自動化で年間500時間浮いた企業が続出してる。 でも、その浮いた時間で売上100万ドル超える事業者は全体の0.2%しかいない。 なぜこんな矛盾が起こるのか？

n8nで組んだ自動化フローが 毎日動いてるのに、 3週間前のエラーに気づかない。 よくある話だと思うんですが 実はこれ、人間の脳の仕組みが原因なんです。 アラート疲労の実態調査によると 週2,000件のアラートが届くチームでも 実際に対応が必要なのは3%だけ。 67%のアラートは毎日無視されて

「AIに10回生成させて良いの選ぶ」って人、多いですよね。 半分正解で半分間違い。 2025年のベンチマークデータを見ると ・GPT-5のSWE-bench精度：74.9% ・GPT-4oの精度：30.8% ・つまり初回精度で2.4倍の差

AIで生産性が10倍になっても年収が変わらない人と、2倍の賃金を得る人。 この差を生むのは「AIを何に使うか」じゃない。 PwCの2025年調査が示したのは、AI高露出産業の賃金上昇率は低露出産業の2倍という事実。でも同じ産業内でも差がつく。 Wharton Budget

数字を全部記録してるのに成果が出ない人は、脳の仕組みを無視してます 人間の記憶は「構造」で保存されるので、バラバラな数字を並べても意味がない なぜか 脳は新しい情報を既に持っている知識の枠組み（スキーマ）に当てはめることで、記憶を高速で固定化するんです

Notionで投稿管理してる人の9割は「ネタをメモしてるだけ」で終わってます そもそも継続できない原因は、次に何をすべきか分からないから。認知負荷が高いシステムは、ユーザーの31%が3ヶ月以内に使うのをやめるというデータもあります 機能する投稿管理システムには3つの特徴があります

「AIは道具」と言う人ほど、全部GPT-5で済ませてる。 実はGPT-5ファミリーは用途で性能差が3倍以上変わる。 2025年のOpenAI公式ベンチマークを見ると ・PhD級問題（GPQA）：GPT-5 Pro 89.4% / 標準版 87.3% ・コード修正（SWE-bench）：GPT-5 74.9% / 4o 30.8% ・推論モード有無：性能差+61.3pt

RAGの論文を128本読んで 分かったことがある。 研究者は「論文を読む」だけじゃなくて 「読んだ論文を比較分析する」んです。 これ、X運用でも全く同じ。 伸びた投稿を3つ並べて 共通点を探してください ・最初の一文の型 ・扱ったテーマ ・投稿した時間帯 ・文章の雰囲気 ・情報の濃さ

分析DBを作っても「見方」が間違ってる人が多すぎる。 数字は一つの温度設定で見るな。複数の視点で見ろ。 2025年のFrontiers in Neuroergonomics研究で、消費者の意思決定を3×3マトリクス（意識/無意識/両方×購入前/中/後）で分類したところ、単一視点では見落とす領域が大量に見つかった。

自動化ツールを10個入れたのに、逆に時間が奪われていませんか？ Duke大学の2025年調査で、約60%の企業が自動化ツールを導入済み。でも82%が「自動化がビジネス変化に追いついていない」と回答してるんです。 さらに衝撃的なのが、MIT・Gartner・RAND

基本的に、あらゆる業務を言語化しないことには、 NotionだろうがAIだろうがなんだろうが うまく活用することはできません。 言語化による失敗の極致は 『無意味な支出の増加（自覚なし）』 なので本当に怖い。

誰かスペースやってないかな。

本日22:00から開催します！ ・超効率化 ・超少労働化 この２つに特化した、 『事業を作るためのAI活用術』 に関するスペースやります！ お楽しみに！！

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始まりました〜！ x.com/i/spaces/1PlKQ…

テスト投稿です

個人事業主が絶対に損するNG行動 【NG1】経費を使いすぎる → 融資審査で利益が少なく見える → 社会的信用が下がる 【NG2】売上を1つの口座にまとめる → 事業と個人の区別が曖昧 → 税務調査で詰む 【NG3】レシートをスマホで撮るだけ → 税務調査で経費否認のリスク →

もう電波悪いやんけ

とりあえず動けなかった期間はAIで軽く回して、 最近は別アカで少し遊びつつ、 会社売却やら何やら色々進めてたんだが、 やっと復活できるわ。

直近のワイの足取り 千葉 ↓ クアラルンプール ↓ マニラ ↓ デンバー ↓ 仁川 ↓ 成田 ↓ 福島 ↓ 千葉 次またクアラルンプール→マニラ 俺はマジで何屋さんになってしまったんだ。