生成AIの2023年振り返り2024年トレンド予測（後編）
本記事は、Stability AIのJerry Chi氏、ANOBAKAの長野氏との対談ウェビナーの書き起こし記事です。
前編はこちらから:
2024年年初時点におけるアメリカにおける生成AIスタートアップトレンド
シバタ: もう1度、生成AIカテゴリーの図を見ていただくと、去年の初めはおそらく左側の汎用型のアプリケーションがたくさん出てきました。画像をつくるものや、チャットを使ってカスタマーサポートのコストを下げるもの、こういうのがたくさん出てきましたが、Y Combinatorを見ていても、去年ではなくて2022年のバッチを見るとおそらくこの左側の黒いところが多いのですが、去年の後半ぐらいからこの真ん中の業界特化型がものすごく増えてきています。
実は先ほど数えてみたのですが、この3カ月間で私のところにエンジェル投資で来た案件を見ると、生成AIだけで35社のスタートアップが来ていて、約2/3がこの真ん中の業界特化型のスタートアップです。ファッションもあれば、いわゆる小売もあれば、金融もあれば、メディアもあれば、人材系もあれば、法律もあれば、製造業もあれば、医療もあれば、バイオもあれば、マテリアルもあれば、自動車もあるといった感じで、今、手元のリストを見ているのですが、そういう感じでいろいろな案件が来ています。
つまり、左側の汎用型のところは、先ほど長野さんからお話があった通り、JerryさんのところのStability AIやOpenAIなど、そういう大きい会社が小さいスタートアップをつぶしにいく的な勢いで開発を進めていますので、私から見ても今から入るのは難しいかなと思います。一方で、この真ん中の世界は、既存の産業がもうすでにあって、そこに生成AIが入り込んでいくという話なので、ここに関してはおそらくStability AIさんやOpenAIさんは手をつけない世界だと思います。ですから、2024年はここがどんどん増えてくるのかなと思います。
今日はいろいろな業界の方がいらっしゃるので、分かりやすくすごく単純化してお話をすると、マテリアル系のスタートアップ、3社の話をこの2カ月の間に僕は聞いているのですが、みんなPitchは同じです。「今まで5年ぐらいかかっていた新素材、あるいは新マテリアルのR&Dを生成AIを使って半年にします」というPitchなのです。もちろんアプリケーションは違いますし、取り組んでいる事業は全然違いますが、Pitchの話はまったく同じで、そのパターンがバンバン来る感じです。ですから、いろいろな業界でこういうことが起こっていくのが2024年ではないかなと個人的には思います。
小田: なるほど。すごく示唆深いですね。業界特化型がものすごく盛り上がっているなというのはUSのトレンドを見ていてすごく分かるところなのですが、業界特化型のサービスを考えるときにどういう領域や業界と相性が良いのかについて、それぞれ皆さんがどのように捉えていらっしゃるのかというのは参加者の方も気になるポイントかなと思います。この辺りはいかがですか？
シバタ: 特定の業界のことがよく分かっている人と生成AIのことがよく分かっているエンジニアが組んでスタートアップをするというのがすごく多いですね。その業界のことが分からないとおそらくビジネスができないと思いますので、チームを見ているとその組み合わせが最強かなと思います。
長野: シバタさん、ちなみにこの真ん中の業界特化型の世界の人たちには、LLMのモデルは何を使っているケースが多いのですか？
シバタ: 基本的には自前でおこなっている場合が多くて、オープンソースなのでLLaMAが多いと思います。本当に表面的なところですと既存のそれこそOpenAIのAPIやStability AIのAPIを使っているという人ももちろんいなくはないですが、基本的には自分たちできちんと、LLMのモデルを0からつくることはもちろんしていませんが、オープンソースのものを使っているという感じが多いです。
長野: なるほど。LLaMAをベースにして自分たちの特化のものをつくっているケースが多いということですね。
シバタ: そう思います。
長野: その話を以前シバタさんから少し聞いたことがあって、この先の議論になってしまうかもしれないですが、日本とアメリカでは大きな違いだなという感覚があります。正直うちもかなり生成AIのソーシングをしているほうだと思いますが、ほぼChatGPTです。今、6社7社ぐらい生成AIの投資を去年1年間でしましたが、おそらくLLaMAベースは1社だけですので、そこもかなり差があるなという感じはしますよね。
シバタ: はい。ChatGPTは、これは英語と日本語で違うと思いますが、ChatGPTのAPIは値段が高いという問題がありまして、日本語は要するに少ない文字数でいけるので、日本語のほうがお金がかからないという話を聞いたことがあります。英語で普通にChatGPT-4を使うとものすごくお金がかかるからみんなあまり使いたがらないという話も聞きました。その辺りもGoogleは、Google CloudがAWSに対しておこなったように、GeminiのAPIが出てくるとおそらく相当値段を下げてくると思います。そうすると、OpenAIも値段を下げなければいけなくなると思いますので、スタートアップ的には良い環境になるだろうと思います。
長野: それはプライシングだけなのでしょうか。プラットフォーマーに対しての信頼感も結構大事なのかなと思いますが。
シバタ: はい、それもあるかもしれません。
長野: 正直、今のOpenAIはプラットフォーマーとしての信頼感がなくなりつつあるのかなと思っていますが、その辺はどうですか？
シバタ: そうですね。おそらくプラットフォーマーとして一番嫌われているのはFacebookです。あとから急にルールを変えたりつぶしたりしたことがありましたので。AppleもApp Storeですごいキラーアプリが出ると、自分のアプリでつくったことがありましたので、おそらくOpenAIも同じようなことをするのだろうなと思います。ですから、すごく汎用的なところの場合、汎用型の中でもさらに汎用的なものをするならあまりOpneAIには依存したくないなと思っている人は多いと思います。
長野: なるほど。怖いですよね。
シバタ: はい。
小田: 日本でオープンソースのモデルの活用を進めていくにあたって、Stability AIさんはどういう方向性で浸透させていこうと考えていらっしゃるかについてもぜひお伺いできればと思います。Jerryさん、その辺りはいかがですか？
Jerry: そうですね。できることはたくさんあって、ただ、時間が足りなくてまだ取り組んでいないのですけれども。例えば、まずはAPI経由だけでいいのか、それともオープンモデルを自分で所有して自分のサーバーでホストしたいのか、それで結構対応が違うかなと思っています。もし、やはり自分でLLaMAなどモデルをダウンロードして、自分で使いたい場合は少しノウハウが必要なので、そういう勉強会やディベロッパーイベント、チュートリアルなど、そういうディベロッパーの系統的な活動、啓蒙活動が重要かなと思っています。それは弊社だけではなくて、例えばANOBAKAさんやAWSさんなどいろいろな会社と連携しながら、こうすればこのモデルは使いやすいですよ、であったり、ファインチューニングするのなら、このサンプルコードを使えば簡単にできますよというような。
結局、変化がすごく早いですし、「どのモデルを選べばいいか分からない」「自分のユースケースはこういうもので、このモデルを選んでこのようにファインチューニングしたと、でも、本当にこのユースケースの解決になるのか分からない」というので、本当にどうすればいいか分からないケースが、今、いろいろな会社にとってブロックになっています。ですから、啓蒙活動などを通じてパートナーさんと一緒に頑張っていきたいなと思っております。
小田: なるほど。ANOBAKAとしてもそこはすごく大事な論点だなと思いながらお伺いさせていただきました。
日本における2023年の動きと2024年以降
小田: 話が若干戻りますが、業界特化型の話とオープンソースの話をシバタさんにしていただいて、米国ではオープンソースで業界特化型のところが盛り上がっているという話でいただいたかなと思いますが、逆に2023年の日本はどうだったのか、そして、2024年以降、日本はどうなっていくのか、その辺りについて長野さんにお伺いできればと思っています。その辺り、日本の業界特化型やオープンソースの活用の動きについては、長野さんはどう見られていらっしゃいますか？
長野: 2023年の最初の頃に思っていたこと、もしくはファンドをつくった去年の4月のときに思ったことと今とでは大きなギャップがあります。そのギャップというのは、日本は少し遅過ぎるなという感覚を持っています。先ほど小田くんが出していたY Conbinatorが何％生成AIベースだったでしょうか。
小田: これですね。
長野: 43％ですか。もっと多くなかったですか…。でも、少なくとも半分近くが生成AIベースでした。そして、ANOBAKAは18％となっていますが、これは生成AIに特化して探しまくって、ソーシングしまくって18％でした。先日、日本で最も大きいと思われる某シードのPitchイベントの申込書は、応募した会社が160社ぐらいある中で、生成AIの会社は本当に5％ぐらいしかなかったという話を聞きました。ですから、43: 18％ではなくて、おそらく43: 5％という数字がおそらく正しいのかなと思っています。日本のスタートアップで生成AIベースの会社があまりにも少な過ぎるという問題は明確にあるかなと思っています。
小田: これはどうでしょうか。なぜ進まないのかという話や、どういうところが進めていく上での鍵になるのかという考察について、それぞれどう考えていらっしゃるのか聞いてみたいと思います。その辺りについて、お三方はどうですか？
長野: これはITの業界にずっといるおじさん的な発想だと、これはシバタさんも分かると思いますが、やはり米国トレンドの2年後ぐらいになってしまうのかなという感じはしますよね。Facebookで最初にOAuthのAPIを整備したあとにアメリカで次々にFacebook上のアプリケーションが誕生して市場ができて、結局その市場が日本で立ち上がったのが2年後ぐらいだったかなという感じでした。メルカリも、iPhone初代が出たのが2009年ぐらいで、その頃からメルカリやSmartNewsなどのスマートフォンの王者が誕生したのは3年後4年後ぐらいでした。ですから、米国の2周3周あとにならざるを得ないという状況は過去とイコールなのかなという感じがしてしまっていますが、シバタさんはどうですか？
シバタ: 長野さんはおそらく先がすごくクリアに見える方なので、日本は遅れていると思う気持ちもよく分かるのですが、過去、歴史的に日本がタイムマシンで遅れたのを考えると、今回生成AIに関してはむしろあまり遅れていないのではないかという気がしています。いわゆる日本の大企業の人から私のところによく分からない相談がたくさん来るのです。「暇でしょう？」と言われて、「いや、暇ですけれども…」というところで変な相談がたくさん来るのですが、結構みんな生成AIを気にしているのです。おそらく2009年頃にiPhoneが出てきたときや、ソーシャルメディアが出てきたときの出遅れ感に比べると、だいぶ出遅れてないと思います。もちろん遅れているのですが、アメリカに比べたらどの国も遅れるのですが、あまり遅れていない気がします。
これからおそらくキーになるとすると、これだけアメリカで生成AIのスタートアップができているということは、投資家以外にも彼らがつくったサービスにお金を払っている人がいるわけです。みんなきちんと売上がありますので。ですから、それぞれの業界の大企業の人たちが、別に業界特化型でなくても、生産性向上という名目でもいいと思いますが、スタートアップのサービスを買えるような環境になっていくといいのかなと思います。また、スタートアップの人たちも今までわりとネット業界の中で閉じておこなっていた部分もあるとは思いますが、日本の大きい会社の人たちに買ってもらえるようなサービス、お客さんになってもらえるようなサービスをきちんとつくっていくというところ、そこの溝さえ埋まってくれば、過去の大きなテクノロジーの変化点における日本の遅れに比べると、あまり遅れていないのかなという気がします。今回はむしろ、みんな少なくとも気持ちの面では「まずい。見なければ」という感じになっていると個人的には思っています。少し長野さんと感覚が逆かもしれないですね。
長野: なるほど。この論点については言いたいことはすごくたくさんあるのですが、残り10分ですのでやめておきます。（笑）
小田: ありがとうございます。USにもおられて、日本市場にも参入されていらっしゃるJerryさんの感覚ですと、日本のアダプションの度合いについてどのような感覚をお持ちですか？
Jerry: そうですね、エンタープライズ・アダプションで言いますと、日本のほうが遅いと思います。それはおそらくどのようなテクノロジー・トレンドでもそうです。でも、生成AIのどの部分を見るかによって遅れている度合いは違っています。例えばStable Diffusionを利用して漫画をうまく生成する技術で言いますと、おそらく日本のほうがアメリカより進んでいると思います。日本では非常に活発でパッショナルなコミュニティがあって、日本にいるハッカーたちがいろいろStable Diffusionの微修正をしたり、いろいろなモデルのバージョンをマージしたりして、ものすごく高品質な漫画やアニメスタイルな画像をつくっています。ただ、例えばLLMの性能で言いますと、英語でのLLMの基盤モデルの性能は日本語よりいいと思います。それは技術力の差だけでなく、GPUのサーバーリソースのハードウエアリソースの差もあって、もちろんインターネット上に存在するデータ量、そういう問題でなかなか大きい差が残るという感じです。
小田: なるほど。ありがとうございます。
2024年の予測と今後日本市場で仕掛けていくこと
小田：では、残り10分ぐらいのお時間になってきましたので、ラストかなと思っています。ズバリ2024年に、今、皆様が対峙されていらっしゃるマーケットはこう変わってくるのではないかという予測の話と、今後こういうことを仕掛けていきますという話、ややプロモーション込みでもいいかなと思っているのですが、その辺りを最後にお三方からそれぞれいただければと思っています。では、まずANOBAKAの長野さんからお願いしてもいいですか。
長野: 予測は難しいところで、結局、ブームで終わってほしくないなと思っています。やはりWeb3が少し難しかったのは、投機筋が中心になるようなゲームになってしまっていたというところで、投機と社会実装だと少しギャップが生まれてしまったというのがWeb3の結構難しいところだったかなと思っています。生成AIもやはり今はまだ投機的なところがあるかなと思っていて、投資が加速している側面があります。それは実際に生成AIのユニコーンがものすごい売上を上げている状態というのが米国発で出てくると、日本でもそれを追いかけるようなかたちでスタートアップがどんどん出てきて盛り上がってくるかなと思います。そういう意味ではプロモーション込みかもしれませんが、弊社の投資先で言いますと、SOUNDRAWという音楽の生成AIの会社が売上ベースでもものすごく伸びていますから、そういう成功事例を1つでも多くつくっていくのがテンデンシーをつくっていくところかなという感じがしているところでしょうか。
小田: ありがとうございます。まさにすごく大事な部分だなと思いながら聞いていました。では続いて、シバタさん、いかがですか？
シバタ: 私は今、基本的にアメリカで主に個人でエンジェル投資をしているので、今年もそれをしていきたいなと思っています。また、日本でももちろんいい会社があれば投資したいなと思っています。ANOBAKAさんのアドバイザーをさせていただいてもいるので、日本の生成AIのスタートアップでいいものがあれば、ぜひANOBAKAさんのファンドから出していただくのがいいかなと思っています。
先ほどこの年末年始でものすごい数の生成AIのスタートアップが出てきているという話をしたと思います。結構みんなまだシードですのでユニコーンになるほどの売上はもちろんないのですが、みんな売上はすごいペースで上がっていますので、僕はこの生成AI分野はWeb3とはだいぶ違うなと思います。もちろんバリュエーションは高いですが、ものすごく実態がある感じが個人的にはしていますので、すごくいいかなと思っています。
ほかには、先ほどお話した通り、日本企業の方、特に大企業の方から「生成AIの話を聞かせてください」という話がたくさん来ますので事例集をつくっています。
特に日本の大企業の方から好評いただいていますので、興味がある方はぜひこちらを購入してください。今日のお話はとてもハイレベルで全体的な話だとすると、事例集では具体的な生成AI関連スタートアップを500社以上リストアップして、1社ずつ簡潔にスライドに整理しています。
生成AI事例集（申込方法）
小田: ありがとうございます。ぜひ皆さんご興味ある方はお申込みいただければと思います。最後にJerryさん、2024年マーケットがどうなっていくかという話と、仕掛けていくことについて一言お伺いできればと思います。
Jerry: 話の中でも言及された通り、やはり去年はChatGPTとOpneAI APIの使用が非常に多かった、ほとんどのスタートアップがそれを使っているような状況だったのですが、それはスタートアップだけでなくて大企業も「生成AIを始めるなら取りあえずChatGPT、取りあえずOpenAI」という感じでしたが、それは自然な第一歩だと思います。ただ、次は何をトライしようかということをおそらくみんな考えているのですよね。プラットフォームリスクという話もありますし、情報漏洩のリスクもありますし。ですから、今年は結構いろいろな違うプラットフォームも、オープンモデルもOpenAI以外のクローズドなモデルもいろいろ出てきますし、いろいろな会社もたくさんの選択肢を学んで使ってみることになると思います。
また、直近の数カ月のトレンドで言いますと、オープンなモデルの性能がどんどんクローズドモデルの性能に近付いています。ですから、今年は、おそらく超えることはないと思いますけれども、オープンなモデルとクローズドなモデルのギャップがさらに縮まっていくのではないかなと思います。やはりオープンなモデルに貢献している人、いろいろな世界中の研究者や会社などいろいろな人が取り組んでいますので、大人数の研究者や開発者の力が合わさって、このトレンドをドライブしていくと思います。
それに関連して小さいモデルがもっと流行っていくと思います。直近のトレンドで言いますと、意外と7 billiion、70億パラメータのモデルや30億パラメータのモデルでも、かなりやってほしいことをしてくれるAIモデルが結構増えてきています。ですから、コストやスピードを考えて、また、例えばエッジコンピューティングなユースケース、例えばオフラインでも使える、あるいはスマホやMacbookでも使えるようなモデルを使いたい場合はもっと小さいモデルを選んでもいいのではないかと思うケースが多いです。
最後にマルチモーダルです。去年は結構テキストからテキストへという、テキストだけのユースケースが多かったと思いますが、例えば動画生成や3D生成など、弊社もこのようなモデルを出していますが、こういう技術の性能がどんどん進んでいますので、今年は結構テキスト以外の形式のものがどんどん生成されていくのではないかなと思います。私からは以上です。
小田: ありがとうございます。すごくStability AIさんならではの示唆に富んだお話だったかなと思います。ありがとうございました。
終わりに: 生成AI分野で起業するなら
小田: それでは、残りも3分になっておりますので、最後に若干ANOBAKAのプロモーションもさせてください。起業家の方、起業準備中の方、超積極投資中ですので、ぜひアイデアの壁打ちからでもご連絡いただければと思います。アンケートでANOBAKAとの面談に興味ありとご回答いただければ当社からご連絡させていただきます。また、自社の事業に生成AIをどう生かせるかといった話、もちろんシバタさんに聞いていただくのもOKですが、シバタさんもリソースに限りがあるかなと思いますし、両方の話を聞いてもいいかなと思いますので、ぜひアンケートでANOBAKAとの面談に興味ありと書いていただければ事業会社の方もお受けできればと思っています。
また、ANOBAKAチャンネルというYouTubeチャンネルでこのような話を結構発信しています。チャンネル登録者数を頑張って追っていますので、皆さんぜひご登録をお願いできるとうれしいです。
では、残り2分になりましたので、こちらのほうでウェビナーのほうは締めとさせていただければと思います。皆様、お昼時のお忙しい中お集まりいただきまして誠にありがとうございました。2月にStability AIの本国のほうからどなたかがいらっしゃっていただいて、先ほどJerryさんがおっしゃっていただいたようなカンファレンスに近いイベントもさせていただければなと思っています。詳細が決まり次第またANOBAKAのSNS等で告知できればなと思っていますので、皆様ぜひ奮ってご参加いただけますと幸いです。
ご質問に回答できなかった部分がありまして恐縮です。ありがとうございました。では、皆様ありがとうございました。こちらで終了させていただきます。
PR: シードファンドANOBAKAの「Generative AI特化創業支援ファンド」のアドバイザーをしています。生成AI分野の起業家の方、生成AI分野で投資をしたい企業の方は、ぜひANOBAKAまでご連絡ください。https://anobaka.jp/contact/
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