なぜ市場のAIを活用したライティング製品はこんなに似ているのか？ どうすれば違いを出せるのか？
- Aisha Washington
- 6月7日
- 読了時間: 4分
更新日：6月17日
最近、AIを活用したライティングツールやノートテイキングツールがますます似てきていることに気づきました。最初は偶然のように思えましたが、考えてみると、それは予想されることでもあり、懸念すべきことでもあります。これは業界の成長の兆しであると同時に、真のイノベーションの欠如を示しています。私の考えを共有し、皆さんの意見を聞きたいと思います。
私は、グローバルユーザー向けの革新的でユニークなAIナレッジベースおよびノート作成ソフトウェアである remio のプロダクトデザインと開発を担当しています。市場や競合の調査は私たちの仕事に不可欠な要素であるため、私の視点は完全に客観的ではないかもしれません。もし興味があれば、こちらをご覧ください：https://www.remio.ai/waitlist ベータテストに参加できます。もちろん、一人のユーザーでありプロダクト愛好家として、客観的かつ専門的な洞察を提供します。
私の見解では、今日のほとんどのAI搭載ライティング製品やノート作成ツールは、以下の3つのカテゴリーに分類されます：
Pre-AI Era Tools（AI以前の時代のツール）（例：Evernote、Notion、Obsidian）
これらはまだAIの波にそれほど大きな影響を受けていません。それぞれが独自の道を歩んでおり、例えば Notion はローコードやコラボレーションにより注力しています。
AI Writing Tools（AIライティングツール） (例: Copy.ai、Frase、QuillBot)
AIノート作成ツール (例: Fathom、tl;dv、Granola)
最後の2つのカテゴリ（AIライティングとAIノート作成）にこそ、真の問題が潜んでいます。これらの製品は、酷似したものになりつつあります。その仕組みや提供内容において。なぜでしょうか？
先行者利益の獲得を急ぐことやコスト管理といった根本的な要因以外にも、避けて通れない理由がいくつかあります：
同じコア技術：ChatGPTの登場以来、誰もがAI機能の飛躍的な進歩を認識しています。多くの製品が同様のAIモデルに基づいて構築されており、主にテキスト生成に焦点を当てています。
類似したユーザーニーズ: 人間は本質的に利便性を求めるものです。専門職として必要とされない限り、自ら進んで文章を書いたりメモを取ったりすることは稀です。最も普及している必要不可欠なシナリオは、レポート、調査、学術論文の作成であり、これが AI Content Generation というカテゴリーを生み出しました。もう一つの一般的なシナリオは会議録であり、音声文字起こし機能と組み合わせることで AI ノート作成カテゴリーを形成しています。現在、AI ノート作成製品のうち、少なくとも7割は会議シナリオに焦点を当てていると言っても過言ではありません。
共有データソースs: AI製品は、いわゆる「ワールドナレッジ（世界知識）」と呼ばれる、公に検証されたデータに大きく依存しています。これらのデータセットは公開データで学習されているため、パーソナライゼーションに欠け、生成されるコンテンツは似通った構造や収束したスタイルになりがちです。その結果、個性が失われ、しばしば「AIっぽい」と形容される強い違和感が生じます。
多くの企業は、次のような手法を採用しています。安全で迅速 アプローチ:
ターゲット層を明確に絞り込む。
既存のAIモデルとデータを活用する。
投資対効果（ROI）を最優先する。
これにより、洗練されてはいるものの汎用的（ジェネリック） な製品が生まれます。長期的には、ほとんどのビジネスにとってこれは持続可能ではないと考えています。
そこで、「他と差別化できるか？」という問いが生まれます。いくつかの戦略を用いれば、困難ではありますが可能だと信じています。
結果だけでなく、プロセスに焦点を当てる
前述の通り、ユーザーがテキストを生成する必要があるシナリオは限られています。情報やナレッジ管理においても、ユーザーは生産者というよりは消費者のように振る舞います。ユーザーが情報を管理するプロセスに焦点を当ててみてはどうでしょうか？
忍耐強くあること
焦ってはいけません。最終的な勝者は、革新的なアプリケーションとユーザー体験を備えたアプリになるでしょう。これには、磨き上げるための時間、決意、そしておそらく幸運さえも必要です。
パーソナライズする
パーソナライゼーションが鍵となります。世界の知識は間違いなく価値があり、ユーザーにとって優れた補完となります。しかし、生産に最も近いデータはユーザーの手にあります。データセキュリティを確保した上で、差別化されたデータ資産を構築することが不可欠です。
どう思われますか？あなたもこのトレンドに気づいていますか？ぜひ議論しましょう！
