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開発、AI、自社プロダクト、経営、日々の試行錯誤を、コラムとは別の雑記として書いていきます。
Milvusの開発元Zillizの日本チームと対話させていただきました。
Zillizの日本チームと、Milvus・AI検索について意見交換しました 2026年9月1日、オープンソースのベクトルデータベース「Milvus」の開発を主導するZillizの日本チームの皆さまと、オンラインで意見交換を行いました。 ...
1,100万円超が投じられたシステムを、340万円で作り直しても採算が残る理由
正式公開直前に止まったシステムを引き継ぎ、PM on Railsで要件と進捗をつなぎ、Cursor Cloud Agentsへ実装を流しました。3日強で要件を整理し、約2週間で開発59％まで進めた実案件の中間報告です。
会社の強さは、ループの設計で決まる
AI開発で広がる「ループエンジニアリング」を起点に、良い開発会社が設計すべき実装・判断・顧客フィードバックのループと、経営・マーケティング・営業にも共通する会社の学習構造を整理します。
AI導入を丸投げされた担当者へ。整理されていなくても、全部持ってきてください
AI導入を任されたものの、目的、予算、対象業務、社内調整が整理されていない。そんな状態でも大丈夫です。資料、現場の手順、途中の検討、失敗した試作品まで受け取り、課題整理から検証、実装、経営判断の材料づくりまで一緒に進めるBeekleの仕事の...
AI導入を担当者に丸投げしても、たぶん進まない
AI導入はツール選定ではなく、業務・権限・責任を変える経営判断です。担当者任せで止まる理由と、社長や経営陣が持つべき役割を、自社でAIを使う経営者の立場から整理します。
もう一人の自分！？思考を外部装置にすると強いけど、私はどうやってるか
自分の経歴や価値観をAIに覚えさせるだけでは足りません。性格と認知特性を数値にし、仕事・経営・私生活の行動記録と照合しながら、AIが持つ人物像を更新する。俺が思考を外部装置にしている方法を書きました。
システムを作る会社ではなく、人と会社を強くする会社へ
人と会社を強くするには、社長が何もしなくていいわけではありません。自分自身の解像度と専門性を上げたうえで、判断基準やルール、レールへ変え、組織全体の上限を引き上げる。Beekleで考えている会社づくりについて書きました。
AIは魔法の道具じゃない。アルゴリズムだから、どう使うかが大事
AIは魔法ではなく、情報を探し、優先し、文脈を作り、答えを返す処理の積み重ねです。仕組みを理解すれば、どこにどう使えば成果が出るかを考えられる。その考え方をLLMOや自社プロダクトにも生かしています。
古いシステムは、会社の歴史そのものだった
古いシステムを刷新するとき、ただ新しく作り直せばいいわけではありません。そこには長年の業務、例外対応、判断の積み重ねが残っています。
人間は忘れる。だから、忘れても回る会社を作りたい
仕事の情報は社内チャット、資料、作業履歴、顧客管理などに散らばります。全部を人間が覚えるのではなく、忘れても会社が壊れない仕組みを作りたいという話です。
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