チャットボットを超えて、企業は大規模言語モデル (LLM) を自然言語インターフェースとして使用して、これまで専門スキルが必要だった作業、つまり、大量の情報を明確な要約に凝縮したり、メディア編集からプロフェッショナル ツールに至るまで、必要なものを説明することで複雑なソフトウェアを操作したりする作業を行うことができます。 OpenAI Startup Fund の 4 つの初期投資、Descript、Harvey、Mem、Speak がそのパターンを示しており、次にデザイン、会計、マーケティングなどの分野が続きます。
主なポイント
- 自然言語は人々がテクノロジーとコミュニケーションするための最も自然な方法になりつつあり、これにより市場が拡大し、顧客エクスペリエンスが簡素化されます。
- ChatGPT スタイルのモデルの本当の価値は、チャットではなく、膨大な情報を簡潔でわかりやすい要約に抽出することにあります。
- LLM を使用すると、複雑なスキルやソフトウェアに関する広範なトレーニングが不要になるため、画像編集などのタスクをはるかに多くの人が行うことができます。
- 市場が飽和するまでの時間は限られているため、IP を活用して早期に行動を起こした企業が最大の利益を得ることができます。
なぜ自然言語がテクノロジーへのインターフェースになりつつあるのでしょうか?
マウスとキーボードからタッチスクリーンへの移行により、テクノロジーとの関わり方が変わりました。 OpenAI の CEO であるサム アルトマンは、人間がテクノロジーと通信する最も自然な方法は自然言語を介することであると信じています。このアプローチは人間と機械の間のギャップを埋めるだけでなく、市場を拡大し、顧客エクスペリエンスを簡素化します。
インターフェースが変更されるたびに、学習の層が取り除かれました。コマンドラインでは構文を記憶する必要があり、グラフィカルインターフェイスでは物がどこにあるかを知る必要があり、タッチスクリーンではポインティングだけが必要です。自然言語は次のレイヤーを削除します。ツールがどのように機能するかを知る必要はなくなり、ツールに何を求めるかだけを知る必要があります。
OpenAI の GPT-3.5 シリーズ モデルに基づいて構築された ChatGPT は、サイズやアーキテクチャの点で AI の根本的な飛躍を示すものではなかったかもしれませんが、その公開リリースにより高度な AI へのアクセスが民主化されました。これにより、ワンショット学習やプロンプトなどのテクニックが誰でも利用できるようになり、多くの場合、期待を超える結果が得られました。
OpenAI Startup Fund の投資は何を示唆しましたか?
OpenAI は、AI の開発と擁護を超えて焦点を広げています。 OpenAI Startup Fund を通じてベンチャーキャピタルに参入し、革新的な企業に投資し、新たな章をスタートさせました。 7 月 2023 の時点で、このファンドは Descript、Harvey、Mem、Speak の 4 つの DeepTech スタートアップ企業に多額の投資を行っています。これらの企業は、LLM を使用して人とマシンの相互作用の方法を変えることで際立っています。
それぞれが同じアイデアを異なる分野に適用します。 Descript では、テキストのトランスクリプトを編集することでオーディオとビデオを編集できます。 Harvey は法律業務用の AI を構築しています。 Mem はメモや個人の知識に AI を適用し、Speak は音声練習による言語学習に AI を使用します。どれも一般的なチャットボットではありません。それぞれが、特定の専門的タスクの背後に言語モデルを置きます。
世界中の何千ものスタートアップの中からこれら 4 社を選ぶことは、より深い戦略を示しています。 ChatGPT は、マーケティング コンテンツを生成したり、チャットボットとして機能したりするためのツールとしての一般的な見方を超えて、膨大な情報を簡潔でわかりやすい要約に抽出することに真の価値があります。この機能により、その魅力はさらに幅広いユーザーに広がります。
LLM はチャットボットを超えてビジネスに何ができるでしょうか?
最も有用なアプリケーションはいくつかのパターンに分類され、それぞれがスキルまたは時間のかかる手動ステップを置き換えます。
| パターン | 何をするのか | 一般的なビジネス用途 |
|---|---|---|
| 要約して総合する | 長い文書または多数の文書を重要な点に凝縮する | 研究ダイジェスト、会議メモ、顧客からのフィードバックのレビュー |
| 抽出して分類する | 非構造化テキストを構造化フィールドとカテゴリに変換します | サポート チケットのタグ付け、契約書の読み取り、トピックごとのソーシャル投稿の並べ替え |
| 平易な言語でソフトウェアを操作する | リクエストをツールに必要なステップに変換します | メディアの編集、データのクエリ、レポートの作成 |
| ドラフトと変換 | 最初の草稿を書き、テキストを新しい形式や言語に適応させる | 提案書、プロダクトコピー、ローカライゼーション |
言語モデルは間違ったことを自信を持って述べることができるため、4 つとも、出力をレビューする人がいる場合に最も効果的です。 出荷前に AI コピーをチェックする に関するガイドでは、そのレビューをワークフローに組み込む方法について説明しています。
投資家にとって市場機会が重要なのはなぜですか?
これらの進歩はベンチャー キャピタル (VC) 市場に大きな影響を与えます。 Total Addressable Market (TAM) の予想される成長は、今後の大きなチャンスを示唆しています。技術的な障壁により、これらのテクノロジーを使用できる人が制限されていました。 Photoshop での画像編集など、かつては複雑だと考えられていたタスクも AI によって簡素化され、はるかに幅広いユーザーがアクセスできるようになりました。
この進歩により、個人も企業も同様に何が可能になるかを模索する中で、大きな成長の機会が開かれます。これほど急速に変化する風景では、時間が非常に重要です。市場が飽和して LLM ベースのテクノロジーの目新しさが薄れるまでの時間は限られています。
LLM を導入する企業にとってタイミングが重要なのはなぜですか?
この機会を活かすには、企業は迅速に行動し、市場が飽和する前に LLM を使用して市場での強力な存在感を確立する必要があります。時間の重要性を認識することは、この分野で競争し、リーダーの地位を確保するための鍵となります。
ビジネスリーダーは次に何をすべきでしょうか?
ビジネスリーダーはチャットボットの枠を超えて、デザイン、会計、マーケティングなどの業界におけるLLMの可能性を探るべきです。これらのモデルにより、複雑なスキルやソフトウェアに関する広範なトレーニングの必要性がなくなり、テクノロジーをプロフェッショナルのワークフローにより自然に適合させることができます。
市場には、短期間に急速に拡大する機会が数多くあります。知的財産を背景にしている早期導入者は、業界を超えて新しい顧客ベースに迅速にアプローチできるため、大きな利益を得ることができます。これらの企業は、今後数年間でベンチャーキャピタルやプライベートエクイティ投資の主要なターゲットとなる可能性があります。
賢明な最初のステップは小さなものです。大量の読み取りまたは書き込みを伴うワークフローを 1 つ選択し、その背後に LLM を配置して出力をチェックする人を配置し、節約される時間を測定します。マーケティングでは、MCP を使用してクロードをマーケティング データに接続するためのガイド のように、モデルを独自のデータに接続することを意味する場合があります。
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FAQ
大規模な言語モデルは、チャットボット以外にもビジネスに何ができるでしょうか?
その主な価値は、膨大な情報を簡潔でわかりやすい要約に抽出し、人々が自然言語を通じて複雑なソフトウェアを使用できるようにすることです。これにより、専門的なスキルやツールに関する広範なトレーニングが不要になります。
OpenAI Startup Fund が投資したスタートアップはどれですか?
7 月 2023 の時点で、同社の多額の投資には、Descript、Harvey、Mem、Speak の 4 つの DeepTech スタートアップ企業が含まれています。それぞれが LLM を使用して、人々がマシンと対話する方法を変更します。
ChatGPT が AI の根本的な飛躍ではないとしたら、なぜ重要なのでしょうか?
その公開リリースにより、高度な AI へのアクセスが民主化されました。ワンショット学習やプロンプトなどのテクニックが誰でも利用できるようになり、多くの場合、期待を超える結果が得られました。
LLM から恩恵を受けることができるのはどの業界ですか?
デザイン、会計、マーケティングなどがその明確な例であり、複雑なソフトウェアや専門スキルが障壁となっているあらゆる分野も同様です。 IP を活用した早期導入者が最も多くの利益を得ることができます。
