生成AIを組み込んだプロダクトを作りながら感じたこと
こんにちは
こんにちは。AIを活用して、組織の知識管理をアップデートするスタートアップをやっています。これまでは大体、営業、マーケ畑の人間ですが、生成AIを触っている中で感じていた違和感を、この記事がうまく言語化してくれていたので、考察とともにご紹介します。
記事の内容
内容は、過去数年間の生成AIの流れを「Wave 1 (GenAI)」、これから主流になるであろう流れを「Wave 2 (SynthAI)」と区別することで、我々が昨年末から今年に経験したのは単なる第一波でしかないよーということを書いています。（興味ある方は、ぜひChatGPTに"要約して"とお願いしてみましょう。
感じていた違和感
生成AI、便利なことは間違い無いですし、現に私もいろんなサービスに手を出してどうにか恩恵を預かろうとしています。ただ、仕事において、生成されたものをそのまま使ったことがあるか（使えると思ったことがあるか）と聞かれると、いいえ、です。なんで仕事でフル活用されないんだろう…記事の中に次の文があります。
Today, with Wave 1 applications, the answer is frequently that we’re better off doing it ourselves. （今日の、Wave 1のアプリケーションでは、自分たちでやった方がいいという答えが返ってくることが多い。）
要は、ChatGPT、画像生成、音楽生成など個人間で瞬く間に使われ始めた理由は、"楽しい"、"シェアできる"という個人の欲求が達成されたからであって、そこでは"正確性"や"質"はある程度妥協されるのです。
When we use generative AI as consumers, our objectives are oriented toward having fun and having something to share. In this world, quality or correctness are not high priorities.（私たちが消費者としてジェネレーティブAIを使うとき、その目的は「楽しむこと」と「何かを共有すること」に向いている。この世界では、品質や正しさの優先順位は高くない。）
B2Bにおける場合だと、"楽しいから"で導入を決裁してくれるケースは少ないと思います。①人がやるより早く正確に完了する、②同じ時間かけて今までより質の高い成果が出る、のいずれかになる必要があります。これから必ず企業での活用が増えていきます。これまで生成AIといえば無条件に、なんかすごそう、という期待値を持たれていたボーナスタイムはほとんど終わっていて、企業の導入は"正確性"や"費用対効果"を明確にできていることが必須で、AIの挙動をコントロールすることがプロバイダー側として非常に重要になります。
B2Bにおける生成AI活用はいつ？
もちろん、動きが速い企業や制限を理解した上で活用する企業はすでにいます。が、あまねく一般的に広まるまではどのくらいかかるのでしょうか。セコイヤキャピタルが去年出した記事に以下の年表が載っています。
Textの領域は今年（2023）から専門誌レベル、2025年には平均的な人よりも優れた文章を書けるようなっているようです。この頃からおそらく企業での活用が盛んになってくるのではないかと個人的には考えています。
終わりに
拙い文章ですが、ここまで読んでいただきありがとうございます。これからも生成AI周りの発信をしていきたいと思いますし、便利な使い方などシェアしてければと思います！