生成AIは、私たちの未来にどのように影響し、どのように変えるのでしょうか？
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生成AIは、私たちの未来にどのように影響し、どのように変えるのでしょうか？
生成AIの登場は、人間を代替するためではなく、人々がより速く、より優れた成果を、より低コストで創造できるように支援することを目的としています。
Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察[ 編集者按 ] 生成AIは私たちの日常生活にますます浸透しつつあります。現在、絵画、文章、音楽、ゲーム、コードに至るまで、人間の創造性を必要とするあらゆる創作活動が、生成AIによって行われる可能性があります。しかし重要なのは、生成AIの登場は人間を代替するためではなく、人々がより速く、より質の高い、より低コストな創作を行うための支援手段であるということです。
過去の記事『生成AI：創造力に満ちた新世界 | ホンシャン・インサイダー』では、生成AIの発展史や市場構造、応用事例などを通じてこの新しい技術トレンドについて紹介しました。今回はさらに踏み込み、この技術トレンドの中でどのようなタイプのプレーヤーが現れるのか、そして起業家がどのようにしてその中で機会を見出せるかについて探ります。
生成AIの影響を最も受ける産業
1. マーケティングとコピーライティング
コピーライティングは、生成AIのなかでも最も注目を集め、有名な用途の一つです。インターネットマーケティングのコストはますます高くなり、難易度も上がっています。優れたマーケティングには膨大な時間とスキル、能力が必要です。生成AIの登場により、外注やチーム編成以外の第三の選択肢がマーケティングチームに提供されました――誰もがこの強力なAIアシスタントを活用して、メール、ブログ記事、SNS投稿などを従来の数倍のスピードでスムーズに作成できるようになります。特にスタートアップ企業にとっては、これによりコストと労力を大幅に削減できます。
Jasper.aiやCopy.aiといったツールは、GPT-3と同様のアルゴリズムを使用しています。しかし、これらのツールができることは文章作成だけでなく、クリエイティブな広告文案や製品説明など、さまざまなコンテンツ制作にも及びます。長期的には、これはコピーライティングおよびマーケティング業界全体に大きな影響を与えるでしょう。今後、人間とAIの新たなパートナーシップが生まれていくことになるでしょう。
この分野での起業を考える場合、競争が非常に激しいことに注意が必要です――例えばJasper.aiのような企業は、次々と現れる強力な新規参入者に飲み込まれないために、迅速に業界の参入障壁を築かなければなりません。実際、これらの企業が使用しているアルゴリズムはほぼ同じで、ほとんどがGPT-3の派生であり、独自開発ではないのです。また、これらのアルゴリズムは幅広いテーマに対するコンテンツ生成においてまだ完全ではなく、より多くのユーザー層をカバーするには、もう少し時間がかかるかもしれません。あるいは、GPT-4の登場によって、真に必要とされ、大規模に利用可能な技術製品が登場するかもしれません。
さらに、多くの既存ツールやプラットフォームはすでに自社のAIアシスタントを導入し始めています。そのため、Jasper.aiのようなオールインワン型プラットフォームの成長は鈍化する可能性があります。つまり、この分野では新しいスタートアップが取れるチャンスはもはや限られていると言えるでしょう。
2. 視覚コンテンツの創作
生成AIのもう一つの著名な応用分野は、アートおよび視覚コンテンツの創作です。ただし、その用途は単なる娯楽にとどまりません。アーティストたちはアイデアを得たり、デザインの効果を素早くテストするためにこれを活用しており、一部の人々はコンピュータだけで作られた100％AI生成の芸術作品さえ生み出しています。私たちはAIによるアートの飛躍的な進展を見ており、コンピュータサイエンスのスキルを持つ新しいタイプのアーティストが登場しつつあります。しかし、これらのツールはまだ完璧ではなく、生成結果が意図したものと一致しないことが多く、操作時のインタラクションが面倒で、生成された成果物をローカルで直接編集できないなどの問題があります。
起業家にとって、これがまさにチャンスかもしれません：アーティストやデザイナー向けにより優れた補助ツールを開発し、生成AIを彼らのワークフローにうまく統合することです。例えば、特定の設計分野に特化したツールを、AI機能とローカル編集が可能な補助機能と組み合わせることで、誰もがより優れ、より効率的なデザイナーになれます。このようなツールを活用する新たなデザイン会社の出現も予想されます。
もちろん、この分野には解決すべき課題もあります。特に著作権の問題が顕著です。また、現在のアルゴリズムはインターネット上の公開データで訓練されているため、ある時点で（例えば著作権関連の法律が進展し、既存のネット素材を使ってAIを訓練することが禁止される場合）、Open AIやStability AIのような企業が訓練用素材を作成するために多数のデザイナーを雇用する必要が出てくるかもしれません。それにより、AIの創造性をさらに高めることができるでしょう。
3. ゲーム、VR、メタバース
ゲーム、VR、および「メタバース」における最大の課題の一つは、コンテンツ制作です。ゲーム業界を例にすると、過去10年間で成功したほとんどのゲームは、広大で豊かな仮想世界の創造に支えられています。しかし、ゲームスタジオにとって、この部分は製作コストが最も高くなる工程でもあります。同様に、これは現在のVRおよびメタバース企業が直面している最大の課題の一つです――十分なコンテンツがなければユーザーを惹きつけられず、収益が減少し、悪循環的にコンテンツ制作も徐々に減っていくからです。
長年にわたり、ゲーム会社は無限の世界を構築するために、生成AIに近いアルゴリズムを使用してきました。最も一般的な方法は「プロシージャル生成」です。ゲームデザイナーがオブジェクト、地形要素、ルールを含む一連のアルゴリズムを提供し、それに基づいてランダムに新しい世界を生成します。『Minecraft』や『No Man's Sky』などがこの手法の代表例です。この方式はシンプルですが、制約が多く、汎用性に欠けます。
しかし、生成AIはすべてを変えます。想像してください。コンピュータに自分が設計した複数の要素を組み合わせて世界を生成させるだけでなく、それらを使ってまったく新しいコンテンツを生み出し、これまでの百倍、千倍もの規模で豊かで広大な世界を構築できるのです。3D生成アルゴリズムを微調整し、ゲームデザイナーの設計と現実の物体の仮想コピーを組み合わせることで、将来的にはわずか1%のコストと時間で信じられないほど豊かな仮想世界やゲームを生成できる企業が現れるでしょう。さらに、テキストや音声生成技術のおかげで、本物のように知的なNPCやキャラクターの創造も可能になり、これは前例のないブレークスルーです。
これにより、ゲームおよびメタバース分野は全く新しい時代へと突入し、夢のような世界が現実味を帯びてくるでしょう。
もちろん、これは電子ゲームに留まらず、3D全般に影響を与えます。さらに、これによりエンターテインメント、教育、医療業界も変化していくでしょう。
4. コードとソフトウェア工学
GitHub Copilotはコードを自動生成する生成AIツールで、いくつかの簡単なキーワードを入力するだけで残りのコードを自動的に補完してくれます。とても衝撃的ですよね？ただし、現時点では非専門的な開発者にとっては有用ですが、プロの開発エンジニアにとってはまだまだ不十分です。
非専門的な開発者は、正確な命令文を把握しておらず、特にプログラミング言語を切り替える際に戸惑うことが多いですが、AIはこうしたギャップを埋めるのに役立ちます。また、開発職ではない従業員であっても、生成AIツールを使わなくても、データベースの照会などの作業に活用できます。
一方、開発エンジニアにとっては、現段階のAIツールが生成するコードには構造や正確性の面で多くの問題があり、依然として人間によるレビューが必要です。そのため、エンジニアへの貢献は生産性を1.5倍程度向上させるにとどまります。一見大きな進歩に見えますが、C言語からPythonに移行する際の5～10倍の効率向上と比べれば、ごくわずかなものです。
いずれにせよ、生成AIが開発プログラミング業界に与える現在の主な影響は以下の4点です：
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初心者や兼業プログラマーが中程度の品質のコードをより効率的に書けるようになる；
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旧コードを古い言語から新しい言語に変換するのが容易になる；
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より多くの拡張機能や統合開発環境（IDE）がこれらの技術をよりよく統合し、開発者の効率を高める。具体的には、企業が既存コードや優れたユースケースを使ってアルゴリズムを訓練し、「スマートアシスタント」のようなツールを開発することで、すべてのリポジトリのコードを調整したり、新人指導を行ったりできるようになる；
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これらのアルゴリズムをノーコードプラットフォームと統合することで、非常に強力なWebアプリケーションをより簡単に構築できるようになる。
5. その他
これらは氷山の一角に過ぎず、他にも多くの変革的応用が試験段階にあり、または間もなく試験に入るでしょう：
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生成AIを使って新しい分子や薬剤を創出する。その潜在的な計算能力により、生成AIモデルは人間が思いつかない、あるいは時間をかけてテストしないような新しい分子や薬剤を生成できます。これは生成AIのもっとも有望な応用分野の一つです。
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サイバーセキュリティ。ハッカーはすでに生成AIを用いてシステムを攻撃・破壊する新しい手法を生み出しています。一方、ホワイトハット側では、いくつかの企業が攻撃防止や企業防衛のためにこれを活用しています。サイバーセキュリティは21世紀において最重要課題の一つであり、脅威が大きい分、「ホワイトハット」にとっても巨大なチャンスが伴います。
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画像および動画の最適化。この分野でもすでに多くの優れた取り組みが存在し、特定の画像・動画最適化用途にAIを活用しています。
生成AIの将来の参加者の特徴
1. 巨大市場に焦点を当て、グローバルに展開し、一つの製品で複数の問題を解決する
まず確かなのは、今後10年間で、生成AIを核とする「十角獣（デカコーン）」――評価額100億ドルを超える企業がいくつか現れるということです。
しかし、同時に注意すべきは、こうした十角獣企業の数は決して多くないということです。生成AIが100億ドル以上の収益を上げられる市場はそれほど多くなく、さらに現在の多くの生成AI企業は、多少なりとも同じアルゴリズムを使用しています。起業家が本当に業界の大物になるには、巨大な参入障壁を築く能力が不可欠です。たとえば、十分なネットワーク効果を生み出す、独自のデータを収集できる、ツールの使い勝手を最適化する、あるいは生成AIを他の独自技術と融合させるなどです。
2. 生成AIを用いて、非常に特定のニッチ市場や応用分野を狙う企業
こここそが生成AIが最大の価値を生み出す可能性のある領域です。生成AIは私たちが知る大多数の産業に劇的な影響を与えます。真の変革を起こすのは、生成AIツールの進化を牽引しながら、業界の専門知識と組み合わせて機能的ツールを開発する人々です。この分野で起業を考えるなら、自分が関心を持つ業界で、現在どのような主要な課題がAIで解決できるかをよく考えてみてください。
また、ある種の企業は、生成AIのニッチ市場があまりに細分化されているため、ユニコーン企業にはなれないかもしれませんが、非常に儲かる小規模企業になる可能性があります。Tweet Hunterは良い例です。この会社はパートタイムの従業員が4人未満しかいないものの、年間継続収益が120万ドルを超えています。生成AIを非常に特定の狭い市場に適用することは、現在、利益を上げる副業を作るための最良の機会の一つであり、大量の技術や時間の投入を必要としません。
3. 既存企業が生成AIを用いてツールを改善する
生成AI分野の革新の多くはスタートアップから生まれるかもしれませんが、私たちが日常的に使う製品の大部分は、依然として既存の大手テクノロジー企業から提供されることになるでしょう。現在、大手テック企業や規模の大きな企業はすでに参入を始め、GPT-3やStabilityの機能を既存製品に統合しようとしています。
こうした革新は企業内からの内部開発によっても生まれるでしょうし、買収によって外部から得られることもあります。今後5〜10年の間に、多くの大企業がAI企業を買収する姿が見られ、それは起業家にとって絶好の機会となるでしょう。
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