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某大手のドメインサービスとかほんと規制されるべきなので良いムーブ。

【速報】消費者庁が「ダークパターン」規制へ https://www.47news.jp/14836393.html?utm_source=twitter&utm_medium=social&utm_campaign=api
今年も平井さんでCMやらせていただいてます!!

【オープンワーク 新CM公開】 主演:転職3ヶ月後の平井さん 助演:転職先の上司4人組 舞台:平井さんが選んだ「いい会社」 @hirai_swing
AIブームの恩恵は、AIエンジニアだけのものではない。米国ではデータセンター建設のため、時給28〜32ドルだったコンクリート職人に「時給45ドル+日当150ドル」を提示する例まで登場。a16zの最新チャートが示す変化が面白い📝 ■ 投資と雇用は「物理世界」へ ・2020年の人気ETFはクリーンエネルギー、新興国テック、ヘルスケア ・2026年はAI、原子力、宇宙、防衛、インフラが主役 ・データセンター職の賃金プレミアムは10〜64% ・建設、製造、資源分野では転職者の賃金上昇が在職者を6〜9.5ポイント上回る状況 ■ 消費と個人の働き方も変化 ・Uber運賃は2024年以降で約20%上昇 ・ドライバーの1回当たり収入も過去最高 ・ソーシャルコマース型ギグは30%超の伸び ・SNSへの視聴移動、EC拡大、AIによる運営コスト低下が追い風の可能性 ■ AI格差の正体は「チャットの先」 ・上位10%の企業はAI出力が17倍超、一般企業との利用量は約8倍差 ・法務職のCodex導入は2026年2月以降で108倍 ・エージェントは人間の約5倍のトークンを消費し、利用量は約14倍 ・n8n、Zapier、Makeの流入が減る一方、AIネイティブなGumloopだけが成長 AIは画面の中の生産性ツールではなく、資本、電力、雇用、賃金、個人商売、既存ソフトウェアまで動かす経済インフラへの変化。次の勝者は、AI企業の外側にいるのかもしれません。

Humans are the minority user of AI Agents burn nearly 5x the tokens people do, up 14x since February Charts of the Week: https://www.a16z.news/p/charts-of-the-week-winds-of-thematic

これは面白い調査。上場後1年以内に下方修正した27社のうち12社がストップ安という上場ゴールの問題点が明らかに。 ■ 27社を並べて見えた異常 ・確認できた下方修正は27社 ・26社がグロース市場、1社がスタンダード市場 ・27社中12社が開示直後にストップ安 ・さらに4社が急落または急反落 ・下方修正の時期は「上場4〜5か月」と「10〜11か月」に各7社の山 ■ 市場が見ているのは「未達」だけではない 株価反応を大きく分けたのは、まず修正幅。 ・利益を9割超減額した4社はすべてストップ安 ・黒字予想から赤字へ転落した企業もストップ安 ・利益が半減する水準もストップ安が目立つ ・おおむね利益の下方修正が5割を超えると、反応が一段と厳しくなる傾向 同じ下方修正でも、市場が見ているのは数字の大きさだけではなく、予想の物語がどこまで壊れたか、いつ開示されたか、どれほど織り込まれていたかという文脈。ここが面白いところです。 ■ なぜ新興IPOは値動きが激しくなるのか 上場直後のグロース企業は、VCによる売却が進む一方、機関投資家の本格参入はまだ限定的。株主が個人投資家へ偏りやすく、失望売りを受け止める長期投資家が少ない構造です。 そこへ下方修正が直撃すると、買い手不在のまま売りが集中。期待によって乗っていたプレミアムが、一気に剥がれる形。 だから下方修正は株価だけで終わりません。 ・「上場ゴール」という風評 ・経営者と会社への不信 ・主幹事証券の引受審査への疑問 ・監査法人の品質への懸念 ・IPO市場全体への警戒 一社の未達が、IPOを支えた関係者全体の信用問題へ拡大する構造になってしまっている。

2023年以降のIPO銘柄で上場後1年以内に業績下方修正を行った銘柄を調査し、原因分析や市場の反応等をまとめました。 全IPOの10%ほどが1年内で下方修正を出しており個人的にも驚愕です。 IPOを目指すひとにとって、確実に学びになる記事ですので、ぜひご高覧ください。 https://ipo-navi.jp/column/kahou-shusei-dame-zettai
Mythosでセキュリティレビューができるように。これはセキュリティ系のSaaSがどんどん滅びそうな予感。

Claude Security scans now run on Claude Mythos 5, available today in public beta for all Claude Enterprise customers. Put our most capable security model to work on your codebase, no separate model access needed.

AIによってホワイトカラーの仕事が減りますがそれは一部の事務職のみに限った話で全体としては新しい仕事がどんどん増える。一方でブルーカラーの仕事の方がどんどんロボットに代替されると確信させられる内容。人よりフィジカル強いしね。

中国で「世界ヒト型ロボット運動会」開幕 100メートル走9秒32 https://www.nikkei.com/article/DGXZQOGM220TI0S6A820C2000000/?n_cid=SNSTW005&n_tw=1787456376
MIXIの26卒新卒研修にある「生成AIでやってはいけないこと」が本質的📝 「ChatGPTが言っていました」 AI時代に危ういのは、AIを使わない人ではなく、自分の問いと仮説を持たずに答えを運ぶ人。 ■ 分析の前に「問い」 ・データ分析は目的ではなく、意思決定のための手段 ・学生時代は与えられた問いの正解探し、仕事は解くべき問い自体の発見 ・「UIが分かりにくい」「3割が不満」だけでは、改善へ投資すべきか判断不能 ・対象、期間、比較軸、KPIを補い、継続率や売上への影響まで接続 ■ 仮説で調べ方を決める ・仮説は、現時点の情報から考えた最も確からしい答え ・KPIツリーや時系列で全体を俯瞰し、担当領域への思い込みを回避 ・量的データ、インタビュー、外部統計、現場知見による多角的な検証 ・検証前に必要な「そもそも、この問いは正しいのか」という再観察 ■ AIは仮説を磨く相手 ・自分の仮説があるからこそ、AIの前提のズレや漏れを判定可能 ・反対意見、反証条件、見落とした要因を出させ、出典を確認 ・AIの答えを採用するか決め、次の行動に責任を持つのは人間 答えが安く速く手に入るほど、価値が上がるのは「何を問うかを決める力」。問いの質が、意思決定の質の上限になるというお話かなと。 https://t.co/B4iHhETUQs
これは良スレ。イグジットしたことある私でもほとんど思いつかないものばかりで勉強になりました😂

これからのベンチャー経営者は新たなイグジットを模索すべき。イグジットに対する考え方について10個上げてみました。参考にしてください。 まず1つ目は、
休日ポエムです。キャリア形成において大事なのは毎年いつで頑張ることも大事ですが、良いタイミングで120%を出し切ってレバレッジをきかせる方がずっと大事だよね、というお話📝

やはりAI時代には筋肉と体力しか人には残されないな。

新卒採用、AI時代こそ体育会系 「対人能力」コンサルも注目 https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUC195M10Z10C26A1000000/?n_cid=SNSTW005&n_tw=1787454487 「心が折れない」「逃げない、諦めない」という資質が担保されているのは魅力的──。 新卒人材紹介サービスでは採用条件を「体育会系経験」などとする社数が5年で3倍以上に。
これは良スレ。最後は説明責任と実行責任ですよねぇ。

フルスタックのたぶん優秀なエンジニアに聞いたんですが、非エンジニアが作ったSaasのセキュリティ対策を依頼された場合どうするか。Fableのultracodeで依頼してその通り実装する方が良いという答え。 理由は、セキュリティ強いエンジニアは少なくFableの方が優秀。エンジニアに皆様ぶっちゃけどう??
これはすごい。仕事できるならエアーも喜んでZipairにする。

ZipairのStarlink回線のWiFiが、ビデオ会議をカメラオンでいけるくらい速い。Mutalk2を持ち込んだので、自分の音声が周囲に漏れることなく、お仕事の会議が普通に出来てしまった。
これ家事代行サービスの間で話題なんですが、そもそも国家資格を作る&広めるのに何億円いるんだ?と。実質誰も利用できないサービスになりそう。 >家事支援は、政府が27年に創設する国家資格の保有者らによるサービスを軸に検討する。

【育児サービス利用など税優遇 方針】 https://news.yahoo.co.jp/pickup/6592556









