生成AI×SaaSをまとめた「Japan Generative AI Application Landscape」を公開
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国内の生成AI系SaaS企業をまとめたカオスマップはたしかに珍しいかもしれませんね。（見方によっては、国内企業に限って作成する意味があまりないから、珍しいのかもしれませんが…）
ですが、国内企業の今の状況を掴むには有用で、およそ70%が「text to text」の言語生成AI企業であり、画像（text to Image）／音楽・音声（text to Audio）／動画（text to Video）などマルチモーダル領域での企業数・サービス数は国内では少ない状況のようです。
この“国内では言語系生成AIが多い”という状況が、自然発生的なものなのか、戦略的なものなのか、言い換えれば今後増えていくのかどうかは、かなり気になるところです。
正確な背景はわかりませんが、
・ChatGPTのブームの流れで、とりあえず言語分野が多くなっているだけ？
・日本企業がわざわざ開発する意味があるのが言語（日本語）領域だから？
・言語の影響が少ない画像・音楽・動画領域は、海外勢を含めたレッドオーシャンだから？
・単純に画像・動画の生成技術が国内で遅れているから？
など、様々な背景・理由・要因が想像されますし、今後これらの生成AI SaaS企業がどの方向に進んでいくべきなのかは、かなり議論が分かれそうなところです。中長期目線でビジネスとして成功するか否かは置いておいて、新しい技術をいち早く社会実装することには大きな意味があります。その点だけでも、ここに掲載されているような企業の方々の成し遂げたことは大きいと思います。
一方で、生成AIを利用してみた様々なサービスが世に出て価値検証・技術検証が進み、社会認知も大きく進んだ今後の話で言うと、本文記載の通り「大切なのは生成AIを一過性のトレンドで終わらせず、様々な業務に浸透させることで、日本の生産性を飛躍的に向上させることだと思います。」
これからは、より顧客の課題を解決して価値を提供し続けられるようなサービスを提供できるかどうかの重要性が高まっていくと考えられます。自社SaaSを生成AIで高機能化するのは、まず取り組むべき生成AI活用です。
システム状態の可視化に説明文を加える。システムへの問い合わせや指示をチャット化する。ユーザ毎にコンテンツを最適化する。ワークフローで人に残されたタスクを自動化して一気通貫の自動化で即応できるようにする。等々。
これらはどのSaaSでも生成AI活用できますが、さらにビジネス価値を高める高機能化があります。例えば、会計SaaSなら、財務分析して結果をレポートで返すとかです。
Amazon、Meta、Salesforce等の大手ベンダは 先行していますが、日本のSaaSベンダも今必死になって開発してると思います。そうでなければ競争劣後してしまいますから。
