生成AIは企業に何をもたらすか
この番組は、地方の開発会社とコンサル会社が協力して作ったAI企業で、AI駆動開発とAI駆動経営のワクワクドキドキな経験談、実践談をお届けする番組です。
お届けするのは、株式会社Method Hub共同創業の鶴と、りょうです。
2人でお届けします。よろしくお願いします。
おめでとうございます。
2回目できたね。
できたね。
1回が終わったと思ったけど。
危ねー。
いけた。
ギリギリできたね。
でも、なんやかんや前回あれだった。
気持ちが持ったね。
ギリね。ギリね。
いやいや、そうですよ。大方さんが面白いって言ってくれたからね。
あれでね、ダメっすねって言われてたら、たぶん折れたね。
ちゃんとチーアップしてもらえると。
ありがたいですね。
今日は何の話しましょうかね。
そうですね。
Method Hub誕生の瞬間というか、決意の瞬間が前回だった。
ああ、そうでした。
まあ、そうですね。
AI、いざ会社みたいなものを作ろうとし始めていくわけですけども、
その前にじゃあ、今回生成AIが来てるんだが、
これって多くの企業にとってどんなイベントなんだろうか。
何が変わるんだろうか。
開発しか変わるっていうのはわかりやすい。
そうですね。前回話した通り。
わかりやすいじゃないですか。
例えば中小企業。
多くの開発会社じゃない中小企業にとって、
これってどういうインパクトをもたらすんだろうか。
っていうのを結構議論してましたよね。
このAIで。
完璧な話をしましょう。
いいですね。思い出したから。
思い出しちゃいますね。
はい、ということで本編。
社内独自の知識をAIに蓄積する
AIが世の中にもたらすものとは?
結構あるんですけどね。結構あるけど、
何話しました?
何を話した?
当時何が変わってた?
なんかちょっと話ずれるかもしれないですけど、
結局そこだなと思ってるのが一個あって、
鶴さんの応援グループって、
労働参加率を上げるっていう大きなテーマあるでしょ。
思ってます。
思ってるでしょ。
で、結局日本って人口変じゃん。
それ決まってんじゃん。みたいな。
ってことは、
今俺の真似してる?
自慢してる。
うん。
そんな特異でしょ。
たくなってんじゃん。みたいな。
で、労働参加率を上げなきゃねっていうのと、
採用めっちゃ厳しくなるよねみたいなものの話はした覚えがあって。
採用はそうですよね。
そうそうそうそう。
だからそういうところに行って、
AIっていうものは結局は今にもラグって呼ばれるようなものがあって、
これまでやってきたベテランの人みたいなものが、
そこの知識みたいなものを誰でも一般化できるような力は一定あるじゃないですか。
その仕組みさえ作っちゃえばね。
で、そういうところにやっぱりだいぶ寄与するねみたいな話してるんだっけ?
俺の作り話かな?
いやいや、してるよ。
なぞってよ。
改めて何?
ラグって言うの?
簡単に理解しようと思ったら何?
簡単に言うならば、その会社独自の知識みたいなもの。
一般的にインターネットで転がるものだけではなくて、
その会社の決まりごとやその会社がこれまで培ってきたようなものを、
そのAIの頭脳として入れるようなものみたいなことと考えてもらえればいいです。
あ、そうか。思い出してきた。
当時、チャッピー君にしてもジェミンにしても、
彼らが事前に膨大な量を学習している、
一般的にウェブ上で拾える情報をもとに何でも答えてくれるっていう前提だったんだけど、
これはこれで広がっていくんだが、
さらにその先にチャッピー君とかジェミン君がデフォルトで持ってない情報ってあるよね。
そうです。
企業にしても家庭内にしてもそうかもしれない。
ファンウォークの鶴家での妻との会話みたいな。
あれですよね。
あれはチャッピー君知らない。
そういうものがきっと組織には存在していて、
そういうものをしっかりためておくといいのかもみたいな話をしてたんですかね。
してたと思います。
なんかね、申請の仕方はあの人じゃないとわからない。
わからないことがあったらあの人に聞いて、みたいな。
あの人に聞いての部分ですね。
みたいなものがAIが少しずつ肩がわらしてくれるんじゃないかな、みたいなものがあったんですね。
俺の中での意向は、構造データと非構造データって言ってたんだけど、
システムとか機械が扱いやすいデータの形って構造データですよ。
構造データっていうのは、りょうさんわかると思うけど、
名前、住所、電話番号、リロ生前とここにこれが書かれてますっていうのを体系立ててデータ化されてるデータ。
これはシステムが扱うのはめちゃくちゃ昔から得意でした。
非構造データっていうのは、一方でこういう会話ですよね。
そうです。
何気ない話題のデータとか。
こういうデータってシステム化すると今何の話してるのっていうのは全然わかんないんで、
システムが機械的に扱えない。
だが、AIここをクリアできるのでは?
人間的に解釈して構造化してくれるところまでやるのでは?みたいなのはいかが?
ありましたね。そんな話を熱中してた。
とすると、中小企業、大企業もそうなんだけど、
中小企業なんて社長の頭の中にしか入ってないものとか、
そうなんですよ。
口伝でこう。
口伝のタレ的な。
ここはこうやって良かったよ、みたいな。
ちょっとこの音弁が面白いですけど。
下手くそ。え?どこ出身?
こうやって言ったら良かったよみたいなね。
そういう口伝の非構造データが死ぬほどたまった。
ここがもしかしたら価値になるのでは?みたいな。
そうなんですよね。
会話を。
した記憶がある、それ。
それは結構ワクワクしましたね。
ね。
たぶん僕らが思いついたというよりは、いろんな情報を浅く。
もちろん、もちろん、もちろん、もちろん。
オリジナルITではないけど。
これだ!
そうそうそう。
めっちゃこれそうなんじゃない?みたいな。
結局、AIってすげえけど、食わせる情報なけりゃ何にもならない。
そうですね。
っていう話で、日本の中小企業がこの大AI時代を上手く乗り切るためには、
我が社しか持っていない非構造データも含めた独特の情報、
一般のチャッピー君たちが拾いもしないような情報をデータとして貯めて、
構造化して活かせる資産ができるかどうかが。
みたいなことを持たせた。
言ってたと思う。
中小企業向けシステム開発の変化
もう一個思い出したのが、あともう一個あれなんですよ。
ちょっと開発用になっちゃうんですけど、
本当に僕らみたいなちっちゃい会社に対しても、
システムをオーダーメイドで作れる時代になったな。
とも思ったんですよ。
結局はこれまでシステム作るって言ったら、
それこそ結構な予算を割かないといけないわけですよ。
特にその業務って各社独自独自の業務があるわけじゃないですか。
その独自の業務に合わせてシステム作るって、
数千万かな、大きかったら数億とかかかるようなシステムがあって、
これまではやっぱりそういうところのシステムに手が出せなかったんだが、
そういう会社ってこれまでパッケージを使ってたんですね。
前回言ったサービス系のサービスを使ってて、
システムに運用を合わせる。
でもここちょっと使いづらいみたいなものがあったりとか、
そういうのがあったんですけど、
今はやっぱりそれこそAIが入ってきて、
開発コースも我々からすると下がったところがあるので、
そういう意味では世の中小企業とかにも、
あったシステムみたいなものが入れられるようになったっていうのが一つ。
僕は大きいかなって思います。
それ言ってましたね。
SIが民主化するみたいな。
そう、そう、そう。
自宅開発。
誰しも中小企業がオリジナルシステムを、
フルスクラッチで発注できる時代みたいな。
そうです、そうです。
だからシステム開発を受託している会社は、
このAI開発ですごい効率化された部分を、
お客様の価格に転化するのかしないのかみたいな。
あらりをむっちゃ取る会社になるのか。
お客さんまだ気づいてない。
あるいは、ちゃんと、誠実にいいかどうかわからないけど、
あらり下げて、今までシステム会社に発注するなんてできなかった。
予算の問題とか。
会社にどんどんオリジナルシステムを提供していくのか。
喋ってましたね。
喋ってました。
見積もりの仕方が全然違うんですもん。
我々からすると。
システム開発の見積もりの仕方が全然違うから、
なんか最初、あれ?これ合ってるのかな?みたいな。
もう気になるにいけるのかな?みたいなところとか。
見積もり、マジ大事ですからね。
大事ですね。
僕らは人欲とか、機能数とかで見積もっていくんですけど、
その見積もりの仕方がだいぶ変わってきてて、
今でもそれ合ってるのかなって思いながら見積もりしたりするし。
AI開発の効率化と直接提供への危機感
確かにだから、僕らそこから共同で、
僕が昼食企業のね。
そうそうそうそう。
昼食企業の出来て、一緒にやること増えました。
増えました増えました。
だからなんか、やっぱ鶴さんがフロントでいろいろ回ってらっしゃるところで、
そのペインポイントをシステムに変えやすくなったっていうのもありますよね。
いや、超羽ばたきやすくなりました。
仕事の時と一緒だけどね。
なんかすごいその辺は僕も嬉しくて、
相当そういうところというかね。
届きやすいところ。
直接利用ユーザーとの仕事が、
そうですそうです。
そこから増えたってことですか?
増えました増えました。
増えましたし、本当はそういうところにも届けたくて、
DXとかシステム化されてないところがめちゃくちゃあるんだが、
なかなかそういうところってね。
予算のないし。
っていうところがあるところにやっぱ、
僕らのやりたいことが届いていくっていうのは単純に嬉しかったですね。
あと、健全な危機感として、
このままシステム開通が効率化されていくと、
バグオケみたいなものが存在しなくなるのでは?みたいなのもあったよね。
ありました。
エンドユーザーって言って。
直接システムを使う企業さんに、
直接発注いただける、
直接デリバリーできるっていう会社になってかないとみたいな。
いや、本当その危機感は今でもありますし。
もうきっとそうなると思います。僕ら先は。
うん。
そうそうそう。
そんな話を聞いてましたね。
業務の中にAIを実装する第三の道
だからこの中小企業にとってAIとは、みたいなこととか、
じゃあどういう構えを取った方がいいのか。
だからその情報をちゃんと、
自社独特の情報っていうのをきちんとデータとして残しておくことみたいなのが、
そのまま僕らのメソッドワークのコンセプトにもなっていく。
そうですね。
チチチですもんね、俺たち。
チチチ。
チチチ。
その辺をね、来週。
じゃあ何をしようとしてるのかっていう話を、
来週ぐらいにしましょうかね。
はい。
そんな感じ?
そんな感じ。
今週は。
なんか別に話してありました?
話してありました。
いやー、ちょっと。
マジ台本がねえから。
今この場で思い出せなかったら以上終了っていうスタイルで。
一個はあった。そう、俺一個はあるんだけど。
最近その、さっきの中小企業のところの話でいくと、
AI実装するっていう、なんか第三の道みたいなものがあると思ってて、
それこそAIが中小企業にもたらす、今回テーマ何?もたらす何でしたっけ?
モノとは。
モノとは、でなった時に、システムだけじゃなくて、
AIでよく最近ハーネスとかループとかあるじゃないですか、
まああんな難しい単語っていうのはなかなかあれですけど、
なんかね、その、さっき言った血を貯めるために、
システムを作らずとも日々の流れの中で、
そのラグというかその行為が貯めていくような仕組みが実装できるようになったなと思ってて、
ちょっとなんか難しいんだけども、
なんかそういう活用の仕方とか、
例えばそれこそ営業の会社さんとかだったら、
パワコで提案してますみたいなところのパワコのトンマナを合わせて、
営業主をすぐ作れますよとかで、
受注した提案のぶりはこうでしたみたいなものを、
フィードバックできるようになってきてると思うんですよね。
なんかそういうところって今ある業務に、
なんかちゃんときちんとAIとか、
そのこれまでの会社の知識とかを当てていけば、
やっぱ業務のスピードとかは特にね、
あの早くなるし、
そういうのがすごいなんか寄与できるのかなっていうのは、
思ってましたということを思い出した。
もう実際そうなってるもんね。
仕事のスタイルが。
僕らがそうですからね、なんてまず。
そうなんて。
そういう僕らがやってる提案とか、僕らもするじゃないですか。
Obsidianで仕事の知識を第二の脳にする
ああいうものをなんか、
少しこういうふうに活用してますっていうところだけでも、
やっぱ変わるなというのが、
そもそものとしてなんか最近感じてますね。
なんか僕の頭の中ってどうなってんのっていうのを、
全部残してってますもん。
あー、どうやって?
AI、クロードコードを使って仕事するじゃないですか。
いっぱいこう、ドキュメントとか、
あちこちとかが出来上がってきますよね。
おかずだったり、ダブルだったり、
場所はどこでもいいんだけど、
残っていくと。
で、この僕とAIのストークだったりとか、
そのAIに問われた時の判断だったりとか、
僕の判断とかっていうのは、
僕の仕事のスタイルとか哲学とか思想が、
たっぷり入った状態でやってるじゃないですか。
それをAIに解析してもらって、
で、そのつるつるラグっていうの。
ほんとつるラグですね。
っていうのをオブシリアンでためていく。
あー。
やってますね。
オブシリアンってなんか最近めっちゃ出てきてます。
ちょい前かもしれないけど、今でも言いますよね。
何ですか、オブシリアンって。
なんか、それこそ、
自分の第二の脳を育てていく貯蔵庫みたいなイメージですけど。
そんなにちゃんと活用できてるとは思わないんだけど。
結局は、今までやったこととか、
ドキュメント物とか、
そのAIとのストロークみたいなものを、
貯めとく場所、箱みたいな。
全部MDファイル形式で貯めとく。
あー、なるほどね。
AIが一番食いやすい形式なんですよ。
MDファイルってことね。
はいはいはい。
とか、ウェブクリップっていうのとかも結構。
はいはいはい。
気になった記事とかをピュッピュッピュッ、
オブシリアンにクリップしてくるんですよ。
なるほどね。
趣味・趣向が分かるとすると。
そうそうそうそう。
自分が気になってる記事とかも、
全部そこに貯まってる。
めちゃくちゃいいですよね。
自分が今どこにアンテナがあってるとか。
そう。
ルイージのやつとかも、
ポストポストピックしてくるんですか?
どうなんだろう。
そういうのもできるのかな。
蓄積した記録を俯瞰し構造化する
まあ、エレクトロスが気になる。
うん。
とか、一言日記みたいな。
毎日書いてる人とかもいっぱいいます。
あー。
でもやっぱ、なんかね、
そういう、
今、日記書いてる人もいるでしょうけど、
それを貯めて、
俯瞰してみるのが僕結構好きなんですよ。
結局俺この時どう考えてて、
考えがどうせんしていくとかね。
何と何のドキュメントが繋がり合ってくる。
はいはいはい。
そのドキュメントの中でリンクを張っていてるんで、
おー、なるほど。
その、構造化されていくんですよ。
なるほどね。
一個一個が独立してただ格納されてるだけじゃなくて、
全部繋がりとして、
ノードとノードの結びつきみたいなものが。
シナプスじゃん。
あ、そうそうそうそう。
ノードじゃん。
そうそうそうそう。
だから第二のノードって言われてて。
あー、なるほど。
だからいいのかと。
と、されている。
へー。
何の話かがこうなってないんだよ。
仕事の仕方が変わったようになっちゃうし。
あ、そうですね。僕らがやってる内容をね。
そういうことが起き始めるのでは?っていうことが言われてたし、
僕らも思ってて、
まあ、まんまんとそうなっている。
そうですね、確かに。
今ね。
何のテーマですっけ?合ってるのか。
笑
合ってる時からエンディングのしろきですよ。
OK、OK。エンディングしましょう、じゃあ。
ということで、今週もユキハルハルハルってことでした。
お届けしたのは、ユキソクハルフの鶴と、
りょうでした。
ありがとうございました。