【生成AI】日本の大逆転/作るのは米国 使うのは日本/“持たざる国”日本の強み/大企業と生成AIの相性は抜群/ガラパゴス化しないためには/課長AIって何?【GenerativeX】
Summary
TLDRこの動画スクリプトでは、日本の大企業における生成AIの活用が議論されています。ゲストである荒木CEOは、日本の企業がAIを効果的に利用し、ビジネス変革を促進していると語ります。荒木さんは、日本の企業はAIの進化を追い越すために、適切な使い方を学び、自信を持って取り組む必要性を強調しています。また、AIの活用は技術力だけでなく、ビジネスの改善に向けた意図や方向性も重要だと指摘しています。
Takeaways
- 🇯🇵 日本の大企業は生成AIをうまく使いこなしていると感じる声がある。
- 🌐 AIの進化は急速であり、アメリカのIT技術の進歩が世界的に注目されている。
- 💡 日本企業はAIを活用して、アメリカの強みを吸収し、独自の強みを発揮している可能性がある。
- 💼 投資や研究開発はアメリカが行っているが、日本はその成果を最大限活用する戦略を考えている。
- 🔧 AIの進化により、ビジネスプロセスの改善や変革が期待されており、特に大企業においてその効果が大きそうだ。
- 🛠️ 日本の企業はAIを活用して、業務の効率化や省力化を目指している。
- 📈 AIの活用は、企業の生成性や競争力を高める重要な要素となるであろう。
- 🤖 AIの進化は速いため、現在の課題を解決するだけでなく、将来の課題にも対応できる可能性がある。
- 📊 日本企業はAIの活用を通じて、自信を持ち、グローバルな競争力を強化するべきである。
- 🏢 大企業はAIの導入により、複雑な業務や多様なニーズに柔軟に対応し、競争力を高めることができる。
Q & A
ジェネラティブXのミッションは何ですか?
-ジェネラティブXのミッションは、生成AIを利用して日本の大企業を支援することです。
荒木さんはどのような経歴を持っていますか?
-荒木さんは東京大学経済学部を卒業後、JPモルガンで働いた経験があり、続けて連続企業家として活動しています。
生成AIがビジネス変革にどのように役立つか説明してください。
-生成AIはチャットGTPをはじめとする技術を活用し、ビジネスの変革のためのコンサルティングやシステムアプリケーションの開発を提供することで役立ちます。
アメリカのAI技術と日本のAI技術の進歩度合いには何が異なると思いますか?
-アメリカは技術開発の側では進んでいるとされるが、実際には使う側ではまだ進んでいないと荒木さんは考えています。一方、日本の大企業は生成AIをうまく使いこなしていると感じています。
AIの進化がビジネスに与える影響について教えてください。
-AIの進化はビジネスの効率化や省力化に大きな影響を与え、特に現場での改善活動においてAIの活用が進んでいます。
AIの進化が速いとどのような問題が解決できるようになるでしょうか?
-AIの進化が速いと、現在は難しいと思われている多くの問題も徐々に解決できるようになります。
ジェネラティブXはどのようにして企業の課題に対処する予定ですか?
-ジェネラティブXは企業の課題に応じて、生成AIを活用したカスタマイズされたソリューションを提供することで対処する予定です。
日本の企業がAIを活用する際の課題とは何ですか?
-日本の企業がAIを活用する際の課題としては、自信の不足や、AIをどのように適用すべきかわからないことなどが挙げられます。
AIの進化について、どのような姿勢を持つべきですか?
-AIの進化について、恐れる必要はなく、積極的に活用し始め、小さくても成功体験を積み上げる姿勢を持つべきです。
ジェネラティブXはどのような企業との協力経験がありますか?
-ジェネラティブXは創業1年でも、すでに多くの大企業と組んでおり、様々な業種の企業と協力経験があります。
AIの進化がもたらすビジネスチャンスについてどう思いますか?
-AIの進化はビジネスチャンスを広げ、特に日本企業にとっては世界に手が届くレベルにまで追いつき、競争力を高めるチャンスだと荒木さんは考えています。
Outlines
🇯🇵 日本企業における生成AIの活用
日本の大企業は生成AIを効果的に活用していると感じる声がある。アメリカと比較して日本の企業は生成AIを活用し、ビジネス変革を目指している。荒木CEOは、日本の企業がAIを活用して課題を解決し、コストを削減する可能性について語った。
🌐 日本とアメリカのAI活用比較
日本はAIの進化を追いかけず、独自のアプローチで課題解決に成功している。アメリカは技術開発が進んでいるが、日本の企業は現場の強みを活かし、AIを活用して効率化を進めている。
🚀 日本の強みとAI活用の進化
日本の企業はAIを活用し、特に製造業や製薬企業において効率化を目指している。AIの進化により、従来のITシステムに頼らない新しいビジネスモデルが生まれている。
🛠️ AIの活用と日本の課題
日本の企業はAIを活用することで自信を獲得し、課題を克服している。AIの進化により、従来のITリソース不足を補い、新しいビジネスチャンスを創出している。
🤖 AIの進化とビジネスの変革
AIの進化はビジネスの変革をもたらしている。日本の企業はAIを活用し、特に大企業はその裾野が広く、複雑なネットワークを抱えるため、カスタマイズされたAIの活用が重要である。
🏢 大企業と生成AIの相性
大企業は生成AIと相性が良く、複雑な業務を効率化することができる。荒木CEOは、大企業がAIを活用することで、ビジネスの変革を実現していると語った。
🛑 AI活用の課題と解決策
AIの活用には課題があるが、日本の企業はそれらを克服し、AIを活用してビジネスを改善している。特に、AIの進化に合わせてシステムのアップデートが重要である。
🌟 AI活用の成功事例と今後の展望
日本の企業はAIの活用で成功を収めており、今後もその活用を拡大していく予定である。荒木CEOは、AIの進化がビジネス変革をもたらすと強調した。
Mindmap
Keywords
💡生成AI
💡DX(デジタルトランスフォーメーション)
💡AIの進化
💡カスタマイズ
💡ガラパゴス化
💡ベンダー
💡AI活用
💡ビッグデータ
💡R&D(研究開発)
💡AIのポテンシャル
💡フラット化
Highlights
日本の大企業は生成AIをうまく使いこなしている可能性がある。
アメリカの投資が行われている場合、そのリターンを最大限に活用することが重要。
AIの進化は非常に迅速で、ビジネス変革に活用される可能性がある。
生成AIの活用は、日本企業においても有利なポジションにある。
ジェネラティブXは日本の大企業を支援する生成AIのミッションを持つ会社。
荒木さんは東京大学経済学校出身で、その後JPモルガンで働いた経験がある。
アメリカのAI開発は進んでいるが、実際に活用する側はまだ発展していない。
日本企業はAIを活用して課題を解決する強いニーズがある。
AIの活用は、日本企業の現場目線での改善に非常に役立つ。
AIの進化はビジネスの変革につながり、新しいアプローチが求められている。
AIの利用は、技術力ではなく資本力に依存するようになっている。
日本企業はAIを活用して、アメリカの進化を追いかけることができる。
AIの活用は、日本企業の自信の問題ではなく、課題解決に重点を置くべき。
AIの進化はビジネスの変革をもたらし、新しいチャンスを創出している。
AIの利用は、単純な操作ではなく、ビジネスの改善に向けた戦略的アプローチであるべき。
AIの進化は、日本の企業が世界に並び立つチャンスを提供している。
AIの活用は、日本の企業が持つ課題を解決し、競争力を高める手段として期待されている。
AIの進化は、日本の企業が持つ個性や現場の強みを活用し、カスタマイズされたソリューションを提供する。
Transcripts
日本の大企業の方がよっぽどですね生成は
うまく使いこなせてるんじゃないかという
風に感じますあそうですかなんかすごい
意外というかイメージと違いますね持た
ざるものとしてのあの強みってのはあるだ
と思ってるんですね毎年アメリカで数7円
のですね投資が行われてるならその
リターンをですね最大限にしゃぶり尽くせ
ばいいという風に思って確かじゃ投資とか
RDは全部アメリカがやってくれとはいで
そのうまいところを日本が取ってやるそう
そうそうそうですそれであの十分ですね
あの戦える余地っての多分にあると思って
まして生成愛に向いてる課題ってあります
かそれとも全部の課題に対応できるんです
今の物差しで業務のコスとか開発のコス
トって見てもですねほとんど意味がないん
ですよおっしゃる通りそうするとじゃ要件
定義とかもういらないっていうか意味が
なく余計定義はいらないですなんでかて
いうとま2割の難しい仕事があります
あなたにしかできないあと8割の雑務あり
ますとこの8割ってもほとんど今のAIで
十分解決可能なんですよはい究極我々がい
なくなるってこと
あすごいですねそれぐらいやっぱりAIの
進化が早いんですよだから
うんはい皆さんこんにちはピボットの竹下
ですえ注目のゲスト呼びしてビジョンや
事業内容について深掘するアンドトーク
始まります今回のテーマは本当に大注目の
テーマなんですがえ企業の生成AI活用最
前線でえジェネラティブXの提供でお送り
しますもうここ数年ずっとDXだDXだっ
て言われていて最だとAIを使わなきゃ
いけないていうまプレッシャーをみんな
感じてると思うんですがいや感じなくて
いいと結構AIって簡単ですよしかも日本
が海外と比べても有利なポジションにいる
まそんな話を専門家の話専門家の方に聞い
てみたいと思いますでは生成AI活用を
コンサルティングする注目企業のトップに
お話を伺います本日のゲストをご紹介し
ますえジェネラティブX代表取締役CEO
の荒木レさんですよろしくお願いします
よろしくお願いしますはい荒木さんこの
ジェネレXどういう会社なんですかえ我々
はですねえま生成AIを使ってま日本の大
企業をですねえま支援してくっていうこと
をあのミッションとしてる会社でござい
ましてで主な事業内容としてはですねま
生成合ですねあのチャットGTP始めとし
てえいろんな個技術があの出てきてますの
でまそれを使ってこうビジネスを変革する
ためのえコンサルティングであるとか
あるいはそういった生成を使ったこう
システムアプリケーションの開発みたいな
ことまでをですねあの一期痛感であの提供
してる会社になっておりますなるほど
じゃあいろんな企業が生成愛をなんか使い
たいと思った時に本社にジェティXに頼め
ばなんかやってくれるということなんです
ねはいそうですねただですね結構我々の
特徴というかですねあの正直なところを
売りにしてますのでま無理して使わなくて
もいいですよことですねあのお伝えします
とというのもですねま生生杯こう非常に
こう注目集めていますとで確かにこう
いろんなできることってどんどんどんどん
広がってるんですねまただそれをこう使う
とした際にですねあまりこう何か新しい
ことをしようとしてしまうとですね
やっぱりこう年穴にはまってしまうのでま
そもそも使うべきところをうまく見極め
るってとことまそれって先生じゃなくても
いいですよねっていうとこをですねあの
フラットにまお伝えするっていうことをえ
私たちは重視してますので何でもかんでも
AI使えばいいよねっていうものではない
ということですねなるほどいや逆に荒木
さんはすごい信頼できる方なと思ったのは
生生みんな使いたかってるじゃないですか
で売り込むんじゃなくてま要するに
そもそもあなの問ははい
はい何を解決したいんですかはい解決し
たいものがないケースがほとんどなんです
よねとにかく使わなきゃいけないとか導入
しなきゃいけないっていう形でやくとです
ね絶対うまくいかないんですよなるほど
流行ってるからとかみんながチャット
gpd使ってるからではないってことです
よねはいはいそうですでは今日ちょっと
その辺の本質的な話も伺いたいんですが
あの荒木さん元々東京大学の経済学校で
その後大学に行かれてあjpモルガン
しかもその後ま連続企業家でも
いらっしゃるんですはいで今の会社を作ら
れたとあと最近なんかアメリカに行かれ
たって聞いたんですけどどうですか
アメリカちょっと本題に入る前になんか再
センターの事情を聞きたいんですけど
アメリカやぱ進んでるんですか日本より
はいいやアメリカ進んでないですね進んで
ないですかま多くのまいろんなこう
メディアであったりとかま日本の有識者
ってやっぱりこうアメリカ進んでますよね
とアメリカ最先端ですよねって言んですね
ま確かに生生を作る側ですね例えば
オープンAであったりとかまGoogle
とったりとかまいわゆるビッグテックって
呼ばれるまとこのですねえま技術的なこう
開発AIを作る側ってのは確かに進んで
ますとでそれは圧倒的なこう資金力って
いうものがあるのでま年間数7円っていう
単位でですねえ巨額の投資が行われてます
と確かにこれって進んでますよねとただ
ですねあの使う側これを使ってま
インパクトを出すであったりとか使いこな
すって方はま実はまだまだ進んでいないと
風に思ってますのでうんで私たちからする
と日本の大企業の方がよっぽどですね性を
うまく使いこなせてるんじゃないかという
風に感じますあそうですかなんかすごい
意外というかイメージと違いますねいや
面白いですねちょっとその辺も是非詳しく
伺いたいんですがあの今日3つのパートに
分けてお話を聞いていきたいと思います1
つがまさに今の話とつながるんですが日本
の生成AIの世界における現在地はいこれ
を伺ってえ2としてえガラパゴスAIに
満足していけないというところでパート3
としていまさっき大企業とおっしゃったん
です生成AIと大企業の相性は抜群だと
いう話で占めたいなと思うんですがまずま
私やっぱり誤解してたんですけど日本が
どうしても遅れていてえ海外ま特に
アメリカが進んでるんじゃないかと思った
それは違うとおっしゃったその心はもう
少し詳しく伺ってもいいですかおそらく
こう需要っていうものとですね供給って
ものの2つに考えてあの見てみるといいか
なと思ってましてまず需要っていたところ
に関して言うとま日本企業ってやっぱり
いろんなはい課題を持ってるんですねま
もちろん少子化であったりとかですねま
いろんなこう生産性が低いとか技術力の
ですね強制が失わてるみたいなことは
いっぱい言われるのでまそもそもですね
AIを使ってなんとかしなきゃいけないっ
ていう課題がですねまかなりこうボトム
アップ現場から様々こう出てきているん
ですなあのそういった意味でま従来のこう
DXあるいはそのクラウド化みたいなの
ですねま解決できてこなあのいなかった
ですね課題っていうのが未だにこう大きく
あのこう表出してますのでまそこをなんと
かしたいっていうニーズがですねあの非常
に強いとでその供給もそうなんですけども
実はですねアメリカをこう見てみるとです
ねやっぱりこうどうしてもえ車内の人材を
まうまく使おうと車内でITを内省化
しようというようなえまマインドセットの
企業が多いのですねまよく言われる話です
けどまアメリカうんっていうのはそのえ
IT用っていうのを内政化するのでま外部
の弁済に頼ることはないという風にあの
よく言われるんですけどもただですね
アメリカって逆にそういった車内のIT
人材がこの先生の時代においては足かせに
なってる部分ってのが多分にあってですね
というのもですねこの先生AIってえま
かなり非連続な進化なんですよねはいえ
特徴的なのはやっぱりこうデータを必要と
しないとどうしてもAI作ろうとするとま
車内のデータを色々集めてきてですねで
モデルを作ってってことやらないといけ
なかったとただですね世も非常に賢いので
データいらないですとまプロンプトだけで
ワークしますってなってですねま車内の
IT人材からするとまやることなくなっ
ちゃったわけですそうですねあのそんなに
難しいことしなくてもま結果が出るという
風になってしまったので逆にえその
アプローチに対してどういった進め方をし
てばいいのかっていうのが今までの
アプローチが通用しなくなってるですよ
ねるうんで逆に日本を取り出してみると
ですねやっぱりその車内のIT人が不足し
てますって言われてるんですけどやっぱり
こう強い現場であったりとかこう改善
するっていったマインドセットがあるので
そうするとITが整ってなくてもできる
ことっていっぱいあるんですよ確かにだ
からこう重厚長大なITのシステムとか
人材リソースがあるからこそ重荷になって
しまって生生の活用は進んでないとただ
日本っていうのはまある種ITのですねえ
そのリソースが十分でないただ逆にそれを
使って解決したいって課題があるとていっ
たとこに対してまさにこの生生っていうの
はですねAIとかデータサイスとかITの
ですね大きな基盤がなくてもですねあるし
コモディティとしてですねあの使いこなす
かできるといった意味で活用がどんどん
進んでるんじゃないかという風に考えます
うんいやすごい面白い考察ですねあのどう
してもガラパゴスとかあの銃口頂戴って
いう日本をディスる時に使われる言葉なん
ですけど逆転現象が起きているとましかも
このAIっていうのはま非常にフラット
じゃないですかあの同時多発的にみんなが
知ってるというか今まではタイムマシン系
みたいにアメリカで流行ったのがちょっと
遅れて日本に来るだったのがOpenAが
発表した瞬間に世界中が使えるので
フラットに使えるとでそうなったに同じス
はい
がまねじりにねじれてなぜか利に立ってる
ことそうですあのおっしゃる通りでまさに
ですねあのもたざるものとしてのあの強
みってのあるだと思ってるんですねなんで
アメリカのAI活用ってどういう文脈
かっていうといかにえモデルを
カスタマイズするかであったりとかま技術
的なフレームワークを導入するかすごく
テクノロジー起点なんですよねただ日本
ってそんなことできないんですようんでき
ないけど課いっぱいあるんです
はいな先てきてるだと思いなるほど古くは
自動車とかもそうなんですけど自ら発明
するていはそれをカスタマイズしてま最適
化するのが得意な国だと思うんですあの
もちろんですね技術立国とかですね技術力
って言われることありますけど毎年数投資
しないとですねこの生って追いつけないん
ですよだからそんなのをですね追いつく
のって別に諦めて毎年アメリカで数のです
ね投資が行われてるならそのリターンを
ですね最大限にしゃぶり尽くせばいいと
いう風に思って確かじゃ投資とかRDは
全部アメリカがやってくれとでそのうまい
ところを日本が取ってやるとそうそうです
それであの十分ですねあの戦える余地って
いうのは多分にあると思ってましてま
もちろんですね一部のIT系の企業である
とかまそのAIをですねコアに置いてる
企業ってのはあるんですけどもただですね
もう今ってAIってそんなこう難しく
なくなってきてるんですよはいうん
たくさんお金をかけてたくさんGPを使え
ば結果が良くなりましたっていう話なんで
技術力じゃないんですよはいもう物量作戦
になってますよね資本力なんですよね
じゃあ資本力で資本がない人が戦っても
ですねまできることなんてないんですよだ
からせっかくですねこうアメリカ発で
ものすごく整備された高速道路があのでき
ましたとでそれ使ってもいいですって状況
なので高速道路をちっちゃい高速道路と
ですねあの組み立てても仕方ないんです
確かにだったら速道路乗ってどんどん先を
行けばいいというのがま私たちのあの
メッセージでありますうん面白いですね
ちなみに構造的にはすごく理解したんです
けど実際具体的にそうやって動いてる日本
企業ってありますか日本の企業の中でも
やはりその現場目線でのですね改善って
いうのかもうそもそもカルチャーとして
ねいてるとはいある種自分ごとして取られ
てる企業っていうのはまこのAIの活用
非常にうまくいってるなと思ってるんです
ねまもちろんですねえまDX戦略であると
かまIT本部からのですねまそういった
こう落とし込みっていうのあるんですけど
もただですねあのこのAIってもうスマホ
なんですよなるスマホと一緒でもうみんな
がアクセスできますとではスマホって
サロスとした時にですね別に操作なんて
タップするだけじゃないですかなんでより
アクセスしやすいし操作しやすくなってる
んですねだから現場目線でやりたいことっ
てのを自分たちできちんと問題定すること
が一応重要ですしでそれをですねしっかり
できてる企業っていうのは日本には
たくさんあるという風に私たちは考え
なるほど実際あのジテXのクライアントの
方でうまくいってるとこありますかなんか
ご紹介できる例とあそうですねあの例えば
製薬企業の方々ですとやはりこういろんな
ですね文章を作成したりだとか規制の対応
しなければいけないみたいなとこがあるの
でその問題をですね解決したいってやっぱ
強い思いがあるんですねグローバルな競争
でですね戦っていこうとするとまどうやっ
て効率化するかだったりとか省力化する
かっていうのをま日々考えてる人たちてい
ますとていった際にですねこう今まで手の
届かなかったえパソコンとかですねもの
スマートフォンえに比べてですねこのAI
っていうのはま非常にこう身近なもので
あってるので1度使い方さえ覚えてしまえ
ばどんどんこう現場で改善できるようにな
るってい風に考えてますなるほどこれだけ
聞くとすごいハッピーな気持ちになるん
ですけど一方で日本が持って課題弱点って
ありますかはい課題はですねあの自信が
ないことです自信がない日本企業にはい
自信がないことですあのなんでかって言う
とこのAIっていうものを大きく捉えすぎ
ていますどういうことかって言うとですね
まいろんなこう技術とかITがあった時
って基本的にはですねまアメリカが先を
言ってたんですよはいでそれを元にですね
まいろんなこうあのベンダーであったりと
かえそョていうのがえアメリカはこうなっ
てるんですだからやらなきゃいけないです
あなたたちは遅れてますということです
もうずっとこの20年そのナラティブ
ばっかですよねはいそうなんですよもう
そんなものはですねもう聞き飽きたとまだ
そんなことを言ってるですねあのベンダー
がですねいっぱいいるんですよでそういう
儲かるんですよだってみなアメリカ行って
ないからうんああだからその情報格差で
あったりとかまタイムマシンのモデルで
こういかにですねあの自分たちのま
ポジションをトークをするかっていうのが
やっぱり未だにですね存在してるとただ
ですねいやいやアメリカも進んでないです
よともアメリカの4社だけが先置いてて
残りは一緒なんですよだからアメリカ企業
の平均よりかは日本企業の先行ってるとこ
の方がはかにま上を行ってますとなるほど
だからそんなに恐れなくてもいいんですよ
うん4者ってどこのこと言ってますかあ
ビッグテックねはいその本当に数円のま
投資はいですからね普通のアメリカの企業
はそんな大ないですそそんな大差ないです
あの大差ないですし日本の本当に先進的で
やったりとか現場が強い企業ってのは
アメリカの平均店いうよりがはかに先を
行ってるのでそのやり方をきちんと強く
すればいいとなのでうんAIとかITじゃ
ないんですよもうこれはもう水とか空気な
んで高速道路があった時にですね一旦最初
は怖いかもしれないスピード出すのただ
1度運転してしまえばですねどんどん
どんどんスピード出せていけますし今は
高速道路がどんどんどんどんこうあの拡張
されてくとはいいった際にですね自分たち
でやり方考えなきゃいけないだから誰かが
うまくいってるではなくてですねえそのっ
て活用事例みたいなのをですねえまこう
聞きたいという気持ちは分かるんですけど
もそんな高速道乗る時にですねどうやって
運転しますかはい聞かないですかねいや
Googleではこうやってますとは言わ
ないですよね言わないですよねだってそれ
は自分たちのビジネス自分たちの組織に
フィットしたやり方ってのをやっぱり考え
なきゃいけないでもそれって例えば今まで
じゃあ製造業とかま製薬企業の研究開発で
あったりとかですねえまいろんなこう
インフラの会社であったりと今まで言って
それって脈脈とやってきたことだと思うん
ですよねただただそこに今新しくAIって
いうツルがものすごく武器が増えました
よって話なんでこのある種ま業務を現場
から見てですですねどうやって改善してく
かっていう思考の延長の先にしかですね
このAIを使いこなすってのはないと思っ
てましてだからあのAIじゃないですと
これはあのただのあのスマホみたいな便利
なものですという風に捉えていただくのが
いいかと思いやなんか自信失う必要ない
ですねこれベンダーが悪いんですかはい
いやあの自信失ってるのはですねえ
やっぱりいろんなこう失敗をしたりだとか
えまあるいは自分たちがやったことがない
からっていうとこはあのあると思うんです
ねただですね確かにじゃあこのAIが5年
前だったら確かにそれ難しかったもしれ
ないです自信持ってそれはできなかったも
しれですはいただですね今ってじゃあどう
やって使えばいいかって日本語書きなさ
いって話なんですよそうですよね正しくて
明瞭な日本語を書けばあとはAIがやって
くれますはいだから自信がないってことは
自分のやってる仕事を言語化できないって
ことなるほどうんうんあのなので冒頭に
戻るんですけどあのだったら多分無理です
そうですねなるほどあの自分のやってる
ことを言語化して何がいいか悪いかって
いうのをあの伝えられないと他人に伝え
られないとていう仕事は改善できないうん
ですよねだから別にそれはやらなくてい
いいですとどちらかって言うときちんと
言語化できてえ人に伝えることが仕事が
あるとであるならばそれを相手を人間じゃ
なくてAIにすればいいっていう考え方な
のでうんうんうんだからまさに先ほど
申し上げたように向こ技術っていうのは
どんどんですねこうAIが我々にこう
近づいてきてるですねでもっと言うと確か
に今自信ないかもしれないですとうんただ
ですね今できないこともありますと難しい
ことありますとうんそういう時はですね
あの待ってればいいんですよああの待っ
てればですねあのどんどんAIがあの進化
してきますと確かにはいだから一旦ですね
高速道路乗っちゃえばはゆっくりでいいん
ですよただ乗ってないとこの高速道路が
どんどん先を行ったとこについていけなく
なで確かまどんどん勝手に伸びたりとかま
サービスエリアができたりとか乗ってて
乗ってゆっくりねんですよ最初はあの
60kmで乗ってってもですねだんだん
だんだん楽しくなってくるんですよねただ
そこをやるやらないって言った時に今の今
のAIのものだけを見てるとですねうまく
いかないんですよま例えばなんですけど今
のの問題例えばハルシネーションしますで
あったりとかはい嘘をついちゃうってこと
ですねそうですねえまセキュリティの問題
がありますとかですねえま情報をですねえ
ま正しくえ自社の情報を取り込んでいない
みたいなことがあるんですけれども待っ
てれば大丈夫ですあの待ってればですね
どんどんどんどんいいものが加速度的に出
てるので今の断面で判断してもしょうが
ないんですねだからこの高速道路は
どんどん早くなるとったうんことを前提と
しなきゃいけないっていう風になると結局
それをまやるためのですねま意識のところ
が1番重要であってでそのために恐れても
仕方ないしでまとりあえずやってみようっ
ていうのが大事だとことうんしかもその
意識変革ですごい簡単でま日本語喋れるか
どうかしいじゃないですかあそうですそう
ですなので逆に日本語で喋れないんだっ
たらあのどんなにいいAIが出てもですね
使いこなせないんでだからそういった業務
は無理して効率化しなくていいんですよ
はいそうですよねまなんか問題があれば
はい
問題てるなんか丸投げあるじゃないですか
もしかしたらあの本社に来るクライアント
さんは違うかもしれませんけどジェティX
みたいなすごいいい会社出てきたあじゃ
全部やっといてくださいこういうのは問題
じゃないですか多分ですねあのそれをやっ
たとしてもですね絶対うまくいかないとで
なんでかって言うとこのAIのある種です
ねポテンシャルであったりとかま性能を
決めるのは何はいっていうと先ほど
申し上げた言語化なんですよねうん
いろんなですねこうデータを取ってくる
ためのですねえまフレームワークだあっ
たりとかモデルをカスタマイズするための
アプローチま技術的なあのところですねて
いうのはま色々こう提唱されるんですけど
もこれは長期的になくなってくんですよ
なんだとすると先ほどの言語化できてるか
だけがこのAIの性能を引き出す限になる
とで弊社ではこれはまノハうんというに
あのってるんですけどもこのですね言語家
じゃああなたの会社に来たですねえ
コンサルであったりとかえシステム会社
AIベンチャーあなたたちが30年やって
きたことをですね言語化できますかとうん
うんうんうんそれがもしあのお金払って
できるのであればあなたたちのビジネスっ
て競争してないですよねそとしる通りです
ねあのなので最確かに入口のところ高速
道路にに乗るところまでは外部のえま
ベンダーであったりとかえま
スタートアップかもしれませんあるいは
IT人材なのかもしれないです必要ですと
まただそこから先はですね自分たちで
使おうというものが意識がないとですね
絶対置いてかれんですねなんでかて言うと
結局外部のえ会社なので車内のまいろんな
こう知見ノーハウって理解してないんです
よでそれをですねえお金を払って伝える
わけですよねうんそれにしてくるわけです
ねこのやり取りってすごく情調だし時間が
かかるんですよあのそうなるとですね高速
道路にせっかく乗ったのにはいずっとこう
あの左でですねこう運転しながらえ次どこ
行ったらいいですかね聞いてるわま自分で
ハンドルに行てないってことですよねそう
するとやっぱ置いてかれちゃうんですいや
これ荒木さんおっしゃる通りなんですけど
これなんでベンダーこういうこと言わない
んですかいやそうするベンダーが行っ
ちゃうとですね自分たちのビジネスの
チャンスがなくなってしまうんでなんで
これは難しいですよといってのはこれ
カスタマイズしないといけないですと車内
データをたくさん読み込ませなきゃいけな
いってアメリカのビッグデックではこう
ですよ送れますよ遅れてますよって言っ
てるんですけどみんな遅れてるんですよ
あのそのベンダーがあそっかいや今日は
じゃ荒木さん真実を語ってくれたと思うん
ですがはい真実を語った結果としてですね
別に我々の仕事がなくなってもいいんです
よあのそれは別に私たちも同じくベンダー
としてですねあのいろんな企業をま支援し
てるんですけどもま究極我々がいなくな
るってことがゴールなんですごいですね
それぐらいやっぱりAIの進化が早いん
ですよだから入り口だけ私たちはあのご
支援させていただくんですけどもまその
結果としていやもう別に1人でドライブ
できますとうんドライブの例えがすごい
いいなと思ったのはAIってなんすごい
専門性が必要だって気がするんですけど
運転できるみたいな感じの捉え方でいい
ですかつまりあの何らかの技術は必要だ
けど誰もが民主的に運転免許を取ること
できるじゃないですかそのぐらいの規模感
ですか技術はいらないです技術はいら
もっと簡単もっと簡単ですあなるほど行き
たいとこがあればいいですあむしろじゃあ
技術よりも意思ですね意あともう1個その
課題としては生成愛に向いてる課題って
ありますかそれとも全部の課題に対応
できるんですかこれですねよくあるお穴な
んですよいろんな企業でま我々もですねえ
見聞きしてることとしてはえまユース
ケースと生が使った業務をですね特定して
ですねえそこにま携わる人々のえま個数
ですねていうのを算出してえまRを算出
するとま従来のうんのこうシステムであっ
たりDXの進め方なんですよねますなわち
ま業務を見た時にまボトルネックとなる
ようなところを特定してまそこをこう
リプレースしてくとただですねこの
アプローチはこの精の時代においては
うまくいかないとああなんでかて言とです
ねAIが進化するんですよ今この瞬間に
ですね計画を立ててもですねあの半年後に
はですね全く違う世界になってるんですよ
なるほどそうだから今の物差しで業務の数
とか開発のコストって見てもですね
ほとんど意味がないんですよおっしゃる
通りそうするとじゃ要件定義とかもういら
ないっていうか意味がなく余計典義はいら
ないですなんでかていうといら結局
ほとんどのえ今皆様がですねえやって
いらっしゃる仕事ってま2割の難しい仕事
がありますあなたにしかできないけどあと
8割の雑務ありますとて言った時にこの8
割ってもほとんど今のAIで十分解決可能
なんですよねはいもしかすると業務によっ
てはうんここが7割かもしれない6割かも
しれないとはいただですねこれがどんどん
できることが広がってってるんですよだ
からこの難しいこと数がかかることを複雑
なことをお金かけてやるんじゃなくてです
ねこの簡単なことをですねとにかく
たくさん早くやるとうんその結果として
ですねだんだんだんだんAが進化すると
難しいこともですねあのできるようになっ
てるんですよいやあなるほど面白いいや
すごい納得感ありますねいやちょっと
パート1でまさに運転の例えがいとっもう
速に乗ることがAIを使うことだとしかも
運転の技術よりもどこに行きたいかていう
意思がま企業ま特に大企業に大事だと
分かったんですがそこにちょっとパート2
あのガラパゴスAIに満足しちゃいけない
ですがままさにちょっと私丸投げて言った
んですけどやっぱり日本ってベダに丸投げ
がちじゃないですかこれをどうやって変え
てったらいいですかあの日本がせっかく
構造的に有利な位置にいると思うんでどう
いう風に変えてったらいいですかねまさに
ガラパゴス化しないためには何が必要かと
ですねあのベンダーにま頼むとまこれは
やっぱり人がいない部分とかですね
ケイパビリティが足りない部分あのあると
思うんですねあのただですねあの究極その
彼らも大したことやってないですよ今
なるほどだからあの丸投げしてるように
見えてもですねあの実際紐解くとですねえ
簡単なこと8割と難しいこと2割ぐらい
うんなんですねだからままずこの簡単な
ことでできるものっていうので何やってる
んですかとどうやってるんですが聞けば
ですねどういう日本語書いてますかといっ
た部分なのでまこれは聞きましょうとはい
で難しいことはま確かにそれはお任せ
するって部分でいいんですけども丸投げて
いうのはですね基本的にはまずその作るっ
てところとえ作ったものをこう
メンテナンスするって両方大事なんですね
今この生成AIって絶対こう100点に
なんないんですよはいどちらかっていうと
作ることよりかはこの使い続けることが
うんなのでそういったであったり運用が
あの必要になってきますといわゆる従来の
システムだとこうシステムってこうずっと
同じ振る舞いをするんですよねだからこそ
保守があって運用があるとうんただですね
まこのAIってどんどん変わるんですよね
はいっていう風になるとずっとこう
アップデートし続けなきゃいけないんです
ようんだからそういった意味でベンダーに
どう発すばいいかていうとまこの変わら
ない部分ですねのパーツは作ってください
とただこの可変してどんどんアップデート
する部分はま自社でメンテナンスしますと
でそれは何すればいいかって言うとじゃあ
プロンプトをどう変えてけばいいんだっけ
とかですねあるえ生成AIのアウトプット
あった時にですねま何がいけてないの
かっていうのをまきちんとこう言語化して
あのいけばいいとそういった意味で指示
するところですね先ほどのどこに行きたい
かっていう部分をしっかりハはい握り
続けるとはいでそこはまず最初どこに行っ
たことがいいかわかんないんですけどまず
は海に行きましょう海に行った今度山に
行きたくなるんでまそこは自分たちでやり
たい方向性っていうのをまきちんとえ持ち
続けるということができればあの十分です
しじゃあいきなり内政化全部しましょうっ
ていうできませんと環境ありません体制
ありませんと言ってもですねまず仕組み
自体が非常に簡単なのではいそんな大した
ことみんなしてないですそうですはい
なんかいかにもさ
てとあれそんなだったら自分たでもできる
じゃと思うけそうなんですよていうのは
それぐらい今のAIのこのエンジンで優れ
てるんですよなんでまベンダーがやってる
のっていうのはまそこにちょっといい
エンジンを箱に入れて売ってるようなもん
あまちょっと放送箱に入れてそうそうなん
ですよでもそれで十分にワークするんです
よねだからじゃあそのエンジンの中がどう
なってるかっ理解したらてうんたちで
使えるようになるはずなんですよなるほど
いやこれ聞いてる人かなり目から鱗という
かもうその分コストもさね無駄なお金使わ
なくて済む気がするんですがここで
ちょっと問いなんですけどじゃあ本社の
ジェネラティブXとベンダー従来のベンダ
なんか違いはじゃあるんですかはいない
ですないですかじゃ同じなですか同じです
別に我々だってやってること変わらないん
でじゃあなんで頼まなきゃいけないんです
かいや我々は正直なんでああなるほどはい
あのなんであの簡単ですよって言うんです
よそこだけが多分違うはい入れてごまかさ
ないとはいそうですあの正直誠実以上です
はい逆にそうすと信頼が得られますし本当
に聞きたいことを聞けますねいやだって
我々そんな大したことしてないんですよだ
本当にあのすごい社長でその言っちゃうん
ですかいやだって別にあのオープンがいい
もの作ってるんでそれをあの使えるように
してパドルつけて売ってるだけなんですよ
はいで別にそれって我々すごいからじゃ
ないんですオープンアがすごいんですと
いう話だしもっとすも出ますといった話な
んで私たちが別にできることが別に売りで
はない
増やせ私たちが関わることによってま企業
の皆さんができるになるってことがゴール
だと思ってるんで別に我々が優れてるとか
我々が何か得意である人って全くないと
思ってるんですねあのただただ私たちが
もしあの意味がこの会社の意義があるんだ
とするとまこういったあのメッセージで
あったりとかそんなに難しくないですよっ
てことをやっぱりお伝えすることだという
風にあの思ってますし自分たちのあのこう
うんじゃビジネスにならないとしても
やっぱり日本の社会が強くなるためには
必要だなるほどいやありがとうございます
はいそこでちょっとパート3に行きたいん
ですが生成AIと大企業の相性は抜群と
いうことですジェネラティブXさんまだ
創業1年とかですがもうすでにいろんな大
企業と組んでるじゃないですかこれ
やっぱりま荒木さんがすごいってのあると
思うんですけどやっぱ大企業と相性はい
いってことはんですか大企業の課題っって
いうものがですねすごくこうえま裾が
ヒロインああなるほどうんうんあのという
のはやっぱり事業の規模が大きいとはいで
会社の持ってる機能も大きvalu
チェーンが長いとま製造から研究開発して
製造して販売っていうものになってですね
でいろんな国国もままたがってななって
くるとですねま本当にいろんな業務があの
指数的に生まれてるんですよねある臨を
取るための臨であったりとかえある書類に
合わせてえ書き換えるべき書類であった
りっていうまあるしこう非常にこう複雑な
ネットワークになってると実はこの課題
って今までのえまそのクラウドの
ソリューションであったりとかパッケージ
だとですねなかなか解決しえなかったん
ですね例えばある会社の製造部門における
工程ってほとんど同じ業界同じ商品を作っ
てるものやっても全然違いますやっぱり
こう規模が大きいので最適してるとはい
したがってですねじゃここを統一的に解決
しようって思うとやっぱりじゃあ整列ソス
言いましょうとサプ入れましょうっていう
話になるんですけれどもやっぱり
カスタマイズしないとえそうですよねで
そこが今まで日本がダメなとこって言われ
たじゃないですかなんか個別に違いすぎ
るってはいただその個別性こそが企業の
競争力面白いですですよねみんなと同じ
ものを同じやり方で作ってたらもうあの
コストはゼロになる利益は一緒になるじゃ
たこんだやっぱはい違うってのはまそこの
中での様々なこう現場の改善であったりと
かま過去の経験から見た積み重ねがあって
ですね逆なんですよそれをそこの
カスタマイズのニーズに今までのITって
追従できてなかったんですよああなるほど
うんだからウガの目線でカスタマイズし
ちゃいけないですよていうのでサーズが出
てきたはいだけどほとんど問題回避されて
ないんですよしかもそっちに合わせなきゃ
みたいななんちょっと圧的な感そういや
そのベストプラクティスですとこのやり方
に乗っとってないあなたたちは古いのオ
ですとリエしないといけないですよまそれ
ベンダーの都合なんではいいや本当
おっしゃるですねなんかちょっと騙されて
ましたこの10年間あのもうそう言って
ベンダーがカスタマにしたくないから会社
をカスタマイズせよとでこれがまさにIT
の自信がないことから出てきた問題なん
ですよなるほどはあなんですけどこの正
向いてるのってのはカスタマイズのコスト
がめちゃくちゃ低いんですよはい確かに
こう真ん中
タンシステムがあったとしてですねその
こうある付随するようなま小さな業務で
あってもですねシステム変えなくてもま
AIの方が柔軟に変えることができるので
あし柔らかいソフトウェアなんですね確に
でかつそれがこう現場にこう染み渡ってく
ので現場でカスタマイズあのできるという
風になるとじゃあその現場の負担が
大きかった共通化できなかったパッケージ
がなかったっていうなこうもに対してこの
生非常に向いてるという風に思ってます
うん一方でじゃあ大企業がま導入する時に
まこれも大企業あるあるですけどいろんな
臨を搭載きないとかなんかすごい大事に
なっちゃうじゃないですかこの辺のなんか
フリクションンって起きないですかはいな
のでこのAIっていうものはですねあの
AIじゃないですとあなるほどITじゃ
ないですそかそこに立るわけですねはい
そうもうあの潤活なので社員にスマホを
ですねあの配りましょうとていった性質の
もですのでスマホあっ入れた後はですね
じゃあカメラを使いましょうとじゃあそれ
であのチャットツールを使いましまそれ
それ人それぞれに委ねられてるわけですよ
ねなので初期の入り口は確かに横串でやっ
てあげるんですけどまそこから先は現場に
委ねていく現場の中でこう改善していって
従来のシステムではできなかったことって
のをどんどんできるようにしてくるでそう
なった時に1番重要なのがどの業務に対し
てそれを適用するかなんですねうんはい
ここがやっぱりえ従来の大きな
プロジェクトになってしまえば関連する
部署が多くなればなるほどですねま調整だ
とかですねリギが必要になるとなのでま
我々としてはですねもう小さくていいと
うん小さな業務を今すぐに置き換えようと
そうするとですねこの小さな業務の上に
依存してる大きな業務もですねやがて
置き換えれるようになってくるのでまず
ボトムアップで小さなものをどんどん
どんどんやってでその上になるものを
どんどんどんどんAIの進化と共にですね
あのしていけばいいという意味で従来の
IT導入とかシステムの要件定義とは全く
異なるアプローチが必要でそれはこのAI
の進化ってものを前提にしておかないと
あるし性的なあのスタティックな考え計画
であるとやっぱりお穴にはまってしまうと
うんなるほどそうするとあの1個の部署
からでやってもいいってことですかはい
いやそうですあの1人でいいんですよ別に
全車導入じゃなくていいいですよそっか
なんか今までの気全車導入研修をやって
みんなに周知してって車内イントラで何度
もお知らせするみたいなはいそうした方が
ベンダーが儲かるんですよまたここに
きつくんですねベンダーずるいですねはい
ベンダーはとにかくたくさんの人が使って
るって状態を作りたいんですはいただ1人
が別にできればそれを誰か使えばいいいい
いいですよ1人の人をどうやって強くする
かっていうのが重要ですじゃこれ見てる大
企業の方はあじゃあどうしようどの部長に
言えばいいのかと思わずにまず自分で使っ
てみて
はいGPT新しいモデが出るんです確かに
足並み揃えてる間にちょっと違う世界に
入ってるわけですね1つ新鮮だったの
いきなり武将横断でなくて1人から始め
るっていうのはいいなと思ったです他に
なんかつづきポイントというか大企業陥り
がちな穴ってありますか何の業務から適用
すればいいんだっけていうとこのまある
こう
まターゲッティングのとこですよねうん
はいでターゲッティングしようとすると
いろんなケアリングデイサービス
[音楽]
まさにこのAIにおいて最も重要なのって
自信でありはいはいそこへどう向き合う
かっていうことなんですねなのでハンドル
を持った経験をいかに増やすかって小さな
成功体験の方が大きなインパクト高水削減
よるかはるかに重要なんですよそういった
意味でそのいろんなこうまターゲティング
ですねどの業務からやろうかってことを
考えるんですけどやりやすさのところから
やっていくとそれをいかに早く
簡単にやるかという小さな成功体験を
どんどんどんどん積み重ねていくと言と
ですね結局難しいことはAが解決してくる
んで待ってればそ待ちましょうとはい
ああでもなんか荒木さんがそれて伴奏し
まさに助手席に乗ってくださるといい気が
するんですけどどんな人に相談まこれ見
てる人であなんか荒木さんとかあの
ジェネラティブXに相談したいなと思う人
いると思うんですけどどんな人に相談して
きてほしいですか自分でできるようになり
たいていう人かなはいあのまそれやっぱり
内であったりとかま現場でカスタマイズで
あったりとか確かに私たちが関与すること
ができるとでそこで当然インパクトも出す
とただ大きな会社に対してですね私たちが
できることなんても限られてるんですよ
はいなのでそれをやっぱりこのエッセンス
をですねまうまく取り込んでいただいて
あとは皆さん自身でできるようになりたい
とうん使いたいうんていう熱意のある方
なるほどと一緒にお仕事させていただき
たいと思いますしまそこの中で私たちが
どう振る舞うかっていうのはあくまでも
こう私たちのこう願望でしかないのでお客
様の課題が強いとでかつやりたいといった
方とですね是非あの一緒に伴奏させて
いただきたいと思ってますどんな課題でも
いいんですかどんな課題でもいいですうん
そうかじゃこれ見てる人でま
はaでかしなきゃとかではなくてこんな
課題がありますとそれ持ってくればいい
わけですねあとちょっと1個気になったの
は課長AIってサービスやってるあれん
ですかえ課長はですねまさにノーフの言語
家はいなんですよねAIにこう指示を出す
ところていうのはま多少やっぱりこうなん
てですかねうまい指示だったりとプロンプ
トっていうのを磨き込み必要があるとなの
でま我々はどちらかっていうと現場業務
ってよりかはまそれを見てる課長ですね
課長大使係長ま何長でもいいんですけど
やっぱり上司の方のエッセンスて非常に
重要だと思ってるんですねまある種AI
ってこう部下みたいなもんなんでまそれに
対してこうフィードバックしたりだとかま
そのこう結果をですねえまこう評価する
目線っていうのが必要だと思うのでまこう
いった日常業務の中で業務をどのような
観点で評価してえフィードバックしてるか
みたいなとこをですねま我々で例えば
データであったりってのこう集めてきて
はいそれをこうAIにですねえ見させると
でその結果としてまた朝の課長がま見てる
かのようにですねえまそう指導であったと
かあすごいですねがあのできるようにな
るっていう仕組みどういう人が導入して
ますかこの課長AIあ例えば金融機関の
ケースもありますしまそういったえ
システム系の会社IT系の会社もあります
しまあのはい全てのですね会社にですね
課長はいるんですよそうですよねでその
課長の代わりにまさに色々現場への指示
出しをしてくくれるものを作りましょう
いや面白いいやジェネラティブX面白い
会社ですねそろそろちょっと時間なので
最後あのま触れてない論点もあとは今後
こんな世界を作っていきたいていうこと
含めて荒木さんの方から最後のコメント
いただいてもいいでしょうかまよく日本
企業を強くしたいというですねいろんなま
会社あると思いますとで私たちもそう思っ
てますとはいうんただですね本当に今が
1番チャンスだとうんですよねはいよく
例えるんですけどま9回裏え1点差2塁
はい今ですね世界がフラットになったん
ですよこのAIの進化によってはいだから
今だっ
たらヒット打ったら追いつけるんですよ
なるほどホームランじゃなくていいんです
よそう2塁にいるんでま本当にヒットで
ヒットで同点になるんではいもそれぐらい
簡単なことなんですよはいただそこを
やっぱ恐れたりとか負けてるんじゃない
かって思うってやっぱできないんで
いやいや全然A活用できてますとはい全然
世界のに手が届くとこにいますとうんはい
いったとこで今までやっぱりじゃあその
ITデジタル日本は弱いと言われてきてた
んですけど今みんなAI弱いんですよ確か
にだからチャンスなんですよねなるほど
じゃあバッターボックスに立って思い切っ
て振って2のラナを返すと返せばヒットで
いいんですよあちょっと気が楽になります
ねそうですなんであんまり構えないとうん
がお伝えしたいことで分かりました
ありがとうございますいや本当に荒木さん
がすごい正直な方だっていうのが全編を
通して伝わってきましたということでえ
企業の生成AIの活用最前線でえジェネレ
XのCOの荒木れさんとお届けしました
どうもありがとうございましたありがとう
ございまし
[音楽]
たDET
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