小川葵|AI✖︎店舗経営

2027年のスタートアップのあり方は根本から変わります。 この変化に適応できなければAI時代に生き残ることは難しいです。 すべてのスタートアップが理解しておくべき、すでに起きている7つの変化をまとめました。 1/ スタートアップは少人数の役員とAIだけで動くようになる 実務の90%以上をAIが担い、人間は方向性を決め、成果を判断するという役割になります。他人に指示を出すことが主な仕事である中間層は、ますます代替可能になります。必要なのは、事業や顧客を深く理解し、方向性を定め、成果が十分に良いかを判断できるハイコンテキストな人材です。それはつまり、役員レベルの仕事です。 実際にARR $25MのObsidianのチームは、たった7人のフルタイムメンバーと一匹の猫で構成されています。NoimosAIでも、開発からマーケティングまで、事業のあらゆる部分にAIエージェントを導入し、フルタイム4人でARR $1M超えを実現しました。 2/ 単純な手作業を繰り返すだけのマーケターは置き換えられる 繰り返しの手作業の価値が下がる一方で、仕組みを構築できるマーケター（=マーケティングエンジニア）の価値は上がります。投稿や記事をすべて自分で書くのではなく、リサーチ、作成、配信、評価を行うAIエージェントのシステムを設計するようになります。 Greg Isenberg氏は、最高のマーケティングエンジニアは年収100万ドル（約1.5億円）を稼ぐようになると予測しています。 NoimosAIの思想もこれに近く、SNSコンテンツ、SEOキーワードリサーチ、記事の作成・改善、広告クリエイティブ、Webサイト運用まで、全てAIエージェントが行う設計になっています。 3/ SaaSのマーケティングはECに近づく UGCクリエイターの活用、より多くのクリエイティブテスト、配信チャネルの多様化。SaaSはますますECのマーケティングに近づいてます。AI市場の競争が激しくなる中、良いプロダクトを作るだけでは不十分です。それを人々の目に触れさせることも同じくらい重要になります。 完璧なメッセージを予測しようとするのではなく、さまざまな切り口を試し、効果的なものを見つけて拡大していくのです。 4/ 従業員のコストは給与だけではなくなる 従業員のコストには、その人が使うAIツールや推論の費用も含まれるようになります。給与やAI費用をそれぞれ単独で見るのではなく、人とAIにかけたコスト全体に対して、どれだけの成果を生み出したかを見る必要があります。 5/ PMFは一度達成しても、維持できるとは限らない これはもはやすでに常識になっています。AIによって顧客の期待や製品の使われ方が急速に変わるため、昨日まで市場に合っていたプロダクトが、突然選ばれなくなる可能性があります。AIの登場後急激にアクセスが減少したStack Overflowがいい例です。 スタートアップは、一度PMFを見つけるだけでなく、変化を先読みしながら作り変えていく必要があります。 6/ ソフトウェアは、顧客ごとに形を変えるようになる これまでは、顧客が共通のソフトウェアに合わせて業務を変えてきたました。これからは、ソフトウェアが顧客のデータや業務に合わせて変わるのが当たり前になり、顧客の期待も「自分で設定する製品」から「自分のために作られた製品」へ移ります。 7/ SaaSは機能へのアクセスではなく、成果を売るようになる Sierraの共同創業者Bret Taylor氏が言っていましたが、「顧客はソフトウェアではなく成果に対して支払うべき」というのが一般的になります。従来のSaaSは、人々が仕事をするためのツールを提供してきましたが、AIエージェントは、仕事そのものを行うようになっています。その変化が続くにつれ、顧客は機能へのアクセスではなく、結果に対して対価を支払うことを期待するようになるでしょう。 市場では「そのプロダクトは顧客に実際に成果をもたらすのか」という、より本質的なことが問われます。成果を出せるプロダクトが生き残るようになります。

GrokBotで数十個とかBot作って運用とか大体嘘だと思ってる。 数増やしても中間管理による認知負荷とTokenの増大で無駄しかないイメージ。 末端の接続Worker(例えばCCのセッション)とかならわかるけど、Botはそんなに数要らんと私は思う。 そもそも週次レートが持たない。

【11月4日 朝のニュースまとめ】 ・GPT-6.2 Astra、Opus 5.5並みへ60%値下げとの情報 ・Anthropic、応答元モデルを検証できるFlashProveを発表 ・Claude、ログインだけでMCPプラグインに自動接続 ・本番障害の原因を探るTraversal、$120M調達 ・Revolut、約2000人のエンジニアを自前GLMに移行 ・OpenAI、機械・電気設計やシミュレーションでの活用成果を公開 ・Gemma 4 Agentコンペに小型モデル特別賞$10K追加 ・自作大喜利AI対決、SFT+DPOや多モデル選抜で競う ・Mistral Large 4、学習途中でAttention構成を変更 ・Agentハーネス最適化、コスト選好は探索の最後に適用を ・Google DeepMind、RLで精神科インテーク面接を改善 ・Deep Agentsのブラウザ操作はStagehand基盤、設計を解説 ・NVIDIAの音声修復RE-USEでノイズ除去と文字起こしを比較 === GPT-6.2 Astra、Opus 5.5並みへ60%値下げとの情報【続報】 ・Codexの利用内訳に出現したOpenAIのGPT-6.2 Astraに関する続報です ・一部ユーザーでAstraへのリクエストがGPT-6.2にルーティングされている様子が共有され、投入間近との観測が広がっています ・価格をOpus 5.5並みに60%引き下げるとの情報も出ており、ブラインドテストではアプリ構築でOpus 5.5より好まれたとされます ・性能と価格の両面で競争力が高まるとして、Agent用途でのシェア拡大を見込む声が出ています === Anthropic、応答元モデルを検証できるFlashProveを発表 ・AnthropicがLLMのprovable inferenceに関する研究成果としてFlashProveを発表しました ・既存の暗号技術を基盤に、ある応答が特定のAIモデルから出力されたかを開発者が検証できる仕組みです ・浮動小数点対応の検証技術を持つ企業からも反応があり、provable inferenceの必要性を訴える声が出ています === Claude、ログインだけでMCPプラグインに自動接続【続報】 ・ClaudeのMCPコネクタ向けエンタープライズ管理認証に関する続報です ・Claudeにログインするだけで、対応するMCPプラグインへ自動接続できるようになりました ・Claudeを信頼できる発行者として受け入れるMCPサーバーが対象で、管理者が設定すればメンバーは初回利用時に自動接続されます ・再認可の手間は大きな不満点だったため、Agent利用の効率化として歓迎する声が多く上がっています === 本番障害の原因を探るTraversal、$120M調達 ・本番システムの障害解析を行うTraversalが、評価額$1Bで$120Mを調達しました ・サービスと依存関係をマッピングし、障害時に複数の原因候補を並列に検証、学んだ知見をコーディングAgentに戻す仕組みです ・コード生成は速くなったが本番の理解は追いつかないとして、ボトルネックが運用に移ったとの共感が集まっています === Revolut、約2000人のエンジニアを自前GLMに移行 ・RevolutがコーディングAIを自社ホストのGLMに切り替え、Claude CodeとCodexを例外扱いにしたと報じられました ・B200を56基使い、100万トークンあたり約30セントと、従来の約1/10のコストでリードタイムは70%短縮したとされます ・知能スタックを自社で持つことが競争力の鍵だとして、オープンモデルの本番採用例として注目されています === OpenAI、機械・電気設計やシミュレーションでの活用成果を公開 ・OpenAIがChatGPTとCodexを物理世界のエンジニアリングに活用した進捗を公開しました ・機械設計、電気工学、シミュレーションの領域で、自社ハードウェアチームの反復高速化や業界パートナーとの検証を紹介しています ・ブログ内のグラフから、未公開の内部モデルが公開モデルを大きく上回っていると読み取る声も出ています === Gemma 4 Agentコンペに小型モデル特別賞$10K追加【続報】 ・KaggleのGemma 4 Developer Agent Competitionに関する続報です ・Gemma E2BまたはE4Bを使う小型モデルの開発Agent向けに、ボーナス賞$10,000が追加されました ・該当する提出のうちPrivate順位が最上位のものが対象で、LoRAファインチューニングも本戦同様に使えます ・賞金総額は$100,000、エントリー締切は11月25日で、時間があれば挑戦したいとの声も出ています === 自作大喜利AI対決、SFT+DPOや多モデル選抜で競う ・Kagglerらがそれぞれ自作した大喜利AIで対決する企画動画が公開されました ・複数AIの回答から選抜、Dotに選ばせるなど作り方は三者三様で、Qwen3.5-9BをSFT+DPOした例もあります ・追加学習モデルは惨敗も回答速度は圧倒的1位で、字幕付けなどの編集にもCodexを活用したそうです === Mistral Large 4、学習途中でAttention構成を変更【続報】 ・Mistral AIの1TパラメータMoEモデルMistral Large 4に関する続報です ・設計の要点をまとめた投稿が共有され、MLAとクエリあたり2,048キーを選ぶsparse attentionで1M文脈に対応しています ・事前学習の途中でSWAとCLAのハイブリッドを試したところ、perplexityは同等でもSWE-benchが悪化しました ・そのためフルAttentionに戻しつつYOCOは維持したとされ、perplexityだけで設計を判断する危うさを示す事例です === Agentハーネス最適化、コスト選好は探索の最後に適用を ・品質とコストの両面でAgentハーネスを最適化する際の知見を示した研究が紹介されました ・探索の各ステップでコスト選好を適用すると、より良いハーネスにつながる候補を捨ててしまうとしています ・コスト選好は探索の最後にのみ適用すべきという点が要点で、ハーネス改善に取り組む開発者に示唆のある結果です === Google DeepMind、RLで精神科インテーク面接を改善 ・Google DeepMindが、シミュレーション患者とのマルチターンRLでGeminiに精神科のインテーク面接を学習させました ・32人の精神科医が患者役を演じた二重盲検試験で、同一プロンプトのベースモデルに対し60件中76.7%で勝利しています ・評価は別の精神科医パネルが盲検で行っており、シミュレーション内RLが臨床対話に効く例として注目されています === Deep Agentsのブラウザ操作はStagehand基盤、設計を解説【続報】 ・LangChainのManaged Deep Agents 0.10で追加されたブラウザ操作機能に関する続報です ・LangChainが、ブラウザ操作ツールをどう選び、どう調整したかを解説する記事を公開しました ・BrowserbaseのStagehand上に構築し、ブラウザ操作がコンテキストウィンドウに与える負荷への対処を扱っています ・Harrison Chaseは今春にモデルがブラウザを操れる水準に達したとし、ブラウザは新たなターミナルだと述べています === NVIDIAの音声修復RE-USEでノイズ除去と文字起こしを比較 ・NVIDIAの音声修復モデルRE-USEをポッドキャスト音声に適用した検証記事がZennで公開されました ・ノイズ除去の効果と、その後の文字起こし結果への影響を比較する内容です ・音声修復を文字起こしの前処理に使えるかを判断する実践的な参考になりそうです

無課金Copilotでもワークスペース（旧ノートブック）はかなり希望の星っぽいので、ここは掘ろうと思う。 課金Copilotって実は全然有効活用されておらず、なんなら無課金CopilotはChatしか見向きもされていないので、NoteBook LM的な運用ができるワークスペースは期待がある。

高価なAIのほうが常にシステムの脆弱性をたくさん見つけられる、というわけでは全くありません。 脆弱性1件あたりの費用で比べると、高いモデルが安いモデルの10倍以上かかるのに発見率で負けることがざらに起きます。 そのため、たとえば安価なモデルを2〜3種類選んで動かすほうがコスパが良いこともあります。 ai-data-base.com/archives/14… 本記事では、そうした「安価なモデルを活用する具体的な手順」や工夫のポイントを紹介します。

【11月3日 朝のニュースまとめ】 ・GPT-6 AstraがQwenの重みを直接編集し数学性能を6倍に ・Anthropic修正S-1、3Q売上$17Bも営業赤字に転落 ・Anthropic S-1/A、AI主導の急加速閾値に迫ると追記 ・Altman、Navier-Stokesを解いた内部モデルを近日公開へ ・OpenAI、日常タスク評価LifeVal公開、GPT-6 Astraは80.6% ・MotionがFable 5.5で動画制作機能、出力はコード ・dotsの基盤モデルにGPT-6 AstraとGPT-6.1 Terra追加へ ・OpenAI、UAEと4件契約、AIネイティブ政府実現へ ・Marvell、光接続のLumentumを$115Bで買収 ・Unsloth、V4.1 Flash 1bit版を512K文脈で評価 ・Hume AI、音声に直接質問できるAudio Decision API公開 ・Kagglerが相次いでElithに参加と話題に ・ISUCON2026優勝者が当日の解法記をZennで公開 === GPT-6 AstraがQwenの重みを直接編集し数学性能を6倍に ・MIT研究者らが、GPT-6 Astraに小型モデルの重みを直接編集させる手法Weight-Space Programmingを発表しました ・Qwen3.5-0.8Bの重みを学習なしで0.016%書き換え、MATH-500を7.9%から48.1%に改善しています ・Claudeでの追試報告も出ており、蒸留より面白いとの声やRSIへの直接的な経路になり得るとの議論が広がっています === Anthropic修正S-1、3Q売上$17Bも営業赤字に転落【続報】 ・AnthropicのS-1上場申請書に関する続報です ・修正版S-1で3Q売上は$16.96B、前年同期比1,127%増と正式に開示され、報道の$16.8Bを上回りました ・一方でQ2の営業利益$974Mから$567Mの営業赤字に転じ、短期調達した割高なコンピュートが主因とされます ・計算基盤への支出コミットメントは既報の約$657Bから$895.4Bに膨らみ、Broadcom $161B、Google $121Bなどが並びます === Anthropic S-1/A、AI主導の急加速閾値に迫ると追記【続報】 ・AnthropicのS-1上場申請書に関する続報です ・修正版S-1/Aの29ページに、RSPのAI起因の急加速閾値に間もなく達し得るとの記述が加わりました ・閾値は2018〜2024年基準で2年分の進歩を1年で達成する水準と定義されています ・能力が安全対策を上回ればリスクを評価・緩和しきれない恐れがあるとのリスク記載が注目されています === Altman、Navier-Stokesを解いた内部モデルを近日公開へ【続報】 ・OpenAIによるNavier-Stokes問題の解決に関する続報です ・Sam Altmanが、Navier-Stokes問題の証明に使った社内の次期GPTモデルを近く公開すると述べました ・9月の発表で、約1万のAgentを約4日間協調させて証明に到達したと説明されていたモデルです ・GPT-6.2 Astraとの関係は不明で、使いこなすには利用者側の力量も問われるとの声も出ています === OpenAI、日常タスク評価LifeVal公開、GPT-6 Astraは80.6% ・OpenAIが、個人アシスタントとして日常の用事をこなせるかを測るベンチマークLifeValを公開しました ・数千人のChatGPTユーザーの声をもとに、育児・健康・教育・金融・買い物などのタスクで構成されています ・GPT-6 Astraは80.6%で、9か月足らず前のGPT-5.2の49.3%から大きく伸びています === MotionがFable 5.5で動画制作機能、出力はコード【続報】 ・Anthropicの次期モデルFable 5.5の投入準備に関する続報です ・Motionが自社ハーネスとMCP経由でFable 5.5を使う動画制作機能を発表し、出力は編集可能なコードです ・After EffectsやPremiere Proへ直接書き出せ、xhighで21分で動画を完成させた例も共有されています ・動画が純粋なコードで作られていることに驚く声が多く、今日にも一般公開されるとの期待が高まっています === dotsの基盤モデルにGPT-6 AstraとGPT-6.1 Terra追加へ【続報】 ・12月からのChatGPTとCodexの利用上限共有に関する続報です ・OpenAIはdotsを支えるモデルに、GPT-6 AstraやGPT-6.1 Terraなどを追加する方針を示しました ・Terraは高速なうえ人格面も改善されたとされ、dotsの応答品質の向上が見込まれています ・dotsをより多くの人に届ける狙いと説明されており、利用枠の共通化とあわせた体制の見直しとみられます === OpenAI、UAEと4件契約、AIネイティブ政府実現へ ・OpenAIがUAEと4件の契約を結び、世界初の完全AIネイティブな政府を目指すと報じられました ・ADNOCとG42が最先端モデルを導入し、MubadalaやInception42もAI活用で提携しています ・Sam AltmanはAIがエネルギー業界の経済性を変革すると語り、UAE投資家主導の資金調達も進んでいます === Marvell、光接続のLumentumを$115Bで買収 ・Marvellがデータセンター向け光学部品メーカーLumentumを企業価値$115Bで買収することで合意しました ・1株あたりMarvell株4.5株の交換で、両社CEOはAIインフラの光接続への構造転換を理由に挙げています ・Broadcomを追う存在になるとの評価の一方、Lumentum経営陣がAIサイクルの持続性を疑っている表れとの見方も出ています === Unsloth、V4.1 Flash 1bit版を512K文脈で評価【続報】 ・DeepSeek-V4.1-Flash-1017のUnsloth製GGUFに関する続報です ・UnslothがGGUF量子化版を512Kコンテキストで評価し、エージェント系ベンチマークの結果を公開しました ・1-bit版でDeepSWE 68.1、Terminal-Bench 72.2、AutomationBench 52.7と、他の量子化版より10%以上高いとしています ・GSQ-RCOに評価手法の詳細を求めたところ、自分で再現してほしいとの回答だったと報告しています === Hume AI、音声に直接質問できるAudio Decision API公開 ・Hume AIが、音声を直接解析して任意の質問に答えるAudio Decision APIを公開しました ・話者数、笑い声の有無、通話相手の苛立ちなど、従来10以上のモデルが必要だった判定を1回の呼び出しで行えます ・1000万件超の人間の判断で学習しており、音声Agentが相手を理解する手段として注目されています === Kagglerが相次いでElithに参加と話題に ・Kagglerが次々とElithに転職・参加していることが、Kaggleコミュニティで話題になっています ・強者が集まっているとの驚きや、自社にも来てほしいという声が多く見られます ・データサイエンス人材の採用競争でKaggle実績の価値が改めて注目される動きといえそうです === ISUCON2026優勝者が当日の解法記をZennで公開【続報】 ・Yoshinori Kawasaki氏の優勝やAnagoの2位を伝えたISUCON 2026に関する続報です ・優勝者による、競技当日の解法をまとめた参加記がZennで公開されました ・今回は当日編で、事前にどのような準備をしたかは後日改めて公開される予定です ・Agentの作り込みが素晴らしいとの評価があり、AIを活用した競技の進め方として参考になりそうです

とりあえず Muse に自宅マシンの権限を移譲して、自由に活動をすることを許可した。しばらくこれで運用してみて、成果物を時折確認することにする sudo 権限等は Muse が要求してきたら与えるかどうかを検討する予定