【生成AI時代の事業・組織づくり】生成AIの7つの本質的価値／創造の限界費用をゼロにする革命／いったん生成AIを忘れよ／組織を見直すべき3つの理由／組織をAIネイティブにする４ステップ／北風より太陽

Summary

The video script discusses the transformative impact of generative AI, comparing it to past revolutions in computing and the internet that reduced the cost of computation and information dissemination to near zero. It emphasizes the potential of generative AI to revolutionize creation by significantly lowering the cost of imaginative content production. The speaker, Kazuto Kashiwagi, author and representative of the company "Pivot," shares insights on leveraging generative AI to enhance businesses and organizations. He outlines seven intrinsic values of generative AI, including reducing the cost of content creation, enabling natural system interactions, vectorizing unstructured data, and more. Kashiwagi-san also addresses the common trap of prioritizing the technology over customer needs and stresses the importance of aligning AI capabilities with high-value business challenges. The conversation explores practical applications, the future of work, and the strategic integration of generative AI in organizations, advocating for a proactive and positive approach to harness the technology's full potential.

Takeaways

• 📈 **Revolution of Creation Costs**: The speaker discusses how computers have revolutionized computation costs, and the internet has done the same for information dissemination, with AI potentially driving creation costs towards zero.
• 🚧 **Trap in AI Service Creation**: There's a common pitfall in AI service creation where the technology itself becomes the goal, rather than solving a customer problem, which can lead to a dilution of focus on actual customer needs.
• 🤖 **Importance of Organizational Structure**: The structure of an organization is crucial for leveraging AI effectively, and may need to be reimagined in the age of generative AI to fully harness its potential.
• 🧠 **Impact on Cognitive Labor**: AI's potential to affect cognitive labor is significant, possibly exceeding human capabilities in terms of imagination and efficiency.
• 💡 **Seven Essential Values of Generative AI**: The transcript outlines seven key values that generative AI brings to the table, which include reducing the cost of content creation, enabling natural system interactions, and vectorizing unstructured data.
• 🔍 **Understanding AI's True Potential**: There's a call to understand the true nature and potential of generative AI, moving beyond the surface-level understanding that often leads to misapplication or underutilization of the technology.
• 📚 **From News to Application**: The speaker emphasizes the importance of moving from just following AI news to actively applying AI services in practical scenarios to truly benefit from them.
• 📈 **Quantitative Approach to AI Integration**: Using key performance indicators (KPIs) like weekly active user rates can help measure and improve the integration and effectiveness of AI within an organization.
• 🌟 **Focus on the Middle Majority**: The majority of employees (the 'middle 6' in a 2-6-2 model) are influenced by the top and bottom segments. Engaging this middle group is key to successful AI adoption.
• 👥 **Leadership Understanding of AI**: It's crucial for leaders and decision-makers to have a solid understanding of AI to guide their organizations effectively through the technological shift.
• 🚀 **Future Evolution of AI**: The speaker predicts that as AI technology evolves, the importance of specific hard skills may decrease, while human qualities like creativity and values will become more significant.

Q & A

What is the significance of the statement that 'computers have brought the cost of computation close to zero'?

The statement signifies the revolutionary impact of computers on reducing the expenses associated with performing calculations, which has been a significant factor in the digital revolution and the advancement of various industries.

How does the internet revolutionize information流通 (流通, which means 'circulation' or 'distribution' in English)?

The internet has revolutionized the distribution of information by making it accessible to a global audience at minimal cost, thereby democratizing knowledge and communication.

What does the term 'クリエーションの限界費用を限りなく0に近づける革命' (a revolution that brings the cost of creation close to zero) imply?

It implies a transformative shift where the financial and technical barriers to creating content or products are significantly reduced, allowing for greater innovation and participation in creative fields.

What is the common trap that organizations face when creating services in the AI field?

The common trap is the overemphasis on the AI generation itself as the end goal, which can lead to a dilution of focus on solving actual customer problems and addressing their needs effectively.

Why is it important to 'forget about AI generation' when creating a business?

Forgetting about AI generation allows businesses to focus on the core customer problems and needs, ensuring that the AI technology is applied in a way that adds value and addresses the challenges effectively.

What are the three key backgrounds or reasons for reevaluating organizations in the age of generative AI?

The three key backgrounds are the overwhelming potential for efficiency, the impact on high-level intellectual labor, and the fact that the scope of influence now extends to areas beyond human imagination.

How does the concept of 'non-structured data vectorization' simplify AI development?

Non-structured data vectorization simplifies AI development by converting various types of data into numerical vectors, allowing AI models to process and understand a wide range of data without the need for prior structuring or cleaning.

What is the potential impact of generative AI on the creation of multimodal content?

Generative AI can enhance the creation of multimodal content by generating various types of data such as text, audio, and images from a single input, thereby increasing the value and reach of the content produced.

How does the democratization of high-unit-price specialized knowledge affect industries?

The democratization of specialized knowledge through generative AI allows tasks that previously required extensive expertise to be automated, making specialized services more accessible and potentially disrupting traditional industry structures.

What is the significance of reducing language barriers through AI translation capabilities?

Reducing language barriers through AI translation capabilities facilitates global communication, collaboration, and the exchange of ideas, making it easier for people worldwide to access information and participate in global discourse.

How can the introduction of new modalities for input and output in AI systems impact user interaction?

The introduction of new modalities allows for more intuitive and varied forms of interaction with AI systems, such as creating websites from rough sketches or generating content from non-textual inputs, which can lead to more innovative and user-friendly applications.

Outlines

00:00

🚀 The Revolutionary Potential of Generative AI

This section focuses on the revolutionary impacts of computer technology and the internet, comparing these to the emerging influence of generative AI. The speaker discusses how generative AI drastically reduces the marginal cost of creation and imagination, similar to how previous technologies minimized costs in their domains. The discussion extends into the potential traps in generative AI development, emphasizing the need for careful customer problem identification to avoid making the AI the end rather than a means to an end. It also touches on the importance of restructuring organizations to leverage generative AI effectively, identifying the need for a strategic approach to organizational change in the generative AI era.

05:01

🌐 Understanding Generative AI’s Core Values

This paragraph outlines the foundational concepts of generative AI as explained by an industry expert. It begins by exploring the essential values that generative AI brings, such as reducing the cost of content creation and enabling personalized digital interactions. The speaker describes generative AI’s ability to adapt across various applications, from customer service enhancements with AI-powered chatbots to creative endeavors in gaming and entertainment. The discussion also explores how generative AI is reshaping traditional workflows, reducing the reliance on structured data, and offering more natural and engaging user interactions.

10:02

🔍 Deep Dive into Generative AI Capabilities

This section dives deeper into specific applications and strengths of generative AI, such as its capacity to handle unstructured data and create content across multiple modalities. It highlights the practical uses in corporate environments like document handling and project updates, demonstrating generative AI’s potential to revolutionize traditional business processes. The explanation underscores the transformative effects of large language models like GPT-4, which enhance cognitive functions and automate tasks that were previously unimaginable without human expertise.

15:06

🌟 The Broad Impacts of Generative AI on Professional Services

Exploring the implications of generative AI in professional services, this paragraph discusses how generative AI is already enhancing performance levels across sectors. The speaker points out the dual benefit of generative AI: elevating the lower-performing segments of the workforce and providing significant boosts to high performers. The discussion is backed by research indicating substantial improvements in performance due to generative AI integration, highlighting the transformational potential of AI in elevating average performance and addressing complex challenges in high-skill environments.

20:09

📈 Strategic Implementation of Generative AI in Businesses

The final paragraph focuses on strategic approaches to implementing generative AI within business models. It discusses how to align generative AI applications with business needs, ensuring that technology adoption is not just about leveraging new tools but solving meaningful customer problems. The speaker emphasizes the importance of creating services that not only integrate generative AI effectively but also address significant customer challenges, ensuring relevance and value in the offerings. Additionally, it covers the pitfalls of getting swayed by the allure of advanced technology without clear practical applications, urging a balanced approach to innovation.

Keywords

💡Generative AI

Generative AI refers to artificial intelligence technologies that can generate new content, data, or predictions based on training from existing data sets. In the context of the video, generative AI is discussed as a transformative tool that significantly lowers the 'marginal cost of creation' for various services, from digital content to business models. The script emphasizes its impact across sectors by enabling efficient, automated, and personalized content production, as seen in the examples of automated customer service chatbots and personalized video content generation.

💡Marginal Cost

Marginal cost in economics refers to the cost of producing one additional unit of a product or service. The video explores how technologies like computers, the internet, and generative AI revolutionize industries by driving the marginal costs of their respective outputs (calculation, information distribution, and creative output) towards zero. This concept is critical in understanding the economic impact of technological advances in efficiency and scalability.

💡Organizational Strategy

Organizational strategy involves planning and decision-making to improve a company’s structural and operational foundations. The video discusses how businesses need to reevaluate their organizational strategies in the era of generative AI to maximize efficiency and innovation. It highlights the importance of aligning business structures with the capabilities of AI to exploit its potential fully, suggesting a focus on creating AI-native organizations.

💡Customer Challenge

Customer challenge refers to the specific problems or needs that a business aims to address for its customers using its products or services. The script mentions the risk of businesses focusing too much on the technological aspects of generative AI without adequately addressing or identifying real customer challenges, which could lead to ineffective products and services.

💡Cost Efficiency

Cost efficiency is achieving maximum productivity with minimum wasted effort or expense. The video script underscores generative AI's role in boosting cost efficiency across various business processes by automating tasks and creating new methods for content generation, thereby reducing labor costs and enhancing output quality.

💡Intellectual Labor

Intellectual labor involves tasks that require cognitive skills, such as decision-making, planning, and creating content. The video discusses the impact of generative AI on intellectual labor, extending its benefits beyond routine tasks to complex problem-solving and creative processes, thereby broadening its applicability and transforming traditional professional roles.

💡Business Transformation

Business transformation refers to the process through which companies change their operational and strategic approaches to gain significant improvements. In the context of the video, this term relates to how businesses must adapt to fully leverage generative AI technologies, transforming their products, services, and internal processes to align with new technological capabilities.

💡Data Vectorization

Data vectorization is the process of converting data into a format that can be effectively used and processed by computer systems, particularly AI. The video highlights how generative AI simplifies the handling of unstructured data by vectorizing it, which enhances the ability to process and utilize vast amounts of data efficiently, a key step in many AI-driven tasks.

💡Multimodal Content

Multimodal content involves combining multiple forms of media, such as text, audio, and video, to create richer communication experiences. The video explores how generative AI facilitates the easy creation of such content, enabling businesses to produce high-quality multimedia presentations and educational materials swiftly and with fewer resources.

💡Automation

Automation in the context of the video refers to the use of technology to perform tasks without human intervention. The script discusses generative AI's ability to automate complex and creative tasks, once thought exclusive to human intelligence, such as drafting documents or creating personalized customer interactions, thereby reshaping labor dynamics and efficiency.

Highlights

Computers have revolutionized the cost of computation, bringing it close to zero.

The internet has been a revolution in reducing the cost of information dissemination to near zero.

AI is seen as the next revolution, potentially driving the cost of creation to near zero.

A common pitfall in creating AI services is treating the AI generation itself as the end goal, rather than focusing on customer problems.

The importance of organizational structure in the era of generative AI cannot be overstated.

Generative AI has the potential for overwhelming efficiency and can impact even highly intellectual labor.

The imagination scope of generative AI extends beyond human norms.

Understanding the seven essential values of generative AI is crucial for creating new services and businesses.

One should initially forget about generative AI to focus on the customer's problem to be solved.

The concept of 'straightforward value' in generative AI involves reducing the cost of content imagination to nearly zero.

Generative AI enables natural conversation systems, which were previously unnatural and rigid.

Non-structured data vectorization is a significant yet often overlooked value of generative AI.

Generative AI can democratize high-unit-price specialized knowledge, making it more accessible.

Language barriers can be significantly reduced through the use of large-scale language models in generative AI.

The emergence of new modalities for input and output in generative AI can change how we interact with technology.

To effectively utilize generative AI in business, one must first understand and address high-value customer problems.

The importance of adopting a positive approach when introducing generative AI to avoid negative perceptions and resistance.

Focusing on the middle 60% of employees when implementing generative AI can lead to broader adoption and success.

Using quantifiable KPIs, such as weekly active user rates, can help measure the effectiveness of generative AI integration within a company.

It's crucial not just to follow generative AI news but to actively use and implement the technology to fully benefit from it.

Transcripts

古視聴ならピボットアプリアンドリーセン

ホロウィッツすごくいい言葉を言っていて

コンピューターはえ産の限界費用を0に

近づける革命だと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

とでじゃあ生成は何の革命かって言と想像

クリエーションの限界費用を限りなく0に

近づける革命だという風に言っていてま

かなり言いて見ようだなとうまいこと言い

ますねうまいですよねAI領域でサービス

を作る時の1番のトラップって生成AI

自体が目的化してしまって顧客課題の設定

が甘くなることなんですねそれを実現する

ためにも次の組織作りのところが大事に

なってくるとことなですねはいま大きく3

つの背景え理由から組織を生成AI時代に

おいて見直すべきかなっていう風に考えて

まして圧倒的な効率化ポテンシャル高度な

頭脳労働にも及ぶ影響範囲想像性すら

もはや人間の正規ではない

とはい皆さんこんにちはピボットの佐々

です今回のピボットトークでは生成AI

時代の組織作りと事業作りをテーマにお話

を伺いますゲストにお迎えしたのはポス

代表の柏谷ケトさんです柏谷さんよろしく

お願いしますよろしくお願いします柏谷

さん今日のタイトルズバリの本を出された

ばかりではいそうですね先月出しました

そうですねこれ私も読んだんですけどこれ

どういう問題意識でこれ書かれたんですか

そうですねあのこれは今生成AI周りで

こう埋められていないこう中間をきちんと

答えるような本を書きたいなと思いまし

てん

うんプンテ扱っ結構ミクロの本もたくさん

あると思うんですねなんですけどこう実務

科の方が本当に知りたいいかにじゃそれを

事業とか組織に生かして自社のこう成長に

つげるかっていうそういうこうテーマの本

はもうほぼ全くと言ってほど書かれてい

なかったなと思ったのでそこをこうま自分

のバックグラウンドを生かせるところも

ありますしあのそこに答える本を書たいな

という思いで書きましたね確かに今経営者

とかねマネージャーの方が生かせる本って

なかなかないですよねそうですねなかなか

まだ出てないのでそうですよねカさんはま

バシリって会社にもいらっしゃってそ今

自分が起業されていて他にも10社ぐらい

顧問されてると聞いたんですけどあそう

ですねあのAI領域のあの一部上場企業の

エクウィザーズさんであったりですとか

あとこうテレビ東京さんうんあとこう

サーススタートアップでこうシリーズCD

ぐらいのステージのえウェブなるさんです

とかまそういったこう幅広い企業の方々を

あうんあの支援させていただいてますはあ

我々と近いですけどあの業種がテレビ東京

とAIイカすってどういうことやってん

ですかテレビ東京さんとはあるしこう

新しい取り組みなんですけど生成AIを

あの大規模言語モデルを使った新しいこう

オリジナルのIPキャラクターあ

キャラクターを作ってんですかはいいう

結構実験的な感じでやってますねそういう

ことなんですね分かりましたということで

今日はお話を伺っていきたいと思います3

つのパートであの今回お話を伺うことに

なってまして最初がですね生成AI時代を

勝ち抜く事業の作り方はいはい次が生成

AI時代を勝ち抜き組織の作り方そしてま

未来予測ということでま今後生成AI時代

に社会や人のあり方はどう変わるのかと

いうことでお話を伺っていきますではまず

1から進めていきたいと思いますはいそう

ですねえ生成愛時代を勝ち抜き事業の作り

方というところであの生成AR7つの本質

価値であったりあとこう意義と意味の

デザインみたいな話をさせていただければ

と思います優れたこう生成AIサービス

ですとか事業を作る際のこうポイントいく

つもあるんですけどま今回こう特に重要な

2つポイントをこ抽出しましたで1つ目が

え生成の7つの本質価値を抑えるとうんで

もう1つがこうちょっと逆説的なんです

けど一旦生成AIを忘れるというこの2つ

が大事かなと思ってますでまずこちらの

生成の7つの本質価値っていうとこなん

ですがやはりこう新しく生成AIサービス

事業を作る上でもあとはこう既存の事業に

こう生成を生かす上でもまやっぱりこう

初手として生成AI自体に対する深い理解

は必要深うんだなとなんですけど意外と

生成AIって何か説明してくださいって

いう風にこう実際事業やられてる方とか生

知ってるよって方にこう通うてもなかなか

説明って難しいんですよね難しい難しいよ

ねなんとなくしかわかんないですねこれ

はい生成するAIでしょみたいな感じに

なっちゃうんですけどやっぱりそういう形

でま今までこう認識予測が主流だった

ところから生成する感じなんでしょうです

とかまAIっていう大きな枠組の中の

ディープラーニングのま一部なんだよね

みたいな感じのこう関係役割では皆さん

あの抑えてると思うんですけどこれだと

なかなか生成AIってやっぱニュースも

すご多いじゃないですかの中でこうその

正体ですとかあと輪郭ですよねっていう

のってなかなかイメージ湧かないと思うの

でそれに対してこうあたある生成AIの

こうサービスですとかユースケースですと

かそういうものをこう抽出あの抽象化して

あげるとこの7つですよねっていうそう

いうこう本質的価値を整理しているのでま

そこを抑えていただくと非常に理解し

やすくなるんじゃないかな自分の方でこう

整理させていただいてるのがこちらの7つ

になるんですがちょっとこう全体ざっとご

説明させていただくとまず1つ目がこれ

すごいシンプルにあのストレートなやつな

んですがコンテンツの想像コストを限り

なく0にするという価値ですねこれあの

アンドリーセンホロウィッツはいあの世界

的VCのはいキャピタリストがすごくいい

言葉を言っていてコンピューターはえ計算

の限界費用を0に近づける革命だとで

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でじゃあ生成は何

の革命かって言うと想像クリエーションの

限界費用を限りなく0に近づける革命だと

いう風に言っていてまかなり言いえて

みようだなとうまいこと言いますねうまい

すよねうまいなと思ったんで使わせて

もらってるんですけどかなりまなのでま

限界費用想像の限界費用が下がってくると

ま例えばAIライティングツールみたいな

形でこうコンテンツの制作コストを大幅に

下げることもできますしあとはこう何か

商品ECサイトで商品を紹介する画像を

作る時に1枚画像を作ってしまえばもう

あと無数のバリエーションをAが作って

くれたりですとかままた動画の中身自体も

相手に合わせてパーソナライズするみたい

なそういうサービスも出てきてたりします

うん今後世の中ってこの生生屋が作った

コンテンツの割合ってどれぐらいまで増え

ていくんですかねいやかなり増えると思い

ますねうんなのでこう情報が溢れる前提で

のこうサービス作りですとかあとはこう

個人としても情報の接し方っていうのを

考えていかないといけないかなと思います

あし我々が作るこういう動画みたいなのは

まある種人が介在してる珍しいものとして

オーガニックフードみたいな扱になってか

もしんないですねはいなので両方に価値が

出てくると思いますねその生成AIで大量

に作るってい大量消費的な価値うん大量の

中から自分にマッチするものを摂取するっ

ていうものとま本当にこうエディトリアル

聞かしたこう少数え精鋭というかも本当に

エリスのコンテンツっていうどっちにも

価値が出てくると思いますうんうん分かり

ました分かりやすい想像コスト0はいです

ね2つ目がこれもあのチャットGPTで皆

さん体感されてる価値かなと思うんですが

システムによるこう自然な対の実現という

ところでやっぱりこうGPT登場以前の

チャットボットってどうしても自然じゃ

なかったと思うんですねまかなりこうぎ

こちなかったところがま今かなり自然に

できるのでま例えばこう顧客対応のCSの

こうチャットボットなんかも裏側でこう

自社の商品データのドキュメントを追加で

学習させてあげてもう本当にこう自社の

商品をきちんと知識を持ったオペレーター

的にAIがユーザーのこう質問に対して

返答してくれるようなそういうサービスが

すごい伸びていたりですとか結構面白いの

で言うとうんゲーム領域でも結構使われ

てるんですけどへえこのインワールドって

いうところががまさにあの先ほど出た

アンドリーセンホロウィッツとかから調達

していてゲーム内のあのNPCって呼ば

れる要はドラクエの村人みたいなやつです

ねはいがま今までってここはまま村です

みたいなそういうこうワンパターンの返答

しかできなかったところに対してその

キャラクターの設定を加味しながら柔軟に

こう返答できるとはいいうようなシステム

も結構伸びてたりしますへえ結構

コミュニケーション力低い人って特に日本

とかってま結構多いじゃないですかそう考

とうん平均的な力の人よりこっちの方が

コミュニケーションうまそうですよねああ

うまいと思いますねうむしろこう人間の

コミュニケーションの角を丸くするような

使い方で結構GPT使ってたりとかって

いうのはすでにあったりするのであはいで

3つ目が実は1番見落とされがちなんです

けどかなり大事な価値でこの3つ目を一番

こう注意して抑えていただくといいかなと

思うんですが非構造化データのベクトル化

っていうところでこれどういうことかって

いうと

こうGPTであったりまそういった大規模

言語モデルえが登場以前のAI開発って

何かじゃあAI開発会社さんにAIで何か

やれたいんですと言った時のよくある

リアクションがデータが汚いんで無理です

とはいいうリアクションが非常に多かった

と思うんですねつまりAIに何か処理をさ

せるためにはデータは綺麗に構造化されて

いる必要があるとで今この大規模言語

モデルあのGPT4であったりそういった

ものを始めとする大規模言語モデルがどう

いう仕組みかというととりあえず全部こう

読み込んだテキストをベクトルっていう

矢印の向きと大きさの数値データに全変換

してくれるんでとりあえずなんかどんな

データでもいい感じに扱えるっていうほお

なのでこう車内の膨大なこうドキュメント

データですとかあとはこうオンラインの

ブログ記事の集合体ですとかそういうのを

突っ込んでも割とこううまく動いてくれる

と例え悪いかもしれないですけどでも分別

せずに全部もうぐわっと全部ゴミそも入れ

ちゃえば全部そ分別してくれてみ感まさ

そうですね分別を自動化してくれるみたい

な感じですねめちゃくちゃ便利だなはいな

のであの実際伸びてるサービスがこの左側

のグリーンっていうサービスなんですが

うんまさにこう車内のもうゴミも含めた

もう雑多なデータをとりあえず全部

読み込ませますとうんほ脳症のデータです

とかあとGoogleドライブですとか

ghubのデータですとかっていうのを

読み込ませておくと車内の知識を何でも

持っているAIアシスタントみたいなもの

が一瞬で作れてでそのアシスタントにこの

プロジェクトの最新の状況どうなって

るって聞くと最新除去教えてくれてでかつ

まるまるさんに聞くともっと詳しく教えて

くれるよみたいなそういうことも返して

くれるとええこれディープラーニングだけ

だった時は結構その構造化しとことて大事

だったんですかそのからディープ

ラーニングの時は大事でしたね大事でした

よねそっかそこが変わったとこなんですね

進化によってそうですねあのGPTだっ

たりま大規模言語モデルで非常にこう汎用

力が上がったっていうところですよねほお

分かりました4つ目何でしょうか4つ目が

えコンテンツのマルチモーダルかという

ところなんですがこれモーダルっていう

言葉が結構AIの領域だと出てくるんです

けど簡単に言ってしまうとデータの種類の

ことですねうんテキストですとか音声とか

え画像とかでちょっと分かりやすいように

あの動画を1つあの見ていただければと

思うんですけど

はい

はいというようにまこの女性が言った通り

この動画自体もAIで生成された動画に

なってましてうんこれどういうサービス

かって言うとテキストの現行を入れるだけ

でまこういうこうマーケティング素材の

動画ですとか車内のこうセールス

イネーブルメント社内教育の動画が作れる

というサービスになっていてコンテンツ

情報量的には同じなんですねうんテキスト

の現行っていうものとこの出力される動画

の持ってる情報量はあの元々で言うと同じ

なんですけどこれ動画っていうマルチ

モーダルこうテキストだけじゃないですよ

ねいろんなこうデータの種類の集合体の

コンテンツに格上げされることによって

コンテンツの価値が底上げされるっていう

うんうんそういうこう価値ですねうんはあ

今まで例えば電子書籍オーディブルとかっ

て著者が自分で全部読み上げてたりしてた

んですけどそれはもう全部自動できるかも

しないですうんうんあ自動化できると思い

ますねでAppleが実はそれ試してまし

たねああそうですかはい一部試し始めてい

てへえ人もまもなくできますねそっかはい

例えば1週間に1回社長が皆さんに

ちょっとスピーチするっていうかメールで

ちょっと戦事ぐらいでくメッセージもそれ

をちょっと変換すればその社長が出てきて

語ってるスピーチ桁に変えたりとできます

よねそっちがね聞いてれるしないそうかで

5つ目がえ高単価専門知識の民主家という

ところで今まではこう例えば法律文章です

とか税務手続きですとかこう膨大な知識を

頭に入れた専門家じゃないとでなかった

タスクをもうそういった膨大な文書もこう

大規模言語モデルの頭の中にこうどんどん

今入ってきているのでま例えばアイロン

クラットっていうサービスなんかは実際

こうロレアルあの化粧品会社のロレアル

なんかが使ってるんですがもう契約書の

レビューと契約書の作成をもうほぼ自動で

やってくれるっていうま今まではその弁護

士っていう専門家がやっていたようなこと

をもう代わりにこうやってくれるっていう

まそういう意味でかなりかなりこう専門

知識が民主化されているっていうような

うんそういう価値ですねあらゆる専門知識

がもう包含されていくんですかね例えば今

までなら翻訳系のアプリはこれこれだとか

みたいな感じで全部分かれてたじゃない

ですか専門がそういうところって全部この

汎用系のとこに取られちゃうんですかあで

言うとですねあのベースで使う大規模言語

モデルこう思考のエンジンみたいなものは

汎用的なものにかなり寄ってくと思うん

ですねうんなんですけどま例えばこういう

サービスあとは先ほどご紹介したな

サービスも

結構各社アプリケーションのレイヤーで

こうチューニングをしてるんですよ裏側の

プロンプトもそうですしあとUIもそう

ですしあとこう読み込ませる独自データ

ですとかていうところもあるんで元の脳

みそは結構汎用的なものになりつつ実際の

こうサービスとしてはこう分業というか

あの最適化されていくっていうそういう

シナリオかなと思いますはあけど翻訳とか

相当質が高いですよねもう相当高いですね

ねもうニュアンスも組んでくれますしね

そうですね十分だなと思ってうんつ目が

言語障壁の軽減っていうところではい

まさに翻訳のとこですねで結構こう個人的

に面白いなと思うのがまGPTはめとする

大規模言語モデルが英語であったり韓国語

日本語のテキストをえ事前にこう学習し

てるわけじゃないですかでそのGPTの脳

みその中がどうなってるかって言うとその

様々な言語を全部AI後に全て翻訳して

脳内に保存してるんですねうんつまり

ベクトルデータっていう矢印の数字データ

に変換してるってことはもう言語の際が

限りなくなくなったAI5単一言語で脳内

にストックしてそれでこう思考してる状態

に近いんですよほおなのでま彼らこう

GPTだったりの頭の中で言うと言語の

こう差っていうのはかなりこう薄まって

いる状態になってましてなので実際のこう

アウトプットとしても例えばこういうジ

みたいなサービスでこれもテキストから他

言語のえ自分が話してる動画を複数一括

生成できたりするんですけどま例えばこれ

とかは英語を生成してるやつです

[音楽]

ねこれはこう事前に2分間自分が話してる

動画を撮るだけであとはこうもう入れる

原稿としたら日本語でオで日本語入れて

英語フランス語まるまる語っていう風に

チェック入れるとその言語で話してる自分

の姿が成されるとめちゃくちゃ自然ですね

他のもけますはいこれフランス語

[音楽]

ですちゃんと自分の声なんよね谷さんと

フランス似合いますね

叶ますあそうかはいっていうようなかなり

こうまそれによって言語障壁がかなり結果

として軽減してるとうんいうところが上げ

られますで最後7つ目が新しいモーダルで

のインプットの実現というところでこれが

あの価値として1番新しい価値なのでこう

これから実際にサービスが出てくるかなっ

ていうとこなんですけどモーダルっていう

のは先ほどお伝えしたデータの種類ですね

うんで今までは例えばですけどウブサイト

を作る時にええコードっていうテキストを

打ち込むことによってウェブサイトという

アウトプットを得るという形でテキストと

いうモーダルの入力だったんですけどうん

実はこうもっと感覚的にラフな絵を書いて

ウェブサイト作れた方が人によっていいか

もしれないという時にま実際こうGPT4

のえビジョン認識ができるのでラフな画像

を書くとそのラフ絵に基づいた

ウェブサイトをもう瞬時に生成くれたりと

うんいうようなサービスが既にあったりと

いう形で実は入力モーダルと

アウトプットのペアリングが最適じゃない

パターンって結構あると思うんですよ今

までの技術の限界によってそこをこう1つ

1つ解きほぐしながら実は音声とこう

ラフェでやった方が実はいいよねみたいな

ものが結構今後出てくるかなと思います

デザイナーの方とかできることが増えます

ねああだいぶ増えると思いますねね言語化

も別のルートができますよねうん今までは

こうテキストに落とし込まなきゃいけない

ていうまそれが言語化だったのがもう絵に

して絵でインプットすればいいですとか

そういうのもできるのではあ原語がうまい

人もいればね絵の方が断然うまい人もい

ますもんねそれが全部どっちでもできる

ようになるとへえはいていうようなものが

7つの価値でやっぱり生成AIっていうの

をなんか生成するAIでしょって捉え

ちゃうとなかなかこう改造度も上がらなく

て車内活用も事業作りもなかなかうまく

できないのでまこういう風にん7つの価値

でその輪郭で捉えてあげるとよりこう捉え

やすいかなと思います確かにうんいや

すごく改造で上がりました良かったはいで

お次がえじゃあその7つの価値を抑えた上

で今度は逆に生成AIを忘れましょうと

いうところがこう事業作りのポイントかな

と思ってましてうん生成AI領域で

サービスを作る時の1番のトラップって

生成AI自体が目的化してしまって顧客

課題の設定が甘くなることなんですねこれ

結構あるあるありそうあそうですうん初期

に1番起きやすいことですねはいでま

そもそもこうサービスがどういう構造を

取ってるかって言うとまSnapchat

みたいな一部のエンタメ系を除けば

999%のプロダクトは誰のどんな問題を

どうやって解決するかっていう顧客課題

解決法っていう3要素が1番こう

プリミティブな要素としてあってでほぼ

ほぼをほとんどのサービスがうまくいか

ない原因っていうのは想定していた課題を

顧客が実は抱えていなかったですとか困っ

てるんだけどそんなに深い課題じゃなかっ

たという顧客と課題のペアリングがうまく

いってないっていうのがほとんどなんです

ねなのでそれをきちんと考えていきましょ

うって話なんですけどそれをちょっと別

角度で話すと縦軸に上に行けば行くほど

その解決しようとする課題の価値が高いと

はいで右に行けば行くほど生を使う必然性

がちゃんとあるよねという軸で取った時に

作りたいのってこう右上の証言じゃない

ですかなんですけどあのWeb3ですとか

あとメタバースですとかを思い返して

いただくと左上と右下めちゃくちゃ多く

ないですかもうそればっかりでしたね今

思うとはいやっぱりこう先端テクノロ

ジーってちょっと誘惑があってそれに目が

行きすぎちゃうんですよねどんなにこう

理論を分かっていてもそこにこう目が行き

すぎてしまってん

こう解決する課題の価値は高いんだけども

それってこう精じゃなくて良くないって

いうような左上ですとか精の価値はうまく

いかせてるんですけどそれってこう誰が

困ってるのっていうようなサービスですと

かっていうところにまメタバースWeb3

のアナロジー思い返していただいても陥り

やすいっていうまこの市場時のトラップが

あるのでもう意識的に右上を作

るっていうのをもうチーム全体で共通認識

をもうこの現で持ちながら作る必要がある

とうんはじゃこれをどう作っていくかなん

ですけど登り方がすごく重要でうん順番と

してはまずは上に登るうんでその上で右側

に行くっていうその順番が非常に大事かな

と思ってますあの重力と同じで上に行く方

が大変なんですよねやっぱりこう解決する

価値の高い課題の方が世の中で言うと気象

価値が高いのでまずはそこをきちんと

見つけに行ってその中でこう生成AIの

強みとマッチする領域を考えていくとで

じゃあまずどうやって上に行くかっていう

ところでもうこれだけで本が数冊書かれる

レベルなのでもうすごく簡単にですけど

きちんと自社の課題の棚ですとかあと顧客

インタビューを通してま本当にこう顧客の

本質的なニーズは何だっけっていうのを

きちんとこう問い直してから通てからそれ

をあのジャベリンボードみたいな

フレームワークもま本書で紹介してたりも

するんですがまそういったこう本当に顧客

がその課題を抱えているかっていうのを

検証するフレームワークがあったりするの

でそういったものを使いながらちゃんと

こう顧客と課題のペアリングがうまくいっ

てるかっていうのを検証するとでそれを

やってこう上に上がっていきそれによって

価値ある課題のセットがあの見えてきます

よねでその中でじゃあ右側に行くために

どうすればいいかっていうともうこう皆

さん手札として先ほどご紹介した7つの

生成の本質価値が手札としてある状態なの

でもうその7つの手札見ながらこの課題は

この手札で解決できそうだなっていう

ペアリングをしていけばずと右上の

サービスが考えられるとうんなのでこう

解決する課題のえ意義もあって生成を使う

意味もあるえ意義と意味のあるサービスが

作れるとうんそっかはい忘れる理由がよく

分かりましたまずビジネスの基礎のとこっ

ていうかプロダクト作りの基礎とか抑え

ないとそうですねばり使してもしょうが

なってことですねですでやっぱり生成AI

とか先端テクノロジーの事業作りする人

ってその技術が好きな人が多いんですよね

うんで好きがゆえにそっちにバイアスが

結構引っ張られやすいので意識的に忘れ

るっていうのが大事かなと思います確かに

ねいやよく分かりましたPIVOTアプリ

WEBでは様々な特典と交換できる

ピボットマイルを導入しています今回新た

な特典として書籍限定のAmazon

ギフト券と公開収録も兼ねたリアル

イベントを追加しました是非この機会に

PIVOTアプリWEBをご利用

いただければ幸いです詳細は概要欄をご覧

ください例えばちょっとピポットに

当てはめると課題として顧客のあの視聴者

の方これ時間がない時はこの30分の動画

をやっぱり貸で見たいっていう人も多いと

思うんですよねその時にあのその課題を

会計するためにここのコンテンツマルチ

モーダル化を使ってあの動画のものをすぐ

短くとかもしくは長くてもいいんで全部

テープ起こししてしかもそれが見やすい

うんうんになた課題解決ですよねそんな

感じの考え方でいそんな感じですねはい

そういうことですよねこれうまく活用し

てる例とかってなんかないですかうんは

ですねまさにこ途中でご紹介してるのが

結構うまくいってる例が多いなという風に

思ってましてグリーンなんかもそのサイタ

の例ですよねその車内のこうナレッジうん

を集約してえ質問に答えられるってやつ

なんですけどまこれ課題としてはま彼ら何

に着目したかっていうとこれIDC

リサーチさんが出してるデータなんです

けど典型的なホワイトカラーの業務時間

1/4って情報の検索らしいんですよああ

車内外含めへえでその1/4かけられて

いる時間の中で車内のデータが適切な場所

に置かれている割合って15%とかそれ

ぐらいなんですねうんつまり全然データが

車内見つからんとていうのが非常に深刻な

課題でで実はグリーンの創業者って元

GoogleでGoogleは莫大の予算

をかけてこういうサービスをで持ってる

らしいんですよなんですけど多くの企業は

そういったこう本来得るべき情報を社員が

得れないっていう結構明確なペインがあっ

てそこに対してこれがあれですよね非構造

化デタのベクトル化によってそれを解決

できるとうんいうもう綺麗な例ですね確か

にそういう意味ではちょっと効率化による

生産性アップみたいな使い方が今んとこ

多いんですかねうんが多いですねやっぱり

あの分かりやすいですよねその課題解決と

いうかその明確な業務のペインを解決して

効率化するっていうとこが思いつきやすい

のでまずそこから始まっていてエンタメ系

というか新しく価値を作るものも一部出て

たりしますああどんなんですかはい例えば

キャラクターAIってやつなんですけど

これもアリーセホロビッツが結構投資し

てるやつで評価額が確か3000億と結構

それぐらいあるんですけどユーザーが自分

でこう好きなAIキャラクターを作ること

ができてそのキャラクターと他のユーザー

がが交流できるっていうようななのでAI

キャラクターのcgmコンシューマ

ジェネレイドメディアでこう自分がこう

好きなキャラクターと話してみたいって

いう課題というよりか願望ですよねうんお

みたいなものに対してその生成AIのま

この自然な対話ですとかうんあとはこう

キャラクターの背景情報とかをこうざたに

入れてもうまく動くみたいな価値を使って

実現してるサービスっていう感じですうん

分かりました今ガーファがどんどん

リストラしてるじゃないですかあの効率化

っていうのはSSIによってどういう効率

化ができるんですか例えばセールス

エンジニアとかそういうとこの人たちがい

なくなったりとか色々してるじゃないです

かああそうですねそれで言うとこれ

マッキンゼさんが出してるデータだったと

思うんですけどうん効率化がしやすい触手

のこうパラメーターみたいなものがあって

うんああカスタマーサクセス系CS系と

あとセールス系はまかなり効率の相性が

良くも悪くもいいんですよねはいうんなの

で経営観点で言うとめちゃくちゃ効率化

できるうんでワーカー観点で言うとその

置き換えリスクが高いというのがその2つ

の触手ですねうんはあで栽培人となんか

もう広告のデザインとかもそういうとこも

全部エア化していくみたいな話出てました

そこも相いいですよねいいね

パーソナライズ化してデザインまでして

くれててことですよねそっかそっかだから

透明はそこの効率化に使れることが多そう

ですねが多いと思いますはいというところ

がはい事業作りのところでまこの2つを

きちんと意識しましょうというところです

ねはそれを実現するためにも次の組織作り

のところが大事になってくるてことなん

ですねはいはいそれをこう下支えする

ところとしてまいかにこう生成AI

ネイティブな組織を作っていくかっていう

お話なんですけどまその前段のお話として

そもそもこうまなんかこう事業を作

るっていうところは皆さんイメージ湧き

やすいと思うんですよ明確なこう市場機会

があるのでそれ作りに行かない手はないよ

ねと一方で組織って見直すべきなのかって

いうのはまだ腹落ちしてない方も多いかな

と思うのでこうちょっとそこも触れられ

たらなと思うんですけど大きく3つの背景

え理由から組織を生成AI時代において

見直すべきかなっていう風に考えてまして

圧倒的な効率化ポテンシャルえ高度な頭脳

労働にも及ぶ影響範囲うん想像性すら

もはや人間の正規でないというところでま

それぞれ結論としては今お話しした通りな

んですけどま全てこうサポートする

ファクトが結構研究で出てるんですうんま

圧倒的な効率化っていうとこで言うとオ

AIの論文で今後こう全職業の8割が何ら

かAIの影響を受けるって言われてますし

マキ税のレポートでまマックスえ6割から

7割ぐらいのこう今の従業員の業務がこう

節約可能という風な資産が出てるのでま

言い換えると生成AIで効率化してる組織

としてない組織で大きなそれだけで競争力

も下れてしまうとうんいうところですね

うん今後ね1人ユニコーン出てくるみたい

な話もあるもう全然ありありますよねそれ

がこの究極な形ですねですねああわかり

ましたはいで2つ目がこう結構生成AIの

活用ってなんかこうルーティンワークには

使えるけどこう高度な頭脳ロードには使え

ないんでしょっていう風に思われがちなん

ですけど実はそうじゃないっていう研究が

最近出てましてこれあのコンサル企業の

ボストンコンサルティンググループとあと

ハーバードビジネススクールが共同で研究

したやつなんですけどGPT4を使った

コンサルえと同じコンサルでもGPT4を

使う前のパフォーマンスとGPT4を使っ

た後のパフォーマンス分布を見た時にどう

いう変化が起きるかっていうのがこちらの

右側の定規のグラフになってましてうん

これだと約750人ぐらいの

コンサルタントを調査したんですけどこれ

上側見ていただくとえアベレージのライ

ンっていうところがまある1点であって

そこ以下をまあるあの便宜所ロー

パフォーマーでそれ以上をハイ

パフォーマーとしますとでGPT4を使う

と分布がどうなるかというとままず

アベレージが右側に大きくずれるんですね

全体のパフォーマンス上がるとでさらに

経営観点ですごい嬉しいのがやっぱ経営者

としてこう組織のあのボトムからの底上げ

て結構大きなテーマじゃないですかはい

特にこう日本だとレイオフもできないので

すごく重要なだと思うんですけどこの研究

だとローパフォーマーがハイパフォーマー

を上回るケースも結構出てるんですよね

ほおなのでこう全体の底上げもできるし今

までこうある会社の中でどう価値を出さ

せるかっていうちょっとこう問題の対象で

もあったローパフォーマーがむしろ活躍

するっていうしかも高度な知的生産活動で

おいてもとうんいうような研究結果も出

てるのでまこれは生かさない手はないなと

けどこれで言うと例えばあのすごく

セールス力もあってアイディアもある

コンサルタントなんだけどExelとか

こういうのがそんなに早くなくてそういう

とこをチャットGPTに任せることでそう

いったタスクは任せそういったもっと

クリエイティブなことやってそれでロー

パフォーマだったのに勝つとかそういう人

はいそうですよあもありそうですよねね

そういう例とかがなのかななんかBCGの

コンサルタントの最高にチャットGPT

使いがうまい人が1日どういう風に使っ

てるのかとか見てみたいですねあ見てみ

たいですねそういうコンテンツもぜひいや

見てみたいなどうやるのか1日密着みたい

なすいません

うての特許ないというでこれあのドイツの

ボルド代のアーティフィシャルミューズっ

ていう研究なんですけどあのGPT4vs

人間であの創造性をテストするAUTって

いうテストうん特定のこうタイヤですとか

フークとかのこう確信的な新しいこう用途

を思いつくていうテストをしたところ

GPT4よりも想像性がという結果が出た

人間っていうのが100人中4人しかい

なかったんですねうんうんうんていう形で

まあくまでこれって1つの尺度にはすぎ

ないんですけどもうすでにこう創造性って

いうところも人間の聖域ではなくなってき

てるとみたいなところでまやっぱりこう

生成AIを本気でこう活用した企業と

後ろ向きな企業でま事業機会っていう

ところもありますし生産性のところでま今

単独業務で2倍から10倍はもう既にが出

てるのでまそれが組織全体差がつくって

いうのもある程度あり得るシナリオですし

うんまそうなるとコスト構も変わってきて

競争力も変わりうんでかつ同じ業務を

100人じゃなくて5人でできるように

なった時に組織体制ってそもそもこう

大きく見直さなきゃいけないと思うので

その組織体制以降を先じてやった会社と

遅れた会社でそこでも結構動きに差が出て

くるのでまそういう意味でも組織ををま

このタイミングで改めて考え

るっていうのは求められてるかなとおお

こういうことに合わせてどう変えていけば

いいんですかそうですねその具体的な

ステップをえ331のうんほ3つの

アクション3つのフえアクションえ3つの

アクションで1つのアクションという形で

ま3フェーズに分けたあのアクションの

仕方をこの本の中で解説させていただい

てるんですがうんまその中でこういくつも

ポイントがあるんですねいくつもポイント

があるですけどその中で今日はあの4つ

ポイントを抽出してちょっとご紹介できれ

ばなと思いますで1つ目がちょっとこれ

まずはあの前提となるマインド的な話なん

ですけど北風ではなく太陽でアプローチ

するってのは非常に大事でうんこれ何かと

言うとともすればこう経営者の方が社員に

向かってこう君たちと生成AIが今後普及

していく中でそれを使いこなせないえ人材

は今後やばいぞうんそういう人材を今後

置いてみたいな結構そういうこうあるし

北風的なうんこうメッセージを発しがち

メディアのニュースとかそんなのばっかり

ですもんねが奪われるとかねですですです

でまさにそうでこう普段社員の方達てそう

いうこうネガティブなメディアの風潮に

さらされているのでうんこう生成AIを

使わないとやばいぞというこうネガティブ

メッセージだとこう生成AAを使えば使う

ほど逆に自分の居場所が車内でなくなるん

じゃないかという潜在的的な恐怖心から

結構反対勢力になったりそこまで行かなく

てもこうそんなに乗ってこないということ

が結構は起きがちなんですねなのでまそう

じゃなくて生成AIをうまく使えばこう

自分たちがやりたいビジョン実現にも

近づくしこうみんなが今こうある種えやら

ざらを得ないルーティンワークから解放さ

れたりこう今から今やってるスキルがもう

少しこう横に拡張したりというこう

いろんなポジティブな側面が生成AIって

あるのでそういうポジティブな側面に目を

向けてそこをメインにメッセージを発する

というのがまこれマインドなんですけど実

は結構大事かなと思いますあある程度理解

して言わないとなんか嘘言ってるような

感じに聞こえちゃいますねあそうですねな

のでやっぱ経営者であったりま少なくとも

それに順ずる役員がまちゃんとやっぱ生成

を理解するっていうのも前提として大事

ですよねうんうんこれよくわかりました

はいお次が6割の中間層にアプローチ

するっていうとこなんですけどこれ何かと

言うと自分もいろんな企業の方々の生成

AI導入をこうサポートしていて明確に

パターンで出るのが262の法則でええ

トップ2割はもう何も言われなくても勝手

にこう生成積極的に使うと下の2割はもう

周りからどんなに訴えかけられても

あんまりこう使わないで真ん中の6割の

中間層はま結構様子という262が顕に出

てますうんやっぱりこう経営者であったり

こうAIの推進役って上2割もしくは下2

割に目が行きやすいんですね目立つので

うんうん上2割に目を向けすぎちゃうと

こうテクノロジー好き新しいも好きの一部

の物好きが集まってるなで終わっちゃうの

と下2割に目を向けすぎると結局この人

たち何も動かないので何も変わらない何も

進められないとでそうではなくて1番注力

するべきは真ん中の6割でこの人たちは

割とこう空気で動いてくれるのでこの人

たちをメインターゲットに据えてトップ2

割が持っている熱量とあと地形を車内の

ナレッジ共有会で6割にこう完了してあげ

てこの6割を積極層にこうコンバートして

いきその結果会社全体の空気として否定層

も動かすっていうはあていうあるこう

ちょっと戦略的なステップが非常に重要か

なと思いますうーんしたらこのやっぱ理解

を

かなり噛み砕いて分かりやすく伝えれるか

どうかって大事ですねうんああそうですね

まさにうんでお次がですねワウって呼ば

れる数字をKPIとして捉えて定量的に

アプローチしましょうっていうお話でうん

まこれそもそも何かと言うと生生AIを

こう車内に浸透させようっていう際に結構

こうノりでやっちゃいがちなんですねうん

うんでじゃあうまくいってるかどうかって

どう測ってるんですかて言うと測ってませ

んっていう感じになりがちなんですけど

うんまやっぱりどのプロジェクトも定量的

に測らないとそもそも試作の良し足を判断

できないので定量的にやるべきででその時

の1番こう使い勝手がいい指標がえ

ウィクリーアクティブユーザー率え和率

って呼ばれるこの車内で導入している生成

AIツールま多くは企業向けチャット

GPTだと思うんですけどそれの利用率

ですね社員がこう1000人行った時にで

そのサービスを使っている人数がま400

人使ってくれてたら4000400で

40%というようなその和率っていうのを

KPIに捉えてあげてで最低でも45%で

え60%超えたらかなりいいラインで

80%超えたらもうかなりトップクラスて

いうまそういう客観的な指標も参考にし

つつ車内の和率を高めるとうんで和率って

あのサースプロダクトでもあのアプローチ

する指標なのでサースの試作をそのまま

結構活かせるんですよねなので定期的な

車内勉強会ですとかあとこう車内メール

マガジンですとかあと用途別の

テンプレートみたいな結構サースでよく

やる手をあのやってあげると効果も出

やすかったりするしますしかつ効果検証も

しやすくなるというとこですねはあそぱ

作曲層の2割がちゃんと分かりやすく

なんか対応的にみんなにちゃんと解説

できるか大事ですねうんですねあとは

やっぱり用途を考えさせるんじゃなくて

考えてあげるっていうのも大事でトップ2

割は自分で用途を考えられるんですけど

それ以外の方々っって何に使ったらいい

のっていう感じでそこで困られるんでうん

なんでこう推進役が中力事業部から順に

こう業務こう棚おし整理しながらじゃあ

こういう使い方こういうプロンプトでやっ

たらこんだけ改善しますよねっていうのを

ま最初は結構丁寧にやる必要があるかなと

思いますね水自発出てくるの待ってれば

いいんですかそれとも誰か担当でもつけ

ちゃった方がいいんですかえっとですね

自発的な人たちをこう挙手なるべく本人の

意思でこう推進役に上から任命するって

うのは大事だと思いますはていうのは

やっぱりやる気がある人っていうのは大

前提とあと上の権威がないとこう新しい

物好きがまたずまためどくさい学習お題

持ってきたみたいになっちゃうんでやっぱ

上のある種イロ的な権威も大事でその両方

大事ですねそうですよねいやわかりますた

で最後4つ目が本の表紙ではなく中身を

読むことを促すっていう話なんですけど

これ要は言い換えると生成AIのニュース

を追うだけじゃなくてちゃんとサービスを

使いましょうっていう話であの行ってみ

たら当たり前だと思うんですね当たり前な

んですけど多くの方ができていないのは

なんでなんだろうなって思った時に

イメージがちょっとまだ湧いてないのかも

なと思ってなのでこう自分はあの本屋の

アナロジーでよく話したりするんですけど

生生愛ってすごい毎日ニュースが多いじゃ

ないですかうんでそのTwitterの

タイムラインとかでニュースの地面ですと

かあのこういうサービスがリリースされ

たっていうニュースだけ追って

るっていうのは毎日本屋さんに足を運んで

毎日こう新しく平積みされる新刊書籍の

表紙だけこう眺めて本屋さんを出てああ

知識得たわって思ってるのと同じ構造で

やっぱりこうちゃんと使える知識を得る

ためには少なくとも立ち止まって本を開か

ないといけないですし物によっては

ちゃんとお金を払って家に持ち帰って

じっくり向き合うというのが必要なように

やっぱりこう流れてくるニュースを見る

だけじゃなくてちゃんと中身を使ってあげ

て場合によっては課金して深く使うという

ことが大事なんですけどニュースが多

すぎるが故にニュース追ってるだけで

やった気になっちゃうっていうトラップ

ですよねはい本屋で捉えた時に自分どっち

の行動取れてるんだっけって考えてあげる

と

自分をこう観しやすいと思うんではあはい

そういうことをま少なくとも個人は意識す

べきですし会社ないとしてもちゃんとこう

この意識を根付かせるってとこですよね

うんこの6割の浸透も含めてうまくやっ

てる組織ってあるんですかなんか例みたい

なものは例はですねいやまだ結構少ない

ですけどまそれこそ顧問先の企業の方々と

は徐々にそこの成功というか浸透比率は

高められてきてますねうんまず最初に1回

やってのがハードルありますよねあそう

ですねそのハードル超えた後にそのワウに

なるために毎週使うそこのハードルその2

つかなと思うんですけどうんうんうんうん

最初なんか自分から積極的にやってみ

るっていうのをなんか助け一緒にやって

あげるとかそうやったがいいよねうんうん

やった方がいいですねあの車内でこう

タッチオンというかワークショップみたい

のはすごい効果的でうんあのチャット

GPTでもいいですし自分が結構こう顧問

先の初期でやってたのは画像生成AIの

ワークショップやるっていうのはすごいお

すめでうんに使えなくてもいいんでやっぱ

こう今まで自分が作れなかったこうイメー

ジっていうものを自分が作れるっていうの

て結構感動体験なのでま画像生成AIで

こうみんなで何か作ってみるっていうのは

結構いい入り口だったりしますねそうです

よねはい確かにそれやるだけで1つ超え

られてそれワにするためにはさっき言った

ように車内で勉強会やったりメールで使い

方を送ったりとかそこら辺の取り組みが

大事ってことですねそうですね最初にこう

そもそも生生て楽しいって思わせてから

うんもその後は結構地味な施策の連続って

感じですね最初は大事ですね楽しいと思わ

せられるかどうか最はいですね結構どの

学問領域とも似てるかもしれないですね

そうですよねいやこの1にを踏まえた上で

では今後どれぐらい進化していくのか未来

予測のところちょ最後に教えてください

はいョですAIは人間にとっての脳の

新しいレイヤーテクノロジーが進化すれば

するほど具体のハードスキルの重要性は

下がりこう人間本来の魅力とかこう価値観

とかていう方によりうん重要性がシフトし

てるっていうこれぐらいのクオリティの

動画クリエイティブをもうコーヒー休憩で

作りましたみたいなクリエイターが出て

たりですとかあの1人コンテンツスタジオ

とか全然作れると思いますいやリアル

ビジネスもできると思いますできますか

なんで人類ってこんなの色々生み出して

いくんですかね好奇心っていう悪魔の身

ですね魔の