![[定期]おすすめ事業ネタ](https://image.listen.style/img/atKuwS0DaPKC5zqP5tCJPB2HWooIjFrGbdl8NjpaRK4/resize:fill:1200:1200/aHR0cHM6Ly9kM3Qzb3pmdG1kbWgzaS5jbG91ZGZyb250Lm5ldC9wcm9kdWN0aW9uL3BvZGNhc3RfdXBsb2FkZWRfbm9sb2dvLzEyNDQ2NzI4LzEyNDQ2NzI4LTE2MTI4NzA0MTg2MzgtYWE4NDM2YmY4MGIwMi5qcGc.avif)
00:08
始めるを応援するポッドキャスト、STARTFM。おはようございます。企業課でラジオパーソナリティの関口舞です。
テーラー株式会社の柴田陽さんと、企業や独立を考えている方に役に立つ情報を楽しく語っていきます。
陽さん、おはようございます。
ありがとうございます。
なんか、アメリカの人件費が高いとか、生産性が高いとかっていう話をしたので、さぞかしいアメリカというのは生活水準が高いのだろうと自動的に思ってしまいますが、全然生活水準、インフラとかはやっぱりすごいしょぼくって。
ああ、そうなんだ。
昨日、インターネットが6時間ぐらい止まってました。
えー、やば、なんでですか、それ。
アウテイジ。
なんでかわかんないです。
普通の一番シェアの高い、コムキャストが提供している、一番メジャーな、スタンダードのやつなんで、それこそNTTフレッツと何か、OCN使ってますみたいな状況で、レガシーの会社ではあるんですけど。
別に変なサービス使ってるわけじゃないんですけど。
めっちゃ困りますね、それ。
めっちゃ困る。
道もボコボコだし、もう大変ですね、本当に。
全然、全然ダメですね。
ねー、大変ですね。
いかにね、やっぱり日本のコスパがいいかっていう。
いや、本当ですね。
暮らすところとしてはね、本当にすごいですよ。
いやー、改めてね、日本の良さを実感する、そんな、今日この頃ですけれども。
えっと、お便りがですね、結構いっぱい届いておりまして、今日も紹介していきたいと思います。
ありがとうございます。
ラジオネーム、わっしょいAIさん。
初めまして。事業の方向性について相談させてください。
学生起業をして数年が経過しました。
システム受託からスタートしたのですが、一定のキャッシュができたので、去年から生成AIのプロダクトを作り始めました。
今年リリースしたところ、売り上げはぼちぼちといったところで、システム開発の売り上げには満たない状況です。
また、システム受託の方も営業リソースが避けていなかったので、ややシュリンクしてきています。
生成AIには可能性を感じているので、この際、システム受託のようなキャッシュを稼ぐ事業も、生成AI関連に寄せたいと思っています。
この場合、洋さんですと、どのような事業を選定しますでしょうか。
ちなみに、エクイティでの調達は一旦は考えていないです。
本当ですよね。
無茶ぶりですね。
資金調達せずして、上手い子と洋さんに良い事業を教えてもらって、キャッシュを稼げたら、こんなにハッピーな事はない。
是非お願いします。
アイディアは別にそんな価値がないので、それは良いんですけど。
すごいですね、この人。学生起業してシステム開発でも売り上げが上がり、めちゃめちゃ良いですね。
03:08
大前提としては、自宅のシステム開発とAIは凄い相性が良いと思うので、その時点で良いポジションにいると思います。
筋が凄い良いと思います。
その相性が良いというのはどういう事ですかね。
僕の一旦の仮説なんですけど、AIをAIとして販売するより、サービスとバンドルして販売した方が当面は販売しやすいと思うんですよね。
どういう事かというと、AIって言われても使い方みんな分からないじゃないですか。
確かに。
あまりに基本的な、ベーシックなレイヤーは、それこそオープンAIとか、ガーファのAIとかが取っていっちゃうと思うんですね。
クラウドコンピューティングとかと同じで、そこに対してすぐにコモディティ化されちゃうというか、凄く強い事業者がかなりの安い価格で広くあまねくオープンに提供してしまうので、
そこのレイヤーってすぐに競争優位性が壊されちゃうじゃないですか。一番下のレイヤーは無理ですと。
確かに。
中途半端なミドルレイヤーはやっぱり使い手がいないと思うんですよね。なぜなら、これなんかちょっとちゃんと反証を検証したわけじゃないんですけど、やっぱりその物事の例明記って、そもそもそのテクノロジーってバンドリングとアンバンドリングを交互に繰り返すじゃないですか。
バンドリングっていうのは、例えば携帯電話とデジタルカメラと携帯音楽プレイヤーっていうのがアンバンドリングされた状態で、iPhoneっていうのがバンドリングされた状態。
例えばですね、お買い物アプリとメッセンジャーアプリとみたいな感じが、いろんなアプリで一種、一アプリ一機能になってるのがアンバンドリングされた状態で、
WeChatみたいに全部オールインワンになってて、メッセージングも決済もお買い物もタクシー呼ぶのも全部入ってますっていうのがバンドリングされた状態。
マザーボードといろんなハードディスクとかいろんなディスプレイとかいろんなコンポーネントがバラバラにあって、それでコンピューターを組み立てましょうっていうのがアンバンドリングされた状態で、マッキントッシュっていうのがバンドリングされた状態。
っていうこのバンドリングとアンバンドリングを繰り返して、だんだんテクノロジーの世代が変わっていくんですけど、ここまでは多分定説だと思うんですけど、
06:06
AIも今まだ初期なんで、バンドリングしないと消費できないっていう状況になってるし、逆にバンドリングしてあげれば本当にいろんな人にそのテクノロジーを届けられるっていうフェーズだと思うんですよね。
だから今のコンピュータ部品とマッキントッシュみたいな感じで、マッキントッシュにしてあげないと使えない状態な人が多い。逆に中途半端なやつは、今AIがいろんなAIを直接使っている人たちっていうのは比較的
もう分かっている人たちなんで、その人たちは中途半端にバンドリングされたものは必要なくて、むしろベアボーンないろんなオープンソースとかが欲しいみたいな状況になってるんで、やっぱり一般企業にAIを売ろうとすると、AI製品ですって売るよりは正直、
コミコミで提供しますよっていう風な方が売りやすいかなと思っています。ちょっとそれが本当に長期的な優位につながるかどうかっていうのはまた別問題なんですけど、この方は今とりあえず目先のキャッシュが欲しくて、エクイティ調達して深く掘り下げて独占するみたいなモードではないようなので、多分このアドバイスが当てはまると思いました。
いいですね。
で、その一番、例がイメージが分からないと思うので、一番典型的な例で言うと、あんまりオープンAIほど有名じゃないですけど、AI関連で7ビリオンドル、1兆円くらいですかねのバリエーションをつけているスケールAIっていう会社があるんですけど、
これはAIってついてるんですけど、AIの学習データを人間がクラウドソーシングでラベリングするサービスを提供している会社なんですね。
主なお客さんはオープンAIとかFacebookのAIチームとかGoogleのAIチームとかなんですけど、例えば自動運転している映像データを、これは人ですとかこれはゴミ箱ですとか、この信号は赤ですとかっていうのを誰かが一回教えてあげないと、ラーニングできないじゃないですか。
そうですね。
それを人がやってるんですね、この令和の世の中においても。
ラベリングを。
それをラベリングしまくって、学習データ?
を作る。
学習データセットを作る会社ですね。
なるほど、そっか。
もちろんもうちょっと高度なんですよ、もうちょっと高度なんですけど、基本的にはそういう感じのやつをやっている。
それこそリキャプチャーを解くみたいな感じですね。
リキャプチャーってウェブサイトであなたはロボットですかっていうときに出てくるときに変なぐにゃぐにゃになった文字を打っていくと思うんですけど、ああいう的なイメージで言うとああいう作業を延々としている何万人っていう、主には定所特区の人たちがいて、
09:04
その人たちをもちろん工場みたいなところに全員集めて、ステッキを持ったおじさんが監督しているわけではなくて当然だからですね。
リモートのワークフロムホームですべてソフトウェアで指示とかが与えられて、ある意味AIを使って人間を管理監督して、
そういった巨大なワークフォースを束ねて仕事をさせているというサービスモデルの会社がイメージが一番湧きやすいと思うんですけど、その状態ですね。
そこはもう人間とソフトウェアが不可分になっていて、データを依頼する側はおそらくほとんどAPIを叩くみたいな感じで使っていて、
APIの側はソフトウェアが動いている部分もあれば人間が動いている部分もあるみたいな、かなり現代版チャーリーチャップリンモダンタイムズみたいな状況になっているんですけど、
いろいろ批判も多いんですけど、昔の自動労働批判みたいな感じであまりにも過酷だということで批判も多いんですけど、そういうモデルがありますと。
そこはそのAIの使い方のノウハウみたいな、どうやったらできるだけ効率的にそういうたくさんの人を特定のタスクに従事させることができるかっていうのをチューニングというか調整って、
やっぱりなかなかいろんな企業に習得してもらうのは難しいんですよね。それはもうあくまでぶん投げちゃって、スケールAIが全て自分たちに飲み込んでやっているという状況になっていて、お客さんからするとそっちのほうが使いやすい。
もちろん自社に学習データを整理する、ラベリングする人を抱え込むことも当然GoogleとかオープンAIだったらできると思うんですけど、めんどくさいし、いろんなリスクもあるので、それは投げちゃうと。
その作業って別に誰でもできると思うんですけど、そこはおそらくものすごく効率化されていて、今の作業って別に誰でもできるじゃないですか、別にクラウドワークスに投げてもできるじゃないですか。
ラベリング自体は。ただそれだとやっぱり全然効率が悪いわけですね。よく昔、キュレーションメディアの記事をクラウドソーシングに書かせるみたいな、みんなやってましたけど、ああいう感じでいちいち指示してあげて、納品されたデータを見て、これはコピペですとか言って返してみたいな、やっていくみたいな作業がおそらく全自動化されてるんでしょうね。
すごい。
で、こういう方が売りやすい。これがAIのプロダクトなのかって言うと、そうは見えないんですよ、多分開店にとっては。
12:07
うんうん、確かに。
ただ、競争力の秘密はそうやってAIというかソフトウェアにある状態。そういうのを作っていった方がいいと思います。これもうちょっと分かりやすいというか、日本のスタートアップ界隈にいる人で典型的にイメージつきやすいのは受取請求書サービスとかですね。
請求書の受取センターをそのままアウトソースしちゃって、請求書の受取センターは別におばちゃんが机で一列に並んで、いわゆる昔で言うデータ入力をやってるわけじゃなくて、スキャナーとそのAIを使って自動的に文字認識されて、
そこの、これは精度が低いって判定されたやつだけ人間が見てやって、かつやったデータもさらに学習データに入っていってっていうのが回っていって、ひたすらどんどん精度が上がっていって、人の手がひたすら必要なくなるっていうのをどんどん繰り返してるっていう、
ある種の一体化された工場になってるというサービスの中身なんですけど、それがまさにここで言うサービスに見えるAIプロダクトみたいな。
そういうのが一番いいんじゃないかなと思います、まず大前提として。
なるほど。例えば何がいいですかね。
この方は、リクリティを調達いったんはってことですけど、したくないっていうところで、ただやっぱりAIの世界というかさっきの今のオペレーションの世界ってその規模の経済性がすごい働くところなので、
ある種借り入れに頼れるAI人間ハイブリッドビジネスを発明できれば結構面白いんじゃないかなっていうふうに直感的には思ったんですけど、
つまり借り入れを通じた規模の経済を生み出すビジネスモデルの典型的な例は小売チェーン店ですね。
飲食チェーン店でもいいですけど、つまり店舗あたりの採算性みたいなものが取れるってなってる限りにおいては銀行がいくらでも貸してくれるんですね、回収できるので。
そうすると1年に何十店舗っていうペースで出店してるんですけど、これは一切エクイティを使ってないんですね。
で、借り入れ借り入れ借り入れでどんどんどんどん店舗数増やして、店舗数増やせばスケールメリットが得られるみたいなビジネスモデルになっているというのがチェーン店っていうもののビジネスモデルなんですけど、
それの今の文脈でそれモデルができれば多分いらなくてエクイティが。
確かにいいですね。
15:01
なんとかして、今安易ですけど、たとえをもとにアイデアを考えてますが、店舗型の人間AIハイブリッド事業が何か見つけられれば、それが必要なリプレイス可能なマーケットを。
そっか、それがうまくいったらチェーン展開というか。
そうそう、ひたすらそれを横展開して、かつそれはエクイティがいらないというか、
確かに借り入れできる。
店舗型である以上は、そういった証券が存在しているので、再現性さえあれば一定の証券が飽和するまでは横を展開できるはずなので、
そういう証券ビジネスで人間AIハイブリッドみたいなドメインがあれば、それはうまくいくんじゃないかなと思います。
おお、なんか面白いですね。何だろうな、お店か。
ちょっとこれは直接的にAI云々という話でもないし、別のアプローチで解決されつつもあるんで、
あれですけど、一番いいのはやっぱり情報を入れて情報を取り出しているような産業はできるだけAI化しやすいというか、
やっぱりパン屋さんとかだと別にAIが生産性を高める余地とかって直接的にはそんなにないので、
ユニットエコノミクス単位では多分ないと思うので、そうすると税利子とかそういうやつは情報を入れて情報を取り出している産業で、
かつ何で証券ビジネスになっているのかよく分からないですけど、一定の証券ビジネスになっているケースもあるので、
っていうのは何かありそうだなと思いましたけど、何かありますかね、そういう。
情報を入れて情報を取り出しているような店舗、ビジネス。
なんか、例えば昔、昔に臨床心理師さんのカウンセリングみたいな診断みたいなやつを受けたことがあって、
それがですね、なんか、IQテストみたいなやつなんですけど、いろいろな診断をして、目の前で計算したりとかいろいろやって、
診断結果、あなたはこういう特性がありますみたいなやつが送られてくるんですね。
そういう場所に行ってってことですか。
そうなんですよ。対面でやらないといけなくて、WEISっていう、WEISかな、なんか結構医学的な知能検査なんですけど、
なんかそれで130以上出るとメンサに入れるらしいんですけど。
またその話だ。
そう、残念ながら私は全然そこに到達しなかったので悲しかったんですが。
なんか、ああいう、なんでしょうね、いろいろ情報を入れて、別に知能検査に限らずですけど、
なんかユーザーが情報を入れてお店で喋るなり、なんか資料提出するなり、なんかやって、
18:03
それをもとに何らかの診断をして結果を返すっていうものは割とAIにするのに向いてるかなーなんてことは思いましたね。
今のケースだとあれですよね、トレーニングをしっかり受けた人じゃなく、
ちょっと規制がどうなってるか知らないですけど、じゃなく、人当たりの良い大学生みたいなのがひたすらAIの言う通り、
AIの振り付ける通りに行動して、その結果として精度の高い診断結果が出力できれば、対面じゃなきゃいけないけど、
非常にコストが下がるっていう、それが全国に何店舗必要なのか知らないですが、
そういうものであれば1個成立すれば一定の証券人口の下で複数成立するので、別にリクイティーなくいけるっていう話はありますね。
そうですね。でもなんかできればね、そもそもそういうテストを受けてみようって思う人自体がかなり少なかったりとか、
大抵の場合は病院とかでこういうテストをやりましょうっていうことになってやるっていうケースが多いので。
そういうテストセンターみたいになってるってことですよね。
なんかそういう感じですね。
私みたいに好き好んで別に病院から何も言われてないのに、自主的にそういうのできる人見つけて申し込んでやってみるって人はあんまりいないと思うんで、
もうちょっとあれですよね、生活に根差したというか、ものだといいと思うんですけどね。
なんかありますかね。
受取請求書のサービスじゃなくて、これは実はBPOサービスが自主的にはそうなってて、
それのもしかしたら中小企業版みたいなができるんじゃないかなっていう気もしてるんですけど、
どんだけ儲かるかわかんないんですが。
できるだけオペレーション変えたくないじゃないですか、企業の人たちって。
例えばその伝票を何百社もいるお客さんに今度からこっちの事務センターに送ってくださいみたいな変えたくなかったり、
それによっていろいろな不都合みたいなのが出てきて、なかなか導入できなくてBPOできてないみたいなケース結構あると思うんですけど、
なんかこの状況であれば、これぐらいAIとかが手に入りやすくなっているのであれば、
経理家インナーボックスみたいな感じで、その特定の会社に1ブース立てちゃって、
あらゆる伝票はもうそこで持ってきたら、2時間後には全てデータとして出てくるみたいな感じで、
会議室には1人の人間と超高性能スキャナーみたいなのがあり、
それで20人ぐらい必要だった経理アシスタントみたいなのが、その1つの部屋にリプレイされているっていうのとかはなんかフィジカルにもスケールしなきゃいけない上に、
21:15
AIでだいぶ生産性上がりそうっていう感じはしますけど、例えば。
いいですね。
そのぐらいオペレーショナルなやつをやった方がいいと思うんですよね。
なぜならやっぱりここのデータをこのAPIに送ってくれれば、そこから先は全部やりますよみたいなところまではもう既にサービスが存在してしまっているので、
ラストワンマイルみたいなところにより価値があるような感じがして、
なんらかの事情でその伝票がそのロケーションを離れちゃいけないんですよみたいな理由で、まだ効率化ができてないところみたいなのをやるとかね。
確かにな。
でもめちゃくちゃ絞った方がいいと思うんですよね、結局のところ。
そのユースケース自体は。
そういうタイミングだと思うので、
それこそSaaSモデルが出始めの頃、どのサービスが一番ニーズがあるかみたいなスモークテストして、
それでやっぱりロームだったって言って、大きなロームSaaSの会社になった会社がありますけれども、
そういう感じで何のバーティカルがいいのか、
SaaSで言うとクラウドソフトウェアで、
サインインすれば登録すれば使えるようなアプリケーションサービス、SaaS型のモデルが来るのは分かってるけれども、
どのジャンルが一番手っ取り早く、かつ市場規模も一定あって伸びていきそうなのかが分かんないっていう状況と同じような状況に置かれてる気がするので、
つまり一定の事業モデルはありつつも、
どのジャンル、どのユースケースがいいか分かんないみたいな時は、
ちょっとガッツリ絞っていろいろやってみるっていうのが一番再現性はあると思うんですよね。
確かに。いいですね。AIを使ってもはや人間がAIのインターフェースのような存在になっている状態ですね。
結局人間はもうちょっとしばらくは必要な感じ。
そう、だんだんこなれてくるといらなくなるんですけどね。
レストラン予約とかも多分最初オンラインで全部オンライン化するっていうのが無理だった時代があって、
コロナとかもあって、今そもそもオンライン予約ができない方が珍しくなってると思うんですけど、
そこらへんの技術が浸透していくまでのフェーズは、
24:02
インターフェース問題がやっぱり発生するので、
人間がインターフェースになってるっていうぐらいでちょうどいい気がします。
なるほど、なんか面白いですね。絶対なんかあると思うんで、
ちょっとぜひ皆さんも考えてみていただいて、みんなで見つけていけたらと思いました。
面白い質問ありがとうございました。
ありがとうございました。
スタートFMではあなたからの質問やメッセージを募集しています。
ポッドキャストの概要欄から送ってください。
そして最後まで聞いてくださったそこのあなた、チャンネル登録・高評価よろしくお願いします。
今回も聞いてくださりありがとうございました。
ありがとうございました。
それでは、素敵な一日をお過ごしください。
