アマゾンCEO：AI事業の年間売上高が250億ドルを突破、AWS創業期の成長率の数百倍、2200億ドルを投資しても需要に応えきれない
Tapbit Wire最近、アマゾンCEOのアンディ・ジャシー氏が著名なベンチャーキャピタルa16zのポッドキャストに登場し、共同創設者ベン・ホロウィッツ氏と深く掘り下げた対談を行った。このインタビューでジャシー氏は、生成AIの波におけるアマゾンの戦略的展望を包括的に明らかにした。
テック大手の底なしに見える資本支出に対するウォールストリートの懸念に対し、ジャシー氏は最も直接的な市場フィードバックを提示した：需要は減速どころか、将来の供給能力を急速に超えている。さらに、AI市場における現在の「バーベル型」需要構造を詳細に説明し、企業向けAIアプリケーションを真に実現するには、推論計算コストをさらに1桁下げる必要があると明言した。
「220億ドルを支出しても、依然として多額の需要が満たされない」
市場が最も懸念している核心課題は、数百億ドル規模に及ぶ大手企業の資本支出が、過剰な埋没費用に転化するかどうかだ。ジャシー氏は驚異的な受注データで市場の疑念に直接応えた。
「今年だけで2200億ドルを支出しても、依然として意義ある需要の大部分が満たされない。」ジャシー氏は、現在の計算資源における極端な需給不均衡を率直に指摘した。「オンデマンドサービス用に常に一定割合の計算能力を確保していますが、2026年の容量はすでに完売、2027年もほぼ完売、2028年の大部分もすでに予約済みです。」
事業成長の観点から見ると、AIがもたらす成長曲線は極めて急峻だ。ジャシー氏は、AWS（Amazon Web Services）の初期成長速度と現在のペースを比較した。「AWSの最初の3年間は急速に成長していると感じており、年間売上高は約6,000万ドルでした。しかし、今回の生成AIの波では、AWSのAI事業の3年目までの年間売上高はすでに250億ドルを突破しています。そのスピードは当時の数百倍であり、これまで見たことのないほどです。」
資本市場の懸念に対処するため、ジャシー氏はデータセンター投資のキャッシュフロー循環ロジックを説明した。データセンター建設投資は2年前から行う必要があるが、寿命は最大30年である一方、サーバーやネットワーク機器の調達は数か月前でよいと述べた。つまり、顧客需要を非常に明確に把握できるという意味だ。「もし実際にデータセンターを満たす必要がなくなると判断すれば、サーバーやネットワーク機器を購入しない。ほとんどのサーバー契約は5年で、通常3年で損益分岐点に達する。このキャッシュサイクルにより、このような高速成長においては初期の自由キャッシュフローが一時的に圧迫されるが、すべてが稼働すれば収益は極めて大きい。」
データセンター論争への反論：「ゴルフコース2日分の水使用量＝当社年間使用量」
米国では、データセンターのエネルギー消費や環境問題が政治的論争へと発展しつつある。ジャシー氏はこれを強く反論し、国家競争力というマクロなレベルにまで引き上げた。
「今我々が経験しているインフラ整備は、1950年代の米国における高速道路・橋梁建設と同規模です。米国、ひいては世界全体が、データセンターを建設しないというコストを負担することはできません。さもなければ、中国のような国がすべての主導的地位と規範を築き、これは国内でも国際的にも受け入れがたい事態です。」
環境批判に関しては、ジャシー氏は衝撃的な事実データを提示した。「政界関係者や投機家が単純な『悪役』を探そうとするため、神話と虚偽の間にある主張が多数流布しています。実際、ゴルフコースやアーモンド栽培の水使用量は、データセンターをはるかに上回ります。具体例として、ゴルフコースの水使用量は当社の200倍であり、2日間で当社の年間使用量を超えます。」
また、バックアップ発電機による汚染は大きく誇張されていると付け加えた。「発電機の汚染レベルは常に定格出力で稼働しているかのように登録しなければならないが、実際には年間0.1％（約10時間）しかメンテナンス以外で稼働していません。」
AI需要の「バーベル効果」と推論コスト削減の核心ロジック
具体的なAI需要を分析する際、ジャシー氏は比喩的な「バーベル理論」を提案し、アマゾンが自社開発チップ戦略を貫く理由も説明した。
「バーベルの一端は、膨大な計算リソースを消費するAI研究ラボ、もう一端はカスタマーサポートや業務プロセスの自動化など、コスト削減・生産性向上を目的とした企業向け利用です。そしてバーベルの中間には、現在の企業の実稼働ワークロードがあります。大多数の企業はまだ（AI推論を）採用していませんが、今後5～7年で、既存の企業アプリケーションのほとんどが推論技術を深く活用すると確信しています。」
しかし、「バーベルの中央」にある広大な市場を活性化させるには、価格が最大の障壁となる。
「過去数年で推論コストは大幅に低下しましたが、私の見解では、まだ1桁高すぎます。」ジャシー氏は強調し、「企業に既存のCPUアプリケーションをAIアクセラレーター向けに書き直すよう求める場合、コスト差が大きければ、そのハードルは極めて高くなります。しかし推論コストを下げられれば、ハードルは大きく下がります。だからこそ、当社は自社開発チップ事業に注力しています。」
ジャシー氏は2015年のチップ設計会社アナプルナ・ラボズの買収を高く評価し、「アマゾン史上、最も成功した買収であり、2番目と呼べるような競合すら存在しません」と述べました。同氏によると、自社開発のGravitonプロセッサー（他社x86プロセッサー比で40％コスト効率向上）およびTrainium AIアクセラレーター（30～40％コスト効率向上）を通じ、アマゾンは計算能力コストを積極的に引き下げています。
組織再編：6人のエンジニアが1年間で40人分の仕事を遂行、全製品をゼロから再構築
AIは外部への計算能力供給に加え、アマゾンという巨大マシンの内部運営も再構築しており、人事構造と製品開発ロジックがまず変化しています。
ジャシー氏は衝撃的な内部事例を共有しました：ベドロック（アマゾンのAI推論サービスプラットフォーム）チームが、わずか6人のエンジニアで76日間で推論エンジンを再構築した一方、従来は40人が1年間かけて行っていました。
「これは全員の目を開かせました。」とジャシー氏は率直に語りました。「今後、同じ作業を行う人数は、今日より少なくなるでしょう。人材が不要になるとは言いませんが、事業規模が拡大するにつれ、過去ほど人的リソースを投入しなくてもよくなります。チームは小規模化し、モデルが作業の80％を代行できるため、メンバーは横断的・多機能的に働く必要があります。」
製品レベルでは、ジャシー氏は漸進的改善ではもはや不十分であり、「ゼロから再構築する」勇気が不可欠だと考えています。
「アレクサのような製品は、開発当初『脳』が非常に革新的でしたが、生成AIの登場により、その能力の境界線は完全に変わりました。優れた顧客体験を実現するには、アレクサの『脳』を根本から作り直さねばなりません。」
アレクサだけでなく、ジャシー氏は今後数年で、小売、プライム・ビデオ、音楽などアマゾンのコア消費者体験すべてがAIと連携して徹底的に再設計されるべきだと指摘しました。「チームは誇りや歴史的負担から『以前試したが失敗した』と抵抗することが多いですが、この（再構築）プロセスは痛みを伴うものであり、避けて通れません。漸進的改善のみを考えていれば、3～5年以内に淘汰されます。」
以下はポッドキャスト全文の翻訳です：アンディ・ジャシー 00:00
今年2200億ドルを投資しても、需要の相当部分を満たせないまま残っています。私たちは常にオンデマンド利用向けに余剰容量を確保していますが、2026年はすでに完売、2027年もほぼ完売、2028年も大部分がすでに予約済みです。
アンディ・ジャシー 00:14
金融市場は『世界にはこれだけの資金はない』と言っていますが、この世界で私たちが行うあらゆること——株式市場、銀行、医療——すべてデータセンターに依存しています。我々の使命は、可能な限り多くの容量を確保すること。これにより、さらに多くの顧客体験を支え、日々の生活をより良く・より簡単にできます。大規模ラボは電力・冷却・チップに対してほぼどんな価格でも支払う意思があります。それなら、既存顧客を買い取り、新規顧客へ販売すべきかもしれません。彼らは当社の価格で入札しているのですから。
a16z 00:48
アンディさん、お招きいただきありがとうございます。ご登場いただき光栄です。ご招待ありがとうございます。さて、あなたは5年間にわたりアマゾンを率いており、多数の成果を上げられています。CEOとしてここに立つのは容易ではなく、次々と進行する課題に対応されています——現在、資本支出は2200億ドル、AWSは20％、28％成長しています。本当に素晴らしい成果です。
アンディ・ジャシー 01:09
これほど多くを成し遂げられた今、2026年のアマゾンの野心を、2021年にCEOに就任した当時と比べてどう捉えますか？ 2021年はとても昔のように感じます——まるで10年前のようです。しかし、世界の変化は本当に速いのです。ただ……
アンディ・ジャシー 01:30
2021年と比較すると、全体の収益は約80％増加、AWS事業はほぼ3倍、広告収益は約2.5倍となっています。この事業は、確かに大きく成長しました。
アンディ・ジャシー 01:47
いくつかの変化が確かに起こりました。私がCEOに就任した直後——ちょうどパンデミックが収束しつつあった時期——小売事業は実際のフルフィルメントコスト課題に直面しました。つまり、当社のフルフィルメントネットワーク規模を実質的に2倍に拡大したのです。25年かけて構築したネットワークを約18か月で2倍にし、さらに約20か月でUPSと同程度のラストマイル配送ネットワークを構築しました。こうした急速な構築では、必然的に最適化されていない部分が多数生じます。結果として、フルフィルメントネットワークのコストは当初の目標通りにはならなかったのです。当時は多くの課題と強い不安が伴いました。
就任から約1年も経たないうちに、周囲からは「こんなタイミングで引き継ぐとは最悪だ」「不運だ」と言われました。しかし今振り返ると、実は非常に良いスタート時期だったと思います。まさに祝福でした。なぜなら、長年にわたり考えていなかった多くの課題に真正面から向き合うことを強制されたからです。そしてそれらは顧客や事業にとって極めて有益なアイデアとなりました。特に大きな変革はフルフィルメントネットワークで、米国における従来の全国一律型ネットワークを地域別に再編成しました。この地域化により、商品を顧客に近い場所に配置でき、輸送距離の短縮によるコスト削減と、より迅速な配達の両立を実現しました。
フルフィルメントコストに苦戦していたその時期、最も根深い信念を見直すことで、配送スピードと小売事業に対する需要が大きく喚起されました。これが当社の急成長を支えた主因の一つでもあります。その後すぐにAIがさらにこの分野を活性化させました。AI自体は新しいものではなく、長年にわたり機械学習を実践しており、これまでにも何度か「真の転換点」と見なされたAIの波がありました。しかし2023年になると、生成AIがもたらす劇的な違いが明確に見え始めました。この時点でAWS事業はすでに非常に高い成長率を維持していました。
当然ながら、当社は機能的カバレッジが最も広く、運用パフォーマンスとセキュリティが強く、また他とは異なるパートナー・エコシステムを有しています。明確な業界トップであり、当時からこの事業が長期（例えば10年間）で数百億ドル規模の収益を達成できると確信していました。今、AI関連の進展を総合的に見ると、あらゆる顧客体験が推論とAIによって再定義されることは明らかです。AWS事業は既に非常に高い成長率を維持しており——先四半期は前年同期比36.7％増、年間売上高ベースで1690億ドル——目の前に広がる機会は本当に驚異的です。
さらに、新規事業の種もすでに多く育っています。例えば、チームが開発したPrime Videoは、現在では大規模かつ収益性の高い事業へと成長しました。また、Amazon Leoによる低軌道衛星の構築、Zooxとの自動運転ライドシェアサービス、ヘルスケア事業、ロボティクス分野での取り組みなども進めています。こうした取り組みを通じて、さらに多くの顧客を支援し、より多様な顧客体験を提供し、日々の生活をより良く、より簡単にすることを目指しています。
「顧客の日々の生活をより良く、より簡単にすること」という使命は、当社全体の活動を真正に統一するものです。さて、これに関していくつかの追加質問があります。まず、フルフィルメントネットワークを急速に拡大すると、必然的に効率性が低下するというお話をされました。このようなスピード重視の展開には、当然ながら未完成な部分も生じます。そこで、CEOとして、社内の不安を抱えながらも、どのように意思決定と方針を伝えていくのか？ さらに、アマゾンは卓越性、運用効率性、節約といった文化基準で知られていますが、一方で「UPSのようなネットワークを構築する」とおっしゃっています。この二つの考え方をどう調和させるのでしょうか？
興味深いことに、当社には多くの人が知る16のリーダーシップ原則があります。これらの大半は、チームとしての業務遂行や文化醸成のあり方を規定しています。
ただし、その中には相互に緊張関係にある原則も複数あり、時に混乱を招くこともあります。実際、これは現実世界の本質を反映しており、物事は決して単純明快ではなく、常にトレードオフを迫られるのです。ですから、フルフィルメントネットワークおよびラストマイル配送ネットワークをこれほど積極的かつ迅速に拡大することを決めたあの瞬間、チームが直面した課題はこうでした。「このスピードで推進すれば極めて困難になることは分かっている。コストはゆっくり進める場合より高くなるだろう。十分な最適化もできないかもしれない」。しかし、顧客や販売パートナーはそれを必要としていたのです。では、「まずは形にする」方向に傾くべきでしょうか？
当時はパンデミック初期で、すべての実店舗が閉鎖されていたことを思い出してください。
パンデミック期間中のアマゾンの役割を振り返れば、それは画期的でした。そこで私たちは自問しました。「顧客や販売パートナー——彼ら自身も事業存続に苦闘していた——を支援するために、多少最適化されていなくても、迅速に構築すべきか？」これが最初の判断でした。そして、私たちがほぼ常にそうするように、顧客寄りの選択をしました。その後、構築プロセスにおいて、当初計画通りに進まない部分が次第に明らかになっていきました。
当社のフルフィルメントチームは、社内でも特に出社頻度が高い部署の一つですが、それでも多くの人材が設計・計画・評価に携わる必要があります。メンバーは各地に散在し、リモート勤務も多く、そこでは「行動志向」またはスピードと「極めて高い基準の維持」——後者は計画通りのコスト構造・配送方法・設計に基づく成果達成を意味します——という二者のバランスや緊張関係を常に調整しなければなりません。つまり、再びトレードオフが必要なのです。
私たちのトレードオフは、顧客寄りに立ち、販売パートナーと消費者へのサービス向上を最優先し、その後の改善作業は後回しにすることでした。当時、それが後にどのような形になるかを予見できたか？ いいえ。一部の最適化が不十分だったことも認識していませんでしたし、それが予見できなかったかもしれません。しかし、適切な指標があれば、事実を正直に語る文化があれば——これは当社文化の極めて重要な要素です——問題をデータとともにテーブルに載せ、率直に議論し、問題をごまかすことを許さない文化があれば、指標や会話の中で状況は明確になります。
あとは、小さな効率性の課題と構造的な課題を区別しながら、どう改善していくかを考えるだけです。そのキャパシティが整った後、私たちはネットワークの鍵となる部分を本格的に再構築しました。当時はそのチームの優先順位で8番目か9番目でしたが、スピードとコストの両立を実現できる可能性が高まったため、後にずっと重要度の高い優先課題へと昇格しました。面白いことに、AWSを始めた頃も似たようなアプローチでしたよね？ 「作れば誰かが来る」方式で、インフラを構築し、その後運用を開始した。つまり、必ず「誰かが来る」ことが求められていたのです。そうでなければ、大変なことになっていたでしょう。
しかし今、これははるかに大規模なスケールで展開しています。つまり、あなたを含む数社——ただし正直に申し上げると、主にあなた方であり、少なくとも間違いなく最大手の1社です——が、データセンターおよびチップ製造能力を極めて急速に拡大しているため、金融市場が「驚くほど世界中の資金では到底賄いきれない」と言い始めています。実際、最近ではCoreWeaveなどの債務・株式市場でこうした緊張感が見られました。そこでお聞きしたいのですが、需要が非常に強く、成長も著しい中で、今回の建設ラウンドにおいて「過剰」となるラインはどこだと判断されますか？またサプライチェーンでは競争もあり、冷却設備、電力、チップなどあらゆるリソースを巡って競わねばなりません。ごもっともなご質問ですね。もし単純化できる明確な公式があれば、私たちチームの時間も大幅に節約できるのにと、心から願っています。
まず、クラウドの第1波、すなわちAWSを立ち上げ始めた頃を振り返ると、「果たして利用者が増えるのか分からないが、作れば人が集まるだろう」という考え方も確かにありました。しかし当時、内部には良好な兆候がありました。2000年代初頭頃、我々の多くのチームの進捗は期待を下回っていました——相対的には十分に速いと思っていたにもかかわらずです。その理由が分からず、なぜこれほど時間がかかるのか不思議でした。その真因は、各製品チームが70～80％の時間をインフラ構築に費やしており、差別化に向けた作業（製品の本質的価値を生む部分）に割けるのはわずか20％程度だったことです。
そこで私たちは、全チームが同じ課題を繰り返し、車輪の再発明をしていることに気づきました。そのため、AWSの初期構想は「自社内でより速く開発できるようにする」ことでした。当時の判断はこうでした。「大規模・高可用性・低コスト・高柔軟性の基盤モジュールサービス（コンピューティング、ストレージ、データベース、コンテンツ配信、メッセージングなど）を整えれば、消費者向けビジネスの開発スピードは劇的に向上する」と。さらに「当社の技術水準は十分高く、他社も同様の課題を抱えているはずだ」と考えました。外部公開前に既に多数の内部チームが関心を示したことで、方向性の正しさを確信しました。ただ、誰もがこれほど急速に外部で成長するとは予想していませんでした。
AI分野では、ご存知の通り、「今こそAIの時代だ」と声を上げる波が何度も訪れました。この生成AIブームの6～7年前にも、すでに「AIの時代が来た」と感じられていました。当時、AWSでは多くのAIサービスを構築し、それなりに好調な事業になっていました。しかし、現在の状況とは比較になりません。AWS創設当初、我々は非常に速い成長を実感していました——3年後には年間化売上高約6,000万ドルを達成しました。一方、今回の生成AIブーム開始から3年間で、AWSのAI関連事業だけで年間化売上高が250億ドルを突破しました。つまり、数百倍のスピードで成長しています。このような事例は、これまでに一度も経験したことがありません。そこで問題となるのは、「この機会を追い求めるために、どの程度の資本支出を行うか？」です。2026年までに約2,200億ドルの資本支出を見込んでいるとお伝えできます。
ちなみに、約15年前の幹部チーム朝食会で、通信会社が500億ドルもの資本支出を行うと聞いた際、誰もが信じられず、「こんなに巨額の資本支出ができるのか？」と驚いたものです。こうした数字は、本当に目を疑うほどの規模です。仮に今年だけで2,200億ドルもの資本支出を行ったとしても、依然として需要の相当部分を満たしきれません。ここでの強みは、顧客需要に対する高い可視性です。AWSの資本支出とキャッシュサイクルを分析すると、主に2つの構成要素があります：データセンター投資とサーバー・ネットワーク機器投資です。データセンターについては、サーバーを導入して収益化を開始するまでに、約2年先の先行投資が必要です。ただし、この投資は一度行えば長寿命（約30年）の資産となるため、その後の追加負担はありません。
とはいえ、この投資は数年前から着手しなければなりません。一方、サーバーやネットワーク機器は、部品によって異なりますが、通常数か月先の投資で済みます。つまり、実際に投資を決断する前段階で、顧客需要の見通しが明確に得られます。もしデータセンターの稼働に必要な容量が見込めないと判断すれば、サーバーやネットワーク機器の購入を控えることができます。これらの機器は平均して約3年で損益分岐点に達し、現時点での寿命は5～6年程度です。
当社の契約の多くは約5年です。このように極めて急速に多数のデータセンターを建設する場合、多額の資本を投じることとなり、その数年間はフリーキャッシュフローに逆風が吹きます。しかし数年後、すべてのデータセンターが稼働し、サーバー・ネットワーク投資からの収益も確保できれば、状況は一変します。ただし、キャッシュサイクルの構造上、急成長期の最初の数年間は、どうしても逆風が続きます。そうした流れで、AWS創設当初を思い出してみると、データセンターが政治的論争の対象になるとは、最も想像しにくいものだったでしょう。ところが今や、特に米国ではまさにそのような状況に至っています。
興味深いことに、おそらくあなたも経験されていると思いますが、世界中でデータセンターへの反対が最も激しいのは、米国の政治的領域です（理由は様々ですが）。そこでお尋ねしたいのですが、こうした反対論には妥当な根拠があるのでしょうか？またそれが、当社の戦略——米国内および他の地域での建設計画——にどのような影響を与えるでしょうか？以下、私が把握している背景情報をお話します。現代社会におけるあらゆる活動——株式市場、銀行業務、医療、エンターテインメント、ショッピング、教育、企業活動、ライドシェアリング——すべてがデータ駆動型であり、いずれも単純明快にデータセンターに依存しています。誰もが使っているのです。私は自分自身を含め、もうスマホを使うのをやめたいと思うほどです。
しかし、実際には誰もがデータセンターを利用しています。しかもこれはAI以前の話です。AIは、インターネット、クラウド、モバイルインターネットを経て、私たちの時代における最大級の技術的変革です。これは極めて重要な声明です。つまり、先ほどAI分野で語ったような急速な成長を支えるためのインフラは、1950年代に高速道路や橋梁が建設された以来、米国（ひいては世界）で見たことのない規模のものです。まさに今、我々が経験しているのは、それと同じレベルの建設活動なのです。そしてこの国——世界的にも同様ですが、特に米国に焦点を当てます——は、データセンターを建設しないという選択肢のコストを負担できません。そうでなければ、中国のような他国がこの分野の主導権とルール設定を完全に掌握することになります。これは、国内でも国際的にも、誰もが望まない結果でしょう。
したがって、今こそデータセンターを建設しなければなりません。ところで、業界全体として、現状より優れた方法がないか？もちろんあります。技術は急速に進化しており、皆が共に学びながら前進しています。しかし現時点で、一部の——ある種の「神話」と誤情報の間にある——主張が広まっており、それは「誰もがすぐに悪役を見つけられる」タイプの問題だからです。政治的には、時に機会主義者がこうした悪役を指摘しようとします。具体例を挙げると、ゴルフ産業やアーモンド農業が消費する水は、データセンターのそれをはるかに上回ります。
単なる参考データですが、ゴルフコースの水使用量は、当社のすべてのデータセンターの合計の200倍に相当します。ゴルフコース2日間の水使用量は、当社データセンターの年間水使用量を上回ります。こうした例は他にも多数あり、これは特に分かりやすい事例です。あるいは、公害について語ることもできます。実際、新規サイトを登録し非常用発電機を設置する際には、その発電機を24時間365日フル負荷で稼働させた場合の排出量を登録・申告する義務があります。しかし当然ながら、そんなことは決して起こりません。非常用発電機は年に10時間程度（点検・保守のため）しか稼働しません。
つまり、電力価格についても言及できます。当社が大規模データセンターを展開している各地域では、一部地域で電力価格が上昇した一方、他の地域では低下しています。しかし本質的な課題は、我が国が電力網インフラへの投資を十分に行ってこなかったことです。今後、需要は確実に大幅に増加するため、いずれ限界点に達し、投資が不可欠となる局面が到来します。その引き金となっているのがAIです。AIは極めて急速かつ大規模に成長しており、この限界点を突破させる要因となっています。しかし、一度容量を拡張すれば、インディアナ州、ジョージア州、ミシシッピ州で既に見られるように、ほとんどの地域で電力価格はやがて横ばいまたは低下することが予想されます。
改善の余地がある分野もあります。また、人々が忘れがちなもう一つの点は、これらの地域において大手データセンター事業者が多額の税金を納めていることです。例えばインディアナ州セントジョセフ郡では、当社が納めた税金は約30億ドルに上ります。この資金は地域社会に還元され、住民にとって本当に重要な事業に活用されています。つまり、地域社会も恩恵を受けています。当社は「Built Together」などのプロジェクトを立ち上げており、今後5年間でデータセンターを展開する地域のコミュニティへさらに10億ドルを投資することを表明しました。したがって、この課題を前進させるためには、地域社会との継続的な協働が不可欠です。これは官民連携でなければ成り立ちません。しかし、今回の建設ラウンドは我が国の将来にとって極めて重要です。高速道路網が整備されなかったらどうなっていたかを想像してみてください。
a16z 20:44
そして橋梁——これらが我が国の経済的繁栄と成長の限界を決定づけます。従って、この問題を合理的な視点から捉え、建設先の地域社会とパートナー関係を築く必要があります。次に資本支出（CAPEX）の話に戻りましょう。2200億ドル、つまり1日あたり6億ドルという金額です。これをある基準で位置づけたいと思います。現在のAI需要について、あなたはどのようにお考えですか？先ほど「…」と表現されていましたが——
アンディ・ジャシー 21:10
バーベル構造です。現在のAI需要の状況を整理してご説明します。まず前提として、私が先ほど述べた通り、AIの規模と成長スピードには驚かされます。AWS創業初期と比べて数百倍の速さで成長しています。最初の3年間で、AWSにおけるAI関連収益は年間250億ドルに達しました。まさに非常に大きな規模です。ただし、需要構造をみると、実際には「バーベル型」です。バーベルの一端には、これまでにない規模で膨大な計算リソースを消費するAI研究ラボがあります。他方では、ChatGPTやClaude Codeといったヒットアプリケーションが存在します。
アンディ・ジャシー 21:59
バーベルのもう一端には、コスト削減や効率向上を目的とした企業向けAI活用があります。例えばカスタマーサポートの自動化、不正検知、業務プロセスの自動化などです。バーベルの中間部分には、すでにAWS上で稼働中の企業向け本番ワークロードがあり、多くは既に推論処理を活用しています。ただし、現時点ではその浸透度は極めて低く、今後これがAI利用の最大の領域になると私は確信しています。そうなるでしょう。
アンディ・ジャシー 22:38
この浸透がどれほど速く進むかは予測が難しいのですが、年々着実に進んでいます。ただし、視野を広げて5〜7年後の姿を想像してみてください。私は、その期間を待つ必要はないと思っています。一斉に起きるわけではなく、段階的に進むでしょう。しかし5〜7年のスパンで見れば、現在存在する企業向けアプリケーションの多く、あるいは大多数が、推論処理を深く活用するようになるでしょう。つまり、私たちの前にまだ大きな成長余地が残っています。
それでは、この状況をどうご覧になりますか？データセンター、チップ、メモリなど、あらゆる資源が2027年に不足する可能性が高まっており、皆が今建設を進めていますが、今年末までに準備が間に合うとは限りません。しかも需要は全く減速していません。このような状況で、大規模AIラボが電力・冷却・チップなどに対して、ほぼどんな価格でも支払う意思を示す一方、長年取引のある既存顧客は通常料金でビジネスを継続しています。商業的な圧力から、「既存顧客を買い取り、より高値を提示する新規顧客に販売すべきではないか？」と考えることはありますか？既存顧客の価格を倍にするのは不公平ですし、実行できません。この点について、どうお考えですか？20年近く取引のある顧客が、先ほど述べられた通り推論活用に向かっている一方で、何でも購入する意欲を持つ新規顧客が現れるという、奇妙な状況です。
アンディ・ジャシー 24:35
良い質問ですね。当社の見方は、おっしゃったものとはやや異なりますが、そのご懸念は十分理解できます。現時点で利用可能なデータセンター、電力、メモリには明確な上限があり、この不足は2027年以降も続くと私は考えています。
資本投資の観点に戻ると、当社がさらに積極的に投資できる理由の一つは、それが無駄な投資にならないと確信しているからです。2026年の設備はすでに完売、2027年もほぼ完売しています。オンデマンドサービス（BedrockやEC2など）向けに若干の余剰を確保していますが、基本的にすべての大型リソースは既に契約済みです。2028年の一部も既に予約済みです。需要はこれほど巨大なのです。AI事業と、当社が「コア事業」と呼ぶ（AI以外の）事業の両方が、現在非常に高いペースで成長しています。
また、手元にあるメモリの量が限られている以上、HBM（AIアクセラレーター向け）とDRAM（コア事業向け）への配分を慎重に判断しなければなりません。これは現実のトレードオフです。ただしこの課題に対する当社の出発点は、あくまで顧客中心主義です。
AWSでは、顧客との深い関係性と協業体制を築いています。パンデミック時を思い出してみてください。当時の競合他社は、コスト最適化を図ろうとする顧客の世界において、四半期単位での収益最大化を最優先に考えていました。一方、当社は異なるアプローチを取りました。自らチームを派遣し、顧客のコスト最適化を支援しました。短期・中期の収益が減少することは承知の上で実施したのです。なぜなら、長期的に顧客の成功を支援することが、結果として当社の事業成長につながると確信していたからです。コア事業についても同様です。確かに、供給制約と顧客の支払い意欲を考慮すれば、コア顧客からさらに収益を引き出す計算も可能です。しかし彼らはAWS上でビジネスを運営しており、全コアアプリケーションがAWS上で動いているのです。
当社は顧客を圧迫しません。むしろ、顧客がスケールできるよう支援します。その上で、当社の使命は、可能な限り多くのキャパシティを確保することです。これにより、コア顧客だけでなく、当社とともにAIを活用したいすべての顧客、および当社とAIを実現したい顧客が、経済的に持続可能な形で利用できるようになります。したがって、供給逼迫は2027年だけの課題だとお伝えできればと思いますが、実際には今後数年にわたり、さまざまなコンポーネントでこの問題が続くでしょう。当社は常に積極的であり、インフラおよびAI分野におけるリーダーとしての地位を、これまで通り維持・強化するという強いコミットメントと集中力をもって、他社よりも多くのキャパシティを投入しています。
ただ、先ほども述べた通り、今年は2200億ドルを投資しますが、さらに多く投資することも可能でした。それは決して非効率な資本配分ではありません。また、中期から長期の視点で見ると、需要を完全に満たすのは依然として難しいと考えています。現在の需要はまさに驚異的です。この話題に沿って申し上げると、2015年にアナパルナ・ラボズを買収しましたが、当時は2025年のような巨大なAI需要を想定していたわけではなく、当時のAI需要はごく限定的でした。では、なぜ買収を決めたのでしょうか？また、この買収は新たな時代においてどのようなリターンを生み出しているのでしょうか？はい、アナパルナのチームは、私がこれまでに携わった中でも最も優れた人材の集まりの一つであり、アマゾン史上最高の買収の一つ、あるいは最良の買収であると断言できます。
はい、一部は予見していましたが、AIチップ専用にアナパルナを買収したわけではありません。要するに、一定規模に達すると、膨大な規模で顧客行動パターンを観測・分析できるようになり、垂直統合や自社開発による特定機能の構築によって、顧客への価値提供と事業自体の経済性向上の両方が実現できると気づいたのです。アナパルナとの関係の起点は、EC2サーバーの基幹部分でした。当時、仮想化・ネットワーキング・セキュリティ・ストレージに過剰なサーバーリソースを消費しており、顧客に提供するコンピューティングにほぼ100％のサーバーリソースを割り当てたいと考えていたのです。
買収前から、当社はアナパルナとネットワーク・インタフェース・カード（NIC）の共同開発を進めており、これらの処理をNICにオフロードすることで、可能な限り多くのサーバーリソースをコンピューティングに専念させようとしていました。このチームと共同で創り上げた製品には非常に高い評価を寄せ、最終的に購入するこの製品が、実質的にすべてのEC2サーバーに搭載されることを確信しました。実際、当社の全サーバーに導入されています。
当初の買収目的は、この技術を当社のコンピューティング能力の基盤とするためでした。また、このチームがチップ設計に極めて優れていることに着目し、他のチップ開発にも対応可能と判断しました。当時、インテルとは非常に深いパートナーシップを築いており、現在も継続的な密接な協力を続けています。しかし当時、インテルはCPU市場のほとんどを独占しており、市場シェアを拡大・収益を増加させるための新機能開発に注力しており、コストパフォーマンス向上への関心は薄かったのです。
ちなみにこれは全く自然なことであり、市場の力学の一環であり、「イノベーターのジレンマ」の理由の一つでもあります。当社はコストパフォーマンス向上を推進したかったものの、彼らの注目を得るのは困難でした。一方で、顧客はますますオンプレミスのワークロードをクラウドへ移行させたいと望んでおり、より優れたコストパフォーマンスを求めています。そこで次にアナパルナチームに依頼したのが、CPUチップの開発です。結果としてグレイビトンが誕生し、現在、上位1,000のEC2顧客の99％が広範に活用しています。そのコストパフォーマンスは他のx86プロセッサ比で約40％向上しており、顧客および当社のビジネスに大きな影響を与えています。さらに数年前、AI分野でも同様の状況が再現しました。確かに、非常に強力な支配的サプライヤーが存在しました。当社は彼らとも深く連携しており、今後も当面は継続する予定です。
しかし彼らは巨大な市場を抱え、多数の製品と多様な優先課題を抱えていました。当社は顧客がより優れたコストパフォーマンスを必要としていることを認識し、アナパルナ内に新たにAIアクセラレーターチームを立ち上げ、トレニウムと名付けました。そのコストパフォーマンスは、同等のプロセッサ比で30～40％向上しています。ところで、先ほど「バーベルの中央部」という表現で説明した内容について、もし「現在のエンタープライズ向け本番アプリケーションが推論を広く活用できるようになるために、バーベルの中央部を変えるには何が必要か？」と問われれば、いくつかの要素があります。その一つは人材です。すでにポストトレーニングやファインチューニングに慣れた人材もいますが、優先順位付けや課題選定・実行方法を知る組織的スキルも求められます。
しかし、もっと大きな要因は、過去数年で推論コストが大幅に低下したものの、私の見解では、まだ広範な活用が可能になるには1桁高すぎることです。つまり、現在CPUで稼働するアプリケーションをAIアクセラレーターに書き換えるには、両者のコスト差が大きい場合、企業はAIアクセラレーターによる追加メリットを非常に大きく得なければ書き換えを実施しません——これは非常に高いハードルです。しかし推論コストを引き下げることができれば、このハードルは大幅に低減され、すべてのアプリケーションがAIアクセラレーターと推論によって、より良く、より賢く、より強力なものへと進化します。したがって、顧客がAIを広く活用するための極めて重要な鍵は推論コストの削減であり、当社のチップ事業はその中心的な役割を果たしています。実際、当社自身でも非常に高額になるケースがあります。ある従業員が過去数年間で200万ドルを費やしました——有意義な業務のためです。
はい、当時感じていたのは「推論は本当に安くない」ということでした。そこで、アントロピックやオープンAIに対して非常に大規模な投資を実施しました。アントロピックには180億ドル、オープンAIには約500億ドルを投じました。こうした投資を決めた理由は何でしょうか？また、NVIDIAなどへの類似投資と合わせて、ウォールストリートはインターネット・バブル時代の暗い記憶を呼び覚まされ、やや懸念を示しています。このような投資をどう考えているのでしょうか——特にこれらが当社の顧客でもある点を考慮すると、なぜこれが合理的なのでしょうか？両社は卓越したチームと印象的な企業であり、少なくとも売上高という観点での成長速度は、過去に類を見たことがないほどです。本当に驚異的です。
当社にとって、これは複数の要因が重なった結果です：両社のチームの質、彼らが生み出す技術・モデル、および開発するアプリケーション。当社はAIの変革的影響力と、両社がこの分野で長期間にわたり最も成功する企業の二つになると確信しています。もちろん、この分野で勝ち残れるのはすべての企業ではありませんが、多くの成功企業が台頭する中、当社は両社がその代表格になると信じています。さらに、両社との連携は極めて緊密です。まずアントロピックについて述べると、当社は長い間連携しています。多くの顧客が当社の推論サービスBedrock上でアントロピックを稼働させており、Bedrock上でアントロピックを利用する顧客が最も成功していると確信しています。チップ分野でも深く連携しており、アントロピックは長期間にわたりトレニウムを活用してきました。これはアントロピックにとってもトレニウムチームにとっても非常に有益であり、双方が互いから多くを学んでいると確信しています。したがって、AIの将来に対する信念、両社に対する信頼、そして実際の連携の深さ——これらすべてが、当社がパートナーシップの一環として投資を行う合理性を支えています。
その後、OpenAI側では、AWS上でOpenAIを利用したい顧客が非常に多くいましたが、従来のビジネス契約のためそれが叶わず、長年にわたり両社は互いに深い敬意と協働意欲を示してきました。こうした状況のもと、数か月に及ぶ一連の協議を経て、Bedrock上でのOpenAI実行が可能となり、独自の製品——ステートフルなランタイム環境——を共同開発しました。今後のすべてのインテリジェントエージェントは、この方式で構築されると確信しています。つまり、状態（state）の保持が不可欠なのです。また、Anthropic社はTrainium向けに、複数年・数十ギガワット規模の投資を表明しています。当社は、同社がこの分野で長期にわたり最も成功する企業の一つになるだろうと確信しています。こうしたすべての要素が、より深い協業と投資の強化を合理的なものとしています。話題を変え、AIを活用した企業構築についてお話ししましょう。ご記憶かもしれませんが、Bedrockチームは6名のエンジニアで76日間という短期間で推論エンジンを再構築し、本来なら40人が1年かかる作業を完了しました。これはまさに桁違いの差です。
ご存知の通り、アマゾンは「2ピザチーム」（小規模なチーム）で知られています。そこで、現在の組織設計における考え方をお聞かせください。この技術は本当にあらゆることを変えるように見えます。長年にわたり、私たちは極めて専門化してきました：デザイナー、プロダクトマネージャー、フロントエンドエンジニア、バックエンドエンジニアなど、役割が細分化されています。しかし今や、誰もが再びゼネラリストになりつつあるようです。組織設計の観点から、この変化をどう捉えていますか？はい、おっしゃる通りです。先ほど言及されたBedrockの経験は、ここにいる全員にとって非常に衝撃的でした。
その事例を社内で積極的に共有し、人々を鼓舞し、何が可能かを再認識してもらうよう努めました。こうした変化は、時間とともに必ず起こるものだからです。私は29年間この会社に在籍しており、最初はアシスタントプロダクトマネージャーとして、当時よく分からないまま5つの製品を一人で担当していました。しかし、会社が成功し、規模が拡大し、製品が増えるにつれ、プロダクトマネージャーは単一の製品のみを担当し、価格設定などごく一部の機能に特化するようになりました。誰もが専門化し、「成長・成功のためにはこれしかない」と受け入れてきました。しかし、それはもはや通用せず、AIがもたらす変化はまさにその逆です。
例えば先週だけでも、消費者向け事業でインテリジェントエージェントに関する取り組みを行っています。この分野には多額の投資を行っていますが、非常に興味深いアイデアが浮かび、木曜日に「本当に機能するプロトタイプを短期間で作れるか？」という検証を決めました。結果は？週末に4～5人で作業を開始し、日曜日までに80％のリリース準備完了状態を達成しました。これは事実であり、まったく別次元の世界です。こうした変化が組織の将来に与える意味とは？まず、将来は今日私たちが行っている作業を担う人間の数が大幅に減ると考えます。インテリジェントエージェントによるコーディング量、カスタマーサポート、ビジネスインテリジェンス、研究業務の自動化を見れば明らかです。
はい、未来を早送りして考えてみてください。データベースのテーブルはどのように生成されるでしょう？必要となる弁護士の数は？私は、人間が全く不要になるとは思いませんが、必要な人数は確実に減ります。過去には事業の成長に伴い人材を追加投入してきましたが、将来はそうではありません。新たな職種が生まれ、既知のものも未知のものも含めて、AI・ロボティクス・宇宙開発の進展とともに多様な仕事が登場します。ただ、今日行われている作業を担う人間の数は減るでしょう。チームは今よりずっと小規模になります。人々は横断的な役割を果たせるようになり、モデルが80％の成果を生み出すため、一人がごく一部のタスクを担うような旧来のやり方は通用しなくなります。各機能において、チームは過去よりもはるかに高い基盤からスタートできるため、より広範かつ迅速なイノベーションが可能になると確信しています。
確かに、多くの変化が必要です。現在設立されるスタートアップのほとんどは、初めからエージェント型・AIネイティブなアプローチで始まっています。一方、既存の成熟企業は、同程度のスピードで開発できるようになるための方法を模索しなければなりません。そのうちいくつかは成功するでしょう。ただし、多数の能力と忠実な顧客基盤を持つ大企業の場合、変化への対応が極めて遅くなる可能性があり、私の見解では、そうした企業はスタートアップに対してより脆弱になるでしょう。
さらに、企業はほぼすべてのコードを書き直してエージェント機能を付与する必要があると予測しています。つまり、エージェントが異なるコードスニペットを更新できるようにするだけでなく、そのための制約条件も整備しなければなりません。セキュリティに関する考察は特に興味深いものです。過去1～2か月のモデルを巡る様々な懸念は、いずれもより空想的なシナリオに集中しています。
ちなみに、それらのシナリオは理論上可能です。悪意あるボットネットがすべてを乗っ取ることはあり得るでしょうか？私はあり得ると考えます。ロボットに悪意ある意図を注入することも可能です。産業界全体として、公私両セクターが連携し、こうした課題に対処していくと信じています。ただし、まずは特定の課題に焦点を当てる必要があります。はい、しかし興味深いのは、最近注目されているリスクに関する議論が十分でないことです——これらのリスクは主にサイバーセキュリティに関係しています。モデルは非常に強力であるため、過去の人間が見つけられなかった多数の脆弱性を発見できます。人間が見つけられたかどうかは議論の余地がありますが、事実として見つけられていません。よって、将来のアプリケーションが緊急のセキュリティ脅威に応答する速度は「分単位」で計測されるべきです。
現状では、脆弱性が発見され、分類され、パッチが開発されます。このプロセス自体が迅速であっても、多くの企業は依存関係などの理由で展開に長い時間を要しています。将来は、展開を「分単位」で完了させる必要があります。つまり、エージェントによる更新が可能なアプリケーションへ真正に書き直していない企業は、この新時代において勝機を失うでしょう。すべての組織が再構築され、この変革を優先する企業は、そうでない企業よりも圧倒的に有利な立場を得ると確信しています。
はい、産業全体として、大規模システムから組み込みデバイスに至るまで、セキュリティアーキテクチャを前提とした設計を十分に行えていませんでした。その「清算の時」がついに到来したのです。しかし良いニュースは、これが新規企業、新たな試み、そして新しい挑戦の大きな機会であるということです。とはいえ、前述したような理論的・思考実験的な脅威については、実際に起こるか否かは不確かですが、今回述べた脅威は明確かつ現実的です。
はい、AWS側で話すパートナーおよび顧客は、規模を問わず、すべての企業がセキュリティを最優先課題としています。当社には、顧客支援のためのプロフェッショナルサービス部門があり、多数の脆弱性を特定しパッチを自動生成するContinuumというサービスも提供しています。しかし、これは言うは易く行うは難しです。実際、多くの企業やエンジニアは、セキュリティ対策はそれほど魅力的ではなく、問題が起きるまで待ってしまう傾向があります。しかし、重要なデータを保護しているのであれば、それは危険な判断です。さらに、前述の会話に戻りますが、セキュリティ分野の過度な専門化は、おそらく最悪のシナリオです。非常に特殊な知識を持つセキュリティエンジニアが他のエンジニアと協業を嫌い、希少なリソースとなっているといった状況です。
その結果、大多数の企業、特にソフトウェア企業において、ソフトウェア開発時のセキュリティ対策はあまり優れていない。これは明らかに変える必要がある。朗報は、この問題を解決するためのツールが既に存在することだ。先ほどおっしゃった通り、朗報はこうだ：ペネトレーションテスト担当者を雇う必要はあるが、雇用できるセキュリティ要員の数には限界があり、対応可能なアプリケーション数も限られる。一方、AIモデルと自動化を組み合わせれば、攻撃対象範囲全体にわたってより効果的なペネトレーションテストを実施でき、運任せでなければ見つけられなかった課題も発見できる。この市場を観察すると興味深いのは、AIを使えば多くのことが可能になる点だ。その1つはコスト削減——会計士や弁護士の人数を減らす——という使い方だ。
今、実際にいくつかのベンチャーキャピタルが「古い企業を買収してコストを削減しよう」と言っている。しかし、我々はこれに一向に興味を示さない。なぜなら、このような発想は単に視野が狭すぎるからだ。もう1つのアプローチは、「世界初の新規事業を創出する」ことだ。これは非常にワクワクする。だが第3のアプローチもある。それはアレクサのような製品——すでに成功している製品——を例に、新しいプラットフォームを活用して、ゼロベースで再考することだ。どうすればその境地に至れるのか？どんな状況でそれが意味を持つのか？はい、興味深い三つの分類を提示された。そして先ほど議論した通り、組織は真に変革し、より合理化されていくだろう。
正しく実行すれば、本当に優れた開発者や小規模チームが、あなたが「第2のタイプ」と呼ぶ——誰も見たことのないもの——を生み出すことができる。また、前述したような経験——新アイデアを4日間で80％まで仕上げる——は、人々にとって極めてモチベーションを高めるものであり、余暇や無意識の思考時間を使って、より多くの新アイデアを生み出すようになる。私にとって、これはAIの進展において最もワクワクする部分の1つだ。
しかし同時に、既存で大規模な顧客体験を確立済みの企業において、AIを単なる段階的改善の手段としか捉えている場合、3～5年後にはその優れた体験を維持できなくなる可能性が高い。なぜなら、我々が知るすべての体験——一見変化しそうにないものでさえ——が、数年以内にAIによって大きく変わると信じているからだ。
つまり、単なる段階的改善ではなく本質的変革を目指すなら、チームにアプリケーションをゼロベースで再設計させ、今日から利用可能なすべての新技術を前提に構築しなおす方法を見つける必要がある。アレクサのようなケースでは、これは明らかに必要だ。「アレクサの脳」は当時非常に斬新だったが、生成AIの登場により、その「脳」が持てる能力はまったく異なるものになった。優れた顧客体験を提供し、長期的に競争力を維持するには、アレクサの脳を根本から書き換える必要がある。これは明白だ。とはいえ、実際には非常に困難だ——チームは自らが作り上げたものに感情的につながり、誇りを持ち、何がうまく働き何がそうでないかを苦労して学んできたからだ。
チームに完全にゼロベースで再考させるには時間がかかる。なぜなら彼らは「そのやり方はしない」「以前試したが失敗した」と主張するからだ。さらに難しいのは、小売事業やPrime Video、Fire TV、Prime Musicといった他の消費者体験だ。これらでは現在、はるかに優れた技術的解決策が存在するが、その変革の必然性はそれほど明確ではない。しかし実際には、これらの各事業においても再発明が必要だと私は確信しており、すでに徹底的に再考されたバージョンを開発するチームが動き始めている。
では、最初から完璧に正解できるか？おそらく無理だろう。徐々に反復しながら最適解を探っていくことになるが、すでに魅力的な新アイデアや顧客体験が次々と生まれている。興味深い競争はこうなる：全く新しいアプリケーションのような、まったく異なる体験を提供するか、それとも新しい要素を既存体験に迅速に統合し、今後2～3年で全体の顧客体験を段階的かつ実質的に変えていくか。効果的な要素を見つけながら進めていくのだ。ただし、成功するリーダーになるには、今後数年でこれらすべての体験が必ず異なっていかなければならないと私は確信している。
はい、これは極めて難しいリーダーシップの課題だ。私がエンジニアになったばかりの頃を思い出させる。ある議論で相手と意見が対立していたとき、上司がこう言った。「ベン、1行目のコードを書く前までは、すべてが議論の対象だ。だが、1行目を書いたら、それはもはや信念になる」。アレクサでも同様の経験をされたはずだ。興味深いのは、元のものを構築するために蓄積された知識・経験・ノウハウのほとんどを、この新たな世界へ移行するためにあえて手放す覚悟を示している点だ。
ちなみに顧客も同様だ。現行の体験を気に入っている大勢の顧客がいるだろう？はい、すべての大規模変革——少なくとも私の経験では、例外はほとんどない——は、技術・製品・顧客体験・ビジネス要素のすべてにおいて、人々が変化を望むだけの十分な説得力を持つ巨大な変化を伴う。それでも、自動的に変化することは決してない。これは大規模なチェンジマネジメントだ——オンプレミスからクラウドへの移行と同じ種類の変革である。多くのインフラストラクチャ責任者は、自らが築いたものに強い誇りを持っており、そのすべてを熟知し、現場の中心にいる。そのため、新しいことを学びたくないと感じているのだ。
先ほど述べた体験と同様に、すべての顧客体験の再発明にも同じことが当てはまる。我々は過去10年間にこれら体験のために築き上げたものに誇りを持っており、改善すべき点は100個以上ある。それらに皆ワクワクし、起きている間中それらに没頭している。しかし「ゼロベースで考え直す」という発想は、合理的にも感情的にも非常に困難だ。間違いなくそうだ。
a16z 53:06
また、アンディさん、数週間前にハーウッド・アカデミーとジェイソン・アカデミーを立ち上げ、若者が今話題の変革に備える支援を開始しました。AIは開発を容易にするが、若者には依然として本物の専門知識を学ぶ必要があります。興味があるのですが、もし2026年に18歳だったとしたら、この変革に備えるために自分自身にどんなアドバイスをしますか？
アンディ・ジャシー 53:29
私は25歳と22歳の子どもがいます。22歳の子は19歳の頃から急成長を始めました。すぐに気づいたのは、「教育でAIを使わせない」と言うのはもはや不可能だということです。その船はすでに出航し、列車はすでに発車しています。大学が賢い選択をするなら、これと戦うのではなく、ただのツールとして受け入れるべきでしょう。
アンディ・ジャシー 53:54
しかし同時に、若者全員——そして我々も同様ですが、社内には多くの人がおり、ライティング文化があり、誰もがAIを使って文書を作成しています——AIが書いた文章はすぐに分かります。違和感があり、文章のつながりが不自然なのです。そこで、若者たち、そして自分の子どもたちへ贈るアドバイスは次の通りです。
アンディ・ジャシー 54:18
逃れることはできません。消えるとも期待できません。あなたの人生、あらゆる体験、仕事に大きな影響を与えます。また、これまでにない方法でイノベーションを生み出すことを可能にします。ですから、これを理解し、自ら学び、積極的に活用することが不可欠です。挑戦しましょう。自分の快適ゾーンを超えたことに取り組んでください。
アンディ・ジャシー 54:48
私の二人の子供はいずれも開発者ではありませんが、AIを活用してアプリケーションを作成しています。仕事では、日々のスケジュールやツール活用の中心にAIを据えてください。ただし、批判的思考や論理的推論がAIに置き換わることはないと思います。大学教育にも同様のことが言えます。例えばビジネススクールでは、3つのケーススタディを分析し、大量の資料を読み、メモを取り、核心的な課題を特定します。さらに添付資料も多数あり、それらについてもメモを取る必要があります。その後、企業がとるべき行動を統合的に考え出さなければなりません。しかし実際には、こうした宿題を全くこなさない学生も多く、読まず、調べず、メモも取りません。こうした作業の多くをAIが支援することで、全員がより高い起点から学び始められるようになります。
アンディ・ジャシー 55:52
ただし、戦略・アイデア・計画・新製品・新たな顧客体験といったものを構築するための、断片的な情報を結びつける作業については、大多数の人々が大多数の状況でAIに頼ることはできないと考えます。将来的に絶対に不可能とは申しませんが。
アンディ・ジャシー 56:10
私は依然として、人間の判断力、創造性、発明力、実験精神、そしてすべての要素を統合して素晴らしい体験や事業を創り出す能力が不可欠であると信じています。これらのツールを活用すれば非常に大きな助けになりますが、あらゆる場面で批判的思考や論理的推論が極めて重要であるという考えは変わりません。そろそろ終盤に近づいています。あなたが展開する事業は…
a16z 56:43
衛星通信からロボティクス、医療までと極めて多様です。この野心は本当に驚異的です。インターネットで書籍を販売していた会社が、今やこのような規模に成長したことを考えると、これら多様な事業をつなぐ共通点とは何でしょうか？あるいは、どの事業に数年にわたって投資すべきか、どのようにリソースを分散させすぎないようにするか、この広範な事業領域をどう理解すべきか？
アンディ・ジャシー 57:00
事業ラインを統合する基盤とは何か？あるいは、どの事業ラインに長期間投資すべきか？リソースを過度に分散させないためには？この極めて広範な事業領域をどう理解すべきか？
アンディ・ジャシー 57:11
まず、私たちが歴史上、あるいは少なくとも私たちの生涯において最も大きな3つの変革——AI、ロボティクス、宇宙開発——の真っ只中にいるということです。これらはいずれも巨大なものであり、私たちが日常的に経験する多くの顧客体験を根本的に変えるでしょう。私たちはまさにこの3大変革の真っ只中にいます。
アンディ・ジャシー 57:40
小売分野におけるロボティクス活用や、AI分野での取り組み——内部および外部の開発者が成功するAIアプリケーションやエージェントを容易に構築できるようにすること、そしてすべての消費者体験を再構築すること——を考えてみてください。
アンディ・ジャシー 57:58
アマゾン・レオ（Amazon Leo）——世界中のブロードバンド未接続世帯約5億世帯への接続を目的とした低軌道衛星コンステレーション——の構築など、一連の驚くべき変革が進行中です。私たちは、こうした変革を顧客が活用して生活をより良くするお手伝いができる機会を持っています。その実現方法は、顧客にとって価値あるだけでなく、長期的かつ持続可能な事業にもつながります。また、私たちは顧客にとってより多くの領域で関係性を深められる可能性があります。これはまだ、食料品事業、自動運転タクシー、医療分野などの取り組みを含めていません。
アンディ・ジャシー 58:47
組織運営に関しては、長年にわたり社内でも議論が続いており、外部からも同様の質問をよく受けます。「これほど広範な事業展開はリソースの分散ではないか？」という問いです。これは、組織の在り方と投資意欲次第で変わります。なぜなら、複数の事業を同一グループが管理することを許さず、「シングルスレッド」方式による分散型組織を採用しているからです。適切なリーダーと開発者がチームにおり、十分な規模の顧客体験が成長指標を牽引でき、他社が十分に対応していない領域で差別化されたアイデアがあれば、こうした事業を同時に複数進める機会があり、私たちは長年にわたりそうしてきました。最終的には、どれだけ投資するかという意思決定に帰着します。
一部の企業は——全く理解できますが——「自社のコア事業に集中し、それを拡大する」という戦略を選びます。もちろん、これも非常に成功する戦略です。当社も既存事業の継続的な成長と強化に非常に注力しており、好調なペースで成果を上げています。しかし、顧客が強く求め、当社が解決できる多くの新たな顧客体験が存在します。それは顧客のためになるだけでなく、当社の事業を長期的に変革するものです。そのため、私たちはこうした取り組みを今後も継続して進めていきます。これは実に鼓舞されるような締めくくり——果てしない野心です。アンディさん、本日ご登場いただき、誠にありがとうございました。はい、お招きいただきありがとうございます。皆様、本当にありがとうございました。
