優秀なエンジニアは日本にいる！GAFAに負けないための生成AI活用方法

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生成AI活用事例：生成AIがもたらす変化とスタートアップの勝ち筋

G1ベンチャー2023
第5部分科会T「AIアプリケーションが塗り替える世界～AI applications are eating the world？～」
（2023年6月11日／グロービス経営大学院 東京校）

AIはもはやビジネスにおけるオプションではなく、企業の競争力を強めるための必須要素となりつつある。各分野においてAIのビジネスへの実装が進んでいるが、その具体的な成果、そしてこれからの展望はいかなるものか。AI上に構築するアプリケーション群の現在地から、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)

00:12　議論のセットアップ

-スマートニュースが日本スタートアップ大賞2023で内閣総理大臣賞を受賞。
-生成AIに限らず、AI全般について話を聞いていきたい。10年前、マーク・アンドリーセン氏が「Software is eating the world」と発言し、その通りになった。3，4年前にNVIDAのCEOが「But AI is eating software」という、さらにAIが業界を塗り替えていくということが提言された。
-大きく3つのパート。１：現在、AIをどのように事業・プロダクトに組み込んでいるのか。２：AIが拡がっていった先の産業構造、競争環境はどうなるのか。３：今後AIを使ってどのように取り組んでいくべきか。

02:33　現状AIを事業でどのように活用しているのか。うまくいっている部分と苦労している部分は。

-スマートニュースは、以前から記事のレコメンデーションにAIを使ってきた。直近では主に３つ。社員がアシスタントとしてAIを活用して業務効率を上げること。プロダクトの裏で動いているパイプラインの処理を生成AIで活用できないか検討中。ユーザー体験に現れる領域での活用。現状のAIだとプロンプトに使える情報量に限界がある。他の回避策との組み合わせが必要。
-オレンジでは既存の漫画画像をアップロードすると、AIで読み取って英語版の漫画を出力するものを作っている。答えのないものを完全に自動化するのは難しい。翻訳はクリエイティブに近いので、AIにすべて判断させるのは難しい。答えが決まっているものは精度高くできている。
-ソニーでは、ソニーAIという組織もあり、各事業部いずれも提案を受けている。生成AIのマーケットがダウンマーケットにおいて、唯一の超拡大分野。現段階は、LLMに限らず、DataOpsなども全分野でアメリカが大きい。

11:30　誰がこの価値をキャプチャーしていくのか。

-GAFAはAIエンジニアも多いし、経済資源豊富なので圧倒的優位で始まっている。スタートアップは圧倒的不利でスタートしなければならない。スタートアップがどのドメインで勝てるかが大事。
-8年前にソニーのベンチャー投資のファンド化が始まったが、技術よりもバーティカルでやってきた。ただ生成AIだけは怖い。バーティカルな技術が生成AIによって吹っ飛ばされる懸念も。アメリカのCHGGという上場会社は子どもの宿題サポートみたいなことをやっている。決算説明会で「「ChatGPTにちょっと食われています」と言ったら株価が半分になった例もある。
-LLMのすごいところは、人間のみつ現実世界の認識・概念・知識を獲得しているので、それを生かしてチューニングするだけで応用できること。これまで一生懸命個別に開発してきた技術の強みがなくなってしまう。

18:25　LLM上にアプリケーションがスタートアップ主導で立ち上がることはあるのか。

-これまでのWeb業界と求められるテックのレベルが全く違うので、ハードルは高い。悲観的にならなくても良い。Kaggleというコンペティションプラットフォームでは、アメリカ人の次に日本人が上位の成績を収めている。優秀なエンジニアは、日本にいる。
-クラウドと同じような形で、AIのインフラは寡占化は進むが、どうやて活用していくのかにフォーカスできる。顧客主義で動くことが出来る。
-AIがここ数カ月で身近になったことは事実。エクスプレイナビリティ(説明可能性)についてはまだ解決していかなけらばならないところ。

22:22　AIにおいてGAFAMが後から捲ってくることがある中で、スタートアップはどのように競争優位性を作るのか。

-これまでの図式と大して変わらない。尖ったものを作れば、そこまで気にしなくて良いのではないか。細かいところを直していくことが、差別化になる。ただOpenAIも漫画に興味を持っているので、そっとしておいてほしい。
-インフラ側、アプリ側で二極化することがこれまで以上に起きるが、AI時代だから変わることはない。個別技術をユーザーに価値を届けるための総合的な技術の組み合わせとして見た時、簡単に真似できるものではない
-GAFAMの投資責任者に聞くと、自分たちだけで出来るとは全く思っていないので、相当スタートアップ投資をしているし、開拓にエネルギーをかけている。AIの精度が少しずつ良くなっていることに対して、そのトラッキングをしっかりやっていくようなレベル。

30:09　スタートアップにとって有利なこととは

-スタートアップは全て決裁権限が自分にあるので、スピード感早く意思決定して実装できる。承認フローがないのがスタートアップ特有の強み。
-生成AIをプロダクトに活かすことができるかということをアイディアベースで試すことを社内で やったとき、30個くらいのものが実装レベルで出来る結果になった。1つの技術でこれだけ応用例出せるというのは、あまりなかった。

33:38　質疑応答①

-変化の早い中、このタイミングで、特にフォーカスしてやっていること、やるべきこととは。
- AIを使ってエンジニアの生産性は何割ぐらい上がるかの肌感覚は。
-これから生成AIに対しての規制強化に踏み込んでくると思うが、日本のスタートアップに対してどのような影響がありそうか。気をつけるところは。
-30個アイディアを出したという話があったが、今回のAIに関連して、通常の検討とは違ったポイントでの優先順位の付け方は。

43:04　質疑応答②

-生成AIへの情報流出が懸念される点について、短期的なものなのか、中長期的な問題として残るのか。
-生成AIが出てきている中で、エンジニアの採用で変えてきていることはあるか。未来のプロダクトチームを作っていく中で変えようと思っていることは。
-実際に投資する時のバリエーションについて。本当にやりにくくなったと思うが、そのあたりの苦しみについて。

51:42　日本のスタートアップとして、人材獲得における海外でのベストプラクティス

-ミッションの話をすることが、アメリカでは重要性が高い。日本発ということを意図的に伝えることはしない。
-Kaggleに参加する人は、アニメアイコンの人が多いので、興味を持ってくれそうな確率は非常に高いと思っている。一方でマーケティング領域の人などのアトラクトは難しいと思っている。