研究と開発の違い：AI革新における競争優位性の解明

AIにおける研究開発の進化する風景

研究開発（R&D）：革新の推進力

研究開発は神話のキマイラのように、研究と開発という二つの異なる頭を持ち、共に革新を促進しています。

研究：革新の基盤

研究者は強固な学術的背景を持ち、論文の発表や特許の申請、長期的なアイデアの探求に従事しています。彼らの仕事は挑戦的な問いを投げかけ、革新的な回答を探究し、最終的に未来の発見への道を開きます。

開発：結果を生み出すエンジン

一方で、開発者は問題解決の実務的なスキルが評価されています。開発チームは迅速なサイクルで活動し、明瞭かつ測定可能な成果の提供に注力します。批評家はこれらのチームが既存の製品を再パッケージしているだけだと主張するかもしれませんが、実際には技術的な実装がユーザーの採用に大きく影響を与えています。

もしR&Dがバスケットボールチームだとしたら、開発部門から選手が出てくる一方で、研究チームは「バスケットボールが最適なゲームなのか？」と考えているでしょう。

AIパラダイムの変化

AI業界では変革が進行中です。S&P 500企業やフォーチュン500企業がAI研究者を採用し続ける中で、基盤が進化しています。

たとえば、大手ソフトウェア企業の主要資産は、これまでの建物や工場から、今や数年かかるコードベースへと変わってきました。AIを駆使した自動コーディングにより、数時間で家が建設されるロボットと同等の進化が見られます。

この変化は、参入障壁や価値の原動力が大きく変化していることを示しています。その結果、AIの「モート」（競争からの保護障壁）も進化しました。今日の持続可能なビジネスのモートは、画期的な研究にではなく、ユーザーエンゲージメントや製品提供から生まれます。

AI投資のリターンを最大化する

OpenAI、Google、Meta、Anthropicのような企業は、優れた大規模言語モデル（LLM）の開発のために研究チームに多額の投資を行っています。これらの投資は社会的進歩には重要ですが、特許を取得するだけではAIスタートアップにとって堅実な投資収益率（ROI）を保障するものではありません。

真のゲームチェンジャーは開発にあります。LLMを実用的な製品に変換するプロセスです。新たなスタートアップの台頭と、既存企業が最先端技術を統合する中で、AIの持続的価値は次の三つの重要な分野で築かれています：

1. AIインフラ：組織はAIを採用するにあたり、計算リソースの新しい要件に応じてインフラを進化させる必要があります。これは専門チップの導入から始まり、シームレスなAIデータフローを確保するためのデータネットワークにまで及びます。新たなインフラに適応する企業は、クラウドコンピューティングにおけるSnowflakeのような軌道をたどる必要があります。

2. LLMの活用：LLMの急速な進化に伴い、大企業は単に最上の技術を選択するだけでなく、特定のユースケースに効果的に適用する必要があります。数百万のコーダーの中から非AI専門家を支援する企業には、大きな可能性があります。

3. 縦のLLM製品：ゲームの変化は新たな製品機会を解き放ちます。スマートフォンの普及と共に成長したUberのように、革新的な創業者はこれまで考えられなかった画期的な製品を世に送り出すでしょう。

結論

AIでの成功はもはや単なる画期的な研究に限られません。実際的な応用が求められています。研究が未来の新たな発見のための基盤を築く一方、本当の価値は開発にあり、アイデアがどのように実行可能な製品に転換されるかにかかっています。

現代のAIのモートは、研究の栄光ではなく、卓越したAI駆動の製品から形成されます。ユーザーに優しいツール、シームレスなAI統合、革新的なLLMベースのソリューションを優先する組織が、進化するAIアプリケーションの世界でリーダーシップを発揮するでしょう。

ユダ・タウブは、Hetz Venturesのマネージングパートナーです。