不思議と、日本のAIスタートアップ企業に有利に市場が動いていて、投資家間では期待と不安が渦巻いています。
日経平均最高値更新の話は、一説には為替の影響といわれますが、値がさ株の上昇はスタートアップ企業投資とは性格が違うので、異なる現象が現れたものです。
米国では、SVB破綻が象徴するように、利上げにより資金が枯渇してシリコンバレー企業にダメージを与えました。一方で日本では、低金利による投資促進環境にあるため、日本のAI技術スタートアップ企業への期待による投資が増えつつあります。
NVIDIA 2024.2.23 時点 利確後 高値更新 ネイサン・ロスチャイルドを見ているよう
たとえば、ソフトバンクの保有するARMはPER300倍近く値上がりし、投資家が怖がる高値のため、現在、同様に割高なAI企業の一つ、NVIDIA決算の様子を見ている状態。決算は良かったものの、噂で買って事実で売る的に下落してますが、時間外で戻してますね。日経平均も好調。
ARMは好業績により急騰。AI市場の好決算サイクルが止まらない。
日本のイノベーションを妨げるもの
ある政党の好きな、身を切る改革は敗者の論理であって、給料減らすので、付加価値が低い仕事でも雇い続けてくださいという、雇う側が査定をするための政策は逆効果。氷河期世代は、米百俵の精神と言われて、アルバイトや派遣で食いつながされた記憶に新しいですが、人材の無駄遣いです。
かつての民主党でも使っていたフレーズ
最近は竹Φ平蔵氏が「日本人はAIに関心がないから淘汰されてしまえ、chatGPTを見よ！」と、呪いに満ちた言葉を記事にしています。
日本の古い政治発想は、間違っていることが多く、給料は下げるほど良いという過去の政策は、逆イノベーション推進派と変わりません。
みんかぶ2024.3.13 竹中平蔵「まずは給料を上げろという日本人は間違っている」先に生産性…日本に本当の金持ちがいないのは、成功者の足を引っ張る日本の国民心理の問題
みんかぶ2024.3.13 竹中平蔵「私の議員1000万円不記載論考を批判している人の多くは、本質を理解していない」日本人のリテラシーが低いのかもしれません
みんかぶ2024.3.13 竹中平蔵「私の議員1000万円不記載論考を批判している人の多くは、本質を理解していない」日本人のリテラシーが低いのかもしれません
- 竹Φ平蔵先生が壊れてません？ どの国でも賃上げ要求はするし、ストライキもします。
- 米国の金持ちはVCに投資するものの、日本の場合、成功者の足を引っ張りやがってと言ったり、見栄を張ったりするので、リスクマネーが入らないのでしょう。米国人ほど社会に役立とうという人が少ないのかしら。
- 米国とドイツでは、移民が流入することで人口が増え、ドイツはユーロ圏全体で通貨の評価をするため、為替が有利であって、外貨準備を積み上げ、黒字化が進んでいます。
- 1000万円で騒ぐなという意見は賛成です。国民の売上1000万円以下の事業者に対して、ガタガタ言わないで、インボイスで徴収せず、放っておくべきだと思います。
- バークシャーハサウェイやJPモルガンは、生産性向上で儲けたのではなく、持っていた株価が上がったためお金持ちになりました。
- ウィリアム・ゲイツはマイクロソフト株ストックオプションのおかげが大きい。
- 最近の米国利上げにより、VC投資が抑制的です。
文春松本騒動…竹中平蔵「便所の落書きに反応する人が問題だ」私も何度も嘘を書かれ「全部弁護士が確認」 ”日本の読者レベルの低下ににため息”
みんかぶ2024.1.22 竹中平蔵「生産性低いのに給料が高い日本人よりも、ChatGPTがありがたい」…AIカンブリア期、これから伸びる会社の条件をぶっちゃける
みんかぶ2024.1.22 竹中平蔵「生産性低いのに給料が高い日本人よりも、ChatGPTがありがたい」…AIカンブリア期、これから伸びる会社の条件をぶっちゃける
- 竹Φ平蔵氏が、読まないと主張する週刊誌に対して愚痴を書いてますが、彼の主張は極端な改革カタルシスで政策を進めた点に問題があると考えています。
- 具体的には、金融再生プランによる貸剥がし横行、リップルウッドによる長銀の瑕疵担保特約の悪用と企業破綻、日経平均8000円割を招いたラジカルな持株解消等があります。日本は無限責任融資でありながら、米国のような不良債権処理を進めれば、経済的理由による自殺以外の選択肢がありません。この時期、日本の自殺者数がピークとなり、御自身の責任を否定するため、死者にむち打つ発言が多かった印象があります。
- 皮肉なことに、米国のサブプライムローンによる日本の地価回復によって、不良債権処理が進み、後に世界金融不安の原因となります。さすがに、不良債権処理は竹中平蔵氏の手腕というには無理があります。
- 総務大臣任期中、夕張市は財政再建団体に。自治体の財政再建のために、多くの保育所が閉鎖され、待機児童が急増します。財務省の政策も影響していますが、氷河期世代の多くが出産を見送りました。
それはそうと、なぜ、AIスタートアップ企業への投資が集中するのでしょう。
スペースシャトルのコロンビア号とチャレンジャー号は、エンジニアから問題点を示されていたものの、工程進行を優先したため、失敗の原因を内包しながら打ち上げします。大組織では同調圧力が強く、進行に都合の良い情報以外は過小評価されて、問題懸念が軽視されてしまいます。
米国内でも旧世代のスペースシャトル型失敗の見直しから、イノベーションはスタートアップ企業の方が適しているという、一つの結論が導き出されます。加えて、「投資は利益率を下げる要因」として株主から評価された結果、ベンチャー企業の後塵を拝する大企業が頻発するようになり、大組織の問題はイノベーションのジレンマという有名書籍で説明されます。
- イノベーションのジレンマ（クレイトンクリステンセン）洛陽の紙価を高らしむ書。大企業がベンチャー企業に駆逐される原因を分析し、既存の多くの顧客の存在、利益率を高めるためにリストラが必要なこと、株主価値が企業を追い抜くことで企業が消滅することを、事例から解説している。
日本国内の失敗例として、航空機のドリームチームが設計したYS-11があり、問題点が指摘されても、ジュラルミン製の機体という強度と軽さにこだわり、ジュラルミン素材の長所しか優位性がない機体になってしまいます。余りに使いにくく、高額な機体だったため、当初は契約が取れません。
特殊法人日本航空機製造が無限の補助を受け、価格を下げて契約を取り、一応の成功の形をもって赤字事業清算しました。
旧世代型運営によって、旧態依然の法人を生み出します
今でもYS-11を高く評価する技術者は多く、強引に成功させたため教訓にならず、大型プロジェクトの欠陥から、日本政府は何も学びませんでした。
金融不安で崩壊していく大企業の中でも、生き残っていく立志伝中の人物伝では、大企業病の指摘に取り組み、一度立ち止まって見直し、細部を丁寧に処理して、危機を乗り越えていきます。カリスマ経営者ほど失敗し、丁寧な方向転換をした企業が生き残ります。
国難下でも、議席は一定数が確保されているため、国会は倒産の危機がありません。このため、何をしても責任が取らされないので、権力党利優先で動ける素地が残ってしまい、今でも、トラブルの芽を過小評価して突破する議員が多数出ます。同調圧力のために派閥やチルドレン議員が多用されます。
維新のように、アルバイト感覚の議員で固めて上納金身を切る改革を集めると、議員に対するリスペクトがなくなり、議員の発言は軽くなってしまいます。これでは東京都議会議席ゼロ（同系無所属1）も当然か。
- 大森町議の、暇だから遊興のために横領という議員は、どんな業務だと説明されたのだろう。何もしなくとも良い、維新に賛成すればいいと教えていたのだろうか？議席数稼ぎしか関心がないようだ。中期経営計画 は当選数しか関心がない。
東京都 各会派等の構成（令和5年10月16日現在）
AI開発にも問題があって、一部に飽和分野が出始めたので、何でもAIという時期は過ぎました。ソフトバンクビジョンファンドは、昨年度あたりから、見込みがない企業のオフバランスを始めています。
人材採用においては、ジョブ型採用の取り入れ、リスキリング、リカレント教育によって、AIオペレーターに人材供給しようと考えられていました。
現在、ノーコード開発もできるし、人材飽和感があるので、AIを導入する人材が足りないという状況でもありません。最近はFPGA設計者の採用が増えはじめ、ARM株価高騰から、（疑似）量子コンピューター方向へ開発が進んでいる様子が見えます。
しかし、AIがあれば人間は要らないというものではなく、日本企業の管理職は、世界で一番、自分の管理する仕事を理解していないので、あまりAI導入に適していない素地があります。海外のコンサルやAI企業に戦略作成の委託をして満足し、輸出部門サービス収支赤字を計上するだけになっています。これでは円安になるだけです。
加えて、AIは理系の技術というわけでもなく、その利用方法のプレゼンテーションとビジネス世界観の構築の方がスタートアップ企業には重要なので、あまり専門は理系に限定する必要がありません。アウェイな環境で、自分の仕事の道筋を作るのと似ていることから、不遇なときに新しいビジネスを育てる人が意外と多い。
AIは何に使うのか
AI導入の意図調査では、製品改良、事務処理効率化、自動処理化、意思決定支援、ニッチ市場抽出等々が半数以上の目的となっていて、人件費削減は22%です。
人件費削減目的で導入する企業、低廉な労働力が欲しいという企業は、優秀な人材が集まらないため、労働者から見透かされてしまいます。米国で人件費を削ると、如実に労働の質が下がってしまいます。
AI利用は業務の効率化を図り、80％を占める反復作業を減らし、20%の判断を人間が行うもので、気が利かない人は、そもそも雇いません。日本企業のように、業務内容を把握していない管理職がマネジメントすることはなく、どのようにマネタイズしようかと考えて、コストが有利なAIを入れて組織を増やさないよう考えるのです。
ちなみに、添付資料のHBR記事では、AI導入して無くなる仕事を追跡調査すると、反復作業の多い、外注に回る仕事なので、派遣職員で固めて仕事を受注する業務がなくなるといいます。パソナのような人材会社に発注する仕事なので、竹中平蔵氏がパソナについて述べているなら正しいことになります。
人件費削減目的で導入する企業、低廉な労働力が欲しいという企業は、優秀な人材が集まらないため、労働者から見透かされてしまいます。米国で人件費を削ると、如実に労働の質が下がってしまいます。
AI利用は業務の効率化を図り、80％を占める反復作業を減らし、20%の判断を人間が行うもので、気が利かない人は、そもそも雇いません。日本企業のように、業務内容を把握していない管理職がマネジメントすることはなく、どのようにマネタイズしようかと考えて、コストが有利なAIを入れて組織を増やさないよう考えるのです。
ちなみに、添付資料のHBR記事では、AI導入して無くなる仕事を追跡調査すると、反復作業の多い、外注に回る仕事なので、派遣職員で固めて仕事を受注する業務がなくなるといいます。パソナのような人材会社に発注する仕事なので、竹中平蔵氏がパソナについて述べているなら正しいことになります。
スタートアップ企業はマネタイズに特化した会社であって、色々な素材を上手に組み合わせて、ブランド商品に仕上げていく能力で競争します。大企業は顧客を抱えているため、互換製品が多く、スペックアップを小出しにすることが多い。
We
surveyed 250 executives who were familiar with theirc ompanies'use of
cognitive technologies to learn about theirg oals for Alin itiatives.
More than halfs aid theirp rimary goalw as to make existing products
better.
Reducing head count was mentioned by only 22%.
Reducing head count was mentioned by only 22%.
以前に話をうかがった、オンプレミスAIのスタートアップ会社さんが廃業するらしく、付加価値が見えにくくなったため、そろそろ会社を畳むよう。
今はAIといえばSaaSというくらい資金が集中していますが、トップ総取り方式企業が強く、chatGPTのようなOSに依存しない、ブラウザ上で動作する例が増えています。
利用者視点の場合。
日本国内のAIの利用は、文書作成や様式記入の省力化が多く、反復作業は全てコンピューターに覚えさせて、人間様は新市場開拓に寄せる使い方をしています。単純に人件費削減のために使うと、AIの管理をする人が別途必要になるので、投資しただけ高コストになってしまいます。
スタートアップ企業は、誰でも成功するわけでもないので、自分の腕を試したい若者が集まりやすく、これが米国経済を支え、様々なアイデアを提供してきました。
日本のベンチャーキャピタルは、まだ民間資本が少なく、官公庁由来の資金がまだ多いため、日本人のマインドはベンチャーキャピタルへの投資に集中させるに至っていません。大企業によるコーポレートベンチャーキャピタル（CVC）が増えていますが、経団連において、大企業偏重の反省を踏まえ、スタートアップ企業との共同開発、国際競争力強化を図ろうという動きがあります。
また、スタートアップのデューデリジェンスとして、スタートアップフレンドリースコアリングを作り、積極的に連携していくケースが増え、企業に新しい風を取り込もうとする雰囲気が出始めています。
経団連において、今後のイノベーションを牽引するのはスタートアップ企業であるという認識が生じつつあります。同調圧力と調整コストは、大企業の負の面であると反省する向きあり。
ChatGPTは誤答が多いため、このままでは使えないので、もう少し自然言語のGPT4を開発したり、Deeplearning により強化したり、究極的には、全人類の会話を100％記憶すれば、完璧な言語モデルができあがります。
最近は、製造分野でも、デジタルツイン、マテリアルインフォマティカと連携したCAD受発注を入れたり、今は簡単に４層電子基板も作れるなど（6層は電波干渉によりコストが高い）、製造業の設計分野にもAIが入り込んでいます。
製造業DXのソリューションのミスミのmeviy。納品時間が短縮可能、コストダウンも可能。
元々、大阪は金型や繊維が強い地域でしたが、1970年の大阪万博を契機に経済が低迷期に入り、現在に至るまで、低下する景気を持ち直すために積極財政を続けます。その結果、再建団体入り目前まで赤字を積み上げてしまいました。
古い経営の企業でも景気回復の恩恵を受けるように、都市開発やタワマン建設をしたものの、産業基盤が衰退してしまうと不動産が余り、結果的にゴーストタウンを作るだけになってしまいます。
一方で、今までのものづくりは衰退していくと見限った企業は、金型から、CADや3Dプリンターに移行しつつあり、3Dプリンタの本場は大阪、西日本圏で進んでいます。また、三井系東レは合成繊維に力を入れ、ユニクロに季節性衣類の素材を供給し、大きく成長しました。
なんでChatGPTを入れるの？ － それはね、パソナ委託を減らすためじゃよ
そもそも、ChatGPTのLarge Language Model（LLM）は何なのでしょう。
人間は、子供の頃から言語が成長し、1歳頃は「ちゃーん」「バブー」「ハーイ」しか言えないところから、成長していく過程を「こういう言語モデルで話しているのではないか」という研究モデルを作っていたものが出発点です。
当初は単語レベルでしか生成できなかったものが、文法、接続関係、使い方のモデルを研究し、あらゆる場面でも回答できる言語モデルの組み合わせができつつあります。
より自然な話し方をするためには、無限の会話パターンを記憶しておけばいいわけで、chatGPTあたりから、BIG DATAを上手に取り込んで応答を統合できるようになったため、高い期待度をもって即座に広まるようになっていきました。
日本語の場合、以前はジャストシステムATOKが日本語の入力のための研究をしていましたが、最近では、google日本語入力でも精度が上がっているし、開発されたAIによって、徐々にコンシェルジュや製品紹介chatでも使えるレベルになっています。
少なくとも、現在のChatGPTの応答は記憶されているので、ウソ吐きやすい分野をつぶしていくことで、段々と完全になっていき、そう長くないうちに完成度の高いAIモデルができあがります。
このようなデータベースをPCにインストールできないので、クラウド上にデータとインターフェースを用意し、本体はFPGAで作り上げたプロセッサ数の多いチップを使って、瞬時に言語モデル処理できるようにSaas上のAPIを経由して、転送されたデータに対して返信をします。
FPGAはハードワイヤードロジックで作られる回路なので、非常に処理が速く、微細化により高密度のロジック回路によって、並列作業を行うことができるようになりました。
これの導入によって、外注作業が米国では激減しているため、パソナ主力のオペレーターや人材派遣、コールセンターのニーズが減るので、竹中平蔵氏のchatGPTがあれば～というのは、パソナでの独り言かもしれません。
FPGAとARMによる高速化競争
最近の人材需要は、明らかにFPGA設計者が増えています。
ソフトバンクはArmへの投資を主軸にしていますが、AI処理を画像センシング処理に応用すると、無数のプロセッサが必要になり、いずれ量子コンピューターや、情報量の多いセンシング分野へ発展していく様子が見え始めています。
たとえばリンゴの画像を見て、イチゴではなくリンゴと識別し、猫をみて赤ちゃんライオンではなく猫と識別するには、通常のプロセッサでは時間がかかりすぎてしまいます。このため、GPUやマルチプロセッサを設計して、1クロックで同時作業させた方が効率的です。
プロセッサ数を増やす場合、ARMのようなオープンソースプロセッサが必要になるため、人間の多数の神経を模したセンシング情報の処理をするために、プロセッサをプログラムできるFPGAが必要になり、また、回路を書き換え可能な性質が重宝します。
現在、半導体不足という記事は、このFPGAが不足していることを意味します。今はCAD上でデジタル回路が設計可能で、このような論理素子を無数に組み込んだ半導体をロジック半導体といいます。
似たような素子としてASICがありますが、これは一度書きしかできない従来型VLSIのことで、現在は生産が低コストになっています。
画像は膨大な情報を持っているが、言語化に高い壁がある
人間は見て、触って、直接の物体の観察結果をイメージできますが、AIは過去データを参考にすることしかできないので、AIは思考できないし、抽象思考能力もありません。コンセプトを作り出したり、理念を説明することができないため、過去の記録の引用ができるだけです。
AIの著作権の問題が発生するのは、参考にした何万もの画像をユーザーの希望に添ったハイパーパラメーター処理（ウェイト点数化）をすることしかできないためで、生成AIといえども、絵を描いたり、文章を書いたりしているわけではなく、どこかで見た画像を100万画像を外挿させて作成するだけなので、元のビッグデータがないと使えません。
テスラでが車からの画像、自分の位置情報、運転者の操作を同時処理し、車載システムにおいてドライバーの運転処理を瞬時に行います。できるだけ熟練したドライバーの情報を収集する必要があり、あたかも上手なドライバーが運転しているようにドライブを再現させます。
最近は医療用AIの開発が進んでいますが、記憶力が優れているため、医師が医療方法を考えるのに役立つし、その患者の過去のレントゲン写真や治療歴も見ることができます。医学書を記憶できるため、選択する場面で医師が判断します。
もう一つ、素っ気ない医師や、苦手な医師もいるので、患者が選んでVRキャラクターの医師を選んで、あたかもそのキャラクターが診断しているようにすることも考案されています（実際の診断は医師が行い、声と顔がＶＲアバター）。結構、人当たりを気にする人は多いので、男性を初音なんとかさんが診断するシチュエーションもあり得るのだとか（研究者の趣味のような気もするが．．．）。
これからAIが発展すれば、思考したり、人間を支配したりしそうですが、現在のAIとは異なる技術のものなので、ゼロから組み立てる必要があります。これだけの科学技術をもってしても、人間の抽象概念の再現ができていないので、現在のAIの延長線上には、自律型AIは作れません。
AIが再現不可能なものとして、病と生と死があります。コンピューターが100年動いたからメモリーがんとか、CPUがんとか、電源潰瘍にならないし、コンピューターが死んだ後に再起動すると、また稼働し始めます。生物はいまだ謎に包まれた存在なので、現在の技術の延長線上には生物がありません。
スタートアップ企業は日本で成功するか？
NYSE Magnificent 7 が割と急成長を遂げた企業なので、次の成長銘柄をスタートアップから探す動きが強く、ハイテク銘柄への投資が集中しています。
M7以外の企業の株価は芳しくないので、今のNY市場株価は集中の結果となっていますが、ハイテク活況となれば、まず買われる株が日本株なので、これが日経平均の最高値という動きになっています。
冒頭に書いたように、今は米国は金利高なので、金利が低い日本に期待する向きがあり、併せて米中対立から、回避的に日本のAI開発にも資金が流入します。
スタートアップ企業は、マネタイズのビジネスモデルアイデアをコンサルティングして、徹底的に分析して、複数の売れそうな商品を開発し、一つが10倍に成長させることを成功とする文化。一つ失敗したから、すぐ社長を解任して、投資を諦めるような文化ではありません。そして場外ホームランが打てれば全部チャラどころか成功者の仲間入り。
日本では、投資に失敗したら経営者から外されるようにプレッシャーがかかりますが、米国では上記のような寛容さがあるので、有名大学や能力のある人は、スタートアップ企業を目指すことが多いです。
このようなイノベーションドメインがあるために、海外では給与所得が上昇しているのですが、大企業信仰が強くなってしまうと、あまり経済成長はしません。この性格が韓国では極端であって、大企業信仰が日本以上に強いことから、今は経済成長が頭打ちになり、貧富の差が大きくなり、出生数が極端に減少しています。
日本は果たして、どちらに進むのでしょうか。
金融工学的に、10の投資をして9つ失敗し、1つが100倍に成長することが、ビジネスとして許容できるかどうか。現在、大企業とスタートアップ企業の協業型のビジネスモデルが育ちつつあり、意外と悪くない環境にあります。
一方、騙すことに躊躇がない人も多く、楽に金出すだけで成功する道ではない世界であると、強調しておきます。また、自分の道を見いだせるのは、本人だけ。日本人の感覚で作った、ものづくり大学よりも、スタートアップ企業のビジネスモデルづくりの方が、日本には必要といえましょう。
日本国内のスタートアップ企業
このページで日本国内のAI スタートアップを取り上げているのは、ランキングの上位企業の顔ぶれから将来性が期待できるためで、今までの企業と異なる大企業との共同開発がAI分野で進んでいます。
有名どころではプリファード社のAI開発が注目度が高く、ファナックとの共同開発に取り組んできた頃から成長著しく、NTT、トヨタ自動車、多くのAIの共同開発を通して、自社の技術力を向上させている企業となっています。同社を特集する書籍も販売されていて、最近のAIスタートアップ企業の典型例となっています。
いくつかの会社に話を伺ったところでは、まだポートフォリオを組めるほどの、技術分野の広がりがないものの、実績を積みながら成長していく過程にあり、いずれもモチベーションの高さを感じました。
それぞれ詳しくは、startup JOURNALさんや、各社の共同開発のページに解説されていますが、こういったスタートアップ企業と連携し、広くベンチャーキャピタルに取り組む会社もあり、非常に雰囲気が良い方向に変わっています。
まだ、赤字の壁が大きい企業も多く、大企業のような安定性はありませんが、産業構造が変わっていく黎明期のような前向きな成長意欲がみられます。
Startups JOURNAL 国内スタートアップランキング
