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Daily News 2025-10-25

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日米がAIや6Gなど先端7分野で協力合意へ　中国に対抗、新興国輸出 - 日本経済新聞

日米がAIや6Gなど先端7分野で協力合意へ　中国に対抗、新興国輸出 - 日本経済新聞

  • 日米両政府がAI、研究情報の保秘、ビヨンド5G/6G、医薬・バイオ供給網、量子、核融合、宇宙の7分野で協力することで合意しました。
  • 覚書はAIインフラからモデル・ソフト・アプリまでの輸出促進を明記し、新興国への普及を狙っています。
  • 研究開発と国際規格づくりを日米が主導し、中国製AIへの依存拡大を防ぐ方針を打ち出しました。
  • 日本政府は2025年中にAI基本計画を策定し、質の高いデータによる国産AI開発とグローバルサウス展開を支援します。
  • 日米はビヨンド5G/6GのR&Dと標準化で主導権を目指し、量子・核融合・宇宙では人材育成と共同研究を進めます。
  • 産官学で協働し、医薬品・バイオのサプライチェーン強靱化に取り組みます。
  • 日本企業のAI投資は拡大傾向にあり、日米協働が投資の加速と国際競争力の向上につながる可能性があります。

VC Firms Lean on AI for More Than Just Returns

VC Firms Lean on AI for More Than Just Returns

  • 大手VCや機関投資家が内製AIを本格運用し、案件発掘やLPコミュニケーションを自動化しました（例：a16zのArgoとLP向けチャットボットLPY、ThriveのPuck、GICの“Ask Charlie”）。
  • 生成AIを使った“パーソナライズ営業”が普及し、VCは合成アバターや生成文面で創業者へのアプローチを24時間多言語で行うようになりました（Tim Draperの“デジタルツイン”など）。
  • データシグナルの早期検知ツール（SpecterやMotherbrain）が主流化し、採用動向・特許・投資家クラスターから有望案件を機械的に浮かび上がらせる運用が広がりました。
  • 同質化のリスクが顕在化し、同じAIツールを使う投資家が同じ案件に殺到する“AI誘因の集中”が競争激化を招く可能性が高まりました。
  • AI判断の誤り事例も出ており、集中投資の失敗が報じられたことで“AI万能論”に対する警戒感が強まりました。
  • 自動化の進展により、従来アナリストが担っていた情報収集・監視業務が急速に代替され、役割再定義が求められています。
  • マクロではAIインフラ投資が拡大し、データセンター（OpenAI×Crusoe×OracleのStargate、Tallgrass連携）やチップ供給（Google→Anthropic）などエコシステム全体が加速しています。

NVIDIAをつくれない日本の政治　高市早苗首相を阻む経済成長の壁 - 日本経済新聞

NVIDIAをつくれない日本の政治　高市早苗首相を阻む経済成長の壁 - 日本経済新聞

  • 日本の政治は選挙サイクルが短く、家計支援など短期の「分配」政策が優先されやすいと指摘しました。
  • 成長戦略は成果が出るまで時間がかかるため、与野党ともに選挙で争点化しにくく、議論が深まりませんでした。
  • 日本の政府債務はGDP比で236%に達し、財政資金を投じても成長に結びついていない現状が問題視されました。
  • 企業の新陳代謝が遅れ、世界時価総額ランキングで日本企業は存在感を失い、トヨタの45位が最高位にとどまりました。
  • 米国は産官学とVCが結びついたエコシステムを確立し、国防調達や年金資金のVC投資解禁など制度面の後押しが機能しました。
  • NVIDIAはこうした米国のエコシステムの中で、年金基金を背景にしたVC資金を得て成長しました。
  • 日本の野党は分配重視、与党はビジネス寄りという対立構図が続き、産業政策を競い合う文化が乏しいと批判しました。
  • 維新の連立参加でも産業政策は合意に十分反映されず、規制改革や企業育成の優先度が上がっていませんでした。
  • 規制はルール・オリエンテッドに偏り、行政の権限が強く、既存勢力が優位を維持しやすいため、企業の新陳代謝が進みにくいと分析しました。
  • 必要な処方箋として、与野党が共同で成長戦略を具体化し、規制改革とリスクマネー供給の仕組みを強化することを提案しました。

I see a future in jj

I see a future in jj

  • 著者はRust成功時の3条件（市場適合性・開発体制・ユーザ基盤）をjjにも確認できたと評価しました。
  • jjはGitリポジトリをそのまま扱えるため、既存環境に段階的に導入できる点が普及の鍵になると述べました。
  • Googleの社内での前向きな採用や、個人から大規模モノレポまで利用が進む事例が社会的証明になると示しました。
  • Gitに精通した人ほど最初に違和感を持ちやすい一方、日常的な開発タスクには学習しやすく好評価が得られていると指摘しました。
  • jjのコア開発者Martinと小規模ながら経験豊富なチーム、ガバナンス整備、コミュニティの雰囲気を強みとして挙げました。
  • 著者はOxideを退職し、jj上で新たな開発者コラボ基盤を構築するERSCに参加し、チュートリアル整備やコミュニティ活動を加速すると表明しました。

Thread by @ericzakariasson

zjunlp/LightMem: LightMem: Lightweight and Efficient Memory-Augmented Generation

zjunlp/LightMem: LightMem: Lightweight and Efficient Memory-Augmented Generation

Paper page - Every Attention Matters: An Efficient Hybrid Architecture for

Long-Context Reasoning

Paper page - Every Attention Matters: An Efficient Hybrid Architecture for Long-Context Reasoning

How to Connect North Star Metrics and OKRs

How to Connect North Star Metrics and OKRs

  • OKRは単体では機能せず、上位のNorth Star Metric（長期の価値）と中位のプロダクト戦略（具体的な選択）に結びつけることで初めて意味を持つと述べました。
  • NSMはプロダクトビジョンの定量的な分身であり、複数チームで長期にわたり動かすべき指標として定義する必要があると説明しました。
  • プロダクト戦略は「誰の、どの課題に、どう差別化して応えるか」を明確にし、NSMとOKRを橋渡しする役割を果たすと示しました。
  • OKRは四半期の「その戦略に固有の」成果を測る指標に絞り、他の四半期にコピペできる汎用KPIを避けるべきだと強調しました。
  • ラギング指標であるNSMや主要プロキシから逆算し、チームが週次で影響を与えられるリーディング指標へ落とし込むべきだと提案しました。
  • 「メトリクス・サンドイッチ」のいずれかの層が欠けると整合性が崩れ、見かけは良いが実質のないOKR（OKRシアター）に陥ると警鐘を鳴らしました。
  • 良いチームは完璧なOKR文法よりも、各KRを特定の戦略選択に、さらにその戦略をNSMに遡れるトレーサビリティで運用していると述べました。
  • メトリクスには「賞味期限」を設け、意思決定に使われなくなったり信号が弱くなった指標は見直す姿勢が必要だと補足しました。

AgentShield - AI Agent Detection & Protection

AgentShield - AI Agent Detection & Protection

Beyond release management: Feature flags for product discovery • Jenny Wanger

Beyond release management: Feature flags for product discovery • Jenny Wanger

  • フィーチャーフラグは「誰に・いつ」見せるかを制御し、A/Bテストは「どれが良いか」を検証する役割を担うと理解しました。
  • 多くのチームはリリース安全化（段階的ローンチ、即時ロールバック等）に留めて活用していると指摘しました。
  • 発見段階での3技法を提案しました：①ペインテッドドアで需要を早期に検証しました。②ドッグフーディングで価値仮説を内向きに素早く磨き込みました。③適切にスライスしたβテストで現実の複雑性に耐えるかを確認しました。
  • これらをフラグのターゲティングで実装し、学習と実装を並行化してサイクルを加速しました。
  • 結果として市場需要・PMF・UXの3種類の洞察を短期間で得て、ローンチ前に確信度を高めました。
  • ベストプラクティスとして、意図的ターゲティング、迅速反復、フラグ上でのA/B実験の併用を推奨しました。

Make any TypeScript Function Durable

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Thread by @johncoogan

Thread by @vercel

LLMをプロダクトになじませる

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