「中国のAI企業が、OpenAI o1に匹敵する推論能力を持つモデルをオープンソースで出してきた！ しかもAPI料金がめちゃくちゃ安い？ これ、単なる技術ニュースを超えて、やばいくらい世界に衝撃を与えるかもしれない。さらにOpenAIが次に控えている“o3”がノーベル賞級の知能を持つとか、もうSFかよ？ そう思っている人、けっこういるんじゃない？ かくいう自分も、「この先どこへ向かうんだよ、人類？」とワクワクと不安の両面で胸がザワついてる。
この記事では、これまでの対話内容をまとめつつ、「DeepSeek R1」と呼ばれる中国製の強力なLLM（大規模言語モデル）や、OpenAIのo1/o3との比較、さらにAI技術の“蒸留”やオープンソース化が引き起こす影響、そして地政学的な緊張感まで、ぜーんぶをひとまとめに掘り下げる。
ただのスペック比較で終わらないよう、危険な話もぶっちゃけていく。最後には「結局どうなるんだよ？」というまとめと、ちょっとしたアクションプランも用意してる。「壮大な未来のシナリオ」でガンガン盛り上げて、最後は少し感動（？）で終わりたいなと思ってるんで、ぜひ最後まで読み通してくれ。
1. DeepSeek R1とは？
1-1. 突如現れた“OpenAI o1級”モデルの衝撃
いきなり中国のAI企業が「俺たちのモデルはOpenAIのo1に匹敵するぜ！」とブチかましてきたら、そりゃ業界は大騒ぎになる。特に「R1は推論能力に優れ、数学やプログラミングにも強い」と言われているから、みんなが注目するわけだ。
なにせAIモデルの大半は“クローズド”な時代が長かった。OpenAIがChatGPTで世界を席巻しているのを見れば、競合勢力が「オープンソースで対抗しよう！」と奮起するのは自然な流れ。DeepSeek R1はその象徴的な存在となり、突然の登場で一気に市民権を得た感がある。
そして、ただのフリー素材じゃない。「o1と同等」って言葉がマジなら、技術力がすごい。大規模言語モデルの開発はGPU資源やデータセット、研究リソースが超膨大だから、本腰を入れた大企業や国策の支援なしには難しい。だから「中国が本気出してきたぞ…」という空気が漂い始めたのも無理はない。
1-2. オープンソース化と超安価APIのインパクト
さらに衝撃を与えたのが、モデルのオープンソース（重み含む）を予告していた点とAPI料金の激安設定。これまで高性能LLMを使おうとすると、有料APIでそれなりの金額を取られてきた。しかしDeepSeekが「OpenAI o1よりも格安」とぶち上げると、「おいおい、いよいよ価格破壊来るか？」となるわけ。
安い＋オープンソース → 参入障壁がグッと下がる。個人や中小企業、大学の研究室でも、最先端に近いモデルを手軽に触れる。AI分野の進化が一気に加速していく可能性があるのは確かだ。
1-3. 中国が狙う“AIソフトパワー”戦略
「なぜ中国の企業がこんな太っ腹なことを？」と勘繰る人も多い。そこには“ソフトパワー”の獲得が絡んでいる。オープンソースは海外の開発者コミュニティを取り込みやすいから、国際舞台での支持を集める武器にもなる。
さらに、地政学的には「アメリカのAI覇権を揺さぶる強烈な一手」であることも否めない。国家戦略レベルで中国が裏から資金を出しているかは定かじゃないが、少なくとも政府が興味津々なのは間違いない。自国産のAIモデルが世界標準になれば、いろんな分野でメリットを得られる。
2. OpenAI o1との比較とベンチマーク評価
2-1. AIMEやMATHで見せた強み：本当に優位？
DeepSeek R1は、高校数学や競技プログラミングといったベンチマークの一部でOpenAI o1を凌駕する数字を出した、という報告がある。これは事実ならすごい。数学系のベンチマークは「本物の推論力」を測る指標のひとつだから。
実際、ChatGPT（GPT-4）ですら、ある種の算数や長文問題で苦手を露呈するケースがある。だからDeepSeek R1が「複雑な数式を難なく解けます」とか「競プロのタスクを高速クリアします」みたいな評価を示すなら、それは確かに高性能の証拠と言えそう。
2-2. まだまだ怪しい？ 性能懐疑論と誇大広告疑惑
ただし、一部のタスクで優位だからと言って、汎用性や自然言語のやりとり全般でOpenAIモデルを超えたかは怪しい。誇大広告疑惑もつきまとう。「あのベンチマークは特定の分野だけ好成績、ほかはボロ負けじゃん？」みたいな話がRedditや研究者コミュニティで出ている。
オープンソース化されたら、全世界のAIエンジニアがモデルを検証して真偽を確かめるだろう。そこで性能が真に証明されれば評価が一気に高まるし、逆にメッキが剥がれれば「なんだよ、言うほどじゃねえな」となる。
2-3. 「推論過程の可視化」はゲームチェンジ？
DeepSeek R1がアピールしている大きな特徴の一つが、AIの内部“思考プロセス”（CoT）がステップごとに見られること。これはユーザーとしては面白いし、AIへの信頼を高める要素にもなる。
でも同時に、AIが何を考えているかが丸見えになると、ジェイルブレイクや脆弱性の利用も増えるんじゃないかという懸念も出る。これは高い透明性ゆえの功罪と言えるかもしれない。
3. 中国製AIモデルが無料公開される恐怖とワクワク
3-1. 安全保障リスクとテクノロジー拡散
AIの軍事・監視への応用を考えると、米国が中国を警戒するのは当然だろう。にもかかわらず、高性能モデルがオープンソースでばら撒かれれば、誰でも入手可能になる。規制で止めるのはほぼ不可能。
そうなるとテロ組織や犯罪集団に渡るリスクも増すし、偽情報・フェイク動画の量産ツールとして悪用されるかもしれない。国際社会としてはたまったもんじゃない。
3-2. 先端技術が“民主化”されるメリットとデメリット
しかしAIコミュニティにおいて、「技術の民主化」は常に大きな価値観。今までは一部の巨大企業や先進国にしか高性能モデルを持ち得なかったのが、オープン化によって世界中の研究者やスタートアップがイノベーションを起こせるようになる。これは素直に興奮すべき話でもある。
ただ、民主化された技術は時に狂暴になる。たとえば核技術だって、一部の国が独占していた頃より拡散してからのほうがリスクが増えた。AIも似たような道を辿らない保証はない。
3-3. ゲームチェンジが加速してもう止まらない未来
要するに、「深刻な懸念はあるけど、たぶんもう止まらない」。現状を見れば、各所でオープンソースLLMが次々と出回っている。DeepSeek R1はその流れに拍車をかける存在で、完全にゲームチェンジの風を起こしそうだ。
4. OpenAIが抱えるジレンマ：高性能モデル vs. 蒸留リスク
4-1. “蒸留”とは何か？ モデル抽出攻撃の真実
「蒸留」というのは、簡単に言うと“ブラックボックスモデルの出力を大量に集めて、それを使って自分のモデルを学習させる”手法。たとえばOpenAIのAPIに質問を何百万回も投げて、その回答ログを教師データにすれば、ある程度“模倣”が可能になる。
これはセキュリティ的には「モデル抽出攻撃」とも呼ばれている。ただし、究極に同じ性能になるかどうかは別問題。実際には大規模データと莫大な金が必要だし、本家の内部パラメータまでは完全に再現できない。
4-2. クローズドモデルを防衛できるのか？
OpenAIは規約やアクセス制限で、大量問い合わせによる抜き取りを防いでいる。とはいえ、悪意のある集団が時間と資金を惜しまなければバレずに行うこともできなくはない。
となると、クローズドにしていても高性能モデルが“抜き取られる”リスクはゼロじゃない。ただし、そこまでのコストをかけるなら素直に自分でモデルを作るかもしれないし、そこが悩ましいところ。
4-3. ビジネスとしての“先行者メリット”と収益確保
結局、OpenAIやAnthropicなどのクローズドモデル企業は「先に最強モデルを作り、APIサービスで収益を得る」戦略。蒸留や競合が迫ってきても、どんどん次世代を出すスピード感でリードし続ければ、ビジネス的には損しない。
AppleがiPhoneの模倣を大量生産されてもブランド力で勝ち続ける…みたいな構図を想像するとわかりやすい。「蒸留される → 追いつかれる → しかし自分はさらに先を行く」ことで利益を取り続けるわけだ。
5. o3という“ノーベル賞級”の次世代LLMが来るらしい
5-1. 本当に毎晩ノーベル賞級のアイデアを生み出すのか？
OpenAIが次に出そうとしている“o3”モデルは「ヤバいくらい賢い」「毎晩ノーベル賞級の発明を思いつく」なんて噂まである。あくまで誇張かもしれないけど、GPT-4や5のときも「こんなに早く進化するとは…」と驚いた実績があるから、なんだか信憑性を感じてしまう。
もしそれが本当なら、学術や研究の世界は根底から揺らぐ。“人類史上初めての真の天才AI”が誕生するかもしれないから。
5-2. “スーパーモデル”が世界を激変させる可能性
そもそも今のLLMだって、昔の基準からするとすでに“魔法”みたいな存在。そこに輪をかけて賢いo3が出てくるなら、ビジネスや教育、芸術、医療、あらゆる分野が激変するだろう。
さらに大企業だけじゃなく、個人開発者も活用できるようになったら、「もう人類の知的作業は全部AIでいいじゃん？」という極端な意見も出てきそう。
5-3. その完成度でもやはり蒸留される？ 大本命の攻防
いくら凄まじい性能を誇っても、APIが提供される限り蒸留の可能性はゼロにならない。OpenAIが儲けるのは自由だが、時間の問題で似たモデルがどこかに生まれるかもしれない。
本家としては、それを見越してさらに先を行く戦略を続けるしかない。要は“イタチごっこ”というわけだ。
6. DeepSeek R1の背景にある大規模学習の可能性
6-1. OpenAIをハッキングしたわけじゃない？ 普通に再現可能？
「クローズドなo1と同等性能って、盗んだんじゃ？」なんて陰謀論が飛び交うが、AI研究に詳しい人なら「いや普通に独自開発した可能性高いよ」とも言う。
なぜなら、Transformerアーキテクチャや大規模事前学習、RLHFなどの基本理論はすでにオープンな研究コミュニティで共有されている。さらに中国には膨大なデータとGPUリソースがある。だからアーキテクチャの骨格を真似して、時間とお金を注ぎ込めば、o1に近いものを作るのは十分あり得る。
6-2. ベースはLlamaやQwen？ 中国大手のリソース活用説
近年、MetaのLlamaやアリババのQwenなど、高性能モデルがバンバン出てきている。DeepSeek R1がそれらを土台に改変し、RLHFや強化学習を重ねたというシナリオも自然だ。
大手IT企業や国レベルの支援が裏で動いているなら、さらに潤沢な計算資源を回せる。こう考えると、別におかしな話ではない。
6-3. RLHFと独自強化学習で「コールドスタート」を突破
DeepSeekがアピールしている「強化学習のみで学習したDeepSeek-R1-Zero」というアプローチも興味深い。教師ありデータがなくても、複雑な推論を身につけさせられるのか？ という新しい可能性を示唆している。
ただ、本当にそれだけでo1級まで行ったのかは怪しい。「結局あとから普通にファインチューニングしたんじゃないの？」という声もあるし、そこらへんは続報を待ちたいところ。
7. 地政学とAI冷戦：米中対立と技術覇権
7-1. 輸出規制とオープンソースの矛盾
アメリカは高性能半導体や先端技術の輸出を中国に制限している。にもかかわらず、AIモデルはソフトウェアとしてネット上で拡散可能。物理的なチップを規制しても、モデル自体がオープンソースで世界中に広まったら、どうしようもない。
これは、ある意味“抜け穴”状態。規制の網を潜り抜けて、中国側が独自にGPUクラスターを作ることもあるだろうし、一度公開されればさらにコピーが出回る。
7-2. 先進技術が拡散してしまう怖さ
現代の紛争やテロを想像すると、AIはサイバー攻撃や情報操作、ドローン兵器の制御などに使われるかもしれない。高性能モデルを手にした国や組織が大規模な混乱を引き起こすリスクは増大する。
「安全保障上は洒落にならない」という声があっても、いったん流出したモデルを回収する手段はない。これもオープンソースのジレンマだ。
7-3. ソフトパワーの奪い合いとAIの“民主化”という名の隠れ蓑
結果、米中のAI冷戦は激化する。だが、中国企業は「民主化」「オープンソースによる世界への貢献」と言えるし、国際的な研究者コミュニティも歓迎しがち。アメリカ側からすれば大いに警戒だが、表立って弾圧できるかというと難しい。
8. そもそも「ユーザーは得するの？」 な視点
8-1. 価格破壊がもたらす恩恵：誰でも強いAIを使える時代
ユーザーという立場で考えると、今までは高価なAPI代に頭を抱えていた人々が多かった。OpenAIやAnthropic、Google Cloudのモデルをガンガン使えば便利だけど、費用がかさむ。
そこにDeepSeek R1のような激安モデルが登場すれば、スタートアップや中小企業、あるいは個人プロジェクトでも採用しやすくなる。「試しにAI導入してみるか！」というハードルが下がるわけだ。
8-2. 関連業界の混乱とメリット：開発者、スタートアップ、中小企業
さらに開発者コミュニティにとっては、オープンソースのモデルをいじり放題なのが大きい。学習済み重みを手元に置いて自分好みにカスタムすれば、独自サービスを素早くローンチできる。
一方、すでに高価なAIサービスを提供していた企業は厳しくなるかもしれない。価格競争や差別化の難しさに直面するだろう。だが、それもまた技術進歩の宿命か。
8-3. “安いAI”が先進国だけでなく新興国のゲームチェンジになる？
興味深いのは、オープンソース・低コストによって、技術リソースが乏しい国々でもハイレベルなAIを導入しやすくなること。これは本当の意味で「世界規模のイノベーション」を誘発し得る。
新興国や地方の小規模事業が、大企業に匹敵するAI能力を手にしたら、ローカル課題の解決や新ビジネス創出が活性化するかもしれない。
9. 大規模言語モデルの「思考過程公開」問題
9-1. CoT（Chain of Thought）開示とジェイルブレイクのリスク
DeepSeek R1が売りにしている“推論可視化”は、使う側にとっては嬉しい。AIがどうやって結論に至ったかが透明に見えることで、バイアスやエラーをチェックできるから。
しかし、モデルが内部で考えているステップ（chain-of-thought）が丸わかりになると、そこを利用して悪意のプロンプトを仕掛ける余地も増える。ジェイルブレイク・プロンプトが強化される可能性があるわけだ。
9-2. AIが“何を考えているか”を見たい人間の欲望
ここは哲学的にも面白いポイント。人間はAIを使うだけじゃなく、「AIがどういう思考で出力してるのか？」を知りたがる生き物だ。科学や研究のためにも大事だし、倫理監査の観点でも必要。
でも、それをAIの“本音”と呼べるかどうかは微妙。そもそもLLMは確率的に文章を生成しているだけで、“意識”や“本心”があるわけじゃない…という議論もある。
9-3. 透明性がもたらす信頼性と、裏返しの脆弱性
要するに「やったね、ユーザーは安心だね！」って単純な話でもない。透明になるほどハックされるリスクも高まる。オープンソースとも通じる構図だが、**「透明性 vs. セキュリティ」**という二律背反がますます顕在化するかもしれない。
10. 究極のAIが誕生したら「真似され放題」か、対策はあるのか？
10-1. “1日1千万リクエスト”でも足りない？ 蒸留のコスト
蒸留をするには膨大なAPIコールが必要だ。1回や2回じゃどうしようもない。ほぼ無限に問い合わせ続ける勢いでデータを集めないと、モデルの挙動を十分に模倣できない。
それには時間も金もかかる。OpenAIが1,000トークンあたりいくら…なんて料金設定をしているなら、ドカーンと請求書が飛んでくる恐れもある。そこのコストを負担してでも蒸留をやる意味があるかどうか、微妙なところだ。
10-2. サービス全体で囲い込み、ブランドで勝つ手法
結果、企業側の対策としては「どこよりも使いやすいUIを提供する」「独自のプラグイン・拡張機能で囲い込む」「セキュリティとサポートを充実させる」など、モデル性能以外の要素で競争することになる。AppleがiPhoneでやってきたように、エコシステム化してブランド力を高めるわけだ。
10-3. 同時発生的に世界がAIモデルを自作できる現実
しかし昨今のOSS界隈を見ればわかるとおり、Llamaのリークから続々と派生モデルが誕生している。あの流れを考えると、極秘扱いのモデルであっても1年後には類似品が世界に溢れる未来だって大いにあり得る。
つまり、企業がどんなに頑張っても、「性能の鎖国」はできない。常に追われる立場で走り続けるしかないのが、このゲームの本質。
11. AIオープンソースの未来：コモディティ化とサービスの主戦場化
11-1. モデルそのものがタダ同然に拡散したら
もし本当に高性能モデルが無料で入手できるようになったら、モデル自体の価値は限りなく0に近づく。そこでは、何をどんなふうに活用するかというサービス設計やアプリの使い勝手がカギになる。
「いいモデルを持ってる」よりも、「それをどう売り方や体験設計に落とし込むか？」が勝負。スマホOSがAndroidでタダ同然化した後、各メーカーやサービスがUI/UXで差別化を図った歴史を思い出すと分かりやすい。
11-2. 差別化ポイントはUI/UX？ アプリ・プラグイン・ソリューション？
例えば、特定業界に特化したカスタムLLMや、使いやすいチャットUI、豊富なプラグインと連携…などでユーザー体験を向上させれば、たとえ中身のモデルがみんな同じでもビジネスとして成り立つ可能性がある。
また、ビジネスデータとの統合やセキュリティ保証など、企業向けの付加価値が重要視される。ここでクローズドなサービスやブランド力が効いてくるわけだ。
11-3. Apple的ブランド戦略か、Android的オープンエコシステム戦略か
OpenAIがApple的に「高額でも最高級のサービスを提供し、世界中の大企業を顧客に抱える」道を行くのか、それとも「ある程度オープンなエコシステムで幅広いデベロッパーを巻き込む」方向に進むのか。いろいろシナリオが考えられる。
DeepSeekのように完全にオープンソースにしてしまう場合は、Android寄りの戦略と見ていい。あるいは、中国版Androidとして世界進出を狙っているのかもしれない。
12. 具体的アクションプラン：どう動くか？
ここで「じゃあ自分はどういう行動を取ればいいの？」という疑問に答えるため、立場別にざっくりアドバイスしてみる。
12-1. 個人・小規模開発者：安いAPIを活用して一歩先を狙う
- まずはDeepSeek R1や他のオープンソースLLMを試してみて、どれだけ実用レベルなのか確かめよう。
- 特定領域の知識をさらにファインチューニングして、ニッチな分野で先行者になる手もある。
- 開発コストが下がる分、アイデア次第で一発逆転のアプリやツールを作れるかもしれない。
12-2. 中堅企業：即席でPoCを回し、競合優位へ
- 社内プロジェクトで「AI導入しようかどうしようか」悩んでるなら、今がチャンス。安価なモデルを試しに導入してPoCし、データ活用のノウハウを蓄積する。
- 大手が慎重に動いているうちに、中堅のフットワークで新しいAIビジネスを始めると、意外と市場をリードできることもある。
12-3. 大企業・政府：独自モデルか？ それともオープンソースへの参加か？
- 膨大なデータを抱える大手は、あえて自前でモデルを作るか、オープンソースをベースに独自拡張するかの選択肢がある。
- セキュリティやプライバシーの問題が大きい場合は、外部APIに依存しすぎない体制を作るのも重要。
- 国や自治体レベルでは、産業振興やリスク管理を考えて、オープンAIインフラの導入を検討する時期に来ているかもしれない。
13. さらに深い“次の次”を考える：AIが行きつく先
13-1. 超知能の「連鎖的自己改良」は引き起こるか？
AIが自分を改良して、さらに賢いAIを作り、それがさらに自分を改良して…という“シンギュラリティ”論が昔からある。現時点では妄想っぽいが、近年の進歩スピードを見てると「絶対ない」とも言い切れない。
もしそんなことが起こったら、人間は「使い方」で悩む以前に、コントロール不能になる可能性すらある。ちょっとSFじみてるけど、今のAI発展ぶりはあまりにも早いから、悠長には構えていられないのかもしれない。
13-2. 倫理と制御の板挟み：誰が“ストッパー”になる？
高性能AIが悪用される危険や不幸な事故を防ぐには、なんらかの規制や安全策が必要だという声が出てくるはず。でも規制が厳しすぎるとイノベーションが阻害される。
さらに、どの国や組織がルールを決めるのか？ 米国がリードしたいのに中国は従わないとか、国際合意が難航しそうな気配がプンプンする。
13-3. 文明の転換点か、あるいは終焉か？
悲観的には「このまま行くと、AI兵器やマインドコントロール技術でディストピア確定」と言う人もいれば、楽観的には「AIが人類を全方位でサポートし、ユートピアが訪れる」と期待する人もいる。
現実はその中間を揺れ動くだろう。いずれにせよ、これは文明の在り方を根本から変える出来事だ。歴史の大転換点を我々は生きている。
14. まとめ：AI冷戦からAI共創へ向かうシナリオ
14-1. 中国とアメリカの対立は激化するが、同時に協調も？
米中対立はエスカレートしていくかもしれないが、一方で世界規模の研究者コミュニティは「協力して技術を進歩させたい」という思いもある。コロナワクチン開発のように、結局は協調路線を取らなきゃ進化しない面も大きい。
だから、短期的にはいがみ合いながらも、長期的には国際ルールや共同研究がさらに拡張していく可能性もある。
14-2. オープンソースの奔流を止める術なし
AIモデルのオープンソースという大洪水はもう止まらない。DeepSeek R1がその急先鋒になり、OpenAIやMeta、Googleが追随してさらなるモデルを開発し、OSSコミュニティも高速で派生モデルを産み出す。
この勢いの中では、誰かが「待った！」をかけようとしても、結局どこかで流出する。そこからイノベーションも生まれれば、リスクも増す。
14-3. 結局は「人間の器が試される時代」
最先端技術を“どう使うか”は人間に委ねられている。歴史的に見ても、革命的テクノロジーは常に可能性と恐怖を両手に抱えていた。AIだけが例外ということはない。
自分たちが十分に成熟していなければ、どんなに素晴らしいツールも悪夢をもたらす。逆にうまく使いこなせれば、人類は大きく飛躍するはずだ。
15. おわりに
さて、ここまで散々ぶっちゃけながら未来の混沌と興奮を語ってきた。読んでる途中で「もう頭がパンパン…」と疲れちゃった人もいるかもしれない。
だが、締めとして強調したいのは「AIの進化は確かに爆発的だが、それでも“人間”の価値は消えない」ということ。人間だからこそ持つ創造性や、他者と共感しあう感情、そこにしか生まれないストーリーがある。
AIモデル同士が高度にやり取りして、新しいアイデアや音楽、アートを生み出したとしても、それを“愛する”のは人間だ。人間の感情や倫理観があるからこそ、技術に命が吹き込まれる。世界はそこに感動が宿る。
AIをめぐる議論は、今後もますますヒートアップするだろう。中国VSアメリカの覇権争い、安全保障上の課題、オープンソースの破壊力…ハラハラするニュースが続くかもしれない。でも、同時にワクワクもある。
技術が民主化されれば、どんな小さな組織や個人でも革新的なことを起こすチャンスが巡ってくる。それこそ、1人の少年少女がガレージで“次のDeepSeek R1”を作ってしまう、なんて時代も夢じゃない。
最後にひとつ言うなら、やっぱり未来のカギを握るのは「どういう世界を望むか？」って人間側の意思だ。滅亡かユートピアか、その間のグラデーションを選ぶのも結局俺たち次第。
だから、この記事を読んだ人が少しでも「じゃあ自分は何をしたいんだ？ どう動こう？」と考えるきっかけになれば嬉しい。そして、「AIなんかに負けないぜ」という燃え上がる闘志でもいいし、「AIを相棒にして世界を面白くしたい！」っていう夢でもいい。
そういう“人間の想い”こそが、技術を使いこなす源泉だろう。新たな旅路の始まりに、ほんの少しの感動と希望を抱きながら、ここで締めたいと思う。
【おまけ：アクションプランのまとめ】
- 個人レベル: オープンソースLLMや安価なAPIを積極的に試し、小さなサービスや学習用環境を作ってみる。過剰に怖がらず、新技術に触れながら「何が面白いか？」を掴む。
- ビジネスレベル: 大企業・中堅企業問わず、PoC（概念実証）を素早く回して組織的な知見を蓄積。社内データとの統合やセキュリティの課題は早めに洗い出し、アクションを起こす。
- 社会的視点: 倫理や安全保障の問題を一緒に議論する場を増やす。国際連携やルール作りにも目を向ける。AIが普及していくほど、この問題は他人事じゃなくなる。
未来はまだ書き換え可能だ。AIによる連鎖的な創造が続く限り、僕らはその進化の当事者として生きる。どうせなら、世界を少しでも面白いほうへ転がしていきたいよな。
（ここで終わる。だけど本当は、これからが始まりなんだよ。）
■追伸：ビジネスを自動化するための無料講座
「ネット集客と販売を自動化するなら, 最低限これだけは知っておきたい」という内容を1冊の教科書としてまとめました。
また, 最近のAIの台頭を受けて, これをどう捉え, どう使うかといった内容も加筆しています。
投稿者プロフィール
- 社会を静観する人
-
近況：Netflix, ゲーム, 旅, 趣味の日々。
■趣味
読書, 映画鑑賞, 音楽, 旅行
■ビジネス歴
・2011年9月頃にオンラインビジネスに参入
└ブログ, SNS運用, YouTubeなどの各ジャンルを経験
・オンラインビジネスチームへの参画
└各プロモーションのディレクター兼コピーライター,
他社へのコンサルティングなどを経験
└他社とのジョイントベンチャー（共同事業）
└海外スタートアップへの参加（コミュニティマネジメント, コピーライター）
■現在
・オンラインスクールの運営
・個人, 法人向けのマーケティング, 商品開発等のサポート
■考え方
バイト, 会社員, フリーランス, 経営者...などの働き方を経験した結果,
「群れるより1人で稼ぐ方がストレスが無い」と気づく。
現在は集客, 販売, サービス提供を仕組み化（自動化）。
■活動目的
「自由な人生を実現したい」
「ネットビジネスに興味がある」
「始めたけど結果が出ない」
という人へ最適解を提供。
この記事へのコメントはありません。