OpenAIが発表した新プラットフォーム「Frontier」は、企業におけるAIエージェント導入の障壁を打破する戦略的転換点である。従来、高度なAIモデルは存在していたものの、企業固有のデータやワークフローへのアクセス不足により実務への統合が困難であった。Frontierはこの課題を解決すべく、企業の各種データベースやコミュニケーションツールを統合し、AIエージェントに人間従業員と同様の作業環境を提供する。同時期にAnthropicもOpus 4.6と新機能を発表し、同じ市場を狙う姿勢を示した。イーロン・マスクも「人間エミュレーション」の概念について語り、デジタル労働力が数兆ドル規模の市場を生み出す可能性を示唆している。これらの動きは「労働のサービス化(Labor as a Service)」という新たなパラダイムへの移行を示唆しており、経済システムと雇用構造の根本的な変革が迫っていることを物語っている。
Frontierの登場と業界の動向
今日、OpenAIがFrontierを発表しました。これは今後提供していく内容において、かなり大きな戦略的転換を示すものです。OpenAIがFrontierを発表してから1時間後、AnthropicがOpus 4.6といくつかの新機能を発表し、彼らもOpenAIとほぼ同じ領域をターゲットにしていることを示しました。そしてほぼ同じタイミングで、イーロン・マスクの新しいインタビューが公開され、多くのことが語られていますが、その中でも人間のエミュレーションについて触れられています。
ご覧いただくとわかりますが、これら3つの発表はすべて、まったく同じことについて語っているのです。これから向かう方向性についてのヒントとなる短いクリップをご紹介しましょう。
もし人間エミュレーターがあれば、基本的に一夜にして世界で最も価値のある企業の1つを作ることができますし、収益として数兆ドルにアクセスできることになります。決して小さな金額ではありません。
つまり今日の収益数字は、実際のTAM(獲得可能な市場規模)と比べると、すべて端数のようなものだということですね。だからTAMに注目すべきだと。実際、現在時価総額で最も価値のある企業について考えてみると、彼らのアウトプットはデジタルなんです。
Nvidiaのアウトプットは台湾へのFTPファイルです。
デジタルですよね。
非常に難度が高く価値のあるファイルではありますが。
そのようなファイルを作れるのは彼らだけですが、文字通り彼らのアウトプットはそれです。台湾にファイルをFTP転送しているんです。
FTPで送っているんですか?
そう信じています。
ファイル転送プロトコルだと思いますが、間違っているかもしれません。でもとにかく、台湾に送られるビットストリームです。
Appleは電話を作っていません。彼らは中国にファイルを送っているんです。Microsoftは何も製造していません。Xboxでさえアウトソースされています。繰り返しになりますが、彼らのアウトプットはデジタルです。Metaのアウトプットもデジタルです。Googleのアウトプットもデジタルです。つまり私たちは基本的に、人間をエミュレートするという考え方、あるいは労働のサービス化に向かっているわけです。
過去にSaaS、つまりソフトウェア・アズ・ア・サービスがあったように、今度は労働のサービス化があるのです。
OpenAIのFrontierが解決する課題
では、OpenAIのFrontierについて話しましょう。彼らが発表したこの真新しいものについてです。OpenAIは、これらの賢いAIモデルが企業や法人の環境でどのように機能するかについて、かなり大きなボトルネックがあることを特定しました。これらのモデルは非常に賢いのですが、お聞きになったことがあるかもしれませんが、多くの企業が実際に自社のワークフローに実装するのに非常に苦労しています。
彼らがこれらのAIエージェントを効果的に展開するのに苦戦する理由は、働くべき特定の企業についてのコンテキストを見逃すことが多いからです。企業について必要なデータすべてから隔離されていることが多く、実際に仕事を完了させるために必要な手段も持っていません。そしてFrontierは、まさにそのギャップを埋めるために構築されている橋のように感じられます。
何よりもまず、接着剤のようなものを使って企業のすべてのもの、データベース、Slackコミュニケーション、顧客管理など、これらの企業のデータの多くが異なる部門にサイロ化されているものを接続するという考え方です。ここでの考えは、それらすべてを統一し、これらのAIエージェントにアクセスを与えることです。これはセマンティックレイヤー、つまり理解レイヤーのようなものです。
そしてその上に、これらのAIエージェントに何かを実行する能力、行動を起こす能力を与えているのです。人間がするのと同じようにコンピューターを使えるようになります。コードを書き、コードを見て、コードを実行し、ファイルを管理し、ソフトウェアをナビゲートできるのです。そしてこの新しいアプローチは、これらのAIエージェントを新入社員と同じように扱います。
ただ起動してプロンプトを与えるのではなく、オンボーディングするのです。人間のマネージャーがいて、エージェントが業務を進める様子を見守り、間違いを犯したときに修正します。フィードバックループがあるわけです。これもまた、人間の従業員をオンボーディングするのと非常に似ています。それがOpenAIがFrontierで取っているアプローチなのです。
企業が直面するシャドーAI問題
彼らはこれらの企業にとって巨大な問題を解決しています。過去に私たちは、多くの職場や企業に存在するシャドーAI経済について話してきました。その考え方は、従業員のほぼ98%、これはアメリカだけを調べたものだと思いますが、世界のほとんどで似たようなものだと確信していますが、98%の従業員が職場で非公認のAIアプリを使用しているということです。
IT部門が「ChatGPTなどを仕事の手助けに使わないでください」と伝えたとしても、会社がそれらのツールにお金を払っていなくても、従業員はそれらを使い続けます。自分のお金で購入し、多くの場合会社の方針に反して、仕事を完了させるために使っているのです。
企業が提供し検証済みのAIツールを使用しているのはわずか20%の人々だけです。80%の従業員は、仕事を完了させるために必要な他のAIツールを何でも使っています。そしてこの巨大なギャップ、これがシャドーAI経済です。人々が個人的なツール、未検証のツールを使用しているのです。これは単にインターンや下位の人々だけではありません。
経営幹部やシニアマネジメントの93%が、一般労働者の約60%と比較して、これらのAIツールを使用しています。そして従業員のほぼ半数が、機密データをチャットボットに入力して共有していることを認めています。つまり、多くの企業がある種の危機モードにあるのです。これらのツールが使われていることを知っていて、おそらくかなり深刻なセキュリティ上の影響があることを知っているからです。
従業員を助け生産性を向上させるためにAIを使いたいと思っています。しかし私たちがここでMITなどによるいくつかの研究を取り上げてきましたが、それらは大きなギャップがあることを示しています。これらの企業は、このテクノロジーを採用して自社の企業ワークスペースに適合させる方法をまだ見つけていないのです。
OpenAIの実装戦略
OpenAIがやっていることは、おそらくある種の素晴らしいことです。実行がどうなるかはこれから見ていくことになりますが、彼らは基本的に現地に人を派遣しているのです。つまり、自社で訓練されたエンジニアをこれらの企業に送り込み、もちろんOpenAIインフラの上でセットアップと運用を支援しているのです。そして彼らは、State Farm、Uberなど、すでに参加している非常に多くの大企業を発表しています。
私たちが彼らのやっていることを理解するために使える2つのメンタルモデルがあります。1つは、彼らが基本的にコンピューター用のWindowsやApple、Linuxのような独自のオペレーティングシステムを構築しているということです。これはこれらのエージェント労働力を実行するためのOpenAIオペレーティングシステムになるでしょう。
彼らはまた、OracleやSalesforceのような他のAIエージェント企業が、今日発表されたばかりのFrontierフレームワーク、つまりOpenAIインフラの上に構築することを期待して、オープンスタンダードを使用しています。そしてここには非常に大きな先行者利益があるかもしれません。なぜなら、この分野で他の企業と競争していて、そのうちの1社が最初にこれらのAIエージェントをオンボーディングし、時間をかけてその企業の環境内でどのように動作し、適切に実行するかを訓練していくとしたら、エージェントは学習しているわけで、そのエコシステム全体がより成熟していきます。一方、別の企業がそれをしていない場合、その生産性のギャップは非常に非常に大きくなる可能性があるからです。
xAIの人間エミュレーション戦略
舞台裏では、xAIでも同じようなことが起こっているようです。彼らもその方向に進もうとしています。それがマクロハード組織全体が目指していることです。最近、xAIの従業員とのインタビューがありました。彼の名前はスリーン・ゴーリーです。素晴らしいインタビューをしました。
彼はxAIについてかなり多くのことを明らかにしましたが、数日後に彼はxAIを退社すると発表しました。多くの人々は、彼がインタビューで話しすぎたために解雇されたのだと受け取ったと思います。そしてそれが、私が聞いた人間のエミュレーションについての最初の言及だと思います。
つまり、xAIまたはオルグチャートにAIエージェントがいて、彼らは人間のように振る舞うという考え方です。コンピューターを使い、メールをやり取りします。そしてこれは時々、絶対に陽気な状況を生み出します。会社で働いていて、彼らが使っているメッセージングプラットフォームで誰かにメッセージを送り、従業員の誰かがあなたに「私のデスクに来てくれませんか? これについて話しましょう」と言ったとします。
実際にxAIでこれが起こったそうで、従業員がそこに行くと、デスクがなく、人間もいないのです。そして彼らはエンジニアの1人に話しかけて「この従業員が来るように言ったんですが、どこにいるんですか?」と聞きます。エンジニアは「ああ、それは私たちのエミュレートされた人間の1人です。彼らは実際には存在しません。AIエージェントです」と答えます。
彼らはオルグチャートに載っていて、私たちのシステム上にいます。実際には今ここに物理的に存在していません。存在しないのです。そして、その考え方は、人間がコンピューター上でできることすべてを実行できるAIエージェントを設計することです。
また、このインタビューにはいくつかのヒントがあります。彼らがこの人物を解雇したのは、おそらく話しすぎたからだというのは私にとって理にかなっています。なぜなら、多くのことをOpenAIからは聞いたことがなく、彼らは内部でやっていることについてかなり秘密主義的な傾向があるからです。しかし、xAIが将来のモデルを訓練する考え方は、基本的に人間がコンピューター上でやっていることすべてを模倣することです。
コンピューター上で作業していて、何かをクリックすると、そのデータがすべて収集され、それが基本的に実際の実在する労働者のデジタルツインのようになるモデルを訓練するために使用されます。デジタル環境で労働者のアウトプットをシミュレートできれば、効果的に巨大な巨大な企業のアウトプットを再現できるという考え方です。
デジタル労働力の潜在的市場規模
イーロンがあのクリップで言っていたことを考えてみてください。Googleのアウトプットはデジタルです。Metaもデジタルです。Nvidiaでさえそうです。それは少し無理があるかもしれませんね。Nvidiaがやっていることは台湾にファイルをFTP転送するだけだという考え方は。基本的に彼が言っているのは、Nvidiaが設計図や仕様を考え出して、それを台湾に送って様々なAIチップ、GPUなどを生産してもらっているということです。
でもそれは真実からそれほど遠くないかもしれません。彼らがそれらのチップをどのように設計しているのか、実際には知りません。CADソフトウェアですべて行われている可能性は十分にあります。Nvidiaで何らかの物理的なテストがあるはずだと思います。わかりません。しかし重要なのは、実際のアウトプットを生み出す価値の大部分は、人間によってコンピューター上で行われていると確信しているということです。
実際に行わなければならない物理的なもののある割合は確かにありますが、多くはコンピューター作業です。それはGoogleやMeta、Apple、Microsoftにとって100%真実であり、直感に反しますが明らかにNvidiaにとっても真実です。確かにTeslaやSpaceXのような、非常に大きく重要な物理的要素を持つ企業と対比することができます。
Teslaは物理的に自社の車を生産し、製造しています。単に設計図や仕様、デザインを考え出して、それを他の場所に送って生産してもらっているだけではありません。Teslaの一部は実際に車を生産することです。SpaceXの一部は、すべてのロケットと彼らが行わなければならないすべての物理的なものを生産することです。
一方、それはAppleやMicrosoft、たとえばXboxにとっては当てはまりません。彼の理論、彼のテーゼ、何と呼びたいかはともかく、従業員をエミュレートできれば、人間をエミュレートできれば、TAM、つまり獲得可能な総市場規模は数兆ドルであり、それは人間の従業員を自動化またはエミュレートできた場合に得られる収益の額だということです。
確かにOpenAIを見ていると、彼らのFrontierは明らかにそれと非常に似たものです。ほとんど人事部門のように考えることができますが、AIエージェント用のものです。彼らは大企業に入り込み、人事部門のようになりたいのですが、エージェント用です。エージェントを訓練し、オンボーディングを行い、さまざまなスキルを与え、彼らを管理します。その企業はOpenAIに収益の何パーセントかを支払います。過去にソフトウェア・アズ・ア・サービスがあったのと同様に、ここでも何か似たようなものになるでしょうが、それは労働のサービス化です。OpenAIが労働を行うAIエージェントを提供し、OpenAIはその労働の継続的な提供に対して支払いを受けます。
Anthropicの対抗策と市場の反応
Anthropicは非常に非常に似たことをしています。今日のOpus 4.6のリリースでそれを見ました。彼らはまたエージェンティック・チームを立ち上げています。様々なプラグインを持つClaude Co-workも立ち上げています。そして人々はそれを感じています。株式市場が反応しています。
これはしばらくステルスモードで進行していましたが、今はますます多くの人々がこれに目覚めていると思います。これらのデジタルツイン、これらのAIエージェント。人々は少し否定的だったと思います。これまでのところ。しかし今、私たちはそれが実際にState Farmのような場所を持つ実在の企業と相互作用しているのを見ています。
そしてそう、おそらくこれに対する反応を見ることになるでしょう。何が起こっているのかを人々が理解するにつれて、いくらかの反発があるでしょう。GoogleとGoogle DeepMindは、この特定の側面についてあまり話していません。しかし、Google DeepMindの共同創設者の1人であるShane Leggが最近、確か「チーフAGIエコノミスト」と呼ばれる役職を雇ったことに気づきました。
そしてインタビューの1つで、彼は基本的に、社会における人間が資源と引き換えに労働を提供するという考え方、つまり仕事と経済、そしてそれに関わるすべてのものについて語りました。彼は、そのシステムが今後来るものによって本当にひどく混乱するだろうと言っています。だから私たちはこの新しいAI経済がどのようなものかを考え始める必要があるのです。
もちろん、ここのこのチャンネルでは、それについてかなり話してきました。なぜなら、これについて本当に真剣に考えている賢い人々が十分にいないように思えるからです。移行がどのように行われるかを説明する経済モデルがありません。人々はUBIか何かを投げ出すかもしれません。そう、それは良さそうに聞こえるかもしれませんが、もう少し具体的なもの、これらのものが引き継ぎ始めるにつれて移行を本当に導いてくれるものが必要です。物事が軌道を外れないようにするためのプレイバイプレイのようなものは何でしょうか。
経済システムの転換期への懸念
私は、私たちの政治家がこの移行を賢明にナビゲートできるとは思いません。彼らのほとんどは年を取りすぎています。あまり技術に精通していません。彼らはあまりに近視眼的で、おそらく古い見方にあまりに固執していて、第一原理から物事を考えることができないのです。
政治家がこれをナビゲートする方法について何か素晴らしいアイデアを思いつくとは思いません。それに賭けはしないと言っておきましょう。これまでのところ、サム・アルトマンが彼のブログ投稿「Moore’s Law for Everything」で、物事がどのように機能するかについての潜在的な提案を提示しました。私はその多くが好きでした。その一部が。
Google DeepMindで、これを調査しようとして雇用しているように見えるという事実。それは非常に楽観的です。それは非常に良いことです。有望です。しかし、もっと必要だと思います。なぜなら、これらのエミュレートされた人間やその他のものによって仕事がなくなり始めると、人々はパニックになるからです。これはすべて悪いことだ、何も良いことはないと考えるでしょう。
そして私は、社会として、私たちには何らかの答え、何らかの計画、少なくとも未来がどのように見えるかについての理論が必要だと思います。たとえ私たちがどこに向かっているのかというビジョンだけを持っていたとしても、それ自体がおそらく前進するためにはかなり良いものになるでしょう。このチャンネルで何度も言ってきましたが、私は希少性を取り除き、人々がより多くの豊かさを持てるようにするという点で、AIの長期的な見通しについて非常に楽観的です。
長期的には楽観的です。短期から中期、つまりその移行期についてはあまり楽観的ではありません。私たちは人間として、社会としてそれをうまく処理する装備が整っていないと思います。私たちはパニックになり、動揺する傾向があり、感情的になりすぎる傾向があり、少し欲深くなる傾向があります。この移行は本当に私たちを試すことになると思います。
それを管理できるのでしょうか、それともディストピア的な未来に陥るのでしょうか。
シンギュラリティの始まり
5日ほど前、私たちはシンギュラリティに入り始めていると言いました。そして多くの人々は「いや、それはナンセンスだ。すべて大丈夫だ。何も変わっていない。物事はこれまでと同じように推移している」と言いました。それ以来、市場の暴落・調整がありました。このようなものがリリースされています。Opus 4.6は能力においてかなり大きな飛躍のように思えます。出てきているものの量が膨大だったため、10分ほどしか試していませんが、物事が加速しているように感じます。
興味深い時代が待っています。OpenAIからこのFrontier関連でオンボーディングされている企業のいずれかで働いている方がいらっしゃれば、コメントで教えてください。何か見たことはありますか? 何か聞いたことはありますか? もちろん話せる範囲で、その実際のプロセスはどのようなもので、どのくらい続いているのでしょうか。なぜなら、私たちは今それについて知ったばかりですが、すでに多くの大企業に導入されているからです。だから興味があります。これは6ヶ月、1年続いているのでしょうか? コメントで教えてください。
そしてここまでご覧いただいた方、視聴いただき本当にありがとうございました。次回お会いしましょう。
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