【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
TLDRこのスクリプトは、生成AIがもたらす革新的な変化とそのビジネス構築においての重要なポイントについて解説しています。生成AIは、情報流通や創造性の限界費用を近づける革命を起こし、新たなビジネスモデルや組織作りを促進する役割を果たしています。また、AIを活用することで、従来の業務効率化、専門知識の民主化、そして新しいモーダルでのインプットを実現することができます。スクリプトは、AI時代において組織がどのように見直すべきか、そしてその変革を遂行するためにどのようなアプローチをとるべきかを具体的に提言しています。
Takeaways
- 🚀 生成AIは創造性の限界費用を0に近づける革命的技術である
- 📈 コンテンツの想像コストを0にすることで、情報流通の限界費用を近づける
- 🤖 システムによる自然な対話を実現し、コミュニケーション力を向上させる
- 📊 非構造化データのベクトル化により、データの扱いやすさと正確さが向上
- 🎨 コンテンツのマルチモーダル化がコンテンツ価値を高め、情報をより効果的に伝える
- 💡 高単価専門知識の民主化が進み、一般の人々に専門知識を広く提供する
- 🌐 言語障壁の軽減により、グローバルコミュニケーションがより容易になる
- 🔄 新しいモーダルでのインプットを実現し、より自然な人機交互作用が可能になる
- 🔄 生成AIを忘れることで、顧客課題の設定がより明確になり、サービス作りが進む
- 🔄 組織の見直しを通じて、生成AI時代に適応した組織作りを行うことが重要
Q & A
ピボットアプリアンドリーセンの主なテーマは何ですか？
-ピボットアプリアンドリーセンの主なテーマは、生成AI時代の組織作りと事業作りの方法論に焦点を当てています。
コンピューターとインターネットがもたらした革命の類似を示す例は何ですか？
-コンピューターは計算の限界費用を0に近づける革命をもたらし、インターネットは情報流通の限界費用を0に近づける革命をもたらしました。
生成AIの7つの本質的価値は何ですか？
-生成AIの7つの本質的価値は、コンテンツの想像コストを0に近づける、自然な対話を実現する、非構造化データのベクトル化を行う、コンテンツのマルチモーダル化を行う、高単価専門知識を民主化する、言語障壁を軽減する、新しいモーダルでのインプットを実現するという7つです。
生成AIを忘れることの重要性は何ですか？
-生成AIを忘れることの重要性は、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を防ぐことにあります。本質的には、技術を活かしたサービス作りが重要であり、顧客の課題解決を目指すことが必要です。
AIがもたらす圧倒的な効率化ポテンシャルは何を意味しますか？
-AIがもたらす圧倒的な効率化ポテンシャルは、全職業の8割がAIの影響を受けるという予測を意味し、多くの業務がAIによって効率化されることが期待されています。
生成AIが持つ自然な対話の価値は何ですか？
-生成AIが持つ自然な対話の価値は、人間らしい自然な会話を実現し、例えば顧客対応のCSチャットボットなどでより自然な対話を実現することができます。
非構造化データのベクトル化の重要性は何ですか？
-非構造化データのベクトル化の重要性は、膨大なデータを扱いやすくし、自然な言語処理が可能にし、様々な種類の情報を効率的に処理できるようにすることを意味します。
言語障壁を軽減する価値はどのように機能しますか？
-言語障壁を軽減する価値は、異なる言語を理解し合い、コミュニケーションを円滑にすることができるようにすることで、グローバルなビジネスやコミュニケーションを容易にし、新しいビジネス機会を創出することができます。
新しいモーダルでのインプットの実現とは何を指しますか？
-新しいモーダルでのインプットの実現とは、従来のテキストベースの入力方法から、音声、画像、或者其他の感覚的な入力方法へのシフトを指します。これにより、より直感的で創造的なインタラクションが可能となり、新たな価値を生み出すことができます。
生成AI時代において、組織をどのように見直すべきか?
-生成AI時代において、組織はAIの影響を受けるすべての職業の8割をカバーし、効率化と生産性の向上を目指して見直すべきです。また、AIを活用することで、従来のルーティンワークから解放され、よりクリエイティブな業務に取り組むことができるようになるため、組織構造や役割の再評価が求められます。
Outlines
🤖 生成AI時代の組織作りと事業戦略
本段落では、生成AIがもたらす変化と、それを活用するための組織作りと事業戦略について解説されています。アンドリーセンホロウィッツの言葉を引用し、コンピューターが計算の限界費用を0に近づける革命を起こし、インターネットが情報流通の限界費用を0に近づけた革命を指摘しています。そして、生成AIがクリエイションの限界費用を0に近づける革命をもたらすと主張しています。この変化に対応するため、組織の見直しや新しい事業の創造が求められるという視点から、具体的なアプローチ方法を紹介しています。
📈 コンテンツ制作のコスト削減と自然な対話の実現
本段落では、生成AIがコンテンツ制作コストを大幅に削減し、自然な対話を実現することができる点を挙げています。コンテンツの想像コストを0にすることで、AIライティングツールや商品紹介画像の自動生成、動画のパーソナライズなどが可能となり、情報の溢れ状況を背景にサービス作りの新たなアプローチが求められます。また、GPTのようなチャットボットが自然な対話を可能にし、顧客対応やゲーム領域などでの活用が進んでいます。
🌐 非構造化データのベクトル化とマルチモーダルコンテンツ
本段落では、生成AIが非構造化データをベクトル化し、マルチモーダルコンテンツを生み出す能力について説明されています。AIがテキストをベクトルデータに変換することで、さまざまなデータの種類を扱えるようになり、例えば動画やオーディブルコンテンツの制作が可能となります。これにより、情報量が同じであるにもかかわらず、マルチモーダルコンテンツが価値を高め、コンテンツの持つ情報をより効果的に伝えることができるようになります。
💡 専門知識の民主化と言語障壁の軽減
本段落では、生成AIが専門知識を民主化し、言語障壁を軽減する役割を持っていると述べています。大規模言語モデルにより、専門的な知識や法律文章の作成が自動化され、専門家でなくても複雑なタスクに対応できるようになっています。また、翻訳や言語学習の分野でもAIが進化し、異なる言語間の翻訳や理解が容易になり、世界中の人々がよりスムーズにコミュニケーションができるようになっています。
🎨 新しいモーダルでのインプットの実現
本段落では、生成AIが新しいモーダルでのインプットを実現し、従来のテキストベースの入力方法から图画や音声などの自然な手段にシフトすることが可能になると述べています。これにより、Webサイトの作成やデザインなどの作業がより直感的になり、デザイナーやクリエイターの創造性を引き出すことが期待されています。また、AIの学習と理解が進むことで、言語化されていない概念やアイデアを表現する新しい方法が生まれる可能性があると予測しています。
🔄 生成AIのトラップと事業作りのポイント
本段落では、生成AIを活用する際のトラップと事業作りのポイントについて説明されています。生成AIが目的化してしまって顧客課題の設定が甘くなることを避け、ビジネスの基礎をしっかりと押さえることが重要とされています。7つの価値を整理し、それらを基に顧客の課題を深く理解することが、価値あるサービスを生み出すために必要な手続きです。また、生成AIを忘れることで、より顧客課題に焦点を当てた事業作りができることが示されています。
📚 生成AIがもたらす効率化と生産性向上
本段落では、生成AIが業務効率化と生産性向上にどのように貢献するかについて述べています。大量のデータ処理や自然な対話を実現することで、時間やリソースの節約が期待できます。また、GPT4などの大規模言語モデルが経営観点でも高い効率化をもたらすことから、将来的には全職業の8割がAIの影響を受ける可能性があるとされています。さらに、生成AIの活用によって経営者や従業員のパフォーマンス向上が見込まれ、競争力を高めることができると強調されています。
🌟 生成AIの組織への導入と戦略的アプローチ
本段落では、生成AIを組織に導入し、戦略的にアプローチする方法について説明されています。まず、経営者自身が生成AIを理解し、ポジティブなメッセージを発信することが重要です。次に、中間層へのアプローチが关键であり、上2割と下2割に目を向けすぎないようにすることが求められます。また、数字を用いたKPIの設定や、具体用途の提案、そして本の表紙ではなく中身を読むことを促すことが効果的であるとされています。これらの戦略的アプローチにより、組織全体が生成AIを活用し、効率化や生産性向上を目指すことが可能です。
Mindmap
Keywords
💡生成AI
💡コンテンツの想像コスト
💡自然な対話
💡非構造化データのベクトル化
💡マルチモーダルコンテンツ
💡専門知識の民主化
💡言語障壁の軽減
💡新しいモーダルでのインプット
💡組織の生成AI時代の見直し
💡事業の生成AI時代の作り方
Highlights
生成AIがコンテンツの想像コストを0に近づける革命的技術である
生成AIは情報流通の限界費用を0に近づける革命として注目
生成AIを忘れることで顧客課題の設定が明確になる
生成AIの7つの本質的価値を理解することが重要
非構造化データのベクトル化がAI開発の進化につながる
マルチモーダルコンテンツが価値を高める
専門知識が民主化され、一般の人々にアクセス可能になる
言語障壁が軽減され、翻訳や通信が容易になる
新しいモーダルでのインプットが新たな価値を提供
AIが使えない人材は将来的に不利になる
中間層へのアプローチが組織の成功に关键的
KPIとして定量的にアプローチし、浸透率を測定する
用途を考える際に上から下まで指導が重要
本の表紙ではなく中身を読むことでAIの可能性を広げる
AIが進化すると、具体的なスキルより人間らしい価値観や魅力が重要になる
クリエイティブな分野でAIが人類の新しいレイヤーとなる
未来にAIは1人コンテンツスタジオのような形で活躍する可能性がある
AIの進化により新しいビジネスモデルが生まれる
Transcripts
00:00古視聴ならピボットアプリアンドリーセン
00:03ホロウィッツすごくいい言葉を言っていて
00:06コンピューターはえ産の限界費用を0に
00:09近づける革命だとインターネットは情報
00:12流通の限界費用を0に近づける革命だった
00:15とでじゃあ生成は何の革命かって言と想像
00:19クリエーションの限界費用を限りなく0に
00:22近づける革命だという風に言っていてま
00:24かなり言いて見ようだなとうまいこと言い
00:26ますねうまいですよねAI領域でサービス
00:30を作る時の1番のトラップって生成AI
00:32自体が目的化してしまって顧客課題の設定
00:35が甘くなることなんですねそれを実現する
00:38ためにも次の組織作りのところが大事に
00:40なってくるとことなですねはいま大きく3
00:42つの背景え理由から組織を生成AI時代に
00:47おいて見直すべきかなっていう風に考えて
00:49まして圧倒的な効率化ポテンシャル高度な
00:52頭脳労働にも及ぶ影響範囲想像性すら
00:55もはや人間の正規ではない
00:58とはい皆さんこんにちはピボットの佐々
01:02です今回のピボットトークでは生成AI
01:04時代の組織作りと事業作りをテーマにお話
01:07を伺いますゲストにお迎えしたのはポス
01:10代表の柏谷ケトさんです柏谷さんよろしく
01:12お願いしますよろしくお願いします柏谷
01:14さん今日のタイトルズバリの本を出された
01:16ばかりではいそうですね先月出しました
01:18そうですねこれ私も読んだんですけどこれ
01:19どういう問題意識でこれ書かれたんですか
01:21そうですねあのこれは今生成AI周りで
01:24こう埋められていないこう中間をきちんと
01:27答えるような本を書きたいなと思いまし
01:29てん
01:34うんプンテ扱っ結構ミクロの本もたくさん
01:39あると思うんですねなんですけどこう実務
01:41科の方が本当に知りたいいかにじゃそれを
01:44事業とか組織に生かして自社のこう成長に
01:47つげるかっていうそういうこうテーマの本
01:50はもうほぼ全くと言ってほど書かれてい
01:52なかったなと思ったのでそこをこうま自分
01:55のバックグラウンドを生かせるところも
01:56ありますしあのそこに答える本を書たいな
01:59という思いで書きましたね確かに今経営者
02:01とかねマネージャーの方が生かせる本って
02:03なかなかないですよねそうですねなかなか
02:04まだ出てないのでそうですよねカさんはま
02:07バシリって会社にもいらっしゃってそ今
02:09自分が起業されていて他にも10社ぐらい
02:12顧問されてると聞いたんですけどあそう
02:14ですねあのAI領域のあの一部上場企業の
02:17エクウィザーズさんであったりですとか
02:19あとこうテレビ東京さんうんあとこう
02:22サーススタートアップでこうシリーズCD
02:24ぐらいのステージのえウェブなるさんです
02:26とかまそういったこう幅広い企業の方々を
02:29あうんあの支援させていただいてますはあ
02:31我々と近いですけどあの業種がテレビ東京
02:33とAIイカすってどういうことやってん
02:35ですかテレビ東京さんとはあるしこう
02:37新しい取り組みなんですけど生成AIを
02:40あの大規模言語モデルを使った新しいこう
02:44オリジナルのIPキャラクターあ
02:46キャラクターを作ってんですかはいいう
02:48結構実験的な感じでやってますねそういう
02:50ことなんですね分かりましたということで
02:51今日はお話を伺っていきたいと思います3
02:53つのパートであの今回お話を伺うことに
02:55なってまして最初がですね生成AI時代を
02:58勝ち抜く事業の作り方はいはい次が生成
03:00AI時代を勝ち抜き組織の作り方そしてま
03:02未来予測ということでま今後生成AI時代
03:05に社会や人のあり方はどう変わるのかと
03:07いうことでお話を伺っていきますではまず
03:091から進めていきたいと思いますはいそう
03:11ですねえ生成愛時代を勝ち抜き事業の作り
03:13方というところであの生成AR7つの本質
03:16価値であったりあとこう意義と意味の
03:18デザインみたいな話をさせていただければ
03:20と思います優れたこう生成AIサービス
03:23ですとか事業を作る際のこうポイントいく
03:26つもあるんですけどま今回こう特に重要な
03:282つポイントをこ抽出しましたで1つ目が
03:31え生成の7つの本質価値を抑えるとうんで
03:35もう1つがこうちょっと逆説的なんです
03:37けど一旦生成AIを忘れるというこの2つ
03:40が大事かなと思ってますでまずこちらの
03:43生成の7つの本質価値っていうとこなん
03:45ですがやはりこう新しく生成AIサービス
03:49事業を作る上でもあとはこう既存の事業に
03:52こう生成を生かす上でもまやっぱりこう
03:55初手として生成AI自体に対する深い理解
03:58は必要深うんだなとなんですけど意外と
04:02生成AIって何か説明してくださいって
04:04いう風にこう実際事業やられてる方とか生
04:08知ってるよって方にこう通うてもなかなか
04:10説明って難しいんですよね難しい難しいよ
04:13ねなんとなくしかわかんないですねこれ
04:15はい生成するAIでしょみたいな感じに
04:17なっちゃうんですけどやっぱりそういう形
04:19でま今までこう認識予測が主流だった
04:21ところから生成する感じなんでしょうです
04:23とかまAIっていう大きな枠組の中の
04:26ディープラーニングのま一部なんだよね
04:28みたいな感じのこう関係役割では皆さん
04:32あの抑えてると思うんですけどこれだと
04:34なかなか生成AIってやっぱニュースも
04:37すご多いじゃないですかの中でこうその
04:40正体ですとかあと輪郭ですよねっていう
04:43のってなかなかイメージ湧かないと思うの
04:44でそれに対してこうあたある生成AIの
04:49こうサービスですとかユースケースですと
04:52かそういうものをこう抽出あの抽象化して
04:55あげるとこの7つですよねっていうそう
04:58いうこう本質的価値を整理しているのでま
05:01そこを抑えていただくと非常に理解し
05:03やすくなるんじゃないかな自分の方でこう
05:05整理させていただいてるのがこちらの7つ
05:07になるんですがちょっとこう全体ざっとご
05:10説明させていただくとまず1つ目がこれ
05:13すごいシンプルにあのストレートなやつな
05:15んですがコンテンツの想像コストを限り
05:18なく0にするという価値ですねこれあの
05:21アンドリーセンホロウィッツはいあの世界
05:24的VCのはいキャピタリストがすごくいい
05:27言葉を言っていてコンピューターはえ計算
05:30の限界費用を0に近づける革命だとで
05:33インターネットは情報流通の限界費用を0
05:36に近づける革命だったとでじゃあ生成は何
05:39の革命かって言うと想像クリエーションの
05:43限界費用を限りなく0に近づける革命だと
05:46いう風に言っていてまかなり言いえて
05:48みようだなとうまいこと言いますねうまい
05:50すよねうまいなと思ったんで使わせて
05:52もらってるんですけどかなりまなのでま
05:54限界費用想像の限界費用が下がってくると
05:57ま例えばAIライティングツールみたいな
06:00形でこうコンテンツの制作コストを大幅に
06:03下げることもできますしあとはこう何か
06:07商品ECサイトで商品を紹介する画像を
06:10作る時に1枚画像を作ってしまえばもう
06:14あと無数のバリエーションをAが作って
06:16くれたりですとかままた動画の中身自体も
06:19相手に合わせてパーソナライズするみたい
06:21なそういうサービスも出てきてたりします
06:23うん今後世の中ってこの生生屋が作った
06:26コンテンツの割合ってどれぐらいまで増え
06:27ていくんですかねいやかなり増えると思い
06:29ますねうんなのでこう情報が溢れる前提で
06:33のこうサービス作りですとかあとはこう
06:35個人としても情報の接し方っていうのを
06:37考えていかないといけないかなと思います
06:39あし我々が作るこういう動画みたいなのは
06:41まある種人が介在してる珍しいものとして
06:43オーガニックフードみたいな扱になってか
06:45もしんないですねはいなので両方に価値が
06:48出てくると思いますねその生成AIで大量
06:52に作るってい大量消費的な価値うん大量の
06:55中から自分にマッチするものを摂取するっ
06:57ていうものとま本当にこうエディトリアル
07:00聞かしたこう少数え精鋭というかも本当に
07:04エリスのコンテンツっていうどっちにも
07:06価値が出てくると思いますうんうん分かり
07:08ました分かりやすい想像コスト0はいです
07:10ね2つ目がこれもあのチャットGPTで皆
07:13さん体感されてる価値かなと思うんですが
07:15システムによるこう自然な対の実現という
07:18ところでやっぱりこうGPT登場以前の
07:22チャットボットってどうしても自然じゃ
07:24なかったと思うんですねまかなりこうぎ
07:26こちなかったところがま今かなり自然に
07:29できるのでま例えばこう顧客対応のCSの
07:33こうチャットボットなんかも裏側でこう
07:36自社の商品データのドキュメントを追加で
07:39学習させてあげてもう本当にこう自社の
07:42商品をきちんと知識を持ったオペレーター
07:45的にAIがユーザーのこう質問に対して
07:49返答してくれるようなそういうサービスが
07:51すごい伸びていたりですとか結構面白いの
07:54で言うとうんゲーム領域でも結構使われ
07:56てるんですけどへえこのインワールドって
07:58いうところががまさにあの先ほど出た
08:01アンドリーセンホロウィッツとかから調達
08:03していてゲーム内のあのNPCって呼ば
08:06れる要はドラクエの村人みたいなやつです
08:09ねはいがま今までってここはまま村です
08:12みたいなそういうこうワンパターンの返答
08:15しかできなかったところに対してその
08:17キャラクターの設定を加味しながら柔軟に
08:20こう返答できるとはいいうようなシステム
08:22も結構伸びてたりしますへえ結構
08:25コミュニケーション力低い人って特に日本
08:27とかってま結構多いじゃないですかそう考
08:29とうん平均的な力の人よりこっちの方が
08:31コミュニケーションうまそうですよねああ
08:33うまいと思いますねうむしろこう人間の
08:36コミュニケーションの角を丸くするような
08:39使い方で結構GPT使ってたりとかって
08:41いうのはすでにあったりするのであはいで
08:443つ目が実は1番見落とされがちなんです
08:46けどかなり大事な価値でこの3つ目を一番
08:50こう注意して抑えていただくといいかなと
08:52思うんですが非構造化データのベクトル化
08:56っていうところでこれどういうことかって
08:59いうと
09:00こうGPTであったりまそういった大規模
09:02言語モデルえが登場以前のAI開発って
09:07何かじゃあAI開発会社さんにAIで何か
09:10やれたいんですと言った時のよくある
09:12リアクションがデータが汚いんで無理です
09:14とはいいうリアクションが非常に多かった
09:16と思うんですねつまりAIに何か処理をさ
09:20せるためにはデータは綺麗に構造化されて
09:23いる必要があるとで今この大規模言語
09:25モデルあのGPT4であったりそういった
09:28ものを始めとする大規模言語モデルがどう
09:31いう仕組みかというととりあえず全部こう
09:34読み込んだテキストをベクトルっていう
09:37矢印の向きと大きさの数値データに全変換
09:41してくれるんでとりあえずなんかどんな
09:44データでもいい感じに扱えるっていうほお
09:47なのでこう車内の膨大なこうドキュメント
09:50データですとかあとはこうオンラインの
09:53ブログ記事の集合体ですとかそういうのを
09:55突っ込んでも割とこううまく動いてくれる
09:57と例え悪いかもしれないですけどでも分別
10:00せずに全部もうぐわっと全部ゴミそも入れ
10:02ちゃえば全部そ分別してくれてみ感まさ
10:06そうですね分別を自動化してくれるみたい
10:07な感じですねめちゃくちゃ便利だなはいな
10:10のであの実際伸びてるサービスがこの左側
10:13のグリーンっていうサービスなんですが
10:15うんまさにこう車内のもうゴミも含めた
10:18もう雑多なデータをとりあえず全部
10:20読み込ませますとうんほ脳症のデータです
10:22とかあとGoogleドライブですとか
10:24ghubのデータですとかっていうのを
10:26読み込ませておくと車内の知識を何でも
10:29持っているAIアシスタントみたいなもの
10:32が一瞬で作れてでそのアシスタントにこの
10:35プロジェクトの最新の状況どうなって
10:37るって聞くと最新除去教えてくれてでかつ
10:40まるまるさんに聞くともっと詳しく教えて
10:42くれるよみたいなそういうことも返して
10:44くれるとええこれディープラーニングだけ
10:46だった時は結構その構造化しとことて大事
10:49だったんですかそのからディープ
10:51ラーニングの時は大事でしたね大事でした
10:52よねそっかそこが変わったとこなんですね
10:54進化によってそうですねあのGPTだっ
10:56たりま大規模言語モデルで非常にこう汎用
10:59力が上がったっていうところですよねほお
11:02分かりました4つ目何でしょうか4つ目が
11:04えコンテンツのマルチモーダルかという
11:06ところなんですがこれモーダルっていう
11:09言葉が結構AIの領域だと出てくるんです
11:11けど簡単に言ってしまうとデータの種類の
11:15ことですねうんテキストですとか音声とか
11:17え画像とかでちょっと分かりやすいように
11:21あの動画を1つあの見ていただければと
11:23思うんですけど
11:28はい
11:30はいというようにまこの女性が言った通り
11:32この動画自体もAIで生成された動画に
11:36なってましてうんこれどういうサービス
11:38かって言うとテキストの現行を入れるだけ
11:40でまこういうこうマーケティング素材の
11:43動画ですとか車内のこうセールス
11:45イネーブルメント社内教育の動画が作れる
11:48というサービスになっていてコンテンツ
11:50情報量的には同じなんですねうんテキスト
11:53の現行っていうものとこの出力される動画
11:56の持ってる情報量はあの元々で言うと同じ
11:59なんですけどこれ動画っていうマルチ
12:02モーダルこうテキストだけじゃないですよ
12:04ねいろんなこうデータの種類の集合体の
12:07コンテンツに格上げされることによって
12:10コンテンツの価値が底上げされるっていう
12:12うんうんそういうこう価値ですねうんはあ
12:14今まで例えば電子書籍オーディブルとかっ
12:17て著者が自分で全部読み上げてたりしてた
12:19んですけどそれはもう全部自動できるかも
12:21しないですうんうんあ自動化できると思い
12:23ますねでAppleが実はそれ試してまし
12:25たねああそうですかはい一部試し始めてい
12:28てへえ人もまもなくできますねそっかはい
12:31例えば1週間に1回社長が皆さんに
12:34ちょっとスピーチするっていうかメールで
12:36ちょっと戦事ぐらいでくメッセージもそれ
12:38をちょっと変換すればその社長が出てきて
12:40語ってるスピーチ桁に変えたりとできます
12:42よねそっちがね聞いてれるしないそうかで
12:465つ目がえ高単価専門知識の民主家という
12:49ところで今まではこう例えば法律文章です
12:53とか税務手続きですとかこう膨大な知識を
12:57頭に入れた専門家じゃないとでなかった
12:59タスクをもうそういった膨大な文書もこう
13:04大規模言語モデルの頭の中にこうどんどん
13:06今入ってきているのでま例えばアイロン
13:09クラットっていうサービスなんかは実際
13:12こうロレアルあの化粧品会社のロレアル
13:15なんかが使ってるんですがもう契約書の
13:17レビューと契約書の作成をもうほぼ自動で
13:20やってくれるっていうま今まではその弁護
13:23士っていう専門家がやっていたようなこと
13:25をもう代わりにこうやってくれるっていう
13:28まそういう意味でかなりかなりこう専門
13:30知識が民主化されているっていうような
13:32うんそういう価値ですねあらゆる専門知識
13:35がもう包含されていくんですかね例えば今
13:37までなら翻訳系のアプリはこれこれだとか
13:40みたいな感じで全部分かれてたじゃない
13:41ですか専門がそういうところって全部この
13:43汎用系のとこに取られちゃうんですかあで
13:45言うとですねあのベースで使う大規模言語
13:49モデルこう思考のエンジンみたいなものは
13:51汎用的なものにかなり寄ってくと思うん
13:53ですねうんなんですけどま例えばこういう
13:56サービスあとは先ほどご紹介したな
13:58サービスも
13:59結構各社アプリケーションのレイヤーで
14:02こうチューニングをしてるんですよ裏側の
14:04プロンプトもそうですしあとUIもそう
14:06ですしあとこう読み込ませる独自データ
14:09ですとかていうところもあるんで元の脳
14:12みそは結構汎用的なものになりつつ実際の
14:15こうサービスとしてはこう分業というか
14:18あの最適化されていくっていうそういう
14:20シナリオかなと思いますはあけど翻訳とか
14:22相当質が高いですよねもう相当高いですね
14:24ねもうニュアンスも組んでくれますしね
14:26そうですね十分だなと思ってうんつ目が
14:29言語障壁の軽減っていうところではい
14:32まさに翻訳のとこですねで結構こう個人的
14:35に面白いなと思うのがまGPTはめとする
14:38大規模言語モデルが英語であったり韓国語
14:42日本語のテキストをえ事前にこう学習し
14:45てるわけじゃないですかでそのGPTの脳
14:48みその中がどうなってるかって言うとその
14:52様々な言語を全部AI後に全て翻訳して
14:56脳内に保存してるんですねうんつまり
14:59ベクトルデータっていう矢印の数字データ
15:02に変換してるってことはもう言語の際が
15:05限りなくなくなったAI5単一言語で脳内
15:10にストックしてそれでこう思考してる状態
15:13に近いんですよほおなのでま彼らこう
15:17GPTだったりの頭の中で言うと言語の
15:20こう差っていうのはかなりこう薄まって
15:22いる状態になってましてなので実際のこう
15:26アウトプットとしても例えばこういうジ
15:29みたいなサービスでこれもテキストから他
15:31言語のえ自分が話してる動画を複数一括
15:35生成できたりするんですけどま例えばこれ
15:38とかは英語を生成してるやつです
15:43[音楽]
15:44ねこれはこう事前に2分間自分が話してる
15:48動画を撮るだけであとはこうもう入れる
15:51原稿としたら日本語でオで日本語入れて
15:55英語フランス語まるまる語っていう風に
15:57チェック入れるとその言語で話してる自分
16:00の姿が成されるとめちゃくちゃ自然ですね
16:03他のもけますはいこれフランス語
16:13[音楽]
16:19ですちゃんと自分の声なんよね谷さんと
16:22フランス似合いますね
16:26叶ますあそうかはいっていうようなかなり
16:32こうまそれによって言語障壁がかなり結果
16:34として軽減してるとうんいうところが上げ
16:37られますで最後7つ目が新しいモーダルで
16:41のインプットの実現というところでこれが
16:43あの価値として1番新しい価値なのでこう
16:46これから実際にサービスが出てくるかなっ
16:49ていうとこなんですけどモーダルっていう
16:51のは先ほどお伝えしたデータの種類ですね
16:53うんで今までは例えばですけどウブサイト
16:57を作る時にええコードっていうテキストを
17:00打ち込むことによってウェブサイトという
17:02アウトプットを得るという形でテキストと
17:06いうモーダルの入力だったんですけどうん
17:09実はこうもっと感覚的にラフな絵を書いて
17:13ウェブサイト作れた方が人によっていいか
17:16もしれないという時にま実際こうGPT4
17:19のえビジョン認識ができるのでラフな画像
17:23を書くとそのラフ絵に基づいた
17:26ウェブサイトをもう瞬時に生成くれたりと
17:29うんいうようなサービスが既にあったりと
17:32いう形で実は入力モーダルと
17:35アウトプットのペアリングが最適じゃない
17:38パターンって結構あると思うんですよ今
17:40までの技術の限界によってそこをこう1つ
17:431つ解きほぐしながら実は音声とこう
17:46ラフェでやった方が実はいいよねみたいな
17:49ものが結構今後出てくるかなと思います
17:52デザイナーの方とかできることが増えます
17:53ねああだいぶ増えると思いますねね言語化
17:57も別のルートができますよねうん今までは
18:00こうテキストに落とし込まなきゃいけない
18:02ていうまそれが言語化だったのがもう絵に
18:04して絵でインプットすればいいですとか
18:07そういうのもできるのではあ原語がうまい
18:09人もいればね絵の方が断然うまい人もい
18:10ますもんねそれが全部どっちでもできる
18:12ようになるとへえはいていうようなものが
18:157つの価値でやっぱり生成AIっていうの
18:18をなんか生成するAIでしょって捉え
18:20ちゃうとなかなかこう改造度も上がらなく
18:23て車内活用も事業作りもなかなかうまく
18:26できないのでまこういう風にん7つの価値
18:29でその輪郭で捉えてあげるとよりこう捉え
18:32やすいかなと思います確かにうんいや
18:34すごく改造で上がりました良かったはいで
18:38お次がえじゃあその7つの価値を抑えた上
18:42で今度は逆に生成AIを忘れましょうと
18:46いうところがこう事業作りのポイントかな
18:48と思ってましてうん生成AI領域で
18:52サービスを作る時の1番のトラップって
18:55生成AI自体が目的化してしまって顧客
18:58課題の設定が甘くなることなんですねこれ
19:00結構あるあるありそうあそうですうん初期
19:03に1番起きやすいことですねはいでま
19:06そもそもこうサービスがどういう構造を
19:09取ってるかって言うとまSnapchat
19:12みたいな一部のエンタメ系を除けば
19:15999%のプロダクトは誰のどんな問題を
19:19どうやって解決するかっていう顧客課題
19:21解決法っていう3要素が1番こう
19:25プリミティブな要素としてあってでほぼ
19:28ほぼをほとんどのサービスがうまくいか
19:30ない原因っていうのは想定していた課題を
19:34顧客が実は抱えていなかったですとか困っ
19:37てるんだけどそんなに深い課題じゃなかっ
19:39たという顧客と課題のペアリングがうまく
19:42いってないっていうのがほとんどなんです
19:44ねなのでそれをきちんと考えていきましょ
19:46うって話なんですけどそれをちょっと別
19:48角度で話すと縦軸に上に行けば行くほど
19:52その解決しようとする課題の価値が高いと
19:55はいで右に行けば行くほど生を使う必然性
20:00がちゃんとあるよねという軸で取った時に
20:02作りたいのってこう右上の証言じゃない
20:05ですかなんですけどあのWeb3ですとか
20:09あとメタバースですとかを思い返して
20:11いただくと左上と右下めちゃくちゃ多く
20:14ないですかもうそればっかりでしたね今
20:16思うとはいやっぱりこう先端テクノロ
20:19ジーってちょっと誘惑があってそれに目が
20:22行きすぎちゃうんですよねどんなにこう
20:25理論を分かっていてもそこにこう目が行き
20:27すぎてしまってん
20:29こう解決する課題の価値は高いんだけども
20:32それってこう精じゃなくて良くないって
20:35いうような左上ですとか精の価値はうまく
20:38いかせてるんですけどそれってこう誰が
20:40困ってるのっていうようなサービスですと
20:42かっていうところにまメタバースWeb3
20:45のアナロジー思い返していただいても陥り
20:48やすいっていうまこの市場時のトラップが
20:50あるのでもう意識的に右上を作
20:53るっていうのをもうチーム全体で共通認識
20:57をもうこの現で持ちながら作る必要がある
21:00とうんはじゃこれをどう作っていくかなん
21:03ですけど登り方がすごく重要でうん順番と
21:06してはまずは上に登るうんでその上で右側
21:11に行くっていうその順番が非常に大事かな
21:13と思ってますあの重力と同じで上に行く方
21:17が大変なんですよねやっぱりこう解決する
21:20価値の高い課題の方が世の中で言うと気象
21:23価値が高いのでまずはそこをきちんと
21:25見つけに行ってその中でこう生成AIの
21:30強みとマッチする領域を考えていくとで
21:33じゃあまずどうやって上に行くかっていう
21:35ところでもうこれだけで本が数冊書かれる
21:37レベルなのでもうすごく簡単にですけど
21:40きちんと自社の課題の棚ですとかあと顧客
21:43インタビューを通してま本当にこう顧客の
21:47本質的なニーズは何だっけっていうのを
21:49きちんとこう問い直してから通てからそれ
21:52をあのジャベリンボードみたいな
21:55フレームワークもま本書で紹介してたりも
21:57するんですがまそういったこう本当に顧客
22:00がその課題を抱えているかっていうのを
22:02検証するフレームワークがあったりするの
22:04でそういったものを使いながらちゃんと
22:07こう顧客と課題のペアリングがうまくいっ
22:10てるかっていうのを検証するとでそれを
22:13やってこう上に上がっていきそれによって
22:16価値ある課題のセットがあの見えてきます
22:19よねでその中でじゃあ右側に行くために
22:23どうすればいいかっていうともうこう皆
22:25さん手札として先ほどご紹介した7つの
22:29生成の本質価値が手札としてある状態なの
22:32でもうその7つの手札見ながらこの課題は
22:36この手札で解決できそうだなっていう
22:38ペアリングをしていけばずと右上の
22:41サービスが考えられるとうんなのでこう
22:44解決する課題のえ意義もあって生成を使う
22:48意味もあるえ意義と意味のあるサービスが
22:51作れるとうんそっかはい忘れる理由がよく
22:53分かりましたまずビジネスの基礎のとこっ
22:55ていうかプロダクト作りの基礎とか抑え
22:56ないとそうですねばり使してもしょうが
22:59なってことですねですでやっぱり生成AI
23:01とか先端テクノロジーの事業作りする人
23:04ってその技術が好きな人が多いんですよね
23:07うんで好きがゆえにそっちにバイアスが
23:10結構引っ張られやすいので意識的に忘れ
23:12るっていうのが大事かなと思います確かに
23:14ねいやよく分かりましたPIVOTアプリ
23:17WEBでは様々な特典と交換できる
23:19ピボットマイルを導入しています今回新た
23:23な特典として書籍限定のAmazon
23:25ギフト券と公開収録も兼ねたリアル
23:28イベントを追加しました是非この機会に
23:31PIVOTアプリWEBをご利用
23:33いただければ幸いです詳細は概要欄をご覧
23:36ください例えばちょっとピポットに
23:38当てはめると課題として顧客のあの視聴者
23:41の方これ時間がない時はこの30分の動画
23:44をやっぱり貸で見たいっていう人も多いと
23:46思うんですよねその時にあのその課題を
23:49会計するためにここのコンテンツマルチ
23:51モーダル化を使ってあの動画のものをすぐ
23:54短くとかもしくは長くてもいいんで全部
23:56テープ起こししてしかもそれが見やすい
23:57うんうんになた課題解決ですよねそんな
24:01感じの考え方でいそんな感じですねはい
24:04そういうことですよねこれうまく活用し
24:06てる例とかってなんかないですかうんは
24:08ですねまさにこ途中でご紹介してるのが
24:11結構うまくいってる例が多いなという風に
24:13思ってましてグリーンなんかもそのサイタ
24:15の例ですよねその車内のこうナレッジうん
24:20を集約してえ質問に答えられるってやつ
24:23なんですけどまこれ課題としてはま彼ら何
24:26に着目したかっていうとこれIDC
24:28リサーチさんが出してるデータなんです
24:30けど典型的なホワイトカラーの業務時間
24:341/4って情報の検索らしいんですよああ
24:37車内外含めへえでその1/4かけられて
24:40いる時間の中で車内のデータが適切な場所
24:43に置かれている割合って15%とかそれ
24:46ぐらいなんですねうんつまり全然データが
24:48車内見つからんとていうのが非常に深刻な
24:51課題でで実はグリーンの創業者って元
24:54GoogleでGoogleは莫大の予算
24:56をかけてこういうサービスをで持ってる
24:58らしいんですよなんですけど多くの企業は
25:01そういったこう本来得るべき情報を社員が
25:04得れないっていう結構明確なペインがあっ
25:06てそこに対してこれがあれですよね非構造
25:10化デタのベクトル化によってそれを解決
25:12できるとうんいうもう綺麗な例ですね確か
25:15にそういう意味ではちょっと効率化による
25:17生産性アップみたいな使い方が今んとこ
25:19多いんですかねうんが多いですねやっぱり
25:21あの分かりやすいですよねその課題解決と
25:25いうかその明確な業務のペインを解決して
25:29効率化するっていうとこが思いつきやすい
25:32のでまずそこから始まっていてエンタメ系
25:35というか新しく価値を作るものも一部出て
25:38たりしますああどんなんですかはい例えば
25:40キャラクターAIってやつなんですけど
25:42これもアリーセホロビッツが結構投資し
25:44てるやつで評価額が確か3000億と結構
25:48それぐらいあるんですけどユーザーが自分
25:52でこう好きなAIキャラクターを作ること
25:55ができてそのキャラクターと他のユーザー
25:58がが交流できるっていうようななのでAI
26:01キャラクターのcgmコンシューマ
26:03ジェネレイドメディアでこう自分がこう
26:08好きなキャラクターと話してみたいって
26:11いう課題というよりか願望ですよねうんお
26:14みたいなものに対してその生成AIのま
26:17この自然な対話ですとかうんあとはこう
26:20キャラクターの背景情報とかをこうざたに
26:23入れてもうまく動くみたいな価値を使って
26:26実現してるサービスっていう感じですうん
26:28分かりました今ガーファがどんどん
26:30リストラしてるじゃないですかあの効率化
26:32っていうのはSSIによってどういう効率
26:34化ができるんですか例えばセールス
26:35エンジニアとかそういうとこの人たちがい
26:37なくなったりとか色々してるじゃないです
26:38かああそうですねそれで言うとこれ
26:41マッキンゼさんが出してるデータだったと
26:43思うんですけどうん効率化がしやすい触手
26:47のこうパラメーターみたいなものがあって
26:50うんああカスタマーサクセス系CS系と
26:54あとセールス系はまかなり効率の相性が
26:59良くも悪くもいいんですよねはいうんなの
27:01で経営観点で言うとめちゃくちゃ効率化
27:03できるうんでワーカー観点で言うとその
27:06置き換えリスクが高いというのがその2つ
27:09の触手ですねうんはあで栽培人となんか
27:11もう広告のデザインとかもそういうとこも
27:13全部エア化していくみたいな話出てました
27:15そこも相いいですよねいいね
27:16パーソナライズ化してデザインまでして
27:18くれててことですよねそっかそっかだから
27:20透明はそこの効率化に使れることが多そう
27:22ですねが多いと思いますはいというところ
27:25がはい事業作りのところでまこの2つを
27:29きちんと意識しましょうというところです
27:30ねはそれを実現するためにも次の組織作り
27:33のところが大事になってくるてことなん
27:35ですねはいはいそれをこう下支えする
27:37ところとしてまいかにこう生成AI
27:40ネイティブな組織を作っていくかっていう
27:42お話なんですけどまその前段のお話として
27:46そもそもこうまなんかこう事業を作
27:48るっていうところは皆さんイメージ湧き
27:50やすいと思うんですよ明確なこう市場機会
27:52があるのでそれ作りに行かない手はないよ
27:54ねと一方で組織って見直すべきなのかって
27:57いうのはまだ腹落ちしてない方も多いかな
28:00と思うのでこうちょっとそこも触れられ
28:02たらなと思うんですけど大きく3つの背景
28:06え理由から組織を生成AI時代において
28:09見直すべきかなっていう風に考えてまして
28:12圧倒的な効率化ポテンシャルえ高度な頭脳
28:15労働にも及ぶ影響範囲うん想像性すら
28:19もはや人間の正規でないというところでま
28:22それぞれ結論としては今お話しした通りな
28:24んですけどま全てこうサポートする
28:26ファクトが結構研究で出てるんですうんま
28:28圧倒的な効率化っていうとこで言うとオ
28:31AIの論文で今後こう全職業の8割が何ら
28:36かAIの影響を受けるって言われてますし
28:38マキ税のレポートでまマックスえ6割から
28:427割ぐらいのこう今の従業員の業務がこう
28:45節約可能という風な資産が出てるのでま
28:49言い換えると生成AIで効率化してる組織
28:53としてない組織で大きなそれだけで競争力
28:55も下れてしまうとうんいうところですね
28:58うん今後ね1人ユニコーン出てくるみたい
29:00な話もあるもう全然ありありますよねそれ
29:03がこの究極な形ですねですねああわかり
29:05ましたはいで2つ目がこう結構生成AIの
29:08活用ってなんかこうルーティンワークには
29:12使えるけどこう高度な頭脳ロードには使え
29:16ないんでしょっていう風に思われがちなん
29:18ですけど実はそうじゃないっていう研究が
29:20最近出てましてこれあのコンサル企業の
29:24ボストンコンサルティンググループとあと
29:26ハーバードビジネススクールが共同で研究
29:29したやつなんですけどGPT4を使った
29:32コンサルえと同じコンサルでもGPT4を
29:37使う前のパフォーマンスとGPT4を使っ
29:39た後のパフォーマンス分布を見た時にどう
29:42いう変化が起きるかっていうのがこちらの
29:44右側の定規のグラフになってましてうん
29:47これだと約750人ぐらいの
29:49コンサルタントを調査したんですけどこれ
29:53上側見ていただくとえアベレージのライ
29:56ンっていうところがまある1点であって
30:00そこ以下をまあるあの便宜所ロー
30:03パフォーマーでそれ以上をハイ
30:04パフォーマーとしますとでGPT4を使う
30:07と分布がどうなるかというとままず
30:10アベレージが右側に大きくずれるんですね
30:13全体のパフォーマンス上がるとでさらに
30:16経営観点ですごい嬉しいのがやっぱ経営者
30:19としてこう組織のあのボトムからの底上げ
30:22て結構大きなテーマじゃないですかはい
30:24特にこう日本だとレイオフもできないので
30:27すごく重要なだと思うんですけどこの研究
30:30だとローパフォーマーがハイパフォーマー
30:32を上回るケースも結構出てるんですよね
30:35ほおなのでこう全体の底上げもできるし今
30:40までこうある会社の中でどう価値を出さ
30:43せるかっていうちょっとこう問題の対象で
30:46もあったローパフォーマーがむしろ活躍
30:48するっていうしかも高度な知的生産活動で
30:52おいてもとうんいうような研究結果も出
30:55てるのでまこれは生かさない手はないなと
30:58けどこれで言うと例えばあのすごく
31:00セールス力もあってアイディアもある
31:01コンサルタントなんだけどExelとか
31:03こういうのがそんなに早くなくてそういう
31:05とこをチャットGPTに任せることでそう
31:07いったタスクは任せそういったもっと
31:09クリエイティブなことやってそれでロー
31:10パフォーマだったのに勝つとかそういう人
31:12はいそうですよあもありそうですよねね
31:14そういう例とかがなのかななんかBCGの
31:16コンサルタントの最高にチャットGPT
31:18使いがうまい人が1日どういう風に使っ
31:20てるのかとか見てみたいですねあ見てみ
31:21たいですねそういうコンテンツもぜひいや
31:24見てみたいなどうやるのか1日密着みたい
31:26なすいません
31:30うての特許ないというでこれあのドイツの
31:35ボルド代のアーティフィシャルミューズっ
31:37ていう研究なんですけどあのGPT4vs
31:41人間であの創造性をテストするAUTって
31:45いうテストうん特定のこうタイヤですとか
31:48フークとかのこう確信的な新しいこう用途
31:52を思いつくていうテストをしたところ
31:55GPT4よりも想像性がという結果が出た
31:59人間っていうのが100人中4人しかい
32:01なかったんですねうんうんうんていう形で
32:04まあくまでこれって1つの尺度にはすぎ
32:06ないんですけどもうすでにこう創造性って
32:10いうところも人間の聖域ではなくなってき
32:12てるとみたいなところでまやっぱりこう
32:15生成AIを本気でこう活用した企業と
32:18後ろ向きな企業でま事業機会っていう
32:21ところもありますし生産性のところでま今
32:25単独業務で2倍から10倍はもう既にが出
32:28てるのでまそれが組織全体差がつくって
32:31いうのもある程度あり得るシナリオですし
32:34うんまそうなるとコスト構も変わってきて
32:37競争力も変わりうんでかつ同じ業務を
32:40100人じゃなくて5人でできるように
32:42なった時に組織体制ってそもそもこう
32:45大きく見直さなきゃいけないと思うので
32:48その組織体制以降を先じてやった会社と
32:52遅れた会社でそこでも結構動きに差が出て
32:55くるのでまそういう意味でも組織ををま
32:58このタイミングで改めて考え
33:00るっていうのは求められてるかなとおお
33:03こういうことに合わせてどう変えていけば
33:04いいんですかそうですねその具体的な
33:07ステップをえ331のうんほ3つの
33:11アクション3つのフえアクションえ3つの
33:15アクションで1つのアクションという形で
33:17ま3フェーズに分けたあのアクションの
33:20仕方をこの本の中で解説させていただい
33:23てるんですがうんまその中でこういくつも
33:25ポイントがあるんですねいくつもポイント
33:27があるですけどその中で今日はあの4つ
33:30ポイントを抽出してちょっとご紹介できれ
33:33ばなと思いますで1つ目がちょっとこれ
33:35まずはあの前提となるマインド的な話なん
33:38ですけど北風ではなく太陽でアプローチ
33:41するってのは非常に大事でうんこれ何かと
33:43言うとともすればこう経営者の方が社員に
33:47向かってこう君たちと生成AIが今後普及
33:51していく中でそれを使いこなせないえ人材
33:54は今後やばいぞうんそういう人材を今後
33:57置いてみたいな結構そういうこうあるし
34:00北風的なうんこうメッセージを発しがち
34:03メディアのニュースとかそんなのばっかり
34:05ですもんねが奪われるとかねですですです
34:07でまさにそうでこう普段社員の方達てそう
34:11いうこうネガティブなメディアの風潮に
34:13さらされているのでうんこう生成AIを
34:17使わないとやばいぞというこうネガティブ
34:19メッセージだとこう生成AAを使えば使う
34:23ほど逆に自分の居場所が車内でなくなるん
34:25じゃないかという潜在的的な恐怖心から
34:29結構反対勢力になったりそこまで行かなく
34:32てもこうそんなに乗ってこないということ
34:34が結構は起きがちなんですねなのでまそう
34:38じゃなくて生成AIをうまく使えばこう
34:42自分たちがやりたいビジョン実現にも
34:44近づくしこうみんなが今こうある種えやら
34:49ざらを得ないルーティンワークから解放さ
34:51れたりこう今から今やってるスキルがもう
34:54少しこう横に拡張したりというこう
34:58いろんなポジティブな側面が生成AIって
35:00あるのでそういうポジティブな側面に目を
35:03向けてそこをメインにメッセージを発する
35:06というのがまこれマインドなんですけど実
35:08は結構大事かなと思いますあある程度理解
35:11して言わないとなんか嘘言ってるような
35:13感じに聞こえちゃいますねあそうですねな
35:15のでやっぱ経営者であったりま少なくとも
35:18それに順ずる役員がまちゃんとやっぱ生成
35:21を理解するっていうのも前提として大事
35:23ですよねうんうんこれよくわかりました
35:26はいお次が6割の中間層にアプローチ
35:29するっていうとこなんですけどこれ何かと
35:31言うと自分もいろんな企業の方々の生成
35:36AI導入をこうサポートしていて明確に
35:39パターンで出るのが262の法則でええ
35:42トップ2割はもう何も言われなくても勝手
35:46にこう生成積極的に使うと下の2割はもう
35:49周りからどんなに訴えかけられても
35:51あんまりこう使わないで真ん中の6割の
35:54中間層はま結構様子という262が顕に出
35:58てますうんやっぱりこう経営者であったり
36:01こうAIの推進役って上2割もしくは下2
36:05割に目が行きやすいんですね目立つので
36:07うんうん上2割に目を向けすぎちゃうと
36:10こうテクノロジー好き新しいも好きの一部
36:13の物好きが集まってるなで終わっちゃうの
36:15と下2割に目を向けすぎると結局この人
36:18たち何も動かないので何も変わらない何も
36:21進められないとでそうではなくて1番注力
36:24するべきは真ん中の6割でこの人たちは
36:28割とこう空気で動いてくれるのでこの人
36:30たちをメインターゲットに据えてトップ2
36:33割が持っている熱量とあと地形を車内の
36:38ナレッジ共有会で6割にこう完了してあげ
36:40てこの6割を積極層にこうコンバートして
36:45いきその結果会社全体の空気として否定層
36:49も動かすっていうはあていうあるこう
36:52ちょっと戦略的なステップが非常に重要か
36:54なと思いますうーんしたらこのやっぱ理解
36:57を
36:58かなり噛み砕いて分かりやすく伝えれるか
37:00どうかって大事ですねうんああそうですね
37:01まさにうんでお次がですねワウって呼ば
37:04れる数字をKPIとして捉えて定量的に
37:08アプローチしましょうっていうお話でうん
37:11まこれそもそも何かと言うと生生AIを
37:14こう車内に浸透させようっていう際に結構
37:18こうノりでやっちゃいがちなんですねうん
37:20うんでじゃあうまくいってるかどうかって
37:23どう測ってるんですかて言うと測ってませ
37:25んっていう感じになりがちなんですけど
37:27うんまやっぱりどのプロジェクトも定量的
37:30に測らないとそもそも試作の良し足を判断
37:33できないので定量的にやるべきででその時
37:37の1番こう使い勝手がいい指標がえ
37:41ウィクリーアクティブユーザー率え和率
37:44って呼ばれるこの車内で導入している生成
37:47AIツールま多くは企業向けチャット
37:50GPTだと思うんですけどそれの利用率
37:54ですね社員がこう1000人行った時にで
37:57そのサービスを使っている人数がま400
38:01人使ってくれてたら4000400で
38:0440%というようなその和率っていうのを
38:07KPIに捉えてあげてで最低でも45%で
38:11え60%超えたらかなりいいラインで
38:1480%超えたらもうかなりトップクラスて
38:17いうまそういう客観的な指標も参考にし
38:20つつ車内の和率を高めるとうんで和率って
38:24あのサースプロダクトでもあのアプローチ
38:28する指標なのでサースの試作をそのまま
38:31結構活かせるんですよねなので定期的な
38:33車内勉強会ですとかあとこう車内メール
38:36マガジンですとかあと用途別の
38:38テンプレートみたいな結構サースでよく
38:40やる手をあのやってあげると効果も出
38:43やすかったりするしますしかつ効果検証も
38:47しやすくなるというとこですねはあそぱ
38:50作曲層の2割がちゃんと分かりやすく
38:52なんか対応的にみんなにちゃんと解説
38:55できるか大事ですねうんですねあとは
38:57やっぱり用途を考えさせるんじゃなくて
39:00考えてあげるっていうのも大事でトップ2
39:04割は自分で用途を考えられるんですけど
39:06それ以外の方々っって何に使ったらいい
39:09のっていう感じでそこで困られるんでうん
39:11なんでこう推進役が中力事業部から順に
39:16こう業務こう棚おし整理しながらじゃあ
39:19こういう使い方こういうプロンプトでやっ
39:21たらこんだけ改善しますよねっていうのを
39:23ま最初は結構丁寧にやる必要があるかなと
39:25思いますね水自発出てくるの待ってれば
39:28いいんですかそれとも誰か担当でもつけ
39:29ちゃった方がいいんですかえっとですね
39:31自発的な人たちをこう挙手なるべく本人の
39:35意思でこう推進役に上から任命するって
39:38うのは大事だと思いますはていうのは
39:40やっぱりやる気がある人っていうのは大
39:42前提とあと上の権威がないとこう新しい
39:45物好きがまたずまためどくさい学習お題
39:49持ってきたみたいになっちゃうんでやっぱ
39:51上のある種イロ的な権威も大事でその両方
39:55大事ですねそうですよねいやわかりますた
39:57で最後4つ目が本の表紙ではなく中身を
40:01読むことを促すっていう話なんですけど
40:04これ要は言い換えると生成AIのニュース
40:07を追うだけじゃなくてちゃんとサービスを
40:09使いましょうっていう話であの行ってみ
40:12たら当たり前だと思うんですね当たり前な
40:14んですけど多くの方ができていないのは
40:17なんでなんだろうなって思った時に
40:19イメージがちょっとまだ湧いてないのかも
40:21なと思ってなのでこう自分はあの本屋の
40:25アナロジーでよく話したりするんですけど
40:27生生愛ってすごい毎日ニュースが多いじゃ
40:29ないですかうんでそのTwitterの
40:32タイムラインとかでニュースの地面ですと
40:35かあのこういうサービスがリリースされ
40:38たっていうニュースだけ追って
40:40るっていうのは毎日本屋さんに足を運んで
40:43毎日こう新しく平積みされる新刊書籍の
40:47表紙だけこう眺めて本屋さんを出てああ
40:50知識得たわって思ってるのと同じ構造で
40:54やっぱりこうちゃんと使える知識を得る
40:56ためには少なくとも立ち止まって本を開か
40:59ないといけないですし物によっては
41:01ちゃんとお金を払って家に持ち帰って
41:04じっくり向き合うというのが必要なように
41:07やっぱりこう流れてくるニュースを見る
41:09だけじゃなくてちゃんと中身を使ってあげ
41:12て場合によっては課金して深く使うという
41:16ことが大事なんですけどニュースが多
41:18すぎるが故にニュース追ってるだけで
41:21やった気になっちゃうっていうトラップ
41:22ですよねはい本屋で捉えた時に自分どっち
41:25の行動取れてるんだっけって考えてあげる
41:27と
41:27自分をこう観しやすいと思うんではあはい
41:30そういうことをま少なくとも個人は意識す
41:33べきですし会社ないとしてもちゃんとこう
41:36この意識を根付かせるってとこですよね
41:37うんこの6割の浸透も含めてうまくやっ
41:40てる組織ってあるんですかなんか例みたい
41:42なものは例はですねいやまだ結構少ない
41:46ですけどまそれこそ顧問先の企業の方々と
41:50は徐々にそこの成功というか浸透比率は
41:54高められてきてますねうんまず最初に1回
41:56やってのがハードルありますよねあそう
41:58ですねそのハードル超えた後にそのワウに
42:00なるために毎週使うそこのハードルその2
42:03つかなと思うんですけどうんうんうんうん
42:05最初なんか自分から積極的にやってみ
42:07るっていうのをなんか助け一緒にやって
42:09あげるとかそうやったがいいよねうんうん
42:11やった方がいいですねあの車内でこう
42:13タッチオンというかワークショップみたい
42:15のはすごい効果的でうんあのチャット
42:17GPTでもいいですし自分が結構こう顧問
42:20先の初期でやってたのは画像生成AIの
42:23ワークショップやるっていうのはすごいお
42:25すめでうんに使えなくてもいいんでやっぱ
42:29こう今まで自分が作れなかったこうイメー
42:32ジっていうものを自分が作れるっていうの
42:34て結構感動体験なのでま画像生成AIで
42:38こうみんなで何か作ってみるっていうのは
42:40結構いい入り口だったりしますねそうです
42:42よねはい確かにそれやるだけで1つ超え
42:45られてそれワにするためにはさっき言った
42:47ように車内で勉強会やったりメールで使い
42:50方を送ったりとかそこら辺の取り組みが
42:52大事ってことですねそうですね最初にこう
42:54そもそも生生て楽しいって思わせてから
42:56うんもその後は結構地味な施策の連続って
42:59感じですね最初は大事ですね楽しいと思わ
43:01せられるかどうか最はいですね結構どの
43:03学問領域とも似てるかもしれないですね
43:06そうですよねいやこの1にを踏まえた上で
43:09では今後どれぐらい進化していくのか未来
43:11予測のところちょ最後に教えてください
43:12はいョですAIは人間にとっての脳の
43:16新しいレイヤーテクノロジーが進化すれば
43:18するほど具体のハードスキルの重要性は
43:21下がりこう人間本来の魅力とかこう価値観
43:25とかていう方によりうん重要性がシフトし
43:27てるっていうこれぐらいのクオリティの
43:30動画クリエイティブをもうコーヒー休憩で
43:33作りましたみたいなクリエイターが出て
43:34たりですとかあの1人コンテンツスタジオ
43:37とか全然作れると思いますいやリアル
43:38ビジネスもできると思いますできますか
43:40なんで人類ってこんなの色々生み出して
43:42いくんですかね好奇心っていう悪魔の身
43:45ですね魔の
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