マスクド・アナライズの「AIしてま~す!」
AIスタートアップ・オルツの不正疑惑 予兆の「フラグ」はあったのか? “数字”から検証(3/4 ページ)
さらに「大規模言語モデルを開発するAIエンジニア」「音声認識モデル生成のAIエンジニア」を時給4000~5000円で募集しているのも確認できます。このような組織体制で、大規模言語モデルを含めてデジタルクローンやパーソナルAIなど多数の製品を開発していたことになります。
開発費のコスパ高すぎ!?
オルツの研究開発費は23年が5億9348万7000円、24年が13億6000万4000円でした。この金額で大規模言語モデルを含めて、デジタルクローンやパーソナルAIを含めた多数の研究開発を実現できるでしょうか。
前述の通り、オルツの正社員は23人で、業務委託として外部のエンジニアにもクラウドソーシングで依頼しています。そこで業務委託費を見ると、23年が4億1787万8000円、24年が10億2612万円です。
業務委託においてフルタイム(1日8時間・月20日以上)で稼働する人材は17人にとどまり、半年以上に渡って継続的に稼働する人材は12人です。職種について明らかにされておらず、研究者やエンジニアかは分かりません。
研究開発や大規模言語モデルを含む製品開発に取り組むには、通常は年単位の時間がかかります。さらに大規模言語モデルの開発には、人件費だけでなくGPUの費用も必要です。この人材と投資額で、大規模言語モデルのみならず、パーソナルAIやデジタルクローンを開発できるのでしょうか。
一方でプレスリリースで大規模言語モデルの受託開発を発表しており、費用は約20億円からとしています。受託開発の実績として公表されているものはまだありません。さらに前述で紹介した自社製品においても、導入事例は極端に少ないです。大量のプレスリリースはあるものの、AI GIJIROKU以外の製品における導入事例が紹介されていません。実証実験や効果検証を開始するものの、その後は進展がありませんでした。
数少ない動きがあった事例としては、23年11月に発表された教科書を出版する東京書籍(東京都北区)との協業があります。25年4月に、対話で問題や解説を生成する「教科書AI ワカル」というサービスを発表したものの、展示会における体験版の公開にとどまります。
他の事例はM&A仲介におけるクローンマッチングにおいて3件の成約があったものの、売上全体の12%を占める部門のさらに一部なので業績に与える影響は軽微です。多額の資金と時間を投じて開発した製品の多くは、実証実験やいまだ売上に結び付く気配はありません。
このように資金調達やプレスリリースに対して実績が乏しく、売上につながるのは導入実績として会社のロゴを多数掲載するAI GIJIROKUのみという状況でした。しかし、今回の調査結果によってAI GIJIROKUすら、売れていなかった可能性もでてきます。
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企業への生成AIの導入活用やDX支援を手掛ける、AIコンサルタントのマスクド・アナライズさんが“生成AIの今”を愛を持って解説していく。
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