「AIで直接儲けるより、AIを使って既存の事業を儲けさせる方が筋がいい」
DMM会長の亀山敬司さんと、noteのCXOの深津貴之さんの対談が、AI時代の稼ぎ方の本質だらけだったので、今日は僕なりにまとめます。
結論から言うと、狙い目は「AIそのもの」じゃありませんでした。
まず、深津さんが一番怖いと言っていたのがこれ。
「AI単独のサービスは、8割ぐらいの確率でOpenAIとかビッグテックの、普通に頭が良くなった基盤モデルとボッコボコに競合する」
ちょっと便利なAIツールを作っても、1年後にはその機能が本体に取り込まれて、無料で公開されている。亀山さんも「中小のAIビジネスは難易度高め」とバッサリでした。
「AIの時代かもしれないけど、AIのスタートアップの時代かどうかは微妙」
この一言、かなり本質だと思います。
じゃあどこで稼ぐのか。答えは「何々×AI」です。
物流×AI、工場×AI、ビル×AI。AIを主役にするんじゃなくて、既存の事業をAIで儲けさせる側に回る。
先日、元ヤフー社長の小澤隆生さんも別の対談で「起業するなら何々×AI一択」と話してましたが、第一線の人たちの結論はここで綺麗に揃ってます。
で、深津さんの説明で一番ゾクッとしたのが、「課金と労働力が一瞬で交換できるようになる」という話。
今までは、人手を増やしたければ採用を出して、面接して、教育して、人が増えたらオフィスも増やす。何ヶ月もかかるし、コストだらけです。
AIエージェントがもう少し賢くなると、これがこうなる。
「課金しました、今日は開発力1万です」
「開発が終わったら、開発力を10に減らして営業を100万にします」
シミュレーションゲームみたいに、社内の労働力の配分をスライダーで動かす世界。労働力が、採用じゃなくて課金で、0から無限まで一瞬で調整できるようになる。
この世界で人間側に起きるのが、「スーパー副業」だそうです。
AIエージェントを束ねて命令できる人なら、命令書と業務オペレーションの設計さえやれば、あとはAIが回してくれる。だから、でかい会社のそこそこの地位の人が、副業で2、3社同時に部長をやれるようになる。
できる人は、ますます引っ張りだこ。
企業側も、新卒をゼロから育てるより、「AIで自分の商売を作った経験のある人」を幹部として引き抜く流れになる。名門大学卒で業務を数年やっただけの人より、どこかでスタートアップをやってた能動的な人、という基準です。
逆に、危ないと名指しされていたのがコンサルでした。
亀山さんの読みはこうです。
不確実な時代、大企業は社員を増やすリスクを嫌って、外注や派遣やコンサルを使う。だからこの2、3年は伸びる。でも、ある時バサッと切られる。
深津さんも同意見で、「準知的労働で、教育期間や訓練期間が長い仕事は、AIがライバルになりやすい」。
今は花形で、給料も高い。でも「景気がいいから」で行くと、ただのフリーランスになる可能性がある。行くなら、現場の泥臭いところから上流設計までできる側に進化する覚悟が要る、と。
亀山さんいわく、同じ能力なら今は大手企業にいる方が、しばらくは守られる。大手はコストを削るとき、先に外部から切っていくからです。
じゃあ、今から選ぶならどこなのか。
深津さんの答えが面白くて。
「商社の方が面白いんじゃないか」
理由はこうです。商社では、企画から入って、商流、物流、お金の流れまで全部学べる。で、この後の時代は、学んだ先の実務を全部やってくれるAIがやってくる。
つまり、「1人社長」になるための基礎スキルが全部身につく環境。実務はAIに任せて、自分は全体を設計する側に回れる。
亀山さんの補足も実践的でした。
大手商社は分業化が進んでるから、それなら100人ぐらいの会社に入って、社長の横で上流から下流まで全部見る方がいい。起業しないなら、社長と直接話せる距離の会社に入っておけ、と。
市場の選び方の話も出てました。
農業、林業、漁業みたいにIT化が遅れてる領域に、そこにしかないデータを入れた特化型のAIを持ち込む。あるいは、首都圏の外の県で、地域を独占してる工場やホテルや旅館やスーパーに最新のAIを入れて、地域ごと勝負する。
畳屋さんとか盆栽みたいな、市場が小さめの領域も強い。狭いから、大手が相手にしに来ない。
実はDMM自体がこの戦い方で、「1位が取れそうなニッチだけを攻めて、人事や総務や法務だけ共通化する。ニッチが60個まとまれば、まあまあ大きくなる」という発想で来た会社なんだそうです。
プロダクトを作る人向けには、もっと具体的な指針もありました。
深津さんは出資先に、「使ってもらうAIは作るのをやめて」と言ってるそうです。
注力すべきは、使わなくても勝手に起動して仕事をするタイプのAI。
例えば、Googleカレンダーを定期的にチェックして、ミーティングの前に「これから会う人はこういう人で、こういう会社です」というサマリーを勝手に貼っておいてくれる、みたいな。
新しいアプリを作るんじゃなくて、SlackやLINEやメールみたいな普段のツールに埋め込む。この「トリガー型」の方が筋がいい、と。
というのも、ほとんどの人はAIにお題を立てられないんですよね。現状をうまく説明できないし、自分が本当に欲しいものも言葉にできない。そこをユーザーに投げっぱなしなのが、今のAIの課題。
そして性能自体は、あと1、2年でどれを使っても頭が良すぎて差がなくなる。
勝負は性能じゃなくて、意識しなくても業務に入り込んでくる設計になる。
最後に、AIに食われない側の話です。
亀山さんは「スマホで見れるものは、ほぼほぼやばい」と言います。
AI製のコンテンツが大量に流れ込んでくると、100億かけて作ったものが、5、6万円で作られた100万個のコンテンツに埋もれる。どれが本物かも分からなくなって、作り手が馬鹿馬鹿しくなる世界です。
逆に価値が上がるのは、キャンプ、バーベキュー、コンサートみたいなリアルの体験。
そして、過程を商品にする「プロセスエコノミー」。
絵なら、完成した画像で勝負するんじゃなくて、完成するまでのライブドローイングをお酒を飲みながらみんなで見る。SNSの投票で意見を聞きながら、完成までのプロセスにみんなが参加できるようにする。
結果だけで勝負すると、AIとぶつかる。過程と共有体験は、AIには奪いにくい。
タレントの世界も、スキャンダルのリスクがなくて24時間働けるAIタレントの方が、企業として合理的になっていくという話も出てました。だからこそ余計に、人間に残るのは「集まって、感想を言い合う」側なんだと思います。
締めの亀山さんの言葉が、一番良かったです。
「降りられないゲームなのが厄介」
AIが広がる世界に思うところはあっても、他がやる以上、やらない選択肢はない。だったら、と続きます。
「どうせ失敗するんだよ。10回ぐらい失敗した後になんとかなるから、失敗を積み重ねてほしい。やり抜く以上に、始めること」
明日からやることに落とすなら、この2つかなと思います。
1つは、自分の業界で「AIそのもの」じゃなくて「自分の現場×AI」の掛け算を1つ考えてみる。現場を知ってる人にしか作れない掛け算が、一番競合しにくい。
もう1つは、画面の中で完結してる仕事をしてるなら、過程や体験をどう商品にできるかを考えてみる。
始めた人から、失敗の10回を消化していけます。
あなたの現場には、どんな「×AI」がありますか。
