「AI革命」とは何か？
髙橋知裕氏（以下、髙橋）：ここから、具体的なトークセッションに入っていきたいと思います。こちらでいくつかお題を用意させていただいているんですが、まず「AI革命とは何か？」というところです。
将棋（AI）は1つの例ではあるんですが、行動変容なども含めて、抜本的に社会が変わるようなことを、ちゃんと成し遂げていきたいなと思っています。それ（行動変容や社会）が一気に変わるぐらいの革命的なことをやるのは、非常に大事かなと思っています。
「将棋でできたことが、他でできるかどうかはわからない」というのはもちろんあるんですが、個人的に重要だと思うのは、どんなに大きいことでも小さいことでも「革命的意義がある」と信じ続けてやり遂げることです。「結果を必ず作る」というところにフォーカスして、自信を持って提供していきたいなと思います。
気づけば、AIを活用したサービスもどんどん増えてきていると思っていて、今は「それをいかに打ち出していくか」というフェーズに入っていると感じています。AI革命がいろんなところで起きている中で「必ず起こしていく」という誇りを持っています。
ただ、実際の現場としては「そんなに簡単ではない」ということは、やっぱりまだまだ（意見として）出ております。どんな課題があるかなどを含め、今日はその辺を中村・関の2人と合わせてみなさんにもお伝えしていくことで、AIを導入して行くことに関して、一緒に考えていけたらいいなと思っています。
AI革命の実現で「自由を手に入れられる」理由
髙橋：今日の最初のテーマは「AI革命の実現に向けた課題は？」です。ちょっと抽象的で、けっこう大きい話題でもあるんですが。この辺をいきなり振られても困ると思うので、先ほど紹介させていただいたケーススタディや、実際にプロジェクトをやる中でどんな課題があったかというところから、トークをしていきたいなと思っています。
じゃあ最初に、中村さんからいきますか。
中村隆太氏（以下、中村）：ありがとうございます。今日はそんなにNGなしでいいですか？
（一同笑）
中村：（まず課題の前に）さっき髙橋から「AI革命って何？」という話がありましたが、それを自分なりにどう捉えているか。その上で、後ほどの「なんで（HEROZに）転職したのか」という話にも近いんですが、その実現に向けての課題について話したいと思います。
「AIがいろんな生産性を激烈に上げる」という話は、「そうですね」と誰も疑っていない。本当はそれも疑ったほうがいいんですけど、そうは言いながらも技術なので、それを踏まえた時にどう捉えるかは、いろんな話があると思っています。
私がどう捉えているかというと、（AIが）社会に実装されていくほど、生産性は上がっていくんだろうなと思います。
歴史を振り返ってみると、週休1日から週休2日になっていって、そのうちマイクロソフトなんかでは、週休3日が検討されています。そう考えると人類にとって、生産性を上げていくのは悪いことではないから、やっぱりこれはやっていくべきなんだろうなと思っています。これが、マクロな観点で偉そうに語った時の「AI革命」です。
一方で、自分として（AI革命が）何なのかを捉えた時に、そういう潮流がある中で、デジタルやAIの一番のポイントって、少人数でめちゃめちゃでかい成果を出せる可能性があることだと思っているんですね。
それ（AI革命）が実現できる現場にいると、大袈裟に言うと「自由を手に入れられる」というか。個人や周りの人々やチームとして成果を出すことで、経済的にも、社会に貢献している満足度という観点でも、自由を手に入れられるのかなと思っています。
コンサルティングファームに14年ぐらいいたんですが、そこからHEROZに異動してきて、「ここでやってみたいな」と思った理由の1つです。なので、私の「AI革命」とはそういう感じです。
「本当にやりたいこと」を見つけるためにも、AIの導入がカギ
中村：関さんの中で（のAI革命とは）どんな感じですかね？
関享太氏（以下、関）：これはなかなか難しい、けっこう哲学的な問いになっていますね。さっきも事例があったように、僕らは建設や金融とか、比較的歴史のある産業と一緒にお仕事をしています。
うちはやっていないですが、第1次産業や第2次産業とか、歴史のある産業の大きな変革・イノベーションを起こしていくことが、いわゆる「AI技術を使った産業の革命」という理解なんじゃないかなと思っています。そういうオールドトラディショナルな産業における生産性が圧倒的に向上していって、産業構造やその人たちが働き方が変わる。
それこそ、ケインズが昔言ったように「週15時間働けばいい」みたいな世界になるかどうかは、ちょっとわからないですけど。そういった方向にどんどん向かっていって、そこからまた、より新しい産業や新しい仕事が生まれていく。そういったことが、この「AI革命」という言葉に包含されているんじゃないかなと思いますね。
中村：なるほど。
髙橋：あとは個人的になんですが、そういうことに「気づく」のが、特に日本の課題でもあるかなと思います。
みんなが「自分のやりたいことを目指せる環境にない」ということを、時間も作って変えていけるようになるんじゃないかなと思っています。将棋にしても他のものにしても、やっぱりやりたくないことをやっている方もいて、その中で「本当にやりたいこと」を忘れている気がします。
中村：確かにね。
髙橋：当然、まだAIで全部ができるとは限らないんですが、AIを使って圧倒的に生産性が上がるということは、そのぶん本当にやりたいことが見つかる時間が出てくるので。それができると、圧倒的に社会が変わるんじゃないかなと思うんですよね。
やりたいことのために、有意義に時間を使えるのが当たり前に
中村：さっき髙橋さんがおっしゃったとおり、私も同じです。少数でレバレッジが効くというのは、そういうことだと思うんですよね。少ない人数でいっぱい価値を出せるから、好きなことをやる時間も許されたり。あるいは価値を出したからこそ、新しいことにチャレンジしてみてもよかったり。
そういう価値観がデフォルトになって、ビジネスというビークル（情報伝達のための手段・メディア）を通じて（社会実装を）目指していくのかなという気は漠然としますね。
関：AIという技術だけじゃなくて、もっとRPA（ロボットによる業務の自動化）みたいな話でも、ぜんぜんいいのかもしれないですが。そういったものを使って、やりたいことに対してもっと有意義に時間を使えるようになる。（AI革命とは）そういったことが内包されている概念じゃないかなとは思います。
今の世の中で求められている“n乗の成長”とは？
髙橋：HEROZという会社の中だからかもしれないですが、やっぱり一般的には「AIが何かわからない」「本当にできるの？」というところが、社会や企業からのけっこう大きい疑問点でもあります。
「実際にAIでこういうことができそうですよ」と提案をしても、なかなか進まないケースもあったり、時には課題にもなりえるのかなと思っています。そういったところを話していくのも、大きい課題ではあるかなと感じています。
AIの提案をしている中でも、2～3年前と今では徐々には変わってきているとは思うんですが、その辺の最近の課題感ってどんなふうに感じていますか？
中村：さっき事例紹介にもあったんですが、『将棋ウォーズ』は5手120円というかわいらしいビジネスではあるんですが、あれもけっこう象徴的だなと思っています。今までITやDXって、コスト削減化に使われていることが多かったんですね。一方で、世の中の期待値は“n乗の成長”を求められているのを感じています。
でも当たり前ですが、売り上げがコストを超えていない場合は、売り上げがマックスだから、n乗になるわけがありません。そうなってくると、「n乗って何なんだろうな」というのをビジネス的な観点で見つけながら、それを技術でどう実装できるかを一気に落とし込むのが、現場の実務としては難しいなと感じるところです。
なんでさっき『将棋ウォーズ』の話を出したかと言いますと、将棋って強くなるには強い人と対局するのが一番です。それを名人とやってもらおうと思うと、1局10万円ぐらいかかるらしいです。なおかつ名人って何人もいるわけじゃないので、その時間に1人としか対戦できません。
ところが名人を超えるAIができたおかげで、何人とも同時に（対戦ができ）、しかも5手120円と99パーセントぐらい安くなっているんですね。
ということは、この99パーセント安く同じ価値を届けられるように……本当はまったく同じではないけど、同じような価値を届けられるようになる仕組みを、UXや今のビジネスにどう実装していくかによって、実際に社会に対して価値が生まれるという構図があると思っています。それって「どうやって価値を届けるか」というところで、技術だけではないんですよね。
データは“21世紀の石油”
中村：とは言いながら、価値を届ける“技術じゃない部分”だけを妄想しても仕方がありません。やっぱりそれは「技術としてできる」ことが前提になっていて初めて描ける姿で、そこが難しいんじゃないかと個人的には思っているんですけど、どうですか？
関：おっしゃるとおり。技術だけではなくて、大きく3つぐらいあるなと思っているんですよね。ここはいろいろと議論がなされている話だと思うんですが、1つは「データ」という話があります。
5年か10年ぐらい前に、「データは21世紀の石油だ」という話があって。「それはちょっと言い過ぎじゃないのか」と思いつつも、もちろん石油って自動車を動かすとか飛行機を飛ばすとか、特定の用途があったわけじゃないですか。
データがあったらなんでもできるわけではなくて、特定の用途のデータがあったら、特定のところで価値が出せます。だけどデータがあることによって、今まで価値のなかった情報に大きな価値が出るようになった、という構造がある技術だと思うんですよね。
我々もPoC（新しい技術やアイデアの実現可能性を示すために、実験的に行う検証工程）とか、いろんなお仕事をさせていただいていますが、個別の会社さんが持っている「データ」という枠組みで捉えちゃうと、やっぱりデータが足りなくて、なかなかAIはパフォーマンスが出せませんよね。
よって、ビジネス的な価値が出ませんよね。技術的なイノベーションや会社間のアライアンスの意味でも、そういった取り組みが必要なんじゃないかなと思っています。
ピーター・ティールとかが言っているようなAIのイメージは中央集権的で、「（データは）あればあるだけいいじゃん」という話がありましたが。そうなった時に、非構造なデータをいかにうまく活用するかという話もあれば、たぶん日本っていろんな会社がありすぎて、個別社になりすぎちゃっているんですよね。
そこをもうちょっと統合していくような経営のトップ判断というか、両軸で考えていく必要があるのかなと思っています。
社員への“学びの提供”が、まだ不十分な企業が多い
関：あともう1個大きいなと思うのが、人材です。今日ここに来ていただいているみなさんは、もしかしたらすごく勉強されていて、（AIに）すごく詳しい方もいらっしゃると思うんですよね。それこそうちでも、文系出身でデータサイエンティストとして活躍しているメンバーがいますから。
中村：いるよねぇ。
関：だから、自分で勉強しようと思ったら勉強ができる環境は、すごく整ってきています。無料のオンラインコースとかもめちゃくちゃレベルが高くて、受けたいなと思うやつがたくさんあるんですけど。
企業として、戦略的にリカレント教育（学校教育を終えた人が再び学ぶこと）を社員にさせるような仕組みが整っているのかというと、やっぱりまだまだ整っていないような気がしています。
最初の「AI革命」の話で言ったとおり、いわゆる第1次産業や第2次産業とかけっこうトラディショナルな産業の中で、自分たちのオールドトラディショナルなビジネスを、デジタルテクノロジーを使って変えていかなきゃいけない。その中心にいる人たちが、なかなかデジタルテクノロジーをキャッチアップできていないところがあって。
ここがうまくキャッチアップできるようになっていくと、我々みたいなプレイヤーと、いいシナジーがどんどん生まれてくるんじゃないかなと思っていますが、いかがでしょうか。
中村：まさに“Data is the new oil”で、オイルって燃料で使えなかったら厄介なだけだから。
（一同笑）
関：そうそう。「燃えるだけじゃん」っていうね。
中村：まったく同じです。何に使うのかって、非常に重要ですよね。
ITのノウハウは、誰がどこまで習得すべき？
中村：あとはやっぱり、リカレント教育みたいなところも含めて、よくITも「日本型」と「欧米型」でも議論されましたが、誰がどうノウハウを蓄積していけばいいのかって、けっこうまだ解が出ていない感じがしますよね。
クライアントと我々が話していても、彼らの中で「どこで区切るべきか」というのもあんまりわかっていないんですが。どこまで（社内で）蓄積すべきで、外部の専門家にどこまで頼るべきなのか。
逆にめちゃくちゃ複雑な、今はやりのトランスフォーマーみたいな話だと、数学的素養があって、なおかつ自分で経験をしていないと、そんなに簡単に（ノウハウを）習得できるのか。……時々天才がしちゃいますけど、できるのかな？ というのもあります。
関：たまにいますよね（笑）。
中村：そうそう。その辺は、全体的にはけっこう課題なんでしょうね。
髙橋：すべての会社ではないとは思うんですけど、業務を読み解くとか、どういうふうに進めたらいいかとかを、コンサルの会社の方に頼む、日本のこの構造をどのようにお考えでしょうか？
関：ある意味、それを前提にして進めるしかないような状況になっているというのは、個人的にはありますね。
中村：そうね。短期的にクライアントが成果を出すためという意味で言ったら、絶対に会社はもうそっち（外部に頼む）しかできないと思う。
一方で、さっき髙橋さんがおっしゃったみたいに、AI革命のほう。本質的に誰もがデジタルを扱うようになって、自由になるという観点でいくと、「いつになったらそれができるようになるんだろうか」という感じはしますよね。
だから両軸で行って、直近で成果を出さないところは動かしつつ。社長の前で言うことじゃないけど、組織に頼らない個人がいっぱい増えてくることによって、実現されていくんじゃないかなぁと個人的には思っていますけどね。
新卒一括採用・終身雇用の日本では、技術の進化についていけない
関：今、技術の進化に付いてこられない仕組みが残っちゃっていますよね。やっぱり日本って、もうずっと昔から言われているように、新卒一括採用、終身雇用、「1つの会社に30〜40年勤めますよ」という中で、なかなかユーザー企業の中にデジタルに詳しい人がいなくて。
僕らみたいな会社やSIerさんの中に「ITスペシャリスト」みたいな人がたくさんいます。そうなってしまっているのが、日本の特徴としてあると思います。そこを前提とした時にどういう協創関係を作っていくかは、ずっと論点であり続けているんだろうなと思います。
中村：そうですよね。若干脱線しちゃうかもしれないですけど、組織の観点でいくと、下手すると「僕らよりも（ITに）詳しいんじゃないか」みたいな方も、クライアントの中にいらっしゃったりして。
関：たまにいますよね。すごいスーパーマンがいる。
中村：逆に、そういう人たちが組織に留まっている理由は何なんだろうかって、今の理屈だと不思議で。とは言いながら、クライアント側も絶対に手放したくないわけです。さっき関さんも言ったみたいに、「社会システムとしてどうやっていくのか」という話とセットで、解が出てくるんだろうなという気はしています。
髙橋さんの質問に戻ると、たぶんしばらくはそうするしかないんじゃないかなというのが、今のところの感触ですね。
求めるのは「技術を活かして実行していく」人材
髙橋：どの会社にも、エキスパート的な方はいらっしゃったりします。そこを個人で行くか企業で行くか、何を目指すかにもよるかな。その産業を変えていきたいとなったら、産業のドメイン的なものや行動的なつながりも大事になってきています。
それは「個人で変えられる範囲」と「企業で変えられる範囲」の違いはあるので、（それぞれの）強みを活かして、企業がやるべきところと個人がやるべきところはあるかなと思います。
先ほどの質問意図としては、コンサルや読み解くことに長けている方が必要な世の中であれば、そこを活かして進めるのも非常に大事です。
実際に我々も、さっきの「業務プロセス」でもあるんですが、何かの課題を解決するためにAIを作るというよりは、ちゃんと読み解いてAIを提供しなきゃいけないので。そうであるからこそ、うちの中でも「ビジネス×エンジニア」という構造になっていくのはあるかなと思っています。
最初はHEROZもエンジニアしかいなかったんですが、社内のCTOといろいろ話す中で、コンサル会社の方って「何をするか」まで読み解くことが、非常に徹底的に訓練されてきているのかなと感じていて、コンサル経験ある方々を求めていた背景もありますね。
「コンサルする」というよりは、「技術を活かして実行していくこと」が非常に大事かなと思っています。コンサル会社でもうちの中でも、そういった人材をより求めて育てていくことが必要なのかなと感じています。
