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皆さんこんにちは、草の幹です。 宮武です。
Off Topicは、アメリカを中心に最新テックニュースやスタートアップ、ビジネス情報をゆるく深掘りしながらご紹介する番組です。
今回のトピックは、AppleのNext Big Thingsは何か？パート4.2をお送りします。
はい、ちょっと今回が本当に最後ということで、ちょっと特別に2回に分けてお送りしているわけなんですけど、
今回はどういうお話で?
そうですね、今回はAppleがどうヘルスケアの戦略、今までの戦略を活用しながらAIと一緒に活用できるかという話で、
今までのAppleのヘルスケア戦略って、データ生成、それがウェアラブルだったりからデータストレージ、Apple Healthのアプリとかだと思うんですけど、
その後に第三者のアプリとかSDKとか提供して、いろんなところから情報収集した中で、自社のサービスとか遠隔医療とかそういうものをやっているので、
それのさらなる発展としてAIを活用するんじゃないかというところが今回の主な内容になるかなと思いますね。
これまでのAppleシリーズの中でも関連してきたりとかしてるのもすごく面白かったですね。
そうですね、全体のこの流れが実は非常に意図があったというところでもあるので、ぜひそこも聞いていただければと。
このパート2だけで40分くらいあるので、毎回毎回長いんですけど、ぜひ聞いてもらえたらと思います。
結局、このAppleヘルスケアの戦略としては、こういう情報取得して保管を一括にできて、そこのデータをベースにこのAIを使えそうっていう話を今までしてきたと思うんですけど、
実際にどうやって使うんだというところで、一つ自然と出てくるのはおそらく医療診断。
そうですよね、それ便利ですよね。
そうですよね。
一番欲しいというか、レコメンドエンジンですよね。
でも、草野さんのリアクションって多分レアだと思うんですよ。
逆にその情報を取られるの嫌だみたいなことですか。
多分ほとんどの人は、草野さんもしかしたら思うかもしれないですけど、AIじゃなくて人間の医者の方がいいんじゃないかっていう。
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診断はさすがにAI信頼できないよっていう。
でも、蓄積されたデータがあれば、ちょっとそっちも信用しちゃう。
信用。
ですよね。
高いような気もしますね。
結構レアだと思います、草野さんこの考え方。すごい正しいと思うんですけど、この草野さんの考え方が。
でもほとんどの人は多分、やっぱり人間に見てもらった方が信頼できるとか、安心感があるとか。
でもその気持ちも分かります。
でも、かかりつけのお医者さんとかいない、あんまり定期的に病院行ってない属性なので私は。
これから言うことを全部草野さんが言っちゃってくれてるんですけど。
ごめんなさい、どうぞ。
全然いいですよ、全然いいですよ。正しいので。
そういう属性の人間からすると、やっぱり過去のデータ、AIだったとしても、実際の事実の自分のデータを元にっていう風に考えると、そっちのも信用できるかなっていう。
人間も信用できるんですけど。
まさにそうで、ドンピシャに草野さんの当たってるんですけど。
一つでもすごい重要なのが、このAIの方がいいのか人間の方がいいのかっていう判断をするときに、期待値がAIにAIってソリューションを出した瞬間に、なぜか期待値が変わるケースって多々あって。
それが自動運転では全く同じなんですけど、なぜかAIになったときって100%完璧じゃないといけないっていうミスを許されない。
確かにその期待値ありますね。
そうなんですよ。でも人間が運転してもミスってありますし、医者も診断ミスってあるじゃないですか。
その中でなぜそれを完璧を期待するのかっていうところがすごい間違いだなと思っていて。
多分何をスタンダードとしてセットするのかというと、人間よりもいいのかっていう。
人間よりも優れてるのかっていうのがベースラインであるべき。
優れているっていうのは。
そこは各指標を設けないといけないんですけど、例えば自動運転だと事故率とか。
そういうのを多分出してきたりとか、医療とかですと診断ミスとか。
そういう話だと思うんですけど、そもそもAIとかロボットとかですと、1回ミスすると全ロボットがそれで勉強するんですよね。
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でも1人の人間がミスしても全員それを勉強するわけじゃないじゃないですか。
そうですね。
すでに理論上AIの方が優れてるはずなんですよ。
それを論理的な判断をするだけであれば、人間は一切運転をしちゃいけないんですよ。
そんなことそんな世の中ないですけど。
普通に私も免許持ってるんですけど、免許を、鉄の塊を自分の足と手で運転してるってめちゃめちゃ怖いことだなって、やっぱ思う。
分かります。
そうですよね。それが同時にそのAIに任す自動運転があるっていうのも、自分が怖いから余計怖く感じるっていうのもあるんですけど、
人間のミスって絶対ありますもんね。
絶対ありますし、そもそも集中できる期間とか見れるのも前しか、いわゆる自分の目でしか見れないので。
眠気覚ましにガム食べるみたいな。
ガム食べるとか。
そういう解決方法をしてますもんね。
そうですよね。
仮眠するとか。
それと比べて常に周り360度を周知してくれてるAIのセンサーって優れてないですかっていう。
もちろん完璧ではないので、今のシステムとかも。
今現在、自動運転を全部完全自動運転にするべきかっていうと、たぶんそうではないですけど、そこの期待値の違いってすごいあるかなと思っていて。
この医療に関しては、すごい草野さんがさっきも話した、自分の体験っていうか自分の考えところで話したのがすごい正しくて、
日本でもおそらくそうなんですけど、アメリカで普通お医者さんに行くと、そもそもお医者さんって自分のこと何も知らなくて、15分でだいたい診断って終わるので、
15分で診断をしなければいけないっていう結構プレッシャー。
確かにそうですね。
ですし、すごい情報がない中で判断しなければいけない。
引き出せない可能性もありますもんね。
そうなんですよ。
患者もこれ言うべきなのかなって思って言わないみたいなのがありますもんね。
分かんないですよね。絶対そうだと思うので。で、間違ってたらただもう一回戻るだけじゃないですか。
なんで何が悪かったのか分かんないですし、そもそも今どういう薬を飲んでるかっていうのもトラッキングできてないですし、
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薬物の総合作用とかそういうのも全く計算できない中で処方箋を出さないといけないですし、処方箋を出したとしてもそれを実際薬を飲んでるかって分かんないじゃないですか。
確かに。
そもそも診断するときからの情報量が少なくて、何かソリューションを出したとしてもそれがワークしてるのか分からず、
ワークしててもしてなくてもそれを実際そのソリューションをトライしたのかすら分からない。
なんでそもそもフィードバックループもないっていう結構大変なシステムだなっていうところなので。
日本だとお薬手帳でしかあんまりすごい病院じゃないですけど、
なんかそういうジビ化とかないかみたいなデータってなんか継続されてほしいですね。
引っ越したらもうそこの過去のデータ。
そうですよね。
なんかあんまり引き継がれないみたいなのはちょっとうーんって思っちゃいますよね。
日本でも多分アメリカでもその電子カルテみたいなサービスを提供しようとしているスタートアップで増えてますけど、
まだまだやっぱりそこって進んでなかったりするので。
その問題を置いてさらに問題からすると、
これ楠さんに聞いてみたいんですけど、正直答えはないので。
お医者さんに会いに行った時に若いお医者さんの方がいいのかベテランのお医者さんの方がいいのか。
どっちの方がいいと思います?
これは答えないんで。
分かんないです。
いい部分があってどっちも悪い部分があって。
どっちもいい部分あると思います。
いいところで言うとベテラン、経験豊富なお医者さんは経験があるので、
いわゆるパターンマッチングがある程度脳内にあるんですよね。
こういう時はこういう処理をした方がいいっていうのはあるんですけど、
より若い人の方がおそらくなんですけど、現代の科学に追いついてる。
現代の科学ってどんどんいろんな論文を読まないといけないので、
経験豊富なお医者さんってなかなかそれって常に読むのって大変なので。
若い、年を重ねてる関係なく病院の口コミというか、どこ行くべきなのかって分かんなくないですか?
いや、絶対分かんないですよね。
なんかその、自分で調べた時にGoogleの口コミみたいなの出ても、
接客が良かったですとか、他性親切に対応してくれましたとかぐらいしか出なくて、
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なんかどういう評価とかどういうお医者さんがいいのかみたいなのって分かんないですよね。
分かんないというか、どこでどう選ぶべきなのかみたいなのは難しい問題だなって思います。
うん、すごい難しいので、なんかこの経験の違いも良い悪いってあるので、
なんかすごい、これがちょっと本当かどうか分かんないですけど、聞いたスタッツでしかないので、
今、医学部で教えられているものの論文とか、こういう手法、こういう医療手法がいいんじゃないかとか、
っていうのは、10年後には6%ぐらいのものしか使われてない。
えー。
それってすごい怖いなって思ったんですけど。
確かに。
どんどん進んでるっていう意味でもあるんですけど。
うん、それはいいかとか。
ただ、そうすると経験豊富だとしても、
あまり意味ない。
そもそも。
意味ないというか。
そもそも意味ない時も結構あるかもしれない。
あー。
なので結果、経験豊富、経験ないけど、現代の科学に追いついてる人のトレードオフをなぜ消費者がしないといけないのかっていう問題が出て、
両方抱えてる、もしかしたら両方抱えてるAIがいいんじゃないかっていう。
あー。
まあ、いわゆるそれの方が人間よりも優れてるのかもしれないと。
で、もちろんそれを今すぐにやれっていう話ではなくて、
ただ、そのAIを活用できる方法って多分今あって、
結局AIって今の現代の科学の論文とか全部読めちゃうので、
それ専用のもちろんAIっていうのが必要になってくるんですけど、
例えばなんですけど、今ってよくセカンドオピニオンとかってあるじゃないですか。
はい。
一人のお医者さんからこういう診断を受けた時に、もう一人のお医者さんに意見をもらいに行ったりとか、
場合によっては何人にも聞いたりするんですけど、結構違う回答ってくるんですよね。
あー、やっぱそうなんですね。
やっぱそうで。
で、それを一人のお医者さんがリプレイしてきるんですよ。
いわゆるこの、自分が診断した時に、同じような診断でこういうお客さんがいた時に、
どういう診断の答えができそうかっていう質問を問いかけられるんですよね、AIに。
で、それに対して、こういう診断の考え方、なんかこれは思いつかなかったとか。
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っていう可能性ってもちろんあるじゃないですか。
はい。
だから結局、医者が診断をしてるんですけど、AIが拡張してくれてるっていうところなので、
なんで、何せよお医者さんって多分、こういうチャットGPTとかを使う患者が増えてくるって絶対理解してるはずなので、
結局、GoogleもGoogle先生って言われるくらいで、みんな自分の症状を検索し出すじゃないですか。
しますね。まずはしますよね。
絶対しますよね。で、人によってはお医者さんにGoogleの検索ページを出して、
なんかこういう病気かもしれないんですけどって言ったりとか。
確かに。
最近、SFのお医者さんたちは、チャットGPTを信頼するなって患者に全員言ってるらしいので。
SFのお医者さんってどういうことですか。
サンフランシスコの。
なるほど。
さすがサンフランシスコだなって思いながら。
未来的な話すぎて、サイエンスフィクションのほうかと思いました。
すいません。確かにサンフラン。
サンフランのお医者さんたちは、テック業界の人たちを対応するので。
へー面白い。
チャットGPTを信頼しないでくれと言ってるらしいんですけど。
うまく、たぶん今法律とか変わらなくてもお医者さんが使える使い方っていっぱいあって。
一つがそういう医療診断のセカンドオピニオン的な役割とかでもあるんですけど、
もう一つは単純にアドミン作業の改善で。
これ実際にアメリカのお医者さんが、これTikTok動画で話してたんですけど。
アメリカで、日本ももしかしたら似たようなことがあるかもしれないんですけど、
患者に薬を処方するときに、場合によっては保険がそれを明確にカバーしてないものとかも処方したいときがあって。
そのときに、これは場合によってはお医者さんが保険会社に手紙を書けばカバーしてくれたりするんです。
もしくは一部払ってくれたりとか。
それはこの患者にとって、この薬は絶対必要なんですよみたいな。
で、それを送るプロセスがあって。
手紙を送るんですけど、その手紙って特定のフォーマットで、こういう患者がいて、こういう症状があって、
こういう薬を受けるとこういう薬ってこういう効果があるって知られてるので、
それにとってこの人が必要なんじゃないかっていう、すごい簡単に言うとそういうような手紙なんですけど。
それって実はChatGPTにすごい向いていて。
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それを実際使った、ChatGPTを使ってその手紙を書いたお医者さんがいて。
もちろん最後にちょっと微修正とか必要なんですけど、それを書くのって超めんどくさくて、そもそも。
で、それを書くのを最後の編集とかチェックだけにすることによって、より患者に時間をかけられたりとか。
いいですね、それは。
なので、そこのアドミン作業のところってすごい大きい。
で、そこは逆に法律が変わらなくても変えられる部分。
で、これってなぜ重要かというと、アメリカのGDP経済って23.3トリリオンなんですよ。
はい。
で、その18%がヘルスケアなんですよ。このエピソードの始めに言った4.3トリリオン。
4.3トリリオン分、これはマッケンジの予測ではあるんですけど、そのうち4分の1がアドミンなんですよ。
へー。
なんで1トリリオン分。
そんなに。
100兆円がアドミンなんですよ、ヘルスケアの。その作業系とかですよね。
患者のデータ管理するとか。
患者のデータ入力とかそうです。そういうものが全部合わさって年間100兆円かかってますと、アメリカでは。
でもそれぐらいかかりそうですね。なんかデータ取り扱うものいっぱいありそうですもんね。
うーん。セキュリティ面とかいろんなものもあるんですけど、多分オーバースタッフとかそういうのはあると思うんですけど。
ただ、先ほど話した手紙を自動化するとか、そういうのをどんどん合わせると、AIを普及させると、このマッケンジのレポートによると、だいたいヘルスケアの合計の消費から5%から10%は少なくとも削減できるんじゃないかと。
へー。
それに額とすると200ビリオンから400ビリオンぐらいの数字なので。
へー。
そもそもスーパーコスト削減できたとしてもめちゃくちゃ大きい市場になって、これがアップルがiPhone上で全部できる可能性があって。
え?どっからですか?
そもそもユーザーのデータを持っているので、診断するときに全部情報を渡せます。お医者さんに。
普通にAIが診断するっていうのもできるんですけど、部分的に、例えば今回ちょっと心臓が悪いですとなると、過去の心拍のデータとか、そういうのをお医者さんに全部過去のデータを共有するのと、後々常にモニタリングもできるようにしたりとか。
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それに対して薬をお医者さんがしたい場合は、彼らもそこでできて、そのAIとかを活用してそこの手紙を自動的に送れるようなシステムとかも全部、しかもアップルってお医者さん採用してたりするので、アップル側が全部管理できると。
そういう世界が来るんじゃないかなと思うので、もちろんそのAI診断とかそういう領域に入るのが、もしかしたら最終形態かもしれないんですけど、それをやらなくてもめちゃくちゃ大きい市場にアップルがこのヘルスケアによって入り込むんじゃないかなというところですね。
なんかアップルペンみたいな感じでピコーンって渡すみたいなのができたら便利ですね。
おだしょー うん。しかもそれが何ですかね、どういう意図で来るんですかっていうのをiPhone上で入力したときに、それがお医者さんがもらうというか、そのアップル上のシステム上で、例えばちょっと心臓が痛いんですよねってなった場合に、お医者さんとしてはこういうデータを見た方が判断しやすいので、これ共有してもいいですかっていうのをアップルが一言通知を出せば。
それオッケーですって言えば、その期間中だけとか常にお医者さんにはこのデータをトラッキングしますっていうのができるのと、あとはお医者さん側で常にモニタリングするのが面倒くさいっていうか、それをやるのが大変なので、この瞬間は気づきたいとか、この瞬間はユーザーに通知してほしいとか、そういうルール管理とかもいろいろできるようになるので。
なので、アップルからするとどんどんそこの、アップルからすると一番重要なのはユーザーのデータを大量に集められていること。
すごい。
どのタイミングでAIを活用するかっていう問題はあるんですけど、まずそのデータを集められる能力があるっていうのが一番重要で。
こういう。
あとはもうタイミングの問題。
こういうデータの収集は独占禁止的にはいいんですか?
気づいてないんじゃないですかね。
そんなことあります?気づいてない?
あります。
盲点だった?
盲点ですね、多分。
そもそもりなかんさんが、メタのフィットネスVRアプリの買収を止めようとしているんですよ。
そんなのどうでもいいじゃないですか。
Amazonのルンバの買収止めてどうするんだっていう話で、もっとでかいことあるでしょっていう話なので。
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そもそもアメリカの連邦委員会が、そこら辺のそのプライオリティの判断をしないといけない中で、ただあとアップルはもう10年以上この領域に入ってるわけなので。
確かに。
今だとアメリカの連邦委員会って、例えば今アップルがなんかすごい大きなヘルスケア企業を買収する、しようとすると止められるかもしれないですけど。
過去の買収止めるってなかなかできない、難しいことで。
いや、アップルはほんと腰たんたんと準備してましたね、ほんとにそういう意味だとすごいですね。
だからもうアップルウォッチとか、もうデータの収集デバイスでしかないってちょっと思っちゃってるんですかね、その中では。
でもそれが、アップルからすると、もちろんユーザーからデータを収集されてるっていう話をすると、なんかすごい嫌な気分になるケースが多いと思うんですけど、でもこれってワインユーザーすごい良いことで。
健康予防になりますので。
健康予防につながることになれば、別に満足度が下がるではなくて満足が上がるはずなので、結果的に良いことにつながるとは個人的には思っているんですけど、
この4週にわたってアップルの話をしたと思うんですけど、第1エピソード目ではデフォルトの優位性の力について話して、エピソード2ではフィジカルに根付く力。
アマゾンだとフルフィルメントセンターとかアップルだとiPhoneとかっていう話をしていた中で、アップルってやっぱり本当に数社しか多分世界にいないと思うんですけど、デフォルトのフィジカルのプロダクトを作った会社でもあって、
だから圧倒的な普及率を活用した上でソフトウェアとかエコシステムを広げていって、最近インドでもフラッグシップストアを出す判断をしたりとか、
インドでもやっぱり今まですごいアンドロイドの市場だったんですけど、そこを取りに行くっていう判断をしたのも、やっぱりどんどんその普及率を広げるっていうところで、これもエピソード1で話しましたけど、アメリカの10代の87%がiPhoneを持ってるので。
アップルウォッチ率も高いですもんね。
3割ぐらいでしたよね、確か。
なので、ここのデフォルトの戦略をベースに、この次の大きな展開っていうのがあるのかなっていうところで、それがデフォルトっていうのがハードウェアレイヤーで、その次にあるのがこのアイデンティティレイヤー、そのIDとか決済とかヘルスケアっていうところかなと思っているので、
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この前回話したそのウォレット財布をリプレイする、その中に保険証って入ってると思うんですけど、それもリプレイすると話。
で、これをうまくプライバシーとかチップ生産に紐づけて、それをAIに紐づかせているっていうのがこのアップルの強みでもあって。
アップルとしてその次にどういう展開をするかって見るときに、大体僕が見てるのって、何を自社で作ってるのか、何を他社に頼ってて何を自社で作ってるのかっていうのが多分すごい重要で。
そのチップ、自社でチップを作るっていうのって2008年から興味持ち始めていて。
2008年にPAセミっていう会社を買収してからなんですけど、最近だと携帯のモデルとかWi-FiとかBluetoothとかを自社で作りたいみたいな話もあったりとかするわけなんですけど、
あとそのApple Watchのスクリーン、マイクロLEDっていうんですけど、それを今サムソンのものを使ってるんですけど、それ自社で作りたいとか。
なんか終われないスクリーン出るみたいな時ありましたよね。絶対に画面が終われないみたいな。
そういうのをどんどん取り入れてくるときに、次の大きな柱が何かって見たときに、やっぱり自社展開し始める、もしくは買収している技術領域って何かっていうところが重要かなと思うんですけど、
実際に2009年にスティーブ・チョップさんが離れたときに代理のCEOとして入ったときに言ったのが、自分、Appleが作ってる商品の裏のテクノロジーのオーナーシップを持つことが重要だと思っているという話をしているので、
明らかにこの自社でオーナーシップを抱えるところが重要になっていくんですけど、その中で特にヘルスケアっていうのが重要になってくるところで、今回この1ヶ月にわたってこのAppleの未来の計画はこういう形でいくんじゃないかという話をしたと思うんですけど、
実はこの順番がすごい大事だなと思っていて、今回この4エピソードにわたって話した順番。最初が、よくAppleの将来の事業はって思われたときに語られる、NBT、Next Big Thing、プロジェクトタイタン、車事業とARVRの話をしたと思ったんですけど、
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そこは結局長期的なものであって、いわゆるムーンショット的な、結構不確実性が高いものが多いので、正直まだわからないですと。
じゃあAppleとしてどうしなければいけないかというと、ARVRとか自動運転が発達しなくても大きな展開ができる事業が必要ですと。
そこで一番最初のエピソードで話したのが、Appleのプロダクト戦略ついて話したと思うんですけど、よりパーソナルなプロダクトを作りたいですと。
それがデスクトップからパソコンからスマホからスマートウォッチからAirPodsみたいな展開の話をしたと思うんですけど、
それともう一つ、よくスティーブ・ジョブスさんとかよく言ってるのが、Appleの目的っていつもテクノロジーと人文科学って言うんですかね、Humanitiesの掛け合わせだと。
人間味のあるテクノロジーを作ってますと。
じゃあこのAppleとしてどういう風によりパーソナルなプロダクトを作れるのかっていうのが、このNBT、このNext Big Thingに繋がると思っていて。
まずはタッチポイントを作らないといけないですと。
そのタッチポイントとは今のiPhoneとかハードウェアだと足りないので、もっともっとユーザーのことを理解しないといけないですと。
だからサービスレイヤーっていうものができたのかなと。
これがAppleのアプリストアに関してはすごい重要で、これがエピソード2で話してた話なんですけど、
今はゲームアプリが主なアプリストアの売り上げになっているんですけど、Appleからするとそれ以外の領域に入りたいっていう話をしたと思うんですけど、
それってもちろん売り上げの話でもあったんですけど、同時にユーザーのタッチポイントとデータを取得したいからだと思っていて、
アプリ内課金が自社のデータとして認識しているAppleとすると、どんどん他のいろんなアプリ内の何が起きているかっていうのを知ることによって、よりユーザーの理解が高まると。
だからこそAppleが自社のアプリをApple MusicとかApple TV PlusとかMapsとかを出していますと。
よりユーザーのファーストパーティーデータを取得するというところで、じゃあこの情報を集めましたと。
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じゃあどうしますかという話になったときに、Appleとしてはこのデータを守らないといけない。他社に使われたくないですと。
他社が使うとみんな同じことができちゃうので、Appleとしては自社データを守る施策が必要でしたと。
それをやるためにこのプライバシーっていうナラティブを活用して、広告の領域でサードパーティーデータとファーストパーティーデータに違いがありますと。
それを一緒にしちゃいけませんという話に出すことによって、自社のデータだけ守ることができたんですよね。
他社がiPhoneのデータを使いにくくしたんですよね。
これが前回のエピソード3で話したことですよね。
この独自のデータを作れる基盤ができましたと。
何をこれからしなければいけないかというと、より深く、よりユーザーの深いところに入らないといけない。
それが決済と健康。それ以上のパーソナルなものってなかなかないので。
なので、この非常にパーソナルなデータのハブになるっていうのがAppleの目的であって、それに対してすごい便利なアプリケーション。
場合によっては第三者のアプリケーションを提供しながら、ユーザーの情報をどんどん取り入れて、
でもユーザーのことを第一に守るっていうプライバシーのナラティブを持ちながら、
完全に普及された、10億以上のデバイスを普及しているところで、このディストリビューションと独自データを両方抱えたんですよね。
で、その2つがAIを成功させるための条件であって。
なので、Appleからすると、今まで以上のパーソナルなプロダクトっていうのは、この流れを見るとようやくできる状況にあって、
もう人生の中の一仲間じゃないですけど、本当にパーソナルアシスタントレベルのプロダクトができる可能性が今Appleにあると。
だからこそAppleとしてはこのテクノロジーとヒューマニティをまさに掛け合わせた究極のプロダクトが、このヘルスケアのプロダクトになるんじゃないかなと思ってますね。
たしかに、お金と健康、誰もが本質の大事なものというか、本当にそうですね、確かに。
それ、実現しつつありますもんね、もはや。実現してると言っても過言ではない。
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それがすごいところですね。ほとんどの、僕もこれはちゃんと調べるまでは、もちろんちょっと勘付いてた部分は多少なりあったかもしれないですけど、
知らず知らずここまで来たっていうところが結構でかいのかなと思っていて。
本当そうですね、確かに。iPhone、電話とか連絡するもの、デバイス、ガジェットとかの範囲じゃないですもんね、今もはや。
本当そうなんですよね。
たしかに、もうすでにエコシステムの中に、もう渦の真ん中にいるみたいな。
出られは一緒ね。
あーって、もう吸い込まれていく。
でも、重要なのは、このあーっていうのは、いいあーで、いいあーって言うのかわかんないですけど。
どうなんだろう、渦の中に入ったら幸せが、すごい言い方ですけど、幸せが待っているかもしれない。
すごいですね。
長生きという、長生きと在宅が待っているかもしれない。
すごいですね、もうアップルのコマーシャルなんじゃないかっていう。
でもなんか、悔しいというか、すごいなって、なんていうか、怖いなとも思うんですけど、利用者としては便利なんですよね、やっぱり。
うん、ですよね。そこですよね。
他のテック企業の人からしたらちょっと、もう倒せないってっていうぐらい。
そうですよね、エコシステムの上に乗っからないといけないんですけど、それも結局アップルも似たようなサービスとか作ってしまうとってなりますからね。
いやー、すごいですね。
まあ、もちろんこれは全部考察でしかないので。
今までのやってきたことは、ティンプックさんとジェフ・ウィリアムさんがすごいんですかね、やっぱり。
経営チーム全員だと思うんですけど、やっぱり。
あとはアップルの経営メンバーって結構長いじゃないですか、皆さん。
もちろん新しい人何人かちょこちょこ入りますけど、やっぱり昔からいるメンバーが多いので、長期的にもうちょっと会社を見れるのかなっていうのを思いますね。
それも結構重要かなとは。
確かに。はい、じゃあちょっと今回はそんな感じで、ぜひ感想をオフトピックのハッシュタグ聞かせてください。
はい、今回も聞いていただきありがとうございました。気になった方はオフトピックJPのフォローお願いします。
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そしてメンバーシッププログラムオフトピッククラブもnoteでやっているので、ぜひ気になった方はぜひチェックしてみてください。
それではまた次回お会いしましょう。さよなら。
さよなら。
