AI時代のスモールビジネス戦略

こんにちは

がくちょうです。

さて、今日は「AI時代のスモールビジネス戦略」について話します。

ちょうど今2023年の12月ですが、去年の2022年の12月からのこの1年間は、私にとっては非常に大きな転換点となる年でした。

LLM到来からの持病発症
2023年、集団学習の研究を畳みました
スモールビジネスの作り方
AIによる時代の転換点
AI時代の段階的な知財ディスラプト
AI時代のスモールビジネスの生存戦略
未来を読もうとせずに、対応策を身に着けておく

LLM到来からの持病発症

転換点というのは2つあって、1つはLLMの到来です。

これは本当に黒船というやつで、ついにコンピューターと話せるように、そしてコンピューター自体が話せるようになっちゃいました。

これだけ精密に「言語」という人間特有のコミュニケーション媒体を理解されてしまうと、もう「人間って何だっけ」みたいな気持ちになりますよね。

特に衝撃だった、openAIのchatGPTが出てきたのが1年前の12月。

たった1年で、LLMは当たり前のように膨大なコンテキストを読めるようになり、小さいリソースで動けるようになり、そしてマルチモーダル化してしまいました。

あと1年くらいで、我々がPCやディスプレイに向かって話しかけている時に、相手が「人間か人工知能か」というのは、もう周りから見たら判断がつかなくなると思います。

なんだったら、話している本人も良く分からなくなるかもしれません。

アイアンマンが空を飛ぶよりも圧倒的に早く、先にジャービスが登場しました。

人類の発展の仕方というのは本当にわけが分かりませんね！ｗ

読みづらいというか、SFに出てくるのもは「登場する」のは分かっても、「いつ登場するか」は全く分からないものです。

で、もう1つの転換点というのが、私自身の自律神経系の持病の発症です。

まぁー無理しすぎましたよね。どう考えても、子供を5人育てながら起業していろんなビジネスやって、いくつも同時にサービス運営して、あっちこっちに手を広げながら、さらにEスポーツゲームも5000時間やってますからね。

常人なら2回くらい死んでいるところを、自律神経がバグったくらいで済んだわけですから、まぁ良かったと言えるかもしれません。

とにかく、無理すると頭痛がひどくなっちゃうので、あまり無理ができなくなりました。

2023年、集団学習の研究を畳みました

この「時代の転換点」と、個人的な「体調の転換点」を経て、2023年は色々と自分がやっていることや、今後やりたいことについて整理することになりました。

トップページのプロフィールのところにも書いたのですが、私は2012年にリクルートという会社を独立してから、まずは

「文章で人を動かす＝ライティング」

についての研究から着手を始めました。

大学時代からブログを書いたり、掲示板を運営していたりしたのと、リクルートでもコピーライティングを経験していたので、その延長線で「ブログで人を集める」とか「SEO記事の書き方」とか「バズる記事の作り方」とか「LPの書き方」とか「メルマガセールス」とか、そのあたりを一通り研究しながら実践していました。

この辺は2年くらいで研究が終わったので、次に

「仕組みで人を動かす＝ビジネスモデル」

についての研究に着手しました。

人を集めたり、売ったりする方法は理解したので、さらに根本的な部分である「商品やサービスをどう作るか」とか、「それを半自動的に売っていく仕組みはどうやって作るか」みたいなところを研究したわけです。

新しいビジネスはどうすれば生み出せるのか？それを効率的に販売する仕組みはどう構築できるか？みたいな課題は非常にエキサイティングで、完全に理解するまでにはおよそ5年くらいの月日が必要でした。

この研究がある程度終わりに近づいてきた2018年頃からは、同時に

「環境で人を動かす＝コミュニティ教育」

についての研究もスタートし、500名規模のオンラインサロンを運営したりなど、「どうすれば直接指導をせずに、環境の力を活用して大規模の人材を育成できるか」という課題についての実験を行ってきました。

この分野に関しては、達成度は8割という感じではありますが、「メタ認知」「マインドセット」「少数同期学習」などの研究を進めることで、「大規模な人数を環境の力で変化させられる」という事は立証でき、ほぼ研究は終了できました。

で、さらにこの先「Eスポーツで人を動かす」「ゲームで人を動かす」という研究を開始しようとしていた矢先に、あまりのオーバーワークに自律神経が破綻した、という感じです。

どうしても全部は無理だ・・・という事で、色々と考えて最も体に負担のかかる割にポテンシャルの低い

「環境で人を動かす＝コミュニティ教育」

に関しては、2023年を持って全て終了し、展開中のサービスなどもクローズするという選択を行いました。

スモールビジネスの作り方

で、ここから本題ですが、私が最も理解するのに時間がかかった「ビジネスモデル」についての研究の話題になります。

まず、「どうすればビジネスを生み出せるか？」という話をしますが、簡単に言うとビジネスというのを生み出す手順というのは非常に明快で、まず中心に「知財」というのを創ります。

知財というのは「価値のある知識」という事で、私はこれを「上手く●●する方法」という風に言い換えています。

つまりビジネスを生み出すためには、まずは「上手く●●する方法」というのを生み出さないといけない。

もしくは、ゼロから生み出さなくても、どっかで学んで身に着けてもいいです。とりあえず、自分の中に知財が必要という事です。

で、一定の価値のある知財が創れたら、それを他者に実験的に提供していきながら、再現性についての検証を行っていきます。

つまり、「学んだだけ」「自分が偶然成功しただけ」という状態から、他者でも再現できるような状態にしていくという事です。

そのためには、他者で実験する必要があるため、モニターなどを募集して付き合ってもらいながら、色々と失敗するケースも見ていく必要があります。

いくつもサンプリングしていくうちに、「こういう人なら上手くいく可能性が高いな、でも実践中にこういう失敗をしがちだからその場合はこんな風にケアしてあげよう」という感じで、他者で再現させるための知識が貯まっていき、どこかのタイミングで他者でも再現させられるようになります。

こうなると、「お客様の声」が獲得できたことになりますので、この時点で「専門家」という風に名乗れるわけです。（あくまで駆け出しですが）

ここまでくれば、あとはこの「上手く●●する方法」を

自分自身で実践できるようになりたい！という人に指導する＝指導業
自分では上手くできないから、代わりにやって欲しい！という人や会社のために作業代行する＝代行業

のどちらかでマネタイズします。

例えば「うまく集客できるWEBサイトを創る方法」という知財だとしたら、

うまく集客できるWEBサイトを創る方法を教える＝指導業
代わりにうまく集客できるWEBサイトを創ってあげる＝代行業

という感じですね。

これは知財がどんなものに変わっても普遍的に当てはめることができる、この世で最も汎用性の高い「ビジネスの作り方」の理論です。

さらに、発展形として「うまく●●することを効果的に促進できる、オリジナルのツールを創って提供する」という「道具の製造業」というマネタイズモデルがあります。

上記の事例で言えば、「集客できるWEBサイトが半自動で作れてしまうワードプレスのテーマを創る」とかそういうのですね。

こんな感じで、「知財の開発⇒再現性の確認⇒3種類のビジネスモデルでマネタイズ」という手順によって、ありとあらゆるビジネスモデルを無一文の状態から生み出すことが可能です。

実はこの方法は、知財の開発と再現性の確認を続けていく様子をそのままコンテンツ化していくだけで「新規接触数」を確保でき、さらに知財がベースにあるため「フロントエンドコンテンツ」も自在に作り出せるため、サービスの開発がそのままマーケティングファネルの構築に繋がるという超絶メリットも存在しています。

あとは、セミナー等のフロントコンテンツから、商談やバックエンド販売に繋げていく部分だけを何カ月か訓練すれば、そこからは半自動的に売り上げを伸ばし続けられる仕組みが完成し、誰でも年商1000万とか2000万くらいなら出せるようになる、という要領です。

簡単ですね。

まとめると、スモールビジネスを生み出すための手順は

【知財創出フェーズ】学習⇒知財の獲得⇒再現性の検証⇒顧客の成功例の創出
【マネタイズフェーズ】知財の検証過程を切り出しコンテンツ化⇒ラーナーとの接触⇒問題のヒアリング＆指導業か代行業でバックエンドをオーダーメイド開発⇒商談⇒成約
【仕組化フェーズ】新規接触点の確立＋リスト化＋フロントエンドの確立

という感じで、大きく3つのフェーズで、10から15くらいのステップに分解できます。

この手順を抑えれば、だいたい2年から長くても5年以内には、誰でも年収1000万以上は稼げるようになります。

2年努力するだけで、その後は一生ずっと好きな事を仕事にしてお金も自由に使えるようになるため、個人的にはコスパが良い努力かなと思っています。

AIによる時代の転換点

さて、前置きが長くなりましたが、上記の私が構築した

「スモールビジネスの生み出し方」

には、知財を出発点にしていくという特徴があります。

というか、実際には現存している「ホワイトカラー＝知的生産者」というのは、これと同じような働き方を意識せずともやっていて、ブルーカラーと比べると「知財による生産性向上は無尽蔵である」ため、給与が高めになっている、ともいえるんですよね。

ただ、この「知財の開発で生産性を高める」というホワイトカラー全般に言える優位性は、LLMの登場によって大きく揺さぶられる形になりました。

というのも、LLMというのは「世界中の知財を学習して、分かりやすく翻訳してくれる」という性質を持っているのです。

例えば、私の理論に従って、「うまく売れるキャッチコピーを創る方法」というのを学習したとしましょう。

そうすると、その後は他者で実験して知財の再現性を確認して、「売れるキャッチコピーを書く講座」という指導業でマネタイズしたり、「売れるキャッチコピーを代わりに書きますよ」という代行業でマネタイズする、という流れになります。

しかし、LLMが進化すれば、わざわざ高額な講座などにお金を払わなくても、「売れるキャッチコピーの書き方を教えて」と聞くことが可能になってしまいます。

さらに言えば、そもそも「売れるキャッチコピーを代わりに書いてよ」とLLMにお願いすらできてしまうでしょう。

このように、知財からスタートするスモールビジネス（主にフリーランスのほとんどがこの状態だと思いますが）というのは、LLMに市場を大きく削られる可能性があるのです。

この時代の転換点によって、しばらく私は「どうしたらええねん」という感じになっていました。

自分がどうしたらいいか明確じゃないのに、他者に無責任に「知財を中心にしたスモールビジネスやろうぜ」とは言えませんし、その延長でもはや「今までと同じノリでホワイトカラーを目指すべきなのか？というか子供はどういう方針で育てれば？」みたいな状況でした。

最近になって、ようやくその問いに対する答えが出ましたので、ここからはその対策について書きます。

AI時代の段階的な知財ディスラプト

まず、LLMを含めた技術の進歩による市場のディスラプトは、いくつかの段階で発生していきます。

第一段階

第一段階は、

技術進歩によって登場した新しい問題解決方法が、自分が提供する問題解決方法と同じ問題を解決し始めているが、成果や品質で比べるとまだ圧倒的に自分の方が勝っている

という段階です。

つまり自分が保有する知財が経済合理性を保てているという状態ですね。

例えば、イラスト屋などの「無料素材」が出てきたことで、イラストレーターの「イラストを生み出す」という仕事は削られた部分はあるかもしれません。ただし、この段階では成果や品質ではイラストレーターが創った方が圧倒的に勝っていますよね。

なので、上記の状態は「第一段階」という風に言えます。

この段階では、対応方法としては

技術の研究や顧客理解を深めることで、成果や品質を高めてプロフェッショナルとしての価値を上げる

という方向性で問題ありません。

しょうもない金額の仕事は減るでしょうが、本当に質や成果を求めている層に対しては、自分は高額で価値を提供することができるため、十分に食べていけます。

第二段階

第二段階は、

技術進歩によって登場した新しい問題解決方法が、自分が提供する問題解決方法と同じ問題を解決し始めており、その成果や品質が素人には判断できないレベルで肉薄していて、さらに新しい解決方法の方がコストが低い

という段階です。

言い換えれば、自分の知財の経済合理性が消失しかけている状態です。

これは例えばですが、素人が全く勉強せずにイラストを自由自在にほぼ無料で生み出せるようなツールが普及し、そこで出力したものと、イラストレーターが出力したものが、ほとんどの人にとっては見わけがつかなくなっているような状態の事です。

2023年の段階で、いくつかの技術領域においては、上記のような状態に近づいていると思います。

この段階になると、市場が新しい技術に何割か削られることになるでしょう。

この状態はつまり、「自分の知財＝うまく●●する方法」というものより、より経済合理性の高い手法が出てきたことを意味しています。

今までは「うまくイラストを創る方法」というのは、いろんな勉強をして知識を身に着けて、いっぱい練習するような方法だったのが、「ツールに自然言語でお願いするだけ」という新しい方法が出てきたら、知財の経済合理性が負けすぎているため、さすがに自分の知財の価値は維持できませんよね。

この段階で、自分の価値を保つための対応方法の1つは、

経済合理性以外の部分（物語や思想や関係性など）を強化することで、ブランドとしての価値を上げる

という方向になるでしょう。

人間は経済合理性だけで価値を判断しているわけではないので、温かくなりたいだけだったらユニクロで5000円のニットを買えばよいのに、10倍も100倍もするブランド服を買ったりします。

何倍もする価格でも、好きな人から物を買いたいという人はいるし、付き合いがあるからと言って頼み続ける場合もあります。

なので、別に出来上がる成果物の品質が変わらなくても、「あの人はかっこいいから、あの人の講座を受けたい」とか、「あの人はすごい人だから、あの人に頼んで作ってもらったイラストは高い」とか、そういう事は起こり続けるわけです。

ただし、この段階ですでに職業の属性というのが

「職人・専門家」

という方向から

「アイドル・営業マン」

という方向に変化してしまいます。

技術の探求はほぼ無意味化し、仕事の99％が「本当は1000円のものをどうやって30万円で売るかを考えて実践すること」になるため、そういうものを空虚に感じてしまう人にとっては、厳しい時期が到来することになるでしょうし、万人が選択できる対応策ではないと思われます。

そういう場合は、

技術の探求範囲を抽象化によって拡大し、特定の目的（ディスラプトされた結果の出力）と切り離すことで、第ゼロ段階（自分の開発した知財しか解決策がない段階）や第一段階（自分の開発した知財がまだ圧倒的に経済合理性が高い段階）に該当する市場を新たに見つけていく

という対応方法が必要です。

つまりピボットするという事で、リボン図への拡張や提供するサービスをワンストップにしていく場合もあると思います。

簡単に言い換えるなら、この対応策は「技術と追いかけっこをしていく」ような方向性です。

例えば、「イラスト」に限定すると第二段階ですが、「漫画」に拡張すれば、途端に第一段階や第ゼロ段階になるかもしれません。

もしくは、イラストを創りたい目的の方にさらに拡張し、チラシ作り、POP作りなどに知財を拡張すれば、新しい技術がカバーできていない部分が生まれます。

第三段階

最後の第三段階は、

技術進歩によって登場した新しい問題解決方法が、自分が提供する問題解決方法と同じ問題を、誰がどう考えてもより良く解決してしまっており、さらに新しい解決方法の方が圧倒的にコストが低い

という段階です。

例えば、馬車が車に置き換わったような状態をイメージしてください。

この場合、もはや経済合理性の優位が強すぎて、どれだけブランディングしても意味がありませんし、UXが変わりすぎて中途半端なピボットでは対応できない可能性も出てきます。

これに対応するためには、

結果の出力ではなく、過程を楽しむことを目的とした知財に内容を変質させる

という方向性で対応します。

例えば、馬車が車に置き換わってしまうと、御者が持っている知財である「うまく馬を制御する方法」というのは、事実上マーケットごと消失してしまうため価値も消失します。

中途半端に対応幅を広げて、「馬の世話」や「馬小屋の構築ノウハウ」などにEtoE対応したとしても、そもそもUXが根本的に変更されているため、周辺ごと知財が吹き飛びます。

ですが、そもそも「物を運ぶ」という「結果の出力」ではなく、「馬に乗って馬を制御すること自体を楽しむ」というマーケットは存在するかもしれません。

この場合、そもそもの過程を楽しむことが目的になっているため、経済合理性の世界とは全く別の軸が発生しています。

つまり、エンタメにするという事です。

過程に意味がある、エンタメ領域に自分の知財をシフトできる場合もあるでしょうし、それが難しい場合には、事前に準備してエンタメ領域で展開できる知財を獲得していく必要があります。

エンタメ領域は、単純に言えば「楽しさの引っ張り合い、主張しあい」です。

この段階では、楽しさをいかに普及していくか？という視点が重要になります。

AI時代のスモールビジネスの生存戦略

ここまでを整理すると、まず

そもそもビジネスは知財の開発による経済合理性の向上で価値を生み出している
なので現在の社会で高付加価値を出すための方法は経済合理性の高い知財を保有することに他ならない
LLMやAIの進歩は現存する知財の経済合理性を人類が想像できない速度で更新する可能性がある
これに対応する方法を持ち合わせていない場合、膨大な知財への投資が全てサンクコストに計上されてしまい、AI鬱になる知的生産者が増える可能性が高い

というのが、時代の変化に対する考察です。

めっちゃ端的に言えば、「保有する知財に対して、今まで以上に敏感かつ頻繁にバリューチェックする必要がある時代に突入した」という感じです。

で、これに対してどういった対応策があるか・・・という話として、

安かろう悪かろうの代替策が登場した段階なら、品質を高めていくだけで対応が可能
安くてほぼ同じくらいの代替策が登場した段階で、経済合理性は事実上消失するため、その場合は「ブランディングによって経済合理性以外の価値を高める」か、「ピボットとリスキリングによって知財の経済合理性を高める」か、どちらかの対応が必要
ただし、圧倒的に安くて圧倒的により良い代替策が登場し、根本的なUX変化が起こった場合には、上記のいずれでも対応できなくなる
その場合に、都度「全くゼロから別ドメインを再学習する」という選択肢を採用する方針だとサンクコストが大きすぎる戦略になってしまう
だが、経済合理性という評価軸と切り離された、人間の幸福に直接エンゲージ＆拡張していくようなエンタメ領域に展開できる知財であれば、別の評価軸で価値を創出したり高めたりし続けることが可能になる
そのため、自分の性質や適性、未来のビジョン、時代の状況などを的確にメタ認知し、「品質を高める/ブランディングする/ピボットとリスキリングする/エンタメ領域に展開する」の選択肢から適切に方針を採用する必要がある

という事です。