有安 伸宏 / Nobuhiro Ariyasu

13.6K posts

有安 伸宏 / Nobuhiro Ariyasu banner
有安 伸宏 / Nobuhiro Ariyasu

有安 伸宏 / Nobuhiro Ariyasu

@ariyasu

Agentic AI修行中 / スタートアップ投資家 / 日米140社へシード出資 / 主な投資先: マネーフォワード キャディ NOT A HOTEL 令和トラベル / 慶應SFC→ユニリーバのマーケ→起業→6年でクックパッドへ事業売却(株式100%個人保有)→ 上場企業子会社社長3年 → エンジェル投資家

Tokyo Katılım Haziran 2007
5.8K Takip Edilen58K Takipçiler
Sabitlenmiş Tweet
有安 伸宏 / Nobuhiro Ariyasu
コンシューマ向けの新しい事業の初速が出ない時、CPAがなかなか下がらない時の打ち手として ・「UI/UXを改善します!」 という意見を起業家からたまに聞きます。社内外から「サイトのこの部分が使いづらい、わかりづらいよ〜」という声は、よく耳に入ってくるだろうし、Google Analyticsで離脱率等のデータは簡単に手に入るので、自然とそうなるんだと思います。 しかし実際のところは、UI/UXの改善の前にやるべきことがあるケースの方が多い。 ECや送客メディア等の「UI/UXを改善します!」は、リアル店舗、例えばスーパーマーケットで言えば、 ・「店内の導線設計をなめらかにして、店内を回遊しやすくします!」 ・「レジ待ちの人数を減らします!」 みたいな感じ。 しかし、スーパーマーケットの成否を決める要素としては ・立地は正しいのか ・魅力ある商品を揃えているか あたりの方が、インパクトが大きく、かつ不可逆なので先に考える必要がある。これをWebで集客するビジネスに当てはめてみると、 ・ターゲットセグメントは正しいか ・バリュープロポジションは正しいか みたいな感じになる。起業家へこう伝えると、そもそものバリュープロポジションがハマっていない段階でUI/UXを改善するというのは、打ち手の順番として間違っているのだ、ということに気づいてもらいやすいです。 これに関連する話で ・「プロトタイプはショボければショボいほど良い」 という経験則がありますが、「めちゃくちゃ使いづらくてダサいサイトなのに、がんがん集客できちゃってる」などは、ターゲットとバリューのセットがハマっていること(PMF)のシグナルなので、非常に良いサイン。UI/UXの前に、まずはこちらを目指すべきだ、というのが教科書的なやり方だろうと思います。
日本語
1
54
525
106K
有安 伸宏 / Nobuhiro Ariyasu
支援先スタートアップ、AIコンタクトセンターのOPERA TECHが、Bret Taylor率いるSierraに買収されました!2024年に法人登記、2025年6月にエンジェルラウンドで9,000万円を調達、そして2026年3月にM&A。何もかもが速い! 今回あらためて感じたのは、AI市場では「良い会社をじっくり育てる」という従来型の時間感覚だけでは、現実を捉えきれなくなっていることです。顧客課題が明確で、導入効果が見えやすく、市場ニーズと強いチームが噛み合う領域では、売上や組織規模が十分に積み上がる前の段階でも、戦略的価値そのものが先に評価される局面が出てきている。今回の件は、その変化を強く印象づける出来事でした。 コンタクトセンターAIは、単なる効率化ツールではなく、企業の顧客接点そのものを再設計していく領域です。売上、顧客満足度、解約率、運用コストなど、KPIが比較的見えやすい一方で、実際には業務理解、日本語対応、品質管理、現場運用まで含めて高い水準が求められます。そして、日本市場は難しい市場です。エンタープライズが求める品質、精度、信頼、継続的な伴走が強く求められる一方で、その要求水準を超えられるチームには、大きな事業機会が開かれる。今回の件は、そのことを示す象徴的な事例の一つだと思います。 買収元のSierraは、カスタマーサービスAIの世界的リーディングカンパニーです。2023年に、元Salesforce共同CEOでありGoogleマップの生みの親の一人として知られるBret Taylor氏と、GoogleでVR/AR部門を率いてきたClay Bavor氏が共同創業し、2025年9月には1.5兆円規模の企業評価額をマークしました。そんなグローバルプレイヤーが、日本市場における重要な布石としてOPERA TECHを迎え入れたこと自体、日本のエンタープライズAI市場が確実に次のフェーズに入りつつあることを示しているように思います。 森川さん、國井さん、そしてOPERA TECHの皆さん、本当におめでとうございます。日本発の優れたチームがグローバルなAIプレイヤーに高く評価され、次のステージへ進んでいくことを、とても嬉しく思います。今後のさらなる活躍を楽しみにしています。 @keita_opera @921kiyo_jp
有安 伸宏 / Nobuhiro Ariyasu@ariyasu

AIコンタクトセンターのOPERA TECHへ出資させていただきました!マッキンゼーロンドンオフィスでシニアマネジャーだった森川さん @keita_opera と英国QuantumBlack(2015年にマッキンゼーが買収)で機械学習エンジニアだった國井さん @921kiyo_jp 。定例ミーティングでは、二人の優秀さと仲の良さにいつもホッコリしております〜 opera-technology.com/news/20260128 引用: 大企業向けAIコンタクトセンターソリューション「OPERA Contact」を提供する株式会社OPERA TECH(本社:東京都港区、代表取締役:森川馨太、以下「当社」)は、日本を代表する著名なエンジェル投資家を中心に、2025年6月に総額9,000万円の資金調達を実施したことをお知らせいたします。 投資家一覧 エンジェル投資家|有安 伸宏氏 元パーソルホールディングス 代表取締役副社長|高橋 広敏氏 元楽天グループ 副社長執行役員|古橋 洋人氏 元メルカリ CTO・VP of Engineering|柄沢 聡太郎氏 元WiLパートナー、MSquared|久保田 雅也氏 AnotherBall 共同創業者・CTO|島田 達朗氏 OMAKASE 創業者、Boost Capital 創業パートナー|高橋 健太氏 終活ねっと 創業者、Pacific Meta 創業者・CEO|岩崎 翔太氏 Robust Intelligence 共同創業者、AIガバナンス協会 代表理事|大柴 行人氏 他、著名エンジェル投資家2名 出資者からのコメント 有安 伸宏氏 ほぼ即決に近い形で4,000万円を出資させていただきました。時価総額1兆円を超えるスタートアップが米国で複数生まれていることが示す通り、コンタクトセンターAIは極めてホットな領域。日本市場単体で見ると、言語や商習慣の違いといった参入障壁は一定程度あるものの、グローバルプレイヤーの本格参入と国内スタートアップの急成長の両方が直近3年で確実に起こると見ており、その前提は今も変わっていません。普段は、競争が激しすぎない(競争が本格化する前に市場シェアを拡大でき、MOATをある程度構築できる)領域・タイミングの会社に投資することが多いのですが、今回は「一定以上の激しい競争が起きる」ことを前提とした仮説のもとで出資を決めました。その最大の決め手は、経営チームの強さです。大手金融機関を含む大企業向けコンサルティング経験豊かな森川さんと、大企業向けのAI実装経験を有する機械学習エンジニアである國井さん。二人のケイパビリティの確かさ、そして仲の良さ(スタートアップでは本当に重要です)は、100社に1社出会えるかどうかというレベルの希少性を感じました。OPERA TECHが、AIネイティブなスタートアップとして顧客企業の課題解決事例を積み上げ、国内市場におけるリーディングカンパニーへと成長していくことを、強く期待しています!

日本語
0
6
86
23.6K
有安 伸宏 / Nobuhiro Ariyasu retweetledi
有安 伸宏 / Nobuhiro Ariyasu
長文版 YC W26 Demo Day 全体像:190社の考察 圧倒的な「AI × B2B SaaS」の支配 今バッチの最大の特徴は、**AI/ML関連が73.7%(140社)、B2Bが78.4%(149社)**という圧倒的な偏りです。この2つが重なる「B2B × AI」は115社(60.5%)で、過半数を超えています。YCがもはや"AIアクセラレーター"と呼ばれても過言ではない構成です。 カテゴリ別の分布 主要カテゴリの出現数(1社が複数カテゴリを持つため合計は190超)は以下のとおりです。B2B(149社)、AI/ML(140社)、SaaS(98社)が上位3つで、Developer Tools(36社)、Hard Tech(33社)、Fintech(29社)、Hardware(28社)、Consumer(25社)、Healthcare/Biotech(22社)と続きます。Consumer やMarketplace、E-commerceは極めて少なく、YCが明確にB2Bエンタープライズ向けAIに賭けていることがわかります。 最大トレンド:「AIエージェント」の爆発 Descriptionに"agent"や"agentic"という単語を含む企業が**50社(全体の26%)**に達しています。これは単なるバズワードではなく、具体的な応用パターンが見えます。 エージェントの応用先は多岐にわたります。 金融バックオフィス(Fenrock AI)、DevOps(Mendral)、品質検査(Ashr)、保険(Verdex)、法務(Payna)、マーケティング(Laurence)、サプライチェーン(Pollinate)など、あらゆる業界の定型業務をAIエージェントで置き換えるというテーマが共通しています。また、エージェント向けインフラとして、Moda(エージェント監視)、Sentrial(エージェント信頼性のDatadog)、Sponge(エージェント経済の金融インフラ)、Maven(音声エージェント向け決済)、21st(エージェントインターネットのUI基盤)など、エージェントの時代を前提とした"ツルハシ売り"企業も複数出ています。 「Claude Code for X」パターン 注目すべきは、**「Claude Code for 〇〇」**という説明が3社もある点です。Aurorin CADとREV1が「Claude Code for Mechanical Engineers」、Synthetic Sciencesが「Claude Code for Scientific Research」と名乗っています。AIコーディングツールの成功体験を他のドメインに横展開するアプローチが明確にパターン化しています。 Fintechの中身:伝統的金融 + 新しい金融 29社のFintech勢は二つの流れに分かれます。一つは伝統的金融業務のAI化で、会計(Balance, FullSeam)、住宅ローン(Copperlane)、保険(Panta, Verdex)、IB業務(Maywood)、不正調査(MouseCat)などがあります。もう一つは新しい金融インフラで、Prediction Markets(Valence)、アテンション取引所(Forum)、ステーブルコイン銀行口座(SpotPay)、マルチチェーン決済(Unifold)などです。個人投資家の視点では、後者のグループにクリプト/Web3との接点があります。 Healthcare/Biotechの特色 22社のヘルスケア領域は、臨床AIと創薬AIに大別されます。臨床側では、歯科(Patientdesk.ai)、整形外科手術計画(Mango Medical)、プライマリケア(Beacon Health, Prana)など特定診療科に特化したバーティカルAIが目立ちます。創薬側では、CellType(生物シミュレーション)、Ditto Biosciences(自己免疫疾患)、Origin(がん治療データ)、10x Science(タンパク質解析)など、計算生物学のアプローチが多いです。 Hardware / Hard Tech:宇宙・防衛・ロボティクス 28社のハードウェア企業は3つのクラスターに分かれます。ロボティクスが最大で、牧畜ドローン(GrazeMate)、自律倉庫(RoboDock)、汎用マニピュレータ(Origami Robotics)、ヒューマノイド向けデータ(Asimov, Human Archive)などがあります。宇宙関連も活発で、宇宙太陽光パネル(Beyond Reach Labs)、月面建設(GRU Space)、宇宙ロボティクス(General Astronautics)といった野心的な企業が揃います。防衛関連では、軍事ドローン(Seeing Systems)、ドローン検知(Milliray)、地球観測ドローン(Voltair)が並んでいます。 地理的分布 184社がUS/Worldをターゲットにしていますが、欧州市場を含む企業が55社(29%)と高く、YCバッチの中でもグローバル志向が強い印象です。インド(10社)、東南アジア(13社)、カナダ(11社)も存在感があります。
日本語
0
0
5
1.7K
有安 伸宏 / Nobuhiro Ariyasu
YC W26バッチ190社のざっくり要約 ・全体の74%がAI、うち50社が「AI Agent」。競争過密 ・「Claude Code for 機械設計」「Claude Code for 科学研究」など、AIコーディングの成功体験を異業種にコピペする"for X"パターンが散見 ・Hard Tech 33社。宇宙建設、月面ホテル、軍事ドローン検知など
日本語
1
3
72
14.5K
有安 伸宏 / Nobuhiro Ariyasu
Opus4.6とChatGPT5.4で長めに討論させてみたところ、討論の中身よりも感想戦コメントの方がLLM理解の参考になった
有安 伸宏 / Nobuhiro Ariyasu tweet media有安 伸宏 / Nobuhiro Ariyasu tweet media有安 伸宏 / Nobuhiro Ariyasu tweet media
日本語
0
0
10
3.1K
有安 伸宏 / Nobuhiro Ariyasu retweetledi
貴山敬 | Tebiki
貴山敬 | Tebiki@tkiyama·
「モノのジャストインタイムから判断のジャストインタイムへ」というテーマで弊社CTOが書いた記事。 何を何個作るという生産指示とセットで、作業者ごとの支援情報をジャストインタイムに提供することに挑戦してます。 次のトヨタ生産方式を作る - tebiki Tech Blog techblog.tebiki.co.jp/2026/03/13/100…
日本語
0
1
6
3K
有安 伸宏 / Nobuhiro Ariyasu
スタートアップもVCも、表立って言わないだけで、みんなAI活用しまくって自前社内システム、というかAIと統合された新しいスケーラブルなワークフロー作りまくってる
日本語
0
3
93
14.8K
有安 伸宏 / Nobuhiro Ariyasu
AIはアイドリング中に何も生み出さないが、人間の脳はアイドリング中に色々な整理をしたり、思わぬ発想を生み出すので、散歩やストレッチや空を眺める時間はとても大事
日本語
1
3
32
2.6K
有安 伸宏 / Nobuhiro Ariyasu
ふと思いついて、1分以上かかる作業に進捗率ゲージ表示させてみたら割とこれ良いかもしれん estという行
有安 伸宏 / Nobuhiro Ariyasu tweet media
日本語
1
5
121
30K
有安 伸宏 / Nobuhiro Ariyasu
Claude Codeの環境構築した初日に知りたかった基本シリーズ。 ・最適化の本質: コンテキスト効率(有用な指示量 ÷ 消費トークン量)を最大化すること ・グローバル CLAUDE.md: コードから読めない環境固有の暗黙知のみ。安全ルールや一般規約は不要 ・プロジェクト CLAUDE.md: 初見の開発者が最初の5分で知るべきことだけ。構造やgit履歴は書かない ・3層の役割分担: グローバル=広く薄く、プロジェクト=狭く濃く、強制=hooks
日本語
3
16
363
39.4K
有安 伸宏 / Nobuhiro Ariyasu retweetledi
Kenn Ejima
Kenn Ejima@kenn·
Composer 2 Fast本当に良いな Opusに書かせたコードは Codexのレビューで毎回ダメ出し食らってたけど Composer 2のコードは あの鬼レビュアーのCodexがNo findingsを返してくる しかも見るからにコンパクトでいい感じのコード プランも読みやすい 今日からメインに昇格!!
Kenn Ejima@kenn

Composer 2 Fastかなり良い! 1.5はイマイチだったけど今回はいいぞ GPT-5.4 mediumが主力なのは変わらずだけど サブのOpus 4.6を置き換えてみることにした Claude Codeはコンテンツ作るときしか使わなくなりそう

日本語
7
47
529
117.6K
有安 伸宏 / Nobuhiro Ariyasu
早いところ開発効率周りの議論を一通り学び終えて、プライバシー管理/コンプラ(主に大企業内文脈)と、コスパ(LLM選択・内製化)、開発言語選択の議論に進みたい はじめてまだ2週間なのでまだ時間かかりそうだけど
日本語
1
0
21
3.7K
有安 伸宏 / Nobuhiro Ariyasu
コスト概算表示もオススメ。重ための作業を連続的にさせた後、ふと見ると$16.93とか表示されてる。 コスパ良い実装ができてるのかそうでないのかを随時振り返れる
日本語
0
0
0
1K
有安 伸宏 / Nobuhiro Ariyasu
昨日のupdateで公式からも出ましたね。コンテキストウィンドウの使用率は常時見えた方がいいと思うのでオススメ >2026年3月19日リリースのv2.1.80で、ステータスラインに渡されるJSONにrate_limitsフィールドが追加されました。 Claude Codeの使用率がステータスラインに表示できるようになったので表示用のスクリプトを作った話 nyosegawa.com/posts/claude-c…
有安 伸宏 / Nobuhiro Ariyasu@ariyasu

Claude Code のステータスラインをカスタムして、Reasoning Effort値・累計コスト・コンテキスト使用率などを常時表示するようにしたら初学者の私にはとても良かった。どういう指示を出すと無駄な思考や作業が増えるのか、という肌感覚が増す感じする 各項目の説明: Line 1: セッション情報 - devenv — 作業フォルダ名(白太字) - Claude Opus 4.6 — 使用モデル - Reasoning Effort:85 — 推論の深さ(0-100) - ($15/$75M) — 入出力トークン単価 - $コスト — セッション累計コスト - 時間 (API%) — 経過時間とAPI待ち割合 Line 2: コンテキスト - ctx バー — 短期記憶の使用率(緑→黄→赤) - IN/OUT — 入出力トークン数 - cache — キャッシュヒット率 Line 3: コード変更 - +追加 -削除 (Δ純増減) Line 4-5: サブスク使用率 - ses — 5時間枠の消費率 - wk — 週次枠の消費率

日本語
1
0
35
11.5K