中小企業向けAI：生成AIを共同創設者として活用する

人工知能（AI）を実験しているのは、大量のデータやコンピューティングにアクセスできる大企業だけではありません。中小企業や、まだ創業していない起業家も、AIツールやバンキングAIを採用し、新しくエキサイティングな方法でAIをビジネス・モデルに組み込んでいます。

今年、Gusto社は新規事業形成レポートを発表し、新規事業の20％以上が生成AI技術を利用していることを明らかにしました。¹ 生成AIは、起業家が起業前の段階（通常、リソースが制限され、起業家による達成事項に時間とコストの制約が課される段階）でリーチを拡大するうえでも役立っているのです。

起業家のSean Ammirati氏は、これらの制限を身をもって実感しています。創設者として活躍しているだけでなく、カーネギーメロン大学のMBAコースで教授としてアントレプレナーシップ（起業家精神）のクラスを教えています。毎年、彼のクラスはスタートアップの育成プロセスを学生に指導しています。

今年は違いました。彼の生徒たちは生成AIという新しいテクノロジーを手に入れたのです。生徒たちがこうしたアプリに助けを求めることに嫌悪感を抱く教育者もいるが、Ammiratiは生成AIが起業家にとって強力なアプリケーションであることを認識して使用を奨励しています。

「興味深いのは、同じクラスを教えてきたこれまでの13年間と比べて、今の学生たちがたった１学期の間に、かなり堅牢な製品を使用して進歩を遂げ、多くの顧客を獲得できたことです」とAmmirati氏は言います。「また、彼らは今まさに、これまではできなかったことを独自の製品でやり遂げているのです」。

これらのスタートアップの中にはAI分野で活躍しているものもありますが、それらは単なるAIスタートアップではなく、ビジネスを軌道に乗せるためにAIを活用した 「AIネイティブ」のスタートアップです。

2023年、Ammirati氏はカーネギーメロン大学のGenAI Fellowsプログラムに参加しました。これは、生成AIのビジネス・アプリケーションの理解を深めるための研究体制を構築することを目的とした、同校のインテリジェント・ビジネス・センターが主導するプログラムです。

Ammirati氏は、「起業家のための生成AIの応用」という論文を執筆しました。この論文では、生成ツールがどのように日常業務を自動化し、起業家がより高いレベルの戦略的思考に集中するのに役立つかについて詳しく説明しています。彼は、生成AIの出現をクラウドやモバイルの出現に例えて、これらのテクノロジーが起業家精神をどのように再定義したかという観点で説明しています。

Ammirati氏は、このテクノロジーが単なるAIアシスタントではなく、ガイダンスや情報を提供できる「共同創設者」になる可能性があると主張しています。最終的な意思決定者ではなく、アイデア出し、アイデア検証、スケーリング全体を支援できる便利なパートナーです。

過去10年間、中小企業の経営者は低コストのAIツールを統合して、ワークフローを合理化し、他の方法では実現できなかったようなより高度な機能を実行してきました。ChatGPTのリリースによって引き起こされた革命は、この傾向を加速させ、従業員をまだ一人も持たない初期段階の起業家であっても、より広範なビジネス機能を引き受け、完了するペースを加速させることができるようになりました。

「コンテンツ生成」という名前からは、生成AIの明らかなユースケースを伺うことができます。起業家にとっては、おそらくこうした仕事のために人を雇うよりも前にリーチを拡大できる最も簡単な手段でしょう。

この価値は、マーケティング・キャンペーンほど顕著ではありません。AIは自然言語処理を利用して、魅力的なソーシャル・メディアの投稿、SEOに最適化されたブログ記事、eコマースWebサイトのコピーなどの下書きに役立てることができます。これにより、中小企業は一貫性のあるプロフェッショナルなオンライン・プレゼンスを維持できます。Eメールによるマーケティング・キャンペーンでは、AIは説得力のある件名、魅力的な本文、効果的な行動を促すフレーズを作成して、開封率と顧客とのやり取りを増大することができます。

動画、ポッドキャスト、Webセミナーの書き起こしの作成に役立ち、当該の専門知識を持たない創業者でもマルチメディア・マーケティングにアクセスしやすくなります。Amazonの商品説明、広告用コピー作成、その他時間のかかる作業を、他の手段の数分の1の時間で実行できます。Amazonの商品説明、広告用コピー作成、その他時間のかかる作業を、他の手段の数分の1の時間で実行できます。

マーケティング活動だけではありません。事業計画、投資家向けプレゼンテーション、競合分析、LinkedInの職務記述書、ポリシー文書、トレーニングやオンボーディング用の資料、カスタマー・リレーションシップ管理（CRM）、よくある質問（FAQ）のすべてが、生成AIソリューションの恩恵を受けています。また、AI搭載のチャットボットは顧客体験面での優位性を提供し、初期段階で大幅なコスト削減につながる可能性があります。

前のタスクを合理化することで、研究や戦略的な意思決定など、より高度な認知タスクに集中できる時間を増やすことができます。

もちろん、生成AIは研究にも役立ちます。

アントレプレナーシップ（起業家精神）でよく問題になるのが、「自分が知らないこと」を把握できていないことです。大規模言語モデル（LLM）は、探索的な難しい質問（質問すること自体を恥ずかしく感じるような質問）をするうえで実に優れたリソースになり得ます。例えば、次のように質問です。

「次回のEU規制は、私が提供する製品の実現可能性に影響を与えるだろうか」

「当社製品と競合する製品の現在の世界市場規模は」

重要な注意事項として、起業家は多くの点でLLMに限界があり、ハルシネーションもよく起きるということを覚えておく必要があります。さらに悪いことに、従来のLLMはその結論に至った過程を説明することはできません。

幸いなことに、機械学習（ML）アルゴリズムの最近の進歩により、検索拡張生成（RAG）で拡張されたLLMはインターネットからリアルタイムで情報を取得できるため、ユーザーはソースをチェックして検証できます。

AI搭載ツールは、決定的な回答や法的に妥当な推奨事項というよりも、思考のきっかけや最初の探索情報の優れた情報源と考えると役立つ場合があります。このようなツールは100％正確でなくても、創設者が新しい方法で問題について考えるうえで役立ったり、他の方法では遭遇しなかったかもしれない重要な研究へと導いてくれたりする可能性があります。

創設者は前述のような複雑な質問をすることができ、LLMはコンテキストを提供して弁護士やコンプライアンスの専門家、サプライチェーン・エンジニアなど、人間の専門家がより適切に質問できるようにします。

「LLMに法的なアドバイスを求めるだけで、何も考えずに前に進むことは望ましくありません」とAmmirati氏。「しかし、AIによって10時間のプロジェクトを1時間のプロジェクトへと短縮することができれば、それは起業家にとって有意義な価値となるでしょう」。

Ammirati氏にとって現在最もエキサイティングな機会は、必ずしも基盤モデルそのものではなく、LLM上に構築されたアプリケーションです。このようなアプリを、LLMのイノベーションを再パッケージ化した（実質的な新機能を追加するわけではない）単なる「LLMラッパー」として否定的に見る人もいるかもしれません。

ただし、特定のニーズに合わせてより関連性の高いアウトプットを生成するようにモデルをガイドする事前構築済みのプロンプトやテンプレートを使用して、特定の事業のタスクに特化したアプリを作成することができます。こうした用途では多くの場合、その業界に固有の知識を適用することになります。

これらのツールは、簡素化されたアプリケーション・プログラミング・インターフェース（API）と直感的なインターフェースを提供することができます。そのため開発者は、API呼び出しの処理、トークンの管理、設定の構成など、複雑なセットアップを管理することなく、LLM機能を既存のアプリケーションに簡単に組み込むことができます。

2024年10月に発表されたベンチャー企業Sequoia Capital社のレポートには、LLMベースのアプリの価値が端的に表されています。

「2年前、多くのアプリケーション・レイヤー企業は『GPT-3上の単なるラッパー』として嘲笑されました。今日、これらの『ラッパー』は永続的な価値を構築するための健全な方法の1つであることがわかっています。『ラッパー』として始まったものが『認知アーキテクチャー』へと進化したのです」。 ²

Ammirati氏は、まさに起業家や他のイノベーターにとってそのようなツールとなり得るスタートアップ（初期段階）を共同設立しました。

「私はCMUで運営していたコーポレート・スタートアップ・ラボの一環として、企業と多くの仕事をしていました。私が気づいたのは、これらの研究開発グループの多くが、発明を商業的価値のあるものに変換しようとしているということです」。

Growth Signalsは、研究開発（R&D）リソースいかに適用したらよいのか、その最適な方法を見極めたい経営陣や研究者向けのツールです。AIを使用して競争性の高いランドスケープを分析し、テクノロジー・サマリーを作成し、ブレーンストーミング・セッションを指導し、エージェントを使用して最新のニュースや新しく発表された調査結果をクローリングすることもできます

「これにより、市場とテクノロジーのシグナルを価値ある概念へと変換することができ、それらの概念を管理・改良し、早期に検証を行うことができます」。

イノベーションとは、単に新しいアイデアを思いつくというだけではなく、誰よりも先にアイデアを思いつくということです。イノベーターがより早くそこへたどり着くために、あるツールが役立つとしたら、いわゆる「LLMラッパー」へのリソース投資が功を奏するかもしれません。

Ammirati氏は、このサンドボックスで活躍している2社のスタートアップ企業、Cove社とGlean社を例に挙げました。どちらも、LLMとのインターフェースの際に、慣れ親しんでいたチャットボットを超えたユーザー体験を実現することを目指しています。チャットボットの代わりにAIを使用して、企業の一般的な業務に合わせてオーダーメイドされた多次元ビジュアル・ワークスペースを提供しています。

中小企業を経営するものにとってエキサイティングな時代です。起業家やイノベーターは、ワークフローの最適化、反復作業の自動化、リサーチの支援、プロジェクト管理やその他のオペレーションの処理に最適なAIツールを求めているため、新しい「シャベルとつるはし」的な製品（ゴールドラッシュ時代、投資家らが金を採掘するビジネスではなく採掘用の道具を売るビジネスに投資したことから生まれた表現）の流入が予想されます。これらのツールにより、起業家はより早く市場に参入して収益性を高めるための勢いを得ることができます。