話題のClaude「Artifacts」は対話型AIにおける「UX革命」である｜梶谷健人 / 新著「生成AI時代を勝ち抜く事業・組織のつくり方」
ChatGPTのライバルサービスの一つである「Claude」が、彼らのサーバーが一時パンクするくらい話題になっている。 その理由は、運営元のAnthropicが発表した2つのリリースだ。 リリースの1つ目は新しい大規模言語モデル「Claude 3.5 Sonnet」のリリース。そしてもう一つが、今回の話題の中心である「Artifacts」機能のリリースだ。 「Claude 3.5 Sonnet」は、ほぼ全てのベンチマークでOpenAIの最新モデル「GPT-4o」を打ち負かしており、処理スピードは前モデルの「Claude 3 Opus」の2倍で、API費用は1/5程度に下がっている。 シンプルに性能、速度、費用面などの面でトップクラスの大規模言語モデルが登場したのだ。 しかし、今回Claudeが話題になっている理由は「Claude 3.5 Sonnet」というよりも、もうひとつのリリースであ
日本企業のAIへの期待値が高すぎる問題とその対策について｜梶谷健人 / 新著「生成AI時代を勝ち抜く事業・組織のつくり方」
私は複数社の生成AIサービスのアドバイザーをしているのですが、最近ある考えが確信に変わりつつあります。 それは、「日本市場においてはAIサービスに対する期待値が米国に比べて高い」ということです。 ToB領域で米国でユニコーンになっている生成AIサービスを日本市場にそのまま持ってきても、米国では「まあ、AIってこれくらいの精度だよね。それでも十分実用的だよね」となってガンガン導入進んでいくのに対して、日本市場においては企業担当者の期待値が高く、実際にAIで出せるパフォーマンスと期待値の溝がなかなか埋まらず苦労するケースが多いように感じています。 これには様々な要因があると思いますが、あえて辛辣な言い方をすると、レイオフ(解雇)の心配のない企業担当者が、危機感の薄さから生成AI技術に自らが触わって試す時間をしっかり取らず、メディアやSNSで騒がれている事例やインパクトという表層的な知識だけイン
OpenAIの「Sora」はもはや動画生成AIではなく物理世界のシミュレーターである｜梶谷健人 / 新著「生成AI時代を勝ち抜く事業・組織のつくり方」
「Sora」の衝撃OpenAIが新たに発表した "動画生成AI"「Sora」が凄すぎると話題になっています。 個人的に一番驚いた生成動画は以下で、電車の中から車窓を映しているような映像で、窓の反射具合や、窓が暗くなった時に映り込む女性の像など、今までの動画生成AIとはレベルが数段違う生成結果です。 OpenAIのSoraで生成された動画で一番衝撃的なのはこの動画。 窓の反射具合とか、窓が暗くなった時に映り込む女性の像とか、昨日まででこれ見せられたら自分でも「これはAI生成ではないですねー」って答えてしまっていたと思う。 pic.twitter.com/5yY4ZEyoOU — KAJI | 梶谷健人 / 新刊「生成AI時代を勝ち抜く事業・組織のつくり方」発売！ (@kajikent) February 16, 2024 物理世界のシミュレーター？そんな中で、OpenAIのTechnical
生成AIの進化によって「デザインの単位」が変わり、「顧客体験の構造」も変化する｜梶谷健人 / 新著「生成AI時代を勝ち抜く事業・組織のつくり方」
デザインの単位が "User" から "You" へ変わる「ユーザー体験」「ユーザー中心デザイン」「ユーザーインターフェース」などの言葉に現れている通り、基本的にサービスのデザインの対象を捉える単位は "ユーザー" である。 しかし私は、これから生成AI技術が発展し、それがサービスのインターフェースに取り入れられていく中で、デザインの対象を捉える解像度が従来の "ユーザー" から "個人" へと細分化されるのではないかと考えている。 その兆しとなるサービスが、顧客ごとにパーソナライズされた動画コンテンツの生成を可能にする「tavus」だ。 tavusでは、1つの動画を撮るだけで相手ごとにパーソナライズされた動画を生成することができる。ユーザーが商品紹介などのビデオを1つ録画すると、相手の名前や会社名などに該当する部分を生成されたユーザーの声で自動で置き換え、あたかも相手だけに作成されたかの
生成AIに取り組む全事業者が見るべき「State of AI 2023レポート」解説｜梶谷健人 / Kent Kajitani
AdeptやWayveなどに投資するAI特化のベンチャーキャピタル「Air Street Capital」が160ページ以上に渡って、AIの現状をまとめたレポート、「State of AI」の2023年版が、2023年10月12日に公開された。 このレポートには今押さえておくべき生成AI市場や技術の状況が豊富な事例やデータとともにまとまっており、生成AIに事業として取り組む関係者は一度は目を通すべき内容になっている。 とはいえボリューミーなレポートを読む時間をなかなか確保できないという方も多いだろう。本記事では、そんな方々向けに特に興味深いスライドをピックアップして紹介していく。 State of AIについてこのレポートは、英国のAIに特化したベンチャーキャピタル「Air Street Capital」が2018年から毎年発行している、AIの現状を、豊富な統計データとともに網羅的にまとめ
GPTなどの大規模言語モデルは脳科学・記号論・言語学の観点で驚くほど良くできている｜梶谷健人 / 新著「生成AI時代を勝ち抜く事業・組織のつくり方」
大規模言語モデルの優秀さの秘訣ChatGPTなどに代表されるサービスで採用されている大規模言語モデル（LLM）によって、AIは今までとは比べ物にならないくらい自然な対話ができるようになった。 なぜLLMでは自然な対話ができるかというとその秘訣の1つは、LLMは大量のテキストを学習する際に、文章内の単語を「ベクトル（向きと長さを持つ数学的な量）」に変換して処理しているからだ。 GPTでは各単語は数万という次元でベクトル化されており、単語ベクトルは意味が近いほどベクトル同士の距離が近くなる。 https://openai.com/blog/introducing-text-and-code-embeddingsこれこそが大規模言語モデルがここまで高い言語能力を獲得したポイントであるが、たまたま最近読んだ脳科学、言語学、文字学の本の中で、このLLMにおけるベクトル化の仕組みは非常に理にかなってい
ChatGPTのCode Interpreterとは何なのか？何ができて何がスゴいのか？｜梶谷健人 / 新著「生成AI時代を勝ち抜く事業・組織のつくり方」
ChatGPTの新機能として一般公開されたCode Interpreterがすごすぎて結構感動しているのだが、Code Interpreterで色んなことができるが故に「一言で言うと何なのか？」「一体それでなにができるのか？」疑問に思っている人も多いのではないだろうか？ このnoteではそうした疑問に答えるべき、まず最初にCode Interpreterでできることを紹介した上で、最後に一言でこれを説明すると一体なんなのかを紹介していきたい。 Code Interpreterで主にできること1. データ分析とビジュアライズまずこれが最もベーシックな使い方だろう。 特定のデータセットをエクセルファイルやcsvファイルでアップロードすると、そのデータの中身を読み取ってくれて、ビジュアライズしてもらうことができる。 ビジュアライズの際の分析の切り口やデザインを細かく指示することも、ChatGPT
Amazonはなぜ生成AI領域でここまで遅れを取ってしまったのかの仮説｜梶谷健人 / 新著「生成AI時代を勝ち抜く事業・組織のつくり方」
Amazonがここまで生成AI領域で遅れを取っている理由は何だろうと考えてみると、逆説的に生成AI領域での勝ち筋のヒントが掴めるのではないかと思って徒然に考えてみた。 発明企業を標榜するAmazonがここまで出遅れてしまっている理由としては、以下の3点が大きいのではないだろうか。 1. ファウンダーのコミットの薄さMicrosoftには、今回のAI革命をGUI以来の衝撃と称するビル・ゲイツが復帰してきていて、OpenAIへの巨額の投資によって自社製品の次世代化やクラウドレイヤーのAzureのシェア拡大を実現するという、リスクも大きいが得られる果実も大きい領域で大胆な動きができている。 Metaも社名にするほど注力していたメタバースからZuckもBozも軽やかにAIにシフトできたのはZuckが陣頭指揮を取っていることが大きいと思われる。 Amazonも一応、Hugging FaceやStab
Chat GPTの完全な上位互換！Bing AIの面白い使い方まとめ｜梶谷健人 / 新著「生成AI時代を勝ち抜く事業・組織のつくり方」
テレビ番組で特集されるなどChatGPTへの注目が高まっていますが、その上位互換となるBing AIはもう使われましたでしょうか？ ChatGPTで使われてるGPT3.5というモデルの発展版を開発元のOpenAIがマイクロソフトに提供する形で作られたBing AIは、過去の学習範囲内で回答するChatGPTと異なり、事前学習データ+対話ごとに関連する検索結果を都度読みにいくことで、非常に精度の高く正確な解答をすることが可能になっています。 このnoteではそんなBingAIを時間を忘れて使い倒してみた自分が特に面白いなと思った使い方をジャンル別に紹介します。 仕事SpotifyとApple MusicのARPUを聞いたらWeb上の開示情報から比較数字を提示してくれ、さらにSpotifyの方が低い理由も仮説を提示してくれました。 Bing+GPTが凄すぎて深夜3時に興奮が止まらなくなってる。
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