DeNA南場氏の「AIオールイン」講演の振り返り
始めるを応援するポッドキャスト、STARTFM。おはようございます。起業家でラジオパーソナリティの関口舞です。連続起業家でアメリカに拠点を置くテーラー代表の柴田陽さんと、起業家独立を考えている方に役に立つ情報を楽しく語っていきます。
陽さん、おはようございます。
陽さん、3月の頭に話題になったDeNAの南場さんの講演の件、ご覧になりましたでしょうか?
後から知りましたが、目を通しました。
なんかかなり話題になっていて、ちょっと時間経っちゃいましたけど、改めてどんなことをおっしゃってたかというのを取り上げつつ、実際、陽さん的にはどう思いますかということも含めて話していけたらいいなと思っております。
はい。
南場さんの講演というのが、概要欄にリンクも貼るんですけれども、2025年の2月にDeNAがAIALL INというのを宣言されてから、1年経ったので実際どうだったかを振り返りますよみたいな、そういう趣旨のお話だったんですけど、
これ、もうAIにフルベッドして、成果発表会みたいなやつを結構、すごい正直に素直に率直に話していたりとか、印象的なキーワードもたくさん出てきたりして、かなり話題になっていて、うまくいってない部分とかも結構セキュララに語ったという感じになっておりますと。
南場さんの話はいつもすごい面白いよね。
南場さんは面白いですよね。
本当話し上手ですよね。
すっごい面白いですよね。
尊敬する?
はい。マッキン勢の先輩ですもんね。
かぶってないけど。
かぶってないけど。
お世話になっております。
お世話になっておりますというところで、いろいろとお話しされてたポイントがあったんですけど、洋産的に気になったポイントとかありますでしょうか。
なんかすごい先輩経営者をつかまえて先列なんですけど、なんかその観点としてはすごい面白い部分ばっかりだなと思いつつ、なんかここは同じ結論だけどこういうふうに見た方が面白いんじゃないのっていうのもちょっとあるんで。
なんか立体的というかなんか副音声としてなんか話せることがありそうと思ったんですね。
まいさんとしては一番印象に残った部分どこですか。
AIによる効率化と新規事業創出の課題
たぶんあのまだ見てない実際の方もいると思う。
そうですね私が印象に残った部分は、AIで効率化を図って新規事業、人材を投入しようと思っていたけれども、思ったよりもAIで浮いた時間をその皆さんが他のやりたかった仕事をその分の時間に詰め込んでしまって、思ったよりも新規事業の方に人材のシフトが進まなかったみたいなことをおっしゃってたんですね。
それでなんかすごく納得感あるし、普段の生活の中でも実感としてめっちゃわかるなという気がして、そこでナンバさんがある種そこはもう乱暴なリーダーシップという言葉を使ってたんですけれども、トップダウンで強制的に先に人を動かして人材をシフトさせる必要があるということをおっしゃってて、そこが一番個人的に印象に残りました。
これ皆さんも実感値として今まで10分かかってEメール書いてましたっていうのが、AIに書かせたら1分になりました。残りの9分間何しますかっていうときに浮いた9分間で何をやるかっていうのは、結局10分かかって1分になっただけでは何も起きてないじゃないですか。
どの道そのメールを送らなきゃいけなかったんで、そのメールを送ることの経済的価値を生み出したという事実までは変わってなくて、残り9分で何するかで、これ例えば休んじゃう。余暇にしますと経済学的に言うと。そうすれば働いている時間あたりの生産性は上がるんで、それはそれで一つの生産性ゲインになってるんですね。
でもこの9分間によりそのプライオリティが低くて今までやってなかったものっていうので埋め尽くしちゃうと、実は生産性がトータルとして上がらないっていうことも考えられて、結局のところ経済って全てその相対的なものなんで、例えばメールが1分で遅れても競合の会社のメールが1分で遅れてたら、そこに対して追加的な超過利益がないわけですよね。
だから残りの9分で何使うかで結局決まってくるわけですよ。
そこに今までやれてなかったけど言うてもやらなくても会社回ってたよねっていうことを詰め込んじゃったら、平均的に見ると非効率な時間の追加になっちゃう。
そっか確かにそれは時間が。
平均値として下がるじゃないですか、その付加価値が。
優先度がつまりは低かったことなわけですもんね。
AIと失業率・生産性の現状分析
比較有意の観点から見たアングルっていうのがあるのと、ナンバさんが講演をしたのが3月の第1週だと思うんだけど、3月末にすごい面白い論文が出てて、AIによって代替される仕事って何なんですかと。
どんな仕事がAIに代替されて、どんな仕事が代替されないんですかっていうことを研究した仮説どまりなんですけど、ペーパーが出てて。
ルイス・ガリカーノさんとリー・ジンさんっていう人と、ウ・ヤンフィーさんっていう人が書いたアレなんだけど、ペーパーなんですけど。
これ香港の学者さんとロンドンスクールオブエコノミクスの学者さんなのかな。
まず大前提として、実はAI、チャットGPTが出てから1年以上経ってるんですけど、世界経済の中でAIによって生産性が上がったっていうことは確認されてないんですね。
ましてや、失業率が上がったっていうことも観測されてないんですよ。
なので、何が起こってんのと、真っ黒で見ると何も起きてないんですよね。
でも実感値としてはAIめちゃくちゃ活用してるじゃんって話で、そこを何か見落としてるわけですね。
例えば、すごい有名な例だと、レントゲンをAIが画像解析で、あなたここに腫瘍があるよみたいなのを見るようになったから、放射線疑視とか放射線異っていうのが、
失業するよねってすごい有名なAIの研究者が言ってたわけ、何年か前から。
でも今、放射線化の医師っていろんな医師のジャンルの中で一番足りてないジャンルの一つなんですね。
これって何が起こってるかっていうと、なんとかのパラドックスが起きてて、つまり価格が下がったから需要が上がってるんですよ。
それにレントゲンまで取ったら取ったほうがいいじゃないですか、取れるなら。
特にアメリカとかで何が起こってるかっていうと、取るラボのキャパシティが大抵なかったから、
本当はリスク的にはレントゲン取ってちゃんと見たほうが良かったんだけど、3ヶ月待ちだからいいやみたいになってた人がたくさんいたわけですね。
それが効率上がったから、もっとたくさんの人をプロセスできるようになったわけですよ。値段も下がったんですね。
そしたらもっと、俺も一応取っておきたいみたいになって、需要がむちゃくちゃ上がってるって。
結局今、放射線の界で一番足りてないんですよ。
だからおかしいじゃん。おかしいっていうか、明らかにAIでタスクがリプレイされるということと、
必ずしもその職業とか人がいらなくなるってこととダイレクトには結びついてないよねっていうことは、これはもう分かってるわけですね。
職業の「バンドル」理論：AIに代替されやすい仕事、されにくい仕事
じゃあどういうのだったら人ごと置き換わりやすくて、どういうのだったら人ごと置き換わりにくいのっていうのを研究したペーパーがあって。
めっちゃ気になります。
で、結局これの人たちはバンドルっていう概念を提唱していますと。
バンドル。
バンドルでつまり束ねるってことですね。
この人たちの仮説というか、世界観の中では職業っていうのは、というか社会人の仕事っていうのはバンドルが強いバンドルが必要な仕事と、弱いバンドルで済む仕事があるんですと。
どういうことかっていうと、強いバンドルの仕事はすごいわかりやすくて、強いバンドルの仕事っていうのは、例えば弁護士とか例えば、資格があるからとかっていう話だけじゃなくて、
法律も知ってなきゃいけないし、裁判のストラテジーも口も立たなきゃいけないし、お客さんに対して共感を示すことも必要だし、営業力もある程度なきゃいけないし、
アソシエイトみたいな人をうまく採用したり、手名付けたりする力も必要だし、結構いろんなスキルを同じ人が、一人の人が持ってないと成立しないじゃないですか。
こういうのってAIがそのスキルを全部できるようにならない限り、その人はいらなくならないんですよ。むしろその人のデマンド上がるんですよ。
なぜなら、反例の調査っていうのは、AIができるようになりましたよってなったら、その人が今まで一人の人が全部やらなきゃいけなかったうちの一個が、時間がすごく少なくなるんでチャパシティ増やせるんですよね。
そうするとその人はもっとできるようになるんですよ。逆にその人の給料上がるんですよ。アウトプットが上がるから。
ということが起こりますと。これがストロングバンドルのバージョンの職業。基本的には専門性が高い職業っていうのは全部こうなる。
例えばプロダクトマネージャーとかって、よくいろんなスキルが必要。マーケティングのスキルも必要だし、エンジニアリングも分かってなきゃいけないし、デザインも分かってなきゃいけないしみたいな。
こういうコンビネーションが一人の人がいろんな多面的なスキルが必要なケースっていうのはAIにリプレイされにくいですと。
ちなみにこれは別のペーパーなんだけど、逆に言うとそれが全部できるようなAIが生まれてきた日に一気に死ぬんですよ。
効率が上がっていって、ある日完全にリプレイされて、完全にいらなくなるっていう。なぜなら効率が上がっていくってことは、その人の機械費用みたいな、要するにその人をリプレイする賞金が上がっていくことになるんですよ。
だから賞金がどんどんどんどん上がっていって、すごい賞金1億円みたいな賞金首になって、AIにそれにボンってやられると、そこに殺到するわけですよね。だってそこは儲かるから。
だからAIとしてはそこを狙うインセンティブがどんどん上がっていっちゃうんですよ。
日本のジェネラリスト文化とAI時代
これが突然死するパターンですね。ということが言われています。逆にそのウィークバンドルって何かっていうと、名はタイを表すで、日本にSOMっていう仕事があるじゃん。
SOMってなんだよって感じじゃん。SOMとか全部みたいなやつ。これがウィークバンドルで、結局その一個一個の断片的な仕事、今時そのお茶を出すとか仕事はしてる人はほとんどいないと思うけど、
なんかものを小さいこと調整したり、これ一個一個のタスクは別に同じ人がやってる必然性はないじゃん。
ただいろんな仕事を取りまとめて、その一人の人に集めてるみたいな感じになってるじゃないですか。これは客的にリプレイスされやすいというふうに説明されている。
なんかすごい納得感ありますね。
ただ結局そのウィークバンドルのことをやってる人たちってジェネリストなわけですよね。端的に言うと。別にその何かの専門性にめちゃくちゃ影響してるからその人が雇われてるわけじゃなくて、この人なんかいろいろ器用にできるよねというのを買われて雇われてるってことになるじゃないですか。
だからこっちの方が、何がリプレイスされてもそんなに影響を受けないって話なんですよ。結局その他のことを探せばいいだけじゃないですか。
これが多分ナンバさんが言ってる、結局AIに任せてキャパシティ開けるんだけど、他のタスクで埋め尽くされちゃうっていう現象は、結局これのことを指してると思っています。だから新記事をやろうとはならないわけですよ、そこで。
そうですね。これが終わったんだったらじゃあこれやろうかって無限にあるタスクの中から。
次々溢れてくるから、これまでプライオリティが低かったタスクが単純に前に来てるだけだから、すごい無限の行列ができてて、いくら早くラーメン作っても無限に列があるから、いくら早く作っても列は短くならないし、その人の勤務時間も減らないっていう状況が多分起きてると思います、僕は。
そういうことですね。
そう、だからそういう意味ではナンバさんの直感というか、無理っくり経営者が移動させないと起こらないよねっていうのは、その通りだと思います。
ほっといてもそうなるわけじゃない。手空いたでしょ、だから新記事業やれるよねっていうふうにはならないってことですね。
そもそもそのウィークバンドルにせよ、ストロングバンドルにせよ、その人の仕事がなくなるってことは当面多分ないでしょうね。
はい、いやー面白いですね。なんか洋さんが印象に残ったのはどの部分でしたか。
えーっとまあすごい色々あるんだけど、そうだな。日本はまだ勝てるっていう話を多分締めの方でしていて。
はい。
で、なんかそのナンバさんのロジックは、多少そのポジショントークもあると思うけど、なんかそのマルチモダルとかで、そのコンテンツ持ってる日本って良くなるよねみたいな話とか、そのIPが、IP大国だからね。
あとそのフィジカルAIはそのなんかすり合わせってなんだかわかんないけど、日本のすり合わせ技術が生きるからなんか勝てるんじゃないかみたいな話をしていたんですね。
つまりIPとフィジカルAI、日本の勝ち筋だよみたいな。逆に言うとなんかそれ以外の領域って、なんかそのアンソロピックとかオープンAIが早々にぶち壊しに来るから勝てないんじゃないのみたいなことをアンニー多分言いようとしてたんですけど。
これもなんか結論が同じ結論なんですけど、ちょっとなんかさっきの論文の路線にもあるんですけど、なんか日本の仕事ってそもそも結構ジェニアリストな仕事になっちゃってると思うんですよ。日本の労働仕様の構造上ですね。
例えばベイエールにいるので、僕の身の回りの日本人って商社の駐在員の方がすごい多いんですね。
商社パーソンなんか典型だと思うんですけど、そのやっぱジェニアリストなんですよすごく。だってそのねバナナの取引になるか石油の取引になるかわかんないわけじゃないですか。そもそも配属される時点では。
で、そこからなんかいろんな国ぐるぐる回ったりいろんなビジネスぐるぐる回ったりして、なんかだんだんこういろんなそれこそ経営みたいなところから、金融の仕組みみたいなところから、デューデリジェンスみたいなところから、すごいマルチタスクっていうかすごく幅の広い。
で、みなさん基本的なベースの知的体力がすごい高くて、バイタリティもあってみたいな人が多いんですけど、これといってスタートアップ担当してますとかって言うんだけど、スタートアップについて詳しかったりはしないんで、そういう意味ではアメリカ人と違って専門性で自分の価値を高めてるっていうスタイルじゃないスタイルなんですよね。
それはその良くも悪くも。アメリカがすごいそのAIで仕事がなくなるんじゃないかみたいな風に恐怖心の根本的な日本の感覚との違いは、やっぱり日本ってそもそもジェニアリストのキャリアを積んでいくっていうキャリアパスのに対して、やっぱりアメリカ人ってそのドメインのエキスパートというか、それはその産業であっても職種であってもどっちの軸でもいいんですけど、そこになってくるから、さっきの例で言うと、
全部AIがまるっと自分がやってたことを全部やれちゃうんじゃないかっていう恐怖感がすごいあるんですよね。
そうですよね。そっちの方がその可能性が高いってことですもんね。
そうそう。根こそぎなくなるっていう恐怖感があって、そこに自分のアイデンティティを紐づけていってるから、やっぱりすごい恐怖感があるんだと思うんですよ。その感覚って多分日本の社会人の方の多くは共有してないと思うんですよ。
そういう意味ではすごく、日本の企業もそうですよね。日本の企業ってよく三本柱みたいなこと言って、全然違う事業を3つやってるみたいな会社めちゃくちゃたくさんあるじゃないですか。
むしろ単体事業で特化型やってる企業の方が珍しいですよ。多分日本の。
これは日本の市場が小さいせいなんですけど、特にサービス業はおそらくシングルビジネスで何千億円みたいな企業価値のある企業ってほとんどないと思う。
製造業はグローバル市場に相手にしてるんで、これ成立し得るんだけど、サービス系のソフトウェアとかの会社でこういう会社ってないと思うんですけど、それもAIに対する反脆弱性的な意味で言うと、何がやられたら根こそぎなくなるみたいなことはないんで、それは強いんじゃないかなっていう気がしましたと。
シンギュラリティの真の定義と予測不能性
あ、日本の強みとしてってことですね。
日本の強みとして、要するに突然死しにくいっていう、よくもあるくもですね、ぼんやりしてるんで。
っていうところと、あと主語がちょっとわかんないけど、生さんの講演のね、日本企業みたいな感じで一般論として話す場合って、日本企業の業績じゃ何によって規定されるかって言ったら、やっぱり当然だから日本経済の全体的なマクロによって規定されてるわけですよね。
個別の会社の業績も基本的にはそれにドライブされているわけなんで、やっぱり日本経済が強いかどうかっていうのがすごく大事だと思うんです。結局のところ。
だって急に日本がダメになったからって、いくら十分の会社が強みあったからって、いきなり海外に出てってかかってるわけじゃないじゃないですか。
だからいくら頑張ったって、日本経済がダメになったらダメなわけですよ。大体の国内企業。
そういう意味で言うと、日本のさっき言った突然死しにくいっていうところと、あとなんかこれは尊敬する友人の経済学者が言ってたんですけど、日本って世界で有数のSMBが多い国なんですね。
中小零細企業が多いんですよ。個人商店のことですね。AI時代は個人商店の方が強いんじゃないのって話があって。
つまりさっきの一人何役も同じ人がやることに意味があるみたいなのの、多分代表例が個人商店なんですよ。
昔レストランの話したんですけど、日本のミシュランの保湿器レストランって3人とかで回してる店あるんですよね。
それってシェフが営業と経営と料理を担当してて、フロアの方が接客もやるしソムリエもやるし仕入れもやるしみたいなことをやって、それで初めて成り立ってるみたいな感じなんで、ものすごい一人何役もやっていて。
それは結構AIによってレバレッジされる可能性の方が高いんですよ。一部の例えば発注業務みたいなAIにやらせるっていうことができるんで。
そしたら今まで7席のレストランしか回せなかったけど10席のレストランになるかもしれないじゃないですか。そしたら3割増えますよね。
そういう感じで才能のある子みたいなをエネイブルする子に働くんだと思うんですよ。逆に中途半端に特化した仕事で分業してる人がある日寝こそぎやられるってことが起こるんで。
そういう意味では多分日本経済の構造自体がAIの受益者になる人の確率が高いと思うんです。割合が多いと思うんですよね。これが多分僕日本のマクロで見た場合の強みだと思います。
なるほど。
正直製造業の擦り合わせ云々かんねんみたいな僕は全然コンビニシングじゃないというか、擦り合わせって何って感じなんで、そういうことじゃないんじゃないかなと。もうちょっとやっぱりマクロで大きなファクターっていうのはあるんじゃないかなと思うので。
はい。
結論として何か日本AIの受益者になるんじゃないのっていう議論は何かその通りだと思います。そのモデルがないことを除けばですね。
はい。何か他に気になった点ありましたか。
他に気になった点。
いろいろおっしゃっててベロシティが全てとか。
ベロシティが全てね。
大企業とスタートアップの関係性とか、LLMは無慈悲ですよみたいな。
そうっすね。
そのLLMはやっぱりエコシステム共存とかは考えてないので、オープンAIとかグーグルとかは中途半端な専門性は一撃で淘汰されてしまいますよみたいな話をしてたんですよね。
あの講演では多分これはアジテッドの意味を込めて無慈悲ですよみたいな表現をしてるんですけど。
これは別に生田さんも分かって言ってると思うんですが、サムとかアンソロピックのダリオとかのインタビューとかポッドキャスト聞いてると、とてもじゃないけど狙ってやってるとは思えなくて。
あんまりこういう風にAIを進化させたら、どんな事業ドメインが破壊されるのかみたいな特に考えてないと思いますね。
あ〜結果的にこうなっているけれども、別にわざとやってるわけではないと。
というか多分そのよくこのポッドキャストでもこういうスタンス取ってますけど、エコシステムって複雑すぎるから、そんなにこうリニアにこうやったらこうなるみたいなのはないわけですよ。
さっきのその放射線Eみたいな感じで。
確かに確かに。
放射線が読めるようになったからって放射線Eが入れなくなるわけじゃないということすら、プレディクトできないわけですよね。
このAI作ってる人達っていうのは。だから全然何も分かってないと思うんです。その影響っていうことに関しては。
別に分かる気も特にないと思うんですけど。
で、このシンギュラリティっていう言葉が多分5年前ぐらいに孫さんが言ってたことがやっぱりマジで実現するぜみたいな感じでフォーカスされて。
シンギュラリティって少なくとも元々の理解は人間より高い知能の機械が登場して、つまりAI、AGIが登場して。
そうなった瞬間、向こうが人間を使う側になるし、人間が地球の上で一番賢い生物じゃなくなるんで、めちゃくちゃ何かが転換するよみたいな。
どっちかっていうとマトリックスみたいな世界観というか、人間が機械に支配されてるよみたいなイメージで語られることが多かったと思うんですけど。
なんか実際、僕は今シンギュラリティに到達してると思ってるんですけど、何かっていうと単純に次何が起こるのか全く分かんなくなるっていうことが起こる。
この状態のことをシンギュラリティって呼ぶんじゃない。人間の立場から見ると、分かんないわけですよね。何が起こるか。
だからベロシティが大事とかって話をしてるわけなんですけど、ナンバーさんの講演で言うと。どうなるか分かんないじゃん。
例えばカーサーすげえとか言って、カーサーは1年間で100ミリオンのレベルまで行って、どうやみたいなカーサーに投資してた人がどうやってたわけなんだけど、別にカーサーいらねえじゃんってなってるじゃないですか。
一年も経ってないのにそこから。
すごい移り変わり激しいですよね。
だから人間って過去に起こったことをスティーブ・ジョブス的に言うと点と点は振り返ると繋がってるみたいな感じで、そこから未来をキャストするじゃないですか。
過去こうなってきてこんな感じになっていくから、未来もこの延長線上でこんな感じのスピードでこうなっていくよねっていう、こういうふうな考え方をするようにできてるんですけど。
それがもうブロークなわけですよね。
キャストできなくなっちゃってるんで。
キャストできなくなった状態のことをシニュエリティと言う体感なんじゃないかなっていうのが最近の解釈。
結局激動の時代になっちゃってるから。
本当ですね。
だからもう分からんと予想する意味もほとんどないというか、適応していくことをするという選択肢がないっていう状況になっているという、なのでこれがシニュエリティなのではないかと思っています。
もう来ちゃっていると。
そうですね。来てるし、別になんだろうな。来てるからこうなるんじゃないかと思うんですよ。それが分かんなくなるっていう状況ですね。
ちなみにこれは何年か経つとまた分かるようになると思うんで、何年かか何十年かかわかんないんですけど。
つまりその変化が激しすぎるから読めないだけで、変化が安定すれば、いくら変化してても変化が安定している限りにおいては先読みができるので。
たしかに。
例えばムーアの法則みたいに反動体がどんどんシュリンクしていくっていうのが分かっていれば、じゃあ先がこんな感じでシュリンクしていくよねみたいな。だからこういうことができるようになるよねっていうのが分かるようになるんで、分かるようになっちゃえば別にこの不透明性みたいな全部なくなるんですよね。
そこにシンギュラリティのベールみたいなのがかかっている状態にもなっていると思います。
シンギュラリティのベール。なんか哲学的な感じになりましたけれども。面白いなあ。
まとめと今後の展望
そうですよね。ちょっとね、ぜひナンバさんのお話面白いので定期的にまた取り上げつつこんな感じで喋っていけたらと思います。ありがとうございます。
スタートFMではあなたからの質問やメッセージを募集しています。ポッドキャストの概要欄から送ってください。そして最後まで聞いてくださったそこのあなた、チャンネル登録、高評価よろしくお願いします。今回も聞いてくださりありがとうございました。
ありがとうございました。
それでは素敵な1日をお過ごしください。
