鴨居 啓人 | Algomatic AXカンパニーCEO

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鴨居 啓人 | Algomatic AXカンパニーCEO

@hktech94

Algomatic AXカンパニーCEO|ex-アクセンチュア シニアマネージャー|エンタープライズ向けの生成AIコンサルティング&AIプロダクト開発をおこなっています|すべての企業をAIネイティブに|AI活用の知見や、コンサル時代に得た学びをシェアしています。採用強化中です!🔽

Tokyo Katılım Şubat 2010
847 Takip Edilen4K Takipçiler
Sabitlenmiş Tweet
鴨居 啓人 | Algomatic AXカンパニーCEO
30歳の時、僕はアクセンチュアを辞めてスタートアップに転職しました。「プロダクトを作りたい」と思っていたのですが、最初は全くうまくいかず…… 試行錯誤の日々を振り返ってみました。 30歳、コンサルを辞めてスタートアップに転職したら、プロダクト開発で大迷走した話 note.com/hktech94/n/n98…
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大見川紘平 | Algomatic
株式会社Algomaticにエンジニアとして入社しました!入社するまでの経緯など書いてるので興味あれば見ていたければと思います! note.com/kohei_ohmikawa…
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Kota_Algomatic
Kota_Algomatic@kotasaito_am·
最近大手企業様の社内のAI活用推進をご一緒して見えてきたポイントをnoteとPodcastでお話ししています! AI推進に関わる皆様にぜひ届いていただけたらと思います! note.com/algomatic_oa/n…
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最近はこれまで以上に、AI投資のROI が明確に問われるようになってきていると感じます。昨年までは目新しさもあり、多くの企業がAI導入に前向きでした。「とりあえずやってみようか」と、実験的に導入を進めるケースも多かった。 しかし今は、多くの企業が効果検証フェーズに移行しつつあります。 AI施策は決して安い投資ではありません。 革新的なアイデアや技術を生み出せるかどうかも、もちろん重要です。ただ今後、それ以上に問われるのは、結果として「どれだけコストが削減されたのか?」「実際に社内に定着しているのか?」を可視化できるかどうかです。 インパクトを定量的に示し、組織内で合意を取りながら進めていく。それができなければ、継続的な取り組みとして成立させることは難しくなっていくだろうと思います。
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これは本当にそう >それは、「パツっているにも関わらず、暇そうな顔をしておく」ということです。 矛盾しているようですが、やはり顔が死んでいる人が重要なプロジェクトに巻き込まれたり、何かチャレンジ案件を任されるということはほとんどありません。
宮脇 啓輔 / unname 代表取締役 / 積極採用中@keisuke_unname

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自然と人が集まるリーダーは「未来を描く力」が優れている。「どのような戦略で、チームとしてどう力を尽くしていくべきか?」「それを成し遂げたあと、世界はどうなっているはずか?」を堂々と語ることができる。より面白い世界を見据え、手元の仕事に意味を与えられるリーダーに人は惹かれる。
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Algomatic AI ラボ
Algomatic AI ラボ@Algomatic_AILab·
AIエージェントの失敗原因を特定するためのフレームワークがMicrosoft Researchから発表されました。 「タスクが完了したか」という指標だけでは、AIエージェントの失敗を正確に特定できません。数十ステップに及ぶ長期的な行動、同じ入力でも結果が変わる再現性の低さ、さらに複数エージェント間でエラーが連鎖し、本当の原因が隠れるためです。どこで成功への道筋が途切れたのかを正確に捉える必要がありました。 今回提案された「AgentRx」は、ツールの仕様やシステムの運用ポリシーから制約を自動生成し、AIエージェントの行動をステップごとに検証して失敗の発生地点と原因を分析するフレームワークです。 具体的には、異なるエージェント環境のログを「Trajectory IR(統一された中間表現)」に変換した上で、ツールの仕様やシステムの運用ポリシーに基づく「Invariants(実行時に守るべき制約条件)」を自動生成します。 そして、ステップごとに制約条件に違反していないかをチェックし、違反の証拠を含む検証ログ(validation log)を生成します。最後に、このログをLLMが分析することで、最初に起きた「Critical Failure Step(タスクが成功できなくなる分岐点)」と失敗の根本原因を特定します。 この仕組みを導入した結果、LLMにエラーを推測させるベースライン手法と比較して、失敗箇所の特定精度が23.6%、根本原因の特定精度が22.9%向上することが確認されました。 条件違反の証拠を含む検証ログをAIに与えることで、失敗分析の精度が向上することを示しました。AIエージェントの信頼性を高める基盤技術になるかもしれません。
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仕事のモチベーションを保てる人ほど「戦略」を理解している。 例えば「お客さん先へ何度も話をしにいく」のは、一見すると泥臭い仕事にも思える。しかし、それが「エンタープライズ市場全体にAIを広める」という大きな戦略の一部だとわかっていれば、 それは単なる仕事ではなく、未来のための重要な布石になる。 目の前のタスクだけを見ていると、仕事は「作業」になってしまう。でも、大きな戦略にちゃんと手元の仕事を紐づけられると、すべての仕事に意味が宿る。 モチベーションは気持ちの問題ではなく、戦略理解と意味づけの問題なのだと思う。
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久保皓暉|若者の未来を切り拓く武将
マネジメントの核心は「管理」じゃなくて、仕事の面白さ(=成長と挑戦の余白)を設計し続けること。 放置すると仕事は運用に寄ってつまらなくなり、優秀な人から抜け、売上もじわじわ減る。だからマネージャーの役割は「守る」じゃなく、新しい問い・新しい仕事・新しいポジションを作り、そこに人を乗せる責任。
鴨居 啓人 | Algomatic AXカンパニーCEO@hktech94

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さかもと
さかもと@w4D0YhhdB139568·
こういうマネージャーの元で働けたら、めちゃめちゃ幸せそう、、 仕事を作り出すって多分、メンバーにとってのステージを作ってあげることなのかなと。そして、そのステージでメンバーにスポットライトを当ててあげることができたら昇進させてあげることもできる。
鴨居 啓人 | Algomatic AXカンパニーCEO@hktech94

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リッキー @笑顔の全力部長
@hktech94 おはようございます。成長機会の提供を持続すること、その中でワクワクが増えていくように意識してます☝️✨
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