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BIG NEWS
— Nathan Lands (@NathanLands) October 15, 2025
I'm partnering with Jesse Tinsley ($2B+ portfolio across Mainstreet, Recruiter, Bench) to build an AI infrastructure company.
We're launching Lore to help America and its allies beat China in the AI race.
Here's how we're doing it 🧵 pic.twitter.com/ePyIYmKMPi
5 Critical Skills Leaders Need in the Age of AI
- AIの価値創出は技術ではなく組織変革に依存すると記事は強調しており、戦略や業務設計と結びつけない導入は成果につながらないと説明しました。
- リーダーは多様なネットワークに身を置き、異分野・規制当局・スタートアップ・技術者と対話して実践知を取り込み、組織にも同様の接触機会を設計すると効果が高まると述べました。
- 生成AI導入は業務プロセス・インセンティブ・組織構造の再設計とセットで行い、自動化と人の判断の境界を意図的に決め、コスト削減発想にとどまらず新しいビジネスモデル創出に踏み出すべきだと提案しました。
- 意思決定ではAIを単なる入力ではなく「役割を持つチームメンバー」として活用し、レコメンダーやデビルズ・アドボケイトなど役割設計を行い、人とAIの協働をオーケストレーションすると質が上がると紹介しました。
- マネジメントは監督・査問型からコーチング型へ移行し、心理的安全性を確保して試行錯誤と再スキル化を支援すると、現場の活用が加速すると示しました。
- リーダー自身が毎日AIを使って活用シーンを発見し、可視化して周囲に示すことで、単なる「言うだけ」から脱して採用を前進させるべきだと結論づけました。
OpenAI’s Growing Ecosystem Play
- OpenAIはChatGPT内アプリや外部サービス連携を拡大し、個人向け「パーソナルAIサブスクリプション」化を目指しています。
- 「Sign in with ChatGPT」の構想では、外部スタートアップがOpenAIモデルを使う際のコストをユーザーのChatGPT容量（レートリミット）に充当する仕組みを提案しました。
- 無料ユーザーが外部アプリ利用中にレート上限へ達すると、ChatGPT有料化へのアップセル誘導が起きる可能性があります。
- スタートアップにとってはAPIコストの圧縮が可能ですが、従量課金モデルの場合は売上機会が減り「OpenAIのための無料ミドルウェア化」リスクが生じます。
- 競合モデル（Anthropicなど）を併用したい企業には不利に働く可能性があり、ベンダーロックインへの懸念が高まります。
- 認証レイヤーの獲得は、OpenAIが広告・コマースでのマネタイズ（行動データに基づくレコメンドなど）を強化する土台になります。
- 非課金ユーザーが大多数という構造上、広告・ECが重要な収益源になり、OpenAIは2026〜2030年に非課金ユーザー由来で約$110Bの間接収益を見込むと投資家に説明しました。
- 「Google/Apple/Facebookでのログイン」に慣れたユーザーがChatGPTログインへ移行するかは不確実で、セキュリティ・信頼のハードルも残ります。
- 業界動向として、データセンター投資拡大、モデル更新（Claude Haiku 4.5、Veo 3.1）、巨額資金調達や収益伸長（Anthropic年率$7B到達見込み）などが並行して進んでいます。
Salesforce bets on AI ‘agents’ to fix what it calls a $7 billion problem in enterprise software
- Salesforceは業務プロセスの分断や手戻りによって発生する約70億ドル規模の非効率を課題として提示し、AIエージェントでの解決を狙いました。
- AIエージェントは指示に基づいてタスクを自律的に実行し、従来のチャットボットを超えてアプリ間連携や意思決定支援を行うことを目指しています。
- 具体的には、CRM内のデータを起点に、見込み客の育成、ケースの自動クローズ、請求や契約更新の処理などをワークフロー化して自動実行することを想定しています。
- セキュリティとガバナンスを重視し、権限管理や監査ログ、データ境界の設定を前提にエージェントを運用する方針が示されています。
- 成果指標としては、平均処理時間（AHT）、初回解決率（FCR）、パイプライン創出、回収日数（DSO）短縮などの業務KPI改善を狙っています。
- 既存のSalesforceスタック（Einstein、Data Cloud、Flow等）と連携し、既存投資を活かしながら段階的に導入できることを強調しています。 e
名古屋発の無人「セルフカフェ」全国へ 集中できる場、女性客6割 - 日本経済新聞
- 名古屋発のセルフカフェが2018年開始後、空き物件の増加を追い風に拡大し、2025年9月時点で全国50店舗に到達しました。
- ドリンク約¥400〜¥500の購入で滞在時間を無制限としながら、平均滞在は1〜2時間に収まり、客数の多さで収益を安定させました。
- 深夜も営業し、従来の飲食店の時短で不足した夜間の安心な居場所として利用が伸び、月間利用者は7万人を超えました。
- 利用目的は学習・作業が中心で、資格勉強の社会人や大学生、フリーランス、親子の勉強利用など多様なニーズに対応しました。
- 女性比率が6割と高く、ガラス張りの外観、監視カメラ、内装の清潔感などが安心感を高め、女性の利用を後押ししました。
- 内装の美しさが「きれいに使おう」という行動を誘発し、客の良いふるまいが雰囲気とブランドを育てる循環が生まれました。
- 地方商業施設や新規事業を模索する事業者からの関心が高く、フランチャイズ出店の問い合わせが増加しました。
- 無人化の競争力は単なる効率ではなく、人が安心して集まり集中できる空間づくりにかかっていると示されました。
半導体戦争に続くのは「工場戦争」 米中が争うAI製造業の覇権 - 日本経済新聞
- 半導体戦争から「工場戦争」へと焦点が移り、工業力そのものを巡る競争が激化しました。
- 米国は中国を安全保障上の脅威と位置づけ、半導体規制に続き関税・規制の「ラージヤード・ハイタリフ」で産業回帰を加速しました。
- 中国はレアアース輸出規制などで対抗しつつ、供給網の主導権と製造現場データの蓄積によって優位を確保しようとしています。
- 米国のGAFAMは時価総額と投資余力で中国BATHを大きく上回り、AI関連投資で成長を継続しています。
- ただしGAFAMはオフライン（現場）データへのアクセスが弱く、製造とAIの統合で主導権を握れるかが課題になっています。
- 日本は長年の工業化で膨大なオフラインデータと世界に分布する工業製品群を保有し、それを価値化できれば巻き返しの余地があります。
- ソフトバンクGのABBロボット事業買収は、日本発の「AI×製造」シフトの象徴的動きとして注目されています。
- 投機が株・債券・不動産を超えて暗号資産やスポーツ賭博にまで拡大していることを示しました。
- FRBがインフレ目標超でも利下げに動き、金融環境を緩めて投機を刺激したと指摘しました。
- トランプ政権の規制緩和が、暗号資産や非上場資産への個人投資を容易にし、リスク許容度を高めたと説明しました。
- ポリマーケットへの大型出資は、暗号資産と予測市場の“投機ビジネス”に対する強気を象徴すると分析しました。
- 株式バリュエーションが歴史的高水準で、一部の大型銘柄に上昇が集中しているとIMFの警告を紹介しました。
- 循環的な相互取引（Nvidia→OpenAI→Oracle→Nvidia）のような収益を見えにくくする構図をバブル的兆候として挙げました。
- 住宅バブル時のような金融システム直撃の連結性は今は薄いが、債務で建設されるデータセンター増加やサブプライム関連の破綻は火種になり得ると注意喚起しました。
- 金価格の高騰やミーム株・SPACの経験から、バブルは必ずしも広範な被害を出さないが、規模と持続期間次第で痛みが増すと整理しました。
- 金融政策は鈍器であり、過熱抑制には本来は規制政策が向くが、現政権は執行緩和に傾いているという政策ミスマッチを示しました。
- 労働者階級の個人投資家の市場流入は「金融の民主化」の恩恵にも見える一方で、相場終盤のリスクを負いやすいと結論づけました。
Video Collaboration for Creative Teams
Notion + Loom
- 多くの有力コーディングエージェントは、セッションを通して単一の大きなシステムプロンプトを維持し、そこにルールファイルを追記して挙動を制御します。
- ルールファイル（例: .clinerules, .cursor/rules）は、セキュリティ、コーディングスタイル、アーキテクチャ、テスト方針などを規定し、実質的にエージェントの能力を左右します。
- ArizeのPrompt Learningは、メタプロンプトと評価フィードバックを用いてルールを自動生成・改良し、モデル自体の再学習なしに性能を向上させます。
- 最適化ループは「初期プロンプト→出力生成→評価→メタプロンプトでルール改良→反復」という流れで進みます。
- 評価にはSWE-bench Lite（300件）を用い、train/testを各150件で分割して再現性のある改善を測定しました。
- ClineはACTモードでコードベースに直接変更を加え、生成されたパッチをテストと差分比較で評価しました。
- GPT-5などの評価器で「なぜ正しい/間違いか」を英語フィードバックとして抽出し、過学習を避けつつ一般化するルールを生成しました。
- 追加された良いルールは「最小変更での正しさ維持」「原因究明の徹底」「入出力正規化の契約順守」「エラーメッセージの正確性」「後方/前方互換」「データや拡張ポイントの非破壊」を強化しました。
- 結果として、Sonnet 4-5は小幅、GPT-4.1は顕著に改善し、後者はルール最適化だけでSOTA水準に近づきました。
A stateful browser agent using self-healing DOM maps
- 従来の問題は、エージェントがステートレスで毎回LLM推論を行い、クリック一つにも遅延とコストが発生していたことでした。
- Agent4は初回実行でスクリーンショットと操作履歴から「DOMマップ」を生成し、再利用可能なワークフローとして保存します。
- 次回以降はベクタDBから該当マップを検索して即実行し、失敗したステップのみLLMで再特定してマップをパッチ適用します。
- この自己修復により、一人の失敗が全ユーザーのマップを改善し、継続的に保守コストを下げながら成功率を高めます。
- 動的UI（例：Excalidrawのキャンバス操作）でも、初回の「学習」後は人間の筋肉記憶のように即時に描画できます。
- 設計思想は「高価な推論は新規問題に限定し、既知の作業は安く確定的に実行する」ことにあります。
Claude Skills: Customize AI for your workflows
- Skillsは「指示・スクリプト・リソース」をまとめたフォルダとして定義され、Claudeがタスクに応じて自動で関連部分だけを読み込みます。
- Skillsは合成可能・持ち運び可能・効率的・強力という設計方針で作られ、必要最小限の情報だけをロードして速度と精度を両立します。
- Excel/PowerPoint/Word/PDFのプロフェッショナル生成など、Anthropic提供のSkillsをそのまま使ったり、独自Skillで機能を拡張したりできます。
- Claudeアプリ、Claude Code、APIのすべてで同一形式のSkillsを使え、一度作れば横展開できます。
- APIでは/v1/skillsエンドポイントとMessages APIでSkillsを指定でき、コード実行ツール（Code Execution Tool）ベータが実行環境を提供します。
- アプリ内では「skill-creator」Skillが対話的にSKILL.mdやフォルダ構成を生成し、ノーコード感覚で作成できます。
- Claude Codeではマーケットプレイスからプラグインとして導入でき、~/.claude/skills に手動配置やバージョン管理でチーム共有が可能です。
- エンタープライズでは管理者が組織全体で有効化し、今後は展開・配布の運用がさらに簡単になる予定です。
- Skillsはコードを実行できるため、信頼できるソースのみに限定し、データ安全性に配慮する必要があります。
Why we’re leaving serverless | Unkey
- サーバレスでは関数間でメモリを共有できず、キャッシュは常にネットワーク越しとなり、p99で30ms超の遅延が発生しました。
- 複数のSaaS（Durable Objects、Queues、Workflows、Logstreamsなど）を“つぎはぎ”して制約を回避した結果、機能追加ごとにレイテンシ・コスト・障害点が増加しました。
- 分析・メトリクス・ログを関数寿命内でバッチできず、専用のバッファサービスやプロキシ（例：ClickHouse向けのchproxy）を自前実装する事態になりました。
- 状態ありのGoサーバに移行して、メモリ内バッチ＋数秒ごとのフラッシュでデータ排出を単純化し、外部コンポーネントを削減しました。
- 実測でv2（Go）のAPIがv1（Workers）に対して約6倍高速化し、サブ10msを目指す要件に合致しました。
- 自己ホスティングとプラットフォーム非依存を実現し、ローカル開発・デバッグ体験を大幅に改善しました。
- グローバル低遅延はAWS Global Accelerator、オートスケールはFargateで維持し、サーバレスの長所は別手段で確保しました。
- レートリミッタはメモリ内状態により高速かつ精度・コスト面で改善しました。
- サーバレスは「低頻度・イベント駆動・単純なリクエスト/レスポンス」には有効ですが、「一貫した低レイテンシ・永続的状態・高頻度・細かな制御」には不向きでした。
How I Reversed Amazon’s Kindle Web Obfuscation Because Their App Sucked
- Kindle Webはテキストをそのまま配らず、SVGグリフID列に置き換えて配信していると説明しました
- グリフIDはリクエストごとにランダム化され、5ページ単位でアルファベットが総入れ替えされると述べました
- 直接のパス比較は座標差や命令表現差で失敗し、ピクセルレンダリング＋知覚ハッシュで正規化したと説明しました
- Bookerlyの各フォント（通常・斜体・太字・太字斜体）と ligature をTTFから生成してSSIMで照合したと述べました
- 微小なMoveTo（mコマンド）の「偽ヒント」により単純なSVGパースが壊れる問題を、塗りつぶしレンダリングで回避したと説明しました
- 位置情報やスタイル情報を活用し、段落・整列・強調・リンクを保持してEPUBを再構築したと述べました
- 本人の正当な購入物のバックアップ用途に限定する姿勢を強調しました
🧠 When the Founder Is the Moat
- AIの大型人材争奪が加速し、買収よりも「人の引き抜き（アクハイアに近い形）」が選好される状況が広がっていると指摘しました。
- 買収側は株式買いより資産買い（人・モデル・ブランドの選択取り）の方が合理的になりやすく、結果として元の会社に空洞化リスクが生じると説明しました。
- 深層技術系スタートアップでは、データやモデルよりも創業者の存在が競争優位の中核になりやすいと述べました。
- 投資判断のデューデリジェンスでは、データや精度よりも先に「創業者の持久力（durability）」を徹底検証する必要があると主張しました。
- 創業者がマルチターン思考（長期で評判を積む反復ゲーム）か、シングルターン思考（短期で一度きりの最大化）かを見極める問いを用意することが重要だと提案しました。
- ベスティングやロックアップなどの契約は、創業者が短期最大化を選んだ瞬間に限界があり、完全な防波堤にはならないと強調しました。
- 最終的な防御力は創業者の心理と評判への配慮に宿り、投資家は長期志向の創業者に賭けるべきだと結論づけました。
Distyl AI raises $175M in funding at $1.8B valuation to scale AI consulting platform - Tech Startups
- Distyl AIが約¥25,900,000,000（$175M）を調達し、事後評価額は約¥266,400,000,000（$1.8B）になりました。
- 元Palantirのエンジニアが創業し、OpenAIやApple出身者などを含む少数精鋭で成果重視の導入を進めています。
- 「Distillery Platform」を既存システムに組み込み、数週間で業務効果を出すことを狙っています。
- 通信、ヘルスケア、保険、小売、製造などの大企業に展開し、T-Mobileが運用効率の改善事例として紹介されています。
- LightspeedとKhoslaが主な出資者で、シード$7M（2023年4月）→シリーズA $20M（2023年後半）→今回$175Mと急拡大しました。
- 3000億ドル規模で年率約20%成長のエンタープライズAI市場において、従来型コンサルより小規模・低コストで成果を出すモデルを強調しています。
- 資金は人材採用、プラットフォーム強化、戦略的パートナーシップの深化に充てられます。