AI企業が「受託」を始めた日。エンジニア、PM、デザイナーはどうこの先生きのこるか

本を出すので、それにまつわる最近の悩みや心配ごとなど。

OpenAIやAnthropicが、いよいよ現場に降りてきた。

OpenAIが開発会社を立ち上げた。企業の中に入り込むエンジニア（Forward Deployed Engineer）を送り、AIを業務の中核に組み込む会社だ。AIコンサル・エンジニアリング会社も買収する予定で、約150人のエンジニアやコンサルが最初から参加するらしい。

https://openai.com/index/openai-launches-the-deployment-company/

Anthropicも同じ方向に動いている。Blackstone、Hellman & Friedman、Goldman Sachsと組んで、Claudeを企業の中核業務に入れるためのAIサービス会社を作る。Anthropic側のApplied AIエンジニアも、その会社のエンジニアチームと一緒に動く。

要するに、モデルを作る会社が、APIを売るだけではなくなってきた。

「どうぞAIを使ってください」から、「私たちが御社をAIマスターにします」になってきているのだ。

新しい産業を作るより、すでに儲かっている産業を取りにいく

AIがあると、何でも新しく作れるような気がする。新しいサービス、新しいプロダクト、新しい産業、新しい働き方。もちろん、それはある。

でも、冷静に考えると、新しい産業を作るのはめちゃくちゃ大変だ。AIがあっても、顧客は急に増えないし、法律も急に変わらない。大企業の稟議は相変わらず遅いし、現場の人は急に新しいツールを好きになったりしない。経営者も、AIがあるからといって急にリスクを取るわけではない。

プロダクトを作るのと、産業を作るのは別のゲームなのだ。

となるとAI企業から見るて、もっと合理的な登山ルートがある。

それは、すでに成立している産業に入る。すでにお金が流れている業務に入る。すでに予算がある会社に入る。

そのほうが遥かに早い。

金融、セキュリティ、法務、会計、開発運用、カスタマーサポート、医療事務、バックオフィス。こういうところは、地味だけど固い。固いというのは、すでに誰かが困っていて、すでに誰かが払っていて、すでに誰かが儲けているということだ。

AIでまったく新しい市場を作るより、すでにある市場の利益率を変える。そのほうが、たぶん再現性が高い。

ビッグテック達は、ものすごい設備投資をすでにしてしまった。そしてさらなる投資を正当化するために、マネタイズを確実にしなければならない局面にある。OpenAIやAnthropicの全方位のマネタイズや事業戦略の裏には、そのような焦りがあると考えている。

コンビニのプライベートブランドみたいなことが起きる

この動きは、どことなくコンビニのプライベートブランド戦略に近いと思っている。

最初、コンビニは棚を貸す。いろんなメーカーの商品を置いて、どれが売れるかを見る。どの価格帯が強いか、どの地域で何が動くか、どの棚が利益率高いかを見る。

で、わかったところから自社ブランドを出す。

全部を自分で作るわけではない。OEMも使うし、メーカーの知見も使う。でも、棚と顧客接点とデータを持っている側が、儲かるカテゴリを順番に自社化していく。

AIでも、たぶん同じことが起きるだろう。

最初はAPIを出す。開発者やスタートアップやSIerやコンサルに使ってもらう。大企業にはPoCをやってもらう。その過程で、どの業界で本当に金が動くかが見える。どの業務でAIが効くかが見える。どの会社が払うかが見える。どの導入パターンが再利用できるかが見える。

そしたら、そこに自分たちで入る。直接やることもあれば、合弁を作ることもある。買収もするだろうし、パートナーも組むだろう。FDEを送り込んで現場の業務を吸い上げ、再利用できるところをプロダクト化する。

これは、AI企業からするとかなり自然な動きだと思う。

受託業界はどうなるか

ここからは予想。外したらスマヌ。でも、だいたいこうなるかなと。

日本だと、まず大手がビッグテックと組む動きをする。NTT、ソフトバンク、KDDI、NEC、富士通、日立、SCSK、TIS、アクセンチュア、デロイト、PwC、ベイカレントあたりは、ビッグテックやAI企業と組んで、国内版のForward Deployment会社みたいなものを作りにいくと思う。

単独で勝てるなら単独でやればいい。でも、モデル、計算資源、最新の導入ノウハウ、海外事例、資本力で勝てないなら、組むほうが合理的になる。ビッグテック側も、国内の基幹産業に食い込むためにはそのほうがはやいからだ。

問題は、椅子の数が少ないことだ。OpenAIやAnthropic、Google、Microsoft、Amazon、Meta、NVIDIAと深く組める椅子は限られている。結果として、組めた大手SIと、組めなかった大手SIの間には、かなり大きな差が出る。

組めた側は、最新モデル、導入ノウハウ、事例、評価手法、人材採用、ブランドで有利になる。独占禁止法に触れない範囲でも、実質的な差はかなり出ると思う。

組めなかった側はどうなるか。買収されるか、下請けになるか、ニッチに閉じるか、少しずつ縮むか。しかも、時間が経てば経つほど、買収価値は下がるかもしれない。AI導入のベストプラクティスが標準化されていけば、「その会社を買わないとわからない知見」は減っていくからだ。

つまり、買われるなら早いほうが高い。あとになるほど、データだけ、顧客だけ、人材だけ、みたいに分解される。

その後に、契約5年見直しとかで、組んだビッグSIも盤石じゃないかもしれない。

生々しく、そういう資本のゲームになりそう。

「ドメイン知識があるから大丈夫」は本当か

「でも、うちは細かい業務ドメイン知識があるから大丈夫」
「リアルのウェットな関係性があるから大丈夫」
「ラストワンマイルは人間の仕事だから大丈夫」

こういった意見は短期ではかなり正しいとは思う。

細かいドメイン知識は強い。現場の例外処理を知っている人は強い。業界の慣習や暗黙知、顧客との関係性は、簡単にはAIに入らない。

ただ、それはプレイヤー視点では、だ。

資本の視点から見ると、別の手がある。買えばいい。

ドメイン知識を持っている会社を買い、現場を観察し、業務を棚卸しし、暗黙知を形式知にし、データ化し、モデルを注入する。ウェットな関係性がある会社も同じだ。買って、役員を送り、業務を整理し、API化し、AIエージェントから呼び出せるようにする。

「ラストワンマイルは人間の仕事です」

では、そのラストワンマイルの会社を買ってAPI接続し、AIエージェントの外部スキルにします、という話になる。

配送、営業、現地対応、行政手続き、医療、介護、教育、建設、店舗運営。AIにできない仕事は、AIに接続される仕事になる。ここも楽観しすぎると危ないのではないか。

AIに置き換わらない仕事が残る、というより、AIから呼び出される人間モジュールになる。そういう感じのほうが近い。

人類に残される最後の仕事、土下座さえも「保険金ヘッジ」と「AIエージェント間示談」というアプローチで、透明化される可能性は高い。

会社は残る。でも職位は残らないかもしれない

ここがちょっと怖いところ。

細かいソリューションは、会社単位では生き残るかもしれない。でも、職位単位では残らないかもしれない。

ある業界特化の業務支援会社があるとする。その会社には顧客がいて、データがあって、現場知識があって、業界特有の例外処理がある。それは価値がある。だから買われるかもしれないし、大手AI連合の外部モジュールとして残るかもしれない。

でも、その会社にいるすべてのエンジニア、PM、デザイナー、CS、営業が、そのまま必要かというと、たぶん違う。

最初は必要だ。業務を理解するために、移行するために、教師データを作るために、例外処理を整理するために、顧客の不安をなだめるために。でも、自動更新システムができあがったらどうなるか。

自動でベストプラクティスを調べ、自動で業務フローを更新し、自動でUIを変え、自動でドキュメントを書き、自動でコードを書き、自動で検証し、自動でデプロイする。そういう製品が出た瞬間に、発注は減る。

いままでは、業務が変わるたびに要件定義をして、見積もりをして、開発会社に発注して、数か月かけて改修していた。でも将来は、「この業界の最新ベストプラクティスに合わせて」「来月の法改正に対応して」「現場の負荷が増えないようにして」くらいで終わるかもしれない。

たんにスイッチをオンにするだけ。
たんに設定を変えるだけ。
たんにAIが自動適応するだけ。

いまは大丈夫でも、自動適応製品が出た瞬間に、発注側はそっちを買う。

受託が忙しい時期は、たぶんしばらく続く。でも、それは需要増ではなく、終わりの前の移行需要かもしれない。

ソブリンAIは希望か

最後の希望として、ソブリンAIがある。

国策として国内AIを使おう。データ主権を守ろう。安全保障上、海外AIに依存しすぎるのは危ない。これはもちろん正しい。

ただ、これも万能ではないと思っている。

ソブリンAIでも、資本集約は起きる。海外のビッグテックに集約されないだけで、国内の大企業、通信会社、SIer、政府系ファンド、金融機関に集約される。つまり、中小の受託会社や個人の職位が守られるとは限らない。集約の単位がグローバルから国内に変わるだけ、という可能性がある。

さらに、もっといやなシナリオもある。

「安全保障された劣位AI」は念のため持っておく。でも、日々の経済活動では、高性能な海外AIを使う。

たしかにデータを抜かれるリスクがある。疑似植民地化するリスクがある。それでも、経済成長、研究開発、企業競争力、軍事、行政効率を考えると、使わないより使ったほうが圧倒的に成果がでるからだ。

そうなると、「ソブリン大事」と言いながら、現実には強いAIに寄っていく。

これは望ましい未来というより、起こりうる未来として見ておいたほうがいい、という話だ。

じゃあ、どうこの先生きのこるか

ここまで書くと、だいぶ暗い。

でも、別に「終わりです」という話ではない。たぶん、仕事の場所が変わる。

エンジニア、PM、デザイナーが生き残る方向は、「AIでできない作業」を探すことではないと思う。それは時間稼ぎにはなる。でも、AIでできない仕事は減るし、AIでできない仕事も外部モジュール化される。

それより大事なのは、AIを含んだシステム全体の責任に近づくことだと思う。

現場の業務を、AIが扱える構造に翻訳する。顧客の困りごとを、AI導入ではなく事業変化として捉える。AIと人間の分担を設計する。間違ったときの責任線を設計する。法務、UX、ブランド、セキュリティ、収益性のバランスを見る。現場の抵抗や不安も含めて、変化を着地させる。

こういう仕事は残る。というか、むしろ増えると思う。10年ぐらいは。

エンジニアは、コードを書く人から、業務を計算可能にする人へ。PMは、要件をまとめる人から、変化の順番を設計する人へ。デザイナーは、画面を作る人から、人間がAIを信頼し、監督し、修正できる関係を作る人へ。

このへんに移動できる人は強い。

あと、もうひとつ大事なのは、自分自身を自動更新することだ。AIに仕事を奪われるかどうかより、昨日の自分の仕事を今日の自分がAIで奪えるかどうか。毎週少しずつ、自分の作業をAIに渡し、浮いた時間で顧客、意思決定、業務、資本に近づいていく。

ここが分岐点になる気がしている。

職位を守るより、資本を積む

会社の勝ち負けは、これからかなり動く。

買われる会社もある。組める会社もある。組めない会社もある。伸びる会社もあれば、沈む会社もある。

その中で、個人が守るべきものは、職位ではなく資本だと思う。

ここでいう資本は、単にお金の話だけではない。AI、業務、事業、組織、デザイン、技術を横断して学び続ける人的資本。信頼できる顧客や仲間、専門家、経営者、現場との社会関係資本。そして、再編が起きてもすぐに不利な選択をしなくてよいだけの金融資本。

この3つを積んでおく。

会社にしがみつくより、移動可能性を上げる。職位を守るより、どの再編の中でも価値が残る場所に寄っていく。

たぶん、これがかなり大事になる。

AIで何ができるか、ではない

最近は、こういう世界観の中で、クライアントとモニョモニョ考えることが増えている。

AIをどう導入するか、という相談に見えて、実際にはもっと大きい。どの業務を変えるか。どの会社と組むか。どの領域を守り、どの領域を捨てるか。どの人材を残し、どの資本を積むか。

AI導入の話をしているようで、実際には「自分たちは産業地図のどこに再配置されるのか」という話をしている。

自社は棚を持つ側なのか、棚に置かれる側なのか。PB化する側なのか、PB化される側なのか。AIを呼び出す側なのか、AIに呼び出される外部モジュールなのか。

そういうメタなレイヤーでの、ポジショニングゲームを制さないとならない。

AIで何ができるか、ではない。
AIが入ったあとの産業地図で、自分たちはどこに立つのか。

この問いに早く向き合った人と会社から、次の居場所を作っていくのだと思う。

⋯というような時代に、この先生どうきのこるか？色々と議論した本が来週でるよ。よかったら買ってちょ。