圧倒的な技術力や資金を持つOpenAIに対して、日本のAI企業の勝ち筋とは？

こんにちは！Spiral.AI採用担当です。
今回はCEO 佐々木にインタビューを実施しました！

世界でも注目を浴びているAIのマーケットで、
Spiral.AIはどのように戦い、日本を代表する会社まで成長するのか。

今後の事業戦略や構想を佐々木にインタビューしてきましたので、
ぜひ最後までご覧ください！

ー始めに

OpenAIが開発したChatGPT。その技術力の高さに驚いた人も多いのではないでしょうか。

それもそのはず、OpenAIは2015年当時、テスラやTwitterの元代表であるイーロン・マスク、Linkedinの創業者のリード・ギャレット・ホフマンが集結し、現在はY combinatorの代表であったサム・アルトマンがCEOを務めています。

まさに錚々たる顔ぶれが事業を作り上げているのです。
もう生成AIの市場で勝負が決まってしまったかのように思われます。

しかし、本当にそうなのでしょうか。
日本発のAIスタートアップがOpenAIをはじめとする世界のテックジャイアントと戦うことはできないのでしょうか。

そんなことはありません。テックジャイアントにも弱点はあります。
その弱点を攻略することで日本のAI企業が世界で戦う糸口を掴むことができます。

では、テックジャイアントの弱点はどこにあり、どう攻略していけばいいのでしょうか。
OpenAIの現状や強み/弱み、日本のAI業界の特徴などの観点から、日本のAIスタートアップがどのように戦っていけばいいのかを、Spiral.AI CEOの佐々木雄一氏に聞きました。

ーSpiral.AI CEO 佐々木雄一プロフィール

ビッグデータ分析と機械学習が専門。スイスCERN研究所にて、ブラックホール研究や、ヒッグス粒子・超対称性粒子の探索を主導。技術を広めて世界を大きく変えたいという思いから、経営を学ぶ必要を感じMcKinsey&Companyに入社。クライアントの戦略策定を支援。 NeuralPocket社の初期メンバー・CTOとして、AI開発と社会実装を主導。AI開発におけるPDCAサイクルを武器に、日本全国あらゆる環境下で安定稼働するAIシステムを構築、スマートシティ事業者としての立ち位置を確立。社員数も、創業から4年で250名規模へ拡大。同社は2020年に史上最短でのIPOを達成している。

OpenAIは「攻めている会社」幅広い人・企業にサービス提供できる強みがある

— 現在、生成AIの市場をリードしているOpenAIにはどんな特徴があるのでしょうか？

OpenAIの特徴を一言で表せば「攻めている会社」です。
大きな規模を持ちながらもスタートアップの特徴を持っています。

赤字を出しても問題がないという姿勢で、APIの提供に関しても、大きなコストをかけていても非常に低い値段で提供しています。

対照的なのはGoogleです。
GoogleはBardをサービスとして提供したり、Gmailの中で生成AIを使ってメール作成の補完機能を実装したりしているのですが、それらを強く宣伝しない姿勢をとっています。

なぜ強く宣伝していないかというと、Googleの場合、新しいAIの技術を実装したことによってユーザー数が大きく増えるわけではないからです。
Googleにとって、生成AIの技術を実装することは、売上が増えないにもかかわらず、言語モデルを運用するコストだけかかってしまいます。googleは営利企業であるため、ユーザーに生成AIの機能を積極的に使用してほしくないという立場を取らざるをえなくなってしまうんですよね。

このようにGoogleと比較すると、OpenAIの攻めた姿勢はより際立つと思います。

—OpenAIを始めとする海外のAI企業と、日本のAI企業の違いはなんでしょうか？

機械学習には「学習」と「推論」というプロセスがあります。学習は、大量の学習データをもとに、特徴の組み合わせパターンを作り出すプロセスです。一方、推論は、学習で生成した特徴の組み合わせパターンをもとづき、新しい事象に対して結果を導くプロセスになります。

海外と日本のAI企業の大きな違いは、海外企業は「学習」と「推論」までカバーしてサービス提供ができているのに対して、日本は「学習」までのサービス提供にとどまってしまっていることが挙げられます。

ユーザーにとって、学習だけではサービスが使いづらい。推論用にサーバーをホストしておいてもらって、API経由で結果を呼び出せるところまでサービス上でカバーしないと、ユーザーにとっては使いづらいものになってしまうんです。

OpenAIは学習・推論までカバーし、APIの提供までサービス上でやってくれています。日本のプレイヤーは、学習したモデルを公開するところに留まり、ユーザーがAPI経由で気軽に使える状況を実現できていません。

これは僕の私見ですが、日本の企業は、モデル開発能力をPRし受託開発に繋げたいという思想があるからではないかと思っています。ただ、受託開発は確かに利益は出ますが、スケーラビリティを失ってしまうという弱みがあるんですよね。

ーOpenAIの弱みは「AIのユースケースを示せていないこと」

—なるほど、OpenAIには「学習」と「推論」を幅広く提供するための姿勢があるということですね。OpenAIに弱みはあるのでしょうか？

OpenAIの弱みとしては、提供しているサービスを何に使うかを明確に提示していない点が挙げられます。OpenAIは「技術は提供するけれども、ユースケースは自分で考えてね」という姿勢なんです。AIがどんなユースケースで使えるのかを考えることについては他人に頼ってしまっている状態です。

僕の経験上、AIを何に使うかということについては、誰かが真面目に考えて主体的にユースケースを作っていかないと、そんなに簡単には思いつかないと思っています。

実際に現在さまざまなユースケースの分析をしてみてはいますが、AIの活用のコストが利益を上回るパターンは少ないのが現状です。

Spiral.AIは、生成AIのユースケース「ショーケース」を示し続けていく

—圧倒的な強みがあると思えたOpenAIにも「ユースケースを示せていない」という弱みがあるのですね。弱みを踏まえて、Spiral.AIはどのように戦っていくのでしょうか？

まず我々は、学習モデルを公開して終わり・受託開発をするといったビジネスモデルではなく、OpenAIと同じように、さまざまな人や企業に幅広く使えるサービスとして提供していきたいと考えています。

その上で、AIが何に使えるのか、どうやって使えば費用対効果が合うのかを率先して示していきます。AIの活用方法を「ショーケース」と呼び始めたのですが、自分たちでAIのユースケースであるショーケースを作っていき、このような使い方だったら生成AIは使える・DXにつながるというものを打ち出していきたい。そして、そのショーケースを実現するためのプラットフォームを我々が提供していきたいと考えています。

—生成AIのユースケースである「ショーケース」を示していくことが、勝ち筋になるのですね！

現在、Spiral.AIが提供している「Naomi.AI」というサービスもショーケースの一つです。Naomi.AIが本当に社会に受け入れられるのかはわかりません。しかし、生成AIを社内の文書整理だけに使っているのはもったいないと思っています。

そんな現状に対して、Naomi.AIは生成AIってもっと楽しく、わくわくする使い方もあるんだよと見せられるものになっていると確信しています。

Naomi.AIは、生成AI技術を用いて、実在の芸能人「真島なおみ」さんと音声やチャットで疑似的な会話コミュニケーションを体験できるAIコミュニケーションサービス。真島なおみさんの声色、言葉の選び方、トーンやふるまいを最大限再現しており、本人とコミュニケーションをとっているような体験をすることができる。詳しくはNaomi.AI公式サイトをチェック

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