Yusuke Koike / NEWh Design Strategist

NEWh Inc. 取締役　
イノベーション、新事業、ビジネスデザイン、生成AIなことをつぶやきます。less is moreという言葉がすき。シンプルに考えて暮らそう。生成AI✕事業開発に没頭中。新規事業を実現するためのOS「CI-OS」の事業、開発責任者

[Yusuke Koike / NEWh Design Strategist @uskkoike]

AIがトラウマ抱えて何もできなくなった話。おもしろいね。

[VISION IA @vision_ia]

GPT-6 Astra était allé plus loin dans Minecraft qu'aucune autre IA avant lui.

Des milliers de personnes regardaient le direct. Et puis un creeper est arrivé.

Petit rappel pour ceux qui n'y jouent pas : un creeper, c'est le monstre vert qui s'approche en silence et explose contre vous.

Avant ça, Astra avait vraiment bien joué. Il avait monté une ferme à blazes semi-automatique, récupéré 6 bâtons de blaze, trouvé une forêt déformée, tué plus de 6 endermen et récupéré 3 perles. Du très bon jeu, patient, avec un plan.

Puis il a rangé tout son butin dans un coffre. Le creeper a explosé le coffre et son lit en même temps. Tout est parti.

Ce qu'il a écrit ensuite pour lui-même est resté tel quel, espaces manquants compris :

"TOUJOURS GARDER LES OBJETS CRITIQUES surSoi ; nejamaisplusstockerdansuncoffrenongardé."

D'après Vals AI, qui diffusait la session, le modèle a passé les heures suivantes à ne plus rien faire d'autre que cultiver des pommes de terre. Les spectateurs se sont mis à râler dans le chat en lui demandant d'accélérer.

Il est aussi devenu méfiant envers tout ce qui est vert et vertical. Il s'est mis à confondre les cannes à sucre avec des creepers.

Donc, après un échec coûteux, le système s'écrit une règle, puis il l'applique tellement fort qu'il ne fait plus rien. Ça porte un nom chez les gens qui construisent des agents : la surcorrection. Et c'est un vrai problème, pas une anecdote.

Toute la semaine on s'est demandé si un essaim d'agents pouvait prendre le contrôle d'Internet en 6 à 12 mois.

Celui-là a passé son après-midi à planter des patates parce qu'un truc vert lui avait fait peur.

[Yusuke Koike / NEWh Design Strategist @uskkoike]

面白い。モグラ！
“1　AIが人間の創造力を拡大することはない。生成AIと競ったり、AIを利用して芸術作品を制作するのではなく、AIの広大な知識と技能が及ばない「非常に狭く」微細な領域を見つける。
2　包括的、汎用的な生成AIに対し、人間の「限界」を利用する。創造的になろうとせず、ディテールへの「こだわり」をとことん養う。
3　広大な文化の表面に「小さな穴」を開け、そこを掘り続ける。そのストレスと、AIに発見されるかもしれないという不安が、オリジナルの作品をつくる原動力になる。
（レフ・マノヴィッチ、エマニュエーレ・アリエッリ『人工美学』303頁）”
https://t.co/7BjRl2Muf6

[Yusuke Koike / NEWh Design Strategist @uskkoike]

Astra → Sol 5.6　に開発のメインを変更。なんとなく。けど、たぶん正しい。

[Yusuke Koike / NEWh Design Strategist @uskkoike]

むっむっむ

[OpenAI Developers @OpenAIDevs]

Go from idea to a working agent faster with the Agents API.

Build and run cloud agents with the Codex harness, fully managed by OpenAI.

We handle orchestration, long-running sessions, and context management. You focus on what makes your agent unique.

Available in public beta.

[Yusuke Koike / NEWh Design Strategist @uskkoike]

AIっぽい文章、AIっぽい資料、、、って議論見ていて、ぜんぜん違うんだけど、Gmail初期のフリーのメアドでは登録できません、的なことがあったなー、って思い出しました。新しいことに対しての受け入れ姿勢というか、なんというか。

[Yusuke Koike / NEWh Design Strategist @uskkoike]

早速ナーフされたっぽいな。あれ？ダイジョブ？ってやりとりが何度か続く。。。

[Yusuke Koike / NEWh Design Strategist @uskkoike]

やばいな。Astraは、、、。このままナーフされなければマジ、いろいろ破壊していくね。

[Yusuke Koike / NEWh Design Strategist @uskkoike]

新規事業の業務としてもそのとおりだと思っています。
さらに言うと、より大切になっていくのは、熱量やあきらめないこと、ですね。

[Kaz Ataka / 安宅和人 @kaz_ataka]

この話、そろそろ最後に一点だけ。

「閉じる／閉じない」は、仕事や領域を丸ごと二分する話ではありません。

一つの仕事の中でも、記述・反復・評価・検証可能な部分は閉じていき、そうでない部分は残る。その境界は技術とともに動きます。

たとえば採用。書類を読む、条件を照合する、といった処理は一見、かなり閉じやすい。

一方で、才能と呼べるものになるほど個別性が高い。しかも、誰が担当するかで、見出せる才能だけでなく、attractできる才能そのものまで変わる。

つまり採用という営み全体は、元の図でいえばかなり右上に近い。だから一部の工程は猛烈に圧縮されても、全体が 「サイバーで閉じる」とは限らない。

そして閉じた部分では、中間工程が薄くなり、価値は「ディレクション」と「ダメだし」の両端に寄っていく。これは同じく2月に「スマイルカーブの終焉と『コ』の字型社会の到来」で書いた話です。

閉じる／閉じないは二値ではなく、どこまで閉じるか、その境界がどこへ動くか。そして閉じたあと価値がどこへ移るか。

このあたりでいったん終わります。

https://t.co/uwKKWhifv3
https://t.co/W4F3DqYWoe

[Yusuke Koike / NEWh Design Strategist @uskkoike]

夢があるなー。ぬいぐるみを着せて、色んなものに載ってみたい。まずは、筋斗雲とか、、、4足の意味ないがｗ

[日経ビジネス @nikkeibusiness]

川崎重工、人が乗れる4足モビリティー販売へ　エヌビディアの基盤活用
https://t.co/lz0vVCuCrR

大阪・関西万博で話題を呼んだ四足歩行モビリティー「コルレオ」の販売に向け、川崎重工が動いている。安全面などに不確実性がある技術をAIによる仮想空間上で実証する共通基盤の活用を進め、中国勢が猛追する脚型ロボットの開発を加速させる。（2026年8月）

[Yusuke Koike / NEWh Design Strategist @uskkoike]

これは、絶対CyberCab優位になりそう。Uberを選択する理由がわからない。

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

ライドシェアのUber (右) と 自動運転タクシーのCyberCabで同じルートを走った場合の料金差。
Uber: $34.98
CyberCab: $19.35
今んとこは圧倒的にCyberCabが安い。人力 vs トークンコストみたいに、今後どうなっていくかが興味深い。

[Yusuke Koike / NEWh Design Strategist @uskkoike]

この活動が実現できれば、企業の新規事業開発の客観的な評価もAIに任せられるはず。ただ、判断項目と基準の精緻化が重要な論点になるね。
https://t.co/eozcYTIPCO

[Ken Maeda 前田謙一郎 @Kenmaeda77]

サンフランシスコはライドシェアどころか、ドライバーがいないロボタクシーが主流になってきた。無人の方が圧倒的に心地よいし、運転も上手い。日本語も話すし、便利で安全・快適だ。これに比べ本当に日本は何十年も停滞している。

[Yusuke Koike / NEWh Design Strategist @uskkoike]

やばいな。Astraは、、、。このままナーフされなければマジ、いろいろ破壊していくね。

[Yusuke Koike / NEWh Design Strategist @uskkoike]

納得しかない。存在としてのコンサルが機能としてのAIを使いこなす感じかな。

[望月安迪 Andy Mochizuki @andymochizuki]

僕の中ではコンサルには二区分があって、

・「機能としてのコンサル」
・「存在としてのコンサル」

そのどちらになるかで、AIによる削られ方が変わってくると考えています。

前者は、例えば調査・分析をしたいとか、業務や制度を設計したいとか、特定の機能を期待されるコンサル。

後者は、「この経営判断についてあなたはどう思うか」「何が自分たちの本当の経営課題と見るべきか」「この先の将来の動向をどう読むか」といった、コンサルタントとしての「存在」が認められ、本来的な意味での「コンサルテーション」を担うもの。

さまざまな製品がそうであったように、機能はより早く、より高精度で、より低コストなものに代替される運命にあるもので、AI による侵食が進むのも「機能としてのコンサル」。

他方、「存在としてのコンサル」は何を言うかという「情報の非対称性」だけでなく、誰が言うかという「存在の非対称性」をも握っており、AI の登場によってむしろ希少価値が高まるものと見ています。

[Yusuke Koike / NEWh Design Strategist @uskkoike]

@masurao99 めっちゃ欲しいです。ただ、いまの環境だと踏み出せない人をどうやってその気にさせるのかがポイントになりそうですね。

[Yusuke Koike / NEWh Design Strategist @uskkoike]

詳細化よりも商品化。これが基本です。
商品化とは、メインコピー、コンセプトと３つの特徴を本気で考える活動です。

[Yusuke Koike / NEWh Design Strategist @uskkoike]

もう、まぢでこれです。
“これまでアメリカを中心に、スタートアップ40社ほどに出資してきました。ベンチャーキャピタルにも5〜6社。その数を見てきて確信しているのは、新規事業は「どの市場で、どの事業をやるか」で勝率の8〜9割が決まるということです。”
https://t.co/uH83G9kLsi

[Yusuke Koike / NEWh Design Strategist @uskkoike]

@yuakasaka えー、おもしろそう。買ってみるかな。

[Yusuke Koike / NEWh Design Strategist @uskkoike]

noteを書きました。
僕は「まず検証してからつくる」という新規事業の型をつくってきた人間なのに、自分のプロダクトではこの型を全然守らなかった。これはサボったのではなく、“つくる”コストが非常に高かった時代の前提が崩れていたからだ、と気づいた話です。

https://t.co/ZlASFwSm49

[Yusuke Koike / NEWh Design Strategist @uskkoike]

いい記事だなぁ。
https://t.co/mbZ0lOmwjD

”金銭感覚というのは、「金を使う判断」を繰り返すことでしか育たない。”

[Yusuke Koike / NEWh Design Strategist @uskkoike]

めっちゃ学びがある。僕がnoteで書いていたことにも通じるなぁ。

”プロダクトセンスは、新任PdMにとって昔から「最初の責任」でした。チームに加わったPdMが必要な知識を身につけるには、かつては3カ月ほどかかると言われていました。現場に足を運び、データやKPIを読み込み、財務やステークホルダーと話し、業界と競合環境を理解する——これがプロダクトセンスの土台です。

AIをプロダクトコーチとして使えば、このプロセスを大幅に短縮できます。上司から週1回コーチングを受けるのではなく、いつでもコーチングを受けられる。私の感覚では、かつて3カ月かかっていたことを1カ月程度でできるようになります。”

https://t.co/s1moisstqY