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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。
引き続き、LayerX執行役員、AIワークフォース事業部長の中村龍也さんをゲストにお迎えしています。
後編では、AIワークフローとAIエージェントの使い分け、SaaS is Dead議論への見解、
そして、既存ソフトウェア企業とAIネイティブ企業がAI時代をそれぞれどう戦っていくのか、
そんなテーマでお話を伺いました。
ホストは、前編に引き続き、私、グローブチ・キャピタルパートナーズ、プリンシパルの工藤真由と、
テクタッチ、CFO兼CPO、中出雅也さんでお届けします。
では、後編の方でもLayerXの中村さんをお招きしてお話し進めていきたいと思います。
改めてよろしくお願いいたします。
お願いします。
じゃあ、まさにAIワークフォースさんの方で、前編の方でもパランティアモデルとかを引き上げながら、
どういうふうに展開しようとされているのかっていうところをお話はしていきましたが、
そもそも、このエンプラとかメガエンプラにおいて、
AIエージェントが今後どこまで進んでいくのかとか、
その時、この既存のSaaSとかソフトウェアとは、
どういうふうに、そこからAIエージェントに進んでいくプレイヤーもいる中で、
住み分かれていくのか、どういう戦略を取っていくのかみたいなお話を中心に、
後編ではお話を伺いたいと思っております。
というところで、中村さんのサイトとかノートを拝見していると、
まず、AIワークフローとAIエージェントっていうのを、
結構、AIワークフォース事業部の中でも使い分けているように見受けられるんですが、
お方の中で、このワークフローとエージェントって、まずどういうふうに定義されてますか?
そうですね。短めでベタな回答と長くてめんどくさい回答があるんですけれども、
短めでベタな回答は、ワークフローっていうのは、
手続き的に処理を定義して上から実行しますっていうタイプのものですね。
手取り足取りを教えてあげる。
エージェントは、こういうゴールに向かってくださいってゴールを伝えると、
ゴールに向かって、時に人間と一緒にやりながら、
試行錯誤しながらゴールに向かっていくっていうものかなというふうに思っています。
長めの回答は、ワークフローとエージェントっていうふうに対比されることが多いんですけど、
そういうものではなくて、そもそもAIワークフォースだと、
エージェントの中でワークフローを呼び出すみたいな感じなんですよね。
エージェントがゴールに向かって達成する上で必要だと思えば、
ワークフローを使ってもいいし、何ならその時に生成してもいいしっていうのがあるので、
基本的には、どれぐらい自律的かっていう、エージェンティック、自律的かっていうグラデーションでしかないのかなと思っています。
さらにそれを言い出すと、どれぐらい自律的かっていうグラデーションって、
結構スペクトラムが広くて、極端な話、プログラミング言語って、
人間がコンピューターでやりたいことっていうのをプログラムで書いて表現すると、
それをその実行するコンピューターの環境に合わせてコンパイルしてくれるわけですよね。
なので、そのコンパイル後の機械語に比べたら、ちょっと自律的、ちょっとエージェンティックなわけですよね。
その機械語ってめちゃくちゃ知事通りにしか動かないもので、コンパイルによってその威圧を埋めてくれていると。
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で、いわゆるルールベースの昔ながらのプログラミングに比べると、
古典的な機械学習って、もう少しエージェンティックで、
猫の画像を分離しましょうって時に、猫はこういうもんです。
耳があって、毛があってとかっていうふうに定義をしなくても、猫がどうかっていうのをゴールを与えると、
データを与えると、どういうふうにそれを判別すべきかっていうのを自分で考えていってくれるので、
この全体のプロセスっていうのは、もう少しエージェンティックであるという感じで。
さらにLLMを使ったワークフローっていうのは、もっと幅広いテーマとか幅広い種類のデータに対して、
もう少し良し悪にやってくれるので、さらにエージェンティックでっていうのがあるので、
基本的にはこういうどれぐらい自立的かっていうエージェンティックかっていうスペクトラムがあって、
その中のグラデーションの話かなと思ってます。
なるほど、ありがとうございます。
特に、多分これって結構領域というか、そもそもの業務フローによっても、
ある種ワークフロー的に組んだ方が早く進むもの、あえての自立性を持たせなくてもいいものとかもあるのかなと思うんですけれど、
ここから業界とか領域による適切なハウの違いとか移行みたいなところって、
どんなふうに中村さんとしては考えてますか?
そうですね、まさにそこがエアワークフォースのワークフローを残している背景でもあるんですけど、
基本的にまず大きな方針としては、エージェントをそのまま扱うって言った体験と、
ワークフローをすぐに呼び出すっていう体験は両方を残していく想定です。
理由はまさにSaaS with DEDとかの議論とも絡むんですけど、
型がある業務に関しては、わざわざ自立的に考えるエージェント挟まなくて、
初めから型があるインターフェースで、初めから型がある方法論で進めた方がよっぽど早いし、
精度も安定しますし、安く済むので、そちらについては別にその方がいいと思うんですよね。
なので、さっきの自立的度合いのグラデーションでいくと、
別に一番端っこが今直近の進化によってさらに伸びたっていう、
エージェンティックな方向性が伸びたっていうことはあっても、
その後ろ側のもっと型があるタイプのシステムっていうのが、
必要性がなくなるってわけじゃないかなというふうに思ってます。
中村さんはテックアタッチでこのAIセントラルボイスとかでエージェントをやられている中で、
この辺りのワークフローとエージェントの隅分けとかグラデーションって、
どんなふうに見て、どんなふうにプロダクト構築されてるんですか?
いや、全く同じだと思います。
結局、正確に安く早く出すのは間違いなくワークフローなんですよ。
なので、全部AIにやるともうとてつもないコストになるんで、
お客さんも望まないし、間違うし、遅いし、なので、やりたくないってなるんで、
もうちょっとやっぱりこの推論とか思考が必要なプロセスだけAIにしていって、
それ以外はワークフローにするっていう、今の中村さんの話が王道中の王道だと思っています。
その中でグラデーションがあるとしたら、例えば高くない方が良くて遅くてもいい、
アウトプットちょっと遅くてもいいよとかになったら、
そのワークフローの中でもリアルタイムにリスポンスを返すものと、
バッチリリスポンス返すものとかっていうのは存在するよねとか、
このワークフローの中でもちょっと細かく分類学化されていくと思っていて、
その辺を複数持ちながらやっていかなきゃいけないっていうのが流れだと思いますし、
よく2Cの会社とかUBIの会社でもいいですけど、
AIって言ってるけど実は全然AIじゃないですみたいな、
ピザの配達のやつとかありましたけど、
なんか気持ちはわかる、AIでやらなくていいよねって思うものってたくさんあるし、
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そういうのが早くて安くなるなら、全然そっちの方がいいに決まってて、
そういう住み分けだと思います。
なるほど。だからそのエージェントの方が進んでるよねとかそういう話ではなくて、
ある種業務のフローとか業務の特徴によって使い分けていくものだよねってことですよね。
ですです。ただ普段今までの従来のAというリスポンスをクエリに返して、
Bというリスポンスを返すっていうことじゃできないよねっていう業務もあったりするんで、
ギュッとソフトウェアができる領域がすごい広がってるんで、
それはそういう出番だよねっていう感じがします。
なるほどな。そういう意味では別にワークフローエージェントの違いというわけではないと思うんですけれど、
逆に既存のこれまでのソフトウェアとの対比みたいなお話を伺っていきたいなと思ってて、
さっき中村さんのセリフでもありましたけど、
巷ではSaaS is Deadみたいな議論が半年とか1年前くらいから盛り上がってはいましたが、
今後どんどんAIワークフローにせよエージェントにせよっていうのが浸透していくと、
SaaSとエージェントって役割が違うとは思いつつも、
SaaS側のプレイヤーもエージェントとかワークフロー側に展開してくることを思考する方って多いと思うんですよね。
っていう中でこのAIネイティブに最初から構築していくのと、
この従来ソフトウェアを持っているところっていうのがAIエージェントに展開してくるのって、
どちらが有利不利って話じゃないのかもしれないですけれど、
領域によってどういうケースによってはどういう形でやるのが適切だと思うとか、
どういうプレイが強いと思うとかって、
特に中村さんは今どんなふうに見てますか?
そうですね、LayXはある意味バックラックとAワークフォースで、
味方としては両方ともやっているみたいなのを見られるのと、
SaaSとして規模を拡大しているという中で、
すごくこの質問っていうのはいただくなと思うんですけど、
ポッドキャスターの中で長めに話すと、
SaaSの定義ですよね、そもそも大事なところとしては。
ミニマムな定義として、文字通りSaaSって、
ソフトウェアをサービスとしてクラウド越しに提供しますっていうだけの定義であれば、
別にそれはAIが変わらないかなと思ってますし、
例えばさっきのSaaS is deadみたいな文脈だと、
deadって言ってるのがみんなどういう意味かっていうことですよね。
なくなるっていう話なのか、競争優位性がなくなります、
でも使いますっていう話なのかっていうところもあるので、
そこを解きほぐして議論した方が活かしやすいのかなと思っています。
SaaS is deadで、昔ながらのSaaSっていう意味で、
昔ながらのSaaS is deadかって言われたら、
昔ながらのSaaSっていうのはお金少ないから、
AIを取り込んで変わってったほうがいいのかなと思うので、
それはそうなんじゃないっていうのは言いますね。
ブロンテの分割をしていくと、
一つがロジックの話で、
さっきのエージェンティックのグラデーションでいくと、
従来のルールベースのビジネスロジックでいいものと、
ワークフローっぽくしていくものと、
さらにエージェントっぽくしていくものと、
どれがどのケースでいいんですかっていう話がまず、
あって、もう1回UIのところで、
すごい雑な議論だと、
多分、AIエージェントでSaaSがなくなる文脈の
1つの見方って、
チャットGPTみたいなチャットインターフェースに
代表されるような、
汎用的なインターフェースですかね。
指示をすれば終わりますみたいな、
っていうのがあって、
それがいろんなSaaSのフロントを取っていって、
その意味でSaaSなくなるんじゃないかっていう、
そういうUIの議論もありますし、
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逆にそれとも既存のSaaS同様に、
業務ごとに特化したUIを作っていくのかっていうのもありますし、
最後にデリバリーっぽい話で、
SaaSっていう表現に包含されるのって、
まさにさっき議論しましたけど、
比較的ロータッチに、
同じソフトウェアを売っていくっていうのが、
包含されていると思うんですけど、
その中でSaaSっていう共通部分だけじゃなくて、
その上で、
お客さんごとにいろいろと構築してきますとか、
その構築のサービスも含みますみたいな、
デリバリーの話とあって、
そのSaaSがどうなるんですかっていうとに関しては、
どのレイヤーの話をしているのかなっていうものによって、
変わっていくのかなというふうに思います。
という中で、
AIワークフォースの一つの着眼点は、
今のAIの期待値って、
従来ソフトウェアが入ってこなかった領域に、
ソフトウェアが入れますっていう、
要はアンドリーセンの
ソフトウェア is eating the world って言ってましたけど、
本当にイーティングしてたんですかっていうところですよね。
大半の仕事ってまだまだ人間がやってますよねっていう中で、
BSMとかCRMとか、
セールスマーケティングとか、
そういう領域は、
各社ごとの共通化がしやすくて、
市場も大きくて、
野心がある企業家が腕を振るって、
企業して世界にバーンと、
サービスを配るイセンティブがありましたけど、
そういう領域って本当にわずかで、
それ以外の大半の業務っていうのは、
自宅開発でなんとなくやっていくか、
人間が仕事をやり続けるかっていう話があって、
AIによって、
遥かにそういう一個一個の業務適用が楽になった中で、
その白地の領域っていうのが溢れていて、
そっちが面白いですよねっていうのが、
AIワークフォースの着眼点なので、
そっちの領域に関して言うと、
正直もう用意どんなので、
既存のSaaSっていうものはあんまりなくて、
みんな各々の適切な業務に合わせて、
正しいものを作っていくんじゃないかな、
というふうに思いますが、
逆に言うと、もともとSaaSがあった領域、
ここももちろんAIによって多分強化されていくと思うし、
その強化が広がっていくのかなと思うんですけど、
そこについてはやっぱり、
既存の業務接点って本当に重要で、
さっきのUIが汎用型になるのか、
業務特化になるのかっていうのもつながるんですけど、
AIがしっかり働く上で、
さっきもナレッジとかスキルって話をしましたけど、
その業務に深く入り込んで、
そのコンテキストデータをしっかりとれてるって、
非常に大きな話なんで、
それをやるために、
型がしっかりある体験を作っていくっていうのは、
全然価値があるなというふうに思いますね。
なるほど。
やっぱりAIの良いところっていうか、
基盤みたいなものを持っていると、
ある意味その横軸の、
ホリゾンタルなコンテキストっていうところを、
多分いろんなエージェントを作っていく上で、
組み取りながら、
モジュールが動いていくみたいな世界観を
構築できるところにもあるのかなと思っていて、
それがこれまでソフトウェアが進んでいなかったところに対しても、
適応していけるってことだから、
ますますここが広がっていくんだろうなと思うんですけれど、
そういったそのホリゾンタルを活かせるっていうところも含めて、
結構もうやっぱ、
どんどんどんどん一社総取りじゃないですけれど、
一社が賄う部分が大きくなっていく、
もしくはなっていくべき、
みたいな形なんですかね。
そうですね。2点あって、
1個はその今のホリゾンタルの話で、
まさにホリゾンタルなデータとかコンテキストを
統合していくって話だと、
さっきのロジックUIデリバリーみたいな話だと、
ロジックの話では、
共通のエージェント基盤って持っておくと便利で、
いろんなエージェントをバンバン作って、
12:00
プロダクト評価するときに、
1個あたりを作る速度が速くなるので、
そこはどのSaaSプレイヤーも一定投資をする意味がある、
タムを広げる上でっていうのがあるのかなと思いますが、
逆に言うとさっきの分離でいくと、
別にロジックの部分のエアエージェントを
いっぱい作りますよね、
その基盤を共通化するっていう話と、
しっかり業務に根差したコンテキストを取るために、
業務ごとのアプリケーションとか、
ユーザーエクスペリエンスを作っていく話は別物なので、
そこは別にホリザンタイルにならないっていう話もあるのかな、
っていうのが1つ目の思ったこと。
もう1つは、
ウィナーテイクソールになるかみたいな話が
今だと思うんですけど、
そこについては、
少しそれに近づいていくのかなと思っていて、
まさにLayXもSaaSやってますし、
SaaSやってる方が多いと思うので、
プロダクトマネージャーって日々、
お客さんとの要望との戦いだと思うんですよね。
GoToMarketにおいて、
新しいセグメントを見つけて、
大量にいろんな要望を受けて、
セグメントAとBがあって、
どっちに組んだみたいな、
エンジニアがこれだけしかいなくて、
これをずっと悩み続けるっていうのが
PMM、PDMの悩みだったのかなと思うんですけど、
そのAIによって、
1つのソフトウェアがカバーできる範囲っていうのは
はるかに広がってると思うので、
セグメントA、Bみたいなのは残ると思うんですけど、
大きくなると思うんですよね。
1つのソフトウェアがカバーできる範囲が
広がると思うので、
昔の戦争みたいに世界鉄を広げて、
この領域はうちだとかっていう領土の
拡大戦争を挙げたときに、
AIの時代の方が、
1つ1つの領土っていうのは大きくなると思うので、
隅あけがないとは思わないんですけど、
昔のソフトウェア業界に比べると、
はるかに隅あけの範囲が広いんじゃないかなと思います。
ちなみに中谷さんは、
セントラルボイスのほうが、
より業務特化にする形で、
まずはエージェントのところに入っていって、
もしかしたら今後展開されていくのかもしれないなと。
そういう意味では、
アプローチはAIワークフォースさんと
ちょっと違う形を取られている。
前編の話でもあったところかなと思うんですけれど、
この辺りの今の議論に関しては、
中村さんの話も聞いていただいて、
どんなふうに同じ、
違う意見を持っているとか、
どんなビューですか?
ほぼ同じですね。
新しくできる領域があるよね、
イエスだと思っていて、
僕たちって若干既存のサースのところに
みんなが気にするサース・イズ・デッドに対しての
回答になっちゃうんですけど、
要は既存で作ったものが
ちょっと古いよねっていうのは
あると思ってますと正直。
なんで、AI時代において
絶対このアプローチ取らない。
データの溜め方もそうだし、
人間にポチポチポチポチいろんなものを
登録させるのもそうだし、
全然一足跳びとか二足跳びに
もっとできるのにとか、
UIも体型も違うなとか、
僕マンション好きなんですけど、
古いマンション見た時に
あれに近い、
古そうみたいなっていうのがあって、
しょうがないですけど、
なんで、サース・イズ・デッドは
僕結構そこそこ正しい議論だと思ってます。
ただ、何をしなきゃいけないのっていうと、
ほぼダーウィンの新可能だと思っていて、
それに対してちゃんと進めるのっていうことが
全てだと思ってますと、
なのでサースの会社が
やらなきゃいけないことは、
多分死ぬほど人気かけて、
死ぬほどのコスト使って、
多分でかい会社だと
数百億円とかのコストを投入して
15:00
もったいないから、
これの上にAIをちらちら乗せて
やりましょうは、
もう本当に愚策中の愚策だと思っている。
それなら、よう挑んで、
自分たちを壊してでもいいから
新しいものを作ったほうがいい体験、
作れると本気で思えるなら作ったほうがいいし、
そうじゃなくて、
3コストは別に、
そこの真央のほうが絶対戦えるねと思うならそうなんですけど、
やっぱりそれがなかなかできないんで、
僕が思い出すのは、
結局クラウド時代が来た時に、
やっぱりオンプレの会社っていうのが
普通の同じだけど、
クラウドになったほうがメンテも楽だし、
新機能をボンボン使えるし、
なんかDVDに焼き付けて現地に行って
ちょっとバグフィックスしてとか、
そういうのじゃないよねってことの大きさがあったと思っていて、
早めにクラウドリフトすべきだった。
それを新しく作ってでもってことだと思うんで、
そういう意思決定を早くできるかどうか、
別に新しい会社よりかもしれないし、
古い会社よりかもしれないし、
それは本当にその場で考えれば
って思っちゃってる派ですかね。
だから中村さんはある意味、
従来まだインターネットも浸食しなかったところにも
全然余地があるから、
そこはまず取りに行けるよねって話があって、
こうやって中村さんがおっしゃってくださって、
そもそもSaaSがいるポジションですら、
AIによってどんどんアップデートというか、
何なら作り変えるぐらいの勢いでやっていかないと
いけないし、
ある種のオポチュニティは
新興企業からするとあるよねっていうことですね。
絶対そうだと思ってますね。
ただ既存企業のほうが本当は
お客さんも持ってるんで、
強いはずで、それは弱くなっちゃうときは
やっぱりサンクコスを考えちゃう。
イノベーションのジレンマみたいなのもありますからね。
そうそう。
ありがとうございます。
古いマンションみたいな話で、
やはり見た目の部分というか、
ユーザー体系の部分で、
どう残すものは残して、
新しいものは新しいものにするのか見たときに、
一個その答えがあるわけじゃないんですけど、
試行実験で考えているのは、
仮にドラえもんがいたとして、
ドラえもんが秘書をやりますとなったときに、
景気精算で爆落を使うのか、
ドラえもんを使うのかっていうのは
雰囲気で喋っているので、
ドラえもんファンに反応されるかもしれないですけどね。
私の知っているドラえもんというのは、
道具はすごい。
さっきの分類でいくと、
ツールはものすごくいろんなものを持っているんですけど、
UIの部分は結構一発しかなくて、
人型のロボット、猫型なんですかね、
と喋るしかないんで、
あれで計算しようと思うと、
書類渡して、口でいろいろ説明してきて、
それに関して口で答えるって感じになるんで、
だいぶ面倒いなっていう感じがあるんですけど、
そういうタイプの問いは一個あるのかなと思います。
確かに。
何かいい体験最初に作って、
自分の誕生日祝ってくれるなら、
僕の大好きな、分かるんですけど、
なんとかっていう俳優が来て、
一緒に記念させちゃおうぜって言われて、
なんとかみたいな体験から落としていこうみたいな。
今だとそうだよねっていうことを作っていくっていうので、
有名なんですけど、
サース時代だったら10スターがあった時に、
2とか1とかだったものが、
Aだったら絶対まさにドラえもんの体験で
グッて上がっているんで、
そこはやっぱり作り変えていかないと、
死んじゃうとは思うんですけどね。
そうですね。
あと、ユーザー体験UIが、
さっきの新職領域が広がっていく、
いろんな用途で使えるものを
18:00
1個の製品がカバーしますかどうか
っていう時の1個の問いは、
1個の業務で見た時に、
そのユーザー体験っていうのは、
最適ではないんですけれども、
いろんなユースケースをカバーできるということによって、
その製品が勝つっていう現象って結構あったと思うんですよね。
例えばExcelって、
Excelっていろんなものに使われていて、
データ分析にも使われていて、
請求書作っている人もいて、
場合によっては人事名簿に使っている人もいて、
CRMに使っている人もいて、
それぞれ絶対Excelよりも
いいものってあると思うんですけど、
Excelっていう共通のツールが普及していることによって、
いったんそれでいいかっていう
強烈なモチベーションがあるわけですよね。
多くのエンタープライズの製品って、
もう絶対みんな、
ちょっと製品名は言わないですけれども、
もう絶対使いやすいかって言われたら文句しか言わないのに、
このすごい高い料金払っている製品っていうのが
いっぱいあると思うんですけど、
それってやっぱりそういうエンタープライズの領域において、
システム入れるって本当に大変で、
それがいろんなものをカバーできるっていうのは
それだけの価値があるんで、
なったときにAIによって
一つの製品のカバー範囲が広がるっていうときに、
その一個一個のユースケースに対しては微妙だけどっていう、
最大、最小公開数理論みたいなのが
あり得るのかなっていうのが大きなところですね。
めっちゃわかるな。
バイネームで僕も言いかけましたけど、
やめてください。
ありがとうございます。
じゃあここまで結構、
エージェントとかサース・イズ・デッドみたいな話を
展開してきた中ですが、
最後に中村さんにもうちょっと
広いトピックというところで、
AIとかLMが今後この先、
3から5年っていうところを見据えたときに、
どういうふうに、
どういう点で最も進化していくと思うか、
みたいなところも改めて伺いたいと思うんですが、
このあたりって今どんなふうに見てますか?
そうですね、カジュアル面談でこれに答えるのが
もう仕事みたいになってますけれども、
AGI来るんですか?とか
シンギュラリティーどう思いますか?とか
あなたたちは、いつの仕事をAで奪って
どうしたらいいのか?
そういうビジョンに関する問いって
いっぱいいただけてて、
本当にありがたいなっていう感じですけど、
今日の話に照らして話すと、
まず絶対起こるだろうなっていうのは、
基盤モデルの進化として、
1トークンあたりの処理コスト、
速度、質っていうのは
どんどん改善されていくのかなと思ってます。
なので、そこが今低い、
そこをカバーしますっていうのを
バリュープロポーションに置いてる製品っていうのは
どんどん伝えられるんじゃないかなと思っていて、
さっきの例えば、
コンボミスをするっていうことを
直すためのワークフローの細かい設計とか、
まだ今、トークンキャバシティが少ないので、
たくさん情報を選別したりとかって、
そこにカバリーを置いてるものっていうのは、
これから雑に言うと、
ワンプロントタスクでできるのが
本当に良くなると思うんですよね。
今だったら、LLMの限界によって
タスクを分ける必要があるものが
1LLMの処理でできることが増えると思うので、
そこはこれから大きく変わるんじゃないかなと思いますし、
AIを使う皆さんにとっては
嬉しいことなのかなというふうに思います。
むしろ着目したい、
新しいことができるって文脈で着目したいのは、
ざっくり言うと推論能力なんですけど、
一つはレイアックスにも注目している
ベンチマークのカテゴリーって、
単なる速度とか精度っていうものじゃなくて、
人間の仕事のうちの
どれぐらい長い時間使ってるタスクを
AIが解けるようになってるのか
っていうベンチマークがあるんですね。
例えば今みんなが使ってるような
ちょっとウェブで検索しますとか、
21:01
メールを検索するって、
仕事のサイズでいくと
数分タスクっていう感じですよね。
何年タスクを引きますとか、
経営戦略を作りますとかっていうものって、
多分場合によっては何日ではなくて、
市販機ぐらいかかるタスク、
何年かかるタスクっていうのもあると思うんですけど、
そういう長くて深いタスクを
AIが解けるようになるっていうのは、
性能の観点だと非常に重要で、
要は探索範囲が非常に広いわけですよね。
あっち行ったりこっち行ったりすると。
そうなったときに、
人間はなんとなくブレずに
どんなに探索範囲が広くても
ちゃんと一貫してゴールに向かっていけるところを
AIが同じようにあっちこっち行かないで、
その地頭を活かして、
ちゃんとブレずに前に進めるっていう
ちょっとアナロジーですけどね、
そういうイメージの能力なので、
これが進化していくことによって、
AIが適応できる業務っていうのが、
単に種類が増えるっていうよりも、
より深くなっていくというのがあるかな
というふうに思います。
弊社の大体の案件でも、
どの業務に対しても業務の全体像って
こんだけいっぱいありまして、
そのうち100だとしたら、
5から始めましょうとか、
そこでタムというか、
AIのポテンシャルっていうのは
かなり決まってくるのかなという観点で、
そこはかなり注目しているところですね。
これが基盤モデルっぽい話でしょうか。
もう一つ、
ちょっと事業に関係ない部分でいくと、
やはりAIの基盤モデルの進化に合わせて、
その周辺のエコシステムの進化というのは、
ものすごく重要なポイントなのかなと思っています。
例えば、よくAIの期待値として、
科学の研究を進める、
例えば創薬をやりますとか、
AIが薬を発見しますとなってくると、
人類にあたる影響ってとてつもなく
実験しようと思ったら、
そういうAIが実験するためのラボが必要なわけですよね。
AIがロボットを動かして、
ロボットがいっぱいいろんな薬を混ぜて
実験をしますみたいなのが必要で、
そうなると基盤モデルの進化に合わせて、
AIが使うためのロボットとかが必要になってくると。
こっちはやっぱり原価が変わりますので、
一定そのいろんなアントリブレナーが
マーケットを探索しながら、
そういう製造のラインを作っていく人が
あるかなという観点で、
少し時間がかかるかなというふうに思っています。
そして、この辺りで人間にとってはいらなかった。
要するに人間って1日8時間ぐらいしか
働かなくて寝ちゃうので夜。
人間にとってはオーバーキルだけれども、
24時間365日無人像にスケールできる
AIっていう知能だと
採算が合うツール。
さっきツールって話を要素の1個にしましたけれども、
人間にはオーバーキルなツールだけど、
ドラえもんには使いこなせるっていう
道具っていっぱいあって、
そのマーケットが生まれるというところがあって、
そこのマーケットのビジネスディベロップメントが
進んでいくと、
よりAIのポジションが破棄されるのかなと思っているので、
そのビジネスディベロップメントのための資金が
バブルがクラッシュしすぎずに
継続的に集まるといいなと思っています。
なるほど。
ありがとうございます。
そうしましたら、中村さんにたくさんお話いただき
ありがとうございました。
最後になりますが、視聴者の皆さんへ
Grey's AIXおよびAIワークフォース事業として
プロダクトだったりイベント、
もしくは採用周りなどで伝えたいことがあれば
メッセージのほうをお願いします。
そうですね。採用に関しては
当然やってますっていう感じなんですけど、
皆さんAIXも人がいるからいいでしょって
おっしゃるんですけど、
本当にそんなことないんですっていうのを
お伝えしたいなと思っていまして、
これはみんな言うと思うんですよ、どの会社も。
24:01
いや、人がいないですよみたいに言うと思うんですけど、
ちょっと処理が違ってですね、
単に拡大していて猫の手も足りないから
人がいないわけではなくて、
キーマンが全然足りないんですね。
そのプロダクト、今日のポイントキャストのテーマで
プロダクトみたいなのがありますけれども、
プロダクトマネージャー、AIXさんいっぱいいるじゃないですか
みたいな、兼若松さんもいるしとか、
CPUにはTNNCTOの小林さんがいますしとか
って言うんですけども、
まず3つ事業があるんですね。
多分皆さんが知っている大半のPDMは
爆落事業にいたりとか他の事業部にいて、
このエアワークフォースの事業は
PDMは2人しかいないんですね。
他のロールについても、全然全然
マネージャーとか部長とか幹部全然いなくて、
私が今、なぜか研究者出身でありながら
営業部長をしています。
これだけ、人が足りないだけではなくて
いろんなキーポジションが空いていますので、
まずその専用化がひとっ払っていただいて、
本当に全方面、プロダクトマネージャーから
エンジニアからビジネス部、営業、
コンサル、デザイナー、QA、CS、
本当に全部採用していますので、
おそらくどの方も何かしら
LayerXというエアワークフォースの事業に
ポジションがあるかなと思っていますので、
ぜひともお気軽にご連絡いただければというところと、
多分ほぼ全員がみんな
カジュアル面談のフォームをオープンしていますので、
お気軽にそれを申し込んでいただければなと
思っております。
ありがとうございます。
概要欄の方にも中村さんへの
カジュアル面談フォームを掲載しておくので、
ご興味がある方はクリックしていただけたらと思います。
それでは今日は中村さん、
本当にいろいろ教えていただいてありがとうございました。
ありがとうございました。
ありがとうございました。
これからもプロダクトAIトークスでは、
プロダクト事業づくりに取り組む経営層の方を招きし、
AI時代のプロダクト戦略を深掘りしていきます。
毎週金曜日に配信中です。
ぜひご視聴ください。
