Google Releases AI AGENT BUILDER! 🤖 Worth The Wait?(AIにて要約）

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Google、AI Agent Builderを発表！ 待ちに待った発表か?

テーマ: Googleが発表したVertex AIエンタープライズAIプラットフォーム

ポイント:

1. Vertex AIモデルガーデンには130以上のモデル(Gemini、LLaMA、Stable Diffusion等)が用意されている。

2. Gemini 1.5 Proは最大100万トークンのコンテキストウィンドウを提供し、大量の情報を一度に処理できる。

3. CodeGemmaは機械学習コーディング向けに特化したモデルが公開された。

4. Vertex AIはモデル開発から運用まで一元化されたプラットフォームである。

結論:

Googleはエンタープライズ向けのAIプラットフォームを包括的に提供しており、多様なモデルやツール群を備えている。ただし、発表者はカスタマーサービスボットなどの基本的な使い道に留まっていることに若干の失望感を示している。

具体例:

Vertex AI Agent Builderでは、Gemini Proによる会話生成、会話フロー制御、検索機能の活用などができるが、AutoAgentやCrew AIなどの先進的なエージェントフレームワークに及ばないと指摘されている。

Google Vids: AIによる動画制作アプリ

テーマ: Google Vidsと呼ばれる新しいAI動画制作アプリの発表

ポイント:

1. Google Worksapceに新たに「Google Vids」が追加された。

2. Geminiを活用し、動画の企画、制作、編集をサポートする。

3. 既存のドキュメントを参照してナレーティブアウトラインを生成し、アニメーション、BGM、映像素材を自動で挿入できる。

結論:

Google Vidsは、Geminiの機能を活用して動画制作プロセスを効率化するツールとして期待できる。

具体例:

デモでは、文章の要約から動画のナレーションやシーン構成、映像素材の挿入まで、AIが自動で行う様子が紹介された。

Gemini Code Assist: AIによるコード編集支援

テーマ: Gemini Code Assistと呼ばれるAIコード編集ツールの発表

ポイント:

1. Gemini Code Assistは100万トークンのコンテキストウィンドウを活用し、他モデルを凌駕する
   コードベース理解能力を持つ。

2. Vertex AIとの統合により、セキュリティやコンプライアンスに沿ったコード変更を提案できる。

3. サンプルとして、ホームページへの「おすすめ」セクション追加の実装が自動化された。

結論:

Gemini Code Assistは、AIの強力なコード理解能力を活用し、開発者の生産性を大幅に向上させる
ツールといえる。

具体例:

デモでは、設計変更に対応するコード修正を70時間以上かかる作業を、Gemini Code Assistが
わずか数分で完了する様子が示された。

まとめ

Googleは、エンタープライズ向けAIソリューションの提供に注力しており、動画制作やコーディング
支援などの分野でAI技術の活用を進めている。発表者は一部の機能に期待外れを感じているものの、
全体としてGoogleのAI戦略が着実に進化していることを示している。

＝＝＝以下は個人的な勉強＝＝＝

Googleの発表するAI関連サービスの背景にある問題点を探ってみましょう。

1. 現状の問題点

   • 開発者の生産性の低さ

     • 大規模なコードベースの理解と修正が非常に時間がかかる

   • 企業内の知識共有の困難さ

     • 膨大な社内文書やデータを横断的に活用できない

   • 顧客サービスの非効率性

     • コールセンターでの人手不足や応答の遅さ

   • 動画制作の煩雑さ

     • 企画、制作、編集の工程が複雑

2. Googleの提案サービスが解決を目指す問題

   • Gemini Code Assist

     • 大規模コードベースの理解と変更の自動化

   • Vertex AI

     • 社内外の知識・データを統合活用するAIプラットフォーム

   • Vertex AI Agent Builder

     • 対話型AIエージェントによる顧客サービスの効率化

   • Google Vids

     • AIを活用した動画制作の自動化と効率化

3. 提案サービスの意義

   • 開発者の生産性向上

   • 企業内ナレッジの可視化と活用

   • 顧客体験の向上

   • 動画コンテンツ制作の民主化

つまり、Googleは現在の企業内外の課題を解決する手段としてAI技術を提案しているといえます。
開発者の負荷軽減、データ活用の最適化、顧客サービスの改善など、企業変革を後押しする狙いがうかがえます。

Googleの提案サービスによって実現できる未来のストーリーを描いてみます。

現在、多くの企業が抱えている課題は、開発プロセスの非効率性、社内ノウハウの有効活用の困難さ、顧客サービスの質の低さなどです。これらの問題に直面する中で、Googleの新しいAIサービスは、企業変革の切り札として大きな期待を集めています。

まず、Gemini Code Assistなら、開発者はコードベースの理解に費やす時間を劇的に削減できます。AI が膨大なコードを瞬時に分析し、必要な変更箇所を特定して具体的な修正案を提示してくれるのです。これにより、新機能の開発スピードが格段に上がり、イノベーションのスピードアップにつながります。

次に、Vertex AIを活用すれば、企業内外の様々なデータソースを一元的に管理・活用できるようになります。社内の文書やレポート、さらには顧客との対話履歴まで、AIが瞬時に理解してナレッジとして活用できるのです。これによって、部門間の知識共有が促進され、意思決定の質が向上します。

また、Vertex AI Agent Builderを使えば、AIアシスタントによる顧客対応が可能になります。AIが顧客の意図を汲み取り、最適な回答や解決策を提案できるので、コールセンターの人件費削減や応答時間の短縮が期待できます。顧客満足度の向上にもつながります。

最後に、Google Vidsなら、動画制作の工程が格段に簡単になります。AI が企画から撮影、編集まで一気に行ってくれるので、動画コンテンツの制作スピードが飛躍的に上がります。これによって、企業はタイムリーな動画配信を実現できるようになり、マーケティング活動の幅が広がります。

このように、GoogleのAIサービスは企業の生産性向上と顧客体験の改善を同時に実現する可能性を秘めています。開発、ナレッジ活用、顧客対応、コンテンツ制作といった、企業活動の根幹に関わる領域での変革が期待できるのです。

こうした取り組みが進めば、企業はより迅速に市場ニーズに対応でき、また社内の知的資産を最大限に活用することで、イノベーションの創出とコストの最適化を両立できるはずです。GoogleのAIサービスは、企業変革を後押しする強力なツールとして、near futureの姿を明示しているといえるでしょう。

具体的にどのようなスタートアップが生まれてくるかを考えてみましょう。

1. Gemini Code Assistを活用したスタートアップ

   • ビジネスモデル: 大規模コードベースの自動分析・修正サービス

     • 企業の開発部門向けに、Gemini Code Assistを使ったコードの自動生成、リファクタリング、バグ修正などを提供

     • 開発リソースの大幅削減と開発スピードの向上を実現

   • 想定顧客: 中大規模企業の開発部門

2. Vertex AIによるデータ活用スタートアップ

   • ビジネスモデル: データ分析アウトソーシングサービス

     • 企業の内部データと外部データを統合分析し、業界動向の予測や需要予測、意思決定支援などを提供

     • Vertex AIのナレッジグラフ機能を活用して、異業種のデータも活用

   • 想定顧客: 中堅企業、ベンチャー企業の経営陣

3. Vertex AI Agent Builderを活用したスタートアップ

   • ビジネスモデル: AIコールセンター代替サービス

     • Vertex AI Agent Builderを活用して、企業向けのAIカスタマーサポートエージェントを構築・提供

     • 顧客問い合わせの自動応答、人手介入のトリガー判断など、エージェント機能を最適化

   • 想定顧客: 中小企業、BtoC企業のコールセンター

4. Google Vidsを活用したスタートアップ

   • ビジネスモデル: 動画制作クリエイター支援サービス

     • Google Vidsの機能を活用し、個人クリエイターや小規模制作会社向けに動画企画・制作の支援サービスを展開

     • AIによる自動編集機能や、素材・BGM の自動選択などを提供

   • 想定顧客: YouTuberやSNSインフルエンサー、中小広告制作会社

このように、GoogleのAIサービスを活用したスタートアップは、開発効率化、データ活用最適化、顧客体験の自動化、クリエイター支援など、企業変革に資する様々なソリューションを提供することが考えられます。

特に中小企業や個人クリエイターなど、これまでリソース不足から先端技術の恩恵を受けられなかった層に対して、AIの力を活用した新たなサービスが登場することが期待されます。Googleのプラットフォームを活用することで、ビジネスの生産性向上と新たな付加価値創出を実現できるはずです。

具体的なスタートアップのビジネスモデルと、それを実現するためのステップを考えていきましょう。ここでは、「Vertex AI Agent Builderを活用したAIコールセンター代替サービス」を例に検討してみます。

1. 初期ステップ - 市場調査とプロトタイプ開発

   • 中小企業のコールセンター運営の課題を詳細に調査

   • Vertex AI Agent Builderの機能を理解し、どのようなユースケースが考えられるかを検討

   • 簡易なプロトタイプを開発して、潜在顧客にフィードバックを得る

2. MVP構築 - 基本機能の提供

   • 顧客のニーズに合わせた最小限の機能セットを備えたMVPを開発

   • 電話応対の自動化、FAQ回答の提示、人手介入トリガーの判断など、基本的な機能を実装

   • 初期顧客を獲得して、ユーザビリティとニーズ適合性を検証

3. 機能拡充 - ユーザー体験の改善

   • ユーザーフィードバックに基づき、AIエージェントの応答精度や対話フロー、管理機能を強化

   • 自然言語処理やデータ分析の高度化など、Vertex AIの機能を最大限活用

   • 顧客ごとのカスタマイズ性を高め、ユーザー体験の差別化を図る

4. サービス拡大 - 販路開拓とデータ活用

   • 中小企業向けセールスチャネルの構築

   • 導入実績を積み重ね、信頼性の向上と口コミ効果の獲得

   • 蓄積されるコールデータを活用し、AIエージェントの改善と新機能開発に役立てる

マーケティング戦略としては、以下のようなアプローチが考えられます。

• ターゲティング:

  • 人手不足や経費削減に悩む中小企業のコールセンター部門に注力

• プロモーション:

  • 業界メディアへの露出、中小企業向けイベントへの出展などで認知度を高める

  • 導入事例の共有やデモ動画の配信で、製品の有効性をアピール

• カスタマージャーニー:

  • 問い合わせフォームからの資料請求

  • 無料トライアルの提供と、実際の運用イメージの共有

  • 導入後の運用支援と、継続的なサービス改善

このように、Vertex AI Agent Builderの機能を最大限活用しつつ、顧客ニーズに合わせたサービス設計とマーケティング施策を行うことで、AIコールセンター代替サービスの立ち上げが期待できます。
初期の市場調査から始め、徐々にサービスを拡大していく段階的アプローチが、スタートアップにとって重要な成功要因となるでしょう。