# 「今日のテーマ」は？（関連情報は、放送概要にあります！） 人材育成応援ラジオでは、大人の学び・キャリア・人材育成や組織開発に役立つ人を毎朝お話ししています。 このチャンネルは、ビジネスと機能・人材育成で世界を変える人を育てるトランケートがお送りします。 今日、明日2日間で、インタビューをお届けします。 美術・テクノロジーズ株式会社CEOの松本雅さんです。 収録が2024年5月の半ばだったのですが、この9月の時期に公開ということになりました。 来月とか先月みたいな話が出てくるかもしれませんが、5月時点での話をしているというふうにご理解ください。 今回、キャリアのお話、日を置いてデザイン志向についてお話をいただいてまして、合わせて70分くらい収録をいたしました。 まずは、今日、明日はキャリア編です。 松本さんのキャリアというのを伺いながら、私たち一人一人働く個人がどんなことを考えて、どんなふうにキャリア形成すればいいのかというところまで話が及んでいきます。 もう金言の塊みたいな対談なんですよ。 一緒にチーム・ボイシーの仲間などが同席していたのですが、もうメモを取るのに必死になってしまって、時間管理を忘れていたという、急出しますと言っていたのですが、 話に聞き入ってしまって、もう終わった後、このまま会社に帰るのはやめようと、美術テクノロジーズ様のオフィスをお邪魔していたのですが、 このままオフィスに帰れない、どこかでご飯を食べながら振り返りをしたいということで、1時間半くらい話をして、自分たちに消化して帰ったという記憶があります。 本当に金言数々出てきますので、ぜひ何回か繰り返し聞いていただければと思います。ではどうぞ。 # 金融業界でAIにより業務が自動化、働く人が減っていくのを体験。適応する力がある人が生き残る。 今日は美術テクノロジーズに参りました。 お邪魔しております。 CEOの松本正さんとインタビューをしていきます。 よろしくお願いいたします。 はい、よろしくお願いいたします。 松本さんでは、自己紹介、現在の役割、お仕事などを教えていただければと思います。 はい、現在、美術テクノロジーズという、いわゆるAIベンチャー、スタートアップといわれる会社を経営しています。 その中で私自身が創業者兼代表ということで、 うちの当社のビジネスの内容といたしましては、主に企業さんのイノベーション創出、 具体的には新規事業の創出であったりとか、 あとそういった新規事業を生んで新しいものを作っていこうとか、 社会価値を創造していこうという企業文化の醸成、カルチャー変革とかですね、 そういったものをご支援するんですが、 それをアナログにやるのではなくて、私たちの独自AI技術を使って、 そういった皆さんの意見の価値であったりとか、思いであったりということをデータで可視化してですね、 それをもとに企業の経営者さんと一緒に、こういうふうに、こういう人たちにこういうふうにビジョンとかを伝えていったら、 みんなもっとワクワクして、こんなビジネスを生んでくれるんじゃないかとか、 そういったことをディスカッションしながら、データドリブルな企業変革とかイノベーション創出、 そういったことをさせていただいております。 あとはですね、そういったものを起こすために、やはり社員さんとか、 あと入ってくる学生とかもそうですけども、創造的、クリエイティブにないといけないので、 そういった創造性を育成したいとかですね、 そういった創造性の定量化というか、数値化する技術とかですね、 そういったことも含めてご支援をしているという形になります。 創造性の数値化というのは、例えばどんなことなんですか。 創造性の数値化というのは、創造性の中にはたくさんあると思うんですね。 いわゆる絵を描くみたいなアートの力なんですけども、 私たちが特化しているのはビジネス創造性、 後ほどお伝えするデザイン志向という領域なんですけども、 いわゆる社会課題とか、お客の課題をどうやって見つけるのか、 それをその課題を解決する、そういったビジネスアイデアをどう作るのかという観点についての創造性ですね。 そういうのを数値化していくことができるという技術を持ち上げています。 一応、当社が世界初で、 そういった人のビジネス創造性を客観的に数値化できる、 日米特許技術というのが提供されまして、 いろんな大学の研究も共同研究しながら、 国際論文とかも結構何本か出させていただいて、 いわゆるエビデンスという証拠がちゃんとある信頼性の高いデータというものを どんどん世の中に本に出していっています。 そういうAIとかデータドリブンといったようなお仕事、 そういうところに着目してお仕事を始めたというのは、いつ頃からなんですか? そうですね、私自身のキャリアについてお話をさせていただきますと、 大学院の方を卒業して、 もともと大学院の時は金融工学という、いわゆる株式市場とかですね、 金利とかいろいろあるんですけども、いろんな市場があるんですけども、 そういったところの目動きとか、それを数学的に解析して予測していこうという学問が金融工学とあります。 それが専門でして、そういった知識を用いて、 最初のファーストキャリアとしてはゴールドマンサックスという アメリカの証券会社の方に入りまして、 データを分析しながらですね、いわゆる取引戦略を決めていくというところから入ったというのが、 いわゆるデータを活用して、今でいうと当時AIということではなかったんですけど、 今でいうとAIのようなことをやっていて、 AIを使って市場の方向予測をしていて、 収益をロボットで使って、人の感覚ではなくて、 ちゃんとそういったものをアルゴリズムというですね、数式を使って解いていく、 そんなことをしたのが最初のキャリアですね。 最初からデータというものに関わってはいらしたということですね。 そうですね。 なるほど。 そこからどういうふうにキャリアを積んでこられたんですか? そうですね。 最初に私もトレーダーに入ったとして、 内定もらったときにですね、 一緒に働こうよっていう結構先輩が、チーム人数多かったんですけども、 実際に入ってどんどんAI化していくと、 私が入ったときに十数名いたチームがAIでほとんど自動化されて、 2年間で3名までやったんですよね。 へー。 はい。 2年で。 はい、2年で。 私がいたのは2001年から2003年、 あと2005年から2008年がゴードマン。 途中UBSという推進系の商品会社に1回移ってゴードマンに戻ったんですけども、 2017年くらいにヤフーニュースか何かで、 ゴードマンに世界600人から700人いたトレーダーが、 2人まで減ったというふうに、 いわゆるお客さんのオーダーを得るんですね。 そういったトレーダー減ったというのは、 ほぼほぼ自動化されたという形にはなっています。 へー。 やっぱり今AIでそういった仕事が自動化されるとか、 いろいろ起こってきてますけども、 いわゆる金融というところが一番先駆けなんですね。 早いんですね。 何でかというと、やっぱり0.1秒を競う取引スピードで、 収益が何十億何百億という場合によっては買ってしまう。 それが人がうーあーと考えているよりですね、 AIが全部解析してもうすごいスピードで発注をかけた方が、 ハイフレクエンシートレートというのは一番最初にAIが考えて、 高速でトレーディングをしても人間を凍結することになってしまうというのが、 まず金融で出て、 そういった買い売りというものをいかに効率的にするかというところが、 金融のところのノウハウが今度広告に行ってアドテックという形に行って、 需要と供給がどういう風に来て、 どれくらいの価格で広告を出行したらいいのかというものも、 あれも全部金融からいったAIの技術です。 はー。 でもそうやって人がどんどん減っていくというのは今、 皆さんも心配していることでもあるじゃないですか。 そうですね。 自分の仕事がなくなるんじゃないか。 そうですね。 ただその時に残った人たちは何なのかというと、 そういったAIを設計して使いこなして、 ビジネスの収益を生んでいくという、 そのAIに仕事を奪われるのではなくて、 AIをどう設計するのかとか、 どう使いこなして仕事を効率化するのかという人が、 金融の世界でも生き残っていたんですね。 なので今も同じように言われていて、 例えばチャットGPというのが出てきて、 どんどんどんどん日に日に新しいAI技術が出てくる中で、 それで仕事を奪われるんじゃなくて、 そういったAIがどんどん便利になっていたときに、 どういうそれを使いこなしたときに、 もっと効率的に仕事ができるやり方は何なのかということを、 自分でデザインしていくということが結構重要で、 そのときにやっぱり既存のやり方をずっとやろうとするのではなくて、 何で自分が行動の変容をしていけばいいのかということを常に、 やっぱり最後に生き残るものって、 適応する力がある人なんですよね。 そういうものが生き残るんじゃなくて、 適応したものが生き残るんじゃなくて、 やっぱり外部の変化って、 自分でコントロールできるものとできないものがあって、 テクノロジーの進化って、 自分がやらなくても他の人がどんどん開発するわけですよね。 じゃあそれをどう使いこなすかというところが結構必要で、 例えば当社でも、 自分たち自身でAIの技術の開発ってかなりいいやつなんですよ。 ただ、それよりもオープンAIとか出てきて、 何兆円という投資をするところに勝てっこないんですよね、資金的に。 であれば当社の戦略も、 いかにそういった新技術を使いこなして、 そういったお客さんの仕事であったり、 事業であったり、 人々の顧客の生活であったりを便利にしていく、 いわゆるUI、UXといわれるような、 そういうテクノロジーと接点を持つところの、 スムーズな接点の持ちやすさみたいなところを設計するところにフォーカスをした方が、 その技術をどこに使うのかとやった方が勝ち目があるので、 なのにずっとAIの研究で僕たちは負けないんだってやってる人たちっていうのは、 ほぼほぼ淘汰されて、 ワンテイクスオールだと思うんですよ。 多分、今GoogleとかやっぱりオープンAIとか、 最近で言うとね、 メタとかもかなり出してきてますけども、 勝てっこないので必要というか、 勝てる領域を探していって、 使いこなしていくみたいなデザインっていうのは、 結構必要なのかなと思うんですね。 今の適応する力って本当私、 キャリアコンサルタントなんですけど、 大事だと思ってて、 変化を嘆いててもしょうがないし、 先ほどおっしゃったように、 流れは止められないから、 いかに自分がその流れに、 自分の強みも合わせていくかっていうところを考えられる人が、 きっとキャリアとしてうまく形成できるんだろうなと思うんですよね。 あとはやっぱり、 未来がどうなっていくのかってことを、 常に考えていくっていうことが重要で、 やっぱり起こったことに対して適応すると、 ごてごてになっちゃうってことがよくあって、 こういうものが進んでいったときに、 人々の行動はこう変わらずだから、 これをやっておかなきゃいけないなとか、 そういったものを自分で考えるためには、 過去の事例であったりとか、 世の中の事例をちゃんと抽象化して、 整理しておくことが結構重要だと思うんですね。 # 起こった変化に適応しているだけでは後手後手になる。未来がどうなるか考えることが大事。誰もが創造的になれる社会をつくりたい。 先日、生成AIが出てきて、それが世の中に対してどういうインパクトを与えるのかということを、経営者の皆さんに カンファレンスで話してくれと言われて、話した機会があるんですけれども、その時も皆さん、いわゆる生成AIを使って業務を効率化していますとか、 これは生産性が上がると思います、いろんな会社さんがされていると思います。それは非常に重要なことで、やらなきゃいけないことなんですけれども、 それだけじゃダメですよ、という話をさせていただいたんですね。例えば、過去の事例で言うと、インターネット革命、インターネットが出てきたときに、 例えば手紙とかファックスをメールにする、これはやらなきゃいけないことなんですけれども、やったからといって競合優位性があるわけなんですよ。 うち、メール使ってますって、そうですかって話ですよね。ですよね。でも、それからチャットGPってそういうものになっていくと思っていて、 購入しましたよ、チャットGP使ってます。そうですか。当たり前だよっていう話で、その使ったのはマイナスだよ。 やっぱりインターネット革命のときに、本当に勝った人たちというのは、そのインターネット技術を用いて、どんな新たな新規事業を使ってイノベーションを起こしたのか。 これまでだったら、コーテリエンス電話しかなかったのに、インターネット通話ができるようになったとかですね。 インターネットによって、例えば、ECサイトというのを作って、店に行かなくても良いようにして、顧客の行動変容を促したとかですね。 そういった人たちが大きな自家創学を作っていける、一気にベンチャーができて、大きい会社になっていったわけですよね。 じゃあ、生成AIを用いたときに、業務の効率化だけじゃなくて、守りの部分だけじゃなくて、攻めの部分って何ができるんだろう。 それを考えておかないと、実はその業界の中で自分たちのトップリーダーだと思っていたのが、ある日ボクっととんでもないビジネスモードで出てきて、 自分たちのビジネスが全部潰されてしまう。まさに破壊的イノベーションが起こされるリスクがあるんですね。 そういったもののキッカケというものは、新技術が出てきたとき、それをどう使うか、どういう風に未来が変わるかということを死ぬほど考えている人たちがいるので、 大企業の人たちもそれを考えて、早くスピーディーにそういったものを作っていけるようにならないといけない。 そういったものをできるようになりましょうという風にしているのが、支援しているのが私たちの事業でもあるという形ですね。 組織とか企業もそういう風に最新テクノロジーが出てきたときに、そこからどんな価値を生み出すかって考えなきゃいけないし、 個人のキャリアでいったときも、じゃあ私はどこに強みを今出てきたものとマッチングさせてうまくこの社会で生き残っていくかとか、 活躍する道を見つけるかということを、個人、一人一人も考えていかないといけないということだろうなと聞いていると思います。 例えば、今まででいうと通訳の仕事、法律の勉強とか何でもいいんですけども、 いろいろ殺したら、これをしたらこんな仕事があった、これらの収入をもらえるというのは、過去のテクノロジー、過去の社会における過去の事例なんですよね。 例えば、今通訳の勉強をしても、全部ほとんどリアルタイムで翻訳してくれますよね。通訳もしてくれるものがいっぱいありますよね。 じゃあせっかくそれを自分が勉強することは、たしなみはいいですよ。それでビジネスにしていこうとか仕事をやろうとしたときに、 テクノロジーに対してその価値というのは低減していってますよね。 じゃあそれって自分が時間を投資したりとかするのに本当にいいのか。それでもやりたいです。好きです。趣味です。それは全然いいと思います。 なんですけど、そういった変化は考えていかなければいけないと思いますし、 ただ弁護士とか公認会計士みたいな資料というものは残っていくと思います。 なんですけど、今ほとんどのものってレビューとかってAIでやってくれるんですよね。 ただハルシネーションといって、AIって間違うことがあるので、そこに対して資格を持っている人がちゃんとやるっていうのもいいんですけど、 ただ今のオープンAIの技術って普通に司法資金通っちゃうんですよ。 人間だって間違うんです。 そう考えたときに、本当に自分たちが価値を出せるところは何なのかっていうと、 やっぱりAIにできない部分ってものは何なのかってことを考えて、そこのAIにできないところ、 AIと共に生きるためには、AIを使いこなす支持者になるにはどうすればいいのか。 ここの部分ってものの能力が非常に必要で、ちょっと答えを言っちゃうと、今の技術のAIっていうのは、 こんなことをしたいですって目的を言ったら、課題とかこんなこと困ってるんですって言ったら、 じゃあこういうふうにしたほうがいいねってことを世界中の情報を集めてきてソリューション化してくれるんですね。 なんですけど、人の困りごとに気づくことってできないんですよ、AIって。 だからこそ実は人間に求められる価値っていうのは、人に共感して、この人ってこんなことに困ってるんじゃないかな、 こんな課題を解いてあげたら実は喜ぶんじゃないだろうかなってイメージできるのは感情欲求を持ってる人間しかできないんですよ。 それがそういった人に共感して問題を見つけていこうっていうところの問いのデザインができるのが、 実はデザイン思考っていう問いのデザインをする。 こんな社会を作ったら世の中幸せになるだろうっていうデザインをする。 後ほどのデザイン思考が重要になってくるっていうのは、 そういう実はテクノロジーっていう背景っていうところも結構重要されまして、 関連感が結構ある領域にはなりますね。 話聞いてるだけでドキドキしてきちゃう。 ちょっと話戻すんですけど、 ゴールドマンサックスにいらっしゃって、だんだんトレーダーも減ったなんて話の中で、 やっぱりAIに適応する力、変化に適応する力必要だよねっていう風に、 その時にもご自身でも思われたってことですけれども、 そこから現在の今… キャリアですね。 どういう風に転生していくんですか? 実はゴールドマンにいて、 実は私結構トレーダーとしてはそこそこ成功してた方だとは思うんですけども、 リーマンショックの時に大やられちゃうんですね。 やっぱり私自身はデータを元にやっていくっていうところで、 過去の統計データを元に一度予測をするんですが、 リーマンショックって100年に一度の金融ショックっていわれて、 過去にデータがないので、いわゆる過去のデータってものが全く通用しなくてですね、 打ち散らかれたというかやられたっていう経験がありますと。 その中で次のキャリアって考えた時に、 何しようかなっていう風に思った時に、 やっぱりその時ちょうど30代前半ですかね、 なんですけど、やっぱりそういったデータを使って取引会を見つけて 収益を上げていくというかつ負ける社会にいてですね、 収益を上げると偉い人みたいな、そういう社会じゃないですかと言って、 でもそれって本当に正しいのかなとか、 自分が共感できるかというとあまりそこに共感できなかったんですね。 やっぱり本来ビジネスっていうものは、 何か新しいものを作り出して人が喜んでくれるから、 それに対価としてお金がもらうことであって、 本来は何か新しいものをクリエイトすることによって、 社会を便利にした対価と、それがまず目的で、 その複散物主主義が言えるだけなんですよ。 なんですけど、金融ってものは実は収益を得るためには、 お金を投資した方がお金を返ってくるの率が高いってことを見つけちゃった業界なんです。 物を作るより。 それはそれで社会的価値がゼロかっていうとゼロではないんですけど、 本来の原点ものって、やっぱり人が何かを想像して、 世の中をもっと便利な良い社会に変えていく。 それは便利なだけじゃなくて、SDGsの社会にとっても、 地球にとっても良いような社会から解決することも含めて、 想像的価値、想像した対価として、 企業がとか個人とかが収益でいく。 そういった事業をやりたいなと思ったときに、 AIっていうもので色々人が入っていって、 AI人の中の価値って何だろうって考えてたときに、 想像性っていうAIの弱点が想像性であり、 そして事業として想像的に人々がなることによって、 社会って便利になって、 自分もそういうことをやりたいと思いますし、 ただ想像性ってすごく非常に抽象的じゃないですか。 どうやったら想像性って上がるんだろうってことに、 すごい興味を持って、 想像性に関連する研究を始めたのが、 今から10年ほど前で、今の会社を創業して、 人の想像性ってものを数値化できないだろうかと。 当初はですね、そんなの想像性って数値化できないから 想像性なんだっていうのは結構言われたんですけど、 私はそれに対して疑問を持っていて、 万有引力の法則が見つかるときに、 リンゴが落ちるのを数式で表せるって言って、 きっとみんなバカにしたんだろうなって。 でも結局それを表せたわけで、世界は進化したわけじゃないですか。 数式で表せる可能性あるよねというところで、 どうしたら想像性って数値化できるんだろうってところを考えて、 数値化した特許券で技術を取ったのがうちの会社になります。 ただ測るだけっていうのをしても仕方ないんで、 どうやったらそれを伸ばせるんだろうっていう想像性っていうのは、 先天的か後天的かっていうと実は結構後天的なんですよね。 なので後天的であれば、それを伸ばす方法を研究開発して、 人々が想像的になればみんなが社会に対して価値提供して 課題解決できますし、何かを生み出して人が喜んでくれるっていうのが、 いわゆる働くことの本当のワクワクが喜びなんですよね。 お金を得るよりもはるかに嬉しい。喜んでくれる方から。 そういった喜びをみんなが実感できるような社会を作っていきたい。 そういうふうに思って、想像的に誰もが想像的になって、 イノベーション社会価値を起こせる。 それを支援する会社を作ろうというところで今の会社を作りました。 # 前編のふりかえりと後編の予告。（YouTube是非ご覧ください。「YouTube「マッスル社長のGOトレChannel」」⇓リンク) どういう人が生き残れるかといったら、適応することができる人だというようなお話でしたり、 未来がどうなるか常に考えておこうと、 起こったことに適応していたらだいたいゴテゴテになってしまうので、 きっとこうなっていくだろうから、こういうふうに自分はやっていこうというふうに考えることも大事だというようなお話もありました。 たくさん私もメモを取りましたけれども、 皆さんも一つ一ついろんな言葉を聞きながら、ご自身にとって響く点があるのではないかなというふうに思います。 松本さんからご提供いただいたYouTube、そして5本の情報、それからInstagram、TwitterなどのXなどのURLは放送概要にまとめてあります。 そして私がこの松本さんのYouTubeを結構拝見しまして、 その中でも今日の放送に関係ありそうな、これいいなと思う放送をリンク貼っておきましたので、それも放送概要をご覧ください。 明日は後編です。会社を起業して、創業されて、創業者として、経営者として経営されているんですけれども、 ご自身が長いキャリアの中で成長したこととか、大変だなと思ったこととか、どんなふうに学んでますかというようなことだったり、 私たちに対するアドバイスなどもいただきました。 またまた金言だらけなので、ぜひ明日も楽しみにお聞きいただければと思います。 それでは今日も楽しく人材規制を進めてまいりましょう。 本日は、東京人材規制応援ラジオトレヌケットの田中潤子でした。