山口さん
いい評判からそうでない評判かなと思うんですけど、日本生命さんが実はTCWと出資してるんですよ。あの24.75%ですね。だから結構大きいんですよね。うち半分くらい従業員が持ってるんで、一応持分会社に適用される子会社みたいな、子会社とまでは言わないですけど。 で、日本生命さんのゴールドファンドっていうのなんですけど、変額とかですね、その運用も我々預かってたりとかして、実は保険会社系の運用会社に今なっちゃったんですね。僕が入った後なんですけど、2017年で。まさに大同生命さん、先ほどだと思うんですけど、三井生命ですよね。日本生命に買われて名前変わったじゃないですか。その資金も実は運用させてもらったりとか、保険の資金も運用させていただいたりしてるんですけど。
で、ということで今日お集まりいただいてる方は、職業がですね、保険屋さんとかですね、あとは税理士様もいらっしゃるということで、お金に関わる仕事をされていらっしゃるわけですよね。だから僕としては、まあちょっと今日いろいろ用意してきたんですけど、先に言いたいことが何かって言うと、ちょっと時間もあれだし、こんなメンバーにお話するんでね、ちょっといろいろ質問なんかも答えないと思ってるんですけど。 言いたいこと一つ目、今日言おうと思ってたこと一つ目はですね、今はマーケット自体はですね、去年から先ほど含み益が、含み損ですね、出てる人もいると言ってるわけですけれども、やっぱりここが日本の投資家って何ですかね、損失と利益に対する考え方がまだちょっとね、損すると焦っちゃったりするんですけど。
あの、サイクルなんで。株式市場っていう、まあ債券であれば要は、株式市場っていうのは基本的によっぽどの地域、よっぽどのダメなものを選択しない限りはですね、実質ベースで見れば上がっていくものなんですよ、株っていうのは。なぜか簡単なんですよ。一つはやっぱりインフレになるからですよね。インフレっていうのは物の価値がですね、例えば今ものすごい高いですよね。インフレ率が高くて、逆にインフレ率を抑え込もうとして金利を上げるから、まあそういったサイクルの中で株式市場一時的にダメージ受けてるんですけど。 長いスパンで言えば、日本だってね、戦後からアメリカだって、もうずっとインフレ2%から3%平均すればずっと上がってるんですね。日本はここ10年間ぐらいがほぼインフレじゃないって特殊な地域だったわけですけど、通常そういうことはあまりなくて。なぜかと言うと、生産活動に伴ってですね、貨幣の発行量って必ず増えていくんですよね。日本は意識的に増やしてない時期があったんで一時的にデフレになったんですけど、今まさに黒田さんがだから過去やんなかったことを一気にやっちゃったんで、今一斉に全部来ちゃってるわけですけど。 基本的にはインフレになると物の価値が上がるんで、株ってのは同じものであったとしてもインフレに応じて上がっていくわけですよ、絶対値ベースで言えばね。絶対値ベースで上がっていくのと、あとは企業の活動の目的って利益を上げることなわけですよ、基本的にはね。その利益を上げ続けることができない企業ってのはいずれ淘汰されて消えていくんですよ、市場から。ということを、まあ総合的に全体的な俯瞰で見ればですね、全体的に見ると企業っていうものは稼いで利益を上げていくことを本懐としているので、上がっていく傾向になるし、お金の価値的に言っても、お金の価値は常にちょっとずつ下がり続けていくとインフレになっていくので、物の価値ですね、株式等のものが価値上がってくる。長期的に見ればそうなんですよ。ただその時の切り返しですね。今みたいにインフレが高く、ちょっと景気を抑えなきゃいけないっていう時には当然一時的に下がるし、逆もまた然りなわけですよ。
だから長期的に見れば、例えばアメリカの株式市場っていうのは年間で過去50年間さかのぼってみても、平均でおおむね8%から9%。これ為替入れてもほぼ一緒です。ドル円も長期で見ればですね、そんな実はダメージになってないので。あの円高にはなってるんだけれども、計算してみればそんな感じなんです。ボラティリティは上がるんですけどね。 なので長期的に上がっていく資産ですよと、株式に関してね。ただ地域とか場所によってそうじゃないところも出てくるんで、分散投資が重要だとか、よりいいところを選びましょうっていうのがいわゆる投資の話じゃないですか。だからまあ逆にですね、下がった時ってどういう風に考えなきゃいけないかっていうと、これはもう梶さんとかはもう皆さんにお話してると思いますけど、いかに買えるかなんですよ。あの下がった時に「あ、どうしよう」ってうろたえてしまうと、せっかくの買い場が見逃されてしまうわけですよ。
例えば僕は去年ですね、まあ株は個人的になかなか買えないんで投資信託を買うんです。投資信託とかETFを買うんですけど、去年一番買いました、1年間で。その前が2018年です。それこそ去年のね、ウクライナがあったじゃないですか。あそこぐらいから買い出したんで、もちろんその後もずっと下がりましたよ。 例えば僕は買ってたね、あの半導体のETFがあるんですけど、アメリカに上場してるね。2倍で動くんですよ、2倍。半導体指数が2倍で動く指数があるんですけど、むっちゃリスク高いですよね。で、それスタートした時50ドルだったんですよ。一番安いとこどこまで行ったか、去年の10月なんですけど7ドルですから。僕だって50ドルで買って7ドルまで行くんですよ。でも今買値いくらかっていうと今13ドルなんですよ。なぜかって言ったらずっと買ってたから。ほぼ毎日買うんです、安い間。でもやめました。あの買値、株価が戻して、もう買値以上に今17ドルが18ドルでしょ。でも去年1年間ずっと買って13ドル平均で17ドルだった。3割ぐらい取れてるわけです、もうすでに。 去年って儲かる年だったっていうことなわけですよ。なぜならば買ってたから。買ってない人は多分一昨年最後に買ってたらまだ戻ってないはずなんですよ。だから実際本当に大事なのは、常に買い続けるってことも大事だし、それを投入する金額を増やしたり減らしたりっていうコントロールすることもすごい大事なんですよ。
逆に言えばこれがね、ものすごくまだいいですけど、例えばナスダックでね、今1万ポイントちょっとだと11000ポイントぐらいだと思いますけど。ナスダックがじゃあ一番短期的にわずか7、8ヶ月で1万5000ポイントまで戻りましたって言ったら、ちょっと警戒するよね。こういう時はじゃあ今まで毎月10万買ってた、5万買ってた、じゃあ半分に減らそうか。買うことは続けてください。ただ量を減らすっていうことで十分ね、リスクってコントロールできるんですよ。それが長ければ長いほどできるので。 で、今日言いたかった事っていうのは、マーケットってまさにちょっと今画面出しましょうか。先にこれだけ。だから僕が言いたいのは、じゃあ先に言っとくと、じゃあいつ買ったら、今もまだ持ってるわけじゃないですか。今だから買い増しできるチャンスなわけですよ、まだね。だってまだAIファンド高値取ってないじゃないですか。 で言うと、これはあのIFAセミナーでも言ったんですけど、これ去年の年末に書いた表なんですけどね。これ年末の僕のFAセミナー出てる人いたら「これ後から書いたんじゃないよ」っていう今年の予想なんでね。で言うと、今年はどういう年かっていうと、株価が本格的に戻っていくのは6月以降です。わかります？だからこの後多分ちょっとアメリカのマーケットってラリーって言って少し上がります、この後。ただその後おそらく来月、5月3日にFOMCってあるんですけど、この前にかけて株があまり上がっていくと「利上げするぞ」って話になってきます。
で、今何なのかっていうと、今年前半っていうのはFRBは時間が欲しいんですよ。あの、急いで利上げ、ずっと去年しましたよね。で、この急いで利上げしなきゃいけなかったのは、アメリカの物価がすごく高かった。でも金利ってさ、去年スタートしたのがゼロからスタートしてるわけですよ、去年の3月にね。ゼロからスタートしててさ、その時すでにもうアメリカも金利インフレって5%とか6%あったわけですよ。いきなりさ、じゃあここに合わせるために1回で6%とかってできないですよね。社会的インパクトがデカすぎます。銀行潰れちゃうから。いくら差があったとしてもちょっとずつしか上げられないですよ。 その最大限一番頑張った1回の利上げっていうのが、これも前代未聞なんだけど、0.75っていう例外なわけですよ。0.75さ、例えば利上げすると、言葉悪いですけど、アメリカの10年債の金利で言うとね、だいたいまあ0.5ぐらい金利が下がるんです。あの金利が上がるわけですよ。0.5上がるとだいたい1回の利上げで債券の価格が4%から5%下がる計算なんですよ。1回利上げするだけで4%から5%。考えてください。1兆円単位で運用してる例えば日本の年金もそうだし、アメリカの銀行だってそうですけど、すごい損失が生まれるのわかります？3%5%っていう。ていうのもでかいんですよ。なぜか扱ってる金額がでかいんで。それこそだって1兆円だったら300億円とか損失が生まれちゃうわけですよ。でもそれを0.75を3回もやったわけ、3回、4回もやったわけですよ。で、1年間でそれこそ上限0.25の金利からですね、5、4.75まで上げたわけですよ。 で、去年っていうのはまさに開きすぎちゃった。ちょっと想定してたのに開いちゃった。このインフレと物の値段とお金の価値があまりに開きすぎたんで、これを急ピッチになんとか解消していかなきゃいけないっていう、もう苦肉の策なわけです。これゆっくりやりすぎちゃうと、こっちのインフレがさ、どんどんどんどん上がっていってしまう。かといってこっちを一気に上げてしまうと、大変なこと、銀行潰れるような大変なことが起こるかもしれないっていう、そういうのの板挟みで、なんとかダメージをくらいつつも0.75という、本当に多分耐えうる一番の上限を何回かやってここまで来たわけですよ。
去年は上げることに中心にしてたんで、その影響とかその効果をFRBは全然見る時間がないんですよ。まだって遠いから。まずは追いつかないと、っていう流れで。その上げていく過程って実はいろんなところにダメージがあるのを見過ごしていかざるを得なかったんですね。 その結果がこの前出てきたアメリカのシリコンバレーバンク。クレディスイスはちょっと置いといて、あれまた別に問題があるんで。シリコンバレーバンクでしょ。あんな地銀が取り付け騒ぎが飛んだんですよ。あの会社って確かに取り付け騒ぎで潰れたんだけど、あの会社まるっとですね、2兆円から3兆円ぐらい全部売却して預金とか相殺したって資産残る会社ですよ。普通は潰れないんですよ。取り付け騒ぎっていうのは黒字倒産ですよね、いわゆる手元資金がないから倒産しちゃうっていうそういう状況ですよね。だからそういう影響が出てきちゃったわけですよ。
で、FRBっていうのは今なんとかアメリカの物価が5.5ぐらいね、コアCPIっていうので今ここ見てもらうと5.5なんですよ。明日12日だから明後日か。明後日の明日の夕方、ごめんなさい、11日だから水曜日の夜、これ新しいの出るんですけど、今5.5なわけですよ。金利が今5、5じゃないですか。4.75から5なんですよね。5まで来てるんで、もうほぼ同じぐらいまでやっと来たわけですよ。 それがさ、去年のさ、えっと3月ってここなんですけど、いいですか。アメリカで金利を一番初めにあげたのが2022年の3月でしょ。3月の時って6.5なのに実際の金利は0.25しかなかったわけですよ。これは1にしたわけですけど、1。それぐらい開きがあったのが、今はもう物価と金利の価値ってほぼ一緒ぐらいにはなってきてるんで、FRBとしてはじゃあちゃんと物価が下がっていくのかっていうのを見たいわけですよ。なんせただ見るためにはまず物価を抑える行動を取らないとできないってことで去年やることになったんですけど。 じゃあそれがいつ上がるのかっていうと、5月のFOMCの前に明後日発表のCPI、1発発表の多分これは5.5が5.6か5.4と同じぐらいですよね。で、次が5月10日に4月分のCPIが発表されて、6月13日に5月分の1ヶ月遅れの数字なんで出るわけですよ。で、FOMCなんですよね。 で、ここまで仮にCPIが継続して下がってくると、さっきのさ、これで見てもらうとここがピークなわけです、ここがね。ここがピークなわけで、今下げ始めてこれをピークにして1ヶ月目、2ヶ月目、3ヶ月目、4ヶ月で5ヶ月目なんですよ、今3月の数字でね、あの2月の数字ね。であとさっき出てきた今後の数字、6ヶ月で7ヶ月目、8ヶ月目なんですよ。ちゃんと下がっていったらさすがにですね、8ヶ月連続でCPIが下がってきて、そして金利も5%あればですね、ここでやっとアメリカ、あのFOMCとしては「物価を抑えることできたね」って言えそうなタイミングってもおそらくここかこの次なんですよ、7月10日ぐらいになるんですけどね。 で、これを持っておそらく利上げはここで終わりです。この前0.25やったでしょ。一応5月もやる予定してます、するかもしれないって予定なってるんだけど、おそらくしないと思いますよ、よっぽど強い数字が出ない限り。で、今出てきてる経済指標ではちゃんと減速感が出てきたりして、結果なんだけど、ここが利上げ停止ってまだ誰も今の時点で思ってないでしょ。みんながもう利上げが停止される、FRBでももう利上げは終えますっていうのがわかるのが多分ここなんですよ。これが本格上昇のためのトリガーなんですよ。
やっと今までアメリカの経済を引っ張ってきた利上げ、もっと裏を返せばインフレというのが、まあ収束に今後向かっていくよねっていうのが、そういった諸々の状況が整わないと上抜けてくの難しいんですよ。 そしてね、大事なのは、前半はボックス相場って年初からずっと言ってるんですけど、「上行ったら下がります、下行ったら買われます」というのは、ある程度FRBの方でコントロールするんですよ。なぜかって、株が上がるってそのままインフレ期待なんですよ。みんなものが上がると僕から株買うわけでしょ。株があんまり突き抜けて上行ってしまうと、その上がったお金、儲かったお金がまた不動産に流れていったり、ものに流れていってしまうので、結局インフレが落ちにくいことになってしまうわけですよね。だからある程度本当のリアルのね、物価ね、この金融の方の物価ではなくて、リアルの方のものがしっかり下げてくるって確認ができなければ、FRBとしては過度にね、株式を楽観視したムードには叩き入れてください。 だから例えば今年も年初から良かったよね。でも上がってくるとFRBが叩くわけです。で、今度また下がってくると、逆に今度は金融緩和的なね、ちょっとハト派的なことを言ったら上がるというのを繰り返しをどうしてもやっぱここの期間はしなきゃいけない。ということは、今日言いたいこと一番ポイントっていうのは、もしこの後来年迎えるですね、状況の中で利益を取ろうと思ったら、ここで買い増ししておくことが必要なわけ。もしくは買っておくことがですよ。去年買えなかったとするなら、ここ最後のチャンスですよ。
そうするとね、ちょっとページ。今度の今アメリカのこれちょっと分かりづらいんだけど、今後の今だから5%なのでね、金利。さっきも言いましたけど、利上げの予定、利上げの予想なんですけど、一応今市場何を予想してるかっていうと、もう3月で利上げはしなくて5%のままなんだけど、今最短の予想だと7月にもう利下げって言い出してるんですよ。で、次が9月なのね。この予定が3月、これ縦に、縦に会議の日程、横に確率。今市場が予想してるどうなるかの確率なんですけど、今だと7月に利下げを1回して、その後9月にもう1回利下げをして、12月にだから3回、7、9、12って年3回0.75利下げするっていうのが一応今の予想なんだけど、これはちょっとやりすぎ。 僕の予想はさすがにですね、7月は利下げできない、しないので、ここまではおそらく5ないしは5.25です。仮に5月に利上げしたとしたらね。どっちでもいいとも、あと1回がやるかやらないかなんで。で、おそらく3月最終回だとするならば、1回目は多分9月か11月です。9月か11月。だから利下げ、アメリカで利上げを終えて利下げに転じるのはおそらく9月か11月で。 「ちょっと早すぎんじゃない？」って思うかもしれないんですけど、過去のね、アメリカの利上げで言うと、最後の利上げから次の利下げまでの平均期間って6ヶ月から8ヶ月なんですよ。ですが、過去から現在においても、アメリカは最後利上げしてから1年待たずにだいたい利下げに動くんですよ。なんでか簡単なんですよ。最後やりすぎちゃう。なぜかって言えば、さっきも言いましたけど、利上げって急いでやらなきゃいけないもんなんで、データを確認してる場合じゃないんですよ。だから最後はやりすぎてしまうから、そのやり過ぎを最後修正するために早めに利下げをするという形なんだね。 まあどっちが悪いかって話で言えば、放置して、インフレがガンガンいっちゃった方が収束が怖いんで、急いで下げに行く。でも景気を上げるのは簡単なんで、利下げすれば上がってくるんで。ということでいつもやりすぎるっていうことです。で言うと、3月が仮に利上げの最後だった、この前の利上げ最後だとすると、ちょうど9月でさ、6ヶ月後でしょ。で、11月だとして8ヶ月後なわけですよ。まあだいたいこんなもんです。で、ここでやるのがおそらく僕は0.5、1発目0.5やって、あと12月にもう1回0.25か0.5やるかで、年末レートはおそらく4%ぐらいかなと。で、アメリカの物価の方。
年末4.2%とかぐらいになってる。4%切ってくる6月ぐらいに4% CPI切ってくると思うんで、まあそういう形かなっていうことで。
じゃあ考えてください。その後どうなのって。もうこれ来年の9月まで一応予想出てますけど、これ当てられないとしてもね。来年って、より戻しであんだけ勢いよく利上げして、あんだけ勢いよくインフレ抑えに行って、いろんな株式市場が下がりました。来年は利下げを何回かやってくる年なんですよ。おそらく来年の最後のね、24年の9月の予想値で見ると、これはちょっとやりすぎだと思うんですけど、おそらく2.5から3の間なんですよ。まで金利が下がる可能性があるわけですよ。したらアメリカの10年債だって2.7ぐらいになるんで、今5%の金利が2.5、2.7っていうちょうどいいレートまで利下げするわけでしょ。そうすると来年はどういう年かって言ったら、利下げ期待で株が上がる年なんですよ。この繰り返しなんですよ、アメリカの歴史上。その期間が長い時もありますよ。利上げ期間がすごい長くなっちゃう期間もあるし、そうじゃない時もあるんだけど、まあ総じて言えばアメリカこういう結局景気の波を繰り返してるだけなんですよ。
株もね、なんで株がこういう風になるのかって言ったら、金利も逆のようになっていくだけなんです。で、株式は基本的に上がり続ける性質のものなんですよね、性質のもの。それは別に儲かってるとかそうじゃなくて、インフレってさ、関係ないじゃん。10円昔の10円、今のものの価値ってさ、変な話、カルビーポテトチップスってのは僕がね、小さい時よく食べてたやつで、80円で100gぐらい入ったのがさ、今50gで120円とか。カルビーの値段上がってるじゃないですか。これカルビーがすごいいい会社なんだと思うんですけど、いい会社だと思うんだけど、一緒だよ。あの、その味は変わってないし、でもカルビーって生き残ってね、ちゃんとしたんで、同じものがさ、ここでは170円とか160円になってるものと近いわけです。だから何が言いたいか1個目っていうのは、あの、今を去年買いそびれた人、特に今これからボーナスの時期もあるし、積み立てでもいいんで、株を買う努力をしましょうというところで。
為替に関して例えばどうなるんだっていうところもあると思うんですけど、それもちょっと話す時間なくなるんで、まあどっちでもいいんですけど、僕は少し円高になると思います、この後ね。多分来年の年末にかけて。来年の年末ね。今年の年末まではもしかしたら120行っても127円とかぐらいだと思うんですけど、来年年末にかけて120円台前半ぐらいまで行く可能性がある。それは今からで言ったら10%ぐらい円高になる可能性あるんで、その分株でリターンが取れるもの、株がね3割上がれば全然差し引きで行ってこいだし。仮にじゃあ10%だとすると、為替ヘッジコストって今だいたい5%かかるんですよ、年間ね。5%かかるんで、まあ2年で10%。どっちにしようかなというのはそこで自分で考えたりですね。どっちがAIだったらヘッジなしあるんで、それがうまく考えてもらったらいいんですけど。まあ為替の部分だけはじゃあ、あのお客さんとかね、皆さんの判断でね、どっちがいいかなっていうのを考えてもらったらいいかなと思います。ということで、まずそれが話、今日言いたかった話なんですね。
その2つ目っていうのは、じゃあ何買ったらいいのっていうところで、AIを買ってくださいってことで。それはなぜかって言うと、ちょっと今日これからまあお話ししていくんですけど。あのね、ちょっとまあその話の前に、いろいろとせっかくね、皆さんの保険でね、すごいやられてたりとか、あの、いるんで。皆さんって自分でも運用されてると思うんですけど、運用されて、お客さんも運用されてると思うんですけど。僕実は今年ですね、あの保険を見直したんですよ。保険見直ししたんですよ。なぜならば、実は僕はあのがん保険2つも入ってたんですよ。知らないで。学生じゃなくて、あの、えっと、20代前半の時になんかあの進められて入った保険と、結婚して子供ができた時に入った保険が、実はダブルでがん保険。しかもその若いんだ、若いんですよ20代前半でね。がん保険でいいのかなとか思うんですけど。ま、とかね、あとはあの、えっと、入院保険みたいなのも。で、今それを全部ちょっと見直ししたんですけど。
実は僕でさえ、僕みたいなね、金融の資格持ってるんですよ。変額保険だとか、保険の販売だとか、一応できる資格は証券会社の時取ったんですけど。そんな僕でさえですね、保険というあのもので、これだけ知識がアホみたいなことやってるんですよね。で、皆さんもあの保険の専門家だとはいえですね、おそらくその運用に関してとか、こういったお金のことに関しては、あんまりあの周りからはプロだと思われてるかもしれないけど、自分からすると実はそこまで専門ではないってこと結構あると思うんですよね。
で、今日実はお話しするその話っていうのは、実は今後ですね、あのAIって例えば皆さんの仕事を奪ったりするって話、昔聞いたことあるじゃないですか。2016年にね、あのAIファンドって初めて立ち上げたんですけど、その時に「機械が皆さんの仕事いずれ奪いますよ」こういう発表、「80%仕事が奪われますよ」みたいな話があったと思うんですけど。じゃああの時2016年、17年、皆さんが家買った時以来、皆さんの仕事って奪われたか？奪われてないですよね。皆さんAIで仕事を奪われてないでしょ、今のところは。なんですけど、ここから3年とか5年の間に多分奪われる仕事がたくさん出てきます。
で、今日税理士の先生方いらっしゃるんで、僕は税理士さんの仕事がなくなるとは言わないです。なくなるとは言わないですけど、実はAIが奪っていく仕事の真っ先なのは専門職なんですよ。おそらく、どうも専門職だと。で、僕はね、こう思ってるんですよ。あの、これからまあお話しするAIの話なんですけど、AIをこれから最も重要とされる能力って何か。例えば昔であれば東大に行ってね、例えばエリートと呼ばれてる人たちは、良い高校行って、で、東京大学に行って官僚になるみたいな道とかね、そういうのがまああったと思うんですけど。今やテストに何かを覚えて記憶しておくとか、それを記述するということとかっていうのは、そんな大事な能力ではどうもなくなってくるだろうと言われていて。むしろ最も大事な能力って何かって言うと、僕は思ってるのね、AIをいかにうまく使いこなせるかなんですよ。
あの、そのちょっとその話この後する前に、その前にさっきの話戻しますけど。で、税理士さんとか弁護士さんとかって、これからAIを使ったらむちゃくちゃ伸びる可能性があるんですよ。一人でできる仕事量がとんでもなく増えて。それこそ今まで例えば税理士事務所5人10人でやってたような仕事が、もしかしたら2人3人でできるかもしれない。その1つの表れとして、実は面白い話があって。非常に有名なボストンコンサルタントだったかな。ボストンコンサルタントだったか、マッキンゼーだ。マッキンゼーだったかな。この前、リストラ発表したんですよ。すごい人数の。
コンサルティング会社って何かっていうと、それこそ税理士さんも働いて、公認会計士も働いてるし、それこそいろんなプロが働いてて、様々な企業にアドバイスをする人たちなんですよ。で、じゃあ今回リストラに発表された理由は何でだと思います？「そんなにいらないから」っていう。人手が、人手がいらないっていうのもあるんですけど、1個はね、管理職の給料を出すために若手を切ったんですよ。そんな会社あります？面白くないですか？いいですか？管理職にたくさん給料を出すために若手をクビにしたんですよ。普通逆でしょ？普通はね、高い給料の人を切って、若い人たちとか、より多く1人切ったコストとパフォーマンス高いじゃないですか。違うんですよ。結局これ何かっていうと、実は管理職とか上の人っていうのは、その人しかできない能力があるんですよ。それが企業とのコネクションなんです。わかります？
企業ってコンサルタント会社ってもう人で選んだりとか実績っていうのを大事にしていて、選ぶのはこの人のこの分野のこの分野は、それこそ北尻さんだから例えばIFAの仕事を相談するんです。そうでしょ？看板ってやつですか。もうコネクションですよ。北尻さんが例えば僕とコネクションを持ってるから僕はここ来るわけじゃないですか。なければ来ないわけですよ。こういうのって企業にとってすごい大事じゃないですか。ということは、喜多尻さんのこの能力は代えがたいと。そういう人が幹部なわけですよ。一方で若手で仕事は一生懸命やるし、賢いですよ、みんな一流大学出て。でもその仕事って今それこそAIにどうも取って代わられそうなんですよ。だからさっき言ったAIを使いこなすのと同様に、なんか前時代的なんだけどね、前時代的なんですけど、そういうその代えがたい能力っていうのが多分今後の時代に多分必要になってくると。
それで話もしますけど、税理士さんなんかってのはまさに僕はそう思っていて。その、例えば僕も今税理士さんとお付き合いあるんですね、いろんな関係でですね、あるんですけど、やっぱり特徴があるじゃないですか。ちょっと言葉悪いですけど、「ここまでは許してくれる税理士さん」と、あの、「ここ、もう何ですかね、お前税務署員かよ」って思うようなアドバイスをする税理士さんと、「こっちの陣営に立って、こういう場合はちょっともし突っ込まれたらこう行きましょうね」みたいな、事前にね、いろんな税理士さんいるわけですよ。でもその人たちだって実は今現状だとすごいいろんな特徴があっていや、こういうストイックにね、厳しくやる税理士さんの方がいいっていう人もいれば、いやちょっともう税理士、もう税務署来たら税務署来たでそこでまあもうケースバイケースで対応していきましょうっていう人がいいっていう人もいるじゃないですか。で、それはいろいろ好みがあると思うんですけど、その税理士さんも担当できるお客さんの数やっぱ限られてるから。だからそういう人がもっと働けるようになると、よりこの後の話通じるんだけどうまくAIを使った人はお客をたくさん取って顧客満足度も上げて、貧富の差がすごい生まれる可能性があります。
この後もう1個じゃあAIうまく使う例で話しとくと、藤井聡太さんっているじゃないですか。藤井聡太がなぜあんなに強いのかと。で、よく皆さんAI研究って言うじゃないですか。でもさ、AI研究なんてみんなやってるわけですよ。今や全員に平等に。例えば今だとすごい強いのは「水匠」って言われてるAIソフトがあるんですけど、これ誰でも手に入ります。それを動かすためのパソコンさえあればね、ちょっといいパソコンじゃないといけないんですけど。だって羽生さんだってできるし、それこそ昨日ね、名人戦で負けたあの渡辺さんだってみんなできます。同じなんですよ。ツールは平等に与えられてるんですよ、全員棋士に。じゃあなぜ藤井聡太があんだけ強い、もしくは若い棋士がみんな強いんだ、今強くなってるんですけど、なぜかって言ったらAIと会話がどこまでできるかなんですよ。その能力なんですよ。
で、羽生さんが昨日、去年ですね、王将戦だったかな、あの、久しぶりに何年ぶりかにタイトル、4、5年ぶりにタイトルマッチ出たんですよ。羽生さんって過去の7冠王ですよね。めっちゃ強いでしょ。それこそ藤井聡太の前の天才ですよね。30年前の天才ですよね。30歳ぐらい違うんで。この羽生さんが復活しだしたんですよ。もう羽生さんダメだなと思われてた。なぜ羽生さん復活したかって、自分で言ってますけど、AI研究をもう数年前からしてるんだけど、やっとAIの何ですかね、AIが自分に染み込んできたと。AIの言葉、AIって別に結果しか言わないんで、その結果をいかに解釈するかとかね、どうやって追っていくのか、AIとの会話を続けていくのかっていうのは非常に人それぞれなんですけど、やっぱ羽生さんすごくて、それがやっぱしっくりきたらすごい成績が上がったんですよ。藤井聡太に2回勝ったでしょ。すごいですよね。まあとはいえ藤井聡太っていう化け物みたいのがいるんで。つまり、いかにこのAIをうまく使いこなしていけるのかが能力です。
じゃあちょっと今日皆さんチャットGPTって話が聞いたことあります？聞いたこと、聞いたことない人、使ったことある人、これぐらいですよね。じゃあちょっとチャットGPT使ってみましょうか。今あの、あ、それでね、ちょっと話戻しますけど。で、なんで今日2番目の話っていうのは、ごめんなさい、AIブームって話、前しました。もうこれは説明するまでもないです。今回大事なポイントって何かって言うと、それこそAIファンドがスタートした2016年っていうのは、皆さんに言ったら自動運転車とかね、囲碁のソフトでAIが勝ちましたよとかね、そんな話は多分僕のセミナーでも散々聞いたと思います。で、今後こうなりますよと、自動運転車走りますよ。実際2016年から2022年現在です。もう自動運転支援車、確かに走れるようになったじゃないですか。今回4月から道路交通法変わって自動運転車が走るようになったんです。だからもう走り出します、そこら辺に街でね。もうできましたという夢の話とかいろいろ話してたんですけど。
で、今後まあこういう形でね、AIって進化してきますよと。第一次、第二次、第三次ブームあって、今回は本丸ですよと言いました。でもね、この線がどうも変わりそうだって言われていて、これ点線がぐっとさらに角度上げてってますよね。で、覚えてますかね、2045年にシンギュラリティっていう言葉覚えてます？シンギュラリティって何かって言うと、人間を、あ、ごめんなさい、AIが人間を超えて勝手に進化を始めるですね。いわゆる特異点っていうこと、シンギュラリティって言ってるんですけど。それが2045年に来ますよって話をしました。2045年にもうAIが人類を超えてきますよ。これがね、どうもここ数年で変わりましてですね、2030年代半ばには来ると言われてます。ていうかもうあと数年で来てくるんではないかと言われてます。そういう究極の変換、この転換点、変曲点。今やっぱりテクノロジーって我々が想定するよりも相当早い変化をしてまして。その一つが実は今回チャットGPTっていう。
いいですか、これ間違いないでくださいね。チャットGPTっていうのはどっかの会社のどっかの特別な製品じゃないんですよ。まあもちろんチャットGPTっていうのはオープンAIという会社が作ったものなんだけど、これGPTっていうモデルがあるんですね。GPTというモデルをオープンAIが商品として出しただけで、この研究はもともとはGoogleさん、Googleがやってたものです。それはもう今全部こういった関係のやつってのはライセンスが公開されてるわけですよ、その人類のためにね。だから各社できるわけですけど。その、えっと、チャットGPTが出たことで去年の11月の末なんですけど、びっくりしちゃったんですよ、市場が。それこそ2016年にはね、皆さんこう言ったんですよ。囲碁の世界でね、「10年間20年間勝てない」と言われてた。今後ね、囲碁っていう非常に複雑な、あの、複雑な盤面を持つ勝負でAIが勝った。だからAIってとんでもない進化が起きてるってあん時話したんですよ。僕はアイキャッチとしてね、皆さんにね、注目してもらうため探したんだけど。今回はチャットGPTはもうそれははるかに超える、ぶったまげたんですよ。
まあAI研究者みんな知ってました、こんだけ。ただAI研究者もびっくりしたのは、これができることはわかってたんだけど、こんな精度で商品を出してきたものにびっくりしたんですよ。それは何もびっくりしたのはね、あの我々素人だけじゃなくて。例えばこのポール・ブックハイトっていう、あの、ブックハイトっていう、Gmailっていう今やね多くの人が使ってるメールサービスを作った人は、「これによってもしかしたらGoogleはあと1、2年で完全崩壊するかもしれない」とかね、いう話をしたりとか。あとこれね、アルファベットは実はコードレッドって言ってね、ここに書いてないんですけど、このチャットGPTの発表を受けて会社に非常事態宣言を出したんです。「あれはやばいぞ」と。まあこの人が「潰れる」って言ってるように、まあちょっと検索っていうインターネットのね一番の醍醐味をね、もしかしたら作り変えてしまうかもしれない。
あとこれ最後これも面白いですよね。イーロン・マスク氏を含む1000人以上のテクノロジーリーダーと研究者が人工知能の研究、人工知能研究所にね、まあいろんな世界にある人工知能研究所に、システム開発を一時停止するように促したと。AIツールが社会と人類に深刻なリスクをもたらす公開書簡でね。これに対してこれ誰を名指ししてるかっていうと、オープンAIっていう会社なんですけど。なんでこんなこと言ったんだと思います？なんでこんなこと言ったんだと思います？ちなみにこのイーロン・マスクが出資した会社だからね。なんですけど。なんで言ったか。本当にまあ危ないと思ってる気持ちもあるんでしょうけど、本当のところはおそらくね、時間稼ぎをしたいんですよ。だってこんなん出しても意味ないと思いません？だってじゃあアメリカのじゃあオープンAI研究やめたら日本の会社辞めるかって？辞めないでしょ。中国の会社なんて絶対やめないわけですよ。だって公開されてるツールなんで。だからただこれを言うことによってちょっとプレッシャーをかけて、ちょっと時間が欲しいわけですよ。なぜならば、もしさ、さっき言ったこのチャットGPTって右上に書いてありますけど、このシステムがいいですか、ここに出資するって決めたらマイクロソフトですね。ビル・ゲイツは「だからこんなことやっても無駄ですよ」ってこの前発表しました。これに対しての言葉はね。今今後それこそワード、エクセル、パワーポイントってね、我々オフィスと言われてるツールあるじゃないですか。皆さん使ってるはずなんですけど、あ
れに全部チャットGPT入るんですよ。今で、僕が使ってるインターネットツール、例えば今、えっと皆さんGoogle Chromeって使ってると思うんですけど、あのインターネットでね、よく今僕はBing使ってるんですけども、BingにはチャットGPT入ってるんですよ。あの先行バージョンでね、許可段階的にやつで僕も使えるんですけど、そうするとあっという間にチャットGPTの利用を、チャットGPTが先を行ってる間に、製品開発の遅れた大手はシェアを取られる可能性あるんですよ。
なぜならば、このね、チャットGPTって11月末に発表になって、1週間でユーザー数が100万人を超えたんですよ。これもすごいことなんですけど、いいですか、何かのサービスで1週間で100万人超えてないんですよ、全然。TikTokでも、TikTokも早かったんですけど、もうちょっとかかってます。2ヶ月で、いいですか、1億人超えてるんですよ。今何億人か、今もう10億人の人が利用してるんですよ。10億から20億の人が。そんなサービス世の中あります？だって全人口でさ、あの78億ぐらいでしょ。で、そのうち使えそうな人で多分40億か50億ぐらいしかいない、40億ぐらいしかいないわけですよ。40億のうちの、まあ使ってそうな人って考えて10億っつったら、多分まあここではね、さっき5、6人でしたけど、世の中出たら、まあ1回触ったことあるって言ったら多分ほとんどかもしれないですね。あの高齢のインターネットやってない方は別として。
で、じゃあチャットGPTがまあどんな感じなのかっていうので、ちょっと今インターネットでパソコンで資料を作るんですとか言う人いなくなるんや。いや、作る人はいるんですけど、やっぱりその、誰がいかにパワーポイント一生懸命作ってるとか言う人いなくなるわけですよね。あの、いや、指示をしないといけないんで、あの何でも頭の中を見てできるわけじゃないんで、指示はしないといけないんですけど、例えばね、チャットGPT、いいですか、今彼らは一応規制をいろいろかけてるんで、例えば脱税の方法を教えてくれって言っても教えてくれないです。分かってても。それはさすがに。それとか株式市場に関しても教えてくれませんっていうのと、あとはデータ自体が今このチャットGPTの3.5っていうのは去年の9月までしか学習してないので、9月以降に起こった出来事は頭に入ってないです。
で、例えばね、そうだね、何か聞きたいことあります？例えばこういうことしてみましょうか。例えばこのファンドね、日生アセットのファンドなんで、じゃあアセットマネージメントのテーマ曲でも作ってもらいましょうか。テーマ曲を歌詞付き。開くと戸倉初日が一緒に出てくるということ作ってください。じゃあちょっとテーマ曲をね、歌詞付きで作ってもらいましょう。作ってみました。イントロ。すごいなこいつ。何がすごいかって、日生アセットがどんな会社かわかってるわけですよ。内容を。運用会社の話になってますよ、今。誰が売ってるのこれ？これAIです。裏に誰かいるんでしょうね。絶対いるよね、誰か。
じゃあちょっと今曲もつけてもらいたいんで、じゃあコード進行こんなん。先生、原稿遅れてますよとか。なんや。先ほど作った日生でテーマ曲のコード進行、C、F、G、さっきのコーラスとかね、Aマイナー。多分これを今度はね、違う生成AIに入れて多分曲を作るって多分できちゃうんですよ。2つのAIを組み合わせれば。曲その曲はいいかどうか、人のね、心を打つかどうかは別として、作れちゃいますよとか。
例えばちょうど今あの入学式のシーズンだったりするんで、じゃあ私は校長です。どうしようか。大学にしようか。小学校にしようかな。小学校の。小学校。小学校長ですと。生徒にしゃべる入学式の言葉。ですか。これ、出会ったからってみんな同じ言葉になれへんのんでしょ？多分そうなんですよ。これ面白いところで、毎回毎回同じ答えではないんですよ。それは誰が入れるかっていうことで、その人の背景までは、あのね、これね、実はね、確率で答えてるんで、場合によっては55%の確率と55.1%どっちを取るのかって結構曖昧なので、それを組み合わせていくと最終的にちょっと違う言葉になったりするんですよね。尊敬する保護者の皆様、そして新入生でこんにちは。
僕の知り合いでね、あの、えっと老人福祉施設でケアマネージャーやってる人いるんですよね。ケアプランを書かせたらもうバチッと書いてくれたから、もうケアマネージャーいらないって彼は言ってましたね。要はもう原型全部できちゃうんで。それこそもし税理士さんであれば、何かの契約書って作らせてるんですよ。簡単に作っちゃいます。最近だとうちの知り合いが不動産売買に関するなんか賃貸契約の契約書ちょっと作ってっつったら、かなりちゃんとしたものが降ってきた。ちょっと長いよね、この文章。なんでもうちょっと退職届、心情の都合の短めで、怒られないようにちょっと短めでって言うじゃないですか。もうちょっと短めで。結婚式の挨拶もこれでいいや。全部できますね。これちょっと書いたでしょ。でも、はい、えっと皆さん、そして新入生でこんにちは。本日は入学式参加ありがとうございます。なんて言うじゃないですか。これちょっとなんかさ、校長先生としては威厳が足りないんで、威厳をつけて祝福いたしますとかね。これが彼にとって威厳なのかもしれないですけど。すごいなこいつ。
文章の方も結局これ今僕は見てもらいたかったのは、歌を作るところが始まりましたけど、こんなに何回も、これ何がすごいかって、前の話をちゃんと理解して後ろで書いてるのわかります？こういうチャットって普通今まで皆さん経験したことないと思うんですよ。なぜなら、例えば今ね、各社が用意してるチャットって、質問された項目を選んで、ここ行って、相手っていうものかなんか適当な文章とか書くと、分かりません。前の話もとてもわかってないじゃないですか。
で、これがなぜできるようになったのかっていうと、ちょっとここの今日のね、本題に入りますけど、本題というか話に入りますけど、実はもう皆さんこの進化のきっかけっていうのは僕のセミナーとかで言ってまして、ディープラーニングっていう言葉聞いたことありますよね？昔言ったでしょ。ディープラーニングっていうのは何かって言うと、ここに書いてあるんですけど、いわゆるね、例えばですよ、皆さんが過去、猫っていうのをどう理解したかっていう話をすると、小さい時におそらく図鑑だとかテレビだとかで猫を何匹か見てるはずなんですよね。親からこれ猫だよって言われてるわけですよ。でも全く真新しい猫が出てきても、皆さんは猫ってきっとわかったはずなんですよ。例えば子供にも車っていうの見た時に、車ってこういう形のものから四角いものからトラックみたいなものがあったって、ブーブーって言うじゃないですか、子供って。で、何が脳で起きてるかって言うと、人間ってやっぱすごくて、ものをなんか見た時に、その特徴を言葉ではなくて感覚的に理解してるわけですよ。感覚って何かって言うと、これを見た時に、やっぱり人間って野生生物なんで、生きていくためにそのそれが何なのか、自分に害があるのがないのかも含めて脳が反応してるんですよ、脳細胞が。これを見た時に、ペットボトルだ、ここが飲み口だっていうのを感覚的に脳が反応してから理解です。皆さんも猫を特徴として教えられたことないでしょ。あの要は言葉だけで、例えば動物を理解しろって言っても理解できないじゃないですか。見たことのない例えば動物をね、今からこれをじゃあ猫っていう動物を紹介してやるって時に、耳が三角でなんとかでっていうのをやっても、結果見た時全然違うもの書いたりする可能性ありますよね。でも我々は目っていうものを持ってたから、目が反応して、その後ろについてる脳神経が、様々な脳にあるシグナルがですね、猫だっていうものに反応して、その形が脳の中でできてるわけです。
それをコンピューターで再現したのが実はディープラーニングなんですよ。ディープラーニングってのは、このいろんな画像を処理して、猫っていうタイトルだけつけた猫のいろんな写真を処理して、その中からこの中の猫だったらこういう特徴があるっていうのを自分でその定義付けしてるんですよ。例えば耳が三角のものもあれば、そうじゃないものもあるけれども、結果例えばね、我々って例えば片耳失った猫がいても猫ってわかるじゃないですか。例えば猫がもし仮にね、耳がこうやって三角になってて、こうなってたとしてですね、丸くて目が丸くて毛が生えててっていう猫だとしたら、耳片耳が取れちゃった猫が猫って言えないじゃないですか。でも我々猫って言えるのは、確率で答えてるわけじゃないですか。我々もおそらく多分そうだよね。よく知らない人会った時、多分あの人この人だよねとかって言うのって確率でしょ。当たってたら良かった。でもそれだけ自分の中、脳の中で似てる人だっているわけじゃないですか。で、結局それと一緒なんですよ。ディープラーニングっていうのは、その特徴を色々反応させていって、結果「猫何%」って確率なんですよっていう風にやってるわけね。まずここまでで。
これができた結果、それまで猫をどうやって教えたかって、それこそ見たことのないもの言葉で教えてたんですよ。耳が三角でも、スコティッシュフォールドっていう猫が耳が垂れた猫がいたらね、それ猫じゃない、で、白と黒とでもちょっと全然違う毛色の猫がいたら猫じゃない、全部の状況を一つ一つ人間が教え込む、文字として教え込んでいくとかね、特徴として教え込んで、限界があったんですよ。じゃあそれをどうするんだって言ったら、画像から入って、それぞれの特徴をAI自ら脳でやってる同じ仕組みを再現してみたんですよ。そしたら一気に認識する能力、何なんだって、AIがその写真を見せてイエスのマルバツでね反応していくテストやったら、人間の認知度を超えたってのが、まあこの2015年なんですよ。初めて超えたんですよ。で、そのそこである意味ここでね言われてるのが、AIが目を持ったって言われてるんですよね。やっとAIという機械が人間と同じように物事を見て認識することができるようになったってのがディープラーニングなんですよ。目を持った。
東大のね、松尾さんっていうAI研究所のトップの人がレポート書いてるんで、もし帰ってお時間あったら読んでもらいたいですけど、その人はこう言ってるんですよね。あのカンブリア紀にですね、一気に生物の種類がむちゃくちゃ増えた時期があったんですよね。爆発的にその微生物から多岐にわたって増えたんですけど、その時なぜそんなに増えたかって言われたら、初めてその時に海にいた生物で目を持った生物が生まれたって言われてるんですよ。だから生存能力上がったんですよ。要は相手からも逃げれるようになったりとか、相手を好んで捕まえに行くことができる結果、進化が爆発的に増えた。だからAIのディープラーニングってのは結構大きな進化なんですよ。だからさ、この2025年以降ね、で僕も前回の勉強会とかいろんなとこで言ってた、AIの技術って全部目に関連することばっかりじゃないですか。例えば自動運転車なんかもそうだし、あとは画像処理でしょ。
例えば今ちょっとあの僕は1個自分で作ってきたね、最近の動画があるんでちょっと見てもらえますけど、これ。これ僕ね、僕の顔ね。同じ顔でしょ。これはね、実はですね、僕の写真をAIに学習させて、5、6枚でいいのかな、何枚でもいいんですけど、いろんな角度をね。で、その写真を元にAIに僕の絵を書かせて、これ写真じゃないです。僕がその中から一番自分がイケメンに映ってるのを選んだのはこれなんですよ。いいですか。まずこの絵を書いたのAIです。僕の写真をベースに絵を書いてます。
で、次、いいですか。だからなんで写真に描けるようになったの？AIが目を持ったからですよね。目を持ったから自動運転できるようになった。目を持ったから様々な診断。今の周りの物って、あのクオリ、今のこのAI絡みの物って全部目に関係するもので。じゃあ次、その作った僕の新しい写真をね、ベースに、本日は日生AI関連、この絵を動かしてもらってます。これ静止画ですからね。静止画を口を動かして日本語喋ってるように、僕が台本書いたんですけど、で、まあ喋ってるように、まあこうやって顔を動かしたところ全部AI。瞬きもしてますよ。日本にご紹介したのは今から約6年前の2016年の11月でした。当時はAIという言葉が一般的ではなく、ということで、今のは日本語はね、あのこれ今無料で全部やったんで、例えばもっと声質を変えたりとか、例えば僕の声をベースに作ることもできます。音声の世界って日本語って結構難しいんですよ。英語の音声はもう英語なのかじゃあAIなのか人間なのかわかんないです。英語の音声に関してはそれぐらい進んでます。英語なんか簡単なんですよ。一つ一つの単語がはっきりしてる、ルールがしっかりしてる。日本語って全部1音1音なんで、一音一音のイントネーション、中国もそうなんですけど、結構難しいんですよ。でももう英語の世界だともうAIなのか人間なのかわかんないでしょ。
で、いいですか。まずここまでの話ね。だから僕らが知ってる物ってのは、例えばね、最近だとこの新しいコロナのワクチンではなくて、なんだっけ、薬を作るのには、このAIがむちゃくちゃ動きます。見つけるのとか。あとはがんの世界では、僕はもう1回人間ドック受けましたけど、AI診断、AIに全部カメラで撮った胃カメラとか見てもらって、がんを発見してるかとか、そんな実際使われてますね。だからセキュリティでもさ、今回よく言われたじゃないですか。至る所にカメラがね設置されて、入る前にこう温度を取るという体で、皆さんの顔写真がいわゆるね、世界で集められているんじゃないかとかね、じゃないですか。あれ中国製のカメラ気をつけろよみたいな話してましたよね。その温度を測ってるつもりで顔を全部取られてる。まあそういうセキュリティでも今回やっぱすごい出ましたよね。あれもなんでできたかって言ったら、AIが顔を認識できるようになったからですよ。これが大事なポイント。これが今までの話で。
これを画像じゃなくて言葉に応用してみようよっていうのが、実は2017年なんです。今までも言葉っていろいろ、AI人工知能がいろいろ、例えば翻訳機ってあるじゃないですか。一番単純な、単純なもので言ったらさ、辞書、電子辞書って、日本語打ったら英語が出てくる、英語打ったら日本語が出てくるっていうのあるじゃん。こんな簡単。これ誰でもできますよね。でもさ、あの、そう、まだ皆さんどうですか、使わないですよね、あんまり。使わないです、使わないですよね。翻訳って例えば使うことあります？あんまないですか。不自然だったりするじゃないですか。でも元々その翻訳って、それこそね、機械翻訳ってのは、それこそ辞書と辞書を組み合わせてるだけだったわけですよ。でもさ、言葉って一つの単語が持ってる意味っていっぱいあるわけですよ。ちょっとその局面において、やっぱ文脈が理解できないとうまく訳せないのわかります？
で、また日本語も非常に複雑だから。でも今も翻訳の世界って、いいですか、一応僕アメリカ会社で働いてね、今日も今外人来てますけど、僕はもう今あの翻訳機しか使ってないです、仕事で。もうそっちも全然早いんだもん。自分の日本語より上手だし、英語を日本語にするのに全然上手だし、打つ手間がかかんないから、これが一番ですよ。それは確かに僕も勉強してるんでね、英語があればそれ日本語にできますよ。できるけど、それを英語を日本語に打つ時間がもったいないんですよ。でもそこにペタッと貼ったら、ペタッと英語が出てきてできるわけでしょ。
で、実は元々ここの分野に近いところなんですよ。今の例えばDeepLっていうのが日本だと一番有名な英語翻訳。もう1回翻訳してみてください。もうびっくりするから。あの普通にもういらないから。もう僕英語で仕事してますけど、ほとんどそれで見てる。それぐらいのものです、翻訳機もね。でも自動翻訳だってもう、もう間もなくです。もう会わなくてもあるけど、実際のSkypeとかでは今相手がしゃべったものを全部日本語にして、聞き取ってね、それ日本語にしてくれるとか、Googleなんかのリアルタイムで日本語を作ってくれるんで、もう自動翻訳もできるんですけど、そういうもともとは非常に難しかったわけですよ。だって確率だし、どれ当てはめていいかわかんないし。で、それこそ機械はさっきも言いましたけど、前のことが理解できないんで、後ろのことを予想できないわけですよ、昔はね。
で、それでじゃあどうしたかって言ったら、テキストを同じね、ディープラーニングに通してみたら、同じ方法じゃないんだけど、ディープラーニングをテキストでやってみたらどうなのかというので、2017年にGoogleが発表したのがこのTransformerってモデルなんですよ。これがチャットGPTのTです。Gってのがジェネレーティブって生成って意味です。作り出してる生成。トレーニングっていうんで、生成AIなんだけど、事前に教育されたTransformerのモデルですよってのは、GPTっていう意味なんだけど、自然言語処理に使ってみようとしたんですよ。
ただ、いいですか、この発想自体が10年前からすると狂ってるんですよ。なぜかっていうと、言葉ってやっぱりもうバリエーションが半端ないわけですよ。何ですか、例えば「私」って日本語で言ったら「は」なのか「も」なのか、何なのかってもういっぱいあるじゃないですか。それによって全然意味が違ってきたりもしますよ。で、前の文章によって後ろの文章の内容は定義されたりとかしちゃうんで、英語も日本語も全部ね、やろうと思ったら、実はとんでもないコンピューター能力がかかってしまうわけですよね。ディープラーニングってのは画像なんで、ある意味簡単というか、簡単ではないんですよ。これもコンピューターの力がいったわけですけど、テキスト
テキストにあるのはちょっとクレイジーなことだったんだけど、とりあえずやってみたんですよ。で、やっぱね、全然うまくいかなかったんですよ。これは何をやってるかって言うと、世の中にある膨大なテキストを細分化して、さっきのこの隠れ層じゃないんですけど、特徴ね、自然に選ぶんじゃないですけど、例えばすっごいざっくりな説明ですよ。こんな感じなんですよ。
あの2018年以下1億以下のパラメーターって、まあそれ置いといて、例えば「今日」っていう文章が今あった時に、後ろに来る確率。世の中にあるテキストを分析してみると、「の」なのか「は」なのか「こそ」なのか、まあ例えばこういう風に確率。もっとあるけどね。じゃあ例えば「今日」はだとすると、例えばじゃあ台風なのか、猛暑なのか、天気なのか。まあじゃあ例えば台風だったとします。「なので」ときたら後ろは何なのか。「台風なので休む」とかね。「台風だから行く」ってのはありえないよね。こういった様々な、もっと細分化してね。これはこの一文じゃないですよ。世の中にあるテキストをかなりその読み、例えば本何十冊分を全部1回でやるんですけど、それを細かく分析していって、そのレイヤーって言うんですけど、どこでどう反応するのかってやってるわけだそう。猫の特徴を掴むようなことをやって、実は彼らは確率で答えただけなんですよ。さっきのやつは。
あの質問、こういう質問に対して答える時には、こういう風に確率的に一番高いとこを取っていったら、こういう答えが一番適切ですね。「威厳がある」って言われたら、じゃあどこをこういう確率にしたらこうなのかっていう。だから考えてないんですよ。でも考えてないけど、あんな文化できちゃう。で、初めはこれをやろうとした時に、これをやろうとした時に、全然うまくいかなかったんですよ、本当に。
で、これね、面白いところなんですけど、これおそらく今後人間の脳を解明していくんじゃないかと言われてるんですけど、ある一定のこのパラメーター、いわゆる反応するその反応値っていうんですかね。このいわゆる脳の反応する場所だと思ってください。反応する場所の件数を1億以下でやってたんですよね、初め。全然うまくいかなかったんですけど、それある時、あるレベルを超えた瞬間に、パチパチパチパチって反応しだして、人間らしい文章に変わりだしたんですよ、突然。あたかもその研究者、こう言ってましたね。あたかも子供たちがさ、それまで単語をしゃべるしかできないとか、全然日本語としておかしかったもの、例えば英語しゃべり始めて、しゃべり出したりもそうですけど、うまくいかなかったものがある敷居をね、超えた瞬間に、むちゃくちゃおしゃべりになる瞬間あるじゃないですか。それとどうも一緒じゃないか。急に良くなったんですよ、あるレベルを超えて。
で、そこからはそのパラメーターを増やせば増やすほど、どんどんどんどん良くなって。ちなみにこのChatGPTってのは1750億っていうパラメーターを持ってますね。この反応する場所、反応するその分け方みたいなものですかね。例えば1つの文章を何百個分析して答えてるのか、みたいなそんなイメージでいいです。これが増えれば増えるほど性能良くなる。これは間違いない。ただし、その代わりに何が起きたかっていうと、とんでもない計算回数が増えたんですよ。これちょっとびっくりするよね。
2017年出たけど、GPT-1っていうChatGPTの一番初め。その時に必要とされた計算力ってのがここに書いてあるんですけど、1万ペタフロップスなんですよ。ペタフロップス。ペタフロップスってのは1秒間に1000兆回の計算をするコンピューター能力ね。まあこれはそういうもんだと覚えてください。1秒間1000兆回ね。いわゆる01の計算を千兆回やることね。で、このGPT-1の時には1万ペタフロップスだったんですよね。それが今GPT-3。約これで10億でしょ。10億ペタフロップスなんですよ。だから1万の1万倍、1000倍か。1000倍の能力になってるんです。だからこれペタフロップス。例えば今もう今度出てくるGPT-4ってもっとなんです。もう今新しく出てるGPT-4ってのもっとすごいんですけど、仮にね、10億ペタフロップスってのは10億×1000兆回の計算だから、まあまあちょっとゼロだから何個かわからんぞ、というぐらいなんですけど。それぐらいこれが従来の言語処理に使われたパソコンなんです。あのコンピューター能力なんですけど、これはGPT-3ってとんでもないんですよ。でもとんでもないけど、それが今できるようになっちゃったと。それが前お話ししましたけど、コンピューターの実は力で。これがもしかしてNVIDIAの力。
で、これ前も一番初めに言ったかもしれないですけど、AIって今半導体の能力ってとんでもないことになってて、これ元々一番初めスタートした一番初めから初期がね、この1チップの中にトランジスタっていう絶縁体ね、01の計算をするコアが3510個だったわけですよ。それがまあどんどん2年で倍々になっていて、これ今僕が使ってるAppleのA11っていうやつなんですけど、48億個入ってるんですよ、このスマホとかのワンチップにね。48億個。ちなみにこれぐらいであの月に行ってるんでね、NASAはね、これぐらいのチップでね。で、これはいいですか。僕らがもう手に入る汎用品で48億個入ってるわけですよ、1個の1チップに。で、まあどうなったかっていうと、2021年現在でもこれおそらく500億を超えてるんですよ。倍々になってるから。2年で2016年だいたい100億ぐらいだったのが、その2年後200億、2018年200億、2020年超えてくるともうそれが倍400億、次800億で、ほぼ倍1.5倍から倍ぐらい増えてくるんで、もうおそらく人間の脳の細胞を超えちゃったんです。
でおそらくこれがこのコンピューター能力もいわゆる力技。今までは何とか力技ができないから、人間が工夫をしてコンピューターをより効率的に計算させていったりとか、いろんなものをやってたんだけど、そうじゃないですよ。コンピューター能力に余裕ができたんで、力技なんですよ。今回はトランスフォーマーモデルでとりあえずやってみようってやってみたら、すごいことになってきちゃった。だからイーロン・マスクなんかはある意味でね、恐れを抱いてるわけですよ。もうコンピューターでできて。じゃあこの動きが止められるかって、止められるわけじゃなくて。
で、僕はね、今日最後これで終わりにしますけど、何が言いたいかっていうと、今回の第2ステージと呼んでます、AIのね。だからもうAIはね、もう変な話ですけど、ずっと持ってていいです。あの今度新NISAにも、ニッセイさんと一緒にも対応していくんで、その後になってももう信託期間ももう伸ばしますんで。で、それこそまあ必要だったらね、時折売却するなりして、継続的にね、安くなったら買う、売るで全然いいと思います。欲しい時に一部売却するとかね。
で、なぜかっていうと、第一段階っていうのは、ある分野ではもう人間を超えましたね。「今後すごいですね」じゃないです。今回はもうAIの実社会での本格的な普及なんです。それこそこれから各社が競ってそれぞれ。だって今回ChatGPTっていうのはOpenAIが作った、マイクロソフト子会社みたいなもんですけど、出資してるんですけど、ここは作った一つの汎用AIなんですよ。いろんなものを学習させたAIだから、いろんなことを答えられる。じゃなくて、例えばそれこそ東海東京証券に特化した情報だけを持ったAIが出てきたっていいわけですよ。そういうこと。税務関連とか医療関連だけに特化したAIが出てきてるんですよ。
今回のAIのすごいのは、対話ができるんですよ。わかります？今までってAIがいくら情報をこうやってデータベースいっぱい持ってたって、どっから引き出してどういう風に使ったらいいかわかんないわけですけど、今回は会話ができるんで。で、このChatGPTとかこういう新しいGPTモデルというのは、今ね、例えば検索で使われたら効果ありますよと。例えばね、検索で「日本橋 美味しいお店」で今まで検索すると、美味しいお店のリストが出てきたでしょ。じゃなくて、例えば今ChatGPTとかね、僕あのBingっていうのを、ChatGPTが入ったチャットボット使ってるんですけど、それで「日本橋 居酒屋」とかで検索すると、もう上からぐるなびで1位から3位はもうこれですと。で、じゃあそれぞれじゃあ会話でね、「いや、ちょっとえっと居酒屋だけど海鮮系で」「海鮮系これで」ってしたら、もうWebのページなんか行かないで、広告も見ないで、直接もうここに出てきた結果に基づいてやると。これどうすんの、今度広告業界っていうか、ネット広告のGoogleはどうするのとか、そういうのも言われてますけど。とかね、言われてんだけど、こんなんはね、もう一部でしかなくて。
僕はね、さっきも言いましたけど、AIとの付き合い方っていうのは、さっきGPTでちょっと会話してみたじゃないですか。あれ一番の使い方って、検索してなんか答えてくるなんてもう大したことじゃないんですよ。使い方としてディスカッションしないといけないですよ。AIって要は確率で答えてるんですよ。言葉悪いですけど、例えば校長先生の話ってさっき言ったじゃないですか。あれ、一般的な校長先生の会話。さっき「もうちょっと威厳を持って」「いや、もうちょっと季節の言葉を入れて」「いや、もうちょっとこうして」「もうちょっとああして」って、どんどんやっていけば、よりオリジナルなAIの答えが出るんですよ。ディスカッションする能力が僕ら必要ってことです。いかにAIの力を引き出すか。だから全くこれから勉強しなくていいってわけじゃないですよ。やっぱ社会常識必要だし。それはいろんなAI、何でも知ってるよ。でもAIが知ってることを知らないとしても、季語とかさ、春の言葉とかをさ、そういった常識的なことがない人は、このテンプレで終わりなわけですよ。でもそういったいろんな挨拶するにあたってのいろんな言葉を知ってれば、AIから引き出してくれるわけですよ、もっといいもの、もっといい。だからAIの使い方って本当に無限で、人がどう使うかによって、すごいいい答えも出せば、人間でもできるよねっていう答えでとどまってしまうこともあるわけですよ。まずそれが今回のChatGPTのすごいところ。
だから教育だって、僕はもうむしろ先生とやるよりChatGPTとやり取りした方が効率的だし、答えも素晴らしいし、理論的だから感情的じゃないし、怒らないし、何度も何度も繰り返してくれるし。だって今、今大学の先生なんかでもそう。AIで問題なんか全部作ってください。それもChatGPTに。例えば僕なんかうちの子は今明日がテストなんですけど、今テストなんですけど、「じゃあちょっと関係代名詞の英語の問題ね、ちょっと5問ぐらい作ってくれ」って言ったら作ってくれる。これやってって。問題集なんかいらないかもしれない。で、それで彼らは分かる人が使えばどんどん先に行けるんで、それこそ学校の教育においても、できる人はどんどん上行ったらいいんですよ、これを使ってね。で、教師はそのサポートにもある。会社の仕事がなくなるんじゃなくて、教師はもっと人間しかできないことあるでしょと。子供のケアとか、それこそ部活はできないんだからさ。それとかね、喧嘩を仲裁するとかね、恋愛相談乗ってやるとか、他のことをもっとやればいいわけですよ。それが教育でしょ。算数を教えることは教育だと思わないですよね。教育って人を育てることだから。
やっぱりコールセンター。もうね、多分3年後には皆さんAIと喋ってるのか人と喋ってるのかわかんなくなる。だってさっき答え見たでしょ。あれを音声の発話システムね、音声をしゃべるAIと組み合わせたら。で、医療に関してもそうです。お医者さんの負担をすごく減らせるかもしれない。お医者さん、もうちょっとお医者さんの質って言ってもさ、新しい治療法だとか新しい研究方法を常にアップデートしてるお医者さんなんていないわけですよ。そんな仕事忙しいから。でも隣にAIがいて常に学習してアップデートしてくれたら、彼と会話をする中でこういうのができるじゃないと。実際今アメリカであった1つのニュース、出来事、面白い出来事なんですけど、犬が病気になった原因がわかんなかった。ペットショップに連れてって血液検査でわからない。家に帰ってみてその血液検査の結果をChatGPTに入れたら、「この病気の可能性があります」って出てきたから、そのままお医者さん行ったんだって、同じ医者に。だから「確かにそうだね、この血液の結果だとその可能性あるね」って調べてたら、それだった。そういうこともできるわけです。だからいいですか。医療も仕事を奪うんじゃなくて、AIと協力することによって、おそらく相当程度クオリティが上がるかもしれない。
で、それこそ弁護士。この前ね、ある裁判官がですね、判決文をChatGPTに書かせたということでニュースになりましたけど。とか税理士さんのもういつもあるテンプレみたいな仕事はこんなできるかもしれない。全部載せてね、このじゃあチェック。だから要は校正なんかすごいちゃんとやってくれます。僕なんかもよくあの資料作ってレポート書いたら、それはChatGPTに貼り付けて、「ちょっと日本語としておかしいところがあったら直してください」って言って直してもらったりとかすぐできますね。専門職系。こういったものの仕事を奪うとちょっとね書きましたけど、正確に言えばまあ本格的に利用されてくるんで、まあ使われる仕事も出てくるし、より本当に良くなるかもしれない、生活自体がね。というのが今回のポイントなんですよ。だから今回のAIのインパクトってやっぱむちゃくちゃでかいんで。
じゃあ何買ったらいいのって言ったんですけど、AI株買っといたらいいんですけど、一応ね、あのー、あ、そうそう、あとこれね。今回のキーワードってのはこういうね、ジェネレーティブAIっていうね、生成AIね。これから数年間はもうこれがもうあれです。絵を書いてくれる、文章を作ってくれる。さっきもそうですね。例えばこれ、これいいですか。AIが書いた絵なんですよ。これちなみにあるAIの研究企業がですね、ニューヨークの美術展に出したんですよ。しかも優勝しちゃった。その後「実はAIで書いたんです」って言って問題になったんですけど、こういう風にいいですか。誰が書いてもこうなるわけじゃないですよ。こういう風にAIに持ってってAIに指示したんですけど、こうならないんですよ。でも指示できれば、こういう素晴らしい絵が生まれちゃったじゃないですか。
これね、今アメリカのSF小説のね、投稿ではですね、小説の投稿ではAIが書いたSF小説がいっぱいありすぎちゃってもう審査お手上げですとか、今Amazonにあるですね、電子書籍の200冊以上がもうChatGPTが書いてある本だと言われているんですよ。ChatGPTとね、ディスカッションしてて思うんですけどね、うちのね、今日新しく皆さん、岡田っていうね、うちの入ったメンバーなんですけど、彼相当賢いんですよね。早稲田大学政経学部受験。すごい天才みたいですよ。でもおそらくね、僕ね、あの岡田君とはまだそんなにディスカッションしてないけど、あの大卒のそれなりの大卒の大学生と話してるより、よっぽどね、話が進みますね。だってね、理論的なんだ。理由聞いたら答えてくれるし、あの感情的にもならないし、文句も言わないでしょ。どれちょっと強めに書いたってパワハラにならないでしょ。強めにメール書くだけでね、パワハラとかで言われちゃうんで。本当にね、それぐらいなんですよ、会話をするだけであればね。これ使うと思ったんですよ。その質問をする能力がすごい必要やなと思ったんです。だからやっぱりそうなんだよね。結局だから残るんですよ、人間らしい力で。
で、こちらでバンクオブアメリカがね、AI勝者になりうる企業って言ってちょっと発表してるんですけど、Microsoft、Google、Metaと。さっきの話でこれもみんな言うんですけど、今Google、もしくは不快かもしれない。まだすぐに上がんないけど。なぜかって言ったら、あれはMetaにやられてるんですよ。ネタじゃないですけど。で、このGoogleなぜやられたかって言うと、MicrosoftがChatGPT発表して、彼らが発表したBardっていうね、あれがあるんですけど、これちょっとあのさっき言ったChatGPTみたいなモデルでも各社いっぱいあるんでね。それこそOpenAIをやってる以外に、DeepMindってさっき出てきたの、囲碁のAlphaGoっていう囲碁のソフト作った会社もSparrowって今年発表予定なんで、これが一番すごいって今一応言われてます。ChatGPTよりすごいんじゃないかって言われてます。で、この前発表したのはこれLaMDAっていうやつで、Googleが発表したね。LaMDAのちょっと簡易版でBardって言うんですけど、これ失敗しちゃったんですよ、発表で。彼らは時価総額20兆円も減らしたんですよ、約ね、20から30兆円。一方でマイクロソフト発表に成功して30兆円ぐらい増えてきます。なんだけど、結果から言うとね、今さっき言ったこのトランスフォーマーモデルがスタートなんですよ。LaMDAだった。Googleが開発したソフトですからね、あの研究ですからね。で、ここがここ持ってるんですよ、DeepMind社持ってるんですけど、ここがね、出資してるんですけど、さっきさパラメーター数で言ったらさ、1750億って書いてあったと思うんですけど、DeepMind社がやってる奴ってのは、例えば2800億とか、LaMDAの1370億なんですけど、あとは、Metaでも2600億とか。あとはNVIDIAもみんなやってるから、こんなんキリないです。みんなで開発競争しちゃって。でね、結果そのGoogleの話に戻りますけど、僕はGoogleは自分ではあの買わないけど、Googleも馬鹿にしちゃいけないと思ってて、やっぱ
学習するためのデータは彼らが一番持ってるわけですよ。だってWeb支配してますんで。やっぱ必要なものって、AI研究でしても何かって言うと、データ、ビッグデータとインフラなんですよ。要はそれを回すためのコンピューター。要はAIのインフラね。大きな意味合いでAIのインフラって、ビッグデータと半導体とかネットワークなんですけど。だからそういう意味で言うと、やっぱり強いわけですよ、そのデータを持ってるから。Appleももちろんそうだよね。
で、これ中国の会社、思いっきり下がります。今、僕らの別ファンドで5割ぐらい上がってますね。NVIDIA、TSMC（台湾セミコンダクター・マニュファクチャリング・カンパニー）、ネットワークの会社ね。Adobe、AIのもう最たるでしょ。それで言うと、AIファンド、NVIDIA持ってますね。ネットワークね、アリスタと近い会社、アリスタね。マイクロソフトね、アルファベット、Meta、半導体、マイクロ、モトローラ違いますけど、ASML、テスラが置いといて。なんで、ちゃんと全部買ってるんで安心してください。
で、特に僕が今後やっぱ絶対伸びるのは、もうこの半導体周りですよ。今、半導体ってもうNVIDIAなんてね、前言ってた12月にね、セミナーで言って120ドルから270ドルですか。結局戻るんで。ああいういい会社、いくら安くなってもさっきも言いましたね、株は戻るんですよ。いい会社はこんだけ早く戻るんですけど。なんで、結局のところは、まあじゃあ何が今後やっぱ伸びるのって言ったら、やっぱりそこら辺の分野ね、AIのインフラですよ。AIそのものが、何ですか、こういうすげーAI活動したんで上がるっていうのは、ま、ないんですよ。みんなAIやるんで。じゃあいいAIを出す会社は出していろんなものに入れていくんだけど、それを研究することが今一番お金儲かるレベルなんですよね。なのでNVIDIAはもう絶対だし、AMDなんかもいいかもしれないし、僕らはね、マイクロなんかもいいと思ってるんで、ここら辺がまあ非常にいいのかなと思います。
時間通りですね。だいぶ入れ替わりましたね。TCW、こうやってすごい研究してて、こういう風に中身ちゃんと変えてるんですね。ちょっと1個だけ言わしてもらっていいですか？ あのね、よく言われるのでこれだけちょっと言っとくと、うちのAIとさ、もう1個AIあるんですよね。で、結論から言いますね、設定来で言うと負けてるんですよ、僕らのファンドで。なんですけど、これちょっと見てください。これ設定来、11月30日からね、2017年。うちがだから上ね。トータルで30.7、30.0で、まあ一応ちょっと、まあほぼ同点ですけど、ちょっと勝ってて。翌年ね、えっと、下が7.04、6.9。ほぼ一緒ですけど、一応ちょびちょび勝ってるでしょ。で、これが2019年ね、32と30%で、今年は2%近く勝ちましたと。で、次の年なんですよ。この年は僕らはすぐ勝ったんですけど、48点いくつで、グローバルとここで負けたんですよ、圧倒的に。何でかって言うと、僕らは2020年ってあんなにコロナ後マーケットが戻ったじゃないですか。長続きしないと思ってたんですよ。危ないなと思ってたんで、すごいディフェンシブなセクターに投資してたんです。もちろんね、MSCIワールドの世界平均と見れば上がってるんでいいんだけど、このファンドでの比べると、この1年にクソほど負けたんですよ。確かに。じゃあ次の年どうかっていうと、ちゃんと勝ってます。25と21でね。で、今年も去年も35と34でちゃんと勝ってて、今年も今11と14で勝ってはいるんですよ。だからこうして、あの、確かに全体で言えばね、あの負けてるんですよ、20%ぐらい負けたんだけど、年ベースで言えばちゃんと毎回勝ってるんですよ。1年間だけ、あの、ちょっと予想外なことが起きてしまって、今も引っ張ってるんですけど。つまりね、まあ未来的な話をすれば、勝率は過去、まあ6年で5勝1敗なわけですよ。そういう意味で言うとね、今今年も勝ってるんで。そういう意味で言うと、今後の未来を言ったら、やっぱりそういうああいうコロナみたいなああいう戻しって、そう何年も来ないんで。コールド負けした、そう、1試合、そう、1回だけ、その負けがなぜかという感じなんですけど。なんでそこはまあ信用してください。あとファンドマネージャーも変わったんで、これを受けてね、2020年の負けも受けまして、新しいファンドマネージャーになって、そこからしっかり回復してるんで。今日ね、この人ですね。そこは安心していただければということですね。
すいません、ありがとうございました。ありがとうございます。私たちが思っているよりも先に、あの今みたいな分野っていうのは進んでるわけなんですけれども。まあじゃあそれに、あの投資という意味でどういう風について行っていいかって考えたらとても大変なんで、もうAIファンドをお持ちになるのもそれでいいということですし。中身もですね、やっぱり私もずっと見てますけど、だいぶ変わってます。もう先に先に行ってる。で、これって投資の世界だけじゃなくてもあれですよね、日常こういうことが浸透してくる。私たちは投資の世界を通して先に先にこういう分野をね、に詳しくなっていったということですし、お客様に話のネタにですね、こんなものを使っていただけたらより皆様の価値が上がるんじゃないかと思いますから。
じゃあここで、何年で何億人でしたっけ？ ChatGPT、何年目じゃなくて、2ヶ月で、3ヶ月で10億人。3ヶ月で10億人、今多分10億人ですけどね。3ヶ月ですよ、スタートしてから。ということはみんな知ってるんですよ、世界中のみんなが。なのに僕が聞いてると、ChatGPTやったって何それってやつがいっぱいいるんですよ。今日ここにいらっしゃる皆さんも。これは何かというと、投資機会、チャンスって言うんですよね。あれだけみんなが知ってるのにまだ知らんやつがいるっていう。ここはものすごい投資機会があるっていうところなんですね。
でもね、皆さん多分1年後にはめっちゃ使ってます。もっとね、皆さんが使いやすい形で、多分見えないところのサービスになってる、なっていくんですよ。あの、今はLINEでは表立って見えないですよね。あれをただ単にLINEに流してるAPIって言うんですけど、アプリケーションを使うための、他に使うためのAPIとの発表されたんで。あれはだから、こっそりじゃないですけど、表立って見えないんじゃなくて、LINE GPTじゃなくて、例えばコールセンターでお話ししてる相手が実はもうChatGPTのモデルとなったサービスだったりとか。そういうこと、皆さんに入る。スマホの検索とかでもChatGPTみたいなものが後ろで入って、例えばスマホなくさないように手伝ってくれたりとか、検索手伝ってくれる。そういう後ろでわかんない形でどんどんどんどん入ってきます。その診断は、実はChatGPTがお医者さんにアドバイスしてたりとかね、診断書書いてくれてたりとか。それこそあの保険のね、様々な契約関連のところとか、ああいうのも全部後ろで例えばGPTが対応してくれてたりとかね。保険会社って割とIT化速いんで、どんどん使っていくと思う。告知はAIがやってますね。堀井さん、告知。さてね、分かってもらわなくて結構ですんで、投資してください。でも皆さん、分からんけど、あんだけみんなあのやってるって言うことは、そういう企業は伸びてます。いいんです、皆さん分からなくて。そこに投資をしていただくと、ちゃんと皆さんの知らないところで利益が上がっているということでございますんで。自分でまさにChatGPT使いこなそうとか作ろうなんて思わずに、投資をしていただくのが一番よろしいかと思います。
だからアセットマネジメントの話がありましたけれども、委託会社なんだけれども、AIファンド運用してるのは山口さんのTCW社なんですね。あと、宇宙ファンドをお持ちの皆さん、宇宙ファンドもTCW社。あと、次世代モビリティというファンドをお持ちの方もいらっしゃると。モビリティもいいんですか？ 半導体ですね。ただ新興国に関して、多分戻りは一番早い。まあ今、実は今年一番戻ってるのってあれなんですけど、一番早いんですよ。なんで、例えば今だと結構ね、5割以上下がったんですけど、今6割ぐらいまでなってきて。あとだから5割上がればもう戻るようなイメージ。5割か、5割か、3割ぐらいで、3、4割で多分戻るようなレベルだと思うんで。今年はね、やっぱりそこも一緒なんですよ。アメリカの利上げが終われば新興国ってお金が戻りやすいんで。要は今アメリカにお金戻ってるじゃないですか。でも金利が下がってくる、利上げが終わると、その戻っていくフェーズが終わるんで。あともう1個いいのは、今回のいろんな世界的にあった悪いことっていうか、そのシリコンバレーバンクとか、金融ってあんまり関係ないんで。今逆に言うと、ちょっとデカップリングって言って、今年は先進国で圧倒的に新興国のが成長率いいって言ってますよ。先進国はちょっと今年利上げの影響とかで成長率下がるんですけど、と思います。
どちらにしてもですね、もしお金を新しく入れるんであれば、一番わかりやすいのは本当に今年はね。来年はもしかしたら後半宇宙の方がいいかもしれなかったりするんですよね。なぜかというと、来年って2024年でしょ。で、2025年にNASAが月に行くかもしれないんで。で、今年あれが飛ぶじゃないですか。明後日、来週かな、来週か再来週、今月中に、あのでかいスターシップが打ち上げ実験するんで。そういったのも出てくる。それがまあ月絡みが2025年とかなんで。そこら辺は多分1個ブームになるかもしれないですね。私はもうChatGPTでいいと思います。
あと15秒、僕がメインで話しちゃってます。じゃあ、ありがとうございます。ありがとうございました。僕のChatGPTの後ろで山口さんが喋っていただいてるから。あと、この私たちにでも、山口さんに基本的なお話でもね、何かあれば何でもおっしゃっていただいてと思いますけれども、ないですか？ 私、フィリップモリスの株持ってるんですけど、タバコ産業ってあまり新規の投資はいらないので。で、安定的に利益があるので、配当も高くて。