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【戦略比較】アンソロピック対OpenAIの「勝ち筋」が見えた
NewsPicks編集部2026/03/15
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竹本 祐也PRO
株式会社カケハシ
本連載の筆者です。ご覧いただきありがとうございます。 アンソロピックがOpenAIに襲いかかろうとする現状を、過去の先行優位性に関する研究や競争優位性を築く戦略に関する書籍などの考え方を活用して分析しました。 「まくるための扉を開いた」というところまでを書いた前回からもう一歩踏み込んだ今回。自分のなかで、過去に摂取してきた情報をつなぎ合わせつつ思考を進めていきましたが、書いていて面白かったと感じました。 「この観点もあるのでは」や「こう整理するともっとシャープになるのでは」といった磨き上げてもらえるコメントに出会えると嬉しいです。
ITmedia AI+2026/03/16
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望月 昌一
合同会社RASH CEO/マーケター/コンサルタント/AIインテグレーター/システムエンジニア
実は、日本の中小企業にとって追い風のニュースが出ました。 AI「Claude」の利用上限が、期間限定で2倍になっています。 しかも日本では平日の日中のほとんどが対象。つまり、仕事時間にAIを多く使える状態です。資料作成、メール作成、議事録整理、データ整理。これまで人が時間をかけていた業務の一部を、AIに任せられる余地が一気に広がります。 ただ、多くの会社ではまだAIは「試しに触るツール」のままです。忙しい日常の中で、どこから業務に組み込めばいいのか分からない。そんな声もよく聞きます。 実は大きなDXは必要ありません。まずは1つの業務をAIに任せてみる。例えば「会議メモの整理」や「営業メールの下書き」だけでも十分です。小さな成功体験が積み重なると、社員の見方も自然と変わります。 あなたの会社では、AIをどんな業務に使っていますか。

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望月 昌一
合同会社RASH CEO/マーケター/コンサルタント/AIインテグレーター/システムエンジニア
地方を変えるのは、熱い想いだと思われがちです。でも実際に風景を変えるのは、想いの強さより先にある「設計」かもしれません。地方は自然があって、ご飯がおいしくて、人がやさしい。その言葉だけでは、もう選ばれにくい時代です。 この記事で刺さったのは、27歳の起業家が地元を感情ではなく戦略で見ていたことでした。まず生活費を生む宿をつくり、動ける余白を確保する。そのうえで地域の信頼を少しずつ積み上げ、未経験でも参入しやすい店を設計し、図書館のような儲かりにくい機能まで事業に組み込んでいく。潮の匂いがする港町で起きていたのは、派手な再生ではなく、仮説を一つずつ実装する静かな経営でした。 中小企業の現場でも同じことがある気がします。いい商品がある、想いもある、でも広がらない。そんなときに足りないのは努力ではなく、勝てる形に変換する設計なのかもしれません。誰か一人の才能に依存するのではなく、次の人も続ける仕組みにする。この視点を持てるかどうかで、事業の伸び方はかなり変わります。 熱意は大事です。でも熱意だけでは、忙しい毎日に飲み込まれてしまうことも多いです。だからこそ、まず何を土台にして、どこで差別化し、どうやって信頼を積むのかを考えたいところです。あなたの会社では今、気合いで回していることを「設計」に変えられる余地はどこにありますか。

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山内 怜史
株式会社Sun Asterisk AIストラテジスト | Biz x Tech x Creative | シニアビジネスデザイナー
> そもそも論を言えば、多くのテクノロジーは軍事利用から生まれたものであり、その後に民間利用へと転換されてきた。 > インターネットもそうである。テクノロジーの発展と軍事利用の関係は、一筋縄ではいかない。 > AIも現在は米中の企業がほぼ知見を独占した状態にあるが、数年から10数年後にはどの国でも独自に技術を発展させることができるだろう。 > そうなった時、軍事利用に異を唱える人はいなくなっている可能性が高い。 技術の歴史の本質を突いている。そして事実その通りだ。 この素晴らしい視座からの論調を踏まえたとき、Anthropic社の決断そのものは正しかったのか否か?という根本的な問いに直面し、「AI企業の「レッドライン」は妥当か?」という本質的な問いに直面する。 この問いに正解は無いし、今後も正解は定義されないだろう。 しかし「"時間軸"によって判断が変わる」というのが実態ではないかというのが私の結論だ。 中国は、国家がAI企業を支配できるから、米国で議論しているポイントを超えてくる。それが、米中のAI軍拡競争で中国が優位に立つのであれば、Anthropicの判断も変わる、ということだ。 この記事は、とても本質的な問いを投げかける素晴らしい記事である。

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早船 明夫PRO
Next SaaS Media 「Primary」運営 アナリスト
日本のVCの仕事を見ると、かなり泥臭い部分が多く、すべてをAIに任せることは難しいと思います。 たとえば投資候補先の選定では、某最大手VCのように、登記情報などをもとにいち早く電話やDMを送り、資金調達のリリースが出る前のなるべく早い段階から接点を持つ、といった、いわばどぶ板営業のような動きが行われています。 また、LPと呼ばれる資金の出し手とのコミュニケーションも、単にアセットやリターンを返せばよいわけではありません。出し手の意図に沿った丁寧な対話を重ねなければ、継続的な出資を得ることは難しく、この点でも非常に人的なコミュニケーションの要素が強いといえます。 ただし、AIによってさまざまな業務を効率化できるのも確かです。候補先の選定でいえば、世の中にある企業情報や人物情報をAIで分析することで、たとえばオフィス移転の登記や従業員数の変化など、さまざまな情報をトリガーにして、資金調達の動向をいち早く予測・把握することは可能でしょう。さらに、初期的な連絡業務の一部を自動化することも考えられます。 多くの仕事に共通していえることですが、仕事全体が丸ごと代替されるケースはそれほど多くありません。むしろ重要なのは、業務を細かく分解したうえで、その一部に対して、その時点のテクノロジーをどこまで適用できるかを見極めていくことだと思います。
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