フレックスポートのライアン・ピーターソンが、AIが物流業界をどのように変革しているかを語る。同社はYコンビネーターの2014年卒業生であり、現在年商20億ドルに達している。AIの導入により海上コンテナ輸送コストを810%削減し、配送時間を20%短縮することに成功した。通常はトレードオフとなる「安さ」と「速さ」を両立させている点が注目される。ライアン氏は、社内ハックソンから生まれるボトムアップのイノベーション、非エンジニア向けのAIトレーニングプログラム、そしてLLMを活用した業務自動化の実例を紹介する。物流業界における人件費は全体コストの10%を占めており、AI導入により業務の50%が自動化され、将来的には9095%まで到達する可能性があると予測している。これは国際貿易コストの大幅な削減につながり、世界経済に波及効果をもたらすだろう。
フレックスポートのビジョンとAI活用の現状
物流というのは非常にスケールに左右される業界です。大きくなればなるほど、コストは安くなります。私たちの考えでは、今後数年間で海上コンテナ輸送のコストを8~10%安くできると見ています。そしてAIがその大きな部分を占めているんです。私たちのAIは海上貨物輸送費の2%を削減しながら、配送時間を20%改善しました。通常これはトレードオフの関係にあります。速いか安いか、どちらか一方なんです。でも両方を実現できたんです。そして御社は年商20億ドルで、まだ始まったばかりですね。
ライト・コーンの別のエピソードへようこそ。今日は本当に特別なゲストをお迎えしています。フレックスポートのライアン・ピーターソンさんです。彼は2014年にYコンビネーターを卒業しましたが、私が今まで会った中で最も素晴らしい起業家の一人です。ライアン、参加してくれてありがとうございます。ありがとうございます。
まず最初に、ライアン、フレックスポートとは何か、そして現在実際に実装しているAI関連の取り組みについて教えてください。フレックスポートは最新のテックスタックを中心に構築されたグローバル物流企業です。つまり、企業がA地点からB地点へ貨物を輸送するお手伝いをしています。航空、トラック、鉄道など、あらゆる輸送手段を使って、その貨物をできれば時間通りに、完全な状態で、より低コストで配送することを目指しています。これがテクノロジーのおかげで実現できるんです。
AIで何をしているかというと、網羅的なリストを作るのは大変なんですが、まず顧客のユーザー体験から始まります。顧客のデータで何ができるか。より良いアクセスを提供する。コンテナを最適な方法でどう積み込むか。そのコンテナを最も低コストで適切な船に載せながら、配送時間の期待値を維持または上回るにはどうすればいいか。メールや電話で行われる膨大な作業を自動化する。あるいは、人間にとってはコストが高すぎてやらないような作業でも、AIならコストに見合う価値を生み出せるような仕事です。
物流業界のほとんどの契約は巨大なExcelファイルで届きます。数千行もあって、十数個のタブがあるんです。それをそのままOpenAIに入力してもだめなんです。構造化されたJSONファイルとして答えを得ることはできません。知能が必要なんです。でもコードを書いて、そのコードをAIに書かせることはできます。それを取り込むパーサーを書いて、そのパーサーをAIに書かせるんです。
学習、本当に終わりのないリストです。私たちは自分たちがAIでできることすべてを把握しているわけではないと感じています。まだかなり新しいですからね。つまり、最も人間集約的だったものが、今では実際に世界のGDPに影響を与えるかもしれないレベルまで効率化できるということですね。
私たちの考えでは、今後数年間で海上コンテナ輸送で何かを輸送する価格を8~10%安くできると見ています。AIはその唯一の要因ではありませんが、大きな部分を占めています。私たちのビジネスモデル、考え方としては、私が「スケールエコノミーシェアード」と呼んでいるものです。大きくなればなるほど安くなり、自動化もスケールの一形態です。大きくなればなるほど安くなり、コストを下げて、それを顧客と共有すれば、顧客はさらに多くの量を発注してくれます。スケールによる恩恵があるんです。
物流は非常にスケールに左右される業界なので、大きくなればなるほど安くなります。コストコモデルのようなものですね。私はコストコが好きです。買い物には行きませんが、ビジネスとしては大好きです。価格を下げ続けることで、より魅力的で競争力が高まり、それを続けていくんです。そうですね。そして御社は年商20億ドルで、まだ始まったばかりです。まだ始まったばかりです。はい。
AI導入の軌跡と社内での浸透
興味深いことがあります。私たちの視点からすると、スタートアップと仕事をしていて、この数年間でAIがどう変化してきたかを見てきました。ChatGPTがローンチされたときから、バッチ内のスタートアップがそれで遊び始めて、徐々に本格的になってきました。AI以前に創業された規模のある会社を経営している人を番組に招待したのは、あなたが初めてだと思います。その観点から、この数年間はどんな感じでしたか。ChatGPTのローンチから、どの時点でより注目するようになったのでしょうか。
多くの人と同じように、2022年11月からです。もう数年経ちましたね、ChatGPTのローンチから。個人的にはそれ以来ずっと夢中になっています。会社内でそれが浸透していく様子を見るのは興味深いです。場合によっては浸透していないこともあります。そして私は「みんな、私たちはこんな時代遅れの会社になってはいけない。全員がこれを使わないといけない」と言うんです。
私はトップから、そして会社内の多くの人々から、その危機感を推進しようとしています。私よりもさらに危機感を持っている人、あるいは私よりも熱心で興奮している人もいます。私たちはこう言っています。「私たちはウェブブラウザ以来創業された唯一の大手物流企業だ」と。でも、YCのバッチには「僕たちはGPT、2022年11月以来創業された唯一のフレイトフォワーダーだ」と言っている若者がいることも知っています。彼の言う通りなんです。
だから私たちはこの分野でリードしなければならないんです。これは業界の既存企業がAIに関して恩恵を受ける際の真の利点についても言えることです。一つ目はデータの規模、二つ目はどの問題を解決すべきかを知るためのドメイン経験です。中には小さすぎて会社全体を立ち上げるほどではない問題もあります。会社というよりも機能かもしれません。でも彼らにとっては素晴らしいことで、追加できる価値ある機能なんです。そして三つ目は流通です。私たちや大企業が素晴らしいAI製品を作れば、翌日には数千の企業がそれを使えるようになります。
一方、スタートアップがそれをやろうとすると、モデルを訓練するためにデータを懇願しなければならないし、セキュリティやコンプライアンスの観点からそのデータを持つことへの信頼を得なければならない、そして三つ目に顧客を獲得しなければならない。これが既存企業が持つ大きな利点です。私たちは規模においてその利点を持っていると確実に感じています。
でも反対側として、私たちが利点を持っていると思うのは、私たちはまだ業界に比べて若い会社だということです。でもテックスタックという点では若いんです。自分たちでテクノロジーを構築しているので、AIを実装し統合して、好きなところに追加できます。競合他社のほとんどは、テクノロジー全般を、AIを、支払うサービスとして扱っています。多くの場合、デスクトップアプリのようなもの、Windowsリモートデスクトップが業界では非常に一般的です。
でもそれは購入するものなので、コードベースをコントロールできないんです。何かを自動化したり何かをするためにAIを追加したくても、実際には難しいんです。
GBTローンチ以降、会社として本格的に取り組み始めた特定の瞬間はありましたか。最初のバージョンはおもちゃのようなもので、YCのバッチ内でも、創業者たちが遊んでいる様子は見えましたが、実際に会社が設立されるかは明確ではありませんでした。大規模な会社を経営している創業者として、最初は個人的にとても興味深いと思っていて、社内で何かを構築したり、何かをしようとすべきだという瞬間があったのでしょうか。
多くはハックソンを通じてもたらされたと思いますが、興味深い指標があるかもしれません。ハックソンプロジェクトのうち、まず第一にAIを使ったプロジェクトは何パーセントか。大規模言語モデルを使って何かを構築しているもの。そして、実際に資金を提供して、これをおもちゃではなく本物にしようと決めたプロジェクトは何パーセントか。ハックソンは以前からやっていたことですか。
ええ、通常は年に2回やっています。そうですか。今では年に2回というのが宗教的な習慣のようになっていますが、年に12回です。私たちにとっては完全に自由参加です。何でも好きなものを作れます。直近2回のハックソンを見ると、90%がLLMベースのプロジェクトだったと思います。研究したわけではありませんが、感覚的にそう感じています。おそらく18ヶ月前は4、5個くらいで、毎回おそらく5060チームがハックソンプロジェクトを行っています。
フレックスポートの初期には、こういう考え方をしていました。賢い人々を集めて、邪魔をせずに実行させればいいと。それはマネージャーモードのように聞こえます。実際そうでした。私はマネージャーモードが強すぎて、人間は自由になればきっと成功すると考えていました。命令されたくないんだと。だから私は会社を始めたんです。命令されたくなかったから。
そして私は自分なりの「チェスキーモーメント」を経験して、ファウンダーモードを認識しました。ああ、もっとトップダウンで指示的である必要があるんだと。人々に何をすべきか伝え、整列させて、正しい方向に進ませる必要があるんだと。それがこの2年間のフレックスポートでの私の進化です。
ビジネスを指揮する上で、もっとハンズオンでハードコアになりました。でもこれらのハックソンを見ていると、私は100万年かかってもそのアイデアを思いつかなかっただろうなと思うんです。だから彼らに好きなものを作らせて、成功させなければならないと。
それで今、自分自身を見直し始めています。プロダクトロードマップの中で、ボトムアップのイノベーションのための余地はどこにあるのか。確かに、ハックソンでそれを見ることができます。ハックソンのタイミングを、6ヶ月ごとに行うロードマップ演習の前に行うようにしようとしているかもしれません。素晴らしいアイデアを見たときに予算を組めるように、予算の後ではなく。
ここには注目すべき変化がありますね。ほとんどの企業はハックソンを開催するかもしれませんが、ほとんどのハックソンではプロジェクトの90%がただのおもちゃで、二度と戻ることはありません。誰かが素敵な参加賞をもらって終わりです。
でも今のLLMの時代、知能の時代における違いは、これらのハックソンのプロジェクトが実際にあなたにとっての本物のプロダクトラインや機能になっているということのようですね。はい。そして少なくとも、私の頭の中での議論になっています。ああ、あれをやらなきゃと。
でも私が失ったのは、通常のロードマップだけで全員を圧倒するつもりでした。でも最後のハックソン、次のハックソンは2週間後なので、最後のものは6ヶ月前でした。その後に思ったんです。知っていますか、あれだけをやっても勝てるだろうなと。もしかしたらより早く勝てるかもしれません。
今トップにいる人が最良の含意、応用が何かを最もよく知っている可能性は非常に低いです。問題により近い最前線にいる人が、「ねえ、見て、これができるよ」と言う可能性が同じくらいあるんです。そうすると「ああ、それができるとは思わなかった」となります。おそらく、本当に夢中になっていて、遊んでいて、そもそも製品の構築方法を理解しているエンジニアが、アイデアを思いつくために必要なんでしょうね。
ええ、エンジニアとエンジニアがビジネスに本当に近いことは、私たちがいつも誇りにしてきたことです。本当に細部まで入り込むこと。そして私たちが行ったもう一つのことは、非エンジニアがAIスキルを学ぶためのプログラムを作ることです。いわば形式化されたプログラムで、マネージャーの同意が必要ですが、90日間、週に1日もらえます。90日間のプログラムです。
週に1日、AIブートキャンプのような形で、バイブコーディングやさまざまな応用方法を教えます。これは新しいプログラムです。まだ6ヶ月程度です。どうなるか見てみましょう。でも人々は大好きで、成果も出ています。でもこれを作って管理者たちに、時間の20%を割いてこれに参加するよう説得したリーダーの約束は、「彼らを同僚の10倍生産的な状態であなたに返します」というものでした。
それを達成したかはわかりません。指標に現れているはずですが、でもそれがアイデアなんです。これらのすべての人々をAIでスキルアップさせるためにどのように訓練しているのですか。どのようなことを学んでいるのでしょうか。
確かにカーソルや関連製品のセットを使っています。私たちはストリームリットというものを使っていると思いますが、おそらくYCの会社があると思います。わかりませんが、リプリットか何かを使うべきかもしれませんが、似たようなアイデアです。自分で小さなアプリを立ち上げられます。ワークフロー自動化ツールを構築できます。
フレックスポートの多くは、私たちがフレイトフォワーディングと呼んでいるものです。私はよく冗談で、フレイトメールフォワーディングと呼ぶべきだと言っています。文書を受け取って送るだけですから。人の仕事を見て、その仕事を見るのに最適な人は、その仕事をしている本人以外にいません。そして「ああ、私は同じことを何度も何度も繰り返している。もし代わりに、もし全員がエンジニアだったら」と言うんです。これについて過去に考えたことがあります。
「エンジニアのグループを一つ取って、エンジニアとして雇って、大きな騙しで、実際には貨物を動かすだけだと伝えて、彼らが自分の仕事を自動化するのを見たらどうだろう」と。そう言えますね。「それを実際にエンジニアにやらせたくなかったんです。エンジニアたちが反乱を起こすと感じたので。でも今は、すでにその仕事をしている非エンジニアにそれができるようになりました。彼らを軽量なノーコード、ローコードに変えることができます。それはクールですね。
AI導入の具体的な成果事例
これは逆方向に進んでいます。本当のドメインエキスパートたち全員を取って、今では彼らがついに構築できるようになり、エンジニアにやらせる代わりに自分自身を自動化から外すことができます。はい。そしてそのプログラムはアムステルダムで始まりました。アムステルダムにエンジニアリングオフィスがあります。そこで始まりました。私が知らないうちに最初の6ヶ月間やっていたと思います。それから「ああ、これは素晴らしい。みんな大好きだ」となりました。だから今、他のオフィスにもグローバルに広げ始めています。
この数年間に展開した中で最もインパクトのあったAIプロジェクトの例をいくつか共有していただけますか。顧客向けの機能だけでなく、自動化した社内運用的なもので、顧客がまったく気づいていないようなものも含めて。
顧客向けのものでおそらく最もインパクトがあったのは、物流会社に期待することの多くはデータです。サプライチェーンで何が起きているのか、人々が見ているデータの種類。フレックスポートの仕組みは、フレックスポートを通じて工場に注文を出します。在庫を補充しています。物を購入しています。発注書を出します。それが工場に流れます。
工場がユーザーになります。そこには素敵なネットワーク効果があります。貨物の準備ができたら、予約を入れます。それから私たちがそれを実行します。この日に取りに来るという予約です。航空、海上、トラック、鉄道、何でも使って実行し、世界中を移動させます。これが私たちが実行しようとしているループです。
だからオンタイム性能、SKUレベルの性能、コストについてのデータを本当に気にします。関税もあって、今起きていることすべてを含めて、税関の属性もここでは非常に重要です。だからそのデータを取得できることは、フレックスポートがAIを使って歴史的にすでに輝いている核心分野の一つです。
これはハックソンプロジェクトとして始まりました。自然言語機能を構築しました。SQLを知る必要がありません。ダッシュボードを構築する必要がありません。質問を入力するだけで、グラフ、チャート、テーブルが生成されます。まだマップはできないと思いますが、できるはずです。
そしてそれは機能しています。一つは顧客が大好きです。でも二つ目は、アカウント管理時間の約25%が人々のレポート生成を助けることに費やされています。私たちにとってもう一つの大きな指標は、私たちがより安いということです。より多くの人々が私たちを選びます。
私たちはLLMでAIを使い始めたばかりではありません。プランニングのための機械学習モデルを持っています。物流の意味でのプランニングは、コンテナ単位で言えば、私はコンテナを持っています。どの船に載せるべきか。したがって、すべての契約、価格、運航スケジュール、どのくらい時間がかかるか、どのルート、変動性、これらすべてが必要です。
私たちのAIはそのために海上貨物輸送費の2%を削減し、配送時間を20%改善しました。通常これはトレードオフです。速いか安いかのどちらかですが、両方ではありません。だから大きな勝利です。顧客は、これらの指標を本当に気にします。私たちがどうやってそれをやったかは気にしません。
そしてその場合、解決策は、船会社から得る構造化されていないメールやデータの束を解析することでしたか。オーストラリア対オーストリアの2桁コードのように、大きな段落の中にあって、以前は簡単なクエリを実行できなかったようなものですか。
考え方としては、最も安い契約にコンテナを載せれば、それは最適化です。どれが最も安いか、でも最も速いか。トレードオフしているんです。だからそれは機械の方が得意なことの一つです。それからそのスケールです。ある週には、顧客によってキャンセルされるコンテナが約2,000個あります。
予約を入れてから「ああ、実際には貨物の準備ができていません。工場が遅れています」と言うんです。避けられないことです。起こるんです。人間には決してできないけれどソフトウェアができることは、1日に10回見て、それぞれのコンテナを取って「オーケー、このコンテナを失いました。キャンセルされました。今から1週間後に出発する予定だった別のコンテナはありますか」と言って、それを取って前に動かすことです。それが20%の配送時間短縮を実現する方法です。
それから最適化の部分は、最も安い契約を見つけることです。ソルバーのようなアルゴリズムで見つけて、人間にはできないことです。なぜなら非常に速く起こる必要があるからです。これはシステム内のすべてのコンテナに対して1日に10回起こっているんですか。そうです。計算できますが、やろうと思えばできるかもしれませんが、狂ったように雇用しなければなりません。第一原理で計算すると、最初のバージョンは古典的な最適化問題を使っていて、これらすべての出荷の入力、出力、スケジュールに関する特定のデータを持っていたように聞こえます。AIでできるデルタは何だと思いますか。
すべてのインストラクターデータを活用できるようになった今、どのような効率を得られるでしょうか。ツールの使用が見え始めているので、今では多くのものを得られるかもしれません。なぜならツール自体が信じられないほど強力だからです。
LLMがそれを上回るとは思いませんが、LMはそのツールを使うことができて、その外で他のことができます。だからわかります。まだそれを始めていません。実際にはまだそれを使っています。実際に人々にメールしたり電話したりできますか。でもLLMに同じソルバー問題を割り当てることができますが、このツールを使うことにデフォルトで設定されます。それから「このコンテナを前に動かせるかわかりません。顧客に聞くべきです」と言うでしょう。実際にメールで「このコンテナを早く持ってきても大丈夫ですか」と聞くのは良いアイデアです。
ソルバーはまだそこにありますが、基本的にエージェントがユーザーです。今はユーザーがいないか、プランを承認する人がいます。だからその人をソルバーの上流に置いて、多くのツールの一つとしてソルバーを選ばせることができます。それは面白いでしょう。まだやっていませんが。それから他のことは、日常的な仕事です。
例えば、顧客ベースとのメールコミュニケーションがたくさんあります。だから「コンテナの予約を入れたいです」と言ったら、それを予約に変換します。LLMはそれがかなり得意です。
または大きなユースケースが今日あるのは、倉庫の住所やその他の情報を確認して、予約を取ることです。倉庫に配送しなければなりません。倉庫に電話して「正しい住所を持っていますか」と確認するのは非常にコストがかかります。毎回やるわけにはいきません。そして住所データが間違っていて、トラックが迷子になるようなミスがたくさんあります。面倒ですよね。
だからLLMが今、配送する前に、過去3ヶ月以内にそのサイトに配送していなければ、LLMエージェントがいます。メールと音声を使います。面白いですね。わあ。だから必要なら、実際に倉庫に電話して「明日の午後2時に配送するのは大丈夫か確認していただけますか」と言います。はい。
はい。これは素晴らしいことです。なぜなら、以前は非常に損失の多い通信プロトコルを、インターネットのようなものに変えているからです。TCPのように完全に確認が取れて、保証が得られます。そして時にはこの電話をするための仕事を置き換えているわけではありません。喜んでそうしますが、場合によっては仕事が高すぎてやらなかったのです。もう一つ良いものはメッセージです。
顧客とのコミュニケーション方法は、一部はメールですが、多くをフレックスポートプラットフォーム内のメッセージングアプリケーションを通じて行おうとしています。内部で、その中には大量のシグナルがあります。顧客の感情です。顧客がメッセージの仕方で不満を持っている場合、AIは不満を持っている顧客を検出するようにモデルを訓練しました。それから自動的に最前線の人のマネージャーにエスカレーションを作成します。「この人は動揺しているようです。多くの感情があります」と。
物流には多くの感情があります。あなたのものです。ビジネスがかかっています。配送してもらう必要があります。無限のリストです。実際、年初に測定したところ、20%の仕事を自動化していました。自動化のスケールはかなり低かったです。今年は50%で終えるつもりです。そして来年の目標として80%を設定しました。80%が自動化できる上限だと思っていたからです。
これは科学的ではありませんが、今では90~95%に近いと感じています。そしてLLMが進歩し続けるにつれて、それはもっと増えるでしょう。それは海上貨物の総コストにどう影響しますか。すべての人間の仕事が自動化されたら、実際に物質的に安くなるのでしょうか。
はい。輸入業者や輸出業者が貨物に支払う最終コストの10%です。フレイトフォワーディング層の物流における労働コストを見ると、損益計算書全体の約10%です。わあ。だからAIが完全に展開されたら、実際に10%安くなるんですね。貨物を動かすこと。それを動かすコストですね。物自体は比率によりますが。でも輸送コストは、国際貨物の輸送コストは、コンテナ化された海上貨物では実際に10%です。
私たちの見方では、今後数年間で、これを行うことで、すべての価格を約8%、もしかしたら9%まで下げることができるということです。それは経済的に大きな波及効果をもたらします。海を越えて物を輸送することが安くなっているなら、より多くの貿易を生み出すことになるのでしょうか。貿易戦争もありますが。
まさに。関税がすべてを10倍高くした世界でそれをコントロールするのは非常に難しいですが、私たちは自分たちの役割を果たしています。今のAIに対する希望の明るい面は、AIが社会全体に適切に展開されれば、GDPを年7%増加させるという希望と可能性です。だから年7%なら、72の法則で10年で2倍になります。それが希望ですよね。もっと多くの人がそれについて話すべきだと思います。そして皆、仕事を自動化することをとても心配しています。
でも私は、それが社会における企業の役割を誤解していると思います。企業の役割は人々を雇用することではありません。商品とサービスを提供することです。実際、最も少ない人数を雇用する者が最も低いコストを持ち、勝つのです。
そしてそれが社会に利益をもたらす方法です。コストを下げ、私たちが売買するものをより入手可能にすることです。それから「AIがすべての仕事をしているなら、人々はどうやってお金を稼ぐのか」という考えがあります。でも私は、それが人間の本性を非常に誤解していると思います。私たちはただもっと物を欲しがるでしょう。人間の魂の内部には無限の欲望があって、神なしには満たされません。もっと物が必要なんです。
もっと持たなければなりません。もっと持たなければなりません。だから私たちは楽園に戻ろうとしています。実際、インターネットに戻るかもしれないと思います。私たちはこれを精神的、哲学的なレベルでまだ完全に調和させていません。これらの技術の出現とAIは、それが私たちにとって何を意味するのか、始まってすらいません。
歴史には軸の時代と呼ばれる時期があります。紀元前500年頃で、その時にコインが本当に広がり始めました。コインで持っていたものを考えると、二人の間の取引を非個人的にすることです。誰とビジネスをしているかを気にしなくなりました。台帳は必要ありませんでした。この人は私にお金を借りているのか、私の関係は何か、信頼できるのか。ただこれを取ってください、という感じです。
それは実際に社会の崩壊を招きました。なぜなら、私たちは隣人を知ることをやめてしまったからです。以前は隣人とだけビジネスをしていました。今ではただの人とビジネスができるようになりました。インターネットはそれを規模で行います。軸の時代に何が起こったか。信頼の能力の崩壊があり、退廃やあらゆる種類の社会が崩壊し始めるようなことが始まりました。そして同時に、世界中で4人の主要な預言者が現れました。
まあ預言者のような存在で、仏陀、老子、孔子、ソクラテスがいました。彼らはまさに同じ瞬間に生きていました。コインが支配的になっていたその時に。「この新しい世界でどう振る舞うべきかを理解する必要がある」という感じで。だから私は、ここに機会があると思います。もしかしたらYCのあなた、ゲイリーが次のソクラテスになるかもしれません。
はい、参加します。でも私は適切な人物ではないかもしれません。でも私は特にこのアイデアが好きです。人間が何をするのかという考えが少し無効だということです。5~800年前に戻って「ああ、私たちは皆農民だ。それから近代農業が来たらどうするんだ」と言うようなものです。そうですね。私たちは理解しました。または印刷機。そうです。修道士たちはどうするんだ。彼らは一日中言葉を書き写しています。もう書き写しの仕事はありません。
だから社会や道徳、人々がお互いにどう関係するかへの影響はあるでしょう。そして明らかに何が起こるかわかりません。初期段階ですが、歴史は繰り返します。そこには教訓があって、どうやってこれを理解するか。でも人間の本性はあまり変わらないですよね。人間を満足させることはできません。もっと物を欲しがるだけです。古典的な決まり文句ですが、持てば持つほど欲しくなります。それは消えません。だから人々にもっと多くの物を与えても「働くのをやめよう」とはならないんです。
ほとんどの人はそうではありません。たくさんの物を手に入れたら、働くのをやめます、とはなりません。自分が惨めだとわかります。生産し続けたい、貢献し続けたいと思います。
YCコミュニティの若い創業者やAI研究者の間で話題になっている興味深いことの一つは、ループに人間がいるというアイデアです。
ループの人間は、政府によって義務付けられるかもしれません。フィンテックでは多くのことがあります。例えばローンの承認にAIアルゴリズムを使うことはできません。高度に規制された業界では、ループに人間を置くという政府からの要件があります。税関の通関業務もそうです。
税関を通過する前に取引を承認する人間がいなければなりません。そうですね。だからバイブコーディングが起こっています。プロンプトを入力して、たくさんのものが返ってきて、それを読まずにすべての変更を受け入れるというアイデアですよね。これがフレックスポートで起こると思いますか、それとももっと広く、すべてのビジネスで起こると思いますか。
ビジネスの核心に、すべての記録システムにアクセスでき、何をすべきかを知り、常に最適化する超知能AIがあったらどうでしょうか。そして政府が義務付けた責任のシンクとして、ループに人間がいます。理想的には、組織はまだ実際に人間のニーズに応えています。その場合、ベンダーAまたはベンダーBを使うという決定は、時に誰が最後に最高級なステーキハウスに連れて行ってくれたかに帰着します。
だから企業のモデルは、各企業の核心にASIのようなもの、何らかのAIプロセスがあることになりますが、それに人間が付属していて、受け入れたり責任を防いだりする意思決定者として、あるいは他の企業の他の関係保持者との関係を保持する者として。そうですね。そしておそらく、まだ人間に奉仕しているでしょう。
AIがAIに奉仕する世界に到達したら、それで十分です。ループに人間が関与していないので、人間の歴史の記録からそれほど多くを学ぶ必要はありません。そして私はそれについて多くを語ることはありません。でも人間がそこにいる限り、人間は他の人間と関係を持ち、関係を築きたいと思うでしょう。
そして私たちは、人間がAIと働くことを、他の人間と働くことよりも好むようになるのは、かなり先のことだと思います。AIがますます多くの仕事をしているのは見えています。もう一つの良い例は、今おっしゃったことで私が思い出したのは、銀行でも、承認者がいなければならないということです。
業界全体で、税関通関業務における私たちの人間は、約2%のミスを犯し、2%のミスでエントリーを提出します。そして私たちはこのAIスペルチェッカーのようなものを構築しました。オーストラリア対オーストリアの2桁コード。簡単に間違えられます。そしてAIは「ああ、これはオーストラリア製ではありません。オーストリア製です」と理解します。
フレックスポートを今日創業するとしたら
ライアン、もし今日フレックスポートを創業するとしたら、会社はどう違うでしょうか。それほど違わないでしょう。
私が望むのは、フレックスポートが私たちの分野で試みて失敗した他のすべてのテック企業と比べて、私たちが登場する前も並行している時期も、本当にうまくやったことは、純粋なテクノロジー企業として自分たちを見ていなかったことです。電話を取って人間と問題を解決し、港まで車で行くことを厭わなかったんです。
今日でもまだそうです。本当に奇妙なことをするよう求めている新しい顧客がいます。これを降ろすためにトラックにクレーンが必要で、私たちはそれを持っていません。私たちが通常やることではありません。そして私はただ「顧客を連れて、そこに車で行って、トラックについて行って、これがうまくいくか確認してほしい」と言いました。だから私はそれをまったく変えないでしょう。
そしてそれが、伝統的な市場で多くのテック系の人々が失敗するミスだと思います。なぜなら彼らは「ああ、APIがなければできない」という感じだからです。エージェントがこのタスクを実行できなければ、タスクができないんだと思います。クレーンのためのツール使用はありません。そうですね。そしてそれは長い時間がかかるかもしれないし、最後のその末端のことを自動化しようとすべきではありません。
あなたがフレックスポートを創業して成長させたのは、特に最初の数年間は、スタートアップに流入する資金が増えている時代でした。毎年スタートアップに流入するベンチャーキャピタルが増えていて、複数回の資金調達ラウンドがありました。その資本はどのような意味で利点でしたか。そして今はAIの世界で多少戻ってきていると感じます。ラウンドが活発化していて、より多くの資金が流れています。2022年のクラッシュ後のような感じです。
今、成長していて巨額の資金調達ラウンドを行うオプションがある企業にいる創業者へのアドバイスは何ですか。どう考えるべきでしょうか。
すべての企業は超ユニークです。だからポッドキャストのアドバイスを聞かないでください。あなたのビジネスの詳細を知っている、注意を払っている人を見つけてください。あなた以上に知っている人はいませんが。一般的に、資本は美しいものです。銀行口座に持っていることは多くの利点をもたらします。
最終的に気にする必要があるのは、1株当たりの価格だけです。なぜなら、より多くの株を発行しても、1株当たりの価格が上がる限り、あなたは裕福になるからです。何パーセント所有しているかは、支配に関わるまでは問題ではありません。だから重要なことは二つです。法的にまたはその他の方法で会社を支配しているか。文化的にも機能しますが、実際に下される決定に対して支配権を持っているか、仕事を持っているか、そして1株当たりの価格。それだけが重要です。
私は今でもそれが真実だと思います。それが私がいつも考えてきた方法です。投資家には多くの希薄化がありましたが、1株当たりの価格は上がり、全員がより良い状態になりました。誰の株も奪っていないので、あなたはより良い状態です。
私が過小評価していて、今非常に真剣に受け止めている部分は、お金がただ自分自身を使いたがる程度です。そして多くの間違いをすることになるでしょう。そして最大の間違いは、確信していることです。すべての企業には多くの問題があり、お金を使ってこの問題を解決しようとデフォルトで考え始めます。それが現れる方法は、ああ、やる必要があることがあります。オーケー、それをやる人を雇いましょう、という感じです。
結局非常に肥大化してしまいます。人が多すぎました。本当に遅くなり始めます。そしてそれは問題解決に対する非常に悪い文化的アプローチです。問題を解決するのはあなたです。雇う新しい人々ではありません。だから私はこのアドバイスを与えますが、創業者の一人だけが私の話を聞いたことがあります。
大きなラウンドを調達する創業者の友人に私が伝えるのは、確かに大きなラウンドを調達してください。アップラウンドである限り、うまくやっています。素晴らしい。大きなラウンドを調達してください。それから翌日、90日間の採用凍結を行ってください。チームに文化的に伝えるんです。いや、お金が私たちの問題を解決するわけではない。私たちが問題を解決するんだと。
それを維持してください。確かに採用はしますが、それは非常に、私たちに何度も起こったことです。人員が制御不能になるんです。すべての計画は良く見えます。来年の予算編成をやっていると、神様、運営費を追加しないことは非常に苦痛です。エンジニアを追加することは何でもそうですが、規律を保たなければなりません。そしてお金は簡単にそれを止めてしまいます。
2035年のフレックスポートの姿
AIが実際にあなたのビジネスをかなり根本的な方法で変革しているというこのアイデアについて聞いて本当に興奮しています。ボトムアップで来ているようです。2035年のフレックスポートはどのように見えるでしょうか。
フレックスポートのクールなことの一つは、私たちのビジョンがどのように進化してきたかです。税関ブローカーとして始めたと述べました。そうですね。工場の床から消費者の店舗まで、すべてエンドツーエンドで行っています。電子商取引ビジネスがあって、フルフィルメント、小売店舗への配送などを行っています。だからそれをグローバルに展開して、あらゆる手段、あらゆる輸送モード、あらゆる数量で、本当に何でもどこへでも出荷できるようにしたいんです。
そしてすべてコード経由で実行できるようにします。すべてAPIで利用可能、または音声で、または実行しやすいトランザクションで、最低コストで、コストを自動化して、ブランドや企業があらゆる種類の物流について考える時間を費やさないようにします。物流は、まさに機能するユーティリティであるべきです。電力網について考える時間を費やさないように。
電灯のスイッチを入れれば、電力が得られます。あなたは自分のことに戻ります。それは人々が望むものを作ること、ユーザーと話すことですよね。それが私が企業、私たちの顧客がやるべきだと思うことです。一日中それをやるべきです。
素晴らしい製品を作り、その製品を販売する素晴らしいブランドを作り、私たちがグローバルベースで最も自動化された、実現可能で、効率的で、信頼できる方法で、その間のすべてを引き受けます。だから今日、そしてそれをすべて本当に実現するにはまだ長い道のりがあります。まず、話した自動化のことは進歩していますが、続けなければなりません。それからグローバルな側面。
昨年は147カ国との間で貨物を輸送しましたが、22カ国にしか従業員がいません。したがって、仕事ができる現地の人々がいます。はい、私たちはその仕事を自動化していますし、実際、第三者企業が行っている仕事を自動化するよりも、自分たちの従業員の仕事を自動化する方が簡単です。
彼らが私たちのソフトウェアにいても、自動化は非常に難しいんです。何をしているのかわかりません。だから2035年までにすべての国にいたいです、確かに。実際、私たちのロードマップでは、2028年までに全コンテナ貿易の95%を、自国で仕事をするすべての人々でカバーすることになっています。
だから2035年までには、現実的に言えます。どこでも、合法的なところすべてにいるでしょう。それは私たちの元々のビジョンの大きな拡張です。YCのデモデイのピッチでは、そのすべてを念頭に置いていませんでした。私のピッチは、税関をやって、それから他のものを追加しますという感じでした。でも地球をカバーしますとか、地球上の任意の二つの惑星、移動したいものは何でも移動しますとは言っていませんでした。だからそれは非常に野心的な目標です。
良いことは、私は本当に心から、私たちはテクノロジーで勝つつもりです。私たちは勝っています。同業者、競合他社に対する私たちのリードを拡大するつもりです。私たちはグローバル面では彼らの後ろにいます。そしてそれは超楽しいです。
25歳の私に「ああ、ライアン、今年の君の仕事は、インドネシア、オーストラリア、日本、フィリピン、トルコ、ポーランド、フランスでフレックスポートをローンチしなければならない」と言ったら、私は「ああ、本当に。そういう場所すべてに行って、地元の人々と話すことができるんですか」と言うでしょう。だからそれは私たちの歴史の中でかなり楽しい瞬間ですが、本当に挑戦的でもあります。でも楽しいです。ある種挑戦的です。そうですね。これ以上の種類はありません。
ライアン、参加してくれて本当にありがとう。いつも楽しいです。それでは次回またお会いしましょう。
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