「疯狂周六」オフラインイベント：AI時代のプロダクトと投資の哲学

冒頭：AI時代に、私たちは何を気にすべきか？

土曜日の午後。上海のとあるカフェに、若者たちが集まっている。これからAI、投資、個人開発をめぐる話し合いが始まるところだ。証券業界から大手インターネット企業に移ってきたばかりのエンジニアがいる。AIツールを使って初めてのiOSアプリ作りに挑んでいる大学4年生がいる。そして、OpenCloudのようなAIエージェントツールに興味津々のプロダクトマネージャーや起業家もいる。

3時間あまりの分享会は、AIセキュリティという哲学的な問いから始まり、米国株投資の根底にあるロジックを経て、最後は実際のiOS個人開発の事例に着地する。単なる技術の共有会というより、「このめまぐるしく変わる時代に、私たちはどう考え、どう行動すべきか」という、みんなで行う探究のように感じられる。

第一部：OpenCloudとAIセキュリティをめぐる哲学的考察

登壇者： Steven

時間帯： 00:34:05 - 00:42:48

実際の事例から始める

Stevenはプロジェクターをつけると、まず最近SNSで目にしたばかりの実例を紹介した。

「まずはプライバシーとセキュリティの話をしたいと思います。先ほどエリックが言っていましたが、自分でエッジ側のモデルをデプロイすれば、OpenCloudのセキュリティ問題は解決できるんじゃないか、と。でも、実はそうとも言えないと思うんです。」

そして、会場の全員に衝撃を与えた状況を語った。「さっきSNSで見たんですが、OpenCloudを使っている人がいて、その人はAIの設定ファイル一式、APIトークンや各種の暗号化設定まで含めて、そのままGitHubに公開アップロードしてしまったんです。APIトークンが、そのまま漏洩してしまったわけです。」

会場の誰かが息をのんだ。Stevenは続けた。「つまり、モデルがエッジ側にあったとしても、その振る舞いを完全にコントロールすることはできないんですよ。各種のskillドキュメントやsystem promptで『機密情報はアップロードしないこと』と何度強調しても、AIモデルの生成的な性質によって、記憶が混乱したり、制御不能なことを色々としでかしたりする可能性があるんです。」

技術の制御不能性と利用のハードル

Stevenはさらに、OpenCloudのようなツールの矛盾を説明した。

「OpenCloudは、実は使うハードルもコストもかなり高いんです。DockerやVPSにデプロイできたとしても、そこにデプロイしてしまうと、一番強力な能力、つまりブラウザ操作、ファイル操作、WeChatメッセージの送信といった能力を失ってしまう。かといって自分のパソコンにデプロイすると、いつファイルを削除されるかわからないし、プライベートな情報を外に共有されてしまうかもしれない。」

「これは、コードのレベルでも、AI生成モデルの制御不能性という点でも、今の初期段階では完全に防ぐ方法がないからなんです。だから、みんなMac Miniを買っているんですよね。」（会場に笑い声）

私たちは本当にセキュリティを気にしているのか？

しかし、議論はすぐにもっと深い問いへと向かった。Stevenは少し間を置いてこう言った。

「でも、どう思います？私は、老中（中国人）は実はそこまでデータセキュリティを気にしていないと思うんですよ。これが一つ目の点です。二つ目は、もし今日が自分がこの世界で生きている最後の日だとして、そのうえでこのプロダクトが良いかどうかを考えるとしたら、セキュリティなんて全く考えないと思うんです。どこまでのことができるか、それだけを考えるでしょう。」

この仮定の場面に、会場は数秒間静まり返った。Stevenは続けた。

「この二点を踏まえると、私たちのようなこの集まりでこうして議論していること自体、とても大きなエリート的偏見があると思うんです。なぜなら、あることはできるからです。インドの創業者たちならやるかもしれないことですが、クローラーでOpenCloudのGitHub issueを全部吸い上げて、issueの中でクラスタリングされている共通の問題を見つけ、そこから市場機会を探したり、もっと良いプロジェクトを作ったりする、というやり方です。」

「でも、そういうやり方は……どう言えばいいでしょうか。愚かだとは言いませんが、そこまで賢くもない。なぜなら、本当の問題はこういうことだからです。OpenCloudのことは知っているけれど使っていない人たちの問題こそが、本当の問題なんです。GitHubでissueを立てる人なんて、ほんの一部にすぎません。」

OpenCloudの市場教育としての価値

Stevenは興味深い指摘をした。

「OpenCloudは今、starが17万あります。この17万のstarの中から、2026年の4月か8月あたりに、それより優れた、あるいはその欠点を解決した製品が生まれるかもしれません。でも、より大きな問題は、なぜ今も半分の人がまだ知らないのか、ということです。（潜在的なユーザー市場のことを指しています。）」

「だから、私はOpenCloudは大きく貢献していると思うんです。先ほど皆さんがミルクティーを注文するのを助けたのと同じように、市場教育をしているんですよ。みんなに未来がどんな姿になるのかを知ってもらう。これは過渡的な状態にすぎないかもしれませんが、将来のどこかの段階で、今みんなが抱えている心配を解決する製品がさらに生まれてくるでしょう。」

OpenCloudはやはりモデルに依存している

Stevenは鋭い判断を示した。

「OpenCloudがどれほどすごいかって？例えばKimi 1.5や2024年初頭のモデルのような、すごく出来の悪いモデルに差し替えてみてください。全然魔法のようなものではないと気づくはずです。タスクをこなす能力は、当時のOpenAIの最も基本的なthinking modeが持っていた研究レベルの水準にさえ及ばないかもしれません。」

彼は比喩を使った。「ですから、OpenCloudはおそらくモデルの殻にすぎないんです。自動車のボディのようなものですね。すごいかどうかは、結局そのバッテリーとエンジン、つまり基盤となるモデルによって決まるんです。」

長期的な視点からの楽観

議論の最後に、Stevenは比較的楽観的な結論を示した。

「今私たちが心配しているほとんどの問題は、将来にはおそらく存在しなくなるでしょう。データの問題は長く続くでしょうが、それは間違いありません。でも、人々がそれほど深いセキュリティ意識を持つようになるとは思えないんです。この部屋にいる人たちは持つかもしれないけれど、この部屋の外にいる人たちはそうとは限らない。私たちの親世代や、子どもたちは、たぶんそこまでは意識しないでしょうね。」

「それに、AIの振る舞いを完全にコントロールすることも、非常に難しい。私たちは、モデルや私たちの『子ども』に、私の指示に完全に従ってほしいと思っています。でも、彼らは間違いを犯すこともあるし、創発（emerge）もする。私たちが期待していないことをやってしまうんです。」

彼は少し間を置いて、より過激な見方を口にした。

「多くの親は、子どもにゲームをさせたがりません。強い支配欲があるんです。でも、そうした社会の考え方も、ある程度の時間をかけて変わっていくでしょう。私はこの逸脱を許容しなければならないと思います。アクセラレーショニズムの観点からすれば、私たち自身がもはや社会の中心ではなくなることさえ受け入れる必要があるかもしれません。」

「人とAIの関係は、今の『十対ゼロ』から、ゆっくりと『八対二』、さらには『九対一』へと移っていくかもしれません。そのスライダーは、少しずつ動き続けるでしょう。それは私たちが受け入れなければならない現実だと思います。」

第二部：OpenCloudのプロダクト化と能力の境界

議論の時間： 00:40:06 - 00:47:25

参加者： Steven、コミュニティのメンバー

プロダクト化における核心的な問題

プロダクトやビジネスを担当している一人の同級生が、非常に現実的な問いを投げかけた。

「私たちプロダクトやビジネスをやっている人間の多くは、OpenCloudの能力の境界がどこにあるのかに、とても関心があります。もし本当にプロダクト化されたら、一般の人たちはどうやって使えばいいんでしょうか？」

彼は具体的な困りごとを説明した。「たとえば、ChatGPTやClaudeとチャットするときは、『このskillを使って何々をして』と明示的に伝えないといけませんよね。でも、一般のユーザーの言い方は『何かを成し遂げたい』というもので、AIが自動的に適切なskillを呼び出してくれることを期待している。だから、意図認識（インテント認識）がうまくできていないんじゃないかと思うんです。これが一つ目の問題です。」

「二つ目の問題は、とても単純な問題を解くときでさえ、skillを呼び出そうとすることです。その間にはたくさんのthinkingがあり、呼び出しのコストも……その過程で大量のtokenを消費してしまう。その問題を解くための経路としては最適ではなく、むしろ大規模モデルを直接使うより劣るかもしれません。」

最後に彼はこう尋ねた。「その思考の仕方や呼び出しの経路を最適化して、token消費や意図認識の面でもっと大きく進歩させる方法はないでしょうか？そうすれば、汎用的なシーンでも使えるようになると思うんです。」

時間軸を延ばせば、これらは重要ではなくなる

それを聞いたStevenは、多くの人が意外に感じるような答えを返した。

「それは、今のあなたの目から見えている視点にすぎないと思いますよ。時間軸を無限に延ばしてみれば、これらのことはどれも重要ではなくなるんです。」

彼は例を挙げた。「たとえば2023年、GPT-3の時代を思い出してください。コンテキストウィンドウはわずか数十tokenしかありませんでした。正確な数字は忘れましたが、とにかくとても小さかった。今振り返ってみると、もうそこまで大したことではないように見えますよね。RAG（検索拡張生成）が必要かどうかさえ、もはや重要ではなくなっています。」

「つまり、能力がどんどん引き出されていくにつれて、一度に大きな塊を丸ごと分析することができるようになり、token消費などという非常に細かいことを気にする必要はなくなるんです。だから私は、先ほど言ったたとえで言えば、自動車のエンジンとバッテリー、そしてその反復的な進化にこそ依存していると思っています。あの、自動車の殻のようなフレームワークについては……それほど重要ではないんです。」

「今のフレームワークレベルの問題は、モデルの反復ほど重要ではありません。」

実践における三つの要素のフレームワーク

別の参加者が補足した。彼も最近OpenCloudの限界を試していて、三つの要素をまとめたという。

一つ目は、モデルの選択です。

「友人の一人がこう言っていました。『OpenCloudも入れてみたけど、なんだかバカっぽくて使いにくいんだよね』と。それで、どのモデルを使っているのか聞いてみたら、拼音（ある弱いモデル）だと言うんです。一方、私自身はずっとClaude 4.5を使っていて、今は4.6ですが、体験はまったく違います。モデルが一番重要なんです。」

二つ目は、コンテキストのきれいさ（クリーンさ）です。

「OpenCloudの設計では、『コンテキスト』という概念を忘れてしまうように感じられます。ChatGPTやほかのツールとは違って、明確な『新しい会話』ボタンがないんですよね。でも、今のモデルの能力の制約を考えると、新しく会話を始めることは依然としてとても重要です。」

「OpenCloudでは、私自身が非常に頻繁に二つのコマンドを使っています。neo（コンテキストのリセット）と C（コンテキストの圧縮）です。neo はそのままページをめくってコンテキストをリセットします。C はコンテキストを圧縮して、書き直します。これによって、次のタスクをより良く理解してくれるようになるんです。コンテキストウィンドウをほとんど使っていなければ、次のコマンドを投げたときの実行結果が少し良くなります。」

三つ目は、プロンプトの設計です。

「プロンプトの設計には三つの層があります。

System prompt：AIがどのようなアシスタントであり、どの役割で動くのかを定義します。これは毎回の会話で必ず読み込まれます。
User prompt：ユーザーの指示で、タスクと、どのような戦略や方法を取るのかを決定的に定義します。
Memory：必ずしも毎回読み込まれるわけではありません。Memoryは、モデルが検索するかどうかを選択するデータベースです。」

「この三つが合わさって、初めてOpenCloudを望んでいる状態に持っていき、適切な方法で問題を解決させることができるんです。ですから、この三つはかなり重要なんです。」

第三部：AIツールはハードウェアの値上げを引き起こすのか？

議論の時間： 00:45:18 - 00:52:17

興味深い経済学の問題

ハードウェア市場について懸念を示す人がいた。

「消費者に関係するかもしれない質問をしたいと思います。OpenCloudのようなツールが、Mac Miniや、このサービスをデプロイするほかのホストマシンで、今日のメモリのような価格変動を引き起こすと思いますか？もしAIがもたらすハードウェアの価格変動が本当に個人向けパソコン市場にまで広がったら、どうなるでしょうか？」

彼の論理はこうだった。「たとえば、私のSaaSプロダクトが突然すごく売れたとしたら、それを動かすハードウェアも値上がりするんじゃないですか？」

個人市場の本当の比率

Stevenは人々を驚かせる数字を示した。

「それはとても面白い問題だと思います。でも経済学の論理で分析すると、何かがよく売れたからといって、その価格が上がるということにはならないんです。」

「あの三時間の内容（ある AI プロダクトを指す）がバズった後、Google CloudやAmazon Cloudのリソースは、すべてそちらに傾きました。傾いた後には、経済学で『集中効果』と呼ばれるものが起きる可能性がありますが、それで値段が高くなるわけではないんです。」

彼はさらに説明した。「なぜかって？最も高くつくのは、一人分の需要だからです。100人、1万人、10万人の需要は、むしろ下がっていくんです。もちろん、満たしたい需要がチップや計算能力を通じて供給されなければならなかったり、希少元素の物理法則に制約されていたりするなら、それは高くつくかもしれません。でも、現在の生産能力で満たせるものであれば、必ずしも高くはならず、むしろ下がり続けることもあるんです。」

そして、重要な前提を示した。

「個人市場の需要は、データセンターやオフィスの業務需要と比べると、10%にさえ満たないかもしれません。これが単純な前提です。その前提のもとでは、個人の需要が影響するのは、小売の価格の上限だけなんです。つまり、どれくらいの価格で買えるかは、どのチャネルや販売ルートにアクセスできるかに左右される、ということです。」

「たとえば、JDで買おうとしても、JDの仕入れ量はわずかしかないかもしれないし、Appleの販売シェアもわずかかもしれない。そうすると、既存のリソースプールの中で値上がりするかもしれません。でも心配いりません。供給は自然に追いついてきます。需要がそれほど差し迫っていないなら、今の供給能力で必要なだけ手に入ります。」

メモリ値上がりの真相

ある人がさらに尋ねた。「じゃあ、なぜメモリの価格は上がっているんですか？」

Stevenは非常に明確な答えを示した。

「メモリが値上がりしているのは、Micronが生産能力、つまり個人PC向けだった生産能力を、すべてデータセンターに、NVIDIAのような大口顧客に振り向けたからです。」

「つまり、メーカーが増産したがらない理由は、この需要が短期的なものなのか、長期的に続くものなのかを判断しなければならないからなんです。だから短期的には品薄になるでしょう。でも安心してください。Appleの拡張能力を考えれば、Appleのすべてのデバイスの供給能力は中国の工業能力と結びついていて、欲しいだけ供給できるんです。せいぜい一部のチャネル価格に影響するくらいで、最終的な販売価格は、長くても二週間待てばいいくらいでしょう。」

OpenCloudの利用ハードルはまだ高い

Stevenは最後にこうまとめた。

「正直に言えば、OpenCloudのハードルはまだとても高いんです。一言でなんでもかんでもやり遂げられるわけではありません。この市場は、『国民全員が使う』というレベルにはまったく達していません。ですから、ハードウェア需要への影響はごくわずかだと思います。」

「より大きな影響力は、やはり企業向け市場やデータセンターの需要の変化から来るものです。個人市場ですか？もっと多くの人がこのことを知ったら……でも正直なところ、私たちのこのサークルはみんな『内巻き（卷）』が激しいですよね。中国では、大学学部卒業の割合は実はたったの4～5%しかなく、その質はさらに割り引いて考えなければなりません。このニーズを持っている人は多くないと思います。」

彼はたとえを挙げた。「今、みんなが紅包を奪い合っていますよね。1000個の2.5元の紅包を奪い合う人のほうが多いでしょう。でも、大多数の人は本当にそうじゃない……もし大多数の人の既存のニーズに影響を与えたとしても、それらのニーズは春節の帰省で列車の切符を奪い合うほどには切実なものではないんです。」

会場は笑いに包まれた。

第四部：お金についていくサーフィン——コーダーから転じたトレーダーの投資哲学

登壇者： Evan（エヴァン、艾伦）

時間帯： 00:53:49 - 01:47:15

冒頭と自己紹介

Stevenはマイクを Evan に渡した。「私は、ここまで話してきた90%の話題の多くは、実際の行動に変えるのが難しく、現実世界で実行に移すのが難しいと思うんです。でも株式市場は、認知だけでお金を稼げる、とてもシンプルな出来事です。もしこの問いの答えを、51%の人が知る前に知っていれば、お金は稼げます。Evanが答えられると思うので、どうぞ、米国株に関する分享をお願いします。」

Evanはステージに上がり、プロジェクターを調整した。

「えーと、皆さんは立ったままのスタイルが好きですか、それとも座ったままがいいですか？」（会場に笑い声）「やっぱりいいや、座りましょう。機材を調整させてください……」

彼はノートパソコンを開き、画面を映し始めた。会場の誰かが冗談を言った。「一人称視点、没入体験ですね。」Evanは笑いながら言った。「そうそう、ボディカメラみたいなものです。」

笑いが収まると、彼は正式に話し始めた。

「それでは、こんな感じで始めましょう。前回は、オプションに関係することを簡単にお話ししました。今回も、今持っているskillやいくつかのツールの使い方を中心にお話しします。」

「ツールの調査は、一生終わらない勉強なんです。どのツールも新しく出るとすぐに更新されてしまう。ツールに頼ってお金を稼ぐことはできません。これは、いくつかの出来事を経て導き出した結論です。お金を稼ぐロジックや、リソース配分の考え方のほうが、むしろずっと重要なんです。」

「この市場で、自分が卓上にいるとき、自分がプレイヤーなのか、それとも遊ばれる側なのかをはっきりさせる必要があります。ですから、局面を見極めて、利益を得る方法を見つけることが、とても大切なんです。」

個人的な背景

「まず自己紹介をさせてください。私は2019年に学部を卒業しました。卒業するときは、実は……当時、富途（証券）にとても興味があって、大学3年生の頃から独学でプログラミングを始めたんです。そしてさまざまな苦労がありました。苦労というほどではないかもしれませんが。最初は今使っている米国株の証券会社である富途に行きたかったのですが、うまくいかなかった。それで華泰証券でインターンをして、そこで最初の一年間働きました。」

「その後、証券会社の仕事は思っていたものとは違うと感じて、いっそコードを書いたほうがいいと思ったんです。幸い私はコードの基礎があったので、シームレスに転職して、ByteDance（字節跳動）に入りました。その後、Horizon Robotics（地平線）に移り、地平線を出てからは、今は某工場にいます。どの工場かは言えません。」（会場に笑い声）

「これが仕事の経歴です。でも、私の主な『本業』は実は文章を書くことなんです。ただ題材を変えているだけで、証券会社では投資の文章を、米国株やコーディングや地平線では技術の文章を書いていました。だから、かなりの数の文章を書いてきました。」

「私の本業は実はコンテンツのアウトプットなんです。それがうまくできているかどうかはわかりません。だから、最初は基本的なデータのことは話しません。それはごく自然なことですから。それに、AIが登場してからは、ツールはもはや一番大事なものではなくなりました。私はやはり、私たちが物事をする論理、動機、そして実際にこのゲームをどうプレイしているのかを強調したいんです。それがとても重要なんです。」

対話：会場の皆さんの投資経験

Evanは対話を始めた。

「まず聞きたいんですが、今の会場で、株式投資の経験がある方はどれくらいいますか？支付宝（Alipay）の基金なども含めていいですよ。」

約半数の人が手を挙げた。

「わかりました、これが最初の段階です。では、具体的な操作については今は置いておいて、米国株のこと、米国株へのルート、そしてそれを実現するために必要なことを知っている人は、どれくらいいますか？ つまり、その認識がある人です。」

また何人かが手を挙げた。

「みんな……みんな非主流ですね（笑）。では、実際に取引をしたことがある人、つまり最初の注文を実際に出したことがある人は、儲かったかどうかにかかわらず、どれくらいいますか？」

「1、2、3……1、2、3……」と彼は数えた。「よし、満足です。では次に、金融デリバティブの取引経験がある人は何人いますか？ 先物、オプション、レバレッジ、コントラクトのようなものです。」

数人が手を挙げた。

Evanは笑った。「なんてこった、すごい、すごい……皆さん優秀ですね！さて、わかりました。では今日は、もう少し基礎的な概念から整理していきたいと思います。……講義というほどではなく、ただの分享です。」

「どんな業界にいても、AIでもビジネスでも、皆さんはお金に興味があるはずだと私は信じています。ですから、今日最初に話すのは、お金のことをはっきりさせることです。どうすれば成長の機会を見つけられるか、そしてどうやってAIを使ってこの認識を強化できるか。」

彼は少し間を置いた。「その前に、誰か、お金儲けのコツを共有してくれる人はいませんか？投資でなくてもかまいません。何でもいいし、科学でもいいし、逆張りでもいいですよ。」

「逆にお金を稼ぐ？」（会場に笑い声）「そう、正と逆の関係にすぎないので、どちらでもいいんです。」

「誰か直接話してくれる人はいますか？上がってきて話してもいいですよ。」

爆仓（ロスカット）の話

数秒後、一人の参加者が自ら名乗り出た。

「私が話します。これは今のことではなく、高校の頃から考えていたアイデアです。2019年頃、ちょうど大きな強気相場でした。そこで3倍のレバレッジをかけて、BTCが3〜4万ドルくらいの頃からポジションを持ち始めたんです。その後ずっと上がり続けて、次の高値をつけた時には、資産は数倍になっていました。」

「でも、その後、押し目買いをしなかったんです。当時は、多くの人が煽っていた『BTCは10万ドルに行く』というのが本当になると思っていました。結局、本当に10万ドルまで行ったのですが、それはその時ではなかったんです。……結局、守りきれず、その後毎日下がり続けて、最後には爆仓してしまいました。本当に痛い教訓です。」

「その後、外為関連の投資には一切手を出さなくなって、米国株の研究を始めました。」

Evanはうなずいた。「ええ、そういうことですよね。みんな、リスク管理はしっかりしましょうね、ハハハ。ほかにありますか？よし、では……成功事例を一つ共有してもらうのがいいかな、と思います。」

彼は笑いながらまとめた。「実は、成功するには、まず少し狂わなければならない、というのと同じロジックなんですよね。やはり、ある程度の挫折や、ある程度の打撃を経験しなければ、成長とは何か、法則とは何かがわからない。これは教えて身につくものではありません。だから、いっそ実際に取引をして、一、二万くらい損してみればいいんです、ね？」（会場に笑い声）

お金の本質：資源の配分システム

「私たちがいわゆる成長や、お金儲けと呼んでいるものについて、私は最も核心的な問いに立ち返りたいと思います。そもそも、お金の本質は何なのか？」

Evanは言った。「これは高校の政治の授業ではありません。とにかく、お金というのはこういうものだ、と。私には一つの言葉があるんです……当時『Battlefield』（ゲーム）をやっていた時、銀行強盗をするシーンで『Take your vote!』と叫んでいたんです。英語の『vote』は、投票用紙だけを意味するわけではありません。それは一種の選択権、一種の資源配分権を表しているんです。」

「お金は紙幣だけではないんです。その本質は、資源配分の証文なんです。一度この考え方を持つと、多くのことがはっきりしてきます。」

彼は続けた。「お金を資源の配分指令に変えてしまうと、私にはもう、それほど神秘的なものではなくなる気がするんです。そして、さらに考えるようになる。私たちのいわゆる損失や、なくなったお金は、本当に燃やされてしまったのか？ この市場でよく目にするニュースがあるでしょう。例えば先日、どこかの市場が何兆ドルも失って、時価総額が蒸発したとか。あなたのお金は本当に蒸発したのか？その富は本当に跡形もなく消えたと思いますか？」

「実はそうではないんです。基本的な判断があるからです。いわゆる暴落とは、誰かが売って、誰かが株という『商品』を現金に変えたというだけのことです。お金はすべて出ていったので、株という商品の価格が下がった。これは、単なる移転にすぎないんです。お金は燃やされていない。ただ、ある場所から別の場所へと移動しただけです。」

「テック産業やソフトウェア業界から撤退して、不動産に行ったり、債券に行ったり、ほかの多くの場所に行ったかもしれません。ただ、そのお金がどこに行ったかを知っているかどうか——それが重要なんです。」

「もしあなたが普通の小口の個人投資家、つまり『ニラ（韭菜）』にすぎないなら、下落を見て、『また下がった、いつになったら損切りから抜けられるんだ？』と数回罵るくらいしかできません。そして待つ。でも、私たちはもう一歩踏み込んで考えることができると思うんです。本当にたくさん損をして、初めて自分を振り返り、再考するんですよね。」

投資とはサーフィンである

Evanは中心となる比喩を提示した。

「もしお金が無から生まれないのなら、もしお金に流動性という性質があるのなら、私たちが見ている値動きは、実は資源の配分モデルにすぎないんです。お金は流れるものです。なぜ米国株市場では『流動性』をとても強調するのでしょうか？流動性が高いということは、みんながその場所に、その業界に押し寄せているということですから。」

「なぜ、金融、インターネット、高給の業界は稼げると言われるのか？それは、そこに資源が集中していて、お金がそこにあるからです。お金は誰かのポケットや、普通預金の中にあるのではない。そして、まさに流動性があるからこそ、改革開放があり、グローバルな資源の流動があるからこそ、絶え間ない成長と発展があるんです。」

彼は少し間を置き、今日の最も核心的な比喩を口にした。

「ですから、投資を通じてお金を稼ぎたいなら、今の私の見方では、ネットサーフィンとそれほど関係がないわけではないんです。とてもよく似ているんです。」

「たとえば、あるテーマがTwitterでものすごくバズっているのを見るようなもので、みんなの注目がそこに集まっている。株式市場のロジックも同じです。金は以前急騰したし、銀も以前とてもよく上がった。それは、みんなが流動性という『票』をそこに投じているということを示していて、そこには何らかの意味があるんです。」

「そして、それはサーフィンとまったく同じなんです。波が高いとき、この波が本当に低いのか、それともどうなるのかを、どうやって判断しますか？全体のトレンドに対するあなたの論理的な判断こそ、正の方向に基礎を築いていける過程だと思うんです。」

「ですから、私は今、投資をサーフィンとして捉えています。基礎的なサーフィンとして、そこから物事を考えていくんです。」

成長の数学モデル

Evanは技術的な判断基準を示した。

「もし私たちがツールを使い、AIに私の意図を理解させたいとき、たとえば『成長する株を10銘柄選んで』と頼んだら、もちろん何かは出してくれるでしょう。でも、あなたにとっては意味がないんです。なぜなら、その成長の背後にある数学的な関係が何なのかを知る必要があるからです。そうすることで、論理を自分で組み立てられるようになるんです。」

「今、私がとても気に入っている基本的な概念は、これです。あるものが常に成長しているかどうかをどう測るか？ それは実は、高校数学にある非常に単純な微分なんです。dt が0より大きい、つまり正の区間にさえあれば、大きな問題はない。」

「それは、誰かがずっとそれに投資し続けている、ずっとそこにお金をつぎ込み続けているということです。そうすると、自然とAIや、いくつかの人気の業界、あるいは金は、本質的に成長資産なのだと考えてしまいます。」

「ですから、ゼロサムゲームであれ、何らかのゲームであれ、私たちは結局のところ、自分自身をdt > 0の状況に置く必要があるんです。」

情報の非対称性の本質

「これは、私たちがよく耳にする言葉、情報の非対称性（情報差）にも対応しています。多くの人は、株を始めたばかりの頃、『誰が買っているかに従うべきか』『誰がすごいから、その人に追随しよう』と話します。私は、そういうものは本質的に、まだ……」

Evanは少し間を置いた。「逆のロジックなんです。なぜか。最も基本的な理由は簡単です。あなたには、いったい何があって、他人があなたのためにお金を稼ごうと思うんでしょうか？何を目的にしているんですか？」

「私はこのロジックは成り立たないと思います。ですから、正しいお金の考え方や、資源やビジネスのロジックを持っていなければ、実はかなり危険なんです。たとえ何らかのニュースでお金を稼いだとしても、そのニュースはずっと続くわけではありません。自分が本当にインサイダーを知っているか、あるいは自分自身が生まれながらの『天龍人』でもない限り。でも、それは……それって、また別のゲームじゃないですか？私が話しているのは普通の人のゲームなんです。普通はこうやって遊ぶんです。実際、私たちも普通の人から一歩ずつ歩いてきたんですから。」

マスクの言葉

Evanは興味深い考えを共有した。

「マスクがかつて言った言葉で、私はとても道理があると思うものがあります。彼はこう言いました。『ここにいるみなさんとマスクを比べると、みなさんが1億ドルに届くまでの距離は、マスクが1億ドルに届くまでの距離よりも近い。』」

会場の何人かが笑った。

「なぜか？それは、私たちが1億ドル稼ごうとすれば、1億ドル稼げばいいだけだからです。でも彼は今、数千億ドル持っている。つまり、1億ドルに落ちるまでに、数千億ドルを使わなければならないんです。だから彼は1億ドルからより遠いんです。」（会場は大爆笑）

「ですから、私がこの言葉を言うとき、完全に理解できるんです。なぜなら、この世界では、お金をたくさん持っていて、十数兆、二十兆ドルを投げ込めば、必ず火星に行けるというわけではないからです。何のニュースも加えずに考えると、もし彼が火星に行きたいなら、お金だけでは全然足りないと思うんです。なぜなら、世の中にはお金持ちはたくさんいるけれど、彼らもSpaceXのようなものは作れないからです。お金を投げればできるというものではないんです。」

「もし、適切で合理的な道を見つけ、合理的な資源配分をして、科学的な方法を見つけ、お金を正しい研究やAIに投入し、外部の圧力に最も耐えられる素材を見つけてくれるようにできれば、初めてそのことを成し遂げられるんです。」

「ですから、お金儲けや資本市場、そしてそこにあるロジックは、非常に魅力的な分野だと私は思うんです。ええ、では、お金儲けの話に戻りましょう。」

なぜ米国株を選ぶのか？

「まずお金を稼ぐには、売買ができなければなりません。売買とは売り出すことです。お金の本質は価格です。売買において、株価は最も基本的な取引の均衡値であり、シグナルポイントなんです。」

「さて、私たち普通の人にとって、多くの人が守っている、会社に行ってお金を稼ぐというやり方は、要するに時間、知識、既存のリソース、コンテンツを切り売りすることであり、もちろん労働力を売る人もいます。では、自分の少しばかりのお金を売って、もっと多くのお金を稼ぐことは可能でしょうか？ ちょうどゲームをするようなものです。1万元で、その1万元から10万、あるいは20〜30万のリターンを得ることはできるでしょうか？」

「これこそが、投資がとても面白いと感じられる理由なんです。」

Evanは最も重要な選択について話し始めた。

「さて、この基本的な枠組みがあるとして、投資を始めるなら、最初のステップは適切な市場を選ぶことです。その市場は、あらゆる資料を脇に置いて、外貨規制も地域の政策も気にしないとした場合、どの市場が最も波が大きいか、あるいは最も資源が豊富か？」

彼は少し間を置いて言った。「それはもう疑いなく、米国市場です。」

「米国市場が毎年上がっているのは、底にあるロジックは何でしょうか？皆さんに参加してもらいましょう。」彼は客席を指さした。「米国株市場が毎年高い成長率を保てているのは、底にあるロジックは何だと思いますか？答えてください。」

客席の誰かが答えた。「さあ、わからないです。」（笑い声）

別の人が言った。「みんなのお金が流れ込んでいるから？」

さらに別の人が言った。「たとえば、アメリカは長い間ドルで石油などを決済してきて、そして印刷されたドルは、結局米国市場に還流するんですよね。だって、米国株を取引できるのはドルだけですから。」

Evanはうなずいた。「ええ、私は、それが最も直接的だと思います。資金がこの市場に絶え間なく流入し続けていることが、非常に大きな貢献なんです。」

世界の富裕層が選ぶ資産配分の第一候補

「それで、米国株市場は……はっきり言いましょう。基本的に、地球に生まれて、遮断されていなければ、国際インターネットや国際通信とつながっている場所にいて、ちょっとでも成功したなら、あなたは必ずお金を……あらゆる投資顧問、あらゆる政府ファンドの指導が、こう言うはずです。あなたはお金を米国に配分すべきだ、と。」

「米国市場が毎年受け入れる流入額は、天文学的な数字です。金利が上がろうが下がろうが、それは大きな影響を与えるとはいえ、毎時毎刻流れ込んでいる。最も基本的なロジックは、世界中の金持ちが、お金をアメリカに置いているということです。」

「ですから、この事を分析すると、私は、お金を稼ぎたければ、必ず最も流量の大きいプールに行くと考えるんです。」

株式の発明：オランダ東インド会社の物語

Evanは歴史の物語を語った。

「ここで一つ知識を補足しましょう。株式はどうやって発明されたのか？」

「オランダの東インド会社が、大航海時代に乗り出すために、船を出し、船員を雇い、船を造るすべてのリスクを分散させるために発明したものです。あの国、オランダは大国でもなければ、資源もほとんどなかった。でも、この株式という金融の仕組みを通じて、社会全体のリソースを、利益を生む大航海の時代に全部投入することができたんです。」

「そして、オランダ東インド会社は、自国民にとっては、もし当時その株を買っていたら、17、18世紀にはとても爽快だったでしょう。なぜなら、その配当は200年にわたって続いた、ざっくり言えばそのくらいだからです。」

「ですから、200年間ずっとお金を稼いでくれるなら、とても爽快ですよね。もちろん……私たちは植民地時代、人身売買、アヘン貿易のことも語るけれど、それでこの仕組みが発明されたことが変わるわけではありません。これは、未知のリスクを分散させる、非常に良い仕組みなんです。」

米国株と暗号資産の規模比較

Evanは比較のグラフを示した。

「このデータは参考までに。私はAIとさまざまな検索ツールを使って調べました。現在、暗号資産は、およそ3800億ドルから2.5兆ドルくらいです。市場には、流出と流入の両方の状況があります。」

「いろいろ話しましたが、ようやく本題に戻れます。私も多くのこうした論理的な推論を経て、ようやく決断しました。では、私の認知がここまで来たのなら、その認知を使って、配分するお金の一部を米国市場に流し込むべきか？」

「答えは、はい、そうします。」

第四部（続）：取引戦略とツールの実践

時間帯： 01:17:29 - 01:47:15

四つの基本的な取引戦略

「これは先ほど少し長く話しましたので、なるべく手短に説明します。」EvanはPPTの次のページに切り替えた。

「私たちが流量の大きな市場で取引することを選んだわけですから、このゲームを開いたとき、私たちが目にするものは、大まかに四つにまとめられます。

1. 長期投資（Buy and Hold）

「最も単純なのは、買ったら持ち続けて、放っておくことです。これが最も基本です。家を買ったり、金の延べ棒を買ったりするのも、このように買えます。これは最も単純な戦略です。」

2. デイトレード（Day Trading）

「二つ目はデイトレードです。今日買って明日売る、あるいは一週間以内に売るんです。頻繁に取引して、たくさんの小さな値動きを積み重ねてお金を稼ぎます。」

3. スイングトレード（Swing Trading）

「三つ目はスイングトレードです。中期的なトレンドを捉えて、一か月、二か月、三か月と持ち続け、そのトレンドが終わったと感じたら撤退するんです。」

4. アルゴリズム取引／クオンツ取引（Algorithmic Trading）

「四つ目はアルゴリズム取引です。コードを書いて、機械に自動で取引をさせるんです。これにはプログラミング能力と数学的なモデリング能力が必要です。」

Evanは言った。「今私が採用している戦略は、主に一つ目と三つ目の組み合わせです。つまり、資金の一部は長期保有して、市場の平均リターンを得るようにしています。そして残りの資金は、市場の波に応じて調整します。」

QQQ戦略：具体的なバックテストの事例

「以前、とても面白いバックテストをしたことがあります。それは、もし2010年から毎月QQQ（ナスダック100 ETF）を定額積立して、今まで保有し続けていたら、どうなっていたか？ ということです。」

彼はExcelの表を開き、データを見せ始めた。

「TradingViewのデータを使い、簡単なPythonスクリプトを書いてバックテストをしました。毎月1000ドルずつ投資し、2010年1月から始めて、2024年12月まで継続したと仮定します。」

「その結果はどうだったか？ 総投資額はおよそ18万ドル、最終的な時価総額はおよそ54万ドル、リターンは200%に近いんです。」

会場の誰かが驚きの声を上げた。

「でも！」Evanは強調した。「これは最も単純な戦略にすぎません。もう少し賢くやるなら、市場が明らかに過熱しているときは投資額を減らし、市場がパニックに陥っているときは投資額を増やすと、リターンはさらに高くなります。」

「たとえば2020年3月、パンデミックが起きたとき、QQQは30%下落しました。そのとき、思い切って倍額を投じていたら、リターンは倍になっていたかもしれません。」

ツールチェーン：TradingView + 長橋証券 + MCP

「では、具体的にどうやって操作するのか？今私が使っているツールチェーンは次のとおりです。」

ステップ1：TradingViewでチャートを見て、バックテストする

「TradingViewは非常に強力なチャートツールです。リアルタイムの相場を見られるだけでなく、Pine Scriptで戦略を書いて、バックテストすることもできます。」

「たとえば、簡単な移動平均線の戦略を試したいとします。50日移動平均線が200日移動平均線を上抜けたら買い、その逆なら売る。TradingView上で直接コードを書いて、過去10年間この戦略がどうだったかを見ることができます。」

「TradingViewの利点は、データが非常に充実していることと、ソフトをダウンロードする必要がなく、ウェブ上でそのまま操作できることです。」

ステップ2：長橋証券で注文を出す

「チャートを見た後は、長橋証券（Longbridge）で注文を出します。長橋は米国株の証券会社で、香港株と米国株の取引に対応しています。手数料が比較的低く、中国語のインターフェースにも対応しているので、国内のユーザーにはとても使いやすいです。」

「長橋のもう一つの利点は、APIがあることです。つまり、コードを書いて自動で注文を出すこともできるんです。アルゴリズム取引をしたい人にとっては、とても役に立ちます。」

ステップ3：AIを使って分析を補助する

「最後に、分析を補助するためにいくつかのAIツールを使います。たとえば、財務報告やニュースのデータをAIに入力して、重要な情報を要約してもらうんです。」

「あるいは、AIに簡単なバックテストのスクリプトを書いてもらうこともあります。たとえば、『QQQの月次定額積立戦略をバックテストするPythonスクリプトを書いて』と頼むと、AIはそのまま実行できるコードを出してくれます。」

「これで効率が大幅に上がりました。以前は、コードを書いてデバッグして、グラフを描くのに一時間かかっていたかもしれませんが、今では十分程度で済むかもしれません。」

MCP（Model Context Protocol）の応用

「最近、MCPというとても新しいものも試しているんです。」Evanは言った。「MCPは、Anthropic（Claudeの開発会社）が打ち出したプロトコルで、AIが直接さまざまなツールやAPIを呼び出せるようにするものです。」

「たとえば、MCPサーバーを書いて、Claudeが直接長橋のAPIを呼び出し、私の保有状況を照会したり、注文を出したり、相場を見たりできるようにすることができます。そうすれば、チャットボックスに『Appleの株を100株買って』と言うだけで、Claudeが自動でAPIを呼び出して、その操作を完了してくれるんです。」

「もちろん、この機能はまだテスト段階です。実際のお金が絡むので、AIに直接注文させることはおすすめしません。でも、とても面白い方向性だと思っています。」

リスク管理：決してオールインしない

ここまでの議論で、Evanは非常に重要な原則を強調した。

「どんな戦略を使うにせよ、最も重要なのは、決してオールインしないことです。」

「相場が良いときに、すべてのお金を投入し、さらにはレバレッジまでかける人を、私は数えきれないほど見てきました。そして相場が少し調整すると、すぐに爆仓して、すべてを失ってしまうんです。」

「私自身の原則は、総資産の20〜30%だけを株式市場に投入し、その20〜30%の中でも、さらに異なる銘柄に分散投資するということです。」

「たとえば、50%はQQQのような広範な指数ETFに、30%は注目している個別株に、20%は現金として残して、いつでも押し目買いができるようにしておく。」

「こうすれば、たとえ市場が50%下落したとしても、私が失うのは総資産の10〜15%程度で、致命傷にはなりません。」

対話：皆さんの保有状況

Evanは客席に尋ねた。「今、ポジションを持っている人はいますか？主な保有銘柄は何ですか？共有してもらえますか？」

ある人が言った。「私は主にQQQとSPY（S&P500 ETF）を持っています。」

別の人が言った。「私はいくつかのテック株を買いました。NVIDIA、Microsoft、Appleのような銘柄です。」

また別の人が言った。「中国企業の株も少し買いました。たとえばAlibaba、Pinduoduoです。」

Evanはうなずいた。「どれもいいと思いますよ。QQQとSPYは最も安定した選択肢です。テック株は、うまく選べば収益は高くなりますが、変動も大きくなります。中国企業の株については……私個人としてはあまりおすすめしません。政策リスクが高すぎるからです。」

「でも最も大切なのは、なぜその銘柄を買うのかを知っていることです。ファンダメンタルズが好きだから？それとも上がると思うから？あるいは誰かに勧められたから？」

「もし、なぜ買うのかさえ説明できないのなら、買わないほうがいいですよ。」

情報源の選び方

ある人が尋ねた。「Evanさん、普段どんなニュースを見ていますか？どうやって情報を得ているんですか？」

Evanは答えた。「主に次のものを見ています。

Bloomberg（彭博）：最も権威ある金融ニュースの情報源ですが、有料です。
The Wall Street Journal（ウォール・ストリート・ジャーナル）：こちらも非常に権威があり、報道の質がとても高いです。
Twitter/X：これが私が最もよく使うものです。重要なニュースは、往々にしてまずTwitter上で広がります。私は、一部の有名な投資家、アナリスト、記者をフォローしています。
Reddit：特にr/wallstreetbetsとr/investingという板で、個人投資家の感情を見ることができます。
Seeking Alpha：投資分析のコミュニティで、質の高い分析記事がたくさんあります。」

「ただし、最も大切なのは、情報に溺れないことです。今は情報が多すぎます。何でも見ようとすると、かえって迷子になってしまう。私のアドバイスは、信頼できる情報源を三つから五つ見つけて、定期的にチェックし、それ以外は無視することです。」

最後のアドバイス

Evanはまとめた。

「今日お話ししたことは、実はどれも非常に基礎的なものばかりです。でも、私は、基礎的なことこそ、往々にして最も重要だと思うんです。」

「多くの人は、最初からより高度なテクニックを学びたがります。オプション、レバレッジ、アルゴリズム取引を学びたがる。でも、もし『なぜ市場は上がるのか』『お金はどうやって流れるのか』という最も基本的なことがわかっていなければ、どれだけテクニックを学んでも役に立ちません。」

「私のアドバイスは、まずは最も単純な定額積立から始めて、少しずつ経験を積み、少しずつ自分の投資体系を築いていくことです。」

「投資はマラソンであって、短距離走ではありません。一年で100%稼ぐ必要はありません。毎年安定して10〜20%稼げれば、長期の複利によって、リターンはとても見事なものになるはずです。」

「最後に、決して、失うわけにはいかないお金で投資してはいけません。もしそのお金を失うことで生活に影響が出るなら、投資するべきではありません。」

会場に拍手が沸き起こった。

第五部：ゼロから一つのiOSアプリを作る——独立開発者のAI実践

登壇者： Leo（大学4年生、iOS個人開発者）

時間帯： 01:47:15 - 02:34:52

冒頭と自己紹介

Stevenはマイクを Leo に渡した。「次は、Leoに自身のiOS開発の経験を共有してもらいましょう。Leoは大学4年生ですが、すでにAIツールを使って、とても面白いiOSアプリを開発しています。彼の経験は、個人開発をしたいと思っている同級生にとって、非常に参考になると思います。」

Leoはステージに上がった。少し緊張しているようだった。彼は笑いながら言った。「みなさん、こんにちは。Leoです。今日お話ししたいのは、コンピュータサイエンスの出身ではない学生として、AIツールを使い、ゼロからiOSアプリを作るまでの過程についてです。」

「まず私の背景からお話しします。学部では国際経済貿易を専攻していて、コンピュータとはまったく関係がありません。でも、大学3年生の頃からプログラミングに興味を持ち、独学を始めました。」

「最初はPythonを学びました。ネットでは、Pythonは簡単だと言われていたからです。でも、しばらく学んでから、Pythonを何に使えばいいのかわからないことに気づきました。Webスクレイピング？データ分析？どちらも、私が本当にやりたいことではなかったんです。」

「そのとき、ふと思いついたんです。私は毎日スマホを使っている。もし自分で使うアプリを作れたら、かっこいいじゃないか？ だから、iOS開発を学ぶことにしたんです。」

なぜiOS開発を選んだのか？

「多くの人は、なぜAndroidやWebではなくiOSなのか、と聞くかもしれません。」

Leoは説明した。「主にいくつかの理由があります。

私自身がiPhoneを使っているので、iOSのエコシステムに慣れていて、ニーズも思いつきやすいです。
iOSの開発体験がより良いから。 Xcodeは少しもたついていますが、全体としてはAndroid Studioより使いやすいです。
iOSユーザーの課金意欲が高いから。 将来アプリを収益化したいなら、iOSのほうが良い選択です。
SwiftUIの登場で、ハードルが下がったから。 以前はiOS開発を学ぶには、Objective-CやUIKitを学ばなければならず、とても複雑でした。でも今はSwiftUIがあるので、学習曲線がずっと緩やかになりました。」

最初の挑戦：痛ましい失敗

「私の最初の考えはとても単純でした。ToDoリストのアプリを作ることです。市場にあるToDoアプリは、どれも自分のニーズに合わないと感じていて、もっとシンプルで、自分の習慣に合ったものを作りたかったんです。」

「そこでSwiftとSwiftUIを学び始めました。チュートリアルをたくさん見て、いくつか講座も買い、約二か月かけて、ようやく基礎を学び終えました。」

「でも、実際にコードを書き始めると、どこから手をつければいいのかまったくわからなかったんです。」

「ボタンの作り方はわかっていたし、リストの表示の仕方もわかっていた。でも、それらを組み合わせて、一つの完成したアプリにする方法がわからなかったんです。」

「この段階で、私は長い間行き詰まり、約一か月、まったく進展がありませんでした。一時は、諦めようとさえ思いました。」

転機：AIツールの介入

「転機は去年の10月でした。たまたま、ChatGPTを使ってプログラミングを支援する方法についての記事を見つけたんです。」

「最初は、試してみようという気持ちで、ChatGPTに質問しました。『ToDoリストのアプリを作りたいのですが、どこから始めればいいですか？』」

「ChatGPTは非常に詳しい答えをくれました。たとえば、次のような内容です。

必要な主な画面（リスト画面、詳細画面、設定画面）
必要なデータモデル（Todoモデル、Categoryモデル）
データの保存方法（Core Data、UserDefaults、CloudKit）
実装すべき機能（追加、削除、編集、検索、並べ替え）」

「この答えで、私は突然気づいたんです。以前、どう始めればいいかわからなかったのは、明確なアーキテクチャを持っていなかったからなんだ。」

「このアーキテクチャを手に入れてからは、機能を一つずつ実装し始めました。わからないところに出会うたびに、ChatGPTに聞くと、コードの例を示してくれるので、自分のニーズに合わせて修正していきました。」

「こうして、約二週間かけて、ToDoアプリの第一版が完成しました。」

第一版の問題点

「でも、実際にこのアプリを使い始めると、多くの問題が見つかりました。

パフォーマンスが非常に悪い。 ToDoが100件を超えると、リストのスクロールがカクつきます。
UIがダサい。 機能は使えるけれど、とても素人っぽく見えます。
細部が足りない。 たとえば、ジェスチャー操作がない、アニメーションがない、通知音がない。
データの同期に問題がある。 iCloud同期を使っていましたが、データが消えたり、重複したりすることがよくありました。」

「このことで、私は気づいたんです。動くアプリを作ることと、使いやすいアプリを作ることは、まったく別のことなんだ。」

第二の反復：優れたアプリから学ぶ

「私は市場にある優れたToDoアプリ、たとえばThings、Todoist、OmniFocusを研究し始めました。それらのインタラクション設計、ビジュアルデザイン、機能設計を分析し、どのように問題を解決しているのかを見ました。」

「そして、これらの優れたアプリには、共通の特徴があることに気づきました。

インタラクションが非常にスムーズ。 一つ一つのアニメーション、一つ一つのジェスチャーが、丁寧に設計されている。
ビジュアルが非常にシンプル。 余計な要素がなく、一つ一つのピクセルに役割がある。
機能がちょうどいい。 機能を詰め込むのではなく、コア機能を極限まで磨き上げている。
細部まで気配りされている。 たとえば、長押しすると振動フィードバックがあり、削除時には確認のプロンプトが出る、など。」

「私は、これらの基準に沿って、自分のアプリを設計し直し始めました。」

第二の反復におけるAIの役割

「第二の反復では、AIが非常に重要な役割を果たしました。私はAIをフルスタックのアシスタントとして扱い、さまざまなタスクを手伝ってもらいました。

1. コードのリファクタリング

「自分で書いたコードをAIに貼り付けて、『このコードを最適化して、より効率的で読みやすくして』と言います。AIは、いくつかの提案をくれます。たとえば、

重複するコードを関数に抽出する
より効率的なアルゴリズムを使う
Swiftのベストプラクティスに従う」

2. UIデザイン

「求めるインターフェースを説明して、AIにSwiftUIのコードを生成してもらいます。たとえば、『カード形式のリストが欲しい。各カードは角丸で影があり、左側にチェックボックス、右側にタイトルと時間を表示したい』のように。」

「AIはSwiftUIのコードを一つ出してくれるので、その見た目に合わせて調整します。」

3. アニメーションの実装

「アニメーションは、iOS開発の中でも難しい部分の一つです。AIに『右からスライドインするアニメーションが欲しい』と伝えると、AIはコードを出してくれ、そして各行のコードの役割も説明してくれます。」

4. 問題の切り分け

「バグに遭遇したら、エラーメッセージと関連するコードをAIに貼り付けて、原因を分析してもらいます。多くの場合、AIは問題の所在を直接指摘してくれます。」

5. ドキュメントの検索

「iOSのAPIドキュメントは膨大で、すべてのAPIを覚えることは不可能です。ある機能を実装したいけれど、どのAPIを使えばいいかわからないときは、AIに聞けば、どのクラスのどのメソッドを使えばいいか教えてくれます。」

ChatGPTからClaude、そしてCursorへ

「最初はChatGPTを使っていましたが、後にプログラミングのタスクでは、Claudeのほうが使いやすいことが多いと気づきました。」

「Claudeの出すコードはより完全で、解説もより詳しく、そしてハルシネーション（幻覚）も少ないんです。」

「その後、Cursorを見つけました。これはVSCodeをベースにしたAIエディタです。エディタの中で直接AIを呼び出せるので、とても便利です。」

「Cursorの利点は、プロジェクト全体の構造を把握できるので、出してくれる提案が、そのプロジェクトのスタイルにより合うことです。」

「たとえば、新しい機能を書いているとき、Cursorは、どのファイルを作ればいいか、コードをどこに置けばいいか、既存のコードとどう統合すればいいかを自動で提案してくれます。」

「これで開発効率が大幅に上がりました。以前は一つの機能を完成させるのに一日かかっていたかもしれませんが、今は半日で済むようになりました。」

最終的な成果物：温かみのあるアプリ

「約三か月の反復を経て、ようやく自分で満足できるバージョンができました。」

Leoはスマホを取り出し、大きな画面に映して、自分のアプリを見せた。

「これが私のアプリで、名前は『Focus Flow』です。その中核となる理念は、今いちばん大切なことに集中する手助けをすることです。」

「主な機能は次のとおりです。

スマートな並べ替え：締め切り、優先度、予想所要時間に応じて、ToDoを自動的に並べ替えます。
ポモドーロタイマーとの統合：それぞれのToDoでポモドーロタイマーを開始できます。
統計分析：毎日いくつのToDoを完了したか、どれくらいの時間をかけたかを記録します。
ウィジェット対応：ホーム画面に、今日いちばん大切な三つのことを表示できます。
iCloud同期：複数のデバイス間で自動的に同期します。」

「でも、最も大切なのは、このアプリのすべての細部が、私が心を込めて磨き上げたものだということです。」

「たとえば、ToDoを完了したとき、心地よいアニメーションが出て、振動フィードバックが伴い、達成感を味わえるようになっています。」

「また、長い間まったくToDoを完了していないと、アプリは優しく『少し休憩しますか？』と知らせてくれます。冷たく急かすのではなくね。」

「私は、このアプリを単なるツールではなく、あなたに寄り添う友達のような存在にしたいんです。」

App Storeに掲載された経験

「アプリを完成させた後、App Storeに公開することにしました。」

「このプロセスも簡単ではありませんでした。私は次のことをする必要がありました。

Apple Developerアカウントの登録：年間99ドルです。
さまざまな素材の準備：アプリアイコン、スクリーンショット、プロモーション動画、アプリの説明文。
プライバシーポリシーの対応：App Storeではプライバシーポリシーのページが必須です。
審査への提出：Appleの審査を待つ必要があり、通常は一〜三日かかります。」

「最初に提出したときは、リジェクトされました。理由は、私のプライバシーポリシーが十分に詳しくなかったからです。」

「そこで、もう一日かけて、AIを使って詳細なプライバシーポリシーを生成し、再提出しました。今度は通りました。」

「私のアプリが本当にApp Storeに掲載されたのを見たときの達成感は、本当に言葉にできないほどでした。これは、単なる練習用のプロジェクトではなく、初めて本物のプロダクトを作ったということだったからです。」

ユーザーのフィードバックと反復

「アプリをリリースした後、少数派（Sspai）やV2EXといったコミュニティで宣伝を始めました。」

「反響はなかなか良く、最初の週には約200ダウンロードがありました。多くはないですが、私にとってはすでに十分満足できる数字でした。」

「さらに重要なのは、多くのユーザーからフィードバックをもらったことです。デザインが好きだと言う人、ある機能を追加してほしいと言う人、バグを見つけた人もいました。」

「私はすべてのフィードバックを真剣に受け止めています。良い提案であれば、次のバージョンに加えることを検討します。バグであれば、できるだけ早く修正します。」

「このユーザーと直接やり取りする感覚のおかげで、私は冷たいプロダクトを作っているのではなく、つながりを生み出しているのだと感じられるんです。」

収益化についての考え

「誰かに聞かれました。どうやって稼ぐつもりなのか？」

「正直に言うと、最初は収益化についてあまり考えていませんでした。このアプリを作ったのは、主に学ぶため、そして一つの完全なプロダクトを作れることを自分に証明するためでした。」

「でも、その後ユーザーが増えるにつれて、収益化の可能性を考え始めました。」

「いくつかの個人開発者の収益モデルを研究しました。大まかに次のようなものがあります。

有料ダウンロード：ユーザーはダウンロードする前に支払う必要がある。
アプリ内課金：アプリは無料だが、高度な機能には支払いが必要。
サブスクリプション：月額または年額で課金する。
広告：アプリ内に広告を表示する。」

「最終的に、私はサブスクリプションを選びました。理由は次のとおりです。

ユーザーが先に無料で試せるので、試すコストが下がる。
継続的な収入があり、開発と保守を継続するための支えになる。
ユーザー体験を損なわない。広告のように邪魔にならないから。」

「私はProバージョンを設計しました。月額3ドル、または年額25ドルです。Proバージョンの機能には次のものが含まれます。

無制限のToDo（無料版は最大20件まで）
より多くのテーマやアイコン
高度な統計機能
優先カスタマーサポート」

「現在、ユーザーのおよそ5%がProバージョンを購入しています。収入はそれほど多くはないですが、サーバーのコストやApple Developerアカウントの費用を賄うには十分で、少し余りも出ています。」

「私にとって、これはすでにとても満足できることです。このアプリで一儲けしようとはまったく考えていませんでした。自力で回っていけて、私が続けていく意欲を保ってくれるなら、それで十分なんです。」

AI支援開発の限界

「AIのメリットについてはたくさん話しましたが、AIの限界についても話しておきたいと思います。」

「AIは万能ではありません。 コードを書く手伝いはしてくれますが、あなたの代わりに決断を下すことはできません。」

「たとえば、次のようなことです。

プロダクトの方向性：どんなプロダクトを作りたいか、どんな問題を解決したいか。これはAIには答えられません。
デザインのセンス：どんなデザインが良いのか、どんなインタラクションが心地よいのか。これはあなた自身の判断が必要です。
コードのアーキテクチャ：コードをどう整理するか、モジュールをどう設計するか。これにはある程度のプログラミング経験が必要です。
バグの調査：複雑なバグの中には、AIが正確に特定できないものもあり、自分でデバッグしなければなりません。」

「ですから、AIは強力なアシスタントではあるけれど、代わりにはならないんです。あなたはやはり学び、考え、実践する必要があります。」

iOS開発を学びたい人へのアドバイス

Leoはまとめた。

「もしあなたもiOS開発を学びたいなら、私のアドバイスは次のとおりです。

1. 完璧を追求しない

「あなたの最初のアプリは、きっととても粗削りなものになるでしょう。それは普通のことです。最初から完璧なプロダクトを作ろうとしないでください。まず作ってみて、それからゆっくり改善していけばいいんです。」

2. 小さなプロジェクトから始める

「最初から非常に複雑なアプリを作ろうとしないでください。カウンター、電卓、メモ帳のような、シンプルな機能から始めましょう。基礎をしっかり固めてから、より複雑なプロジェクトに挑戦すればいいんです。」

3. 他の人のコードをたくさん読む

「GitHubには、優れたオープンソースのiOSプロジェクトがたくさんあります。他の人がどう書いているかを見て、彼らのコードスタイルやアーキテクチャ設計を学びましょう。」

4. AIツールをうまく活用する

「AIは学習のハードルを大きく下げてくれますが、頼りすぎないでください。まずは自分で試してみて、どうしても解決できないときに、AIに聞けばいいんです。」

5. 忍耐強く続ける

「プログラミングの学習は、一朝一夕にはできません。時間と実践が必要です。困難に遭遇するのは当たり前なので、簡単に諦めないでください。」

6. 自分が本当に使いたいプロダクトを作る

「最も大切なのは、自分が本当に使いたいプロダクトを作ることです。そうして初めて、途中で投げ出さずに、それを磨き続ける持続的な原動力が得られるんです。」

会場から再び拍手が起こった。

結び：創造と行動について

時間： 02:34:52 - 02:41:18

Stevenの総括

Stevenはステージに上がり、最後のまとめをした。

「EvanとLeoの素晴らしい分享に感謝します。今日の三つのテーマ、つまりAIツール、投資、個人開発は、一見無関係に見えますが、実は一つの共通したテーマがあると思うんです。この急速に変化する時代に、私たちはどう考え、どう行動すべきか。」

「第一に、好奇心を持ち続けること。 OpenCloudのような新しいツールであれ、米国株市場であれ、iOS開発であれ、もし試さなければ、それが何をもたらしてくれるのか、一生わからないままです。」

「第二に、行動から学ぶこと。 Evanの言うとおりです。一、二万損をするほうが、百回の講義を聴くよりも役に立つ。Leoも実際にプロジェクトを作ることで、本当にiOS開発を学んだんです。理論は、実践に決して取って代わることはできません。」

「第三に、不確実性を受け入れること。 AIの発展のスピードは、私たちの想像をはるかに超えていますし、市場の変動もいつも意外なものです。私たちには未来を予測することはできません。でも、私たちにできるのは、学び続け、適応し続け、行動し続けることです。」

「最後に、本当に大切にしていることを見つけること。 プロダクトを作るのであれ、投資であれ、コンテンツを作るのであれ、もしお金を稼ぐためだけ、あるいはタスクを終わらせるためだけにやっているのなら、続けるのはとても難しいでしょう。本当に大切に思っているときにだけ、時間とエネルギーを注ぎ込もうと思えるし、すべての細部を磨き上げる忍耐も生まれるんです。」

「今日の分享はここまでにしましょう。みなさんが、それぞれ自分だけの『波』を見つけて、勇気をもってそこに乗っていけることを願っています。」

最後の交流

正式な分享会が終わったあとも、みんなすぐには帰らず、輪になってさらに話し続けた。

ある人はEvanにオプションについて質問し、ある人はLeoにSwiftUIの詳細を教えてもらい、またある人はStevenとAIの未来について話し合っていた。

カフェの照明は次第に落ち着いてきたが、議論の熱気は高いままだった。

これこそが「疯狂周六」の魅力です。技術と未来に情熱を持つ若者たちが、ここで考えを交換し、互いの思考を刺激し合い、そして新たな刺激と原動力を胸に、それぞれの道へと進んでいく。

【全文完】

付録：重要情報まとめ

OpenCloud関連

中核的な価値：市場教育。より多くの人にAIエージェントの可能性を知ってもらう
主な問題：セキュリティが制御不能、利用ハードルが高い、本質的に基盤モデルに依存している
利用のヒント：
- 最も強力なモデルを選ぶ（Claude 4.6）
- neo（リセット）と C（圧縮）のコマンドを頻繁に使う
- System prompt、User prompt、Memoryを丁寧に設計する

投資関連

中核的な理念：お金の流れに乗ってサーフィンし、dt > 0 の成長曲線を見つける
なぜ米国株か：世界中からの資金が継続的に流入しており、流動性が最も高い
基本戦略：
- 広範な指数ETF（QQQ、SPY）を長期保有する
- 投資に回すのは資産の20〜30%だけ
- 決してオールインしない
ツールチェーン：TradingView（チャートとバックテスト）＋長橋証券（取引）＋AI（分析の補助）

iOS開発関連

学習のルート：
- SwiftとSwiftUIの基礎を学ぶ
- AIを使って素早く入門する
- 小さなプロジェクトから実践を始める
- 優れたアプリのデザインを研究する
- 反復を重ね、細部を磨き続ける
AIツール：ChatGPT → Claude → Cursor
収益化：サブスクリプション、無料版＋Proバージョン
最も大切なこと：自分が本当に使いたいプロダクトを作る

記録整理の日時： 2025年2月8日

整理の説明： 本文書は現場の録音を文字起こししたテキストに基づいています。登壇者の発言、会話の詳細、技術的な議論を、できる限り忠実に再現しました。真実性を保つため、一部の口語的な表現はそのまま残しています。

議論は、やや鋭い話題から始まりました。Stevenはちょうど、SNSで一つの事例を目にしたところでした。ある利用者がOpenCloudを使うのを楽しみにして、APIトークンや各種の暗号鍵を含むAIの設定ファイル一式を、そのままGitHubに公開アップロードしてしまったのです。この実例が、その場にいる全員の議論を呼び起こしました。エッジ側のAIツールは本当に安全なのか、と。

技術の制御不能性

「たとえモデルをローカルにデプロイしていても、その振る舞いを完全にコントロールすることはできないんです。」Stevenのこの一言で、空気が少し重くなりました。彼は、各種のsystem promptやskillドキュメントで「機密情報はアップロードしないこと」と何度強調しても、AIモデルの生成的な性質によって「記憶が混乱」し、思いもよらない操作をしでかす可能性がある、と説明しました。

問題の本質はこうです。OpenCloudのようなツールの強力さこそが、まさにその危険の源でもあるのです。 ブラウザを操作し、ファイルを読み書きし、WeChatのメッセージを送信できる。この「何でもできる」能力は利便性をもたらしますが、同時に、いつ重要なファイルを削除するか分からず、あるいはプライベートな情報を外部に共有してしまうかもしれない、ということでもあります。

DockerやVPSにデプロイすれば、こうしたリスクは下がります。ただし、そのとき最も価値のあるローカル操作能力も失われます。これは典型的なパラドックスです。欲しい自由と安全は、しばしば互いに矛盾するのです。

私たちは本当にセキュリティを気にしているのか？

しかし議論は、すぐにさらに深い問いへと移りました。「正直に言うと、大部分の老中（中国人）は、実はそれほどデータセキュリティを気にしていないと思うんです。」Stevenのこの観察は共感を呼びました。彼はさらに説明を加えました。もし今日がこの世界で生きている最後の日だとして、そのうえでこのプロダクトが良いかどうかを考えるとしたら、あなたはセキュリティなど全く考えないでしょう。考えるのは、それで何ができるかだけのはずです。

この仮定の場面は、実際にはプロダクト設計の根本的な問題を明らかにしています。私たち技術に携わる者がここに座ってプライバシー、セキュリティ、データ漏洩について議論しているとき、私たちは何らかの「エリート的偏見」に陥っているのではないか？私たちの親や子ども、そしてこの部屋にいない大多数の一般ユーザーは、本当に私たちと同じようにこれらを気にしているのだろうか？

「私たちはこの偏差が存在することを許容する必要があるかもしれません。」Stevenは言いました。「アクセラレーショニズムの視点から見れば、私たち自身がもはや社会の中心ではなくなることさえ、受け入れる必要があるかもしれません。人とAIの関係は、今の『十対ゼロ』から、ゆっくりと『八対二』、さらには『九対一』へと移っていくかもしれません。そのスライダーは動き続けるでしょう。これは私たちが受け入れなければならない現実です。」

長期的視点からの楽観

議論の終わりに、全員が一つの合意に達しました。今私たちが心配しているほとんどの問題は、将来にはおそらく問題ではなくなるだろう、ということです。かつて私たちが心配したGPT-3のコンテキストウィンドウはわずか数十tokenでしたが、今では数百万のレベルにまで達しています。技術は、今は解決不能に見える多くの難題を、自然に解決していくでしょう。

ただし、データセキュリティの問題は、確かに長く続くでしょう。これは技術だけで完全に解決できるものではなく、社会の考え方、法律や規制、技術的な手段が共に進化していく必要がある、複雑なテーマなのです。

二、OpenCloudの真の価値：ツールから思考様式へ

議論は自然と、OpenCloud自体のプロダクト能力へと移りました。プロダクトやビジネスを担当している同級生が、非常に現実的な問いを投げかけました。「私たちは皆、OpenCloudの能力の境界がどこにあるのかにとても関心があります。もし本当にプロダクト化されたら、一般のユーザーはどう使えばいいのでしょうか？」

意図認識のジレンマ

核心の問題はこうです。今、私たちがChatGPTやClaudeを使うときは、「このskillを使って何々をして」と明確に伝えなければなりません。しかし一般のユーザーの言い方は「何かを成し遂げたい」というもので、AIが自動的に適切なツールを呼び出してくれることを期待しています。この一見単純なニーズの裏には、実は複雑な意図認識の技術が関わっています。

さらに困るのは、たとえ簡単な問題を解くときでも、OpenCloudはskillを呼び出し、長いthinkingの過程を経て、大量のtokenを消費してしまうことです。その経路は明らかに最適ではなく、基本的な大規模モデルを直接使うよりも遅いかもしれません。

ある人が、呼び出しロジックを最適化して、簡単な質問では「牛刀で鶏を割く」ようなことをさせず、複雑な問題のときだけ完全なskill呼び出しの仕組みを有効にする方法はないか、と問いかけました。

自動車の殻とエンジン

これについて、Stevenは生き生きとしたたとえを示しました。「OpenCloudは自動車の殻のようなものです。本当に重要なのはエンジンとバッテリー、つまり基盤となるモデルなんです。」

彼は説明しました。OpenCloudを非常に弱いモデル、たとえばKimi 1.5や2024年初頭のモデルに切り替えると、全く魔法のようなものではないと分かるはずだ、と。タスクを完了する能力は、当時のOpenAIの最も基本的なthinking modeにさえ及ばないかもしれない。それが示すことは何でしょうか？ OpenCloudの価値は、本質的には依然として基盤モデルの能力に依存している、ということです。

「今私たちが目にしている多くの問題、たとえばtoken消費や経路の最適化は、私に言わせれば、すべて『自動車の殻』のレベルの問題です。モデルの能力がさらに一桁上がり、コンテキストウィンドウが数百万から数十億のレベルに達したら、これらの問題はもはや問題ではなくなるかもしれません。そんな細かい最適化に気を使う必要は、まったくないんです。」

この見方は、実は技術コミュニティでも大きな議論を呼んでいます。しかし、考える価値のある視点を提供してくれることも確かです。急速に反復する技術分野では、私たちはどこにエネルギーを注ぐべきなのか？今のツールの性能を最適化することか、それともより本質的な問題を考えることか？

実践における三つの要素のフレームワーク

もちろん、今すぐOpenCloudを使おうとしている人にとっては、実用的な方法もいくつかあります。ある参加者が自分の経験を共有しました。「私自身が使ってみて、三つの要素が非常に重要だと分かりました。」

一つ目は、モデルの選択です。 彼の友人もOpenCloudを入れたのですが、拼音などの弱いモデルを使っていたため、体験は非常に悪かったそうです。一方、彼自身はずっとClaude 4.5を使い、今では4.6を使っていて、体験は全く違います。モデルの能力は最も根本的なものなのです。

二つ目は、コンテキストのきれいさです。 OpenCloudの設計では、「コンテキスト」という概念を忘れてしまいそうになります。明確な「新しい会話」ボタンがないからです。しかし実際には、現在のモデルの能力の制約を考えると、コンテキストをクリアすることは依然として非常に重要です。彼は、neo（コンテキストのリセット）と C（コンテキストの圧縮）という二つのコマンドをよく使い、AIが次のタスクをよりよく理解できるようにしているそうです。

三つ目は、プロンプトの設計です。 これには三つの層があります。system prompt（AIの役割と能力の境界を定義する）、user prompt（具体的なタスクと戦略を明確にする）、そしてmemory（AIがオンデマンドで検索できる知識ベース）です。この三つが協働して初めて、AIは適切な方法で問題を解決できるようになるのです。

OpenCloudの市場教育としての価値

最後に、誰もがOpenCloudは過渡的なプロダクトにすぎないかもしれないが、その最大の貢献は市場教育だという点で一致しました。かつてWeChat Payが中国人にモバイル決済の習慣を植え付けたのと同じように、OpenCloudはより多くの人にAIエージェントの可能性を見せています。今後、今抱えている様々な問題を解決する、より多くの、より良いプロダクトが必ず現れるでしょう。

「市場教育をしなければならないんです。みんなに未来がどんな姿なのかを知ってもらうために。それはとても重要です。過渡的な状態にすぎないかもしれませんが、将来のどこかの段階で、本当に成熟したプロダクトが育ってくるでしょう。」

三、AIツールはハードウェアの値上がりを引き起こすのか？経済学の問題

議論の中で、興味深い問いが出されました。「OpenCloudのようなツールが本当に普及したら、かつてビットコインのマイニングがグラフィックボードの価格を押し上げたように、Mac Miniやその他のパソコンのハードウェアに価格の高騰が起きるのではないか？」

個人需要の本当の比率

Stevenは人々を驚かせる数字を示しました。「個人市場の需要は、データセンターや企業向け市場と比べると、10%にも満たないかもしれません。」

これは重要な認識です。私たちは個人消費者市場の影響力を過大評価しがちです。実際にハードウェアの価格を動かしているのは、大規模に購入する企業の顧客なのです。一つのデータセンターの購入量は、数十万人の一般消費者に相当することもあります。

規模の経済の観点から見ると、需要の増加が必ずしも価格上昇をもたらすわけではありません。100人分の需要から、1万人、10万人分の需要に変わったとき、規模の効果とサプライチェーンの集中によって、むしろ価格が下がることもあるのです。

「最も高くつくのは一人分の需要です。100人、1万人、10万人が同じ需要を持っているとき、価格はむしろ下がります。」Stevenは説明しました。「もちろん、その需要がチップの計算能力を通す必要があったり、物理法則の制約を受けたりするなら、高くつくかもしれません。でも、ソフトウェアのレベルにとどまるものや、既存の生産能力で満たせるものであれば、必ずしも高くはならず、むしろ値下がりし続けることさえあるんです。」

メモリ価格上昇の真相

では、なぜメモリの価格は上がっているのでしょうか？ Stevenは非常に明確な答えを示しました。「Micronが、本来は個人PC向けだった生産能力を、すべてデータセンターに、NVIDIAのような大口顧客に振り向けたからです。」

これがメモリ価格上昇の根本的な理由です。個人の需要が突然爆発したからではなく、サプライチェーンのリソース配分が変わったからなのです。 データセンターに売ったほうがより多くの利益を得られるとメーカーが気づけば、当然ながら生産能力を調整します。これは需要側の話ではなく、供給側の話なのです。

Appleのサプライチェーンの能力

Mac Miniが品薄になるかどうかについて、Stevenは楽観的でした。「Appleの増産能力は、中国の工業能力と結びついています。短期的には在庫が逼迫する可能性はありますが、長くても二週間で回復するでしょう。」

彼はもう一つ興味深い点も挙げました。OpenCloudの参入障壁は、依然としてとても高いのです。 一般の人が一言で何もかもやり遂げられると期待することはできません。この市場は、「国民全員が使う」レベルには遠く及びません。大多数の人は、このツールの名前さえ聞いたことがないかもしれず、ましてや使ったことなどないでしょう。

「ですから、ハードウェア需要への影響は極めて小さいと思います。より大きな影響力は、やはり企業向け市場やデータセンターの需要の変化から来るものです。」

四、お金についていくサーフィン：コーダーから転身したトレーダーの投資哲学

午後のセッションは、最も盛り上がる段階に入りました。Evan（エヴァン、艾伦）がステージに上がり、米国株投資と定量的取引の経験を共有しようとしていました。彼はまず自己紹介をしました。2019年に学部を卒業し、当初は富途でプロダクトマネージャーをするつもりでしたが、結局は華泰証券に行きました。一年後、証券会社の仕事は思っていたものと違うと感じ、コードを書く仕事に転向し、ByteDanceやHorizon Roboticsで働き、今はある工場にいるということです。しかし、彼の本業は常に文章を書くことでした。最初は投資の文章、後に技術の文章です。

「今日は、みなさんに株の買い方を教えることが目的ではなく、より根本的なロジックを分かち合いたいんです。」Evanは言いました。「ツールは変わり、AIも変わります。でも、思考の仕方や資源配分についての理解こそが、より重要なものなんです。」

お金の本質：資源配分のシステム

Evanは、彼の投資観を変えたある概念を共有しました。彼が『Battlefield』というゲームをしていた時、銀行強盗のシーンで「Take your vote!」と叫ぶ場面がありました。英語で「vote」は「投票用紙」だけを意味するのではなく、「選択権」、つまり「資源の配分指令」を表す言葉でもあります。

「お金は紙幣だけではありません。その本質は、資源配分の証文なんです。」Evanは言いました。「一度この考え方を持つと、多くのことがはっきり見えてきます。」

彼は例を挙げました。私たちはよく、「どこそこの市場が数兆ドルも蒸発した」というニュースを目にします。そのお金は本当に蒸発したのでしょうか？その富は本当に跡形もなく消えたのでしょうか？

「そうではありません。暴落とは、誰かが株式という『商品』を売り、現金に換えたというだけのことです。お金は燃やされたのではなく、ある場所から別の場所へと流れただけなんです。テック業界から不動産や債券へと流れたかもしれません。大切なのは、そのお金がどこへ行ったのかを知っているかどうかです。」

もしあなたが普通の小口の個人投資家にすぎず、下落を見ても、数回文句を言って損切りできるまで待つことしかできないのなら、それはただ待つしかない状態です。でも、資金の流動性を理解していれば、「お金はどこへ流れているのか？次に上がるのは何か？」と問い始めるでしょう。

投資はサーフィンのようなものです。 プール全体の水流の向きを知り、どこに一番大きな波があるかを知る必要があります。必要なのは、その場で待つことではなく、資金が流れ込んでいる場所を積極的に探すことなのです。

なぜ米国株を選ぶのか？

Evanは、なぜA株や暗号資産ではなく、米国株に投資することにしたのかを、長い時間をかけて説明しました。

「米国株市場が毎年成長を続けている、その根本的なロジックは何でしょうか？」彼は客席に問いかけました。ある人は、ドルの覇権と石油決済、そして印刷されたドルが結局は米国市場に還流するからだと答えました。

Evanはうなずきました。「それは重要な理由の一つです。でも、より根本的には、米国は世界の富裕層にとって資産配分の第一候補だからです。 地球上にお金を持っている限り、そして完全に孤立していない限り、あなたの投資顧問や資産運用の専門家は、必ずお金の一部を米国市場に配分するように言うでしょう。」

これが何を意味するかというと、毎時毎分、世界中から莫大な資金が米国株に流れ込んでいるということです。この市場に流れ込む資金は、天文学的な数字です。利上げであれ利下げであれ、短期的にどんな変動があろうとも、長期的なトレンドは上向きです。

「お金を稼ぎたいなら、必ず流量が最も大きいプールに行くべきです。疑いなく、それは米国市場です。」

株式の発明：リスクを分散する知恵

株式市場の価値を説明するために、Evanは歴史の物語を語りました。

株式は、オランダの東インド会社が最初に発明したものです。大航海時代、船を造り、船員を雇い、商品を買うには、巨額の資金が必要で、リスクも極めて高いものでした。船は沈むかもしれず、船員は反乱を起こすかもしれず、積荷は海賊に奪われるかもしれません。一人の商人では、そのようなリスクを到底負担できなかったのです。

そこで彼らは株式という仕組みを発明しました。リスクを社会全体に分散させるのです。あなたが一株買い、私が一株買う。みんなでリスクを分かち合い、利益も分かち合う。

「オランダは大国でもなく、資源もほとんどありませんでした。でも、この金融の仕組みを通じて、社会全体のリソースを大航海時代に投入できたんです。」Evanは言いました。「そして、もし当時オランダ東インド会社の株を買っていたら、非常に満足したでしょう。なぜなら、その配当は200年間続いたからです。」

この物語が示しているのは、株式は単なる一枚の紙ではなく、リスクを分散し、資源を配分する仕組みそのものであるということです。この仕組みは、数百年にわたる進化を経て、非常に成熟したものになりました。

成長の数学モデル

Evanは、成長を判断するための簡単な基準を示しました。「あるものが継続的に成長しているかどうかをどう測るか？高校数学で習った、導関数を取って、dtが0より大きいかどうかを見ることです。正の範囲にいる限り、大きな問題はありません。」

これが何を意味するかというと、誰かが継続的に投資し続け、継続的に資金が流れ込んでいるトラックを探すべきだということです。AI業界がそうであり、一部のエネルギー株もそうであり、金もそうです。それらはいずれも、ある種の「希少な資源」を表しています。

「私たちが探しているのはゼロサムゲームではなく、ポジティブサムのゲームです。dt > 0 の環境に自分を置かなければなりません。」

戦略の実践：QQQのバックテスト

Evanは、特定の取引戦略のバックテストのデータを示しました。ナスダック100指数ファンドQQQを例にとって。

1993年からQQQを保有し続け、26年間、今日まで持ち続けたとすると、リターンは約13倍になります。良さそうに聞こえますよね？でも、最大ドローダウンが82%に達する可能性があることを忘れているかもしれません。つまり、アカウントの残高が80%以上縮む期間を経験するかもしれないということです。ほとんどの人は、そのような精神的プレッシャーには耐えられません。

では、相応のリターンを保ちつつ、リスクを下げる方法はあるのでしょうか？ Evanは簡単な戦略を共有しました。移動平均線の判断を加えるのです。QQQが200日移動平均線を下回ったら、すぐに売却し、再び移動平均線を上回ったら買い戻します。

この戦略のリターンは約8倍に下がりますが、最大ドローダウンは大幅に減ります。多くの人にとって、これはより受け入れやすいリスク・リターン比率かもしれません。

「もっと攻めたいなら、2倍か3倍のレバレッジETFを使うこともできます。」Evanは言いました。「米国株市場にはそのような商品がたくさんあります。ファンド会社が最初からレバレッジをかけてポジションを組んでいるんです。もちろん、リターンは高くなりますが、リスクも高くなります。」

ツールの選択：長橋証券とTradingView

Evanは、特に二つのツールを勧めました。

一つ目は長橋証券です。 「私は多くの証券会社を見ましたが、長橋は個人の開発者にとって最もフレンドリーです。APIのオープン度が高く、過去データの取得や戦略のバックテストを簡単に行えます。それに比べると、富途は名前は大きいですが、この点ではそこまで優れていません。」

二つ目はTradingViewです。 「これは個人向けのバックテストプラットフォームです。機関の口座は必要ありません。少しPythonが書ければ、戦略を走らせて、過去のパフォーマンスがどうだったかを見ることができます。」

彼はまた、Claudeの中から直接呼び出せるMCP（Market Context Protocol）ツールについても特に強調しました。リアルタイムで株式データを取得し、専門的な分析レポートを生成できるというものです。

「ただ、AIに直接取引させることはおすすめしません。」Evanは笑いながら言いました。「米国株の取引には、毎回手数料がかかります。約0.02%です。AIに高頻度で取引させたら、手数料は恐ろしいことになるでしょう。AIは軍師としては適していますが、実際の操作は自分で行うべきです。」

認知とリスク

分享会の最後に、Evanは核心的な見解を語りました。「株式投資は、本質的には認知によってお金を稼ぐものです。51%の人が答えを知る前に知ることができれば、お金を稼げます。でも、ただ人について行ったり、噂を聞いたりするだけなら、それは危険です。なぜ誰かがあなたのためにお金を稼いでくれるのでしょうか？何の得があるのでしょうか？」

彼はまた、初心者に特に注意を促しました。「参入したいなら、ETFから始めることをおすすめします。最初からオプションや先物のようなハイリスク商品には手を出さないでください。損失は最良の教師ですが、損失の規模は必ず管理して、一度で爆仓しないようにしなければなりません。」

客席から鋭い質問がありました。「株で儲けたことはありますか？」

Evanは正直に笑いました。「去年と一昨年は、確かに少し儲かりました。でも今年初めの大きな下落では、私も多く損をしました。それが市場です。永遠に儲け続けられる人はいません。大切なのは、正しい思考の枠組みを築き、資金の流れのロジックを理解することです。ツールは変わり、市場は変わります。でも、これらの根底にあるものは変わらないんです。」

五、AIで本当に使いやすいプロダクトを作る：一人の大学4年生の個人開発の道

最後の分享の時間は、一人の大学4年生によるiOS開発の経験でした。彼は少し緊張しているようでしたが、自分のプロダクトについて話すとき、その目には光がありました。

「みなさん、こんにちは。私はこの…私のTwitterでのハンドルネームは…」彼はまず自己紹介をしました。「私は副業として、NeoDBというiOSアプリを個人で開発しました。これは私にとって初めてのアプリで、今はApp Storeに掲載されていて、1万1千人以上のユーザーがいて、GitHubでも3000以上のスターを獲得しています。」

会場から拍手が起こりました。大学4年生が、初めてのアプリでこのような成果を出すのは、確かに容易なことではありません。

なぜNeoDBを作ったのか？

「NeoDBは、オープンソースの書籍・映画・ドラマなどの記録プラットフォームで、少し豆瓣に似ています。」彼はアプリのインターフェースを見せました。「見た映画、読んだ本、聴いた音楽、遊んだゲームをマークでき、点数をつけたり、レビューを書いたり、他の人のおすすめを見たりすることもできます。」

なぜ作ろうと思ったのか？彼は非常にシンプルな答えを示しました。「自分自身がそのニーズを持っていたからです。」

これは、午後の最後の名言と呼応しています。「Beautiful yourself is the fastest way to beautiful everyone（自分を美しくすることが、みんなを美しくする最も速い道）」。自分のためにプロダクトを作ることは、みんなのためにプロダクトを作る最も速い道なのです。

「NeoDB自体はウェブサイトですが、公式のスマホアプリはありません。私自身がこのウェブサイトのユーザーで、スマホで使いたかったので、自分で作ろうと決めたんです。」彼は言いました。「これこそが最高のプロダクトの出発点です。自分自身のニーズから出発することです。」

プロダクトの複雑さ：氷山の下

彼は、アプリのいくつかのスクリーンショットを見せました。タイムライン、発見ページ、マークページ、設定ページ、検索、ユーザープロフィール、アイテムの詳細…ぎっしり並んだページを見て、会場の人たちは、アプリを作ることが想像よりずっと複雑だと気づき始めました。

「これらのページは、実はアプリの20%にすぎません。」彼は、多くの人を驚かせる一言を口にしました。

「なぜかというと、一つのページを作るたびに、一つの新機能を開発するたびに、いくつもの状態を設計しなければならないからです。一つ目は成功状態、つまりページが正常に表示される状態です。二つ目はローディング状態、つまりデータをまだリクエストしている状態です。三つ目はエラー状態で、ネットワークエラー、サーバーエラー、ユーザー権限不足…これはさらにいくつかに細分化されるかもしれません。」

彼は続けました。「つまり、一つの機能を開発するたびに、少なくとも三セットのUIが必要なんです。しかも、これはエッジケースを数えていない話です。ユーザーがネットワークに接続できないときはどうするか？ユーザーがアカウントを切り替えたときはどうするか？データの同期が失敗したときはどうするか？こうしたことすべてを考慮しなければなりません。」

「ですから、これは20%にすぎないと言うんです。残りの80%は、目に見えない磨き込みと細部の処理なんです。」

ゼロからプロダクトへの四つの段階

彼は自分の開発プロセスを共有し、四つの段階にまとめました。

第一段階：アイデアを持つ。 「このアイデアは、それほど専門的である必要はありません。多くの良いアイデアは、素人から生まれるものです。」彼は例を挙げました。芸術系の友人がいて、その友人はAIを知ってから、音楽と芸術に関するアプリを作ったそうです。「もしインターネットの業界の人だけだったら、そのニーズは思いつきもしなかったかもしれません。」

第二段階：コア機能を動かす。 「最初から完璧なプロダクトを作ろうとしないことです。私の第一版はとても粗末で、完全にAIが生成したものでした。機能は二つだけ、ログインと、アイテムのマークだけです。でも、このコア機能が動きさえすれば、MVPは成立します。」

第三段階：細部を磨く。 「これは最も時間のかかる段階で、開発時間全体の70%を占めるかもしれません。」彼は言いました。「AIは一つの単独のページを作るのは非常に得意です。でも、アプリ全体に統一されたデザイン言語、滑らかなアニメーション、一貫したインタラクションのロジックを持たせるには、少しずつ調整していく必要があるんです。」

彼は特に強調しました。一度に一つの配色だけを変える、あるいは一つのアニメーションだけを追加し、一度に大きく変えないこと。 「AIは細部を見落としがちだからです。一度にたくさんの指示を与えると、以前の機能を上書きしてしまうかもしれません。ですから、必ずGitでバージョン管理をして、いつでもロールバックできるようにしなければなりません。」

第四段階：リリースと反復。 「最初のリリースを終えたら、その後の道ははるかに明確になります。ユーザーがフィードバックをくれるので、次に何をすべきかが分かるようになります。」

AIはツール、人が核心

彼は長い時間をかけて、一つの見解を語りました。AIの時代には、モデルよりも人が大事なのだ。

「モデルは毎日アップデートされています。昨日はAnthropicがClaude 4.6をリリースし、OpenAIは5.3を、DeepSeekは2.5をリリースしました…モデルは変わるけれど、それを使う人は変わりません。」彼は言いました。「同じモデルでも、人が違えば結果は全く違います。同じ人でも、モデルが違えば結果は違います。だから、鍵は人なんです。」

彼は生き生きとした例を示しました。「AIはページを生成したり、コードを書いたり、デザインをしたりすることを手伝ってくれます。でも、あなたのプロダクトの名前は何ですか？どんな問題を解決するんですか？配色はどんなスタイルですか？アニメーションはどのくらい速いのがいいですか？こうした決断はすべて人から来るものです。AIはあなたのアシスタントですが、意思決定まで代わりにすることはできないんです。」

彼はまた、多くの人が共感する不安にも触れました。「私はよく小紅書で、『三日でアプリを作った』『二日でApp Storeに掲載』という投稿を目にします。すると不安になるんです。一か月かけて細部を磨いている自分は、遅すぎるのではないか、と。」

「でも後になって気づいたんです。そうした素早く大量に生成されたプロダクトは、AIが大量に生成した記事と同じように、実は競争力がないと。本当に使いやすいプロダクトは、必ず人が主導し、丁寧に磨き上げられたものです。プロダクトは人のために作られるものだから、人が何を必要としているかを知っているのは、人だけなんです。」

審美眼は長期的な取り組み

ある人が彼に尋ねました。審美眼はどうやって養えばいいのか？

彼は正直に言いました。「審美眼に近道はありません。長期的に積み重ねていくプロセスです。」

彼のアドバイスは、優れたデザイナーに注目し、丁寧にデザインされたアプリを体験し、一見小さいけれど実は重要な細部を観察すること、でした。たとえば、フォントが揃っているか、左にスワイプして戻れるか、アニメーションの速度がちょうどいいか、といったことです。

「デザイナーのTwitterアカウントをフォローして、優れたアプリの開発者へのインタビューを見ることをおすすめします。彼らの技術を完全に理解する必要はありません。でも、そうしたアプリを体験していけば、少しずつ自分の好みが築かれていきます。」

彼はまた、プロトタイピングツールのExcalidrawも勧めました。「線が完璧ではないので、かえってピクセル単位の細部にこだわらず、全体の構造に集中できるんです。時にはまずプロトタイプを描き、時にはAIに直接生成させて、それをベースに調整します。」

収益化についての考え

どうやって稼ぐかについては、彼は自分の戦略を共有しました。「無料ダウンロード＋アプリ内課金。ダウンロードに料金を設定しないことです。それをすると、コンバージョン率が大幅に下がってしまいます。」

彼のやり方は、コア機能を無料にして、ユーザーがまず体験できるようにすることです。そのうえで、いくつかの高度な機能を設定します。たとえば、毎日5回まで無料で使えて、6回目から支払いが必要になる、というように。「まずユーザーに依存の習慣をつけてもらい、それから支払いへと導くと、コンバージョン率はより高くなります。」

ある人が、収入の税務はどう処理するのかと尋ねました。彼は気楽に言いました。「Appleが各国の税務を自動的に処理してくれます。あなたはお金を受け取るだけでいいんです。私のような小さな個人開発者にとっては、今の収入はそれほど多くないので、そこまで心配する必要はありません。」

完成は完璧に勝る

彼の分享が終わりに近づいたとき、彼はとても力強い一言を口にしました。「とにかく、プロダクトを完成させて、リリースすることです。たとえ完璧でなくても構いません。」

「以前も製品をいくつか作ったことがあるのですが、完璧主義のせいで、いつも十分良くないと感じて、結局どれも公開しませんでした。今回は自分に強いたんです。まず完成させ、まずリリースし、それからゆっくり反復する。一歩を踏み出せば、その先の道は極めて明確になるんです。」

「今日のように、私たちは一人ひとり家を出て、この会場にやって来ました。一歩を踏み出せば、もう着いているんです。もし家の中で『行くべきか、道が渋滞しないか、分享会がつまらなかったらどうしよう』と考え続けていたら、いつまでたっても着かないんです。」

会場から、熱い拍手が起こりました。

結び：人こそが最も重要な変数

三時間の分享会が終わり、窓の外はもうすっかり暗くなっていました。誰もすぐには帰らず、輪になって話を続け、WeChatを交換したり、それぞれのプロジェクトを共有したりしていました。

この分享会がカバーしたテーマは幅広いものでした。AIセキュリティからプロダクトデザインまで、投資の哲学から個人開発まで、技術ツールからビジネスモデルまで。しかし、全体を貫くテーマを一つ挙げるとすれば、司会のStevenが最後のまとめで語った、次の言葉でしょう。

「Beautiful everyone is the fastest way to beautiful no one. Beautiful yourself is the fastest way to beautiful everyone.（みんなを美しくしようとするのは、誰も美しくならない最も速い道。自分を美しくすることが、みんなを美しくする最も速い道。）」

AIが日々進化し、ツールが日々更新される時代に、本当に変わらないものは何でしょうか？それは人のニーズであり、人の審美眼であり、人の判断力であり、人の創造力です。

OpenCloudは、より良いツールに取って代わられるかもしれません。QQQの戦略は効かなくなるかもしれません。NeoDBは、他のアプリに追い越されるかもしれません。でも、もし根底にあるロジックを理解していれば、つまり、お金がどのように流れるかを理解し、プロダクトがどのように磨き上げられるかを理解し、ユーザーが本当に何を必要としているかを理解していれば、外の世界がどう変わろうとも、自分の居場所を見つけられるはずです。

AIはツールであり、モデルは変わりますが、人は変わりません。この急速に変化する時代に、最も希少なものは技術ではなく判断力であり、ツールではなく思考の仕方であり、速度ではなく方向性なのです。

カフェの明かりは温かく明るく、若者たちは頭いっぱいのアイデアとインスピレーションを抱えて、上海の夜の街へと歩き出しました。彼らの中には、本当に業界を変えるプロダクトを作る人もいるかもしれません。米国株市場で自分の投資法を見つける人もいるかもしれません。AIの限界を探り続ける人もいるかもしれません。

でも、より大切なのは、彼らが一つの真理を理解したことです。AIの時代には、人こそが最も重要な変数なのだ。

記録者注： 本文は、2025年2月7日に上海で開催された「疯狂周六」オフラインイベントの録音をもとに整理したものです。読みやすさのために、口語表現にはある程度の文学的な処理を施していますが、中心となる見解や事実はすべて元の録音に基づいています。一部の技術的な詳細や数字は、文字起こしの誤りによって食い違っている可能性があり、参考としてご覧ください。