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宮武 徹郎
みなさん、こんにちは。草のみきです。 宮武哲郎です。
草野 みき
Off Topicは、アメリカを中心に最新テクニスやスタートアップ、ビジネス情報を、いろいろかかわりしながらご紹介する番組です。
AIエージェントの概要
草野 みき
今回のトピックは、AIエージェントの未来とシミュレーションのサービス化について話していきたいと思います。
宮武 徹郎
続き、気になっている領域の話をどんどんしていきたいと思うんですけど、AIエージェントってもう、すごいバズワードになっちゃってるので
AIエージェントが来るっていうのは、2週間前でも話しましたけど、その話は割といろんな方々がしているので、我々が話すっていうよりも、そこのインパクトとそれがどういうふうに未来へつながっていくのかっていう話をするのがいいかなと思って、今日このトピックにしたっていう感じですね。
草野 みき
AIエージェントっていうのは、そもそもみんな知ってるんですかね、これは。
宮武 徹郎
どうなんですかね、AIエージェントっていうもの自体は、今までですと、チャットGPTみたいに、何か質問をしてそれに対して回答が来るっていうAIが多かったと思うんですけど、AIチャットボットみたいなのが多かったと思うんですけど、AIエージェントとは、実際動いてくれる、動いて実際タスクを成し遂げてくれたりとか、場合によっては確認とかを取ってくれたりすると思うんですけど、基本的に多少ない自立性っていうか、自ら行動してくれるっていうのがエージェント。
で、これ多分、エージェンシーっていう言葉から来ているので、自分の判断ができるっていうか、コントロールができるっていうところで、このAIエージェントというのが多分、今年、去年あたりから多くのテック業界の方々が言ってましたけど、今年はかなり普及する、導入されるんじゃないかっていうふうに言われてるっていうところですね。
草野 みき
カスタマーサポートとかそういう経営に導入されたりみたいな感じですかね。
宮武 徹郎
そうですね。多分よく出てくるようなパターンだと、カスタマーサポートでしたり、旅行するときの、今までチャットボットだけですと計画を立ててくれたんですけど、エージェントだとそれを実際ブッキングまで全部してくれるみたいな、すごい簡単な事例で言うとそういうものがどんどん出てくるっていう感じですね。
草野 みき
便利ですね。それは本当に。
宮武 徹郎
便利ですよね。この中ですごい気になってたトピックが発言が、このAIエージェントって多分多くの人たちはアシスタント的な関わり方で考える人って多いと思うんですよ。
草野 みき
秘書的な。
宮武 徹郎
そうです。それが本当に秘書的な関係性になるのかっていう。結局、いろんな企業がAIエージェントを作るわけじゃないですか。そうなった場合に、そこの違いって何だろうって考えたときに、もちろん一部はエージェントが持ってるデータみたいなところは違いとして出てくるかもしれないですけど、
でも、よほどなことでの違いじゃないか、データの違いがない限りは、あまり多分パフォーマンスって変わらないんですよ。そうなった場合、より自分を知ってくれてるとか、場合によっては性格とかの方が重要視される可能性ってあるのかなと思ったんですよね。
草野 みき
AIの性格の相性。
宮武 徹郎
そうすると、結構人を選ぶのとあまり変わらないのかなと思ったり。
草野 みき
でもそれは、自分で調整してって、なんか選ぶっていうよりは、どんどん研ぎ澄まされて自分のタイプになっていくみたいな感じとは違いますか?
宮武 徹郎
でもそうすると、最初のハードルって結構高くないですか。最初はなんかすごいアシスタント的なものになってて、だから最初からアシスタントじゃなくて、割と自分と相性がいい友達のような感覚で話していれば、もしかしたらそっちの方を選ぶかもしれない。
草野さん、レプリカっていうサービスってわかります?
草野 みき
聞いたことあります。
宮武 徹郎
多分、昔からあるAIサービスなんですけど、このChatGPTが流行る前から、AIの友達を作れるっていう。
それで結構、本当に友達感覚で接する人もいれば、恋愛する人もいって。
草野 みき
宮武さんから聞いただけかもしれないです。全然知らないかもしれないです。
でも、そういうサービスがあるんですけど、彼らは友達のAIを作るっていうか、自分の気持ちをちゃんと話し合ったりとか、AI自体は性格があって、AIの日記とか覗きに行けたりとか、色々するんですけど。
宮武 徹郎
AIの日記?映画の日記も見るんですか?
AIの日記が日記を書いてるんですよ。
なので、自分との会話についてどう思ってたかみたいなのを書いてあったりするんですよ。
草野 みき
へー。面白い。
宮武 徹郎
なので、いわゆるちゃんと人格を作るっていう意味合いでそういうことをやってると思うんですけど、
彼らの次のフェーズのプランって、ただの友達だけではなくて、実際タスクまでやってくれるようなところに行く予定で、
確かにその戦略って一つアリだなと思ったのが、最初から信頼を取れてるので、そうするとAIエージェント型のサービスを展開しても、
そこに信用があるので、任せられるかなって、より思える可能性があるのかなと思ったんですよね。
草野 みき
自分が入れた情報ですもんね。
宮武 徹郎
そうですね。
草野 みき
動いてる元のデータが。
だから信頼できる気持ちはわかるんですけど、でもその実行までやってもらうっていうのはちょっと怖さないですか?
宮武 徹郎
もちろん怖さみたいのはあるんですけど、たぶんどんどん慣れていくと思うんですよね。
ただやっぱり何かミスすると、そのエージェントを信頼できなくなって、違うエージェントに乗り換えるみたいなパターンっていろいろ出てくるのかなっていうのは思いますけどね。
草野 みき
なんかやっぱり、でも当たり前って当たり前じゃないですもんね。
すっごい当たり前のこと言っちゃったんですけど。
なんかどっかの記事で全然話変わっちゃうんですけど、なんかその内装的な、内向的な人が増えて、
突然予定をキャンセルするみたいなのは、よしとしようみたいな動き?なんかメンタル的にもみたいな、なんかそのドタキャンとは言わず、そういうキャンセルの別の名称が名前つけられてて、
今まで言ったらドタキャンじゃん、ダメじゃんって思うじゃないですか。
風邪ひいたりとか体調悪くなるのはしょうがないと思うんですけど、ダメじゃんって思うのに、なんかそれがなんかよしとされる世界もありつつあるんだなっていうのをそれの記事見て思って、
なんかそのAIのデータによって、AIの実行によって謝ったことをしてしまっても、まあいいか、すいませんこれAIのお店でしたっていう世界線もあるのかなって思いました。
全然ありますよね。
怖いなと思ったんですけど、なんかそのミスも誤送信めっちゃある世界もあるのかもしれないってちょっと思っちゃいました。そこで学んでいくっていうことなのかもしれないですけど。
宮武 徹郎
それも悪用する人もいると思いますし、なんかまあとりあえず言い訳でAIを送ったんですよって言えばいいかなみたいな人も出ると思いますし。
草野 みき
でもありますもんね、なんかSNSに乗っ取られちゃったんですよ。
宮武 徹郎
ありますよね。まさにそれが加速するっていうことですよね。
草野 みき
でも実際にありえるから嘘とは言い切れないんですよね。
宮武 徹郎
そうですね。分かんないですからね。
草野 みき
怖い、すごいな、面白いな。
宮武 徹郎
色んなコミュニケーションのあり方が変わるかもしれないですよね。しかもそれがなんか、そのエージェントが人間と喋るだけだったらあれかもしれないですけど、エージェントがエージェントも喋るようになってくるので、
ニュアンスの伝え方も結構変わると思うんですよ。
なんかその、例えば僕が、僕のAIエージェントが、草野さんのAIエージェントに、なんか僕の、例えば今後オフトピックとしてやりたいことみたいなのを例えば伝えたとするじゃないですか。
で、それを草野さんのAIエージェントがどう草野さんにそれを反映するのかっていうのが、僕は見えないので。
草野 みき
あー、ちょっとなんか、なんか間に人が入ってどんどんなんか変な伝言ゲームみたいになっちゃいそうですね。
宮武 徹郎
それがAIエージェントがやると多分めちゃくちゃ加速する可能性がありますし、場合によってはなんかこのまま伝えてくださいっていう場合もあるんですけど、でもそれが例えばその個人用のAIエージェントみたいなものが出てくると、
場合によってはその、例えば僕の言い方が強すぎて、ちょっと柔らかくして草野さんに伝えてくれるかもしれないじゃないですか。
草野 みき
うーん、でもまさに前に出たなんかメッセージの翻訳をしてほしいみたいな、ビッグマークを全部つけるって編集してこっちに送ってほしい、絵文字つけて編集してほしいみたいなのはめっちゃニーズある気がします。
宮武 徹郎
でもそれって、それってなんかいいようにも使えるかもしれないですけど、なんか悪い言い方をすると、その人とのコミュニケーションの仕方が、仕方を全く覚えずに進められるっていう話でもあるじゃないですか。
草野 みき
うーん。
宮武 徹郎
それが果たしていいのかっていうところですよね。その対面で会った時に、なんか全然違う、違うじゃん、この人みたいな。
草野 みき
うーん、こういう人ですよっていうのを教えてほしいかもしれないですね、それでいうと。
やっぱり、この絵文字の定義こう思ってますとか、丸をつけてるのは特に意味がないですみたいな、ビッグマークは2つまでにしていますみたいな、それをこれまでのAIが読み取って、宮武さんの文章はこういうトーンですよっていうのを教えてほしい。
時間の私に、AI通さずっていう気持ち。
宮武 徹郎
なんかそれって送る側にも何かしらを伝えたほうがいいんですかね。
結構送る側にも、なんかそのコミュニケーションって取らないと、テキスト上だけのコミュニケーションだったらまだあれかもしれないですけど、それが口頭ベースになった瞬間、AIエージェントを通さずにやるので。
そうすると、もちろん草野さんのAIエージェントから許可を得た上かもしれないですけど、草野さんだったらこういうふうに捉えるかもしれませんよみたいなところを。
そこをどこまでやるべきなのかっていうのは、正直僕もわかんないですね。
草野 みき
確かにやりすぎたらちょっと嫌かも。やっぱりやめます。
宮武 徹郎
改めて考えると。
草野 みき
なんかたまにその文章とかを真似してくれる人とかいません?たまに。
絵文字少なめだなと思ったら絵文字入れない人とか、絵文字多いなと思ったら絵文字多く入れる人みたいな。
何なんだろうこれって。
でも合わせるのも大事だけど、そうなんですよね。
宮武 徹郎
対人によって変わるから、あんまり関係ないのかもって今話してて思いました。
勝手にAIエージェント側で解釈してそれを変えてしまうと送る人がわかんなくなっちゃうので。
そこは最終的に受け取る人がどこまでメッセージが変わるのかっていう話と、
送る側がそれを理解した上でやられてるのかっていうのが個人的にすごく気になってるところですね。
でも毎回それで許可を求めるのって結構めんどくさかったりするんで。
草野 みき
そうですね。確かに。
宮武 徹郎
そこら辺をちょっとどういう形で、一番シンプルなやり方もそのまま伝えるっていうことだと思いますけどね。
草野 みき
AIは?
宮武 徹郎
AI必要?みたいな。
草野 みき
やっぱり直接話した方がいい。
宮武 徹郎
って結論になっちゃうかもしれないですし。
デジタル労働者の台頭
宮武 徹郎
少なくともAIエージェントと人間のやりとりは既に存在しますし、
これからどんどん増えていくと思うので、
セールスフォースのマック・ベニオさんが多分この話を一番してると思うんですけど、
このAIエージェントっていうのが次の流れだみたいな。
彼の呼び方が個人的にはすごい良いと思うんですけど、
デジタル労働者としてこのAIエージェントを呼んでいて、
彼はもちろん自社のサービスのエージェントフォースをどんどん加速させたいために
これをすごい言ってるんですけど、
今までテクノロジーは人間が使うためのツールだったのが、
そもそも労働自体を一部、デジタル領域の中だと一部リプレイしてできてしまう。
っていうのが一つ大きなことで、
人間のインプットなしでエージェントが情報分析して判断して、
場合によっては独自で動きながら学ぶ。
で、改善するっていうことができるとなった時に、
めちゃくちゃデジタル労働者って増えるはずなんですよ。
人工ってかそのAI労働者が増える。
例えばですけど、100人の会社の規模だと、
デジタル労働者の進化
宮武 徹郎
分かんないですけど、場合によっては何百万体のAIエージェントが存在するかもしれないんですよね。
そもそも組織の採用方法とかの見直しって結構入らないといけなくなるようになると思っていて。
草野 みき
一番デジタル労働者と相性がいいのってどこになるんですか?
宮武 徹郎
カスタマーサポートとかは明確に分かりやすいですね。
カスタマーサポートセンターとかは明確に分かりやすいと思うんですけど、
でもそれ以外にも、そもそもデジタル領域での労働者使う人たちってめちゃくちゃ多いと思うので、
マーキターもそうですし、エンジニアとかもそうですし、
いろんな領域で使える気はするので、それこそSNS担当者とかも一応デジタル上に
住んでるわけなので、もちろん全部人間がいらないっていう話ではないんですけど、
一人の人間に対して10人とか100人とか場合によっては1000人のAIエージェントが押し切るようになるかもしれない。
草野 みき
それってデジタル労働者、デジタルウェーバーっていうふうに表現してるのは、
そのAIツールを一人がその組織で活用するみたいな言い方と、また人として例えてるのは何か意味があるんですか。
宮武 徹郎
たぶん実際労働を実行してるっていうことだと思うんですよね。
ツールだとその人間がやる作業に対してそれを加速させたりとかしてるわけなんですけど、
ここだともうこの案件をもう全部対応しちゃってくださいっていうのをAIエージェントで言ったりとか。
今までだとツール上で人間がより早くやるしかできなかったのを、
デジタル労働者が全部それを任せられたりとか、場合によっては部分的に任せたりとか、
そういうことができるっていうのがたぶん違いなのかなと思いますね。
草野 みき
それも大変ですね。
でもその10人分のデジタル労働者を見るマネージャーの人間、それぞれ聞くと大変そうだなと思うんですけど、
そんなことはないんですかね。
宮武 徹郎
いや、たぶんそうだと思います。
草野 みき
見てればいいやって感じですか。
宮武 徹郎
今までのやり方とちょっと変えなければいけないっていうか、
多少なりそういうマネージャー的な人とかよりその判断が素早くできる人とかが重要になってくるかなと思います。
労働自体は任せて、あとなんか重要な判断を人間側がやるみたいな。
草野 みき
確かに。でも11とかもいらなくなりますよね。
宮武 徹郎
分かんないですよ。場合によっては11してるかもしれないですよ、AIアジェントと。
君はもうちょっと頑張ってほしいって。
草野 みき
なるほど。
宮武 徹郎
でも少なくともフィードバックみたいなものをやると思うので、
草野 みき
確かに。
宮武 徹郎
それによってAIも、ただそれをミーティングを設定するっていうよりも、その場で非同期型でこうしてほしいんですよねっていうのをフィードバックして、
それをAIアジェントが読み取ってそれをベースに動くっていう話だと思うんですよね。
そこもなんか多分あり方も若干変わるのかなと思いますし。
草野 みき
そういう時ってやっぱり英語ってAIと相性いいなって思うんですよね。
なんか日本語でAIに対してフィードバックする時って、
何々してくださいまで昔打ってたんですけど、長いじゃないですか。
AIだしって何々してって言って、なんかすごく乱暴な感じがちょっとしちゃって、
なんかそれも抵抗あるんですけど、英語だとなんかあんまりAIだろうが人間だろうか、
そのAIデバイスであろうが、なんかしゃべり方一緒じゃないですか。
宮武 徹郎
でもちょっと変わりますよ。
草野 みき
あ、そうなんですね。
宮武 徹郎
ちょっと変わるので、ここもすごい気になるポイントではありますよね。
その組織内で、AIアジェントの扱い方がめちゃくちゃ乱暴になるかどうかっていう。
草野 みき
書き方どうか。
宮武 徹郎
書き方も、なんかもうちょっとカジュアルめに書いたりとか、
なんかもうちょっとアグレッシブに書いたりとか、多分するのは全然あると思うので。
草野 みき
命令っぽくなっちゃうみたいな。
宮武 徹郎
命令っぽくなったりとか。
草野 みき
まあでも気使う必要ないですもんね、正直、そのAIだったら。
宮武 徹郎
そうなんですよね。あとそれをちゃんと切り分けられるかどうかですよね。
人間とコミュニケーションしてる時と、AIアジェントと話してる時と、
そこを切り分けられるかっていう。
草野 みき
あの人なんか優しそうなのに、AIの文章でいうと、すごい乱暴だなみたいな。
宮武 徹郎
めちゃくちゃ怒って、めちゃくちゃ怒鳴ってるみたいな。
草野 みき
うちになるものを見ちゃいますよね、それは。
宮武 徹郎
それはなんか、AIアジェントに対して出したつもりだったのが、人間に出してしまったら。
そういう問題も起きそうではありますよね。
草野 みき
確かに。
宮武 徹郎
デジタル労働者の世界が結構当たり前になってくると思うんですよ。
それがなんか、1社につき、1体なのか10体なのか、1万体なのか100万体なのかちょっとわかんないですけど、
これはもう会社によってだいぶ変わってくると思うんですけど。
あと個人レベルでAIアジェントみたいなものを持つのかっていうのもわかんないですけど、
少なくともこのデジタル労働者っていう観点は、今まで以上に新しいビジネス領域を生み出すと思っていて、
それはやっぱり、この労働がデジタル化するっていうことが何なのかっていうのを考えないといけないと思うんですよ。
個人的にこのAIアジェントの一番のところってここだと思っていて、
労働のデジタル化による変化
宮武 徹郎
労働自体が全部デジタル化すると何が起きるかというと、
これってなんかコストの問題とか、スケールできるとかそういう話だけではないと思っていて、
労働自体を完全にデジタル上でトラッキングできるようになるっていうところがめちゃくちゃ大きいと思うんですよ。
草野 みき
データになるってことですね。
宮武 徹郎
データになるっていうところですね。
で、これを多分一番わかりやすい事例で言うと、Uberだと思うんですよ。
なんか昔から廃車アプリみたいなアイディアっていっぱい出てたわけじゃないですか。
そのもうインターネット初期から。
でもそれを今までできなかった理由って、
なんか車側をGPSつけてトラッキングって多分誰でもできたわけなんですけど、
エンドユーザーをトラッキングするのってめちゃくちゃ大変だったんですよ。
なんかわざわざ別のデバイス持たせるかとか、
なんかGPS、パソコンなんてみんな持ち歩いてないですし、
パソコン持ってたとしてもそれを常につけないと、
ついてないといけなくて、GPSついてないといけなくて、
しかもWi-Fiとかにつながってないといけない。
でもやっぱりスマホができた時に何が起きたかっていうと、
エンドユーザーを全員可視化できたんですよ。
フィジカルのロケーションをデータで落とし込めたっていうのがめちゃくちゃ大事だったんですよね。
それによってUberっていうサービスができたと、
そこのマッチングができるようになったっていうところなんですけど、
同じようなことがこのAIエージェントの中で起きると思っていて、
今までだとやっぱりビジネス上のあらゆるところでトラッキングできないデータって多すぎると思うんですよ。
しかもそれが一部データ化したとしても誰も見ない。
草野 みき
例えばどんなものですか?
宮武 徹郎
すごい簡単な事例を言うと、
よく最近だとZoomにAIツール導入して議事録書いてもらうじゃないですか。
それはそれですごい良いと思うんですけど、
あと記録するじゃないですか、ミーティングを。
それを振り返る人って何人いるかというとほとんどいないと思うんですよ。
議事録はまだ見るかもしれないですけど、
あの動画を振り返る人多分ほとんどいないと思うんですよね。
でもそれはデータとして残っているわけなので、
本来であれば使えるはずなんですよ。
草野 みき
それは分析してくれるツールがあるからそっちを見るってことじゃないですか。
宮武 徹郎
それがそのミーティングだけを分析するものがどこまで重要なのかっていう話になると思うので。
草野 みき
これまでのいろんなもののZoomの全部のデータでってことですか?
宮武 徹郎
そうですね。
しかも例えばその分析結果を誰が見るかというと、
そのミーティングの参加者が基本的に見る。
その人たちが辞めた後に何が起きるかというと、
その分析は誰も見ないんですよ。
もちろん一部の人は見るかもしれないですけど、ほとんどの人は見ない。
草野 みき
仕事の効率化のデータって優先順位はやっぱり低いんですよね。
宮武 徹郎
そうですよね。
草野 みき
これやったらもっといろいろ効率化できそうだなとか、
これやったら分析いろいろ分かりそうなんだけど優先度は低いみたいな。
誰かやってくれみたいなのもありますよね。
宮武 徹郎
しかもやったとしても自分しか見ないかもしれないとか、
だからこそ若干プロライティー下がるって気はするんですけど。
しかも例えばですけど、
従業員が辞めた時ってだいたいその人のメールがアーカイブされて引き継がれるじゃないですか。
草野 みき
誰かに。
宮武 徹郎
でも過去のメールのやり取りを見る人ってほぼいないと思うんですよね。
でもそこにはもしかしたらクライアントと話してる重要な話が出てるかもしれないですし、
そこが全部データとして残ってるのに分かんない。
場合によってはローカル上に残してるファイルが全部消されたりとか、
でもすごい重要だったかもしれないですし、
メッセンジャーでしたりいろんなところで会話しているのに、
それがデータとして残ってないかもしれないですし、
残ってたとしても基本的に使われてない。
草野 みき
そうですね。
宮武 徹郎
それ使われてないっていうのは存在しないっていう話ではなくて、
単純にそれを使うボリュームが多すぎて多分人間だと追い切れないので、
そもそもどこに何があるか分かんない中で、
それをわざわざ見つけ出して、それを活用しようと思わない。
そもそも重要な情報があるかどうか分かんないので、
やっぱりAIエージェントが実際労働をやってくれるとなると、
あのメールのやり取りもいろんなやってたことがまず全部デジタル化されるんですよ。
ということはAIエージェントのメモリの中に全部保存されてるっていう話なので、
そこのまずデジタル化しますと。
結局そこのAIエージェントがちゃんと会社とのデータベースがつながっていれば、
そこに全部入っていくので、
そこから新しいAIエージェントでしたり別のものが作られると、
同じ記憶を持っている。場合によってはそこの情報にアクセスしやすい。
っていうのが一つ大きな違いなのかなと思うんですよね。
草野 みき
なんかウォルマートとかどっかが、ウォルマートのAIもなんかこれまでの従業員のデータ使って対応のやり方とか、
なんかある意味役割の職種が全従業員に対して似てる職業が多いから、
そのお店の店員さんっていうところで言うと、だからカスタマーサポート的でもあるけど、
そのメールのやり取りとかいろんなデータ合わせたら、ウォルマートAIのその話をちょっと思い出しました。
でもそうですよね、なんか大企業とかの過去の従業員のメールのデータとか全部使って、
なんかもう返せそうですもんね、全然。返してクライアントを見つけられて、なんかコンサルできそう。
宮武 徹郎
しかも特定の分野でしたり、なんか今までのその会社の組織体制見ると、なんか基本的に職種ごとに分かれてるじゃないですか。
まあよくあるパターンだとリテール企業でカスタマーサポートっていう事業部がいて、
でも彼らが持ってるデータって必ずしも販売チームが持ってるとか卸しチームが持ってるデータと違うわけじゃないですか。
で、カスタマーサポートのチームのデータって、それはすごい重要で、ある程度そこのデータだけでそのAIエージェントが解決できるものってあると思うんですけど、
AIエージェントの役割
宮武 徹郎
場合によってはそれをプロダクトチームでしたり、他のチームと連携させることによって全く見る目線が変わってくる。
なんかそもそも今プロダクトを作るのにちょっと時間がかかってるっていうのが分かっていれば、AIエージェント側でそれそれ用のカスタマーサポート対応をしていくとか。
草野 みき
めちゃくちゃいろんな職業、職種がある中で、これ聞いたらこの人、これ聞くならこの人みたいなのがもう全部一つのAIになったって感じですよね。
会社の内部をよく知る人がAIになったみたいな。
宮武 徹郎
めちゃくちゃいるみたいな感じですね。
それがまさにAIエージェントか他のAIエージェントと話すとかもありえるかもしれないですし、
必ずしも常に一つのデータベースに行かなくてもいいと思うんですけど、最低でも話し合えるようにする。
今だとやっぱりサービスがサイロ化しているので、
例えばZendeskみたいなものとかKrevioとか、いろんなサービスがリテール業界だとある中で連携し合ってない。
草野 みき
高校でやっちゃってますよね。
宮武 徹郎
もしくは一部しか連携してないところなので、結局何が起きてるかっていうのをしっかり理解してる人が結構少ない会社の中だと。
それを一つのウィキみたいな感じのデータベースを作るとだいぶ変わってくるんじゃないかっていうところで、
これがまさにクラルナとか社内でやろうとしてますし、メタとかもこういうのをやろうとしてると思うんですけど、
徐々に徐々に全部がデジタル化されて、社内ウィキみたいなものがより強化されるような時代になってくるかなと思うんですけど、
これが次のステップとして何が起きるかというと、
AIアジェントが多分めちゃくちゃ使われるようになると思うんですよ、これによって。
そうすると何が起きるかというと、さっき冒頭に話したように、AIアジェントが他のAIアジェントと喋り出すんですよ。
これは例えばビジネス上だと何か交渉しに行くとき、営業するのも必ずしも全部人間ではなくて、
最初のリーチアウトがAIかもしれないですし、
でもそれを対応するのが、そうするとめちゃくちゃそういうお問い合わせが増えるわけじゃないですか。
AIアジェントが勝手に全部やってくれるので、いろんな会社がAIアジェントをして、いろんなお客さんとかいろんな人たちにリーチアウトすると、
それを対応するのがめんどくさくなって、AIアジェントにお問い合わせを対応してくれって言うようになるんですよ、当然だから。
そうするとAIアジェントとAIアジェントが会話するようになるんですよね。
草野 みき
仕事依頼していいですか、ちょっと検討しますっていうのをAIがどっちもやるみたいな。
宮武 徹郎
そうすると交渉をしだすじゃないですか。
じゃあちょっと価格下ろすので、それで検討、ちゃんとミーティングまでやってくれませんかみたいなことを言うかもしれないし、場合によってはそこで導入してくださいみたいなことを言えるかもしれないですし、
どこまでAIアジェントに権限を渡すかによってだと思うんですけど、
そういうのがどんどん続いていくと、たぶん次のステップとして重要になってくるのが、今回のこの大きなテーマのシミュレーションだと思うんですよ。
それをそもそもただただルールをつけてやらすだけだと、たぶんどっかのタイミングで改善が足りなくなってきて、
シミュレーション技術の重要性
宮武 徹郎
じゃあAIアジェントをより強化するためのシミュレーションをいっぱい作らないといけないみたいな。
しかもこれがどんどんいろんな領域にこのシミュレーションっていうものが展開されると思っていて、
それが実際サービス内も結構シミュレーションを活用するもの。
それを人間が接するものと実際触らないものっていうのが出てくると思うんですけど、
2週間前とかだともうちょっとフィジカル領域のシミュレーションみたいな話をしたと思うんですけど、
今日話したいのがもうちょっとこのデジタル領域のシミュレーションのところですね。
データをめちゃくちゃ集められると、後にAIアジェント自身もデータを作れるようになってくるわけじゃないですか。
他のエージェントと話すとそれ自体は新しいデータポイントになりますし、
それを使ってさらにもう一回自社をトレーニングさせたりとかいろいろできるようになってくると思うんですけど、
今後もっともっと考えないといけないところが2つあると思っていて、
1つが幻覚現象の問題と、もう1つがマルチエージェント型のシミュレーション。
幻覚現象に関してはまず背景で話さないといけないのが、
AIにおけるラストマイル問題。
よくリテール業界だとラストマイル問題の話ってよくあるじゃないですか。
草野 みき
最後その相手に届けるまで難しいみたいな。
宮武 徹郎
そうですね、そこのコストが。
草野 みき
全部無理だったみたいな。
宮武 徹郎
そこのコストが高いとか、より複雑性が増すじゃないですか。
特にアメリカの場合ですと、家に届けないといけないので、いろんな家には違うルールがあったり、
日本でもアパートとかの場合だとドアがロックされてるもの、
オートロックされてるところとオートロックされてないところとか、
宅配ボックスがあるとかないとか、いろんなルールを知らないといけないので、
場合によって宅配ボックスが埋まってたらどうするべきなのかとか、
いろんなシチュエーションに備えて、人間だとある程度当たり前になるかもしれないですけど、
AIだとすぐには当たり前にならないので、
そこのコスト、いわゆる人間を使わないといけないですし、
いろんな場所に人間は住んでるので、そこに自動的に送るっていうのが非常に難しい。
コストがかかるっていうのが、今現在の問題になっているからこそ、
だからこそ、ターゲットとかウォルマートとかだと配送もしてくれるんですけど、
より彼らがお勧めするのは、店舗でピックアップしてくださいと。
それによって、だいたい配送コストが9割くらい下がるみたいな話をしているので。
コンビニ受け取りみたいな感じですね。
そう、コンビニ受け取りみたいな感じですね。
なので、やっぱりそこのラストマイル問題っていうのが存在していて、
AIにも同じように存在すると思っていて、
それが多分一番わかりやすいのが、自動運転の領域だと思うんですけど、
ほとんどのシナリオはコードをかけるんですよ。
こうしたらこうしてくださいっていうのを。
でも、最後の2%から5%の課題って、シナリオって想定ができないんですよ。
例外中の例外みたいな。
石が飛んできて潰れるみたいな。避けられないみたいな。ありそう。
そういうシナリオとか、急にビルが倒れたらどうするみたいな話とか。
道路も見えないですし、その場合どうしますかっていう。
これだと、AI自体が操作の仕方がわからなくなって止まっちゃったりもするケースもあったりするので、
だからこそこの生成AI技術がすごい大事っていうのを多分過去にもしたと思うんですけど、
Waveっていう自動運転技術を開発してる会社がいるんですけど、
彼らは幻覚現象をあえて使ったりとか、生成AIを使って、
宮武 徹郎
周りにいるものとか人が場合によってはどう動くのかっていうのを想定しながら、いろいろシミュレーションをしていく。
こういうのってすごい重要になってくると思うので、
自動運転技術でシミュレーション技術も同時に発展していたり、彼ら自身がすごい使ってたりもするんですけど、
この幻覚現象ってある意味クリエイティビティを入れられるようになってくるので、
新しいシナリオを想像する、それに対してシミュレーションを打つっていうこともできますし、
新しいシナリオをベースにクリエイティブなソリューションも出せるようになるっていうのが大事なポイントだと思うんですよね。
でももちろん一部はそれによって問題が起きたりそういうのはあると思うんですけど、
別に人間もそれは同じようにだと思うので。
実際にこの幻覚現象を使って、それで新しいものを作ろうとしている人たちって結構増えていて、
それが医療だと製薬会社とかバイオテック企業とかが、実はそのAIの幻覚現象を使って、
今まで想定してなかったこの遺伝子の組み合わせだったり、このタンパク質の形っていうのを想像して、
草野 みき
それをベースに新しい薬を作る。
宮武 徹郎
それによって実際、科学でのノーベル賞を受賞した人も去年の10月もいたり、
必ずしもこの幻覚現象っていうものは悪い話ではなくて、
これがシミュレーションの中にはすごい重要になってくる。
例外案件とか新しいソリューションを生み出すようなところにも貢献してくれるんじゃないかなっていうところですね。
新しいことをやることに対してAIは恐れてないので、ある意味何でも試せるっていう話ではありますね。
あとそれに対して人間が対応してくれるかっていう話ですね。
そういう話もあれば、あとはこのさっきも話したマルチエージェントのシミュレーション。
マルチエージェント型シミュレーションの未来
宮武 徹郎
よく多分シミュレーションを思い浮かぶときって、2週間前に話したシムシティみたいな、
一人で、いわゆるゲームみたいな感じで何かの街を作ってそこのシミュレーションをやる。
それっていわゆるシングルプレイヤーじゃないですか。
一人の人が作ってそれをシミュレーションするっていう話だと思うんですけど、
それがマルチプレイヤーのシミュレーションもあったり、
複数人がシムシティみたいなゲームを遊んで、そこでシミュレーションをどんどん行っていくっていうパターンもあるんですけど、
今後そのエージェントが入ってくるわけなので、複数のエージェントが同時にシミュレーションし合うような世界が来ると思っていて、
これの一番分かりやすい事例がマッチングアプリだと思うんですけど、
多分このAIのどういう風に進化していくのか、
普通のAIからどんどんシミュレーション化する流れを見ると、
多分マッチングアプリを見ると分かりやすいと思うんですけど、
例えばそのTinderの一機能としてAIフォトセレクターがあるんですよね。
今年か去年発表されたツールなんですけど、
AIが自分のカメラロールに接続をして、
マッチング率が高そうな画像を探して提案してくれますと。
これがいいんじゃないかって。
多分笑顔であるとか、いくつかファクターがあると思うんですけど、
それをベースにいっぱい探してくれて、
それで提案してくれますと。
これはこれで便利なツールじゃないですか。
カメラロールって結構写真が入ってる中で、いいのを探せるかどうかって結構めんどくさいと思うので、
それはすごい便利。
一つのアルゴリズムを使って大きいデータセット、
自分のカメラロールとかを使いながら何がいいかっていうのを出してくれると。
これはシミュレーションエンジンっていうよりもどちらかというとレコメンデーションエンジン。
難しいものですよね。
次に多分Tinderとかマッチングアプリが結構出しているのが、
メッセージ用のアシスタントですね。
これはマッチングアプリ内での過去のメッセージを、
アプリ内のメッセージを全部分析して、
さらに自分のメッセージ履歴とか分析してくれて、
それによってこういうふうに話した方がいいんじゃないかとか、
相手にただはいって言わずに、
もうちょっと自分のこと言った方がいいんじゃないですかみたいなことを言ってくれるとか、
そういう提案をしてくれるようなものですね。
これはどちらかというとレコメンデーションエンジンみたいな感じですよね。
それの次のバージョンで言うと、
これもまたメッセージ系のAIシスタントになるんですけど、
どちらかというともうちょっとコンサル的な、セラピスト的なAIで、
こういうメッセージを送った方がいいんじゃないですかっていう提案だけではなくて、
よりコミュニケーションのスタイルを改善させるとか、
AIエージェントとマッチングアプリの未来
宮武 徹郎
より自分をよりいいマッチングの相手にさせるためのコンサルじゃないですけど、
そういうのを提案してくれたりとか。
これもAIエージェントにより近いものなんですけど、まだシミュレーションの領域に入ってない。
それのさらに深いレベルだと、今までのものを全部データを収集して、
いろんな人のフィードバックとかそういうのを受けながら、
どういう、自分のプロフィールとか自分のいいメッセージとか、
それをベースにいい人をレコメンドしてくれるようなもの。
それはそれで存在しそうな感じがすると思うんですけど、
さらに次、レベル5あたりがこのシミュレーションを見るようになってくると思うんですけど、
このアイデア自体はバンブルの創業者が最初出したアイデアで、
個人的にこれ聞いて、確かにこういう世界が将来来てもおかしくないなって思ったのが、
マッチングアプリの一番難しいところって、ユーザーが大量にいるので、
ディスカバリーとマッチングするのがすごい大変ですと、そのプロセスが。
確かFacebookもマッチング系のアプリがあるんですけど、
アプリっていうか機能があるんですけど、そこだと平均、男性だと11%、
男性がいいねした時に、女性をいいねした時に、11%の割合でそれがマッチする。
女性だと72%なんですけど、
このシステムが必ずしもめちゃくちゃいいかっていうと、
草野 みき
マニュアルで全部見ないといけなくて、それはそれでいいと思うんですけど、
宮武 徹郎
でも別にマニュアルで見ない方法ってあんまりいいやり方ってないじゃないですか。
草野 みき
それがオートマティックに?
宮武 徹郎
いわゆるいいレコメンドを受けるとか。
草野 みき
なるほど。
宮武 徹郎
でもある程度多分Tinderでしたりマッチングアプリって、
ある程度限られたプロフィールとか、例えば距離とか、地域とか、
それをベースに、あとフィルタリングしながらレコメンドしてくれると思うんですけど、
草野 みき
実際会うかどうかもちろんわからないわけじゃないですか。
宮武 徹郎
それをコンバージョン上げるために何を1個できるかというと、
自分のプロフィールをとか過去のメッセージとか色々、色々な情報をベースに、
場合によったらその他の第三者の情報をベースに、
アプリ内のAIエージェントを作りますと。
自分になりきったAIエージェントですね。
なので僕の場合だと鉄楼AIみたいなものができますと。
草野 みき
過去の情報と写真とか色々使って。
宮武 徹郎
場合によったら第三者の情報も含めて。
そこは自分の許可を得て。
例えばTinderとかだとSpotifyと繋がってたりするので、
場合によったらそういう自分のことをより知るための情報が含まれてますと。
そのAIプロフィールが色んな他のTinder、Tinderじゃなくてもいいんですけど、
マッチングアプリのユーザーとデートをシミュレーションしますと。
草野 みき
他のユーザーと。
宮武 徹郎
他のユーザーと。
デートをシミュレーションした中で、この人がいいんじゃないかっていうのをお勧めしてくれるっていう。
草野 みき
それはアプリを全然、色んなまたいでってことですか?
宮武 徹郎
またいで。
草野 みき
Tinderもあるし、Bumbleもあるし、他のヒンジもあるし、
みたいな全部のユーザーを鉄楼AIが色んな人とデートするってことですか?
宮武 徹郎
多分1アプリ内になると思います。
おそらくですけど。
でも今までだと、別に世界中じゃなくてもいいんですけど、
自分がいる地域内でもいいんですけど、
例えば自分の地域内に候補となる相手が1万人いた場合、
1万プロフィールを全部見ないといけないわけじゃないですか。
デートシミュレーションのアイデア
宮武 徹郎
でもそれをやる人ってほぼいないので。
なので、それをよりいいレコメンドの仕方がないかっていうと、
実際デートをシミュレーションして、よりフィットする人が出てくるかっていうのを、
実際それをリアルでやってるわけなので、
それをデジタル上でできないかっていう話ですね。
草野 みき
でも、新しいデートアプリみたいなので、
AIの人が仲介してくれるみたいなサービス、たまに最近ありますよね。
宮武 徹郎
ありますね。
そこも結局レコメンド的なものだったりするので、
実際シミュレーションまでいくと完全にパーソナリズされてるわけなので。
草野 みき
でもどうなんだろうな。
私もマチガペ使ったことありますけど、
ワークするのかなって気がします。
情報全部書いてる人と決していいわけじゃなかったりするじゃないですか。
でも、もっとより合いそうな人とかは見つかりそうですよね。
宮武 徹郎
でも、個人的には第三者のアプリでしたり、
個人用のAIエージェントみたいな存在がいれば、
そこがそういうデータを全部出してくれるのかなっていうところなんですよね。
草野 みき
自分が書かずとも。
宮武 徹郎
はい。
結局、書ける人と書けない人がいるわけじゃないですか。
めんどくさいけど、でもめちゃくちゃ実は面白い人とか、
口頭ベースだと話せるけどとか。
草野 みき
でも、面白いって主観的な話じゃないですか。
宮武 徹郎
主観的な話だと思います。
草野 みき
誰に合うかみたいなのがちょっと。
宮武 徹郎
でも、完璧じゃなくていいんですよ。
ここで完璧を求めるのは間違いだと思うので。
でも、よりフィットする人。
でも、それって今のフィルターベースでのプロフィール探しだと、
できるかどうかだと思うんですよ。
でも、これを実際シミュレーションまで襲い込むと、
多少の上がるのか下がるのか。
これはちょっとC向きのユースケースで、
恋愛になるとより難しくなると思うんですけど。
それこそ、例えばタスクラビット的な。
マーケットプレイスみたいなところだと、
例えばですけど、
引っ越し屋さんを探してるときに、
それを全部、見積もりを出してもらうだけではなくて、
全部そこの交渉までシミュレーションしてくれた中で、
ここがいいんじゃないかっていうのをお勧めしてくれたりとか。
そこまでやってくれるようなAIって、
多分そんなに存在しないですし、
レコメンドぐらいだったり言うんですけど、
それをシミュレーションまでやってくれるとなると、
だいぶ話も変わってくるのかなと思うんですよね。
特にマーケットプレイスだと、
これって多分結構当たり前になってくるのかなと思うんですよね。
草野 みき
人材系のサービスとかも当たり前になりそうですよね。
当たり前になりそうですよね。
宮武 徹郎
そうですね。
草野 みき
家賃とか、ER探しとか。
宮武 徹郎
そうですね。
あと、それこそクラウドワークスみたいなサービスとか。
何か、例えばデザインの依頼をするときに。
今までだと、過去のいろんな人たちの履歴を見て、
こういうことを作ってるとか、
募集しに行ったりとかしないといけなかったのを、
自分のAIエージェントが、こういうビジネスニーズがあって、
他のユーザー、実際、コンテンツを、
例えばロゴを作ろうとしてた場合に、
デザイナー、1万人のデザイナーに連絡して、
その1万人のデザイナーも、それぞれAIエージェントがいるので、
そこで、その中で彼らがお互い話し合って、
このデザイナーだったら、こういう過去のものがあって、
王者の要求しているロゴはこういう形なので、
多分こういうようなデザインが出てくるかもしれませんよ、みたいな。
ところまで、全部シミュレーションして、
それの1万件のうち、
この10個がいいんじゃないか、みたいな。
っていうのを、AIエージェント側が提案してくれるっていう。
草野 みき
そこで、こういうものが出るんじゃないか。
じゃあ、それで行きましょうって何ですか。
宮武 徹郎
それで行きましょうってなれば、それはそのままでいいかもしれないですし。
草野 みき
違います。依頼しないで、AIに作ってもらって、
その人らしいやつを納品しちゃう、みたいなことは起きないですかね。
宮武 徹郎
できる可能性はありますよね、そこは。
そのリスクはもちろんあります。
インフラの変化とAIの役割
宮武 徹郎
でも、実際に依頼はしてないので。
あと、そこをサービス側がどこまでそれを出すかどうかですよね。
こういう案が出たっていうのをそこまでやるのか、
それとも、その案が合うまでは出さない、みたいな。
そこら辺は多分、調整はいろいろ可能かなって思いますけどね。
でも、ショピファイ内でもこういうのってどんどん増えると思いますし、
いろんなところで、AIエージェント自らシミュレーションをやってくれる。
最終的な判断は、人間がやるっていうところに辿り着くのかもしれないなっていうふうに思いましたね。
草野 みき
どれぐらいでその未来は来ますか?
宮武 徹郎
思った以上に早く来るのかなと思いますし、
全然3年から5年以内でその領域が出始めてもおかしくないなとは思いますね。
まず、多分、AIエージェントの機能とかそこら辺の改善が必要で、
それが多分次の最低でも1、2年かかって、
そこから普及しないといけないので、
多分時間がかかるっていう話。
そこから多分、こういうシミュレーションアイドルサービスみたいなものがどんどん増えていくのかなと思うんですけど、
これは次回ちょっと話すべきなのか、
どっか違うタイミングで話すべきなのかっていうところあるんですけど、
このAIエージェントがめちゃくちゃ普及すると、
インターネットの根本的なインフラが変わらないといけないのかって話で出てくると思うんですよ。
今までBotっていわゆるスパム扱いしてたものが、
全部はスパム扱いするべきではないってなるじゃないですか。
AIエージェントがどんどん増えていくと。
例えばですけど、キャプチャーみたいなセキュリティシステムって、
必要あるのかないのかとか。
人間だけにアクセスさせたいサイトが出てくるのか出てこないのかとか、
AIエージェントだけがアクセスするようなサイトみたいなところが出てくるのかとか。
草野 みき
なるほど。
宮武 徹郎
これによって、また別途どっかで話せばいいと思うんですけど、
そもそもの検索のエコシステムとか、
サイト構成とかも全部変えないといけないのかっていうのが個人的にすごい気になってるところですね。
草野 みき
AIが読み取りやすいように変わっていくみたいなことですか?
宮武 徹郎
そうですね。AIが読み取りやすいようにっていうところと、
そもそも人間のインターネットの使い方が変わるので。
草野 みき
デバイスいらないみたいな、呼びかけるだけでみたいな世界になります。
宮武 徹郎
そうですね。そういうこともそうですし、
そもそも今だといろんなサイトって、
例えばコンテンツを提供してるサイトって、
UIをきれいにしたりとか、動画がいっぱい入ってたりとか、
ユーザーの注目を引き寄せるためのデザインをしてたりするわけじゃないですか。
それってどっかのタイミングでそのサイトに行かずに、
AIが全部サマリー出してくれるのであれば、
全部テキストベースでいいんじゃないかっていう。
例えばですけどね。それがいいのかどうか置いてるんですよ。
草野 みき
でもデザインの素敵な、いいじゃないですか。
UXが音したり、音が大きくなったり、映像が出たりみたいな、かっこよくないですか。
宮武 徹郎
めちゃくちゃいいと思うんですよ。めちゃくちゃいいと思いますし、
多分それに特化したサイトもいっぱい出てくると思うんですけど。
草野 みき
でもAIが見るには別に必要ないんじゃないかっていう。
宮武 徹郎
必要ないわけじゃないですか。で、AIが、AIチャットボットにお願いしてサマリーを出してもらうのであれば、
そのサイトに行かないわけじゃないですか。ほとんどのユーザーが。
となると、そもそもそれの面白いUIとかデザインとか見なくなった時に、
AIエージェントとインターネットデザインの変化
宮武 徹郎
サイトをそもそも人間向けにしなくていいんじゃないかって、
多分判断する人たちが出てくるはずなんですよ。
たとえ、一つのたとえですけど、そういう形でインターネットの、
昔のインターネットテキストオンリーだったじゃないですか。
草野 みき
AIの検索、AI特化になった検索エンジンだったら、
テキストだけでいいってなっちゃいそうですね。その制作する側は。
でも、そうですね。
宮武 徹郎
必ずしもそういう綺麗なサイトとか、デザイン特化型のサイトとか、
デザインをすごいこだわったサイトは消えるっていう話ではないと思うんですけど。
草野 みき
でも、サムアルトマンのブログとか、テク系の企業家のブログとか、
すっごいシンプルじゃないですか。サムアルトマンが使ってるサイトとか、
課金型じゃない、課金の使って多分サービスやって一生なくならないみたいな、
ああいうブログのサービスツールだったと思うんですけど、
そういう結局シンプルに戻ってくるみたいなのはちょっとありますよね。
やっぱりiPhoneとかでもリーディングモードみたいなやつで、
広告多すぎるとそれ見ちゃうみたいなのもあるし。
宮武 徹郎
でも、それがそもそもサムアルトマンのブログにたどり着くのかっていう話もあると思うんですよ。
そうそう。
それがチャットGPT上で出たら、それでいいんじゃないかっていう人もいますし、
場合によってはそのチャットGPT、ブラウザーのアークとかやってますけど、
デザインをコンテンツに合わせて、例えばデザイン変えるとか、
そういうこともできるわけなので、
そこも必ずしも、コンテンツ作ってる側とかサイト作ってる側が必要にならない可能性がある。
そうなった場合に、昔のインターネットみたいにテキストに全部戻ったらどうなるんだろうなって思ったりとか。
草野 みき
でも、ここ数年でダークモード、ライトモードあるじゃないですか。
こんな風になると思わなかったです、正直。
アップル上で背景が黒くなるぐらいだったら分かるんですけど、
全部のアプリも黒いバージョンのやつと白いバージョンのやつで作らなきゃいけないみたいなのになって、
変わっていくんだなって、重なる必要性がどんどん上がっていくのかなっていうのはそれ思いますよね。
宮武 徹郎
それがインターフェースレイヤーで、実際コンテンツ作る側のレイヤーで起きるのか、
サイト側とかブラウザー側で起きるのか、OS側で起きるのか、アプリレベルで起きるのか、
どのインターフェースで起きるのかっていうのは、
人がどのインターフェースと接するかによって変わってくると思いますけどね。
サイト直接サムアルトランのブログに行くのであれば、そこのデザインが重要になってきますし、
そこに行かずにチャットGPTにしか行かないのであれば、
チャットGPT側でそこのデザインを変えるとか、自動的に変えるとか色々考えないといけないし、
ブラウザレベルでしかそれが起きないのであれば、ブラウザ側がそこのクリエイティビティを起こせるようなことを考えるとか、
色んな多分パターンが出てくるかなっていうふうに思います。
エピソードの締めくくり
草野 みき
そうですね。はい、じゃあそんな感じで、今回も聞いていただきありがとうございました。
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宮武 徹郎
それではまた次回お会いしましょう。さよなら。
さよなら。
