【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

La transcripción proporcionada aborda la revolución generativa de la inteligencia artificial (AI) en la era digital. Se destaca cómo la tecnología ha reducido los límites de costos en la creación y distribución de información, similar al impacto de Internet. Se discute la importancia de comprender los siete valores fundamentales de la generación AI para innovar en servicios y negocios. Los expertos en el diálogo enfatizan la necesidad de evitar que la generación AI se convierta en un fin en sí misma, sino en una herramienta para resolver problemas y satisfacer necesidades reales de los clientes. Se exploran estrategias para integrar la generación AI en las organizaciones, destacando la importancia de un enfoque positivo y la capacitación de los empleados para maximizar su potencial. Finalmente, se contempla el futuro de la generación AI y su capacidad para transformar la forma en que los seres humanos crean, comparten e interactúan la información.

Takeaways

• 📈 **Revolución de generación de contenido**: La generación de AI se considera una revolución que puede acercar los costos de imaginación y creación a cero, similar a cómo la computadora ha acercado a cero los costos de cálculo y el internet ha hecho lo mismo con los costos de la circulación de información.
• 🚧 **Trap de generación AI**: Uno de los problemas comunes al crear servicios de generación AI es que a veces la tecnología se convierte en el propio objetivo, en lugar de ser una herramienta para resolver problemas de los clientes.
• 🤖 **Naturalidad en la interacción**: La generación AI ha logrado hacer que las interacciones con sistemas, como chatbots, sean más naturales, lo que mejora la experiencia del usuario y permite la creación de respuestas más personalizadas y apropiadas.
• 📚 **Vectorización de datos no estructurados**: Los modelos de lenguaje a gran escala, como GPT, han permitido convertir datos no estructurados en vectores, lo que simplifica enormemente el procesamiento de información y la creación de soluciones inteligentes.
• 🎥 **Multimodalidad en contenidos**: La generación AI ha permitido la creación de contenidos multimodales, donde la información de texto se puede transformar en video, aumentando así el valor y la accesibilidad de la información.
• 📜 **Democratización del conocimiento especializado**: La generación AI está haciendo que el acceso a conocimientos especializados sea más democrático, permitiendo a personas sin formación en una área específica acceder a información y soluciones complejas.
• 🌐 **Reducción de barreras lingüísticas**: La generación AI está ayudando a superar las barreras del lenguaje, permitiendo traducciones más fluidas y la creación de contenido en diferentes idiomas sin la necesidad de expertos lingüistas.
• 🎨 **Nuevas formas de entrada y salida de información**: La generación AI está introduciendo nuevas formas de interactuar con la tecnología, como la creación de sitios web a partir de simples dibujos o la generación de contenido a partir de entradas no lingüísticas.
• 💡 **Innovación y generación de valor**: La generación AI no solo mejora eficiencias y reduce costos, sino que también puede ser un motor de innovación y creación de nuevos valores en el mercado, como la creación de personajes AI personalizados.
• 🛠️ **Organización en la era de la generación AI**: Para aprovechar al máximo la generación AI, es necesario repensar la estructura organizacional, adaptándola a los cambios que esta tecnología trae consigo en términos de eficiencia y capacidad para resolver problemas.
• ⏱️ **Futuro de la generación AI**: Se espera que la generación AI continue evolucionando, asumiendo cada vez más roles y mejorando en su capacidad para realizar tareas que antes requerían de habilidades humanas, lo que podría llevar a una mayor demanda de habilidades creativas y de liderazgo en el futuro.

Q & A

¿Qué revolución se menciona en el script como aquella que acerca los límites de los costos a cero?

El script habla sobre la revolución de la computación que acerca los límites de los costos de cálculo a cero, y la revolución de Internet que acerca los límites de los costos de circulación de información a cero.

¿Cuál es el primer punto importante mencionado para construir un negocio en la era de la IA generativa?

El primer punto importante mencionado es entender los siete valores fundamentales de la IA generativa, lo que incluye reducir los costos de imaginación a cero.

¿Qué es una de las trampas comunes al crear servicios de IA generativa según el script?

Una de las trampas comunes es que la IA generativa en sí misma se convierte en el objetivo, lo que puede resultar en una comprensión superficial de los problemas del cliente.

¿Por qué es importante olvidar la IA generativa según el diálogo?

Es importante olvidar la IA generativa para no caer en la trampa de hacerla el centro de todo, y en su lugar, concentrarse en los problemas y necesidades de los clientes.

¿Cómo se describe el valor de la IA generativa en términos de costos de imaginación?

La IA generativa se describe como una revolución que reduce los costos de imaginación en la creación de contenido al mínimo, es decir, a cero.

¿Qué es el segundo punto destacado para construir un negocio en la era de la IA generativa?

El segundo punto destacado es 'olvidar' la IA generativa para enfocar la atención en los problemas y necesidades reales de los clientes.

¿Cuál es la preocupación subyacente que se debe abordar al utilizar la IA generativa en un negocio?

La preocupación subyacente es asegurarse de que la IA generativa esté siendo utilizada para resolver problemas significativos y valiosos para los clientes, en lugar de simplemente por su capacidad técnica.

¿Cómo se puede utilizar la IA generativa para mejorar la eficiencia en el lugar de trabajo?

La IA generativa puede ser utilizada para vectorizar datos no estructurados, lo que permite a los sistemas manejar y procesar grandes volúmenes de información de manera más eficiente.

¿En qué áreas se menciona que la IA generativa tiene el potencial de ser utilizada?

Se menciona que la IA generativa tiene el potencial de ser utilizada en áreas como la creación de contenido, la mejora de la comunicación a través de chatbots, la vectorización de datos no estructurados y la generación de contenido multimodal.

¿Qué es una de las ventajas de utilizar la IA generativa en el campo del entretenimiento?

Una de las ventajas es la capacidad de crear personajes de videojuegos o NPCs (Personajes No Jugador) con respuestas más naturales y variadas, mejorando así la experiencia del jugador.

¿Cómo se sugiere abordar la resistencia interna dentro de una organización hacia el cambio tecnológico como la IA generativa?

Se sugiere abordar la resistencia interna enfocándose en los beneficios positivos que la IA generativa puede traer, como la liberación de rutinas y la oportunidad de enfocar las habilidades humanas en tareas más creativas y valoradas.

Outlines

00:00

😀 Generación AI y su influencia en la revolución de la creación

Se discute cómo la tecnología de generación AI puede reducir los límites de costos en la creación de contenido a casi cero, similar a cómo la computación y el internet revolucionaron los límites de costos en cálculo y la difusión de información, respectivamente. Se menciona la importancia de no dejar que la generación AI se convierta en el propio objetivo, sino en una herramienta para resolver problemas de los clientes.

05:01

😉 Valores fundamentales de la generación AI y su aplicación práctica

Se enumeran siete valores fundamentales de la generación AI, incluyendo la reducción de costos de imaginación en la creación de contenido, la comunicación natural a través de sistemas, la vectorización de datos no estructurados y la creación de contenido multimodal. Estos valores se exploran en contextos prácticos, como la creación de contenido para sitios de comercio electrónico y la personalización de contenido.

10:02

😍 Innovaciones en la generación de contenido y la superación de barreras lingüísticas

Se abordan innovaciones en la generación de contenido, como la creación de contenido en varios idiomas a partir de un solo texto original y la posibilidad de traducir y adaptar contenido de manera rápida y eficiente. Además, se destaca cómo la generación AI puede disminuir las barreras lingüísticas y la importancia de explorar nuevas formas de entrada y salida de información.

15:06

😎 Enfoque en la creación de negocios en la era de la generación AI

Se sugiere un enfoque para la creación de negocios en la era de la generación AI, que incluye comprender los siete valores fundamentales y, paradójicamente, olvidarse temporalmente de la generación AI para concentrarse en los problemas y necesidades de los clientes. Se argumenta que la generación AI debe ser vista como una herramienta para resolver problemas específicos y no como el fin en sí misma.

20:09

🤓 Ejemplos prácticos de generación AI en la mejora de eficiencia

Se presentan ejemplos de cómo la generación AI se está utilizando para mejorar la eficiencia en el lugar de trabajo, particularmente en tareas de búsqueda de información y en la creación de contenido. Se discute la importancia de la generación AI en la optimización de la estructura organizacional y en la creación de valor en el mercado.

25:10

😌 Generación AI y la transformación de la fuerza laboral

Se explora el impacto de la generación AI en la fuerza laboral, destacando estudios que sugieren que la mayoría de los empleos actuales serán afectados por la AI. Se mencionan ejemplos de cómo la generación AI puede ser utilizada para mejorar el rendimiento en tareas de alto valor, y se destaca la importancia de la adaptación y la formación para mantenerse relevante en el mercado laboral.

30:11

😉 Estrategias para la implementación exitosa de la generación AI

Se proporcionan estrategias para la implementación de la generación AI en el lugar de trabajo, incluyendo enfocar en el uso positivo y la liberación de tareas repetitivas, capacitar al personal para su uso, y medir el éxito a través de indicadores clave de rendimiento. Se discute la importancia de la participación activa y la selección cuidadosa de las aplicaciones de la generación AI para diferentes tareas y sectores.

35:12

😃 La importancia de la implementación práctica sobre la teoría en la generación AI

Se enfatiza la necesidad de pasar más allá de la teoría y la observación de noticias para utilizar activamente la generación AI en la práctica. Se sugiere que, al igual que en una librería, es necesario abrir y explorar los libros (en este caso, las herramientas de generación AI) para obtener conocimientos útiles y no simplemente observar la portada. Se discute la importancia de la implementación y la integración de la generación AI en el flujo de trabajo diario para aprovechar al máximo su potencial.

40:12

😁 Perspectivas futuras de la generación AI y su impacto en la sociedad

Se presentan predicciones sobre cómo la generación AI continuará evolucionando y su impacto en la sociedad, incluyendo la posibilidad de que la generación AI se convierta en una capa adicional del cerebro humano, lo que podría cambiar la importancia de las habilidades técnicas específicas a favor de las cualidades humanas más amplias y los valores personales.

Keywords

💡AI

AI, o Inteligencia Artificial, es un campo de la informática que se dedica al desarrollo de sistemas capaces de realizar tareas que generalmente requieren inteligencia humana. En el video, se discute cómo la AI está revolucionando la creación de contenido y la eficiencia en el trabajo, destacando su capacidad para generar y procesar información de manera natural y a gran escala.

💡Revolución de la generación de contenido

Este concepto se refiere a la reducción de los costos de generación de contenido a través de la AI, permitiendo la producción masiva y personalización de información. En el video, se menciona que esta revolución se asemeja a la del computador y la internet en sus respectivas áreas, destacando la importancia de la AI en la generación de contenido.

💡Chatbot

Un chatbot es un programa de computadora diseñado para simular una conversación con usuarios humanos a través de texto u oral. En el contexto del video, se destaca cómo los chatbots han evolucionado para ser más naturales y útiles en tareas como el soporte al cliente, gracias a la avance de la AI.

💡Vectorización de datos no estructurados

La vectorización de datos no estructurados es el proceso de convertir datos en texto, como documentos o enlaces, en una forma que la AI pueda entender y procesar eficientemente. El video explica que esta capacidad de la AI ha permitido una mayor flexibilidad y eficiencia en el manejo de información.

💡Multimodalidad

La multimodalidad en el contexto de la AI se refiere a la capacidad de los sistemas para manejar y producir contenido en diferentes formatos, como texto, audio y video. El video discute cómo la AI puede crear contenido de múltiples modalidades, aumentando así su valor y accesibilidad.

💡Democratización del conocimiento

La democratización del conocimiento implica hacer que la información y los datos estén disponibles y comprensibles para un público más amplio. En el video, se habla sobre cómo la AI está facilitando el acceso a conocimientos especializados, como la ley o la contabilidad, a través de herramientas que automatizan tareas previamente realizadas por expertos.

💡Barreras lingüísticas

Las barreras lingüísticas son obstáculos en la comunicación causadas por diferencias en el idioma. El video destaca cómo la AI, especialmente los modelos de lenguaje grandes, están ayudando a reducir estas barreras mediante la traducción y la comprensión de diferentes idiomas.

💡Innovación en la entrada de datos

Este concepto se refiere a la capacidad de la AI para interpretar y utilizar nuevas formas de entrada de datos, más allá del texto. En el video, se menciona cómo la AI puede generar contenido a partir de simples bocetos o dibujos, lo que abre nuevas posibilidades para diseñadores y creadores de contenido.

💡Organización en la era de la AI

La organización en la era de la AI implica adaptar las estructuras y procesos de una empresa para aprovechar al máximo las capacidades de la inteligencia artificial. El video discute la importancia de reevaluar y transformar las organizaciones para que puedan competir en un mundo donde la AI juega un papel cada vez más importante.

💡Eficiencia y productividad

La eficiencia y productividad son conceptos clave en el video, donde se explora cómo la AI puede aumentar la eficiencia en tareas rutinarias y permitir a los empleados concentrarse en actividades más creativas y valoradas. Se sugiere que la implementación de la AI puede llevar a una transformación en cómo se estructuran y operan las empresas.

💡Adopción de la AI

La adopción de la AI se refiere al proceso de incorporar esta tecnología en las operaciones diarias de una organización. El video destaca la importancia de la estrategia en la adopción de la AI, sugiriendo enfoques que van desde la educación y el entretenimiento hasta la asignación de roles y la medición de indicadores clave de rendimiento (KPI).

Highlights

生成AIは創造の限界費用を0に近づけ、革新的な革命をもたらす。

AIサービスを作る際の落とし穴は、生成AI自体が目的化して顧客課題が甘くなること。

組織作りが、生成AI時代において重要な役割を果たす。

生成AIの7つの本質的価値を理解することは、サービスや事業を作る上で不可欠。

生成AIを忘れて、顧客の課題に焦点を当てることが、優れたサービスを作り出す鍵。

コンテンツの想像コストを0にすることで、コンテンツ制作コストを大幅に下げることができる。

自然な対話を実現するシステムは、顧客対応のCSやゲームのNPCで効果的に使われている。

非構造化データをベクトル化することで、様々なデータの扱いが容易になり、AIの適用範囲が広がる。

コンテンツのマルチモーダル化は、情報量を同じままでコンテンツの価値を高める。

専門知識の民主化により、高度な知識を必要とするタスクが一般的な人々にも開かれている。

言語障壁の軽減は、翻訳機能を通じて個人のコミュニケーション能力を高める。

新しいモーダルでのインプットを実現し、デザインやウェブサイト作成を簡略化する。

生成AIの活用によって、従業員の業務効率が向上し、組織全体の競争力が強化される。

生成AIは高度な頭脳労働にも影響を与え、創造性の向上を含む幅広い領域で活躍。

組織の見直しが、生成AI時代において企業の競争力を決定する要因となる。

ポジティブなアプローチで生成AIを推進し、社員の恐怖心を和らげる。

中間層へのアプローチが、組織の生成AI導入において決定的な役割を果たす。

KPIとして捉えて定量的に生成AIの導入状況を評価し、効果的に活用を促進する。

効果検証と用途の提供を通じて、生成AIを組織全体で活用し、深く植える。

生成AIのニュースを追うだけでなく、サービスを実際に使用し、効果を発揮する。

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