「BIPROGYグループ中国支店カンファレンス2023」において行われたセミナー「AI SaaSの力で現場を活性化～Generative AIの衝撃を受けて、起業にかけた熱い志～」の後半では、商談解析クラウドaileadを展開する株式会社バベル代表取締役社長の杉山大幹さんと、キャナルベンチャーズ株式会社の浜田大輔の対談が行われました。生成AIによって変わる働き方のみならず、AGI※1時代における人間の役割にまで話題が及びました。
1：AGIとは、Artificial General Intelligence（人工汎用知能）の略。従来のAIは特定のタスクや問題に特化したものであるのに対して、AGIは汎用的な知能を持つことで人間のように複数のタスクに対応できる人工知能を指す。
登壇者
株式会社バベル 創業者/代表取締役社長 杉山大幹さん
キャナルベンチャーズ株式会社 浜田大輔
誰でもAIが使える時代に
浜田）今回のディスカッションでは、直近の生成AIの登場や将来的なAGI（汎用人工知能）の可能性について、杉山さんがどう考えているか、またそれをプロダクトにどのように活かしていくかについてお聞きしたいです。蒸気機関（第1次）、電気（第２次）、インターネット（第3次）と産業革命が起こるたびに社会や人びとの価値観が変わっていきました。AIについても同じような変革が起きるのではないかと思います。まずは生成AIによって起きた変化についてお伺いします。
杉山）今までAIは大資本の組織やAIエンジニアしか活用できませんでしたが、ChatGPTをプリインストールするだけで誰でもAIを活用できる、まさに「AIの民主化」が起こっています。当社のプロダクトについていえば、LLM※2が登場する前は、別のAIモデルをベースにて東京大学斎藤研究室と共同研究しながら開発していった経緯がありました。ところがLLMの登場以後は、毎週のように進化するLLM技術をプロダクトに取り込んでチューニングする、といったことが起きています。
※2：LLMとは、Large Language Models（大規模言語モデル）の略。大量のテキストデータを使ってトレーニングされた自然言語処理のモデルのこと。人工知能の一種であり、生成AIの一部に含まれる処理モデル。LLMの代表例としては、GPT-4、BERTなどが挙げられる。
浜田）今までは、識別系・解析系のAIに関する議論が多かったと思いますが、最近は生成系のAIが登場してきて、画像・音声・映像・音楽がマルチモーダルに展開されています。生成AIについて感じているところをお聞かせください。
杉山）今までは監視カメラのデータから怪しい動きを検知するとか、工場の部品を検知するといった識別系AIが一般的でしたが、生成AIは、何もないところからコンテンツが生み出されていくところが大きいですね。あとは、文章でプロンプトを入力すれば、動画が出てきたり音楽が生成されたり、テキスト・音声・画像・映像などを組み合わせたものを生成することができるようになったことが重要だと思います。そうなるとコンテンツの生成コストが限りなく下がっていきます。例えば画像の編集などにおいても、Photoshopで数時間以上かかる作業が、誰でもプロンプト1行で画像を生成できてしまいます。
AIに完璧を求めない
浜田）会場の皆さんも自社でどう生成AIを活用していくか模索されているところだと思いますが、心配なのはハルシネーション（事実でない情報を生成すること）の問題です。杉山さんはどう考えられていますか。
杉山）ハルシネーションは過渡期の問題で、将来的には低減されていくでしょう。しかし、現状を考えると、これは人に対するマネジメントと同じようなものです。部下に指示を出したときに期待通りの答えが返ってくるかというと必ずしもそうではない。同じように生成AIでミスが生じた場合でも、プロンプトを変更して精度を向上させることや、7割の出来栄えで満足することができればいいのではないでしょうか。要するにAIに完璧を求めすぎず、100％でなくても活用することです。そうでなければ、AIの進化に対応できず、現在のAIのクオリティについて認識することも難しくなると思います。
浜田）実際にやってみて試していかないといけないということですね。従来、シンギュラリティ（AIが人類の知能を超える技術的特異点・転換点）が2045年に到来すると言われていましたが、ここ数年のAIの進化のスピードは予想をはるかに上回り、早ければ数年以内にシンギュラリティが到来するともいわれています。本当にシンギュラリティが来るのか、AGIがどういった変化を生み出すのか、杉山さんのお考えをお聞かせください。
杉山）AGIは、人間と同等レベルの知能を持ち、主体的にタスクをこなしてくれます。Chat-GPTを提供しているOpenAI社の会社設立時のミッションは、「AGIを開発し、限界費用ゼロで提供する」ということでした。PCにインテルが入っている感覚で、AGIがあらゆるプロダクトに入っている時代になると思います。そうなると人間の働き方も大きく変わります。ホワイトカラーの分野でも、人間とAIがどのように共存していくのか議論していくことも大切なのではないでしょうか。
AIによって業務フローを自動化する
浜田）AGIが当たり前の時代になると企業活動はどうなっていくのでしょうか。
杉山）議事録作成一つを取ってみても、ルールどおりに作成する部下も有能ですが、上司がどういう情報を欲しいのかを過去の傾向から判断して、欲しいタイミングで提供してくれる高度なスキルを有する部下もいます。それと同じように、今の生成AIは上司の指示、つまりプロンプト次第であるのに対し、相当気の利いた部下（＝AGI）が出てくる時代になります。そのためには大量のデータが必要ですが、様々なサービスとAPIを通じて連携することで、大量のデータを自動的に蓄積する仕組みができてくると思います。例えば、過去の企画書をどんどん投げ込んでいけば、お客様と商談が終わった直後に売上向上に直結する企画書が出てくるようになるかもしれません。そんな時代になるのかなと思います。
浜田）AIが、秘書、マーケティング施策、さらには投資申請書を作ってくれる時代になっていくと思われるので、そうなると私のような投資家の仕事は何かという話になってきますけれども、気づかないうちにAIに使われる時代になるかもしれないですね。ailead（エーアイリード）の位置づけについて説明していただけますか。
杉山）aileadは商談などコミュニケーションのデータを自動取得しています。そのデータをもとに、様々な分析や可視化ができます。今後は、企業におけるどの業務フローをどう自動化していけるかがポイントになってくると思っています。例えば商談が終わったときには商談の内容に基づいた見積書ができているとか、商談中に指示した内容が部下に伝わっているといったことですね。そういった自動化された業務フローが組めれば組めるほど、生産性が上がっていって、人口減少や物価の高騰などに悩まされることも少なくなるかもしれません。
浜田）キャナルベンチャーズもaileadを使っていますが、商談中に話し過ぎるメンバーがいたり、もっと話してもらうべきメンバーがいたりすることが発見できて、新たな議論が社内で起こったりしています。使いながら商談の質を高めていくことが重要なのかなと思っています。
杉山）aileadは商談データですが、ドキュメントから財務データまで、社内のあらゆるデータを集めていって、LLMを活用して、業務を自動化することが今後の大きなテーマになるのではないかなと思っています。
AI時代の人間の役割
浜田）AIが高度化する中で、人間にしかできない仕事は何でしょうか。
杉山）人の購買の意思決定は必ずしもロジカルではなくて、感情的・情緒的に「この営業パーソンの説明は丁寧で心地よい」とか思っていたりして、人の意思決定や行動に影響を与えたりしているものです。ロジカルではない、そしてフィジカルな存在としての人間の価値もより上がるのではないかと思っています。
浜田）私の娘の話で恐縮ですが、ChatGPTに好きなアイドルになりきってもらって、ずっと会話しています。これこそAIネイティブの発想だと思いますね。
杉山）確かにAIネイティブの世代独特な感性は着目する必要がありますね。人間は感性の生き物ですが、AIは情緒的な感覚はないので、考えなしにネットで炎上するようなコンテンツを自動生成してしまう可能性もあります。AIを活かすことも止めることもできるのが、感性や感情を持つ人間の役割なのかもしれません。
日々の仕事においても、AIと人間が共存する未来が来ると思います。そういった事について考えるきっかけになって頂けたら嬉しいです。本日は貴重なご機会をいただき、ありがとうございました。
