Mayu Kudo | 工藤 真由 | Globis Capital Partners
@_mayumayu13
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OpenAIが「ChatGPT for Financial Services」を発表しました。
Morgan StanleyやEvercoreと共同で設計し、PitchBookやDaloopaなどの金融データを組み込み、リサーチから財務モデル、顧客向け資料の作成まで金融業務そのものに踏み込んでいく。
法務・金融と、次々と主要業界で汎用AI側がバーティカルに降りてきています。
ここで改めて考えたいのが、
「バーティカルAIは、どこで稼ぐのか」
という問いです。
以前Podcastにご出演いただいたFinatext CFOの伊藤さんが話されていたのが、
「付加価値がコンテキストレイヤーに残るのは間違いない。ただ、価値が残ることと、そこで稼げることは別」
ということ。
金融固有のデータや業務知識、権限、既存システムとの接続を持つことには価値がある。
でも、汎用AIが業界特化し、データや業務フローまで取り込み始めるなら、「コンテキストを持っている」だけで収益を守れるとは限らない。
だからこそFinatextは、基幹システム＝SoRだけでも、コンテキストレイヤーだけでもなく、エージェント側まで含めて取りにいく。
汎用AIがバーティカルに降りてくるほど、バーティカルプレイヤーはどのレイヤーを握り、どこで利益を残すのか。
10/8(木)のProduct/AI Confでは、Finatext伊藤さん、キャディ白井さん、燈丸尾さんに、このあたりもぜひ聞いてみたいと思っています！
#PA_Conf# #PA_Talks#
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自らを「インターネット産業史マニア」と語るPeopleX 代表取締役CEO 橘さん(@d_ta2bana)。
なぜいち早く上位1〜2社に入る必要があるのか、汎用モデルの存在をどう見ているのか、一見すると真似できそうなプロダクトでどう優位性を築くのか——どの話も、過去にソフトウェアで何が起きたかの読みから組み立てられていて、面白かったです。
既存SoRプレイヤーとの戦いをどう見ているか問うと、あえてその領域には入らないとのことでした。
台帳型のデータと、対話から生まれるデータでは、作れるものが違う。
何よりAIの進化で生まれた広大な余白があるから、そこを狙うことに今は集中する、と。
AIネイティブならではの戦い方、ぜひ前編お聴きください！ #PA_Talks#
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「現場の暗黙知を構造化する組織能力」こそが、トヨタ・キーエンス・ファナックといった企業が世界トップレベルに到達した日本の歴史的な勝ちパターンの本質だった——という捉え方に、とても納得しました。
汎用LLMがいずれコモディティ化していくとすれば、差別化の源泉は、業界固有のコンテキストを構造化する“コンテキストレイヤー”への投資になるはず。そう考えると、汎用ソフトウェアの時代には十分に活かされなかった日本の強みが、バーティカルAIからフィジカルAIへと向かう流れの中で、改めて評価される可能性がある。
PalantirのOntologyやFDEを「擦り合わせ型の組織能力」として読み解く視点や、それが政府の10兆円規模の投資とも符合するという指摘も興味深く、面白かったです！
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