スタートアップの紹介
スタートアップナウ 資金調達を実施されたばかりの企業家の人生や事業を紐解くポッドキャスト
パーソナリティーのスタートポッツ稲荷田です。
同じく、パーソナリティーのスタートアップ大好きキャピタリスト中山です。
本日は、スタートアップナウの番組開始1周年を記念した特別会として、
スタジオVIZ-EVISから配信しております。
今回はスペシャルゲストとして、チューリング株式会社 共同創業者取締役CHRO 青木俊介さんに
お越しいただきました。青木さんよろしくお願いします。
チューリングさんは、カメラから取得したデータのみで、ステアリング、アクセル、ブレーキなど
運転に必要な全ての判断をAIが行うエンドトゥエンドの自動運転システムの開発を行われているスタートアップです。
そして、2024年7月プレシリーズAの後半ラウンドとして15億円。
ラウンド総額としては45.38億円の資金調達を実施されました。
スタートアップナウの番組もちょうど1周年を迎えましたので、スペシャルなゲストを招きしたいと思っておりまして、
いろいろ考えさせていただいたんですけれども、その中で今世界から注目を集めて、ものすごく勢いのあるスタートアップであるチューリングさんに注目させていただきまして、
そして奇跡的に中山さんがその接点をお持ちだったというところでございます。
先ほども青木さんの方で触れていただいたんですけれども、
実は青木さんとはPivotのプロジェクトマネージャーをされている八塚さんという方が企画してくださった89年、90年生まれ飲み会で知り合ったところでして、
めちゃくちゃ飲み会楽しかったんですけど。
飲み会自体も楽しかったし、収録にも結びついてて、すごくいい飲み会だったんですね。
めちゃくちゃ楽しくて、今回一周年記念イベントのゲストを誰にしようかって稲荷田さんと話していたときに、私の中でふわふわふわって青木さんの顔が浮かんできて、
これは青木さんにするしかないなって思ったところでございます。
実は私と稲荷田さんの出会いもPivotさんの関連するプロジェクトで知り合った中でして、
実は今回Pivot裏テーマとしてPivotスペシャルみたいになっているというところでございます。
青木さんはちなみに、もしかしたらご存じでない方もいるかもしれないんですけれども、どれくらいすごい方だったかと言いますと、
マイクロソフトさんのアメリカに本社がありますけれども、先日そこで本社の方のAIのカンファレンスに登壇をされていらっしゃったりだとか、
あと日本では先日第99代内閣総理大臣の菅義偉さんと同じゲスト枠で登壇されていらっしゃるすごい方なんです。
なので我々からするとちょっと雲の上の存在のような気持ちになるんですけれども、
そんな青木さんがどういった生い立ちで今のような存在になられたのかとか、
どこを目指しているのかというところを今回お伺いしていきたいなというふうに思っております。
青木さんの経歴
なので改めてになるんですけれども、青木さん、まずは生い立ちだったりだとか、
ご経歴などを含めた自己紹介を1、2分ぐらいでいただけますでしょうか。
よろしくお願いします。ありがとうございます。
会社を創業したのは2021年の8月なんですけども、
その前は実は私は日本の大学院を卒業した後にすぐアメリカに行って、
アメリカで一回研究をしてみようということで、ピッツバグという街で自動運転車を作っていました。
なぜアメリカに行ったかというと、これなんかもう自分の中をすごいさらけ出す話なんですけど、
死ぬの怖いんですよ。すごい死ぬの怖くて、今も怖いんですけど、
死ぬの怖いっていうのをどう克服するかというと、
自分が生きた世界線と生きなかった世界線、この差が大きければ大きいほど最後納得できるかなと思って、
一個差を作るんだったら早いうちにアメリカに行こうと思ってアメリカに行って、
アメリカに行くんだったらアメリカでしかできないことをやろうということで研究テーマを探して、
自動運転車初めて乗ったときに、そのときまだ全然動いてなかったんですけど、
自分の体も動くし物も動くと。
これもうエンジニアリング、私もともとソフトウェアを書いたりプログラミングができたので、
ソフトウェアとかプログラミングが物とか人を動かすってすごい未来あるじゃんと思ってアメリカで始めたんですね。
向こう行ってから気づいたんですけど、結構アメリカに行く人って実はもともと二世で行ってたりとか、
海外の地に入っている人結構多いんですけど、私もう普通の日本人の家系に生まれて、
私の家族の中でも留学するの初めてぐらいな感じだったので、行ってみて、
思ったより言語以上に文化の問題大変だとかは思っているような、そんな人生でした。
今さらっと話されましたけど、そんなチャレンジをされる方って日本でそんなにいないとは思っていて、
皆さんが青木さんのように世界を変えたいと思っていればもっと社会が良くなっているんじゃないかなと思うんですけれども、
そんなふうに思われるようになっていたおいたちみたいなところもぜひ聞きたいと思っていて、
一応学歴とかで申し上げると、小浜東北高等学校、早稲田大学の機関理工学部からの東京大学大学院の情報理工学系研究科修士課程と、
そしてカーネギーメロン大学でエレクトリカルコンピューターエンジニアリングの博士課程の修了ということですね。
なかなか調べても、高校の以前とか何やられたのかとか全然わからなくて、
そういったところも少しエピソードとかありましたらぜひ、今につながっているなと思われることとかもしありましたらぜひ聞いてみたいです。
中高は実はサッカーをしていて、今つながっている話でいうとサッカーをしていて、
当時から部活って意味あるのかなとか、体を作るという点では意味あるんですけど、意味あるのかなと思ったんですけど、
最近ですね、うちの会社の先ほど言った資金調達のところで本田圭介さんが入ってくれて、
ファンドが入れてくれてですね、オフィスに来てくれたりとか、いろいろこう話してもくれたりするんですけど、
サッカーやっててよかったなと思うところはやっぱり、別に点と点がつながるじゃないですけど、
人生って一歩の経験がそこですぐ答えが出るわけじゃなくて、どっかで一つの話のネタになったりだったりとか、
もしくはサッカーで学んだことが違うところで活かせたりとかってのもあったりするので、
意外と自分が直線的にわからないこともやってみるべきもんなんだなとかって思ってました。
最近それがあってですね、いい学びだったなとか思ってました。
もともとは駒場東宝っていう高校もそうなんですけど、割と勉強はまあまあできた。
数学とか理科とか結構好きで、一方で英語が全然できない。
言語の能力もあんまりそんなに強い人間じゃないなって私は思ってるんですけど、
英語って喋れるじゃないですか。
アメリカ人もイギリス人も喋ってるから、頑張って喋るかと思って勉強してみて、アメリカに行った感じだったりします。
アメリカに行くぞっていうタイミングでもがっつり勉強されたって感じですか?
そうですね。実は大学入ってからです。英語ちゃんとやり始めたのって。
大学入るとみんなあんまり勉強しないのが日本人じゃないですか。
そこで英語にちゃんと向き合えたというか、アメリカ行くのって自分は30とかになったらMBAだったりとか企業派遣とかで行けるのかなと思ってたんですけど、
でもちゃんと調べてあげると18歳とか22歳でアメリカに渡ってる優秀な人たちもいるし、
そういう人たちと比べて自分が明確に差がつくっていうのは悔しかったんですよね。
思ったときに数学とか理科はなんとなくできる。英語は全然できないからちょっとやってみようかなと思って、
教育を受けに行ったりとかしてみたら、ちゃんと勉強の時間に比例して点数上がってきたんで、
これは意外といけるかもと思ってました。
未来のビジョン
今聞くと一定目標とかも定めてそこから逆算するってことも細やかにされてるかなと思うんですけれども、
この車の自動運転の技術に携わるってこととかは結構昔から、
そもそも自動運転って概念がなかったかもしれないですけど、何かいつぐらいから意識されて今ここに立ってるのかとかどうですか。
元々それで言うとですね、物作りとか物を作ることってかっこいいなってずっと思ってたんですね。
例えば海外に旅行に行ったときに日本の製品があるだけでちょっと嬉しいじゃないですか。
ソニー製だとか、シャープのディスプレイだとか、それは純粋に嬉しかったんですよね。
嬉しかったんだけども、それが消えていくのが多分私たち89年、90年生まれのいわゆる青春時代というか、
韓国企業とか台湾企業伸びてるっていうな、電気系の会社さんって工場止めて週5日じゃなくて週4日働こうとかっていうのは、
多分今から計算して15年ぐらい前に起こったことがあって、それって結構悔しいというか悲しいというか、
なんかもったいないな、せっかくそういう国に生まれてたのにな、おかしいなって思ってたとこが大きかったかなと思っていて、
そこから工学系だったりとか情報理工っていうところに大学は進んでいて、
元々で言うとコンピューターの未来が来るっていうのは大学1年生ぐらいのときちょっと思ってたんですよ。
Googleが例えば日本に来るとか、検索エンジンって面白いなとかって見ていたときに、
大学生ながらほんと全然頭も全然良くない学生だったんですけど、多分コンピューターサイエンス来るだろうな、
コンピューターサイエンスをちゃんとやるんだったら、そのときにある先生に言われたのが、
アメリカっていうのは一つだけ違う点があって、別にアメリカ人がすごいわけじゃないと、
でも若い勉強した優秀な奴らがアメリカに移り住んできて、
集合してきて10年なり5年なり過ごして自国に帰っていく。
実際人口動態見ると20代30代ってアメリカ人めちゃくちゃ多いんですよね。
アメリカの人口って20代30代すっごい多くて、年齢重ねてみんな自国に帰っていくとか、
インドだったり中国だったりヨーロッパに帰っていくっていうのを考えたときに、
そういう国を一回見てみたいなと思っていたのが大きいところかなと思います。
その中で一応学科といたします。
カンネギーメロン大学の博士課程に勧められたわけですけども、
そこは選ばれた大学、かなりコンピュータサイエンスとかロボティックスとかAIで、
かなり世界トップレベルの大学だと思うんですけど、
そこを選ばれた理由とか、実際そこで何をされていらっしゃったのかとかはどんなところでしょうか。
これ実はあんまり言ってないです。
アメリカでの学び
実は僕東大の修士を出た後に1.5年休みがあるんです。
空いてる時間があって、英語ができなかったとかもあるんですけど、
あんまりいい大学に最初トライしたときに入れなかったんです。
オファーは取れなかったんです。
オファーはあったけども、ここに行くんだったら日本でもいいかなって思うレベルだったんですね。
アメリカいいんだよって言ってくれた方々とかに相談してみると、
若いときの1年2年、修行期間だから絶対自分が届かないと思うところに目標セットを置いて走った方が面白いんじゃないっていう言葉をもらって、
そうかと。
ランキングって世界大学ランキングとかコンピュータサイエンスランキングとか分野ごとにあったりするんですけど、
トップ4というのがあって、カーヌギーメロン大学、マサチューセッツ工科大学、スタンフォード大学、UCバークレイ、
カルフォルニア大学バークレイというのがコンピュータサイエンスだと有名で、
無理かもしれないけど、この4つ行きたいなと思って、1年5年あるんだったらここをまず目指そうというのを目指してみて、
実際に入る前にツアーに行ってみたんですね。
キャンパスツアーみたいなものがあるんですよ、アメリカって。
行ってみると、日本の大学ってピラミッドじゃないですか。
いわゆる東大が上にいて、京大がいて、東北大があって、分かりやすいピラミッドがあるんですけど、
アメリカって分野ごとにすごい強い大学が違うんですね。
そこにまずびっくりして、もう1つがカーネギメロ大学行った時に、コンピュータサイエンスのビルってどこなんだろうと思ったら、
いやもう全部そうだよと。学生の7割ぐらいはコード書いてます。
そんなにコード書くんだ、じゃあ3割何やってるんですかって聞いたら、3割は演劇なんですよ。
2割ぐらいが演劇、ドラマスクールっていって、いわゆる俳優さんになるとか、舞台役者さんになるとか、
っていう人たちがいて、残りの1割ぐらいはヒストリーとかフィジックスとか。
コンピュータサイエンスの大学なんだってやっぱり思ってですね。
実際、学長さんとか上のポジションの人見ると全員、いわゆるコードを書いてる、
プログラミングで有名になってきた人たちがバーッと上にいて、
ここに来て、例えば自分のボスと会わない、自分の同僚と会わないって思っても、
学内移動すれば絶対会う人1人はいるだろうと思いましたし、
ちょうどアメリカに初めてツアーに行ったときに、
インターネットを作った人たちがこういう感じでイベントをするって言って、
すごい有名なチューリングショーっていう、
これ私の会社の名前でもあるんですけど、ノーベル賞ってあるじゃないですか。
ノーベル賞って情報学とかコンピュータサイエンスないんですよ。
だからこそチューリングショーっていうのがあって、
そのチューリングショーの受賞者が普通に3人ぐらい立って話してるんです。
そんなの日本じゃ見れないんですよ。
こういうセミナーだったりイベントが当たり前に起きてる環境に、
数年間修行だと思って身を置いてみるってやってみたほうがいいかなと思って、
アメリカに行ったというのが私の1個の決断だったかなと思います。
自動運転技術の重要性
今そこで学生としてそこでいろんな出会いもされてっていう話も伺いましたけど、
そこからある意味もう日本に帰ってくるタイミングではかなり実績も積まれて、
自動運転で第一人者にもなられていらっしゃったと思うんですけれども、
それはどういうふうになっていったとか、
例えばどういう会社さんで働かれたとか、
どういうふうに学んでいったかみたいなところも教えていただけますか。
現地に行ってすごく良かった点は、
必ずハードウェアを触れと。
もしくはリアルワールドを変えろってすごく言われたんですね。
何かというと研究とか論文とか、
科学っていわゆる生物学みたい、
もしくは化学みたいに何に役に立つかわからないかもしれないけどやってみる。
これもちろん大事だと。
でもコンピューターサイエンスっていうのは純粋な科学じゃなくて、
どう使われていくのか、どう実装されていくのかが大事だよっていうのをすごく言ってくる大学で、
これ結構僕は面白い発見だなと思って、
論文書こうとか研究しようって思ったときって、
別にリアルワールドを変えなくても、
実世界変えなくてもいいんですよ。
でも一方で同期には、
同期というかちょっと先輩には有名な会社を起こした方だったりとか、
普通にGoogleの創業者たちもスタンフォードのPHDの人たちとかですよね。
って考えるとそういう環境にいるんだと。
Googleを作った人たち、Facebookを作った人たちとか、
もしくは新しい自動運転かもしれないし、
ノウハウのコンピューターとかも作ってる人たちかもしれない。
そういう人たちとちゃんと対等に渡り合っていくというのを考えると、
一定こう実社会、私たちが住んでる世界の中で使われていく技術を作んなきゃいけないんだなってところは、
これ研究なのに言われるんだというのがありつつも、
すごく大切にしている言葉だなと思って5年間やってて。
なので実際シミュレーター使ったりとか数値計算やったりとか、
紙の上で計算したりとかももちろんやるんだけども、
絶対自分たちが持っている車に実装して、
これ使えるかどうかやりなさいっていうのをよく言われて、
僕らもテクテク持っていくんですよ。
自分がソースコード書いて、それをわーって車に持っていって、
社内で4人ぐらいでデバッグしてとか。
それが青春っぽくて面白かったんですけど、
一方で自動運転の先ほど簡単に世界を変えられるとかって言ったと思うんですけど、
この大きい奇跡、例えば自動運転車ができたときって、
研究者、コンピュータサイエンスの学者さん、技術者さんだけじゃなくて、
多分何も関係ない人たちもすごい嬉しいじゃないですか。
そこの1個の奇跡をアメリカにいなくても体験できるべきじゃないかなと思って。
もっといろんな人に開発に関わってほしいと思ったし、
別に日本って自動車強い国だから、
これが自動車強い国だから、
別に日本って自動車強い国だから、
そういう機会が日本でもあってもいいんじゃないかなというのは、
実は在学中からすごく思ってたところでした。
ありがとうございます。
そろそろ事業についてもお伺いしていければなと思っておりまして、
チューリングさんといえば自動運転の会社だよねっていうのは、
誰しも知っているところかなとは思うんですけれども、
もう少し詳しく事業内容を教えていただけたら嬉しいです。
私たちは完全自動運転AIソフトウェアのところを作る会社です。
すみません、一個だけ創業のところの話をし忘れちゃってですね、
結構熱い良い話なのでさせていただきたいんですけど、
アメリカでやっているときに、
自動運転の技術を開発していますといったときに、
ある同僚、ちょっと先輩の方に言われたことが、
この自動運転技術が社会に実装されたときに、
どうやって日本車とかをぶっ潰していくって言われたんですよ。
結構まっすぐなストレート玉をバーンって投げられて、
それを日本人に言うのかっていうのと、
こいつは私のことを、この人はアメリカに技術者として認めてくれてるんだなと思う反面、
日本の国っていうのはそういう見られ方をしてるんだなと。
自動車ですごく持ってる国ってアメリカから見たら思うだろうし、
おそらく自分が30年とか40年、自動運転システム作り続けると、
どこかで日本のメーカーさんだったりとか、
そういうところとぶつかるんだな。
これってすごく先ほど言ったものづくりの国とか、
ものづくりだと思って生きてきた国って考えると、
すごい矛盾した行動になってしまうなと思って、
そういうところがあって、実は自動運転システムの会社を
日本で起こそうと思って帰ってきてるんですね。
何やってる会社かというと、なので完全自動運転。
本当に自動運転企業って、
自動運転企業って2012年ぐらいから世界中でぽこぽこ生まれてって、
10年ぐらい、みんながニュース見てて10年経つんですけど、
実際今日のこの公開イベント、みんな何で来ましたかというと、
歩いてくるか、電車乗るか、タクシー乗るか、
自動運転車で来た人は誰もいないんですよね。
要するに実用化されてないし、
まだそんなレベルだとみんな多分信じていない。
実際に私、アメリカで作ってた自動運転システム、
何やってたかというと、エリアだったり条件を決めた自動運転システムを作る。
ここでは走れます。こっちでは走れません。
それって私たちが本当に作りたかったものなんだっけ?
持ちたかったものなんだっけ?
本当に考えて本当に欲しいと思うのは、
ドラえもんの世界みたいに、呼んだら来て、乗って、どこにでも行ける。
じゃあどっかでイベントやろうって言ったら、
みんなそこにポチって入れたら自動運転車で来れる。
そういう世界線があるべき姿かなと思って、
なので、わざわざ完全自動運転って言ってるのは、
将来の自動運転社会
どこにでもいつでも行ける自動運転車。
そういうものを目指して作っている会社です。
ありがとうございます。
私は実はあんまり運転が得意じゃない派でして、
近い将来、自動運転早く来てくれって思いながら、
本当に5年ぐらい経ったところなんですけど、
でもそのうち自動運転来るんじゃないのかなっていうのは、
個人的には信じているところなんですけど、
それよりも、じゃあそれが一体いつなんだろうとか、
じゃあ誰が覇権を握るんだいみたいなところは、
これ結構人によって見たてが異なるというか、
見解が異なるところかなと思ってまして、
ぜひ青木さんのご意見をいただけたら嬉しいです。
私たちはこれ創業当時から2030年前後っていう話をずっとしてきたんですけど、
もしかしたら早まるかなっていうふうに思っています。
もしかしたらというか早まるかなと思っていて、
まず大切なこととしてはメガトレンド。
スタートアップの挑戦
これスタートアップとか企業ってすごく考えなきゃいけないんですけど、
メガトレンドがどうなるかっていうのを考えなきゃいけなくて、
50年後絶対運転なんてしてないはずなんですよ、人間は。
なぜならコンピューターというものが生まれてから今に至るまで、
いろんなタスクをコンピューターにやらせようと思って成功してきた。
今だとここ最近の流れで言うと、
例えば翻訳業務だったりとか文章を書く、絵を書く、AIが出てきました。
自動車の運転をする程度のAIはおそらくできるだろうと。
50年後できるはず。
今日できていない、明日もできていない。
これはスタートアップのネタとしてはすごくいいんですよね。
いいかなと思っていて、私たちの見立てで言うと
2030年より先には完全自動車ができると思うし、
それで言うとやっぱりオープンAIさんが出している
ChatGPT、GP3.5とか4とか、
ああいう大きい波が来たときっていうのは、
私たちはこれ向かい風なのか、それとも追い風なのかって
すごい社内でもわーっと議論が起こるポイントで、
ああいう大きい波が起きると、
もう2年早くなっちゃったかもとか、
思ったより4年早いかもとかっていう話はしてたりします。
ちょっとネガティブな意味なんですか、4年早いっていうのは。
これが分かんなくてですね。
実はGPT3.5が出てきたときに、私たちはこれ業界終わったかもしれない。
もうこの創発。
ああいう大きい創発で、
全部自動運転なりAIの世界全部食われちゃうかもしれないね。
どうしようかっていう議論は実際したんですよ。
これまずいかもしれない。
一方でその後、
私たちは創業当時から基盤AIとかっていう、
大きいAIとかっていう単語を使ったんですけど、
その後社会的には生成AIとか、
大規模言語モデルっていう単語がわーっと出てきて、
まさしくやりたかったのこれじゃんって言って、
そしたら基盤モデルとか基盤AIっていうのを全部取り下げて、
うち生成AIっていう単語に置き換えていったんですね。
そうすると、生成AI日本からも作んなきゃいけないということで、
向かい風かと思ったらちゃんと追い風として、
うちに、それこそお金が集まってきたりだったりとか、
人が集まってきたりとか、
っていうところになってきたので、
これはスタートアップにとって向かい風か追い風かっていうのは、
結構難しい判断なんだなというのを感じる一つの出来事でしたね。
生成AIの影響
普通の大規模言語モデルの世界線で言うと、
やっぱりお金があるオープンAIとか、
そういうところが意外と、
一番最初の頃って、
日本ローカルはオープンAIはカバーできないんじゃないかって言われていたりとか、
大規模かこそいいとか、
パラメータが多いこそいいみたいな議論がありつつ、
結局オープンAIとあそことあそことみたいな感じで、
修練していって、
っていう感じがあるんですけど、
これは自動運転のAIの世界で言うと、
どうなるのかなっていうところはすごく興味がありまして、
やっぱり大規模言語モデルと同じように、
グローバルで強いプレイヤーが一挙で勝っていくみたいな世界観なのか、
それともやっぱりローカルのデータを食わせるのが、
そのAIの制度に関わってくるから、
日本ではチューリング、アメリカのここではテスラみたいな、
そういうすみ分けみたいなのが進んでいくのか、
そういう世界観の世界観なのか、
これはどう見られてますか。
油断すると一興になる可能性はあるかなと思っています。
ただ、良くないなと思っている点は、
車走っていますと。日本の車走っているんだけど、
ソフトウェアは全部アメリカ製です。
じゃあアメリカとちょっと喧嘩しちゃったら、全部止められちゃいました。
それってすごく危ないことだと思っていますし、
ソフトウェア、日本で作らなきゃいけないと思っている理由の一つは、
一つ国防というか、
国のインフラを取られたくないという思いもあるだけじゃなくて、
皆さんソフトウェア作ったりとか、SaaS作ったりとかされていると、
やっぱりどうしてもクラウドシステムとか、ITシステムって、
アメリカの大手が握っているじゃないですか。
Amazonさんだったりとかマイクロソフトさんが握っている。
何作るにしてもお金取られていくんですよ。
20%払ってくださいとか。あれってやっぱり悔しいなと思うし、
うちの社内ではあれって植民地化されているよねってよく話をしているんですね。
植民地って何を生産しても20%ぐらい転引されていく。
自動車が例えばソフトウェアのプラットフォームになるとかっていったときに、
どういうアプリケーションを作ろうが、全部持っていかれますよというシステムにするのは
よくないなと思っていて。
それに対して、これってすごく直感的にも分かるし、
誰にも分かる話だと思うので、多分各国ある程度守っていくところはあると思うんですね。
といったところでまだ日本で勝ち筋は残っているなと思っていますし、
あとは運転の文化だったりも、アメリカと日本と中国とヨーロッパで少しずつ違ったりもするので、
そこで勝っていくということは考えています。
ありがとうございます。
本当は質問しようと思っていたのは、
大規模で一挙になるかもしれないって言っている中、
テスラは1.2兆とか生成AIに突っ込んでいるんですけど、
この日本の投資家のマーケット環境で数十億とか調達していて、
どうやって勝っていくんですかって聞こうと思っていたんですけど。
海外調達も待っていますし、調達してきますよ、私たちもしてきますし、
これはもう最初から決めているんですけど、
創業するときに、うち2人で創業しているんですね。
私とCEOの山本一世さんで創業しているんですけど、
何をやろうかと言ったときに、完全自動運転で攻めていこうと。
僕の中ではアメリカPHD帰りって会社起こしてそうじゃないですか。
客観的に見て。起こしてそう。
2枚あると。もう1枚あればいい会社になるんだよなって思っていて、
実は結構いろんな人に会ったんですね、創業するときに。
山本一世さんと会って、課長も会って、やりたいこともあって、
これ役ができたと。3枚役ができたぞって思って、
これでやっていくかって思ったときに、結構いろいろ見たんですけど、
Waymoさんがどれだけ集めてるか。Googleの参加でやってる。
Teslaさんどれだけ集めてるかっていうのを見てたんですけど、
もう社会のワクワクだと。
俺たちは少しの利益を上げて、ちょっと稼いで大きくなる会社じゃなくて、
社会のワクワクとしてお金と人と情報と集めて戦っていく企業だから、
っていう話をよく創業の企業によって聞くんですけど、
入ってくる方々にも、うちはワクワクです。
簡単に守りに入らないでほしいし、潰れるかもしれません。
っていう話はよくしてます。
これやっぱり資本力の勝負になってくるという見解ですか。
大規模言語モデルの話で言うと、
日本のAI開発の未来
例えばパラメータ数を大きくする、データサイズを大きくする。
これはおそらくスケーリング速度がまだ続くと私は思ってます。
これ続かないよって言うと、
大規模言語モデルの話で言うと、
例えばパラメータ数を大きくする、データサイズを大きくする。
これはおそらくスケーリング速度がまだ続くと私は思ってます。
これ続かないよって言う人もいるんですけど、
僕は続くと思っていて、
これはこれで一つ技術進展が起きる分野。
私は少し違うのが、
これいわゆるクラウドシステム使いますとか、
GPUをめちゃくちゃたくさん作るんだけども、
それをどう車に落とし込んでいくか。
車って面白いのが物理的な成果があるんですよね。
物理的にサイズが決まっていて、
どれだけの計算基盤を乗せられるか決まっていて、
そこに合わせて、いわゆるAIを作っていく。
って考えると、ちょっと今みんなが取り組んでいる
大規模言語モデルとの開発の方針とは少し違う。
プラスして言語モデルとか画像モデルとかって、
いわゆるパソコンで動いてるじゃないですか。
パソコンで打ち込んでパソコンで出てくる。
一方で私たちがやらなきゃいけないのって、
現実世界の情報を見て、
現実世界に物を動かすんですよね。
このいわゆるエンボディードAIとかっていう単語があるんですけど、
いわゆる実世界で肉体を持っているかのようなAI。
これをどう作っていくかというと、
これは今オープンAIさんとか取り組んでいる領域とはまたちょっと違うので、
ここはまだ生きていく道があるかなとか思っています。
自動運転のこともチューリングさんのことも湯水のように分けれてきて、
聞き足りなすぎるんですけど、
そろそろ話題を変えていかなきゃいけないですね。
創業から今3年強ぐらい経たれていらっしゃって、
採用もかなり急に拡大しているという、
34人、30人、40人と増えてきているところを伺っているんですけれども、
今このフェーズで特に来てほしい方々とか、
実際にどういう方々が参画されて初めているとか、
そういうところもいただけますでしょうか。
今私たちはマシンラーニング、
いわゆる機械学習のエンジニアさんと、
あとはソフトウェアのエンジニアさんに来ていただきたいなと思っていて、
なぜかというと、
このAIが世の中に出てくる、
まとまって出てくるのって今までなかったんですよ。
AIって多分皆さん使っていると思いますし、
いろんなところで染み出てきている。
例えばNetflixの推薦システムだったりとか、
いろいろ出てきてはいるんだけども、
現実世界のものをグイッと動かす、
もしくはITみたいに大きな塊となって
AIがお金を作ってくって、
今までなかったんですよね。
というところでいうと、
この自動運転こそが、
自動運転の挑戦
AIの一個本丸なんじゃないかというところで、
もっとソフトウェアを書く人、
AIを書く人に来ていただきたいなと思っていますし、
あともう一つが、
先ほどの自動運転、
完全自動運転ができたときって、
その奇跡をみんなに見てほしいと
私言ったじゃないですか。
一番最初の方に言っているんですけど、
多分時代々に、
ある発明とか、
特異点というのがあるんですよ。
例えば蒸気機関で聞きましたとか、
化け学の何かの薬品が見つかりましたとか、
自動運転は自動運転で、
一つできたら、
これは多分何年か後にも
ずっと100年後とかに言われるんですよね。
昔人って運転してたんだよって。
そこの奇跡の、
今フィールドを用意しましたと。
なのでそこで一緒に戦ってくれるソフトウェアの人たち、
これは別に自動運転の経験だったりとか、
知識だったりとかっていうのが
ある人たちが、
必要なわけじゃなくて、
もともといろんなところで
ものを作ってきた人たちに
ジョインして、
一緒に戦ってほしいなと思っています。
まだまだ研究、
R&D的な要素も多い領域ですので、
そこはジャンプインしてほしいなと思っています。
サポートのお願い
ありがとうございます。
本当まだまだ聞き足りないところではあるんですけれども、
あっという間にお時間が来てしまいまして。
時間があったですね。
最後に、
今日会場に来てくださっている皆さんと、
この後ポッドキャストでも流しますので、
リスナーさんに向けて
届けたいメッセージがありましたら
お願いできますでしょうか。
ぜひスタートアップナウを支援していただきたいなと思うのと、
嬉しい。
ありがとうございます。
スタートアップって、
会社って形ないんですよね。
形ないなって思っていて、
スタートアップって
大企業に比べても形が
ふにゃふにゃしてて、
いつ潰れるかも分からない。
自分の人生って、
元気なのが20代から60代って考えても
40年間しかなくて、
そのうちの何年間かを
スタートアップに賭けるぞっていう人たちには、
私はもう
諸手を挙げて応援したいし、
どっかで失敗してもいいから
やってみたらいいんじゃないって
ずっと思ってたりするので、
もし今やりたいことが分かんない、
スタートアップ面白そう、
でも何していいか分かんないって人は
チューリングっていういい会社あるんだけどな
という声を届けたいかなと思います。
今聞かれている方も
エンジニアリングじゃない方も
いらっしゃるかと思うんですけど、
そういった知人とかいらっしゃいましたら
ぜひぜひお知らせいただきたいなと思いますし、
採用サイトとかも拝見していくと
エンジニア以外のポジションも実は
事務職でも出てたりもしますので
チェックしていただいて、
日本初の自動運転を実現するために
全国民が一体となって
チャレンジしていきたいなと思いますので、
ご協力もいただければなという風に
勝てながら思っております。
情報の共有
今回の公開収録になりますので、
ポッドキャストでも
ホームページだったり
採用の情報のページ、
資金調達のプレスリストとか
青木さんのXのリンクも記載します。
固定のポストが個人的に推しでございまして、
非常に厚いメッセージが書かれていますので、
後ほどもご覧いただけたらなという風にも
思っております。
青木さんご視聴いただきましてありがとうございました。
ありがとうございました。
