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おはようさんどす。みなさん、楽しむ準備はできてますか？
（会場から歓声）
私の名前はサンディー・カーターいうんですけど、Unstoppable Domainsのコーペレーティブ・オフィサーと、Unstoppable Women of Web3 and AIの創設者やねん。今日はみなさんに、ええ発表と、ためになるアドバイスをお届けしたいと思ってます。
せやけど、話を始める前に、昨日あったことをちょっと話させてもらいますわ。オースティンの街を歩いてたら、地面にボトルが落ちてたんです。それで、拾おうと手を伸ばしたら、間違えて擦ってもうたみたいで、ジーニーが出てきたんです。
昼間やったんで、酔っ払ってたわけやあらへんよ。そしたらそのジーニーが言うんです。「サンディー、今日はあんたのラッキーデーやで。サウス・バイ・サウスウエストでこんな素晴らしい人たちの前で話せるだけやのうて、願い事も3つ叶えたるわ。でも、ちょっと条件があんねん」
いつもそうやけど、条件付きやねんな。その条件いうのが、私が願ったことの2倍が、私の宿敵にも与えられるいうことやったんです。
それで私は「よっしゃ、やったるで」言うて。最初の願い事は、ビーチにある素敵な家。ビーチ大好きやからね。それで、パッと願いが叶うたんやけど、宿敵は2軒もらうてもうたんです。
2つ目は、どこ行ってもついてくるあのサイバートラック、テスラのやつ。みなさんも見たことあるかもしれへんけど。それも願ったら、私は1台もらえたけど、ポンって宿敵は2台もらうてもうたんです。
最後の願い事で、私はこう言うたんです。「ジーニー、私を半死半生にしてくれへんか」って。
（会場笑い）
なんでこんな話をしたかいうと、今日の発表にも3つの願いがあんねんな。みなさんがこの部屋を出る時に、まず1つ目、AIファーストな考え方ができるようになってほしいんです。2つ目は、自分のビジネスが変革されるいうことを理解してほしい。しかも、1つのことだけやなくて、今日話すいろんなことによって変わっていくんやいうことをね。そして3つ目は、抵抗するんをやめて、学び始めてほしいんです。これらのことについて、これから詳しく見ていきますわ。
ほな、ちょっと想像してほしいんやけど、そんなに遠くない未来のお話です。一緒に新しい世界に入っていきましょう。
みなさん、ピザの出前頼んだことありますよね？私もあるんやけど、近い将来はこんなふうになるかもしれへん。実際、こういうのをアルファ版で開発してる会社もあるんですけど、人型ロボットがあんたの家にピザを届けに来るんです。
支払いはもちろんデジタル、暗号資産でやるんやけど、そこからが面白いねん。ロボットがピザを届けるだけやのうて、家の中に入ってきて、ピザを出してくれんねん。テーブルをセットして、飲み物を注いで、全部用意してくれるわけ。
でも、食事が終わった後にいつも嫌なことがあるよな。皿洗いや。でも、このヒューマノイドロボットが食器用洗剤を選んで、皿洗いまでしてくれるんです。ええアイデアやと思いません？
でも、ブランドにとってどんな意味があるか考えてみてください。例えばコカ・コーラやペプシやったら、ロボットが飲み物を注ぐことになるわけやから、ロボットを売ってる会社に宣伝せなあかんようになるんやないかな？それとも大規模学習モデルに組み込まれる必要があるんかな？どんな影響があるんやろ？
ロボットが皿洗いするんやったら、そこに置いてあるP&Gの製品を選ぶんやろうか？これは、AIファーストのリーダーとして考えなあかんことやと思うんです。
もう1つ例を挙げさせてもらいます。破壊的イノベーションの話やけど、これは面白いで。ここに来る前の日に歯のクリーニングに行ったんです。ほんまの話やで。歯医者さんが言うには、新しいツールができたんやって。歯の認識システムや言うてました。
口の中をスキャンすると、それぞれの歯を認識するんです。そのAIツールが歯医者さんの診断を手伝うんやけど、面白いのは、歯医者さん自身はそのツールを使わへんかってん。歯科衛生士さんが使うんです。
だから私、興味本位で聞いてみたんです。「このツールの研修受けたんですか？」って。そしたらその人が言うには、「そうなんです。すごく興味があったので、AIの講座を2つ受けたんですよ」って。歯科衛生士の仕事がどんどん変わってきてるからやって。
それから、歯型を取るのも変わってきてるんです。もう歯型を取る必要がなくなってきてる。歯型を作る会社やったら、今度はAIツールに取って代わられるかもしれへんな。
もう1つ例を挙げると、これも今実際にやってるスタートアップがあるんやけど、360Fashionいう会社がムードジャケットいうのを作ってるんです。ムードリング知ってる？あれのジャケット版や。
これ何するかいうと、あんたの気分を感じ取るんです。今、アジアの工場でテスト中やねんけど、1時間に15分休憩が必要かどうかとか、特別な休憩の取り方が必要かどうかを判断するのに使われてるんです。暑いとか寒いとか、悲しいとかいう気分も感じ取れるんやって。
でも考えてみてください。工場の現場監督やったら、どうやってこれを管理するんやろ？工場労働者に、すごくプライベートな情報を集めるジャケットを着てもらうことを、どうやって説明するんやろ？
これらのことが5年後、10年後に起こるかもしれへんのです。だから、この部屋にいる全員に、今日のセッションから1つだけメッセージを持ち帰ってほしいんです。それは、抵抗するのをやめて、この技術について学び始めるべきやいうことです。
Waymoがここに来てるの知ってます？サウス・バイ・サウスウエストで発表したんです。私、フェニックス出身なんですけど、そこではもうWaymoが走ってるんです。Waymoの自動運転車でUberに乗れるんですよ。誰も運転してへん車が、勝手にAからBまで連れて行ってくれるんです。
これ、ぜひ試してみてほしいですわ。面白いことに、自動運転車に3回乗ると、消費者の行動が変わるんです。研究によると、Waymoのウーバーに3回乗ると、自動運転車を買う可能性が高くなるんやって。
しかも、値段も安いんですよ。
ほな、7つのトレンドに入っていきましょか。これらのトレンドがどう関係してるか、AIファーストな考え方をどうやって身につけるか、ビジネスがどう変革されるか、そして抵抗をやめて学び始めるにはどうしたらええか、これから見ていきます。
まず全部のトレンドを1枚のスライドにまとめてみました。写真撮ってもらってもええし、最後にもう1回出しますんで。これから1つずつ詳しく見ていきますわ。たくさん話したいことがあるんで、みなさんにも理解してもらえるように、できるだけ具体的な例を挙げながら説明していきます。
ほな、1つ目のトレンドいきましょか。「指数関数的、ベイビー」です。すべてが指数関数的に成長してるんです。いくつか例を挙げていきますわ。直線的に成長してるんやのうて、指数関数的に成長してるトレンドをね。
まずAIの世界から見ていきましょう。企業の80%が、2024年にはジェネレーティブAIの利用を増やすって言ってるんです。80%ですよ。これは今まで企業が採用したどの技術よりも高い数字です。
NVIDIAって聞いたことあります？今や時価総額1兆ドルの会社になってるんです。AIのハードウェアを作ってる会社やねんけど、ここを見てください。出荷量がどんどん増えてて、しかもマイクロソフトとかメタ、オラクル、アマゾンに納入されてるんです。
これを見ると、これからどうなっていくか予想できると思いません？これらの会社が先行してチップを買い占めてるってことやからね。
でも、まだあるんです。生産性もすごいスピードで上がってるんです。最初は、ブルーカラーの仕事がなくなるんやないかって思われてたけど、オフィスワークの自動化を見てください。
法律関係の仕事の46%が自動化されてるんです。でも、丸で囲んだところを見てください。ジェネレーティブAIだけで、たった1年で25%も自動化が進んでるんです。
でも、まだまだあるんですよ。ユーザー数100万人に到達するまでの時間が、ChatGPTの登場で劇的に短くなりました。
これらのことが指数関数的に起こってるんですけど、AIだけやのうてんで。
去年は暗号資産の話をしましたよね。その後、暗号資産は一時落ち込んだけど、今また価値が上がってきてるんです。今や最も価値の高い資産クラスの1つになってるんです。
右側のチャートは見にくいかもしれへんけど、一番上の行を見てください。オレンジ色が暗号資産で、上から下に資産クラスがランク付けされてるんです。暗号資産が一番上、つまり最も価値の高い資産クラスになってて、指数関数的に成長してるんです。
次はデータの話です。データ量は今後10年で660ゼタバイト増えるんです。ゼタバイトってピンとこうへんかもしれへんので、こう考えてください。1人あたり610台のiPhoneが増えるくらいのデータ量です。128ギガのiPhoneやったらね。
これらのことが全部指数関数的に起こってるんです。なんでこれがトレンドなんかいうと、みなさんリーダーとして、会社の一員として、これらのトレンドを全部同時に吸収せなあかんからです。みなさんは今ここにいて、これからもっと速いスピードで変化が起ころうとしてるんです。もっと速いトレンドが次々と出てくるでしょう。
リーダーとして、会社の従業員として、自分の家で皿洗いをしてくれるヒューマノイドロボットを待ってる人として、この加速にどう対応するかを考えなあかんのです。
ここでリーダーシップに関する宿題を出させてもらいます。この指数関数的なインパクトに対して、3つのことを考えてほしいんです。
1つ目は変革管理です。さっきの工場労働者の例を思い出してください。ムードジャケットを着てもらうことを、従業員にどう説明するんでしょう？2つ目は共感力です。従業員の気持ちに寄り添うにはどうしたらいいでしょうか？仕事がなくなるんやないかって不安に思ってる人もいるかもしれへん。そして最後に、さっきの歯科衛生士さんが言うてたみたいに、技術についてある程度知っておく必要があります。AIのコーディングを学ぶ必要はないけど、リーダーとしてこれから先に進むには、こういう知識が本当に役立つんです。
これが1つ目のトレンド、「指数関数的、ベイビー」です。すべてが指数関数的に増えてて、これからも減速する気配はありまへん。
ほな、2つ目のトレンドに行きましょか。「マルチモーダル学習モデルの到来」です。
学習モデルについては前から話してきましたけど、今はこのマルチモーダル学習モデルが登場してきてるんです。これはどういうことかいうと、もうこれらの学習モデルはテキストデータだけを受け付けるんやのうてんです。ネットをスクレイピングするだけやのうて。
今はビデオ、音声、テキスト、画像、こういったいろんな種類のデータを見てるんです。複数のモードのデータを扱うようになってきたんですね。これ、すごいゲームチェンジャーやと思いません？
今回のサウス・バイ・サウスウエストで、30から40くらいのマルチモーダルシステムを見つけました。来年のサウス・バイ・サウスウエストまでには、何千ものシステムが出てくると予想してます。
なんでこれがゲームチェンジャーなんかいうと、まず学習能力が向上するからです。機械が人間みたいにいろんな感覚を持つようになるんです。データ分析が豊かになって、より深い洞察が得られるようになる。データ量が増えるからですね。
そしてアクセシビリティも向上します。スーパーボウルでのGoogleの広告見ました？視力の悪い人が見えるようになるっていう広告やったんですけど。
これらのトレンドは本当にパワフルやと思います。ちょっと見てみましょう。今日、ChatGPT使った人どれくらいいます？みんなですね。ChatGPTのマルチモーダル機能使ったことある人は？結構いますね、使ったことない人もいますね。
これ、チックフィレイのティーカップの写真なんですけど。ChatGPTに見せたら、「これは発泡スチロールのカップで、ニワトリのロゴが付いてる。チックフィレイのロゴみたいやね」って返ってきたんです。
カップについての情報をくれたんですね。Hintウォーターのボトルでもやってみたんですけど、マーケティングの観点から見ると面白いですよ。「カロリーゼロです。Hintウォーターには〇〇が含まれています」みたいな情報が返ってきたんです。
マーケターとしては、これからは人々が製品の写真を撮って、マルチモーダル学習モデルから説明を得るようになるかもしれへんってことを考えなあかんですね。自社の製品がどう説明されるのか、何が言われるのか、考えておく必要があります。
次はAIエージェントの話です。今年のCESに行ったんですけど、Rabbit Oneっていうのを触らせてもらいました。199ドルで注文したんですよ。めっちゃクールです。こんな風に説明しましょうか。マイクロソフトのCEOが、このデモを見た時、スティーブ・ジョブズが最初のiPhoneを発表した時と同じくらいのゲームチェンジャーやって言うたんです。
これは何をするかっていうと、基本的にはAIを手のひらに乗せたようなもんです。ハードウェアなんですけど、マルチモーダル学習モデルが組み込まれてるんです。つまり、聞いたり、見たり、テキストを読んだり、位置情報を把握したりできるんです。
何ができるかいうと、例えば手に持って、声でUberを呼べるんです。位置情報も分かってるし、一緒にいる人の写真も撮れるから、「4人分のUberが必要ですね」とか「8人分」とか「1人分」とか、必要な人数を判断してくれるんです。これはゲームチェンジャーになると思います。今、追加の事前注文を受け付けてるんで、興味ある人は試してみるといいと思います。「抵抗をやめて、学び始める」の実践にもなりますしね。
他にもあります。ロボット芝刈り機。今でもAmazonで買えるやろって思うかもしれへんけど、これは違うんです。Amazonで売ってるのは、金属のワイヤーで芝刈り機の動く範囲を囲わなあかんのです。でもこれは、ほとんど芝刈り機版のテスラみたいなもんです。
実際に芝生の様子を認識するんです。カメラと触覚センサーを使って、何を避けるべきか、例えばペットとかを認識します。ニューラルネットワークも組み込まれてます。これはElectric Sheepっていう会社のデモを見たんですけど、面白いのは、今のところ芝刈り機自体を売るんやのうて、芝刈りサービスとして提供してるんです。基本的に芝生の手入れをサービスとして提供して、これを競争力にしてるんです。
例がたくさんあるんで、これは急遽追加したんですけど。オースティンの道路を走ってる小さなやつ見ました？私、追いかけてみたんです。マルチモーダルに違いないって思いました。物を避けたり感知したりするのを見てたんですけど、ワイヤーで誘導されてるわけやのうてんです。
何かにぶつかると触覚で感知して、どう回避するか、止まるか、どう進むかを判断してました。こういうのがあちこちにあるんです、探してみたら。
なんでこんなに興奮してるかっていうと、私、前の仕事でAmazon Web Servicesの副社長やってたんですけど、Amazonではすべてをフライホイールでやるんです。これからフライホイールの話が出てきますよ。
こう考えてください。スライドの左下から始めると、より多くのデータがフライホイール効果を生み出すんです。でも今は、使用すればするほどデータが生成されるだけやのうて、もっと多くの種類のデータが入ってくるんです。音声、音、触覚、視覚。これがより良いモデルを作り、より良い分析を可能にし、さらに使用が増える。そしてフライホイールがどんどん回り続けるんです。
これは、来年のサウス・バイ・サウスウエストまでには本当に大きな成果を上げると思います。
ここでの宿題は何かっていうと、マルチモーダルに考え始める必要があるってことです。先週、戦略的なブレインストーミングセッションに参加したんですけど、テキストのことしか考えてなかったんです。マルチモーダルに考え始めなあかんのです。
テキストだけやのうて、ビデオ、画像、音声も使えるようになったら、意思決定はどう変わるでしょうか？それがどうビジネスのイノベーションを促すでしょうか？どう競争優位を生み出すでしょうか？
これが2つ目のトレンドです。みんな、ついてきてます？
（観客）はい。
よっしゃ、ええ感じです。
ほな、3つ目のトレンドに行きましょか。「指数関数的、ベイビー」の話をして、次にマルチモーダルの話をしましたね。3つ目のトレンドは「体験」に関するものです。体験の時代が始まってて、バーチャルな存在も出てきてます。
これをホロデッキって呼びたかったんですけど、娘たちに説明したら、ホロデッキって何やねんって言われてしもて。私、スタートレック好きなんですよ。
ホロデッキ覚えてます？何でも作り出せて、その中に入れるやつです。そんな時代に入ろうとしてるんです。実際、ホロデッキにはバーチャルな存在がいましたよね？それが今の状況なんです。同じようなものが見られるようになってきてます。
これ、音量下げてもらえます？これはApple Vision Proのデモです。お店に行けば体験できるんですけど。これはアリシア・キーズです。私がどこにいても、リビングルームにいても、彼女のリハーサルスタジオにいられるんです。ピアノの周りを歩いたり、バックシンガーと一緒にいたりできるんです。実際にその場にいるような感覚なんです。
もうリビングルームに座ってるだけやのうて、360度全方向で何かを体験できるんです。これは全く新しい体験方法です。全く新しい見方ですね。
Apple Vision Proだけやのうてんで。これは美術館の没入型体験です。この美術館に入る時はメガネをかけるんですけど、空間的な視点が得られます。でも、この美術館では歩き回りながら、物に触れることができるんです。
ニューヨーク近代美術館では絶対に作品に触れられへんけど、ここでは触れるし、感じることができるんです。匂いまであるんです。絵を見ながら、その場の匂いを嗅げるんです。こういう没入型の体験が今、実際に起こってるんです。
実際、今や「感覚のインターネット」があるって言えると思います。インターネットを通じて、触覚、視覚、嗅覚、画像、あらゆるものを体験できるようになってきてるんです。
世界はどうなっていくんでしょうか？完全に変わると思います。空間的になり、シームレスになる。このロードマップを見てください。IBMのメインフレームの時代を覚えてる人もいるでしょう。そこからパソコンの時代になって、みんなノートパソコンを使うようになりました。そして今はモバイルデバイスの時代です。
今日も歩いてる時に10人くらいとぶつかりそうになりました。みんなスマホを見下ろしながら歩いてるからです。将来はどうなるでしょうか？来年のサウス・バイ・サウスウエストでは、みんなが頭に空間デバイスをつけて歩いてるかもしれません。実際、ここに来る飛行機の中で隣の人がこんな感じでした。
Apple Vision Proをつけて、複数の画面を見ながら、いろんなものに触れてました。これが私たちの新しい現実になるんでしょうか？
さっきのホロデッキの話を覚えてます？あそこにもバーチャルな人間がいましたよね。今日最も使われてるAIアプリケーションは何だと思います？多くの人がChatGPTだと思うかもしれませんが、違うんです。
今日最も使われてるAIアプリケーションは、AIコンパニオンです。なんでかっていうと、ちょっと悲しい話なんですけど、データを見ると、コロナ以降、孤独を感じる人が40%増えてるんです。人々は孤独を感じてる。独身の人も、お年寄りも。
CESで試させてもらった新しいホットなトレンドの1つが、デジタルコンパニオンです。これはロボットみたいなもので、テーブルに座って一緒に食事ができるんです。CESでお茶を飲みながら面白い会話をしましたよ。
好きな顔に変えられるので、毎日違う人と食事をしてるような感覚が味わえます。これは今、AIの分野で最もホットな領域の1つで、間違いなく最も使われてるAIアプリケーションです。
ここで何をすべきかっていうと、これらの没入型体験を既存のものにどう組み込むかを考える必要があります。Apple StoreでApple Vision Proのデモを体験した人はどれくらいいます？まだ少ないですね。ぜひ体験してみてください。恐竜が走り回ったり、アリシア・キーズと一緒にいるような感覚が味わえますよ。本当にクールです。
空間メガネはAppleだけやのうてんけど、Appleには実際に体験できる店舗があるんで、3600ドルも払わずに体験できるんです。実際に感じてみてください。メガネはまだ改良の余地があると思います。少なくとも私にはまだ重く感じましたけど、素晴らしい体験ができますよ。
ここで、ある会社の例を紹介します。Pudgy Penguinsっていう会社です。Pudgy Penguinって買ったことある人いる？これがPudgy Penguinです。最初はデジタルで始まって、ブランドが好きな人たちのためにNFTを作り、そしてこういうぬいぐるみを作ったんです。
でも、世界がどう変わっていくかを見てて、外の世界がどう変化してるかを見てるんです。そこで彼らがやったのは、このぬいぐるみ一つ一つにタグと出生証明書をつけたんです。それをスキャンすると、没入型の世界に入れるんです。将来的には、Apple Vision Proのサポートもロードマップに入ってるんです。
彼らが何をしようとしてるかというと、顧客体験のフライホイールを作ろうとしてるんです。ブランドを愛してくれる人たちがいて、その人たちと体験を共有する。今はブロックチェーン中心やったり、ここにあるぬいぐるみやったりするんですけど、これからはApple Vision Proの体験とか、ほとんどホロデッキみたいなAIの世界を加えていく。それがコミュニティを活性化させて、一緒に何かを作り上げる人が増えて、またブランドを愛する人が増える。
つまり、あんたのブランドは今どこにいても始められるんです。最初からAIに完全対応してる必要はないんです。分かりますよね？
ほな、4つ目のトレンドに行きましょか。「すべてがデジタルツイン化される」です。これ、めっちゃ面白いんです。私、Altairっていう会社の取締役会にいるんですけど、ここはデジタルツインで有名な会社なんです。この2年間で、デジタルツインを実際に使ってる企業の数が指数関数的に増えてるんです。
どんどん増えてきてるんですけど、これって何なんやろ？簡単に言うと、デジタルツインは現実世界にあるものをバーチャルに再現したものです。つまり、センサーを使って実物をデジタル版に変換するんです。
今、これがどこにあるかっていうと、本当にあらゆるところにあるんです。歯の話に戻りましょうか。これは私の歯のデジタルツインです。歯をデジタル化して、使ったすべてのセンサーからデジタルツインを作ったんです。
でも、医療だけやないんです。これは水素自動運転トラックを作ってる会社です。ペドロっていう人に会ったんですけど、彼が水素トラックの設計方法を説明してくれました。テストしたり、メンテナンスしたり、事故が起きた時どうなるかを見るには、デジタルツインしかなかったんです。だから水素モデルトラックにはデジタルツインを活用したんです。
Apple Vision Proをつけた時はどうでしょう？店内を見回すと、実際の店舗を見てるんやのうて、店舗のデジタルツインを見てるんです。カメラをブロックしたら見えなくなるでしょ？あれは店舗のデジタルツインなんです。
都市もこれをやってます。公共セクターもね。これはスウェーデンのある都市です。街路のデジタルツインを作ったんです。センサーとAIを使って、交通量や犬の鳴き声をシミュレーションして、騒音に関する条例をどう設定するかを検討できるんです。
それから自動運転車、テスラを考えてみてください。テスラは作る車1台1台にデジタルツインを作ってるんです。これはメンテナンス用やったり、バッテリーの寿命を見るためやったりするんですけど、走ってる道路のデジタルツインも作ってるんです。
これは車です。この車見たことある人いる？ボタン押してみますね。この車、私をずっと追いかけ回してたんです。昨日3つのパーティーに行ったんですけど、どのパーティーにもいたんです。これは走ってる道路のデジタルツインを作ってるんです。
テレビでもそうです。新しい透明テレビを作った人たちと話したんですけど。作るのもテストするのもめっちゃお金かかるから、センサーを使ってデジタルツインを作って、AIに最適化させながら設計したんです。
これは面白いトレンドやと思います。みなさんも自分の会社を見て、どの機能をデジタルツイン化できるか考えてみるのは大事やと思います。そこにどんな価値があるでしょうか。
ここでは、プロセスのデジタルツインの写真は見せてないんです。マーケティングプロセスのデジタルツインの写真を撮るのは難しかったからです。でも2週間前、マーケティングプロセスのデジタルツインを作った会社と一緒にいたんです。
彼らが何をしたかというと、リードジェネレーションやパフォーマンス管理の要素を変えて、それが収益にどう影響するかをシミュレーションできるんです。教育をどう変えるかまで見れるんです。
全顧客ベースに影響を与えずに教育したいですよね。今はデジタルツインを通じてそれをシミュレーションできるんです。
これが4つ目のトレンドです。あと3つあって、そのあとにいくつか教訓をお話しします。みんな、まだついてきてる？
（観客）はい。
ええ感じです。がんばってついてきてください。
5つ目のトレンドは「すべてのトークン化」です。これ、本当に面白いんです。ダボス会議、世界経済フォーラムに行ってきたんですけど、ここでの最大のトピックの1つでした。企業だけやのうて、世界のリーダーたちも議論してたんです。
まず、これが何かを説明しましょう。トークン化っていうのは、資産の権利を取って、例えばこのぬいぐるみの所有権をブロックチェーンに載せるってことです。
そうすると、物理的なものにデジタルの所有記録ができるんです。これ、めっちゃ面白いんです。実際、宇宙に関するセッションに参加したんです。宇宙も将来、私たちに影響を与えますからね。
宇宙では今、デブリの問題があります。周回してるゴミがたくさんあるんです。それを取り除きたいんですけど、宇宙デブリが地上に落ちてくると、結構価値があるんです。今、NASAと一緒に考えてるのは、宇宙デブリの一つ一つに、ブロックチェーン上のトークンで所有権を与えることなんです。
これ、めっちゃ面白いんです。なぜかっていうと、誰がゴミを持ち帰る責任があるかが分かるし、デブリが落ちてきた時に、誰のものかも分かるんです。そして、その貴重な物質が誰のものかも分かるんです。
宇宙の話は少し遠い話かもしれへんので、もっと身近な例を見てみましょう。服の話です。最近、日本のスタートアップと一緒にいたんですけど、そこでのトレンドが面白かったんです。赤ちゃんが生まれた時に、バーバリーのベビー服を買う人が多いんです。
でも何が起こるかというと、赤ちゃんってあっという間に大きくなるから、すぐに服が小さくなっちゃうんです。だから、日本ではバーバリーの赤ちゃん服の中古市場がめっちゃ大きいんです。でも、買う時にどうやって本物かどうか分かるんでしょう？そのバーバリーのロンパースが本物かどうか、どうやって確認するんでしょう？
そこで彼らが始めたのは、アイテムにトークンを付けて、所有権と本物であることの証明をブロックチェーンに載せることなんです。
もう1つ例を挙げると、3つの小売業者と話したんですけど、彼らは今、店舗で販売する商品について、例えばジャケットが「サステナブル」を謳ってる場合、トークンを付けることを求めてるんです。そうすることで、このアイテムの全履歴をデジタルで確認できるんです。
私のジャケットがサステナブルな方法で作られたって言ってるなら、綿花から始まって、その後のすべての工程、誰が作ったのか、どうやって組み立てられたのか、どうやって配送されたのか、すべての工程がサステナビリティの基準を満たしてるかを確認できるんです。
服だけやないんです。タンパに行ったんですけど、知ってます？初めて家が売られて、所有者の権利書がトークンになったんです。証書がブロックチェーンに載ってるんです。それが家の所有権の証明になってるんです。
彼女は今、こんなリクエストがたくさん来てて、リスボンに行ったり、ヨーロッパに行ったり、アジアに行ったりしてるんです。みんな家の権利書をデジタル化したがってるんです。
右側に彼女が言ってた面白いことがあるんですけど、使いやすさがめっちゃ向上したんです。家を買ったことある人います？めっちゃたくさんの書類にサインするでしょ？今はそれが全部なくなって、デジタル署名で1回サインするだけで、すべてに同意したことになるんです。
これ、本当に面白いと思います。じゃあ、これをどこに保管するんでしょう？それも大きなトレンドの1つで、デジタルアイデンティティです。これらのトークンをデジタルアカウントに保存できるんです。LinkedInのバージョン3みたいなもんですけど、すべてがそこに入ってるんです。例えば、ニューヨークのアパートの賃貸契約とか、BMWの車検証とか。
カリフォルニアではもう実際にやってるんです。Tezosっていうブロックチェーンを使って、車検証をトークン化してるんです。あと、サウス・バイ・サウスウエストのチケットも。ここに来たっていう証明になりますしね。
面白い話があるんです。フェニックスで去年、スーパーボウルがあったんです。今年やのうて去年ですけど。NFLの人たちと話してたら、トークンチケットを作ったって。物理的なチケットはあるけど、デジタルの所有権も示せるようにしたんです。なんでそうしたと思います？
Instagramはええけど、去年のスーパーボウルのソーシャルメディアを分析したら、「スーパーボウルに行ってきた」ってツイートした人全員が本当に行ってたら、スタジアムは実際の5倍の大きさが必要やったんです。だから今は、本当にそのイベントに行ったっていう証明ができるんです。
ここでの宿題は何かっていうと、あなたのブランドは何をトークン化できるか、そしてそれにどんな価値があるかを考えることです。例えば、製品を作ってから廃棄されるまでの全過程を追跡できるとしたら？そしたら何が変わる？何を変えられる？何を新しい方法で表現できる？
これは本当に面白いトレンドになると思います。実際、世界経済フォーラムでは18か19のセッションに参加しましたけど、特に政府に影響を与えるからです。衛星をトークン化して小さな国でもアクセスできるようにしたり、今話したような服や不動産、さらにはLLMまでトークン化することを考えてます。
誰かがLLM（大規模言語モデル）をトークン化したんです。なんでかっていうと、アイデアを盗まれてるって言うんです。だからトークン化して、デジタルの所有記録を作って、誰が使ってるかを追跡できるようにしたんです。そうすることで、ビジネスモデルの一部として対価を得られるようになったんです。これ、めっちゃ面白いと思いません？
ほな、6つ目のトレンドに行きましょか。去年のサウス・バイ・サウスウエストでも少し話題になってましたけど、今やっと「テクノロジーの融合」が実現し始めてるんです。
いつも私たちは、世間で話題になってること、流行ってることに注目しがちです。でも、そういう流行だけやのうて、ビジネスに価値をもたらすために必要なすべてのものを見てみたらどうでしょう。
ちょっといくつか例を見せたいと思います。これ、大事やと思うんです。なぜかっていうと、あなたのビジネスやあなたがやってることに本当に関係してくるからです。プロセスを合理化するのに役立つんです。
時には、AIだけやのうて、AIと空間技術の組み合わせやったり、AIとブロックチェーンやったり、そのうちAIと量子コンピューティングの組み合わせも出てくるでしょう。だから、起こってる技術の融合全体を見る必要があるんです。
新しい市場を作り出したり、新しい顧客を見つけたり、業界の最前線に立てるかもしれません。この分野のリーダーたちのほとんどは、AIだけを使ってるんやのうて、AIと何か他のものを組み合わせて使ってるんです。
いくつか例を見てみましょう。さっきトークン化の話をしましたよね。トークン化っていうのは、基本的にはものをブロックチェーンに載せることです。ブロックチェーンと人工知能を組み合わせたら、もっとできることが増えるんやないでしょうか？絶対そうです。
これらは重なり合ってて、AIには足りないものがあります。データの所有権とか、透明性とか、収益化とか、そういったものをブロックチェーンが補完できるんです。だから、時にはAIだけやのうて、AIプラス何かを使うことになるんです。
いろんな業界の例を挙げたいと思います。これは金融サービスの例で、めっちゃクールやと思います。Fact Netっていう会社です。Fact Netには資産があって、それらをデジタル化してます。つまり、トークン化して、ブロックチェーンに載せてるんです。
そして今、AIを使って不正の可能性を評価したり、その他の起こりうることを保護したり調べたりしてます。
さっきデジタルアイデンティティの話もしましたよね。デジタルアイデンティティに、車とかアパートとか、すべてがブロックチェーンに載ってるって話をしました。
でも、このデジタルアイデンティティに加えて、AIがそのデジタルアイデンティティを基にレコメンデーションをしてくれたらどうでしょう。例えば、私がBMWを買ったのを見て、近くにBMWのファンクラブがあるってレコメンドしてくれたり、サウス・バイ・サウスウエストに来たのを見て、テクノロジーや音楽の教育をレコメンドしてくれたりするんです。
さらに、AIがこういったいろんなレコメンドをしてくれるだけやのうて、ブロックチェーンを使えば自分のデータを所有できるから、そのデータを最適化できるんです。ブロックチェーンがなければ、企業や団体、国がデータを所有することになります。
でも、AIが自分の所有するデータを最適化して、そのデータから受動的な収入を得られるようになったらどうでしょう。例えば、今、あるリテーラーと一緒に仕事してるんですけど、彼らはMetaやGoogleにデータ代を払うんやのうて、ブロックチェーンにデータを持ってる人に直接お金を払いたいって言ってるんです。
あなたはそのデータを収益化できるんです。AIがそのデータから得られる利益を最適化してくれるんです。
他の技術の融合も見てみましょう。人工知能とAIセンサーデータの融合です。さっき話したムードジャケットを覚えてます？センサーからのデータだけじゃ、あまり価値がないんです。でも、そのデータを使って学習モデルを強化できたら、本当にパワフルになります。
いい例が、Amazon Web ServicesとNFLです。今、ヘルメットやパッド、靴にセンサーを入れて、選手を分析してるんです。32クラブ全部でやってます。選手1人につき5億のデータポイントを集めてるんです。個人データです。
これは別のトレンドでもあるんですけど、個人データです。これを使って怪我の予防や、トレーニングの計画を立てたりしてるんです。
学習についても考えてみてください。私には娘が2人いるんですけど、全然違う学び方をするんです。センサーデータを使えば、これのデモを見たんですけど、発表に間に合わんくて入れられへんかったんですけど、学習中の表情を見るんです。
理解できてないって言わんくても、顔をしかめたりしてるのをセンサーで感知して、顔認識で分かるんです。そしたら一度止まって、もう1回説明し直すんです。だから、AIとIoTセンサーからのデータを組み合わせるのは、今起こってる強力な融合の1つなんです。
最後に、量子コンピューティングです。量子コンピューティングはまだ実用化されてへんけど、アルファ版やベータ版の人工知能との組み合わせをいくつかデモで見ることができました。学習モデルのトレーニングをめっちゃ速くできるんです。量子コンピューティングはより多くのパワーと速度を提供するから、コンピューターの学習速度が劇的に上がるんです。想像してみてください。
環境にも良いし、学習がめっちゃ速くなるから。でもリスクもあるんです。AIと量子コンピューティングの組み合わせで、今ある暗号化の多くが破られるのを見ました。だから、量子コンピューティングが実現した時に、今ある暗号化をどうするかっていう問題に取り組む企業や産業まるごと作られてるんです。
これらは、あなたが問うべき質問の一部です。ちょっとしたティーザーをお見せしたかったんです。なぜかっていうと、すべての技術について質問してほしいからです。よく電話をもらうんです。「サンディー、AIで何かせなあかんねん」って。そしたら私は「なんでAIなん？どんな問題を解決しようとしてるん？」って聞くんです。
普通、その問題を掘り下げていくと、1つの技術だけやのうて、もっと多くの技術が必要になるんです。そして、「指数関数的、ベイビー」の話を覚えてます？これらのトレンドが全部同時に起こってるんです。ブロックチェーンもセンサーも量子コンピューティングも、AIと同時に来てるんです。
ほな、最後のトレンドの準備はできてます？これ、私が思うに一番面白いトレンドの1つです。AIは多くの新しい問題も生み出してるんです。新しい技術やから当然やと思います。
それを認識して、対処せなあかんのです。いくつかの問題を見てみましょう。信頼の問題、幻覚、データ不足、雇用、バイアス。これらは全部、この分野で仕事をしてるリーダーとして見ていかなあかん問題です。
まず、信頼の問題から始めましょう。これはエデルマン・トラスト・バロメーターです。毎年見てるんですけど、すごくいいデータがあるんです。これは2024年のものです。ちょっと説明させてください。
左側の白と灰色の部分は「この技術を拒否する」っていう人たちです。右側は「このイノベーションを受け入れる」っていう人たちです。これは世界中の人々の見方です。
まず1行目を見てください。グリーンエネルギーを見ると、もうキャズムを越えてるのが分かります。人々は熱心に受け入れてて、グリーンエネルギーを求めてるんです。一番下を見てください。GMO、遺伝子組み換え食品の例ですけど、答えは明確です。
人々は「この技術は要らん」って言ってるんです。「欲しくない、この技術は要らん」って。でも真ん中を見てください。AIがそこにあります。本当に境界線上なんです。35%が拒否、30%が受け入れてるのが分かります。
遺伝子治療も同じです。AIを使ってるんですけど、この信頼の境界線上にあるんです。だから、信頼の要素を確保するのは私たち全員の責任なんです。リーダーとしての役割についても話しますけど。
これを見ると、別の文脈も見えてきます。知ってました？今年、世界の人口の49%が選挙をするんです。今年ですよ。64カ国とEUで、約70の地域です。
世界中の人々が一番心配してることは何やと思います？信頼です。本当にその候補者がビデオに映ってる人なのか？ディープフェイクがたくさんあるから、本当にその人が言ったのか、本当にその引用が正しいのか、本当にそれが起こったのか、分からんのです。
だから、この問題に取り組み始めました。これは信頼の検証です。ブロックチェーンを使ってます。ブロックチェーンは所有権を示せて、署名もできるって覚えてます？これは私がAmazonを辞めてスタートアップに移った時のプレスリリースの例です。
青いチェックマークがあるの見えます？私の引用を検証してて、チェーンにサインしてるんです。面白いのは、この技術は今日既に存在してることです。実際に特許も取ってます。今、採用の障害になってるのは技術やのうて、ビジネスモデルなんです。
誰が支払う責任を負うのか？ニュース機関なのか、記事を出版してる人なのか、ビデオを持ってるテレビ局なのか？彼らは払いたくないんです。自社の幹部が正しく引用されてることを確認したい企業が払うべきなのか？彼らも払いたくないんです。私みたいな個人はどうでしょう？
その青いチェックマークが欲しいけど、払えるかな？技術はあるのに、ビジネスモデルをどうやってキャズムを越えさせるかを考えなあかんのです。
もう1つ面白い例を見せましょう。ダウンジャケットを着た法王の写真見ました？400万人がその写真をリツイートしたんです。実際にはバルマンのジャケットなんです。バルマンはめっちゃ興奮して、マーケティングキャンペーンをやろうとしてたんですけど、これがディープフェイクだって分かったんです。
本物の写真やないんです。でも本物みたいに見えるでしょ？右側は私です。もちろん、私の写真は400万ヒットはしてないですけど。レッドカーペットのイベントに行ったんですけど、寒くて、持ってたのがダウンジャケットだけだったんです。
法王の写真が偽物だって分かった後、人々は私の写真も本物かどうか聞き始めたんです。本当です。だからこのピンクのチェックマークがあるんです。チェーンで検証したっていう証明です。
次は幻覚の問題です。娘たちがプロンプティングの授業を受けてるんです。そう、高校生がプロンプティングの授業を受けてるんです。授業の中で、論文のためにリサーチをせなあかんかったんです。
5つのソースを見つけて、ある主張を証明しようとしてたんです。私は「これ、確認せなあかんな」って言ったんです。3冊の本が実在しなかったんです。AIが、ChatGPTが、存在しない本のタイトル、出版年、ページ番号、そこからの引用まで返してきたんです。
だから今は、すべてをダブルチェックせなあかんのです。幻覚はいずれなくなるでしょうけど、今のところ、リーダーとしては、これらのことをチェックし、ダブルチェックせなあかんのです。今は全部が正しいって思うわけにはいかんのです。
次はデータ不足の話です。データはすべての基礎ですからね。データについてのトレンドを作ろうと思ったんですけど、7つのトレンドを見てみると、データがすべてのトレンドの基礎になってるんです。
データが足りなかったら、学習モデルはどうなるでしょう？持ってるデータからしか洞察を出せないんです。これは本当に分かりやすい例です。女性の健康です。マッキンゼーがこの具体的な例についてレポートを出してくれて、本当に感謝してます。
アメリカでは1993年まで、臨床研究に男性と女性の両方を含めることが義務付けられてなかったんです。1993年ですよ。つまり、17年間のデータの空白があるんです。
それって問題なんでしょうか？そうなんです。今、最先端のAI医療ツールがたくさん出てきてて、すごく素晴らしくて、男性にはめっちゃよく機能してるんです。
例えば、これは肝臓病の予測ツールです。血液検査だけで肝臓がんを検出できるんです。肝臓病があるか、将来なるかを予測できるんです。すごいでしょ。77%のケースでうまく機能してます。
でも女性の場合、44%のケースで失敗するんです。なぜか？十分なデータがないんです。だから、もっとデータを集めるためのいろんな取り組みがあるんです。
なんでこれが重要かっていうと、もしあなたがLLM（大規模言語モデル）を持ってるなら、十分なデータがなかったとか、データが1種類の動物からしか取れてなかったとか、1つのタイプからしかデータがなかったとかをタグ付けするか言及する責任があるんです。
そうせんと、結果が間違ってしまう可能性があるんです。興味深い例を1つ挙げましょう。Air Canadaの話聞きました？Air Canadaは人工知能にめっちゃ積極的になりたかったんです。
そこで、カスタマーサービス用にChatGPTを導入したんです。ある人が遺族割引運賃について聞いたら、間違った情報を返したんです。チケットの一部を払い戻すって言ったんです。
Air Canadaは「それは間違いです。でも、それをやったのは私たちやのうて、AIです。私たちの問題やのうて、AIの問題です」って言ったんです。でも、AIを訓練したのは誰？AIを訓練したデータを持ってたのは誰？
実際、その人が起こした訴訟で、判事はAir Canadaがデータに責任を持たなかったって言ったんです。大金を求めたわけやのうて、ポイントを主張したかったんです。
AIのアーキテクチャ図をたくさん見たことあると思いますけど、一番下に全てが乗ってることを思い出してほしいんです。インフラ、アルゴリズム、アプリケーション、ガバナンス、セキュリティ、モニタリング、教育、すべてがデータに帰結するんです。
だから、データが正しくて安全であることを確認せなあかんのです。
ここでの宿題、やるべきことは、責任あるAIのフレームワークを作ることです。1つ見せますけど、めっちゃ複雑やと思います。責任あるAIだけで1つのセッションができるくらいですけど、これは後で公開します。
AIの倫理、データについて考える必要があります。データが足りない時や、データを合成してる時に警告するんでしょうか？世間の認識はどう扱うんでしょうか？そういう場合、どうするんでしょうか？これだけでセッション1つできるくらいです。
ほな、あと7分くらいです。最初に話した3つのポイントに戻りましょう。覚えてます？AIファーストな考え方を持つこと、ビジネスはいろんな方面から変革されること、抵抗するのをやめて学び始めることでしたね。
これをどうやってやるか、説明しましょう。まず、AIファーストな考え方を持つには、実験する必要があります。今日はたくさんの実験を見せましたよね。ぬいぐるみからいろんな実験まで。
これはめっちゃ面白いと思った例です。同僚のデビッド・アルマーノ、ここにあるRinger Sciencesっていう会社で働いてるんですけど、彼らが実験のためにサウス・バイ・サウスウエスト用のLLMを作ったんです。
実験として、たった1つの質問に答えるようにしたんです。「サウス・バイ・サウスウエストで絶対に見逃せないセッションは何？」これをイーロン・マスク用と私用に作ったんです。
見てください、私のセッションに来るように言ってるんです。だから今日ここにいるんです。これを推薦してなかったら、来てなかったかもしれません。
これはええ実験やと思います。こういうことを実験して、質問を投げかけてください。リーダーとして、AIファーストな考え方をするなら、物事は変化してるんです。「指数関数的、ベイビー」を覚えてます？めっちゃ速く変化してるから、全部の正解を持ってるなんてありえへんのです。
でも、正しい質問をする能力は持てるんです。私、この言葉が大好きなんです。私のこと知ってる人は分かると思いますけど、引用をよく使うんです。「専門家とは、すべての正解を出す人やのうて、すべての正しい質問をする人や」これがAIファーストのリーダーとしてすべきことです。
一番よく聞かれる質問は、「すべてが指数関数的に変化してる中で、どうやってついていけばええんや？どうやって計画を立てればええんや？」です。
ここでのアドバイスは、基本原則はまだ通用するってことです。基本原則覚えてます？大きな問題があったら、それを小さな問題に分解して取り組むんです。そして自分の問題に集中し続けるんです。
まだ収益を上げなあかんでしょ？AIっていう新しいおもちゃを追いかけるだけやのうて、自分のビジネスにも集中せなあかんのです。
この言葉が大好きなんです。セコイアのパートナーの1人が言った言葉です。「2000億ドルの問題は、基本的にこのインフラをどう使って、人々の生活をどう変えるかってことや」
ただやるためにやるんやのうて、誰かの人生を変えようとしてやるんです。影響を与えようとしてやるんです。
私が計画の立て方をアドバイスする時、これは同僚のレイ・ワンが作った素晴らしいチャートなんですけど、コンステレーションのCEOなんですけど、変革のインパクトに対するリターンを探すんです。
例えば、Air Canadaみたいに、最初からブランド変革で始めたくないかもしれません。それが最初のAI実験にはならんかもしれません。
運用効率から始めたいかもしれません。X軸を見てください、複雑さのレベルです。Y軸はリスクです。だから、よく人に言うのは、複雑さもリスクもそれほど高くないところから実験を始めましょうって。もちろん、リスクが高いほど報酬も大きくなります。
でも、まずは遊んでみて、学んでみて、それからもっと大きな変化の領域に入っていけばいいんです。分かりますよね？これ、本当に大事やと思うんです。これが一番よく聞かれる質問なんです。「すべてがこんなに速く動いてる中で、どうやって計画を立てればええんや？」
目の前のボール、つまり収益と利益、やらなあかんことから目を離さんでください。でも、周りで変化してることを無視せんようにしてください。
最後に、抵抗するのをやめて、学び始めることについて。ここで何をすべきか？リーダーシップのチェックリストを作りました。
大きな部屋やから、いくつかのポイントだけにしましたけど、基本的に、リーダーとして準備できてますか？横を見んでください、マネージャーやなくても、この部屋の全員がリーダーです。
まず、ここに来て学んでるってことが大事です。希望としては、この情報を持ち帰って、同僚と共有してほしいんです。
チェックすべきことの1つ、AIエージェントをいつ信頼すべきか分かってますか？娘が経験した幻覚の話をしましたけど、ビジネスでもそういうことが起こります。だから正しい質問をする必要があるんです。
2つ目、人間の洞察を大切にしてるか確認してください。AIの話を始めると、人々が最初に思うのは「私の仕事がなくなる」ってことです。だから、新しいことを試すけど、人間の洞察も大切にするってことをどう示すか考えてください。
チーム全員のトレーニングに投資してるか確認してください。Accentureのジュリー・スイートCEOが、AI学習の会社を買収したの知ってます？なぜかっていうと、Accentureのチーム全員と、すべての顧客にトレーニングが必要だって分かってるからです。
チームの一部だけやのうて、全員をトレーニングしてください。これは大きな気づきでした。500人のCEOとAIについて話したんですけど、これが一番大きな学びやったって言ってました。
AIのトレーニングを1つのチームだけにするんやのうて、本当に会社全体を見る必要があるんです。
そして最後に、集中、集中、集中です。KPIに集中し、ユースケースに集中し、価値に集中してください。
何回も電話がかかってきて、「AIで何かせなあかん、AIで何かせなあかん、AIで何かせなあかん」って言う人がいるんです。確かに「指数関数的、ベイビー」で成長してますけど、同時に、自分が何をしようとしてるのか、何を解決しようとしてるのか、KPIは何かに集中し続ける必要があるんです。
チームの準備もせなあかんです。約400の企業を調査したんですけど、「ラビットチーム」って呼んでる、とても動的で流動的なチームが、この指数関数的な変化にうまく適応してることが分かりました。
実際、その情報を全部本にまとめました。「タイガーとラビット」っていう本です。この本では、タイガーチームや古い構造が、すべてが指数関数的に変化するこの新しい世界でなぜ機能しないかを説明してます。
ここでは縦割りを打破し、違うことをし、違う考え方をする必要があるからです。これが本の裏表紙です。私の大好きなことの1つは、ペプシが大好きで尊敬してるんですけど、ペプシがこの本を読んで、ラビットチームについて本当に考えて、やり方を変える必要があると思ったことです。
ペプシは実際に、チームの概念を変えて、すべてが指数関数的に起こってるっていう考えから、チームの名前をラビットチームに変えたんです。
ほな、もう終わりの時間です。みなさんにとって価値があったでしょうか？
（観客拍手）
最後に、7つのトレンドをもう一度見せますね。みなさんが持ち帰れるように。
AIファーストのリーダーとして、ビジネスがいろんな角度から変革されることを見て、学び続けるために、これらすべてを見てください。抵抗するのをやめて、学び始めてください。
みなさんと会えたらうれしいです。いつでも連絡してください。今日は14時10分に、10Cの部屋で本の署名会があります。できるだけ多くの人と会いたいです。
何か手伝えることがあれば、Twitter、Signal、WhatsApp、Telegramで連絡してください。ほとんどの場合、Sandy Carterです。Twitterは Sandy_Carter で、すべてのスライドの下に書いてあります。
最後に、いろんなAIツールを使ってこの発表を作りましたけど、Lukowski Creativeっていう代理店にも手伝ってもらいました。
みなさん、今日はありがとうございました。サウス・バイ・サウスウエストの一員にしてくれてありがとうございます。
（観客拍手）
ありがとうございます。
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