00:00AIに業務を移すことによって、人増やさなくても、え、売上利益が増やせるってことは、結構大事なポイントじゃないかと
00:00え、適切なAIツール選んで、え、使うのが意外と難しいことなんです
00:00めんどくさい
00:00ま、いろんなのがあるわけです
00:00種類が多すぎるわけですね
00:00多いですよね
00:00多いですし、心理的ハードルが大きいんで、なかなか使わない
00:00使わないと、やっぱりアイデア出ないんですよね
00:00使うとみんな発想が行ってきて、いろんな人が広がっていくみたいな
00:00そうです
00:00で、そのフィードバックを、やっぱりちゃん
00:00 んと、受けて、直してくっていうことを、やっぱりやってくのが大事ですね
01:14例えば、どこでもあっても、ものすごい最先端のテクノロジー使ってると思うんですよ
01:14あれ、おそらく生成AI使ってると思うんですよ
01:14現場の人たちが1番その抵抗勢力になっちゃう
01:14要はAIに、やっぱり仕事を取られるっていう感覚
01:14ちょっとやっぱり求心が必要ですね
01:14あ、ものすごい大事と思います
01:14あと、やっぱり本当に失ってしまうと、うんなんていうか、本当にAIの奴隷になってっちゃう可能性があると思います
01:14ああ、要は何が言いたかったかっていうと
01:14 AIって別に敵じゃないっていう話なんですよね
02:09皆さんこんにちは
02:09ピボットの佐々木です
02:09今回のピボットークは、AIドリブン経営をやってみて分かった不都合な真実をテーマにお話を伺います
02:09ゲストにお迎えしましたのは、改善プラットフォームCEOの須藤健二さんです
02:09よろしくお願いします
02:09よろしくお願いします
02:09はい
02:09津藤さんはもうね、出てきた時から、色んなあの2回ぐらい出てきていただいて、ま、大きくね、あの仕事を変えるとか、はい
02:09あの、色んなことを伺ったんですけど、実際にそれで
02:09 AI使いまくってみて、いろんなあの、教訓が得られたということなんで、今日はそれをちょっとシェアしていただきたいと思います
03:11はい
03:11はい
03:11ありがとうございます
03:11どれぐらい使いまくったんですか?いや、もうそれでいいと毎日今使ってますよね
03:11もそうですし、もうなんかいろんな、あの、私がその作業をするプロセスの中にもう先生結構自動的に入ってるっていうような形になってきてます
03:11この1年で仕事の形全然変わりました
03:11鈴さん、だいぶ変わりましたね、やっぱり
03:11はい
03:11へえ
03:11したらそれでもね、自分でやるだけ
03:11 じゃあ、いろんなとこにもね
03:11そうですね
03:11アドバイスしたり、実践してんですもんね
03:11そう
03:11今日だから、我々の会社の中でやったことと、お客さんと一緒にやってることと、こうちょっと混ぜながら、あのお話できればと思ってますんで、是非お願いします
04:08はい、よろしくお願いします
04:08ま、改善プラットフォームは、あの、今、元々UXを改善するっていうところから、あの、始めてるんですけど、ちょうど1年前ですね、あの、AIドリブンKっていう本出しまして、で、その時にまた、あの、お話しさせていただいて、前回ですね、いろん なことをお話ししたんですけど、それを実際にやってみたっていうのをですね、あの、お持ちしたんで、今日あの、3つぐらいお話できたらと思うんですけど、前回のおさらいと、実際やってみて分かってきた、こう重要なことで、そっから見えてきた不都合な真実と、ま、あの、あと希望みたいなものもちょっとちょっとお話できればなって思ってます
05:22はい
05:22で、あの、AIドリブンKはですね、基本的には経営者のために、AIって実はそのすごいもう根源的にその仕事のやり方とかですね、あの、マーケットメカニズムも結構変えてしまう
05:22 ぐらいのインパクトがあるんで、経営者のためのそのAIの許可書を作ろうってことで、AIドリブンK経営をあの書きました
06:30で、この本書いた理由って、あのあれなんですよね
06:30このそうジェンソンファンですね
06:30ジェスファン
06:30そうです
06:30そうですね
06:30AIを活用する人は人の仕事を奪う
06:30So use AI as fast as you can so that you could stay gainfully employed. Let me ask you the second thing. When productivity incre ases, When productivity increases, meaning we embed AI all over Nvidia
07:37Nvidia is going to become one giant AI
07:37We already use AI to design our chips
07:37We can't design our chips
07:37We can't write our optimizing compilers without AI
07:37So we use AI all over the place
07:37When AI increases the pr o d u c t i v i t y o f y o u r c o m p a n y, w h a t h a p p e n s n e x t？ H m o r e p e o p l e h m o r e p e o p l e g i v e e x a m p l e o n e c o m p a n y g r o w s g u e s s w h a t g r u p t i m e f o r a y っ て い う で す ね え
09:15こ れ は あ の 要 は、A I が 人 員 作 品 を 招 く わ け で な く て、や っ ぱ り A I を 使 い こ な せ な い 経 営 者 が、や っ ぱ り 市 場 に 到 達 さ れ て く っ て い う こ と か な っ て っ て い う 風 に 思 っ た ん で、ま さ に あ の 書 き ま し た と
09:36で、実 際 そ の 本 の 中 で 色 々 書 い て る ん で す け ど、ま 、例 え ば そ の
09:44 火流の工程から、やっぱりAIに食われていくんだろうと
09:46上流の工程に行けば行くほど、まあ、あの、組み合わせになっていくので、やっぱりその、今仮に火流のプロセス、火流の工程を自分のスキルとして持ってる場合は、ちょっとずつこの上流に移していかないといけないっていう話だったんですけど、これはもう結構起きてますよね、実際ね
09:53イラストとかアニメとか、これAIでやっぱりかなり、あの、サポートできるようになってきてるんで、ま、これ自体は、あの、合ってたのかなという風に、あの、思ってますと
09:53で、実際に、あの、ま 、業種別の人権比率みたいのを見てみると、やっぱこの人件比率が高いところっていうのが、いかにこのAIをこううまく入れてくかってとこは結構重要なポイントになってて、ま、やっぱ今人手不足でここは、あのすごく重要だなと思ってますと
11:02で、前回お話した時に、こう社長1人しかいない会社みたいな人みたいな話は、そう
11:02まさに例えば無人のコールセンターとか無人のペイロールとか、ま、これも相当あの現実的にできるようなあの状態になってまして、で、人的資本の重要性って相対的に下がるんじゃないかという
11:02 お話も、ちょっと前回させていただいて、ま、要は、もう色んな人的資本って言われてますけど、要はこれを解決したら、あの、成長できるかどうかってのが多分重要だと思うんですけど、やっぱり今後投資家って何を判断するのかっていうところが、ま、結構重要なのかなと
12:07で、前回あの、お話したこの本の中にもありましたけど、ま、要は天才が結構重要になってくるっていう、ま、要は今までって割とそのオペレーションが重要なんで、いわゆる人の組織とか調和をちゃんとして質の高いオペレーションをどれだけこう立て られるかってことが、かなり重要だったわけですけど、仮にAIがそのオペレーションをできるという風になると、1人の人がもうその業務設計をして、AIのチューニングまでオペレーションエクセレンスをやってくっていう、ま、1人じゃなかったとしても、ま、少数の人ですよねが、あの、やってくような世界になってくんじゃないかっていう、ま、お話をさせていただいたんですけど、これも割と近い概念がやっぱり出てきているなという感じでして、ま、今まで資本主義ってこう人的資本とか金融資本とかって言われてま だけど、ま、要は資本投下集めて、投下してやっていけばいいんですけど、ま、小資本で色々回っちゃうっていうことですよね
13:12で、しかも働く人からすると、そのエンプライアビリティってこう自分で確保しなきゃいけないっていう風になってくるんで、結構新しい世界に変わっていくんじゃないか
14:26ま、こんな話をさせていただいて、まさにあのAIを中心に経営を考えるみたいなのが大事じゃないかと言ってる自分もですね、これはやらなきゃいけないなということで初めてみたいことなんですけど、ま、やっぱりAI自体のそのポイン とって何かというと、やっぱり人の生産性が結構上げられるってことなんですよね
14:26だから要は今までって単純計算で人1人あたりその収益っていうのがこう増えれば良かったわけなんですけど、実際はそのAIに業務を移すことによって人増やさなくても、え、売上利益が増やせるってここは結構大事なポイントじゃないかということで、要は人が今まであの動いている部分の例えばオペレーションコストとか、え、ビジネスモデルのその収益っていうのはまでいくとやっぱりその落ちていくとかなかなか取れなくなってくるで、やっ やっぱり人からAIに仕事を移して、AIが稼ぐビジネスモデルみたいなものが結構大事だということでお話しさせていただいて、特に、え、ビジネス職でいくとやっぱり、あの営業とかマーケティングとか顧客対応って、ここってあの要はそのフロントオフィスですけどの、いいところってこういい安売で対応してくれるところなんで、いわゆるバックオフィス業務ってかなり型が固まってたんで、えっと、要はシステム化しやすかったんですね、今まで
16:40もうなんであの決まった通りにやればよかったんですけど、フロントオフィスって基本
16:40 的には、臨機応変にやらないといけないじゃないですか
16:40で、ここ、あの、精、やっぱり臨機応変が結構得意な領域なんで、え、ここがどうやってそのうまくオペレーション成でできるかっていうところが、あの、注目されてたわけなんですけど、実際に色々やってみましたというのがはい
17:40 [音楽] ま、このちょうど、あの、佐々木さんと私の、あの、フィボットトークのイラスト、前回の時のですね、イラストをなんか、あの、色んな形にイラストに変えて見てますけれども、これ、あの、今チャットGPTが先週ぐらいですかね、からすごくえ、性能が上がった
17:40 んで、ま、こういうのが、こう、できるようになったということで、すね
17:40私、ふけてますね
17:40結構ね
17:40いや、これね、やっぱり人によって結構、あの、イラストのトーンによって変わるので、面白い
18:49はい
18:49で、実際その、どうやって時代が変わるのかって、前回お話した時には、ま、まず2、3年ぐらいは、要は今までの仕事の中でAI使いましょう
18:49ただ、車内論理みたいな絶対残るので、車内調整重要になります
18:49これ多分ね、あんまり変わらないんですけど、実はこの無人プレイヤーが市場を食い散らかすみたいなことが、3年から5年ぐらいで出て くるんじゃないかってお話をしてたんですけど、これもかなり生成の性能が上がってきて、もう現実的になってますってのが今ですね
18:49なんで、いかにその無人のオペレーションみたいなことを考えるっていうのは、結構重要に実はなってきてるっていうことなんですよね
19:56で、ただ今実際、あの日本って本当にあの労働受給のギャップとんでもないことになってまして、採用が本当にみんな苦労してるっていう状態ですね
19:56で、もう例えばコールセンターってパンクしちゃってますし、事務センターが処理できませんとか、営業の 方達だって、こう、ピアセールスタイムって、こう、なんか色んなオペレーションしなきゃいけないから、こう、割と減少してってたりとかっていう、ま、そんなところで、あの、顧客体験自体は相当既存してるんですよね
21:08ただ実際、あの、生成の活用度ってちょっと低いっていうのが今の足元の状況で、ま、なので、完全AIによるオートパイロットっていうのを、えー、目指すという時に、ま、当然一気にはできないんで、部分的にそういうことができないかっていうところから、こう、スタートしていくわけなんですけど、まず最初ですね、去年から、あの、今年にかけて
21:08 でもですね、あの、私のしじりなんですけど、社長が本まで書いたのになぜかうちの車内でなかなかAIが使われないっていうですね
21:08しかもテックリテラシーが高い方が多いのにそれでも使われない
22:09そう
22:09これね、あの、ものすごいこれ実はもう、ありとあらゆるより多分起きてる問題で多分皆さんなんか車内に、え、何々GPTとか結構いろんなその車内AIみたいの入れてる会社多いと思うんですけど、利用率あんまり上がってないんですよ、実は
22:09そう
22:09聞きますね
22:09はい
22:09で、これなんでかってやっぱよく考えたんですけど、あの、 もう相当観察したんですよ
22:09要はどういう風に使ってるのかとか、なぜその使わないのかって
22:09で、えっと、例えばプロンプトを配ったりとかは、もう我々も相当やりましたし、なんかこういうプロンプトだったら、ここだけ書き換えればいいよねみたいな
23:19で、それをたくさんこう並べてくわけなんですけど、なんで使わないかって言うと、それをやっぱり考えて、適切なAIツール選んで、え、使うっていうのが意外と難しいってことなんです
23:19めんどくさい
23:19ま、いろんなのがあるわけです
23:19が多すぎるわけですね
23:19多いですね
23:19多い
23:19 ですが、やっぱりその1発では出ないので、そのなんかちゃんとチューニングしてっていうことが、やったら本当は楽なんですけど、割とそこのハードルって大きくて、心理的ハードルが大きいんで、なかなか使わないって
24:21なんでそれって、ワンストップにならないんですか？いや、いずれなると思うんですけど、えっと、今はやっぱり相当いろんなそのユースケースを吸収しなきゃいけないんで、やっぱり難しいんですよね
24:21今のAIって、実はそのいわゆるAGIっていうそのマソンさんたちが言ってるような、その汎用的なところまではまだ行 ってなくて、割とこの特定のナローAIっていう狭いAIがたくさんできてってるんですよね
24:21だから例えば絵を描くのが得意とか、うん、うん
24:21画像を動画にするとか、なんかテキストをたくさん書くとか、テキストたくさん読むとか、なんかこういう特定のそのAIが今たくさん出てきまして、ちょっとずつこの応用できるの幅が広がってるっていう感じなんですよね
25:32ああ、そっか
25:32そっか
25:32店とかで言うと、コンビニとか百貨店とかモールなら全て揃うじゃないですか
25:32そこにいけばいいのに、今全部商店街みたいになってて、それぞれ見せに行かなきゃ
25:32 ゃ、いけそうです
25:32魚屋さんとか八百屋さんとかを、まず最初にそれ作らないと、汎用的なもの最初から作れないんで、得意分野が分かれてるものがたくさん出てきてるんで、これちょっとしょうがないんですよね
25:32今
25:32うーん
25:32なんで、汎用的なそのAIが出てくると、一発で済む可能性はあるんですけど、まだそこまで行ってないかということですね
26:40はい
26:40うーん
26:40ただ、あの、実は1個1個のその、ま、先ほどのモールで言うとお、店ではもうかなり性能が上がってるんで、要はじゃあその完全なモールができるのを待った方がいいですかと言われると、 もう明らかにその使えるものを選んで使った方が、ま、生産性は、やっぱ上がるけど、これをどうやって工夫するか、っていうところが大事なんですけど、例えばなんか我々のブレイクスルーで行くと何か、っていうとですね、これあの、うち車内でスラック使ってるんですけど、スラックの中に疑似録エージェントを入れたんですよね
27:52で、これ、ま、要は疑似録みたいなやつでして、で、あの、ミーティング録画したデータのリンクをポンって入れて、ミーティングサマリーっていう、あのメンションをしてですね、リンクを貼ると、ま、その録画 データから疑似録作ってくれる
27:52で、あの、録画のデータが残ってるんで、ま、例えばお客様との承諾だった時に、部長さん、相手の部長さんってどう言ってたって他の人が聞いても、実は答えてくれる
27:52で、ちょ、ネクストステップどうしたらいいとか、メール、この後のネクストのメールどうやって送ったらいいとかってやると、それも全部考えて書いてくれるっていう
28:59ま、要は普通だとこうスラックで、じゃあ佐藤さんだったら佐藤さんにこれちょっと疑似6にしてとか、あの文字起こししてとかって依頼するじゃない
28:59 ですか
28:59そういう感じで仕事を依頼できるエージェントを作ったら、実は劇的に使われるようになったっていう
28:59これ欲しいですね
28:59これ本当にあの良かったですね、インターフェイスが
28:59だから要は、あの、自分でプロンプト書かなきゃいけないっていうんじゃなくても、もうそのメンションして、UR貼るだけで全部やってくれるっていう
29:57ま、これだから、あの、要は録画データだったら何でもできますんで、その、ようやくしたいとか、なんかそういうことでも対応できるっていうことでやってるんですけど、これで結構AIの本当利用が爆発
29:57 的に伸びたんですよね
29:57で、自分たちでやっぱり分かったのは、結局なんかその普段使ってる、ま、例えばさっきのスラックとか、チームズとか皆さん仕事で普通に使われるじゃないですか
29:57で、この中でAI使えるってなってた方が、ま、よっぽど使いやすいっていうですね
29:57で、ま、要はなんかこう蛇口がひねったらAIが使えるぐらいって書いてますけど、本当にそれぐらい簡単にもう、あ、自分で使ってたら勝手に精製だという体験の方が、やっぱりすごく進むってのが分かりまして、で、これやっぱUXの設計かなり重要だなって
31:04 う、気付きですね、これは
31:04うん
31:04で、実際に、あの、そういう風にやって、考えてみますと、普段使ってるツールとか、普段使ってるウェブサイトとか、ウェブサービスとかアプリとか、え、そういうものからAIのエージェントを呼び出せるように体験を設計しようっていうことを始めまして、ま、さっき疑似録ありましたけど、例えばメールの返信考えてくれるとか、え、日報書いてくれるとか、え、要約してくれる、翻訳してくれる、人事総務のなんか社内手続きの救済してくれるとか、経費生産してくれるとかっていうもの
32:14 を、あの、作り始めまして、それをどこにこう埋め込むみたいなのを始めたんですけど、これ、あの、めちゃめちゃ使われるんで、これどこもやりたいですよね
32:14これ最初に設定するのさえすれば、もはや楽なんですね
32:14はい
32:14あ、楽です
32:14はい
32:14ええ、これピボットでやってくれませんか？あ、全然全然やりましょう
33:26なんか、これ、そうなんですよ
33:26これ本当に楽なんで、あの、劇的にみんなの仕事が変化するっていう
33:26そっか
33:26技術よりもそこの最終最後のUXのところで、こんなけ劇的に変わるとですね
33:26もう要はね、出口のところが1番
33:26 [音楽] 大事ってか、むしろそこが最重要で、結構面白かったのは、例えば日報をなんか社内の人が書かないっていう会社さんがあって、で、日報を書いてくる、恋愛作ってくれないかっていうので、それこそ、あのカレンダーとか、あとさっきの疑似録みたいなものを全部リストして、え、ま、要は映画撮りに行ってですね、日報をそれぞれ生成してくれるっていう日報のAIを作ったんですけど、これやった後何が起きたかっていうと、あの、日報を読めないと、あの、要はみんなたくさん書かなったんで、読みきれないってなって、今度日報AIが読んで、うん
34:33要は AIが書いた日報を、その会社さん結構面白くて、日報を何のために書かせてるかっていうと、クレームを抑えるため、要はこういうことが、例えばお客様にちゃんと説明されてないと、リスクが高いからクレームになっちゃうんで、ここちゃんと大丈夫とかってのを確認するために、日報を書かせてるんですけど、実際にその、要はAIが書いた日報だから、ここはちょっとリスクが高そうなので、例えばマネージャーの方が見てくださいねって、要はたくさん出てくる、日報だ中だから、この順番で見てくださいっていうフィルタリングみたいなの かけて
35:45 やってるんですけど、これでものすごい、やっぱり生産性上がったっていう風にお話伺いましたね
35:45で、実際日本語書くの皆さん面倒くさいし、日本語読むのも面倒くさいんだけど、でもクレームは防ぎたい
35:45AIが日報を書いて、AIが日本語読んで、人がその中で本当にちょっとリスクが高いものをピックアップして見てるっていう、なんかそんな形になってますね
36:53これ業務のやり方結構変わりますよね
36:53やっぱりね
36:53そうで、実際にあの我々がそのAIの活用をその車内で広げてく時に結構重要だったのが、このアプローチってなんか最初になんか 現場で働いてる人たちに、ワークショップやって、要はどの辺をAIでやると楽になるかみたいなことを、結構アイデアを募って、これAIハカソンみたいなことやってるんですけど、え、実際に、あの、これ、あの、ある会社さんでもやらせていただいたんですけど、結構盛り上がりまして、ま、アイデアやっぱりいっぱい出てくるんですよね
38:06で、そん中で結構インパクトが大きなものから、プロトタイプ作りましょうって言って一緒に作ってしまって、で、実際に業務で入れて触ってもらう
38:06で、こうすると自分たちで出したアイデアなんで、なん
38:06 か、ここ、もっとこうしたい、ああしたいって、やっぱり色々出てくるんですね
38:06ここをチューニングしていくと、やっぱりものすごい、いいものになるっていうのが分かりまして、うん
38:06大体AIとかDXもそうなんですけど、なんか武将ができて、じゃあ、こういうAI作りましたっていう、こう、プロダクトアウトみたいな、あの、マーケットインとプロダクトアウトで、ま、やっぱり全然違うんで、ま、やっぱり現場の人が求めてるものの形で提供してあげるみたいに大事かってのは結構分かってきたアプローチですね
39:20で、実際にあの組織
39:20 におけるそのAI活用みたいなものでいくと、自分たちで使ってみるとアイデアが出るっていうのがあるんで、使わないとやっぱりアイデア出ないんですよね
39:20うん
39:20なんで、ま、例えばその画像の中身とカレンダーの予定をなんか理解してテキスト化してくれ
39:20ま、要は日報のアプリみたいの作った時に、これ日報ができるんだったらか、ここに写真でそのレシートつけたら経費生産できんじゃないかっていう、ま、要はアポイントがあったりとかすると、あ、どこどこに行く交通費だなとかってのは分かるんで、ま、じゃそれで経費生産のア プ、リ、作、り、た、い、と、か、っ、て、い、う、こ、う、作、っ、て、使、わ、れ、る、と、ま、た、アイデアが他の人から出てくるっていう、なんかこのサイクルをどう回すかみたいなところが、こうAIの活用の上ではかなり重要だなと思ってきますね
40:26普通の2Cのアプリとかと同じですよね
40:26使いやすいと使って、使うとみんな発想湧いてきて、色んな人広がっていくみたいな
41:29それと同じなんですね
41:29そうです
41:29で、そのフィードバックを、やっぱりちゃんと受けて直してくっていうことを、やっぱりやってくのが大事ですね
41:29はい
41:29ま、でも本当おっしゃるように2Cのアプリと全く一
41:29 緒です
41:29ですね
41:29はい
41:29なので、なんか我々今やってたのが、こうワークショップでできたものを、AIのもプロトタイプモックを作ってしまって、ま、サクサク試せるみたいなことを今提供してますと
41:29で、その後実際に、ま、本格導入する場合には、例えば本番関係どうやって入れるか、ま、例えば割とあのセキュアな環境じゃないとできないとかっていうのも、ま、対応しながら今やってるっていうそんな感じですね
42:38で、実際に、あの、これ実は大事なことは何かというと、ある、え、小さい組織がめちゃめちゃ変わるってい うのが1番インパクトが大きいんで、なんか何個かちっちゃいそのユースケースでドンって入れるってのももちろん、あの、例えばさっきの疑似録とか分かりやすくて全車で入れてもインパクトが出るんですけど、ある特定の部門の業務をたくさんAI化していくと、実はそれをこう広げてくみたいなことが結構大事でして、やる気があるところから、うん、あの、もういっぱいAIにしたいですっていう部署がその業務の大半をですね、AI化していくと、ま、それがベストプラクティスになりまして、じゃ、それを広げてばいいよね
43:49 っていう、ま、こういうことが割とですね、大事だったりです
43:49ま、要スモールステップ、あ、車内のアリーアダプターがやってくれれば、自然と広がるマーケティング理論みたいなもんですね
43:49そっか
43:49みんなをやらせない、一律にやらせない方がいいんですね
43:49そうです
43:49で、さらにAIドリ文系って、結局その要はある、そのせ、その特定のシーンだけをAI化してもしょうがなくて、実はワークフロー全体をAIで、ま、半自にもできれば、それってものすごい、ああ、オペレーションコストを変わってくるわけじゃないですか
45:03このAIで回 るオペレーションをどうやって作るかってことが、実は結構重要だったりするので、この小さい部門からアプローチしてくての実は結構重要ですね
45:03ああ、そうしたらある意味部門感でいい競争も生まれてもいいですね
45:03あそこあんなに効率高いのに使ってないあなたたちの部署こんなに生産性低いとかって言われたらね、そうですね
45:03はい
45:03対抗も空いてきますよね
45:03そうです
45:03なんでま、やっぱりちっちゃい成功体験をあ作ってしまうっていう
46:07これ結構大事ですね
46:07で、なんかあの僕らでやっぱりすごいやってわかったのはなんかよ
46:07 「ドラえもんの秘密道具みたいに」って言うんですけど、ま、例えばどこでもドアっても、のすごいなんか最先端のテクノロジー使ってると思うんですよ
46:07うん
46:07でもあれって、そのドアをこうひねって開けたら、ま、例えばじゃあピラミッド見たいって言ったら、こうバッて開けたらもうピラミッドとスフィンクスの前にいるみたいな
46:07あれおそらく生成AI使ってると思うんですよ
46:07要はいい感じにその欲求とか自分がやりたいことを、そのなんて言うんですかね、その着地させてるに正確に、じゃあエジプトのどこに行きたいですかとかって
47:19 いうの聞かなくても、ピラミッド見たいってなんとなく分かるじゃないですかっていう、なんとなく分かるを多分解釈してたりするわけです
47:19けど、このUXがその、例えば、ドアの絵の部掴んで、なんとなく思い浮かべてこう開けるっていうだけでできますって、ま、誰でもできますよね
47:19これぐらい簡単にしないと難しい
47:19今度逆に、あの、例えば、Googleさんがオッケー
47:19Googleって言って、作ろうとすると、じゃあ、エジプトに行きたい
48:33エジプトのどこですかとかって、こうやり取りが、こう、やっぱり発生するじゃないですか
48:33そうじゃ
48:33 なくてもっと簡単に、あの、使えるようにできるっていうのは、やっぱり作らないといけないかなって思ってる世界観ですね
48:33実際に、あの、今の体験とかって、こう、AIを、じゃあ今度いい、あの、エージェントができたとかって言った時に、最大のボトルネック何かというと、今のシステム乗らないんですよね
48:33イントラネットにあれを載せるとかってめちゃめちゃ大変なんで、今僕たち何やってるかというと、元々、改善プラットフォームって、ABテストツール作ってたんで、ABテストやってたんですけど、ABテストのためにタグ入れて、お客さんA ABテストするんですけど、ABテストする時に、その生成呼び出すってこと始めていて、そうするとエージェント呼び出せるんですよね
49:35うん
49:35なんで、ま、イントラネットの中に埋め込むとか、え、ま、さっきの、あの、スラックとか、あの、チームズとか、ああいうところにも、あの、実はAPであの、組み込んで、え、読み込むみたいなことをやっているんですけど、ま、こういうことができるようになったんで、ま、要は議事録のエージェントを、ま、さっきみたいにスラックとかチームに呼び出すもできますし、同じものを例えば、イン トラネットに入れたりとか、ま、そういうことも、のできるようになってます
50:40で、そういう魔法みたいな体験を作ろうみたいなことで、いろんな、あの、取り組みをやってまして、今で行くと、やっぱり多言語とかですね、あとはサポートみたいなとこではすごくやっぱり使われる
50:40ま、多言語は本当に、あの、やっぱり、あの、翻訳って性能がかなり上がってるんで、割ともうなんて言うんですかね、あの、用を足してしまうっていう、なんかそんな感じになってきてますね
51:47で、実際に、ま、クラウドからこう呼び出すみたいなことがこうできるよう
51:47 にあのお、していますと
51:47で、実際にこれやってみて、見えてきた不都合な真実みたいなのも、ちょっとお話できればという風に思ってます
51:47で、実際に、あのお、これ佐々木さん知ってます？あのお、あのアディ、ナディラさん言ってましたね
51:47SaaSが死ぬと、死ぬっていう
51:47うん
51:47これなかなかあの、すごい衝撃の話なんですけど、これまあ、いろんな意味で言われていて、ま、あの、例えばそれこそSaaSっていうソフトウェアを作らなくても、AIがそこの間の、中間層をこうコーディネートしてくれるとか、ま、いろんなその意味があるんですけど、これ実は我 々、サーズの会社さんとも色んな、実はその取り組みをやっていて、ま、やっぱりやってみて分かってきたこと大きく2つあるんですよね
52:531個がですね、価値が変わるっていうことなんですけど、ま、今までサーズって、ま、例えばあの何でしょう? 会計系のサーズだったら、経理の方たちのワークフローの中に必要なインターフェースがあって、で、あの、そのワークフローをその処理してくために、ま、データベースにデータを貯めてくわけですけど、そこのこうスキーマ設計で、要するにどんなデータを入れていくとその業 業務はどう処理できるのかっていうことを、こうインターフェースとデータベースを、こうちゃんとセットにして提供してたのが、ま、サースなんですよね
53:54で、え、ま、要は人のワークフローを助けますっていうことで、ま、ソフトウェアサービスって伸びてきたわけなんですけど、生成になってくるけど、さっきみたいにインターフェースは別に、じゃあその会計のソフトじゃなくてもいいよねと
53:54スラックからできてもいいよね
53:54チームスからできてもいいよね
55:05LINEからできてもいいよねってなると、インターフェース上は別の
55:05 何かを使っていて、そこからAIがあの、なんか扱いやすくして、そのデータベースにこう入れてくっていうことを、ま、やってくるようになる と
55:05ま、要するにAIってい ろんなとこにそのマルチエージェントにできるんで、インターフェース何でも良くなりますよね
55:05で、そうすると先ほどみたいに、今までだったらじゃあ鈴木さん、これ悪いけどお願いねって依頼してたかのように、じゃあ例えば経理処理みたいなものを、え、じゃあちょっと鈴木さんにレシートとかをお送りしてやってもらってたものが、AIがやってくれるというよう
56:07 なことができるようになってきてる
56:07ま、これって要するにですね、人を助けるんじゃなくて、人の業務をちょっと代行し始めるってことがこう起きるということなんですよね
56:07で、サースのビジネスって基本的にはそのユーザー数で課金してきてるんで、ま、ソフトウェアのそのユーザー数とか利用量みたいなもので課金してきたわけですけど、これあの究極的に行くとユーザー数減ってくかもしれないですね
56:07はい
56:07例えばセールスフォースが営業の業務を代行してったら、営業の人数ってそんなにいらなくなるかもしれないとすると、 えー、営業の満の数でカウントするんじゃなくて、おそらくバリューベースにどっかで変えなきゃいけないとか、経理とかもそうですよね
57:12経理の叩く方たちの人数とか利用量とか会社の規模とかで、あの、課金したものをバリューベースに変えなきゃいけなくなるかもしれない
57:12ま、こういうのが、あの、その制とサズの関係性って、サズって言われるビジネスモデルって、ま、さっき言ったこのインターフェースとデータベースが各ついて、で、あの、いわゆるユーザー数が利用数で課金してましたよっていうのがサズだった
58:19 わけなんですけど、うん
58:19ここが変わるかもしれないと
58:19ここでいいVal、リューベースって頻度とかっていうのとはまた違うんですか？えっとですね、最終的にはおそらく売上とか利益とかそういうところになってくるんじゃないかなと
58:19ベースってことですか？結果ベースなんでかって言うと、例えばさっきの1人ユニコーンが出てきた時に、多分その会社って結構な売上規模上げてますよね
58:19でもユーザー数って何人ですかって言われると、1人とかかもしれないと
58:19で、そうすると、サズとしては全然チャージできなくなっちゃう
00:00でも
00:00 実は、AIがすごい処理してるってなると、恐らくはその、あるタスクを1タスクこなすごとに、例えばいくら、うん、うん
00:00え、売上から何パーいただくとか、ま、形の多分チャージが出てくるんだと思うんですけど、そこはあの、valに対して課金が発生するって感じになります
00:00成果報酬に近いみたいな感じですか？近いと思いますね
00:00今、あの、例えば出てきてるAIで行くと、面接を例えば代行してくれるAIって出てきてるんですよね
00:00あの、エンジニアの一次面接とか2次面接のスクリーニングを、あの代行するAIって出て
00:00 きてるんですよね
00:00あれってえっと、面接あたり例えば6ドルとかなんかそんな感じなんですよね
00:00うん
00:00うん
00:00なのでそういう形でおそらく課金が変わっていくみたいな
00:00あ、あ、利用頻度ならまだね、計算しやすいですけど、どれだけ売上がそれで上がったかとか成果になると測るの難しそうですよね
00:00はい
00:00そうですね
00:00なので例えばそのさっき言った採用系でいくと1あたりで例えばチャージ、ま、本当に人材紹介とかに近かったりとか、ま、ま、やっぱバリューベースですよね、それも
00:00はい
00:00へえ
00:00そういう風になっていく
00:00 んだ
00:00なんか、VCとかでも生が面接するみたいなのあるみたいですね
00:00ああ、そうだと思います
00:00あの、面接とかああいうのは、あの、あとあるいはスクリーニングみたいなものは、AIの方がもしかしたらいいかもしれないっていうのが、村がなくて、はあ
00:00あの、精度が高いっていう、生に時給を払うみたいなもんですよね
00:00おっしゃる通りですね
00:00はあ
00:00そうなっていくんだ
00:00そうなので、ジェンソンファンさんが、AIに仕事を取られるんじゃないって言ってるんですけど、えっと、あれはなかなかそのレトリックが、やっぱ聞いていて 実際は、やっぱりAIをどう使ったらいいかって考える人たちが出てきて、そこの業務をやっぱり取りに行ってるってのは、今実態なんですよね
00:00うん
00:00なのでやっぱりどういう風にその自分たちの自社のオペレーションも変えなきゃいけないかっていうのも考えなきゃいけないですし
00:00はあ
00:00あの、同じように今度逆に、あの自分たちの課金のモデルも変えていかなきゃいけないって、はあ、考えないといけないっていう
00:00今まである人に面接感に1時間30、あ、3000円払ってたってしたのが、ま、これからはAIに500円払うとか、そういう
00:00 風に本当に置き換えられて消えられる、はあ、なんか分かりやすいですね
00:00はい
00:00営業の例えばアポイントを取るで、コールしていくらですってやってたのを、アポ取れたらいくらです、割るかもしれないって、ま、そんな形ですね
00:00ああ、はい
00:00いちいちそこで、お金払うの嫌ですね、けど
00:00あ、ま、そうですね
00:00なんか使いたい放題の方がありがたい感じもしますね
00:00そうですね
00:00ま、だ、最終的にはだからそれって、その使った後に最後その何かであの、バリューが出てくるはずなんで、そのもう売上から何%払うんで、もう使いたい放題にして
00:00 くださいっていう風に、多分なってくのかなと思います
00:00はい
00:00で、実際にあの進める上で、なんかフェーズ3つぐらいあるんじゃないかと思ってまして、1つは例えばサービスのデリバリーする時に、さっきのサーズとかであの考えると、ある特定の業務にAIを使いますと
00:00で、人がサーを使うんだけど、そこの一部をAIが助けますっていうこのフェーズ1から始めてるんですけど、これはもう明確にいろんなこともできると、さっき言ったあのエージェントみたいなそうですよね
00:00も、あの、全部の業務はできないんですけど、一 例えば、経費生産でも、え、例えばその経理の被目を、え、何て言うかね、あの、入れるみたいな、持ってAIである程度そのアシストとかできるようで、ま、こういうのは割とできるなとかっていう、ま、あの、ある特定のその人がやってるところをAIでサポートするってのが、ま、できるようになってきたと
00:00で、今、あの、フェーズ2を目指してるんですけど、これはもう要するに基本的なオペレーション、基本AIがやると
00:00で、人がちょっとそれをチェックして、あの、フィードバックするっていう、あの、こういう、 ま、要は、え、セミオートメイトみたいな感じですね
00:00半自動運転みたいな
00:00で、最終的にはこれって、サービスデリバリーの外側からも、セールスマーケティングから、え、あるいはその、え、バックオフィスの請求とかの業務まで、全部エンドtoエンドでオペレーションが全部AIで回ってるっていう、ま、こういうプロセスを経て、おそらく1人ユニコーンとかってできてる分だと思うんですけど、我々あの、今このフェーズ2のですね、あの、一部の、え、サービスオペレーションで、え、ま、完全にオートメイトでいけないか
00:00 っていうことを今始めてます
00:00ほお、これ結構いいですね
00:00やっていくと、なかなか面白くて、え、例えば我々動画の制作とか、あの、やらせていただいてるあの事業があるんですけど、動画の政策の例えばブリーフィングみたいなのは、あの、人が書いてた時から今にもう1分ぐらい短縮できてるんですけど、我々がその書いてたブリーフィングの肩を全部AIに入れて、AIに学習させて、で、そっからあのリーフィングを今度起こすっていうことを今始めてるんですけど、もう圧倒的に早い
00:00ブリーフィングって全体の概要の説明みたいなもんで
00:00 すか？台本です
00:00まさに、まさにそれがもう1分でできるんだ、1分
00:00へえ
00:00どんな感じのコテになるんですか？えっとですね、あのほとんど人と人が出してるのと、今遜色ないってなってるんですよね
00:00で、実際に例えば最初の、ま、動画のクリエイティブ作るのに、ま、2週間ぐらいかかったのが、ま、2日、初稿で2日で初稿が出てくるとか、1人当たりの生産性もものすごいこう上がるみたいな
00:00ピポットはまだ人が作ってんですけど、成毛に書いてった
00:00あれですかね
00:00えっと、がおそらくピポットの場合でいくと、なんかジャンルが結構
00:00 たくさんあるんで、ま、その方をなんか何個か作っていって、AIがあの、そのドラフトを出して、で、人がちょっと手直しするみたいな形にするのは、結構比較的簡単にできると思います
00:00フェーズA、フェーズ1みたいなやつです
00:00え、確かに
00:00で、我々これを始めていくと、なんかAIが現場で使われないってことが結構多発しまして、これ要は現場のディレクターの方たちが、AIが出てきたものをあんまり使わない
00:00うん
00:00で、なんならちょっと自分で自己流に直すみたいな、気持ち分かりますね
00:00はい
00:00分かりますよね
00:00で、これ何を我々や たかって言うと、そういうそのディレクターの人たちじゃ、今のやり方でやって、AIつけるっていうやり方と、全くそういう動画のディレクションを知らない、もう本当に素人の、え、アシスタントの方に、AIに言われた通りにやってねっていうのをやって、え、どっちの方が早かったり、ま、コスト的にどうだ、クオリティ的にどうだってチェックしたんですけど、これ実はね、ほとんど変わらない
00:00でも実は、リードタイムは、あの、何もあの、知らない素人の方が早かったんですよ
00:00疑わないんで
00:00うん
00:00うん
00:00もうその作業
00:00 すると
00:00で、さらに言うと、え、コストで言うと、当然あの経験のあるディレクターよりは、あの、全く経験ない方の方が安いんで、実はそのクオリティほぼ一定で、コストリードタイムは実は短いみたいな結果になって、ま、鬼に金じゃないですけど、素人にAIをつけた方が、実はオペレーションがうまくいってしまうっていうですね
00:00で、これ何をその意味してるかと言うと、何かのある業務をAI化してこうとした時に、今の既存の人たちにAI化してもらうっていうアプローチと平行で、別ラインで全部AIでやるっていう
00:00 2ライン走らせて、はあ、ちょっとずつこう試してくっていうことをやるのが、結構実は大事だったり
00:00そっか、どっちかに極端に振らなくていいわけですね
00:00そうです、両方やった方がいいですね
00:00そっか、生産ラインが2つあるみたいに、工場でも2つの違う種類があればスケルしやすいし、試せると
00:00ああ
00:00で、これをやってて実は分かったことは、この不都合な真実の、ま、2つ目になるんですけど、実はそのAIを入れてく時に、現場の人たちが1番その抵抗勢力になっちゃう
00:00要はAIに、やっぱ仕事取られるっていう感覚って、やっぱすご あるんで
00:00え、何が起きるかっていうと、実は最初に恩恵を受けるのって、ジュニア層って言ってるんですけども、要するに何も知らない人たちは、AIのアウトプットそのまんまやってくんで、いきなりクオリティが、まあ、上がるわけですよね
00:00あの、だって何も知らないんだけど、AIが全部助けてくれてるんで
00:00で、ただこの人たちのスキルってなかなか熟達しづらい課題があるんで、ま、要は、ま、ある種が効いちゃうことになるんで、この人たちをどうやってスキル上げていくかっていう論点がまず1つ出てきますと
00:00 うん
00:00で、もう1つ、今度はミドル層よりも、やっぱりトップ層の人たち、ま、これも本当に2局化してくんですけど、やっぱりトップ層しか残らないで、かつトップ層の中でも言語化できる人じゃないと、なかなか残らないっていう、ここがですね、あの、すごい難しい論点で、まさにこの日本で行くと、なんか、いわゆる海外みたいに、こう、割と何て言うんですかね
00:00全部リストラするみたいなことって基本できないんで、やっぱり、あの、よくリスキリングとかありますけど、業務全体をどんな風に変えてくのかとかっていう、割とやりがいの設計みたいなことを
00:00 作らないと、すごい難しいっていうで、すね
00:00うん
00:00うん
00:00これが、あの、本当ぶつかった壁です
00:00特に日本の場合、中間の方が多いと思うんですけど、多いですね
00:00そういう方、どうすればいいんですか? 1つは、えっと、ま、これって一気に起きるわけではないんで、さっきの、A、AラインとBラインってこう走らせていくんですけど、この、えっと、Aラインで、やっぱりそのさっき言ったアイデアを出すとか、そのこの業務って、実はもっとこういう形でAIにした方がいいとかっていう、その、いわゆる現場のボトムアップ的な活動は、やっぱり必 要になってくるんで、いわゆる緑層の人達って、業務知ってるわけですよね
00:00で、この人たちがAIをどうやってその業務に組み込んでいくかってことは、実は本来は考えた方がいい人たちなんで、この人たちどうやってそのやる気にさせるのかみたいなところが、実は結構大事
00:00うん
00:00上になってもらうか、言語化で来てもらうかってことだ
00:00そうですね
00:00そうです
00:00そう
00:00だ、逆に言うと、あの、この上下のそのスキルセットの幅って、実はそんなに差がなくなってきていて、AIが助けてくれるんで、言語化できるかできないかの方が、実は結構大事っ
00:00 てね
00:00そういうのが出てきまして、なんかちょっと新しい希望の話もちょうと合わせてしようかなと思うんですけど、ちょ、今から9年前ぐらいですよね
00:00あの、アルファ号がイセドルさんにこう5で勝つっていうですね
00:00え、で、この私たちのとこでAIやってる、ま、エンジニアがいるんですけど、彼、あの、あの、以後の騎士で、ま、要は2016年の、え、この、え、イーセドルとアルファゴのあれを見てですね、衝撃だったと
00:00で、ま、要は今までイゴってあのAIでなんて言うかな、なかなか勝てなかったと
00:00で 、人類最強の、いいセドルがあんなに負けるんだっていうのを見て、結局彼はな、何て言ってたかって言うと、その、ま、例えばそのエンジニアで行動も一応書けるんだけど、行動を書くっていうのは、やっぱりAIの方が勝つ時代が恐らく来るだろうと
00:00 で、彼はなんかプロダクトマネジメントとかそういうことを、ま、やってきたんですけど、要するに、ま、いつかAIに負けるっていう覚悟をしてやってきましたという話をしていて、僕これ結構大事だなと思ってて、ちょうど先週も私、あの、ま、仕事でその、え、ディーープリ サーチを使ったんですけど、正直自分がこれ調査してこの結果を出そうと思ったら、相当な体力となんか時間を投じないとできないことが、まあ、さーってやっぱり上がってくるわけですよね
00:00で、そっからじゃあもう1段階こういう切り口で調べたい、こういう切り口で調べたいっていうことをこうあの出すわけなんですけど、正直めちゃめちゃ優秀なアナリストとこう仕事してるみたいな感覚になるので、あ、これ自分はAIには勝てないなって、やっぱりまさにこのAIに負ける覚悟をしてきたっていう話なんですけど、で、彼が言っ てたのがすごく面白くて、このAIの時代に、ま、天才って言われる人が大事って話したんですけど、天才にもやっぱりタイプありますよね
00:00うん
00:00長嶋茂雄さんみたいなタイプと、一郎さんみたいなタイプ
00:00要するにやって自分でやってみたらできちゃったっていう天才の人と、言語化しながらそのスキルをビルドアップできるその人っていうので、今のその時代でいくとやっぱり言語化する
00:00そのまさに自分は何ができて何ができないだからこういう風にトレーニングし、そしたらこうできるっていうことをこう積み重ねていく人がやっぱり有利だと
00:00 という風に彼は言っていて、これ僕本当その通りだなと思う
00:001両さんが有利ってことですよね
00:00そうですね
00:00はい
00:00大谷さんとね、長嶋さんが対決するっていう新聞もありました
00:00大谷さんのが有利ってことですよね
00:00そうですね
00:00やっぱ言語化する
00:00うん
00:00この時代やっぱ言語化できるかどうかっていう、その理論化できるというか、人に説明できる
00:00ま、AIに説明できた方がやっぱり有利であるっていうことですよね
00:00なんか分かんないけどできちゃったっていう
00:00うん
00:00ま、実際はあの多いじゃないですか
00:00こう左側の人って別に天才じ ゃなくても、あのほとんどのスキルって、実はそうだと思ってまして、やってみたらなんかよくわからないけどできちゃいました
00:00ああ、多いですよね
00:00けど今後、別に言語に依存しなくてもいい、長嶋さんが打ってる画像とか動画とかいっぱい分析したら、長嶋さん自身は言語化できなくても、その天才性とかスキルって、なんかAI学べそうじゃないですか？おっしゃる通りですね
00:00なんでその、要は例えば、その、まさにあの、え、例えばスポーツの世界とか、そういう世界だとおそらく、あのそこの壁は簡単に超えられると思いますと
00:00難しいのはホワイトカラー ー な ん で す よ
00:00 う ん
00:00 ああ、そっか
00:00そっか
00:00そういうことですね
00:00そう
00:00ホワイトの業務はやっぱね、言語化しないと難しい
00:00確かに体動かしてやるわけでもないですもんね
00:00そうなんですよ
00:00そっか
00:00そう
00:00だから、ま、見て学べとかよく言ってましたけど、いや違うんですと
00:00ちゃんと理解させるように、あの、できないとこれからいけないんで
00:00さっき言ったそのスキルのこうピラミッドでは、実はなくて言語化できるっていうことの方が結構大事
00:00ああ、したら職人さんとか手先使うような仕事は別に言語ができなくてもそのスキルがす
00:00 ご経験があれば、AIに学んでもらえるってことですよね
00:00はい
00:00そうですね
00:00はい
00:00ですし、今度逆にホワイトビジネスパーソンの世界で行くと、やっぱり言語化できる
00:00要は自分はそれができないんだけど、ある程度言語化できる人の方が実は強かったりするっていう
00:00ああ
00:00はい
00:00今日、そもそもなんですけど、言語化できないホワイトカラーってなんで今いるんですかね？それはやっぱり、あのオペレーションが結構あるからですよね
00:00ああ、そっか
00:00考え言語化しなくても、さらやればよかったですよね
00:00そうです
00:00あの要はマニュアルがあって
00:00 ビジネスオペレーションを処理するっていうのが、実はかなりたくさんあるわけですよね
00:00そっか
00:00そこがいらなくなるってことですね
00:00そうですね
00:00そこがやっぱりあの、ま、DXっていうのはそもそもそういうことってなるべくこう仕組みでできるようにってありましたけど、ま、AIになって、ま、よりそこは、あの、できるようになるって、幅広げてできるようになるっていう感じだった
00:00ちょっと面白いんですけど、我々の会社であの作曲する営業ってのが出てきまして、ちょっとあの、その曲流しちゃいますね
00:00なんかあの作曲する営 業
00:00そう、あの、うちの会社、白金高輪にオフィスがあるんで、そのオフィスに来ていただく、お客さんに来ていただくために作曲をしまして、なんかこの、ま、東京駅からいらっしゃるお客様だったんで、ま、東京駅からこう白金高輪に向かう歌詞になってて、 [音楽] [音楽] これをお客さんに届け てていただければ、あの、大丈夫です
00:00着きますって言って言ってて、これめちゃめちゃ面白いのが、お客さんがめっちゃいい曲ですねって言って、自虐帯っていうか、早く早く説明してくれよっていう私みたいせっかちな人は思っちゃうんですけど
00:00 そう、そう
00:00これもすごい面白いのが、すごい評価が高くて
00:00へえ
00:00そう
00:00で、なんか何かの度にそのお客さんに、こうなんかAIで作曲して送るみたいなことをやってるんですけど、これってなんかすごくなんて言うのかな、AIの使い方として斜め上というか、あの、要は今までってこうなんて言うか、自分たちのそのタスクとか仕事をどううまく進めるかなんですけど、表現に変えているんで、これやり方としては結構面白いというかですね
00:00要は何が言いたかったかって言うと、AIって別に敵じゃないっていう話なんですよね
00:00 やっぱりその何かをその変えてく時に、私もそのさっき言ったみたいに、AIでやった時に、「あ、これ自分AIに勝てないな」って思ったんですけど、いやそもそもAIと戦ってたんだっけ？全くそんなことないですよねと
00:00 そうすると、どんな風にAIを使うかっていうのは、その表現というか、その幅がいっぱいあるわけなんで、ま、それこそ営業活動をしてるのになぜか、あの音楽を生成するAIを使って、お客さんとコミュニケーションして、ま、それでなんか円滑にやり取りしてて、なぜかファンが結構ついてるっていうのがありまして
00:00で
00:00 例えば、AIどう使い倒すかって、本当にそのなんて言うのかな、仕事を役立てるだけではなくて、自分たちの仕事をどうもう1回そのAI使って再構築するか？って考えた時に、ま、実は色んな発想があるんじゃないかな？っていう風に、ちょっと実は、あの、この、やってく中でこう気づきまして、は、この辺のクリエイティビティっていうのは、ものすごい重要になってるなっていうのは、あの、私が感じてるところですね
00:00あ、あ、はい
00:00ありがとうございます
00:00なんか色んな意味でのおさらいにもなりましたし、未来を見ていくヒントになったってことで
00:00 というと、はい
00:00けど結局なんかその言語化できるかどうかが大事ってなると、より教育とかいろんなものって行動化しませんか？なんか言語化って、私も言葉使う仕事してますけど、すごい難しいっていうか
00:00はい、はい
00:00自分でやってることを論理で説明し、人に分かるように言語化する
00:00はい、うん
00:00なんか簡単なようで、すごく複雑なことで
00:00はい
00:00これって相当教育レベル高かったり、本とかいっぱい読んでたり、言語に精通してないと結構難しくないですか？そうですね
00:00ただ結局その今少なくとも例えばチャットGPTとやり取りをして
00:00 く、仕事をしていくってやると、やっぱり言語を使うわけですよね
00:00その、書いたり喋ってこういうことやってってに依頼してくわけなんですけど、えっと、このサイクルですね
00:00結局、自分が言ったことと、あの、返ってくることの対話を繰り返していくと、やっぱり習得できる
00:00で、あ、こういう伝え方すると伝わらないんだなとか、これ背景が分かってないからこういう風になってるんだなみたいなことがやっぱり出てくるんで、人に仕事依頼する時と結構似てくるというか
00:00ああ
00:00あ、これうまく背景が伝わってないからごめん、こういうことを加味し っていうと、また変わってくるわけですよね、アウトプットが
00:00なんか意外と今まで求められてきた能力となんかそんなに変わんない気もするんですよね
00:00おっしゃる通りですね
00:00うん
00:00あの、そこで行くと、えっと、ま、まず少なくともそのAIを使いこなすっていうその、例えばプロンプトとかそういうことで行くとそんなに変わってないと思います
00:00うん
00:00変わらないというか、ま、むしろ今まで以上にそういうことが大事になってるっていう、ま、よくね、コミュニケーションって言いますけど
00:00ああ、人とコミュニケーションだけじ
00:00 ゃなくて、今AIとのコミュニケーションもすごい大事になってると
00:00人とのコミュニケーションは下手だけども、AIとのコミュニケーションはうまいっていう人多いんですか？要するにこのコミュニケーションって機械か人かで結構別なのか、もうかなりダブるのかどっちなんでしょう？今はえっと違うと思うんですよね
00:00え、それは何かというと、実はその人とのコミュニケーションにおいては、そのおそらくなんですけど、みんな単純にその言われたことをこう聞いてるだけではなくて、おそらく解釈をしてるはずなんですよね
00:00う
00:00 ん
00:00Aさんっていう人が、「いや、これはイエスだ」って言ってるんだけど、今みんながいるから、こう建前でイエスと言ったのか、本当に心からそれをイエスと言ってるのかは、ちょっと違うよなとかっていう、こう解釈が発生するか、人間のコミュニケーションの場合って
00:00で、そこがAIの場合だと、当然それをイエスと言われたら、イエスっていう前提で動いていくんで、そこの間に、あんまり解釈の余地がないんですよね
00:00うん
00:00うん
00:00なので、人間とのコミュニケーションの方が、あのもう少し、こうなんていうか、あの空気読まなきゃいけないと
00:00 か、ああ、うーん、は発生してると思いますね
00:00そっか
00:00したら両方に長けた人は、今後人とのコミュニケーションの時は、ちょっと上に行ったりとか
00:00はい
00:00するけれども、機械との時はもう率直にもう全部論理て
00:00うん
00:00別にオブラートに包まずにバンバン率直に話すみたいな
00:00その2つの言語を使い分けるんでしょうね
00:00そうですね
00:00ただこれ、結局はそのシチュエーションに合わせてるだけなんで、やっぱコミュニケーションがその率直な方がいい人もいるじゃないですか
00:00うん
00:00あるいはその関係性的にすごい信頼関係ができてる場合って
00:00 しむし ろ、パって端的に言った方が、こう割と円滑に進むみたいなこともあるじゃないですか
00:00だそこのなんか別に、AIは特別というわけではなくて、ああ、このシテーションの時にどうしたらいいかっていうだけなのかなとは思ってます
00:00いや、だからコミュニケーションに力、ま、ま、大人の教育もそうですけど、子供の教育とかってことに考えていくと、またなんか色んな示唆がありますね
00:00例えばですけど、イーロンマスクみたいな人っていつも率直じゃないですか？はい
00:00あの人と京都の人みたいな人が話すと、京都って結構上に話す人も多い
00:00 じゃないですか
00:00本当はイエスなのにノーと言ったり、それって文化によってそういう風になってるとこもあるじゃないですか
00:00うん
00:00はい
00:00そういう人って、折り合わないですよね
00:00ま、でもその、結局それって、あの、あれなんですよね
00:00その、ビジネスのシーンでは、ああ、京都的な商法あんま必要ないか
00:00そう
00:00あ、だからそのシチュエーションによるって、本当にその通りじゃないかと思っていて、要はその、最後答えを出さなきゃいけないっていう場合には、もしかしたらそう、コミュニケーションのプロトコル合わせた方がいいかもしれないんです
00:00 けどうん
00:00[音楽]例えば、普通に意見を交換するとかっていうことだと、全く成立しますよね
00:00きっとそうですよね
00:00そっか、そっか
00:00だから、ビジネスコミュニケーションと他のコミュニケーションはまた別になってくるってことですよね
00:00そうです
00:00目的が多分違うんですよね
00:00その要は何かの結論を出さなきゃいけないとか、交渉しなきゃいけないとかっていうのと、意見を聞きたいとか、文化を学びたいとかいったシーンでいいと全く違いますよね、きっとプロトコルが
00:00うん
00:00なので、なんかそこにやっぱり合わせてくっていう
00:00まあ、あの、すご く、人間がこれだから、AIだと、なかなか難しいんですけど、人間は割と自然に切り替えてやっていることなんじゃないかなと思ってまして
00:00はあ
00:00コミュニケーション力が大事だって、ずっと長く言われてるじゃないですか
00:00そこの定義も、ま、変わんない部分もあれば、ちょっと変わってくるんですかね
00:00おっしゃると
00:00ま、そうですね
00:00あの、コミュニケーション自体は、ああ、ま、普遍的に多分大事なんですけど、その、ま、AIを使ってそのコミュニケーションをこう増幅するとかなんかそういう感じだと思いますね
00:00重要性そのものは、や やっぱり変わらないような気がしますね
00:00ああ、そっか
00:00須藤さんとしては、こういう時代になった時に、ま、子供の教育するとしたら、何の教育重視します？今までと同じですか？より重視するものがあるとしたら何ですか？そうでも、やっぱり、あの、そもそもの問いの立て方ですか？やっぱりそこですか？そうですね
00:00なんか、あの、結局そのプロンプトもそうなんですけど、プロンプトってあれ問を立てるってことじゃないですか？なんか答えを出すことは割とその、やっぱりAIが得意なんですけど、AIにそもそも何をさせるのかとか、どういう風に
00:00 考えるのかっていう、その問いを立てるっていうこと自体は、やっぱり人間がやる仕事だと思うんですよ
00:00で、うん
00:00例えば、あの、さっきのAIで全部ビジネスを作ろうって言った時も、どういうビジネスを作るか、そのものはAIじゃなくて、やっぱり人間があの、なんですか？あの、最後は判断しなきゃいけないんで、え、アイデアは別にAIに出させてもいいと思うんですけど、そん時に、やっぱりその問いがいいのかどうか、っていうことはやっぱり人間の問題かなと思うんですね
00:00そういうことですよね
00:00はい
00:00そうですよね
00:00ま、インターネット が出てきた時に、これからももう知識って全部インターネットとかにあるんで、頭の中にそんなに、頭の中のハードディスクにそんなに知識いっぱい、うーん、なくても、ま、問いを立てる力とか考える力があればいいみたいな言説って、当時もいっぱいあったんですよね
00:00それと似た言説が結構今あるような気がしてて、けど、考えるとか意思決定するとか議論するって、ある程度頭のハードディスクの中に入ってないと、それそうですよね、できないとこあるじゃないですか
00:00その、ある程度の詰め込み、頭の中に色々情報入れとくってことは、今までと同じように重要な
00:00 ですかね?ちょっと性質が変わるんでしょうかね
00:00えっと、おそらく単純な記憶みたいなものよりも、むしろそのなんか、例えば問いを立てて、実際にやり取りをして、いって結果どうなったのかっていうなんか、この集積ですよね
00:00なんかあの、やっぱり学習の集積、学習の集積だと思うんですけど、なんかこれ自体はなんか重要だと思うんですよ
00:00さっき言った要はAIが出してきた答えに対して、それがクオリティがいいのか、はたまた悪いのか、あるいは求めてるものはこっちなのかあっちなのかっていうのを、結局評価しなきゃいけないんで、その評価する
00:00 ためのその技能とかスキルっていうのは、やっぱりつけないといけない
00:00うん、ので、さっき言ったその問いを立てて、で、その答えを、あの、見て、で、その答えの品質は高いのか低いのかをちゃんと評価するっていう、なんかこう、これが、あの、大事なのかなって思います
00:00ああ、そういう意味じゃ、やっぱり考えながら、こうやって議論しながら色々やっていくみたいなところは大事ですね
00:00やっぱり教科書覚えてだけとかは、やっぱり古いですね
00:00そうですね
00:00ですし、あと、思って言うと、その結局答えがあの、ある問題はおそらく皆さんこうできるんですけど、答えがない問に対してどうや って、例えばコンセンサスを取るのかとか、うん
00:00どうやったらそのみんなと合意して一緒に進められるのかっていうのは、あの重要だと思うんで、これはえっと、やっぱりスキルとしては結構つけていかなきゃいけない部分かなっていうのは思ってます
00:00[音楽]あ、そう、やっぱホワイトカラーは徹底的にコミュニケーション力磨き、言語化力磨き、そして問を立てる力とかを磨いた
00:00ま、さらに高度化していくっていうか感じで考えて、他の人は中途半端にホワイトカラーなるより、やっぱりよく言われるように手に職つけるとか、体、肉体もちゃんと使ったり
00:00 成とか使ったりするような仕事をしていく
00:00その、やっぱり2局なんですか?やっぱりそうです
00:00そうですね
00:00でも結局のところなんかそれって、あのはい
00:00私なんか極端にどっちかに振るっていうことではなくて、実はそのいわゆるエッセンシャルワークみたいなものも当然必要ですし、でもかと言ってじゃあ全部それでいいかっていうとそんなこともないので、はい
00:00仕事っていう職業ってお金を稼ぐ稼ぎ方としては、佐々木さんおっしゃるようにこう2局化してくと思うんですけど、実際そこに求められてくものは必ずしも例えば、え、コミュニケ ー、ションだけではもちろんないでしょうし、必ずしもその、いわゆるオペレーションだけではないのかなっていうのはちょっと、思ってますね
00:00うん
00:00割と1番オペレーションっぽいとこはどんどんってことですよ
00:00そうです
00:00おっしゃる通りですね
00:00そこはなんか逆に、あの、結構しんどい仕事だったはずなんで、そこの部分っていうのはなくてさ、ま、実はクリエイティビティとか、はい、うん
00:00なんかそういう発想力とか、さっき言った調整とか、こういう、こういうその、なんか、あの、ある程度その、なんかクリエイティブが問われてるような部分っていうのは人間
00:00 やっぱりやっていかなきゃいけない仕事でしょうし
00:00そうですよね
00:00あと、あそこで素人をかけるAIが強いって話あったじゃないですか
00:00けど、ここでまさしく次のとこで指摘されてるように、これだとジュニアメンバー全然成長しない
00:00ですよね
00:00そうなんです
00:00結局なんか意思があって、自分仕事って辛いものでもありますけど、やっぱり楽しい面も大いにあるじゃないですか
00:00これでなんか熟達しないまま、なんかうまく生産性上げていっても、本当つまんないですよね
00:00そうなんです
00:00え、なんかAIの奴隷みたいになってきますよね
00:00この 問題、どうしたらいいんですか
00:00これだからそのAIを結局武器として使うのか、AIの奴隷に成り下がるのかっていうのは、もうかなりの差がありまして、で、これがまさに最後、やりがいの設計って言ってるんですけど、結局最終的なその仕事のValueとかアウトプットって、例えばお客様に感謝されるとか、何かなんか知らの多分成果が出るってことだと思うんですけど、やっぱり全体と全員として、あの見ていかなきゃいけない、要は例えば会社ってビジョンとかあるじゃないですか
00:00このビジョンを実現するっていうことに対して、オペレーショナルなこと
00:00 は、もちろん減っていくんですけど、最後それってビジョン実現できてますか、っていうところに立ち帰って、え、いくと実は、あの、実現できてないんであれば、これって、あの、AIが言ってることと違うよね、問いそのものを疑い直さなきゃいけないよねっていうことをやっていかなきゃいけない
00:00その、おそらくその最初スキルが熟達しづらいっていうことは、もう確実に起きるんですけど、ま、一方でそのやり取りの要素のものは大量に出てくる
00:00うん
00:00ので、スキルの熟達の仕方が僕変わるんじゃないかなと実は思ってるんですよ
00:00ああ、そっか
00:00そっか
00:00 ィー ドバックはいっぱい受けるので、はい
00:00そっか
00:00そっか
00:00上達しないわけではないと
00:00なんでかっていうと、その例えば将棋の騎士の藤井さんとかも、AIで、あの、いっぱいトレーニングしてるんで、あの、色んなその今までみたいなそのトレーニングの仕方と寄付のあの味方とかだけじゃない、あの、学習の仕方をされてこう強くなってらっしゃると思うんですけど、要は今までみたいなスキルの熟達のさせ方じゃない熟のさせ方が出てくるのかなっていうのは思ってます
00:00そっか
00:00新たな成長の仕方は十分あり得ると
00:00それは既存の調 成長、あの成長の仕方よりも、もしかしたら早い、もしくは質が高いかもしれません
00:00そうですね
00:00あの、今そこは我々がまだ見つけられてない、何かが近いかなとちょっと思ってるんですよね
00:00そっか
00:00はい
00:00ちょっとやっぱり向上心が大事ですね
00:00あ、ものすごい大事だと思います
00:00あと好奇心とか、向上心とか、やっぱりこれは本当に失ってしまうと、うんなんていうか、本当にAIの奴隷になってっちゃう可能性があると思います
00:00ああ
00:00なんか、なんだかんだ言って大部分の人は、AIの奴隷っぽくなってきません？はい
00:00いや、あの
00:00 現実問題として
00:00そうですね
00:00なんかおそらく考えなくても、えっと、なんか食っていけるとか、なんか生きていけるっていう風には、やっぱりなるんですよね
00:00なんで、えっと、やっぱりその考えることが楽しいとか、なんかそういう人たちが、やっぱりあの、おそらくクリエイティビティを発揮しやすいようになっていくでしょうし
00:00ああ
00:00考えるってね、楽しいって感じる人もいるけど、めんどくさいって人もいっぱいいるじゃないですか
00:00多いですよね
00:00どうなのかな
00:00そうですね
00:00ま、でもさっき言った教育の役割は、1つ重要な気がしますし
00:00ああ
00:00 あ、あとはなんかやっぱりその日常接点で、その触れるものがどういう風にその内容がこう変出してくかっていうか、結構大事かなと思いますね
00:00だがそれこそピボットを、え、若い人たちがたくさんエンターテイメントとして見てくれるっていう風になると、やっぱりそう知的なことが面白いってなるような気がするので、なんかそこすごい大事だと思うんですよね
00:00うん
00:00ああ、分かりました
00:00そしたら、ま、やる気っていうか、向上心、好奇心、ま、やっぱりそこの原点に帰ってくる
00:00そうですね
00:00分かりました
00:00ということで今日は鈴さんにお話伺い
00:00 ありがとうございました
00:00はい、こちらこそありがとうございました
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AIを経営に取り入れることで、人件費を増やさずに売上や利益を向上させることが可能になるが、その導入には多くの課題が存在する。 
