階層制からインテリジェンスへ
Sequoia では、スタートアップの成功を最もよく予測できる要素はスピードであると考えています。ほとんどの企業は AI を生産性向上ツールとして捉えていますが、AI が私たちの働き方を根本的に変える可能性に注目している企業はほとんどありません。Block は、組織設計を根本的に見直し、最終的に AI を活用してスピードを複利的な競争優位性に変えることがどのようなものかを示しています。
組織の起源：ローマ軍団
最初の企業組織図が生まれる 2000 年前、ローマ軍は今日の大規模組織が今なお直面する問題を解決していました。すなわち、限られた通信手段で何千人もの人々を広大な距離にわたってどのように調整するか、という問題です。
その答えは、各階層で一貫した統制範囲を持つ入れ子状の階層構造でした。最小単位は contubernium（ contubernium ）で、8 人の兵士がテント、装備、1 頭のラバを共有し、 decanus（ decanus ）が指揮を執りました。10 個の contubernia が 80 人の centuria（ centuria ）を形成し、 centurion（ centurion ）が指揮しました。6 個の centuria が cohort（ cohort ）を構成しました。10 個の cohort が約 5,000 人の legio（ legio ）を形成しました。各層では、指名された指揮官が明確な権限を持ち、下からの情報を集約し、上からの決定を伝達しました。この構造（8 → 80 → 480 → 5,000）は、単純な人間の制約に基づく情報ルーティングプロトコルでした。すなわち、リーダーが効果的に管理できる人数は 3 人から 8 人程度であるということです。ローマ人は何世紀にもわたる戦争を通じてこれを発見しました。今日でも、米国陸軍の階層的指揮系統は同様のパターンに従っています。私たちは今これを「統制範囲」と呼び、地球上のあらゆる大規模組織を支配する制約であり続けています。
プロイセンの革新：参謀本部
次の大きな変化はプロイセンからもたらされました。ナポレオン軍が 1806 年のイエナの戦いでプロイセン軍を壊滅させた後、シャルンホルストとグナイゼナウ率いる改革派は、ある不快な真実を中心に military を再構築しました。すなわち、トップの個人の天才に頼ることはできない、システムが必要だということです。彼らは参謀本部（ General Staff ）を創設しました。これは、戦うためではなく、作戦を計画し、情報を処理し、部隊間の調整を行うことを任務とする、訓練された将校の専門集団でした。シャルンホルストは、これらの参謀将校が「無能な将軍を支援し、リーダーや指揮官に欠けているかもしれない才能を提供する」ことを意図していました。これは、その用語が存在する以前のミドルマネジメントでした。情報をルーティングし、意思決定を事前に計算し、複雑な組織全体のアライメントを維持することを目的とする専門家です。軍隊はまた、「ライン」と「スタッフ」の機能の区別を正式に定めました。ラインは中核的なミッションを前進させます。スタッフは専門的なサポートを提供します。すべての企業が今日でもこの用語を使用しています。
企業への適応：鉄道と組織図
軍事階層は、1840 年代から 1850 年代にかけてアメリカの鉄道を通じてビジネス世界に浸透しました。米国陸軍は、ウェストポイントで訓練を受けた技術者を民間の鉄道会社に貸し出し、これらの将校は軍事組織の思考法を持ち込みました。スタッフとラインの階層、部門構造、報告と管理の官僚的システム。これらすべては、鉄道が採用する前に軍隊で開発されました。1850 年代半ば、ニューヨーク・アンド・エリー鉄道のダニエル・マッカラムは、500 マイル以上に及ぶシステムと何千人もの従業員を管理するために、世界初の組織図を作成しました。小規模な鉄道で機能していた非公式な管理スタイルは失敗しつつありました。列車衝突事故で人が亡くなっていたのです。マッカラムの組織図は、ローマ人が使用していたのと同じ階層的論理を形式化しました。すなわち、権限の階層、定義された報告ライン、構造化された情報の流れです。これは現代の企業の青写真となりました。
科学的管理法と機能組織
フレデリック・テイラー（1856-1915）は、しばしば「科学的管理法の父」と呼ばれ、その階層内で行われることを最適化しました。テイラーは作業を専門的なタスクに分解し、訓練された専門家に割り当て、直感ではなく測定によって管理しました。これにより、機能ピラミッド組織が生まれました。これは、軍隊が開拓し鉄道が商業化した情報ルーティングシステム内での効率性を最適化した構造です。
マンハッタン計画と部門横断
機能階層の最初の本当のストレステストは、第二次世界大戦中に訪れました。マンハッタン計画では、物理学者、化学者、技術者、冶金学者、軍人が、極秘かつ厳しい時間制約のもと、単一の目標に向けて学際的境界を越えて協力する必要がありました。ロバート・オッペンハイマーはロスアラモスを機能部門に編成しましたが、それらを横断するオープンなコラボレーションを主張し、軍事の情報閉鎖的な本能に抵抗しました。1944 年に爆縮問題が深刻になると、彼はその問題を中心に研究所を再編成し、当時のアメリカ企業にはない部門横断的なチームを作り上げました。それは機能しましたが、特異な人物によって率いられた戦時中の例外でした。戦後のビジネス界が直面した課題は、この種の部門横断的な調整を日常的に行えるようにできるかどうかでした。
マトリックス組織とその後の進化
第二次世界大戦後の企業の成長とグローバル化に伴い、機能設計の規模の限界が深刻になりました。1959 年、マッキンゼーのギルバート・クリーとアルフレッド・ディ・スキーピオは、ハーバード・ビジネス・レビューに「Creating a World Enterprise」を発表し、機能専門分野と部門別ユニットを組み合わせたマトリックス組織の知的枠組みを提供しました。マービン・バウアーのリーダーシップのもと、マッキンゼーはシェルや GE などの企業がこれらの原則を実装し、中央の基準とローカルの機動性のバランスを取るのを支援しました。これが、戦後の世界経済を推進した「プロフェッショナル」、つまり「近代的な」企業となりました。
時が経つにつれ、マトリックス構造の複雑さ、硬直性、官僚主義に対処するために、他のフレームワークも登場しました。1970 年代後半にトム・ピーターズとロバート・ウォーターマンによって開発されたマッキンゼーの 7S フレームワークは、「ハードな S」（戦略、構造、システム）と「ソフトな S」（共通の価値観、スキル、スタッフ、スタイル）を区別しました。中核となる考え方は、構造的要素だけでは不十分であるということでした。組織の有効性には、戦略が実際に成功するかどうかを決定する文化的特性と人的要因全体のアライメントが必要です。
テクノロジー企業の実験
近年、テクノロジー企業は組織構造に関して積極的に実験を行ってきました。Spotify は、短いスプリントサイクルを持つ部門横断的なスクワッドを普及させました。Zappos は、管理職の肩書きを完全に廃止するホラクラシーを試みました。Valve はフラットな構造で運営され、正式な階層はありませんでした。これらの実験はそれぞれ、従来の階層の限界の一端を明らかにしましたが、根本的な問題を解決したものはありませんでした。Spotify は規模拡大に伴い、従来の管理形態に戻りました。Zappos では大幅な離職が見られました。Valve のモデルは、数百人を超える規模に拡大するのが困難であることが判明しました。組織が数千人規模に成長すると、代替となる情報ルーティングメカニズムが十分に強力でないため、階層的調整に逆戻りします。
この制約は、ローマ人が直面し、海兵隊が第二次世界大戦で再発見したものと同じです。すなわち、統制範囲を狭めると指揮階層が増え、階層が増えると情報の流れが遅くなるということです。2000 年にわたる組織革新は、このトレードオフを回避する試みでした。
AI による変革の可能性
では、何が変わったのでしょうか？
Block では、組織は人間を調整メカニズムとして階層的に構成されなければならないという根本的な前提に疑問を投げかけています。その代わりに、階層が行うことを置き換えることを目指しています。今日 AI を使用しているほとんどの企業は、全員にコパイロットを与えており、既存の構造を変更せずに少し改善しています。私たちが目指しているのは異なります。インテリジェンス（またはミニ AGI）として構築された企業です。
私たちは、従来の階層を超えようとした最初の企業ではありません。Haier のレンダンヘイイモデル、プラットフォーム組織、「データ駆動型」マネジメント。これらはすべて、同じ問題に対する真剣な試みでした。彼らに欠けていたのは、階層が存在する理由である調整機能を実際に実行できるテクノロジーでした。AI はそのテクノロジーです。初めて、システムがビジネス全体の継続的に更新されるモデルを維持し、それを用いて、以前は人間が管理層を通じて情報を中継する必要があった方法で仕事を調整できるようになりました。
これを機能させるには、企業に 2 つのものが必要です。すなわち、自社の業務に関する一種の「世界モデル」と、そのモデルを有用にするのに十分にリッチな顧客シグナルです。
企業世界モデル
Block はリモートファーストです。私たちが行うすべてのことは成果物を生み出します。決定、議論、コード、デザイン、計画、問題、進捗状況はすべて、記録されたアクションとして存在します。これは企業世界モデルの原材料です。従来の企業では、マネージャーの仕事はチーム全体で何が起こっているかを把握し、そのコンテキストを上下のチェーンに中継することです。仕事がすでに機械可読可能であるリモートファーストの企業では、AI がその全体像を継続的に構築し維持することができます。何が構築されているか、何がブロックされているか、リソースがどこに割り当てられているか、何が機能していて何が機能していないか。それが、かつて階層が担っていた情報です。企業世界モデルがその代わりを担います。
顧客世界モデル
しかし、システムの能力は、それを支える顧客シグナルの質に依存します。そして、お金は世界で最も正直なシグナルです。
人々はアンケートで嘘をつきます。広告を無視します。カートを放棄します。しかし、彼らが使う、貯める、送る、借りる、返済するとき、それは真実です。すべての取引は、誰かの人生に関する事実です。Block は、これらの取引の両側を毎日何百万件も見ています。買い手は Cash App を通じて、売り手は Square を通じて、さらに加盟店のビジネス運営データも含めてです。これにより、顧客世界モデルは、複利効果を生む正直なシグナルから構築された、顧客ごと、加盟店ごとの財務実態の理解という、稀有なものを提供します。シグナルがリッチであればあるほど、モデルは向上します。モデルが向上すれば、取引が増えます。取引が増えれば、シグナルはさらにリッチになります。
新しい企業モデル：4 つの構成要素
企業世界モデルと顧客世界モデルは、合わせて、異なる種類の企業の基盤を形成します。製品チームがあらかじめ決められたロードマップを構築する代わりに、4 つのものを構築します。
第一に、ケイパビリティ。 アトミックな金融プリミティブ：決済、融資、カード発行、バンキング、BNPL、給与計算など。これらは製品ではありません。これらは、獲得と維持が難しい構成要素です（ネットワーク効果や規制上の許可が必要なものもあります）。独自の UI はありません。信頼性、コンプライアンス、パフォーマンスのターゲットがあります。
第二に、世界モデル。 これには 2 つの側面があります。企業世界モデルは、企業が自社とその運営、パフォーマンス、優先順位を理解する方法であり、かつて管理層を通じて流れていた情報を置き換えます。顧客世界モデルは、独自の取引データから構築された、顧客ごと、加盟店ごと、市場ごとの表現です。今日は生の取引データから始まり、時間とともに完全な因果モデルおよび予測モデルへと進化します。
第三に、インテリジェンス層。 これは、ケイパビリティを特定の顧客に対する特定の瞬間のソリューションに構成し、プロアクティブに提供するものです。レストランのキャッシュフローが、モデルが過去に見た季節的な落ち込みの前に逼迫し始めているとします。インテリジェンス層は、融資ケイパビリティから短期ローンを構成し、決済ケイパビリティを使用して返済スケジュールを調整し、加盟者が融資を探そうと考える前にそれを提示します。Cash App ユーザーの支出パターンが、モデルが新しい都市への引っ越しと関連付ける方法で変化したとします。インテリジェンス層は、新しいダイレクトデポジットの設定、新しい近所向けにカテゴリが強化された Cash App Card、そして更新された収入に合わせて調整された貯蓄目標を構成します。どちらのソリューションを構築するかを決めたプロダクトマネージャーはいません。ケイパビリティは存在していました。インテリジェンス層がその瞬間を認識し、それらを構成したのです。
第四に、インターフェース（ハードウェアとソフトウェア）。 Square、Cash App、Afterpay、TIDAL、bitkey、proto。これらは、インテリジェンス層が構成されたソリューションを提供するためのデリバリー面です。これらは重要ですが、価値が創造される場所ではありません。価値はモデルとインテリジェンスにあります。
インテリジェンス層がソリューションを構成しようとして、ケイパビリティが存在しないためにそれができない場合、その失敗シグナルが将来のロードマップとなります。プロダクトマネージャーが次に何を構築するかについて仮説を立てる従来のロードマップは、あらゆる企業の究極の制約要因です。このモデルでは、顧客の現実が直接バックログを生成します。
新しい組織構造
これが企業が構築するものであるならば、では人々は何をするのかという疑問が生じます。
組織構造はこれに従い、従来の図式を逆転させます。従来の企業では、インテリジェンスは人々全体に分散され、階層がそれをルーティングします。このモデルでは、インテリジェンスはシステムに存在します。人々はエッジにいます。エッジこそがアクションの場です。
エッジこそがインテリジェンスが現実と接触する場所です。人々はモデルがまだ到達できない場所に手を伸ばします。モデルが認識できないものを感知します。直感、意見のある方向性、文化的文脈、信頼のダイナミクス、部屋の雰囲気。彼らは、モデルが単独で下すべきでない判断を下します。特に、倫理的な決定、斬新な状況、間違った場合のコストが存続に関わるハイステークスの瞬間です。世界に触れることのできない世界モデルは、単なるデータベースにすぎません。しかし、エッジはそれを調整するために管理層を必要としません。世界モデルは、エッジにいるすべての個人に、情報が指揮命令系統を上下に移動するのを待たずに行動するために必要なコンテキストを提供します。
3 つの役割
実際には、これは 3 つの役割に標準化されることを意味します。
個人貢献者（IC） は、ケイパビリティ、モデル、インテリジェンス層、インターフェースを構築し運用します。彼らはシステムの特定の層における深いスペシャリストでありエキスパートです。世界モデルは、かつてマネージャーが提供していたコンテキストを提供するため、IC は指示を待つことなく自分の層に関する決定を下すことができます。
直接責任者（DRI） は、特定の横断的な問題や機会、および顧客成果を所有します。DRI は、特定のセグメントにおける加盟店離脱の問題を 90 日間所有し、必要に応じて世界モデルチーム、融資ケイパビリティチーム、インターフェースチームからリソースを引き出す完全な権限を持つことがあります。DRI は特定の問題に留まることも、新しい問題を解決するために別の場所に移動することもあります。
プレイヤーコーチ は、構築と人材育成を組み合わせます。彼らは、主な仕事が情報ルーティングであった従来のマネージャーを置き換えます。プレイヤーコーチは依然としてコードを書いたり、モデルを構築したり、インターフェースをデザインしたりします。また、周りの人々の成長にも投資します。ステータスミーティング、アライメントセッション、優先順位交渉に日々を費やすことはありません。世界モデルがアライメントを処理します。DRI 構造が戦略と優先順位を処理します。プレイヤーコーチはクラフトと人材を処理します。
恒久的なミドルマネジメント層は必要ありません。かつての階層が行っていた他のすべてのことは、システムが調整し、誰もが仕事と顧客にはるかに近い役割でエンパワーメントされます。
結論：Block のビジョン
Block はこの移行の初期段階にあります。それは困難なものであり、その一部は機能する前に壊れる可能性が高いでしょう。私たちが今これについて書いているのは、すべての企業が最終的に私たちと同じ問いに直面する必要があると信じているからです。すなわち、あなたの会社は、本当に理解するのが難しい何かを理解していますか？そして、その理解は毎日深まっていますか？
答えが「何もない」なら、AI は単なるコスト最適化の物語です。人員を削減し、数四半期は利益率を改善し、最終的にはよりスマートな何かに吸収されます。答えが「深い」なら、AI はあなたの会社を強化するのではありません。それはあなたの会社が実際に何であるかを明らかにします。
Block の答えは経済グラフです。数百万の加盟店と消費者、すべての取引の両側、リアルタイムで観察される金融行動。この理解は、システムが動作するたびに複利効果を生みます。私たちは、この背後にあるパターン、すなわち階層ではなくインテリジェンスとして組織化された企業は、今後数年間にわたってあらゆる種類の企業の運営方法を再形成するほど重要であると信じています。Block は、このアイデアが理論以上のものであることを示すのに十分なところまで来ています（ただし、私たちのアイデアをストレステストし改善するために、議論やフィードバックを歓迎します）。
企業が速く動くか遅く動くかは、情報の流れに基づきます。階層とミドルマネジメントは情報の流れを妨げます。2000 年にわたり、ローマ軍団の contubernium から今日のグローバル企業に至るまで、私たちには真の代替手段がありませんでした。8 人の兵士がテントを共有するには decanus が必要でした。80 人には centurion が必要でした。5,000 人には legate が必要でした。問題は、階層が必要かどうかではありませんでした。問題は、それらの階層が行うことに対して人間が唯一の選択肢であるかどうかでした。もはやそうではありません。Block は次に来るものを構築しています。
