AlgomaticWorks COOの高橋とネオセールスカンパニーCPOの池谷が語る、AI時代のプロダクト開発の最前線。両者が手がけるリクルタAIとアポドリの開発経験から、AIツールを活用した開発スピードの向上、既存プレイヤーとの差別化戦略、そして将来的なAIエージェント時代を見据えたプロダクトマネジメントについて議論。特に注目すべきは、「AIに飲み込まれる」ことを前提とした新しい開発アプローチや、スタートアップならではのカウンターポジションの取り方など、次世代のプロダクト開発における重要な示唆に富んだ内容となっています。

出演

• AlgomaticWorks COO 高橋 椋一（⁠@dory111111）
• ネオセールスカンパニーCPO 池谷 翔太（⁠@ikeyatsu）

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「AI/LLM学術ニュースWeekly」では最新のAI/LLM学術ニュースについてWeeklyで語ります。

ファシリテーターはAI Transformation(AX) AIコンサルティングマネージャー阿部、語り手はAIエンジニア 渋谷でお送りします。

第七回は「Qwen3」「Phi-4-reasoning」について紹介します。

Qwen3はアリババのQwenシリーズの最新モデルで、DenseモデルとMoEモデルの2種類がリリースされています。Thinking ModeとNon-Thinking Modeという2つの思考モードを切り替えられる設計が特徴であり、コーディングや数学の分野でOpenAI o1などに匹敵する高い性能を発揮しています。

Phi-4-reasoningは、MicrosoftのPhi-4の推論能力を強化したモデルです。モデルサイズを小規模に保ちながらも、複雑な思考プロセスを必要とする問題に対応できます。

詳しくはPodcastをお聞きください。

出演者

AI Transformation(AX) AIコンサルティングマネージャー阿部（⁠@abe__yudai⁠）

AI Transformation(AX) AIエンジニア 渋谷（@sergicalsix)

note

・https://note.com/algomatic_oa/n/n1a11ecb9a369

紹介技術のリンク

Qwen3：https://qwenlm.github.io/blog/qwen3/

Phi-4-reasoning：https://azure.microsoft.com/en-us/blog/one-year-of-phi-small-language-models-making-big-leaps-in-ai/

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「AI/LLM学術ニュース Weekly」でご紹介しているような生成AI/LLMの技術に興味がある方々、Algomaticに興味がある方々、まずはカジュアル面談でお気軽に連絡いただければと思います。

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第六回は「FramePack」について紹介します。

FramePackは、2025年4月に公開された動画生成AI技術で、従来の動画生成AIと比較して少ないメモリで動作し、理論上は無限の長さの動画を生成できる点が特徴です。

このアプローチでは、入力フレームをその重要度に基づいて、異なる圧縮率で処理することで、動画の長さに関係なく計算にかかる負荷を一定に保つことができます。

さらに逆順序で動画フレームを生成する新手法により、最初に与えられた画像との一貫性を保ちながら、高品質な動画を生成できるようになります。

詳しくはPodcastをお聞きください。

出演者

AI Transformation(AX) カンパニー AIエンジニア 渋谷（⁠@sergicalsix⁠)

AI Transformation(AX) カンパニー AIエンジニア 伊藤（⁠⁠@k_ito_ai_ml⁠⁠)

note

・https://note.com/algomatic_oa/n/n9881c8cb4989⁠

紹介技術のリンク

FramePack：https://arxiv.org/abs/2504.12626

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創業から6ヶ月後にスタートし、100回を迎えたInside Algomatic。週1回の配信を継続し、現在では300以上のデバイスから視聴されるコンテンツに成長しました。本エピソードでは、代表の大野とCXOの野田を迎え、Podcastを通じた採用活動やカルチャー発信の成果、印象に残るエピソード、そして今後の展開について語り合います。また、Algomaticの事業構造や、YouTubeとの連携など、新たな取り組みについても言及。1年半の歩みを振り返りながら、メディアとしての可能性を探ります。

出演

• 代表取締役CEO 大野 峻典（@ono_shunsuke）
• 執行役員横断CXO 野田 克樹（@ktknd）
• 執行役員横断CAO 大田 直人（@OTA57）

エピソード内で登場する他エピソード

• #19 最終目的地はインド！？ AI Harbor カンパニーCEOの野望に迫る w/harada
• #27 構築最中のAlgomaticのバリューについて w/ ono（CEO） katsuki（CXO）
• #58 BPaaSの今と未来を、kubell桐谷氏とAlgomatic大野が語る
• #68 「その作品を世界へ」ゲーム開発者と翻訳専門家が本気で向きあう翻訳AI: DMM GAME翻訳
• #78 Algomatic Globalの影の功労者 - エンジニアの和田が語る翻訳とLLM
• #92 「プロダクトが桜木花道のように成長する」AI翻訳の現場から：矢澤竜太が語る革新と覚悟

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• コーポレートサイト
• 採用サイト

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第五回は「OpenAI o3」について紹介します。

o3は、OpenAIによって2025年4月に発表された大規模言語モデルです。

論理的思考力や画像認識能力が高く、GPQA diamondやMMMUなどのベンチマークで高いスコアを達成しています。o3の推論能力は著しく高く、一部ではAGIなのではないかという声すら上がっているほどです。

詳しくはPodcastをお聞きください。

出演者

AI Transformation(AX) カンパニー AIコンサルティングマネージャー阿部（⁠@abe__yudai⁠）

AI Transformation(AX) カンパニー AIエンジニア 渋谷（@sergicalsix)

note

・https://note.com/algomatic_oa/n/n532080ef3754

紹介技術のリンク

OpenAI o3：https://openai.com/ja-JP/index/introducing-o3-and-o4-mini/

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今回のエピソードでは、Algomaticの広報を担当する田山氏をゲストに迎え、急成長するAI企業の広報活動について深掘りします。4つのカンパニーを持つユニークな組織構造、継続的な情報発信の仕組み、そして広報活動におけるイメージ化の重要性まで、幅広い話題をカバー。特に印象的なのは、「イメージできるものは実現できる」という田山氏の信念と、それに基づく具体的な広報アプローチです。また、AIを活用した次世代の広報体制についての展望も語られています。広報やコミュニケーションに関心のある方、スタートアップの情報発信に興味がある方必聴の回となっています。

出演

• 執行役員横断CAO 大田（@OTA57）
• 広報マネージャー 田山（@KeicoTayama）

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第四回は「Llama 4」について紹介します。

Llama 4は、Meta社が発表した大規模言語モデルです。テキストと画像の両方を処理する能力を持ち、推論や複雑なタスクに対応できるように設計されています。

Llama 4 ScoutやLlama 4 Maverickなどのバリエーションがあり、AIエージェント開発をはじめとする様々な用途に活用できます。

詳しくはPodcastをお聞きください。

出演者

AI Transformation(AX) AIコンサルティングマネージャー阿部（⁠@abe__yudai⁠）

AI Transformation(AX) AIエンジニア 渋谷（@sergicalsix)

note

・https://note.com/algomatic_oa/n/n5630f5465eaa

紹介技術のリンク

Llama 4：https://ai.meta.com/blog/llama-4-multimodal-intelligence/

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第三回はQwen2.5-Omniについて紹介します。

Qwen2.5-Omniは、テキスト・画像・音声・動画を理解し、リアルタイムで文章や音声を生成できるマルチモーダルAIモデルです。
映像と音声をうまく組み合わせるための新しい仕組み（TMRoPE）や、文章生成と音声生成を分けて行うThinker-Talker構造を採用しています。
このモデルはマルチモダリティのベンチマークで高い性能を誇っており、特に音声の自然さやリアルタイム処理の強さが評価されています。

詳しくはPodcastをお聞きください。

出演者

• AI Transformation(AX)カンパニー AIコンサルティングマネージャー阿部（⁠@abe__yudai）
• AI Transformation(AX)カンパニー AIエンジニア 渋谷（@sergicalsix)

note

• https://note.com/algomatic_oa/n/nf1d5c314d7ed

紹介技術のリンク

• Qwen2.5-Omni：https://arxiv.org/pdf/2503.20215

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第二回はSpatial LMについて紹介します。

SpatialLMは三次元の点群データから物体を識別し、建物の構造や物の位置などの立体的な情報を出力できる言語モデルです。ロボティクスやナビゲーションなどに応用可能性が高い技術です。

詳しくはPodcastをお聞きください。

出演者

• AI Transformation(AX) カンパニーCTO 南里（⁠@neonankiti）
• AI Transformation(AX) AIエンジニア 伊藤（@k_ito_ai_ml)

note

• https://note.com/algomatic_oa/n/n65e572622551

紹介技術のリンク

• SpatialLM：https://github.com/manycore-research/SpatialLM

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今回から新たに始まった「AI/LLM学術ニュースWeekly」では最新のAI/LLM学術ニュースについてWeeklyで語ります。
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記念すべき第一回はGemma3(DeepMind)とTransformer without Normalization(Meta)について紹介します。Gemma 3は単一GPUで実行可能なモデルとして2025年3月12日時点で最も有用なモデルと言われているホットなモデルです。
Transformers without Normalizationは、Transformerで使われている処理の一部をtanh(αx)に変換することで計算量を削減しつつ精度を同等に保つことができると報告されています。どちらも2025年3月中旬で話題となった技術です。

詳しくはPodcastをお聞きください。

出演者

• AI Transformation(AX) カンパニーCTO 南里（⁠@neonankiti）
• AI Transformation(AX) AIエンジニア 渋谷（@sergicalsix)

note

• https://note.com/algomatic_oa/n/n11e9a7417685

紹介技術のリンク

• Gemma3: ⁠https://arxiv.org/abs/2503.19786⁠
• Transformers without Normalization: ⁠https://arxiv.org/abs/2503.10622⁠

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