https://www.youtube.com/watch?v=LxFPuEIs1Tk

AI導入の最前線を語る対談動画の概要

今回の動画は「AI時代のビジネス」をテーマにした対談です。株式会社Last Sceneの代表・八木と、株式会社Real us取締役の前住さんがゲストとして登場し、AI支援の最前線で見えている企業のリアルな課題と、これからのAI経営の始め方について語っています。

八木はもともとエンジニアとして大手企業で開発に携わり、自社アプリで2億円の売上を作った後、現在は上場企業のAI活用支援やAI構築支援をメイン事業としています。自社開発の営業ツールは数十社に導入されており、まさにAIの恩恵を最大限に受けている側の立場です。前住さんは上場企業向けにAIをビジネスに実装する支援を約40社に対して行っており、経営者へのマンツーマン支援も手がけています。

今のAI市場をどう見るか

ChatGPTの3.5が登場した3年前と比べると、開発現場では一人当たりが生み出せるアウトプットの量が大きく変わりました。少ない人数でも大きな売上を作り、多くのクライアントを回せる状況ができています。以前は一人の売上は頑張っても3000万円程度が限界と言われていましたが、今は一人で1億、さらにその先も狙える時代になりつつあります。

大きい企業ほど分業が進みタスクがマニュアル化されているため、AIで削減できる部分が多く、導入時のインパクトも大きいのが特徴です。また、非エンジニアでもAIを事業に実装できるようになってきており、コード生成だけでなく、領収書の収集や広告クリエイティブの作成まで一気通貫で実務に使えるレベルに到達しています。

企業のAI導入でつまずく最大のポイント

ツールは配られても使われていない

実際に上場企業を支援していると、AIツールが全社員に配られていても、ほとんどの社員は使ったことがないか、少し触った程度というのが実態です。危機感を持って推進する役員がいる一方で、現場からは「研修よりもすぐ使えるものを持ってきてほしい」という丸投げに近いニーズが多く、本質的な理解は後回しにされがちです。

権限設計というセキュリティの壁

導入で一番つまずくのは「AIにどこまでいじらせるか」という権限設計です。安全ルールを敷かないままAIエージェントを使うと、社内のファイルを消そうと思えば消せてしまいます。誰がどこまで使えるようにするのかという設計が、企業導入における最大の詰まりポイントになります。

突破口は「まず社長が使いこなす」こと

この壁を突破する方法として動画で語られているのが、全社導入よりも先に社長自身がAIを使いこなすというアプローチです。誰にどこまでやらせるかを判断するのは経営者であり、社長・取締役・経営幹部がまず使い倒すのが結局一番早い、というのが約40社の支援から見えた結論です。

現場の社員にとっては、自分の仕事をAIで置き換えると別の仕事が増えるだけに見えるため、積極的に使う動機が生まれにくい構造があります。だからこそトップが圧倒的に使いこなし、それを組織に落としていく方が、社員にも危機感が生まれ導入が進みます。

組織と採用はどう変わるのか

実際の変化として、5人で回していた開発案件が2人で回るようになったり、150人規模だった業務委託組織が60〜70人と半分以下になった事例が語られています。一方で、作業系の業務が自動化された結果、営業や事務を兼任しながら成果を出す「強い人材」が増えたという側面もあります。

採用は二極化しています。新卒エンジニアの採用数を半分以下に絞る会社がある一方、エンジニアの生産性が3〜4倍になったからこそ人を増やして事業を伸ばす会社もあります。複数プロダクトを持つ会社は採用を増やし、ワンプロダクトの会社は効率化に走る傾向があるとのことです。

AI時代に生き残るキャリアとは

業務がAIに置き換わっていく中で、動画では2つの方向性が示されています。1つは、AIを活用していろんな業務を巻き取れるジェネラリストへの転換。もう1つは、案件や売上を立てられるビジネス戦闘力を磨くことです。商談のラスト1マイルや人とのつながりから生まれる営業は、当面AIに置き換わらない領域だからです。

さらにフィジカルAI（ロボット）の進化により、ブルーカラー領域にもAIが入ってくる未来が語られています。人件費という原価が消えていくと、あらゆるサービスの価格が下がり、働くこと自体が「必ずやること」から「プラスアルファの選択」に変わっていくかもしれない、というスケールの大きな話も展開されています。

まとめ

約40社のAI支援から見えた結論はシンプルです。

・企業のAI導入で最大の壁は権限設計とセキュリティ
・突破口は全社導入ではなく、まず社長がAIを使いこなすこと
・組織はスリム化し、人材は「AIを使うジェネラリスト」か「売上を立てられる人材」へ
・小さい組織でどれだけ売上を上げられるかを追求する時代へ

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