人の心に灯をともす 5993 AIは人類が直面する最も重要な技術
【AIは人類が直面する最も重要な技術】5993
投資家、シバタナオキ氏の心に響く話より…
シリコンバレーでは、生成AIは既に多くのビジネスに実装されています。
「生成AIのビジネス実装」という話を日本の大企業の経営陣の方にすると「ChatGPTを仕事でどう使うのか?」という話になりがちですが、チャット形式でのやりとり以外にも非常に多くの生成AIアプリケーションが存在します。
先日、私自身が病院で診察を受けた際、医師との会話をAIがリアルタイムで文字起こしし、 診療記録まで自動生成する場面に遭遇しました。
医療従事者は内容を確認して「送信」ボタンを押すだけ。
生成AIはチャットの枠を越え、業務プロセスそのものを刷新するフェーズに入っています。
シリコンバレーでは、数千～数万社の生成AIスタートアップが誕生しています。
医療、法律、 建設、製造など伝統産業の中で、特定の職種に特化したニッチな「業界特化型」のバーティカルAIスタートアップが誕生しているのが特徴的です。
初期は人間の仕事の支援をするコパイロット型が主流でしたが、今や人間を介在せず自ら意思決定から実行まで完結させるAIエージェントが台頭してきました。
2023年ごろから、日本の大企業の経営層のアドバイザー(顧問)をしていたこともあり 「生成AIはこれからどうなるのか」という相談を数多く受けるようになりました。
現時点では、米国の熱狂と比べると日本の温度感は明らかに低いままです。
最も大きな違いは トップマネジメントの姿勢にあります。
米国の経営者は報酬が株価に連動しているケースが多く、競合より早く最新技術を取り入れて 優位性を築くことが使命です。
そのため、生成AI導入を強力にトップダウンで推進するケース が圧倒的に多いです。
一方、日本では「一応検討している」とは言うものの、実際には「様子見」 の経営者がなお多数派で、導入段階になるとセキュリティやリスクの議論が先行し、結果として行動が遅れがちです。
生成AIの業界特化型アプリケーションは大企業を主要顧客とします。
大企業が積極的に動かなければ、スタートアップ側もビジネスにならず、エコシステム全体が盛り上がりません。
この構造的な要因が、日本の生成AIスタートアップの成長を鈍らせているのが現状です。
とはいえ、インターネットやクラウドが登場した当初も同様の懐疑がありました。
それでも現在では不可欠なインフラとなったように、生成AIも「いずれ必要になるかもしれない」段階をすでに通過しています。
2025年中盤のいま、この波に乗り遅れれば企業として確実に大きな損失を被る・・私はそう確信しています。
日本の生成AIのビジネス実装が遅れている状況であっても、私はあまり悲観的に考えていません。
日本は少子高齢化や人手不足といった課題を世界に先駆けて抱える「課題先進国」であり、生産性向上への切迫感はどの国よりも高いのです。
つまり、生成AIで解決すべき課題がどの国よりも多いのが日本だと言えるでしょう。
また、生成AIはインターネットやクラウドのようにIT部門の枠内で完結しません。
製造ライン、物流網、コールセンター、バックオフィスあらゆる現場に直接入り込み、仕事のやり方そのものを作り替えます。
大企業は長年の事業で蓄積した営業、設計、顧客対応、品質管理など膨大な業務データを保有します。
生成AIのビジネス実装に不可欠な大量の「質の高い学習デ ータ」を保有する伝統的な既存産業の大企業に決定的に有利だと考えています。
「課題先進国」である日本において、大量の業務データを保有している伝統的な既存産業の大企業にこそ、生成AIを正しくビジネス実装できれば大きな成長が実現できます。
いま求められているのは「様子見」ではなく「試行と学習の速度」です。
生成AIの波は、勇気ある企業の帆を確実に押し広げてくれるでしょう。
『アフターＡＩ』日経ＢＰ
https://q.bmd.jp/91/119/6239/__no__
本書の中にこんな記述があった。
『グーグルCEOのスンダー・ピチャイは「AIは人類が直面する最も重要な技術になるでしょう。それは、核や電気のような根本的な技術変革をもたらすでしょう」と言っています。
コンピューターはグラフィカルユーザーインターフェースによって誰もが使いやすくなったのですが、生成AIによって会話型でコンピューターを使えるようになる変化をいま私たちは体験しています。
さらにその先にAIは進化していきます。』
そして、「AIによる産業変革はすでに起きている」という。
『AIという波の影響は、すでにあちこちで見られています。
AIドリブンカンパニーと言えるような企業が、世界には数多く生まれているのです。
ここで1つ質問です。
皆さんがよく見ている動画配信サービスのネットフリックスは、トップ ページでどのぐらいAIを利用していると思いますか。
こういう質問をするぐらいだから50%かな、70%かなと想像するかもしれません。
しかし実際にはほぼ100%がAIで作られているのです。
トップページの大きなオススメだけでなく、ランキングやカテゴリーなどの表示順、さらに言えば、1つのドラマのサムネイルや紹介画像ですら、その人の嗜好性に合わせて最適化されています。
UX (顧客体験)にAIが組み込まれてしまっているんですね。
ショート動画サービスのティックトックはAIドリブンカンパニーであり、すでに15億人を超えるユーザーを獲得しています。
ティックトックの視聴時間がユーチューブの視聴時間を超えた (Sensor Towerの調査によると2020年第3四半期に超えた）ように、AIがゲームチェンジャーになってきています。
もう1つAIがゲームチェンジャーになっている事例を紹介します。
皆さんはファストファッ ションのSHEINをご存知でしょうか。
中国で安く作っているから人気だと考えがちですが、それは正確な捉え方ではありません。
SHEINはAIプロセスを重視することでその力を発揮しています。
ファッショントレンドに乗って生産するというだけでなく、ファッショントレンドを見つけて実際に作るマニュファクチャリングの部分にもAIを活用しているのです。
ティック トックやインスタグラムを監視して、トレンドを先回りして予測し、正確な需給予測ができるからしっかりと売り切れるわけです。
結果として、SHEINは米国のファストファッションの売上の過半数を握るような破壊的産業革命を起こしています。』
「AIは人類が直面する最も重要な技術」という言葉を胸に刻みたい。
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投資家、シバタナオキ氏の心に響く話より…
シリコンバレーでは、生成AIは既に多くのビジネスに実装されています。
「生成AIのビジネス実装」という話を日本の大企業の経営陣の方にすると「ChatGPTを仕事でどう使うのか?」という話になりがちですが、チャット形式でのやりとり以外にも非常に多くの生成AIアプリケーションが存在します。
先日、私自身が病院で診察を受けた際、医師との会話をAIがリアルタイムで文字起こしし、 診療記録まで自動生成する場面に遭遇しました。
医療従事者は内容を確認して「送信」ボタンを押すだけ。
生成AIはチャットの枠を越え、業務プロセスそのものを刷新するフェーズに入っています。
シリコンバレーでは、数千～数万社の生成AIスタートアップが誕生しています。
医療、法律、 建設、製造など伝統産業の中で、特定の職種に特化したニッチな「業界特化型」のバーティカルAIスタートアップが誕生しているのが特徴的です。
初期は人間の仕事の支援をするコパイロット型が主流でしたが、今や人間を介在せず自ら意思決定から実行まで完結させるAIエージェントが台頭してきました。
2023年ごろから、日本の大企業の経営層のアドバイザー(顧問)をしていたこともあり 「生成AIはこれからどうなるのか」という相談を数多く受けるようになりました。
現時点では、米国の熱狂と比べると日本の温度感は明らかに低いままです。
最も大きな違いは トップマネジメントの姿勢にあります。
米国の経営者は報酬が株価に連動しているケースが多く、競合より早く最新技術を取り入れて 優位性を築くことが使命です。
そのため、生成AI導入を強力にトップダウンで推進するケース が圧倒的に多いです。
一方、日本では「一応検討している」とは言うものの、実際には「様子見」 の経営者がなお多数派で、導入段階になるとセキュリティやリスクの議論が先行し、結果として行動が遅れがちです。
生成AIの業界特化型アプリケーションは大企業を主要顧客とします。
大企業が積極的に動かなければ、スタートアップ側もビジネスにならず、エコシステム全体が盛り上がりません。
この構造的な要因が、日本の生成AIスタートアップの成長を鈍らせているのが現状です。
とはいえ、インターネットやクラウドが登場した当初も同様の懐疑がありました。
それでも現在では不可欠なインフラとなったように、生成AIも「いずれ必要になるかもしれない」段階をすでに通過しています。
2025年中盤のいま、この波に乗り遅れれば企業として確実に大きな損失を被る・・私はそう確信しています。
日本の生成AIのビジネス実装が遅れている状況であっても、私はあまり悲観的に考えていません。
日本は少子高齢化や人手不足といった課題を世界に先駆けて抱える「課題先進国」であり、生産性向上への切迫感はどの国よりも高いのです。
つまり、生成AIで解決すべき課題がどの国よりも多いのが日本だと言えるでしょう。
また、生成AIはインターネットやクラウドのようにIT部門の枠内で完結しません。
製造ライン、物流網、コールセンター、バックオフィスあらゆる現場に直接入り込み、仕事のやり方そのものを作り替えます。
大企業は長年の事業で蓄積した営業、設計、顧客対応、品質管理など膨大な業務データを保有します。
生成AIのビジネス実装に不可欠な大量の「質の高い学習デ ータ」を保有する伝統的な既存産業の大企業に決定的に有利だと考えています。
「課題先進国」である日本において、大量の業務データを保有している伝統的な既存産業の大企業にこそ、生成AIを正しくビジネス実装できれば大きな成長が実現できます。
いま求められているのは「様子見」ではなく「試行と学習の速度」です。
生成AIの波は、勇気ある企業の帆を確実に押し広げてくれるでしょう。
『アフターＡＩ』日経ＢＰ
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本書の中にこんな記述があった。
『グーグルCEOのスンダー・ピチャイは「AIは人類が直面する最も重要な技術になるでしょう。それは、核や電気のような根本的な技術変革をもたらすでしょう」と言っています。
コンピューターはグラフィカルユーザーインターフェースによって誰もが使いやすくなったのですが、生成AIによって会話型でコンピューターを使えるようになる変化をいま私たちは体験しています。
さらにその先にAIは進化していきます。』
そして、「AIによる産業変革はすでに起きている」という。
『AIという波の影響は、すでにあちこちで見られています。
AIドリブンカンパニーと言えるような企業が、世界には数多く生まれているのです。
ここで1つ質問です。
皆さんがよく見ている動画配信サービスのネットフリックスは、トップ ページでどのぐらいAIを利用していると思いますか。
こういう質問をするぐらいだから50%かな、70%かなと想像するかもしれません。
しかし実際にはほぼ100%がAIで作られているのです。
トップページの大きなオススメだけでなく、ランキングやカテゴリーなどの表示順、さらに言えば、1つのドラマのサムネイルや紹介画像ですら、その人の嗜好性に合わせて最適化されています。
UX (顧客体験)にAIが組み込まれてしまっているんですね。
ショート動画サービスのティックトックはAIドリブンカンパニーであり、すでに15億人を超えるユーザーを獲得しています。
ティックトックの視聴時間がユーチューブの視聴時間を超えた (Sensor Towerの調査によると2020年第3四半期に超えた）ように、AIがゲームチェンジャーになってきています。
もう1つAIがゲームチェンジャーになっている事例を紹介します。
皆さんはファストファッ ションのSHEINをご存知でしょうか。
中国で安く作っているから人気だと考えがちですが、それは正確な捉え方ではありません。
SHEINはAIプロセスを重視することでその力を発揮しています。
ファッショントレンドに乗って生産するというだけでなく、ファッショントレンドを見つけて実際に作るマニュファクチャリングの部分にもAIを活用しているのです。
ティック トックやインスタグラムを監視して、トレンドを先回りして予測し、正確な需給予測ができるからしっかりと売り切れるわけです。
結果として、SHEINは米国のファストファッションの売上の過半数を握るような破壊的産業革命を起こしています。』
「AIは人類が直面する最も重要な技術」という言葉を胸に刻みたい。
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