AI起業の最新トレンド
◯AIが生み出す新しいビジネスモデル
AIテクノロジーの進化により、これまでにない新しいビジネスモデルが次々と生み出されています。特に生成AIの分野では、画像や音声、テキストなどのコンテンツを自動生成できる技術が急速に発展しています。このAIの活用により、コンテンツ制作の効率化や新しいサービスの提供が可能になり、スタートアップ企業にとって大きなビジネスチャンスとなっています。変化量は産業革命の時に馬車から自動車への進化に匹敵すると考えてまず間違いないでしょう。少子高齢化による課題がある日本において無理矢理ポジティブに解釈すれば世界で最もAIが社会に浸透している国になれると思います。
最近は国内外に個人でも使える生成AIのツールやサービスが増え続けていて情報を追いかけるのが大変ですが社会の変化のど真ん中にいられることを考えると好奇心の方が勝ります。
個人的にビジネスでも趣味でも使いたい生成AIツールやメディア例がこんな感じです。
https://www8.cao.go.jp/cstp/ai/index.html 内閣府のAI戦略ポータルサイト。AIの最新動向や国の取り組み、関連資料などの情報を発信している。
https://guga.or.jp/ Global U GateAcademy。実践的なAIエンジニア育成プログラムを提供し、日本のAI人材不足解消を目指す。
https://gamma.app/?lng=ja Gamma – AIクリエイターによる動画制作サービス。テキストから高品質動画を自動生成できる。
https://oshiete.ai/
Oshiete AI – 自然言語処理AIを活用した質問応答サービス。様々な質問に的確に答えられるよう知識を学習させている。
https://exp-p.com/ EXP-P – AIを活用したコピーライティングツール。キャンペーンコピーやブログ記事の自動生成に特化。
https://ordermaid.ai/
OrderMaid – AIによるキャラクター/イラスト画像生成サービス。テキスト指定で好みのイラストを自動生成できる。
https://www.d-id.com/ D-ID – リアルな動画編集/合成AIツール。映像から表情や動作を自動生成し、映像制作を効率化する。
https://www.heygen.com/ HeyGEN – AI音声合成サービス。自然な音声を生成し、ボイスコンテンツ制作の効率化に貢献する。
https://skyreels.ai/ja/ SkyReels – 映像/音声/テキストを統合したAI動画生成ツール。リアルで魅力的な動画を自動生成できる。
https://ainow.ai/ AINOW – 製品開発におけるAI活用を支援するサービス。AIによる設計検証やシミュレーションが可能。
https://llamahub.ai/ LlamaHub – LLaMA言語モデルのサービス提供。LLaMAを搭載したアプリ開発や質問応答など様々な活用ができる。
https://nijijourney.com/ NijiJourney – AIでの旅行記作成サービス。旅行の思い出を基に魅力的な旅行記を自動生成する。
https://ja.stability.ai/ Stability AI – AIを活用した画像生成サービス。高品質な画像生成が可能で、デザイン分野でのAI活用が期待されている。
https://lykos.ai/ Lykos AI – AIでのオンラインミーティングサポート。ミーティング中の発言を的確にテキスト化や要約できる。
https://mistral.ai/ Mistral AI – AI医療サービス。診断支援や治療方針立案の支援など、医療分野でのAI活用に取り組む。
https://thinkmachine.com/ Think Machine – 製造業のAI活用を支援。工程設計の最適化や製品開発へのAI導入など、生産性向上に寄与する。
https://anakin.ai/ja-jp Anakin AI – AI活用のコンサルティングサービス。業界や企業の課題に合わせたAIソリューションの提案を行う。
https://www.captions.ai/
Captions AI – AIによる動画字幕生成サービス。音声を認識し、自動で字幕を生成することが可能。
https://higgsfield.ai/ HiggsField AI – AIエンジニア育成のためのプログラミングスクール。実践的なAI人材の輩出を目指す。
https://www.udio.com/ Udio – AI音声合成を活用したオーディオブックの作成サービス。作家の声で自動的にオーディオブックを生成する。
https://www.ezdubs.ai/ EZDubs – AIによる動画編集・字幕生成サービス。映像コンテンツのローカライズを簡単かつ低コストで行える。
生成AIで新規事業を立ち上げるには
◯フリーランスでもAI活用は可能
生成AIの活用は大企業だけでなく、フリーランスの個人事業主でも十分可能です。AIツールを上手く活用することで、効率的にコンテンツを制作したり、新しいサービスを生み出したりと、AI技術は、新たなビジネスモデルの創出にも寄与しています。例えば、AIを活用した健康管理サービスや、個人の嗜好に合わせた商品推薦システムなど、従来のビジネスでは考えられなかったようなサービスが次々と生み出されています。これらの新規ビジネスは、顧客に新たな価値を提供し、市場に新しい動きを生み出しています。
今後最も人とお金が流入する業界になるので、実際にビジネスでの本格的な導入となると自社で開発するのか外部ツールを導入するのかなど、様々なメリット、デメリットを考慮してある程度許容できる範囲でトレードオフは必要です。
スケールの大きなコストのかかる最新のビジネスは大手企業が優先的なのは変わらないのでKDDIとELYZAの提携のようにスタートアップ企業が大手の参加に入る流れは今後多くなるかもしれません。https://news.kddi.com/kddi/corporate/newsrelease/2024/03/18/7333.html
中小企業においてもそれぞれの企業のセキュリティーのポリシーと法律の観点でズレがある場合が多いので経営者や法務担当のAIリテラシーを向上させて関係者が共通認識を持つことが重要です。
特にセキュリティと従量課金によるコスト高は会社経営の上では最重要項目となり本気で取り組もうという経営層のAIリテラシーと最終決断に依存する部分が大きいです。
日本の生産性が先進国で最も悪いという事実を受け入れ、無難に何もしないで既得権益に乗るだけではなく時代の流れにしっかり乗ることが大切です。
◯生成AIで新規事業を立ち上げるロードマップ
ステップ1: ビジネスアイデアの検討
- 生成AIの強みを最大限に活かせる、新規性があり需要の高いビジネスアイデアを見つける
- 生成AIで解決できる課題を特定し、独自のソリューションを検討する
- ペルソナを設定し、ターゲット層のニーズをとらえる
ステップ2: 生成AIの習熟
- 生成AIの仕組みと特性を十分に理解する
- 実際に生成AIツールを使いこなせるようトレーニングする
- 効果的なプロンプト(入力)の設計方法を身につける
ステップ3: 最小機能製品(MVP)の開発
- ビジネスアイデアに基づき、MVPの機能要件を決める
- 生成AIをフル活用したプロトタイプ製品を開発する
- ユーザーテストを繰り返し、フィードバックを製品改善に活かす
ステップ4: 事業化に向けた準備
- 事業収益モデルとマーケティング戦略を策定する
- 生産性と品質を高めるための生成AIの最適化を図る
- 必要に応じて投資家を見つけ、資金調達を行う
ステップ5: 製品リリースと事業の推進
- MVPを一般公開し、徐々にサービスの改善を重ねる
- マーケティング施策でブランド認知を高め、顧客の獲得に努める
- 継続的に生成AIモデルの性能向上に取り組む
新規事業における生成AIの活用ポイント
生成AIを新規事業に効果的に活用するためのポイントをいくつか解説します。
コンテンツ制作の自動化とコスト削減
- 文章、画像、動画などのコンテンツをAIで自動生成することで、制作にかかる時間とコストを大幅に削減できる。内製化が可能となり、大きな競争力に。
独自性の確保とカスタマイズ
- プロンプトの設計や学習データの調整を行うことで、自社オリジナルの生成AIモデルを構築できる。他社との差別化が図れる。
スケーラビリティの向上
- AIは一度構築すれば容易にスケールアウトが可能。従来は人手に頼らざるを得なかった膨大な作業を、AIで代替することができる。
魅力的な新サービス開発が可能
- これまでにない新しいタイプの製品やサービスを、生成AIを活用することで実現できる。競合との差別化やイノベーションにつながる。
ターゲティングの高度化
- 生成AIを使ってきめ細かいカスタマイズを行えば、個々のユーザーニーズに合ったサービス提供が可能になる。
AIエンジニアに聞く、生成AIの活用ポイント
◯AI人材の育成が事業化の鍵
生成AIを本格的に事業化するには、AIエンジニアなどの高度な人材の確保と育成が不可欠です。企業におけるAI人材育成の重要性と、その課題や対策について、エンジニアの声を交えて解説します。
最近よくAIの活用を発信するメディアやコンサルタントが使う言葉で「AIは作る時代から活用する時代へ」というのがあります。
まさにその通りで、確かにこれまでにない進化速度と技術の進歩は必要ですが、いくらLLMの技術が発達しても社会全体が「使おう」とならなければ意味がありません。
エンジニアの方と会話をしていても、「現場のニーズを聞きたい」という声はものすごく多いです。
エンジニアの中にも「これを作りたい」という声もあるのでうまく事業成長とのマッチングが必要です。
まずは社内の業務改善なのか社外への顧客対応なのか活用箇所を定めての推進が効果的です。
日本の最前線を行く生成AIスタートアップ
◯製造業×AIで新たなイノベーションを
日本の強みである製造業の分野で、生成AIを活用した新しいイノベーションを起こそうとする挑戦的なスタートアップの事例を取り上げます。彼らの取り組みから、AIが産業にもたらす変革の兆しを探ります。
【ロボットスタートアップ・Archelis(https://www.archelis.com/)】 Archelisは、AIとロボティクスを融合させた自律ロボットシステムの開発を行っているスタートアップ企業です。生成AIを活用して、ロボットの自律制御機能を向上させています。これにより、ロボットが作業現場の環境変化に柔軟に対応し、高度な作業を行えるようになります。製造現場での無人化を促進する革新的なソリューションとなっています。
【AIシミュレーター・Parallel Domain(https://www.parallel-domain.com/)】
Parallel Domainは、さまざまな環境下での製品動作をAIでシミュレーションできるサービスを提供しています。生成AIを使って仮想空間を作り出し、製品の設計検証を行えます。従来の実物評価に比べてリソースを大幅に節約できるだけでなく、より多様なケースでのテストも可能になります。製品開発の効率化に貢献しています。
【人工知能デザイン・DMDL(https://www.dmd.co.jp/)】 DMDLは、AIとデザイナーの協働による新しい製品デザインを目指すスタートアップです。生成AIを活用して、膨大な数のデザインパターンをあげ、デザイナーが評価・選別していきます。人工知能とヒトの創造性を組み合わせることで、革新的かつ斬新なデザインを生み出せます。
このように、日本発の製造業スタートアップたちが、生成AIの活用によるイノベーションを次々と起こしています。AIが新たな産業の在り方を切り開く可能性を秘めていると言えるでしょう。
事業投資をする面ではこの記事が実際の企業価値と株価のギャップについて参考になりました。
実際に製造業がNvidiaと組んだ例です。https://www.kubota.co.jp/kubotapress/technology/nvidia-partnership.html
