マイクロソフトCEOサティア・ナデラ氏の最新ロングインタビュー：AI時代における企業の未来は、この「認知ループ」にかかっている

著者：サティア・ナデラ

編訳：TechFlow

TechFlow解説：マイクロソフトCEOのサティア・ナデラ氏が、AI時代に潜む新たな危機について稀に見る長文で警鐘を鳴らしています。彼は、すべての価値がごく少数の大規模言語モデル（LLM）によって吸収されてしまうと、政治・経済的に到底容認されないと指摘します。これは、第1波のグローバル化が産業経済全体を空洞化させたのと同様の事態です。企業は自社の「トークン資本」を基盤とした学習ループを構築し、専門知識をAIシステムにコード化しなければ、モデルによって直接的に商品化されてしまうと警告しています。

私は、AI主導型経済における企業の将来がどのようなものになるかを、常に考え続けています。

今回の変革は、これまでのどのプラットフォーム変革とも異なります。過去には、デジタルシステムを用いて人的資本を補強していました。しかし今回、人間とデジタルシステムの間に真の「認知的ループ」を構築できるようになります。これは理解が難しい変化であり、企業内部における業務の概念そのものを変えてしまうものです。

真の課題は、あるデジタルツールやシステム、あるいはその使い方ではありません。問題は、AIモデルが継続的に人間および組織の専門知識を吸収し、それを商品化してしまう世界において、組織がいかにして学び続け、知的財産を構築し、差別化を図り、繁栄を遂げていくかという点にあります。

すべての企業は、私が「人的資本」と「トークン資本」と呼ぶ二つの資本を構築しなければなりません。人的資本とは、従業員が有する知識・判断力・人間関係・創造性・パターン認識能力などを指します。一方、トークン資本とは、企業が自ら構築・所有するAI能力のことです。

重要なのは、トークン資本が拡大しても、人的資本の価値が低下することはないということです。むしろ、人的資本の価値はさらに高まります！ 私は、人的主体性こそがトークン資本の成長を牽引する原動力になると確信しています。人間が野心的な目標を設定し、異なる分野の接点を結びつけ、関係性を築き、最も重要なパターンを発見するのです。人間の指導なしでは、単に計算リソースが無駄に回るだけです。

つまり、真のチャンスは「最良のモデルを選ぶこと」ではなく、「モデルの上に学習ループを構築し、人的資本とトークン資本の複利的成長を実現すること」にあるのです。あるタスク、あるいは職務そのものを外部委託することはできますが、学びそのものを外部委託することは決してできません。企業の将来は、人間とAIの間でこの学びを複利的に積み重ねられるかどうかにかかっています。

そのためには、各企業が時間とともに進化するインテリジェントエージェントシステムを構築しつつ、自社の知的財産を完全にコントロールし続けることができる、新しいアーキテクチャ設計が必要です。企業は、「汎用」モデルを交換しても、学習システム内に埋め込まれた「社内のベテラン」の専門知識を失わないようにすべきです。これは、今後の時代における支配権・主権を試す鍵となる「テスト」です。

企業は、自社の業務フロー・ドメイン知識・蓄積された判断力を、使用するたびに進化するAIシステムへと変換しなければなりません。プライベートな評価は、モデルが外部ベンチマークだけでなく、実際にビジネスにとって重要な成果において本当に改善しているかどうかを捉えるべきです。プライベートな強化学習環境では、モデルが組織内の実際の業務プロセスを通じてより強くなる必要があります。また、そのナレッジベースにより、組織記憶が検索可能となり、トークン利用効率も向上します。

このループこそが、企業の新たな知的財産となります。私はこれを「山登りマシン」とイメージしています。大多数の資産とは異なり、これは複利的に成長します。業務フローの改善ひとつひとつが、より質の高いトレーニング信号を生み出し、企業固有の暗黙知の蓄積を加速させます。この仕組みを早期に構築した企業は、どんな新たな単一モデルの能力が登場しても、容易に模倣できない優位性を獲得できます。

私たち誰もが望まないのは、あらゆる業界のあらゆる企業が、眼前のすべてを吸収してしまうごく少数のモデルに価値を譲渡する世界です。もしすべての価値がごく少数のモデルによって独占されるなら、政治・経済的には到底許容されません。社会は、業界全体を空洞化させるようなAIの未来を認めません。

第1波のグローバル化で何が起きたかを思い出してみてください。産業経済全体がアウトソーシングによって空洞化しました。表面的にはGDPの数字は良好に見えましたが、実際には多くの人々が職を失い、その影響は今なお続いています。このような構造をAI時代に持ち込むことは避けなければなりません。つまり、少数のAIシステムがすべての経済的利益を独占し、業界全体が自らの知識が目の前で商品化されていくのをただ見ているという状況を招いてはならないのです。

私の考えでは、私たちの最優先課題は、「最先端の単一モデル」ではなく、「最先端のエコシステム」を構築することです。これにより、価値が各企業・各業界・各国へと広く分配されるようになります。各組織が自社の組織的知識をコード化した学習ループを所有し、人的資本とトークン資本を複利的に増やせるようなエコシステムです。

これは、私が育った時代に培われた信念でもあります。すなわち、「プラットフォームが上位層で創出する価値は、自社内で取り込む価値よりも大きい」という考え方です。こうしたプラットフォームの上で、各企業は継続的にイノベーションを起こし、自社独自の価値を築いていくことができます。

このような状況が実現すれば、企業は自社および周辺の経済全体に対して価値を創出します。従業員は、自らの専門知識が拡張され、自らの判断がシステムの一部として組み込まれ、再現可能かつスケーラブルになることを実感します。そして、その成果は企業および周辺コミュニティへと還元されます。

こうして企業は、自社のみならず、より広範な経済全体へと価値を創出していくのです。これが、私たちが共に築くべき安定した均衡です。