生成AIの現状と今後/熟練技を手放して、AIと手を結ぶことが重要/Soraとこれまでの動画生成AIの違いとは?/NVIDIAの代替手段はあるのか?【松尾豊×岩村水樹×上野山勝也×川上英良×関灘茂】
Summary
TLDRこのスクリプトは、グローバルなAI技術の発展とその社会的影響について詳しく議論しています。議論の焦点は、AIがビジネスプロセスやマーケティング戦略を変える方法と、スタートアップが新しい技術を活用して革新的なサービスを提供する可能性にあります。また、AIの進化と多様なレイヤでの応用が、医療やヘルスケア分野でデータの活用を通じて大きなポテンシャルを持つとされています。最後に、AI技術の未来について語り合い、日本がグローバルな競争の中でリーダーシップを握る可能性に期待しています。
Takeaways
- 🚀 AI技術の発展が急速であり、過去1年間で多くの注目を集めています。
- 🌐 グローバルな視点で見ると、AIは様々な分野で進化しており、新しいルール作りが進んでいます。
- 📈 大企業が目指す大きなスケール感は、期待される進化の1つであり、多くの人々が関心を寄せています。
- 🤖 AIのレイヤ性について考えると、システムの柔軟性が向上し、データの統合や変換が容易になります。
- 🧠 AIの進化は、医療やヘルスケアを含む多岐にわたる分野に影響を与えています。
- 💡 スタートアップ企業は、AI技術を活用して新しいビジネスモデルを構築する契機を持ち合わせています。
- 🌟 日本はAI分野でリーダーシップを取る可能性があり、独自の技術や文化を活かしたアプリケーションが期待されています。
- 🔍 AIの多機能性と柔軟性を活用することで、データベースやシステムの作り方が変わりつつあります。
- 📊 データの活用とAIの進歩により、マーケティングプロセスやサプライチェーン管理などのビジネスプロセスに大きな変化が期待されます。
- 🇯🇵 日本の企業は、AI技術を導入することで、グローバル競争力を高めることができますが、組織文化の変化が求められます。
- 🔑 ユーザーインターフェイスの変革は、AI技術によって人々の生活や仕事に大きな影響を与える可能性があります。
Q & A
グロービスチケンでどのような議論が行われていたのかを教えてください。
-グロービスチケンでは、勝ち筋の議論や企業の目線感、売上のスケール感などについて話されていました。また、AIの進化や企業のグローバルなルール作りの進展も話題でした。
AIが医療分野でどのような進歩を遂げているのかについて説明してください。
-AIは医療分野で、画像データの解析や疾患の予測、自己学習による診断の支援など、様々な分野で進歩を遂げています。しかし、フィジカルな部分での活用はまだ限定的であり、今後の課題となっています。
AIがビジネスプロセス全体に与える影響について説明してください。
-AIはビジネスプロセス全体に大きな影響を与えています。プロセスの効率化により、人件費の削減や生産性の向上が見込まれています。また、新しいビジネスモデルの構築もAIによって変革されています。
マーケティングプロセスにおけるAIの活用について説明してください。
-マーケティングプロセスでは、AIがインサイトのフェーズやクリエイティブ開発のフェーズなど様々な場面で活用されています。データの活用や翻訳のサポート、プロダクティビティの向上などが挙げられます。
AIが持つ可能性について説明してください。
-AIは、人間の脳のように柔軟に情報を処理し、様々な形で情報を切り取ることができます。これにより、システムやデータベースの作り方が変わり、柔軟性のある情報処理が可能となります。
AIが導入されることで変わるであろう日本の企業文化について説明してください。
-AIの導入は、日本の企業文化にも大きな変革をもたらす可能性があります。テクノロジーの進化により、従来のビジネスモデルやプロセスが変革され、新しいチャンスや可能性が開かれるでしょう。
AIの進化によって、今後どのような新しい職業が生まれると思いますか?
-AIの進化により、AIパワードワーカーのようにAIと手を組む新しい職業が生まれるでしょう。また、AIが支援するクリエイティブな仕事や、AIの維持・管理に関する仕事も増えると考えられます。
AIが医療分野で果たす役割について詳しく説明してください。
-AIは医療分野で、画像データの自動診断や疾患予測、医療データの分析など、様々な役割を果たしていきます。また、患者の行動変革を促すための支援や、医療現場の効率化にも貢献するでしょう。
AIがビジネスに与える影響を具体的に説明してください。
-AIはビジネスにおいて、プロセスの自動化や効率化、データ分析の深化など、多岐にわたる影響を与えます。また、新しいビジネスモデルの創出や、既存のビジネスプロセスの根本的な変革にも寄与するでしょう。
AIが持つ可能性について、今後どのような進化が期待できますか?
-AIは今後、より高度な自然言語処理能力や、マルチモーダルな情報処理能力を獲得し、人間の脳のように柔軟に情報を処理できるようになるでしょう。また、AIによる創造的な活動のサポートや、高度な予測モデルの構築も期待されます。
AIが導入されることで変わるであろう社会について説明してください。
-AIが導入されることで、労働市場の構造やビジネスモデル、人々の生活スタイルなどが大きく変わるでしょう。また、医療や教育、エンターテイメントなど、様々な分野でAIが積極的に活用され、新しい価値やサービスが生まれることを期待できます。
Outlines
😀 グローバルAIの進化と企業の対応
第1段落では、グローバルAI技術の急速な進化と、それに伴う企業の対応について語られています。GPTやジェミナ、ソ等の発展を背景に、企業が期待される役割や、AIセーフティインスティチュートの立ち上げなど、日本の動向も触れられています。
😉 マーケティングプロセスの変革とAIの活用
第2段落では、マーケティングプロセスにおけるAIの活用が焦点です。AIが持つ「ワウからハウ」へのシフト、マルチモーダル理解の進歩、そしてAIforEVERYONEの推進など、マーケティングにおけるAIの活用方法が解説されています。
😌 AIの進化と労働市場の変化
第3段落では、AIの進化に伴う労働市場の変化が語されています。デザイナーや広告代理店などの職業にAIが加わることにより、生産性の向上や新しい働き方の登場が見込まれています。一方で、熟達したデザイナーがAIとの協業を拒否し、仕事ができないという問題もあります。
😓 AIの限界と医疗分野での活用
第4段落では、AIの限界と医疗分野での活用が議論されています。AIが医療データの解析や画像診断に有用である一方、言語以外のフィジカルな部分での活用はまだ限られています。また、AIが持つ汎用性を活かした研究方法の変化も触れられています。
😲 AIの進化とビジネスプロセスの変革
第5段落では、AIの進化とそれに伴うビジネスプロセスの変革が語されています。AIの導入により5%の生産性向上が見込まれるが、それ以上の効果を出すためにはプロセス全体の見直しが必要であると指摘されています。また、AIが使われることで生み出される余裕をどのように活用するかも重要です。
😃 AIの社会への影響とスタートアップの意義
第6段落では、AIが社会に与える影響と、スタートアップの意義が語されています。AIは労働力不足を補うだけでなく、新しいプロセスを創造する可能性があります。一方で、日本の企業は導入が遅れている問題に直面しており、スタートアップがアプローチし始めています。グローバルな視野を持つことが必要とされています。
😁 AI技術の進歩と日本の課題
第7段落では、AI技術の進歩と日本の課題が語されています。AIがデータベースの柔軟な活用を可能にし、システム全体の見直しが進む一方、クラウド依存のリスクやGPUの戦い、日本のスタートアップの意義が議論されています。また、AIが持つ可能性を広げるためには、組織の壁を取り壊す努力が求められます。
😉 AIと社会の相互作用
第8段落では、AIと社会の相互作用が語されています。AIがビジネスプロセスに加わることにより、組織の壁を超えた柔軟なデータ活用が可能になる一方、クラウドの脅威やGPUの重要性、スタートアップの意義が議論されています。日本のスタートアップがグローバル市場で競争力を持つためには、大きな夢を持って取り組む必要があると強調されています。
😄 AIの未来と日本の挑戦
第9段落では、AIの未来と日本の挑戦が語されています。AIがもたらす可能性について語り合い、日本のスタートアップがグローバル市場で活躍するためには、大きな夢を持つことが必要だと述べています。また、AI技術の進歩によって、コミュニケーションの不具合を解決し、新しい社会構造を築くことが期待されています。
😁 AI技術の社会への貢献
第10段落では、AI技術が社会に与える貢献について語られています。医療分野でのAIの活用が期待されており、日本の健康保険や健康診断のデータが大きな資産とされています。また、スタートアップの楽しさや、学術界と企業間の往復が容易になることが望ましいとの意見が述べられています。
😉 AIと日本の将来
第11段落では、AIと日本の将来についての議論がされています。AI戦略会議での議論や、日本のAI技術の進歩に対する感覚、スタートアップの意義などが語られています。日本のAI技術がグローバルにリードするためには、組織全体で取り組む必要があると結論づけられています。
Mindmap
Keywords
💡AI
💡マルチモーダル
💡データベース
💡スタートアップ
💡GPU
💡クラウドコンピューティング
💡自然言語処理
💡画像診断
💡マーケティング
💡スタートアップ
💡オープンAI
Highlights
グローバルなAI技術の発展により、企業の期待が高まっている。
AIが進化し、マルチモーダル化が進んでいる。
AIの進歩により、研究方法が大きく変わっている。
医療分野でのAI活用が進んでいるが、まだ発展途上である。
AIがビジネスプロセス全体を変える可能性がある。
マーケティングプロセスにもAIの影響が広がっている。
AIの進化により、新しい職業が生まれ、既存の職業が変わる。
AIが医療データの解釈や予測医療に貢献する可能性。
AIの進化は、ユーザーインターフェイスにも影響を与える。
AI技術の進歩により、新たなビジネスモデルが生まれる可能性がある。
AIが持つ柔軟性により、データベースの活用方法が変わる。
AI技術の発展により、セキュリティ上の問題が浮上している。
日本独自の文化をAI技術と組み合わせることで、新しい価値を創造できる。
スタートアップ企業によるAI技術の活用が、日本経済に大きな影響を与える可能性がある。
AI技術の発展により、教育や研究の方法が変わりつつある。
AIが医療分野でより積極的な役割を果たす未来が期待されている。
AIの進化は、組織全体にわたって学び続けることが求められる。
AI技術の活用は、コミュニケーションの改善に大きく貢献する可能性がある。
Transcripts
グロービスチケン
ロク皆さんこんにちはこんお願いします
まず最初なんですけれども裏側でちょっと
打ち合わせしておりましてあの今日ですね
タイトルの中にあの勝ち筋が何なのかとま
こういうキーワード入ってるんですけれど
もあの勝ち筋を議論することに意味がない
ねという会話を裏でしてましてあの勝ち筋
は各企業で考えてもらえればいいという
ことでですねまただですねあの目線感とし
てえまこう領域で売上1兆円だとか大きな
スケール感を目指したあのやっぱり企業が
出てくるということはやっぱりこれは期待
したいよねとまこんな会話がありましたん
であの最初ですねあのまいろんなレヤが
あると思いますシップレヤLMの話
あるいはアプリレヤいろんな話あると思う
んですがあの口火はですねあの松尾先生に
切っていただきながらあのこの回のですね
トン設定を含めてお願いしたいと思います
お願いいたします昨年1年間あの生成非常
に盛り上がりましてやっぱりそのG1の
ですねあのええ経者会議ですかねでそこで
も1番最初にえやってですねまそれもあっ
てかなり急速に日本の中の議論が進んだか
なと思ってますであのグローバルに見ると
まちょっとGPTが出てGPT4が出てね
GPT4Vが出たりですねまあのそれから
え年末にはあのジェミナっていうのが出
たりそれから最近ソっていうのが出てです
ねま動画の生成ができるようになったりと
いうことでもうすごい勢いで進んできまし
たしそれからえオープンえAIのCOの
サムアルトマンが解任されかけるとかです
ねなんかもういろんなことが起こってです
ねま本当に苦しくあの進展した1年だった
かなと思いますでそん中でま日本のえ国も
ですねま企業もそれなりにかなり早い
ペースであの動いてきて今グローバルなま
ルール作りとかも進んでますしACって
いうですねAIセフティ
インスティチュートでも立ち上がりました
しっていうですまそんな感じの流れかなと
いう風に思っますはいありがとうござい
ますではあのおそらく上野山さんのの方に
次ちょっとお願いしたいなと思います
けれどもまさに今出たように空みたいなの
が出てきたり多分あの年内にGPTも5だ
とか進化してくんじゃないかとまこんな
議論もあると思うんですけども井さんが
事業されながら見えている視点だとか空を
どう見てるかだとかこの辺も是非最初
いただければなと思いますそうですねあの
基本的に3レイヤのゲームが起きてて
チップをいかにうまく作りますかとで
NBAの決算がものすごいことになって
ましたけれどもまここに特化型あるいは
違ううアーキテクチャーみたいな議論がま
チップはが起きてますので目のレヤに
ファウンデーションモデルということでえ
まオープンエアイデアルとかJMの
アイデアルとかその動画バージョンの空
みたいなところが起きてるでその上に
アプリレイヤっていうところで次川上さん
の方ですねあの主にあの医療ヘルスケア
領域でいろんな取り組みされてらっしゃ
るってことだと思うんですけどもおそらく
あの皆さんあの関成の取り組みご存知ない
方まだいらっしゃるかもしれませんので
その辺も是非触れていただけたらなと思っ
ておりますはいあありがとうございます私
あの研究とかまあのえっとま大学の教育と
かをやってるんですけれどもままずですね
1つあの研究のやり方としてはあの検索
コードが割と大きく変わったなというのが
あってえっとまず最初になんかその研究
始める時にですねGoogleあのとかに
あのキーワード入れてえっといろんなあの
先行研究探したりっていうのやってたん
ですけどもまその辺りがまあの割とあのま
チャットGPTとかにまあの適切な
プロンプとを入れればそれなの情報が
引き出せるようになってきたっていう
ところで結構あの多分野へのなんか参入
障壁みたいなのがだいぶあの下がったって
いうのはあるかなと思っておりますであと
はまあの医療に関してはまこれはちょっと
あのえっとまアプリケーションに近い
ところだと思うんですけれもまだそこまで
ですね大きな変化は起きてないと医療って
なんかあの自然言語でできるところって
まだまだやっぱり限定的でまカテ書くとか
そういうところはま自動化するっていうの
はできると思うんですけれどもあのまあと
画像系に関してはま画像の自動診断とかっ
ていうのあるんですけどまそれ以外の
フィジカルな部分で結構大きいんですよね
でまずそこのフィジカルの部分にはだから
AIが進出できてないという状況なのでま
そのおそらく他のITとかの分野に比べ
たらまだ大きな変化っていうのはあのまだ
限定的なのかなというのがあのこの1年の
あの感想ですあともう1点がちょっとすい
ませんあのもう1点だけ言うとなんていう
か今まで研究やる時ってなんかの課題を
えっとなんかモデル作って解決しよう
みたいな割と個別の課題特化型の研究が
割と多かったんですけれどもまそれが
だんだんだんだんなんかその今回あのLM
とかでなんかモデルの汎用化っていうのが
結構成功したことによってなんかいろんな
分野でえっと汎用モデル作ろうみたいな
あの話っていうのが出てきていてまその
辺りは結構大きなあの研究としてのあの
大きな変化かなという風に感じてますはい
ありがとうございますあの研究の世界でも
検索の仕方っていうのは変わってきていて
ま検索するという行為自体もあのプロセス
を変えるところに来てるんだと思うんです
けどちょっと次は岩村さんにということで
あのまさにあのお話できる範囲がどこまで
あるのかってことがえあれではありますが
あのま検索というものであの人々の接点を
多く取ったってことだと思いますけれども
これからも検索がまテキストからテキスト
だけじゃなくてそのイメージ3dビデオま
いろんなとこに広がりを持ってマルチ
モーダル化していくその中でおそらくあの
企業のマーケティングプロセスみたいなの
も変化するんでしょうしあの生活者の態度
接点みたいなのも変わっていくってことだ
と思うんですけどもあの岩さんがまず
どんな風にその後見られてるかっていう
ところも含めてご紹介いただければなと
思っておりますなんかものすごく幅広い
質問だったような気がするんですけど
ありがとうございますはいそうですねま
あのでも最初お題頂いたおお題がまキー
ワード何っていう話ででやっぱりねこの1
年間ものすごかったんですよね変化がね
あの松尾先生もおっしゃってましたけども
でまキーワード的に言うと2つあってま1
つはやっぱりワウからハウえっていうのが
ま1つあるかなと思ってますま去年はもう
この人間の言葉を理解してくれてま会話が
できるというものが出てきてま初めてこの
やっぱAIってリアルなんだみたいなこと
が感じられてまそこにみんなも世間の注目
が世界中の注目が集まってちょっと使って
みようわウっていうねその枠不感があった
と思うんですよねでそれがまやっぱり
だんだんと今年はちゃんと実践に落として
いかれるまどのようにAIを活用していく
のかっていうま時代になってくるんだと
思うんですねででもう1つのキーワードっ
ていうのがまAIforEVERYONE
ていう風にまGoogleとしては言って
いるんですけどAIファストって
Google2016年から行ってきたん
ですけどもやはりこの生成AIが出てきた
というところでまずこないだの名前を変え
たそのバードっていうの出しましたでそれ
が今ジェミナイていう風になってますけど
もで年末にこのマルチモーダルのそのない
1.0を出しましたでもそこでまポイント
になってくるのはやっぱりそのテキスト
だけではなくってマルチモーダルでは理解
をするということができるあのあの基盤
モデルが出てきたということなんですね
それと同時にいろんなタイプのサイズの
デバイスにもフィットしたりとかですね
あるいは今年はやっぱりそのドメインあの
特化したようなこのllmが出てきたりと
いうようなことがどんどんできるように
なってきてまさにいろんなタイプのユース
ケースやいろんなタイプのデバイスや
いろんなタイプのアプリケーションって
いうのがますます出てくるという時代に
なってきてると思いますでついえっと先週
は今度1.0が出てすぐ2ヶ月ぐらいで
1.5プロっていうのが出ましたでこれが
1.0の時はトークンサイズっていうのが
こう3万2000円だったんですねこれが
あの今100万だとわずかこの2ヶ月間の
間でも30倍ぐらいになってるでこの
100万トークンってどれぐらいかって
言うとえっとま動画だと1時間ぐらいで
ワードで言うと70万ぐらい音声ファイル
だと11時間ぐらいとコーディングは何万
行とかちょっと忘れちゃいましたけどもま
それぐらいのものをコンテクストとしても
持てちゃうみたいな読み込めちゃうという
ことなんですねまだからこういうものが
現れてきてる時代になってきているとで
これどうやって活用していけるのかなと
こうまみんなワクワクしていたらついまた
昨日ですねジェマというものが出て今度は
これは軽量のデベロッパー向けのアプリ
あのそのあのモデルだとでこのが出てくる
と本当にやっぱり皆さんがデベロッパー
さんもま企業の方々もAPIを活用したり
とかしてですねいろんな活用の仕方が出て
くるなと思っていますでその中でま大きく
あのサービスも出てくるそしてまユーザー
の行動もかかってくるということだと思う
んですが1番大きいのはやっぱりこれは
ユーザーインターフェイスユーザーの立場
からするとユーザーインターフェイスが
変わってきたんだっていうところがとても
大きいのかなと思ってますですのでま検索
の中ももちろん変わっていくだろうし
ま私たちそのワークスペースの中にも
いろんなこのえLMS入れてますけども
やっぱりインターフェイスがこれから
テクノロジーとユーザーの関わり方って
いうのが大きく関わるという時代になっ
てくと思いますありがとうございます今
あのユースケースってことでお話もいキー
ワードいただいてるんですけどあの
マルチモーダルでまユースケースが色々
増えてくるということでひょっとしてこれ
ま上野さんにお伺いした方がいいのかなと
思っていいながら今聞いてたんですけれど
もあのまユースケース今の断面でパシッと
切ってしまうとそこまで大きなもものがな
いってことなのかもしれませんけれどもま
上野さんの目線から見られた時にどんな
ユースケースが出てきてるのかとかえ今年
とか来年とかこう時間軸で見た時にどんな
ことが起こってきそうかっていうのをいく
つかご紹介いただけるといいかなと思って
ますそうですはいあの去年のG1がまさに
GPT4が出た1週間後みたいなところで
まさにここ1年っていうのはそれを使った
アプリケーションの思考錯誤が住んでいる
とまある種その労働力が不足している
ところをカバーするようなAI
エージェントが実際社会で動き始めてい
るってことだとは思いますでいろんな
マイクロタクスをこなす例えばですけど
その宮沢げさんそこにおられてラヤフの
あのYahoo知恵袋っていうやつがある
んですけどあれのQ&Eは今AIが答えて
いてでベストアンサー率が60%を超えて
いると人がやると大体20%ぐらいって
いうなことが起きていたりあと新太郎さん
いないあのメルカリでもですね出品をして
色んな文言を書くともうちょっとこういう
風に書いた売れるよみたいなことをよっ
からエージェントが言ってくるとまこれ
人間が全部やろうとするとま明らかに
難しいようなあところをこういうAI
エージェントがやっていくということです
でアメリカとかだと本当にこのここを理由
にいろんなリストラであるとかあの退職の
パッケージが出始めていたりあるいはその
デザイナーみたいなところをクラウド
ソーシングのデザイナーの職っていうのは
激激減したりしているっていうのがまず1
個起こってることかなと思いますでもう1
個はですねじゃあ職がなくなっていくの
かってそのデザイナーの話もそのちょっと
違う形の働い方も出てきていてま我々これ
AIパワードワーカーって呼んでたりする
んですけどあのあのまデジタル系の広告代
店さんがまいわゆる広告を作るデザイナー
の働き方を変えていてえま今まで人が作っ
てたのをAIとこう手を組んで一緒に作る
とで大体平均で4.5倍ぐらいの生産量に
なってるでトップデザイナー大体15倍
ぐらいていう感じになってらしいんですね
でここでさらに聞いていくと起こってて
面白いのは熟達したデザイナーほど今まで
のやり方を変えられずに全然その仕事が
できなくなってしまうとなので今後その
熟達した自分の過去の技術をいかに手放し
てAIと手を結べるかっていうところま
そういうカジュアルさみたいなも結構求め
られてくることが結構確認されてきた1年
だったんじゃないかなと思いますああ具体
的にありがとうございます非常に面白い
ですねま小説を書くのにもAIの力を借り
るってことがも起こってきてるわけで
いろんなところのクリエーションの中にも
変化が起きてくってことかなと思いました
あの川上さんにはちょっと続けていろんな
多分疾患の予測だとかあのいろんな分野で
もこのAI活用進んできてるってことなの
かなと思うので是非その辺のご紹介も
いただければありがとうございますあの私
あの予防医療とか予測医療の研究やってる
んですけどもやっぱりですねまずあの予防
医療予測医療でえっとまの文脈でですね
AI活用ってま進んでる部分もあるんです
けれどもまずそもそもですねえっとその
医療データでそこまで自然言語もあの自然
言語じゃないんですよねあの数値であっ
たりとかまあのそういう風なものなのでま
そういうものを言語として捉えるっていう
ようなあの取り組みっていうのはあるん
ですけどもまだまだあの限定的かなとは
思いますただあのえっとまそういう風な
データをですねえっとま取ろうっていう
動きであるとかまあとですねあのま
えっとあの今のllmとかもそうなんです
けどもまちょっと先をまあの穴埋めにして
予測していくみたいなあの感じの自己教師
あり学習みたいなやり方っていうのはあの
ちょっとずつ取り入れられてきていてで
そうするとなんていうかこうあのま
だんだんだんだんあの先があの予測できる
ようになってはきているというような状況
かなと思っておりますであとはなんかあの
えっとまずあの先ほどちょっとフィジカル
の部分にあのが多いっていう風な話をした
んですけれもやはりあの今後あのま
フィジカルな部分っていうのがまだまだ
ちょっとあのえっとAIにかけてる部分か
と思うのでまその辺りとの接続っていう
ところはなんかどういう風に進んでいくの
かなっていう風に考えるとなんか今あの
えっとまプログラミング言語に関しては
結構なんていうかあのその自動生成みたい
なことが行われているのでまそういう意味
で例えばなんかロボットへの指示みたいな
ものをなんか自動生成するみたいな方向性
っていうのはあの今後出てくるんじゃかな
という風に考えておりますありがとう
ございます今おっしゃったフィジカルの
部分っていうのは是非ちょっと会場の皆
さんにも補足的に説明いただけたらなと
思うんですけどおそらくあの研究の領域
研究自体をAIがするようにしていく
みたいな方向感の議論とかでもあると思う
んです多フィジカルっていうのはもう少し
あの違う話るまそのお医者さんって診察
する時ってま別にその患者さんとなんか
こう言語でやり取りするだけじゃなくって
えっとまあの身体的に接触したりとか何か
見たりとかっていうところがあるんですよ
ねまいろんな情報をあの統合的にあの判断
してで最終的にあの患者あの患者さんに
対して何らかのフィジカルなあのインタ
あのえっとインターベンションというか
あの介入を行うということがあるんですね
だからそれがあのそこの部分ってえっとま
今ってAIはその言語的な部分はできるん
ですけどもその先ができないっていう
ところがあるのでまそうするとじゃその
えっと患者さんに対してもうあのなんか
あの肉体的にこうあのなんかあの接触する
であるとかまそういうところをどうやって
いくのかっていうのがま今後課題になって
くるのかなっていうのがフィジカルって
いうあの言葉ですなるほどわかりました
ありがとうございますあの今頂いたその
AIでこうできることできないことみたい
なこと是非松尾先生にもお伺いしたいなと
思うんですけれども今日朝あの鈴木さんが
メタ認知っていうような話もしていただい
てたんですけれどもあのできることでき
ないことっていうのがあのま私も含めて
おそらく会場の皆さんも分かってるようで
分からないっていうところがあるんじゃ
ないかなと思うのでAIでできることでき
ないことてのが今どんな風に変化してきて
いて次の世代でできることはこうかもしれ
ない今できることはここまでだとか是非
この辺あの分かりやすくご紹介いた切ると
大変助かりますはいええっとですねあの
まず現状の
llmをまどう使うかっていうのに関して
は先ほど上さんありましたけどその
ドラフトとかそのドラフトの作成支援
みたいなこととか問い合わせ支援みたいな
やつとかこういうのはもうままず間違い
なく役に立ちますとでえっとさらに他の
業務になってくると
あの他の業務でも使えるんですけども
えっとただ例えばえっとある人の仕事が
あのそのllmを使ってシステム作るとま
5%あのえ産性上がりますと効率化でき
ますとでそと5%時間が空いてもですねま
ちょっとだけ早く帰れるから嬉しいで
終わるんですよねなのでこの5%空いた
ところにじゃあ別にどういう仕事を入れて
でそれをやってた人をどう組み替えてって
いうのを全部やらないといけなくてそ業務
改革全体をやらないといけないとで業務
改革全体をやってコストをえこれだけ
減らせるとか売上これだけ上げれるって
なるとこれRoiが合い始めて急激に入り
始めるでそこまでやらないとなんかいいん
だけどそれでどうなんだっけで終わって
しまうってまあまあそういう風な状況かな
と思ってますですからまここをちゃんと
やっていくってのが重要それからえっと
ですねこの前まソっていうのが出ましてえ
あれすごく動画の動きが良くなりましたで
それまでの
えっと動画生成はディフュージョンモデ
ルっていうのを使ってたんですねで
ディフュージョンモデルっていうのはあの
え綺麗な画像をノイズのある画像にするっ
ていう風なノイズを変えていって汚く
するっていうのの逆をですね学習させるん
ですねでこれをまユネトっていういう
モデルでですね学習させてそれを何回も
繰り返すとだんだん綺麗になっていくとえ
いうのがベースでそれをつなぎ合わせて
動画にするとでそうすると何が起こる
かっていうですね時間方向の依存関係が
非常に捉えにくくなるんですねなので最初
の方に出てきたキャラクターと後から出て
きたキャラクターの顔が変わっちゃったり
とかですね色々と守備一貫性がないことが
起こるですよでところが空が使ってるのは
ディフュージョントランスフォーマーって
言ってディフュージョンモデルとあの
チャットGPTとかLMで使われてる
トランスフォーマーっていうのをま
組み合わせてるモデルになってましてで
そうすると時間方向の依存関係も含めて
捉えることができるんですねでそうすると
最初に出てきた顔と後ろに出てきた顔が
一緒だとかですね猫が歩いていくとこう
いう風にぐにゃっと回りながらでもまた元
の形に戻るとかですそういうのがうまく
表現できるようになってえっとえうまく
なんていうか動画が生成できるようになっ
ただいぶうまく成できるようになったって
いうことなですねでそういう意味では今の
えっとソはま言語で言うとチャットGPT
と同じぐらいまで来たとでチャットGPT
がですねじゃあこの先どこまで行くの
かって言うと今コンテキストのウンドって
いうのがあってま3万トークンとかですね
で先ほどのジェミナ1.5は
100100万トークンとかであるんです
けどもこれはどっちかって言うとですね
そのえそのトランスフォーマーのモデルに
入れれるデータの量を増やしてってんです
けど
もただえっとそれを増やす競争が
え本当にえいい方向なのか分からなくてで
えっとまジミナ1.5でももう本何冊分
っていうかあの行くんですけどもでも人間
の仕事の仕方って別に本難冊分を丸暗記し
てるわけじゃないけどうまく仕事できます
よねでそれはやっぱりそのえっと時間方向
の扱いとか先ほどあったその行動とえその
結果の扱いとかそういうのも含めて抽象化
してるからなんですけどもでそこら辺の
ですねえ仕組みがまだ十分できてなくて
むしろそういうのをえ突破した方が多分え
より複雑なタスクをやるっていうことに
向けてはかなりあの重要な解決になるはず
なんですねでそういうのがあのできてくる
はずですしまあともう1個だけえ言いたい
のがですねえっとマルチモーダルってよく
言うんですけどまマルチモーダルって
なんか格好つけて言うんだけど大体画像と
言語なんですねで2個2個じゃみたいな
なんかでマルチってよく言うよねみたいな
感じなんですけど
ままあのでもですねま一応ま音とかですね
まセ情報とか色々入れる場合もあるとで
ところがま考えてみのは人間の脳大の新質
ってですね大の質ってあの資格屋とか聴覚
屋とかですね運動屋とか色々ありますけど
これ実はあのそのえなんていうか神経回路
のえ仕組みとしては全部一緒なんですね
全部一緒なんだけども入ってくるデータが
違うから違う構造が生まれてんですよ結果
的に違う構造が学習されてんですよだから
どっちかって言うとですねデータに内在
する構造をまデータに内在する性質を
ニューラルネットワークをうまく捉えて
構造ができてるっていう風になっててで
それをですね最初から画像だテキストだて
決めつけてなんかなんかアーキテクチャー
作ってっていうのがそもそもおかしいん
ですねででそこら辺とかはよかなりあの
改良の余地があってそういうのができると
本当にま運動情報っていうかですねえ
センサーアクチュエーターの情報とかが
かなり広く扱えるようになってくるはず
ですしま次のブレクスルーになってくるん
じゃないかという風思いますんでままあ何
段回かあるって感じですねはいなるほど
ありがとうございますなのでパラメーター
もデータの質量もモデルも進化していて
できることは基本的にどんどん増えていっ
てる方向にあるけれどもま人間の脳がやっ
てくれてるようなことまでできるかってと
今そこまでは到達もちろんしていなくて
そうすると複雑系なワークってのはまだ
できないでも一方でもうすでに実装段階と
してえ先ほどのドラフトだか問い合わせ
いろんなことできてきているただこれだけ
だと効率ができるのが数%だったり10%
ま知れてるよねって半中に収まってくるの
でビジネスのプロセス全体もやっぱり変え
ていかなきゃいけないとまこんな発想もお
話しいただいたのかなと思います実際あの
私のクラント共産の中でもエンドトエンド
でやっぱプロセスを根本的に変えたいと
そしてかかる人を半分にしたいとこれ単純
に人件費の削減だけじゃなくてそこで浮い
た時間っていうのをより生産的人間的な
価値のある方向に仕事に変えたいてまこう
いうご相談をいただくことが増えてきてい
てなんか今のクライエントさんの人数と今
の話がなんか不合するなと思いなが聞いて
いましたあの岩村さんに是非ちょっとお
伺いしたいのはまさにそのプロセス自体を
大きく変えるってことセットあるいは場合
にったビジネスモデルも含めてセットで
変えていかないとあの大きなこう効果を
借り取っていくアが合ってくみたいなこと
が起きないってのがあの企業さんの中で
あられるんだと思うんですけれども山さん
が見られている中でその大きくこの業務の
流れプロセスを変えていくようなことがま
マーケティングのプロセスも含めていな
ことが起こってるんじゃないかなと思うん
ですけどもこの辺ご紹介をいただけます
でしょうかはいそうですねマーケティング
はあの比較的あのプロセスにもう既にこの
AIを取り込もうという動きがかなりあの
進んできてる方かなと思いますま1つはま
マーケティングっていうとまいくつか
フェーズがあってまインサイツのフェーズ
あるいはそのクリエイティブ
デベロップメントのフェーズあとはその
配信していくみたいなとこのフェーズって
ま分かれると思うんですけどもこのイン
サイツのところに関してはやっぱりこれ
まで結構データが溜まってるものをいかに
活用してまペルソナみたいものを架空で
作ってで例えばもう早い段階でいちいち
調査をしなくてもとりあえず壁打ちで
ブレストができるとかですねあのイン
デプスインタビューみたいのをまあのAI
と一緒にできるといったようなことって
いうのがま実際にま多くのところででき
始めているとでそうするとここも格段に
プロセスがアップするわけですよねじゃ
一方クリエイティブのところはどうかって
言うとまクリエイティブはやっぱりその
効率がプロダクティビティを上げていくっ
ていうところあとはまそのクリエイティブ
をそのもののアウトプットを上げてくま
この2つがあると思うんですけどま
プロダクティビティを上げてくっていうの
は結構まできるようになってきてますま
実際にこのあの画像からあのま2次簡単に
手書きで書いたものからこう画像を作る
みたいなもちろんできるようになってる
わけですしあるいはそれをマルチ現行にし
てくださいみたいなところにもあの
グローバル企業私たちもあのこのアジアに
こう配信しなきゃいけないっていう時に
このまやっぱりそのトランスレーションが
結構大変なわけですねまそこら辺もマルチ
ラングエージってのにもAIが活用でき
るっていった意味で言うとまかなり
プロダクティビティいろんなところで
アップするようになってきてるとじゃ次
クリエイティブの質を上げていくところは
なんだというところですよねまここからが
まやっぱりチャレンジかなとでただまクリ
エイティブって実際のところはまやっぱり
最初のコアアイデアっていうところまず数
が質を決めるみたいなとこもあるんですよ
ねまあの新人のコピーライターとかが
わーってこう書くわけですよでまそこの数
のまず最初にAIと一緒にやっちゃう
みたいなところてのは結構ヘルプになると
ただそこを絞り込んでくっていうところは
また違うチャレンジがあるわけですねで
実際ににこのAIを使ってやったチームと
そうでないチームって分けてやってみた
ところ今のところはAIを使わなかった
チームの方が面白いものができたという
ようなものがあったんだそうですでそれで
まそれは良くないということで一応今度は
少しまもうちょっとあのエデュケーション
したんですねトレーニングした
チューニングをしたところ次はAIと一緒
にやった方が良くなったみたいなのが出て
きたまそこら辺はどうやって本当に
クリエイティブアウトプットを上げてくか
みたいなところっていのは今チューニング
をしてるところですけどこれ結構面白いな
と思ってさっき上さんがおっしゃってた
みたいにあの結構日本まここら辺はまさに
クリエイティブのところってあのま暗黙地
みたいなところがあるじゃないですかそれ
こそ非構造化されて非構造化デートのあの
山みたいなところがあるわけですけどもま
こういったものをどうやってあのちゃんと
このフレームワークにしていくかとかです
ねそこのラーニングを取って次のその
アウトプットにつげていくかみたいなと
ころっていうのは結構日本の企業はこれ
まであまりにもハイコンテクスト文化で
あの何でもこの目地に頼ってでそこに超
優秀なマニュアル作業にけてる人たちが
いっぱいいてなんとかやってきたっていう
ところが逆にそのまデジタル
トランスフォーメーションの足かせになっ
てるたようなところがあるのでまここら辺
がやっぱりこの生成合で少しひょっとする
とブレークスるにつがるチャンスがあるの
かなと思っていますやっぱりそこをどう
やって学んでスケールできるようにして
いくかとま日本人のその1つのチャレンジ
なのかなと思ったりしてますありがとう
ございますなんかあの個人的にいろんな
クライエント企業さんとのいろんなテーマ
を接する中で思うのはサプライチェーンの
方はやっぱ物流の人が足らないだとかもう
人の問題が明らかに検査化して
オペレーションが回りきらないなので商人
化したいだとかまこういうニーズも発生し
てそこにテクノロジーも活用しその中に
当然もちAIも入ってくるとなんかこう
いう議論になってるなと思うんですね一方
でマーケティングプロセスの
トランスフォーメーションていうのは企業
側で進むかというと結構その先ほどの熟達
者による職人技っていうので暗黙地で包ま
れてるところがあってあのある企業さんを
を見ているとどうしてもそこのプロセスの
中に自社のマーケターがだとか営業の外と
のやり取りがだとかあるいはえ広告代理店
さんとの関係性っていう中であのプロレ
セスがどうしても閉じられていてなかなか
こうテクノロジーで抜本的に進化させて
生産性を3倍4倍にするってとこまでの
変化はあんまり起きてないのかなって思う
企業さんもあのたくさん目にしますで一方
でおそらくあのYahooさんだとかも
そうかもしれませんけども新しい企業
テクノロジー取り入れやすい企業の方が
そこの進化が劇的に進みやすいんじゃない
かなと気もしていて多分上さんが見られる
とあのいろんな企業さんがクライエント
さんにもいらっしゃると思うんですけど
あの比べてみた時によりこう取り込んで
新しいプロセス進化進んでる企業とそうで
ない企業とまどんな違いがあるのかとか
この辺も含めてご紹介いただければなと
思いましたいやなんかAIに限らず起き
てることとしてやっぱりソフトウェア
スタックがめちゃくちゃこ出てきてそれを
うまく乗りこなせるとすごい生産性が出
るってことが結構起きてますとでちょっと
AIから離れちゃうんですけどあのパル
ワールドっていうソーシャルゲームがです
ねこの前日本企業がグローバルに出して
2500万本売れて売上600億社長30
歳で30人で作ってですねででも今まで私
が聞いていたゲームの戦争っていわゆる
テンセントとかが映画を作るよな巨大な
予算を作りあのその中でここう物流でこう
作ってくるというような話だったわけそれ
それが30人であの巨大なですねあの
ゲームを作り上げてるとで何が違うんす
かっていうのをゲーム業界の人た聞くとま
やっぱりそのカジュアルにこう出てきてる
ソフトウェアスタックをこうどんどん乗り
こなして組み合わせて作っていくという
ところに身軽に乗れる若いチームが世界的
なヒと今出してるみたいなところがあるの
でやはりそれはそのAIの領域でも当然
起こると思いますし今後やはりAI
ファーストなクリエーションプロセスを
持ったいろんなスタジオが多分エンタメ
領域いろんなとこからボコボコ出てくるん
じゃないかっていうのは非常に思ったりは
しますそうですねなんかあのゲームの世界
といえばうちのメディアチームも色々
取り組んでいてまヒットタイトルの続編版
が売れる世界でものの作り方もま同じよう
になってきてそこのプロセスに屋入れてい
くっていう発想だったのがま新しい世代の
人たちが新しい感覚で物作りのプロセスを
作ってくまそんなことが起きてるという
ことかなという理解をあのしました
ありがとうございますでかさんに次行き
ましたま今1年お話にまマーケティングの
世界だとかゲームの世界だとかいろんな
こう世界であの新しいプロセスができたり
だとか新しい仕事のスが起きてるという
ことだと思うんですけど科学生もおそらく
その医療だとかヘルスケアの領域にある種
新しい考え方を持ち込まれたのであの今
あのAIかる胃の領域でということの
取り組み色々あると思うんですけどやっぱ
この辺り多分皆さん具体的なちょっと事例
だとかこんなことができるようになってき
てるだとか将来こういう変化も起こせるぞ
とこの辺是非共いただければなと思います
あありがとうございますまずあの医療
ヘルスケアの領域で最初にやられ始めたの
は診断なんですよねあのこれあの画像
データがもうあの医療画像ってはもう大量
にあるのとまあとま電子カルテなんかは
ちょっと日本だとですねあんまり構造化さ
れてないのでちょっとなかなか学習に使え
ないってところあったんですけどもあの
llmとかが出できたことでま画像と言語
をつぐっていうところはかなりあのできる
ようになってきていて例えばあの画像を
見せ見せるとですねあの例えばなんかXN
の画像を見せるとそれを自動でえっと特定
してくれてえっとこういう特徴があって
こういう疾患考えられますみたいなところ
まではだいぶできてきていますで一方です
ねえっとその次に難しいのはあの予測なん
ですねえっと通常なんかお医者さんって
多分現状の状態だけを見てやってるんじゃ
なくって多分1ヶ月後とか1年後とかま
この人このままほっとくとあのどんどんし
ちゃうなって思ったらあのより強い地を
やったりとかっていうことやるんです
けれどもまそういうところがまあの
だんだんですねあのちょっとずつあのその
先の予測っていうのがま最近あのえっと
取り組まれるようになってきているのかな
というところがありますで1番難しいのが
あの介入のところでえっとこれなんかあの
ままず1つは責任が伴うっていうのとあと
そもそもその介入した時のなんか効果って
いうのがなんかまず適切にあの推定できて
ないっていうところがあるのでまそれあの
なんか因果水論っていうあの分野があのま
多分機械学習の分野でも結構あの今ホット
なトピックかと思うんですけどもまその
辺りができてくるとまあなんかそのあなた
なんか10年後に癌になりますとかだけ
言われてもなんかあまり嬉しくないという
のかなんかそれってなんかそそのまま
なんかあの私これあの10年後癌になる
まで待つしかないんですかて話になっ
ちゃうのでえっとその最終的にはやっぱり
その何か予測をした時にそれに対応した
あなたこういう風に行動を変えれば癌に
ならなくなる確率がかなり高くなりますよ
みたいなところまで行ってあげないとと
なんかあんまりあのそこ医療としては
変わらないのかなと思っていて最終的には
そういう風なことをやりたいなと思ってる
んですけどまだそこまではあの現状はでき
てないのかなというような状況です
なるほどありがとうございますあのこの5
年10年ぐらいで我々のところにも
ヘルスケアアプリ的なものを作るような人
たちからま人々の習慣を変えれば健康行動
が広がりそうすると健康寿命も延伸して
世界に貢献できるようねだからそういう
ものを作りたいみたいなご相談いただく
ことがあるんですけども残念ながら多くの
人たちはあのそんなに毎日ちゃんとした
ことがでないなのであの毎日何か運動を
する毎日ちゃんとしたものを食べるって
行動がやっぱできないからあの健康を崩し
ちゃうってうなところがあってそうした
意味ではあのそれぞれ個人個人のその疾患
の予測ができてその相手で適切な介入をし
てあの過の負担なくあの成果者の行動を
変えられるってなんかこういう世界は
なんか是非ともあの実現いただきたいなと
本当に思いましたであのま先生にあのお話
を次お伺いをしたいなという風に思って
ますけれども今頂いたようにおそらく
すでにAIでいろんなまユスケスも出始め
ていて多分ここにいらっしゃる各企業の皆
さんもあのそれは取り組み進めてい
るっていうことだと思いますであのこの中
で今ある政成AIの進んでいる米国の
取り組みに追立していきながらまそれを
ユスケースを作っていくってことはこれ
これであの日本の企業もやっていくって
ことだと思うんですけれどもあのその
さらに先に日本企業がよりあの優位性を
築いていくためにすでにいろんなこう技術
的な変化がこんなこと起きてるよとか
あるいはえまこんなこう研究の種があって
ここにみんなでベッドしに行くと実は日本
があのリーダーシップを取れる領域が出て
くるかもしれないとかこんな領域のありや
なしやとかあのお話できる範囲できない
範囲あると思うんですけれどもあの是非
あの教えていただければなと思っており
ますそうですねあのまあのえっと先ほど
上屋さんあったんですがま反動体まま
チップあのモデルアプリケーションとあっ
てですねまそれぞれでまグローバルには
すごい動きがあの進んでいると思うのでで
そのグローバルの進み方と
国内の進み方ちょっとやっぱり違うって
いうか国内はどうしてもアプリケーション
だしま現状のえ業務の中でどう取り組む
あの入れるかみたいな目線なんですけども
グローバルだいぶ違うなという風に思って
ますそれでちょっとですね最近研究室の中
であの議論してたのを少しあの参考にご
紹介するとですねいや僕なんかデータベー
スっていうのが変わるんじゃないかと思っ
ていてでえっとそのllmってですね
いろんな形で情報の変換ができんですねで
そうするとここのえデータベースの
テーブルに入っていたものを別の形式に
変換するとかっていうのがかなり容易に
できますでそうするとデータベース間の
統合っていうのができるようになって企業
内で今データが色々散らばっててですねで
DXしようとすると1番最初にそこが大変
なんですけどもそういうのを繋ぐことが
できるよねとでもその先ってじゃあそのま
データベースとかシステム全体ってどう
なっていくのかなみたいな議論してたん
ですねでllmがどんどん入ってくると
ですね何が起こるかっていうと例えばです
ねあの僕がえっとまここの会場にいる皆
さんにですね好きな動物何ですかっていう
のを聞きたいとしましょうとでそうすると
ですねここの参加者リストの一覧をもらっ
てですね事務局にもらってそれでメールで
ですね好きな動物を教えてください1位
から3位まで書いてねって言ってですね
それでメールでえっと返信してもらうとで
返信してない人がいるとですね事務局から
リマインドしてもらってですねなんかこれ
早く出してくださいとか言ってですねで
集めて集計してで好きなあのえ動物をです
ねこのえ頻度で相当してなんかランキング
1位はコラでしたみたいなですねそれぞれ
の人にまllmエージェントみたいなのが
いて自分の文章を管理していてでクエリー
が来たらあのま権限あるので答えていい人
いけない人いますけども答えられる人から
あの質問が来たら答えますっていう風に
やるとですねえそうするとえっとこのま僕
のまG1の事務局エージェントがですね
それぞれのエージェントに好きな動物ん
ですかて聞いてま答えられませんとか知り
ませんって答えもあると思いますしいや像
ですとかキリですとかですねそういうのも
あるかもしれなくてそれをババッてやって
ですねま一瞬でっていうかま何分かぐらい
で帰ってきますよねでそうするとそういう
風なですねなんかG1メンバーの好きな
動物リストみたいなのがですねこう出せる
わけですよでつまりこういうのって今まで
は別にテーブルとかにデータベースに入れ
てませんでしたよねでデータベースに入れ
るっていうのは結局あの使うことがかなり
確定している形式的な情報をもう
あらかじめ決めて入れると要するに世界の
切り取り方をですねあらかじめ定めといて
それに入れるとその後の処理がやりやすい
からやってたわけなんだけどもそれがです
ねllm使うともっと柔軟にできるように
なるから使いたい時に使いたい形で世界を
切り取るっていかですね文書の中から必要
なものを出してくるっていう風になるん
じゃないかとでそうするとですねシステム
とかデータベースの作り方変わってくん
じゃないかというそういう話をしてたん
ですねでところがですねその話をなんか1
時間ぐらいしてたらだんだんですねいや
それそうするとその今までのそのSQLの
データベースからまビッグクエリーとか
ノーSQLとかなってきてで今やっぱり
そのテキストでその色々と処理をするって
いう風になってきてるとそういえば1年前
ぐらいにあのMicrosoftがですね
ファブリックってのを出してて基本的に
クラウドに全部上げてクラウド上であと
全部llmが処理をするっていう風にする
とですね実はそれに近いことがだんだん
できてくるんだっていうですねでそうする
とllmが強力になっていくととりあえず
データを上げさえすれば後の必要な処理は
上上でやってくれるっていう風な世界観に
なってくくるよねとでそうだとするとこれ
クラウドを取られてるっていうのが
やっぱり致命的にまずいんじゃないのって
いうですねそういう話になってきてま
GPUの戦いllmのモデルの戦いで負け
てるのはまいいとしてこれやっぱクラウド
が最後効いてくるとするとですねちょっと
これ勝ち目ないんじゃないかっていうので
どよんとしましたっていうのがです
ねはいそういう議論ですそのユーザーと
テクノロジーの関わり方っていうかねが
変わってくるってい中でまどういう
キャラクターを設定していくかみたいなと
ころてすごく大切になってくるで日本は
あのあのキャラクター.AIっていうのが
ありましてすごいエンゲージメントは高い
んですよねでそこを見るといろんな竈炭
治郎とかですねピカチュウとかね色々で
それが世界中でこう人気を集めてるみたい
なところがあったりします日本の勝ち筋で
良くないって話もありました結構そういう
の作るのうまい文化があるんですよねあの
自らが出ていくというよりもそういう
キャラを作っていくことの方がやり
やすかったみたいなこととかアニメの文化
があったりとかしてあの例えばその
tiktokで踊ってみたみたいなのって
日本であんまり早入らなかったりするん
ですよねみんな顔出したくないからその
代わりvtuberが流行ったりとかする
みたいなところがありますでそういったが
そのなんて言うんですかねその
テクノロジーとの間に入ってくるこの
エージェントみたいなもののあの魅力的な
キャラクターを作るっていうのが結構
うまいクレーターコノミっていうのはこの
先日本で非常に大きなチャンス
オポチュニティにはあるんではないかなと
は思います今まではどちらかっていうと
言葉の問題だったりとかま人種の問題だっ
たりカルチャーの問題でそこまで広がら
なかったものがこの新しいこのAIという
ものを得てすごく広がってく可能性がある
んじゃないかなと思いますありがとう
ございますあのat管理の中でも今お話
上がったような反動体チップやってる
チームだとかクラウド系とかアプリレイヤ
に関わってるチームまいろんなチームある
んですけどあのもちろんメディア
コンテンツキャラ先生に関わってるチーム
もいるんですけどあの今のところ全員に
頑張れっていうことであの主張してるので
ま全部頑張らなきゃいけないのかなと私は
思っておりますけどもあのそろそろですね
会場の皆さんからご質問いただく時間が来
ましたのであの是非ですねえ挙手いただい
てご質問を受け付けたいと思いますあの
是非お願いいたしますどなたかかでしょう
かうんすいませんチップのところでNPT
じゃなきゃダメなのか他になんか代替が
あるのかちょっと皆さんのお考えをすい
ません株式会社ましですあの松尾先生に
質問なんですけど弊社ファブリック入れて
ましてでファブリックみたいなものをガー
ファムが持ってると最終的にどういう脅威
があるっていう想定があったのか是非聞か
せていただきたいと思いますお願いします
は鈴木ですえっと松尾さんに質問なんです
けども
えスタートアップ型の基礎研究機関という
ものの時代がこれから来る可能性ってどれ
ぐらい感じてますかつまりえまカナダには
DNAリサーチがありイギリスには
ディープマインドがありでアメリカで
オープンAIが生まれてまGoogleの
ますごくなんて言うかなあのアライメント
が必要な一決定が遅い組織から飛び出して
オープンエ作った人たちがイノベーション
を基礎研究から始めたとまこういうものは
日本にはまだ1個も成功例がないんだけど
も松尾さんはもう大学飛び出してそういう
ことやるつりがあるの
かまもしくは自分たちの研究室の誰かが
それを作って欲しいって思いがあるのかと
もう東大はダメだということについてどれ
ぐらい真剣に悩まれてるのか知ん
たいあ辻さんどうぞあまほついですあの
松尾さんと山村さんにお伺いしたいんです
けどあのまこのこのエコシステムこのG1
のエコシステム全体でそのこの取り組み2
倍3倍にするアウトプット2倍3倍にする
ゴールを設定した時に何がボトルネックに
なるのか松尾先生が東台を捨て岩村さんが
今のあの所属を捨て日本の子大臣になられ
た時にボトルネックってGPはまあの
ブルーンバークにるとソフあのソンさんが
ね15兆突っ込むみたいな話があったりし
てあの解に行ってますとで
アプリケーションレアはま僕らが頑張って
やるんで色々頑張りますけどなんか最大の
ボトルネックを解消しないといけないと
思っててそこは何が今できてどのどこの
場所がそう考えられてるのかっての是非お
聞かせくださいはいなるほどいいですね
ありがとうございますあでははいお願いし
ます小宮大学の本田ですあの1つ教えて
くださいこう最終的に
マネタリーにまGoogleさん今すごく
儲かってらっしゃると思うんですけどま
ヒテはあの金融で言うとビザとマスターは
すごい儲かってカード会社は儲かんないっ
ていう構造になってんですけど最終的に
AIってどこのプラットフォームによっ
てってどこがどれぐどういう風にに設けて
いくとお考えでしょうか最初の質問ですね
NVIDIAでないとダメなのかっていう
ことですけどこれはと
NVIDIAがやっぱ儲かりすぎて
るっていうかですねもう時価総額もすごい
ですし絶好調すぎるのでいろんなところが
狙ってますけどもそんなに簡単じゃないっ
ていう感じでやっぱりあのnvdってその
GPU作ってるだけじゃなくてその上の
クーダっていうのをずっと長い間もう
いろんなところにあの広めてきてだから今
パイトチとかテンソルフローとかまAI系
のライブラリーフレームワーク全部クーダ
ベースでできてるっていうところがあの
あるので両面構成になってるかGPUの話
とそのクーダの例あと両方抑えてるから強
いっていうですねことになってるのでそこ
の構造をどう変えるかっていうことを一緒
にやらないと難しいんだと思いますで当然
そういうことを一生懸命やろうとしてると
思いますけどもnvdiaはNVIDIA
でこれもすごいいい企業なのでそれをの
先回りをさらにしてきますのでまそんな
簡単じゃないなっていうですねあの感じは
思ってますはいえあとえっと山下さんの
あのファブリックのやつは結局ですね
アプリとかデータベース
がかなり自由度高くどんどん作って
どんどん改善できるっていう世界観になっ
てくるとえいう時にそのクラウドを抑え
られててそこに強力なllmがあるともう
誰も勝てなくなるなそこに乗っかる得なく
なるっていうそんな感じだと思いますね
はい鈴木さんのやつはあこれあの富装置
おられるので
あのあのあの東台がダメですとはもう
ちょっと口が避ても言えないんです
けどあのただあの例えばpfnとか比較的
ま近いと思うんですよね研究型研究開発型
のスタートアップていうことだしあのOP
AIのサムアルトマンさんが来られた時も
ちょっとお話させてもらう機会あったん
ですけどもどうやって儲けるんですかとか
あなたどういう会社なんですかていろんな
質問されてもなんかあの常に私はリサーチ
の会社ですってですねずっと言ってて
すごいなみたいなえいう風に思いました
けどもえっとそういう基礎研究を
スタートアップでやるにはそれを
マネタリストが整って初めて成り立つと思
ですねでそこが僕は弱いとでそうすると今
の時点でえ基礎研の技術をましっかり使い
ながらそのえ授業領域も分かってそれを繋
ぐっていうところのスタートアップの方が
まず伸びるに決まっててでそれがまある
程度成熟してきたらそういう下のレイヤー
だけに特化するやつが出てくんじゃないか
なともうちょい時間かかるんじゃないか
なっていう気はしてますああとあボトル
ネックさのさはえっとですね僕はこれ結構
ですねあのなんていうか構造的に負けてる
のであの正しいことをま要するになんか
ゲームで負けてる時って大体ですねあの
もうもいろんな指標で負けてるのでどう
しようもないんだけどとりあえずタ何タか
というかですねあの正しい手を打ち続ける
しかなくてで途中で変な手が入るとです
またガクっと指標が下がるからだからま
えっとやるべきことをあの着々とやり
続けるしかないで昨年1年間GPUを
増やすていうのが進みましたしえ今AIの
活用っていうのを進めてるまそれと同時に
そのチップのところとかまどうやって戦略
立てていくのかとかそういうのをですねえ
やっていくでここまでは僕あのこの1年半
ぐらいはですねかなりいい感じでえ一応
最前集を打ち続けてる感じがしていてで
これをあと2年3年とですね続けていくと
少しずつ見えてくんじゃないかなとそんな
風に思いますありがとうございますボトル
ネックのところは山村さんにもって話あり
ました日本はさっき言ったみたいに
ユーザーはものすごいプロテックなんです
よねやっぱりドラの国ですからもう
ターミネーターじゃなくてドラえもんで
育ったカルチャーがあるんでもうあのいい
もの出せば使ってくれるんですよねでこれ
をいかに行かす行かせるか
とで一方だだ企業はどうしてもコンサバに
なっちゃうんです去年すごい盛り上がって
まここにいる方たは違うところがあるのか
もしれないんですけどいろんな調査見てる
とやっぱりあの日本がこの先導入します
みたいな結構すっごい低くなって出て
しまっているとここをどうやって変えて
いけるのかっていうのが非常非常に大きな
課題になってると思いますでその中であの
勝ち筋は何だっていうと大きい組織でやる
よりもスタートアップでどんどんやって
いこうっていう人たちがどれぐらい出て
くるかっていうことが1番大切なんじゃ
ないかなとしかもそのスタートアップはま
やっぱりグローバルを見ていくと例えば
あのそのチャットボットみたいな話あり
ますけども中国もみんな全てあの
tiktokもそういうもの入れてますし
あのタバもどんどんチャットで入れてザ
インターフェイス変えてますとでもあの
AIのチェアマンをやっているえっとなん
だったブレッドテイラーとあとクレイベイ
バーって元Googleのますごい
キレキレのエンジニアだった人が作った
セーラっていう会社があってまこれは何を
考えてるかって言うとやぱテクノロジーと
ユーザーのインターフェイスが変わります
と自分の企業の存在をディファインするん
だとまそういう時代になってくるからここ
にものすごい大きいチャンスがあるとここ
にグローバル市場があるとということで
単にそのカスタマープロセスをこう単純に
このオートメーションして革しますという
ことではなくって全く新しいパラダイムの
時代に何をするかってやっぱり
テクノロジーの証明を見てグローバルの
市場を見て大きいところを狙ってくっての
がやっぱりうまいんだなと思うので是非
日本のスタートアップにそのドリーム
ビッグでこの今潮目が変わってるところで
頑張っていただきたいなと思います私も
あの頑張りますありがとうございますあと
えっとホンダさんからのご質問ですねこれ
にお答えすウさんいやでもマーケット全体
が
爆発的伸びるので全レヤ当然儲かるんだと
思うんですけれども各レヤにやっぱりその
なんて言うんですかねと等価資本の規模と
リターンが出る時間軸が全部長期中期短期
っていう感じの構造にまなってるとあの
NV以外ないのかっていう話はNBってま
チップを作ってるもののそに乗ってるクー
ダって言われるソフトウェアレイヤーに
いろんなAIエンジニアがぱバインドされ
てるんですよねなのである種のネットワー
効果は非常に強く持っていてなので
えやっぱりその開発するエアエンジニアの
スイッチングコスが異様に高いっていう中
でえ非常に強い巨probを持ってます
ただここに新しいチャレンジ相当な金額
ぶち込みに行こうとしてるプレイヤーがま
今グローバル含めて出てきているのでこれ
がずっと固定化されるかてそんなはずは
ないはずですしあのLMのレイヤもその
パラメーター巨大にして物知りドアを
上げるゲームみたいなものも当然あるん
ですけどそうじゃなくてもっと軽くしたり
安くしたりっていろんなものがあの
組み合わさってもう同時に今あ世界的に
ですねあのトライアンドエラーが進んでる
のでまそんな単純な行動にはならないん
じゃないかなと思いますけれどもちょっと
すいませんまだ未来なんで誰もわかんない
なかお答えしてますがはい分かりました
ありがとうございますあの本当はあの会場
の皆さんから他に質問をつけたいですもう
時間もそろそろということであの最後一言
ずつですね皆さんいただければと思います
30秒1分ぐらいでという感じだと思い
ますあのでは今村さんの方からあの順番に
ということでお願いしたいと思いますはい
ありがとうございますえっと是非あの
さっき言っていただきましたけどこの流れ
を止めないってこれをどんどん大きくして
いくためには使いましょうあと組織の壁を
とっぱらってあるいは組織の上下レヤ
とっぱらって私松尾県の私のチームに松尾
県の卒業生がいるんですねもう日々教え
こう毎日なんですあのやっぱりそのあの
リーダーから率先して学び続け
るっていうことが非常に重要かなと思い
ますありがとうございます上野お願いし
ますそうですねあのさっきちょっと言い
きれなかったんですけどでもやっぱりこの
アプリレイアも含めて非常に可能性のある
技術だと思ってるんですよねであの一部の
エンジニアだけじゃなくて全員に関係する
技術でそれなぜかと人と人との間の関係性
を変える技術って今までにありました
かって話に近くてでソフトエアって非常に
柔らかなものなでどのような形にもできる
わけですよねで私やっぱりその今まだ
2024年に残ってる問題のほとんどて
いうのはこうコミュニケーションの不具合
であるってずっと思っているんですねなん
で人と1との間に介在するエージェントが
いろんな問題を解決していく未来のが実現
可能になっているってのは多分今だと思っ
てますこれはebpmみたいな話も含めて
そうですしやっぱり世界って
コミュニケーションにできていて
コミュニケーションのチェーン出てきてる
はずで今日も皆さん夜になって色々飲んで
コミュニケーションしてそれを帰って社員
の方に語るってことコミュニケーションの
レンサで起こってるわけですけどこの
チェーンの構造自体が変るってことが起
るっていうのは本当に可能性がある技術だ
と思いますなんで基盤レイヤーそのチップ
レイヤーへの大規模な投資ってのがまず
前提にはなりますけれども
アプリケーションレヤに意思を持って
いろんなものを作っていくということが
非常に要になってくるようなことが今世界
レベルで起こってるってことなんじゃない
かと思ってますはいありがとうございます
美さんお願いしますあはいあの医療ヘルス
ケアの領域だとまあ日本ってあのやっぱり
健康保険とまあの健康診断のデータって
いうのがまほぼ全国民に取られて
るっていうのがかなりあのあのま大きな
資産だと思いますのでこの辺りまだ全然
活用できてないのでま今後こういう風な
ものを活用していくとま日本は有性取れる
んじゃないかなと1つ思いますであとです
ねあのえっと去年もここで講演させて
いただいたまそのの縁でですね私あの
ちょっとスタートアップにちょっと1個
あの2つぐらいですかね三角させて
いただいてるんですけどもなんか意外と
意外とっていうとしですけどなん割と
楽しいなっていうのがあってえっとという
のはなんかあの結構研究やってると自由
って思われがちなんですけど結構なんか
その例えば報告書にどうやって落とし込む
かとかなんか学生の卒業考えながらやん
なきゃいけないとか結構いろんな制約が
存在するんですよねだそういうのがなんか
そのスタートアップだともうなんかもう
ある特定の目的に向かってとにかく進め
みたいな感じでもうなんかその論文とか
なんか報告書とか一切あのなんかそういう
こと考えなくていいみたいな感じなんで
それはそれ楽しいのでなんかそういうのが
もっとなんかアカデミアとなんかそういう
風な企業の間がなんかあのこう行ったり来
たりがしやすくなるといいなという風に
思っていますし自分もそういう風に動いて
いきたいなという風に思っております
楽しくやっていきましょう松先生お願いし
ますあはいえっとですねあの昨年からAI
AI戦略会議っていうのやらせていただい
て座長やらせていただいてあのタレ先生
あのタ先生とかにはですねあの非常にお話
になっているんですけどもあの結構ですね
僕日本ちゃんとしてると思ってましてあの
生成AI出てきてですねもう1年以上ま
チャトGPT出て1年以上経ちますけど皆
さんどんな感覚ですかとえ世界との差が
ですねあの縮まった気もしないけど広がっ
てる気もしないじゃないですかまなんかま
普通じゃないです
かで僕この感覚結構大事だと思っててこの
デジタルとか新しいこんなセタので割と
普通にままあまあだよねみたいな感覚にな
るっていうのはま珍しいと思うんですねだ
からま割と普通に皆さんちゃんと生生使っ
てるし色々トライしてみてあのあこれ
できるんだとかこれできないんだとか
分かってである程度投資もしようとしてる
しっていう感じで規模とかは負けてんだ
けどもまあまあ普通なことやってると
追いついていけるはずでちょっとそこを
目指してですね是非頑張っていきたいなと
いう風に思ってますはいありがとうござい
ますあのまちょっと敵のミスを待ってても
ちょっとあれですけど最前集を皆さんで
打ち続きましょうということであの今日皆
さん長い時間を付き合いいただいて
ありがとうございましたあのパネリストの
皆さんに盛大な拍手をお願いしたいとい
[音楽]
ますは
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