世界中の AI 主導のスタートアップ企業が、AI 革命がビジネスや産業に与える影響について検討しています

著者:デニス・バリア&ブルーノ・デラヘイ

ChatGPT は専門家と個人の間で同様に議論を支配しており、AI を初めて大衆にもたらしました。それは誇大広告でしょうか、それとも本当に新しいテクノロジー革命が目前に迫っているのでしょうか？今日の見出しが業界や社会に長期にわたる影響を与えるのをすぐに目にすることになるでしょうか?

ChatGPT や同様の AI ツールやプラットフォームの背後にある技術は新しいものではありません。Microsoft が支援する OpenAI がそれを主流にした最初の企業かもしれませんが、大手ハイテク企業の多くは同様の大規模言語モデル (LLM) (Google の BERT と BARD、または Facebook の RoBERTa など) を持っており、あらゆる規模の企業が AI を活用しています (生成的かどうかにかかわらず、機械学習、深層学習、自然言語処理 (NLP) を 10 年以上にわたって活用してきました。

しかし、これまで、AI の主流の使用法は、特にホワイトカラーとブルーカラーの仕事では大きく異なっていました。前者では、AI は主に、検索 (Google)、CRM (顧客獲得、クロスセルとアップセル、チャーン)、またはサプライ チェーン (在庫予測、または最適化) などに組み込むことで、人間に依存する職場の効率化を可能にしました。後者では、AI は、倉庫の無人搬送車 (AGV) や製造業の多関節ロボット アームなどの物理的なロボットや機械による、より多くの手作業の役割を代替する可能性として、より大きな影響を与えることが約束されています。

最近では、チェス、将棋、囲碁のゲームを数時間でマスターするAlphaZero (2017 年に Google の DeepMind によって開発)のようなアルゴリズムにより、AI のパフォーマンスはますます世界を驚かせるようになりました。ボストン ダイナミクスはまた、これまで不可能と考えられていた複雑な動きやタスクを完了する高度で機敏なロボットの限界を押し広げました。しかし現在、生成 AI ソリューションは、テキスト (ChatGPT など) や画像 (Dall-E など) を通じて、ほとんど制約のない環境で人間のような動作を表示することで、まったく新しいレベルに引き上げています。

AI は、95 の異なる言語を理解して翻訳しながら、専門試験(例: 弁護士、マスター ソムリエ、米国の医師免許試験、微生物学など) で優れた成績を収め、ある意味で人間を超える能力を示しています。人間と AI の相互作用がますます区別できなくなり、汎用人工知能 (AGI) に少しずつ近づいているように見える中、今日の世界は、最初の真の AI 革命が 自動化から業界全体のあらゆる種類の作業に及ぼす潜在的な影響に取り組もうとしています。コードの作成、患者の診断などに提供します。

キャセイ イノベーションでは、2015 年に最初のファンドを立ち上げて以来、ヨーロッパ、北アメリカ、アジアの AI 主導のスタートアップ企業に投資してきました。しかし、それを私たちから奪うのではなく、私たちのポートフォリオ内の創業者やスタートアップ企業に尋ねました。さまざまな分野で最先端の AI ソリューションを開発しているメンバーが、AI 革命の展開についてどのように見ているかについての見解を共有します。AI は彼らの業界をどのように破壊するのでしょうか? ChatGPT はビジネスにどのような影響を与えるのでしょうか?

その影響は本物なのか、それとも誇大広告なのか？

ヘルスケアとバイオテクノロジー

Thomas Clozel 氏、Owkin 共同創設者兼 CEO | フランスとアメリカ

Owkin は、AI を使用してすべての患者に適切な治療法を見つけるフランス系アメリカ人の AI バイオテクノロジー企業です。臨床研究医師で臨床腫瘍血液学の元助教授である Thomas Clozel MD と、生物学における機械学習分野の先駆者である Gilles Wainrib によって共同設立されました。

AI は、医薬品プログラムの成功確率を高め、患者への長年の約束である精密医療を実現することによって、医療とバイオテクノロジーを破壊します。

AIは創薬と開発の両方の面で役立ちます。人間の研究者 + LLM により、新しいデータで研究が強化される一方、AI (フェデレーテッド ラーニングを介して) により、医療イノベーションを推進するプライバシー最優先の協力的な環境が実現します。たとえば、新しい AI、病理学によるより因果関係の高い新しいバイオマーカーの発見や複合治療の発見などです。そしてオミクスベースの技術。成果は、価値の高い患者の新しいサブグループと一致する新しいターゲットと、疾患メカニズムに関する新しい仮説です。これらはすべて、診断ツール内でのより正確かつ効果的な創薬および治療戦略に貢献します。

ChatGPT は、前例のない規模で幅広いタスクやユースケースにわたって人間のようなテキストを生成する LLM の多用途機能を示すため、重要なマイルストーンです。関連コンテンツの制作を加速することで、ソフトウェア エンジニアリングからマーケティングに至るまで、当社の業務の多くにすでに影響を与えています。

科学研究において LLM の役割がますます大きくなり、科学者による仮説の生成と検証を支援する LLM ベースの「スマート エージェント」の出現が見られることは疑いの余地がありません。現在の LLM は「幻覚を見る」傾向があるため、科学研究するにはまだ未熟です。しかし、追加の機能 (データベースの検索や計算の実行など) を備えた「拡張 LLM」は、特に生物医学研究や創薬において、科学者をサポートするスマート エージェントへの有望な方向性を示しています。

消費者

ユージン・ユー、社長兼CEO、Lumi (Aqara) | 中国

Lumi は、 Aqaraブランドなどを通じたスマート家電製品と IoT ソリューションを開発し、美しくデザインされ、手頃な価格で使いやすい包括的なスマート ホーム製品とソリューションを顧客に提供しています。

AI はスマート ホーム業界に大きな影響を与え、よりインテリジェントで便利、快適で安全なホーム エクスペリエンスをもたらします。例えば…

自然言語理解 (NLU) テクノロジーにより、ユーザーはより自然な方法でスマート ホーム製品やサービスを操作できるようになり、利便性が向上します。

AI 認識テクノロジーは、見知らぬ人認識、転倒検知、火災検知など、スマート ホーム システムにさらにインテリジェントなセキュリティを提供します。

データ インテリジェンスを使用して、スマート ハードウェアやセンサ​​ーからの大量の時系列データを分析し、ユーザーの行動習慣や好みを学習して、パーソナライズされたスマート エクスペリエンスを提供できます。

LLM (ChatGPT など) によってもたらされるテクノロジーと製品パラダイムの革新は重要な役割を果たします。まず、自然言語をより正確に理解して生成することで、従来の音声対話の制限を解決できます。より人間的で自然で便利なインタラクションにより、ユーザーの満足度が高まり、スマート ホーム製品へのこだわりが高まります。

第 2 に、LLM はスマート ハードウェアとセンサー データを分析することで、シームレスでパーソナライズされたインテリジェント エクスペリエンスを提供し、家庭のエネルギー効率を向上させることができます。たとえば、室温を積極的に調整したり、電気、水道、ガスに関するデータを分析して、正確な省エネ推奨事項を提供したりできます。全体として、LLM はスマート ホーム業界に多くの革新的な開発の機会をもたらし、家庭でのユーザー エクスペリエンスと生活の質を向上させることができます。

金融業務

Ari Tuchman 氏、Quantifind 共同創設者兼 CEO、| 私たち

Quantfindは、AI を活用した金融犯罪リスク管理ソリューションを提供する米国に本拠を置くプロバイダーで、Tier 1 銀行、Fortune 50 企業、および国防総省にサービスを提供しています。データから信号を抽出するという共通の情熱を持つ量子物理学者仲間として出会ったアリ・タッチマンとジョン・ストックトンによって 2009 年に設立されました。

AI はフィンテックにおける破壊的テクノロジーの自然な進化であり、自動化できるプロセスのステップ関数が増加します。ロボティック プロセス オートメーション (RPA) を使用すると、シンプルで静的なルールベースのワークフローをデジタルで置き換えることができますが、AI を使用すると、乱雑なデータ状況での複雑で動的なワークフローを自動化で置き換えることができます。AI ソリューションは、金融商品の個人的な推奨からマネーロンダリング対策 (AML) のリスク評価や「顧客確認」 (KYC) チェックに至るまでのタスクを自動化できます。この程度の自動化により、既存の銀行のコンプライアンスとインフラストラクチャのコストが大幅に削減され、新しい金融サービスを立ち上げて実行するためのハードルが下がります。

AML/KYC アプリケーションでは、AI によりコンプライアンス チームがリスクを定義し、リスクのある顧客と取引相手を効率的に特定し、不正行為を削減し、さらに重要なことに、善良な当事者が取引するハードルを下げることができます。これらの効率は、爆発的に増加するデジタル取引をサポートし、デジタル経済のあらゆる側面に関わる相互接続された Banking-as-a-Service サービスへの移行を可能にするために不可欠です。デジタル金融における顧客とのタッチポイントが個人的なものでなくなるにつれ、AI ベースの顧客の信頼判断がより重要になります。

ChatGPT は、自動化できる範囲を拡大する上で破壊的な取り組みを続けています。現在では、顧客とのやり取り、SAR 申告、リスク プロファイル、さらには評価までを自動化できるようになりました。注意深いプロンプトとガードレールを使用すると、手動で生成されたコンテンツよりも偏りが少なくなります。ChatGPT アプリケーションは現在、中程度の精度で十分なユースケースを表していますが、詐欺、マネー ロンダリング、脅威検出などの高精度アプリケーション用の強力なトレーニング データも提供できます。アプリケーションに応じて、ChatGPT は耐久性と機能性の両方を備えています。

ジョン・ブリスコ、コヒレント共同創設者兼CEO | 海と米国

Coherent は、金融サービス、保険などの分野で最大かつ最も信頼されているブランドと提携しているグローバル SaaS 企業です。そのコアテクノロジーである Spark は、スプレッドシートをエンタープライズグレードのコードに変換するノーコード SaaS プラットフォームです。

その影響は非常に現実的であり、進行中のテクノロジーとビジネスの革新に大きく貢献するでしょう。興味深いのは、このような短期間で ChatGPT の高度化が加速されていることです。これは、新しい概念について人間を訓練したり、ビジネスや社会全体で直面するパターンや問題を分析したりする新しい方法とともに、よりスマートで迅速な調査と推奨につながるでしょう。その可能性は本当に驚くべきものです。

データとロジックの重工業として、金融機関がより多くの洞察、機会、自動化を実現したいと考えるのは当然のことです。金融サービスにおける AI の進化は、会話の強化からプロセス、そして意思決定やモデリングに至るまで段階的に行われます。問題のステートメントとユースケースは異なりますが、その機会と利点は潜在的に膨大なものになるでしょう。

AI の活動や意思決定に対する人間の監視は依然として重要な制御要素であると言って、これに注意を払います。これは「機械が乗っ取る」シナリオではありません。これは、人間の直感と経験を利用して AI の成果を最大化する動きです。人間の本能は意思決定の方法について監査可能性を必要とするため、AIの規制に大きな焦点が当てられる可能性が高い。それにもかかわらず、私は ChatGPT やその他の企業が生み出している機会を信じています。重要なのは、人間とビジネスの体系的な行動にどのように統合するかということです。

Tanguy Touffut 氏、Descartes Underwriting、共同創設者兼 CEO | フランス

保険のベテランと気候科学者のチームによって設立されたDescartes Underwriting は、気候リスクに対するデータ駆動型のパラメトリック保険を提供し、世界規模で事業を展開しています。

AI が保険業界に与える主な影響は、単純で時間のかかるタスクを支援することにあります。例えば…

価格設定と引受業務: AI 技術を使用して、複雑で大量の気象データを分類し、自然災害の頻度と強度の観点から気候変動とその影響をより深く理解することができます。これは、デカルトにおける私たちの重要な焦点の 1 つです。

保険請求処理:コンピューター ビジョンは、気候変動に直面した際の保険請求評価の変革をもたらします。請求処理コストの削減により、損害保険の経済性の向上に役立ちます。また、損失の申告から保険金の支払いまでに必要な時間 (米国 (企業部門) では平均 550 日) を、わずか数日に大幅に短縮することもできます。

法務:複雑な文書からデータを抽出して処理することは保険会社にとって大きな課題であり、その利益は莫大なものになる可能性があります。AI は、条項のチェック、データの不一致の発見など、保険会社の分析能力を向上させます。

その可能性を最大限に評価するにはまだ時期尚早ですが、ChatGPT は明らかに優れていますが、それでも制限があり、作業を再チェックする「誰か」が必要です。現段階では、損害保険の法人部門で事業を行っている私たちにとって、ChatGPT、Google Bard、およびその他の同様のテクノロジーは効率の向上に貢献する可能性がありますが、完全な混乱をもたらすというよりは、特定のタスクのためのツールにすぎません。

B2B ソフトウェア

Mei Siauw 氏、LeadIQ 共同創設者兼 CEO | 海と米国

LeadIQ は、見込み客の管理と販売見込み客の予測を簡素化する、アカウントベースの見込み客 SaaS プラットフォームです。エンドツーエンドの販売サイクル全体を最適化するために、元 Oracle プロダクト マネージャー Mei Siauw によって共同設立されました。

AI は、私たちが現在行っている手作業の多くを実行し、生産性を大幅に向上させることで、私たちの働き方を完全に変えます。たとえば、販売およびマーケティング業界では、AI が電子メール、ブログ、その他の形式のコピーの初稿バージョンを作成する様子がすでに見られています。しかし、判断力、共感力、直観力が欠けている場合には、依然として人間の介入が必要です。

ChatGPT は誇大広告ではありません。私たちのチームは、コンテキスト入力に基づいてセールスメールを作成できる AI ソリューションを構築してきました。ユーザーはすでにこのソリューションを使用して、作業を強化し、生産性を向上させています。AI のイノベーションのスピードに伴い、AI に適応するために急速に進化するチームが勝利する可能性が最も高くなります。間もなく、ほとんどの人間が AI と協力し、AI が人間を強化し、補完するようになるでしょう。

Arvid Wang氏、Laiye 会長兼 CEO | 中国

Laiyeは、ロボット プロセス オートメーション (RPA) および人工知能 (AI) の大手プロバイダーであり、ヨーロッパ、中東およびアフリカ (EMEA)、ラテンアメリカ、アジア太平洋地域にわたって世界的に展開しています。

将来的には、もはや高価で複雑ではない、真にインテリジェントなソフトウェアのみが存在するようになるでしょう。次世代の AI を活用したソフトウェアは非常に直観的で効果的であるため、AI を完全に受け入れていない既存のカテゴリーリーダーが時代遅れになる可能性があります。たとえば、人間レベルのインテリジェンスを備えたチャットボットを簡単に開発および保守できる場合、顧客サービス CRM は直接的な存続の脅威に直面します。

アマラの法則によれば、私たちは新しいテクノロジーの効果を短期的には過大評価し、長期的には過小評価する傾向があります。私は、ChatGPT と LLM が Laiye の製品提供とすべての組織の運用モデルに大きな影響を与えると確信しています。

たとえば、LLM は、消費者向けのコンパニオン ボットをさらにパーソナライズされ、魅力的なものにすると同時に、B2B 製品の開発およびモデル トレーニングのコストを大幅に削減します。また、すべての自動化ツールと AI ツールを、デジタル ワークフォースのあらゆるユースケースに対応する自然言語インターフェイスを備えた 1 つの統合プラットフォームに統合することも可能になります。マーケティング、顧客サービス、製品設計からソフトウェア開発に至るまで、知識ベースの役割の多くは変革または強化される可能性があります。

デジタル ワーカー ファーストの考え方を持つ組織は、競争に対して生産性において構造的な優位性を獲得します。そして、この仕事のルネッサンスを導くために、LLM を利用したツールを備えた何億人もの AI 市民開発者が存在することになります。

別れの思い

何が明らかですか？さまざまな業界に対する AI の影響は急速に進化しています。ChatGPT やその他の AI テクノロジーにはまだ限界がありますが、効率、精度、生産性が大幅に向上することを考慮すると、そう遠くない将来の労働力は AI と人間を組み合わせたものになると多くの人が信じています。何が不明ですか? AI の完全な影響とは、専門家を強化または支援する追加ツールと、一部の仕事を完全に置き換えるツールからです。

ChatGPT の主流の採用は、業界に普及する新世代の AI 主導プラットフォームの到来を示すものであると私たちは信じています。今日、私たちは大きな転換点の始まりにいます。そこでは、先進技術、産業、社会がついに出会い、その可能性が以前よりも飛躍的に大規模に実現されることになります。これは、すべての企業にとって差し迫った脅威であると同時に、AI の力を十分に早く活用しようとしている企業にとっては大きなチャンスでもあります。

空間に建物を建てる？ぜひご連絡ください。ご連絡をお待ちしております。