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。

「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？

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。

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。

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。

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。