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博多に出没しております。現在、博多駅近くのスターバックスコーヒーで、パソコンをパチパチしております。

昨日は山口県宇部市のお客さまのところに社員と訪問。その後、夜遅くに博多入り。今日は夕方から博多のお客さまと会食。

宇部といえば、あの超有名経営者と有名企業の出身地です。その企業とは何かわかりますでしょうか？

日本を代表するアパレル企業「ユニクロ」と創業者柳井さんです。

ちなみに、昨日は宇部新川駅というところから、新幹線に乗るために厚狭（あさ）駅というところにタクシーで向かいました。

そのタクシーの運転手さんが、ユニクロのいろいろなウラ話を教えてくれました。面白かった。今度、岐阜でお会いするお客さまにはお話したいと思います。

「岐阜で」と書きましたが、11月の半ばにビズアップのお客さま方（総勢12名くらい？）と岐阜に行ってまいります。

「ブランディングが学べる研修ツアー」と題して、日本のいろいろな企業を見学しに行くこのツアー。昨年は佐賀県嬉野温泉にある「和多屋別荘」さんという旅館で行いました。

そのときの模様はこちら。

【第７８６回】ご報告「温泉とブランディング」のツアーに6社7名のお客さまと行った話

次の岐阜は、坂口捺染さんという会社さんに見学に行きます。

この坂口捺染さん、何がすごいかというと

• 出退勤自由
• 当日欠勤OK

なのに、売上20倍という意味のわからない業績を叩き出している会社です。今回のブランディング研修ツアーでは、その秘密に迫ってまいります。

たぶん、まだ2〜3名くらいなら参加を受け付けている気がしますので（参加人数の上限を把握してません汗）、ご興味があれば、

という形でご連絡いただければ、受付させていただきます（先着順となってしまいますが）。

さて本日のお話。AI、使ってますか？

今さら聞けない「AI」入門

私の本質的な能力のひとつに、「通訳」というものがあると考えています。

「通訳」とは、「日本語と英語」など、主に異言語間の橋渡しのイメージをすることが多いと思いますが、そうとは限りません。

私の場合、

• めちゃくちゃお金持ちの方のホームパーティーに、居心地悪いだろうと思いながらも行ってしまう
• めちゃくちゃブランド人の方とお会いして、その世界観やみんなが知らないことを教えてもらう

という行動を取ることがまあまああります。

なんでこんなことをしてしまうのかというと、お金持ちのホームパーティーに行った自慢がしたいわけではなく、「こんな世界があったよ」というのを知らない人に伝えたくなってしまうからなんです。

それと同様に、「みんなが知らないことやわかりづらいことを、わかりやすく伝える」というのもこの「通訳」の仕事および能力のひとつと思っています。

たとえば都市伝説とかが好きなのも、知ることも好きだけど伝えることが好きだったりもするわけです。

で、今回は「AI」について、通訳をしてみたいと思います。

「通訳」なので、「知らない人に伝える」ことが主軸となります。つまり、今回のお話はAIが詳しい人向けではなく、どちらかというとまだ、

「AI？なにそれ食べれるの？」

というレベルの方をターゲットとしてお話させていただきます。

さてさて、「AI」とはいったい何なのか？

まず、「AI」の正式名称は「Artificial Intelligence（アーティフィシャル・インテリジェンス）」です。略して「AI」。日本語でいうと「人工知能」ですね。

で、私もよくわからなかったのですが、「スーパーコンピューター」とは違うのか？日本だと「富岳」とかありますよね。

これとはまったく別物らしいです。

スパコンは、人間が決めた手順を超高速で実行する「計算の達人」らしい。答えは正確で、何度やっても同じ結果になります。

対してAIは、大量の経験から学んだ「勘」で判断する「ベテラン社員」のようなものなんだとか。なので、手順を教えなくても動けますが、間違えることもあります。

• スパコンはどこまでいっても機械
• AIは人工「知能」というだけあって、まるで自分で考えているように動く、けど間違えることがある

こんな感じですね。

また、そういったわけで両者は対立するものでもないらしい。むしろAIを学習させるときにはスパコン級の計算機を使う関係なんだとか。

クロちゃん（Claude）の例えによると以下のとおりです。

ふーん。まあ、とにかくAIとスパコンはまったく別物で、スパコンを使ってAIをつくっているということですね。

あと、AIにあまり詳しくない人がたぶんよく分かっていない点が、もうひとつあると思っています。

「生成AIってなに？」

です。

• 「生成AI」って「AI」と違うと？
• なんでわざわざ「生成」ってつけとると？

博多弁でお話いたしましたが（博多にいるので）、多くの方が「生成っち何ね？」と思っているのではないでしょうか。何を隠そう、私もそうでした。

これ、別物なんだそうです。「これ」とは、「普通のAI」と「生成AI」です（というか、「普通のAI」の中のひとつに「生成AI」があるということらしい）。

このお話をするうえで、ちょっとしたAIの歴史みたいなものをお話したほうがわかりやすいかもしれません。クロちゃんにカンタンにまとめてもらいました。

AIの歴史と「普通のAI」と「生成AI」の違い

では、ここからカンタンに「AIの歴史」を見返し、「普通のAI」と「生成AI」の違いについて確認していきましょう。

1956年、アメリカの研究会で「AI（人工知能）」という言葉が生まれたんだそう。

このときは人間がルールをひとつずつ人工知能に教え込んでいましたが、ルールを書ききれないほど複雑になってしまい、期待ほどには役に立たなかったらしいです。1980年代に一部実用化されたものもあるらしいので、まったくの役立たずではなかったみたいですが。

けっこう古いですが、たしかに日本でも「人工知能」という言葉は昔からあり、アニメとかにも登場していましたよね。

「人工知能」はブームと停滞を繰り返していましたが、1997年、IBMが開発した「ディープブルー」がチェスの世界王者に勝ち、ひとつの歴史が刻まれます。

このころから、AIが人間からルールを教わるのではなく、大量のデータから自分で学ぶ方式＝機械学習に変わりました。

実は、もう何年も前から、みんなAIに触れてきていたということをご存知ですか？たとえば、

• 迷惑メール判定
• 通販の「おすすめ」
• YouTubeの関連動画

こういったものは、すでにAIが使われていたのです。しかし、このころのAIは表舞台に出ることはほとんどなく、裏方として生活に入り込んでいました。

ちょっと表舞台に出るとしても、Googleの「AlphaGo（アルファ碁）」が囲碁の世界トップ棋士に勝利したニュースくらいでした（2016年）。

ただ、この時期に少し大きな動きがありました。

2012年、ディープラーニング（深層学習）が画像認識のコンテストで圧倒的な成績を出し、一気に注目を集めました。この技術によって、画像や音声を見分ける精度が一気に上がったのです。

これで、顔認証や音声認識が実用レベルになりました。スマホの顔認証も、この革新があって普及しました。

2014年ごろ、実在しない人の顔写真をつくるAIが登場しました。どのくらいのクオリティだったかは私は知りませんが、今SNSに上がっているような、「AIがつくった女性の写真」をつくるAIは、すでに10年以上前から存在したということですね。知らんかった。

※ちなみに、今と同じようなクオリティの顔写真をつくれるようになったのは、2018年ころらしいです。

ここで、「生成AI」が登場します。では、「生成AI」とそれまでの「普通のAI」の違いは何なのか？

たとえるなら、従来のAIは「これは猫か犬か」を見分けることまではできる、生成AIは「猫の絵を描いて」と言われて描ける、ということらしい。

しかしながら、このころはまだ従来のAIも生成AIも、ひとつのことしかできませんでした。

たとえば、

• 顔認証するだけのAI
• データ分析するだけのAI
• 顔写真をつくるだけのAI

のように。

2017年に、Googleが大量の言葉を効率よく扱える技術「Transformer（トランスフォーマー）」を発表しました。これにより、「事態」は大きく動き出します。

みなさん、ChatGPTがなんでこんなに早くあっという間に世界中で流行ったか、わからないと思います。私もよく調べるまでわかりませんでした。

ChatGPTは「生成AI」です。じゃあ、何を生成しているのか？

ChatGPTが生成しているのは「言葉」です。質問に対して「言葉を生成して返してくる」というわけです。

これは、先ほどのGoogleの「Transformer（トランスフォーマー）」という技術があったことで成立しました。ChatGPTの「T」は「Transformer」の頭文字「T」で、今の生成AIの土台です。

言葉を生成できるということは、「言葉を理解できる」ということとほぼ同義です。

いや、正確には「まるで言葉を理解しているかのように扱えるということ」らしいんですけどね。細かい話をすると、AIが本当に「理解」しているかは、専門家の間で意見が分かれているらしい。

これにより「〇〇しかできないAI」の時代から「なんでもできるAI」の時代がはじまりました。言葉を理解できるようになったことで、「〇〇専用」にとどまらず、いろいろなことをできる汎用性が実装されたのです。

※「〇〇しかできないAI」は今も裏方としてさまざまなところで活躍しています。

この「汎用性」が、ChatGPTを一気に普及させたからくりです。

そしてみなさんご存知のとおり、今ではAIは言葉だけでなく画像も音声も理解しつくれるようになりました。

できごととしては、

• 2020年：OpenAIの「GPT-3」が、言葉の生成だけで翻訳・要約・質問への回答など、さまざまな仕事をこなせることを示した。
• 2022年：画像生成AIが一般に広がり、11月にChatGPTを公開。「汎用の生成AI」を誰でも使える時代がはじまる。
• 2023〜2024年：文章だけでなく、画像や音声も理解し、つくれるようになる。

さて、また聞き慣れない言葉がでてきました。「AIエージェント」。みなさんの心の声を代弁しましょう。

「AIエージェントっち何ね？（博多弁）」

今、主流のAIと「AIエージェント」

ここで、「エージェント」のお話をする前に、今のAI業界というか、どんなAIブランドがあるのかをお話してみたいと思います。

ChatGPTがここまで普及したのは、前述したとおりその「汎用性（「専用」ではなくさまざまなことを任せられる）」からでした。

ブランディングの観点から言えば、世界中の人々の脳内シェアを一番早く奪ったこと。もっと具体的に言うと、「AIと言えば？」という「魔法の質問©」に、大半の人が「ChatGPT」と答えるくらい浸透させたこと。

しかし、多くの方がご存知かもしれませんが、AIはチャッピーだけではありません。ChatGPTの成功を見て、世界中の大企業が一斉に追いかけました。今では主な生成AIが3つあります。

先駆者で、利用者数は世界最大です。週の利用者は2026年2月時点で9億人と、1年前の4億人から2倍以上に増えているらしい。愛称は、みなさんご存知の「チャッピー」ですね。

Gmailや検索、Androidに組み込まれているのが強み。アプリの月間利用者は2026年5月に9億人を超え、3か月前の7億5,000万人から急増しているらしい。日本でもChatGPT一強に変化が出ており、Geminiの利用率が大きく伸びているんだとか。

ただ、私はGoogleがあまり好きではないのですが、GeminiについてもGoogleの悪いクセが出ている気がする。彼らは、シェアを奪うことを優先し、その機能（＝サービス品質）をおろそかにしがちだと思っています。

Gmailの迷惑メールフィルタやプロモーションへの振り分けなどは精度が悪すぎるし、Googleカレンダーは使い勝手が悪いまま改善されない。

ビズアップは訳あって「Google Workspace」を導入していますが、これも半ば強引に「そうしないとGoogleのサービスを使いつづけられない」という状態をつくられたと思っています。

Google Workspaceを導入したことで、弊社では基本的にはGeminiを使うようになりましたが、やっぱり、一番おバカな気がする。。。Gmailに入っているGeminiを使っていて、「コイツ、使えねーな」と感じること多々。

なので私は社長権限で他のAIの有料版を使っています。ちなみに私は「ジェミ夫」と呼んでいます。

開発元のAnthropic（アンソロピック）は、2021年にOpenAI（ChatGPTの開発元）の元メンバーたちが立ち上げた会社なんだそう。つまり、ChatGPTの「兄弟弟子」のような立ち位置。

創業時から「安全で信頼できるAI」を掲げていて、AIが守るべき考え方や価値観を明文化した指針をもとに育てられているんだとか。ここは暗に「チャッピーはそうじゃないけどね」という「他者排除（※）」が含まれていそうです。

※「他者排除」・・・「うちのパン【は】、無添加です」のように「は」を強調すると、「他店は違うよ」という印象を与えることができます。こういうコピーの手法を「他者排除」といいます。

「とにかく速く、大きく」よりも「慎重に、信頼される」ことを重視して独立した、という成り立ちです。

文章の自然さや、プログラム作成、長い資料の読み込みに強いとされています。

私は「クロちゃん」と呼んでいますが、クロちゃんを使いはじめたときの印象は、「チャッピーより、ばり頭よかやん！！（博多弁）」でした。

さて、＋αとしては、

• Microsoft Copilot（WordやExcelに組み込み）
• Perplexity（調べもの特化のAI検索）
• X（旧Twitter）のGrok
• その他、さまざまな画像や動画をつくる専門の生成AI

があったりします。

「Microsoft Copilot（WordやExcelに組み込み）」とありますが、クロちゃんもエクセルやワードに組み込めます。

組み込むとどうなるかというと、たとえば関数とかを覚えてなくても、どういう計算をしたいか（どういう計算結果を知りたいか）を話しかければやってくれたり、レイアウトをきれいにしてほしければ、それを伝えればいっぺんにササッと整えてくれます。

個人的には、あくまで本当に個人的な解釈ですが、なんとなく、

• ChatGPT：docomo
• Gemini：ソフトバンク
• Claude：au

って感じがする。ただの感覚で根拠はあまりないですが。

で、ケータイ電話もそうですが、市場は最終的には「じゃんけん」や「三国志」の状態になると言われていて、生成AIの市場も早くもその様相を感じているわけです。

そんな中、「AI三強」は今後どんな戦略や方針で開発が進められるのでしょうか？

クロちゃんがいうには、

• 各社が競っているのは「賢さ」から「どこまで任せられるか」

とのこと。これが、先ほどのつづきの「エージェント」の話なわけです。

で、「AIエージェントっち何ね？（博多弁）」というお話です。

※今号に出てくる博多弁は、すべてチャッピーで出しています。ChatGPTは間違えることがあります。重要な情報は確認してください。私の責任ではありません（爆）

2025年は「AIエージェント元年」と呼ばれ、AIが自分で計画して作業を進めはじめました。「自分で計画して作業をはじめる」というのがポイントです。

• 「AIエージェント」とは、目的を伝えると、自分で手順を考えて、実際に作業を最後まで進めてくれるAIのこと

です。

今までの生成AIの場合、人間が一つずつ質問したり、指示したりしました。それに対し、生成AIは質問や指示に答える（応える）というものでした。

これが「AIエージェント」になると、人間がやることは「目的を伝えるだけ」になり、あとはAIエージェントが勝手に計画を立て、作業し、結果を確かめるところまでやってくれるというわけです。

たとえるなら、「物知りな相談相手（生成AI）」と「仕事を任せられる部下（AIエージェント）」。

もう少しだけ具体的に、例を出してお話しましょう。

カンタンなところだとこんな感じ。

そして2026年、企業での本格的なAIエージェントの活用がはじまっています。

さて、ここまでいろいろとお話してきましたが、今までのAIの歴史を超簡単に流れだけまとめると、

• ルールを教え込む
  ↓
• データで見分ける（専用・裏方）
  ↓
• つくり出す（専用）
  ↓
• 言葉を生成して何でもこなす（汎用）
  ↓
• 仕事を任せる（エージェント）

となります。

さらにこれからの時代はどうなっていくのか？特にビジネスの面において、すでにでてきている変化がいくつもあります。

つづきは来週にしたいと思います。

今回はここまでです！

津久井

投稿者プロフィール

津久井 将信

ロゴ専門デザイン会社ビズアップを2006年に創業。

かつてバンドで大手レコード会社よりCDリリースするも、大事なライブ当日にメンバー失踪、バンドは空中分解。その後「社長になりたい」と思いすぎてヨメの出産５ヶ月前という非常識なタイミングで、各方面から非難を受けながらも独立、5ヶ月でビジネスを軌道に乗せる。

2009年から毎週書きつづけているコラムでは、ブランディングやデザイン、クリエイティブについてかなり独特な視点で切り込む。レインボータウンFMでパーソナリティも務めている。

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