Keisuke Anzai（あんけい）

Museにこの後の動線で既に開店しているお店でヘルシーな所を探してもらった。

Daft PunkとLEGOのコラボ。実際のグッズ出たら絶対買う！ youtu.be/t5rwOE3zpc8?si=Z170…

「AIで資料を作っています」といっても、文章を考えてもらって自分でスライドに貼るのか、PowerPointのファイルまで作ってもらうのかで、やっていることは結構違うんですよね。 少し前の調査ですが、BCGのコンサルタント244人を対象にした研究では、同じAIを使って同じ課題に取り組んでも、自分で進め方を決めて一部を任せる人が14.0%、AIとやり取りしながら考える人が60.1%、判断ごと任せる人が25.9%でした（内訳が記載された243人から再計算）。 この3つだと、どの使い方が近いですか？

最初を手間取ってしまってちょっとお届け日が遅くなってしまった、、、

Mastercardの調査で、AIで商品を調べるのに月1回以上使ってる人が、親は49%でティーンは62%。買う前の比較に週1回使う人だと9%と18%で、ちょうど倍になるんですよね。 普段使いの側でもう差がついてるので、若い子の割合はこれからどんどん上がっていくんだろうな

AI施策を一緒くたにしてると、何に取り組むべきかが分からなくなる気がする。アメリカで美容専門店をチェーン展開してるUltaは、自社サイトに相談できるエージェントを置くのと、外部のAIに読ませる商品情報を整えるのを、別々の投資として並行してやってる。前者は来た人の確信を高める話で、後者は見つけてもらう話。測る指標も違うので、分けて棚卸しすると、次にどこへ手を入れるかが決めやすくなる。

AIにどこまで任せられるかは、モデルの性能よりも自社のノウハウを再利用できる形に書き出せてるかで決まってきてる気がする。IKEAは失敗した対応を知識として積み直して、再利用率を0%から75%に上げた。McKinseyも組織のノウハウの多くはSkillsのレベルに宿ると言ってる。自分も成果物に再利用元を書き残して率を見てるけど、ノウハウは書き出した時点じゃなくて、二回目に使ったときに資産になるんだと思う。

桂浜水族館、投資してるのが設備じゃなくて接点の数だった。えさやり体験が9種類あって全部100円、1箇所にまとめず館内のあちこちに置いてある。発信も自前サイトを作り込まずに、魚の生態をnoteに書いて外に乗せてる。接点をうまく作ることで、体験や認知につなげてる感じがした。

AIで仕事がなくなるかどうかは、目的をどこに置くかで決まる気がする。例えばマニュアルを作ることが目的なら、AIが作れる時点で要らなくなるし、人が理解して動けることが目的なら、そこは人の仕事として残る。昨日90分そういう議論をしてきて、自分の仕事も目的の方から置き直しておかないとなと思った。

AI検索の可視性、1回チェックして判断すると誤診する。同じ質問を一字一句同じ言葉で投げても、Geminiが引用する先は毎回変わってて、一致率は0.46。従来のGoogleマップは9割同じ答えを返すのに。測り方の方を設計し直す時期な気がする。

IKEAはAIが解けなかった53%を新しい需要と読んで8,500人をコーディネーターにリスキル、Unitedは解けない事案を「判断が要る領域」と定義してHard Stuff Huntersという役職を作った。AIができない高度な部分を、人が実施できる構造にしにいってる。

OpenTableのロイヤリティ、報酬が「予約が取れない人気店の枠」なのが唸るところで、原価はほぼゼロなのに他社には絶対作れない。しかも店側にも得で、Gold会員はno-show率が半分、レビュー投稿は3倍。自社の一次プロダクトがそのままロイヤリティ通貨になる型、他のプラットフォームでも効きそう。

NubankのAI戦略、強みがデータ・人材・文化の3つで、技術の話は3分の1しかない。 ・データ：1.35億顧客の金融行動がほぼ全部見えてる ・人材：Hyperplaneを会社ごと買って研究者を統合 ・文化：エンジニア以外も全員「ビルダー」でツール配布 CEOが会議中に予告なしでClaudeを使って、45分で動くものを作ってきたらしい。

処理のステップ抜け落ちを指摘したら平気でサボったとか言ってくるから楽しいなAI

Claude Code Appでコンテクストの内訳がみられるようになってるの嬉しい。Remote Controlのも見られるというのも大きいぞ。

AIに出している指示は、もう人に向けたものと大差ない。