倭国の”DX”って馬鹿馬鹿しいなと思ってたけど、英語圏でも同じ感じね笑

以下翻訳↓

前四半期、私は4,000人の従業員に Microsoft Copilot を導入した。

1アカウントあたり月30ドル。

年間140万ドル。

私はこれを「デジタルトランスフォーメーション」と呼んだ。

取締役会はその言葉を気に入った。

承認まで11分だった。

実際に何をするのか、誰も聞かなかった。

私自身も含めて。

私は全員に「生産性が10倍になる」と言った。

10倍というのは実在する数字ではない。

でも、数字っぽく聞こえる。

HRが、その10倍をどう測定するのかと聞いてきた。

私は「アナリティクスダッシュボードを活用する」と答えた。

彼らはそれ以上質問しなかった。

3か月後、利用状況レポートを確認した。

開いたことがあるのは47人。

2回以上使ったのは12人。

そのうち1人は私だった。

私は、30秒で読めるメールを要約するのに使った。

45秒かかった。

それにハルシネーションを修正する時間も加わった。

それでも私はこれを「パイロット成功」と呼んだ。

成功とは、パイロットが目に見えて失敗しなかったという意味だ。

CFOがROIについて聞いてきた。

私はグラフを見せた。

そのグラフは右肩上がりだった。

測っていたのは「AI活用度」。

その指標は私が作った。

彼は満足そうにうなずいた。

私たちは今、「AI対応」だ。

それが何を意味するのか、私には分からない。

だが投資家向け資料には載っている。

あるシニア開発者が、なぜ Claude や ChatGPT を使わないのかと聞いてきた。

私は「エンタープライズグレードのセキュリティが必要だからだ」と答えた。

彼は、それはどういう意味かと聞いた。

私は「コンプライアンスだ」と言った。

どのコンプライアンスかと聞かれた。

私は「全部だ」と答えた。

彼は懐疑的な顔をした。

私は彼との「キャリア開発面談」を設定した。

彼は質問しなくなった。

Microsoftがケーススタディのチームを送ってきた。

成功事例として紹介したいという。

私は「4万時間を削減した」と伝えた。

その数字は、従業員数に私がでっちあげた数字を掛けて算出した。

彼らは検証しなかった。

彼らは決して検証しない。

今、私たちは Microsoft のウェブサイトに載っている。

「グローバル企業が Copilot により4万時間の生産性向上を達成」

CEOがそれを LinkedIn で共有した。

3,000件の「いいね」がついた。

彼は Copilot を一度も使ったことがない。

役員の誰も使っていない。

私たち役員には例外が適用される。

「戦略に集中するため、デジタル上の余計なツールは極力排除する」

そのポリシーを書いたのは私だ。

ライセンスは来月更新される。

私は拡張を申請している。

さらに5,000アカウント。

最初の4,000アカウントすら使っていないのに。

でも今回は「利用促進」をする。

利用促進とは、強制トレーニングのことだ。

トレーニングとは、誰も見ない45分のウェビナーだ。

だが、受講完了は追跡される。

完了は指標だ。

指標はダッシュボードに入る。

ダッシュボードは取締役会資料に入る。

取締役会資料は私を昇進させる。

Q3までにSVPになるだろう。

私は今でも Copilot が何をするのか分からない。

だが、何のためのものかは分かっている。

「AIに投資している」ことを示すためだ。

投資とは支出のことだ。

支出はコミットメントを意味する。

コミットメントは、私たちが未来に本気だという証拠だ。

未来とは、私がそうだと言えばそうなるものだ。

グラフが右肩上がりである限り。 December 12, 2025

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寝坊したけど無事ゲット‼️
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ポーカーの全店舗に言える事だけど、何かしらのトーナメント主催しておいてプライズの反映が遅れる店舗【ハンターの休み除く】に対しては万が一負けた場合、遊んだ金額明日払います。後日払いますが可能って事だよな？ December 12, 2025

ゲームフィールド仙台長町店が2025年12月19日拡大オープン

プライズゲーム機を中心に、お子様向けのゲーム機や体感ゲーム機を増台
お客様に笑顔になっていただくため、さらに楽しい場所の提供をお約束します

場所:宮城県仙台市太白区長町7丁目20番3号ザ・モール仙台長町店3F
https://t.co/1QSXB8TgGH https://t.co/8LVRYN5bi6 December 12, 2025

AI時代のソフトウェアの戦略や”SaaS is Dead”に関して、Product/AIのPodcastで私の考えを色々話しました。
少しテキストで内容を紹介・補足したいと思います。

①まずビジネス的な話以前の前提として、AIエージェントとかワークフローと呼ばれているものの捉え方について。大雑把には
- AIワークフロー: 手続的に処理を定義して上から実行しますというもの
- AIエージェント: ゴールを伝えると、ゴールに向かって色々試行錯誤しながら進んでいくもの
などと分類されますが、根本的には「そのシステムがどれくらい自律的/agenticか」という、程度の問題だと思います。極端な話、プログラミング言語は、人間がコンピューターでやりたいことをプログラムで表現すると、それを実行するコンピューターの環境に合わせてコンパイルしてくれるので、コンパイルされた機械語に比べると、ほんの少しだけagenticだと考えています。（コンパイルなど事前定義されたルールに従うものと今のAIは質的に違うという反論はあり得ますが、LLMも計算モデルとしては決定的であり、中身が超複雑なだけで上からデータを事前に決められた通りに処理しているのは変わりません。）雑に書けば機械語 < プログラミング言語 < 古典的なML < LLM、のように、agencyのスペクトラムがあります。大切なのは、必ずしもagencyが高い方が常にいいというわけではなく、速度・安定性・コストとのトレードオフがある中で、ユースケース・UXに応じて、適切なものを選択することだと思います。（Ai Workforceでも、プログラム、AIワークフロー、agentic workflowそれぞれを定義して実行するエンジンがあります。）

②その上で “SaaS is Dead” については、定義がまず気になります。 ソフトウェアの提供形態としての”SaaS”は変わらないと思いますが、ここでは多分 “既存のSaaS” みたいな意味だと理解しています。その上で “Dead” というのが、”不要になる・存在しなくなる” なのか、 “競争優位性ではなくなる” もしくは “GTMの肝ではなくなる” なのかの違いは重要と思います。

そもそも、元々SaaS市場が生まれやすかったのは、AIがなくても会社を横断して業務を型化してPMFしやすかった領域だと考えています。特にそのような領域では、上記の通り、agencyが意図的に低いシステムがユーザーにとって便利なことも多く（例: 経費精算用にドラえもんを買いたいか？）、既存のSaaSにはその点で一定の資産があると思います。そうではない、つまり企業ごとの固有性が高い業務領域は、AIの進化によって新たにチャンスが生まれたと思います。（Ai Workforceはこちらをターゲットにしています。）いずれにせよ、既存製品も新規の製品も、データ・ロジック・UIそれぞれのレイヤーで、agencyの度合いを設計し直す必要があるとは思います。

agencyを高めて型を減らすことで、一つの製品でより広い市場をカバーできるチャンスが生まれると思います。ExcelはAI以前のそのような製品の代表格で、Excelはデータ分析なり請求書作成なり顧客名簿なり幅広く使われますが、ほぼ全てのユースケースについて他の良い製品があります。しかし、普及して手元にあり、使い方に慣れているExcelが使われます。特にエンタープライズはシステム切り替え・社内普及のハードルが高いためこの側面がより強いと考えています。（Ai Workforceはエンタープライズをターゲットにしています。）色々な用途の機能を最小限積み上げるという意味で最小公倍数的とも言えるし、用途それぞれの要件をできる限りで満たすという意味で最大公約数的とも言えます。

以上です。Podcastリンクはこちらです！
https://t.co/BGFwfJM2Y5 December 12, 2025