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『メタバースさよならアトムの時代』

西見公宏（著）

集英社（2022/4）1,560円

【感想】

メタバースプラットフォーム「cluster」を運営し、Forbes JAPANでは「世界を変える30歳未満30人の日本人」に選出された加藤直人さんの著書。様々な企業とメタバースでのビジネスを進めた実体験をもとに、メタバースについてまとめた本。

本書を読んで、日本は世界中でメタバースに最も向いている国だと感じました。インフラが整っていて一定以上の教育水準があります。また、漫画・アニメに生まれたときからたくさん触れ突拍子もないことへの抵抗が少ない。そしてどんどん貧乏になっています。

今、海外旅行にはものすごく費用が掛かるように、今後は、現実世界（本書ではアトムと表現）での移動には高い費用がかかりそうです。メタバースにはこの問題を解消できる可能性があります。一度世界を構築すれば、世界中から利用ができるため、長期的な視点で考えるとコストを下げることができるからです。今後は、メタバースを通じて少額のサブスクリプションで色々な体験ができるような時代が来るかもしれません。そのような時代には、メタバースがビジネス上の重要な市場になるでしょう。これからのビジネスにおいて重要な市場について知っておくために、ぜひ読んでいただきたい1冊です。

【以下、引用】

ドラえもんで英才教育を受けた日本人

モビリティの時代において、最も効率よく富を増やすことができたのは産油国だった。エネルギーの源泉としての石油を採掘で来たからだ。

しかし、これからの時代、世界がめざすのは、気候対策型の経済だ。化石燃料への投資をやめ、炭素ゼロ、カーボンニュートラルの世界を志向する。

モビリティの時代からバーチャリティの時代へ。それにともなって世紀湯からデータへと資源が移行していくだろう。ではメタバース時代において、データを生み出す源泉となるものは何か。

それは想像力であり、妄想力だ。

・・・

『ドラえもん』が4次元ポケットから出すアイテムは突拍子もないものばかりだった。「何だそれ(笑)」とあきれて笑ってしまうような発想力。現実にはあり得ないものがたくさん出てくる。物理法則なんて完全に無視だ。

しかし、めたばーすでは当たり前のように実現できるものがたくさんある。

『ドラえもん』はメタバース時代を先取りした作品なのだ。

何を想像してもいい。妄想でかまわない。むしろその妄想こそが大切だ。

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『その仕事、AIエージェントがやっておきました』

西見 公宏（著）

技術評論社（2023/12）1,760円

【感想】

ChatGPTの利活用を中心に大規模言語モデルを活用したアプリケーション開発、ならびにアドバイザリーを提供している西見公宏さんの著書。日本で初めてAIエージェントについてまとめられた書籍になります。

ChatGPTは2022年11月に登場してから爆発的に利用者が増えました。しかし、「プロンプト」と呼ばれるコンピュータに要望を伝えるための新しい言葉を使わなければ、効率的に使うことが難しいという一面もあります。このように事細かに指示を出さなくともうまく動いてくれる仕組みとして、現在進行形で急激な発展を見せているAIエージェントについての貴重な解説です。

AIエージェントの基本的な仕組みについても解説しています。若干難しい内容ではありますが、AIエージェントの基本的な仕組みを理解していることはビジネスでの強みになります。なぜなら、さまざまなAIエージェントが生まれてきたときにも、その本質が理解できるからです。本質が理解できることで効果的な活用につながります。

これからのビジネスにはAIが欠かせません。すべてのビジネスパーソンにぜひ読んでいただきたい1冊です。

【以下、引用】

AIエージェント以降の人間の役割

AIエージェントとの協同が進めば進むほど、AIエージェントが先回りして人間の仕事を担当してくれるようになるのは想像に難くありません。

このまま変化が進んでいけば、いつか私たちの仕事のすべてをAIがこなしてくれる未来が到来しそうです。しかし仕事のスピードが加速して品質のベースラインの底上げが起こり、業務プロセスが変わることによってビジネスモデルの変容が起こりうるものの、人間の仕事がなくなることは考えにくいと筆者は予想しています。AIが生成したものを評価するのは、あくまで人間の仕事だからです。

先ほどのAIエージェントがドラフト版を先回りして作成してくれる例でも、あくまで作成してくれるものはドラフト版でした。もちろんそのまま利用できるぐらいに高品質なものを生成できれば言うことはありませんが、現実問題として人間の目によるレビューは必要となるでしょう。AIは筋の良い提案をすることはできますが、最終的なクオリティコントロールは人間が行うべきです。なぜなら、AIは成果物の作成や、一定の評価基準を用意したうえでの成果物の評価と言ったタスクを行うことはできますが、その成果物を採用したときに起こりうる責任を引き受けることはできないからです。

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