ねこねこAIラジオ

touyan | consome
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起業家による起業家のためのAIラジオです。(旧: AI Naked) 技術と市場の両面から、現代のAIの今を深掘りします。 ちょっと柔らかくしたいので、ときどき猫が出演します。お楽しみに。 ▼コメント 番組へのコメント・感想・取り上げてほしいテーマは #ねこねこAI まで。 Spotify、Apple Podcastsへのフォロー・評価をいただけると励みになります！ ▼出演 touyan：FlowStudio代表。会社員としてもAI Native化を爆進中。 consome：世界中の雑談を価値あるデータに変える『oto』でUS起業。

Episodes

  1. 11h ago

    #12 Databricks | オープンソース開発からAIネイティブ企業OSの本命へ

    ▼エピソードの内容 約175億ドルの評価額——StripeやByteDance、OpenAI/Anthropicと並ぶデータ企業Databricks。創業の武器Apache Sparkはオープンソース。 ではなぜエンタープライズは離れられないのか。Data Lakehouse／Unity Catalog／Genieという垂直統合と、「研究者が作り、そのまま商品化する」信頼のサイクル。 Databricksは本当に要るのか。手札で成果を出す前に全体像を描きたがるな、というアンチテーゼから、Palantirの"オントロジー"や愛国ストーリーが若者に刺さる話まで語る。 ▼Chapters 00:00 オープニング — ねこねこAIラジオ第2回 00:07 今日のテーマ — 二人ともほぼ知らなかった企業Databricks 00:20 一言でいうとレイクハウス — 生データを分析可能にする層 01:26 歴史は2009年 — Hadoop/MapReduceと反復計算の問題 02:23 Apache Sparkの発明と製品化 — Sparkはオープンソース 02:50 2013年クラウド前提で参入 — 主要クラウドにネイティブ対応 03:20 評価額クイズ — 報道ベースで約1750億ドル、巨大ユニコーンと並ぶ 04:45 誰も知らないのに、この伸びはありえない 05:15 きっかけはドーシーのKey to Intelligence — 顧客×業務データの主権 06:13 でもDatabricks要る? — ベンダーロック回避というタイミング 07:01 分散が問題化する時代に参入 — 2020年レイクハウスでMicrosoft採用 07:56 レイク＋ウェアハウス統合、その上に業務アプリ層(Genie) 09:00 直近の数字 — run-rate 54億ドル / YoY 65%超 / NRR 140% 09:24 競合Snowflake — 元オラクル勢、FY26で差が開く 10:20 差の理由 — 生データ側からの垂直統合が硬い 11:29 鍵はガバナンス — 生MCP接続はDMまで食わせてしまう 12:52 Unity Catalog — 誰がどのデータを触れるかを調整する看板製品 12:56 初期からエンプラに根付いた強み — 新興には再現しづらい 13:45 信頼のサイクル — 研究者が作り、商品化する正当性 14:43 実際使ってる? — 使ってない 14:58 必要になる前に成果を出せ — いらない業務を削る 15:27 超基本のサイクル — アウトプット定義→スキル化→展開 16:04 エンプラは全体像を描きたがる — それは今の知識の全体像だろ 16:36 手札で成果を出し、限界が来て初めてDatabricks 17:34 なぜ今回選んだか — エンプラをどれだけAIネイティブにできるか 18:30 DatabricksはAIを作らない — ツールを提供するだけ 20:00 ツールだけでは業務は変わらない — Palantirが越えたギャップ 20:29 データに意味を紐付ける"馬力"の世界 20:53 アップセル部隊とロックイン 21:55 Palantirの"オントロジー" — 実体はグラフ、関係そのものが意味 23:20 Palantirの愛国ストーリーと若者への訴求 24:38 リベラルの敗北という実感 / パリ五輪で感じた終演 25:32 クロージング ▼MC touyan（@0xtouyan）：FlowStudio代表。AI Native事業を企画中。 consome（@ZkEther）：oto代表。Speech-to-Speechモデル向け雑談データセット構築中。 番組へのコメント・MCへのメッセージは #ねこねこai まで。

    26 min

  2. 2d ago

    #11 Midjourney / People like it, nothing else matters.

    ▼エピソードの内容 画像生成AIのMidjourneyが、サンフランシスコに金色の温泉スパを作り医療領域へジャンプインした。なぜ画像の会社がハードウェアと実店舗へ向かうのか。VC資金ゼロ・初月黒字・Discord口コミという成り立ちから、「moatはAIの外に宿る」「LLMに戦略を相談すると平均回帰する」まで、Midjourneyの異常な一貫性を解剖する。 ▼Chapters 00:00 オープニング — 番組は「ねこねこAIラジオ」へ / 平均値回帰は面白くない 01:34 今日のテーマ — Midjourneyが医療領域へ 02:09 画像生成の競合に食われる懸念と、領域拡張の圧力 03:22 ロゴはヨット — 創業者デイビッド・ホルツと、船上の歯科医だった父 04:40 「旅の途中」という社名 / 前職Leap Motion 05:37 1億ドル調達も「タイミングが早すぎた」失敗 06:15 VC資金ゼロ — アンチVCという思想とその理由 07:37 フリーミアムのコスト問題 — だが初月から黒字 08:24 Discordでサブスク / コアユーザーが最初からいた 09:06 People like it, nothing else matters 11:05 Discordのネットワーク効果 — 隠れ家と口コミ拡散 11:59 画像生成版ChatGPTのタイミングを当てた 13:00 9ヶ月仕込んで初月黒字 13:37 Midjourney Medical発表 — かっこいいプロモーション 14:00 サンフランシスコに金色の温泉スパを作る 14:37 高所得者向けハイエンド医療の可能性 14:45 金色の水＋超音波で体の断面図を生成、拡散モデルで学習 16:19 触りたくて「行きたくなる」スパ 16:42 Discord採用の理由 — 集団だと創造性が連鎖する 18:12 リアルのネットワーク密度 → 高価格・会員制 18:47 moatはAIの外に宿る — 生き様・ストーリーは真似しづらい 20:25 業績推移 — 2022年5000万ドル → 2025年5億ドル 20:54 競合激化でも次へ / アプリは食われてなんぼ 21:29 売上規模に対し従業員約60人 / シエラ買収 22:15 医療はハードウェア事業 — 知見の9割は新規チャレンジ 23:34 Runwayとの対比 — アクション予測 / ワールドモデルへ 24:44 当たり前を捨て、誰もいない海へ漕ぎ出す 25:36 カフェやマンションでデータを取るアイデア 26:11 安くするより高める / AI好きが集まる高級カフェ 27:45 無料でデータを取るのが「普通の発想」/ 逆を行く 28:18 戦略の本質は皆と違うことをやる / LLMは平均回帰する 29:28 ハルシネーションさせた方がいい? — センスは光る原石を見つける力 30:04 番組名もハルシネーション / 合理性のあるハルシネーションがセンス 31:13 クロージング ▼MC touyan（@0xtouyan）：FlowStudio代表。AI Native事業を企画中。 consome（@ZkEther）：oto代表。Speech-to-Speechモデル向け雑談データセット構築中。 番組へのコメント・MCへのメッセージは #ねこねこai まで。

    31 min

  3. Jun 7

    #10 Thinking Machines Lab / Interaction Modelsすごいぞ

    ▼エピソードの内容 今日のテーマは Thinking Machines Lab の「Interaction Models」。聞いてから話すターン制(トランシーバー)ではなく、聞きながら話すフルデュープレックス(電話)の音声AI。デモを一緒に見ながら、なぜ速いのか・どこが革新なのか・誰が作っているのかを、ベンチマークとトークン経済の話まで一気に解剖する。シーズン1最終回。 ▼Chapters 00:00 オープニング — HAL 9000 と「聞きながら話す」音声AI 02:01 ターン制(トランシーバー)から全二重(電話)へ 03:24 デモ視聴 — オーディオ基盤モデルという発想 06:04 割り込み問題 — 考え込む「間」を解釈する 08:07 バックグラウンド×インタラクションの二層分離 09:20 マルチモーダル前提 — 伊藤園・緑茶デモと健康知性 10:38 リアルタイム会話データが存在しない難しさ 12:32 dMel・エンコーダ無し早期融合 — イノベーションの総合格闘技 13:09 なぜ速い — 200msと人間の自然な応答速度 14:52 仕事に使えそう — インプット充実が自動化される 16:20 Herの世界 — 生産性のAIか、感情に寄り添うAIか 18:49 チューリングテストの音声版 — 方向づけの先駆け 19:37 FDEベンチでGPT Realtimeに15倍差 20:16 Mira Murati と Thinking Machines — $2B調達と創業チーム1/3流出 22:48 資金調達の二極化とメタ引き抜きドラマ 25:54 プロダクト視点 — エンプラ向け(CS/セールス/ヘルスケア) 27:09 CS満足度は上がっていない / Cursorのハルシネ解約事件 29:46 コンシューマー — カップル仲裁・対戦ゲームのコーパイロット 31:30 AIネイティブなゲームスタジオ 33:33 ベンチマーク領域 — FDベンチ/TAUベンチ、otoも参戦 36:21 良いベンチマークの条件と分岐点 / Devinの成果報酬返金 44:34 トークン消費量をKPIにする誤り — ポジショントーク 46:53 Shared Intelligence層が無い組織の無駄(EP9伏線) 48:35 テキスト→音声→映像 メディア拡大の歴史 49:44 Unreal Engineは新時代のHTML / ワールドモデル 51:31 Markdownは AI用、人間はHTML — 圧縮型vs拡散型思考 56:31 今後 — 276B/12B MoE、今年秋冬に公開 57:33 クロージング — シーズン1終了、シーズン2はオフラインで ▼References Thinking Machines Lab, "Interaction Models: A Scalable Approach to Human-AI Collaboration", Thinking Machines Lab: Connectionism, May 2026. Full Duplex 音声モデルの図（arXiv）| https://arxiv.org/html/2604.12928v3 ▼MC touyan（@0xtouyan）：FlowStudio代表。AI Native事業を企画中。 consome（@ZkEther）：oto代表。Speech-to-Speechモデル向け雑談データセット構築中。 番組へのコメント・MCへのメッセージは #ainaked まで。

    1h 1m

  4. May 31

    #09 Jack Dorsey / 階層から知性へ転回する組織

    ▼エピソードの内容 今日のテーマは「階層から知性へ（From Hierarchy to Intelligence）」。Block で4,000人を解雇した Jack Dorsey の「組織を階層ではなくインテリジェンスとして組み直す」宣言を、2000年前のローマ軍から DAO、Every の「After Automation」まで一気通貫で解剖する回。 ▼Chapters 00:00 オープニング — 4,000人解雇のあとに放った「長い言い訳」 01:33 2000年前のローマ軍 — 一人が見れるのは3〜8人という認知限界 04:33 変わった変数はAI — Copilot から Autopilot へ 07:18 TEAL組織・レイダリオの自律分散実験はなぜ続かなかったか 09:34 1万人規模でフラットを実現できるか — 削られた中間管理職 11:10 組織を4分解 — Capabilities / World Model / Intelligence Layer / Interface 14:08 Intelligence Layer — 自律的に推論しアクションする層 17:36 人間を排斥しない — 現実が先立ち、人間はエッジで働く 18:15 これはDAOだ — Vitalikの「中心が自動化、エッジが人間」 20:20 3つの役割 — Individual Contributors / DRI / Player-Coach 25:46 中間管理層は要らない — CEO＋Contributorsは極端か / 中心＝CEOは創業期は全部やる 30:33 どの規模なら参考になるか — DeNAの球体型組織(Sphere)との符合 32:56 大規模組織変革は実際できるのか — 今いらないロールはどれか 36:04 中間成果物も認知限界 — 6,000の声を3つに絞り、余った時間で現実に触れる 37:54 SaaS is Dead への違和感 — System of Recordは変えなくていい 40:26 レガシーツールもAI操作前提なら強い — Anthropicも6個組み合わせ 45:37 伏線回収 — Every(EP1)「After Automation」とレイオフへのカウンター 48:00 未来に賭けすぎ、今を評価しすぎ — 差(Difference)は誰が作るか 53:12 差分が生まれる2軸 — フレームを作る人はメタに残る 56:38 猫が来たのでおわり〜 ▼References From Hierarchy to Intelligence（Block）| https://block.xyz/inside/from-hierarchy-to-intelligence Jack Dorsey: Every Company Can Now Be a Mini-AGI（Sequoia）| https://www.sequoiacap.com/podcast/jack-dorsey-every-company-can-now-be-a-mini-agi/ After Automation — Dan Shipper / Every | https://every.to/p/after-automation Brian Armstrong（Coinbase）全社メール | https://x.com/brian_armstrong/status/2051616759145185723 DAOs are not corporations — Vitalik Buterin | https://vitalik.eth.limo/general/2022/09/20/daos.html ▼MC touyan（@0xtouyan）：FlowStudio代表。AI Native事業を企画中。 consome（@ZkEther）：oto代表。Speech-to-Speechモデル向け雑談データセット構築中。 番組へのコメント・MCへのメッセージは #ainaked まで。

    57 min

  5. May 24

    #08 Sierra / AIアプリ層の大本命 w/Etaro

    ▼エピソードの内容 今日のテーマは「Sierra / AI Appsの大本命」。OpenAI取締役会長のBret TaylorがGoogle出身のClay Bavorと立ち上げたSierra を解剖。ゲストはNanoHuman代表 Etaro Ito。 ▼Chapters 00:00 オープニング — Bret Taylor & Clay Bavor の異常な経歴 01:52 Sierra とは — CSに特化したバーティカルAgent 04:35 単価20-25ドルの壁 — 安い商品ほど人を雇えない 06:45 System of Record vs System of Action 07:36 事業部長クラスで決裁できるサイズに絞る — ウェッジ戦略 10:00 サースイズデッド論への反論 — 数千円ならペイする 11:30 アウトカムベース・プライシング — 既存SaaSが移行できない理由 15:30 SuperIntern との比較 — 同じレッドオーシャンの戦い方 17:30 日本でAI議事録はまだ浸透していない 20:00 Productized BPO — Palantirの FDE モデルとの相似 22:00 翻訳タスクは厳しい — AI時代のプロダクトは汎用であれ 25:00 ゲーム(Pong)から始まったAI — イテレーションが回る領域から攻める 28:00 プロダクト基盤=汎用、売り方=尖らせる 29:30 マッチングサービスの失敗 — エージェントの能力を過小評価していた 32:00 Sierra のベンチマーク戦略 — τ-bench 34:50 Speech-to-Speech モデル領域はほぼ空白、そこをSierraが押さえている 38:00 単一LLMの限界 — 15モデルのオーケストレーション 39:30 戦わない選択 — Operatech が日本でやっている時間を買う戦い方 41:00 Cursor / Devin は実は伸び続けている — 寡占に見えて違う 42:30 ブルーカラーへのAgent統合 — Alex Karpの影響 44:00 次のシエラは採用領域か — System of Action として人材レイヤーを掴む 46:30 ChatGPT / Google のAgentビルダーは本気でアプリ層を食わない説 50:00 Midjourney は食われた、しかしB2Bアプリは違う 53:00 ソフトウェアは終わってない — Agentic AI Software という新フロンティア 54:00 子供が生まれて脳が変わる — touyan の視野が変わった話 56:00 etaro のクリプトポジションは何も変わっていない 58:00 Hyperliquid と CoreWeave — etaro の心の中はクリプトにある 1:00:30 エージェント決済とStripeの新ウォレット — クリプトは必要か 1:03:00 PayPalバン体験 — そこでクリプトの出口が生まれた 1:04:00 ビタリックの名言 — テクノロジーのキラーソリューションはシルクロードだった ▼Guest Etaro Ito（@etaroid）— NanoHuman代表。SuperInternとYouTube「起業の履歴書」を運営。 ▼MC touyan（@0xtouyan）：FlowStudio代表。AI Native事業を企画中。 consome（@ZkEther）：oto代表。Speech-to-Speechモデル向け雑談データセット構築中。 番組へのコメント・MCへのメッセージは #ainaked まで。

    1h 5m

  6. May 4

    #07 Situational Awarenessの現在 w/ Etaro

    ▼エピソードの内容 今日のテーマはSituational Awareness LP。元OpenAI研究者レオポルド・アッシェンブレナーが2024年末に立ち上げたファンドが、わずか15ヶ月でS&P500を大きく上回り、運用資産を約22倍に成長させた——その投資先と思想を、彼の論文『Situational Awareness』を起点に解剖する回。 ▼Chapters 00:00 オープニング — 「見えちゃってる男」レオポルド 01:52 SAL Fund — 1.5年で約22倍の異次元パフォーマンス 03:21 Situational Awarenessとは — 2023年論文の予言 05:27 ポートフォリオ20% Bloom Energy — 電力→計算の変換 06:54 ビットコインマイナーをAIデータセンターへ転用 07:31 CoreWeave / Core Scientific — 土地と認可証 08:13 Infosysショート — アプリ/SIは超知能に食われる 10:05 原発は間に合わない — Bloom Energyへピボット 11:40 27歳・新卒1年目で200億ドル 13:01 アプリ側にいる自分たちは「立てついちゃってる」 14:27 AIもFAT Protocolなのか 16:21 30年後ランキング — Google/Tesla/NVIDIAは変わるか 17:44 フィジカルAI = テスラがGoogle的存在 19:17 ユニコーンでも個人レベルでは十分デカい 21:29 ビル・ゲイツのパラドックス — 技術革新は止められない 24:25 AIは次の原子爆弾 — 机にオッペンハイマー本 25:32 Palantir / Technological Republic 28:49 Notion/Slackで本当に幸せになったか 32:53 Karpの軍事至上主義 vs Google/Anthropic 35:26 ホッブズ vs グレーバー — 自然状態に暴力はあるか 38:34 仲間内で軍を作って勝ちにいく 39:20 中国モデルレイヤーと米国の学習 40:19 米中スタートアップ・カルチャーの差 42:12 日本市場は過小評価か — 垂直投資の問い 44:48 DeepSeek / Moonshot — 30代の独立イノベーション 46:38 アルゴリズム vs 計算リソース、どっちでも勝つ 48:10 Compute-Powered Economy — 計算リソースのトークン化 49:45 1プロンプト ≒ 1cm³の水を沸騰させるエネルギー 49:59 Linearファウンダーの怒り — 「ゴミを作るな」 51:21 電力は労働市場の100倍足りない 52:52 超知能ができれば温暖化も解決する 54:02 AI for Science — 物理実験の時間だけは縮まらない 55:52 締め — 次回はSierra ▼Guest Etaro Ito（@etaroid）— NanoHuman代表。SuperInternとYouTube「起業の履歴書」を運営。 ▼MC touyan（@0xtouyan）：FlowStudio代表。 consome（@ZkEther）：oto代表。Speech-to-Speechモデル向け雑談データセット構築中。 番組へのコメント・MCへのメッセージは #ainaked まで。

    57 min

  7. Apr 19

    #06 Sequoia / Services: The New Software

    ▼エピソードの内容 今日のテーマは「Sequoia / Services: The New Software」。MCへのメッセージは #ainaked までお寄せください。 ▼Chapters 00:00 エントロピー増大装置論 — EAから見る「自然法則に乗ったスタートアップ」 03:09 今日のテーマ — Sequoia「Services: The New Software」 03:25 要点 — 次の1兆ドル企業はサービス企業を装ったソフトウェア企業 04:30 Agentic AIの進化とMCPサーバー/CLI/API接続の背景 05:30 Intelligence vs Judgement / Outsource vs Insource の2軸 06:10 アウトソース vs インソースの本質 — 責任主体と乗り換えコスト 07:39 個人アウトソース経験とAIエージェント駆動時間の伸長 08:35 インソース領域への波及 — Convergence 09:14 AIサービス企業はモデル開発か、プロンプト系か 10:02 Sequoiaのポートフォリオ戦略 — 基盤モデル×サービスの両建て 10:56 Context Engineeringと自己学習によるフィッティング 11:26 出資か買収か — Sequoia側の勝ち筋 11:40 Mercor / Juicebox — AI面接とコールドスタート解決 12:32 元採用担当の視点 — 採用は激アツ分野 12:55 アトラクションはAI不要、残り5-6割は断片化データ繋ぎ 13:31 ビズリーチ/LinkedIn/タレマネの分断問題 14:30 「これ以上データを離れ離れにしないで」現場の願い 15:01 AIが横串で断片化情報を統合する期待 15:13 SaaS企業のデータ開放インセンティブの変化 15:40 従来のロックイン構造とFreeeのMCPサーバー準備 16:37 HRテック領域への期待 — 50人業務を1-2人の承認で完結 17:44 伸びている会社の共通点調査 17:50 ドメインエキスパート × エンジニアの創業者パターン 18:07 Anteriorの医師免許保有が合理的な理由 18:54 専門分野がない人には参入しづらい構造 19:20 touyanの経験の位置づけ — 新規事業開発／採用・育成・広報 19:45 アウトソースへの資金流入は良い兆候 20:27 TikTokアフィリエイト型 — 競争激化で成果報酬型へシフト 20:50 維持費でLTVを伸ばす外部SaaSへの違和感 21:27 「そんなことやってる場合じゃない」 21:40 成果報酬派 vs 期待を売る派 — 資本主義の派閥論 21:50 締め — Sequoia記事は読みやすく、他の記事も面白い ▼References https://sequoiacap.com/article/services-the-new-software/ ▼MC touyan（@0xtouyan）：マッチングサービスfrommを開発中。通話×AIで「親友が紹介してくれる」体験を設計。consome（@ZkEther）：oto代表。US拠点。音声データ収集プロジェクト推進。Speech-to-Speechモデル向け雑談データセット構築中。

    22 min

  8. Apr 5

    #05 World Models / LLMのその先へ

    ▼エピソードの内容 今日のテーマは「World Models — LLMの先にある"夢の中で学ぶAI"」です。MCへのメッセージは #ainaked までお寄せください。 ▼Chapters 00:00 今日のテーマはWorld Models — LLMのその先へ 00:11 手を5回叩いて — 言語は現実の不完全な圧縮 01:15 LLMの根源的限界 — 現実を描写できても学習できない 02:21 マトリックスの比喩 — Video Model vs World Model 05:24 コンソメの理解確認 — 架空世界にインプットを与えたら 06:08 LLMのイラつき — 5000円が5000ドルになった実体験 09:40 動画生成の因果破綻 — ポテチ→袋問題 10:10 RunwayのWorld Model転換 — GWM-1 11:25 Runwayの戦略 — Video ModelとWorld Modelの依存関係 14:06 Not Boring「Computing the Uncomputable」紹介 14:52 General Intuition/Medal — セレンディピティの誕生 17:36 オーバーレイ→アクションラベルの価値 19:12 sim-to-real転移の可能性 — MolmoBot 23:17 World Modelの用途 — ロボティクスからデジタル空間まで 26:26 目玉焼きのデータ問題 — 何から始めるのか 28:48 従来シミュレータ vs World Modelのデータ学習 31:40 「言葉を知らない原始人」— World Modelの知性 34:17 スイカは凝固するか — LLMの推論の限界 36:03 因果関係「理解」は言い過ぎ — 行動と状態のペア学習 39:45 Google Genie 3 — 何に使えるんだろう？ 40:57 Generative World Model — 計算コスト100-1000倍 42:26 Latent World Model — ピクセルを捨てる。AlphaGoの系譜 47:20 AMI Labs $1.03B / World Labs $1B — 驚異の調達額 48:41 Pragmatic vs Platonic — Not Boringの分類 49:36 VLA — LLMにアクションヘッド 50:48 Hardware Lottery — VHS vs Betamax 54:08 データ供給タワマン構想 57:55 データの国・民族依存性 59:08 まとめ — 3つのアプローチ整理 1:00:47 MarbleはWorld Modelではない — RTFM転換 1:02:41 Fei-Fei Li — AI界のゴッドマザー ▼References - https://www.notboring.co/p/world-models - https://www.generalintuition.com/ - https://medal.tv/ - https://www.worldlabs.ai/blog/rtfm - https://amilabs.xyz/ - https://deepmind.google/models/genie/ - https://runwayml.com/research/introducing-runway-gwm-1 - https://arxiv.org/abs/2009.06489 ▼MC touyan（@0xtouyan）：マッチングサービスfrommを開発中。通話×AIで「親友が紹介してくれる」体験を設計。 consome（@ZkEther）：oto代表。US拠点。音声データ収集プロジェクト推進。Speech-to-Speechモデル向け雑談データセット構築中。

    1h 3m

  9. Mar 24

    #04 Y Combinator / 合格率0.6%のStartup工場の現実

    ▼Chapters 00:00 テイストの話 — PGの思想を貫くキーワード 03:36 SAFEとYCの資金調達 — 創業者に有利な仕組み 08:15 consomeのYC応募体験 — バイブコーディング質問 11:37 "The Brand Age" — ブランディングvsデザインの対立 15:33 W26バッチの実態 — エージェントインフラとハードウェア 16:01 宇宙と防衛 — GRU Spaceと投資の引力 18:58 共通の目的と団結 20:24 Rebel Fundのデータ — 若年化とエリート化の数字 23:57 YCの選民構造 — consomeが感じるバックグラウンド重視 28:13 松森匠哉(Jinba)の6回応募 — 粘り強さの評価 32:22 PGエッセイの一貫性 — 「正しい問題にフォーカスせよ」 33:34 Demo Day「5文の論理的証明」 34:37 Hockey「スタートアップが安全すぎる」— VCマネーはヘロイン 36:14 "Made in USA" — 日本とUSのものづくりの違い 37:25 日本の完成度の高さ — トイレから時計まで 38:45 USのJust Do It vs 日本の磨き込み 41:54 テイストと実用性のバランス 43:58 Founder Mode — Brian Cheskyのレイオフミーティング全出席 44:47 起業の民主化 — AIとバイブコーディングが変えるもの 46:15 「YC自体がブランド化している」皮肉 47:18 ミドルレイヤー排除リスク — Observabilityツールの未来 49:55 PGの"Brand Age"再訪 — 黄金時代とブランド時代 52:33 Cluely Roy Lee — ARR虚偽告白とアンサー動画 54:56 バイラルの奴隷 — 注目経済の功罪 57:29 世代とプレゼンス — TikTokネイティブの客観視力 59:10 エンディング ▼References - Paul Graham "The Brand Age" (2026.3) — paulgraham.com/brandage.html - Paul Graham "Made in USA" (2004) — paulgraham.com/usa.html - Paul Graham Essays — paulgraham.com/articles.html - Y Combinator — ycombinator.com - Jared Heyman (Rebel Fund) — "On the freakishly strong YC W26 batch" / "On the 'new' Y Combinator" - Forbes — "Meet The New Y-Combinator Startups Poised To Change Tech" (2026.3) - The VC Corner — "Y Combinator W26 Batch: The Complete Company Database" (196社) - Jinba (松森匠哉) — START/FM「6回の挑戦とYC通過の秘訣」 - Cluely — TechCrunch (2026.3.5) / Roy Lee X動画 MCへのメッセージは #ainaked on Xまでお寄せください。

    59 min

  10. Mar 9

    #03 Nikita Bier / 現代SocialAppの父

    ▼エピソードの内容 今日のテーマは「Nikita Bier / 現代SocialAppの父」です。MCへのメッセージは #ainaked までお寄せください。 ▼今回のトーク内容 Nikita Bierとは誰か／「Love, Money, Play」の名言／7年間で15個のアプリを作り13個失敗した軌跡／政策影響可視化アプリPolitifyで400万ユーザー獲得→マネタイズできず撤退／B2Gの罠と政府シャットダウン／5Labsの7日間2億プロフィール生成とトイレテスト／大学チャットアプリ「Five」のネットワーク密度と拡張性のジレンマ／VCが問う「スケールするの？」問題／TBH・Gasに至るまでのDistributionチャネル設計／獲得コスト0ドルのInstagramハック／4次元のアテンション密度（地理×時間×ネットワーク×リリースタイミング）／ローンチ前日にエンジニア2人退職のハードシングス／背水の陣からの大逆転売却／学生がネットワーク供給者として最適な理由／ライフインフレクションポイントと強迫的行動／招待送信数の年齢グラデーション／ティーン向けプロダクトの難しさ／iOSの連絡先アクセス制限とプレイブック陳腐化／NFXのネットワーク効果分類／バイラリティ（攻撃）とネットワークエフェクト（防御）の違い／TBH・Gasの防御性の弱さ／Locket Widget・Fizzなど"ポスト・ニキタ"のソーシャルアプリ／アドバイザリー事例：Death Clockの命名とBible Chatの急成長／PMFはバイナリである／サーバーが落ちるレベルの需要が来るかどうか／バケツの穴と水を入れる活動の同時並行／Conditional Layers：仮説は4つ以内に圧縮せよ／XのHead of Productとしてのオンボーディング改革／インタレストグラフの2階層タクソノミー化／48時間で提案→6ヶ月イテレーション→タイムスペント1.5倍／イーロンとの相性とコンプレックスの昇華／バイラルアプリは映画である／Dead Internet Theory／ルネサンス系ソーシャルへの希望 ▼References - Nikita Bier on Out of Office Podcast - NFX — The Network Effects Bible - "Every Unix Command Becomes a Startup" by Chris Dixon - iOS 18 Limited Contacts Access（Apple Developer） - Locket Widget / Fizz / Death Clock / Bible Chat ▼MC touyan（@0xtouyan）：通話×AIで「最高の親友が自分に合った人を紹介してくれる」frommを開発中。consome（@ZkEther）：oto代表。US拠点。世界中の音声データを集めるプロジェクトを推進。Speech-to-Speechモデルの次世代音声AIに必要な雑談データセットを構築中。Hugging Faceでトレンド3位を記録。元クリプト領域出身。

    1h 23m

  11. Feb 22

    #02 Higgsfield / The quintessential Context Layer in AI Creative

    第二回はHiggsfield Takeaways（要点） コミュニティ主導のコンテンツ制作は、プロダクト戦略の重要な要素である。競争環境では、モデル性能の評価と比較が不可欠である。起業家の意図とビジネス追求の方向性を揃えること。プロダクト開発とイノベーションにおける「テイスト」の重要性。ユーザー中心のプロダクト開発。コンテンツ制作が抱える課題。市場の動きと競争。AIはコンテンツ制作プロセスとユーザーエンゲージメントを変えつつある。AI生成コンテンツにおいては、倫理的な考慮と人間の創造性の役割が重要である。人間の相互作用と充足を形づくるデジタルプラットフォームの役割の変化。デジタル時代における人間の創造性とつながりの重要性。 Chapters（チャプター） 00:00 チャンネル紹介とコンテンツ制作05:39 ポジショニングとプロダクト戦略11:45 モデル性能の比較と評価17:31 プロダクト開発におけるテイストの役割23:42 テイストが開発に与える影響29:46 プロダクト開発とユーザー中心アプローチ35:27 コンテンツ制作と品質41:10 コンテンツ制作と協業46:29 AIがコンテンツ制作に与える影響52:35 AI生成コンテンツの倫理的考慮58:28 コンテンツ制作とAIの未来01:04:39 デジタルプラットフォームの未来

    1h 18m
  12. #01 Agent Native ArchitectureのEveryとは

    Feb 9

    #01 Agent Native ArchitectureのEveryとは

    ▼エピソードの内容 今日のテーマは「Agent Native ArchitectureのEveryとは」です。MCへのメッセージは #ainaked までお寄せください。 ▼今回のトーク内容 AI Nakedとはどんな番組なのか／consomeの「oto」プロジェクト紹介／Hugging Faceトレンド3位の雑談データセット／Every.toとの出会い／Dan Shipperという哲学科出身の起業家／ニュースレター×AIプロダクト×コンサルの三位一体モデル／Agent-Native Architectureとは何か／5つの基本原則（Parity, Granularity, Composability, Emergent Capability, Improvement over Time）／クリプトのComposabilityとの共通点／メール秘書「Cora」の実践例／CLIベースの開発とプロンプト主導の可塑性／Compound Engineeringという開発哲学／プロダクトがマーケティングツール化する時代／US vs 日本のプロダクト思想（Google vs Yahoo、トイレのボタン）／バイブコーディングの民主化とYouTubeモーメント／プロダクトとメディアは同時に立ち上げる時代 ▼MC - touyan（@0xtouyan）：マッチングサービスfrommを開発中。通話×AIで「最高の親友が自分に合った人を紹介してくれる」体験を届ける。 - consome（@ZkEther）：oto代表。US拠点。世界中の音声データを集めるプロジェクトを推進。Speech-to-Speechモデルの次世代音声AIに必要な雑談データセットを構築中。 ▼References - Every.to compound-engineering-plugin - Agent-native Architectures: How to Build Apps After Code Ends - Every LIVE: Building Agent-Native Software in Real Time

    1h 30m
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起業家による起業家のためのAIラジオです。(旧: AI Naked) 技術と市場の両面から、現代のAIの今を深掘りします。 ちょっと柔らかくしたいので、ときどき猫が出演します。お楽しみに。 ▼コメント 番組へのコメント・感想・取り上げてほしいテーマは #ねこねこAI まで。 Spotify、Apple Podcastsへのフォロー・評価をいただけると励みになります！ ▼出演 touyan：FlowStudio代表。会社員としてもAI Native化を爆進中。 consome：世界中の雑談を価値あるデータに変える『oto』でUS起業。

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