素晴らしい作家であり、講演家であり、会話家であり、パデル愛好家仲間でもあるいとこのミンター・ディアルと、楽しく幅広い会話をした。人生に対する私のユニークなアプローチ、社会規範への挑戦、サイケデリック、AI、本物の自分であること、などなど。
このエピソードでは、ベテランの技術系起業家であり投資家でもあるファブリス・グリンダを再び迎える。ファブリスは、フランスでの駆け出し時代からテック企業を立ち上げ、FJ Labsを通じて1100以上の新興企業に投資するまでの道のりを語ってくれた。社会規範に挑戦し、本物を受け入れるという彼の人生に対するユニークなアプローチについて掘り下げる。ファブリスは、サイケデリックによる変容の体験と、それが彼の個人的、職業的人生にどのような影響を与えたかについて語る。また、現代のビジネスにおけるAIの役割についても探求し、ファブリスが投資するすべての企業が何らかの形でAIを活用していることを説明する。ファブリスは、起業家からよく寄せられる質問に答えるために作られた、自分自身をデジタル化したファブリスAIを紹介する。対談を通して、ファブリスはAIの未来、エモーショナル・インテリジェンスの重要性、幅広い教養の価値についての洞察を提供する。ファブリスのブログ、LinkedIn、Instagramをフォローして、彼の人生と仕事についての洞察を深めてください。
以下に番組ノートを掲載します。もちろん、コメントもお待ちしています。ポッドキャストがお気に召しましたら、こちらで評価をお願いします。
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テープ起こしは、ポッドキャスターのためのAIフルサービス、Flowsend.aiの提供：
ミンター・ダイヤル：やあ、ファブリス・カズ、また番組に来てもらえて嬉しいよ。私はいつもあなたの記事を楽しみにしています。そして最近の投稿で、ファブリスAIについて話してくれた。ではまず、あなたを知らない人のために、ファブリス・グリンダとはいったい誰なのか？
ファブリス・グリンダ：番組に出演できて光栄です。今回も少し経歴をお話ししましょう。私は元々フランス人で、他の家族と同じです。ニースから大学進学のためにアメリカに渡り、プリンストン大学を首席で卒業した後、マッキンゼー・アンド・カンパニーで数年間働きました。そして23歳の若さでハイテク企業の立ち上げを始めました。そしてこの27年間、私は技術系スタートアップ企業の設立と投資を行ってきた。実は、最初からそうしたいと思っていたんだ。10歳のときに初めてPCを手にし、コンピューターなどをこぼした。それで、たくさんの会社を作ったんだ。簡単に説明するよ。OLXはル・ボン・コインと呼ばれ、世界30カ国に11,000人の従業員を擁し、月間3億人以上のユーザーを抱えています。ブラジル、東欧、インド、パキスタンなど、ほとんどの新興市場では社会の一部となっている。その後、FJ Labsというベンチャー・ファンドを設立し、主にネットワークに影響されるマーケットプレイス・ビジネスに投資しています。今では1100の新興企業に投資しています。イグジットは300を超えました。とても楽しいよ。明日の世界を創る一翼を担えるのは、本当に素晴らしいことです。
ミンター・ダイヤル：つまり、あなたは明日の世界を築いているだけでなく、ファブリス、私があなたと知り合ってからというもの、あなたは明日に向かって成長しているように感じるのです。
ファブリス・グリンダ：まあ、たいていの人は社会規範のようなものに従って生きていると思う。それがはっきりしない。まあ、サピエンスと呼ばれる人たちを読めば、自分がどこから来たのか思いつくだろうけど、高校に行って、大学に行って、就職して、結婚して、2人の子供と犬を飼って、それから、白いピケットフェンスに囲まれて、自分を撃ちたくなる。そして誰も疑問に思わない。親がそうだったから、社会の期待なんだ。だから、そうする必要があると自分に言い聞かせるんだ。それは何なのか？自分は何者で、何をしたいのか？どこでどう生きたいのか？これらの答えはわからないかもしれないが、起業家が基本的にスパゲッティを壁に投げつけて、製品市場に適合するものを見つけるまで何が最悪なのかを確かめるのと同じように、個人的な生活、個人的な人生においても同じことができる。そして、私自身が見つけた答えが普遍的だと言っているわけではなく、私が取ったアプローチが普遍的だと思う。ただ、人々はあまりにも保守的というか、自分のやり方に固執していて、さまざまなアプローチや生き方を試そうとはしないんだ。そして私は、自分が生きるべき人生を生き、本当の自分、本物の自分であることを通して、最高の人生を生きてきた。なぜか、隠れる必要があると感じてしまうし、特に、この覚醒した世界では、理由もなく、多くの場合、人々が打ち消されることを恐れているんだ。
ミンター・ダイヤル：まあ、領域外の言葉がたくさんあるね。でも、おかしなことに、家族というのは、もちろん、あなたは今、犬を飼っているし、子供も2人いる。
ファブリス・グリンダ：そうだよ。でも、それは選択によるもの。そして反復することで。実は私は長い間、子供を持つことに反対だった。子供がいる友達はみんな、個人として、あるいは夫婦として消えてしまうんだ。彼らは親になり、人生が終わったように見える。たまに幸せだと言っても、私が彼らに会うのはごく稀で、6週間に1度くらいなんだけど、彼らはいつも、時間がないとか、子供が人生を終わらせてしまったとか、そんな愚痴をこぼしているんだ。でも実際、私の考えを変えたのは、ほとんど伝統的ではない旅や道を歩んだことだ。2018年にアヤワスカの儀式を行ったんだ。その旅では、20年近く前に亡くなった私の祖母、マミー・フランソワーズが、一家の家長であり、集う場所、まとめる場所、集まる場所だった。私たちは皆、夏休みとクリスマス・イブのお菓子のシービアンのために、彼女の周りに集まっていた。彼女は、あなたは最高の人生を送っている。あなたは人生の目的を生きている。あなたの人生はすべてが素晴らしい。すべてが完璧だから、何も変えたくないという気持ちもわかるわ。そして、式の中であなたの周りにいる人たちを見てごらん、みんな、お祓いをして、ひどい時間を過ごしている。とはいえ、あなたの人生の正味の利益となるようなことよりも、もっとうまくやれると思うことが、余裕の中でいくつかある。今、あなたが抵抗している理由は、a、あなたは子供を持つことの利点がわからない、b、あなたはコストを理解している。では、言わせてもらおう。なぜなら、あなたは非伝統的な生活を送り、非伝統的な人間関係を築き、伝統的な子育てをする必要がないからだ。子供のために生きるのではなく、ニューヨークの多動な虎ママのようなヘリコプターペアレントのモデルになる。演技的な親、しばしば演技的な親。 そうだね。 子供たちがあなたの人生の代用品になるのではなく、子供たちと一緒に暮らすことができる。子供たちはあなたの人生の引き立て役となり、子供たちを地獄に連れて行ったり、スキーに連れて行ったり、あらゆる楽しい冒険をすることができる。ところで、なぜ子供を持つことがあなたにとって素晴らしいことなのか、必ずしも効果的に説明してくれる人はいない。しかし、あなたは教えるのが好きで、話すのが好きで、ハーバードやスタンフォードでクラスを教えるのが好きだ。あなたが実際に誰かに教えることは、あなた自身を認めることであり、さらに価値のあるものになるだろうし、楽しい冒険になるだろう。ところで、あなたは大きな子供だから、さらに子供になるために必要なすべての言い訳を与えてくれる。だから、男の子と女の子を持つべきだよ。父親と息子の関係と父親と娘の関係は同じじゃないし、どちらも楽しいからね。それに、妹がいれば息子はもっといい男になるし、弟がいれば女の子はタフになっておてんば娘になる。そして彼女は、男の子を先に産み、娘を後で産み、2歳半の年齢差をつけなさいと言った。そして、その同じセレモニーで、もしあなたが一生懸命何かを試みてもうまくいかないなら、それはおそらくあなたのためにあるのではない、というメッセージを受け取った。それがきっかけで、7年間いたドミニカ共和国を離れ、島で買い物をした後にタークス・カイコス諸島に引っ越したんだ。そして、犬という存在を知らなかった白いジャーマン・シェパードにも会いに行った。そこで私が受け取ったメッセージは、ほら、あなたは導いている。あなたは暗闇の宇宙で輝く光の道しるべであり、この美しい光のビジョンと一緒に壮大な白い犬が必要なんだ。ダイアウルフ。ゴーストはただのCGIだったけど、違うんだ、実際の犬が元になっていて、僕は存在するんだ。あなたは私を見つける必要がある。そして今、彼女は奥のベッドのシーツに溶け込むほど白い。エンジェル。さて、それをすべて整えるのに何年もかかったので、その後、私はパートナーと子供を作ろうと探さなければならなかった。でもうまくいかなかった。それから、彼女のメタやIQの条件に似た卵子提供者を見つけなければならなかったし、適切な犬のブリーダーも見つけなければならなかった。それから6年後の今、3歳と6カ月、そして1歳の子犬がいる。人生は本当に素晴らしい。祖母は正しかった。2人の子供と犬は素晴らしかった。ドン・ライト私たちが大はしゃぎし、赤ちゃんの宝くじにも当たったような楽しい生活への美しい賛辞として、彼らはいつも幸せです。彼らは決して泣かない。夜通し眠ります。彼らは早熟で、賢く、楽しいようだ。だから、ああ、素晴らしいよ。
ミンター・ダイヤル：大好きです。面白い逸話の領域では、私の家族では、私は兄、妹は2歳半下です。息子がいて、その息子、弟より2歳半年下の娘がいる。だから、何となく自然な例だと感じている。あなたはアヤワスカの話をしましたが、自分自身を知るというプロセスは、私にとって非常に興味深いもので、社会の悪のひとつは、人々がいかに自分自身を知らないかということだと感じています。もしそうなら、サイケデリックがどの程度、自分を知る手助けになったのでしょうか？
ファブリス・グリンダ：私は自分が何者なのか、いつもわかっているような気がしていた。それが私のアイデンティティーのようなものだった。自分のアイデンティティのうち、間違っていると思った部分は、シャイで内向的だとも思っていたことで、最終的に気づいた。だから、自分は内気で内向的で、しかも学校の同級生よりも年下で、時間がかかったと思う。だから、私が私のような人間になるための移行は、実は人生観察を通してなのだ。サイケデリックが大きな役割を果たしたわけではない。サイケデリックが大きな役割を果たしたのは別のことで、それについては後で説明する。大学を首席で卒業したとき、私は技術系の会社を作った。個人事業主でした。それが大学の学費の足しになった。そして突然、マッキンゼーに行くことになった。マッキンゼーは、本当に頭が良くて、社交的で不器用な人を雇うのが得意なんだ。だから、私の部下みたいなものだ。というのも、人生で成功するためには、感情的な知性、口頭での文章によるコミュニケーション能力、他者に共感し、相手の立場に立って考える能力、チームで仕事をする能力、人前で話す能力などが必要だが、私にはそのどれもがなかったからだ。だから、突然、これらのスキルを自分のものにして、それが身につくかどうか試してみようと思ったんだ。そして、取り組めば取り組むほど、それが自然に身についていくことに気づいた。そして、最終的な、まあ、変容の次の段階は、1998年に23歳で最初のスタートアップを立ち上げたときだった。あなたが望むと望まざるとにかかわらず、もしあなたが技術系のCEOであるなら、あなたは営業マンでなければならず、マスコミに売り込み、従業員に売り込み、投資家に売り込み、ビジネス・パートナーに売り込まなければならない。また、ほとんどの場合、拒絶されることになる。資金を集めようとしても、たいていの場合は断られる。拒絶される恐怖を克服するのはわりと早いもので、ストーリーを繰り返し、自分を売り込み、会社を売り込み、釣りを売り込むのが得意になる。投資家に話すのも、マスコミに話すのも、従業員に話すのも、ビジネス・パートナーに話すのも。そして、それは私にとって自然なことだった。そして突然、その冒険が最初の会社を失敗させたにもかかわらず、私はゼロからヒーローになり、バブルが崩壊してすべてを失った後、またゼロに戻った。そして、技術者かもしれないと思ったんだ。テック企業の創業者になりたいとは思っても、おそらく私がお金を稼げる場所ではないだろう。でもいいんだ。お金のためにやったわけじゃない。何もないところから何かを作る。だから、次の会社を作ろう。 ニッチで小さなものになるだろうけど、大丈夫。きっと楽しいよ。でも、あるとき気づいたんだ。もし私がビジネスで情熱的で自信に満ちた外向的な人間なら、きっと私自身もそうなんだ。私生活でも。私は内向的でシャイだと思い込んでいたから。でもね、私は27歳で、世の中の他の人たちは、女性という神秘的で美しい生き物を大切にしているようだし、友人関係や家族関係さえも大切にしているようだけど、私はそのどれにも投資してこなかった。おそらく、プライベートやビジネスで自然に身についたその性格特性が、私生活でも発揮できるかどうかを確かめる時が来たのだろう。その答えは、もちろんそうだ。そして、これらすべてのことが、最終的には私にとってごく自然になった。そして私は、自分がいかに対人関係や友人関係、人間関係を大切にしているかに気づいた。だから家族に投資することで、子供の頃の私がとても判断力があったのと同じように、自分が得意とする指標に基づいて人を判断する。だから、子供のころは、IQが高くないと価値がないと判断されていたんだ。だから、両親に対してとても批判的だった。やがて、それが価値判断だと気づいた。人はその人らしく作られていて、その人にはその人の美しい、素晴らしい資質や持ち味がある。その違いがあるからこそ、今日のような質の高い生活や多様性があるのだから。だから、人を批判するのをやめ始めたら、そこにたどり着くまでには長い時間がかかったけど、20代後半になったら、ありのままの人を受け入れ、ありのままの人を愛するようになった。 そうだね。 みんなとの関係をより良いものに変える。そして、私は私らしくなった。そして、サイケデリックはそのどれにも関与しなかった。ビッグバン理論のシェルドン・クーパーから、トニー・スタークのような親切なバージョンに進化する必要があった。サイケデリックの登場は、エンジニア、数学者、科学者としてのスピリチュアルな革命とでも言うべきもので、反宗教的、無神論的なものだった。そして、それが今の関係につながり、おそらく子供を持つ道へと進み、神と交信したような感覚を味わった。そして、現実の本質についてオープンマインドになり、もしかしたら、あるいは実際に、そうなる可能性が高いということを理解するようになった。マトリックスのネオのように、あるルールは曲げることができるし、あるルールは破ることができる。そして、私たちは皆つながっていて、愛と喜びがあるという統一性と事実をさらに強化することにつながるのです。今、私はそのメッセージが普遍的なものだと確信しているわけではない。というのは、サイキック・トリップでは、陰と陽、黒と白があるというビジョンを明確に感じることがある。おそらく私の視点は、私が光の要素や力であるため、すべてを愛として見ているのでしょう。でも、それがみんなが受け取っているメッセージかどうかはわからない。でも、私たちはみんな同じ普遍的な源から来ていると思うし、エネルギーの統一性を感じる。でも、私たちは皆、同じ普遍的な源から来ていると思うし、エネルギーの統合を感じるわ。だから、私たちは皆、お互いを楽しませるためにここにいるようなものなの。というのが私の考え方だ。それについては、もっと思慮深く、分析的な視点も持っているんだけど、それはまた別の機会に掘り下げることにしよう。だから、サイケデリックのおかげで今の自分があるわけじゃない。僕はサイケデリックにハマったけど、それは本当に知的好奇心のようなものなんだ。多くの人にとって、トラウマを癒すための自己発見のツールになると思う。多くの人は、アヤワスカや、アシッドやマッシュルームを使った英雄の旅を、一晩で10年分のセラピーを受けたと表現する。ところで、それは仕事だと思う。自分自身に取り組んでいるんだ。私にはそうは感じなかった。核心的なメッセージは、あなたは最高の人生を生きている。人生の目的を生きている。すべてが素晴らしいのに、あなたはギリギリのところでこういうことができる。そして、それがある意味、基本的なことでもある。私には子供がいて、犬がいて、田舎に引っ越した。でも、私が誰であり、何をしているのかという核心は変わっていない。
ミンター・ダイヤル：まあ、それにもかかわらず、あなたはスピリチュアルな要素や宇宙とのつながり、普遍性を持っていた。それはナンセンスだから。でも、あなたが何を読んでいるのか知りたいんです。それは知っている。たくさんね。貪欲にたくさん読んでいる。ノンフィクションの分野では、ジョナサン・ヘイトとか、サム・ハリスとか、そういう人は読みますか？彼の話は聞きますか？自分の知性の外側を探るという点では、何が刺激になりますか？
ファブリス・グリンダ：ノンフィクションの話になりますが、私はビジネス書と思われるものは極力避けています。というのも、本の中でひとつのアイデアが延々と繰り返されているからです。つまり、そうすればそれらは役に立つのか？状況によってはそうだ。でも、それを減らすために1冊の本が必要なのでしょうか？私はそうは思わない。週4時間労働とか、ナッジとか、ベストプラクティスは何かという点では、非常に簡潔にまとめることができるだろう。でも、私はたくさん本を読むよ。魅力的なもの、興味のあるもの、何でもね。人類の歴史とか、サピエンス・タイプの本とかね。本当によく書かれた本が好きなんだ。ビル・ブライソンもそうだし、科学の歴史でもいいし、ほとんどすべての短編集のようなもので、決して短くはない。それは本当に科学の歴史と、科学を支える男女の歴史に過ぎない。アラン・ワッツ、サム・ハリス、オルダス・ハクスリーも大好きだ。 そうだろう？ 知覚の扉。その道を行く。自分に関係があると思う人物の伝記を愛読する。アウグストゥスやオクタヴィアヌス、アレクサンダー・ハミルトン。ロン・チャーノやウォルター・アイザックソンもそうだ。でも全体的には、ノンフィクションが一番かな。私は年間1500冊は本を読みます。ノンフィクションはその3分の1くらいかな。でも、フィクションもノンフィクションも、好奇心や娯楽といった同じ目的で読んでいます。何かを得ようとはしていない。読む楽しみのために読むんだ。例えば、最も思慮深くて哲学的な本を読んだり、実際に起きたことのある本を読んだりね。変人の朗読を聴いたんだ。私は聞くよりも速く読み、私はリスニングと加速が嫌いだ。実はマシュー・マコノヒーの『Green Lights』だった。グリーン・ライツ』といえば、彼は俳優だと思うだろう。と思うだろう。でも、彼の美しい絵と、グリーン・ライトに満ちた有意義で美しい人生を送るとはどういうことなのかという、実はとても千里眼的な視点との組み合わせは、実に理にかなっていた。だから、そうだね、遠くて広くて、範囲が広いと思う。小説といえば、エンターテインメントからハードなSF、スリラー、ファンタジーまで、ありとあらゆるSFがある。だから、何でも読むよ。私の唯一の条件は、それが良いものであることで、良いものというのは、通常、批評家によるものではなく、一般大衆によるGoodreadsやAmazonのレビューで4.5以上であれば、それは良いものであると言えるでしょう。というのも、批評家というのは芸術的な面で評価したり、映画を見て「ああ、撮影が素晴らしい。撮影は画期的だった」と言っても、それがものすごくつまらなかったら、僕には魅力的に映らない。だから、映画やテレビ番組を好きになれないと確信する確実な方法は、批評家の評価が高く、一般の評価が低い場合だ。明らかにね。つまり、私は商品なのだ。私は大衆の男であり、大衆の男である。そして、私はテレビや映画のメディアやコンテンツを消費するために、例えばIMDbで8.0以上、90％以上の腐ったトマトのようなものを求めている。
ミンター・ダイヤル：もちろん、私自身映画監督として、また本やノンフィクションの作家として、自分の本にスターがいるかいないかはすべて考えています。あなたはIQの高い人なので、私はいつもあなたの知性を尊敬していますし、そのように、あなたはいつも何事にも非常に強い理性を持っています。そして、あなたは理性と知性が指導原理であると信じているはずだと想像する。しかし、ジョナサン・ヘイトの『正しい心』という本を読んだ。理性とは、私たちがすることすべてを正当化するための、ある種の内弁慶に過ぎない。私たちのすべてを動かしているのは感情ではなく、直感なのです。これは非常に漠然とした概念だが、私たちが行うすべてのことの原動力となっているように思える。それがあなたにどの程度関係しているのか、あるいはどのように共鳴しているのか気になりました。
ファブリス・グリンダ：この考え方は非常に共感できる。事実や論理や理性で誰かを説得しようと思ったら、相手の直感や感情に訴える必要があるのは明らかです。ノーベル経済学賞を受賞したダニエル・カーネマンが著書『think fast, slow』で指摘しているように、直感や感情、呼び方はどうであれ、人は自律神経系から即座に反応し、視点を変える。それは難しい。強制的にスローダウンさせ、データなどを見させる必要がある。そして、ほとんどの場合、それは人々を説得するものでも、納得させるものでもない。だから、人々と関わり、何かを納得させる最善の方法は、感情的かつ直感的なものなんだ。だから、コミュニケーション・スタイルを変え、データや統計、図表などをただ浴びせかけるのではなく、人と会話をするためにかなりの努力が必要だった。
ミンター・ダイヤル：そうですね、あなたがおっしゃったように、事実は売れません。おそらくあなたは、自分自身や自分のビジネス、アイデアを売り込むために、仕事の中で多くのことを経験したのでしょう。では、FJ Labsについて話しましょう。あなたは膨大な数の新興企業に投資していますね。あなたは非常に多くのビジネスやスタートアップを管理し、非常に多くの企業と接触しています。だから、何が起こっているのか、そのフロンティア、そして、私がこれを本当に取り上げた理由であるファブリックAIに入りたいと思います。しかし、AIはどれくらいの頻度で、あなたが投資している構想の一部であり、一部でなければならず、あるいは一部であるべきではないのでしょうか？
ファブリス・グリンダ：私たちが投資している企業はすべて、何らかの形でAIを使っています。私たちはアーリーアダプターなのです。私はよくVCや創業者を「未来に生きる人々」と表現します。私たちは、AIがより一般的になり、大量に普及し、使いやすくなり、安価になるにつれて、他の人々が将来的に採用するであろうものを発明し、構築し、採用しているのです。そしてAIは、現在誰もが予想している以上に有意義な形で私たちの生活を一変させるだろう。しかし、それはまた、誰もが予想するよりも長い時間がかかるだろう。では、これらの新技術はどうなるのか？利用可能になると、過剰に宣伝される。希望と興奮のバブルのようなものが起こる。人々は、今後数年ですべてが一変すると期待する。しかし、期待に反して、最終的には私たちの生活や社会を予想以上に変えてしまう。それは、電気から自動車、飛行機、ラジオ、テレビ、そして今やインターネットに至るまで、あらゆるものに当てはまる。つまり、90年代後半のアイデア、pets.com、Etoys、Webfanはすべて実現可能だった。つまり、当時はそうではなかった。ビジネスモデルが存在しなかった。十分なユーザーもいなかった。CosmoのデリバリーのようなGPSもなかった。でも、アイデアは最終的には良かった。ただ、それをサポートするインフラがなかっただけなんだ。それが20年後に実現可能になった。今では、数十億ドル企業であるpets.comの中にChewyがあります。食料品の分野ではインスタカートがある。AIも同じような時期を迎えているのだろう。ベンチャー投資は2021年第4四半期にピークを迎え、四半期あたり約2,000億円でしたが、現在は600～700億円にまで減少しています。つまり、ピークから谷までで66％、基本的には75％の減少です。しかし実際には、AIへの投資は完全に爆発しました。しかし、実際にはAI投資は完全に爆発しています。そして、人々はAI企業に投資していましたが、そのほとんどは共同パイロットや差別化されていない企業のようなもので、それほど魅力的なものではありませんでした。私はAI企業を作っているのですが、基本的にビジネスモデルもなく、非独占的なデータモデルや非独占的なデータのLLMを使っています。その結果、チャットGPTやOpenAIは、自分たちのやっていることにそれらを追加するだけで、おそらくこれらの企業の多くを自動的に排除することができるだろう。バーティカルや勝者などがいないとは言いません。ですから、私たちが投資する特定のAI企業はほとんどありません。私たちが投資するのは、実証済みのビジネスモデルがあるカテゴリーで、独自のデータセットを使った垂直的なAIアプリケーションだけです。NumerAIという会社に投資していますが、これは基本的に株式市場予測モデルで、人々がモデルをアップロードします。もちろん、参加するには一種の数学者である必要がある。 そして、すべての企業がしのぎを削り、最も成功した企業に投資され、その収益の一部はモデルを構築した人々に還元される。AIが大きな役割を果たしているのは明らかで、Photo Roomという会社では、AIを使って画像の背景をきれいにし、マーケットプレイスでの販売率を高めている。もちろん、私たちにとって身近で親愛なる存在であるこの会社は、8000万ドルの収益を上げ、大成功を収めていると思います。また、背景を取り除くだけでなく、カテゴリーや販売する商品に応じて最適な背景を配置し、セルスルー率を高めることもできます。また、既存企業はAIにおいてかなり大きなアドバンテージを持っている、あるいは持つべきであると認識する必要があります。グーグルやフェイスブック、アマゾンといった上場企業を見れば、データセンターと保有データの組み合わせによって時価総額が劇的に増加しているのはそのためだ。しかし、それは垂直方向にも当てはまります。例えば、私たちはハンドバッグのマーケットプレイスであるRebagに投資しています。彼らはハンドバッグの取引に関するすべてのデータを持っています。彼らはクレアというAIを開発しました。ハンドバッグの写真を数枚撮ると、モデル、年式、状態、レーキの有無などを教えてくれます。タイトルと説明を書き上げ、価格を設定し、5分後には売れている。ル・ボン・コインやCraigslist、eBayを利用するよりもはるかに良い体験ができる。特定のAI企業に投資していないのは、バリュエーションが高すぎると感じたからだ。アプローチが十分に差別化されていなかったからだ。私たちは、いくつかの業種に投資してきました。防衛分野などにも投資した。しかし、私たちが投資しているすべての企業がAIを活用しています。誰もがカスタマーサービス対応を改善するためにAIを使っています。誰もがAIを使って営業チームを改善しています。実際、People AIという会社がある。これを導入すると、平凡な平均的営業マンが、最高の営業マンとほぼ同等の効果を発揮するようになる。誰もがAIを使ってより効率的なコーディングを行っているが、それと同じことだ。優秀な開発者は生産性が格段に向上し、平凡な開発者でも優秀になる。コストを下げ、製品展開のスピードを上げることができる。ですから、私たちが投資している企業はすべて、AIを活用していると言えますが、必ずしもAI企業とは言えません。石油化学製品のマーケットプレイスであれば、AIを使用していますが、AI企業ではありません。石油化学製品のマーケットプレイスなのだ。GDPの最大構成要素にAIが浸透し始めれば、私たちが想像もつかないような方法で、私たちの生活を一変させることになるでしょう。GDPの30％から45％、フランスでは57％です。 というわけで、政府がコスト削減と効率化のためにAIを効果的に導入し始めるまでには、雇用が脅かされる公共部門の労働組合や大企業からの反発があるにせよ、長い時間がかかると思う。しかし、今日でもAIには問題がある。文字どおりでたらめな幻覚を見ることもある。もし私がヘルスケア・プロセッサーだとしたら、マーサーを手に入れることになるのだろうか？医療側の請求処理にAIを使うようになるのだろうか？おそらくすぐには実現しないだろう。では、10年後、15年後、20年後に実現するのだろうか？そしてそれが実現したとき、並外れた生産性革命が起こるだろうか？ もちろんだ。 だから、私はAIが人々が期待する以上の変革をもたらすとは思うが、人々が期待する以上に時間がかかるだろう。しかし、AIはここで言うべきものであり、私たちが行うことはすべてAIなのです。今申し上げたように、私たちのスタートアップはすべてアーリーアダプターです。なぜなら、もし失敗したとしても、それは大したことではないからです。なぜなら、もし私たちが失敗したとしても、それは大したことではないからです。もし、私があなたに最高のウィジェットを売る代わりに、少し違うウィジェットを売ったとしたら。それは間違っていた。え、いいんです。世界の終わりじゃないんだから。私たちはミッション・クリティカルじゃない。
ミンター・ダイヤル：この会話で面白いことのひとつは、あなたが幻覚の話をしたことだ。幻覚について話すのはこれで2回目だ。私の考えでは、サイケデリックであろうとAIであろうと、私たちはそれを自分自身よりも高い基準で見る傾向がある。そして、15年前にLSDを飲んでビルから飛び降りた男のことを引き合いに出したがる。ああ、そうか。LSDはやめよう。ほら、幻覚を見た法学修士がいる。完璧じゃないから使うべきじゃない。でも、サイケデリックとAIの両方のケースで、私たちは素晴らしいチャンスを手にしている。
ファブリス・グリンダ：ああ、確かに。問題は自動運転だ。人々は自動運転を恐れている。自動運転車はすでに人間よりうまく機能し、人間よりうまく運転し、人間は不完全であるにもかかわらず、我々は自動運転車から99.999％の有効性を獲得している。
ミンター・ダイヤル：そして、ヒューマンエラーのために年間1,600万人が路上で亡くなっていると思います。
ファブリス・グリンダ：その通り。毎年、5億件もの自動車事故が起きている。今の自動運転の技術レベルでは、その何分の一にも満たないでしょう。ですから、こうしたことが受け入れられるようになるには、文化が浸透するまでに長い時間がかかりますが、いずれはそうなるでしょう。しかし、いずれはそうなるでしょう。私はAIの可能性についてとても楽観的で、人々が必ずしも予期していないような方法で、AIが人々の生活を改善したり、変えたりするのを見ている。ヒューマノイド・ロボットの大革命はまだ起こっていませんが、私は今まさに起ころうとしているのだと思います。そこで私たちは、figure AI figureという素晴らしい会社に投資しました。彼らは、手先が器用で、歩き回ることができるヒューマノイドロボットを作っています。彼らは現在、ドイツのBMW工場の生産ラインなどで活躍しています。そしてまた、彼らは何かを動かしたり、置いたりするような反復作業をしている。アマゾンのような倉庫でのラストワンマイルのピッキングや梱包作業を人間に取って代わろうというのだ。繰り返しますが、商品を箱に入れたり、箱をフェデックスやアマゾンの配送トラックまで運んだりするのは、特に人間に適した仕事ではありません。そして、ロボットが進化するたびに、その効力、学習能力、改善能力などが向上し、10年後には、何もない状態から、何十億台もの人型ロボットが走り回るような時代がやってくるでしょう。それを可能にするのがAIだ。もしAIが、音声、認識、反応、私たちがいる世界の理解において、これほど優れていなかったら、実際にそうなっていたでしょう。それは機能しないでしょう。つまり、ソフトウェアとハードウェアの両方の問題なのです。ハードウェアの問題は馬鹿にするものではありませんが、AIが非常に優秀になったからこそ可能になったのです。
ミンター・ダイヤル：冒頭で1100の新興企業に投資してきたとおっしゃっていましたが、そのほとんどはアメリカか北米を拠点にしているのではないでしょうか。私たちはロボット工学について話しました。今、ドイツのBMWの話をされましたね。確かに、ロボット工学について考えるなら、日本はその最先端を走っていると思います。それについてどう思われますか？また、実際にどの程度、あるいはどの程度の投資が米国外、あるいは少なくともよりグローバルなものなのでしょうか？
ファブリス・グリンダ：アメリカへの投資が50％、それ以外の国への投資が50％です。その他の地域では、西ヨーロッパと北欧が約25％、ブラジルとインドが10％、その他の地域が15％です。
ミンター・ダイヤル：ところで、それは意図的なものですか？
ファブリス・グリンダ：いいえ、完全にボトムアップです。私たちはディールを見て、ディールの流れを見て、世界的にディールが入ってきて、気に入ったものに投資します。というのも、彼らが下した政治的決断がマクロ経済的な影響につながり、新興企業レベルではミクロ経済的な影響につながるからです。私はアリババに初期投資した。そこでは非常にうまくいった。ジャック・マーが姿を消した後、私は中国への投資をやめた。そして、私は決済会社のアント・フィナンシャルにも大きな投資をしている。しかし、2,500億ドルか3,000億ドルのIPOを予定していたのに、それは実現しなかった。IPOが実現するとしたらいつなのか、そして習近平がそれをどう感じているのか、誰にもわからない。 同じことだ。 私たちは2014年までロシアに大きな投資をしていました。ロシアがクリミアに侵攻したとき、ロシア企業に出資していた米国のVCはすべて撤退しました。そのため、この国のユニコーンのスタートアップはすべて、オリガルヒに小銭で買収され、カテゴリー全体が消滅してしまいました。トルコも同じです。エルドアンの後、企業の規模を拡大していた欧米の投資家（主にVC）が逃げ出し、怯え、多くの企業が破壊されました。ですから、私たちはより慎重になりました。しかし、それ以外は完全にボトムアップです。興味深いのは、スタートアップの創出が完全に民主化されたことです。1998年当時、シリコンバレーにいる必要があったのは、スタンフォード大学出身のコンピューター科学者が必要だったからです。シリコンバレーには、スタンフォード大学出身のコンピューター・サイエンティストが必要だったからです。シリコンバレーにはVCしかいなかった。スタートアップを立ち上げるときは、データセンターもコンピューターも何もかも自分で作っていた。その後、オープンソース革命が起こり、MySQLやPHPが登場した。そしてAWS革命が起こり、すべてをクラウドに置くようになった。その後、ローコード、ノーコード革命が起こった。AI革命によって、コンピュータ・サイエンティストである必要すらなくなり、何かを構築する能力も必要なくなりました。そのため、突然、従来とは異なるものが登場するようになったのです。まず、二次的なエコシステムが爆発的に発展しました。サンフランシスコだけでなく、パリ、ロンドン、ベルリン、ニューヨーク、ラテンアメリカなどでも見られるようになりました。スタンフォード大学のコンピューター・サイエンティストである必要はなくなりました。美術史を専攻している人でも、何かビジョンを持っていて、自分のためにコーディングしてくれるオタクな友人を探す必要はなくなりました。
ミンター・ダイヤル：さて、あなたは「タイミングがすべて」という記事の中で、AIがいかにスタートアップの民主化に役立っているかについて書いていますね。そのことについてお話ししようと思っていたのですが、今、美術史のようなことをおっしゃいましたよね。リベラルアーツはどの程度有効な学問分野だと思いますか？それはあなたの2人の子供たちにさせたいことなのでしょうか、それとも反対なのでしょうか？
ファブリス・グリンダ：アメリカの大学教育の意義は、リベラルアーツであろうとなかろうと、実は知的好奇心だと私はいつも思っています。自分の情熱や興味を追求すること。 そうだろう？ 大学では、何でも勉強した。ペロポネソス戦争、ローマ帝国、多変数微積分、電気工学、分子生物学などを勉強した。そして経済学を専攻し、世界の仕組みを説明するために経済学を学んだ。今、私が効果的に使っている数学のレベルは、むしろ私が達成した数学のレベルだ。この20年間、回帰計算をしたことがない。
ミンター・ダイヤル：HPの電卓は？
ファブリス・グリンダ：そうかな。とはいえ、すべての人にプログラムを学ぶことを勧められるかというと……。 もちろんだ。 私は、世の中の仕組みを理解するために、基本的な会計や金融、経済学を理解することを皆に勧めるだろうか？ もちろんだ。 でも、私は美術史を専門にしているのだろうか？いや、歴史を知り、理解することだと思う。 興味深い。 そうだね。 リンクトインのリード・ホフマンもピーター・ティールも哲学を専攻している。だから、私は自分の好奇心を追求し、実用的なことも取り入れる。だから、美術史は絶対に専攻しないし、多様性学とかも絶対に専攻しない。だから、コンピュータ・サイエンスと経済学の2つのカテゴリーに傾くだろうね。でもね、アメリカでの専攻のいいところは、1学期に4つのコースを取る必要があることで、4年間あって、1年に2学期だから、1年に8つのコースを取ることになる。つまり、32クラスということになる。そして、コアメジャーは8つまたは12つの上級クラスだと思います。つまり、20クラスあります。ちなみに、学期は4コースに限定する必要はありません。今なら4つでも6つでも8つでも同じ値段だ。セメスターを取るなら、もう少し安くする必要があるでしょう。しかし、それはあなたの手の届く範囲であり、あらゆることを勉強するあなたの能力です。だから、私なら分かる。私なら間違いなくプログラミングを勉強する。経済学や歴史、哲学も勉強したい。これらはすべて、エンジニアリングの楽しさであり、付加価値を生むものだと思う。
ミンター・ダイヤル：つまり、あなたは私が理解しているように、基本的にアメリカの大学レベルの教育を支持しているわけですね。
ファブリス・グリンダ：はい。 しかし、私が思うに、間違った道に導いてしまうメジャーはたくさんある。 そうだろう？ みたいな。 だから、美術史を勉強することは絶対にない。メットの学芸員は年間何人いるか知りませんが、それほど多くはないでしょう。 そうだろう？ だから音楽の勉強は絶対にしない。私ならそうする。つまり、私が誰かをプロのスポーツ選手に押し上げようとしないのと同じように。そうだね。我が家はラケット愛好家だけど、息子にはプロのテニスプレーヤーやパドルプレーヤーにはなってほしくない。5歳から35歳まで、人生のすべてが1つのことに左右されるような単調な人生になってしまうからだ。どうだろうね。ただ、知的好奇心を刺激されるんだ。楽しいか、肉体的にやりがいがあるか。そして、あなたは大成功を収めることができますか？たくさんね。ほら、どれだけの人が成功しているか。テニスで生計を立てている人は何人いますか？トップ50くらいかな。でも、ビジネスで生計を立てている人は何人いる？何十億、何百万、何億ってね。でももっと重要なのは、その人生が面白くないということだ。毎日毎日同じことの繰り返し。好奇心は大事だけど、興味次第だね。
ミンター・ダイヤル：それはわかった。では、ファブリスの話を終えましょう。Fabrice AIについて話すと、私が本当に印象に残った文脈を説明させてください。つまり、ビジネスにおけるAIの未来は、独自のAI、独自のデータセット、独自の学習アルゴリズムを、既存のLLMの上に、少なくとも最初のうちは作ることになると思います。ファブリスAIは、ファブリス・グリンダ・インスティテュートやファブリス社にとって、まさにそのような流れにあるように思います。では、Fabrice AIのアイデアと、Fabrice AIを作ろうとして学んだことについて教えてください。
ファブリス・グリンダ：私がファブリックやAIを作ろうと思ったのは、使用例が極めて限られていることを理解していたからです。これらの企業が私に売り込みをかけてきたとき、彼らはプライム・データ・モデルで驚異的なAIを構築していると言ってきたようなものです。それはどれほど難しいことなのか？構築するのは難しいのか？再現性は？AIの実装にはどれほどの魔法があるのか？これらのコパイロットを構築している人たちは皆、ただデータを持ってきて、それをOpenAI APIにポンピングして、それで終わりなのか。数時間の作業だ。結局のところ、私は意図的にデータを制限しているのですから。ご指摘の通り、ほとんどの企業におけるAIの未来は、それを制限すること、少なくとも差別化された対応を生み出すために自社独自のデータに集中させることだと思います。ファブリスのAIは、私がアップロードしたコンテンツに基づいて、私をデジタルで表現したものです。そして、私が話す、それだけです。だから、インターネットには公開されていない。だから、私が質問に答えなければ、「わからない」と言うだけです。グーグルやウィキペディア、チャットGPTには公開されていません。なぜなら、それが目的ではないからだ。さて、私にとってこれがとても興味深いのは、毎日多くのインバウンドの質問を受けるからだ。創業者はいつも私に同じことを聞いてくる。どうやってアイデアを思いつくの？どうすれば自分のビジネスアイデアを検証できますか？ デッキの書き方は？ VCに売り込むには？どのようにVCにアプローチすればよいでしょうか？VCに売り込むタイミングは？
ミンター・ダイヤル：彼らが犯す最大のミスは何ですか？
ファブリス・グリンダ：創業者が犯す最大の間違いとは？マーケットプレイスにいる場合、どのようにして製品マーケットフィットを見つけますか？マーケットプレイスで流動性を高めるには？あるいは、マーケットプレイスの創業者が犯す最大の間違いとは？現在のシードやシリーズAの評価額やトラクションの指標は？I mean, I get the same questions over and over and over and over again and I have written to some extent answers to most of these and I’ve addressed them by voice.だから、創業者にとって多少は役に立つだろう、という感じだ。私のブログは、私の興味のあることについて書くと同時に、私が知りたかったことは何なのかについて答えるという組み合わせになっています。私が起業した頃は、今知っていることを23個も書いていました。だから、私の知識を共有し、データのリポジトリに人々を送るようなものです。とてもフェアだ。それがこの活動の基本でした。1年ほど前に始めたのですが、そのときに私がしたことは、基本的に私のブログの記事をすべてアップロードし、そのコンテンツをOpenAIのAPIにアップロードすることでした。GPT3.5の価格は1クエリ1ドルで、GPT-3は1ペニーだった。だからGPT-3に入れたんだけど、結果は最悪だった。というのも、実際には検索を作成したり、私の方で検索エンジンを使ったりして、データを抽出し、それをリアルタイムでパイピングする必要があったからです。結果はひどいものだった。何をやってもうまくいかなかった。その結果、2つの問題があることに気づいた。一つ目の問題は、データ入力の問題です。私がブログで共有している知識の多くは、実はテキスト形式ではなく、パワーポイントやビデオインタビュー、ポッドキャスト、音声インタビューなどに含まれています。そのため、ビデオ、オーディオ、パワーポイントをすべて書き写すために、まず大規模な書き写しの練習をします。AzureのOCRを使ってPDFからテキストを取り出し、テキストに変換してアップロードします。その後、テープ起こしをしました。でも、実際にはとてもうまくいきました。長い時間がかかりました。本当によくやってくれました。例えば、私がフランス語の家族についてのPDFの1つに投稿したところまで家系図をアップロードしてくれました。それで、中国語で、この家系図のこの人とこの人の親戚は誰ですか？家系図を読んだだけで、テキストにはどこにも書かれていないような答えが返ってきます。しかし、これは500回目の繰り返しで、すべてのビデオと音声を変換したのですが、誰が話し手であるかは明らかではありませんでした。それで、属性がつけられる。そのため、私が誰かにインタビューしている場合、他の発言者の答えを私の答えとしてしまうことがよくあるのですが、これは明らかに完全に間違っています。そこで、誰が話し手なのかを明確にする必要がありました。そのためにGPTを使っています。
ミンター・ダイヤル：しかし、手動での妨害が多い。
ファブリス・グリンダ：なんてこった。この量。そこで、仕事を2つのバケツに分けます。ひとつはデータのクリーニングと入力で、AIをたくさん使っています。YouTubeの動画やmp3ファイルを取り込んで、たくさんのプログラムのどれかにアップロードします。カワウソのAIもあれば、GPD自体もある。そして、それらすべてを比較して、一番気に入ったものを選んだ。そして、その答えは時間とともに変わっていった。だから、私もどれが一番好きか。ファブリス、つまり僕の名前がフェブリーズになることもあったし、CACみたいになることもあった。でも、私は行きたくなかった。つまり、1時間か2時間のポッドキャストって、20、30、40、50,000ワードくらいあるんだ。まるで本の編集みたいだった。だから、僕は決めたんだ。編集はしない。私がしている唯一のことは、スクリプトを書いて、スピーカー1がx人で、スピーカー2がy人であることを確認することです。そして適切にタグ付けする。 オーケー。 それで、オーディオ、パワーポイント、PDF、ビデオのコンテンツをすべて分けて、アップロードしたんだ。しかし、アップロードされた日付は、元々収録された日付とは違っていました。だから、日付がどうなっているかを指摘しながらアップロードし直さなければならなかった。ですから、古いコンテンツよりも最近のコンテンツの方が重みがあるというような、時間を通しての文脈は理解しています。
ミンター・ダイヤル：つまり、すべてのコンテンツに何らかの重み付けをしているということですね？
ファブリス・グリンダ：はい。 最近のコンテンツは古いコンテンツよりも比重が高く、特定のコンテンツは他のコンテンツよりも比重が高い。GPT3.5を使用していたときでさえ、彼らはまだほとんどの返信を間違えていました。そこで、Chat GPTをアプリストアのように使うことができないかと考えました。この方法だと、他のすべてに対処する必要がありませんでした。他のすべてとは何かについては、またお話しします。他のすべては実際にはかなり複雑で、結果は良くなりましたが、それでもあまり良くありませんでした。そしてその限界は、自分のブログに埋め込むことができないことと、GPTストアにあるため、Chat GPTのページライターである必要があることでした。それで、データをパイピングしているうちに、多分大丈夫だろうと思うようになった。データベースを作成し、コンテンツのインデックスを作成し、フォーマットも日付もきれいに整え、OCRもあり、すべてテキスト化されている。もしかしたら、クエリを入力してデータを送信しているときに、私の側に問題があったのかもしれない。それは事実だった。まず、どのような検索をしたのか？実際にデータベースが私たちのデータベース上にあるので、何かを入力しているときです。OpenAIにデータを送って答えを出してもらっているわけですが、クエリは自分から来ています。最初は行インデックスでベクトル検索をしたのですが、うまくいきませんでした。そこでMongo DBを使ったところ、うまくいきました。ケビン・ライアン
ファブリス・グリンダ：はい、ケビン・ライアンのスタートアップで、サマリーツリーのインデックスを作りました。それからナレッジグラフ・インデックスを作成し、さまざまなLLMを試し、Geminiも試しました。つまり、何でもやってみたんだ。そして最終的にうまくいったのは、GPT40、つまりモデル4.0とGPT、そしてプロンプトを洗練させるためにベクターデータベースを使用してAPIをより効果的に接続できるGPTアシスタンスという製品を最終的にリリースしたときだった。それを繰り返して、今年の7月には満足できるところまできた。私はそのとき、今は結果に満足している。モバイルでもウェブでも、チャットGPTのようなUX UIを作ろう。それには少し時間がかかりました。そして、同じように音声で質問し、テキストで返答を得られるようにしたいと考えました。そこで、音声からテキストに書き起こす製品を作る必要がありました。WhisperというOpenAIが提供している音声テキストAPIがあります。私がAPIを呼び出し、テキストを送信し、そこにテキストを送信し、彼らはそれを書き起こし、応答を送り返す。私は待ち時間に満足していなかった。最終的にこの部分は、ささやき声で送信するのではなく、こちらのサーバーで行うことにしました。しかし、GPTとまったく同じUX UIで、録音開始と録音停止を設定しています。WhatsAppのように指を離すとレポートが止まったりするようなことはありません。実際、予想以上に利用されています。本当に興味深い質問で、私のサイトの他の部分と同じくらいのトラフィックがあります。また、「これについてもどう思いますか？そして、このアプローチは垂直的で、その答えは私が期待するよりもニュアンスが濃く、興味深いものだった。今度のブログの記事のひとつに、私が見た中で最も興味深かった質問と答えのトップは何かというようなものを書こうと思います。だから、私が現在やっていること、でもそれは多くの仕事、手作業で、私にしかできないことなんだ。私の50歳の誕生日に、人々が美しいビデオを作ってくれました。だから、その賛辞のビデオをテキストに書き起こしてアップロードしているところなんだ。フランス語でも英語でもいいんだけど、アップロードすれば自動的に翻訳されるし、アップロードすることで、私の友人たちが私についてどう思っているのか、私の友人たちは誰なのかを理解してもらえる。だって今、僕の友だちが誰かって聞くと、実は完全に間違ったことを答えてしまうんだ。なぜなら、30年前や20年前の友人と写真を撮った投稿に基づいているからだ。 そしてもちろん問題は、話すすべての人の前に名前がないことだ。だから、実際にすべてのテキストを調べて、一人ひとりの名前、フルネーム、私との関係を追加しなければならない。だから、今それをやっているところなんだ。時間がかかる。それで、次にアップロードするのがファブリスAIなんだ。HeyGenという製品を試していて、私の顔と声をスキャンして、インタラクティブな私のバージョンを作ろうとしています。他にもいろいろ試しました。ええ、アバターです。では、実際に私のデジタル版と会話ができるのですね？おそらくね。つまり、4つか5つの製品を試したんだ。どれもすごく高くて、月1万とか年1万とか。HeyGenを選んだ理由は、10ドルとか30ドルとか。値段は覚えていないけど、何分もやりとりできる割には高くない。それほど多くの利用があるとは思えません。それで、変動費で、セットアップ料も最低料金もない。月20ドルか30ドルといったところだ。バックエンドに本当のビジネスモデルがなくても、誰かが遊びでやる分には成り立つ。コーディングは大変だけど、楽しいと思うよ。GPT-5やGPT-6を待つこともできるし、ハドロンを使わずに無料でデジタル化する方法もある。でもね。重要なのは、それを簡単にすることではない。何がワイドで、誰がワイドをやっていて、何が面白いかを見るためなんだ。でも、AIモデルを作っている人たちに対して、物事を正しく理解するのは想像以上に難しいことなんだということを教えてくれたのは間違いない。
ミンター・ダイヤル：まあ、私はあなたがこれをやっているという事実が好きなんです。つまり、あなたが実験していること、遊んでいること、大変な仕事をしていること、本当にコツコツとやっていること、データベースのクリーニング、タグ付け、その他もろもろ。途方もない作業のように思えます。あなたのデータベースはどの程度まで構造化されていると言えるのでしょうか？
ファブリス・グリンダ：いえいえ、完全に構造化されていますよ。面白いのは、タグを付ける必要がなかったことです。つまり、タグ付けがあまりされていないという意味で、非構造化なんです。カテゴリの優先順位があるくらいかな。でも今は、会話は以前よりずっと構造化されているし、構造化するのも以前より簡単になっている。ブログの記事に書き起こしを入れています。だから、アップロードすると、私がアップロードするすべての新しいブログ記事が自動翻訳され、まず、すべてアップロードされます。そして、覚えていないけど、26言語とか、世界の30言語のトップ26を選んだと思う。それで、すべての言語で自動AI翻訳され、すべての翻訳をアップロードし、私がすべてを行う。ビデオインタビューやポッドキャストをする場合は、テキストをすべての言語で書き起こしてアップロードします。そして、Fabrice AIのリポジトリに常に自動的に追加されます。だから、これまでよりずっと簡単です。ところで、先ほども言ったように、私は校正をしないので、テープ起こしも完璧ではありません。ただ、2、3問のQAを行うことで、そこから得られる答えが良いものであることを確認しています。そして、ほとんどの場合、実際に機能している。
ミンター・ダイヤル：そうですね。私の友人がFlowsend.AIという会社を立ち上げました。Flowsend.AIという会社を立ち上げたのですが、これは特にポッドキャスターに役立ちます。また、多言語に対応しており、関連するコンテンツを提供することで、そこから生まれるすべてのコンテンツの伝播やソーシャル化を助けてくれます。とにかく、これが私のアイデンティティだ。
ファブリス・グリンダ：本当にクールだね。早速やってみよう。例えば、あなたがこれを投稿したら、私はそれを自分のブログに再投稿します。
ミンター・ダイヤル：だから、私はただ。あなたやあなたの仕事をよく知らない人たちのために言っておきますが、私はFJラボに参加し、とても楽しく遊びました。FJラボの目的は何なのか？そこから、あなたにとっての目的は何ですか？僕はただボットに話しかけていただけなんだ。別にファブリスのことを考えていたわけじゃない。私の目的は、テクノロジー、特にマーケットプレイスやネットワーク効果のあるビジネスを通じて、21世紀の世界の問題を解決することです。それが、あなたのボットが言ったことです
ファブリス・グリンダ：それは私も同じだと思う。私にとってはね。 その通りだ。 ファブリスと同じ意見だ。
ミンター・ダイヤル：おい、ファクトチェックだよ。ファブリス、ありがとう。また来てくれてありがとう。あなたとリフを話せてよかった。あなたの話を聞いていると、本当にわくわくします。みんなはどうやってあなたをフォローするの？あなたのブログはもちろん見ています。他にどんなリンクを送りたいですか？
ファブリス・グリンダ：ブログが一番簡単でしょう。LinkedInの@FabriceGrindaもフォローできるし、Instagramでは子供の写真や愛犬の写真をいつでも見ることができる。でも、ブログをフォローするのが一番だね。
ミンター・ダイヤル：でしょ？ファブリス、どうもありがとう。
ファブリス・グリンダ：あなたもね。
