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AIネイティブ企業の経営とは？Sierra Technologies 森川馨太・國井清人とLayerX 福島良典・中村龍矢が語る／LayerX／Sierra／AIエージェント／経営／プロダクト開発 — Transcript

by LayerX 公式 · 566 words · 566 segments · language ja · Watch on YouTube

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0:00アウトカムにこだわってる人にはもう最高の時代が来ていると思う。
0:03何でも作れますよってこう言いたくなっちゃう。
0:06アウトカムベースでプライシングできるってことはアウトカムが判定できる
0:09人間の方だのがボトルネックだと思ってます。
0:12カルフォルニア以外の全ての場所はもうほとんど
0:14APIなんですと。
0:15この荒波をま乗り越えられるんじゃないかなてめちゃくちゃ勇気思いました。皆さん頑張りましょう。勝てると
0:21[笑い]
0:22勝てます。
0:28え、今日はですね、AIネイティブ
0:30カンパニーミートアップということで
0:32テーマが使えば使うほど賢くなる
0:35プロダクトを自己進化する組織の条件と
0:38いうことで、それをあの2者のですね、え
0:40、それぞれの事業というのがどういう風に
0:42組織的にも製品としても実現できてるのか
0:44というのを議論できればなという風に思っ
0:46ております。では1
0:48個目ですね、ちょっと、ま、アイスブレイクガテラということで、あの、皆さんの中でちょっとこうと解きめいている、ワクワクしているテクノロジーの話をですね、できればいいただければと思うんですけれども、
0:57あ、ま、我々今やっぱカスタマサポートしていて結構注目してんのはやっぱそのボイスボイスのモデルがうん。うん。
1:04あの、ま、結構出てから
1:061
1:06年ぐらいかな経ったんですけども、だんだんそれが本当に安定してきて実際にこう実用できるレベルまで来たのが、あの、結構注目しているのと、最近だとあの
1:14GPT
1:14ライブ、ま、あの辺はすごい注目してますね。
1:17結構ケースが多分かなり広がるのかなっていう。
1:20ま、最近直近でいくと、ま、車内では結構
1:23触っていたんですけど、いわゆるこの
1:24オープンウェイトモデルトークのミックス
1:27みたいな概念で、ま、テクノロジーとは
1:28ちょっと違うかもしれないですけど、
1:30トークンマキシマイズからこうトークの
1:32ミックスみたいなのに変わる中でこの
1:34フロンティアモデルをどう使うのかって
1:36いうのと、ま、その手足となる多分その
1:39実業業務をするエージェントにをどうこの
1:42コストと評価を最適化してくみたいな、ま
1:44、そこが、ま、今1番注目してるトーク
1:47あたりの、ま、やっぱり経済性をどう高
1:49入るかっていうフェーズに、ま、AI
1:51活用とかAI
1:52経営は動いてるかなと思って、ま、そこに
1:541番注目してます。AIのその会社をやっ
1:56てるとものすごくこうコストがあのこう
1:59減価がかかってくるというところであのま
2:03、そういう意味ではやっぱりオープン
2:04ウェイトモデルは1つやっぱりものすごく
2:07明確なケースがあのできてきてるかなと
2:10思ってましてあのこれをそのどううまく
2:13活用するか全部そのあのそれにしていくっ
2:17ていう話ではなくて適材適書だと思うん
2:19ですけどすごくこう獲得してきてるなって
2:22いうのは非常に感じますね。
2:24ちょうど今、あの、私よ弊車も予算改定タイミングなんですよね。で、
2:28AIコストをこう、どうPL
2:30に盛り込むかっていうところと、ま、単に盛り込むってよりはどうその後計測して
2:34堂々と々と使えるのかっていうのはすごい今悩んでるところですね。
2:37とはいえのが賢くやりすぎないっていうのも大事かなと思ってまして、大体僕の感覚なんですけど、同じドメインと同じ業務フローの会社に
2:473
2:47者同じ望が来たら絶対作った方がいいと。
2:51見えてない中でこれって汎用的なのかなって推定することてほとんど意味がないと私は思っていて
2:57僕すごく刺さったの全く同じ数字が頭にあって何でも作れますよってこう言いたくなっちゃう
3:04こうのがこうちょっとここ数年でやっぱ大きく変わったことだと思うんですよね。やっぱりそのこのテーマでこれでやってますよって言うけど実態は全然違うこうことやってるみたいな話って結構よくあるトラップだと思ってですね。
3:18で、そうなった時のそこの基準がっていう時に差加減ってもう少しこう具体的なラインってどこだろうって今お話聞きながら思って私は
3:253者目だなと思ったんですよ。
3:27で、なんでかと言うと1
3:28社目は個別の固有の話なんで、ま、それは別にそれその故者の話
3:332
3:33社目はあれって思うんですけど、あの、え、ま、これたまたまかなみたいな。
3:40うん。で、3
3:41者目同じことが、同じニーズがあるとこれはなんか怪しいなっていういい意味で怪しいなっていうあのっていうのがなんかすごく頭の中だったらたまたまそれが来たんでめちゃくちゃ嬉しかったです。
3:52問い合わせに対する対応っていう意味だと
3:54、ま、まさにあのシェラさんとど真ん中で
3:55やってると思いますし、あとは爆落におい
3:57てもあのサポートスっていう観点では同様
3:59のAI活用ってのやってると思うんです
4:00けれども、ま、エンドエンドって言ってる
4:02のでもうAIが本当にこう人間を解せずに
4:06その問やをやり切るっていう世界を実現
4:08する上では、ま、現状どれぐらいできて
4:10るっていう認識なのかっていうところと
4:12それを100%にするためにはこうどんな
4:14ボトルネックチャレンジがあるという風に
4:15、ま、1番大きいのは意外と個人的に技術
4:18よりもそのいかにお客さんの、
4:21あの、その業務をこなすためのデータをアクセスしたり、
4:25APIアクセスするかってところが、
4:27あの、いかにできるかで多分やれることが大きく変わるなっていう。
4:30うん。
4:30じゃ、もう技術的にはもうできて
4:32できますね。はい。
4:33あとはもう人間のせであると
4:34人間の方だのがボトルネックだと思ってます。
4:37ワク落でも最近この辺りは治力されたと思うんですけど、いかがですか?
4:40ま、煙突エンドで対応するってこと自体はできると思うんですけど、どうしてもやっぱ制度が
4:45100%
4:45にならなかったりとか、どうしてもこう人間にハンドオフする必要がありますってなった時になんかそこをちゃんと説明できるとかそこでそのプロセス
4:54プロセスできなっているこう今まで人間がやっていったこのチな
4:59能力を生かしてその
5:011
5:01つのセスに見えるんだけど複数やってましたみたいなところを単純に見た目上自動
5:06化して
5:06も全然使い物にならないみたいな。ま、ここがやっぱり
5:091
5:09番ハードルが大きいですかね。どちらかというとこの現実のルールとかその実際に業部を後から振り返った時にどれぐらい説明できるのみたいなところをどう担保するかみたいなもうそういうフェーズに逆に言うとも映り始めてるかなと思います。
5:23確かにソフトウェア外で起きていることがいかにあの理解して実装するかでも我々も全く一緒でやっぱこのカスタマサポートってやっぱこ者ごとに結構全然ユスケースが違って通信のカスタお問せこういうので逆に金融はこうで違うので
5:371
5:37番我々はやっぱそのどれだけお客さんの業務を理解するかで実際にこう実装に持ってけるかっていうところにかなり影響するかなと思ってます。うん。
5:45結局エンド2エンドでやろうと思ったら
5:47できるだけ多くのその我々の場合車内
5:50システムとこう連携してかなきゃいけない
5:52ですよね。で、えっと、そうなった時に
5:54その、え、ま、いわゆるこうAPIが潤宅
5:57にあるようなモダンなそのシステムをこう
5:59いろんなとこで使ってたらいいんですけど
6:01、日本の会社はもちろんのこと、その
6:03アメリカとかにも行って、やっぱ
6:05サフランスとかも言ってすごくよく分かっ
6:06たのは、あのカリフォルニア以外の全ての
6:09場所、アメリカでも別にニューヨークとか
6:11中も変わらずです。日本とあんま変わら
6:12なくてですね。あの、カリフォルニア以外
6:14の全ての場所はもうほとんどAPIなです
6:17と。じゃ、APIがない時に何をする
6:18かっていうと、ま、作りに行くみたいな話
6:19になるんですけど、APIを作ることは別
6:22に技術的にそんな大変じゃないっていうか
6:24難しくないと思うんですね。でも、難しい
6:26じゃないですか。で、これはあの、結局は
6:29あのAIで1番大事なのは政治力なんじゃ
6:31ないかなと思っててですね、この
6:33ストラテジも結構腕にかかってるところが
6:35あってですね、あの、そこがあの大きな
6:38壁出しだけどそこで差がかなりつくだろう
6:40なっていうのは感じます。
6:42桜落はあの事業広いと思うんですけれども、エンド
6:452
6:45エンドっていうのはどういう風に捉えていて、どのルーキを目指して、どの累計を目指さないとかもあるんですか?ま、やっぱりその例えば経費生産のプロセスであれば決済します。カードで決済します。
6:56で、領収書が発行されますと、それを
6:59アップロードして、ま、あの、支払い
7:01リクエストみたいな臨を書いて、それを、
7:04ま、車内規定とか経費に沿って承認して、
7:07で、最後それが会計仕訳になって月決算で
7:10しまるみたいな。ここって今人が、ま、
7:13情報の変換とか判断をしてるんですけど、
7:15ここがなくなる世界ではもうアップロード
7:17したら終わりですと。最後は人間がコン
7:20するんですけど、ま、そういうことをこう
7:22Nで対応する世界って考えてます。ちなみ
7:25に話しながら1個思い出したんですけど、
7:26最も大きな[咳払い]チャレンジ結構
7:28たくさんあって、例えばこのエージェント
7:31の劣化問題みたいな、要は最近継続学習
7:34みたいな話があるんですけど、あのルー
7:36ルって外的要因でめちゃくちゃ変わるん
7:38ですよ。そういうのをちゃんと継続して
7:40評価して改善して、ま、できれば自己改善
7:43する、エージェントがセルフヒーリング
7:45するみたいな仕組みを作れるか作れないか
7:48で、多分そのオンディングのコストとか
7:51精度を維持するコストっていうのが
7:52めちゃくちゃ高いですと。で、マクラクも
7:55あの実はこうシエラさんに習って今
7:58アウトカムベースの課金っていうのを実は
8:00こうエージェントの方では試していて、
8:02もう完全にこれ顧客とアライン変していて
8:03、もう制度が下がれば我々の収入下がり
8:06ます。上がれば上がりますみたいになった
8:08時にこのエージェントの制度をいかに維持
8:10し続けるかって今ってまだこの新しい
8:13モデルが出てきてあ、なんか自動ができた
8:16嬉しいみたいな感じで高い制度がその初期
8:18状態であると思うんですけどこれを長く
8:20運用した経験がある人って今ほとんどい
8:22ない状態で長く運用するエージェントって
8:24いうのはますごくま難しいというのとそこ
8:27にももちろん人を貼れば維持できますって
8:29いう話なんですけど人を貼るとどうしても
8:31スケールしないし
8:32うん
8:33ま大変であるこれをじゃどう自己検示して
8:36どうシグナル拾ってどう自己ヒーリングするかみたいなところは、ま、今後大きなチャレンジになるかなと思ってます。
8:42アウトカムベース話でいくと、今、ま、
8:44AIワークフォースもトライしてるんです
8:46けど、アウトカムベースでプライシング
8:48できるってことはアウトカムが判定でき
8:50るってことで、ことはそのいわゆるループ
8:52が閉じてる状況になるってことなので、
8:54なんかそれをこう、ま、特に私の事業の
8:55場合行くと1個の製品とでいろんなお客
8:58さんがいろんな業務やってますんで、それ
9:00をどういう風にこう、ま、ある意味あの、
9:03ま、バーティカルにもホリゾンタルにも
9:04実現するのかっていうのが本当にこう、ま
9:05、苦労してるところていう感じですね。
9:08あの、今改善のポイント、アウトカムをどう取るのかデータで話があったんですけれども、今ちょっとちょうどあのシェエラさんが長くですね、あの、もうループを閉じてることで有名だと思うんですけれども、このループを閉じて改善回してく仕組みっていうのはシステム面と、ま、人間のところとどういうバランスでどういう風に実現されてるんですか?
9:28最初はやっぱり結構人間が見て、えっと、どんどん改善してくっていうところからまず始まりますと、あの、中でもちょっと日本は特殊なのはいきなりそのマーケットのエントリーに会社をこ
9:38こう買収して入ったので最初からこう
9:40エンジニアの方が圧倒的に多かったんです
9:42よね。
9:43なので結構プロダクトのギャップを埋めるのが早くて毎日の中での改善の中でえっとフィードバックしてどんどん自分ででそれをプラットフォームで改善してもらうも時もあればもうあのエンジニア手集団なんで自分たちでも作っちゃうっていうのも
9:59ありますしうん。ま、プラットフォーム製品の改善とその上で
10:021個1
10:02個のお客さん向けの改善っていうのがあってその下のところは結構もうビジョンドリ分でやってるよというところで
10:07FDE
10:08がプルリコを本国に送るってことですね。
10:08[咳払い]
10:10そうですね。うん。
10:11プルリックを送らない人間は不利じゃないと
10:14いうことですね。
10:15だと思ってます。[笑い]
10:16と言ってました。川さんがはい。
10:18そのお客さんごとの問い合わせのこう制度の向とかその辺りはどういう風になってますか?
10:22ま、これはそのシエラの機能として、え、シュミュレーションしてこれフィードバックするみたいな機能もちろんありますし、ま、あとはシンプルにお客さんからこう移周というかその上がってきたものを対して
10:32はい。
10:33あの日々対応していってですね。で、それでそのエージェントの制度自体を向上していく。
10:38アウトカベストプライシングでやってるの結局さっきおっしゃったその制度が高ければよりその成果がデリバーしてそれであの最終的にはあのお客さんお客様のビジネスインパクトにつがりますしでそれが最終的に
10:48C
10:49に帰ってくるというモデルなのでまあのエージェントデブロプメント部隊
10:52FDストラテジスト部隊のま最もコア部の
10:551つ
10:56さっき言ったそうエージェントを作って入れてそれを改善させる製品がなんか我々のコアプロダクトみたいな感じで先ほど言った作るプラットフォームもそうですしま最近だとこうゴーストライターっていうエージェントを作る
11:07エージェントみたいな、ま、クラウドコードみたいなやつも作ったり、ま、あと分析の基盤があったりっていうのを使って、
11:13あの、常にデータを使も、あの、見て
11:16AI
11:17が、あの、それをサジェストしてそれでどんどん改善するっていう
11:20のをかなり爆速で回すっていう風にしてます。
11:22爆落はもしかするとこのイメージがない人も多いのかもしれませんけれども、今どんなことを内容で取り組んでるんですか?
11:29ま、業務ログをどう使ってるかみたいな話でいいくと、ま、僕はこういう言い方を好ですけど、暗目地のエンコーディングに使ってますと。
11:36で、経費生産って、ま、大抵の会社はその
11:39明治化されたみたいなんですよね。あの、
11:42車内規定とか。ただそれを例えばじゃ、
11:45AIになれとして与えて、じゃあ自動承認
11:47させましたって言っても多分3割4割
11:49ぐらいの制度しか出ないですよ。で、実は
11:52車内では高運用されてるみたいな書かれて
11:54ないルールがめちゃくちゃあるんです。で
11:56、ここを炙り出すために結構利用ログとか
11:58を使ってます。人間のコンサルタントとか
12:01、ま、経理の業務に詳しい人が実際にあの
12:04経営者で行くと承認業務を受けたりとか、
12:06ま、内者過去にあったその業務の履歴を見
12:09ながらやっぱり人間がこの改善のところに
12:13かなり入ってやるっていうのが結構現実的
12:16になっていて、ま、その人間が見当すよう
12:18な例外のところAIが拾うみたいな感じの
12:21バランスに実際はなっているって感じです
12:23ね。最初はFDE
12:25ストラテジストの舞台が、ま、実際こうお客さんと話してで、それによってその、え、実際データを見てこうマニュアルで判断して改善していくっていうところからうん。
12:35今のシエラの状況で言うとそこからもう
12:381
12:38歩進んでエージェントを作るで要は何が問題になってるかっていうのを自動で分析してくれてでもそこに間人が入ってこう見て
12:46でそれをぶち込んでこう改善していくって言ってこのループをこうやってくともう信じられないぐらいのあの速さでこうエージェントが構築して改善できると
12:55で
12:55うん
12:55多分次の流れはそのおっしゃった通りそこからあのもう勝手に自分で人が間に入って考えずともこういった改善した方
13:05がいいですよっていうのをこうポンって出してくれて
13:08yesノーみたいな感じをしててっていう
13:10流れにAI全般的にそういった方向になっ
13:12てる感じがします。じゃあ折り返してこと
13:15で4つ目テンタープライズに対してどう
13:18いう風に個別対応と再現性とスケールを
13:21するのかでこの辺りの対応のそのとか
13:25まカスタマイズのその内容ってどれぐらい
13:27グラデーションがあるものなんですか?
13:28我々はもうもう超エンタープライズ
13:31フォーカスなんですね。
13:32で、なのでプロダクトもそうですし、そのオペレーティングモデルもそうですし、プライシングモデルも全てエンタープライズに再適化された作り方にな、設計そうになってますと、かなり顧客あのに合わせて実装していくっていうことに、え、なります。なので正直言うと最初は結構ヘビー。うん。
13:50今年来年である程度こう我々の領域はもう決着が決まると思ってるのであのそこにいかに早いスピードであのえ、どんどん拡大してけるかっていうのが
14:04うん
14:05キーとこですね。
14:07ま、日米エンタープライズ話あるあるで思ってるのが日本で行くとエンタープライズ度合が高まるとニアリイコール伝統的な企業になるじゃないですか。
14:16で、一方アメリカってエンタープライズの
14:18規模だけど、直近10年以内に設立されて
14:21いて、すごくテックな会社もあると思うん
14:23です。
14:23さ、あの、そのさんにさっきのあのカリフォルニアとそれ以外みたいなあると思うんですけど、そこの幅最低限あるのかなと思うんですけど、そこはどんぐらいなんかこうカスタマイズワイとかって違うんですか?
14:32個別に違うことは全く同じなんですけれども、そのいわゆるこう、もう純宅に
14:38API
14:38が元々ある外部システムを使ってる内しはもう自社で作ったシステムだけど別に
14:43API
14:43早すのはそのすぐ簡単にできるよとか何し、あとはその我々
14:47FDE
14:48がやらなくてもあの、ま、例えばこのテック系の会社さんとかだともうプラットフォームだけ提
14:53してお客さんにもう開発していただくっていうことはかなり多かったりするので
14:57はい。
14:58で、あの、あの日本でもそういうところ我々我々今すでにやらせていただいてるところでもあの出てきてますけれどもあのやっぱそこがそっちの方が違うっていう感じですかね。
15:09なるほど。はい。
15:10なんかFDE
15:11がそのサブ分をメールとした時にとはいえ絶対にやらないこと
15:1610課条とかあるんですか?[笑い]
15:18これはちょっとこれはもうダメです。
15:20結局Cのプラットフォームなので、
15:23その結構柔軟性が高いんですね。
15:25うん。
15:26で、そのこう割とそのできることの幅が広いので、その思想でじゃあこれもできます。あれもできますぜってやってくと気づいたらあれプラットフォームってこれ提供してないところもこれ別にコード書いてはできんじゃんみたいな発想でその
15:42そこのラインを超えないっていうかそこの一戦は絶対に引くっていう。
15:47ただここは難しいラインなのが、えっと、
15:50じゃあ今のプロダクトになかったとしても
15:52、じゃあ日本でじゃあ、えっとクライト
15:54さんと色々5社、10社、20社、30
15:57社や中であれ、これ共通してるけど
16:00プラットフォームだよねって言ったら、
16:02それはフィードバックして作ってくのFD
16:03の仕事でもあるので
16:04はい。
16:05そこの一戦はこうちゃんと判断するんだけど、ただそこをこうきちんとなんですか、ディスカッションして、あの、まとめ上げてきてっていうなんかそこは結構難しいさじ加減
16:16うん。
16:17LINE
16:17は結構常に変わってるとか技術によって多分できることって全然変わってくので
16:21いや、そうなんですよ。あの、エアワークフォースもその
16:2310
16:24過剰を何度かトライしてるんですけど、それみたいなことっていうのはやっぱ色々な意味で難しくて、まず
16:281
16:28個目はやっぱりその技術的に進化するんで改善されるんですよね。
16:32だ3年前だったらもう絶対しんどかった
16:35やつとかもう今だったらもうスイスって
16:37やつさっきのその女動チューニングとか
16:39含めていっぱいあるのでなんかそこの変化
16:40が激しすぎてのは1個ありますしもう1個
16:43はその結局ビジネスインパクトがあるん
16:46だったらやるじゃないですか1兆円って
16:48言われたら多分どんなためやると思うん
16:50ですけど何でもりますんでもあります
16:52よ踊り[笑い]
16:53でもんでもありますけどあのそこですよね
16:58最近持ってるのはテクノロジーの方でその
17:01やっちゃ10課条を作るるってよ
17:02はアウトカムの方、お客様のその対象の課題とかその大きさの方で
17:0710
17:07課条を組んだ方が要するにちっちゃいインパクトのやつっていうのは絶対選択肢少ないし後からなんかでき出てきたらすぐダメになっちゃうんでそっちで作った方がいいかなっていうのは思ってます。
17:17うん。
17:17我々の場合すごく分かりやすいのは共通するお客さんの数が何者あるかみたいな話とあとはその
17:231
17:23社一にでこれ開発したらそのどれぐらいのその要はボリューム取れるのかとかどれぐらいのその対応できる量が増えるのかっていう
17:33この掛け算でま、要はざっくりくいくらぐらい儲かる開発なのかってのが分かるのでまそれでこうとまあとはその構数というかあのでざっくり決めるっていう感じですかね。
17:45うん。
17:46爆落も最近はもうエンタープライズのお客様がどんどん増えてると思います。あの自治体さんとかも増えてると思うんですけど、この辺りはどの辺に変わってますか?
17:53今回ちょっとAI
17:55というよりはポリシーみたいな感じになるんですけど、
17:581
17:58つはこの、ま、爆の理想世界をオートパイロットって読んでるんですけど、オートパイロットが実現した時に価値が上がるか下がるか、オートパイロットが実現した世界においては仕訳は自動で入るんだから誰が入れるかなんて関係ないじゃんって。
18:11こういう情報変換とかその業務に合わせた
18:14UI
18:14っていうのはあまり作らない方がいいのかもちろんそのケースバイケース
18:181
18:19兆円払いますって言われたらもちろん作るんですけども、
18:21ま、そこに1
18:22兆円払ってくれる会社さんは現実責ないだろうっていうあの観点でいくとないと逆にそのじゃその仕訳の正しさとか後からトレースした時の透明性みたいなこれって多分オートパイロットが実現した時に価値が上がる機能だと私は思ってるんですよ。
18:39そういうものはなんて言うんですかね?
18:40どんどん作った方がいいと。え、ま、改善
18:43続けてると今ある業務の改善に偏っちゃう
18:46こともあるけれども、ま、仕事の全体を
18:48変えようていうのをどういう風に作るのか
18:50。今ある、えっと、人がやってる業務を
18:55頑張ってそのままAIで再現しようと
18:58するって、ま、一番分かりやすいじゃない
19:00ですか。で、大体そのそういうところから
19:02始まるんですけど、なんか我々のその仕事
19:06っていうのはなんかその2つあって、もう
19:10これも本当当たり前のことなんですけど、
19:12その問題が何かってのは一緒にきちんと
19:15あの炙り出してああげるっていうのはそう
19:17なんですけど、ソリューションはそれを
19:20そのまま鵜呑みにしせずに我々が考える
19:22るっていうここを切り分けることって結構
19:25大事かなと思ってるんですね。
19:27腕の店どころはいやこうやってやったらもっとシンプルになりませんっていうところまで言ってそれが根本的に違ったやり方プロセスっていうのも結構ありますね。
19:37結構プロダクトか組織でいうと私は明確に組織が先だと思っていて
19:41AI
19:42のやっぱりプロダクトを売っていると会社ではこれを実践していて実際にこういう状態からこういう風に成果がありました。
19:50なんでやりませんかっていうこと以上の
19:52説得力ってなくて、やっぱりそのAIの
19:55デモにはみんな飽きていて、実践した結果
19:58、顧客で実際どうなったのとか、自分と
20:00同じ名の顧客でやったんですかとかでいう
20:04その最初のファーストペンギンは絶対自分
20:06の会社であるべき。自分の会社で生産承認
20:10自動化してないのにお客様に売れますかと
20:13。売れるわけがないし、売れた後とって
20:15なんかフェイクになる可能性が高いと思っ
20:17ているのでプロダクトか組織でいくとまず
20:19組織で試してみる。ただしこの組織っての
20:22はかなり特殊限定的なインターネット産業
20:25の、ま、AIエージェントの産業の特殊な
20:28業務フローに最適化したものになるので、
20:30やっぱりこうプロダクトにしてくと
20:32やっぱり発見があるんです。
20:33ここの観点が足りなかったなとかなんですけど、まずは自分の組織は変わり、そして、ま、それが製品として外に出てくっていう流れが理想かなと思いますね。
20:43いや、めっちゃ分かりますね。あの、エンジニアやっててもなんか
20:46API
20:46とかに行き返す行きがちなんですけど、いや、その前にまずはその業務を
20:50うん。さ、
20:51まずはやってみて、
20:52あの、普通にお客さんの画面を見て理解して、それで初めてそれをどう、
20:57あの、実装に落とすかっていう方がやっぱ圧倒的にあの、いいものができると思いますね。
21:02プロダクトを作る上でももやっぱその自分で見て
21:06なんかど本当手で手作業レベルでどういう風にやってるのかを初めて見てそれであいう感じなのねっていうのを元にやっぱその
21:13MVPとかそのプロダクトを作って
21:16くっていうのがやっぱ今やったらあのなんかま多分全部の業務そうだと思うんですけど何を作るにしてもまずはその業務
21:221
21:22回あの自分の手でやってみるっていうのは
21:25はい
21:25あの多分AI
21:26エージェント関係なく必要だなって思いましたね。
21:27というわけでお待ち金の相互に質問コーナーっていうことで
21:31最近あのAI
21:32セキュリティの会社をあの買収されたじゃないですか。どういったその思想というかバックグラウンドないしはこういう
21:40インベストメンツというか
21:42AI
21:42以前のポートリオの事業ポートリオの選び方と
21:45AI
21:46以降の事業ポートリオの選び方は変わったと。
21:48AI
21:49時代のポートリオの選び方っていうのはやっぱりこうモデルが進化してく中でいろんな業務がアンロックされていてそのアンロックされた順番にやってるんじゃないかな。
21:57っていう風に思ってるんですよ。てなった
21:59時に、ま、今そのセキュリティって、ま、
22:02すごくそのいわゆるこのAI側のその攻撃
22:06性能が上がったというか、ま、ちょっと
22:07語弊があるかもしれないですけど、あの、
22:09ま、それは防御にも使えるので性能が
22:11上がったことによって明確にアンロックさ
22:13れている中で、ま、開発早くなりました。
22:16でもこの品質故障っていうところはどうし
22:17てもまだ人手だったりとかそのQ援の
22:20プロセスだったりとかそのセキュリティの
22:22プロセスっていうのはまだやっぱりこの
22:24コーディングエージェントほどなんて言う
22:25んですかね。こうAIによってまこう
22:28アクセレートされてないけどこれは確実に
22:30アクセレートされるだろうみたいなことを
22:32考えた時にケーパビリティよりもAIに
22:35よってアンロックされるところに貼った方
22:37がいいんじゃないかなっていう。
22:39今持ってる事業の相性よりも
22:41AI
22:41にアンロックされるものにかけてアンランしてでも新しく自分たちを脱筆して入れ替えるっていうのが
22:48AI
22:48時代の新しいやっぱポートリオの選び方というかになるんじゃないかなっていう。
22:53それってなんかこういくつかこう領域があってその中のこれがいいっていう感じだったですか?それともうこれはもう
22:591
22:59本でこれっていう一応僕らの中で予想しているその
23:04AI
23:05何年にこうなるよなるよねみたいなの中の明確に入ってる
23:081
23:08つなんですけど、ま、今だと意外見えるかもしれないんですけど、あ、その後の事業はあのプライバシーテックやってますし、そん時にご勝した方が今の買収したエージクステックの代表の方だったりするので、お客様のそのとかセキュリティライバーシを守るっていう軸の授業は結構
23:23長くやったとこ。
23:23そこは間違いなく。そう。
23:25じゃあ弊社からシェエラさんに、
23:28ま、そのいわゆるこのAI
23:29ネイティブのアプリケーション最前線で戦っている中で、ま、モデルレイヤーをどう見ているのか。
23:35いや、これめちゃくちゃ好きなトピックで
23:37、[笑い]あの、この前、あの、あの、
23:39サラグ王さん彼女がなんかのあれで言って
23:42てすごいその、あの、はあ、なるほどって
23:45思ったのが、そのコンペティターとその
23:48戦う時にこうみんなその大きな名前にこう
23:52踊らされすぎだと。ただえっともう
23:55ちょっと細かく考えるとその会社の
23:58えっと主力の授業には絶対にAチームが
24:01いると。ここはべきでないと。うん。
24:04だけども大きい会社になっていけてる会社になればなるほど事業が増えていくと
24:09うん。
24:09で、キャッシュカウト成長事業じゃないところには、あの、ま、このちょ、もう言葉選ばずに言うと、必ず超トップトップオブトップエースじゃない人たちがあの、拝されてる可能性が高いから実はあの、食うのはここだっていう
24:24なるほど。っていうのがあって、実はその
24:27シエラの領域でもその要はま、モデルの
24:30会社さんとか結構進出してきてるんです
24:31けど感覚してもやっぱあんま負けないん
24:33ですよね。資本力って意味だとやっぱ
24:35すごくある会社さんたちで技術も絶対に
24:38あるのになんでこんなに負けないんだろう
24:41結構そこにあるんじゃないかなってのは
24:42最近思ってる。めちゃくちゃ勇気をもらい
24:44ました。皆さん頑張りましょう。[笑い]
24:47勝てると
24:48勝てます。
24:49Aネティブな組織とはAIネティブ
24:51カンパニーにそんな人材とはっていう
24:53ところについて、え、ま、皆さんの考えを
24:55話していただいて、ま、AIをきちんと
24:57こう使いこなしてあのゲットシットダをし
25:00てるかっていうのはすごくあの重要なこと
25:03だとまず、ま、前提として思いますと一方
25:05でそのすごくこう感じるのがそのなんか
25:08AI使いすぎお前考えてねえんじゃねえか
25:10問題みたいのがなんかそのコーディング
25:12だけじゃなくても全ての領域に結構ある気
25:14がしていてroカパーティーさんの
25:17ポッドキャストで、あの、あの、
25:20Youcanalways
25:21outsourcethinking
25:24butyoucannever
25:24outsource
25:25understandingって言ってる
25:26のを聞いて、これやみたいな、もう
25:29新キングはどんどんアウトソースしていい
25:31と、ただアンダースタンドしてない状態に
25:34は絶対にするなっていうなんかここ1本だ
25:38なって最近すごく思うんです。じゃ、
25:41ちょっとエンジニアなんで、エンジニアに
25:42フォーカスして昔のそ、やっぱ昔の良かっ
25:45たことが今足かせになってるというやっぱ
25:47エンジニアっていわゆるやっぱ実装を結構
25:50して設計して実装するっていうのは、ま、
25:52もうあの多分皆さんも分かってる通り多分
25:54実装のところはもうほぼほぼあの減って
25:57いくのでエンジニアの役割もビジネスド面
26:02をちゃんと理解しに行ってなんか今まで
26:03多分組織分けてあ、開発とっていうところ
26:06はもう多分変わってくのかなっていう風に
26:08思っていて、ま、例えばあ
26:10シエラとかさっき言ったようにエンジニアもコンタクトセンター行って
26:12現実を理解するとかはやってくので
26:15やっぱそういう組織の分け方とか今までのベストソフトウェアベストプラクティスみたいなのはもうなんか結構なくなって逆に足かせになりるのではないかなっていう風に考えてますね。
26:24うん。
26:25ありがとうございます。
26:26ま、私の少しコメントしていただくと、
26:28あの、ま、この問に関して言うと、
26:30オペレーションを回す人というよりは
26:33オペレーションを回すエージェント
26:35システムを作る人がやっぱり1番採用し
26:37たいとか、ご一緒にしたいなという風に
26:39思っていて、各ドメインのエキスパートの
26:41業務っていうのはどうしてもこれまでの
26:43AIない時代のプロフェッショナルって
26:45いうのは当然人間が回したと思うので、
26:48人間が回す前提でのいろんなノーハウを
26:50持ちでエキスパートで慣れていて、もう
26:53AIかのようにいろんな味噌を受け付ける
26:55んですけれども一方で今後って見たとその
26:58人間がこうワークロードヘビーにやった
26:59やり方とよりはそれをなるべくAI
27:01ネイティブにしていってコードにしてい
27:03くっていう前提になるんでそれもあれに
27:05こうまAIビルダーダーって呼んでます
27:06けれどもま勇敢にその業務を作っていくっ
27:09ていうその作る人材っていうのがまとも
27:11こうまエアネイティブAミルだてことでご
27:13主者的には思ってます。適道の時代に
27:16生きる人に対するこのアドバイスとして
27:18触手にプライドを持つのアウトカムに
27:20プライドモデってアドバイスをすることが
27:21多くて完璧な対応をすることよりも完璧な
27:25対応をエージェントに教えることの方が
27:27価値が高いしアウトカムも上がるよねって
27:29いう時代にま、これはもう変わってしまっ
27:31たと。で、そこでこうなんか何かしらの
27:34プロセスとか今あるその触手みたいな
27:37ところにプライドを持ってる人はおそらく
27:40キャリア上不幸になる。一方でアウトカム
27:42にこだわってる人にはもう最高の時代が来
27:44ていると思っていて、もう作りたいもの、
27:47あ、ある意味何でも作れるとこれでコケ
27:49ハッピーになるとかで、ま、そういう風に
27:52考えれると、ま、この荒波みを、ま、
27:55乗り越えられるんじゃないかなっていうの
27:56と、AI時代の激動にファーストムーブア
27:58アドバンテージを取るとあなたのキャリー
28:01アドバンテージになるっていう意味におい
28:03て、ま、この激動の時代にはその
28:05ファーストムーブアドバンテージを取りに
28:06行くのが、ま、いいんじゃないかなと思っ
28:08てます。というわけで、あの、こちらで
28:11パネルディスカッションは以上になります
28:12。皆さん本当にありがとうございました。
28:15[拍手]

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