YT YouTube2Text

YouTube2Text → Transcripts → AIを導入したのに生産性が落ちる…今、企業で起きているヤバい現象とは【マイキー佐野投資学】

AIを導入したのに生産性が落ちる…今、企業で起きているヤバい現象とは【マイキー佐野投資学】 — Transcript

by マイキーの非道徳な社会学 · 415 words · 415 segments · language ja · Watch on YouTube

Open in transcriber Summarize with AI Download SRT/VTT

Full transcript

0:00だから普通下がるのり前だよね。これがわけなんですよ。なので逆に生産性上がったっていうやつ多分
0:06AI使えてないんですよ。
0:09[音楽]
0:11はい、どうもきです。今日も
0:12YouTube撮ってきます。
0:13お願いします。します。
0:15今回なんですけど、ちょっと前にもう反動体
0:18AI
0:18についてはもう散々色々聞いたんですけど、もう何十者とあげてもらったじゃないですか。
0:23はい。
0:23で、ま、新しい企業なんか教えてください、ちょっと視点を変えてなんか
0:27AI
0:27業界全体的に、ま、注目しといた方がいいよみたいなポイントを今日教えて欲しいんですけど。
0:33ネじれす。
0:34ねじれ。
0:36一言言うとネじれす。
0:37はい。
0:38じゃ、どういうことかって話をすると、今知能と言われるもの、例えば限界費用とかトン価格ですね。これむちゃくちゃ落ちてますよね。逆にその基盤を支える物理フラあるわけじゃないですか。
0:48データセンターとか反動体とかこの投入コストがむちゃくちゃ上がってる状態でインフレ状態であるってことなわけです。なのでどういうことが起きてるかって話は分けなんですけど高い機材を購入して安い商品を作り出してですよ。
1:00高い機材を
1:01導入して
1:01導入して
1:02安い商品を作っててわけなんですよ。
1:04で、これがトくですよね。費用がどんどんどんどん上がってきてるにも関わらずトン費用だけはめちゃくちゃ落ち始めてるんです。経済学の伝統的な理論だと技術が進化すると生産コストは全体的に低下しました。
1:17で、最終的には製品とかサービスの価格が落ちるというところで生産コストが削減。ただ生産コストの方が売り値よりも下がるのはいっぱいなんです。
1:27生産コストが売値よりも下がることによって利益がどんどん高くなってくわけじゃないですか。そ、現在それが基本的な一般的な経済学の伝統的理論なわけなんですよ。
1:36なぜさっき言った技術が進化すると生産
1:39コスは全体的には低下しますけど、最終的
1:42には製品サービスの価格が落ちると。でも
1:45今起きてるのが逆であって生産コストより
1:48も売り値の方が落ちてる状態でむしろ言い
1:50方を変えると生産コストは上がっている
1:53けど売下がってる状態であるっていう利益
1:56が圧迫する構造がなっていまいっていうの
1:58が今の現状なの。
2:01これをもっと学術的に説明していくのはどういうことかって話ですけど、この
2:05AI
2:05のエコシステムの利益率の縮小かって言うとアップストreームとダウンストリームでまず分けたら分かりやすいわけなんですよ。アップストリームって何かって話なんですけど、インフラとか反動体企業のことです。ダウンストリームはモデル開発
2:18API
2:18の提供だったりとかのそうです。最先端の反動体
2:21うん。
2:22HBM
2:22市場物理的生産能力っての限界が来ていると。
2:26で、もう1つが技術的集約性によって構造
2:29的に供給不足になっている状態になって
2:32いる。実際にねメモリーとかも足りない
2:35みたいなのでね、NVIDIA自体がね、
2:36今回この予約注文の発注だけでも2900
2:39言ってます話しましたけど、SKとかの
2:41メモリー金は提示する今後の見通しとして
2:44は何が言われてるかって話をすると、
2:46データセンターの需要がある顧客に対して
2:48長期契約を結びました。すなわち最大供給
2:52料の70%はもう他に確保されてる状態で
2:54すってなるとメモリー不足は今後も継続さ
2:57れてる状態の見通しです。スタになるわけ
2:59ですよ。で、サムソンとかの
3:00ファウンドリーの価格自体も実際に最大で
3:0315%引き上げるとNVD自体も同じよう
3:06に15%値上げ。これもニュースになり
3:08ましたよね。ていうように圧倒的に
3:10このアstream層が価格交渉力を持っ
3:13ている状態であると。これが現状なわけな
3:15んですね。最近でもね、NBの決算かなり
3:17強気でしたけどね。実際ね、
3:191100億ドルぐらいのね、メモリーとか
3:21も含めてね、自分たちの今後GPUを活用
3:24する、いろんなこのパーツが必要になる
3:26わけですよ。これ必須100億ドルだった
3:27のがこれが1年間で2900に
3:30膨れ上がってるわけなんですよ。じゃ、
3:31一方でダウンストーム供給される側は供給
3:35側から圧倒的に安い金額で提供されてる。
3:38例えば分別のが中国のディープシークで
3:41オープンソースとか実際にが下落てるわけ
3:44じゃないですか。これがま、中国の戦略な
3:46わけなんですよ。ま、中国自体はね、
3:47アメリカがガンガンガンガンね、設備投資
3:49で中国は制限されてる状態ですから、ま、
3:52もちろんね、ハーウェイとかね、SIXと
3:53かいろんな企業出てきてますけど、ただね
3:55、オープンソースにすることによって
3:57アメリカン企業自体がサブスクで金取れ
3:59なくなってる状態だと。で、最近ね、OX
4:01アルファってやつ出てきた知ってます?
4:03なんか新しいの出てきたんですよ。
4:04はい。で、これでさらに価格破壊も起きていってすにダウンストリーム側っていうのは価格と設定能力がない状態であって、これはお客さんがすでに持ってる状態だ。
4:17安い方選べるわけだ。も、僕も
4:193000円使ってますよ。
4:20で、交渉券を持ってる状態、すなわちお客さんを探そうと思えば大体のサービスをいくらでも見つけることが可能になってる状態なわけなんですよ。なので購入者は当さで選べる状態になってます。
4:27[音楽]
4:32こういうねじりですね。
4:33そうなんです。
4:33はい。はい。はい。
4:34で、インフレとデフレって状態になってるわけですよ。
4:37これが1
4:37つの業界内でなってる状態ですなわち利益がなかなか脱しづい状態になってるよねってなって、だからこそ企業も投資化とか市場から突っ込まれまくってる状態なわけなんですよね。そういう状態であって開発企業とかインフラを設置する側の方はかなり説明が難しくなってる状態であって実際に収益構造が圧迫していますっていうのが今の現状なわけなんですね。
4:47[音楽]
4:58なんでねじれって言い方し、
5:00ただこの今のAI
5:01に対して強気派と弱気派もいるわけなんですよ。例えば強気派の主張って何かって言うと、ト当トの価格が低下すると同時に需要が爆発的に拡大すると最終的に売上を増加させる。これ前
5:13YouTube
5:14でやりましたね。ジボンズのパラドックス。
5:15ああ、やりましたね。
5:17蒸気期間のやつですね。
5:18はい。そうです。この話したわけなんですけど、完全にボリューム主導型の成長の主張なわけなんですよ。あ、ハイパースケーラーとか
5:25AI
5:25に爆大な企費企業を払ってるわけじゃないですか。
5:27あ、強くの指導として見られるわけなん
5:29ですけど、実際に企業のミクロレベルの
5:31この財務データを詳細に検証すると投資と
5:34収益性にはかなり分断がありますよって
5:37状態わけですよ。
5:39このAIのアドバーリー企業でマクシー
5:42ランドドってとこがあったりとかスペック
5:43リサーチってとこあるわけなんですよ。で
5:45、ここで実際にアメリカの上大手金融機関
5:48が上位60社が過去3年間の919個の
5:53市販の決済の定量分析をしたんですね。
5:56で、結果実際に何が起きたかっていうと、決算の説明会で約
6:0180%、5件に4件がAI
6:03について言及されてる状態であると。ただ
6:0650%
6:07以上の議論が行れてるのは何かっていうと、導入ストが上がったことと、
6:10KPEX
6:11が上がっている状態であると。じゃあ
6:13AI
6:13が導入されて実際に具限化されたどれ立ての金銭的リターンを数量化して明示した企業っていうのは調査対象中の中でたった
6:212
6:21者しかなかったって言われるわけです。ち益性出てきてないと。
6:25これが事実として実際に経営幹部とかマーケティングとか候法の場と
6:30AI
6:30による劇的な生産性の向上のストーリー展開のみなんですよ。
6:34はい。はい。はい。
6:35で、なので感された財務所教と決算説明会っていうとこの幻格の場所で定量的数としてはほとんど収益としては証明できてないってのが今まで結論なわけなんですよ。で、これ実はね、前に僕ね
6:483年前とか2年前のYouTube
6:51の時に僕予想してた内容なわけなんです。俺頑張って探します。
6:54はい、
6:55さてください。これ何かというと、ソロのパラドックスって考え方。
6:59あ、またパラドックスが出てはい。
7:021987
7:03年にですね、ロバートソローという人が提唱して、この人ノーベル経済学者を受賞してるわけなんですけど、コンピューターは至るとこで見かけるけど生産性の統計データにはどこにも現れてないよでっていう経済の謎を言ったわけなんですよ。これがソロのパラドックスなわけなんですよ。
7:17このPC革命、ネット革命でも起きてる
7:20わけなんですけど、生産性が実際に数値に
7:23上がってくるまでは10年かかる。これ
7:25YouTubeで何度も話してるんですよ
7:26。これがさっき言った内容です。期待とし
7:28てはコンピューターを導入すれば業務効率
7:31が上がっていくで、社会全体の生産性が急
7:35成長するっていう期待があるわけだ。で、
7:36現実しては何かって言うと、許額の投資を
7:39したんだけど国の経済成長とか企業の生産
7:42性でだとほとんど横ば状態だ。これが今の
7:45現状であると。
7:46で、背景としては何かって話をすると、新技術が普及されたとしても現場の動きだったりとか組織の仕組みが進化しない限りはコストゾーンにしかならない状況である。これ前
7:57YouTubeで説明しましたもんね。
7:59実はどういうことかというと
8:01AIを
8:01導入することによって労働時間が逆に増えていくのアメリカのシリコンバルまさに今言った背景がこれ年なんですよ。で、今の
8:08AI
8:08投資に起きているのはまさにこのソロのパラドックスの状態であって実際に起きているのがこの
8:13FOMOですよね。乗り遅れの恐怖って
8:15いう感情があって、他者に遅れを取ったら
8:18自分たちがいずれ勝てなくなるか追いつけ
8:20なくなるかもしれないっていうこの恐怖心
8:21があるわけなんですよ。なので明確な賞賛
8:24だったりとか費用の体効果を計算なしに
8:27投資を稼いるっていう意見を持っている
8:30投資家さんもたくさんいるわけなんですよ
8:31。で、単なる奪い合いだって実際にAIに
8:34よって社会全体の富が増えたわけじゃ
8:36なくって限られたお客さんとか市場シェア
8:39をただライバルから奪い合ってる防衛費と
8:41してAIコストが老費されてる状態だよ
8:44ねっていう考え方であるのが何かと言うと
8:46このITのご管理仮説ITのご管理仮説
8:50ってのがあるわけなんですけどこれは何
8:51かていうと業務不ローを根本的に変えずに
8:55組織の変更もなしに便利そうなAIとか
8:58ITを導入しただけだと終わってる状態で
9:01あっ
9:01で、投資に見合うような環境を作ってない可能性が高いんじゃないか。これが
9:05IT
9:05のご管理仮説っていうわけなんですよ。まさに今起きてるのがこれのわけなんですよ。じゃあ
9:09AI
9:10で生産性が上がってないとダメなのかって話わけわけなんですけど、じゃあ無駄なのかってのとそうではないって説明します。これが何かっていうと無けさんの季節切タイムラグって言い方したりとかするわけなんですけど初期の導入ページで起きることは何なのかって話をすると時で起きるわけなんですよ。
9:25みんなAI
9:25を使っているけど、それよりも重要なことは組織と業務のやり方を根本的に変える必要があると。なち無形資産をどれだけ貯めていたのかでその無形資産をどれだけ組織とかに落とし込むのかっていうとこのギャップのタイムラグが起きているって状態。これは普通に起きるわけなんですよ。実際にね。これ
9:44ITの時も起きたわけなんですよ。IT
9:46を導入したとしても基本的に業務とか組織の変形をしない限りは
9:50IT
9:51を全体的に最大限活用できない状態になると。
9:54これが今のAI
9:54でも起きているとで、ここであるのが生産性の
9:59J
9:59カーブっていうのがあるわけなんですよ。ザクティビティ、
10:01J
10:01カーブっていうのがあるわけなんですけど、デル経済と生産分析とした理論があるわけなんですね。ここで面白いのがあるわけなんですよ。初期段階で測定される全要素の生産性、これ
10:11TFP
10:12ってるわけなんですけど、この企業の収益性は一時的に低下するわけであって、その後上昇するっていうこの同学プロセスを説明するものなんですね。
10:20さっきも話しましたけど、シリコンバレーの方だと
10:23AIを
10:23導入することによって生産性が落ちたと。たち労働時間が上がっちゃいました。日本の会社の場合は
10:29AA
10:29がやることによって自分たちの作業自体が楽になったっていうわけのわかんないことを言っていて実は
10:33[笑い]
10:34AI
10:34を使うことによっていろんな課題がさらに出来上がっていろんな仮説が出来上がってさらにいろんな検証が行われることによって労働時間が増えちゃってるよねとまさにこれがプロダクティ
10:43J
10:43カーブなわけなんですよ。でこれがアメリカの経済学者
10:463
10:47名によって提承されたわけなんですよね。
10:48これがスタンフォンド大学の教授とあと
10:50ペンシベ大学のえっとウォートンコのこの
10:52ダニーロックって人間とあと資カゴ大学の
10:54チャイバーソンっていう人が作った理論な
10:56わけなんですけど実際にね日本企業とAI
10:59企業の違いとはさっき説明したように
11:00スタートアップ企業は特にですね量が増え
11:03ちゃってるっていうので話したんでこれ
11:04万が一知りたい方いたら是非ねえっと
11:06YouTube物を見てください。はい。
11:07説明[音楽]してます。で、この導入初期
11:10っていうのは企業は直接的なハードウェア
11:12とかソフトウェアの購入費だけじゃなくて
11:15測定されにくい無形資産に対して資本と
11:18労働力を振り分ける必要がある時期である
11:20と。だから基盤を作るのに時間が必要な
11:23わけなんですよ。なのでこの業務プロセス
11:24の再設計っていうとこでオペレーション
11:27自体をAIの支援型のフローワークに適合
11:29させるためにはこの構造転換に時間が
11:31かかるだからこそ下がる時期があるよって
11:34いう説明なわけなんですよ。機械的学習と
11:36いう部分でも人っていう資本があるわけな
11:38んですか?これを再教育しなきゃいけない
11:41わけであって、従業員自体が実際にAI
11:43ツールを有効に使うためのスキルに習得に
11:46時間かかるわけなんですよ。なのでデータ
11:47管理の設備とか管理システムの
11:49アップデート部分で実際にデータの
11:52パパイプラインの構築とか組織の構造って
11:54いう設計も必要になってきますとだから
11:56普通下がるの当たり前だよね。これが
11:58プロダクティビティカーブだわけですよ。
11:59なので逆に生産性上がったっていうやつ
12:02多分AI使えてないんですよ[笑い]。
12:03そうですね。はい。はい。
12:04なので計上ですね、こういうものを構築するのには労働時間とかリ想が必要なわけなんですよ。で、これって費用として上されますよね。
12:12でも無形資産をこれって構築してるわけなんですよ。これはバランスシートには上されない。こういうケースがむちゃくちゃ多い状態になると。これが当たり前ですよって話なわけんですよ。で、これがミクロデータに基づく
12:24Jカーブの実証もあるわけなんですよ。
12:25どういうことかって言うと、最近の新しい
12:27データでアメリカ人口の経済に関する統計
12:31データの集席分析をしたこの消務省所属の
12:33政府機関があって、これがセンサス
12:35ブリューってのがあるわけなんですよ。
12:36このデータを用いて実際に2025年の
12:39産業用のAI実証実験が行われたわけなん
12:41ですね。結果として何があったかって言う
12:43と、初期の生産性が実際44%低下しまし
12:46たっていうのがあるわけなんですよ。で、
12:48AIを導入した現場は理論通りJの深い
12:51沈みが起きているっていうのが分かった
12:53わけなんですよ。従来の業務ルールをどの
12:55ように変化させるのか、または現場の混乱
12:57をシステム調整にかかる時間だったりとか
13:00工程が噛み合わない状態で在庫が増加し
13:03ちゃいましたみたいなデータも実際に証明
13:05されたデータのがいくつもあるわけなん
13:06です。なので現実減少している状態なわけ
13:09なんですけどこれが実際にスタンホード
13:11大学とトロント大学の研究で分かってる
13:13ことなわけなのでAIを導入することで
13:15言うて生産性落ちるわけなんですよ。
13:16ちゃんとマットに使ってれば大抵の場合は
13:19全ての場合じゃないです。
13:20でも日本人の場合って頭の中お花畑なんでうちの会社は違うぜ。うちは生産性が上がってるぜっていうわけなんですけどおそらく大抵の場合はそれ間違っていてちょっと組織構造を変えた方がいいよとか
13:22[笑い]
13:30そんな話してなかったしないですか広げないでください。悪口すません。はいはいはいそういう人多いんすよ。
13:31[笑い]
13:35まあまあまあまあまあ
13:36お金なるのが上大学とオクソド大学とか未大学とかで認知同体モデル
13:422026
13:42ってやつが研究発表があったわけなんですよ。
13:44これが何かって言うと、考える作業とか判断を
13:47AI
13:47に丸蹴りすることによって実際に労働時間が落ちるんですよ。でも僕言いますよね、あの
13:52AI
13:52めっちゃ使いこうですよ。労働時間上がるって。で、労働時間が起きると。てなってくると認知の移任を
13:58AI
13:58にしまくってる状態であると。で、なってくると人間が長年培ってきた専門性とか現場の感が対すると。
14:06なんでAI単体自体は価値を生むのじゃ
14:09なくって人間の判断力と組み合わせない
14:11限りは進化を発揮しないと。むしろ人間の
14:14スキル自体が錆びついてくると。で、AI
14:16のポテンシャル自体を使いこなせなくなっ
14:18てきた場合、Jカーブの底から抜け出し
14:21たりとか生産戦性が急上昇してく時期が
14:24遅れるっていう結論を出してるわけなん
14:26です。でももっとお花畑の人たちはそんな
14:28のうちは関係ないぜと俺らはレポートが
14:31簡単に作られるようになった。
14:32プレが簡単に作られるようにな結果労働時間が
14:358時間4時間になった人だはそもそも
14:37J
14:37カーブっていうものにも陥らずにただお花畑状態で終わっていくって状態になると。
14:42ま、それこそ本当にAI
14:43に負けるってことですからね。それは
14:45頭が悪い人はそういうこと言うわけな。
14:47で、現場の仕組みの混乱で一時的に生産性が
14:5044%
14:51落ちるっていうのはそれはま、仕方ないことであると。
14:53ただ実際に労働時間が落ちてい
14:56るっていうのは人間がサボりスキルが
14:58上がってる状態なので結果として判断基準
15:00が対価してるっていうのを直面してます
15:01よって状態になると。[ベル]
15:04じゃこれをまとめるとどうなのかって話を
15:06するとミクロレベルでは投資回収が遅れ
15:09やすくなってアstreamでは区額投資
15:12が継続されていて科学交渉権を持っていて
15:14実際金融市場とか信用市場とかでもかなり
15:17影響力が出ていて状態が説明できるわけな
15:19んですよね。で、実際株式市場の場合って
15:22いうのはAIの熱狂っていうのがあるわけ
15:23[音楽]なんですけど、対象的にはこの
15:25債権とか信用スワップCDSですね、これ
15:28が上昇したりとかしてどんどんどんどん
15:30AIインフラの負債調達によるこの警戒感
15:32が強まってる状態である。ブロードコムの
15:34チップ開発だったりとか他にインフラ投資
15:36とかも600億度の調達って交渉を進めて
15:39いるというのが話題になったりとかして
15:40レバレッジ調達が増えていてCDSの
15:42クレジットスプレッドが拡大しましたと
15:44結果リスクプレミアが上がりましたって
15:46状態になったと。
15:47で、グロードコム時代のこのCDS
15:48のスプレッド自体が年少よりも
15:5080
15:50ポイント上昇してる状態が起きてるわけだと。これが同じことが
15:53NBでも起きましたよねって話です。
15:555000
15:55億の調達っていうところで説明される前には
15:57CDS
15:58のスプレッドがボーンって上がったわけなんですよ。
16:00NDIA
16:00自体は。で、実際にゴールドマンサックスの市場分析したレポートなわけなんですけど、
16:05EPS
16:05は情報修正されてはいますけど、実際に
16:08AI関連の銘柄、株価収益率、あとよくは
16:12PE
16:12パリチムですね。これは最近低下傾向にありますよと。
16:15すなわち市場が単なるスペックを見てるだけでもなくって売上高を見てるわけでもなくって誰がいつキャッシュフローを作り出すのかを論点になってくるとでなってくるとこれがシフトしてる状態ですよって主張してるのがこのゴルマサクスでもあるわけなんですよ。
16:30あのでさっき言ったJ
16:31カーブの部分ですね。実時的には生産性が下がるんですけどただその後にこうやって上昇してく傾向があります。正しいプロセスも組んでいればこれが今までの
16:40ITのAI時期でも起きてましたよと。
16:43これも踏まえた上でですね、今このねじれっていうものをどう見るのかっていうところ。これを見ていただければいいんじゃないかなっていう風には思います。ちなみにこのねじれってのは帰りすればつるほど回収しにくくなるのは事実あります。いや、
16:53絶対そうですよね。
16:54はい。
16:54たださっき言ったジェボンズのパラドックスってのがあってこれが全体的に全部に広がったらどうなるかってなったら話が変わってくる可能性がありますよとで言って言っておきます。はい。て感じで皆さん今日も参考で見ていただいと思いた。今日話した内容はね、
17:05AI
17:05のね、ねじれっていうとこでね、万が一詳しい話とか詳細的な知りたい方は是非ね、え、ポートの方読んでください。
17:11あの、公式内容なので発行してるので是非レポートの方受け取ってもらえればなていう風に思います。あと今日の
17:16YouTube
17:16面白かったとか勉強になったとか参考になったって方いたらね、是非ねチャンネル登録いいねコメントて視アの方もよろしくお願いします。今日の撮影の時に
17:25NDIA
17:26の決算の話をしたじゃないですか。
17:28大術してますけど。はい。
17:29はい。全然いいんですけど、まあ、
17:312028
17:31年ぐらいまではみたいな話をその後に今このねじれを聞いて俺はもう
17:36AI
17:37業界どう見ればいいかわかんなくなったんですよ、さっき。
17:39でしょ?[笑い]
17:40そう、そう、そう、そう、そう。
17:41がね、次のやつがあるんですよ。
17:43え、まだあるんですか?
17:44はい。もうビジネスクスクールだと数ヶ月前にこの時点で見ろって話をしてるわけなんですけど、これね、あえてね、
17:50YouTubeで喋らないと悪い人だ。
17:53いずれ
17:54はい。
17:54喋ります。
17:55あ、それは楽しみにしときます。俺聞いててどうすんだこれって思ったんですよね。
17:59はい。これね、ちゃんとあるわけなんですよ。
18:00うん。
18:01いや、でもあの、僕も日常的に
18:04AI
18:04使ってて、こんな俺のお金であの、それこそ莫大な設備投資の足にはなってるのかとかやっぱ思います。
18:10もこういうこと思うな。
18:12え、ま、まあ、まあ、ま、あの、本当にこれで回収できんのかなと思いますよ。こんな
18:163000
18:17円の人たちがいっぱいいるわけじゃないですかないですか?
18:20特にね、こうやって格差がわって広がっててね、ね、中国とか安いしね、自由に使えるし。
18:25はい。こいだの5000
18:26億円とかなんかもう意味がどんどんなんかわかんなくなってくるんですよね。ま、でもそこがなんか、ま、でも話聞いてて面白いです。はい。だ、
18:33次のステップは何かって話なんですよ。で、ここを見ればその業界自体のその会社自体も収益は回収できると。
18:34[音楽]
18:40おお、
18:40これ何かって言うと、
18:42あ、そこになるんですね。
18:44ああ、また新しいジャンが増えてきた。
18:48はい。
18:48この内容
18:49はい。
18:49いつ出てくるかなって楽しみにしてて、
18:522
18:52年間ほぼYouTube
18:54で調べたんですけど、誰も喋ってないんですよ。
18:56[音楽]
18:56いや、喋んない。
18:57だから僕も喋るのやめようと思ったんすよ。
18:59ま、皆さん、俺は知ってんで皆さんには教えないっす。
19:02[笑い]
19:03ビジネススクスクールだと喋りましたからね。はい。

About this transcript

This page contains the full transcript of AIを導入したのに生産性が落ちる…今、企業で起きているヤバい現象とは【マイキー佐野投資学】 by マイキーの非道徳な社会学, generated from the public captions YouTube serves with the video. The transcript has 415 words across 415 segments, with the original timestamps preserved so you can click any line to jump to that moment in the embedded player.

What you can do with it

Use the transcript to take notes, quote the speaker, build a study guide, generate a summary with ChatGPT or Claude via the YouTube Summary tool, or export it as a timed subtitle file with YouTube to SRT. You can also re-open it in the transcriber to translate the transcript into 100+ languages.

Free YouTube transcript tool

YouTube2Text is a free YouTube transcript generator — no signup, no daily limit. Paste any YouTube link and get the full transcript instantly, with timestamps, click-to-jump, translation to 100+ languages, AI prompts for ChatGPT, Claude, and Gemini, and exports to TXT, SRT, VTT, or Markdown.