AI時代のひとり開発とソロプレナーの実態
では本日もサンフランシスコ・デザイントークを始めさせていただきます。MCを担当する彩香です。
Brandonさん、本日もよろしくお願いします。
本日もリスナーさんからの質問ということで、オーラさん、質問ありがとうございます。
私はこれからリリースするサービスを、AIを使って一人で開発しているスタートアップの経営者です。
最近、サンフランシスコ・デザイントークを知り、興味深く配置をさせていただいています。
これまでですね、エンジニアやデザイナーと擦り合わせがうまくいかず、リリースまでこぎつけられなかった経験があるのですが、
正直、AIがこれだけ使いやすくなってしまったので、ひとり開発でもいけるのでは?と思い進めているところです。
これから組織づくりのフェーズを迎えるにしても、AIの活用は必須だと思っていますが、
AIありきのチームビルディングや経営者自身がデザイン意思決定をする場合、落ちやすい罠は何だと思いますか?ということで、
AI時代のプロダクトと組織づくりであったり、ひとりCEOがはまりやすい罠とは?というテーマでお話を今日できればなと思います。
ご質問ありがとうございます。
これ、いわゆるソロプレーナーってやつですよね。
最近ちょっちゅう聞こえてくる、ひとり企業家、ひとりスタートアップで、チームメンバーは自分プラスAIだけみたいな。
そもそもこの質問された方みたいに、ものづくりをしていく中で気づいたら、AIがあればメンバーはいらないんじゃないかっていうように気づくみたいな。
AIが出てくる前までは、エンジニアがいて、デザイナーがいて、あとマーケティングとかビジネスみたいな人がいないとまともなプロダクトづくりができないっていう概念があったんですけど、
今、AIさえあれば保管してもらえるので、自分のスキル以外の部分をAIにお願いするみたいなことがどんどん一般的になってきてて、
これが特にサンフランシスコのAIスタートアップの多くが、いわゆるAIネイティブイコールソロ化、ものすごい人数少ないっていうことがとっても多いんですね。
僕もスタートアップイベント行って会う企業家の多くが、いや僕しかいないよっていう、ひとりだよっていうのがよくありますと。
こういう状態が世の中にどんどん増えてきてるんですけど、とある状況が発生してます。
何かっていうとまずね、すごい言い方短絡的に言うと、誰でもプロダクトが作れちゃう時代みたいになるとどうなるかっていうと、
単純に言ってプロダクトがものすごい増えてるんですね。
そうですね。
量が単純に速いスピードでプロダクト作りがしやすくなると、どんどんどんどん増えていく。
たぶん昔ウェブサイト作るの大変だったけど、今簡単にノーコードツールでできるから、ウェブサイトの量が増えてるのに近い世界観になってると。
とある企業家、AIのスタートアップをやってる企業家の話を聞いてた時に、なるほどと思ったことを彼は言っていて、
今の時代、何を作るかよりも、どう届けるかの方がとても価値がありますっていう話をしてたんですね。
マーケティングってことですか。
そうです。物を作るのは誰でもできちゃうけど、作った物が実際にユーザーの目に留まって使ってもらえるかとか、
ビジネスとして成り立つかっていうのは、プロダクト自体のクオリティじゃなくて、ディストリビューションとデリバリーだっていう話をしていました。
本当そうだなと思って。
なんか彼が言ってたのは面白くて、コミュニティとかネットワークとかフォロワーとか、カスタマーベースとかファンとか、
そういう自分の周りにユーザーになりそうな人たちをまず集めて、その後でプロダクトを作ってもいいぐらいだって言ってたのね。
コンセプトだけ作って。
コンセプトのない状態でもいいから、投げれば当たるようなコミュニティを自分が抱えている状態を。
なるほど。その人自身に何か魅力がないと難しいですよね。
それか、組織なのかわからないんですけど、何かしらの人の集まりを作っておく。
そうしてからプロダクトを作った方がいい。
だからその人が言ってたのは、投資家とかアクセレレーターみたいなのってこの辺あるじゃないですか。
YコンビネーターとかASXNZとか。
彼もそういうところに入っているんですけど、言ってたのはフォロワー数とか評価されるって言ってましたね。
この人はプロダクトを作った後にちゃんとデリバリーできるかっていうので、そこの評価にもなるから。
確かに分かりやすいですね。
AIの前まではプロダクトを作ったってこと自体がすごい価値だったんですね。
プロダクトより「届ける力」が重要に
簡単に作れなかったんで。
こんなプロダクトを作りましたっていうだけで評価されてたんですけど、今はそこは評価されないので、
デリバリーディストリビューションをちゃんと抑えておきなさいって話をしていました。
質問された方も、ものづくりはできると思うんですけど、
作ったものを実際にB2BなのかB2Cなのか直接なのか、
もしくはディストリビューターみたいなところを通じて届けるのか分からないんですけど、
そこを抑えることを盲点になりがちなので、しないといけないなと思っています。
AIが苦手とする「人間の部分」とプロダクト開発の落とし穴
これが一つと、あとこの前SFデザイントークの公開収録をさせていただいたときに、
ゲストに橘川さんという方が出演されていたんですけど、
彼が今AIを使ってものづくりをすることにハマっているっていう話をしていたんですね。
聞いていると分かったのは、何を作るか以上にそのプロダクトを使って、
何を達成したいかにものすごい興味があるって話をしていたんですね。
そのプロダクト自体じゃなくて、そのプロダクトが世の中に出たときに世の中がどう変わるかにすごく
興味があるというふうに言っていた。
ものづくりの落とし穴として、プロダクトを作ること自体に興味がありすぎると、
実際それで世の中にどう影響を与えるのかを忘れがちだったりするので、
特に一人でやるとそこが盲点になりがちというか、客観的に
ところでそれって世の中に何かいいことあるの?みたいなことを言ってくれたり見てくれる人がいなかったりすると、
そこが盲点になりがちで、ほらAIってすごいポジティブなことを言うから、
いいんじゃない?いいんじゃない?ばっかり言って、そこが抜けがちだったりしますので、
そこをちゃんとどういう世界を作り出したいかを忘れないようにしたほうがいいと。
そもそも一人でやれるから一人でやったほうがいいのか、
人間の価値というか、チームメンバーをどこのタイミングで入れるか、
そもそも必要なのかという話があるじゃないですか。
有名なP&Gの実験って知ってます?
何の実験ですか?
P&Gという会社が、2024年にAIはどれだけ役に立つのかというので、
ある実験をして、非常に興味深いと思ってるんですけど、
776人集めて、社内でバーチャルワークショップ、
バーチャルプロダクト作りのワークショップをやったんですね。
そのプロダクトを作るときにチームを4種類のチームに分けたんですね。
一つは一人、AIなし。
なるほど。
一人の人間がAIを使わずに作る。
二つ目が一人プラスAIを使う。
それが二つ目。
三つ目が二人、二人チーム。
四つ目が二人プラスAIでやったところ、
スピードとか品質とかアウトカムとか、
審査員がいて評価してくれたんですけど、
どれが一番良かったと思います?
セオリー的に言うと二人プラスAIな気がしますけど。
二人プラスAI、正解です。
この実験では、その二人にしたときに、
R&Dの部署の人一人と、マーケの人一人をアサインしたと。
この二人って全然違う部署で、
普段違う視点で違うことをやってるから、
専門分野が違うんですね。
AIが入るといくつか良いことがあるらしく、
一つは、二人のマインドセットが結構違うので、
揉めたときに間に入ってくれる。
やってくれる。これが一つ。
あとは、二人がアイデアを出し合ったときに、
どっちが正しいかとかを考えるときに、
AIにリサーチをさせて、
統計とかですね、データみたいなもので、
アイデアの精度を上げるときに活用したということ。
あとは、これ興味深いんですけど、
AIを間に入れると、
AIってポジティブなことを言ってくれるから、
二人のモチベーションがどんどん上がってくるらしいですね。
いいよ、いいよ、みたいな。
なので、結果、
二人プラスAIが一番良かったということを考えると、
質問された方って一人プラスAIだと思うんですけど、
もう一人入れるといいのかもなーなんて。
その実験を見ると思いましたけどね。
AI時代における差別化要因とオフラインの重要性
あとは、結構一人で起業してる人見てると、
多くがエンジニア出身だったり、僕の周りはします。
デザイナーでやってる人は、あんまりまだ見たことがなくて。
そうなると、ありがちなんですけど、
AIの使い方はめちゃくちゃ上手いし、
AIのことをよく知ってるし、
AIエージェントとかの活用方法とかを複数つなげたりとかもできるんですけど、
ユーザーニーズとかが意外と見えなくなったりしがちな時があるので、
そこはちゃんと抑えたほうがいいかなーなんて。
なるほど、確かにそうですよね。
我々デザイン会社としてそこを一番重要視してるじゃないですか。
でもAIってすぐ答えを出してくるんで、
どういうユーザーにどういうものが受けそうですかとかって聞くと言うじゃん、もっともらしいこと。
でも本当にそうなのかは、実際のユーザーに投げてみないと分からないよね。
そうですね。やっぱり人間って複雑だったり、
あんまりストレートにすべてが進むものでもないんで、
だからこそ結構ユーザーリサーチとかで確認していくっていうのは重要ですよね。
そう、そこがユーザーリサーチがめんどくさくなるんだよね。
AI使うとすべてが効率的に速くできちゃうから、
最後に残された人の部分が一番めんどくさいし、スピード遅くなるし、手間もかかるから、
ストレス体制が下がってると思うんですよ、みんな、AIと触れてると。
確かに。
文句言わないじゃないですか。
すぐに聞いたら都合のいい回答が返ってきますからね。
秒で返ってくるんで。
そうなると、差別化とか参入障壁っていう、
他の人には真似しづらいことって、ビジネスにとってとっても重要なんですけど、
みんながAI使って、みんながプロダクトを作ってると、
差別化要因ってないじゃないですか。
だって、Aさんが作ったプロダクトをAIに見せて、
Bさんがこれと同じのコピーしてって言ったら作ってくれるじゃない、AIが。
でもそこにユニークネスはないじゃないですか。
そうなると、じゃあどういうとこにユニークネスあるのって考えると、
Aが作ってない部分だったりしますよね。
例えば、オフラインでの営業したことによって繋がってる部分とか、
オンラインとかデジタルの部分でも差別化できないので、
そこから先のオフライン要素が結構重要だったりするのかなって。
冒頭のディストリビューションっていう意味は、
小売店とのネットワークがあるとか、卸売屋さんとのネットワークがあるとか、
タッチポイントとかパートナーシップ、
いわゆる人間同士のやり取りじゃないと作れない部分が差別化要因になるので、
そこをせずにプロダクト作りだけしたところで、
あまりユニークじゃないのかなって思いますけどね。
ターゲットユーザーがいそうなところにどれだけタッチポイント貼れるかとか。
あとはあれですよね、ブランド力とか知名度とか、
そういうことになってくるので、プロダクト自体の価値がどんどん下がるから、
あんまりそこにフォーカス当てすぎると、
気づいたらみんな周り同じことをやってた、同じものを作ってた。
その中で残るのはプロダクト以外の要素を兼ね備えている。
スタートアップ、ピッチとかでよく言われるアンフェアアドバンテージとかいう言葉があるんですけど、
他の人が真似できにくい、あなたしか持ってないアドバンテージって何ですかみたいな。
政府とのコネがありますとか、何でもいいんですけど。
AI時代って感じしますね。
違法じゃなきゃ何でもいいとアメリカではされているので、
ずるいアドバンテージ、強みを探しとく必要があって、
そういうのを得るためにファウンダーが必要だったりしますよね。
コファウンダー選定における現実と格差
例えばスタートアップで投資を受けるには、
ある程度の実績とか学歴とかある人がいた方が有利になるから、
スターフォード大学卒業した人をコファウンダーにするとか、
友人で本当だと思ったんですけど、
日本人の起業家がシェリコンバレーにいて、
その方が言ってたのが、アジア人の女性だとバカにされるので、
コファウンダーに白人男性を入れて、
基本的にフロントに立つのはその人にしてるって言ってて。
そうなんですね。
メールの返信とかも全然違うし。
カリフォルニアでもまだそういうのが残ってるんですね。
闇深いですけど、実際データとしても、
投資を受けているスタートアップとか、
数字で見てもファウンダー男性率がとても高い、
割合で見ても高かったりするので、
まだまだ、白人男性が一番結果につながりやすいのであれば、
その人をコファウンダー、そういうタイプの人を入れるとか、
なんとかな、アンフェアですけど、
それがビジネスの世界だったりするので、
コファウンダー探しするときに、
白人男性探してるとか聞いたことはありますよ。
白人男性スタンフォードとか。
そうそう。
すごい格差社会を助長してるかもだけど、
でもよく考えてみると、
ひとつ戦略ってことですね。
戦略だし、世の中の著名な企業家って、
想像するとそれ系多いよね、やっぱりね。
まだまだ、そういうことだったりもしますと。
AI開発における「苦労」と「思い入れ」の欠如
あとは、質問の中に上手くいってない、
なかなか上手くいかないみたいな話ってありましたっけ?
以前、エンジニアとデザイナーと
知り合わせが上手くいかずに、
リリースまでこぎつけなかった経験があるようにおっしゃってます。
はい、そうですよね。
いや、揉めるんですよね。
でも今の話を聞くと、この質問された方は、
よりビジネス側の人なのかもね。
エンジニアとデザイナーっていうことは、
プロダクトマネージャーとか、
マーケットの人とかなのかな、もしかしたらね。
かもしれないですね。
ちょっとそこまでは入ってないですけれども。
でも結構揉めるって言い方変だけど、
知り合わせが上手くいかないっていうのは、
あるあるですよね。
異なる意見が出るからこそ、
そこを議論することで、
より研ぎ澄まされたりするんですけどね。
AIで作るのってその逆じゃないですか。
サクッとできちゃうから。
これ、うちのAI×デザインシフォワークショップでも発生した例ですけど、
簡単に作れちゃうから、
そこにたどり着くまでの苦労がない分、思い入れがない。
それっぽいものができて。
それっぽいものができちゃうので、
苦労して手に入れたからこそ、
それを育てようっていう思いが生まれる。
頑張って売ろうとか、
そう、売ろうとか。
知ってもらおうと。
そう、おっしゃるとおりですね。
スタートアップなんていうのは、
本当に自分が信じた信念を追求していく世界観なのに、
簡単に生み出されたものに対して信念を持つのって、
結構人間心理的に難しいから、
これも一つの落とし穴なんですけど、
多分今お相談された方って、
一人でAIを使ってプロダクトが簡単に生み出されてると思うんですが、
そうなると、さっき言ったアウトカムに対しての
執念がない場合は、
ちょっとうまくいかなかったら、
そのプロダクトを捨てちゃいがちだと思うんですよね。
また次作ったらいいし、作ればいいや、みたいな。
レゾナー視点で言うと、
AIで簡単に作れることはめちゃめちゃいいことだと思うんで、
それこそユーザーとか知り合いとかに、
たくさんフィードバックをもらうものとして使うんだったら、
めちゃめちゃいいと思いますし、
思い入れもどんどんそれで強くなっていくんじゃないかなって思うので、
家庭の仕方にもよるのかなって思ったりとかもします。
そうね。
そこまでいけるとまだいいが、
うちのワークショップで参加した一人が、
AIを使うメリットの一つは、
短時間で大量に生産できるから、
うまくいかなかったらすぐ捨てられるって言ったんですけど、
でもそれを逆に言うと、
ちょっとでもうまくいかなかったらすぐ捨てちゃうっていう、
頑張らなくなるかもしれないので、
子供の頃ってお菓子とか買うときに、
100円とか結構勇気いるっていうか、
愛着湧くけど、
大人になると大人が慰用するじゃないですか。
どうなるとそのお菓子の一つの価値がすごく低く感じてしまうので、
うまい棒とか普通に10本とか買えちゃうから、
そこに対しての思い入れが減る分、
育てる情熱が持てなくなったりとかするのかなと思って、
そこは盲点なので要注意なのかなって思ってますね。
AI生成物のUXの課題と作り込みの必要性
あとはね、一人でAIで作ったときに、
出来たものが、プロダクトのクオリティが、
僕が試したもので言うと、
意外とUXが良くないっていうのは感じましたね。
綺麗なものっぽいものは出てきますけど、
UXまで考えられてない。
そうなんですよね。
ユーザーインターフェースはとっても綺麗なので、
僕が最近言うようにしているのは、
UIデザイナーはニーズが結構下がるけど、
UXデザイナーはしばらく必要だろうなと思うのは、
AIって短絡的にアウトプットするんだなと思いまして、
目に見える直近のものは綺麗に出来るんだけど、
全体像のフローとか、ユーザーフローとか、
ユーザビリティとか、ユーザーエクスペリエンスは、
あんま考えてないから、
結構そのページクリックとかしていくと、
思理滅裂っていうか、
なんか人間からするとおかしいことが多いので、
使いづらい。
1ページ綺麗なんですよね。
そうなんですよね。フォームはいい感じ。
フォームはいいし、次のページとかも多分綺麗。
静止画だと綺麗なんですけど、
それが一つのプロダクトになった瞬間に、
なんか変に使いづらかったりするので、
そこは、僕のオススメはUXデザイナーと組むことかな。
本人がUXデザイナーじゃないんであるとすれば、
あとはUXデザイナーとか、デザイナーだったとすると、
さっきちょっと言った、イベントに出演していただいた
橘さんなんかは、AIを使ってゴリゴリ作ってるけど、
なんかビルドを1万回やり直したとか言ってたんですよね。
同じプロダクトを作るのに、
1万回やり直させてるって、AIに。
なぜなら、デザイナー的に納得できるクオリティにならないから、
ああやってこうやってっていうのを、
根気よく指示出しまくって、
ちょっとピクセルずれてるだけでも指示したりとか、
ユーザビリティとかを追求するためにやってるんで、
そのぐらい作り込ませないと、いいものはできないって言ってましたね。
確かにそこの作り込みというか、質問し続けることができるのって、
デザインバックグラウンドがあって、ちゃんと作ったことがある人しかできない。
そうなんですよ。おっしゃる通りなんですよ。
彼はベテランのデザイナー、日本でもトップレベルのデザイナーの方なので、
今までAIを使わずに、手を動かしてものを作ってきた方だから、
そこのクオリティに関しての感覚とか、
それにたどり着くまでの何度もやり直すっていうのは、
経験があるのでできますけど、そうじゃないと、
AIに投げてパッと出てきたので、
いい感じじゃん、これでOKってなっちゃうと、
作り込みが甘いものになるかな。
僕の友人もAIのスタートアップやってて、
テストユーザーとして使ってみてくださいって言われて、
フィードバック出したことありますけど、
2組くらいやりましたけど、両方ともUXがすごい悪いというか、
すごい単純に言うと、情報過多なんですよね。
表示する情報が多すぎる。
AIってほら、たくさん出すじゃないですか。
手のため手のため。
あいつらは量が好きじゃないですか。削るのが超苦手っていうか。
デザインって削る世界なんだけど、
AIって情報をどんどんどんどん大量に表に出していく癖が付いちゃってるんで、
プロダクト作った時も、
一つの画面にものすごいいろんな情報が表示されてるんで、
僕がしたアドバイスは、ここ隠して隠して隠して、
今出さないでとか、
一ページに重要な情報は一つだけにして、
っていうアドバイスを友人にしましたけど、
だったら自分の手で作った方が早いかなと思うくらいに、
表に出てくる情報が多すぎた。
あとは、自分でViveコーディングとか使ってやってみた経験なんですけど、
さっきの1万回ビルドした理由は、本人も言ってましたけど、
ここ直してって言ったら、そこ直すんだけど、
違うところが壊れたりするんだよね。
そうなんですよね。そうじゃないみたいな。
そこは維持って言ってないのに、
一つ前のバージョンは、ちゃんと動いてた箇所が、
新しいバージョンで壊れてて、
その代わり直せって言ったところは直ってるんだけど、
なんで?っていう。
そうなんですよね。
きっとそういうのは今後ちょっとずつ良くなるとは思いますけど、
あるあるですよね。
橘さんが言うには、
AIは頭がいいアスペルガーのアルツハイマーって言ってましたね。
確かに。
空気読めない地方症って言ってましたね。
1個前は覚えてたじゃん、みたいな。
そう、忘れがち。
AIの記憶力とプロダクト開発のアーキテクチャ
そこは今注目されてるのは、
AIに対してのメモリー、記憶装置をどう実装するかっていうのは、
AIエージェント界で一番注目されている世界なので。
よくはなりましたよね。
去年とかと比べると、
これこそクラウドとかチャットGPTとかも、
かなり前の会話を覚えてたりもするので、
よくはなってきてますけど。
そうね。
そこはあまり、僕の場合はそれを繰り返されちゃうと、
自分で作っちゃったりしますね。
我慢できなくなって。
だってちっちゃいことなんだもん。
そうですね。
最近だと、例えばFigmaとかだと、
自分で後からチェッキングもできたりしますよね。
それが一番いいですよね。
カット出してもらって。
出てきたものを手作業で触れるやつね。
あれが良いとこ取りなので。
ですけど、まだFigmaとかのコンポーネントとか、
あれへんのヒアルキーがぐちゃぐちゃで出てくるんで、
結局めちゃめちゃネット電話がかかるみたいなのもあっちゃう。
さらっとFigmaをディスるっていう。
いやもうあれすごいんですけど、
やっぱり自分で一から作ってないと、
こうじゃないみたいなのもあったりするのはやっぱりもどかしいところ。
そこは作る前に一回、
ストラクチャーとかアーキテクチャーを自分の中で考えたりとか、
UIのスケッチをするとかした方が多分いいんだろうなと思って。
デザインもよく言われるけど、
デザインする前に一回、
ちゃんと課題を抽出するとか、
ソリューションの方向性を決めるとか、
ディレクションを決めるっていうのをやらないと、
デザインしてるんじゃなくて、
デザインさせられてる状態になるじゃないですか。
AIだとすぐ触るとすぐアウトプットしちゃうんで、
触る前に全体像とかを、
設計をちゃんと考えないと。
強化ができないですよね。
強化できないし、
行き当たるばったりになって、
ぐちゃぐちゃぐちゃぐちゃってなるっていう。
なんか最近見つけた面白い画像で、
以前にMVPとはっていうインフォグラフィックがあって、
知ってる?
車輪があってスケボーになって、
三輪車になって自転車になって、
最後自動車になるみたいな。
MVPっていうのはパーツじゃなくて、
移動するっていうことを検証するためのプロダクトなので、
三輪車からスケボーから始まって、
最終的に自動車でもいいけど、
タイヤ1個だけとかだと移動できないんで、
みたいな表現があるんですけど、
リーン、アジャイル、MVP、
最近Viveコーディングっていうのがあって、
Viveコーディング、右に行く、
進化すればするほどどんどんぐちゃぐちゃになってるんだよ。
自動車に変なものがどんどんついていくみたいなのがあるので、
AIを使ってプロダクトを作る時に、
モリモリになりがちだから、
どう削らせるかの方が難しい、実質問題は。
そこ、AI削るの多分すごい下手なので、
ほら、さっき言ったみたいに、
ここ削ってっていうと、
違うところに何か乗せたりするんだよね。
そりゃ言ってないみたいな。
ここ削ってとしか言ってないのに。
良かれと思って。
良かれと思って。
気使って。
コントみたいになっちゃうから。
AI開発の限界と人間による補完の必要性
そこはFigmaみたいので、
自分で手で、
マニュアルでいじれるようなものの方がいい。
あれ、クラウドデザインとかもできる気がする。
もしかしたら。
クラウドデザインを、
どうUIで変えるかってなると、
Figmaとかと連携しなきゃいけない。
そっかそっか。
スクリプト上でってなると、クラウドの中で。
そうだよね。
あとは、これも
AIでプロダクト作りしてる人とか言ってるけど、
AIで作ったものを、
ずっとプロダクトとして使い続けるっていうか、
世の中に出し続けるのは限界が来るから、
どこかでちゃんとしたプロダクトにしなきゃいけないみたいな。
あくまでプルーフオブコンセプトとかプロトタイプぐらいまではいいけど、
そこから先はちゃんと作り込む必要があるよみたいなことは言ってたんで、
そういう時にちゃんとしたエンジニアとか入れたらいいのかな。
コンセプトとかプロトタイプまではAIと自分だけで作って、
そこから正規版を作ろうと思ったら、
ちゃんとした人、デザイナーとかエンジニアとかと一緒に、
それを元に作り込んだらいいのかもしれない。
ある程度方法性決めるとかいう段階だとすごく。
初期の頃だけでいいんじゃないかな。
すごくいいと思いますし。
ひとり開発の寂しさと化学反応の重要性
あとは冗長的なことを言うと、
一人プラスAIって基本的に一人なんで、寂しいですよね。
何て言うかな、化学反応が生まれないっていうか、
人間が近くにいることで盛り上がったりとか、
インスパイアされることってあると思うんで、
そういう世界は一人だとなかなか得られないんで、
あんまりずっと一人でいると寂しくなっちゃうよね。
だからこそ、サンフランシスコなんかはAIスタートアップのイベントがたくさんあるのは、
普段一人プラスAIで物作りしてる奴らだらけで、
普段寂しいから夜ぐらいはみんなで会いたいみたいので、
イベントだらけになってたり。
日本はまだそれが少ないから、
うちの会社もイベントを日本で運営してますけど、
数少ないんでね、そこは寂しいんで。
日本だとコワーキング行っても誰も話さないじゃないですか。
そうなんですか。
日本のコワーキングって、みんな死因としていることが多かったりするので、
知らない人と気軽に話す雰囲気ではないところが多いので、
そこをどう、寂しさをどう打破するかっていう、
すごい冗長的な話なんですけど。
人間ですからね。
人間なんで。
僕のアドバイスはそんなところになります。
AI時代のプロダクト開発における総括
そうですね。
AIで一人で開発できる時代だからこそ、
そういった仲間だったりだとか、何を作るのかだったり、
それをどう売り出していくか、浸透させていくかみたいなところが重要だということですかね。
広げていくこととか、
あとはユーザーエクスペリエンスの精度を上げることとか、
その辺が課題かな。
簡単に早くできるが、
その分クオリティとディストリビューションに課題が発生しがちなんで、
そこを忘れずに抑えたいというところですかね。
ありがとうございます。
小倉さんですかね、ご質問いただいた小倉さん。
ありがとうございました。
ぜひぜひ他のご質問もいただければなと思いますので。
お待ちしておりますので。
それではありがとうございました。
最後までお聞きいただきありがとうございました。
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