マッキンゼー、AIの課題に直面、しかしすぐには解決せず

シリコンバレーのベンチャーキャピタル「メイフィールド」のマネージングディレクター、ナヴィン・チャッダ（55歳）は、コンサルティング、法律、会計といった人的リソースを多用する産業を変革するAIの可能性に大きく賭けている。 Lyft、Poshmark、HashiCorpなどの成功企業を支援してきたこのベテラン投資家は、メンローパークで開催されたTechCrunch StrictlyVCイベントで、なぜ「AIチームメイト」が従来の人手集約型分野でソフトウェア並みの収益性を生み出せると考えるのかを説明した。また、スタートアップがアクセンチュアのような巨大企業と直接競合するよりも、サービスが行き届いていない市場をターゲットにすべき理由についても議論した——ただし、関係性と信頼を基盤とする産業の破壊は、シリコンバレーが予想する以上に困難である可能性を認めた。 本対談は長さと明瞭さのために編集されています。

法律事務所、コンサルティング会社、会計サービス——これらを合わせた5兆ドル市場——が、ソフトウェア並みの利益率で運営するAIファースト企業によって完全に再構築されるとおっしゃっています。その根拠は？概念的なプレゼンテーション以外の具体的な証拠は？

50年以上事業を継続してきた企業の強みは、メインフレームやミニコンピュータからPC、インターネット、モバイル、クラウド、ソーシャル、そして現在のAIに至るまで、あらゆる主要トレンドを目の当たりにしてきた点だ。90年代後半のeビジネス概念を考えてみよう。実店舗は物理的な店舗だけでは生き残れないと気づき、デジタルプレゼンスが必要だと悟った。 その後、アウトソーシングとオフショアリングが巨大な潮流となった——インドや新興市場に拠点を置かずにソフトウェアサービス企業を構築することは不可能だった。中国と台湾の台頭により、サプライチェーンと製造分野でも同様の変革が起こった。では、この新たなAI時代を定義するものは何か？AIは人間の能力を増幅し、より良い成果を達成する100倍の力だ。私はこれがビジネスを根本的に再構築すると確信している。

AIは多くの反復作業を処理する…そして二つの成長モデルが出現する。一つは有機的成長。二つ目は非有機的成長だ。

具体的な機能例を挙げてください。

LLMやAIは実際に何ができるのか？例えばSalesforceの導入を例に取ろう。誰がそんな手作業を望むだろうか？人間のプロジェクトマネージャーは要件を概説するかもしれない：「Salesforceを導入する必要がある」。これは標準化されたプロセスだ。AIを主要な実行エンジンとして活用し、AIが処理できないタスクのみに人間を投入する。

この方式を採用することで、人的労力への依存度が低下し、AIへの依存度が高まります。顧客は実際に使用したAIリソース分のみを支払うことになります。

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市場参入戦略は、アクセンチュア、インフォシス、TCSといった巨大企業に真っ向から挑むべきではない。代わりに、サービスが行き届いていない大多数をターゲットにすべきだ。米国には3000万社、世界には1億社もの中小企業が存在するが、彼らは従来の知識労働者を雇う余裕がない。 彼らにSaaSソリューションを提供しましょう。こうした企業は「バーチャル受付係、スケジュール管理アシスタント、ウェブサイト構築担当者が必要だ…」と訴えています。AIを活用すれば、スタートアップ資金調達書類の作成といった業務を自動化でき、交渉時のみ人間の関与を必要とします。アクセンチュアのような企業と競合するのではなく、時間単位や月額契約料ではなく、イベントごとや成果ごとに課金する細分化された市場を狙いましょう。

つまり時間制課金ではなく成果報酬型だ。

その通り、成果ベースです。クラウド課金や電気料金を想像してください——消費した分だけ支払う仕組みです。AIが業務の80%を担えば、80%から90%の粗利益率を実現できます。 人間主導のサービスは30～40％の利益率となる。これにより60～70％の混合利益率が生まれ、20～30％の純利益を生む。そして覚えておいてほしい、大半のサービス企業は利益を上げている。多くのテック企業はそうではない。彼らはベンチャーキャピタルや公開市場からの資金調達に依存しているのだ。

最近、GruveというAI技術コンサルティングスタートアップのシリーズAを主導されましたが、初期顧客パイロットでどのような点を観察されましたか？

これは非有機的成長と有機的成長の融合を示しています。Gruveは過去に2つのサービス企業をそれぞれ5億ドルの収益規模（5,000万～1億ドルの利益）まで自力で成長させた成功起業家によって設立されました。今回はセキュリティ分野の専門知識を活用しました。 500万ドル規模のマネージドセキュリティサービス企業を買収し、今後の成長は全てAIで牽引すると決断。わずか6ヶ月で同事業を500万ドルから1500万ドル規模に拡大し、成果報酬型モデルで80%の粗利益率を達成。シスコを含む顧客から高い評価を得ています。従来のセキュリティアウトソーシングで月額1万ドルを固定で支払う代わりに、Gruveが対応する実際のセキュリティインシデントが発生した場合のみ料金が発生する仕組みです。

マッキンゼーのような企業は、こうしたAI能力を買収できないのか？彼らは保護すべき大規模な既存事業を抱えている。

これは典型的なイノベーターのジレンマだ。永久ライセンス型エンタープライズソフトウェア企業がSaaSの台頭を見た時、サブスクリプションモデルへの移行を躊躇したのは、多額の初期費用と年間保守料からの脱却を意味したからだ。ビジネスモデルの革新が鍵であり、多くの既存企業は躊躇した。同様に、マッキンゼーやアクセンチュアは既存の大口顧客へのサービス提供に注力しており、そこに隙間が生まれている。 創業者には、見過ごされている大衆層にサービスを提供し、独自の市場参入戦略を構築し、これらの巨大企業が効率的に対応できない顧客をターゲットにするよう助言している。

しかし既存企業も変革を迫られる。今日競合していない小規模企業が、10年後には確実に彼らのライバルとなる。マッキンゼー、BCG、アクセンチュア、TCS、インフォシスといった大手企業は全て「イノベーターのジレンマ」に直面している：成果ベースのAIモデルへ苦痛を伴う移行をいつ行うか？上場企業として、予測可能な収益から従量制収益への転換は困難な課題だ。

昨年秋、貴社は最新ファンドから1億ドルを「AIチームメイト」専用に割り当てました。単なるAIツールと真のAIチームメイトを区別する要素は何ですか？

業界には「コパイロット」「ツール」「エージェント」「チームメイト」といった流行語が溢れている。メイフィールドの提唱する「AIチームメイト」とは、人間と協力して共通目標を達成し、より良い結果を生み出すデジタルコンパニオンである。エージェント技術やコパイロット技術を基盤としながらも、人事チームメイトやセールスエンジニアリングチームメイトといった特定の役割として具現化される。目的は代替ではなく、パートナーシップと協働にある。

AIチームメイトやアシスタントの議論が始まった頃、それは革新的だった。しかし雇用喪失が増加する中、この用語は不適切に映るのではないか？シリコンバレーはメッセージングの問題を抱えているのか？

ご指摘の通り、現実を美化すべきではありません。 率直に向き合う必要がある。確かに雇用は置き換わる。だが人間は適応力を持つ。我々は騎手であり、AIは馬だ。自らを再発明するだろう。当面の焦点はコスト削減だが、市場拡大と収益増加を学ぶ。このパターンは技術革新の波ごとに繰り返される。Microsoft Word登場時、エグゼクティブアシスタントは不要とされた。Excelは会計士を脅かした。UberやLyftはタクシー運転手を消滅させるはずだった。しかし実際には市場が拡大した。

私の見解は、インドや中国、アフリカといった新興市場が固定電話を飛び越えて直ちに無線携帯電話に移行した事例に似ている。AIは、顧客にサービスを提供するために人的労働が利用不可能または高価な市場で業務を遂行するだろう。長期的には極めて強気だ。短期的には痛みは伴うが、苦労なくして得るものはない。

コーディングの話題では、最近「バイブコーディング」の買収があった：設立6ヶ月のイスラエル企業が月間ユーザー25万人、月間収益20万ドルで、Wixに現金8000万ドルで買収された。この評価額は妥当だと思うか？

正直なところ、現在のAI環境では従来の数学的論理が通用しないことが多い。予測不能だ。年間継続収益240万ドルの企業がたった8000万ドルで売却されたことに驚いている——8億ドルは期待していたよ！［笑］この市場では判断が難しい。流動的な市場なのだ。

そんな市場で合理的に投資するにはどうすれば？

そこが実績ある投資家の経験が秘伝のレシピとなる点だ。純粋な科学ではなく、芸術だ。1万時間の法則——練習すればするほど上達する。50年、60年続く企業はあらゆるバブルを見てきた。

第一の原則は、自らの北極星を持つことだ。規律を守り、FOMO（取り残される恐怖）を避けること——取り残される恐怖は追随者のものだ。独自の戦略を持ち、恐れずに行動すれば、成功する。この場にいるベンチャーキャピタリストの皆さん、私たちは資金管理ビジネスに携わっていることを忘れないでほしい。ロゴを集めることではなく、少額の資本をより大きな金額に増やすことが目的だ。

このサイクルの段階では、莫大な富が生み出される。しかし参加者の80%は、自らの行動の本質を理解していないため損失を被ると私は確信している。