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Product AI Talks。この番組は、ITスタートアップで、事業づくり、プロダクトづくりに取り組まれている経営層の方をゲストにお招きし、
昨今のAI大統領を踏まえた、AI時代のプロダクト戦略を深掘りする番組です。
番組へのコメントや感想は、Xでハッシュタグ、PA、Underbar Talksをつけてお寄せください。
今回は、メルペイ代表取締役、CEO、永沢武さんをゲストにお迎えします。
前編では、メルペイにおけるAI活用のリアルな実態や、AIの進化によって、
C向けプロダクトのUI、UXは今後どのように変わっていくのかについて、じっくりお話を伺いました。
ホスターは、私グローブキャピタルパートナーズ、プリンシパル工藤真由と、
ジェーンドカンプリン代表の宮戸義隆さんでお届けします。
それでは本日は、メルペイ代表取締役、CEO、永沢武さんにお越しいただいています。
永沢さんどうぞよろしくお願いいたします。
はい、よろしくお願いします。
よろしくお願いします。
まず最初に、永沢さんの自己紹介として、
このメルペイ入社までのこれまでのキャリア、みたいなところからお伺いしたいと思うんですが、お願いできますでしょうか。
はい、改めまして永沢です。
今、ご紹介いただいたメルペイの代表取締役、CEOというのと、
あと、親会社のメルカリの方で、
CEO Fintech兼MVNOモバイル事業の責任者ということでやらせてもらっています。
メルカリのFintech、メルペイだけじゃなくて、
メルコインという暗号資産の取引所の事業もやっているんですけれども、
そちらも鑑賞しているという感じになっています。
今までのキャリアというところで言いますと、
新卒でNTTコミュニケーションという通信会社に入りまして、
そちらに7年勤めて、
その後、MBA留学でアメリカMITの方に行きまして、
そこから帰ってきてからAmazonに入社しまして、
そこでプライムビデオのマーケティングを2年やり、
その後、ビットフライヤーという仮想通貨暗号資産の取引所で、
ビジネスの執行役員をやらせていただいて、
そこ3年いまして、
メルペイ、メルカリグループに5年前に入ったというような形になっています。
よろしくお願いします。
よろしくお願いします。
ちなみに、メルペイのCEOだけではなくて、
そのメルカリグループのFintech事業部の執行役員とかもいろいろ似合われていますが、
今、長澤さんが鑑賞されているもの、追われているミッションとしてはどんな感じになっているんですか?
そうですね。Fintech領域というところで、
メルペイと、あとメルコインと、
あとはモバイル事業というのを今申し上げたところに加えて、
新規事業でNFTの事業ですとか、
そういった事業をやっていまして、
その辺りの鑑賞を今はしているという感じです。
これまでメルカリの中では、
そういったものに加えて、
メルカリC2CのフリマのところのマーケティングのVPですとか、
あとはグロース全般というところで、
メルカリのチーフグロースオフィサーというのも一時期やったりですとか、
グロースマーケティング系を中心にやってきているという感じです。
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ありがとうございます。
後編の方で、メルカリにおける新規事業をどう立ち上げているのか、
みたいな話もぜひ伺いたいんですけど、
改めて、今もいろいろモバイルとかメルペイとか名前が出てきましたが、
メルカリとしてどういうプロダクトが今展開されているのかですとか、
それぞれのプロダクトの位置づけ、
そもそもどういうふうに展開しようとしているのかみたいな、
全体戦略みたいなところを改めて教えていただいたらよろしいでしょうか。
はい、そうですね。
まず基本的にはミッションの達成のために事業をやっているという形になっています。
ミッションがあらゆる価値を循環させ、
あらゆる人の可能性を広げるというところでやらせていただいてまして、
結構メルカリというと、
物を売ったり買ったりするというところから始まっているというのが、
メインにはなっているんですけれども、
ちょっと一段中小化して、
それって価値の循環だよねと、
それを通して使ってくれているお客様が可能性が広がっているよねというところを目指している事業体というふうに捉えています。
なので物の交換から始まったところだったんですけれども、
そこにお金が循環しだして、
後払いですとか、
余震の事業とかクレジットカードとかっていうのも始まってきて、
そこに物の交換だけじゃなくて、
売ったお金でビットコインを買うですとか、
それをNFTにするですとか、
あとはいらなくなった物を売ったお金でギガを買えるですとか、
新しい価値の循環をさせていくみたいなところで、
事業のコンセプトみたいなところを考えていっているという感じで、
事業展開しているっていう、
その辺が戦略と言いますか、
ミッションのもとに事業の広げ方でやっているところだと思います。
なるほど、ありがとうございます。
それでは早速、
メルカリにおけるAI投資みたいなところをどういうふうに見ているのか、
みたいなところから、
まずは長沢さんとお話を進めていきたいと思うんですけれど、
まずメルカリにおいては、
25年の5月でしたっけ、
前者でAIネイティブな会社への転換というところを宣言されたと思うんですが、
まず前提として、
全体方針としてどういうふうに掲げられているのかですとか、
この意思決定の背景にどういったものがあったのか、
みたいなところから教えていただいてもよろしいですか?
そうですね。
おっしゃる通りで、
AIネイティブ化するっていうのを宣言して、
結構前者のリソースを投下して、
ネイティブ化を進めているっていうのをやっているところですと、
背景で言いますと、
やっぱりこのパラダイムシフトというか、
これまでにあったものとは全く違った生産性だったりだとか、
全く違ったお客様体験っていうのが生まれるタイミングなのかなと思っているので、
ここにベッドしていかないと、
次の成長っていう機会はないのかなっていうのが、
会社全体で考えているところですと。
このAIネイティブ化っていうのを宣言して、
具体でやっているところで言いますと、
AIタスクフォースっていうのを作っていますと、
今、社員で言うとだいたい2000人ぐらい、
メルカリグループでいるんですけれども、
100人ぐらいのタスクフォースっていうのを作っています。
各部署からエンジニアと、
あと業務に詳しい人っていうのを集めて、
タスクフォースを作って、
各プロセスごとにチームを作ってアサインをしているって感じですね。
なので、例えばプロダクト開発とか、
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プロダクト企画みたいなところもそうですし、
あとマーケティングとかリーガルとか、
そこそれぞれにエンジニアだったり、
業務に詳しい人っていうのをアサインして、
まず業務の棚を押して、
どの部分にどういうふうにAI適用できるのかっていうのを、
考えてやってきているっていう感じですね。
今ちょうど半年ぐらい取り組んできて、
すぐにできるものについては、もちろんすぐ作ってやっていますし、
ちょっと開発時間かかったり、プロセス変更したりみたいなところについては、
ロードマップ作って設置しているっていうのが、
全体感で言うと会社で取り組んでいるところかなと思います。
100人のタスクフォースチームってかなり大掛かりな投資ですよね。
そうですね。
ただそのぐらいやらないと、
先ほど申し上げたような、今やっているところの棚下ろしとかって、
普段の業務の辺ちょっとなかなか労力先づらいというのもあるかなと思うんで、
そこはその投資としてやろうっていうのを決めてやっているという感じですね。
これ今もちょっと事例は出てきましたけど、
具体的にどういうことをやられているのかみたいなのもちょっと伺ってみたくて、
社内のオペレーションのところが主に対象になっているのかなとは思いつつ、
実際どんなことをやられているのかみたいなところ、
もうちょっと教えてもらってもよろしいですか。
そうですね。一番大きいところは、
プロダクト開発エンジニアリングのところですと。
社員の半分がエンジニアっていう感じになってますので、
そこの人たちの生産性が上がるかどうかっていうのは、
すごい重要ですよねっていうところですよね。
例えばで言うと、このプロダクト企画開発のところで言うと、
僕らデベロップメントをAIと一緒にやっていくっていうところで、
スペックドリブンデベロップメント、SDDみたいな手法を、
エンジニアのチームで取り入れてやっていまして、
それをエージェントドリブンにして、エージェントスペックドリブンにして、
ASDDとか何個か段階みたいなのを決めてやってるんですけれども、
要は物を作るときに、開発段階でAIが入ってくる前提に立ったときに、
どういうスペックを書いていくのがいいのかですとか、
過去の情報とかも、このAAが読み取りやすいように
溜めていくことによって、次の開発に生かすとか、
スペックを書いた瞬間からQAを見越して、
どういうふうにQAがされるのかみたいなところを見越した形で
書いていくみたいな形ですとか、
エンドトゥエンドで見たときに企画を構想してから
リリースするまでの間で、エージェントが一緒に進めていくにあたって
必要なプロセスって何なんだとか、どういうスペッキングを
していくのがいいのかっていうところを手法の中に
入れていってるっていうことを進めてたりして、
開発してたりします。この辺とか開発の
カンファレンスとかで結構喋ってたりするんで、
Googleってもらえたらまた出てくるかなと思うんですけれども、
そういう開発の話でしたりとか、あとはですね、
データの分析みたいなところで言いますと、
企画のときにAI使うとかはみんなやってると思うんですけれども、
データの引っ張ってきて、クエリ叩くとかですね、
あそこのBIのところとかを自然言語で質問したら
分析して、クエリ叩いて分析してくれるみたいな
システムと言いますか、機能を社内向けに作ってまして、
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社内でソクラテスっていうプロダクトメディアやってるんですけど、
これもブログとか書いてるんで、ソクラテスで調べると出てくるんですけど、
結構今まではマーケターとかPMの人が
BIの人と一緒にここの数字どうなんだろうねとかって、
数字出して仮説やって、今度調べようとかってグルグル回してたのが、
基本的に全部AIにこういう分析したい、ここどうなの、この数字どうなの、
こういう風にそうとしたらどうなのみたいなのをどんどんしゃべりかけていくと、
クエリ叩いてそうとしてグラフにしたりだとか表にしたりしてくれるっていう、
そういうものを社内データ向けに作ってるっていう感じですよね。
こういう感じで結構自分たちのものづくりのプロセスの中で、
AAができそうなこと、Aがあったらできそうなことっていうのを
どんどん自動化していっているっていうのがやってるところかなと思います。
これちなみに多分多くの会社さんもそういうことをトライしたいなと思いつつ、
なかなかその成果を測りに行くっていうのって、
まだやりきれてる会社さんいなかったりするのかなと思ったりして、
メルカリさんにおいてはそのあたりって、そもそも事前にどう設定したのかみたいなところですとか、
実際やってみての成果みたいなところってどんな風にウォッチしてるんですか?
事前は結構出るでしょっていうので始めてるっていうのは僕はあると思ってるんですけど、
一応その成果のところも、これもIRでパブリックに出してるところなんで持ってきたんですけど、
一応その高度生成の70%はAIがやることになりましたっていうのがこの間出してるところですね。
あとはエンジニアの生産性でいうところで言うと、
1人当たりの開発量がYOIで64%増えた。
だから1.6倍ぐらいに増えたっていうのが定量でパブリックに公表してるところですと。
なんかこう自分がチームとかとやっている中で思ってるところで言うと、
新規の開発はめちゃめちゃ早くなったなっていうのは思ってまして、
やっぱり普通に10倍とかになってるし、開発だけで言ったらっていう感覚はあります。
ただやっぱり前後のプロセスに、例えば調整しなきゃいけないことだったりだとか、
最後のリリースに人が関わらなきゃいけないですとかっていうところが入ってくると、
全体で見ると2倍とか3倍とかそういう感じに収まってくるみたいなのが個人的な感覚っていう感じですかね。
そこちょっと聞いてみたいんですけど、プロダクトのライフサイクルってあるじゃないですか。
ユーザーからフィードバックを受けて、最終的にものとしてローンチしてフィードバックを受けるってところ。
ここの期間自体が3分の1になったって感じですか。
スループット出すまでの期間が短くなったって話なのか、
それとも少人数で今まで開発してたものを少人数で実装できるようになったので、
並走できる開発多数が3倍になりましたっていう話なのか、これってどっちですか。
そういう意味で言うと、まずめちゃめちゃものによります。
新規でものを作るみたいな時に、新しい機能を作るみたいな時に、
こういう機能、今までだったら作るのに10日かかったなみたいなものが、
要は挑んで、もう作るものも決まってて、ある程度こんな風に実装するっていうものが決まってるものだったら、
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普通に3日とかでできるイメージになってるっていうのが僕の感覚ですかね。
ただこれが全体の中の何割かっていうと、結構少ないっていうのが、
ある程度大きな組織で開発進めてると思うところっていう感じで、
スタートアップとかで立ち上げるんだったら、他のシステムとかの依存性とかもなければ、
結構そのスピードでどんどんいけてるんだろうなっていうのを想像してる感じですかね。
これちなみにもう一個伺ってみたくて、それこそコードプログラミングのところが早くなりますとか、
すごくイメージつきやすいんですけど、そういうスピードアップみたいなところですね。
一方でAIのもう一個の使い方として、人間の判断をより加速させるというか、
人間の思考を加速させるみたいな使い方も、そのエージェントとはまた別の方向であるとは思っていて、
それこそどんどんより良いもの、良いの定義はなかなか難しいんですけれど、
そういったプロダクト開発側だったり、機能開発だったり、
人間の思考をAIがサポートすることによって生まれている成果みたいなものって感じる瞬間とかってありますか?
これは結構難しくて、個人的には質の向上っていうよりはスピードが早くなってるっていう方が圧倒的に効果あるのかなと思っていて、
やっぱり質は出てきたアイデアの中からどれをピックするかっていうところって最終的に人間になるのかなとは思うので、
データが揃ってくるというのはめちゃめちゃ早くなった。
で、どの良いのかって決めるっていうのは、データで選べる中から選べるんだったら簡単なんですけど、
でもやっぱりそうじゃないことの方が、特に重要な意思決定ほど多いのかなという気はしてまして、
そこに関しては、やっぱり経験値がある人が重要な意思決定するっていうことがすごく大事なのかなっていうのを感じているっていう感想ですかね。
ありがとうございます。
そういう中で、今のお話も結構、社内の業務をどういうふうに効率化していくか、どういうふうにAIを使っていくかみたいな話していただいたと思うんですけれど、
やっぱり新向けプロダクトだとすでに結構UI、UX体験作り込まれているし、
Bに比べるとプロダクティブにAIを組み込むみたいなところがマネタリズムに直結しづらそうっていう意味も含めて、
結構なんか難しいのかなって旗から見ていると感じていたりもするんですけれど、
そもそも長澤さんもいろんな新向けプロダクトにやられてこられて、
このAIの登場によって2Cプロダクトに対するユーザーのUI、UXの期待値が変わったなとか、
今後こんなふうに変わっていきそうだなみたいなところって感じている部分とかってございますか?
ユーザー、お客様の期待値は多分変わってくると思うんですけど、
ちょっとまだどういうものが正解なのか、
生成AI、LLMが出てきたからお客様の体験はこうなったよねって正解って僕見えてないと思っているっていうところですと。
大きくこれ何でなのかなっていうところを自分なりに考えているところで言うと、
やっぱり今生成AIがLLMが生まれる前のiPhoneアプリとかAndroidアプリの体験って、
そのAIがある前の段階の技術でものすごいオプティマイズされてると思うんですよね。
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メルカリでもそうで、Amazonでもそうだと思うんですけど、
やっぱりアプリ開く瞬間ってお客様が何かこうしたいなって目的が基本的にはあって、
そのアプリを開いて、そのアプリを開いた後はそこの目的に合致したようなジャーニーっていうのが
アプリの中ですごい綿密に計算されて、すごく最適化されていってると。
もちろん今ベストな状態ってことはないからどんどん改善はされてるんだけれども、
やっぱりAI、LLMがなかった状態にそういう最適化っていうのを作られているんで、
そこである程度完成されているものがあるのかなと思っていますと。
ここに精々AI、LLMでできることがこれだよっていうのが生まれたからといって、
その技術からできることっていうのは結構無理やり埋め込んでも、
その完成されたジャーニーの中において劇的に価値を上げるみたいなことっていうのが、
なかなか今のところ完成したものだとアドオンが少ないっていうんですかね。
ちょっと便利になるとかっていうのはあると思うんですけど、
なかなかないっていうのが結構感じているところですと。
メルカリでいうと、その中でもうまくいってる事例かなと思っていて、
メルカリの出品の体験なんですけど、出品しようと思うと、
写真撮ってこれってどんなものです、いついつ買いました、
ぜひ使ってくださいとか書かなきゃいけなかったんですけど、
これも写真撮るとそこから自動でその説明文を書いてくれるっていう機能をリリースしてて、
これはめちゃめちゃ僕はお客様の体験も便利になってるし、
数字にもすごい貢献してるし、効果出てるんですけど、
これってかなりC向けの体験では珍しく、自分が文字を書かなきゃいけないって、
それをその手前に写真っていうインプットがあって、
そのインプットから生成をすることができるっていう、
かなりレアな部分にたまたまこの機能がハマって使えてるっていうのは、
ケースで伸びてるっていうのはあると思うんですけど、
これ以外になんか何かインプットがある、
すでに写真とか文字のインプットがあって、
そこから何かを生成するみたいなシチュエーションがジャーニーの中にあるケースって、
かなり限定的な気もしていて、
なんかそういうストレートなペイント、
LADMでだからできるよねみたいなのが合致するパターンだと、
体験めちゃめちゃ良くなって伸びるみたいなのがあると思うんですけど、
そういうパターンじゃないとやっぱりこう、
ある程度LADM以前に完成された体験の中に入れようと思うと、
なかなか付加価値出づらいみたいなのが、
結構僕が今C向けのプロダクトに入れるのの難易度というか、
そんなに効果がなかなかみんなが実感しづらいみたいなところの背景なのかなって思ってます。
スマホが出てきたときに、
元々柄系のときのこのUiUXのちょっと延長線上みたいな、
UiUXのまま投与したアプリとかあって、
そういうのが一斉に伝わってしまって、
スマホネイティブに出てきたアプリとかがグッと伸びたよね、
みたいな話を聞いたりとかもすると、
新しいこのAIみたいなもので、
そもそもこの体験を変えるべきなのか否かというか、
そこってユーザーの期待値もあると思うんですよね。
そこってそこのアナロジーが効くような気がするなのか、
そことAIは違うよね、みたいな見方なのかでいくと、
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そのあたりってどんなふうに中澤さんから見えてますか?
僕は新しいUXが絶対に生まれると思っている派で、
それがチャットUIかどうかは分からない派っていうのが僕の今のスタンスなんですけど、
おっしゃる通りで、スマホが出てきたときに体験が変わった。
今までと違ったUXになったんで、
そちらをみんな使って慣れてきたっていうのは、
これはAIによって多分もう一度起こるとは思うんですけど、
今だとやっぱりまさにLLMだからインプットが必要なわけですよね。
テキストなのか音声なのかが必要みたいなところだったりとか、
あとは少なくとも今のところで言うと、
自分でアプリを立ち上げて何かをしに行かない、
しに行って何かのインプットをしないと、
次のステップに行かないみたいな感じになっていることが多いと思うんですけれども、
こういう体験がベストなのかっていうのはわかんないっていう。
ただ何かしらですごく劇的に変わって、
20年後に例えば未だにスマホにアプリみたいなのがあって、
ポチッとしてそこから検索するみたいな体験ってしてないんじゃない?
っていうか確実にしてないだろうっていうのは思って、
それが何なのかはまだわかんないっていう感じだったと思うんですよね。
そうですね。
結構2BでもAIワークフローが出たり、
エージェンティックAIみたいな話が出たり、
人をトリガーにするよりか圧倒的にイベントをトリガーにした方が
自動化ってしやすいじゃないですか。
なのでその発想っていうのはすごく2Bでも出始めてるなっていう印象すごく受けますね。
あとスマホのアナロジーって観点だと、
僕も当時DNAとかスマートニュースにいたので、
スマホ出た時のUIの変化ってすごくドラスティックだったし、
今振り返って面白いなって思うんですけど、
やっぱ圧倒的に何て言うんですかね、
ヘッダーとフッターだけネイティブ化して、
クルンでアプリにしちゃうみたいなプレイヤーもいれば、
ちゃんとスマートフォンネイティブなUIっていうのを模索し続けて、
特に僕やっぱFacebookすごかったなって思うんですよね。
ホーム画面が半年ごとにガラッと変わってた印象があって、
ハンバーガーAIUI作ったり、
iPhoneみたくFacebook内のアイコンを全面に出したUI作ったり、
結構それを半年ぐらいのタイミングでガラッと変えてきて、
最終的にタイムラインに落ち着くっていう流れだったと思うんですけど、
多分そういう結構ドラスティックな開配が、
おそらく今後、通信の領域では出てくるんだろうなって気がしますね。
いや、本当にそうだと思いますね。
ちょっとこのチャットUIのところで言うと、
GoogleとかOpenAI Striveとかが、
チャットベースからのコマースできるようなプロトコルみたいなのを発表してて、
これに各ECプレイヤーみたいなのが載っていって、
多分プラットフォーム化をまたいだ物を買うとか、
検索するとかレコメンスするみたいなのは、
結構多分こっちの入り口になって、
チャットUIの入り口になっていくみたいなのが結構容易に想像できて、
その中でどういう風にプラットフォームとしてとか、
サービスとして選ばれていくかみたいな話は多分出てくるんだろうなとは思ってはいるんですけど、
なんかこうチャットUI見ながらお買い物するって全然楽しくない気もしてて、
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やりますかねみたいなのは結構やっぱり思ってるんですよね。
なのでまだまだやっぱりこうじゃない、何かみたいなのは僕はわかると思っていますっていうところですね。
それで最近使ったのでこういうの面白いなって思った事例っていうのでちょっと話そうかなと思ってたのが、
アメリカのコインベースっていう暗号資産仮想通貨の会社がやってるベースっていうウォレットのアプリがあるんですけど、
暗号資産仮想通貨買うってなるとやっぱりコインの名前があってチャートがあって、
どのコインか選んで上がってるか下がってるかを見て買うみたいな、
今どのぐらい儲かってるか損してるかが見れるとかっていうのが基本スペックみたいになってる。
どの会社もそういう風なUI、UXみたいになってると思うんですけど、
このベースアップとかだとホームに行くとSNSのタイムラインみたいな感じになっていて、
ユーザー来てるんでこのトークン面白いよとか、こういうストーリーあるよみたいなのを面白い動画とか絵とかと一緒に投稿して、
その投稿からそのトークン買えるみたいな体験にしてたりとか、
メッセージみたいなのが来てて、コインおすすめエージェントみたいなやつとチャットしながら、
どういうコインが欲しいですかとか、このコインどういう特徴があるんですかとか、
そういうものを話しながら買っていくとか、おすすめされるとか、そういう体験なんですよね。
これも別にこれが正解感はないんですけど、こういうのを見ると、
今までコマースサイトって言ったら物が中心にあってそこに行って選んで買うみたいな体験よりは、
もしかすると人と話しながら楽しいなと思ってたらいつの間にか買ってたとか、
いつの間にかそれを売るっていうこともやってたとか、
売る買うってことを意識しないで楽しんでたら自分のアセットがこういう風に入れ替わってたとか、
そういう体験も全然あり得るのかなと思ってて、
なんかそういう今までにないものっていうのが結構出始めてるなっていう感覚はあるんで、
なんか面白いタイミングなのかなというふうに思ってるんですよね。
いや面白いな、これまさにお二人とも話したいなと思ったのが、
この収録の前のゲストさんがクベルの桐谷さんだったんですね。
チャットワークを持っている。
やっぱりその業務において、もちろんあれはコミュニケーションツールではあるものの、
やっぱりああいうサーチポイント持ってるの大事だよねみたいな話。
ただとはいえチャットUIって結構ユーザーによってもインプットの幅が出る中で、
それを業務フローにダイレクトにつなげるっていうのはもしかしたらまだ先かもしれないけど、
とはいえオプション提示して押してもらうとかでつなげることができるかもしれないねみたいな、
そのチャットUIの可能性ととはいえ今現時点での難しさみたいなところが結構盛り上がったんですよ。
これってビーム系のわりと業務フローをしっかりと、わりと規定されているものにおける話っていう側面もあったかなと思ってて、
この2CにおけるチャットUIにおいて、チャットUIが出てきたことによって、
どんなところに可能性がありそうかみたいな話とかって、
今のお話もですし、想像の範囲というかこういう使い方もしかしたらあるかもなみたいな話とかで、
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今考えていることがもしあれば長川さんからも宮田さんからも聞いてみたいなと思ったんですがいかがですか?
僕だけの使い方かもしれないですけど、やっぱりLMMに出てきたおかげで何かを購入するときに相談する対象として、
なんていうんですかね、ちょっとそのドメインが専門化しやすいもので、
なんか生涯買うことって何か数回しかないだろうなみたいな領域。
例えば車とか絵を買うとか、あと妻の誕生日向けのワインを買うとか、
そういうのってちょっと領域としてドメインが専門化しやすい、
けど気軽に聞ける対象がいないっていうときにチャットUI使うと結構サクッと専門的知識が入ってくるので、
そこはすごい総改革があるし、この前海外旅行行ったときにホテルをどんなホテルがあるかっていうのを洗い出して、
評価軸立ててスコアリングしてトップ3を実際見に行ってみたいなことをやるとすごく納得感も出るし、
結構高額なものでも買いやすいインターフェースになるなっていう可能性はすごく感じましたね。
だから対象とかにも同じ何かものを買うでも対象によっても全然変わるのかもしれないし、
もしかしたら意思だけじゃないのかもしれないし、そのあたり面白いですよね。
そうですね。ただちょっと限界感じるところは、一定の問いにつながる何かを投げかけられないと正解にたどり着かないというか、
気になっていることをワードでポンと投げてもそれっぽい周辺情報を教えてくれるだけになっちゃうじゃないですか。
じゃなくてゴールを明確にしてそれに対して超えないといけない壁とか問いとかを成りかけていかないと近づいていかないので、
そこのちょっと難易度がマスっぽくないなって思うことは結構ありますね。
でもそこが多分エージェントが記憶していくと思うんですよね。
結局この人のこれまでの人生とか、購入したものでも何でもいいんですけど、行動ログからこの文脈でこのポッときた何か一文字、これですよねっていうのがほぼ確実にわかると思っていて、
多分そういう体験になっていくと思うんですよね。
だからとにかくコンテクストをエージェントに渡しまくっていくと、自分に合ったものを瞬時に提案してくれるっていう体験に普通になっていくとは思ってて。
なるほど。
今は多分だから都度都度僕はなんでこういうのが好きでって言わなきゃいけないと思うんですけど、そんな言う必要は絶対なくなるんで。
そのときの体験って何なのっていうのをそれに必要な情報って何なのっていうのが結構論点なのかなって気がします。
ちなみにそんな未来も見越して長澤さんがこうちょっと貯めてるデータとか、いつかこれを投げ込もうと思ってるものとかってあるんですか?
チャットGPTって覚えてるじゃないですか。覚えていくんで。
チャットGPTに普段思ったこと投げまくっていくと、気持ち悪いぐらいに自分のことを知った状態での、最後に一言だから、
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メルペイCEOとしてのあなたの場合はこういうことを考えるんです、少年、みたいなのを絶対覚えてない。
毎回同じようなことを聞いてるとそうなってくるっていうのがあります。
私も必ず毎回VCとしてこういうことできますよって出てきますよ、リファレンス。
ありがとうございます。
それでは前半では2CプロダクトにおいてAIをどういうふうに活用していくかですとか、その社内オペレーションの効率化っていうところも含めて、
メルカリでの実際の活用方法について深く伺ってきました。長澤さんどうもありがとうございました。
どうもありがとうございます。
ありがとうございます。
これからもプロダクトAIトークスではプロダクト、事業作りに取り組む経営層の方をゲストにお招きし、AI時代のプロダクト戦略を深掘りしていきます。
後編は来週金曜日配信予定です。
ぜひ番組フォローの上ご視聴ください。
