あなたのスタートアップは、AI のパターンマッチングのピッチよりも優れたものに値する

AI をめぐる熱狂により、多くの創業者が ChatGPT のような LLM にプレゼン資料の作成を任せるべきかどうか疑問に思っています。結局のところ、AI がコードを書いたりマーケティング コピーを作成したりできるのであれば、スタートアップのストーリーを AI に任せてみるのも悪くないのではないでしょうか。

一言で言えば：いいえ

LLM は本質的には洗練されたパターン マッチング ツールですが、画期的なアイデアには不向きだと思います。これらのモデルは、トレーニング データの統計パターンに基づいて次にどの単語が来るかを予測することで機能します。つまり、本質的には「この文を完成させる」という複雑なゲームをプレイしていることになります。魔法のように見えるかもしれませんが、最終的には以前に見たパターンに縛られ、真に斬新な考えではなく、読みやすいリミックスを作成します。

ほとんどのモデルは、出力に少しのランダム性（AI 研究者が「温度」と呼ぶもの）を加えることで洞察を偽装しようとしますが、このランダム性でさえも、あくまで統計セットから抽出しているにすぎません。あなたのスタートアップのアイデアは、パターン マッチングの反対です。あなたは、パターンを破る、現実世界の洞察に基づいた何か新しいものを構築しています。破壊的な何かです。

創業者が本当のチャンスをどのように見極めるか考えてみましょう。彼らは日常生活の摩擦に気づき、業界の非効率性を見つけ、誰も解決していない問題を直接体験します。このようなパターンを打破すること、つまり、すでにあるものより欠けているものを見ることは、まさに LLM ではできないことです。LLM は、既存の成功企業についてすべて語ることはできますが、次のブレークスルーにつながるギャップを特定することはできません。

AI の有効性にかかわらず、ピッチ デッキの作成は最終製品だけの問題ではありません。これは、創業者が市場、ユーザー、競合状況についての考えを具体化するための精神的な訓練です。このプロセスを AI にアウトソーシングして省略することは、誰かに腕立て伏せをしてもらって体を鍛えようとするようなものです。本当の価値はデッキ自体にあるのではなく、作成中に構築するメンタル モデルにあります。

数え切れないほど多くの創業者とプレゼンテーション資料の作成に携わってきた私は、派手なスライドは価値の半分に過ぎないと何度も耳にしてきました。資金調達から得られるより良い成果は、ベンチャー企業に対する理解を深め、それが変化する世界にどのように適合するかを知ることです。今後数年のうちに AI が十分に進歩して本当に素晴らしいプレゼンテーション資料を作成できるようになったとしても、私は創業者に手動で作成して、深い洞察を体験することを勧めます。

AIが実際に意味を持つ場所

とはいえ、AI は売り込みのプロセスでまったく役に立たないわけではありません。AI を補助的なツールとしてではなく、時々使うツールとして使うことを検討してください。

創業者の中には、逆に言うことが少なすぎるという問題を抱えている人もいます。言い換えれば、言いたいことが多すぎるのです。構築に取り組んでいるときは、文や半文で済むところを段落で書きがちです。ここで AI が活躍します。効率的な編集者としてです。冗長なスライドを AI に入力すれば、コアとなる洞察はそのままに、メッセージを本質的な要素に絞り込むことができます。創業者の経歴は明らかにこの処理の対象です。AI は、とりとめのない経歴を、なぜその人がこの特定の問題を解決するのに適任なのかという鋭い物語に変えることができます。同じアプローチは、研究論文のような市場分析スライドや、技術的な詳細に埋もれてしまった製品の説明にも有効です。

繰り返しになりますが、テキストを自分で削減するという精神的な訓練は、ビジネスにとって本当に重要なことを理解する上でおそらくより役立つでしょう。しかし、このように AI を使用すると、少なくとも幻覚の問題や斬新な洞察の欠如は回避できます。

プレゼンテーションの準備が整ったと感じたら、AI を使ってプレゼンテーションを見直し、練習することができます。Fornax.ai などのツールは、プレゼンテーションを一般的な戦術に照らして分析し、常識を破っている箇所 (良い意味でも悪い意味でも) をハイライトします。さらに、Yoodli などのプラットフォームは、プレゼンテーションのペースから質問への対応まで、あらゆる点について AI フィードバックを提供することで、口頭でのプレゼンテーションの練習に役立ちます。

重要なのは、AI はプレゼンの作成ではなく、プレゼンの洗練化を支援するということを覚えておくことです。独自の洞察、経験、解決しようとしている問題に対する深い理解は、依然としてあなた自身にかかっています。