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■生成AI時代を勝ち抜く「事業・組織づくり」

PIVOTに先日公開された、POSTS代表の梶谷健人さんが語る「生成AI時代を勝ち抜く「事業・組織づくり」のプレゼンテーション動画が最高すぎたのでご紹介します。

生成AIとは何なのか？
を、最も美しく体系的に整理したプレゼンテーションだと感じました。前後編で1時間ほどありますが、何度も見返したくなります。

この動画を見ることで、
・生成AIの7つの本質的価値
・生成AIを活用した事業を作る具体的な手順
・生成AIがあることを前提とした会社組織の作り方
・生成AIが浸透した先の未来の予測
を理解することができます。

今回は前編として、優れた生成AIサービス/事業をつくるために、まず生成AI自体を深く理解するという前半パートをご紹介したいと思います。

前半パートで生成AIを深く理解しうえで、「生成AIのことは一旦忘れることが重要である」というところから始まる、事業づくりに本質的に必要なことの後半パートに入っていきます。

PIVOTのWeb＆動画では最後のチャプター「未来予測」が公開されています。ここまで通してみた方が確実に生成AIについての理解が深まります。

この後編はあと6日しか無料期間がありませんので、興味のある方は早めに登録してご覧ください！

あわせてこちらの本も読むと理解が深まること間違いありません。

生成AIの7つの本質的価値

1．コンテンツの創造コストを限りなく0にする
2．システムによる限りなく自然な対話の実現
3．非構造化データのベクトル化による柔軟な処理
4．コンテンツのマルチモーダル化
5．高単価専門知識の民主化
6．言語障壁の軽減
7．新しいモーダルでのインプットの実現

言い回しが難しいと感じると思いますが、各チャプターの解説で非常にわかりやすく解きほぐしていますので、一度動画を見るとすべて理解できると思います。

1．コンテンツの創造コストが限りなく0になる

コンピューターは「計算の限界費用」を0に近づけ、インターネットは「情報流通の限界費用」を0に近づける革命だった。

とし、そのうえで

生成AIは「創造の限界費用」を0に近づける革命だと位置づけています。

ここで言う「限界費用」とは、「安くできないから実現できなかったこと」のように捉えるとよいと思います。

かつて放送局や新聞社など大資本しか情報を広めることができなかったのが、インターネットの登場で一般市民がネットに書き込めば無料で瞬時に世界中に情報を届けることができるようになりました。こういうケースを「限界費用を0にする」という言い回しで表現します。

生成AIは確かに、イラストレーターに画像を大量発注することができずに実現できなかったことを実現可能にしました。アイディア出しを24時間つきあってくれるチャットボットも無料で使えるようになりました。

費用が高額になりすぎて実現できなかったことを、「創造」という分野で実現できるようにするのが生成AIだと捉えるのは非常に納得感があります。

2．システムによる限りなく自然な対話の実現

これはChatGPTで多くの人が実感していることですが、ゲームのNPCのAI化や、今後起きるだろうスマホの操作の入り口がチャットボットになる変化などもAIによる自然な対話の延長線で実現されるものです。

ズラリと並んだアプリアイコンから目的ごとにサービスを探している今のスマホの操作方法は生成AIの自然な対話機能によって過去のものになるはずです。

3．非構造化データのベクトル化による柔軟な処理

ここは特に難しい言い回しですが、考え方は簡単です。
雑多な情報を全部AIに食わせておくと、上手に整理してくれる。というものです。

これまでのデータベースは、たとえば名簿をイメージするなら、名前、住所、電話番号とデータの種類を先に決めて、電話番号なら数字10桁か11桁であることも先に定義する必要がありました。データ入力も正しい欄に決められた型で入力する必要がありました。

これが生成AI登場以後は、とりあえず全部の情報を入れておけば、AIが理解できる「ベクトル」というデータにすべて統一して変換してくれるようになるというものです。

社内のデータをとりあえず全部入れておけば、会社のことを全部知っているAIになるよ、というたとえ話をしています。確かに楽で便利です。

4．コンテンツのマルチモーダル化

前述の「データは何でも全部入れておけ」に関連して、AIが取り扱えるデータの種類がテキスト、画像、音声、動画、バイナリなど幅が広がったということです。

データ登録だけでなく、アウトプットもマルチモーダル化していますので、テキストを入力すると画像や動画が出る、画像を入力すると音声が出る、のようなことも可能になってきました。

5．高単価専門知識の民主化

AIは何でもできますが、多くの人にとって「何に使っていいかわからない」という状態にハマります。

まずわかりやすく法律や医療など高単価な専門領域について、チャットボットに質問すれば回答してくれるようなところからだと有難みがわかりやすいことから、AI自体は汎用的な脳みそを持ちながら、具体的な用途をアプリケーションレイヤーで提供されるようになるということを指しています。

6．言語障壁の軽減

AIはすべてのデータを「AI語」に変換している、という発想が非常に面白い説明です。

AIによって多言語翻訳の精度がとても高くなったと実感していますが、これは前述のマルチモーダル化、つまり文章だけでなく画像、音声、動画なども含めた非言語のデータもすべて「AI語」に翻訳しているのだと捉えます。

すると、アウトプットは日本語やフランス語のような言語で表現することもできるし、非言語で表現することもできます。また言語翻訳する場合も直訳ではなく意訳ができるようになります。

この「AI語」への統一のおかげで、翻訳精度が大幅に向上したと感じるようになったというものです。

7．新しいモーダルでのインプットの実現

生成AIが登場した時「プロンプト」という言語で入力すると画像が出てくることに感動しました。

しかしマルチモーダル化によって入力が言語以外も受け付けるようになりました。

スマホは特に、カメラで写真を撮ることで入力した方が楽ですし、適切に言語でプロンプト指示をすること自体が高度すぎて多くの人が使いこなせない原因になっていましたので、入力のマルチモーダル化はますます進むはずです。

・生成AIを活用した事業を作る具体的な手順 以降が重要

・生成AIを活用した事業を作る具体的な手順
・生成AIがあることを前提とした会社組織の作り方
・生成AIが浸透した先の未来の予測

と、まだチャプターが残っていますが、記事的に非常に長くなったので今日はいったんここまで。

「生成AIを活用した事業を作るためには、生成AIのことを忘れる必要がある」というのも、陥りやすい罠の話も、全部納得感満載でした。

後編に続きます。