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2028年からの手紙:本当のAI革命は、私たちが考えていたようなものではなかった

"あなたは、やがてテレポーテーションで移動する世界のためにフェラーリを作っている"2028年からの手紙:「AIを導入した」だけの企業は、1995年に「ウェブサイトを作った」だけの企業と同じだ。間違った質問?"Xを最適化するためにAIをどう使うか"正しい質問?"ゼロからデザインをやり直したとしても、Xは存在するのか?"実践的なアドバイス:AIリソースの20%は、何を最適化するかではなく、何をやめるべきかを見つけることに費やすこと。

[免責事項:これは純粋にフィクションの「未来からの手紙」であり、挑発と微笑みを込めて時の海に投げ込まれた瓶詰めのメッセージである。この記事の執筆にタイムトラベラーは関与していない。]

2025年のパートナー、お客様、テクノロジー・ウォッチャー各位、

私はElecte 創設者ファビオ・ラウリア(そう、2028年現在も私たちは存在している!)*であり、企業マーケティングのあらゆるルールを破って、タイムブリッジのこちら側からの考えを皆さんにお伝えすることにした。

2025年、あなた方はまだAIの「中間の危機」について議論し、人間と機械の「正しい統合」について延々とホワイトペーパーを書いている。2028年の私たちは、この時期をテクノロジー・エコシステム全体が完全に的外れだった時期として振り返っている。

私たちが気づいたこと(遅すぎた)

3回の資金調達、2回のピボット、そして土壇場での買収失敗を経験した創業者として、2025年に戦略コンサルタントが誰も認めたがらなかった真実がここにある。

最も革新的な企業は、「最高のAI導入戦略」を持つ企業ではなく、解決しようとしている問題を完全に再定義する勇気を持つ企業だった。

効率なんてクソくらえだ(そう、本当にそう言った)。

2025年においても、KPIはAIが既存のタスクをどれだけ速くこなせるかを測るものだ。2028年では、AIがどれだけ根本的にこれらのタスクを見直すことができるか、あるいは完全になくすことができるかを測ります。

転機が訪れたのは、"AIを使ってどのようにXプロセスを最適化できるか?"という問いをやめて、"これらの技術を使ってゼロから会社を再設計できたとしたら、Xプロセスはまだ存在するだろうか?"と問い始めたときだった。

お読みいただいている企業の皆様へ

AIによる「漸進的改善」に何百万ドルも投資している企業であれば、テレポーテーションで移動する世界のためにフェラーリを作っているようなものだ。

CTOが本当にすべきことはここにある:

  1. 時代遅れの技術的制限のためにのみ存在するビジネスモデルの部分を特定する。
  2. 間接的に解決している顧客の問題のうち、直接解決できるものは何かを見極める
  3. 製品チームを "創造的解体 "ワークショップに変えよう - 作るだけでなく、排除する力を与えよう

私が考える2028年にあなたの市場を食っている新興企業は、最高のAIを持つ企業ではない。AIを使って、その業界の企業であることの意味を完全に考え直した企業だ。

過激な想像力への誘い

私のタイムラインでは、単に『AIを導入した』企業は、1995年に単に『ウェブサイトを作った』企業のようなものだ。必要だが、悲劇的なほど不十分だ。

一世を風靡する企業は、"魔法のように見える技術で、この問題をゼロから解決できるとしたら、どうすればいいのだろう?"と想像する勇気を持った企業である。

2025年の誰もが自動化と人間の可能性の適切なバランスについて議論するのに忙しくしている間に、自分自身に問いかけてみてほしい。

私は未来であなたを待っている。それは、あなたの退屈なホワイトペーパーが予測するよりも奇妙で、荒々しく、無限に面白い。

ファビオ・ラウリア、ElecteCEO兼創業者、2028年5月11日

追伸:アマゾンがOpenAIを買収した。そして、そう、私たちは皆、あなたがショックを受けるのと同じようにショックを受けた。

現在から未来へのFAQ

Q:あなたは新しいジョン・タイターですか?タイムパラドックスを心配すべきでしょうか?

A:ティターと違って、私は差し迫った大惨事を警告するためでも、IBM5100について語るためでもありません。私はシボレーに搭載された「C204時間変位ユニット」を所有しているわけでもなく、カフェインを摂り過ぎたノートパソコンを持っているだけだ。私の「時間旅行」は、もっぱら創造的な推測によって行われる。この記事を書くにあたって、時空連続体は損傷していない。

Q:あなたの「未来からの情報」に基づいて、どの企業を買い/売るべきでしょうか?

A: もし私が本当に未来から来た人間で、この情報を持っているとしたら、それを共有することが正確さを保つ最後の方法でしょう!未来の情報を明かすという行為そのものが、現在の道筋を変えてしまうのだから。いずれにせよ、挑発的なインターネット上の書き込みに基づいて投資することは、一般的に疑わしい戦略である。私の時代の賢人の言葉を引用しよう。"市場は、あなたが支払能力を維持できるよりも長い間、非合理的であり続けることができる"。

Q:今おっしゃった「デンバー事件」とはどういう意味ですか?

A:ああ、それね。2026年、私たちは皆、重要なシステムにおけるアルゴリズムによる最適化の限界について、重要な教訓を得るだろう。しかし、あまり心配する必要はない。このことが必要な改革を加速させ、技術的説明責任に関するデンバー宣言につながったのだから。私がいつも言っているように、革命を起こすためにはアルゴリズムを破壊しなければならないこともあるのだ。

Q:効率重視をやめるべきだという考えは本気ですか?

A: 効率性を放棄しろと言っているのではなく、効率性を目的ではなく手段という本来の位置に戻せと言っているのだ。方向性のない効率性は、目的地のないフェラーリを持つようなものだ。私が考える2028年では、最も優秀な企業はまず「何を創造すべきか」を自問し、それから初めて「どうすれば効率的に創造できるか」を自問する。この問いを逆にしてきたことが、私たちの集団的な過ちだった。

Q:この未来的なフィクションの背後にある、現実的なアドバイスは何ですか?

A: AIリソースの20%を、すでにやっていることの最適化ではなく、完全にやめることができることの探求に充てる。本当の競争優位性は、古いことを最も速く行う者にあるのではなく、そうしたことの一部がもはや行う必要がないことに最初に気づいた者にある。創造的破壊は家庭から始まる。

[免責事項:上記は純粋な創作フィクションです。市場予測、財務アドバイス、未来に関する実際の知識を暗示するものではありません。著者は、別のタイムラインからの瓶詰めのメッセージに基づいてなされたビジネス上の決定について、一切の責任を負わない。

ビジネス成長のためのリソース

2025年11月9日

消費者向けAI規制:2025年の新規制にどう備えるか

2025年、AIの「ワイルドウエスト」時代が終焉を迎える:EUのAI法は2024年8月から運用開始、AIリテラシーは2025年2月2日から、ガバナンスとGPAIは8月2日から義務付けられる。カリフォルニア州は、SB243(14歳のSewell Setzerがチャットボットと感情的な関係を築き自殺した後に生まれた)で、強制的な報酬システムの禁止、自殺念慮の検出、3時間ごとの「私は人間ではありません」というリマインダー、独立した公的監査、1違反につき1,000ドルの罰則を課している。SB420は、「リスクの高い自動化された決定」に対する影響評価を義務付け、人間によるレビューの上訴権を与える。実際の執行:Noomは2022年、ボットを人間のコーチと偽り、5,600万ドルで和解。全米の傾向:アラバマ、ハワイ、イリノイ、メイン、マサチューセッツがAIチャットボットへの通知義務をUDAP違反に分類。3段階のリスク・クリティカル・システム・アプローチ(ヘルスケア/運輸/エネルギー)展開前認証、消費者向け透明情報開示、汎用登録+セキュリティ・テスト。連邦政府の先取りがない規制のパッチワーク:複数の州にまたがる企業は、さまざまな要件に対応しなければならない。2026年8月からのEU: 明らかでない限り、AIとの相互作用をユーザーに通知し、AIが生成したコンテンツは機械可読と表示する。
2025年11月9日

創造されないものを規制する:欧州は技術的に無関連であるリスクを冒すのか?

欧州の人工知能への投資額は世界全体の10分の1に過ぎないが、世界的なルールを決めると主張している。これは「ブリュッセル効果」であり、イノベーションを促進することなく、市場力によって惑星規模のルールを押し付けることである。AI法は2027年まで時差をおいて施行されるが、多国籍ハイテク企業は創造的な回避戦略で対応している。学習データの公開を避けるために企業秘密を持ち出したり、技術的には準拠しているが理解不能な要約を作成したり、自己評価を使ってシステムを「高リスク」から「最小リスク」に格下げしたり、規制の緩い加盟国を選んでフォーラムショッピングをしたり。域外著作権のパラドックス:EUはOpenAIに対し、ヨーロッパ域外でのトレーニングであってもヨーロッパの法律を遵守するよう要求している。二重モデル」の出現:限定的なヨーロッパ版と、同じAI製品の高度なグローバル版。現実のリスク:欧州はグローバルなイノベーションから隔離された「デジタル要塞」となり、欧州市民は劣ったテクノロジーにアクセスすることになる。信用スコアリング事件の司法裁判所はすでに「営業秘密」の抗弁を否定しているが、解釈上の不確実性は依然として大きい。誰も知らない。EUは米国の資本主義と中国の国家統制の間に倫理的な第三の道を作っているのか、それとも単に官僚主義を競合しない分野に輸出しているだけなのか?今のところ:AI規制の世界的リーダーであり、その開発においては周縁である。大規模なプログラム。
2025年11月9日

Outliers:データサイエンスとサクセスストーリーの出会い

データサイエンスはこれまでのパラダイムを覆した。外れ値はもはや「排除すべきエラー」ではなく、「理解すべき貴重な情報」なのだ。外れ値1つで線形回帰モデルを完全に歪めることができる(傾きが2から10に変わる)。しかしそれを排除することは、データセットの最も重要なシグナルを失うことを意味する。機械学習は洗練されたツールを導入している:Isolation Forestはランダムな決定木を構築することで外れ値を分離し、Local Outlier Factorは局所的な密度を分析し、Autoencoderは正常なデータを再構築し、再現できないものを報告する。グローバルな外れ値(熱帯地方での気温-10℃)、文脈上の外れ値(貧困地区での1,000ユーロの出費)、集団的な外れ値(攻撃を示すトラフィックネットワークの同期スパイク)などがある。ポール・マッカートニーは、「多くのバンドがハンブルグで1万時間やったが成功しなかった。アジアの数学的成功は遺伝的なものではなく、文化的なものである:中国の数的システムはより直感的であり、稲作には絶え間ない改良が必要であるのに対し、西洋の農業は領土の拡大が必要である。実際の応用例:英国の銀行はリアルタイムの異常検知によって18%の潜在的損失を取り戻し、製造業は人間の検査では見逃してしまうような微細な欠陥を検知し、ヘルスケアは85%以上の異常検知感度で臨床試験データを検証する。最終的な教訓:データサイエンスが異常値を排除することから、異常値を理解することに移行するにつれて、我々は型破りなキャリアを修正すべき異常値としてではなく、研究すべき貴重な軌跡として捉える必要がある。