山本大策 Daisaku Yamamoto

AIエージェント時代のSaaS・プロダクト設計を語りませんか？ 「AIエージェントマニアNight #6」では、Microsoft×マネーフォワードが、MCP連携の実例をもとに、権限設計や人とAIが協働するUXを深掘りします！ 「AIとつながる」から、「AIに任せられる」SaaSへ。 そのための設計課題を、会場で一緒に考えましょう！ 📅 2026/11/19(木) 19:00〜 📍 田町・マネーフォワード本社 🎫 参加無料 詳細・お申し込み👇 moneyforward.connpass.com/ev… #AIエージェント #MCP #SaaS

開催レポートを公開しました！ AI時代、デザイナーは何を設計するのか？ 画面だけでなく、AIとの役割分担や信頼・納得感、品質基準、業務・組織まで。 「作る」の希少性が下がるなか、デザイナーの専門性とチームのあり方はどう変わるのかを議論できたイベントでした！ 田中 裕一さん @yuichitanaca、伊藤セルジオ大輔さん @sergio_ny、ありがとうございました！ AI時代、デザイナーが設計するものはどこまで広がるのか？ - AIエージェントマニアNight #5 開催レポート note.com/daisaku/n/ne20fb504…

【残席わずか｜9/17（木）19:00〜】 テーマは、「AI時代、デザイナーは何を設計するのか」 プロダクトや業務、組織、ユーザーとの関係性まで。 AIエージェント時代のUXデザインの現在地とこれからを、実践者のみなさんと考えます。 moneyforward.connpass.com/ev…

SALESCORE中内さん @nakauchi_ss の営業実行学、素晴らしい内容！ 特に定着負荷、組織実行力に関する原則については、セールス組織以外にも適用可能なフレーム。とても参考になりました！

ギガマート展、最終日に滑り込み。巨大な架空のコンビニを舞台に、監視カメラを避けながら60秒以内に商品を“盗り出す”という体験が新鮮で面白かった！ 夏休みらしく子どもたちも多く、周りから応援の声が飛ぶ会場の雰囲気もよかった。体験できてよかった！ #ギガマート展

AIが生産性を上げても、組織業績につながらない理由 How Much Time Do Your Employees Spend Botsitting? hbr.org/2026/08/how-much-tim… AIは時間を節約する一方で、「AIを使える状態にするための見えない労働」を増やしている。 この労働を記事では「Botsitting」と呼ぶ。 6,000人のデジタルワーカー調査では、87％が仕事でAIを利用。75％は生産性が上がったと答え、AIによる削減時間は週約11時間と自己申告しかし組織業績が大きく改善したと答えたのは13％。 平均週6.4時間、AI利用時間の37％がBotsittingに費やされている。AIで実際の成果物を作る時間36％より、管理・修正時間の方がわずかに長い。 重要情報にAIからアクセスできないと答えた人は53％。つまり従業員が人力で「組織の文脈」を毎回AIへ運んでいる。この負担が蓄積すると、十分に確認しないAI生成物を流す“Botshitting”につながる。 対策はAI利用量を増やすことではなく、Botsittingを計測し、価値ある監督と無駄な後処理を分けること。ツールを増やす前に、データ、権限、文脈、品質基準、責任者を整える必要がある。

2026年のデザイン業界で起きているのは、単純な「AIによる仕事の代替」ではなく、職種境界と期待値の再編。 ・Figma関連調査では、85％がAIによって効率が上がったと回答 ・開発者のデザイン参加が増える一方、デザイナーの開発業務への参加はさらに大きく増加 ・57％は「AI登場以前よりデザインの重要性が高まった」と認識 ・Designer Fund関連調査では、91％が週1回以上、75％が毎日AIを利用 ・76％がAIコーディング／Vibe Coding系ツールを経験 ・約50％がAI生成コードを実際のプロダクトに投入した一方、「デザインエンジニア」を名乗る人は約20％ ・責任範囲は広がっているが、役職名や評価制度が追いついていない ・73％はPM・開発寄りの仕事が増えたと回答 ・一方で正式な組織ポリシーが変わったのは28％にとどまる ・60％のデザインリーダーは、チーム規模を維持または拡大すると予測 ・ただし62％がAI出力の不安定さを課題とし、約49％は信頼できるツールをまだ探している ・企業側はAI流暢性を採用要件に加え始めているが、教育・評価・キャリアパスは未整備 重要なのは「デザイナーが不要になるか」ではなく、越境する責任に対して権限・報酬・肩書きをどう再設計するか。 出典: medium.com/design-bootcamp/r… ※複数調査をまとめた二次記事であり、地域・業界・調査主体によるバイアスには注意が必要

「オンラインで相手を選んでから会う」モデルから、「まずリアルな集まりで自然に出会い、その後オンラインで関係を深める」モデルへの転換。222、timeleft的アプローチ。

先日開催した「AIエージェントマニアNight #4 〜AIエージェント×セールス〜」の開催レポートを公開しました！ PeopleXの砂田滋弘さん（@sunady_s）、SALESCOREの中内崇人さん（@nakauchi_ss）、マネーフォワードの崎濱 祥子さんに、営業現場でのAI活用を共有いただきました。 議事録やメール作成を効率化するだけでなく、AIをどう受注率や単価の向上につなげるのか。各社のリアルな実践から見えたポイントをまとめています。 ・トップセールスの知見をどうAIに渡すか ・AIの示唆を現場の行動につなげる方法 ・AI時代に営業担当者へ求められる役割 当日の熱量が伝わるよう、登壇内容を詳しく紹介しました。ぜひご覧ください👇 note.com/daisaku/n/n5d827f0c… ご登壇・ご参加いただいたみなさん、ありがとうございました！

a16zは、AI企業のエンタープライズ営業を「Lighthouse」と「Landgrab」に分類。 AI企業のエンプラ営業には「Lighthouse（灯台）」と「Landgrab（陣取り）」の2種類がある。 ・Lighthouse＝有名企業を最初に獲得し、その信用で市場を開く ・Landgrab＝明確なROIを武器に、知名度を問わず一気に顧客数を増やす 法律、金融など、導入担当者の失敗がキャリアリスクになる市場では、Harveyのように著名法律事務所を押さえる「灯台戦略」が効く。 一方、売掛金回収やカスタマーサポートのように、効果を数字で説明でき、失敗も修正可能な市場では、著名ロゴより「何％コストを削減できるか」が重要になる。 出典: a16z.com/lighthouse-or-landg…

「AIエージェントマニアNight #5」を開催します！ 今回のテーマは、AIエージェント×UXデザイン。 AI時代にデザイナーは何を設計するのか。人とAIの役割分担や、信頼される体験のつくり方について考えます。 登壇者: 田中 裕一さん @yuichitanaca 株式会社MUSUBI 代表取締役／デザイナー 伊藤セルジオ大輔さん @sergio_ny 株式会社マネーフォワード 執行役員 グループCDO イベント概要: 📅 2026年9月17日（木）19:00〜21:00 📍 マネーフォワード本社（田町） 🎫 参加無料・オフライン開催 詳細・お申し込みはこちらから moneyforward.connpass.com/ev…

setlog 韓国国内 MAUと利用者属性のデータ分析 ・2026年5月の韓国におけるSetlogのMAUを約778万人と推計。 ・性別構成は女性76.2％、男性23.8％で、若い女性が拡大を主導している。 ・年代別では20代が45.1％で最多とされ、Z世代・若年層への集中が明確。 ・2025年末の韓国向けiOS版公開後、2026年4月末のAndroid版提供によってユーザー増加が加速したと分析。 出典: wiseapp.co.kr/insight/detail…

この記事で紹介されていた「222」が興味深い。 性格診断をもとに、相性のよい約6人とリアルな交流体験を提案するサービス。 222.place/ ・会場は事前に予約され、当日ユーザーに通知 ・約1時間後に別会場へ移動し、ほかのグループとも交流 ・終了後に「また会いたい人」を回答し、次回のマッチングに反映 ・月額22.22ドルでイベントに参加可能 ・飲食店やイベント主催者からも料金を得る 単なるデーティング/友人づくりアプリではなく、ユーザー同士の出会いと店舗への送客を組み合わせた「リアルイベント・マーケットプレイス」なのが面白い。 出典： runtimewire.com/article/know…

■ AI Builderに必要な10のスキル 1. プロダクトマネジメントの基礎 顧客、課題、成果から考える力 2. AIプロダクトマネジメント AIが本当に顧客価値を生む場所を見極める力 3. Claude Code コードや技術環境に近い場所で試作・確認する力 4. バイブコーディング アイデアを素早く動くプロトタイプにする力 5. AI Evals 品質、信頼性、失敗パターンを評価する力 6. AIエージェント 目的、権限、制約、人間の承認を含むワークフローを設計する力 7. プロダクト実験 仮説、指標、ユーザー行動から学ぶ力 8. Go-to-Market 誰に、どんな価値を、どう届けるかを設計する力 9. AIプロダクト戦略 AIを使うこと自体ではなく、AIで勝ち方を変える力 10. プロダクトリーダーシップ 指示するだけでなく、自ら作ってチームを導く力 ■ 注意点 ・AIで作ったものをそのまま出さない ・見栄えの良いデモを検証済みの製品と勘違いしない ・プロンプトの上手さだけをスキルにしない ・顧客理解や戦略までAIに丸投げしない ・AIの出力を感覚だけで評価しない ■ 始め方 ・普段の業務から1つだけ選ぶ ・PRD、顧客調査、試作、分析、実験計画などをAIで改善する ・一度きりのプロンプトではなく、再利用できる型にする ・出力を信用する前に評価方法を決める ・小さく作り、実際のユーザーから学ぶ 出典: productschool.com/blog/skill…

昨日、「AIエージェントマニアNight #4 〜AIエージェント×セールス〜」を開催しました！ 振り返ってみると、3社それぞれ切り口は違いながらも、共通していたのは「AIツールを導入する話」ではなく、AIを前提に営業組織そのものをどう再設計するかという話だったように思います。 SALESCORE 中内さん（@nakauchi_ss）からは「Context is king」というテーマで、AIに資料の山を渡すだけでは成果につながらないというお話。 トップセールスの頭の中には、顧客情報や業界知識だけでなく、「この情報なら、こう解釈する」「この状況なら、次にこう動く」という膨大な判断の連鎖がある。AIに渡すべきなのは情報量ではなく、成果を出すための「判断体系」である、というメッセージが印象的でした。 PeopleX 砂田さん（@sunady_s）からは、自社の営業OSを再設計した実践について。 議事録やSFA入力を効率化しても、受注率や単価は変わらなかった。だからこそ、AI活用の目的を「作業時間の削減」ではなく、「受注率と単価の向上」に置き直したというお話でした。顧客の声を正しく蓄積し、トップセールスの勝ち筋を言語化し、会議・育成・プライシングまで変えていく。AIを部分的な便利ツールではなく、売上を生み出す営業OSとして実装している点に、とても大きな学びがありました。 マネーフォワード 崎濱さんからは、知識や経験をAIで補いながら、営業担当者が「人として信頼されるか」をより重視していくという話。 AIによって事前準備や提案、フィードバックの質が均質化していくほど、最後に差が生まれるのは、倫理観、傾聴力、責任感、そして「お客さまのために、これが最善だと本気で信じているか」という意思になるという結論でした。 3つの登壇を通じて、改めて感じたこととしては、営業×AIの本質は、人を営業から遠ざけることではなく、営業が本来向き合うべき、 ・顧客の意思決定を支えること ・信頼関係を築くこと ・顧客の声を事業へ返すこと に、より深く集中できる状態をつくることなのだと思います。 「何のAIツールを使うか」から始めるのではなく、「自社の営業は、どのように顧客を理解し、判断し、価値を届けているのか」「AIによって、どの事業成果を動かしたいのか」から考える。個人的にも、営業×AIを考えるうえでの解像度が一気に上がった夜でした。 ご登壇いただいたPeopleX 砂田さん、SALESCORE 中内さん、マネーフォワード 崎濱さん、そして会場に足を運んでくださったみなさま、本当にありがとうございました！