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今日のエピソードは、目的を忘れるなっていうことと、目的に対して分解して、最初のステップが大事だよっていう話ですね。
ああ、でも確かにそうだね。まとめるとそういうことになるね。
だから、生成AIの導入が皆さん目的になってませんかと、それは手段じゃないんですか、みたいなことを偉そうに話している回です。
確かに。ちょっと偉そうだったかもね、今回は。
ちょっと偉そうですね。
ということで、今回は勉強会をやるというお便りをいただいたので、
私たちが勝手にこんな勉強会にしたらいいんじゃないですかっていうことを話していますので、
すごいおせっかいですね。何にも言われてもない。
すごい、別に教えてくださいとか言われてるわけでもないけど、勝手にいろいろ調べて、こうしたらいいんじゃないっていうことをやってます。
喋ってます。
もし勉強会をしようとか、社内でもうちょっとね、やりたいみたいな人がいらっしゃったら参考になればいいなという回でございますので、最後までお聞きください。どうぞ。
AI 未来話。
この番組はAIメディアを運営するアラサーの男性2人が、
AI の最新動向やその未来に関する情報を記録掘り下げながら考察をしていくホットキャストチャンネルです。
AI メディア編集長のたつけです。
AI コンサルタントの平岡です。
ではまず最初にお便りを軽くお読みさせていただきます。
かなり熱量の高いお便りでしたので、ちょっとこうかいつまんでお話ししたいと思うんですけど、
ペンネーム、たんたかたんさんよりお便りいただいております。
私は映像制作会社に勤める30代女性です。
普段は実写の企業向けVPなどを作っております。
第20話、ギュスター・アブ・クール・ベを聞いてるか。
トイザらスのCM延長から学ぶ動画生成AIの未来について、
トイザらスの一連の騒動を見て私が思ったことは、
もし自分がこの動画の制作者だったら、生成AIを使おうと提案した本人だったら、
この批判の嵐に耐えられるのだろうか、責任を取れるのだろうか、そんなことを考えてしまいました。
最新の技術を使って正しいことをしているはずなのに、
コンシューマーのネガティブな意見で作品もクライアントとの関係性も新しいチャンスも全てがなくなってしまう可能性があるなと感じましたと。
しかしお二人の意見で吹っ切れました。
生成AIは人類の武器になる。
クリエイターこそ生成AIをガンガン使ってた方がもっと強くなる。
よくぞ言ってくださいました。
ありがとうございます。
いやーこちらこそありがとうございます。
いやーありがとうございます。
これからももっと言いたいと思います。
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ということでタンタカターンさんは今度社内で生成AIに関する勉強会を行うことになったということで、
我々が非常に勝手ながらこんなふうにやったらいいんじゃないっていうのをたつけさんの方からお話ししていただきたいと思います。
はいよろしくお願いします。
生成AIの勉強会みたいなのをやろうとか研修をやろうとか導入したいなとかっていう企業さんだったりって今ね結構増えてきてると思うんだけど、
ここで結構みんなが落ちてしまう罠というかミスみたいなのがあって、
この生成AIの導入を目的にしてしまうっていうことがやっぱあると思うんだけど、
これ大事なのは生成AIの導入を目的にしないっていうことがすごく大切。
あくまでも生成AIを導入してどうしたいのかっていうその先の目的が本当に大切な目的じゃん。
何々の業務を効率化したいとか何々の業務をこういうふうに改善したいとかになった時に、
場合によっては生成AIを使わない方が効率化できるよねとかっていうこともありえるし、
場合によってはそもそもその業務いらなくない?やらない方がいいんじゃない?みたいな話にもなる。
そうですね。やっぱり効率化をするという目的においては、やらないというのが一番最適解なんですよ。
まあそうね、やらなければそれに越したことないもんね。
越したことない。それが一番の業務効率化なんで、やらない、まあこれ効率化の罠っていう言い方もするんですけど、
効率化を、そもそもそれしなくてよくない。そもそもやらなくてよくないっていうのが一番のゴールだという前提で、
生成AIを導入するっていうのはやっぱり法定がかかるので、そもそも効率化が必要なのかどうかっていう疑問から入るのってすごい大事だし、
結構みんなやってないことなんだよね。
そうだね。だからこうやっぱりどうしても生成AIの導入自体が目的になっちゃって、
とりあえずみんな使い始めた!よかった!みたいな。いやそこじゃないよ大事なのは!みたいな。
そうね。そのフェーズにまず立たせるっていうのも大事だったりする場合ももちろんあるんですけど、
一番の目的はそこじゃないよっていうのは目的をはっきりさせるっていうのはすごい大事ですよね。
それを踏まえた上で、それが大前提だった上で、そうやって勉強会なんで、生成AIについてどうやったら導入できるのかとか、そういうことを話していかなきゃいけないと思うんだけど、
ここでもう一個大事なのは、ちゃんと数字を使って根拠を持ってしっかりした説明をすることが大切っていうふうに考えてて、
これをすることでちゃんと危機感を持たせたりとか、当事者意識を持たせたりとかっていうことをするときに説得力を持って説明することができるかなっていうふうに感じるから、
ここは大切かなって思うよね。
当たり前の話なんですけどね。
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だけど勉強会ってなるとね、そういうのを忘れてさ、じゃあまずGPD立ち上げてくださいとかスタートしちゃうけど、そこじゃないところからやっぱりやった方がいいってところはあるよね。
じゃあどういった数字を持ったらどういう話ができるのかっていうので言うと、7月5日に総務省から2024年版情報通信白書っていう最新版の国の調査っていうのが出まして、
これちょっとね、Xとかでも話題になったんですけど、生成AIの個人利用に関して日本がなんと9.1%の利用率だったということで、
これアメリカ、中国、ドイツ、イギリスと比べるとアメリカが46.3%、中国が56.3%、ドイツが34.6%、イギリスが39.6%という中で、日本が圧倒的に低い、ダントツの低さっていう。
僕らのAI未来話を聞いてくださっているリスナーの方はこの辺りは知っているとはもちろん思うんですけど、前回でも話しましたよね。
そうだね。やっぱり低いよっていう話はしてるから。これが改めて情報通信白書って出たことによってちょっと話題になったっていうところがあって。
確かに。
利用しない理由としては使い方がわからないっていうのが4割を超えて最多だったらしいのよ。
ただ、ぜひ利用してみたいとか、あとは条件によっては利用検討するっていうのが合計で7割ぐらいだったら、これを考えると日本人のほとんどが本当は使いたいけど使い方がわからないって状態ってことがわかるじゃん。
そうですね。
だからこうやって数字を使って話せば、今の日本の状況を考えると、この勉強会に参加しただけでも一歩リードできてますよっていうふうにちゃんと思わせることができるよねっていうところもあるし、
他にも生成愛の活用方針策定状況っていう項目があって、これは積極的に活用する方針であるかどうかっていうのを国別で取ったデータなんだけど、日本は15.7%なのに対してアメリカが46.3%、ドイツが36.1%、中国に関しては71.2%っていう。
71%ってやばいよね。
日本の15%と中国の71%の開きを考えるとさ、もうね、今後このAIにおいて中国との差がこれぐらいの差が出る可能性を秘めてるわけじゃん。
そうね、アメリカ超えてるもんね、71%ってすごいね。
実際これは使ってるとかじゃないから、あくまでも活用方針の策定状況だから、前向きに使っていこうとしてるっていう話だからね、実態がどこまで追いつくかは分からないけど、こんだけ中国が前向きになってるっていうのは現実的なわけで。
なるほど。
そう。なるとこの中国との差こんだけ開いててやばいよねっていう話をすれば、しっかりと危機感を持って取り組もうよって話もできるわけで。
確かに。
だからこういうデータをちゃんと使って、しっかり当事者意識を持たせたり危機感を持たせたりとかして話をしてあげるっていうことが、まずこういった勉強会では大事かなっていうふうに思いますね。
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ただこれ個人ですもんね。個人が利用してる割合が日本が9%で、アメリカ、中国がだいたい50%ぐらい。
そう。
っていうことですよね。
そう。
今回のお便りの文脈でいくと、企業になってくるじゃないですか。
企業の場合はどうなんですか。
これもこの情報通信白書で企業向けのアンケートが出てて、生成AIを業務で利用してる割合についてのアンケートで、日本が46.8%、アメリカが84.7%、中国が84.4%、ドイツが72.7%。
ということで、アメリカ、中国はもう8割以上生成AIを業務で利用してる中、日本は46.8%ということで。
すごいね。業務で利用してる割合も半倍ぐらい違うんだね。
でも結構僕はこれ聞いた印象は、日本だいぶ進んだなって印象を受けたけどね。
確かに確かに。なんかもっと低い印象だったね。
そう、やっぱりなかなか企業での利用率のデータって最新のデータってなかなか見つからなかったりとかもするからさ、もっと少ないデータで喋ったりとかしてることもあったけど、こうやって改めて最新データで見ると、結構思ったより日本だいぶ進んだなっていうふうには感じる。
ただやっぱり海外に比べるとまだまだ低い。
ほとんどが使ってるっていう状況ですもんね。アメリカとかだとね。
だからやっぱりなんで企業の生成AIの導入が進まないのかっていう視点で勉強会展開したりするのも面白いかなと思ってて、間違いないですね。
生成AIの活用による影響みたいな項目だと、情報漏洩などのセキュリティリスクが拡大する、著作権の権利を侵害する可能性が拡大するといった回答が7割に上ったということで、
つまり企業がなかなか生成AIに手を出せないのは、こういった権利侵害系にビビってるっていうことがわかるわけですよ。
情報漏洩と権利侵害ですね。
この部分のセキュリティの面で、やっぱなかなか怖くて手が出せないみたいな、
まあいいことではあるんだけどさ、でもやっぱりYouTubeとかApple Musicみたいにさ、この権利が絡む部分ってさ、日本のスタートアップって全然出てこないでさ、
海外がさ、この権利振る虫でガンガン参入してきて、全部やられるみたいなの、過去に散々見てきたじゃん。
王道パターンですよね。
王道パターンだよね。YouTubeなんてね、もう違法アップロード、前世紀みたいなところでグワって急成長してきたみたいな土台があるわけじゃん、ベースとして。
別にね、なんかそういう、だからグレーなことやりましょうよとか、気にせずいきましょうよってことを言うつもりはないけど、ちょっと日本慎重になりすぎだよな、やっぱりとは改めて思うよね、このデータ見ると。
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まあそうですよね。でも、たすけも石橋を叩いて渡る系男子じゃん。
そうね、たまに石橋叩いたのに渡らない時すらあったりするもんね。
そうですよね。
まあだから気持ちはやっぱわかるんじゃないですか。
いやわかる。こういう新しい話をやる時にまず先にリスク大丈夫なの?みたいなところから入っちゃったりするタイプではあるから。
だから僕もそういう日本の会社で働いてたっていうところもあるから、どうしてもそういう思考が滲みついちゃってるのかもしれない、もしかしたら。
そういう気持ち、マインドを持ってるけど、その上でどう突破したらいいかっていうのも分かりやすいよね、解像度高いから。
そうだね。やっぱりどうするのかっていうところで考えた時に、以前紹介した日清グループの導入事例が参考になるかなと思ってて、
これ第15回のレポート回、AI人工知能エキスポに行ってきたin Tokyo Big Sight Next Tech Weekっていう回があるんですけども、
ぜひちょっとそれはね、詳しくはそちらを聞いて欲しいんですけども、そこで日清グループの導入事例っていうのをお話ししてまして、
その回では、もっとこう、どうやったら導入できるのかとか、その導入のところの具体的な話をメインでちょっとしゃべったんだけど、
実はその回ではこのリスク対策の部分とかもしゃべってて、このNext Tech Weekの中で。
それが結構参考になるなと思ったので、改めてここでちょっと紹介しようかなと思うんですけど、
これ日清が言うには、セキュリティリスクとコンプライアンスリスクの2つに対別できるっていうふうに話してて、
だからさっきのアンケートのところの情報漏洩と著作権っていうところの影響って2つでしたけど、
まさしくこの2つ、この2つに対別できるっていうふうに日清も言ってると。
で、セキュリティは何かっていうと、
入力した内容の情報漏洩リスク、入力した個人情報、取引先情報、社外費の機密情報、
こういうのがやっぱり学習で使われてしまうことによって情報漏洩してしまうかもしれないよねっていうリスクを話してるわけ。
で、これに対して日清はどうしたかっていうと、独自の環境を構築して、
社内専用のシステムを作ったことによって情報漏洩をなくしたっていうふうにしてて。
なるほど。
これに関してはちょっと小規模事業者、中小企業、無理だよねっていうところはあるよね。
でも逆に小規模事業者はやる必要ないんじゃない?そこまで。
そうね。だからこれどれぐらい情報リスクを起因するかっていうところはあるけど、
ただ、チャットGPTで例えば言うんだったら、
チャットGPTにはオプトアウト機能って学習させないようにする方法とかあるじゃん。
だからそういうのを活用することによって情報漏洩させないようにすることとかも全然できるから。
ただそういうのを。
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でさ、日清の例ってAzureとかメガテックが出してるようなサービスじゃなくて、
本当にもう自社で完全に構築したってこと?
そう、自社で完全に構築したってこと。
それは無理だね。
それは無理だよね。
それは無理だね。
だから一般的な中小企業とか小規模事業者はAzure使ったらいいんじゃないっていう。
もっと簡易的に言えばチャットGPTのオプトアウト機能を使ったりとか、
学習させないっていうやり方はいくらでもあるんで。
Azureが多分法人だと一般的だよね。
そういうのを活用することでこんなセキュリティはある程度クリアできるかなとは思ってて。
コンプライアスの部分。
これは生成物の利用をした時に不適切な利用をしてしまうリスクみたいなことで、
例えば間違った情報を生成されたものをそのまま使ってしまうとか、
著作権侵害のものをそのまま使っちゃうとか、
差別だったり偏見のある記述を気遣ってそのまま使っちゃうみたいな。
これに関しては日清の対策としてはガイドラインを策定して説明会を行う。
あとは社内法だったりシステム上での注意喚起を行うという形で。
ここに関しては対策に関してもアナログというか昔からある対策だけど、
この問題点に関しても昔からあるような問題点だわけよ。
そうですね。別に生成家に限らず普通に社員がこれやるよねっていう。
そうそうそう。全然あり得るし、
よくわかんないところに委託したらよくわかんないのが出てきて、
多分いけるかなと思ってそのままノーチェックで出したら問題になっちゃうみたいなこと全然あるじゃん。
全然ある。でもシンプルだよね。ガイドライン設定すればいいだけっていうか、
そこをどれだけ遵守できるかという話ですよね。
だからこれは僕も個人的にガイドラインの策定の部分が一番大事かなって思ってて、
さっきの情報漏洩のところでもいろいろ学習させない方法とかはあるけど、
そもそもどの業務にAIを使って、どの業務にAIを使っちゃいけないのか。
AIを使うときはどういう使い方をすればいいのかというのをしっかり明文化して、
それを従業員に落とし込んであげればいいだけの話だったりするし。
そうなんですよね。
従業員からしてもそういうのが明確になっていればやっぱり使いやすいんじゃないかなっていうのは思うよね。
そのための仮説を立てた上で知識をインストールする方が効率はいいですよね。
そうそう。
勉強会開くってなったら。
まさしくそう。
だから日進さんも最初に導入前にこのリスクの部分を、
社内のリスク管理委員会みたいな部署と何回も何回もやりとりして、
本当にすごいしっかり決めた、固めたっていうことを言ってたんで、
前段階としてここのところは結構重要だったりするかなっていうところ。
そうですね。
では、ある意味本題の部分なんですけども、
じゃあこういったものを踏まえた上で、
どういう勉強会の構成にしていくのがいいのかっていうところだよね。
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大事ですね。
これは2つの視点で考えたほうがいいかなと思って、
それはさっき言ったみたいなリスク面に関した勉強会と、
あとは具体的な利活用に関する勉強会って部分。
リスク面に関しては今話したようにガイドラインちゃんと作って、
その内容に沿った勉強会。
だからある意味ここが研修みたいな感じだよね。
これをちゃんとやったほうがいいよねっていうのがまず1つ目。
で、具体的な利活用に関する勉強会は、
これはまあ僕の個人的な意見も含まれてはいるんですけど、
社内業務に絞った利用用途の勉強会を最初に行うといいんじゃないかなと思ってて、
実際に総務省が日本企業の特徴として、
議事録作成などの社内向け業務から慎重に導入を進めてるっていう分析をしてるのよ。
逆に言うと、やっぱりここは日本企業的に導入しやすい領域なんだって言ってるようなものじゃん。
そうですね。
だったらやっぱりこれから初めて勉強会を開くみたいなフェーズの場合には、
ここの領域をまずやってあげるのが一番お勧めの部分かなっていうふうに思ってて、
AIが何かしらのミスがあったとしても被害少なく済みますし、
法的な部分だったり倫理観に問題があるようなものがあったとしても社内で収まるので、
そういう意味では社内業務から始めていくのが安心かなっていうところで。
納品物に対して使わないっていう感じですよね、最初は。
そう。具体的なもので言うと議事録作成とか資料作成、データ分析、レポート作成、メール作成とか返信文とか、
結構王道どこではあるけど、やっぱ王道だからこそ導入もしやすいし、情報も結構出てきてる領域なんで、
この辺を最初にやっていくのがいいかなとは思うよね。
僕が取引のある会社の方では、マイクロソフトのコパイロット使って倫理書の作成の自動化をAIの最初の案件に選んでたんだけど、
やっぱこれはある程度定型化されてて、どこの文章にどういうのを入れるのかみたいなフォーマットがちゃんとしてるから、
AIとの相性がいいっていうのと、後は全社で使ってるもんだって倫理って、業務効率化とか全社展開とかを見せた時に一番インパクトが大きい領域だからっていうぐらいこの倫理書を選んでたっていう背景はある。
なるほどですね。
ただ今回お便りくれたタンタカターンさんは映像制作会社に勤められてて、勉強会をされるっていうことなんで、
どちらかというとクリエイター的な視点で考えたいってところがあると思うんだよね。
そうなっていくと最終納品物から遠い部分にAIを入れていくのがお勧めかなと思ってて、
例えば業務内容にもよるけど、顧客との接触があるようなポジションの方なんだったら、
例えば企画段階で方向性、こういう感じでいきましょうか、ああいう感じでいきましょうかって方向性決める作業があると思うけど、
今までは文字のやりとりと、後は他社で出てる類似品とか集めてきて、こんな感じのイメージでいきますかっていう話するじゃん。
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それをAIを使えば、AIで作ったものをポンって出して、とりあえずこんな感じでいきますよみたいな、
いやもっとポップな感じでみたいな、AIでポン出しして、じゃあこんな感じでいきましょうかって、
ああこれいいですねみたいな、その方向性を可視化して進められるみたいなさ、
ここでさ、例えばこれが著作権違反のものが出てきたとしても別に内々でやってるものだしさ、
そもそもって社内の制作物を使って今まで議論してるようなものなわけだからあんまり関係ないじゃん、そこって。
こういう遠いところから活用するとか、また定番なのはやっぱりアイデア出しだよね。
アイデア出しは鉄板かもしれないですね。
鉄板、だからコピーライティングだったりとか、何かしらの記事みたいな、ブログ記事とかもそうだけど方向性、
それこそ我々だったらこういうポッドキャストとかも台本をどういうこと喋ろうかみたいな時にさ、
やっぱりアイデア出しとして活用するのは当然のように使ってるから。
そうですね。
こういうところの使い方っていうのを勉強会で教えてあげると、すぐ活用に移れるみたいなところはあるかなっていう。
間違いない。まずリスクのないところから使ってみる。
そう。あとはもっと具体的にリスクの少ないところで言うと、便利ツール部分のみを活用するっていうのも方法としてはあるかなと思ってて、
これは本当かなりダイレクトに絞ったノウハウ的な話になるんだけど、
例えばフォトショップの機能で背景画像の削除機能があって、これは昔からの鉄板でよくやる背景の削除なんだけど、
今までは被写体を選択しなきゃ、自分で選択しなきゃいけなかったんだけど、
これを被写体選択ってボタンをピッと押したら自動でパッて選択してくれる。
ボタン一個でバッてくり抜けるみたいな感じで、
この被写体選択機能自体はちょっと前から出てるんだけど、最近はここにAIが組み込まれてるから精度がめちゃくちゃ上がってて。
なるほど。
昔は髪の毛の選択とかってすごく難しかったんだけど、
ああいうのも逆にAIだからより人間がやるよりもきれいにくり抜いてくれちゃうみたいな。
そんなレベルになってるんだ、今。
あとは背景を伸ばす機能が出てるのよ、フォトショップって。
足りない部分を生成してくれるみたいな感じ?
そうそうそう。
これなんて言ったらほぼ画像生成みたいなものじゃん。
そうですね、画像生成を応用した感じですよね。
だからまず画像生成を使うのに難職を示してたりとか、ちょっとなーみたいな思ってる人がもしいるんだったら、
こういうフォトショップでキャンバスサイズ変更した時に画像足りなくなったら、
引き伸ばすの嫌ですよね、みたいな。
でも今だったら勝手に生成して補ってくれるんですよ、みたいな説明をするだけでさ、
画像生成ってこんなクオリティで出てくるの?みたいな。
だったらここも生成できないのか、あそこも生成できないのかなっていうところから、
え、じゃあもうそもそもこのモデル自体生成してもよくない?みたいな感じでどんどんステップアップする興味好きにはなるじゃん。
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確かに。
だからもしかしたらこの製作会社でバリバリ使ってるみたいな人だったら、
こういうピンポイントなツールの生成機能とかを活用してあげるような内容の勉強会にしてあげても、
まあ面白いかなとは思って。
まあ社内の背景によってきっと目的全然変わっちゃうと思うんですけど、
何事においてもそのゴールを設定して、そこに対しても分解してステップを作ってあげるっていうのはやっぱすごい大事だと思うんですよね。
そのとっかかりとして今言った既存の今使ってるツールの延長性の機能が本当に最初の最初のファーストステップみたいなイメージですよね。
ああそうそうそう。
これができたらこういうこともできるから、これをもっとこういうふうに活用したらいいんじゃないですかとか、
どんどんイメージを膨らませさせてあげていくみたいな感じですよね。
ああそうそう。だからあれだよね、社内業務から社外業務とか、最終納品物から遠いところからどんどん近づけていくとか、
今使ってる既存のツールの延長線上で広げていくみたいな感じで、
ステップを踏んだ最終的なところを描いた勉強会みたいな感じにしてあげると、まあ分かりやすいよねみたいなイメージかな。
いいと思います。
これ僕も一番最初にチャットGPT3.5が出た時に、なんかすごいの出てきたぞってなったじゃん。
うん、なった。
で、例えば東京居酒屋とかでやると、東京のおすすめの居酒屋さんをブワーってこう自動で生成してくれて、
で、なんかそこに対していろいろ聞くと、その回答に対して文脈を覚えて返してくれるみたいな、うわーすげーみたいな。
でもそのお店の実態はどこにもないみたいな、もうハルシネーションだらけみたいな状態だったじゃない、一番最初。
最初の頃すごかったよね、あれ。
でもなんかすごいみたいなのがあったじゃない。
で、これをどういうふうにしたら活用できるかなっていう視点になるんだよね、次にね。
あーそうだね、そうだね。
で、じゃあこういう使い方はどうだろうって、どんどん広がっていって、そうすると情報も自分で収集しようってなるんですよね。
だからまず最初はなんかすごいとか、なんか面白いって思ってもらえる、そういう興味づけ、きっかけを作ってあげるっていうのはすごい大事かもしれないですね。
うーん、そうね、それは大事だね。
あとは海外で導入が進んでいる領域は今後日本でもきっと展開されていくはずだし、既に導入が進んでいるってことは展開もしやすいはずだから、そういうところを考えるっていうのもありかなと思ってて。
で、情報通信白書で業務で使用中、かっこ効果は出ているっていう質問項目で数値が高いところで紹介すると、
社内向けのヘルプデスク機能、マニュアルや規約の参照だったり、社内システムに対する問い合わせ対応を全部CSIにやらせているっていうので、
これが日本はまだ18.6%なんだけど、アメリカは70.6%。
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すごい開きだ。
そう、ドイツは50.6%、中国は62.6%みたいな感じで。
もっと頑張って日本。
そうなんだよね。結構いろんな業務あって、業務で使用してたりとか効果出てるみたいな、いろんな業務ある中でもやっぱりこのね、社内向けヘルプデスク機能ってダントツで高いから、
勉強会っていうニュアンスからはちょっとね、ビン巻からは外れちゃうかもしれないけど、
こういうところにつながっていくようなのを想定するのも面白いかなっていうのは思うよね。
そうですね。
で、次に高かったのが広報コンテンツ、プロモーションね、画像、映像、記事、キャッチ、コピーの仕様が高くて、
これが日本が12.7%なのに対してアメリカが46.5%、
ドイツが32.9%、中国が44.6%。
頑張って日本。
全部ずっと低いんだよね、日本が。
だからやっぱりクリエイター領域での生成AIの活用は、やっぱ活発なプールなのがこれわかるじゃん。
まあそうですね。
だから例えばこの勉強会の中で活用事例とかで、もう実際にはこういうところまでいってるんだよみたいなのをクリエイター領域だと説明できると思うんで、
それを紹介してあげるのも面白いかなと思って。
一応一個だけこんなの持ってきたんだけど、
例えばワークマンが2024年2月22日に新ブランドワークマンキッズっていうので子供福祉所に参入したんだけど、
営業企画部のところがチャットGPTと画像生成AIを使って数千円で内製してロゴを作ったと。
だけどこの部署責任者の林さんによると今まで低く見積もっても300万円かけてたとロゴの作成に。
これコンセプト作るのに200万、ロゴ自体に100万と。
これが数千円でできてしまって。
しかも林さんは午前中だけで形になっちゃうからもう脳筋の短縮がすごいんですよみたいなことを言ってるっていう。
すごいね。
だからさっき言ったみたいに社内業務とか納品物が遠いところから勉強会スタートするけど、
最終形態はここに繋がってんだよみたいな感じの見せ方をしてあげれば、
おー頑張ろうみたいな思ってくれるんじゃないかなみたいなね。
確かに。
そもそもロゴに300万かかってったっていうのかなんかも。
噛み込みだ。
びっくりしすぎて。
300万と思っちゃって。
そんなにかかってんの?
これは企業の方針だったりとか企業の規模化にもよるかなと思う。
僕が前働いてた会社でもロゴ作成したことあるけどさすがにこんなにお金かけてなかったから。
まあまあまあ確かに規模によりますよね。
規模によるし、そこをどれだけ重視してるかとかにもよるからなんとも言えないけど。
まあでも300万ぐらい元々かかってた企業のところですら数千円でいけちゃう。
しかも脳筋も短いと。
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インパクトやばいよね。
インパクトやばいですね。
こういうのを勉強化に盛り込んであげるだけでもかなり従業員のやる気というか、
資金のアップにはつながるんじゃないかなということでぜひ活用していただきたいですね。
ぜひタンタカターンさん今回の参考になったなみたいな部分だけでもよければ使っていただけたらなという感じで
概要欄にソースとか貼っておきますのでよかったら使ってください。
タンタカターンさんの状況だったり会社の今の方針だったりとか状況が何もわかんないから全く変と違うかもしれないけどね。
そうですね。こいつら何言ってんだろうみたいな。
そういうフェーズじゃないんだよドイツの会社みたいなね。
全然可能性はあるんですけどね。
今の日本のデータから見て仮説で話してはいますので。
でもきっとこういうふうに考えてる人タンタカターンさん以外にもいっぱいいると思うんですよね。
だと思う。
大事なのは一番最初にも言いましたけど最初興味づけとか。
先生が導入するためのステップっていうのはゴールを用意してあげて分解してステップを作ってあげるっていうのはすごく大事なんですけど
ただそもそもそれ効率化する必要なくないみたいなことは忘れずに分けて考えたほうがいいですね。
そうだね。
導入を進めるというフェーズとそもそも導入する必要があるのかどうかみたいなところは。
この辺ちゃんと切り分けて考えられるとよりスムーズに入るんじゃないかなと思います。
それこそこの辺はさっき話した日清さんの事例、過去の配信聞いてほしいんだけど。
日清さんはそこでAIRを導入する仕事と導入しない仕事とか仕事の切り分け振り分けみたいなことをやってとかそういうことも話してたからその辺も詳しく紹介してるんで。
そうですね。
その辺は参考になるかもしれないですね。実際に導入するとなった場合には。
それではエンディングでございます。
何かありますか?
そうですね。もうちょっと話しすると、僕全然クリエイターではないですけど、もし僕がクリエイターだったとしてこういう勉強会をやろうと思った時に何言うかなってちょっと考えたんですよ。
僕だったら、じゃあ辰介、クリエイターの気持ちになって。
はい、わかりました。
辰介さん、クリエイターですよね。
はい、そうです。
生成AIについては学ばれてます?
いや、あんまり。
あんまり、なるほどですね。
ちなみに自分の技術とかスキルとか表現の幅を広げたいっていう気持ちってまだ持ってます?
それは当然あります。
じゃあ、生成AI勉強したほうがいいですよ。
そうなんですか。
やっぱりデザイナーとしてクリエイターとして表現を広めたいと思ってるんだったら、生成AI。これ自分の幅を広げるために使えるツールなんですよ。
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へえ。
だったらちょっと学んでみたいと思いません?
思います。
みたいな挑発をしたりとか。
挑発なんだこれ。今のって挑発だったんだ。
挑発ではない、なんだろうね。
皮肉じゃねえだろ。
皮肉ではない。
何だろうね、説得?
説得?
説得ではない、誘導かな。
まあ、誘導か、確かに。
まあ、なんかこんな感じで、例えば会社の経営者の社長の人が売上を上げたくないなんて言ってる人を一言も見たことないじゃないですか。
そうだね。
売上上げたいですよね。
じゃあ学ばないとマジやばいですよ。
とか、クリエイターだったら自分のスキルもっと伸ばしたいですよね。
表現、もっといろんな表現やりたいと思いたいですよね。
っていう絶対に抱えていることと、このAIっていうのを絡ましてあげるみたいな言い方をしたりとかしちゃうかもしれない、僕は。
まあ、でもいいかもしれないね、それは。
我々もね、メディア授業、コンサルをやってますけども、こういったね、勉強会、研修会っていうのもね、授業としてやっていこうと思っているので、何かお力になれることがあればやっていきたいなという感じですかね。
そうですね、ぜひご連絡いただければと思います。
今準備してますのでね。
準備中なのに宣伝すんじゃねえよっていうね。
それでは最後、告知でございます。
お聞きのPodcastアプリでAI未来話の番組フォローとレビューをお待ちしています。
フォローすることで最新話が更新され通知がきます。
この番組はランキングに入る可能性が上がります。
お互いウィンミンなのでぜひお願いいたします。
レビューをしていただくことで番組の改善やまだ聞いたことのない人の聞くかどうかの判断指標になりますので、ぜひ欲しい評価お待ちしております。
来週も木曜朝7時に更新されます。
通勤通学のお供に聞いてくれると嬉しいです。
ということで本日もありがとうございました。
ありがとうございました。