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by 前田ヒロ
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- 3 weeks ago
“自分的最強”のToDoアプリを作ってみた
僕には、毎日必ず開くアプリがある。メールでもSlackでもない。自分で作った自分専用のToDoアプリだ。 完全に自分のために、自分の使い方に合わせて作った。そうやって自分で作ってみる体験は、得られるものがとにかく多い。少なくとも、毎日使う道具を自分の手でチューニングできるようになるだけで、生産性は確実に上がる。これは最低限保証されているリターンだ。 先に言っておく。「自分のためだけのToDoアプリを、一度自分の手で作ってみてほしい」。これが、この投稿で伝えたいことだ。 なぜ、わざわざ自分で作ろうと思ったのか ストレスを感じるポイントは「ToDoアプリがどうもしっくりこない」ということだった。 世に出ているアプリは、ほとんど試したと思う。有名なものも、マイナーなものも。でも、どうにも自分の手に馴染まない。僕は、極力マウスを使わずに、キーボードだけでインプット作業を完結させたい人間だ。期日を設定する、優先順位を変える、検索する、リンクを開く……全部ショートカットでやりたい。 最終的には、ただのマークダウンエディタにToDoをだらだら書き連ねる、という地味なスタイルに落ち着いていた。でもやっぱり完璧じゃなくて。毎日使うものだからこそ、UIはシンプルで、ミニマルで、無駄がないほうがいいし、スマホでもサッと書き留めたい。 そんな小さな不満を解消すべく、とりあえず自分で作ってみることにした。 AIコーディングへの、いちばん優しい入り口 とくにToDoアプリのような「シングルプレイヤー」なアプリは、他のAPIと連携する必要もなければ、複数ユーザーのパーミッションを設計する必要もない。自分のためだけに、自分の好きなものを、自分のペースで作ればいい。 だからこそ、AIコーディングへの一歩を踏み出すきっかけとして、自分だけのToDoアプリを作ることをすべての人に勧めたい。 作っていくなかで、ソフトウェアがどう動くのか、データ構造とは何か、データベースには何が得意で何が苦手なのか、そういう基礎知識が理解できるようになる。SQLiteとPostgreSQLの違い。ホスティングサービスの選択肢。Next.jsかPythonか。どの処理にどれだけ計算リソースを使うべきか。 僕は、アプリの動きをとにかく“サクサク”動くよう保ちたかったから、一つひとつの小さな判断が、不思議と楽しかった。 ソフトウェアが、アートに見えてきた 作ってみて、一番意外だった変化。それは、他のソフトウェアが急にアートのように見えてきたということ。 Notionの検索がどれだけ考え抜かれているか。Superhumanの“Command+K”で、メニューを自在に操れる設計の美しさ。Cursorのプラグインによってマークダウンをほんの少しだけ綺麗に見せてくれるあの気遣い。 以前の僕は、そうしたディテールを無意識に消費していた。でも今は、一つひとつの挙動の裏に「これを作った人の意図」を感じる。なぜこの位置にこのボタンを置いたのか。なぜここは、あえてキーボードショートカットを用意しているのか。その裏側にある思考を想像して、僕は勝手に感動してしまう。 ソフトウェアを作ることが、いつのまにか僕の趣味になった。いいUXを見つけるのが、今の僕の楽しみになった。世界中のアプリが、インスピレーションの宝庫に見えてきた。 自分の脳の「使い方」を、もう一度見直す もう一つ、予想していなかった効果がある。 ToDoアプリを自分で設計するということは、自分の脳がどうやって情報を整理し、記憶し、次の行動を選んでいるのかを、真剣に考えるということだった。 どういう粒度でタスクを書くと、未来の自分は迷わないだろう？ どんなコンテクストがあれば、サッと動けるだろう？ 毎日の振り返りに、本当に必要な情報は何だろう？ 僕はこの問いを自分に投げかけながら、アプリを作り続けた。そしてアプリが一歩ずつ形になるたびに、自分の仕事の仕方そのものが、少しずつアップデートされていく感覚があった。 そもそも、僕たちは「効率化ツール」を使っているつもりで、実はツールのほうに自分の思考を合わせてしまっているのかもしれない。自分で作るということは、その主従関係をもう一度、自分の手に取り戻すということだ。 ソースコードを、あえて公開しない理由 僕がどんなものを作ったかというと、ここからデモ動画で確認できるので、ぜひ見てみてほしい。（自分的には結構こだわりぬいて作った…！） それでだ。このアプリのソースコードをGitHubで公開しようかなとも思ったけれど、公開しないことにした。理由はひとつで、この体験そのものを、みんなにも味わってほしいと思ったから。 完成された誰かのコードをベースにしてしまうと、「自分で考える」という一番の面白みがごっそり奪われてしまう。最初の設計をどうするか悩む時間。動かなくて頭を抱える夜。「あ、こうすればいいのか」と腑に落ちる瞬間。あの全部が、自分で作ることのいちばんの報酬だ。 僕の正解は、僕の使い方にしかフィットしない。自分の正解は、自分自身が手を動かして、つまずきながら見つけるしかない。だから、僕のコードは自分の手元にだけ置いておくことにした。 たぶん他の人にとってはものすごく使いにくいアプリかもしれない。これは自分にとっての正解を形にした“アート”だからね。 (記事の編集してくれたkobajenneに感謝)
- Mar 17, 2026
自分の「AIナラティブ」は、信じてもらえるのか?
あなたの会社もこんなことを考えていないだろうか──どうすれば、自社をAI企業として再ポジショニングできるか、と。 プロダクトにAIを組み込んだ。「AI企業」としてAIエージェントで勝負した。ウェブサイトのコピーも書き直した。発表もした。でも、投資家の反応はどこか薄い。ユーザーの熱量も期待したほどではない。「何かが足りない」のは分かっているけれど、それが何なのかが言語化できない。 同じ「AI」を掲げているのに、なぜあの会社は、信じてもらえるのか。なぜ自分たちはそうじゃないのか。僕が今考えている答えは、「人間に信じてもらえるかどうか」だ。ウェブサイトにAIと書いても、誰も振り向かない時代になった。「AI-Firstプロダクト」すら、もはや差別化の言葉じゃない。 では、何が『信じてもらえる』ナラティブをつくるのか。今日は、その問いを一緒に考えたい。 「やっている感」は、通用しない 自分たちがやってきたことは、マーケットが見抜いてしまっているのかもしれない── 既存の機能にAIを組み込んで「AI-powered」と打ち出したが、それがビジネスにどんなインパクトをもたらしたのか、まだ数字で語れていない。AIエージェントを発表したが、利用データも顧客の成果も示せない。投資家向けプレゼンではAIを語るが、プロダクトのアーキテクチャもチーム構成もロードマップも2年前と同じ…… そこには、動かなければならないプレッシャーがあった。だから動いた。それは間違いじゃない。 でも、マーケットはすでに「抗体」を持っている。表面的なAIの主張は、プラスになるどころか、信頼を静かに削っていく。マーケットは、想像以上に賢い。 AIが進化した先に、あなたのプロダクトはどうなるか? AIが進化すればするほど、自分たちのプロダクトは強くなるのか。それとも、代替されるのか。 あなたは、この問いにどう答えるだろうか。その答えがストーリーとなり、ナラティブの核になる。 AIが進化し続けたとき、自身のプロダクトはバリューチェーンのどこに位置するのか。理想は、LLMの進化とAIの普及によって、自社プロダクトの価値が高くなり、利用を増やす構造になっていることだ。 SnowflakeのCEO Sridhar Ramaswamyは、そのロジックを明確に語っている。LLMが進化するほどデータ量は増え、アクセス需要が高まる。つまり、AIが普及すればするほど、Snowflakeの利用も増える。「データのガバナンスと分析のプラットフォーム」から「AIネイティブなアプリケーションとワークフローを構築・実行するプラットフォーム」へのビジョンは、その構造的なロジックの上に立っている。 Figmaは、少し異なるアプローチを取った。自社プロダクトがClaudeと連携することを発表し、FigmaがAIに向かって走っている姿勢を鮮明にしたのだ。FigmaとClaudeの間には多くのシナジーがあることを示し、さらにAIモデルをプロダクトに組み込み続けることで、Figmaのツールをより強力にしていくと宣言した。このClaude連携の発表は、Figmaが市場予想を上回る業績、NRRの向上、営業利益率の改善を発表したタイミングと重なっている。 どちらの企業も「AIを使っています」とだけ言っているのではなく、AIの進化が自社の成長につながる、構造的なロジックを示している。それが、信じてもらえるナラティブの正体だ。 それでも、数字はすべてだ 「数字を出せ」と言われるのはわかっている。でも、何の数字を、どのレベルで示せばいいのかが、実はまだ誰にもわかっていない。 ただ、一つだけ確かなことがある。成長の再加速、突出した収益性。これ以上に強いナラティブはない。Figma、Snowflake、Shopify、Palantirのように成長の再加速やマージンの改善を実現した企業は、相対的に良いマルチプルで評価されている。 でもここには、AI時代における「良い数字」のベンチマークが、まだ定まっていないという問題がある。Rule of 40、NRR、Gross Margin──従来のSaaS指標は、AIがコスト構造と成長カーブを同時に変える世界では、再解釈が必要になるだろう。 Palantirは、興味深い事例だ。売上$4.4B超でRule of 40スコアが127。異例な数字だ。でも、これが新しいベンチマークなのか、それとも唯一無二のアノマリーなのか? 僕は後者だと思っている。つまり、Palantirをベンチマークにしても、自社の文脈では意味をなさない可能性が高い。 だから問いはシンプルになる。自社のピアセットはどこか。そこと比べて、速く成長し、効率的に動けているか。 最高のAIナラティブとは、結局のところ「期待を超える数字」なのだ。 社内でのAI活用は、強烈なシグナルになる チームにAIを使えと言っている。でも、自分自身はどうだろうか。 投資家がかなり敏感に反応するのに、自分が意外と見落としてしまうポイントがある。それは、創業者やCEO自身が、AIとどう向き合っているか、だ。 “We don’t just sell AI. We run on it.”（AIを売るだけでなく、自分たちがAIで動いている） この姿勢を体現しているのがShopifyのCEOだ。彼はこれまで以上にコードをコミットしているという。社内メモにはこう書かれている。 “Reflexive AI usage is now a baseline expectation at Shopify.”（AIを反射的に使うことが、Shopifyにおける基本的な期待値になった） 追加の人員を要求する前にAIでできない理由を証明すること。AI活用能力が人事評価と採用の判断基準に組み込まれたこと。プロダクトデザイナーはすべてのプロトタイプにAIツールを使うこと。彼はこれを、生存のための必須条件と位置づけている。 […]
- Feb 10, 2026
僕は、ソフトウェアビジネスの「勝ち方」の変化を語りたい
かつてのプレイブックはもっとシンプルだった。オンプレミスからクラウドへの移行期、やるべきことは比較的明確だった。優れたUIを作り、マルチテナンシーのアーキテクチャを活かし、継続的な改善ができるチームを組み、Go-to-Marketを実行する。このやり方が通用した時代があった。でも今は違う。求められるものが圧倒的に増えている。 では、どう変わったのか。 より複雑な問題を解け シンプルなUIや、スプレッドシートで代替できるプロダクトは、ビジネスではない。それはただの機能だ。 自分たちはツールなのか、それともソリューションなのか ──その答えは「ソリューション」一択であるべきだ。 製薬業界の規制の複雑さや、ヘルスケア領域における多職種間の連携のように、深い業界知識を必要とするもの。患者ケアのように保険、法規制、医師との連携を横断的にオーケストレーションしなければならないもの。建設プロジェクトマネジメントのように、ゼネコン、サブコン、検査官、資材サプライヤーを一つにまとめるもの。この世界には、多種多様な「複雑さ」が存在する。 単純なメモアプリや汎用的なプロジェクト管理ツールでは、ディフェンシブなビジネスを維持することは難しい。問題が本質的に複雑であればあるほど、ポジションは強固になる。 ハイバリューなワークフローに入り込め 「顧客のワークフローに組み込まれろ」というのは、エンタープライズソフトウェアの鉄則だ。これは正しい。ただこれからは、もう一段階深く踏み込む必要がある。 狙うべきは、ハイバリューなワークフローだ。そのワークフローが止まったら事業の継続そのものが危うくなるようなもの。関わる人や部署が多ければ多いほど、ソフトウェアを引き剥がすことが難しくなる。部門横断的なプロセスにプロダクトが組み込まれれば、スイッチングコストは自然と高まる。 複数部門の承認が必要な支払い処理ワークフローを考えてみよう。契約との照合、営業トランザクションとの検証が求められる。もしシステムが落ちたら、支払いが止まる。このくらいのクリティカリティが必要だ。 そして、顧客ごとにユニークなデータ（ほかのどこにも存在しないデータ）を扱っているなら、あなたのシステムは自然と「権威あるSystem of Record」になっていく。 権威あるSystem of Recordであれ 強いソフトウェアビジネスは、System of Recordからはじまる。組織が「なくては回らない」と感じる基盤だ。ただ、単なる記録や保管庫ではなく、「権威あるSystem of Record」になってやっとスタート地点に立てる。 Workdayは、まさにこれを大規模に実証している。7,500万人以上のユーザーが年間1兆件以上のトランザクションを処理し、プラットフォームには何年にもわたる従業員の履歴が蓄積されている。この蓄積されたデータが予測、コンプライアンスレポート、監査証跡を可能にしている。 さらに重要なのは、これらすべての情報が一つのプラットフォーム上で相互連携していること。人事データと財務データ、給与と福利厚生、スキルとパフォーマンス評価 ── 独立したシステムではなく、統合されたプラットフォーム内で結びついている。ある部門での変更がほかの部門のワークフローに自動的に反映される。この相互連携こそが、単なるデータの蓄積を超えた、「権威あるSystem of Record」を形成している。 ソフトウェアの「外」に価値を作れ ディフェンシビリティは、ソフトウェアだけでは築けない。コードの外側にある価値がますます重要になっている。 共通するのは、テクノロジーだけに依存しないMoatを築くということだ。 情報の流れを制す 情報の流れにおいて、上流にいるかどうかが圧倒的なポジショニングを築く。 流れの真ん中にいれば、情報の入力を制御している上流のプレイヤーに簡単に置き換えられてしまうかもしれない。データが生まれるその瞬間を押さえにいけるかどうかが、分かれ目になる。 これはセールステクノロジーの領域でよく見られる。たとえば、Sequoia Capitalから資金調達を行なったDay AIは、単に会話を録音しているわけではない。CRM、ディールトラッキング、フォーキャスティングの元となる「生のインプット」を押さえている。最初のデータキャプチャを制することで、その先にあるワークフローやシステムの中核を獲得する権利を得ているのだ。 ヘルスケアでも同じロジックが働いている。米Abridge社のように、AIが医師と患者の会話を書き起こし構造化することで、臨床データをその発生源で押さえている。そのデータは診療記録、保険請求コード、治療計画へと流れていく。いったん上流を押さえれば、そこから臨床システムの中核へと拡張していくのは、自然な流れだ。 まだ「権威あるSystem of Record」を持っていないならば、データの入力を制することは、最も効果的な道の一つだと思う。 エンドツーエンドのソリューションを目指せ 持続的なディフェンシビリティのためには、エンドツーエンドのソリューションが求められる。他社のソフトウェアや外部システムに依存しながらソリューションを完成させれば、それは将来の脆弱性を抱えることに繋がる。 この時代の「問題をエンドツーエンドで解く」とは、エージェンティックな機能を組み込むこと。たとえばコーディングツールの領域では、CursorやReplitなどがすでにノンエージェンティックとエージェンティックのワークフローが一つのソリューションに統合されつつある。 カスタマーサポート領域でも、IntercomのFin AI Agentがヘルプデスクと連携して複雑なクエリを自律解決しているし、Decagonは、自然言語でワークフローを定義して、返金処理やチケット同期などのアクションまでも自動実行できるようになっている。 近い将来、ほぼすべてのビジネスソフトウェアが、エージェンティックなコンポーネントを必要とするときがくるのだと思う。 そして今、アプリケーションスタックに新しいレイヤーが生まれつつある。これを「Agentic Layer」と呼ぶ人もいれば、「System of Intelligence」と呼ぶ人もいる。名前は何であれ、System of Recordの上に位置し、明確な事業機会を表している。 […]
- Jul 13, 202556 min
パラノイアだけが生き残る 〜 クラシル 堀江裕介
「思ったより大変だぞ」クラシル堀江CEOが語る10年間の経営 クラシル創業者でCEOの堀江裕介さんをゲストに迎えた新エピソードを公開！ 22歳で起業した当時の自分に伝えたいという本音からはじまるこのエピソード。ヤフー（現LINEヤフー）の子会社化の決断、そして「一度も心からホッとした瞬間がない」という経営者の現実を赤裸々に告白。 トップダウン経営で2週間での新規事業立ち上げ、失敗を恐れない組織文化の作り方、そして「目を背けたい課題に今日向き合え」という強烈なメッセージまで。スタートアップ経営者必聴の56分！ 〈ハイライト〉 —— ポッドキャスト編集してくれたkobajenneに感謝
- Mar 16, 202548 min
賢くなりすぎないこと。「とりあえずやってみる」が未来を創る ~ LayerX 松本勇気
急速に進化するLLMが、私たちの仕事や経営の常識を大きく変えている今。 この急速な技術革新の時代において、戦略の構築、そしてプロダクト設計の考え方にどんな変化が起きているのか。 今回のポッドキャストエピソードでは、株式会社Gunosy、続いて合同会社DMM.comでCTOを歴任し、現在は株式会社LayerXの代表取締役CTOとして活躍する松本勇気さんをお迎えしました。 松本さんは現在、「Ai Workforce」のプロダクト開発を主導し、生成AI技術の実用化とビジネス応用において先駆的な取り組みを展開しています。今回の対談では、LLM時代の差別化戦略、「第3世代のLLM-SaaS」の可能性、アプリケーションレイヤーの重要性について掘り下げました。 AIモデル自体がコモディティ化するなかでの、「賢くなりすぎない」経営の実践、さらには組織のアジリティを高めるための具体的な方法論など、示唆に富む見解が満載です。 AI時代のビジネス戦略と組織マネジメントを考えるすべての経営者、SaaS関係者必聴のエピソードです。 ハイライト ポッドキャスト編集してくれたkobajenneに感謝
- Oct 29, 2024
難しい決断が、人格を築く
人間の人格を形作るのは、これまでにどれだけ多くの「難しい決断」を下してきたか、それに大きく左右されると思う。そして、その「決断の質」も同じくらい重要だ。より困難で、より深く考えた決断を積み重ねるほど、強い人格が作られていく。僕がこれまでに出会った「人格者」と呼ばれる人たちは、経営者やリーダーとして多くの人を引っ張っりながら、数多の難しい決断を経験してきていた。 その理由は、シンプルだ。 では、僕たちはどのように難しい決断に向き合うべきなのだろうか？ 難しい決断とは？ そもそも、「難しい決断」とは何なのか？ 僕が考える「難しい決断」とは、痛みを伴い、ときには自分を傷つける可能性がある選択だ。それは、自分ひとりの問題ではなく、複数の関係者が関わる場面で、全員を満足させる道が存在しない瞬間。多くの要因とトレードオフが絡んで、正解も明確な答えも見つからない場面。そんな時にこそ、僕たちは本当の意味で試される。 例えば、こんなシナリオを想像してみてほしい。 どのシナリオもトレードオフがあり、どの道を選んでも誰かが苦しい状況に置かれてしまうだろう。 決断のためのヒント  そんな難しい決断を迫られたとき、僕はこんなことを意識するようにしている。 どれも当たり前な話だけれど、「難しい決断」を迫られている場面では、多くの人の感情や思惑がぶつかり合うことが多く、自分自身の考えが揺らぎがちになる。そんな時のために、俯瞰して一緒に考えてくれる中立的なパートナーやアドバイザーがいれば、とても頼りになるだろう。 難しい決断に向かって走れ 難しい決断を避けたり、逃げるという選択肢も、もちろん存在する。だけど、僕はあえて「逃げずに、その恐怖に向かって走ってほしい」と伝えたい。 なぜなら、その先にあるのは、あなた自身の成長とさらに強く磨かれた「人格」につながって行く道だから。 どちらにせよ、面倒なことというのは大抵の場合後からまた追いかけてくるもの。ならば、今のうちに立ち向かっておいた方が良いわけだ。 もし難しい決断を迫られたときは、今日この瞬間から堂々と前向きに、自分が信じるその道を進んでいこう。 （記事の編集してくれたkobajenneに感謝）
- Jul 9, 202441 min
人のネットワークも投資も、リスクがある時にこそ加わるべき ~ 伊藤穰一
これだけ多様性に富んだグローバルなネットワークを持っている彼は、稀有な存在だと思う。伊藤穰一さん、通称 Joi さん。 僕が日本のスタートアップシーンに興味を持つようになったきっかけも、シリコンバレーとの最初の繋がりを作ることができたのも、実は、そこに Joi さんの存在がありました。 Joi さんは、デジタルガレージの共同創業者であり、現在は千葉工業大学学長にも就任するなど多岐にわたって活動されていますが、僕にとっての Joi さんは、シリコンバレーと深いつながりを持つエンジェル投資家であり、人脈やテクノロジーについて多くの学びを与えてくれた恩師です。 今回のエピソードでは、グローバルなネットワークの築き方や AI について、そして「シリコンバレー」をテーマにお話ししました。 【ハイライト】 今回はJoiさんのPodcast「JOIITO’s PODCAST」とコラボレーションさせていただきました。Joiさんと「SaaS」をテーマに話したエピソードはこちら ポッドキャスト編集してくれたkobajenneに感謝
- Apr 24, 202445 min
僕たちは、妄想力で負けないようにしなきゃいけない ~ 経営者は勝ち筋を作るプロフェッショナルであるべき
PayPay、一休、ZOZO、LINEヤフーなど日本を代表するプラットフォームの発展に大きく貢献されてきた小澤 隆生さん。これらのプラットフォームは、多くの人々に愛され、まさに日本のインターネットエコシステムを形成する基盤になっています。 小澤さんを迎えて今回お届けするポッドキャストでは、小澤さんご自身がこれまでの経験を通じて見出した「成功する経営者が共有する重要な特徴」について語っていただきました。 成功の要因とは何なのか。勝ち筋の見極め方、そして一兆円規模の企業を運営する経営者の視点とは。 野心的なビジョンを持ち、自らのビジネスをさらに成長させたいと考えている方々におすすめのエピソードです。 【ハイライト】 ポッドキャスト編集してくれたkobajenneに感謝
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