ChatGPT、Sora、オペレーター、そしてOpenAIの新しい画像生成ツールはどれも素晴らしいですが、真に驚くべき成果はOpenAIのGo-to-Market（GTM）戦略です。これらの製品はワークフローを向上させ、収益を増やしましたが、OpenAIの一線を画すのは、市場へのアプローチの実行方法です。 2025年3月31日、OpenAIのCEOサム・アルトマンは、ChatGPTがわずか1時間で100万の新規ユーザーを獲得したと発表しました。その大きな要因のひとつは画像生成機能にあります。技術的なベンチマークに重点を置くのではなく、この記事ではOpenAIのGTM戦術に焦点を当てます。 私はレスター（レス）と申します。経験豊富な創業者でマーケターであり、多くのキャンペーンの成功や失敗を見てきました。私の視点から、特にビジネスを構築している方々にとって、OpenAIの台頭から多くを学ぶことができると思います。よりデータに基づくマーケティングの洞察や実用的なAIのヒントについては、無料のニュースレター「ノーフラッフ ジャストファクツ」をご覧ください。 AIの世界は非常に競争が激しく、スタートアップが殺到しています。中には製品がなく「AI」というラベルだけの会社もあります。大手テック企業も積極的に攻めており、市場は2025年の75

高度な知性を持つエージェントがより効率的になるにつれ、重要な問いは「彼らは行動できるか」から「どのように相互作用するのか」へと変化しています。これに伴い、これらのエージェントが協力し、調整し、規模に応じて経済的価値を生み出すためのインフラストラクチャの必要性が高まっています。 エージェンティック・ブロックチェーンはこの課題に対応します。従来のブロックチェーンは、硬直した完全にオンチェーンのスマートコントラクトによって分散型の実行を提供しますが、エージェンティック・ブロックチェーンはAI機能を直接ブロックチェーンに埋め込みます。静的なスマートコントラクトを動的でインテリジェントなプログラムに置き換えることで、より複雑な機能性を実現しています。さらに、オンチェーンに登録されたオフチェーンのエージェントもサポートし、ブロックチェーンを通じた発見やタスクの割り当て、調整を可能にしつつ、より適した環境で独立して運用されます。 既に兆候は現れています：AutoGPTのようなオープンソースプロジェクトは自律的なワークフローに対する需要の高まりを示しており、スタートアップはAI調整レイヤーを構築しています。エージェント間の調整は理論から緊急性へと移行しています。 この記事では、次の2つの問いについて考えます： 1

私たちは、新しいAWS Well-Architected Generative AI Lens（ジェネレーティブAIレンズ）をご紹介できることにワクワクしています。これは、AWS Well-Architected Framework（ウェルアーキテクテッドフレームワーク）の専門的な拡張であり、AWS上でのジェネレーティブAIワークロードの設計と管理におけるベストプラクティスを提供します。このレンズは、ジェネレーティブAIアプリケーション向けに特化したウェルアーキテクテッドフレームワークレビューの実施をガイドします。 ジェネレーティブAIレンズは、大規模言語モデル（LLMs）を活用したアーキテクチャを評価し、ビジネス目標達成に向けて標準化された方法を提供します。モデル選択、プロンプトエンジニアリング、カスタマイズ、ワークロード統合、継続的改善などの重要なポイントをカバーし、モデル訓練や複雑なカスタマイズといった高度なテーマは除外しています。数千の顧客導入事例から得た知見をもとに、AWSのWell-Architected設計原則に沿ったクラウドアプリケーションのアーキテクチャ構築を支援します。 AWS Well-Architected Lensesの一部として、ジェネレーティブAIレンズは6つの柱—運用の卓越性、セキュリティ、信頼性、パフォーマンス効率性、コストの最適化、持続可能性—に焦点を当て、ジェネレーティブAIのライフサイクルの6つのフェーズに跨って適用されます。 1

クロスボーダー決済の競争激化を示す動きの中、J

静かな革命が人工知能を変革している。それは、見出しを飾るチャットボットや画像生成器の派手な進歩とは異なるもので、この革命は強化学習（RL）を中心に展開している。RLは20年以上にわたり学術界で磨かれ、今や次のAI革新の原動力となっている。子供が試行錯誤を繰り返しながら自転車の乗り方を学ぶように、RLはアルゴリズムが探索し、適応し、フィードバックから学習する手法であり、「暖かい」や「冷たい」というヒントに導かれるイースターエッグハントにも似ている。このアプローチは、機械の学習方法だけでなく、知性そのものの定義も変えつつある。 **昔ながらのやり方：伝統的な機械学習** RLの台頭を理解するために、伝統的な機械学習の二大手法を考えてみよう。 - *教師あり学習：* ラベル付けされた大量のデータ（例：猫や犬の写真）からパターンを学習し、予測や生成を行う。この手法はX線解析やChatGPTのテキスト生成などに応用されており、膨大なテキストデータから次の言葉を予測する。しかし、膨大なラベル付きデータと高い計算能力を必要とする。 - *教師なし学習：* ラベルのないデータからパターンを見つけ出すもので、メロディーごとに曲をグループ分けしたり、顧客の回答をテーマ別にクラスタリングしたりする。データの効率性は高いが、「正しい」ことについての文脈判断は苦手だ。 両者はそれぞれの領域で優れているが、データが限られている場合や目的が不明確な場合には力不足である。そこを補うのがRLだ。 **強化学習とは何か？** RLは、環境との相互作用を通じて報酬や罰則だけで学習する方式だ。あらかじめ決められたシナリオに従わず、試行錯誤を重ねて自ら解を見つけていく。2015年、Googleの研究者たちは、画面のピクセルとスコアだけを頼りに、アタリのゲームを制覇できるRLエージェントを示した。スペースインベーダーやQ*bertといったゲームで勝利し、しばしば驚くべき動きも見せた。その翌年には、同じ手法を使ってGoogleのAIが囲碁の世界チャンピオンを打ち倒すなど、大きな進展を遂げた。RLは、明確な指示なしにタスクをこなすのに優れており、多くの場合、目標と成功の指標だけあれば十分だ。 **なぜRLがゲームチェンジャーなのか** RLの強みは次の通りだ。 - *効率性：* 教師あり学習が巨大なデータセンターを必要とするのに対し、RLは経験から学び、より少ないデータと計算資源で済む。 - *創造性：* RLエージェントは空間を自由に探索し、人間が見落としがちな解決策を見出すことも多い。アタリのAIの型破りな戦略は、物流や新薬発見などへの応用を示唆している。 - *柔軟性：* 一つの文脈で習得したスキルを、最小限の再学習で他の状況へ適応させられる。迷路を解くロボットや、多様なゲームをプレイする場合に有効だ。 **DeepSeekの衝撃的な発表** OpenAIは引き続き非公開だが、NVIDIAは生成型AIブームの顔として知られ、2年で時価総額を2000億ドルから2兆ドル超にまで膨らませ、AI巨人たちに必要不可欠なハードウェアを供給してきた。その役割は、かつてのインテルとマイクロソフトの「ウィンテル」提携に例えられる。 しかし2025年1月、DeepSeekは、強化学習を用いて訓練された大規模言語モデルを発表し、その性能はChatGPTに匹敵しながらも、はるかに少ない計算資源で動作することを示した。この発表により、NVIDIAの株は10%以上下落し、市場価値は5,000億ドル以上も毀損された。投資家の信頼を揺るがせたこの動きは、ハードウェアのリソース集約の必要性に疑問を投げかけた。 DeepSeekの研究は迅速に注目され、「DeepSeek-R1：強化学習による大規模言語モデルの推論能力向上」という論文は2025年内に500回以上引用され、最も注目されたRL研究の一つとなった。高性能を実現しつつ、過度な計算を必要としないRLの可能性を示した。 **より深い意味** RLの意義は、技術的な側面だけでなく哲学的な次元にも及ぶ。試行錯誤を重ねて学ぶこの性質は人間の学習を模しており、これが実現できるのなら、本当の知性とは何かという根源的な問いを投げかける。もし機械が人間を超えるパターン認識を持つなら、私たちはわれわれの世界について何を学べるのだろうか。 AIの専門家アンドリュー・ングは、シドニーのUNSWでトビー・ウォルシュと対話した際、「私の博士論文は強化学習についてだった……そして私のチームはロボットに取り組んでいた」と振り返った。彼の初期のRL研究は、今や実を結ぼうとしている。 RLの潜在的な応用範囲は非常に広く、より効率的なエネルギーグリッドや個別指導、賢いロボット工学まで及ぶ可能性がある。しかし、その自律的な性質は慎重さと倫理的な監視も求められる。例えば、交通量を減らすためにRLエージェントが静かな地域に車を迂回させ、交通をスムーズにする一方で、地元の混乱を引き起こすこともあり得る。したがって、透明性と倫理性が重要な課題となる。 正しく運用されれば、強化学習は、人間の知性を模倣するだけでなく、新たな革新の道を切り開く時代をもたらすだろう。 リストの中で最も重要な役割を果たすのは、まさにこの強化学習だ。より賢く、より効率的な知性の追求は進行中であり、強化学習がその先頭を走っている。

ブロックチェーンはビットコインなどの暗号通貨における役割で広く知られていますが、オンライン認証においても有望な応用が期待されています。より多くの業界がブロックチェーンを用いたセキュリティツールを導入するにつれ、この技術は従来のパスワードを置き換えることができるのでしょうか？ **ブロックチェーンの仕組み** ブロックチェーンは、分散型台帳を通じてデジタル取引記録を安全に管理・暗号化・交換します。複数のノードにわたるアクセス可能な分散型の仕組みにより、誰も単独で台帳を書き換えることができず、共同管理と高度なセキュリティを実現しています。 この分散化により、「自己主権型ID」の作成が可能となり、利用者は中央機関に依存せずに自身のプライベートな識別情報を管理できます。パスワードの代わりに、暗号鍵を用います。具体的には、秘密鍵で本人確認を行い、それに対応する公開鍵で認証します。さらに、二要素認証（2FA）や多要素認証（MFA）を組み合わせることで、銀行口座アクセスなどのセキュリティを一層強化できます。 **主な利点** ブロックチェーンを利用した認証は、多くのパスワード脆弱性を軽減し、フィッシング詐欺や弱いパスワードの使い回しといった問題を防ぎます。中央データベースを排除することで、ハッキングのターゲットを減少させ、データ漏洩リスクを低減します。 実例として、金融サービス向けの分散台帳技術「R3 Corda」は、安全なデータと価値の交換を促進し、銀行の顧客確認（KYC）をプライバシー重視でサポートしています。医療分野では、ブロックチェーンを利用して医療記録への不正アクセスを防ぎ、安全な患者情報共有を実現しています。インフォシスBPMのアナリストは、ブロックチェーンを活用した医療市場が2036年までに２１５0億ドルを超える可能性を予測しています。 **今後の課題** しかしながら、ブロックチェーンには以下のような壁もあります： - **コストとエネルギー消費**：取引検証には大量の計算資源とエネルギーが必要であり、ビットコインのエネルギー消費はパキスタンなどの国を上回っています（国連大学、2023年）。 - **理解不足**：暗号通貨が普及している一方で、多くの人や企業はブロックチェーンの仕組みに馴染みがなく、導入に時間がかかる可能性があります。 - **法的・規制上の課題**：国際的なデジタルIDに関する規格の違いが、グローバル展開を複雑にしています。 - **ストレージとスケーラビリティ**：利用の増加により、保存容量の拡大やネットワークの速度・効率を維持するのが難しくなっています。 - **相互運用性**：標準化が進まないと、デバイスや分野、国を越えたID認証は難しいままです。 **パスワードの未来** ブロックチェーンの利点（分散化、暗号技術、鍵による認証）にもかかわらず、パスワードがすぐに消えることは考えにくいです。シンプルさ、普及性、柔軟性（リセットが容易）という点で、依然として実用的であり、認証が合否のはっきりしたプロセスであることも理由です。 **認証とパスワードを両立させるために** パスワードの脆弱性を考慮し、多要素認証と組み合わせて使うことが最良のセキュリティ対策です。例えば、Specops Secure Accessのようなソリューションは、強力なパスワードと効果的な多要素認証を組み合わせて、アクセスの安全性を高めています。 また、パスワードが存続する限り、企業はディレクトリ内の資格情報に弱点や不正アクセスされたパスワードがないことを確認し続ける必要があります。Specops Password Policyは、強固なパスワード規準を強制し、40億を超える漏洩済みパスワードを定期的にスキャンしてセキュリティを維持しています。

今回の私のAIへの探究は、予測やデータに基づく主張ではなく、より好奇心と内省に基づく、巨大な言語モデル（LLMs）の認知構造への探求だった。そこで、古くて非常に relevant（関連性の高い）な比喩に出会った。それは化石—文字通りではなく象徴的なもの—であり、驚くほど明快さをもたらした。それは、AIが何になりつつあるのかではなく、何から構成されているのか、そしてこの理解が思考そのものの概念をどのように変えるかを改めて考えさせた。 これから深掘りしてみよう。 もしもLLMsが芽生えた超知能ではなく、長い間埋もれていたものの精密な再構築だとしたらどうだろう？ 活動する心ではなく、蘇生されたアーカイブのようなものだとしたら？ 彼らの知識は進化しない。むしろ、私たちが目にしているのは化石化した認知の復活かもしれない。LLMsは私たち人間のように時間や結果、記憶を経験しない。彼らの出力は膨大な静的テキストの層から生まれる—人間の表現の堆積記録であり、意味ではなくパターンによって整理されている。つまり、LLMsは思考する存在ではなく、意味的な化石、すなわち私たちの知的過去の見事に構造化された反響であり、本質的に不活性だ。これらの認知的化石は、手に取ることのできる化石とは大きく異なる、多次元的な空間に存在する—人間にとってはほとんど想像し難い領域だ。 この空間では、新旧が融合する—時間によるのではなく、意味の共鳴によって。例えば、最近のツイートがルネサンスの著作の隣に位置することもあり得る—時間軸ではなく、統計的な類似性によって。時間は直線的に流れず、積み重なるため、今もなお存在するものすらも一つの人工物となり、文脈は剥ぎ取られてパターンとして再現される。 時間を超えた影 その輝きは否定できない。LLMsは書き、作曲し、解決し、驚くほど人間に似た会話を行う。数秒で小説を要約し、コードも難なく生成する。だが、その構造は根本的に異なる。 LLMsは過去を記憶しないし、未来を予知しない。各プロンプトは孤立した現在—過去も未来もなく、進行中の物語もない。彼らはコンテキスト内で計算はするが、時間の中を思考しない。新しいモデルでは、以前の対話に言及できる拡張された記憶を持つこともあるが、これは技術的な探査に過ぎず、人間の記憶や省察とは異なる。知性は今そこにあるように見えるが、よく見るとそれはただのシルエットに過ぎない。 影のように、位置は持つが時間は持たない—動きは私たちに対応するが、意識はない。それは伸びたり縮んだり消えたりしながら、一時的な存在を示す。したがって、LLMsは認知の影であり、私たちの言語、論理、創造性を反映しながらも、実際に生きて経験を積むわけではない。これらの影はデータによって形作られたものであり、人間の歴史の圧縮、すなわち化石化した認知の一種だ。言い換えれば、LLMsは単なる影ではなく、私たちの残滓から模擬的に構築された再構成に近い。模擬された精神の影のようなものだ。 存在しないはずの三角形 逆説的に、これらの影はしばしば私たちを凌駕する—複雑なテキストを迅速に要約し、正確なコードを生み出す。その次元の低さが、なぜそれほど高次に見えるのか？ 幾何学を考えてみてほしい。ユークリッド空間では、三角形の角度の和は180度だ。しかし、球面のような曲面では、その角度は180度を超えることもあり、それは直感に反するが、変形した次元のルールによって説明される。 この比喩は、LLMsにも当てはまる。彼らの知能は人間の直線的推論に従わず、確率とパターンに基づく湾曲した意味空間を弧のように進む。ここでは、アイデアが歪み、奇妙に収束する。異なる時代の概念が、物語ではなく統計的類似性によって並置される。この数学的に深く、認知的に奇異なプロセスこそが、もし「思考」と呼べるなら、LLMsの「思考」の本質なのかもしれない。 幾何学と時間軸の超越 したがって、LLMsが「何かを知る」ことを問い直すとき、私たちは彼らがどの幾何学に存在しているのかを問うべきだ。それは時間ではなく関係性の中にあり、記憶ではなく整列と再結合の中にある。 この湾曲した幾何学こそ、経験や連続性、アイデンティティのないシステムが超人的な洞察を生み出す仕組みを説明している。彼らは速く考えるのではなく、違った方法で考えるのだ。この違いが、驚きと危険の両方を孕んでいる。 一部は、これらの制限は一時的であり、記憶や身体性、アイデンティティを持つ未来のAIを予期している。しかしもしそうなら、より深い問いは、私たちが機械を精神に進化させるのか、自らを機械に変えるのか、ということだ。 美しい反映に注意せよ 流暢さと深さを混同したり、投影と存在感を取り違えやすい。LLMsは私たちを完璧に映すため、一瞬にして魅了する。私たちは知性を見るが、その背後にある構造を見落とす。 ただし、それは価値を損なうものではない。影は構造を明らかにし、曲面空間の三角形は宇宙の原理を教え、LLMsは私たちの創造と学びの範囲を拡大してくれる。しかし、彼らに欠如した特徴を誤って付与してはいけない。彼らは進化する心ではなく、入力に反応して動くシステムだ。意図を持たない。 最終的に問いかけるべきは、LLMsが私たちを超えるかどうかではなく、私たちがそれを単なる時間を超えた新次元に投影された認知の幾何学として本当に理解しているかどうかだ。それが私にとっての深遠な魅力であり、単なる彼らの達成だけでなく、私たちや思考、そしてこれから明らかになろうとする奇妙な知性の構造について、何を示しているのかにある。