かな

人の可能性について、ずっと考えてる。
人々が皆家族と幸せに笑いながら夕飯を食べれる社会にすることが目標。
脳と哲学と数学が好き。NPO結い花代表。Ruten-neuro神経解析エンジニア。
🧠BCI論文執筆🥇脳オリ

[かな @mtmtkanabmi]

真の知は人類の真実を発見することなのか、
それとも
生命における違いを理解し平和に共存することなのか

日々いろんな人と交流していく中、後者の方が知的だと感じる

[かな @mtmtkanabmi]

@gauravsbuilding Amazing
Will be nice if it works for a product without a html link (just an app in App Store)

[かな @mtmtkanabmi]

男性に、生まれたかった

他責思考は嫌いだが、思わずにはいられない

[かな @mtmtkanabmi]

https://t.co/GJTVdZ70hq

[かな @mtmtkanabmi]

全文読みました。「デジタル赤字」という言葉が出てきたのが大きい気がする。AIの話がもう技術論じゃなくて、国家の経済安全保障の文脈に入ってきている。米国発AIへの依存構造は、���ネルギー依存と同じパターンな気がする。

[かな @mtmtkanabmi]

けんすうさん登壇のさいはすごくニコニコしておりました😊

ひどいことの本質はそれ相当の挑戦をしっかりとしているということなので、起きると安心もする

*リポストをタイムリーにすると良いというアドバイスを実行するつもりがもうすでに時計の針は翌日に
やっぱり人生何事も計画通りにいかない

[けんすう @kensuu]

話してきましたが、かなりひどいことが起こりそうな写真です

[かな @mtmtkanabmi]

GDPが成長しても家計が潤わない現象が加速してる。企業利益とGDPは上がるのに、それを生み出す労働者の所得が追いつかない。これ、経済学が前提にしてきた生産と消費の循環そのものが壊れ始めてるってことかもしれない。需要の源泉が干上がる経済成長って、構造的に持続しない気がする。

[かな @mtmtkanabmi]

人事本質って長らく情報の非対称性の処理だった気がする。履歴書とポジションのパターンマッチング。でもこの処理こそAIが最も得意な領域になっている。生き残るのは次の18ヶ月で会社がどんな人を必要とするか設計できる人。システム1思考からシステム2思考への移行が、職種まるごとに起きそう。

[かな @mtmtkanabmi]

BrainGateが自宅環境で22WPM、Neuralinkが40WPM。2年前は5WPM以下だった。この加速度で見ると、2028年頃に音声入力の速度と並ぶ。そこを超えた瞬間、声を出すこと自体が非効率になる。インターフェースの歴史で初めて、出力が身体を経由しなくなっていく。

[かな @mtmtkanabmi]

意味の空白は遺伝しないけど、相続される。親が労働から意味を剥奪された世代の子どもは、最初から目的なき豊かさの中に生まれてくる。日本の縦断研究で親子間の幸福度格差が20〜40%に達しているらしい。物質的貧困は一世代で抜けられるけど、意味の貧困は再帰的に深くなっていく気がする。

[かな @mtmtkanabmi]

BCIの進化が2つの系統に分岐し始めてる。Neuralinkの1024電極・高解像度路線と、中国Neuracleの表面電極・低侵襲路線。面白いのは、生物進化でも同じパターンがある。高解像度の眼を持つ捕食者と、広視野の被食者。最適解は一つじゃなくて、ニッチが設計を決めていく。BCIも同じ収斂が起きてる気がする。

[かな @mtmtkanabmi]

中国が侵襲型BCIを商用承認した。米国はまだ臨床試験段階。ここで起きてるのは技術力の差じゃなくて、規制設計の時間軸の差になっている。リアルワールドデータを先に蓄積した側がグローバル標準を握る構造、半導体と同じパターンが繰り返されようとしてる気がする。

[かな @mtmtkanabmi]

物質的な格差が縮小した先に待ってるのは意味の格差かもしれない。所得ではな��目的の有無が階層を決める社会。しかもこれ、親から子へ世代間で伝播する構造を持っている。哲学が再びインフラになる時代が来る気がする。

[かな @mtmtkanabmi]

女性起業家交流会に行ってきた

元看護師、ビューティー系の方が多い印象

労働環境の負担が比較的に高い現���こそ独立心をもやすのかも

それでいうと、わざと人材を困難な環境に導入して成長させるのは企業としてもいい戦略かも、

[かな @mtmtkanabmi]

AIの時代、「頭がいい人」の価値が構造的に下がっていると思う。

知識の整理、分析、要約、比較。これ全部AIがやれるようになった。しかも人間より速くて、ムラがない。

じゃあ何が残るかというと、「この人から買いたい」「この人と仕事したい」と思わせる力。

クライアント���業務を見ていると、同じサービス、同じ品質、同じ価格帯でも、売れる人と売れない人がはっきり分かれてる。差がついてるのは知識量じゃない。相手の感情を読んで、適切なタイミングで適切な言葉を出せるかどうか。

Harvard Business Reviewがリーダーシップの成功要因の70〜90%は感情知性だと言っている。Gallupの調査では、感情知性が高いチームは利益率が21%高い。

これ、数字で見ると当たり前の話なんだけど、ほとんどの会社がまだ「スキル」と「知識」で人を評価してる。

構造的に考えると、AIが知的労働のコモディティ化を加速すればするほど、人間にしかできない「感情のインフラ」の価値が上がる。

具体的に言うと：

・相手が本当は何を不安に思っているか察する力
・数字じゃなくて物語で伝える力
・「この人は自分のことをわかってくれている」と思わせる力

World Economic Forumも2030年までにコアスキルの40%が変わると予測していて、その中にリーダーシップ、共感、傾聴が入ってる。

面白いのは、AI自体も感情方向に進化していること。Hume AIは会話中の感情を検出してトーンを変える。Copilot���メールの共感度を分析してくれる。つまりAI側も「感情を扱えるかどうか」が差別化ポイントになってきてる。

でも、ツールはあくまで補助。AIが感情を「検出」できても、「動かす」ことはできない。

人の心を動かすのは、結局人間にしかできない。

これからの時代、一番稼げるスキルは「正しいことを言える力」じゃなくて「相手の感情に正しく触れられる力」だと思っている。

[かな @mtmtkanabmi]

目先がモヤモヤする時は数字に戻ると良い
やっぱりデータが全てを語る

[かな @mtmtkanabmi]

一ヶ月でM&A目指した新事業始めます

[かな @mtmtkanabmi]

ついに明日日米首脳会談��
関税×核抑止×ゴールデンドーム×費用分担、この４つが着眼点かな　#日米