Tadaaki Kimura
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令和8年度東京大学学部入学式 祝辞(劇作家・演出家・役者 野田 秀樹 様) | 東京大学 u-tokyo.ac.jp/ja/students/ev…
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鈴木おさむさん(@suzukiosamuchan)にインタビューしていただいた動画が配信されました。
・Y Combinatorでの体験
・Rice Capitalの投資方針
・アメリカの投資先の紹介
・今後の目標
などについてお話ししています😁
先月のPivotのインタビューについて、@miyata_shoji さんから「太郎さんはインタビューで笑顔が少なすぎます」とフィードバックをいただいたので、今回は笑顔多めで頑張りました。

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AI時代向けの8つのMoat(競争優位性)by Gokul Rajaram
① データMoat
他社がアクセスできない独自データ。
SpotifyのDiscoverのように、長年蓄積されたユーザー行動データは簡単には再現できない。
② ワークフローMoat
企業の業務の深部に入り込み、日々の運用そのものを動かしている状態。
ERPのように業務の中心を握るソフトは、軽いツールよりはるかに強い。
③ 規制Moat
ライセンスや資本要件、長期契約などによる参入障壁。
Coinbaseの送金ライセンスのように、制度そのものが防御力になる。
④ ディストリビューションMoat
独自の販売・配信チャネル。
Intuitは会計士ネットワークを通じてQuickBooksを広め、このチャネル自体が強い堀になっている。
⑤ エコシステムMoat
サードパーティが依存するプラットフォーム。
Shopifyのように大量の開発者がアプリを作る環境は、単なるソフトの置き換えでは崩れない。
⑥ ネットワークMoat
流動性や密度によるネットワーク効果。
DoorDashはコードよりも、レストラン・配達員・レビューのネットワークが価値。
⑦ 物理インフラMoat
現実世界の資産やインフラ。
物理レイヤーを伴うビジネスは、純ソフトよりAIに置き換えられにくい。
⑧ スケールMoat
巨大な規模によるコスト優位。
AmazonやTSMCのように、規模そのものが再現困難な優位性になる。
Rajaramは、企業をこの8項目で評価することを提案している。
4つ以上あれば非常に強い。2〜3は弱い。1以下は危険。
面白い点は、ブランドをMoatに含めていないこと。
ソフトウェアでは乗り換えコストが下がり、合理的な選択が進むため、ブランドだけでは防御になりにくいという考え。

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こちらのマッキンゼーのレポートは、「生成AIは垂直型(特定プロセスや機能に深く統合されたユースケース)が苦手」という課題を指摘したうえで、「それをエージェンティックAIがどう解決するのか」「これを成功させるためにどのような環境整備が必要なのか」というCEOおよび経営層への提言をまとめた、示唆に富んだレポートになっています。
mckinsey.com/jp/~/media/mck…




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