オープニングとリスナーからのメッセージ
長谷川リョーです。 高宮慎一です。ぼくらの戦略論です。ベンチャーキャピタリストで戦略プロの高宮さんと、大阪で福祉事業に取り組んでいる長谷川リョーで、戦略の話をしていく番組です。
なんすか、今日の自己紹介。めっちゃいじりようがないじゃないですか。 そのまんまじゃないですか。もうこの木戦を1年間やってきて、この導入を毎回考えてたんですけど、ちょっと
枯渇というか、プレーンなやつを混ぜていこうかな。 実は導入を考えるところが一番のプレッシャーだったっていう。
実は導入負荷がかかってたっていうところもありつつ。 今日もお便り紹介できればなぁと思ってまして、
今回はあれですね、スポーティファイ、もう実はコメントとかできるんですけど、スポーティファイでいただいたコメントで、
篠原イタチさんからいただいたコメント。 私はエピソード50、AI時代にこそ文学が必要という読書論から聞き始めたそうです。
それ以前は聞いていませんでした。 古典ラジオ他も追いついたので、しばらくは木戦メインで初回から遡って前話聞いてみようと思います。
また私も大阪で就労移行支援所属中なので、 リョーさんが経営されているB型にも興味が湧きました。
これなんかまああれなんですけど、ざっくり言うとその就労移行支援というのは2年間限定の縛りがある、
その就労支援をしてくれるタイプの場所で、僕がやってるB型というのは若干違うんですけど、
まあなんか近しいところで、まさかそういう僕と近しい業界の方が聞いてくれてるっていうのはすごい、
いろんな方が聞いてくれてるんだなという発見というか、ありがたいなと。 しかもね、イタチさんこのエピソード50でしたっけ、聞いていただいた後、
本当に遡って聞いていただいてみたいで、めっちゃいろんなエピソードにコメントをくれてますよね。
ありがたい限りで。 イタチさんありがとうございます。
ぜひぜひ皆さんも何かあったら、スポーティファイでも構わないんで、コメントいただけたらこうやって問い上げていこうかなと思っております。
AIエージェントと人事戦略の類似性
で、今回なんですけど、これは高見さんがなんか話したら面白いかもっていう感じで持ち込んでくれたテーマって、
あれですよね、AI、なんて言いましょうかね、エージェントの人事戦略みたいな話ですか、エージェントの経営組織論みたいな。
なんか最近、まあ自分も大して使いこなしてないんですけど、まあクロードとかなるべく使うようにしてるのを見ていて、
やってみて、まあそもそもクロードを使うプロセスそのものってもう本当に、なんだろう、
オペレーション設計の理想状態みたいな話なんだかなと思ってたり、それでエージェント作って走らせたりすると、エージェントを今度ね、
パフォーマンスを管理するとか、パフォーマンスをフィードバックして改善させるとかって、もうなんか
人材育成とかそのものなんで、実はAIエージェントっていう人たちが、まさに人事制度とか組織設計の対象になってくんじゃないかなっていう感覚を持って、
まあね、ドライに経営的な言い方をしちゃうと、人というリソースがいて、めちゃくちゃその
戦略的に勝つにあたって役に立つから、そのリソースを最大化するために活用するみたいな見方もできるじゃないですか。
と同時にエージェントも効率化しますと。さらに言うと、その背景にあるトークン、その背景にあるお金を効率化するみたいなのが結構
経営になってきて、本当マネージすべき対象として、今まで言って人、物、金、知恵みたいな感じで言われて、もともと人、物、金だったのが
経営が変わって、さらにそこにエージェントみたいな、出てきて、人、物、金、知恵、エージェントっていうのがマネージの対象なんじゃないかなみたいなのを持ってたというのが、ざっくり結論からなんですけど、
モデレーター業務におけるAI活用事例
僕も全然エンジニアじゃないんで、クロードコード使って、なんか自分でここだけはガードレールで危ないからとか、インフラ周りも触れてとか全然ないんで、クロードコードまでは下がれてないんですけど、コワークとかを触りまくると、めっちゃ楽しくなってどんどんどんどんやっちゃうわけですよ。
で、何だろうな、例えばなんですけど、何だろうな、こないだあるイベントで登壇してモデレーターやったんですよ。で、他に登壇したスピーカー3人とかいて、まあ普通に人がやる、そのじゃあモデレーターをやるときにその進行案を考えるとか、
進行する上で知っておくべき下情報をちゃんと自分にインプットするとかあるわけじゃないですか、そういう意味でいうとアウトプットの定義、進行案、自分が下調べとしてインプットすべき情報みたいな感じで定義して、自分でやってたプロセスをなんか客観視して抽象化すると、
まず世の中何がトレンドになっているのかを分析するみたいな、まあ今だったらなんかそれこそAIエージェントの管理とかトークンみたいな話とかって出てきたりするみたいなのをリサーチするわけじゃないですか、さらに当日のイベントのオーディエンス、誰だろうな、イベントの性質的にどういう話が受けるだろうなっていう、なんか顧客目線みたいなのを考えるわけじゃないですか。
で、さらになんかスピーカーが持っているコンテンツとして何を言ったら面白いだろうなとかって思うんで、そのスピーカーの人のインタビュー記事とか、X状の発言とかを見るわけじゃないですか。
なんで実はインプットとしては、世の中トレンド、イベントのオーディエンスの趣向性、イベントの性質、スピーカーのコンテンツみたいな3つのインプットがあるわけですよ。
で、3つそれぞれリサーチして、なんかリサーチメモみたいなの作って、それを今度3つをがっちゃんこした時に合成した時に、じゃあどういう質問の構成案で、その質問から何を引き出したらオーディエンスに価値があるのかを素盤を作るわけじゃないですか。
で、その上で人のプロセスで言うと、オーディエンスに実際当日ぶつけてみて、お、なんか今日盛り上がってたなオーディエンス。なんかいっぱい質問が来たなとか、めちゃめちゃ首ぶんぶん縦に振ってたなみたいなのを見て、フィードバックをかけるわけじゃないですか。
みたいな話を思うと、まあっていう人ができる、まあ何だろう、現実界みたいなプロセスがあって、本当はもうめちゃめちゃ人が首をぶんぶん振ってるっていうのを、なんかVRグラスみたいなの見ると満足度100とか満足度90みたいなのを定量化して数値で把握できますみたいな理想状態じゃないですか。
一方でAIエージェントが何かをするってことは理想状態に限りなく近づくことだと思っていて、人のなんだろうな、身体勢とか時間とかロジカルさの限界とかでリサーチしきれなかったものとか定量化しきれなかったものを、かなり理想的にはこうしたいなを突き詰められると、
例えばそのツイッター上でそのスピーカーの人が言っているコンテンツを分析してみたいなのを、クロームとかを使ってスクリッピングして分析して、さらに言うとそのツイッターのインプットかインゲージメントを見て、どのその人のコメントが世の中に受けたのかとかっていうのを数字で見てて、
さっき言った他の2つの要素をオーディエンスの受け、過去のイベントでこのコンテンツが受けたみたいなのを拾ってきて、オーディエンスへの傾向とかを探ったりしながら世の中トレンドもリサーチしてみたいな、でガッチャンコするじゃないですか。
で、理想的にはそこの最初の素案のドラフトでAIポチで、なんかもうその場で使えるものが出てくるのが理想なんだけど、実際やったプロセスとしては、その新考案みたいなのをもう一旦人力で直しましたと。
一旦人力で直したものをベースに、この新考案に対してモデレートする上で知っておくべきトレンド、オーディエンスの趣向性、スピーカーの発言が何みたいなのをもう一回まとめ直させて、で、さらにもう一回それをベースに新考案をブラッシュアップしてみたいなのをやるわけですね。
で、さらにもう一個抽象的なループを入れて、その新考案を人力で直したところどう直されたのかを学習してとか、もう一周そのリサーチをかけてブラッシュアップした最終案と初案がどう違うのかを分析して、学習して初案からそれを出してみたいなのをやって、さらにもう一個抽象化して、このプロセスをテンプレートして次回もやってみたいな感じの、
なんかワークフローを組むわけですよ。本当は人的でもそこまでミリミリやりたいんだけど、やりきれなかったのを、理想状態に近いくオペレーションが回せるAIだとやってくれるみたいな、しかも定量的に把握できるからやってくれるみたいな話になって、ブリブリ回すわけなんですよね。
AIと人間のマネジメントの本質的類似点と相違点
なので、なんかよくAI界隈の言葉で、いかにAIで自立化させて自己再起的、要は今みたいな抽象的なフィードバックループ、PDCAを回させるかみたいな話が大事やねって言われてるんだけど、実はそれって僕ら独占とか企業の戦略でも言ってるPDCAこそ大事ですと、
初手でいきなり100点を取ろうとすると、どんどん改善していって継続的に改善することが大事だとか、トヨタの改善サークルみたいな話が大事だっていうのは全く一緒だし、AIの自己再起ループってまさに人力でやっている改善サークル、改善活動みたいなループをめちゃめちゃタイトに高速に回し続けてるだけなんで、
実は抽象的に言うと、人というリソースに対してプロセスを設計して、人というリソースをインプットして、効率的に経営目標を達成しようという活動と、それをAIエージェントにやらせようとすることって本質的なところでは抽象的ではすごい一緒で、
ただ一方でAIになったから割と物理の制約、1時間に何回PDCA回せますかみたいなのがめちゃ早くなんだとか、夜も眠らずにAIはリサーチしてくれますみたいな、制約が解き放れて理想状態に近づいたっていう話だと思うんですよ。
なんでそこのプロセス設計とかリソースの投入、そのAIの場合ってエージェント1人あたりがどういう単成果を上げたかと、究極エージェント1人あたりに対して1個あたりに対してどんだけトークンを使ったか、結果どんだけお金を使ったかなんで、人材ROIみたいなのがエージェントは測れちゃうんですよ。
理想論で言うと人もそこまでやりたかったけど、人のアウトプットとか効率とかっていうのはそこまで定量化できなかったから、綺麗にROIみたいな話が、なんか評価、算定できなかったんだけど、定量的に算定できない代わりに人事評価というセカンドベストの現実界でそれを回していただけみたいな話があって、
で、なんかすごいそこは理想状態で、しかも人相手だと受け取る人のモチベーションとか気持ちとかも考えて、なんかね、前もってたなんかコンストラクティブクリティスム、その前向きな批判みたいなのして、もう気を使って前向きな形で言わないと余計パフォーマンスが落ちるみたいなのして、
でもあるところに対してARとかだと、いや全然インプ出てないからダメじゃん、インプを上げるにはどうしたらいいと思う、改善案を提案して、改善案提案のうちABCの中でどれが一番いいと思う、それはなぜ、プラッシュアップするとしたらどこ、プラッシュアップした最終案を出して、最終案に対して自己批判的に見るとしたらどこに穴があるみたいな、めっちゃリズメでできるわけじゃないですか、理想的に
感情的にならないですもんね
そうそうそうそうそう
AIエージェントへの指示とマイクロマネジメント
っていう感じですっごいタイトにAIエージェントという経営資源を管理できるっていう感じになってて、一方でそのAIエージェントに対してどういう目標を与えるかみたいな
その前提の設定、例えばさっきの話でいうと登壇をするための流れとその必要な下情報をまとめてみたいな話で、アウトプットを明確に定義してゴールを定義してやると、しかもどこから情報を取ってきてみたいな話も
ツイッターをスクレーピングしてとか公開情報をとか、その記事もなんか会員ログインがあっても会員ログイン乗り越えて入って奥まで見に行ってとか、指示できるので、なんかよく言われるコンテキストを踏まえてどこまでやるか制約前提条件ちゃんと入力しないとエージェントでパフォームできないよみたいな話もありつつ、めっちゃマイクロマネージできるわけですよね
そうっすよね、だからその高谷さんの今の登壇モデレーション話のワークフローの最適化みたいな話を聞いてて、僕ずっと想起してたのは、あれだとしたらもう企業の戦略論一瞬でできるかみたいなのをずっと思ってたんですよ
AI時代における組織再構築の可能性
なんか結局本でやってたのって今まで出版社基本的には著者の人とライターと編集者とっていう役割分担してたわけじゃないですか、でさらに言うとライターもライターという役割の中に超細かいところで言うとデスマスみたいな分末を整える構成を作るショートショーのロジックを整えるとか無限にあるんだけど、それをワークフロー最適化できるわけじゃないですか、今の話で言うと
そうそうそうそう だとしたらもう一人でいいですよね いやだから実はそれを企業の戦略論で
えいって仕組み作ってAI時代の戦略論、企業の戦略論のアップデートバンデスみたいなのを2つ同時にほぼ作れちゃうんじゃないかなとかって思いながら ほんとそうですよね
思い腰を上げて頑張ろうとか思いながら、ちょっとずつ頑張りますみたいな話なんですけど、まあでもまさになんか
そういう話なんで、企業の戦略論みたいな話で言うと、レガシーで古いやり方で人力で作っちゃったがために
なんかスパゲッティーみたいなアーキテクチャボロボロ、なんか負のレガシーが溜まってるみたいな感じにもなっちゃってるところを実はゼロベースでAIにインプットして書いて
なんかここの本の内容で書いてあることを全部ロジックを整合性とらせて綺麗に再構成してとかっつったら、実はチーンって出てくるんじゃないか
どう思うかね、10年前に企業の戦略論出すんだったら、その今言ってたようなアウトプットが望ましかったと思うんですけど
逆に今って、なんかあえての意見なんですけど、そういうスパゲティーみだったりとか、なんか人間ぽさみたいなの残すというか雑味だったりとか
ロジック繋がってなくないこことかの方がAI見れないっていう意味で良かったりとか、なんかもうみんながそういうアウトプット出せるんだったら、逆に例えば僕と高谷さんが10年かかって作りましたとかいうストーリーだったりとか
文脈の方が価値になるわけじゃないですか まさに、いやーそうなんですよね、なんかどうやってもAIに作らせた文章ってAI見が残っちゃって
なんなんすかね、あの人間がなんとなく、なんか肌で感じるAI見と人間見みたいな、まだ人間の身体性のセンサーが高くてそこを書き分ける
AIがそこをまだ把握できてないっていう話なんすかね
ただでももう一個言いたかったのが、今の話って否禁な話のアナロジーなんですけど、で考えるとその組織の中、授業の中で今までのやり方、今までのワークフロープロセスがあって
そこに今までのなんか人材のこう属性の人がいて、今までのやり続ける中で
そのスパゲッティー身が出てきているものに対して、一人AI企業みたいなのが出てきて、ゼロベースで駆動のAIセントリックな会社を作った時に、どっちが授業としての成功に近道なんだみたいな話はあって
実はゼロリセットして AI前提でAI
に最適化されたワークフローを作って、そのワークフローに人を当てはめていくみたいな方が、実はAI時代に対する最適化になるかもしれなくて、今までのレガシーの中でちょっとずつ改善していくとか、今までのレガシーを回してきた人がいる前提で新しいワークフローを組むと
理想界じゃなくて現実界に足を引っ張られちゃう可能性もあるんじゃないかとかね、なかなか AIって理想界にどんどん近づいていくための手段ですみたいな話を思った時に、今まで持っているアセットが無効化されるないしは、無効化どころかマイナスのレガシーにして足を引っ張るっていう、そういう時代にもなってきてるのかなっていうのはちょっと思いますね
ミラティブ赤川さんも同じような悩みを登場してくださった時に話してましたよね
AIと人間のマネジメントの比較検討
人のマネージメントとAIのマネージメントがある時に、人に対するマネージメントで一個思うというか、優秀じゃない人って言い方は何かトゲが立ちそうですけど、そこまで能力がない人に対してざっくりとした指示とかマネージメントって良くなくてしっかりプロンプトっていうのかな
細かく指示出した方が当然成果も上がるという肌感覚がある中で、AIを自己再起的に成長というかさせるためのマネージメントって、その人のアナロジーでいいのか全く別物なのか、なんかその辺でどう考えたらいいですかね
どうなんすかね、人と一緒で良いイエス&ノーだと思っていて、まず一番単純にわかりやすいのはさっきも言ってた、その気持ちのマネージメント、モチベーションのマネージメントみたいなのが関係ないっていうのはAIにあるとは思いますね、そこが一緒じゃないノーだと思うんですよ
あとは、イエス同じですねところに対して言うと、アウトプットを明確に定義して、進め方もプロセスステップを明確にし、なおかつなんかそのコンテキスト的な話の中で言葉の定義なんだろう
うちの有効権利益はここだよ、みたいなの定義を明確にするとか、どこのデータのインプットデータを定義する、インプットデータのどこまでいじる権限があるとか、いろいろ前提条件を設定するじゃないですか
AIだからすごくなんつーかデジタルにシステム要件定義をするかのようにプロンプトを書くというか指示を、もはやプロンプトデータじゃなくて指示を書くじゃないですか、そういう意味においてはそこがクリアであればあるほど人に対してもクリアなんだけど、さっきの気持ち要素が入ってきた時に
スーパーマイクロマネージしてもう誰がどうやっても間違える余地がないほど分厚いマニュアルを渡されてひたすら愚直にこの通りやってってたらめっちゃ悩えるし、何このめっちゃマイクロマネジメントの上司ムカつくみたいにもなって無本を起こされたりもするわけじゃないですか
だからやっぱりクリアな指示を出すべしという意味においては同じイエスなんだけどそこに対してクリアであればあるほどいいっていうわけでもないっていうそこの曖昧さとか、もしくは人によってもどれぐらいマイクロマネージされるのがこっちよりみたいなの違うから個体差みたいなのすごいそこの揺らぎみたいなのが大きいじゃないですか
一方でAIでも本当デジタルでクリアであればあるほうがいい以上みたいな話だとは思うのでそこは、かつクリアであればあっても別にマイクロマネージしようが何かこう間違いを避けるために直接的な言い方をしようが別に起こらないわけでAIは
うんうんうんうんうん
うんうんうん
いいんじゃないですかね
あともう一個同じじゃないかなと思うのは
なんか僕もそれこそさっきのコワークとか触ってて思ったのはめっちゃ得意だなと思ったんですよ
それなんでかっていうと多分抽象的な思考が得意だと思うんです逆に言うと具体のなんか手を動かすとこが苦手なんで多分それを代替してくれるみたいな話だと思うんですよ
なんかこれだけ番長みたいにいやそれってさこういうステップでこうやればいいんだよあとはやっといてみたいな話言うとなんでよなんか指示出しだけで自分でやんねえじゃんみたいな話とか
自分でそこまで抽象的にはわかってるんだけど言うはやすし行うはがたしみたいな世界の中でやってみると難しいみたいな話があるじゃないですかただ
ハウの部分エキセキューションの部分の難しさは70点のレベルでAIが全部ポチでクリアしてくれるからめちゃくちゃ楽なんですよね
でそう思うとなんか抽象思考と具体に落とし込むみたいなところの何だろう切り割り分担と役割分担の相性の良さみたいな
なんかいないと思うんですけどめちゃくちゃエクセルに紙から手入力するのが得意ですみたいな人がいたとすると結構AIと競合しちゃって相性悪いわけじゃないですか
シャメ取ってなんか画像データでなんかAIに読み込ませたら一瞬でエクセルに落ちましたチーンみたいな話になっちゃうから
だからAIに対して逆にこのシャメを取って次にこういう分析をするのが目的だからそれをエクセルに落としてみたいな明確な指示できれば
一瞬でいけてさらになんかねシャメに対して本当に合ってるかどうかもう一回入力したエクセルと照らし合わせてとかなんか検算方法をして
こことここは足すと100になるはずだからそれで検算をしてとかって指示すれば愚直にやってくれるみたいな話はあるんで
まあなんていうんですかね 愚直にやり
AIの進化と人間が取るべき戦略
まあだからぐるっと回って人に残る部分とAIに取れる部分はどこみたいな話につながるのかなただなんだろうな
なんかその時点その時点のAIのできることがあってどんどん的領主化みたいにAIって抽象で上げていって
具体的な目先の業務からワークフローを繋ぐとかワークフロー複数繋いでビジネスプロセスにしてビジネスプロセス全体をマネージする経営レイヤーにどんどん抽象的になっていくみたいな話も
前したと思うんですけどその中において今AIができることの限界なんか目先の業務は効率化できるけどワークフローができなかったみたいな1年半前とかだったと思うんですけど
今はそこができるみたいにどんどん抽象度の的領主化をパカパカ上げていっていってどんどん抽象度の高い方までできていくと思うので
その時点その時点での人に残る部分もしくは自分との相性が良い良さみたいなのあると思うので
なんかAIができることに対して常に自分を合わせ込んでいて相性を良くしていくのか自分との相性が良いボーナスタイムに突っ走って次の時代に相性が良くなるような
なんかソジアセットを作っとくとかとかなんかそういうなんか戦い方になるんだろうなともなんかうっすら触ってみた肌感として僕思ったりするんですよね
今後の展望とリスナーへの呼びかけ
という感じで高宮さんもたぶん今現在進行形で触りながら今仮説的に思ってることを教えてくれたと思うんですけど
っていう意味で僕全然まだ高宮さんの手前で使いこなせてないし福祉の授業で全然使える余地あるなと思ってるんでこれから使おうかなと思ってるので
もしリスナーの方もこういう使い方いいんじゃないとかなんか使い方でお勧めの方法とかあったらコメントいただけると参考になるかなと思うのでよろしくお願いします
いやでも全然僕も使いこなせなくてそのビジネス要件定義的なところからAIがエクセキューションできる仕様に落とすみたいなところは
多分ビジネスのところとはドメインナレッジがあるからやりやすい一方でじゃあAIだけで完結できないコーディングが伴った時にAIを使ってコーディングしだすみたいなシーンになると
さっぱりできないんでぜひ我らがCTO岩井さんないしはリスナーの皆さんからこうやってやるといいよとか
コワークだけじゃなくてコードもちゃんと使えとこうやって使うといいよと
ないしはプロデューサーの樋口さんがすげー使いこなしてるイメージがあるんでなんか一回来てもらってというか表に出てきてもらっていろいろワイワイ話すのも面白いかなと思います
もはや僕ら二人じゃなくて樋口さんと岩井さん会やってもいいかなと
確かに確かに4人フルコース会やってもいいかもしれないですね面白そう
いや4人フルコースか僕らが出ない会
面白い新しい
僕らの戦略論の回収かもしれないですねそれが僕らのって
伏線回収
というわけで今回時間のあるコマルトしたいと思います
皆様お気のアプリでのフォロー高評価企業の戦略論の予約もぜひお願いいたします
あとオプチャもやってるのでぜひお願いします
そうですねオプチャね僕らもちょいちょい出て
なんか結構面白いコメントいただくんで
オプチャ上でもキャッキャやってたりするんでぜひオプチャには登録ください
また次回もよろしくお願いします
