私たちの創造性を高め、未踏の領域へと導く新たなツールとなり得るGenerative AI。異なる業界や領域で連携することで新たな価値を生むオープンイノベーションの創造性は、Generative AIの出現によってはどう変化していくのか。その可能性を探る。（肩書きは2023年6月11日登壇当時のもの)
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●関灘 茂（A.T. カーニー株式会社 代表取締役 マネージングディレクタージャパン（日本代表）/シニアパートナー）
プロフィール：
消費財･小売プラクティス、及び、デジタルトランスフォーメーションプラクティスの日本におけるリーダー。 兵庫県神戸市出身。神戸大学経営学部卒業後、A.T. カーニー株式会社入社。INSEAD（欧州経営大学院）MAP修了。消費財・小売・メディア・サービス・金融・不動産分野を中心に30社以上のクライアント企業と共に、新規事業創造、既存事業変革（デジタル・トランスフォーメーション）、マーケティング・イノベーション、組織文化・行動改革、M&A・PMIなどを経営テーマに100以上のプロジェクトを推進。 経済産業省 「新たなコンビニのあり方検討会」委員、K.I.T.虎ノ門大学院 客員教授（マーケティング、及び、戦略プロジェクトマネジメント担当）、大学院大学至善館 特任准教授（マーケティングとイノベーション ー市場創造への挑戦－担当）、リーダーシップ教育・社会啓発を目的とした特定非営利活動法人ISLのリーダーシッププログラム・次世代経営者ゼミ ファカルティ。
●中馬 和彦（KDDI株式会社 事業創造本部 副本部長）
プロフィール：
スタートアップ投資をはじめとしたオープンイノベーション活動、地方自治体や大企業とのアライアンス戦略、 および全社横断の新規事業を統括 ・「新しい資本主義実現会議」スタートアップ育成分科会委員 ・経済産業省 J-Startup推薦委員 ・経団連スタートアップエコシステム改革TF委員 ・東京大学大学院工学系研究科非常勤講師 ・バーチャルシティコンソーシアム代表幹事 ・一般社団法人Metaverse Japan理事 ・クラスター株式会社 社外取締役
●平野 未来（株式会社シナモン 代表取締役Co-CEO）
プロフィール：
シリアル・アントレプレナー。東京大学大学院修了。在学中に創業し、iOS/Android/ガラケーでアプリを開発できるミドルウェアを開発・運営。2011年に同社をミクシィに売却。国内外の様々な賞を受賞し、世界経済フォーラムが選出するヤング・グローバル・リーダーズ（YGL）の2022年度クラスに選出。内閣官房IT戦略室本部員、経済産業省新経済産業政策部会委員、内閣官房新しい資本主義実現会議有識者構成員など、複数の行政会議に就任。東京大学工学部アドバイザリーボード。三児の母。
●堀井 貴史（アストラゼネカ株式会社 代表取締役社長）
プロフィール：
米国バージニア大学ダーデン経営大学院 経営学修士 ハイテク・IT業界を経て、武田薬品にてオンコロジー事業部長、新興国事業の戦略担当副社長、台湾法人社長、中近東アフリカ地域ヘッド等を歴任。現在は、日本のコマーシャル、R&D、製造部門約3,400名の社員並びに約35億ドルのビジネスを率いる。 欧州製薬団体連合会（EFPIA Japan）副会長、日本製薬工業会（JPMA）常任理事。
●野本 遼平（グロービス・キャピタル・パートナーズ プリンシパル）
プロフィール：
弁護士としてスタートアップ支援に携わった後、2015年にKDDIグループのSupershipホールディングスに入社。経営戦略室長・子会社役員として、全社戦略策定、事業開発、M&A、投資、政策企画を統括。
2019年よりグロービス・キャピタル・パートナーズ。著書に「成功するアライアンス 戦略と実務」（日本実業出版社）など。
00:00 オープニング
01:02 生成AIが注目され始めてどのように感じているか。初動対応は。マクロ的変化は。
-(堀井氏)新しいテクノロジーが出てきたときの従業員や周囲のパートナーの感情が大事にしているが、生成AIやChatGPTに対してはポジティブ。生産性向上がかなり進むと思っている。
-(中馬氏)KDDIは新規事業はもう0→1はやらないが、生成AIに関しては本業だと思っている。ユーザー接点が生成AIによって高度化するのはビジネスチャンス。
-(平野氏)元々眠っていたナレッジをいかに抽出して使えるようにするかをやっていたので、インパクトは大きい。LLMに2017年頃から取り組んでいるのでど真ん中の領域。
-(関灘氏)グローバルトップの直下にGenerative AIチームがあり、世界中のユースケースを集めて経営者にピッチしている。ひとつは業務効率化、もうひとつはトップラインを伸ばす価値創造で変化が起きている。
-(中馬氏)これまでのバズワードでDXはB2B、Web3はB2C。生成AIは両方兼ね備えていて、裾野の広がりが大きいので、ここまで盛り上がっているのではないか。
10:08 本格的に生成AIを実装する際に行う、初期的なアドバイスやガイダンス
-(関灘氏)生成AIの期待値を縦軸、時間軸を横軸にとったときに、現在期待値がピーク側にきている。まずは今出てきているものを上手に使って出来ることもたくさんある。あとは精度の高いデータで作ったものでないと業務に使えないレベルものものがある。
-(平野氏)金融系などもやっているが、重要な論点がある。ドメインナレッジをどうやって積み上げるか、セキュリティ、信頼性をどう担保するか、記憶のさせ方。これから出てくる…
