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AI・データサイエンス・スタートアップ・DX・広告・マーケティングなど風の吹くまま気の向くままに未来の自分向けポスト📮 職業:マーケティングコンサル@広告関連会社勤務💼 元エンジニア、宣伝会議講師、趣味:国際政治経済、支持政党なし※ツイートは所属組織とは無関係です🗨️

東京 Katılım Mart 2008
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Massimo
Massimo@Rainmaker1973·
This is what uranium looks like in a cloud chamber: the visible tracks are mainly alpha particles [📹 The Overview Effect Podcast]
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高市早苗
高市早苗@takaichi_sanae·
本日、総合科学技術・イノベーション会議を開催し、第7期『科学技術・イノベーション基本計画』を閣議決定しました。 本計画は、科学技術を国力の源泉に、イノベーションを生み出すための日本全体の社会システムの再構築することで、「強く豊かな日本」を実現するための今後5年間の羅針盤となるものです。 ①トップレベルの論文数指標において、「10年以内に世界第3位」になる、 ②「政府研究開発投資」の総額を60兆円、「官民合わせた研究開発投資」の総額を180兆円に拡充する という「野心的な目標」を掲げています。 優れた科学技術・イノベーションは、「強い経済」の基盤であると同時に、安全保障上の目標を達成するために不可欠な基盤でもあります。 本計画に基づき、「技術領域の戦略的重点化」、「科学技術の国家安全保障との有機的な連携」など、科学技術・イノベーション政策の転換を図ってまいります。 その土台となる「基礎研究への投資拡充」のため、「運営費交付金」や「科研費」などの更なる充実や、トップレベルの研究成果と高度専門人材を継続的に生み出すための施策について、具体化を加速するよう、関係大臣に指示しました。 あわせて、本計画を礎として、イノベーションを通じた経済成長や国際的地位の確保を達成する「新技術立国」を実現するため、赤澤経済産業大臣を中心に、施策の検討を進め、今年の夏の『日本成長戦略』に反映する具体的な結論を得るよう、指示しました。 「日本列島を、強く豊かに。」頑張ってまいります。
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CROSSFADER
CROSSFADER@crossfader·
常に人にぶつけて検証するプロセスが発生し、仮説段階で人が入る工程は結果的に効率的な場合が多い。 したがって人に十分な知識やリテラシーが必要になる。
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CROSSFADER
CROSSFADER@crossfader·
AIは膨大な知識から平均的な最適解を出してくれる。しかもそれは仮説に過ぎず期待する成果が得られるか検証が必要。 動くかどうか?使いやすいかどうか?面白いかどうか?売れるかどうか?シェアを取れるかどうか? 各レイヤー毎に検証が必要。AIによって作るハードルは消えたがまだ今はそこまで。
野村高文|Podcastプロデューサー・編集者@nmrtkfm

このテーマ、とても興味深くて私もたまに考えるんですが、何か新しいものを生み出そうとすると、①知識を入れる→②その状態で寝かせる(散歩したり睡眠したりする)→③脳内で何かが結合して、新しいアイデアが生まれる、という経過を辿ることが多いので、AI時代でも知識は必要なのかなと思いました!

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Takuma Miyamoto
Takuma Miyamoto@gupon·
矩形選択による画像加工ツール 去年秋頃 曲を聴きながらライブ的に行った画像加工の累積が曲のジャケットになったら良いなと制作
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Ring
Ring@xRINGx·
メモリ関連急落。 グーグルが新技術開発 「AIの運用に必要なメモリ容量を従来の6分の1以下に削減する技術を開発」
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日経クロストレンド@マーケティングと消費がわかるメディア
「今選ばれるブランドは?」総合力ランキング xtrend.nikkei.com/atcl/contents/… 5万8000人が評価した「ブランド・ジャパン2026」が公開された。1000ブランド・500社を対象に「総合力」で順位付けした本調査から、一般消費者編とビジネス・パーソン編のトップ10を読み解く。
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田中邦裕社長@さくらインターネット
さくらインターネットは、本日正式に政府共通のクラウドサービスの利用環境である、「ガバメントクラウド」に正式認定されました。 これまで支えて下さった全ての方へ感謝すると共に、これからの信頼できるクラウドインフラの提供をお約束致します。 #ガバメントクラウド digital.go.jp/policies/gov_c…
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AI at Meta
AI at Meta@AIatMeta·
Today we're introducing TRIBE v2 (Trimodal Brain Encoder), a foundation model trained to predict how the human brain responds to almost any sight or sound. Building on our Algonauts 2025 award-winning architecture, TRIBE v2 draws on 500+ hours of fMRI recordings from 700+ people to create a digital twin of neural activity and enable zero-shot predictions for new subjects, languages, and tasks. Try the demo and learn more here: go.meta.me/tribe2
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Dreams N Science
Dreams N Science@dreamsNscience·
Artemis Il path to the Moon and back to Earth !!! During this complex and far-reaching journey, the four crew members will travel ~685,000 miles looping around the Moon and back to Earth in a span of about 10-days. The mission follows a free-return trajectory that uses the gravity of the Earth and Moon to naturally guide the crew home. 🎥 nasaartemis
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Daisuke Motoki
Daisuke Motoki@swarm_ai_cloud·
大手が1年かけてやることを、大量のAIを使う皆さんなら1人で3日でできます。頑張りましょう。 これを世界史上の革命と言わず何を革命と言うのか。
高野秀敏/ベンチャー採用転職/エンジェル投資家/M&A@keyplayers

大手が1年かけてやることを、1ヶ月でやったベンチャーがある。社員わずか15人で。 資本力では勝てない。認知度でも勝てない。ブランドでも勝てない。 ベンチャーが唯一勝てるのは、スピードだけだ。完璧を目指すな。70点で出せ。 これは実際に私が見た話だ。ある人材系スタートアップが、大手人材会社が1年がかりで開発していたマッチングシステムと同等の機能を、たった28日でリリースした。エンジニア4人、ビジネスサイド11人。オフィスは渋谷の30坪のワンフロア。 大手側は要件定義に3ヶ月、設計に2ヶ月、開発に5ヶ月、テストに2ヶ月。合計12ヶ月。途中で部門間の調整会議が47回入った。決裁者が5人いて、全員のハンコが揃わないと次の工程に進めなかった。 ベンチャー側はどうだったか。月曜の朝に「これを作る」と決め、火曜にはプロトタイプができていた。水曜にユーザー10人に触らせ、木曜にフィードバックを反映し、金曜にはβ版を公開した。1週間で1サイクル。これを4回転させて28日で完成させた。 品質は完璧だったか。正直に言えば、違う。UIは荒かった。バグも残っていた。大手のプロダクトと並べれば、見劣りする部分はあった。でも、動くものが市場に出たのは11ヶ月早かった。その11ヶ月で2000社の法人顧客を獲得し、大手がリリースした頃にはもう市場のシェアを取っていた。 70点で出す恐怖はわかる。「もう少し磨きたい」「この機能がないと恥ずかしい」「クレームが来たらどうしよう」。その気持ちは理解できる。だが、100点を目指して半年遅れるくらいなら、70点で今日出した方が圧倒的に勝率が高い。 なぜか。市場からのフィードバックは、社内の議論の100倍価値があるからだ。会議室で想像した「ユーザーが求めるもの」と、実際にユーザーが使って感じるものは、ほぼ確実にずれている。70点で出して、ユーザーの反応を見て、80点、90点に上げていく方が、最初から100点を狙うより結果的に良いものができる。 ただし、スピードは意識しないと失われる。私が見てきたベンチャーの中で、成長段階でスピードを失った会社は少なくない。社員が30人を超えたあたりから危険信号が出始める。50人を超えると、かなりの会社で「大企業病」の初期症状が出る。 典型的な兆候がある。会議が増える。「確認します」が口癖になる。資料作成に時間をかけるようになる。「前例がない」が断る理由になる。承認フローが3段階以上になる。これらが3つ以上当てはまったら、ベンチャーとしての生命線を失いかけている。 ある元ユニコーン候補のスタートアップは、社員が200人になった時点で意思決定のスピードが創業期の5分の1まで落ちた。プロダクトのアップデート頻度は月4回から月1回に減った。その間に後発の3人のチームに機能面で追い抜かれた。シリーズCの調達に失敗し、結局身売りした。 スピードを保つために必要なのは、仕組みだ。決裁者を減らす。会議の上限を30分にする。「やらない理由」より「やる方法」を考える文化を作る。Amazon のジェフ・ベゾスは「判断の70%の情報が揃ったら決断しろ。90%待つと遅すぎる」と言っていた。ベンチャーなら50%で動いていい。 私が投資している80社以上のスタートアップに共通して伝えていることがある。「スピードが落ちたら、それは組織の問題だ」。個人の能力ではない。会議体、承認フロー、情報共有の仕組み。これらを四半期に1回は見直すべきだ。 大手にあってベンチャーにないものは山ほどある。資金、ブランド、人材の層の厚さ、顧客基盤。だが、大手にないものがベンチャーにはある。「来週変えよう」と思ったことを、今日変えられる機動力だ。これを失ったベンチャーは、大手の劣化版にしかならない。 スピードと品質のバランスについて、みなさんはどう考えていますか

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