AI が世界を蝕む: 本当の革命はテクノロジーではなく、コーポレート ガバナンスの完全な書き換えにあります。 <> テクノロジーニュース Orange

ベネディクト・エヴァンスは、生成 AI によってもたらされる次のプラットフォームの変化を探るため、2025 年 11 月に「AI が世界を食い尽くす」というタイトルのレポートを発表しました。

ベネディクト・エヴァンスはテクノロジーアナリスト兼ストラテジストです。彼は、シリコンバレーの有名なベンチャーキャピタル会社であるアンドリーセン・ホロヴィッツ (a16z) の元アナリストでした。彼は、マクロテクノロジーのトレンドを詳細かつシンプルに分析することで有名です。彼は業界に多くの購読者を抱えており、AI とテクノロジーの将来の発展に関する詳細なレポートや講演を定期的に発行しています。

「AI が世界を食べる」レポートの重要なポイントには、プラットフォームの変革の特徴、巨大企業の FOMO 資本の狂乱、モデルの収束下での市場の混乱、AI が企業にプロセスとガバナンス構造の書き換えを強いる理由が含まれており、読者がこの変革が実際に示す未来を明確に理解できるように支援します。

📌 《AIが世界を飲み込む》どんな人に読むのが向いている？

• 企業または組織の戦略家（上級管理職、研究開発および製品リーダーを含む）
• 企業戦略・経営コンサルタント
• 人事、サプライチェーン、製造および顧客サービスの責任者

「次のプラットフォームの変化」と、それがテクノロジー、金融投資、企業戦略、マーケティング、および高効率の自動化を追求するあらゆる分野にもたらす価値の獲得と破壊を懸念しているすべての上級意思決定者、戦略家、テクノロジー実装者が読むのに適しています。

🔴 レポートの洞察

「AI Eats the World」レポートは、生成AIがテクノロジーの歴史における「次のプラットフォームシフト」になりつつあり、その規模はPC、インターネット、スマートフォンに匹敵すると指摘している。プラットフォームのシフトが起こると、イノベーション、投資、起業活動はすぐに新しいテクノロジーに集中します。

この変化は、「テクノロジー業界」にとって新たな門番とより大きな価値の再分配を意味します。 「伝統産業」の場合、次の重要な考慮事項があります。AI は新しいツールですか、新しい収入源ですか、それとも脅威ですか?

歴史的な経験から判断すると、PC、ブラウザ、検索、携帯電話などの初期の製品が最終的な勝者となることはほとんどなく、初期のリーダーが消滅することがよくあります。生成 AI も同じ霧の中にあり、ブラウザ、エージェント システム、音声インターフェイス、新しいウェアラブル デバイスなど、最終的に「本物の AI 製品」がどのような形で登場するかは市場ではまだわかりません。

プラットフォームは変化していますが、最終段階はまだ不確実です。そして、プラットフォームが変化し始めると、大手企業が最初に反応するのは常に設備投資です。

💡 テクノロジー大手のFOMOがAIを前例のない資本の狂乱に追い込んでいる

AI プラットフォームの変革の最も顕著な特徴は、テクノロジー大手の「逃すことへの恐怖」(FOMO) に起因する前例のない資本の狂乱です。上級幹部は一般に、「過小投資は過剰投資よりも危険である」と考えている。メタ社のCEOは、最悪のシナリオは今後数年分のインフラを事前に構築することだとさえ述べた。

この考え方が巨額の設備投資を引き起こします。同報告書は、マイクロソフト、AWS、アルファベット、メタの4大企業の設備投資が2025年に4000億米ドル近くになると指摘しており、これは世界の通信業界の約3000億米ドルをはるかに上回っている。

この巨額投資は、ネットワーク効果への依存から、資本とインフラのスタッキング競争への依存へという、競争戦略の変化を象徴するものでもある。巨人のキャッシュフローは感染症流行後に急増し、この高額なAI軍拡競争への投資を継続できるようになった。

しかし、この資本の熱狂はすぐに物理インフラの上限に達しました。

1. チップジャム: NVIDIA の収益は急増していますが、その生産能力が依然として需要に「追いついていない」と報告書は指摘しています。 TSMCはまた、より速いペースで生産能力を拡大することに「消極的/不可能」である。
2. データセンターの過熱：米国におけるデータセンターの建設額は、オフィス建設の額に迫るか、それを超えています。
3. 電力ボトルネックが出現：米国の送電網の滞りが大きな制限要因となっており、電力需要は年間わずか2％しか増加せず、AIによってさらに1％需要が押し上げられる可能性がある。 Microsoft CTOのKevin Scott氏は、ChatGPTの立ち上げ以来、「十分な速さで容量を拡張することはほぼ不可能だ」と率直に語った。

💡 プラットフォーム移行期間中に典型的な混乱が再発

数千億ドルの資本がインフラストラクチャに注ぎ込まれているにもかかわらず、報告書は、3年間の投資と大規模な科学工学研究を経ても、市場の最終的な形については依然として明確さが欠けていると指摘している。

モデルは改良され続けており、競合製品が市場にどんどん登場していますが、それらの違いは急速に収束しつつあります。複数の一般的なベンチマーク テストでは、OpenAI、Google、Anthropic、さらには中国モデルのスコアが「非常に近い」ことが示されています。これは、モデルがコモディティ化しつつあるのかという根本的な疑問を引き起こします。

モデルの収束により、値を取得する場所が曖昧になります。

1. 戦略的分岐点: モデルで堀を確立できない場合、研究室は規模で競争するためにチップ/インフラストラクチャを構築するか、ネットワーク効果で競争するためにアプリケーションや製品を構築するかを選択する必要があります。
2. 養子縁組のジレンマ：ChatGPT は 2025 年に週間アクティブ ユーザー数が 8 億人に達するとみられますが、その支払い率はわずか約 5% です。ほとんどのユーザーは、毎日使用しているのではなく、まだ「試用段階」にあります。
3. 製品経験が不十分: レポートでは、「テクノロジーは端末エクスペリエンスから後退すべきである」というジョブズの見解が引用されています。完全なツールとパッケージがなければ、ユーザーは AI を散発的にしか使用しないでしょう。

この不確実性の中で、新興スタートアップ企業は、Google、Excel、電子メール、さらにはChatGPTの特定の機能を「アンバンドル」（既存の大規模製品から機能を独立したサービスに「抽出」し、最初にユースケースをつかむ）する機会を見出し、プラットフォーム変革期の典型的なイノベーションモデルを形成しました。

💡 AI 導入の本当の敵は企業そのものですガバナンスと意思決定

非テクノロジー/従来型産業のほとんどでは、AI の導入は通常一定のリズムに従います。まず AI を機能としてプロセスに吸収し、次に明白なタスクを自動化し、次に AI を使用して新製品をバンドルまたはバンドル解除し、最終的にはビジネス モデルの破壊につながる可能性があります。

ただし、最も成功しているエンタープライズ アプリケーションはまだ最初のステップにあります。 AI は主に補助的な手段とみなされ、主にコーディング、マーケティング、顧客サービス、一般的な自動化に使用されます。

導入も予想より遅れている。 2025 年 9 月までに、少なくとも 1 つの LLM プロジェクトを展開している CIO は 25% のみになるでしょう。さらに 40% が 2026 年以降に開始する予定です。これは、大規模なテクノロジー移転には常に時間がかかることを示しています。クラウドでさえ、これまでのところ企業負荷の約 30% しか担っていません。

それでも、企業は依然としてパイロットプロジェクトを推進しており、主に「エージェント」のユースケースから始まり、IT、ナレッジマネジメント、サービス、人事、サプライチェーン、製造などの分野をカバーしていますが、実装にはまだ時間がかかります。オンボーディング プロセスの課題は、セキュリティ、プライバシー、IP、エラー率、規制、データ統合、レガシー システムなどの歴史的なパターンとも一致しています。報告書は次のことを強調しているAI パイロットが失敗した場合、問題はモデルにあるのではなく、企業自身の技術ガバナンスと意思決定にあることがよくあります。

💡 AIが企業に「無制限のインターン」を与え、労働と市場の構造が再編される

AIを「機能」や「自動化ツール」として捉えている段階では、その影響は限定的ですが、企業が本格的にその能力を強化し始めると、その変化はもはや効率の向上ではなく、市場構造の書き換えを意味します。

報告書は、AIは「無限のインターン」を提供するのと同等であると指摘しているが、エラー率がなくなる気配はなく、企業は人間と機械のコラボレーションを再設計する必要に迫られている。人間のループをどこに置くか？検証は自動化できますか?モデルを安全にラップするにはどれくらいのソフトウェアが必要ですか?

これはまた、ジェボンズのパラドックスを再浮上させます (ジェボンズのパラドックス: AI の文脈では、AI 自動化テクノロジーが特定のリソースの使用効率を向上させる場合に、全体の需要と労働力に対する最終的な影響を調査するために使用されます) – 「自動化されたインターン」が出現したとき、企業は同じ作業を行うためにより少ない人数を使用することを選択するでしょうか、それとも同じ人をより多くの作業を行うために使用することを選択するでしょうか?

💡 AI の成功の終着点は「目に見えない」ことです

「AI Eats the World」では、このプラットフォームの移行はまだ初期段階にあり、新しいプラットフォームはすぐにイノベーションと投資を呼び込むだろうが、古いものは引き続き存在し、市場に影響を与えるだろうと強調している。レポートは自動化された履歴を通じて次のように指摘しています。テクノロジーが本当に成功すると、それは「新しいもの」からインフラストラクチャーへと移行します。

たとえば、1950 年に自動エレベーターが普及すると、エレベーター係という職業は急速に消滅しました。これは自動化の性質を反映しています。自動化が成熟すると、もはやスタンドアロンのテクノロジーとは見なされなくなり、静かにプロセスに統合されます。

企業にとっての戦略的課題は、単に AI を導入することではなく、AI が最終的にすべてのプロセスをどのように再編して自動エレベーターと同じ基礎的な機能になるかを理解することです。

*レポート全文を読むには、以下を参照してください。《AIが世界を蝕む》

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＊初稿はAIの協力によるもので、最初の画像の出典：アンスプラッシュ