AI LLM 投資判断
AIは雇用を奪い始めたのか：Anthropic「Labor market impacts of AI」の読み方
Anthropicの2026年3月の研究は、AIが理論上代替できるタスク（コンピュータ系で94%）と実際に利用されているタスク（33%）の大きなギャップを示しました。observed exposure（観測ベースの曝露度）の概念と、投資判断・技術DDへの含意を整理します。
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AI
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LLM AI アーキテクチャ
LLM/AIをプロダクトに組み込む際のアーキテクチャ判断軸
API利用・RAG・Fine-tuning・自前モデルの4形態を費用構造・スケール特性・リスクから比較し、精度要件・データ機密性・コスト・スピードの4軸で選択基準を整理します。スタートアップが直面するアーキテクチャ判断を体系化した実践フレームワーク。
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AI LLM スタートアップ評価
AIスタートアップの競合優位性はどこで生まれるか
「ChatGPTのラッパーにすぎない」という批判をどう読み解くか。データ・ドメイン統合・UX・ドメイン知識・流通の5軸で優位性の源泉を分解し、持続性のある競争力と一時的な差別化を見分けるための評価フレームワークを提示します。VC・M&A担当者向けの投資判断チェックポイントも収録。
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AI LLM 技術DD
AI時代の技術DDは何が変わるか：LLMをプロダクトに活用するスタートアップへのアプローチ
LLMをプロダクトに活用するスタートアップの技術DDは、従来の7軸に加えて「LLM利用形態の分類」「プロンプト管理とIP」「評価系とコスト構造」「安全機構の設計」という4つの追加論点が必要です。類型別の評価アプローチとチェックポイントを解説します。
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