大規模モデルの継続的な進化後の製品競争は、シナリオと体験に向かう

著者：Frank、PANews

AIが技術の見せびらかしから実用へと徐々に移行するにつれ、AI応用の実現が加速し、ますます増大する消費者ニーズに応えつつある。同時に、大規模モデルの能力が継続的に向上する中で、AIは「誰でもプロトタイプを作れる時代」へと入ったようだ。

muShanghai AI Week期間中、PANewsが主催した円卓会議「AI消費エコシステムの革新的実践と道筋の探求」では、消費者向けAI製品の実際の落とし込みの道筋に焦点を当てた。参加ゲストには、MiniMaxオープンプラットフォームの冯雯、FateTellのCEO Levy、Sentient APAC責任者のAnita、電子音楽家・独立開発者の高嘉丰が登壇し、それぞれモデルオープンプラットフォーム、文化輸出アプリ、オープンソースAIエコシステム、音楽創作実践など異なる分野から意見を述べた。

ゲストたちの見解では、消費者向けAIの核心的な問題は、技術の進化によって単純化されていない。モデル能力の飛躍に伴い、真の壁はシナリオ理解、データ整理、ユーザー教育、感情価値、オープンエコシステムの構築に移っている。

AIは起業の難易度を下げていない。本当の壁は応用シナリオ

AI業界の一般的な矛盾は、モデルがますます強力になり、起業のハードルは見かけ上下がったように見えるが、多くの製品は長期的に成立するシナリオを見つけるのが難しいという点だ。今日可能に見える応用も、次世代モデルのリリースとともに急速に存在感を失う可能性がある。

冯雯によれば、消費者向けAI製品にとって、アイデアやシナリオの判断は依然として重要だ。MiniMaxは大規模モデルとオープンプラットフォームの提供者として、基盤となるモデル能力、Token関連の製品設計、開発者側のエンドツーエンド体験を重視している。しかし、起業者の視点からは、「6ヶ月後のモデルの知能レベル」に基づいて製品を設計すべきだと考えている。

彼の判断では、モデルのスケーリング規則がまだ有効であり、モデル能力が継続的に向上している限り、起業者は現状のモデルの速度、コスト、能力の限界に過度に縛られる必要はなく、むしろターゲットユーザー、具体的なシナリオ、解決すべき課題について大胆に考えるべきだ。モデルメーカーはより安価で高速、コストパフォーマンスの高い能力を提供し続けるだろう。アプリケーション層では、「なぜこのシナリオなのか」を明確に答える必要がある。

Levyは、アプリケーション層からもう一つの壁の源泉を補足した。彼は、技術の変化は速いが、シナリオに対応するデータや理解はすぐに消え去るわけではないと考える。過去、多くの人はモデルの微調整だけがデータの壁を形成すると考えていたが、コンテキストエンジニアリングやプロンプトエンジニアリングの成熟により、アプリケーションがコンテキスト管理の中で蓄積したデータや構造もモデルのパフォーマンスを変える。特に、文化や個人化体験に密接に関わる高度に垂直なデータは、一般モデルの重みには必ずしも入り込まず、むしろ消費者向けAIの差別化の土台となり得る。

Anitaは、「AIが起業のハードルを下げた」という見解に対してより慎重な意見を示す。彼女は、AIは確かにデモやプロトタイプの生成、素早い立ち上げを容易にしたが、起業の本当の難しさは依然として残っており、むしろより顕著になっていると指摘する。具体的には、顧客獲得、コミュニティの粘着性の構築、商業化の実現、プログラミングを超えた人と人とのつながりの構築だ。彼女は、超個人や「一人会社」の概念が注目されているが、実際に成功できる個人はより複合的な能力を必要とし、大規模モデルの呼び出しだけでは不十分だと述べている。

八字から音楽へ：よりユーザー理解を深めることが消費者向けAIの壁

技術能力が進歩し続ける中でも、消費者向けAI製品の価値は最終的に人間のニーズに帰着する。

FateTellの実践例は、典型的なケースを示している。Levyは、FateTellは海外ユーザー向けのAI＋東洋の命理・八字消費アプリであり、現在90か国以上にユーザーを持つと紹介した。チームは最初から純粋な効率化ツールを避け、精神的な消費と感情価値を重視した。

彼の見解では、自分の運命を理解し、解釈や慰めを求めることは、文化を超えた長期的に存在する根底的な心理的ニーズだ。AIはこれまでこのシナリオで信頼を築くのが難しかったが、DeepSeekR1などのモデル能力の向上により、「大規模モデルは複雑な推論と解釈ができる」という可能性を客観的に理解させる助けとなった。FateTellのハードルは、モデル能力だけでなく、天干地支、周易、八字などの中国文化の概念を海外ユーザーに翻訳・転訳し、言語・ビジュアル・インタラクションを通じて異文化背景の人々にその魅力を伝えることにもある。

高嘉丰は、音楽クリエイターの視点から似た問題を提起した。彼は、AIは結果だけを提供するのではなく、過程も保持すべきだと述べる。Sunoなどのツールは音楽生成を非常に直接的にしたが、同時に創作過程を省略し、ユーザーの参加感や帰属意識を欠如させている。音楽家や一般ユーザーにとって、創作は単に「完成品の歌」を得るためだけのものではなく、その過程自体が体験の一部だ。

彼はサッカーを例えに用いた：たとえ普通の人がメッシやCロナウドを超えることは永遠にできなくても、愛好のためにプレーし続ける。音楽の創作も同じだ。高嘉丰は、開発中のMusicAIGameBoy（音楽AIゲーム機）を通じて、AI大規模モデルや小規模モデルを駆使した音楽コードとゲーム化したインタラクションを組み合わせ、音楽を知らない人でも遊びながら創作に参加できる仕組みを模索している。彼にとって、真のシナリオは「自動生成された一曲」ではなく、音楽創作のインタラクションをユーザーに取り戻すことだ。

エージェントの台頭とともに、ユーザー教育のロジックも変化

消費者向けAI製品において、ユーザー教育は製品の実際の利用可否を左右することが多い。

冯雯は、MiniMaxオープンプラットフォームのユーザーの一部は開発の基礎知識を持つものの、APIドキュメントやパラメータ、エラーコード、Tokenの使い方に阻まれることもあると述べる。そのため、プラットフォームはモデルの試用環境、開発ガイド、デモケース、動画チュートリアルなどを提供し、開発者が理解から呼び出しまでを迅速に行えるよう支援している。

エージェントの発展に伴い、ユーザー教育の方法も変化している。従来は、ユーザーはドキュメントを読んでインターフェースを理解し、エラーを解決していたが、今や多くのユーザーはエージェントに直接文書を読ませ、解決策を検索させ、適切なモデルを選び、自動的に修正させる。モデルメーカーは、モデル、ドキュメント、プラットフォームの体験を整える必要があり、コミュニティや開発者、各種製品形態も利用ハードルを下げる役割を果たす。

Sentientにとって、オープンエコシステム自体もユーザー教育と製品実現の一部だ。Anitaは、SentientがオープンソースAIエコシステムと基盤インフラに注力し、ハッカソンや助成金プログラムを通じて開発者を集めていると紹介した。彼女は、まず自分たちのターゲットユーザーを明確にし、誰が、どこで、どのチャネルを通じて信頼を築くかを理解すべきだと強調する。開発者向けツールでは、ハッカソンやエコシステム協力が効果的な入口となる。一方、消費者向け製品では、KOLやKOC、ソーシャルメディアのコンテンツも重要だ。

AIGCコストが急速に低下する中、スタートアップはより低コストで予告編やビジュアル素材、プロモーションコンテンツを制作し、最初のユーザー獲得を加速できる。高嘉丰も、製品設計はできるだけユーザーに近づき、インタラクションやエンターテインメントを通じて自然に学ばせるべきだと考える。大量のマニュアルに頼るのではなく、「使いながら学ぶ」方式は、消費者向けAIにとって従来のチュートリアルよりも適している可能性がある。

ハードウェアが現実世界に進出し、個性化と感情価値が拡大

今後3〜5年で、ゲストたちはAI消費市場は依然として早期浸透段階にあるとしながらも、製品形態には明確な変化が現れると予測している。

冯雯は、今後3〜5年で、スマートハードウェア、ロボット、具現化知能が重要な転換点を迎えると判断する。モデル能力の向上により、AIはもはやソフトウェアのインターフェースだけにとどまらず、物理的な世界に入り込み、より多くのインタラクションやタスクを実行する。部分的には、人に向けて効率や感情価値を提供する製品も出てくるだろう。別の部分では、エージェントに向けて、AIが物理世界とつながる環境やツール、インフラを提供する製品も登場する可能性がある。しかし、いずれの形態においても、最終的には人を中心に据え、人と人のつながり、家庭、現実世界、より豊かな生活体験により多くの時間を割くことが重要だ。

Levyは、AI業界において3〜5年の予測は非常に困難であり、3〜5ヶ月ですら不確実性に満ちていると指摘する。彼は、最先端のユーザーはClaudeCodeなどのツールを深く使いこなしているが、多くの一般ユーザーはまだAIの浸透初期段階にあると考える。今後数年で、AIはより細分化された、より個人化されたニーズに応えるようになるだろう。モバイルインターネット時代の「千人一面」のサービスと比べ、AIはより具体的で細分化されたサービスを提供できる可能性がある。また、技術進展に伴う失業の不安や不確実性は、精神的な伴侶や感情的な消費ニーズをさらに拡大させるかもしれない。

Anitaは、この変化を「技術の平等化」と総括する。彼女は、今後は文系、理系、芸術、技術といった分類の区別が薄れると考える。小さな商人もAIを使って広告を作成し、ターゲットを絞った情報を配信し、商売を改善できるだろう。AIの価値は、すべての人をトップクラスのプログラマーにすることではなく、さまざまな生活シーンで人々により良いツールを提供することにある。同時に、失業恐怖や孤独感は感情価値の需要を押し上げ、ハードウェアやAIペット、伴侶型デバイス、多感覚インタラクション製品により多くの機会が生まれる。

高嘉丰は、文化的な変容の観点から未来を見通す。彼は、今後の音楽、映画、映像などのコンテンツは再構築され、「歌」が依然として音楽消費の最小単位であるかどうかも不確かだと述べる。現在のトラック分割や音軌の概念は、将来的にはより原子化された創作単位に分解される可能性がある。しかし、形式が解体される一方で、IPやブランド、具体的な人物が持つ感情的なつながりはより重要になるだろう。人々が求めるのは、完璧な作品ではなく、欠点や温もりを持ち、感情的なつながりを築ける対象だ。

ゲストたちは、消費者向けAIの統一的な答えを示さなかったが、モデルプラットフォーム、文化応用、オープンソースエコシステム、音楽創作といった異なる分野の議論は、共通のトレンドを指し示している。それは、モデル能力の継続的な向上に伴い、消費者向けAIの競争は「誰がより強力なモデルを呼び出したか」だけではなく、「より具体的なユーザー理解」「実際のシナリオ」「感情ニーズ」を理解できるかどうかに移行しているということだ。

未来のAI消費エコシステムは、より強力なオープンインフラ、低い開発ハードル、より個別化されたサービス、より共感を呼ぶハードウェア、そして文化や創作過程を軸とした新たな製品形態を同時に包含していく可能性がある。モデルは進化し続けるが、最終的に残るのは、人々に必要とされ、理解され、つながりを築くことができる製品だ。