それからDXがAI になってますよね。日本におけるその DX って実はそんなに僕うまくいってないってのが足元の実情だと思ってるんですよ。雇難しいのでコストでの観点とかで言うとそこまで下がんない。今までの DXをAIで加速できる可能性がある。ま、1 つはそのマージナルコスト複製ポストが、ま、そんなかかんない。距離もですね、結構超えられしてくれる人を増やさなくても売上が伸びる組織ってどうやって作れるか。あの、引っこ抜き合いになると思います。ああ、そうか。チームに貢献しようみたいなところは、あ、ものすごくこのAIの時代で重要なんじゃないかなっていう風に実は思ってます。これの使い方を見つけた人がやっぱりあの次のビジネスを作ってく。皆さんこんにちは。ピボットの佐々です。今回の2026年超予測はAIと経営をテーマにお話を伺います。ゲストにお迎えしましたのは改善プラットフォーム代表の菅藤健二さんです。よろしくお願いします。よろしくお願いします。はい。藤戸さんは、ま、生についてこれまでもいい予測をね、出していただきましたけれども、ま、今回ちょっと決定版のような予測として実際に色々使ってみた上でこれから AI に、ま、経営とか雇用とかね、仕事のどんな変化が起きるのかってことをちょっと予測して欲しいんですけど。うんうん。はい。やっぱり成でホワイトの仕事なくなるんですか? ホワイトカラーの多分そのやってる仕事の一部はもうほとんど AIでできると思いますと。ただ仕事の全部はあの任せらんないというか、だから最初に起きるのは多分なんて言うんですかね、その業務を整理するみたいなこととが起きてで、え、その一方で今多分人間が対応できてないこと実はたくさんあるのでだからね一時的に言うと僕実は仕事増えるんじゃないかと思って人がやらなきゃいけないことがはい。うん。なんかちょっと今日はそんな話もできたかな。ああ、じゃ、AI と雇用というテーマで海原都合さんと富山和彦さんに意見疑ったんですけど、週間ぐらいが正しいですかね。そうです。あ、どっちもはい。あの、見てる局面は正しいのと、あと時間軸がちょっとずれてるだけであってなんか僕あの、どちらも結構近いことが言ってらっしゃるのかなってちょっと事実は思ってまして。ただ皆さんおっしゃってるのはもう最終執着点はやっぱ仕事が減るのは同じだけども、須藤さん今やったように一時的にこう増えるかもしれないですけど、最終的には。やっぱりかなりすり向かされるってことですね。うん。わかりました。た、そういう、ま、 AIと経営とか仕事に関する予測ちょ 1つ1つ伺っていきたいんですけど、まず1つ目んでしょうかね。そうですね、なんかあの、今回AI ドリブル分契約書っていうの書いた時に、えっと、 1個目はですね、なんか日本の DX ってどうだったのかっていうちょっと総括を多分しないとはい。あの、AI の話ってちょっとしづらいなって実は思ってまして。それからDXがAIになってますよね。あ、そう。うん。で、これやっぱりその DX はその何だったのかっていうか、ま、今何なのかっていうのでいいくと日本におけるその DX って実はそんなに僕うまくいってないっていうのが足元の実情だと思ってるんですよ。これ多分なんか皆さんもそんな認識あのずれてないと思うんですけど海外で行くと DX ってリストラクチャーなんですよね。なんでデジタルにすることで解雇するとか人をその整理する人員整理するっていうのとセットでやる。やるんでROIがまうんですけど日本における DX デジタルテクノロジーをこう割と入れるで、ま、あの解雇難しいので何が起きてるかって言うとコストの観点とかで見るとそこまで下がんないですよ実際がなんで多分おそらく 10%20% ぐらいのストが下がるっていうことでその割には結構摩擦が起きるんでなかなか大変だなっていうのが多分皆さんの DXの感覚だと思うんですよね。で、実際に今回 AI はどうなるかでいいくと、今度このコスト構造が多分逆になりまして、 AI入れるとそのDXで今まで10%、 20%だったところが多分8 割ぐらい下がる可能性があると。うん。で、人、人のコストとか時間が 2 割で良くなるってなった時にはこれ結構そもそもやらないといけないしやった方がいいよねっていうのが、ま、なんて言うんですかね。要は今までの DXをAI で加速できる可能性があるっていうのが実は僕このなんか今の AIにうん。を考えた時に大事なポイントかなって実は思ってるんです。 DXをどでかくしたのがAIと思ったり。あ、そうですね。DX をどでかくして、しかもあのなんですかね。あの、本当に加速してるみたいな。うん。とんでもなく加速する可能性があるみたいな感じです。うん。じゃ、DX とのアナで考えすぎちゃダメってことですね。ちょっと桁違いってことですね。うん。で、なんか、あの、やっぱりその DX、日本のDX で何でやってたのかっていくと、やっぱ 1 番は僕人工現象だと思ってるんですよね。やっぱりそのそもそも今ってその要は仮に市場畑だとした時に畑の面積はめちゃくちゃちっちゃくなってきますっていうことなのででかつその市場って当然あのお客さんもそうですけどあの雇用ってかそのいわゆる働き手でも減ってっちゃうのでこの畑がちっちゃくなってく国の中でどうやって収穫だ高めますかっていうのが多分すごいいろんな会社の論点になってると思っていてまその1人のお客さんとは1 つの法人からもう少し、え、たくさん、ま、売上だって収益をだきたいと、

LTV を高めたいみたいなのがあの、背景にあると。で、そん時に DX が多分あのやりたかったのってこういうことだろうなと思ってまして、大きく 3つあるんですけど、ま、1 つはそのクロスセル、クロスですね。 1人のお客さんに、ま、自社の複数サービスをあの、提供するっていう話と、あと実はその2つ目にVALリチェーンをその上流とか火流に広げるっていうのが起きてまして、これ結構実はいろんな会社さんでやってることかなと思っていて、ま、それこそああ、フィボットさんに出てたあの日さんとかもそうかなと思うんですけど、ま、要はうん、例えば、え、介護の会社を買収してくみたいなもそうですし、え、いわゆる人的資本経営に必要なそのいろんなその今までだったらあの保険だけだった部分からこういろんなその福利構成までメニュー広げてらっしゃるとかっていうのは VALリU ューチェーンを広げてるっていうことかなと。うん。で、3つ目がそのそれらをやっぱり人的サービスでそのクロスセルやったり valリューチェーン広げるってやっぱ結構現実大変なんでなるべくデジタルのタッチポイントでクロスセルしたいとか valリチェン広げたいっていうのがあるのかなという風に思ってまして、ま、これの掛け合わせで基本的にはDXみんなやりたいと言ってると。うん。で、そん時に実はその結局このVALUチェーンを広げたりとかクロスセ類、クロスしたいっていうのはなんかこういうま、よくマーケティングでファルってあるじゃないですか。このこうバケツみたいなのがあってこう水が漏れてくってこのファネルの繰り返しなんですよね。結局クロスルっての。だからこのブ止まりをどうやって減らしてくかみたいなところがもうとてつもなくあのDXの戦略の上では大事なんですけどうん。これをやってくのに実は僕、あの、この生成がむちゃくちゃ効いてくる。ま、それUXをよくしようとか、あるいは今までだったらそのパーソナライズで、あの、めちゃめちゃめんどくさかったわけですけど、これAI でできますよねとか、あとなんかそのレアシーシステムがあって、全部バラバラのサイ路だったものをJSIでこううまく繋げようとか、ま、こういうのもできるようになっていくので、要はその実はその LTVを高めるっていうことのために生成って聞きますよっていうのが僕、あの、今回その生成、あの、AI、え、AIド分啓書っていうの書いた時に、あ、これポイントはここだなって思ってまして、これ要はですね、新規顧客獲得っていうのはなんか今までネットがすごい効率良くてで新規顧客をとにかく獲得してLTVをこう増やそうみたいなことで、ま、デジタルビジネスでこう伸びてきたわけなんですけど、今あの検索自体が変わるじゃないですか。要はそのになってきた時に実は僕すごいなんかあの逆転現象起きるなってちょっと思ってまして、要は例えばその DXやってるのってまさにレガシー企業だと思うんですけど、えっと駅前の一等地に例えば店舗を持ってますとか、あるいはブランドがもうみんな日本全国みんな知ってるようなブランドを持ってます認知のあるブランドの方が正愛で検索された時に選ばれやすい。うん。うん。あの、可能性が高いです。うん。で、そうするとは実はその、今までその検索って割とその知られてないサービスとかがこう選ばれやすかったのが実は認知とか結構重要になってくる可能性があるなと思ってまして、そうすると新規獲得の効率って今ネット経由ってちょっとずつ効率落ちてるんですよね、実は。でも一方でその大きい会社ってのは、え、レガシー企業っていうのはそのリアルチャネルで店舗だったり法人営業だったりとこで新規顧客がいっぱいできててでクロセルをやってLTB を高めるこっちをデジタルでやっていけると DX ってのがうまく回る可能性があるっていうのが僕は実は今あのなんか考え始めてることなんですよね。大企業非日偽企業のが強くなるってことですか? うん。可能性があるんですよね。その要は今までのネットって割とそのえっとなんですかね、検索して知らないものを選ばれるようなこう仕組みが増えてったわけなんですけどうん。今あの調べ物する時に検索する回数減ってますよね。ああ、減ってますね。その分ね、チャット GPT とかジェミニに聞くようにますよね。はい。で、それって聞いてる時に知らない商品もちろん出てくるかもしんないですけど、ま、知ってる商品と知らない商品が仮に出てきたに知ってる商品やっぱ選べ確率って増えてると思うんですよ。うん。うん。うん。うん。僕もあの実際行ったことないとこであこまれだったらこっちの方がいいかなとかってやっぱりあの認知の問題ってやっぱ結構大きいなと思ってまして。そうするとさっき話したみたいに割とレガシーな会社がネット上でプレゼンスを広げたりとかっていうことがうん。もしかするとしやすくなるかもしれない。ああ、そっか。一方でなんか日経新聞で星野の星野さんがブランドよりブランドがあるだけじゃ AI 検索に選ばれないみたいな違う話題になってたじゃないですか。はい。けどあ、要するにブランドがあり、さらにネット上でいろんな存在感がある情報がいっぱいあるっていうことが大事なわけですね。そうです。そうです。あ、で、これは多分そのままさにあれで言ってることも僕正しいと思ってて、要は今までの認知とか今までのブランドっていうのが人間を対象にしてたわけじゃないですか。はい。AI にもそれを理解してもらわないとその強みがきないっていうことなんで、 AI

が理解しやすい形でネット上のプレゼスを高めましょうねっていうのが多分あれあの本筋だと思うんで。そっか。だ、ブランディングそのものは別に否定されてわけでは実はないと思ってて人間だけじゃなくてAI にも分かるようにブランディングしましょうね。そっかとかAI にも分かるように認知を取りましょうねっていうのがあの本質だったのかなと思ってちょっとはい。うん。人に対するブランディングだけじゃなく AI でも両方やるなので人だけに強い新理企業とかもちゃんとネットで存会めればダブルで効いてくるんでる。最強だったからね。そうか。そっか。よくわかりました。そうするとやっぱり新しく出てきた企業とか不利になっていくんですかね。うん。ま、でもやり方が多分そのやり方が出てくると思うんですよね。そのうまいやり方って言うんですかね。で、それをやっぱりどうやって発見してくかっていうのが結構大事な気がしてまして。昔もあの検索出てきた時にSEOみたいな技術が出てきましたけど、ま、どうやってじゃあAに選ばれるようにするのかみたいなあのAIにAIも含めて、え、人間も含めて認知を高めるとか、え、ま、要は今までだったらそのテレビシーンもバーとやっば認知って一定こう高まくはずだったところからいやデジタル上でAIが理解できる形で認知を高めないといけなくなっていることだと思ってましてはい。こういうなんかマーケティングの形はちょっと変わってくかもしれないですね。それっていわゆる SEO的なものとまた全然違うんですか? そうです。に選れマーケットのおそらくその今その AI の挙動とかを見ていると人間がやってるのに結構近い行動をしてるので、ま、当然検索もしてるし、例えば SNS 見てたりとかなんかマップ見てたりとか結構そのなんて言うんですかね?人間的な挙動をしてるああのでなんか我々とま基本的には同じような形だと思うんですけど、ま、要はオフラインで例えばそのなんかいろそんなマーケティング資策をやってる時にそれをオンラインでもどうやってその波上効果みたいなものをこう出してくかみたいなところが結構ポイントになるんじゃないかなと思う。ました。それが 1つ目の予測ですね。はい。他の予測は何かございますでしょうか? 2つ目はやっぱりAIを多あの今うん、えっと作る競争じゃなくても使う競争になってると思うんですよね。で、それはその今までの結構ITの歴史みたいなのをこう調べた時にメインフレームのこう時代がありまして、ま、メインフレームの時も最初はそのやっぱりあのハードウェアにものすごい投資がされてまして、で、その後でですね、え、ま、 IBMが多分有名ですけど、システムインテグレーターっていうですね、あの仕事が出てきまして、もうそのハードウェアを選ぶだけじゃなくて、そこに乗っかるソフトウェアとかそのアプリケーションも含めて全部サービスとして提供するんっていうのがこう出てきてものすごい巨大産業になったわけですけど、このハードウェアに最初に投資されてその後にこうケースま、要はソフトウェアとかサービスみたいなものがあの膨れてくって結構これまでも起きてまして釣りくと要はメインフレームがあってその次PC ですね。の、あの、いわゆるハードが出てきて、で、その上に、え、 Micクrosoftが登場して、OSとかソフトウェアが出てきて、ま、要は今も PCのハードよりもユースケースCASスのソフトウェアの方が、ま、大きい市場になってますと。で、さらにその後で、え、ブラウザーっての出てきて、ネットスケープとかですね、え、IEですね、昔懐かしい。で、その上に乗っかってるサービスが例えば検索とか広告みたいなものが出てきて、で、その後出てきたのがスマートフォンですよね。スマートフォンがiPhoneとか、え、 Androidとかって出てできまして、で、これも、え、実際に今例えばハードウェアよりもアプリですよね。あの、スマホの中にあるアプリだったりとか広告の方が市場とし、市場規模としてはちょっと大きいというところで、で、その後、ま、その後というか、その前後してクラウドですよね。クラウドもいわゆる、え、データセンターみたいなハードウェアの投資がバーっとされてく中でAWS みたいなものだったり、そこの上に乗っかるサーズってものが出てきて、ま、これが、え、ハードウェアの投資よりも当然大きくなってくると。じゃあ今昼返ってAI見るとどうですか?て言うと、もう NVIDIAもそうですけども、とにかくハードにみんな投資するというところで、あのこれまでの歴史でいくとおそらくこのユースケースがこう大きくなるはずであると。てかそもそもそれがないとあのバブルが崩壊しちゃうんで、あのえっとこ今のその現在のその投資の規模が本当に正しいのかどうかっていうのはわかんないんですけど確実にこのケースの市場ってのは多分膨れてくっていうのが思ってましてこれ何を我々参考にすればいいかでくとこ使い方を見つけた人が次のゴールド

ラッシュを掴むのそういうことかなと思ってましてうん。ま、費用体効果が合うようなその、え、ユースケースをどれだけ見つけられるかっていうところが、あの、ま、この 2026 年のこうポイントなのかなと思ってます。うん。その意味ではそこって中国とか強そうですよね。ああ、そうかもしれないですね。中国そこね、ハードウェアも含めてやりまくってますもんね。 Twitterの含めて。そうですね。あ、なんでこれ多分日本もなんかいろんなあのことを言われてますけどなんかおそらくこの AIって結構身近なうん。あの、もう問題を結構解決できるので、なんかそういうユースケースをちゃんとマネタイズしてくってところがものすごい大事なのかなって思ってます。うん。使うフェースですね。そうですね。はい。なんかあの、よくイノベーションの話僕もするんですけどうん。あの、例えば織田信長って鉄砲は発明してないんですけど確かに使い方っていうか運用をものすごくうまく確か長野の戦いですね。そうですね。はい。で、あの、ヘンリーフォードは別に自動車は発明してないですけども、彼は作り方とかそのデリバリーを、あの、うまくやることによって、え、量産していくっていうことをやりましたしうん。うん。うん。ま、よくイノベーターって言われるスティーブジョブスさんなんか電話もコンピューターも別に発明してないとでもあのイノベーターですよねと。で、イノベーションってやっぱ発明っていう風にこう思いがちなんですけど実はそのシンペーターが言ってるのはあの新結合ですよね。新しい今要はAとBを結合することをイノベーションですって言ってるんで、要は使い道を見つけてる人っていうのは僕はイノベーターだと思うんですよ。だ、要は AIってのはもとんでもなく、あの、新しい技術なわけですけど、これの使い方を見つけた人がやっぱりあの、次のビジネスを作っていう、そういうことないかなという風に思っていて、このゴールドラッシュが来るんかっていうですね。で、ゴールドラッシュの時ってあの当たり前ですけど、当然な、何て言うんですかね、え、よく言われるのはあのジーンズですよね。リバイストライスみたいなものが、ま、稼ぎましたみたいな話ですけど、実はその鉱脈を見つけてる人たちも結構リターンが上がっていて、で、ここやっぱりすごくなんかいろんな可能性があるんじゃないかと。で、特に僕実はすごい大事なのは、そのレバレッジが効くっていうことだと思ってみて、要は 1個見つけたことを、ま、100倍 1000倍にするので、Aって同じこと 1000 倍にできるので、その増幅できるっていうところは結構勝ちじゃないかという風に思ってまして、肩の発明って僕、あの、言ってるんですけど、要はその使い方をちゃんと発明してで、これをものすごいスピードで装着していく。社会に装着していくと、あの、これが価値になると思ってまして、え、ま、なんか3 つぐらいのコストを0にするんだろうなと思って、ま、1つはそのマージナルコスト、複製コストが、ま、そんなかかんないっていうことと、え、距離もですね、結構超えられる。ま、要するに1個のモデルを例えば今でいくと、え、ラインとかスラックとかいろんなとこにこう突っ込めることができるので、ま、そういうなんかチャネルとか距離みたいなものもこう割と、え、減らせると。で、あとめちゃくちゃ大きいのがあの即レスしてくれるっていうことだと思ってまして、リードタイムとか待ち時間がこう減らせるんでこれってものすごいビジネス的には大きいのでなんかこの辺のその時間とか距離とかその複製コストが減ってくるっていうこれをどうやってそのうまく組み合わせてあのビジネスを変えていくかってところがあの先生の面白さじゃないかなと思うんですよね。うん。うん。うん。うん。レバレ違ですよね。うん。今回のその拍書を書いた時にうん。このカーストの話は結構なんか皆さんがそう面白いって言ってくださった。図でも書かれてましたね。そうですね。新しいカーストが 4つぐらい出てくると。ま、1 つはよく言われる経営者ですよね。あの、いわゆるソロソロプレナーじゃないですけど、もう 1人で1000億行くようなユニ1 人ユニコーンみたいな人がきっと出てくるだろうと。で、あの、近いものはいっぱい出てますよね。もう今1人じゃなくても相当小人数であの稼げるようなあのビジネスを作って、ま、特にAIのプレイヤーなんて多分そうだったと思うんですけど、あの有名なカーソルとかもそうだし多分おそらく50人ぐらいでやってるという風に言ってたんであ、その人数でこの自家総額行くんだっていう、ま、今までもちろんありましたけど、とんでもないその規模になってる。これ日本でも出てくるんですかね?そういう。あ、そうですか。へえで、あの、 2 つ目はその僕クリエイターだと思ってまして、なんか次の時代の JK ローリングさんって多分小説だけじゃなくて同時に漫画とか映画とか、え、ゲームとかを 1 人であのマルチメディア作れますみたいな、あるいはそう人数のチームで 1人ディズニーとか1 人マーベルみたいなことができる可能性があるなと思ってまして、こういうクリエイターがいっぱい出てくるかもっていうねえ。バウンディさんでしたっけ?あのね、バウンディさんもカメラやったりとか音楽やったりなんか情熱でしたかね。なんか見たら何でもできる人なんですね。あ、だからやっぱりそのクリエおそらくなんですけど、その要は今まで例えば音楽を作ってるでも今楽曲作る AI もいっぱい出てきてるじゃないですか。要ははい。その今ままでってその何かそのじゃ絵を書きますとか音楽を作りますっていう

時に技能が必要だったんですけどその技能をAIって多分こう技能格差をこうシュのむしろこういうものが作りたい結構ビジョンが明確にある人は何でも作れる可能性があるとそうですよね。うん。これなね、岡田俊尾夫さんの本も紹介してたじゃないですか、 YouTuber が証明する日でしたっけ? そう。今日これって自分のアバターみたいなもん出てくるんですか? 出てくると思います。人間だけじゃなくそか。自分を複製していくようななるですね。自分を複製してったりですとか。あとはそのなんかその世界観を例えばSNS で今いやいや結構面白いた。 AI で生成した例えばハリーポッターがもし現代にいて Vログやってたらどうなるかみたいな SNS やってる人とか、ま、要はいわゆる日本でいう 2次創作ですよね。ああ、あの2 次捜作って、ま、要はコミックマーケットみたいなところに行ってみんな二次創作のもの買ったりするじゃないですか。で、え、それが多分 AIでものすごいこう広げられる。うん。しかもその2次捜作がSNS のコンテンツにもなるし漫画にもなるしならアニメもそのまま作れちゃうしとかっていう風に変わっていくのかなっていう。ああ、けど一方で現役は持ってなきゃいけないんですか?その著作権とか IP例えばディズニーはオープンAI と組んだじゃないですか。あれもあのキャラを使ってAI で空とかも使えながらどんどん拡張できるけど、それは元ネタ持ってるからじゃないですか? それを持ってる人だけ強くなるんですか?持ってなくてもいいんですか? えっとですね、その方をおそらくあの作ったりはあの開発してくクリエイターがやっぱまた出てくると思うんですよね。要はそのなんだろうな、何でもいいんですけど、なんかやっぱその SNS 初の例えばブランドっていっぱい出てきてたりしますけど、そういうものを、え、じゃ今度コンテンツにしようとか、自分のキャラクターにしよう、 IP にしようとかっていうもので、え、作ってくという形なんで、今までそれって割と法人がやってたじゃないですか。うん。それこそままさにディズニーとかはその IPターを作って育ててっていうことやってましたけど、これが 1 人でもできるようになるっていうなんかそんなイメージじゃないかなと思うんですよね。うーん。いや、なんかイメージ言わいてきました。うん。で、えっと、今度ホワイトカラーの人たちはなんか大きくやっぱ2局化してくんだろうなっていう風に思ってまして、1つはそのAIを元に業務を例えば再設計するとか、今既存で動いてるものどうやってそのさ、なんですかね、え、AI前提、 AIネニティブなこう業務オペレーションにしてくかみたいなことってのが結構大事で僕なんかアキテクトっていう風に言ってるんですけど、要するに設計できる人、これがすごいやっぱ希少な人材として求められていてで、大半がこうオペレーター、ま、AI うん。に指示をされて動く人たちっていうんですかね。最後多分 AI ってやっぱまだあの体持ってないんで、フィジカルがないんで、ラストワンマイル最後人が何かしなきゃいけないってかなり多くなると思うんですよね。うん。うん。で、例えばその、ま、UbberEAT みたいなものとかその物理の配送とかもそうかもしれない、最後あのサービスを提供する時のラストワルって結構人がやる時にその人の指示っていうのは今までは割と人がしてたわけですけど、 AIが指示をするとうん。あ、朝起きたら藤さんおはようございます。昨日も何々良かったですねとか言って褒め褒めてもらって今日はこれ頑張りましょうねって言って、え、指示をしてもらってそれを実行してくっていうああ、ここでいう真のホワイトって今のわゆる日本におけるホワイトの何割ぐらいがこう慣れるもしくは必要性がある。ま、新のホワイトからもそんなに数いらないわけですよね。うん。そうですね。でもいいや多分今で行くと圧倒的に足りないんだね。今は足りないですよね。うん。で、えっと、おそらくなんですけど、そういう素がある人たちは結構実はいると思ってるんで。あ、なぜかと言うと、その業務って言っても相当実はひどいで1人の人が上流のその業務設計から火流の現場のところまで全部できるわけではおそらくないのでうん。それぞれの階層ごとに多分設計する人たちがで、しかもこうちょっとずつチューニングする人たちがいるっていう形なんですけど、でもそれでもおそらく 10%ぐらいだと思います。90% ぐらいはうん。オペレーション側になるかなっていうこの枠組で今後の大企業、典型的な日本の大企業の未来を描いた時にどんな構図になるんですか?例えばはい。富山和彦さんはホワイトからもう 78割はいらなくなるとか例えばまどっちかとバックオフス系とかですかねそういったとこはもう完全に合理化されてて営業とか現場に近い人たちヒューマンタッチとかあるところは残るけども他はかなりすりム化するみたいなことおっしゃってんですけどそれとは近いんですか?意見としてえっとですね近いですね。ま、要は、ま、ま、まず1 つはその会社というのも多分資本市場があの、これグラフで見るとその、えっと、チャットGPT登場の2022 年の11月以降で、株式市場は7割ぐらいこう増えましたと。はい。一方人数は30%減少してます。そんなに減ってんですか?ええ、こ、これ結構その深いなと思ってまして、要は今までっていうのは経済成長すると雇用が生まれるっていうことが前提だったと思うんです。だから、つまり雇用を増やしてる会社って

いうのは資本市場で評価されるんですけど、今あのいわゆるGoogle、 Appleとかメタとかですね、あの Microsoftフtとかも雇用は増えてないんですよね。でも売上だけ増えてるじゃないですか。要するにもう雇用と売上成長今連動してないでももっと言うとく投資家は人をそんなに増えないけど売上成長できる企業を高く評価する。ま、傾向にそれですよね。なんかそうなってくるとやっぱりそのそれこそブルーカラビリオニアみたいな話ありましたけれどもまその働き手の側からするとやっぱり最後ラスト 1 マイルあるなんかさ、サービス業だったりまそれこそ配管だったりとかっていうところはまず 1つ雇用としては残ると思いますしうん。あとその大事なことっていうことでいいと、そのさっき言ったその人を増やさなくても売上が伸びる組織ってどうやって作れるかっていうのが多分あの組織の本当大事な論点になる気がします。はい。具体的にそんなの作れるんですか? えっとですね、さっき話したみたいに要はそのいわゆる経営者、クリエイター、え、アーキテクト、オペレーターって仮に 4つた時に要は会社の中にもおそらくこうこういうロールの人たちがやっぱ本来で、じゃあそのさっき言った、じゃあ例えば業務の方を作って横展開していくような人達っていうのをどれだけ評価できるかみたいなことが結構重要になると思うんですよね。で、なんかやっぱりすごく大事なのはこういうそのなんですかね、発見する人たち、あの、さっきのゴールドラッシュじゃないんですけど、使い道ケースを発見する人たちをどうやってその評価してくのかとか、どうやって採用昇育成評価みたいなところにあ、仕組みをこう組み込んでいけるかっていうところが結構大事な論点かなと思ってまして、要はゴールドラッシュなんでろんな人がいろんな発見するはずなんですよ。会社の組織の中で。で、この個人の発見をかに組織にこうフィードバックしてもらえるかうん。で、それがこうまくこう再現性ある形でこう取り込めるかっていうところが大企業のなんてうんか、組織戦略のもう結構中心になるんじゃないですかね。へえ。そうすとも年中とか最悪ですね。あ、そうだと思いますね。はい。むしろそう、その要は例えば AI たくさん使ってますみたいなことってあんまり評価してもしょうがなくて、むしろ使い方を見つけてで、それをその横に広げてったとか、その再現性高い形で装着したかみたいなことを例えば評価しなきゃいけないとか。うん。そうそうじゃないと、あの、個人1 人だけの生産性上がってもしょうがないので、むしろ全員の生産性を高めだからレバレッジを使える人、組織にレバレッジをかけれる人っていうのをかに評価していくかっていう形になると思いますね。確かに大企業何万人もいる大企業そういうみんなが使える仕組みを生み出したらその生産性アップとかの効果たるやバカでかいですね。多分とんでもないあの成果になると思ってまして、要はそのAI が出てきた時にその多分あのびっくりしたのはあのまず 1個はすごいとでもこれ面白いのは人の能力を結構増幅するんで優秀な人が使うとむちゃくちゃパフォーマンスが出るとでさらにその使い方をみんなができるようになるとあのおそらくその 1 人当たりの生産性って今までだったら例えば分かんないですけど 10 倍行ったらすごいよねみたいな話がおそらく 100倍とか1 万倍ぐらいすごい人たちがま、出てくるっていうことだと思うんですよね。で、そういう人たちがこう出てくる中でどうやってその人たちにこう還元してくかいていくかでさらにとそういうことを組織の中に還元してくれる人をあのなんつうかね作ってかないといけないんでうん今までのそのいわゆる人事制度って基本的にはそんなに格差が起きないような仕組みだったと思うんですよね。でもこれからってそれで本当にいいのかってのは結構考えないといけないのかなって。あ、はい。そうですよね。昔で言うとあれですよね。発行代とか生み出した中村さんとかあんなすごいの生み出して会社に貢献したけどほとんどもらえずに訴訟になったじゃないですか。ああいうのと似てはいますよね。はい。そうですね。ただ結局そのこれからちょっと悩ましいのはああ、あのそういう人たちはその組織の中じゃないとあれをその例えばその製品化できなかったりしたと思うんですよ。はい。そりそうだ。でもこん今後でいいくと別にそういうアイデある人ってやめて自分でやってとんでもなく増幅する可能性があるんでやっぱかに繋なぎ止めるかみたいなことも考えないといけない。真のホワイトカラーになれる素失がある人起業しちゃいそうですね。あ、そうですし、もっと言うとそれあの引っこ抜き合いになると思います。ああ、そうか。はい。今AIエンジニアは100億円ぐらいで雇ったりしてるじゃないですか。そう、100 億まで行かなくても新のホワイトカラーはもう何千万億プレオプレイヤーとか出てくる可能性あるでしょ。合戦。うん。あ、でも実際多分そういう人欲しいって思うと思うんですよ。はい。だってなぜならば例えてる会社があれこんだけ変えたら利益何億何十億増えるんだって考えるとそういう人いたらめちゃくちゃいいじゃないですか。うん。そうですね。はい。けどそういう人がある企業になんか中誠持ってずっとやるとは思えないですね。あ、それはそれでいいんじゃないですか?その要はその結局そういう人たちがこう割とそのうん。一時的にそのしっかり AI を導入してい、インテグレーションしていって、で、そこでパフォーマンスが出てそこでフィーをもらって次の別の会社の仕事に取り組んでいくって結構プロジェクト型になる可能性はあるなと思ってみてます。サッカーのプロ選手とかハリウッドのスターとかと似たモデルですね。はい。はい。そういうのに入れる人ってどれぐらいいるんでしょうね? うーん。どうなんでもなんかあのそこまで行くかどうかですけど先ほど話したみたいにまずそもそも自分たちの業務とかを整理したりできる人ってのはおそらく 10%ぐらいでその中でもうん。おそらくどうだろうな。上位のあぐらいはどこに行ってもそういうのができるみたいな人たちじゃないですか。今アクセンチュアとかコンサル見ると AI の部分がすごい伸びてるじゃないですか。そういうコンサルタントも同じような機能を提供するんでしょうね。外から来てAI を使えてその企業の合理化生産性アップのためのアイデアとかを実装までしてそれによって価をもらうっていうこともうコンサルファームはやり始めてるってことですよね。そうですね。で、これこれが結構重要なのがえっとあ実はその業務をどれだけ深く理解できるかみたいなことがおそらく重要で要するにあのコンサルタントってやっぱ外からしか入れないんでその本当に深い業務理解ってやっぱなかなか難しい。うん。

とした時にやっぱ中でそれを分かってる人がいるかいないかは相当大きな差になると思いますね。うん。だから外で見るだけじゃなく中に入っていく、入っていって働くとか実際。そう、もしかの人たちがそういうスキルを身につけていく。あ、うん。うん。ま、両方だと思いますね。そっか。けどその企業で育った人がその真のホワイトカラーになりめちゃくちゃ優秀な人材になり生産性アップしてくれた時にその人に1億円とか払って組織って持つんですか?要するに嫉妬とかを含めて今までの日本の企業の文化考えた時にいやそこは結構難しい論点でおっしゃる通りやっぱね壊れちゃう可能性があるけどその難しいのじゃそうしなければいいかっていうとうん負けちゃいますねんで、あの、要は格差って色々言われてましたけど、格差が増幅した時にど、どうやっていくとそれがうまく回せるのかっていうことを考えなきゃいけないっていうなんかそんな感じかなと思うんですよね。確かにな。金融の世界でね、テックの革命を来て外とか入ってきた時に日本企業で今までもディーラーとかで儲けてた人はそんなにもらってなかったのにゴールマンサックス行けば 1億2 億もらえるつったらやっぱみんな行ったじゃないですか。それと似たようなことになりそうですね。はい。そうですね。あ、あ、で、ちなみに言うとそれがえっとなんて言うですかね、 1億2 億もらうことでそのプロジェクトが例えばうまくいくんであればそれは 1つありなんですけどはい。なんかおそらくなんですけど、その日本の場合ってアメリカみたいに例えばその人をドラスティックにじゃこの部分全部なくすみたいなことってできないんではい。なんか実際に組織がやんなきゃいけないことってもうちょっと泥臭くてうん。この業務はなくなるんだけど、こっちにじゃあ人を出そうとかっていう、例えばじゃあバックオフィスの人を減らしていって、もっとフロント業務に人を出そうとかっていうことを再配置することで生産性を上げるとかっていうことまで含めてやろうとするとさっき佐々木さんがおっしゃったみたいにやっぱね組織が壊れるってのは避けないといけないと思うんですよ。うん。だ要トランス本当にトランスフォーメーションですよね。はい。をやりきらないとおそらく最終的なその生産性上げるとかそのパフォーマンスあの利益を残すっていうところまで行こうとすると結構泥臭いこともやんないといけないんじゃないかなとはあなんか見えてきましたね。ま、 DX による生産性の生まれる差も大きかったけども Aは桁違いなんで経営人としてもそこに踏み込まない限り企業価値も上げられなくて投資家からも攻められてそうです厳しいですよね。だから今回はやらざるを得ない。富山さんもそうおっしゃってたんですけどことですよ。まさに。だからその今までの DXで例えば20% ぐらい生産性上げれるな。でも 20% かマを考えるとちょっとなんかタイパコスパ悪いなかっていうところからうん。 80%かります。80% だやらざ得ないよねみたいななんかそういう感覚だと思うんですよね。そうですよね。それで50 代リストラとかももっと増えそうですね。僕なんか実はあの 50 代の人たちがリストラされるよりも若手の仕事がなくなる可能性が結構心配。あ、やっぱそっちですか。エントリージョブがなくなるってやつ。そう。なんかあのAI の中ですごい重要な考え方があってですね。あの AI ってやっぱりそのなんですかね、認知能力はすごい高いんですよ。とんでもなく賢いんですけどうん。なんか、あの、例えば事業とか人とか組織を動かそうとすると、こう非妊認知能力ってよく言いますけど、なんかコミュニケーション能力とか、あの人どういう人かとか、ちょっと思いやりがあるとか、コンパッションとかこうやりきるグリッドみたいなやつとかもそうですけど、結局実はこの非妊認知能力がすごい重要で、AIってコンテキストをとにかくたくさん適切に入れてあげないと適切な回答を返せないんで、やっぱこういう人たちが意外とあの、組織とかAIをあの、正動かそうとすると重要になってくるんで実はさっきで 50 代のおじさんの方がそもそもこの事業のことよく理解してそかあの人のことを理解してるとかうんなんかあるじゃないですか。そう、そういう見とかが実はないと、あの、さっき言った最後のトランスフォーメーションってなかなかうまくいかないのでうん。えっと、若手の方がその難易度が高いっていうんですかね。うん。本来でいくとそういうことを知っていくのってやっぱり経験が今まではあったんですけど経験積む前にこういうその状況に陥っちゃうのでなかなか若手のキャリアをどうしてくかっていう問題が僕一番難しいなと思ってます。ああ、一方で、ま、若い人が少ないこともあって日本だと今新卒市場ってめちゃくちゃね、売り手市場じゃないですか? はい。はい。これも変わっていくんですかね?5年、 10 年見ていくとそんなに甘くないぞというか。変わってくと思いますね。ああ、そうですか。うん。

かなり変わってくんじゃないですかね、そこに関しては。ですね。うん。これすごい面白いですね。はい。あの、結局その AI ってその魔法のアイテムだみたいな感じで最初登場した時にみんな言われてたんですけど、これ僕やっぱ使い方とか見てるとこれやっぱね、賢い人がめちゃめちゃ賢くなってくなって思って要するにあの鏡みたいなもんでその人の力次第でもうこう書いて答えが違うじゃないですか。まさに書いてるプロンプトででこれって要はものすごく認知能力が高くてやる気が高い人たちが圧倒的に引き上がるんですけどうん。 1番あのうまくいってないのってその AI 人材開発やってほしいとかって言われてで何言われるかって言うと全員の底上げしてほしいって言われるんですけどそれそれだけがうまくいってないんですっていう申し訳ないですとうん色々やってますと色々やったんだけど全くうまくいかないのはそれですとはいこうやる時にやっぱ手上げ性でやらないとうまくいかないし全員これ必ず受けてくださはねあんまりうまくいってないんですよところがうん結構面白いのがその認知能力とかやるきってその人で人ま当然人でもそのね差があるんですけどなんかあのこういう領域は好きとか得意でやっぱ人それぞれあるんでそういうところだけとんでもなく引き上がったりするんですよね。なんか例えば、えっと、なんかいわゆるコピーライティングみたいなことをすごいその好きであのやってる方がいて、でもその方それ以外あんまりあの他の業務はその熱心じゃないと。でもこの領域にかけてはとんでもなくAAのこと勉強してものすごいその生産性を上げてる。だから要はその車内のキャンペーンとか反則用のチラシとかのコピーをものすごいスピードであのせ量産できるようになるとこういうのは起きるんでうん。やっぱその車内の中の遺とかその自分が好きだとかこだわり持ってるとかなんかこういう人たちを AI 使ってもっと増幅できないかみたいなのは割とあり得るかなっていう風に思ってます。え、その意味でも格差がとんでもなく広がるって意味でもまたちょっと日本企業として組織を壊さずに生かすのが難しいですね。難しい。本当に難しい。いや、なのでおそらくなんかその AI時代になって組織のあり方とかをうん。うん。かなりの勢で再構築することに結果なると思いますね。やっぱりどういう風に書いてけばいいんですか? うん。ま、でもやっぱりその、えっとですね、結局そのポイントはそのやっぱ人事制度ってもう本当にその総合力っていうかその採用も大事ですし当然評価もしなきゃいけないしで評価して配置して育成して報酬どう払うかって、ま、大体これがぐるっとこう回ってくわけなんですけど、今までの価値パターンじゃなくて、次の価値パターンを見つけられる方にこうかけられる組織全体としてはかけてる状態をどうやってこうそっちに傾けるかっていうなんかそういう形になるんだと思うんですよね。うん。的に多分採用はそのやっぱり AI を使ってその自分たちの組織をどうやって改善してくかみたいな人をやっぱ取らなきゃいけないですし、ま、要は今までって自分たちの言うことを聞いてくれる人を多分採用してる人会社ってすごく多いんですけど、そうじゃなくて、えっと、買える人、変革系の人材を多分入れなきゃいけないよねとか。で、評価もそのなんか自分1人だけパフォーマンス良くなりましたじゃなくて、その再現可能な方を作ってそれを広げた人を評価しますみたいな。それそうですよね。で、さらにその育成するにもその要はトライアンドエラーが本当にできないといけないんで権限以上って何を権限以上するかとかあるいはその実験的な予算をその各部署とかにこう渡していってこの範囲だったらもうすぐ試していくとかっていう風にやってくみたいなことが育成で重要になってきた。で、最後その評価して報酬をどうやって払うかみたいなことが、あの、大事に、ま、要するにパフォーマンスを、え、個人であげた人じゃなくて、その個人で上げてそれを横に展開した人にしっかり報酬を払うみたいな形にうん。おそらくなってくんじゃないかなと思ってますね。あ、自分のためだけじゃなく、自分の作った仕組みでみんなに理するようにするみたいな、そういうマインドは日本企業強いですよね。あ、そうです。逆に言うと、あの、そこは、あの、そういう人を評価しようっていう風にやれば僕かなり実はその日本企業の方がむしろ強い個人主義じゃないんでうん。こういうのをその再現性持って作るみたいなのはだから日本らしいその DXとか日本らしいAIX みたいなのはなんかやり用があるんじゃないかと実は思ってんですよね。チームプレイみたいな。確かにしかも金銭的なものだけじゃなくして名誉とか地位とかそういう感じでなんかちゃんと組織内で評価すればうん。はい。それで満足してもらえるかもしれませんね。あ、そうです。そうです。なのでなんかその結局今年もね、ドジャース優勝して、ま、中心選手ってそれこそ大谷さんとか山本さんですけどうん。佐々木さんとかうん。でもそれって、えっと、日本のその割とそのチームプレイみたいなものが割と通じてるっていうことでもあるじゃないですか。うん。あ、もう当然なんかなんて言うですかね。今までの旧来その日本のチームプレイではないんですけど実はそのチームに貢献しようみたいなところは、あ、ものすごくこの AI の時代で重要なんじゃないかなっていう風に実は思ってます。はい。ビジネスでいくと僕やっぱり広告ビジネスがすごい変わるかなと思ってましてはい。なんかあのデータですごい面白いなと思ったらこのデータなんですけどまず 1個はそのなんかあのGoogle がその独法のあの訴訟をやってる時に出てきたデータで、ま、要は僕たち独占してないですよっていうところで出てきたのチャット GPTのデイリークイリスは12 億ですっていう風に出てたんですよね。で、その後 OPAIが多分3ヶ月4 ヶ月後ぐらいですかね。あ、4ヶ月後ですねに出してたあのメッセージの中で25億 1日あたり25億通のメッセージ。ま、要するにあの25億クエリー要するに4ヶ月で倍倍倍ぐらいにこうなってる。ま、これその数字は当然そのなんて言うんですかねえ。さ多分あると思うんですけど、これってすごいよなと思ってまして、要するに今までってそのチャット GPT っていうのはだからそう、今もう世界第 5番目のサイトになってて、

最近なんかInstagram をもしかしたらもう抜いてるかもしれないっていうデータもで 4位になってるっていう。で、これってすごいなと思ってまして、要は今まででいいくとその検索してたわけですよね。検索して、えっと、なんか検索結果に出てきたサイトにこうトラフィックが行くっていう形だったんですけど、え、ゼロクリックっていう、ま、現象にも言われてる通り、例えばニュースサイトのトラフィック結構落ちてるとか、ま、実際現実問題結構起きてるんですよね。で、そうなると広告ビジネスネスってかコンテンツビジネスが結構広告モデルが苦しくなるっていうことが起きたり、今ってそのいわゆるプラットフォーマーのビジネスモデルでと、ま、Googleが代表的ですけど広告モデルでむちゃくちゃ売上上げてるんで、これどうしてくるのかっての結構考えないといけない問題かなと思ってまして。で、実はその今チャAT GPTってその検索クエリーのうち、まあ 10%に近づいてきてるんじゃないかっていう風に、ま、言われてまして。で、そうするとですね、あの、おそらくそのサイト、ま、私が知ってる限りでもそのチャット GPTとかそのジェミの、え、トラフィックって、えっと、多分さ、あの、会社によってもちろん色々あるんですけど3、やっぱり5%から10%ぐらいまでこう伸びてきてるんですね。M経由のその流入がだ、これ結構大きいなと。要するに今までだったらコンテンツを、え、ま、広告を出してリーチしなきゃいけなかったものからトラフィックはその逆にLLMから来るようになると。で、実際あのLINE Yahooのあの検索広告の売上あの1番直近のそのであの開示されてる第2期 13%ってかこんな大きく落ちてんですね。そうなんですよ。え、多分おそらく去年の 4クォーターが多分ね、あの 4 クォーターなんで累計の決算になってんですけど、なんか計算してみると多分マイナ 2%ぐらいになってて、で、1コターで 77.7%で第2市販期で13.2% なので一応そのネット広告とかデジタル広告の中で検索が王様だったんですよね。もうめちゃくちゃ優等性というか、これで伸びてきたわけですけどうん。今これがだからその減り始めてるっていうのはうん。なかなかのこう衝撃だなと思ってまして。で、これに輪をかけて、これあんまAIと関係ないんですけれども、今、あの、いわゆるシーを、あの、そのスマートフォンとか強化してる中で、例えば iOS26って1番最新のもって、えっと、まだそのアップデートって言うですかね、その、え、一応Appleのアナウンスの中でいくと、えっと、デフォルトでそのいわゆるなんて言うのかな、え、プライベートブラウズの、あの、設定にするよっていう一応アナウンスが出てたんですよね。で、それって何か言うと、それがあると例えば今までGoogleタグマネージャーとか広告のそのトラッキングみたいなデフォルトでオフにしますよ。で、日本の国内で多分スマホでiPhone のトラッキングできないってなったらめちゃめちゃ困るじゃないですか。っていうのが今起きようとしてるので、ま、そのLLMの対当もそうですし、その広告の測定みたいなものが難しくなってきたりすると割とですね、今までみたいなその流入ですよねとかそういう獲得みたいなことが割としづらくなるんじゃないかっていうのが今私が見てるところでして、で、さっきの話に戻ってくるんですけど、要するに新規獲得、新規のユーザー獲得をネットでやるっていうことが今で、効率めちゃくちゃ良かったんですよね。で、これが効率が悪くなってきてるとうん。むしろ駅前に出点した方が効率がいいかもしれないし、営業した方が効率が良くなってきてるかもしれないと。ま、ただなんて可能性があると一方で、え、 LTV を高めるみたいなことは今まで人じゃないとなかなか難しかったのがこうでこうやり用が出てくるってなるとうん。戦い方は結構変わるかもしれないなっていうのが、あの、今思ってるところです。検索広告が落ちてなんか伸びるところ出てくるんですか?あとなんかそのチャット GPT もなんか広告が入ってくる広告モデル入れるみたいな話あるじゃないですか。ずっとそこと広告なんか連動していくような世界になっていくんですかね。一応ですね、あの、なってくんだと思うんですけど、これでも僕その冷静に考えるとですよ。広告のAIと広告なしのAI やったらどっち使いたいですか? いや、なしが絶対使ん検索違いますよね。そうなんすよ。これその広告をどこに入れてどういう広告にするのかっていうのがやっぱうん。おそらく悩ましい問題で出てくるんですけど、えっと要は回答その中に広告を今までこう馴染ませて入れるっていうやり方は僕多分ね通用しないっていうかうん。嫌だと思うんですよ。しかもその企業がね、効果がるかもしれませんよね。勝手にねじ込まれてるみたいな感じ。そうなんですよ。うん。

で、なんか今例えばそのパープレキシティとかそういうわゆる AI 検索みたいなとこって、えっと、次のえっとこう質問というか、その回答した後にじゃあ次こういうことますみたいな、ここに広告入れようかとか要するにその僕がその新しいブランドA っていうのやってたらじゃあそれに関する話が出てきた時にちなみにこの Aのことについて検索してみよう。あの、調べましょうかとかって出してあげて、で、そっからこう流してくとかなんかそういうやり方、ま、要するにちょっと関節的になるというか、え、そういうようなやり方に報告自体がなってく可能性があるっていうのは 1 つ、ま、今実際にあの、出てきてるアイデアですし、もう 1 つ僕結構これあるあるだろうなと思ってるのは、さっきプライバシーの問題色々出てましたけど、検索クエリーって何が良かったかっていうと人のニーズをデータとして持ってるってことなんですよね。うん。この人不動産に興味あるんだなとか、あ、この人兄さに興味あるんだなとかっていうのは要はインテントのデータとして持ってたわけじゃないですか。で、これをなんか例えばじゃあ追いかけてディスプレイ広告で当てようとか、ま、そういうことやってきたわけなんですけど、このインテントのデータをなんかマネタイズしたりする可能性っていうのはあるんじゃないかなと思っていて、要するにね、我々が LMに聞いてることをうん。学習してくれてるんで、それに合わせて何かこう案内してくれるとか要するにあの全員に当てるんじゃなくて興味ある人たちの中にだけ広告をこう出すみたいなのは可能性としてあるんじゃないかと。あ、確かに。ま、最初のユースケースの話に戻ってくるわけですね。そうです。確かに。そう。 Google がね、検索作った時なんて何も稼げなかったのはあのオーバーチュアでしたっけ?オーバーチュア型広告作ってそこからこんだけ広がったわけですもんね。広告もおそらく新しい発明とかユースケースの中でどうやってマネイズしたらいいのかっての多分出てくると思いますしなんかあの最近でくとそのクロードもジェミもえっとチャット GPT もメモリーって言ってその今までのやり取りをこう覚えてるうんのででこの覚えてるもうまさにこれってそのマーケティングしたい人からするとんでもなくろんなあの有要な情報が入ってするわけじゃないですか。そこに対して自然な形でリーチできる方法っていうのを誰かが考えるっていう可能性は十分にあるかなと思ってるので、ま、広告までのそのネット広告とか検索広告っていうのから、ま、おそらく形は変われ何らかそういう手段は出てくるかな。ただ今までみたいな多分クリエイエティブだったり今までみたいなやり方は多分しないと思いますね。やっぱ嫌われちゃうと思うんで。 AI ドラえもんでなくポケモンにってんですか?これ最後ですね。これ意そうですね。これはその結局うん。 AI をなんかドラえもんだという風に認識我々はしてたんですけど、これ大きな間違いだなと思ってましてドラえもんって使う我々は伸びた君になっちゃうじゃないですか。ドラえもんなんか出してみたいな。そっか。甘い棒になって自分はどんどんダメになっていくみたいな。そうですね。でも実現問題ドラえもンほまだじゃないですものビジネスパーソンが AI を使いこなそうとした時にドラえもンとして向き合うんじゃなくてポケモンみたいにポケモンってそれぞれなんかキャラクター違いますよね。癖があって、得意技があって、で、さらに言うとこっちはポケモンマスターも一緒にそのトレーニングしてポケモンも鍛えるし我々も鍛えられてよしじゃあ行けみたいな感じでこう戦うわけなんですけど、ま、要はその相互で成長してく教お互いにこう共に成長してくっていう関係性で考えていかないと実はビジネスパーソンがAIを使いこなして例えば自分の業務をそのよくしようとかそれだけじゃなくてチチームとかそのVALUチェーンとかそのオペレーション全体までそれを波及させてこうとかで組織を動かそうサービスにもうとかいろんな形でおそらくこれからその人とか組織の中にインテグレーションされてくと思うんですけどその時にやっぱ大事な発想ってえドラえもんみたいに扱うんじゃなくてポケモンとして使いこなしてでそのそれぞれポケモンの得意領域をじゃあここに埋め込もうとかこの火のポケモンはここに埋め込もうとかこの水のポケモンここが得意だよねとかっていうことを、え、ま、使いこなして、え、業務とかもう本当にいろんなレイヤーに埋め込んでくっていうことがおそらくこの次のうん。うん。時代のポイントかなと思ってますね。はい。うん。分かりやすいですね。 AI時代の使い道って実は結構広い。本当に幅広くて、要は個人の業務の生産性も上がるし、おそらく業務のワークフローとかカスタマージャニーの中でも使えるし、あるいは組織全体、あるいは会社全体とか業界構造も変えちゃうぐらい、ま、使い道ってものすごいあるわけで、で、このインテグレーションをどうやってやってくのか、生成をどうやってこう統合して埋め込んでくのかっていうのがおそらく 2026年の大きなテーマになると思うんです。おそらくこれをうまくやった会社が、あの、もうちょっとずつ出てくると思うんです。そのユースケースが。で、やっぱりそがそのある種競争力がグっとこう、あの、その少なくとも業界の中でもあそこはもう先にこれをやったよねみたいなところとこが出てくるんじゃないかなと思って、ま、このユースケースを見つけた組織とか人事業が、ま、あの、次の覇者になってくるんじゃないかなっていうことを、あの、ちょっと予想してます。分かりました。多分2026年そういう意味ではね、活かそうとする人にとっては大きいチャンスですね。もう自分でケースを作れる大なんで是非皆さんやっていければと思います。ということで本日は藤さんにお話伺いました。ありがとうございました。

ありがとうございます。 โ

【2026年超予測：AIと経営】日本のDXはうまくいってない／大企業が有利に／ゴールドラッシュの到来／AIがもたらす「新しい職業カースト」／生成AIは産業革命／企業に求められること