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
00:00グロービスチケン
00:07ロク皆さんこんにちはこんお願いします
00:10まず最初なんですけれども裏側でちょっと
00:12打ち合わせしておりましてあの今日ですね
00:14タイトルの中にあの勝ち筋が何なのかとま
00:17こういうキーワード入ってるんですけれど
00:18もあの勝ち筋を議論することに意味がない
00:21ねという会話を裏でしてましてあの勝ち筋
00:23は各企業で考えてもらえればいいという
00:26ことでですねまただですねあの目線感とし
00:29てえまこう領域で売上1兆円だとか大きな
00:32スケール感を目指したあのやっぱり企業が
00:34出てくるということはやっぱりこれは期待
00:36したいよねとまこんな会話がありましたん
00:38であの最初ですねあのまいろんなレヤが
00:41あると思いますシップレヤLMの話
00:43あるいはアプリレヤいろんな話あると思う
00:44んですがあの口火はですねあの松尾先生に
00:47切っていただきながらあのこの回のですね
00:49トン設定を含めてお願いしたいと思います
00:52お願いいたします昨年1年間あの生成非常
00:55に盛り上がりましてやっぱりそのG1の
00:58ですねあのええ経者会議ですかねでそこで
01:01も1番最初にえやってですねまそれもあっ
01:05てかなり急速に日本の中の議論が進んだか
01:08なと思ってますであのグローバルに見ると
01:11まちょっとGPTが出てGPT4が出てね
01:14GPT4Vが出たりですねまあのそれから
01:17え年末にはあのジェミナっていうのが出
01:20たりそれから最近ソっていうのが出てです
01:22ねま動画の生成ができるようになったりと
01:25いうことでもうすごい勢いで進んできまし
01:27たしそれからえオープンえAIのCOの
01:31サムアルトマンが解任されかけるとかです
01:34ねなんかもういろんなことが起こってです
01:36ねま本当に苦しくあの進展した1年だった
01:40かなと思いますでそん中でま日本のえ国も
01:43ですねま企業もそれなりにかなり早い
01:45ペースであの動いてきて今グローバルなま
01:48ルール作りとかも進んでますしACって
01:50いうですねAIセフティ
01:51インスティチュートでも立ち上がりました
01:53しっていうですまそんな感じの流れかなと
01:55いう風に思っますはいありがとうござい
01:56ますではあのおそらく上野山さんのの方に
02:00次ちょっとお願いしたいなと思います
02:01けれどもまさに今出たように空みたいなの
02:04が出てきたり多分あの年内にGPTも5だ
02:06とか進化してくんじゃないかとまこんな
02:08議論もあると思うんですけども井さんが
02:09事業されながら見えている視点だとか空を
02:12どう見てるかだとかこの辺も是非最初
02:14いただければなと思いますそうですねあの
02:17基本的に3レイヤのゲームが起きてて
02:19チップをいかにうまく作りますかとで
02:21NBAの決算がものすごいことになって
02:23ましたけれどもまここに特化型あるいは
02:25違ううアーキテクチャーみたいな議論がま
02:28チップはが起きてますので目のレヤに
02:30ファウンデーションモデルということでえ
02:33まオープンエアイデアルとかJMの
02:35アイデアルとかその動画バージョンの空
02:37みたいなところが起きてるでその上に
02:39アプリレイヤっていうところで次川上さん
02:42の方ですねあの主にあの医療ヘルスケア
02:44領域でいろんな取り組みされてらっしゃ
02:46るってことだと思うんですけどもおそらく
02:47あの皆さんあの関成の取り組みご存知ない
02:49方まだいらっしゃるかもしれませんので
02:51その辺も是非触れていただけたらなと思っ
02:52ておりますはいあありがとうございます私
02:55あの研究とかまあのえっとま大学の教育と
02:58かをやってるんですけれどもままずですね
03:001つあの研究のやり方としてはあの検索
03:03コードが割と大きく変わったなというのが
03:05あってえっとまず最初になんかその研究
03:07始める時にですねGoogleあのとかに
03:09あのキーワード入れてえっといろんなあの
03:11先行研究探したりっていうのやってたん
03:13ですけどもまその辺りがまあの割とあのま
03:16チャットGPTとかにまあの適切な
03:18プロンプとを入れればそれなの情報が
03:20引き出せるようになってきたっていう
03:22ところで結構あの多分野へのなんか参入
03:25障壁みたいなのがだいぶあの下がったって
03:27いうのはあるかなと思っておりますであと
03:30はまあの医療に関してはまこれはちょっと
03:33あのえっとまアプリケーションに近い
03:35ところだと思うんですけれもまだそこまで
03:36ですね大きな変化は起きてないと医療って
03:39なんかあの自然言語でできるところって
03:41まだまだやっぱり限定的でまカテ書くとか
03:43そういうところはま自動化するっていうの
03:45はできると思うんですけれどもあのまあと
03:47画像系に関してはま画像の自動診断とかっ
03:50ていうのあるんですけどまそれ以外の
03:52フィジカルな部分で結構大きいんですよね
03:54でまずそこのフィジカルの部分にはだから
03:56AIが進出できてないという状況なのでま
03:59そのおそらく他のITとかの分野に比べ
04:02たらまだ大きな変化っていうのはあのまだ
04:04限定的なのかなというのがあのこの1年の
04:06あの感想ですあともう1点がちょっとすい
04:09ませんあのもう1点だけ言うとなんていう
04:11か今まで研究やる時ってなんかの課題を
04:14えっとなんかモデル作って解決しよう
04:16みたいな割と個別の課題特化型の研究が
04:19割と多かったんですけれどもまそれが
04:21だんだんだんだんなんかその今回あのLM
04:24とかでなんかモデルの汎用化っていうのが
04:26結構成功したことによってなんかいろんな
04:27分野でえっと汎用モデル作ろうみたいな
04:30あの話っていうのが出てきていてまその
04:32辺りは結構大きなあの研究としてのあの
04:34大きな変化かなという風に感じてますはい
04:36ありがとうございますあの研究の世界でも
04:39検索の仕方っていうのは変わってきていて
04:41ま検索するという行為自体もあのプロセス
04:44を変えるところに来てるんだと思うんです
04:46けどちょっと次は岩村さんにということで
04:48あのまさにあのお話できる範囲がどこまで
04:50あるのかってことがえあれではありますが
04:52あのま検索というものであの人々の接点を
04:55多く取ったってことだと思いますけれども
04:57これからも検索がまテキストからテキスト
04:59だけじゃなくてそのイメージ3dビデオま
05:01いろんなとこに広がりを持ってマルチ
05:03モーダル化していくその中でおそらくあの
05:05企業のマーケティングプロセスみたいなの
05:07も変化するんでしょうしあの生活者の態度
05:10接点みたいなのも変わっていくってことだ
05:11と思うんですけどもあの岩さんがまず
05:13どんな風にその後見られてるかっていう
05:15ところも含めてご紹介いただければなと
05:17思っておりますなんかものすごく幅広い
05:19質問だったような気がするんですけど
05:21ありがとうございますはいそうですねま
05:24あのでも最初お題頂いたおお題がまキー
05:27ワード何っていう話ででやっぱりねこの1
05:30年間ものすごかったんですよね変化がね
05:32あの松尾先生もおっしゃってましたけども
05:34でまキーワード的に言うと2つあってま1
05:37つはやっぱりワウからハウえっていうのが
05:40ま1つあるかなと思ってますま去年はもう
05:43この人間の言葉を理解してくれてま会話が
05:46できるというものが出てきてま初めてこの
05:49やっぱAIってリアルなんだみたいなこと
05:51が感じられてまそこにみんなも世間の注目
05:54が世界中の注目が集まってちょっと使って
05:57みようわウっていうねその枠不感があった
06:00と思うんですよねでそれがまやっぱり
06:02だんだんと今年はちゃんと実践に落として
06:05いかれるまどのようにAIを活用していく
06:07のかっていうま時代になってくるんだと
06:09思うんですねででもう1つのキーワードっ
06:12ていうのがまAIforEVERYONE
06:14ていう風にまGoogleとしては言って
06:15いるんですけどAIファストって
06:17Google2016年から行ってきたん
06:18ですけどもやはりこの生成AIが出てきた
06:20というところでまずこないだの名前を変え
06:24たそのバードっていうの出しましたでそれ
06:26が今ジェミナイていう風になってますけど
06:27もで年末にこのマルチモーダルのそのない
06:301.0を出しましたでもそこでまポイント
06:33になってくるのはやっぱりそのテキスト
06:34だけではなくってマルチモーダルでは理解
06:36をするということができるあのあの基盤
06:40モデルが出てきたということなんですね
06:42それと同時にいろんなタイプのサイズの
06:45デバイスにもフィットしたりとかですね
06:47あるいは今年はやっぱりそのドメインあの
06:49特化したようなこのllmが出てきたりと
06:52いうようなことがどんどんできるように
06:53なってきてまさにいろんなタイプのユース
06:56ケースやいろんなタイプのデバイスや
06:58いろんなタイプのアプリケーションって
06:59いうのがますます出てくるという時代に
07:02なってきてると思いますでついえっと先週
07:05は今度1.0が出てすぐ2ヶ月ぐらいで
07:081.5プロっていうのが出ましたでこれが
07:111.0の時はトークンサイズっていうのが
07:14こう3万2000円だったんですねこれが
07:17あの今100万だとわずかこの2ヶ月間の
07:22間でも30倍ぐらいになってるでこの
07:24100万トークンってどれぐらいかって
07:26言うとえっとま動画だと1時間ぐらいで
07:30ワードで言うと70万ぐらい音声ファイル
07:32だと11時間ぐらいとコーディングは何万
07:35行とかちょっと忘れちゃいましたけどもま
07:37それぐらいのものをコンテクストとしても
07:39持てちゃうみたいな読み込めちゃうという
07:41ことなんですねまだからこういうものが
07:43現れてきてる時代になってきているとで
07:46これどうやって活用していけるのかなと
07:49こうまみんなワクワクしていたらついまた
07:51昨日ですねジェマというものが出て今度は
07:53これは軽量のデベロッパー向けのアプリ
07:56あのそのあのモデルだとでこのが出てくる
08:00と本当にやっぱり皆さんがデベロッパー
08:02さんもま企業の方々もAPIを活用したり
08:04とかしてですねいろんな活用の仕方が出て
08:06くるなと思っていますでその中でま大きく
08:10あのサービスも出てくるそしてまユーザー
08:12の行動もかかってくるということだと思う
08:14んですが1番大きいのはやっぱりこれは
08:17ユーザーインターフェイスユーザーの立場
08:19からするとユーザーインターフェイスが
08:21変わってきたんだっていうところがとても
08:24大きいのかなと思ってますですのでま検索
08:27の中ももちろん変わっていくだろうし
08:29ま私たちそのワークスペースの中にも
08:32いろんなこのえLMS入れてますけども
08:35やっぱりインターフェイスがこれから
08:36テクノロジーとユーザーの関わり方って
08:39いうのが大きく関わるという時代になっ
08:41てくと思いますありがとうございます今
08:44あのユースケースってことでお話もいキー
08:46ワードいただいてるんですけどあの
08:48マルチモーダルでまユースケースが色々
08:49増えてくるということでひょっとしてこれ
08:51ま上野さんにお伺いした方がいいのかなと
08:53思っていいながら今聞いてたんですけれど
08:54もあのまユースケース今の断面でパシッと
08:57切ってしまうとそこまで大きなもものがな
08:59いってことなのかもしれませんけれどもま
09:01上野さんの目線から見られた時にどんな
09:04ユースケースが出てきてるのかとかえ今年
09:06とか来年とかこう時間軸で見た時にどんな
09:09ことが起こってきそうかっていうのをいく
09:11つかご紹介いただけるといいかなと思って
09:12ますそうですはいあの去年のG1がまさに
09:14GPT4が出た1週間後みたいなところで
09:17まさにここ1年っていうのはそれを使った
09:19アプリケーションの思考錯誤が住んでいる
09:21とまある種その労働力が不足している
09:23ところをカバーするようなAI
09:25エージェントが実際社会で動き始めてい
09:27るってことだとは思いますでいろんな
09:29マイクロタクスをこなす例えばですけど
09:31その宮沢げさんそこにおられてラヤフの
09:34あのYahoo知恵袋っていうやつがある
09:36んですけどあれのQ&Eは今AIが答えて
09:39いてでベストアンサー率が60%を超えて
09:41いると人がやると大体20%ぐらいって
09:44いうなことが起きていたりあと新太郎さん
09:46いないあのメルカリでもですね出品をして
09:49色んな文言を書くともうちょっとこういう
09:52風に書いた売れるよみたいなことをよっ
09:53からエージェントが言ってくるとまこれ
09:55人間が全部やろうとするとま明らかに
09:58難しいようなあところをこういうAI
10:01エージェントがやっていくということです
10:03でアメリカとかだと本当にこのここを理由
10:06にいろんなリストラであるとかあの退職の
10:08パッケージが出始めていたりあるいはその
10:11デザイナーみたいなところをクラウド
10:12ソーシングのデザイナーの職っていうのは
10:14激激減したりしているっていうのがまず1
10:16個起こってることかなと思いますでもう1
10:19個はですねじゃあ職がなくなっていくの
10:20かってそのデザイナーの話もそのちょっと
10:23違う形の働い方も出てきていてま我々これ
10:26AIパワードワーカーって呼んでたりする
10:27んですけどあのあのまデジタル系の広告代
10:31店さんがまいわゆる広告を作るデザイナー
10:34の働き方を変えていてえま今まで人が作っ
10:39てたのをAIとこう手を組んで一緒に作る
10:41とで大体平均で4.5倍ぐらいの生産量に
10:46なってるでトップデザイナー大体15倍
10:48ぐらいていう感じになってらしいんですね
10:50でここでさらに聞いていくと起こってて
10:53面白いのは熟達したデザイナーほど今まで
10:56のやり方を変えられずに全然その仕事が
10:59できなくなってしまうとなので今後その
11:02熟達した自分の過去の技術をいかに手放し
11:05てAIと手を結べるかっていうところま
11:07そういうカジュアルさみたいなも結構求め
11:09られてくることが結構確認されてきた1年
11:11だったんじゃないかなと思いますああ具体
11:13的にありがとうございます非常に面白い
11:14ですねま小説を書くのにもAIの力を借り
11:17るってことがも起こってきてるわけで
11:18いろんなところのクリエーションの中にも
11:20変化が起きてくってことかなと思いました
11:22あの川上さんにはちょっと続けていろんな
11:24多分疾患の予測だとかあのいろんな分野で
11:26もこのAI活用進んできてるってことなの
11:28かなと思うので是非その辺のご紹介も
11:30いただければありがとうございますあの私
11:32あの予防医療とか予測医療の研究やってる
11:34んですけどもやっぱりですねまずあの予防
11:36医療予測医療でえっとまの文脈でですね
11:39AI活用ってま進んでる部分もあるんです
11:41けれどもまずそもそもですねえっとその
11:44医療データでそこまで自然言語もあの自然
11:46言語じゃないんですよねあの数値であっ
11:48たりとかまあのそういう風なものなのでま
11:51そういうものを言語として捉えるっていう
11:53ようなあの取り組みっていうのはあるん
11:54ですけどもまだまだあの限定的かなとは
11:57思いますただあのえっとまそういう風な
12:00データをですねえっとま取ろうっていう
12:02動きであるとかまあとですねあのま
12:05えっとあの今のllmとかもそうなんです
12:09けどもまちょっと先をまあの穴埋めにして
12:11予測していくみたいなあの感じの自己教師
12:14あり学習みたいなやり方っていうのはあの
12:15ちょっとずつ取り入れられてきていてで
12:17そうするとなんていうかこうあのま
12:19だんだんだんだんあの先があの予測できる
12:22ようになってはきているというような状況
12:24かなと思っておりますであとはなんかあの
12:27えっとまずあの先ほどちょっとフィジカル
12:30の部分にあのが多いっていう風な話をした
12:32んですけれもやはりあの今後あのま
12:34フィジカルな部分っていうのがまだまだ
12:37ちょっとあのえっとAIにかけてる部分か
12:39と思うのでまその辺りとの接続っていう
12:42ところはなんかどういう風に進んでいくの
12:44かなっていう風に考えるとなんか今あの
12:47えっとまプログラミング言語に関しては
12:49結構なんていうかあのその自動生成みたい
12:51なことが行われているのでまそういう意味
12:53で例えばなんかロボットへの指示みたいな
12:55ものをなんか自動生成するみたいな方向性
12:57っていうのはあの今後出てくるんじゃかな
12:59という風に考えておりますありがとう
13:01ございます今おっしゃったフィジカルの
13:02部分っていうのは是非ちょっと会場の皆
13:04さんにも補足的に説明いただけたらなと
13:06思うんですけどおそらくあの研究の領域
13:08研究自体をAIがするようにしていく
13:10みたいな方向感の議論とかでもあると思う
13:12んです多フィジカルっていうのはもう少し
13:13あの違う話るまそのお医者さんって診察
13:16する時ってま別にその患者さんとなんか
13:19こう言語でやり取りするだけじゃなくって
13:21えっとまあの身体的に接触したりとか何か
13:24見たりとかっていうところがあるんですよ
13:26ねまいろんな情報をあの統合的にあの判断
13:28してで最終的にあの患者あの患者さんに
13:30対して何らかのフィジカルなあのインタ
13:33あのえっとインターベンションというか
13:34あの介入を行うということがあるんですね
13:37だからそれがあのそこの部分ってえっとま
13:39今ってAIはその言語的な部分はできるん
13:42ですけどもその先ができないっていう
13:44ところがあるのでまそうするとじゃその
13:47えっと患者さんに対してもうあのなんか
13:49あの肉体的にこうあのなんかあの接触する
13:52であるとかまそういうところをどうやって
13:53いくのかっていうのがま今後課題になって
13:55くるのかなっていうのがフィジカルって
13:57いうあの言葉ですなるほどわかりました
13:59ありがとうございますあの今頂いたその
14:01AIでこうできることできないことみたい
14:03なこと是非松尾先生にもお伺いしたいなと
14:05思うんですけれども今日朝あの鈴木さんが
14:07メタ認知っていうような話もしていただい
14:09てたんですけれどもあのできることでき
14:11ないことっていうのがあのま私も含めて
14:14おそらく会場の皆さんも分かってるようで
14:15分からないっていうところがあるんじゃ
14:17ないかなと思うのでAIでできることでき
14:19ないことてのが今どんな風に変化してきて
14:21いて次の世代でできることはこうかもしれ
14:24ない今できることはここまでだとか是非
14:26この辺あの分かりやすくご紹介いた切ると
14:29大変助かりますはいええっとですねあの
14:33まず現状の
14:36llmをまどう使うかっていうのに関して
14:40は先ほど上さんありましたけどその
14:44ドラフトとかそのドラフトの作成支援
14:47みたいなこととか問い合わせ支援みたいな
14:51やつとかこういうのはもうままず間違い
14:53なく役に立ちますとでえっとさらに他の
14:57業務になってくると
14:59あの他の業務でも使えるんですけども
15:03えっとただ例えばえっとある人の仕事が
15:08あのそのllmを使ってシステム作るとま
15:115%あのえ産性上がりますと効率化でき
15:15ますとでそと5%時間が空いてもですねま
15:19ちょっとだけ早く帰れるから嬉しいで
15:22終わるんですよねなのでこの5%空いた
15:25ところにじゃあ別にどういう仕事を入れて
15:29でそれをやってた人をどう組み替えてって
15:32いうのを全部やらないといけなくてそ業務
15:34改革全体をやらないといけないとで業務
15:36改革全体をやってコストをえこれだけ
15:39減らせるとか売上これだけ上げれるって
15:41なるとこれRoiが合い始めて急激に入り
15:45始めるでそこまでやらないとなんかいいん
15:48だけどそれでどうなんだっけで終わって
15:50しまうってまあまあそういう風な状況かな
15:53と思ってますですからまここをちゃんと
15:55やっていくってのが重要それからえっと
15:59ですねこの前まソっていうのが出ましてえ
16:04あれすごく動画の動きが良くなりましたで
16:08それまでの
16:09えっと動画生成はディフュージョンモデ
16:12ルっていうのを使ってたんですねで
16:14ディフュージョンモデルっていうのはあの
16:17え綺麗な画像をノイズのある画像にするっ
16:21ていう風なノイズを変えていって汚く
16:23するっていうのの逆をですね学習させるん
16:26ですねでこれをまユネトっていういう
16:29モデルでですね学習させてそれを何回も
16:31繰り返すとだんだん綺麗になっていくとえ
16:33いうのがベースでそれをつなぎ合わせて
16:35動画にするとでそうすると何が起こる
16:37かっていうですね時間方向の依存関係が
16:40非常に捉えにくくなるんですねなので最初
16:43の方に出てきたキャラクターと後から出て
16:45きたキャラクターの顔が変わっちゃったり
16:47とかですね色々と守備一貫性がないことが
16:49起こるですよでところが空が使ってるのは
16:53ディフュージョントランスフォーマーって
16:54言ってディフュージョンモデルとあの
16:57チャットGPTとかLMで使われてる
16:59トランスフォーマーっていうのをま
17:01組み合わせてるモデルになってましてで
17:03そうすると時間方向の依存関係も含めて
17:05捉えることができるんですねでそうすると
17:08最初に出てきた顔と後ろに出てきた顔が
17:10一緒だとかですね猫が歩いていくとこう
17:13いう風にぐにゃっと回りながらでもまた元
17:15の形に戻るとかですそういうのがうまく
17:17表現できるようになってえっとえうまく
17:21なんていうか動画が生成できるようになっ
17:23ただいぶうまく成できるようになったって
17:24いうことなですねでそういう意味では今の
17:27えっとソはま言語で言うとチャットGPT
17:31と同じぐらいまで来たとでチャットGPT
17:33がですねじゃあこの先どこまで行くの
17:36かって言うと今コンテキストのウンドって
17:38いうのがあってま3万トークンとかですね
17:41で先ほどのジェミナ1.5は
17:42100100万トークンとかであるんです
17:45けどもこれはどっちかって言うとですね
17:47そのえそのトランスフォーマーのモデルに
17:50入れれるデータの量を増やしてってんです
17:53けど
17:54もただえっとそれを増やす競争が
17:59え本当にえいい方向なのか分からなくてで
18:04えっとまジミナ1.5でももう本何冊分
18:07っていうかあの行くんですけどもでも人間
18:10の仕事の仕方って別に本難冊分を丸暗記し
18:12てるわけじゃないけどうまく仕事できます
18:14よねでそれはやっぱりそのえっと時間方向
18:19の扱いとか先ほどあったその行動とえその
18:23結果の扱いとかそういうのも含めて抽象化
18:25してるからなんですけどもでそこら辺の
18:27ですねえ仕組みがまだ十分できてなくて
18:31むしろそういうのをえ突破した方が多分え
18:34より複雑なタスクをやるっていうことに
18:36向けてはかなりあの重要な解決になるはず
18:39なんですねでそういうのがあのできてくる
18:42はずですしまあともう1個だけえ言いたい
18:46のがですねえっとマルチモーダルってよく
18:48言うんですけどまマルチモーダルって
18:50なんか格好つけて言うんだけど大体画像と
18:52言語なんですねで2個2個じゃみたいな
18:55なんかでマルチってよく言うよねみたいな
18:58感じなんですけど
18:59ままあのでもですねま一応ま音とかですね
19:02まセ情報とか色々入れる場合もあるとで
19:05ところがま考えてみのは人間の脳大の新質
19:08ってですね大の質ってあの資格屋とか聴覚
19:12屋とかですね運動屋とか色々ありますけど
19:15これ実はあのそのえなんていうか神経回路
19:19のえ仕組みとしては全部一緒なんですね
19:23全部一緒なんだけども入ってくるデータが
19:26違うから違う構造が生まれてんですよ結果
19:28的に違う構造が学習されてんですよだから
19:31どっちかって言うとですねデータに内在
19:33する構造をまデータに内在する性質を
19:37ニューラルネットワークをうまく捉えて
19:39構造ができてるっていう風になっててで
19:42それをですね最初から画像だテキストだて
19:44決めつけてなんかなんかアーキテクチャー
19:47作ってっていうのがそもそもおかしいん
19:49ですねででそこら辺とかはよかなりあの
19:53改良の余地があってそういうのができると
19:55本当にま運動情報っていうかですねえ
19:58センサーアクチュエーターの情報とかが
19:59かなり広く扱えるようになってくるはず
20:01ですしま次のブレクスルーになってくるん
20:04じゃないかという風思いますんでままあ何
20:05段回かあるって感じですねはいなるほど
20:07ありがとうございますなのでパラメーター
20:09もデータの質量もモデルも進化していて
20:12できることは基本的にどんどん増えていっ
20:14てる方向にあるけれどもま人間の脳がやっ
20:16てくれてるようなことまでできるかってと
20:18今そこまでは到達もちろんしていなくて
20:20そうすると複雑系なワークってのはまだ
20:22できないでも一方でもうすでに実装段階と
20:25してえ先ほどのドラフトだか問い合わせ
20:27いろんなことできてきているただこれだけ
20:29だと効率ができるのが数%だったり10%
20:31ま知れてるよねって半中に収まってくるの
20:33でビジネスのプロセス全体もやっぱり変え
20:36ていかなきゃいけないとまこんな発想もお
20:37話しいただいたのかなと思います実際あの
20:39私のクラント共産の中でもエンドトエンド
20:41でやっぱプロセスを根本的に変えたいと
20:43そしてかかる人を半分にしたいとこれ単純
20:46に人件費の削減だけじゃなくてそこで浮い
20:48た時間っていうのをより生産的人間的な
20:51価値のある方向に仕事に変えたいてまこう
20:52いうご相談をいただくことが増えてきてい
20:54てなんか今のクライエントさんの人数と今
20:56の話がなんか不合するなと思いなが聞いて
20:59いましたあの岩村さんに是非ちょっとお
21:00伺いしたいのはまさにそのプロセス自体を
21:02大きく変えるってことセットあるいは場合
21:04にったビジネスモデルも含めてセットで
21:05変えていかないとあの大きなこう効果を
21:08借り取っていくアが合ってくみたいなこと
21:09が起きないってのがあの企業さんの中で
21:11あられるんだと思うんですけれども山さん
21:13が見られている中でその大きくこの業務の
21:16流れプロセスを変えていくようなことがま
21:18マーケティングのプロセスも含めていな
21:19ことが起こってるんじゃないかなと思うん
21:20ですけどもこの辺ご紹介をいただけます
21:23でしょうかはいそうですねマーケティング
21:26はあの比較的あのプロセスにもう既にこの
21:29AIを取り込もうという動きがかなりあの
21:31進んできてる方かなと思いますま1つはま
21:34マーケティングっていうとまいくつか
21:35フェーズがあってまインサイツのフェーズ
21:38あるいはそのクリエイティブ
21:39デベロップメントのフェーズあとはその
21:41配信していくみたいなとこのフェーズって
21:43ま分かれると思うんですけどもこのイン
21:45サイツのところに関してはやっぱりこれ
21:47まで結構データが溜まってるものをいかに
21:49活用してまペルソナみたいものを架空で
21:51作ってで例えばもう早い段階でいちいち
21:55調査をしなくてもとりあえず壁打ちで
21:58ブレストができるとかですねあのイン
21:59デプスインタビューみたいのをまあのAI
22:03と一緒にできるといったようなことって
22:04いうのがま実際にま多くのところででき
22:07始めているとでそうするとここも格段に
22:09プロセスがアップするわけですよねじゃ
22:12一方クリエイティブのところはどうかって
22:13言うとまクリエイティブはやっぱりその
22:15効率がプロダクティビティを上げていくっ
22:17ていうところあとはまそのクリエイティブ
22:19をそのもののアウトプットを上げてくま
22:21この2つがあると思うんですけどま
22:23プロダクティビティを上げてくっていうの
22:24は結構まできるようになってきてますま
22:27実際にこのあの画像からあのま2次簡単に
22:31手書きで書いたものからこう画像を作る
22:33みたいなもちろんできるようになってる
22:34わけですしあるいはそれをマルチ現行にし
22:37てくださいみたいなところにもあの
22:39グローバル企業私たちもあのこのアジアに
22:41こう配信しなきゃいけないっていう時に
22:43このまやっぱりそのトランスレーションが
22:45結構大変なわけですねまそこら辺もマルチ
22:48ラングエージってのにもAIが活用でき
22:50るっていった意味で言うとまかなり
22:52プロダクティビティいろんなところで
22:54アップするようになってきてるとじゃ次
22:56クリエイティブの質を上げていくところは
22:58なんだというところですよねまここからが
23:01まやっぱりチャレンジかなとでただまクリ
23:04エイティブって実際のところはまやっぱり
23:07最初のコアアイデアっていうところまず数
23:10が質を決めるみたいなとこもあるんですよ
23:13ねまあの新人のコピーライターとかが
23:16わーってこう書くわけですよでまそこの数
23:19のまず最初にAIと一緒にやっちゃう
23:21みたいなところてのは結構ヘルプになると
23:24ただそこを絞り込んでくっていうところは
23:25また違うチャレンジがあるわけですねで
23:27実際ににこのAIを使ってやったチームと
23:31そうでないチームって分けてやってみた
23:32ところ今のところはAIを使わなかった
23:35チームの方が面白いものができたという
23:37ようなものがあったんだそうですでそれで
23:39まそれは良くないということで一応今度は
23:42少しまもうちょっとあのエデュケーション
23:44したんですねトレーニングした
23:45チューニングをしたところ次はAIと一緒
23:47にやった方が良くなったみたいなのが出て
23:49きたまそこら辺はどうやって本当に
23:51クリエイティブアウトプットを上げてくか
23:53みたいなところっていのは今チューニング
23:55をしてるところですけどこれ結構面白いな
23:57と思ってさっき上さんがおっしゃってた
23:58みたいにあの結構日本まここら辺はまさに
24:02クリエイティブのところってあのま暗黙地
24:05みたいなところがあるじゃないですかそれ
24:07こそ非構造化されて非構造化デートのあの
24:10山みたいなところがあるわけですけどもま
24:12こういったものをどうやってあのちゃんと
24:15このフレームワークにしていくかとかです
24:17ねそこのラーニングを取って次のその
24:19アウトプットにつげていくかみたいなと
24:21ころっていうのは結構日本の企業はこれ
24:24まであまりにもハイコンテクスト文化で
24:27あの何でもこの目地に頼ってでそこに超
24:30優秀なマニュアル作業にけてる人たちが
24:32いっぱいいてなんとかやってきたっていう
24:34ところが逆にそのまデジタル
24:36トランスフォーメーションの足かせになっ
24:38てるたようなところがあるのでまここら辺
24:40がやっぱりこの生成合で少しひょっとする
24:43とブレークスるにつがるチャンスがあるの
24:45かなと思っていますやっぱりそこをどう
24:48やって学んでスケールできるようにして
24:52いくかとま日本人のその1つのチャレンジ
24:54なのかなと思ったりしてますありがとう
24:56ございますなんかあの個人的にいろんな
24:59クライエント企業さんとのいろんなテーマ
25:00を接する中で思うのはサプライチェーンの
25:02方はやっぱ物流の人が足らないだとかもう
25:05人の問題が明らかに検査化して
25:08オペレーションが回りきらないなので商人
25:10化したいだとかまこういうニーズも発生し
25:12てそこにテクノロジーも活用しその中に
25:14当然もちAIも入ってくるとなんかこう
25:15いう議論になってるなと思うんですね一方
25:17でマーケティングプロセスの
25:18トランスフォーメーションていうのは企業
25:20側で進むかというと結構その先ほどの熟達
25:23者による職人技っていうので暗黙地で包ま
25:26れてるところがあってあのある企業さんを
25:28を見ているとどうしてもそこのプロセスの
25:30中に自社のマーケターがだとか営業の外と
25:32のやり取りがだとかあるいはえ広告代理店
25:35さんとの関係性っていう中であのプロレ
25:37セスがどうしても閉じられていてなかなか
25:39こうテクノロジーで抜本的に進化させて
25:41生産性を3倍4倍にするってとこまでの
25:43変化はあんまり起きてないのかなって思う
25:45企業さんもあのたくさん目にしますで一方
25:48でおそらくあのYahooさんだとかも
25:50そうかもしれませんけども新しい企業
25:51テクノロジー取り入れやすい企業の方が
25:54そこの進化が劇的に進みやすいんじゃない
25:56かなと気もしていて多分上さんが見られる
25:58とあのいろんな企業さんがクライエント
26:00さんにもいらっしゃると思うんですけど
26:02あの比べてみた時によりこう取り込んで
26:04新しいプロセス進化進んでる企業とそうで
26:06ない企業とまどんな違いがあるのかとか
26:09この辺も含めてご紹介いただければなと
26:11思いましたいやなんかAIに限らず起き
26:14てることとしてやっぱりソフトウェア
26:16スタックがめちゃくちゃこ出てきてそれを
26:19うまく乗りこなせるとすごい生産性が出
26:21るってことが結構起きてますとでちょっと
26:24AIから離れちゃうんですけどあのパル
26:26ワールドっていうソーシャルゲームがです
26:28ねこの前日本企業がグローバルに出して
26:312500万本売れて売上600億社長30
26:34歳で30人で作ってですねででも今まで私
26:39が聞いていたゲームの戦争っていわゆる
26:41テンセントとかが映画を作るよな巨大な
26:43予算を作りあのその中でここう物流でこう
26:46作ってくるというような話だったわけそれ
26:49それが30人であの巨大なですねあの
26:52ゲームを作り上げてるとで何が違うんす
26:54かっていうのをゲーム業界の人た聞くとま
26:56やっぱりそのカジュアルにこう出てきてる
26:58ソフトウェアスタックをこうどんどん乗り
27:01こなして組み合わせて作っていくという
27:02ところに身軽に乗れる若いチームが世界的
27:05なヒと今出してるみたいなところがあるの
27:07でやはりそれはそのAIの領域でも当然
27:10起こると思いますし今後やはりAI
27:12ファーストなクリエーションプロセスを
27:14持ったいろんなスタジオが多分エンタメ
27:17領域いろんなとこからボコボコ出てくるん
27:19じゃないかっていうのは非常に思ったりは
27:21しますそうですねなんかあのゲームの世界
27:23といえばうちのメディアチームも色々
27:24取り組んでいてまヒットタイトルの続編版
27:27が売れる世界でものの作り方もま同じよう
27:29になってきてそこのプロセスに屋入れてい
27:30くっていう発想だったのがま新しい世代の
27:33人たちが新しい感覚で物作りのプロセスを
27:36作ってくまそんなことが起きてるという
27:37ことかなという理解をあのしました
27:39ありがとうございますでかさんに次行き
27:42ましたま今1年お話にまマーケティングの
27:45世界だとかゲームの世界だとかいろんな
27:46こう世界であの新しいプロセスができたり
27:49だとか新しい仕事のスが起きてるという
27:51ことだと思うんですけど科学生もおそらく
27:53その医療だとかヘルスケアの領域にある種
27:55新しい考え方を持ち込まれたのであの今
27:58あのAIかる胃の領域でということの
28:01取り組み色々あると思うんですけどやっぱ
28:02この辺り多分皆さん具体的なちょっと事例
28:04だとかこんなことができるようになってき
28:06てるだとか将来こういう変化も起こせるぞ
28:08とこの辺是非共いただければなと思います
28:10あありがとうございますまずあの医療
28:12ヘルスケアの領域で最初にやられ始めたの
28:14は診断なんですよねあのこれあの画像
28:17データがもうあの医療画像ってはもう大量
28:19にあるのとまあとま電子カルテなんかは
28:21ちょっと日本だとですねあんまり構造化さ
28:23れてないのでちょっとなかなか学習に使え
28:25ないってところあったんですけどもあの
28:26llmとかが出できたことでま画像と言語
28:30をつぐっていうところはかなりあのできる
28:31ようになってきていて例えばあの画像を
28:33見せ見せるとですねあの例えばなんかXN
28:36の画像を見せるとそれを自動でえっと特定
28:38してくれてえっとこういう特徴があって
28:40こういう疾患考えられますみたいなところ
28:42まではだいぶできてきていますで一方です
28:45ねえっとその次に難しいのはあの予測なん
28:49ですねえっと通常なんかお医者さんって
28:51多分現状の状態だけを見てやってるんじゃ
28:53なくって多分1ヶ月後とか1年後とかま
28:55この人このままほっとくとあのどんどんし
28:58ちゃうなって思ったらあのより強い地を
29:00やったりとかっていうことやるんです
29:01けれどもまそういうところがまあの
29:04だんだんですねあのちょっとずつあのその
29:06先の予測っていうのがま最近あのえっと
29:08取り組まれるようになってきているのかな
29:10というところがありますで1番難しいのが
29:13あの介入のところでえっとこれなんかあの
29:16ままず1つは責任が伴うっていうのとあと
29:19そもそもその介入した時のなんか効果って
29:22いうのがなんかまず適切にあの推定できて
29:24ないっていうところがあるのでまそれあの
29:26なんか因果水論っていうあの分野があのま
29:28多分機械学習の分野でも結構あの今ホット
29:31なトピックかと思うんですけどもまその
29:33辺りができてくるとまあなんかそのあなた
29:36なんか10年後に癌になりますとかだけ
29:38言われてもなんかあまり嬉しくないという
29:40のかなんかそれってなんかそそのまま
29:42なんかあの私これあの10年後癌になる
29:44まで待つしかないんですかて話になっ
29:46ちゃうのでえっとその最終的にはやっぱり
29:48その何か予測をした時にそれに対応した
29:52あなたこういう風に行動を変えれば癌に
29:54ならなくなる確率がかなり高くなりますよ
29:56みたいなところまで行ってあげないとと
29:58なんかあんまりあのそこ医療としては
30:00変わらないのかなと思っていて最終的には
30:02そういう風なことをやりたいなと思ってる
30:04んですけどまだそこまではあの現状はでき
30:06てないのかなというような状況です
30:08なるほどありがとうございますあのこの5
30:10年10年ぐらいで我々のところにも
30:12ヘルスケアアプリ的なものを作るような人
30:14たちからま人々の習慣を変えれば健康行動
30:17が広がりそうすると健康寿命も延伸して
30:19世界に貢献できるようねだからそういう
30:21ものを作りたいみたいなご相談いただく
30:23ことがあるんですけども残念ながら多くの
30:25人たちはあのそんなに毎日ちゃんとした
30:27ことがでないなのであの毎日何か運動を
30:30する毎日ちゃんとしたものを食べるって
30:31行動がやっぱできないからあの健康を崩し
30:34ちゃうってうなところがあってそうした
30:35意味ではあのそれぞれ個人個人のその疾患
30:38の予測ができてその相手で適切な介入をし
30:42てあの過の負担なくあの成果者の行動を
30:45変えられるってなんかこういう世界は
30:46なんか是非ともあの実現いただきたいなと
30:48本当に思いましたであのま先生にあのお話
30:52を次お伺いをしたいなという風に思って
30:53ますけれども今頂いたようにおそらく
30:55すでにAIでいろんなまユスケスも出始め
30:58ていて多分ここにいらっしゃる各企業の皆
31:00さんもあのそれは取り組み進めてい
31:02るっていうことだと思いますであのこの中
31:05で今ある政成AIの進んでいる米国の
31:07取り組みに追立していきながらまそれを
31:09ユスケースを作っていくってことはこれ
31:11これであの日本の企業もやっていくって
31:13ことだと思うんですけれどもあのその
31:15さらに先に日本企業がよりあの優位性を
31:18築いていくためにすでにいろんなこう技術
31:21的な変化がこんなこと起きてるよとか
31:23あるいはえまこんなこう研究の種があって
31:26ここにみんなでベッドしに行くと実は日本
31:29があのリーダーシップを取れる領域が出て
31:31くるかもしれないとかこんな領域のありや
31:33なしやとかあのお話できる範囲できない
31:35範囲あると思うんですけれどもあの是非
31:38あの教えていただければなと思っており
31:39ますそうですねあのまあのえっと先ほど
31:43上屋さんあったんですがま反動体まま
31:46チップあのモデルアプリケーションとあっ
31:49てですねまそれぞれでまグローバルには
31:52すごい動きがあの進んでいると思うのでで
31:56そのグローバルの進み方と
31:58国内の進み方ちょっとやっぱり違うって
32:00いうか国内はどうしてもアプリケーション
32:02だしま現状のえ業務の中でどう取り組む
32:06あの入れるかみたいな目線なんですけども
32:08グローバルだいぶ違うなという風に思って
32:11ますそれでちょっとですね最近研究室の中
32:14であの議論してたのを少しあの参考にご
32:18紹介するとですねいや僕なんかデータベー
32:21スっていうのが変わるんじゃないかと思っ
32:22ていてでえっとそのllmってですね
32:26いろんな形で情報の変換ができんですねで
32:28そうするとここのえデータベースの
32:30テーブルに入っていたものを別の形式に
32:33変換するとかっていうのがかなり容易に
32:35できますでそうするとデータベース間の
32:37統合っていうのができるようになって企業
32:39内で今データが色々散らばっててですねで
32:42DXしようとすると1番最初にそこが大変
32:44なんですけどもそういうのを繋ぐことが
32:45できるよねとでもその先ってじゃあそのま
32:50データベースとかシステム全体ってどう
32:52なっていくのかなみたいな議論してたん
32:54ですねでllmがどんどん入ってくると
32:56ですね何が起こるかっていうと例えばです
32:58ねあの僕がえっとまここの会場にいる皆
33:04さんにですね好きな動物何ですかっていう
33:06のを聞きたいとしましょうとでそうすると
33:08ですねここの参加者リストの一覧をもらっ
33:10てですね事務局にもらってそれでメールで
33:13ですね好きな動物を教えてください1位
33:15から3位まで書いてねって言ってですね
33:18それでメールでえっと返信してもらうとで
33:21返信してない人がいるとですね事務局から
33:23リマインドしてもらってですねなんかこれ
33:25早く出してくださいとか言ってですねで
33:27集めて集計してで好きなあのえ動物をです
33:32ねこのえ頻度で相当してなんかランキング
33:351位はコラでしたみたいなですねそれぞれ
33:37の人にまllmエージェントみたいなのが
33:40いて自分の文章を管理していてでクエリー
33:45が来たらあのま権限あるので答えていい人
33:48いけない人いますけども答えられる人から
33:51あの質問が来たら答えますっていう風に
33:53やるとですねえそうするとえっとこのま僕
33:57のまG1の事務局エージェントがですね
33:59それぞれのエージェントに好きな動物ん
34:01ですかて聞いてま答えられませんとか知り
34:03ませんって答えもあると思いますしいや像
34:06ですとかキリですとかですねそういうのも
34:08あるかもしれなくてそれをババッてやって
34:10ですねま一瞬でっていうかま何分かぐらい
34:13で帰ってきますよねでそうするとそういう
34:15風なですねなんかG1メンバーの好きな
34:18動物リストみたいなのがですねこう出せる
34:21わけですよでつまりこういうのって今まで
34:24は別にテーブルとかにデータベースに入れ
34:26てませんでしたよねでデータベースに入れ
34:28るっていうのは結局あの使うことがかなり
34:32確定している形式的な情報をもう
34:36あらかじめ決めて入れると要するに世界の
34:38切り取り方をですねあらかじめ定めといて
34:41それに入れるとその後の処理がやりやすい
34:43からやってたわけなんだけどもそれがです
34:46ねllm使うともっと柔軟にできるように
34:48なるから使いたい時に使いたい形で世界を
34:51切り取るっていかですね文書の中から必要
34:52なものを出してくるっていう風になるん
34:54じゃないかとでそうするとですねシステム
34:56とかデータベースの作り方変わってくん
34:58じゃないかというそういう話をしてたん
35:00ですねでところがですねその話をなんか1
35:06時間ぐらいしてたらだんだんですねいや
35:08それそうするとその今までのそのSQLの
35:11データベースからまビッグクエリーとか
35:13ノーSQLとかなってきてで今やっぱり
35:15そのテキストでその色々と処理をするって
35:18いう風になってきてるとそういえば1年前
35:21ぐらいにあのMicrosoftがですね
35:23ファブリックってのを出してて基本的に
35:25クラウドに全部上げてクラウド上であと
35:27全部llmが処理をするっていう風にする
35:30とですね実はそれに近いことがだんだん
35:32できてくるんだっていうですねでそうする
35:34とllmが強力になっていくととりあえず
35:37データを上げさえすれば後の必要な処理は
35:39上上でやってくれるっていう風な世界観に
35:41なってくくるよねとでそうだとするとこれ
35:44クラウドを取られてるっていうのが
35:46やっぱり致命的にまずいんじゃないのって
35:48いうですねそういう話になってきてま
35:51GPUの戦いllmのモデルの戦いで負け
35:54てるのはまいいとしてこれやっぱクラウド
35:56が最後効いてくるとするとですねちょっと
35:59これ勝ち目ないんじゃないかっていうので
36:01どよんとしましたっていうのがです
36:03ねはいそういう議論ですそのユーザーと
36:07テクノロジーの関わり方っていうかねが
36:10変わってくるってい中でまどういう
36:12キャラクターを設定していくかみたいなと
36:14ころてすごく大切になってくるで日本は
36:18あのあのキャラクター.AIっていうのが
36:20ありましてすごいエンゲージメントは高い
36:22んですよねでそこを見るといろんな竈炭
36:25治郎とかですねピカチュウとかね色々で
36:27それが世界中でこう人気を集めてるみたい
36:30なところがあったりします日本の勝ち筋で
36:33良くないって話もありました結構そういう
36:34の作るのうまい文化があるんですよねあの
36:38自らが出ていくというよりもそういう
36:40キャラを作っていくことの方がやり
36:43やすかったみたいなこととかアニメの文化
36:45があったりとかしてあの例えばその
36:47tiktokで踊ってみたみたいなのって
36:49日本であんまり早入らなかったりするん
36:51ですよねみんな顔出したくないからその
36:53代わりvtuberが流行ったりとかする
36:55みたいなところがありますでそういったが
36:57そのなんて言うんですかねその
36:59テクノロジーとの間に入ってくるこの
37:01エージェントみたいなもののあの魅力的な
37:04キャラクターを作るっていうのが結構
37:05うまいクレーターコノミっていうのはこの
37:07先日本で非常に大きなチャンス
37:10オポチュニティにはあるんではないかなと
37:11は思います今まではどちらかっていうと
37:13言葉の問題だったりとかま人種の問題だっ
37:15たりカルチャーの問題でそこまで広がら
37:17なかったものがこの新しいこのAIという
37:20ものを得てすごく広がってく可能性がある
37:22んじゃないかなと思いますありがとう
37:24ございますあのat管理の中でも今お話
37:27上がったような反動体チップやってる
37:29チームだとかクラウド系とかアプリレイヤ
37:31に関わってるチームまいろんなチームある
37:33んですけどあのもちろんメディア
37:34コンテンツキャラ先生に関わってるチーム
37:36もいるんですけどあの今のところ全員に
37:38頑張れっていうことであの主張してるので
37:40ま全部頑張らなきゃいけないのかなと私は
37:42思っておりますけどもあのそろそろですね
37:44会場の皆さんからご質問いただく時間が来
37:46ましたのであの是非ですねえ挙手いただい
37:49てご質問を受け付けたいと思いますあの
37:51是非お願いいたしますどなたかかでしょう
37:53かうんすいませんチップのところでNPT
37:56じゃなきゃダメなのか他になんか代替が
37:59あるのかちょっと皆さんのお考えをすい
38:02ません株式会社ましですあの松尾先生に
38:05質問なんですけど弊社ファブリック入れて
38:07ましてでファブリックみたいなものをガー
38:10ファムが持ってると最終的にどういう脅威
38:12があるっていう想定があったのか是非聞か
38:14せていただきたいと思いますお願いします
38:16は鈴木ですえっと松尾さんに質問なんです
38:19けども
38:20えスタートアップ型の基礎研究機関という
38:26ものの時代がこれから来る可能性ってどれ
38:29ぐらい感じてますかつまりえまカナダには
38:32DNAリサーチがありイギリスには
38:35ディープマインドがありでアメリカで
38:36オープンAIが生まれてまGoogleの
38:40ますごくなんて言うかなあのアライメント
38:42が必要な一決定が遅い組織から飛び出して
38:45オープンエ作った人たちがイノベーション
38:47を基礎研究から始めたとまこういうものは
38:50日本にはまだ1個も成功例がないんだけど
38:53も松尾さんはもう大学飛び出してそういう
38:56ことやるつりがあるの
38:59かまもしくは自分たちの研究室の誰かが
39:02それを作って欲しいって思いがあるのかと
39:04もう東大はダメだということについてどれ
39:07ぐらい真剣に悩まれてるのか知ん
39:10たいあ辻さんどうぞあまほついですあの
39:15松尾さんと山村さんにお伺いしたいんです
39:17けどあのまこのこのエコシステムこのG1
39:21のエコシステム全体でそのこの取り組み2
39:24倍3倍にするアウトプット2倍3倍にする
39:27ゴールを設定した時に何がボトルネックに
39:30なるのか松尾先生が東台を捨て岩村さんが
39:33今のあの所属を捨て日本の子大臣になられ
39:36た時にボトルネックってGPはまあの
39:38ブルーンバークにるとソフあのソンさんが
39:41ね15兆突っ込むみたいな話があったりし
39:43てあの解に行ってますとで
39:45アプリケーションレアはま僕らが頑張って
39:46やるんで色々頑張りますけどなんか最大の
39:49ボトルネックを解消しないといけないと
39:50思っててそこは何が今できてどのどこの
39:54場所がそう考えられてるのかっての是非お
39:56聞かせくださいはいなるほどいいですね
39:59ありがとうございますあでははいお願いし
40:01ます小宮大学の本田ですあの1つ教えて
40:04くださいこう最終的に
40:08マネタリーにまGoogleさん今すごく
40:11儲かってらっしゃると思うんですけどま
40:13ヒテはあの金融で言うとビザとマスターは
40:17すごい儲かってカード会社は儲かんないっ
40:20ていう構造になってんですけど最終的に
40:22AIってどこのプラットフォームによっ
40:25てってどこがどれぐどういう風にに設けて
40:27いくとお考えでしょうか最初の質問ですね
40:30NVIDIAでないとダメなのかっていう
40:32ことですけどこれはと
40:35NVIDIAがやっぱ儲かりすぎて
40:38るっていうかですねもう時価総額もすごい
40:40ですし絶好調すぎるのでいろんなところが
40:43狙ってますけどもそんなに簡単じゃないっ
40:47ていう感じでやっぱりあのnvdってその
40:49GPU作ってるだけじゃなくてその上の
40:51クーダっていうのをずっと長い間もう
40:55いろんなところにあの広めてきてだから今
40:58パイトチとかテンソルフローとかまAI系
41:00のライブラリーフレームワーク全部クーダ
41:02ベースでできてるっていうところがあの
41:04あるので両面構成になってるかGPUの話
41:08とそのクーダの例あと両方抑えてるから強
41:10いっていうですねことになってるのでそこ
41:13の構造をどう変えるかっていうことを一緒
41:16にやらないと難しいんだと思いますで当然
41:21そういうことを一生懸命やろうとしてると
41:24思いますけどもnvdiaはNVIDIA
41:26でこれもすごいいい企業なのでそれをの
41:30先回りをさらにしてきますのでまそんな
41:34簡単じゃないなっていうですねあの感じは
41:37思ってますはいえあとえっと山下さんの
41:40あのファブリックのやつは結局ですね
41:42アプリとかデータベース
41:44がかなり自由度高くどんどん作って
41:48どんどん改善できるっていう世界観になっ
41:50てくるとえいう時にそのクラウドを抑え
41:53られててそこに強力なllmがあるともう
41:56誰も勝てなくなるなそこに乗っかる得なく
41:58なるっていうそんな感じだと思いますね
42:00はい鈴木さんのやつはあこれあの富装置
42:04おられるので
42:07あのあのあの東台がダメですとはもう
42:11ちょっと口が避ても言えないんです
42:15けどあのただあの例えばpfnとか比較的
42:20ま近いと思うんですよね研究型研究開発型
42:23のスタートアップていうことだしあのOP
42:27AIのサムアルトマンさんが来られた時も
42:29ちょっとお話させてもらう機会あったん
42:31ですけどもどうやって儲けるんですかとか
42:33あなたどういう会社なんですかていろんな
42:35質問されてもなんかあの常に私はリサーチ
42:38の会社ですってですねずっと言ってて
42:40すごいなみたいなえいう風に思いました
42:42けどもえっとそういう基礎研究を
42:45スタートアップでやるにはそれを
42:48マネタリストが整って初めて成り立つと思
42:51ですねでそこが僕は弱いとでそうすると今
42:55の時点でえ基礎研の技術をましっかり使い
42:59ながらそのえ授業領域も分かってそれを繋
43:02ぐっていうところのスタートアップの方が
43:04まず伸びるに決まっててでそれがまある
43:07程度成熟してきたらそういう下のレイヤー
43:10だけに特化するやつが出てくんじゃないか
43:11なともうちょい時間かかるんじゃないか
43:13なっていう気はしてますああとあボトル
43:16ネックさのさはえっとですね僕はこれ結構
43:20ですねあのなんていうか構造的に負けてる
43:23のであの正しいことをま要するになんか
43:27ゲームで負けてる時って大体ですねあの
43:30もうもいろんな指標で負けてるのでどう
43:33しようもないんだけどとりあえずタ何タか
43:37というかですねあの正しい手を打ち続ける
43:39しかなくてで途中で変な手が入るとです
43:42またガクっと指標が下がるからだからま
43:44えっとやるべきことをあの着々とやり
43:48続けるしかないで昨年1年間GPUを
43:51増やすていうのが進みましたしえ今AIの
43:55活用っていうのを進めてるまそれと同時に
43:57そのチップのところとかまどうやって戦略
44:00立てていくのかとかそういうのをですねえ
44:02やっていくでここまでは僕あのこの1年半
44:06ぐらいはですねかなりいい感じでえ一応
44:09最前集を打ち続けてる感じがしていてで
44:12これをあと2年3年とですね続けていくと
44:15少しずつ見えてくんじゃないかなとそんな
44:16風に思いますありがとうございますボトル
44:18ネックのところは山村さんにもって話あり
44:20ました日本はさっき言ったみたいに
44:23ユーザーはものすごいプロテックなんです
44:26よねやっぱりドラの国ですからもう
44:29ターミネーターじゃなくてドラえもんで
44:30育ったカルチャーがあるんでもうあのいい
44:33もの出せば使ってくれるんですよねでこれ
44:35をいかに行かす行かせるか
44:37とで一方だだ企業はどうしてもコンサバに
44:41なっちゃうんです去年すごい盛り上がって
44:43まここにいる方たは違うところがあるのか
44:45もしれないんですけどいろんな調査見てる
44:47とやっぱりあの日本がこの先導入します
44:50みたいな結構すっごい低くなって出て
44:52しまっているとここをどうやって変えて
44:55いけるのかっていうのが非常非常に大きな
44:58課題になってると思いますでその中であの
45:01勝ち筋は何だっていうと大きい組織でやる
45:03よりもスタートアップでどんどんやって
45:04いこうっていう人たちがどれぐらい出て
45:05くるかっていうことが1番大切なんじゃ
45:08ないかなとしかもそのスタートアップはま
45:10やっぱりグローバルを見ていくと例えば
45:13あのそのチャットボットみたいな話あり
45:15ますけども中国もみんな全てあの
45:18tiktokもそういうもの入れてますし
45:20あのタバもどんどんチャットで入れてザ
45:23インターフェイス変えてますとでもあの
45:27AIのチェアマンをやっているえっとなん
45:30だったブレッドテイラーとあとクレイベイ
45:33バーって元Googleのますごい
45:34キレキレのエンジニアだった人が作った
45:37セーラっていう会社があってまこれは何を
45:39考えてるかって言うとやぱテクノロジーと
45:42ユーザーのインターフェイスが変わります
45:44と自分の企業の存在をディファインするん
45:46だとまそういう時代になってくるからここ
45:49にものすごい大きいチャンスがあるとここ
45:50にグローバル市場があるとということで
45:53単にそのカスタマープロセスをこう単純に
45:55このオートメーションして革しますという
45:58ことではなくって全く新しいパラダイムの
46:01時代に何をするかってやっぱり
46:02テクノロジーの証明を見てグローバルの
46:04市場を見て大きいところを狙ってくっての
46:07がやっぱりうまいんだなと思うので是非
46:09日本のスタートアップにそのドリーム
46:11ビッグでこの今潮目が変わってるところで
46:14頑張っていただきたいなと思います私も
46:17あの頑張りますありがとうございますあと
46:20えっとホンダさんからのご質問ですねこれ
46:22にお答えすウさんいやでもマーケット全体
46:26が
46:27爆発的伸びるので全レヤ当然儲かるんだと
46:30思うんですけれども各レヤにやっぱりその
46:33なんて言うんですかねと等価資本の規模と
46:36リターンが出る時間軸が全部長期中期短期
46:39っていう感じの構造にまなってるとあの
46:42NV以外ないのかっていう話はNBってま
46:45チップを作ってるもののそに乗ってるクー
46:47ダって言われるソフトウェアレイヤーに
46:49いろんなAIエンジニアがぱバインドされ
46:51てるんですよねなのである種のネットワー
46:54効果は非常に強く持っていてなので
46:57えやっぱりその開発するエアエンジニアの
47:00スイッチングコスが異様に高いっていう中
47:02でえ非常に強い巨probを持ってます
47:05ただここに新しいチャレンジ相当な金額
47:08ぶち込みに行こうとしてるプレイヤーがま
47:10今グローバル含めて出てきているのでこれ
47:12がずっと固定化されるかてそんなはずは
47:14ないはずですしあのLMのレイヤもその
47:18パラメーター巨大にして物知りドアを
47:20上げるゲームみたいなものも当然あるん
47:21ですけどそうじゃなくてもっと軽くしたり
47:23安くしたりっていろんなものがあの
47:25組み合わさってもう同時に今あ世界的に
47:29ですねあのトライアンドエラーが進んでる
47:31のでまそんな単純な行動にはならないん
47:33じゃないかなと思いますけれどもちょっと
47:34すいませんまだ未来なんで誰もわかんない
47:36なかお答えしてますがはい分かりました
47:38ありがとうございますあの本当はあの会場
47:40の皆さんから他に質問をつけたいですもう
47:42時間もそろそろということであの最後一言
47:44ずつですね皆さんいただければと思います
47:4630秒1分ぐらいでという感じだと思い
47:48ますあのでは今村さんの方からあの順番に
47:52ということでお願いしたいと思いますはい
47:54ありがとうございますえっと是非あの
47:57さっき言っていただきましたけどこの流れ
47:59を止めないってこれをどんどん大きくして
48:01いくためには使いましょうあと組織の壁を
48:05とっぱらってあるいは組織の上下レヤ
48:07とっぱらって私松尾県の私のチームに松尾
48:10県の卒業生がいるんですねもう日々教え
48:12こう毎日なんですあのやっぱりそのあの
48:16リーダーから率先して学び続け
48:17るっていうことが非常に重要かなと思い
48:20ますありがとうございます上野お願いし
48:22ますそうですねあのさっきちょっと言い
48:24きれなかったんですけどでもやっぱりこの
48:27アプリレイアも含めて非常に可能性のある
48:29技術だと思ってるんですよねであの一部の
48:32エンジニアだけじゃなくて全員に関係する
48:34技術でそれなぜかと人と人との間の関係性
48:36を変える技術って今までにありました
48:38かって話に近くてでソフトエアって非常に
48:41柔らかなものなでどのような形にもできる
48:43わけですよねで私やっぱりその今まだ
48:462024年に残ってる問題のほとんどて
48:48いうのはこうコミュニケーションの不具合
48:50であるってずっと思っているんですねなん
48:52で人と1との間に介在するエージェントが
48:55いろんな問題を解決していく未来のが実現
48:57可能になっているってのは多分今だと思っ
48:59てますこれはebpmみたいな話も含めて
49:01そうですしやっぱり世界って
49:03コミュニケーションにできていて
49:04コミュニケーションのチェーン出てきてる
49:05はずで今日も皆さん夜になって色々飲んで
49:07コミュニケーションしてそれを帰って社員
49:09の方に語るってことコミュニケーションの
49:11レンサで起こってるわけですけどこの
49:12チェーンの構造自体が変るってことが起
49:14るっていうのは本当に可能性がある技術だ
49:17と思いますなんで基盤レイヤーそのチップ
49:19レイヤーへの大規模な投資ってのがまず
49:22前提にはなりますけれども
49:23アプリケーションレヤに意思を持って
49:24いろんなものを作っていくということが
49:26非常に要になってくるようなことが今世界
49:28レベルで起こってるってことなんじゃない
49:30かと思ってますはいありがとうございます
49:32美さんお願いしますあはいあの医療ヘルス
49:34ケアの領域だとまあ日本ってあのやっぱり
49:36健康保険とまあの健康診断のデータって
49:39いうのがまほぼ全国民に取られて
49:41るっていうのがかなりあのあのま大きな
49:44資産だと思いますのでこの辺りまだ全然
49:46活用できてないのでま今後こういう風な
49:48ものを活用していくとま日本は有性取れる
49:51んじゃないかなと1つ思いますであとです
49:53ねあのえっと去年もここで講演させて
49:55いただいたまそのの縁でですね私あの
49:58ちょっとスタートアップにちょっと1個
49:59あの2つぐらいですかね三角させて
50:01いただいてるんですけどもなんか意外と
50:03意外とっていうとしですけどなん割と
50:05楽しいなっていうのがあってえっとという
50:09のはなんかあの結構研究やってると自由
50:11って思われがちなんですけど結構なんか
50:13その例えば報告書にどうやって落とし込む
50:14かとかなんか学生の卒業考えながらやん
50:16なきゃいけないとか結構いろんな制約が
50:18存在するんですよねだそういうのがなんか
50:20そのスタートアップだともうなんかもう
50:22ある特定の目的に向かってとにかく進め
50:24みたいな感じでもうなんかその論文とか
50:26なんか報告書とか一切あのなんかそういう
50:28こと考えなくていいみたいな感じなんで
50:30それはそれ楽しいのでなんかそういうのが
50:32もっとなんかアカデミアとなんかそういう
50:34風な企業の間がなんかあのこう行ったり来
50:36たりがしやすくなるといいなという風に
50:39思っていますし自分もそういう風に動いて
50:41いきたいなという風に思っております
50:43楽しくやっていきましょう松先生お願いし
50:45ますあはいえっとですねあの昨年からAI
50:47AI戦略会議っていうのやらせていただい
50:49て座長やらせていただいてあのタレ先生
50:52あのタ先生とかにはですねあの非常にお話
50:54になっているんですけどもあの結構ですね
50:57僕日本ちゃんとしてると思ってましてあの
51:01生成AI出てきてですねもう1年以上ま
51:04チャトGPT出て1年以上経ちますけど皆
51:07さんどんな感覚ですかとえ世界との差が
51:11ですねあの縮まった気もしないけど広がっ
51:15てる気もしないじゃないですかまなんかま
51:18普通じゃないです
51:20かで僕この感覚結構大事だと思っててこの
51:24デジタルとか新しいこんなセタので割と
51:27普通にままあまあだよねみたいな感覚にな
51:32るっていうのはま珍しいと思うんですねだ
51:36からま割と普通に皆さんちゃんと生生使っ
51:40てるし色々トライしてみてあのあこれ
51:43できるんだとかこれできないんだとか
51:45分かってである程度投資もしようとしてる
51:48しっていう感じで規模とかは負けてんだ
51:50けどもまあまあ普通なことやってると
51:52追いついていけるはずでちょっとそこを
51:53目指してですね是非頑張っていきたいなと
51:55いう風に思ってますはいありがとうござい
51:57ますあのまちょっと敵のミスを待ってても
51:59ちょっとあれですけど最前集を皆さんで
52:01打ち続きましょうということであの今日皆
52:03さん長い時間を付き合いいただいて
52:04ありがとうございましたあのパネリストの
52:05皆さんに盛大な拍手をお願いしたいとい
52:08[音楽]
52:25ますは
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