實際影片長度:38:30.000。原文、繁中、雙語可點擊句子跳轉影片。
0:01.599–0:08.117
ja今年6月Instagramに投稿された1本の動画
0:08.117–0:13.549
ja700万回以上再生され大バズリしました。
0:13.559–0:18.282
ja実はこの映像生成AIによって作られたもの。
0:18.282–0:21.880
ja製作者によると愛建の写真と数行の
0:21.880–0:27.928
ja文章で指示をしたら[音楽]わずか10分程度で出来上がったと言います。
0:27.928–0:28.640
ja映像だけ
0:28.640–0:30.720
jaではありません。
0:30.720–0:38.668
jaあだがわ賞を受賞したこちらの小説は作品の一部をAIが執筆しました。
0:38.668–0:39.150
ja今や
0:39.160–0:43.056
jaAIは便利なツールという枠を超え
0:43.056–0:45.491
ja人の感情をも揺さぶり
0:45.491–0:49.388
ja生活になくてはならないものとして
0:49.388–0:52.310
ja存在し始めているのです。
0:52.320–0:52.965
jaしかし
0:52.965–1:06.080
ja一方で韓国のヒュンダイ自動車グループの労働組合はAIロボットの導入が将来の雇用に大きな影響を与えるとして導入の反対を表明。
1:06.080–1:16.268
jaさらにアメリカのAI企業アンソロピックがプログラムのバグを見つけ出す能力が非常に高いとされるクロードミストを発表。
1:16.268–1:18.240
ja各国政府はサイバー攻撃に
1:18.240–1:22.280
ja使われることに[音楽]危機感を強めました。
1:22.280–1:29.485
ja人は今迫りつつあるAIとの共存時代にどう適していけばいいのか。
1:29.485–1:30.880
jaまさに立たされているのです。
1:30.880–1:33.240
jaれているのです。
1:33.240–1:38.142
jaそこでこの番組では世界そして日本[音楽]が迎えている
1:38.142–1:40.216
ja最新のAI事情を取材。
1:40.216–1:41.159
ja仕事にAI
1:41.159–1:42.640
jaをどう活用してるんですか?
1:42.640–1:44.840
ja合計で言うと17体。17
1:44.840–1:45.200
zh体。
1:45.200–1:45.799
jaはい。
1:45.799–1:49.403
jaこちらアメリカのGoogleのブースです。
1:49.403–1:51.634
jaえ、ほとんど人がいません。
1:51.634–1:53.693
jaえ、その向こう側ですね。
1:53.693–1:55.238
jaえ、と書かれたウ。
1:55.238–1:58.670
jaこちらにですね、人だかりができています。
1:58.680–2:05.709
jaさらにスタジオにはAIって革命をもう超えてると思うんですよね。
2:05.719–2:16.673
ja国内で大手企業のAI導入を支援する日本ビジネスシステムズの執行役員の中山高史さんと[音楽]IT分野の話だと思ってるじゃないですか。
2:16.673–2:18.190
ja人事部またになる。
2:18.200–2:20.440
jaなるほど。
2:20.440–2:36.959
ja様々な業種の[音楽]経営の現場に詳しい入山章栄さんがAI前盛時代[音楽]に乗り遅れないための最新情報から新しい働き方を徹底討論[音楽]します。
2:36.959–2:45.190
ja緊急取材AIで激変する世界と日本第2弾。
2:45.200–2:49.633
ja緊急取材AIで激変する世界と日本第[音楽]2弾です。
2:49.633–2:51.509
ja中山さん、やっぱりこの
2:51.519–2:54.790
jaAIを取り巻く環境っていうのは大きく変わりましたよね。
2:54.800–2:55.307
jaそうですね。
2:55.307–2:58.538
jaこの1年でギリギス力はものすごく進歩しましたし、
2:58.538–3:02.935
jaま、貯金で思い出すところで言うとミトスショックああと呼ばれてる
3:02.935–3:05.630
jaアンロピックのミトスというモデルが出て
3:05.630–3:07.190
ja3日で使用禁止になって
3:07.190–3:08.750
jaああ能力が高すぎたと。
3:08.760–3:12.676
jaま、初めて政治がAIに介入したっていう歴史的なことが起きたりとか
3:12.676–3:14.512
ja激当の1年間だったとこですね。
3:14.512–3:14.879
jaうん。
3:14.879–3:18.247
jaこの私たちのビジネスシーンもだいぶAIによって変わった
3:18.247–3:19.869
jaということなんでしょうか?
3:19.879–3:22.239
jaあのね、もう大混乱中ですよ。
3:22.239–3:23.200
ja混乱してる。
3:23.200–3:27.309
jaあの、ま、アメリカだと今超一流校出ても就職できない。
3:27.319–3:27.760
jaうん。
3:27.760–3:34.630
jaもうAIにやらせちゃった方がいいみたいな流れがもう普通に出てきてるわけですよね。何より
3:34.640–3:36.560
jaAIエージェントですよね。
3:36.560–3:36.775
jaはい。
3:36.775–3:36.990
jaはい。
3:37.000–3:38.519
jaもう人と変わんないわけですよ。
3:38.519–3:39.280
jaうん。
3:39.280–3:41.496
jaだからAIエージェントを使ったら
3:41.496–3:43.990
jaもう従業員いらないじゃんみたいなこと。
3:44.000–3:46.120
jaそういう会社がいっぱい出てきてるっていうことですね。
3:46.120–3:50.600
jaもうAI使いこなしてる会社と使いこなせてない会社で相当これから差が出てくることは。
3:50.600–3:52.840
jaもうもう出てきてるんですけどもっと出ます。
3:52.840–3:53.439
jaはい。
3:53.439–3:54.662
ja間違いないですね。
3:54.662–3:55.750
jaそして中根さんは
3:55.760–3:58.519
ja1年前とAIとの向き合い方変わりましたか?
3:58.519–4:00.760
ja1年前はほとんど使ってませんみたいなこと言ってました。
4:00.760–4:01.089
jaはい。
4:01.089–4:03.390
jaほとんど使ったこともなかったんですけれども
4:03.400–4:06.560
ja1年経つと使ってない人はもう絶対にないですね。
4:06.560–4:09.008
jaいないとそういったちょっと私たちの暮らし働き方
4:09.008–4:11.030
jaいろんなこと考えていきたいと思います。
4:11.040–4:11.519
jaはい。
4:11.519–4:12.184
jaさあ、まずはですね、
4:12.184–4:14.312
jaビジネスシーンでもよく聞くようになったのがAIエージェントです。
4:14.312–4:15.442
jaそこでまずは日本のビジネスシーンを
4:15.452–4:17.793
ja[音楽]AIエージェントがどう変えているのか
4:17.793–4:20.027
ja最新の現場を豊島キャスターが取材しました。
4:20.037–4:43.749
ja東京渋谷に本社を置く[音楽]名刺やメール電話などのやり取りの音声などをデジタル化するサービスで売上を伸ばしています。
4:43.759–4:51.400
ja旧成長[音楽]を遂げてきたこちらのIT企業になんと17体ものAIエージェントを使いこなす次世代の社員がいるという
4:51.400–4:52.355
jaことなんです。
4:52.355–4:53.720
ja私たちの働き方は今後
4:53.720–4:58.150
ja変わるのか話を聞いていきたいと思います。
4:58.160–5:04.360
jaAIエージェントを17体操操る次世代社員。
5:04.360–5:10.919
jaAIエージェントとは会話を打ち返すだけの生成AI[音楽]とは違い
5:10.919–5:14.199
ja自立的に考え実行するAIのこと。
5:14.199–5:15.520
ja今日はどうもよろしくお願いいたします。
5:15.520–5:17.390
jaよろしくお願いします。
5:17.400–5:23.631
ja彼こそAIエージェントを使いこなす社員川瀬さんです。
5:23.631–5:30.743
ja今までLINEやGoogleなどIT関連の会社を渡り歩き、
5:30.743–5:36.400
ja現在は33でプロダクトの責任者を務めています。
5:36.400–5:39.880
jaご自身はお仕事にAIをどう活用してるんですか?
5:39.880–5:42.094
jaえっと、合計で言うと17体。
5:42.094–5:44.095
ja17体[笑い]多すぎませんか?
5:44.095–5:44.350
zh結構
5:44.360–5:45.136
jaそうですね。
5:45.136–5:46.430
ja専門のエージェントは
5:46.440–5:53.791
ja13体なんですけれどもルーチーンのエージェントが3体いるのとあとそのリードエージェントっていう
5:53.791–5:55.199
jaこの司令官ですか?
5:55.199–6:00.278
ja司令官のエージェントが[音楽]1体なので合計17体っていう、はい。状況ですね。
6:00.278–6:01.230
ja状況ですね。
6:01.240–6:04.080
ja現場部隊のAIが13体で、
6:04.080–6:04.517
jaま、
6:04.517–6:11.943
jaその側近AI3体で、最速近が主席補佐みたいなのが1体と、これは33の中でも
6:11.943–6:16.749
jaおそらく1番多い1番多いかもしれないですね。
6:16.759–6:29.350
ja朝出勤した川瀬さんの元に送られてくるのは、今日の準備サマリー。見ていて、あの、僕のカレンダーとか、あと前日の会話内容とかを元にして、今日やるべきことっていうところを、AIから送られてきたものをチェックしているっていう、はい。
6:29.350–6:34.870
jaところをAIから送られてきたものをチェックしているっていうはい。
6:34.880–6:36.924
ja例えば、AIが前日の会話録から、今日決めるべきことを提案。
6:36.934–6:43.324
ja[音楽]川瀬さんが手掛けているAI音声入力の改善方針や
6:43.324–6:49.240
ja[音楽]川瀬さんが手掛けているAI音声入力の改善方針や、[音楽]新機能デザインの承認、化費が上がっています。
6:49.240–6:55.410
jaさらにGoogleカレンダーを読み込みタイムスケジュールまで自動生成し
6:55.410–6:58.230
ja毎朝メッセージを送ってくれます。
6:58.230–6:58.759
jaこれは
6:58.759–7:06.639
ja先ほどの17体での、ルーティーンを知らせる側近[音楽]AIの一体が機能。
7:06.639–7:08.178
jaこの日会議にさ、
7:08.178–7:09.331
jaじゃ、早速、
7:09.331–7:11.255
jaあの、先ほどあった、
7:11.255–7:12.216
jaあの、ま、
7:12.216–7:13.562
ja心理的ハードル
7:13.562–7:19.524
jaAIの音声入力を使う上での心理的ハードルをなんかどうやってこう
7:19.524–7:24.909
ja解消できるかっていうところをちょっと議論していきたくて、
7:24.919–7:26.496
jaそこで川瀬さん
7:26.496–7:31.754
jaAIに音声入力の心理的ハードルを検証して
7:31.754–7:34.909
jaという指示を出しました。
7:34.919–7:46.510
jaするとまず司令AIが、分析には顧客の声と利用データと他者の事例の視点が必要と判断。司令AI
7:46.520–7:53.919
jaAI自ら専門のAIエージェント3体を起動させます。か
7:53.919–7:55.360
ja稼働中 うんうん。
7:55.360–7:56.520
jaあ、出てきましたね。
7:56.520–7:58.159
ja出てきましたね。
7:58.159–8:06.610
jaAIから回答が顧客の声を分析するAIは人前で話す恥ずかしさがあると指摘。
8:06.610–8:07.080
jaまた
8:07.080–8:12.986
ja利用データを集約するAIは、承認では経費が嵩む傾向があると分析。
8:12.986–8:14.319
jaそれらを踏まえ
8:14.319–8:23.480
jaて司令AIが[音楽]AIの音声入力には周囲の目を気にする社会的ハードルや
8:23.480–8:29.078
ja大事な場面ほど手入力という信頼のハードルなど
8:29.078–8:32.640
ja3つの課題を洗い出しました。
8:32.640–8:34.918
ja確かに大事な場面ほど天流力っていう
8:34.918–8:39.207
jaのはやっぱセール不安を持ってるんだろうなっていう感じがしますね。
8:39.207–8:40.279
ja自分も実際音声使
8:40.279–8:45.062
jaてまじの5変換とかうん内でも標とか起きてる感じがするかなと思うので、
8:45.062–8:49.704
jaその辺の制度上げていかないとなかなか使ってもらえないのかなっていう
8:49.704–8:50.829
jaのは思いますね。
8:50.839–8:51.279
jaうん。
8:51.279–8:51.720
jaうん。
8:51.720–8:52.160
jaうん。
8:52.160–8:52.600
jaうん。
8:52.600–8:55.959
jaこの課題をどうすれば解決できるのか。
8:55.959–8:59.640
ja次回アイデアを持ち寄ることになりました。
8:59.640–9:05.200
jaこれを人間の今までの部下たちとかにやらせると時間は何倍ぐらいかかります?
9:05.200–9:06.480
jaうん。もう何十倍とかですね。
9:06.480–9:09.399
ja何十倍か。多分数日数週間かかってことです。
9:09.399–9:10.590
jaあ、おっしゃってる通りですね。
9:10.600–9:11.932
ja最初のそのじゃ
9:11.932–9:13.834
jaお客さんの声を集めて
9:13.834–9:15.547
jaそのなんでしょう。
9:15.547–9:16.308
ja分析して、それに
9:16.308–9:17.069
jaそれに
9:17.079–9:23.668
ja1週間とかであ、その利用データをちゃんと分析して、また別の人が1週間、1週間、確かに、だから
9:23.668–9:27.959
jaもう人間に頼むと1ヶ月ぐらいかかることが1分で終わった。
9:27.959–9:29.959
jaはい。
9:29.959–9:36.440
ja1日の終わりには[音楽]AIから今日の振り返りが自動で送られてきます。
9:36.440–9:39.209
ja判断材料は世界の著名な経営者たちの行動。
9:39.209–9:42.946
ja川瀬さんの行動と比較し、的確な感想を送ってくれるのです。
9:42.956–9:47.142
ja[音楽]今日僕が送ったスラックメッセージだとか、あとは
9:47.142–10:00.181
ja会議の技似録とかを、あのAIが読み取って、それについて良かったこと、もっと改善すべきこと、とAIからの所感みたいなものが送られてきて、それを元にあれをやんなきゃなっていう
10:00.181–10:02.596
jaところを学んでいる状況ですね。
10:02.606–10:08.044
ja[音楽]中には大きな判断は早いのに、小さな証言が漏れるのはあなたの一貫したパターンです。
10:08.044–10:09.156
jaなど厳しい評価も。
10:09.156–10:16.592
ja[音楽]これあるある。
10:16.592–10:22.000
ja確かにきついな。
10:22.000–10:23.470
jaきつい。
10:23.480–10:29.230
jaこうした17体のAIによって変化したのは作業の効率化だけではありません。
10:29.230–10:33.382
ja実は仕事の内容が意外な方向に変化していると言います。
10:33.392–10:37.365
ja[音楽]作業の時間、もちろん短くなるんですけど、
10:37.365–10:41.338
jaその分それをその人と会う時間に充てたりとか、
10:41.338–10:47.730
jaもっとそのプライシング戦略とかって根本を考える時間に充てたりとかっていう
10:47.730–10:48.248
jaので、
10:48.248–10:53.949
jaそれまで僕はもうかなりずっとパソコンが多かったんですけど
10:53.959–10:56.870
ja逆にもう対面が増えたとパソコンが減ったっていう。
10:56.870–10:57.629
ja増えてます。
10:57.639–11:02.962
jaもしかするとことによるとこれからの社会人はむしろもう外回り営業とか[笑い]そうですね。
11:02.962–11:03.333
jaはい。
11:03.333–11:05.190
jaと会うとか飲むとかはい。はい。
11:05.200–11:06.268
ja食事するみたいです。
11:06.268–11:07.560
jaそっちが大事みたいです。
11:07.560–11:07.877
jaはい。
11:07.877–11:10.726
jaで、食事してる間にAIがリサーチしてくれてて、
11:10.726–11:13.675
jaで、食事した内容とリサーチの内容を合わせて
11:13.675–11:15.221
ja次のアイデアを[音楽]
11:15.221–11:18.030
jaまたそれを検証するために人と会ってみて。
11:18.040–11:29.240
ja昭和のゴリゴリの営業ともう21世紀のAIがこう両立してコラボレーションする働き方になるみたいなかもしれないですね。
11:29.240–11:36.262
jaAIエージェントを使いこなす新しい働き方は人と人とのコミュニケーションを加速させるのかもしれません。
11:36.272–11:36.963
zh[音楽]
11:36.963–11:37.999
jaやはり、ま、
11:37.999–11:38.690
ja近い将来
11:38.690–11:41.972
jaもうこのカーさんみたいに我々社員なんか
11:41.972–11:45.599
jaもうAIを複数AIを多分日常的に使いこなす
11:45.599–11:46.463
ja時代が来て
11:46.463–11:49.572
ja多分もっと先には多分中小企業の方とか
11:49.572–11:51.990
jaもう働く人洗えるところでもう
11:52.000–11:56.480
jaAIに相談してま、業務をやるって不がもうほぼ標準になるだろう。
11:56.480–11:59.866
ja多分今Googleとかもう当たり前じゃないですか?
11:59.866–12:00.959
jaま、そのうに多分
12:00.959–12:03.160
jaAIとのとかがなるんだろうなと。
12:03.160–12:06.405
jaま、とはいえ17体すごいですね。
12:06.405–12:11.800
jaでも中山さんはこの17体よりももっと多い数を使ってる。
12:11.800–12:12.564
jaそうですね。
12:12.564–12:16.348
jaあの、ルーチン的に使ってるの多分20ぐらいだと思います。
12:16.348–12:17.319
ja20すげえな。
12:17.319–12:18.680
jaルーティンで20使。
12:18.680–12:22.178
ja実際あの長さん去年ぐらいはもうみんなAIでチャットで質問して、
12:22.178–12:24.999
jaま、その答えを聞くってのが、ま、一般的な使い方で、
12:24.999–12:27.595
ja今もそれ、そういう使い方多いと思うんですけど、
12:27.595–12:28.949
ja今そのビジネスシーンでの
12:28.959–12:32.240
jaAIの利用の仕方はもう結構どんどん進化してるんですか?
12:32.240–12:33.060
jaそうですね。
12:33.060–12:33.880
jaチャットして
12:33.880–12:35.026
ja1問1答というか、
12:35.026–12:38.210
jaあるいはその検索の代わりに何か聞いて答えるっていう
12:38.210–12:40.120
jaAIの使い方だと思うんですね。
12:40.120–12:43.289
jaで、その後聞いたことに対してじっくり考えて
12:43.289–12:46.308
ja1分とか10分と場合と1時間ぐらい考えて
12:46.308–12:48.421
jaすごく深い答えを返してくれる
12:48.421–12:51.590
jaいわゆる考えるAIにどんどん移行してきて、
12:51.590–12:55.363
jaでその考えるAIが今度手足を持って動くことによって
12:55.363–12:57.779
ja今度自立するAIに変わってきて、
12:57.779–13:01.980
jaAIエージェントってまさに自立するAIの典型的なもので、
13:01.980–13:06.030
jaま、1は自分で考えて自分自らが行動を決めて動いてうん。
13:06.030–13:08.801
jaで、1時間動いて結果を返してくれる
13:08.801–13:13.110
jaて言ったようにAIエージェントになってきてますよね。
13:13.120–13:18.063
jaAIエージェントで変わるのは大手企業だけではありません。
13:18.063–13:22.839
ja実は個人事業主のビジネスも大きく変えようとしています。
13:22.839–13:25.659
jaよく個人事業主さんでホームページ作りたい方ってすごく多いと思うんですね。
13:25.659–13:27.389
ja[音楽]はい。
13:27.399–13:28.715
jaで、今までだと外注して、
13:28.715–13:32.333
jaまあ、1ヶ月ぐらいおしれなページを作ってもらうっていうのが結構ね、
13:32.333–13:33.430
ja何十万とか払ってね。
13:33.440–13:34.471
jaそうですね。
13:34.471–13:36.360
ja今10分で作れるってい
13:36.360–13:37.509
ja作れる。
13:37.519–13:38.524
ja例えばウツプロともこれだけなんですね。
13:38.524–13:40.059
ja駅前のパンや豊島ベーカリーのホームページを作ってください。
13:40.069–13:42.313
ja[音楽]メニューの紹介、
13:42.313–13:43.435
jaお店の地図、
13:43.435–13:44.932
ja写真ギャラリー、
13:44.932–13:47.550
ja予約ホームをつけてください。
13:47.560–13:51.187
jaこのわずか4行の文章をコデックスという
13:51.187–14:08.749
jaチャットGPTのアプリに入力するとわずか10分後にはおまでできちゃいますので[音楽]うおこれ毎日の焼きたての幸せをって僕指示してないんですけどプロンプトでこういう写真もま合成してくれて
14:08.759–14:12.170
jaAIがあとシベーカできてないのにここまで[笑い]
14:12.170–14:14.302
jaお取り置き機能もできちゃったね
14:14.302–14:16.291
jaそういうだってこれは普通ね、
14:16.291–14:19.134
ja業者に頼むと本当100万とか200万とか
14:19.134–14:21.560
jaそのぐらいのレベルがかかっちゃう。
14:21.560–14:27.000
jaこれアメリカだと今OPCっていう言葉がすごい流行ってるんですよ。
14:27.000–14:29.949
jaOPCっていうのはワンパソンカンパニー。
14:29.959–14:30.800
jaああ、なるほどなるほど。
14:30.800–14:32.800
jaだからもうね、1人で会社作れちゃうんですよ。
14:32.800–14:33.880
jaもうAIがいるから。
14:33.880–14:35.519
jaあと従業に全部AIだから。
14:35.519–14:36.199
jaなるほど。
14:36.199–14:39.990
ja自分にちょっとした発想とかやる気があったらもう会社作れちゃう。
14:40.000–14:40.920
jaああ、そう。
14:40.920–14:41.366
jaだから
14:41.366–14:47.762
ja私はこれからの時代言ってるのはAIエージェントはもうほとんど人間と変わんないんですよ。
14:47.762–14:51.629
jaだってやること人間よりある意味能力高いから。だからね
14:51.639–14:54.030
jaIT分野の話だと思ってるじゃないですか。
14:54.040–14:55.389
ja人事マネージャーになる。
14:55.399–14:56.020
jaなるほど。
14:56.020–14:57.950
jaあ、このテレビ見てる人もAIの話だから、
14:57.950–14:59.135
jaま、ITのシステムの話だなって思ったらいいや
14:59.135–14:59.350
ja違うと。
14:59.350–15:00.373
jaもうあなたの人事部のあの人事部ですよ。
15:00.373–15:01.073
jaだって経営の決定からしたら
15:01.073–15:01.935
jaこっちにいわゆる当訓って言ってね
15:01.945–15:03.286
ja[咳払い]
15:03.286–15:09.189
jaAIを育てるためのお金が必要じゃないですか。
15:09.199–15:10.383
jaでもこっちで1人ね、
15:10.383–15:13.818
ja600万とか500万とか払らなきゃいけないじゃないですか。
15:13.818–15:16.069
jaどっちが高いのって議論になるんですよ。
15:16.079–15:21.068
ja日本でも私たちの生活や仕事に深く関わり始めているAIですが、
15:21.068–15:26.223
ja今世界で加熱しているのがアメリカ対中国の[音楽]AI競争です。
15:26.223–15:27.720
ja今年上海で行われた
15:27.720–15:29.307
jaAIイベントでは戦車以上の企業が出展しました。
15:29.307–15:30.110
ja中国がアメリカを猛追する
15:30.110–15:33.186
zh[音楽]AI市場。
15:33.186–15:37.629
jaその最前線をご覧ください。
15:37.639–15:40.059
ja加熱するAI競争
15:40.059–15:43.993
ja中国の現在地は中国上海今年
15:43.993–15:51.859
ja[音楽]7月に大規模なAIのイベントが行われました。
15:51.859–15:53.069
zh[音楽]
15:53.079–15:56.702
jaえ、中国上海世界AI大会に来ています。
15:56.702–16:01.480
jaえ、ご覧のようにですね、え、人で溢れ返っています。
16:01.480–16:08.887
jaえ、出展企業は世界20カ国1100社という風になっているんですけれども、
16:08.887–16:11.150
ja主役は中国の企業です。
16:11.160–16:16.237
ja2018年から開催されてきたこの大会に[音楽]
16:16.237–16:19.769
ja今回初めて習近平国家主席も出席。
16:19.769–16:22.639
ja国内外から注目されました。
16:22.639–16:28.759
jaこちらは中国のヒューマノイドロボットの大手ユニバウンズ。
16:28.759–16:35.601
ja披露したのはAI搭載型ロボットによるキックボクシングです。
16:35.611–16:40.469
ja[音楽]去年に比べるとですね、
16:40.469–16:43.384
ja体勢の保持ですね、
16:43.384–16:50.519
jaえ、かなり性能が上がっているように感じます。
16:50.519–16:56.639
jaさらにこちらはブランド品の鑑定をするAIロボット。
16:56.639–17:01.595
ja今ですね、スニーカーから中敷を取り外しています。
17:01.595–17:04.280
jaえ、厚み、重さ、そして材質
17:04.280–17:04.970
jaですね。
17:04.970–17:07.559
jaえ、そして、え、カメラで、え、
17:07.559–17:14.081
jaロゴのデザインなどの形状を確認して、え、本物か偽物かを判定しています。
17:14.081–17:17.803
jaさらにこちら脳の形をした展示になっています。
17:17.803–17:20.799
jaえ、脳波で、え、ゲームをコントロール
17:20.799–17:24.866
jaするという風に書いてますね。
17:24.866–17:26.319
ja波でゲーム
17:26.319–17:27.454
jaコントローラーはなし。
17:27.454–17:29.322
ja人間が頭で思い描いた動きを脳波として
17:29.322–17:32.766
ja[音楽]AIが読み取り、
17:32.766–17:35.923
jaゲームを操作する技術。
17:35.923–17:40.802
ja医療分野での応用が期待されていて、
17:40.802–17:41.950
ja中国では
17:41.960–17:48.799
ja3年から5年の間に実用化に至る[音楽]可能性があるとされています。
17:48.799–17:50.937
ja中国のAI技術の鍵となる企業の展示も。
17:50.937–17:55.619
ja[音楽]え、こちら通信機器大手ファーウェイのブースです。
17:55.619–18:00.300
jaえ、巨大な設備、え、ありますけれども、え、これがですね、
18:00.300–18:03.310
ja今回初めて、え、披露されましたの新型
18:03.320–18:05.460
jaAIサーバーシステムです。
18:05.460–18:07.280
jaえ、こちらですね、え、
18:07.280–18:10.983
ja1024個とありますが、あ、最大ですね、
18:10.983–18:14.687
ja8192個のAIチップを一体的に動かせる
18:14.687–18:18.400
jaそんな仕組みになっているということです。
18:18.400–18:22.510
jaアメリカから厳しい輸出規制などを受けてきた
18:22.510–18:23.880
jaファーウェイ。
18:23.880–18:28.570
ja最先端のNVIDIA製チップが調達できない中、
18:28.570–18:34.280
jaチップ1個あたりの性能は及ばないものの数で挑んだ形です。
18:34.280–18:37.179
jaAI企業の盛り上がりを見せる中国。
18:37.179–18:44.200
jaその勢いを象徴するブースがありました。
18:44.200–18:47.840
jaこちらアメリカのGoogleのブースです。
18:47.840–18:49.675
jaえ、ほとんど人がいません。
18:49.675–18:52.074
jaえ、人だかりができています。
18:52.074–18:53.344
ja空欄としています。
18:53.344–18:55.148
jaえ、その向こう側ですね。
18:55.148–18:56.837
jaえ、と書かれたブース。
18:56.837–18:59.919
jaこちらにですね、人だかりができています。
18:59.919–19:02.080
ja対照的ですね、これ。
19:02.080–19:06.915
ja中国のAIスタートアップ、ムーンショットAI。
19:06.915–19:10.909
jaこのイベントに合わせて発表したのが、キ
19:10.919–19:15.120
jaK3という[音楽]AIモデル。
19:15.120–19:16.857
ja実際に使ってみると、
19:16.857–19:17.205
jaえ、
19:17.205–19:18.942
ja指示としてはですね、
19:18.942–19:25.197
jaグローバルなマクロ経済のデータが1つの画面で分かるようにして欲しいという
19:25.197–19:25.719
ja形で、
19:25.719–19:26.066
jaえ、
19:26.066–19:27.630
jaお願いをしました。
19:27.640–19:31.143
jaつまり世界の経済の動きを1つの画面で表示して欲しいというオーダー。
19:31.153–19:34.752
ja[音楽]この2時間弱でですね、
19:34.752–19:37.631
jaできたものがこちらです。
19:37.631–19:40.991
jaかなりスタイリッシュな、あ、
19:40.991–19:43.400
ja作りになっています。
19:43.400–19:45.357
ja表示されたのは、
19:45.357–19:49.760
ja国・地域別のGDPを色分けした地図。
19:49.760–19:54.880
jaそして中国日本アメリカのGDPの比較。
19:54.880–19:59.261
jaさらに[音楽]リアルタイムに世界で起こっている
19:59.261–20:02.880
ja経済関係のニュースが掲載されています。
20:02.880–20:11.559
ja動画でできるのAIの性能を示すパラメーター数は2.8兆。
20:11.559–20:17.240
jaオープンAIやアンソロピックの先端AIに迫る性能に加え、
20:17.240–20:22.110
ja安く使えることから世界に大きな衝撃を与えました。
20:22.120–20:35.520
ja中国のユーザーは因為是國產之光這個3性能非常的時候他是以本嗎?現在的話
20:35.520–20:43.156
jaK3は私にとって結構スマート吧、整体来说还挺惊艳的。
20:43.156–20:49.617
zh能想到有一个新的国产能达到类似于GPT-4。
20:49.617–21:00.200
jaAIの基礎研究を担う中国政府関係の研究者は中国AIの強みをこう語ります。
21:00.200–21:07.678
zhopen在我們少走了很多彎路,也是這些做基礎模型的前輩積累下來的經驗,
21:07.678–21:14.301
zh幫助我們有更好的initiative,然後避免了再踩更多的坑,
21:14.301–21:20.710
zh能能走得更靠前一些,所以我覺得這種開源給了我們非常多的機會。
21:20.720–21:25.350
ja中国とアメリカの間で加熱するAI競争。
21:25.350–21:29.250
ja今後の行方と日本の勝ち筋について
21:29.250–21:33.159
jaこの後スタジオで徹底討論します。
21:33.159–21:34.806
jaアメリカと中国のですね、
21:34.806–21:37.826
jaAI企業の勢力図というのをまとめてみました。
21:37.826–21:38.649
jaこちらです。
21:38.649–21:40.159
jaアメリカはですね、ま、
21:40.159–21:41.679
ja皆さんご存知のオープン
21:41.679–21:43.857
jaAI、そしてアンソロピックのクロード、
21:43.857–21:45.577
jaGoogleのジェミニですね、
21:45.577–21:47.880
jaま、この3社と言われる状況になっている。
21:47.880–21:49.295
jaそして中国ですが、ま、
21:49.295–21:52.125
jaやはり世界にショックを与えたディープシーク、
21:52.125–21:55.342
jaそして最近なんと言っても話題のムーンショットAI、
21:55.342–21:57.400
jaVTRにもありましたK3ですね。
21:57.400–22:00.080
jaそしてアリバのAIもあるということなんですが、
22:00.080–22:01.944
jaムーンショットAIっていうのが、
22:01.944–22:02.760
ja出てきました。
22:02.760–22:03.842
ja中さん、どうでしょう?
22:03.842–22:05.317
jaこの強みってのは何なんですか?
22:05.317–22:08.080
jaキミスがあれだけその強いモデルだと言われた理由ってのは。
22:08.080–22:09.049
jaま、強いというか
22:09.049–22:11.240
jaオープンウェイトで出てきてますので。
22:11.240–22:12.360
jaオープンウェイトってんですか?
22:12.360–22:16.768
jaあの、誰もが自分のところに取り寄せて使うことができるので、
22:16.768–22:19.200
jaそれで性能はほとんど変わらない。
22:19.200–22:21.660
ja変わらないし、我々の業務だと正直て
22:21.660–22:24.120
jaフェル5を前につか必ないんですよ。
22:24.120–22:27.283
jaそんなスーパーコンピューターの構成のような
22:27.283–22:31.350
ja難しい数学の問題は解けなくても日常業務はできますよね。
22:31.360–22:31.816
jaはい。
22:31.816–22:32.880
ja逆にこのミK3
22:32.880–22:34.047
jaの課題があるとすれば
22:34.047–22:34.630
ja何ですか?
22:34.640–22:36.156
jaま、やっぱり中国制という
22:36.156–22:39.820
jaことにこう拒否反応を示してる人はまだまだいると思いますし、
22:39.820–22:41.967
jaデータが抜かれるんじゃないかとか、
22:41.967–22:45.379
ja中国政府に利用されるんじゃないかと言ってますけどもう、
22:45.379–22:51.190
jaじゃあアメリカっていいんですかねって言っちゃうとニトショックみたいに止められたりするわけで、
22:51.200–22:55.525
ja知性がクリスカルするともうちょっとどっちがどっちがいいかわかんなくなってのでわかない。
22:55.525–22:58.039
jaアメリカの圧倒的優位はもう崩れてるってことですか?
22:58.039–22:59.320
jaま、崩れかけてるって感じです。
22:59.320–23:00.350
ja崩れてる。
23:00.360–23:04.870
jaはい。
23:04.880–23:07.451
jaま、結局はやはりアメリカかこう中国に、
23:07.451–23:07.722
jaま、
23:07.722–23:10.293
jaデータなりを渡すことでAIが学習して、
23:10.293–23:10.563
jaま、
23:10.563–23:14.352
ja我々その利便性を得るということになってるわけなんですが、
23:14.352–23:17.600
jaこうなるとこれ日本のAI企業出てこないのかという
23:17.600–23:19.113
jaのが疑問になってきまして、
23:19.113–23:22.489
ja日本のスタートアップあるいは大手のそのメーカーでもですね、
23:22.489–23:24.584
jaこういったアメリカ税、中国税にこう、
23:24.584–23:27.378
ja5ていけるようなAIってのは出てこないんですか?
23:27.378–23:27.960
jaあの、僕は
23:27.960–23:30.090
jaね、実は可能性あると思ってて、
23:30.090–23:32.079
jaこれ奥の人がAAIAIってな
23:32.079–23:35.630
jaチャットGPTとかクロードばっかり考えるんですけど
23:35.630–23:37.760
jaAIはAIだけと絶対動かない。
23:37.760–23:38.549
jaはいはいはい。
23:38.559–23:38.978
jaつまり
23:38.978–23:39.677
jaAIという
23:39.677–23:44.149
jaのはあくまでITの仕組みなんでそこには反動体が必要なんですよね。
23:44.159–23:44.380
jaはい。
23:44.380–23:44.600
jaはい。
23:44.600–23:49.273
jaでも日本は反動体そのものはそれほど強くないんだけど
23:49.273–23:52.451
ja反動体の製造装置とか膜とか素材とか
23:52.451–23:56.760
ja検査装置とかはほとんど世界は日本性なんですよ。
23:56.760–23:57.520
jaうん。
23:57.520–23:58.607
jaだからここはもう
23:58.607–24:00.510
jaめちゃくちゃチャンスがある。
24:00.520–24:04.511
ja国内の反動体製造装置の大手といえば
24:04.511–24:06.388
ja東京エレクトロン
24:06.388–24:09.440
ja世界要因の売上を誇ります。
24:09.440–24:16.880
ja反動体材料ではレゾナックホールディングスの複数の材料が世界トップシェアです。
24:16.880–24:20.324
jaさらに[音楽]現実世界で実際に動くAI、
24:20.324–24:25.318
jaいわゆるフィジカルAIの分野では安川電気がNDIAと典型、
24:25.318–24:30.485
ja工場などで自立的[音楽]に動くロボットの開発を行っています。
24:30.485–24:33.240
jaこれからフィジカルAIが出てきて
24:33.240–24:34.566
jaロボットとか出てくるんですよ。
24:34.566–24:34.919
jaおそらく
24:34.919–24:36.536
ja問題はね、制御なんです。
24:36.536–24:37.480
jaちゃんと安定し
24:37.480–24:42.087
jaてロボットを動かせて人と同じようなプロセスでできるかって言うとそのため
24:42.087–24:44.720
jaにはデータを食わせないといけないでしょ。
24:44.720–24:47.625
ja日本人って非常にこの制御の能力高いんで、
24:47.625–24:50.240
jaここのデータを食わせるのが1番いい。
24:50.240–24:50.710
jaなるほど。
24:50.720–24:56.039
jaだからこれからフィジカルAIの時代は制御が1番鍵で制御は日本が強いんです。
24:56.039–24:56.559
jaああ、なるほど。
24:56.559–24:58.480
jaだからね、チャンスある。
24:58.480–25:03.799
jaビジネスシーンだけでなく世界経済をも変えようとしている[音楽]AI。
25:03.799–25:09.502
ja進化すればするほど効率が高まり、ビジネスチャンスも増える一方、
25:09.502–25:11.720
ja大きな懸念も存在します。
25:11.720–25:14.399
ja課題となるのがこちら。
25:14.399–25:18.960
ja人間の仕事が奪われるんじゃないかということですね。
25:18.960–25:22.910
jaビジネスシーンを変えるAI、[音楽]果たして私たちの味方なのか、
25:22.910–25:24.761
jaそれとも仕事を奪う脅威なのか。
25:24.761–25:32.679
ja人間の能力をAIに[音楽]移譲している最新の現場を取材しました。
25:32.679–25:43.559
ja香川県で火力発電所。四国電力で最大の火力発電所です。
25:43.559–25:47.127
jaこの後、四国電力の心臓部へ。
25:47.127–25:52.070
jaそこにAI時代に生き残る企業のヒントがありました。
25:52.080–25:53.677
ja頭のいいAIをいかに使いこなすか。知識とナレッジとデータを持ってるか。
25:53.677–26:14.120
ja[音楽]大事なのはこれで人間の能力、人的資本が上がってくことなんですよ。
26:14.120–26:17.760
ja人の仕事はAIに奪われてしまうのか。
26:17.760–26:29.200
jaAI時代に生き残る社員と企業とは。香川県出火力発電所。
26:29.200–26:33.623
jaこちらが酒井発電所の中央制御室になります。
26:33.633–26:40.615
ja[音楽]巨大発電所をコントロールするのが中央制御室。
26:40.615–26:48.671
ja刻々と変わる電力需要に合わせ体制で電力を供給し続けています。
26:48.671–26:54.320
jaどの程度の電力を発電するかという計画が電力
26:54.320–26:59.440
ja受給計画です。
26:59.440–27:07.799
ja現在四国電力でその発電計画を担当するのはホングアさん。
27:07.799–27:09.610
ja想定される電力需要。
27:09.610–27:11.240
jaそれに合わせて、え
27:11.240–27:18.000
jaどの発電所をどれぐらい動かすかというのが電力受給計画になります。
27:18.000–27:22.680
jaエアコン需要を左右する気温、
27:22.680–27:29.030
ja工場などの企業平日と週末で大きく変わる出勤と帰宅といった人の動き。
27:29.030–27:33.710
ja出勤と帰宅といった人の動き。
27:33.720–27:38.317
ja電力会社はそうした変化に合わせ[音楽]
27:38.317–27:44.608
ja自社で発電する電力と電力市場で調達する電力を合計して
27:44.608–27:47.269
ja地域へ供給しています。
27:47.279–27:49.896
jaこれが発電計画書です。
27:49.896–27:51.799
ja各発電所が発電す
27:51.799–27:58.799
jaべき量や市場での調達量が書き込まれています。
27:58.799–28:03.911
ja従来は経験を積んだ熟練者がおよそ5時間かけて
28:03.911–28:09.720
jaその日の条件を検討して手打ちしていました。
28:09.720–28:11.088
jaそんぐらいかかりますよね。
28:11.088–28:11.720
jaかかるかかる
28:11.720–28:13.269
en
28:13.279–28:21.299
jaしかし、今四国電力ではその大部分をAIが担っているといいます。
28:21.299–28:26.990
jaそれが電力受給計画立案システム'リノームパワー'
28:27.000–28:30.473
ja気象条件と市場価格の加過去実績等を元にして
28:30.473–28:34.112
jaあの変動した場合にどの程度のシナリオになるか
28:34.112–28:37.750
jaというのを複数のパターンを作ってくれてます。
28:37.760–28:44.309
ja参考にしたのは熟練者がどうやって予測を立てるのかというノウハウです。
28:44.309–28:45.080
jaおよそ2
28:45.080–28:48.920
ja年かけて熟練者をヒアリングし、
28:48.920–28:55.320
ja電力受給計画の予測パターンをAIに学習させました。
28:55.320–28:59.573
ja5時間かかった計画書作りは20分に短縮。
28:59.573–29:02.975
jaさらに複数のパターンをAIが提示
29:02.975–29:04.825
ja[音楽]するので、
29:04.825–29:08.320
jaホンダさんが最適なものを選びます。
29:08.320–29:15.286
ja人の手で作っていた時は習慣計画1つ作るのについても何時間もかかってたので普通のパターンの検討という
29:15.286–29:17.418
jaのがなかなか厳しい状況でした。
29:17.418–29:18.840
jaリノンパを使うように
29:18.840–29:21.129
jaなってから燃料使用量に応じて
29:21.129–29:24.399
ja経済性評価もできるようになっております。
29:24.399–29:26.952
ja無駄な発電量が減少し、
29:26.952–29:32.986
ja四国電力では年間10億円もの収益改善効果が出ました。
29:32.986–29:38.788
jaではもはや電力計画に人の知識や経験は必要ないのか?
29:38.788–29:42.269
ja決してそうではないと言います。
29:42.279–29:43.820
ja分析結果が貸化されるので、
29:43.820–29:46.190
jaなんでこういう結果になったのかなっていう
29:46.190–29:49.509
jaのをみんなが考えるきっかけになってるのかなと思ってます。
29:49.519–29:53.624
jaそのなぜこのような計算結果になったのかっていう
29:53.624–29:57.371
jaのを話し合うことでそれぞれのあの基礎的な、
29:57.371–29:57.728
jaえ、
29:57.728–30:02.190
ja知識というか理解の部分も底上げされているのかなと。
30:02.200–30:06.308
jaAIがなぜこのようなシナリオを導き出したのか。
30:06.308–30:10.415
ja熟連者や新人も含めて車内で議論するようになり、
30:10.415–30:13.640
ja社員の学びにつがっていると言います。
30:13.640–30:16.719
jaAIをそのまま鵜呑みするのではなくて
30:16.719–30:20.483
ja自分たちも、え、それが正しいのかというのを、
30:20.483–30:24.588
jaえ、判断できる力をつけておく必要がありますので、
30:24.588–30:27.154
jaえ、その辺りの、え、力も、え、
30:27.154–30:29.720
jaつけられるよう進んで考えてます。
30:29.720–30:35.287
ja四国電力のAIを作ったのは東京のスタートアップグリッド。
30:35.287–30:36.480
ja担当したのは
30:36.480–30:38.796
jaCTの梅田さんです。
30:38.796–30:40.880
jaさんはやっぱりこう
30:40.880–30:46.018
ja最後の意思決定は人が責任を持ってで下すってことをおっしゃってました。
30:46.018–30:46.320
jaで、
30:46.320–30:52.126
jaそういうシステムにしてほしいって話をしていて本当にこう人が価値を発揮するのっていう
30:52.126–30:55.786
jaのは考察だったりとか[音楽]次じゃどうしますかとかっていう
30:55.786–30:57.679
jaのが多分主役になってくのかなっ
30:57.679–30:59.960
jaていう気はします。
30:59.960–31:03.638
ja企業がAIをどんどん[音楽]導入する時代。
31:03.638–31:06.440
ja果たして会社の力はどこに存在する
31:06.440–31:07.679
jaようになるのか。
31:07.679–31:11.039
jaこの後スタジオで深掘りします。[音楽]
31:11.039–31:14.250
jaあの、まさにこのVTRにもありましたけど、
31:14.250–31:16.697
ja最後判断するのは人なんですよね。
31:16.697–31:21.284
jaなので僕はこういうのドメインナレッジって言ってるんですけど、
31:21.284–31:21.590
zh結局
31:21.600–31:24.721
jaAIをもちろん信頼していいんだけど、
31:24.721–31:28.015
jaこれもしかしたら違うかもしれないとか、
31:28.015–31:30.269
jaなんで違うんだろうっていう
31:30.269–31:34.960
ja全体感の結果を評価する能力は人間に絶対必要なんですよ。
31:34.960–31:35.450
jaうん。
31:35.450–31:39.324
ja仮に変な結果をAIが出してきた時になぜこうなるのか
31:39.324–31:41.880
jaっていうことを人間が議論するうん。
31:41.880–31:45.159
jaこのドメインナレッジをつけてくっていうのがものすごい重要だと思いますね。
31:45.159–31:46.772
jaだから人間に求められる知識量とか
31:46.772–31:49.000
ja基礎的知識のレベルも少し上がるかもしれない。
31:49.000–31:49.769
ja上がるってことです。
31:49.769–31:50.000
jaはい。
31:50.000–31:53.448
ja今、あの、インタビューですごいいいこと言ってたと思うんですけど、
31:53.448–31:55.279
jaAIが出してきた答えにはい。はい。
31:55.279–31:57.809
ja考えて見なかったようなパターンが出てきたとか、
31:57.809–32:01.120
jaAIが出てきたことによって自分たちが学びになってるっていう。
32:01.120–32:05.101
jaうん。あ、人間が考えなかったことをAIがそれ毎日実感していて[咳払い]
32:05.101–32:08.080
ja逆にAIだけ使ってAIの言う通りにやっていくんだって
32:08.080–32:10.830
jaAIモデルに仕事させればいいだけじゃないですか。
32:10.840–32:13.758
jaだったらオープンAIとアンソピックのAI使ってれば
32:13.758–32:15.519
jaA社もB社もC社一緒ですよね。
32:15.519–32:15.990
jaうん。
32:16.000–32:18.230
jaじゃあの差別化ってできないわけですよ。
32:18.240–32:20.411
ja差別化できるのは何かというと、
32:20.411–32:22.582
ja頭のいいAIをいかに使いこなす
32:22.582–32:25.187
ja知識とナレッジとデータを持ってるか。
32:25.187–32:28.227
jaこの総合的な相乗効果で企業価値も決まるし、
32:28.227–32:32.000
jaここ持ってるビジネスマンの価値も決まるってことです。
32:32.000–32:37.826
ja今年6月MicrosoftCEOのサティア・ナデラが[音楽]
32:37.826–32:41.322
jaXに投稿した言葉が話題となりました。
32:41.322–32:43.264
jaタスクは任せられる。
32:43.264–32:45.789
ja仕事丸ごとでも任せられる。
32:45.799–32:48.966
jaしかし学びだけは任せられない。
32:48.966–32:49.600
jaつまり
32:49.600–32:52.337
jaAIに多くの仕事は任せられるが、
32:52.337–32:58.837
jaその結果を確認したり直したり[音楽]するのは人間がやらなければいけないという
32:58.837–32:59.350
jaこと。
32:59.360–33:04.915
ja中山さんによるとこれからの企業の力はAIモデルだけでなく
33:04.915–33:10.669
ja個人の能力そして会社の見識力が重要になってくると言います。
33:10.669–33:15.486
jaAIにやらせことったら1番AIモデルがやると思うんですよ
33:15.486–33:19.101
jaで、そのAIを使う中でさっき言ったように自分の能力を高める
33:19.101–33:22.840
jaっていうのが従業員個人個人の能力が上がっていくわけですよね。
33:22.840–33:26.631
jaその中でその会社にしてナレッジを貢献していくとか
33:26.631–33:29.000
jaあとデータを蓄積するとかうん。
33:29.000–33:34.115
ja文化を作っていくとかそういったところの会社のレッジというか成果だ。
33:34.115–33:36.440
jaこの3つが高くないといけないし
33:36.440–33:39.312
ja1番下だけだとどこの企業も付加価値がつけれないし
33:39.312–33:40.399
ja差別化もできない。
33:40.399–33:41.279
ja同じだと。
33:41.279–33:44.367
jaこれができた企業は多分フロンティアカンパニーとして
33:44.367–33:46.590
ja生き残っていけるし勝ち続けていける。
33:46.600–34:01.549
jaこれあの素人レベルで言うとやっぱすごいAIモードで使ってることがすごいみたいな時代じゃもうなくてその赤の1番上の赤の部分で言うとどんな顧客とこれまで対応してきたかとかどんな顧客データ持ってるかとかその企業しかない情報が強みになると
34:01.559–34:02.293
jaいうことなんですね。
34:02.293–34:02.440
jaおっ
34:02.440–34:03.240
jaしゃうですね。
34:03.240–34:04.805
jaこれからだから四国電力のVTRで役って
34:04.805–34:06.370
jaのやっぱりコミュニケーションが増えてる
34:06.370–34:07.029
jaじゃないですか。
34:07.039–34:07.214
jaはい。
34:07.214–34:07.389
jaはい。
34:07.399–34:08.621
jaあれがすごい重要で、
34:08.621–34:08.988
jaあの、
34:08.988–34:13.754
ja本当に普通の知的作業をAIに任せることで人間でしかできないコミュニケーション。
34:13.754–34:17.298
jaこれからやっぱり人間のそういう能力がすごい重要なんですよ。
34:17.298–34:17.543
jaで、
34:17.543–34:20.109
jaそのコミュニケーションで得たナレッジをまた
34:20.119–34:22.879
ja1番下のAIに戻してくっていう。
34:22.879–34:23.228
jaだから
34:23.228–34:27.302
jaピンクからグレーに行くことでこうぐるぐるぐるぐるサイクルが回るっていう
34:27.302–34:29.280
ja組織はやっぱ中山さん強いですよね。
34:29.280–34:31.270
jaこれループラーニングってさっき呼ばれてんですね。
34:31.280–34:31.960
jaはい。
34:31.960–34:35.063
jaAIと個人と企業がこうループしながら
34:35.063–34:36.960
ja相乗効果で価値を回す。
34:36.960–34:41.391
jaによってを高めていくていうこれができる会社がフロンティアカパになれるっていう
34:41.391–34:42.790
ja風に結構言われてますね。
34:42.800–34:49.693
jaあの最近世界的なIT企業のトップがこれからの人類に必要なのはトークン資本と人的資本っていう
34:49.693–34:51.378
ja言い方をするんですね。
34:51.378–34:53.829
jaトークン資本っていうのは要するに
34:53.839–34:55.594
jaAIにかけるお金ってことですよね。
34:55.594–34:55.800
enAI
34:55.800–35:00.783
jaこれからよりこう使えば使うほどトークンという形でお金が必要ですと。
35:00.783–35:05.614
jaで、ここはかけなきゃいけないんだけど大事なのはこれで人間の能力、
35:05.614–35:08.030
ja人的資本が上がってくなんですよ。
35:08.040–35:10.157
jaが成長する人の力上がって
35:10.157–35:13.155
ja人間の力上がる判断軸の目線が上がる
35:13.155–35:16.683
jaんでもよりバージョンアップしてくっていう
35:16.683–35:22.857
jaだからここのね両方人とAIの資本にお金をかけられてここが大事だと思える
35:22.857–35:25.150
ja会社が強いっていうなのでお
35:25.160–35:27.065
ja2人の話からすると四国電力の方々は、
35:27.065–35:30.347
jaま、AIをこう活用することでやっぱりおそらく社員の能力も結構、
35:30.347–35:32.252
jaその現場レベルで色々発電を調整してる
35:32.252–35:34.369
ja職人たちのレベルも上がってるであろうと。
35:34.369–35:35.957
ja人やらなきゃいけないこととか、
35:35.957–35:38.285
ja何かとか判断どうすればいいのかっていうのを、
35:38.285–35:39.979
ja真剣にもっと考えるようになって、
35:39.979–35:42.000
jaよりそこ能力上がっていってるんですね。
35:42.000–35:44.480
jaはい。さらにレベルの高い判断をしてると。
35:44.480–35:52.344
ja今後、AIと私たちはどのように変化するのでしょうか?
35:52.354–35:57.874
ja[音楽]我々の取り巻く環境、働く環境にしても何にしても、
35:57.874–36:00.831
ja今後ですね、どうなっていって、
36:00.831–36:05.957
ja我々はこうAIとどう向き合っていくべきなんでしょう?
36:05.957–36:08.520
jaまず入山さんお願いします。
36:08.520–36:08.680
en
36:08.680–36:10.913
jaでね、あの、私の知り合いがある、
36:10.913–36:15.657
jaシリコンバレーの本当に超トップクラスの世界的に有名なAIのトップと、
36:15.657–36:17.760
jaこの前議論したらしいんですよ。
36:17.760–36:21.017
jaで、3年後、世界のAIどうなってますかって、
36:21.017–36:23.237
jaその方に聞いたらしいんですよ。
36:23.237–36:23.839
jaそしたら
36:23.839–36:24.760
jaわかんない。
36:24.760–36:25.147
jaなるほど。
36:25.147–36:26.309
jaトップレベルですらわかんない。
36:26.319–36:28.952
jaもうだから今シリコンバレーの超トップでも
36:28.952–36:30.959
ja3年後何が起きてるかわからない。
36:30.959–36:34.470
ja今我々はそういう時代を生きてるっていうことなんですよね。
36:34.480–36:36.798
jaそのくらい日進月歩に変化するんで、
36:36.798–36:40.206
ja去年と比べてこの番組も内容全然違うじゃないですか。
36:40.206–36:43.760
ja来年やったらまた全然違う話になってると思うんですよ。
36:43.760–36:44.990
ja我々AIになってるかもしんないです。
36:44.990–36:45.400
jaもしれない。
36:45.410–36:47.824
ja[笑い]そう、この2人だけかもしれない。
36:47.824–36:48.920
jaそうかもしれない。
36:48.920–36:50.853
jaご自身はまあおそらく相当な数、
36:50.853–36:54.461
ja20体ぐらいのAIを使ってやってらっしゃるわけですけど、
36:54.461–36:56.780
jaそれでもやっぱり3年後はどうですか?
36:56.780–36:57.940
ja分からないですか?
36:57.940–36:58.079
zh
36:58.079–37:02.079
ja僕はあのAIって革命をもう超えてると思うんですよね。
37:02.079–37:02.630
jaうん。
37:02.640–37:07.224
ja人間以来、初めて人間を超える存在を迎える時代になってるわけですよね。
37:07.224–37:10.200
ja自分自身が毎日にアップデートされていき、多分
37:10.200–37:13.492
ja3年後には多分、3年前に自分と全く違う自分になってる。
37:13.492–37:14.599
ja今からでも毎日毎日
37:14.599–37:17.605
jaAIと対話使いながら、エージェント作りながら、
37:17.605–37:21.002
jaどんどんどん自分の中にあるものをインスパイアされて、
37:21.002–37:23.877
jaどんどんどん食されて、アップデートしていく。
37:23.877–37:26.360
jaそのぐらいの変化がもう今起こっていて、
37:26.360–37:28.190
jaそれ以上のものが起きてますし
37:28.200–37:30.160
jaはい3年後に起きてると思います。
37:30.160–37:32.079
ja中山さん、どうでした?ま、実際。
37:32.079–37:34.758
jaいや、1年で確かに自分自身も全然変わったので、
37:34.758–37:37.787
jaAIに対するなんでしょう、苦手意識だったりとかなんか
37:37.787–37:41.282
ja不安な気持ちとかっていうのは、もう特に取り払われてるなって、
37:41.282–37:43.612
jaこう[音楽]1年振り返ったら思ったので、
37:43.612–37:45.010
ja社会人としてもやっぱり
37:45.020–37:51.147
ja[音楽]AIを駆使できないとちょっと大変になっていくなっていう風に、
37:51.147–37:54.040
ja[音楽]あの、ヒヤヒヤしている。
37:54.040–37:54.800
jaヒヤヒヤしていると。
37:54.800–37:55.589
jaはい。
37:55.599–37:58.485
jaだからこれ今日、あの皆さんの話聞いてまして、
37:58.485–38:01.765
jaこれ我々もね、当然私もあの働き方考えるんですけど、
38:01.765–38:04.782
ja自分しかできないとか、何だろうなっていうのを、
38:04.782–38:06.760
jaこ問い続けなきゃいけないなと。
38:06.760–38:08.600
jaお前しかできないことは何だと、
38:08.600–38:11.790
jaま、そういう時代に入ってきたなという風に思いますね。
38:11.800–38:15.010
jaえ、スタジオトークの未を含むロングバージョンをテレトビズで配信しています。
38:15.010–38:15.791
ja是非ご覧ください。
38:15.801–38:16.586
zh[音楽]
38:16.586–38:18.550
jaということで緊急取材
38:18.550–38:20.906
jaAIで激変する世界と日本
38:20.906–38:23.655
ja第2弾はここまでとなります。
38:23.655–38:27.190
ja本日は皆さんありがとうございました。
0:01.599–0:08.117
今年6月在Instagram上發布的一段影片
0:08.117–0:13.549
播放次數超過700萬次,引發了廣泛熱議。
0:13.559–0:18.282
事實上,這段影像是由生成式AI製作的。
0:18.282–0:21.880
據製作者表示,在輸入愛建的照片和幾行文字指示後
0:21.880–0:27.928
[音樂]據說僅用約10分鐘就完成了。
0:27.928–0:28.640
不僅是影像
0:28.640–0:30.720
而已。
0:30.720–0:38.668
這部獲得阿部賞的小說,其部分內容由AI撰寫。
0:38.668–0:39.150
如今
0:39.160–0:43.056
AI已超越便利工具的範疇
0:43.056–0:45.491
甚至能觸動人的情感
0:45.491–0:49.388
並開始作為生活中不可或缺的存在
0:49.388–0:52.310
出現。
0:52.320–0:52.965
然而
0:52.965–1:06.080
另一方面,韓國現代汽車集團的工會表示,導入AI機器人將對未來就業產生重大影響,因此反對導入。
1:06.080–1:16.268
此外,美國AI企業Anthropic發布了被認為具有極高程式除錯能力的Claude Mist。
1:16.268–1:18.240
各國政府對網路攻擊
1:18.240–1:22.280
被利用的情況[音樂]加強了危機感。
1:22.280–1:29.485
人們正處於如何適應即將到來的AI共存時代的十字路口。
1:29.485–1:30.880
我們正面臨這樣的處境。
1:30.880–1:33.240
我們正處於這樣的狀況中。
1:33.240–1:38.142
因此,本節目將採訪世界及日本[音樂]所迎來的
1:38.142–1:40.216
最新AI狀況。
1:40.216–1:41.159
工作如何
1:41.159–1:42.640
活用AI?
1:42.640–1:44.840
總計17具。17
1:44.840–1:45.200
具。
1:45.200–1:45.799
是的。
1:45.799–1:49.403
這是美國Google的展區。
1:49.403–1:51.634
欸,幾乎沒有人。
1:51.634–1:53.693
欸,在那邊。
1:53.693–1:55.238
欸,寫著「U」的地方。
1:55.238–1:58.670
這裡聚集了人群。
1:58.680–2:05.709
此外,我認為在演播室裡,AI已經超越了革命。
2:05.719–2:16.673
日本商業系統(Nippon Business Systems)的執行董事中山高史先生,他支援國內大型企業導入AI,[音樂]大家可能認為這只是IT領域的話題。
2:16.673–2:18.190
人事部門也會成為對象。
2:18.200–2:20.440
原來如此。
2:20.440–2:36.959
入山章栄先生熟悉各行各業[音樂]經營現場,針對如何不落後於AI前盛時代[音樂]的最新資訊,徹底討論新的工作方式[音樂]。
2:36.959–2:45.190
緊急採訪:AI改變的世界與日本 第二彈。
2:45.200–2:49.633
緊急採訪:AI改變的世界與日本 第二[音樂]彈。
2:49.633–2:51.509
中山先生,果然這個
2:51.519–2:54.790
圍繞AI的環境真的發生了巨大的變化呢。
2:54.800–2:55.307
是的。
2:55.307–2:58.538
這一年來,技術進步非常顯著,
2:58.538–3:02.935
回想起來,有個被稱為「米托斯衝擊」的事件,
3:02.935–3:05.630
Anthropic推出了名為「米托斯」的模型,
3:05.630–3:07.190
結果在三天內就被禁止使用,
3:07.190–3:08.750
理由是能力過高。
3:08.760–3:12.676
甚至發生了政治首次介入AI的歷史性事件,
3:12.676–3:14.512
這確實是激變的一年。
3:14.512–3:14.879
嗯。
3:14.879–3:18.247
我們的商業場景也因為AI發生了很大變化,
3:18.247–3:19.869
是這樣的嗎?
3:19.879–3:22.239
哎呀,現在正處於大混亂之中。
3:22.239–3:23.200
正在混亂中。
3:23.200–3:27.309
在美國,即使從頂尖名校畢業也找不到工作。
3:27.319–3:27.760
嗯。
3:27.760–3:34.630
現在已經普遍出現「讓AI去做更好」的趨勢,最重要的是
3:34.640–3:36.560
AI代理(Agent)。
3:36.560–3:36.775
是的。
3:36.775–3:36.990
是的。
3:37.000–3:38.519
它們與人沒有區別。
3:38.519–3:39.280
嗯。
3:39.280–3:41.496
所以如果使用AI代理,
3:41.496–3:43.990
就會出現「根本不需要員工」的情況。
3:44.000–3:46.120
也就是說,現在出現了許多這樣的企業。
3:46.120–3:50.600
未來,善用AI與不善用AI的企業之間差距會越來越大。
3:50.600–3:52.840
這種差距已經開始出現,而且會更加明顯。
3:52.840–3:53.439
是的。
3:53.439–3:54.662
這絕對沒錯。
3:54.662–3:55.750
而中根先生,
3:55.760–3:58.519
您與AI的相處方式與一年前相比有改變嗎?
3:58.519–4:00.760
一年前您說幾乎沒有使用。
4:00.760–4:01.089
是的。
4:01.089–4:03.390
雖然之前幾乎沒用過,
4:03.400–4:06.560
但過了一年後,不用的人絕對沒有了。
4:06.560–4:09.008
如果不使用,我們的日常生活和工作方式
4:09.008–4:11.030
就會產生各種變化,我們想就此進行探討。
4:11.040–4:11.519
好的。
4:11.519–4:12.184
那麼,首先呢,
4:12.184–4:14.312
在商業場景中也常聽到的,就是AI代理。
4:14.312–4:15.442
那麼首先,讓我們來看看日本的商業場景。
4:15.452–4:17.793
[音樂]AI代理正在如何改變它。
4:17.793–4:20.027
豐島主播採訪了最新的現場。
4:20.037–4:43.749
總部位於東京澀谷的[音樂]公司,透過將名片、郵件、電話等交流的語音數位化來提升營收。
4:43.759–4:51.400
這家IT企業實現了舊有的成長[音樂],令人驚訝的是,這裡有17位熟練運用AI代理的下一代員工。
4:51.400–4:52.355
這是真的。
4:52.355–4:53.720
我們的工作方式今後
4:53.720–4:58.150
會改變嗎?我想聽聽看。
4:58.160–5:04.360
熟練運用17個AI代理的下一代員工。
5:04.360–5:10.919
什麼是AI代理?它與只會回覆對話的生成式AI[音樂]不同,
5:10.919–5:14.199
是能夠自主思考並執行的AI。
5:14.199–5:15.520
今天也請多多指教。
5:15.520–5:17.390
請多指教。
5:17.400–5:23.631
他就是熟練運用AI代理的員工川瀨先生。
5:23.631–5:30.743
他之前在LINE、Google等IT相關公司工作,
5:30.743–5:36.400
現在在33擔任產品負責人。
5:36.400–5:39.880
您是如何在工作中活用AI的呢?
5:39.880–5:42.094
嗯,總共是17個。
5:42.094–5:44.095
17個[笑]是不是太多了?
5:44.095–5:44.350
相當
5:44.360–5:45.136
是啊。
5:45.136–5:46.430
專業的代理
5:46.440–5:53.791
有13個,加上3個例行公事的代理,還有那個稱為領導代理的
5:53.791–5:55.199
這個指揮官?
5:55.199–6:00.278
指揮官代理[音樂]有1個,所以總共是17個,是的。這是目前的狀況。
6:00.278–6:01.230
這是目前的狀況。
6:01.240–6:04.080
現場部隊的AI有13個,
6:04.080–6:04.517
嗯,
6:04.517–6:11.943
加上側近AI 3個,以及類似首席助手的1個,這在33內部
6:11.943–6:16.749
可能是最多的,也許是最多的呢。
6:16.759–6:29.350
早上出勤的川瀨先生收到的,是今天的準備摘要。請看,那個,根據我的行事曆以及前一天的對話內容,檢查從AI送來的「今天該做的事」,是的。
6:29.350–6:34.870
檢查從AI送來的「今天該做的事」,是的。
6:34.880–6:36.924
例如,AI從前一天的對話紀錄中,提出今天該決定的事項。
6:36.934–6:43.324
[音樂]川瀨先生負責的AI語音輸入改善方針,以及
6:43.324–6:49.240
[音樂]川瀨先生負責的AI語音輸入改善方針,以及[音樂]新功能設計的批准,費用正在增加。
6:49.240–6:55.410
進一步讀取Google行事曆並自動生成時間表,
6:55.410–6:58.230
每天早晨發送訊息。
6:58.230–6:58.759
這是
6:58.759–7:06.639
前述17個代理中,負責通知例行公事的側近[音樂]AI的功能。
7:06.639–7:08.178
這天在會議上,
7:08.178–7:09.331
那麼,馬上,
7:09.331–7:11.255
那個,剛才發生的,
7:11.255–7:12.216
那個,嗯,
7:12.216–7:13.562
心理門檻
7:13.562–7:19.524
關於如何消除使用AI語音輸入的心理門檻,我們想稍微討論一下。
7:19.524–7:24.909
消除使用AI語音輸入的心理門檻的方法,我們想稍微討論一下。
7:24.919–7:26.496
於是,川瀨先生
7:26.496–7:31.754
指示對AI語音輸入的心理門檻進行驗證
7:31.754–7:34.909
並下達了指示。
7:34.919–7:46.510
接著,指揮AI首先判斷,分析需要顧客的聲音、使用數據以及他人的案例視角。指揮AI
7:46.520–7:53.919
AI親自啟動了三個專業AI代理。
7:53.919–7:55.360
運行中 嗯嗯。
7:55.360–7:56.520
啊,出來了呢。
7:56.520–7:58.159
出來了呢。
7:58.159–8:06.610
來自AI的回答指出,分析顧客聲音的AI認為在眾人面前說話會感到害羞。
8:06.610–8:07.080
另外
8:07.080–8:12.986
匯總使用數據的AI分析指出,在批准方面,費用往往會增加。
8:12.986–8:14.319
基於這些考量
8:14.319–8:23.480
指揮AI[音樂]指出AI語音輸入存在在意周圍眼光的社會性門檻,以及
8:23.480–8:29.078
越是重要場合越傾向手動輸入的信任門檻等
8:29.078–8:32.640
梳理出了三項課題。
8:32.640–8:34.918
確實,越是重要場合,那種
8:34.918–8:39.207
銷售不安全感似乎就越強烈呢。
8:39.207–8:40.279
我自己實際上使用語音
8:40.279–8:45.062
進行文字轉換時,在內部也常發生錯誤,感覺是這樣的,所以
8:45.062–8:49.704
如果不提升這些方面的制度,可能很難讓人願意使用,我
8:49.704–8:50.829
是這樣認為的。
8:50.839–8:51.279
嗯。
8:51.279–8:51.720
嗯。
8:51.720–8:52.160
嗯。
8:52.160–8:52.600
嗯。
8:52.600–8:55.959
這些課題該如何解決呢。
8:55.959–8:59.640
決定下次帶來各自的構想。
8:59.640–9:05.200
如果讓人類以前的部下們做這件事,大概需要幾倍的時間呢?
9:05.200–9:06.480
嗯。已經幾十倍了呢。
9:06.480–9:09.399
幾十倍。大概需要數天甚至數週的時間。
9:09.399–9:10.590
啊,正如您所言。
9:10.600–9:11.932
最初的那個,那麼
9:11.932–9:13.834
收集顧客的聲音
9:13.834–9:15.547
那個,該怎麼說呢。
9:15.547–9:16.308
進行分析,然後對其
9:16.308–9:17.069
然後對其
9:17.079–9:23.668
在短短一週內,確實地分析利用數據,接著再由另一個人花一週、一週的時間,確實地,所以說
9:23.668–9:27.959
以前需要依賴人力花費一個月才能完成的工作,現在一分鐘就結束了。
9:27.959–9:29.959
是的。
9:29.959–9:36.440
每天結束時,[音樂] AI會自動發送當天的回顧。
9:36.440–9:39.209
判斷的依據是世界知名企業家的行為。
9:39.209–9:42.946
與川瀨先生的行為進行比較,並發送精確的感想。
9:42.956–9:47.142
[音樂] 今天我所發送的 Slack 訊息,還有
9:47.142–10:00.181
會議的技似錄(會議記錄),AI會讀取這些內容,並發送關於做得好的地方、應該改進的地方等AI的感想,藉此學習哪些事情不該做。
10:00.181–10:02.596
這就是我們正在學習的狀況。
10:02.606–10:08.044
[音樂] 有時重大決策很快,但細節卻會遺漏,這是您一貫的模式。
10:08.044–10:09.156
也有嚴厲的評價。
10:09.156–10:16.592
[音樂] 這真是常見的情況。
10:16.592–10:22.000
確實有點嚴苛呢。
10:22.000–10:23.470
很嚴苛。
10:23.480–10:29.230
透過這17個AI帶來的變化,不僅僅是作業效率的提升。
10:29.230–10:33.382
據說,工作的內容實際上正朝著意想不到的方向變化。
10:33.392–10:37.365
[音樂] 作業時間當然會縮短,
10:37.365–10:41.338
但將那部分時間用於與會面對象見面,
10:41.338–10:47.730
或是投入更多時間思考定價策略等根本問題,
10:47.730–10:48.248
因此,
10:48.248–10:53.949
以前我大部分時間都在電腦前,
10:53.959–10:56.870
反過來,面對面交流增加了,使用電腦的時間反而減少了。
10:56.870–10:57.629
確實增加了。
10:57.639–11:02.962
說不定,未來的上班族反而會更偏向外出業務,[笑] 是啊。
11:02.962–11:03.333
是的。
11:03.333–11:05.190
見面、喝酒,是的,是的。
11:05.200–11:06.268
看起來像是吃飯。
11:06.268–11:07.560
那部分似乎更重要。
11:07.560–11:07.877
是的。
11:07.877–11:10.726
在吃飯的同時,AI已經幫我們進行了調查,
11:10.726–11:13.675
然後將吃飯的內容與調查的內容結合,
11:13.675–11:15.221
產生下一個想法,[音樂]
11:15.221–11:18.030
為了驗證那個想法,再與人見面。
11:18.040–11:29.240
這或許會變成昭和時期強硬的業務方式與21世紀的AI並存、協作的工作形態。
11:29.240–11:36.262
熟練運用AI Agent的新工作方式,或許會加速人與人之間的溝通。
11:36.272–11:36.963
[音樂]
11:36.963–11:37.999
果然,嗯,
11:37.999–11:38.690
不久的未來
11:38.690–11:41.972
我們這些員工大概會像這位Ker先生一樣
11:41.972–11:45.599
日常運用多個AI
11:45.599–11:46.463
時代即將到來
11:46.463–11:49.572
也許更遠的未來,像是中小企業
11:49.572–11:51.990
甚至於工作場所
11:52.000–11:56.480
諮詢AI並執行業務,這幾乎會成為標準做法。
11:56.480–11:59.866
現在Google已經是理所當然了吧?
11:59.866–12:00.959
嗯,那個,大概
12:00.959–12:03.160
會變成與AI互動吧。
12:03.160–12:06.405
不過,17種真的很厲害呢。
12:06.405–12:11.800
但是中山先生使用的數量比這17種還多。
12:11.800–12:12.564
是的。
12:12.564–12:16.348
那個,日常使用的應該有20種左右吧。
12:16.348–12:17.319
20種太厲害了。
12:17.319–12:18.680
日常使用20種。
12:18.680–12:22.178
實際上,去年左右大家已經都用AI透過聊天提問,
12:22.178–12:24.999
嗯,聽取答案算是,一般的用法,
12:24.999–12:27.595
現在我覺得這種用法還很多,
12:27.595–12:28.949
現在在商業場景中
12:28.959–12:32.240
AI的使用方式已經相當不斷進化嗎?
12:32.240–12:33.060
是的。
12:33.060–12:33.880
透過聊天
12:33.880–12:35.026
或者說一問一答,
12:35.026–12:38.210
或是代替搜尋詢問並得到回答的
12:38.210–12:40.120
我認為這是AI的使用方式。
12:40.120–12:43.289
然後,對於聽到的內容仔細思考
12:43.289–12:46.308
花1分鐘、10分鐘,有時甚至1小時思考
12:46.308–12:48.421
會回傳非常深入的答案
12:48.421–12:51.590
逐漸轉向所謂的思考型AI,
12:51.590–12:55.363
接著,思考型AI擁有手足並行動後
12:55.363–12:57.779
逐漸轉變為自主型AI,
12:57.779–13:01.980
AI代理正是自主型AI的典型代表,
13:01.980–13:06.030
嗯,自己思考並自行決定行動進行。
13:06.030–13:08.801
然後,行動1小時後回傳結果
13:08.801–13:13.110
正如所說,正逐漸成為AI代理。
13:13.120–13:18.063
因AI代理而改變的不僅是大企業。
13:18.063–13:22.839
事實上,個人事業主的業務也正發生巨大變化。
13:22.839–13:25.659
我認為想製作個人網站的個人事業主非常多。
13:25.659–13:27.389
[音樂] 是的。
13:27.399–13:28.715
那麼,過去都是外包給他人,
13:28.715–13:32.333
嗯,製作一個網頁大概需要一個月左右,
13:32.333–13:33.430
還要支付數十萬日圓的費用。
13:33.440–13:34.471
沒錯。
13:34.471–13:36.360
現在只要十分鐘就能製作,
13:36.360–13:37.509
就能完成。
13:37.519–13:38.524
例如,與UtsuPro合作也是這樣。
13:38.524–13:40.059
請製作車站前麵包店「豐島麵包店」的網站。
13:40.069–13:42.313
[音樂]介紹菜單,
13:42.313–13:43.435
店鋪地圖,
13:43.435–13:44.932
照片畫廊,
13:44.932–13:47.550
並加上預約功能。
13:47.560–13:51.187
只需輸入這短短四行文字到Codex,
13:51.187–14:08.749
也就是ChatGPT的應用程式中,十分鐘後網站就完成了[音樂]哇,這「每天新鮮出爐的幸福」是我沒指示的,但透過提示詞,AI甚至自動合成瞭這類照片,
14:08.759–14:12.170
AI甚至做出了還沒開業的麵包店[笑]
14:12.170–14:14.302
連預訂功能都做好了耶。
14:14.302–14:16.291
這種事,一般來說,
14:16.291–14:19.134
如果委託業者,真的會花費一百萬或兩百萬日圓,
14:19.134–14:21.560
大概就要花到那個程度的費用。
14:21.560–14:27.000
在美國,現在有一個叫做OPC的詞非常流行。
14:27.000–14:29.949
OPC指的是「一人公司」(One-Person Company)。
14:29.959–14:30.800
啊,原來如此,原來如此。
14:30.800–14:32.800
所以,現在一個人就能創立公司了。
14:32.800–14:33.880
因為有AI在。
14:33.880–14:35.519
而且員工全部都用AI。
14:35.519–14:36.199
原來如此。
14:36.199–14:39.990
只要有一點點創意或幹勁,就能創立公司。
14:40.000–14:40.920
啊,沒錯。
14:40.920–14:41.366
所以,
14:41.366–14:47.762
我認為未來人們會說,AI代理幾乎與人類沒有兩樣。
14:47.762–14:51.629
因為在某些方面,它們的能力比人類還強,所以說,
14:51.639–14:54.030
大家可能以為這只是IT領域的話題。
14:54.040–14:55.389
成為人事經理。
14:55.399–14:56.020
原來如此。
14:56.020–14:57.950
啊,因為正在看這部電視的人也在談論AI,
14:57.950–14:59.135
嗯,如果以為是IT系統的話,那就錯了,
14:59.135–14:59.350
不是那樣。
14:59.350–15:00.373
而是你公司的「人事部」,就是人事部。
15:00.373–15:01.073
因為從經營決策的角度來看,
15:01.073–15:01.935
這裡所謂的「當訓」(唐突),
15:01.945–15:03.286
[清喉嚨]
15:03.286–15:09.189
培育AI不是需要資金嗎?
15:09.199–15:10.383
但是這邊呢,一個人
15:10.383–15:13.818
不是得支付600萬或500萬之類的錢嗎?
15:13.818–15:16.069
於是就會產生「哪邊比較貴」的討論。
15:16.079–15:21.068
在日本,AI也開始深入影響我們的生活與工作,
15:21.068–15:26.223
但現在全球熱度最高的,是美中之間的[音樂]AI競爭。
15:26.223–15:27.720
今年在上海舉辦的
15:27.720–15:29.307
AI展會上,有超過兩百家企業參展。
15:29.307–15:30.110
中國正猛烈追趕美國
15:30.110–15:33.186
[音樂]的AI市場。
15:33.186–15:37.629
讓我們來看看其最前線。
15:37.639–15:40.059
熱度升高的AI競爭
15:40.059–15:43.993
中國的現況是中國上海今年
15:43.993–15:51.859
[音樂]7月舉辦了一場大型AI活動。
15:51.859–15:53.069
[音樂]
15:53.079–15:56.702
呃,我們現在來到中國上海的世界AI大會。
15:56.702–16:01.480
呃,如您所見,呃,現場擠滿了人。
16:01.480–16:08.887
呃,參展企業來自全球20個國家共1100家,
16:08.887–16:11.150
但主角是中國企業。
16:11.160–16:16.237
這個自2018年開始舉辦的大會[音樂]
16:16.237–16:19.769
這次習近平國家主席首次出席。
16:19.769–16:22.639
吸引了國內外的關注。
16:22.639–16:28.759
這是中國人形機器人大廠宇樹科技。
16:28.759–16:35.601
他們展示的是搭載AI的機器人進行踢拳比賽。
16:35.611–16:40.469
[音樂]與去年相比,
16:40.469–16:43.384
體態保持,
16:43.384–16:50.519
呃,感覺性能提升相當多。
16:50.519–16:56.639
此外還有負責鑑定品牌商品的AI機器人。
16:56.639–17:01.595
現在呢,它正在從運動鞋中取出鞋墊。
17:01.595–17:04.280
呃,厚度、重量,以及材質
17:04.280–17:04.970
呢。
17:04.970–17:07.559
呃,然後,呃,透過相機,呃,
17:07.559–17:14.081
確認標誌設計等形狀,呃,判斷是正品還是偽品。
17:14.081–17:17.803
此外還有這個形似大腦的展示。
17:17.803–17:20.799
呃,寫著透過腦波,呃,控制遊戲
17:20.799–17:24.866
是這樣寫的。
17:24.866–17:26.319
用腦波控制遊戲
17:26.319–17:27.454
沒有控制器。
17:27.454–17:29.322
人類在大腦中想像的動作作為腦波
17:29.322–17:32.766
[音樂] AI讀取,
17:32.766–17:35.923
操作遊戲的技術。
17:35.923–17:40.802
在醫療領域的應用備受期待,
17:40.802–17:41.950
在中國,
17:41.960–17:48.799
據稱有在3到5年內實現實用化的[音樂]可能性。
17:48.799–17:50.937
也展示了中國AI技術的關鍵企業。
17:50.937–17:55.619
[音樂] 呃,這裡是通信設備大廠華為的展區。
17:55.619–18:00.300
呃,雖然有巨大的設備,呃,這個是,
18:00.300–18:03.310
這次首次披露的新型
18:03.320–18:05.460
AI伺服器系統。
18:05.460–18:07.280
呃,這裡是,呃,
18:07.280–18:10.983
雖然標註為1024個,啊,最大,
18:10.983–18:14.687
可以一體化運行
18:14.687–18:18.400
8192個AI晶片,
18:18.400–18:22.510
這就是這樣的機制。
18:22.510–18:23.880
華為一直受到來自美國嚴格的出口管制等影響。
18:23.880–18:28.570
在無法採購最先進的NVIDIA晶片的情況下,
18:28.570–18:34.280
雖然單個晶片的性能不及,但採取了以數量取勝的策略。
18:34.280–18:37.179
中國展現了AI企業的蓬勃發展。
18:37.179–18:44.200
有一個展區象徵著這種勢頭。
18:44.200–18:47.840
這裡是美國Google的展區。
18:47.840–18:49.675
呃,幾乎沒有人。
18:49.675–18:52.074
呃,聚集了人群。
18:52.074–18:53.344
留空。
18:53.344–18:55.148
呃,在那邊,
18:55.148–18:56.837
寫著呃的展區。
18:56.837–18:59.919
這裡呃,聚集了人群。
18:59.919–19:02.080
這形成對比呢。
19:02.080–19:06.915
中國AI初創公司月之暗面(Moonshot AI)。
19:06.915–19:10.909
配合此次活動發表的是,
19:10.919–19:15.120
K3這個[音樂]AI模型。
19:15.120–19:16.857
實際使用時,
19:16.857–19:17.205
呃,
19:17.205–19:18.942
作為指令,
19:18.942–19:25.197
希望能在一個畫面上顯示全球宏觀經濟數據,
19:25.197–19:25.719
以這種形式,
19:25.719–19:26.066
呃,
19:26.066–19:27.630
提出了請求。
19:27.640–19:31.143
也就是說,要求在一張畫面上顯示全球經濟動態。
19:31.153–19:34.752
[音樂]在這不到兩小時的時間裡,
19:34.752–19:37.631
完成的作品就是這個。
19:37.631–19:40.991
相當具有時尚感的,啊,
19:40.991–19:43.400
設計風格。
19:43.400–19:45.357
顯示的是,
19:45.357–19:49.760
按國家和地區以顏色區分的GDP地圖。
19:49.760–19:54.880
以及中國、日本、美國GDP的比較。
19:54.880–19:59.261
此外,[音樂]即時顯示全球發生的
19:59.261–20:02.880
經濟相關新聞。
20:02.880–20:11.559
這部影片能做到的AI,其顯示性能的參數數量為2.8兆。
20:11.559–20:17.240
除了具備逼近OpenAI和Anthropic尖端AI的性能外,
20:17.240–20:22.110
由於價格低廉,給世界帶來了巨大的衝擊。
20:22.120–20:35.520
中國的用戶表示,因為是國產之光,這個3的性能非常強,現在的話
20:35.520–20:43.156
K3對我來說相當聰明,整體來說相當令人驚艷。
20:43.156–20:49.617
能想到有一個新的國產AI能達到類似GPT-4的水平。
20:49.617–21:00.200
負責中國AI基礎研究的中國政府相關研究者這樣評價中國AI的優勢。
21:00.200–21:07.678
在我們少走了很多彎路,也是這些做基礎模型的前輩積累下來的經驗,
21:07.678–21:14.301
幫助我們有更好的主動性,然後避免了再踩更多的坑,
21:14.301–21:20.710
能走得更靠前一些,所以我覺得這種開源給了我們非常多的機會。
21:20.720–21:25.350
在中美之間日益激烈的AI競爭中。
21:25.350–21:29.250
關於未來的走向以及日本的獲勝策略,
21:29.250–21:33.159
稍後將在演播室進行徹底討論。
21:33.159–21:34.806
關於美國和中國的,
21:34.806–21:37.826
我整理了一下AI企業的勢力圖。
21:37.826–21:38.649
就是這個。
21:38.649–21:40.159
美國方面,嗯,
21:40.159–21:41.679
大家熟知的Open
21:41.679–21:43.857
AI,以及Anthropic的Claude,
21:43.857–21:45.577
Google的Gemini,
21:45.577–21:47.880
嗯,目前被稱為這三家公司的情況。
21:47.880–21:49.295
至於中國,嗯,
21:49.295–21:52.125
確實給世界帶來了衝擊的DeepSeek,
21:52.125–21:55.342
以及最近無論如何都備受矚目的Moonshot AI,
21:55.342–21:57.400
VTR中也有提到的K3。
21:57.400–22:00.080
還有阿里巴巴的AI,
22:00.080–22:01.944
Moonshot AI這個,
22:01.944–22:02.760
出現了。
22:02.760–22:03.842
中先生,您覺得如何?
22:03.842–22:05.317
這個優勢到底是什麼?
22:05.317–22:08.080
Kimi被稱為那麼強大的模型的理由是什麼?
22:08.080–22:09.049
嗯,與其說強大,
22:09.049–22:11.240
因為是以開放權重的方式呈現。
22:11.240–22:12.360
開放權重?
22:12.360–22:16.768
因為任何人都可以將其取用並使用,
22:16.768–22:19.200
所以性能幾乎沒有差異。
22:19.200–22:21.660
沒有差異,而且就我們的工作而言,坦白說
22:21.660–22:24.120
不需要把FEHL5放在前面
22:24.120–22:27.283
就像那種超級電腦的架構一樣
22:27.283–22:31.350
就算解不開複雜的數學問題,日常業務還是能照常進行吧
22:31.360–22:31.816
是的
22:31.816–22:32.880
反過來,如果說這台K3
22:32.880–22:34.047
如果非要說有什麼課題的話
22:34.047–22:34.630
是什麼呢?
22:34.640–22:36.156
嗯,畢竟還是中國製造這一點
22:36.156–22:39.820
我認為還是有不少人對「中國製造」這一點表現出強烈的排斥反應。
22:39.820–22:41.967
有人擔心數據會被竊取,
22:41.967–22:45.379
或者會被中國政府利用,
22:45.379–22:51.190
但要是反問「那美國就好嗎?」,就會像TikTok禁令那樣被制止。
22:51.200–22:55.525
當智慧變得臨界點時,就會變得難以分辨究竟哪邊比較好。
22:55.525–22:58.039
這是否意味著美國絕對的優勢已經崩潰了呢?
22:58.039–22:59.320
嗯,感覺是正在崩潰中。
22:59.320–23:00.350
已經崩潰了。
23:00.360–23:04.870
是的。
23:04.880–23:07.451
畢竟,還是美國或中國,
23:07.451–23:07.722
嗯,
23:07.722–23:10.293
透過提供數據讓AI進行學習,
23:10.293–23:10.563
嗯,
23:10.563–23:14.352
我們獲得了那種便利性,
23:14.352–23:17.600
這讓我開始懷疑,
23:17.600–23:19.113
日本的AI企業難道不會出現嗎?
23:19.113–23:22.489
日本的初創企業或是大型製造商,
23:22.489–23:24.584
面對這種美國稅、中國稅,
23:24.584–23:27.378
難道不會出現能達到五成的AI嗎?
23:27.378–23:27.960
那個,我認為
23:27.960–23:30.090
嗯,其實是有潛力的,
23:30.090–23:32.079
這方面的人認為AAIAI
23:32.079–23:35.630
只會想到ChatGPT或Claude,
23:35.630–23:37.760
但AI絕對不會只靠AI本身運作。
23:37.760–23:38.549
是、是、是。
23:38.559–23:38.978
也就是說
23:38.978–23:39.677
AI這個
23:39.677–23:44.149
因為這純粹是IT的機制,所以這裡需要反動元件。
23:44.159–23:44.380
是的。
23:44.380–23:44.600
是的。
23:44.600–23:49.273
不過,日本在反動元件本身方面並不算特別強,
23:49.273–23:52.451
但在反動元件的製造設備、薄膜或素材,
23:52.451–23:56.760
以及檢測設備等方面,世界幾乎都是日本主導。
23:56.760–23:57.520
嗯。
23:57.520–23:58.607
所以這裡已經
23:58.607–24:00.510
充滿了巨大的機會。
24:00.520–24:04.511
若論國內反動元件製造設備的大手,
24:04.511–24:06.388
東京電子
24:06.388–24:09.440
擁有全球第一的銷售額。
24:09.440–24:16.880
在反動元件材料方面,Resonac Holdings的多種材料佔據全球最高市佔率。
24:16.880–24:20.324
此外,[音樂]在現實世界中實際運作的AI,
24:20.324–24:25.318
也就是所謂的物理AI領域,安川電機與NDI合作,
24:25.318–24:30.485
正在開發能在工廠等場所自主[音樂]運作的機器人。
24:30.485–24:33.240
隨著未來物理AI的出現,
24:33.240–24:34.566
機器人等產品將會問世。
24:34.566–24:34.919
或許
24:34.919–24:36.536
問題在於控制技術。
24:36.536–24:37.480
能否讓機器人穩定運作,
24:37.480–24:42.087
並像人類一樣進行相同的流程操作?為了做到這一點,
24:42.087–24:44.720
就必須餵送數據給它。
24:44.720–24:47.625
日本人非常擅長控制技術,
24:47.625–24:50.240
因此由我們來餵送數據是最合適的。
24:50.240–24:50.710
原來如此。
24:50.720–24:56.039
所以,未來物理AI時代的關鍵在於控制技術,而日本在這方面很強。
24:56.039–24:56.559
啊,原來如此。
24:56.559–24:58.480
所以說,這裡有機會。
24:58.480–25:03.799
不僅是商業場景,AI正試圖改變世界經濟,[音樂]
25:03.799–25:09.502
隨著進化,效率會提高,商業機會也會增加,
25:09.502–25:11.720
但也存在著巨大的擔憂。
25:11.720–25:14.399
成為課題的是這一點。
25:14.399–25:18.960
那就是「人類的工作會被奪走嗎?」這個問題。
25:18.960–25:22.910
改變商業場景的AI,[音樂]究竟會成為我們的夥伴,
25:22.910–25:24.761
還是奪走工作的威脅?
25:24.761–25:32.679
我們採訪了最新現場,那裡正在將人類的能力[音樂]移交給AI。
25:32.679–25:43.559
在香川縣的火力發電廠,這是四國電力最大的火力發電廠。
25:43.559–25:47.127
接下來,我們將前往四國電力的心臟部位。
25:47.127–25:52.070
那裡有著在AI時代生存下來的企業線索。
25:52.080–25:53.677
如何善用優秀的AI。關鍵在於是否擁有知識、專業知識與數據。
25:53.677–26:14.120
[音樂]重要的是,這能提升人類的能力與人力資本。
26:14.120–26:17.760
人類的工作會被AI奪走嗎?
26:17.760–26:29.200
在AI時代生存下來的員工與企業。香川縣的火力發電廠。
26:29.200–26:33.623
這裡是酒井發電廠的中央控制室。
26:33.633–26:40.615
[音樂]掌控巨大發電廠的是中央控制室。
26:40.615–26:48.671
配合瞬息萬變的電力需求,持續供應電力。
26:48.671–26:54.320
決定發電量的計劃稱為電力供需計劃。
26:54.320–26:59.440
電力供需計劃。
26:59.440–27:07.799
目前負責四國電力發電計劃的是洪雅女士。
27:07.799–27:09.610
預期的電力需求。
27:09.610–27:11.240
配合該需求,嗯
27:11.240–27:18.000
決定啟動哪些發電廠以及啟動多少,這就是電力供需計劃。
27:18.000–27:22.680
影響空調需求的氣溫,
27:22.680–27:29.030
工廠等企業平日與週末出勤和下班的人流大幅變化。
27:29.030–27:33.710
出勤和下班的人流。
27:33.720–27:38.317
電力公司配合這些變化[音樂]
27:38.317–27:44.608
將自行發電的電力與在電力市場採購的電力合計
27:44.608–27:47.269
供應給地區。
27:47.279–27:49.896
這是發電計劃書。
27:49.896–27:51.799
各發電廠應發電
27:51.799–27:58.799
的數量以及在市場採購的數量已寫入其中。
27:58.799–28:03.911
過去是由經驗豐富的熟練人員花費約5小時
28:03.911–28:09.720
評估當日條件並手工作業。
28:09.720–28:11.088
要花那麼久呢。
28:11.088–28:11.720
花時間花時間
28:11.720–28:13.269
28:13.279–28:21.299
然而,據說四國電力現在由AI承擔了大部分工作。
28:21.299–28:26.990
這就是電力供需計劃擬定系統「Linoom Power」。
28:27.000–28:30.473
基於氣象條件、市場價格及過去業績等
28:30.473–28:34.112
針對各種變動情況,
28:34.112–28:37.750
生成多個情境模式。
28:37.760–28:44.309
參考的是熟練人員如何建立預測的專業知識。
28:44.309–28:45.080
大約花了
28:45.080–28:48.920
2年時間對熟練人員進行訪談,
28:48.920–28:55.320
讓AI學習電力供需計劃的預測模式。
28:55.320–28:59.573
原本需5小時製作的計劃書縮短至20分鐘。
28:59.573–29:02.975
此外,AI還提供多個模式
29:02.975–29:04.825
[音樂]因此,
29:04.825–29:08.320
洪雅女士選擇最適當的模式。
29:08.320–29:15.286
過去人工手工作業時,光是制定一個排程計畫就得耗費數小時,因此要評估一般模式相當困難。
29:15.286–29:17.418
情況相當嚴峻。
29:17.418–29:18.840
自導入Linonpa以來,
29:18.840–29:21.129
我們已能根據燃料使用量
29:21.129–29:24.399
進行經濟效益評估。
29:24.399–29:26.952
無效發電量減少,
29:26.952–29:32.986
四國電力因此實現了每年高達10億日圓的收益改善效果。
29:32.986–29:38.788
那麼,電力排程是否已不再需要人類的知識或經驗?
29:38.788–29:42.269
答案是否定的。
29:42.279–29:43.820
由於分析結果會公開,
29:43.820–29:46.190
我認為這成為了大家思考「為什麼會得出這種結果」的契機。
29:46.190–29:49.509
我想這應該是大家開始思考的契機。
29:49.519–29:53.624
透過討論「為什麼會得出這樣的計算結果」,
29:53.624–29:57.371
大家針對各自的基礎知識
29:57.371–29:57.728
嗯,
29:57.728–30:02.190
我認為這有助於提升大家的知識或理解能力。
30:02.200–30:06.308
為什麼AI會導出這樣的場景?
30:06.308–30:10.415
包括熟練員工和新人都在車內展開討論,
30:10.415–30:13.640
據說這有助於員工的學習。
30:13.640–30:16.719
我們不能盲目接受AI的結果,
30:16.719–30:20.483
我們自己也必須具備判斷
30:20.483–30:24.588
嗯,這是否正確的
30:24.588–30:27.154
嗯,能力,
30:27.154–30:29.720
嗯,因此我們正積極思考如何培養這種能力。
30:29.720–30:35.287
四國電力開發的AI由東京的初創公司Grid打造。
30:35.287–30:36.480
負責該項目的是
30:36.480–30:38.796
CT的梅田先生。
30:38.796–30:40.880
梅田先生曾強調,
30:40.880–30:46.018
最後的決策必須由人類負責下達。
30:46.018–30:46.320
因此,
30:46.320–30:52.126
我們希望打造這樣的系統,據說人類發揮價值的
30:52.126–30:55.786
地方在於探討或[音樂]接下來該怎麼辦等
30:55.786–30:57.679
事項,這些大概會成為主角吧。
30:57.679–30:59.960
我有這樣的感覺。
30:59.960–31:03.638
企業正不斷[音樂]導入AI的時代。
31:03.638–31:06.440
公司的力量究竟會存在於何處?
31:06.440–31:07.679
接下來。
31:07.679–31:11.039
稍後將在演播室深入探討。[音樂]
31:11.039–31:14.250
那個,正如這段VTR所顯示的,
31:14.250–31:16.697
正如這段影片所示,
31:16.697–31:21.284
所以我把這種東西稱為領域知識(Domain Knowledge),
31:21.284–31:21.590
最終
31:21.600–31:24.721
當然可以信任AI,
31:24.721–31:28.015
但「這可能不對」或是
31:28.015–31:30.269
「為什麼會這樣」
31:30.269–31:34.960
評估整體結果的能力,人類絕對是不可或缺的。
31:34.960–31:35.450
嗯。
31:35.450–31:39.324
假設AI給出了奇怪的答案,人類必須討論
31:39.324–31:41.880
「為什麼會變成這樣」,嗯。
31:41.880–31:45.159
我認為累積這種領域知識非常關鍵。
31:45.159–31:46.772
因此,對人類要求的知識量
31:46.772–31:49.000
基礎知識的層次也可能會稍微提高。
31:49.000–31:49.769
也就是說會提高。
31:49.769–31:50.000
是的。
31:50.000–31:53.448
剛才在採訪中說了一些非常好的話,
31:53.448–31:55.279
對於AI給出的答案,是的,是的。
31:55.279–31:57.809
出現了我們未曾想過的模式,
31:57.809–32:01.120
因為AI的出現,我們獲得了學習的機會。
32:01.120–32:05.101
嗯。啊,人類未曾想過的事情,AI每天都在實踐,[清喉嚨]
32:05.101–32:08.080
反過來說,如果只使用AI並完全照著AI說的做,
32:08.080–32:10.830
那只要把工作交給AI模型不就好了嗎?
32:10.840–32:13.758
如果那樣的話,只要使用OpenAI和Anthropic的AI,
32:13.758–32:15.519
A社、B社、C社不就都一樣了嗎?
32:15.519–32:15.990
嗯。
32:16.000–32:18.230
也就是說,無法進行差異化。
32:18.240–32:20.411
能夠進行差異化的關鍵在於,
32:20.411–32:22.582
如何熟練運用聰明的AI,
32:22.582–32:25.187
是否擁有知識、見識與數據。
32:25.187–32:28.227
這綜合性的協同效應決定了企業價值,
32:28.227–32:32.000
也決定了擁有這些資源的商務人士的价值。
32:32.000–32:37.826
今年6月,Microsoft CEO薩提亞·納德拉[音樂]
32:37.826–32:41.322
在X上發表的言論引起了話題。
32:41.322–32:43.264
任務可以委託。
32:43.264–32:45.789
連整份工作都可以委託。
32:45.799–32:48.966
然而,學習卻無法委託。
32:48.966–32:49.600
也就是說
32:49.600–32:52.337
雖然可以將許多工作委託給AI,
32:52.337–32:58.837
但確認或修正[音樂]其結果必須由人類來完成,
32:58.837–32:59.350
這就是重點。
32:59.360–33:04.915
根據中山先生的說法,未來企業的實力不僅僅取決於AI模型,
33:04.915–33:10.669
中山先生表示,個人的能力以及公司的見識力將變得至關重要。
33:10.669–33:15.486
我認為,如果要讓AI做事,最應該讓AI模型去做的就是這件事。
33:15.486–33:19.101
因此,在使用AI的過程中,正如剛才所說,要提升自己的能力。
33:19.101–33:22.840
也就是說,這意味著每位員工個人的能力都會提升。
33:22.840–33:26.631
在此過程中,為公司貢獻知識,
33:26.631–33:29.000
或是累積數據等。
33:29.000–33:34.115
或是建立文化,這些都是公司知識或成果的體現。
33:34.115–33:36.440
這三項都必須達到一定水準,
33:36.440–33:39.312
如果只有最底層,任何企業都無法創造附加價值,
33:39.312–33:40.399
也無法實現差異化。
33:40.399–33:41.279
因為會變得一模一樣。
33:41.279–33:44.367
能做到這一點的企業,大概能作為先驅企業
33:44.367–33:46.590
生存下來並持續獲勝。
33:46.600–34:01.549
如果說這是業餘水平的話,現在已經不是那種「哇,用AI模型用得好厲害」的時代了,而是指在最上方的紅色部分,例如與哪些客戶互動過、持有哪些客戶數據等,只有該企業才擁有的資訊成為優勢。
34:01.559–34:02.293
這就是說的意思。
34:02.293–34:02.440
34:02.440–34:03.240
確實如此。
34:03.240–34:04.805
正因如此,在四國電力的VTR中發揮了作用,
34:04.805–34:06.370
溝通確實增加了。
34:06.370–34:07.029
不是嗎?
34:07.039–34:07.214
是的。
34:07.214–34:07.389
是的。
34:07.399–34:08.621
這非常關鍵,
34:08.621–34:08.988
那個,
34:08.988–34:13.754
透過將普通的智力工作交給AI,人類得以專注於只有人類才能進行的溝通。
34:13.754–34:17.298
從現在開始,人類的這種能力變得非常重要。
34:17.298–34:17.543
然後,
34:17.543–34:20.109
透過這種溝通獲得的知識,
34:20.119–34:22.879
再回饋給最底層的AI。
34:22.879–34:23.228
所以,
34:23.228–34:27.302
透過從粉色到灰色的轉變,讓這個循環不斷轉動,
34:27.302–34:29.280
這樣的組織確實很強大,正如中山先生所說。
34:29.280–34:31.270
剛才這被稱為迴圈學習(Loop Learning)。
34:31.280–34:31.960
是的。
34:31.960–34:35.063
AI、個人和企業這樣循環往復,
34:35.063–34:36.960
透過協同效應創造價值。
34:36.960–34:41.391
能夠做到這一點的企業就能成為先驅企業,
34:41.391–34:42.790
這方面被相當頻繁地提及。
34:42.800–34:49.693
最近,全球知名IT企業的首席執行官們表示,未來人類所需的是「代幣資本」與「人力資本」,
34:49.693–34:51.378
他們是這樣說的。
34:51.378–34:53.829
所謂token資本,也就是說
34:53.839–34:55.594
就是投資在AI上的資金,對吧?
34:55.594–34:55.800
人工智慧
34:55.800–35:00.783
從現在開始,用得越多,就越需要以token這種形式來投入資金。
35:00.783–35:05.614
雖然這裡是必須投入資金的,但重要的是,這能提升人類的能力,
35:05.614–35:08.030
也就是提升人力資本。
35:08.040–35:10.157
人的能力成長,
35:10.157–35:13.155
人類的能力提升,判斷的基準和視角提高,
35:13.155–35:16.683
也就是說,會不斷進行版本升級。
35:16.683–35:22.857
因此,能夠同時在人和AI這兩種資本上投入資金,我認為這點很重要。
35:22.857–35:25.150
能夠這樣做的公司就很強大,所以說
35:25.160–35:27.065
從這兩人的對話來看,四國電力的各位,
35:27.065–35:30.347
透過活用AI,社员的技能大概也會顯著提升,
35:30.347–35:32.252
在現場層面進行各種發電調整的
35:32.252–35:34.369
工匠們的技術水平應該也會提高。
35:34.369–35:35.957
關於必須要做的事情,
35:35.957–35:38.285
或是該如何判斷等問題,
35:38.285–35:39.979
大家開始更認真地深入思考,
35:39.979–35:42.000
能力也因此提升了。
35:42.000–35:44.480
是的,正在進行更高層級的判斷。
35:44.480–35:52.344
未來,我們將如何隨著AI而改變呢?
35:52.354–35:57.874
[音樂]無論是我們所處的環境還是工作環境,無論是什麼,
35:57.874–36:00.831
未來會變成怎樣,
36:00.831–36:05.957
我們應該如何面對AI呢?
36:05.957–36:08.520
首先,請入山先生回答。
36:08.520–36:08.680
36:08.680–36:10.913
我有一位朋友,
36:10.913–36:15.657
與矽谷頂尖、全球知名的AI領袖
36:15.657–36:17.760
之前進行過討論。
36:17.760–36:21.017
他問對方,三年後世界的AI會變成什麼樣子,
36:21.017–36:23.237
據說就是這樣問的。
36:23.237–36:23.839
結果
36:23.839–36:24.760
對方說不知道。
36:24.760–36:25.147
原來如此。
36:25.147–36:26.309
連頂尖人士都不知道。
36:26.319–36:28.952
所以,即使是矽谷最頂尖的人士,
36:28.952–36:30.959
也無法預測三年後會發生什麼事。
36:30.959–36:34.470
這意味著我們正生活在這樣的時代。
36:34.480–36:36.798
因為變化如此日新月異,
36:36.798–36:40.206
跟去年相比,這檔節目的內容完全不同了吧?
36:40.206–36:43.760
明年再來的話,我覺得內容會完全不一樣。
36:43.760–36:44.990
我們可能已經變成AI了。
36:44.990–36:45.400
也許吧。
36:45.410–36:47.824
[笑聲] 對,也許只有這兩個人是這樣。
36:47.824–36:48.920
也許是這樣。
36:48.920–36:50.853
您自己大概使用了相當多的數量,
36:50.853–36:54.461
大約20個左右的AI在運作,
36:54.461–36:56.780
但即便如此,三年後會怎樣呢?
36:56.780–36:57.940
您也不清楚嗎?
36:57.940–36:58.079
現在
36:58.079–37:02.079
我認為AI已經超越了革命,
37:02.079–37:02.630
嗯。
37:02.640–37:07.224
我們正迎來一個自人類以來,首次出現超越人類的存在的時代。
37:07.224–37:10.200
自己每天都在不斷更新,大概
37:10.200–37:13.492
三年後,大概會變成與三年前完全不同的自己。
37:13.492–37:14.599
從現在開始,每天每天
37:14.599–37:17.605
一邊與AI對話、使用,一邊建立代理,
37:17.605–37:21.002
不斷從中獲得靈感,
37:21.002–37:23.877
不斷被吞噬、被更新。
37:23.877–37:26.360
如此巨大的變化現在已經發生,
37:26.360–37:28.190
而且還有更進一步的變化正在發生,
37:28.200–37:30.160
我認為三年後就會出現那種情況。
37:30.160–37:32.079
中山先生,實際感覺如何?
37:32.079–37:34.758
不,一年下來,確實連我自己都完全改變了,
37:34.758–37:37.787
對於AI的某種,比如說苦手意識或是什麼的,
37:37.787–37:41.282
不安的情緒已經特別被消除了,
37:41.282–37:43.612
回顧這一年,我這麼想,
37:43.612–37:45.010
作為社會人士,果然
37:45.020–37:51.147
[音樂]如果不善於運用AI,情況會變得有點艱難,
37:51.147–37:54.040
[音樂]啊,讓人感到緊張。
37:54.040–37:54.800
感到緊張。
37:54.800–37:55.589
是。
37:55.599–37:58.485
所以今天,聽了各位的對話,
37:58.485–38:01.765
我們當然也在思考工作方式,我也是,
38:01.765–38:04.782
關於只有自己能做的事,或是什麼的,
38:04.782–38:06.760
必須不斷提出這個問題。
38:06.760–38:08.600
只有你能做的事是什麼,
38:08.600–38:11.790
我認為我們已經進入了這樣的時代。
38:11.800–38:15.010
包含工作室談話的完整版正在TeleTVs上播出。
38:15.010–38:15.791
敬請觀賞。
38:15.801–38:16.586
[音樂]
38:16.586–38:18.550
因此,這是緊急採訪
38:18.550–38:20.906
AI改變世界與日本的面貌
38:20.906–38:23.655
第二彈到此為止。
38:23.655–38:27.190
今天感謝各位的收看。
0:01.599–0:08.117
ja今年6月Instagramに投稿された1本の動画
今年6月在Instagram上發布的一段影片
0:08.117–0:13.549
ja700万回以上再生され大バズリしました。
播放次數超過700萬次,引發了廣泛熱議。
0:13.559–0:18.282
ja実はこの映像生成AIによって作られたもの。
事實上,這段影像是由生成式AI製作的。
0:18.282–0:21.880
ja製作者によると愛建の写真と数行の
據製作者表示,在輸入愛建的照片和幾行文字指示後
0:21.880–0:27.928
ja文章で指示をしたら[音楽]わずか10分程度で出来上がったと言います。
[音樂]據說僅用約10分鐘就完成了。
0:27.928–0:28.640
ja映像だけ
不僅是影像
0:28.640–0:30.720
jaではありません。
而已。
0:30.720–0:38.668
jaあだがわ賞を受賞したこちらの小説は作品の一部をAIが執筆しました。
這部獲得阿部賞的小說,其部分內容由AI撰寫。
0:38.668–0:39.150
ja今や
如今
0:39.160–0:43.056
jaAIは便利なツールという枠を超え
AI已超越便利工具的範疇
0:43.056–0:45.491
ja人の感情をも揺さぶり
甚至能觸動人的情感
0:45.491–0:49.388
ja生活になくてはならないものとして
並開始作為生活中不可或缺的存在
0:49.388–0:52.310
ja存在し始めているのです。
出現。
0:52.320–0:52.965
jaしかし
然而
0:52.965–1:06.080
ja一方で韓国のヒュンダイ自動車グループの労働組合はAIロボットの導入が将来の雇用に大きな影響を与えるとして導入の反対を表明。
另一方面,韓國現代汽車集團的工會表示,導入AI機器人將對未來就業產生重大影響,因此反對導入。
1:06.080–1:16.268
jaさらにアメリカのAI企業アンソロピックがプログラムのバグを見つけ出す能力が非常に高いとされるクロードミストを発表。
此外,美國AI企業Anthropic發布了被認為具有極高程式除錯能力的Claude Mist。
1:16.268–1:18.240
ja各国政府はサイバー攻撃に
各國政府對網路攻擊
1:18.240–1:22.280
ja使われることに[音楽]危機感を強めました。
被利用的情況[音樂]加強了危機感。
1:22.280–1:29.485
ja人は今迫りつつあるAIとの共存時代にどう適していけばいいのか。
人們正處於如何適應即將到來的AI共存時代的十字路口。
1:29.485–1:30.880
jaまさに立たされているのです。
我們正面臨這樣的處境。
1:30.880–1:33.240
jaれているのです。
我們正處於這樣的狀況中。
1:33.240–1:38.142
jaそこでこの番組では世界そして日本[音楽]が迎えている
因此,本節目將採訪世界及日本[音樂]所迎來的
1:38.142–1:40.216
ja最新のAI事情を取材。
最新AI狀況。
1:40.216–1:41.159
ja仕事にAI
工作如何
1:41.159–1:42.640
jaをどう活用してるんですか?
活用AI?
1:42.640–1:44.840
ja合計で言うと17体。17
總計17具。17
1:44.840–1:45.200
zh体。
具。
1:45.200–1:45.799
jaはい。
是的。
1:45.799–1:49.403
jaこちらアメリカのGoogleのブースです。
這是美國Google的展區。
1:49.403–1:51.634
jaえ、ほとんど人がいません。
欸,幾乎沒有人。
1:51.634–1:53.693
jaえ、その向こう側ですね。
欸,在那邊。
1:53.693–1:55.238
jaえ、と書かれたウ。
欸,寫著「U」的地方。
1:55.238–1:58.670
jaこちらにですね、人だかりができています。
這裡聚集了人群。
1:58.680–2:05.709
jaさらにスタジオにはAIって革命をもう超えてると思うんですよね。
此外,我認為在演播室裡,AI已經超越了革命。
2:05.719–2:16.673
ja国内で大手企業のAI導入を支援する日本ビジネスシステムズの執行役員の中山高史さんと[音楽]IT分野の話だと思ってるじゃないですか。
日本商業系統(Nippon Business Systems)的執行董事中山高史先生,他支援國內大型企業導入AI,[音樂]大家可能認為這只是IT領域的話題。
2:16.673–2:18.190
ja人事部またになる。
人事部門也會成為對象。
2:18.200–2:20.440
jaなるほど。
原來如此。
2:20.440–2:36.959
ja様々な業種の[音楽]経営の現場に詳しい入山章栄さんがAI前盛時代[音楽]に乗り遅れないための最新情報から新しい働き方を徹底討論[音楽]します。
入山章栄先生熟悉各行各業[音樂]經營現場,針對如何不落後於AI前盛時代[音樂]的最新資訊,徹底討論新的工作方式[音樂]。
2:36.959–2:45.190
ja緊急取材AIで激変する世界と日本第2弾。
緊急採訪:AI改變的世界與日本 第二彈。
2:45.200–2:49.633
ja緊急取材AIで激変する世界と日本第[音楽]2弾です。
緊急採訪:AI改變的世界與日本 第二[音樂]彈。
2:49.633–2:51.509
ja中山さん、やっぱりこの
中山先生,果然這個
2:51.519–2:54.790
jaAIを取り巻く環境っていうのは大きく変わりましたよね。
圍繞AI的環境真的發生了巨大的變化呢。
2:54.800–2:55.307
jaそうですね。
是的。
2:55.307–2:58.538
jaこの1年でギリギス力はものすごく進歩しましたし、
這一年來,技術進步非常顯著,
2:58.538–3:02.935
jaま、貯金で思い出すところで言うとミトスショックああと呼ばれてる
回想起來,有個被稱為「米托斯衝擊」的事件,
3:02.935–3:05.630
jaアンロピックのミトスというモデルが出て
Anthropic推出了名為「米托斯」的模型,
3:05.630–3:07.190
ja3日で使用禁止になって
結果在三天內就被禁止使用,
3:07.190–3:08.750
jaああ能力が高すぎたと。
理由是能力過高。
3:08.760–3:12.676
jaま、初めて政治がAIに介入したっていう歴史的なことが起きたりとか
甚至發生了政治首次介入AI的歷史性事件,
3:12.676–3:14.512
ja激当の1年間だったとこですね。
這確實是激變的一年。
3:14.512–3:14.879
jaうん。
嗯。
3:14.879–3:18.247
jaこの私たちのビジネスシーンもだいぶAIによって変わった
我們的商業場景也因為AI發生了很大變化,
3:18.247–3:19.869
jaということなんでしょうか?
是這樣的嗎?
3:19.879–3:22.239
jaあのね、もう大混乱中ですよ。
哎呀,現在正處於大混亂之中。
3:22.239–3:23.200
ja混乱してる。
正在混亂中。
3:23.200–3:27.309
jaあの、ま、アメリカだと今超一流校出ても就職できない。
在美國,即使從頂尖名校畢業也找不到工作。
3:27.319–3:27.760
jaうん。
嗯。
3:27.760–3:34.630
jaもうAIにやらせちゃった方がいいみたいな流れがもう普通に出てきてるわけですよね。何より
現在已經普遍出現「讓AI去做更好」的趨勢,最重要的是
3:34.640–3:36.560
jaAIエージェントですよね。
AI代理(Agent)。
3:36.560–3:36.775
jaはい。
是的。
3:36.775–3:36.990
jaはい。
是的。
3:37.000–3:38.519
jaもう人と変わんないわけですよ。
它們與人沒有區別。
3:38.519–3:39.280
jaうん。
嗯。
3:39.280–3:41.496
jaだからAIエージェントを使ったら
所以如果使用AI代理,
3:41.496–3:43.990
jaもう従業員いらないじゃんみたいなこと。
就會出現「根本不需要員工」的情況。
3:44.000–3:46.120
jaそういう会社がいっぱい出てきてるっていうことですね。
也就是說,現在出現了許多這樣的企業。
3:46.120–3:50.600
jaもうAI使いこなしてる会社と使いこなせてない会社で相当これから差が出てくることは。
未來,善用AI與不善用AI的企業之間差距會越來越大。
3:50.600–3:52.840
jaもうもう出てきてるんですけどもっと出ます。
這種差距已經開始出現,而且會更加明顯。
3:52.840–3:53.439
jaはい。
是的。
3:53.439–3:54.662
ja間違いないですね。
這絕對沒錯。
3:54.662–3:55.750
jaそして中根さんは
而中根先生,
3:55.760–3:58.519
ja1年前とAIとの向き合い方変わりましたか?
您與AI的相處方式與一年前相比有改變嗎?
3:58.519–4:00.760
ja1年前はほとんど使ってませんみたいなこと言ってました。
一年前您說幾乎沒有使用。
4:00.760–4:01.089
jaはい。
是的。
4:01.089–4:03.390
jaほとんど使ったこともなかったんですけれども
雖然之前幾乎沒用過,
4:03.400–4:06.560
ja1年経つと使ってない人はもう絶対にないですね。
但過了一年後,不用的人絕對沒有了。
4:06.560–4:09.008
jaいないとそういったちょっと私たちの暮らし働き方
如果不使用,我們的日常生活和工作方式
4:09.008–4:11.030
jaいろんなこと考えていきたいと思います。
就會產生各種變化,我們想就此進行探討。
4:11.040–4:11.519
jaはい。
好的。
4:11.519–4:12.184
jaさあ、まずはですね、
那麼,首先呢,
4:12.184–4:14.312
jaビジネスシーンでもよく聞くようになったのがAIエージェントです。
在商業場景中也常聽到的,就是AI代理。
4:14.312–4:15.442
jaそこでまずは日本のビジネスシーンを
那麼首先,讓我們來看看日本的商業場景。
4:15.452–4:17.793
ja[音楽]AIエージェントがどう変えているのか
[音樂]AI代理正在如何改變它。
4:17.793–4:20.027
ja最新の現場を豊島キャスターが取材しました。
豐島主播採訪了最新的現場。
4:20.037–4:43.749
ja東京渋谷に本社を置く[音楽]名刺やメール電話などのやり取りの音声などをデジタル化するサービスで売上を伸ばしています。
總部位於東京澀谷的[音樂]公司,透過將名片、郵件、電話等交流的語音數位化來提升營收。
4:43.759–4:51.400
ja旧成長[音楽]を遂げてきたこちらのIT企業になんと17体ものAIエージェントを使いこなす次世代の社員がいるという
這家IT企業實現了舊有的成長[音樂],令人驚訝的是,這裡有17位熟練運用AI代理的下一代員工。
4:51.400–4:52.355
jaことなんです。
這是真的。
4:52.355–4:53.720
ja私たちの働き方は今後
我們的工作方式今後
4:53.720–4:58.150
ja変わるのか話を聞いていきたいと思います。
會改變嗎?我想聽聽看。
4:58.160–5:04.360
jaAIエージェントを17体操操る次世代社員。
熟練運用17個AI代理的下一代員工。
5:04.360–5:10.919
jaAIエージェントとは会話を打ち返すだけの生成AI[音楽]とは違い
什麼是AI代理?它與只會回覆對話的生成式AI[音樂]不同,
5:10.919–5:14.199
ja自立的に考え実行するAIのこと。
是能夠自主思考並執行的AI。
5:14.199–5:15.520
ja今日はどうもよろしくお願いいたします。
今天也請多多指教。
5:15.520–5:17.390
jaよろしくお願いします。
請多指教。
5:17.400–5:23.631
ja彼こそAIエージェントを使いこなす社員川瀬さんです。
他就是熟練運用AI代理的員工川瀨先生。
5:23.631–5:30.743
ja今までLINEやGoogleなどIT関連の会社を渡り歩き、
他之前在LINE、Google等IT相關公司工作,
5:30.743–5:36.400
ja現在は33でプロダクトの責任者を務めています。
現在在33擔任產品負責人。
5:36.400–5:39.880
jaご自身はお仕事にAIをどう活用してるんですか?
您是如何在工作中活用AI的呢?
5:39.880–5:42.094
jaえっと、合計で言うと17体。
嗯,總共是17個。
5:42.094–5:44.095
ja17体[笑い]多すぎませんか?
17個[笑]是不是太多了?
5:44.095–5:44.350
zh結構
相當
5:44.360–5:45.136
jaそうですね。
是啊。
5:45.136–5:46.430
ja専門のエージェントは
專業的代理
5:46.440–5:53.791
ja13体なんですけれどもルーチーンのエージェントが3体いるのとあとそのリードエージェントっていう
有13個,加上3個例行公事的代理,還有那個稱為領導代理的
5:53.791–5:55.199
jaこの司令官ですか?
這個指揮官?
5:55.199–6:00.278
ja司令官のエージェントが[音楽]1体なので合計17体っていう、はい。状況ですね。
指揮官代理[音樂]有1個,所以總共是17個,是的。這是目前的狀況。
6:00.278–6:01.230
ja状況ですね。
這是目前的狀況。
6:01.240–6:04.080
ja現場部隊のAIが13体で、
現場部隊的AI有13個,
6:04.080–6:04.517
jaま、
嗯,
6:04.517–6:11.943
jaその側近AI3体で、最速近が主席補佐みたいなのが1体と、これは33の中でも
加上側近AI 3個,以及類似首席助手的1個,這在33內部
6:11.943–6:16.749
jaおそらく1番多い1番多いかもしれないですね。
可能是最多的,也許是最多的呢。
6:16.759–6:29.350
ja朝出勤した川瀬さんの元に送られてくるのは、今日の準備サマリー。見ていて、あの、僕のカレンダーとか、あと前日の会話内容とかを元にして、今日やるべきことっていうところを、AIから送られてきたものをチェックしているっていう、はい。
早上出勤的川瀨先生收到的,是今天的準備摘要。請看,那個,根據我的行事曆以及前一天的對話內容,檢查從AI送來的「今天該做的事」,是的。
6:29.350–6:34.870
jaところをAIから送られてきたものをチェックしているっていうはい。
檢查從AI送來的「今天該做的事」,是的。
6:34.880–6:36.924
ja例えば、AIが前日の会話録から、今日決めるべきことを提案。
例如,AI從前一天的對話紀錄中,提出今天該決定的事項。
6:36.934–6:43.324
ja[音楽]川瀬さんが手掛けているAI音声入力の改善方針や
[音樂]川瀨先生負責的AI語音輸入改善方針,以及
6:43.324–6:49.240
ja[音楽]川瀬さんが手掛けているAI音声入力の改善方針や、[音楽]新機能デザインの承認、化費が上がっています。
[音樂]川瀨先生負責的AI語音輸入改善方針,以及[音樂]新功能設計的批准,費用正在增加。
6:49.240–6:55.410
jaさらにGoogleカレンダーを読み込みタイムスケジュールまで自動生成し
進一步讀取Google行事曆並自動生成時間表,
6:55.410–6:58.230
ja毎朝メッセージを送ってくれます。
每天早晨發送訊息。
6:58.230–6:58.759
jaこれは
這是
6:58.759–7:06.639
ja先ほどの17体での、ルーティーンを知らせる側近[音楽]AIの一体が機能。
前述17個代理中,負責通知例行公事的側近[音樂]AI的功能。
7:06.639–7:08.178
jaこの日会議にさ、
這天在會議上,
7:08.178–7:09.331
jaじゃ、早速、
那麼,馬上,
7:09.331–7:11.255
jaあの、先ほどあった、
那個,剛才發生的,
7:11.255–7:12.216
jaあの、ま、
那個,嗯,
7:12.216–7:13.562
ja心理的ハードル
心理門檻
7:13.562–7:19.524
jaAIの音声入力を使う上での心理的ハードルをなんかどうやってこう
關於如何消除使用AI語音輸入的心理門檻,我們想稍微討論一下。
7:19.524–7:24.909
ja解消できるかっていうところをちょっと議論していきたくて、
消除使用AI語音輸入的心理門檻的方法,我們想稍微討論一下。
7:24.919–7:26.496
jaそこで川瀬さん
於是,川瀨先生
7:26.496–7:31.754
jaAIに音声入力の心理的ハードルを検証して
指示對AI語音輸入的心理門檻進行驗證
7:31.754–7:34.909
jaという指示を出しました。
並下達了指示。
7:34.919–7:46.510
jaするとまず司令AIが、分析には顧客の声と利用データと他者の事例の視点が必要と判断。司令AI
接著,指揮AI首先判斷,分析需要顧客的聲音、使用數據以及他人的案例視角。指揮AI
7:46.520–7:53.919
jaAI自ら専門のAIエージェント3体を起動させます。か
AI親自啟動了三個專業AI代理。
7:53.919–7:55.360
ja稼働中 うんうん。
運行中 嗯嗯。
7:55.360–7:56.520
jaあ、出てきましたね。
啊,出來了呢。
7:56.520–7:58.159
ja出てきましたね。
出來了呢。
7:58.159–8:06.610
jaAIから回答が顧客の声を分析するAIは人前で話す恥ずかしさがあると指摘。
來自AI的回答指出,分析顧客聲音的AI認為在眾人面前說話會感到害羞。
8:06.610–8:07.080
jaまた
另外
8:07.080–8:12.986
ja利用データを集約するAIは、承認では経費が嵩む傾向があると分析。
匯總使用數據的AI分析指出,在批准方面,費用往往會增加。
8:12.986–8:14.319
jaそれらを踏まえ
基於這些考量
8:14.319–8:23.480
jaて司令AIが[音楽]AIの音声入力には周囲の目を気にする社会的ハードルや
指揮AI[音樂]指出AI語音輸入存在在意周圍眼光的社會性門檻,以及
8:23.480–8:29.078
ja大事な場面ほど手入力という信頼のハードルなど
越是重要場合越傾向手動輸入的信任門檻等
8:29.078–8:32.640
ja3つの課題を洗い出しました。
梳理出了三項課題。
8:32.640–8:34.918
ja確かに大事な場面ほど天流力っていう
確實,越是重要場合,那種
8:34.918–8:39.207
jaのはやっぱセール不安を持ってるんだろうなっていう感じがしますね。
銷售不安全感似乎就越強烈呢。
8:39.207–8:40.279
ja自分も実際音声使
我自己實際上使用語音
8:40.279–8:45.062
jaてまじの5変換とかうん内でも標とか起きてる感じがするかなと思うので、
進行文字轉換時,在內部也常發生錯誤,感覺是這樣的,所以
8:45.062–8:49.704
jaその辺の制度上げていかないとなかなか使ってもらえないのかなっていう
如果不提升這些方面的制度,可能很難讓人願意使用,我
8:49.704–8:50.829
jaのは思いますね。
是這樣認為的。
8:50.839–8:51.279
jaうん。
嗯。
8:51.279–8:51.720
jaうん。
嗯。
8:51.720–8:52.160
jaうん。
嗯。
8:52.160–8:52.600
jaうん。
嗯。
8:52.600–8:55.959
jaこの課題をどうすれば解決できるのか。
這些課題該如何解決呢。
8:55.959–8:59.640
ja次回アイデアを持ち寄ることになりました。
決定下次帶來各自的構想。
8:59.640–9:05.200
jaこれを人間の今までの部下たちとかにやらせると時間は何倍ぐらいかかります?
如果讓人類以前的部下們做這件事,大概需要幾倍的時間呢?
9:05.200–9:06.480
jaうん。もう何十倍とかですね。
嗯。已經幾十倍了呢。
9:06.480–9:09.399
ja何十倍か。多分数日数週間かかってことです。
幾十倍。大概需要數天甚至數週的時間。
9:09.399–9:10.590
jaあ、おっしゃってる通りですね。
啊,正如您所言。
9:10.600–9:11.932
ja最初のそのじゃ
最初的那個,那麼
9:11.932–9:13.834
jaお客さんの声を集めて
收集顧客的聲音
9:13.834–9:15.547
jaそのなんでしょう。
那個,該怎麼說呢。
9:15.547–9:16.308
ja分析して、それに
進行分析,然後對其
9:16.308–9:17.069
jaそれに
然後對其
9:17.079–9:23.668
ja1週間とかであ、その利用データをちゃんと分析して、また別の人が1週間、1週間、確かに、だから
在短短一週內,確實地分析利用數據,接著再由另一個人花一週、一週的時間,確實地,所以說
9:23.668–9:27.959
jaもう人間に頼むと1ヶ月ぐらいかかることが1分で終わった。
以前需要依賴人力花費一個月才能完成的工作,現在一分鐘就結束了。
9:27.959–9:29.959
jaはい。
是的。
9:29.959–9:36.440
ja1日の終わりには[音楽]AIから今日の振り返りが自動で送られてきます。
每天結束時,[音樂] AI會自動發送當天的回顧。
9:36.440–9:39.209
ja判断材料は世界の著名な経営者たちの行動。
判斷的依據是世界知名企業家的行為。
9:39.209–9:42.946
ja川瀬さんの行動と比較し、的確な感想を送ってくれるのです。
與川瀨先生的行為進行比較,並發送精確的感想。
9:42.956–9:47.142
ja[音楽]今日僕が送ったスラックメッセージだとか、あとは
[音樂] 今天我所發送的 Slack 訊息,還有
9:47.142–10:00.181
ja会議の技似録とかを、あのAIが読み取って、それについて良かったこと、もっと改善すべきこと、とAIからの所感みたいなものが送られてきて、それを元にあれをやんなきゃなっていう
會議的技似錄(會議記錄),AI會讀取這些內容,並發送關於做得好的地方、應該改進的地方等AI的感想,藉此學習哪些事情不該做。
10:00.181–10:02.596
jaところを学んでいる状況ですね。
這就是我們正在學習的狀況。
10:02.606–10:08.044
ja[音楽]中には大きな判断は早いのに、小さな証言が漏れるのはあなたの一貫したパターンです。
[音樂] 有時重大決策很快,但細節卻會遺漏,這是您一貫的模式。
10:08.044–10:09.156
jaなど厳しい評価も。
也有嚴厲的評價。
10:09.156–10:16.592
ja[音楽]これあるある。
[音樂] 這真是常見的情況。
10:16.592–10:22.000
ja確かにきついな。
確實有點嚴苛呢。
10:22.000–10:23.470
jaきつい。
很嚴苛。
10:23.480–10:29.230
jaこうした17体のAIによって変化したのは作業の効率化だけではありません。
透過這17個AI帶來的變化,不僅僅是作業效率的提升。
10:29.230–10:33.382
ja実は仕事の内容が意外な方向に変化していると言います。
據說,工作的內容實際上正朝著意想不到的方向變化。
10:33.392–10:37.365
ja[音楽]作業の時間、もちろん短くなるんですけど、
[音樂] 作業時間當然會縮短,
10:37.365–10:41.338
jaその分それをその人と会う時間に充てたりとか、
但將那部分時間用於與會面對象見面,
10:41.338–10:47.730
jaもっとそのプライシング戦略とかって根本を考える時間に充てたりとかっていう
或是投入更多時間思考定價策略等根本問題,
10:47.730–10:48.248
jaので、
因此,
10:48.248–10:53.949
jaそれまで僕はもうかなりずっとパソコンが多かったんですけど
以前我大部分時間都在電腦前,
10:53.959–10:56.870
ja逆にもう対面が増えたとパソコンが減ったっていう。
反過來,面對面交流增加了,使用電腦的時間反而減少了。
10:56.870–10:57.629
ja増えてます。
確實增加了。
10:57.639–11:02.962
jaもしかするとことによるとこれからの社会人はむしろもう外回り営業とか[笑い]そうですね。
說不定,未來的上班族反而會更偏向外出業務,[笑] 是啊。
11:02.962–11:03.333
jaはい。
是的。
11:03.333–11:05.190
jaと会うとか飲むとかはい。はい。
見面、喝酒,是的,是的。
11:05.200–11:06.268
ja食事するみたいです。
看起來像是吃飯。
11:06.268–11:07.560
jaそっちが大事みたいです。
那部分似乎更重要。
11:07.560–11:07.877
jaはい。
是的。
11:07.877–11:10.726
jaで、食事してる間にAIがリサーチしてくれてて、
在吃飯的同時,AI已經幫我們進行了調查,
11:10.726–11:13.675
jaで、食事した内容とリサーチの内容を合わせて
然後將吃飯的內容與調查的內容結合,
11:13.675–11:15.221
ja次のアイデアを[音楽]
產生下一個想法,[音樂]
11:15.221–11:18.030
jaまたそれを検証するために人と会ってみて。
為了驗證那個想法,再與人見面。
11:18.040–11:29.240
ja昭和のゴリゴリの営業ともう21世紀のAIがこう両立してコラボレーションする働き方になるみたいなかもしれないですね。
這或許會變成昭和時期強硬的業務方式與21世紀的AI並存、協作的工作形態。
11:29.240–11:36.262
jaAIエージェントを使いこなす新しい働き方は人と人とのコミュニケーションを加速させるのかもしれません。
熟練運用AI Agent的新工作方式,或許會加速人與人之間的溝通。
11:36.272–11:36.963
zh[音楽]
[音樂]
11:36.963–11:37.999
jaやはり、ま、
果然,嗯,
11:37.999–11:38.690
ja近い将来
不久的未來
11:38.690–11:41.972
jaもうこのカーさんみたいに我々社員なんか
我們這些員工大概會像這位Ker先生一樣
11:41.972–11:45.599
jaもうAIを複数AIを多分日常的に使いこなす
日常運用多個AI
11:45.599–11:46.463
ja時代が来て
時代即將到來
11:46.463–11:49.572
ja多分もっと先には多分中小企業の方とか
也許更遠的未來,像是中小企業
11:49.572–11:51.990
jaもう働く人洗えるところでもう
甚至於工作場所
11:52.000–11:56.480
jaAIに相談してま、業務をやるって不がもうほぼ標準になるだろう。
諮詢AI並執行業務,這幾乎會成為標準做法。
11:56.480–11:59.866
ja多分今Googleとかもう当たり前じゃないですか?
現在Google已經是理所當然了吧?
11:59.866–12:00.959
jaま、そのうに多分
嗯,那個,大概
12:00.959–12:03.160
jaAIとのとかがなるんだろうなと。
會變成與AI互動吧。
12:03.160–12:06.405
jaま、とはいえ17体すごいですね。
不過,17種真的很厲害呢。
12:06.405–12:11.800
jaでも中山さんはこの17体よりももっと多い数を使ってる。
但是中山先生使用的數量比這17種還多。
12:11.800–12:12.564
jaそうですね。
是的。
12:12.564–12:16.348
jaあの、ルーチン的に使ってるの多分20ぐらいだと思います。
那個,日常使用的應該有20種左右吧。
12:16.348–12:17.319
ja20すげえな。
20種太厲害了。
12:17.319–12:18.680
jaルーティンで20使。
日常使用20種。
12:18.680–12:22.178
ja実際あの長さん去年ぐらいはもうみんなAIでチャットで質問して、
實際上,去年左右大家已經都用AI透過聊天提問,
12:22.178–12:24.999
jaま、その答えを聞くってのが、ま、一般的な使い方で、
嗯,聽取答案算是,一般的用法,
12:24.999–12:27.595
ja今もそれ、そういう使い方多いと思うんですけど、
現在我覺得這種用法還很多,
12:27.595–12:28.949
ja今そのビジネスシーンでの
現在在商業場景中
12:28.959–12:32.240
jaAIの利用の仕方はもう結構どんどん進化してるんですか?
AI的使用方式已經相當不斷進化嗎?
12:32.240–12:33.060
jaそうですね。
是的。
12:33.060–12:33.880
jaチャットして
透過聊天
12:33.880–12:35.026
ja1問1答というか、
或者說一問一答,
12:35.026–12:38.210
jaあるいはその検索の代わりに何か聞いて答えるっていう
或是代替搜尋詢問並得到回答的
12:38.210–12:40.120
jaAIの使い方だと思うんですね。
我認為這是AI的使用方式。
12:40.120–12:43.289
jaで、その後聞いたことに対してじっくり考えて
然後,對於聽到的內容仔細思考
12:43.289–12:46.308
ja1分とか10分と場合と1時間ぐらい考えて
花1分鐘、10分鐘,有時甚至1小時思考
12:46.308–12:48.421
jaすごく深い答えを返してくれる
會回傳非常深入的答案
12:48.421–12:51.590
jaいわゆる考えるAIにどんどん移行してきて、
逐漸轉向所謂的思考型AI,
12:51.590–12:55.363
jaでその考えるAIが今度手足を持って動くことによって
接著,思考型AI擁有手足並行動後
12:55.363–12:57.779
ja今度自立するAIに変わってきて、
逐漸轉變為自主型AI,
12:57.779–13:01.980
jaAIエージェントってまさに自立するAIの典型的なもので、
AI代理正是自主型AI的典型代表,
13:01.980–13:06.030
jaま、1は自分で考えて自分自らが行動を決めて動いてうん。
嗯,自己思考並自行決定行動進行。
13:06.030–13:08.801
jaで、1時間動いて結果を返してくれる
然後,行動1小時後回傳結果
13:08.801–13:13.110
jaて言ったようにAIエージェントになってきてますよね。
正如所說,正逐漸成為AI代理。
13:13.120–13:18.063
jaAIエージェントで変わるのは大手企業だけではありません。
因AI代理而改變的不僅是大企業。
13:18.063–13:22.839
ja実は個人事業主のビジネスも大きく変えようとしています。
事實上,個人事業主的業務也正發生巨大變化。
13:22.839–13:25.659
jaよく個人事業主さんでホームページ作りたい方ってすごく多いと思うんですね。
我認為想製作個人網站的個人事業主非常多。
13:25.659–13:27.389
ja[音楽]はい。
[音樂] 是的。
13:27.399–13:28.715
jaで、今までだと外注して、
那麼,過去都是外包給他人,
13:28.715–13:32.333
jaまあ、1ヶ月ぐらいおしれなページを作ってもらうっていうのが結構ね、
嗯,製作一個網頁大概需要一個月左右,
13:32.333–13:33.430
ja何十万とか払ってね。
還要支付數十萬日圓的費用。
13:33.440–13:34.471
jaそうですね。
沒錯。
13:34.471–13:36.360
ja今10分で作れるってい
現在只要十分鐘就能製作,
13:36.360–13:37.509
ja作れる。
就能完成。
13:37.519–13:38.524
ja例えばウツプロともこれだけなんですね。
例如,與UtsuPro合作也是這樣。
13:38.524–13:40.059
ja駅前のパンや豊島ベーカリーのホームページを作ってください。
請製作車站前麵包店「豐島麵包店」的網站。
13:40.069–13:42.313
ja[音楽]メニューの紹介、
[音樂]介紹菜單,
13:42.313–13:43.435
jaお店の地図、
店鋪地圖,
13:43.435–13:44.932
ja写真ギャラリー、
照片畫廊,
13:44.932–13:47.550
ja予約ホームをつけてください。
並加上預約功能。
13:47.560–13:51.187
jaこのわずか4行の文章をコデックスという
只需輸入這短短四行文字到Codex,
13:51.187–14:08.749
jaチャットGPTのアプリに入力するとわずか10分後にはおまでできちゃいますので[音楽]うおこれ毎日の焼きたての幸せをって僕指示してないんですけどプロンプトでこういう写真もま合成してくれて
也就是ChatGPT的應用程式中,十分鐘後網站就完成了[音樂]哇,這「每天新鮮出爐的幸福」是我沒指示的,但透過提示詞,AI甚至自動合成瞭這類照片,
14:08.759–14:12.170
jaAIがあとシベーカできてないのにここまで[笑い]
AI甚至做出了還沒開業的麵包店[笑]
14:12.170–14:14.302
jaお取り置き機能もできちゃったね
連預訂功能都做好了耶。
14:14.302–14:16.291
jaそういうだってこれは普通ね、
這種事,一般來說,
14:16.291–14:19.134
ja業者に頼むと本当100万とか200万とか
如果委託業者,真的會花費一百萬或兩百萬日圓,
14:19.134–14:21.560
jaそのぐらいのレベルがかかっちゃう。
大概就要花到那個程度的費用。
14:21.560–14:27.000
jaこれアメリカだと今OPCっていう言葉がすごい流行ってるんですよ。
在美國,現在有一個叫做OPC的詞非常流行。
14:27.000–14:29.949
jaOPCっていうのはワンパソンカンパニー。
OPC指的是「一人公司」(One-Person Company)。
14:29.959–14:30.800
jaああ、なるほどなるほど。
啊,原來如此,原來如此。
14:30.800–14:32.800
jaだからもうね、1人で会社作れちゃうんですよ。
所以,現在一個人就能創立公司了。
14:32.800–14:33.880
jaもうAIがいるから。
因為有AI在。
14:33.880–14:35.519
jaあと従業に全部AIだから。
而且員工全部都用AI。
14:35.519–14:36.199
jaなるほど。
原來如此。
14:36.199–14:39.990
ja自分にちょっとした発想とかやる気があったらもう会社作れちゃう。
只要有一點點創意或幹勁,就能創立公司。
14:40.000–14:40.920
jaああ、そう。
啊,沒錯。
14:40.920–14:41.366
jaだから
所以,
14:41.366–14:47.762
ja私はこれからの時代言ってるのはAIエージェントはもうほとんど人間と変わんないんですよ。
我認為未來人們會說,AI代理幾乎與人類沒有兩樣。
14:47.762–14:51.629
jaだってやること人間よりある意味能力高いから。だからね
因為在某些方面,它們的能力比人類還強,所以說,
14:51.639–14:54.030
jaIT分野の話だと思ってるじゃないですか。
大家可能以為這只是IT領域的話題。
14:54.040–14:55.389
ja人事マネージャーになる。
成為人事經理。
14:55.399–14:56.020
jaなるほど。
原來如此。
14:56.020–14:57.950
jaあ、このテレビ見てる人もAIの話だから、
啊,因為正在看這部電視的人也在談論AI,
14:57.950–14:59.135
jaま、ITのシステムの話だなって思ったらいいや
嗯,如果以為是IT系統的話,那就錯了,
14:59.135–14:59.350
ja違うと。
不是那樣。
14:59.350–15:00.373
jaもうあなたの人事部のあの人事部ですよ。
而是你公司的「人事部」,就是人事部。
15:00.373–15:01.073
jaだって経営の決定からしたら
因為從經營決策的角度來看,
15:01.073–15:01.935
jaこっちにいわゆる当訓って言ってね
這裡所謂的「當訓」(唐突),
15:01.945–15:03.286
ja[咳払い]
[清喉嚨]
15:03.286–15:09.189
jaAIを育てるためのお金が必要じゃないですか。
培育AI不是需要資金嗎?
15:09.199–15:10.383
jaでもこっちで1人ね、
但是這邊呢,一個人
15:10.383–15:13.818
ja600万とか500万とか払らなきゃいけないじゃないですか。
不是得支付600萬或500萬之類的錢嗎?
15:13.818–15:16.069
jaどっちが高いのって議論になるんですよ。
於是就會產生「哪邊比較貴」的討論。
15:16.079–15:21.068
ja日本でも私たちの生活や仕事に深く関わり始めているAIですが、
在日本,AI也開始深入影響我們的生活與工作,
15:21.068–15:26.223
ja今世界で加熱しているのがアメリカ対中国の[音楽]AI競争です。
但現在全球熱度最高的,是美中之間的[音樂]AI競爭。
15:26.223–15:27.720
ja今年上海で行われた
今年在上海舉辦的
15:27.720–15:29.307
jaAIイベントでは戦車以上の企業が出展しました。
AI展會上,有超過兩百家企業參展。
15:29.307–15:30.110
ja中国がアメリカを猛追する
中國正猛烈追趕美國
15:30.110–15:33.186
zh[音楽]AI市場。
[音樂]的AI市場。
15:33.186–15:37.629
jaその最前線をご覧ください。
讓我們來看看其最前線。
15:37.639–15:40.059
ja加熱するAI競争
熱度升高的AI競爭
15:40.059–15:43.993
ja中国の現在地は中国上海今年
中國的現況是中國上海今年
15:43.993–15:51.859
ja[音楽]7月に大規模なAIのイベントが行われました。
[音樂]7月舉辦了一場大型AI活動。
15:51.859–15:53.069
zh[音楽]
[音樂]
15:53.079–15:56.702
jaえ、中国上海世界AI大会に来ています。
呃,我們現在來到中國上海的世界AI大會。
15:56.702–16:01.480
jaえ、ご覧のようにですね、え、人で溢れ返っています。
呃,如您所見,呃,現場擠滿了人。
16:01.480–16:08.887
jaえ、出展企業は世界20カ国1100社という風になっているんですけれども、
呃,參展企業來自全球20個國家共1100家,
16:08.887–16:11.150
ja主役は中国の企業です。
但主角是中國企業。
16:11.160–16:16.237
ja2018年から開催されてきたこの大会に[音楽]
這個自2018年開始舉辦的大會[音樂]
16:16.237–16:19.769
ja今回初めて習近平国家主席も出席。
這次習近平國家主席首次出席。
16:19.769–16:22.639
ja国内外から注目されました。
吸引了國內外的關注。
16:22.639–16:28.759
jaこちらは中国のヒューマノイドロボットの大手ユニバウンズ。
這是中國人形機器人大廠宇樹科技。
16:28.759–16:35.601
ja披露したのはAI搭載型ロボットによるキックボクシングです。
他們展示的是搭載AI的機器人進行踢拳比賽。
16:35.611–16:40.469
ja[音楽]去年に比べるとですね、
[音樂]與去年相比,
16:40.469–16:43.384
ja体勢の保持ですね、
體態保持,
16:43.384–16:50.519
jaえ、かなり性能が上がっているように感じます。
呃,感覺性能提升相當多。
16:50.519–16:56.639
jaさらにこちらはブランド品の鑑定をするAIロボット。
此外還有負責鑑定品牌商品的AI機器人。
16:56.639–17:01.595
ja今ですね、スニーカーから中敷を取り外しています。
現在呢,它正在從運動鞋中取出鞋墊。
17:01.595–17:04.280
jaえ、厚み、重さ、そして材質
呃,厚度、重量,以及材質
17:04.280–17:04.970
jaですね。
呢。
17:04.970–17:07.559
jaえ、そして、え、カメラで、え、
呃,然後,呃,透過相機,呃,
17:07.559–17:14.081
jaロゴのデザインなどの形状を確認して、え、本物か偽物かを判定しています。
確認標誌設計等形狀,呃,判斷是正品還是偽品。
17:14.081–17:17.803
jaさらにこちら脳の形をした展示になっています。
此外還有這個形似大腦的展示。
17:17.803–17:20.799
jaえ、脳波で、え、ゲームをコントロール
呃,寫著透過腦波,呃,控制遊戲
17:20.799–17:24.866
jaするという風に書いてますね。
是這樣寫的。
17:24.866–17:26.319
ja波でゲーム
用腦波控制遊戲
17:26.319–17:27.454
jaコントローラーはなし。
沒有控制器。
17:27.454–17:29.322
ja人間が頭で思い描いた動きを脳波として
人類在大腦中想像的動作作為腦波
17:29.322–17:32.766
ja[音楽]AIが読み取り、
[音樂] AI讀取,
17:32.766–17:35.923
jaゲームを操作する技術。
操作遊戲的技術。
17:35.923–17:40.802
ja医療分野での応用が期待されていて、
在醫療領域的應用備受期待,
17:40.802–17:41.950
ja中国では
在中國,
17:41.960–17:48.799
ja3年から5年の間に実用化に至る[音楽]可能性があるとされています。
據稱有在3到5年內實現實用化的[音樂]可能性。
17:48.799–17:50.937
ja中国のAI技術の鍵となる企業の展示も。
也展示了中國AI技術的關鍵企業。
17:50.937–17:55.619
ja[音楽]え、こちら通信機器大手ファーウェイのブースです。
[音樂] 呃,這裡是通信設備大廠華為的展區。
17:55.619–18:00.300
jaえ、巨大な設備、え、ありますけれども、え、これがですね、
呃,雖然有巨大的設備,呃,這個是,
18:00.300–18:03.310
ja今回初めて、え、披露されましたの新型
這次首次披露的新型
18:03.320–18:05.460
jaAIサーバーシステムです。
AI伺服器系統。
18:05.460–18:07.280
jaえ、こちらですね、え、
呃,這裡是,呃,
18:07.280–18:10.983
ja1024個とありますが、あ、最大ですね、
雖然標註為1024個,啊,最大,
18:10.983–18:14.687
ja8192個のAIチップを一体的に動かせる
可以一體化運行
18:14.687–18:18.400
jaそんな仕組みになっているということです。
8192個AI晶片,
18:18.400–18:22.510
jaアメリカから厳しい輸出規制などを受けてきた
這就是這樣的機制。
18:22.510–18:23.880
jaファーウェイ。
華為一直受到來自美國嚴格的出口管制等影響。
18:23.880–18:28.570
ja最先端のNVIDIA製チップが調達できない中、
在無法採購最先進的NVIDIA晶片的情況下,
18:28.570–18:34.280
jaチップ1個あたりの性能は及ばないものの数で挑んだ形です。
雖然單個晶片的性能不及,但採取了以數量取勝的策略。
18:34.280–18:37.179
jaAI企業の盛り上がりを見せる中国。
中國展現了AI企業的蓬勃發展。
18:37.179–18:44.200
jaその勢いを象徴するブースがありました。
有一個展區象徵著這種勢頭。
18:44.200–18:47.840
jaこちらアメリカのGoogleのブースです。
這裡是美國Google的展區。
18:47.840–18:49.675
jaえ、ほとんど人がいません。
呃,幾乎沒有人。
18:49.675–18:52.074
jaえ、人だかりができています。
呃,聚集了人群。
18:52.074–18:53.344
ja空欄としています。
留空。
18:53.344–18:55.148
jaえ、その向こう側ですね。
呃,在那邊,
18:55.148–18:56.837
jaえ、と書かれたブース。
寫著呃的展區。
18:56.837–18:59.919
jaこちらにですね、人だかりができています。
這裡呃,聚集了人群。
18:59.919–19:02.080
ja対照的ですね、これ。
這形成對比呢。
19:02.080–19:06.915
ja中国のAIスタートアップ、ムーンショットAI。
中國AI初創公司月之暗面(Moonshot AI)。
19:06.915–19:10.909
jaこのイベントに合わせて発表したのが、キ
配合此次活動發表的是,
19:10.919–19:15.120
jaK3という[音楽]AIモデル。
K3這個[音樂]AI模型。
19:15.120–19:16.857
ja実際に使ってみると、
實際使用時,
19:16.857–19:17.205
jaえ、
呃,
19:17.205–19:18.942
ja指示としてはですね、
作為指令,
19:18.942–19:25.197
jaグローバルなマクロ経済のデータが1つの画面で分かるようにして欲しいという
希望能在一個畫面上顯示全球宏觀經濟數據,
19:25.197–19:25.719
ja形で、
以這種形式,
19:25.719–19:26.066
jaえ、
呃,
19:26.066–19:27.630
jaお願いをしました。
提出了請求。
19:27.640–19:31.143
jaつまり世界の経済の動きを1つの画面で表示して欲しいというオーダー。
也就是說,要求在一張畫面上顯示全球經濟動態。
19:31.153–19:34.752
ja[音楽]この2時間弱でですね、
[音樂]在這不到兩小時的時間裡,
19:34.752–19:37.631
jaできたものがこちらです。
完成的作品就是這個。
19:37.631–19:40.991
jaかなりスタイリッシュな、あ、
相當具有時尚感的,啊,
19:40.991–19:43.400
ja作りになっています。
設計風格。
19:43.400–19:45.357
ja表示されたのは、
顯示的是,
19:45.357–19:49.760
ja国・地域別のGDPを色分けした地図。
按國家和地區以顏色區分的GDP地圖。
19:49.760–19:54.880
jaそして中国日本アメリカのGDPの比較。
以及中國、日本、美國GDP的比較。
19:54.880–19:59.261
jaさらに[音楽]リアルタイムに世界で起こっている
此外,[音樂]即時顯示全球發生的
19:59.261–20:02.880
ja経済関係のニュースが掲載されています。
經濟相關新聞。
20:02.880–20:11.559
ja動画でできるのAIの性能を示すパラメーター数は2.8兆。
這部影片能做到的AI,其顯示性能的參數數量為2.8兆。
20:11.559–20:17.240
jaオープンAIやアンソロピックの先端AIに迫る性能に加え、
除了具備逼近OpenAI和Anthropic尖端AI的性能外,
20:17.240–20:22.110
ja安く使えることから世界に大きな衝撃を与えました。
由於價格低廉,給世界帶來了巨大的衝擊。
20:22.120–20:35.520
ja中国のユーザーは因為是國產之光這個3性能非常的時候他是以本嗎?現在的話
中國的用戶表示,因為是國產之光,這個3的性能非常強,現在的話
20:35.520–20:43.156
jaK3は私にとって結構スマート吧、整体来说还挺惊艳的。
K3對我來說相當聰明,整體來說相當令人驚艷。
20:43.156–20:49.617
zh能想到有一个新的国产能达到类似于GPT-4。
能想到有一個新的國產AI能達到類似GPT-4的水平。
20:49.617–21:00.200
jaAIの基礎研究を担う中国政府関係の研究者は中国AIの強みをこう語ります。
負責中國AI基礎研究的中國政府相關研究者這樣評價中國AI的優勢。
21:00.200–21:07.678
zhopen在我們少走了很多彎路,也是這些做基礎模型的前輩積累下來的經驗,
在我們少走了很多彎路,也是這些做基礎模型的前輩積累下來的經驗,
21:07.678–21:14.301
zh幫助我們有更好的initiative,然後避免了再踩更多的坑,
幫助我們有更好的主動性,然後避免了再踩更多的坑,
21:14.301–21:20.710
zh能能走得更靠前一些,所以我覺得這種開源給了我們非常多的機會。
能走得更靠前一些,所以我覺得這種開源給了我們非常多的機會。
21:20.720–21:25.350
ja中国とアメリカの間で加熱するAI競争。
在中美之間日益激烈的AI競爭中。
21:25.350–21:29.250
ja今後の行方と日本の勝ち筋について
關於未來的走向以及日本的獲勝策略,
21:29.250–21:33.159
jaこの後スタジオで徹底討論します。
稍後將在演播室進行徹底討論。
21:33.159–21:34.806
jaアメリカと中国のですね、
關於美國和中國的,
21:34.806–21:37.826
jaAI企業の勢力図というのをまとめてみました。
我整理了一下AI企業的勢力圖。
21:37.826–21:38.649
jaこちらです。
就是這個。
21:38.649–21:40.159
jaアメリカはですね、ま、
美國方面,嗯,
21:40.159–21:41.679
ja皆さんご存知のオープン
大家熟知的Open
21:41.679–21:43.857
jaAI、そしてアンソロピックのクロード、
AI,以及Anthropic的Claude,
21:43.857–21:45.577
jaGoogleのジェミニですね、
Google的Gemini,
21:45.577–21:47.880
jaま、この3社と言われる状況になっている。
嗯,目前被稱為這三家公司的情況。
21:47.880–21:49.295
jaそして中国ですが、ま、
至於中國,嗯,
21:49.295–21:52.125
jaやはり世界にショックを与えたディープシーク、
確實給世界帶來了衝擊的DeepSeek,
21:52.125–21:55.342
jaそして最近なんと言っても話題のムーンショットAI、
以及最近無論如何都備受矚目的Moonshot AI,
21:55.342–21:57.400
jaVTRにもありましたK3ですね。
VTR中也有提到的K3。
21:57.400–22:00.080
jaそしてアリバのAIもあるということなんですが、
還有阿里巴巴的AI,
22:00.080–22:01.944
jaムーンショットAIっていうのが、
Moonshot AI這個,
22:01.944–22:02.760
ja出てきました。
出現了。
22:02.760–22:03.842
ja中さん、どうでしょう?
中先生,您覺得如何?
22:03.842–22:05.317
jaこの強みってのは何なんですか?
這個優勢到底是什麼?
22:05.317–22:08.080
jaキミスがあれだけその強いモデルだと言われた理由ってのは。
Kimi被稱為那麼強大的模型的理由是什麼?
22:08.080–22:09.049
jaま、強いというか
嗯,與其說強大,
22:09.049–22:11.240
jaオープンウェイトで出てきてますので。
因為是以開放權重的方式呈現。
22:11.240–22:12.360
jaオープンウェイトってんですか?
開放權重?
22:12.360–22:16.768
jaあの、誰もが自分のところに取り寄せて使うことができるので、
因為任何人都可以將其取用並使用,
22:16.768–22:19.200
jaそれで性能はほとんど変わらない。
所以性能幾乎沒有差異。
22:19.200–22:21.660
ja変わらないし、我々の業務だと正直て
沒有差異,而且就我們的工作而言,坦白說
22:21.660–22:24.120
jaフェル5を前につか必ないんですよ。
不需要把FEHL5放在前面
22:24.120–22:27.283
jaそんなスーパーコンピューターの構成のような
就像那種超級電腦的架構一樣
22:27.283–22:31.350
ja難しい数学の問題は解けなくても日常業務はできますよね。
就算解不開複雜的數學問題,日常業務還是能照常進行吧
22:31.360–22:31.816
jaはい。
是的
22:31.816–22:32.880
ja逆にこのミK3
反過來,如果說這台K3
22:32.880–22:34.047
jaの課題があるとすれば
如果非要說有什麼課題的話
22:34.047–22:34.630
ja何ですか?
是什麼呢?
22:34.640–22:36.156
jaま、やっぱり中国制という
嗯,畢竟還是中國製造這一點
22:36.156–22:39.820
jaことにこう拒否反応を示してる人はまだまだいると思いますし、
我認為還是有不少人對「中國製造」這一點表現出強烈的排斥反應。
22:39.820–22:41.967
jaデータが抜かれるんじゃないかとか、
有人擔心數據會被竊取,
22:41.967–22:45.379
ja中国政府に利用されるんじゃないかと言ってますけどもう、
或者會被中國政府利用,
22:45.379–22:51.190
jaじゃあアメリカっていいんですかねって言っちゃうとニトショックみたいに止められたりするわけで、
但要是反問「那美國就好嗎?」,就會像TikTok禁令那樣被制止。
22:51.200–22:55.525
ja知性がクリスカルするともうちょっとどっちがどっちがいいかわかんなくなってのでわかない。
當智慧變得臨界點時,就會變得難以分辨究竟哪邊比較好。
22:55.525–22:58.039
jaアメリカの圧倒的優位はもう崩れてるってことですか?
這是否意味著美國絕對的優勢已經崩潰了呢?
22:58.039–22:59.320
jaま、崩れかけてるって感じです。
嗯,感覺是正在崩潰中。
22:59.320–23:00.350
ja崩れてる。
已經崩潰了。
23:00.360–23:04.870
jaはい。
是的。
23:04.880–23:07.451
jaま、結局はやはりアメリカかこう中国に、
畢竟,還是美國或中國,
23:07.451–23:07.722
jaま、
嗯,
23:07.722–23:10.293
jaデータなりを渡すことでAIが学習して、
透過提供數據讓AI進行學習,
23:10.293–23:10.563
jaま、
嗯,
23:10.563–23:14.352
ja我々その利便性を得るということになってるわけなんですが、
我們獲得了那種便利性,
23:14.352–23:17.600
jaこうなるとこれ日本のAI企業出てこないのかという
這讓我開始懷疑,
23:17.600–23:19.113
jaのが疑問になってきまして、
日本的AI企業難道不會出現嗎?
23:19.113–23:22.489
ja日本のスタートアップあるいは大手のそのメーカーでもですね、
日本的初創企業或是大型製造商,
23:22.489–23:24.584
jaこういったアメリカ税、中国税にこう、
面對這種美國稅、中國稅,
23:24.584–23:27.378
ja5ていけるようなAIってのは出てこないんですか?
難道不會出現能達到五成的AI嗎?
23:27.378–23:27.960
jaあの、僕は
那個,我認為
23:27.960–23:30.090
jaね、実は可能性あると思ってて、
嗯,其實是有潛力的,
23:30.090–23:32.079
jaこれ奥の人がAAIAIってな
這方面的人認為AAIAI
23:32.079–23:35.630
jaチャットGPTとかクロードばっかり考えるんですけど
只會想到ChatGPT或Claude,
23:35.630–23:37.760
jaAIはAIだけと絶対動かない。
但AI絕對不會只靠AI本身運作。
23:37.760–23:38.549
jaはいはいはい。
是、是、是。
23:38.559–23:38.978
jaつまり
也就是說
23:38.978–23:39.677
jaAIという
AI這個
23:39.677–23:44.149
jaのはあくまでITの仕組みなんでそこには反動体が必要なんですよね。
因為這純粹是IT的機制,所以這裡需要反動元件。
23:44.159–23:44.380
jaはい。
是的。
23:44.380–23:44.600
jaはい。
是的。
23:44.600–23:49.273
jaでも日本は反動体そのものはそれほど強くないんだけど
不過,日本在反動元件本身方面並不算特別強,
23:49.273–23:52.451
ja反動体の製造装置とか膜とか素材とか
但在反動元件的製造設備、薄膜或素材,
23:52.451–23:56.760
ja検査装置とかはほとんど世界は日本性なんですよ。
以及檢測設備等方面,世界幾乎都是日本主導。
23:56.760–23:57.520
jaうん。
嗯。
23:57.520–23:58.607
jaだからここはもう
所以這裡已經
23:58.607–24:00.510
jaめちゃくちゃチャンスがある。
充滿了巨大的機會。
24:00.520–24:04.511
ja国内の反動体製造装置の大手といえば
若論國內反動元件製造設備的大手,
24:04.511–24:06.388
ja東京エレクトロン
東京電子
24:06.388–24:09.440
ja世界要因の売上を誇ります。
擁有全球第一的銷售額。
24:09.440–24:16.880
ja反動体材料ではレゾナックホールディングスの複数の材料が世界トップシェアです。
在反動元件材料方面,Resonac Holdings的多種材料佔據全球最高市佔率。
24:16.880–24:20.324
jaさらに[音楽]現実世界で実際に動くAI、
此外,[音樂]在現實世界中實際運作的AI,
24:20.324–24:25.318
jaいわゆるフィジカルAIの分野では安川電気がNDIAと典型、
也就是所謂的物理AI領域,安川電機與NDI合作,
24:25.318–24:30.485
ja工場などで自立的[音楽]に動くロボットの開発を行っています。
正在開發能在工廠等場所自主[音樂]運作的機器人。
24:30.485–24:33.240
jaこれからフィジカルAIが出てきて
隨著未來物理AI的出現,
24:33.240–24:34.566
jaロボットとか出てくるんですよ。
機器人等產品將會問世。
24:34.566–24:34.919
jaおそらく
或許
24:34.919–24:36.536
ja問題はね、制御なんです。
問題在於控制技術。
24:36.536–24:37.480
jaちゃんと安定し
能否讓機器人穩定運作,
24:37.480–24:42.087
jaてロボットを動かせて人と同じようなプロセスでできるかって言うとそのため
並像人類一樣進行相同的流程操作?為了做到這一點,
24:42.087–24:44.720
jaにはデータを食わせないといけないでしょ。
就必須餵送數據給它。
24:44.720–24:47.625
ja日本人って非常にこの制御の能力高いんで、
日本人非常擅長控制技術,
24:47.625–24:50.240
jaここのデータを食わせるのが1番いい。
因此由我們來餵送數據是最合適的。
24:50.240–24:50.710
jaなるほど。
原來如此。
24:50.720–24:56.039
jaだからこれからフィジカルAIの時代は制御が1番鍵で制御は日本が強いんです。
所以,未來物理AI時代的關鍵在於控制技術,而日本在這方面很強。
24:56.039–24:56.559
jaああ、なるほど。
啊,原來如此。
24:56.559–24:58.480
jaだからね、チャンスある。
所以說,這裡有機會。
24:58.480–25:03.799
jaビジネスシーンだけでなく世界経済をも変えようとしている[音楽]AI。
不僅是商業場景,AI正試圖改變世界經濟,[音樂]
25:03.799–25:09.502
ja進化すればするほど効率が高まり、ビジネスチャンスも増える一方、
隨著進化,效率會提高,商業機會也會增加,
25:09.502–25:11.720
ja大きな懸念も存在します。
但也存在著巨大的擔憂。
25:11.720–25:14.399
ja課題となるのがこちら。
成為課題的是這一點。
25:14.399–25:18.960
ja人間の仕事が奪われるんじゃないかということですね。
那就是「人類的工作會被奪走嗎?」這個問題。
25:18.960–25:22.910
jaビジネスシーンを変えるAI、[音楽]果たして私たちの味方なのか、
改變商業場景的AI,[音樂]究竟會成為我們的夥伴,
25:22.910–25:24.761
jaそれとも仕事を奪う脅威なのか。
還是奪走工作的威脅?
25:24.761–25:32.679
ja人間の能力をAIに[音楽]移譲している最新の現場を取材しました。
我們採訪了最新現場,那裡正在將人類的能力[音樂]移交給AI。
25:32.679–25:43.559
ja香川県で火力発電所。四国電力で最大の火力発電所です。
在香川縣的火力發電廠,這是四國電力最大的火力發電廠。
25:43.559–25:47.127
jaこの後、四国電力の心臓部へ。
接下來,我們將前往四國電力的心臟部位。
25:47.127–25:52.070
jaそこにAI時代に生き残る企業のヒントがありました。
那裡有著在AI時代生存下來的企業線索。
25:52.080–25:53.677
ja頭のいいAIをいかに使いこなすか。知識とナレッジとデータを持ってるか。
如何善用優秀的AI。關鍵在於是否擁有知識、專業知識與數據。
25:53.677–26:14.120
ja[音楽]大事なのはこれで人間の能力、人的資本が上がってくことなんですよ。
[音樂]重要的是,這能提升人類的能力與人力資本。
26:14.120–26:17.760
ja人の仕事はAIに奪われてしまうのか。
人類的工作會被AI奪走嗎?
26:17.760–26:29.200
jaAI時代に生き残る社員と企業とは。香川県出火力発電所。
在AI時代生存下來的員工與企業。香川縣的火力發電廠。
26:29.200–26:33.623
jaこちらが酒井発電所の中央制御室になります。
這裡是酒井發電廠的中央控制室。
26:33.633–26:40.615
ja[音楽]巨大発電所をコントロールするのが中央制御室。
[音樂]掌控巨大發電廠的是中央控制室。
26:40.615–26:48.671
ja刻々と変わる電力需要に合わせ体制で電力を供給し続けています。
配合瞬息萬變的電力需求,持續供應電力。
26:48.671–26:54.320
jaどの程度の電力を発電するかという計画が電力
決定發電量的計劃稱為電力供需計劃。
26:54.320–26:59.440
ja受給計画です。
電力供需計劃。
26:59.440–27:07.799
ja現在四国電力でその発電計画を担当するのはホングアさん。
目前負責四國電力發電計劃的是洪雅女士。
27:07.799–27:09.610
ja想定される電力需要。
預期的電力需求。
27:09.610–27:11.240
jaそれに合わせて、え
配合該需求,嗯
27:11.240–27:18.000
jaどの発電所をどれぐらい動かすかというのが電力受給計画になります。
決定啟動哪些發電廠以及啟動多少,這就是電力供需計劃。
27:18.000–27:22.680
jaエアコン需要を左右する気温、
影響空調需求的氣溫,
27:22.680–27:29.030
ja工場などの企業平日と週末で大きく変わる出勤と帰宅といった人の動き。
工廠等企業平日與週末出勤和下班的人流大幅變化。
27:29.030–27:33.710
ja出勤と帰宅といった人の動き。
出勤和下班的人流。
27:33.720–27:38.317
ja電力会社はそうした変化に合わせ[音楽]
電力公司配合這些變化[音樂]
27:38.317–27:44.608
ja自社で発電する電力と電力市場で調達する電力を合計して
將自行發電的電力與在電力市場採購的電力合計
27:44.608–27:47.269
ja地域へ供給しています。
供應給地區。
27:47.279–27:49.896
jaこれが発電計画書です。
這是發電計劃書。
27:49.896–27:51.799
ja各発電所が発電す
各發電廠應發電
27:51.799–27:58.799
jaべき量や市場での調達量が書き込まれています。
的數量以及在市場採購的數量已寫入其中。
27:58.799–28:03.911
ja従来は経験を積んだ熟練者がおよそ5時間かけて
過去是由經驗豐富的熟練人員花費約5小時
28:03.911–28:09.720
jaその日の条件を検討して手打ちしていました。
評估當日條件並手工作業。
28:09.720–28:11.088
jaそんぐらいかかりますよね。
要花那麼久呢。
28:11.088–28:11.720
jaかかるかかる
花時間花時間
28:11.720–28:13.269
en
28:13.279–28:21.299
jaしかし、今四国電力ではその大部分をAIが担っているといいます。
然而,據說四國電力現在由AI承擔了大部分工作。
28:21.299–28:26.990
jaそれが電力受給計画立案システム'リノームパワー'
這就是電力供需計劃擬定系統「Linoom Power」。
28:27.000–28:30.473
ja気象条件と市場価格の加過去実績等を元にして
基於氣象條件、市場價格及過去業績等
28:30.473–28:34.112
jaあの変動した場合にどの程度のシナリオになるか
針對各種變動情況,
28:34.112–28:37.750
jaというのを複数のパターンを作ってくれてます。
生成多個情境模式。
28:37.760–28:44.309
ja参考にしたのは熟練者がどうやって予測を立てるのかというノウハウです。
參考的是熟練人員如何建立預測的專業知識。
28:44.309–28:45.080
jaおよそ2
大約花了
28:45.080–28:48.920
ja年かけて熟練者をヒアリングし、
2年時間對熟練人員進行訪談,
28:48.920–28:55.320
ja電力受給計画の予測パターンをAIに学習させました。
讓AI學習電力供需計劃的預測模式。
28:55.320–28:59.573
ja5時間かかった計画書作りは20分に短縮。
原本需5小時製作的計劃書縮短至20分鐘。
28:59.573–29:02.975
jaさらに複数のパターンをAIが提示
此外,AI還提供多個模式
29:02.975–29:04.825
ja[音楽]するので、
[音樂]因此,
29:04.825–29:08.320
jaホンダさんが最適なものを選びます。
洪雅女士選擇最適當的模式。
29:08.320–29:15.286
ja人の手で作っていた時は習慣計画1つ作るのについても何時間もかかってたので普通のパターンの検討という
過去人工手工作業時,光是制定一個排程計畫就得耗費數小時,因此要評估一般模式相當困難。
29:15.286–29:17.418
jaのがなかなか厳しい状況でした。
情況相當嚴峻。
29:17.418–29:18.840
jaリノンパを使うように
自導入Linonpa以來,
29:18.840–29:21.129
jaなってから燃料使用量に応じて
我們已能根據燃料使用量
29:21.129–29:24.399
ja経済性評価もできるようになっております。
進行經濟效益評估。
29:24.399–29:26.952
ja無駄な発電量が減少し、
無效發電量減少,
29:26.952–29:32.986
ja四国電力では年間10億円もの収益改善効果が出ました。
四國電力因此實現了每年高達10億日圓的收益改善效果。
29:32.986–29:38.788
jaではもはや電力計画に人の知識や経験は必要ないのか?
那麼,電力排程是否已不再需要人類的知識或經驗?
29:38.788–29:42.269
ja決してそうではないと言います。
答案是否定的。
29:42.279–29:43.820
ja分析結果が貸化されるので、
由於分析結果會公開,
29:43.820–29:46.190
jaなんでこういう結果になったのかなっていう
我認為這成為了大家思考「為什麼會得出這種結果」的契機。
29:46.190–29:49.509
jaのをみんなが考えるきっかけになってるのかなと思ってます。
我想這應該是大家開始思考的契機。
29:49.519–29:53.624
jaそのなぜこのような計算結果になったのかっていう
透過討論「為什麼會得出這樣的計算結果」,
29:53.624–29:57.371
jaのを話し合うことでそれぞれのあの基礎的な、
大家針對各自的基礎知識
29:57.371–29:57.728
jaえ、
嗯,
29:57.728–30:02.190
ja知識というか理解の部分も底上げされているのかなと。
我認為這有助於提升大家的知識或理解能力。
30:02.200–30:06.308
jaAIがなぜこのようなシナリオを導き出したのか。
為什麼AI會導出這樣的場景?
30:06.308–30:10.415
ja熟連者や新人も含めて車内で議論するようになり、
包括熟練員工和新人都在車內展開討論,
30:10.415–30:13.640
ja社員の学びにつがっていると言います。
據說這有助於員工的學習。
30:13.640–30:16.719
jaAIをそのまま鵜呑みするのではなくて
我們不能盲目接受AI的結果,
30:16.719–30:20.483
ja自分たちも、え、それが正しいのかというのを、
我們自己也必須具備判斷
30:20.483–30:24.588
jaえ、判断できる力をつけておく必要がありますので、
嗯,這是否正確的
30:24.588–30:27.154
jaえ、その辺りの、え、力も、え、
嗯,能力,
30:27.154–30:29.720
jaつけられるよう進んで考えてます。
嗯,因此我們正積極思考如何培養這種能力。
30:29.720–30:35.287
ja四国電力のAIを作ったのは東京のスタートアップグリッド。
四國電力開發的AI由東京的初創公司Grid打造。
30:35.287–30:36.480
ja担当したのは
負責該項目的是
30:36.480–30:38.796
jaCTの梅田さんです。
CT的梅田先生。
30:38.796–30:40.880
jaさんはやっぱりこう
梅田先生曾強調,
30:40.880–30:46.018
ja最後の意思決定は人が責任を持ってで下すってことをおっしゃってました。
最後的決策必須由人類負責下達。
30:46.018–30:46.320
jaで、
因此,
30:46.320–30:52.126
jaそういうシステムにしてほしいって話をしていて本当にこう人が価値を発揮するのっていう
我們希望打造這樣的系統,據說人類發揮價值的
30:52.126–30:55.786
jaのは考察だったりとか[音楽]次じゃどうしますかとかっていう
地方在於探討或[音樂]接下來該怎麼辦等
30:55.786–30:57.679
jaのが多分主役になってくのかなっ
事項,這些大概會成為主角吧。
30:57.679–30:59.960
jaていう気はします。
我有這樣的感覺。
30:59.960–31:03.638
ja企業がAIをどんどん[音楽]導入する時代。
企業正不斷[音樂]導入AI的時代。
31:03.638–31:06.440
ja果たして会社の力はどこに存在する
公司的力量究竟會存在於何處?
31:06.440–31:07.679
jaようになるのか。
接下來。
31:07.679–31:11.039
jaこの後スタジオで深掘りします。[音楽]
稍後將在演播室深入探討。[音樂]
31:11.039–31:14.250
jaあの、まさにこのVTRにもありましたけど、
那個,正如這段VTR所顯示的,
31:14.250–31:16.697
ja最後判断するのは人なんですよね。
正如這段影片所示,
31:16.697–31:21.284
jaなので僕はこういうのドメインナレッジって言ってるんですけど、
所以我把這種東西稱為領域知識(Domain Knowledge),
31:21.284–31:21.590
zh結局
最終
31:21.600–31:24.721
jaAIをもちろん信頼していいんだけど、
當然可以信任AI,
31:24.721–31:28.015
jaこれもしかしたら違うかもしれないとか、
但「這可能不對」或是
31:28.015–31:30.269
jaなんで違うんだろうっていう
「為什麼會這樣」
31:30.269–31:34.960
ja全体感の結果を評価する能力は人間に絶対必要なんですよ。
評估整體結果的能力,人類絕對是不可或缺的。
31:34.960–31:35.450
jaうん。
嗯。
31:35.450–31:39.324
ja仮に変な結果をAIが出してきた時になぜこうなるのか
假設AI給出了奇怪的答案,人類必須討論
31:39.324–31:41.880
jaっていうことを人間が議論するうん。
「為什麼會變成這樣」,嗯。
31:41.880–31:45.159
jaこのドメインナレッジをつけてくっていうのがものすごい重要だと思いますね。
我認為累積這種領域知識非常關鍵。
31:45.159–31:46.772
jaだから人間に求められる知識量とか
因此,對人類要求的知識量
31:46.772–31:49.000
ja基礎的知識のレベルも少し上がるかもしれない。
基礎知識的層次也可能會稍微提高。
31:49.000–31:49.769
ja上がるってことです。
也就是說會提高。
31:49.769–31:50.000
jaはい。
是的。
31:50.000–31:53.448
ja今、あの、インタビューですごいいいこと言ってたと思うんですけど、
剛才在採訪中說了一些非常好的話,
31:53.448–31:55.279
jaAIが出してきた答えにはい。はい。
對於AI給出的答案,是的,是的。
31:55.279–31:57.809
ja考えて見なかったようなパターンが出てきたとか、
出現了我們未曾想過的模式,
31:57.809–32:01.120
jaAIが出てきたことによって自分たちが学びになってるっていう。
因為AI的出現,我們獲得了學習的機會。
32:01.120–32:05.101
jaうん。あ、人間が考えなかったことをAIがそれ毎日実感していて[咳払い]
嗯。啊,人類未曾想過的事情,AI每天都在實踐,[清喉嚨]
32:05.101–32:08.080
ja逆にAIだけ使ってAIの言う通りにやっていくんだって
反過來說,如果只使用AI並完全照著AI說的做,
32:08.080–32:10.830
jaAIモデルに仕事させればいいだけじゃないですか。
那只要把工作交給AI模型不就好了嗎?
32:10.840–32:13.758
jaだったらオープンAIとアンソピックのAI使ってれば
如果那樣的話,只要使用OpenAI和Anthropic的AI,
32:13.758–32:15.519
jaA社もB社もC社一緒ですよね。
A社、B社、C社不就都一樣了嗎?
32:15.519–32:15.990
jaうん。
嗯。
32:16.000–32:18.230
jaじゃあの差別化ってできないわけですよ。
也就是說,無法進行差異化。
32:18.240–32:20.411
ja差別化できるのは何かというと、
能夠進行差異化的關鍵在於,
32:20.411–32:22.582
ja頭のいいAIをいかに使いこなす
如何熟練運用聰明的AI,
32:22.582–32:25.187
ja知識とナレッジとデータを持ってるか。
是否擁有知識、見識與數據。
32:25.187–32:28.227
jaこの総合的な相乗効果で企業価値も決まるし、
這綜合性的協同效應決定了企業價值,
32:28.227–32:32.000
jaここ持ってるビジネスマンの価値も決まるってことです。
也決定了擁有這些資源的商務人士的价值。
32:32.000–32:37.826
ja今年6月MicrosoftCEOのサティア・ナデラが[音楽]
今年6月,Microsoft CEO薩提亞·納德拉[音樂]
32:37.826–32:41.322
jaXに投稿した言葉が話題となりました。
在X上發表的言論引起了話題。
32:41.322–32:43.264
jaタスクは任せられる。
任務可以委託。
32:43.264–32:45.789
ja仕事丸ごとでも任せられる。
連整份工作都可以委託。
32:45.799–32:48.966
jaしかし学びだけは任せられない。
然而,學習卻無法委託。
32:48.966–32:49.600
jaつまり
也就是說
32:49.600–32:52.337
jaAIに多くの仕事は任せられるが、
雖然可以將許多工作委託給AI,
32:52.337–32:58.837
jaその結果を確認したり直したり[音楽]するのは人間がやらなければいけないという
但確認或修正[音樂]其結果必須由人類來完成,
32:58.837–32:59.350
jaこと。
這就是重點。
32:59.360–33:04.915
ja中山さんによるとこれからの企業の力はAIモデルだけでなく
根據中山先生的說法,未來企業的實力不僅僅取決於AI模型,
33:04.915–33:10.669
ja個人の能力そして会社の見識力が重要になってくると言います。
中山先生表示,個人的能力以及公司的見識力將變得至關重要。
33:10.669–33:15.486
jaAIにやらせことったら1番AIモデルがやると思うんですよ
我認為,如果要讓AI做事,最應該讓AI模型去做的就是這件事。
33:15.486–33:19.101
jaで、そのAIを使う中でさっき言ったように自分の能力を高める
因此,在使用AI的過程中,正如剛才所說,要提升自己的能力。
33:19.101–33:22.840
jaっていうのが従業員個人個人の能力が上がっていくわけですよね。
也就是說,這意味著每位員工個人的能力都會提升。
33:22.840–33:26.631
jaその中でその会社にしてナレッジを貢献していくとか
在此過程中,為公司貢獻知識,
33:26.631–33:29.000
jaあとデータを蓄積するとかうん。
或是累積數據等。
33:29.000–33:34.115
ja文化を作っていくとかそういったところの会社のレッジというか成果だ。
或是建立文化,這些都是公司知識或成果的體現。
33:34.115–33:36.440
jaこの3つが高くないといけないし
這三項都必須達到一定水準,
33:36.440–33:39.312
ja1番下だけだとどこの企業も付加価値がつけれないし
如果只有最底層,任何企業都無法創造附加價值,
33:39.312–33:40.399
ja差別化もできない。
也無法實現差異化。
33:40.399–33:41.279
ja同じだと。
因為會變得一模一樣。
33:41.279–33:44.367
jaこれができた企業は多分フロンティアカンパニーとして
能做到這一點的企業,大概能作為先驅企業
33:44.367–33:46.590
ja生き残っていけるし勝ち続けていける。
生存下來並持續獲勝。
33:46.600–34:01.549
jaこれあの素人レベルで言うとやっぱすごいAIモードで使ってることがすごいみたいな時代じゃもうなくてその赤の1番上の赤の部分で言うとどんな顧客とこれまで対応してきたかとかどんな顧客データ持ってるかとかその企業しかない情報が強みになると
如果說這是業餘水平的話,現在已經不是那種「哇,用AI模型用得好厲害」的時代了,而是指在最上方的紅色部分,例如與哪些客戶互動過、持有哪些客戶數據等,只有該企業才擁有的資訊成為優勢。
34:01.559–34:02.293
jaいうことなんですね。
這就是說的意思。
34:02.293–34:02.440
jaおっ
34:02.440–34:03.240
jaしゃうですね。
確實如此。
34:03.240–34:04.805
jaこれからだから四国電力のVTRで役って
正因如此,在四國電力的VTR中發揮了作用,
34:04.805–34:06.370
jaのやっぱりコミュニケーションが増えてる
溝通確實增加了。
34:06.370–34:07.029
jaじゃないですか。
不是嗎?
34:07.039–34:07.214
jaはい。
是的。
34:07.214–34:07.389
jaはい。
是的。
34:07.399–34:08.621
jaあれがすごい重要で、
這非常關鍵,
34:08.621–34:08.988
jaあの、
那個,
34:08.988–34:13.754
ja本当に普通の知的作業をAIに任せることで人間でしかできないコミュニケーション。
透過將普通的智力工作交給AI,人類得以專注於只有人類才能進行的溝通。
34:13.754–34:17.298
jaこれからやっぱり人間のそういう能力がすごい重要なんですよ。
從現在開始,人類的這種能力變得非常重要。
34:17.298–34:17.543
jaで、
然後,
34:17.543–34:20.109
jaそのコミュニケーションで得たナレッジをまた
透過這種溝通獲得的知識,
34:20.119–34:22.879
ja1番下のAIに戻してくっていう。
再回饋給最底層的AI。
34:22.879–34:23.228
jaだから
所以,
34:23.228–34:27.302
jaピンクからグレーに行くことでこうぐるぐるぐるぐるサイクルが回るっていう
透過從粉色到灰色的轉變,讓這個循環不斷轉動,
34:27.302–34:29.280
ja組織はやっぱ中山さん強いですよね。
這樣的組織確實很強大,正如中山先生所說。
34:29.280–34:31.270
jaこれループラーニングってさっき呼ばれてんですね。
剛才這被稱為迴圈學習(Loop Learning)。
34:31.280–34:31.960
jaはい。
是的。
34:31.960–34:35.063
jaAIと個人と企業がこうループしながら
AI、個人和企業這樣循環往復,
34:35.063–34:36.960
ja相乗効果で価値を回す。
透過協同效應創造價值。
34:36.960–34:41.391
jaによってを高めていくていうこれができる会社がフロンティアカパになれるっていう
能夠做到這一點的企業就能成為先驅企業,
34:41.391–34:42.790
ja風に結構言われてますね。
這方面被相當頻繁地提及。
34:42.800–34:49.693
jaあの最近世界的なIT企業のトップがこれからの人類に必要なのはトークン資本と人的資本っていう
最近,全球知名IT企業的首席執行官們表示,未來人類所需的是「代幣資本」與「人力資本」,
34:49.693–34:51.378
ja言い方をするんですね。
他們是這樣說的。
34:51.378–34:53.829
jaトークン資本っていうのは要するに
所謂token資本,也就是說
34:53.839–34:55.594
jaAIにかけるお金ってことですよね。
就是投資在AI上的資金,對吧?
34:55.594–34:55.800
enAI
人工智慧
34:55.800–35:00.783
jaこれからよりこう使えば使うほどトークンという形でお金が必要ですと。
從現在開始,用得越多,就越需要以token這種形式來投入資金。
35:00.783–35:05.614
jaで、ここはかけなきゃいけないんだけど大事なのはこれで人間の能力、
雖然這裡是必須投入資金的,但重要的是,這能提升人類的能力,
35:05.614–35:08.030
ja人的資本が上がってくなんですよ。
也就是提升人力資本。
35:08.040–35:10.157
jaが成長する人の力上がって
人的能力成長,
35:10.157–35:13.155
ja人間の力上がる判断軸の目線が上がる
人類的能力提升,判斷的基準和視角提高,
35:13.155–35:16.683
jaんでもよりバージョンアップしてくっていう
也就是說,會不斷進行版本升級。
35:16.683–35:22.857
jaだからここのね両方人とAIの資本にお金をかけられてここが大事だと思える
因此,能夠同時在人和AI這兩種資本上投入資金,我認為這點很重要。
35:22.857–35:25.150
ja会社が強いっていうなのでお
能夠這樣做的公司就很強大,所以說
35:25.160–35:27.065
ja2人の話からすると四国電力の方々は、
從這兩人的對話來看,四國電力的各位,
35:27.065–35:30.347
jaま、AIをこう活用することでやっぱりおそらく社員の能力も結構、
透過活用AI,社员的技能大概也會顯著提升,
35:30.347–35:32.252
jaその現場レベルで色々発電を調整してる
在現場層面進行各種發電調整的
35:32.252–35:34.369
ja職人たちのレベルも上がってるであろうと。
工匠們的技術水平應該也會提高。
35:34.369–35:35.957
ja人やらなきゃいけないこととか、
關於必須要做的事情,
35:35.957–35:38.285
ja何かとか判断どうすればいいのかっていうのを、
或是該如何判斷等問題,
35:38.285–35:39.979
ja真剣にもっと考えるようになって、
大家開始更認真地深入思考,
35:39.979–35:42.000
jaよりそこ能力上がっていってるんですね。
能力也因此提升了。
35:42.000–35:44.480
jaはい。さらにレベルの高い判断をしてると。
是的,正在進行更高層級的判斷。
35:44.480–35:52.344
ja今後、AIと私たちはどのように変化するのでしょうか?
未來,我們將如何隨著AI而改變呢?
35:52.354–35:57.874
ja[音楽]我々の取り巻く環境、働く環境にしても何にしても、
[音樂]無論是我們所處的環境還是工作環境,無論是什麼,
35:57.874–36:00.831
ja今後ですね、どうなっていって、
未來會變成怎樣,
36:00.831–36:05.957
ja我々はこうAIとどう向き合っていくべきなんでしょう?
我們應該如何面對AI呢?
36:05.957–36:08.520
jaまず入山さんお願いします。
首先,請入山先生回答。
36:08.520–36:08.680
en
36:08.680–36:10.913
jaでね、あの、私の知り合いがある、
我有一位朋友,
36:10.913–36:15.657
jaシリコンバレーの本当に超トップクラスの世界的に有名なAIのトップと、
與矽谷頂尖、全球知名的AI領袖
36:15.657–36:17.760
jaこの前議論したらしいんですよ。
之前進行過討論。
36:17.760–36:21.017
jaで、3年後、世界のAIどうなってますかって、
他問對方,三年後世界的AI會變成什麼樣子,
36:21.017–36:23.237
jaその方に聞いたらしいんですよ。
據說就是這樣問的。
36:23.237–36:23.839
jaそしたら
結果
36:23.839–36:24.760
jaわかんない。
對方說不知道。
36:24.760–36:25.147
jaなるほど。
原來如此。
36:25.147–36:26.309
jaトップレベルですらわかんない。
連頂尖人士都不知道。
36:26.319–36:28.952
jaもうだから今シリコンバレーの超トップでも
所以,即使是矽谷最頂尖的人士,
36:28.952–36:30.959
ja3年後何が起きてるかわからない。
也無法預測三年後會發生什麼事。
36:30.959–36:34.470
ja今我々はそういう時代を生きてるっていうことなんですよね。
這意味著我們正生活在這樣的時代。
36:34.480–36:36.798
jaそのくらい日進月歩に変化するんで、
因為變化如此日新月異,
36:36.798–36:40.206
ja去年と比べてこの番組も内容全然違うじゃないですか。
跟去年相比,這檔節目的內容完全不同了吧?
36:40.206–36:43.760
ja来年やったらまた全然違う話になってると思うんですよ。
明年再來的話,我覺得內容會完全不一樣。
36:43.760–36:44.990
ja我々AIになってるかもしんないです。
我們可能已經變成AI了。
36:44.990–36:45.400
jaもしれない。
也許吧。
36:45.410–36:47.824
ja[笑い]そう、この2人だけかもしれない。
[笑聲] 對,也許只有這兩個人是這樣。
36:47.824–36:48.920
jaそうかもしれない。
也許是這樣。
36:48.920–36:50.853
jaご自身はまあおそらく相当な数、
您自己大概使用了相當多的數量,
36:50.853–36:54.461
ja20体ぐらいのAIを使ってやってらっしゃるわけですけど、
大約20個左右的AI在運作,
36:54.461–36:56.780
jaそれでもやっぱり3年後はどうですか?
但即便如此,三年後會怎樣呢?
36:56.780–36:57.940
ja分からないですか?
您也不清楚嗎?
36:57.940–36:58.079
zh
現在
36:58.079–37:02.079
ja僕はあのAIって革命をもう超えてると思うんですよね。
我認為AI已經超越了革命,
37:02.079–37:02.630
jaうん。
嗯。
37:02.640–37:07.224
ja人間以来、初めて人間を超える存在を迎える時代になってるわけですよね。
我們正迎來一個自人類以來,首次出現超越人類的存在的時代。
37:07.224–37:10.200
ja自分自身が毎日にアップデートされていき、多分
自己每天都在不斷更新,大概
37:10.200–37:13.492
ja3年後には多分、3年前に自分と全く違う自分になってる。
三年後,大概會變成與三年前完全不同的自己。
37:13.492–37:14.599
ja今からでも毎日毎日
從現在開始,每天每天
37:14.599–37:17.605
jaAIと対話使いながら、エージェント作りながら、
一邊與AI對話、使用,一邊建立代理,
37:17.605–37:21.002
jaどんどんどん自分の中にあるものをインスパイアされて、
不斷從中獲得靈感,
37:21.002–37:23.877
jaどんどんどん食されて、アップデートしていく。
不斷被吞噬、被更新。
37:23.877–37:26.360
jaそのぐらいの変化がもう今起こっていて、
如此巨大的變化現在已經發生,
37:26.360–37:28.190
jaそれ以上のものが起きてますし
而且還有更進一步的變化正在發生,
37:28.200–37:30.160
jaはい3年後に起きてると思います。
我認為三年後就會出現那種情況。
37:30.160–37:32.079
ja中山さん、どうでした?ま、実際。
中山先生,實際感覺如何?
37:32.079–37:34.758
jaいや、1年で確かに自分自身も全然変わったので、
不,一年下來,確實連我自己都完全改變了,
37:34.758–37:37.787
jaAIに対するなんでしょう、苦手意識だったりとかなんか
對於AI的某種,比如說苦手意識或是什麼的,
37:37.787–37:41.282
ja不安な気持ちとかっていうのは、もう特に取り払われてるなって、
不安的情緒已經特別被消除了,
37:41.282–37:43.612
jaこう[音楽]1年振り返ったら思ったので、
回顧這一年,我這麼想,
37:43.612–37:45.010
ja社会人としてもやっぱり
作為社會人士,果然
37:45.020–37:51.147
ja[音楽]AIを駆使できないとちょっと大変になっていくなっていう風に、
[音樂]如果不善於運用AI,情況會變得有點艱難,
37:51.147–37:54.040
ja[音楽]あの、ヒヤヒヤしている。
[音樂]啊,讓人感到緊張。
37:54.040–37:54.800
jaヒヤヒヤしていると。
感到緊張。
37:54.800–37:55.589
jaはい。
是。
37:55.599–37:58.485
jaだからこれ今日、あの皆さんの話聞いてまして、
所以今天,聽了各位的對話,
37:58.485–38:01.765
jaこれ我々もね、当然私もあの働き方考えるんですけど、
我們當然也在思考工作方式,我也是,
38:01.765–38:04.782
ja自分しかできないとか、何だろうなっていうのを、
關於只有自己能做的事,或是什麼的,
38:04.782–38:06.760
jaこ問い続けなきゃいけないなと。
必須不斷提出這個問題。
38:06.760–38:08.600
jaお前しかできないことは何だと、
只有你能做的事是什麼,
38:08.600–38:11.790
jaま、そういう時代に入ってきたなという風に思いますね。
我認為我們已經進入了這樣的時代。
38:11.800–38:15.010
jaえ、スタジオトークの未を含むロングバージョンをテレトビズで配信しています。
包含工作室談話的完整版正在TeleTVs上播出。
38:15.010–38:15.791
ja是非ご覧ください。
敬請觀賞。
38:15.801–38:16.586
zh[音楽]
[音樂]
38:16.586–38:18.550
jaということで緊急取材
因此,這是緊急採訪
38:18.550–38:20.906
jaAIで激変する世界と日本
AI改變世界與日本的面貌
38:20.906–38:23.655
ja第2弾はここまでとなります。
第二彈到此為止。
38:23.655–38:27.190
ja本日は皆さんありがとうございました。
今天感謝各位的收看。

影片筆記:AI時代に生き残る会社と社員とは!?/中国・ムーンショットAI「Kimi K3」の実力を検証!/緊急取材!AIで激変する世界と日本 第2弾

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一句話總結

AI 正從單純的對話工具演變為能自主執行任務的「AI Agent」,全球競爭格局中美國優勢動搖,中國 K3 模型帶來衝擊;日本企業與員工需透過結合獨有數據的「循環學習」與領域知識判斷,在「Token 資本」與「人的資本」雙重投資下適應劇變。

核心重點

  • AI Agent 的崛起與應用:AI 不再僅是回應對話的工具,而是具備自主思考與執行能力的「數位員工」。案例顯示,員工可使用多達 17 個 AI Agent 協作,將人類工作重心從後台研究轉向人際溝通、策略思考與結果驗證。
  • 全球 AI 競爭格局重組:美國(OpenAI, Anthropic, Google)雖技術領先但面臨監管與安全問題(如 Claude 被禁);中國(Moonshot AI, DeepSeek, Huawei)透過高性價比、開源(Open Weight)的 K3 模型對市場造成衝擊,顯示美國絕對優勢已動搖。
  • 日本的優勢領域:儘管軟體模型落後,日本在半導體製造設備、材料、檢查裝置等硬體領域,以及安川電機等公司的「物理 AI(Physical AI)」與控制技術上具備世界頂級市佔率與優勢。
  • 企業與個人的生存策略
  • 領域知識(Domain Knowledge):企業價值取決於如何運用 AI 及持有的獨有數據(顧客對應經驗等);員工需具備判斷 AI 結果正確與否的能力,以及提出「為什麼」的質疑能力。
  • 循環學習(Loop Learning):透過 AI 處理普通智識工作,釋放人類進行高價值溝通,並將溝通中獲得的知識回饋給 AI,形成組織變強的循環。具備此能力的企業被稱為「Frontier Company」。
  • 雙重資本投資:未來競爭力取決於「Token 資本」(投入 AI 的金錢)與「人的資本」(人類能力成長與判斷軸線)的雙重投資。
  • 案例實證
  • 33 公司:導入 17 體 AI Agent 優化工作流程,縮短分析時間並提升員工策略思考能力。
  • 四國電力:導入「Linn Power」系統,將發電計劃立案時間從 5 小時縮短至 20 分鐘,年營收改善約 10 億日元,並促使員工從執行者轉變為具備判斷力的決策輔助者。

詳細大綱

I. AI 生態系的劇變:從工具到 Agent

  • 背景與現狀
  • 6 月 Instagram 上爆紅的 AI 生成影片(700 萬次播放),顯示 AI 已超越工具範疇,開始影響人類情感與生活。
  • 韓國現代汽車工會反對導入 AI 機器人,擔憂就業影響。
  • 美國 Anthropic 發布 Claude,因發現程式碼漏洞能力過強而被禁用(稱為「Mistake Shock」或「ミトスショック」)。
  • AI Agent 的定義與應用
  • 定義:不同於僅回應對話的生成式 AI,AI Agent 能自主思考並執行行動。
  • 案例:33 公司(川瀨先生)
  • 使用 17 體 AI Agent(13 體專業 Agent、3 體例行公事 Agent、1 體指揮官 Agent)。
  • 工作流程
  1. 早晨收到 AI 生成的日程摘要與任務建議。
  2. 針對「語音輸入心理門檻」問題,指揮官 AI 啟動 3 個專業 Agent 進行分析(顧客聲音、數據、案例)。
  3. AI 在 1 分鐘內完成需數週的人類分析工作,提出社會性與信任度等課題。
  4. 每日結束時,AI 根據全球經營者行為模式對員工進行反饋與評價。
  • 工作內容轉變:從電腦前工作轉向面對面溝通、營業與策略思考;AI 負責後台研究,人類負責驗證與互動。
  • 中山高史觀點
  • 日常使用約 20 體 AI。
  • AI 演進路徑:聊天/搜尋工具 -> 深度思考 AI -> 具備手足的自主 AI(Agent)。
  • 未來中小企業也可能標準化使用 AI 處理業務。

II. 全球 AI 競爭格局:美中之戰

  • 美國現狀
  • 主要玩家:OpenAI, Anthropic (Claude), Google (Gemini)。
  • 特點:技術領先,但面臨監管與安全問題(如 Claude 被禁)。
  • 中國現狀
  • 上海世界 AI 大會
  • 展出 20 國 1100 家企業,習近平主席出席。
  • 展示內容:人形機器人(拳擊)、奢侈品鑑定 AI、腦波控制遊戲、華為新型 AI 伺服器系統(支援 8192 個晶片)。
  • Moonshot AI 與 K3 模型
  • 發布 K3 模型,參數達 2.8 兆,性能逼近 OpenAI 與 Anthropic。
  • 特點:開源(Open Weight),價格低廉,讓開發者可自行部署。
  • 市場反應:被視為「國產之光」,對美國優勢構成挑戰。
  • 競爭分析
  • 中山高史指出,美國絕對優勢已動搖。
  • 中國模型雖有數據安全疑慮,但美國自身也面臨監管問題(如 Claude 事件)。
  • 關鍵在於誰能提供便利性的同時解決數據與信任問題。

III. 日本的機會與未來工作形態

  • 日本的優勢領域
  • 雖軟體模型落後,但在「反動體(半導體)製造裝置」、「材料」、「檢查裝置」等硬體領域擁有世界頂級市佔率。
  • 物理 AI(Physical AI):安川電機等公司在機器人開發上的優勢。
  • 控制技術:日本在控制穩定性與數據處理上具備強項,是未來物理 AI 的關鍵。
  • 企業與個人的生存策略
  • Microsoft CEO Satya Nadella 觀點:任務可交給 AI,但「學習」不能交給 AI。
  • 領域知識(Domain Knowledge)的重要性
  • 企業價值取決於如何運用 AI、持有的知識與數據。
  • 員工需具備判斷 AI 結果正確與否的能力,以及提出「為什麼」的質疑能力。
  • AI 可能提供人類未想到的模式,成為員工學習的契機。
  • 案例:四國電力(香川縣酒井發電廠)
  • 系統:引入「Linn Power」電力受給計劃立案系統。
  • 成效
  • 傳統需熟練員工 5 小時手工作業,現縮短至 20 分鐘。
  • 減少無效發電,年營收改善約 10 億日元。
  • 人員轉變
  • 員工不再單純執行計算,而是討論 AI 結果的合理性。
  • 透過辯論與驗證,提升員工的基礎知識與判斷力。
  • 最終決策仍由人類負責,AI 作為輔助工具提升整體能力。

IV. 企業差異化與循環學習機制

  • 三大要素缺一不可
  1. 員工個人能力提升(AI 應用層)。
  2. 組織知識貢獻與數據累積。
  3. 企業文化建構。
  • 差異化來源
  • 僅靠底層 AI 應用無法創造附加價值或進行差別化。
  • 關鍵在於「紅區」:企業獨有的顧客對應經驗、顧客數據及特有資訊。
  • 循環學習(Loop Learning)模型
  • 透過 AI 處理普通智識工作,釋放人類進行高價值的「溝通」。
  • 從溝通中獲得的知識(Knowledge)回饋給 AI(從粉紅區回到灰區/底層)。
  • 形成「粉紅 -> 灰」的循環,組織因此變強。
  • 具備此循環能力的企業被稱為「Frontier Company」(前沿公司),能持續生存與獲勝。

V. 新資本論:Token 資本 vs. 人的資本

  • 全球 IT 頂層觀點
  • 未來人類所需的是「Token 資本」與「人的資本」。
  • Token 資本
  • 指投入 AI 的金錢成本。
  • AI 使用越多,所需的 Token 越多,此為必要投入。
  • 人的資本
  • 指人類能力的成長、判斷軸線與視野的提升。
  • 隨著 AI 應用,人的能力與版本升級。
  • 強者定義:能同時對「人」與「AI」進行資本投入的公司才具備競爭力。
  • 案例應用
  • 四國電力透過 AI 活用,提升現場發電調整職人(職人)的能力。
  • 員工從單純執行轉向更嚴肅地思考判斷方式,能力與判斷層次提升。

VI. 未來預測與個人適應策略

  • 不可預測性
  • 詢問矽谷頂尖 AI 專家關於 3 年後 AI 狀況,答案為「不知道」。
  • 矽谷頂尖專家亦無法預測短期內變化,顯示技術日進月步。
  • 節目內容每年皆不同,甚至可能未來由 AI 參與製作。
  • AI 的本質變化
  • AI 已超越「革命」,成為人類以來首次迎來的「超越人類的存在」。
  • AI 每日自我更新,3 年後將與現在完全不同。
  • 個人需透過每日對話、使用 Agent 製作,不斷被啟發與更新自我。
  • 個人心態轉變
  • 經歷 1 年後,對 AI 的苦手意識與不安感消除。
  • 社會人若無法驅使 AI 將面臨艱難處境(感到「ヒヤヒヤ」/提心吊膽)。
  • 核心提問
  • 在 AI 時代,必須持續自問:「只有自己能做的事是什麼?」(What can only you do?)。

工具 / 模型 / 名詞整理

  • AI 模型/產品
  • Claude (Anthropic 發布)
  • K3 (Moonshot AI 發布的模型,參數 2.8 兆,Open Weight)
  • DeepSeek (中國 AI 模型)
  • Gemini (Google 的 AI 模型)
  • ChatGPT (OpenAI 的產品)
  • Codex (用於生成網頁的 AI 工具/應用)
  • Linn Power (四國電力使用的電力受給計劃立案系統)
  • AI Agent (自主思考與執行的 AI)
  • 公司/組織
  • OpenAI (美國 AI 企業)
  • Anthropic (美國 AI 企業)
  • Google (美國科技巨頭)
  • Moonshot AI (中國 AI 初創公司)
  • Huawei (華為,中國通信設備巨頭)
  • Instagram (社群平台)
  • Hyundai Motor Group (現代汽車集團,韓國)
  • NVIDIA (輝達,晶片供應商)
  • 33 (日本 IT 企業,川瀨先生任職處)
  • LINE (日本通訊軟體)
  • 日本 Business Systems (日本 Business Systems,支援企業 AI 導入)
  • Microsoft (微軟)
  • 四國電力 (Shikoku Electric Power,日本電力公司)
  • Grid (東京初創公司,開發四國電力 AI 系統)
  • Tokyo Electron (東京電子,半導體製造設備)
  • Resonac Holdings (雷索納克控股,半導體材料)
  • Yaskawa Electric (安川電機,機器人開發)
  • 人物
  • 中山高史 (日本 Business Systems 執行役員)
  • 入山章栄 (經營現場專家)
  • 川瀨 (33 公司產品負責人)
  • Satya Nadella (Microsoft CEO)
  • 梅田 (Grid 公司 CTO)
  • Honda-san (四國電力員工,負責發電計劃)
  • 概念/術語
  • Mistake Shock (指 Claude 因能力過強被禁用的事件/現象)
  • Open Weight (開源權重/開源模型)
  • 物理 AI (Physical AI):安川電機等公司在機器人開發上的優勢領域。
  • 領域知識 (Domain Knowledge):企業價值與員工判斷力的核心。
  • 循環學習 (Loop Learning):AI、個人與企業循環互動提升價值的學習機制。
  • Token 資本:指投入 AI 的金錢成本。
  • 人的資本:指人類的能力與價值。
  • Frontier Company:指具備循環學習能力、能生存並獲勝的前沿企業。

操作流程整理

  • 33 公司的 AI Agent 工作流程
  1. 早晨:員工收到 AI 生成的日程摘要與任務建議。
  2. 問題發生:針對「語音輸入心理門檻」問題,指揮官 AI 啟動 3 個專業 Agent 進行分析(顧客聲音、數據、案例)。
  3. 分析執行:AI 在 1 分鐘內完成需數週的人類分析工作,提出社會性與信任度等課題。
  4. 每日反饋:每日結束時,AI 根據全球經營者行為模式對員工進行反饋與評價。
  5. 人類角色:員工從電腦前工作轉向面對面溝通、營業與策略思考,負責驗證 AI 結果與互動。
  • 四國電力的 AI 導入流程
  1. 系統導入:引入「Linn Power」電力受給計劃立案系統。
  2. 效率提升:傳統需熟練員工 5 小時手工作業,現縮短至 20 分鐘。
  3. 業務優化:減少無效發電,年營收改善約 10 億日元。
  4. 人員轉變:員工不再單純執行計算,而是討論 AI 結果的合理性。
  5. 能力提升:透過辯論與驗證,提升員工的基礎知識與判斷力,最終決策仍由人類負責。
  • 企業循環學習 (Loop Learning) 機制
  1. AI 處理:透過 AI 處理普通智識工作。
  2. 人類溝通:釋放人類進行高價值的「溝通」。
  3. 知識回饋:從溝通中獲得的知識(Knowledge)回饋給 AI。
  4. 組織強化:形成循環,組織因此變強,成為「Frontier Company」。

值得注意的限制或風險

  • 數據安全與信任:中國模型雖有數據安全疑慮,但美國自身也面臨監管問題(如 Claude 事件)。關鍵在於誰能提供便利性的同時解決數據與信任問題。
  • 就業影響:韓國現代汽車工會反對導入 AI 機器人,擔憂就業影響。
  • 技術不可預測性:矽谷頂尖 AI 專家無法預測 3 年後的狀況,顯示技術日進月步,AI 每日自我更新。
  • 依賴風險:社會人若無法驅使 AI 將面臨艱難處境(感到「ヒヤヒヤ」/提心吊膽)。
  • 差異化困難:僅靠底層 AI 應用無法創造附加價值或進行差別化,必須結合獨有數據。

逐字稿辨識疑點

  • 「愛建的照片」:逐字稿中提及「愛建の写真」,語意不明,疑為聽寫錯誤或特定專有名詞,需查證。
  • 「あだがわ賞」:逐字稿提及「あだがわ賞を受賞したこちらの小説」,「あだがわ」疑為特定獎項名稱的聽寫錯誤,需查證。
  • 「ヒュンダイ自動車」:韓文「현대」的音譯,通常譯為「現代汽車」,此處保留原文聽寫。
  • 「アンソロピック」:通常譯為「Anthropic」,此處為日文音譯。
  • 「クロードミスト」:結合了「Claude」與「Mistake Shock」的聽寫,疑為口誤或聽寫錯誤。
  • 「ギリギス力」:疑為「ギリギリの力」或特定術語的聽寫錯誤,需查證。
  • 「ミトスショック」:指

生字列表

生字讀音類型中文
大バズリだいはずり引發廣泛熱議、病毒式傳播
わく名詞範疇、框架、界限
揺さぶりゆさぶり名詞搖動、觸動(情感)
なくてはならないなくてはならない形容動詞不可或缺的、必不可少的
表明ひょうめい名詞・動詞表明、陳述
危機感ききかん名詞危機感
迫りつつあるせりつつある動詞(進行中)即將到來、逼近中
取材さいしゅ名詞・動詞採訪、取材
人だかりひとだかり名詞人群、圍觀的人群
激変げきへん名詞・動詞劇變、巨大變化
取り巻くとりまく動詞圍繞、包圍
介入かいにゅう名詞・動詞介入、插手
大混乱だいらん名詞大混亂
使いこなすつかいこなす動詞熟練運用、駕馭
激当げきとう名詞激戰、激烈競爭

生字解說

大バズリ だいはずり

· N3

意思:引發廣泛熱議、病毒式傳播

解說:源自英語 buzz(嗡嗡聲/熱議)+ 流行語化。指在社群媒體上獲得極高關注度與討論熱度的現象。

影片原句
700万回以上再生され大バズリしました。
播放次數超過700萬次,引發了廣泛熱議。
延伸例句
この動画はSNSで大バズリして、一夜にして有名になった。
這段影片在社群媒體上引發病毒式傳播,一夜之間成名。

わく

名詞 · N3

意思:範疇、框架、界限

解說:原意為窗框或畫框,引申為抽象的範圍、類別或限制。常與「を超える」(超越)、「から出る」(走出)搭配。

影片原句
AIは便利なツールという枠を超え
AI已超越便利工具的範疇
延伸例句
常識という枠から抜け出して、新しいアイデアを生み出す。
跳出常識的框架,創造出新的點子。

揺さぶり ゆさぶり

名詞 · N2

意思:搖動、觸動(情感)

解說:動詞「揺さぶる」的名詞形。指強烈地搖晃或觸動某人的內心、情感或立場。

影片原句
人の感情をも揺さぶり
甚至能觸動人的情感
延伸例句
彼のスピーチは聴衆の心を強く揺さぶった。
他的演講強烈地觸動了聽眾的心。

なくてはならない なくてはならない

形容動詞 · N2

意思:不可或缺的、必不可少的

解說:「ない」的條件形「なければ」加上「ならない」(必須)。表示絕對需要,缺一不可。

影片原句
生活になくてはならないものとして
並開始作為生活中不可或缺的存在
延伸例句
現代社会においてインターネットはなくてはならない存在だ。
在現代社會中,互聯網是不可或缺的存在。

表明 ひょうめい

名詞・動詞 · N2

意思:表明、陳述

解說:清楚地表達自己的立場、意見或態度。

影片原句
導入の反対を表明。
因此反對導入。
延伸例句
彼は退職を会社に正式に表明した。
他向公司正式表明了辭職的意願。

危機感 ききかん

名詞 · N2

意思:危機感

解說:對潛在危險或困難感到緊迫和擔憂的心理狀態。

影片原句
危機感を強めました。
加強了危機感。
延伸例句
環境問題に対する危機感が高まっている。
對環境問題的危機感正在加劇。

迫りつつある せりつつある

動詞(進行中) · N2

意思:即將到來、逼近中

解說:「迫る」(逼近)的連用形「つつ」加上「ある」,表示動作或狀態正在進行中,且即將完成或到達某個點。

影片原句
迫りつつあるAIとの共存時代
即將到來的AI共存時代
延伸例句
終業時間が迫りつつある。
下班時間即將到來。

取材 さいしゅ

名詞・動詞 · N3

意思:採訪、取材

解說:記者或節目製作人為了報導或製作內容而進行的訪問和資料收集活動。

影片原句
最新のAI事情を取材。
最新AI狀況。
延伸例句
記者が事故現場に取材に向かった。
記者前往事故現場進行採訪。

人だかり ひとだかり

名詞 · N3

意思:人群、圍觀的人群

解說:許多人聚集在一起形成的圈子或群體。

影片原句
人だかりができています。
這裡聚集了人群。
延伸例句
事故現場に人だかりができている。
事故現場聚集了圍觀的人群。

激変 げきへん

名詞・動詞 · N2

意思:劇變、巨大變化

解說:形容變化非常巨大且迅速。

影片原句
AIで激変する世界と日本
AI改變的世界與日本
延伸例句
社会の激変に対応する必要がある。
有必要應對社會的劇變。

取り巻く とりまく

動詞 · N2

意思:圍繞、包圍

解說:指事物或環境在周圍環繞著某物。

影片原句
AIを取り巻く環境
圍繞AI的環境
延伸例句
自然に囲まれた静かな村。
被自然包圍的寧靜村莊。

介入 かいにゅう

名詞・動詞 · N2

意思:介入、插手

解說:介入到某個情況、事件或領域中。

影片原句
政治がAIに介入した
政治首次介入AI
延伸例句
第三者が紛争に介入した。
第三方介入爭端。

大混乱 だいらん

名詞 · N2

意思:大混亂

解說:極度混亂、無序的狀態。

影片原句
もう大混乱中ですよ。
哎呀,現在正處於大混亂之中。
延伸例句
選挙の結果発表で会場は大混乱に陥った。
選舉結果公布時,會場陷入了大混亂。

使いこなす つかいこなす

動詞 · N2

意思:熟練運用、駕馭

解說:完全掌握並熟練地使用某物或某種技能。

影片原句
AIエージェントを使いこなす
熟練運用AI代理
延伸例句
複雑なソフトウェアを自在に使いこなす。
熟練運用複雜的軟體。

激当 げきとう

名詞 · N1

意思:激戰、激烈競爭

解說:激烈的戰鬥或競爭。

影片原句
激当の1年間だった
這確實是激變的一年
延伸例句
市場での激当が続いている。
市場上的激烈競爭仍在持續。

句型解說(含實例)

~によると

意思:據……表示、根據……

接續:名詞 + によると

解說:引用信息的來源。表示後面的內容是基於前面提到的來源或依據。

影片原句
製作者によると愛建の写真と数行の
據製作者表示,在輸入愛建的照片和幾行文字指示後
實例
  1. 天気予報によると、明日は雨になるそうです。
    據天氣預報說,明天會下雨。
  2. 先生によると、試験は来週行われるらしい。
    據老師說,考試似乎在下週舉行。

~によって

意思:由……、通過……

接續:名詞 + によって

解說:表示動作的主體、手段、原因或依據。在此處表示被動語態中的動作發出者。

影片原句
実はこの映像生成AIによって作られたもの。
事實上,這段影像是由生成式AI製作的。
實例
  1. 地震によって建物が倒壊した。
    建築物因地震倒塌。
  2. 新しい技術によって生産性が向上した。
    生產力通過新技術得到了提升。

~だけではありません

意思:不僅僅是……

接續:名詞 + だけではありません

解說:表示否定前項的局限性,暗示還有其他更重要的內容或層面。常與「~だけでなく」連用。

影片原句
映像だけではありません。
不僅是影像而已。
實例
  1. 彼はお金だけではありません、人格も素晴らしい。
    他不僅僅是有錢,人格也很優秀。
  2. この薬は症状だけではありません、根本原因にも効く。
    這種藥不僅僅對症狀有效,對根本原因也有效。

~として

意思:作為……

接續:名詞 + として

解說:表示身份、立場、資格或狀態。

影片原句
生活になくてはならないものとして
並開始作為生活中不可或缺的存在
實例
  1. 彼は先生として学校で働いている。
    他作為老師在學校工作。
  2. この場所は観光地として有名だ。
    這個地方作為旅遊勝地而聞名。

~に対して

意思:對……、針對……

接續:名詞 + に対して

解說:表示動作或態度的對象。

影片原句
指示をしたら[音楽]わずか10分程度で出来上がったと言います。
在輸入愛建的照片和幾行文字指示後[音樂]據說僅用約10分鐘就完成了。
實例
  1. 先生に対して質問をした。
    向老師提問。
  2. 新しい政策に対して批判的な意見が出ている。
    針對新政策出現了批判性的意見。

~ようとする

意思:試圖……、正要……

接續:動詞意向形 + とする

解說:表示嘗試做某事或即將發生某事。

影片原句
個人事業主のビジネスも大きく変えようとしています。
事實上,個人事業主的業務也正發生巨大變化。
實例
  1. 彼は外に出ようとしたが、雨が降ってきた。
    他正準備出去,但雨開始下了。
  2. システムをアップデートしようとしている。
    正試圖更新系統。

~かどうか

意思:是否……

接續:動詞普通形 + かどうか

解說:表示不確定的狀態或疑問,常作為名詞節的主語或賓語。

影片原句
AIが本物か偽物かを判定しています。
判斷是正品還是偽品。
實例
  1. 彼が来るかどうか分からない。
    不知道他是否會來。
  2. 成功するかどうかは努力次第だ。
    是否成功取決於努力。

~ていく

意思:逐漸……、向……發展

接續:動詞て形 + いく

解說:表示動作或狀態從現在開始向未來持續發展或變化。

影片原句
AIエージェントになってきてますよね。
正如所說,正逐漸成為AI代理。
實例
  1. 年齢とともに体力が落ちていく。
    隨著年齡增長,體力逐漸下降。
  2. 技術が発展していくにつれて、生活が変わっていく。
    隨著技術的發展,生活也在逐漸改變。