この動画から学べること

この動画では、生成AIの現状と日本の戦略について、一般的な「文章作成ツール」という認識を超えた本質的な議論を展開しています。

• 生成AIは「未来予測装置」

  • 生成AIは過去のデータから「順当な未来」を作る装置です。文章の続きだけでなく、静止画がどう動くか、あるいはビルのコンクリートのひび割れが数年後にどう広がるかといった「物理的な未来」を予測することこそが、AIの真価を発揮する領域だと解説します。

• 日本が勝つための「4つの戦略」

  • 大規模な汎用LLM（ChatGPTなど）での勝負は諦め、コモディティとして利用する一方、日本は以下の領域で勝機を見出すべきだと提言します。

  • ドメイン特化型

    • 法律、医療、介護など、専門分野に特化した小規模モデル。

  • 新しい業務の創造

    • 単なる効率化ではなく、AIありきの新業務構築。

  • 評価システムの構築

    • 出力の良し悪しを判定し、修正サイクルを回す仕組み（データネットワーク効果）。

  • 画像生成AIの活用

    • 自動運転AIの学習用データ（シミュレーション画像）を作成するなど、AIを育てるためのAI活用。

• ブルーカラー × 音声AIの可能性

  • ホワイトカラーの仕事がAIに代替される一方、現場（ブルーカラー）では「音声入出力」を用いたAI活用が鍵になります。日本の現場特有の「指差し確認」をAI相手に行うことで、独り言が「確実な安全確認」に変わるという、日本独自の勝ち筋を紹介します。

• 「規制」こそがイノベーションを生む

  • 「規制は悪」とされがちですが、かつての自動車排ガス規制が日本車の競争力を高めたように、適切なリスク管理と規制（ルール作り）こそが、企業が安心して参入できる土壌を作り、技術を進化させると説いています。