決定的なことは古典的手法で、非決定的なことはAIで。境界をきちんと見分けて何でもかんでもAIに推論させない。こういうことを丁寧に紡ぎ上げてくってのは、たぶん中長期的にみて大事なことになってくんじゃなきかな

FDEとSIerの客先常駐の違いとして「プロダクト有無」と言われることが多いけど、SIerも自社パッケージや3rdパーティの製品を担いでいたりするので、区別されるものというより「SIerの中にもFDE的立ち回りのエンジニアがいる」が正だと思う。そしてそういう人を"FDE"として高単価で売る流れも起きそう。

「PdMを廃止しました」という決断をしたスタートアップの話が刺さりすぎた📝 ■ なぜPdMを廃止したのか ・従来の組織は「営業 → PdM → エンジニア」というリレー構造になっていて、お客様の声とプロダクトをつなぐ役割が1職種に集中していました。しかし、これには構造的な問題があります。まず、エンタープライズのペインは『深さ』が命なのに、伝言ゲームで薄まる。そして役割分担がリレーである以上、後発SaaSにとっては遅すぎる。 そこで同社は「PdMに閉じ込める」という構造そのものを捨てました。代わりに採用した考え方が『1人1人がPdM・製品/機能責任者になる』というもの。役割名としてのPdMを置かず、それぞれのロールが製品責任を持つ形に再設計したのです。 ■ 新設したロール「FDE」とは 特に印象的なのは、PdMの代わりに新設された「FDE（Forward Deployed Engineer）」という役割です。Palantirが起源の概念で「誰よりも業務を理解して、As-Is To-Beを描きながら、自分で開発し、お客様の『できない』を解決する役割」と定義されています。 FDEに求められるのは、ドメイン理解力、仮説構築力、実装力、コミュニケーション力の4つ。 ・PMとの違いは『自分でコードを書ける／モックを開発し、語れる』こと ・エンジニアとの違いは『お客様と直接話して仮説を構築できる』こと ・PdMとの違いは『お客様が課題を解決することに責任を持つ／1社に深く入り込む』こと つまりFDEは、ペインを聞く人と作る人が"同一人物"であるべきという思想を体現したロールなのです。 ■ 「ラストワンマイル」と「WOWの終焉」 1つ目は『ラストワンマイル問題』。お客様の中でAIによってアイデアは広がっているけれど、それを組織として運用に乗せるところは、ほとんど進んでいない。個人で作れるもの（プロト・PoC）と、組織で回るもの（共通AIの組織導入、業務オペレーションへの組込み、ROIが出るプロダクト）は、別物。その差を埋めるのがFDEの仕事と位置付けています。 2つ目は『WOWが生まれにくくなっている』ということ。以前はAIで何かを見せるだけでお客様が「WOW」と言ってくれた。でも今はChatGPTもCursorもCopilotも皆が触っていて、お客様のリテラシーが圧倒的に上がった。普通のことではもう驚かない、と。 ではこれからは何で価値を出すのか。答えは「業務をお客様以上に深く理解し、質の高いアウトプットを、速く出せるかどうか」。 ■ これから求められるスキル 『営業力 × コンサル力 × 開発力』の掛け算で全部できる必要はないけれど、何かが突出して強くないと辛い。器用貧乏では深いペインに届かない、と断言されています。 そして自分の強みを軸に、他の領域にも『越境する意志』があるかどうか。これがAI時代のケイパビリティを定義しているのだと思います。 PdMという職種が不要というより、職種として線を引くこと自体が後発スタートアップの足かせになっている、というメッセージとして受け取りました。AI時代の組織論として一読の価値ありです。

そうそう、そして多くの人が勘違いしている SaaS is dead の根幹だと思うんすよね。 本当に価値あるものを提供しているサービスは普通に残る。使い勝手がいい「だけ」とか、キュレーションしてる「だけ」とか、ラップしてる「だけ」とか、人間の認知負荷を下げるため「だけ」に何かを提供しているサービスが要らなくなるだけ。 「データ」と「機能」はむしろ存在感を増す。 イメージとしては、小売りが要らなくなっただけ。

組織のAI活用に関する手厳しいポストだった。 ・AIが思い通りに動かないことへの不満の多くは、ユーザー側が自分の望みをうまく説明できないことに起因している ・企業の最大の課題はAIの技術的な成熟度ではない ・ビジョンや目標が不明確で常にブレているという根本的な問題にある ・AIは実行に特化したツールであるため、何をすべきか明確な指示を与えられなければ無力である ・自社の目的を正確に把握しているごく一部の企業だけが、AIに適切な指示を与えて大きな成功を収めている ・多くの企業は自社の戦略や業務内容を明確に説明できず、ただなんとなくの成功で生き延びているのが実態 ・実態が混沌としたブラックボックスのような企業において、経営陣がただ「AIを使え」と指示しても何も解決しない ・AIの恩恵を受けている企業は、自社の課題、目標、戦略、プロジェクト、コストなどを即座かつ明確に答えることができる ・ダメな企業は目標や戦略が四半期ごとにコロコロと変わり、見栄えを良くするためのその場しのぎの対応に終始している ・目標が不明確な企業がAIを使うと、無駄に手の込んだ資料などを作れるようになってしまう ・それで、事態がさらに悪化する恐れすらある ・デタラメな経営の企業が今も存続できている理由は、競合他社も同じようにデタラメだからというだけ ・大半の企業は自社を言語化する自己認識能力に欠けており、企業におけるAI活用はまだほとんど始まっていないと言える ・AIやテクノロジーを問題視するのではなく、自社の業務や目標を明確に説明できない組織のあり方こそを問題視すべき ・AIの登場により、小さな企業でも大企業と同等の力を持てるようになる ・すると、組織が整理されていない大企業は大きな危機に直面する ・今後のビジネスでは、自社の現状を明確に把握し、体制が整っている企業だけが生き残り、成長していくのでは ・企業は「AIに何ができるか」を問う前に、まずは「自社がAIを活用できる状態にあるか」を見極め、早急に組織を整理した方が良い danielmiessler.com/blog/most…

とあるVCの人曰く、『日本での「スタートアップ」の定義はVCから資金調達していること』だ、そうです

UIもシステムも分からない人がAIにツール作らせると、ボタンやスライダーが無駄に多くなりますよね。デザインに必要な「引き算」ができないから。

これ、最悪なのは「UIしかできない人がDBスキーマを作る」ケースだと思う。 システム的な抽象化の視点がほとんど入っていないので、複雑すぎてメンテが難しいかしばしばメンテ不能なシステムになる。

Devinが企業では結構使われてると思われるのにTLではあまり見かけない理由、結局高くて企業ユース中心だからなんだろう TLではどうしても個人開発とか個人が利用するツールの文脈が多くなるだろうし あとは企業ユースだと金にならないからAI驚き屋も驚かない

メディキューでは創業からずっと「ICUデータ基盤の開発」に力を注いできました。 今、このシステムが臨床研究やAI開発、院内業務効率化SaaSの全てに活きてくることが証明されつつあります。 外部資本なしで黒字で成長している珍しいスタートアップですが、人が全く足りません。 特にエンジニア、営業、プロダクトマネジメントなど、様々な業種を募集しています。 「医療に貢献したい」という熱い思いを持つみなさんと一緒に働きたいです。 ご関心のある方はぜひこちらまでご連絡ください！ calendar.app.google/12c1FyDW…