![[AI]AI事業者各社の企業向け展開・一人雑談](https://image.listen.style/img/OQsdttJyTPh5SzKaVSCOF_sGSSIYHqoJg6fnRuXMzn4/resize:fill:1200:1200/aHR0cHM6Ly9kM3Qzb3pmdG1kbWgzaS5jbG91ZGZyb250Lm5ldC9zdGFnaW5nL3BvZGNhc3RfdXBsb2FkZWRfbm9sb2dvLzExNDQwNzM5LzExNDQwNzM5LTE3Mjg0NDY3ODIzMTMtMmFhMDEyZDEyNGU1Yi5qcGc.avif)
AI LLMの現状と法人展開へのシフト
BtoBコミュニケーションとBtoBビジネス談話-コロンバスプロジェクトの緒方です。 この番組は、BtoBビジネスにおけるセールス、マーケティング、AI DXや事業推進などの様々な コミュニケーションのお話をする番組です。ぜひお楽しみください。
はい、今日はですね、最近SNSでGoogleのですね、 Gemini AIのLLMですね、が他のLLM、まあ主にはChatGPT、OpenAIとアンソロピックのクロードなどですね、に対して取り残されてきてるよっていうような投稿があってですね、
リリース的にはそういうところはあるのかもしれないんですけども、自分の印象とちょっと違ったのでですね、その背景などについてお話をしてみたいと思います。
情報はある程度取りながらですけれども、裸感も結構あるので、一人雑談をするようなイメージでお話したいと思います。
はい、まず全体としてLLM単体のですね、その会話性能だったりとか、コンテキスト、人の、人間が発するテキストに対する背景を理解してですね、
適切なコミュニケーションを取ってくれるような、そういう性能っていうのはですね、もうあまり差がなくなってきてるというふうに思ってまして、
ジェミニ君があまり格好良くないように感じるところはなくはないんですけれども、もうそのフェーズはですね、今後普通に各社展開していったらほぼ品質的には変わらないような状況になってくるのかなというふうに思っていて、
もうステージとしては法人向けにどうやって導入していくかということが中心になっているのではないかなというふうには思っています。
B2CとB2BにおけるAI活用の違い
B2Cの市場ももう圧倒的に、無料の方も含めて広まってきていますが、もっとやはり会話の部分はもう落ち着いてきていてですね、おそらくもっとね、自動的にいろんなことを、それこそよく言われる購入であったりとか、
何かしらの処理まで全部やってくれるようなAIエージェントのつながりなどが重要になってくるようなフェーズに入ってくるわけですが、特にこの企業においては個人と全く違うレイヤーで話が進んでいるというのがありまして、
そのもうLLMのモデルの性能とかコンテキストなどからですね、もうAIエージェントという意味で業務実行になっているんですけど、それよりもですね、やはり会社で取り組むという上では個人利用との圧倒的な違いだと思いますけれども、
やはり会社としてのですね、管理とか統制であったり、もちろんですけど企業全体で社員全員がですね、権限ですとかも含めてですね、管理をして、
なんならAI一体一体がですね、誰の指示を受けて、誰からの委任を受けて、どういうアクションをしているのかということまで全てですね、トレースしていくというような流れになっていく、もしくは来ているというふうに思っていまして、
それらを全て推進していくというようなことが必要になってくるので、この辺りがですね、進んでいっているようななというふうに思っております。
チャット型のLLMっていうのは、まあ現段階でもう終わりっていうわけではもちろんないんですけど、B2Bでの推進に関してはもうあまり主戦場ではなくなってきていて、会話能力というものよりもその業務実行、エージェント複数台がきちんと動くということから、
法人で使うということで考えたときに必要な要素っていうのを、セキュリティも含めてですね、ということに移っていっているだろうというのが見立てです。
B2BにおけるAI導入の5つの要素
このB2Bでの法人、そうですね、B2BでのAI導入において、各社あまりうまくいっている企業は少ないということはあるんですけれども、おおよそ要素として考えないといけないのが5つぐらいあるのかなというふうに思っています。
それは一つ目は、そうですね、まずなんかLLMのモデルですね、GPTとかクロードとかですね、ジェミニとか、言ったらディープシークみたいなやつとかですね、ローカルLLMなんかも一つになってくると思うんですけど、そのモデルを選択するというのが一つ。
あとは企業のコンテキスト、社内の文化だったり含めてのデジタルデータですね、などなどがしっかりデータ化されているということがもう一個あるかと思っています。
もう一つは、もうAIエージェントが出てきているので、AIが会話をするだけでなくて、やはり実行していくということですね。資料を作成するのももちろんですけれども、何かしらを適切に更新するとか、勝手に作らずに適切に更新をするですとか、
ファイルを移動させる、整理するとかですね、顧客ステータスを提案したり更新したりするですとか、そういった処理を行っていく要素。ここからがなかなか難しいところになってきますけど、その統制、ガバナンスですね。
まずそのAIエージェント自体にもIDを付与するという考えが今生まれてきていますが、つまり人と同じような扱いをしていくということですね。権限としてどのようなものを与えて、操作ログをどれだけ確保して、
人に対しても他のAIエージェントに対してもその承認のフローのようなものを作らないといけないし、データをAIが勝手に暴走してですね、いろんな情報を勝手に取ってくるということがないように、データのきちんとした権限とセキュリティのアクセスの制限であったりですとか、
あとは削除されては困ったりもしますし、そういった人と同じような権限設定、IDの設定などが今必要になってきております。つまり一気に社員が増えるみたいな感じになってくるので、ここはなかなか大変なものでもあったりします。
人と違う部分もあるからというのもありますね。さらに言ったら、会社としてそのAIを含めて業務というのがそれまでと変わるわけなので、そこを定着化していく。これはやはり時間がかかっていくし変化もしていかないといけないと思いますけど、
人の誰が使ってどういう業務で、どういうワークフローで進んでいくのかとかですね、AIに逆に言ったら今度人間の方もその判断ってどうやったのっていうようなことが今までの暗黙地だったところをいかにして残していくかみたいなことも非常に重要になってきています。
ここだけはやはりなかなか全てのデジタル化していけない。それ知っていくだけでも遅くなったりしてしまうので、スピードが落ちてしまうんですね。そういったことなどなど、人間だからこそ時間がかかるわけですが、業務への定着というのをこれをしていかないといけない。
AI 導入のボトルネックは人間ですけども、この人間がうまく使えるような状態にしていかないといけない。だからこそ会話の能力だけではなくて、AI をどう活用するのかのガイドラインだったり、昔話もした倫理だったりガードレールのようなものを作ってですね、運用ができるような取り決めをしていくというのが必要かなというふうに思っています。
各社の法人導入戦略とプラットフォームの優位性
そんなことが5つの要素としてあった時にですね、今その地味にGoogleの方向性、もしくはマイクロソフトの方向性というのは、やはりGoogleワークスペースだったり、マイクロソフトであればAzure、マイクロソフト365のオフィススイート、クラウドオフィスのデータ基盤だったり、クラウド基盤ですかね。
を持っているというのが非常に大きな要素として存在していると思ってまして、Googleとマイクロソフトは特にですね、それらのその製品群との地味にの連携、これによって今いった企業導入の推進をしていくという流れになってきているかと思っています。
オープンAIとクラウドというのはもちろんオフィススイートなどは持っていないので、今度AWSと組んでいくとかですね、他の会社さんとフラットにクラウド、オープン、アンソロピックであればMCPというようなつなぎ込みのですね、定義と言いますか、そういったものを用意をして、連携がしやすいようなことを工夫していただくとかですね。
各社さんが単体のLLMではないような法人導入のために必要なものというものに力を入れていっているというようなことがあるかなと。
ジェミニで言ったらそういう意味であればですね、非常に優秀かつ軽量なLLMというのをFLASHという言われるバージョンと言いますか、モデルですけども、そういったものを結構作ってきているので、やはりコストを落とすような方向性で進めてきているというのは、私は全然非常にポジティブだなと思っていてですね。
AIのコストはトランザクションがどんどん増えれば増えるほど、もしくはデータの持ち方が悪ければ悪いほどでですね、コストが上がっていって結局それによってうまく進まないとかですね、なってきたりもするので、Googleのその方向性というのは非常に良いと思いますし、マイクロソフトはオープンAIだけではないようないろんなものを使っていくということもありますけれども、
やはりコスト型になりがちなところをですね、Googleさんは低コストなLLMを作っていっているというのは非常に良いことなんじゃないかなというふうに思ったりしています。
そんなことを考えるとですね、やはりマイクロソフトの業務基盤とGoogleの業務基盤、ここは法人導入に向けて非常に強いプラットフォームとして位置づいていくんじゃないかなということがあります。
アンソロピックだったりオープンAI単体に関しては他の基盤を活用しながら、セールスフォースもちろんAWSとかですね、そういったものを活用しながらいくんでしょうけど、クラウドのオフィス系ですね、あれは非常に強いと思うので、
このマイクロソフトGoogleの陣営と言いますか、この2社の法人開拓は非常に進んでいきやすいんじゃないかなと、まあ当社もGoogleを担いでいるわけですけど、進んでいくんではないかなというふうに感じている次第でございます。
Googleは自社でAI開発などの基盤を統合していくというのと、マイクロソフトはやはりAzure、Windowsがありますしね、これらを持っているというのが非常に重要だなと思いますし、オープンAIはやはりもうナンバーワンに近いようなポジションを取っていますし、認知も高いので、
いろんな会社さんにとっての共通のAIの入り口みたいなポジションを取ってですね、いろんな会社との連携を組みながら法人導入を進めていくのかなと。
アンソロピックに関しては開発系が強いみたいなこともありますけど、もう普通の通常の利用に関しても力を入れているんでですね、オープンAIと同じような形でアンソロピックも他社さんと連携しながら進めていくでしょうというようなことになってくるのかなと思っています。
AI導入のフェーズ変化と今後の展望
なのでもうちょっとステージが変わってきてるんでですね、LLM単体の能力とかを見ていたり、それで何ができるのかっていうことを考えるようなフェーズっていうのはちょっともう開発とか導入を考えていこうとするとですね、もうちょっと違う状態になってきてるかなというふうには思っていますよということでした。
ちょっと知っててもしょうがないことかもしれないんですけど、個人で使うようなAIの活用を法人の中でやっていてもそれほどパフォーマンスだったり、もう大きな業務改善ができるかというとそうではないようなことがもはや見えてきている部分がありますので、
いかにして会社全体で導入してですね、本当に必要で本当に活用する、どうやってAIを活用するのかっていうのが今後もっと必要になるのかなと、フィジカルAIもそうですけども、フィジカルAIもただ人間の代わりにっていうことではなくてですね、やはりさらにフィジカルじゃないデータっていうのがどのように血液のようにですね、会社の中を巡って、
デジタルはどこでもドアのようにですね、遠隔地でもすぐに進むこともできるので、そういった特性を生かした活用を進めていくみたいなことにもなるのでですね、まだまだもうこの領域は10年20年ぐらいでも市場としてやっぱり残っていくんだろうな、進んでいくんだろうなというのにも必死感じてますが、
もうLLM単体で考えるっていうフェーズは過ぎてしまっているのかなというふうに感じておりますというところでした。
まとめと今後の番組について
はい、今日は以上です。ではBtoBのコミュニケーションということで今後もお話ししていきたいと思います。
ではでは。