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This is 令和スタートアップ、Asakuraです。 どうでもいい話のコーナーです。早く本編を聞きたい方はですね──
スライドをじゃじゃっと右にあって、それっぽいところから本編を聞いていただければと思います。 今日はあの懐かしの
音楽ネタですね。懐かしのバンドを紹介するコーナーです。
ムーン・チャイルドですね。
ほらあの90年代に活動していた、90年代後半に活動していたグループなんですけれども、あの有名なのがエスケープっていう曲があって──
でこれがの日テレの土曜日9時のあの旧ジャニーズ枠のドラマの時間帯ありましたけど──
なんかディストピア的にはそんなドラマだった気がしますけど、まあそれの主題歌がエスケープっていう曲で──
でまあこれが非常に売れた。まああのもっと相手に言うとこのエスケープの一発屋と思くされている。
そんなバンドですね。 まああの音楽性的にはまあギターロックポップロック的な感じで、まあメシル・スピッツなんかをね──
人たちな感じだったんですが、まあミスチルは無理だったとしても、なんだろうちょっとブリッドっぽさがあって──
なんかね頑張ればピローズみたいになれたんじゃないかなっていう、そんな感じのバンドですね。結構音楽性自体は素敵な感じだったんですけれども──
まあ有名なのがこのエスケープでまあこれの一発屋とされてますがなんかデビューアルバムとかが結構よくって──
あってですね、ブルースウェードシューティングスターが── これとかねあとオーバーザレインボーとかなんかポップでいい感じの曲が結構あったんですけど──
うんまあ結構早々に96年にメジャーデビューして、ABEXですね。で、99年に解散してしまったという──
そんな短命なバンドですね。 まあちょっとこのバンドを忍びながら
ぜひあのこれ概要欄に曲貼っておきますので、ブルースウェードシューティングスターをお聴きいただければと思います。
みなさんこんにちは森です。 こんにちはアニマルスピーチださくらです。
さくらさん最近元気ですか? うん元気、元気いっぱい。
あそうですか、あのなんでこれを聞いたかっていうと5月の今、今日は5月の末なんですけども──
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あーそんな私の健康に気を使ってくださってありがとうございます。お酒はねすごく減っている、睡眠は相変わらず──
まああの短いという状態ですね。 もうイージーって感じですか?
そうだね変わんないね。だからもういつもだいたいオーラリングでも睡眠スコアが70前後をさまようっていう感じでして──
ただ今やろうとしていることは、こういったなんかそのアップルヘルスとかオーラリングの──
データっていうのをなんか全部集約してクロードコードで管理しながら、日々の食事こんだて等々を──
これは普通にカメラで撮って、チャットGPTに診断させ、たまにチャットGPTに引き継ぐ用の資料っていうのを吐き出させて──
体調管理ログを作ろうかなみたいな。 飲んでるサプリとかさ、あとオーラリングだったら撮れないけど、体重測定の結果とかも体組成計ちょっとしたやつがあるから──
これはなんかね、あんまりAPI接続とかなんかできないみたいなので、単純にもうシンプルにスクショ撮って毎回毎回チャットGPTに送って──
っていうことをやってみようかなという、そんな試みですね。
それオススメです。 実は私やってて。
日々のこんだてと、ヘルススコアをがっつり連携はさせてないんですけど、簡単な現在の状態を伝えて、そこから毎日食べてるものをスクショして送って──
ってまず出させて、今日何食べたみたいなので、じゃあこれでバランスとってみたいなことを言わせてます。
言わせてるんだが、私の場合はだんだん面倒くさくなってて──
なるよな、わかる習慣だもんね。
どうせ言われて作るの私だから、食べたいもの食べさせてくれよとか、作りたいもの、今作りたい旬の野菜とかあるじゃないですか──
それを食べさせてくれっていうのが強くなってしまったんで、ちょっとストレスを感じたときからやめてます。
なのでオススメではあるんだが、こういうストレスもあるよっていう事例に私はなります。
まあそうだよね。
それに従ってるときは結構、体幹で内臓が痛くないとか、肌荒れを起こさないとか、そういう効果はちゃんと得られてました。
その面ではオススメです。
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皆さんもね、こういう使い方とかしてる方とかも多いんじゃないかなと思うので、ぜひプライベート側とかでどういう風にAI活用しているよっていうのがあったら、オープンチャットでぜひ教えていただければと思います。
この番組は経済情報プラットフォームスピーダの提供でお送りいたします。
スピーダはスタートアップ検索サービスに加え、丸の内を拠点にスタートアップ関係者が集う交流イベントも運営しております。
また市場調査、競合分析を自律的に遂行する経済情報に特化したAIエージェント、スピーダAIエージェントもパソコンモバイルで提供しております。
ご興味ある方はスピーダまでお問い合わせください。
はい、ということで本日のテーマに移ってまいります。
今日のテーマもAIです。
ただ前回はLLM各社の現在のマネタイズの動きっていうのを見てきたんですけれども、今日はですね、カウガワを見ていきたいと思っております。
カウガワつまり法人です。
企業のAI導入とかってちょっと気になりませんか?
皆さんがどんな感じで導入しているのかってこと?
そうです、そうです。でちょうどいい記事がございました。
アンドリー・セン・ホロイッツから出てた記事です。
4月に出てたんですけど、
Where enterprises are actually adapting AI?
もうそのままじゃない。
この記事があったので、この記事をご紹介するっていうよりもかいつまんでご説明して、
じゃあ日本のね、今企業ってどうなっているのかっていうのも触りながら、
企業のAI導入の現在をサクッと見ていきたいと思っております。
この記事は、AI導入率がどうなっているのかっていう表面的な話だけじゃなくて、
どの業務で有料契約と本番利用が進んでいるのかっていうところを言及しているのが面白いところでございました。
このアンドリー・セン・ホロイッツの分析によると、
Fortune 500の29%、グローバル2000の約19%が主要な企業向けAIスタートアップの有料本番顧客、
つまりこの大企業がトップダウンで契約をして、実証実験を通して、
組織内で本番利用しているというふうに言ってます。
Fortune 500はアメリカの大企業500社で、グローバル2000は世界の大企業2000社なので、
グローバル大企業がだいたいだから、アメリカだと30%、グローバルだと20%が使ってるっていう感じなんですけど、
使ってるの定義は難しいですけどね。一部の部門が使ってるのか、会社全体で使ってるのかっていう話にもなると思うんですけど、
一応導入はしているそうです。この事実どうですか?多い?少ない?感じ方。
よく分かんないね。
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分かんねえな。みんな使ってていいんじゃないの?っていう感じがする。
私もね、ちょっと思った。
マッキン勢の2025年の調査もあったんですけど、このレポートも見たら、
企業のAI利用は広がってはいると。個人レベルでは結構使ってる人も多いので、広がってる一方で、多くの企業はまだ実験試験段階にあるっていうことを整理してますね。
ガートナーも、AIのプロジェクトの多くが、データ品質、リスク管理、コスト、事業価値がまだちょっと不透明っていうのを理由に、
まだ実証後に止まっているっていうことが、まだ多いケースですよっていうことを言ってます。
で、このアンドリーセンの調査を見ると、そんな中でも一部の業務では企業でも本番導入が進み始めているというのが足元の状況かなと思ってます。
じゃあ、具体的にどこの業務で、特に導入が進んでいるのかっていうのを見ると、アンドリーセンの記事だと、コーディング、開発ですね。
コーディング、お客さんサポート、社内検索、さらに業界別に見ると、ホームと医療も、
ホームなんだ。
ホーム、リーガルです。
リーガルと医療もかなり進んでいるそうです。
じゃあ、コーディングまず見ます。わかりやすいですよね、コーディング。
コードはテキストなので、公文もはっきりしてるし、いっぱい学習する材料もあるのであると。
さらにAIが書いたコードって、実際に動くかどうかで確認ができるので、費用対効果もはっきりしてるっていうのがあるので、導入が進みやすい。
カーソルみたいなコーディング支援ツールとかめちゃくちゃ使ってますよね。
日本でも、特にスタートアップ界隈だと使ってますよね、カーソルね。
この開発支援っていうのは、AIの最初の本命領域ですねっていう話です。
次に、お客さんサポート。ここも進みやすいんです。
問い合わせ対応って、まず件数が多いですよね。
あと、標準業務手順って作ってますよね。コールセンターみたいな感じにしちゃってるので、業務を標準化している。
標準化してて、問い合わせ件数をカウントできるので、倒縮対効果を測りやすい。
何件対応できて、解決率がどう上がって、お客さん満足度どう上がったのか、対応コストが下がったのかっていうのを数字で見やすいから、導入が進みやすいっていう感じになってます。
さらに、AIが答えられなかったら、人間の担当者に引き継げるんで、完全自動化じゃなくても、一時対応をAIが担うだけで価値が出やすいっていうので、進んでいるっていう領域になります。
3つ目が、社内検索、ナレッジ検索。これも企業の中に大量に情報ありますよね。ツールで言うと、スラックだったり、マイクロソフト、Teams、Googleドライブ、Notion、コンテントフル、セールスフォース、Zendesk、社内ウィキみたいなね、いっぱいありますよね。
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ここ、ペインが結構深いんですよ。いっぱいツールあって、いっぱい情報あるんだが、どこにあるかわかんない。
ツールによっては検索しにくいし、あと横断検索みたいなのないですよね、社内の。
横断してね。
この探してる時間が結構コストになると。
AIが入ると、今API接続いっぱいありますから、AIにこれどこだっけみたいな、なんとなく思い出した単語とかで検索するだけで探せるっていうので、結構導入が進みやすい。
これもコスト測りやすいですよね。
社員が便益を感じやすいっていうので、導入が進んでいる。
ここを専門にやってるようなツールっていうのも結構売り上げ伸びてるそうです。
領域でさっき言ったリーガルと医療なんですけども、リーガル領域は契約書、判例、規定、メール、メモなど、テキストが、ドキュメンテーションの文化があるんで、学習の材料がいっぱいあると。
ようやく比較、論点整理、ドラフト作成にAIの価値が出やすいそうです。
分かりやすいですよね。
こういったリーガル向けのAIっていうのは、めちゃくちゃ今売り上げ伸びてると言ってます。
医療領域も同じような文脈。診療記録、医学検索、紹介状、保険請求、院内文書など、専門的なテキスト業務が多いので、こういった領域のAIも売り上げがめちゃくちゃ伸びてるそうです。
ここもさっきのお客さんサポートに似てるんですけど、AIが専門家を、人間を鍛えるわけじゃなくて、最後に人間のチェックが入るっていうのが前提の業務フローになってる。
だからアシスタントとしてAIがめちゃくちゃ入る。下書き作って文書探して予約して抜け漏れ確認するみたいなので使われているので、この責任重い領域でも導入が進むのが安いっていう形になってます。
成果が測りやすくて、既存の業務に入りやすくて、人間の確認っていうのがちゃんと入るような領域から導入が進んでいますっていうのが予約になります。
では日本、日本企業どんぐらい進んでいるのかっていうのが気になりますよね。これはIPAさんから出ていたDX動向2025っていうレポートがあったんですよ。
これね、日本、アメリカ、ドイツの企業における新生AIの導入状況の比較っていうのがあったんです。
詳しいことはレポートをご覧いただければと思うんですけども、まるっとこの調査の内容を言ってしまうと、
新生AIについて導入している、現在試験利用している、利用に向けて検討を進めているを合わせた前向きな取り組みをしている企業はアメリカでは8割弱、ドイツでは7割弱、日本は5割弱にとどまっていたそうです。
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一方で、従業員1001人以上の大企業に限ると、日本は導入しているが50%、現在試験利用しているが25.7%っていう風に出ているので、大企業は意外と進んでいるらしいですよ。
どう利用しているかっていうのは、この調査だけではわかんないんですけども。
あとIPAの調査では、日本の企業は個人で業務を利用している、例えば文章生成だったり、アイデア出しに使っているが62%だそうです。
一方で、文章の業務プロセスに組み込まれているは13%にとどまっているそうです。
アメリカとドイツでは、この割合が38%という形になっているので、日本はやっぱりまだ個人的な利用で使っていて、がっつり業務フローをAIに置き換えるみたいなところは、アメリカとドイツに比べると、まだ遅れているっていうのが現状だそうです。
これが日本の現状でございました。ということで、今の現状の大企業、AI導入について見てきました。いかがですか?
いかがですかって言われても困っちゃうんだけど、そんな感じがしますね。
すごく印象的だったのが、利用状況の話で、個人での業務利用、文章作成とかアイデア出し等に使ってますっていうのは相応にあるんだけれども、文章の業務プロセスに組み込むっていうところになってくると途端に低いっていうのは、なんかイメージ分けますよね。
分けますよね。
日本って必ずしも、会社はとにかく重くて遅いけど、個人がすごくリテラシー低いかっていうと、そんなこと全然ないと思っており、むしろすごい高いと思うんですよ。
だからみんな個人では使ってるんだよね、個人レベルでは。ただ、組織になった瞬間、むちゃくちゃ対応遅いとかさ。
なんでなんですかね。
もうこれは本当に文化監修的なものだよね。
文化監修なのなんですかね。株主に言われるとかそういうわけでもない。
株主に何を言われるの?
分からん。
株主に言われるって何?
分かんない。なんか、外圧がかかってそうなってんのか。
外圧がかかって生成AIを使うなってなってるってこと?
分かんないですけどね。
なるわけないじゃん。
そうなんですけど。
なるわけないじゃん。
そうなんですけど、なんかあったときの、なんかあれなんですかね。
自己保診とかね。
本当、企業不動だとか、人事とかにものすごく根深く刺さってんだと思いますよ。
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関係ないじゃん。どうせ4年とかでローテーションする社長だったらさ。
自分の間に人気中に変なことしないでくれよってなるよね、そりゃ。
なるほど。
そういうの嫌いなんですけど。
なんかでも不思議だなって思う。
そんなのがこれに影響しちゃうみたいな。
いやいや、するでしょ、そりゃ。むちゃくちゃするよ。
てかもう、行動権利はそういうもんだと思いますよ。
なるほど。
まあまあ何はともあれ、まあまあであるかゆえにね、ここになんかものすごくアービット味ギャップがあると思うから、
どうしても僕はスタートアップを主語として考えてしまうので、
もうね、ディスラプトしろって最近言ってばっかりいるからディスラプトおじさんになってんだけど、
ディスラプトすればいいのにって思うよ。
狙い目ですよね、このギャップはね。
そうこうしてる間にさ、ツールとして提供して、じゃあ日本のスタートアップが日本でやるんだってなった瞬間、
まあこういう人たちがいてだから導入スピード遅いじゃない?
そうこうしてる間に他の地域、まあアメリカが一番わかりやすいですけれども、
そこですでに顧客に実績積んできた海外ツールがやってきて、
来ちゃうんだよな。
うん、じゃあようやく横らせって思いっこしをあげて、
じゃあAIツール導入するかみたいになった時に、
海外ツールのほうが全然実績あるじゃんみたいな話になってしまうと、結局そっちが導入されるっていう。
で、おじさんたちは日本のスタートアップはだらしないとか言い続けるわけでしょ。
そうです。
でもやっぱね、客がダメなところで商売しちゃダメだよっていうことだと思うんだよね。
アメリカに行けと。
アメリカに行く、イネーブラーでありたいんだったらアメリカに行く、グローバルに行くだし、
そうじゃなくて、もうお客さんじゃないですと。
仮想的ですっていう風に言って。
自分たちがAIを実装し、そのフロント側の業務そのものを塗り替えるっていう、
そっちに行ったほうがいいと思うよね、と僕は大変思います。
そのほうが早いかもしれないですね。
いや、全然早いと思うよ。
それできんのかとか、やろうと思ったらそれなりに大変で、単にツール作りますっていうような、
そういう資本力とかとは全然話が違うから。
常々僕はこのポッドキャストで言っていて、皆さん耳たこだと思いますけど、
日本だったらそういうチャレンジをしてるのって、令和トラベルとかニューモだと思うんだよね。
もうだってさ、令和トラベルは、これ僕のエンジェルズ先ですけど、
別に旅行代理店HISとかJTBに対してシステムを納入してるわけじゃないじゃん。
システム使って真正面からぶつかりにいってるわけでしょ。
そういうのやらないと、とろいお客さんに合わせてたら、いつまで経っても自分たちが成長できない。
成長できないっていうのは、事業としても成長できないし、プロダクトそのものも洗練化されていかないしさ。
そうこうしてるうちに海外のより良いものがやってくるわけじゃないですか。
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そのフルループにハマってしまうってことを考えると、これは真正面から戦いに行くってことだと思うんだよね。
の方が実は急がば回れで近道なんじゃないかっていうのが私の仮説でして、
そのために必要な軍資金集めようぜみたいなことな気がしておる。
ディスラプト。
はい、ディスラプトしよう。
今日はですね、大企業のAIの導入率っていうところを見てまいりました。
そこからディスラプトしようという。
ディスラプトしよう。
ディスラプトしよう。
繋がりましたので、これどういうふうにね、AIの波がどう来てるのかっていうのをいろんな観点から時々ね、こうやって観測できていければと思っております。
ます。
次回もお楽しみに。ごきげんよう。
さようなら。
