大島周|「BtoBグロースプレイブック」発売中

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@crohack_oshima

リブ・コンサルティング 最年少パートナー|全社AI推進責任者|AI経営Lab編集長|AIを組織にどう実装するか、AIによって経営がどう変わるか等の発信をしていきます スタートアップ向けコンサルティング部隊責任者|経営シミュレーションゲーム「T2D3」開発者|「BtoBグロースプレイブック」著者

https://amzn.asia/d/09tkhDjK Katılım Mayıs 2018
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「AIっぽい×中身がある」象限のコンテンツが出てくるというのは面白いですね。 僕の中でも、AIっぽい時点で読まなくなった時期がありましたが、最近は意外と中身があるものが増えてきて、ちゃんと読むようになってきました。 色々と人の中での解釈も変わってそうです。 最後は中身の質を求められるということで、AI時代もその前も変わらないということですよね。
しかた|ノチコン@hidekazu_s

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各領域においてオーナーシップを持つ人はAI時代においてはより価値が高まっていくと思います。 「これもっとこうした方が良いよね」と思った事をすぐに実装・改善していけるようになっているので、 ・そもそもこうした方が良いと思えるかどうか(普段の意識の問題) ・それをすぐに改善しちゃおうと行動できるか が組織における貢献度を大きく分けますよね。 そういう人が集まる組織とそうじゃない組織の差はますます開きそうです。
Shin丨AI×プロダクト開発の専門家🤵🏻@shin_sasaki19

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森 謙吾/AINative CEO/ハイマネージャー Founder
【ハイマネージャー退任 / AINative株式会社を立ち上げます】 ご報告です。 ハイマネージャー株式会社の代表取締役を退任しました。今後は創業者として一部携わりつつ、新たに AINative株式会社を立ち上げます。 2018年の創業から約8年。人事制度設計から、目標管理・1on1・人事評価のHR SaaSまで、多くの会社をご支援させて頂く事できました。 グループとして迎えていただいたキュービックの皆様、新代表として会社を引っ張ってくれている五十嵐さん、ここまで一緒に育ててくれて、いまも前へ進めてくれているメンバーのみなさん、パートナーの皆様、クライアントの皆様に心から感謝しております。本当にありがとうございました。 ハイマネージャーは、これからもさらに伸びていきます。 ここから、自分は 「AIネイティブ組織」を作る支援を本気でやっていきます。 AIネイティブ組織とは何か。 経営者がAIにオールインし、会社の方針・美学・暗黙知+社内のDBをAIが読める形に整える(=組織OS)。 その上でAIに仕事をさせ、社員もエージェントも会社の考えに沿って、より生産的に動く。 少数の社員+業務委託+多くのAIエージェントで会社が回る ── そんな組織のことです。 海外ではすでに動きが始まっています。 - Block / Jack Dorsey ── 「ミドルマネージャーをAIに置き換える」として4,000人を整理 - Shopify / Tobi Lütke ── 「AIで実行不可を証明できないと採用しない」と全社員に通達 - Anthropic / Dario Amodei ── 社内コードの90%をAIが生成、CEOの時間40%は企業文化に 自分は10年、海外のAI最前線(NVIDIA GTC、HR Tech Conferenceなど)に通い続けてきました。この動きを日本の会社の文脈に翻訳して実装する ── これが AINative の仕事です。 3本柱でご支援します: ① 経営者AI顧問 / AI壁打ち / Claude Code 家庭教師 ② AIネイティブ組織OS設計 ③ AI研修 + AIエージェント開発 純粋な人事制度設計のご相談は、引き続きハイマネージャーでご支援させていただきます。自分宛にご連絡いただければ、おつなぎします。 詳しくは コメント欄のnote に書きました 👇 「AIネイティブ組織を作る支援の、日本での第一人者」を目指してオールインします。 初回30分の無料AI壁打ちもやります!コメント or DMで「相談したい」と一言ください。色々な方とお話させて頂きたいので、お気軽にご連絡ください!
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コメントありがとうございます! 余談なのですが、以前NotionのPDMの方とお話した時に、海外だと上司にメンバーを育成するインセンティブが低いので、こういう議論にはならないという話があり印象的でした。 日本だからこそ深くAI時代における人材育成の話をできそうだなと思っています。色々手探りではありますが、検証を回して最適解を全体共有していけると良いなと感じており、今回の記事もとても勉強になりました!
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柴戸純也|リンモチCTO
@crohack_oshima 大島さん、ありがとうございます! 「アウトプット+評価+プロセスの背景」のセットでPDCAが回る、まさにそうですね。 上司が巻き取った瞬間、PDCAの主導権がAIではなく上司に渡ってしまう。 「AI依頼代行の作業者」強烈ですね…(反省)
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生成されたアウトプットとそれに対しての評価がセットになって初めてPDCAが回る。 またその時にそのプロセスや背景の検討を確認することで、より精度高くPDCAが周りやすい。 人の育成もAIの育成と近いよなと感じます。(本来的には逆ですが) これをサボってメンバーが出したAIのアウトプットをきちんとFBせずに上司が巻き取ったりすると、PDCAが回らずただのAI依頼代行の作業者になってしまいますよね。
柴戸純也|リンモチCTO@junyaxyz1

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IBMのCEO2,000名を対象にした調査では、CAIO設置率が 2025年:26% 2026年:76% まで一気に上昇したとのこと。 1年で約3倍。 グローバルでは、AI責任者を置くこと自体は“標準装備”になりつつある。 一方で社長から見た現場で定常的にAIを使ってる人は25%ほどと、上の期待に対して実際は人がAI利用を思ったより推進できていない状態。 日本とも近そうだけど違いは経営陣のAIに対してのコミット度だろうな。
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角田 剛史 (Takeshi Sumida) / kubell
ここら辺の話、同じく試行錯誤している方々と語りたい。"AIの活用方法"のイベントは多い一方、"AIの組織浸透"がテーマのイベントはあまり無いイメージだけどあるのかな? もしあれば全力で登壇しますのでご依頼お待ちしています! or イベント共催できる会社がありましたらぜひご一緒にしましょう!
角田 剛史 (Takeshi Sumida) / kubell@takeshisumida_

「全社員にAIを導入しても、数ヶ月後には一部の人しか使っていない。」よく聞く話ですが、AIが浸透しないのは、多くの場合"ツール導入"として進めているからではないでしょうか。 AI推進の本質は"組織変革"そのもの。道半ばではありますが、その観点で進めているkubellの取り組みをまとめました。

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AI活用は「導入して終わり」ではなく、 “組織に実装し続ける仕組み”が必要。 新しいAIユースケースは今後も増え続ける。 だからこそ、 発見する ↓ 組織に共有する ↓ アンケートで利用状況を取る ↓ 利用率を可視化する ↓ 一定の利用率に達したら「実装済み」と判断する ↓ 次のユースケースへ進む このサイクルを回し続けることが重要。 AI時代の組織変革は、 “使ってください”では進まない。 どれだけ使われているかを可視化し、 定着度を見ながら、次々に組織へ実装していく。 この運用設計こそが、AI活用を一過性で終わらせない鍵になる。
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正式にOpenAIがFDEを抱える会社を作るとのこと。名だたる外資企業の中にソフトバンクがしっかり名を連ねている。 >OpenAI Deployment Companyは、OpenAIと世界有数の投資会社、コンサルティング会社、システムインテグレーター19社との緊密なパートナーシップです。このパートナーシップはTPGが主導し、Advent、Bain Capital、Brookfieldが共同設立パートナー、B Capital、BBVA、Emergence Capital、Goanna、Goldman Sachs、SoftBank Corp.、Warburg Pincus、WCASが設立パートナーとして参加しています。 >投資家には、ベイン・アンド・カンパニー、キャップジェミニ、マッキンゼー・アンド・カンパニーといった大手コンサルティング会社やシステムインテグレーターも名を連ねています。デプロイメント・カンパニーは、OpenAIのフロンティア・アライアンスのパートナーや業界全体と緊密に連携し、グローバルなAI導入と変革管理を推進し​​ていきます。
OpenAI@OpenAI

Today we’re launching the OpenAI Deployment Company to help businesses build and deploy AI. It's majority-owned and controlled by OpenAI. It brings together 19 leading investment firms, consultancies, and system integrators to help organizations deploy frontier AI to production for business impact. openai.com/index/openai-l…

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「情報処理はAIに代替される。信頼構築は代替されない。」 本当にそうだと感じます。 Before AIの時代は、現場の情報を吸い上げ、整理し、経営や他部門に“翻訳”すること自体に、中間管理職の大きな価値がありました。 しかし今後、その「情報の通訳」機能の多くはAIが担っていく。 人に残る価値は、単に情報を整理することではなく、 相手の迷いを察すること。 意思決定の論点を見極めること。 不安を受け止め、最後に背中を押すこと。 そして、人を動かすこと。 これは営業だけの話ではありません。 コンサル、PM、経営企画、マネジメントなど、あらゆる仕事で同じ構造変化が起きていると思います。 AI時代に問われるのは、情報を持っている人ではなく、 人と組織を前に進められる人なのだと思います。
高野秀敏/ベンチャー採用転職/エンジェル投資家/M&A@keyplayers

AIで消えるのは末端の仕事じゃない。中間管理職から消えていく。 直近だけで、年収1000万クラスのエリアマネージャーが不要になった会社を3社見た。月額3万円のAIツールが、情報収集・整理・指示出しを全部やってしまう。 年間コストで比較すると36万円と1000万円。経営者がどちらを選ぶかは明白だ。 ところが面白いことに、同じ時期にAIの会社が「人」を急速に増やしている。アンソロピックが営業チームを5倍にする計画だと報じられた。 なぜ管理は代替されて、営業は代替されないのか。答えは「情報の非対称性」と「信頼の非対称性」の違いにある。 この構造と、経営者が今すぐ考えるべき再配分の話を記事にまとめました↓

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昨年「AIで新卒ホワイトカラー雇用の半分が消える」と警告し続けたAnthropic のダリオ・アモデイ氏が、今週ニューヨークの金融サービス業界向けブリーフィングで「自動化されても仕事は減らない」という真逆のロジックに乗り換えたとのこと。 「効率が上がるとコストが下がり、結局トータルの消費(需要)はかえって増える」ということは経済学者の中では言われ続けていた所だが、そっち側に意見を変えた様子。 本音なのか、法人営業を進める中で顧客の「AIを入れたらリストラ」を恐れられる気持ちを慮ったものなのかどちらかはもう少し見てみたいところ。
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ServiceNowとAccentureが共同でFDEプログラムを発表。 ServiceNow AI Control Towerによる統合監視を中核に、顧客環境に両社エンジニアが常駐して本番ローンチまで保証とのこと。 PoC止まりの案件が多い中で本番まで張り付いてやり切りますよということか。 国内外でこの動きが止まらないな
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もりた@なごや
もりた@なごや@fumiya_morita·
私のAIミーティングノートの出力結果はこのスタイル。 (画像1枚目の通り) 安定してこうなります。画像2枚目のプロンプトを仕込んでるから。 気に入ってるポイントは3つで、 1.勝手に情報の選別するな。要約していいけど話題は全部残せ。 2.議事メモ、決定事項、アクションアイテムの3構成は必須。 3.階層構造で。 あと地味に便利なのが画像3枚目で、1回単語登録させておけば議事録の制度もUP!
もりた@なごや tweet mediaもりた@なごや tweet mediaもりた@なごや tweet media
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MicrosoftがAI時代の企業経営モデル「Frontier Firm」をブログで公開。 今は個人活用関連の発信が殆どだけどここから組織としてAIをどう取り込むのかの発信は増えてくる。 組織としての影響度は個人利用の2倍というデータも出ており、組織的な利用の最適解を見つけていくことが必要
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林 英俊|AI x IoT CEO|製造DX代表
@crohack_oshima これ、わかります。アプリという静的なソフトウェアの概念が崩れてきています。動的に調整できて、進化して当たり前の時代になってきていますよね。
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Andrej Karpathy(元OpenAI共同創業メンバー)が、 4月のSequoia Ascent 2026で「アプリストアは時代遅れ LLMエージェントは、ユーザーごとにカスタマイズされたアプリを その場で即興で組める。 アプリストア型の流通は不要になる」と発言していた。 これからはコードやアプリを共有するのではなく、 "アイデア=仕様書"をMarkdownで共有し、 受け取った各人のエージェント(Claude Code, Codex…)が、自分の環境向けにその場で実装する。 ここから示唆されるのは、 "完成品の配布"モデルから"仕様書の配布"モデルへの転換。 特に小規模ユーティリティは構造的逆風。 エージェントが3秒で同じものを組めてしまう世界では、 App Storeの便利ツールの大半が "自分のエージェントへの一行プロンプト"に置き換わっていく。 これからのプロダクトは2層を持つ必要がある。 ①人間向けUI ②エージェント向けAPI / Markdown仕様書 ②をコアターゲットとして設計できているか。 これが、AI時代に「見つけられる側」でいられるか 「消える側」になるかの分岐点になりそう。
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