木内 翔大

NTT・NTTドコモ・東急不動産の協業により、次世代通信基盤「IOWN」が渋谷圏に実装されました。 これは、「光電融合」と呼ばれる革新的技術によるもの。 弊社SHIFT AIの拠点である渋谷で、世界最先端の通信網が発達するのはありがたいことです。 AIの普及により消費電力が増えることが確実視されている中、「IOWN」が従来の1/100の電力で運用されているのは環境にも配慮されて素晴らしいですね。 通信の高速化によりリアルタイム性が向上し、IoT活用の商業施設展開がさらに進みます。 現実世界とバーチャルな世界が融合し、魔法が現実世界に実装されていくような、夢のある未来がすぐ手の届くところまで来ています。 渋谷が、その先駆けの街になっていきます。 そして「IOWN」は、その重要なインフラになりそうですね。

AI専門組織を設置している日本企業が38％なのに対して、米英独では76％。 8割近くもの企業がAIの「専門組織」まで設置しているという事実があります。 これを、日本政府も、日本企業も、１人１人の国民も、しっかりと認識する必要があるでしょう。 AIドリブンな社会は、すでに来ています。 早く取り入れた企業から、その業務の効率化や新規プロダクトに恩恵を受けています。 前例主義に拘泥せず、自らの発想と機転で新たな道を切り開く “開拓者” が、社会に求められていますね。

近年、DALL・E 3に代表される画像生成AIの性能は目覚ましい進歩を遂げています。 一方で、これらのAIを悪用したディープフェイク画像や動画の作成が懸念されています。 特に、今年の米大統領選挙では、ディープフェイクを用いた偽情報の拡散が大きな問題になると予想されます。候補者の発言を捏造した動画が SNS上で拡散され、有権者の判断を誤らせる可能性があるからです。 このような状況において、OpenAIが発表したDALL・E Detection Classifierは、ディープフェイク対策として重要な一歩であると言えます。AIで生成された画像を高い精度で識別できるツールがあれば、ディープフェイクの拡散を防ぐことができるでしょう。ただし、記事にもあるように、このツールはまだ初期段階であり、DALL・E 3以外の画像生成AIへの対応や、画像の加工に対するロバスト性など、改善の余地は多くあります。 OpenAIがC2PAに参加したことは、業界全体でディープフェイク対策に取り組む姿勢を示すものとして評価できます。コンテンツの来歴を証明するメタデータの標準化は、ディープフェイクの識別を容易にするだけでなく、正当なコンテンツの信頼性を高めることにもつながります。 AIの発展がもたらす恩恵は大きい一方で、悪用のリスクも無視できません。特に、選挙という民主主義の根幹を揺るがしかねないディープフェイクの脅威に対しては、技術的な対策と法的な規制、そして利用者の意識向上など、多面的なアプローチが求められます。OpenAIの取り組みは、そのための重要な一歩だと言えるでしょう。

groqはイケイケですよね。 皆さん、ご存じでしょうか。groqはLPU 推論エンジンによほどの自信を持っているのか、公式記事でOpenAIやMetaに宣戦布告をしています。 ザッカーバーグに対して名指しで「よぉ、ザック」という恐れ知らずなタイトル。しかも、文面でも煽り散らかしています。 記事を読んだときは思わず笑ってしまいましたし、度肝を抜かれました。 確かに、groqの生成スピードは素晴らしい。 これから覇権を握るところまで成長するのか、期待しています。

経済団体連合会は「イノベーションをけん引する博士人材の不足が、日系企業にとって死活問題だ」と主張しますが…… 経済産業省が行なった調査によると、企業が博士人材を採用しない理由として、「必要とする人材像に合えば、必ずしも博士号を持っている必要はないため」との回答が5割弱を占めているとのこと。これが日本の実態です。 ビジネスの現場を考えても、スタッフ本人に尖った専門性を求める業種は限られています。 インターネットや生成AIの普及が進み、専門的な知識を「人間」に求める必要性が乏しくなってきているので、昨今はそれがより顕著になりました。 少子高齢化が進む日本の経済的現実の中で、政府が教育や研究に投資をしていかないのならば、食っていけない研究職に対して若者たちに夢を見させるのはかえって残酷かもしれません。 そもそも、インターネットの登場以来、情報やツールの民主化により、博士号を持っていない独学者がイノベーションを起こすことも増えていますからね。便利なAIツールが毎日登場している今、それは加速しています。 分かりやすい学位によって人を判断する時代自体が、終焉を迎えているのではないでしょうか。

レクターCEOの広木大地氏は、記事でこのように語っています。 『（組織開発のネックとなる）不確実性の発生源は、大きく2つあると考えています。それが「未来」と「他人」です』と。 「未来」予知は変数が多くて難しいとしても、「他人」とのコミュニケーションは技術による革新が可能です。 コミュニケーションの齟齬は、「通信不確実性」と名づけられています。それを極小にできるような組織作りにおいては、組織設計と導入するツールが鍵となるでしょう。 ここでこれからツールの主役となるのは、やはり生成AIプロダクトです。 生成AIは、組織開発において重要な役割を果たす可能性を秘めています。 例えば、従業員同士の円滑なコミュニケーションを支援するチャットボットや、複雑な概念をわかりやすく説明するプレゼンテーションを自動生成するツールなどはすでに多くの企業に取り入れられ、業務効率化を牽引しています。 AIを活用することで、組織内の情報共有や知識の伝達が促進されます。 また、生成AIは、組織開発におけるシミュレーションやモデリングにも活用できます。組織の構造やプロセスをシミュレーションすることで、さまざまなシナリオをテストし、より効率的な構造やプロセスを設計することが可能になります。 さらに、生成AIは、従業員のスキル開発やキャリアパス計画にも貢献できます。個々の従業員のスキルや志向性に基づいて、パーソナライズされた学習コンテンツやキャリアパスを提案することで、従業員の成長と組織の目標を調和させることができます。 極論を言えば、「組織開発」は有史以前から人類が取り組んできたアナログな営みです。 実態としては、この数千年の間でも市井の隅々まで革新を果たすことは出来なかったジャンルでしょう。 しかし、生成AIの登場と普及により、パラダイムシフトと言える大きな革新が訪れつつあります。この余波は、フットワークの軽いスタートアップの中小企業からボトムアップで大企業にも進んでいくものかもしれません。 本当に選ぶべきツールを見極め、ビジネスを飛躍させていきたいですね。