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G1新世代リーダー・サミット2023 第3部全体会
「AIがもたらす可能性と多様性～AIネイティブ時代に先駆け発揮するリーダーシップ～」甲斐駿介×北川拓也×玉城絵美×任宜×湯浅エムレ秀和
（2023年７月9日／ユナイテッド・ワールド・カレッジISAKジャパン）
これまでも様々な分野でAIが開発、社会実装されてきたが、とりわけChatGPTをはじめとするGenerative AIが今後未来に生み出す可能性は計り知れない。その利便性の高さ故に、企業・教育機関・自治体等で幅広い分野での導入も期待されているが、各所で規制する動きと活用する動きが同時に起きている。今後、益々AIが世の中に浸透していく中で、U-40世代ならではの角度から、AIを上手く活用し、世界をリードする道筋を探る。（肩書きは2023年7月9日登壇当時のもの)
◇甲斐 駿介（株式会社リクルートホールディングス Head of HR tech product）
プロフィール：
リクルートホールディングス Head of HR tech product JP 昨年までアメリカのIndeedにて、Search engineからHiring platformへの進化を従事。現在は引き続きGlobal HR tech領域におけるプロダクト進化、そしてリクルートグループ国内の全HR サービスのプロダクトヘッドを兼任。 自身の会社としてグローバルプロダクトへの投資、プロダクトマネジメントの参画も行っている(Crypt, AI領域がメイン)
◇北川 拓也（QuEra Computing 戦略顧問）
プロフィール：
経営者、公益社団法人Well-being for Planet Earth共同創業者兼理事。元楽天グループ常務執行役員CDO（チーフデータオフィサー）として、AI/データ戦略、研究、実行を担い、インドやアメリカを含む五拠点の海外組織を統括した。理論物理学者としては非平衡でのトポロジカル物質の理論に貢献、20本以上の論文を出版。トポロジカル物質を産業化するTopologic社を共同創業した。
◇玉城 絵美（H2L株式会社 創業者・代表取締役）
プロフィール：
人間とコンピュータの間の情報交換を促進することによって、豊かな身体経験を共有するBodySharingとHCI研究とその普及を目指す研究者兼起業家． 2011年に手の動作を制御する装置PossessedHandを発表しTime誌が選ぶ50の発明に選出， 2012年にH2L,Inc.を創業し，UnlimitedHand, FirstVRなどの製品を発表しサービスへと展開． 2020年国際会議AugmentedHumanにて，近年で最も推奨される研究論文として表彰．
◇任 宜（スマートニュース株式会社 取締役 CSO(最高戦略責任者)）
プロフィール：
2007年東京大学工学部化学生命工学科卒業、2009年同修士課程修了、修士。戦略コンサルティングファームのドリームインキュベータ社で官庁及びIT/エンタメ/製造業などのコンサルティング業務に従事した後、中国オフィスの立ち上げに参画。その後、DeNA社に入社し、DeNA ChinaのVPとして人事、アライアンス、ゲーム開発など各ポジションを担当。 2014年2月にDeNA ChinaのCEOに就任。 DeNA Chinaを中国有数のゲーム企業として中国大陸およびAPACリージョンのモバイルゲームパブリッシャーまで育てた後、スマートニュース株式会社に入社。2019年5月より現職。
◇湯浅 エムレ秀和（グロービス・キャピタル・パートナーズ パートナー）
プロフィール：
主に産業変革（デジタルトランスフォーメーション）を目指す国内ITスタートアップへ投資。投資担当先は、GLM（M&A）、フォトシンス（TSE 4379）、センシンロボティクス、MFS、New
Standard、Matsuri Technologies、Global Mobility Service、Shippio、CADDi、Estie等。
グロービス経営大学院（MBA）講師。
ハーバードビジネススクール卒（MBA）、オハイオ州立大学ビジネス学部卒。
00:00 オープニング
00:53 それぞれの研究テーマ最前線と自己紹介(北川氏、甲斐氏、任氏、玉城氏)
22:41 技術が発展していくと、未来はどうなっていくのか(任氏、甲斐氏、北川氏、玉城氏)
41:50 質疑応答①
-テクノロジー使用における倫理観をどのように議論すべきか。
-時間と健康とストレスが明確に測れれば労働時間規制は解放できると思うが、どのくらいの精度で出来そうか。
-AIを制す者が世界を制すような状態になっていくのか。
-医療において技術は進歩しているが「技」は衰退している。ここをどのような技術で改善出来るのか。
52:45 質疑応答②
-今後AIの発展で作る売るスピードが強化されるときに、環境問題に対してどのように対応すべきか。
-アプリケーションレイヤーで一番ブロックバスターになっていくものは何か。既存のテックジャイアントが生成AIによって起こり得るディスラプティブリスクはあるのか。
-AIとインクルーシブの観点で、何か考えはあるか。
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