MicrosoftのCEOであるSatya Nadellaが、AIがビジネスと知識労働に与える革命的な影響について語った対談である。GitHub Copilotから始まったMicrosoftのAI戦略は、デジタル従業員の創出、自律エージェントの展開、そして組織構造の根本的な変革へと進化している。Nadellaは、AIの真の価値は技術そのものではなく、その「普及(diffusion)」と実際の利用にあると強調し、アメリカの技術スタックが世界中で広く採用されることの重要性を説く。また、OpenAIとの提携、オープンソースモデルの台頭、複数モデルのオーケストレーション、そしてエンタープライズにおけるAI導入がトップダウンとボトムアップの両面から進行する現状について詳細に論じている。Microsoftが4年間で従業員数を据え置きながら売上高に900億ドルを追加し利益を倍増させた背景には、AIによる組織構造の抜本的な変革があり、これは知識労働におけるPC導入以来最大の構造変化であるとNadellaは位置づけている。
冒頭の挨拶とNadellaの移民ストーリー
皆さん、ようこそ。今日はMicrosoft第3代CEOであるSatya Nadellaをお迎えして、AIと暗号資産の専門家David Saxsとの即興対談をお届けできることを大変嬉しく思います。
Satya、あなたはMicrosoft第3代CEOで、インド生まれという素晴らしいストーリーをお持ちですね。大学卒業直後にアメリカに来られて、著書の中で、奥様を迎えに一度インドに戻られたというエピソードがありましたが、その経緯を簡単にお話しいただけますか。
ええ、それはアメリカの移民政策という迷宮のような仕組みを物語る素晴らしいエピソードですね。妻と私はインドの大学で知り合いました。私が大学院進学のためにアメリカに来て、その後結婚したんです。私はグリーンカードを取得していたのですが、結婚したために妻が一緒に来ることができなくなってしまったんです。
それで、基本的には私がグリーンカードを放棄しなければならなかったという話なんです。面白いことに、デリーのアメリカ大使館に行って「グリーンカードを返却する列はどこですか」と尋ねたんです。そうしたら「そんな列はありません」と言われました。
90年代にグリーンカードを放棄するなんて、クレイジーなことだと思われていたんでしょうね。
確かに奇妙なことでしたよ。グリーンカードを放棄してH1ビザを取得することで、妻が一緒に来られるようにしたんです。でも、最終的にはすべてうまくいきました。今となっては遠い昔の記憶ですが、それが当時の対処法だったんです。
GitHub Copilotからデスクトップ統合へ
さて、お聞きしたいのですが、あなたはまずGitHubでCopilotをローンチし、その後デスクトップにCopilotを搭載されましたね。Windowsプロダクトに組み込むという、Microsoftにとって非常に大胆な決断をされました。私も毎日デスクトップで使っていますが、当初はファイルシステムを認識したりアプリケーションと連携したりする前に実装されたため、やや冷ややかな反応もありました。
しかし、あなたは倍々で力を入れ続けてこられました。私の見立てでは、知識労働者には3つのモダリティがあるように思います。Elon MuskがxAIで構築しているのは、今週リークされた「人間エミュレーター」と呼ばれるもので、従業員そのものを作り上げてチャットルームやメールに配置するというものです。
そして今週、Claudeが「Co-work」をリリースしました。これは非常にパワフルで、人々は文字通り夢中になっています。私もこの40時間ほど触っていますが、本当に印象的です。
Microsoftのビジョンと、知識労働者が実際にこれをどう活用するのかについて教えてください。というのも、ChatGPTで遊んで面白い結果を得ることと、実際にビジネス成果を上げることの間には、まだギャップがあるように思えるからです。
コーディングから見るAIの進化形態
おっしゃる通りですね。これらのさまざまなフォームファクターを理解しようとする際に、最も示唆に富む例の1つは、コーディングを見ることだと思います。コーディングは明らかに知識労働の一形態であり、おそらく知識労働の最良の例でしょう。
コーディングの旅路を振り返ってみると、最初は基本的に「次の編集の提案」から始まりました。実際、この世代のテクノロジー全体に対する私自身の信念が形成されたのは、そこで初めて実際の精度で次の編集が機能し始めるのを見た時でした。GPT-3.5以前のCodexモデルだったと思います。
それからチャットへ、そしてアクションへ、そして今では完全な自律エージェントへと進化しました。自律エージェントは、クラウド上でもローカルでも、フォアグラウンドでもバックグラウンドでも動作できます。これが今日存在するすべてのフォームファクターです。
興味深いことに、コーディングの際にはこれらすべてを使うんですよね。たった1つのフォームファクターだけということはありません。これもおそらく重要な教訓の1つだと思います。
例えば、CLIにいる時、フォアグラウンドエージェントやバックグラウンドエージェントを使って、それからそのままVS Codeで編集することができます。これらすべてが並行して起こっているんです。これらのフォームファクターがどのように組み合わさっているかがわかりますよね。
では、これを知識労働に当てはめてみましょう。まずチャットから始めました。推論を伴うチャットは、単なるリクエスト・レスポンスを超えています。なぜなら、思考の連鎖が見えるからです。
そして今、アクションがあります。基本的にコンピュータ利用やAPI、つまりスキルやエージェント呼び出しを通じてアクションを実行できます。これが今日のCopilotの状態です。
心の理論の進化と新しいメタファー
さらに、「心の理論(theory of mind)」の進化についても考える必要があります。というのも、覚えていると思いますが、Steve Jobsはパソコンやコンピュータについて最高の表現をしました。「それは心の自転車だ」と。Billも好きな表現をしていました。「指先に情報がある」と。
今、私たちはAI時代におけるコンピュータの使い方について、新しい概念やメタファーが必要なんです。
何かお持ちですか。
実は、私が気に入っているのはNotionのCEOから来た表現なんです。
素晴らしいプロダクトですね。
まだ買収していないんですか。
いえ、まだです。彼が言ったのは「無限の心のマネージャー」という考え方です。これは、あなたが一緒に働いているすべてのエージェントを見た時の良い考え方だと思います。
実際、私が気に入っている別の用語もあります。「マクロ委任とマイクロ操舵(macro delegate and micro steer)」です。実際、コーディングでもすでにそういうものが必要になっていますよね。マクロ委任をして、それが作業している間に並行して指示を出すことができます。
これが今日のCopilotなどの状態です。あなたが触れた、私が非常に興奮しているフォームファクターの1つについてですが、来週にもそういったことを実現する予定です。
GitHub Copilotに座っている間、ソフトウェア開発者は孤立して座っているわけではありませんよね。自分のリポジトリで作業するだけではありません。ミーティングに参加したり、仕様書を書いたり、他の人が書いた仕様書を実装したりします。自分のリポジトリをそれらと一貫性を保つ必要があります。
つまり、シンプルなMCPサーバーやスキルを使って、自分のWork IQ、つまりCopilotに呼び出して取り込むことができるようにしたいんです。これが知識労働の構成の一例です。
セキュリティでも同じです。セキュリティの専門家であれば、たくさんのログがあります。それらをどう分析するか。ファイルシステムにドロップして、その上でコードを書いて、ダッシュボードを作成する。これらが可能になる知識労働の種類なんです。
デジタル従業員とエージェントのアイデンティティ
もう1つ、あなたが触れたのは、いわゆる「デジタル従業員」や「デジタル同僚」などを作れるかということですが、すべては認証情報の問題なんです。
それにも取り組んでいるんですか。
ええ、実際に「Agent 365」というものを導入しました。これは、今日人間に対して持っているアイデンティティや、彼らのコンピュータデバイスに対するエンドポイント保護をエージェントにも拡張する方法です。
つまり、HR部門で働く私や、マーケティング部門で働く私のクローンを作って、Office内に仮想的なバージョンを持つことができるということですか。
その通りです。そこには2つのモダリティがあります。1つは、すべての知識労働者に無限の心を与えるというもの。もう1つは、あなたのアイデンティティとは独立した無限の心を作るというものです。アイデンティティは、それを機能させるために正しく設定しなければならない重要な要素の1つだからです。
権限ですね。
そして意思決定。
権限と意思決定。そして、重要なことの1つは「誰が誰に何をしたか」という問いが、組織において最も重要なクエリだということです。最終的に、組織はどんな仕事が行われたのか、その仕事の出所は何か、どうやってそれを追跡するのかを理解する必要があります。
したがって、人間が多くのエージェントを持っている場合、それは本当に人間によるマクロ委任とマイクロ操舵であり、そのアイデンティティが引き継がれます。つまり、委任なのか、それとも別のアイデンティティなのかということです。
組織構造の根本的変革
そして、それは4年前にあなたが廃止した、Alphabetが廃止した、Metaが組織内で廃止し始めた管理レベル、プロダクト管理のレベルによって行われていました。4年前、Microsoftには現在と同じ従業員数がいましたが、その間に売上高に900億ドルを追加し、利益を倍増させました。
どうやってそれが起こったのでしょうか。それらの仕事の自動化ですか。それとも少し人員過剰だったのですか。詳しく教えてください。
実際には、起こるべき大きな構造変化とは何かという、非常に興味深い糸を引っ張っていると思います。実際、これはおそらくPC以来、知識労働における最大の変化だと言えるでしょう。
私はいつも、仕事がどのように正確に行われていたかを考えるんです。例えば、私たちのような多国籍企業が予測を立てようとする時のことを考えてみてください。
かつてはファックスが飛び交い、社内メモが送られて、それで予測を作成していました。それが突然、PCが標準装備になり、Excelスプレッドシートに数字を入力してメールで送り、みんなが数字を入力して予測ができるようになりました。仕事の成果物とワークフローがすべて変わったんです。
それが今まさに起こっていることです。例えば、LinkedInでは、プロダクトマネージャー、デザイナー、フロントエンドエンジニア、そしてCIS(バックエンドエンジニア)などがいました。
私たちがやったのは、最初の4つの役割を統合し、実際にはスコープを拡大して、彼らを全員「フルスタックビルダー」にしたんです。これは構造的な変化だからこそ気に入っています。これらの機能間での仕事とワークフローの両方を変えることができるんです。
4人がコミュニケーションしてアイデアを出し合うスループットではなく、たった1人で、しかもバイブコーディングで済むため、速度も上がると思われますが。
まさにその通りです。そして新しいワークフローがあります。同時に、想像できると思いますが、今日AIプロダクトを構築するには、まったく新しいワークフローがあります。
評価(eval)から始まります。基本的に、評価からサイエンス、そしてインフラストラクチャへと進みます。評価は、これらのフルスタックビルダーや新しい形のプロダクトマネージャーなどによって行われます。
インフラストラクチャは、バックエンドのシステムエンジニアによって構築されます。彼らはサイエンスをサポートし、サイエンスがプロダクトをサポートします。
ある意味、新しいループがあり、構造的に変化させなければなりません。テック企業内で起こっている多くのことは、この変化であり、これはかなり大規模なものになると思います。
同時に、私たちのような会社は、すべてをやらなければなりません。未来に生きるだけではダメなんです。Windowsのホットパッチを質を持って確実に行いながら、同時にCopilotの品質を向上させる評価を構築する必要があります。両方とも一流でなければなりません。
競争環境の激化と市場機会
これはあなたのキャリアで最も困難な時期だと思います。なぜなら、Microsoftは一部の分野では非常に支配的で、デュオポリーのような状況でしたが、今直面している競争レベルとは本当に違っていたからです。
Elonと話していたのですが、彼は「車を作るのはかなり簡単だった。レガシーな自動車メーカーが相手だったから。でも今、自分が直面している競合を見てみろ」と言っていました。
かなり激しい時代ですよね。
確かに。でも、私がいつも考えているのは、10年ごとにまったく新しい競合のセットがいると、常に健康でいられるということです。
考えてみれば、私は1992年にMicrosoftに入社しました。当時、大きな存亡の危機に関わる競合はNovelでした。そして今、2026年です。おっしゃる通り、かなり激しい時代です。
競争があることを嬉しく思っています。正直に言うと、最終的に見た時、5年後にテクノロジーはGDPの何パーセントになるでしょうか。より高くなるはずです。だから、私たちはこの業界にいることを祝福されているんです。
激しい競争はありますが、一部の人が言うほどゼロサムではありません。
TAMと、この技術の影響はもっと大きくなっていきます。
はるかに大きくなります。そうすると、もちろん問題は、Microsoftのブランドアイデンティティとは何か、どんなブランド許可があるのか、顧客は私たちに何を期待しているのかということです。
時々、私たちは考えすぎてしまうことがあります。すべての顧客がすべての競合から同じものを望んでいるかのように。それを見つけ出すことが重要です。Peter Thielの言葉を別の角度から捉えると、顧客が本当にあなたに何を望んでいるかを理解することで競争を避けなければならないということです。全員が競合だと考えるのではなく。
AI普及の重要性とエコシステム効果
Davidさん、どうぞ。
ここダボスには多くの国家元首やフォーチュン500企業のCEOがいますが、昨夜の夕食会で、彼らがAIについてどう考え、どう成功すべきかという質問を受けたと思います。「普及(diffusion)」という言葉を使われていたと記憶していますが、その発言をもう少し詳しく説明していただけますか。私が取り組んでいる政策活動にとても共鳴したので。
もちろんです。実際、あなた方がアメリカのテクノロジースタックが世界中で広く使用され、信頼されるようにするために取り組んでいることは非常に重要です。
Davidさん、振り返ってみると、結局のところ、技術を作ることはできますが、真の利益は集中的な使用によってのみ得られるんです。
実際、私のお気に入りの研究の1つは、確かダートマス大学の経済学者が行ったものだと思いますが、Diego Cominという方の研究です。彼は基本的に産業革命の間に何が起こったか、各国がどのように前進したかを研究しました。
そのシンプルな結論は、最新の技術を自国に導入し、その上に付加価値技術を構築した国が成功したということです。
つまり、車輪を再発明しないということです。最新のものを持ってきて、その上に構築する。それが、普及が起こる時に私にとって意味することなんです。
特にAIのような汎用技術では、それが広がる必要があります。私たちの国、アメリカでさえ、今、技術はあります。問題は、それが医療で使われているか、金融サービスで使われているか、経済のあらゆるセクターで、大企業、中小企業、公的部門で使われているかということです。
だから私にとって、この普及と集中的な使用が見られない限り、成功はないんです。今はその段階にあります。より速く普及しています。
あなたが取り組んできた政策の仕事や、一般的に良いニュースは、技術があり、クラウドとモバイルを中心に敷かれたレールが、これを広げることを可能にしているということです。トークンを取得することは不可能ではありません。問題は、ユースケースは何か、そのすべての変化をどう管理するかです。
少なくともダボスでの質問の1つは、これは西側と先進国のためのものではないか、グローバルサウスはどうなのかということです。
グローバルサウスにも大きな機会があると思います。率直に言って、ほとんどのグローバルサウス諸国のGDPの40〜50%は公的部門だからです。この技術が、政府が納税者のお金を市民へのサービスに本当にうまく活用する方法に違いをもたらすことを想像してみてください。
効率性の向上があれば、それだけでおそらく数ポイントのGDP成長になります。だから私は非常に楽観的です。引っ張る力があるでしょうし、アメリカは、持っているテクノロジースタックを考えれば、ヨーロッパで、アジアで、南アメリカで、アフリカで、そしてあらゆる場所で広く展開されるべきです。
市場シェアとプラットフォームのエコシステム
AI競争についてよく聞かれる質問の1つは、どうやって勝っているとわかるのか、アメリカがグローバル競合よりも先を行っているとどうやってわかるのかということです。
私が答えるのは市場シェアです。5年後に世界を見回して、アメリカ企業、アメリカのテクノロジーが、例えば80%の市場シェアを持っていたら、私たちは良い仕事をしたということです。
5年後に世界を見回して、例えば中国のチップや中国のモデルが世界中で使われているのを見たら、おそらく私たちは負けたということです。つまり、最終的には使用が証明なんです。プディングの味は食べてみてわかる、ということです。
この場合、成功しているとわかる方法は、市場シェア、使用を通じてです。
私もそれには同意します。でもDavidさん、あなたはMicrosoftで数年働いていたので、私が常に根拠としていることの1つは、ビル・ゲイツのプラットフォームという言葉なんです。
だから、私がいつも考えることの1つは、市場シェアだけでなく、エコシステム効果もあるということです。アメリカが常にやってきたことは、私たちの市場シェアやアメリカ企業への収益だけではないんです。
実際、Microsoftで学んだことの1つは、例えばイギリスやスイスなどの国を訪問する時、最初に研究するデータは、スイスで私たちのチャネルによって創出された総雇用は何かということでした。それが国別レポートの第一項目でした。総数は…
IT労働者の数、チャネルパートナーの数ですね。
そうです、チャネルパートナーの数。だから、そこにいたISVの数。私たちは、プラットフォームを中心にエコシステムがどのように構築されたかの完全なマーカーを、国ごとに持っていました。
それがアメリカが常にやってきたことなんです。実際、アメリカのテクノロジースタック、中国も含めて、私たちのテクノロジースタックを中心に他の人々が構築したから成長したんです。同じことが起こるでしょう。
だから、あなたが普及について取り組んでいる仕事は、本当にパイのサイズを大きくし、プラットフォームへの信頼を高め、真の経済的機会が生まれるようにすることなんです。率直に言って。
おっしゃる通りですし、今から10年ほど前のことを思い出しました。私の会社YammerがMicrosoftに買収された時のことです。
私たちはSharePointグループの一員で、そこのプロダクトマネージャーたちが非常に誇りに思っていたことを覚えています。SharePointエコシステム、つまりMicrosoft以外の、企業に入ってSharePointを実装するコンサルティングコミュニティや実装者からの収益が、Microsoftのソフトウェア収益の約7倍だったということです。
総計でですね。
総計で。そして、Billには、プラットフォーム上の収益が自社の収益の何倍かになるまでは、エコシステムやプラットフォームとは言えないという言葉があったと思います。
そして、これについて本当に重要なのは、普及について話す時、そして明らかにアメリカにこのリーディングポジションを持ってほしい時、それは世界の他の地域にとって悪いことを意味しないということです。なぜなら、彼らはそれらのプラットフォームの上に構築し、さらに多くの価値を創造できるからです。
100%その通りです。実際、それが最も重要なポイントですよね。これはアメリカのテクノロジーやアメリカの収益についてだけではありません。実際には、新しいプラットフォームを使ってあらゆる場所で機会を創造することなんです。
実際、私は90年代にデータベース製品に携わっていました。SAPと一緒にですね。実際、SQL ServerとR3の組み合わせは両側で成功しました。
IntelとMicrosoftについてはたくさん語られていますが、私が育った中で、私の世界観の基盤となっているもう1つのことは、ヨーロッパのソフトウェア企業と私たちが行ったことです。その会社は今でも巨大企業です。
だから、次の大きなAIアプリがどこで何が起こるかはわかりません。でも、私はアメリカのテクノロジースタックを使っても、あらゆる場所でトップ5のテック企業が生まれる可能性があるという態度で臨んでいます。
OpenAIとの提携とファウンデーションモデル戦略
あなたは素晴らしい買収をいくつも行ってこられましたし、技術者であると同時に優れたディールメーカーでもあります。これはあなたの素晴らしい在任期間と大規模な成長の中で、おそらく最も報道されていない側面だと思います。
でも、OpenAIとの取引を行いましたね。おそらく史上最も賢明かつ物議を醸すディールメーカーの1人であるSam Altmanとの取引です。
その取引は、もしOpenAIがIPOすれば、Microsoftには不要かもしれませんが、現金の大きな利益が得られるだろうと見られていました。それはいつでも嬉しいことだと思いますが。
推測してます。
しかし、それと同時に、Microsoftの最終的な競合相手を作り出してしまった可能性はありませんか。これがその取引への批判でした。
あなたはこれについてどう考えていますか。そして、Steve Ballmerの最大の後悔であるモバイル革命を逃したMicrosoftが、Geminiやxai、Claudeのような独自のモデルを持たないでいられるのでしょうか。それとも、あなたの考えでは、OpenAIのソースコードを持っているから持っているということですか。
ええ、その通りです。人々が「あなたのファウンデーションモデルはどこにあるのか」と言う時、結局のところ、私たちはIPを持っています。
とはいえ、いくつか異なることを提起されていると思います。1つは、Microsoftの戦略を見た時、私たちにとって最も重要なことの1つは、トークンファクトリーを構築したいということです。
今日、私たちの最大のビジネスはAzureビジネスで、起こることを考えれば、AzureビジネスのTAMは非常に巨大です。だから、私たちはこれらのトークンファクトリーの構築に素晴らしい成果を上げる必要があります。
つまり、異種混合のインフラストラクチャフリートであり、すべてのハイパースケーラーが常に行ってきたことです。つまり、ソフトウェアを使って最大限に活用し、TCOと利用率を高めるということです。それが一方です。
それから、アプリサーバービジネスがあります。つまり、誰もがエージェントを構築し、無限の心を持ち、これらのRLジムを持ち、評価などを行うなら、すべてのプラットフォームがアプリサーバーを持っていたように、このプラットフォームにもアプリサーバーがあります。それが私たちがFoundryなどで行っていることです。
そのアプリサーバーにおいて、構造的に今非常に明確なことの1つは、アプリケーションを構築する人や企業は、1つのモデルだけでなく、すべてのモデルを使うということです。
そうしない理由はありませんよね。実際、特定のタスクに対して複数のモデルをオーケストレーションすることさえあります。
私たちのヘルスケア実践部門から出てきた「デシジョンオーケストレーター」という素晴らしいものがあります。それが証明しているのは、役割、つまり調査官、データアナリスト、ドメインエキスパートといった役割をモデルに割り当て、それをオーケストレーションすることで、単一のフロンティアモデルよりも良い結果が得られるということです。
ということは、あなたはオープンソースモデルに強気で、大規模言語モデルは大部分コモディティ化され、そこに価値が発生しないと考えているということですか。
実際、私の考え方は、データベース市場で起こったことと同じようなものです。
Appleもそう考えているようですが。
ちなみに、データベース市場で起こったことについての考え方ですが、すべてはSQLデータベースだった時期がありましたよね。それがそうではなくなるまでは。
ドキュメントデータベース、NoSQLデータベース。データベースの増殖ですよね。データベース市場がこれほど豊かになるとは誰が思ったでしょうか。
あるいは、それがオープンソースになり得るとも。
それは本当です。PostgreSQLや、オープンではあるけれどもそれをバックアップする企業があるものについて考えてみてください。
だから、私にとってはそれが起こることだと思いますし、モデルはデータベース市場のようなものだと思います。違いはありますが、どういうわけか私は、確実にクローズドソースのフロンティアモデルが存在し、フロンティアクラスのオープンソースモデルも存在すると考えています。
実際、もしかすると今年、おそらく議論の大きな部分になるのは、企業の未来は何かということだと思います。企業は、持っている暗黙知を取り出して、自分たちが管理するモデルの重みの中に埋め込むことができるべきです。
だから、誰かが「モデルはいくつあるべきか」と私に尋ねたら、「世界中の企業の数だけ」と答えます。それが極端な言い方です。なぜなら、私はそれが知識経済がAI経済になる方法だと考えているからです。
オンデバイスAIとローカルモデルの未来
あなたは密かに、そしてここで言うことができますが、Windowsデスクトップ上に存在するLLMに取り組んでいますか。なぜなら、今日、NPUを使って完全にローカルに常駐するPhi-3.5モデルがあり、もちろんGPUも使っています。
実際、最大のハイパワーのインストール、実際、最も魅力的なことの1つは、ワークステーションが戻ってきたということです。
これはMicrosoftにとっては素晴らしいことです。なぜなら、優れたデスクトップビジネスをお持ちだからです。
その通りです。実際、私たちはそのフォームファクター、特に、私はいつも言うんですが、私はコマンドラインでキャリアを始めました。
誰にわかるでしょう、コマンドラインでキャリアを終えるかもしれません。
あなたはSunでキャリアを始められましたね。Sunは元祖5,000ドルから10,000ドルのワークステーションでした。LLMとハードウェアを搭載した10,000ドルから20,000ドルのデスクトップマシンを顧客に勧める時が来ると思いますか。
DGXカードを入れて、素晴らしいマシンを持つことができます。そして、モデルは、ちなみに、何らかの分散モデルアーキテクチャを持つまであと1つのアーキテクチャの調整です。つまり、自分自身を本当に分散させる方法を知っているアーキテクチャです。
そういった種類のブレイクスルーが、ハイブリッドAIがどのようなものになるかを完全に変える可能性があります。でも、私たちはPCをローカルモデルにとって素晴らしい場所にすることに絶対的にコミットし、注力しています。
そして、ローカルモデルがプロンプト処理の多くを行い、クラウドを呼び出すこともできます。そこで起こり得る作業はたくさんあり、それは確実に進行中です。
ClaudeのCo-workは、ローカルファイルドライブを活用してそれを使えることのパワーを示したと思います。それで別のポイントが思い浮かびました。
Yammerについて考えさせられました。知らない方のために説明すると、Yammerの主張、これは約15年前ですが、多くの消費者向け成長戦術を開拓し、それをエンタープライズソフトウェアへの攻撃に使いました。
エンタープライズAI導入のダイナミクス
来年のエンタープライズにおけるAI導入について、どのように広がっていくと考えていますか。何か重要な転換点にいるように感じます。
トップダウンで進むと思いますか。つまり、CEOがチームに指示し、戦略的変革プロジェクトを与え、RFPを行うのでしょうか。それとも、エンタープライズ内でボトムアップで広がると思いますか。つまり、AI適応力のある従業員が、自分の生活でツールを使い、それを職場に持ち込み、素晴らしいことを達成し始めるというような。
あらゆることと同様に、Davidさん、私はトップダウンとボトムアップの両方だと思います。
そう言う理由は、カスタマーサービス、サプライチェーン、HR自己サービスにおけるAI適用のROIを見ると、これらはITやCXOが決定を下せる簡単なプロジェクトだからです。そこで最初のAI導入の波が見られるでしょう。
でも、最終的に起こるのはボトムアップです。実際、PCのことを振り返ってみると、弁護士がWordを持ち込み、それから財務部門がExcelを持ち込み、それからメールが来て、それが標準装備になりました。それが今まさに起こっていることです。
例えば、私が誰もがエージェントを構築していると話す時、これらのエージェントは、彼らがワークフローを変え、仕事から単調作業を取り除くものを作り出す方法を見つけているんです。それがボトムアップの変革の始まりです。
実際、私が最もワクワクしているのは、Microsoft内部でさえ起こっているこのボトムアップの変化です。例えば、私たちは今日、Azure内で世界中に約500のファイバーオペレーターを管理しています。
ちなみに、私自身もそれが多いことに気づいていませんでした。DevOpsと呼ばれていますが、それは物理的な資産なんです。ものが切断されます。DevOpsと言う時、それは文字通り人々にメールして「あのファイバーカットに何が起こったのか、どう修理するのか」と言うことを意味します。だから、多くのやり取りがあります。
グローバルネットワークを運営している人は、基本的に、あなたが言う個人、つまりすべてのDevOpsを行っているデジタル従業員を構築しました。
それは完全にボトムアップです。ツールが見えている場所で、「エージェントを構築する新しい方法がある。それがそこにある。私はそれを使って自動化のレベルを作り、単調作業を取り除き、効率を改善し、品質を向上させる」ということです。
そして、それは最終的にスキルの問題です。これが大きな課題です。スキリングは神秘的なものではありません。実行によってです。つまり、必ずしもクラスに行くというわけではありません。ツールの普及と、ツールを使うことです。それが本当に起こることだと思います。
次世代の雇用と人材育成
今、非常に興味深い瞬間にいます。既存の従業員にこれらのツールを与えてエンパワーすることは、次世代を雇用し、メンタリングし、育てることよりもはるかに簡単です。
だから、少し消化不良の瞬間にいるように感じます。Microsoftで、30年後、40年後に私の仕事を誰が持つことになるのでしょうか、会社が同じ規模であり続けるなら。
なぜなら、あなたのテクノロジーファーストのアプローチを考えれば、このペースでは、もう1人もMicrosoft従業員を追加する理由は本当にないからです。そしてあなたは4年間そうしていません。入れ替えたり、テクスチャーを変えたりはしたかもしれませんが。
では、次世代についてどう考えていますか。大学卒業生に対してどんなアドバイスをしますか。彼らは今、Microsoftからのオファーを持っていないかもしれません。あなたはかつて、そのグループの構築に多くの時間を費やしていましたが、今はその余裕がないかもしれません。考えることはありますか。
いいえ、とても良い質問です。キャリア初期の人材に何が起こるか、大学採用はどうなるかについて、少し議論があります。私は今でも大学採用を強く信じています。なぜなら、結局のところ、これはコードベースの習熟度を身につける曲線を変えるからです。
通常のCS採用について考えてみましょう。変わったのは、おそらく新しくチームに入る人が、すべてのMarkdown、スキル、エージェントに質問できるという事実のおかげで、より速く立ち上がることができるということです。
考えてみてください。それは、コードベースへのオンボーディングをより速くしてくれる、信じられないほど素晴らしいメンターがいるようなものです。
ある意味、大学新卒の生産性曲線は、これまで以上にずっと急になるでしょう。だから、違いがあるかもしれません。
実際、私たちが実験していることの1つは、異なるタイプの見習い制度です。つまり、シニアデベロッパーのICを1人取って、大学新卒のコホートを一緒に働かせるんです。なぜなら、それは新しい働き方だからです。
私は覚えています。Microsoftに入社した人は皆、「Cutlerがどうやって…MallocやMalekを実装したか知ってる?」と聞きました。彼のコードを読んで、素晴らしい職人技がどのようなものかを理解しようとしました。
今日では、素晴らしい職人技とは、10倍、100倍のエンジニアがAIを使って素晴らしい品質のプロダクトを構築する方法を見ることから来ていると思います。それが新しい大学卒業生が学ぶことであり、より速く学ぶのです。
それは、私たちのような会社にとって有益なことです。なぜなら、結局のところ、長寿について何か見つけない限り、労働力に入ってきてMicrosoftで成功する人々が必要だからです。
だから、私たちは非常にコミットしていますが、同時に、仕事のスコープが、現在労働力にいる人々と労働力に入る人々の両方の願望に対して意味をなすようにしています。
では、その点について、Satya Nadella、本当にありがとうございました。
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