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【重要】AIでソロ起業して分かった、「ゴミ箱行き」確定スキル
NewsPicks編集部7時間前
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伊藤 健吾
NewsPicks編集部 編集者
昨日の川邊健太郎さんインタビュー前編に出てきたWindows 95を作った中島聡さんが、以前こんな話をしていました。 「プログラマーにも2種類の人間がいる。新しいものを作る側と、追いかける側です」 技術トレンドの変化が激しい時代は、前者になったほうがいいですよね。キャリア形成的にも、仕事を楽しむためにも(...的なお話でした)。 川邊さんのAIソロプレナー転身も、まさにこれですよね、と。 PCからモバイルへ、ネット・クラウドの普及、既存産業における「○○Tech」の台頭などなど...これまでもSoftware is eating the world.で世界が変わってきましたが、AIはこれらと同等かそれ以上の破壊力だというのは誰もが認めるところでしょう。 なら、今は「変化を作る側に身を置く」ほうが絶対楽しい。自分のキャリアを見直すきっかけにもなりました(この流れには完全同意しながらも、「チームで仕事がしたい」場合はどうするのがいいんだろうとも。新しいアイデアの多くは、集団の中で磨かれていくわけで...)。
ギズモード・ジャパン2026/07/30
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望月 昌一
合同会社RASH CEO/フォワードデプロイドエンジニア/マーケター/AX+DXコンサルタント/AIシステムエンジニア/研修講師
「動く」と「使える」は、やはり意味が違うと思います。 Kimi K3がMacのローカル環境で動いたこと自体は、技術進化の速さを示す象徴的な出来事です。ただ、数百GB級のメモリやストレージが必要で、生成速度も限られる現状を考えると、これは実用化というより「実行可能性が確認された」段階に近いでしょう。 企業で使えるかを判断するには、速度やコストだけでなく、精度の安定性、保守性、セキュリティ、ライセンス、障害時の責任まで見なければなりません。特に、Kimi K3を巡っては、他社モデルの出力を学習に利用したのではないかという蒸留疑惑も報じられていますが、現時点では疑惑と主張が交錯しており、事実関係が確定したとは言い切れません。 仮に性能が高くても、学習データや生成過程の説明可能性に不確実性が残れば、企業としては知財、契約、レピュテーションのリスクを無視できません。 オープンウェイトであることと、安心して業務利用できることも別問題です。今は「使うか、使わないか」を急いで決めるより、どの業務なら検証できるか、どのリスクが解消されれば本番採用できるかを整理する段階だと思います。実務での活用判断は、もう少し先になりそうです。

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原 雄二
株式会社アポロ・キャピタル 取締役パートナー
VCはそもそも「100社に投資して数社が100倍になる」といった非線形の超高成長を狙うアセットクラスです。一方で、買収型起業は「すでに顧客と黒字キャッシュフローがある事業」を引き継ぐため、ダウンサイドリスクが非常に低い反面、爆発的なスケール(100倍成長)は限定的です。そのため、従来のIPO志向型VCのポートフォリオには直接馴染みにくい部分があります。従来のVCとは別に、買収型起業家(サーチャー)に特化して出資を行うサーチファンドや、デットとエクイティを組み合わせた新しいファンド形態がグローバルで急成長しているとのこと。VC業界内部でも「ゼロイチのスタートアップ支援」に加え、一部の投資案件に「事業承継・買収型支援」が混在し始めています。単一の中小企業を買収して堅実に経営するだけではVC的な高倍率リターンは出ませんが、起業家が「同業種の中小企業を複数買収して統合する(ロールアップ戦略)」や、「伝統産業の買収企業に生成AIや最新DXを組み込み、粗利率を爆発的に改善する」動きを見せる場合、VCにとってもターゲットにはなり得るかもしれません。ゼロイチ起業に必要な資質は「狂気的なビジョン」「技術的突破力」「不確実性を楽しむ耐性」ですが、買収型起業で求められるのは「オペレーション改善力」「M&A財務センス」「既存組織を動かす泥臭いリーダーシップ」です。ミレニアル世代の優秀層にとって、自身のオペレーション能力を即座に活かせる「買収型起業」は非常に合理的なキャリアパスと思えます。後継者不足の日本において、伝統的な製造業・サービス業・建設業などを若い起業家が引き継ぎ、テクノロジーを注入して再成長させるモデルは、今後、期待できる動きかもしれません。

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中嶋 昇
個人事業主 IT技術ライター
【OpenAIのInklingとは】 Thinking Machines Labが2026年7月15日に公開した「Inkling」は、総パラメータ数9,750億、アクティブパラメータ410億のMixture of Experts(MoE)方式を採用したオープンウェイトのマルチモーダルAIです。 Apache 2.0ライセンスで提供され、テキスト・画像・音声を入力し、最大100万トークンの長文処理に対応します。66層のデコーダー専用Transformerを採用し、1トークンごとに256個の専門家のうち6個と2個の共有専門家が動作することで、高性能と計算効率を両立しています。 画像・音声・テキストを共通の表現空間で処理するネイティブなマルチモーダル設計を採用し、コーディングやAIエージェント用途にも最適化されています。ベンチマークではSWE-bench Verifiedで77.6%、GPQA Diamondで87.2%を記録し、推論精度と実用性の高さを示しました。また、処理品質と計算コストを調整できる「Controllable Thinking Effort」や、ハルシネーション抑制のためのキャリブレーション機能も備えています。 安全面ではCBRNやサイバーセキュリティなどのリスク評価を実施し、有害な応答や心理的リスクの低減策も導入されています。 さらに、軽量版の「Inkling-Small」も公開予定で、Hugging Faceや主要APIサービス、vLLM・llama.cppなど幅広い推論環境に対応しています。Thinking Machines Labは、最高性能のみを競うのではなく、企業や開発者が自由に改良・活用できる高性能な基盤モデルとして位置付けています。

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oda toshihiro
農業 半農半遊、半農半学を目指しています
この記事は、アメリカ企業ですらAI導入に試行錯誤している現実をよく表しています。経営層は導入を宣言し、現場は個人のAIを使い始めている。しかし、その間をつなぐ仕組みがなく、組織全体として成果につながらない。この分析は非常に示唆的です。 ただ、私は少し違う視点も必要ではないかと思います。 これまでは、「どうやって既存組織をAIに適応させるか」という発想でした。しかし、AIは人の代わりに働く道具ではなく、一人ひとりが育てる知識のパートナーです。であれば、変えるべきなのは組織そのものではなく、「個人が持つ知識をAIで活用できる環境」ではないでしょうか。 営業には営業のAI、技術者には技術者のAI、農家には農家のAI。それぞれが日々の経験や判断を蓄積し、必要な範囲だけ組織や仲間と共有する。AIが知識の利用履歴や共有経路を可視化することで、「閉じて守る」セキュリティから、「透明性によって信頼を築く」セキュリティへと発想を転換できます。 これは監視社会ではありません。オープンな共同作業の環境です。Gitがソフトウェア開発の履歴を可視化し、共同開発を当たり前にしたように、AIは知識や判断の履歴を可視化し、組織全体の学習速度を高める存在になるでしょう。 アメリカは今、既存企業をAI化する方法を模索しています。しかし、日本は少し違う道を選べるかもしれません。古い組織を無理に変えるのではなく、AIを持った個人同士が自然につながる新しい働き方を、小さな企業や地域、コミュニティから実証していくのです。 AI導入はゴールではありません。 個人の知識が資産となり、その知識が安全に流通し、新しい価値を生み出す市場をつくること。その柔らかな組織改革こそが、「アフターAI」の本当のビジネスモデルなのだと思います。
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