【生成AI】日本の大逆転／作るのは米国 使うのは日本／“持たざる国”日本の強み／大企業と生成AIの相性は抜群／ガラパゴス化しないためには／課長AIって何？【GenerativeX】
Summary
TLDRこの動画スクリプトでは、日本の大企業における生成AIの活用が議論されています。ゲストである荒木CEOは、日本の企業がAIを効果的に利用し、ビジネス変革を促進していると語ります。荒木さんは、日本の企業はAIの進化を追い越すために、適切な使い方を学び、自信を持って取り組む必要性を強調しています。また、AIの活用は技術力だけでなく、ビジネスの改善に向けた意図や方向性も重要だと指摘しています。
Takeaways
- 🇯🇵 日本の大企業は生成AIをうまく使いこなしていると感じる声がある。
- 🌐 AIの進化は急速であり、アメリカのIT技術の進歩が世界的に注目されている。
- 💡 日本企業はAIを活用して、アメリカの強みを吸収し、独自の強みを発揮している可能性がある。
- 💼 投資や研究開発はアメリカが行っているが、日本はその成果を最大限活用する戦略を考えている。
- 🔧 AIの進化により、ビジネスプロセスの改善や変革が期待されており、特に大企業においてその効果が大きそうだ。
- 🛠️ 日本の企業はAIを活用して、業務の効率化や省力化を目指している。
- 📈 AIの活用は、企業の生成性や競争力を高める重要な要素となるであろう。
- 🤖 AIの進化は速いため、現在の課題を解決するだけでなく、将来の課題にも対応できる可能性がある。
- 📊 日本企業はAIの活用を通じて、自信を持ち、グローバルな競争力を強化するべきである。
- 🏢 大企業はAIの導入により、複雑な業務や多様なニーズに柔軟に対応し、競争力を高めることができる。
Q & A
ジェネラティブXのミッションは何ですか？
-ジェネラティブXのミッションは、生成AIを利用して日本の大企業を支援することです。
荒木さんはどのような経歴を持っていますか？
-荒木さんは東京大学経済学部を卒業後、JPモルガンで働いた経験があり、続けて連続企業家として活動しています。
生成AIがビジネス変革にどのように役立つか説明してください。
-生成AIはチャットGTPをはじめとする技術を活用し、ビジネスの変革のためのコンサルティングやシステムアプリケーションの開発を提供することで役立ちます。
アメリカのAI技術と日本のAI技術の進歩度合いには何が異なると思いますか？
-アメリカは技術開発の側では進んでいるとされるが、実際には使う側ではまだ進んでいないと荒木さんは考えています。一方、日本の大企業は生成AIをうまく使いこなしていると感じています。
AIの進化がビジネスに与える影響について教えてください。
-AIの進化はビジネスの効率化や省力化に大きな影響を与え、特に現場での改善活動においてAIの活用が進んでいます。
AIの進化が速いとどのような問題が解決できるようになるでしょうか？
-AIの進化が速いと、現在は難しいと思われている多くの問題も徐々に解決できるようになります。
ジェネラティブXはどのようにして企業の課題に対処する予定ですか？
-ジェネラティブXは企業の課題に応じて、生成AIを活用したカスタマイズされたソリューションを提供することで対処する予定です。
日本の企業がAIを活用する際の課題とは何ですか？
-日本の企業がAIを活用する際の課題としては、自信の不足や、AIをどのように適用すべきかわからないことなどが挙げられます。
AIの進化について、どのような姿勢を持つべきですか？
-AIの進化について、恐れる必要はなく、積極的に活用し始め、小さくても成功体験を積み上げる姿勢を持つべきです。
ジェネラティブXはどのような企業との協力経験がありますか？
-ジェネラティブXは創業1年でも、すでに多くの大企業と組んでおり、様々な業種の企業と協力経験があります。
AIの進化がもたらすビジネスチャンスについてどう思いますか？
-AIの進化はビジネスチャンスを広げ、特に日本企業にとっては世界に手が届くレベルにまで追いつき、競争力を高めるチャンスだと荒木さんは考えています。
Outlines
🇯🇵 日本企業における生成AIの活用
日本の大企業は生成AIを効果的に活用していると感じる声がある。アメリカと比較して日本の企業は生成AIを活用し、ビジネス変革を目指している。荒木CEOは、日本の企業がAIを活用して課題を解決し、コストを削減する可能性について語った。
🌐 日本とアメリカのAI活用比較
日本はAIの進化を追いかけず、独自のアプローチで課題解決に成功している。アメリカは技術開発が進んでいるが、日本の企業は現場の強みを活かし、AIを活用して効率化を進めている。
🚀 日本の強みとAI活用の進化
日本の企業はAIを活用し、特に製造業や製薬企業において効率化を目指している。AIの進化により、従来のITシステムに頼らない新しいビジネスモデルが生まれている。
🛠️ AIの活用と日本の課題
日本の企業はAIを活用することで自信を獲得し、課題を克服している。AIの進化により、従来のITリソース不足を補い、新しいビジネスチャンスを創出している。
🤖 AIの進化とビジネスの変革
AIの進化はビジネスの変革をもたらしている。日本の企業はAIを活用し、特に大企業はその裾野が広く、複雑なネットワークを抱えるため、カスタマイズされたAIの活用が重要である。
🏢 大企業と生成AIの相性
大企業は生成AIと相性が良く、複雑な業務を効率化することができる。荒木CEOは、大企業がAIを活用することで、ビジネスの変革を実現していると語った。
🛑 AI活用の課題と解決策
AIの活用には課題があるが、日本の企業はそれらを克服し、AIを活用してビジネスを改善している。特に、AIの進化に合わせてシステムのアップデートが重要である。
🌟 AI活用の成功事例と今後の展望
日本の企業はAIの活用で成功を収めており、今後もその活用を拡大していく予定である。荒木CEOは、AIの進化がビジネス変革をもたらすと強調した。
Mindmap
Keywords
💡生成AI
💡DX（デジタルトランスフォーメーション）
💡AIの進化
💡カスタマイズ
💡ガラパゴス化
💡ベンダー
💡AI活用
💡ビッグデータ
💡R&D（研究開発）
💡AIのポテンシャル
💡フラット化
Highlights
日本の大企業は生成AIをうまく使いこなしている可能性がある。
アメリカの投資が行われている場合、そのリターンを最大限に活用することが重要。
AIの進化は非常に迅速で、ビジネス変革に活用される可能性がある。
生成AIの活用は、日本企業においても有利なポジションにある。
ジェネラティブXは日本の大企業を支援する生成AIのミッションを持つ会社。
荒木さんは東京大学経済学校出身で、その後JPモルガンで働いた経験がある。
アメリカのAI開発は進んでいるが、実際に活用する側はまだ発展していない。
日本企業はAIを活用して課題を解決する強いニーズがある。
AIの活用は、日本企業の現場目線での改善に非常に役立つ。
AIの進化はビジネスの変革につながり、新しいアプローチが求められている。
AIの利用は、技術力ではなく資本力に依存するようになっている。
日本企業はAIを活用して、アメリカの進化を追いかけることができる。
AIの活用は、日本企業の自信の問題ではなく、課題解決に重点を置くべき。
AIの進化はビジネスの変革をもたらし、新しいチャンスを創出している。
AIの利用は、単純な操作ではなく、ビジネスの改善に向けた戦略的アプローチであるべき。
AIの進化は、日本の企業が世界に並び立つチャンスを提供している。
AIの活用は、日本の企業が持つ課題を解決し、競争力を高める手段として期待されている。
AIの進化は、日本の企業が持つ個性や現場の強みを活用し、カスタマイズされたソリューションを提供する。
Transcripts
00:00日本の大企業の方がよっぽどですね生成は
00:03うまく使いこなせてるんじゃないかという
00:04風に感じますあそうですかなんかすごい
00:06意外というかイメージと違いますね持た
00:08ざるものとしてのあの強みってのはあるだ
00:12と思ってるんですね毎年アメリカで数7円
00:15のですね投資が行われてるならその
00:17リターンをですね最大限にしゃぶり尽くせ
00:19ばいいという風に思って確かじゃ投資とか
00:22RDは全部アメリカがやってくれとはいで
00:24そのうまいところを日本が取ってやるそう
00:26そうそうそうですそれであの十分ですね
00:28あの戦える余地っての多分にあると思って
00:31まして生成愛に向いてる課題ってあります
00:33かそれとも全部の課題に対応できるんです
00:35今の物差しで業務のコスとか開発のコス
00:39トって見てもですねほとんど意味がないん
00:41ですよおっしゃる通りそうするとじゃ要件
00:44定義とかもういらないっていうか意味が
00:45なく余計定義はいらないですなんでかて
00:48いうとま2割の難しい仕事があります
00:50あなたにしかできないあと8割の雑務あり
00:53ますとこの8割ってもほとんど今のAIで
00:56十分解決可能なんですよはい究極我々がい
00:59なくなるってこと
01:00あすごいですねそれぐらいやっぱりAIの
01:03進化が早いんですよだから
01:07うんはい皆さんこんにちはピボットの竹下
01:10ですえ注目のゲスト呼びしてビジョンや
01:12事業内容について深掘するアンドトーク
01:15始まります今回のテーマは本当に大注目の
01:18テーマなんですがえ企業の生成AI活用最
01:22前線でえジェネラティブXの提供でお送り
01:25しますもうここ数年ずっとDXだDXだっ
01:28て言われていて最だとAIを使わなきゃ
01:31いけないていうまプレッシャーをみんな
01:32感じてると思うんですがいや感じなくて
01:34いいと結構AIって簡単ですよしかも日本
01:37が海外と比べても有利なポジションにいる
01:40まそんな話を専門家の話専門家の方に聞い
01:43てみたいと思いますでは生成AI活用を
01:45コンサルティングする注目企業のトップに
01:47お話を伺います本日のゲストをご紹介し
01:50ますえジェネラティブX代表取締役CEO
01:53の荒木レさんですよろしくお願いします
01:55よろしくお願いしますはい荒木さんこの
01:57ジェネレXどういう会社なんですかえ我々
02:00はですねえま生成AIを使ってま日本の大
02:03企業をですねえま支援してくっていうこと
02:06をあのミッションとしてる会社でござい
02:08ましてで主な事業内容としてはですねま
02:10生成合ですねあのチャットGTP始めとし
02:13てえいろんな個技術があの出てきてますの
02:16でまそれを使ってこうビジネスを変革する
02:18ためのえコンサルティングであるとか
02:21あるいはそういった生成を使ったこう
02:23システムアプリケーションの開発みたいな
02:25ことまでをですねあの一期痛感であの提供
02:28してる会社になっておりますなるほど
02:29じゃあいろんな企業が生成愛をなんか使い
02:31たいと思った時に本社にジェティXに頼め
02:35ばなんかやってくれるということなんです
02:37ねはいそうですねただですね結構我々の
02:40特徴というかですねあの正直なところを
02:42売りにしてますのでま無理して使わなくて
02:45もいいですよことですねあのお伝えします
02:48とというのもですねま生生杯こう非常に
02:51こう注目集めていますとで確かにこう
02:54いろんなできることってどんどんどんどん
02:55広がってるんですねまただそれをこう使う
03:00とした際にですねあまりこう何か新しい
03:02ことをしようとしてしまうとですね
03:04やっぱりこう年穴にはまってしまうのでま
03:06そもそも使うべきところをうまく見極め
03:08るってとことまそれって先生じゃなくても
03:11いいですよねっていうとこをですねあの
03:13フラットにまお伝えするっていうことをえ
03:15私たちは重視してますので何でもかんでも
03:18AI使えばいいよねっていうものではない
03:20ということですねなるほどいや逆に荒木
03:22さんはすごい信頼できる方なと思ったのは
03:24生生みんな使いたかってるじゃないですか
03:26で売り込むんじゃなくてま要するに
03:28そもそもあなの問ははい
03:30はい何を解決したいんですかはい解決し
03:34たいものがないケースがほとんどなんです
03:36よねとにかく使わなきゃいけないとか導入
03:39しなきゃいけないっていう形でやくとです
03:41ね絶対うまくいかないんですよなるほど
03:43流行ってるからとかみんながチャット
03:45gpd使ってるからではないってことです
03:47よねはいはいそうですでは今日ちょっと
03:49その辺の本質的な話も伺いたいんですが
03:51あの荒木さん元々東京大学の経済学校で
03:54その後大学に行かれてあjpモルガン
03:56しかもその後ま連続企業家でも
03:58いらっしゃるんですはいで今の会社を作ら
04:00れたとあと最近なんかアメリカに行かれ
04:03たって聞いたんですけどどうですか
04:05アメリカちょっと本題に入る前になんか再
04:07センターの事情を聞きたいんですけど
04:09アメリカやぱ進んでるんですか日本より
04:11はいいやアメリカ進んでないですね進んで
04:12ないですかま多くのまいろんなこう
04:15メディアであったりとかま日本の有識者
04:17ってやっぱりこうアメリカ進んでますよね
04:19とアメリカ最先端ですよねって言んですね
04:21ま確かに生生を作る側ですね例えば
04:26オープンAであったりとかまGoogle
04:28とったりとかまいわゆるビッグテックって
04:30呼ばれるまとこのですねえま技術的なこう
04:34開発AIを作る側ってのは確かに進んで
04:36ますとでそれは圧倒的なこう資金力って
04:41いうものがあるのでま年間数7円っていう
04:43単位でですねえ巨額の投資が行われてます
04:47と確かにこれって進んでますよねとただ
04:49ですねあの使う側これを使ってま
04:53インパクトを出すであったりとか使いこな
04:56すって方はま実はまだまだ進んでいないと
04:58風に思ってますのでうんで私たちからする
05:01と日本の大企業の方がよっぽどですね性を
05:04うまく使いこなせてるんじゃないかという
05:05風に感じますあそうですかなんかすごい
05:07意外というかイメージと違いますねいや
05:10面白いですねちょっとその辺も是非詳しく
05:12伺いたいんですがあの今日3つのパートに
05:14分けてお話を聞いていきたいと思います1
05:17つがまさに今の話とつながるんですが日本
05:19の生成AIの世界における現在地はいこれ
05:23を伺ってえ2としてえガラパゴスAIに
05:26満足していけないというところでパート3
05:29としていまさっき大企業とおっしゃったん
05:31です生成AIと大企業の相性は抜群だと
05:34いう話で占めたいなと思うんですがまずま
05:37私やっぱり誤解してたんですけど日本が
05:39どうしても遅れていてえ海外ま特に
05:42アメリカが進んでるんじゃないかと思った
05:43それは違うとおっしゃったその心はもう
05:45少し詳しく伺ってもいいですかおそらく
05:47こう需要っていうものとですね供給って
05:51ものの2つに考えてあの見てみるといいか
05:54なと思ってましてまず需要っていたところ
05:56に関して言うとま日本企業ってやっぱり
05:59いろんなはい課題を持ってるんですねま
06:01もちろん少子化であったりとかですねま
06:04いろんなこう生産性が低いとか技術力の
06:07ですね強制が失わてるみたいなことは
06:09いっぱい言われるのでまそもそもですね
06:12AIを使ってなんとかしなきゃいけないっ
06:15ていう課題がですねまかなりこうボトム
06:17アップ現場から様々こう出てきているん
06:20ですなあのそういった意味でま従来のこう
06:24DXあるいはそのクラウド化みたいなの
06:26ですねま解決できてこなあのいなかった
06:30ですね課題っていうのが未だにこう大きく
06:33あのこう表出してますのでまそこをなんと
06:36かしたいっていうニーズがですねあの非常
06:38に強いとでその供給もそうなんですけども
06:42実はですねアメリカをこう見てみるとです
06:45ねやっぱりこうどうしてもえ車内の人材を
06:49まうまく使おうと車内でITを内省化
06:52しようというようなえまマインドセットの
06:55企業が多いのですねまよく言われる話です
06:58けどまアメリカうんっていうのはそのえ
07:00IT用っていうのを内政化するのでま外部
07:03の弁済に頼ることはないという風にあの
07:06よく言われるんですけどもただですね
07:08アメリカって逆にそういった車内のIT
07:12人材がこの先生の時代においては足かせに
07:15なってる部分ってのが多分にあってですね
07:19というのもですねこの先生AIってえま
07:23かなり非連続な進化なんですよねはいえ
07:26特徴的なのはやっぱりこうデータを必要と
07:30しないとどうしてもAI作ろうとするとま
07:33車内のデータを色々集めてきてですねで
07:35モデルを作ってってことやらないといけ
07:37なかったとただですね世も非常に賢いので
07:40データいらないですとまプロンプトだけで
07:42ワークしますってなってですねま車内の
07:45IT人材からするとまやることなくなっ
07:47ちゃったわけですそうですねあのそんなに
07:49難しいことしなくてもま結果が出るという
07:52風になってしまったので逆にえその
07:56アプローチに対してどういった進め方をし
07:59てばいいのかっていうのが今までの
08:01アプローチが通用しなくなってるですよ
08:04ねるうんで逆に日本を取り出してみると
08:08ですねやっぱりその車内のIT人が不足し
08:11てますって言われてるんですけどやっぱり
08:12こう強い現場であったりとかこう改善
08:15するっていったマインドセットがあるので
08:18そうするとITが整ってなくてもできる
08:22ことっていっぱいあるんですよ確かにだ
08:25からこう重厚長大なITのシステムとか
08:30人材リソースがあるからこそ重荷になって
08:33しまって生生の活用は進んでないとただ
08:37日本っていうのはまある種ITのですねえ
08:41そのリソースが十分でないただ逆にそれを
08:44使って解決したいって課題があるとていっ
08:47たとこに対してまさにこの生生っていうの
08:49はですねAIとかデータサイスとかITの
08:53ですね大きな基盤がなくてもですねあるし
08:56コモディティとしてですねあの使いこなす
08:59かできるといった意味で活用がどんどん
09:01進んでるんじゃないかという風に考えます
09:03うんいやすごい面白い考察ですねあのどう
09:06してもガラパゴスとかあの銃口頂戴って
09:09いう日本をディスる時に使われる言葉なん
09:11ですけど逆転現象が起きているとましかも
09:13このAIっていうのはま非常にフラット
09:15じゃないですかあの同時多発的にみんなが
09:17知ってるというか今まではタイムマシン系
09:20みたいにアメリカで流行ったのがちょっと
09:21遅れて日本に来るだったのがOpenAが
09:24発表した瞬間に世界中が使えるので
09:26フラットに使えるとでそうなったに同じス
09:29はい
09:30がまねじりにねじれてなぜか利に立ってる
09:33ことそうですあのおっしゃる通りでまさに
09:35ですねあのもたざるものとしてのあの強
09:38みってのあるだと思ってるんですねなんで
09:41アメリカのAI活用ってどういう文脈
09:44かっていうといかにえモデルを
09:46カスタマイズするかであったりとかま技術
09:49的なフレームワークを導入するかすごく
09:51テクノロジー起点なんですよねただ日本
09:55ってそんなことできないんですようんでき
09:57ないけど課いっぱいあるんです
10:01はいな先てきてるだと思いなるほど古くは
10:07自動車とかもそうなんですけど自ら発明
10:09するていはそれをカスタマイズしてま最適
10:12化するのが得意な国だと思うんですあの
10:15もちろんですね技術立国とかですね技術力
10:18って言われることありますけど毎年数投資
10:21しないとですねこの生って追いつけないん
10:23ですよだからそんなのをですね追いつく
10:26のって別に諦めて毎年アメリカで数のです
10:29ね投資が行われてるならそのリターンを
10:32ですね最大限にしゃぶり尽くせばいいと
10:34いう風に思って確かじゃ投資とかRDは
10:36全部アメリカがやってくれとでそのうまい
10:39ところを日本が取ってやるとそうそうです
10:41それであの十分ですねあの戦える余地って
10:43いうのは多分にあると思ってましてま
10:45もちろんですね一部のIT系の企業である
10:48とかまそのAIをですねコアに置いてる
10:50企業ってのはあるんですけどもただですね
10:53もう今ってAIってそんなこう難しく
10:56なくなってきてるんですよはいうん
10:59たくさんお金をかけてたくさんGPを使え
11:02ば結果が良くなりましたっていう話なんで
11:05技術力じゃないんですよはいもう物量作戦
11:07になってますよね資本力なんですよね
11:09じゃあ資本力で資本がない人が戦っても
11:12ですねまできることなんてないんですよだ
11:15からせっかくですねこうアメリカ発で
11:17ものすごく整備された高速道路があのでき
11:20ましたとでそれ使ってもいいですって状況
11:23なので高速道路をちっちゃい高速道路と
11:27ですねあの組み立てても仕方ないんです
11:29確かにだったら速道路乗ってどんどん先を
11:31行けばいいというのがま私たちのあの
11:34メッセージでありますうん面白いですね
11:36ちなみに構造的にはすごく理解したんです
11:38けど実際具体的にそうやって動いてる日本
11:40企業ってありますか日本の企業の中でも
11:42やはりその現場目線でのですね改善って
11:46いうのかもうそもそもカルチャーとして
11:48ねいてるとはいある種自分ごとして取られ
11:52てる企業っていうのはまこのAIの活用
11:54非常にうまくいってるなと思ってるんです
11:56ねまもちろんですねえまDX戦略であると
12:00かまIT本部からのですねまそういった
12:03こう落とし込みっていうのあるんですけど
12:05もただですねあのこのAIってもうスマホ
12:09なんですよなるスマホと一緒でもうみんな
12:12がアクセスできますとではスマホって
12:15サロスとした時にですね別に操作なんて
12:18タップするだけじゃないですかなんでより
12:20アクセスしやすいし操作しやすくなってる
12:23んですねだから現場目線でやりたいことっ
12:26てのを自分たちできちんと問題定すること
12:29が一応重要ですしでそれをですねしっかり
12:32できてる企業っていうのは日本には
12:34たくさんあるという風に私たちは考え
12:36なるほど実際あのジテXのクライアントの
12:39方でうまくいってるとこありますかなんか
12:40ご紹介できる例とあそうですねあの例えば
12:43製薬企業の方々ですとやはりこういろんな
12:46ですね文章を作成したりだとか規制の対応
12:49しなければいけないみたいなとこがあるの
12:51でその問題をですね解決したいってやっぱ
12:54強い思いがあるんですねグローバルな競争
12:58でですね戦っていこうとするとまどうやっ
13:01て効率化するかだったりとか省力化する
13:04かっていうのをま日々考えてる人たちてい
13:06ますとていった際にですねこう今まで手の
13:09届かなかったえパソコンとかですねもの
13:13スマートフォンえに比べてですねこのAI
13:16っていうのはま非常にこう身近なもので
13:19あってるので1度使い方さえ覚えてしまえ
13:22ばどんどんこう現場で改善できるようにな
13:24るってい風に考えてますなるほどこれだけ
13:26聞くとすごいハッピーな気持ちになるん
13:27ですけど一方で日本が持って課題弱点って
13:30ありますかはい課題はですねあの自信が
13:33ないことです自信がない日本企業にはい
13:36自信がないことですあのなんでかって言う
13:39とこのAIっていうものを大きく捉えすぎ
13:43ていますどういうことかって言うとですね
13:45まいろんなこう技術とかITがあった時
13:48って基本的にはですねまアメリカが先を
13:51言ってたんですよはいでそれを元にですね
13:55まいろんなこうあのベンダーであったりと
13:57かえそョていうのがえアメリカはこうなっ
14:00てるんですだからやらなきゃいけないです
14:03あなたたちは遅れてますということです
14:05もうずっとこの20年そのナラティブ
14:07ばっかですよねはいそうなんですよもう
14:09そんなものはですねもう聞き飽きたとまだ
14:13そんなことを言ってるですねあのベンダー
14:15がですねいっぱいいるんですよでそういう
14:17儲かるんですよだってみなアメリカ行って
14:19ないからうんああだからその情報格差で
14:22あったりとかまタイムマシンのモデルで
14:25こういかにですねあの自分たちのま
14:27ポジションをトークをするかっていうのが
14:29やっぱり未だにですね存在してるとただ
14:32ですねいやいやアメリカも進んでないです
14:34よともアメリカの4社だけが先置いてて
14:38残りは一緒なんですよだからアメリカ企業
14:42の平均よりかは日本企業の先行ってるとこ
14:45の方がはかにま上を行ってますとなるほど
14:48だからそんなに恐れなくてもいいんですよ
14:52うん4者ってどこのこと言ってますかあ
14:54ビッグテックねはいその本当に数円のま
14:58投資はいですからね普通のアメリカの企業
15:00はそんな大ないですそそんな大差ないです
15:03あの大差ないですし日本の本当に先進的で
15:06やったりとか現場が強い企業ってのは
15:09アメリカの平均店いうよりがはかに先を
15:11行ってるのでそのやり方をきちんと強く
15:14すればいいとなのでうんAIとかITじゃ
15:18ないんですよもうこれはもう水とか空気な
15:22んで高速道路があった時にですね一旦最初
15:25は怖いかもしれないスピード出すのただ
15:271度運転してしまえばですねどんどん
15:29どんどんスピード出せていけますし今は
15:32高速道路がどんどんどんどんこうあの拡張
15:34されてくとはいいった際にですね自分たち
15:38でやり方考えなきゃいけないだから誰かが
15:40うまくいってるではなくてですねえそのっ
15:43て活用事例みたいなのをですねえまこう
15:46聞きたいという気持ちは分かるんですけど
15:48もそんな高速道乗る時にですねどうやって
15:51運転しますかはい聞かないですかねいや
15:54Googleではこうやってますとは言わ
15:56ないですよね言わないですよねだってそれ
15:58は自分たちのビジネス自分たちの組織に
16:01フィットしたやり方ってのをやっぱり考え
16:04なきゃいけないでもそれって例えば今まで
16:06じゃあ製造業とかま製薬企業の研究開発で
16:10あったりとかですねえまいろんなこう
16:12インフラの会社であったりと今まで言って
16:14それって脈脈とやってきたことだと思うん
16:17ですよねただただそこに今新しくAIって
16:21いうツルがものすごく武器が増えました
16:23よって話なんでこのある種ま業務を現場
16:28から見てですですねどうやって改善してく
16:30かっていう思考の延長の先にしかですね
16:33このAIを使いこなすってのはないと思っ
16:35てましてだからあのAIじゃないですと
16:38これはあのただのあのスマホみたいな便利
16:42なものですという風に捉えていただくのが
16:44いいかと思いやなんか自信失う必要ない
16:46ですねこれベンダーが悪いんですかはい
16:48いやあの自信失ってるのはですねえ
16:53やっぱりいろんなこう失敗をしたりだとか
16:55えまあるいは自分たちがやったことがない
16:59からっていうとこはあのあると思うんです
17:01ねただですね確かにじゃあこのAIが5年
17:06前だったら確かにそれ難しかったもしれ
17:08ないです自信持ってそれはできなかったも
17:10しれですはいただですね今ってじゃあどう
17:13やって使えばいいかって日本語書きなさ
17:15いって話なんですよそうですよね正しくて
17:18明瞭な日本語を書けばあとはAIがやって
17:22くれますはいだから自信がないってことは
17:26自分のやってる仕事を言語化できないって
17:28ことなるほどうんうんあのなので冒頭に
17:31戻るんですけどあのだったら多分無理です
17:34そうですねなるほどあの自分のやってる
17:37ことを言語化して何がいいか悪いかって
17:39いうのをあの伝えられないと他人に伝え
17:41られないとていう仕事は改善できないうん
17:44ですよねだから別にそれはやらなくてい
17:47いいですとどちらかって言うときちんと
17:49言語化できてえ人に伝えることが仕事が
17:53あるとであるならばそれを相手を人間じゃ
17:55なくてAIにすればいいっていう考え方な
17:58のでうんうんうんだからまさに先ほど
18:00申し上げたように向こ技術っていうのは
18:03どんどんですねこうAIが我々にこう
18:07近づいてきてるですねでもっと言うと確か
18:11に今自信ないかもしれないですとうんただ
18:13ですね今できないこともありますと難しい
18:15ことありますとうんそういう時はですね
18:17あの待ってればいいんですよああの待っ
18:20てればですねあのどんどんAIがあの進化
18:23してきますと確かにはいだから一旦ですね
18:27高速道路乗っちゃえばはゆっくりでいいん
18:29ですよただ乗ってないとこの高速道路が
18:33どんどん先を行ったとこについていけなく
18:35なで確かまどんどん勝手に伸びたりとかま
18:37サービスエリアができたりとか乗ってて
18:40乗ってゆっくりねんですよ最初はあの
18:4260kmで乗ってってもですねだんだん
18:45だんだん楽しくなってくるんですよねただ
18:48そこをやるやらないって言った時に今の今
18:52のAIのものだけを見てるとですねうまく
18:55いかないんですよま例えばなんですけど今
18:58のの問題例えばハルシネーションしますで
19:01あったりとかはい嘘をついちゃうってこと
19:02ですねそうですねえまセキュリティの問題
19:04がありますとかですねえま情報をですねえ
19:07ま正しくえ自社の情報を取り込んでいない
19:11みたいなことがあるんですけれども待っ
19:13てれば大丈夫ですあの待ってればですね
19:17どんどんどんどんいいものが加速度的に出
19:20てるので今の断面で判断してもしょうが
19:23ないんですねだからこの高速道路は
19:27どんどん早くなるとったうんことを前提と
19:29しなきゃいけないっていう風になると結局
19:32それをまやるためのですねま意識のところ
19:35が1番重要であってでそのために恐れても
19:38仕方ないしでまとりあえずやってみようっ
19:40ていうのが大事だとことうんしかもその
19:42意識変革ですごい簡単でま日本語喋れるか
19:45どうかしいじゃないですかあそうですそう
19:47ですなので逆に日本語で喋れないんだっ
19:49たらあのどんなにいいAIが出てもですね
19:51使いこなせないんでだからそういった業務
19:54は無理して効率化しなくていいんですよ
19:56はいそうですよねまなんか問題があれば
19:59はい
20:03問題てるなんか丸投げあるじゃないですか
20:07もしかしたらあの本社に来るクライアント
20:09さんは違うかもしれませんけどジェティX
20:11みたいなすごいいい会社出てきたあじゃ
20:12全部やっといてくださいこういうのは問題
20:14じゃないですか多分ですねあのそれをやっ
20:18たとしてもですね絶対うまくいかないとで
20:20なんでかって言うとこのAIのある種です
20:24ねポテンシャルであったりとかま性能を
20:27決めるのは何はいっていうと先ほど
20:29申し上げた言語化なんですよねうん
20:32いろんなですねこうデータを取ってくる
20:35ためのですねえまフレームワークだあっ
20:37たりとかモデルをカスタマイズするための
20:39アプローチま技術的なあのところですねて
20:42いうのはま色々こう提唱されるんですけど
20:46もこれは長期的になくなってくんですよ
20:49なんだとすると先ほどの言語化できてるか
20:52だけがこのAIの性能を引き出す限になる
20:56とで弊社ではこれはまノハうんというに
20:59あのってるんですけどもこのですね言語家
21:03じゃああなたの会社に来たですねえ
21:06コンサルであったりとかえシステム会社
21:09AIベンチャーあなたたちが30年やって
21:12きたことをですね言語化できますかとうん
21:15うんうんうんそれがもしあのお金払って
21:17できるのであればあなたたちのビジネスっ
21:20て競争してないですよねそとしる通りです
21:23ねあのなので最確かに入口のところ高速
21:28道路にに乗るところまでは外部のえま
21:31ベンダーであったりとかえま
21:32スタートアップかもしれませんあるいは
21:35IT人材なのかもしれないです必要ですと
21:38まただそこから先はですね自分たちで
21:41使おうというものが意識がないとですね
21:44絶対置いてかれんですねなんでかて言うと
21:47結局外部のえ会社なので車内のまいろんな
21:51こう知見ノーハウって理解してないんです
21:54よでそれをですねえお金を払って伝える
21:57わけですよねうんそれにしてくるわけです
21:59ねこのやり取りってすごく情調だし時間が
22:03かかるんですよあのそうなるとですね高速
22:06道路にせっかく乗ったのにはいずっとこう
22:09あの左でですねこう運転しながらえ次どこ
22:12行ったらいいですかね聞いてるわま自分で
22:15ハンドルに行てないってことですよねそう
22:16するとやっぱ置いてかれちゃうんですいや
22:18これ荒木さんおっしゃる通りなんですけど
22:19これなんでベンダーこういうこと言わない
22:21んですかいやそうするベンダーが行っ
22:22ちゃうとですね自分たちのビジネスの
22:24チャンスがなくなってしまうんでなんで
22:26これは難しいですよといってのはこれ
22:29カスタマイズしないといけないですと車内
22:31データをたくさん読み込ませなきゃいけな
22:33いってアメリカのビッグデックではこう
22:35ですよ送れますよ遅れてますよって言っ
22:37てるんですけどみんな遅れてるんですよ
22:39あのそのベンダーがあそっかいや今日は
22:41じゃ荒木さん真実を語ってくれたと思うん
22:43ですがはい真実を語った結果としてですね
22:45別に我々の仕事がなくなってもいいんです
22:47よあのそれは別に私たちも同じくベンダー
22:50としてですねあのいろんな企業をま支援し
22:52てるんですけどもま究極我々がいなくな
22:55るってことがゴールなんですごいですね
22:57それぐらいやっぱりAIの進化が早いん
22:59ですよだから入り口だけ私たちはあのご
23:02支援させていただくんですけどもまその
23:04結果としていやもう別に1人でドライブ
23:06できますとうんドライブの例えがすごい
23:08いいなと思ったのはAIってなんすごい
23:10専門性が必要だって気がするんですけど
23:13運転できるみたいな感じの捉え方でいい
23:16ですかつまりあの何らかの技術は必要だ
23:17けど誰もが民主的に運転免許を取ること
23:21できるじゃないですかそのぐらいの規模感
23:23ですか技術はいらないです技術はいら
23:25もっと簡単もっと簡単ですあなるほど行き
23:27たいとこがあればいいですあむしろじゃあ
23:29技術よりも意思ですね意あともう1個その
23:32課題としては生成愛に向いてる課題って
23:35ありますかそれとも全部の課題に対応
23:36できるんですかこれですねよくあるお穴な
23:39んですよいろんな企業でま我々もですねえ
23:43見聞きしてることとしてはえまユース
23:45ケースと生が使った業務をですね特定して
23:49ですねえそこにま携わる人々のえま個数
23:54ですねていうのを算出してえまRを算出
23:57するとま従来のうんのこうシステムであっ
23:59たりDXの進め方なんですよねますなわち
24:02ま業務を見た時にまボトルネックとなる
24:05ようなところを特定してまそこをこう
24:07リプレースしてくとただですねこの
24:10アプローチはこの精の時代においては
24:13うまくいかないとああなんでかて言とです
24:15ねAIが進化するんですよ今この瞬間に
24:19ですね計画を立ててもですねあの半年後に
24:22はですね全く違う世界になってるんですよ
24:24なるほどそうだから今の物差しで業務の数
24:28とか開発のコストって見てもですね
24:32ほとんど意味がないんですよおっしゃる
24:34通りそうするとじゃ要件定義とかもういら
24:36ないっていうか意味がなく余計典義はいら
24:38ないですなんでかていうといら結局
24:40ほとんどのえ今皆様がですねえやって
24:44いらっしゃる仕事ってま2割の難しい仕事
24:46がありますあなたにしかできないけどあと
24:488割の雑務ありますとて言った時にこの8
24:52割ってもほとんど今のAIで十分解決可能
24:55なんですよねはいもしかすると業務によっ
24:57てはうんここが7割かもしれない6割かも
25:00しれないとはいただですねこれがどんどん
25:03できることが広がってってるんですよだ
25:05からこの難しいこと数がかかることを複雑
25:10なことをお金かけてやるんじゃなくてです
25:12ねこの簡単なことをですねとにかく
25:14たくさん早くやるとうんその結果として
25:17ですねだんだんだんだんAが進化すると
25:20難しいこともですねあのできるようになっ
25:22てるんですよいやあなるほど面白いいや
25:24すごい納得感ありますねいやちょっと
25:26パート1でまさに運転の例えがいとっもう
25:29速に乗ることがAIを使うことだとしかも
25:32運転の技術よりもどこに行きたいかていう
25:34意思がま企業ま特に大企業に大事だと
25:37分かったんですがそこにちょっとパート2
25:39あのガラパゴスAIに満足しちゃいけない
25:42ですがままさにちょっと私丸投げて言った
25:45んですけどやっぱり日本ってベダに丸投げ
25:47がちじゃないですかこれをどうやって変え
25:49てったらいいですかあの日本がせっかく
25:51構造的に有利な位置にいると思うんでどう
25:53いう風に変えてったらいいですかねまさに
25:55ガラパゴス化しないためには何が必要かと
25:58ですねあのベンダーにま頼むとまこれは
26:01やっぱり人がいない部分とかですね
26:03ケイパビリティが足りない部分あのあると
26:05思うんですねあのただですねあの究極その
26:09彼らも大したことやってないですよ今
26:11なるほどだからあの丸投げしてるように
26:14見えてもですねあの実際紐解くとですねえ
26:18簡単なこと8割と難しいこと2割ぐらい
26:22うんなんですねだからままずこの簡単な
26:26ことでできるものっていうので何やってる
26:29んですかとどうやってるんですが聞けば
26:30ですねどういう日本語書いてますかといっ
26:33た部分なのでまこれは聞きましょうとはい
26:36で難しいことはま確かにそれはお任せ
26:38するって部分でいいんですけども丸投げて
26:41いうのはですね基本的にはまずその作るっ
26:44てところとえ作ったものをこう
26:46メンテナンスするって両方大事なんですね
26:49今この生成AIって絶対こう100点に
26:52なんないんですよはいどちらかっていうと
26:55作ることよりかはこの使い続けることが
26:58うんなのでそういったであったり運用が
27:02あの必要になってきますといわゆる従来の
27:05システムだとこうシステムってこうずっと
27:09同じ振る舞いをするんですよねだからこそ
27:12保守があって運用があるとうんただですね
27:15まこのAIってどんどん変わるんですよね
27:18はいっていう風になるとずっとこう
27:21アップデートし続けなきゃいけないんです
27:23ようんだからそういった意味でベンダーに
27:27どう発すばいいかていうとまこの変わら
27:30ない部分ですねのパーツは作ってください
27:33とただこの可変してどんどんアップデート
27:35する部分はま自社でメンテナンスしますと
27:38でそれは何すればいいかって言うとじゃあ
27:40プロンプトをどう変えてけばいいんだっけ
27:42とかですねあるえ生成AIのアウトプット
27:46あった時にですねま何がいけてないの
27:48かっていうのをまきちんとこう言語化して
27:51あのいけばいいとそういった意味で指示
27:53するところですね先ほどのどこに行きたい
27:56かっていう部分をしっかりハはい握り
27:58続けるとはいでそこはまず最初どこに行っ
28:01たことがいいかわかんないんですけどまず
28:02は海に行きましょう海に行った今度山に
28:04行きたくなるんでまそこは自分たちでやり
28:07たい方向性っていうのをまきちんとえ持ち
28:10続けるということができればあの十分です
28:14しじゃあいきなり内政化全部しましょうっ
28:16ていうできませんと環境ありません体制
28:18ありませんと言ってもですねまず仕組み
28:21自体が非常に簡単なのではいそんな大した
28:24ことみんなしてないですそうですはい
28:26なんかいかにもさ
28:31てとあれそんなだったら自分たでもできる
28:34じゃと思うけそうなんですよていうのは
28:37それぐらい今のAIのこのエンジンで優れ
28:39てるんですよなんでまベンダーがやってる
28:42のっていうのはまそこにちょっといい
28:45エンジンを箱に入れて売ってるようなもん
28:47あまちょっと放送箱に入れてそうそうなん
28:50ですよでもそれで十分にワークするんです
28:52よねだからじゃあそのエンジンの中がどう
28:56なってるかっ理解したらてうんたちで
28:58使えるようになるはずなんですよなるほど
29:00いやこれ聞いてる人かなり目から鱗という
29:02かもうその分コストもさね無駄なお金使わ
29:05なくて済む気がするんですがここで
29:07ちょっと問いなんですけどじゃあ本社の
29:09ジェネラティブXとベンダー従来のベンダ
29:12なんか違いはじゃあるんですかはいない
29:13ですないですかじゃ同じなですか同じです
29:16別に我々だってやってること変わらないん
29:17でじゃあなんで頼まなきゃいけないんです
29:19かいや我々は正直なんでああなるほどはい
29:22あのなんであの簡単ですよって言うんです
29:25よそこだけが多分違うはい入れてごまかさ
29:28ないとはいそうですあの正直誠実以上です
29:32はい逆にそうすと信頼が得られますし本当
29:35に聞きたいことを聞けますねいやだって
29:37我々そんな大したことしてないんですよだ
29:39本当にあのすごい社長でその言っちゃうん
29:41ですかいやだって別にあのオープンがいい
29:43もの作ってるんでそれをあの使えるように
29:45してパドルつけて売ってるだけなんですよ
29:47はいで別にそれって我々すごいからじゃ
29:49ないんですオープンアがすごいんですと
29:51いう話だしもっとすも出ますといった話な
29:54んで私たちが別にできることが別に売りで
29:57はない
29:59増やせ私たちが関わることによってま企業
30:03の皆さんができるになるってことがゴール
30:06だと思ってるんで別に我々が優れてるとか
30:08我々が何か得意である人って全くないと
30:11思ってるんですねあのただただ私たちが
30:14もしあの意味がこの会社の意義があるんだ
30:17とするとまこういったあのメッセージで
30:21あったりとかそんなに難しくないですよっ
30:23てことをやっぱりお伝えすることだという
30:24風にあの思ってますし自分たちのあのこう
30:27うんじゃビジネスにならないとしても
30:30やっぱり日本の社会が強くなるためには
30:32必要だなるほどいやありがとうございます
30:34はいそこでちょっとパート3に行きたいん
30:36ですが生成AIと大企業の相性は抜群と
30:39いうことですジェネラティブXさんまだ
30:41創業1年とかですがもうすでにいろんな大
30:45企業と組んでるじゃないですかこれ
30:46やっぱりま荒木さんがすごいってのあると
30:48思うんですけどやっぱ大企業と相性はい
30:50いってことはんですか大企業の課題っって
30:53いうものがですねすごくこうえま裾が
30:58ヒロインああなるほどうんうんあのという
31:00のはやっぱり事業の規模が大きいとはいで
31:03会社の持ってる機能も大きvalu
31:06チェーンが長いとま製造から研究開発して
31:10製造して販売っていうものになってですね
31:13でいろんな国国もままたがってななって
31:16くるとですねま本当にいろんな業務があの
31:18指数的に生まれてるんですよねある臨を
31:22取るための臨であったりとかえある書類に
31:27合わせてえ書き換えるべき書類であった
31:29りっていうまあるしこう非常にこう複雑な
31:32ネットワークになってると実はこの課題
31:35って今までのえまそのクラウドの
31:38ソリューションであったりとかパッケージ
31:40だとですねなかなか解決しえなかったん
31:44ですね例えばある会社の製造部門における
31:48工程ってほとんど同じ業界同じ商品を作っ
31:52てるものやっても全然違いますやっぱり
31:54こう規模が大きいので最適してるとはい
31:59したがってですねじゃここを統一的に解決
32:02しようって思うとやっぱりじゃあ整列ソス
32:04言いましょうとサプ入れましょうっていう
32:06話になるんですけれどもやっぱり
32:08カスタマイズしないとえそうですよねで
32:11そこが今まで日本がダメなとこって言われ
32:12たじゃないですかなんか個別に違いすぎ
32:14るってはいただその個別性こそが企業の
32:18競争力面白いですですよねみんなと同じ
32:22ものを同じやり方で作ってたらもうあの
32:24コストはゼロになる利益は一緒になるじゃ
32:27たこんだやっぱはい違うってのはまそこの
32:29中での様々なこう現場の改善であったりと
32:32かま過去の経験から見た積み重ねがあって
32:36ですね逆なんですよそれをそこの
32:39カスタマイズのニーズに今までのITって
32:43追従できてなかったんですよああなるほど
32:45うんだからウガの目線でカスタマイズし
32:49ちゃいけないですよていうのでサーズが出
32:52てきたはいだけどほとんど問題回避されて
32:55ないんですよしかもそっちに合わせなきゃ
32:57みたいななんちょっと圧的な感そういや
33:00そのベストプラクティスですとこのやり方
33:02に乗っとってないあなたたちは古いのオ
33:05ですとリエしないといけないですよまそれ
33:07ベンダーの都合なんではいいや本当
33:09おっしゃるですねなんかちょっと騙されて
33:10ましたこの10年間あのもうそう言って
33:12ベンダーがカスタマにしたくないから会社
33:15をカスタマイズせよとでこれがまさにIT
33:18の自信がないことから出てきた問題なん
33:20ですよなるほどはあなんですけどこの正
33:22向いてるのってのはカスタマイズのコスト
33:24がめちゃくちゃ低いんですよはい確かに
33:26こう真ん中
33:28タンシステムがあったとしてですねその
33:32こうある付随するようなま小さな業務で
33:35あってもですねシステム変えなくてもま
33:37AIの方が柔軟に変えることができるので
33:41あし柔らかいソフトウェアなんですね確に
33:44でかつそれがこう現場にこう染み渡ってく
33:47ので現場でカスタマイズあのできるという
33:51風になるとじゃあその現場の負担が
33:53大きかった共通化できなかったパッケージ
33:56がなかったっていうなこうもに対してこの
34:00生非常に向いてるという風に思ってます
34:02うん一方でじゃあ大企業がま導入する時に
34:05まこれも大企業あるあるですけどいろんな
34:07臨を搭載きないとかなんかすごい大事に
34:09なっちゃうじゃないですかこの辺のなんか
34:11フリクションンって起きないですかはいな
34:13のでこのAIっていうものはですねあの
34:16AIじゃないですとあなるほどITじゃ
34:18ないですそかそこに立るわけですねはい
34:20そうもうあの潤活なので社員にスマホを
34:24ですねあの配りましょうとていった性質の
34:27もですのでスマホあっ入れた後はですね
34:30じゃあカメラを使いましょうとじゃあそれ
34:33であのチャットツールを使いましまそれ
34:35それ人それぞれに委ねられてるわけですよ
34:38ねなので初期の入り口は確かに横串でやっ
34:41てあげるんですけどまそこから先は現場に
34:43委ねていく現場の中でこう改善していって
34:47従来のシステムではできなかったことって
34:49のをどんどんできるようにしてくるでそう
34:51なった時に1番重要なのがどの業務に対し
34:54てそれを適用するかなんですねうんはい
34:57ここがやっぱりえ従来の大きな
35:01プロジェクトになってしまえば関連する
35:03部署が多くなればなるほどですねま調整だ
35:06とかですねリギが必要になるとなのでま
35:09我々としてはですねもう小さくていいと
35:12うん小さな業務を今すぐに置き換えようと
35:15そうするとですねこの小さな業務の上に
35:17依存してる大きな業務もですねやがて
35:20置き換えれるようになってくるのでまず
35:22ボトムアップで小さなものをどんどん
35:24どんどんやってでその上になるものを
35:26どんどんどんどんAIの進化と共にですね
35:29あのしていけばいいという意味で従来の
35:32IT導入とかシステムの要件定義とは全く
35:36異なるアプローチが必要でそれはこのAI
35:39の進化ってものを前提にしておかないと
35:43あるし性的なあのスタティックな考え計画
35:48であるとやっぱりお穴にはまってしまうと
35:50うんなるほどそうするとあの1個の部署
35:52からでやってもいいってことですかはい
35:54いやそうですあの1人でいいんですよ別に
35:56全車導入じゃなくていいいですよそっか
35:58なんか今までの気全車導入研修をやって
36:00みんなに周知してって車内イントラで何度
36:03もお知らせするみたいなはいそうした方が
36:05ベンダーが儲かるんですよまたここに
36:07きつくんですねベンダーずるいですねはい
36:09ベンダーはとにかくたくさんの人が使って
36:12るって状態を作りたいんですはいただ1人
36:14が別にできればそれを誰か使えばいいいい
36:17いいですよ1人の人をどうやって強くする
36:20かっていうのが重要ですじゃこれ見てる大
36:22企業の方はあじゃあどうしようどの部長に
36:24言えばいいのかと思わずにまず自分で使っ
36:26てみて
36:33はいGPT新しいモデが出るんです確かに
36:38足並み揃えてる間にちょっと違う世界に
36:40入ってるわけですね1つ新鮮だったの
36:42いきなり武将横断でなくて1人から始め
36:45るっていうのはいいなと思ったです他に
36:46なんかつづきポイントというか大企業陥り
36:49がちな穴ってありますか何の業務から適用
36:53すればいいんだっけていうとこのまある
36:57こう
36:58まターゲッティングのとこですよねうん
37:01はいでターゲッティングしようとすると
37:04いろんなケアリングデイサービス
37:08[音楽]
37:27まさにこのAIにおいて最も重要なのって
37:31自信でありはいはいそこへどう向き合う
37:34かっていうことなんですねなのでハンドル
37:37を持った経験をいかに増やすかって小さな
37:40成功体験の方が大きなインパクト高水削減
37:43よるかはるかに重要なんですよそういった
37:46意味でそのいろんなこうまターゲティング
37:49ですねどの業務からやろうかってことを
37:52考えるんですけどやりやすさのところから
37:55やっていくとそれをいかに早く
37:58簡単にやるかという小さな成功体験を
38:01どんどんどんどん積み重ねていくと言と
38:04ですね結局難しいことはAが解決してくる
38:08んで待ってればそ待ちましょうとはい
38:11ああでもなんか荒木さんがそれて伴奏し
38:14まさに助手席に乗ってくださるといい気が
38:16するんですけどどんな人に相談まこれ見
38:18てる人であなんか荒木さんとかあの
38:20ジェネラティブXに相談したいなと思う人
38:22いると思うんですけどどんな人に相談して
38:24きてほしいですか自分でできるようになり
38:26たいていう人かなはいあのまそれやっぱり
38:29内であったりとかま現場でカスタマイズで
38:32あったりとか確かに私たちが関与すること
38:37ができるとでそこで当然インパクトも出す
38:41とただ大きな会社に対してですね私たちが
38:44できることなんても限られてるんですよ
38:46はいなのでそれをやっぱりこのエッセンス
38:50をですねまうまく取り込んでいただいて
38:53あとは皆さん自身でできるようになりたい
38:56とうん使いたいうんていう熱意のある方
39:00なるほどと一緒にお仕事させていただき
39:03たいと思いますしまそこの中で私たちが
39:06どう振る舞うかっていうのはあくまでも
39:08こう私たちのこう願望でしかないのでお客
39:13様の課題が強いとでかつやりたいといった
39:17方とですね是非あの一緒に伴奏させて
39:21いただきたいと思ってますどんな課題でも
39:23いいんですかどんな課題でもいいですうん
39:25そうかじゃこれ見てる人でま
39:28はaでかしなきゃとかではなくてこんな
39:30課題がありますとそれ持ってくればいい
39:32わけですねあとちょっと1個気になったの
39:34は課長AIってサービスやってるあれん
39:36ですかえ課長はですねまさにノーフの言語
39:39家はいなんですよねAIにこう指示を出す
39:44ところていうのはま多少やっぱりこうなん
39:46てですかねうまい指示だったりとプロンプ
39:49トっていうのを磨き込み必要があるとなの
39:51でま我々はどちらかっていうと現場業務
39:54ってよりかはまそれを見てる課長ですね
39:57課長大使係長ま何長でもいいんですけど
40:01やっぱり上司の方のエッセンスて非常に
40:03重要だと思ってるんですねまある種AI
40:06ってこう部下みたいなもんなんでまそれに
40:08対してこうフィードバックしたりだとかま
40:11そのこう結果をですねえまこう評価する
40:14目線っていうのが必要だと思うのでまこう
40:16いった日常業務の中で業務をどのような
40:19観点で評価してえフィードバックしてるか
40:22みたいなとこをですねま我々で例えば
40:25データであったりってのこう集めてきて
40:27はいそれをこうAIにですねえ見させると
40:31でその結果としてまた朝の課長がま見てる
40:34かのようにですねえまそう指導であったと
40:37かあすごいですねがあのできるようにな
40:39るっていう仕組みどういう人が導入して
40:41ますかこの課長AIあ例えば金融機関の
40:44ケースもありますしまそういったえ
40:46システム系の会社IT系の会社もあります
40:49しまあのはい全てのですね会社にですね
40:54課長はいるんですよそうですよねでその
40:57課長の代わりにまさに色々現場への指示
41:01出しをしてくくれるものを作りましょう
41:02いや面白いいやジェネラティブX面白い
41:05会社ですねそろそろちょっと時間なので
41:08最後あのま触れてない論点もあとは今後
41:10こんな世界を作っていきたいていうこと
41:12含めて荒木さんの方から最後のコメント
41:13いただいてもいいでしょうかまよく日本
41:17企業を強くしたいというですねいろんなま
41:20会社あると思いますとで私たちもそう思っ
41:23てますとはいうんただですね本当に今が
41:261番チャンスだとうんですよねはいよく
41:29例えるんですけどま9回裏え1点差2塁
41:36はい今ですね世界がフラットになったん
41:39ですよこのAIの進化によってはいだから
41:42今だっ
41:43たらヒット打ったら追いつけるんですよ
41:46なるほどホームランじゃなくていいんです
41:48よそう2塁にいるんでま本当にヒットで
41:50ヒットで同点になるんではいもそれぐらい
41:53簡単なことなんですよはいただそこを
41:57やっぱ恐れたりとか負けてるんじゃない
41:59かって思うってやっぱできないんで
42:01いやいや全然A活用できてますとはい全然
42:04世界のに手が届くとこにいますとうんはい
42:08いったとこで今までやっぱりじゃあその
42:10ITデジタル日本は弱いと言われてきてた
42:13んですけど今みんなAI弱いんですよ確か
42:16にだからチャンスなんですよねなるほど
42:18じゃあバッターボックスに立って思い切っ
42:20て振って2のラナを返すと返せばヒットで
42:23いいんですよあちょっと気が楽になります
42:25ねそうですなんであんまり構えないとうん
42:27がお伝えしたいことで分かりました
42:29ありがとうございますいや本当に荒木さん
42:30がすごい正直な方だっていうのが全編を
42:32通して伝わってきましたということでえ
42:34企業の生成AIの活用最前線でえジェネレ
42:38XのCOの荒木れさんとお届けしました
42:41どうもありがとうございましたありがとう
42:42ございまし
42:43[音楽]
42:56たDET
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