AI特集5: ビジネス戦略解析
ChatGPTが登場してから数ヶ月が経ち、既に数百、もしかしたら数千のAIアプリケーションが誕生し、現在は多数のプレイヤーが競い合っています。
特に3月初、OpenAIはそのAPIのトラフィック費用を10分の1に引き下げ、GPT-3.5を直接呼び出して各種アプリケーションを作ることが可能になりました。Twitterで情報を追跡すると、今はまさか誰でも自らAIアプリケーションを作成できるように感じます：ウェブサイトからAPP、ブラウザの拡張機能、オープンソースソフトウェアまで、何でもあります。それに、たとえプログラミング開発に詳しくなくても大丈夫で、なぜならChatGPTが人間の代わりにプログラミングをしてくれるからです。
大企業レベルでは、OpenAI以外にもGoogle、Microsoft、Metaは自分たちのモデルを持っています。イーロン・マスクは元々OpenAIの投資家の一人でしたが、理念の相違で退団し、現在は自分のモデルを作る人を探しています。現状では、性能が最もChatGPT-3.5に近いモデルは、Claudeかもしれません。これはAnthropicという小さなスタートアップが開発したもので、同社は以前OpenAIの社員だった人たちが独立して設立した会社です。
ChatGPTが公式で使えない中国でも風が吹き始めています。バイドゥ、テンセントなどの大企業も自分たちのモデルを訓練しています......
これは間違いなく、1990年代以来のインターネットビジネスの最も活気のある時期です。何か大きなことを成し遂げたいと思っているなら、このチャンスを逃さないでください。
皆さんは多くの疑問を持つでしょう。Googleがあんなに強力なのに、なぜ今回ChatGPTをリリースしたのはGoogleではないのか？OpenAIがすでにこれほど強力なのに、日本の企業にはどれほどのチャンスが残されているのか？
これからも「権力と予測」という本を参考に、AIのビジネス戦略について語りましょう。
AIは確かに前例のない変革ですが、ビジネスのロジック自体は変わっていません。
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ビジネスのロジックに詳しければ、Googleがなぜ最初にChatGPTをリリースしなかったのかを理解することができます。これは典型的な破壊的イノベーションの例です。
大規模言語モデルの最も重要な技術の一つは、トランスフォーマーアーキテクチャで、これはGoogleが発明したものです。Googleは深い技術的な蓄積を持っており、自社でもいくつかの言語モデルを持っています。しかし、Microsoftが検索とGPTモデルを組み合わせてBing Chatをリリースするまで、Googleは動かず、2月7日にBardという競合製品をリリースしたが、テスト結果はあまり良くなく、株価が大幅に下落しました。
なぜGoogleが早起きしていながら遅れてしまったのでしょうか？これは、クレイトン・M・クリステンセンが『イノベーターのジレンマ』で述べた非常に典型的なケースです。
私は、Googleが最初から会話型検索プロジェクトを本気で取り組んでいなかったと断言できます。それは、会話型検索がGoogleの利益に合致していなかったからです。
従来の検索では、結果に簡単に広告を挿入することができ、それらの広告収入がGoogleの生命線です。会話型検索では、従来の検索の10倍の計算力が必要です。
これは許容範囲内だとしても、チャットの中に広告を挿入するのは難しいです。Googleは自分自身を覆すことを望んでいないようで、この新しいモデルを自発的に採用することはありませんでした。一方、MicrosoftのBingは元々シェアが非常に低いため、失うものがありません。
結果として、Bing Chatが登場すると、Googleの検索トラフィックは大幅に減少しました──
クリステンセンによると、たとえどんなに急進的な技術革新でも、それが従来のビジネスモデルを改善するものであれば、破壊的イノベーションは起こらない——破壊的な変革が起こるのは、その技術が伝統的な指標ではない何かを改善するときだけだです。
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皆さんがよく知っている事例で説明しましよう。なぜNetflixのストリーミングサービスが、Blockbusterのビデオレンタルモデルを覆すことができたのでしょうか？実は、BlockbusterはNetflixの勢いを既に認識していて、対抗策を見つけて、ビデオオンデマンドサービスも開発していた……しかし、結局、自分自身に負けてしまいました。
Blockbusterはフランチャイズモデルを採用していました。自分の街に店を出し、映像源を提供し、レンタルビジネスを運営する。推測できるように、フランチャイズ店の最大の収入源は何だったのでしょうか？
そう、延滞金です。顧客がレンタルしたビデオテープを期限内に返さなければ、延滞金が課せられます——そして、延滞金はフランチャイズ店の収入の40%を占めていました。さらに、フランチャイズ店はポップコーンやキャンディーなども販売していました。もしBlockbusterがNetflixのように、遅延料金なしのDVD郵送やストリーミングオンデマンドモデルを採用したら、フランチャイズ店はまだ収入を得ることができるでしょうか？
これは企業戦略に反映され、新旧のビジネスモデル間での権力闘争を引き起こしました……最終的には、取締役会が強制的に経営陣に対して元のビジネスモデルを復活させるよう命じました。
今のGoogleで、このような闘争が起こっていると思いますか？
保守派の最も強力な議論は、新しいものはまだ十分に良くないというものです。例えば、iPhoneが初めて出たとき、様々な問題があり、電池を非常に消耗し、タイピングが非常に不便であり……生産性の観点からは、はるかにBlackBerryに劣っていました。今のChatGPTやBing Chatもまた、様々な不満点があるといえます。
しかし、重要なのは、iPhoneが新しいビジネスモデルを代表し、ユーザーに全く新しいスマートフォンの使い方を提供したことです。Bing Chatは検索という行為を根底から変えました。現在、多くの欠点があるかもしれませんが、この方向性が確立されれば、その改善は進んでいくでしょう。
iPhoneが伝統的な携帯電話の売上に実質的な影響を及ぼすまでには4年を要しました。Bing Chatのような検索モデルは、おそらくそれよりも短い時間でGoogleに影響を及ぼすでしょう。これからの検索エンジンはどうやってお金を稼ぐのでしょうか？有料になるのでしょうか？強制的に対話中に広告を挿入するのでしょうか？誰も知りません。しかし、私たちは確かに、変わることが必要だということを知っています。
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しかし、Googleのような大企業がAIを展開するには、確かに先行優位性があります。ビジネスの言葉で言えば、AIビジネスを展開するためには、「最低限のスタートアップのハードル」をクリアする必要があります。あなたには「城壁」が必要で、そして「フライホイール効果」を形成する必要があります。
AIのスタートアップのハードルはデータです。予測にはデータが必要で、最初に最小有効規模のデータ量を準備する必要があります。
AIがない時代には、データ量はそれほど重要ではありませんでした。例えば、初期のインターネットでは数十の企業が検索エンジンを開発していて、どれを使っても大差ない感じでした。その時は、検索結果がユーザーの要求に特にマッチしているかどうかあまり気にならなかったかもしれません。おそらく最初のページに表示された10のウェブサイトのうちどれもあなたが求めているものではなくても、2ページ目に移動すればいい。より正確な結果を返すためには、検索エンジンはAIと組み合わせる必要がありますが、それはまた別の話です。
しかし、今自動運転車を作っている場合、それは別の話です。我々は自動運転車のミスに対する容認度が非常に低いです。これは、自動運転サービスを提供する企業が、AIを先に上手く訓練しなければならないことを要求しています。それには、事前に大量のデータを蓄積する必要があります。
しかし、自動運転を行う場合を除けば、現在のインターネット上のデータは非常に豊富で、多くのスタートアップにとってはデータ収集は大きな問題ではありません。例えば、AIを用いて科学者が医薬品開発を行うのを支援する企業であるBenchSciは、機械学習を用いて公開されている学術論文を調査し、ある種の薬物の研究にはどのような生物試薬が必要かを研究者に伝え、これにより研究開発時間を大幅に短縮しています。
それまでのビジネスはすべて順調です。しかし、皆さんはおそらく、データがすべて公開されているのであれば、他の企業も同じビジネスを始めたらどうするかという疑問を抱いているかもしれません。
これは、彼らが城壁を持っているかどうかによります。AI企業にとって、最善の城壁はユーザーのフィードバックから学習する能力です。
例えば、Googleの検索で、あなたがいくつかのキーワードを入力すると、Googleは可能な限りあなたが求めているウェブページを最初のページの前半部分に表示しようとして、最良の場合は最初の結果です。では、Googleはどのように結果の順番を決めるのでしょうか？以前はページランク（PageRank）というアルゴリズムを使っていましたが、現在ではあなたの使用習慣を組み合わせて、デープランニングAIを使ってあなたが最も求めている結果を予測しています。そして、このAIはあなたのフィードバックから非常によく学習しています。
あなたがGoogle上で行なった全て行為、どのウェブページをクリックし、どの広告をクリックするか、すべてがGoogleの予測モデルを改善するのに役立っています。Googleの検索結果はますます精度が上がり、あなたが使うにつれて手に馴染み、提供されるリンクはまさにあなたが必要とするもの、表示される広告はまさにあなたが興味を持つもの、広告主もこれを非常によく理解しています。これはGoogleが検索エンジン市場のシェアを不動のものにする理由です。
初期の優位性と城壁を持ち、市場が拡大し続けるビジネスを行っていて、ユーザーのフィードバックから継続的に改善することができるのは、成長のフライホイールを持っていることを意味します。
技術は生き物であり、エコシステムの産物です。過去には多くの商用飛行機製造業者がいましたが、現在では大型旅客機を製造しているのはボーイングとエアバスの2社だけです。彼らは続けて改良を加え、各飛行事故や問題から学び、それが何年にもわたって蓄積されてきました。現在、中国も大型飛行機を製造していますが、確かにある断面で高い技術レベルに到達できるかもしれないが、そんなに長い間の改善経験がないし、事故すら起こしていません。ポジティブフィードバックのフライホイールはまだ構築されていません。今後必ず多くの困難に直面するのは間違いません。
これが自動運転の閾値が非常に高い理由であり、まだ多くの企業が大金を投じて投資している理由です。例えば、GMは自動運転プロジェクトに一度に10億ドルを投資しました。一旦先行者が成功し、フライホイールが展開されると、他人が追いつくのは非常に難しくなるからです。現在は貴重なウィンドウ期です。将来、ある企業の自動運転システムが最も優れていると証明された場合、検索エンジンビジネスでGoogleが独占的な地位にあるような状況が起こり得ます。それは非常に困難な状況になります。
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それなら、日本AI産業のチャンスはどこにあるのでしょうか？ここは別のビジネスロジックである「差別化」を取り入れます。
時にはある閾値を超え、ある程度良いものになると、「どれが良いか」は比較しきれなくなることがあります。コカ・コーラとペプシコーラ、どちらが良いのでしょうか？メルセデスとBMW、どちらが良いのでしょうか？それぞれには異なるスタイルがあり、異なる層の人々を引きつけます。
そのような状況では、GPTのような言語モデルに対しても、異なる企業には異なる要求があると考えることができます。
効率を重視し、ユーザーの質問に素早く正確に回答したい企業もあります。
チャットで製品を売り込む能力を持ってほしい企業もあります。
ロボットがより人間らしくなり、ユーザーの怒りを和らげ、ユーザーが良い気持ちになることを望む企業もあります。
異なるモデルは異なるニーズに特化するかもしれません。例えば、先ほど述べたClaudeモデルは、小説の創作においてOpenAIのGPT-3.5よりも優れていると言われています。
最もシンプルな差別化はローカライゼーションです。例えば、黒色腫の検出では、ヨーロッパのAIは主にヨーロッパ人のデータを使用しているため、肌の色が薄い人々の判断がより正確です。それならば、日本のある企業がアジア人の肌色に特化した黒色腫検出AIを作成するなら、それは非常に価値があります。
また、日本の交通状況、信号システム、車両流れ、歩行者の習慣などは、アメリカやヨーロッパとは大いに異なります。アメリカの企業のAIをそのまま日本で使用することはできません。そのため、日本独自の自動運転AIを訓練することは必須です。
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今回の話では、互いに競争するいくつかのトレンドを取り上げました：
AIビジネスには先行者優位性がありますが、同時にAIは既存の王者を覆すものでもあります。
AIは本質的にはソフトウェアで、限界費用はほぼゼロであるため、勝者総取りの効果がありますが、同時にAIには差別化のニーズもあります。
これは、老舗の大企業と新興の小企業、強者と弱者がチャンスをつかむことができる稀有な状況です。下流では毎日新たなAIの応用が生まれ、上流では各方面が自分たちの大規模な言語モデルを訓練しています。現時点では、数社の企業だけが先行者優位性を示していますが、誰が堀を持ち、誰が成長フライホイールを構築できるかはわかりません。これは、「秦は鹿を失い、天下共にこれを逐う」という歴史上稀有な状況です。
現在は非常に短いウィンドウ期であり、すぐに「高材疾足者が先に獲る」状況になるでしょう。
特に注意したいのは、日本語はもはや障壁ではないということです。OpenAIは日本語のコーパスをあまり使って訓練していないが、ChatGPTは非常に流ちょうな日本語を話すことができます。おそらく国産モデルよりも流ちょうです。日本の企業は他の観点から差別化を考える必要があります。
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