a16z内部レビュー：AIソーシャル製品はそもそも成立しない可能性

2025.07.01

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a16z内部レビュー：AIソーシャル製品はそもそも成立しない可能性

AIは「表現」を模倣するだけであり、「関係」そのものに触れることは一度もありません。

2025.07.01 - 01:35:12

AI社交

Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察

AIは「表現」を模倣するだけであり、「関係」そのものに触れることは一度もありません。

出典：a16z

整理：Z Finance

画像提供：a16z

過去10年間、あらゆるコンシューマー製品の爆発的普及は、ほぼすべてソーシャル・パラダイムの再構築と並行して起こってきた。FacebookのフィードからTikTokのアルゴリズム推薦まで、私たちは「製品を通じて自己を定義し、アイデンティティを表現する」ことを学んできた。

かつての製品は、「人が表現し、製品が補助する」ものだった。しかし今、AIは静かにその役割を反転させようとしている――AIはもはや人の道具ではなく、表現の主体、つながりの中継点、さらには感情の担い手になりつつある。ChatGPTからVeo3、11 LabsからCharacter.AIまで、我々が目撃しているのは「効率の向上」と誤解されている現象だが、実態は「人間の役割の外部委託」という深い変革である。

本回のディスカッションではErik Torenbergが司会を務め、Justine Moore、Bryan Kim、Anish Acharya、Olivia Mooreが共に前例のない判断を提示した。今日のAI製品はもはや「ツールのようなツール」ではなく、「人のようなツール」であり、すでに「人自体を代替する」存在へと進化している。

ユーザーは月額200ドルという高額なサブスクリプション料金を支払っている。**なぜならそれが「より優れている」からではなく、「代わりにやってくれる」、あるいは「代わりに存在してくれる」からだ。Veoは8秒でカスタマイズされた動画を生成できる。ChatGPTは事業計画を作成し、心理カウンセリングを行い、感情の吐露さえ代替できる。11 Labsはあなた専用の音声人格を創出する。そしてこれらすべてが、もはや自分で行動する必要もなく、もはや「あなた自身」である必要さえない。

AI消費の台頭には、極めて危険なシグナルが潜んでいる：表現がフォーマット化され、社交が模倣され、アイデンティティが再構築されているのだ。

現在でもReddit、Instagram、SnapchatでAIが生成した「自分」を共有しているが、これらのプラットフォームは旧瓶新酒にすぎない。真のAIネイティブなソーシャルネットワークはまだ登場していない。なぜならAIは「ステータス」を生成できるが、「感情の緊張感」を創造できない。伴侶の幻覚を提供できるが、リアルな関係性における制御不能な葛藤や脆弱さを代替できないからだ。

こうした現象は、以下の3つの衝撃的な判断を導き出す：

第一に、AI製品の本質はユーザーを強化することではなく、「ユーザーとは誰か」を再構築することにある；

第二に、AIパートナーの台頭は社交の始まりではなく、社交の終焉である；

第三に、AI分身の普及は表現の拡張ではなく、人格の境界の溶解である。

予見可能な将来、最も成功するAI製品は単なるツール型製品ではなく、人格型製品になるだろう。それらはあなたを理解し、模倣し、代表し、導き、最終的には――あなた自身を代替する。

これは効率の勝利ではない。存在そのものの質的変化なのだ。

AI消費革命：高額サブスクリプションとソーシャルの再構築

Erik Torenberg: 今回のコンシューマー領域に関するポッドキャストへの参加、ありがとうございます。Facebook、Twitter、Instagram、Snap、WhatsApp、Tinder、TikTokに至るまで、数年ごとに画期的な製品が登場してきた。数年ごとに新しいパラダイム、新たな突破があった。しかし、ここ数年前からこの流れが突然止まったように感じられる。本当に停滞したのか？それとも、問題の捉え方を再定義すべきなのか？現状をどう見るか、未来はどうなると考えるか？

Justine Moore: 私はChatGPTがここ数年で最も大きなコンシューマー的成功事例だと考えている。Midjourney、11 Labs、Blackforce Labsなど、画像・動画・音声といった他のAIモダリティの分野でも画期的な製品が続々と登場している。ただし、Veoのような製品も出てきたが、興味深いことに、これら多くの製品はあなたが指摘したようなソーシャル属性や伝統的なコンシューマー製品の特徴を持たない。これはおそらく、AIがまだ比較的初期段階にあり、現在の多くが研究チームによって推進されており、彼らはモデル訓練には非常に長けているが、モデルの周囲にコンシューマー向けレイヤーを構築することは歴史的に得意ではないためだ。楽観的に言えば、モデルはすでに十分成熟しており、オープンソースやAPI経由で開発者がこれらのモデルの上に従来型のコンシューマー製品を構築できるようになった。

Bryan Kim: 非常に興味深い問いですね。私は過去15〜20年の進展を振り返っています。Google、Facebook、Uberなどの巨人について、インターネット、モバイル、クラウドコンピューティングを組み合わせてみると、確かに驚くべき企業が多数登場しました。モバイルクラウド技術は成熟期に入り、これらのプラットフォームは10〜15年存在しており、各分野は一定程度探求されています。かつてユーザーが適応しなければならなかったのはAppleが新機能をリリースすることでしたが、今は基盤となるモデルが継続的にアップデートされる必要があります。これが第一の違いです。

第二の違いは、あなたが言及した通り、過去の勝者は情報分野（Googleなど）に集中していたが、今やChatGPTが明らかにその方向を引き継いでいます。実用ツール分野ではBoxやDropboxのような製品を見逃していましたが、今やより多くのコンシューマー用途が登場しており、多くの企業がこれらの使用シーンを巡って争っています。クリエイティブ表現の分野も同様で、創造的ツールが次々と登場しています。現在欠けているのはソーシャル接続性であり、AIはまだソーシャルグラフを再構築できていない。これは空白領域であり、今後の動向を注視する必要がある。

Erik Torenberg: 興味深い。Facebookはもう20年近く存在している。Justineが先ほど挙げた企業――OpenAI以外――は、本当に10〜20年後に残っているだろうか？私たちが議論しているこれらの企業はどのような防御力を持っているのか？また、これらの企業が現在提供しているすべての用途は、10年後に新興企業に置き換えられるのか？それとも依然として主流を占めるのか？

Anish Acharya: ChatGPTのビジネスモデルの質は、過去の製品サイクルにおける同種のコンシューマー企業よりもはるかに高いと言える。最高価格帯は月額200ドルで、Googleのコンシューマー製品の最高価格は月額250ドル。もちろん、防御的なネットワーク効果などの問題はあるが、これはむしろ早期のビジネスモデルの欠陥に対する対処法かもしれない――もしこれらの要素がなければ、ビジネスモデルの質はさらに低かったはずだ。今や直接ユーザーから高額を徴収することで、これまでの問題を過度に複雑化していたことに気づく。

Erik Torenberg: ビジネスモデルの質が低いことが、むしろ高い残留率や製品市場の持続性を生む可能性もあるのではないか？

Anish Acharya: まさにそうです。かつては「即座に利益を上げられない中で企業価値を積み上げる方法」という物語をでっち上げる必要がありました。しかし今や、これらのモデル企業は直接利益を上げています。またJustineが指摘した点も重要です。すべての基礎モデルは異なる方向に進化しています。Claude、ChatGPTの横断的モデル、Geminiモデルは相互に代替可能でしょうか？価格競争になるのでしょうか？しかし、ユーザーの使用シーンはさまざまであり、実際に観察されるのは価格低下ではなく価格上昇です。 したがって、よく観察すると、すでにいくつかの興味深い防御戦略が存在していることがわかります。

Bryan Kim: 価格が下がらず上昇する現象はとても興味深い。従来時代からAI時代へ、コンシューマー企業の収益モデルは根本的に変化し、今や即座に収益化が可能になっています。 私は常に残留率の指標を考えています――Oliviaが私の見解を訂正してくれてもいいのですが――AI時代以前に消費者サブスクリプションモデルを議論する際、ユーザーレテンションと収益レテンションを本当に区別していたでしょうか？当時は価格構造が安定しており、ユーザーがプランをアップグレードすることは稀でした。しかし今や、ユーザーと収益の両方のレテンションを明確に区別しなければなりません。なぜなら、ユーザーは自らプランをアップグレードするからです。クレジットポイントを購入し、頻繁にオーバー使用し、最終的に支出額が継続的に増加するのです。そのため、収益レテンション率はユーザーのそれを大幅に上回っており、このような現象はかつてありませんでした。

Olivia Moore: 過去、最高級のコンシューマー・サブスクリプション製品の年間料金が約50ドルでも高額とされていた。しかし今、ユーザーは月額200ドルを喜んで支払い、一部のケースでは価格が低すぎるとして、もっと支払いたいとさえ言う。

Erik Torenberg: この現象をどう説明できるか？ユーザーは一体何の価値を得て、これほど高額を支払う気になっているのか？

Olivia Moore: これらの製品がユーザーの代わりに仕事をしているからだと思います。 過去のコンシューマー・サブスクリプション製品は個人財務、フィットネス、健康、エンタメに集中しており、表面的には自己改善や娯楽を支援していたが、価値を得るにはユーザー自身が大量の時間を投資する必要があった。今やDeep Researchのような製品は、ユーザーが自ら10時間かけて作成する市場レポートを代行できる。多くの人にとって、この効率の向上は月額200ドルを支払う価値があり、たとえ1〜2回しか使わなくても正当化される。

Justine Moore: Veo3を例に取ると、ユーザーは月額250ドルを喜んで支払っている。まるで魔法の宝箱のように、開けるだけで欲しい動画が得られる。たった8秒でも、効果は驚異的だ。キャラクターが話すことができ、友人に驚きを与えるコンテンツを創作し、友人の名前を入れたパーソナライズされたメッセージ動画を作ったり、Twitterなどで完全なストーリーを発表したりできる。このようなパーソナライズされたコンテンツ制作を可能にし、複数のプラットフォームで共有できる製品の機能は、過去のいかなる製品が消費者に与えた力を超えている。

Anish Acharya: コンシューマー分野のすべてがソフトウェアに置き換えられようとしているようです。

Erik Torenberg: 具体例を挙げてくれますか？

Anish Acharya: Oliviaが言った通り、エンタメ分野は創造的表現のソフトウェアによって再形成された――もともとオフラインで行われていた創造活動が、完全にソフトウェアによって担われるようになった。交際仲介など、可処分所得を消費する分野もソフトウェアに置き換えられている。生活のあらゆる側面がモデルを介して調整され、人々はそれに対して支払うことを厭わない。

AIソーシャル革命：「デジタル自我」の台頭と伝統的プラットフォームの突破口

Erik Torenberg: Brian、あなたは新しいAI時代において依然としてソーシャル接続性が欠けていると述べました。人々は依然としてInstagram、Twitterなどの従来のソーシャルネットワークに依存しています。突破口はどこに現れるでしょうか？

Bryan Kim: ソーシャル分野――これは非常にワクワクする分野ですが――改めて考えてみると、その本質は「ステータス更新」です。Facebook、Twitter、Snapも例外なく、「今、私は何をしているか」を示すものです。「ステータス更新」を通じて人々はつながります。このメディア形式は進化を続けてきました。テキストのステータスからリアルな写真、そしてショートビデオへ。現在、Reelsなどのショートビデオ形式を通じてつながりを築いており、これはソーシャル接続の一つの時代を形作っています。今問われるのは、「AIはこのつながりをどのように革新するか？」「AIを通じて、より深い人間関係と生活の知覚を実現できるか？」です。既存の写真、動画、音声といったメディア形式に焦点を当てれば、モバイル時代にすでに可能性は十分に掘り下げられています。

興味深いことに、私はGoogleを10年以上使ってきましたが、ChatGPTの方が私をよく知っているかもしれません――私が入力する内容が増え、文脈をより多く提供しているからです。この「デジタル自我」が共有可能になったとき、どのような新たな人間関係が生まれるでしょうか？特に表面的な社交にうんざりしている若者世代にとって、これは次世代のソーシャル形態になるかもしれません。

Justine Moore: すでに似たような事例があります。「自分のデータからChatGPTが5つの長所と短所を要約する」といったバズりコンテンツや、「私の本質を表す肖像を生成する」、あるいは「漫画で人生を描く」など。ユーザーはこれをネット上で共有します――私が投稿した直後、数十人がすぐに自分の版を共有し始めました。興味深いのは、AI創作ツールが引き起こすソーシャル行動が、現時点では主に従来のソーシャルプラットフォームで発生していることです。例えば、Facebookは今やAI生成コンテンツであふれています。

Bryan Kim: おそらく一部のユーザー層はまだ気づいていないかもしれません。

Justine Moore: Facebookは中高年層のAIコンテンツ集散地となっており、RedditやReelsは若者世代のAI創作コンテンツを担っています。

Olivia Moore: 私もまったく同意します。最初のAIネイティブなソーシャルネットワークの形態はずっと謎でした。AIが個人写真を生成する試みなどは見てきましたが、問題はソーシャルネットワークには本物の感情投入が必要だということです。すべてのコンテンツを好みのままに生成できる（完璧な容姿、幸せな状態、かっこいい背景）ならば、本物のやり取りにおける感情の緊張感は失われてしまいます。だからこそ、真のAIネイティブなソーシャルネットワークはまだ登場していないと私は思います。

Bryan Kim: 「擬態（cumorphic）」という言葉がとても的確です。多くのAIソーシャル製品は、ロボット／AIを使ってInstagramやTwitterのフィードを模倣しているだけです。この「擬態」的イノベーションは本質的に「AIで古い形態を複製する」ことにすぎません。真の突破口はモバイルパターンを飛び越えることにあるかもしれません――優れたAI製品はモバイル対応が必要ですが、最先端モデルのエッジコンピューティング／端末側での展開にはまだ突破が必要であり、それが新たな形態を生むかもしれません。未来の可能性に大いに期待しています。

Erik Torenberg: 人間関係のマッチングは重要な応用分野です――ビジネスパートナー探し、友人作り、恋愛など。既存のプラットフォームはすでに大量のユーザー情報を蓄積しています。

Anish Acharya: AIネイティブなLinkedInの試みを観察するのは示唆に富んでいる。従来のLinkedInは指向性の情報に過ぎず、「私はこれを知っている」という程度だが、新技術は真の知識アーカイブを作成できる。例えば、「デジタル版Erik」と会話してすべての知識を得ることができる。未来のソーシャルはこうなるかもしれない――モデルがユーザーを深く理解すれば、「デジタル分身」を配置して相互作用できるようになる。

企業先行型AIの秘訣：革新スピードとニッチマーケット

Erik Torenberg: あなた方は、一部のAI製品が消費者よりも企業で早く採用されていると指摘しました。これは従来の技術サイクルとは異なります。この現象は何を意味しているのでしょうか？

Justine Moore: とても興味深いことです。BKと共に11 Labsに投資した際、初回資金調達後約1ヶ月でAラウンドに参加しました。そこで観察したのは、まず初期のコンシューマー利用者が流入し、面白動画／音声を作成し、自分の声をクローン化し、ゲームMODを開発するなどしていたことです。しかし、多くの場合、製品はまだ真の主流コンシューマーに到達していません――米国では、誰もが11 Labsをスマホにインストールしているわけでも、サブスク契約をしているわけでもない。しかし、同社はすでに多数の企業との契約を結んでおり、対話型AIやエンタメ分野で重量級の顧客を抱えています。

この現象は複数のAI製品で見られます：まずコンシューマー側でウイルス的拡散が起き、その後企業販売戦略に転換する――これは前世代の製品とは全く異なります。今や企業の購買担当者はAIに対する強制的なニーズを持っています（例えばAI戦略を策定し、AIツールを使用する必要がある）。彼らはTwitter、Reddit、AIニュースを注意深く監視しており、コンシューマー製品を発見すると、それをビジネス活用できないかと考え、企業のAI戦略を推進する「助け手」になります。

Bryan Kim: 似たようなAIイノベーションの事例を聞いたことがあります：企業がコンシューマー側でウイルス的拡散を達成した後、Stripeの取引データを使い、匿名化された支払い記録をAIツールに入力して、どの企業のユーザーかを特定します。ある会社の使用人数がしきい値（例えば40人以上）を超えると、積極的にアプローチします。「貴社には40名以上の従業員が弊社製品を利用していますが、企業提携をご検討いただけませんか？」

Erik Torenberg: あなた方が冒頭で列挙した多くの企業や製品について。これらは「MySpace時代」の初期探索者にすぎないのか？それとも長期的価値を持つのか？20年後にも、我々は今日のこれらの企業について語っているでしょうか？

Justine Moore: 我々はもちろん、現在の主要なコンシューマーAI企業がすべて持続的に成長することを望んでいますが、現実はそうではないかもしれません。AI時代と従来のコンシューマー製品サイクルの鍵となる差異は、モデル層と技術能力が急速に進化し続けている点にあります。多くの場合、これらの技術の潜在能力の上限にさえ達していない。例えばVeo3がリリースされると、突然マルチキャラクター対話やネイティブ音声処理といったマルチモーダル機能が実現されました。テキストLLMは相対的に成熟していますが、すべての分野には継続的な向上余地があります。観察によれば、企業が「技術／品質の最前線」――つまり最先端のモデルまたは統合能力――を維持できれば、MySpace／Friendsterの二の舞にはなりません。技術進化の中で一時的に遅れを取っても、アップデートにより再びトップに立つことができるのです。

現在さらに興味深いのは、ニッチマーケットの出現です。画像分野ではもはや単一の最良モデルは存在しません。デザイナー、写真家、異なる支払い層（月10ドル vs 50-100ドル）それぞれに最適な選択肢があります。各垂直分野のユーザーの関与度が非常に高いため、継続的に革新を続ける限り、複数の勝者が長期にわたって共存できます。

Bryan Kim: 動画分野も同様です――広告動画、挿入広告動画など、さまざまな細分化があります。昨日読んだ記事によると、異なるモデルは商品紹介、人物撮影など、異なるシナリオに特化しています。各ニッチマーケットは巨大な可能性を秘めています。

Erik Torenberg: 企業の持続的優位性と競争的防衛壁について、AI時代では何が変わるのか？この問題をどう捉えるべきか？

Bryan Kim: 最近、この点について深く反省しました。伝統的な防衛壁（ネットワーク効果、ワークフローへの埋め込み、データ蓄積）は依然として重要ですが、観察すると、「まず防衛壁を築く」ことにこだわる企業は往々にして勝者になりません。私たちが注目する分野では、勝者は常識を破り、驚異的なスピードで繰り返しアップデートするプレイヤーです――彼らは信じられないほどの速さで新バージョン、新製品をリリースします。現在のAI初期段階では、スピードこそが防衛壁なのです。騒音を超えて伝播するチャンネルスピードでも、製品の繰り返しスピードでも、それが勝敗を分けます。なぜなら、迅速な行動がユーザーの認知シェアを獲得し、実際の収益に変換され、持続的発展の好循環を生み出すからです。

Erik Torenberg: 非常に興味深い。Ben Thompsonは約10年前、「Snapchatのジンジャーブレッドハウス戦略」と題するブログを書きました。核心は「Snapが何をしても、Facebookはそれ以上に上手くできる。しかしSnapは継続的に新しいアイデアを出していれば、その革新スピード自体が防衛壁になるかもしれない」というものでした。彼はこれをジンジャーブレッドハウス戦略と呼びました。

Bryan Kim: 最終的に効果を発揮するのは、やはりユーザーへのアクセスとネットワーク効果だと思います。Snapもその点で優位性を持っています――Z世代と若いユーザーのコア通信プラットフォームの地位を占めています。

Erik Torenberg: 新製品におけるネットワーク効果の構築をどう考えるか？

Bryan Kim: 現在のほとんどの製品はまだ創作ツールの段階にあり、「創作―消費―ネットワーク効果」という閉ループは形成されていません。真のネットワーク効果はまだ現れていないが、11 Labsのような新しいタイプの防衛壁が見えてきています：極めて速い繰り返しスピードと卓越した製品力で企業市場に参入し、ワークフローに深く埋め込むことで。このモデルは成立しつつありますが、従来の意味でのネットワーク効果はまだ観察待ちです。

Olivia Moore: 11 Labsは典型的な事例です。先日、AI生成動画のナレーションが必要で、彼らが先行者メリットを持ち、最良のモデルを備え、ユーザー数が多いことでデータの飛輪効果が生まれ、今や音声ライブラリを構築しています――ユーザーが多数のカスタム音声とキャラクターをアップロードしています。複数の音声プロバイダーを比較したとき、特定のタイプ、例えば老人の魔道士の声が必要であれば、11 Labsは25種類の選択肢を提供できますが、他のプラットフォームでは2〜3種類しかないかもしれません。まだ初期段階ですが、このモデルは従来のプラットフォームネットワーク効果に似ており、まったく新しい形態ではありません。

音声AI：企業向け音声AI需要の爆発

Erik Torenberg: 私たちは音声インタラクションに早くから注目していました。当初思い描いた構想のうち、どれくらいが実現しましたか？今後のトレンドは？Anish、当初なぜ音声インタラクションに注目したのですか？

Anish Acharya: 私たちを啓発したのは、音声が人類の交流史を通じて基本的なメディアであったにもかかわらず、技術応用の中心的媒体になったことがないという点です。かつて技術は常に未熟でした――Voice XMLから音声アプリケーション、1990年代のDragon NaturallySpeakingまで、面白いが技術的基盤を形成できませんでした。生成モデルの登場により、音声は本来的な技術的要素となり、この重要な生活領域にはまだ巨大な探求空間があり、多数のAIネイティブアプリケーションを生み出すでしょう。

Olivia Moore: 私たちが当初音声に注目したのは、よりコンシューマー寄りの視点からでした――例えば、24時間体制でオンラインのポケットサイズのコーチ／心理療法士／パートナーを想像するなどです。こうした構想はすでに具現化され始めています。すでに多くの製品が関連機能を実装しています。しかし驚いたのは、モデルの進歩とともに、企業向け応用がより速く発展していることです。金融機関など極めて重要な分野で、音声技術が人工サービスの代替または強化に急速に採用されています。かつてこうした企業は規制上の問題や、年間離職率300％という課題、オフショアコールセンターの管理困難に悩んでいました。

真の画期的なコンシューマー向け音声体験はまだ準備中です。 すでに初期の事例があります。例えば、ユーザーがChatGPTの高度な音声モードを奇抜な応用に拡張する、あるいはgranolaのように24時間の音声データから価値を創出する製品などです。コンシューマー市場の魅力は予測不可能性にあります――最高の製品は突如として現れるもので、そうでなければとっくに開発されていたはずです。来年一年間の音声コンシューマー分野の革新に期待しましょう。

Anish Acharya: 実際に、音声はAIが企業市場に切り込む突破口となっています。現在、多くの人が認知の盲点を持っています。AI音声はカスタマーサポートのような低リスクなシナリオにしか適用できないと。しかし私たちの見解は――企業の日常／週次／年次の最重要な会話、ビジネス交渉、営業提案、顧客説得、関係維持のすべてがAIによって主導されるべきです。なぜなら、AIはこれらの分野でより優れた成果を上げるからです。

Erik Torenberg: 人々はいつからAI生成の「デジタル分身」と継続的かつ有効なインタラクションを始めるでしょうか？例えば、AI Justine、AI Anish、AI Erikと会話するシナリオです。

Justine Moore: すでにいくつかの原型が見えています。Delphiのような企業は、ナレッジベースに基づいて人物のAIクローンを作成でき、ユーザーはアドバイスやフィードバックを受け取れます。Brianが先ほど言及したように、問題は、有名人だけに文字／音声（将来的には動画）でインタラクションできるAI分身を与えるのではなく、すべての人々に開放したらどうなるか？コンシューマー分野ではよく考えます。多くの人が独特なスキルや洞察を持っており、例えば高校時代ユーモアセンス抜群の友人はコメディ料理番組を作れたかもしれないが、それを実現できなかった。あるいは、あるメンターが貴重な人生アドバイスを持っているが、AIクローン／人格を通じて、未曾有の影響力の拡大を実現できるか？

現在観察される応用は、有名人／専門家に集中しているか、あるいはもう一方の極端――すでに認知された仮想キャラクター（Character.aiが音声モードを追加した初期の形態）に限られています。新しい技術を試す際、ユーザーはしばしば馴染みのあるキャラクターと対話しようとします。例えばお気に入りのアニメキャラクターなどです。しかし将来、この中間地帯の空白を埋めるでしょう――純粋なフィクションでもなく、有名人でもない、すべての実在する個人をカバーするAI分身です。

Olivia Moore: 私は人々の学習スタイルには違いがあり、AI音声製品はこの多様性をうまく満たせると考えます。Masterclassは最近、興味深いテスト版をリリースしました：既存の講師を音声エージェントに変換し、ユーザーが個別に質問できるようにしたのです。私の理解では、RAG技術で講師の全コース内容を分析し、高度にカスタマイズされた正確な回答を提供します。これにとても興味を持ちました――私は同社のファンですが、12時間のコースを最後まで見通す忍耐や時間がありませんでした。しかし、Masterclassの音声エージェントと2〜5分の会話をすることで、有用なアイデアを得ることができました。これは、実在の人物を実用的なAIクローンに変換する典型的事例を示しています。

虚実共生：AI分身と人間クリエイター

Anish Acharya: より深い問題は、ユーザーが関心のある人物のクローンと会話したいのか、それとも完全に架空の「完璧な理想型」の合成体とインタラクトしたいのか？後者の方が探索価値が高いかもしれません――この「完璧なマッチ」は実際に存在するのに出会ったことがない人物を、技術が具体化できるのです。このような存在形態はどのようなものになるでしょうか？これがより考えるべき方向です。

Erik Torenberg: 考えるべきは、どのシナリオで人間がタスクを遂行し続ける必要があり、どのシナリオでAI代替がより受け入れられるか？この境界線はどのように引かれるでしょうか？

Anish Acharya: Oliviaが言及したMasterclassの事例は、本質的に一方向の感情的結びつきの延長です。特定の人物のクローンと会話する価値は、ユーザーが具体的な対象との交流を求めるニーズを満たす点にあり、「最も理想化された他人」という抽象概念とのインタラクションではない。

Bryan Kim : これで思い出したのは、ChatGPTに関するバズったツイートです――ニューヨーク地下鉄で、ある男性がずっと音声でChatGPTと会話しており、まるで恋人と話しているかのようでした。

Justine Moore: 別の事例もあります：ある親が、子供が45分間にわたってトーマス小電車について執拗に質問し続けることに堪らず、音声モードをオンにしてスマホを子供に渡しました。2時間後に戻ると、子供はまだChatGPTとトーマス小電車について深く議論していました――子供は対話相手が誰かを気にせず、ただこの「人」が自分の興味を探求する無限の欲求を満たしてくれるかどうかだけが重要だったのです。

Erik Torenberg: 現時点でChatGPTやClaudeに心理カウンセリング／キャリア相談を頼むとしたら、私は専属のAIカウンセラー／コーチを選ぶ傾向があります。将来、相談記録を蓄積してデータを構築したり、治療士／コーチのオンラインコンテンツを直接活用してそのデジタル分身を再構築したりするかもしれません。

あなたの質問の核心に戻ると、5〜10年後、トップアーティストはLil Machaelaのような新生代AI生成人になるのか？それともTaylor SwiftとそのAI軍団なのか？同様に、ソーシャルメディア分野の次のKim Kardashianはリアルな人間なのか、AI生成物なのか？皆さんはどう予測しますか？

Justine Moore: これは何年も前から考え続けてきました。Little Machelaの台頭を目の当たりにし、AIホログラムキャラクターをいち早く導入したK-popグループにも注目しました。この現象は超現実的な画像／動画技術の発展と密接に関連しています――今やAI生成インフルエンサーがリアルな外見で多数の注目を集め、その真偽が議論されています。将来のクリエイター／有名人は二分化すると考えます。一つはTaylor Swift型の「人間体験型」で、芸術的魅力は作品だけでなく、人生経験、ライブパフォーマンスなど、AIがまだコピーできない要素と深く結びついています。もう一つは「趣味志向型」で、トーマス小電車とChatGPTが会話する事例のように、リアルな人生背景は不要で、特定の分野で継続的に高品質なコンテンツを出力できる能力があればよい。両者は長期にわたり共存するでしょう。

Olivia Moore: これはAIアートの持続的な議論を思い出させます――生成アートのハードルは下がりましたが、優れたAI作品を作るには依然として大量の時間がかかります。昨夏にAIアーティストイベントを開催したとき、多くのクリエイターがAI映画を作るプロセスに費やす時間は従来の撮影と同等だとわかりました。違いは、彼らが伝統的な映像スキルを持っていないため、過去には創作できなかっただけです。現在、AI生成インフルエンサーの数は急増していますが、Little Machelaのように際立って頭角を現すのはごくわずかです。将来、AI人材と人間人材の二大陣営が形成され、それぞれの頂点が支配するでしょうが、両者の成功確率はいずれも極めて低くなる――これこそが健全な状態かもしれません。

Justine Moore: あるいは「非人間人材」と呼ぶべきかもしれません。Veo3プラットフォームには興味深い現象があります：街頭インタビュー形式で、取材対象がエルフ、魔道士、幽霊、あるいはZ世代が好む毛むくじゃらのキャラクターであることもあります。これらはすべてAI生成の仮想存在でよく、こうしたイノベーション形態には大きな可能性があります。

Anish Acharya: 音楽分野でも同様の現象が起きています。現在のAI生成音楽は一般的に平凡で、本質的に文化的平均化の産物です。しかし真の文化は先鋭にあるべきです。問題の本質は劣悪な作品にあり、クリエイターのタイプではありません――AI自体を問題視しがちですが、むしろ作品の質に注目すべきです。

Erik Torenberg: 作品の質が同等だと仮定した場合、人々はそれでも人間クリエイターを好むと思いますか？

Anish Acharya: 十分に可能です。これはより深い哲学的議論につながります。ヒップホップ登場前のすべての音楽でモデルを訓練しても、ヒップホップ風の曲を生成できるでしょうか？私はできません。音楽は歴史的蓄積と文化的文脈の交差点だからです。真に革新的な音楽は訓練データの境界を突破する必要があり、現在のモデルはまさにその突破力に欠けています。

AIパートナー革命：垂直生態系とソーシャルエンパワーメント

Erik Torenberg: 私は非常に才能ある友人たちが同性愛者向けAIパートナーAPPを開発しているのを知っています。2015年の私がこの構想を聞いたら、確実に衝撃を受けたでしょう。しかし彼らによると、現在のランキング上位50アプリのうち、11個がパートナー系アプリだそうです。これはこのトレンドの始まり地点にいるのでしょうか？今後、さまざまな垂直分野のパートナーAPPが登場するでしょうか？こうしたアプリの最終形態はどのように進化するでしょうか？このトレンドをどう理解すべきでしょうか？

Justine Moore: 私たちは心理療法、生活指導、友人付き合い、職場アシスタント、バーチャル恋人など、あらゆる次元の伴侶シナリオに多くの研究を投入してきました。興味深いことに、これはLLMが初めて主流となる応用シナリオかもしれません。よく冗談で言うのは、自動車販売店のカスタマーサポートであろうと他のチャットボットであろうと、ユーザーは必ずそれを心理医や恋人に変えようと試みることです。チャットログを見ると、多くのユーザーが本質的に話相手を求めていることがわかります。

今やコンピューターは即時的、24時間体制、擬人化された方法で応答できる。これはかつて誰にも聴いてもらえず、「虚空に向かって叫んでいる」と感じていた人々にとっては革命的な突破です。私はこれが始まりにすぎないと考えます。特に現在の製品は汎用型が多く、主に基礎モデルプロバイダー（ユーザーがChatGPTを想定外の用途に使うなど）に依存しています。すでに事例があります。単一の企業がキャラクターに個性を与え、デジタルイメージとプロンプトエンジニアリングでゲームや仮想世界を構築し、非常に高い参加度を得ています。例えばTolenは青少年層を対象としており、別の「パートナー」アプリはユーザーが食事の写真を撮ると、栄養分析を通じて健康アドバイスと感情的サポートを提供します――多くの人にとって、食事の問題は心理的問題と絡み合っており、従来は専門治療を受ける必要がありました。

最もワクワクするのは、「パートナー」の定義が友人／恋人から、もともと人間が提供していたアドバイス、娯楽、相談サービスすべてに急速に拡大している点です。今後、より多くの垂直分野の伴侶アプリが登場するでしょう。

Bryan Kim: 私がソーシャル企業に勤めていたとき、明らかな傾向に気づきました――人が話せる友人の数が着実に減少しています。若い世代の平均値はわずかに1人以上です。これは伴侶型アプリの需要が長期的に存在し、多くの人にとって不可欠であることを示しています。Justineが言う通り、こうしたアプリは多様な形態に派生するでしょうが、深い感情的つながりを築くというコアニーズは変わりません。おそらく私たちが議論しているように、人間関係は満たされていない領域であり、AIパートナーがその空白を埋めている――重要なのはつながりを感じることで、対象が人間である必要はありません。

Erik Torenberg: 多くの人はこのような議論を聞いて懸念します。リアルな友人が減り、恋愛関係が消滅し、抑うつ率が上昇し、自殺率が跳ね上がり、出生率が低下し続ける――と。

Justine Moore: 私はこの見解に同意しません。これは私がAIキャラクターSubredditコミュニティで見た最高の投稿を思い出させます――説明しておくと、私はこのコミュニティの研究に多くの時間を費やしました。新型コロナパンデミック中に思春期を過ごした中高生や大学生は、現実の社交が不足し、人間関係のスキルが欠如しています。AIガールフレンドとのやり取りを継続的に共有していた大学生の男性が、ある日突然「現実の『3Dガールフレンド』を見つけたので、一時的にコミュニティを離れます」と投稿しました。彼は特に、Character AIが人と話す方法、特に女性とのからかい方、質問の仕方、趣味の話し方などを教えてくれたことに感謝していました。これがAIの最大の価値です：より良い人間関係を促進すること。

Erik Torenberg: コミュニティのユーザーたちは彼を祝福したのか？それとも裏切り者と呼んだのか？

Justine Moore: 絶大多数が心から祝福しました。まだ現実のパートナーを見つけられていない少数の「酸っぱい葡萄」的な発言もありましたが、彼らもいずれ叶うと信じています。

Olivia Moore: これは実際に根拠があります。Replicaの製品を例に取ると、実際の研究ではユーザーの抑うつ、不安、自殺志向が低下することが示されています。現在のトレンドは、多くの人が理解されず、安全でないと感じるため、現実の社交に参加するのが難しいことです。AIが心理療法にかかる時間や経済的コストを負担できない人々の自己変容を助け、最終的に現実世界で行動する能力を高めることができるのであれば、それは大きな意味を持ちます。

Erik Torenberg: 私が伴侶アプリの影響力を真に認識したのは、Replicaの創業者を初めてインタビューしたときの反響でした。インタビュー終了後、創業者は関連ディスカッションを閉鎖しましたが、動画のコメント欄に大量のユーザーが書き込みました。「これは私がセックスをやめた後の妻のようだ」といった、実生活の告白が相次ぎました。そのとき初めて、このアプリがユーザーの生活においてどれほど重要な位置を占めているかに気づいたのです。

Justine Moore: これは人間が長く存在してきたソーシャルパターンを継承しています。Z世代はDiscordでネット恋愛を発展させ、私たちがかつて匿名のメッセージカードサイトで見知らぬ人と深いつながりを築いたのと同じです――相手の本当の正体は永遠に知れないかもしれないし、それでも深い感情の絆が生まれることがあります。AIはこの体験をより没入感高く、より深くしてくれるだけです。

Anish Acharya: 私が考える鍵は、AIが過度に従順になってはいけない点です。現実の人間関係には摩擦が必要であり、高度に従順なAIはむしろその能力の育成を妨げます。したがって、「適度な対抗性」――ユーザーの社交スキルを高める――と「過度な従順」――能力の退化を招く可能性――の間でバランスを取る必要があります。