バフェット・コード

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@buffett_code

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日本 Bergabung Kasım 2017
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GSの証券化商売がノリに乗っていた時の話がnoteで暴露されてたので読んだ。 まんまハゲタカの世界でめっちゃ面白かった。 筆力も相まって、気づいたら全部読んでた。 ■ゴルフ場の債権を買い漁った話 ----------------------- 私が騙し騙し仕事を続けながら1年が経過した2002年の春。塩谷慶太(しおたに・けいた)という男が東大経済学部からチームに入ってきた。 当時のASSGは日本中のゴルフ場に買収を仕掛け、のちに業界最大手となる「アコーディアゴルフ」の礎を作っていた。塩谷は入社早々、そのプロジェクトにアサインされると持ち前の才能を発揮し、1年もすると実質的にディールを仕切る立場になった。 そして若干24歳の若者は、ゴルフ場の運営会社を債権者の立場で法的整理に入れ、倒産手続きの中で自らがスポンサーになるという手法で、たちまちゴルフ業界のリーディングカンパニーを誕生させてしまったのだ。 ----------------------- ■熱海ビーチラインでクソ儲かった話 ----------------------- 2015年頃の話だ。 「熱海ビーチライン」という有料道路をご存知だろうか? 湯河原と熱海をつなぐ有料高速道路であり、もともと「三井観光開発」という民間企業が運営していた。当時の通行料は乗用車1台あたり290円で、年間数百万台が利用していた。整備費などの運営費を差し引けば、約4億円のキャッシュフローが生まれていた。 この道路が証券化されていた。 (中略) しかし、リーマンショック後に問題が起こった。 満期到来のタイミングで資産価値が100億円に届かず返せなくなったのだ。新しく融資をしてくれるレンダーが現れる様子もない。 「熱海ビーチラインなのですが、証券化の満期到来の出口で困っています。ゴールドマンの戦略投資部さんでできることはありませんか?」 この話が来たとき、私は熱海ビーチラインのエージェントに対してこう伝えた。 「わかりました。まずトランシェAが返済できる60億円だけお貸しします。このお金で当面は凌いでください。その代わりこの60億には第一順位の抵当権を設定させてください。何かあったときは最初に返済してもらいます」 そうやって全体として100億円ある債務のうち、シニア部分の60億円のみを貸し付けたのである。 -----------------------
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浅井究 Kiwamu Asai ⛵
@buffett_code GSRJL在籍時にASSGディールのサポートをしたことがあり、とても興味深く読ませていただきました。フォローさせていただきます。
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川崎 裕一 / マネタイズおじさん
ほんそれ
バフェット・コード@buffett_code

最近たまたま手に入れた量産型の名刀を腰に差しただけで、剣豪になった気分の人が増えましたね。 AIは確かに便利です。 ですが、あれは「思考の代替」ではなく「思考の増幅器」です。 実はAI時代にいちばん価値が上がる能力は構造化する力だと思っています。 つまり ・問題を分解する ・何が論点なのか整理する ・どこに不確実性があるか見抜く ・何をAIに聞くべきか設計する この部分です。 多くの人はAIを「答えを出してくれる機械」だと思っています。 でも実際の仕事は、答えを出すことよりも問いを作ることに時間の大半を使っています。 成果のほとんどは「どんな問いを立てたか」で決まります。 AIは答えを作るのは得意です。 でも良い問いを作るのは苦手です。 だから、良い問いを作れる人はAIで10倍強くなる。 問いを持たない人は、それっぽい文章を10倍作れるようになるだけ。 名刀は確かに便利です。 でも名刀が普及するほど、剣士の差はむしろはっきりしていきますね。 ちなみに部下が 「人間はClaude Code様の思考を止めないよう、処理中に次の指示を考えなければならず、CCの待機時間をどれだけ極小化できたかを管理される時代になりました。私は一体誰のために働いているのでしょうか」っていうプレゼン資料をCCに作らせていました。 もうダメかもしれない^ ^

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しゃけごはん
しゃけごはん@shake_messi·
@buffett_code 元々できない人はどんなツール持ったとしてもできないってこと。AIはそれを錯覚させるのは上手い。アウトプット出しちゃうから。
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バフェット・コード
バフェット・コード@buffett_code·
最近たまたま手に入れた量産型の名刀を腰に差しただけで、剣豪になった気分の人が増えましたね。 AIは確かに便利です。 ですが、あれは「思考の代替」ではなく「思考の増幅器」です。 実はAI時代にいちばん価値が上がる能力は構造化する力だと思っています。 つまり ・問題を分解する ・何が論点なのか整理する ・どこに不確実性があるか見抜く ・何をAIに聞くべきか設計する この部分です。 多くの人はAIを「答えを出してくれる機械」だと思っています。 でも実際の仕事は、答えを出すことよりも問いを作ることに時間の大半を使っています。 成果のほとんどは「どんな問いを立てたか」で決まります。 AIは答えを作るのは得意です。 でも良い問いを作るのは苦手です。 だから、良い問いを作れる人はAIで10倍強くなる。 問いを持たない人は、それっぽい文章を10倍作れるようになるだけ。 名刀は確かに便利です。 でも名刀が普及するほど、剣士の差はむしろはっきりしていきますね。 ちなみに部下が 「人間はClaude Code様の思考を止めないよう、処理中に次の指示を考えなければならず、CCの待機時間をどれだけ極小化できたかを管理される時代になりました。私は一体誰のために働いているのでしょうか」っていうプレゼン資料をCCに作らせていました。 もうダメかもしれない^ ^
Gen@ishowgen

今日話した人が 「いやぁ、正直Claude code使ってない人と仕事したくないっすね・・・」 ってボソッと言ってて、別の人と話した時も 「AI活用できてない人と話しても時間の割にアウトプット弱すぎて、一緒に仕事できないですよね、そんな時間かけてそのアウトプットかよってなっちゃって」 って言ってて、正直超共感した もうそういう時代

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44taka
44taka@yoshitaka_i·
@buffett_code AIとの会話は普段は話もしてもらえない頭の良い人と話してる感覚に成りますね。 生きる為の様々なヒントを貰えるので、凄く便利だなと思っております。
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バフェット・コード
バフェット・コード@buffett_code·
@misawaydiy AIっぽい文章、AIっぽいデザインってまだなんとなく分かりますよね。今後はわかりませんが。
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Tonkichi A 【夜の舞踏者】
@buffett_code で、その後Microsoftは、Macintosh向けサードパーティ開発の為に「システムのUIを使って良い」という契約を拡大解釈してWindowsにMacintosh のOSのルック&フィールを流用してWindows 95を発売する。
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バフェット・コード@buffett_code·
肝入りのマッキントッシュが苦節の果てに発売されるや否や、翌年にマイクロソフトがMacのパクリ製品を発売したことに激怒するジョブズ。 ジョブズ 「俺たちのアイデアを盗んだ!」 ゲイツ 「いや、もっと前にゼロックスから盗んでるだろ」 そしてこう続きます。 「裕福な隣人の家にテレビを盗みに入ったら、 すでに君が盗んでいた」 映画「スティーブ・ジョブズ」が現在Youtubeで無料公開中です。
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minami morimachi
minami morimachi@MMorimachi·
@buffett_code ゼロックスのOSはウィンドウではなくスプリットだったんです。それをジョブスが勘違いして、ゼロックスはウィンドウ・システムだった、おまえら作れ、とムチャブリしてできたのがMac OSです。アップルのオリジナルです。
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バフェット・コード
バフェット・コード@buffett_code·
いろいろエピソードは端折られていますが、十分面白いです。 ■スティーブ・ジョブズ youtube.com/watch?v=IOu5HQ… 2013年11月1日公開/128分/2013年/アメリカ
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バフェット・コード
バフェット・コード@buffett_code·
@sato_ml_journey そのとおりですね。 AIなら何でもできるんだ、という盲信はただ技術を軽視しているだけだと思っています。 AIなら何でもできるんだ、という盲信はただデータを軽視しているだけだと思っています。
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サトウ | データエンジニア
サトウ | データエンジニア@sato_ml_journey·
「データを使う技術」と「データを作る技術」は違う、という言葉がすごく刺さりました! LLMはデータを作ることが得意じゃないと現場で感じて、モヤモヤしていました。 「この地味な作業をやり切った者だけがAI時代のインフラになります」 という言葉に、 地道にやってきたことが間違いじゃなかったんだと、 心から思えました! 本当にありがとうございます。
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山本尚宏 / ㍿WonderSpace代表取締役
こちら、最近社内で話していることと近い。AI時代の競争は「UIの良さ」でも「スキルの高さ」でもない。データの構造化競争。うちも広告運用の判断ログ・成功事例・KPI設計を、AIが読みやすい形でNotionに構造化して貯めている。LLMは「データを使う技術」であって「データを作る技術」ではない。この一文が全て。泥臭い構造化をやり切った組織だけが、AIを本当の意味で武器にできる。
バフェット・コード@buffett_code

x.com/i/article/2030…

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バフェット・コード
バフェット・コード@buffett_code·
こういう話をしますと、「AIは賢いんだからそんな調整はすぐにしてくる。というか、もうワンプロンプトで同じことが出来るはず。データベース型サービスの終焉である」という論説が必ず出てきます。 LLMは本当に便利です。ですから、その感覚になるのはむしろ自然だと思います。 ただ、それは「データがどう作られているか」を考えなくて済む立場だからでもあります。陰謀論と同じく、一定の説得力はありますが、複雑な事実を単純化した結果生まれたデマのようなものといえます。 何が間違っているのか。それは、LLMは「データを使う技術」であって「データを作る技術」ではない、ということ。 LLMは「整備されたデータを使うこと」は得意ですが、「データを作ること」はほとんどできません。 たとえば企業データの世界だと、 ・指標の定義を決める ・例外ケースを整理する ・企業ごとにバラバラの開示を揃える ・表記ゆれや計算方法の違いを吸収する ・過去データとの整合性を取り続ける こういう作業が延々とあります。 そしてこの部分は、プロンプトではなく「設計と運用」の問題です。 LLMはここを自動で整備してくれるわけではなく、誰かが整備したデータを読んでいるだけです。 なので、 ・データの精度に関心がない ・ざっくり方向性が分かれば十分 という用途では、LLMはとても相性が良いと思います。 逆に言うと、「ワンプロンプトで同じことができる」ように見える時点で、すでに誰かが裏でデータを整備していることが多いわけです。 この構造はあまり知られていません。
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バフェット・コード
バフェット・コード@buffett_code·
バフェット・コードでは株価と発行済株式総数を単純に乗算することをしておらず、自己株式数をわざわざ控除しています。 でないと、自社株買いすると多くのケースで株価が上がりますが、市場からなくなった株数も時価総額に含められてしまうので、実態より高い時価総額になってしまうからです。 なぜデファクトスタンダードになっているような他の株式投資家向けサイトで自己株式を控除していないかというと、(インサイダーしか本当の理由はわかりませんが)「それが問題だと知らないから」と「よしんば知っていても、自己株式を控除するというのは言葉で言うより100倍大変だから」のいずれかです。 自己株式控除の大変さとは、データソースが限られること、自社株買いなどのコーポレートアクションにも追従しないといけないこと、株式の分割・併合があったら訴求して過去データを全部修正しないと辻褄が合わなくなること、など数え出したら枚挙に暇がありません。
証券マン@nomurasyo

バフェット・コードと、Quickで時価総額が違うのはコレが理由です! 「自己株式」にまつわる3つの誤解 ~プロでも間違える自己株式の常識~ maxus.co.jp/columns/3647

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きらく@TradingViewマスター
こういう話を読むと、投資で大事なのは指標を覚えることではなく、その指標がどう作られているかを疑えることなんだなと思います。 同じ時価総額という表示でも、自己株式を含むかどうかで、企業比較の見え方はかなり変わりますよね。 特に自社株買いを積極的に行う企業ほど、その違いは無視しにくいはずです。 多くの人が数字を使っているようで、実際には数字の前提まで見ていない。 だからこの論点は、単なる計算方法の話ではなくて、投資家の解像度そのものの話だと感じました。
バフェット・コード@buffett_code

バフェット・コードでは株価と発行済株式総数を単純に乗算することをしておらず、自己株式数をわざわざ控除しています。 でないと、自社株買いすると多くのケースで株価が上がりますが、市場からなくなった株数も時価総額に含められてしまうので、実態より高い時価総額になってしまうからです。 なぜデファクトスタンダードになっているような他の株式投資家向けサイトで自己株式を控除していないかというと、(インサイダーしか本当の理由はわかりませんが)「それが問題だと知らないから」と「よしんば知っていても、自己株式を控除するというのは言葉で言うより100倍大変だから」のいずれかです。 自己株式控除の大変さとは、データソースが限られること、自社株買いなどのコーポレートアクションにも追従しないといけないこと、株式の分割・併合があったら訴求して過去データを全部修正しないと辻褄が合わなくなること、など数え出したら枚挙に暇がありません。

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