パロアルトネットワークスのCEOであるニケシュ・アローラ氏が、AI技術がサイバーセキュリティや企業経営に与える破壊的な影響について語る。独自AIシステム「Mythos」が人間の書いたコードの脆弱性を驚異的なスピードで発見した実績を挙げ、AIによる防御と攻撃の最前線を明かす。また、分析系SASビジネスの終焉やユーザーインターフェースの消失など、AIの進展に伴う企業ソフトウェア市場の構造変化を予測。さらに、ハードウェアの重要性やM&A戦略、AI時代における組織の技術者増強の必要性まで、最先端のビジネス展望を解説する内容である。
AIによる知能の民主化と業務の均質化
現在、最も大きな成功を収めている企業の一つであり、サイバーセキュリティ分野の巨人と言えるのがパロアルトネットワークスです。同社はこの分野で突出した業績を上げています。最高経営責任者であるニケシュ・アローラ氏をお迎えしました。
これは皆さんにとって新しいニュースかもしれませんが、人間は非常に長い間、質の低いコードを書き続けてきました。私はGoogleに10年間在籍していましたが、Google検索が情報を民主化したように、AIが何をもたらしているかのアナロジーとして考えるなら、AIは知能を民主化していると言えます。お金は成果を記録するための手段に過ぎず、それがゴールではありません。
あなたはパロアルトネットワークスのCEOに就任して8年になりますね。今週でちょうど8年を迎えます。8年です。就任当時の時価総額は、私の記憶が確かなら170億ドルだったと思います。そして今朝確認したところ、2380億ドルになっていました。昨日私たちが話した内容を踏まえると、1000億ドルを超えた企業はそこからさらに10倍になる可能性が高くなります。つまり、最初の10倍を達成する方がはるかに困難だったということです。ということは、あなたは今、1兆ドル企業への道を歩んでいるということですね。あなたの言葉が神の耳に届くことを願います。そうなると思いますよ。分かりました。
では、あなたが現在見ている世界について、さらに深く掘り下げてみましょう。あなたはこのエコシステム全体を見渡せる非常に興味深いポジションにいます。AIの誕生を目撃し、おそらくSASの隆盛と衰退も見てこられたでしょう。すべてのAIモデルの開発者があなたに意見を求めています。そして再び上昇が始まりましたね。その通り、再上昇です。あなたはMythosへのアクセスを初期に許可された、数少ない人物の一人でもあります。それでは、ここから本番を始めましょう。ニケシュ、どうぞ始めてください。
まずはお招きいただきありがとうございます。AIは非常にエキサイティングな領域だと感じています。ここ24ヶ月ほどで起きたすべての動きを見るのは、本当に刺激的です。先ほどサラが、今後必要とされる膨大な計算資源の需要を正確に予測していたと話していましたが、まさにその通りのことが起きています。
しかし、前回も少し触れたように、AIの本質はやはり知能の民主化にあります。これが何を意味するかというと、例えば私の会社には250人のマーケティング担当者がいます。彼らはそれぞれ多様な成果物を生み出しますが、今ではAIを活用することで、その250人が出す成果物の90%の品質を均質化できるようになりました。
また、顧客対応を行うスタッフが5000人います。組織としての失敗パターンは、この5000人がバラバラな対応をしてしまい、顧客から「ジョーは問題の解決方法を知っているけれどジムは知らないから、ジョーと話したい」と言われてしまうことです。しかし現在では、この5000人のスタッフ全員が、顧客に対してほぼ均一で一貫した対応を取れるようになっています。
これはビジネスの運営方法や業務のあり方に驚異的なインパクトを与えることになるでしょう。市場の風景全体を塗り替えてしまうはずです。
Mythosが実証した驚異的なコード解析能力とサイバーセキュリティの現状
その文脈において、あなたがMythosに触れましたね。これにはデイドも深く関わっています。Mythosが私たちに示したのは、人間が過去50年間に書いてきたすべての脆弱なコードをAIが評価し、その脆弱性を完全に特定できるということです。私たちは6週間にわたってテストを行いましたが、通常であれば5年から7年かかるレベルの脆弱性を、わずか6週間で見つけ出しました。
それは本当に驚きですね。もう一度言っていただけますか。
通常なら発見に5年から7年かかる脆弱性を、わずか6週間で見つけ出したのです。
そのMythosが見つけた脆弱性というのは、自社のコードベースにあるものですか、それとも顧客のコードにあるものですか。
自社のコードです。
それはすごいですね。Mythosの能力は誇大広告ではなかったということですね。本物だったわけです。
コード内の脆弱性を評価するAIの能力は本物です。それだけではありません。これを、答えが出るまで試行錯誤を続ける「持続的思考」のウルトラモードに設定すると、脆弱性を数珠つなぎに連鎖させることができます。つまり、自社の脆弱性に対する新しい攻撃ルートをAI自らが見つけ出すのです。
私たちはサイバーセキュリティ企業ですから、自社のコードをテストする基準においてはトップパーセンタイルに位置しているという自負があります。その私たちでさえそうなのですから、これを世界中に存在する自社コードを書いているすべての企業や、1000万人におよぶ開発者に掛け合わせて考えてみてください。この技術は、人間なら10年かかるようなものをいとも簡単に発見してしまうでしょう。
それにはどれくらいのコストがかかったのですか。トークンコストは追跡していましたか。1億ドル規模ですか、それとも1000万ドル規模でしょうか。
いえ、数百万円、つまり数百万ドル台の低い水準です。しかし、サラが言ったように、コスト曲線はすでに低下しつつあります。OpenAIはより安価で安定したモデルを提供していますし、Anthropicも別のモデルを出しています。
あなたは流行に乗っているわけではないのですね。
流行ではありません。これは現実です。それが現在の機能の実態です。
その能力が本物であると確信しているのですね。
はい。IBMがオープンソースの修正に向けて50億ドルのプロジェクトを発表したのを見たはずです。それが最大の課題なのです。もしClaudeに制限がかけられておらず、一般に公開されていたらどうなっていたでしょうか。企業に大混乱を引き起こす本物の攻撃ベクトルになっていたと思いますか。
すでにそうなっていないとしても、あと3か月もすれば、このような機能が野良（インザワイルド）で利用可能になる環境が整うと考えています。
オープンソースの領域で、ということですね。
そうです。
わずか3か月ですか。
ええ。というのも、私たちはMythosレベルの能力が中国のモデルやオープンモデルなどで利用可能になるまでには、およそ6か月かかると言ってきたからです。しかし、あなたは3か月かもしれないと言っているのですね。
すでに4.8や5.5といったモデルが登場しており、それらは同様の能力を備えています。それに、最も解読が困難なコードを破る必要はありません。すでに公開されているコードの中から、いくつかの脆弱性を見つければ十分なのです。例えば、エッジでOTコードを実行している古い産業システムを考えてみてください。その脆弱性を見つけることは比較的容易です。
つまり、私たちは今、サイバー攻撃者が同じことを行う前に、サイバー防御者がこれらの脆弱性を見つけてパッチを適用するという、時間との競争の真っ只中にいるわけですね。
その通りです。
その競争において、私たちはうまくやれていると感じますか。
本来あるべき姿ほどにはうまくやれていません。それは私たちのビジネスにとっては好都合なのですが、それはまた別の話です。
どの企業も自社のコードベースを点検し、どこに脆弱性があるかを把握して修正しなければなりません。今日、CIO（最高情報責任者）たちと話をすると、彼らの最大の悩みは、あらゆるベンダーがやってきて「あなたが持っている当社のハードウェアにパッチを当ててください」「脆弱性が見つかったので、当社のコードを修正してください」と言ってくることです。
CIOたちが自社の脆弱性を見つけて修正することに追われている一方で、オープンソースという、誰もどう解決すべきか分かっていない巨大な問題が横たわっています。
モデルの進化に伴う企業リスクとSASビジネスの終焉
モデルの能力が向上するにつれて、大企業のサイバー面におけるシステム的なビジネスリスクも高まると言っていいでしょうか。
はい。ただし、私たちのような企業が対抗策を構築しており、すべてにパッチを適用しなくても済むような機能を提供する予定です。しかし、サラがハーネス（制御環境）やメモリ、コンテキストに関して非常に興味深い指摘をしていましたね。ここで語られていないのは、組織は自分たちが毎日行っているすべてのことのメモリやコンテキストを保持していないという点です。
だからこそ、何が正常な状態（グッド）で何が異常な状態（バッド）であるかを学習するために、企業全体でより多くのデータを保存する必要があるのです。サイバーセキュリティでも全く同じ問題が起きています。AIを用いた攻撃者から身を守る方法を理解するためには、企業内で従来の10倍のサイバー関連データを収集する必要があります。
この世界に存在してきたSASビジネスのような伝統的な企業についてどう思われますか。これらすべての知識が蓄積され、永続化していく中で、彼らの立ち位置はどこにあるのでしょうか。SASはどうなると思いますか。
ビルが言っていたように、SASにはいくつかの異なるカテゴリーがあります。もしあなたが分析系のSAS企業であるなら、それは終わりを迎えるでしょう。完全に終わりです。
分析系のSAS企業とは具体的にどのようなものでしょうか。
「あなたのために大量のデータを収集し、それを分析します」と謳う企業のことです。しかし、もう彼らに分析してもらう必要はありません。自分でデータに対してモデルを実行し、分析できるからです。
すべてのSAS企業にはマーケットプレイスがあります。Salesforceのマーケットプレイスを例に挙げましょう。彼らは何と言っているでしょうか。「Salesforceのデータがあります。私はマーケットプレイスのアプリです。私を導入すればデータを分析するお手伝いをします」と言います。ですが、その必要はありません。データに対してLLMを実行すれば済む話です。
つまり、追加のソフトウェアモジュールとして私たちに販売されてきた付随的な機能は、もはや購入する必要がないのです。それよりも、データに対して直接モデルを実行した方がはるかによいからです。
興味深い指摘ですね。私たちは以前、20シート契約しているあるSAS製品を使っていました。誰もログインして使っていませんでしたが、データはそこにありました。
はい。
そこで、アカウントを3つだけ残して17個を解約し、それをSlackとClaudeに接続しました。今では全員が自然言語を通じてそのデータと対話できるようになり、請求額を90%削減できました。
それだけではありません。次にあなたがやろうとしていることは、異なる製品からデータを集めて一箇所にまとめ、それに対してアナリティクスを実行することです。営業担当者のデータ、生産性データ、そしてSAPにある在庫データをすべて一箇所に集めたいと考えます。そうすれば、データに対して「誰が一番売っているか？」「在庫が不足しているのはどこか？」「営業担当者の生産性が極めて高い地域に在庫を積み上げよう」といった分析を実行できます。
これまでは、そのクエリを実行するために3つの異なるSAS製品と対話する必要がありましたが、明日からはすべてのデータを一箇所に置くだけでよくなります。ですから、カテゴリー1である「分析系SAS」は終焉を迎えます。
カテゴリー1のアナリティクスは終わりということですね。
短中期的には、現在も明日もさまざまな反発があるでしょうが、それらは大して重要ではありません。
では、過小評価されているインフラソフトウェアとは何でしょうか。
データベースを提供するような、データを収集して蓄積する仕組みや、インフラを動作させるためのソフトウェアのことです。データベースソフトウェアや、DataBricks、Snowflakeのようなものです。
DataBricks、Snowflake、MongoDB、Oracleなどですね。
Oracleも含め、これらはすべてコアとなるストレージインフラやコアデータを必要とします。私たちは今後3年間で、現在企業に保存されているよりも10倍のデータを蓄積する必要に迫られるでしょう。
10倍ですか。
はい。ですから、インフラやデータの収集、管理を支えるものはすべて必要とされます。
そして、その中間にあるカテゴリーは、ワークシステム（業務システム）やレコードシステム（記録システム）と呼ばれるものです。これらは企業の業務プロセスに深く組み込まれています。例えば、私の会社には6000人の営業担当者がおり、彼らはその仕組みに精通しています。
ここで起きる最初のステップは、UI（ユーザーインターフェース）を取り除き、エージェントに業務を行わせることです。企業向けソフトウェアや消費者向けソフトウェアのUIは、技術者がこれまでに犯した最悪の設計の一つです。
これに関して、いくつか例をご存知でしたね。
あなたは以前、ある企業の話をしてくれました。ライセンスを人質に取って高額な要求をしてきた企業があったそうですが、そのエピソードをもう一度話していただけますか。
それは分析系のSAS企業でした。私たちはただAIをそのデータに向けただけです。
そして、その企業を切り捨てたわけですね。
はい、彼らとの契約を解除しました。それはまた別の問題ですが。
しかし、今日の状況を考えてみてください。私たちは製品マネージャーにUIを設計させ、人間がそのUIの背後にあるデータと対話できるようにすることに人生を費やしています。
もしエージェントが機能すると信じるなら、私はエージェントに「営業の電話内容から要点を把握し、OracleであれSalesforceであれ、私が使っている営業管理システムに投稿しておいてくれ」と指示するだけでいいはずです。概念としては、エージェントはそれを実行できるべきですし、私たちはこのようなエージェントのバックエンドを構築するために1兆ドル規模の投資を行っています。エージェントがそれを実行できるようになれば、UIは不要になります。
UIが消えれば、業務の仕組みを再構築できます。営業担当者が戻ってきて「営業の電話が終わったから、会社のバックエンドで必要な書類手続きや処理をすべて済ませておいてくれ」と言えば、それで終わりです。
仕事の進め方を変えることができれば、本当の意味での効率化が達成され、社内の5人分の業務が1人に集約されるようになります。ワークシステムを担うこれらすべてのSASソフトウェアは、今後5年間で再設計を迫られることになるでしょう。
それは受動的にも起きていて、非常に興味深いですね。メールを監視し、Zoomの文字起こしと要約を自動的に取得するため、営業の記録システムへ手動で入力する必要すらなくなっています。「すでにZoomの通話メモもあるし、資料もある。その営業資料もAIが作成したものだ」という状態です。私たちは皆、チャットウィンドウを見て「これが欲しい」と言うだけになります。
人間がデータに直接触れないため、監査トレイル（変更履歴）の信頼性もはるかに向上します。データは常にエージェントによって管理されるようになります。
つまり、ワークシステムやレコードシステム全体が、今後5年間で完全に再発明されるということですね。
ええ、データ入力という作業自体がなくなります。
それは興味深い視点です。
国家安全保障の懸念とアプリケーションレイヤーにおける利益の争奪戦
少し視点を広げて、国家安全保障について話しましょう。
あなたが言ったMythosの一面は、自社や企業にもたらす価値ですが、Mythosのレッドチーム（攻撃側）バージョンを外国の国家主体などが利用すれば、一国内に経済的な大混乱を引き起こすことも可能です。
これらのモデルの能力がエスカレートしていく中で、モデルの実用化が本格化したとき、どのような対策をとるべきだとお考えですか。
悲しい現実として、年間数千件のデータ侵害や攻撃が発生していますが、それらは非常に原始的な理由で起きています。誰かが解読困難な暗号を破ったからではなく、攻撃の89%は認証情報の窃盗や、ユーザー名とパスワードの漏洩が原因です。それだけのことなのです。
私のパスワードは「password」ですよ。
きっとそうでしょうね。ドル記号を2つ付けていますか。素晴らしい。よくできました。それなら他の人より一歩リードしていますね。
冗談はさておき、データ侵害の89%は単純なミスから起きています。ですから、これを打破するためにこれ以上の新しいモデルが必要だとは思いません。
もちろん、これらのモデルが重要インフラや、私たちが国家安全保障の観点から保護しようとしている対象を攻撃する可能性はありますし、そこには防衛策が必要です。ただ、国家安全保障に関わる領域の防衛についてはそれほど心配していません。彼らは非常に意識が高く、適切な人材が揃っており、予算の10%をセキュリティにつぎ込んでいるからです。
私が懸念しているのは、地方にある小さなオフィスです。パッケージソフトウェアを使って歯科医院や診療所を経営しているような場所です。Change Healthcareがサイバー攻撃を受けたとき、すべての診療所が業務停止に追い込まれたのを覚えているでしょう。ランサムウェアが原因で、Change Healthcareの決済システムが止まりました。その際、UnitedHealthは診療所がビジネスを継続できるように、数十億ドルの与信枠を提供しなければなりませんでした。
本当に心配すべきなのはそういう事態です。強固な拠点が破られることや、電力会社の発電施設がハッキングされることよりも、経済的な混乱が起きることこそが懸念材料です。
では、私たちはどうすればいいのでしょうか。
特効薬のようなものはないと思います。これには時間がかかるでしょう。すべてのシステムが時間をかけてアップグレードされ、刷新され、修正されるのを待つしかありません。ただ、これによってこの業界の終端価値が高まることは間違いありません。
その通りですね。
これらのモデルが非常に優れたものになり、モデルの制御方法や管理方法、あるいはその適用先について、より国家主義的なアプローチを支持するようになる世界は考えられますか。あるいは、NSA（国家安全保障局）やその他の限られた組織、またはあなた方のような人物だけがアクセスでき、決して一般の目に触れさせてはならないモデルのセットが存在すべきだと思いますか。
私は、モデルの今後の進化について、先ほどOpenAIの視点から聞いた話とは少し異なる、差別化された見解を持っています。
私は今でも、モデルは最終的にユーティリティ（インフラ）層になると信じています。オンデマンドで知能を購入できるようになり、「このタスクにはIQ180の人物は必要ないから、IQ120の知能を適用しよう」「このタスクにはIQ250が必要だ。こちらには10ドル払い、あちらには1セント払う」といった選択が可能になります。
ですから、顧客からの問い合わせに対して「申し訳ありません、その問題を解決する方法が分かりません」と答えるためだけに、一律で最新かつ最高峰のモデルを提供するようなアプローチが主流になるとは思いません。モデルは実用的な観点から分化していくと考えています。
実際、すでに市場で起きていることを見てみてください。利益のプール（収益源）はモデルそのものではなく、アプリケーションに存在しています。サラは先ほどCodexが急速に普及していると話していましたが、OpenAIが普及しているとは言わず、Codexが普及していると言いました。同様に、ダリオもClaudeのコード生成機能が普及していると言うでしょう。
彼らが利益のプールを攻めているのは、そこからお金が生まれるからです。利益のプールは企業が利用するアプリケーション層にあり、企業によるモデルの利用そのものにあるわけではありません。ほとんどの企業はモデルの具体的な活用方法を分かっていないからです。
ある意味で、OpenAIやAnthropicを、組織向けのすべてのアプリケーションや生産性ソフトウェアを提供する「新しいMicrosoft Office」のような存在として見ているということでしょうか。
いいえ、モデルの間で利ざや（裁定取引）を稼ぎながら、企業のビジネス課題を解決するアプリケーション企業が数多く登場すると見ています。
彼らはアプリケーション層には進出しないとお考えなのですね。しかし、ここには大きな議論があります。OpenAIと手を組んで彼らのシステムを訓練した結果、自社のビジネスを奪われるのではないかという懸念や、Anthropicが法務向けモデルや会計向けモデルを次々とリリースしている現状があります。彼らが売上目標を達成するためには、かつてMicrosoftがオペレーティングシステムの上にOffice製品をリリースしたのと同じことをする必要があるようにも思えますが。
もし私が企業を経営しているなら、あらゆるソフトウェアを自社でゼロから書きたいとは思いません。エージェント機能やAI機能が有効化されたHRシステムは、新しいAIアプリケーション企業などの専門ベンダーから提供してほしいと考えます。営業管理システムも、Salesforceであれ他の新興企業であれ、エージェント型AIに対応した新しい営業管理ベンダーに構築してほしいと思います。
つまり、企業が求めているのはアプリケーションです。サラが言ったように、利益のプールはアプリケーション層にあります。だからこそ、彼らもアプリケーション層になりたがっているのです。
しかし、5万社もの企業が同じアプリケーションを必要としている状況において、そのアプリケーション層を担う企業群はまだ完全には形成されていません。なぜ私がスマートだからという理由だけで、OpenAIを直接使って営業システム全体を自社で書き直さなければならないのでしょうか。そんなことは非常に非効率的で愚かです。誰かにやってほしいのです。ですから、そのレイヤーの企業群はまだ十分に育っておらず、私たちはその登場を待っている状態です。
コントロールプレーンやハーネスが必要で、彼らがそのアプリケーション層にハーネスやメモリを組み込んでいくということですね。
その通りです。問題はそのアプリケーション層がどれくらいの規模になるかです。すべてをこなす一つの巨大な企業向けアプリケーションになるのか、それとも専門特化していくのか。
あなたは先ほど、そのソフトウェアベンダーをキックアウトしたと話していましたね。彼らが不当な価格設定をしてきたからそうしたわけですが。
私たちは別のベンダーに乗り換えました。自分たちでより多くのコントロールを握るようにしたのです。
素晴らしいですね。つまり、これは本質的に価格設定の問題であり、だからこそ「SASの黙示録（アポカリプス）」がある種、現実味を帯びてくるわけです。彼らには価格支配力がありません。「開発者を10人投入すれば、1000万ドル節約できる」と言えてしまうわけですから。
はい。
最先端モデルのIP実態と偽陽性率（フォールスポジティブ）の壁
チャマツが話していた規制に関する議論や、より強力なモデルを規制すべきかという問いに戻りますが、さらに強力な新しいモデルが構築されたとき、それらは異なる価格帯で提供され、どのような機能を備えているかを確認するための特定の審査プロセスを経る必要があるかもしれません。
しかし、私たちはグローバルな競争の中にいます。自国のモデルの開発を3か月から6か月遅らせたところで、誰の助けにもなりません。他の誰かがそれをオープンソースで公開してしまうからです。
私がこれらモデル企業の一つのCEOと話したときに衝撃を受けたのですが、彼らの最新モデルのすべての「重み（ウェイト）」は、1本のUSBメモリに収まるサイズなのだそうです。
もう一度言っていただけますか。
彼らの最新モデルのすべての重みが、USBメモリ1本に収まるのです。それが知的財産（IP）の実態です。
それは信じられないことですね。
すべてのデータが24時間から48時間以内に蒸留され、モデルとして出力されるのです。
それがIPなのですね。では、それを6か月間も秘匿し続けることができるとお考えですか。
frontierモデル（最先端モデル）を作るのがどれほど困難かという議論があります。一部の企業は、自社のデータの優位性を活かして独自のfrontierモデルを構築することを考え始めています。パロアルトネットワークスではその点について検討されましたか。あなた方はセキュリティがどのように機能するかについての独占的な知識を持っています。独自のドメイン特化型の大規模言語論理モデルや、アドバンテージをもたらす小規模言語モデル（SSML）を構築することは可能でしょうか。
ここで、誰も語ろうとしない重要な問題があります。それは、モデルの「偽陽性率（フォールスポジティブ）」です。
4.8や5.5の偽陽性率はどれくらいでしょうか。
分かりません。誰もそれについて話していませんね。
話すべきです。Mythosの偽陽性率は30%でした。
それは驚きですね。
つまり、何かを発見したと判断したものの、実際には何もなかったというケースが30%あるということです。
はい。そのため、この特性は攻撃には素晴らしい効果を発揮しますが、防御には最悪です。30%の確率で「問題を発見した。穴を塞ごう」となりますが、実際には最初から穴など存在しなかったということが起きます。「ミサイルが接近中」と警告が出たのに、実際には何も飛んできていないようなものです。
これと同じ問題が企業内でも発生します。適切なハーネスや十分なトレーニングなしにモデルを使用すると、10%から20%の偽陽性率に直面することになります。例えば、保険金の支払いにモデルを使用してみましょう。10%や20%の偽陽性が発生すれば、それだけで企業は損失を被ることになります。これらのモデルの「お世辞を言う（追従する）」ような性質は、実務においては非常に厄介です。
ですから、問題は「誰が最新のモデルを欲しがっているか」ではなく、「20%や10%の偽陽性率を持つモデルを、どうやって0.1%の偽陽性率にまで下げるか」という点にあります。私のビジネスにおいては、0%を目指す必要があります。
偽陰性（見落とし）を増やすことなく、ですね。
その通りです。見落としを出さずに、です。しかし、これは「メルセデスがOpus 4.8を採用した新しい自動運転車を作ったから、車に乗っていれば目的地に連れて行ってくれる」と言うようなものです。偽陽性率が10%もある車に、自分の子供を乗せる人がいるでしょうか。乗せませんよね。
つまり、モデルが完成した後に、それをビジネスの文脈で有用かつ効果的なものにするためには、膨大な事後作業が必要になるのです。
著名企業の評価とCEOの役割、そして未来への投資
少し話を切り替えましょう。あなたは長きにわたりGoogleのチーフ・ビジネス・オフィサーを務め、ソフトバンクのプレジデントも歴任されました。そして現在はパロアルトネットワークスのCEOです。ここで、評論家的な目線でCEOのロールプレイをしてみましょう。評論家CEOですね。
デビッド・フリードバーグが創業者CEOと非創業者CEOの間に線を引こうとしていたことに、私はまだ少しイライラしているのですが。
一言言っておきたかっただけです。デビッド、ちなみにそれも偽陽性と偽陰性の問題ですね。
では、これから挙げる企業について、あなたが残したい部分、変えたい部分、そして評価している点について意見を聞かせてください。これは録音されて公開されますが、単にあなたの考えを伺うだけです。あなたは最もスマートなビジネスパーソンの一人ですから。
最もスマートなビジネスパーソンの一人、といった紹介のされ方は好きではありません。単に質問しているだけですから。
準備はいいですか。
ええ、どうぞ。
残したいもの、変えたいもの、好きなところ、嫌いなところ、それぞれ教えてください。まずはUberです。
Uberについては退屈です。取締役を務めているので、Uberについてここで話すわけにはいきません。
それは知りませんでした、失礼しました。
CEOのダラは素晴らしい人物です。
分かりました。では、Waymoはどうですか。これでクビになるかもしれませんね。
Waymoですか。Waymoの何が素晴らしいかと言えば、車が実際にきちんと動く点です。見事な出来栄えです。世界中のもっと多くの都市で、より迅速に展開すべきです。私はテキーラにそう伝えるつもりですし、彼女も分かっていると思います。
Google全体についてはどうでしょうか。
Googleは過小評価されていると思います。私たちの生きているうちに、最初の10兆ドル企業になるのはGoogleだと考えています。彼らはこれを成功させるために必要なすべての資産を持っています。
多くの人が見落としがちなのは、どれほど優れたモデル企業であっても、顧客の元へ赴き、これらのモデルを採用して購入するよう説得するための営業組織が不可欠であるという点です。これを踏まえると、3大ハイパースケーラーが市場で最大の営業人員を抱えています。Googleが少し過小評価されている理由の一部は、複合企業（コングロマリット）としての性質が強く、全体像を理解するのが難しいためでしょう。
私はそのあたりの細かいことは分かりません。私はただ雇われただけのCEOですから。
私はそんなことは言っていませんよ。フリードバーグが言ったのです。明確にしておきましょう。
分かっています。私はSASの黙示録からの回復に関する仮説を述べていただけです。明確にしておくために言いますが、私たちはかつて一緒に働いていました。あのバスケット（企業の分類）をセグメント化する方法はあるということです。
そして、あなたはそのバスケットには入っていません。
あなたが言いたかったのは、創業者CEOの方がより多くのリスクを取る権利があり、リスクを取ることを許されているという違いについてだと思います。
私はそう言いましたし、あなたはその議論に対してユニークな反論の実例を示していると思います。そのような例は多くありません。ジェフ・ワイナーもそうでしたし、他にも数人、真に素晴らしいCEOがいますが、彼らは映画『マトリックス』のネオのような、確率論的な例外です。あなたもその一人です。
最初から自分のものではなかった組織に対して、リスクを背負い、オーナーシップを持って自分のものにしていくことができるパーソナリティプロファイルは、非常に稀な存在です。それは、スケール可能な創業者であることよりも、はるかに稀でユニークな特性です。
見事なフォローですね。
許してあげましょう。
上手くまとめましたね。
利益プールの争奪戦とハードウェア・サプライチェーンの行方
話をARMに戻しましょう。今の展開は気に入りました。
彼はChatGPTよりもお世辞が上手ですね。実際、彼は最高です。話を戻しましょう。
この展開はいいですね。もっと頻繁に彼を呼ぶべきです。
OpenAIについてですが、彼らはもっと早く販売を進めるべきです。
もっと早く売るべき、ということですね。
サラがここにいた時にも話していませんでしたか。Anthropicの方がOpenAIよりもはるかに速いペースでARR（年間経常収益）を成長させているようだと。
統計データがそれを示していますね。彼らは企業向け、特にコーディング領域に完全に全力を注ぎました。
現在交わされている議論の本質は、利益のプールをいかに早く抑えるかという競争にあります。もし、1ギガワットの電力を確保して100億ドルの売上を得るために、毎年数百億ドルもの資金が必要になるとしたら、構築にかかるコストはいくらになるでしょうか。最先端のものを構築するには50億ドルかかります。
これは非常に大きな取引です。では、現時点で最もエキサイティングな利益のプールはどこでしょうか。
コーディングは過去1年間でブレイクアウトした巨大なアプリケーションです。また、先ほどおっしゃった新しいデータベースのようなインフラ層もあります。そして、脅威への対応やパッチ適用のサイクルがはるかにダイナミックであるため、サイバーセキュリティも明らかにその一つです。
はい、その通りです。これらのモデルは、より優れたサイバーセキュリティを実現するためのイネーブラー（実現手段）になろうとしています。これは良い傾向です。私たち全員がテストのためにこれらを使用する必要があります。
Anthropicがサイバーセキュリティ機能を備えたモデルを一般向けに公開したのを見たかと思います。OpenAIも持っていますし、Googleも同様のモデルを持っているはずです。彼らは、CISO（最高情報セキュリティ責任者）たちがコードをテストするためにこれを使いたがっているという事実を理解しています。これも一つの利益のプールです。
一方で、私たちはアプリケーションソフトウェア企業に対する本格的な猛攻をまだ目撃していません。先ほど話したように、再発明を待っている何百億ドル規模のアプリケーションソフトウェア市場が存在します。
最終的には、「もしこの400億、500億、1000億ドル規模のTAM（獲得可能な最大市場規模）を取り込み、AIをベースにした全く新しいバックボーンを構築できたらどうなるか」と考える人々が現れるでしょう。それが顧客を乗り換えさせるほどの強力な差別化要因になります。
私たちは、アクセラレーターの投資プレイブックでその動きを目にしています。創業1年目や2年目の企業が私たちのところに来て、「これは年間1シート1000ドル、あるいは月額500ドルのSASソフトウェアですが、私たちはそれより安く提供できます。消費量ベースの従量課金制にし、コストの80%から90%を削減します」というピッチを行っています。
企業向けビジネスにおいて、最も迅速に収益を上げる方法は2つあります。
一つは既存製品の「置き換え（リプレイス）」です。すでに予算が存在しているため、粗悪なものをより良いものに置き換えるだけで、簡単に資金を獲得できます。リプレイス市場は非常に魅力的です。業界そのものをリプレイスし、その利益プールを奪うことができれば素晴らしい成果になります。
もう一つは「コンシューマー（消費者）向け収益」です。コンシューマー側であれば、ユーザー1人あたり5ドルを得ることは比較的容易です。Netflixが良い例です。私たちは歴史上のどの時代よりも、毎月のサブスクリプションに多くの費用を支払っている可能性があります。かつてはケーブルテレビの請求額が高い文句を言っていたものですが。
将来的に、ハードウェアの製造量は増えると思いますか、それとも減ると思いますか。
予測するならば、ハードウェアは現在でも、低遅延かつ高スループットでデータを管理するための最も安価な手段です。依然としてデータセンターは必要とされます。
データセンターとは何でしょうか。それは単に高スループットと低遅延のデータを管理する場所に過ぎません。金融サービス業界がクラウドへの移行に最も消極的である理由は、移行によってレイテンシー（遅延）が肥大化するからです。レイテンシーが増大すれば、利益は減少します。
ゴールドマン・サックス、JPモルガン、モルガン・スタンレーなど、大手の金融サービス企業はいずれも自社でハードウェアを運用しています。彼らのビジネスをクラウド上で実行させようとしても、レイテンシーが高くなって損失を出すことになるため不可能です。したがって、ハードウェアは今後も作られ続けます。
シルバーレイクを買収した当時、Dellはもう終わった、誰もハードウェアを欲しがっていないという話を耳にしました。しかし現在、Dellの時価総額は3000億から4000億ドル規模に戻りつつあると思います。ハードウェアは依然として存在し続けます。私たちに必要なのは、最も速くデータを移動させる方法です。
AIの影響で、ハードウェアの開発サイクルに変革は起きていますか。従来は手作業で長いサイクルを要していたシリコン設計において、ジェネレーティブデザイン（生成設計）などの手法が多く導入されているのを目にしますか。
はい。しかし、ボトルネック（テントの最も長い支柱）は決して設計の工程ではありません。本当のボトルネックは「生産」です。
現在、ハードウェアのあらゆるコンポーネントがバックオーダー（入荷待ち）状態になっているため、製品を製造することすら困難です。すべてが高価であり、世界中のすべての工場がバックオーダーを抱えています。なぜなら、世界中のあらゆるデータセンター向けに、GPUベースのチップカードを構築しようと競い合っているからです。
米国はそのサプライチェーンの需要を満たす準備ができていると思いますか。トップダウンの確固たるコミットメントがあれば、10年でそれを国内で達成できるでしょうか。
明るいニュースとしては、ハードウェア業界が人生で一度あるかないかの大活況を迎えているという点です。このような空前の活況を目の当たりにすれば、100億、200億、500億、あるいは1000億ドルといった巨額の投資をコミットすることができます。テレビであるCEOが、メモリの増産に向けて1000億ドルの投資計画をコミットしているのを見ました。これは素晴らしいことです。将来に向けてこれらの設備を構築するために、文字通り土地に資金を投入するだけの体力が彼らにあることを意味しています。
その背景には、設備投資に対する加速償却、つまり初年度に100%の即時償却ができるといった税制上のインセンティブが大きく関わっていると思います。
企業のM&A戦略と組織の未来像
最後に、まとめとしての質問です。過去8年間、あなたはオーガニックな成長を非常にアグレッシブに達成してきましたが、同時に買収（M&A）にもかなり意欲的でした。勝負を仕掛け、それらを概ね成功させてきたため、市場からは高い信頼と許容度を得ています。
ビル・アックマンが、市場で過度に叩かれている企業がある一方で、一部の企業だけが称賛されていると話していたのを聞いたとき、それはあなたにとって格好の獲得候補のプールになるのではないかと思います。しかし、その中にはサイバーセキュリティのドメインからは少し水平方向に外れた、遠い領域の企業も含まれるかもしれません。
どのようにして規律を維持しているのでしょうか。あるいは、今後どこかの時点で、サイバーセキュリティのドメインから外れた領域への進出を検討される可能性はありますか。
お答えしましょう。約1年半前までは、私たちは製品企業を買収し、それを当社の営業（ゴー・トゥ・マーケット）エンジンに組み込むという手法をとっていました。彼らのバックエンドを再構築し、当社の営業組織とよりうまく連携できるようにしたのです。
私にとって、ある顧客に1000万ドルを売り上げた後、2年後に再び訪問した際に2000万ドルを売り上げることができれば、それは営業コストを回収するための最も効率的な方法になります。それが私たちのモデルでした。私たちはそのプレイブックを実行し、時価総額1500億ドル規模に達するまでそれを続けました。
その後、アイデンティティ（認証）の領域に大きな変化が訪れているのを察知しました。これはエージェントの観点からも、セキュリティの観点からも重要になると判断し、3か月前に250億ドル規模の企業を買収しました。
そして現在、実は全く異なる性質のチャンスが目の前に現れています。そのチャンスとは以下のようなものです。
もし、AIを活用して世界で最も効率的な企業経営を行うことに秀でることができれば、自社の営業利益率を業界の平均水準をはるかに凌駕するレベルに引き上げることができます。もしその仕組みを解明できれば、売上総利益率や純利益率はどうなるでしょうか。
売上総利益率で90%台、純利益率で40%から50%台ということですか。
はい。もしその領域に達することができれば、もはや何をターゲットとして買収するかは問題ではなくなります。
ですから、現在の課題は純粋に「実行（エグゼキューション）」の問題です。規模の小さい大半の企業は、自社を最適化してより効率的に運営するための投資を行う余裕がありません。もし私たちが他社よりもはるかに優れた企業運営を行い、高い営業利益率を維持できれば、市場も「20%の利益率の企業を買収して、自社の仕組みで高利益率化する投資を行うのであれば問題ない」と容認してくれるでしょう。
あなたの最初のM&Aは非常に厳しいものでしたね。市場はかなり懐疑的でしたが、あなたは結果を出して彼らを黙らせました。
サイバーセキュリティの経験がない人物が、Google出身という経歴を引っ提げてエンタープライズ企業に現れたわけですから、彼らが懐疑的になるのも無理はありません。Googleを去った人々が、外の世界で成功を収める確率のトラックレコードは、実に様々ですからね。
つまり、選択肢のメニューは開かれているということですね。
AIがどのように定着していくか、そしてそれを企業内でいかに効果的に活用できるかを見極めるために、今後6か月から12か月が必要だと考えています。
多くの人々は、企業経営に必要な人員が減っていくことを期待し続けていますが、私はそれとは逆の見方を持っています。パロアルトネットワークスにおいては、テクノロジー部門の人員がこれまで以上に増加すると考えています。なぜなら、AIがあらゆる領域においてトランスフォーメーション（変革）を要求しているからです。
結果として、もしAIが存在していなかった場合よりも、現在の私ははるかに多くの技術系人材を抱えています。
皆さん、パロアルトネットワークスの最高経営責任者、ニケシュ・アローラ氏でした。ありがとうございました。
ありがとうございました。
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