真空ジェシカマネージャーさんに聞いた川北さんの好きなところ3つ
1.トイレに行く時は必ずタオルを持って行くところ
2.衣装をシワなく畳み、アイロンがあれば必ずかけます
3.情報漏洩を守る契約書にサインした際、御や様を消します
向井「ちゃんとしてる(笑)」 December 12, 2025

Meta社によるLimitless買収に伴い利用規約が改訂され、
データ販売禁止・広告利用禁止・AI学習禁止の文言がしれっと削除された。

これもっと騒いだ方が良い。
何かの法で罰せられないのか？

Limitlessは24時間常時録音デバイス。
自分が話したこと聞いたこと全て記録され、一度聞いたことは決して忘れない。
ロマンに溢れた素晴らしい製品。

今回の買収により、この膨大なプライバシーデータがすべてMetaのものになった。
データが他社に売られ、広告に使われ、AIの学習に使われる。

今回の売却いくらで売り抜けたかは知らんが、絶対個人情報渡すって条件で交渉したやろ。

24時間録音ということは、日々膨大な音声データが蓄積される。
GoogleもOpenAIも持ってない貴重で膨大な個人情報。
Metaも喉から手が出るほど欲しいよな。

案の定、Redditで炎上中。

こういう先例を作られると後続が困るんだよ。
「AI」「常時起動」「録音」「ベンチャー」こういう存在への世間の不信感が、どれだけの売上に影響するか。今後の進歩に影響するか。

何を隠そう、僕もこういうプロダクトを作っている。
スマホだけで使えるLimitlessみたいなやつ。

この事業を始めるときに一番最初に心に誓ったのは、絶対にプライバシーに誠実であること。
データは売らない。
AIに学習させるにしてもユーザー個人のローカルLLMだけ。
情報漏洩があれば直ちに謝罪し、失敗を隠さない。
そういう倫理観がなければ、半端な覚悟ではこの事業をやってはいけないと考えていた。
それほど扱うデータの価値が高く、AI全体のイメージを損なう無責任な行動は人類の進歩を大きく遅らせる。
大袈裟に聞こえるかもしれないが、この件で「AIに常時録音機能禁止」とかなったらドラえもんもベイマックスもジャービスも存在しない。
だから僕は何兆円積まれようとも、絶対に誠実であろうと誓って事業を始めた。

なんかLimitless下げて自分の株上げてるみたいで嫌だな。
もっと騒いだほうがいいとは言ったが、経営者の視点で言えばこの件は騒がずなかったことにして欲しいに決まってる。
僕のプロダクトは別に使わなくていいからせめて、「これだから大手以外のAIプロダクトは使いたくない」って思わないでください。

倫理観についてもっというと、作ってる側だから分かるデバイス買い切りモデルの理由。

ライフログ系のAI、コスパ悪すぎる。
ロマンはあるが24時間起動なんてコスト高いし、精度も出し辛く、キラーユースケースもない。
数ヶ月前、ある人にアドバイスされた。
ロマンの商売だから、一瞬心をくすぐって買い切りで売っちゃえば良い。
デバイスとサブスクを抱き合わせてセールってことにしちゃえば良い。
サブスク赤字はデータを売れば賄える。

まさに今回Limitlessがしたこと。
現実になるとは。

信じたくないな。
これが資本主義の正解だとしたら、わしはもうええわ。 December 12, 2025

決して、今回の斎藤給与カット条例案を県議会は否決、廃案にしてほしい。 何度も言う。 否決、廃案にしてほしい情報漏洩はそんな軽いものでない。 不信任案を提出し、可決すること。 これに徹する。
#さいとうヤメロ
#地方公務員法守秘義務違反
#公益通報者保護法違反 https://t.co/ONd4gSFMQU https://t.co/RWpMjC0Ui2 December 12, 2025

そもそもお酒飲んでる会議で、大事なことを話し合って決めてるとか、普通ならないでしょ。大体何話したか覚えてる？大事な話、おねーさんたちがいるところで話して情報漏洩にならんの？ https://t.co/bmMtfiuUsh December 12, 2025

「警視庁の捜査一課です。○○さんの携帯ですか？」って電話が来たー！「○○さん」は私の名字。どこから情報漏洩してるんだか。
急いでたから「違いますけど？」って答えたら、「そうですか、失礼しました」って切られた。残念。仕事中じゃなければ対応してあげたのに…。 December 12, 2025

@swim_shu この通販、元社員で中国人による個人情報情報漏洩で大騒ぎしているとこでしょうか？ほんと、この人達も、通販碌でもない。 December 12, 2025

目が覚める人が増えて良かった。冷静に見ればおかしな事ばかりだった。
立花、クラウドワークス、増山岸口デマ文書、定例会見、情報漏洩と誹謗中傷の渦、知事は解決する気もなく保身のみ。 https://t.co/tlQNkeiKje December 12, 2025

決して、今回の斎藤給与カット条例案を県議会は否決、廃案にしてほしい。
何度も言う。否決、廃案にしてほしい情報漏洩はそんな軽いものでない。
不信任案を提出し、可決すること。これに徹する。

#さいとうヤメロ
#地方公務員法守秘義務違反
#公益通報者保護法違反 https://t.co/tD8HttU2t4 December 12, 2025

@motohikosaitoH 🚨緊急拡散🚨
兵庫県情報漏洩問題、斎藤知事「起訴」の可能性と「政治上の説明責任」を考える（郷原信郎）
#斎藤元彦知事失格
#斎藤支持者のカルト化ヤバい
#リスタートひょうご
https://t.co/ykKH7tYKOC December 12, 2025

下げ記事出たので、次は神戸地検から起訴の報に期待。
#神戸地検がんばれ

私も、今回の斎藤給与カット条例案を県議会は否決、廃案にしてほしいです。情報漏洩はそんな軽いものではない。
不信任案を提出し、可決すること。

#さいとうヤメロ
#地方公務員法守秘義務違反
#公益通報者保護法違反 https://t.co/8RnqYzfrRR December 12, 2025

決して、今回の斎藤給与カット条例案を県議会は否決、廃案にしてほしい。
何度も言う。否決、廃案にしてほしい情報漏洩はそんな軽いものでない。
不信任案を提出し、可決すること。これに徹する。
#さいとうヤメロ
#地方公務員法守秘義務違反
#公益通報者保護法違反 https://t.co/3wwam3i0LW https://t.co/caIcVkWbbM December 12, 2025

決して、今回の斎藤給与カット条例案を県議会は否決、廃案にしてほしい。
何度も言う。否決、廃案にしてほしい情報漏洩はそんな軽いものでない。
不信任案を提出し、可決すること。これに徹する。

#さいとうヤメロ
#地方公務員法守秘義務違反
#公益通報者保護法違反 https://t.co/bBy6E3q8D1 December 12, 2025

@KTYDRCB 維新の議員は皆さん、連日連夜、スナックやゴルフ場やキャバクラで会議が続いて大変ですね。情報漏洩を気遣って、キャバクラやゴルフ場でも個室を使って会議をしてはるんでしょ。へぇ。スナックも個室を使って会議をされてるんですか。それはお忙しいですね。
#維新に騙されるな
#維新は最悪の選択肢 https://t.co/RvDJqYypGR December 12, 2025

決して、今回の斎藤給与カット条例案を県議会は否決、廃案にしてほしい。
何度も言う。否決、廃案にしてほしい情報漏洩はそんな軽いものでない。
不信任案を提出し、可決すること。これに徹する。

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#地方公務員法守秘義務違反
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決して、今回の斎藤給与カット条例案を県議会は否決、廃案にしてほしい。
何度も言う。否決、廃案にしてほしい情報漏洩はそんな軽いものでない。不信任案を提出し、可決すること。これに徹する。
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決して、今回の斎藤給与カット条例案を県議会は否決、廃案にしてほしい。
何度も言う。否決、廃案にしてほしい情報漏洩はそんな軽いものでない。
不信任案を提出し、可決すること。これに徹する。

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#公益通報者保護法違反 https://t.co/YNCziYnzBN December 12, 2025

生成AIの進化で「技術力があれば勝てる」時代はだいぶ終わった。技術そのものはどんどんコモディティ化していて、「何をどう作るか」の解像度がないプロダクトは一瞬で埋もれるようになりました。では「技術力が優位性にならない時代のプロダクト作り」はどうあるべきか？について整理してみます📝

まず、技術が優位性になりにくい理由はいくつかあります。インフラはクラウドで安く早く立ち上げられますしUIはデザインシステムとテンプレで、そこそこのクオリティがすぐ出せます。機械学習モデルも「自前で研究開発する」より「APIとして叩く」方が合理的になりました。さらに今はコード生成までAIが手伝ってくれるので、「実装スピードの差」もどんどん縮まっています。結果として「○○のアルゴリズムがすごい」「自前モデルがある」だけでは、ユーザーから見た価値の差になりづらいのが現実です。

では何が差になるのか？大きく3つだと思っています。
① 課題の解像度
誰の、どんな状況で、どのくらい痛い問題なのか。
これをユーザー本人より言語化できるレベルまで掘れているかどうか。
現場で「なぜそれをやっているのか」「やらないと何が壊れるのか」まで聞き切れているチームは強いです。

② 仕事・ワークフロー全体の再設計
単機能アプリではなく、「ユーザーの一日の動き」「toCなら生活リズム」を一枚のフローで描き、その中で自分たちがどこを引き受けるかを決めること。
AI時代は特に
「人間がどこで判断し、どこから先をAIに任せるか」
この線引きを再設計できるかが勝負になります。

③ マネタイズと組織オペレーション
技術そのものではなく、「どう売るか」「どう継続利用してもらうか」「どうサポートするか」まで含めてパッケージで優位性を作れるか。

ここが雑だと、どれだけ良いものを作っても、継続率とLTVでじわじわ負けていきます。

そして今のプロダクトは「作る」よりも「デリバリーし続ける」難易度の方が確実に上がっています。継続的なアップデート、オンボーディング、カスタマーサクセス、サポート、インサイドセールス、契約更新…ここをちゃんと回し切れるかどうかでしか差がつかない、とすら感じます。

同じような機能を持つサービスでも、「デリバリーの設計」と「現場オペレーション」の解像度で、最終的な事業の伸びがまったく変わってきます。AIプロダクトに絞って言うと、自前モデルや細かい精度差よりも、次の3つの方が圧倒的に重要だと感じます。

① プロンプト設計とUXで「ユーザーが迷わず成果にたどり着ける」体験を作れるか
② 継続利用の中でユーザーデータがたまり、学習ループが回る設計になっているか
③ リスクと品質（ハルシネーション、情報漏洩など）をどうコントロールしながらビジネスに乗せるか

要するに「AIに何をさせるか」を決める力と「AIを組み込んだ新しい業務フロー」をデザインする力が単純な技術力より価値を持つようになっている、ということだと思います。

ここでポイントになるのが、「事業オペレーションを最初から生成AIありきで設計できるか」です。既存の人手オペレーションにあとからAIを貼り付けるのではなく、
・どのタスクは最初からAIエージェントに任せるか
・人が介在するのはどの判断ポイントか
・ユーザーとの接点でAIをどうフロントに立たせ、どう人が裏で支えるか
を前提条件として設計できるかどうか。
セールス、CS、バックオフィスまで含めて「AI前提の事業オペレーション」に作り替えられるチームが、結局は同じ技術を使っていても、全く違う単位経済を実現していきます。

なので、これからのプロダクト作りでは、技術選定に時間をかけるよりも先に、次の順番で考えた方が良いと思います。
1）誰のどの瞬間のどんな感情（不安・ダルさ・恥・恐怖）を消したいのかを書き出す
2）その人の一日の行動・業務フローを時系列で描き、どこに「摩擦」と「ムダな判断」があるかを赤ペンで塗る
3）その摩擦をなくすために、既存SaaSやAI APIをどう組み合わせるかを考える
4）それでも残る「自分たちが作るべきコア」を最小限に絞る
5）そのコアをユーザーに届け続けるための「AI前提の事業オペレーション（セールス〜CS〜バックオフィス）」を設計する

この順番を徹底すると、「技術的にカッコいいけど、誰も困っていないもの」「ローンチだけ派手で、その後デリバリーが続かないもの」を作ってしまうリスクはかなり減ります。

技術力が高い人ほど、「全部自分たちで作ること」に誇りを持ってしまいがちです。
しかし今はむしろ逆で、インフラや基盤モデルはどんどん他社の力を借りてしまい、そのぶん

・課題の解像度
・ワークフロー設計
・AI前提の事業オペレーション
・継続的な改善サイクル
に時間と思考を全振りする人とチームが、最終的には勝ちやすい構造になっています。

技術力が優位性にならない時代のプロダクト作りは、「何を実装するか」ではなく「どの現実を、どう書き換えるか」に執着するチームを作れるかどうかにかかっています✊️ December 12, 2025