ChatGPT、生成AIが拓くオープンイノベーションとは？これから伸びる業界は？

G1ベンチャー2023
第4部分科会V「Generative AIが拡げるオープンイノベーションの可能性」
（2023年6月11日／グロービス経営大学院 東京校）

私たちの創造性を高め、未踏の領域へと導く新たなツールとなり得るGenerative AI。異なる業界や領域で連携することで新たな価値を生むオープンイノベーションの創造性は、Generative AIの出現によってはどう変化していくのか。その可能性を探る。（肩書きは2023年6月11日登壇当時のもの)

01:02　生成AIが注目され始めてどのように感じているか。初動対応は。マクロ的変化は。

-(堀井氏)新しいテクノロジーが出てきたときの従業員や周囲のパートナーの感情が大事にしているが、生成AIやChatGPTに対してはポジティブ。生産性向上がかなり進むと思っている。
-(中馬氏)KDDIは新規事業はもう0→1はやらないが、生成AIに関しては本業だと思っている。ユーザー接点が生成AIによって高度化するのはビジネスチャンス。
-(平野氏)元々眠っていたナレッジをいかに抽出して使えるようにするかをやっていたので、インパクトは大きい。LLMに2017年頃から取り組んでいるのでど真ん中の領域。
-(関灘氏)グローバルトップの直下にGenerative AIチームがあり、世界中のユースケースを集めて経営者にピッチしている。ひとつは業務効率化、もうひとつはトップラインを伸ばす価値創造で変化が起きている。
-(中馬氏)これまでのバズワードでDXはB2B、Web3はB2C。生成AIは両方兼ね備えていて、裾野の広がりが大きいので、ここまで盛り上がっているのではないか。

10:08　本格的に生成AIを実装する際に行う、初期的なアドバイスやガイダンス

-(関灘氏)生成AIの期待値を縦軸、時間軸を横軸にとったときに、現在期待値がピーク側にきている。まずは今出てきているものを上手に使って出来ることもたくさんある。あとは精度の高いデータで作ったものでないと業務に使えないレベルものものがある。
-(平野氏)金融系などもやっているが、重要な論点がある。ドメインナレッジをどうやって積み上げるか、セキュリティ、信頼性をどう担保するか、記憶のさせ方。これから出てくる生成AIのスタートアップはこの辺りをいかに獲得するか。他の技術との組み合わせが必要。
-(野本氏)医療の中で、AIをどのように事業に実装していくのか。
-(堀井氏)業務効率化や生産性向上で言うと、定型だが膨大なデータを提出する際の業務で飛躍的に効果的。技術革新が最終的に、患者さんに対してポジティブに影響するかはリスク要素があるので、ここは課題になる。
-(中馬氏)メタバースは去年ぐらいまでバズワードになっていたが、コンテンツがないのが課題。現在ネットで流行っているコンテンツはほとんどUGCで、プロが作っているものではない。ユーザーが3DCGを作るのが難しすぎから過疎っている。これが劇的に変わりそう。プロンプトで3D空間も作れるようになっていくと、ユーザーがやりたい世界が実現できる。いよいよキャズムを超えるのではないか。

19:36　生成AIの台頭に伴い、組織はどのように変わるのか？KPIは？

-(関灘氏)現状大企業のほとんどは、業務効率化でどう使えるかと考えるフェーズが多い。組織を変えてやり方を変えなければいけない、というところまで至っていない。
-(堀井氏)チャットボットに来た質問を、会社の方で正しいものをデータとして得たもので回答が作れるようになる。研究のデザインもビジュアルでわかるようになるものが既に存在している。こういったものが進化していく。組織変革より、それぞれのリスキリングが大事。どういう問いの立て方をすればいいのかということをうまくやる人材を育てていくことで、組織変革に繋がる。

23:45　内部の人材をリスキリングするのか、オープンイノベーションでやっていくのか

-(堀井氏)自分たちが得意な領域である薬、データ、サイエンスなどは引き続きやっていく。一方で問診票などを医者が参照したりする情報を参照して、診断の正確性を上げることができる。ペイシェントジャーニーの中で良いソリューションを作っていくことをオープンイノベーションでやっていきたい。
-(平野氏)LLM関連で起きているイノベーションの本質は、データマネジメント。データマネジメントに関しては、これからパラダイムシフトが起きる。タスクべースでもかなり進んでいる。スキルの入れ替えの観点では、スピーディーに行わなければいけないところがあるので、マインドを変えることが必要。
-(野本氏)AIスタートアップとして競争優位性を保つためのポイントは？注目しているドメインは？
-(平野氏)ドメインナレッジ、セキュリティ、信頼性、記憶の保持の4点。業界で言うと、金融系、製造系、物流系。タスクで言うと、営業や問い合わせ関連。

30:22　生成AIをソリューションにする組織体制

-(中馬氏)対話型AIに注力している。コミュニケーションサービスのユーザーフロントを高度化して維持していきたい。日本の産業全体が、ユーザーのエンゲージメントを高めるサービスモデル型にシフトしきっていない。だから生成AIに乗り遅れたらダメだという危機感がない。
-(関灘氏)医療で言っても、創薬の方に注力して、ペイシャントジャーニーに目が行っていない。そのような部署を作ってビジネスを立ち上げないといけない。
-(堀井氏)バリューチェーンの上流部分は付加価値が大きいので、ここでうまく使いたい。やはり患者や家族のQOLを上げたいという思っているので、生成AIが出る前から始めている。

36:13　進化出来ている会社と出来ていない会社の差分、本業と共創の棲み分け

-(関灘氏)事業上大きなインパクトがあれば、真剣に世の名をウォッチしている。業界を超えた領域で共創するときにどこまで張りに行くかは判断が必要。
-(中馬氏)本業は自前だが、それ以外は全部オープンイノベーション。何が来るかわからないので種まきが重要。
-(関灘氏)コンサルティングサービスがなくなることはない。同じ道具をみんなが持つと、今度は何で差別化するかの議論は出てくるはず。
-(平野氏)これからの戦略は人間の知性が必要だと思うし、 納得性みたいなモチベーションも関わって くるところがあると思うので、そういうところまで変化が訪れている。

42:27　質疑応答①

-次の変曲点の見極め方とは
-生成AIで、ノンバーバルコミュニケーションの構造化はできるのか
-(中馬氏)ChatGPTがアホだみたいな話があるが、大方問題ない。残り数％を何で補うかを考えたら、実はたくさん使えることがたくさんある。

54:49　質疑応答②

-大企業も生成AIが触れる中で、スタートアップが出来ることはあるか。