著者：数字生命卡兹克
今日は、ちょっと特別な節目です。
なぜなら、私が会社を立ち上げてから、もう2年半、正式に一坤年になったからです。
この2年半、会社は何度も波にもまれ、存亡の危機に瀕した場面も何度かありましたが、幸いにも生き残ることができました。
しかも、まあまあの状態で生き延びており、会社は近々また引っ越すことになりました。
人がどんどん増えて、チームも業務もかなり慎重に拡大してきたつもりですが、それでも座りきれなくなったため、昨年末に引っ越したばかりのオフィスなのに、今また新しい家に移ることになりました。
先日友人と話していて、皆は少し意外に思ったようです。「あれだけAIを使っているのに、なぜまだ人を採用するのか。理屈の上では人がどんどん減って、オフィスもどんどん小さくなるはずだろう。十数人が一部屋に座り、それぞれが十数人のデジタル従業員を抱えて、かつて数百人分の仕事をこなす、そういう形になるんじゃないのか」と。
それこそAIだろう、と。聞こえはとても先進的で、とても魅力的だ、と。
私は「でたらめだ」と言いました。
実際のところ、当社ではAIの浸透率はほぼ100％で、社員のほぼ全員がさまざまなAgentを使っており、財務、人事、法務、営業、マネジメント、運用などすべての職種で、Agentを使っていろいろなフローやツールを作り上げています。
しかし、中にはAIで加速できないものもあります。そして、そういうものこそが、いま私たち人間の社員にとって最も重要な仕事として浮かび上がってきています。
AIが高度になればなるほど、私たちがAIを使えば使うほど、皆の理解でも私の理解でも、私たちはむしろどんどん「伝統的」になっています。
これはとても面白い現象です。先日のインタビューや夜の友人との食事会でも、皆は企業のAI変革にかなり関心があり、私とよくその話になり、「なぜこの経験を書かないのか」と聞かれました。
そこで、今日、私が会社を立ち上げて一坤年になるこの節目に、40人未満の小さな会社で、比較的伝統的な業務をしている組織が、どのようにAIを使っているのかを、僭越ながら皆さんに共有したいと思います。
もちろん、私はいわゆる成功した経営者の立場から、会社の経営方法を皆さんに教えようというのではありません。そんな域には遠く及びませんし、私たちはまったく成功していません。ただ、自分の経験を少しだけ共有できるのではないかと思っただけです。
では、始めましょう。
一. 全員AI化
私が多くの会社で出会ったところでは、経営者がAI化をやろうと言うとき、第一反応は非常に似ています。つまり、システムを一式構築するか、担当者を1人置くか、さらにAI中台を立ち上げるかです。
そうすると専門的に見えますし、非常に安心感もあります。
その考え方はよくわかります。昔、コンサルタントのようなことをしていたとき、私たちもそうしていました。
しかし、後になって、このやり方には落とし穴があると気づきました。
最も組織的に見える一方で、AIを社内のもう一つの「スケジュール調整センター」にしてしまいやすいのです。
例えば、人事が候補者のAI選考で問題に直面したら、まず要件を上げに行く。
あるいは営業が顧客のAI分析ツールを作りたくなったら、まず要件定義書を書く。
問題はビジネスの最前線で起きているのに、要件は実際にツールを作る人に届くまでに何層もの人を経由しなければなりません。
私たちは皆知っているように、情報には漏れや劣化があります。伝達のたびにコンテキストが多く失われ、ようやく完成したころには、世界はどう変わっているかわかりません。
そして最も厄介なのは、現場の人はどんどん要件を上げるのが上手くなり、中台の人はどんどんAIを使うのが上手くなる、という構図です。
結局、社内で本当に創造力を持っているのは、相変わらずごく少数の人だけになってしまいます。
しかし、AI時代の組織はそうではないはずだと私は思います。一部のAI中台に限るのではなく、誰もがAIを使い、あるいはAIでツールを作って問題を解決できる組織であるべきです。
ですから後になって、自分の会社でも、会社を経営している友人と話すときでも、私はよく控えめなアドバイスを一つ伝えています。
元々の社員数が100人を超えていない会社は、AI中台を立ち上げるときは必ず慎重にすべきです。
AI中台に価値がないわけではありません。超大型システム、Feishu、財務ソフト、統一された権限・セキュリティ基盤は、当然専門の担当者が必要です。
ただし、そのいわゆる中台は、できるだけ薄くすべきです。
権限、セキュリティ、コスト、データの定義、そして触れてはいけないレッドラインを守り、サーバーやTokenなどの問題を皆のために解決する。それ以外の、業務に密着していて日々変化する事柄は、問題に一番近い人自身がAIを使って解決しなければなりません。
直接Agentを使うにせよ、Agentでツールを作るにせよ、クローラーを作るにせよ、スクリプトを書くにせよ、RPAをやるにせよ、手段は問いませんが、必ず自分で解決する必要があります。
なぜなら、彼らだけが本当に痛みの所在を理解でき、情報の受け渡しでの漏れや劣化が最も少ないからです。
ですから当社は、もしかすると非常に厳しいかもしれません。多くの事柄や最適化が必要なプロセスが発生しても、それを開発してくれる専門のポジションはありません。それを解決できるのは、自分自身とAgentだけです。Codex、Workbuddy、Claude Codeなど何でも構いませんが、必ず業務担当者自身が解決しなければなりません。
このプロセスは最初、おそらく非常に見栄えが悪いです。
うまく説明できない人もいれば、コードを怖がる人もいます。半日苦労して、ようやく使えるかどうかという粗末なものしか作れない人もいます。
さらに多くのタスクでは、最初にAgentで解決すると、手作業より遅いこともあります。
しかし、この不器用さは特別に重要です。
皆さん、信じてください。AIはそれほど複雑ではありません。一人の人間が初めて、自分の仕事の面倒ごとを、動くものとして自分の手で作ったとき、たとえとても粗雑でも、仕事に対する感覚は変わります。
以前は、プロセスを耐え忍び、自分が不満に思う場所を我慢するしかありませんでした。
今は、プロセスも自分で変えられると初めて知るのです。
後になって気づいたのですが、AI化が一般社員に与える最も貴重なものは、効率だけでなく、久しぶりの主導権でもあるのです。
私は、皆が自分でAgentを使い、仕事の中で気に入らないと感じる部分を最適化することを、強く推奨しています。
これこそが私の考えるAI化です。だから今は「薄い中台、厚い現場」という構造をより支持しています。
二. データがあらゆるものを駆動する
もちろん、Agentを全員に配ったからといって、いわゆるAI時代の組織が自動的に生まれるわけではありません。
多くの会社がAI化について私と話しに来ますが、話を聞いていくと、必ず同じ問題に突き当たります。
彼らにはデータがないのです。
過去の会議には全文がなく、顧客とのやり取りはさまざまな人のチャット履歴に散らばり、契約書や見積もりすら統一版が見つからず、プロジェクト完了後の振り返りもありません。
最も重要な経験の多くは、特定の古参社員の頭の中にしか存在しません。
これではAgentどころではありません。Agentは一ミリも機能しません。
組織にとって、いま私がより強く信じているのは次の点です。
Agentはそれほど重要ではなく、データこそが最も重要だということです。
私自身はデータの創発をとても信じています。
当社「虚实传媒」はMCN事業を手がけており、数百人のクリエイターと契約し、延べ数百近くのブランド側とやり取りしてきました。
過去のコンテンツデータ、営業データ、協業データは、可能な限りデータ資産として社内に蓄積してきました。
また、標準フィールドに押し込みにくいものも、特徴として非構造化タグを付けて、統一してFeishuの多次元表に入れています。
ましてや、当社のすべての会議全文、ドキュメント、知識、SOPも、ナレッジベースに入っています。
マネジメントチームの現在の日々の業務は、協業したことのある多くのクリエイターにタグ付けをすることです。
もちろん、これはとても大変です。
多くの記録は今は価値が見えず、タグも一度で完璧には付けられません。今日保存したある細部は、半年間ほとんど役に立たないかもしれません。
それでも私は保存すべきだと思います。
なぜなら、会社が本当に持っているものは、口座のお金、オフィスの設備、従業員名簿だけではないからです。
これまで何年にもわたって蓄積してきた、すべてのデータとコンテキストもあるのです。
モデルは買えますし、Tokenも買えます。Codexはどの会社でも使えます。
でも信じてください。一つの会社が無数の具体的な日々の中で残してきたコンテキストは、外ではほとんど永遠に買うことができません。
だから私が社内で推し進めている方針は、「保存すべきものはすべて保存する」ことです。
ただし、いわゆる「保存すべきものはすべて保存する」というのも、すべてをそのままナレッジベースや多次元表に放り込めば終わり、というわけではありません。
現実世界には衝突が多すぎます。古いルールと新しいルールが長年混在しており、それは今私たちがVibe Codingで生み出すコードと同じです。例えば、2つの部門が同じ指標に対して別々の定義を持っていたり、とっくに廃止された契約テンプレートが検索結果の上位に残っていたりします。Agentは組織に代わってこうした混乱を消化してはくれません。
Agentは、その中からいかにも答えらしいものを一つ選び、AIのスピードで間違いを実行していくだけです。
ですから私たちが保存するデータには、出所、日時、責任者が必要です。
古いものは思い切って廃止し、衝突する定義は誰かが裁決し、お金・契約・人に実際に影響する決定は、必ず誰かが定期的に検証し、データクレンジングを行う必要があります。
必ず知っておくべきなのは、Agentは混乱した会社を自動的に先進的で整然とした状態にはしてくれないということです。
その背後にあるこうしたデータガバナンスこそが、本当の地味で大変で泥臭い仕事ですが、組織のAI化を飛躍させるための十分かつ必要条件でもあります。
三. 職種の本質に立ち返る
データが少しずつ整い、Agentが実際にそれぞれの職務に入り込んだ後、もう一つとても面白いことが起きました。
皆は機械のようになるどころか、むしろどんどん人間らしくなったのです。
例えば、以前の営業担当は、時間の50％をデータ整理や表作成、資料調査、契約修正に使い、残りの50％を顧客訪問に使っていたかもしれません。
いまは前半の仕事の大半をAgentが飲み込んだため、それに必要な時間は20％ほどになりました。残りの80％は、顧客に会い、顧客が何を心配しているのかを理解し、提案をより包括的で細やかなものにすることに使えます。
当社のマネージャーも同じです。
以前、彼らは多くの時間をデータ収集、記録整理、再確認に費やしていました。いまはそうした作業を徐々にAgentに任せられるようになったので、クリエイターともう少し話したり、相手の近況にもう一度しっかり耳を傾けたり、定量化が難しい関係を維持するためにもう少し時間をかけたりできます。
人事、法務、コンテンツ、運用も、実は同じです。
AIが最も得意とするのは、記述でき、反復でき、検証できる仕事を飲み込むことです。
そうした仕事が一層また一層と剥がされていくと、最後に現れるのは、まさに最も加速しにくいものです。
人と人との誠実な交流です。
私たちのように、非常に伝統的でほぼToBの業務をしている会社にとっては、それがとりわけ現実的なのです。
例えば、問題が発生した後でも、顧客があなたの電話に出てくれるかどうか。
一人のブロガーが、これから先の数年間の時間をすべてあなたに預ける気があるかどうか、などといったことです。
こうしたことは、Codexが資料を準備するのを手伝い、細部を覚えていてくれ、毎回のコミュニケーションを振り返るのを助けてくれます。
しかし、Codexはあなたの代わりに時間をかけることも、相手と面と向かって交流することもできません。
だからこそ、AI時代において信頼とブランドこそが、ダイヤモンドよりも貴重なものだと私は言い続けています。
これは本当に蓄積が難しく、常に大量の時間をかけて育てていかなければならないものです。
自分がサービスを提供する相手に対して、約束したことをやり遂げたら1ポイント。問題が起きたときに逃げずに勇敢に解決したら、もう1ポイント。相手が最もつらいときに、形式的な返事だけを送るのではなく、実際に顔を出して力になれないか考えたら、さらに1ポイント。
それは死ぬほど遅い。
ところが皮肉なことに、AIが速ければ速いほど、それは高価になっていく。
これこそが、私たちのエージェントが増えるほど、会社がむしろ伝統的になっていく理由です。
営業担当は、昔のように絶えず外を回り、クライアントと一緒に座って話す人に近づいています。
マネージャーもまた、昔のように本当にブロガーを知り、理解し、一定の道のりをともに歩む人に近づいています。
管理職も、レポートの陰に隠れていることができなくなり、衝突に向き合い、判断を下し、結果に責任を負わなければならなくなっています。
AIが効率に関わるあらゆる問題を解決してくれたことで、人と人とのあいだにある最も古い関係のほうが、かえって浮き彫りになってきました。
四. 省かれた時間
ここまで書いてきて、実はとても残酷な問いがある。
それは、エージェントが省いてくれた時間が、最終的にどこへ行ったのか、という問いだ。
多くの企業がAI化を語るとき、最も好んで計算するのが工数の削減です。
あるフローは以前4時間かかっていたのが、今は20分で済む。あるポジションは以前20人を担当できたのが、今は50人を担当できる。ある提案書は以前2日かけてようやく出てきたのが、今は30分で初稿ができる。
これらの数字はもちろん重要です。
しかし、省かれた時間が結局、より多くの会議、より多くの報告、より多くの承認、より多くのだれも見ない表で埋め尽くされるなら、その会社はただ忙しくなっただけです。
もしある社員がエージェントを使ったことで、以前は1日に5つこなしていた業務を、今は20件やるよう求められ、しかも20件すべてを即座に提出しなければならないとしたら、その人はテクノロジーが自分を解放してくれたとは感じないでしょう。
ただ鞭が速くなったと感じるだけです。
この視点は、経営者ほど見落としやすいものだと私は思います。
会社側から見れば、効率向上は当然のように良いことに映るからです。
私たちは興奮し、自分たちの限界が広がったように感じ、これまでやる力がなかった多くのことに今なら取り組めると感じます。
私自身もそうです。
能力が少し増えれば、もう1つプロジェクトをやりたくなる。同じように、マネージャーがより多くのブロガーを担当できるようになれば、より多くのブロガーと契約したくなるし、営業担当がより多くの情報を消化できるようになれば、より多くのクライアントを回りたくなるし、コンテンツ制作が速くなれば、より多くのテーマをカバーしたくなる。
省かれた能力は、すぐにまた新たな野心で埋め尽くされます。
おそらく、これも私たちの人数がどんどん増え、またオフィスを移転しなければならない理由の一つなのでしょう。
AIは必ずしも会社を小さくするわけではありません。
AIが最初に増幅するのは、おそらく会社と経営者の野心です。
この言葉を書いたのは、実は自分自身への戒めでもあります。
野心は悪いものではありません。会社はもちろん前に進まなければなりません。
しかし、あらゆる効率が最後にはより高い数字、より過密なスケジュール、より多くの仕事にしか変わらないのなら、私たちが口にするAI化は、ごく普通の社員にとって、断りづらくなった残業にすぎません。
だから社内では、エージェントが何時間を省いたかだけを問いたくないと、ますます思うようになっています。
むしろ知りたいのは、その時間が最終的にだれに渡ったのかです。
営業担当の時間はクライアントに返す。 マネージャーの時間はブロガーに返す。 人事の時間は、本当に話を聞いてもらう必要がある社員に返す。 法務の時間は、機械的に第27版のフォーマットを直すことではなく、難しい判断に返す。 コンテンツチームの時間は、体験、好奇心、そして本当に書く価値のあるものに返す。 そして、普通の人の時間を、少しだけその人自身に返す。
その人は何か一つ多く学ぶこともできるし、仕事をより良くすることもできるし、早めに帰宅して、ちゃんと食事をとることもできる。
管理職は社員を生産能力として見なしてしまいがちです。
しかし私は、人はエージェントに搾り取られるのを待つ電池ではないと思います。
AIが組織にもたらす最良の価値は、私が思うに、一人ひとりがより心から何かを好きになり、より楽しくいられることです。
そうしてこそ、世界に対してもう一度好奇心を持てるようになり、外に向き合うときに、より多くの信頼を積み重ねていけるのです。
五. 管理者とは何か
さて、ここからが最も残酷な話です。管理職自身のことです。
以前は、管理職はタスクを指示することで自分の価値を簡単に証明できました。
会議を開き、進捗を急かし、日報を集め、承認を行い、一つの業務を10のステップに分解し、各人がその10ステップを厳密に実行しているかをチェックする。
しかし、エージェントが大量の実務を飲み込んだあとでは、この種の管理はますます居心地の悪いものになっていきます。
社員は自分でCodexを使いながら、資料を調べ、提案をつくり、台本を書き、以前は複数部門をまたぐ必要があったフローを先に動かすことができます。
このとき管理職が本当にすべきことは、むしろそんなに多くのアクションをすることではありません。
むしろ、次のようなことを問うべきです。
目標とは一体何なのか。 何が絶対に間違ってはいけないのか。 どのリスクなら会社は負えるのか。 結果はどこまで達成すれば完璧と言えるのか。 想定外のことが起きたとき、だれが最終決定を下すのか。 問題が起きたとき、だれが責任を取るのか。
これらのことは、私が思うにとりわけ難しく、きれいなPPTにまとめることはまったくできません。
しかし、これこそがマネジメントです。
管理職がプロンプトを書けなくても、学ぶ時間はまだあります。
管理職が目標を明確に語れず、判断もできず、問題が起これば責任を部下に押し付けるだけなら、どれほどエージェントが優れていても、その人を救うことはできないと私は思います。
それどころか、AIが管理職に与える最大の衝撃は、ツールが新しいかどうかとか、AIそのものとかとはまったく関係がないと、私は思うことがあります。AI時代になって、これまでプロセスの中に隠れていた無能さが、AIによって少しずつあらわになっていくことこそが、その衝撃なのです。
以前なら人手が足りないと言えたし、情報が整理されていないと言えたし、下の人間の実行が不十分だと言えました。
しかし今となっては、そんな言い訳は通用しない。
これからはエージェントが資料も調べ、提案も出し、実行コストも下げてくれる。そのうえで、なかなか下せない決定をあなたが下せないのなら、もう何も言えませんよね？
これは私にも同じことが言えます。
全員に主体的に創造することを求めておきながら、細部すべてを自分の考えどおりにやらせるわけにはいきません。
結果志向と言っておきながら、残業時間やメッセージの返信速度、忙しそうな表情で人を判断するわけにはいきません。
あいまいな目標を投げておいて、「AIを使いこなせるようになれ」の一言でマネジメント責任を社員に押し付けるわけにもいきません。
これらはむしろ、私が極めて無能であることの表れです。
ですから、AI時代の組織が最終的にどう進化するかは、多くの場合、その会社がもともとどのような会社だったかにしか左右されません。
人を信頼しない会社は、エージェントを使って監視をより細かくするでしょう。
コントロールに慣れた経営者は、エージェントを使って命令をより速く下すでしょう。
人を尊重しようとする会社だけが、エージェントを本当に一般社員の手の中の道具に変えられるのです。
AIが自動的に先進的なマネジメントをもたらしてくれることは決してありません。
AIはただ、月の裏側をあらわにするだけです。
六. 新人はどうすればいいのか
これは私たちが非常にうまくできていない点であり、今も模索しているところです。新人を採用しても、どう育てればいいのかわからないのです。例えば、以前はコンテンツ業界の新人は、資料探し、タイトル修正、事例整理、初稿作成から始めることが多かった。営業の新人は、まずクライアント資料を整理し、会議に同行し、議事録を書き、提案を修正する。法務の新人は、最も基本的な契約や条項から少しずつ読み込んでいく。
これらの仕事はとても細かく、ときに人を苦しめます。
しかし人はかつて、多くの場合、こうした地道な作業を通じて、少しずつ感覚を身につけていきました。
しかし今では、私たちのエージェントが数分で新人に80点の答えを与えることができます。
短期的には非常に快適です。
入社したばかりの人が、以前なら半年後でなければ完成できなかったものを最初の1週間で出せるかもしれない。会社側からすれば研修コストが下がったと感じるし、新人も自分が一気にできるようになったと感じます。
しかし、アウトプットが突然良くなったからといって、その人が本当に成長したとは限りません。
基礎的な仕事を経験していなければ、エージェントがなぜそうするのかを理解する機会もまったくありません。AIが正解にそっくりな間違いを出したとき、その人は疑うことすらできないでしょう。
私が最も恐れるのは、新人がAIを使えないことではありません。
恐れるのは、彼がAIを使えるだけで、自分の判断力を育てる機会を二度と持てなくなることです。
率直に言って、新人は常に組織の中で最も弱い存在です。
多くの場合、新人は迷っています。どの問題を質問していいのか、どのルールがすでに期限切れなのか、リーダーに「自分で判断していいよ」と言われたとき、自分に本当に決定権があるのかどうかもわかりません。
エージェントは彼にアウトプットを与えても、結果を引き受ける能力を与えるとは限りません。
会社が結果だけを見ていると、彼はその80点の答えに導かれるまま進み、あるとても重要な場面でとんでもない大失敗をやらかしてしまう。そして会社は彼に「なぜこんなこともわからないんだ」と責めるのです。
だから私も、これは新人の成長にとって非常に有害だと懸念しています。
私たちの会社としては、新人の成長の道筋をどう再設計するかをずっと考えています。
その道筋は、もちろん新人に無意味な苦役をわざと続けさせることではありませんし、鍛錬のために人を手作業の時代に押し戻すことでもありません。
そうではなく、私たちができるだけ時間をかけて、彼にエージェントがなぜそうするのかを説明させ、異なる案を比較させ、実際にクライアントに会わせ、ミスがもたらす結果を見せ、だれかが支えてくれる状況で一度判断させ、最終的に提出するものに自分の名前を署名させることです。
新人に必要なのは、私が思うに、決して速くアウトプットすることだけではありません。
彼には、安全に何度か失敗すること、本当にその道をわかっている人に修正してもらうこと、そしていつか自分もだれかを支える側になれると知ることが必要です。
新人に80点の答えを出せるエージェントを与えるのは簡単です。
彼に一流へ成長する道筋を与えることこそ、マネジメントです。
七. 私たちの本質
最初の問いに戻ると、なぜ私は、会社にAIが増えるほど、私たちがむしろ伝統的な会社に近づいていくと言うのか。
AIが加速できるものをすべて加速したあと、組織において本当に難しく、AIでは加速できない部分が、ようやく氷の下から浮かび上がってくるからです。
データは自動で整理できても、信頼はできません。
契約書は速く生成できても、責任はできません。
人と人との誠実なコミュニケーションは、決して自動化できません。顧客情報はもちろん分析できますが、悪い知らせが訪れたときに相手がそれでもあなたを信じるかどうかは、分析だけで算出できるものではありません。
こうしたことはとても古く、とても遅く、まったく地味です。
だが、小さな会社の命は、往々にしてそういったものに懸かっている。
私たちの会社は、技術的な参入障壁を持つ会社ではありません。この時代の中で、ほんの少しの業務を切り取り、仲間を養い、自分たちの生き残る道を見つけている、小さな会社にすぎません。
私たちが生き残っていられるのは、予算を私たちに預けてくれる顧客がいて、自分のキャリアを私たちに託してくれるブロガーがいて、オフラインイベントやバラエティ番組まで一緒に仕掛けてくれる大物たちがいて、そして「AI時代のすべてをつなぐ」ということを一緒にやり続けられると信じてくれる同僚たちがいるからです。
だから私は今、データにしてもAgentにしても自動化にしても、それらが組織の中で持つ本当の価値は、人を途中で取り除くことであるべきではないと、ますます感じています。
私たちが多くのブロガータグを作っているのは、いつかブロガーを知らなくても済むようにするためではありません。
むしろ、マネージャーがそのブロガーに会ったときに、その人がこれまで何を経験し、いま何を必要としているのかを、より深く理解できるようにするためです。
営業担当がAgentに顧客資料を整理させるのも、それ以来顧客と会わなくなるためではありません。
むしろ、顧客の前に座ったときに、本来前もって済ませておくべき下調べに時間を無駄にしないためです。
私たちが会議や文書、SOPを保存しておくのも、組織がシステムだけに依存するようにするためではありません。
むしろ、新しく加わった人が、うつむいてあちこちに助けを求めることなく、何もない状態で、みんながすでに通った失敗をもう一度踏むことなく済むようにするためです。
AIは、人と人との間にある不必要な消耗を取り除く役割を担っています。
そして、一人の人間がより多くの時間を、本当に別の人の前へ歩いていくために使えるようにします。
これが私たちの本質です。
私たちは、数十人のデジタル社員だけでクラウド上で自動的に回るようなスーパーカンパニーではありません。
私たちはごく普通の人間の集まりで、この時代の最先端技術の力を借りて、ごく伝統的なことを丁寧にやろうとしています。
一人の顧客にしっかり向き合い、一人のブロガーに寄り添い、一人の新人を育て、一度の約束を守り、一緒に働く人たちの暮らしを少しだけ良くする。
だから、むしろAIを使えば使うほど、私たちはますます伝統的になっています。それでも、それは後退ではないと思います。
ただ、技術が効率という外殻を少しずつ剥がしたときに。
私たちはようやく、人と人との間にある最も本質的なものが何かを見極められるようになったのです。
最後に
ここまで書いて、この2年半を振り返ると、自分でも本当に感慨深いものがあります。
私たちは何度も存亡の危機を経験し、たくさんの誤った決断もしてきました。
今はまだ生き残っていて、さらに大きなオフィスへ移ろうとしていますが、私たちが何か正しい答えを見つけたとは、私も言えません。
全社員AI化が必ずどの会社にも合うのかは、私にはわかりません。
「中台を薄く、現場を厚く」がAI時代の優れた組織のあり方かどうかも、私にはわかりません。
今、新人のために設計した成長パスが、最終的に本当に機能するかどうかは、なおさらわかりません。
しかし、少なくとも一つ、今ますます確信していることがあります。
AI時代の組織変革は、表面的にはツールやプロセス、データ、効率を変えますが、最終的に問われるのは、やはり会社が人をどう扱うかです。
創造の権限を現場に委ねるかどうか。
Agentが省いてくれた時間を、顧客やブロガー、社員、そして生活に返すかどうか。
新人がまだ未熟なときに、失敗し成長する余地を与えるかどうか。
そして、問題が起きた後に、プロセスやレポートの後ろに隠れず、自ら前に出て結果を引き受けるかどうか。
そうしたことが、会社が最終的にどうなるかを決めるのです。
最後に、サン＝テグジュペリが『人間の大地』に残した言葉を、この文章の結びにしたいと思います。
彼はこう言っています。
「職業の偉大さは、おそらくまず人と人を結びつけることにある。この世に真の贅沢がただ一つあるとすれば、それは人と人との関係である。」
以前このような言葉を読んだら、ロマンチックだと感じたかもしれません。
しかし、2年半会社を経営して、会社が生き残れないかもしれない瞬間を経験し、身の回りの人たちが少しずつ増えていくのを見てきた今では、この言葉こそ真理だと思っています。
最後に、私たちは今後、特別なコーナーを設けて、会社の各メンバーが、財務、法務、HR、運営、営業などのそれぞれの立場でどのようにAIを使っているかを共有するかもしれません。私自身、彼らが使っているのを見ると、今でもとても刺激を受けることがあります。
