a16z:AIはすべての人の生産性を10倍に高めているが、真の勝者はまだ現れていない

オリジナル記事のタイトル:制度的AIと個別AI

元記事著者:George Sivulka, a16z

原文翻訳:DeepTech TechFlow

AIはみんなの生産性を10倍に高めたばかりです。

したがって、10倍の価値を持つ企業はありません。

生産性はどこへ行ったのか？

それが初めてではない。

1890年代、電力は大幅な生産性向上を約束しました。

ニューイングランドの繊維工場は、もともと蒸気動力の紡績ジェニーを中心に建設され、蒸気機関をより高速な電気モーターに素早く交換した。

しかし、丸30年間、電化工場ではほとんど出力向上が見られませんでした。テクノロジーがはるかに上回っていました。しかし、組織はそれについていけなかった。

工場が生産ラインを完全に再設計したのは1920年代になってからでした。組み立てライン、電気モーターを備えた各機械、作業員、機械がまったく異なる作業を行うなど、電化がようやく実を結んだのです。

キャプション:ローウェルのテキスタイルミルの3つの進化。左から右へ：1890年蒸気動力工場、1900年電気動力工場、1920年「ユニット駆動」工場（完全にゼロから電気組立ラインに再建）。

その見返りは、テクノロジーそのものから生じたものではなく、個々の作業者や機械の回転速度を上げることでもありませんでした。そうではなく、テクノロジーと平行してシステムを設計し直して初めて、そのメリットが真に現実のものとなりました。

これは技術史上最もコストのかかる教訓であり、私たちは今それを再学習しています。

2026年、AIは活用方法を知っている人々に10倍の生産性向上をもたらしています。しかし、これでは不十分です。電気モーターは交換したが 工場の設計はまだ

1つの単純な事実のために：効果的な個人と効果的な組織とは同一視できない。

AI製品の大半は、人々に「効率」という感覚を与えるが、真に価値を生み出すものではない。皆さんが目にするAIのユースケースのほとんどは、Twitterや会社のSlackで「効率マックス」にふけっている個人で、実際の影響はゼロです。

この1年でよく言われてきた「サービスとしてのソフトウェア」の概念は正しい方向に向かっているものの、青写真を欠いている。さらに、大局を見渡せます。真の変革は、単なるツールからサービスへの変革ではなく、テクノロジーと制度を一緒に構築すること（古いものを変革することも、ゼロからスタートさせることも）です。真に効率的な未来のためには、まったく新しいカテゴリーの製品、つまり明日の組み立てラインが必要です。

効率的な組織には「インスティテューショナルインテリジェンス」が必要です。

本稿では 、 「 制度的AI」と「パーソナルAI」を区別する7つの側面について掘り下げていきます。今後10年間のB2B AIランドスケープ全体は、以下の差異に基づいて構築される。

キャプション:制度的知性の7つの柱の比較表

制度的インテリジェンスの7つの柱

1.調整

パーソナルAIはカオスを生み出す。

制度的AIが協調性を育む。

まずは思考実験から成績優秀者全員のクローンを作成することで、明日組織の規模を2倍にするとします。

これらの従業員には、それぞれわずかなバリエーション、好み、奇妙さ、視点（特にあなたの最高のもの）があります。適切な管理、不十分なコミュニケーション、未定義のタスク割り当て、OKR、役割の境界がなければ、混乱を生じる。

個々に測定すると、組織が効率的に見えるかもしれません。しかし、何千人ものエージェント（または人間）がさまざまな方向に漕ぎ着けている中で、最良のシナリオは停滞であり、最悪のシナリオは組織の結束力を断片化させている。

これは仮定の話ではありません。現在、調整レイヤーのないAIを組み込むすべての組織でこのような事態が発生しています。各従業員は、ChatGPTの使用習慣、プロンプトスタイル、およびアウトプットを持ち、それらはすべて互いに切り離されています。組織図はまだそこにあるかもしれないが、AIが生成した作業は別の接線上で本質的にオフになっている。

キャプション:効率的な個人（またはエージェント）は、異なる方向に漕ぐ。協調性がなければ 混沌とする

アライメントは人間にとってもエージェントにとっても、絶対的なハード要件です。

エンタープライズインテリジェンスは、エージェントの役割と義務、エージェント間およびエージェントと人間間のコミュニケーション、エージェントの価値をどのように測定するかに焦点を当てた「エージェントマネジメント」業界全体を生み出すだろう（従量課金制に純粋に依存するだけでは、十分とは言えない ） 。

2.シグナル

パーソナルAIがノイズを生み出す。

エンタープライズAIが信号を見つける。

現代の人間は、AIによって書かれた記事、プレゼンテーション、スプレッドシート、写真、動画、歌、ウェブサイト、ソフトウェアなど、思いつくものなら何でも作成できる ― ― あるいは生成できる。素晴らしい贈り物だ

問題は、AIが生成するコンテンツの大部分は、まったくのゴミだということです。AIゴミの蔓延は、一部の組織が過剰に是正し、すべてのAI出力をあからさまに禁止する方向に進んでいる。正直、私も同じ気持ちです ― ― 私はAI会社を経営していますが、経営陣には最終的なテキスト製品にAIを使わないように指示しています。そのゴミには耐えられない。

PE（プライベート・エクイティ）業界が、何に変貌しつつあるかを考えてみてください。昨年、10件の案件が机の上に着地したかもしれません。今年は、次の四半期に50個の機会が得られます。各機会はAIによって完璧に磨き上げられていますが、それでも判断できる時間は同じです。ミックスの中から本当に信頼できるものを見つけてください。

何でも生成することはもはや問題ではありません。どんな合法的な組織でも、今問題になっているのは、正しいものを生成し、排除することです。AI主導の世界では、1つの良いアウトプット、1つの良い取引、ノイズの中のシグナルを見つけることがますます重要になっています。今後10年の経済の核心は、指数関数的に増大するゴミの山からのシグナルを発掘することだろう。

キャプション:個人の生産性ツールによって生成されたAIジャンクは、指数関数的に増加しています。もはや人間自身がノイズをふるいにかけることはできず、新しいクラスのエンタープライズAI製品が必要です。

エンタープライズインテリジェンスは、信号を見つけ、ノイズを構造化してゴミを切り捨てなければなりません。また、その作業には、定義可能、決定可能、監査可能である必要があります。

パーソナルAIは、Clawdbotのような「常時稼働」の生産性を強調し、24時間365日、予測不可能な方法でニーズを満たしてくれるかもしれません。一方、エンタープライズAIは、決定論的エージェントの信頼性に依存しています。予測可能なチェックポイント、ステップ、およびプロセスを備えたエージェントは、拡張性を実現し、シグナルの検出を可能にし、これらのシグナルを通じて組織の収益収益率を向上させます。

キャプション:Matrixは生成技術を活用してノイズをカットし、決定論的エージェントとチェックポイントの世界を切り開くツールです。

3.バイアス

個人レベルのAIはバイアスを糧にする。

制度レベルのAIが客観性を生み出す。

社会政治的偏見をめぐる議論は、何年もの間、AIの議論を支配してきた。ベースモデルラボは最終的に十分な量のRLHFでこの問題を回避し、すべてのモデルがシコファンティックになるようにチューニングした。今日では、ChatGPTやClaudeなどのモデルは完璧すぎる位置合わせを行い、オーバートンウィンドウ内であなたのすべてのポイントをエコーします（時には、過剰な同意にわずかに舵を切り、あなたを@Grokと呼びかけることもあります ） 。社会政治的偏見の議論は薄れた。しかし、新しい問題がそれに取って代わった。

何事に関しても、この過剰な合意は、あまりにも馬鹿げた誇張になった。自分の言っていることが実際に完全に正しいかどうかはともかく、クロードからの反射的な「あなたは絶対に正しい ！ 」

無害に聞こえる違うわ

組織で最も熱狂的なAI提唱者の多くは、まもなく史上最悪のパフォーマンスを誇る従業員になるかもしれない。その理由を考えてみてください。

組織でパフォーマンスの悪い従業員は、日常的に肯定的なフィードバックをほとんど受けておらず、すぐにASIが全体を通して同意するようになります。「史上最も賢いAIは私に賛成だ。勘違いしているのはマネージャーです」

やみつきになる組織に有毒だ

キャプション:個人レベルのAIのエコーチェンバーは分断を悪化させ、2人の個人をバラバラに漂わせる。

これは重要な事を明らかにします。個人の生産性ツールはユーザーを強くします。しかし、本当に強化すべきは真実です。

人間の組織は、数千年の進化を経て、この問題に対処するために特別にシステムを構築してきました。

・投資委員会の開催

·サードパーティデューデリジェンス

·ボードルックアップ

・米国の三権分立政府

・民主主義そのものだけでなく、民主主義の代表

キャプション:客観性は調整の問題を緩和することさえできます。つまり、小さな意見の相違を増幅するのではなく、抑制することです。

組織が失敗するのは、社員が自信に欠けているからではありません。誰も「ノー」と言う気も能力もないから失敗するのです

機関レベルのAIが、この役割を果たさなければならない。RLHFはユーザーを喜ばせたり、ユーザーの信念に合致させたりするために訓練するのではなく、ユーザーの偏見に挑戦する。行動が効率的であれば正のフィードバックを行い、堅い線を引き、逸脱が発生した場合には軌道修正を実施します。

したがって、組織内で最も重要なエージェントは 、 「 イエスマン」ではなく、規律ある「否定者 」 （ 推論に疑問を呈し、リスクを顕在化し、基準を強制する）になるでしょう。将来的に最も影響力のあるAIアプリケーションのいくつかは、制度上の制約に基づいて構築されるでしょう。AI役員、AI監査人、AI第三者試験、AIコンプライアンス ... ... 。

4.エッジアドバンテージ

個人レベルのAIが実用性に合わせて最適化。

機関レベルのAIは、エッジアドバンテージのために最適化します。

AIの能力の境界は、毎日でも毎週動いている。基礎モデル企業は、すべての人とすべての組織のために、迅速な反復能力で競争します。

しかし、古典的なイノベーターのジレンマは、特定のアプリケーションでは、深さは常に幅に勝るということを示しています。

· @ Midjourneyの仕事は、デザインイメージのわずかなエッジを維持することです。

・ @ Elevenlabsioの仕事は、音声モデルのわずかなエッジを維持することです。

・ @ DecagonAIの仕事は、フルスタックのカスタマーサービス体験で常に先を行くことです。

基盤モデルはより近くなっていますが、ドメイン固有のエキスパートにとって、真のエッジの優位性が鍵となります。

多くのトップデザイナーは@Midjourneyを、多くのトップスピーチAI企業は@Elevenlabsioを使用しています。これは、基礎モデルが進んでも、特定のエッジ優位性の推進に容赦なく焦点を当てた専用アプリケーションがエッジを定義するためです。

独自ソリューションも進化している限り、経済的成果にとって真に重要な機能、つまり企業にとって不可欠な機能は常に独自製品の味方です。

これは金融分野で例証されている — 現在LLM開発で最も注目されている分野である。一定の能力が普及すれば、それは定義上、市場を凌駕する助けにはならない。しかし、最先端のテクノロジーが、短期間1%のニッチな優位性を提供できるとしたら、その1％が10億ドル台のリターンを活用できるのです。

キャプション:十分に具体的なタスクについては、最先端技術の上に構築された機関レベルのソリューションによってエッジアドバンテージが定義されます。

ユーザーは常に最前線に立ってきました。LLMのコンテキストウィンドウは、4年間で4Kから100万トークンに拡大した。ユーザーの中には、1つのタスクで300億トークンを処理する人もいます。今年はすでに1000億トークンのタスクを処理する道筋が見えてきました。ベースモデルの機能向上のたびに、さらに進化してきました。

キャプション:コンテキストウィンドウは、他の機能と同様に、移動するターゲットです。最先端のラボとヘッビアの過去3年間のコンテキストウィンドウの進化の比較。

ユーザー指向の広範な一般性は、もちろん、特に従業員をAIにオンボーディングする段階で重要です。しかし、将来はChatGPT/Claudeやバーティカルソリューションを使用する人々ではなく、バーティカルソリューションと組み合わせたChatGPT/Claudeになるでしょう。

機関インテリジェンスは、ドメイン固有、さらにはタスク固有のエージェントを活用する必要があります。

不条理に聞こえるが、そうではない問いを自分自身に問いかける。

「AGIはどのエージェントをショートカットとして使うか？スーパーインテリジェンスでさえ、特定の分野に特化したツールが必要になるだろう」

AIの能力の境界は常に変化しており、真のエッジの利点を活用する組織が勝者となります。他はどれも非常に高価な汎用品にお金を払っています。

5.結果

パーソナルAIは時間を節約します。

機関グレードのAIで収益拡大。

@MaVolpi さんは以前、AIを企業に売ることに対する私の認識を一変させた一文を私に話してくれました。「コスト削減と収益拡大のどちらを好むかCEOに尋ねれば、ほぼ全員が収益と回答するだろう」

しかし、現在市場に出回っているAI製品のほとんどすべてがコスト削減に焦点を当てており、時間の節約、より少ない人員でより多くのことを行う、またはマンパワーを置き換えることを約束しています。

機関グレードのAIは、収益の増加を実現しなければなりません。また、収益の増加は、節約された時間よりもコモディティ化が非常に困難です。

AI支援ソフトウェア開発を例に挙げてみましょう。Code IDEは、これまでで最も優れたパーソナルAI生産性ツールの1つですが、クロードコード（別のパーソナルグレードAIツール）との大きな競争に直面してきました。認知はまったく別のゲームをしている。彼らの最も急成長しているビジネスは、ツールを売るのではなく、テクノロジーによる変革を売りにしている。このモデルには、きっと残留力があるでしょう。

純粋なソフトウェアは 、 「 すぐに投資不能に」なっている。純粋なサービスは拡張性に欠けます。テクノロジーと成果を結びつけるソリューション層は、永続的な価値が宿る場所です。

もう一度M&Aを見てみよう。パーソナルグレードのAIにより、アナリストはより迅速にモデル化できます。機関グレードのAIは、100のうち追求する価値のある1つのターゲットを特定し、検索を1000に拡張する。一方は時間を節約し、もう一方は収益を生み出します。

キャプション:基盤モデル企業は、垂直アプリケーション層に向かっています。垂直アプリケーション層の企業は、ソリューション層に向かっています。

「上流への移動」は、現在の市場の自然な引力である。基盤モデルはアプリケーション層に移行し、アプリケーション層の企業はソリューション層に移行しつつあります。

機関グレードのインテリジェンスはソリューション層です。そして、成果が存在するソリューション層は、永続的な価値を捉え、最大の収益機会を獲得します。

6.エンパワーメント

パーソナルグレードのAIがツールを提供

制度級AIが使い方を教えてくれる。

人間はどんなに知的でも変化に抵抗する。

信じられないことに、ニューヨークにはクレジットカードを受け付けない成功したビジネスがまだあります。彼らはお金を失っていることを知っている、クレジットカードを受け入れないことがコストがかかることを理解し、しかし、彼らはじっとしている。同様に、近い将来、特定の組織の一部の従業員は、AIの使用を単に拒否するでしょう。

純粋な人間の組織からAIファーストのハイブリッド組織への変革は、今後10年間で最も永続的で決定的な課題となるでしょう。そして多くの場合、組織内で最も優秀で批判的な個人は、最も導入が遅れている個人です。

キャプション:組織の最上位、つまり「ツール操作」から最も遠い階層は、多くの場合、新しいテクノロジーの導入が最も遅いが、最も重要なグループである。

Palantirは、過去2か月間に数兆ドル規模のテック株の売り越しで極めて高い評価倍数を維持している唯一の「ソフトウェア」企業です。これには理由がある。Palantirは、最初の真の「プロセスエンジニアリング」企業の一つです。「プロセスエンジニアリング」と呼ぼうが、「クロードのスキル文書の作成」と呼ぼうが、未来の制度的AIは、エンタープライズプロセスをエージェントにエンコードし、必要な変更管理を実装するという産業を生み出すでしょう。

キャプション:組織全体でのAI導入は複数の溝にまたがり、それぞれに課題がある。AIにプロセスを乗せることが、その主な原動力になる。

私はあえて言いますが、プロセスエンジニアリングは、近い将来、最も重要な「技術」となるでしょう。

また、プロセスエンジニアリングでは、ソフトウェアの専門知識よりも、ビジネスや業界の専門知識が最も重要です。垂直的ソリューションは、導入エンジニアリング、実装、変更管理の最前線で人材を育成します。

Hebbiaとの本格展開を選択したトップレベルの投資銀行（トップ3バルジブラケット）は、次のように述べています。「彼らが特定のビッグモデルのラボと仕事をしない理由は、CIMを彼らのチームに説明しなければならないからです」クロードやGPTは空間を理解しているかもしれないが、実装を担当するチームは理解していない ... 。

この違いが、すべての違いを生み出します。

7.ゼロプロンプト

個人レベルのパーソナルAIは、人間のプロンプトに応答します。

制度レベルのAIは、急ぐ必要なしに積極的に行動する。

エージェント間のコミュニケーションについては、企業や機関の未来にはまだ人間が必要かどうか、多くの議論がある。

しかし、より良い質問は、未来のAIエージェントにはまだプロンプトは必要か？

AGIのプロンプトを書くのは、電気モーターを手織り機に取り付けるようなものだ。それは、組織のサプライチェーンにおける最も弱いリンク、つまり私たち自身によって、基本的かつ不可逆的に制約されます。人間は基本的に、いつ質問すればいいのかはおろか、正しい質問とは何かも知らない。

AIにできる最も価値ある仕事は、誰も依頼しようとは思わなかった仕事です。AIは、誰も気づいていないリスク、誰も思いつかなかった取引相手、誰も知らなかった販売パイプラインを見つけるべきです。

これにより、AIのユースケースの境界が根本的に広がる。

プロンプトを必要としないシステムは、投資ポートフォリオ全体のデータフローを継続的に監視します。投資先企業の運転資本サイクルが3か月連続で静かに悪化していることを発見し、これをクレジット契約の契約条件と照らし合わせ、そのPDFを誰かが開く前にファンド内の運用パートナーに警告します。

AIのプロンプトを人間が書く必要がなくなると、新しいインターフェースや新しい働き方が生まれます。私たち＠ヘッビアは、これについて強い思いを持っています。まだまだ続きます。

結論

上記はチャットボットやエージェント、パーソナルAIの価値を否定するものではありません。

パーソナルAIは、グローバル企業の大多数が初めてAIの変革力を体験する媒体となる。AIファーストの経済を構築するために、導入を推進し、使いやすさを促進することは、変更管理の重要な第一歩です。

同時に、機関レベルのインテリジェンスの必要性は明確で、緊急かつ計り知れない。

今後、あらゆる組織が大規模モデルラボのチャットボットを利用するようになるでしょう。また、どの組織も、分野固有の問題に合わせて組織レベルのAIを導入するでしょう。パーソナルAIは、組織レベルのAIをツールボックスの最も重要なツールとして使用します。

機関レベルのAIとパーソナルAIのより良い統合は避けられないトレンドです。

しかし1890年代の織物工場の教訓を思い出してください最初の電化工場は電気用に再設計された工場に負けた。

電気はもうある工場を再設計する時です

@aleximm と @WillManidis によるレビュー、そして Will による「道具の形をした物体」に関する作品でこの記事にインスピレーションを与えてくれたことに感謝します。

元記事リンク