SalesMarker株式会社のインテントセールスによる急成長

A startup has emerged from stealth mode, heralding its development and fabrication of a prototype superconducting processor for AI. Extropic says it can ...

#### ChatGPTのエネルギーへの飢餓感がGPU革命を引き起こす可能性がある... ChatGPTの幻覚ほど驚くべきものとなっている[人工知能](https://www.wired.com/tag/artificial-intelligence/)の進歩にかかるコストは、大規模なAIトレーニングに必要なグラフィックスチップであるGPUの需要が、重要なコンポーネントの価格を[高騰させています](https://www.tomshardware.com/news/price-of-nvidia-compute-gpu-can-hit-70000-in-china)。OpenAIは、現在ChatGPTの動力となっているアルゴリズムのトレーニングには、[1億ドル以上](https://www.wired.com/story/openai-ceo-sam-altman-the-age-of-giant-ai-models-is-already-over/)かかったと述べています。AI競争は、データセンターが気になるほどの[エネルギーを消費](https://www.nytimes.com/2023/10/10/climate/ai-could-soon-need-as-much-electricity-as-an-entire-country.html)することを意味しています。 AIゴールドラッシュには、新しい計算用シャベルを作成して販売する大胆な計画を立てるスタートアップがいくつか存在しています。NvidiaのGPUは、AI開発においては圧倒的に最も人気のあるハードウェアですが、これらの新興企業は、コンピュータチップの設計方法を根本的に見直す時期だと主張しています。 Google BrainとAlphabetのムーンショットラボXのベテランによって設立されたスタートアップである[Normal Computing](https://normalcomputing.ai/)は、最初の原則からコンピューティングを再起動するための[シンプルなプロトタイプ](https://arxiv.org/pdf/2312.04836.pdf)を開発しました。 従来のシリコンチップは、情報を表すバイナリビット（0と1）を処理することによって計算を実行します。Normal Computingの確率処理ユニット（SPU）は、回路内で発生するランダムな変動を利用して計算を行うため、科学、工学、機械学習で普遍的な線形代数計算や計算に役立つランダムサンプルを生成することができます。 Normal ComputingのCEOであるFaris Sbahiは、このハードウェアが非常に効率的で統計計算を処理するのに適していると説明しています。これは、将来的には、不確実性を扱うAIアルゴリズムの構築に役立つかもしれず、大規模な言語モデルが「幻覚」を出力する傾向に対処するかもしれません。 Sbahiは、生成AIの最近の成功は印象的ですが、技術の最終形態からは程遠いと述べています。Sbahiと共同創業者は以前、Alphabetで量子コンピューティングとAIに取り組んでおり、量子コンピュータを機械学習に活用することに進展が見られなかったことから、AIに必要な計算を行うために物理学を活用する他の方法について考えるようになりました。 Alphabetの元量子研究者チームは、[Extropic](https://www.extropic.ai/)というステルス中の会社を設立するために退社し、AIに対して熱力学コンピューティングをより野心的に活用する計画を持っているようです。Extropicの創設者兼CEOであるGuillaume Verdonは、「アナログ熱力学チップ内でニューラルコンピューティングをすべて密接に統合しようとしています」と述べています。Verdonは、Xの人気のあるミームアカウントである[Beff Jezos](https://twitter.com/BasedBeffJezos)の背後にいる人物として最近明らかにされ、いわゆる[効果的加速主義運動](https://effectiveaccelerationism.substack.com/p/repost-effective-accelerationism)を推進し、「技術資本シンギュラリティ」に向けた進展を促進するアイデアを提唱しています。 コンピュータチップの基本を見直す必要性が高まっているという考えが業界で広まっている可能性があります。長年にわたり、チップ上のコンポーネントの密度が縮小し続けるという長年の予測であるムーアの法則を維持する難しさに直面しています。「たとえムーアの法則が遅くなっていなくても、OpenAIや他の企業がリリースしているモデルのサイズは、チップ容量よりもはるかに速く成長している」と、新しい計算方法に取り組むコーネル大学の教授であるPeter McMahonは述べています。言い換えれば、AIのハイプトレインを進行させるためには、新しい計算方法を活用する必要があるかもしれません。 コンピュータチップの基本を見直そうとするNormal、Extropic、および他の企業が投資家を見つけていることから、GPUには比較的すぐに競争相手が現れるかもしれません。 UKを拠点とするスタートアップである[Vaire Computing](https://vaire.co/)は、従来の方法とは根本的に異なる方法で機能するシリコンチップを開発しており、情報を破壊せずに計算を行います。このアプローチは、「可逆計算」として数十年前に考案され、コンピューティングをはるかに効率的に行うと約束されていましたが、決して普及しませんでした。Vaireの共同創設者兼CEOであるRodolfo Rosiniは、シリコンによるコンポーネントのエッチングの物理的限界が、GPUや他の従来のチップが時間切れになっていることを意味していると考えています。「チップ製造にはまだ1桁の余裕があります」とRosiniは述べています。「コンポーネントを小さくすることはできますが、最大の敵はシステムから十分に速く熱を除去することです。」 50年以上にわたって成長してきた技術を捨てるよう業界全体を説得することは簡単ではありません。しかし、次世代のハードウェアプラットフォームを提供する企業にとっては、報酬は大きいでしょう。「ジェットエンジン、トランジスタマイクロチップ、または量子コンピュータのように、人類全体に革新的なものが登場することがあります」と、Vaireを支援している[7percent Ventures](https://www.7pc.vc/)のアンドリュー・スコットは述べています。ExtropicやNormalのコンピューティングの再構想に賭ける投資家たちは、自らの競合他社に対して同様の期待を抱いています。 よりエキゾチックなアイデア、例えばコンピュータハードウェア内で電気を使用しない方向に進むことも、[注目を集めています](https://www.wired.com/story/chip-ai-works-using-light-not-electrons/)。McMahon自身の研究室では、[光を使用して情報を計算](https://news.cornell.edu/stories/2023/04/optical-neural-networks-hold-promise-image-processing)する方法を検討して、エネルギーを節約しようとしています。最近アスペンで彼が共同で開催した会議では、オランダの研究者グループが、[音波を利用して計算を行う機械的なコクレアインプラント](https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/adfm.202311877)のアイデアを披露しました。 チャットボットを軽視するのは簡単ですが、ChatGPTによって引き起こされた熱狂は、AIソフトウェアだけでなく、他の革命を促す可能性があります。

Extropic, a hardware startup led by former members of Alphabet Inc.'s quantum computing research team, today announced that it has raised $14.1 million in seed ...

Extropic, a semi-stealthy startup, released a paper detailing its technological approach. · According to the paper, the company is building technology that is ...

#### Extropicが$14.1Mの資金調達を確保 - Commonwealth Union Canadian-led startup Extropicは、生成的人工知能（AI）向けにカスタマイズされた「物理ベースのコンピューティング」ハードウェアの開発を進めるため、$14.1百万ドルのシード資金調達ラウンドを成功裏に終了しました。以前はQyberとして知られていたExtropicは、大規模な言語モデルを効率的に実行するために設計されたチップに焦点を当てたことで、この夏注目を集めました。 12月4日付けの謎めいたブログ投稿で、Extropicの創業者兼CEOであるGuillaume Verdon氏は、同社の技術的追求に光を当て、「物理ベースのコンピューティングの新しいフルスタックパラダイム」として、拡張的なAIをスケーリングする能力を持つと説明しました。しかし、Verdon氏の発表は、ソリューションの性質について詳細な技術的洞察を提供することを控えていました。 量子物理学ベースのコンピューティングの進化する風景の中で、持続的なスケーラビリティの課題に直面していた中、Verdon氏は、実用的な物理ベースのコンピューティングのための代替的な道を追求しているチームの取り組みを表明しました。Verdon氏が説明するところによれば、この構想されたアプローチは、量子力学に依存せず、ノイズを負債ではなく資産として受け入れ、産業規模の実現に向けてデバイス物理学の驚異的な進展を必要としないとしています。 シード資金調達ラウンドは、Kindred Venturesを中心に、Buckley Ventures、HOF Capital、Julian Capital、Marque VC、OSS Capital、Valor Equity Partners、Weekend Fundからの大規模な貢献を受けて実施されました。著名なエンジェル投資家には、カナダの大手ECサイトShopifyのCEOであるTobias Lütke氏、Toronto拠点のOpenAIのライバルであるCohereの共同創業者であるAidan Gomez氏、Ivan Zhang氏などが含まれています。 2022年にGuillaume Verdon氏によって設立されたExtropicは、数学、物理学、および量子情報学のバックグラウンドを持つカナダ人で、McGill大学、Waterloo大学、WaterlooのPerimeter Institute出身です。Verdon氏は、かつてAlphabetの「ムーンショットファクトリー」であるXの物理学とAIチーム内の量子テクノロジリードを務め、GoogleのTensorFlow Quantumプロジェクトを立ち上げる上で重要な役割を果たしました。 Forbesは最近、Verdon氏を@BasedBeffJezosとして特定し、テクノロジーコミュニティ内の「効果的加速主義」または「e/acc」運動の中心的人物として、特にAIの技術進歩の加速を提唱していることを明らかにしました。Marc Andreessen氏などの著名人は、@BasedBeffJezos氏を「テクノオプティミズムの守護聖人」の1人として認めています。 Extropicのリーダーシップは、Verdon氏の他に、CTOのTrevor McCourt氏と主任アーキテクトのChristopher Chamberland氏も含まれており、いずれもWaterloo大学の卒業生です。McCourt氏はもともと機械工学の訓練を受けており、以前はAlphabetで研究を行っており、Verdon氏とTensorFlow Quantumで協力していました。Chamberland氏は、Extropicでの役割において、Amazon Web Services（AWS）、IBM、Microsoftからの経験を持ち込んでいます。 Extropicのチームは、物理学とAIの異なるバックグラウンドを持つ科学者やエンジニアで構成されており、AWS、Meta、IBM、Nvidia、Toronto拠点の量子コンピューティングのユニコーンXanadu、さまざまな学術機関での経験を持つリーディング組織で働いてきました。この集合的な専門知識により、Extropicは、生成的AIの進化のための物理ベースのコンピューティング分野で革新的なソリューションを開発する最前線に位置しています。スタートアップが画期的な取り組みを進める中、業界のウォッチャーたちは、Extropicの技術の具体的な内容と人工知能の将来への潜在的な影響についてさらなる発表を熱望しています。

Track the latest Extropic AI price, market cap, trading volume, news and more with CoinGecko's live EXTROPIC price chart and popular cryptocurrency price ...

EXTROPIC ranks -- by market cap. It has a 24H high of $-- recorded on May 22, 2024, and its 24H low so far is $--, recorded on May 22, 2024.

Extropic is a hardware startup focusing on developing innovative computing hardware for generative AI. The company, led by former Alphabet Inc.'s quantum ...

Founded by Alphabet alums, Canadian-led AI hardware startup Extropic secures over $14 million ... Run by @BasedBeffJezos, Extropic's backers include Tobias Lütke, ...

#### 製品ポートフォリオの例 | スマートシート 製品ポートフォリオは、企業が販売するすべての製品やサービスの完全なコレクションです。ポートフォリオは単一の製品で構成される場合もありますし、複数の多様化された製品ラインで構成される場合もあります。 Apple Inc.のような大規模な組織は、似た製品を製品ラインや製品ファミリーにまとめます。Macintosh製品ラインには、MacBook、MacBook Pro、MacBook Air、Mac Mini、iMac、Mac Proなどが含まれます。しかし、Appleの製品ポートフォリオ全体は、6つの製品ラインと各ライン内の多数の製品で構成されています。 Johnson & Johnsonは、消費者向け健康製品、医療機器、製薬品を含む製品ポートフォリオを持つ多面的な組織です。これらのカテゴリは、さらに一般的な商品ブランドに分かれます。Johnson & Johnsonの消費者向け健康製品ラインだけでも、35以上の個々の商品ブランドがあります。 もう1つの有名なブランド、Eastman Kodakは、1888年にGeorge EastmanとHenry A. Strongによって設立され、20世紀のほとんどでフィルム写真市場で支配的な地位を占めていました。デジタル写真の台頭により、Kodakの主要事業であるアナログ写真が取り残されました。しかし、同社は今日もなお、印刷製品に焦点を当てて繁栄しています。最近、Kodakは、製薬品への多角化の可能性に関連して内部レビューを実施し始めました。 Kodakが製薬部門を立ち上げる際、同社の製品ポートフォリオはどのようになるでしょうか？Kodakチームは、製品ポートフォリオ分析を内部レビューの一環として行う可能性が高いため、製薬品が同社のポートフォリオにどのように適合するかを判断できるでしょう。この製品ポートフォリオ分析により、すべての製品ラインと製品を維持することが利益を生むかどうかも判明します。 ### 製品ポートフォリオ管理と分析とは？ 製品ポートフォリオ管理は、企業全体の製品ポートフォリオを可視化し、製品間の関係や現在および将来の状態を理解し管理することができるようにします。 製品ポートフォリオ管理プロセスは、製品のパフォーマンス分析に関わります。その結果得られる分析は、製品開発や戦略計画に貢献し、どの製品に投資するか、新しい製品の機会にどのようにアプローチするか、引退する準備ができている製品を特定するかなどを決定するのに役立ちます。 製品ポートフォリオ分析に取り組む前に、以下を考慮してください： - **分析する製品レベルを定義する：** たとえば、コカ・コーラは、炭酸飲料（スプライト、コカ・コーラなど）、水（ダサニ、パワーエイドなど）、ジュース（シンプリー、ミニッドメイドなど）、コーヒー（コスタコーヒー、ジョージアコーヒー）および紅茶を含むポートフォリオを持っています。分析はカテゴリレベル（水、ジュース、コーヒー）またはカテゴリレベル内の製品レベル（コーク、スプライト、ファンタ、シュウェップス、バークス、フレスカなど）で行うことができます。さらに細かいレベル（たとえば、フレスカオリジナルシトラス、フレスカブラックチェリーシトラス、フレスカピーチシトラスなど）で分析することもできます。最も広範囲から最も具体的なレベルまでのすべての製品レベルで分析を行うことが重要ですが、各分析が製品ライン全体で同等のレベルで行われることを確認してください。言い換えれば、常に同等のものを比較する必要があります。 - **分析パラメータを定義する：** 同じ測定単位、同等の地域、同等の時間枠を使用していることを確認してください。 - **最適な分析形式を選択する：** これは製品ポートフォリオ分析において重要なステップであり、フォーマットを決定するために十分な時間を割いてください。 - **正確なデータを収集する：** これは最も時間がかかるステップであり、各製品についての特定のデータ（売上、市場、成長、利益率、競争、予測など）を信頼できる情報源から収集する必要があります。 - **マトリックスのポジションを予測するための方法を選択する：** マトリックス内のポジションを予測するために、過去のデータ、将来の予測、またはその両方に依存するかを決定してください。 製品ポートフォリオ管理プロセスについて学び、収益性を最大化し、最適な成長を確保するための管理技術については、「[製品ポートフォリオ管理の決定版ガイド](https://www.smartsheet.com/definitive-guide-to-product-portfolio-management)」を読むことで理解できます。 ### 製品ポートフォリオ管理の例 この製品ポートフォリオテンプレートは、マルチブランド製品ポートフォリオの各レイヤーを可視化します。この深いレベルの表示から、分析したい製品レベルを定義できます。 製品ポートフォリオテンプレートをダウンロード: [Excel](https://www.smartsheet.com/sites/default/files/2020-10/IC-Product-Portfolio-10948.xlsx) | [Word](https://www.smartsheet.com/sites/default/files/2020-10/IC-Product-Portfolio-10948_WORD.dotx) | [Smartsheet](https://www.smartsheet.com/try-it?trp=10947&lx=MNvtN9o4CgFtjeWbxOfgz-qKwon7W423t4KaXJloEug&lpv=icsmartsheettemplate&lpa=product+portfolio+smartsheet) さらにダウンロード可能なリソースについては、「[無料製品ポートフォリオ管理テンプレート](https://www.smartsheet.com/content/product-portfolio-management-templates)」をご覧ください。 ### 製品ポートフォリオ分析の例 製品ポートフォリオ管理と分析は、製品を市場に迅速に投入し、失敗した製品への投資を削減するのに役立ちます。企業としてポートフォリオを分析する際には、各製品とそのサービス市場を広く見直すことが重要です。 マトリックスは結果を明確に表示し、現在の戦略的位置を把握できるようにします。このように全体のポートフォリオを視覚化できることで、組織は将来の方向性に関する意思決定を行うことができます。 最も人気のある製品ポートフォリオ分析マトリックスの2つは、ボストンコンサルティンググループマトリックス（BCGマトリックス）とGE/McKinseyマトリックスです。[BCGマトリックス](https://www.smartsheet.com/content/product-portfolio-matrix)は、「スター」「キャッシュカウ」「ドッグ」「クエスチョンマーク」の4つの象限で製品をグループ化します。正確なデータを使用して、ポートフォリオ内の各製品を4つの象限のいずれかに分類してください。GE/McKinseyマトリックスはBCGマトリックスの改変であり、より多様な製品ファミリーを分析するために使用します。 ### 成熟企業と新興成長企業向けの製品ポートフォリオの例 成熟し、多様化した製品ポートフォリオを持つ企業（スターまたはキャッシュカウとして簡単に特定できるもの）は、拡大の機会を見つけるために製品ポートフォリオ管理技術を活用できます。たとえば、ケロッグのイノベーションイニシアチブは、同社の朝食製品を新しいターゲット市場にアピールできることを示しました。Hindustan Unilever（HUL）は、ホームケア、食品飲料、パーソナルケア製品など、多様な製品ラインに多様な顧客基盤を持つ成熟したブランドです。Procter and Gambleのタイド洗剤のようなスター製品を持つ企業は、他の分野でのイノベーションを促進したり、不振な製品を簡単に廃止したりできます。たとえば、アップルのiPhoneは、テックジャイアントの売上の67％を占めており、同社に革新イニシアチブに関する強力なレバレッジを提供しています。これらの企業は内部で新製品を開発したり、買収したりするリソースとシナジーを持っているため、時間の経過とともに印象的な製品ポートフォリオの成長を達成します。 一方で、製品ポートフォリオが少ない成長中の若い企業は、成熟企業がイノベーションイニシアチブの資本として利用するスターやキャッシュカウ製品を持っていないかもしれません。実際、小規模な組織を運営している場合、製品ポートフォリオ管理の質はさらに重要です。その管理の質を決定する多くの要因があります：リソースを適切に割り当てていますか？市場の魅力をどれだけうまく測定していますか？無駄をどれだけ効率的に削減していますか？市場で成功する可能性の高い製品をどれだけうまく特定できていますか？製品が少ない企業では、いかなる不安定要因もビジネス運営に深刻な影響を与える可能性があります。 [Don Kingsberry](https://www.linkedin.com/in/donkingsberry/)氏は、世界保健機関、ビル＆メリンダ・ゲイツ財団、キューリグ・グリーンマウンテンなどの世界的な組織と共に働いてきたエンタープライズ全体のプロジェクト/プログラムエキスパートであり、PM Globalの共同設立者です。彼は、「製品ポートフォリオ管理を使用してコストを削減し、リソースを節約し、無駄な時間と労力を削減し、最も重要なのは、プロジェクトが組織の戦略に焦点を当てるようにすることで、多くの組織が何百万ドルも節約できるのを目の当たりにしてきました」と説明しています。 ### スマートシートでチームに強力な製品ポートフォリオ分析を実施する 柔軟なプラットフォームでチームのニーズに合わせた計画、キャプチャ、管理、報告を行うことができるように設計されたスマートシートを活用して、チームが期待以上の成果を上げるようにしましょう。 スマートシートプラットフォームを使用すると、どこからでも作業を計画、キャプチャ、管理、報告することができ、チームがより効果的に作業を行い、より多くのことを達成できるよう支援します。重要なメトリクスを報告し、作業が進行するにつれてリアルタイムで作業の可視化を行い、ロールアップレポート、ダッシュボード、および自動化されたワークフローを使用してチームをつながり、情報提供された状態を維持します。 チームが行っている作業に明確さがあると、同じ時間内にどれだけ多くのことを達成できるかは計り知れません。 [今日、無料でスマートシートをお試しください。](https://www.smartsheet.com/try-it?lpv=botlink)

Extropic AI has announced a $14.1 million seed round, boasting itself as the pioneer of physics-based AI and building a full-stack paradigm.

#### AIセクターの資金調達、M&A、および評価データポイントを活用する方法 AIセクターは技術の指数関数的な進歩を経験し、ほぼ毎日新しい革新的な開発が行われています。テックセクターへの投資は大幅に減少していますが、AIセクターへの投資は比較的わずかに減少しています。セクター内のM&Aは非常に活発で、大手テクノロジー企業が最も積極的に買収を行っています。評価額は天文学的であり、これは大規模で新しい興奮を呼ぶセクターに典型的ですが、徐々に現実的な水準に戻っています。このダイナミックな環境の中で、創業者や投資家がAIセクターを活用するために今取るべき実用的なステップがあります。 #### 革命的なテクノロジー 以下は、AIが世界を革命する方法の3つの例です： - DeepMindの[AlphaFold](https://deepmind.google/technologies/alphafold/?trk=article-ssr-frontend-pulse_little-text-block)モデルは2億個のタンパク質の構造を予測し、世界中の100万人以上の生物学者が使用しています。 - CognitionのAIコーディングツール、[Devin](https://www.cognition-labs.com/introducing-devin?trk=article-ssr-frontend-pulse_little-text-block)は、単一のプロンプトからソフトウェアを作成するなど、複雑なソフトウェアエンジニアリングのタスクを実行し、ソフトウェア開発を自動化します。 - OpenAIの[Sora](https://openai.com/sora?trk=article-ssr-frontend-pulse_little-text-block)は、テキスト指示から現実的で想像力豊かなシーンを作成できるAIモデルです。こちらがSoraの初のミュージックビデオであり、監督および脚本家として活躍しています：[Worldweight](https://www.youtube.com/watch?v=f75eoFyo9ns&t=7s&trk=article-ssr-frontend-pulse_little-text-block)。 #### 投資 2023年にAIセクターへのベンチャーファンディングは500億ドルを超えました。2024年第1四半期、グローバルなスタートアップの資金調達は2018年初以来2番目に低い水準でしたが、AIセクターは112億ドルを調達し、2023年からわずかに減少しただけでした。2023年にはAIセクターが資金調達で首位に立ちましたが、2024年第1四半期にはヘルスケアに次いで2位になりました。 #### M&A 企業は、サイバーセキュリティ、エンタープライズソフトウェア、半導体、バイオテクノロジー、法律テクノロジーなどのさまざまなセクターでAIスタートアップやリソースを買収して、AI能力を強化しようとしています。大手テクノロジー企業は急速に企業を買収しています。例えば、Appleは2023年に合計32社のAIスタートアップを買収し、主要なテクノロジー企業の中でAIセクターでのリードを確保しました。 #### 評価 評価額は天文学的ですが、徐々に現実的な水準に戻っています。例えば、オープンソース開発に特化したAIインフラプラットフォームであるHugging Faceは、2023年の売上高が3000万ドルで45億ドルの評価額であり、最も高い売上倍率の1つです。AI検索エンジンの代替手段を開発しているPerplexityは、2023年の評価額5200万ドルと2024年のARR800万ドルに基づいて65倍の売上倍率を持っています。 #### 創業者と投資家のための実践的なヒント - AI企業をポジショニングする - エンジニアを確保する - 幅広いネットワークを構築する #### 結論 AIが人間よりも賢くなる前に、創業者と投資家は現在、資本調達やM&Aに関する賢明な決定を下すことができます。AIセクターでの機会を逃さないようにしましょう。

#### Extropicがチップの革新を発表 [Extropic](https://www.linkedin.com/company/extropic-ai?trk=article-ssr-frontend-pulse_little-mention)は、[Kindred Ventures](https://www.linkedin.com/company/kindredventures?trk=article-ssr-frontend-pulse_little-mention)や[Buckley Ventures](https://www.linkedin.com/company/buckleyventures?trk=article-ssr-frontend-pulse_little-mention)、Balaji Srinivasanの支援を受けたコンピューティングハードウェアスタートアップで、彼らのチップが商業化されれば、将来のテクノロジーになる可能性があります。 チップは現代経済の基盤ですが、その膨大な電力要求は大きな障壁となってきました。Extropicの技術は、従来の設計を操作された熱力学で置き換え、さまざまな計算革新を可能にし、エネルギー需要を大幅に削減してコストを下げています。開発が成功すれば、TSMCなどのチップ企業は、技術的支配への初めての脅威に直面することになるでしょう。

Extropic, a pioneering force in the realm of physics-based artificial intelligence (AI), proudly announces the successful completion of its $14.1 million ...

Self-assembling intelligence from the future. Merging generative AI with the physics of the world. latest ...

#### Artificial Intelligence Market Landscape: Future Trends and Industry Growth by 2031 #### グローバル人工知能市場の概要 2022年時点で、グローバル人工知能市場は59732.12百万ドルと推定され、2028年には323964.51百万ドルに達すると予想されています。予測期間中のCAGRは32.55％です。人工知能（AI）は、デジタルコンピューターまたはコンピューター制御ロボットが、知的な存在に一般的に関連付けられるタスクを実行する能力です。このレポートは、2018年から2028年までの研究期間をカバーし、グローバル人工知能市場の状況とトレンド、主要プレーヤーの競争状況、タイプ、アプリケーション、地域別のセグメント市場について詳細に分析しています。 #### 人工知能市場の成長を推進する要因 - 技術革新と進歩が製品の性能を最適化し、下流のアプリケーションでより広く使用されるようになります。 - 消費者行動分析と市場動向（ドライバー、制約、機会）は、人工知能市場を理解するために重要な情報を提供します。 #### 人工知能市場の種類 - レポートは、人工知能市場のサイズ、セグメントサイズ（主に製品タイプ、アプリケーション、地理）、競合他社の状況、最新の状況、および開発トレンドに焦点を当てています。 #### 人工知能市場のドライバーと制約 - 生産コスト、サプライチェーンダイナミクス、人工知能市場にとって重要な原材料に関する貴重な情報を提供します。 - COVID-19の業界への影響を分析し、企業が市場環境の変化に適応するための提言を行います。 #### 人工知能市場レポートのハイライト - 重要な質問がカバーされています。 [サンプルPDFを入手する](https://www.absolutereports.com/enquiry/request-sample/23437066) [レポートを購入する（3380米ドル）](https://absolutereports.com/purchase/23437066)

#### Artificial Intelligence Market Landscape 2031: Analyzing Growth Potential | Industry Research Biz - 2024年の分析によると、2031年までの予測を含む「人工知能市場」に関する最新の調査によると、グローバルなトレンドに焦点を当て、さまざまなアプリケーション（ヘルスケア、BFSI、法律、小売、広告＆メディア、その他）とタイプ（ハードウェア、ソフトウェア、サービス）について詳細な分析が提供されています。2023年から2031年までの複合年間成長率（CAGR）から、市場は著しい年間成長を経験すると予測されています。 - グローバルな人工知能市場の規模は、2023年に5973.12億ドルであり、2023年から2030年の間に32.55％のCAGRで32396.51億ドルに達する見込みです。人工知能（AI）は、デジタルコンピューターまたはコンピューター制御ロボットが、知的な存在に一般的に関連付けられるタスクを実行する能力です。人工知能は、人間のパフォーマンスを模倣する技術であり、学習、独自の結論を出す、複雑なコンテンツを理解するように見える、人々と自然な対話を行う、人間の認知パフォーマンスを向上させる（認知コンピューティングとしても知られる）などを通常行います。応用例には、自律車両、自動音声認識および生成、新しい概念や抽象の検出（潜在的な新しいリスクの検出や、急速に変化する非常に大きな情報の理解を人間が迅速に支援するのに役立ちます）が含まれます。 - 人工知能市場レポートには、市場導入、セグメンテーション、状況とトレンド、機会と課題、業界チェーン、競争分析、企業プロファイル、貿易統計などに関する十分で包括的なデータが含まれています。 - このレポートは、市場の主要な調査結果、推奨事項、および結論を簡潔に提示する概要を提供し、市場のサイズ、成長トラジェクトリー、および重要なトレンドについて詳しく説明します。 - 人工知能市場の主要なセグメントは、製品のバリアント、それらの特定のアプリケーション、および対象とする地理的ゾーンに基づいてカテゴリ分けされます。 - このレポートは、グローバルな人工知能市場の地域別および国別のビジネス成長を詳細に分析し、2018年から2031年までの歴史的および予測期間における国別のボリューム分析と地域別の市場規模分析を提供しています。

Information on valuation, funding, cap tables, investors, and executives for EXTROPIC. Use the PitchBook Platform to explore the full profile.

#### State of AI Q3'23 Report - CB Insights Research CBインサイトの最新リサーチによると、ジェネレーティブAIブームにもかかわらず、AIセクターの取引件数が2017年以来の最低水準に低下しています。 2023年第3四半期の世界的なAI企業への資金調達額は83億ドルに達し、前四半期から12%減少し、取引件数は501件に減少しました。これは2017年以来の最低水準です。 - 2023年第3四半期のグローバルAI資金調達は、4四半期で最低水準に12%減少しました。 - 平均AI取引規模は2023年までに34%増加し、巨額のメガラウンドによって推進されています。 - 2023年第2四半期には、3つのジェネレーティブAI企業を含む4つの新しいAIユニコーンが誕生しました。 - M&A取引は4四半期で24%減少し、公開出口は抑制されたままです。 - アジアのAIスタートアップへの資金調達は4四半期で67%増加しました。 2023年第3四半期には、AI企業に対するM&A取引が65件あり、4四半期で24%減少し、前の3四半期の着実な成長が打ち切られました。 AI企業の公開出口は、前四半期の2社から3社に増加したものの、依然としてまばらでした。 グローバルでは、米国がQ3'23のM&A取引の最大シェアを占めています。 アジアは、AIへの資金調達が増加した唯一の主要地域で、Q3'23に10億ドルに達しました。これは、中国のスタートアップであるEnflameやCloudMindsへの1億ドル以上の取引によって牽引されました。アジアの取引は4四半期で8%減少しました。 一方、米国とヨーロッパは、それぞれ11%と25%減少し、資金調達が適度に減少しました。

#### How to conduct a competitor analysis Talkwalker Talkwalkerによる競合分析の方法については、以下のステップを実行します。 1. **競合分析の準備** - 競合他社のリストを作成し、直接競合する大手企業だけでなく、間接的に競合する企業や市場に参入する可能性のある企業を含めます。 - 産業とそのメンバーについての詳細な研究を行い、強みと弱みを把握します。 - 競合他社の中で最も大きな挑戦を提供する企業を強調します。 2. **競合戦略の評価** - 競合他社の強みと弱みを自社ブランドと比較し、データに基づいたビジネス上の意思決定を行います。 - 彼らの行動を予測し、ビジネス上の意思決定を行います。 3. **SEO構造の分析** - 競合他社がどのようにキーワードを使用しているかを調査し、自社のSEO戦略を立てます。 - キーワードの使用場所やバックリンク戦略などを調査し、SERPで彼らを上回ることを目指します。 4. **トレンドキーワードの分析** - 競合他社がトレンドキーワードやトピックをどのように活用しているかを調査し、自社のコンテンツ戦略に活かします。 - 検索クエリの分析を通じて、検索トレンドに合わせたコンテンツを作成します。 5. **ソーシャルメディアプレゼンスの分析** - 競合他社がどのようにソーシャルメディアを活用しているかを調査し、自社のソーシャルメディア戦略を改善します。 - 彼らの活動やエンゲージメントメトリクスを分析し、成功している戦略を模倣します。 これらのステップを通じて、競合分析を効果的に実施し、自社のマーケティング戦略を強化することができます。競合他社の動向を把握し、自社の競争力を高めるために、定期的に分析を行うことが重要です。

The competitive advantage results from the analysis of the strengths and unique aspects of a venture, an analysis of the industry, including ...

#### リーダーシップ開発の再構築：AI時代における変革 Harvard Business Reviewの2019年の優れた記事「**リーダーシップ開発の未来**」では、著者のMihnea MoldoveanuとDas Narayandasは、リーダーシップ開発と経営教育の根本的な変革を提案しています。 - **リーダーシップの伝統的なモデルの変化** - 長時間のワークショップや静的なトレーニングプログラムによって特徴付けられる従来のリーダーシップ開発モデルはますます時代遅れになっています。 - デジタル時代は、敏捷で適応力があり、技術を活用して革新を推進できるリーダーを求めており、リーダーシップ開発はこれらの変化に合わせる必要があります。 - **リーダーシップ開発の変革が必要な理由** - **技術の進化の加速** - 第四次産業革命により、AI、自動化、データ分析が産業を再構築し、リーダーに求められるスキルを再定義しています。 - **労働力のダイナミクスの変化** - 労働力は、人口統計や働き方のスタイルの両面で多様化しています。 - **学習の嗜好の変化** - 伝統的な教室形式の学習は、柔軟で個人に合ったアプローチに変わりつつあります。 - **AIのリーダーシップ開発への役割** - **個別の学習パス** - AIアルゴリズムは、個々のリーダーの強み、弱み、学習の嗜好を分析できます。 - **リアルタイムのフィードバックと評価** - AIパワードツールは、リーダーシップスキルについてリアルタイムのフィードバックを提供できます。 - **リーダーシップ成功の予測分析** - AIは、さまざまなソースからのデータを分析してリーダーシップの成功要因を予測できます。 - **IBM：個別化学習にAIを活用** - IBMは、リーダーシップ開発に人工知能を取り入れる先駆者です。 - AIパワードプラットフォームを使用して、個々の学習スタイル、嗜好、パフォーマンスを分析します。 - **リーダーシップ開発におけるマイクロ資格** - マイクロ資格は、よりモジュラーで柔軟な学習に向けたシフトを表しています。 - リーダーシップ開発の文脈では、マイクロ資格はいくつかの利点を提供します。 - **パーソナライズされた学習クラウド** - パーソナライズされた学習クラウドは、各学習者のニーズに適応するデジタルエコシステムを作成することを意味します。 - このアプローチは、リーダーシップ開発を大幅に向上させる可能性があります。 これらの変化と革新的なアプローチは、リーダーシップ開発の未来において重要であり、組織の成功に不可欠です。AI、マイクロ資格、パーソナライズされた学習クラウドは、伝統的な課題に革新的な解決策を提供し、リーダーが常に変化するビジネス環境で成功するためのスキルを獲得するための道筋を示しています。

企業の興味関心データをもとにした営業活動を支援する株式会社Sales Markerが、シリーズAラウンドの資金調達を実施したことを明らかにした。

#### 1.75年でARR12億円を実現したSales Marker 爆速成長の秘密 #### はじめに - Sales Markerは1.75年でARR12億円を達成した。 - この成功の背景には、インテントセールスという新しい営業手法がある。 #### インテントセールスの概要 - インテントセールスは、企業の検索行動からニーズを把握し、顧客起点で営業を行う手法。 - 4つのプロセスで構成される： 1. ニーズに基づく企業ターゲティング 2. 部署・人物ターゲットの選定 3. 個別最適化されたメッセージの作成 4. マルチチャネルアプローチ #### 成功の要因 - データの質と量：国内最大規模のデータを保有し、リアルタイムで分析。 - CTOの技術力：LINEやMicrosoftでの経験を持つCTOがデータ基盤を構築。 - 営業ノウハウ：全国1位の営業実績を持つCOOが営業戦略を指導。 #### カテゴリーの創出 - インテントセールスという新しいカテゴリーを作り出し、認知度を高めた。 - カテゴリーの効果検証を行い、最適な名称を見つけるために試行錯誤。 #### 資金調達と成長 - シードラウンドでの資金調達は苦労したが、シリーズAで5.5億円、デッドで8.4億円を調達。 - 投資家選びの基準は、事業の成長に貢献できるかどうか。 #### 今後の展望 - 2028年に時価総額1000億円でのIPOを目指す。 - 新しいプロダクトの開発やマーケティング領域への展開を計画。 #### 組織作り - 4人の共同創業者がそれぞれの強みを活かして事業を推進。 - 正社員の増員や情報共有の仕組みを整備し、組織のスケーラビリティを確保。 #### 参考リンク - [プライマリー](https://primary.com) - [YouTubeライブ配信](https://youtube.com) #### まとめ Sales Markerの成功は、データの質と量、技術力、営業ノウハウ、そして新しいカテゴリーの創出に支えられている。今後もさらなる成長を目指し、新しいプロダクトの開発やマーケティング領域への展開を進めていく。

Extropic AI is developing a new class of thermodynamic computers that can supercharge AI across all industries via thermodynamic computing.

Extropic, a trailblazer in physics-based computing, has officially emerged from stealth mode this week, unveiling its innovative approach to AI ...

Venture capital is in the business of disruption. Naturally, the job of an investor necessarily includes evaluating how new startups will ...

#### Product Portfolio Analysis: Make Better Portfolio Decisions #### 成功する組織は、ビジネス戦略と一致した製品の意思決定を継続的に確保し、戦略が変化しても現在の状況に適応する必要があります。ペットプロジェクトや基準を満たさない製品が他の製品よりも優先順位を上げることを許さず、[製品ポートフォリオ分析](https://www.planview.com/products-solutions/solutions/product-innovation-portfolio-management/)は知的な検討を可能にし、最高価値の製品をトップに押し上げます。 #### 戦略の実現を計画し、測定し、報告する ある作業領域がチームにどのように助けるかを見つけ、ポートフォリオデータにさらなる明確さをもたらすことで、より自信を持ってより良い意思決定を行うことができます。 [ビデオを見る • 戦略の実現を計画し、測定し、報告する](https://info.planview.com/Planning-Measuring-Reporting-on-Strategy-Realization-_video_pi_en_reg.html) [Linkedinで共有する](https://www.linkedin.com/sharing/share-offsite/?url=https://www.planview.com/resources/articles/product-portfolio-analysis-make-better-portfolio-decisions/) #### 製品ポートフォリオ分析とは何か？ 製品ポートフォリオ分析は、製品を互いに評価し、ビジネス戦略と比較して製品の健康状態、リスク、機会に深い洞察を提供し、効果的に製品の優先順位を付け、資金調達の意思決定に役立てます。製品投資、R&Dコスト、市場規模などの財務データと製品のパフォーマンス、ビジネス戦略の整合性を比較し、対比することを含みます。 #### 製品ポートフォリオ分析の利点 製品ポートフォリオ分析には多くの利点があり、すべてがより良いポートフォリオの意思決定をサポートします。包括的な開発と市場分析は、以下の点に光を当てるのに非常に有益です： - 新製品の立ち上げ - 改良または廃止すべき製品 - リスクの源を特定し、調整すべき領域 - いつ、どこで製品開発を優先すべきか - リソースと財務を最適化する方法 #### 製品ポートフォリオ分析ツール 製品ポートフォリオ分析ツールを考える際には、ポートフォリオの複雑さに応じて、次のような重要な機能を探す必要があります： - 複雑なビジネスケースの評価 - シナリオ思考、最適化、テスト - センシティビティ分析 - モンテカルロシミュレーション/不確実性分析 - プロジェクトスコアリング - リソースと容量計画ツール - クラウド対応のポートフォリオレポート - 分散分析 - 企業アプリケーションとのデータ交換 #### より賢い製品ポートフォリオの構築、一度に一つの意思決定 組織は、ビジネス戦略と密接に結びついていない製品に投資する余裕はありません。適切な優先順位付けには、ビジネス全体からリアルタイムでデータを引き出し、リーダーが重要な投資決定をする前に将来を見据えたインテリジェンスを提供する専用のソリューションが必要です。 #### より多くのリソース リアルタイムの製品ポートフォリオ分析が製品ポートフォリオ管理戦略の指針となる場合、組織がどのように変化するか、戦略に合わせて優先順位が変わることがよくありますが、リアルタイムインテリジェンスにより、意思決定者は自分たちのチーム、製品ポートフォリオ、ビジネスを正しい方向に正しい時点で導いているという自信を得ることができます。

Sales Markerは、企業のWEB検索行動をリアルタイムに取得し、約500万件の法人データベースと組み合わせる事によって、自社サービスへのニーズが顕在化した ...

#### 国内初※1「インテントセールス」を実現するSales Marker ... Sales Markerは、500万法人の企業データベースとインテントデータを組み合わせて活用できるBtoBセールスインテリジェンスです。インテントセールスを実現し、インテントの高いターゲット企業にマルチチャネルでアプローチする新しい営業手法です。 #### 従来の課題と、Sales MarkerとSalesforceが連携する背景 従来のシステム運用における情報の精度や不完全性が課題となり、部門間連携が十分に実現できず、部分最適に陥る企業がありました。Sales MarkerとSalesforceの連携により、高い精度の企業情報を活用し、ターゲティングから顧客起点のマーケティング・セールス活動までを高度かつシームレスに実現します。 #### Sales MarkerとSalesforce連携で実現できること 1. **インテントが高まった企業をSalesforceに通知する** - インテントの高い企業をSalesforceに通知可能。 2. **リードの情報に企業情報を自動付与** - リードエンリッチメント機能により、リードに企業情報を自動付与。 3. **500万法人の企業データベースをSalesforceでの新規レコード作成に活用** - Sales Marker Form機能により、企業情報を活用して新規レコードを作成可能。 #### Sales Marker Appサービス概要 - **料金:** 無償で利用可能 - **提供方法:** SalesforceのAppExchangeにて提供 - **その他:** Sales MarkerおよびSalesforceの契約が必要。詳細はお問い合わせください。 Sales Markerは、Salesforceとの連携を通じてセールス・マーケティング領域のソリューションと連携し、インテントセールスの発展を目指しています。

... 企業、個人の ... ＃ベンチャー ◇動画制作：株式会社ストル https://stll. ... 企業分析 ...

Extropic has raised a total funding of $14.1M over 1 round from 7 investors. Investors include Kindred Ventures, HOF Capital and 5 others.

#### Extropicがステルスモードから登場し、物理ベースのAIプロセッサを使用して生成的AIを革新することを目指す Extropicは、物理ベースのコンピューティングの先駆者であり、今週、ステルスモードから登場し、Litepaperを発表しました。このLitepaperでは、エントロピックが熱力学コンピューティングを通じてAIの加速を革新する革命的なアプローチを概説しています。2022年にGuillaume Verdonによって設立されたExtropicは、非平衡熱力学システムの自然な特性を活用して、生成的AIアプリケーションのための確率計算を非常に効率的に行うための革新的なチップとアルゴリズムを開発してきました。 Extropicのチームは、物理学とAIの分野の専門家を結集し、Google AI、Alphabet X、AWS、Meta、IBM、Nvidia、Xanadu、および主要な学術機関での経験を持つ人々から構成されています。CEOのGuillaume VerdonとCTOのTrevor McCourtを中心としたこの高度な学際的チームは、物理ベースのAIに対する統一アプローチの先駆者として独自の立場にあります。 Extropicはまた、Kindred Venturesをリードとする1,410万ドルのシード資金調達ラウンドを最近完了し、Buckley Ventures、HOF Capital、Julian Capital、Marque VC、OSS Capital、Valor Equity Partners、Weekend Fund、Aidan Gomez（Cohere）、Amjad Masad（Replit）、Arash Ferdowsi（Dropbox）、Balaji Srinivasan（Coinbase）、Garry Tan（YC）、Naval Ravikant、Scott Belsky（Adobe）、Tobias Lutke（Shopify）などの著名な投資家が参加しました。この資金調達は、Extropicの計算パラダイムの開発を加速し、生成的AIのための熱力学コンピューティングの限界を押し広げることを可能にします。 ExtropicのLitepaperは、Extropicのウェブサイトで入手できます。 - [https://www.extropic.ai/future](https://www.extropic.ai/future) 求人情報は以下で確認できます。 - [https://www.extropic.ai/careers](https://www.extropic.ai/careers) **Contact:** Press Relations [press@extropic.com](mailto:press@extropic.com) **ソース:** [Extropic Corp.](https://www.prnewswire.com/news-releases/extropic-emerges-from-stealth-aiming-to-revolutionize-generative-ai-with-physics-based-ai-processors-302090040.html)

#### 最近のAI企業への資金調達のトレンド 2023年3月に公開されたAI企業への資金調達の最新トレンドについての要約です。 - 2018年1月から2023年3月までの間、約9,000社のAI企業が2670億ドルを調達しました。 - このうち2630億ドルが4,483社に分配され、9,958回の資金調達ラウンドが行われました。 - これは、その期間における全ソフトウェア企業の資金調達の約19%、全産業の資金調達の約4.6%に相当します。 - 2023年1月には、マイクロソフトによるOpenAIへの100億ドルの投資が行われ、これはAI企業への最大の投資であり、ソフトウェア企業への投資でも3番目に大きいものでした。 - 過去5年間のAI企業への資金調達は、長期的なトレンドからの逸脱であり、急速で持続的な成長を示していました。 詳細なデータや図表は[こちら](https://docs.google.com/spreadsheets/d/1mHiSl3lRcqwcEZgPLt3muVM-5ZYoD4_W8lzBJ-KrGh0/edit?usp=sharing)で確認できます。

Quantum computing startup Extropic has raised $14.1 million in seed funding to build physics-based AI computers. The startup was founded ...

#### 31種類のスタートアップビジネスモデル（例付き） 31種類のビジネスモデルがインターネット上に存在し、多くの人々にとって圧倒的であることがあります。起業家であるならば、あなたのスタートアップはこれら31種類のビジネスモデルのいずれかを持っているでしょう。 ### 異なるタイプのスタートアップを見てみましょう。 #### フリーミアムビジネスモデル（Freemium = Free + Premium） - **概要**: フリーミアムビジネスモデルは、ソフトウェア、ゲーム、またはサービスの基本機能を「無料」で利用させ、その後に基本パッケージの「アップグレード」に料金を請求します。 - **例**: Google Drive、iCloud、Slack - **詳細**: ユーザーに製品やサービスの基本的で機能的な無料バージョンを提供することが目的です。 #### サブスクリプションビジネスモデル - **概要**: サブスクリプションビジネスモデルは、製品やサービスを販売して毎月または毎年の定期的なサブスクリプション収入を得る考え方に基づいています。 - **例**: Tinder、Netflix、Shopify - **詳細**: フリーミアムビジネスモデルの次のステップであり、顧客が製品を月額で購入するか、プレミアム機能を利用するかに興味を持っている場合に適しています。 #### マーケットプレイスビジネスモデル - **概要**: マーケットプレイスは、第三者の販売者によって顧客に製品やサービスが販売されるプラットフォーム（eコマースサイトやモバイルアプリ）です。 - **例**: Amazon、Fiverr - **詳細**: Amazonは第三者の販売者や小規模ビジネスオーナーが自社プラットフォームで製品を販売しています。Fiverrは、グラフィックデザインやソフトウェア開発などの特定のサービスを他の個人や企業に提供するフリーランサーを有しています。 [31 Startup business model e-booksを詳しく知りたい方はこちらから購入してください](https://minimba.gumroad.com/l/31-startup-business-model)

#### 9つの人気のあるスタートアップの収益モデル - Finmark [Revenue](https://finmark.com/resources/revenue/)  収益モデルを選択することは、あなたが行う最も重要な決定の1つです。ビジネスを設立し、運営し、成長させる方法に影響を与えます。しかし、適切な収益モデルを選択することは難しい場合があります。なぜなら、多くの選択肢があり、それぞれには利点と欠点があるからです。 このガイドでは、世界で最も成功した急成長企業が使用している9つの人気のある収益モデルについて説明します。最終的には、あなたのビジネスに適した収益モデルを選択するために必要な情報をすべて揃えることができます。 ネタバレ：1つだけ選ぶ必要はありません。 ## 収益モデルと収益ストリームとビジネスモデル：違いは何ですか？ 時々、人々は収益モデル、[収益ストリーム](https://finmark.com/revenue-streams/)、ビジネスモデルを同じ意味で使用します。しかし、それらは同じではありません。 インターネット上には、それらの違いについての情報が曖昧で混乱しているものがたくさんあります。そのため、混乱を避けるために、以下は3つの違いを理解するための簡単な方法です： **ビジネスモデル：** あなたのビジネスが何を行い、誰に提供し、顧客にどのように価値を提供するのか？ **収益モデル：** あなたのビジネスがどのように収益を上げるのか？ **収益ストリーム：** あなたの収益はどこから来るのか？ 階層構造として考えてみてください。一番上にビジネスモデルがあり、その下に収益モデルがあり、最下部に収益ストリームがあります。 収益ストリームやビジネスモデルと同様に、選択できる収益モデルはいくつかあり、1つ以上使用することができます。 最も人気のある収益モデルのいくつかを見てみましょう。

#### Workera Case Study: How to use competitor analysis for sales enablement - **競合分析を行い、スプレッドシートに洞察を保存するだけでは十分ではありません。** - 製品マーケターは、これらの洞察を営業支援に変える能力を持っている必要があります。 - **ポジショニング文書は、実際の市場展開資産に到達しない限り無価値です。** - 製品マーケターは、製品ロードマップと営業に情報を提供しないで競合分析を行うことは同じです。 - **競合分析を行った後、これらの洞察を営業支援に活用する方法はいくつかあります。** - 例えば、営業コールの準備に使用されるバトルカードを作成することや、営業チームメンバーにデッキ用のコンテンツを提供することなどがあります。 - **競合分析は製品マーケターにとって重要なツールとなりますが、無駄な時間や努力、使用されない成果物にもつながる可能性があります。** - 常になぜそれを行うのかを考慮し、どのようにその情報を活用するかを考えることが重要です。 [Workera](https://www.linkedin.com/company/workera-ai?trk=article-ssr-frontend-pulse_little-mention)では、製品マーケターとして、製品のローンチから営業支援資料、市場トレンド分析まで、あらゆる面で主導的な役割を果たすことができます。競合分析を行う際には、関連する競合他社を特定し、強みや弱み、価格設定、疑問点を分析することが重要です。競合分析を通じて得られた洞察を営業支援資料に活用することで、営業活動を促進することができます。 競合分析は、製品マーケターが行った努力が営業ファネルにどのように影響するかを示すことができます。バトルカードの作成や営業チームメンバーへのコンテンツ提供、比較ランディングページの構築、新しいメッセージやコピーのテスト、教育やリード育成のためのコンテンツギャップの特定など、競合分析を活用するさまざまな方法があります。 競合分析は製品マーケターにとって重要なツールであり、効果的に活用することで営業支援や製品戦略の向上につながります。しかし、無駄な時間や努力を費やす可能性もあるため、常に情報の活用方法を考えることが重要です。競合分析を行う際には、なぜその情報が必要なのか、どのように活用するのかを常に意識することが重要です。

Forbes has learned that Guillaume Verdon, the founder of stealth AI startup Extropic and a former Google engineer, is behind the provocative ...

#### 超越的AIが量子を超える Extropic AIが量子を超えるというニュースがnatural20.beehiiv.comで報じられました。ただし、具体的な詳細や情報はまだ提供されておらず、サイトがセキュリティの確認を行っている状態です。現時点では、詳細な情報や背景については不明です。AIと量子の関連性について注目すべき情報が提供されることが期待されます。

#### Business Analytics in Decision-Makingの主要な要素！ 📊🔍 意思決定におけるビジネスアナリティクスの鍵要素を解読する 🚀💼 すべての戦略的な動き、運用の変化、または革新の背後には、重要なプロセスがあります：意思決定。今日は、その重要な要素であるデータ収集、分析、可視化、解釈を探求する魅力的な旅に出ます。私たちが探求するのは、組織の運命を形作る洞察の編成です。🌟🔑 🔹 データ収集：基盤 意思決定の中心にはデータ収集があります。それは壮大な建築の礎を築くようなものです。顧客フィードバック、市場動向、財務指標などの情報を入念に収集することは、意思決定が築かれる土台を形成します。 🔹 データ分析：パターンの解明 データ分析は探偵の仕事のようなものです。収集されたデータをひも解き、隠れたパターン、相関関係、トレンドを明らかにします。この段階では、パズルのピースが一貫した絵を形作り、意思決定者を情報に基づいた選択肢へと導きます。 🔹 データ可視化：芸術と洞察が出会う データが視覚的な形を取ると、その影響力が増します。データ可視化は、複雑な数字を直感的なグラフ、チャート、ダッシュボードに変換します。色と形のシンフォニーが意思決定者と共鳴し、生データを魅力的な芸術作品に変えることに似ています。 🔹 解釈：物語の構築 解釈は数字と行動の間の溝を埋めるものです。洞察が説得力のある物語に変わる瞬間であり、戦略的な動きを通知します。それは著者が物語を織りなす瞬間であり、キャラクターやシナリオに命を吹き込むことです。 🔗 おすすめのLinkedIn 🔹 共生のダンス：統合と協力 これらの要素は孤立した島ではありません。データ収集が分析を通知し、それが可視化を導きます。解釈がそれらをすべて結びつけ、ホリスティックな視点を作り出します。チームや部門間の協力がこのダンスを豊かにし、多様な視点を提供します。 🌠 波及効果：意思決定への影響 これらの要素の相互作用は、情報に基づいた意思決定の触媒です。組織はデータ駆動の洞察に基づいて戦略を転換し、プロセスを最適化し、市場動向を予測することができます。その影響は取締役会から現場まで連鎖します。 🔗 未来が呼ぶ：進化する風景 技術が進歩するにつれて、意思決定の風景も変化しています。人工知能と機械学習が新たな次元を注入し、各要素の力を増幅させています。未来は予測能力とリアルタイムの洞察を約束し、意思決定がどのように行われるかを再定義します。 まとめると、意思決定の要素を通る旅は、傑作を作曲することに似ています。データ収集が舞台を設定し、分析がプロットを明らかにし、可視化が色を加え、解釈がキャラクターに命を吹き込みます。それはハーモニーのクレッシェンドに貢献する各音符が組織に力を与え、可能性の海の中で進路を描くのです。 より教育的で無料の記事をご覧になりたい方は... フォローしてください！ Heba Haddad リードデータアナリティクス＆ビジネス戦略

Overall, our results suggest that marketing analytics, a new data-based technology to aid sales decision-making, significantly enhanced sales productivity at ...

By examining past data, patterns, trends and fluctuations can be identified, revealing valuable insights about customer behaviour, market ...

#### Improve Business Outcomes Using Analytical Decision Making ... ビジネス成果を向上させるために、分析的な意思決定を活用する重要性が増しています。ビッグデータは遠い約束から現実に移行しました。B2B企業は今や以前よりも多くのデータにアクセスできるようになりましたが、その情報はどうなるのでしょうか？それを積み重ねて、時代遅れになるのを許しますか、それとも分析的な意思決定に活用しますか？データには「使うか失うか」という要素があり、会社全体の戦略を決定する要素となります。データセットが複雑になるにつれ、組織は関連する洞察を特定し、最適な方向性を示す行動を特定するのに苦労しています。顧客を維持し、競合他社を上回るためには、分析に基づいた意思決定が必要です。 #### データ駆動型文化の重要性 2020年の洞察のほぼ半分が現在は無関係となっていることがAdWeekによる報告で示されています。正確でリアルタイムな情報に基づいて意思決定を行う能力は、いかなる合併、買収、リソース配分などの重要な意思決定にも影響を与えます。また、Boston Consulting Groupによる最近の記事では、先進的な分析が企業に「不確実性の利点」をもたらすことが示されています。 #### ビジネス目標を見直し、影響に基づいてイニシアチブを優先順位付け データイニシアチブを最大限に活用するためには、特定のビジネス目標に焦点を当てることから始める必要があります。あなたの目標は会社に固有のものであるかもしれませんが、一般的な目標には消費者行動の理解、パフォーマンス向上、間接費の削減、リスク管理などが含まれます。複数の目標を対象にする場合でも、それぞれの取り組みを個別に実施し、評価する必要があります。 #### 関連データの特定 目標に応じて、BIプラットフォーム、ソーシャルリスニングツール、IoTセンサー＆機器、CRMソフトウェア、顧客フィードバック、セキュリティログ、監視映像、非構造化テキストなどの情報源から関連データを見つけることができます。利用可能なデータを特定することで、目標に関連する情報を比較し、洞察を得ることができます。 #### 関連データの特定 目標を設定し、利用可能なデータを把握したら、必要なデータの種類と、どの程度遡ってデータを調査すれば、ビジネスの分析的な意思決定にとって有益で十分なデータを得られるかを特定します。特定の質問や仮説を検討することで、データを抽出、収集、比較するためのフレームワークを作成できます。 #### モデルの構築とテスト この段階では、ビジネスの質問に答えるためにデータをテストし、モデルを構築し始めます。意思決定をサポートするために洞察を最適に表示するためのさまざまなモデルを検討することが重要です。ユーザーが理解しやすく、データサイエンスの経験がなくても使用できるツールと洞察にアクセスできるようにするために、フィードバックを収集することも重要です。 #### データ分析の洞察を解釈し、結論を導く データを分析して情報を改善し、ビジネスの意思決定を行うための情報を提供します。選択したモデルがデータを効果的に表示する方法であるか、次に何をすべきかを明確に示しているかを確認します。情報のギャップがある場合は、どこで問題が発生しているかを特定します。 #### 洞察を活用する データを分析し始めたら、変更したい点、取るべき行動、およびそれぞれの重要性を明確に定義する時です。成功を測定するために、初期データを再検討し、KPIが初期計画で定義された目標と一致していることを確認します。目標の締め切りを過ぎたら、ベンチマークを新しいデータと比較します。 #### ビッグデータ分析をリードする 企業のデータセットには多くの洞察が隠れていますが、ビジネスリーダーは依然としてデータを活用して意思決定を改善するのに苦労しています。文化的な課題が多く、懐疑的なリーダーシップ、部門間の隔たり、組織全体でのデータリテラシーの不足が原因です。 #### ビジネス意思決定のためのデータ分析は今や最優先事項 ビッグデータと分析を適切に活用する企業は、収益にプラスの影響を受ける可能性があります。データサイエンスと分析は、世界クラスのデジタル製品を作成するための重要な技術です。