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聴くNIKKEIリスキリング
こんにちは、NIKKEIリスキリング編集長の桜井洋です。
この番組では、ビジネスに役立つ楽しいリスキリング情報を提供いたします。
今回は、リスキリングやキャリア作りの実践家をゲストにお招きし、
社会人の学びのコツなどについて幅広く聞いていく【実践者に聴く】シリーズです。
ゲストに、生成AI開発スタートアップMYUUU社代表・室谷東吾さんをお迎えしました。
今回の聞きどころは、最近ニュースなどでよく耳にするAIエージェントが当たり前にある世の中で、
人間は何をすればいいのか、どんな能力が必要になるのかというお話です。
ちょっと怖いですけれどもワクワクしました。それではどうぞ。
はい、では前半に引き続き、今回ゲスト、生成AI開発スタートアップMYUUU社代表の室谷東吾さんです。
室谷さん、前半に引き続き後半もよろしくお願いします。
室谷さん、おめでとうございます。
はい、またニッケリスクリーン編集部、三浦俊太郎さんも一緒です。
室谷さん、よろしくお願いします。
室谷さん、よろしくお願いします。
では3人で伺いますけども、前半の最後の方で、なるほどDefiって個人でその使うにせよ、個人でソロファウンダーとしてその使うにせよを
組織の人間として組織の業務を効率化する、両方いろいろ応用できるねという話まで伺いました。
この話はもうちょっと深掘りたいんですけども、そもそもあれですよね、さっき三浦さんもちょっと休憩時間とかにも喋ってましたけども
どれぐらいの時間で普通の人を使えるようになるのか、そのあたり気になるし、そもそもどこかで習わないといけないのかなとか、お金かかるのかなとか、そのあたりちょっと気になりますので。
これは結構人によってかなり差があるんですけれども、既に開発経験が何かしらある方とか、エンジニアの方であればどういう理屈でシステムが動くかっていう概念を理解しているので、そういった方であれば2週間ぐらいで本当にキャッチアップできるかなと思います。
これもDefiを本当に、エンジニア経験あればDefi触ったことなくても2週間くらいで。
結構大手さんとかでも普通にエンジニアがDefiでアプリ作っていくってケースが本当にめちゃくちゃ増えているんですよ。
そうなんですね。
ちょっと業界王というか難しいんですけど、Defiの要はバックエンドにDefiを使ってフロントだけ別で作っちゃうみたいな言い方ですね。
生成を使った要は何かをするという処理自体をDefiで作ってしまって、それを表示するというものだけを自分たちで作っていくみたいなケースとか増えているので。
中側はシステムのない見えないところはDefiで動いているけれども、見えているところは自分たちで作っていく。
そうなんですよね。そういった意味でもエンジニアの方とかも結構Defiを使っています。
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エンジニアじゃない方とかであれば、ちょっとやっぱり1ヶ月から3ヶ月ぐらいはかかるかなと思ってまして、
やっぱりどういう理屈でそのシステムAIとか動いているかっていう概念はやっぱり理解してないと、
自分がどういう処理をしているのか、次にどんな処理をすればいいのかっていうのがあんまり頭の中にイメージできないんですよね。
なので頑張って1ヶ月、本気でやって3ヶ月ぐらいでは全然キャッチアップはできるかなと思うので、
ぜひちょっとめげずに頑張っていただきたいなと思ってます。
どのあたりですか?最初にね。超えないといけない山とかあるじゃないですか。
山とかブロック繋げて楽しいんだけど、いやなんかここから先難しいんだけどとか、ある山を越えたらいけるとかそのあたりですか?
そうですね。これ難しいですけど、一番おすすめの練習方法はYouTubeとかにいくらでも動画が転がっているので、
その人が作っているアプリを模倣するというか、全く同じように作っていくっていうのをひたすら繰り返すと結構早く上達するかなというふうに思ってまして、
Refineで触っていただくとわかるんですけど、途中でどんな処理をしてどんなデータが出たら全部フローごとにわかるんですね。
それを繋げていくことでアプリにしていくので、途中で完全に模写っていうんですかね。
やっていくと、ここでこういうデータが出て、これAAでこう加工してるんだってわかってくるんですよ。
仕組みがわかってくる。
そうですそうです。なのでひたすら反復練習していただければ基本的には使いになるかなと思います。
お金ってかかりますか?
YouTubeとかノートとかいくらでも転がっているので、その辺をまず見ていただくのが一番わかりやすいかなとは思います。
ただ前半でもちょっとやっぱり言ったんですけど、そこがやっぱりスタート地点で、どっちかというとスタートアップのプロダクトの作り方あるあるかなと思うんですけど、
何の課題をどう解消するかっていう方に価値があって、Refineでどう作るかって正直あんまり僕は価値がないと思ってるんですよ。
なのでRefineを使えるっていうのはもうスタートラインで、どっちかというとその人が持っている痛みとか課題とか思いみたいなものをちゃんと言語化してあげて、
それをRefineでどう解消していくんだっていうこっちの方に実は結構価値があるので、むしろこの辺をもうちょっと頑張って皆さん考えた方がいいんじゃないかなと僕個人は思ってますね。
じゃあ3ヶ月頑張ってRefineをマスターして、そこからスタート地点に立って。
自社の課題とか、めんどくさいなと思っていることを解決したいなみたいなことをちゃんと言葉にしていく。
そうですね。
なんかめんどくさいなとか痛みとかにむらさんあるんですか。
そうですね。定期的にやる行動がすごい僕苦手で、この週の12時にちゃんとこれをやるよ、今度投稿するよとか、そういうのを仕組み化したいなと思います。
SNSの投稿とか。
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今苦手なことばっかりやってるっていう、そういうあれですね。でもこれどういう仕組みがあれば。
仕組みがあればね、それを解決できるものなので、その辺は自動化したいんですけどね。
したいですね。
まず3ヶ月。
3ヶ月で、どうですか3ヶ月ちょっとその辺り。
頑張って、むらさんに弟子入りして。
弟子入りして。
ドバイちょっと行ってきて。
いいんじゃないですか。
日本でも行ってます。
行く必要ないですよね。
ありがとうございます。そんな感じでね、Defiを3ヶ月ぐらいはかかるけども、でもそれぐらい、筋トレぐらいじゃないですか。
そうですね。
3ヶ月っていう単位も含めて。
あとそうだ、おすすめなのが、なんでDefiから入った方がいいかっていうおすすめの考えがあるんですけど、
うちも今、例えば何かのアプリとかプロダクトを作って、エンジニアと一緒に作るときって、最初にDefiで作っちゃうんですよ、最初に。
プロトタイプみたいなものを。
そうです。PoCとしてプロトタイプをDefiで作ってしまって、こういうフローでこういう処理をしたいんだけど、こういうの作ってくれないっていうのをエンジニアに依頼するんですね。
今までそれって要件定義みたいな形でドキュメントに起こして、それをエンジニアに伝えてたんで、
キャッチアップができるエンジニアとかであれば、なるほどね、こういうことかってわかるんですけど、
じゃあ、ことを弁護士が楽になるアプリケーションを言語化して、これよろしくってしたって、エンジニアわかんないじゃないですか。
ここにやっぱり溝があったんですよね。
なるほどな、こういうものだよっていうのをざっくり作れるから。
そうです。
で、投げて、じゃあそれはちゃんとプロの職人が作ります。
おっしゃる通りです。
そういうことですよね。
そうです。
ああ、そうか。
あんまり教えたくないんですけど、新規事業も僕らこういう作り方してるんですよね。
そうなんですね。
よくプロダクト作らないで、作る前に例えば広告を回して、需要があったら作れとか、
あとプロダクトを作る前に、サービスを作る前に営業資料を作って、売れたら作れとかってスタートアップでよく有名な言葉なんですけど、
それをちょっと一歩AI時代に置き換えると、ディファイとかでプロトタイプを作っちゃって、これが売れたら作ればいいんですよ。
売れてから作るんですね。
そうです。売れてから作ればいい。今まではそれを作るためには結構そういうことの開発コストがかかっちゃってたんですけど、
ディファイであれば簡単にこういうことができますってビジュアル含めてお見せできるので、
なるほどこんな目になったら作ったら契約するよみたいなことをおっしゃっていただける方とかもいるんですよね。
ネタバレであんまりやってほしくないんですけど。
皆さん真似しないように。真似してもいいんですけど。
こういう事業の作り方とかディファイと相性いいですね。
まず作っちゃうみたいなことができるように。
そうですそうです。
会社の中だったら上司の許可を待たずに勝手に自分で作ってこんなのできました、ちょっと使ってみてくださいって。
めっちゃ便利じゃんっていうことができるってことですね。
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できますできます。
それはすごいですね。
ディファイのところからも、前半生成AIのネクストステップとしてディファイの話をしていただきましたけども、
もうちょっと深掘ってもいいかなと思ってネクストネクストステップですよね。
いろいろ日経新聞の中でもAIエージェントだとか、いろいろなAIにまつわるニュースがたくさん出てます。
ただただこれどういう世界になるんだっけとか、何ができるんだっけって正直僕も結構ニュースは見てますけど、
もう一歩ちゃんと具体的に知りたいなとか、多分視聴者の皆さんも結構同じ感じを持っているんじゃないかなと思って、
これからどうなっていきますか。
それでAIエージェントとか使ってどんなことができるようになっていくかっていうその辺りを。
書きました。正直僕も知りたいぐらい。
そういう状況だってことですね。
逆に言うとどういうのを作っていくかっていう世界かもしれないですね。
そうですね。よく今年はAIエージェント元年みたいにニュースとかでも言われてますけど、
AIエージェントが結構抗議すぎるんですよね今。
なるほど。
例えばですけど、こういった厳密なことを言うとDefiっていうのはどっちかというとワークフローと呼ばれているもので、
人が使うことが前提とされているものなんですよ。
ある程度業務プロセスが決まっていて、A、B、C、D、Eというような順番が決まっているような処理をするときとかによく使うものがこのDefiなんですね。
ワークフローと言われたりとかしてます。
一方でAIエージェントっていうのはどちらかというと自律的に実行してくれるっていう前提があって、
人間が使うというよりかは勝手にAIが考えて勝手に実行してくれるっていうのが本来抗議で言われているAIエージェントのものなのと、
あとはワークフローと違うのが、A、B、C、D、Eっていうプロセスを先に定義しないんですよね。
例えばですけど、Googleを検索するためのスキルとか、あとは例えば上場企業の決算を調べるスキルとか、
こういったものをスキルを先にAIエージェントにぶら下げておいて、それをどういう順番で使うかはAI側に考えさせるっていう考え方なんですよ。
これがワークフローとAIエージェントの明確にやっぱり違う部分だったりしますね。
設計もAIがやるっていうことですかね。
そうです。ワークフローはどっちかというともう業務プロセスとかが明確に決まっているものとかに効果を発揮しやすくて、その分精度が高いんですよね。
なるほど。
AIエージェントはそのプロセスそのものもAIに考えさせるので、組み合わせの爆発に対して対応し得るんですよ。
例えばA、B、Cってやつもできるし、A、C、Bってのもできるし、その辺の柔軟性が高いんですね。
一方で今の製車へのモデルの精度だとなかなかそのツールをどれを組み合わせて使うべきなのかとか、
あとは使って頑張ってやってみたんだけどなかなか精度が出ないみたいなのがおそらくAIエージェント側の課題かなと思っているので、
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残念とは言われてるんですけども実態的に成果が出てたりとか、よく企業に導入されているのはやっぱりワークフローとかDeFiとかの方なんですよね。
まだ自分で設計したときの選択肢の数も膨大にあるし、
それの成果もうまくできてないっていうのが今の状態と。
これはうちのAIエージェントをかなり開発しているエンジニアとかもやっぱり共通見解で、
今AIエージェントでかなりのスキルを多様性を持たせてやっていくっていうのは意思決定精度がかなり厳しいと。
なのでやっぱり企業側で使おうとするとどうしてもワークフローにつくっていうのが今の実情かなというふうに思っています。
大きな企業とかでそれなりの規模で実際にその業務を回しているような企業であれば、
自立型のAIエージェントを入れるっていうのはある種のいろんな破壊につながるなという感覚があるだろうかな。
ワークフローで今ちょっとこの業務をうまく回したいんだけどっていう方向になるっていうことだと思うんですけど、
でも前半でお話ししていただいたソロファウンダーなんて自立型でできたほうがいいんじゃないですか。
そうですね、まさにまさに。やっぱり相性がいいジャンルが結構あってですね、それがコーディングとか開発系なんですけれども、
やっぱりGoogleとかオープンエイとかアンソロピック、クロードを出したアンソロピックとかが各社やっぱりコーディングエージェントを出してるんですよ。
プログラミングのところはやっぱりかなり精度高くてですね、先週すごくいろんな発表があったんですけれども、
本当に7時間ぐらい自立実行してコードをひたすら書き続けて、エラーまで潰してくれるみたいな、そんな開発のエージェントが出てきたりするので、
そういう特定のジャンルに関しては結構高精度になり始めているんですね。
なので、やっぱり将来的にはどれもAIジェント化、モデル側の精度が上がっていけば、
自立実行とかどんどん勝手に考えて実行していくっていう精度が上がっていくので、将来的にはやっぱり人がやる業務っても限りなく少なくなってくるというふうに思います。
今のワークフローの話でいうと、自分たちで業務プロセス分解して、こういうやり方がいいんじゃないかって設計して作ってたものが、
実はAIエージェントの精度が高まってくるともっといいやり方ありますよ、もっといい組み合わせありますよみたいなことを提案してくれるように。
そうですね。なので極端に言えば、AIエージェント側にどんなスキルを持たせるかっていうところだけ最初に定義しておけば、
あとはAI側が勝手に僕が持っているこの検索するスキルと決算を分析するスキルとPDFを読み取るスキル、これを使ってレポートを作るねみたいなこんなことが勝手にできちゃうわけなんですね。
なるほど。Defiもあれですよね、いろんなそれぞれ機能を持ったブロックの組み合わせだと思うので、検索得意です、読み込み得意ですとか、
そういうブロックをつなぎ合わせてワークフローを作るわけじゃないですか。
それの概念と今おっしゃっていたAIエージェントの概念というのがちょっとわかるようで、もうちょっと勝手に、
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ウィザードヒューマンで勝手にやっていくって感じなんですかね。まだよくわからない。
そうですね。めちゃくちゃわかりやすく言うと、よく業界で言われているのがコーパイロットとAIエージェントってちょっと違うんですよ。
コーパイロットっていうのは人が使うことが前提になっているものなので、それこそ例えば三村さんがAIに指示をしてこういう処理をしてねっていうのを決めたりとか、
事前にワークフロー、プロセスを三村さんが先に決めて、三村さんが使うことを前提にしているんですね。
技術をまとめてね。
そうです。これがいわゆるコーパイロットって業界的には言われていて、Defiもその部類に割と入りやすいものかと。
AIエージェントはどっちかというと、三村さんが使わない前提なんですよ。
なるほど。
例えばですけど、何か営業のAIエージェントがあったら、AIが勝手に営業リストを作って、勝手に仮説を考えて、勝手に商談アポを取ってくる。
勝手ですか。
三村さん、取ってきましたよみたいな。
っていうのが、いわゆるAIエージェントの本来的な定義かなと思ってまして。
人が使うのか、AIが勝手にやるのか。これは大きく定義としては違うんですよね。
なるほどな。なんか面白いですね。
うちの桜AI…桜AIエージェントじゃないな。
どっかにあるAIエージェントが、僕が会社作ったとして、取ってきましたよ社長みたいな。
どっから取ってきたの?つって。
三村会社から取ってきました。つって。
三村くんは自分で認識してなくて、オタクのAIエージェントとうちのAIエージェント同士でも話しついてる。
もうマッチングしてますよ。
みたいだけど、どうするか私みたいな。そんな感じですよね。
実際に我々も、弊社も営業とかセールスに強いAIエージェントを作ってるんですけども、
思想としては勝手に自分で仮説を考えて、
例えばこの商品だったら、こういう顧客セグメントにこういうアプローチをしたら売れるだろうって仮説を考えさせて、
勝手に営業リストを作り、例えば電話だったら勝手に電話をし、
問い合わせホームだったらちょっとスパムっぽいですけど、勝手に連絡をしてとか。
あと今実際にうちでやってるのが、各会社の役員とかの経歴とか全部AIで調べて、
Facebookとか特定してるんですよ。
すごいですね。
そうすると、例えばAって会社の〇〇さんはFacebookアカウントこれで、
実は僕の友達のBさんと繋がってました、みたいなのが分かるんですよね。
そしたら今僕らはBさんに、A社に提案したくて、
商談したいから紹介してくれないですか、みたいなこともやってたりするんですけど、
こういったものがほとんど自動でできるみたいな世界観とかは、
割と近くくるかなとは思いますね。
何して生きていけばいいのか。
まさにね、じゃあ我々何するんですかみたいな話。
難しいですよね。
面白いけど。
そうなんですよね。
我々がコパイロット。
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服装重視になっちゃうみたいなね、そういう話。
そうですね、まさにまさに。
なんで、そうですね難しいですけど、
ホワイトカラーからAIに代替されたらすごく分かるなと思いますし、
ブルーカラーも多分AIでやるより人間がやった方が安いみたいなところが
多分残るんだと思うんですけれども、
っていうもの以外は究極的には残らないなっていうふうに思ってますね。
だから多分最終的には、多分人間がどのAIエージェントを使って作っていくのか
組み合わせていくのかみたいなものを、
まるで人事をするみたいに組み合わせて配置したりとか、
例えばここの業務プロセスはまだ人間しかできないから人を配置するんだけど、
ここまではAIでできるから、
じゃあこういう組織にしようみたいなものを設計するのが多分人間の役割になって、
基本的に実行実動みたいなところは
どんどんどんどんAIに置き換わっていくんじゃないかなというふうには思いますね。
経営者みたいですね、そういう。
そうですね、オーケストレーションとかオーケストパイロットとかよく言いますけど、
どうAIを社員のごとく配置していくかとか、
プロセスのどこをAIにするかみたいなところを考えるのが
人間の仕事になるのかなとは思いますね。
そこも含めてメタ的に、
このAIエージェントとこのAIエージェントを配置するとすごくいいですよっていうことまで
自律的に考えてくれるAIエージェントが出てくるだろうから。
AI人事のAIエージェント。
AI人事のAIエージェントが必ず出てくるんですが。
そうすると。
最後の判断だけをこちらでやるっていうことになる。
そうですね。
経営判断ですかね。
そのペースまでいっちゃうともはや何もやらなくていいので、
こういったIT企業に関してはほぼAIに置き換わるかなって思いますね。
僕もこの会社がもし辞めて次の会社やるんだったら
インターネットから超遠いジャンルでやろうと思ってるんですよね。
結局インターネットに近ければ近いほどAIに変わってしまうので
例えばですけど、コミン化再生事業とか、分かんないですけど
それこそ養殖事業とか。
養殖もちょっと今ロボット化したりとかIT化してますけれども
インターネットが遠いジャンルのほうがまだまだ価値が高いというか。
絶対なくならない。
面白いですね。
この収録の前にたまたま会社の中であるエンジニアの人とバッタリ会って
今ちょっと立ち話してたんですよ。
いろいろ喋ってるうちに
佐藤さん僕ね、コメ作りたいんですよ。
いいですね。話題ですからね。
言ってて、なんで?って言って
彼は本当にバリバリのエンジニアなんですよね。
なんだけど、このエンジニアの世界でやってることの先にあるものが
もちろんやりがいもあるけど
その先って何なんだろうなって疑問に思って
なのでコメとか作りたいとか、結構僕は驚いたんだけど
わかるね、その感覚って。
言ったのからの、森屋さんの今の話だったので
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いやもうたった1時間ちょい前の話とね
こうも繋がるものかという気はしてるんですけど
AIにコメ作りで対抗すると。
でもね、だいぶそこもAIで
農業もさっき養殖の話でもありましたけども
その一時産業にもだいぶそのAIは入っていけるだろうし
そうすると効率化できるとか効率化できますよね。
コミュニカ再生もおそらく
フローとか設計図とか
あるいはもうどういう形でそれをプロモーションしといていくのか
っていうとこも多分そのAIでできるだろうし
なんかなんだろうな。
今時どの業界どの業種でも
インターネットと繋がってない業界って多分少ない
米もね、販売先とかでECサイトとかもあるし
物流とかでもそういうインターネット、ネットの力って使ってるので
そういう意味では接点はありそうかなと思いましたけど
日経理スキリング的に
スキルとかって何のスキルがいるんだっけって話になってきて
結構面白いんですよね。
そうですね。
なんでやっぱ最初の話に戻っちゃうんですけど
結局その、今日実は同じようなツイートをしたんですけど
AI力をもちろん最低限磨くっていうのは絶対やった方がいいと思うんですね
これも多分普通の必修科目と同じぐらいのレベルに多分なると思ってて
実際こうドバイの方もなんかこうAIが必修科目になったりとかしてるんですよ
必修科目?
学校で
今ハモっちゃったね
なったりしてるらしくてですね
僕もそれ知らなかったんですけど
必修科目、ベーススキルのタブになるはずで
そこに掛け算するドメイン知識っていうのが
やっぱりその人の固有のスキルになっていくと思うんですよね
例えばさっきの農業とか
その人にしかできない
例えば栽培の方法がわからないですけれどもとかですね
あとはすごく希少性の高い専門性とか
その人が持っている試してダメだった結果とか
試して良かった結果とか
いわゆる一時情報みたいなものですね
こういったものをどうAIと組み合わせて
効率化したりとか事業にしていくかみたいなところが
多分リスキリングにおいてめちゃくちゃ重要なこと
だという風に僕はちょっと考えてますね
ありがとうございます
リスキリングに寄せていただいて
いやいや、そんなことないですけど
キクニックリスキリング
そうですね、リスキリング大事ですからね
そうなんですよ、大体いつも後半になって
そうだキクニックリスキリングの話ですって
確かにちょっと忘れてました
僕が忘れてました
じゃあもうインターネット使えます
SNS使えますと同じようなレベルで
AI使えますみたいなのが最低ラインになって
おっしゃる通りですね
あともう1個言いたかったのが
AIって今マルチモーダルって言って
基本的にはテキストも画像も音声とかも
全部読めるんですよね
ただやっぱりインターネットにつながってて
拾える情報とかテキストの情報の方がやっぱり取りやすいんですよ
なのでそこからちょっと遠い
要はAIが取りづらいジャンルっていうのは
24:00
やはり変わりづらいと思ってるので
匂いとか
そうですね、匂いとかもそうですね
農業とかもやっぱりロボットはできてるものの
それを取るための経過観察するための
設備を入れたりとか
画像撮影ロボットを入れたりとか
やっぱり大変じゃないですか
そういうところの方がやっぱり取って
変わりづらいのかなっていうのは思いますね
でもなんか今お話し聞いてると
AIエージェント今にも出てきそう
そうですね、時間の問題ですね
はいえ、いろんな業種
いろんなお仕事は
細分化するとまだまだあって
全然可能されますね
その辺ではAIそれ身につければ
逆に言うと
もうゴールドラッシュみたいなね
そういう感じなのかなと思って聞いてましたけど
AIエージェントはどこから出てくるんですか?
どこからですか?
誰が生み出すんですか、AIエージェントって
誰がこのAIエージェントを作って
そのAIエージェントを作った人は
おそらくこのAIエージェントを
飼ってるようなもんじゃないですか
飼い主最強じゃないですか
その戦いになってきて
じゃあ誰が飼い主になるんだっけとか
いうところって意外とちゃんと見とかないと
なんか全部食われるぞ飼い主に
っていう感じがちょっとあって
その辺りでどういう見方をしておけばいいのかな
ちょっとあれですけど
例えば企業の中の人みたいな視点なのであれば
やっぱりAIエージェントを使っていく
使いこなすためには
メタ的な思考が必要かなっていうふうに
要は俯瞰できるかどうかっていうのは
すごく大事かなと思っていて
特定業務の一部分だけを
AI化していくみたいなところっていうのは
どっちかというと作業ベースの話なので
あんまりAIエージェントをやっていくというよりかは
さっきのDeFiとかワークフロー型のアプリケーションを
使っていくみたいな考え方になるんですよね
ただAIエージェントって
汎用性がすごく高いっていうのが特徴だったりするので
裏を返せば
AIに何をやらせるかっていう
言語化能力だったりとか
いろんな知見を持っていて
今こういうトレンドで
うちの組織はこういうことが課題だから
じゃあこういうAIエージェントを
こういうふうに配置しようみたいな
メタ的な認知とメタ的な思考ができるような
ちょっと経営者層に近しいような人たちが
多分AIをうまく使いこなせるように
最終的になるんじゃないかなって
思ってるので
いかに今例えば自分の部署で
やってる業務の
2個上の目線ぐらいの視点に立って
会社を俯瞰して
経営に近しいレイヤーで
発想ができるかっていうのが
多分求められてくるのかなっていうのは
勝手に思っています
経営に近しいレイヤーの
思考を身につけるために
じゃあどうしたらいいかっていうところ
ですよね
2つ目の視点で
考えるというのはもちろんそうですけど
実際の仕事において
どうするかとか
27:00
あるいは経営者になっちゃうとか
いろんな方法があると思うんですけど
AI時代に
筋のいい経営者思考の
身につけ方とかって
あったりしますかね
わかんないですね
企業社が一番早いですよね
正直言うと
それこそ今海外だとソロファウンダー
めちゃくちゃ流行ってるんですけど
VCの出資先がなくなってるんですよ
ベンチャーキャピタルの
なんでかっていうとまず一つは
普通に自分で作れちゃうんですよね
今までだとエンジニア対応に
採用して作んなきゃいけなかったものが
初期コストとか開発コストみたいなのが
かからなくなって
AIにこんな感じで作っていったら
作れちゃうので
開発するお金がかからなくなっちゃったんですよ
だから僕も結構知り合いのVCから
出資先がないんだけど
って言われて
困ってるみたいですよね
なるほどな
マネーの流れにまで
影響が出て
お金がひょっとすると
どうですかね
流れるのかな流れないのかな
ちょっとまだその辺は
僕も分かってないんですけど
ただ一個ありそうだなと思ってるのが
市場がめちゃくちゃ
細分化するだろうなと思ってるんですよ
例えばiPhoneが出て
App Storeが出た時に
何が起こったかっていうと
アプリケーションが市場にばらまかれたじゃないですか
そうすることによって
本来大手ベンダーが
持ってたようなソフトウェアとかが
個人のちっちゃいアプリに
少しずつ代替されていったと思うんですよね
ああいう世界観が多分来るはずで
もう既に来てるんですけども
例えば1兆円のマーケットがあったら
今まで3000億の自家総額の会社が
3社で
残りの1000億を
例えば10万人で分けてましたみたいなのが
例えば河川市場だった時に
AI時代は結構
細かいニーズの
満たすアプリケーションとかを
自らが作れるようになっちゃってるので
例えばですけど1億円の
売り上げ
自家総額の会社とかが
100社あるとか
100社で計算はないですね
1万社あるとか
そんな形で結構
ミクロに細分化されてくると思うんですよ
こういうのは結構ソロファウンダー時代というか
個人プレイヤーの時代だな
という感覚がすごくあるんですよね
そうするとIPOとか
あんまり必要なくなりますよね
そうですね多分2極化するのかな
という風には思ってますね
今東商が
100億円未満の会社はみたいな話も
出てますけれども
起業したらいいですよ
どういう風に生きるのか
という選択肢がもう1個増えた
キャリアの選択肢みたいなのが
1個増えたというか
目指しやすくなったみたいな
いい時代だ
めっちゃいい時代これ
何でもお金かけずに
やりたいことができるようになっているので
今のうちに
30:00
やりたいことがあれば
起業しちゃった方がいいですね
そんなメッセージでした
本当にありがとうございます
AIの話を
突き詰めていくと
じゃあインターネットから
どれだけ離れられるかとか
本当に
人間ができることってなんだっけ
っていう話に必ずやっぱり
なりますので
こっから先っても
個別の世界だと思うんですよ
それぞれの人の世界だと思うんで
やっぱり今日聞いて
いただいてる皆さんも
個別の世界をどうやって
深掘るかっていうところが
すごく大事だし
面白いことになると思うんで
ぜひ深掘ってみてください
では
後半ここまでで
終わらせていただきたいと思います
前半後半本当にありがとうございました
ありがとうございました
そしてですね
いつもですけども
ポッドキャストの詳細欄に
メッセージフォームのリンクがございます
番組名の感想や呼んでほしいゲストなど
メッセージをお待ちしております
それではまた次回お会いいたしましょう
お相手はニッケーリスキリング編集長の
桜井洋と
ニッケーリスキリング編集部の
二村俊太郎と
株式会社ミュウの
ロヤです
樋口・深井・ヤンヤン・ヤンヤン
樋口・深井・ヤンヤン・ヤンヤン
ヤンヤン・ヤンヤン
ヤンヤン・ヤンヤン
ヤンヤン・ヤンヤン
