🧱Block Talk: 生成AI, プロダクト, テクノロジーのラジオ

AI時代に希少な人材になる鍵は、知識を語ることではなく、現場でしか取れないデータを持つこと。Block Talk初のインパーソン特別編として、Notionの東京オフィスにKazukiとTomaが集まり、日米を跨ぐキャリア、FDE、米スタートアップ、グローバルワーク、そして「現場に残る」意味を本音で語りました。
今回の内容：
・2年半ぶりの再会と、Notion東京オフィスでの初の対面収録
・Kazukiが挑むグローバルFDEと、東京から世界へ働くリアル
・18歳で渡米したTomaの原点と、米スタートアップへ戻る理由
・RTOとリモートワークが生む、グローバルチームの情報格差
・AI時代も現場に残り、自分にしかない希少性を作るキャリア戦略
毎週月曜朝7時（日本時間）に新エピソード配信中。
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Kazuki (X): https://x.com/kzkhykw
Toma (X): https://x.com/tomatomonari

GPT-5.6が出て、Fable 5との性能差はもうほとんど感じないとなると、LLMラボは一体どこで差別化するのか。今回の答えは「モデルの性能」ではなく「持続力」、つまり計算資源とサブスクの経済性こそが次の戦場だ、という話です。PMの視点から、AI競争の重心がどこへ移りつつあるのかを読み解きました。
今回の内容：
・GPT-5.6（Sol）をNotionでFable 5と比較：速さと「暴走」しがちな挙動
・デザイン領域でもGPTがFable 5に追いつき、性能差はほぼ消失
・中国モデル（GLM／Qwen／Kimi K3）の台頭と、制限撤廃という新たな競争軸
・XAI×Cursorに見る「計算資源×コーディング特化」という生存戦略
・GPT Liveを番組でライブ実演／Codex改名とエージェントのネーミング論
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Fable 5の価値は、賢い回答そのものより、長時間の仕事を設計し、subagentに振り、最後までレビューさせられることにある。今回はClaude.md、worktree、Loop Engineeringといった実運用に加え、実際に作ったプロダクトまで画面付きで公開します。

今回の内容：
・Fable 5を設計・レビュー役、Sonnet 5やCodex 5.5を実装役に分けるワークフロー
・Claude.md、worktree、collaboration boardによる並列agent運用
・実際のコードとアセットを使い、Remotion動画を反復QAする方法
・1週間で約100件を修正した大規模リファクタと、1日で作ったiOS在庫管理アプリ
・AIでビルドが簡単になった後も残るGTM、セールス、マネタイズの壁

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AIエージェント導入は、なぜ組織でうまくいかないのか？30万インプレッションのバズを記録したKazukiの記事「AIエージェント導入 7つの壁」を、本人が直接解説する回。スコープ設計、オーナーシップの消失、ゾンビエージェント問題まで、Kazukiが現場で見てきたリアルを語ります。

さらに収録中にはFable 5の輸出規制解除の速報が飛び込み、Sonnet 5リリースやAnthropic IPO観測もまとめて議論していきます。

今回の内容：

・Sonnet 5がリリース、Opus 4.8とのベンチマーク比較と価格設定の妙

・収録中に速報が到着、Fable 5とMISOS 5の輸出規制が解除に

・Anthropic IPO観測とSpaceXロックアップ、売り抜けた人と長期ホルダーの分かれ道

・30万インプレッションを記録したKazukiの記事「AIエージェント導入 7つの壁」を本人が解説

・スコープ、オーナーシップ、ゾンビエージェント。組織にAIを根付かせる条件とは

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医療の現場にまでAIが入り込み始めた今、AI企業の勢力図は急速に塗り替えられ、「自分の仕事は残るのか」という不安も広がっている。けれど本質的に問われているのは、巨大な汎用モデルに振り回されることではなく、自分の用途に合った“ニッチなAI”をどう選び、開発や働き方の中にどう組み込むかではないか。

今回のエピソードでは、医療AIの最前線からAI企業の進化、雇用市場への影響、用途特化型モデルやAI開発の「ループエンジニアリング」、そしてこれからのAIツールとチームでの知識共有のあり方まで、幅広く話していきます。

今回の内容：

・医療の現場で進むAI活用の最前線

・覇権が動くAI企業の進化と勢力図

・AIは雇用・労働市場に何をもたらすのか

・汎用モデルだけじゃない—用途特化型「ニッチAIモデル」の実力と使いどころ

・開発を加速させる「ループエンジニアリング」という発想

・これからのAIツール／テクノロジーの未来像

・AI時代のチーム協働と知識マネジメント

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AIモデルはもはやソフトウェアではなく、核に並ぶ地政学の道具になっている？

今回はFable 5がリリースわずか3日で輸出規制によりバンされたこのニュースを起点に、SpaceX上場、Cursor買収、そしてMicrosoft Satyaが説く「トークン資本」論までを一気に議論していきます。
今回の内容：
・Fable 5がリリースわずか3日で輸出規制によりバン、米国民含め全停止に
・AIモデルが「核保有」レベルの地政学イシューに——G7とテックCEOたちの動き
・SpaceX上場の謎とXAIによるCursor買収、24歳CEOと一夜の億万長者たち
・Satyaが説く「トークン資本」と複利——システムを作る者とそうでない者の差
・モデルに依存しない立ち回りとLoop Engineeringという次のスキル
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AIネイティブなプロダクトは、誰が、どうやってつくるのか。

今回は、Notion AIスペシャリストのKazukiと SalesforceでFDEをやっているKohei, アメリカの物流スタートアップでFDEをやっているTomaが、Anthropicからリリースされた最新モデルMythos/Fableのリリース速報と、アメリカの現場のFDEの視点て語る約51分のエピソード。次世代AIモデル「Mythos/Fable 5」の速報紹介を入り口に、AIがプロダクト開発にもたらすインパクト、スタートアップにおけるFDEの役割、PMとFDEの関係性、そしてAIソリューション実装のリアルな課題まで、AI時代のプロダクトづくりの最前線を語り尽くす。

主なトピック

• 次世代AIモデル「Anthropic Mythos/Fable」の速報
• LLMやエージェントが企画・開発プロセス、スピード感、チームの役割分担に与える変化
• Zero Data Retention（ゼロデータ保持）などプライバシーと信頼の設計
• OpenAI / Ramp / SalesforceなどにみるFDEのリアルな現場
• スタートアップにおけるFDEの役割：引き継ぎとコミュニケーション、プロダクトロードマップとの同期、機能の優先順位付け
• PMとFDEの違いと役割分担：顧客ヒアリングから要件定義、実装、リリースまで、誰が何に責任を持つのか
• AI エージェントをプロダクトとして実装する難しさ：信頼構築と継続的なメンテナンス、二層構造のプロダクトフィードバック、効率性とユーザー体験のバランス

こんな人におすすめ

• AIネイティブなプロダクトの開発・運用に携わっている人
• FDEやPMの役割分担に悩んでいるスタートアップのメンバー
• AIプロダクトの信頼性やプライバシー設計に関心がある人

メルカリとSansanが相次いでCTO・CAXOとCHROを統合したとのニュース。多くの人はこれを「AIと人材のコスト最適化」と読むかもしれないが、本質的にはAIを製品やコストではなく『組織変革』として捉えられるかどうかが、これからの経営を分けるのではないか。

今回のエピソードではAI導入とともにどうやって組織が変化していけばいいのかと言ったところから、AIのニュースはそのほとんどが実はマーケティングでそれにいかに踊らされずにどうやって価値を生み出す人材になればいいのかについて話していきます。

今回の内容：

・メルカリとSansanの人事統合（CTO×CHRO、CAXO新設）が示す「AI組織論」

・トークン最大化から最適化へ—AIを「コスト」ではなく「組織変革」として捉える視点

・AIは水・電気と違う新インフラ：質の差と3社寡占、そしてデータ主権の不安

・AIニュースの裏にあるナラティブとマーケティングを見抜くレンズ

・Vibe codingの次に問われる、個人の「判断」と最適化スキル

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同じPalantirという会社が、日本では憧れの的になり、アメリカでは「人殺しのテクノロジー」と批判される。今回は渋谷のミートアップ騒動から、Metaの大規模レイオフ、次世代デバイス競争まで、日米の温度差を軸にニュースを深掘りします。
今回の内容：
・Palantir日本初ミートアップが渋谷で大盛況——グッズと行列に見るテック企業のマーケティング
・同じPalantirでも日本は「憧れ」、アメリカは軍事利用への批判。評価が真逆になる背景
・Meta×Ray-BanのAIグラスが日本上陸。Vision ProやRabbit R1の屍から考える「次世代UIが生まれない理由」
・スマートホームからAIグラスまで、各社が本当に欲しいのは「現実世界のデータ」という視点
・Metaが1.6万人を再配置＋キーストローク監視。テック大手の短命さとZuckerbergの行方
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先週Xで「PMはもう要らない、FDEにすればいい」という議論がバズりました。本当にそうなのか？OpenAIとAnthropicが相次いでAI導入専門の新会社を立ち上げ、NECや日立がAnthropicと協業を発表する中、FDE（Forward Deployed Engineer）という役割が日本でも一気に注目を浴びています。今回はFDEとPM、SIerの違いを整理しつつ、AI時代にPM・エンジニアがどう生き残るかまで踏み込んで話しました。

今回の内容：
・FDEはPMでもSIerでもない — 売るものを持っているかどうかが本質的な違い
・OpenAI・AnthropicがPEと組んでデプロイ専門会社を作る背景にある「導入の壁」
・96%のエンタープライズAI導入が苦戦するという現実と、社内の「インセンティブ問題」
・CTOクラスがICに戻る流れ — フラット化する組織とビルダー回帰
・PMが今のうちに身につけるべきは戦略ではなく「ビルド→デリバリー」の両輪

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