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AIoT 時代の人間以外へのブランディング

2024年頃から、Tesla は T のロゴを減らしはじめた。ブランド認知のためにテキストロゴを打ち出している側面もあっただろうが、最近はそのテキストすら削りはじめたように見える。おそらくブランドデザインとして、次のステージに進もうとしているのだろう。

最終的にはテキストも消え、フォルムだけで「それだ」と認識される方向へ向かっている。一般的なコンシューマー製品において、それは最上級のアプローチであり、ごく限られた勝者だけが到達できる究極のブランディングの形だ。

Macintosh 時代、Apple のリンゴロゴがあらゆる場所に使われていたが、Steve Jobs がそれを減らすよう指示したという話を思い出す。結果として、今ではシルエットだけでも MacBook や iPhone とわかる。フォルムそのものがブランドを形成し、模倣品まで生まれるほどだ。

ブランドとは本来、焼き印であり、他者との差別化が目的だ。人に効率的に認知されることを狙い、考えさせずとも本能的に「それだ」と伝えることが重要になる。そのために、人類が自然との共存の中で獲得してきた本能を想起させ、脳の認知プロセスに働きかける手法は今も有効だ。無機質なブランドイメージを構築してきた Apple や Tesla でさえ、プロダクトデザインや UI 設計でそうした要素を組み込み、現在の価値を形作ったと僕は思う。

だが、それは今後も通用するのだろうか。

人間の数は、AI や IoT デバイスの数と比べればごくわずかだ。今は人間が支払う側だから、その価値を最大化する方向へ市場は動いている。しばらくは変わらないだろう。だが、人間に認知されること以上に必要なブランディングが、この先はあるのではないか。

そう考えると、Apple や Tesla、そして Big Tech 各社の製品は、次のステージへのチケットをすでに持っているように見える。UWB チップなど新しい通信規格を採用し、光学的認識に最適化した形状にすることで、人以外からの認知を効率化している。Google の SEO におけるメタタグや、Amazon の段ボールですら、その一例だ。

従来はインターネットプロトコルによる固有 ID では不可能だった、あるいは高コストだった個別認識や認証が、センサー技術や暗号技術の進化によって容易になりつつある。エネルギー効率も改善し、物理的なメッシュネットワークも整い、ブランディングはついに次の段階へ移ろうとしている。

ブランディングの本質は差別化と付加価値の創造だ。そのために人間の脳に普遍的に存在する文脈やメタファーを活用したり、露出を増やして既存の認知を上書きする。僕はマーケティングの専門家ではないが、現状はそう理解している。

そして今、その対象は人間である必要があるのかという問いが生まれる。
人間が意思決定の主体であり続ける保証はない。限られた市場での差別化に、どれほど意味があるのだろうか。

もちろん現時点では、人間へのブランディングには意味がある。だがその先に進むなら、Apple 製品が統一されたデザインを持ち、Tesla が無機質で抽象的な形状へ向かうように、限られた計算資源の中で効率的に認知されることこそが価値を最大化する道になる。無個性化はデバイスによる認識効率を高め、人間の認知負担も減らす。

いつまでも「人間が意思判断を担う」という前提にとらわれず、これからのブランディングは設計されるべきだ。

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ライドシェアが切り開く自動運転時代の駅

Uber 登場時、いくつものイノベーションを体感したが、その中でも一番は自由度だった。複雑な手続きなしに利用でき、そして何より、どこでも自由に乗り降りできることが、ライドシェアの革命だった。

電車と違い、駅までの移動というものが存在せず、今いる場所に車を呼ぶことができる。その便利さは、従来のタクシーではありえない体験だった。

しかし、ライドシェアの利便性が破壊的過ぎたことで、タクシー業界とは衝突することになった。おそらくそれが原因だろうが、今では主要な施設においては乗り降りの場所が指定されており、当初の自由さが無くなった。多くの場合、タクシーの方が便利な場所を押さえている。タクシー業界の保護のためだろうが、利用者としては残念な限りだ。

Uber Eats にしても、受け取ることができる場所が「ホテルのロビー」のように指定されてしまったら、魅力がほぼ失われてしまう。それと同じだ。

現状は、ライドシェアのインフラを利用して、商業施設や交通機関が私設の駅を作っている状態だと言える。タクシー乗り場とは明確に線引きをされた、新しい種類の駅が日々増えている。道路というインフラさえあれば、それは比較的容易に設置できるため、都市設計において、民間の努力次第でいくらでも増やせる。

ライドシェアは利用料金が他の公共交通機関と比べて高いため、万人向けというわけではない。また、多くの人を大量に運ぶこともできないため、大規模施設には向かない。その点は、ライドシェア駅の新設では解決できない問題だが、電車やバスの駅を新設することは、一個人や法人では難しい。予算も時間も相当必要になる。

ちなみに僕がこの数年間拠点としている東京・銀座エリアでは、タクシーであっても時間によって乗る場所が限定されてしまっている。あれはもう、効率の悪い駅だと思う。一方で、最近は Waymo が走っている姿を見ることが増えてきた。だったら早く、自動運転の駅にでも変えてほしい。

そう思ったとき、気がついた。

もし自動運転タクシーが増えてきたらどうなるだろうか。
自動運転のタクシーが、ロンドンのバスのように連結した大型のバスになったらどうなるだろうか。

それはこの先、大きな価値を生むかもしれない。道路というインフラを積極的に利用し、人やモノの流れに介入できるからだ。考え方によっては、地価の高い都心部でなくても、人やモノを大いに呼び込むことができるかもしれない。

つまり今のうちに、ライドシェア駅は作っておいた方が良い。ライドシェア不毛の地日本にはまだそれは存在しないが、これから造られる商業施設などにおいては、必ず造っておいた方が良い。

逆にそうしないと、人も、人型ロボットも、ドローンも、寄りつかない場所になってしまう。

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Nvidia のつくるミラーワールドとモノづくりに訪れる変化

最近の Nvidia の発表を見ていて感じたのは、もう完全に「ものづくり」の世界が変わりつつあるということだ。

いままで、製造業の PDCA は物理空間でしか回せなかった。でも、今は違う。仮想空間にもうひとつの現実をつくって、そこでものづくりをシミュレーションできる時代になった。しかも、それが AI によって自律的に回る。

Nvidia は、この仮想空間、ミラーワールドを主戦場にするつもりなのだろう。Omniverse や digital twin という言葉もあるが、要するに「現実のコピーを仮想世界に持ち込む」ことで、すべての産業の基盤を異世界に移転し、Nvidia 在りきのミラーワルドとして成り立たせる考えだ。
この世界では、試作や設計がリアルタイムに、かつ極端な精度で繰り返される。自動運転車のシミュレーション、工場ラインの最適化、建築物の構造解析、創薬、医学研究、教育──すべてがデジタル空間で「仮想的に」完結する。

つまり、「モノをつくる」ということの意味が変わってきている。設計と試作がリアル空間に出てくる前に、仮想空間の中で何万回も回され、AI によって最適化される。
PDCA を仮想世界で高速に回し、ほぼ完成形のまま物理世界に出す。そういうサイクルに突入している。

これは、ただの CG や可視化の話ではなく、「デジタル上でしか存在しないが、現実の行動に影響を及ぼす構造体」の話だ。ミラーワールドは、シミュレーションの精度が一定の閾値を超えたことで、ついに社会実装のステージに入った。

この時代においては、日本の役割は、これまで以上に重要になると思っている。
仮想空間でいくら設計ができたとしても、それを正確に現実化できる場所が必要になる。誤差が致命的になる世界では、製造精度と品質管理が決定的な差を生む。それを担えるのは、やっぱり日本のものづくりだと思う。

仮想で生まれ、現実に降りてくる。そのインターフェイスとしての「製造」は、今後ますます意味を持つはずだ。

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Tesla Optimus(ロボット)はインフラになる

AI の時代はもう始まっている。

ChatGPT が出て、画像も音声も動画も生成できるようになった。それはもうすぐ、「来る」んじゃなくて、すでに「始まっている」と思う。

でも、現実世界を変えるにはもう一歩必要で、それが IoT との融合だ。AI はデータを処理できても、現実には触れられない。でもロボットがあれば話は別で、AI は現実に干渉できるようになる。
オプティマスは、その象徴だと思っている。

Tesla Optimus は、社会インフラをそのまま残したまま、自動化の時代に対応するための装置になる。つまり AI から見た時の、現実とのインファーフェイスだ。わざわざ社会構造をつくりかえるのではなく、既存の道路、エレベーター、ドア、あらゆる生活空間に、そのまま入っていける。オプティマスは、あるいは同じくビッグテック各社によって作られるロボットたちは、既存社会の AI 化のために設計された「汎用の作業体」だと理解している。

つまり、今僕たちが目にしているのは、世界を AIoT 化するためのロボット計画なんだと思う。
すべてがネットにつながり、自動で動き、意思を持って判断し、手足で介入する。その基盤を担うのが人型ロボットである理由が、ようやく見えてきた気がする。

世界は、思っているよりも早く自動化されていくだろう。自動車業界は、いつの間にか「ただの移動する箱を作っている会社」になってしまうかもしれない。そこに高度な知性が宿る必要性はなくて、既存の社会インフラからはずれない規格に則った、余計なことをしない部品である方が自動化しやすいわけだ。

日本の文脈でいえば、Tesla Optimus のようなロボットを全国に配る、という選択も将来的にはあると思っている。運転免許を返納すれば、政府が補助金を出して、「どこの家庭にも一台」みたいな世界が、冗談じゃなく現実になるかもしれない。

でも、それを支える「技術」と「品質」は、やっぱり日本の出番だと思っている。

人型ロボットは、製造の難易度が高く、しかも故障が許されない。バッテリー、モーター、センサー、熱処理、素材。そういうのを高い品質で仕上げて、確実に動かす技術は、日本がずっとやってきた領域だ。
製造技術と品質管理。それは今の日本が世界に誇れる、最後の砦であり、今まさに世界が求めているものだと思う。

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今の時代に必要な能力はただひとつ AI との対話能力だと思った

仕様書を書くように文章を書き、それをコードに落として実行させる。ただそれだけのこと。

実行環境の構築も含めて指示を出せば、時間をかけずに多くの事が実現できてしまう。特定の言語の知識はもはや不要で、英語なり日本語で仕様を明確に書くことさえできれば、あとは実装されてしまう。かなり複雑な処理でも実現できるという実感がある。実際に僕は、個人の会計処理は AI によって生成された自作の自動化プログラムで実現している。

他の言語や他の実行環境での実装も一瞬でできてしまうので、得意な言語で生成してレビューをすれば良くて、最終的に実行される環境への最適化は無視することも出来る。

誰か止めてほしい。本心でそう願っている。

朝起きて、気づいたら夜になっている日が続いた。週末はひどいもので、だれからの介入も無ければ一瞬で時間が飛んでいる。

何も後ろめたさを感じる程のことでは無いと情けをかけられるかもしれないけど、そうではない。別に何かのプロダクトを生産しているわけではない。ただひたすら、自動化できることを見つけてはそれらを自動化しているだけだ。つまりは、自分自身のプロダクティビティーは劇的に向上しているものの、何かしら世のために役立つ事をしているわけではないし、経済的に利を生み出すわけでもない。

何なら、徐々に自動化によって人間的生活から解脱していく感覚がある。プログラムが指示するままに、発動条件に触れて自動化を開始し、分岐条件に従って判断をし、結果を受け入れる。まるで生活の、人生の、人間性のプログラミングだ。これはドーキンスの言う遺伝子による利己的な判断が外部に影響し始めたのではないかと、ひとり考えながら自動化を進めてやめられない。ついに生物としての人間の範囲を超えて、AIoT 時代の遺伝子を外部に残しはじめたんだと自分に言い聞かせて正当化することぐらいしかできないでいる。

いろいろやってみて思ったのだが、有料化していた Zapier はもう必要無いかもしれない。むしろあれは人間のノーコード対応という制限があるため、できることの可能性を下げている。もちろんそれが狙いのプロダクトだし、本来は AI ではなく人間が主体でコードを書くものだったし、その前提であればプログラマー以外の人にも使えるノーコードというコンセプトは機能した。多少の不便は受け入れても、労力を下げて実現することを優先させた。

しかし認知力の限界のない相棒を多くの知的労働者が手に入れた今となっては、ノーコードの制約はむしろマイナスではないだろうか。サーバー側での自動実行などのニーズはもちろん残っているわけだが、そこはクラウドであれば GAS 等もあるし、何よりも AI でエッジ側、ローカル側でもできる処理が増えたのが大きすぎる。Apple Intelligence しかり、iOS や macOS の Shortcuts なんかもそうだし、同じ物は各種クライアント OS に実装されている。Alexa エコシステムとの連携があれば、ソフトウェアの世界から実生活のエリアまで AI による自動化は拡張される。まさに、AIoT 時代。個人の環境で定期実行させる部分までを含めて AI にアシストしてもらえば、一般人でもセキュアにサーバー的挙動をシミュレートできると思う。

そんなことを考えながら、今日も貴重な人類資源である電力と計算能力を個人の自動化のためだけに利用する。怠惰で傲慢な生き方であり、いつか AI に裁かれるのでは無いかと不安を持っている。

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