日経平均が乱高下し、市場が不確実性に揺れる中。 平素より相場と向き合う皆様へ、本日は一つの客観的な事実をご報告いたします。 本日、金融庁は書類を破棄した「ウリ信用組合」の元役員らを刑事告発する方針を固めたと報じられました。 地方組織の不祥事に対し、監督官庁が厳正に対処することは当然の責務と理解しております。 しかし一方で、私の身に起きているある企業が行ったAIアルゴリズムを用いた資金搾取に関して、 再三にわたり客観的証拠を提示し調査を求めてまいりましたが、遺憾ながら現在に至るまで、当該機関からの誠実な対応や調査の形跡は一切見受けられません。 目につく事案は厳しく追及し、巨大資本が絡むシステム異常には沈黙を貫く。 この行政の「二重基準（ダブルスタンダード）」とも取られかねない現状に対し。 私は本日（7月6日）、 所管官庁のトップ宛に、『内容証明郵便』を送達し完了しました。 これは決して特定の機関を貶める意図ではなく、法治国家における正当な事実確認の要求です。 もし、これまで提示した客観的証拠に対しても誠実な回答が得られないと判断したならば、私は直接『国民へ信を問う』所存でいます。 対象企業が行った行為を発見できた理由に、物事の本質を俯瞰して客観的に判断を行える意識づけが必要不可欠だと思っています。 別内容ですが、現在あるレポートをまとめたものを有料販売にてご案内中です。 ご興味ありましたら、ぜひご一度くださいませ。 【7/8迄】タイムセール実施中 （公開記念：49,800円→44,800円へ5,000円引） ※本日の所管官庁への正式な通告を機に、真実をご自身の眼で確かめ、自己責任において意思決定を行える方のみご覧ください。 （※ここにnoteのURLを配置） note.com/yama1972/n/nbe756e1… ＃AIアルゴリズムによる資金搾取 #日本株 #金融リテラシー #有価証券報告書 #プライベートクレジット #日本生命 #シャドーバンキング #通知書

AIに代替されるのは、情報を整理する人 AIに代替されないのは、状況を整理する人 ↑これは素晴らしい言語化！ 状況(タスクだけでなく、人の感情や、社内外の力学を踏まえ)を整理し、 各ステークホルダーの意思決定を支援する これが出来ればAIには、 しばらく代替されんですな！

「もし明日、生成AIが使えなくなったら？」そんな仮定が笑い話ではなくなるほど、現場の依存度が高まっています。 昨日発表された調査によると、業務で生成AIを使う会社員の約65%が「AIが停止すると業務に影響が出る」と回答。 さらに驚くべきことに、そのうちの半数が「何かを判断する際、上司よりもAIの意見を参照する」と答えているそうです。 いまやAIは単なる便利ツールを超え、ビジネスの『頼れる相棒』や『意思決定の補助者』として定着しつつあります。 効率化が進む一方で、AIのシステム障害リスクへの備えや、若手社員の「自分で考える力」をどう養うかなど、企業側には新たなマネジメントの課題が突きつけられています。 kn.itmedia.co.jp/kn/articles… #生成AI #ITトレンド #業務効率化 #組織マネジメント #DX推進 #ビジネススキル

AI革命で日本企業のスピード感の無さが更に浮き彫りになりそう。 意思決定が遅すぎて実行する頃には賞味期限が切れている。 失敗が許されない国柄だとこれからは終わりかもね。 とりあえずプロトタイプ作ってみるかの精神は必要。

AIに意思決定させるエンジニア

会議の数ではなく、「意思決定の質」が組織の成長を決める。 マネジメントをしていて感じるのは、成果が出る組織ほど会議で「考える」ことは少なく、その前に必要な情報が整理されていること。 現場報告や数字共有はAIや資料で済ませ、会議では「何を決めるか」に時間を使う。 人材紹介はスピードが競争力。会議の1時間を減らすことよりも、意思決定を1日早めることのほうが、事業インパクトははるかに大きい。

AI採用研修で「採用競合と自社求人を見比べてみよう」というテーマを扱った先日のセッションは、まさに“AI活用の本質”を体感できる場になった。従来であれば、競合求人の比較は情報収集・整理・分析に時間がかかり、担当者の感覚に依存する部分も大きかった。しかし今回は、AIで一瞬にして求人情報をデータ化し、構造化された比較表をもとに議論を進められたことで、学びの密度が圧倒的に高まった。 特に、 • 競合求人の強み弱み の可視化 • 自社求人の訴求ポイント の抽出 • 求職者視点での比較軸 の整理 が瞬時にできたことで、参加者全員が「どこを改善すべきか」を同じ目線で理解できたのが大きい。 また、データ化された情報をベースに打ち合わせを進めることで、議論が感覚ではなく“事実ベース”になり、意思決定の質が一段上がった。求人事業者にとって、採用競合を正しく理解することは採用成功の必須プロセスだが、AIによってそのハードルが大きく下がったと実感した。 可視化は学びを深める。 今回の研修はその価値を強く示す場になった。

今宵のアメリカ企業は 　Huntington Ingalls Industries【HII】🚢 強い海軍を作り出す企業⚓️ ①なんの会社デッカ？🤔 HII｜Huntington Ingalls Industries は、 アメリカ海軍向けに空母・潜水艦・軍艦などを設計、建造、修理する アメリカ最大の軍艦造船会社です⚓️🇺🇸 ただ船を造るだけではなく、AI・無人機・サイバーなど、 現代戦に必要な防衛テクノロジーも手掛けています。 事業は大きく3つ。 🟩 Newport News Shipbuilding｜売上16.65億ドル 原子力空母・原子力潜水艦の建造、改修、燃料交換、整備を担当。 HIIの売上の中心となる部門です。 🟩 Ingalls Shipbuilding｜売上7.25億ドル 強襲揚陸艦、駆逐艦、沿岸警備隊向け艦艇などを建造・整備。 🟩 Mission Technologies｜売上7.48億ドル 軍の通信・指揮統制・サイバー防衛・電子戦・無人／自律システム・訓練シミュレーションを提供。 AI・機械学習を使い、情報分析や戦場での意思決定を支援する技術もここに含まれます🤖 ②何で儲けてる？何が凄いねん？💰🔥 HIIは、米国政府、とくに米海軍との大型・長期契約で稼ぐ会社です🇺🇸 新しい艦船を造るだけではなく、 🟩 数十年単位の修理・整備 🟩 原子力空母の燃料交換・大規模改修 🟩 艦隊を支える通信・指揮統制システム 🟩 AI・サイバー・無人システムの導入支援 まで手掛けるため、 一度受注すると長く売上が続きやすいのが特徴です。 HIIの最大の強みは、 アメリカが簡単には代わりを作れない軍艦建造能力を持っていること⚓️ 原子力空母や原子力潜水艦を建造・改修するには、 🟩 巨大な造船所 🟩 原子力艦に対応する特殊設備 🟩 長年育成された熟練技術者 🟩 米軍・政府との深い信頼関係 🟩 厳格な安全保障・機密管理 が必要で、新規参入はほぼ不可能です。 しかもHIIは、艦船というハードだけでなく、 AI・無人機・電子戦・サイバーなど、艦隊を実際に機能させる技術も押さえています。 2026年3月末時点の受注残は 540億ドル。 このうち約40％を2027年までに、さらに約35％を2029年までに売上計上する見通しです。 ④企業業績📊 決算書を見て投稿しています📚 ※1ドル＝160円で換算 【売上高】 2021年：95.24億ドル（約15,238億円） 2022年：106.76億ドル（約17,082億円） 2023年：114.54億ドル（約18,326億円） 2024年：115.35億ドル（約18,456億円） 2025年：124.84億ドル（約19,974億円） 直近｜2026年Q1：30.99億ドル（約4,958億円） 【営業利益】 2021年：4.72億ドル（約755億円） 2022年：5.17億ドル（約827億円） 2023年：7.44億ドル（約1,190億円） 2024年：4.86億ドル（約778億円） 2025年：6.11億ドル（約978億円） 直近｜2026年Q1：1.55億ドル（約248億円） 【EPS】 2021年：13.50ドル 2022年：14.44ドル 2023年：17.07ドル 2024年：13.96ドル 2025年：15.39ドル 直近｜2026年Q1：3.79ドル

3年後、UXデザイナーの仕事ってどうなってるんだろう。AIがモックを量産できる今、画面を作る人より"どんな体験にするか決める人"の価値が上がる気がしてる。ツールを使うほど、最後に残るのは意思決定なんだよな。 #UXデザイン #AI

海外AI勢が書いていた「Fable 5で第二の脳を作る方法」という記事がかなり参考になった。 要点は、AIの性能差は「モデルの賢さ」だけでなく、どれだけ自分の知識・過去の意思決定・業務文脈を読ませられるかで決まるという話。 Fable 5のような高性能モデルでも、何も文脈がなければ平均的なアウトプットしか出ない。 でも、Obsidianなどで作った自分専用の知識ベースと繋げると、同じモデルでも別物になる。 ・コードは自社の設計思想に沿う ・文章は自分の語り口に近づく ・提案は過去の顧客情報や意思決定に基づく ・リサーチは一度きりで終わらず資産化される 記事では、第二の脳を4つの構造で作ると紹介されていた。 1. raw 記事、議事録、メモ、顧客情報などの原文置き場。ここは改変しない。 2. entities 顧客、競合、ツール、人物など、具体的な対象ごとのページ。 3. concepts 戦略、学び、パターン、考え方など、抽象概念ごとのページ。 4. INDEX.md AIが全体を把握するための入口。各ページの1行要約を並べる。 重要なのは、AIに毎回ゼロから考えさせるのではなく、自分の知識ベースを読ませてから作業させること。 さらに、毎回の作業ログを保存し、毎晩整理し、毎週矛盾や重複をチェックし、重要な知見を統合するループを作る。 これをやると、AI活用が単発のチャットではなく、“使うほど賢くなる業務OS”になる。 結局、今後のAI活用で差がつくのは、「どのモデルを使うか」だけではなく、「自分だけの文脈をどれだけ蓄積できているか」だと思う。 同じFable 5でも、空っぽの状態で使う人と、第二の脳を接続して使う人では、出力の質がまったく別物になる。

AI自身が意思決定を獲得すれば ターミネーターの世界が現実味を帯びるよね🥺 AI悪用しバンダイチャンネルにサイバー攻撃、一時停止させた疑い　15歳男子高校生を逮捕 sankei.com/article/20260706-… @Sankei_newsから

やはり、集団に向かって同じ内容の教育を提供するということ自体に無理がある。AI・デジタルを活用した個別最適教育は技術的には可能だと思う。意思決定層の理解・判断・行動が不足している。

「あの判断、本当にこれでよかったのか」 そう後から気になること、ありませんか? AIに聞いても答えを信じきれないのは、 あなたの“前提”が言葉になっていないから。 📕『NotebookLM意思決定の強化書』著者・本郷喜千氏が、 個人の買い物から経営判断まで5事例で「判断の型」を実演。 出版記念第2弾 7/15・22(水) 19-21時 / オンライン bit.ly/4eNOZx8

昔の僕は、 全部自分で調べて、 全部自分で考えていました。 でも今は違います。 AIに調査を任せ、 自分は、 「何を選ぶか」 に集中する。 これからの時代は、 AIを使う人ではなく、 AIと意思決定できる人。 そんな経営者が強くなる気がしています。 #PROJECT30 #AI役員会 #AI収益化ラボ #AI副業 #AI

これにより、官民の意思決定におけるデータドリブンなアプローチが促進されそうです。 日本のデータ利活用は加速するでしょうか？ 詳細はこちら！ japannews.yomiuri.co.jp/poli… #データサイエンス #AI

AI時代に「結果を出し続ける」マーケターのキャリアと組織 events.nikkeibp.co.jp/event/… スキルか、思考か、それとも組織への働きかけか。“結果を出し続ける”マーケターとはどのような存在なのか。山口有希子氏、岡本達也氏それぞれの意思決定や転機をひも解く。【日経クロストレンドFORUM 2026】

社長の時間を「時給換算」している時点で、入口で話がズレてます。 社長の仕事は作業効率ではなく、不確実性の中で意思決定し、結果責任を負うこと。 コンサルは背中を押せても、責任は取れない。 30分でコンサルに整理してもらうより、AI相手に4時間かけて自分の論点を掘る方が安いことはあります。