プロフィール

Pedrum Shokouhiです。企業がどのように築かれ、資金を得て、運営されているのか。私はそれが気になって仕方がありません。だから企業について書き、投資家の目でその戦略を分解し、自分の会社も立ち上げています。ここでは、学んでいることを共有します。

経歴
戦略と事業開発に携わり、会社を立ち上げ、その後MBAを修了。
エッセイ
15編のエッセイ
投資
開示書類から評価した上場企業
連絡先
メールを送るLinkedIn(新しいタブで開きます)

図版として並べたエッセイ

  1. 2/3

エッセイの奥には、二つの部屋があります。ワールドには、書いていないときに私が学んでいることが収められています。ラボには、実際に動かせる47台のマシンがあります。

これ以前

私が立ち上げた会社。

それぞれ専用のサイトがあり、試せるプロトタイプも用意しています。

3社すべてを詳しく(新しいタブで開きます)
  1. パートナー投資家による買い取り Megalo(新しいタブで開きます) フロリダの短期賃貸住宅を、$5,000未満から小口で所有できるサービス。 資金を集めて住宅を購入し、iOSとAndroid向けのアプリを公開しました。 パートナー投資家が、私の交渉した取引でプラットフォーム全体を買い取りました。いまは彼ら自身の物件を、その上で運営しています。
  2. 有償パイロットを経て終了 Nora AI(新しいタブで開きます) ウェルスマネージャー向けのAI見込み客発掘ツール。バージョン1は、公開情報のシグナルから見込み客を探し出し、一人ひとりに最初のメールを書きました。 Apexという名前で、エンジニア二人と開発しました。ある資産運用会社が費用を払い、パイロットは数か月続きました。 アドバイザーたちは使ってくれました。ところが、彼らが所属する銀行が、リスクと責任の問題から利用を認めなかったため、事業を畳みました。
  3. ローンチ後にピボット NestDrop(新しいタブで開きます) 当日利用できる認可済みの託児施設。60秒以内に予約でき、子どものプロフィールは先に送られます。 ニューヨークとモントリオールで、保護者と託児施設へのインタビューを122件行いました。 サービスは始まりましたが、規模を広げられませんでした。市場は規制が重すぎ、圧倒的な地位を築く道筋も見えなかったため、より大きな機会へ舵を切りました。
ソフトウェア

私がつくったアプリ。

RekeepとFinal TableはApp Storeで公開中です。コードはGitHubにあります。ただしBetweenは、App Reviewの審査中です。

すべてGitHubで(新しいタブで開きます)
  1. Between

    iPhoneとiPad

    プライベートなメッセンジャー。メッセージはIETF標準のMLSでエンドツーエンド暗号化され、リレーサーバーは封をされたままの封筒を転送するだけです。電話番号は不要です。

    RustとOpenMLS、Swift、SwiftUI、Cloudflare Workers

    App Review審査中

  2. Rekeep

    Mac、iPhone、iPad

    無料のクリップボードマネージャー。5万件のクリップを130ミリ秒以内に検索でき、クリップがデバイスの外に出ることはありません。

    Swift、SwiftUI

    App Store(Rekeepのページ、新しいタブで開きます)コード(RekeepのGitHubページ、新しいタブで開きます)

  3. Final Table

    iOS

    100枚のカードシナリオを収めた戦略パズルゲーム。各判断を1,000点満点で採点し、モンテカルロ法の結果はどのデバイスでもビット単位で同一です。

    Swift、SwiftData

    App Store(Final Tableのページ、新しいタブで開きます)コード(Final TableのGitHubページ、新しいタブで開きます)

  4. Vantage

    ウェブ、セルフホスト

    15のライブフィードをひとつの朝のブリーフィングにまとめる、個人用のコマンドセンター。すべての数字に、出典が明記されています。

    PythonとSQLite、またはCloudflare WorkersとD1

    コード(VantageのGitHubページ、新しいタブで開きます)

  5. Machines

    ウェブ

    このサイトのラボ。47のインタラクティブなシミュレーションと、ゼロから書いたWebGLレンダラー。

    HTML、CSS、JavaScript、WebGL

    ラボを開くコード(MachinesのGitHubページ、新しいタブで開きます)

コマンドラインツール

どれも、依存パッケージなしのPythonで書かれています。