アーカイブ

テクノロジー・経済・人文を横断して分析した INLEVEL9 ニュースレターの全アーカイブです。

2026

第25号

🔒 AIが製品を代わりに使うなら、GTMで何を変えるべきか?

ClaudeとNotionを連携して使いながら考えた変化について。MCP・A2AとMoltbookの事例を通じて、製品の発見・評価・導入・拡張を見ていきます。

ビジネス
第16号

🔒 希土類・核条約・電力産業から確認する国家間競争の条件

希土類精製の中国集中、新START失効、電力・電気自動車産業の変化を見てみました。GTM戦略とデータ分析で守ってきた基準で、国家間競争を読み解きます。

AI・テック
第19号

🔒 AIエージェント決済を韓国のサービスに導入する際に解くべき課題

x402の自動決済方式と韓国の開発者にとっての導入条件を見ていきます。ネットワーク費用、決済事業者の加入、精算をGTMの実コストとして捉えるべき理由です。

AI・テック
第17号

🔒 AIインフラを拡大するには、チップ・電力・メモリを併せて見る必要があります

メタのチップ供給元多様化とグーグルの電力確保計画を併せて見てみました。GTMの現場で経験した拡張の制約を踏まえて、AIインフラ競争を読み解きます。

AI・テック
第18号

🔒 EU、TikTokの無限スクロール・自動再生をDSA違反と予備判定

EUのTikTokに対する予備判断は、過度な利用を誘発する機能とリスク緩和措置を扱います。利用者の統制権とAIパーソナライゼーションの規制範囲を、データ専門家の視点から見ていきます。

AI・テック
第23号

🔒 SaaS株価下落から見る成長と課金の問題

AI競争以前から鈍化していたSaaSの成長。Gammaで経験したGTMと、アカウント単位課金の限界、顧客が支払いを続ける理由を見ていきます。

AI・テック
第20号

🔒 研究費を多く使う韓国は、人材にどんな条件を提示するのか?

GDPに対するR&D支出と人材競争力は何が違うのでしょうか。フランスの研究者支援事業と中国のK査証を通じて、予算を実際の研究条件へとつなげる誘致方式を見ていきます。

AI・テック
第21号

🔒 シリコンバレーが「静かに」中国製AIを使っている

a16zの80%は、投資相談に訪れる企業のうちオープンソースモデルを使う場合についての観察です。中国製モデルの価格・公開方式と、私がGTMで見る導入条件を検討します。

AI・テック
第24号

🔒 企業コミュニティで担当者だけが投稿を続けることになる理由

スタートアップと仕事をする中で繰り返し目にしたコミュニティ運営の失敗。参加の目的と報酬、運営方式において何を先に決めるべきでしょうか。

AI・テック
第22号

🔒 誤った経済予測はどう修正されるのか:有料メンバーシップを見る基準

ドルで取引する立場から見た為替相場の予測と経済番組。当たった予測だけでなく、外れた後の説明と修正過程を見ようとする理由です。

AI・テック
第12号

🔒 脳波でロボットを教えるなら、経験を提供した人には何を渡すべきでしょうか

脳波ベースのロボット学習の実験範囲を確認し、熟練者の同意と報酬を技術導入前に決めておくべき理由についてお話しします。

AI・テック
第11号

🔒 収益化講座より先に確かめるべきこと:顧客がお金を払う理由

外国企業の韓国進出を支援しながら学んだ、事業設計の価値。副業収入や講座の数字を超えて、顧客に何を提供するかを考えます。

ビジネス
第15号

🔒 大手企業の採用拡大、若者が地方勤務を選ぶ条件とは何でしょうか

大手企業の5万1,600人採用計画を見て、学生たちと交わした勤務地の話を思い出しました。採用規模が実際の応募や地域定着につながるには、どんな条件が必要でしょうか。

社会
第13号

🔒 もっともらしい言葉で説明を済ませていないでしょうか:オーウェルを読んで

オーウェルの文章を読みながら、私が使うAI用語やコンサルティング文書を振り返ってみました。GTMの現場で感じた具体的な言葉と実行計画の関係、AIが整えた文章を検討する基準についてお話しします。

社会
第14号

🔒 ペンタゴン・ピザ理論の検証で最初に確認すべきデータ

ピザ店の混雑度で軍事作戦を予測できるのでしょうか。公開された検証を読みながら、データ分析を教える立場から測定対象と比較方法の限界を考えてみました。

社会
第8号

🔒 成人ADHD受診者数4.85倍増、この数字からわかること

2020~2024年の成人ADHD受診統計を有病率と区別して読み解き、デジタル環境における注意の分散と必要な診断・治療について併せて考えます。

ビジネス
第7号

🔒 AI映像生成料金が下がれば、制作費もその分減るのでしょうか

Veo 3の値下げとSeedance 2.0を通じて、生成料金と実際の制作費の違いを見ていきます。企画や修正、人物使用の同意を確認する作業は依然として残っています。

ビジネス
第6号

🔒 隣の大人の職業は子どもの進路と関係があるのでしょうか

アメリカの1910年・1940年の国勢調査記録をつないだ研究を読みました。医師の隣に住む子どもの確率差が意味すること、そして今日の韓国に当てはめる際の限界を見ていきます。

ビジネス
第10号

🔒 戦略文書を書くときは、何を優先し何を諦めるかを書いてみましょう

ジェイソン・コーエンの反対テストとロジャー・マーティンの五つの質問をもとに、仕事の優先順位を決める戦略文書について考えてみます。

ビジネス
第9号

🔒 稲作と集団主義の関係とは:三つの研究とその批判を読み解く

中国の大学生・カフェの客・国営農場を比較した米理論の研究を読み、農業と文化の関係をどこまで説明できるのか見てみます。

ビジネス
第2号

🔒 AIで作業は速くなったのに、なぜ退勤時間は変わらないのでしょうか

AIが節約した時間の分だけ、新たな業務や確認作業が増えることもあります。ジェヴォンズのパラドックスと業務現場の研究を通じて、ツール導入後に何を確認すべきかを見ていきます。

ビジネス
第4号

🔒 AIツールを学びながら、良い結果を選ぶ基準も育てましょう

講義で、AI時代に何をすべきかという質問をよく受けます。ツールの使い方とともに、何が良いかを判断し、その理由を説明する能力に注目しています。

社会
第1号

🔒 開発した技術で博士学位を審査される中国のエンジニアたち

橋梁建設技術と溶接装置が博士学位審査の対象になりました。実務成果と書面報告書を合わせて評価する中国の制度から、専門性を証明する方法を考えてみます。

社会
第3号

🔒 アマゾンのロボット100万台、変わる業務と採用を見るべきです

ロボットの台数や時間当たりコストだけでは、雇用の変化を説明するのは難しいです。アマゾンの自動化とDigitの物流投入事例を通じて、作業コスト、採用需要、従業員転換について見ていきます。

AI・テック