宮田昌輝@みえるクラウドのCEO | PCログ✖️MCPが凄すぎ、AI系の情報やスタートアップな情報

セブンセンスマーケティング株式会社代表取締役 みえるクラウドログ導入企業数は250社突破。 若者チャレンジファンドしずおか創設者/沼津高専非常勤講師/うるるBPO顧問/高専と静岡県と事業立ち上げが好きです。

[宮田昌輝@みえるクラウドのCEO | PCログ✖️MCPが凄すぎ、AI系の情報やスタートアップな情報 @mieru_cloud]

嬉しいです！！！
今日の日経新聞全国版の朝刊にお取り上げいただきました！
ぜひ日経新聞を皆様購入いただけますと幸いです！
スタートピッチといい、日経新聞さんのスタートアップ支援は本当にありがたい限りです！！

[宮田昌輝@みえるクラウドのCEO | PCログ✖️MCPが凄すぎ、AI系の情報やスタートアップな情報 @mieru_cloud]

@wesales_kimura ありがとうございます！！

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SaaS is deadってめちゃくちゃ言われるけど、
むしろAI時代になって、めちゃくちゃ楽しい時代になった。

小さくても社会にインパクトが出せる時代！

[小松裕介（プロ経営者）／経営支援クラウド「スーツアップ」＆新著『1+1が10になる組織のつくりかた』 @suits_ceo]

たしかに1人起業でユニコーンはあり得るでしょうが、むしろ巨大資本によるサービスの高度化が本命な気がします。

簡単なSaaSは簡単に作れるようになりましたが、それはつまりは他の誰にとっても同じこと。

より深化したサービスじゃないと勝てない時代になったと考えています。

そのときに大事になるのは、最初からのDB設計やプロダクト思想で、AI時代が来たからといって、すなわち、先行者がAI活用してより良いサービスを作れるわけではない。

今の起業は、この10年の既存サービスのディスラプトをそれなりの資本力でやるゲームなんじゃないかと思っています。

なお、当方は4年半開発中のSaaSのシードベンチャーですがAI想定で開発してきているのでワクワクしかありません。ありがとうAI！

[宮田昌輝@みえるクラウドのCEO | PCログ✖️MCPが凄すぎ、AI系の情報やスタートアップな情報 @mieru_cloud]

@shigematsu716 はい！
まちがいないです！

ベンチャーの強みだと思うので、ガシガシやってみて進めてみます！！

[宮田昌輝@みえるクラウドのCEO | PCログ✖️MCPが凄すぎ、AI系の情報やスタートアップな情報 @mieru_cloud]

これは本当にアグリーすぎる。
なんか直感的には合ってるし、感覚的にはやりたいけどわからない。
みえるクラウドの立ち上げ時もそんな気持ちだった。

[橋田博明@㍿ONE WEDGE 代表取締役/社団&独法で業界貢献活動もする人 @hiro_hashida]

「よく分からないけど、一旦やってみた」
人生を変えた決断って、振り返ると大体これでした。
タイミング待ってたら一生始まらない。100回悩むより、不完全でも1回動く方が100倍生きたデータが取れる。
小さくてもいい、まず動く。その積み重ねが気づけば、追いつけない差になるハズだと思ってます。

[宮田昌輝@みえるクラウドのCEO | PCログ✖️MCPが凄すぎ、AI系の情報やスタートアップな情報 @mieru_cloud]

@hiro_hashida はい！
やっとしっかり未来が見通せるようになってきました！！
地に足ついて頑張ります！

[宮田昌輝@みえるクラウドのCEO | PCログ✖️MCPが凄すぎ、AI系の情報やスタートアップな情報 @mieru_cloud]

@iigtn_official ご興味お持ちいただき嬉しいです！！
書かせていただいた内容がかなり実態でございます！
ただそれぞれに細部に試してきたことありまして！！
また投稿させていただきますね！！

[宮田昌輝@みえるクラウドのCEO | PCログ✖️MCPが凄すぎ、AI系の情報やスタートアップな情報 @mieru_cloud]

大学でAIを学び、AI大好き社長の私が実際にやっている
「AIネイティブ企業」になるための10のこと

まだまだな当社ではありますが、当社がAIネイティブな企業を目指していく中で実際に考え、そして行動をしている10のことをまとめてみました。

ちなみに社員数10人ぐらいのIT企業で、エンジニア半分ぐらいで、エンジニア未経験が残り半分ぐらいです。

1. AI利用は、最初は成果より「量」と「時間」で評価する
AI利用で成果が出やすい部署と出づらい部署があると思っていまして、当社はまだ小さいので1人部署的なものも実態として多いので、いまはAIに対して前向きであるかを評価しています。
具体的にはAIにたくさん依頼をしているか（トークン量）とAI画面を開いている時間が長いか（時間）になります。

AI活用を社内に広げるとき、いきなり成果で評価しようとすると難しいです。

AIは、触った時間がそのまま習熟度に返ってきやすい領域です。
まずは使う。
とにかく使う。
仕事の中でAIを触る時間を増やす。
ここがかなり大事だと考えてやっています。

2. 上司は「まずAIでやってみて」と言う癖をつける
AI使ってよ！って言われても現場のメンバーは何やっていいかわかりません。

なので、上司側の依頼の仕方がかなり重要です。
仕事を依頼するときに、

「これお願い」
ではなく、

「まずAIでやってみて」
と一言添える。

これだけで、かなり変わります。

この癖がつくと、会社全体の仕事の進め方が変わっていきます。

3. 顧客・ユーザー接点には、AIをいきなり直接出さない
一方で、AIを何でもかんでも直接使えばいいとは思っていません。
特に、顧客やユーザーとの接点では慎重に見ています。

AIはかなり優秀です。

ただ、まだ普通に予想外のアウトプットを出します。
言い方が強すぎる。
事実と違うことを言う。
余計なことを書く。
社内事情を踏まえずに回答する。
顧客の感情を読み違える。
こういうことは普通にあります。

なので、当社では顧客接点においては、AIは基本的に
下書きとして使っています。

最終的には人間が確認する。
ことをまだ当社としては顧客に対するラインとしては置いています。

4. 取得できるデータは全部取る

AIの精度は、最終的にデータで決まります。

AIに何を聞くかも大事ですが、
その前に、
AIが何を知っている状態なのか
がもっと大事です。

AIに自社のことを何も教えていないのに、
「うちの会社に最適な答えを出して」
と言っても、それはかなり難しいです。

具体的には、入社1日目のめちゃ優秀コンサルよりも、10年目の社内のおばちゃんのほうがめちゃ正しいみたいなことってありますよね。

だから、取っておくと価値が出るデータは、可能な限り取得しておいたほうがいいと思っています。

当社では、PCログはもちろん「みえるクラウド ログ」で取っています。
商談録画はtl;dvを使っています。
業種や会社によっては、RimoさんやMiiTelさんのようなサービスもかなり良さそうです。

ポイントは、
今すぐ完璧に活用できなくても、データを残しておくこと自体に価値がある
ということです。

AIはこれからもっと賢くなります。

つまり、今は活用しきれないデータでも、半年後、1年後、2年後には、とんでもない価値を持つ可能性があります。

5. AIネイティブな仕組みに、業務を全部考え直す

AI活用は、単にChatGPTやClaudeを使うことではありません。
本質的には、
業務設計そのものをAI前提に作り直すこと
だと思っています。

当社の中では具体的なところでいうと、経費精算がほぼない人については、経費精算ツールを使うより、領収書をドライブにアップして、それをClaudeのスキルで処理する形に寄せています。

つまり、
SaaSに人間が合わせる
のではなく、
AIが処理しやすい業務フローに作り直す
という発想です。
これからは、いろんな業務でこういう見直しが起きると思います。

6. MCPでつながらないサービスは解約する/MCPつながるサービスに載せ替える

ここから少しだけ技術っぽい話になります。

最近、AI界隈でよく出てくる言葉に
MCP（Model Context Protocol）
があります。
MCPは、ものすごくざっくり言うと、
AIが外部サービスや社内データにつながるための共通規格のようなものです。
MCPがないとAIとのデータ連携がしづらいというものになります。

AIがデータを使えない（連携できない/MCPがない）情報というのは社内にデータがないものと同じと考えています。

なので、今後SaaSを選ぶうえで、
MCPでつながるかどうかはめちゃくちゃ重要になると思っていますし、当社はMCP繋がらないSaaSは今後基本的には契約しません。

7. MCPでつながる中でも「AI Ready」なサービスを選ぶ
MCPでつながれば何でもいいわけではありません。60点ラインを超えているだけという感じになります。

本当に大事なのはAI Readyなサービス(ないしは目指しているサービス）かどうかです。

AI Readyとは、ざっくり言うと、
AIが使いやすい形でデータや機能が整っている状態
です。

UI/UXが人間にとって重要だったように、AIにとってはAI Readyが重要です。
人間にとってのUI/UXは、画面が見やすい操作しやすい。
迷わない。ストレスが少ない。
という話です。

一方で、AIにとってのAI Readyは、データにアクセスしやすい。データの意味がわかりやすい。外部サービスと連携しやすい。業務の流れに入りやすい。AIが判断材料として使いやすい。
という話です。

たとえば当社では、電話も全部Zoom Phoneに変えました。
理由はシンプルで、AI時代の業務基盤として考えたときに、通話、録音、文字起こし、外部連携などを含めて、AI Readyな方向に寄せたかったからです。

これからのSaaS選びは、人間が使いやすいかだけではなく、AIが使いやすいかで決める時代になると思っています。

8. MCP連携しているサービス同士の「掛け算」を常に考える

MCPの面白さは、単体のサービスがAIにつながることだけではありません。

本当に面白いのは、サービス同士のデータをAIが横断できることです。

たとえば、
会計ソフト × カレンダー
これだけでも、いろいろできます。

カレンダーに予定が入っていない日の経費を確認する。
出張予定と交通費・宿泊費の整合性を見る。
会計ソフトに「経費っぽくない経費をフラットに教えて」と聞く。
カレンダー上の予定と実際の支出のズレを見る。

他にも、

勤怠 × PCログ
営業成果 × 商談録画
カレンダー × 議事録
CS対応履歴 × プロダクト利用状況
会計 × 稼働データ

こういう掛け算ができるようになります。

9. AIはもっともっと成長する前提で、全員が取り組む
今のAIを見て、
「まだ微妙だね」
「この業務には使えないね」
「結局人間がやった方が早いね」
と言うのは簡単です。

でも、私はその見方はかなり危ないと思っています。
AIは、これからもっともっと成長する前提で見たほうがいいです。
今できないことが、半年後にはできるかもしれない。
今は不安定なことが、1年後には当たり前になるかもしれない。
今は一部の人しか使えないことが、すぐに全員の標準スキルになるかもしれない。

だから、全員が取り組むべきです。

エンジニアだけではありません。
総務も、経理も、CSも、営業も、マーケも、経営も、全員です。
当社でも、総務がSaaSを解約する勢いでClaudeを使っています。
すでに社内の平均AI利用額が5万円を超えてきました。

会社全体の仕事のOSを、AI前提にアップデートしている感覚です。

10. 「SaaS is dead」のような怖さに本気で向き合っていく中での当社の仮説
最近、SaaS is deadという言葉をよく見ます。
SaaSをやっている会社としては、もちろん怖い話です。

もし将来、
「みえるクラウドみたいなものを作って」
とプロンプトに入れるだけで、本当に同じようなものができてしまうなら、私たちの存在意義はかなり揺らぎます。

その前提で考えるべきだと思っています。
だからこそ、当社では1〜9を本気で進めています。

AIを使う量を増やす。
仕事の依頼をAI前提にする。
顧客接点では人間が確認する。
データを集める。
業務をAI前提で作り直す。
MCPにつながるサービスを選ぶ。
AI Readyな環境に寄せる。
全員がAIに取り組む。

最悪、自社のSaaS領域がAIによって壊されたとしても、
AIを最先端で使い続けている会社であれば、次の事業にピボットできると思っています。

たとえば、細かい法律的な制約はいったん置いておくとして、
AI人材の派遣会社のような形にもなれるかもしれません。

総務でAIを使い倒している人。
CSのオペレーションをAIで再設計できる人。
経理業務をAI前提で組み直せる人。
営業資料やマニュアルをAIで作れる人。
社内データをAIで分析できる人。
こういう人材は、どの会社でも価値があるはずです。
つまり、AIネイティブ企業を目指すことは、
自社の生産性を上げるだけではありません。

社員一人ひとりの市場価値を上げることでもあります。
会社が変化に強くなることでもあります。

終わりに
そして今回、当社はそんなことを考える流れの中で、
「日本初！PCログ領域でAIエージェントに接続するMCP連携機能」
をリリースしました。

プレスリリースはこちらです。
https://t.co/mScVx1RrNt
ありがたいことに、大学の先輩でもあり、社外CTOなどを務められている宮川さんにもXで取り上げていただき、6月7日時点で80万インプレッションを超える大きな反響になっています。
https://t.co/hBTuXzAOe3

これは、当社にとって単なる新機能のリリースではありません。
創業当初から描いていた、
会社のデータが自然に集まり、AIが会社のことを理解し、経営や現場改善に活かせる世界
に近づくための、かなり重要な一歩です。

みえるクラウドという名前には、もともとこういう意味を込めていました。
みえる
社内のデータがちゃんと見えること。

クラウド
その情報がクラウドにあり、使いやすい形で存在していること。

会社の中には、本当はたくさんのデータがあります。

PC作業。
商談。
勤怠。
会計。
カレンダー。
チャット。
顧客対応。
営業成果。

でも、それらはバラバラに存在していて、経営判断や業務改善に活かしきれていません。

私は昔から、数字も根拠もないまま、
「なんとなく違う」
「空気的にこっち」
「普通はこうでしょ」
で物事が進むのがかなり苦手です。

逆に、データがあって、論理があって、説明が通っているなら、かなり納得できます。

会社経営も同じだと思っています。

AIを導入する会社と、
AIが自社を理解できる状態を作っている会社では、
これから大きな差がつくと思っています。
当社自身も、まだまだ試行錯誤中です。
ただ、AIネイティブ企業になるために、
自社の業務も、使うSaaSも、データの集め方も、評価の仕方も、全部作り直していきます。
AI時代に、会社はどう変わるのか。
その実験を、自社で本気でやりながら、
みえるクラウドを通じて、データを軸に会社がより良くなる社会を作っていきたいと思っています。

[宮田昌輝@みえるクラウドのCEO | PCログ✖️MCPが凄すぎ、AI系の情報やスタートアップな情報 @mieru_cloud]

@k_nakajima_bell 御社とは全く持って規模感が違うので、全くですが、地に足ついて進めていきます！！
御社を参考に頑張ります！！

[宮田昌輝@みえるクラウドのCEO | PCログ✖️MCPが凄すぎ、AI系の情報やスタートアップな情報 @mieru_cloud]

うちはまだ成功とは程遠いけど、当社も自社プロダクト始める時に
受託と自社プロダクトは兼任は自分以外が1人もいない形で組織を切り分けた。

既存顧客のことも思うと受託やめられなかったが、チームの雰囲気の作り方はかなり違うので受託から自社プロダクトへの移行はかなり気を使うべき。

[中島一明 @ベルフェイス(株) 代表取締役 / ハードシングス起業家 @k_nakajima_bell]

【本気で自社プロダクトやるなら、受託をやめろ。】

起業家はよくこんなことを言う。

「まず受託で売上を立てて、それから自社プロダクトやっていきます。」

こういう会社は、3年後も受託ばかりやっている。（身に覚えないだろうか？）

…受託とSaaS (自社プロダクト) を同時にやるのは、野球とサッカーを同じ監督が同時にやるようなものだ。

根本の思想も違う。
組織からして違う。

特に、創業フェーズのベンチャーは絶対にやめた方がいい。

受託は麻薬に近い。

社長の人脈と少々の営業力があれば、案件は取ってこれる。
先に売上が立つ。
資金繰りが楽になる。

しかし、そのメリットの “代償” として、プロダクトに向けるべき時間も集中力も奪われていく。

受託は、「案件を成功させる組織」。

評価されるのは、

・売上
・粗利
・人の稼働率
・納期遵守

一方、SaaSは、
「プロダクトを成長させる組織」。

評価されるのは、

・MRR
・チャーン率
・NRR
・PMF

見ている数字がまったく違う。

受託は、
「お客様が欲しいと言ったので作ります」

が正しい。

SaaSは、
「その要望は他社にも共通しますか？」

が正しい。

むしろ、顧客の要望に『NO』と言えなければ、プロダクトは育たない。

だから、受託とSaaSを同時にやると、ほぼ確実に受託が勝つ。

なぜなら、受託は “今日の売上” になるからだ。

顧客対応が優先され、
案件開発が優先され、
気づけばエンジニアの時間は受託に吸い取られる。

そして経営会議では、

「今月の売上どうする？」

ばかり議論されるようになる。

将来のMRRより、今月の売上。

未来の資産より、目先の現金。

これが受託の “強烈な引力” だ。

だから、本気で自社プロダクトをやるなら、受託を「捨てる」覚悟が必要になる。

実際、多くの成功したSaaS企業は、あるタイミングで「背水の陣」を敷いている。

経営で重要なのは、「何をやるか」ではない。

『何をやめるか』だ。

[宮田昌輝@みえるクラウドのCEO | PCログ✖️MCPが凄すぎ、AI系の情報やスタートアップな情報 @mieru_cloud]

@k_nakajima_bell ありがとうございます！！
完全にその形で運営しています！

その甲斐もあり小規模ですが、サービス側が受託の売り上げの数倍の規模になれました。

いつも中島社長の投稿楽しみに、そして勉強させていただいております！！

いつもありがとうございます！

[末松和真@三代目税理士/税務だけじゃなく経営まで関わりたいならFLAGS @Kazumaflags]

色んな方が投稿されていますが、こんな未来を作りたい。
多くの会計事務所で管理職の仕事＝業務の把握になっているかと思います。
誰が何をどこまで進めたか、今の顧客・スタッフはどんな状況か、ひたすら追いかける役割。
これがAIで変わる。 管理職の仕事が、把握から改善・社員教育へとシフトしていく。
これは最高だと思っています。 管理職のストレスが減るし、「あの役割なら目指したい」と思う若手ももっと増えるはず。
AIは定例業務（月次・決算）に注目されがちですが、マネジメント領域へのインパクトこそ大きい。
そう考えさせられました。

[小野貴子／税理士／女性起業家支援 @takako_zeikin]

PCログから、管理職の把握・確認作業の効率化、個別の育成教育、さらには「業務ヘルスチェック」まで分析・警告できたら、なんと素晴らしい未来だろう。人間がやる（単純な）作業は終わりにしていい。弊社も早くこうなれるよう、AIフレンドリーな事務所であり続けたい。

[宮田昌輝@みえるクラウドのCEO | PCログ✖️MCPが凄すぎ、AI系の情報やスタートアップな情報 @mieru_cloud]

@Kazumaflags 末松先生、ありがとうございます！
みえるクラウドも今回のMCP対応はかなりでかいと思ってまして！
またどこかでご紹介のお時間などいただけましたら幸いです！！

[宮田昌輝@みえるクラウドのCEO | PCログ✖️MCPが凄すぎ、AI系の情報やスタートアップな情報 @mieru_cloud]

@yasuhiks @miyagawadaisuke はい！！
最近は社内でAI Readyという言葉を推しておりまして、AIが活用しやすいデータフォーマットにしておくことにしっかり力を入れていきます！

いつもありがとうございます！

[吉永美香｜スモールビジネスの余白係 @44nagamika]

工数管理は、各人の報告ベースよりもAIの方がかなり精度上がることは確実ですね！
ますます作業・管理の仕事が減っていくので、その先にある本当の仕事が見えてきますね…！

[宮田昌輝@みえるクラウドのCEO | PCログ✖️MCPが凄すぎ、AI系の情報やスタートアップな情報 @mieru_cloud]

これをパソコンの作業履歴から収集しちゃうぞ！がみえるクラウドという当社のサービスだったりします！

[チャエン | デジライズ CEO《重要AIニュースを毎日最速で発信⚡️》 @masahirochaen]

生産性を上げるコツは、タスクの可視化と時間の計測。

最近はNotionにタスクを全部貯めて、Toggleで作業時間を測る運用にしています。

Notionのカラムは「今すぐ／今日やる／進行中／今週やる」くらいに絞って、なるべくシンプルに。

さらにTogglで時間を測ると「前回より5分早く終わらせる」みたいに、仕事が一気にゲーム化する。

このNotion × Toggle連携はClaude Codeでサクッと実装できました。

ニーズあれば、またオープンソースで公開します。

[宮田昌輝@みえるクラウドのCEO | PCログ✖️MCPが凄すぎ、AI系の情報やスタートアップな情報 @mieru_cloud]

わかる。
人的なアプローチもあるし、見ている数字や視座も異なる。
AI時代には社内のデータを使える形にして貯めて、それを活用するだけでもズレは減っていく。

みえるクラウドはそんなお手伝いをしていきたい！

[沢渡あまね新刊 #チームプレーの天才 #組織の体質を現場から変える100の方法 ほか @amane_sawatari]

組織の景色は悪気なくズレる。

経営と現場、本社と支社、部門間、上長と担当者、世代間……

そのズレを言語化し、埋めにいく「景色合わせ」をする存在が必要

その役割を担う「ファシリーダー」（リーダーシップやオーナーシップをもったファシリテータ）を世に増やしていきたい、育てていきたい

[宮田昌輝@みえるクラウドのCEO | PCログ✖️MCPが凄すぎ、AI系の情報やスタートアップな情報 @mieru_cloud]

自社でサービスを作っていてわかった
AI時代のサービス選びに重要なのは

AI Ready

UI/UXが人にとって重要なように、AIにとってはAI Readyが重要。

UI/UXが、作業者の業務効率やらストレスにつながるように
AI ReadyがAIの効率化に繋がり、人間の業務効率やストレスの減少に直結する。

[チャエン | デジライズ CEO《重要AIニュースを毎日最速で発信⚡️》 @masahirochaen]

BoxWorks Tokyo に参加してきました🗼

一番刺さったのは、Boxの「AI-ready」の徹底ぶり。

Aaron Levie CEOの登壇も熱量が凄く、完全に引き込まれました。さすが一流企業のトップ。

大企業でAI導入が難しい理由は、セキュリティとガバナンス。

だからこそ、Boxのように「信頼できるコンテンツ基盤」の上でAIを動かす発想が重要。

AI時代に本当に効くのは、モデル単体ではなく、社内コンテンツを安全にAIへつなぐ基盤。

Content + AI
from Content to Context

日本企業の生産性を本質的に変えるテーマだと感じました。

#BoxWorksTokyo 【PR】

[宮田昌輝@みえるクラウドのCEO | PCログ✖️MCPが凄すぎ、AI系の情報やスタートアップな情報 @mieru_cloud]

たしかに。みえるクラウドのAIが手の届かなかった。
もっというとそもそも取得すらしていなかったパソコンのログ情報を取り扱うことで、見向きもしなかったデータを企業の資産に変えていくお手伝いをしていきたい。

[チャエン | デジライズ CEO《重要AIニュースを毎日最速で発信⚡️》 @masahirochaen]

とくに刺さったのが、企業データの約9割は、これまでAIの手が届かなかった非構造化データだという話でした（IDC）。

その眠っていた9割を、Boxは権限を守ったままAIの“資産”に変えていく。しかもMCPサーバーやAPIを通じて、ClaudeでもChatGPTでも、どのAIにも安全につなげられる。

“どのモデルが賢いか”に話が向きがちな今だからこそ、この「土台」を地に足をつけて見せてくれたのは、すごく納得感がありました。

[宮田昌輝@みえるクラウドのCEO | PCログ✖️MCPが凄すぎ、AI系の情報やスタートアップな情報 @mieru_cloud]

ものすごく勉強になる。
うちはおそらく3が足りない。代表である私自身の視野が狭いかも。

[角田望｜LegalOn Technologies CEO @Tsunoda_LegalOn]

私が今から起業するなら、こんな感じで事業を立ち上げると思う。

1) 事業領域は以下のような基準で選ぶ
- AI/ソフトウェアで行く場合
今のLegalOn Technologiesの「プロフェッショナルAI」のような、LLM大手がアプリケーションレイヤーのソリューションを強化したとしても、何らか独自の価値を顧客に提供できる領域を探す
- 組み合わせによる参入障壁の構築
ハードとAI、IPとAIといった形で掛け算で参入障壁を構築可能な事業領域を探す
- エネルギー領域のような今後来る領域に張る
- エンタメや食など「個人の好み」に応える事で価値提供が可能な領域

2) 5名ほどの経営チームを最初に構築する。全員がそれぞれの専門領域を持ち、プレイイングできる人でチームを構成し、可能な限り、調達せずに少人数で持っていけるところまで持っていく

3) プロダクト、サービスはグローバルを想定して開発し、必死でグローバルPLGを成功させる方法を考えて、実行する

4) 資金調達は「作業者としての人を増やすため」ではなく、プロダクト側のトークン原資か、ハードのような先行投資が必要な場合にはその原資、マーケティング原資として調達する

5) AIをフルレバレッジする。企画、開発、営業、納品、CS、コーポレートの全ての業務オペレーションをAIネイティブに設計する

以上を前提に初期の立ち上がりやPLGの成否をみながら、必要に応じてオペレーションをAIネイティブでスケールさせつつ、
AIでは回らないところに、人を当てていく。