「やあ、プラッド、今日はカラーシャツの日だね。プラッドが来るから分かっていたんだ。僕の親友のアド・ティアは、インドから来た兄弟みたいな存在なんだけど、彼の奥さんが僕にラルフローレンのポロシャツをくれたんだ。それをクローゼットにしまっておいて、このような特別な機会のために取っておいたんだ。そして、ここにプラサドがいる。会えて嬉しいよ。」
「ジョーダンとジョー、僕の声は聞こえているかな？」
「ええ、聞こえているよ。見た目もいいね。その背景は、もう100万人の登録者がいるようなYouTuberみたいだよ。みんなを驚かせているね。ジョーのハワイアンな背景もあるし、僕はウェンディーズの裏にいるけど、君のはただ素晴らしいよ。」
「プラッド、来てくれてありがとう。皆さん、これはプラッドです。彼はGoogleの副社長で、報酬と分析チームで働いていました。彼は古典的なGoogleのHRの心臓部であり、非常に尊敬されていました。今は彼の部下ではないので、これは本当のことです。彼に報告して昇進をねだっているわけではありません。彼はまた、私がGoogleのM&Rチームにいたときの上司の上司でもありました。彼はとても素晴らしい人物です。プラッド、あなたがここにいることに本当に感謝しています。参加してくれてありがとう。」
「ここにいられて光栄です。ジョーダンとジョーと一緒にいられて嬉しいです。この会話のことを考えていたら、ジョーダン、あなたが私の読書リストに加えてくれた素晴らしい本のことを思い出しました。アニー・デュークの本もあったし、サイン入りの本も手に入れてくれました。レイ・ダリオの本もありましたね。あなたは私の視野を広げようとしてくれました。最初の本は短くて読みやすかったし、2冊目は誰かに攻撃されても自分を守れるようなものでした。あなたは幅広い選択肢を与えてくれたんです。」
「それは特別な時間でした。私のような無名の人間が、彼らのような人々に連絡を取って、『私は誰でもない人間ですが、Googleでプラッドと一緒に働いています。ここで講演してもらえませんか？』と言えば、『もちろん』と言ってくれたんです。それは素晴らしい機会でした。そして、アニー・デュークの本『Thinking in Bets』には多くの素晴らしいアイデアがありました。その中の一つのアイデアは、友人と意見の相違や議論になったときに、『賭けてみない？』と言うことです。それによって、お互いに話さなくなるような悪循環を断ち切ることができるんです。そこで、私は友人たちと賭けの予測スプレッドシートを作って、そこでいくつかの賭けをしています。」
「とにかく、プラサド、来てくれてありがとう。あなたがここにいてくれて本当に嬉しいです。今はスタンフォード大学で教えていますね。そこで人々に労働力や AIの現状について話していますね。素晴らしいプレゼンテーションもしています。この話題は幅広いので、あなたに自由に話してもらいたいと思います。今、あなたが興奮していることは何ですか？一般的に、今取り組んでいることは何ですか？」
「ここ数年、新しい分野をたくさん発見してきました。今、あなたが言ったように、スタンフォード大学で教えています。他の共同謀議者たちと一緒にです。MBAの選択科目で、仕事の世界を形作るトレンドについて教えています。学生たちにそれに関連したスタートアップのアイデアを考えてもらっています。彼らにとっては楽しい選択科目です。特にコロナ後、職場で起こっていることに魅了されている人が多いんです。生産性だけでなく、ウェルビーイングにも影響を与え、新しい心理的契約とは何かを考えています。この授業を、クリーンなモデルと汚れた手についてのものだと考えています。」
「非常に思慮深い研究ベースの視点を持つ、正規の教授のハギーがいます。そして、私自身とマイケル・ロッシー（元Visaの人事責任者）が、実生活の視点を提供しています。4年間続けていて、今のところ学生たちは楽しんでいるようです。仕事の世界を形作るトレンドを考えるとき、特にここ2年ほど、AIについて話さないわけにはいきませんよね。これは魅力的なことです。私自身も完全に夢中になっています。あなたたちのWhatsAppグループでの会話を聞いていると、いつも楽しいですね。」
「社会や世界、そして仕事に対してこれが何を意味するのか、興奮と同時に懸念もあります。しかし、今は非常にエキサイティングな段階にあると感じています。人々はこれについて二つの陣営に分かれているようです。一方は非常に興奮していて、これを世界のすべての問題の解決策だと見ています。もう一方は、これを批判し、問題点について話しています。もちろん、両方の立場とも極端であり、おそらく有用ではありません。これはあなたの視点でもあると思います。」
「その代わりに、私たちはこの旅に従って、どのように最善の利用ができるか、そしてそれが個人の生活や仕事でどのように私たち人間を助けることができるかを見極めたいと思います。確かに、授業の主要な側面の一つはAIをカバーすることです。」
「素晴らしい発言ですね。そうですね、いつも興味深いのは、常に極端な二つの陣営ができることです。一方の陣営は『これが第三次世界大戦を引き起こし、すべてを破壊する』と言い、もう一方の陣営は『これは全く価値がなく、何もできない』と言います。あるいは『これは使えなくなるほど規制されるべきだ』と言う陣営もあります。私はここに座って、『ねえ、これがConcurの経費報告書を二度と作成する必要がなくなるということだけでいいんだ』と思っています。それが私の目標です。AGI（汎用人工知能）や社会の終焉なんて、好きにしてください。私はただConcurに二度と触れたくないだけです。」
「また、おそらくあなたは報酬の面でこれに多く対処してきたと思います。常に、そして私たちは彼らを愛していますが、採用担当者は素晴らしいです。彼らは皆、私たちを代表して採用してくれます。しかし、時々彼らは報酬帯について何度も同じ質問をしてきます。20兆回も聞かれたことがあります。そして、『待てよ、検索拡張生成を使ったChatGPTなら、私たちの報酬情報をすべて読み取って、彼らに答えることができるかもしれない。そうすれば私がそれほど関与する必要がなくなる』と気づいたんです。そこには多くの機会があります。」
「私たちの授業でよく話す概念の一つに、『嫌悪感』があります。生活や仕事で嫌悪感を抱くものです。なぜなら、嫌悪感はあなたの武器の中でとても強力な動機付けのツールだからです。嫌悪感を抱くものは、それを排除するか、スピードアップするか、自動化しようとしますよね。だから、ジョーダン、あなたが言及したすべてのユースケースは、確かにそのカテゴリーに入ります。」
「私が非常によく知っているスタートアップの一つに、Cascade AIという会社があります。今、私はそこに関わっています。ジョーダン、彼らはまさにその分野に焦点を当てています。人事部門や従業員からのすべての福利厚生や総報酬に関する問い合わせに、いかに確実に答えるか、サポートキューが時間をかけずに済むようにするかということです。絶対に、この分野に全力を注いでいる会社があります。そして、私たちはおそらくすぐに職場への影響を目にするでしょう。」
「これらの会社はアドバイザーとしてあなたを求めてくるんですか？それとも、学生を教えた結果、彼らが会社を作り、あなたが自然に最初から関わることになるんですか？」
「ジョーダン、両方ですね。この特定のケースでは、Cascadeを立ち上げた2人のマイクロソフトのAIエンジニアがいて、私がこの分野に興味を持っていること、そしてもちろんGoogleでの経験から、私たちは紹介されました。そういうわけで、私は彼らと関わるようになりました。しかし、私が関わっている他の会社では、スタンフォードの経験を経て、最初から関わっているものもあります。」
「そういうわけで、今の私の活動はポートフォリオのようなものです。一つは教育で、これは私の時間的コミットメントとしては最小限です。年に1クォーターしか教えていないので、一年中やっているわけではありません。しかし、世界の問題に対するすべての解決策を持つこれらの優秀な学生たちと関わることは、私に大きな喜びを与えてくれます。それが楽しいんです。」
「それ以外には、いくつかの会社にアドバイスをしています。大きく分けて二つのカテゴリーに分かれます。一つは大きな組織で、CEOやCHRO（最高人事責任者）と一緒に、スケーリングと成長、文化について取り組んでいます。もう一つは小さな会社で、主にHRテクノロジー分野の会社です。そこでは起業家たちと一緒に、内部の問題だけでなく、彼らの製品ロードマップやGTM（Go-to-Market）戦略などにも取り組んでいます。これらのさまざまな組織と関わることは本当に楽しいです。そして、それは私自身の学びにもつながっています。」
「そうですね、生成AIの仕組みは、HRのユースケースに完璧にフィットするものが多いので、非常に興味深いですね。きっと、様々な分野で素晴らしいものをたくさん見てきたことでしょう。Take2という会社について素晴らしいビデオでオーバービューをしていましたね。それを少し見て、そして反応してみましょう。」
「セットアップはこんな感じです。Take2のプラットフォームを使って求人に応募する候補者がいるとします。彼らはこのシミュレーションの様子を見ることができます。そして、特定の顧客、つまり患者から話を聞きます。その患者は自分の恐れについて話します。そして、候補者はその患者にどのように対応するかをビデオで記録することになります。」
「これはすべて、この特定の採用状況、このプラットフォームに合わせてジェネレーティブAIによってカスタマイズされています。何年もの選考科学の研究によって、人々により現実的な仕事の様子を提供すると、就職後のパフォーマンスがはるかに予測可能になることがわかっています。これがTake2が目指していることです。本当に素晴らしい会社だと思います。もっと詳しく教えていただけますか？」
「もちろんです。私はこの会社を本当に愛しています。Take2は実際、2人のスタンフォードの学生によって設立されました。実は、私たちがスタンフォードで初めて授業を教えたときのティーチングアシスタントが、今はTake2のCEOであり創設者なんです。彼らの広い視野は、採用をどのように現代的なものにするか、特にジェネレーティブAIのすべての利点を活かしてどうするかということでした。」
「彼らは、多くの企業がスキルベースの採用に焦点を当てたいと考えているが、それについてあまり進展が見られないという仮説から始めました。Burning Glass Instituteなどの研究によると企業はスキルで採用したいと考えているにもかかわらず、結局は履歴書に書かれていることや資格、学歴に戻ってしまう傾向があるようです。そこでTake2は、これを新しいアプローチで取り組めないかと考えました。ジェネレーティブAIを使用して、組織がスキルベースの採用を行うのを支援するプラットフォームを開発できないかと。彼らの主なアプローチは、ジョブシミュレーションをどのようにスケールさせるかを考えることです。」
「ビデオで聞いたように、ジョブシミュレーションは、多くの選考研究が示すように、実際の仕事のパフォーマンスを予測する優れた方法です。しかし、それをスケールさせるのは本当に難しいんです。各仕事に合わせてジョブシミュレーションをカスタマイズする必要がありますし、静的なものだとシステムを悪用される心配もあります。そのため、非常に低いコストで開発できるようにしながら、同時に悪用されないように十分なバリエーションを持たせる必要があります。ジェネレーティブAIは、このようなユースケースに最適なんです。」
「Take2が現在主に焦点を当てているのは、エントリーレベルの営業とフロントラインの役割です。これは、例えば米国では常に少なくとも100万の役割がある仕事だからです。彼らがやっていることは、顧客と協力して、既存のすべての職務記述書を確認し、これらの仕事を実際に行っている人々にインタビューすることです。そしてそれをタスクにモジュール化し、私たちが見たようなエクササイズを作成します。彼らはかなりの数のエクササイズを持っていて、それらをプラットフォーム上に置くことができます。そして候補者がやってきて、ビデオを録画したり、チャットボットとやり取りしたりできるんです。」
「そして、それらをスコア化するためのアルゴリズムも開発しています。例えば、フレッシュの読みやすさテストを使用して、明確さなどの観点から書面でのコミュニケーションをスコア化しています。ただし、これらのスコアに基づいて決定を下しているわけではありません。すべての情報を人間に渡しています。」
「彼らが今まで協力してきた企業では、いくつかの興味深い点が見られます。一つは、これがより関与度の高い経験であるため、プロセスを通過した人々の離職率が大幅に低下していることです。おそらく、候補者に仕事のより現実的なプレビューを提供しているからでしょう。また、ストレスのあるシステムをテストすることもできます。例えば、彼らのシミュレーションには、機嫌の悪い患者にどう対応するかといったものも含まれています。」
「通常、Googleでは私との面接があって、『ああ、あなたはジャークなジョーダンに対処できますね。採用です』というような感じでした。それをどうやってスケールするかが課題でしたね。」
「そう、まさにそれを彼らはやっているんです。彼らのプラットフォームに興味を持つ企業が増えています。この二人の起業家は本当に素晴らしい人たちで、私は彼らの取り組みが大好きです。彼らがうまくいくことを願っています。」
「素晴らしいですね。自己宣伝になりますが、彼らを紹介してもらえれば、番組に出演してもらえるかもしれません。また、Googleでは、私の時代、インフレ前の見積もりで1人あたり2万から3万ドルくらいかかっていました。これだけのお金を採用コストとして払い、人を見つけて、その人がここに来て『ああ、ジョーと働きたくない、ジョーダンと働きたくない、これは酷い、出て行きたい』と言えば、3万ドルが無駄になってしまいます。だから、彼らが実際に体験できるようにすることは素晴らしいと思います。彼らにとっても公平ですし、日々の仕事がどんなものかを実際に体験できるからです。」
「それは本当に大きな問題でした。トニーは役員でしたが、ただミーティングの連続で、247でミーティングをこなすだけでした。今、あなたは教授としてここにいますが、きっと様々なHR AIの製品について話を聞きたがる人々に囲まれていることでしょう。これらをどのように選別していますか？本当に時間をかける価値があるものを決めるのに、何かアドバイスはありますか？」
「これは難しい問題です。なぜなら、すべてのペースが非常に急速だからです。ジョーダンとジョー、覚えていますか？Googleが複雑になっていく中で、複雑さにどう対処するかについて、2016年か2017年頃からよく話し合っていたフレームワークがありましたね。私たちが使用していたのはキーナンフレームワークと呼ばれるもので、単純な問題から複雑な問題、そして複雑な問題へと進む方法について説明しています。そして、カオス的な問題もあります。そこでは答えが全くわからないんです。」
「複雑な問題を見るとき、つまり成長率が高く、ポイントAからポイントBへの明確な道筋がない場合、後知恵でしか答えがわからないような状況を考えます。ジェネレーティブAIや現在の成長に関して私たちが経験していることの多くは、そのような象限に当てはまると思います。複雑な問題に対処する方法は、小さな実験を行うことです。そして、それらをスケールアップしようとします。明確な仮説を立てて『AからBに行く』というのではなく、『スキャニング』に多くの時間を投資します。」
「スキャニングは単に外部を常に見ているだけではありません。それも確かに一つの要素ですが、同時に組織が直面している最大の問題やユースケースにも精通している必要があります。そして、人事部長やCEO、あるいはこのようなスキャニング機能を設定した人に、その一致点や必要な実験について常に報告しています。」
「ですので、このような考え方が必要だと思います。CHROやCEOと話すとき、この分野で何が起こっているかを把握し続ける強力なスキャニング機能を設定することがいかに重要かを話します。しかし同時に、それに麻痺されないことも重要です。開発のペースが非常に速いため、『6ヶ月か1年待てば、すべてが明確になるだろう』と言えるかもしれません。しかし、おそらくそうはならないでしょう。」
「ですから、ペースを保ちながら、同時に行動や実験に向けて進んでいくにはどうすればいいでしょうか。それが私の提案です。そして、それは私自身もこの分野の学生としてどのように見ているかということです。私は機会を無駄にしません。組織のスケーリングに関して、私が考える主要なユースケースがいくつかあります。マネージャーがより良い仕事をするのを助けるもの、チームがより良く協力し合えるようにするもの、そしてより生産的な会議を実現するものです。これらはすべて、より良い組織を構築し、スケールアップするための基本的な側面だと考えています。」
「これらの基本的なユースケースの一つに対応する新しいツールやアプリケーションを見るたびに、私は実際に試してみたいと思います。自分で体験して、それを推奨するかどうかを見極めたいんです。」
「素晴らしい、スウィープ・ザ・レッグだ！容赦なし！ミヤギ！」
「そう、それは素晴らしいコメントでした。長い間使っていなかったですね。あなたのパフォーマンスは期待を超えて素晴らしいということですよ。」
「素晴らしい指摘でした。また、自分自身で地平線の向こうを見る責任を取るという点も良いですね。単にイノベーションチームや企業開発に委ねるのではなく、自分でカレンダーに時間を入れて遊んでみるということです。実験のアイデアも素晴らしいです。組織が大きくなるにつれて、何かをするのに5年計画が必要になり、実験をしたり小さな足がかりを得たりする余地がなくなってしまいます。実験プロセスは、少なくとも仮説をテストし、悪いアイデアを排除し、良いアイデアを検証して前進させることができます。大きくなった企業の中には、実験の混沌とした状況を恐れて、もはやそれを行わなくなるところもあります。」
「プラッド、タイムフレームについてどのように考えていますか？これらの企業の一部は、現在の組織にすぐに製品を実装できると思います。また、あなた自身の考えでは、これらのジェネレーティブ技術がより深く統合されることで、企業にはより大きな変革が起こる可能性があるのではないでしょうか？タイムラインやマイルストーンについて、どのように考えていますか？これがどのように展開されると思いますか？」
「将来の推測は常に危険です。そのため、過去を振り返って、類似のことが起こった場合にどのような結果になるかを考える類推や例を探すことがあります。その点について、ジョー、私はゴールドマン・サックスの調査報告書を読みました。そこでは、前世代の技術採用、つまり労働力と仕事のデジタル化について比較していました。紙からすべてがコンピュータ化されるまでのことです。」
「彼らによると、そのようなデジタル化は今ではもちろん完了していますが、それが進行中だった当時は、多くの企業や産業が最初は抵抗したり、他の緊急の問題があったり、コストが高すぎたりなど、さまざまな理由で準備ができていませんでした。それは約10〜15年のプロセスを経たそうです。最初の年に採用した企業は5％で、15年目まで待った企業も5％だったそうです。」
「この種の採用のタイムスパンがどれくらいになるかはわかりませんが、今後10年くらいと仮定すると、最前線に立つ業界もあるでしょう。テクノロジーやヘルスケアなど、利益率が高く知的資本が豊富で、それを継続して活用したい業界かもしれません。しかし、企業と話をしていると、この最初の5％か10％を採用している企業でさえ、多くの業界にまたがっています。これは、おそらく彼らがこれらの技術を採用するにつれて、その業界の他の企業も前に進むのを待っている企業があるかもしれないという自信を与えてくれます。そうすれば、CFOやCEOが興味を持っていなくても、ビジネスケースを作る際に使用できるからです。」
「ですので、私の感覚では、需要側からすると、おそらくデジタル化よりも採用が速くなるでしょう。希望的には、今後5〜7年で95パーセンタイルの完了に達するでしょう。そして二つ目の側面は、すべてのSaaS企業が今やジェネレーティブAI企業になっていることです。チャットボットを持つか、エージェンティックなワークフローを考えるかのどちらかでなければなりません。そうでなければ、投資家は非常に怒るでしょう。そういう意味で、これらすべての企業向けのジェネレーティブAI技術の供給は膨大になるでしょう。」
「しかし、Take2のような新しいスタートアップが、『既存のプロセスを改良するだけではなく、そのプロセス自体の考え方を完全に変えたい』と言っているのを見るのは興奮します。これは、電気が完全に利用可能になってから40年後でも、製造工場がまだ蒸気機関があるかのように組織されていたという話に戻ります。それらを移動させるには多くの資本が必要なんです。」
「私は技術進歩のオタクで、ある理由があってそうなんです。蒸気機関を非常に長い間持っていたにもかかわらず、工場がまだ滑車システムを使用していて、電気を端々のケースでしか使用していなかったという点が大好きです。そしてそれがあなたのプレゼンテーションに出てきたのを見て、完璧だと思いました。ありがとうございます。」
「質問があります。ジョーにいつも言っていたんですが、誰かと出会って友達になったときに、チャレンジをシミュレートできる方法があればいいのにと思っていました。危機的状況で彼らが本当にどのように行動するかを見るためです。友人や同僚の中には、チャレンジが起きたときに全く新しい人のように変わる人がいます。『私はここにいる、行こう』という感じで。そして他の人々は単に折れてしまい、荷物をまとめて去っていきます。」
「質問があります。AIツールは、スタートアップで働くことの悪夢や、そのすべての仕事量にどのように応募者を準備させることができるでしょうか？それをシミュレートする方法があると思いますか、それともまだ実際の経験が必要でしょうか？」
「シミュレーションに関するこの全体的な流れは本当に素晴らしいと思います。Take2とジョブシミュレーションについて話しましたが、私が関わっている他の会社の中には、コーチングとコーチングの民主化に取り組んでいるところもあります。私たちは皆、コーチがあなたを指示するのではなく、あなたからその反応を引き出すことで最高の能力を引き出せることを知っています。」
「私が関わっているVeenceという会社では、NadiaというジェネレーティブAIベースのコーチを持っています。彼らが見ているユースケースの多くは、人々が非常に困難な状況をロールプレイし、それにどのように対処するかということです。私の知っている別の会社は、スポーツでのように、筋肉の記憶を構築するために複数の反復を行うことに焦点を当てています。」
「これは、ジェネレーティブAIで私たちが行けるところの最高の部分だと思います。これらのジョブシミュレーションをできるだけ現実的にすればするほど、ジョーダンがおっしゃったような環境を作り出すことができます。それによって、スタートアップの生活がどのようなものかを体験できるだけでなく、正直に言って、それに対処したいかどうかも分かります。」
「具体的にそれに焦点を当てた製品や会社について聞いたことはありませんが、Take2やVeence、あるいは他の会社がそれを扱うことができると確信しています。新しい学生を集めて新しい会社を立ち上げ、何か新しいものを作り出すことができるでしょう。これは興奮する話題です。」
「私たちは皆、これらの幅広いパターンにさらされることで学んでいくと思います。私が非常に興味を持っているもう一つのことは、人々がどのように良い決定を下すかということです。だからこそ、アニー・デュークの『Thinking in Bets』が大好きなんです。現実的な意思決定に関する知識の全体的なクラスがあります。そこでは基本的に、専門家でさえ、問題を明確に理解することで決定を下すのではなく、他の経験とのパターンマッチングが非常に得意で、自分の直感を引き出すことで決定を下すことがわかっています。」
「そのため、人々により多くの擬似現実的な例を提供し、それを体験させることができれば、マルコム・グラッドウェルが『10,000時間の法則』で話しているように、人々の学習を加速させることができると思います。その現実性についてはさまざまな議論がありますが、異なるシミュレーションや一般的な問題のさまざまなバリエーションを通じて人々の経験を加速させることができれば、学習を加速させることができると思います。」
「その通りですね。コメント欄では『プラサド、特に歴史的な並行線を用いた専門的で誠実な回答をありがとうございます。10〜15年のタイムラインは非常に現実的に聞こえます』と言っています。コメント欄もあなたを気に入っているようです、私たちと同じように。シミュレーションに関するその指摘は本当にその通りです。」
「私は労働者階級の環境出身で、貧しい家庭で育ち、機械工場で働いていました。そこでは、Fワードは失敗したときの叱責、痛みや怒りの表現、あるいは挨拶として使われていました。そこからGoogleのようなホワイトカラー労働者の世界に移ったとき、それは全く異なる環境でした。もし単に罵り言葉だけでなく、人々がどのように自己表現をし、意見の相違をどう扱うかなどについてのシミュレーションがあったなら、もっとスムーズな移行ができたでしょう。あなたの言っていることは確かに共感できますし、白色労働者の世界を経験したことがない多くの人々にとって非常に役立つと思います。」
「少し時間を超過していますが、秋のあなたの予定について話しましょう。秋学期に授業はありますか？ブログを書く予定はありますか？私たちはあなたの活動を本当に信じているので、トラフィックを送りたいと思います。」
「ありがとうございます。いくつかのポッドキャストの出演が予定されています。そして、オランダでの講演も予定しています。アドバイザリーの仕事は続きます。スタンフォードでの授業は春学期だけなので、今年はもう授業はありません。母が来ているので、彼女と楽しい時間を過ごしています。そういうわけで、のんびりとした夏になりそうです。もちろん、あなたや視聴者の方々が教えてくれるAIツールがあれば、それで遊んでみるつもりです。」
「プラッド、素晴らしいです。もう少しお付き合いください。ライブストリームを終了しなければなりませんが、視聴者の皆さん、インタビューを楽しんでいただけたでしょうか。いいね、登録、シェアをお願いします。そして、春にスタンフォードでMBAを取得する予定の方は、プラッドの授業を取ってください。料金に見合う価値があります。とにかく受講すべきです。では、皆さん、また後ほど。」
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