最高の記事と最高の引用ポスト。
全力のコミット力があることを前提にチームから絶大な信頼が生まれ、働きやすくなるという循環を生み出している2人です。
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スタートアップだから働きやすい、じゃない。結局ワーママとか関係なく環境を最大限活かしながらモーレツに成果にコミットできるかどうか。これを読んでまた頑張れる。
子どもがいるから無理、なんて言わせない。ママ×CSMマネージャーのリアル｜Hubble Inc. @HubbleDocs
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AIが普及すれば、弁護士のアワリーチャージ自体がなくなる方向に向かう、というのは単純化しすぎていると思う。
そもそもアワリーチャージは「1時間働いたから1時間分請求する」というだけの仕組みではない。
依頼を受けた時点では、どこに論点が潜んでいるか、相手方からのあり得る反論はどんなものか、調査や交渉にどれだけ時間がかかるか、誰にも正確には分からない。つまり、仕事が始まる前に「この案件はいくらです」と約束すること自体が難しい。だから「かかった時間」で精算することで、その不確実性を依頼者と分け合ってきたという背景があるはず。
AIで10時間の仕事が1時間になったとしても、この不確実性がなくなるわけではない。だからアワリーチャージがすぐになくなるとは思わない。
本当に変化が起きるのは、依頼者側もAIを使って「この業務に本当に10時間必要なのか」「ジュニアの作業にこの単価を払う必要があるのか」「他の事務所ならいくらでできるのか」を検証できるようになったときだと思う。
つまりAIが壊すのは時間課金そのものではなく、時間、専門性、品質の関係を依頼者が確認できなかったという、アワリーチャージを支えてきた情報の非対称性だと思う。
そして、その先でも、高度な交渉、訴訟戦略、危機対応のように希少な判断力や信用が価値になる領域では、時間単価はむしろ上がっていくはず。AI時代に起きるのはアワリーチャージの消滅ではなく、「作業量に対する課金」と「希少な判断力に対する課金」の分離というあたりかなと。
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「オーナーと社長は違うという当たり前のことを、22歳の私は分かっていませんでした」この言葉は起業を考える人は深く理解しておくべき。
特に慎重に考えるべきなのが資本政策。資金調達や共同創業者との株式配分は、事業の成長に必要な場面があるが、一度決めた持分関係を後から元に戻すことは簡単ではない。誰が何％を持つのか、取締役を誰が選任できるのか、追加の資金調達でどこまで希薄化するのか。これらは単なる条件交渉ではなく、将来誰が会社の意思決定を行うのかを決める問題。
起業時は、事業を始められることや支援を受けられること自体が魅力的に見えるが、目の前の資金や機会だけでなく、その対価として何を渡し、どのような権利を失う可能性があるのかまで理解する必要がある。
契約書は後で修正できても、資本政策のように不可逆性の高いものもあり、分からないままサインすることはリスクが大きい。重要な意思決定ほど、立ち止まり、専門家に相談し、自分自身でも仕組みを理解した上で決めてほしいと思います。
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「令和のビリギャル」として知られる英語系YouTuber・Hinaが、自身の創業した株式会社LinkUpの社長を退任したと報告
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「株式を持たない代表」だったと明かし、「オーナーと社長は違うという当たり前のことを22歳の私は分かっていませんでした」と吐露
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Xの報告は表示数2500万回の大反響となり
「オーナーと社長の違い」や学生起業リスクを指摘する声が寄せられる
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事情を知るBUDDICAの中野社長は「そんな話じゃ全くない」とし、契約関係の「重大なトラブル」の存在を明かす
▼記事
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強く共感しました。
スタートアップで本当に重要なのは「何ができたか」という過去より、「今ある制約の中で、何を生み出せるか」。
大企業では、優秀さが組織や仕組みとの掛け算で発揮されることも多い。一方、スタートアップでは、役割が曖昧で、正解もリソースもない中で、自ら課題を定義し、周囲を巻き込み、仕組みをつくる力が問われる。
採用で見るべきなのは経歴ではなく、「この人はDay1から何を始めるだろう」と具体的に想像できるか。その解像度が、採用の質を大きく左右するのだと思っています。
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スタートアップの採用あるある。
超エリート企業出身者や海外トップスクールMBA卒など、ピカピカの経歴を持つ人材を採用したいという相談を起業家から受けることがあります。
数年前、まさにそうした相談を受けて実際に採用に踏み切ったエンジェル投資先の起業家と、数日前に「あの採用、振り返ってみてどうだった？」と話しました。
当時、私はこの採用には強めに反対していました。理由は3つ。
①まだその人材に役割を割り当てられるほど組織が整っていない
②本人にスタートアップ適性が見えない
③入社前から給与・タイトルへのこだわりが非常に強い（特に③は明確なフラグ）
結果、その方は目立った貢献のないまま退職することになりました。
起業家の振り返りが示唆に富んでいましたが、少し表現をぼかすとこんな感じ。
・入社前に生株は渡さない。ベスティング付きでも渡さない
・入社前から条件面をやたら交渉してくる人は採用しない
・Day1からの具体的な動きをイメージできない人は採用しない
・どれだけ経歴が立派でも、リーダーシップが感じられない人は採らない
・若手時代に泥臭く動けていたとしても、長い年月を経ればもう別人だと認識する
創業初期の「経歴に惹かれた採用」は、往々にして同じ結末を迎えます。輝かしい経歴は、大きな組織の看板やリソースとセットで成立するものであり、何もないゼロイチの環境で再現される保証はありません。
そうした人材を迎える環境がないまま採用したという点では、エリート人材の当人にとっても気の毒な結果です。
もう一つ付け加えると、こうした採用の背景には、起業家の「寂しさ」があるケースが少なくありません。孤独な創業期に、立派な経歴の人が仲間になってくれると思うと、心が動いてしまうものですが、寂しさを埋めるための採用は、後々大きな代償を伴います。今回も貴重な教訓を得ることができましたが、高い授業料でした。
なお、当時は私以外のエンジェル投資家からも同様に反対されたそうですが、起業家本人は「うちの株主はわかってねーなと思っていた当時の自分をぶん殴ってやりたい」そうです。
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求刑27年に対して満額の懲役27年判決。
これに対して裁判官を叩く風潮があるのであれば、刑事実務における求刑・量刑の仕組みが何も理解されていない。
仮に現行法や量刑が軽すぎると考えるなら、批判の対象は検察官の求刑判断や法定刑を定める制度設計のはずです。
判決内容を読まず、裁判官個人への誹謗に走る風潮には、法治国家として危うさを感じます。
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アウトプット評価ではなくアウトカム評価、とゆわれる理由ですねよね
下がるのはAIの利用コストであって、人の顧問料ではないと思っており、ここは弁護士として守り続けなければならないとも思っている。
AIは限界費用がほぼゼロに近く、一度開発されたモデルは何万社にも提供できるため、競争が進めば当然価格は長期的に下がっていく。一方で、弁護士や専門家の価値は、人間の時間、経験、信頼、責任によって成立している。供給には限界があり、企業ごとの事情を理解しながら意思決定を支える役割は簡単には複製できない。
ただし、だからといって安心していていいわけではなく、AIによって情報へのアクセスや一次分析の価値は急速にコモディティ化する。従来と同じ価値提供しかできなければ、いずれ顧問料に対する説明は難しくなる。
だからこそ、顧問料を安易に下げるのではなく、AIを徹底的に活用しながら、AIでは代替できない付加価値を磨き続けることが重要。
経営や事業への深い理解、組織を動かす力、意思決定への伴走、最終的な責任の引き受け。そうした価値を高め続けることで、AIによる生産性向上を単なる値下げ圧力ではなく、より高い価値創出へと転換できる。
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ちなみに、顧問弁護士との顧問契約はリーガルフォースより安いとされている。
日本で法務AIが弁護士を置き換えない理由として、顧問弁護士との顧問契約が安いことが挙げられる。
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改めて、経営課題はAI導入自体から「AI投資をどう管理するか」に移っている。
RampのCTOが社内のAI支出を分析しようとしたところ、Financeチームは数日かけても納得できる答えを出せなかったという。
AIは利用量課金でコストが変動し、利用者ごとに価値も異なる。さらに同じタスクでもモデルによって単価が変わる。従来のソフトウェア管理は「誰が使っているか」を把握すればよかったが、AIは「何に使われ、どんな価値を生んだか」まで追わなければ投資対効果を説明できない。
AIは技術の問題から、経営管理の問題になり始めている。
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AI時代の契約業務ですでに起きていて、本当にまずいのは、「理解負債」が見えにくいことだと思う。
たしかにAIで契約書は作れるが、なぜその条項が必要なのかを理解しているとは限らない。そして厄介なのは、本人も組織もその状態に気づかないこと。
契約書は完成している。交渉も進んでいる。だから問題があるようには見えない。しかし想定外の事態が起きたときに初めて、「なぜこの条項になっているんだっけ？」となる。
作業負債は目に見えるが、理解負債は目に見えない。「なぜそうなっているのか」を説明できる力なくして、契約書業務については、まともにAI活用は難しい。
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Anthropicが社員を配り始めた。
営業AI、経理AI、法務AIが無料。
Claudeに会社の知識を足すだけ。
これ、月100万円案件になる。
結論、これはただのプラグインじゃない。
Anthropicが出したのは、
「社員AIのひな形」。
営業担当。
経理担当。
法務担当。
マーケ担当。
CS担当。
データ担当。
この役割をClaudeに持たせられる。
今までのAI導入は、
社員がそれぞれChatGPTを触って終わりだった。
だからバラバラ。
だから続かない。
だから成果が出ない。
でも今回は違う。
Claudeに、
自社の商品名。
社内ルール。
承認フロー。
営業資料。
契約基準。
よくある質問。
これを足すだけで、
汎用AIが「うちの社員AI」に変わる。
やることはシンプル。
部署を1つ選ぶ
毎週やる作業を3つ出す
手順をClaudeに渡す
SlackやNotionにつなぐ
使いながら育てる
最初から全社導入するな。
営業の商談準備だけ。
経理の消込だけ。
法務の契約レビューだけ。
1つでいい。
1社に月10万円で入れる。
10社で月100万円。
AI副業は投稿代行だけじゃない。
これからは「社員AIを作る人」が勝つ。
ツールを触る側で止まるな。
AI社員を配る側に回れ。
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興味深いのは、現状だと日米で起きていることが真逆な点。米国では、AIを使いこなした企業が人員削減を進める一方、日本ではAI特需でコンサル人員が10万人を突破し、人による対応を進める。
結局、米国企業は「人を入れ替える自由」があるため、AI導入は直接、生産性向上や人員最適化につながるが、日本企業は終身雇用を前提に組織が設計されている結果として、AI導入の課題は「組織能力の不足」になる。
米国は「組織を素早く組み替える力」でAIを活かし、日本はその力が弱いため、外部の知見に依存する。今後の企業価値を分けるのは技術云々というより「AIに合わせて組織を変えられるか」
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あと人材が首都である東京に集中しすぎてること
アメリカと中国は分散してる分、外資の影響が一部
これ、本当にそう思います。円安で一番影響を受けるのが、採用および人材獲得。外資は予算を変えずに、普通に高いこれまでの給与 x1.5倍くらいの予算が確保できてるからね。日本のスタートアップ、ほぼほぼ詰んでる説。
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減るのは知的労働そのものではなく、知的労働を生み出すコストということは、歴史を振り返ると正しそう。
何かを生み出すコストが下がると、人類はそれをもっと大量に消費し、その結果として市場全体は縮小するのではなく、むしろ拡大してきた。AIによるソフトウェアのコモディティ化も同じ可能性が高い。
例えば印刷機によって、本を複製するコストは劇的に下がった。それまで本を書き写していた筆写職人の仕事は大きく減ったが、本の市場そのものは拡大した。本が安く大量に流通するようになった結果、出版、教育、学術研究、メディアなど、それまで存在しなかった巨大な知識産業が生まれた。
表計算ソフトによって、経理や財務の計算業務は圧倒的に効率化されたが、経理や財務の仕事がなくなるどころか、むしろ分析できるデータが増え、予実管理は高度化し、経営判断に使われる情報量は増え続け、その結果、企業内の知的労働はさらに増えていった。
AIによって文章作成、分析、プログラミングといった知的生産のコストは下がる。つまり既存の知的労働はコモディティ化する。しかし、今自分たちが想像できない市場が誕生し、全く異なる知的労働が生まれていくと考えている。
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Amazon創業者ベゾス氏「AIは労働力不足生み出す」
ベゾス氏は「AIによって人々がより多くの新しい問題を特定できるようになる」と語り、逆に知的労働の需要が増えるとの見方を示しました。
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米テック大手が日本市場に本格参入するタイミングでは一定商習慣や言語の壁があるとしても、その時点で採用競争が成立しないことに危機感がある。
同じエンジニア、同じセールスを採り合ったとき、報酬もブランドも成長機会も技術環境も圧倒的に差がある。市場競争の前に、人材競争で負ける。
日本発スタートアップが向き合うべき相手は、未来の競合という意味より、今日の採用市場にあることを感じるニュース
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【note更新✨】
連載「CFA Journal」第11弾を公開しました。 分業型の「The Model」を越え、営業・CSが一体となるユニット制へ移行したHubbleのインサイドセールス。アポ獲得の「点」から中長期の「面」の関係設計へ、現場の変革と戦略を3名のマネージャーが語ります。
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SaaSの効率性指標として「ARR/ヘッドカウント」がよく使われますが、AIによって組織の生産性が大きく変わる時代だからこそ、「月間ARR増加額/ヘッドカウント」も併せて見ていく意義は大きくなっていると感じています。
DNX Venturesのこちらの記事でも、ARR/ヘッドカウントは遅行指標であり、「月間ARR増加額/ヘッドカウント」の方が一人当たり生産性をより直接的に見られる指標として紹介されています。月間ARR増加額/ヘッドカウントは、今この瞬間の価値創出能力や生産性の変化をよりダイレクトに捉えられるという意味が強い。
とはいえ、ARR/ヘッドカウントも「どれだけ強い経営システムを築けているか」を測る指標であり、特にARRが一定規模を超えるようなフェーズでは、足元の生産性だけでなく、少ない人数でどれだけ大きなARRを維持・成長できるかという構造的な強さが問われる。
AI時代には、「変化」を見る月間ARR増加額/ヘッドカウント、「構造」を見るARR/ヘッドカウントという意味の異なる2つの指標を見ていく必要がありそう。
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●26年6月最新版 SaaS未上場スタートアップの売上・ARR推定値
・SmartHRは250億円超え（200億円超えは1社のみ）
・ユーザベース、アンドパッド、LayerXは100億円超え
・LegalOn Technologiesも25年10月にARR100億円超え、UPSIDERも25年4月で売上100億円規模のPR出していたので、より生産性高そう
・カオナビは非上場化する前に売上が100億円規模だったので、当時の生産性と仮定すると現時点で130億円くらいと推定
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