# チャプター 1 今国民の生産性を上げるとしたら、本当にみんながAIになれるだけで全然違うんです。 で、今すごい危ないことが起こっているなと思うんですね。 これは僕、Yahooの今社長の、この間退院した川部さんという方は、 ポイントも当てて、Voicyでも発信してくれているんですけど、 彼が話した時に、インターネットが出た時に、 実は保険屋さんとか銀行屋さんがインターネットを使ったところはほとんどうまくいかなくて、 インターネット屋が銀行屋、保険をやって伸びたんだという話をしていたんですね。 今回も、いろんな会社がAIを使うのではなくて、 AI屋がいろんな産業に入ってきて変えていくと思うから、 国の補助とかもそっち側に行くべきだし、 作るのはAI屋が何をするかを考えるべきだという話をしていて、 それを今回、僕がすごくAIを触って気づいたことで、 やっぱり多くの日本の企業が、今の業務をAIでなんとかできないかという話をしているんですけど、 うまくいける人は、AIを使って今の業務をやろうという形。 簡単に言うと、手書きで手紙を返した時に、 パソコンを使って手書きか書けないかじゃなくて、 パソコンを使うんだったら活字だから、 活字のお手紙を送るということをやれるかというプロセスに行かないといけない。 これをやっぱりどうしても手書きの良さがあったから、 これをAI使えばうまくいけるかと言うと、 スキャンして自分の手書きの品質と一緒にとか考えると、 やっぱりうまくいかないなと。 今、僕の会社は開発体制を、今までエンジニアが作っていたやつを、 エンジニアが一生懸命書いていたのが10という力だとしたら、 それの一部をAIが使って書くと、生産性が1.3倍くらいになりました。 だけど、それはあくまでも、 AIが今書いている人間のプログラミングを読みに行って作っているから、 癖もめちゃくちゃあるんですね。 これやめようと。 全部AIが作るアーキテクチャの中に入れていくというだけの、 フルスクラッチでAIでやろうと。 これは意識徹底としてはすごい難易度が高いんですけど、 やってしまおうと。 これ今、初めて1ヶ月ちょっと入っているんですけど、 見込み生産量は10倍か20倍上がる。 それはすごいな。 なので、開発体制と事業計画をそうやって作れるなら、 もっと変わるように。 今までエンジニアの開発って年間で6個くらい機能が出せたらいいなぐらいなんですよ。 それでビジネス側はそれぐらいしかできない範囲でどうするかって考えたけど、 もう年間6種類出せるんだったら、 ビジネス側がスカウトを取ったりしなくても機能がどんどん出せるようになっていくんで、 ここは衝撃で、 でもうちは今日の年末に全部フルスクラッチでフルAIにする。 それで足りない。 でもそれだったらまだこの機能とかこの機能とかできませんっていうのが出てきたんだけど、 いいと。 それは新しい中でできないことは別のものでもいいなっていう形にいこうってやって、 ちょっと周りからは本当に大丈夫とかすごいって言われながら、 スペンチャーだねって。 面白いね。 前もちょっとお話したと思いますけども、 AIっていうのは基本的にはそこが実際の仕事にどう結びつくかっていうところだと。 つまり現場力だと。 その現場力っていうのを今やってるビジネスの人に求めるんじゃなくて、 AIの専門家に現場力を求めるということだと思うんですよね、今おっしゃってるのはね。 これだから松尾豊さんの弟子、AIの専門家は、 そういうことを現場力を生かすAIの仕事をするということで、 いくつかのベンチャーをたくさん今作っているわけですね。 だからアクセンチャーがね、AIの専門家ばっかり何万人も雇ったとか、 そっちからの方向に今渡さんがおっしゃったようにやっていこうというふうに、 世界はだんだんなっていってると思うんですよね。 絶対来ませんよね。 これは取りも直さず、結局今の仕事とか成功体験、 今の仕事ってある種、成功して生き残ってるわけだから、 それに基づいてAIを使うという発想から、 やっぱり今の成功体験全部捨てるっていうところに行かなきゃいけないと。 それが実はなかなかできない。 できないですよね。 特性で出るようなもんじゃないですか、こんなに頑張ってるのに。 ただこの問題はできないじゃないか、みたいな社員の声も当然上がってくるわけだけども、 それはそれでいいんだっていう、そういう発想が社長にできるかどうかですね。 そうですね。だからもう今、人事評価もAIでやる。 何と何は人間でやるって決めてるんですけど、 うちはAIがまず厳しくその人のフィードバックをする。 で、上司は褒めるだけっていうスタイルに変える。 上司のストレスが明確に減るので。 でも、厳しくフィードバックするには、 目標とやったことのドキュメントが相当できてないと、 AIは厳しくやってもらえないんですね。 確かにそうですね。 で、社員がこんなことやりましただけの結果だけやると、 さすがによくやりましたみたいになっちゃう。 だからこれはすごい難しくて、 今、その体制になるようにどう作るか。 でも、今ね、ちょっと苦しいのは2つあるんですよ。 1個は相当に頼むんですけど、 まだAIはエンジニアリングだと思っている。 なので、例えばコーポレートの人間とか、 そういう人たちは、 AIがそういう人たちにやってもらってって言ってるんですね。 だから、違うんだと。 全員フルでやれって言ってるけど、 そういうツールが出てきたら僕たちは使わせていただいて、 っていう風になってるんで。 で、なんかAIの専門の人に来てもらって、 うちの中の組織を作ってもらおうと。 いやいや、違うんだよと。 お前がやれと。 っていうところが1点。 もう1個はもうちょっと深刻で、 エンジニア側が実は8割ぐらい、9割ぐらいのエンジニアが 使われなくなるんですね。 何が起こってるかっていうと、 今までお城を作るのにレゴブロックでお城を作ってたわけです。 で、こんなお城を作りたいっていうのは、 エンジニアのトップとかプロダクトマネージャーとかデザイナーとかが お城の絵を描いてたわけです。 でも、エンジニアのトップのやつが、 それにはちょっと城の塀はこれぐらいの幅にしたほうがいいですよ、 っていうような仕様設計を作って、 その後のメンバーが一生懸命レゴのブロック積んでたんですよね。 で、この積むのをAIができるようになったんですけど、 エンジニアのかなりの人たちは仕事楽しいと思ってた。 なぜか、積むのが楽しいからだったんですよ。 レゴを積むのが楽しいんだけで、 お城とかの全体像は分からないけど、 ここに塀を作っていくだけだろ、みたいな。 っていうことをやっていたので、 この辺の人たちからしたら、 自分は城の全体像は作ったことなくて、 積むスペシャリストなんですよ。 で、できるだけ簡単に積めるように作ってきたんで、 めっちゃいらないんですね。 とはいえ、今までのお城を作るために必要だったこととか、 ここには水の塀を作ったほうが攻められなくてとか、 工程的にはこっちを先に入れたほうが楽でとか、 知らないわけですよ。 なので、実はエンジニアがそのまま AIエンジニアにならないんですね。 なんで、エンジニアの仕事が今奪われていて、 世界中でもめちゃくちゃエンジニアの仕事がなくなりそうだって。 でも、日本の大企業はおそらく 僕がさっき言ったようにフルAIにしないので、 おそらくまたエンジニアを大量に入れて 作り続けるんだと思うんですが。 だから、アメリカの企業なんかでね、 ワークフローそのものを変えましょうっていう企業が 出てきてるわけですよね。 ワークフローそのものを変えることによって。 だから、日本は働き方改革とかって言ってますけど、 働き方改革の本質ってのは、 労働時間とかそういうことじゃなくて、 仕事の中身を変えるっていうことで、 ただそのためにはやはり、さっき言った目標とかね、 成果目標を明確にしなきゃいけないとかっていう、 そこがやっぱり重要な仕事が トップの役割として残るんでしょうね。 前から言われてますけど、ジョブディスクリプション。 あなたはどういうことをやらなきゃいけない。 これが目標だ。そのためにどういう権限と予算があると。 そこを明確にするような ジョブディスクリプションが、 どういうふうにできるか。 そうしないと評価なんかはできないですね。 アメリカの人材って、 すぐみんな辞めるし、みんな コンタクトでやってくれないから、何をやりきれ。 ジョブディスクリプションをしっかりやって、やりきれないから評価をそうするだけの ドライな感じだったじゃないですか。あれすごいAIと相性がいいですよね。 日本人はジョブディスクリプションをろくに書かずに、 いい感じでいいカレー作ってくれみたいな感じになって。 マジで相性悪いですよ。 だから本当にジョブ型かメンバーシップ型なんですけど、 みんなでちょっと会議しながらやって、 やっぱり生産性上がらない。 上がらないんですよ。 だから僕も今これから会社どうしていくかっていうのはすごいね。 これは大西と池本さんが言ったけど、賃金を上げればね、 経営者にプレッシャーが働いて、 それで何らかの形でね、 生産性が上がるって言うんだけども、 これは一部にそういうことが起こるかもしれないけども、 ここ賃金上がってるじゃない。 それでじゃあ生産性上がってるかって言ったら上がってない。 だからそういう問題ではないんだと思うんですよね。