李 鉉道SMHC株式会社 代表取締役
AI時代、次に消えるのは「成功企業」かもしれない。
過去の成功が、未来の競争力を奪うとしたら。
「AppleはNokiaと同じ道をたどると思う」
韓国KAISTの脳科学者、キム・デシク教授のインタビューで、最も印象に残った発言です。
世界を代表するAppleが、かつて携帯電話市場を支配したNokiaと同じ道をたどるかもしれない。
かなり大胆な予測です。
ただし、これは教授の見解であって、確定した未来ではありません。
実際、Appleは2026年1月にGoogleとの複数年にわたるAI協業を発表し、6月には共同開発した第3世代のApple Foundation Modelsを公表しています。
Appleは決してAI開発を止めているわけではないのです。
それでも、教授の指摘には経営者として考えさせられるものがありました。
企業を衰退させるのは、技術不足なのか。それとも、過去の成功から抜け出せない組織の構造なのか。
約36分のインタビューは、AIの70年史からスマートグラス、AGI、労働と資本の未来、さらには民主主義の問題にまで展開します。
その中で、私自身が特に重要だと感じた論点を整理してみました。
60年間できなかったことが、なぜ突然できたのか。
AI研究の歴史をたどると、1956年のダートマス会議が大きな起点になります。
当時、研究者が実現したかったのは、人間のように世界を認識し、言葉を理解する機械でした。
例えば猫を認識するAI。
猫の特徴を一つずつプログラムしても、座った猫、後ろを向いた猫、暗闇にいる猫まで、すべてを説明することは難しかった。
現実世界の多様性が、あまりにも大きかったからです。
そこで研究者たちは、人間の脳の仕組みにヒントを求めました。
人工ニューラルネットワークです。
しかし、それも長い間、十分な成果を生み出せませんでした。
大きな転機となったのが、GPUによる計算能力の向上、大量の学習データ、そして学習アルゴリズムの改良です。
2012年のAlexNetは、そうした技術的進歩を象徴する成果でした。
ここで面白いのは、長く研究されてきた技術が、複数の条件がそろったことで一気に実用化へ進んだことです。
企業経営でも似たことが起こります。
昨日まで非現実的だった事業が、技術やコスト構造の変化によって、突然成立することがある。
逆に、昨日まで合理的だったビジネスモデルが、ある日から競争力を失い始めることもあります。
AppleとNokia。成功した会社ほど変われないのか。
教授がAppleについて問題視したのは、単なるAIの性能差ではありません。
企業文化です。
Appleは歴史的に、必ずしも最初に技術を市場へ投入する会社ではありませんでした。
既存の技術やアイデアを磨き上げ、優れた顧客体験に変えることが強みでした。
iPhoneは、その代表例でしょう。
しかしAIの世界では、完成度を高めてから発売するだけでは不十分な場合があります。
まず試す。市場から学ぶ。改善する。そして再び試す。
こうした反復速度が競争力になるからです。
教授は、Appleの完成度重視の文化と、AIの高速な開発文化には緊張関係があると指摘します。
ただし、私はAppleが必ず敗北するとは考えていません。
Appleには巨大な顧客基盤、半導体設計能力、ハードウェアとソフトウェアの統合力、そしてブランドがあります。
AIの時代にも、これらが強力な競争優位になる可能性は十分にあります。
一方、Nokiaはスマートフォンへの転換で苦戦し、2014年に携帯端末事業をMicrosoftへ売却しました。ただし、Nokiaという企業自体が消滅したわけではありません。
この比較から私が考えるのは、もっと普遍的な問題です。
新しい時代を、古い事業の延長として理解していないか。
私自身、IT企業を経営する中で、この問いは他人事ではありません。
SESやSIで成功した企業が、AI時代にも同じ収益モデル、同じ人材評価、同じ組織構造のままで成長し続けられるのか。
過去に正しかった判断を、今も正しいと思い込んでいないか。
これは経営者自身が向き合うべき問題だと感じます。
スマートフォンの次は、スマートフォンではないかもしれない。
教授は、インターネット時代の中心的なデバイスがスマートフォンだったとしても、AI時代に同じ形が最適とは限らないと指摘します。
その候補として挙げたのが、スマートグラスです。
Metaは2025年にディスプレイ付きAIグラス「Meta Ray-Ban Display」を発表しました。
重要なのはメガネという形そのものではありません。
AIが、人間と同じ世界を見るようになることです。
これまでAIは、検索履歴やクリック履歴などから、私たちの関心を推測してきました。
しかし、スマートグラスのようなデバイスが進化すれば、AIは利用者が今見ているものや、置かれている状況を理解して支援できる可能性があります。
検索してから答えを得るAIから、生活の文脈を理解して支援するAIへ。
ただし、それがスマートフォンの代替になるかどうかは、まだ分かりません。
利便性だけでなく、装着感、価格、プライバシー、周囲の人への配慮も普及を左右します。
AIが私たちの生活を理解するようになるほど、誰がそのデータを管理するのかという問題も大きくなるでしょう。
AIを持つ国と、AIを借りる国。
もう一つ印象的だったのが、Foundation ModelとVertical AIの議論です。
巨大な基盤モデルを開発するには、莫大な資本、計算資源、研究人材が必要です。
すべての国、すべての企業が最先端モデルを自前で開発できるわけではありません。
では、限られた資源をどこに投資すべきか。
独自の基盤モデルを保有し、海外への依存を減らすのか。
それとも、製造、金融、医療など、自国が強みを持つ分野のVertical AIへ集中するのか。
教授は、両方の重要性を認めながら、資源配分の難しさを指摘しています。
この問題は企業にも共通します。
私は、すべての企業が巨大モデルを自社開発する必要はないと考えています。
それよりも重要なのは、外部AIを利用しながら、自社にしかない知識、顧客との関係、業務データ、サービスの仕組みを蓄積できているかどうかです。
RAGのように、外部の知識を検索してAIの回答に活用する技術も、その一つです。
もちろん、それだけで競争優位が生まれるわけではありません。
データの品質、利用権限、現場への実装、顧客との継続的な関係まで設計する必要があります。
AIを利用できることと、AIによって独自の価値を生み出せることは違う。
この差が、これからの企業競争で大きくなると感じています。
AGIまで10年。その先に何があるのか。
教授は、AGI（汎用人工知能）の実現について、およそ10年という個人的な見通しを語っています。
もちろん、この時期に専門家の確定的な合意があるわけではありません。
AGIの定義そのものにも議論があります。
ただ、重要なのは年数そのものよりも、AIが人間の多くの知的業務を担えるようになった時、社会がどう変わるかということです。
教授は二つの能力を重視しています。
一つは、AIが自らの改善に関与できること。
もう一つは、自律的に行動できること。
これまでの機械は、基本的に人間が改良し、人間が動かしてきました。
しかしAIが設計、研究、開発、意思決定の一部まで担うようになれば、人間と技術の関係は変わります。
期待される可能性も大きい。
新しいエネルギー技術、難病治療、科学的発見、生産性の飛躍的向上。
一方で、雇用、責任、安全性という問題も生まれます。
私は、AIがどこまで賢くなるかと同じくらい、その能力を誰が、どのようなルールで使うのかが重要になると考えています。
労働の価値が下がり、資本の価値が上がる？
インタビュー後半で、教授はさらに踏み込んだ議論を展開します。
もしAGIが知的労働の大部分を担えるようになったら、何が起きるのか。
人間の労働の一部が希少でなくなる一方、GPU、データセンター、電力、AIを動かす資本の重要性が高まるかもしれない。
サム・アルトマンも以前から、AIの普及によって労働から資本へ経済力が移る可能性を論じています。
ただし、これは一つの経済シナリオです。
私は、人間の労働価値が一方的に下がるとは考えていません。
技術が進歩しても、顧客から信頼されること、複雑な利害を調整すること、責任を持って決断することには価値が残るでしょう。
むしろAIによって、一人の人間が生み出せる価値が拡大する可能性もあります。
重要なのは、AIが生み出した価値を誰が獲得するのかです。
AIを利用する個人なのか。
AIを保有する企業なのか。
顧客との接点を持つプラットフォームなのか。
この構造によって、企業の収益モデルも働く人の経済的な立場も変わっていくはずです。
技術が進歩しても、社会が豊かになるとは限らない。
教授は最後に、テクノ封建主義という概念に触れます。
AIと資本を所有する少数の企業や個人に、経済力と政治的影響力が集中する未来です。
技術は飛躍的に進歩する。
しかし社会は、少数の支配層と多数の依存者に分かれてしまう。
これは確定した未来ではなく、警告的なシナリオです。
一方では、AIによる豊かな社会も描かれています。
病気が減り、生活に必要なものが安くなり、人間が働く時間も短くなる。
他方では、富と権力が少数に集中する未来も考えられる。
その分岐点は、技術の性能だけでは決まらないでしょう。
制度、教育、企業の行動、そして私たち一人ひとりの選択が関わってきます。
では、今の経営者は何を変えるべきか。
このインタビューを通じて、私が最も考えたのは、AGIがいつ登場するかではありません。
今の成功を支えている仕組みが、次の時代にも競争力になるのか。
という問いです。
人を増やせば売上が増える。
経験を積めば専門性が高まる。
完成度を高めてから市場に出す。
成功したビジネスモデルを横展開する。
これらは、これまで多くの企業にとって合理的な考え方でした。
しかしAI時代には、一部の前提が変わる可能性があります。
だからといって、既存事業や人材を否定する必要はありません。
重要なのは、現在の事業で生み出した利益や顧客基盤を、次の競争優位へ変換できるかどうかです。
AIを導入した会社になるのか。
AIを前提に、顧客価値や収益構造まで再設計する会社になるのか。
その違いは、数年後に大きく現れるかもしれません。
私自身も、AIとIT、医療を事業にする経営者として、まだ答えを探している途中です。
ただ、一つはっきりしていることがあります。
過去の成功を守るだけでは、未来の成功は保証されない。
AI時代に本当に問われるのは、技術をどれだけ知っているかではなく、自分たちの成功の前提をどこまで疑えるかではないでしょうか。
皆さんは、AIによって今後10年間で最も大きく変わるのは、技術、仕事、企業、それとも社会の仕組みだと思いますか？
参考インタビュー：KAIST キム・デシク教授「知識人招待席 EP.68」
https://www.youtube.com/watch?v=UIBLOK6XCCA
この記事は2026年11月11日にLinkedInで公開したものです。LinkedInの元記事でコメントする
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