「アリババの軍師」曾鳴が最新スピーチ：企業戦略はいかにして10年先のビジョンの変化に対応すべきか？
TechFlow厳選深潮セレクト
「アリババの軍師」曾鳴が最新スピーチ：企業戦略はいかにして10年先のビジョンの変化に対応すべきか？
戦略は、ビジョンとアクションの迅速な反復およびフィードバックに基づいて、絶えず修正されていくものである。
Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察著者：曾鳴、アリババグループ学術委員会議長、湖畔創業研学センター教育長。
内容出所：10月12日、曾鳴教授が湖畔創研センターで二度目の「10年先を見る」公開講座を開催した。
導読
10月12日、曾鳴教授が湖畔創研センターで二度目の「10年先を見る」公開講座を開催した。
この6年ぶりの公開スピーチで、曾鳴教授は「技術革新がどのようにビジネスパラダイムを駆動するのか？企業戦略は10年先のビジョンにどう対応すべきか？今後10年のビジネス変革に対する根本的な判断とは何か？」といった一連の新たなビジネス変革に関する考察を提起した。
「AIが本質的に解決するのは意思決定の効率とコスト。つまり、機械が人間の代わりに意思決定できるかどうかという問題だ。そのコアバリューは新しい供給を創造することにある。」
「将来を見据えると、機械または人工知能によって、人々は煩雑で創造的かつ退屈な脳力労働からさらに解放される。人の大部分の時間は自分の創造性を開発し、本当に情熱を持って取り組める仕事に使えるようになるだろう。」
「将来、原則として製品企業は存在せず、サービス企業だけになる。製品は特定のシナリオにおけるニーズを満たすためのサービスのツールや媒体にすぎない。」
「戦略はビジョン（vision）と行動（action）の迅速な反復とフィードバックに基づいて常に修正されなければならない。さまざまな試みを積極的に行い、未来への想像が正しいかどうかを理解・検証し、そのフィードバックに基づいて未来像を修正することが極めて重要である。」
「個人レベルでは、創造性を持つ人材に対する極めて大きな需要がある。将来の人材は多面的な視点を持ちながらも、独自の専門性が必要となる。特にGPTの登場により、いわゆる専門家の立場はほぼすべて消滅するだろう。」
「従来の戦略の核心は不確実性を減らし、比較的確実な計画を立て、それを効率的に実行することだった。しかし不確実性こそが可能性であり、創造のチャンスである。したがって今日、戦略の本質は創造であり、イノベーションである。この意味で、戦略はもはや経営幹部だけの問題ではなく、製品や技術と密接に結びついている。」
以下は曾鳴氏の講演要約：
2017年、私は『10年先を見る』ような戦略講座を開こうという衝動に駆られた。当時、主に二つの要因が強く影響していた。
第一に、1993年から私は戦略を学び、教え、企業で実践してきた。
当時はインターネット、モバイルインターネットが盛り上がりを見せていた時期だった。そのため、「戦略とはそもそも何なのか？」について、これまでとは異なる感覚を共有したいと思った。
第二に、1991年から私はインターネットとともに成長してきた。
インターネットの20年以上の発展を見て、未来に対して多くの予想を抱き、それらを共有したかった。そのため2017年に一度公開講座を行った。その講座には二つのテーマがあった。
一つ目は「戦略の再定義」である。
環境が急速に変化し、非常に複雑で、高度に不確実な状況下では、大勢の流れに乗って勢いを得ることが戦略の第一義であり、これは極めて重要である。
我々が言う「10年先を見る」というのはVisioning（ビジョン形成）であり、このプロセスが極めて重要になる。困難なときほど、真剣に、努力して見つめなければならない。「10年先を見る」という決意を持つだけでなく、徐々にその能力を育てていく必要がある。このVision（ビジョン）が、あなたの規模と潜在力を決定づける。
Strategy（戦略）とはVision（ビジョン）とAction（行動）の繰り返しの反復である。この言葉は過去5〜6年、私が何度も述べてきたが、今日はさらにアップグレードされたものをお伝えする。ここ数年、より深い体験を得たからだ。
二つ目のテーマは「スマートビジネスの大変革」である。
オンライン化、ネットワーク化、インテリジェンス化が過去10年間の企業発展の主題となってきた。当時、7社の規模や各次元の進捗状況に基づいてこの図を作成したが、今日でも大部分の企業は世界最先端の地位を維持している。
これが当時語られた最も重要な三つの方向性：オンライン化、ネットワーク化、インテリジェンス化である。
当時、スマートビジネスには二つの核となる要素があるとし、それをDNAの二重螺旋と呼んだ。
一つはネットワーク協働である。
大規模、多意思決定、リアルタイムでのインタラクションにより、協働効率が高まり、生み出される価値も大きくなる。
もう一つはデータインテリジェンスであり、本質は機械による人間の意思決定代替である。
これはクラウドコンピューティング、ビッグデータ、アルゴリズムに基づき、急速な反復を通じて形成されるデータインテリジェンスである。したがって、スマートビジネスの二大核構成要素はネットワーク協働とデータインテリジェンスである。
当時、私は二つの判断を下した。一つは将来のビジネスがスマートビジネスの枠組みで初步的に確定する段階であること。二つ目は将来がインテリジェント時代であり、人間の脳と機械のインテリジェンスが融合する時代であること。少し安心しているのは、これらの二つの判断はほぼ的中しており、そうでなければ今日ここに立つ気にもならないだろう。
最も重要なのは、この6年間で当初の判断に対して多くの新たなアイデアと気づきが得られたことだ。そのため、今日の共有の中心は、この二つのテーマの深化である。
三つのセクションに分けて展開する。
まず、インテリジェント時代の三つの主要技術。現在、我々はAGI（汎用人工知能）を手にしており、それが革命をもたらしている。ブロックチェーンとCrypto（暗号資産）も約15年の醸成と発展を経て、ついに爆発の準備が整いつつある。XRおよびメタバース。これら三つが最も重要な技術であり、今日の講演で重点的に論じる分野である。
二つ目は、方法論の共有：技術がビジネス変革を駆動する実際のプロセスをどう理解するか。この方法論により、未来3年、あるいは3〜5年間に最も起こりうることを理解できる。これは戦略的決定において極めて重要なマイルストーンである。
長期的なVision（ビジョン）に加えて、3〜5年の目標をどう設定すべきかを知る必要がある。これには中期的な判断が必要である。そこで二つ目のセクションで、この中期判断の立て方を説明する。
三つ目は、スマートビジネスに関する新たな考察である。
一、インテリジェント時代の三大核心技术
この図は皆さんもよくご存じだろう。これは過去20年間の人工知能の大きな発展を示している。
初期の検索段階ではビッグデータと呼ばれていたが、まだAIという概念はなかった。昨年末から今年にかけてChatGPTが注目を集めた後、中国では100以上の大型モデル関連スタートアップが生まれ、「百模大戦」と呼ばれるようになった。
実際、第二段階の顔認識は、ディープラーニングが視覚分野で初めて大規模に応用されたものであり、2014年にはすでに100社以上の視覚系企業が設立されていた。顔認識は今日、既にどこにでもあるアプリケーションだと感じられている。例えば、TikTokの背後にある推薦エンジンもAI技術に基づいている。これはまさにAIがディープラーニング手法で初めて大規模に応用された例である。
大規模言語モデル（Large Language Model）とは何か。なぜこれが汎用AIの革命なのか。それは実に単純なアルゴリズムで、ある文字の後に最も出現しやすい次の文字を予測するというものだ。
この極めて単純なアルゴリズムだが、十分高い精度と有用性を達成している。
この意味で、まるで言語を習得したように見える。『サピエンス全史』でも言及されているが、言語は人類史上最偉大な発明である。
言語はコミュニケーションを可能にし、その背後には自然と人類の知恵が含まれている。そして人類の膨大な知識、およそ1万年にわたる知識のほとんどが、ここ20年ほどのITによって文字、音声、映像として蓄積されてきた。したがって、文字を、言語を習得すれば、人類が今日までに築いたすべての知識を解読したことになる。
現時点では、大規模言語モデルの背後にある動作メカニズムがまだ完全には理解されていない。人間のように考えているわけではないかもしれないが、局所的な領域では人間のような論理的推論能力を示している。これは私たちの将来に根本的な影響を与える。
過去30年の発展、インターネットから無線インターネット、センサー、デジタルトランスフォーメーション、ビッグデータ計算など。これらはソフトウェア世界の能力範囲を徐々に拡大させてきたが、本質的には足し算であり、積み重ねであった。
しかしAGI、汎用人工知能はこれらをつなぎ合わせ、すべてのソフトウェアの適応能力と自律能力を高め、量的変化から質的変化へと飛躍を遂げる。例えばAGIが自動プログラミングを可能にすれば、ソフトウェアの能力が急激に向上する。これは質的な変化である。
この意味で、多くの人が大規模言語モデルをAI時代の最初のiPhone的瞬間、すなわち大変革の時代の到来と見なしている。
別の観点から言えば、汎用インテリジェンスの時代はロボットの時代とも言える。AIは脳であり、様々なハードウェアと結合すればあらゆる種類のロボットになる。例えば自動運転車はロボットであり、将来的なRobotaxi企業は本質的に技術アウトソーシングサービス企業である。この視点から技術とビジネスの影響を考えると、より本質的な理解が得られる。
ロボットと言えば、ボストン・ダイナミクスの華やかなロボットを思い浮かべるが、同社が30年近く発展しても、おそらくテスラのヒューマノイドロボットがここ2年間で得たスピードや進展には及ばないだろう。これはAI技術がハードウェア分野にもたらした突破であり、ロボット全体が急速に発展していることが見て取れる。
ChatGPT以外にも、AI、AGIの発展には他にも重要な二つの潮流がある。一つは自動運転であり、その要求はChatGPTとは異なり、安全性の確保が求められ、本質的には人と物理世界の相互作用を解決することにある。
ChatGPTはむしろ人間の脳の行為に近い。
一方、自動運転は人と物理世界の相互作用を解決しなければならず、だからこそ自動運転のテスラ社がロボット分野で多くの蓄積を持っている。本質的に外部世界を感知する必要があるからだ。もう一つ重要な分野はAI for Science（科学インテリジェンス）であり、より根源的である。現時点でAGIは人類の既存知識を応用することはできても、新しい知識を創造することはできない。
しかしAI for Science（科学インテリジェンス）はAIを科学発展に活用するものであり、まったく異なる局面を生み出す可能性がある。なぜなら、新しい化学式や新しい物理法則を発見する可能性があり、それによって人工知能自体が大きく前進するからだ。
現時点でも、DeepMind傘下のAlphaFoldによるタンパク質解析、合成生物学などは過去数年で非常に新しく発展している分野であり、AI主導である。多くの分野で大きな進展を遂げているが、あまり知られていない。しかし、このような蓄積が次の突破口につながっていく。以上は背景知識であり、他の場所でも聞いたことがあるかもしれない。これから紹介する2枚のスライドは、今日最も重要なうちの1枚である。
現在、我々はインターネット時代からインテリジェント時代へと移行しているが、インターネットとAIの本質的な違いは何だろうか？
インターネットの本質は大量のデータを処理し、情報の流通とマッチングの効率を解決することにある。情報が可能な限り自由に流動し、マッチングされることで、情報の非対称性による摩擦がなくなるようにする。
そのコアバリューは：情報の非対称性を解決することにある。
簡単な例を挙げよう。オンライン教育はこれまで、インターネットを利用して教師の教育効率を高めることを目指してきた。これは典型的なインターネットの事例であり、大きな進展を遂げた。
しかしAI時代のオンライン教育は、無制限の高品質な教師の供給を通じて、個別化された学習ニーズを満たすことにある。原則として、各学生は自分専属の教師を持つべきであり、それを実現できるのはAI教師だけである。
同様に、世界中の最大の問題の一つは医療費が高すぎて、医師のサービスが不足していることだ。もしAI医師が登場すれば、人類全体の健康状態は質的に飛躍するだろう。
したがって、AIの本質は供給不足を解決することにある。
過去5年間、皆さんはデジタルトランスフォーメーション、産業インターネット、オンライン化に取り組んできたが、なぜそれほど苦労したのか。その本質的な理由は、これらの業界が直面しているのは情報の非対称性ではなく、供給不足の問題だからである。
例えば、インターネット医療や医療サービスのトランスフォーメーションに取り組んでいる場合、どんなに問題を解決しても価値は限定的である。なぜなら、診察や治療という根本的なボトルネックは常に存在し、優れた医師の数は限られているため、いかなる情報マッチングも役に立たないからだ。この点で、AI時代は全く新しい機会をもたらす。我々は本当に新しい供給を創造し、大量の供給が新たな需要を生み出すことができる。
しかしAI時代において、AIが本質的に解決するのは大量のデータではなく、情報でもなく、知識である。データと情報を加工して得られた知識と、既存の知識を統合し、実際の問題を解決すること。つまり、意思決定の効率とコストを解決することであり、すなわち機械が人間の代わりになれるかどうかである。
これまでのすべての意思決定は人間が行ってきたが、機械が人間の代わりに意思決定できるようになれば、それはインテリジェンスの飛躍であり、そのコアバリューは新しい供給を創造することにある。
したがって、AI時代の最も重要な能力は、意思決定のシナリオに基づいて意思決定モデルを構築する能力である。「シナリオ」という言葉が極めて重要である。なぜなら、すべての意思決定は特定のシナリオに基づくからだ。
人間の意思決定の多くは無意識的、あるいは潜在意識的なものであり、それを明示化し、機械がその論理で実現できるようにするには根本的な課題がある。
特にAI応用企業や大規模モデルの最前線企業にとって、アルゴリズムは大きなボトルネックであるが、AI応用において最も重要なのはモデリング能力、つまり現実のシナリオにおける意思決定を理解することである。その難しさは、AGIの意思決定方法と人間の意思決定方法が異なるため、翻訳が必要だからである。
このモデルの面白い点は、一度モデルを構築し、閉ループを形成すれば、それが自ら継続的に反復、最適化、成長していく「生きる」AIシステムになるということである。
この意味で、過去のすべての発展は機械時代といえ、どれほど複雑な機械システムでも単純なシステムであり、確実な実行しかできない。しかし、どれほど単純な認知システムでも複雑なシステムである。現在のAGIの発展は、生物のように有機的に成長するシステムに似ており、これは根本的な発展である。
我々は、ある能力や傾向を持ち、自己学習、自己成長の能力を持つ存在をどう受け入れるべきか。これがAGIの本質であり、インターネット時代とは異なる。インターネット時代は相対的に確実な情報マッチングの問題を解決していたが、AI時代は認知システムを構築する問題である。これが今日最初にお伝えしたいポイントである。
まとめると、2017年の公開講座を踏まえてさらに高めると、時代の原動力はインテリジェンス化であり、これをより高い位置に掲げ、時代の主導とする。
インターネット時代はオンライン化、ソフトウェア化、ネットワーク化であった。オンライン化とソフトウェア化の結合は過去20年で最も注目されたSaaSであり、ネットワーク化はPCインターネットからモバイルインターネット、IoTへと発展した。その本質は接続であり、ネットワーク協働のインフラを完成させることである。
新しい時代は前の時代の基礎の上に築かれる。インターネット時代が引き続き発展し、インフラがますます良くなっていく基盤の上で、インテリジェント時代の新しい原動力が見えてくる。その一つはインテリジェンス化である。先ほど全体を通して説明したインテリジェンスの発展、特に汎用人工知能がますます強力になっていく。
我々はそれが最終的にどれほど強力になるかは知らないが、ますます強力になることは確かである。
一方、インテリジェント時代の発展を支えるもう二つのプラットフォーム的な基盤技術がある。
1つは人機インターフェース能力の継続的な向上であり、これから詳しく説明するXRの話題である。
2つ目はブロックチェーンとCryptoであり、全ネットワーク協働能力の向上をもたらす。
1.XR：人機インターフェース
AR、VRからXRへ、全体として人機インターフェースの発展過程である。
PC時代から始まり、今日最も傑出した企業の一つであるマイクロソフトやアップルの核心発明はGUI（グラフィカルユーザーインターフェース）であり、それが今日のすべてのインターネット革命を生み出した。
パーソナルコンピュータからマウス、キーボードに至るまで、本質はキーボード入力であり、マイクロソフトのソフトウェアシステム全体につながっている。その後モバイルインターネット時代になり、主に入力手段はタッチスクリーンであり、一部の音声入力も含まれる。
第三の道はここ10年間で始まった。
① バーチャルリアリティ
2012年にOculusが設立され、2014年にMetaが買収した。仮想ゴーグルVR。2014年にはGoogle Glassも登場し、2015年に製品が発売された。2016年はバーチャルリアリティの元年となった。同年、初代Oculus Riftが発売された。ソニーもVRゴーグルを発表。マイクロソフトはHoloLensを発表。また、PokemonGoというゲームも登場した。
当時、バーチャルリアリティを基盤とした最初のヒットゲームはすぐに沈静化した。ハイテクの発展軌跡には、途中に段階的な崖がある。
2018年のMagic Leapは当時特に有望なスタートアップであり、グーグル、アリババなどの多くの企業から支援を受けた。
2018年、私はMagic Leapを見に行った。その次世代製品の量産直前だった。見た瞬間、非常に衝撃を受けた。真偽の問題ではなく、将来的に真偽の区別がつかなくなる問題だった。
それは完全にあなたの目を欺くことができ、すべてが実際の光源であるため、目では自分が見ているものが真実かどうか判断できない。目に見える形になった画像が脳に信号を送る。
二つ目は、当時のMagic Leapの創業者が「我々が作っているのは眼鏡ではない。我々が作っているのは未来の人機インターフェースだ」と語ったことだ。考えてみてほしい。目を動かし、見るだけでコンピュータが命令を実行できるなら、どれほど速く、簡単になるだろうか。
残念ながら、最後に技術的な壁を乗り越えられなかった。そのため、Magic Leapは後にBtoB企業に転換し、消費者向けの爆発的な成長を果たせなかった。
今年、二つの大型発表があった。一つはAppleのVision Proであり、Appleが正式にこの分野で製品を発表し、多くの新しい基準を定義し、多くの期待を寄せさせた。
二つ目は先週Metaが発表したQuest 3であり、中低価格帯を狙っている。Appleは高価格帯で、両社が選んだ技術路線は基本的に一致しており、業界標準がゆっくりと姿を現し始めている。高価格帯と低価格帯の両方が揃っている。
付け加えると、MetaはAiGlassも発表しており、人機インターフェースの発展のためのものである。仮想ゴーグルの製品ではないが、視覚インターフェースが再び業界の焦点となっていることがわかる。
② 人機インターフェース
ハードウェアに戻って、その目的とは何か。
ハードウェアの目的は、人機インターフェースの新たな契機を完成させることにある。初期のPC計算はキーボードによるインターフェースだった。モバイル計算のスマホはタッチスクリーンによるもので、いわゆる空間計算の時代になると、空間計算の核心は視覚と感知に置かれる。それぞれの定義は異なるが、細部にこだわる必要はない。
私のまとめだが、XR分野が在席の皆様にとってなぜ極めて重要なのか、その技術の本質とは何か。これは人機インターフェースの質的な飛躍である。以前は我々が機械と、その背後にあるAIとインターフェースするには、主体的に操作し、入力する必要があった。
しかし将来は、機械が人間に主体的に反応する。何もしなくても、自然に感じ取り、脳波インターフェースの時代になれば、潜在意識さえ読み取り、行動を開始するだろう。将来は機械が人間を感知し、主体的に行動するインターフェースになる。これはまったく異なる時代である。
我々は、ますます多くの種類の機械が人体の感覚器官とデジタル世界を直接接続していくのを見るだろう。現在のAR、VRゴーグル、着用可能なデバイス、衣服、皮膚のようなもの。距離は遠くから近くへ、皮膚に接近し、皮膚の中へ、チップの埋め込みなどもいずれ必ず起こる。これらは10年から20年で非常に大きな発展トレンドである。
このトレンドのビジネス的意味合いとは何か。XR、VRゴーグルから始まり、人間自身の知覚と注意力のデジタル化が始まる。人間自身はもはやデジタル世界の外に独立して存在しない。
③ メタバース
なぜメタバースがかつてあれほど人々を惹きつけたのか。それは純粋なデジタル世界であり、物理法則の制約を受けず、メタバース内で究極の個別化が実現でき、豊かな生物特徴とシーンが提供され、無限のサービスが可能になるからだ。
そのため、当時のメタバースが人々をどれほど興奮させ、期待させたかがわかる。これは確かに待ち望まれた未来だった。
しかしXRや類似のデバイスは、ハードウェアだけでなく、ソフトウェアと計算能力の向上も必要であり、それに伴うエッジコンピューティングやアルゴリズムの小型化も必要である。将来的には、各エッジデバイスの感知、計算、思考、意思決定能力も質的な飛躍を遂げる。
したがって、この技術とAI技術は互いに補完
TechFlow公式コミュニティへようこそ
Telegram購読グループ：https://t.me/TechFlowDaily
Twitter公式アカウント：https://x.com/TechFlowPost
Twitter英語アカウント：https://x.com/BlockFlow_News
