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AI開発の「高すぎる壁」を壊す──元OpenAI CTOが3,000億円調達で放つ新兵器
AMP[アンプ] - ビジネスインスプレーションメディア1時間前
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足立 真莉
NewsPicks Content Curator
Tinkerは、Python言語を使って損失関数や学習ループを細かく設計できる開発者向けのAPIとのこと。今後存在感を増していくのでしょうか。
36Kr Japan2026/01/10
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出口 亮輔
中国は国を上げて 開発を進めてるからね 無駄もたくさんあるんだろうけど プラスがそれより大きければ良いって考えだから 成長が早いんだよね AIと全く関係ない企業にも 補助金を出す事もあるんだろうけど それでも広く補助金を出しているから成長が早い 日本の様に審査に時間をかけていると せっかくの補助金が支給されるのが遅れるから 成長につながりにくいんだよね

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原田 洸PRO
総合内科医 医学博士
最近の診療現場では、患者さんから「ネットで調べたのですが…」に加えて「ChatGPTに聞いてみたのですが…」という言葉を聞く機会が増え、多くの方が健康に関する相談を生成AIに行っていることを実感します。 医療現場における判断は、ガイドラインに基づくアルゴリズム的な側面が強く、その点でAIとの親和性は高いと言えます。実際、論文やガイドラインを学習した医療特化型の生成AI「Open Evidence」は、アメリカを中心に医療従事者の間で急速に普及しており、特に若手医師の間では治療方針を決定する上での重要なツールになりつつあります。 一方で、このような専門性の高いAIを一般向けに公開することには懸念もあります。医療は専門家と一般の人々との間で情報の非対称性が大きい分野であり、同じ情報を得ても、専門知識がなければ誤った解釈につながる可能性があります。また、生成AIの助言によって健康被害が生じた場合、誰が責任を負うのかという倫理的な問題も残されています。 それでも、患者が医療特化型の生成AIを利用することで得られるメリットも少なくありません。 例えば、 1. 軽症の場合に、緊急受診の必要性について助言を得ることで、不要不急の受診を避けられる(安心を提供する役割)。 2. 客観的なデータ(採血結果やバイタルサインなど)をもとに、考えられる病態について解説を受けられる。 3. 難解な病名や医学用語の説明を通じて、医療知識のギャップを埋められる。 このような活用により、患者と医師の双方にとって有益なコミュニケーションの橋渡し役として、生成AIが機能する可能性があると考えられます。

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川崎 裕一PRO
カワサキ企画 代表取締役社長
【結論】SNSの歴史は「拡散」から「凝縮」へと揺り戻しています。「Series」の登場は、私たちが感じている「承認欲求疲れ」への明確な回答であり、インターネット本来の価値である「集合知による課題解決」への回帰を意味します。 1. 「承認欲求」の質的転換 長年コミュニティサービスを見てきましたが、ユーザーは不特定多数からの薄い称賛よりも、身近な友人や信頼できる仲間からの深い共感を求め始めています。「見知らぬ1万人より、信頼できる1人」へのシフトです。常に「最高の自分」を演出し続ける今のSNSに、多くの人が疲弊しています。この心理的安全性への回帰は、Mixi時代にも見られた本質的な欲求であり、必然の流れと言えます。 2. 「ステータス」から「トピック」への進化 ここが最も生産的な点です。単に「今何をしているか」というステータスを消費するのではなく、抱えている「課題(トピック)」をシェアし、議論し、解決する。これはSNSを「暇つぶしの場」から「価値創造の場」へと変えます。AIマッチングがこれを支援するなら、それは単なるソーシャルグラフではなく、強力なインタレストグラフの構築につながります。 3. 収益化は「9:1」の黄金比を目指せるか クローズドな場での収益化は難易度が高いですが、現実的な解は「広告9割:課金1割」のハイブリッドモデルでしょう。まずは全体の5%のコアユーザーに対して、高機能マッチングやツール利用での課金を設計し、そこから段階的に単価を上げていく。残りの90%は、精度の高いトピックベースの広告でマネタイズする。このバランスが崩れると、コミュニティの質か収益性のどちらかが犠牲になります。 【これだけ覚えておいて】 次は「見せるSNS」ではなく「解くSNS」の時代です。情報発信の目的が「演出」から「実利」へと変わる中で、企業もマーケティングのあり方を「拡散」から「深い対話」へと再定義する必要があります。

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秋山 ゆかり
(株)Leonessa 戦略コンサルタント|社外取締役|声楽家|アート思考研究者
200億ドル(約3兆円)を集め、2ギガワット級のデータセンター拡張までセットで語っている時点で、xAIは「AIスタートアップ」というより、もはや国家レベルのインフラ事業プレーヤーだと思います。 マスクはテスラやスペースXと同じく、今回も「モデル単体」ではなく、モデル+巨大DC+電力まで含めたフルスタック支配を狙いに来ていますよね。 ここに最大20億ドル規模で乗るエヌビディアの狙いも分かりやすくて、単なる財務投資というより、「次世代のAI電力工場トップ顧客を、資本関係ごとロックしておきたい」という発想に見えます。 GPUを売るだけでなく、資本をテコに需要の頂点を囲い込むフェーズに入った、と読むべきだと思います。 日本から見たときのポイントは、 このスケールのAIインフラは、ほぼ国レベルの資本・電力・規制パッケージがないと再現できない、という現実です。 だからこそ日本企業が狙うべきは、同じ土俵で「第二のxAI」を目指すことではなく、 •どのグローバル基盤モデルが勝っても必ず必要になる産業別の用途設計・業務実装レイヤー •日本語・日本の規制・商慣習を前提にしたドメイン特化型AI •電力コストやレイテンシ制約を踏まえた現実的なAIアーキテクチャ設計 といった応用側の主導権だと思います。 こうした超大型プレーヤーの動きを「別世界」と切り離さず、インフラは世界大手に任せ、その上でどう価値を積み上げるかを、今のうちに戦略として決めに行けるかどうかが、日本企業にとっての勝負どころではないでしょうか。
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