全国高専K-DASHシンポジウム����～「ものづくり×AI×課題解決」で取り組むスタートアップ人材育成～【後編】

K-DASH（高専発！
「Society �.�型未来技術人財」育成事業

��COMPASS�.� AI・数理データサイエンス分野）は����年�月

��日、��日に、高専の教職員を対象にAI人材育成のためのイベント「全国高専K-DASHサマーシンポジウム����」を開催しました。産学連携や企業のAI利活用の最新動向や起業家マインドを修得して、高専型スタートアップエコシステムを構築しようという試みです。

�月��日には基調講演「AIに特化したスタートアップ最新事情」、パネルディスカッション「AIのパラダイムシフトが進む中での高専ならではのスタートアップの可能性とは」と、ワー

クショップ「高専におけるAI技術教育とビジネスの関係：起業成AIにもスマートフォンの時と同じような興奮を覚えていて、講演とパネルディスカッションについて報告します。

ースやメルカリがWeb�.�の王者から主導権を奪ったようなを視野に入れて必要な要素を考える」が行われました。基調

生成AIネイティブのビジネスを展開していけば、スマートニュ状況が生まれるのではないか。そういうワクワク感があって、基調講演「AIに特化したスタートアップ最新事情」
ANOBAKA

代表取締役社長

長野泰和

国内初のGenerative AI特化創業支援ファンドを�月に組成し氏ました。

▎AIは明らかに世界を変えるイノベーション

ChatGPT導入の是非を巡る議論は、グローバルと日本との傘下のベンチャーキャピタルで投資活動を行っていた中で、ギャップがわかる象徴的なニュースです。生成AIは明らかに

����年 にMBO（経 営 陣 による 買 収）で 会 社 を 買 収して、世界を変えるイノベーションなのに、まだ導入するかしないANOBAKAという社名に変更しました。エッジの利いた社名かを議論している状況が非常にもどかしいですが必要なのです。頭の良さよりも、本質的な勇気や人間性が▎グーグルが発した「緊急事態宣言」

う思いを社名に込めました。

す。�カ月で�億ユーザーを獲得しました。OpenAIに出資しして、これまで�年間で約���社に投資してきました。現在はされると、大変なことが起きるんじゃないかという危機感かと思われるかもしれませんが、やはりスタートアップって勇気

ChatGPTが���万ユーザーを達成したのは、たったの�日で重要な要素だから、そういた人を支援し続けていきたいといているマイクロソフトの検索エンジンBingにChatGPTが搭載シード期の企業に投資するベンチャーキャピタルを本業と３つファンドが稼働しており、１号ファンドでは��.�億円投資しら、グーグルは今年４月、コード・レッド（緊急事態宣言）をンスを達成していると考えています。

Bingのシェアは急上昇しています。グーグルのシェアが下が発動しました。それが現実となって、ChatGPTが搭載されたて、約５倍の��.�億円に成長しているので、良好なパフォーマり出すなんて、�年前には夢にも思わなかったことが起きてい����年に初代iPhoneが登場した際に、このUI、UXはモバます。これはパラダイムシフトが起きていることを象徴していイルインターネットビジネスを変革すると確信しました。生�ると言えるでしょう。

けません。シリコンバレーのベンチャーキャピタルたちは、そムでしょう？」とか「ばっと花火が上がって、すぐに終息するもAIに向かっています。

生成AIのファンドを作ったというと、「これって一過性のブーれがわかっているから、今年になってから一気に投資が生成のじゃないの」ってよく言われますが、私は違うと思っています。

▎作曲から経理、旅行計画までAIのブームは過去�回ありました。ニューラルネットワーク

当社の独自調査によると、去年の� ～ �月に、シリコンバレを核にしたビジネスが�回目のブームの時に既に成立していーのベンチャーキャピタルから資金調達を受けた生成AIのスたところに、今回はLLM（大規模言語モデル）が新たなインタ

タートアップは��社ありました。半分くらいはステルスで活動ーフェイスが搭載されて民主化したという流れになっています。いきなり降ってわいたようなブームではなくて、過去の技しているため、実際は倍の���社以上が生成AIのスタートアッいます。

タマーサポート）が一番多く、それ以外の分野も資金調達しプとして資金調達をしています。ジャンル別でいうとCS（カス術的な流れとビジネス的な流れの中で生成AIブームが起きてています。

▎AIを巡る「神々の戦争」の後にくるもの

具体的な事例では、生成AIという概念がなかった�年前にその中でも注目すべきはLLMの進化と戦争です。��年前やわれわれが投資したSOUNDRAWという、AIで音楽を作るサ

��年前のブラウザー戦争や検索エンジン戦争と同じ流れで、ービスの会社があります。�年前には�.�億円の資金調達を実ChatGPTが有名で、生成AIイコールLLMイコールChatGPTとも売り上げの�割を海外が占めています。アメリカの有名なミ非常に熾烈なLLMの戦いが繰り広げられています。日本では施し、現在の時価総額は���億円、年間売上高は�億円、しかいうイメージがありますが、アメリカでは実はそんなことはあュージシャンもSOUNDRAWを使って作曲し始めています。

もちろんChatGPTが中心的ですが、それ以外にもMetaのいうサービスがあります。これは、例えば財務データを取りりません。

海外の��社の生成AIスタートアップの中には、「Intuit」とLlaMAや、グーグルのBardがあります。Anthropicという数百込むと自動的に財務諸表を作成し、財務担当者の代わりと億を調達したLLMの会社など、OpenAIから独立した会社以なる機能を提供しています。

外にも中国系のアリババ、テンセント、バイドゥや、イーロン・

旅行プラン生成AI「Trip.com」は、例えば「今度家族で北海マスクのTruthGPTなどがあります。ChatGPT一強ではなくて、道旅行に行きたい」と質問すると、プランを提案して予約までまさしく激しい戦争のど真ん中で、各社がすごい勢いで投資してくれるインターフェイスを確立しています。と思っているからです。

はクルマ社会でドライブスルーが多いため、そこに特化したとはあまり意味がありません。重要なのはこの戦争の果てに、LLMです。その他にも、医療特化のLLMなど、さまざまな用しているのは、この戦いの勝者が、将来のグーグルになれる「OfOne」は、カスタマーサポートの派生形で、アメリカでこれは「神々のゲーム」であり、どこが勝つかを予想するこ機能を持ち、ハンバーガーやポテトの注文を受けて処理する

ムーアの法則のような状況が生まれて、将来どのようなLLM途別のLLMが次々と登場しています。

が現れてくるのかを逆算してビジネスを検討することです。

▎特化型生成AIの時代にLLMの精度がすごい勢いで向上していて、昨年��月に公開

ChatGPTは汎用的なレベルなので「わりと優秀で、何でもされたGPT-�.�のパラメーターは����億だったのが、�月に発表されたGPT-�では�兆を超えて、たった�カ月で�倍以上にな知っているけれども、専門領域になるとちょっと物足りない

果、� ～ �年後に高精度のものをすごく安く提供できるようなですが、今後はBtoBもBtoCも、特化型のものが流行るというきる環境が整うでしょう。そこから逆算して、考えなければい会計や法律、採用など、ホワイトカラーの業務がどんどんね」というのがビジネスシーンにおけるユースケースの課題っています。このような進化が短い期間で起きていて、その結予想をしています。

プラットフォームが形成され、それをスタートアップが利用で�特化型のLLMに置き換わっていきます。例えば、会計知識、なったら将来ずっと安泰という世界観がなくなります。AIを活国内の会計情報と、社内の財務データをAIに放り込めば、財用してどうビジネスや社会をより良くしていくかを本質的に考務担当者や税理士がいらなくなる。弁護士法によってAIが法えないと、キャリアの選択を誤る可能性があると思います。

全書や判例全部をAIに放り込んだら、普通の弁護士よりもはパネルディスカッション「AIのパラダイムシフトが進む中での高専ならではのスタートアップの可能性とは 」

律の助言をすることは禁じられていますが、技術的には六法るかに優秀な問題解決をしてくれます。特化型LLMが進化してホワイトカラーの仕事を奪うことがどんどん出てくると思い

ANOBAKA 代表取締役社長 長野 奏和 氏
キカガク
代表取締役会長 吉崎 亮介 氏
日本ディープラーニング協会 マネジャー 兼
DCON実行委員会 事務局 高橋 佐知子 氏ます。アクセンチュアの大規模リストラのようなドラスティックなことが起きているわけです。

BtoCにおいても、既存のビジネスを崩していくことは起き▎AIの進化とビジネスへの影響てきます。例えば今からグルメサイトに勝つのはかなり難しい。

－最初に基調講演の感想を 一言ずついただけますか。

しかし「こんなお店ない？」と聞いたら返してくれるような、会話型インターフェイスを核にして、勝とうと思えば、もしかしたらワンチャンスあるかもしれない。そういうことが各領域で吉崎：私は舞鶴高専出身で、京都大学大学院で機械学習を商品画像に特化した生成AI「NectAI」や、従業員一人ひとャーでエンジニアとしての経験を経て、機械学習・人工知能・SNSやYouTubeのつぶやきをすべてチューニングして、タレンステム開発を手がけるキカガクを創業し、現在は会長を務め対Nだったサービスが１対１で実現できる「AIインフルエンサ

長野さんが指摘されたパラダイムシフトはプログラミング・用いた製造工程最適化を研究しました。卒業後は、ITベンチ起きると思っています。

ディープラーニングの企業向けに教育やコンサルティング、シりのためにAI秘書を作るサービス「Automagica」、タレントのています。

トの人格AIを作ってファンサービスを提供したり、これまで�ー」などの特化したAIサービスに投資しています。

コーディングをする人たちもかなり意識していますし、ユーザ▎高収入の職種からAIに奪われるズに変わってきています。かつ、個別のAIに特化していたとこーインターフェイスによって、AIを作るフェーズから使うフェー

マーティン・ルターの『��カ条の論題』は、聖書の知識を独ろから、AIが司令塔のようになり、AIを使うのではなくて、AI状で、宗教改革の発端となりました。ラテン語の聖書を簡単思いました。個別の業務にニッチに特化して、ちゃんと成績占していたカトリック教会の免罪符販売を批判した公開質問がツールを使うようになっているのがパラダイムシフトだなとなドイツ語に訳して、当時最新のテクノロジーだったグーテンを上げてきているところが最近の成果で、技術の進展とビジベルク活版印刷術を使って印刷して庶民に配り、教会の話はネスへの落とし込みが浸透してきていると改めて感じました。

嘘だという論題文を作成して、それを教会の扉に貼り付けました。これは生成AIの現在の状況に近いなと感じています。

OpenAIが発表した今後リストラされる職種ランキングによると、高収入の人からリストラが進むとされています。これは当たり前の話で、これまで知識を独占していた職種、医者や弁護士などが、生成AIに置き換わっていくからです。まさにこうしたパラダイムシフトが、宗教改革と同じような現象を引き起こすのではないかと考えています。

今後、AI前提のビジネス環境で社会が変わっていく中で、仕事勘も養っていかなければなりません。医者や弁護士に�高橋：かつてはものづくりとAIをかけ合わせれば、それだけますが、スタートアップは、アイデアが浮かんだらまずミニマでちょっとした差別化が行われていましたが、それは当たり前ムな形で出して、市場のフィードバックを得て改善していくこ

どの課題に注目するのかで、大きく変わってくると思っていま

データに関しては、大企業がエンドユーザーに届くラストワになって、これからはいかにビジネスの課題を解決するのか、とが大切で、断然有利です。

す。社会人経験が短い人のほうが、「もっと効率的に何かでンマイルのデータを把握しにくいことがあり、データが不足しとか、気づくことが多いと思うので、高専生がこれからビジネがこのデータの取得に成功することで優位性を得ることができるのではないか」とか、「そもそもそれってやる意味あるの」ていたり持てなかったりすることがあります。スタートアップ

スに挑戦するのであれば、これらの純粋な疑問から技術をどきるのではないかと思います。

う活用すればよいか考えていただくのがよいのではないでしょうか。

－データ活用に規制をかけたほうがいいという動きもあります。

長野：プラットフォーム型のビジネスにおけるデータ収集の問

題と、何かしらを成し遂げるためのデータ収集の話は異なります。例えば、ChatGPTやBardのデータを勝手に取り、自社の機械学習に活用するのは確かに問題があるかもしれません。ただし、基本の法律知識と最新の判例を用いて生成AIを

吉崎：基本的には、何か新しいものを創造するのではなくて、はいけないデータを収集することは問題であり、どこかで独より早く安くする技術だと思います。だからもともと価値がなの対象となるでしょう。

なってしまいます。

開発することは、誰にでもできるわけです。本来アクセスして既存の価値をより再現性高く、よりスケーラビリティを高め、占されているデータを収集することはできないといった議論

ければ、それは技術を使っても作るものがないという状態に
例えば、教育関連の企業が既にブランドを構築し、お客様▎「AIの民主化」ならではのジレンマが研修サービスを求めている場合、その研修を早く受けるた－スタートアップならではの強みがあると思いますか。

めにAIを活用するのは有効です。しかし、そもそもお客様がまだいない状況で、「AIを使った教育を提供しています」とだ

長野：スマートフォンが登場した際、スタートアップが既存のけ伝えても、なかなか受講してもらえないでしょう。人対人でビジネスに打ち勝つ流れがありましたが、生成AIはそれほどいうと、技術を使用してその間のプロセスを安く早く効率的にをどう集めるかと、スピード感をもって進めることの�つが両

多くのスタートアップは、ビジネスとしての価値を構築でき単純ではありません。生成AIはデータが必要なので、データ進めることが本来の姿だと思います。

輪となり、初めて成功に結びつきます。データが不足している前に、「このプロダクトはChatGPTを使用しています」とア考えています。

一方で、大企業は既にブランディングや価値を構築しており、る企業は、データを集める必要があり、その難易度が高いとピールしますが、AIの民主化とはそういうことではありません。
AIスタートアップが持っていないリソースを有しています。そ高橋：大企業に絶対に勝てるのはスピード感だと思います。

こに勝たなくてはいけません。

ロダクトをリリースするまでに�年や�年かかることがよくありセスができる場合です。価値を持っているなら競り勝つこと大企業の意思決定には非常に時間がかかります。実際にプAIスタートアップが競争できるのは、特定の領域へのアク�

ができ、持っていないなら取得するまで粘り続けるべきです。

はメーターを取り換えようとする。そうすると初期コストがか適切な戦略と戦術があれば、十分勝てる領域だと思います。

かってしまう。長岡高専の方はカメラでメーターを読み込ませて、画像をデジタル化して計測できるようにした。工場の－AIを使うハードルが低くなっていますか。

人たちと常にディスカッションしていて、何とか助けたいという気持ちが、こうやったら良くなるのではないかという気づき

長野：かつてはサーバーを購入し、オフィスでネットワークをにつながった。高専生は地元企業とつながって研究開発をさ構築するためにはインフラエンジニアが必要で、初めてサーれているので、その辺も強みかなと思っています。

ビスを提供できる状況でした。しかし、AWSといったテクノロ「最新のDCONの状況」

ジーが登場し、フロントエンジニアだけでスタートアップが可

日本ディープラーニング協会
専務理事 兼 DCON実行委員会事務局長
岡田 隆太朗

能な時代になりました。AIもこれに近いのかなと考えています。新しい時代では、「LLMはChatGPTに任せます。APIで使えます。僕らはフロントだけ頑張ります」というスタンスが一氏

岡田：最新のDCONの状況について、傾向をお話します。まず、般的になっており、以前と比べて状況が大きく変わっています。

ディープラーニングという成果が出ている技術を社会にどれ▎高専生は「リーン・スタートアップ」に長けている社会に実装していくかを考えた時に、正しく技術を理解してもだけ実装していくかが課題になってきます。では、どうやって－スタートアップを行う上で、高専生が持っている強みはらうことが重要です。

何だと思いますか。

日本ディープラーニング協会では、G検定とE資格というものを実施しています。そのシラバスにはAIの要素が組み込ま吉崎：作るコストが下がっているということは、逆に言うと高れており、K-DASHプロジェクトで定めているモデルコアカリ専生は作ることが強みなのに、そこが民主化されてしまってキュラムなどにも、ご参考いただけたと聞いております。

本質は何かというと、効果検証の早さ、PDCAの早さなんです

らが作り出すものにどんどんその要素が組み込まれるでしょこれは新規事業をする中で非常に重要で、まず作ってみて、教えているのがわずか��校でしたが、近いうちにすべての高いるので、けっこう危ないと思っています。その中で高専生の高専生にとってディープラーニングが当たり前になると、彼ね。小さく作って、早く検証する。それが身についています。

う。�年前の高専向けのアンケートではディープラーニングを世の中に当ててみて、次の改善策を打つ。これって高専教育専でディープラーニングが当たり前の状態になるかもしれま

では当たり前でも、大学教育では当たり前ではない。だからせん。

「高専生はよく手が動く」といわれます。

特に人材育成については高専生に焦点を当てており、普通の高校の�倍以上数学を学ぶため、ディープラーニングの実

長野：『リーン・スタートアップ』というスタートアップのバイブ装も早いと考えています。起業のファーストトラックとして作

ルでは、フィードバックを得てサービスを改善していく手法が品や社会実装事例を作ってしまおうということで、DCONに取一般的になっていますが、高専生はそれができる。コンサルり組んでいます。次回で第�回になりますが、毎回高専生のタントファームの研究結果では、社内でブレストを徹底的にやポテンシャルに非常に驚かされています。ってできたサービスよりも、社内でブレストをしないでできたサービスのほうが、３倍くらい成功する確率が高かったといい

質問：DCONのホームページを見ると、学生が最初に提出します。

たエントリーシートが最終的な発表において驚くべきクオリティに向上しているように感じます。これはメンターとPDCAの高橋：DCONで優勝してすぐに起業した長岡高専の方の事例サイクルを回しながら改善された結果だと思いますが、具体ですが、工場のメーターをデジタル化するときに、大手企業的にどのようにサイクルを回したか教えていただけますか。

�岡田：コンテストなので、本戦当日が目立つことは当然ですが、そこに至るまでに主催側であらゆるサポートをしています。

エントリーの時点ではアイディアしかないものを、一次審査員のフィードバックを受けてものづくりをするハッカソンで進化させます。ハッカソンでは社会人のテクニカルアドバイザーに相談することができます。

ディープラーニング中心にソフトウェアの側面とハードウェア面でのアドバイスを提供しています。今年からはビジネスアドバイザーも加わりました。いわゆる第一線で活躍している上場も経験しているような起業家経営者メンターとの出会いが二次審査後であり、�カ月ほどの対話を経て事業化を企画していきます。このように、大会を通じて学校では教えられないビジネスの現場を知るたくさんの社会人がサポートしていますので、できるだけ多くのチームが最終審査まで進むことを期待しています。

連絡先 COMPASS 5.0 AI・数理データサイエンス分野（K-DASH）拠点校

旭川工業高等専門学校

富山高等専門学校〒071-8142 北海道旭川市春光台2条2丁目1-6
dsaim@asahikawa-nct.ac.jp〒939-8630 富山県富山市本郷町13番地
gaku@nc-toyama.ac.jp�