記者会見AIの登場で、Web2.0のサービスは上書きされる劇的に変化するビジネスの未来を予測するゲームチェンジャーか、バズワードか。night」の第2回を開催。等がもたらすテクノロジーの進化によって、この先の世界はどう変わっていくのか。AIやVR・ARなどの領域で活躍している人材をゲストに、「不可避な流れ」について熱いトークを繰り広げます。具体例を交えながら、目前に迫った未来を予測します。gumi國光氏が語る、Web3.0時代の生存戦略AIインターフェースでは音声が更に重要に小島英揮氏(以下、小島):なるほど。今だとやはり空間認識というのが1つあったので、ゲームなのか、ソーシャルでコミュニケーションするときに使えそうなのか。ほかにAIがインパクトをもたらすビジネスってどんなものが考えられそうですか?國光宏尚氏(以下、國光):大きく言うと2つ分かれると思っていて。1つは僕が興味があるところと、もう1個は興味がないところなんですけど。興味があるところでは、今まで、先ほどのARグラスが生まれるとか、スマートスピーカーが出てくるとか、ウェアラブルデバイスが出てくること。そこに加えて、音声認識やテキスト解析、画像認識を含めてを組み合わせるところで、今までなかったサービスを作っていくという、新しい領域。Echoみたいなもの。あれも音声を解析して、それをどう返してくるか。その部分で、例えば、AIスピーカーやARグラスなどを含めても、音声が重要になってくると、当然音声の解析をして、それをどう変換してどう出していくか、みたいなことが重要になってきます。した新しい領域でAIの技術を使ってどうするか、という部分が1つ。Web2.0のビジネスは上書きされる國光:もう1つ、僕が興味ないところでは、単純作業をAIでもできるようにしていくという方向性。要するに人が働かなくてもよくなるというか、労働力にAIが取り入れてられていくというクリエイティブじゃない方向と、今までなかったものを作るクリエイティブな方向の2つです。ベターアプローチというか、今まで人がやってきたものをより安く早く簡単にするというアプローチと、まったくできなかったことを実現するイノベーションアプローチという2つの要素があるということですね。國光:例えばイメージとして、とくにこの10年間でかぎりなく大きいインパクトは、やっぱりスマートフォンというハードウェアがARグラスに変わってくというところが、極めて大きなビジネス的なインパクトなのかなと思って。なってくると、かぎりなく多くのインターネットサービスがディスラプトされていくと思います。小島:では、今までのWeb2.0の器に入っているビジネスは上書きされる可能性があるということですか?國光:Web2.0時代というのを見たとしても、結局1.0時代で勝ってた人がそのまま2.0でも勝てたケースはほとんどなくて。オークションはあったし、メッセージもあったし、Instagramみたいなのもあったし、だいたいほとんどあったんです。既存のPCチームは結局Web2.0では負けたんですよね。はやり、スマホファーストをやってきたところが勝ったわけです。今回のARグラス時代というのも、ほぼほぼ確実に、スマホ時代に勝っていたプレイヤーのサービスはそのままでは難しい。ここからもう一段階あるはずです。ARグラスを活用したビジネスを予想する國光:例えば「ARグラスをつけたときにどんなビジネスができるか?」というのをイメージしてみたらいいと思うんです。LinkedInみたいなビジネス的なサービスなら、例えば打ち合わせに行ったときに顔を見ても、担当者の名前を忘れてしまうことって多いじゃないですか。そんな時に「この人どんな人」ということで、名前が表示されたり。小島:それは欲しいですね。國光:いつ会って、どんな話をしていたか、みたいな情報が出てくると。話している最中に、相手の顔色を見ておもしろそうかおもしろそうじゃないか、ステータスが出てきたりとか。小島:けっこう大変ですもんね。話を聞いているフリをしてその人のことサーチしたりとか、同時でやらなければいけない。見ながら情報が出てくるのはすごくいい。國光:さらにこうやって話しているなかで、次にこの話題を振ったほうがいい」という感じでサジェストが出てきたりとか。仕事用のツールだったら、話した内容をそのままクラウドに送って、全社員で共有できるようにしていくみたいな。いうサービスってあったら便利じゃないですか。これを実現するために、どうAIを活用するかということなんです。普通に考えて、パッと見た瞬間に相手が誰かを認識するには、画像認識をした上でAIでマッチングしなければいけないし、そこからどの情報をひっぱってくるべきかなのか、相手が喜んでいるのか怒っているのかも、画像認識してAIにかけなければいけないし。小島:だから、あらかじめラベルを作るのはもうとてもできないけれども、ディープラーニングや機械学習を使えばそういったものがもっと早くマッチングできるし、どんどんシチュエーションに対応できるということですよね。「この話をすればこの商談はうまくいく」という内容をサジェストするのも、今、Watsonが出している推薦みたいなものですし。話している内容をクラウドに送るためには、当然、音声認識をした上でクラウド上に送り込んで、それを音声で聞くのがめんどうだから、テキスト用のAIを使って音声のところからテキストに直したり。このテキストをグローバルで共有しようと思ったら、これを翻訳したり。今言ったものは、AIがなかったらできないんですよね。エンジニアのみなさんからしてみれば、どうやってデータを整理していくかが重要です。非エンジニアの人では、今言ったような感じのもの作りたいと提案できる能力ががより重要になってくると思います。重要なのは、AI自体でできることはないから、今言ったような新しいサービス設計、「こういうのってどう?」という感じで提案すること。エンジニアは「こうしたらこんなことができるんじゃないかな?」みたいな、そういう感じでやっていくのが重要なのかなと思います。小島:今、國光さんがおっしゃった世界だと、けっこうものぐさな人、名刺整理をしない人でも、とにかく人にたくさん会っている人は、情報がたくさん出てくるので、整理するスキルがなくても社交的になったり、ビジネスをうまく回せるようになるわけですよね。それってピンと来るところがあって。ARグラスは工場の生産性を上げる僕、実はABEJAという会社でエンタープライズ系のお客様のAI活用について、相談を受けたりお話を聞いたりすることがあるんですが、けっこう近いなと思っているのが......。日本って、工場で働いている方が優秀なんですよね。ラインで起こっていることを見て「これはこうだ」と類推してアクションができる。上に上げなくても現場がすごくうまく回っているということがあります。今、アジアのいろんな国が日本の製造業の部分を狙っていて工場を作っています。真似できないのがこの優秀な作業員なんですよね。今の文脈でいくと、日本の優秀な作業員の人がいろんなスキルを持ってそれを実現するんだけど、(そうでない人にはAIが)サジェストしてあげればいいのかもしれないですよね。そこが2段階になると思います。ここも(インターフェースが)AR・VRだと思うんですけど、AIをやっていくために重要なのはデータを構造化することで、いきなり単純作業と感じるところを途上国の熟練していない人でもできるようにするのは無理な話で。工場でこのARグラスがあると「次はこの車のこの部品を取って、あとこれを取って」と出る。小島:あと間違っているのがポーンとわかるようになっているとか。國光:「間違ってた」というのを作っていって、まずは人間がサジェストされながらできるようになってきて、そこでデータが構造化される。そこで「この動きを次はロボットにやらせよう」という流れになってくると思うんですよね。小島:このあと話をするかもしれないですけど、意外にアジアの工場はAIを早く入るんじゃないかなと思います。RPA(注:ロボットによる業務自動化)みたくいろんなプロセスを自動化する動きはけっこうありますが、あれは単に自動化したいだけではなくて、クオリティを担保したいんですよね。日本の工員がやっているようなクオリティを現地の工場でできるようになったら、もともとコストも安い上にクオリティも担保できれば勝てるということで、積極的な投資がそこにはあるんじゃないかなと思いますね。AI活用が日本で飛躍的に進むためのカギは?小島:ちょっと海外の話が出たところで、ここを聞いてみましょうか。「AI活用が『日本』で飛躍的に進むためのカギは?」。みなさんもしかしたらすごく興味あるところじゃないかなと思います。冒頭で「みなさん関心ありますか」と聞いたら、けっこうな方が手を挙げられていました。「実際に今それに携わっていますか」というと少ないところ。新しいテクノロジーで初速が十分じゃないのでそうなのか、それとも世界はそうなっているのに日本が遅れているのか、いろいろあると思うんですよね。日本が遅れているかどうかはわからないですが、今の話だとAIはあらゆるところに入るわけじゃないですか。その活用を日本は飛躍的にしていかなければいけないと思うんですが、もしそのためのいいやり方とか、逆にいうとブロッカーなんかがあったらちょっと教えてほしいなと。國光:ここはたぶん今の働き方改革に近いんだろうなって感じで、AIを使うには、まずはデータを構造化させることが必要です。要するにデータ自体は勝手にやってくれないから、「これはこうする」というかたちを人でまとめなければいけないんですよね。小島:意味付けをするということですか?國光:そうですね、「これはこうこう」というのをまとめていくのが必要です。日本って、AIにどこの部分をどうやって任せるかとか、ルール付けしていかなくちゃいけないんですね。ロール&レスポンシビリティみたいなかたちもほとんどなくて。小島:それ、お仕事の進ませ方みたいな、業務のことおっしゃってます?國光:そう。誰がなんの仕事をしているのか、なんの責任があるのか、いつまでになにをするのかって曖昧で。小島:でも、ちゃんと結果は出るじゃないですか。日本って、その曖昧な中でも結果は出ちゃうみたいな。職域の曖昧さがAI利用を妨げる?國光:そこは生産性を見たら結果が出ているのかどうか怪しい気もするんですけど、ただやっぱり欧米の会社では業務って基本的に「あなたのところはここ、これ、これ」ってカチカチしてるじゃないですか。小島:ロール&レスポンシビリティですよね。それははっきりしていますよね。しないとお互いに話ができないと。國光:とくにアメリカや欧米って、ビジネスプロセスアウトソーシングとかもそうですし、必要ないところや単純な作業は安い国にどんどん出していこうというかたちで、間接部門を含めてかなり海外に出て行っています。「海外に出ていく=フィリピンの人でもできる」というふうに仕事の業務を体系化している。インドの人でもできるように体系化している。生産性が低いところを......。業務がモジューラブルになっているんですよね。「そこはこういうことをするもんだよ」と。その部分だけ切り離してアウトソースもできるし、今の文脈だと、アウトソースできるんだったらAIにそれを食わせてしまえばいいじゃないかと。ロボットにやらせればいいんじゃないかという。小島:でも、それが混然一体になっていると、AIの力を借りてどこを改善すればいいのかの分岐点がなかなかわからないみたいな。今の方向性は正しくて、働き方改革ってやっぱり無駄な残業が多いじゃないですか。そもそもほとんど必要がないとか、なんとなくいるとか。いう感じはどんどんなくなってきています。日本で言えば、AIを活用するためには、働き方を効率よくしていくためには、「あなたのタスクはこれ」「あなたはこれをする」「成果がどう」というのを目に見えるかたちにして、「あなたじゃなくてもできる単純な仕事はどんどん振っていこう」というところをはっきりさせる。いうことが進んでいかなければならないと思います。(業務の)棚卸しがちゃんとできるようにならないと、入れどころがなかなかわからないという感じですかね。働き方改革がAI活用の鍵になる小島:では、働き方改革が、日本でAIを進める鍵になるんじゃないかと。國光:たぶんそうだと思いますよ。普通に残業ができなくなってくると、会社的にも「今までみたいにタラタラしてちゃダメ」という感じになってくるから。小島:時間と底力でなんとか解決するのはダメだとなったときに、すごくピタっとくるんじゃないかということですよね。そのなかで業務フローを定型化していって安く出せるところは安い国に出しつつ、そういう流れの中でAIを使うみたいな、たぶんこういう流れになってくるんだろうなと。小島:さきほど「海外の工場ってすごくAIの活用に興味がある」という話がありましたが、逆にそれがわかりやすいですよね。ラインが決まっていて、仕事が決まっていて、そのクオリティを上げたいとか歩留まりを高めたいというのがわかっているから、入れるところがわかるみたいな。