たか AI駆動ソロ起業家

Passionate about generative AI & global talent to spark innovation in any areas of human touch. I share ways to approach & monetize AI. Let’s connect!

[深津 貴之 / THE GUILD, note @fladdict]

日本の抱える構造課題を、AIが調べて勝手にまとめてくれるシステムの雛形作ったので、フィードバックくれくれ。

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[tatsuki | Claude Code活用支援 @nobel_824]

Netflixを1時間見るよりも、この2時間のスタンフォード講義を見た方がいいと言われている動画。

[たか AI駆動ソロ起業家 @letsgogrooving]

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[たか AI駆動ソロ起業家 @letsgogrooving]

AIでコーディングが以前より確実に改善されてオフショア開発が不要じゃないかと思ってたりしますか？

日本企業も教育機関もIT投資が海外と比べて少ないと言われてますよね。人財投資には今後本腰入れないとグローバル競争がら辛くなるかもしれませんね。

僕の経験から国に限らず文化が異なるメンバーとプロダクト開発する際の課題と対策をまとめてみました。

[たか AI駆動ソロ起業家 @letsgogrooving]

興味深い
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[たか AI駆動ソロ起業家 @letsgogrooving]

これが本当なら静かに頭脳の奪い合い戦争してますね。AI時代のZEROトラストのあり方強化しないとでしょうか

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[たか AI駆動ソロ起業家 @letsgogrooving]

PC上のローカル環境で動作しているClaude Codeのセッションを、スマートフォンやタブレット、他のブラウザから遠隔操作できるようにするみたい。

Vercept社を買収してさらにビジネス作業自動化に拍車かけてますね。

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[たか AI駆動ソロ起業家 @letsgogrooving]

Antigravityでワークフロー自動化試してみました。一回で満足いくものは作成できませんでしたが、N8NやOpalよりは簡単だったものの、状態チェックが難しいそうなのと、MCP連携できないといろんなツールとまだ繋がらなさそうなので、時間の問題だろうけど、柔軟性ではまだまだですね。

https://t.co/5LqRevFYi7

[たか AI駆動ソロ起業家 @letsgogrooving]

nVidiaとは違うチップメーカーや環境開発企業が増えると嬉しいと思ってます。databrickと連携できそうなので試します
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[Taro Fukuyama @taro_f]

時価総額$16.8B、コンパウンドHR SaaSのRippling CPO マット・マキネスが語る、急成長企業のリーダーシップ10原則。

１．意図的に「少人数」で回す

全プロジェクトを“最小人数”で設計する。人を増やすと安心感は出るが、会議・調整・根回しが増え、重要でない仕事が正当化されてしまう。常に少し足りない状態だと、チームは「今やるべき本質」に集中せざるを得ず、優先順位が鋭くなる。足りないなら、まず「やらないこと」を決めるのが先。

２．例外的な成果は、例外的な負荷から生まれる

上位の成果は、基本的に楽な働き方の中からは出てこない。組織もプロダクトも、放っておくと複雑になり、遅くなり、散らかる方向に進む。これを止めるのは、リーダーが定期的に熱量を入れて、基準を上げ直し、決め切ること。トップの熱量は階層を経ると薄まるので、現場を「守る」より、同じ温度感で伝えることが大事。

３．仕組みは「ブレ」を減らすためだけに使う

プロセスやルールは、品質や納期のブレを減らすためには有効。ただし増やしすぎると、創造性やスピードを抑えてしまう。だから目的は一つ、「毎回の出荷のムラを小さくする」ことに絞る。Ripplingでは、重い審査ではなく、最低限の品質を守る軽いチェックリストで運用し、スピードを落とさずに品質を担保している。

４．PMFは「宣伝で作るもの」ではなく「当たるもの」

市場に強いニーズがあるかは、発信や広告で無理やり作れるものではない。合う市場に当たれば伸びるし、当たらなければ頑張りだけでは限界がある。だから重要なのは、仮説検証の速度を上げて“当たり”を探すこと。そして学びは「失敗談」よりも、実際に伸びているチームに入って成功パターンを体感する方が大きい。合わないと判断したら、執着せず次に移る勇気も戦略。

５．フィードバックは義務、エスカレーションは贈り物

言った方が相手のためになるのに、気まずさを避けて言わないのは、結局自分の快適さを優先している。強い組織は、短期の気まずさより、長期の成長を選ぶ。顧客や現場からの苦情・問題報告も同じで、隠すべき火種ではなく、仕組みを根本から良くするチャンス。問題が上がってくるのは、システム改善の入口。

６．組織とプロダクトは必ず似た形になる

チーム構造は、そのままプロダクトの形に現れる。部分最適された組織からは、部分最適な体験しか生まれない。分析指標や成長率を追う前に、テスト・品質・基本設計といった土台を固めることが先。経営陣の仕事は、現場から離れて判断することではなく、最前線に入り、仕組みを下から理解し直すこと。

７．採用は「思考の深さ」を見る

優秀さは肩書きでは測れない。重要なのは、賢さ、情熱、楽観性、粘り強さ、変化への適応力、他者への敬意。全員に同じ難問を出し、正解よりも「どう考えるか」「新情報に防御的にならないか」を見る。失敗経験より、正しく勝った経験を持つチーム出身者を重視する。

８．AI時代のSaaSは「データを持つ側」が強い

単機能ツールはAI時代に厳しくなる。AIが価値を出すには文脈が必要で、その文脈は第一当事者データからしか生まれない。業務を縦に統合し、日々のデータが自然に蓄積される企業が有利になる。AIは発想装置ではなく、思考を研ぎ澄ますための推敲パートナーとして使う。

９．良い相談相手は「助言」ではなく「経験」を持つ人

抽象的なアドバイスより、似た状況を実際に通った経験が価値を持つ。経験のない人の言葉に従う必要はない。人生の長い時間軸で見れば、ビジネスの勝ち負けは小さい。その視点を持つことで、極端にのめり込まず、軽やかに全力を尽くせる。

１０．リーダーは誰よりも製品を使い込む

RipplingのCEO パーカー・コンラッドは、全従業員分の給与計算を自ら行っている。究極の現場理解であり、ドッグフーディングの完成形。基準は会議室ではなく、実運用の中で作られる。

次点．VCの「諦めるな」は起業家のためではない

ピボットによって大きな成功を収める例 (Slackなど)は確かにある。ただし、それは例外に近い。多くの場合、見込みの薄いプロジェクトに時間と気力を投じ続けるより、一度区切りをつけた方が合理的なことも多い。自身の年齢や残り時間を意識したうえで、うまくいっていない事業に固執するよりも、前提をいったんリセットし、新しい挑戦に進む選択を重視。

重要なのは「諦めるかどうか」ではなく、限られた時間と集中力を、どこに再配分するか。

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AIを取り巻く環境は思った以上に遥か速い変化が起きてます。AIの変化についていくためにAIエージェントチームを構築しないといけない感じですよね。日々大変だわ。
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This is a scam for e visa. Please watch out
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Congrats IU Football!
16-0 natty

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ChatGPTやGeminiだけ使うのではなく、複数のAIモデルを競わせたり議論させたりできたら信憑性の高いコメントがもらえそうですよね。もとOpenAI創業者のKaparthyさんが軽く作ったLLM評議会ツール、結構使えます！
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自分好みのLLMアプリを作る前にチャット生成AIで上手いこと定型業務効率化を試してみよう

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Gemini Workspace Flowsが使える状態になったらますます業務フロー自動化が加速しますね。個人的にN8Nを使ってきましたが、Workspace内で終わるものも多いので助かります。

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生成AIになれるまで結構時間がかかると思います。慣れるというのはある程度生成AIとの付き合い方がわかるまで、いう意味です。色々とAIを使ったり、実際AIモデルを開発してますが、この領域奥深い。

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多少古い内容ではありますが、生成AI疲れにならないように、今んところの生成AIってどんなものなのか、気をつけるべきところはどこなのか、など経験を踏まえて整理していきます。複雑なツールもいいけど、解決方法は現場が一番知ってるはずで、現場が自ら解決方法を構築できたらなと。

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MCPトークン消費をどうSaveするかチェック

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Nagaoka Fireworks 2025 / 長岡花火🇯🇵#shorts https://t.co/ryCkRqkcjG @YouTubeより

日本の夏はやっぱり心が表れる（洗われる）気がします