YT YouTube2Text

YouTube2Text → Transcripts → AI時代の経営とBet AI Vision：代表取締役 CTO 松本勇気 : (2025年)｜Bet AI Day

AI時代の経営とBet AI Vision：代表取締役 CTO 松本勇気 : (2025年)｜Bet AI Day — Transcript

by LayerX 公式 · 955 words · 955 segments · language ja · Watch on YouTube

Open in transcriber Summarize with AI Download SRT/VTT

Full transcript

0:00はい、皆さんこんにちは。
0:03いやあ、すごい人数来ていらっしゃってますね。あの、オンラインの皆さんも今
0:082000
0:08人ぐらいですか来ていただいてるってことで非常に嬉しいです。はい。あの、今ご紹介に預かりましたレイヤ
0:15X代表取締り役CTO
0:17の松本です。今日は、あの、先ほど福島からもあったように、ま、日本がこの
0:21AI
0:22でどうやって戦っていくんだというところ私たちのマであります。
0:25で、これが、ま、私たちが何を考えている
0:28かお伝えすることで少しでも、ま、日本の
0:31色々な会社様のAI活用、AIの戦略の
0:34ところに、ま、お役に立てばなと思いまし
0:36てお話をさせていただこうと思っており
0:38ます。対しましてAI時代の経営ベッド
0:42AIビジョンというところでお話をさせて
0:45ください。
0:47最初にあの自己紹介をさせていただきます
0:48。あの、私先ほど福島があの12年ほどA
0:52をやっていると申しましたが、実は福島と
0:55はもう学生時代からですね、一緒にずっと
0:58仕事をしておりまして、ま、グノシという
1:00会社含めて、ま、12年ほど一緒にAIの
1:03開発をしてまいりました。ま、大体最初は
1:07ですね、本当に古典的ないわゆる統計的な
1:10機械学習であの広告のモデルを作ったり、
1:13記事の推薦モデルを作ったり、ま、そこ
1:15から、ま、どんどん大きい会社の改革とか
1:18、ま、様々なものを取り組んで、ま、今は
1:20レayXの中で事業の鑑渉としては、あの
1:24、FINンテック事業部、こちらはあの
1:26三井ブささんと一緒にアセット
1:29マネジメント事業、いわゆる個人の資産
1:31運用事業をあの、新しく作っております。
1:35で、もう1つがAI、LLM事業。こちら
1:38は大企業向けにエンタープライズでのあの
1:42LLMの活用の戦略を支える基盤を開発し
1:45ております。ま、この辺の経験も踏まえて
1:48私が今このAI市場、LLM市場、この先
1:52のソフトウェア産業について、ま、どう
1:54考えているかというところをお話しさせて
1:55ください。
1:58ま、今日のアジェンダこういった形になっ
1:59てるんですけども、まずは市場の背景の
2:02ところ。どういう今流れがあって、我々は
2:06何に面しているのか。そこからあの少し
2:10もう1つの背景我々は何をしたいのか。
2:12この2つのを掛け合わせた中でなんで
2:15ベッドAIということを言い出したのか。
2:17ま、そこからスタートして1つ1つ内側と
2:20外側でどういったことを取り組んでいるの
2:22かというところをお話しさせていただき
2:25ます。
2:27まず技術組織としての分岐点というところ
2:30でお話をさせていただきます。
2:34こちらのスライド、ちょうどこの1年分
2:37ぐらいのですね、私の頭の中に残っている
2:40色々なAI、LLMの新しいリリースの
2:44ところをあの並べています。ちょうど1年
2:46ぐらい前ですね、このラマ3.1、ま、今
2:49のオープンソースモデルのね、基礎はこの
2:50辺のモデルだと思うんですけども、ま、
2:52ここがスタートして、で、私の中で1番
2:56衝撃だったモデルがこの9月に出ている
2:59OpenAI1。まだ1年ないなんですよ
3:02ね。皆様おそらくお仕事の中でこのモデル
3:06を使わない日ってもうほぼないんじゃない
3:08かと私は思っているんですけども、ま、
3:10こういった水論モデルもまだ登場して一切
3:12になっていないなのにもうすでにO3とか
3:16O4、もしかすると、ま、今週来週であの
3:20GPT5が出るかもしれない。で、さらに
3:23、ま、オープンモデルでも、ま、ディープ
3:26シークが出て、あの、こ、あの、オープン
3:28なモデルでこんなにいい性能を出せるんだ
3:30というところが見えてきたり、あとは今皆
3:33様がお仕事で使っているディープリサーチ
3:35。これもまだ登場して5ヶ月、6ヶ月って
3:38ところ。さらにその上でもこの、ま、5月
3:43で、あの、5月から6月、7月の変化で
3:45いくと、ま、クロード4が出てから皆さん
3:48、あの、開発、もうほぼほぼクロード
3:50コードを使われているんじゃないかと思い
3:52ます。
3:53たった2
3:54ヶ月で世界が一変してまってると。他にもジェントの作り方に関して言えばヌースもリースされて数ヶ月なんですよね。
4:053
4:05月にマヌースがリースされてっ動いていくんだっけっていう、ま、
4:10UIの方について新しい
4:12ものを出してきたと思っています。
4:15あとその先の未来を見据えてというところ
4:18では5月にアルファエボルブ、これは
4:21Googleから登場したいわゆる研究
4:23開発において新しい理論とか新しい会と
4:27いうのを、ま、人間よりもより進んだ形で
4:31提示できるそんな研究開発最先端を
4:34切り開いてしまうようなモデルが初めて
4:36登場したと。実はアルファエボルブ以外に
4:39もNIAとかあのいくつかこういった
4:41スタートアップも登場しているところなの
4:44でこれからあの先端領域までLLMで
4:46変わろうとしているですしLLM自体の
4:49進化のポテンシャルも実はあのジェミニ
4:52ディフュージョンとかまいくつか拡散言語
4:55モデルが登場して新しい原理新しいこう
4:58処理の仕方というのを実現してしまって
5:00いるたった1年です。これがたった1年で
5:05こんなことが起きている。
5:07このスピードになんとか抗がってついて
5:10いこう。抗うじゃないですね。ま、ついて
5:12いこうと思いまして、我々自身はこんな
5:14ことをやってきました。1番最初、ま、
5:182022年、あの、11月末にチャat
5:20GPTが登場して、あの、最初はですね、
5:23あの、CTOがなんか狂ってるぞという
5:26感じでした。はい。私がですね、急にこれ
5:29は明らかに世の中が変わるアルゴリズムだ
5:32から、ちょっと明日からここにフルベット
5:34しますと勝手に言い出しまして、LLMに
5:38関する検証を1人で黙々と返し始めました
5:42。もう本当にあのそうですね、大体その日
5:46から睡眠時間を3時間ほど削ってひたすら
5:49研究するみたいな生活を4ヶ月ほど送り
5:51まして、で、その検証結果がですね、これ
5:55は明らかに事業になる。明らかに世界が
5:58変わるということで、2023年の3月末
6:01頃に、ま、レayXとしてエージェントを
6:03どう作っていくのかという戦略書を、ま、
6:06書きまして、ま、それもベースにしながら
6:08まず検証の組織LLMラボを設置しました
6:11。で、その、ま、半年ちょっとですね、
6:15経ってからこれを事業部化しまして、AI
6:17、LLM事業部を作り、で、そのまた半年
6:20後ほどでAIワークフォースという
6:22プロダクトをリリースしました。ま、この
6:24辺の詳細はまた各あの発表の中で語らえる
6:27と思いますので詳細は割愛しますがで、
6:30そこからまた、え、あの、ま、時間経って
6:33ベッドAI今日のテーマですね、AIに
6:36かけるぞというのをこれはもう全社内以外
6:38全体に発表するということをして今日に
6:41至っていると。で、その中であの爆落AI
6:44エージェントのような話も今日は出てき
6:45ます。ま、こういうスピード感で物事に
6:49取り組んできまして、で、この戦略をやる
6:52中でやっぱり私の中で頭に残ってるキー
6:55ワードがあります。Spピード
6:56isザニューモード。これはあの
6:59パープレクシティのあのチーフビジネス
7:00オフィサーの方がポロっとなんかの
7:03カンファレンスで言ってたんですよね。
7:04サーターだったかな。で言っていたんです
7:06けどもこれだけ変化が激しい領域だとこの
7:10変化についていくことこそが競争優意性で
7:13あるという風に語られている。これは
7:15まさにその通りだと思っている。今我々が
7:18やっている授業というのは気づくと何か別
7:21なシステムにリプレイスされてる可能性が
7:23今出ています。サースはもしかするとただ
7:27のデータの箱になってしまうかもしれない
7:28。仕事をする主体がエージェントになって
7:31しまえば我々の仕事のスタイルも使う
7:33ツールもが一変してしまう。そうしたら
7:36気づいたらそうなってるんですよね。でも
7:38早くから動いてる人たちがそのリプレイス
7:40側にいるんです。このスピードどう作って
7:44いくか。ま、ここに今経営が問われている
7:46んだと思っています。
7:49この背景と、ま、か、あの、掛け合わせて
7:51、ま、この先のことを今考えていますよと
7:54いうのが今日のプレゼンテーションの手段
7:56になります。ま、こういったことをやって
7:58きましたよ。こういう、こういう背景が
8:00ありますねというのを皆さんにお伝えした
8:02ところで、少し脇道にそれで、じゃ、我々
8:06はどういうミッションで仕事をしているの
8:08か、ま、そこについてお話をさせて
8:10ください。
8:13このグラフ非常に有名なグラフなので、
8:15あの、見たことある方もいると思うんです
8:17けども、これは日本の、ま、労働力不足に
8:21関して描いているグラフです。1番端っこ
8:24が2040年になっているんですが、労働
8:27力の不足1100万人と1100万人を
8:32どうやって賄うんだっていうのを、ま、
8:35ある意味ではこれは市場チャンスでもあり
8:36ます。この1100万人の労働力不足を
8:40埋めないと、ま、この国、この未来って
8:42辛いことになるよねと。私はあの子供が
8:452人いるんですけども、ま、2040年に
8:47は、ま、成人してるぐらいかなんですけど
8:50も、その時にとても暗い未来がやって
8:53くるっていうのはいちいちいち父親として
8:55耐えられない。ま、その時に何ができるの
8:58かなというのを考えると、ま、この
8:591100万人を、ま、外から人を連れて
9:02くるっていうのも当然あります。子供が
9:04もっと増えて欲しい。そういうのもあり
9:06ます。でも時間的にもう猶予はありません
9:10。だ、これを我々はデジタルでどうにかし
9:13たかったというので、我々のミッション、
9:15全ての経済活動をデジタル化するというの
9:18を掲げております。これはもう2018年
9:20の創業時から変わっておりません。人類の
9:23未来をより良くするためにテクノロジーに
9:26よって新たな生産性を生み出していく。ま
9:28、このミッションが我々にとって、あの、
9:31今目指すべき、ま、点となっていまして、
9:34ま、この山に対してどうやって登っていく
9:36んだというところがこれまで取り組んでき
9:38た事業それぞれに関わっています。
9:43ま、人工減少社会をどうにか対処しようと
9:45すれば、生産性を上げる側で対応するしか
9:48ない。先ほど実は福島があのAIレイ
9:52バーっていうキーワードを出しましたけど
9:53も、AIを労働力として使う。ま、これを
9:57人間から見ると、これは人間にとっては人
9:59の生産性を変えていくことだしで、実は
10:02AIが色々な動きをしていくことでお金の
10:05生産性も変わってくるかもしれない。
10:07データの生産性も変わってくるかもしれ
10:09ない。お金とデータというのは意外と眠っ
10:12ているんですよね。私があの仕事をする中
10:15でも、ま、フィンテック事業やっています
10:18。フィンテックの中では皆様の預金口座に
10:21お金がいっぱい眠っている。でもこのお金
10:24が働いてくれればもっと社会良くなるかも
10:26しれない。そしていろんな会社の中に
10:29データが眠っています。データを活用すれ
10:31ばもっとデータが働いてくれるかもしれ
10:34ない。ま、そういうことを、ま、考え
10:36ながら爆楽
10:39という3つの授業を通じて、ま、さらには
10:41この先第4、第5、ま、内しはもう第10
10:45なのか、ま、どんどん事業を作っていく
10:47ことでこの全ての経済活動をデジタル化
10:49するに向き合っていきたいと思っています
10:51。
10:53で、その中でLayerXech
10:55Valueというものを制定しました。
10:57これはですね、あの、皆様LayerXの
11:00Rシン版というものを、あの、拝見された
11:03ことある方、結構あの、興味持って
11:05いただくと皆さん読んでいただいてると
11:07思うんですけども、このLayXの、ま、
11:10羅シ版っていうのは会社全体を通じて、ま
11:13、こういう価値観で、こういう行動指針で
11:16仕事をしていこうねという約束ごとであり
11:18ます。で、これは全車なのでテックチーム
11:22、デベロッパーのチームとして大事にする
11:24ことというのはここ以外にいくつかあるよ
11:26ねということで、まだ言語化されてい
11:29なかったものがいくつかありました。で、
11:31これを4つのフレーズにまとめたのがこの
11:33レイヤXテックバリになっています。
11:37ま、事業部問わずですね、我々の開発組織
11:39が大事にしているのはこの4つの項目だね
11:42ということを、ま、謙権学々学の議論と
11:44いう類はですね、私の方でみんなの仕事
11:48色々なアウトプットそういったものを分析
11:50しながらこれが我々だというところを
11:53まとめたものになります。1つが
11:56ファースト。これはあのお客様ファースト
11:59でただアウトプットを出すではなくて
12:03アウトカムお客様に届く価値を作って
12:05いこう。ここに最優先でフォーカスする
12:08からこそいいものが届くんだと。いいコ
12:11行動でもいいUIでもなくていい価値を
12:14ちゃんと届ける。ま、これが我々にとって
12:17あるあのあるべき姿だと。で、この
12:19アウトカムファーストを達成しようとする
12:21とその次にスピードアシンシティ
12:25使用も組織もシンプルにしていこう。ま、
12:28結局アウトカムがね、1番良くなる
12:29スピードが上がるのって、
12:32ま、結局作らない時が1番いいんですよ。
12:35最終的には物なんて作らない方がいい。
12:37もうなんかそれ以外で解決してる。じゃ
12:39この仕組みなくしちゃった方が効率化さ
12:41れるよね。それぐらいのことだと思ってる
12:43んですよね。それぐらいこうシンプルさっ
12:45ていうのはスピードに効くしでその爆速で
12:48物事を進めていくことでより多くの価値が
12:50お客様に届く。なので我々は物事を
12:53とにかくシンプルにしていこう。組織も
12:55シンプルに、プロダクトもシンプルに
12:57とにかく使い勝手と無駄を省いていくこと
13:00。ま、これによって
13:03いいアウトカムを作り続けていこう。ま、
13:05そこでスピードアシンプリスティ
13:08でその次にアコラボレー。これはあの、ま
13:11、意思の力でことを前に進め食域を超えて
13:13橋渡しするとあるんですけども、要はです
13:16ね、いい仕事をしようとしたら考えて自分
13:20で意思決定するやつが重要であると。
13:24皆様お仕事する時に誰かに言われたから
13:27やる。ま、これってあんまりプロジェクト
13:29うまくいかないんですよね。そうじゃなく
13:31て自分で考えて自分で意思決定をしてくれ
13:33と。で、その考える時の幅も
13:36コラボレーションを前提にしてくれ。これ
13:38はもう少し踏み込んでご説明すると
13:43要はあなたの
13:45食域食籍これに閉じないで欲しいという
13:48メッセージです。
13:51私が何かのソフト、専門のソフトウェア
13:53エンジニアだったとしても、
13:55何かアウトカムを届けようとすれば、
13:58例えばフロントエンドに閉じて物ができる
14:00わけじゃない。もう極論すれば営業
14:03プロセスまで食い込んで作り替えてしまっ
14:05た方がいいことがある。そういう食域を
14:08超えたコラボレーションを自分の意思で
14:11推進して欲しい。この今までにあげた
14:15カファーストスピード
14:16simpliティコラボレト
14:18。この3つはこれまでレイヤーXのテック
14:22チームが長らく意識してきたものだと思っ
14:25ていますし、ま、採用の中でもこれが
14:27できるというところを重点的に見て、ま、
14:30採用チーム作りをしてまいりました。で、
14:334つ目はですね、願いも入っています。
14:37イノベングwithAI
14:39技術を楽しんで欲しい。で、その上で
14:42新しい価値を作り続けよう。で、特にこの
14:46withAIというのが大事でともすれば
14:49皆さん、あのAIを使う時にAIがやって
14:54しまう。AIにリプレイスされさせる。
14:56AIに任せてしまえ。いや、そうじゃない
14:59んですよと。我々はAIと共に一緒にお
15:02仕事をしながらより良い価値を作れる
15:04テックチームに進化していかなきゃいけ
15:06ないんだと。プログラミングの形がどうと
15:08か我々にとっては大事なことでもあるが
15:11それだけではないとアウトカムを作るため
15:14にどういう新しい価値技術作れるのかま
15:19ここに我々はAIと共に向き合っていくを
15:22楽しんでいこうじゃないかと。ま、そう
15:24いう形をですね、私たち開発チームの、ま
15:27、今ある考え方目指そうとしている姿と
15:29いうところを4つほどまとめた、ま、
15:31レイヤXテックチームとはどういうチーム
15:34かというようなまとめになっております。
15:39で、ここまで世界が今どう変化していて、
15:43LLMが世界をどれだけ加速していて、
15:46その上に我々というのはど、何者であるか
15:49というお話をさせていただきました。で、
15:52その上で今日主題になるAI、どう
15:55向き合っていくんだというお話になります
15:57。
15:59福島からもありましたけども、今全てAI
16:03ドリ分ンで変革する時が来ていると思って
16:06います。ま、そもそも、ま、実際のところ
16:09はLLMが来る前からそうだったのかも
16:11しれない。ま、ずっと10数年AIに
16:14向き合ってきましたが、
16:17全てのサービスがAIで新しい
16:19ケーパビリティを手にしている。ま、これ
16:21は実感として常にありました。
16:25で、その中で私たちこの4月にベッドAI
16:27を掲げました。実は、ま、創業が2018
16:31年、そこから1度もこの行動指針というの
16:34は変えたことがなかったんですよ。
16:36ミッションもですね。で、これが4月に
16:38初めて変更になりました。
16:43よくこうAIの取り組みって、ま、誰か
16:45一部のチームで先行して頑張っていこうよ
16:48とか、ま、このチームはAIドリブンに
16:50やっていくんだとか、あの人がやっていく
16:52んだとか、よくそうやってこう得意なやに
16:56任せて一旦検証しようみたいなことが起き
16:59やすいと思っているんですけども、
17:01ま、海の向こうを超えてみるともう
17:03シリコンバレーは頭のおかしいスピードで
17:05物を作っています。
17:08ま、そのチームと我々はゴしていかないと
17:11日本から
17:13世界に打っていけるソフトウェアというの
17:14は作れないと思っています。
17:17その中でも全員で向き合っていかなきゃ
17:20いけないからこそ我々の、ま、遺伝子に
17:23ちゃんとAIを組み込まなきゃいけない。
17:25全員がAIをやるんだと。1人1人がAI
17:29に取り組む。これは開発だけではない。
17:32営業もコーパレートも全ての人たちがAI
17:36にかけていく。ま、これが我々の行動指針
17:39であると。もはやこれは我々の評価基準で
17:41もあるし、我々にとっての、ま、根っこで
17:44あると。そういう覚悟を込めて、今回元々
17:47ベッドテクノロジーと呼んでいたんです
17:49けども、ベッドテクノロジーからベッド
17:51AIに書き換えました。それぐらいAI
17:54っていうのは、ま、我々の、ま、DNAを
17:57書き換えるような出来事だったと思ってい
17:59ます。
18:02で、その中でですね、見ているものが
18:05こんな絵になっています。私たちが今最終
18:08的に目指している、ま、全ての経済活動の
18:10デジタル化、ま、全ての経済活動の
18:13デジタル化ってすごくファジーじゃない
18:15ですか?なんか本当にそんなんできるのと
18:17。いや、できるんですよと。実は水論
18:22モデルが出た辺りから私、あの、実は
18:24LLMのその技術先端の研究開発は本当に
18:28私自らずっと研究開発手を入れてやってい
18:31ました。ま、ご存知の方もいるかもしれ
18:33ないんですが、2023年からずっと1人
18:36で作ってきた、ま、色々な研究資料なんか
18:39もありまして、ま、その中で本当にこの
18:42経済活動のデジタル化、全ての経済活動の
18:45デジタル化を実現できないだろうかという
18:47ことをずっと考えてきて、今回LLMの力
18:51を見て、水論モデルの力を見て、で、その
18:53先に今やってきている、ま、例えば
18:55リインフォースメントファイントーニング
18:56とか色々なテクノロジーがですね、ま、
19:00登場している中で全ての経済活動デジタル
19:03化のプロセスが見えてきたと。それがあの
19:05これは自動運転。この6段階のこの表って
19:09いうのは実は元々はあの自動運転車の自動
19:11運転ですのレベルを表す表になっています
19:14。レベル0ってま、要は何のアシストも
19:17ない人間が全部ハンドル握ってる状態。
19:20レベル1っていうのは例えば車だとね、Q
19:22ブレーキ踏んだ時にちゃんと止めてくれる
19:24とか、レーンチェンジしてくれるとか、
19:26ちょっとしたワンポイントで自動化して
19:28くれるエンジン
19:29でレベル2になってくると、高速道路
19:32ぐらいは手離してもなんとか運転するよっ
19:34ていう世界。ここまでは人間がハンドルを
19:38握ってますよね。で、人間がメインで
19:40ハンドルを動かして、で、その中でAIが
19:43アシストをする。で、この次にレベル3。
19:48人間じゃなくてAAがメインでハンドルを
19:50握る。で、ここだけ人間にお願いしますね
19:53。もうこの時点でだいぶあのシステム設計
19:57としては逆転してきます。人ではなくて
19:59AIが主体で運転を始める。で、レベル4
20:03に達すると異常時以外は全部やってくれる
20:05よと。ま、そういう自動運転が出来上がっ
20:08てレベル5っていうのは完全自動運転です
20:11。で、これがお仕事に置き換えてみると、
20:14この、ま、単純作業をやってくれるAI
20:17から、今爆落のこれまで作ってきたOCR
20:20というのはこのレベル1だと思っています
20:22。で、その上の今もう1歩先、もう少し
20:26長い複雑な業務を自動化する。これを今
20:28AIワークフォースでは既でに実現してお
20:30客様に提供しています。でもこの上がです
20:34ね、今見えつつある、ま、エージェントで
20:36見えつつある。で、この最終的なレベル4
20:395まで行くと、私は4でも十分だと思って
20:42いるんですが、この4のエンジンを
20:44どんどん増やしていくと、ま、結果として
20:46はほとんどの業務がデジタルに置き換え
20:48られるんじゃないか。ま、正確には人間と
20:51共に働くAIというのが出てきて、ま、
20:53これによって我々の業務全てが覆われて
20:56しまえば、もしかすると我々の業務全部
20:59デジタル化されるかもしれない。で、ここ
21:02に至るまでに必要なソフトウェア
21:04アーキテクチャーというのも少しずつ見え
21:06ています。
21:08ま、雑にね、こう並べてみているんですが
21:10、ま、鍵はデータとエージェンティック
21:12AIだという風に考えています。ま、1つ
21:15がまずはエージェンティックAI、ま、
21:18考えるAIが人とどう連携していくか、も
21:22その場を作っていこうと。人間とAIが
21:24一緒にお仕事を進める。これはね、任せて
21:27いると実は育たないんですよ。ま、任せる
21:30んじゃなくて、私とエージェントが一緒に
21:33仕事をする。これによって人間とAIが共
21:37に働くことでそこに生まれる
21:39インタラクション。このインタラクション
21:41のデータはこれからエージェントがより
21:44広い仕事をすること。ま、この人とAIが
21:47働く時っていうのは人間はマネージャーで
21:49AIが部下です。ま、そういう姿になり
21:51ます。だ、人間がエージェントを部下とし
21:54て使う時のじゃこのお話をしていますよと
21:56。ま、ね、じゃあこれでいいですか?この
22:00アウトプットで正しいですか?こういうの
22:02をね、渡しますよね。で、この渡された
22:04ものを、いや、ちょっと違うよと。そう
22:06じゃないよ。ここはこういう風に変えて
22:07くれ。そういう取り組みをね、するわけ
22:10です。こういうインタラクションのデー
22:12タっていうのを人間とエージェントが
22:14うまくお仕事をすると溜まっていくよね。
22:16で、実はこのインタラクションは宝です。
22:20名文化されていない様々なお仕事の知識の
22:23方向です。で、これらをですね、学んで
22:26いくことでエージェント感を自動で橋渡し
22:29していって、より広い自動化をする。
22:31先ほどお話ししたレベル3、4の自動家に
22:34至るような学習につがると思っています。
22:37で、ここに加えてもう1つがドメイン特有
22:40のデータをどう活用していくか。この
22:42ドメイン特有のデータっていうのは仕事の
22:44方法と仕事の知識経験の2種類に分かれる
22:47と思っているんですが、どうやって仕事を
22:49回していくか、過去どういうことをやって
22:52きて何が肝だったのか。ま、こういう
22:55ワークフローとナレッジの2つをどう
22:58エージェントが使えるようにするか。
23:00うまくこれをエージェントに渡していけば
23:03その業務に対してエージェントは高制度に
23:05仕事ができるようになると。実はこの下の
23:07ラインはすでに車内車内というよりは
23:09プロダクトで実現していまして、AI
23:11ワークフォースでは、ま、こういった
23:12ドメイン特有のデータからその会社特有の
23:15お仕事を実現するということに取り組んで
23:17います。
23:18で、この2つ揃ってくると、多様な業務を
23:21するエージェントが増えて、で、それを
23:23マネージするエージェントが、ま、
23:25オーケストトレーダーと私は呼んでいます
23:26が、も、その2つが登場して業務の完全
23:29自動運転というところに近づいていく、ま
23:31、そういう風なステップなんだと思ってい
23:32ます。で、これをプロダクトで追いかける
23:34というのが我々がやるべきこと。まさに
23:37このAIにかけていくというところの具体
23:39像だと思っています。
23:43で、その上で大事なこと、私がよく社内で
23:46話しているのはエージェントと1番気持ち
23:50よく働ける場所を作ろうと。今皆さん
23:53エージェントと仕事をする時に基本的には
23:56チャットとテキストですよね。それだけで
23:59本当にエージェントとうまく仕事できるの
24:01かと。人間はこんな身ブり手ぶりがある
24:04じゃないですか。私がこうやって指刺せば
24:06そこに何があるか目を向けてこの資格も
24:08あるわけです。でも我々エージェントと
24:13対話する時ってすごく狭いテキストって
24:15いうプロトコルでしかやり取りしていない
24:17。これをどうやって気持ちよく回せるよう
24:20にするのか。ま、私はエージェントから見
24:22た働きやすさとも言ったりします。
24:24エージェントがどうやったら一緒に働ける
24:26ようになるんだろう。ま、ここを
24:28プロダクトのUXとかその下の基盤であっ
24:31たり、ここで人とエージェントの
24:34コミュニケーションをどう作り上げていく
24:35のか、これが今我々のソフトウェア開発の
24:37上で、ま、重要なポイントになってくると
24:39思っています。
24:41我々が多様なエージェントをですね、雇っ
24:44てマネジメントする。気持ちよくお仕事を
24:47する。これがうまく出来上がると、ま、
24:49そこの上にいつか全ての経済活動を
24:53デジタル化する仕組みが誕生してくると
24:56思っています。
24:59その、その上で我々インパクトとしてこう
25:02いったものを目指していますよと。ま、私
25:05はあの、数字の話はあんまりしてもしょう
25:07がないなと思うので、あの、売上は
25:09ちょこっとだけ書いてるんですけども、ま
25:10、2030年に売上1000億を作りたい
25:12と。これは単なるインパクトの指標でしか
25:15ない。私が1番やりたいのは全てのお客様
25:18に、ま、数千種類、数万種類の
25:21エージェントが提供されていること。そこ
25:24でうまく働きが、働くことができている。
25:26なんでこんな数が必要なのって言うと、皆
25:29様が今日1つお仕事をしている中でも
25:32シンプルなお仕事の大量の組み合わせに
25:34なってるはずなんですよね。正直
25:37エージェントって、ま、間違えますし、
25:39まだまだ精度も足りない多様ないろんな
25:41道具を使って仕事をさせようとするとまだ
25:44ミスります。で、これは数年経っても
25:47まだまだ精度高い仕事を任せ
25:49るっていうのは難しいと思っているので
25:51必要なのはこのたくさんのエージェント、
25:53多様なエージェントを生み出していくこと
25:55。数千数万作
25:57るってことはですね、考えること非常に多いですよ。ただ単にエンジニアがいっぱい作ってるだけだとに
26:031
26:03個作ってたら何年かかるんだよと。そうじゃないんだよね。もっとそのラダイムを乗り越えていかないと数万っていうのは生まれてこないし、ま、それがみんなが使っていく世界にならないので、ま、そこに至るまず環境、作り上げる環境を考えていかなきゃいけない。これが今我々の面しテクノロジー的なチャレンジです。
26:23で、これらができてくると人間と
26:25エージェントのインタラクションから
26:27さらに業務を、ま、入りから出間まで私は
26:30エンドエンドと呼びますが、E2Eでこの
26:33自動化を実現するAIエージェントが
26:34生まれるんじゃないかと。
26:37で、そうすると、ま、今社内としては、ま
26:39、とりあえず短期で雑に数字上げてみよう
26:42かっていうので、売上生産性倍にして関節
26:46部門のコスト半分にしようかみたいなこと
26:48もできるんじゃないの。ま、これはあの、
26:50福島がノートの方に書いているんですけど
26:52も、ま、こういった世界も、ま、当然
26:54ながらもっともっと高い数字でできると
26:56思っているんですが、あ、見えてくると
26:58思っています。ま、こういうインパクトを
27:00作っていきたい、ま、そういう風に考えて
27:02います。ま、ここまでの背景踏まえて、ま
27:05、我々の世界が今AIで非常にす、早い
27:10スピードで変化している。ま、それについ
27:12ていかなきゃいけない。で、我々は全ての
27:14経済活動をデジタル化するためにその変化
27:17に追従していきたい。で、そこを達成
27:20しようとすると、今お話ししてきたような
27:23業務の完全自動運転をいかに実現するか。
27:26数千数万のエージェントが人と気持ちよく
27:29働ける環境を作る。こういう未来を今
27:32見据えてソフトウェアを作っていきたいと
27:34思っています。
27:37最後にですね、ま、少し今前車でベッドを
27:41掲げてから何をしてきたのか内側と外側の
27:44話をさせていただいて、ま、ここはあの
27:46経営されてる方も今日はご来場の方には
27:48多いので、ま、そこの参考になればという
27:50ことで持ってまいりました。実はですね、
27:53ま、AIの浸透、レイヤXでも、ま、
27:56なかなか最初うまくいってないなと思って
27:58います。
28:00いくつか壁がありまして、ま、1つが完成
28:03の壁。要はいつも通りにお仕事をしたいし
28:06、ま、いつも通りからはみ出るコストって
28:09いうのはがあるんですよね。今やってるお
28:11仕事の仕方からちょっと違うのやるの大変
28:13なんだよね。いや、そんな考える時間ない
28:14んですよと。おっしゃる通りです。
28:17セキュリティの壁。いや、どこに使って
28:20いいの?どう使っていいの?ちょっと怖い
28:22よね。もしくはなんか使ったら怒られそう
28:25みたいな。ま、そういうセキュリティの壁
28:26もあります。
28:29あとは使い方が分からない。難しい学習と
28:31理解の壁があります。
28:34こういった3つの壁があって、ま、
28:36ちょっと一部の尖った人たちが盛り上がる
28:39んですけど、全車に浸透しないということ
28:41。これはレイヤーXでも起きていました。
28:45で、この難しさにどう向き合っていこうか
28:48ということで、ま、私が頭にいつも止めて
28:50いたのがこの3つですね。やっぱり大事な
28:53のは私は強制したくない。強制をした瞬間
28:57に、ま、それってやらされてその瞬間
29:00盛り上がるんだけど学習しなかったりする
29:03。要はこの仕組み触っとけばいいん
29:05でしょっていうので、なんかメールを書く
29:08とこにコパイロットを使いました以上
29:10みたいな感じになりがち。そうではなくて
29:13やっぱり心の底からね、私はやっぱ楽し
29:15そう。やってみたいって思ってもらいたい
29:16。で、それが1番学びの厳選だと思うん
29:20ですよね。この楽しいをどうやって作ろう
29:23か。で、そのために、ま、あの、みんなに
29:26まず自由を与えようと、誰でも安心して
29:29使えるようにうまい箱を作って、庭を作っ
29:32てあげることで、そこでみんなは自由に
29:34遊べますよ。手続きも少なくてすぐに遊べ
29:36ますよっていう体制を作りましょうと。
29:39ただ当然ただ自由だけを与えてしまうと、
29:42ま、それってなかなか業務に使えるものが
29:45アウトカムとして出てこなかったり、あと
29:47はそれが人に伝わってこなかったりする。
29:49ま、そうなので、ま、1つは
29:51リーダーシップですね。責任って書くと
29:52ちょっと押し付けがましいので
29:54リーダーシップです。AI活用で、ま、
29:56生まれてくるアウトカムを全体に届ける
29:59リーダーシップ。これをちゃんと任命する
30:01ことでその上であとは楽しさですね。もう
30:04とにかく未来にワクワクして共に楽しみ
30:07ましょうと。で、面白いものが出てきたら
30:09みんなで称えましょう。ま、そういう楽し
30:12さっていうところを意識しながら仕組みを
30:14作ってまいりました。ま、色々やってきた
30:16んですけども、ま、ちょっと今日ご紹介
30:18するのは、ま、全車施策作としてはこの辺
30:20かなと思っています。ま、1つがこのAI
30:23包括予算。もう1つAIイネイブリング
30:26で最後があのこれは単なるワクワク話とし
30:29てのAIオートメーションロボット。で、
30:32このAI放括予算というのはですね、ある
30:34時これは福島が行っていたのか、あの取締
30:38の手島が行っていたのか忘れたんですけど
30:40も、人権費とAIってもうこれ一緒に見
30:46ちゃえば良くないみたいなことを言い出し
30:48たんですよね。ま、非常にクレバーだなと
30:50思うんですけども。で、で、あればもっと
30:53こう人件費ってふわっと包括的に取ってる
30:56じゃないですかと。AIももっと包括的に
30:59予算取ってしまって、ま、その範囲内で
31:01自由にやってもらおうよということでAI
31:03放括予算というものを用意しました。これ
31:06なんで包括っていうかと言いますとですね
31:09、この半年でも使うツール変わっちゃっ
31:12てるんですよ。あの
31:15ね、クロードコードこの5月から急に使い
31:18始めましたよね。で、そうすると何か使う
31:20ものが減ってるわけですよね。
31:23ってことは入れ替えが必要なんだけど、
31:26毎回その予算の枠を考えていると間に合わ
31:28なくなっちゃうと。そうじゃなくて、もう
31:31サクサクやろうよということで、ある程度
31:34セキュリティチェック、ま、住んでいる
31:36ツールのリストをどんどん作っていって、
31:38もう一定の予算範囲内でもうすぐに試して
31:40くれと、もうそのチームのマネージャーの
31:42材料、さっきのリーダーシップという意味
31:45ではこの
31:48、ま、マネージャーの材料でやってくれと
31:50いうところを用意して、で、みんなが色々
31:53試し始めました。ま、代表的なところだと
31:56ですね、あの、NAとか、ま、デファイと
32:00かもそういったものも試しながら、ま、
32:03色々なこうツールをみんなが自由に使って
32:07機動的に新しいものが出たらすぐこれ使っ
32:09ていいですか?あ、じゃあチェックし
32:11終わりましたよ。じゃあ予算はこれぐらい
32:13なんで使ってくれということを実現して
32:15いきました。ちなみにあの宣伝ですがこう
32:18いう施策やる時は是非爆落カードご検討
32:21ください。これ、あの、予算付きのですね
32:23、個人カードが吐き出せますので、そう
32:25するとこういう予算の支払いの相性と非常
32:29にいいんですよね。是非皆さん使ってみて
32:31ください。で、この試作から本当に
32:34いろんな発信が出ています。営業チームが
32:38NA使って自動化している事例であったり
32:41とか、あの、スラックにいろんなボットを
32:43登場させたり、もう本当にいろんなところ
32:45で使われてますので、あの、その威力って
32:47いうのをこの数ヶ月間で非常に強く感じて
32:49います。あとがAIネーブリング。ま、1
32:53つが車内の業務プロセスをAIドリブルに
32:56してしまおうと。ということでここはあの
32:59セールスポータルっていう、ま、営業向け
33:01の基盤ツールであったりとかそれ以外にも
33:04、ま、様々な基盤を作っていこう。みんな
33:06がAIを使いやすい環境を作っていこうと
33:08いうエンジニアリングチームを作っていき
33:10で、これはまだまだこれから拡大しようと
33:12思っています。コーポレート領域でも、ま
33:14、全ての領域にこのオプス、AIをベース
33:16にしたオプスを作っていく
33:18エンジニアリングチームが必要になって
33:19くると思っています。で、もう1つがAI
33:21プラットフォームエンジニアリング。これ
33:23はみんながAIを使う時のパターンを
33:25ちゃんと学べるように、もちろん基盤の
33:28ソフトウェアを作るだけじゃなくて
33:30パターンでもいいんです。ま、これを1番
33:33最初はAIワークフォースを作りながらで
33:35、最近では爆落の方でもこういったAIの
33:37プラットフォームとは何ぞやというところ
33:39の議論をして、ま、みんながそれに
33:41乗っかればエージェントが作れるという
33:43ところの取り組みを始めて、で、貯金では
33:46ですね、あの、みんながエージェント
33:48作れるようにというところのプロジェクト
33:49を開始しようとしています。で、最後が
33:54これは未来を見せていこうということで、
33:56AIオートメーションラボン。これは正式
33:58な組織名ではなくて、あの色々なところで
34:01R&Dをやっているんですけども、その
34:02テーマをちょっと集めてみました。ま、1
34:05つが先ほどもちらっとキーワードを出した
34:07、あの、ま、要はファインチューニング、
34:09ま、教科学習系のファインチューニング
34:10だったりとか、あと今実はですね、成果が
34:131個出たところで言うとAI
34:14ワークフォースでプロンプトの自動生成を
34:16やっています。もうワークフローを作る時
34:18に、ま、最終的にはこのワークフローとか
34:20エージェント自体自分たちで作が作って
34:22くれたらいいんですけど、ま、この
34:24エージェントの生成をやってしまおう。ま
34:27、そのためにプロセスを分析するエンジン
34:29を作っていこう。ま、こういうことに
34:30チャレンジしてきまして、あの、今本当に
34:33先端でこの研究チームというのが蘇生され
34:36て動いております。多分今日も会場にあの
34:39渋いというのがいますけども、ま、彼が
34:41主導でこういったことを取り組んでいます
34:43。
34:45で、もう1個外部の変化はですね、今日は
34:47ここはサクサク送ってしまいますと言い
34:50ますのも、今日このプロダクトの外部の話
34:53、外向けの話というのは各
34:54エンジニアリングチームから発表があり
34:56ますんで、私の話はあのさっと流していき
34:59ます。ただ大事な根っこはもうLLM
35:02ドリブン、LLMネイティブな
35:04ソフトウェアに変えていかないと我々は
35:06いつかディスラプトされてしまうという
35:08ことだと思っています。この箱がね、
35:11ちょっとずつ大きくなっていますけど、要
35:13は第1世代の、ま、シンプルなデータの箱
35:15であったサースから、ま、AIで少し業務
35:18アシストができる、ま、そういうサース、
35:21AIサスが生まれる。でも今その先で全て
35:24の業務を奉がしる新しい世代のサースに
35:27なろうとしている。その時にポイントの
35:30サース作っていても飲み込まれちゃいます
35:32よね。ただのエージェントが叩く箱になっ
35:35てしまう。そんなサービスになってしまう
35:36。そうならないようにAIファーストな
35:39プロダクトを作っていく。ま、これは全て
35:41の授業で取り組んでいます。
35:44で、1つが爆落AIエージェント。実は
35:48車内ではちょうど動き始めているところな
35:50んですけども、ま、このサービス多様な、
35:53こうコンパウンドスタートアップと我々
35:55過去あの表現していましたけども、ま、
35:57多様なプロダクトの隙間を埋めて仕事を
36:01効率化していくそんなエージェントの
36:02仕組みを今作っています。
36:05もう1つがAIワークフォース。こちらは
36:08大企業の多様な、しかもそれぞれ細かい
36:12業務プロセスをエージェントとして教えて
36:16あげて、で、それによっていろんな業務の
36:18デジタルをしていこう。で、その基盤を
36:20作っています。基盤が入ることで1個目、
36:242個目、3個目、4個目と進んでいくに
36:26つれて業務の効率化がどんどん加速して
36:29いく。そうやって大企業のお仕事を全て
36:33デジタル化してしまうというプロジェクト
36:35。
36:36もう1つが我々がある種大企業というか
36:39思い産業の内側で、ま、金融入事業の中で
36:42我々のプロセスをデジタル化していこうと
36:44しています。ま、こういったですね、3つ
36:47の事業、これからあの様々な発表あるんで
36:49聞いてください。
36:51ということでですね、残り1分ほどになり
36:53ましたので、ま、最後に私からメッセージ
36:56になりますが、AIファーストになるため
36:59に大事なことは技術そのものを誰かが触っ
37:02ているということよりも組織の意思です。
37:05特にトップの意思だと思っています。AI
37:07をきちんと理解した上で何をしていけば
37:10いいんだと、どういう風な形に我々は
37:12変わっていくんだというその意思がないと
37:15どんなにやる気があるメンバーが揃ってい
37:16ても前に進めません。なのでこの
37:19エージェントをどう取り込んでいこう。
37:21こういったところに意思を持ってください
37:22。
37:24あとがですね、正直答えがわかんないん
37:27です。AIコース作ってきたんですけど
37:29ぶっちゃけ結構ミスったなと思ってること
37:32いっぱいあります。ミスるんで失敗を恐れ
37:35てたらしょうがないともう小さく始めて
37:38大きく育てるの基本を忠実に守らないと
37:41いけない。
37:43で、あとはですね、実は会社の中には絶対
37:47エージェントをやりたいんだっていう変革
37:48の思いがある熱い奴らがたくさんいるはず
37:51。もうそういう人たちのエネルギーを
37:54ちゃんと言動力に変えてあげること。ま、
37:56これらを意識していければいいんじゃない
37:58かなと思っております。ということで、
38:01あの、私からちょうどお時間になりました
38:03ので、ま、ベッドAIビジョンという形で
38:06何を考えてきたのかお話をさせていただき
38:08ました。皆様、あの、今日の発表どんどん
38:11続いていきますので、是非楽しんで聞いて
38:13いただければと思っております。長い時間
38:16になりますが、本日はよろしくお願いし
38:17ます。発表はご成聴ありがとうございまし
38:19た。
38:27松本さん、ありがとうございました。早速
38:30ですが、え、スライド経由で、え、質問が
38:33来ておりますのでお答えいただければなと
38:36思っております。え、じゃあ1番上の質問
38:39から読み上げますね。SPEピードis
38:41ザニューモーストという言葉がありました
38:43が、AI時代の圧倒的な事業スピードと
38:47技術的負債の管理や組織の持続可能性と
38:50いった中長期的な視点をCTOとしてどの
38:53ようにバランスのどうでしょうかね。
38:57いい質問ですね。あ、いいです。はい。
39:00このスピードイザニューモートにどう対応
39:02するかの1番シンプルな答えはですね、
39:04CTOが1番いんですよ。
39:08いや、本当にそ、それ以上のコツはないと思っています。
39:12こんなに面白いテクノロジーがあるのになんか組織のことでもういっぱいですって言ってる
39:18CTO
39:18の皆さんもしいたらちょっと胸に手を当ててください。こんなもろ白いものをなんで自分で触っていないんだと。私はあの車内で
39:271
39:27番詳しいという自付を持ってやっております。
39:30だからこそ何が必要かというところに自分
39:33なりの意思を持てる時にはこの持続可能性
39:37というところのバランスを少し壊さなきゃ
39:39いけない。そんな怖い意思決定もしなきゃ
39:41いけないからこそ私が1番知るということ
39:43にこだわっています。
39:46あ、ありがとうございます。そうですね、
39:48私もあの車内で松本さんと話していて触り
39:51ましたみたいなキーワードをいっぱい聞く
39:53のではい。このお話は結構納得感があると
39:56いうか事実みたいな感じではい。聞かせて
39:58もらいました。ありがとうございます。
39:59もう1つ質問に答えてもらえると
40:02ありがたいです。読み上げます。レay
40:05XechValueについて非常に納得感
40:07があるものの、それをメンバーが体験する
40:10には浸透には、え、数年単体でかかる理解
40:12です。
40:14あれ?
40:16はい。え、評価を始めどのような施策を
40:19実行しているのでしょうか?特に
40:21ファンクション組織を超えて影響するメタ
40:23認知を持って仮説思考の習得は結構難しい
40:26と思っています。
40:28という質問が来ていますが、どうでしょうかね?
40:32これ、あの、ま、江の本という、ま、うちのあの爆落事業部の
40:36CPO
40:37のキーワードでベクトルが打ち向きかどうかみたいなキーワードがよく出ます。あの、
40:431
40:43番こう最時に気をつけてるんですね。最時にこのベクトル要は私はこのテクノロジーを学びたいんです。こういう人間成長したいんです。大事なことなんですけど、それを優先にされる方を採用しないようにしているんですね。
40:57あの、要はお客様に何を届けたいか、そこ
40:59が全ての起点だと思っています。あの、
41:01valリューもアウトカンファーストが
41:031番上に来てる理由というのはお客様を
41:05起点にエンジニアが学習していくからこそ
41:08あの文化が生まれるんだと思っていて、
41:11あの、我々のチーム、ま、お客様の相談
41:13動画を見るっていうのは当然ながら、ま、
41:15場合によってはですね、お客様と実際に
41:17一緒に会話しながらお仕事をするという
41:20こともやっています。ちょうど今司会をし
41:22ている中川も今一緒のプロジェクトでお客
41:24様と話しながら仕事をする。ま、そうやっ
41:27て新しいものを学んでいくからこそ、あの
41:29、お客様の視点を学ぶからこそ、この色々
41:33なvalリューっていうのがですね、まず
41:34骨みにして理解できると、あ、確かにこれ
41:36は早くシンプルな仕様でやらなきゃ、こう
41:39いう風に届けなきゃ、色々な実感っていう
41:41のが経験値で溜まっていくので、こういう
41:43のってなんか言葉だけで出来上がるわけ
41:46じゃないんですよね。言葉じゃなくて行動
41:49で経験で学ぶ必要があるので、ま、そう
41:51いう意味ではお客様の近いところで
41:52エンジニアが動く、デザイナーが動く、
41:55PDMが動くというのが大切だと思ってい
41:56ます。あ、はい。ありがとうございます。
41:59そうですね、ちょっと私のエピソードまで
42:00触れていただきましたが、はい、実際あの
42:03結構お客様に会話しながら進めたりとかし
42:05ているのではい、そんな感じでやっており
42:07ますというところで、はい、え、たくさん
42:10ご質問いただいていますが、時間の都合上
42:12こちらで、あの、以上とさせていただけれ
42:14ばなと思っております。たくさんのご質問
42:16ありがとうございました。y

About this transcript

This page contains the full transcript of AI時代の経営とBet AI Vision：代表取締役 CTO 松本勇気 : (2025年)｜Bet AI Day by LayerX 公式, generated from the public captions YouTube serves with the video. The transcript has 955 words across 955 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.