生成AIプロダクトの定義と課題
こんにちは、no topicです。このポッドキャストは、生成AI電話、ノーコールAIを提供するノーコール株式会社COの林が、AIや経営についての学びを発信する番組です。
今日のテーマは、生成AIプロダクトのバケツの穴を閉じるには、というテーマで話していきたいと思っています。
生成AIプロダクト、なかなかチャンレートが激しいですよね。 USでも、偽の指標を出してですね、成功しているふうにしている企業など、なかなか見受けられますが、
それだけ期待値と、実際の導入後の成果とのギャップに苦しんで、嘘をつかないといけないような事例みたいなものもあるのではないでしょうか。
生成AIプロダクト、そもそも何を生成AIプロダクトとここで定義しているかというと、生成AIがなければ成り立たないサービスのことを、生成AIプロダクトとここで呼んでいます。
どういうものがそういうものかというと、そういうものじゃないかというと、例えば既存のSaaSに、HRKのSaaSにスカウト文を書くためだけにAIを使うみたいなものは、あくまでもオプションの機能とかにはなってくるので、こういったものは含んでいません。
生成プロダクトも生成AIがないと使えないみたいなものを、例えば弊社の電話はまさにそれだと思っていて、生成AIで出力している回答を合成音声で読み上げてしゃべっているので、まさにこれは生成AIがないとできないプロダクトでありますし、
あと何ですかね、カーソルとかももちろんそのLMMの出力でコードを書いたりしているので、生成がないとできないプロダクトと言えると思います。
この生成プロダクト、本当にUSとかだとですね、チャンが大きいと、シリーズA、Bまで達している企業っていうのは本当にわずかなものになっているかなと思います。
このバケツの穴を閉じるにはっていうのが今回のテーマなんですけど、バケツの穴ってそもそも何みたいなところ、スタートアップずっとやっている人ならピンとくる話だと思うんですけど、
お客さんがちゃんと定着して使ってくれているかどうかみたいなことをバケツの穴というふうによく呼んでますね。
穴の開いたバケツがあって、それに対して水をどれだけ入れてもそこから抜けていくっていうのは、お客さんが満足しない、期待値に届かないようなプロダクトを出して、
お客さんが入ってきてもですね、すぐに抜けていってしまう、チャーンしていってしまうっていう、そのチャーンレートが高すぎるプロダクトをいくら出してもですね、収益性は低いままという形になってしまうので、
まずこのバケツの穴を閉じてから水を入れていきましょうと、しっかり水を溜めていって利益を出していきましょうという、これがバケツの穴を閉じてから水を入れていきましょう、
お客さん入れていくためのマーケティング活動をしていきましょうみたいな、営業活動をしていきましょうという、それがこれまでのスタートアップの常識だったかなと思います。
はい、で、ちょっとミスリーディングなタイトルかもしれないんですけど、バケツの穴を閉じるには、っていうことなんですけど、私はこの生成AAのプロダクトにおいて、バケツの穴っていう考え方が少し良くないんじゃないのかなと、最近思っています。
バケツの穴ではなく、バケツの底に目の粗いザルがあって、それをなるべく細かくしていく作業みたいなのが減らしていく作業だと思っているんですよね。
つまり、バケツの底にザルみたいなのがあって、いろんなものを、水だけじゃなくて砂もなんだ、バンバンバン入れていったら、一部溜まるものがあるわけですよ。
90%はバンって出ていってしまうかもしれないけど、10%は確実に溜まっている、その共通点を見出して、そこに対してPMFしていくっていうことが、この不確実性の高い生成AAのプロダクトに対しては、PMFの最短の近道なんじゃないのかなと思っています。
例えば、うちでもですね、ぶっちゃけ期待値が大きくお客さんが入ってくるみたいなことは、どうしてもあってしまうんですよ。
本当にその、自動でお客さんのリストにかければ、アポがガンガン取れるんじゃないか、っていう。
もちろんこれって、リストの質、どういうお客さんに対して電話をかけるかっていうところに大きく依存をしますと。
例えば、うちではお断りしているところで言うと、企業の電話とかへのコールドコールですね。
こういうコールドコールの需要っていうのはめちゃくちゃでかいです。
めちゃくちゃでかいんですけど、倫理的にどうかっていう面ももちろんありますし、
LMMの、LMMおよび合成音声、うちのこのボイスボットのクオリティからしてもですね、そこでアポがガンガン取れるみたいな感じにはまだ届いてないと。
私たちも商談のときには絶対言うんですね。
そこは難しいですよと、どうにもお勧めしませんと言って、どうしても使わせてください、みたいな話もあって。
そこは工夫しながらですね、工夫したりも完全にお断りしたりで、期待値すり合わせていくんですが、
やはりこの生成AIというソリューションに対して期待値がすごく高い人みたいなことがもうできるんじゃないかという期待値が、
かなり高いですし、今はやっぱり、もしその期待値が届かなかったとしても試してみようっていうですね、
これは開発力っていうんですかね、一旦やってみようというところが非常に強いので、
それはアメリカでも日本でも一緒だと思うんですが、売れるには売れます、みたいな状態になっているのかなと思っています。
で、もちろんその中でお客さんが期待どおりの成果で出なかったから、使うのやめます、みたいなこともあるわけですけど、
そうですね、最初のさっき言ったような期待値を調整しつつもなんですけど、とはいえそのチャーンレートが激しいみたいなところに対しては、
そこまでネガティブに考えなくてもいいんじゃないのかなと思っています。
AIエージェントの課題と展望
なぜそのチャーンについてそこまでシビアに考えすぎない方がいいかと思っているかというと、
このSSAプロダクトって多くのケースでは人の労働っていうのを代替しにいっているわけですよね。
これまでSaaSでは取れなかったようなところをSSAのプロダクトを入れることによって、自動でAIエージェントがやっちゃいますよという、
そういうことをやろうとしているプロダクトがほとんどだと思います。
この導入において、開発側はもちろんのこと、導入側もですね、AIエージェントに置き換えればその仕事がなくなるだろうという期待値で入れるんですけど、
意外とこのAからBに物を運ぶみたいなものの中で、途中でここでメモ書きしてたとか、
ここでこの人に挨拶が必要だったとか、人間がそれまでのプロセスで当たり前に意識してなくてやってましたみたいなことっていうのがですね、
本当にちょいちょい出てくるんですよね。
AからBに物を運ぶっていうこと自体はAIエージェントでできているものの、
この間のプロセスの本当に小さい、人間にしてみたらちょっとした手間でもですね、
そのシステムに対してAIエージェントにしてそれだけやってくださいっていうのができませんと。
それができないがゆえにチャンスしますみたいなことがですね、往々にしてあるわけなんですよね。
これは本当に両者の課題だと思っていて、開発側もそういうプロセスについてやはり汎用的には想像しきれない部分はありますし、
その個別のワークフローっていうところは想像しきれないというところもありますし、
あと導入者側もですね、自社の業務についての整理が本当にそんなに細かくできているっていうところはですね、
ほぼほぼないわけなんですよね。
本当に私たちもですね、生成プロダクトをデリバースする上で非常に感じているところはですね、
人間ってすごいなっていう、こんなにちょっとしたことでもですね、気を利かせてやっぱちゃちゃっとやってしまうし、
それをあんまり本人たちは仕事というか、あんまり労働だと意識していないがゆえにAからBに物を運ぶということだけをですね、
リプレイしようと思うと、ここが難しかったねと気づくっていうのが後から出てくる。
そういうことが非常に往々にしてあるなと思っています。
AIエージェントの挙動っていうのはあくまでもこのシステム開発者側が一定制御しながら動いていて、
気を利かせてですね、ファンクションコール、ツールコールとかもできるわけですけど、
そのツールが用意されていないともちろんツールコールは動きませんので、
そういった意味でもですね、人間のやっている作業っていうのを100パーいきなり最初から代替していくっていうところの難易度、
非常に高いと思っています。
これまずChatGPTも一緒ですよね。
ChatGPTもこれすごいすごいって言って、使ってる人って毎日使ってる人っていうのはなんだかんだこうほんのひと握りで、
ユーザーのほとんどはちょっと触ってみて、使い道わかんないみたいな感じで終わるわけですよ。
それに本当に2Bも2Cも近しいのではないのかなと思っています。
やっぱりこの一部のめっちゃ刺さるユーザーに対してしっかりと使える機能っていうのを届けていくし、
使い方がわからなかったりフィットしない人っていうところに対しての期待値をそこからスタートして埋めに行って届かせに行くみたいな、
そういうプロセス、ザルの目をどんどんどんどん細かくして、最終的にはもう何も通らないようなパケツの底にしていくっていう、
そういうですね、イメージ感でのプロダクト開発、デリバリーっていうものが、
今のこのアントハルシュネーションとか、完全に新しいこの生成愛というものをお客さんに届けていく上ではですね、
正しい施工法なのではないのかなと思っているというところになっています。
このトピックでは、私の日々のAIや経営についての学びを発信しています。
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今回もお聞きくださりありがとうございました。
