未来の役割とAIの影響
これも誰も分かんないことだと思って嫌な質問なんですけど、この後の2年3年ってどう変わっていって、kagayaさん自身どういう役割をその中でやっていきたいみたいなことはありますか?
そうですね、どう変わっていって。あんまり僕もきれいに言語化してるわけでもできてるわけでもないんですけど、
いわゆる例えば、AWSとかパブリッククラウドって、システムのスケールだったりとかっていうものとかを、ある種、お金でかければスケールするみたいな世界を一定システムとかの世界と実現したと思っていて、
昔ってそれよりもスケールって大変だったわけですよね。僕も正直、歴史としてが知らない時代ですけど、データセンターがあってとか、PC買ってきたからセットアップしてって時代から、
ポチポチ何かGUI上で操作するだったりとか、そろそろ設定さえしてば勝手にコンピュータリソース10倍になりますとか、そういう時代になったわけですよね、システムとかクラウドで。
特に企業運営みたいなところで言うと、やっぱりスケールって多くの場面で人とか採用みたいなものがボトルネックになってるなと思うんですけど、そこが少しずつ緩和されて変わっていくんだろうなとは思っていて、
例としては、いろいろ騒がれたりとかしたのであるんですけど、11Xとか、あれって要するに自動でいろいろメール送ったりとかしてアップを取ってくれるみたいな、AIインサイドセールスみたいなものと認識してるんですけど、
ああいう存在たちがちゃんと我々のビジネス活動の中にちゃんと入り込んできてワークして、行ってアップは取れますみたいな世界が来たら、今まではインサイドセールスを5人増やしましょうだったりとか、
っていうことしかできなかったけど、11Xに5倍課金しましょうって解決する世界が来るかもしれないってわけですよね。
確かにカスタマーサポーターとデカゴンが同じようなことを作り上げてると思っていて、今まで結構人がボトルネックになってたみたいなところが、
AIエージェントの力によってオートスケールだったりとか、スケールみたいなものが容易になっていくっていうのが各領域で起こっていくんだろうなと思っていて、
そうなった時にエンジニアとしては明らかに椅子は少なくなるわけですよね、多分人間の。
そこにちゃんと座れるのは誰なんだろうだったりとか、逆にエンジニアって枠を超えた方がいいんだろうかみたいなのをすごい考えてますね。
カスタマーサポートの変革
めっちゃ共感しかないし、自分はその未来にかけて今できることってなんだろうと思って、割とちょっと我慢してそこにベッドしてるところがあるんですよ。
というのもありがたいことに結構お客さん、うちの商品を求めて来ていただいていて、常にカスタマーサクセスのリソースを逼迫してるんですよ。
そうなりますよね、多分。
本当に常に逼迫していて、でもこれ人を雇えば解決する問題なんですけど、それじゃダメだと思っていて、
やっぱこのゼロイチで作っていく組織だからこそ、スケーラブルに一定必要ない業務をオートメーションしていって、
本当に最小限の人数でスケーラブルやっていかないと、今まで通りの組織のようにとりあえず人を入れて採用、採用計画が売り上げ計画になるみたいな、
それが正解だったじゃないですか、特にSaaSにおいては。
もうその綺麗に売り上げのロジックがあって、そのロジックに追いつくために採用計画のロジックがあって、
みたいな綺麗な形だったんですけど、これを壊さないといけないなとは思っているので、
今目先の売り上げをちょっと我慢して、AIネイティブな組織を作っていくっていうところにめっちゃ我慢してベッドしてるんで、
さっきの話マジで共感しかなかったですね。
めっちゃいいですね。
僕もそういうAIネイティブな組織作りみたいなのって、今だからこそできないというか、
今できるようになったこと、これから多分できるようになることだと思うんで、
逆に今から会社やるんだったらそれぐらいちょっとアンチテーズじゃないですけど、
そういうスタンス振り切った方がやっぱり既存の企業が真似しづらいっていうような結果とかを持てる可能性はあると思うんで、
貼るならやっぱそっち貼りたくなりますよね、気持ち的には。
いやですよね、でもめっちゃ雇いたくなりますよ。
いやまあそうですよね。
すっごい我慢してますね。
確かにな、それとなんか話せる範囲で結構なんですけど、
カスタマーサポートは今やっぱりボトルネックだったりとか枯渇してるみたいな状態だと思うんですけど、
そこをスケーラブに人を採用するんじゃなくて、じゃあAIでよりスケールするようにしていきましょうっていう取り組みだと思うんですけど、
AI駆動経営のアプローチ
具体的にどういうことをやられてるとかって言える範囲とかで聞けたりしますか?
そうですね、これなんか私がSNSでちょいちょいツイートしてる内容だったりしますけど、
AI駆動経営ってやってるんですけど、会社の情報を全部GitHubリポジトリに入れて、
そいつが全部基本理解してるので、会議とかSlackとかNotionとかも取ってきて理解しているので、
その部門間でのコミュニケーションとかは基本もういらないみたいな、
コミュニケーションコストを下げます。
意思決定みたいな部分について、もうLMMがある程度の回答を出してくれるような状態になっているので、
そこでのコストみたいなのは非常に下げれるし、
実行みたいなところで言っても、それこそクロードコードに聞いたら勝手に実行してくれるみたいなところも、
メールの分みたいな簡単なところでもそうですし、提案みたいなところも、
会社の中長期の戦略とか、
営業側が開発側の今の状況とかを見て、提案もポンって作れるみたいな、
それももうワンクリックで、
それももう相手の提案して欲しい側の議事録だけ入れたら、
もうポンって作れるみたいなものっていうのを整えてますね。
めちゃいいですね。
だからやってることは結局一つで、
会社のすべてのコンテキストを一箇所にまとめるっていうこと、
それに対してちょっといろいろ細々あるんですけど、
でもやっぱそこですね。
そうっすよね。
いやでもやっぱそこのコンテキストを全部どこかにまとめましょうって一口に言っても、
それがやっぱり今までいろんなドキュメントだったりとか既にあるところからしたら、
それどうするんだって話ですし、
規模感が多くなってくると、
それをまとめてワークするんでしたっけっていう、
エンタープライスアーチみたいな業界になってくる。
だからそう考えるとやっぱ、
生産性の高さだけ、生産量っていうよりかは効率性だったりとか、
生産性だけって意味だと、
一定少数性であることの妥当性みたいなのが増していく時代は来るんだろうなって思いますけど、
さっきの話とかも多分単純にじゃあ、
組織250人だったらそのまま運用できますかって言われると、
またいろんな難しい問題が絶対出てくると思うので、
そこが何か数人数十人とかだったらもっとライトに、
今だと容易にできますよねっていうのはありますよね。
いやですね。めっちゃ軽い組織だからできることで、
これがもう50人とかだったら無理なんじゃないかなって思いますけどね。
そうっすよね。
ノーションとかもいっぱい書いたやつあれどうすんだよとか思いますからね。
移行するって考えたら。
いやですよね。
でも最近それやってて気づいたことが、
結局重要な情報ってみんな定例会議で喋るから、
定例会議のこの決定事項とネクストアクションの2つだけ読み込ませて、
全体アップデートしていけばほぼほぼいいものできるなと思っているのが最近の気づきです。
なるほど。確かに面白いですね。
議事録だけ追っかけていくみたいなやつ。
そういうのもいいっすけどね。
議事録とかってフロー情報じゃないですか。
だいたいそういうところをストック情報に誰かがまとめるとか、
ポータル作るみたいな結構頑張ってらっしゃると思いますけど、
議事録だけ全部追っかけておいて、
そこからストック情報として扱えるものっていうのを
自動で生成するなりメンテナンスするとかしてくれたら、
僕のやってる業務の結構なところはなくなるんじゃないかなって思いますけどね。
仕様ポータルまとめるとかね。
はいはいはい。
いやーでも面白いっすよね。
それはやっぱりいち早くスケーラブルなものを構築しきりたいなみたいな。
どこにも甲斐がないじゃないですか、その正解みたいな。
そうですね。確かに。
やりたいなって思ってますね。
いやーいいっすね、確かに。
いやーそれとね、僕やっぱりいつかAI駆動経営の方も
勉強会になるポッドキャストやりたいですね。
確かに本書きたいですね。
あれ、かぐやさんってデビンの本書いたんですっけ?
ノート的な感じの聞いたかなんか書いたんですっけ?
スライドとかでちらほら発表はしてますね。
確かにデビンとかはあれなんですよね、
確かに本書きませんかみたいなのあるんですけど、
今ってデビン本書いて6ヶ月後とか9ヶ月後になったら
何が起こってるかわかんないじゃないですかより。
はいはいはい。
あんまりちょっと本に投資するっていうそんな認識っていうのは持てずにいるんですけど、
AIを駆使したワークフローの最適化
AI駆動経営とかAIネイティブなワークフローどう作るみたいな話とかだったら
もうちょっと登場するツールは違いの大枠の考え方とか
ワークフロー自体はもうちょっと息長そうなんで
それだったらめちゃくちゃ書きたいなって気がしますけどね。
僕の場合はちゃんと実践するところからなんですけど。
確かに確かに。
データ活用の重要性
いやーでもちょっとまた改めてこの実践している
開発もそうですし組織みたいなところも話したいですね定期的に。
ぜひぜひ僕はめちゃくちゃ聞きたいですよ。
潜入させてほしいですよノーコールに。
ちなみになんかあと他にこう話したい質問とかトピックとかあったりします?
大丈夫ですか?
そうですねそうですね。
オープンエアのウィンドサーフの買収の話とかもあるんですけど
結構これってそのもちろんウィンドサーフっていうIDってサービスそのものみたいなのもあると思うんですけど
ここの買収のニュースそんな僕積極的に持ってる方ではないんですけど
きっとなんかIDそのものが欲しかったっていうのはもちろんあると思うんですけど
たぶんシンプルに利用データとかコーディング性能を上げるための学習データみたいな
それを集めるためみたいな側面はあると思っていて
そういうところとかを集めるゲームみたいなのはやっぱこれからプロダクトとしては
絶対考えていかなきゃいけない時代なんだろうなと思っていますと。
僕やっぱせっかくなんでその中でノーコールさんのプロダクトの話とかもせっかくならちょろっと聞きたいので
ノーコールさんのプロダクト開発する上でさっきのUIをあえて落として
クロードコードみたいなアプローチを取ってるだったりとか
さっきのウィンドサーフの買収とかみたいに
やっぱり意図してここのデータっていうのは長期的なものとのために過去しにいってるだったりとか
そういう考えとかってプロダクトを作る上で考えてらっしゃったりとかされるんですか?
いやーこれはちょっと本質すぎてしゃべりづらい情報なんですよ
話せないことは全然いいですけど
これマジオフトピック的な情報なんですけどどこまでしゃべればいいか
オフトピックはオフトピックです
ちなみに言ってたウィンドサーフがデータ取りに行ってるみたいなところ
そのデータ何のために取りに行ってるかっていうと
さっきのエージェントをより賢くしていくためみたいなそういう観点ですかね
そういう観点なんだと思いますね
例えばGitHubのデータのパブリックなデータを学習しているだけだと
極端な話差はつかないというか一緒のトレーニングデータ
それを工夫するってアプローチもあるのかもしれないですけど
一緒ですよねってなった時に独自性の高い何かっていうのを求めますっていうのは
今みんな怒ってるかと
Alibitのデータ買ってるとかそういうの怒ってると思っていて
確か昔GitHubコーパイロットが採用率とかAIがサジェストしたコードが
どれだけ受け入れられてるかみたいなのをKPIにしてるみたいな話があって
それってやっぱりそういうエディターとかIDみたいなUIとかじゃないと
アクセプトっていうアクション取れないですよね
GitHubだけだとわかんないですよねそういうのって
そういうデータとか持っていくことによって
ある種の独自性を持ったトレーニングデータに使うみたいなのが
きっと使うんだろうなと思ってますって感じですかね
そうですよね
だからちょっとさっきの質問に回答すると
ちょっとぼかした言い方になっちゃいますけど
私たちもデータによる競合優位性みたいなところは一定考えているし
そのためにやってることもあったりするんですよ
とはいえそれってやっぱり今キャッシュを持ってる人たちに
強いゲームだなと思っているし
後から挽回しやすい
オープン映画やった後に逆転とか難しいかもしれないですけど
うちがやった後で逆転みたいなところはいくらでもできてくる
ゲームなのかなと思っているので
一定やりつつもそこのみには頼ってない
競合優位性を作るところをそこのみには頼ってなくて
他のところを重要視しているっていうのがありますね
パイプラインの構築と未来
面白いですね確かに言われてみるとやっぱり
正規化されたデータ付与された独自データを活用しますって
既存の例えばサーズとかの方が当然強いは強い
既に持ってるっていう意味は強いと思うので
そこに頼らないっていうのは確かに戦略としては
こっちから始めるっていう意味では確かに
その考えはおっしゃる通りだなと思います
あとLMMの賢さみたいなところで言うと
自分は特化して賢いというよりも
汎用的に賢いやつが全ての特化モデルを上回る
とか全然あり得ると思っているので
個社特化みたいなものはまだ可能性があると思うんですけど
業界取ったみたいなぐらいだと
その汎用的に賢いつまりオープンAIが一人勝ちしますとか
ジェミニーが一人勝ちします一人勝ちじゃなくてもいいんですけど
そういう汎用的なモデルが賢いですっていう結論が
結構あるなと思っているので
なのでやっぱり生成へのアプリケーションを作る上でも
データによる競合優位性って本当に勝てんのかなみたいな
一番賢いモデルを使って競合優位性を作れる
そこだけチェリーピックして
競合優位性を作れるようなプロダクトっていう方を重要視してますね
いやー面白いですね
この話ではめちゃくちゃ1時間ぐらいしゃべれる気はしますけど
僕はなんかデータイズキングみたいなのは
両方今そこのスタンスへと迷っているところはちょっとあって
明確に確かデータイズキングの時代が近づいたなとか
って思いもありつつ
例えば世の中のいろんなほとんどのサーズとかから見ると
彼らが持っているデータが本当にめちゃくちゃ意味ありますかって言われると
そんなことの意味じゃないって思いもあるんですよね
もちろん一部は本当に価値あるデータとか
そういう使い方ができるサーズとかもこれから出てくるんでしょうけど
ほとんどの企業に貯めているサーズのデータって
そこのままで別に価値がないとか
意味にくいですじゃないよねとか
結局使いこなせないと意味ないじゃないですか
それこそそのデータをちゃんと似てやいてじゃないですけど
本当に使い倒さないと価値にはならないと思うので
そこまでやりきれるサーズってやっぱり
今までもどんだけあったんだろうみたいな気持ちとかちょっとありますね
その辺はそんなに詳しいわけじゃないですけど
僕なんかあんまりね子供がいるわけじゃないんですけど
ミクシーの見ててとか
多分すごいんだろうなと思っていて
アルバム出したりとか
本当何にでも使えるじゃないですかいろんなのも
ユニークデータを撮ってる感じしますよね
それをすごいいろんな
確かフォトアルバムみたいなの作ったりとか
いろんなのにやっぱり展開できるじゃないですか
あれが一個やっぱデータをちゃんとユニークなデータを持って
それを使い倒してるって一個の事例なんだろうなと思っていて
世の中のサーズでそこまでやってますかって言われると
そこまでじゃないサーズも正直あるんじゃないかなって気はしてますね
そうですね
でももうそのデータによる賢さみたいなところは
もうなんかもう十分なんじゃないのかなみたいなところは思っていて
やっぱ繰り返しになりますけど
そのデータを持つAIに対して
いかに情報のパイプラインを作るかっていう方が
重要になってると思うんですよね
その個人の情報をいかに渡すかとか
会社の情報をいかに渡すかとか
それはその人の特徴だったり
そこまでの背景であったり
その周りの状況
気温とかそういうのも含めて
全て渡す
人間は割と全て受け取ってやってると思うんですけど
そういうものをちゃんと受け取る
受け取らせるみたいなパイプラインを作る
っていうことがすごく重要だと思ってますね
学習する必要ないなって本当に思いますね基本的には
でもあれですよね
Windowsのやつは学習するっていう
あれは学習はするんじゃないですか
もうちょっとアプリケーションレイヤーとかの話にすると
そろそろバーティカルAI上の話とかってよくあるじゃないですか
そこは生き残りますよね
彼らがモデル必要ですかって言われると
別に賢いLモデルに対して
さっきのバーティカルなとか
こちらごとの特化したドメイン取ってるとか
コンテキストみたいなのをきれいに流し込んで
ワークフローちゃんとエンドツーエンドで完了させて
っていう方が大事だと思うので
そこに業界特化モデルがいるんですかって言われると
重要じゃないんだろうなって気はおっしゃる通りしますね
パイプライン作るだったりとかの方が大事だろうなと思いますね
AI技術の適用
ですよね
難しいなと思っちゃいますね
そこで知識とかだけだったら
ラグなりだったりとか
そういう知識とかある程度やっぱりエンハンスはできますし
例えば指示の追従能力だったりとか
あんまりドメイン特化のデータで学習しないとできないほど
指示の追随のやつとかが
スペシフィックな事例ってあるんだろうかって考えると
あんまり思いつかないんですよね
いや分かりますめちゃくちゃ言ってること
あとはやっぱりオープンソースもすごい
どんどんどんどん追っかけてきてますけど
今のLMのモデルプロバイダー
オープンAI アンソロピック Google
だいたいこれぐらいか
彼らの出してくるモデルが
やっぱ半年ごととか4ヶ月おきぐらいに
とんでもなく進化してってるからしばらくは
そこに戦うっていう意思決定をするのは
勇気がないですよね僕は
まあそうっすよね
バーティカルなら勝てるっていう
そのロジックが通るならあるかもしれないですけど
でも自分も香川さん言ってるように
そんなにスペシフィックなケースあんのかとは
すごく思うので
そこで言うと戦ってもって感じですよね
これはあんまり答えづらい質問かもしれないですけど
香川さんのノーコールさんって
フェイスライト搭載した
AI電話サービスみたいなものを
やられてるじゃないですか
電話とか電話をかけるとかっていうユースケースにおいても
じゃあモデル自体のチューニングだったりとか
学習だったりとかに手を出さないと
これ以上性能上がらないなみたいな感じる瞬間は
あんまりないってことなんですか
アプリケーションレイヤーとかのいろんな工夫で
十分倒せる範囲っていう感覚なんですか
いやー答えづらい質問しますね
カットしてくれても全然大丈夫ですから
LMMモデルについてはファインチューニングしてないですね
やっぱりここはいつでも一番賢いモデル
一番早いモデル
っていうのをスイッチできるようにしてます
それの理由は今言ったようなものがまさにその理由ですね
なるほど
じゃあどっちかっていうとあれですか
音声とかSTTとかTTSとか
そっちのほうがまだチューニングする
しがいがあるみたいな状態なんですかね
そうです 特にText-to-Speechのですね
しゃべるほうが
特に
両方やってますけど
特にしゃべるほうが
世の中に出ているものよりも自社でやるもののほうが
だいぶ分かりやすくクオリティーので
いいですね確かに
そこはやってますね
だから別にそれもね
汎用的なものが出てくれればそれでいいんですけど
まあ今はってことですもんねきっとたぶん
今は世の中のそこはあんま追いついてない
11LABSとかがやってくれればいいんですけど
ちょっと追いついてないんで
そこは自社でやってますね
確かに11LABSの頃まで検証しましたけど
絶妙ですよね
そうなんですよね
日本の支部作ったって言っても
なんか微妙な力の入れ具合で
確かに日本支部作ったって書いてましたよね
ニュース思い出しました
会いましたよ支部の人と
結構期待してたんだけど
これからって感じですよね
作ったばっかだから
会った時はエンジニアいなさそうでしたね
普通に営業部隊みたいな感じでした
まあそうでしょうねただ
営業とソリューションアーキテクトみたいな人とかが
やっぱ中心なんだろうなと思いますけどね
そんな感じでしたね
ありがとうございますめちゃくちゃ面白かったというか
参考になりました
まあまあ多分喋っていこうだったんじゃないでしょうか
まあその辺とかもね
結局なんか実際にサービスを提供して
そこ深めてやるからこその
なんかこっちはこれが必要なんだなっていう
実践だと思うので
そうですね
でもまあ今日喋ったような仮説に基づいて
これからのロジック変わっていくなと思ってるので
まあやっぱ引き続きそこに
勇気持ってベッドしていくっていう感じだし
まあそれやらないと結局
これまでの企業みたいなディスラップとして
大きい会社を作れないかなみたいなところ思いますね
なるほどありがとうございますいいですね
はいじゃあちょっとぜひまた次回
何か別のトピックでやりましょう
はいすいません最後の方も完全に
ノーコールさんのこと教えてもらう回になっちゃいましたけど
いえいえいえ
音声技術の向上
ノートピックでは私の日々のAIや経営についての学びを発信しています
ぜひフォローして次回の配信を楽しみにしていただけると嬉しいです
今回もお聞き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
