K-DASH（高専発！「Society 5.0型未来技術人財」育成事業 COMPASS5.0 AI・数理データサイエンス分野）は2023年8月21日、22日に、高専の教職員を対象にAI人材育成のためのイベント「全国高専K-DASHサマーシンポジウム2023」を開催しました。産学連携や企業のAI利活用の最新動向や起業家マインドを修得して、高専型スタートアップエコシステムを構築しようという試みです。

8月22日には基調講演「AIに特化したスタートアップ最新事情」、パネルディスカッション「AIのパラダイムシフトが進む中での高専ならではのスタートアップの可能性とは」と、ワークショップ「高専におけるAI技術教育とビジネスの関係：起業を視野に入れて必要な要素を考える」が行われました。基調講演とパネルディスカッションについて報告します。

基調講演「AIに特化したスタートアップ最新事情」
ANOBAKA　代表取締役社長　長野泰和　氏

AIは明らかに世界を変えるイノベーション

傘下のベンチャーキャピタルで投資活動を行っていた中で、2020年にMBO(経営陣による買収)で会社を買収して、ANOBAKAという社名に変更しました。エッジの利いた社名と思われるかもしれませんが、やはりスタートアップって勇気が必要なのです。頭の良さよりも、本質的な勇気や人間性が重要な要素だから、そういた人を支援し続けていきたいという思いを社名に込めました。

シード期の企業に投資するベンチャーキャピタルを本業として、これまで7年間で約150社に投資してきました。現在は３つファンドが稼働しており、１号ファンドでは12.3億円投資して、約５倍の64.5億円に成長しているので、良好なパフォーマンスを達成していると考えています。

2007年に初代iPhoneが登場した際に、このUI、UXはモバイルインターネットビジネスを変革すると確信しました。生成AIにもスマートフォンの時と同じような興奮を覚えていて、生成AIネイティブのビジネスを展開していけば、スマートニュースやメルカリがWeb2.0の王者から主導権を奪ったような状況が生まれるのではないか。そういうワクワク感があって、国内初のGenerative AI特化創業支援ファンドを4月に組成しました。

ChatGPT導入の是非を巡る議論は、グローバルと日本とのギャップがわかる象徴的なニュースです。生成AIは明らかに世界を変えるイノベーションなのに、まだ導入するかしないかを議論している状況が非常にもどかしいです。

グーグルが発した「緊急事態宣言」

ChatGPTが100万ユーザーを達成したのは、たったの5日です。1カ月で1億ユーザーを獲得しました。OpenAIに出資しているマイクロソフトの検索エンジンBingにChatGPTが搭載されると、大変なことが起きるんじゃないかという危機感から、グーグルは今年４月、コード・レッド（緊急事態宣言）を発動しました。それが現実となって、ChatGPTが搭載されたBingのシェアは急上昇しています。グーグルのシェアが下がり出すなんて、1年前には夢にも思わなかったことが起きています。これはパラダイムシフトが起きていることを象徴していると言えるでしょう。

生成AIのファンドを作ったというと、「これって一過性のブームでしょう？」とか「ばっと花火が上がって、すぐに終息するものじゃないの」ってよく言われますが、私は違うと思っています。

AIのブームは過去3回ありました。ニューラルネットワークを核にしたビジネスが3回目のブームの時に既に成立していたところに、今回はLLM（大規模言語モデル）が新たなインターフェイスが搭載されて民主化したという流れになっています。いきなり降ってわいたようなブームではなくて、過去の技術的な流れとビジネス的な流れの中で生成AIブームが起きています。

AIを巡る「神々の戦争」の後にくるもの

その中でも注目すべきはLLMの進化と戦争です。20年前や30年前のブラウザー戦争や検索エンジン戦争と同じ流れで、非常に熾烈なLLMの戦いが繰り広げられています。日本ではChatGPTが有名で、生成AIイコールLLMイコールChatGPTというイメージがありますが、アメリカでは実はそんなことはありません。

もちろんChatGPTが中心的ですが、それ以外にもMetaのLlaMAや、グーグルのBardがあります。Anthropicという数百億を調達したLLMの会社など、OpenAIから独立した会社以外にも中国系のアリババ、テンセント、バイドゥや、イーロン・マスクのTruthGPTなどがあります。ChatGPT一強ではなくて、まさしく激しい戦争のど真ん中で、各社がすごい勢いで投資しているのは、この戦いの勝者が、将来のグーグルになれると思っているからです。

これは「神々のゲーム」であり、どこが勝つかを予想することはあまり意味がありません。重要なのはこの戦争の果てに、ムーアの法則のような状況が生まれて、将来どのようなLLMが現れてくるのかを逆算してビジネスを検討することです。

LLMの精度がすごい勢いで向上していて、昨年11月に公開されたGPT-3.5のパラメーターは1800億だったのが、3月に発表されたGPT-4では1兆を超えて、たった4カ月で5倍以上になっています。このような進化が短い期間で起きていて、その結果、2～3年後に高精度のものをすごく安く提供できるようなプラットフォームが形成され、それをスタートアップが利用できる環境が整うでしょう。そこから逆算して、考えなければいけません。シリコンバレーのベンチャーキャピタルたちは、それがわかっているから、今年になってから一気に投資が生成AIに向かっています。

作曲から経理、旅行計画まで

当社の独自調査によると、去年の3～4月に、シリコンバレーのベンチャーキャピタルから資金調達を受けた生成AIのスタートアップは77社ありました。半分くらいはステルスで活動しているため、実際は倍の150社以上が生成AIのスタートアップとして資金調達をしています。ジャンル別でいうとCS（カスタマーサポート）が一番多く、それ以外の分野も資金調達しています。

具体的な事例では、生成AIという概念がなかった3年前にわれわれが投資したSOUNDRAWという、AIで音楽を作るサービスの会社があります。2年前には1.8億円の資金調達を実施し、現在の時価総額は250億円、年間売上高は2億円、しかも売り上げの8割を海外が占めています。アメリカの有名なミュージシャンもSOUNDRAWを使って作曲し始めています。

海外の77社の生成AIスタートアップの中には、「Intuit」というサービスがあります。これは、例えば財務データを取り込むと自動的に財務諸表を作成し、財務担当者の代わりとなる機能を提供しています。

旅行プラン生成AI「Trip.com」は、例えば「今度家族で北海道旅行に行きたい」と質問すると、プランを提案して予約までしてくれるインターフェイスを確立しています。

「OfOne」は、カスタマーサポートの派生形で、アメリカではクルマ社会でドライブスルーが多いため、そこに特化した機能を持ち、ハンバーガーやポテトの注文を受けて処理するLLMです。その他にも、医療特化のLLMなど、さまざまな用途別のLLMが次々と登場しています。

特化型生成AIの時代に

ChatGPTは汎用的なレベルなので「わりと優秀で、何でも知っているけれども、専門領域になるとちょっと物足りないね」というのがビジネスシーンにおけるユースケースの課題ですが、今後はBtoBもBtoCも、特化型のものが流行るという予想をしています。

会計や法律、採用など、ホワイトカラーの業務がどんどん特化型のLLMに置き換わっていきます。例えば、会計知識、国内の会計情報と、社内の財務データをAIに放り込めば、財務担当者や税理士がいらなくなる。弁護士法によってAIが法律の助言をすることは禁じられていますが、技術的には六法全書や判例全部をAIに放り込んだら、普通の弁護士よりもはるかに優秀な問題解決をしてくれます。特化型LLMが進化してホワイトカラーの仕事を奪うことがどんどん出てくると思います。アクセンチュアの大規模リストラのようなドラスティックなことが起きているわけです。

BtoCにおいても、既存のビジネスを崩していくことは起きてきます。例えば今からグルメサイトに勝つのはかなり難しい。しかし「こんなお店ない？」と聞いたら返してくれるような、会話型インターフェイスを核にして、勝とうと思えば、もしかしたらワンチャンスあるかもしれない。そういうことが各領域で起きると思っています。

商品画像に特化した生成AI「NectAI」や、従業員一人ひとりのためにAI秘書を作るサービス「Automagica」、タレントのSNSやYouTubeのつぶやきをすべてチューニングして、タレントの人格AIを作ってファンサービスを提供したり、これまで1対Nだったサービスが１対１で実現できる「AIインフルエンサー」などの特化したAIサービスに投資しています。

高収入の職種からAIに奪われる

マーティン・ルターの『95カ条の論題』は、聖書の知識を独占していたカトリック教会の免罪符販売を批判した公開質問状で、宗教改革の発端となりました。ラテン語の聖書を簡単なドイツ語に訳して、当時最新のテクノロジーだったグーテンベルク活版印刷術を使って印刷して庶民に配り、教会の話は嘘だという論題文を作成して、それを教会の扉に張り付けました。これは生成AIの現在の状況に近いなと感じています。

OpenAIが発表した今後リストラされる職種ランキングによると、高収入の人からリストラが進むとされています。これは当たり前の話で、これまで知識を独占していた職種、医者や弁護士などが、生成AIに置き換わっていくからです。まさにこうしたパラダイムシフトが、宗教改革と同じような現象を引き起こすのではないかと考えています。

今後、AI前提のビジネス環境で社会が変わっていく中で、仕事勘も養っていかなければなりません。医者や弁護士になったら将来ずっと安泰という世界観がなくなります。AIを活用してどうビジネスや社会をより良くしていくかを本質的に考えないと、キャリアの選択を誤る可能性があると思います。

パネルディスカッション
「AIのパラダイムシフトが進む中での高専ならではのスタートアップの可能性とは」

AIの進化とビジネスへの影響

――最初に基調講演の感想を 一言ずついただけますか。

吉崎：私は舞鶴高専出身で、京都大学大学院で機械学習を用いた製造工程最適化を研究しました。卒業後は、ITベンチャーでエンジニアとしての経験を経て、機械学習・人工知能・ディープラーニングの企業向けに教育やコンサルティング、システム開発を手がけるキカガクを創業し、現在は会長を務めています。

長野さんが指摘されたパラダイムシフトはプログラミング・コーディングをする人たちもかなり意識していますし、ユーザーインターフェイスによって、AIを作るフェーズから使うフェーズに変わってきています。かつ、個別のAIに特化していたところから、AIが司令塔のようになり、AIを使うのではなくて、AIがツールを使うようになっているのがパラダイムシフトだなと思いました。個別の業務にニッチに特化して、ちゃんと成績を上げてきているところが最近の成果で、技術の進展とビジネスへの落とし込みが浸透してきていると改めて感じました。

高橋：かつてはものづくりとAIをかけ合わせれば、それだけでちょっとした差別化が行われていましたが、それは当たり前になって、これからはいかにビジネスの課題を解決するのか、どの課題に注目するのかで、大きく変わってくると思っています。社会人経験が短い人のほうが、「もっと効率的に何かできるのではないか」とか、「そもそもそれってやる意味あるの」とか、気づくことが多いと思うので、高専生がこれからビジネスに挑戦するのであれば、これらの純粋な疑問から技術をどう活用すればよいか考えていただくのがよいのではないでしょうか。

――データ活用に規制をかけたほうがいいという動きもあります。

長野：プラットフォーム型のビジネスにおけるデータ収集の問題と、何かしらを成し遂げるためのデータ収集の話は異なります。例えば、ChatGPTやBardのデータを勝手に取り、自社の機械学習に活用するのは確かに問題があるかもしれません。ただし、基本の法律知識と最新の判例を用いて生成AIを開発することは、誰にでもできるわけです。本来アクセスしてはいけないデータを収集することは問題であり、どこかで独占されているデータを収集することはできないといった議論の対象となるでしょう。

「AIの民主化」ならではのジレンマ

――スタートアップならではの強みがあると思いますか。

長野：スマートフォンが登場した際、スタートアップが既存のビジネスに打ち勝つ流れがありましたが、生成AIはそれほど単純ではありません。生成AIはデータが必要なので、データをどう集めるかと、スピード感をもって進めることの2つが両輪となり、初めて成功に結びつきます。データが不足している企業は、データを集める必要があり、その難易度が高いと考えています。

高橋：大企業に絶対に勝てるのはスピード感だと思います。大企業の意思決定には非常に時間がかかります。実際にプロダクトをリリースするまでに1年や2年かかることがよくありますが、スタートアップは、アイデアが浮かんだらまずミニマムな形で出して、市場のフィードバックを得て改善していくことが大切で、断然有利です。

データに関しては、大企業がエンドユーザーに届くラストワンマイルのデータを把握しにくいことがあり、データが不足していたり持てなかったりすることがあります。スタートアップがこのデータの取得に成功することで優位性を得ることができるのではないかと思います。

吉崎：基本的には、何か新しいものを創造するのではなくて、既存の価値をより再現性高く、よりスケーラビリティを高め、より早く安くする技術だと思います。だからもともと価値がなければ、それは技術を使っても作るものがないという状態になってしまいます。

例えば、教育関連の企業が既にブランドを構築し、お客様が研修サービスを求めている場合、その研修を早く受けるためにAIを活用するのは有効です。しかし、そもそもお客様がまだいない状況で、「AIを使った教育を提供しています」とだけ伝えても、なかなか受講してもらえないでしょう。人対人でいうと、技術を使用してその間のプロセスを安く早く効率的に進めることが本来の姿だと思います。

多くのスタートアップは、ビジネスとしての価値を構築できる前に、「このプロダクトはChatGPTを使用しています」とアピールしますが、AIの民主化とはそういうことではありません。一方で、大企業は既にブランディングや価値を構築しており、AIスタートアップが持っていないリソースを有しています。そこに勝たなくてはいけません。

AIスタートアップが競争できるのは、特定の領域へのアクセスができる場合です。価値を持っているなら競り勝つことができ、持っていないなら取得するまで粘り続けるべきです。適切な戦略と戦術があれば、十分勝てる領域だと思います。

――AIを使うハードルが低くなっていますか。

長野：かつてはサーバーを購入し、オフィスでネットワークを構築するためにはインフラエンジニアが必要で、初めてサービスを提供できる状況でした。しかし、AWSといったテクノロジーが登場し、フロントエンジニアだけでスタートアップが可能な時代になりました。AIもこれに近いのかなと考えています。新しい時代では、「LLMはChatGPTに任せます。APIで使えます。僕らはフロントだけ頑張ります」というスタンスが一般的になっており、以前と比べて状況が大きく変わっています。

高専生は「リーン・スタートアップ」に長けている

――スタートアップを行う上で、高専生が持っている強みは何だと思いますか。

吉崎：作るコストが下がっているということは、逆に言うと高専生は作ることが強みなのに、そこが民主化されてしまっているので、けっこう危ないと思っています。その中で高専生の本質は何かというと、効果検証の早さ、PDCAの早さなんですね。小さく作って、早く検証する。それが身についています。これは新規事業をする中で非常に重要で、まず作ってみて、世の中に当ててみて、次の改善策を打つ。これって高専教育では当たり前でも、大学教育では当たり前ではない。だから「高専生はよく手が動く」といわれます。

長野：『リーン・スタートアップ』というスタートアップのバイブルでは、フィードバックを得てサービスを改善していく手法が一般的になっていますが、高専生はそれができる。コンサルタントファームの研究結果では、社内でブレストを徹底的にやってできたサービスよりも、社内でブレストをしないでできたサービスのほうが、３倍くらい成功する確率が高かったといいます。

高橋：DCONで優勝してすぐに起業した長岡高専の方の事例ですが、工場のメーターをデジタル化するときに、大手企業はメーターを取り換えようとする。そうすると初期コストがかかってしまう。長岡高専の方はカメラでメーターを読み込ませて、画像をデジタル化して計測できるようにした。工場の人たちと常にディスカッションしていて、何とか助けたいという気持ちが、こうやったら良くなるのではないかという気づきにつながった。高専生は地元企業とつながって研究開発をされているので、その辺も強みかなと思っています。

「最新のDCONの状況」
日本ディープラーニング協会　専務理事 兼 DCON実行委員会事務局長　
岡田隆太朗　氏

岡田：最新のDCONの状況について、傾向をお話します。まず、ディープラーニングという成果が出ている技術を社会にどれだけ実装していくかが課題になってきます。では、どうやって社会に実装していくかを考えた時に、正しく技術を理解してもらうことが重要です。

日本ディープラーニング協会では、G検定とE資格というものを実施しています。そのシラバスにはAIの要素が組み込まれており、K-DASHプロジェクトで定めているモデルコアカリキュラムなどにも、ご参考いただけたと聞いております。

高専生にとってディープラーニングが当たり前になると、彼らが作り出すものにどんどんその要素が組み込まれるでしょう。5年前の高専向けのアンケートではディープラーニングを教えているのがわずか18校でしたが、近いうちにすべての高専でディープラーニングが当たり前の状態になるかもしれません。

特に人材育成については高専生に焦点を当てており、普通の高校の3倍以上数学を学ぶため、ディープラーニングの実装も早いと考えています。起業のファーストトラックとして作品や社会実装事例を作ってしまおうということで、DCONに取り組んでいます。次回で第5回になりますが、毎回高専生のポテンシャルに非常に驚かされています。

質問：DCONのホームページを見ると、学生が最初に提出したエントリーシートが最終的な発表において驚くべきクオリティに向上しているように感じます。これはメンターとPDCAのサイクルを回しながら改善された結果だと思いますが、具体的にどのようにサイクルを回したか教えていただけますか。

岡田：コンテストなので、本戦当日が目立つことは当然ですが、そこに至るまでに主催側であらゆるサポートをしています。エントリーの時点ではアイディアしかないものを、一次審査員のフィードバックを受けてものづくりをするハッカソンで進化させます。ハッカソンでは社会人のテクニカルアドバイザーに相談することができます。

ディープラーニング中心にソフトウェアの側面とハードウェア面でのアドバイスを提供しています。今年からはビジネスアドバイザーも加わりました。いわゆる第一線で活躍している上場も経験しているような起業家経営者メンターとの出会いが二次審査後であり、3カ月ほどの対話を経て事業化を企画していきます。このように、大会を通じて学校では教えられないビジネスの現場を知るたくさんの社会人がサポートしていますので、できるだけ多くのチームが最終審査まで進むことを期待しています。