![[紹介]いけとも尾原DeepなAIニュース-AIワークフロー](https://image.listen.style/img/P9ExID_V1ZS2wH7JalC-q8Oj-tAgWxIREwQtQ_ZY2Bo/resize:fill:1200:1200/aHR0cHM6Ly9kM3Qzb3pmdG1kbWgzaS5jbG91ZGZyb250Lm5ldC9zdGFnaW5nL3BvZGNhc3RfdXBsb2FkZWRfZXBpc29kZS8zOTY5NDk4My8zOTY5NDk4My0xNzYwNDUwNTE4MDQ5LThmMzJiODBlNzI5NjkuanBn.avif)
ポッドキャストの紹介
ハイパー起業ラジオリスターの方、ご無沙汰しております、尾原でございます。
今日は、尾原が実は最近始めている、新しいポッドキャストのお試し配信になります。
タイトルは、「いけとも尾原のDeepなAIニュース」というもので、
ハイパー起業ラジオは、けんすうと最初に10年後でも楽しめる起業家ノウハウということで始めたんですけれども、
今回はどちらかというと、完全にニュース解説ですね。
ただ、普通のニュース解説と違うことは、どうしてもAI、最新の技術にあふれて、
スペックばっかり見ちゃうんですけれども、その新しいAIのニュースが何を変革もたらすのか、
それはどういう背景があって、今後未来にどういうふうな影響があるのかということを深読みしていこうというニュースになります。
もうニュースだから、先週のものは価値がないというわけではなく、
先週のものを聞いていただいても、なるほど、そういうニュースの見方があるんだというふうに、
今、目の前で起きている変化を多層的に見えるような皆さんのヒントになればということで、
ハイパー企業ラジオを聞いていただいた方にも参考になるんじゃないかなということで、
今回はちょうど今日配信をしているAIワークフローという話をしていきたいと思います。
この辺はネットワークエフェクトの中で一部書いたエネーブラーとか、戦略論としても非常に重要なパートだったりするので、
ハイパー企業ラジオ好きの方のご参考になればで、もし気に入れば、
概要欄に来週以降、来週は過去回に関してやってあるディープなAIニュースのリンクも貼ってあるので、
そちらをフォローしていただいても嬉しいなというふうに思います。
というわけで、スタート。
ワークフロー型AIエージェントの解説
こんにちは、池智です。
小原です。
ディープなAIニュース、今週は?
ワークフロー型AIエージェントの時代が来るというテーマで話したいと思います。
これ今週大きいこと結構ありましたよね。
結構あったんです、実は。ワークフロー型のAIエージェント、これから絶対来るよなっていうのがあったんですけど、
そもそもワークフロー型って何なのって方いると思うので、簡単に説明してもいいでしょうか。
今AIエージェント、いろんなものが出てきていて、皆さんも日々ニュースで聞いていると思うんですけど、
大きく二つのパターンに分類されるというふうに言われてるんですね。
一つが自立型AIエージェント。
これはある意味何でもできるような万能型のAIエージェントで、代表的なものはチャットGPTエージェントとか、
あとはジェンスパークマナスみたいな。
確かにね、指示するともうページ作るからレストラン予約するまで全部やっちゃう。
何でもできちゃうような感じですね。
もう一個はワークフロー型AIエージェントで、これまでの代表例はDIFIというツール。
だったんですけど、こっちは何でもできるわけではなくて、流れは自分で決めておいて、流れの一部でAI使うよみたいな。
そんな感じですね。
レゴみたいな感じでね、ブロックをつないでいくと。
例えばシェフで言うと、自立型はお任せシェフみたいな感じで、
今日秋の気分で作ってよっていうと、適当に材料を探して、レシピも作って、料理もしてくれますよ。
ワークフローはコースメニューは決まっていて、中身はだいたい決まってるんですけど、ちょっとずつアレンジしてくれるっていう。
あなただったら、きのこは松茸ね、デザートは梨ねみたいな感じで、中身は決まってるんですけど、ちょっとカスタマイズをしてくれたりとか、相手に合わせてくれてる感じなんで、
一見自立型の方がいいんですけど、今の自立型エージェントの料理ってそんな美味しくない?正直言うと。
そうですね。楽だから、お願いしたら結果が返ってくるから、10個ぐらい平行でお願いして、1個いいの返ってきたらやったみたいな。
ワークフロー型流れ決まってるんで、味というかクオリティも一定担保しながら、部分部分でアレンジをしてくれるんで、企業においてはこっちの方がいいわけですよ正直。
確かにね。再現性が高いっていう話と、仕事のプロセスが可視化されてるから、他の部署に転用するときに、さっき言ったように、俺はここ松茸にするよとか、俺はデザート入れないよみたいなところができるわけですけど、これが今週結構変化があったんでしたっけ?
沢山あったんです。まずはオープンAIが、エージェントキットという名前で、まさにワークフロー型エージェントを作れる機能を出してきました。
AIワークフローの普及と影響
画面の上でブロックのレゴをまさに組み合わせると、例えば最初ユーザーが何かデータ、文章をインプットすると、まず文章に関連して調査するエージェントが内容をバーっと調査してくれて、次にレポートを作るエージェントがレポートを作ってくれて、最後にウェブページを作るエージェントがウェブページにするみたいな感じで、ブロックを組み合わせることができるような機能を出してきたんですね。
これ作ったら簡単に自分のサイトとかサービスに導入できるよという感じで、非常に注目されています。
これがあれですもんね。結構今回オープンAIがDevDayという開発者用のイベントをやって、3つの目玉の1個みたいな感じでしたよね。
かなりデカかったですね。チャットGPTアップというチャットGPT上でアプリが出せますよというのが1個目で、2個目がエージェントキットだったので、かなりデカい注目のトピックとして挙げられていましたね。
ですよね。
さらに翌日、Googleのワークフロー型を出せますよといって、地味にエンタープライズという新しいプランが出まして、こっち側で法人向けのワークフローができたり、ちょっと別なんですけど、実験機能としてGoogleのOperlという名前のワークフローを作るツールがありまして、
こっちが日本語対応したりして、あまりにもバチバチと急激にメガプレイヤーがワークフロー型のサービスを出してきたので、これまではDiffieとか使っている会社も結構いたんですけど、ちょっとマニアックだったわけですよ。
クラシックとか使っているよねみたいな感じだったんですけど、いよいよ普通の会社も当たり前にワークフローを作っていくよねって感じになるんじゃないかなと思ってて、そう期待したんですね。
グンって普及率が跳ねる、いわゆるティッピングポイント来たとか。
来たんじゃないかなって感じがしますよね。
これちょっと触る予定、時間がなかったんでまだ触ってないんですけど、どうですか?触ってみた感触とか周りの評判とか。
結構やっぱりDiffieとかに比べると作りやすい印象がありますね。
例えばGoogleのOperlでいうと、このブロックを組み合わせるのも結構大変なわけですよ。やりたいことがあった場合にブロックがあって。
組み付けていくのが結構めんどくさいんですよね。
そうなんですよ。しかもブロックごとにこの命令作んなきゃいけないわけですよ。
さっきの例で言うと、最初の入力した内容に基づいて調査してね。
調査の方とか、レポートの作り方とかっていうのがめんどくさいじゃないですか。
それすらも適当にまずはバージョン1作ってくれるっていうような。
1行2行でパッと依頼すると、じゃあこういうブロック置いてこんな風な流れで中身こういうシーンしたらいいんじゃない?ってファーストバージョンすぐ作ってくれるんですよ。
なるほどね。だからあれですね。いわゆるノーコード化っていう流れで、僕たちはZGPTだったりクロードだったり順未来にこういうプログラム作ってって言うと、
もうプログラムを書いてくれるんだと同じようにこのワークフローのブロックのファーストバージョンをパッと作ってくれるんです。
まさに。
これ楽じゃないですか。
一応前もDiffieとかAgentKitもノーコードであれですよ。ブロックを組み合わせるだけで。
そうですね。ブロックだけでいいからプログラム分かんなくていいですよね。
ブロック組み合わせられますかって言ったらできるわけですよ。
そうですね。ちょっとやっぱりプログラム的なアルゴリズムだったりとかがないとやっぱりちょっとしんどいですよね。
これまではホーツでレゴのブロック置いてあったのがレゴキットになってて、一定ワーク作るんでそこからカスタマイズしてねみたいな感じになってきて。
しかもカスタマイズの音声入力で修正をしていくみたいな、いわゆるノーコードプログラミングと同じようになったってことなんですかね。
まさにそういう機能が出ましたね。これだけではなく、1個のブロックのレゴの中の機能もどんどん増えてまして、
例えばAgentKitで言うと、この1個のレゴのブロックの中でファイルをアップロードしたりとか、外部のツールとMCPっていう通信使って連携したりとか、結構いろんなことがこの1ブロックでもできるんですよ。
ほー。
これまではGPとか使うと、MCP連携とブロックはちょっと別軸になっていて。
そうですね。
できるっちゃできたんですけど。
ちょっとひと手間ありますよね。だから動くとこはそっちが理由で、やっぱりN8Nのほうにちょっと流れたみたいなところはありますね。逆な話だけど。
まさに。そこの部分が結構ハードルが下がって接続しやすくなってるであったりとか、あとはそこで例えばAgentKitを使って3つのエージェントを組み合わせて処理すると。
それを調査してレポート作ってHTMLというと、一個一個のエージェントは別に保存されてて、他のワークを使えるわけですよ。
なるほど。そうするともう完全にAIエージェントが、さっきの話じゃないですけど、会社の一部署みたいな形になってきて、部署間連携も作れますよみたいな話になると、すごい企業からすると使いやすくなってきますね。
なので、すごい調査をするのに特化したエージェントを上手く連携したりとか、詳しいプロンプトを書いたりして、このレゴのブロックの1個を完成させるとした瞬間に別のところでも使い回せるわけですよ。
なるほどね。
いわゆるマルチAIエージェントみたいな、専用特化したいろんなAIエージェントを組み合わせますよってことはこれからの世界観かなと思うんですけど、これに行きやすいような感じにもなっていて、すごい熱くなるなと思ってますね。
そうですね。だからよく最近僕いろんなところで講演するときに、AIエージェント時代のゲームルールをなんとなくチャットGPT初期の頃のAIのルールで考えてるとむしろ遅れますよみたいな話をしてて。
それは何かっていうと、一言で言うとチャットGPTは使うだけど、AIエージェントは任すなんですと。
なるほど。
AIエージェントの可能性
だからその前の初期の生成AIはチャットGPTを使うために自分の業務のやり方を少し曲げたりとかAIに寄せなきゃいけないのが、AIエージェントになってくると今あなたの仕事のうち誰かに任してることをそれをそのままAIエージェントに任すっていう風に切り替えれるから、むしろ楽なんですよって話をしてたんですけど。
ただ一個問題があるのか、じゃあそのAIエージェント誰が作れるんだって話になってたんですけど、構想的に言うともう今のチャットGPT、そしてGoogleのOperlはそういう感じで誰もがここお前に仕事任すからっていうようなことができるブロック構成がプログラム知識なくてもできるレベルまで来た。
来始めたってことですかね。
来始めたって感じですよね。やっぱり買ってきたりなかったりして、自動で作ってもらったやつもバグってたりするわけですよ。
それはそうですよね。
全然買ってきたりはないんですけど、でもだいぶ来てるなって感じはしますよね。
でもぶっちゃけノーコードプログラミングをやってる人たちに話聞くと、最初の頃はやっぱりぶっちゃけバグがいっぱい出るもんだけど、今月よくこれってどういうこととかこう修正してみたいなことをやってると使えるし、何よりもそうやってバグ取りとか修正をしてるうちになんとなくコツがわかってきていいもの作れるようになるみたいなのがあるから。
そこってプログラムを一から覚えるよりは圧倒的に修縮速度が速いですよね。
多分特性が強い部下にどう仕事振ったらうまくいくかを試すみたいな話かなと思うんで、言い方とかやり方を変えてみて、なんか最初の依頼ではイマイチだったけど、仕事の仕方を変えたらうまくいったみたいなことを日本語で試すだけなんで、プログラムの用意がだいぶ増してるんですよね。
そうですよね。そうするとあれですね、これ何気に最初のバージョンがあんまり衝撃的じゃないから、企業からはあんまりって思われがちだけど、当然このAIワークフロー系もどんどん熟成されてくるし、何よりもいろんなところがパーツをどんどん作っていくことになって、パーツが流通するようになっていくとむちゃくちゃ便利になってきて、
最初は大したことないと思ってたけど、半年くらい経ってると、これ使わないとやべえぞみたいなぐらいに、半年なのか1年なのか分かんないですけど、なるっていう匂いがすごいしますね。
しますよね。ちょうどGoogleはまさにいろんな会社がどんどん作ったパーツがどんどん出てきて、これを選ぶ組み合わせ処理ができた。
企業におけるAIワークフロー
ギャラリーって言って結構みんな作ってる。
ジェミニエンタープライズそういう発想らしく、もちろん今回はそうかなと思うので、どんどん便利なパーツができ始めて、今はまだパーツパーツなんでインパクトがちっちゃいんですけど、全部繋がるとすごいパーツが出てき始めるので、そこにいかなきゃいけないところが重要なんじゃないかなと思いますよね。
だからさっき言ったように1個の仕事を最初はちっちゃい仕事を自動化しましょうから始めるんだけど、その自動化した仕事が次の自動化した仕事に連携するっていう風に繋がっていくと、あれ気づいたら全部任せれるっていう世界にどっかで変わるかもしれなくて。
今なんかGPTとかGEMとか作ってる会社が多いと思うんですけど、1個1個のブロックって多分ちっちゃい処理じゃないですか。
そうですよね。
ただここで作り込んだ処理は他のところに転用できて、それを繋いだときに本当に反自動化とか自動化の世界に行って、作り込む価値はすごい高くなりましたよね、こういうので。
そうですよね。そういう観点で池友さんって講演だけじゃなくていろんな会社の研修とかもやられてるじゃないですか。
どうなんですか日本の企業の実質、このAIワークフローへの対応って。どんな感じで使われてるとか。
もちろん前者知ってるわけではないんですけど、例えば僕がコンサルで入って、Diffieっていうワークフローツール結構使いやすいんですけども、これを5周年くらいにバッとアカウント作って、毎月作ってもらって全件チェックするみたいなことを数ヶ月前にやってたんですよ実は。
面白い、めっちゃ面白い。
全部赤ペン先生みたいな。
企業のAIの赤ペン先生ですよね。
Diffie赤ペン先生やってまして、やってわかったことは結構難しいみたいです。
やっぱりブロックをつなぐってことは要はインプットアウトプットがあって、実際増やせば増やすほど前の過程も使えるっていうような、そうなってちょっとプログラミング的なイメージが必要じゃないですか。
そうなんですね。
インプットアウトプット連携とか、変数で定義するとか書き換えるとか、書き換えた場合にプロンプトがどうなるのかみたいな、いくつかの多分発想が必要で、これがなかなかできないんですよね。
そうなんですよね、普通の人はね。
つながってないとこ持ってこようとしたり、つないでる前の過程の出し方が分からなかったり、概念レベルから細かいそのDiffieの操作レベルまで結構みんな苦戦していて、結構基本的なところでつまずくんですよ。
何回かやってる。
ちなみにそういうのってどこを打破するっていうか、変わっていくんですか。
基本的には全件レビューして、全部動画で撮りながらこれこうしますよとか、この部分こうですよってやってたんですけど、とはいえ50人いたら50人全員はちょっと正直難しいなって感じなのに、やっぱり今んとこは10人ぐらいでしょうね正直。
逆に言うと10人が作れれば、その10人が作った仕事が他の人がそれを利用するだけみたいな形になってくれば、結構会社としてのインパクト出ますよね。
まさに。でそれが今回のOpera Agent Kitで20人とか25人ぐらいとかになっていくといいなって感じがなんかしますよね。
はいはいはい。
ちょっと前のようなワークショーは難しかったよねやっぱり。
やっぱりそうですよね。どうしてもそのプログラミングの素養がある人からすると、全部コード打たなくて、俺が普段考えてた入力出力とその入出力をどう変換するのみたいなところをポチポチ選んでいくだけでできるんだっていう便利な存在だけど、
プログラムが分かってない人にはそもそも何と何をどう繋ぐと俺の仕事になるんだっけみたいなところが分からなかったところが今回オープンAIとGoogleがあなたの言いたいことって一回ワークフローにするとこうですよねっていう風に例を出してくれるから
ひな形があると人間考え出せるから、例示をいっぱい出されることで、そっか俺の仕事って入出力と変換の関係こうなのねみたいな学習ができるようになっていくと、業務自動化もどんどん進んでいくってイメージなんですかね。
ディフィー化の影響
そうですね。もちろん全員はできないんですが、だんだんマシになってきてそのまま広がったらいいなっていう期待を持っている感じですよね。
なるほどね。でも実際僕自身やっぱりここ2年ぐらいのコンサルってだいぶ変わってきて、ある種経営をいかにディフィー化するかとかAIワークフロー化するかみたいなコンサルが増えてるんですよね。
経営のディフィー化とはどういうイメージですか。
要はですね、経営のディフィー化というかAIワークフロー化って2段階の話があって、1段階目は他社よりも安く早く作れるとまず競争有意になるじゃないですか。
コストが下がれば値段を下げることで勝ちにいくってこともできるし、ライバルより受注してから早く答えを出せるとか、早く見積もり出せるから結果競争が上がるようになるっていう戦術レベルの話もあるんですけど、もっと大事なのが、
AIワークフローが最初から最後まで、こういうのはエンドトゥエンドって言うんですけど、エンドトゥエンドで繋がると他社より3倍回転できるとか下手すると10倍回転できるようになることでゲームチェンジが起こすっていう戦略レベルのAIワークフロー化っていうのがあって、後者の話することが最近多いですね。
わかりやすい話で言うと、例えば営業って営業して帰ってきて、良かったことのベスプラみたいなことをロープレして、それを1週間に1回なのか、1ヶ月に1回なのか、定例でみんなに共有するみたいなことをやってるじゃないですか。
これって全部AIワークフロー化できちゃうわけですよ。みんながちゃんとクライアントに許可を取って営業の音声を記録しますと。そうすると終わったら自動的に議事録をアップするだけじゃなくて、議事録の中で実際お客様がここ良かったみたいなポイントも一緒にフィードバックするんですよね。
そうするともう1日終わった後には今日良かった営業トークの改善集みたいなのができるわけでしょ。
ここだけだと単なる1個のAIワークフローなんじゃね。この改善集に基づいて別のAIワークフローで、じゃあこの改善を明日行く誰がどのクライアントに当てるといいのかっていうAIワークフローにエージェントでつなぐわけですね。
そうすると次の日改善案を持ってって改善するやつが現れるわけでしょ。そうすると今度改善したやつが具体的にコンバージョンが会議がうまくいった比率っていうのが何パー上がったっていうダッシュボードについてつなぐわけですね。
そうするとこれは横展開した方がいい営業トークだっていう風になるともう次の日には全営業マンがこういうクライアントに行く時はこの喋り方白になるわけでしょ。これを普通の会社だとベスプラまとめるのに1週間、ベスプラを横展開するのに1ヶ月みたいなことが3日でできちゃうわけでしょ。
そうすると10倍回るわけですよベスプラが。そうすると圧倒的に営業強い会社になれますよね。
確かに。
っていうのが僕がやってる戦略レベルでいう話なんですよね。
オープンAIが5段階出してて、チャットボットからリーズナー、論理的にできるAI。AIの5段階ですね。5段階でチャットボットで話せるだけ。思考力が高い。第3段階がエージェントで今ですけど、次イノベーターっていうイノベーションが起きてるというレベルがあったんですよね。その次がAIカンパニーで、前者的にAIでも動いてるという感じなんですけど、今のは4段階に近いですよね。
そうですね。
実行できるようになり、繋がって回転できると、そういう試行錯誤も簡単にできますし、そこを吸収してその営業であれば、その営業の会社のやり方をちょっとずつでも変えていくことがAIでできるわけなので、そういうのは本当に多分できちゃいますよね。
そうなんですよね。だからイノベーションっていうとみんな発明をすることって思ってるんですけど、イノベーションって要は日差しをたくさん集めて、たさん足ししてみたら1%のむちゃくちゃ5倍生産性を上げるものを見つけることなんですよね。
AIワークフローの進化
そういう意味でおっしゃるように、レベル4のイノベーションとして試行錯誤をめっちゃ高回転でやるっていうのを経営レベルでまずはインストールしましょうってことを結構やってて。そういう意味でいうと、レベル5のAIコーポレートでいうと、今度ここで出てきた営業のフィードバックをプロダクトにどう繋げていくかみたいなところの相談が最近は多いですね。
プロダクトの改善をしてしまえば営業が遠くしなくても、AIで使ってみたら触らせたら、俺の心配してるところ全部解決してくれるこのプロダクトみたいになるわけじゃないですか。そうすると営業いらなくなるので、究極でいうと。
ちょまどさん、相談が多いっていうのは経営者と話してる中で、できてるかさておきレベル5のことを考えたいって相談ですか。それともレベル4ができて、レベル5に行きたいってことですか。
おだしょー 質問しますね。そんなレベル5に行きたいって来るような依頼来るわけないじゃないですか。おばらさんなんかAIでいろいろすごいんでしょう。うちの会社どうにかならないですかね。という話から始まって、話を聞いてみると、本社のコアな価値を作ってる競争優位を作ってるところは営業だからこうしましょうとか、
あなたのコアを作ってるのはマーケティングの集客の部分だから集客の部分をこう自動化しましょうとか、あなたのところはこのペインでお客様に選んでいただいてるんだから、このペインを解決するってところを徹底的に職人芸だけじゃなくて、AIと職人の壁打ちによって拡張できるようにしましょうとか、
やっぱりどこが競争のお客様に本当に選んでいただける理由を何が作ってるのかっていうのと、それをライバルは当然パクってくるわけで、パクられる以上にうちが進化が早くなる仕組みや何かみたいなところの見立てが、やっぱり今のところは僕じゃないとできないって可能性がある。
たぶん企業の段階をさておき、レベル1から5までに大原さんがバーッと絵を描いて、経営者の5番階見たいと。たぶん実践としてはレベル2、まだエージェントを導入し始めた。
ちょっと使う部分的にね。
そりゃそうっすよね。
で、大概のお客さんはレベル2を重ねると、なんか10%、20%ぐらい効率化するから良くなるんでしょうっていう感じで来るの?いやいやいやいやいや、僕に相談に来る以上、パクパクと予約するレベルってこうじゃない?っていう話をするっていう感じですよね。
絶対そうっすよね。ワークフローを作れるような感じで繋いでいくと、今現状はワークフローを使うと人間たくさん入ってくると思うんですけど、あるとき人間を端折れる部分がたくさん出てきて。
そうそうそうおっしゃる通り。
そういうのを繋げていく感じですよね、どんどん。
そう。
でも、いわゆる人と人とのクオリティが担保できないんで、時間軸を考えながらやった方がいいっすよね。
だからおっしゃる通りで、人を省けないところは、人とAIのコラボレーションで、今までPDCAを週に1回回してたところを毎日回せるようにしましょう。
とか、人とAIを組み合わせるとコストが劇的に下がったり、あともう1個大事なのが採用が楽になるってのがあるんですよ。
はいはいはい。確かに要件が下がりますからね、人間が。
そう。専門知識とかはAIに任せましょう。ひたすら人は馬力で頑張ってゾスって言って走ってくるやつ。
人間ですからね。
そうすると採用要件が下がると、要は今まではこのペースでしか人員増やせなかったところを、5倍のペースで人増やしませんっていう実験ができるんですよね。
で、これで価値に来てるのがSHIFTさんとか、MASOUKENさんとか、ああいう会社さんで。
で、一方でやっぱ最終的にはさっき池智さんが言ったように、いや人いらないっす。
エンドトゥエンドで全部AIですってなった途端に、24時間365日仕事ができるし、究極で言うと言語対応もそのAIがやってくれるからいきなり52カ国に展開するみたいなことも理屈としては現れるので、
たぶんそのことをサマールドもレベル5って言ってるんじゃないかなと思うんですよね。
なるほどですね。
みたいなところまでね。
来ちゃうと、ほんと多言語対応は一瞬じゃないですか。
そうなんですよ。
ちょっと危機感は強いですよね。
そうなんですよ。
いろんなベンチャーがまだそこまで来てないじゃないですか。
確かに来そうな感じしますもんね。
だから究極で言うと、僕らがみんなそのAIワークフロー対応していけばしていくほど、そのB2BにおいてAIエージェント同士で仕事できるようになっちゃうから、そうすると繋がった瞬間にグローバルプレイヤーがドカーンって来るっていう話にもなるから、
どこでそのガラパゴス鎖国を意図的に作るかみたいなことを考えた方がいいのかもしれないですね。
よく鎖国ってあれですもんね。必要な消化期間っていますよね。
追いつくための準備というか。
トランスフォーメーションをするときに全部伝えてると間に合わないから、ちょっと一中休憩というか。
したたかに成功パターンを見極めてっていうのと、あと言い方はあれですけど、発明は大変だけどコピーは簡単なので、申し訳ないけどうちが鎖国してる間に一番うまいやり方を学んで、追いついたときにせーのドンにしないと、逆に言うとグローバルの資本に何をやったって負けちゃいますからね。
特にAIのエージェントとエージェントの世界になっちゃうと。
だから最近次のテーマワードとして、今年HRテックが9月にラスベガスであったんですけど、そのときのメインテーマはエージェントからオートノマスって言い方してますね。
だからさっき言ったようなもう完全に自立自操運転ってやつですね。
だから組織をいかにオートノマスにしていくかでゲームチェンジ起こるよねっていう話と、あと面白かったのはね、これはまた別テーマで喋ったほうがいいのかもしれないですけど、オートノマスに実はできるのって会計とか契約とか、
難しい5%の業務は置いといて、その経理とかホームとかは95%オートノマスにできるから、逆に言うとそこに溜まってるデータが宝の山になる可能性があるみたいなことを言っていて。
今エージェント時代でみんな戦略論考えてますけど、今週出たようにGoogleもオープンAIもエージェント、ワークフロー化が誰もが簡単にできると、その先のオートノマスの時代の戦略みたいなことを考えたほうが面白いのかなと思いますね。
これを考えて難しいとか怖いのは、主体が経営とか会社視点だとオートノマスで正解というかイカズローじゃないですか。個人で見た時に経営者とか一部のコア人材以外は完全に自分の立場危うくする形で怖くなるじゃないですか。
その人は自分でビジネスするとか、経営側に回ってもいいかなと思うんですけど、経営じゃない、雇われている人からした場合のこの怖さと経営者としてのチャンスというところで全然違う見え方を出てくるのがこの流れですよね。
そうですね。だからそこもすごい議論になって、本当にHRテックのカンファレンス参加してたでしょうけど、議論さっきよりしてるんですけど、まさにそれはもうスーパーワークハブになっていくか、逆にもう一個出たのは、AIエージェントになると今までは自動対応とかアプリ化しなかったロングテールがアプリ化できたりするように。
そうするとホスピタリティ産業とかものづくりとかは、むしろ人はもう今までだったらお客さん100人しかいないんだったらその個別対応無理だよっていうことをやっていくことに頑張っていくっていうロングテールがニッチなからこそあなたのこと全部知ってますって人がAIエージェント化していく世界と、
企業の教育と成長
もうトップの部分はスーパーワークハブみたいな人がエージェントを、それこそ孫さんじゃないけど先行先行使ってやっていくっていうのに二極していくんじゃないっていうのが議論でしたね。
だから公社とか面白いのは、その辺やっぱり星野リゾートの星野さんとか2年前から分かってたから、15%自分たちの時間はそういうノーコードアプリを作りなさい。
特に顧客接点をしてるスタッフは、その目の前にあるお客さんがもっと星野さんを好きになったり、その目の前にいるお客さんがつらいと思うとなくすようなことをノーコードアプリで作っていくみたいなことに15%時間使えへんっていうのをもう2年前からやってて、さすが敬願やなと思いますよ。
そういう発想を持って接してるといいですよね。AI側に効いてるし、あとAIにできないコスピュタリティっていうところが強化されていくしね。
そうすると結果的に星野さんのところだったら高く止まろうって、高くても止まろうってあるじゃないですか。そういう発想の時代にゴリゴリ来てんのかなとは思いますよね。
とはいえとはいえでも今日お話をしてて思ったのが、やっぱり一歩目難しいですよね、まだまだ。そのワークフローをさっき言った、作れる人と作れない人の壁をどうするかってところをやりきれると、そこはそこでなんかすごいお金の匂い感じましたけどね。
そうですね。前のプログラミングほど壁はない気がするんで、やる気あれば研修とかも1日2日かけて作れるようにするみたいな。サイバーエンジェントさんは2週間のDiffie研修を各週やったらしいんですよ。
エンジン持ってるのが毎週やって、毎回7人くらいの参加者がDiffieを作れるようにするっていうのをずっと回してるみたいな。何千人か中何百人か使えるようになっており、その人たちがどんどん現場で作っていく。
なるほどね。だから最初は丁寧にとにかく7人できる人間を連続的にやっていくと、それが枝端になってその人がまた次の人を育てていくみたいな。
結構組織とか教育体制においては単発でバンとやっておしまいではなく、やる気があったりとか必要なタイミングってそれぞれじゃないですか。
状態的にそういうのがあってずっとやっていくっていう仕組みを作れているのはさすがだなと思いますし、人との出会いが本気だからできているのかなと思うんですけど。
そうですね。マーケティングっていうのとめっちゃ相性がいいっていうのはあるにしても、やっぱりそういう組織でちゃんと持続的にやっていくっていう仕掛けづくりに対するコミットがいいですよね。
コミットとエネルギーと意欲がある会社はやっぱり強いですよね。ヤフーさんなんかも毎週社内セミナーやってて。
ヤフーさんは3ヶ月単位で120時間の虎の穴、虎の門かな。虎の穴か虎の門って何か。
俺がやりたいんだと意欲を持った人間がやりきれるようになるまではここの穴を出ないみたいな。
毎3ヶ月後にやるっていう。そういうのはすごい参考になりますし、本気の会社はやったほうがいいのかなと思いましたね。
AIワークフローの大衆化と組織変革
やっぱりやる気のあるやつがやりきれるようになると、俺もやりたいって人が増えてきて、その人もやれるようになって、やれるようになった人が後輩を育てていくっていう連鎖が何のか抜いて組織変革ではもうパターンですもんね。
全員が一気にやるのは無理なわけなんで、できる人からどんどんやる気があったらやっていくのを、ちゃんとそれが持続的になるようにやっていくっていうのは1個の企業としての営みとして求められるのかなとは思ってますけどね。
いやーなんか今日ね、こうやっていよいよ大衆化マスカの波がAIワークフロー来たっていう時に、そっか池智さんとAIワークフロー赤ペン先生っていう事業をすれば楽して儲けるかと思ったけど、
そうですよね、やっぱ熱量の波ですよね。
本当にそれやろうと思ったんですけども、いろんな形で。
逆にあれですもんね、やる気、各企業からやる気がある人が一人ずつ集まって、同期として磨き合って、それが帰っていって、自分が育てられないから次の期の後輩を2人連れてきて、これが溜まってくるとその会社の中でできるようになるっていうのが、
ちなみにこれ楽天大学のパターンです。
そういうアプローチで、さすが。
この辺とかあれですよ、また細かい技だったり、その辺支えてた、仕組み作った人とか、全然紹介しますんで、うちでも言ってください。
赤ペン先生のネズミ話をお談なんですけど、やってるこっちが一番学びましたね。
ハマってくるのがネズミの人なんで、これがダメなのって分かりますよね、やっぱりやってると。
分かる分かる分かる。
僕らできる人間って、できない人がどこでできないかが見えないんですよね。
構造はするんですけど、やっぱり予想外にそこなんだみたいなのが結構あって。
そうですよね。そういうところもしっかりやれるといいんじゃないかなということで。
ついつい僕たち最後、自分たちの商売になってしまいました。
すいません。前回の話だったら、ちょっと小原さん率が高くて分析したら、もうちょい頑張って喋ろうとか喋りました。
だって今回はもうBtoBだから、もうどう考えてもいいね。
前回は完全に小原さんの知ってる疑いをひたすら聞くって感じになっちゃったんで、ちょっと貢献しようかなって思いましたね。
ごめんなさいごめんなさい。前回はね、好きなんですよ、ああいう新しいプラットフォームがどんな企みをやって展開してるのか。
大手プラットフォームプレイヤーの企みを先に予測して、先回りしてビジネスをするってことが好きなネタだったから。
その辺もね、こうやって一緒にやってるとだんだん分かってくるので、お互い得意分野をぐるぐる回すみたいなんでもいいですよね。
今日はめっちゃ逆に僕が勉強になりました。ありがとうございました。
ありがとうございました。次週はまたプラットフォーム系でぜひ。何が出るかわからないですけど。
というわけで、皆さん気に入った方はフォロー、登録、いいね、そしてコメントいただければそのコメントからのネタをピックアップするかもしれないので、ぜひ皆さんコメントしていただければです。
というわけで、今週もありがとうございました。
ありがとうございました。ぜひよろしくお願いします。
