AIの主導権はどこが握る！？GAFAM本社訪問！どうする日本！？

どうもこんにちはものづくり太郎チャンネルのものづくり太郎でございます 本日はAI動態とGARFAMですね GARFAMというものはですね巨大テク企業なんですけども その中で今後10年を占ってですね どこが生き残るんだろうかと 2023年がAI元年と言われて私たちが知らないうちにですね 私たちのビジネスの裏には実はAIいました みたいなことが多くなってくるだろうと じゃあそこに対して日本はどうやって戦っていけばいいのか 実はGARFAMに訪問してるんですね なので現地から見えてきたことをですね踏まえて動画にさせていただいたので 非常に面白い回になっていると思っています 今回ですねこのような会にスポンサードいただいているのが大ヒロさんですね 前回もスポンサードいただいたんですけど大ヒロさんはですね 半導体製造装置を組み立てできるようなクリーンルームとかですね 半導体検査装置のですね 受託製造企業になっている要するにEMSですね 神奈川県だったり山梨にクリーンルームを併設しておりまして 設計変更からメッカ組み立て配線配管調節までも装置全般のことを受託できるようになっていると 今半導体製造装置というものはですね 結構受給の波が非常に激しいんですね 要するに受注がものすごくたくさん多くなってですね うちの工場だけだとキャパオーバーだみたいな場合ですね 大ヒロさんを活用いただいて自社の工場のように使っていただけると パンフレット今載っているのでご理解いただけると思います やる気のあるですね設計者エンジニアも随時募集しているということなので 概要欄からホームページまで行っていただければ幸いでございます それでは行ってみましょう GARFAM訪問ということで GARFAMのみならずNVIDIAだったり Google、Intel、BGV、アベンチャーキャピタルとかですね 経産省が主導するですね ジャパンイノベーションキャンパス AWS、Amazon、Microsoftというところで Appleの訪問はどうかなというところで想像に任せますと こう言うと分かっちゃうかもしれないんですけど いろんなですね巨大テック企業に訪問させていただきましたと ということでアメリカの株価を牽引する巨大テックがいかにすごいかということを まず冒頭で解説していきたいと思ってます 2010年当時の時価総額は60兆円程度だったんですけども 約10年余りでですね 東商とフライム市場と同等になりまして 当時の2020年の東商の時価は500兆円程度で 今株高っていうものもありましてですね 2024年現時点ではですね 930兆円程度と 2010年当時はフェイスブックが道王城でありましたが 今2024年のガーファムの時価総額が なんと110兆円程度になっているということで フライム市場に日本に上場している企業の合計をも ガーファムの時価総額、NVIDIA含めるとですね 上回っておりまして いかにガーファムの株価がすごいであろうかと 一言で言えばすすまじいですねと 今をときめくNVIDIAはですね 1日の株価の動態で 日本一の時価総額のトヨタ自動車の時価を 1日で吹っ飛ばすというような乱攻撃をしていると では彼らの収益はどうだろうかということでございます これ1年間じゃないです 市販機ペースでの株価の動態でございますが トヨタ1年間の純利益が約5兆円ですね 税引き5になっています 一方のガーファムは4ヶ月で3兆円を稼ぎ出すということで 稼ぐ力はですね ずま抜けてますねと 巨大テックを差し引くと ガーファムを抜いた米国市場の成長と 日本の当初一部の成長 プライマー市場の成長性は ほぼ実は変わりがないと言われております つまるところガーファムかガーファム以外かと 株価で言えばですね そのような状況になっていると つまるところこのような Amazon、Microsoft、Meta、Google 彼らの動きの洞察が必ず必要になってくると ここを抜いてですね 米国の株式市場を語ろうというものはですね 招致戦番ということでございます 我々行ってまいりまして まずサンフランシスコですね Microsoft、Meta、Googleありますね これはシリコンバレーにあります ここら辺がこの赤線より下がですね シリコンバレーと呼ばれるものでございまして サンフランシスコであればですね 世帯収入の平均値が2150万以下であれば 貧困層になると 皆さんゴリゴリに稼いでると 北の方に行くとですね セールスフォースとかエックス、ウーバーとか エアビ、オープンAIみたいな ここをひっくるめて サンフランシスコ、ベイエリア テック企業の給与は 日本人からすると青天井でございまして 医者とか弁護士の給与所得では 貧困層になってしまうと 一方で米国における世帯年収の中央値は 74,580ベイドルということで アメリカ全体と比較しても このサンフランシスコの収入というものは 突出してますね エンジニアになればですね 青天井に稼げまして 日本で言うと5000万円以上の エンジニアがゴロゴロいるということで 日本人からすると うわ、やばいなと 当初一部上場の100円以上に 各メガテックでは 当たり前にAIを進めるということで メガテックが今AIにくびった系でございまして 例えばマイクロソフトだと 最近ニュースになりましたが 原発をですね 一社で囲うと しかも3マイル東原子力発電所ということで チェルノブイリー そして福島を抜けばですね 過去最悪の原発事故と言われてるですね この3マイル東の原発を保守メンテし 延命してですね それを稼働させて その電力を一社で契約すると 原発で生み出すですね 電力は80万世帯と言われてると すべてマイクロソフト一社が買い取るというですね 要するに日本で言うと トヨタ自動車が一社で原発契約しますよみたいな それぐらいのインパクトがあるようなニュースが流れると もちろんこれは 80万世帯の電力を発電するんですけど すべてAIサーバー用の電力ということで 2027年、2028年以降の再稼働を目指してると この力の入れようが皆さんご理解いただけますかと もうAI一直線であるということですねと 日本企業にAIのためにブラントを契約する企業は まずいないだろうということで アメリカ企業の力の入れようがわかるだろうと AIは投資の先のリスクの話になってまして 2027年と28年の話にマイクロソフトをしてるわけで 彼らのプレゼンにはですね これ実際に僕が取ってきたわけですけども じゃあAIのリスクがどうあるかとか Generative AI introduces new riskということで マイクロソフトもAIに対してどういったリスクがあるのか っていうことで各国が規制してくるわけで AWSではですね障害の部門が二重部署もあって 何を言ってるかっていうと 各国例えば日本とかヨーロッパ ドイツフランスだったりアメリカですよね そこの役人だったり国会議員とですね 交渉する部門要するにアマゾンとか マイクロソフトに対して不利な法令ができる前にですね くさびを打つという部署がですね 二重部門もあるんですよ 日本専用とかアメリカ専用とかドイツ専用とか AIに対して向き合ってると 要するにAIはもう使って当然であって 儲かるか儲からないかなどの議論は幼稚であり 総取りをいかにして行うかということで 膨大な投資を行ってるわけでございます ガーファムがある日本のですね建設会社で AI禁止とか言ってる企業があるんですけども そういったですね会社の状況を聞いたら 呆れるだろうというか腰抜かすだろうと 日本との温度差をこれでご理解いただけるんじゃないかな というふうに思います さらにですねマイクロソフトに行けばですね いろんなガーファムに行ってきたんですけども 日本企業のロゴがゼロの衝撃ということで エヌビディアに訪問しましたと エヌビディアのデモブースでも 日本の企業のロゴが見当たらなかったと そしてマイクロソフトに訪問するとですね 世界一お客さんが少ないスターバックスがありまして 何でかというとマイクロソフトのブリーフィングルームがあって それ専用のですねスターバックスがあるわけですよ そこにはいち日数人もしくは10人程度のお客さんしか 来客しないということで お客様専用のスターバックスがあるんですね それだけではなくて今コラボレーションしてる なんとシュナイダーとかですね ロックウェルのロゴがあるわけです 一番奥にはメルセデスベンツのロゴがあるということで マイクロソフトのブリーフィングルームでも 日本の企業のロゴはゼロであると 日本企業大丈夫かなというふうに思うわけですね 僕トヨタグループの企業でも 講演してますしっていう話をすると お前がトヨタを連れてきてくれというふうに言われてしまう 僕はですね日本代表のつもりで言ってますから ある意味ちょっと恥ずかしめを受けるわけですねここで 日本大丈夫かというふうに案に言われてるわけでございます 永遠に熱中するメガテックでございますが じゃあここで勝利するのってどこですかっていうことですね 各メガテックのソリューションから これ考察をしていこうと思っています まずアルファベットでございますが アルファベットってGoogleのどこだよっていうふうに 思うかもしれませんが これはGoogleの親会社ですね 持株会社がアルファベットになっていると アルファベットがどういった事業を展開してるかというと もう皆さんご存じなんですねGoogleですね 検索エンジンの提供、広告 さらにAndroid端末を提供しているのがGoogleである 皆さんこれ動画見てるであろうYouTubeですね ビデオ共有プラットフォームだったり フィットボットみたいなフィットネストラッカーのですね 製造販売をしていると それだけじゃなくて自動運転にもこれ参入しまして Wayもですねここでも事業を展開している このような端末とか皆さんPC使うこの検索エンジン さらにフィットビットのようなウェアラブル機器 まずユーザーの検索とかユーザーのインターフェースを 抑えるという戦略でございます ここの広告事業が売上の80%で利益をゴリゴリ稼ぎ出していると ネットの覇者となりネット上の広告を支配しているわけですね 巨額の利益を稼ぎ出したということでございます 彼らがなぜフィットボットとか このWayもやるかっていうことなんですけども ここに乗り出す理由としては 顧客の情報をまずここで収集する タッチ数を増やしてマーケティングを仕掛けるわけですね 例えば運動や活動範囲を絞れれば 有効的なマーケティングになるわけですね フィットボットをしている時に マクドナルドとかスタバックスに行ってるっていうことであれば クーポンを配ってあげようとかですね 例えばGoogleで転職というふうに検索すれば YouTubeでビズリーチとかですね 関連する動画の流れというものは 皆さん経験したことないでしょうか こういった関連性を高めれば さらにその人にあったような広告を流せるわけでございます まずファーストタッチをアルファベットは抑えに来ている ということで広告のタッチを増やして さらなる広告を増やしていこうっていう 精度を高めていこうっていう アルファベットなんですけど 実は多くの企業がAIのトレーニングに NVIDIAの半導体を頼るわけですけども アルファベットはですね 独自のテンサープロセスユニットを開発していると つまるところ CUDAを使わない独自のプラットフォームで AIトレーニングを行っているわけですね CUDAというものはですね NVIDIAが提供している AIトレーニング専用のプラットフォームになっているわけでございまして そこに頼らないようなプラットフォームを構築していこうと そしてそこに頼らないAI半導体を独自で これ開発提供しているのが Googleアルファベットになっていると 最近ではAppleがTPを利用して AppleのApple Intelligenceだったかな AIをトレーニングしたということでもニュース流れていますと 一方で独自のAI半導体とか トレーニングプラットフォーム持ってんだけど これがどういうふうに広告と掛け合わさるかっていうと あんまりレバリッジが低くとか 爆発的な成長を埋めるかっていうと そうではないのかなっていうふうに思いますと 要するに今後の展開の難易度は 非常に高いように思われますというのが僕の所感であると 一方でAIのシナジー効果が高いとは言えないけども 売上と利益率ともに化け物であると 売上が3000億ドルということで45兆円 純利益が12兆円ということになって どう表現したらいいかよく分かんないですね 続いてはAppleですと Appleはもうデバイスですと 約半分はiPhoneのデバイス販売から構成しておりまして IDCの統計だと1年間のiPhoneの売上は 2億3500万台だそうです よく分かんないですね 売上の約半数を稼ぎ出すということで 近年は2015年ぐらいはiPhoneの売上約65%占めていたわけでございまして それだと偏りすぎですよね iPhoneが売れなくなったら Appleのビジネスというのは立ち行かないので 最近はApp等のサービスですよね 要するに何かというとソフトウェアを購入するじゃないですか その時に3割をAppleに献上すると そういったサービスを展開しているわけですね 30%の高額な手数料で荒稼ぎを行う 一方でiPhoneが売れないと iPhoneとかiPadの売れ行きが ニアリーコールAppleの業績にだいぶ作用してくるわけですね Apple端末がどれだけ世の中でアクティブかというと 10億台から20億台というふうに言われています 新型iPhone買わなくても 中古のiPhone買ったりとか 過去のiPhoneですね 2,3年は使い続けるじゃないですか 過去培ったデバイスで囲い込みをして そこからチャリンチャリンビジネスを展開しているということでございます つまりiPhoneの売れ行きがAppleの業績を左右するということは ここからでも皆さん想像いただけるのかなと 売上としては約3853億ドル 約50兆円以上ですね 利益が16兆円 もうちょっとかなという感じで よくわかんないですね 当たり前ですけど iPhoneの売れ行きがAppleの利益に大きく作用しますと 過去の資産からAPPを通じて大きな利益を上げると 一方でiPhoneの売上が会社の方向性を占うので iPhoneをこれ以上に高単価にするとか 一方で半導体の性能はどんどん上がっているし 半導体の単価が下落しにくいわけですね 半導体というものは僕の動画を見ていただければ分かると思うんですけど 非常に微細化していて 装置も非常に高くなっていると 分野の法則も行き詰まっているので これ以上の微細化は難しいと思うんですね GA構造にして上に積み上げようみたいな よくわかんないことをやっているわけですよ そうするとプロセスも非常に増えるし ぶどまりもそこまで上がるということも望めないわけですよね 要するに半導体の価格というのは 今後下落することはおそらくないだろうということが分かると ということでiPhoneの荒らりを確保するというのは 今以上というのはちょっと難しいんじゃないかなというふうに思いますと つまるところiPhoneは何で成功したかというと たかだかスマホなのに Appleというブランド力を付加しまして これをですね高単価で売り抜けると これがですねAppleがまたとない成功した要因であろうと 過去3年ぐらい前に読んだんですけど GAFAですね この本にAppleがどういうふうに書いてあるかというと セックスシンボルって書かれてるんですね iPhone持ってる人はより魅力的に見えると 要するにお金持ってるしちょっとイケてるよねみたいな 自分のブランディングのためにiPhoneは使えるから 価格が高くても売れますよって話ですね AppleもですねこのようにApple Intelligenceというものを発表してきました どういったことが語られたかというと Siriの進化とかテキストの生成とか画像や絵の生成 自分のアバターの生成ですね ここで僕思ったのが新夏なんですけど ぶっちゃけはしょぼーって感じですね だから何なのみたいな 今後はAIというものはクラウド側じゃなくてですね エッジ側に乗せてここで処理を軽くしていこうっていうふうに言われているわけですね エッジ側のAIで対応していくっていうことを言われているので エッジでAIで対応していくのか クラウドに1回挙げてそこで処理して対応するのかっていうのは不明なんですけども 実際に利用してみないと分からないけども iPhoneの魅力をさらに向上できるのか見つつ 個人的な意見ですけども あんまりAppleブランドそもそも向上しないんじゃないのっていうふうに思ってますよね というのもあるYouTuberが紹介してますよね カズさんっていうことでガジェットを紹介する人なんですけども Appleインテリジェンスでなくてもですね ChatGPT4みたいな対話式のものがすでにあるわけですよね これをつなげば別にAppleインテリジェンス使わなくても そもそも使えるよっていう話だし メタはですね未来のデバイスを登場させてきているということで このようなウェアラブル機器ですよね メガネ用のデバイスということで グラスの中にですね画面を映し出して そこで例えばチャットしたりとか会話したりとか 仕事したりとか画像映画見たりっていうことができるわけですよね そろそろAppleiPhoneに変わるようなデバイスが出てくるんじゃないですか っていうことが想定に固くないと なぜかというとiPhoneが初めて登場したのは 2007年の6月29日なんですね 17年ぐらい経過してるわけですよ 15年から30年ぐらいすればですね 次のデバイスが登場するっていうふうに言われてるわけでございます 次のデバイスが登場しても時間軸を見たとしてもですね 全くおかしくない じゃあその次のデバイス何ですかっていうと メタが開発してるオリオンもしくはそれ以外だと思うんですね ということであのバフェットもですね Appleの株をかなり売却しましたし 最近はですね持ち分の50%売却したんですけど さらにその50%のうちの半分を売却したっていうふうに言われてます あのバフェットもですね別にiPhoneじゃなくてもいいでしょうと AIでビジネスモデルやバリューチェーンの変動は当たり前で AppleはAIとのシナジーを生み出せない可能性が高いんじゃないのっていうふうに おそらくバフェットも想定してるし 僕がAppleインテリジェンス聞いたとしても 全然魅力的じゃないですねっていうふうに思うわけです 一方のメタなんかは早くですねAIの可能性に気づいて エノビリアのH100というですね AIのトレーニングに必要な反応体を 35万機もこれ確保してるんですね ということでメタがゴリゴリのAI Chat GPT4に変わるようなものを提供して オリオンに載せてくる しかもメガネのようなデバイスなので手に持たなくていいわけですね iPhoneって少なくともこんな感じで手に持ってやるわけですから このワン動作が入るわけですよ 一方のメガネであればここに出せるっていうことで 常にウェアラブルデバイスとなって 身近な存在になるわけですよね ということで音声の入出力ができると 可能性ではメタの方が高い気がしますよね 次のデバイスの覇者という可能性ですよ Appleはですね50万ぐらいするよくわかんない ゴリゴリのダッセー奴紹介しましたよね 今画像出てると Apple信者からしたらボコボコに叩かれそうな発言ですけど メタのオリオンの方がまあスマートでしょっていうふうに思いますよね ということでAppleはちょっと外部関係がきついんじゃないかなっていうふうに思いますと 実はですねマッキン勢の調査によると 2024年までに市場規模が一番大きくなるのは AIではなくてEC事業だというふうに述べてます なぜかというとそもそもECというのは B2C領域でものすごくでかいんですよ だからAmazonで頼んだことないとか ECを使ったことないっていう人は 今の僕のYouTube見てる人でまあいないと思うんですね ここをアンダーコントロールに置いてるっていうか じゃあAmazonの戦略を見ていきたいと Amazonの戦略はですね 実はAWSが営業利益の半分以上稼ぎ出してると AWSでは各政府に働きかける障害部門が20部門にも上りですね AIの規制に対して先頭打って対応してると 要するにAmazonもAIに対して首ったきなんですね ビジネスでの利用が当たり前になっており クラウドからの提供で リーガルとかヘルスケアですね 例えば法令であればAIであれば過去の反例ということで 反例をですねわざわざ検索しなくてもいいし ヘルスケアであれば提供できますよね 今日の健康メニューを提示してほしいとかですね そういったことだと思います リーガルヘルスケア等産業別のアプローチを進めており カスタマーセンターなどの自動回答を構築するなどの 引き合いが日本からもあるそうです 一方で企業別に企業特化型のAIを提供していくAmazon 要するにAWSのクラウドからこれ提供していくっていう ビジネスモデルだと想定されるんですけども AWSのシェアというものは 過去2019年頃はAWS一興だよねみたいなこと言われてたんですけども AWSが徐々に徐々にAmazonに肉迫していると しかもGoogleも肉迫していると ということでマイクロソフトが肉迫しておりまして 市販機ごとに1パー2パーずつシェアを伸ばしている ここはオフィスソフトを持っているっていうのは非常にでかくてですね Teamsのビデオをですね録画をそのままワンドライブに上げるとか そういったソリューションを提供しているので 非常に使いやすいことがAWSが追撃を受けている主要因だと僕は想定していると AWSでソリューションを提供しているとしても 導入までに多くの検討が必要である これ何を指しているかというと AmazonのAWSを使うっていうことになると 上出部門がおそらくメインになると思うんですね ということで営業の担当者が限られているし そこからさらに全体的なAWSを使ったAIソリューションの提供になると かなり衝撃が多いっていうことですよね 導入までに多くの検討が必要であるということがネックであろうと ガーファムの覇者で頭一つ抜き出てるのが マイクロソフトかなというふうに僕は読んでます おそらく勝利しているのがマイクロソフトである なぜかという前にまずマイクロソフトのコパイロットですよね それを話していきたいと 実はマイクロソフトのブリーフィングルームの地下にはですね 大きさ約1000インチぐらいのですね 巨大ディスプレイがありまして そこでマイクロソフトの部長クラスがですね デボしてくれると どういったサービスを提供していくか まずTeamsの要約ということで 議事録を書いてくれるんですね さらにそこから上司へのメールを作ってよ もう少し硬いメールがいいなということであれば 硬いメールを作ってくれるし ワンドライブからサーフェイスモデルが どういった地域で売れてるか みたいなことのグラフの作成もできると 一方でこのコパイロットは まだまだそんなに精度高くないよね っていうふうな意見もあるんですけども こういったことを作れて さらにパワーポイントも作成できると 今までホワイトカラーの人たちが やってた作業を代替してくれるという感じですね アクセンチャーレベルのパワーポイントなら 作れるんじゃないかなっていうふうに思います アクセンチャーのパワーポイント見たんですけど だいぶしょぼいなっていうふうに思ったんで コパイロットの方が優秀じゃねえか っていうふうに思った次第でございます さらに先ほどお伝えしたように このコパイロットはすでに オフィスユーズが利用可能なんですね どのくらいの価格で提供されてるかっていうと 月額30ドル 要するに4500円ぐらいで提供されてる じゃあオフィスのユーザーって グローバルでどのくらいいるかっていう話なんですけど まずマイクロソフトオフィスの家庭用ですよ ユーザー数は2020年で5000万人が使ってます これどんどん拡大してるんで 今7500万人ぐらいになってるかもしれないですね 法人を含めると 今3億4500万人が使ってるわけですよ なんでこれが強いかっていうと 3億人とか4億人に対して コパイロットの訴求を ダイレクトに訴求できるわけですよね この中の半分の人が使えば 今オフィスの月額のサブスクモデルが 1500円ぐらいなんですよ 法人で使ったとしても 30ドルですから その倍の単価でこれ提供できるわけですよ 要するに半分の人が使ったらですね 単純にマイクロソフトの売り上げが倍になります やばいでしょっていう話です さらにこのマイクロソフトを使ってるものは 仕事前提なんですよ基本的に 要するに仕事で使うってことは 生産性を求められる 労働で威力を発揮してるわけですから AIソリューションの出口として非常に優秀なんですよ 例えば月額4500円でも パワポ自動で作ってくれる グラフ自動で作ってくれる しかもTeamsを録音して そのようやく議事録作ってくれる 俺がまとめる1時間のチャージが 例えば2000円とか3000円だったとして 2時間分ぐらいのコース削減なら 楽々このコパイロットでできるわけですよ だったらめちゃくちゃいいじゃん 使おうってなるわけですよね 全然ペイするわ あとはオフィスのコパイロットを バージョンアップしていけばいいだけですよね どう考えても ということでオフィスにオフィスありますよ 爆笑ですね ということで各社のガーハムのソリューションと 今後の道筋をまとめさせていただく Googleはインターネットの覇者になったが 広告でのビジネスですねと 独自にAIのTPOを開発するものの AIの提供先出口が限られていますと AIのシナジーが広告であったとしても 小粒ではないでしょうかということで これ以上売上を膨大に上げるとか 広告っていうのは常に拡大していくんですけど 爆発的な成長は難しいんじゃないかな っていう風に思いますと 続いてAppleですけど Apple Intelligenceなるものをリリースしてるんですが そもそもお前2年遅いぞと 何今頃言っとんねんって感じですね AIが搭載されてもエッジ側で そもそも超えられないし チャットGPTみたいなものを超えられるか っていうとちょっと難しいんじゃないかな っていう風に思いますよね デバイスも頭でっかちであり メタ等の競合が迫ってきてると AI搭載でデバイスの価格を上げようにしても そもそも後ほどこれサービスで囲って 30%課金ビジネスをやらないといけないんで デバイスの単価がこれ以上上げれるか っていうとそうではないと思うんですよね っていうことでメタが迫ってます メタは新しいデバイスオリオンを引っ下げ iPhoneの後を腰淡々と狙ってるわけですね しかもAIに対しても貪欲に投資しており 超絶的に好戦的であると メガネは手元よりも身近なデバイスだと僕は思う 詰まるところあと5年ぐらいで iPhoneみたいなデバイスがあって あ、知ってる?みたいな ノキア、ノキア知ってる?お前 みたいなことが言われる時代が来るかもしれないよね iPhone使ってるのはダサいでしょ 今の時代も完全にグラッシーズでしょ みたいな時代が来る可能性が高いと 僕は思いますけど皆さんどうですか 続いてAmazonですよ AmazonはAWSでも起きてるけど 圧倒的な弱点は顧客とのタッチが少なすぎますよね いかに産業別のAIを展開したとしても 他もこれやってくるから別にAWSじゃなくてよくね むしろマイクロソフトの方がいいんじゃないみたいな ビジネスの永続的な重要である生産性の課題を持ってるわけですよ そこに向き合ってるオフィスにオフィスありと そもそも皆さんオフィス使ってない人を探すのは難しいぐらいですよね 会社に行けばホワイトカラーの人はほとんどオフィス使ってますよねって話 そこに対してのタッチがあって しかもそれで生産性上げれるって言ったらコパイロット使うでしょ 半分の人が使えば売り上げ倍増しますということですね ユーザー数も膨大であり30ドル程度の投資であれば 楽に投資回収できるのがマイクロソフトなんじゃないですか ということでGARFAMの中で一番手がマイクロソフト 二番手がメタ 他は別に爆発的な成長って難しいんじゃないかなっていうふうに思いますよね ということでこのようにAA戦国時代が繰り広げられている中 いずれその流れは日本にもやってくるわけですよ 実はですねAWSマイクロソフトGoogle訪問して ある言葉がこれなかったわけですね 要するにリーガルとかヘルスケアとかメディカルみたいな話は出てくるんですけど マニファクチャリングとものづくりに対してどう転用するかっていう話はなかったんですね AIが今後製造業に本格的に転用されるのは少し先 ハノーハ見ると疲れてたわけですね ついに製造業にもAIの導入が始まってるよね これはレポートで詳しく解説してるんで ぜひレポート購入していただきたいんですけども インダストリー4.0もサブスクモデルみたいなものを製造業に導入しようっていうふうに インダストリー4.0というコンセプトを発表したのが2011年のハノーハメスで それがリアリティを持ってですね体現してきたのが最近の2012年ぐらいなんですよね 10年ぐらい製造業のデジタル化っていうのは時間かかったわけですよ AIの製造業進出ももうちょっと早いと思うんですよ体感 っていうふうに思ってたんですけど 実は日本でもすでにAIソリューション出現してますよと 世界の4大工作機械展示会事務局で見てきたんで その紹介をさせていただきたいと思ってます もうやってる企業はやってるんで取りに行かないとまずいぞって話ですね どこがやってたかっていうと実は柴原機械なんですよ 元東芝だけあってですねこの辺の尖ったソリューションは得意なイメージがありますよね 柴原といえばですね汎用機械じゃなくてゴリゴリの大物加工機か ゴリゴリの精度ミクロンサブミクロン精度を出せるような機械を作ってることで有名だと思います 彼らがどういう風なソリューション展開してきたかっていうと まず事務局にあったのがこういった遠隔でですね この柴原機械の沼津工場でどういった生産動態になってるかということが見られるんですね これだけじゃなくてこれを門型マシニングセンターの状況を自動的にAIに流し込んで 今こういうエラーで止まってますみたいなプロンプトをですね実際に作って それをさらにLLMに流し込むと マシンの状況はどこでも的確にAIで表現ができるっていうソリューションだったんですね これによって何がいいかというとオペレーターもすぐその状況が分かるし サービスマンとしてもすぐに今工作権利どういう状況かということが分かるようになってるわけですよね なぜこのようなことができるのかということで このソリューションは実は柴原機械さん一社だけで作ったわけではなくて 東京エレクトロンデバイスさんが提供してるんですね そもそもAIというものはファウンデーションモデルというものが必要で メタがやってるようにNVIDIAの反応体ゴリゴリに買ってですね 大規模言語モデルを作りますというものですね マイクロソフトのコパイロットとかチャットGPTみたいなそういうことですよ これにはですね膨大な計算が必要で時間が多ければ多いほど高精度になってくるわけですよね 続いてもう一つがファインチューニングですね 要するにファウンデーションモデルの上にファインチューニングがあって一部だけを最適化するわけです 既存の言語モデルに対して上層部を再学習させモデルの一部を最適化し直すカスタマイズを行うわけですね ファウンチューニングは常に最適化が必要ということで 要するに例えばリーガルでこれ適用したとしても法令っていうものは常に判例が出るわけですから 常に再学習が必要になってくるという方式もあるし 実は東京エレクトロンデバイスさんと柴田機械さんがコラボレーションしているのはラグっていう方式なんです これ実はファインチューニングよりもかなり簡単に行えると 既存の言語モデルに対して本みたいな例えば説明書とか保守メンテの取扱説明書みたいなものをですね ピャッと投げればそれだけで機能をブーストできると ファインチューニングは一部の再トレーニングが必要なんですけども ラグはベクトルの追加ということで これ実はですねファウンデーションモデルもベクトルという方式を使ってAIを構成しているんですね 例えば動物であればこういったベクトルでその中で犬猫その他みたいな感じでベクトルを合わせしていくんですね その犬の中でも例えばブルドックとか芝生犬っていうことでベクトルがですね多次元に細分化していくわけですね 例えばスケボーであれば全然違う方向性のベクトルなのでベクトルを調整することによって言語学習が成り立つと そこに対してラグはベクトルを追加していくわけですね 要するにこっちのファインチューニングだと再学習になっちゃうんですけども追加という方式で行えるということで軽い処理でokですよ ファインチューニングはGPUモデル要するにAIハンドルが必要なんだけども こっちはですね実はマイクロソフトが提供しているクラウドで短時間での学習ができるということで 用途別に使い分けが必要であって今回の柴浦機械さんはラグという方式を使っていると そしてトレーニングされたAIに対して適切なプロットですね 例えばラグでもファインチューニングでも皆さんが使っているチャットGPって言ってもいいんですけども 適切なプロンプト要するに投げかけるどういう質問の仕方によって回答もより詳しくなったり 質問が曖昧だと回答も曖昧になるわけですねプロンプトをしっかりやらないといけないということでございます マニファクチャリングの適用が難しいのはプロンプトの構成が難しいわけですよね 例えば交差機械のエラーでもどこのエラーでどういった状況なんだっていうことを理解して オペレーターが投げてあげないといけないわけでそんなものオペレーター理解してるわけないじゃないですか ここで東京エレクトロンデバイスが提供しているソリューションというのは非常にわかりやすい もうちょっと詳しくいくとですね柴浦機械は柴浦機械でラグっていうことで 例えばスピンドルの情報NCの情報とかメンテナンス上ですね 柴浦はNCも独自開発ですからということでマイクロソフトが提供するAzureのAIサーチの連携で 絶えず自動で車内情報をベクトルで最適化するわけですね ソリューションができればですね例えばスピンドルが変わったらそのスピンドル情報を本としてベクトルとして追加していくと 柴浦機械用の数値定義されたLLMシステムになると 一方のジョブショップ側はどうするかということなんだけど 工場側の交差機械もAIがこれ実は実装されていると 現場の人間はAIだったとしても適切に先ほどお伝えしたようにプロンプトを投げれないわけですね 要するに交差機械の情報を自動的にこれを吸い上げて認識して プロンプトを吐き出してくれるようなものも実装されていると さらに交差機械に必要な情報を付加することも可能で例えば BTDSという交差機械ですねに対して22番というATCですよねが付いていて 状況としては023というエラーが発動しているということを 自動で取得してプロンプトにしてAIに問い合わせることができるわけですね プロンプトを自動生成するのはファルコンオートプロンプトというものでございます つまりこの現在の機械が置かれた状況をオペレーターに代わって最適なプロンプトを排出して それを柴浦機械さんは受け取ると 柴浦機械本体側はラグで最適化されたLM型のAIに対してプロンプトを食べさせる そういうことによって最適な状況を例えば電話オペレーターとか コールセンターのオペレーターさんが認識することができるわけですね 機械の状況を認識し最適な回答をAIを活用しながら瞬時に対応することができる ネットでつながっている場合はですね 瞬時にオペレーターさんに対して離れているジョブショップの状況が しかもAIで最適化されたプロンプトでAIが 今こういう状況なのでこういった保守メンテが必要です みたいなことが提案されるわけですね そこに対して今こういう状況なのでということを直接お客様に伝えることができる AIによって顧客満足度が爆上がりするすごいソリューションでございます 実際にジムトクで体験してきたのでどうぞいってらっしゃいませ どうぞ! どうもこんにちはものづくり太郎チャンネルのものづくり太郎でございます 後ろを見てくださいでっかいですね そうですジムトクの柴浦機械さんにお邪魔させていただいてます ワークも大切なんですけども 見逃しちゃいけないキーワードが展示されてたので紹介をさせていただきます こっち見てください ちょっとね柴浦さん残念なのがAIをせっかくやってんのにめちゃちっちゃいんですよ これもAIこれもAIこれもAIこれもAIこれもAIこれもAI AIをめちゃめちゃ使ってるわけですね 注目いただきたいのは上の画面なんです これ何かっていうとモーションボードみたいなものなんですけども 沼津工場に動いている交差機械をリアルタイムで情報を見れるそうなんですね それをAIでプロンプト化してAIに投げている そのAIから帰ってきて今どういう状況かということがわかるようになっている 先ほどこれ質問させていただいたんですけども 今どういう状況かということがわかる これを見て保守メンテのサービスマンの補助役の方がですね どういう状況ですかっていうことを瞬時に理解してですね さらに説明書にすぐに飛んでですね その状況もすぐ回答ができるようになっているんですね なのでベテランじゃなくてもですね 入って1ヶ月ぐらいであればもう対応ができちゃうみたいな そういったソリューションを展開している 製造業に対してもですねAIの導入マジかということになっております ということで事務局の柴田機械さんのブースからお届けさせていただきました わかったかい いかがでしたでしょうか 東京エネクトロンデバイスにより各AIソリューションが構築されているわけですね 要するに現場側のジョブショップ側の交差機械が停止したとか どういう状況かっていうことはプロンプトにしないといけないんですけど それを自動的にプロンプトにするファルコンとプロンプトというソリューションも開発したし プロンプトを受ける側のAIもラグという方式でしっかり最適化されているということですね このように製造業のAI進化は徐々に始まっているし ハノーファーのですねインダストリー4.0の流れを見たとしても あと5年もすれば製造業の活用は前提になってくると で柴田さんいいんだけど事務局ではほとんど柴田機械さんみたいなですね AI活用見られなかったわけですね 要するにこういったことはすぐにでも取り組まないとやばいぞと しかも今人不足でサービスマンのレベルも落ちてるとか言われるし どういう状況かということも最適で瞬時に回答できるような ソリューションを持っている企業がおそらく勝ってくるんですね 日本だったらまだいいものの海外とかだったらこれ一気に導入されると思いますね ということでこのようなですねサポート担当者がAIでブーストされると ラグという方式でブーストされるし回答が早いということで プロンプトもファルコンとプロンプトで最適化されたAIに投げることができるようなソリューションですよね ということで機械の復旧速度が爆速になると 社員もお客さんも非常に嬉しいんですね これが統計エレクトロン生成AIソリューションで 今画面でQR取ってもらえば細かく見れるんでぜひ見ていただきたいと ということでAIを自社に対して実装したいということであれば 統計エレクトロンデバイスです ここに問い合わせしていただきたいということで 今回の事例は本当に具体的だったので 紹介をさせていただいたということでございます もちろん統計エレクトロンさんとしばらくさんコラボレーションの案件ではあるんですけども 実際にこれは実例ですから皆さん参考になったとは思います AI搭載とGARFAMと GARFAMはゴリゴリやってるわけだから 日本もこれゴリゴリやっていかないといけないよ っていうことはご認識いただけたと思います 解説としては以上になります 皆さんお疲れ様でございました ありがとうございます 今回は工作機械そしてAI半導体ということで いろんなものをですね統合した内容になってまして 非常に思ったかったんですけども 僕自身まとめててですね 非常に面白く仕上がったかなというふうに思ってます このように半導体工作機械FA制御 ありとあらゆるものづくりのことを動画にしておりますので ものづくり業界で働いている方は ぜひチャンネル登録いただいて 応援をしていただきたいと思います 一つでも刺激になれば いいねマークをいただきたいと思います 最後にですね 2025年の動画制作依頼を受け付けておりますので これもぜひよろしくお願いします 最後になりますが次回の動画の前に スポンサー動画でございます どうぞ ここまでですねご視聴いただきましてありがとうございます このものづくり太郎チャンネルはですね お気づきの方もたくさんいらっしゃると思いますが 製造業に関する動態 ビジネス動態をキャッチアップしている動画になっております それはですね皆様のスポンサードのおかげ そしてご視聴のおかげで 成り立っているわけでございますが ぜひですねこのものづくり太郎チャンネルにですね スポンサードされたいという方はですね 概要欄もしくは ツイッターのDMからですね メール投げていただくからですね ダイレクトメッセージいただければ 受け取りたいと思いますので どうぞよろしくお願いします スポンサーというものはですね 左上ですかね ロゴがいつも出てるじゃないですか 例えばサテライトオフィスさんですとか 横田エンタープライズさんとかですね タイ製のジグマッチとかですね レボックスとかですね セルボットさんみたいな感じですよね もしくは動画の最後にですね 少し短編の動画を流したりとか 昔あのパナソニックエナジーさんが スポンサードいただいてたわけですけど こういったスポンサーさんをですね 大大大大大大募集しておりますので ぜひよろしくお願いします 金額はちょっと最初にPRさせていただくと 40万ぐらいかなっていう感じでございますが 製造業にゆかりのある方に 訴求ができるということで 日経の新聞にちょっとこのくらいの ちっちゃいやつ出すだけで 数十万かかるわけですが それよりも全然効果ありましたよ みたいなお言葉もいただいておりますから ぜひですね ご検討いただければ幸いでございます ということでメルお待ちします お願いします お願いお願い 次回はですね ジムトクのフィードバック動画になりますので これも合わせてですね もう圧倒的なトレンドがあったんで 見ていただきたいと思ってます ということでここまでお付き合いいただきまして どうもありがとうございました 次の動画で会いましょう じゃあなっちゃんバイバイ 吉川ちゃんの一言 本日も最後まで動画はございます ものづくり太郎チャンネルでは 毎週月曜日に 最新動画をメルマガで配信しております メルマガ会員様限定の特典もございますので ぜひ概要欄からご登録ください それではまた次の動画でお会いしましょう またね