ひろゆきが語る生成AI時代の稼ぎ方：企業が来ない小さな市場を狙い、早く失敗する

生成AIこれだけ盛り上がってる中での、ゴールドラッシュ。今の時代生成AI使ってこういうのがチャンスがあるんじゃないか、稼げるんじゃないか。大企業とかブランドのある人がそこ攻め込んだら儲かりそうだなって思われないぐらいのちっちゃいマーケットを狙った方が安全だと思うんすよね。個人で作って30万のやつ5個作ったら月150万じゃないですか。全然美味しい。

はい。うん。プロトタイプを走らせるまではかなり早くなったと思いますけどね。

僕、誰も知らないような失敗したサービス大量に作ってるんですよ。

へえ。

それがすごい早いサイクルでできるような時代になったので、むしろそのAIを使ったコードっていうのはいっぱい書きまくった方がいいんじゃないかなと思いますけど。

もしかしたら早く作れるんじゃなくて早く失敗できる時代なのかもしれないですね。

ま、最小限あれで。

そう。うん。失敗多い方がやっぱ成功率上がりますからね。

とはいえスキルがない人でもアプリ作れますとかWebデザインできますっていう、これはちょっとまだそこまでいってなくて。

DMM 生成AI CAMPさんの提供で様々な有識者の方に生成AI活用についてお話を伺っていくインタビューシリーズの第4弾になります。今回はですね、生成AI時代のゴールドラッシュというテーマでひろゆきさんにお話を伺います。ひろゆきさん、よろしくお願いします。

はい、よろしくお願いします。お願いします。

うちの生成AI関連のテーマに毎回出ていただいてるんですけど、DMM 生成AI CAMPのコース監修者であり、生成AI業界の若手キーパーソンである小澤賢介さんです。お願いします。

はい、今日もよろしくお願いします。お願いします。

今回、生成AIがこれだけ盛り上がってる中での、ゴールドラッシュ。今の時代、生成AI使ってこういうのがチャンスがあるんじゃないか、稼げるんじゃないかって、ひろゆきさん、どんなジャンルを思い浮かべたりしますか？

でもコード仕事に関してはAI使うと間違いなく早いので、普通に仕事をわしわし人間がやってるように見せかけてAIで生成しまくってっていうのでやってる人は今も普通にいっぱいいると思うんですよ。そういう使い方で実質的に儲けるっていう。

で、そのエンジニアの人とかが仕事を受けられるようになったりする物量ってすごい増えたって感じなんですかね。昔と比べて。

受ける仕事にもよるんですけど、こういう感じのアプリですみたいな割とWebに情報多いのだと、じゃあその仕様書AIに作らせて、じゃあこの仕様書通りにコード書いてって言って、で、その後自分で色々チェックして手直ししてってやれば、そこそこの速さでもやっぱり出せるので、普通だったら3ヶ月かかるってやつがまあ2週間ぐらいで終わるかなみたいな。

いわゆる例えばエンジニアで仕事を受託してっていう側もすごい稼げるチャンスがあるんだと思うんですけど、例えばサービス作ったりするっていう発想だとどうですか？生成AI活用して。

プロトタイプを走らせるまではかなり早くなったと思うんですけどね。仕様を決めて、その仕様に合わせてデータベース構造を変えるとかっていうのも結構AIに言えばサクっとやってくれたりするので。なのでそこら辺の、人間がやろうとすると結構めんどくさいよねっていうのもサクっとやってくれるので、そういう意味ではかなり便利なんじゃないかなと思いますけど。

プロトタイプを簡単に作れるようになると、どういうチャンスが出てくるわけですか？

例えば、こういうサービスやりたいよねっていうので、そのプロトタイプ作ってユーザーに使ってもらうまでに、下手すると3ヶ月とかかかるわけですよ。

確かに。

で、それが1週間、2週間でできたりすると、その分人件費かかんないよね。実際ユーザーに使わせてみてとか、自分で使ってみて、やってみたら使い物にならんよねってものって結構あるんですよ。なんかこういうの作ってみたら便利なんじゃね、作ってみたら、あ、これ全然ダメだわみたいな。

そういうところが本来3ヶ月のところ2週間である程度判断できるってあったりするので、打率は上がるんじゃないかなと。あとは、当たらなそうでもやってみようっていう遊びができるようになるんですよね。

エンジニアが3ヶ月かかりきりになりますってなると、人月で言ったら2、300万の投資になるわけじゃないですか。それなりに儲かんないとまずいよね、なんですけど、2週間ぐらいだったら、今手空いてるんだったらちょっとやってみたらみたいなので、そんなに儲からなそうなやつでもアプリまで持ってっちゃう。で、アプリ触ってみたら、あ、なんかちょっと面白いかもねみたいなのもできたりするので。

だから単なるエンジニアだけじゃなくて、ひろゆきさんのように2ちゃんねるみたいなこういうプロダクトを作りたいんだみたいな、なんか言った方の重要性が高まっていくのかなみたいな風に思ってますけど。

確かに以前ひろゆきさんが生成AIうまく使って今流行ってるApp Storeのアプリとかをリプレイスしたらいいんじゃないかみたいな話をしていたという記憶があるんですけど、具体的に生成AI活用してチャンスがありそうなビジネスの話とかってなんかあったりします？

ブランド系とかユーザーのロイヤリティがあるやつとか、コミュニケーション系っていうのは結構リプレイス難しいんですけど、ツール系って、これのが同じような値段で機能多いよねとか、こっちのが安いよねとかっていう、そのスペックで比較されるものって結構リプレイスしやすいんですよね。なのでそこら辺のツールをひたすら大量生産し続けるのでまだいけんじゃないかなと思いますけど。

なるほど。ユーザーのスイッチングコストがあまり高くない領域とか。

ツール系はその裏側変わっても別に使い方としてあんま変わらんよねっていう部分があったりするんで。ずっとそれを使い続けなきゃいけない理由も特にないみたいな。なのでリプレイスしやすいって。

そっか。

だからそのなんか大企業とかブランドのある人がそこ攻め込んだら儲かりそうだなって思われないぐらいのちっちゃいマーケットを狙った方が安全だと思うんですよね。

あ、確かに。

山登りアプリのマップとか、山登る人みんな使うと思うんすけど、山登らない人は絶対インストールしないんですよ。だからもう山登る人だけはデフォみたいな。でもそれ以上伸びないから、一般企業があれに突っ込んだって山登りの人にしか売れないから、もうマーケット見えてるじゃん。だからここら辺のが安全なんすよね。

だから個人だったらそういうところに攻め込んだ方がチャンスがあるというか。

毎月300万ぐらい売上上がりそうだよね、になるとやっぱ企業が来ちゃうんですよ。でも毎月30万ぐらいが限界じゃねみたいなのだと、誰かが30万月々儲けてても別に企業来ないんですよ。でも個人で作って30万のやつ5個作ったら月150万じゃないですか。

全然美味しいって。

なのでそのマーケットちっちゃいところっていうのを抑えに行った方が実は安全っていうのあるかなって。こないだ事例があって、フラダンスって日本に200万人ぐらいやってる人いるって知ってました？

全然。

でもフラダンスって学ぼうと思ってもいいアプリもないし、ちゃんと教室とか行かなきゃいけないので、いわゆるDXが進んでいないみたいなのがあったと。で、生成AIでその動画解析してくれる。だからいわゆるスマートフォン立てて自分がフラダンスやるとコマに切り出してくれて、ここの姿勢はこうみたいなアドバイスしてくれるようなアプリ作りたいって言ったフラダンサーの方がいたんですよ。

で、これエンジニアでもないですよ。フラダンスをやっていた方が自分の課題に合わせてそのアプリやったら、何かのハッカソンで結構上位になったみたいなことがあったんですけど、めちゃくちゃニッチなところにアプリ作っていけたら面白いかなって確かに思って。

確かにやりたいことがないといけないってのはありましたけど、本当自分が単純にめっちゃ好きなこととかマニアックな趣味とか、その辺を生成AI活用してアプリ作ってみたらなんかあるかもみたいな。

はい、っていうのは結構追求した方がいい気がするんですよね。自分と同じような生活スタイルの人は結構いるはずなので、そういうとこでニッチを拾ってくっていう。

確かに、よくエンジニアじゃない人でも、俺こういうの作ったらマジいいと思うんだよなとかいう人いるじゃないですか。今まではそれはただ言ってるだけだったのが、ちょっと試して出すができちゃうっていう。そういう時代なわけですもんね。それがだから100人ぐらいの人に刺さればちょっとぐらいね、収益になる可能性はあるっていう。ロングテール課題って昔話出てきましたけど、そっちがチャンスがある。

あ、確かにロングテール課題って言いましたね。

ありましたね。

主要な2割の課題には結構いろんなSaaSとかサービスが出ちゃってると思うんですよね。でもロングテールの、金にもならなそうな、投資もできなさそうな課題にいかに適用できるかみたいなのは大事な気がしました。

そこには投資少なくなるから、そっちがチャンスがあるってことですね。

はい。

ひろゆきさん自身はどんな時に、どういうきっかけで、どういうモチベーションでこれ作りたいなってなるんですか？

なんかゲームに飽きて映画に飽きて漫画に飽きて、すげえ暇な時っすかね。

あ、じゃあ摂取、摂取、消費、消費で、飽きたら今度自分で作るみたいなのが、その延長線上にあるみたいな。

っていう感じとか、なんか数年おきとか1年おきとかにちょこちょこあるんすよね。で、そういうタイミングでなんか作ろうって言って作って飽きてやめるみたいな。ここ半年これ流行ってるよねとかの競争に行ったとしても、誰がやってもそんな結果変わらないし廃れるんですよ。その3年、5年単位で、あ、これないけどうまくいったらこれぐらい伸びるよねみたいなのって、いろんな日常生活の中で思いついて、思いついたら消えて、たまに消えないやつがあるんですよ。

うん。あ、分かるわ。

あれ、これ誰もやんねえな。で、これでも何年後も使うよなみたいなのがあって、っていうのを頭の中で仕様設計とかして、で、こういう感じであればそんなにお金かかんないし作れるよねとかっていうのがだんだん脳内にできてきて、他にやることがなくなった時にじゃあ今やろうみたいな。

だからあんまり刹那的なトレンドに乗るっていう感じよりは、ちょっとこれもう少し続くんじゃないのみたいなイメージがあって、でもどこも作んないな、やろうみたいな。

だからなんか、すげえ昔ね、クラブハウスっていうのがコロナ時代流行ったでしょ。

懐かしい。はい。

あれ結構似たようなアプリ作ってる人多かったんですけど、僕これはすぐ廃れるなって思ったんですよ。

なるほど。

そういう感じで、流行ったとしてもこれは長期持たないよねとなると、でも観察はするんですけど、で、やっぱり持たなかったなっていうの見て、はいはいみたいな感じで次みたいな。

うん。なるほど、参考になります。

ちなみに僕、その毎年1兆円投資してるOpenAIとかそこら辺も、最終的には利益は出さないんじゃないかと思ってますけどね。

どういうことですか？

結局はそのなんか1兆、2兆とか毎年その投資をして、その利益が回収できるほどの差が生まれないと思ってるんですよね。ChatGPT-5になって性能が上がりました。じゃあ使ってる人で4と5の性能の差で、そこの差に対してお金を払ってもいいと思える人はどれぐらいいますかって言うと、ほとんどいないと思うんですよ。

大学の研究で使ってますとか、1000級のレベルのところですごい研究に使ってますという人は違いますよ。

でも多くの人ってChatGPTに検索エンジンで済むようなどうでもいいことを聞いて、で返ってくるわけじゃないですか。で、ChatGPT何が変わりましたかって、なんか前よりは寄り添わなくなったとか口調を合わせてくれなくなったとか、そのインターフェイス周りの話に終始してて、要は人間がその差が理解できないんですよね。

うん。

なんで人類そこまでのスペック必要ないって。

私が見ても、確かに先ほどひろゆきさんがおっしゃってた、ちょっとゴマすりみたいな表現っていうのは結構減ってきたりとか、あとハルシネーションも減ってきたりみたいなことは起きてはいるんですけど、それに1兆円、2兆円かけるんですかっていうのが多分今ひろゆきさんの問いのような気がしているし、実際には無料で使えますからね。でもAPI使うこっち側が得っていう感じですかね。どっちかっていうと。

あ、そうですね。

なので、世界中の人がアメリカに投資して、アメリカの会社の人がLLMをバンバン開発していって、で、オープンソースで安くてパソコンレベルでも動くものっていうのもどんどん出てきてるので、そういう意味で成果として一般のユーザーはただ同然で使えるようになってるので、人類としてはすごいありがたいと思ってますよね。

とはいえ結局出来上がったものを、それなりにそのコード書ける人とか、じゃあそのままのCSSでもCSS分かる人とかがやっぱ微調整しないと、思った通り相手の言ってるものにはならないんですよね。なのでなんかスキルがない人でもアプリ作れますとかウェブデザインできますっていうと、これはちょっとまだそこまでいってなくて、例えばこの角が丸になってるところを角に変えたいよねとか、その角を丸に変えたいよねとかって、別にコーダーの人だったらさらっと直せるんですけど、これが全くわかんない人だともう1回AIに同じようなこと言って全然違うのになってっていうので、AIとのピンポンをずっと続けるみたいな、むしろ結構時間かかっちゃうみたいになったりするので。なのでなんかスキルがなくてもできるようなレベルにはまだ至ってないと。

うん。

なので結局それなりにデザインとかプログラムとかできる人が使うと割とその生産性上がるんですけど、やっぱりそこができない人がやると最終的に思い通りのものにはならないので、なかなか難しいことになっちゃう。

うん。そっか。じゃあプログラミングとかのやっぱベースの素養ってのは必要で、そこの掛け算っていう感じなんですかね。

なのでなんか今の多分20代、30代ってそのAIありでエンジニアリングを始めてくと思うんですけど、逆に今の40代、50代ってサーバーも含めて1から全部やるのが当然だよね。

うん。うん。

で、そういう人たちは全体設計が見えてるので、じゃあそのコードを書いたとして、そのサーバーはどういう仕様のサーバーがいいよねとか、サーバーリソースこういう形でやった方が少なくて済むよねとか、ここデータベースにやらせないでCPUぶん回した方がいいよねとか、そういう曖昧なところと全体設計みたいなのがふわっとできるんですけど、これが全くできない世代が来ると、結局全体の仕事任せられないよねっていうので、多分40代、50代のAIじゃない世代のエンジニアばっかり仕事増えるってことになるんじゃないかなって思っています。

面白い。そういう世代こそAI使ったらよりいいよねっていう感じなんですか？

むしろそういう世代が自分の知識と経験を元にAIでコードを書かせちゃうと、1人でできちゃうんですよ。

エンジニアさんって言うとコード書くだけと思ったら、例えば大企業だとしたらそのセキュリティ要件とか、あと想定されるアクセスにちゃんと耐えられるのかみたいなところとか、書くだけの知識じゃない部分も必要なわけなんですけど、私がよく言ってるのは、ミドルキャリアの可能性伸びるよねって話をしていて、いわゆるそのまだ20代で何もない時にAIだけって、なんかそれ掛け算されないよねっていうのを本当思うので、そうなるとやっぱり何かしら自分のスキルがある状態で生成AIやるっていうのはすごく重要な気がしています。

確かにそれは本当に皆さんに聞いて共通の見解がありますよね。地力をちゃんとつけて、その掛け算してかないといけないっていう話。

ちゃんとコード書ける人ってAIの使い方もうまいんですよ。なんで、仕様を書かせて、その仕様にコード書かせて、で、テストコードもAIに書かせてとかで、本来自分の手でやることをAIにやらせるっていう形で各パーツを作ってくんですよね。

で、そのパーツを整合性があるようにつなげて、ほら動いたよねなんですけど、何も分かってない人って最初からAIにボーンって投げちゃうんで、どこにバグがあるかもわからんし、これ直したらどういう影響があるかもわからんみたいになっちゃうんですよね。

うん。

自分の力を超えたものを生成AIに求めるか、自分の力をどこまで、その範囲を広げようとするかの違いっていうか。知識がある人って全体感も分かりながら見ているので、そうなると結構生成AIに対しての修正の指示とか対話の仕方がすごく綺麗なんですよね。

で、多分そういう人って部下ともきっと接し方綺麗なんだろうなっていう風に思って。

そうかも。マネジメントも上手いような気がします。

ひろゆきさん的に、生成AIがこれだけ広がってきた時代でも、いわゆる優秀な人のイメージってあんま変わんないよねって感覚はあるんですかね。

優秀な人がより生産性が上がるので、優秀な人がすげえ稼いでて、で、良いプログラムが世の中に出回り、中途半端な奴らが結構苦しむ。しかも若手はその全体を見て設計をするというのを学ぶ機会がどんどん減っちゃってるので、なのでだいぶ厳しくなると思うんですよね。若手の人が育つのが。

なるほど。

結局そのじゃあ20人スタッフいるとって、昔だったら20人でコード作りましょうだったのが、結構優秀な人がAI使っちゃって、チーム5人とかで完成まで持ってけちゃったりするんですよ。

うん。うん。

そうすると残りの15人は訓練とか教育する機会もないし、そもそもその仕事にもつけないじゃないですか。

なのでなかなかシビアな時代にはなるかなとは思いますけど、例えばそのちっちゃい会社で情シス部自分しかいなくて、で、こういうシステム作りたいんだよね、AIでも何でも使っていいよって言って、試行錯誤しながら自分で全体設計をAIと使ってやるのはいいんですよ。だけど、なんかそこそこ大きい会社ですげえ優秀なSEも仕様書もあって、でコード書いてくださいってきた人って、なかなかその全体を見る訓練をされる機会もないので、コード生成能力はもうAIが高くなってるから、そんな給料払えねえよってなっちゃう可能性がある。

うん。確かに。

ここからは先ほどちらっと言いましたけども、DMM 生成AI CAMPのちょっと紹介をできればなと思ってます。このスクールの特徴は実務にすぐに生かせる生成AI技術を学べるっていうのが特徴でして、コース大きく2つあるんですけど、いわゆるプロンプトエンジニアリング、LLMへの指示出しの方法を学ぶコースか、それらを活用した生成AIのアプリを作る、それを学べるコースが大きく2つあって、で、今回はひろゆきさんってこともあるので、その中でもアプリを作るっていうコースの方の紹介ができればという風に思います。で、それが生成AIエンジニアコースというもので、これを小澤さんが監修しているとこですよね。はい。

で、特徴1がですね、プログラミングの基礎から学べるようになってるってことですよね。

はい。あ、そうです。なのでこれをただ単にコーディングAIのツールだけを学んでも意味がなくて、そうなるとある程度はPythonの初歩みたいなところからちゃんと学びながら生成AIを使って、で、先ほどデプロイって話があったんですけど、ちゃんとそのイテレーションというか、プロジェクトをちゃんと回すっていうことに結構重きを置いた設計になっているかなという風に思っていて、つまり、Pythonの基礎から実践を学ぶだけじゃなくて、そこに今度AIを絡めることによって、で、さらにそれを使って今度AIのアプリを作るっていうことができるようなコースに設計されています。

なるほど。

ひろゆきさん、Pythonってのはどういう技術なんですか？

最近流行りなので、とりあえずなんか最近プログラムって言ったらみんなPythonって言い始める、そういう感じですね。

何が優れてるんですか？

ミドルウェアも割とそこそこ安定してきたし、なんか複雑なことをやろうとしても結構できるよねっていうのと、あと割とどんな環境でもちゃんと動くよねっていうのもありますけど、やっぱ流行りっていうのはでかいかなと思います。

GitHub Copilotとかっていうのも書いてますけど、これはコーディングアシスタントをしてくれるAIツールって感じですかね。これの使い方も学べるっていうことで。

はい。そうです。これ課題があるんですよね。課題があるので実際にそのアウトプットを作るっていうのを繰り返しながら、割とちゃんと実践でも体験できるんだけど、ただAIも使うみたいなところはすごく重要だと思います。あとはステップ4のとこにLangChainって書いてあるんですけれども、これからその生成AI系のフレームワークとかライブラリーをどう使っていくのかっていうのはすごく重要なので、その辺まで含めた内容になっているというのも1つのポイントかなと思います。うん。

なので全体像で言うと、プログラミングの基礎学びながら、それをAIによってどう効率的にやるかも学べながら、最後は生成AIのアプリを作れるみたいなのが全体です。

AIエージェントとかもちょっと作ったりもできる。

そうですね。ある程度は自律的なアプリケーションみたいなところもやっていくということになると思います。

うん。ひろゆきさん、これ全体像を見てどんな感想ですか？

逆にこの時代でAIをやりたいと思ってる人に基礎からPythonを教えるっていう、なんか辛抱強さをやらせるの結構難しいんじゃないかなっていう気がしちゃうんですけど。

どうなんですか？

とはいえ多分それができないとプロダクトを作るって成功体験までは結局繋がらないなという風に思うので、まさに今おっしゃっていたような辛抱強さは要るんですけど、あとはその人がいかにキャリアの危機感を覚えてやってくれるのかっていうところでしかないのかなっていうのは思いますね。

なるほど。僕もおざけんさんのおっしゃることは正しいと思うんですけど、なんかAIでちゃっちゃとやりたいみたいな人って、もうノーコードでええやんみたいなとこ流れそうじゃないですか？

流れそうです。

そこをちゃんとやるっていうのは結構脱落する人もいるだろうし、長期的には正しいんですけど、なんか理解してもらうの難しそうだなと思って。

そう思います。なのでひろゆきさん、今回はこの講座がOpenAIのAPIの使い方とか、あとはそれこそRAGデータの連携の仕方みたいなところまで含めて、ある種差別化要素にはなってると思いますし、それがトレードオフなのかなっていう感覚はすごく思ってました。

そうすね。ちょっと辛抱強くやんなきゃいけない部分も絶対あると思ってて、なので各種のプロであるメンターに相談会で質問できるみたいなサービスもあるそうです。やっぱり人間に聞けるっていうのはプログラミングとか生成AI学んでく上で、ひろゆきさん的にも大事だなとは思いますか？

本当に詰まった時は最後は人間なんですけど、ただ人間に聞かないでいかに覚えるかっていうのをエンジニアの資質の1つだと思うんですよね。

確かに。じゃあ、自分で頑張ってから聞いてほしいですね、ここはね。

そう。ただどういうツールが今便利なのとか、どれが1番安いのとかっていう感じだと、やっぱ人間に聞いた方が早いので。

確かに。

それが聞ける人っていうのは割と便利だなと思って。

確かに。でもね、メンターが意外とすごくて、結構副業的な感じで、普通に例えば外資のIT、あと日本でもそれこそ結構大手のメガベンチャーとかでエンジニアやってますよみたいな人もいますし、あとは普通に自分でベンチャー企業でエンジニアしながらみたいな。結構ね、いろんなメンターが集まってる。それが10%ぐらいの合格率っていうのも、だからこれは1個のポイントなのかなって思ったりですね。

メンターの人の待遇というか、給料ってどれぐらいもらえるんすか？

給料ね、どれぐらい。私、給料まで把握してないです。原価率結構高いです。

原価率高くしちゃってる。あ、結構出してるっていうことですね。

現役で生成AIでキャッチアップしてちゃんとできる人って、なかなか見つからないです。

うん。

まずメンタリングとかって、分かりやすく人に伝えてあげられるとか。

なるほど。副業になってきますよね。だから現役だから、大体の人が現役で副業で、トレンドを理解してて、喋るのも得意で、わからないことを理解したってなると本当に少ないですよ。

聞いてる限りスペック結構高そうだから、それはそれなりの金額払わないと来ねえだろうなって気がして。

多分そうですね。ただこれだから、オンラインでコンサルティングとかできる時代になったから、コロナ以降その副業リソースでこういうことをやれる人っていうか、逆にこちらからしたらそういう人に頼れるっていうか、そういう文化多分めっちゃできた気がしますね。昔はあんまなかったと思うんですよ、それが。

うん。

今、生成AI関連のやっぱり開発の仕事が単価は3倍ぐらい高いっていうデータもあるらしくて。

ま、結局稼げますからね、エンジニアは。

SIerに日本の多くの割合のエンジニアがいると思うんですけど、中長期的にもう必須のスキルになるんですが、それも多分今日話した、なんとなく使えるとか、なんとなく使ってコードが書けるではなくて、一定レベルの生成AI使いながら、ある程度開発の知識もあり、現場でゴリゴリとちゃんと回すことができるみたいな、そういったスキルが多分これからどんどんスタンダードになっていくのかなと思うので、本当になんか現場特化というか、リアルがどうなってるかっていうのを抑えながらやっていくっていうのが特徴かなと思います。

うん。

ちなみにひろゆきさん、全体聞いてもらって、この生成AIエンジニアコースっていうのは、どういう人だといいんじゃないかな、おすすめじゃないかなって思います？

ちゃんとやろうとする人だったら結構いいと思うんですよね。なのでなんか、金さえ払えばエンジニアになれるんじゃねみたいな、AIでちょろっとやればいけるんしょみたいな人が行くと、多分返り討ちに遭うっていう。なので生化系じゃなくて、ちゃんと業務として仕事したい人向けなんだろうなって気がしました。

でもなんか聞くと2通りあるらしくて、やっぱりエンジニアになりたいっていう初心者の方で本気でやりたいって人も当然いるし、結構上級っていうか、スキルがあるけど生成AIのこのトレンドのところキャッチアップしてっていうの、結構2極化してるって聞きましたね。

まさにそうだと思います。エンジニアじゃない人がやるというケースと、エンジニアがこの生成AI周りの情報をキャッチアップしたいというケースの2つがあるかなと。でもエンジニアにこれからなりたいが多いかなと思いますけど。

うん。AIのアプリを作るって話なんで、自社の業務とかに合わせたアプリを作りたいって言って入ってくる人は結構多いらしいです。そのエンジニアで実業務でそういうのやんなきゃいけないって言って、これで学びに来る人が多いと聞きました。

もう1個ですね、Difyマスターコースっていうコースがあって、ひろゆきさん、Difyって知ってます？

なんか自動化のやつですか？

Difyはどう説明する？

ブロックをつなげていく形で、ノーコードでブロックをつなげながらワークフローを作ることができるツールで、で、それぞれのブロックが何かのデータベースにつないだりとか、何かのツールに繋いだりできるので、例えば私が作ったもので言うと、名刺読み込んだらまず画像認識のブロックがあって、そこからこの人の会社がどういう会社かを調べ、大企業だったら大企業のボックスに入れるみたいなボックスを作ることによってワークフローを実現することができる。これワークフロー自体はRPAの時代からある考え方なんですけど、そこに生成AIが入ることで柔軟にいろんなことができますよっていうところですね。

うん。だからこれも生成AIのアプリを作るって意味では同じなんですけど、これがノーコードでできて、さらにいくつかステップをつないでワークフローをつなぐみたいなことも、だから自動化みたいないろんなことができるっていうのが特徴ですよね。

そうです。人間の仕事ってワークフローで成り立ってるので、これDify、今日本では1番注目されてるワークフロー系のツールかなと思います。

うん。これ途中に業務時間を3000時間削減してるなんていうのあります。これサイバーエージェントですね。うちの会社今すごいDify推してて、それを推進する部署があって、社員にみんなこの非エンジニアでも生成AIアプリ作れるっていうのすごい推進してますね。ただ若干癖はあるんで、一気に教わった方が多分いいなとは僕も思いました。

そう思います。うん。

昔から似たような概念のものはあったんですよ。ただ、繋ぐところとかが、その各社がAPIを作るっていうのがなかった時代なので、結局できることがあんまりなかった。なので今は割といろんなサービスがAPI出してくれるのでできるようになったって意味でいくと、エンジニアリングの話というよりは、その各社API出して繋ぐのが当たり前になったよねっていう。

うんうんうん。で、なんかSlackの影響かなみたいな気がするんです。

あ、そうすよね。だから特にいいのSlack連携とかですよね。

Slack連携はめちゃくちゃ便利で、例えばメールを作った時も、これで返信しますかって言ったらSlackに通知が来て、でSlackで返信するってボタン押したら返信するみたいなこともできたりするわけです。

めっちゃ大事ですよね。だからSlackだけで仕事が終わるみたいな世界線も多分結構来ているので。

うん。そうすね。

だからこのコースだとDifyの使い方学びながら、あとはさっき言ったRAGっていう、自分たちが持ってるデータを参照しに行く技術、RAGって言うんですけど、それを学べたりとか、あとさっき言ったこれですよね、ツールとの連携方法っていうので、より実務連携させる方法を学べるってことで、さっきひろゆきさん言いましたけど、初めのプログラミングでちょっとつまずいた方がこっちのコースに移行するっていうケースも結構あるらしいです。

いいと思います。楽しいんで。ワークフロー繋ぐとすぐ実感持てるんで。

そうですよね。これはだからちょっと今うちの編集部でもちょっと使いたいなと思って、今色々探ってみてるところっていう感じです。

例えばだから先ほど言った中で言うと、名刺の画像アップロードしたら名刺の情報引き出して、でその会社向けのメールをもうGmailに下書き保存してくれるとか、いろんなワークフローを作ることができるので、結構自分の業務にどう使えばいいんだろうっていうの考えながらワクワクできるので、面白いかなと思います。

うん。なるほど。

非エンジニアでもこういう風なもの作れるようになるってのもかなり大きいなと思います。ひろゆきさん。

アイデアがあってこうやったらいいよねって思える人は結構できるんじゃないかなとは思いますけど。

うん。

多くの人はそこまでないので、なんか他の人が作って使ってるツールが便利そうなのコピーして使うってのが無難でいいと思いますけど。

むしろやっぱ仕事ができる人がこういうのを使うべきかもしれないですね。

あとは例えば、こういったものがこれからどんどんライブラリーで展開されていって、App Storeみたいにインストールできてみたいな世界観はこれから来るかもしれないので。

あ、これで確かに作って、それを売るっていうことも当然あり得るとは思います。

ありえますよね。山登りとかフラダンスみたいなニッチな領域に特化したものがあれば、それこそまた売れる可能性もあるのかもしれない。

確かに。

ちなみにこのコースで試しに作ってみるのはこんな例らしいんですけど、競合のリサーチをするAIエージェントだったり、あとは提案資料とかを作るAIエージェントだったり、さっきの問い合わせ対応の自動化のチャットボットとか、あと生成AIの英会話アプリとかも数時間で作れちゃうらしいっすね。

はい。

これとかって今までかなり時間をかけて作っていたのが、サクっと作れちゃう世界が来てるという感じらしいっすね。

今日本国内で注目一気に高まってるので、Difyできるようになるだけでも直近1、2年はまず分かりやすく市場価値つくだろうなっていう感じはあるので、おすすめかもしれないですね。

うん。確かに。ちなみに僕いいなと思ったのは、プロンプトを長々とした、このプロンプトいいよっていうのをチーム内に広めようと思ってもすごいめんどくさがられるんですよ。ただ最後アプリにしてインターフェイスシンプルにすると使われるってのはあるなと思いましたね。

結局その使う人が使いやすいようなところまで持ち込むってなると、割とノーコード系はUIが分かりやすくなったりするので。

そこでなんかDifyとかノーコードツールを使えるようにして給料を上げようとか、これで転職しようとかになると、2、3年後厳しいことになるんですけど、社内の課題を解決したいとかっていうレベルだったら全然十分だと思いますけど。

確かにそういう風に僕は使いたいなと思いましたね。

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ということで、今日ちょっと結構長い時間いただいて、ひろゆきさんの生成AI観みたいなのいっぱい聞きましたけど、どの辺がポイントなんすかね。

結局自分のベースの力が大事だって話はやっぱり今までも感じてたんですけど、今日はなんかより感じたかなっていう風に思いまして、AIだけに翻弄されるんではなくて、AIやる時代だからこそ自分に向き合わなきゃいけないみたいな要素があるのかなっていう風になんか再認識できたんで、良かったなと思いました。

うん。それができた人は生成AIでよりいけますよっていうね。

自分のこと認められない人がAIやっても、平均的な人になってしまうのかなと思うので。

はい。でもなんか僕は2、3年に1回でいいやなんですけど、じゃあそうじゃない人の場合って、むしろそのAI使って1ヶ月に1本アプリ作るぐらいのが多分成長すると思うんですよね。

うん。

AIの力バリバリ使ったとしても、やっぱりそのアプリを完成まで持ってって、で、それがユーザーだったり知り合いだったりに使ってもらってっていうフィードバックを受けてとかっていうのやってくると、やっぱりその仕様の作り方だったりとか、プロモーションの仕方だったりがどんどん洗練されてくんですよ。

うん。うん。うん。

なのでそういう意味で、そのサイクルをいかに早くしていっぱい作るかっていうのやっといた方が、やっぱ長期的にはいいと思うので。なんで僕、誰も知らないような失敗したサービス大量に作ってるんですよ。

へえ。全然そのイメージないな。

もう失敗してるから、みんな思い出してもいないだけで。っていう感じで、その経験があるがゆえに割と色々できるってのもあったりするので、なのでそれがすごい早いサイクルでできるような時代になったので。

確かに。

むしろそのAIを使ったコードっていうのはいっぱい書きまくった方がいいんじゃないかなと思いますけど。

手数出してるんですね。考えると、もしかしたら早く作れるんじゃなくて早く失敗できる時代なのかもしれないですね。

ま、最小限あれで。うん。失敗多い方がやっぱ成功率上がりますからね。

そっか。それが1番浅い傷でできる時代ということですね。ということで、最後これからの時代に活躍していきたいものづくりの人への金言がいただけたなという風に思います。今日紹介したDMM 生成AI CAMPの生成AIエンジニアコース、あとはDifyマスターコースの詳細は概要欄に貼っておきますので、もし今日の話で興味持った人はですね、是非チェックしてみてください。ということで、おざけんさんとひろゆきさん、今日は長い時間ありがとうございました。

ありがとうございました。ありがとうございました。ありがとうございました。