PERSPECTIVES Vol.1：【前編】AIは競争優位を破壊するのか ── 念入りな凡庸（コモディティ）の時代に、組織の「知性」をどう編み上げるか | Hubble Journal

【ポッドキャスト公開📻vol.14】 今回はグッドパッチのエンジニアをゲストに、AI活用のリアルを語りました🙌 AIで誰でも作れる時代に「コモディティ化の海に落ちない思考法」とは──？ あえてハーネスがない環境で挑戦する、現場の泥臭い試行錯誤の裏側をお届けします！

銀と銅に注目です。 金高騰の次は「銀・銅」に脚光？新規上場で盛り上がるコモディティETFの活用法(ダイヤモンド・オンライン) #Yahooニュース#

AIラボは儲からないか？ 航空会社みたいに、 「利用価値はあってもコモディティ化して儲からないんじゃない？」 って言う意見がある。 ワイは間違っていると思う。 まず勘違いしてるのは、 ワイら一般大衆はAIラボの本当のお客さんじゃない。 ワイらが普段チャットで使うAIなんて、そりゃ安くなる。 無料に近づく。 安いモデルでも十分、みたいな場面も増える。 そこはコモディティ化する。 そこで 「やっぱりAIって儲からない！」 ってなるのがおかしいねん。 AIの本丸は、ワイらが雑談したり、メールを直したり、ちょっと調べ物したりするところじゃない。 本丸は、人間レベルを超えた知能。 これもう夢物語じゃないってわかってるやん。 すでに人間を超えてる領域が出てきてる。 その領域は広がり続けている。 ガチの先端モデルをフルに享受できれば、 がんの薬を見つける。 肌が若返る治療法を見つける。 腰痛を根本的に治す(イーロンも腰痛持ち)。 半導体設計を一段進める。 軍事技術を強くする。 工場の歩留まりを数%上げる。 巨大企業の売上を5%伸ばす。 みたいなことがどんどん現実化する。 こういう世界では、1つの成果が数千億円、数兆円の価値になる。 そこに効く知能なら、超大金を払うに決まってる。 一般大衆にちまちま数千円を課金する必要はない。 ここが航空会社との最大の違い。 航空会社の提供する価値は「移動」しかない。 せいぜいファーストクラスにして利益率上げる程度。 「知能」の値段の上限はファーストクラスなどと比べものにならない。 実際、すでにGoogleやMetaはAIに自社に優先して使っていると言っている。 広告の精度を上げる。 開発効率を上げる。 インフラを最適化する。 AI利用で売上や利益を改善している。 アインシュタインを私が雇ってもたいして利益はあげられないけど、適切な場所ならとてつもない価値が出せる。 自分や会社の普段使いだけみて「AIは儲からない」などというのはそういう構造を見落としている。

「転職で年収を書き換える」歪んだ10年が終わり、実務とドメイン知識へ回帰する時代。ポータブルな技術がコモディティ化し、その場所でAIを使い倒し成果に責任を持つ価値が逆転、ということか。

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中国のオープンなAI戦略が、アメリカのクローズドなAI戦略を叩きのめしつつあるというポスト。 ・AIモデル自体には、ブランド力以外の強力な参入障壁がない ・利用者は用途に応じて、APIを簡単に切り替えられる ・米国企業は利益確保のため、技術を非公開にして顧客の囲い込みを図っている ・一方、中国は制裁の影響でグローバルなAIサービスを展開しにくい ・そこで、自国のモデルをオープンウェイトで公開する戦略に出た ・これにより、米国企業が利益を得ているレイヤーをコモディティ化している ・今やスタートアップの約80%が中国のモデルを使っている、との指摘もある ・最近ではAlibabaなどが、OpenAIに匹敵するモデルを低コストで公開し始めた ・インターネット時代とは対照的に、今回は中国がオープンエコシステムをリードしている ・クローズドな戦略は負け筋であり、米国の経済にも深刻な影響を与えかねないのではないか

オランダ・フローニンゲンの工場から出荷された荷物が、ユトレヒト、アントワープ、パリを経てベルサイユの消費者に届くまで、実は何日もかけて複数の車両を乗り継いでいます。 📦 物流最適化の世界では、生産者から最初の拠点までの「ファーストマイル」と、配送センターから消費者までの「ラストマイル」は長年研究され尽くしてきました。一方でその間をつなぐ「ミドルマイル」、つまり配送センター同士を地域や大陸規模で中継する区間は、実運用コストが大きいのにほとんど研究が進んでいませんでした。理由は単純で、物流企業がネットワークの構造や需要量を機密情報として抱え込んでいるため、研究者が使える現実的なデータがなかったのです。 🧭 Google Researchが公開した「MilleMiglia: A Realistic Instance Generator for Middle-Mile Logistics」（ 🌍 重力モデルによる拠点配置や現実的な需要分布を使い、プライバシーを守りながら小規模なトイ問題から大陸規模の産業インスタンス、機械学習向けの大量データセットまで幅広く生成できます。VRPコミュニティにおけるCVRPLIBのような、ミドルマイル研究の標準ベンチマークになることが期待されています。 #物流最適化# #オペレーションズリサーチ#

AIIが真似できないモートとは？、というポスト。 結論としては、非効率な人間関係こそ、AIに真似できないモートになるという話。 以下、ちょっとだけメモ。 ・信頼はささいな行動の積み重ねによって形成される ・ビー玉の瓶のように、信頼は日常の小さな出来事を通して少しずつ蓄積する ・信頼関係はお金で買えない ・瓶にビー玉がたくさん入っている顧客は多少のミスを許容してくれるが、顧客は一度の失敗で離れてしまう ・多くの銀行はコスト削減や効率性のデータだけを見て支店の閉鎖を決定している ・しかし、窓口での何気ない会話や配慮が顧客のロイヤリティを生んでいた事実は、データには決して表れない ・測定不能なものを存在しないかのように扱うマクナマラの誤謬は、組織に大きな損失をもたらす ・支店をなくして人間関係を破壊した銀行は、今度は多額の費用をかけてAIでそれを再現しようと試みている ・指標が目標になると本来の意味を失うというグッドハートの法則は、顧客満足度の数値化にも当てはまる ・携帯電話会社の店舗は販売ノルマに縛られている ・従業員が販売コミッションを優先するため、顧客は店に対して不信感や居心地の悪さを抱いてしまう ・対照的に、アップルストアには販売ノルマが存在しない ・彼らは商品を売ることよりも、来店者の生活を豊かにして心地よい体験を提供することに注力している ・大半の客が何も買わずに帰るとしても、その体験への投資が結果的に史上最高の利益を生み出している ・AIそのものは素晴らしい技術 ・しかし、誰もが同じAIを使って業務を最適化すれば、その手法自体がコモディティ化して差異は失われる ・自動化が進む現代においては、人間の手によるサービスが最大の贅沢品となる ・顧客に真の人間的つながりを提供するためには、まず企業が従業員を大切にしなければならない ・AIを人員削減の手段として使うのではない ・人間だけができる仕事に注力させるために活用した方が良い ・究極のモートとはデータやAIではなく、生身の人間による共感や気遣いに他ならないのではないか

「AI時代に生き残る3種類のソフトウェア企業」 1. なぜレガシーSaaSは解体（アンバンドル）されるのか？ 従来のSaaSの正体は「データベース ＋ UI（画面） ＋ 権限管理」に過ぎません。 * 「画面」のためのツールからの脱却: これまでのSaaSは、人間がデータを閲覧し、フォームに入力するために「リッチなUI」を提供してきました。しかし、AIエージェントがAPIを直接叩き、APIがないレガシーなサイトでもブラウザを自律操作（ブラウザ・オートメーション）できるようになると、人間向けにデザインされた複雑な画面は不要になります。 * インテグレーションの消滅: ナレッジワーカーの一日の大半は、Salesforce、Jira、Zendesk、HubSpotなどの間を行き来し、データを手動で移し替える作業に消えています。AIエージェントがバックグラウンドで24時間稼働し、これらのプロセスを自動でループ処理するようになれば、既存のUIベースのSaaSは「単なるデータベース（データの置き場）」へと退化します。 2. 生き残る「3種類のソフトウェア企業」 このAI移行期を生き残れるソフトウェア企業は以下の3カテゴリーのみであると断言しています。 1. Foundation Models OpenAIやAnthropicなど。ただし、モデル間の性能差は縮まり、過酷な価格破壊とコモディティ化が進む「薄利多売のインフラ」になる。 2. Systems of Record Salesforce、Workday、Veevaなど、業界の「マスターデータ」を物理的に保持している企業。ただし、彼らも「UI」としての価値は失い、AIエージェントからAPI経由でアクセスされるだけの存在になる。 3. Horizontal Agent Platform / Agent OS（実行・統合レイヤー） ユーザーと接する「唯一のフロントエンド」であり、背後であらゆるモデルやツール、API、コード実行環境をオーケストレートする新時代のオペレーティングシステム。