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2025年、AIスタートアップのビジネスチャンス ※追記あり

「誰もがGPT-5の導入に躍起になっている一方で、ボタンを売って金儲けをしている人もいる。2025年におけるAIの真のチャンスは、車輪の再発明ではなく、予算を浪費することなく現実の問題を解決することだ。過小評価されているニッチ分野:顧客にブラックミラーを感じさせないパーソナライゼーション、風邪と救急外来を区別するヘルスケア・アシスタント、エクセルを嫌う中小企業向けのアナリティクス。成功か?最も強力なAIを持つ者ではなく、それを利用しやすく、有用で、持続可能なものにする者が成功するのだ。

人工知能のゴールドラッシュを生き抜くための半真面目なガイド(GPT-5の本当の意味を皆が知っているふりをしながら) *更新済み

AIは大人の段階に入りつつある(まだティーンエイジャーのように適当な答えを口にすることがあるにせよ)。世界を救うと約束したり、サム・アルトマンでさえ知らない未来を予測したりしなくても、新興企業が本当に変化をもたらすことができるのはここなのだ。

市場のニッチ 市場誰も教えてくれない(でも検討すべき)こと

1.怖くないパーソナライゼーション: ブラック・ミラーのエピソードに登場するような感覚を顧客に与えることなく、データをカスタマイズされた体験に変換するプラットフォーム。商品を提案しないタイミングを理解するeコマースから、ユーザーの好みに本当に合った(アルゴリズムが考えるものではなく)コンテンツまで。

2.心臓を持つバーチャル健康アシスタント ♥️

  • 折り返し電話します」という決まり文句のないアポイントメント管理(そう、私たちは2019年からのその電話をまだ待っているのだ)。
  • 風邪をひいている」のか「救急外来が必要」なのかを区別するバーチャルトリアージ(巻き爪で切断を勧めることもない)
  • ロボットが書いたようには見えないフォローアップ(皮肉なことにそうなのだが)

3.人間のためのコンテンツ制作魂のこもったコンテンツ制作を支援するツール

  • ボットによって書かれたように見えないSEOテキスト(このテキストはボットによって書かれたものである。)
  • 孫に恥ずかしくない投稿(あなたが2本指で携帯電話を使うと、すでに目を丸くしている孫たち)
  • 有名なカーペットのセールスマンが「スペシャルオファー!!」と叫ぶように聞こえることなく、納得させるコピー!

4.スマートホーム(ただしスマート過ぎないこと)自宅をHAL9000にすることなく、生活を便利にするシステム:

  • 彼らはあなたの習慣を学ぶ(午前3時にリアリティ番組を見るような最も恥ずかしいものでさえ)。
  • 消費を最適化する(そして、あなたの財布はますます空っぽになる)
  • あらゆるものと統合できる(2018年に購入し、設定したことのないスマートデバイスでさえも)。

5.エクセルが苦手な中小企業のための分析古典的な高校に通っていた人でも数字に親しめるツール:

  • 量子宇宙物理学の博士号がなくても理解できるダッシュボード
  • 魔法のように見える予測(しかし、開発者でさえ理解していないマルチモーダルモデルのおかげで科学である)
  • 実際に使える洞察(投資家に好印象を与えるための色付きグラフではない)

失敗しない(少なくともスタイリッシュに失敗しない)ための戦略

  • 誰かを本当に動揺させる問題を見つける ✅ (ピッチデッキの中だけに存在する問題を捏造してはいけない)
  • 小さく始めても夢は大きく✅(まずはガレージにオフィスを構え、クロード、ジェミニ、GPTの登頂は後回し)。
  • お金を自分のものとして扱う(投資家がおとぎ話を信じなくなれば、遅かれ早かれそうなるのだから)✅
  • 常に改善(ただし、午前3時にアップデートを送信し、すべてのユーザーデータを削除することはない)✅

橋の下に住まわせない地域

  • 医療(残念ながら人は常に病気になるが、2025年2月2日からの欧州AI法の規則には注意すること)
  • EdTech(学習には流行り廃りがなく、学生の準備不足が深刻化しているため)
  • サイバーセキュリティ(あなたが寝ている間に、誰かがあなたの接続されたコーヒーメーカーにハッキングしようとしているのだから)

2025年の真実成功は、最も強力なAIを持つ者のものではなく、AIなしで現実の問題を解決する者のものになる:

  • 顧客予算の削減(誰もがマイクロソフトの数十億ドルを持っているわけではないため)
  • 車輪の再発明を約束する(必要なのはアップデートだけなのに)
  • ブロックチェーン」と「メタバース」を同じ文章で使うこと(これはAI法で罰せられる犯罪である)

真のイノベーションはAI化だろう:

  • アクセスしやすい(トランスが何なのか、GPT-5oが何を意味するのか知らない人でもアクセスできる。)
  • 役に立つ(指数関数的な成長グラフを使ったピッチデッキの中だけでなく、現実の世界でも役に立つ)
  • 持続可能な(トレーニング費用が上昇し続ける中、地球にも銀行口座にも)。
  • 新規則への準拠(2025年以降、欧州AI法の禁止が現実のものとなり、罰則は最高1500万ユーロとなるため)

みんながクロード3.7ソネットやGPT-o3の実装に躍起になっている一方で、ボタンを売って金儲けをしている人たちがいることを忘れないでほしい。一番シンプルな技術が一番うまくいくこともあるのだ。

ビジネス成長のためのリソース

2025年11月9日

消費者向けAI規制:2025年の新規制にどう備えるか

2025年、AIの「ワイルドウエスト」時代が終焉を迎える:EUのAI法は2024年8月から運用開始、AIリテラシーは2025年2月2日から、ガバナンスとGPAIは8月2日から義務付けられる。カリフォルニア州は、SB243(14歳のSewell Setzerがチャットボットと感情的な関係を築き自殺した後に生まれた)で、強制的な報酬システムの禁止、自殺念慮の検出、3時間ごとの「私は人間ではありません」というリマインダー、独立した公的監査、1違反につき1,000ドルの罰則を課している。SB420は、「リスクの高い自動化された決定」に対する影響評価を義務付け、人間によるレビューの上訴権を与える。実際の執行:Noomは2022年、ボットを人間のコーチと偽り、5,600万ドルで和解。全米の傾向:アラバマ、ハワイ、イリノイ、メイン、マサチューセッツがAIチャットボットへの通知義務をUDAP違反に分類。3段階のリスク・クリティカル・システム・アプローチ(ヘルスケア/運輸/エネルギー)展開前認証、消費者向け透明情報開示、汎用登録+セキュリティ・テスト。連邦政府の先取りがない規制のパッチワーク:複数の州にまたがる企業は、さまざまな要件に対応しなければならない。2026年8月からのEU: 明らかでない限り、AIとの相互作用をユーザーに通知し、AIが生成したコンテンツは機械可読と表示する。
2025年11月9日

創造されないものを規制する:欧州は技術的に無関連であるリスクを冒すのか?

欧州の人工知能への投資額は世界全体の10分の1に過ぎないが、世界的なルールを決めると主張している。これは「ブリュッセル効果」であり、イノベーションを促進することなく、市場力によって惑星規模のルールを押し付けることである。AI法は2027年まで時差をおいて施行されるが、多国籍ハイテク企業は創造的な回避戦略で対応している。学習データの公開を避けるために企業秘密を持ち出したり、技術的には準拠しているが理解不能な要約を作成したり、自己評価を使ってシステムを「高リスク」から「最小リスク」に格下げしたり、規制の緩い加盟国を選んでフォーラムショッピングをしたり。域外著作権のパラドックス:EUはOpenAIに対し、ヨーロッパ域外でのトレーニングであってもヨーロッパの法律を遵守するよう要求している。二重モデル」の出現:限定的なヨーロッパ版と、同じAI製品の高度なグローバル版。現実のリスク:欧州はグローバルなイノベーションから隔離された「デジタル要塞」となり、欧州市民は劣ったテクノロジーにアクセスすることになる。信用スコアリング事件の司法裁判所はすでに「営業秘密」の抗弁を否定しているが、解釈上の不確実性は依然として大きい。誰も知らない。EUは米国の資本主義と中国の国家統制の間に倫理的な第三の道を作っているのか、それとも単に官僚主義を競合しない分野に輸出しているだけなのか?今のところ:AI規制の世界的リーダーであり、その開発においては周縁である。大規模なプログラム。
2025年11月9日

Outliers:データサイエンスとサクセスストーリーの出会い

データサイエンスはこれまでのパラダイムを覆した。外れ値はもはや「排除すべきエラー」ではなく、「理解すべき貴重な情報」なのだ。外れ値1つで線形回帰モデルを完全に歪めることができる(傾きが2から10に変わる)。しかしそれを排除することは、データセットの最も重要なシグナルを失うことを意味する。機械学習は洗練されたツールを導入している:Isolation Forestはランダムな決定木を構築することで外れ値を分離し、Local Outlier Factorは局所的な密度を分析し、Autoencoderは正常なデータを再構築し、再現できないものを報告する。グローバルな外れ値(熱帯地方での気温-10℃)、文脈上の外れ値(貧困地区での1,000ユーロの出費)、集団的な外れ値(攻撃を示すトラフィックネットワークの同期スパイク)などがある。ポール・マッカートニーは、「多くのバンドがハンブルグで1万時間やったが成功しなかった。アジアの数学的成功は遺伝的なものではなく、文化的なものである:中国の数的システムはより直感的であり、稲作には絶え間ない改良が必要であるのに対し、西洋の農業は領土の拡大が必要である。実際の応用例:英国の銀行はリアルタイムの異常検知によって18%の潜在的損失を取り戻し、製造業は人間の検査では見逃してしまうような微細な欠陥を検知し、ヘルスケアは85%以上の異常検知感度で臨床試験データを検証する。最終的な教訓:データサイエンスが異常値を排除することから、異常値を理解することに移行するにつれて、我々は型破りなキャリアを修正すべき異常値としてではなく、研究すべき貴重な軌跡として捉える必要がある。