「失望期もあった日本のAIブーム。 AIビジネスの新たなムーブメントを起こしたい」株式会社xenodata lab.関 洋二郎

“特化型”言語モデルを独自開発。生成AIで世界の経済を予測する！

「もともと監査法人で監査をすることになるとはまったく思っていませんでした」と振り返る関さん。

「在学中に経済系の知識をつける山を見つけたくて会計士試験にチャレンジすることに決めました。ただ、受験勉強のだいぶ後半で会計士試験合格者は監査法人というところに行くということを知り、知ったころには就活市場が閉まっており、監査法人に行くしかない状態でした（笑）」

　卒業後、3次試験に受かり会計士の資格を取得。会計事務所を経て経済系プラットフォーム「SPEEDA」やソーシャル経済メディア「NewsPicks」を手がけるユーザベースに入社。

「SPEEDAの事業開発担当を務め、社内MVPも頂き、起業するよりこのまま…とも思わないでもなかったんですが、そんなときにあるAIベンチャーの記事にものすごい衝撃を受けました。アメリカの、ある経済系スタートアップが名だたる金融機関から直接出資を受けてユニコーンになり大成長を遂げそうだというニュースを見たんですが、それがAIを使った経済系のサービスだったんです。これだと思いました。これからの経済はAIを絡めて予測していく世界になる、と。これまで、ブルームバーグやSPEEDAなどが経済データを集めてプラットフォーム化し便利に使うということをやってきましたが、次の時代はAIが膨大なデータをまとめ、そこから示唆を出していく段階に進むと思いました。この事業なら興味関心が尽きることなくやれるんじゃないかと起業に踏み切りました。事業を行う中でいろいろな事業アイデアを持つようになりましたけど、どれも小粒な事業アイデアで、今一つ踏み切るまではいきませんでした。世の中を大きく変えるインパクトのある事業ができると思えたのはその時が初めてでした」

　そして挑んだMUFGのアクセラレータープログラムで見事グランプリを獲得。出資も決まり、三菱東京UFJ銀行（※当時の名称）が初めて出資したベンチャーとして日経の一面も飾ることに。好調なスタートを切ったが誤算もあったという。

「社会への広がりが想定より10年遅かったんです。日本でも2018〜2019年ぐらいにディープラーニングが注目されAIバブルが来たんですが、そのときに我々も含めAIベンダーたちは結局、世の中に刺さるプロダクトを作ることができなかった。市場の期待と技術にずれがあったこともあると思います。私の分析では、その結果2020年以降、ChatGPTが出るまでの3年ほど失望期が生まれてしまった。今、LLMのインパクトがまた社会を動かしています。真のイノベーションはディープラーニングというより、それをさらにサービスまで昇華したChatGPTなどのLLMだったのでしょう。そういう意味では、ここから本当に始まると言えるのかもしれません」

　経済に特化したLLM『SPECKTLAM（スペクトラム）』もいち早く独自開発。

「実はこれはChatGPT以前から作っていたものです。うちの優秀なエンジニアが“こういうの作ったんですけど”って開発してから私に言ってきまして（笑）。それが2022年の夏ごろ。今までの自然言語処理プラス機械学習とかいうレベルじゃない、これは世の中を変える技術革新になると思いました。その半年後ChatGPTにより、とんでもない勢いで世界がLLMに覆われていき、完全に予想を超えました。そして、すぐにパワーゲームになり、独自LLMで価値を出すことの状況は一変しました。そこで戦い方を慎重に見極め、まずは短期的なビジョンとして、会話型にはしないこと、汎用的にはせず経済に特化した言語モデルにすることを決めました。会話型にしない理由は、このサービスの特性として会話型にする必要がほとんどないから。また会話型にすると、そのための膨大な学習が必要になるので結局、資金力の戦いになってしまう。経済に特化したのも、一点突破じゃないと生き残りは難しいだろうと思ったからです。作詞もできます、画像も生成できますという汎用的なモデルを作るには膨大なコストがかかる。私たちのコンテンツのカギはあくまで“経済のAI予測”。 その精度と、予測の解釈性の向上にLLＭの能力を使う方向にして差別化を図ろうと考えました」

　特に生成AI（※）関連は今後、隆盛期を極めていくと語る。そんな先駆者から、AIビジネスで起業を意識している人にアドバイスを。

「AIビジネスは大きく２つの道があると思います。一つは独自のAIを作って技術力で世の中を変革していくタイプ。もう一つがChatGPTなどの世の中の優れたAIを使い、自分のアイデアをビジネスにするタイプ。当然ですけれども、前者のハードルは非常に高いです。通常のWeb開発に必要な要素に加えて、研究開発や機会学習基盤の開発と、必要なイノベーションの回数が倍以上になります。これはスタートアップではクリティカルで、私自身、想像の何倍も大変でした。出来上がっても、戦い方を工夫しなければChatGPTなどの巨人を相手にしないといけない。独自開発をするなら、技術と同様に資金調達が重要となり、根気が必要です。ただ、その分うまくいけば参入障壁が高い独自サービスで、自分たちだけが変えられる、理想的な世界の景色を見ることができることを信じています」

※「生成AI（ジェネレーティブAI）」…ディープラーニングの応用技術であり既存のデータや情報を基に新しいコンテンツ（画像、テキスト、音声、コードなど）を自動生成する技術の総称。