あべかずま│登壇芸人

３０年で精神疾患を抱える人が、世界中で倍増。 コロナ禍も要因の一つだけど、コロナが収まっても増加は止まらず。 精神疾患は女性と15～39歳が発生しやすい。 15～19歳が罹患のピーク。 原因は不明だけど、不登校が増えてるし、学校が変化して、若者が耐えきれなくなってるのかね。。。？

論点ずらし こんな人いませんか？しょうもないすり替えや誤魔化しに惑わされて、判断を間違えないようにしましょう ・実害はないので問題ありません（一部分だけを見て全体を正当化する） ・品質が大事と言うなら、納期やコストは気にしなくていいんですね（言ってない部分を取り上げて議論する） ・不具合が出ましたが、システムにバグはつきものです（個別事象を一般論にすり替える） ・不具合が出ましたが、急がせたのはそっちですよね（自分の方がより悪いのに責任転嫁） ・品質指標をクリアできなかったけど、そもそもその指標で正しいのですか（前提への話しにスライドさせる）

AI NativeなServiceNowとして注目されているServal社。 100社以上の顧客Slackに毎日CEO自ら張り付く、エージェントの２層アーキテクチャなど面白いポイントがいくつかあった。 1.自動化を作る作業が「手作業」より簡単でなければ、誰も自動化を選ばない。 パスワードリセットを頼まれたIT担当者には2択がある。Google Workspaceを開いてボタン1つで処理するか、ワークフロービルダーでトリガーと応答をドラッグして自動化を作るか。後者が少しでも面倒なら人は必ず前者を選ぶ。だからStauch氏は「その場の判断が、迷わず自動化側に倒れる作り方」をプロダクトの根本に置いている。自然言語の説明からAIが即座にワークフローを生成する設計はここから来ている。 2.「自動化が簡単すぎる」とスロップ問題が発生する、専用エージェントで解決。 作るのが秒で終わるようになると、同じ週に20個目のパスワードリセットワークフローが量産される、という現象が起きる。重複が増えればAIエージェント自身がどれを実行すべきか迷い始める。Servalはこれを別エージェントで解決。テナント内のすべてのワークフローに対する完全なコンテキストを持っていて、新規依頼が来たときに「既存19本のうち10本は削除、残り9本をカテゴリ分割、ここに承認ステップ追加」といった具体的な整理プランを提示する。 3.顧客100社以上のSlackに「毎日」CEO自ら投稿する徹底ぶり。 Stauch氏はServalの全顧客Slackチャンネルに自ら入っており、その大半に毎日メッセージを投げている。本人も「圧倒されるし、時間を無駄にしている気もする」と認めるが、実装スピードが速くなった今、プロダクトの優位性は一夜で模倣される。残るMoatは顧客洞察の深さだけ、という確信から徹底している。Northstar Metricは持っておらず、Slackの肌感が完全にその代わりになっている。 4.プロダクト機能は一晩でコピーされる、顧客の「共感」が新しいMoatになる。 AIによって実装サイクルが圧縮された結果、機能優位性そのものはもはや守れない。競合が機能をコピーしても再現できないのは、顧客の業務に対する深い理解だけ。だから「お客様が何を本当に欲しがっているか」の解像度を組織として持つことが、唯一コピー困難な競争優位になる。プロダクトの差別化ロジックが「機能」から「理解」に移行している、というアプリ層スタートアップにとって重要な視座になっている。 5.アプリ層の役割は「能力」ではなく「境界」を作ること。 新しいモデルが出るたびに不安になるのではなく、むしろ歓迎できる作り方をすべき、というのがStauch氏の指針。フロンティアモデルの能力は事実上無制限で、論点は「何ができるか」ではなく「大企業が安心して環境内で動かせるか」に移っている。だからプロダクトの本体は、パーミッション、承認、APIスコープの制限、監査、ロギング、アラートといった「退屈で昔ながらのエンタープライズ機能」に置く。モデルが賢くなるほどServalの価値が上がる構造を意図的に設計している。 6.AdminエージェントとHelp Deskエージェントの2層アーキテクチャで自律と統制を両立。 管理者側のAdminエージェントは、ツール・スキル・承認・権限を設計するレイヤー。エンドユーザーが触るHelp Deskエージェントは、Adminが明示的に公開したツールしか使えない。一方で、その範囲内ではフルの推論能力で自由に動いてよい。「Help Deskは野放しにしていい、なぜならAdmin側でガードレールを全部敷いてあるから」という構造で、エージェントの自律性と企業のコントロール欲求をアーキテクチャ単位で解決している。 7.新しいモデルは「プラグアンドプレイ」ではない、ダウングレードもある現実。 新モデルが出ると、改善する挙動もあれば悪化する挙動もある。悪化の多くは「モデルが劣化した」というより、Servalが旧モデルの癖に合わせてプロンプトチューニングとインフラを作り込んでいたからこそ起こる現象。実際、新モデルにアップグレードした後、予測不能な挙動が増えたため意図的にダウングレードしたケースが複数ある。「少し賢いが挙動が読めないモデル」より「少し賢くなくても確実に読めるモデル」を選ぶ判断が、現場では起きている。

SIerにいるとこれは良く感じますな。。。我々PMは下請け企業の方や派遣・契約のエンジニアのみなさんにやってもらっているので、「じゃあアンタがやってみろよ」って言われてしまったらなんも出来んですからね。。。まあ、、、ユーザー側に対しては、無理難題を突き付けられるたびにそう思ってるんですけど。

Buen momento para recordar el mejor amague de la historia

元Google CEOのエリック・シュミットがアリゾナ大学の卒業式でAIの話をしたら、ブーイングを浴びた。「AIに興味がなくてもいい。どんなキャリアを選んでもAIは関係してくる」で、最大のブーイング。就職先に困ってる大学生にどんなに綺麗事を言っても響かない。って感じ。本人は涙目で退場。

ふと思ったけど、各社、好奇心の塊みたいな人いたらその人を社内無職みたいなポジション(金払って自由に行動させる)にしたらいいと思ったw 周りで真面目に働いてる人はキレると思うけどw

DeNA南場さん、本当に優秀な経営者だし、人格も優れた方なんだろうと思ってます。 で、その上で、その素晴らしい方が創業した素晴らしい会社の素晴らしいビジネスモデルが、ことごとく「情弱貧民に時間と金をできる限り浪費させます」なの、一体なんなんですかね？ 前からずーっと謎なんです。

皆さん実際にFDEの求人の一次情報を見に行った方がいいと思っています。例えばOpenAIのFDEを見ても、単に「問題見つけて、自社製品を導入する人」という話ではないんですよね。 大事な事はその先の顧客価値まで責任を持つこと。 作って納品して終わりという仕事ではなくて、顧客に導入・定着させながら、進化させていくこと。これはアジャイル的にプロダクトマネジメントや開発をやっていた人がマッチしそうですよね。 そのため、顧客企業のことを時には内部の人以上に理解する必要がありますし、社内のリーダーとして振る舞っていかないといけないです。そして、そのソフトスキルだけでなく、フルスタック開発力やアーキテクトとしての能力も強く求められる。 プロダクト指向かつクライアントワークに長けたエンジニアでないと中々務まらないかと思いますね。 なので、「昔から自分たちがやってきたこと」と軽く言える職種では、個人的にはないと思っています。

個人的にこれはナンセンスだと思う。アメリカのスタートアップ・VCが言ってることを未来だと安直に解釈した人たちが好きそうなものだ LLMのトークン（コスト）は、触れた情報の数でかかってくると思うけど、IOの量が多ければ（例えば、クソ長い文章をLLMで訳していたら）比例して増えていくもので 続