スタートアップ企業がAI生成競争で大手テック企業に対抗するには？
ネイト・ベック著
生成 AI ツールの構築の初期段階にあるスタートアップ企業は、ヘルスケア、バイオテクノロジー、法律業界などの専門分野に集中する必要があります。
これは、今月初めにワシントン州レドモンドのテックマヒンドラオフィスで起業家プログラム TiE Seattle が主催した人工知能の新時代に関するパネルディスカッションから得られた重要なポイントの 1 つです。
「大手テクノロジー企業が考えていないことを考えてみてください」と、マドロナ・ベンチャー・グループの投資家でパネリストのサブリナ・ウー氏は述べた。「そこにはたくさんのチャンスがあるのです。」
マイクロソフト、アマゾン、グーグルといった企業は、大規模言語モデルをコアビジネス戦略に統合しようと競い合っています。これらの巨大テクノロジー企業は、オンライン検索、ソフトウェア開発、オフィスソフトウェアといった分野でツールを提供していますが、特定のユースケースにおいてはギャップが残されています。こうしたギャップを埋めようとスタートアップ企業が台頭し、投資家が資金投入に慎重な姿勢を見せる中、大量のベンチャーキャピタルを確保しています。
スタートアップ企業におけるAIの導入拡大とビジネスチャンスの拡大を理解するため、「ジェネレーティブAI：新たなデジタル時代の到来」と題したディスカッションでは、テクノロジーリーダーたちがそれぞれの展望を共有しました。パネリストには、ワシントン大学コンピュータサイエンス教授のアンクル・テレデサイ氏、ピクトリーCEOのヴィクラム・チャラナ氏、マイクロソフトのAI/MLセールスおよび戦略担当グローバルディレクターのマット・シンクレア氏、そしてウー氏が参加しました。モデレーターは、Foundry Law Groupの最高法務責任者であり、元TiEシアトル社長のマドゥ・シン氏が務めました。
私たちの 3 つの主なポイントについては以下をお読みになり、議論の全容は下のビデオでご覧ください。
採用の増加
- 大規模言語モデルの急速な普及を促した要因は2つあります。消費者にとってのアクセシビリティと、自然言語を用いてこれらのモデルと対話できる能力です。マイクロソフトのシンクレア氏は、テスラの元人工知能担当シニアディレクター、アンドレイ・カルパシー氏の1月のツイートに言及し、「最もホットな新しいプログラミング言語は英語だ」と述べました。
- スタートアップへの資金調達が全体的に低迷しているにもかかわらず、ウー氏は、多くのベンチャーキャピタリストがジェネレーティブAIスタートアップへの投資機会に期待を寄せていると述べた。多くのベンチャー企業は、まだ投資されていない資金（ドライパウダー）を山積みにしており、ジェネレーティブAI分野のスタートアップは着実に事業を展開していくと予想している。
- シンクレア氏によると、エンタープライズレベルでは、組織が自社データを用いて大規模な言語モデルを学習し、従業員や顧客に様々なユースケースを提供しているという。これらの組織は、モデルを活用して業務の単調な側面を排除している。シンクレア氏はその一例として、ソフトウェア開発者がアプリやサービスを開発する際に、仮想AIペアプログラマーがコードや関数を提案するGitHub Copilotを挙げた。
課題と反発
- ワシントン大学のテレデサイ氏は、AIが「学術界を根底から揺るがしている」と述べた。教育者は、学生が最新の生成AI技術を生産性向上のために活用できるよう準備すると同時に、幻覚などの潜在的な落とし穴についても認識を高める必要があると指摘した。（以前の記事：ワシントン大学の教授陣が授業でChatGPTを活用する）
- パネリストたちは、生成AIに関する実験を一時停止すべきではないという点で一致しました。しかし、彼らは、新しい技術に合わせて進化できる責任ある枠組みと規制ガイダンスの必要性を強調しました。
- 生成型AIによる雇用の代替はますます懸念されているが、シンクレア氏はこれを馬が自動車に置き換えられることに例え、製造業や金融業といった分野で新たな雇用機会が生まれることに例えた。企業は従業員に対し、日常業務で生成型AIを活用できるよう再教育を行うべきだとシンクレア氏は述べた。
スタートアップが対抗策を講じる方法
- 生成AIの近年の進歩により、スタートアップ企業は大規模言語モデルをより安価かつ短時間で利用できるようになった。しかし、ウー氏は「GPT-3を技術スタックに組み込む」だけでは不十分だと警告する。成功し、かつ堅実な企業を築くためには、スタートアップ企業はターゲット顧客のニーズを理解しながら、斬新な問題を解決しなければならないと彼女は述べた。
- ウー氏は、生成型AIスタートアップにとってユーザーエクスペリエンスの重要性を強調し、邪魔にならずに問題を解決できるプラットフォームを構築するよう助言した。彼女はAIのシームレスな統合の例として、Gmailのオートコンプリート機能を挙げた。
