ハーネスを整備したAIの自律駆動的な状態がその一つの世界線と思う。

[Big Brain AI @realBigBrainAI]

Jack Dorsey, co-founder of Twitter (now X) and Block, on why treating AI as a "copilot" is a losing strategy:

@jack argues that most companies are approaching AI in a way that will make it nearly impossible for them to survive.

"I think most of the industry is thinking about AI as like a co-pilot, as something that is augmented onto, rather than like how do you just rebuild our whole company with this as the core."

His concern is that bolting AI onto existing structures produces companies that look indistinguishable from each other, and from the AI labs themselves.

"If it doesn't make sense for your business to do that and you end up being or looking very similar or rhyming too closely with the frontier labs, then I think it's going to be very, very challenging to differentiate and survive."

This thinking has been driving his decisions since early 2024, when these tools "really came to bear."

That's when his team began building Goose, an agent coding harness, as part of a broader effort to rebuild around AI rather than layer it on top.

The core insight?

Speeding up old workflows with AI is a short-term gain every competitor will match. Real differentiation comes from rebuilding the company itself around intelligence.

[カケハシ技術広報 @kakehashi_dev]

KAKEHASHI Tech Blogで、新設ポスト「VP of Data & AI」就任インタビューを公開しました。新執行役員の鳥越とCTO湯前が、生成AIの組織活用や「攻めと守り」のデータ戦略を激白。カケハシが向き合う、未来への「覚悟」を語り尽くします。ぜひご覧ください！https://t.co/1SU7ch3eUi

[kunpe @ymdpharm]

AI 時代のプロフェッショナルとマネジメントのありかたについて書きました〜！
ユビー社内で発信したポエムをもとにしています。最近「視点！視点！」とずっと騒いでいてうるさがられています。

・スキルの正体は視点
・役割分担の本質は視点への信頼
・AI はその信頼を仕組みにする

あなたの視点は陳腐化しない — AI時代のプロフェッショナルとマネジメント｜kunpe (ymdpharm) @ymdpharm
https://t.co/sUpT3y6SrJ #Ubieまいにち生成AI

[Ion@Ubie @ionyasu]

製薬セールスとして、AIを使ったアカウント戦略について考えていることをnoteに書きました。 #Ubieまいにち生成AI
https://t.co/uo4odd1QmK

[yuyama @kuomo6]

勝利の町田商店。町田商店は唐揚げがうまい。

[官報ブログ @kanpo_blog]

サントリーHDが第一三共から一般用医薬品子会社の第一三共ヘルスケアを買収へ

[須山敦志 Suyama Atsushi @sammy_suyama]

確率分布に関するポエムを書きました！

[yuyama @kuomo6]

明日はスパジャポ。良い仲間と、良い仕事をして、良いサウナに入り、同じ釜の飯を食うのである。これが最高の贅沢。

[yuyama @kuomo6]

減量にはねばねば×漬物が最強説。低脂質な食事にねばねば×漬物を混ぜるだけで一気に満足度を高められる。