【AIを使い倒してわかった不都合な真実と希望】社内でAIが死ぬほど使われない／種類が多くて面倒臭い／Slackに議事録エージェント／小さい組織をまず変える／プロより素人にAI／言語化の力で差がつく

0:00 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 は結構大事なポイントじゃないかと。え、 適切なAIツル選んで、え、使うのが意外 と難しいことなんです。めんどくさい。ま 、いろんなのがあるわけです。種類が多 すぎるわけですね。多いですね。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。使わないとやっぱ アイデア出ないんですよね。使うとみんな 発想が行てきていろんな人が広がっていく みたいな。それと同じですね。そうです。 で、そのフィードバックをやっぱちゃんと受けて 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。 例えばどこでもあって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。 あれおそらく精成AI 使ってると思うんですよ。現場の人たちが 1

0:47 番その抵抗勢力になっちゃう。要はA にやっぱ仕事を取られるっていう感覚。ちょっとやっぱ向心が大事ですね。 あ、ものすごい大事と思います。 あとやっぱ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。 ああ、 要は何が言いたかったかっていうと、AI って別に敵じゃないっていう話なんですよね。皆さんこんにちは。ピボットの佐々木です。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。ゲストにお迎えしましたのは改善 プラプラットフォームCEOの須藤 健二さんです。よろしくお願いします。 よろしくお願いします。 はい。津藤さんはもうね、成出てきた時から いろんなんあの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

1:33 はい。 あの、いろんなことを伺ったんですけど、実際にそれで 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。はい。はい。ありがとうございます。 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。 もそうですし、もうなんかいんな、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。 この1 年で仕事の形全然変わりました。鈴さん だいぶ変わりましたね、やっぱり。はい。 へえ。したらそれでもね、自分でやるだけじゃなくろんなとこにもね、 そうですね、 アドバイスしたり実践してんですよね。 そう。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。

2:18 はい、よろしくお願いします。 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 ちょっとお話しできればなって思ってます 。はい。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ぐらいのインパクトが

3:04 あるんで、経営者のためのそのAIの許可 書を作ろうてことでAIドリブンK経営を あの書きました。で、この本書いた理由 ってあのあれなんですよね。 このそうジェンソンファンですね。 ジェスファン。そうです。 そうですね。AI を活用する人は人の仕事を奪う。So useAIasfastasyoucan sothatyoucouldstay gainfullyemployed. Letmeaskyouthe second thing.When productivity increases,When productivity increases,meaningwe embedAIallover Nvidia.Nvidiais goingtobecomeone giantAI.Wealready useAItodesignour chips.Wecan'tdesign ourchips.Wecan't writeouroptimizing compilerswithoutAI. SoweuseAIalloverthe

3:49 place.WhenAI increasesthe productivityofyour company,whathappens next Hmore peoplehmorepeople giveexampleone company growsguesswhatgrup time forayっていうですねえこれはあの要 はAIが人員作品を招くわけでなくて やっぱりAI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。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 火流の工程からやっぱりAIに食われて

4:35 いくだろうと。上流の工程に行けば行く ほど、ま、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。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。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あポイントに 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。

5:22 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。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、これもう 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お話も ちょっと前回させていただいて、ま、要は もういろ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。で、前回あのお話しした 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

6:09 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 てましたけど、ま、要は資本投化集めて 投化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。 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。ま、こんな話をさせていただいて、

7:01 まさにあのAI を中心に経営を考えるみたいな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 自体のそのポイントって何かって言うと、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。 だから要は今までって単純計算で人1人 あたりの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えいる 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ぱり人

7:48 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。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、フロントオフスって基本的に は臨気応変にやらないといけないじゃない ですか。 で、ここ、あの、精やっぱ臨気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。 [音楽]

8:37 ま、このちょうどあの佐々木さんのと私の 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いろんな 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。私吹けてますね。結構ね 。 いや、これね、やっぱ人によって結構あの、イラストのトーンによって変わるんで 面白い。 はい。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 23 年ぐらいは要は今までの仕事の中でAI 使いましょう。ただ車内論理みたいな絶対残るんで、車内調整重要になります。 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

9:23 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、これもうかなり成の 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。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。 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。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、ジムセンターが処理できませんとか、 営業の方達たってこうピアセールスタイ ムってこうなんかいろんなオペションし 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 。ただ実際あの生成の活用度ってちょっと

10:10 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、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A が使われないっていうですね。しかもテックリテラシが高い方が多いのにそれでも使われない。そう。これね、あの、ものすごいこれ実はもうあ、ありとあ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。

10:56 そう。聞きますね。 はい。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。 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。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、それをやっぱ考え て適切なAIツル選んで、え、使うって いうのが意外と難しいってことなんです。 めんどくさい。ま、いろんなのがあるわけ です。が多すぎるわけですね。 多いですね。多いですし、やっぱりその1 発では出ないんで、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、そ、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。

11:47 なんでそれってワンストップになんないんですか? 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、やっぱ難しいんですよね。 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。だから例えば絵を描くのが得意とか うん。 うん。画像を動画にすると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て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。 ああ、そっか。そか。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。

12:32 そこに行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いけ そうです。魚屋さんとか屋さんとかをま、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。今 うん。 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。はい。うん。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

13:18 、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 の中に疑似録エージェントを入れたんですよね。で、これ、ま、要は擬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わって作ってくれる。 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談だった時に部長 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 。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。

14:07 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 にしてとかこのあの文字起こししてとかって依頼するじゃないですか。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。 これ欲しいですね。 これ本当にあの良かったですね。インターフェイスが。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。 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 爆発的に伸びたんですよね。で、自分たち でやっぱ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。で、この中でAI

14:54 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。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 勝手に精生だという体験の方がやっぱ 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 いう気づきですね、これは。うん 。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

15:43 してくれる、翻訳してくれる、人事総務の なんか車内手続きの救してくれるとか、 経費生産してくれるとかって っていうものをあの作り始めまして、それをと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。これ最初に設定するのさえすればもは楽なんですね。 はい。あ、楽です。はい。 ええ、これピボでやってくれませんか? あ、全然全然やりましょう。なんかい、これ、 そうなんですよ。これ本当楽なんで、あの、劇的にみんなの仕事が変化するっていう。 そっか。 技術よりもそこの最終最後のUX のとこでこんだけ劇的に変わるとですね。 もう要はね、出口のところが1

16:34 [音楽] 番大事てか、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、要は映画取りに行ってですね、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 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。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 要はえAIが書いた日本だからここは ちょっとリスクが高そうなんで例えば マネージャーの方が見てくださいねって要

17:20 はでたくさん出てくる 日本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やってるんですけど、これでものすごいやっぱ生産性上がったっていう風にお話伺いましたね。で、実際日本書くの皆さんめんどくさいし、 日本読むのもめんどくさいんだけどでもクレームは防ぎたい。 AIが日報を書いて、AI が日本読んで人がそん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。これ業務のやり方結構変わりますよね。やっぱり ね。 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

18:08 かみたいなことを結構アイデアをツって これAIハカソ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 やっぱいっぱい出てくるんですよね。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。で、こうすると自分たち で出したアイアイデアなんで、なんかここ もっとこうしたい、ああしたいってやっぱ 色々出てくるんですね。ここを チューニングしていくとやっぱものすごく いいものになるっていうのが分かりまして うん。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、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 、やっぱ全然違うんで、ま、やっぱ現場の

18:53 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。 で、実際にあの組織におけるそのAI 活用みたいなものでい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、使わないとやっぱアイデア出ないんですよね。 うん。 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。 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

19:39 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。普通の2C のアプリとかと同じですね。使いやすいと使って使うとみんな発想湧いてきていろんな人広がっていくみたいな。それと同じなんですね。そうです。 で、そのフィードバックをやっぱちゃんと受けて 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。 はい。ま、でも本当おっしゃるように2C のアプリと全く一緒です。ですね。 はい。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。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

20:25 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。で、実際に、あの、 これ実は大事なことは何かっていうと、 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ちろん、 あの、例えばさっきの疑似6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。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。

21:25 そっか。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。 そうです。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、反自 にもし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。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。 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。 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。はい。 対抗も空いてきますよね。 そうです。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。これ結構大事ですね。で、なんかあの僕らでやっぱすごいやってわかったのはなんかよくドラえもんの秘密道具みたいにって言うんですけど、ま、例えばどこでもどあ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。

22:14 [音楽] うん。 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。あれおそらく精成 AI使ってると思うんですよ。 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エジプトの どこに行きたいですかとかっていうの聞か 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 けどこのUXがその例えばえドアのえの部

23:02 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るってま誰でもでき ますよね。ここれぐらい簡単にしないと 難しい。今度逆にあの例えばGoogle さんがオッケー。Googleって言って 、作ろうとすると、じゃあエジプトに行き たい。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発生するじゃない ですか。そうじゃ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 作らないといけないかなって思ってる世界 観ですね。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 最大のボトネック何かっていうと今の システム乗らないなんですよね。

23:48 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。うん。 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、要は技録 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、そういうこともあの できるようになってます。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、 今で行くとやっぱ他言語とかですね、あと

24:33 はサポートみたいなとこではすごく やっぱり使われる。ま、他言語は本当に あのやっぱ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。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にあのして いますと。 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。で、実際にあのこれ佐々木さん知ってます?あのあのディ ナディラさん 言ってましたね。サズが死ぬと 死ぬっていう。うん。これなかなかあの すごい衝撃の話なんですけど、これま いろんな意味で言われていて、ま、あの 例えばそれこそサーズっていう

25:19 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 ともいろ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。1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 業務はこ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

26:06 、ま、サーズなんですよね。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 インターフェイ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。スラック からできてもいいよね。チームスからでき てもいいよね。LINEからできてもいい よねってなるとインターフェイス上は別の 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でそのデータベース 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。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 なるんですよね。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

26:53 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な ことができるようになってきてる。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。 で、サズ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。 はい。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

27:41 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val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。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valリューベース に変えなきゃいけなくなるかもしれない。 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イスとデータベースがかくついて、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わけなんですけど うん。ここが変わるかもしれないと。 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。 ベースってことですか?

28:28 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。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。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。でも実は AI がすごい処理してるってなるとおそらくはそのえ、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。 え、売上から何パーいだくとか、ま、形の多分チャージが出てく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。 成果報酬に近いみたいな感じですか? 近いと思いますね。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。あの、エンジニアの一次面接とか 2

29:15 次面接のスクリーニングをあの代行する AI って出てきてるんやです。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。 うん。うん。 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。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。 はい。そうですね。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 Valリューベースですよね、それも。 はい。へえ。そういう風になっていくんだ。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。あ あ、そうだと思います。 あの、面接とかあいうのは、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。 あの、精度が高いっていうぱ生に時給を払うみたいなもんですね。

30:00 おっしゃる通りですね。はあ。 そうなっていくんだ。そうなので ジェンソンファンさんがAIにが仕事を 奪う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AIを どう使ったらいいかってやっぱ考える人 たちが出てきて、そこの業務をやっぱりと 取りに行ってるってのは今実態んですよね 。うん。 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 はあ 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 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風に本当に置き換えられて

30:47 きえられる はあなんか分かりやすいですね。 はい。 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わるかもしれないってま、そんな形ですね。 ああ、はい。 いちいちそこでお金払うの嫌ですねけど。 あ、ま、そうですね。 なんか使いたい放題の方がありがたい感じもしますね。 そうですね。 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 valリUュー が出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くださいっていう風に多分なってくのかなと思います。 ほ はい。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

31:32 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。で、人がサーを使うん だけど、そこの一部をAIが助けますて 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。も、あの、全部の 業務はできないんですけど、一部の例えば 経費生産でも、え、例えばその経理の被目 を、え、なんつうかね、あの、入れる みたいなもって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。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なオペレーション、 基本AIがやるとで、人がちょっとそれを

32:19 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。反自動運転みたいな。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っていうこと を今始めてますほお、

33:11 これ結構ですね、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。 ブリーフィングって全体の概要の説明みたいなもんですか?台本です。まさにまにそれがもう 1分でできるんだ。1分。 へえ。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損色ないてなってるんですよね。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 日初行で2 日で初行が出てくるとか、1 人当たりの生産性ものすごいこう上がるみたいな。 ピポットはまだ人が作ってんですけど、 成屋に書いてった。あれですかね。

34:06 えっと、がおそらくピボットの場合でいくとなんかジャンルが結構たくさんあるんで、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ゃ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。 フェーズAフェーズ1 みたいなやつです。え、確かに。 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。 うん。 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。 はい。分かりますよね。 で、これ何を我々やったかって言うと、そういうそのディレクターの人たちじゃあ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

34:54 、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。でも実は リードタイムは、あの、何もあの、知ら ない素人の方のが早かったんですよ。疑わ ないんで。うん。うん。もうその作業する 。で、さらに言うと、え、コストでくと 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。 で、これ何をその意味してるかと言うと、何かの業務を AI [音楽] 化してこうとした時に今の既存の人たちに AI

35:42 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 そか どっちかに極端に振らなくていいわけですね。 そうです。両方やった方がいいですね。 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 試せるとはああ。 でこれこれをやってて実は分かったことはこの不後な真実のま、 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。要はA にやっぱ仕事取られるっていう感覚ってやっぱすごくあるんで。 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

36:28 やってくんで、いきなりクオリティが、ま 、上がるわけですよね。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。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。うんで、もう1つ今度はミドル 層よりもやっぱトップ層の人たち、ま、 これもう本当2局化してくんですけど、 やっぱ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 割となんて言うんですかね。

37:13 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作らないとすごい難しいっていうですね。 うん。 うん。これがあの本当ぶつかった壁です。特に日本の場合の中間の方が多いと思うんですけど 多いですね。 そういう方どうすればいいんですか?こ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

38:01 にした方がいいとかっていうそのわゆる現場のボトムアップ的な活動はやっぱりの必要になってくるんで、わゆる緑層の人達って 業務知ってるわけですよね。 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。 うん。上になってもらうか、言語化で来てもらうかってことだ。そうですね。 そうです。そう。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、 A 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てね。 そういうのが出てきてまして、 なんかちょっと新しい希望の話もちょっ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。あの、アルファ号がイセドルさんにこう 5

38:48 で勝つっていうですね。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。 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 。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 AIの方が勝つ時代がおそらく来るだろう と。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

39:35 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、さーって やっぱ上がってくるわけですよね。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 大事って話たんですけど、天才

40:21 にもやっぱタイプありますよね。うん。 長嶋茂さんみたいなタイプと 一郎さんみたいなタイプ。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とっていうので今のその時代でいいくとやっぱり言語化する。 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一 両さんが有利ってことですよね。 そうですね。はい。 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。 大谷さんのが有利ってことですよね。 そうですね。やっぱ言語化する。 うん。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

41:09 人に説明できる。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。なんかわかんないけどできちゃったっていう。 うん。 ま、実際はあの多いじゃないですか。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。 ああ、多いですよね。 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。なんでその要は例えばそのままさにあの、 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。難しいのはホワイトカラーなんですよ。

41:55 うん。ああ、そっか。そっか。そういうことですね。 そう。 ホワイトの業務はやっぱね、言語化しないと難しい。 確かに体動かしてやるわけでもないですもんね。 そうなんですよ。そっか。 そう。だから、ま、見て学べとかよく言ってましたけどいいや違うんですと。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。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。 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ごければ AI に学んでもらえるってことですよね。はい。 そうですね。 はい。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。 要は自分はそれできないんだけどある程度言語化できる人のが実は強かったりするっていう。 ああ。はい。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て今いるんですかね?

42:43 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。 ああ、そっか。 考え言化しなくてもさらやればよかったですよね。 そうです。あの要はマニュアルがあって 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。 そっか。 そこがいらなくなるってことですね。 そうですね。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。 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。 なんかあの作曲する営業。 そう、あの、うちの会社金高にオフィスがあるんで、そのオフィスに来ていただ、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に向かう歌詞になってて、

43:29 [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。つ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、 自劣帯っていうか、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。 そう、そう。これもうすごい面白いのがすごい評価が高くて へえ。そう。で、なんか何かの度にそのお 客さんにこうなんかA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、

44:17 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。要は何が言いたかったかって いうと、AIって別に敵じゃないっていう 話なんですよね。やっぱその何かをその 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。とでそうすると 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

45:03 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 ましてで例えばれってAI どう使い倒すかって本当にそのなんて言う のかな、仕事を役に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、実はいろ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。あ あ はい。ありがとうございます。なんかいろんな意味でのおさ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言うと はい。 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

45:54 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 はい。はい。 自分でやってることを論理て説明し人に分かるように言語化する はい。うん。 なんか簡単なようですごく複雑なことで はい。 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。ただ結局その今少なくとも例えばチャット GPT とやり取りをしていく、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。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。 結局自分が言ったことと、あのや、帰ってくることの対話を繰り返していくとやっぱ習できる。

46:42 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。 ああ。 あ、これうまく廃棄が伝ってないからごめん。こういうことを加してとかっていうとまた変わってくるわけですね。アウトプットが。 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。 おっしゃる通りですね。 うん。あの、そこで行くと、えっと、ま、まず少なくともその生合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。うん。 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 ああ、 人とのコミュニケーションだけじゃなくて、今

47:28 AI とのコミュニケーションもすごい大事になってると。 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。 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、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。 うん。A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

48:15 、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。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 でそこの間にああんまり解釈の余地がない んですよね。うん。うん。 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か ああうんは発生してると思いますね。 そっか。したら両方にた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 はい。 するけれども機械との時はもう率直にもう全部論理て うん。 別にオブラウトに包まずにバンバン率直に話すみたいな。 その2 つの言語を使い分けるんでしょうね。 そうですね。 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。

49:05 うん。 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むしむしろパッて探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。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。 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、またなんかいろんな視唆がありますね。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。 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じゃないですか。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。うん。はい。 そういう人って降り合わないですよね。 ま、でもその結局それってあのあれなんですよね。

49:51 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。 そう。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てった方がいいかもしれないんですけどうん。 [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。きっと そうですよね。そっか。そっか。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。 そうです。 目的が多分違うんですよね。その要は何かを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。うん。

50:39 なのでなんかそこにやっぱ合わせてくっていう。ま、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。 はあ。 コミュニケーション力が大事だてもずっと長く言われてるじゃないですか。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。 おっしゃると。ま、そうですね。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。重要性そのものはやっぱ変わらないような気がしますね。 ああ、そっか。 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?

51:27 やっぱそこですか?そうですね。 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 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人間がやる 仕事だと思うんですよ。で うん。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、そん時にやっぱその問が 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るんですね。そういう

52:12 ことですよね。はい。そうですよね。 ま、インターネットが出てきた時にこれから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 なくても、ま、問を立てる力とか考える力があればいいみたいな現説って当時もいっぱいあったんですよね。 それと似た現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 それそうですね できないとこあるじゃないですか。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 んですかね?ちょっと性質が変わるん でしょうかね。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

52:58 この集席ですよね。なんかあのやっぱ学習 の集席学習の集席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。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ためのその技能とかスキルっていうのはやっぱつけないといけない 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 ああ、そういう意味じゃやっぱ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。やっぱ教科書覚えてだけとかはやっぱ古いですね。 そうですね。

53:43 ですしあと思っと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。 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。 [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。 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からなるよりやっぱよく言われるように手に食つけるとか体肉体もちゃんと使ったり完成とか使ったりするような仕事をしていく。そのやっぱ 2局なんですか?やっぱ そうです。そうですね。

54:29 でも結局のんところなんかそれってあのはい。 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。 仕事っていう職業っていう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。 うん。割と1 番オペレーションっぽいとこはどんどんてことですよ。 そうです。おっしゃる通りですね。 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

55:16 はい。うん。 なんかそういう発想力とかさっき言った調整とかこ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がやっぱりやってかなきゃいけない仕事でしょうし。 そうですよね。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。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。 ですよね。そうなんです。 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楽しい面も大いにあるじゃないですか。 これでなんか熟達しないままなんかうまく生産性あげていっても本当つまんないですよね。 そうなんです。え、なんかAI の奴隷みたいになってきますよね。 この問題どうしたらいいんですか? 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

56:07 結局最終的なその仕事のvalリU 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し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 この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?ていうとこに立ち帰って、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 A が言ってることが違うよね。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かなきゃいけない。 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

56:56 うん。 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。 ああ、そっか。そっか。 フィードバックはいっぱい受けるので はい。そっか。そっか。 上達しないわけではないと。 なんでかていうと、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、いろ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。 そっか。 新たな成長の仕方は十分あり得うると。それは既存の調達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。 そうですね。あので今そこは我々がまだ見つけられてないの方がなんかが近いかなとちょっと思ってるんですよね。

57:46 そっか。はい。 ちょっとやっぱ向上心が大事ですね。あ あ、ものすごい大事だと思います。あと後奇心とか上心とかやっぱ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。 ああ。 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。いや、あの現実問題として。 そうですね。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ななるんですよね。 なんで、えっと、やっぱ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 ああ。 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。

58:34 多いですよね。どうなんのかな。 そうですね。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。 ああ、 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。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。うん。 ああ、分かりました。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。 そうですね。分かりました。ということで今日は鈴さんにお話伺いました。ありがとうございました。 はい。こちらこそありがとうございました。 [音楽]

59:32 He [音楽]