2024-11-27 AIが変える顧客体験の未来：Bret Taylor & Reid Hoffman対談

※本記事は、Bret TaylorとReid Hoffman、Aria Fingerによる「Masters of Scale Summit 2024」での対談内容を基に作成されています。原動画は「Bret Taylor & Reid Hoffman: How AI will redefine customer service | Masters of Scale Summit 2024」というタイトルでYouTubeにて公開されています。詳細情報やSummit 2025への参加については https://mastersofscale.com/attend でご覧いただけます。

本記事では、OpenAI会長兼Sierra共同創業者のBret Taylorが語るAIの変革的可能性と顧客サービスの未来に関する対談内容を要約しております。なお、本記事の内容は原著作者の見解を正確に反映するよう努めていますが、要約や解釈による誤りがある可能性もありますので、正確な情報や文脈については、オリジナルの動画をご視聴いただくことをお勧めいたします。

Masters of Scaleは、Uber、Airbnb、Apple、Disneyなどの世界で最も魅力的な企業を成長させてきたビジネスリーダーたちが、その成功と課題について率直に語るポッドキャストです。創設ホストであるReid Hoffman（LinkedIn共同創業者、Greylockパートナー）をはじめとする著名なホストとの対談を通じて、初期プロトタイプからグローバル展開まで、夢の事業を成長させるための貴重な洞察を提供しています。お好きなポッドキャストプラットフォームでお聴きいただけます: http://listen.mastersofscale.com/MoS_YouTube

1. 導入とAIの現状

1.1. Bretの紹介

Reid Hoffman：Bretはシリコンバレーの素晴らしいシリアル起業家の一人で、Googleでの深い経験、Metaでのテクノロジー責任者（CTO）としての経験を持ち、複数の企業を創業してきました。現在はAI企業を経営していて、テクノロジー、マネジメント、シリコンバレーで何が起きているかというパターンについて、常に素晴らしい洞察を惜しみなく共有してくれています。Bret、今日は参加してくれてありがとう。

Bret Taylor：招待ありがとうございます。

1.2. シリコンバレーにおけるAIの立ち位置

Reid Hoffman：まず最初に、AIについて一般的に世界で、そしてシリコンバレーで何が起きているのか、あなたの見解を教えてください。

Bret Taylor：私は現在のAIの波にとても興奮しています。シリコンバレーでは流行に敏感な傾向があり、いわゆる「キラキラしたもの症候群」がありますね。私自身、いくつかのトレンドにはあまり興奮しませんでしたが、これは何十年後に振り返っても、今感じている興奮のレベルに値すると思います。大規模言語モデルの出現により、人工知能は、何十年も話し合われてきたものが、多くの領域で同時に実用的なレベルに達し、ソフトウェアの使い方を本当に変革すると思います。

私の娘はもうすぐ15歳半で、カリフォルニアでは学習許可証を取る年齢ですが、もし5年後であれば、彼女を保険に追加するためにウェブサイトをタップするのではなく、保険会社のAIエージェントとチャットしているでしょう。世界中の学生たちは、素晴らしい学校へのアクセスがあるかどうかに関わらず、AIエージェントとチャットして、非常に難解または複雑な分野でもチュータリングを受けることができるでしょう。次に誰かがアパートから賃貸契約を受け取った場合、それをChatGPTに入れて無料で素晴らしい法的アドバイスを得ることができます。実際に弁護士を雇うお金を使わないような状況でも可能です。そして、これらは実際に今日でも可能なことです。

これらのトレンドを見ると、人工知能のおかげで将来について非常に楽観的です。教育、医療アドバイスへのアクセス、広い意味での専門知識へのアクセスに、非常に民主化する効果があると思います。

シリコンバレーに関しては、現在の興奮の波はドットコムバブルのように感じますが、ドットコムバブルもある程度正当化されていたと思います。今日の株式市場のトップ企業を見ると、1995年から2000年に設立されたものがどれだけあるでしょうか。AmazonとGoogleだけでも株式市場の大きな割合を占めています。「情報スーパーハイウェイ」がどのようにHPEを変革するかというすべての狂気について考えると、基本的にすべて真実でした。実際に商業を変革しました。

Pets.comは良い投資ではなかったかもしれませんが、Amazonはそうでした。WebvanとInstacart、DoorDashなどを見ると、必ずしも個々の企業が変革的だったわけではありませんが、インターネットは私たちの生活をドットコムについての最もわかりやすい声明ほど深く変えたでしょうか？答えはイエスだと思います。

こういった状況で皮肉的にならないことが重要だと思います。多くの偽物があり、投資の過剰があり、多くの人がお金を失い、多くの人がお金を稼ぐでしょう。それがシリコンバレーのゲームです。しかし、大きな視点で見れば、この技術は本当に私たちの生活と仕事の方法を変えるでしょうか？答えはイエスだと思います。そして今この時代に生きていることと、今後10年間でどうなるかを見ることはとても刺激的だと思います。

1.3. 大規模言語モデルの実用的応用

Reid Hoffman：Bretが話したように、大規模言語モデルの実用的な応用が広がっていますね。彼は具体的にどのような利用シーンを描いているのでしょうか？

Bret Taylor：私が特に興味深いと思うのは、大規模言語モデルが今日既に多くの実用的なシーンで利用可能になっていることです。例えば、私の娘が運転免許の学習許可証を取得する年齢に近づいていますが、もし5年後なら、ウェブサイトをクリックするのではなく、保険会社のAIエージェントとチャットして彼女を保険に追加するでしょう。

また、世界中の学生たちが、質の高い学校へのアクセスがあるかどうかに関わらず、AIエージェントとチャットして、どんなに専門的で複雑な分野であっても個別指導を受けることができるようになると確信しています。

さらに実用的な例として、次に誰かがアパートの賃貸契約書を受け取ったとき、ChatGPTに入力するだけで、無料で優れた法的アドバイスを得ることができます。通常、弁護士を雇うためにお金を使わないような状況でも可能になるのです。

Reid Hoffman：そして重要なのは、これらがすべて今日でも可能だということですね。

Bret Taylor：その通りです。今日でも実現可能です。こうしたトレンドを見ると、人工知能のおかげで将来について非常に楽観的になります。教育、医療アドバイスへのアクセス、広い意味での専門知識へのアクセスに、非常に民主化する効果があると思います。

人々は往々にして新しいテクノロジーに対して懐疑的になりがちですが、過去を振り返れば、インターネットが商業や社会をどのように変革したかを見ることができます。例えば、Pets.comは良い投資ではなかったかもしれませんが、Amazonは素晴らしい投資でした。WebvanとInstacart、DoorDashのような例を見ても、必ずしも個々の企業が変革的だったわけではありませんが、インターネット自体は私たちの生活を根本的に変えました。

AIも同様に、私たちの生活や仕事の仕方を真に変革すると信じています。今この時代に生きていて、今後10年間でどのような変化が起こるかを見られることは、非常に刺激的なことです。

2. AIの未来展望

2.1. 今後数年間の発展予測

Reid Hoffman：AIの世界で次のブレークスルーとなる革新について、あなたは業界の中心にいますが、個人的にも、あるいはSierraにとっても、どのような発展を期待していますか？

Bret Taylor：実際、予見可能な将来においてAIの品質と効果の継続的な改善が見られると思います。ただし、この「予見可能な将来」というのは2年程度という短期間であることを断っておきます。現時点では、業界の中心にいる私たちでさえ、将来を予測することは信じられないほど難しいのです。

しかし、大まかに言えば、現在の大規模言語モデルとフロンティアモデルの進歩を促進している要素を見ると、まず第一に「アルゴリズム」があります。研究による洞察ですね。おそらく最も重要なのは、Googleから生まれたTransformerモデルというアーキテクチャで、これが現在の熱狂の波を生み出しました。しかし、毎月、毎年新しいブレークスルーがあります。例えば、OpenAIがChain of Thoughtと強化学習を使うことで、新しいo1モデルを強化していますが、すべてを列挙することはしません。重要なのは、新しいアルゴリズムのブレークスルーごとに、既存のデータと既存の計算能力を使って、より知的なものを作り出せるということです。

第二の要素は「データ」です。一部の人々は、これらのモデルを支えるテキストデータの限界に達していると考えていますが、まだ活用されていないビデオ、画像、音声データの豊富な蓄積があります。賢明な研究者たちはシミュレーションに焦点を当てています。これはすべての領域に影響するわけではありませんが、自動運転のような分野では信じられないほどの応用が可能です。また、合成データ生成という非常に微妙なテーマがありますが、これにも多くの興味深い応用があると思います。

そして第三の要素は「計算能力」です。NVIDIAの株価を見れば、計算能力への投資レベルが分かります。既存のアルゴリズム、既存のデータであっても、異なる方法で、より長く学習させることができます。また、o1モデルが示したように、推論を非常に興味深い方法で使用することができます。そして、より多くの計算能力を適用することで、より高い知能を得ることができるのです。

Reid Hoffman：そのような複数の進化経路があることは、全体としての進歩の速度に大きく影響しますね。

Bret Taylor：その通りです。このことが非常に興奮する理由は、次のマイルストーンへの障害がシングルスレッド（一本道）である科学的ブレークスルーを考えると、そこで本当に行き詰まる可能性があります。なぜなら、その障害を克服するための洞察や技術が不足している可能性があるからです。しかし、私たちには進歩できる3つの別々でほぼ独立した領域があります。例えば、アルゴリズムに関してアーキテクチャ上の障壁に直面したとしても、データと計算能力ではまだ進歩することができ、次のアーキテクチャのブレークスルーを見出している間も進展し続けることができます。

あるいは、例えば設備投資に関するストレスのために計算能力への投資が鈍化したとしても、その状況でも苦痛を感じるでしょうが、アルゴリズムのブレークスルーとデータのブレークスルーを活用して進歩することができます。

このように、私が予見可能な将来（確かに短期間ではありますが）に対して非常に楽観的である理由は、独立して進歩する3つの領域があり、最も賢い人々と最も賢い資本がそれらに投資しているとき、何かが停滞する可能性は非常に低いからです。これらの3つの要素のうち1つか2つ、あるいはすべてにおいて進歩を遂げるでしょうから、今週単位で見られる印象的なブレークスルーが続くと思います。

2.2. AIの進化を支える3つの要素（アルゴリズム、データ、コンピューティング能力）

Bret Taylor：大規模言語モデルとフロンティアモデルの進歩を牽引している要素は大きく3つあります。これらの要素について詳しく説明させてください。

まず第一に「アルゴリズム」、つまり研究的な洞察です。最も意義深いのはおそらくMustafaが昨日言及したであろうTransformerモデルの誕生でしょう。これはGoogleから生まれたアーキテクチャで、現在の熱狂の波を生み出しました。

毎月、毎年、新しいブレークスルーがあります。例えば、OpenAIはChain of Thought（思考の連鎖）と思考の連鎖に関する強化学習を使用していますが、これが新しいo1モデルを支える技術です。すべてを列挙するつもりはありませんが、新しいアルゴリズムのブレークスルーごとに、既存のデータと既存の計算能力を用いて、より知的なものを作り出すことができるのです。

Reid Hoffman：それは確かに印象的です。データについてはどうですか？

Bret Taylor：第二の要素はまさに「データ」です。一部の人々は、これらのモデルを支えるテキストデータの限界に近づいていると考えていますが、まだ十分に活用されていないビデオ、画像、音声データの膨大な蓄積があります。

本当に賢明な研究者たちはシミュレーションに焦点を当てています。これはすべての領域に影響するわけではありませんが、自動運転のような分野では信じられないほどの応用可能性があります。

そして、合成データ生成というテーマがあります。これは非常に微妙な領域ですが、多くの興味深い応用があると思います。

Reid Hoffman：三つ目の要素はコンピューティング能力ですね。

Bret Taylor：そうです。三つ目の要素は「コンピューティング能力」です。NVIDIAの株価を見れば、この分野への投資レベルがはっきりとわかります。私は既存のアルゴリズム、既存のデータであっても、異なる方法でより長く訓練することができると考えています。

実際、o1のような技術が示したように、推論を非常に興味深い方法で使用することができます。そして、より多くの計算能力を適用すれば、より高い知能を獲得できるのです。

これらの要素が重要な理由は、それぞれが独立して進化可能だということです。科学的なブレークスルーでは、次のマイルストーンへの障壁がシングルスレッドであることが多く、そうなると本当に行き詰まってしまう可能性があります。それはその障壁を乗り越えるための洞察や技術が欠けているからです。

しかし、私たちには進歩できる3つの別々で、ほぼ独立した領域があるのです。例えば、アルゴリズムに関してアーキテクチャ上の障壁に直面した場合でも、データと計算能力でまだ進歩することができるのです。次のアーキテクチャ上のブレークスルーを見出している間も進展を続けることができます。

2.3. 複数の進化経路による継続的な発展可能性

Reid Hoffman：Bretが指摘した3つの要素の独立性は非常に興味深いですね。これがAI革新の速度にどのような影響を与えるでしょうか？

Bret Taylor：その通りです。私が将来について楽観的である理由は、これら3つの領域がそれぞれ独立して進歩できることにあります。例えば、設備投資に関するストレスから計算能力への投資が鈍化したとしても、私もそのような状況では感じるストレスは理解できますが、アルゴリズムやデータのブレークスルーを活用して進歩することができます。

重要なのは、独立して進歩する3つの領域があり、最も優れた頭脳と資本がそれらに投資しているとき、何かが停滞する可能性は非常に低いということです。なぜなら、これら3つの要素のうち1つ、2つ、あるいはすべてにおいて進歩を遂げる可能性が高いからです。

Reid Hoffman：これは従来の技術開発とは異なるパターンですね。単一のブレークスルーに依存するのではなく、複数の経路から進化が可能だということですか？

Bret Taylor：その通りです。科学的ブレークスルーでは次のマイルストーンへの障害がシングルスレッドである場合、本当に行き詰まる可能性があります。なぜなら、その障害を克服するための洞察や技術が不足しているかもしれないからです。

しかしAIの場合、進歩できる3つの別々でほぼ独立した領域があるのです。例えば、アルゴリズムに関してアーキテクチャの壁に直面したとしても、データと計算能力ではまだ進歩することができ、次のアーキテクチャのブレークスルーを模索している間も前進し続けることができます。

Reid Hoffman：それは非常に力強い視点ですね。一つの道が閉ざされても、他の道から進めるということですか？

Bret Taylor：正確にその通りです。予見可能な将来（認めましょう、私にとって短期間ですが）に対して非常に楽観的である理由は、独立して進歩する3つの領域があり、最も賢い人々と最も優れた資本がそれらに投資しているとき、何かが停滞する可能性は非常に低いのです。

これら3つの要素のうち1つか2つ、あるいはすべてにおいて進歩を遂げると思いますし、現在週単位で見られるような印象的なブレークスルーが継続すると確信しています。このような複数の進化経路があることが、AIの進歩が非常に速く、そして持続的である理由の一つなのです。

3. Sierra（Bretの新ベンチャー）について

3.1. 顧客向けAIエージェントの開発

Reid Hoffman：では、Sierraでの取り組みについて少し教えてください。音声がもたらす革命について話す前に、Sierraの概要を知らない方のために簡単に説明していただけますか？

Bret Taylor：ありがとうございます。Sierraでやっていることを本当に誇りに思っています。Sierraでは、企業が顧客向けAIエージェントを作るのを支援しています。

会場の中でSonosのスピーカーをお持ちの方はいらっしゃいますか？何人かいらっしゃいますね。次回、技術的な問題が発生した場合（もちろん発生しないことを願いますが）、あなたはAIとチャットして、何が起きているのかをデバッグし、問題を解決するための支援を受けることになります。

また、あなたの家族が初めてSonosスピーカーを設定する際にWi-Fiで問題が発生した場合（私の家族全員がそうですが）、SonosのAIがそれを解決するのを助けてくれます。

Reid Hoffman：ご家族のために声をアレンジしたのですか？

Bret Taylor：ありがたいことに、そうではありません。また、車内でSiriusXMを利用していて、プランのアップグレードやダウングレードを希望したり、NFLの聴き方を知りたい場合は、私たちのプラットフォームを利用した「Harmony」というAIエージェントとチャットすることになります。

私たちは小売業、サブスクリプションサービス、いわゆる最前線の顧客サービス、そして実際には顧客体験のすべての部分にわたってサポートを提供しています。

Reid Hoffman：すごいですね。では、先週発表された電話対応についても触れてみましょうか？

Bret Taylor：そうですね。先週の発表に気づいていただきありがとうございます、Reid。私たちのエージェントがチャットだけでなく、電話にも対応できるようになりました。これは顧客体験において本当に大きなブレークスルーだと思います。

おそらく皆さんの多くはコールセンターを運営したことがないかもしれませんが、もし運営したことがあれば、「コンタクト当たりのコスト」という指標を知っているでしょう。これは基本的に、誰かが電話をかけてきて、あなたがその電話に応答するときの総合的なコストです。ほとんどの企業では、電話に応答するコストは10ドルから20ドル程度です。

これは本当に高額であり、主に電話に応対する人々の賃金です。ケースの複雑さなどによって異なりますが、これは長い間ほぼ変わっていません。最適化して削減することはできますが、顧客とやり取りするには単純に高価な方法なのです。そのため、ほとんどの企業では電話番号を見つけるのが非常に困難です。何かのコストが10ドルかかるとき、それに見合う価値を得る必要があり、実際にそれだけの価値がある顧客とのやり取りはそれほど多くないのです。

3.2. 実際の活用例（Sonos、SiriusXM）

Reid Hoffman：Bretさん、Sierraのプラットフォームを使用している実際の企業の例をもう少し詳しく教えていただけますか？Sonosについて言及されていましたが、具体的にはどのようなサービスを提供しているのでしょうか？

Bret Taylor：もちろんです。会場の中でSonosのスピーカーをお持ちの方は何人かいらっしゃいますね。このSonosの例は、実際のユースケースを理解する上で非常に良い例です。次回、技術的な問題が発生した場合（もちろん発生しないことを祈りますが）、あなたはAIとチャットして、何が起きているのかをデバッグし、問題解決のための支援を受けることになります。

もっと具体的な例を挙げると、例えばあなたの家族が初めてSonosスピーカーを設定しようとしていて、Wi-Fiの接続で問題が発生した場合（残念ながら私の家族全員がそうした問題に直面します）、SonosのAIエージェントが問題を解決するのを手伝ってくれます。

Reid Hoffman：それは素晴らしいですね。ご家族のために特別に声をアレンジしたのですか？

Bret Taylor：幸いにも、そうではありません！そんな面倒なことはしていませんよ。

また別の例として、車内でSiriusXMを利用している場合、プランのアップグレードやダウングレードを希望したり、NFLの試合を聴く方法を知りたい場合、私たちのプラットフォームを利用した「Harmony」というAIエージェントとチャットすることになります。

Reid Hoffman：これらのユースケースは非常に実用的ですね。他の分野での応用例はありますか？

Bret Taylor：はい、私たちは小売業、サブスクリプションサービス、そして一般的な最前線の顧客サービスなど、実際には顧客体験のあらゆる側面にわたってサポートを提供しています。

例えば、多くの家具小売業者とも協力しています。皆さんの中で最近家に家具を配送してもらった方は、おそらく20分間電話で話し、住所を読み上げようとして「いいえ、スプリングブルックではなくブロットブルックです」などと言ったことがあるでしょう。これは本当に不愉快な体験です。

このような重要な顧客接点すべてを考えて、24時間365日常に利用可能で、これらの問題を即座に解決できるものがあったらどうかと考えるところから私たちは始めています。最も処理件数の多いケースから始めるのではなく、単に満足度の低い体験から始めるのです。

3.3. 電話応対AIの革新的可能性

Reid Hoffman：先週、Sierraのエージェントが単なるチャットではなく、電話にも対応できるようになったという発表がありましたね。これは顧客サービスにどのような変革をもたらすでしょうか？

Bret Taylor：はい、先週の発表に気づいていただきありがとうございます。私たちのエージェントがチャットだけでなく、電話にも応答できるようになりました。これは顧客体験において本当に大きなブレークスルーだと思います。

おそらく皆さんの多くはコールセンターを運営したことがないでしょうが、もし運営経験があれば、「コンタクト当たりのコスト」という指標を知っているはずです。これは基本的に、誰かが電話をかけてきて、あなたがその電話に応答するときの総合的なコストです。ほとんどの企業では、電話に応答するコストは10ドルから20ドルの間です。

これは本当に高額であり、主に電話に応対する人々の賃金です。ケースの複雑さなどによって異なりますが、これは長い間ほぼ変わっていません。最適化して削減することはできますが、顧客とやり取りするには単純に高価な方法なのです。そのため、ほとんどの企業では電話番号を見つけるのが非常に困難なのです。何かのコストが10ドルかかる場合、それに対してほぼ10ドル相当の価値を返す必要があり、実際にそれだけの価値がある顧客とのやり取りはそれほど多くないのです。

Reid Hoffman：コスト削減の側面は明らかですが、それ以上の価値はどのようなものでしょうか？

Bret Taylor：多くの人はAIをコスト削減のメカニズムと考えています。確かにそれは経済における生産性向上の基盤です。しかし、顧客体験におけるAIで私が特に興奮しているのは、電話のコストを10ドルから20ドルから、その1桁または複数桁少ない金額まで下げることができたら、どれだけ多くの電話を顧客とかけることができるかということです。

例えば、あるウェブサイトに行ったとき、「お電話ください、いつでもお電話ください」と表示されて、「どんなことでもお話しください」と言われるようになるのではないでしょうか。

Reid Hoffman：私たちはそれを笑い話にできますが...

Bret Taylor：そうですね、笑い話にもなります。でも考えてみてください。ここにいる皆さんは技術者かもしれませんが、家族がSonosスピーカーが動かない理由を理解しようとしているところを想像してください。Wi-Fiの問題なのか、ハードウェアの問題なのか、ソフトウェアの問題なのか。そのような会話で忍耐強くある必要がないと想像してください。可能な限り長い会話を持つことができ、それが最も人間的で共感的なことになるのです。

私はそのような未来に非常に興奮しています。技術を考えるとき、私たちはしばしば現在の経験から外挿して、「IVRシステム（自動音声応答システム）と話すこと（正直に言って最悪のことです）から、より良いAIと話すことに移行する」と考えます。しかし、私が興奮しているのは2次的な効果です。消費者ブランドが数千万または数億の消費者を持っていたとしても、顧客との対話的でパーソナライズされた会話が当たり前になると思います。それは素晴らしいことになるでしょう。

私たちはまだその意味を十分に考えていません。広く言えば、特に消費者向け企業を運営している人々にとって、将来的にはAIエージェントがウェブサイトと同じくらい重要になると思います。顧客とどのように関わるかという点において同等の重要性を持つでしょう。

Reid Hoffman：実際にはウェブサイト以上に重要になるかもしれませんね。

Bret Taylor：そうですね、そのとおりです。それが私が言いたかったことです。

4. ビジネスにおけるAIエージェントの統合

4.1. 顧客体験を出発点にした実装戦略

Aria Finger：会場にはNPOのリーダーや、AIファッション企業、伝統的なビジネス、運送業など様々な業種の方々がいらっしゃいます。こういった多様な方々はそれぞれのビジネスにチャットエージェントや顧客サービスをどのように取り入れるべきでしょうか？15年前なら「モバイルアプリ戦略が必要だ」と言われていたように、この次の波をどう考えるべきでしょうか？

Bret Taylor：私は「顧客サービス」よりも「顧客体験」から始めることをお勧めします。私たちは多くの家具小売業者と協力していますが、最近家具を自宅に配送してもらった方なら、おそらく20分間電話で話し、住所を読み上げようとして「いいえ、スプリングブルックではなくブロットブルックです」などと言った経験があるでしょう。これは本当に不愉快な体験です。

私は、ビジネスにおける重要な接点をすべて検討し、24時間365日常に利用可能で、これらの問題を即座に解決できるものがあったらどうかと考えることから始めることをお勧めします。最も処理件数の多いケースから始めるのではなく、単に満足度の低い体験から始めるのです。

Reid Hoffman：それは非常に実践的なアプローチですね。具体的にどのような手順を踏むべきですか？

Bret Taylor：あなたのビジネスで重要な瞬間をすべて検討し、常に利用可能な24時間365日体制で、それらの問題を即座に解決できるものがあったらどうかと考え、そこから始めるべきです。最も処理件数の多いケースから始めるのではなく、単に満足度の低い体験から始めるのです。

興味深いことに、私たちのAIエージェントの顧客満足度スコアとNPSスコアは、コンタクトセンターのそれを上回っています。これはコンタクトセンターのスタッフが仕事をうまくやっていないからではなく、顧客が彼らと話す頃には既に保留状態になっていて、既にイライラしているからです。つまり、既にフラストレーションを感じた状態で会話が始まるのです。

現在のAIの利点は、多言語対応であり、共感的で、あなたのシステムにアクセスでき、あなたに代わって行動を起こすことができるということです。誰かがあなたのブランドとの間で否定的な瞬間を経験している場合、AIはそれを即座に解決できます。そのような状況で、素晴らしいスタッフがあなたの問題を即座に解決した経験をお持ちの方なら、それがNPSスコアをほぼ逆転させることを知っているでしょう。「問題をとても迅速に解決してくれたので、今は忠実な顧客です」というような反応になります。

Aria Finger：それは素晴らしいですね。顧客体験を出発点にすることで、実際の満足度向上にもつながるのですね。

Bret Taylor：その通りです。私が好むアプローチは、顧客の旅程全体を通して見ていくことです。販売前の検討段階から購入、そして新規顧客のオンボーディング、あなたの製品体験やサービス体験への導入、そして従来の何かが間違った場合の顧客サービスまで、エンドツーエンドで考えます。そして、私の共同創業者のClayが「数字を塗りつぶす」と呼ぶように、次に何ができるか、このようなものを作るために次に何ができるかを考えるのです。これは本当に刺激的だと思います。すべての企業は顧客向けのエージェントを持つべきだと思います。

4.2. ユーザー満足度向上の実例

Reid Hoffman：Bretさん、先ほどAIエージェントが従来の顧客サービスより高い満足度スコアを達成していると言及されましたが、具体的な実例や数値についてもう少し詳しく教えていただけますか？

Bret Taylor：興味深いことに、私たちのAIエージェントの顧客満足度スコアとNPS（ネット・プロモーター・スコア）は、実際にコンタクトセンターのそれを上回っています。これはコンタクトセンターのスタッフが仕事をうまくやっていないからではありません。彼らは素晴らしい仕事をしています。しかし、顧客が彼らと話す頃には既に電話で保留状態になっていて、既にイライラしているのです。つまり、フラストレーションを感じた状態で会話が始まるわけです。

現在のAIの大きな利点は、多言語対応であり、共感的で、企業のシステムにアクセスでき、ユーザーに代わって行動を起こすことができるという点です。誰かがブランドとの間でネガティブな体験をしている場合、AIはそれを即座に解決できます。

Reid Hoffman：即時性がユーザー満足度に大きく影響するわけですね。

Bret Taylor：そうです。皆さんの中で、何か問題があったときに素晴らしいスタッフがそれを即座に解決してくれた経験をお持ちの方なら、それがNPSスコアをほぼ逆転させることをご存知でしょう。最初はネガティブな体験だったのに「問題をとても迅速に解決してくれたので、今は忠実な顧客です」という反応に変わるのです。

私が顧客体験の「ペーパーカット」（小さいが痛い問題）から始めることをお勧めするのはそのためです。「もしAIエージェントがその問題を実際に即座に解決できたら、それらのネガティブな瞬間をポジティブな瞬間に変えることができるだろうか？」と考えるのです。

Aria Finger：企業の社会的な面でも影響がありそうですね。

Bret Taylor：その通りです。具体例として、Chubbiesというショーツブランドをご存知ですか？彼らのエージェントをチェックしてみてください。「ダンカン・スマザーズ」という名前で、ダンカン・スマザーズという名前に期待されるすべての個性を持っています。彼は個性的で、これは単なる行動を提供するものではなく、ブランドアンバサダーなのです。

これは非常に楽しいことであり、技術を見るときに生まれる仕事について考えるのが好きです。私と同じくらいの年齢の方は、1997年に「ウェブマスター」という仕事があったことを覚えているでしょうか？まず、何て変な名前だったでしょう！しかし、今では「ウェブデザイナー」、「ウェブアーキテクト」など、それから派生した多くの職業があります。

未来には「会話デザイナー」がUIデザイナーと同じくらい重要になると思います。顧客体験側で、これらのエージェントの行動を設計する仕事がたくさん生まれるでしょう。私たちの顧客の多くはその役割を「AIアーキテクト」と呼んでいますが、彼らは必ずしも技術者ではなく、顧客体験側にいる人々です。

4.3. AIエージェントがもたらす新しい職種の創出

Bret Taylor：技術を見るとき、そこから生まれる職業について考えるのが好きなんです。皆さんの中で私と同じくらいの年齢の方は、1997年に「ウェブマスター」という職業があったことを覚えていますか？まず、何て変な名前だったでしょう！しかし、時代が進み、今ではウェブデザイナー、ウェブアーキテクトなど、それから派生した多くの職業があります。

私は「会話デザイナー」が将来的にUIデザイナーと同じくらい重要になると実際に考えています。顧客体験側で、これらのエージェントの行動を設計する仕事がたくさん出てくるでしょう。私たちの顧客の多くはその役割を「AIアーキテクト」と呼んでいますが、彼らは必ずしも技術者ではなく、顧客体験側にいる人々です。

Reid Hoffman：それは非常に興味深い視点ですね。AIエージェントの普及によって、テクノロジーの専門家ではない人たちにも新たな職種が生まれるということですか？

Bret Taylor：その通りです。将来的に、もし顧客とのやり取りのほとんどがAIとの会話で行われるとしたら、その優れた体験を作り出すために企業にどのような新しい役割が必要になるでしょうか。この流れを追いかけることにワクワクしています。

Aria Finger：Chubbiesのダンカン・スマザーズのような例は、単なる機能的なツールではなく、ブランドの個性を表現する方法としても興味深いですね。

Bret Taylor：はい、まさにその通りです。Chubbiesというショーツブランドをご存知ですか？彼らのエージェントはダンカン・スマザーズという名前で、ダンカン・スマザーズという名前に期待されるすべての個性を持っています。彼は個性的で、これは単なる行動を提供するものではなく、ブランドアンバサダーなのです。これらのエージェントは単なる機能的なツールではなく、楽しいものにもなり得るのです。

AIエージェントが普及するにつれて、それらを設計し、ブランドの個性を反映させ、顧客体験を向上させるための専門家が必要になります。これは技術的なスキルだけでなく、コミュニケーション、デザイン、ブランディングなどの多様なスキルを組み合わせた新しい職種になるでしょう。

Reid Hoffman：まさにパラダイムシフトですね。ウェブサイトを持つことが当たり前になったように、AIエージェントを持つことが企業にとって標準になっていくということですね。

Bret Taylor：その通りです。私は特に消費者向け企業を運営している方々に伝えたいのですが、将来的にはAIエージェントがウェブサイトと同じくらい重要になると思います。顧客とどのように関わるかという点において同等の重要性を持つでしょう。むしろウェブサイト以上に重要になる可能性すらあります。

5. AIスタートアップの機会

5.1. AIマーケットのクラウド市場との類似点

Reid Hoffman：私たちはMaster of Scaleのライブイベントで起業家の皆さんと一緒にいますので、少し視点を変えてみましょう。私もあなたも頻繁に受ける質問の一つがAIと起業についてです。「すべては大企業やフロンティアモデルだけのものなのか？それとも起業家の役割はあるのか？」という疑問です。あなた自身がAI起業家の一例ですが、AIの周りにはたくさんの起業の余地があると私はいつもパーティーや記者、その他の人々に伝えています。フロンティアモデルは少数の企業によって大規模に構築される傾向がありますが。AIを取り巻く起業機会についてお話しいただけますか？

Bret Taylor：長くなるかもしれませんが、私がこの市場をどのように見ているかから始めます。なぜなら、あなたの言葉の中に起業家が「自分の居場所はどこだろう？」と考える上で重要なニュアンスがあるからです。

AI市場はクラウド市場の特徴を持つと思います。少なくとも私のクラウド市場に関する見解では、主に3つの特定の領域があります。

まず一つ目は「インフラストラクチャ・アズ・ア・サービス」です。これはAmazon Web Services、Microsoft Azure、Google Cloud、Oracleのような企業で、基本的に多額の設備投資をしてデータセンターを構築し、そのハードウェアをソフトウェアを構築する企業にリースしています。

二つ目は「ツールメーカー」です。これはゴールドラッシュでツルハシを売る人々のようなもので、クラウドに移行する際に必要なツールや技術を提供します。Snowflake、Databricks、Confluentなどのツールがこれに当たります。

そして三つ目は「アプリケーション企業」または「ソリューション企業」、いわゆる「ソフトウェア・アズ・ア・サービス」です。私が最も忠誠を感じるのはSalesforceで、キャリアの大部分を過ごした会社ですが、他にもServiceNow、Shopify、Adobeなど、調達からマーケティング支出の管理まで、あらゆることに特化した非常に専門的なソリューションを提供する長いテールがあります。

Reid Hoffman：これはAI市場でも同様のパターンが見られるということですね？

Bret Taylor：そうです。AIでも同じことが起こると思います。フロンティアモデルや基盤モデルを構築する企業は、これらのモデルを訓練するための計算能力に多額の資本投資ができる企業に限られるでしょう。彼らの一部は消費者向け製品を通じて収益化するかもしれませんが、多くはSierraや皆さんのような企業にその技術を活用するためにリースすることで収益化すると思います。

次に、ツールを提供する企業が多数あります。AIファーストのソフトウェアを構築している場合、必要なツールや技術は何でしょうか？評価のためのScaleAIのような企業が、この分野で本当に重要なプレーヤーとなるでしょう。

そして、非常に多くのソリューション企業があり、それはSierraのような企業です。私たちのチームのエンジニアはコーディング支援としてCursorを使っていますし、Harveyのような企業はAIを活用した法律ソリューションを作っています。

実際、起業家精神に関して言えば、私はおそらく（偏っているかもしれませんが）アプリケーションとソリューションの分野に最も興奮しています。

5.2. 3つの主要ドメイン（インフラ、ツール、アプリケーション）

Bret Taylor：AIマーケットをクラウド市場に類似した形で考えると、3つの主要なドメインが浮かび上がります。具体的に説明しましょう。

まず一つ目は「インフラストラクチャ・アズ・ア・サービス」の領域です。これはAmazon Web Services、Microsoft Azure、Google Cloud、Oracleのような企業で、基本的に多額の設備投資をしてデータセンターを構築し、そのハードウェアをソフトウェアを構築する企業にリースしています。AI市場では、これはフロンティアモデルと基盤モデルを構築する企業に相当します。これらは、モデルを訓練するための計算能力に多額の資本を投資できる企業になるでしょう。

彼らの一部は消費者向け製品を通じて収益化するかもしれませんが、多くはその技術をSierraや皆さんのような企業にリースすることで収益化すると思います。これにより他の企業がその技術を活用できるようになります。

Reid Hoffman：つまり、この層ではOpenAIやAnthropicのような企業が基盤モデルを構築し、それを他の企業が利用できるようにしているということですね。

Bret Taylor：その通りです。次に二つ目の層として「ツールメーカー」があります。これはゴールドラッシュでツルハシを売る人々のようなもので、AIファーストのソフトウェアを構築している場合に必要なツールや技術を提供します。評価のためのScaleAIのような企業が、この分野で本当に重要なプレーヤーとなるでしょう。

Aria Finger：これらのツール提供企業は、特定の技術的な課題を解決するために存在するわけですね。

Bret Taylor：はい、そしてそれが三つ目の層に繋がります。「アプリケーション企業」または「ソリューション企業」です。これはSierraのような企業で、私たちのチームのエンジニアはコーディング補助としてCursorを使用していますし、HarveyのようにAIを活用した法律ソリューションを作る企業もあります。

過去20年間のソフトウェアの流れを見ると、企業はソフトウェアを自社で構築するという考えから、ソフトウェアは芝生のように常に手入れが必要で、いったん構築すると永久に返済し続ける必要がある「負債」を作り出すことを理解するようになりました。その結果、ほとんどの企業は自社でソフトウェアを構築したいとは思わず、そうした企業の多くは10年後にソフトウェア・アズ・ア・サービスのソリューションに置き換えているのです。

Reid Hoffman：それはAI分野でも同様のパターンが見られるということですね。企業は自社でAIを最初から構築するよりも、特定の問題を解決するための既製ソリューションを求めるということですか？

Bret Taylor：そのとおりです。企業は顧客に提供する価値に集中すべきであり、Masters of Scaleの精神で、企業内の非常に専門的な買い手に非常に専門的なソリューションを提供する、意味のある長いテールの企業がたくさんあるのは偶然ではないと思います。彼らは単に問題を解決したいのであって、技術を買いたいわけではないのです。

私たちはまだAIの初期段階にあります。2年前、大規模言語モデルで何かを構築したければ、モデルを直接ライセンスするしかありませんでした。しかし現在、そして特に2、3、4年後には、ほとんどの企業は技術ではなく、問題の解決策を購入することを好むでしょう。この根本的な真実は変わらないと思います。

5.3. アプリケーションレイヤーの起業機会

Bret Taylor：起業機会に関して言えば、私は（偏っているかもしれませんが）特にアプリケーションとソリューションの分野に最も興奮しています。過去20年間のソフトウェアの流れを見ると、企業はソフトウェアを自社で構築するという考えから、ソフトウェアは芝生のように常に手入れが必要だという理解に変わってきました。

企業がソフトウェアを構築した瞬間、基本的には永遠に返済し続ける必要がある「負債」を作り出したことになります。その結果、ほとんどの企業は自社でソフトウェアを構築したいとは思わず、そうした企業の多くは10年後にソフトウェア・アズ・ア・サービスのソリューションに置き換えています。

Reid Hoffman：これはまさに私がよく起業家たちに伝えていることですね。AIは大企業だけのものではなく、アプリケーション層で多くの機会があるということです。

Bret Taylor：その通りです。このようなことが起きる理由は単純に合理的だからです。企業は顧客に提供する価値に集中すべきであり、Masters of Scaleの精神で言えば、企業内の非常に専門的な買い手に非常に専門的なソリューションを提供する意味のある長いテールの企業がたくさんあるのは偶然ではないと思います。彼らは単に問題を解決したいのであって、技術を買いたいわけではないのです。

私たちはまだAIの初期段階にあります。2年前、大規模言語モデルで何かを構築したければ、モデルを直接ライセンスするしかありませんでした。しかし現在、そして特に2、3、4年後には、ほとんどの企業は技術ではなく、問題の解決策を購入することを好むでしょう。この根本的な真実は変わらないと思います。

Aria Finger：具体的にどのような分野で機会が広がっていると思いますか？

Bret Taylor：ツールにはたくさんの機会があると思います。一方で、大手企業や大手研究所と提携している場合を除いて、基盤モデルのトレーニングには比較的少ない機会しかありません。しかし、この素晴らしい新技術によって促進される人々の問題解決のためのソリューションを構築する機会は無限にあると思います。

Reid Hoffman：それは非常に重要なポイントですね。基盤モデルを構築するには大きな資本と規模が必要かもしれませんが、それらのモデルを活用して特定の問題を解決するアプリケーションを作るための機会は無限にあるということですね。

Bret Taylor：その通りです。企業が求めているのは技術そのものではなく、彼らの具体的な問題を解決するソリューションです。例えば、Sierra、Cursor、Harveyなどの企業は、基盤モデルの上に構築されたアプリケーションレイヤーで成功しています。これらの企業はAIの能力を活用して、特定の問題領域に特化したソリューションを提供しているのです。この領域で起業家には無限の可能性があると信じています。

6. 若者へのアドバイス

6.1. AIの時代における教育と職業の考え方

Aria Finger：Reidが指摘した通り、私たちがPossibleで最も多く受ける質問の一つが、「このAIの素晴らしい技術的未来は興奮するけれど、私は起業家であり、親でもあるので子供たちのことが心配だ」というものです。先日の夜、親として子供たちに何をすべきか、何を話すべきかについて話していましたね。あなたは親ですが、このAIの未来において、親や子供たちに何をアドバイスしますか？ダンカン・スマザーズ以外に。

Bret Taylor：この質問はよく受けます。通常、質問は非常に具体的で、「ソフトウェアエンジニアはなくなるのか？」「子供はまだコンピュータサイエンスを勉強すべきか？」などです。はい、勉強すべきです。

まず最初に言いたいのは、私は将来について非常に楽観的だということです。2晩前の夕食で素晴らしい会話をしましたが、私は1776年にこの国が建国された時、大多数の人々は農民だったという点を指摘しました。実際、この国の創設物語の大きな部分は、土地の豊富さと農業、土地所有に関するものでした。

現在まで早送りすると、私たちの経済には2つの大きな変化がありました。まず産業革命があり、一部のものが自動化され、多くの人々が製造業で働くようになりました。現在、ほとんどの経済学者は、アメリカ人の大多数が働いている場所で判断すると、私たちはサービス経済だと言うでしょう。

正直、ベンジャミン・フランクリンにインタビューして私たちの経済を説明し、彼の反応を見たいくらいです。「人々は何をしているの？理解できない。レストランで働くことがどうやって経済を支えるの？理解できない。そしてこのポッドキャスティングって何？理解できない。」

これは部分的に、私たちが自分たちの存在を、利用可能な仕事という生きた経験のレンズを通して定義しているからだと思います。私たちの経済は何度も変革してきました。ちなみに、それは簡単なことではないのです。ラストベルトの職業の移動を見ると、私はそれを簡単だと装うつもりはありませんし、そうすることは完全に無神経でしょう。

しかし、一つのことを諦めて、新しいことが生まれないという考えは本当に信じていません。私たちは非常に創造的で、高いレバレッジ、高い影響力を持つ新しい仕事を作り出すと思います。そして今から50年後、私たちの経済がどのようになるのか、おそらくポッドキャストがベンジャミン・フランクリンにとってそうであるように、私にとって非常に異質であろう新しい仕事に驚くことができることに本当に期待しています。それは本当に刺激的なことだと思います。

Reid Hoffman：教育や若者の将来の仕事についてのあなたの視点は、多くの方にとって大きな懸念事項ですね。AIが進化するにつれて、今の教育や職業訓練はどのように変わるべきだと思いますか？

Bret Taylor：私には3人の子供がいますが、私は教育とは考え方を学ぶことだという古い学校の考え方の持ち主です。急速な技術進歩の時代において重要なことがあるとすれば、それは私たちのツールに縛られないことだと思います。私たちが何をするか、どのようにするかは、私たちが誰であるかを定義するものではありません。

私たちのキャリアにおいて、再スキル化し、新しい職業を学ぶことは快適なことであり、それは必要不可欠になるでしょう。会計士でスプレッドシートが発明されたばかりの状況を考えてみてください。もし4年後も計算尺を使っているなら、それは良くありません。しかし、もしオフィスで最初にExcelの使い方を学んだなら、あなたは会計部門で最も重要な人物になるでしょう。

6.2. 経済構造の歴史的変化と新たな職業創出への楽観的視点

Bret Taylor：私は将来について非常に楽観的です。歴史的な経済構造の変化について考えると、非常に興味深いパターンが見えてきます。1776年にこの国が建国された時、大多数の人々は農民でした。実際、この国の創設物語の大きな部分は、土地の豊富さと農業、土地所有に関するものでした。

現在まで時間を進めると、私たちの経済には二つの大きな変化がありました。まず産業革命があり、一部の作業が自動化され、多くの人々が製造業で働くようになりました。そして現在、ほとんどの経済学者は、アメリカ人の大多数が働いている場所から判断して、私たちはサービス経済だと言うでしょう。

Reid Hoffman：その歴史的変化の文脈でAIを考えると、どのようなパターンが見えてきますか？

Bret Taylor：本当に、ベンジャミン・フランクリンにインタビューして私たちの経済を説明し、彼の反応を見てみたいところです。彼は「人々は何をしているの？理解できない。レストランで働くことがどうやって経済を支えるの？理解できない。そしてこのポッドキャスティングって何？理解できない」と言うでしょう。

これは部分的に、私たちが自分たちの存在を、利用可能な仕事という生きた経験のレンズを通して定義しているからだと思います。私たちの経済は何度も変革してきました。

Aria Finger：確かに変化はありましたが、移行期は常に困難でしたよね。特にコミュニティによっては大きな影響を受けることもあります。

Bret Taylor：その通りです。それは簡単なことではないのです。ラストベルトの職業の移動を見ると、移行が簡単だと装うつもりはありませんし、そうすることは完全に無神経でしょう。しかし、一つのことを諦めて、新しいことが生まれないという考えは本当に信じていません。

私たちは非常に創造的で、高いレバレッジ、高い影響力を持つ新しい仕事を作り出すと思います。そして今から50年後、私たちの経済がどのようになるのか、おそらくポッドキャストがベンジャミン・フランクリンにとってそうであるように、私にとって非常に異質であろう新しい仕事に驚くことができることに本当に期待しています。

Reid Hoffman：つまり、AIによる変化が起きても、新しい雇用や職業のカテゴリーが生まれるという楽観的な見方をしているんですね。

Bret Taylor：その通りです。歴史は常にそうでした。私たちは常に創造的で、変化に適応し、新しい形の価値を創造してきました。テクノロジーが仕事を取り除くとき、それは通常、より退屈で機械的な作業です。代わりに、私たちは人間の創造性、共感、批判的思考を活かせる新しい仕事を創り出すのです。そして、これがAIの時代においても変わらないと信じています。

6.3. スキルの再教育の重要性

Bret Taylor：私の子供たちについて考えるとき、3人の子供がいますが、私は教育とは考え方を学ぶことだという古い学校の考え方を持っています。急速な技術進歩の時代において重要なことがあるとすれば、それは私たちのツールに縛られないことだと思います。私たちが何をするか、どのようにするかは、私たちが誰であるかを定義するものではありません。

私たちのキャリアにおいては、再スキル化し、新しい職業を学ぶことが快適なことになるでしょう。実際、それは必要不可欠になると思います。例えば、会計士でスプレッドシートが発明されたばかりの状況を考えてみてください。もし4年後も計算尺を使っているなら、それは良くありません。しかし、もしオフィスで最初にExcelの使い方を学んだなら、あなたは会計部門で最も重要な人物になるでしょう。

Aria Finger：それは非常に具体的で分かりやすい例ですね。

Bret Taylor：そうですね、それは少し陳腐な例かもしれませんが、私はこれが私たちの仕事すべてに影響を与えると思います。そして4年後も計算尺を使っている会計士のように、変化に適応できないなら、それは良くないでしょう。しかし、オフィスで最初にExcelの使い方を学んだ会計士になれば、あなたは会計部門で最も重要な人物になります。

Reid Hoffman：スキルの再教育が必要な時代において、AIが逆にその再教育を手助けするという側面もありそうですね。

Bret Taylor：その通りです！この特定の革命の素晴らしいところは、AIがスキルの再教育を手助けできるということです。エージェント、音声、その他多くの方法で支援できますし、もちろん感謝祭の家族訪問もサポートできます。

Reid Hoffman：若い世代に向けたアドバイスとして、特定のテクノロジーに焦点を当てるのではなく、学び続ける能力を養うことの重要性を強調しているわけですね。

Bret Taylor：まさにその通りです。この会場の起業家の皆さんが、専門家ではない人々がこれらのテクノロジーを受け入れることを可能にするツールや技術を作り出せるなら、それは素晴らしい機会だと思います。常に新しいことを学び、適応する能力を持つことが、これからの時代の最も重要なスキルになるでしょう。

技術は変わり続けますが、人間の創造性、批判的思考、学習能力は常に価値があります。AIはこれらの能力を強化するツールであり、それを恐れるのではなく、私たちの能力を拡張する手段として受け入れるべきだと思います。