アフターAI 世界の一流には見えている生成AIの未来地図

シバタナオキ(著者), 尾原和啓(著者)

• 販売会社／発売会社: 日経BP/日経BPマーケティン
• 発売年月日: 2025/08/08
• JAN: 9784296071197

商品レビュー

2026/02/13

生成AIはどんな業態やシーンでの活用に適しているか、近い将来に何が起こり得るか、ビジネス利用において何に注意すれば良いか、が体系的に整理されています。

タイトルからは「生成AIの次はどんな技術革新が起こりうるか？」とも読めそうですが、基本的には現在生成AIの活用シーンと将来展望をまとめたもので、ブロックチェーンや量子計算などは扱われていません。

2026/02/06

5章から

・「天然」の画像数を、AI生成の画像が超えていく。AI自家中毒が起きる。何が正しいのかわからなくなる。

2026/02/05

●ハイプサイクルの幻滅期に社会実装を仕込めた企業が勝つ。1年の進化を過大評価して、10年後の進化を過小評価しないように。

●AI発展の先の4つの壁。電力の壁、通信の壁、計算量の壁、微細化の壁。特に電力は、電力＝地力＝国力となりかねない。

●今後はオープンなLLMをもとに、専門的タスクに特化した個別用途AIモデルが発展する。
Scale.aiやTURINGなど、LLMをファインチューニング（追加学習）するための「学習データ」生成分野でユニコーンが誕生。
ファインチューニングの先に、発展の分岐があり、1つは自社業務ドメイン特化のLLM、もう1つがAIエージェントとなる。
AIエージェントは、細かく役割分担した複数のLLMが相互に関連して作業することで、回答精度を向上させることができる。（マルチエージェント）
「コールドスタート問題」があるにしても、使えるであろう60%くらいの部分から活用を進め、40%を人間に繋いでいく。

●カスタマーサポート
AssenblyAI（文字起こし）、Creddle.ai（マスキング）、Syllable（音声対応AIエージェント構築）、Sierra（人間らしい会話型AIエージェント）、Yellow.ai（顧客対応最適化ワークフロー、顧客対応からナレッジベース自動作成も）
人間が業務時間外に対応できないことに対する24時間対応や、多言語対応も可。
※アルティウスリンクは、KDDIとELYZA共同で、コンタクトセンター特化型LLMアプリ開発に取り組む（BPO＋AI）

●マーケティング
「効率化」「個別化」「持続接点化」に影響。
CopyAI（コンテンツ記事自動生成）、Jasper（ブランド価値を保ったコンテンツ生成）、Mutiny（ランディングページのコンバージョンレートCVR改善最適化）、Typeface（マルチチャネル対応カスタマージャーニー最適化）、Nfinite（背景画像を生成し、EC商品画像として合成）

●ガバナンス、セキュリティ
Monte Carlo（データパイプライン監視、学習データによるデータポイズニング防止）、Robust Intelligence（AIモデル安全性評価）