AIで、なんでも作れるようになった。 ——その成果物、いくつ"成果"になりましたか？ Claude Code、Codex、ChatGPT… すごいのに、量産されるのはゴミの山。 理由はシンプル。目標と、繋がってないから。 Addnessは、そのAIたちを目標に繋ぎ、目標と現状の差分から逆算して、最適なToDoの洗い出しから実行までをサポート。だから、作ったものがちゃんと"成果"に変わります。 ・売上目標 ・採用目標 あらゆる目標を、最速で達成へ。 AIを正しく使い、話すだけで仕事が終わる世界へ。 無料お試しはプロフィールのリンクから🔗

🎉 おかげさまで、8,000ユーザー突破！ Addnessを信頼し、ご活用いただいてる皆様に深く感謝申し上げます。 これからも日々アップデートを積み重ね、「話すだけで、仕事が終わる。」体験を皆様にお届けしていきます！ 議事録やウィジェット機能など様々な機能を近日中にアップデート・リリース予定です。どうぞご期待ください🚀

Just talking!! Addness!!🚀

会社をAI OSにしていくぞ、におけるステップについてふと書いてみます。最近の流れにのって勢いで・・・ Step1：MCPの準備 Agent, Skillよりも実際は遥かに重要な入口。 Google関連ツール、Slack、Notion、Google BQ、Redash、などなど社内環境の全てをMCPで統合し、モニタリングできるような設定をグローバルに用意。既にほぼ全てが自然言語で取得でき、モバイルからもLaptopからも「昨日のNEWT売上と考察を」といえば出てくる便利さ・・・。 Step2：セキュリティや監視など 個々アカウントごとのセキュリティガードレールや、Token費消、MCPやAgent・スキルの稼働状況を全てをモニタリングする。先日のNOT A HOTELさんのような話しがここにあたります。素晴らしい内容すぎました。 Step3：AgentとSkillsのマーケットをローンチ AI Agent マネージャーズやAXに関わるチームにて、その品質をマネジメント。マージ権限を有します。また、スキルクリエイター制度を設定し、社員ALLでスキルをアップできる人を育成すると活発なマーケットになる。（弊社ではAIミッションを全メンバーに10％付与し、自動化を取り組むようにしている） Step4：Token Maxxing 弊社では、Token Maxxingの思想に基づいて、シニアエンジニアにはToken上限を試しに撤廃してみました。「Tokenを100倍使ったら、どれくらいデリバーが早くなりますか？」を合言葉に議論をしてみている（←弊社は今ここ）　 実際に、シリコンバレーのトップAIリサーチャーらは月に10万ドルを平気で費消しており、OpenClawは3人で2億円/月、MetaはToken Legend（何それｗ）と呼ばれるエンジニアが2,800億Tokenを1人で1ヶ月で使ったそうだ。 ここでは「使わないと分からない」「100Xの思想にならないと、超えられない壁がある」という考えを私は支持します。なので、AI活用が優れた人に予算を無尽蔵にパスをしてみている。 Step5：Token Management 他方で、先程のレイヤーX福島さんポストがとても参考になります。マネジメントの概念が経営では必ず求められるようになり、適当にやるとAI予算だけ数倍に増えて、成果が出ないという状況に陥りえる。（Uberの有名な失敗ケース） 2のセットがあるゆえ、各IDとメンバーのToken利用量が可視化されています。そこと成果のROIをモニタリングし、正しい費消状態をみえるようにしていく。月次振り返りを行っていく。Meta「Tokenレジェンド」のような表彰プログラムを作っていったりするのも有用かもしれません。（まだ無い） 企業のAI OS化までの過程は、こんなイメージかなと思います。 と、こんな内容の全ノウハウがそろそろ令和トラベルのエンジニアブログに出てくるらしいです・・・乞うご期待👏