AIクローンに上司の承認を代行させると、どこで判断を取り落とすのか
Everyのhead of evalsであるMike Taylorは、上司・GitHubのCOO・自社CEOの3人をAIで「クローン化」し、メールの事前承認、インタビューの予行演習、提案のすり合わせに使う実験を行った。
組織・人材
17 articlesAI時代の組織設計・人事評価・人材育成。役割の再定義を考える。
このテーマの編集部の論考
AI防御力を自組織で内製するか、研究所に依存するか
Every の Cora 責任者 Kieran Klaassen は、社内企画「Show Us Your Folders」の第1回で、目標やメモを蓄積する個人用ワークスペース「Tuin」、タスクを適切なフォルダへ振り分ける調整役「Erf」、ダッシュボード、常時稼働の Mac mi…
プロダクト組織を「試作の速さ」で評価してはいけない理由
Josh Elman は、LinkedIn に入社する際の面接で Reid Hoffman に「プロダクトマネージャーが生み出す成果物とは何か」と問われ、当時は「仕様書」と答えたが、後に本当の成果物は「ストーリー」だったと振り返る。
AI時代にプロダクトマネージャーの評価基準はどう変わるべきか——Twitter「Learn Flow」に学ぶ
筆者は、RealNetworksでRealPlayerの製品・開発チームを率い、のちにLinkedInとTwitterに在籍した経験から、プロダクト開発の工程が「アイデア→仕様書→設計→開発」の順序から、AIで低コストに試作してから設計する「build-and-play」の順序へ…
AI 利用コストの予算管理はどうすべきか ― 支出230%増でもトークン予算を設けない Every の判断基準
Every の OpenAI クレジットの日次消費が、新モデル Sol の公開後に直前週の約 2.5 倍に増えた。Sol のテストで 12 時間足らずにクレジット残高が尽きた経験をきっかけに、従来的な予算管理アプローチの限界に気づく
Google はなぜ Gemini より TPU 販売を優先するのか — GCP 加速が変えるクラウド選定の基準
DeepMindの人材流出: Jeff Deanら一流エンジニア4名がGoogleを離職し独立系AIラボ「Discovery Loop」を設立。Demis Hassabisは日常業務から外れ、Koray KavukcuogluがDeepMindのリーダーとなる。SemiAnaly…
PM2人でプロダクト組織は回るのか — Midjourney・Laurel・Mutiny に見る少人数体制の作り方
Midjourney・Laurel・Mutinyの3人のCPO/プロダクト責任者は、意図的に極小のプロダクトチームを維持している（Mutiny: PM2人+デザイナー1人、Midjourney: 3人、Laurel: product+design合わせて9人）。いずれも数年の歴史…
AI が未解決問題を解く時代、エース人材の評価基準はどう変わるか — 「英雄の時代」の終わり
OpenAI の Astra が数学・理論計算機科学の10の未解決問題を解き、多くの研究者が重要なブレークスルーと評価している
AI 時代にプロダクトマネージャーは不要になるのか — Whatnot CPO の組織設計に学ぶ
Whatnot の CPO は、組織の根幹に「プロダクトマネジメントが必要なこと自体を遺憾とする」という前提を置いてプロダクトチームを作った。その理由が対談の論点の1つに挙がっている
Metaはなぜ数十億ドル規模のインフラ投資を無駄にしたのか——TCOを14%押し上げた設計失敗と、短期成果に傾いた組織文化
Meta では6ヶ月サイクルの成果評価が短期的な「見える成果」重視に傾いている。評価のたびに下位10〜15%が切られる。その結果、従業員は長期戦略より短期的な成果に最適化し、一部のマネージャーは素早く納品できる視認性の高いプロジェクト（「ウィンドウウォッシング」と呼ばれる慣行）を…
AIでプロトタイプが量産される組織は何を基準に選別すべきか——Whoopの「戦略アウトカム×hack day×1.2万人ベータ」3層構造
AIツールの登場でプロトタイピングの構築コストが劇的に低下し、無数のデモが量産される一方、それらを評価・選別するプロセスが消失した
なぜビルダー型エグゼクティブに年収1,000万ドルが提示されるのか ― 「現在性」が決めるキャリアと昇進設計
プロダクト領域のトップ人材への報酬が急騰。著者はここ数週間で年収1,000万ドル規模のオファーを3件確認。AI研究者で起きたことが、今まさに「ビルダー型エグゼクティブ」に起きている
プロダクトチームはなぜ4〜6人のジェネラリストポッドへ向かうのか ― Instagram責任者Mosseriの組織再設計論
Instagram責任者Adam Mosseriとの対談の論点として、2026年にプロダクトチームの標準形が「十数人の専門家チーム」から「4〜6人のジェネラリストポッド」へ変わりつつあることが挙がっている（InstagramやMetaが実際にそう組み替えたかは告知からは分からない…
AIはテックワーカーをどう分断したのか ― バーンアウト55.7%・職種NPS -39の調査が示す人材マネジメントの課題
AIへの自己評価が二極化。「AIで増幅された（Amplified）」49%、「不安定化した（Destabilized）」14%、「縮小した（Diminished）」5%などに分かれ、「増幅」と「縮小」の群の差はキャリア楽観度で最大の効果量（Cohen's d ≈ 1.55）。ファ…
なぜヨーロッパはエアコンを導入しないのか ― 熱関連死20万人が示す「技術拒否」の組織論
元記事は、欧州を襲う熱波と、WHO推計で過去4年に20万人超が熱で死亡したことを伝える。Noah は年間約17.5万人という推計から欧州の熱死亡率を人口10万人あたり約23.5人と試算し、アメリカの銃による死亡率（約13.7人）のほぼ2倍だと述べる
AI活用の誇張報告はなぜ生まれるのか ― 採用とROI評価を歪める「AI Confidence Theater」の構造
AIツールは確かに有用だが、SNS上では「人生が変わった」レベルの誇張が蔓延しており、実態はSlack要約・メール返信といった補助的ワークフローにとどまるケースがほとんど
AIで外注は増えるのか減るのか ― 取引費用理論で読む企業規模の二極化シナリオ
ソロプレナー（従業員を雇わない単独事業者）は2008年から増え続け、パンデミックがその流れを加速させた。Stripe Economics は、AIがスキルの穴を補うことで1人で回せる事業モデルがさらに増えていると論じ、Noah Smith がこれを引用している