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AI でどの分野でも迅速に理解する方法

序章：

従来の検索エンジンによる業界理解は、すでに遅れとなりつつあります。AIツールを活用すれば、精度・効率ともに優れた情報収集が可能となり、従来の数倍のスピードで業界を理解できる可能性があります。本日は、人工知能（AI）の発展をテーマに、ERAIがトップ投資銀行の分析フレームワークを参考にしながら、国内外の優れた業界リサーチレポートやブログなどの高品質な情報源、トップクラスの学習方法論を活用し、AIツールによって未知の分野を迅速に理解する方法をご紹介します。

方法 1：調査目的と動機を明確にする

新しい分野に触れた際、断片的な情報は多少知っていても、いざ体系的かつ深く理解しようとすると、何を問いかけるべきかが分からないことが少なくありません。例えば、ここ 2～3 年、AI のブームが急速に広がっています。多くの人が「波に乗っている」ことは認識していますが、具体的には誰が利益を得ているのか？どの分野（トラック）が最も将来性があるのか？どのように関与すればよいのか？といった疑問が次々と浮かびます。しかし、こうした断片的な問いだけでは、業界に対する全面的な認識を構築することはできません。さらに、まったく未知の分野においては、業界の本質に迫る核心的な問いを立てること自体が困難です。

では、どうすればよいのでしょうか。専門的な投資銀行が用いる調査・分析フレームワークを学び、彼らの視点を参考にすることが有効です。本日、ERAIでは、AI検索ツールの活用方法を通じて、未知の分野を段階的かつ迅速に理解する手法をご紹介します。

例えば、AIに次のような質問を投げかけることができます。

「AI 業界を全面的に理解したいので、トップ投資銀行のリサーチスペシャリストの視点から、研究すべき質問リストを作成してください。」

AIツールは、まず質問を分解し、予備的な分析を行ったうえで、詳細な「AI業界深度研究質問フレームワーク」を生成します。要するに、業界の基本的な構造を把握するには、以下の要素を効率よく整理することが重要です。

  1. 製品 / サービス：業界が主に提供している製品やサービスの種類を指します。例えばAI分野では、この項目を整理することで、産業チェーンの上流から下流までを迅速に把握でき、業界マップの構築にもつながります。
  2. 供給側：業界の主要プレイヤー（関係者）。例えばAI分野では、どのような巨大企業（グローバル企業）やユニコーン企業（新興勢力）が存在し、それぞれがどのような競争優位性を持っているのか。また、業界のエコシステムがどのように構築されているかを把握することも重要です。
  3. 収益モデル：主なビジネスモデルは何か、誰が利益を得ているのか、主要なコストはどこにかかっているのか、利益額はどの程度か、そして市場規模はどれほどか。このように整理することで、業界構造の理解が容易になります。

このように整理すれば、理解が容易になりますね。AI の発展は主に技術によってけん引されているため、さらに以下のように追問することができます。

「現在の AI ブームをけん引する核心的な技術原動力は何ですか？技術的なボトルネックはどこにありますか？」

また、技術以外の要因にも目を向けることが重要です。「例えば、資本はAIの発展においてどのような役割を果たしているのか。資金はどの分野に流れているのか。過熱した期待（ハイプ）は存在しているのか、といった視点も有効です。

さらに、AIに対して「AI業界に参入したいと思っています。どのような核心的な課題に注目すべきでしょうか？」と問いかけることで、調査目的に応じたより深い情報を引き出すことが可能になります。さらに、自身の関心に応じて、より個別化された問いを立てることで、探索を深めることができます。

「汎用人工知能（AGI）の実現ルートとタイムスケジュールに関する主要な見解はどれらがありますか？今後 3～5 年間、AI 分野で最も注目すべき技術発展方向は何ですか？（マルチモーダル融合、エッジコンピューティング、AI エージェント、より効率的なモデルアーキテクチャ、あるいは量子コンピューティングとの融合など）」

「AIは、医療・金融・製造・教育・エンターテインメントなどのうち、どの業界に最も深く、破壊的な影響を及ぼすと考えられますか？」具体的な応用シーンと価値ポイントはどこにありますか？現段階で AI 分野で最も魅力的な投資テーマと細分化トラックは何ですか？一般人はどのように AI 業界に参入でき、個人が関与できるトラックはどれらがありますか？」

AI が提示した技術フレームワークと自身の興味点を組み合わせて質問を整理し、それらに一つひとつ答えていくことで、業界に対する基本的かつ全面的な理解が得られます。そして、整理したこれらの質問を持って情報検索を行いましょう。

方法 2：迅速に情報を収集する

このステップで最も重要なのは、信頼性の高い情報源をいかに効率的に見つけるかという点です。

1. 優れた外文情報

トップ投資機関や市場研究機関が発信するリサーチレポートやブログは、業界概要、市場規模、競争構造、産業チェーン分析などを得意としています。例えば a16z、YC（Y Combinator）、紅杉資本（Sequoia Capital）、ゴールドマン・サックス（Goldman Sachs）、マッケンジー（McKinsey）、CB Insights、IDC（International Data Corporation）、PitchBook などが挙げられます。

さらに、業界を牽引する企業の年次報告書（アニュアルレポート）や上場申請書類も重要な情報源です。年次報告書では、通常、当社が属する業界の過去 1 年間の市場変化を振り返り整理しているため、Google、Meta、NVIDIA、AMD、Microsoft、Amazon、OpenAI、Anthropic、Tesla などの企業の年次報告書やIPO資料を取り上げ、深く分析することで、業界の動向を把握することができます。また、これらの企業が発信する技術ブログも、最新の技術動向を知るうえで注目すべき情報源です。

2. メディアと独立研究者

トップテクノロジーメディアとしては、The Verge、TechCrunch、Bloomberg Technology（ブルームバーグテクノロジー）、Financial Times（金融時報）、Wired、Harvard Business Review（ハーバードビジネスレビュー）などがあります。これらのテクノロジーメディアでは、常に深い分析と洞察を掲載しています。

業界を理解するための最良の情報源の一つは前述の業界リサーチレポートで、もう一つは業界のリーダー（大物）との対話や彼らの見解を聞くことです。しかし、一般の人々がこうしたリーダーと直接つながる機会は限られており、人脈がない場合も少なくありません。その場合はどうすればよいでしょうか？ポッドキャストが優れた情報の宝庫です。

AI関連のポッドキャストとしては、海外で「Lex Fridman Podcast」「Acquired」「On Board」などが高く評価されています。例えば「Lex Fridman Podcast」では、Lex Fridman 氏が Elon Musk（イーロン・マスク）、Sam Altman（サム・オルトマン）、Anthropic の CEO など AI 分野のリーダーたちと、2〜3時間にわたる長時間のインタビューを行うことが多くあります。

ただし、これほど多くの情報源があると、短時間で効率よく内容を消化・吸収するのは容易ではありません。そのような場合は、AIブラウザプラグインを活用することで、動画の要約や重要ポイントの抽出が可能となり、情報取得の効率を大幅に向上させることができます。

方法 3：質問を整理・確認する

自分で膨大な情報を探し回っても、情報取得の効率が依然として低いです。その場合はどうすればよいでしょうか？そのような場合は、方法1で整理した質問リストを活用し、AIツールを使って直接答えを検索してみましょう。検索過程で、以下のテクニックを活用することで、より高品質な答えを得ることが可能です。

テクニック 1：情報源を指定する

すでに優れた情報源が分かっている場合は、AIにそれらを参考にして答えを生成させることで、より精度が高く、効率的に良質な情報を引き出すことが可能です。

例えば「AI の市場規模はどれほどか」を知りたい場合は、以下のように AI に質問できます。

例えば「AIの市場規模を知りたい」場合は、以下のように AI に質問できます。「a16z、YC、紅杉資本などの主要投資機関や市場研究機関のリサーチレポート・ブログを参考に、北米・ヨーロッパ・中国など世界の主要地域におけるAI市場の現状規模を分析してください。

テクニック 2：参考資料を指定する

精度の高いデータが求められる場合は、参考資料を直接アップロードし、AIに構造化されたデータの抽出を指示することが可能です。

例えば「NVIDIAの最新決算報告書から、データセンター業務に関する売上高、成長率、主要な成長要因を抽出し、表形式で整理してください」と指示すれば、AIは高度な情報処理能力により、迅速かつ正確に対応します。

テクニック 3：多情報源で調査・検証する

例えば「情報源 A と情報源 B における市場規模などの特定データポイントの説明に顕著な違いがあるかどうかを比較し、相違点を列挙してください」と AI に指示し、リアルタイムで検証を効率的に補助させることができます。

テクニック 4：不断に追問し、AI に「自己論争」させる

AIの回答に対して「証拠は何ですか？」「主要な前提仮定はどれですか？」「反対意見は何でしょうか？」と繰り返し問いを重ねることで、AI に自己修正を繰り返させ、より深い洞察を引き出すことが可能になります。

こうしたテクニックを活用し、整理した質問フレームワークのすべてに回答を得ることで、業界に対する包括的かつ基本的な理解を確立することができます。

方法 4：実践を通じて真の知識を得る

インターネット上で検索した情報に頼るだけでなく、業界に対するより深い認識を得るためには、実際に手を動かす必要があります。「行う中で学ぶ」のが最も速い方法で、自身の実体験はインターネット上の二次情報よりも直感的で、印象にも強く残ります。 簡単な例を挙げましょう。各企業が AI 大規模モデル（大規模言語モデル）を発表するたびに、公開されているデータは非常に優れており、各社のデモンストレーション（デモ）も非常に印象的で衝撃的です。しかし、実際の性能は自身で試してみなければ分かりません。AI がどれほど優れているか知りたいのであれば、最も高性能なツールを実際に使ってみるのが最も確実です。AI のプログラミング能力がどれほど高いか知りたいのであれば、自身でアプリケーションを作成してみれば分かります。

さらに、AIとの対話やこの分野に関する調査・探索内容を整理し、構造化されたドキュメントとしてまとめることも有効です。

これを一つのプロジェクトとして扱い、ウェブページやプレゼンテーション資料（PPT）として他者と共有しましょう。

検索した情報を十分に理解したうえで、自分の言葉で表現し、業界に対する自身の見解や認識を語ることで、理解は一層深まります。

これこそが「フェイマン学習法」の核心です。以上の 4 つのテクニックを掌握すれば、どのような未知の分野や専門分野でも迅速に理解することができます。