アスピック編集部｜IT・SaaS選定のコツ

NVIDIAの部門責任者が、AIによる効率化は大嘘で、企業のAI導入による「人件費の削減」が、実は従業員の給与を上回る「計算コスト」にすり替わっているだけという衝撃的の発言をしました。 単なるリストラの正当化ではなく、人間の労働力というコストを排除した結果、AIインフラ企業に資金が直接吸い上げられる構造に陥っている事象です。 その衝撃の全貌と企業システムの最適化を3つのポイントにまとめました。 1. 費用の『転換』 2026年に入り9万2000人ものテック人材のレイオフが「効率化」の名の下に実行されました。しかし、NVIDIAの部門責任者が「計算コストが人件費を上回る」と認めた通り、削減された資金は企業の利益にはならず、そのままAIインフラプロバイダーへと物理的に流出しています。 2. 導入の『実態』 MITの研究により、AIで代替してコストに見合う業務は全体のわずか23%に過ぎない（77%はコスト増になる）ことが判明しました。それにも関わらず導入を急いだ結果、Uberは年間AI予算をたった4ヶ月で消化し、自社の財務システムをハックされる事態に陥っています。 3. 価値の『再定義』 エンジニア1人あたりのAPIコストは月額500〜2000ドルに達し、一人のAI利用料がその従業員の給与を上回る逆転現象すら起きています。マッキンゼーが予測する2030年までの5.2兆ドルのAI支出は、企業の生産性向上ではなく、単なるインフラ依存へのシフトを示しています。

昔だったら徹夜してた競合プレゼンの提案資料づくりがAIのおかげですごく楽になり、あっという間に完成してしまう。 それで空いた時間を休むのか、それともクライアントとの距離を詰めたり、タレントさんの裏取りの精度をあげたり、ユーザーにヒアリングしたりなど、人間がやるべきことにコミットするのか、それで結果は大きく変わるよな。 そして、もちろんここでいう結果とはプレゼンの勝敗なんかじゃなくて、クライアントの事業を成長させられる提案ができるか、ということです。

Xではみんな目が肥えてるから「AIっぽさが抜けない」というところにめちゃめちゃ労力をかけてるようにも見えるんだけど、 消費者目線で考えると明らかに「これどう見てもAIやん」みたいなやつでも、本物と思って喜んでる人たちはたくさんいるわけで。 どちらかというと職人芸もそうだけど、ビジネス的なところに労力を割いた方が今はいいような気がする。

Epoch AIの性能指数を見て凄いと思うのは、「GPT-5.5が一世代前のProの能力を上回っている」ということ。 これは、GPT-5.4がProモードで長時間考えた結果より、5.5が普通に答えた方が優秀なことを意味する。 GPT-5.4のリリースはわずか1ヶ月半前だ。尋常じゃない進化スピードなのがわかる。

気づいてるか？ ChatGPTが東大・京大を主席合格したニュースが話題だが、AIが頂点に立つ新世界で最後まで“ギュられない”人材とは『答えを知っている人材』ではなくて、 『AIが出した大量の答えを目的に合わせて編集できる人材』一択だ。その理由と鍛えるべきビジネススキルについて解説する。まず、これからの時代に一番危ないのは「答えを知っているだけの人」だ。なぜなら、答えはもうAIが出せるから。しかも、速い。安い。大量に出せる。東大・京大レベルの問題を解けるAIが出てきた時点で、「調べれば分かること」「考えれば出る正解」「きれいにまとまった一般論」だけで給料をもらうのは、かなり厳しくなる。 でも、これは人間が終わるという話ではない。むしろ逆で、人間の価値が「答える力」から「編集する力」に移るという話だ。 編集とは、文章を直すことだけではない。AIが出した100個の案の中から、今の目的に合うものを選ぶ。いらないものを捨てる。順番を変える。現場に合う言葉に直す。お客さんが理解できる形にする。社長が判断できる資料にする。実行できるタスクに分解する。リスクのある部分を見抜く。これ全部が編集だ。 たとえばAIに「新規事業案を出して」と言えば、すぐに20個くらい出してくれる。でも、その中で自社の強みと合うのはどれか。今の人員でできるのはどれか。粗利が出るのはどれか。既存顧客に売れるのはどれか。法務リスクが低いのはどれか。半年以内に検証できるのはどれか。ここを判断できなければ、AIの答えはただの情報の山でしかない。 つまり、AI時代に強い人材とは、「AIを使える人」ではまだ弱い。強いのは、「AIを使って、目的に近づける人」だ。 ここで重要なのが、目的設定力だ。AIは目的が曖昧だと、それっぽいけど使えない答えを出す。「売上を上げたい」では広すぎる。「既存顧客の中で、休眠している人に再購入してもらう施策を、広告費をかけずに3つ出して」まで言える人が強い。問いが具体的なほど、AIの答えは使えるものになる。 次に必要なのが、取捨選択力だ。AIは親切すぎるので、いろいろ出してくる。でもビジネスでは、全部やる会社は負ける。人も時間もお金も限られているからだ。だから「これは今やらない」「これは捨てる」「これは後回し」と決められる人が価値を持つ。AI時代の仕事は、足し算ではなく引き算が重要になる。 さらに大事なのが、文脈理解力だ。AIは一般論に強い。でも、会社ごとの事情、顧客の温度感、社長の思想、現場の空気、過去の失敗、チームの力量までは、何も伝えなければ分からない。だから、AIに文脈を渡せる人が強い。「うちの会社はこういう顧客が多い」「この表現はうちの客層には刺さらない」「この施策は前に失敗した」と補足できる人が、AIを本当に使いこなす。 そして、最後に必要なのが実行設計力だ。AIがどれだけ良い案を出しても、現場で動かなければ意味がない。誰がやるのか。いつまでにやるのか。最初の1歩は何か。失敗したら何を見るのか。成果指標は何か。ここまで落とし込める人が、ビジネスでは勝つ。 まとめると、 ①問いを立てる力 ②要約する力 ③優先順位をつける力 ④仮説を作る力 ⑤数字で見る力 ⑥顧客目線で言い換える力 ⑦実行手順に分解する力 がこれからのビジネスパーソンには必須のスキルとなる。 結論。 AI時代の人材価値は、知識量では決まらない。 どれだけ知っているかではなく、どれだけ目的に合わせて組み替えられるか。これからのビジネススキルの中心は、間違いなく「編集力」になる。 やるしかねえ。Don’t Work!

【 AIで効率化 】 これの価値が1番高いのは おそらく2026年でしょう。 2027年以降、効率化はコモディティ化していきます。逆に価値が上がっていくのは、ブランド・体験・エンタメ・無駄なこと。そして、デザインは全ての営みの品質を上げる力。AIはインフラとなり、デザインで差がつく時代にシフトしていきます。今から備えることが重要です。

SaaSを解約させて個社最適化したオーダーメイド業務システムを開発する会社が爆伸びしているのを最近よく観測する一方で、その事業をスケールさせる為に汎用化しようとしてSaaSに近づいている。世界は回っている。

AIが進化するほど、「○○を人がやるの馬鹿馬鹿しい」となるけど、その馬鹿馬鹿しいを徹底的にやって結果出しちゃう人が、AIで代替不能な存在になる気がしてる。