IVSレポ2：生成AIは進化が早く、未来はもっと良くなるという久ぶりの楽観的な空気感が広がっている

生成AIによってITエンジニアの仕事、採用基準、採用数等がどう変わるのかを肌で感じるため、京都で2025年7月2日（水）〜4日（金）の3日間で行われているインフィニティベンチャーサミット（IVS）に参加してきました。

今回は京都でIVS　3日目（7/4）のレポートです。7月4日（金）は計6セッションの参加、4名の方とのmtgという感じのスケジュールでした。

IVS3日目は、2日目に比べ少し話題がバラけ、政治 x 生成AI、行動変容UX x 生成AI、半導体 x 生成AI、音声認識 x 生成AI、日本のAI戦略などAI及び生成AI（LLM）が広範囲に影響を与えていることを認識できる一日でした。

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■AIを活用した民主主義の深化

• 台湾のネット掲示板を活用した熟議民主主義の仕組みを例に、AIが掲示板でのファシリテーターとして、追加で色々聞いていくことで大規模な社会的熟議が可能となり、政策立案に反映できるようになってきている。人手不足、ファシリによる疲弊の解決策としても期待される。

• マクロン陣営がサイバー攻撃受けて会計情報がながれ、そこに誤情報も混ぜ込まれてそのまま選挙に突入し、政治の信頼性が薄れた。リスク要因として大きくなってきている。

• SNSやAI生成コンテンツにより、フィルターバブルや偽情報（ディープフェイク）が拡散するリスクが高まっている。政治的分極化、世論誘導、サイバー攻撃との複合的影響が懸念されており、制度的対応（迅速な削除要請など）が求められる。

• AIにも特定の思想やバイアスが内在するため、テクノロジーの中立性は幻想であるという指摘。重要なのは「透明性」と「オープンさ」であり、人間のブラックボックス化された意思決定よりもAIプロセスを明確にすることが有益であるとの意見。

■生成AI（LLM）の技術的限界と次の可能性

• LLMの性能がすごいのは人間の現が凄いからだが、ネットにある言語データは学習し尽くし始めている。学習データが枯渇し、性能向上がサチる（飽和する）懸念がある。次の技術として、特化型チップや量子コンピュータ、インファレンススケーリング（推論回数を増やすことで性能向上）などが注目されている。
  ※2028〜2029年ぐらいにはインターネットに公開されているデータをLLMが学習し尽くし学べるものがなくなると言われています。そこでLLMのスケーリング則にしたがった性能向上は頭打ちになる可能性が高いことを受けての話とおもわれます

• IBMでは2029年には量子コンピュータでエラーゼロにコミットしている。量子コンピューターならRSA暗号は一瞬で解読できる様になる。それらが実用化されると、LLMの思考速度も早くなり、インファレンススケーリングがでるようになる（スケーリング則の次のLLM性能向上のブレイクスルーになる可能性がある）。

■LLMによるビジネスインパクトが出る領域

• LLMで非構造化データから意味合いを抽出できるようになった。これはビジネスインパクト出せる領域

• とはいえ、生成AIは技術の進化が僕らの理解のスピードを超えてしまっている。だから普及に時間がかかる。

• LLMによってリアルタイムのボイスインターフェースが必ず来る。二つ作って欲しいと言われる。コールセンターの自動化と同時通訳。

• かならず来る未来からバックキャスティングして、戦略を立てるのが重要

■日本のAI戦略

• ビッグテックには投資規模で太刀打ちできないが、日本はAIの学習と実装において先進国の中で有利な立場にある。比較的緩やかな規制と人口減少によるAI導入への抵抗の少なさ。

• また、サイバーセキュリティの強化や電力供給の安定化、データ活用促進のための法整備といった政府の取り組みが今のところきちんと進められ、AI開発と導入を加速させる基盤が整いつつある。

• 一方で、大企業におけるAI導入の遅れが指摘され、民間企業のAI活用と再投資の重要性、国内外の人材育成が重要。

• IVSは凄いいい雰囲気。アナーキーな感じがあり、いろんな人がいろんなことをそれぞれ好きにやってて、めっちゃ盛り上がってる。こういう中から新しいものがでてくる。

■IVS初参加の感想

• 生成AIは1ヶ月後には性能が進化してるので、未来はもっと良くなるという久ぶりの楽観的な空気感。

• 誰かの仕事がなくなるかもしれないが、何かが壊れ何かが生まれる感覚。

• 若者が好き勝手にやってるアナーキーな感じ。玉石混交だが元気で刺激に満ちている。

2010年頃の日本にスタートアップのエコシステムを作っていこうとして、スタートアップがどんどん出てきていたころに近い空気感を感じました。当時はアナログ中心で、ネットはホワイトスペースが多く、いろいろなことをネット化することでビジネスチャンスがたくさん広がっていました。

時間とともにスタートアップのエコシステムも充実して、調達額も年々増え、ネットサービスのホワイトスペースも減り、猫も杓子もSaaS一本槍なった。その後22−23年ぐらいに金利の関係などもありSaaS企業のマルチプル低下によってやや閉塞感がでている状況だったように思います。

そんな中22年11月にChatGPTが登場したわけですが、みんな一気に触ってみたもの、当時はまだハルシネーションも多く一旦落ち着いてしまった。しかし2025年に入って課金モデルが恐ろしく性能が良くなったように感じます。自立型エージェントなども登場し、ソフトウェアのコードを書く部分での進化が凄まじく、開発プロセスがだいぶ変わってきた。

毎月毎週のように生成AIの新しいモデルや技術が登場し、少し前までのベストプラクティスが日々入れ替わるような状況。今後何が来るかはわからないのだけど、どんどん性能が良くなっていくことだけはわかっている（日々それを感じている）。

もう生成AIを使わない状態に絶対に戻らない、生成AIが広範囲な領域に適用可能なことが見えてきて、良くわからないがホワイトスペースが一気にぐわっと広がっている感覚もある。

生成AIをつかうことでのビジネスインパクトは正直まだそこまで出せているところは多くないのだけど、それはとあるセッションで言われていた「生成AIは技術の進化が僕らの理解のスピードを超えてしまっている」という言葉が象徴的で、いまはみんな理解を進めているフェーズなんだろうと思います。

理解が深まってくると、ここに使うとレバレッジするなどのポイントが見えてくる。しかしそれは触ってみて色々試してみないと見えない。これIVSの各セッションで何回も聞いた話。外から見てて、活用ポイントが分かってからの着手だと完全に後手に回るので、今生成AIのプロダクトに取り組んでいる人はFOMO（Fear of Missing Out　「取り残される恐怖」や「見逃す不安」）に駆られ、とにかくアウトプットしまくっているのだろう。

ただ夜のサイドイベントでエンジニアの方たちと話して感じたのは、不安に突き動かされるというより、新しいものがでてきてなんか楽しい！という、プリミティブな楽しさも非常に大きいということ。やんなきゃという焦燥感とともに、これはすごい！なんだこれ！みたいな楽しさが混在している。

今回IVSで少し領域違いのところでの生成AI活用の話を聞いてても非常にワクワクしたし、このあと何が起こるかわからない楽しさはすごい重要だと感じた。

paizaを始めたときも「プログラミングって楽しいんだよな、これもっと広められないかな」というのが結構あって、生成AIに抱く感情もその時の気持ちに非常に近いなと感じた。

■まとめ

• AIは人の仕事を奪うと言われがちだけど、能力を拡張し、隣接職種とオーバラップする領域が広がるイメージのほうが正しそう

• エージェンティックAIによってどう変わるか見えないが、人との協業をどうスムーズにするかが各所でテーマになりそう

• 生成AIはアナログとデジタルの変換部分で手間がかかってきた間に入って滑らかにする潤滑油的な動きが幅広い領域で見られる。曖昧→デジタル、デジタル→曖昧の潤滑油的動きができる用に見える。

• 生成AIは非常に幅広い領域で適用、活用できるため、インターネットが出てきたときに何をネット化するか、みたいなホワイトスペースが生成AIによって一気に増えた。

• まだそんなにビジネスインパクトにはつながってないが、生成AIを使わなくなる未来は絶対になく、色々試してるうちに何かが当たり、それが爆発的に伸びるのかならず来る未来。

• 技術の進歩が自分たちの理解を超えるスピードになっていてる。試さないと生成AIの得意不得意は理解できない。理解しないと出遅れる。

総じてワクワクして刺激て、なんかやりたくなる3日間だった！この場に参加できた事に感謝！

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