SYO@English Core COO

COO at @CoreInitials | Start-up COO←Webエンジニア←音楽家←ホテルマン | 娘2人👧 | 京都在住🏮

[SYO@English Core COO @syo_tech_IT]

ClaudeにしろChatGPTにしろなんだこの異常なアップデート頻度、、、

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デジタル庁が行政向けAI「ガバメントAI・源内」を開発して、東南アジアに輸出するらしい。

日本政府が「AIを使う側」から「AIを売る側」に回った。

面白いのは、載せてるデータが議会資料とか行政文書っていう「退屈なデータ」なこと。

派手な画像生成でもチャットボットでもなく、お役所の書類をAIで検索可能にしただけ。

でもこういう「地味だけど確実に業務が変わるAI」が一番ROI高いんだよな。

AIは派手さより実用性。

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今週のAI、数字だけ並べるとやばい。

・2000億ドル：AnthropicがGoogleに払うクラウド利用料（5年）
・450億ドル：DeepSeekの評価額（初ラウンド）
・22万枚：Anthropicが確保したSpaceXのGPU数
・4.5倍：画像AI追加後のアプリDL数増加率
・18万ドル：そのDL増から生まれた売上（少なっ）
・0社：SnapとPerplexityの提携で生まれた新サービス数

「金は動いてるけど価値はまだ」が今のAI業界の正直な姿だと思う。

来週も追いかけます。

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スクワットが1ヶ月停滞してた。

毎回同じ重量、同じレップ数。
焦って重量上げたらフォーム崩れてケガしかけた。

で、やったのは「重量を10kg落として、しゃがむ深さを5cm深くする」。

2週間で元の重量に戻って、さらに5kg伸びた。

停滞した時に「もっとやる」は大体間違い。
「一回戻って、精度を上げる」が正解。

仕事も筋トレも、停滞期の処方箋は同じだと思ってる。

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SnapとPerplexityの4億ドル提携が破談した。

「AI検索をSnapchatに統合する」って計画、結局一度も本格展開されずに終了。

先月Snapは「AIがコードの65%書いてる」と言って1000人切った会社。

つまり「AIで人は減らせるけど、AIで新しい価値を作るのは別の話」ってことが証明された。

コスト削減のAIは簡単。
価値創造のAIは難しい。

この差を理解してる経営者がどれだけいるか。

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DeepSeekの評価額が最大450億ドル（約6.7兆円）になるかもらしい。

初の資金調達ラウンドでこの数字。

去年「少ない計算で同等性能」って言って業界を震わせた会社が、
結局ちゃんと金も集めてる。

「効率的に作れる」は技術の話。
「それでも巨額を調達する」はビジネスの話。

両方できる会社が一番怖い。

日本からこの規模のAI企業、出てこないのかな。

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AnthropicがGoogleに5年で2000億ドル（約30兆円）払う契約を結んだ。

さらにSpaceXのデータセンターの全GPU（22万枚超）にもアクセス確保。

30兆円ってもう国家予算レベルなんだけど、
これ裏を返すと「計算資源を押さえた者がAIを制す」ってことが確定したってこと。

モデルの賢さはコモディティ化する。
でもGPU 22万枚は金を積んでも簡単に手に入らない。

AIの勝負、頭脳戦から資源戦に変わったな。

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画像AI機能を追加したアプリのDL数が4.5倍に跳ねたらしい。

GeminiのNano Bananaは28日で2200万DL。

でもそのうち課金に繋がったのはChatGPTだけ。Nano Bananaの同期間の売上はたった18万ドル。

2200万DLで18万ドルって、1DLあたり0.008ドル。

「バズったけど儲からない」はtoC向けアプリあるある。

DL数はバニティメトリクス。追うべきは「使い始めた率」と「続けた率」。

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AppleがiOS 27で「AIモデルを自分で選べる」ようにするらしい。

Siri、文章生成、画像生成、全部でClaude・Gemini・ChatGPTから選択可能に。

あのAppleが「自前で作る」を諦めて「選ばせる」に舵を切った。

これ、プラットフォーマーの勝ちパターンが変わったってこと。

「最強のモデルを作る」じゃなくて「最強のモデルが集まる場所を作る」。

AIの競争、作る側から"選ばれる側"の戦いに変わったな。

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子育てとはカオスとの共存である。

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GW真っ只中。

4月は毎日AIニュースを追いかけて投稿してた。
GPT-5.5、DeepSeek V4、Mythos……

でもふと気づいた。

俺の仕事って「AIニュースに詳しい人」じゃなくて「ユーザーが英語学習を続けたくなる体験を作る人」だった。

5月の目標は1つだけ。
「FTUE完了率を5pt上げる」

AI業界の動向を追うのは手段。
目的はユーザーの行動を変えること。

5月はプロダクトに集中します。

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GWの朝、走りながら考えてた。

PdMになって2年。

1年目の俺「正解を探してから動こう」
→ 判断が遅れて施策が3週間遅延

2年目の俺「60%でいいから今日決めよう」
→ 間違えても翌週に修正できた

結局、PMの仕事って「正解を出すこと」じゃなくて「決めたことを正解にすること」なんだよな。

スキルより覚悟。
GWも考え続けます。

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今週のAI一覧。
・GPT-5.5リリース。「少ない指示でより多くできる」
・DeepSeek V4。中国AIがGPT-5.2相当を無料公開
・Mythos。日本政府が緊急タスクフォース設置
・SpaceX、Cursorを600億ドルで買収検討
・Adobe、「AI同僚」型に全面転換

全部つなげると見えるのは「AIが同僚になる未来」が1週間で一気に近づいたこと。

問題は「どんな同僚にするか」を決める責任者がいるかどうか。

来週も追いかけます。

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OpenAIが「ワークスペースエージェント」を発表。SlackやGmail跨いでタスクを自律実行するAI。

うちは6人でプロダクト回してる。

正直、7人目のメンバーがAIだと思ってる。
競合調査、レポート作成、ストアレビュー分類。全部AIがやってる。

でもこの前、AIが分類した「バグ報告」の中に「使い方がわからない」が混ざってた。

つまりAIは「作業」はできるけど「文脈」を読めない。

6人+AI1人のチーム。7人目に何を任せて、何を任せないか。

この判断を間違えると、6人全員の時間が無駄になる。

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GWのジムでスクワットしながら考えてた。

スクワットが伸びない時期があって、原因は脚じゃなくて体幹だった。
支える土台が弱いのに重量だけ追ってた。

先月プロダクトでも似たことがあった。

俺「継続率が伸びないな……新機能追加するか」
デザイナー「その前にオンボーディング見ました？3画面目で40%離脱してますよ」
俺「……」

結果、3画面目の文言を2箇所変えただけで離脱率が12%改善した。

派手な施策の前に、土台を見る。
筋トレもプロダクトも同じだった。

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日本政府がAnthropicのMythosに緊急タスクフォース設置。金融庁・日銀・3メガバンクが集合。

高市首相「AIの戦いに勝たなければならない」

これ裏を返すと「既存のセキュリティ体制ではAIの進化に追いつけない」って国が認めたってこと。

うちみたいな小さいチームは国に守ってもらえない。
自分でガバナンス作るしかない。

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GPT-5.5が出た週にチームMTGで起きたこと。

エンジニア「GPT-5.5、コード書く精度やばいっすよ。もうほぼ自分で書かなくていいかも」
俺「じゃあ浮いた時間で何する？」
エンジニア「……え？」
俺「その"え？"が今一番やばい」

同じ週にDeepSeekがV4出して、無料でGPT-5.2相当。
つまりモデルの性能差はもう議論する意味がない。

問われてるのは「速くなった時間で何をするか」を決められるかどうか。

ツールが強くなるほど、判断力の差がモロに出る。

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Stanford AI Indexの数字がキツい。

22〜25歳のソフトウェア開発者の雇用が2022年から20%減少してる。

Snapは「AIがコードの65%を書いてる」と言って1000人切った。
McKinseyの調査では企業の1/3が「AIで人員削減する」と回答。

でもAIで生産性が上がってるのは「判断が少ない仕事」だけ。
判断力が要る仕事ではAIの生産性向上効果はまだ限定的。

つまりエンジニアの価値は「書けるか」じゃなくて「何を書くか決められるか」に完全にシフトした。

PdMスキル持ったエンジニアが最強の時代が来てる。

[SYO@English Core COO @syo_tech_IT]

今週のAIニュース、数字だけ並べると全体像が見える。

・74%：AIの経済価値のうち上位20%企業が独占（PwC）
・65%：Snapの新規コードのうちAI生成比率
・29.6GW：世界のAIデータセンター消費電力（Stanford）
・2.3兆円：ラピダスへの国の補助金累計
・7.1万人：2026年テック業界レイオフ数

全部つなげると見えるのは、
「AIは確実に仕事を変えてるけど、恩恵を受けてるのはごく一部」という構造。

来週も追いかけます。

[SYO@English Core COO @syo_tech_IT]

2026年、テック業界で7万1000人がレイオフされた。

Snapは「AIがコードの65%書いてる」と言って1000人切った。
株価は上がった。

一方でPwCの調査では「AIで成果出せてるのは上位20%だけ」。

つまり今起きてるのは、
AIで人を減らせる会社と、AIの使い方すら分からない会社の二極化。

どっち側にいるかは、経営者の判断力で決まる。
技術の問題じゃない。意思決定の問題。