最も包括的なChatGPT起業家向け指導！次のByteDanceは誰でしょうか?

AIの急速な発展は、あらゆる分野に一定の影響を及ぼしています。では、この「AI 2.0」の時代において、セグメント化された機能とシナリオの組み合わせを通じてより多くの参入ポイントを見つけ、市場の需要を満たし、より大きな利益を分け合えるのは誰でしょうか?この記事では、著者が現在のアプリケーションを分解して整理します。見てみましょう。

3月24日、OpenAIは次の2つの大きなイベントを軽い調子で発表しました。

まず、ChatGPT をインターネットに接続します。

第二に、OpenAI はサードパーティのプラグインを公開しており、どの開発者も独自に構築に参加できます。 OpenAI は、「ChatGPT でプラグインを構築する方法」という完全な構築プロセスセットも提供しており、Github でオープンソース化しています。

これは、ChatGPT に属する「APP Store」が本当にやってくることを意味します。 OpenAIも同日午後、iOSおよびAndroidのエンジニアを募集する募集通知の発送を開始した。

▲画像出典：OpenAI公式サイト

李開復氏は「新しい AI 2.0 時代には、モバイル インターネットの 10 倍のプラットフォーム チャンスが生まれるだろう」と述べています。これは、ケーキをめぐる争いではなく、新しい生態系の構築なのです。エコシステムの下には、起業家が探求するのを待っている起業機会が無数にあります。

文鑫易演発表会で、ロビン・リー氏はまた、ビッグモデルの下での3つの主要な産業チャンス、すなわちサービスとしてのMaaSモデル、垂直産業モデル、アプリケーション開発を提案した。 Robin Li 氏は、MaaS や業界モデルと比較して、アプリケーション エコロジーの方がより重要で、より大きなチャンスであると考えています。

対照的に、インターネット時代からモバイルインターネット時代にかけて、バイトダンスのようなダークホースが誕生した。デジタル化からインテリジェンス化への変革の時代において、今後あらゆる業界のビジネス環境をかき回そうとする無数の目が闇夜に潜んでいます。

現在のインターネットおよびモバイル インターネット ベースのアプリケーションはすべて作り直されることが予想されますが、これはまだ最初の段階にすぎません。 「古いアプリ」の再構築は、「新しいアプリ」の革新と同時に行われ、AI 2.0 開発の左右の足となります。

「Self-quadrant」は、GPT-3 APIインターフェースのみに基づいて、現在海外で構築されているさまざまなアプリケーションを整理し、既知の714のアプリケーションを分類し、基礎AIトレーニング、基礎開発、アプリケーション開発などのさまざまな側面をカバーし、ソーシャル、効率ツール、法律、オーディオおよびビデオツールを含むさまざまな業界のアプリケーションを成長させ、2Bアプリケーションの種子さえも成長し始めています。

▲原文はQuadrantより。転載の際は出典を明記してください

世界最大のSaaS企業であるセールスフォース・ドットコムは、海外の急成長企業を参考に、OpenAIと連携してエンタープライズCRMのBサイドシナリオの検討を開始し、デジタルコラボレーションオフィスソフトウェアSlackの一部の企業ユーザーを対象に試験運用を開始した。 Microsoft は、GPT-4: Copilot をベースにした一連の Office ツールもリリースし、インテリジェント オフィスへの第一歩を踏み出しました。

「高エネルギーのチャットツール、AIGC によるグラフィックとテキストの作成、Copilot、そして今日見られるアプリケーションは、AI 2.0 機能のほんの始まりに過ぎません」と Kai-Fu Lee 氏は評価しました。

2 月初旬から 3 月初旬までのわずか 1 か月で、上記のデモ ライブラリに 200 近くのアプリケーションが追加されました。 ChatGPT の機能のさらなる外部化により、最新情報へのアクセスから特定のナレッジ ベースの取得、さらにはユーザーに代わって操作を実行できるようになるため、アプリケーションの規模は飛躍的に拡大します。

細分化された各機能とシナリオの組み合わせにより、次のバイトが生成される可能性が高まります。

1. ハンマーを使って釘を探す

これら 714 個のアプリをレビューした結果、さまざまなアプリケーションの開発が初期段階では「成熟」していなかったことがわかりました。

上記の 714 個のアプリケーション デモのうち、ほとんどはスプレッドシート、ライティング アシスタント、オーディオおよびビデオ生成、コードフリー開発などのツール タイプです。各製品は特定のサブ機能に対応していますが、具体的な使用シナリオがありません。

たとえば、ChatPDF では PDF ファイルをドラッグ アンド ドロップしてデータベースを検索したり、重要なポイントを抽出したり、ロジックを整理したりすることができ、インターネット製品のモデルを採用しています。この機能は、特定の財務レポート分析ソフトウェアの最下層に表示され、財務レポートをキャプチャ、ダウンロード、インポート、分析して、最終的に分析レポートを作成できるバックエンドの組み合わせ機能を形成する必要があります。

▲画像はChatPDFより

現在、成熟したアプリケーションは、ソーシャル分野のSnapChat、検索エンジンのBing、オフィスソフトウェアのNotion AIなど、以前に開発され、ChatGPT機能に接続されてから反復された製品に主に集中しています。ただし、これらの成熟したアプリケーションのインテリジェンスは別の道です。インテリジェントなオフィス ソフトウェアとして、Notion AI は Copilot と比較するとシナリオを深く理解していないのは明らかです。

類似点は、どちらも「スペース」または「/」を使用してオフィスのシナリオで AI 機能を起動し、AI に質問したり指示を出したりできることです。しかし、違いは、Copilot のインテリジェンスは、Word、PPT、Excel、Outlook などを含む Office ファミリー全体を接続するエコロジカルな機能であり、AI がまさにオフィス アシスタントのようなものになるという点です。たとえば、Copilot は Outlook の電子メールを読んだり、Word 文書を計画したり、Excel のスケジュールを調整したりすることで、ユーザーに気付かれずにプロジェクト PPT を完了できます。

▲写真はNotionより

ある上級プロダクトマネージャーは「Self-quadrant」に次のように語った。「はっきり言って、今は『ハンマーで釘を探す』段階です。ツールは揃っていますが、誰が使うのか？ どのように使うのか？ 効率をどう高めるのか？ これらは、起業家が今考えるべき問題です。すべてのPMは危機感を持つべきです。インテリジェンスとシナリオをどう組み合わせるかが、今後のテストの核心となるポイントです。」

初期の頃は、一方では製品が未熟であり、他方ではビジネス モデルを再検討する必要がありました。

現在のモデルから判断すると、多くの人がインターネットやモバイルインターネットの体験をスマート製品に適用したいと考えていますが、ほとんど機能していないことがわかります。

中国の大学生チームが API をベースに ChatMind 製品を開発しました。初期段階では約1か月間無料で利用できたが、現在はサブスクリプション型の課金モデルを採用している。創設者は紫象限にこう明かした。「ウェブサイトは安定しておらず、専任の人員によるメンテナンスが必要です。人件費とは別に、小紅書などのプラットフォームでの宣伝を含め、メンテナンスには1日数百元かかります。これらはすべてコストです。」

現在、ChatMind は通常版と Plus 版に分かれており、月額または年額で課金されます。会員ユーザーの場合、利用回数やエクスポート形式に制限はありません。しかし、ユーザーのフィードバックから判断すると、課金後のユーザーコンバージョン率は高くありません。

「好奇心から始めたのですが、数回試してみて、料金がかかることがわかり、それだけの価値があるのか​​疑問に思い始めました。そこで、Xmindを使って自分でやってみることにしました」と、ChatMindのユーザーは語った。

▲画像はChatMindより

ChatMindだけでなく、NotionAIも現在は同様の課金方式を採用しています。違いは、NotionAI はインターフェースが呼び出された回数に応じて料金を請求することです。各新規ユーザーには 5 米ドルの予備資金があり、使い切った後は再チャージする必要があります。

「サブスクリプションやアクセス数に基づく支払いは、本質的にはツールに対する支払いですが、支払いは結果に基づくべきであり、インテリジェントな能力は製品の遺伝子に組み込まれるべきだと私は考えています。製品だけでなく、ビジネスモデルにもイノベーションが必要です」と製品マネージャーは述べています。

2. 2Cは興奮を見る人、2Bはトリックを見る人

「2C シナリオで使用するのは良いアイデアですが、実際に効果的かどうかは 2B シナリオでの実装次第です。」

ChatGPT の応用に関しては、大企業の方が中小企業よりもそれをよく理解していることは明らかです。今年2月上旬にChatGPTが流行り始めたころ、あるAI上場企業の役員がBサイドでどう実装するか考え始めた。 「B 側のアプリケーションの確実性は高く、2B のロジックは問題点によって推進されます。最後のデジタル時代に教育を受けた後、AI がリンクを解決できる限り、企業は喜んで支払います。」

つまり、インテリジェントエンタープライズアプリケーションの広大な戦場において、デジタル化を完了する前にインテリジェント化を開始しなければならないという課題に直面しているのです。

デジタル化とインテリジェンスを 2 つの座標軸として使用し、現在のアプリケーションの座標系を描きます。 （下図の例は包括的なものではなく、各象限の典型的なケースにすぎません。）

▲原文はQuadrantより。転載の際は出典を明記してください

図の座標は絶対値ではなく相対値のみを表します。

明らかにできる前提は、デジタル化がインテリジェント開発の基礎であり、デジタル化の度合いが高いトラックほど、インテリジェントなイノベーションが速くなるということです。たとえば、検索エンジン、ゲーム、ソーシャル ネットワーキングはすべて、反復の最初の段階になります。特に、ゲームの設計と制作は、AIGC コンテンツ全体の統合と出力であり、メタバースの環境基盤も構築します。

もちろん、2B トラックでは、デジタル化のレベルが高い 4 つの主要産業、つまり広告、マーケティング、金融、電子商取引が、インテリジェンスの新たなパラダイムに最初に遭遇することになります。さまざまなデジタルツールに関して、確かなトレンドとなっているのがSaaSのインテリジェンスです。

どのような観点から見ても、クラウドとインテリジェンスの統合は将来の開発の前提条件です。したがって、アプリケーション側で最初に変化をもたらすのは、SaaS 業界全体となるでしょう。 Salesforce のセールス製品 Slack を参考にすると、インスピレーションを得ることができます。

CNN によると、Slack はこれまでで最大の ChatGPT 技術のアプリケーション テストになる可能性があるとのことです。 ChatGPT がまだ技術テスト段階にあったとき、Slack は大量のユーザーデータと技術フィードバックデータを提供しました。 Open AI の公式ウェブサイトによると、現在 Open AI が推奨するパートナーは Slack のみとなっています。

▲ChatGPT公式サイト

Slack の公式 Web サイトで提供されているアプリケーション ソリューションから判断すると、ChatGPT テクノロジーは、少なくとも顧客サービス、販売、プロジェクト管理、マーケティング、人事管理などの多くのビジネス プロセスで可能性を解き放っています。同時に、テクノロジー、メディア、金融サービス、小売、教育など、複数の業界でインテリジェントな経験を蓄積しています。

「自己象限」テストによると、ChatGPT for Slack は現在、資料の重要な情報を含む会議の重要なコンテンツを抽出し、論理的に整理することができます。また、人事部門が新しい同僚の履歴書を審査するのにも役立ちます。各従業員のプロンプトに従って電子メールに返信したり、要約を生成したり、その他のデモンストレーション機能を実行します。

▲画像出典：Slack公式サイト

各サブシナリオを詳細に調査できます。たとえば、HR SaaS では、ChatGPT は HR が特定の条件で履歴書の初期スクリーニングを実施し、情報を確認して予備レポートを生成するのに役立ちます。 ChatGPT は、ターゲットを絞った質問を作成し、面接対象者と予備面接を実施し、面接結果に基づいて人事部門にフィードバックして再検討することもできます。

これは、人を置き換えるのではなく、労働効率を向上させるという現在のインテリジェント開発の焦点でもあります。個人の効率性の向上であれ、組織の効率性や管理効率の向上であれ、知能度の測定指標は効率性の向上度合いにあり、テクノロジーの優秀さには左右されません。

現在の対応から判断すると、DingTalk は何らかの計画的な行動を取っているようです。 3月初旬、DingTalkはNotionに似たオールインワン製品であるWolaiを買収し、徐々にインテリジェント製品の道を模索し、中国初のNotion AIを作りたいとも強調した。しかし、「Self-quadrant」は、DingTalk の焦点はオフィスのシナリオに限定されるべきではないと考えています。

2019年以来、Alibaba CloudとDingTalkは緊密に協力し、「クラウド-Ding統合」戦略を形成してきました。 DingTalk は、Alibaba Cloud エンタープライズ アプリケーション全体の方向性にとって重要なツールです。同様に、インテリジェンスの時代において、DingTalk は Slack を参考にしてビッグモデル機能を活用する方法を学び、企業の効率をさらに向上させ、コラボレーションの効率を高めて、ノーコード/ローコードで解決してきたテクノロジーとビジネスの断絶の問題を解決する必要があります。

「ビジネスをより深く理解する」ことは ChatGPT に対する課題ではなく、人々に対する課題です。インテリジェンスは、テクノロジーとビジネスの境界を打ち破り、不十分なコラボレーションによって生じる非効率性の問題を解決し、ノーコード/ローコードを超えたテクノロジーを通じてビジネス開発を推進することができます。しかし同時に、競争の焦点は完全に「業界のノウハウ」にあります。ツールの進歩だけでは、核心的なブレークスルー機能を実現できない可能性があり、「Feishu」のような製品ブレークスルー企業にとって、新たなハードルを生み出します。

しかし、多くの人が知っているように、中国企業のデジタル化はすでに深海域に達している。さらに多くの企業は、インテリジェンスどころか情報化さえ達成していません。

以前、「Zi Quadrant」はいくつかの中国のデータベーススタートアップ企業と「なぜ国産データベースはOracle製品の強い圧力の下で市場に参入できるのか」という疑問について議論した。情報化とイノベーション政策および国内代替のサポートに加えて、Oracle の製品には、企業のデジタル化の程度に対する一定の要件があります。しかし、私の国の大企業のほとんどが Oracle に接続しても、データは依然として帳簿に残ります。

そのため、国内のいくつかのデータベース企業は、オラクルの下で生存の場を獲得する前に、企業データの情報化の出発点に入り、これまでの「大変で骨の折れる仕事」をこなさなければなりません。

今後長い間、中国はデジタル化とインテリジェンス化を同時に発展させていくだろう。中国は、前回のデジタル時代と同様に、AI 2.0の始まりに立っており、まだ学ぶべき教訓がたくさんある。大規模モデル構築のAIインフラフレームワークの下にあるインフラストラクチャの各レイヤーを迅速に完了する必要があります。これは、無限の起業機会を秘めたもう一つの考え方です。

アプリケーション エコシステムは上向きに成長し、AI インフラは下向きに根付きます。中国の ChatGPT 起業家精神啓示の次の部分では、AI インフラにおける起業の機会を深く分析します。

著者：Luo Ji、編集者：Zhuang Yan;公開アカウント: Zi Quadrant (ID: zixiangxian)