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ノーコール株式会社CEOの林と、佐藤です。
今回は前回のTomoCodeからのピボットの話の後編ということで、
前回、なぜ林さんがエドテックというところに興味を持ったのかということと、
TomoCodeをなぜ始めて、なぜノコロニーを始めたのかという話をしてくださったと思うんですけど、
今回はもうちょっとノーコールAIをなぜ始めたか、そしてなぜ始めたかというところを深掘って聞いていきたくて。
何から聞けばいいんだ?市場の選択のところは聞きましたもんね。
そうですね。ただ市場の選択のところに、その間の小さな試行錯誤のピボットみたいなものも。
その生成AIと何でやるかっていうところで、マーケットは伸びるものでやりたいなと思ったんですよ。
で、マーケットってエスカレーターみたいなもので、
マーケットが沈んでいるときって全体が沈んでいってるんで、その沈んでいくマーケットに対して逆走しないといけない。
だから、下りのエスカレーターに向かって走らないといけないみたいな感じになるんですよね。
動力がかかるってことですよね。
そうそうそう。でも、登れないエスカレーターって立っていれば上がっていくんですよ。
だし、走ったらめっちゃ速いみたいな。
なるほど。でも、走ったら速いし、立っていれば上がっていくんですけど、その分人はいっぱいいるじゃないですか。
うん。そうですね。
それでもよかったっていうことですか?
そうですね。だとしても大きくなっていくマーケットっていうのは、それだけの有利があるので。
ですし、日本のスタートアップって海外に比べると、ぶっちゃけエスカレーター混んでないんですよね。
うん。はいはい。
インターネット出たてのときの企業家って、今結構いいポジションについて偉くなったりしてますけど、
みんな学生企業してホームページ作ってましたみたいな人多いわけですよね。
えー。
元電脳大の川尾さんとかそうですけど、
そういう、何だろうな、そのときにそのポジションにいたからいい機会に恵まれるっていうことはすごいあると思っていて、
あー。
そういう意味ではすごいマーケット大事だなと思っていて、
精々AIっていうのはあくまでも技術の一個で、ITみたいなものに近い、近いっていうか、
その中に今はインクルーシップされてますけど、というよりもITみたいなものになっていくと思っているので、
一個のカテゴリー。
そうですね。一個のカテゴリーになっていくと思うので、
その中でどの産業でやるかなみたいなところがまず考えたところ。
うんうんうん。
で、そして伸びみたいなところで言うと、
ECっていうのが、まだまだEC普及率っていうのが日本、海外に比べてすごい低くて、
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うーん。え、そうなんですか。
はい。で、毎年かなりのスピードで伸びてるので、
なんでECとAI両方やったら、これは勝てるというか、もうその爆速のエスカレーターだなと思ったんですよね。
ECとAIを合わせるってことですか。
そうですそうです。ECのプラットフォーム上で精々AIのプロダクトをやるっていうことで、
ちょっとわかりやすく最初にやり始めたものを言うと、
はい。
ECサイトでチャットボットってあるのわかります?
え、わかります。
質問とかに回答してくれるんですよね。ホームページとかで。
そうですそうです。で、それをテキストって返すっていうのはもちろん精々AIでできるんですけど、
うんうんうん。
しゃべれるようにする。
あー、確かに。
あれ、なんか探すの大変ですよね。質問した内容がなかったりとか、
うんうん。
なんか何段階もクリックしていかないといけないっていう。
はい。そうですね。なので、その店員さんがいるかのようにウェブサイト上で一人アバターがずっと動いて、
24時間365日接客をしてくれるとコンバージョンレート上がるんじゃないかっていうところがあって、
そういうプロダクトを作ってました。
あー。具体的にはこういう商品でやりましたっていうのはあるんですか?
はい。これはなんで最初は受託で作らせていただいて、
えーと、革のレザーのショップやってらっしゃる方で海外展開をされているような方がいらっしゃって、
そこのチャットボットっていう形で作らせていただきましたね。
今結構増えてるんですか?そういうチャットボット、しゃべる。
いや、あんまりまだ見たことないですね。
なので別にそのままやってても、そこそこもしかしたら成功したの、したというか、
軌道に乗ったのかもしれないなと思うんですけど、
まあそれでも、そうですね、結局みんなチャットボット開く前に電話してくるんですよ。
あー。
そこってもう人の習慣だなと思って、新しい習慣に人を慣れさせるのってめちゃくちゃ大変で、
え、確かに。
もうその、チャットボット開いて話すとかそういうことじゃなくて、もう分かんなかったらとりあえず電話するんですよね。
あー。
え、それはホームページの最初の画面にそのAIがいたとしても、下に来て電話番号を探して電話かけてくるってことですか?
あ、そうそうそう、そうですね。
えー。
だし、なんか商品名、問い合わせ、電話番号とかで検索して電話番号を見つけてかけるみたいな。
あー、確かに。
感じになるので、なので、結局電話っていう人の習慣って変えれないなっていうのはその時のラーニングでしたし、
電話かけてくるのであれば、電話口を生成にするっていう方がいいなと思って。
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え、なるほど。
はい、それでピボットしましたね。
はいはいはい。
ちょっとこれ話、間で飛んじゃった話を挟みたいんですけど。
はい、どうぞ。
事業を選定する上で、さっきのマーケットともう一つ重要なことが、ディストリビューションチャンネルに乗っかることだと思ってるんですね。
うん、ディストリビューションチャンネル。
はい、これはちょっと難しい言葉なんですけど、ディストリビューション。
え、でもスラックにもありますよね、ディストリビューションみたいな。
あ、ありますね、そうですね。
ディストリビューションっていうのは、つまり日本語で言うと配布みたいな意味なんですけど、たくさんの人に一気に広まるチャンネルっていうもの。
で、今のガーファムみたいなテク企業ってそういうものに乗っかって大きくなってきてるんですね。
アマゾンで言えばインターネットだし。
はいはい。
例えば、フェイスブックで言うとアップストアっていうディストリビューションチャンネルがあったし。
そういうディストリビューションチャンネルってAI時代に何になるだろうって考えて、それは音声になるんじゃないのかなと。
自分もそうですし、CTOの森本とかもそこで馬があってCTOに入ってもらったんですけど、って思ってて。
え、ユーザーを増やすためにサービス以外に乗っかる何かってことですか。
そうですね。サービス以外にというかサービスがどういう形でお客さんに提供されるかっていうことですかね。
その波、その広げる速さが早いものがその時代は音声だと思ったってことですか。
そうです。これからの時代は音声だと思って。
その2023年は全然音声なんて注目されてなくて、アプリケーションは6割チャット、3割画像、その他みたいな感じで全然音声なんて注目されてなかったんですけど、
でもチャットでやりとりするっていうのは今後もそれでやりとりし続けるのかなっていうのはすごい疑問で。
人間って生まれた時から喋れるようにできてるし、もう何千年と喋ってきてるので。
チャットってすごい最近の話だし、打つのめんどくさいじゃないですか。
それがコミュニケーション、チャットの方が便利だったら今だってこうやってポッドキャスト喋って撮るんじゃなくて、文章の便利にしてるわけで。
うん、そうですよね。
この音声っていうものが次のインターフェースになるんじゃないのかなと思って。
で、そのディストリビューションチャンネルが音声であるっていうことと、マーケットが生成AIとECであるっていうこの2つから、この2つを軸にピボットしようとして。
で、結局電話、ちょっと話戻るんですけど、電話をかけてくるだったりかけるってところのマーケットの需要の方がめちゃくちゃ大きいなと思ったので、
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ECっていうのは一旦無視して、電話っていうケースの方にフォーカスして、で、ノーコールAIとして、作ったのは多分2ヶ月くらいですかね、10月から2ヶ月くらい作ってリリースしたっていう感じでした。
えー、なんか一個疑問に思ったんですけど、人間が喋れるっていうところで、そこが大事になってくるんじゃないかっていうのは分かったんですけど、じゃあなんでそもそも最初にチャットが出てくる前に声でのやり取りじゃなくてテキストが選ばれたんだろうって思うんですけど。
それはフェイスブックとかで。
それは多分インターフェースが視覚だからだと思いますね。
聴覚で、だからボイスメッセージの聞きながらやり取りしてるって、やってる人もいますけど結構大変じゃないですか。
まあ確かに。それは単純にそうですよ。
ただその生成アイだとそのやり取りっていうのがどんどん省略化されて、LMMに本当に聞きたいことだけパッと聞けばよくはなるんで、そうすると、なんていうんですかね、秘書を雇ってる人とかっていると思うんですけど、そういう感覚に近いですよね。
秘書がいつかその人にあれってどうとか、これやっといてとか言ったら、あとは勝手にやってくれるっていう世界観になるかなと思います。
じゃあ一つ、電話、生成AIで電話サービスするにあたって、家電と充電があると思うんですけど、なんでその家電に特化した、電話をかける方に特化したんだろうっていうところ。
そうですね、ここまでで説明してなかったんですけど、ノンコールAIって、AIから人に電話をかける家電っていう方に特化してて、よく生成AIの電話っていうと、コールセンターとか思い浮かべて、いわゆる人からオペレーターに電話かかって、オペレーターが対応するのを自動化するっていう、そういう充電の方イメージされるんですけど、
でもうちはそうではなくて、家電に特化してるんですね。なんで家電やってるかっていうと、それも自分たちが作る中で気づいたことなんですけど、充電側だとめちゃくちゃハルシネーション起こすっていうところが1個一番大きいですね。
充電の方が難しいってことですよね。
難しい、そうですね。AI的に難しい。これなんでかっていうと、AIに情報を持たせるのって基本的にFAQ情報のみを持たせるんですね、充電の時って。
だから質問する側が結構無限のパターンで、あらゆるパターンで質問してくるので、それに答えられる情報がAI側が持ってないと、それっぽいうそを返しちゃうっていうのが生成AI側の課題で、
なので正しくないかもしれないけど、とりあえず返すっていうことに価値はあるのだろうかと。ちょっとまだそこは分かってないですけど。
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にしても、その時ってたぶんGPT3.5ターボとかが出た時代だったので、本当にハルシネーションひどかったし難しいなというところを感じていて。
家電であればFAQ情報の他にトークスクリプトがあるんですね。例を挙げて言うと、うちってカーディーラーさんの車のリマインドとかで使って、車検のリマインドで使っていただいてるんですけど、
〇〇様ですか?そろそろ車検の時期になりましたので、お車の調子見させていただきたいんですけど、調子どうですか?いつ頃が車検の持ってこられる時期よろしいですか?っていうのに一定調整をするみたいな形で使っていただいてるケースとかで言うと、今みたいに喋ることが一定決まってたりするんですよね。
そういう喋ることが決まっていると、もうこの触れ幅みたいなところがほぼほぼなくて、途中でこれってどうなってましたっけみたいなの聞かれてもFAQ情報からあれって答えられるし、圧倒的に精度が高くなってくるので、最初に言ったAIにできることみたいなところで言うと、今は家電のユースケースっていうのが圧倒的にでかいし、でかいのでいいなというところでしたね。
なるほど。なんか質問。でも結構納得しちゃったんで、質問が思い浮かばない。
そうですね。で、もう一個あるとすると、家電って売り上げを上げる行為なんですよ。
受電ってコストカットなんですよね。
確かに。結構明確な違いですね。
そうですね。うちも受電みたいなところは将来的にやっていきたいと思ってるし、やっぱり日本の労働生産性みたいなところを考えると、それはやるべきだと思ってますけど、
家電で行くと結構これまでかけれなかったお客さん、リマインドできなかったお客さんにもAIでリーチをして、それを1000件でも2000件でも売り上げ取ってくるみたいなことができるので、導入としてもすごくコストカットよりも売上げアップのほうがサービスとしてはいいなとは思いました。
確かに。そっちのほうが価値、お客さんが払う値段も高くなるってことですか?
そうです。一社からいただくお金も高くなるっていうことです。
なるほど。
だから家電にしたって。でも結構家電だからこそ受電と比べて難しいとか、何点だみたいなとかあると思うんですけど、そこってあります?
はい、そうですね。やっぱりユースケースっていうものがイメージしてもらいにくかったりするっていうところがあります。
それで言うと、私昨日パン屋さんでバイトしてたんですけど、電話かかってきたんですよ。で、私はAIの残りAIでインターンやってるんで、出たときにAIから電話かかってきたと思って、これはちょっと試しちゃおうと思っていろいろ。
会社名は何ですか?とか、何で電話かけてきたんですか?みたいな質問を2つしたんですよ。そしたら、まさかの人間。人間ね。
いや、そうでしょ。そりゃそうでしょ。
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いやでも、ほんと声がすっごいAIだったんですよ。
そういう人いますよね。
はい。でも普通の人って確かにイメージ、AIから電話なんて考えられないじゃないですか。だから最終的に電話に出る人が一般の方、どのくらい柔軟に対応できるかっていうのが一番大きな課題なんじゃないかなって私は思うんですけど。
はい。
それ、どうやって解決、解決というか、受け入れてもらえるようにするんだろうってすごいずっと思ってて。
はいはいはい。
うん。
いや、そうですね。そこは今後のよりどう人間に近づけていくかとか。
あー。
これ、やっさんのおっしゃってたの、今すごい良いPRになったなと思ったんですけど、うちの電話のクオリティー、もうすでに人間かAか、今みたいに勘違いするぐらいの近いクオリティーには来てるわけじゃないですか。
そうですね。
だからよりこう、なんだろう、もうそもそも分かんない。99%の人がAか2か分かんない。画像生成だともうそこに近づいていってたりしますけど。
確かに確かに。
まあそういうものになっていくっていうのも一つの回だと思いますし。
あとは、アメリカとかはもうほぼAIで答えるっていうのは当たり前になってるので。
え?
あの。
個人ユーザーがですか?
個人ユーザーがですね。
えー。
コールセンターとかで、え、まだ人がやってんのって結構驚かれますよ。シリコンバレーとかの人に言うと。
えー。え?じゃあ。
何でも、はい。
コールセンターから電話かかってきた時に、出るのがAIってことですか?
そうです。
え?
コールセンターからかかった、人からコールセンターにかけた時に、コールセンターが出るのがAI。
あ、なるほど、なるほど。あ、受電で。
あ、受電でって、そうですね。
でも過電でもありますよ。あの、AIからかかってくるみたいなのが。
だからカルチャーとして浸透するっていうのも一つの回かなとは思うし、そうじゃないと人が足りなくなっているような現状なので。
そうですね。
そうすれば言えないよねっていう、当たり前の世界にもなっていくなと思いますね。
じゃあ今で言うと、生成AIは人間に近づけるってことじゃないですか。
はい。
できるだけ、それで受け入れられるっていう方向性じゃなくて、人間の方を生成AIでも対応できるようにするのではないんですか、なぜ近づける方なんだろうって、AIも。
そうですね。人間の方がAIに対応できるようにするっていうのは、割とこう、それこそ習慣を変えるような問題なので。
うちがすごい大きくなったらうち一社でできるかもしれないですけど、というよりは社会のムーブメントの話だと思っているので、あんまり過変なものではないんですよ。
それがトモコードと繋がってるってことですか。トモコードじゃないな。なんかおっしゃってましたよ。人間の習慣を変えるのはできないって。
そうですね。チャットボットとかで感じたことですけど、やっぱり習慣を変えるのは難しいなとは思うので、そうなる未来かなとは思いつつも、うちでできることっていうのは、よりこう、人間かAIかわからない制度だったりを追求していくっていうところができることだと思っているし、
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まだまだできることっていうのが、うちのリソース不足で世の中に出せてない。技術的にはできるのに、まだ世の中に出せてないことっていうのがたくさんあるので、そういったものをガンガン実装していきたいですね。
そうですね。確かに。私が6ヶ月前、半年前くらいに入ったときは、これは本当に可能なのかって思ったんですよ。なんか喋んなかったりとか。5時みたいな。でも、この半年ですんごい勢いでスピードアップしてて、可能性がしかないなと思うんで、楽しみっていうところで時間なんで。なんか言い残したことありますか。
大丈夫です。
