デビッド・メリーは3つのテクノロジー企業を設立し、複数の成功的なM&Aを経験したKinetic Investmentsの創設者兼ゼネラルパートナーです。Kinetic Investmentsは、初期段階のB2C AIベンチャーに焦点を当てたグローバルベンチャーキャピタルファームです。高成長スタートアップをスケールアップする強い実績を持ち、Kineticは、次世代の変革的なAI企業を支援することに重点を置いてポートフォリオを拡大しています。
AIはまだ最先端のブレークスルーであるように感じられますが、実際には数十年前から存在しています。マシンラーニングは、検索エンジン、レコメンドアルゴリズム、音声認識を長年にわたって支えてきましたが、最近になって初めてAIは独自の消費者製品として登場しました。2022年にジェネレーティブAIが「主流」になったとき、ChatGPTは史上最速の成長を記録したアプリとなりました。ジェネレーティブAIのユーザー採用は急速に進んでおり、3人に1人の大人のユーザーと5人に4人のティーンエイジャーが毎日使用しています。しかし、ジェネレーティブAIが相対的に正常化されたばかりの2〜3年間で、インターネットやモバイルアプリの初期の日々を思い出させます。強力で、興奮するものですが、まだ日常生活に完全に統合されていません。これはよくあるサイクルです。インターネットの最初の波は、概念的にも実用的にも機能することについてでした。実際の変革は後から来ました。企業が基盤を築いて、無摩擦の、不可欠なサービスを作成しました。AIも同様の道を歩いているのでしょうか。そうであれば、技術が成熟するにつれて、どのような消費者向けAIが期待できるのでしょうか。AIはここにありますが、まだ足を踏み出すところですAIは急速に進化していますが、まだ大手企業の努力に依存しています。マイクロソフト、Google 、Apple 、Amazon 、Metaなどの大手テック企業は、研究に数十億ドルを投入しています。一方、AIハードウェアの骨格であるNVIDIAの時価総額は、2年間でほぼ4倍になっています。投資は、競争によるものと開発コストの正当化によるものの両方によって、より大きな基盤モデルを構築することに集中しています。これに続いて、最初のB2C AIアプリケーションの波は、会議の組織化やスケジューリングなどの繰り返しのタスクを担うことで、即座の価値を提供することに焦点を当てています。これらのツールはワークフローを簡素化し、高品質のメディアをさまざまな形式で生成しますが、依然として大量のユーザー入力を必要とします。多くの場合、AIを使用して優れた結果を得るには依然として労力が必要です。つまり、主流採用への障壁があります。基本的なテクノロジーは、ユーザーからマスターを要求しません。誰もUberのルートを最適化する方法やGoogleマップを手動でナビゲートする方法を学ぶ必要はありませんでした。AIはまだそこに到達していませんが、そこに向かって進んでいます。次の波のB2C AIツールは、直感的で、反応性が高く、日常生活に織り込まれたものになります。非常に賢く、使いやすく、努力なしに予測可能です。消費者向けAIの新時代次の世代のAIは、直接対話するツールではありません。デジタル（および物理）生活に埋め込まれたインテリジェンスレイヤーになります。現在、消費者向けAIテクノロジーが向かっている場所とその将来の潜在性を見てみましょう。エージェントとパーソナルコンピューティングAIは、ユーザーの入力に大きく依存する結果を達成する能力を証明しました。ただし、現在の多くのAIツールから高品質で一貫した結果を抽出するには、スキル、実験、技術知識が必要です。ユーザーに負担を課し、自然に技術に精通したユーザーを引き付けるのではなく、より広いユーザーベースを引き付けるのではなく、技術に精通したユーザーを引き付けるのです。次の世代のB2C AIは、そのフィルターを削除し、より直感的で適応性が高く、エージェント的になります。行動を改善し、複雑なタスクを管理するために、常に監視する必要はありません。これは、Uber、Googleマップ、またはTikTokのように、専門知識がほとんど不要でシームレスなエクスペリエンスを提供するものに近づいています。次の論理的なステップは、ユーザーに代わって行動するAIシステムです。OpenAIのOperator、Claude Computer Use、およびGoogleのJarvisは、AIが独立して複数のタスクを実行する初期の進歩を示しています。現在、AIはタスクを1時間ではなく20分で完了するのに役立ちますが、まだプロセスを監督して実行するために存在する必要があります。エージェントAIでは、PCに存在する必要はありません。これにより、AIが予測し、自動化し、アプリやサービスをまたいだワークフローをオーケストレーションすることになります。これは、幅広い製品にわたって表現されます: AIパワードの金融自動化 – 貯蓄を自動化し、予算を動的に調整し、最適な時間に請求書を支払う財務アプリを想像してください。ユーザーは一般的な目標を設定し、AIが残りを処理します。 AIドリブンのショッピングとロジスティクス – 家庭必需品が不足していることを認識し、最良の価格で補充を注文するAIアシスタントを想像してください。小売製品の返品や交換は、AIが行ったり来たりを処理し、ラベルとドロップオフの場所を提供することで、同じくらい簡単に処理できます。 AIによる時間と生産性の管理 – リマインダーの設定だけでなく、リアルタイムの優先順位、エネルギーレベル、個人の習慣に基づいて計画を再構成するスケジューリングツールです。集中する時間、休憩する時間、緊急でないタスクを再スケジュールする時間を提案できます。 消費者向け自動化 – 食事プランに基づいて食料品の配達を自動的に調整するAIです。ルーチンに基づいてスマートホームの設定を同期するか、リアルタイムのデータに基づいて輸送を調整します。 いくつかのアプリケーションは、すでに今日作成できますが、複雑なセットアップと手動構成が必要です。たとえば、If This Then That (IFTTT)などの自動化サービスは、複数のプラットフォームをリンクするために使用できます。これが変わることです。ユーザーが自動化を学ぶのではなく、AIがセットアップを処理します。ユーザーは平文で何が必要かを説明し、AIが残りを処理します。クリエイティビティとエンターテイメントのためのマルチモーダル、マルチプラットフォームアプリアイデアを共有するときに、話す、ジェスチャーする、書く、描くというように、自然にさまざまな方法を切り替えることを考えてみましょう。創造性は単一の媒体に限定されませんが、デジタルツールのほとんどはまだそうです。次の波のAIは、これを変えるでしょう。テキスト、視覚、音、インタラクティブなエクスペリエンスをまたいだアイデアの表現を可能にします。さまざまな創造形式の境界をぼかします。GPTのような言語モデルから始まるジェネレーティブAIエコシステムには、現在、画像（MidJourney、DALL-E）、音声（Suno、Udio）、およびビデオ（Runway）用のツールがあります。次のステップは、これらのモダリティを統一された、直感的なプラットフォームに統合することです。ここで、物語、デザイン、コンテンツの作成は、想像力そのものと同じくらい流暢になります。同時に、MetaのQuestおよびOrion、およびApple...
