
2025.02.18
「売上をスケールする」AIの使い道とは アルペンが挑む、kintone×生成AIの接客データ活用法
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石田真康氏(以下、石田):ありがとうございます。あともう1周くらいできそうなので、まだ追加でご質問がある方は?
(会場挙手)
では、今(手を)挙げている4名の方、質問を教えてください。
質問者6:本日はありがとうございました。最近、友人がリサイクルロケットのベンチャー企業を立ち上げたのですが、ハードウェアということもあって、資本調達がすごく厳しいのです。結局、大学の研究を抜け出せていないという現状なのですが。
有翼のリサイクルロケットがビジネスとして成り立つために、なにかこうしたところにアプローチすればいいのではないか、というようなアドバイスがあればいただきたいと思って来ました。よろしくお願いします。
石田:ありがとうございます。
質問者7:質問なのですが、例えばデータやIoTの話をされていたと思いますが、私自身がデータサイエンティストのようなことをやっていたりします。
一番困るのは、メカニズムを説明できないことなんですよね。「解析をかけましたが、なんだかこうなりました。以上!」というような。それにどうこたえるかというところがありまして。そこがかなり限界なところもあったりしますよ、というところです。よろしくお願いします。
石田:具体的な質問としては、どういう質問ですか?
質問者7:例えば、実際に解析をしていったときに、どうしても、なぜそうなったかわからないことや、プログラムをかけたけれどわからないということがかなりあって。
そうなったときに、実際にそれはどこまで応用可能性を見ておっしゃっていたのか、というところがわからなかったんですよね。そうしたところをもうちょっと詳しく(聞かせていただきたいです)。
石田:わかりました。では、あとで白坂先生が(笑)。あと2名いらっしゃった? どうぞ。
質問者8:宇宙ビジネスの行き着く先はどういうところにあるのか、ということを教えていただきたいと思います。
GDPが宇宙で生まれ、消費地につながるというところは、火星に移住するといったことににつながっていくのか。はたまた宇宙で素材などを開発して、地球で使えるようなものを作っていくのか。そういう観点もあるかと思いますが、どのように考えているのかを教えていただきたいと思います。
石田:なるほど。これは御三方みんなに聞いてもいいかもしれませんね。あともう1人手を挙げて……はい。
質問者9:海外の大きな企業とどのように差別化していくのかということが知りたいです。(ビジネスの領域が)宇宙になると、国間の法律などの縛りがなくて世界統一のルールになると思うので、より大きい企業や資本があるところが有利になると思いますが、その中でどのように差別化して戦っていきたいかというところをもう少し詳しく知りたいと思いました。
石田:わかりました。
石田:では、それぞれ割り振って、さっきのデータ解析の件、白坂先生のほうから。
白坂成功氏(以下、白坂):衛星のデータ利用に関して言うとですが、別に説明できなくてもいいです。お客さんにもよるのですが、お客さんはだいたい100パーセント確実に、要は誤認識もしないし、認識すべきものは全部認識するというところからスタートするのですが、そんなものはあり得ないですよね。
それはやっぱり、話をしていくとわかるんです。(お客さんと)話をして調整していって、ディープラーニングだったら、だいたい73パーセントから75パーセントくらいはいくじゃないですか。それでいいところのビジネスを探すのです。
ですから、(データ解析が)外れてもいい、(わからないところを)残してもいいというビジネスを探していかないと、もちろん90パーセント(まで)上げようと思うと上がるのですが、すごくお金がかかりますよね。時間もかかるし、経時データもかかるし、そこを保証することもすごく難しい。
ですから、例えばセーフティクリティカルで、これを失敗したら……要は自動運転のディープラーニングみたいなものだと、すごく苦労すると思うんですよ。そうすると基本的に説明ができないので、別のセーフティメカニズムを作って安全を担保すると言った仕組みがいるのですが。
こと宇宙の衛星データ利用で我々がやっているようなことに関して言うと、今のようなアプローチでやっています。それ自体のメカニズムを説明できなくても、今持っている識別率をベースにやって、ものにもよりますけれども、73、75(パーセント)ぐらいをクリアするとビジネスになるようなところからスタートするような感じでクリアしています。
質問者7:ただ(ロケットを交通機関と考えたときの話で)安全率が3パーセントというのですごく……安全率の話をされていたときに、やっぱり有人は難しいと。
白坂:あ、それはまた話がぜんぜん別です。安全に使う方はまったく別です。大学のほうでやっているんですが、我々が自動運転を手伝うときには、まったく別でセーフティメカニズムを用意します。
ディープラーニングのAI部分がおかしくなっても安全が担保できる仕組みで、そこに頼らないで仕組みを作ります。アーキテクチャで対処するというようにやります。
石田:続きは休み時間によろしくお願いします(笑)。
石田:では中村さん、最後に質問があった海外の大きな企業との差別化、このあたりはどうでしょうか? 衛星というのは確かに、実際にいろいろな企業さんがいるとは思いますが。
中村友哉氏(以下、中村):「資本力の差をどうするのか?」という観点で回答するとするならば、そこは先ほどもちらっと言いましたが、衛星のハードウェアを作るという段階で、資本力がそのままスピードに直結するかというと、必ずしもそうではないということもあります。
あと1つ、大きな違いは、海外の大きな企業、いわゆるオールドスペースと呼ばれる企業の場合は、日本よりはやはり先進的な考えを持っていることが多い。ニュースペース、ベンチャーと協業するということはあるのですが。
基本的には、大きな衛星を作ってきた企業になりますので、小型の小回りの利く衛星を作るというところになかなかビジネスとしては参入してきにくい。
つまり、大型衛星を作っていくというところに最適化されているということがあるので、こうした新しいビジネスをやるにあたっては、やはりベンチャーのほうが動き方の観点で取り組みやすい。
(海外の大きな企業と)勝負するというより、むしろお互いの強みを活かしあって協業していくというかたちになりつつあるというのが我々の理解ですね。
石田:ありがとうございます。
石田:最後、大トリの岡田さん。2つ残った質問ですね。有翼リサイクルロケットについてはどう思いますか? と(笑)。今日、みなさんはロケットを作っているわけではないので、どのように思いますかということと。あともう1つは、宇宙ビジネスの究極のゴールについて、岡田さんはどのように捉えていますか?
岡田光信氏(以下、岡田):まず、王冠型の有翼ロケットですね。私はとてもいいと思っています。実は技術もよくわかっているつもりです。資金調達についてはもうアートの世界で、“8割の狂気と2割の理論”が必要です。
(会場笑)
岡田:たぶん、狂気をもっと持ったほうがいいんじゃないかという気がしますね。
それから宇宙はどうなるかというのは、まだ宇宙開発は60年なので、工業の世界は1万年以上やっているわけですから、宇宙をどう使っていくかについてはもう無限に(可能性が)広がっていると思いますので、どうなるかというのは順番にしかわからない。
宇宙はいつも不可能から始まっているので。「冥王星に行くぞ!」というのも不可能と言われたわけですよ。でも、行ったじゃないですか。そういうものを全部やってきているので。(これから宇宙がどうなるかは)わかりません。
最後に一言だけ申し上げたいのは、今日の(参加者の)方々は、とっても嬉しくて。なぜかと言うと、女性の比率が高い。宇宙業界は、95パーセント以上が男性なんですよ。
ジェンダーバランスが悪すぎて、うちの会社は一生懸命に女性を集めているんですが、それでもなお25パーセントなんです。もしこのみなさんがそのまま宇宙業界に入ったら、突然バランスが良くなるみたい(笑)。
(会場笑)
石田:じゃあ、みんなまとめて全員アストロスケールへ。いいですか?
岡田:ああ、喜んで(笑)。こんな優秀な方々がね。
石田:全員にいい条件をよろしくお願いします。
岡田:それはどうかと思いますが。
(会場笑)
石田:あっという間に終わってしまいましたが、これで今日のパネルを終わらせたいと思います。みなさんどうもありがとうございました。
(会場拍手)
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