【四季報もAI化できる】AI導入で企業はクリエイティブに激変する／AI開発者のメタリアルCTOが明かす「使えるAIの鍛え方」／AI導入がうまくいく3つのポイント／製薬から株まで2000分野にAIを応用
Summary
TLDRこのトークでは、メタリアルのCTOである米倉ゴシさんが、企業のAI導入における成功の鍵を探求します。AIの導入率が低い現状と、導入後の活用方法の不明な企業が多い問題に触れ、メタリアルが開発した翻訳AIや製薬業界向けAIの事例を通じて、AIの創造性とビジネス変革への貢献を語ります。また、AI開発者の多面性と、ビジョンの重要性、そしてデータの質と活用方法についても議論しています。
Takeaways
- 🔍 生成AIの導入率はまだ24％で、多くの企業が活用方法に悩んでいる。
- 💡 メタリアルのCTO、米倉ゴシさんはAI開発者であり作曲家でもある。
- 🎶 米倉さんはAI技術を活用して、デジタルクローンなどの開発を行っている。
- 📚 メタリアルはAI翻訳技術で有名で、特にT42エンジンは高精度で世界的に評価されている。
- 🧠 米倉さんはAIのクリエイティビティを強調し、AIが新しいビジョンを提供する力を持つと考えている。
- 💼 企業が生成AIを活用する際の重要なポイントは、導入自体をゴールにしないこと、データの質を確保すること、そしてフォローアップを怠らないことである。
- 📊 メタリアルの式法AIは、東洋経済の膨大なデータを元に、株式投資や銘柄研究の質問に答えることができる。
- 💊 楽欲AIは製薬業界向けのAIで、膨大な書類作成を高速化することで製薬会社のコスト削減と競争力強化に寄与する。
- 🌐 メタリアルのELAはゲーム向けのクリエイティブ翻訳AIで、キャラクター性を重視した翻訳を提供する。
- 🚀 メタリアルは言語の壁をなくすこと、人間がやる必要のない仕事をAIに任せること、物理的な限界を突破すること、死や肉体から解放されることをビジョンとしている。
Q & A
メタリアルのビジョンは何ですか？
-メタリアルのビジョンは4つあります。第1ビジョンは言語の壁のない世界を作ることで、AI翻訳を通じて実現を目指しています。第2ビジョンは人間がやる必要のない仕事をやらない世界を作ることで、生生愛の世界を目指しています。第3ビジョンは物理的な限界を突破し、メタバースを通じて実現を目指しています。最後のビジョンは死や肉体からの解放を目指しています。
メタリアルが開発したT4翻訳サービスの特徴は何ですか？
-T4翻訳サービスは、トランスフォーマー技術を活用して開発されました。その結果、非常に高精度の翻訳が実現され、世界でもトップレベルの性能を持っているとされています。また、企業の専門用語や分野ごとに細かくチューニングされています。
生成AIが企業サービスに与えるクリエイティビティとは何を指しますか？
-生成AIが企業サービスに与えるクリエイティビティとは、新しいビジョンやアイデアを発見する力です。従来は人間の想像力に限られていたが、AIはその限界を超え、新しい価値を見出す能力を企業に提供します。
メタリアルの楽欲AIはどのようなサービスですか？
-楽欲AIは製薬業界に特化したAIサービスで、膨大な書類作成業務を効率化します。製薬業界では、多くの時間とリソースを必要とする書類作成が行われていますが、楽欲AIはそのプロセスを高速化し、コスト削減に貢献します。
AI導入で失敗する企業の3つの主な理由は何ですか？
-AI導入で失敗する企業の3つの主な理由は、まずAI導入自体をゴールにしてしまうこと、次にデータの質が悪いまたはデータがないこと、最後にAI導入後のフォローアップが不十分なことです。
メタリアルのCTOである米倉ゴシさんのバックグラウンドにはどのような特徴がありますか？
-米倉ゴシさんはもともとAI開発者として活動しており、特殊な検索エンジンの開発やデジタルクローンの開発などを行ってきました。作曲家としても活動しており、テクノロジーと音楽の融合を行っています。
メタリアルのAI翻訳サービスの導入が成功する鍵は何ですか？
-成功の鍵は、正確性だけでなく、企業の専門用語や分野ごとに細かく調整された翻訳の提供です。また、翻訳のクリエイティビティを高めることで、より自然で適切な翻訳結果を出すことが求められます。
メタリアルのAIサービスを活用する企業が変革に向かう理由は何ですか？
-メタリアルのAIサービスを活用することで、企業は効率化やコスト削減だけでなく、新しいビジネスモデルやサービスの創出につながる可能性があります。これにより、企業は市場競争力を高め、変革に向かうことができます。
メタリアルのAIサービスにおける「ハルシネーション」とは何を意味しますか？
-「ハルシネーション」は、AIが新しい文章を生成させる際に起こる現象で、文脈を読み取りながらも嘘をつくような創造性を発揮します。この特性は、翻訳のクリエイティビティを高めることにつながります。
メタリアルのビジョンを実現するためにはどのような企業と協力することが重要ですか？
-メタリアルのビジョンを実現するためには、膨大なデータや知見を持ち合わせている企業と協力することが重要です。そのデータと知見を活用し、創造的なアイデアやサービスを提供することで、ビジョンの実現を目指します。
Outlines
🤖 AI導入の鍵と企業変革
本段落では、AIの導入が企業変革にどのように影響を与えるかが議論されています。ゲストであるメタリアルのCTO米倉ゴシさんが、AIの分析や学習を通じて企業の価値創造を進め、データから洞察を得る方法を説明しています。また、AIの導入率がまだ低い現状や、導入後の使い方に関する企業の悩みにも触れられています。
🎨 クリエイティブな企業サービスの生成AI
この段落では、生成AIが企業サービスにどのようにクリエイティブさをもたらすかが解説されています。米倉さんは、AIを利用してビジョンの拡張や新しい需要の創出が可能になるという視点から話しており、AIの活用が人間的な創造性と直結すると主張しています。さらに、メタリアルの翻訳AIの実績や、翻訳の質と精度についても触れています。
🌕 クリエイティブ翻訳の可能性
ここでは、AIによる翻訳が単なる正確性だけでなく、文脈や感情を読み取り、より創造的な翻訳を提供できる可能性が探求されています。米倉さんは、AIが持つハルシネーションの能力を活用し、例えば「愛している」という感情を伝える翻訳が可能になるという例を挙げています。
📈 AIの応用と経済の分析
この段落では、AI技術が経済分析や株式投資情報提供にどのように応用されるかが紹介されています。東洋経済の式法AIのデモンストレーションが行われ、AIが最新データを利用して迅速かつ正確な情報を提供できる能力が強調されています。また、AIのハルシネーションが正確性と創造性のバランスをとる上で重要な役割を果たすことも示されています。
💊 製薬業界におけるAIの活用
製薬業界におけるAIの活用がこの段落の焦点で、AIが膨大な書類作成業務を効率化し、時間とコストを削減することができるとされています。米倉さんは、AIの分析と学習を通じて、製薬業界の文書の自動生成が可能となり、企業はこれにより競争力を高めることができると語っています。
🛠 AI導入の失敗と成功の要因
AI導入の成功や失敗に寄与する要素がこの段落で議論されています。米倉さんは、AI導入を単なるゴールとみなさず、データの質やAIの使い方を継続的にフォローアップすることが重要であると指摘しています。また、AIの導入が企業のビジョンや戦略に与える影響についても触れられています。
🌐 AIの未来と企業の変革
最後の段落では、AIが企業の変革をどのように促進するかが語られています。米倉さんは、AIの導入が企業のビジョンや戦略に与える影響について語り、メタリアルが目指している未来についての4つのビジョンを紹介しています。自由な思考や創造性の高いアイデアの提供を通じて、AIが企業の成長と革新に寄与する可能性に焦点が当てられています。
Mindmap
Keywords
💡AI導入
💡生成AI
💡データの質
💡ビジョン
💡デジタルクローン
💡メタリアル
💡ハルシネーション
💡翻訳AI
💡クリエイティブ翻訳
💡メタバース
Highlights
AIの導入が企業変革につながる可能性について語られた。
生成AIの導入率が低い現状と、導入後の使い方の不明了な企業が多いという問題点。
メタリアルCTOの米倉ゴシさんが、AI開発者としてのキャリアと多才なスキルセットを紹介。
AIの技術者としてだけでなく、作曲家やデジタルクローン開発者の一面も持つ米倉さんの多面性。
メタリアルの事業内容と、AI翻訳から始まり、トランスフォーマー技術を開発するまでを紹介。
生成AIを活用し、企業の変革に貢献するメタリアルの取り組みとその効果。
AIの導入が失敗する3つの主な理由について触れた。
AI導入の際、データの質と関連性の問題が重要であると強調された。
メタリアルが開発した楽欲AIが、製薬業界の書類作成を効率化する事例。
AIの翻訳技術が、クリエイティブ翻訳へと発展し、より柔軟な表現が可能になる。
ハルシネーション技術が翻訳の創造性向上にどのように貢献するのかについて。
東洋経済の式法AIのデモンストレーションとその応用範囲について。
メタリアルのビジョンが、言語の壁を無くし、不要な仕事を自動化することに重点を置いている。
メタリアルが目指す未来についてのビジョンと、物理的な限界を超えることを目指すこと。
米倉さんが提唱する「自由な脳」の重要性と、それを持つことの利点を語った。
最後に米倉さんが視聴者に向けて、自由になれるよう励ましのメッセージを述べた。
Transcripts
00:00先生を触ると変わるあの頭の中で何が
00:03できるのかを想像してる時点では変わら
00:06ない新しい価値うんみたいなものを見る
00:10ようになってですよね話ま要するにできる
00:12部下ですよねそうですはいあのま上司の意
00:16を組みとんではいはいはいはいデータを
00:18示すとキャGPTのまカブバージョンと
00:21いうか式法をはいインストールしたAIな
00:24んそういうことですねはい製薬の書類と
00:27いうのは開化するのって非常に難しかっ
00:30はいそれをこうAI自体にあの分析させて
00:34学習させてでそれをえアウトプットまで
00:37できるような状態にしてきたっていうのが
00:39ですね変えるところは変えさせない変えて
00:42はならないところは変えさせない強制して
00:44いくわけデータから考えなやりたいことは
00:49おそらく間違ってる
00:53からはいこんにちはピボットの竹下ですえ
00:56注目のゲストを呼びしてキャリア事業内容
00:58ビジョンを深掘りするトーク始まります
01:01本日のテーマは企業の生成AI導入成功の
01:05鍵を紐解くですメタリアルの提供でお送り
01:07しますえピボット見てる皆さんの中でも
01:10生成本当に注目してると思うんですけどま
01:12なかなか活用が進まないというのは実態だ
01:14と思いますあの実際データま手元にあるん
01:16ですがえ野村総合研究所が去年行った調査
01:19によるとなんとですね生成AIの導入率が
01:22まだ24%なんですね本当に少ない状態
01:25ですで仮にじゃ導入したとしてもどう使っ
01:28たらいいのかわかんなっていう企業さんも
01:30多いと思うので今日はま企業がAIを活用
01:33する上でのま重要点そして失敗例なんかに
01:36ついても聞いていきたいと思いますはいえ
01:38本日のゲストをご紹介しますメタリアル
01:40ctoの米倉ゴシさんですよろしくお願い
01:43しますよろしくお願いしますはい本当に
01:45今日楽しみに来てましてもうすごい
01:48プロフィールが魅力的すぎてあのデジタル
01:51クローン開発者とかAI開発者あ作曲買っ
01:54てあるんですけどヨネクラさんって何者な
01:56んですかあのよく言われますねよくわから
01:58ないですねよ僕の中では作曲家はいだけど
02:02ま色々やってますねうんバックボーンは
02:04やっぱりAI開発者がベースにあるという
02:07ことですかね僕はですねえっと元々は特に
02:11そのそのコンピューターサイエンスの
02:13バッボもないし携帯電話あったじゃない
02:16ですかはいスマホの前のええあそこでこう
02:20システム開発から入ってなんか1年ぐらい
02:23全くコンピューター触ったことない時から
02:261年ぐらいちょっと勉強してなんか特殊な
02:30その検索エンジンの元みたいなものを作っ
02:32てでそれが特許取れたんですよああなんか
02:34データの圧縮そうそうはいでそれでなんか
02:37あの当時のあの僕の恩師みたいな社長さん
02:40があのお前自分でやった方がいいって言わ
02:43れてでお金まで出してくれてなんかよく
02:47わからないまままにあの1人で始めてでそ
02:51したらまた次の新しい技術は作れてでそれ
02:54を当時あの名古屋にメディアルーっていう
02:56会社があってでそこの社長さんに見せたら
02:59一緒にやりたいことなってでそこから検索
03:01エンジンとかあのそういうものを作ってっ
03:05てうんでえ10年ぐらい前にあの弟と一緒
03:09に立ち上げたあの会社であの人間の
03:12クローンを作るルクそうですねデジタル
03:15クローンっていうものを作
03:16るっていうことであのそっからAIのあの
03:19業界に入ってきたのであのAIの技術者で
03:22はないんですよねご自身はなんて定義して
03:24ますか自分の職業というかうん作曲か
03:29やっぱりそのもう米東弁のTシャツが
03:32こっちに迫ってきてるのでやっぱり米当弁
03:35っていうか作曲かなんですねはいまあの
03:36AIも全部あの音楽ってものすごく
03:39テクノロジーのあの世界なであのAIやる
03:43ことっていうのはそのままそういうものに
03:45直結するしまあの作曲かっていうかあの僕
03:49自身のあのなんかこう人間をこう構築して
03:52いくものにAIってそのままなるのでコア
03:55となるものは作曲だけどやってることは
03:58テクノロジーからAIからあらゆるものを
04:01使ってるっていうそういうことかなと思い
04:03ますなるほどあとそもそもこのメタリア
04:05ルっていうのはなんか翻訳を手掛けている
04:07AI会社っていうちょっとイメージもあっ
04:09たんですけどどんな会社なんですかねはい
04:11そうですねあの元々そのえAI翻訳から
04:14始まってはいでトランスフォーマーって
04:17いう技術が出た時にそのT42っていう
04:20ですねあの非常に画期的で多分世界的に見
04:23てもあのかなりの高性度を持ったエンジン
04:26を開発して一気にあのそのリーディング
04:29カンパニーみたいな感じになった会ですね
04:31でそこからトランスフォーマーてのは今の
04:33あのチャットGPTとかともこう続きなん
04:35でスとなってるそうですねそれでその生成
04:38AIを自然とあの今始めていてというよう
04:41な会社になっなるほどしかもいろんな企業
04:43さんとま後で出てきますけど結構日本の
04:45名だたる企業さんと連携してま生成エアを
04:48使った企業変革にも繋がってるってことで
04:51あとちょっと風の噂で聞いたんですけど
04:53なんか困った時はとりあえずメタリアルネ
04:56クラスに行けていうかそんな案件がやって
04:58きてる聞たですけどはいはいそうなんです
05:00そうですねま難しい案件というか
05:03あのGPTとかそういうまlmとかをただ
05:08普通に使ってはできないようなああことを
05:10やるのが得意な会社かもしれないですね
05:12なるほど今日はですねあのすごいいろんな
05:15ことを聞いていきたいんですけど3つの
05:16パートに分けて聞いていきたいと思います
05:18えと1番目がえ生成AIで企業サービスは
05:21クリエイティブになるとうんいうパートで
05:242つ目がえ企業のAI導入が失敗に陥る3
05:28つの理由うんでつ目でですねAI開発で
05:31実現する未来っていうことですで1個目を
05:33まず聞いていきたいんですがえ生成AIで
05:36企業サービスがまクリエイティブになる
05:38といとこなんですけどこれはどうですか
05:40企業が生成エアを使うメリットというか
05:43なんで使った方がいいと思いますかはい
05:45発見するってことだと思うんですよま
05:47さっきクリエイティブって話ありました
05:48けどうんなんかこうビジョンが拡張しない
05:51とそのフロンティアが見えないうん目の前
05:55にこう砂漠しか見えてないんですよみんな
05:58はいだけど砂漠ににこうホテル立てたら
06:00どうなるかって多分ビジョンが拡張した
06:02状態だと思うんですよねそうしないとこう
06:05需要が見えない新しい需要が見えないから
06:07あのそういうものをこう生生愛の力を使っ
06:10てあのこう見れなかったビジョンを見
06:12るっていうそういう力があるってい風に僕
06:15は思ってますうんこれまではなぜそれが
06:17できなかったんですかま人間といえばま
06:18想像力が売りの1つだと私は思ってるん
06:21ですけど今までそういうビジョンで自分
06:23たちでは見れなかったっていうことですか
06:24ビジョン見る人間って少ないじゃないです
06:26か現実問題として砂漠にこうねあのホテル
06:30建てるってみんな思わないんですようん
06:33それをこうなんていうかこうつまりあれ
06:36ですね人間のなんて言うんかこう
06:39フォーマットというか惰性というかあの
06:42そこの中であの考えているとやっぱ
06:45ビジョンが見えなくてでそれをなんかこう
06:48飛び越えちゃう人たちがいてなるほど生生
06:51であのフォーマと関係ないから飛び越え
06:53ちゃうあの傾向があるのでそれをこう使っ
06:56てくといいんじゃないかなっていう風に
06:57思っますあ面白いなんか具体
07:00てうんけど企業ってガっと変わってきます
07:02かはい変わりますねうんはいうあの
07:05やっぱり先生触ると変わるあの頭の中で何
07:09ができるのかを想像してる時点では変わら
07:12ないだけど実際に触ってくとあこういう
07:15ことなんだていうのは分かってきてで徐々
07:18に
07:19あの新しい価値うんみたいなものを見る
07:24ようになってきますよねはい白いなんか
07:26これだけチャットGPTが流行語になっ
07:28てるとみんなうん気になってると思うん
07:30ですよねただ本当にいじってる人って日本
07:32は少ないし使い倒してる人っていうのは私
07:35も少ないなと思うんですけどその差って実
07:37は大きいいやそれはすごく大きいと思い
07:40ますねそのAIで何ができるがチャット
07:43GPTのあのまほとんど皆さん無料
07:45チャットgbt使ってるじゃないですか
07:47あそこがそのAIの全てみたいにみんな
07:51持っちゃってる傾向があるんじゃないかな
07:52と思って多分みんな持ってるそうですよね
07:54それは本当になんかこうAI全体のほんの
07:58わずかの部分でしかないのであのそれで
08:01AIで何ができるまたはAIを恐れると
08:04いうのもそのわずかの部分を見て恐れてる
08:07からもっと知った方がいいんじゃないかな
08:08と思いますねなるほどメタリアルさんは
08:11元々あの専門文書の翻訳AIですごい有名
08:13になったと思うんですけど翻訳AI導入
08:16実績も55戦車ということなんですがこの
08:18翻訳っていう部分がやっぱりAIが強い
08:21あの領域ですかねそうですねそもそも
08:23チットGPTの元のこうトランスフォー
08:25マーっていうあの技術だったりとかって
08:27いうものをあの本のために作られたんです
08:30よはいでそこからまあの当社のそのT4
08:34っていうサービスがありますけれどもそれ
08:36はあのトランスフォーマーが出た本当に
08:39直後にじゃあちょっとやってみようって
08:41いうことででやってみたらものすごい生徒
08:44が出てしまって当時多分世界でもトップ
08:46レベルであの他の翻訳サービスとかに対し
08:53てこう軍を抜いて制度が高くてなるほど
08:55それであのえ一躍こうまリーディング
08:59カンパニーに慣れた会社ですねうんはい
09:02その場合翻訳ま例えばいい翻訳って何だと
09:04思いますかAIにしかできないいい翻訳
09:06ってはいはいはい今までのAI翻訳っての
09:10はやっぱり正確性でまた当社のT4とかは
09:16さらにその企業のいろんな事業体があって
09:21業体があったりしてでそれぞれにいろんな
09:24あの言葉の使い方とかあの専門用語があっ
09:29たりとかあの同じ言葉でも違った意味を
09:32持ってたりとかそういうものをあの本当に
09:34細かく2000分野にわってあま非常に
09:39細かくチューニングしてきた会社なんです
09:40けれどもそういう意味の精度を今まで求め
09:45てきたんだが生生愛の世界になってくると
09:48今度は少し新しく変わってきてこれ
09:51クリエイティブ翻訳っていう言葉がある
09:52らしいんですけれどもまつまり威ですね
09:56ああなるほどうんはい然違った翻訳なんだ
10:00けど意味は確かにそうだよねていうような
10:03あのことができるようになってきますね
10:05うんそれは例えばですねカップルがま月を
10:07見ていますとで男性が月が綺麗ですねって
10:10言った時にいや月が綺麗ですなって訳すん
10:12じゃなくて愛してると訳すはいうんまさに
10:15そんああなるほどこれができるようになっ
10:17たってことですそうですそうですうんはい
10:19それはなんでですか文脈を読んでるからな
10:21んですかね僕らあの開発チームがそれを
10:25そういう風にAIを鍛えるんですけど
10:27ハルシネーションてあるじゃないですか
10:28生生Aはいうんあれは想像性なんですよ
10:31つまり嘘をつくとかはいあの知らないこと
10:34を知った風に話すじゃないですかはい生生
10:36愛によってクリエイティブな翻訳ができ
10:38るっていうのはそういうことであの情景と
10:41かを思い浮かべさせてでそれであの知った
10:45ふりであの翻訳ではなく新しい文章を生成
10:48させるとハルシネーションを起こしてうん
10:51でそれでしかし情景は見てるから同じもの
10:55だから同じことを言える意味として同じ
10:58ことを言えるっていうようあのやり方を
11:00するわけですなるほどあちょっと待ってさ
11:02ハルシネーションって普通ネガティブな
11:04意味で使いませんかね嘘をついちゃうとか
11:07騙されちゃうまフェイクニュースみたい
11:09そうじゃないと思って僕は全く逆だと思っ
11:12ててこれハルシネーションがなぜ
11:13ネガティブになるかっていうとそのこれ
11:16までの企業のITシステムとかあの技術の
11:19使い方が正確性を求めてたからなんです
11:22はいだけど生で僕が1番大きく変わった
11:25ことは何かって考えてるかていうとその
11:29ですねそのの人間も嘘をついてんですよ
11:32クリエイトする時ってうんうんでそれを
11:35人間は人間だからそれがクリエイティブ
11:37だってあの人は言ってるけど機械にはそれ
11:41を求めてなかったんですよだからみんな
11:43ハルシネーションのことをあのネガティブ
11:46に言うんだけどあのこれ人間の
11:49クリエイティビティの置き換えだって
11:51考えればおそらくそれは全然ネガティブな
11:55ことではないっていう風に僕は思います
11:57具体的にメリア者さんのデモを見てみたい
12:00というかどんな商品製品を開発するのか見
12:03てみたいんですけどデモしていただいても
12:05いいですかこちら式法AIですかあの有名
12:08な東洋経済の式法のAIそうはいはいこれ
12:11は何ですか東洋経済さんのその式法のです
12:14ね膨大なデータを元にその生成に色々考え
12:19させてえいろんなことを聞くことができる
12:22とこれよく東洋経済さんオッケーしました
12:24ねこれは非常にあの良い体験でしたねいや
12:29式法ってもう神聖不可心というかもう歴史
12:32あるもう神殿みたいなもんじゃないですか
12:34それをAIにま言葉ありですけど食わせた
12:37というかそうですね導入させたんですそう
12:40ですねこれはあの素晴らしいあの四法さん
12:43たちのあの東洋経済のそのチームの方たち
12:45が素晴らしいお仕事をしてくださはい
12:47なるほどうんえっと見てみるとこんにちは
12:49式法AIです株式投資銘柄研究に関する
12:53質問にお答えしますご要件をどうぞあ
12:56めちゃくちゃすごいですこれチャット
12:57GPTのま株いうか式法をはい
13:01インストールしたAIなんですそういう
13:03ことですねはいその通りですこれちょっと
13:05何でも聞いていいですかどうぞはい例えば
13:08じゃあまAppleとMicrosoft
13:10のえ業績と株価をえ比較してくださいはい
13:15じゃあちょっとやってみましょうはいはい
13:17はいこうやってあ今考えてるんですねそう
13:19ですね今考えてますねあまずAppleの
13:22時価総額はあ結構最新のが出てきてそう
13:25ですねこれあの式法さんが元々あの非常に
13:28あの最新のデータを日々アップロードされ
13:31てるのであなるほどMicrosoftの
13:33時価総額がAppleを余っていますすて
13:35いうことでま色々と売上高とか準利益株価
13:39の最低価格でましかもちゃんとソースと
13:41いうか情報言もそうですはいこれはすごい
13:44便利ですねそうですねこのソース結構重要
13:46でやっぱりそのえっと先ほどの
13:49ハルシネーションですよね生成AI自体が
13:52そのハルシネーションを起こすものなので
13:53えここにきちっとあの東洋経済さんのあの
13:57ソスをきちっと出すうんやっぱり彼にとっ
14:00ても大なことだほ確かに間違ってしまうと
14:04なんか株価でなんか損したとか結構経済的
14:06な不利益がユーザーに及びますもんねはい
14:09あと他にもちょっと聞いていいはい
14:11もちろんもちろんじゃあちょっと三井物
14:12さんが大株主の銘柄を教えてくださいはい
14:16はいこれはすごい便利で私も式法は割と
14:19毎回買ってるんですけどなんかあの株主を
14:21見るのが好きであ意外に創業系がたくさん
14:24持ってるなとかこんな大企業がここにあの
14:27出てるだはい
14:29なか全体がかんあなるほど物がまどの
14:33ぐらい例えばまレアジョブとかも18%
14:36持ってますとかスターゼも15%とかはい
14:39面白いですねいやこれはなんかすごい便利
14:42ですねありがとうございますこれどんどん
14:44バージアップしていくと思うんですけど
14:46例えばじゃ90年の歴史を見て日本経済
14:48どこで失敗したんだろうね一緒に考えよう
14:51みたいなことできるですかああのまさに
14:53あの今バージョン2っていうの使っていて
14:55それはあの今はいお見せしたのはやっぱり
14:59少し恐る恐るなところがあってあの正確性
15:02をどこまで崩せるのかていうところです
15:05けど次のバージョンはもう本当にあのAI
15:08が色々予測したりとか考えたりとかって
15:10いうことを色々出してきますのであの
15:13まさに今おっしゃったようなどこの時失敗
15:15したのか何が良かったのかも考えられるし
15:18あとはこれから未来であったりとかをどう
15:21いう風に考えるべきなのかとかいうことを
15:23一緒にああのそれは面白いですねなんか
15:26意外なちっちゃい企業が実は的シェアを2
15:29だけ持っていることが引っ張り出してきて
15:32日本はここで勝負した方がいいとか出るか
15:34もしれないですはいあそれはすごいいい
15:36はいあの考え方ですよね今Google
15:39検索でこういう株の情報とか好きな企業を
15:42調べる人もいるんですけど検索とはい生成
15:45なんか違いって何だと思いますか検索は
15:48人間
15:50が何を求めたいかのうんがまず頭の中に
15:54あってはいそれに対してそれを引き出す
15:57ためのええワードみたいなものうんあの
16:01シードみたいなものですよねそれを与える
16:03ことで自分の脳をのイメージをその
16:10システムから引き出すっていうことです
16:12けどはいその人間が想像していることそこ
16:18の部分を精々合えばやるというところが
16:21大きく違っていて今これあのいわゆるその
16:24式法さのシステムの中からえ精愛がこう
16:28色々調べて出してきているわけなんです
16:31けど人間が今こう質問をしたことに対して
16:35え何を聞きたいのかなとかうんいうことを
16:40AI自体が考えてなるほどそれを調べに
16:44行ってこういうことでかっていうことを
16:46返してきてるっていうのがちょっと違う
16:48人間の役割だった部分を少し担ってるん
16:51じゃないかなと思います面白いま要するに
16:54できる部下ですよねそうですねはいあのま
16:56上司の意図を組みとんではいはいはい
16:59データを示すとでデータ自体はまオープン
17:01なんでま誰が取ってきても同じですけど
17:03この整理の仕方とかその通りですねこの
17:05言い方がはいやっぱり人間っぽいさすが
17:08ですねその通りです面白いですねはいうん
17:12あと他にもあの楽欲AIっていうサービス
17:15があると聞いたんですがはいこれは製薬
17:19業界あの薬の製薬に特化したAIはいはい
17:22そうですああどんなAIなんですかねこれ
17:24はですねえっと製薬業界ってやっぱりあの
17:29の世界なんで国とか行政とかに提出し
17:32なきゃいけない書類みたいなものがですね
17:34膨大にあるわけですね本当に想像絶する
17:36膨大さでなんか積み上げるとこうこう本当
17:39にこうなるらしいんですよ漫画みたいな
17:41あのそれをやっぱりこう人間があのかなり
17:45の人数で何ヶ月かもかけて1つ作ってい
17:48くっていうような作業ですねこれあの生生
17:51愛の力を使って高速に作ってしまうとうん
17:54いうようなことをえやっておりますはい
17:57これは例えば制約会社さんが使うとどんな
18:00メリットがあるんですかねあの政業界って
18:03いうのは広大なあの書類作成の業務とかが
18:07あるわけですけどそれにすごい時間を
18:09かけるわけですよ何ヶ月間も彼らがこの
18:12時間を短縮することができればそれだけ
18:15それあのコストをあの抑えられますしあと
18:18はやっぱり早く出せばあのより早くあの
18:22認可がおりますのではいそういう意味では
18:25あのライバルとのあの競争であったりとか
18:28にもになったりであったりとか確かにはい
18:31でただちょっと疑問なのはですねまさっき
18:33の式法もそうなんですけど株もそうだけど
18:35製薬ほどセンシティブというか例
18:38ワーディング1つとっても医療業界得意の
18:40があってそれを変えちゃいけないと思うん
18:42ですよで生成がそれ変えちゃわないんです
18:44かそういうリスクってないんですかあそれ
18:46はものすごく変えるのではいあの僕ら研究
18:49者あの開発者たちがもう徹底的に強制する
18:53わけですはあなるほどはいそういうあの
18:56作業ですねこの落の
18:59ああじゃあ製薬業界でも安心して使える
19:02そうAは楽AIとそういうことですまだ
19:05アルファ版ですけれどもこれあのCSRと
19:07言いましてあの製薬のその天部文書といっ
19:11てま行政に提出する書類ですねこのの生成
19:13をちょっとご覧ください願います架空の
19:16薬剤あなるほどはいあのメタリアル城と
19:19いう架空の薬剤の生成ですけれどもこれ
19:23ちょっとご覧あすごい開発フェーズから
19:26最初の患者の同意
19:29医療責任者すごいですねはい製薬の書類と
19:33いうのは文言を変えていけないとかはい
19:35あのこういうフォーマットで書きなさいと
19:38かいうことが非常にこと細かにあの決め
19:41られていてでそういうものをやっぱりこう
19:43機械化するのっていうの非常に難しかった
19:45んですよでそれをこうAI自体にあの分析
19:49させて学習させてでそれをえアウトプット
19:52までできるような状態にしてきたっていう
19:54のがこの仕組みですねいやあ面白いですね
19:57なるほど多分トータルで言うとですね何
20:01ページぐらいになるのかな多分数ページに
20:03なるんですけどま10分ぐらいで出力して
20:05しまいますただAI特有のな勝手に要約し
20:09ちゃうとか言葉を入れ替えちゃうみたいな
20:11まビジネスのゲそれが便利なんですけどこ
20:13やっちゃいけないじゃないですそうそれを
20:15やらせないってのはこの売りそうですそう
20:17ですあの変えるところは変えさせてはい
20:20変えてはならないところは変えさせないっ
20:23ていうそれをこう強制していくわけですね
20:26それはまさにその今まではの人しかわかん
20:29なかったさ加減が分かってるんですかはい
20:31はいそれはまさにAIが分析してここは
20:34書いちゃいけないとかいうところを一緒に
20:37作っていきたこれはすごいですねそうです
20:39ねこれはもしあのこう普及していったら
20:42非常に大きな価値になるんじゃないかなと
20:43思ってますなる今まであのま式法のAIと
20:47あとこの楽欲を聞いてきたんですけどもう
20:491個エラというのがあるんですかela
20:51はいそうですねはいこれはどういうのです
20:53かねはいえこれまではAI翻訳っていうの
20:56はその性格性はいを追求してきたうんです
21:00ねで人間並みに正確な翻訳っていうものを
21:06こう目指してきたんですけどエラはその
21:09一歩次をあの作ってきたもので性格性より
21:14良い翻訳良い翻訳はいよく読むと正しく
21:17ないんだけど
21:19うん意図は通じているとはいだけど美しい
21:24とかうあとはエラの場合はそもそもゲーム
21:29のために作られてますのでキャラクター性
21:32ですよねなるほどあのゾンビがゾンビが
21:36おはようていう時に例えば今までの翻訳
21:39エンジンだとま普通になんかこうハローっ
21:43て出しちゃうわけですよはいだけどゾン
21:45ビって喋れないはずなんですよだって下
21:48腐ってるから考えたことなかったですけど
21:52ま確かに下が腐ってますけど確かにそう
21:54ですね喋るの聞いたまうーとか言ってます
21:57はいそういうああああなるほど
21:59キャラクター性みたいなものをあの含め
22:02ながら微妙にハロうって言ってることを
22:05クリエイティブ翻訳という形でえAIに
22:08よって生成するこれをあの膨大に作るん
22:11ですよ1つのえ翻訳に対してこう5種類の
22:14パターンみたいなのをドンと出してる
22:16ゾンビがハローって言うてこういうこと
22:18じゃないかっていうのを生成してくると
22:20いうような翻訳エンジンですねその考え
22:23させるっていうのはすごいですねなんか
22:24単に覚えさせるだけだったらゾンビは下が
22:26ない覚えろじゃなくてはいはいそもそも
22:28ゾンビとは何かとそうですそうですだから
22:30面白い翻訳が出てくるそうですそうですだ
22:33から今おっしゃったその全車の方は
22:35いわゆる今までのあのアルゴリズムなやり
22:38方です上てそうですそうですで校舎のま
22:41我々のエラでやったようなものがいわゆる
22:43その生成AI的なあの使い方ですよねうん
22:48はい米倉さんとかあの本社がすごい幅広い
22:52射程で物事を考えてるなって分かったん
22:54ですけどパート2ではですねま実際
22:57ちょっと少し現実に話を戻しまして
23:00いろんな日本の企業がAIを導入する時に
23:04ま失敗例まあのこれはポジティブな意味で
23:06言ってるんですけどまこれをま避けない
23:08避けるために同じ鉄を踏まないために聞き
23:10たいんですけどなんか3つの失敗例みたい
23:12なてあえてあげるとすればどんなのがあり
23:14ますかねそうですねあのまず第1に大きい
23:17のはまAI導入自体をゴールにしてしまう
23:21ていうことですねはいで第2がデータの
23:24問題データの質が悪いまたはデータが
23:27そもそもないやりたいこととデータは
23:30結びついていないっていう例ですね最後
23:32もう1個がAI導入って導入した後にま
23:36導入してそれですぐ使えるわけではなくて
23:39AIを使っていく考えがこう変わっていか
23:42なきゃいけないのでそこのフォローアップ
23:44をちゃんとあのやれるかどうかっていう
23:46ここの問題があると思いますねうん
23:48なるほどまさっきの式法の例で東洋経済
23:50さんが自分たちの存在業を考え直してこと
23:54ですよねはいあの1番のこのAIがゴール
23:57になってる
23:59になみそうだと思ってまして単にプレス
24:02リリースに書きたいからでしょ思っちゃう
24:04んですけどえどんなこと考えたらいいん
24:06ですかAIの導入にあたってはおそらく
24:08ほとんどの企業は最初導入した時点は
24:12おそらくほぼ100%失敗しますああで
24:16しかしそれがなぜ失敗になるのかというと
24:18そこがゴールになってるからですよねそう
24:20じゃなくてあのAIを触り始めるんだて
24:23いうつもりで導入するとそれはその後が
24:28あの始まるっていうことなのでそうすると
24:31それは決して失敗にはならなくて思ってた
24:34ことと違う動きをするっていことを知
24:36るっていうあのそういう成果にな
24:39るっていう風に思います面白いですね
24:41なんかさっきの東洋経済さんの例を見て
24:43思ったのはあのメディアって基本的に過去
24:45のことを書く業師だと思うんですよ起きた
24:47ことを書くなのででもこのAIがあると
24:49未来をかけるようになるんじゃないかなと
24:51思ってそうすると自分たちのメディアとは
24:54未来であるって定義をし直すことはできる
24:56のかなと思ったはいだからそうやって自分
25:00たちを変えていくことをもう曖昧でもいい
25:02から持っていくってことですまさにその
25:04通りで2つ目のこのデータの質が悪いって
25:06いうのはどうですかな例えば部署館に
25:08バラバラとかなんかPDFになってるとか
25:11ま神になっちゃってるそういうことなん
25:13ですかはいいやいやもうあのまさに言って
25:15いただいたことは全てだと思いますけど
25:17企業が持っているデータっていうのは膨大
25:19だけれどもえ分散していてうんで
25:23フォーマットもあのまちまちで下手したら
25:26紙でというような状況ですよねでまこう
25:29いう質の悪さっていうのもあるんだけれど
25:31まこういうものを今あの多くの企業が
25:34頑張って改善しようとしているでもう1個
25:37僕は大切だと思ってるのがやりたい
25:41ことのためのデータがそもそも存在しなて
25:45いうこれはあの非常に多くあってはい僕は
25:48あのえっとそういう場面はよくあの出会い
25:52ますねうんどうしたらいいんですかなんか
25:55もう手の打ちどころがないというかはい
25:57はいはい僕はあのえっとこれは明確に
26:01え成功要因の1つとしてあってデータから
26:06考えた方がいいはあうんやりたいことは
26:10おそらく間違ってるからあの生生は何
26:13かっていうものをまず把握せずおそらくえ
26:17既存のアルゴリズムなそのITあの
26:20システム的な考え方で生成愛を見たこう
26:24いうことができればいいなっていうのは
26:26おそらく間違ってるなるそれよりデータ
26:29からこういうデータがあるんだけど何が
26:32できるかっていう風に相談されると
26:35おそらくそれは成功する面白いですねこれ
26:38相当なマインドセットのチェンジが必要
26:40ですね企業にそうですねまあのマインド
26:43セットをチェンジするためにもひとまず
26:45導入するってのは1つの手ではありですね
26:48じゃまず車内を見渡してなんか綺麗な
26:50データコープがあったらまこれをじゃ
26:52使おうとそうですねはい何か膨大なデータ
26:55とかはいまあの不揃いでもいいいですよ
26:58とにかくこのデータはあるなとなんどう
27:01やって使うのかも全くわからないけれど
27:03何かできますかみたいなうんいうのがあの
27:07うまくいくあのケースの1つかなと思い
27:10ますなるほどはいでその後にまきちんとま
27:13ベンダーフォローをしていくというのは
27:15大事ということはいその通りですねはい
27:17この123がなかなかできてないのはなん
27:21でなんですかね端的に言うと触ってない
27:23からなんですがはいあのそうですねはい
27:27これまと全然違うものなんだとはいいう
27:30認識がないからじゃないですかねなるほど
27:32はいうんあとあの私もいろんな企業の経者
27:36さん聞くんですけどまあ大体掃除で日本は
27:39ちょっと遅れてる面がある気がするんです
27:41よいろんなアンケートを見ていてもで
27:43みんなが言うのはまだ正格じゃないから
27:45様子を見たいんだって見るんですよこれ
27:48どう思いますかはいはいはいはいまそれは
27:49もうすぐ触った方がいいですよ触っそれは
27:52もう明確でなぜかと言とAiのまず
27:55そもそも性格でないことが
27:57クリエイティビティの厳選であ
27:59るっていうのはえ本質なんですけど性格性
28:03みたいなものもですねものすごい速度で
28:05良くなってんですよなるほどうんつまり皆
28:07さんは性格でないクリエイティビティの
28:10段階からえ触っている企業が例えばこ5年
28:16後の状態になった時にあやっと正確になっ
28:21たっていうところから彼らに追いつこうと
28:23しても確かにものすごい速度で彼らはAI
28:27を学んでしまいのでそこに追いつくのは難
28:30の技になるのでうん今から触るってのが
28:33ものすごく大切だと思います確かにはい今
28:36求めてる性格性が実現した頃にはもう
28:38追いつけなくなっちゃってそうですそう
28:39ですしかもいい意味で性格性をうんうんま
28:43一旦脇においてやるっていうのは日本企業
28:45があんまり得意じゃないとこだと思うん
28:47ですよねなぜメタリアル者はそうれは
28:50できるんですかうんまず第1にえっと当社
28:53の代表であるあのご意っていう人間が
28:55まさにそういう人間なんですよああ
28:58ものすごくビジョン思考の人間であのそれ
29:01がなければおそらくこのT4っていうもの
29:03も生まれなかったんじゃないかなと思うん
29:05ですがあのそれがこう全車に
29:08こうとても強く反映されていて僕なんか
29:12もうものすごく自由にもうそ雰囲気が
29:15伝わってきますカナダとかに住んでてその
29:18ベイトベのTシャツ着てなんかいいですね
29:20そうですね多分あの僕多分他の会社では
29:23生きていけないと思うですはいはいそう
29:26すると多くの企業さんがリアルさんと組む
29:29と思うんですけどやっぱり自分たちだけで
29:31は変われないとかなかなかみんな
29:33ビジョナリーじゃないと思うんですよねで
29:34も一緒に組むことである意味メタリアル車
29:37を経由して自由に行ける発想できるって
29:41ことになるんですかねあのあのそういう風
29:42に使っていただきたいですねあそれいい
29:44ですねはいなんか外の異能みたいな形でこ
29:47使っていただけるミーティングに米倉さん
29:49が来てくれるんですかあ僕やってますよ
29:51あの来れないですけどねあまそう
29:53バーチャルでは参してくれるですもちろん
29:55ですもちろん盛り上がりそうですね
29:57ミーティングが好きかって言って
29:59ますでもそれがなんか本質ですねなんか
30:02AIを単に導入するとかま別にチャット
30:04jptのは誰も今使えるじゃないですか
30:07広く生きがってでも本質を理解するのは
30:10やっぱり米倉さんとかと組まないともしか
30:12したわかんないかもしれないですねまあの
30:14別に僕でなくてもいいんですけどあの触る
30:18ってことですよねはいまあと
30:21は自由であるっていうことですかねるそれ
30:25がみんなできないんですよああ
30:28できるんじゃないです
30:30かはいさっきの式法AI私すごいいいなと
30:33思ったんですがどういう風になったんです
30:36かあれは東洋経済さんがAI作ってくださ
30:38いっていきなり本社に来たんですかあれは
30:41あの面白い話で最初東洋経財さんあの新規
30:45事業を開発してる部門の方からあのうち
30:49メタリアルグループってあのメタバースの
30:52会社もあってうんうんそこにメタバースで
30:55何かできないかあいう談がはいでそこのま
31:00あの当社の代表がまそこの代表も検務し
31:04てるのでえっと彼が彼とま僕と
31:07ミーティングに出てですねあの色々話を
31:09聞いてるうちにまそのメタバースを使って
31:12あのまこういうアイデアあいうアイデア
31:14みたいなことを考えられてたんですけれど
31:17もタイミングがですねおそらく昨年の1月
31:21とかあ12月とか2023年そうですそう
31:25ですその初頭ですねそれあのあのチャット
31:27GPTが2022年の11月かそこらです
31:30よねでその時にえ僕らメタバスの会社だ
31:34けど今メタバスやってしょうがないでしょ
31:37と生生AIやらなきゃ意味ない
31:39でしょよくそれ言いましたねこういうこと
31:42できるんじゃないかああいうことできるま
31:43そもそもメディアだしデータ膨大にある
31:46でしょうとでそれとあの生生をあの繋げた
31:50時どういう世界になるのかっていう話をし
31:53てそしたら一気にそちらに行きましたねあ
31:57そうやって仕事してるんですねその向こう
31:59のクライアントさんのニーズを一旦
32:02受け止めるけどいや実はこうなんじゃない
32:04ですかみたいなこと言ううんあそれまさに
32:07大切なことだと思ってて
32:09あのメタバースをやりたいっていうのは
32:12ニーズじゃなかったと思うんですよはあ
32:14そうじゃなくて何か違ったステージに行き
32:17たいっていうのが本当のニーズのはずなん
32:20ですよ確かにうん僕らはなんていうかこう
32:24顧客が言っている言葉自体じゃなくて顧客
32:28が本当に求めているニーズみたいなところ
32:31をこう凝視するのであのなのでこう自然と
32:38先生やった方がいいんじゃないかっていう
32:40ところに行く行ったんじゃないかなと思い
32:42ますうんはいじゃ本当になんかなんて言う
32:45んですかね社メタリアルさんってま単なる
32:47AIの会社っていうか本当に変えていくっ
32:49ていうことクリエイティブになれっていう
32:52方に本質があるんですねあもしかしたら
32:54そうかもしれないですはいうん分かりまし
32:56たはいなんか自由になるコツってあります
32:58かうまくいったら幸せになるとか考えてる
33:01じゃないですかはいでも今幸せじゃない人
33:04は多分うまく言っても幸せじゃないと思う
33:06んですようん自由も多分経済的な成功を得
33:11たりとかなんか成果を得た時に得るって
33:14思ってるかもしれないけどあの今自由じゃ
33:17なければ多分そうなれないと思うんですよ
33:20そう考えるとあの人生1回切りだから今
33:24自由にすればいいと思いますすいません
33:28なんかこう自由にどうやってしてるの
33:30かって今考えてたんですけど自由なので
33:33わかんないですもう完な答えですそれは
33:37なんかそこで確かにあすごいもうちょっと
33:39勘を受けましあ本当ですかパート3に行き
33:42たいんですがえAI開発で実現する未来と
33:45いうことでうんえメタリアルという会社
33:48どんなとこを目指してるんですかうんうん
33:49メタリアルはですねえ4つのうんえビジョ
33:52ンっていうのがあってえ第1ビジョンが
33:54その言語の壁をのない世界を作るでこれ
33:58あのAI翻訳であの達成してま今もやって
34:02いますとうんうんで次に人間がやる必要の
34:05ない仕事はあのをやらない世界を作るって
34:08いうことでこれあのまさに生生愛の世界
34:11ですねで次がこう物理的なあの限界を突破
34:14したいということでメタバースがあって
34:16最後死もそうだしうんあの肉体もそうだし
34:20まそういうものから全て解放され
34:22るっていうところを目指すというのがあの
34:24メタリアルがあの目指している会社ですね
34:27なるほどはいどんな企業さんと組んでいき
34:29たいとかありますかね今後あのいろんな
34:32あの企業さんとできると思うんですけど
34:34そもそも多くの企業があのそれぞれ
34:37え膨大なデータを持っていてであと膨大な
34:42知見とか蓄積されたはいあの考えとかあの
34:47そういうものがあるはずなのでそういう
34:48ものを活かし
34:50活かせるのがこの生生の世界だと思って
34:54いるのでまいろんな企業さんとあの
34:56取り組みがしていないうに思いますはい
34:59はいえっとかなり今日たっぷり伺ってきた
35:01んですけど最後にあのまピボット視聴者
35:04すごく前向きなビジネスパーソンが多いん
35:06ですけどなんか最後メッセージ米倉さん
35:08からありますかはいそうですねあのまず
35:10自由な脳をあの持ちたいと思ったらお
35:13声がけくださいはいあとは何ができるか
35:16分からないとかあのこういうことできるん
35:19だろうかとかあとは他でなんかできないっ
35:22て言われたとかそういうことがあっても
35:241度お声がけいただければあのいろんな
35:27アイデアを提できるんじゃないかなと思
35:29なるほどそしたらもしかしたら米倉さんが
35:31そのベーベのTシャツしてミーティングに
35:33出てくれるかもしれないということですね
35:35いなんかすご連絡したいですもん困った時
35:37なんかいろんななんなんか前向きになれる
35:39というか自分自分を解放していいんだって
35:42いう気持ちになりますねわかりましたはい
35:45ということで本日のゲストメタリアル
35:47ctoの米倉ゴシさんでしたどうも
35:49ありがとうございましたありがとうござい
35:50まし
35:56たDET
36:01[音楽]
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