差

[佐藤航陽（さとうかつあき） @ka2aki86]

変化は摩擦を生むが、摩擦だけ生み出して散っていく人と、摩擦からエネルギーを取り出して秩序に変える人は、似てるようで真逆。変化に振り回されて自滅するか、変化を道具として使いこなすかの差。自分の中に「軸」がなければ自らも流されるだけ。

[カメ・レオン @ainochameleon]

恋愛はシンプル。
好かれていれば会いにくる、そこまで好きではないから会いにこないだけ。愛がない相手には会いに行かず、都合の良い存在になる必要はないのです。恋愛上手は相手を動かし、恋愛がうまくいかない人ほど自分が必死に動く。恋愛は取捨選択とブレない意志を持てる人から幸せになります。

[黒崎俊 / プレックス代表取締役 @shunkurosaki]

https://t.co/w8BJO86DDZ

[黒崎俊 / プレックス代表取締役 @shunkurosaki]

事業責任者にどんどん磨いてほしい３つの能力が「企画立案力」と「実行改善力」と「組織貢献力」。どれも目新しいものではないかもしれないが、優秀な人ほどすべてを高い水準で突き詰めている感覚がある。

企画立案力→どれくらいの期間がかかるプロジェクトか、どれくらいの人数を勝てる方向に導けるかを、正しく設計する力。

実行改善力→企画で終わらせず、現場でオペレーションを作り、実行しながら改善まで回し切る力。

組織貢献力→適切な仲間を集めをし、チームのテンションを上げ、組織全体を前に進める力。

メンバーにこの３つのスキルを際限なく伸ばしてもらうためにも、やっぱり権限移譲にはこだわりたい。

[Brandon K. Hill | CEO of btrax 🇺🇸x🇯🇵/2 @BrandonKHill]

今アメリカでかなり話題になってる、ワートンとボストン大の経済学者2人が、何も変えなければ、AIは確実に経済を壊すことを数式で証明。タイトルは「The AI Layoff Trap」。このままの流れで解雇が進むと、消費が極端に冷え込み、世界恐慌が訪れる。僕の考察を含めスレッドで解説します。↓

[東大ClaudeCode研究所 @ClaudeCode_UT]

【衝撃】

元Google CEOが
『AIエージェント会社を作るのは実は簡単』
と言い放った😳

これ何がヤバいかというと⏬
https://t.co/NMylw6X5GI

▶︎ 30日で始められるロードマップが全部公開されてる
▶︎ Claude Code → Skills → MCP → Routines の順に学べばいい
▶︎ 13の公式コース含め、全てタダで揃う

「難しい」じゃない。

"知らなかっただけ"だ。
休日にサクッとみてしまおう

[佐藤航陽（さとうかつあき） @ka2aki86]

理解してもらえないと嘆くより、理解してもらえる人がいる場所まで自分が移動すれば良いだけ。手加減して自分を小さく抑え込むよりも、自分が大きくなって小さなことを「誤差」にしてしまったほうが早い。愚痴は自分が変わりたくない時に出る態度。

[佐藤航陽（さとうかつあき） @ka2aki86]

「誰の期待に応えたいのか」が、その人ができることの上限を決めている。一度それを忘れて「どんなことが起きると心躍るか」を考えて、それを実行するとより遠くに行ける。自分が尊敬できない人達の想像力に、自分の限界を決めさせてはいけない。

[しょうへい｜デイトラ代表 / AI経営顧問 @showheyohtaki]

AnthropicのCEO ダリオ・アモデイが「AIによって人間の思考力はどう退化する？」と聞かれたときの答えが、ものすごく本質的でした。

「自分は今でも電卓を使わず、暗算で会社の収益を計算することがある。なぜなら、その思考プロセスを自分で完結させたいからだ。

テクノロジーで解決できるからといって自分で考えることをやめると、重要な能力を失っていくからね。」

そして彼は、インタビューの最後をこう締めくくっています。

「たとえほとんどの分野でAIの方が賢くなろうとも、『自分の知性を磨く』という選択肢は、常に私たちの手の中にある。その選択肢を選びとっていこう。」

AIがどれだけ進化したとしても、自分を磨くことを諦めないこと。

この姿勢こそが、これからの時代を生きるうえでの土台だと思います。

AI時代に、「今から学ぶ意味あるのかな」と感じている人。「どうせAIのほうがうまくやるんでしょ」と、努力する気力が薄れてきている人。

そんな人にこそ、ぜひ見てほしい動画です。

[佐藤航陽（さとうかつあき） @ka2aki86]

社会での活動は二つだけおさえれば良いのでシンプル。一つ目は差異を作り出す。ユニークであるほど世界から割り当てられる資源が増える。二つ目は秩序に落とし込む。空間軸にブランド、時間軸にルーティンを組み立てると秩序が生まれる。この二つを同時並行でやると「何か（何者か）」になる。

[黒崎俊 / プレックス代表取締役 @shunkurosaki]

仕組みを作る側に回りたいなら、「正解や手順は最初から用意されていない」と腹落ちしていることが大事。その立場では、まだ何も整っていない環境に立つことのほうが多い。誰かに教えてもらいながら進むのではなく、自分で考え、自分でつくっていくことになる。だからこそ、他責にしすぎず「整っていない状態」に慣れること。常にないものをつくる前提で動くこと。それが早いうちにできるかどうかの差は、すごく大きいと思う。

[差 @takefusak2002]

@ThomasAdamsefDG ご飯行きませんか？

[規格外 @shinkaron]

人は３年もあれば、想像できないくらいの大変化を起こせる。でも、ほとんどは日常の引力に負け、同じところで足踏みをくりかえす。

劇的な変化に必要なのは以下の二つ。非常識なくらいに高い目標と、切磋琢磨できる仲間。目標を共有する信頼できる友だちが見つかれば、一気に両方手に入る。

[おさつ @osatsu_fire]

人生がラクになる習慣

1位：早起き（朝の2時間は夜の4時間分の価値がある）
2位：筋トレ（体が変わると自信が変わる）
3位：読書（月3冊で上位7%の知識量になる）
4位：瞑想（感情のコントロールが仕事に直結する）
5位：日記（思考が整理されて判断ミスが減る）
6位：断酒（睡眠の質が劇的に変わる）

全て同時に始めると90%以上がギブアップする。まず1つだけ始めてみて。

[SaaS飯 @saasmeshi]

気づいてるか？

AI時代、これから絶対に選んではいけないビジネスアイデアは、

売れてるアプリを模倣して見た目だけ変えた汎用AIアプリ開発だ。その理由を解説する。一見これは賢く見える。すでに売れているものがあるのだから、その画面を少し変えて、名前を変えて、AIを載せれば自分も売れるのではないかと考えたくなる。でも、ここに大きな落とし穴がある。結論から言うと、その手の商売はこれからますます儲かりにくくなる。なぜなら、価値の中心が「アプリの見た目」から「どこまで仕事を任せられるか」に移っているからだ。

少し前までのソフトの世界では、画面の分かりやすさや機能の並び方そのものに価値があった。だから似たような機能でも、使いやすく見せたり、デザインを整えたりするだけで一定の勝負ができた。だがAI時代は違う。ユーザーが欲しいのは、きれいな箱ではない。「面倒な作業が本当に終わるか」「自分の代わりに進めてくれるか」「事故なく使えるか」だ。ここを解決していない汎用AIアプリは、どれだけ見た目を変えても結局は中身の薄い箱に見えてしまう。

しかも汎用AIアプリは、土台の技術を自分で握っていないことが多い。中で動いている頭脳は、結局は大手のAIモデルだったりする。すると何が起きるか。元のモデルが賢くなるたびに、あなたのアプリの価値は薄まる。昨日まで売りだった機能が、今日には本家で当たり前になる。つまり、自分が頑張るほど、自分の商売の土台が他人に握られている状態になる。これはかなり苦しい。

さらに悪いのは、似たようなものが無限に出てくることだ。見た目だけ変えたアプリは、他社から見ても真似しやすい。差がつかない。差がつかない世界では何が起きるかというと、最後は価格競争になる。無料に近づき、広告で埋まり、結局は体力勝負になる。でも大手は資金がある。オープンソースは安い。そんな中で中途半端な模倣アプリが生き残る余地は小さい。

もっと本質的な問題もある。汎用アプリは、誰にでも使えるように作ろうとする。すると逆に、誰の痛みにも深く刺さらない。「何でもできます」は、一見強そうで、実は弱い。なぜなら人は本当に困っていることにしかお金を払わないからだ。経理の締め作業を早く終わらせたい人、採用候補の整理をラクにしたい人、古い業務システムを何とかしたい会社、そういう切実な悩みには予算がつく。だが「なんとなく便利なAIアプリ」には予算がつきにくい。便利そう、面白そう、で終わりやすい。

ここで多くの人が勘違いするのは、AI時代はアプリがたくさん生まれるからチャンスも多い、という見方だ。半分は正しい。でも本当に伸びるのは、アプリそのものではなく、アプリの上に乗る“仕事の仕組み”だ。つまり、権限管理、承認フロー、作業履歴、業界特化の業務手順、事故防止、成果物の定期納品、こういう部分に価値が移る。ユーザーが買いたいのはチャット画面ではない。「安心して任せられること」と「結果が出ること」だ。

だから今後勝ちやすいのは、売れてるアプリを真似して表面だけ変える人ではない。現場の面倒くさい作業を理解して、その仕事をどう分解し、どうAIに任せ、どこを人間確認にするかまで設計できる人だ。つまり必要なのは、アプリ開発力だけではなく、業務理解力と責任設計力だ。ここがないと、AIを使っていても、ただの薄い中間業者で終わる。

辛口で言えば、見た目だけ変えた汎用AIアプリは、「波が来る」と聞いてサーフボードの色だけ塗り替えている状態に近い。問題は色じゃない。どの波に乗るのか、どこで立つのか、落ちたらどうするのかだ。そこを考えていないなら、派手に見えてもすぐ沈む。

結論。

これから狙うべきなのは、汎用ではなく具体だ。誰の、どの作業を、どれだけ安全に、どれだけ速く終わらせるのか。ここが明確な商売は強い。逆に言えば、それが曖昧なまま「AIっぽい見た目のアプリ」を作るのは危険だ。AI時代に避けるべきなのは開発そのものではない。中身のない模倣開発だ。そこに未来はない。

やるしかねえ。Don’t Work!

[SaaS飯 @saasmeshi]

気づいてるか？

『Onyx登場でClaude終了』この論争を見て思うのは、今後、生成AIの話題の中心は「どのモデルが最強か」ではなくて、

「どの仕事を、どのモデルに、どのコストとリスクで振り分けるか」へ移るということだ。その理由を解説する。まずこの論争の背景から整理する。ここ数日、Xでは「Onyx（オニキス）というAIツールがすごい」という投稿が拡散され、「Claude終わった」「もう課金AIいらない」という強い言葉が並んだ。Onyxは、会社の中のGoogle DriveやSlack、GitHubなどの情報を横断して検索・要約できるAI基盤で、いわゆる“社内データにつながるAI”だ。一方でClaudeはAnthropic社が提供する高性能な生成AIで、文章生成や分析などを得意とする“頭脳そのもの”だ。つまり役割が違うのに、Xでは「どっちが上か」という構図で語られている。ここにまず誤解がある。

X上の議論は大きく3つに分かれている。1つ目は「Onyxすごい派」で、「無料でここまでできるならClaudeに課金する意味がない」「ローカルで動くなら企業は全部これになる」という意見だ。特に“社内データとつながる”という点に強く反応していて、「これが本当の仕事AIだ」という温度感になっている。2つ目は「いや比較対象が違う派」で、「Onyxはあくまでツールの土台であって、ClaudeやGPTと同じレイヤーじゃない」「中身のモデルは結局ClaudeやGPTを使うこともある」という冷静な意見。そして3つ目が「本質はそこじゃない派」で、「モデル比較より運用設計が重要になってきている」という視点だ。この3つ目が、実は一番未来を捉えている。

なぜこういう論争が起きるのか。理由はシンプルで、これまでのAIの理解が「どのAIが一番賢いか」で止まっているからだ。ChatGPT、Claude、Geminiといったモデルは、基本的に“単体で使うもの”として広まった。だから新しいものが出るたびに「どっちが上か」という比較になる。でもOnyxのような存在が出てきたことで、構造が変わり始めている。Onyxは「どのAIを使うか」を内側に隠して、「どう仕事に接続するか」を前に出している。つまり評価軸が、IQから実務適応力に変わった。

ここで重要なのは、企業の現場で何が起きているかだ。実際の仕事では、「賢い回答」よりも「正しい情報に基づいた安全な判断」が求められる。たとえば、社内の売上データ、過去の契約書、Slackの議論、顧客とのやり取り。これらを横断して理解しないと意味がない。でも、それを全部人間が探してまとめるのはコストが高い。だからOnyxのような「接続するAI」が評価される。そして同時に、「どのモデルを使うか」も無視できない。高性能モデルは高いし、安いモデルは精度が落ちる。このトレードオフがある以上、「全部最高性能で回す」は現実的ではない。

ここで初めて、「振り分け」が重要になる。重い分析はClaudeのような高性能モデルに任せる。軽い要約や分類は安いモデルで回す。社内データはOnyx経由で安全に扱う。外部情報はWeb検索で補う。こういう設計ができるかどうかで、コストも精度も大きく変わる。つまり競争は、「どのAIを使っているか」ではなく、「どう組み合わせているか」に移る。

Xの議論が噛み合っていないのは、ここが共有されていないからだ。「Onyxすごい派」は“使い勝手の革命”を見ていて、「Claude派」は“頭の良さ”を見ている。でも実際には、この2つは対立しない。むしろ組み合わせることで価値が出る。にもかかわらず、Xでは分かりやすさのために「どっちが勝つか」という構図に単純化される。これはSNSの構造上仕方ないが、現実のビジネスでは危険な思考だ。

さらに言うと、この流れは一時的なものではない。今後は、AI同士がAPIやプロトコルでつながり、役割分担しながら仕事を進めるのが当たり前になる。人間は「指示を出す人」から「設計する人」に変わる。どのAIに何をやらせるか、どこまで権限を渡すか、どのコストラインで回すか。この設計力が、そのまま利益に直結する時代になる。

結論。

この論争の本当の意味は、「Onyxがすごい」でも「Claudeが終わる」でもない。生成AIが“単体の賢さ競争”から“運用設計競争”にフェーズが変わったというサインだ。Xではまだ「どっちが上か」で盛り上がっている。でも、その議論自体が、もう一段古い。これから勝つのは、最強のAIを知っている人ではない。最適な使い方を設計できる人だ。

やるしかねえ。Don’t Work!

[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]

イーロン・マスクによる『AI時代に替えが効かない存在になる』ための最速の方法。

[Taro Fukuyama @taro_f]

アメリカでは、AIネイティブなサービス事業者が急速に増えています。（他社にAIエージェントを提供するのではなく、AIネイティブにサービス事業者を立ち上げるスタートアップ）

セコイアが公開したマップの通り、これまで人手に依存していた巨大なサービス領域に対して、AIを前提としたスタートアップが次々と生まれている印象です。

SaaSの延長ではなく、サービスそのものをAIで再構築するプレイヤーが主役になりつつあります。

この流れは日本でも確実に訪れると考えています。

特に、人手依存が強く非効率が残っている領域ほど、AIネイティブ事業者やAIエージェントによる置き換えが一気に進むはずです。

セコイアが注目している領域は以下の通りです：

・保険代理店
・会計
・法務
・ITファーム
・保険申請処理
・病院の収益管理
・住宅ローン
・不動産売買

この8領域のうち、私は4領域（保険代理店、法務、IT、不動産売買）のスタートアップに投資しています。他の領域も非常に盛り上がっています。

次の大きな波は、この領域から生まれると考えています。

[佐藤航陽（さとうかつあき） @ka2aki86]

情報は「食べ物」と同じ。腐ったものを食べると体調を崩すように、良くない情報を浴びていると運が悪くなる。個人ができることは「世界との接触点をデザインする」ことだけ。世界の何と深く関わり、何と関わらないかの選択の積み重ねが個性を作る。

[SHINJI KIMURA @shinzizm2]

経営者同士で話してたこと

以前はたくさんの人を引き連れてチームをマネージする性格の良いリーダーが必要だったが

今はAI agent のワークフローを作り込むことができて、現場を知り尽くしていて、ワークフローを整理できる人が活躍し出してる。

求められる人材が変わってきている。