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This is 令和スタートアップ。この番組は、山月ベンチャー投資家、Asakura Yusukeと、
猫好きデータアナリスト、森敦子が、スタートアップに関する話題をゆるふわトークでお届けいたします。
皆さん、こんにちは。森です。
こんにちは。アニマルスピリッツ、Asakuraです。
どうしようかな。
最近、マジで世間話しかしてなかったので、たまにはお題っぽいアイスブレイクをしましょうか。
撮り始めてからこれ考えてるってあたりが、本当、なんだろう、バイブ収録だよね。バイブコーディングならぬ。
そうですね。喋りながら考えてます。どうしよう、どうしようって。
バイブレポーティングだね、我々。
はい。鍛えられますよ、即興性が。
さくらさんに質問。最近、やらないって決めたことってありますか。
なんだよ、それ。やるって決めたこと?
もう、やらなくちゃいけないとか、やるって決めることは割と普通にあると思うんですけど、逆にもうこれはやらないって決めるってなかなか難しいかなって思って、参考になりそうだなと思って聞きました。
まあね、意思決定って捨てることだからね。
何かを取って何かを捨てること。
なんだろうな。
昔はありますよ。
昔はさ、例えば、あの、なんて言うんでしょう。
学生の時は途中からも自炊しないって決めたとかね。
えっ、そんなこと決めてたんだ。
大学1年生の途中から、それまでさ、やっぱりね、一人暮らしで自炊でもするかと思って、毎日野菜炒めばっか作ってたんだけど、
なんかいや、俺なんか別にその生活費浮かすために、なんか大学入ったんじゃないなと思って、
大学1年の途中に思い直して、あの、いやお金かかるけど、もう自炊は一切しないって決めて、
だからそこから極端ですけど包丁とか全部捨てましたね。
へー、その分稼ぐみたいな。
いやいや、まあそれもそうだし、
勉強するもそうだし、
確かに確かに。
うん、いや何のために俺ね、普通に大学入ったんだっけって思って、やめた途中で。
へー、なるほど。
とか、あとあの全然飲んでますけど、まあやめたわけじゃないけど、お酒は控える?
あ、目標ですしね。
はい。まあまあできてるよ。
ええー。
週休館日、日課っていうのやってるじゃないですか、
ここ最近ちょっとね、あのいろいろ会食続きだったりだとかもして厳しかったんだけど、
とはいえ、まあ年間通したら7、8割の週は実、あのできてる気がする。
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え、めちゃくちゃできてないですか?
結構できてるよね。
え、去年できてなかったじゃないですか。
できてなかったんですよ。
私は違う。
うん、まあさ、やっぱりお酒飲むと飲まないとで、明らかに翌日のコンディション違うからね。
あ、それをついになんですか、こう自覚して行動に変容したって感じですか?
いや、まあ知ってた、昔から。
いや、知ってるでしょ、みんな、そんなの。
知ってるけど、まあできないっていうのを、まあね、体いたわっていこうぜっていう感じでしょうか。
マインドが今年は勝ったんですね、素晴らしいですね。
そうだね、やめたことなんだろうね、なんかある気がするけど、気が利いたこと、急に言われたら俺も出てこないよ。
わかりました、じゃあ年末にまた同じこと聞きますね。
それまで覚えとけよって、考えとけよって。
はい、私こういうの覚えてるんで。
はい、じゃあこれで皆さんも年末楽しみが一つ増えましたね。
森さんはなんかあんの?
はい、やめたことですか?
やめたこと。
やめたことは、これね、完全にやめれてないんですけど、間食。
間食?
間食。
間の食事?
そうそう、お菓子食べるとか。
お菓子ね。
お菓子食べる、だって食べちゃうのまだ。
少ないんですけど、食べる量も全然少ないんですけど、やっぱり食べちゃうんです。
それを食べるんだったら、ご飯を多くするとか、そういうふうにしようって思ってたんですけど、なかなかできず。
でもこれ、朝倉さんパターンかもしれないですね。
今年割と間食してないですね。
本当?
はい、それも理由があって、私胃腸が弱いんで、間食すると胃もたれすごいんですよ。
そうなんだ。
シンプルに。
で、それがあるんで、やめたいなと思ってたんですけど、なかなかやめれずみたいな。
ので、今年はついに体が持たないっていうことに気づいて、やめてますね。
なんかこれ、あれですね、朝倉さんと私、年取ったからやめるみたいな話に装置になってますね。
お前な、健康番組になってくよ、俺たちの。
ただ、ただ老化してるみたいな。
老化してるよね。
えー、やだ、寂しい。
やだ、やだ。
たまには健康話も入るかもしれないですけど。
いやー、健康話増えたよね、飲み会のネタとかでさ。
いやー、これ、たぶんね、この話をするとね、たぶん同世代の方は共感してくださるんですけど、どんどん若いリスナーの方離れていきますから。
うん、確かに。
まあでもね、若い皆さんはね、10年後、あなたの姿こうなってますよっていう反面教師にしていただければね。
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そうね。
何か得るものが。
反面教師?別に反面じゃないよ。
確かに。
何も悪くないもん、俺たち。
確かに。
ただ老いてるだけ。
いやー、そうだよ。10代、20代なんかはね、ガンガン働いた方がいいよ、そんな。
限界禁止にガンガンできるから、働いた方がいいです。
あー、でもね、それもそう、20代はね、ガンガン。
ガンガン働いて、ガンガン飲んだ方がいいです。
ガンガン飲むのはわかんないですけど。
はい。
これは自分の会社だったら言えないからな。
一般論として申し上げてますけど、雇用関係ないので、別にそういうハラスメントではないです。ガンガン働いた方がいいよと。
あー、確かにね。
あのー、まあでもね、若い時にね、ガムシャラにやるのはね、本当財産ですから。
いやー、絶対その方がいいと思うけどね、かわいそうだよね。
ガムシャラに働けるのはその時期だけなので、体力的にね。
ええ。
はい、健康にいたわりつつ、たまにはガムシャラになってもいいと思います。
はい。
この番組はスピーダースタートアップ情報リサーチの提供でお送りいたします。
スタートアップ情報プラットフォームイニシャルはスピーダースタートアップ情報リサーチに名前が変わっております。
これまでにご提供しておりましたスタートアップ検索機能や丸の内での交流会のイベントなど提供するサービスに変わりはございません。
ご興味ある方はスピーダースタートアップ情報リサーチまでお問い合わせください。
はい。
はい、ということでですね、本日は久々かな、AIの話をします。
久々でもないか。
うん。
久々でもない気がしますが、AIの話をしたいと思います。
はい。
これはですね、今日はですね、Yコンからですね、How to Get AI Startup IdeasっていうYouTubeでね、動画番組が出てなんですよ。
うん。
これね、最近だったはず。あれ日付どこにあるの?
あ、ちょっと日付がわかんない。あ、7ヶ月前です。7ヶ月前の動画です。
これね、面白かったんで、ここからちょっとネタをピックアップしてお届けしたいと思っております。
今日のテーマはですね、AIで日地産業に革命を起こすっていう感じですね。
AIでそれまでは日地過ぎてビジネスにできなかったものが今ビジネスになっているよ、どういう分野なんだろうっていうところを今回見ていきたいと思っております。
楽しそうでしょ。
楽しい。
楽しい。
AI技術、今めちゃくちゃ発展しております。もう使わない日ないっていう感じに私はすでになっちゃってるんですけれども、
これあれですね、サースとかソフトウェアがクラウドが一気に流行った時と同じような論調かなと思ってるんですが、
AI技術の急速な発展により、これまで市場が小さすぎて再産が合わない、技術的に実現困難とされてきた日地市場で大きなビジネスの機会が生まれてますよ。
成功の鍵は特定の業界の深い専門知識と最新AI技術を掛け合わせることによって従来不可能だった自動化価値創出ができているという事例が出ているので、こちらを見ていきたいと思っております。
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このAI技術が変革するには4つのパターンがあるそうです。
それを見ていきます。
1つ目、専門事務作業の自動化による市場価値向上というものがあります。
変化の本質はどういうことかというと、例えば年収600万から800万円ぐらいの専門スタッフが行ってきた業務をAIが代替できるようになったことで、
小規模市場向けのソフトウェアの経済価値が劇的に向上したと言われています。
成功事例を聞くとわかりやすいかも。
自動車ローンの債権回収業務をAI音声エージェントが自動化しています。
現在は大手銀行にもサービス提供がされているぐらいのやつですね。
これ、サリエントという会社さんの例が出ています。
他は、会社さんの保険処理、自転承認業務をLLMで自動化している例、こういうのがあるんですね。
知らなかった、そもそも、そういうのが。
会社さんのバックオフィスのサービスですね。
ここももう自動化できちゃってるそうです。
あとは、警察の報告書作成を数時間から5分から10分に短縮してるサービスもある。
え、これすごい。
会社でいうとCRM業務みたいな感じってことですね。入力業務っていうか。
警察の方が報告業務、大量にあると思うんですけれども、これがもうサービスになってるそうですよ。
これね、よく海外のFBIのドラマとか見ると、報告書の作成があるわみたいなのをよく目にするんで、ちょっと私は激圧でした。
こんなところにも正気があるんだなっていうのは面白いですね。
2つ目、未開拓専門分野へのAI導入。
従来ソフトウェア化が進んでいなかった専門領域や異なる技術分野の境目にある業務にAIを適用することで新市場を開拓している例があるそうです。
代表例が、電子回路設計の部品検証作業をAIで自動化するAIサーキットボードコパイロットを開発している例があります。
これね、ちょっと私読めない。
ハードウェアとソフトウェアを融合している例なんですけど、ダイオードコンピューターですかね、読み方。
合ってるかな?合ってるといいな。
この会社さんの例が出ています。
あとは、ハッピーロボットさんという例が出ています。
複雑な物流業界でトラック運転手の配送調整をAIエンジェントが担当。
これ、イメージありますね。
こういうサースとかあったのを、それをAIエンジェント化してるって感じですね。
3つ目がオートマットさんの例ですね。
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従来は工学コンサルタントが必要だった業務自動化、RPAですね。
をコンサルフ用で導入可能なAI製品として再定義している。
もうコンサルが代替されてますね。
これがもう実際にサービスとして出ています。
3パターン目。
AI技術の限界を補う専門サービス。
AIブームの最前線にいる技術者が発見した技術的な穴を埋める高度に専門化されたインフラデータサービスを
提供する例です。
これの例として出ているのが、質の高いデータセットの確保を提供している
David AIさんなどが出ています。
どんなデータセットかというと、話者、話してる人ですね。
話者を分離した音声データなど、大企業が手を出さないで、
手を出さない希少で高品質なAI学習用データを提供している。
なるほどね。
あとは、Happenstanceさんですね。
従来の文字列検索を超える意味を理解した高度な検索エンジンを開発。
より自然言語の検索をしやすくしている、みたいな例ですかね。
次が、これは読めないな、リダクトさんかな。
AIオートシステム、RAGの精度向上に必要なデータ断片化技術に特化して
それを提供しているような会社さんも出ているそうです。
なるほどね。この辺は結構表に出にくいところなので、
私は結構初めて知ったのが多いですね。
最後、4パターン目。ビジネス機械発見の実践的手法。
成功している企業家は以下の方法でニッチな問題を発見しています。
効果的なアプローチは、業界内部体験戦略をしています。
アンダーカバー戦略をしています。
要は自分自身の経験から言い出すってことだね。
そうです。ニッチなことをやってた人ほど、こういう課題にアプローチしやすいよってことを言ってますね。
あとは家族や知人などの人脈活用。
家族や友人のコネで普段接触しない業界にアクセス。
最後はアウトソース業務の逆算みたいなことをしていますね。
低賃金国にアウトソースされている業務を特定して、それをAI化しちゃうっていう例ですね。
そういうのがビジネス機械につながりますよっていうことが言われています。
以上なんですが、市場機械の判断基準として参考になりそうなのが、
年収600万以上の専門職が手作業で行っている定型業務。
これまでソフトウェア化されていない専門分野。
海外にアウトソースされているデスクワーク。
成功確率を高める要素としては、特定業界への深いアクセス。
経験や人脈、AI技術の最新動向への理解。
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あとは家から出て現場を観察する行動力というふうにまとめることができるかなと思っております。
以上が最新のニッチなビジネス市場を見ていきました。
さくらさん、こちらいかがですか?
いろいろ一気に情報が流れてきたからちょっとパンクしそうですけど。
基本は別にこれAIに限らず、
通常のスタートアップの事業の探し方ということと変わらない話なのかなというふうに思っています。
もう一度今回の動画の内容を整理すると、
まず避けるべきアイディアの話がありますよね。
すぐ思いつくようなハッカソンで生まれるようなアイディアっていうのはやめとけっていうこと。
誰でも思いついちゃうから。
誰でも思いつくような話。
あと流行に飛び乗るのもやめとけという話ですね。
レッドオーシャン化するし、別に流行なんて終わるからということ。
あと全くよく知らないような経験のない分野への挑戦はやめときましょう。
この辺りが避けるべきアイディアという話で、
これは別にAIに限らずよくある話かなと思いますね。
ハッカソンとかで優勝したりとかして、
思いついちゃったら俺たち天才かもしれないと思ってやったけど全然ワークしませんでしたみたいな。
なかなかそんなに甘くはないっていうのが難しいところですけど。
その上で遂行するためのアイディアの創出としては、
まず自分自身の体験に紐づく問題意識に紐づくものをやっていきましょうっていうのが一群としてあって、
自分の業務経験ですげえペインに関したものを、
これは今までのやり方だったらダメだから違うやり方に変えるんですっていう話。
これが一番わかりやすいですよね。
自分がどっぷりそのマーケットに入り込んでいないとわからない構造的な課題だから、
外部の人を連れてきてもなかなか理解ができないっていう類の話。
これあります。
もう一つは、自分が直接体験していないことではあるんだけれども、
だけど自分自身の親しい人の抱える課題感だとか、あるいはそういったとこに潜入するとか、そういう話ですよね。
これさ、話しながら結構矛盾してるなって思うのはさ、
こういうアイディアの考え方避けましょうって言ってるところで、
経験のない分野に挑戦することはやめようって言ってる場合には、
外に飛び出して知識を獲得しようって言ってるのって、若干矛盾してるような気もするんだけども。
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そうですね。人脈を活用してってやつですよね。
そうそう。わかんねぇな、これは。
これもYouTubeで話してるから、そんなにオーガナイズして話してない気がするんだけども、
という気がします。
何にせよ、AIだから何か特別なアイディアの書き立て方っていうよりも、
普通の事業を立てる考え方と似てると思うし、
今はまさにカンブリア爆発期じゃないけども、
AI通じていろんな事業アイディアが出てくる段階だから、
特に自分たちが今やってる事業っていうものを、
AIを通じて再構築する、再定義するとどういうことができるんだろうっていうのを、
事業、ビジネス経験がある方であれば、すごく取っ付きやすいかもしれないですよね。
AIによって今までは市場になり得なかったところがなり得てるっていうのは、
結構面白い変化ですよね。
僕、ミクシーっていう会社やってた時によく言ってたのは、
自分たちがされたら一番嫌なことって何なんだろう、
仮想競合でもいいんだけど、されたら一番嫌なことって何なんだろうってことを考えて、
それを積極的に自分たちでやっていこうってことを想定してましたけど、
それに近くって、自分たちがやられたら一番嫌なことって何だろう、
AIを通じて一番やられたら嫌なことって何だろうってことを考えて、
それをもう自ら仕掛けていくっていうのはあるんでしょうね。
やられたら嫌なことだからさ、なかなかみんな取り憑かないし。
あとはもうやっぱりアセット持ってる人たちであれば、
もう出来上がってしまったオペレーションだとか、
付き合いとか取引関係とかあるじゃないですか。
抱えている陣とか、そういうのがあって、
なかなか身動きできないところを自己破壊するような取り組みをしてしまう。
破壊的な取り組みをしてしまうっていうのは、
ある種王道だと思いますけどね、ディスラプター。
大手にそれをやられるとスタートアップは困るところがたくさんいるでしょうね。
一番いいのはよくあるじゃないですか、リクルートがそれやったらどうするのっていう質問。
ありますね。
お決まりで僕も聞くことありますけど、
リクルートはやらないですよ、だってこういう状況だもんっていう。
やったら彼らの事業自体を自己破壊することになるからっていうのは一番わかりやすくて。
確かに。
だけど今リクルートっていう特定の名前が出たから申し上げると、
彼らはグルーポンが来た時にね、ポンパレっていう事業をやって、
思いっきりマーケットコード潰しに来たという歴史があるから、
なりふり構わずやるときはやるなっていう。
本当にリクルートって本当にすごいなって思うゆえですけど、
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本当にすごい、本当にすごいですけど、
そういうのができたらいいですね。
はーい、ということでですね、
今日はAIによる日常、産業変革とビジネス機会を見ていきました。
ごきげんよう。
ごきげんよう。
