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[今回のタイムスタンプ](1:12) 【ニュース1】OpenAIの最高技術責任者(CTO)であるミラ・ムラティ氏が退任(09:26) 【ニュース2】NotebookLM(17:49) 【ニュース3】GensparkからAutopilotエージェント登場(19:20) 【ニュース4】Metaが軽量のARグラス「Orion」を発表(22:48) 【ニュース5】グーグルやMSら警鐘、生成AIでITエンジニアは不要になる?「90%以上影響」(28:14) 【ニュース6】「読者はAIだけ」ライターの新たな仕事と”2026年問題”とは(31:20) 【ニュース7】AIチャットボットが選挙予測を革新:人間より正確でコストも1割 (36:12) エンディング:AI時代のワークシフトと未来予測
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[今回のタイムスタンプ](1:55)Voice Mode APIで何が実現できる?音声対話の可能性(7:00)音声AIが普及!未来のレストラン予約はこうなる(8:00)音声AIで変わる?教育現場の未来(10:30)教育分野におけるAIと人間の役割(13:33)人間が教えることの価値とは?(14:10)OpenAI CEOが語る、進化し続ける「o1」(19:43)2025年はAIエージェント元年!OpenAI幹部が予測(23:14)1000万トークンのコンテキストウィンドウは実現するのか?(25:10)AGIに対する見解の変化(28:31)サムアルトマンの手のひらドリル!?
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[今回のタイムスタンプ]
(0:54) Runway「Gen-3」のビデオ生成機能「video-to-video」
(1:16) 従来の動画生成AIとの違い
(2:00) Runway - 設立わずか4年の急成長企業
(2:34) Runway CEOは元大学教授 - AIアートに魅了され転身
(4:05) Runway誕生秘話 - 研究論文から生まれた生成AI
(4:33) アーティストのためのAIツール - Runwayの目指す未来
(5:51) AIツールは進化する - アーティストの批判にRunway CEOはどう答える?
(7:11) Adobeも動画生成AI「Firefly」を発表
(7:34) Runway創業者のAdobe入社秘話 - 意外な関係性
(8:15) Adobe Fireflyの機能 - Runway「Gen-3」との違い
(9:00) Adobe Firefly 正式発表 - 動画生成AI業界に激震
(10:19) Runway vs Adobe - 業界の覇権争い
(12:29) 3大動画生成AI - Runway、KLING、Dream Machineを徹底解説
(12:57) RunwayとDream MachineのAPIが公開 - アプリ連携で何が生まれる?
(13:29) Dream Machineを開発するLuma AI - 3D技術と動画生成AIの融合
(14:50) Dream Machineはスマホで動く - API公開で広がる可能性
(16:29) API連携で生まれる未来 - 不動産、旅行業界へのインパクト
(17:24) AIが生み出す新たな映像体験 - 旅行動画の可能性
(19:14) API公開で変わるビジネス - 3Dモデル作成の高速化
(21:02) API利用料金は? - 1秒7~8円!今後の価格変動は?
(22:07) エンディング - AIを使いこなす重要性
(23:56) 著作権の議論 - AI時代における倫理観
(26:12) まとめ - AIを積極的に活用しよう!
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(1:55) AI企業の社長が語るAGIの定義とは?
(4:41) AGI実現に必要な「コントロール」
(7:01) sakanaAIのエージェントが暴走? - 時間制限を外すとコードを書き換え…
(9:34) 最新ロボットは「なぜ」動けるのかわからない!? - AI開発のブラックボックス問題
(11:30) AIの普及には倫理と安全対策が最も重要である
(13:05) AI企業の社長から学んだリーダーシップ
(16:02) 会社の大きさは社長の器で決まる
(18:19) 自分の人生で何を成し遂げたいのか?
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(1:17) オープンAIの資金調達と巨額投資:Appleも参加?
(3:38) AIエージェント5段階レベル:レベル1「チャットボット」とは?
(4:54) レベル4「イノベーター」とレベル5「組織」:AIが組織を動かす未来?
(7:30) オープンAI CTOが語る次世代モデル:博士レベルのAI
(8:34) OpenAI DevDay 2024で何が発表される?GPT-5登場の可能性は?
(11:26) 2030年、AIエージェントが1000億ドルの損失を生み出す?
(12:54) 2030年はAIエージェント市場が大きく成長している?
(20:52) Salesforceの事例:AIエージェントによる顧客対応の未来
(23:19) AIエージェント時代、私たちの仕事はどうなる?
(25:54) AI開発に哲学が必要な理由:AI倫理の重要性
(28:16) MinecraftでAIエージェント文明誕生?
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(1:51) o1最大の特徴「推論特化」 - ついにAIが「考える時間」を持つように!
(3:01) 驚異的なベンチマーク結果 - o1はAGI実現への第一歩となるか?
(4:03) o1とChatGPT-4の使い分け - 複雑なタスク vs 一般的なタスク
(8:13) AI開発の新時代!「推論スケーリング」でAGIへの道が加速
(9:45) Googleも参戦 - 推論スケーリングを巡るAI開発競争が激化
(11:16) 思考時間の延長がもたらす未来 - 人類を超えるAIの誕生は近い?
(15:19) マルチエージェント時代到来? - o1はAIエージェントの司令塔となるか
(17:46) エンディング - 統合型AI vs 分散型AI、AI社会の未来像とは?
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(3:06) OpenAIが設定するAI進化の5ステージ:ChatGPTはまだレベル1?
(4:15) 本当の意味でのAIエージェント到来への危機感
(6:32) 注目すべきAIエージェント企業4選を紹介
(7:04) 驚異のコーディングAI「Devin」:優秀なプログラマーが隣にいるような感覚
(9:06) 元Salesforce CEOが創業、カスタマーサービス特化型AIエージェント「Sierra」
(13:46) 採用業務を効率化するAIエージェント「Moonhub」:リクルーター不要になる?
(17:46) 音声AIエージェントでシームレスな会話を実現「Retel AI」
(20:35) 追加情報:SalesforceがAIエージェント導入、顧客対応は金額で人間とAIを使い分け?
(22:02) AIエージェントの未来:人間とのコミュニケーションの価値が高まる?
(23:58) まとめ:AIエージェントの進化は社会構造に大きな変化をもたらす可能性
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(0:30) AIエージェントシリーズ第2弾:ビジネス現場におけるAIエージェントの影響とは?
(1:05) 導入事例紹介:世界的なコンサル企業での活用事例
(3:02) プレゼン資料を自動で作成してくれるツールが登場
(6:30) AIエージェント導入による効果:業務スピード向上だけじゃない?
(9:11) 数週間かかっていた作業がわずか数秒で? AIがもたらす驚異的なスピード
(11:06) なぜここまで高性能なAIツールが生まれたのか? その秘密に迫る
(14:14) BGM
(14:25) 別の企業事例:広告運用におけるAIアシスタントの活用
(16:01) メール対応もAIにお任せ! 業務効率化を加速させるAIアシスタント
(17:50) AIエージェント普及における課題:ハルシネーション問題
(19:28) AIエージェントの普及で「人間らしさ」の価値が高まる?
(23:06) エンディング
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(4:00) AIエージェントの定義とは?
(5:51) ルンバで学ぶAIエージェントの特徴:環境への適応と自己学習
(7:16) AIエージェントの仕組み1:個性
(7:44) AIエージェントの仕組み2:記憶
(9:08) AIエージェントの仕組み3:計画
(10:00) AIエージェントの仕組み4:行動
(11:26) 複数のAIエージェントが共存すると社会性が生まれる?
(12:01) 社会性を証明する実験:仮想空間の街で25人のAIエージェントの行動をシミュレーション
(13:26) AIエージェント「ジョン・リン」の行動
(15:02) AIエージェント「イザベラ」の行動
(16:44) AIエージェントは超優秀な専門職社員?
(20:07) AIエージェントの実用化の先にあるマルチエージェントという概念
(20:35) AIエージェントは「係長」レベルの業務をこなす
(21:51) 実際にAIエージェントを導入している企業
(23:26) AI導入支援サービス「AIアドバイザリー」のご紹介!
(28:30) AI導入はあくまでもきっかけ!本当に解決すべき課題を見つけることが重要
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(0:15) OpenAIの「SearchGPT」とは何か?
(3:37) AI検索は今後のスタンダードになるのか
(4:18) SearchGPTとPerplexityの違い
(8:54) メディア運営の立場からするとGoogle検索が無くなったらどうなる?
(13:54) Googleが消滅する未来があり得る理由
(17:30) AI検索エンジンで既存メディアは太刀打ちできない?
(21:50) メディアはむしろ今後めちゃくちゃ希少性が高くなる可能性も?
(26:56) AI検索エンジンとメディアのエコシステム構築は重要!
(29:09) AIにデータとして採用されるようなものが今後は希少性を持つ
(30:07) エンディング:番組からのお知らせ
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(0:13) 今日のテーマ:新興AI半導体企業はNVIDIAを打倒できるのか?
(1:42) AI特化型チップ「ASIC」とは
(8:11) NVIDIA GPUの電力問題
(13:16) 規制による業界変化の可能性:電力問題と独占禁止法
(17:50) ソニーWalkmanの教訓:新技術の台頭
(21:05) AIサービスのシェア争いとチップ
(24:44) AIサービスのUIがチップの勝敗を決める?
(25:50) 半導体業界の安定性
(26:27) エンディング
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[今回のタイムスタンプ]
(2:37) 現在のチップの驚異的なトランジスタ数
(4:18) AIと半導体:データセンター
(6:38) AIと半導体:エッジAI
(9:47) 半導体不足がもたらす経済的影響
(12:33) 半導体業界の巨人:NVIDIA
(16:22) AMDの挑戦:NVIDIAの牙城を崩せるか?
(17:19) 半導体受託製造の巨人:TSMC
(22:14) AI専用チップの登場
(23:14) ASIC - 特定用途向けチップ
(23:57) GoogleのTPU
(28:35) 今日のまとめ
(30:03) エンディング
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(3:16) データセンター建設ラッシュ!アメリカ、そして日本でも!
(6:19) AIモデルの大規模化と電力消費の増加。AIは電気をたくさん食べる?!
(9:15) 地球温暖化と脱炭素!世界が今、直面している大きな課題
(16:18) すべてのエネルギー問題を解決する夢の技術とは?
(18:27) 夢の技術の実用化までの道のりは
(23:38) 核融合が実現した未来。AIによって天国になるのか、地獄になるのか?
(32:10) 競争社会とAI、人類は争いを避けられるのか?エネルギーフリーのユートピアは実現するのか?!
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(01:14) 議論の出発点は「ゼロ・トゥ・ワン」
(03:15) 「競争は資本主義の対義語?!」
(04:20) 「マクドナルドだらけのフードコート」にならないために
(06:16) 生成AI早期導入は成功に繋がるのか?
(09:45) 後発組が勝つための秘訣
(12:00) 日本企業の強み
(13:33) 「ガラパゴス進化」から生まれたイノベーション:カメラ付き携帯電話
(16:24) リソースが少ない中小企業のためのAI導入
(19:37) 生成AIは「強力なツール」だけど…
(21:43) エンディング
(23:30) すべてのものがデータ化?! 資本主義の未来予想図
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[今回のタイムスタンプ]
(04:03) 生成AI導入は、大企業中心?個人・中小規模事業者は取り残されている?
(09:08) 中小企業が生成AIを導入しないデメリットとは?
(11:03) パナソニックの事例:AI導入で年間〇万時間もの労働時間削減!
(13:29) インターネット導入における成功例:デルのオンライン直販モデル
(14:04) インターネット導入における失敗例:トイザらスのEC戦略ミス
(17:10) 生成AI格差があるうちがチャンス!上位層に入りやすい
(18:21) 話題のAIサービス「create.xyz」首脳陣との交流
(21:26) 先行者利益という言葉だけが先行している
(24:53) トイザらスが犯した、戦略的ミス
(27:30) 生成AI時代、本当に価値のあるものは?
(28:23) 生成AI導入すれば良いという考え方では、失敗する
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[今回のエピソードで参照したデータ]
https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r06/pdf/n1510000.pdf
https://xtrend.nikkei.com/atcl/contents/18/00589/00104/
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[今回のタイムスタンプ]
(03:20) 生成AI導入研修の落とし穴
(05:12) 最新データで解説!日本企業の生成AI導入状況
(09:15) 生成AI導入におけるリスク対策
(15:54) 生成AI導入研修の内容
(19:51) 生成AI導入研修で取り上げるべき事例
(27:57) ワークマンの事例
(30:14) 生成AI導入研修のポイントまとめ
(31:55) エンディング
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(0:01:28) トイザらスCM炎上の概要
(0:05:59) 炎上の理由を深掘り
(0:09:39) 活版印刷の登場と宗教改革
(0:11:45) 生成AIは人類の武器になる
(0:15:17) 写真技術の登場と絵画
(0:18:32) 生成AIは新たなクリエイティブジャンルになる?
(0:22:30) 炎上はAI発展のチェックポイント
(0:23:40) エンディング
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(02:11) アメリカと日本のAI導入率の比較
(05:26) VC資金とAIスタートアップの関連
(05:58) AIを利用した宿題の工作
(08:42) アメリカと日本における大学生の生成AI利用率
(12:00) 教育面と若い世代のAI活用
(14:08) 大学のAI活用方針比較
(15:49) 大学側と教員のアプローチの違いについて
(16:31) アメリカと日本の大学がAIを活用する姿勢について
(18:00) 日本におけるChatGPTの利用目的に関する調査結果
(27:47) 新しい職業の可能性
(29:12) 人間の価値と社会保障
(31:16) AIとの付き合い方
(32:20) AIに侵されない領域
(36:32) 人間関係と価値観
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