最初の顧客を獲得した瞬間、顧客がいないことが実は平和だったことに気づくでしょう。しかし、それはもう終わりです。サポートメールは止むことなく届くので、きちんと対応しましょう。

これを読んでいるということは、おそらく誰も欲しがらないものを作っているのでしょうが、最初の47回のピボットではよくあることです。

「コードを学べばお金の心配は無用」と誰もが言っていたのを覚えていますか？ ええ、OpenAIはまさにその場に現れ、状況を一変させました。たった一つのAPIリリースで、ブックマークしていたSaaS製品の半分が突然、時代遅れになってしまったのです。ひどい話です。

人々はシャンプーを買うのではなく、自信を買うのです。

彼らは車を買うのではなく、地位と自由を買うのです。

彼らはコースを買うのではなく、より良い未来への希望を買うのです。

売れる広告の裏にある公式：

1⃣ 瞬時にフックする（最初の 3 秒がすべてです）。

2⃣ 共感しやすいものにする（聴衆が知っている問題を示す）。

3⃣ 変化を示す（製品によって生活がどのように改善されるか）。

4⃣ 証拠（証言、統計、権威）を追加します。

5⃣ 行動喚起（人々に何をすべきかを正確に伝える）。

映画の予告編のようなものだと考えてください。興奮させ、興味をそそり、もっと見たくなるような作品です。

顔: 人間は感情を反映するため、笑顔の広告は 20% よく伝わります。

色: 赤は緊急性（売上）、青は信頼（銀行）、緑は穏やかさ（健康）。

ドーパミン（快楽）、オキシトシン（信頼）、アドレナリン（緊急感）を刺激する広告は、より効果的です。

懸念すべきことに、Sonnet 4.5は「言語化された評価認識」がはるかに高いことを発見しました（Anthropicのこれまでの最高AIであるOpus 4.1の22%に対して58%）。これは、AIがテストを受けている間、ほとんどの場合、AIは自分の行動を確認するためのテストを受けていることを認識していることを研究者は明確に認識していることを意味します。

多くの人がご存知のように、学術界では「再現性危機」が発生しており、重要な研究結果が他の研究者には再現不可能であることが判明しました。学術界はこの問題に対してある程度の進歩を遂げており、多くの研究者が他の研究者が自分の研究結果を再現できるようにデータを提供しています。問題は、論文を深く読み、理解し、データを分析し、エラーを丹念にチェックする必要があるため、再現には多くの時間がかかることです。それは人間にしかできない非常に複雑なプロセスです。

今までは。

私は新しいClaude Sonnet 4.5に、多数の実験を含む高度な経済学論文の本文と、そのすべての複製データのアーカイブを渡した。

クロードは追加の指示なしに論文を読み、アーカイブを開いてファイルを整理し、統計コードをある言語（STATA）から別の言語（Python）に変換し、すべての調査結果を系統的に検討した上で、再現に成功したと報告しました。私は結果を抜き取り検査し、別のAIモデルであるGPT-5 Proを使って再現結果を再現させました。すべてうまくいきました。これを手作業で行うと何時間もかかっていたでしょう。

しかし、革命的なのは時間を大幅に節約できたということではありません。学術分野全体を揺るがした危機が、再現によって部分的に解決できたということです。今や、AIは多くの発表済み論文をチェックし、結果を再現することで、科学研究全体に影響を及ぼすことができるようです。正確性と公平性のベンチマークなど、これを実現するには依然として障壁がありますが、今や現実の可能性となっています。