比屋根 一雄

人型ロボットは研究者の夢でした。いくつかのハードルがありました。 まず二足歩行ですが40年の歴史がやっと実りました。次に自在に動く腕と手指、こちらはまだ人のレベルには程遠いでしょう。それでも荷捌きのように用途限定ならかなりいけてます。でも炊事洗濯や片付けのような細かい多様な動作は難しい。 別の側面として、ロボット知能はまだ途上です。適切に状況判断して行動するAIです。LLMのように超大規模のセンサデータを事前学習する基盤モデル(?)がブレイクスルーのはずで、GoogleやTeslaが注力しています。OpenAIのSoraもその一つでしょう。 性能的には、積載重量と自重、移動速度、稼働時間も大事です。モーターやバッテリーの進化で実用レベルに近づいた感があります。 ここから数年でヒューマノイドが飛躍的に進歩するのは確実と見ています。本当に楽しみです。

記事からは特定テーマの分類問題を精度良く解けると読めました。これはアナリストの情報収集業務を飛躍的に効率化できそうです。 気になるのは、該当企業の評価をどこまでできるのか。評価までアナリスト並みなら、アナリストの自動化も夢では無いかもしれません。

「アーティストとソングライターへの帰属を改善するためのツール」が気になりました。AI生成楽曲の学習元を推定するツールでしょうか？

2000年代初頭から日本では数多くのコミュニケーションロボットが発売されました。しかし、最も売れたのは喋らないペットロボットAIBOでした。 高齢者が望むコミュニケーションとは何か。未だ研究が十分ではないのでしょう。その意味で未開拓市場と言えます。 ユーザに助けを求めたり、ユーザに何か願いを言うわがままなロボットこそが、本当に求められる愛玩ロボットなのかもしれません。（それって猫？）

500万ドルでは桁が小さく大きなニュースに見えなくなった自分に驚いています。

個人的にはSoraのオープンソース版が気になっています。やはり動画生成(と3Dモデル生成)は今後のAI進化で重要ですから。 精度向上は実用上には大事ですが、それよりも質的な進化を見落とさないようにしています。特にエージェントAIへの進化は今年の注目テーマです。

中小企業は事業モデルがシンプルですから、何より業務をできるだけSaaSに乗せてゆくことがDXの近道と思います。 特に会計、販売、請求、決済等のお金に関わる業務のSaaSからでしょう。人事給与、採用、福利厚生、法務等、SaaS化できる業務も多いです。 ただ、コストはかなり増えるのも確か、初期投資や移行費用は補助金を上手く利用したいです。その上で本業のDXに取り組むのが良いと思います。

ChatGPTハックが捗る機能ですね。 複雑な長文プロンプトを覚えてくれるのは助かります。

これほどの巨額なAIへの投資を続けるのはなぜか。AIの次の進化が、企業内業務と企業間取引を飛躍的に改革する未来が見えているからでしょう。 生成AIで人との対話が可能になりました。ただし、指示されたことに応える利用法に限定されています。だから業務の自動化も限定的です。 次のエージェントAIでは、推論や計画といった高度な思考の実現が予見されています。評価や判断も向上するでしょう。 これが何を意味するかというと、大きく複雑な業務の まとまりをAIに任せることができるということです。つまり業務の自動化レベルが飛躍的に向上します。 ということは自動化前提で業務を再構築する必要が出てきます。この需要は計り知れない規模になるはずです。

GPT-5はさらに賢く信頼性が高いという方向に改良されるはずです。FTやAP等のニュースソースとの提携からは、純粋な検索性能でGoogle検索に挑む気配も感じます。

Perplexityは初期から使ってます。ChatGPTやGeminiの検索回答が不安な時に補完的に使ってます。正しさでは上位で、少し異なる視点で回答してくれる感じですね。

EVは自動運転とセットで初めて破壊的価値が生まれると考えているのでしょうね。AIの実用化はハードウェアの革新として世の中に浸透してゆくと考えます。 これは協働ロボットとAIエージェントでも同じでしょう。そしてもう一つ次世代スマホであるスマートグラスはどんなAIで革新されるのか？興味は尽きません。