折りたたみ式iPhone「Duo」と、生成AI導入を左右する中間管理職の5類型

今回は剛さんなしなんですけれども、なんとついに次回、200回目の収録ね。すごいんですよ。パチパチパチ。

なんで、200回目はやっぱりこのレギュラー3人で、ちゃんとやりたいということで。

199回目はもう公開してるんで、199と200の間の199プラス1という。199プラス1って言ったら200になっちゃうね。

199ダッシュというダッシュ回で、収録させていただきたいと思います。ちょっとおまけ回ということで。

ただ、おまけとは言っても、話す内容はおまけではありません。

周りにあんまり折りたたみを使ってる人いないもんね。アメリカでも日本でも、あんまり見ない気がする。なんでAppleは、あえて作ったんでしょうか。

画面を折りたたむ技術自体は数年前からあって、他のAndroidの会社が取り込んでいる中で、Appleは昔から、やるんだったらいいものを出せるまで温存しておく、という戦略もあって、ここまで遅れたと思うんですけど。

ようやくAppleも、自分たちで納得のいく折りたたみ式電話ができたっていうことで、ここまで待っていた。

技術はあったけれども、技術がカッティングエッジすぎて、電池へのヒットとか、折りたたんだ跡が残っちゃうクリースとか、そういった課題を乗り越えられていなかった。

今回初めてそういうのが乗り越えられたっていうところもあると思うので、ここから爆発的に普及することもあり得るんじゃないかなと、私は十分に考えます。

実際持ってみないとわかんないですけれども、普段は小さくて、移動してる時にリラックスして広げてみたいというユースケースでは、結構魅力的なんじゃないかなと思うんですよね。

市場が求めている以上の性能余剰を作って、過剰なスペックにならないようにするといいんじゃないかなって、今一瞬思ったりもする。

でもAppleだから、市場が求めてるものを後から作るっていうよりは、トレイルブレーザー的に市場を開拓していくっていうところ。

iPhoneもそうだったし、iPadもそうじゃないですか。Kドラマとかで韓国の俳優さんが折りたたみ式の電話を使ってるシーンはめっちゃ見るけど。

ただiPhoneが折りたたまっているだけじゃなくて、Duoだからこそできるユーザーエクスペリエンスを、今回も結構打ち出してるなって気がした。

ああいうので、新しい商品のカテゴリーを開拓する可能性は、確かにあるよね。

私自身も最近、パソコンを持ち歩くのを本当になるべくやめたいなって思うから。パソコンでしかできない作業をする日は持ってくんですけど、なるべく荷物を軽量化したい。

でもiPhoneだと操作性が悪いし、iPadだとちょっと違うんだよねっていう、いろいろあるんですよね。

だからDuoでそういうのが実現できるんだったらいいなって、一瞬思いましたね。実際に見に行って判断したいなっていう気はします。

文庫本式にカバーが付いてて、カバーを開いたら最初の画面が見れて、折りたたみを開いたら、その裏にペタってケースがついてるみたいなケースがある。

折りたたんだ時の前面の画面はちゃんと見えてて、周りだけがケースになっている感じのケースもあって。ケースも難しいなって。

小さく感じるのか、大きく感じるのかっていうのも気になるので、やっぱり見てみないとわかんないですね。

すぐに「これは買いだ」って走る、いわゆるテクノロジーエンスージアストというか、Appleのファンもいれば、「え、これ何？」ってユースケースがわかんない街の人もいて。

私はどっちかっていうと、iPadの1が出た時は後者。でも2が出た時に、もうこれ買うしかないよねってなったのは覚えてるんですよね。

で、iPadはもう、iPadにしかできないことが、今、世界で確立してるじゃないですか。

例えば日本でレストランとか行くと、もうタブレットで注文とか当たり前になってますよね。あれはiPadじゃないかもしれないけど。

ああいう新しいUXを可能にしたのもタブレットだから。そういう意味でも、ユースケースって、技術があって後から作られていくものなんだろうなっていう気もする。

Duoじゃないとできない新しい体験。あと、生成AIっていうところで、折りたたみ式のDuoが、まだ考えついてないUXをどう生み出し得るか。

そうすると、その周辺のプロダクトとかも生まれるかもしれないし、ケース単体でもそうですよね。

そう考えるとワクワクしますよね。Appleも、ティム・クックがついにステップダウンということで。

結構このDuoに命をかけたみたいな感じなのか、そこら辺もちょっと読めないので、興味はありますけどね。

著者はグレッグ・ズシパスキーさんということで、原文は英語で「Middle Managers Will Make or Break AI Adoption」。

メイクかブレイクかっていうのは英語の言い方で、（AI導入を）生かすか殺すかも、全部中間管理職次第ということで。

チームとして、組織として、どうやってAIを使っていくかで頭を悩ませてる人に対して、結構学びを与える記事なんじゃないのかなと思って、いつか話したいなと取っていたものです。

生成AI導入は、アメリカでも日本でもどの企業も今やろうとしていることで、ただアメリカの方が導入率は高いっていうのが1つ。

そんなアメリカでも、こういった議論がされているんだっていうのは、すごく参考になるかなとは思います。

（記事によると）生成AI導入が止まる、最も多い地点っていうのは中間管理職であると。

経営層がAIで新しい付加価値を生んでいくと言っても、現場に落とし込んで実際に動かしていくのは中間管理職だというところで。

予算もプラットフォームも宣言も済んでいる組織でも、ワークフローにするか、個人の実験で終わらせるか、コンプライアンスの頭痛にするか、静かに潰すか。

これらを決めるのは、現場のマネージャーである中間管理職だということで。

現場は上司の態度を見て、AIを道具と見るか、一過性の流行とするか、監視と見るか、人員削減の予兆なのか、判断していって、実際にやるやらないを決めると。

経営層が雑務を減らすと言っても、負荷やレビュー、評価、意思決定権が変わらなければ、従業員は信じてくれないと。

だから、これは単純なソフトウェアの導入ではなくて、オペレーティングモデルそれ自体の問題なんだという問題提起をしています。

失敗点は取締役会でもベンダーでも研修でもないということで、取締役会が失敗点ではないっていうのはどうなのかなとは思うんですけれども。

トップダウンでAIリテラシーを上げましょうと決めても、現場の人が「これは人員削減の予兆だよ」と思ってしまうと導入が進まないっていうのは、確かにどの組織にもあることなのかな。

ここら辺は、長谷川さんどう見てますか。

トップダウンで経営がやるんだって言っても現場が動かないとしょうがないし、現場を動かしてるのが中間管理職だとすると、そこのバイインも大事なんだろうなと。

でも、トップがAI導入に本当に真剣になることは、ものすごく大事な条件だなとも思う。トップが中間管理職と一緒になって、現場に浸透を進めていくのがいいのかなと思いました。

「AIやるぞ」とか「我が社のAIはどうなってる」的な漠然としたレベル感だったら、現場での実践はうまくいかないよって思う。

もっと具体的に、この部署のここのために、こういうAIでこういうことをやる、っていうレベル感で決まっていれば、現場も同じ方向を向ける。

人が失われるんじゃないかとか、現場で働く人が考える心理的なリスクも含めた上で、ある程度トップが見せるっていうのは、すごい大事だと思うんですよね。

安心してAI導入ができる環境を、会社が作っていって。AI導入って、トライアンドエラーでエラーを絶対起こすから。

失敗すらも失敗と捉えずに組織として学習の機会と捉えて、全体としてAIを正しく使っていく方向に向かうことが大事なんだっていう。

その道のりでちょっとつまずいたり、怪我したりしても構わないと。それが評価にも関わらないし、なんなら失敗すること自体がプラスの人事評価につながるぐらい。

AI導入と人事評価って本当にコインの裏と表だから、それぐらいのビジョンをトップが見せてくれれば、あとは中間管理職がそれをどう実践に落とし込むかって話になる。

もう1つは、とはいえ、中間管理職がすごい懐疑的だと、どんだけトップがいいものを見せていても浸透が進まないと。

トップのビジョンを現場のオペレーションに翻訳して落とし込む、その翻訳機能不全をこの記事は問題にしているわけだから、そこをどう解決するかはどの組織も共通なのかな。

保険、製造、小売り、教育、テックの業界にまたがって調査をしましたと。

中間管理職というのは一枚岩の抵抗勢力ではなく、5つの類型に分かれるということが、調査結果で分かったということなんですね。

まず1つ目の類型が懐疑派。行動としては、承認を遅らせる、個人の任意利用に限定する、全ユースケースに説明を要求すると。

この懐疑派の中間管理職が何を恐れているかというと、責任追及と、自分の仕事が代替されること。

（懐疑派に）効く介入としては、伝道ではなく、エビデンスと責任の所在の明確化。もし失敗しても、あなたのせいにはならないよと。

これ結構大事なんですよね。何かあった時に、アメリカでは中間管理職が確かに一番最初に首を切られるので。

中間管理職が懐疑派になるのは、本人たちのせいというよりも、組織力学的に不可避な話っていうのもあるとは思う。

第2類型まで見て、長谷川さんの意見も聞きたいと思うんですけど、結構キャズムに似てるんですよね。

第2類型が、様子見の伝統主義者。懐疑派に比べると、もうちょっとキャズム側に近づいてきてるんですけど。

この人たちが恐れているものは、労力の無駄と政治的な露出。

効く介入としては、強制ではなく比較。隣接部門の成功事例と組ませて、全社目標ではなく、自部署の業務に紐付く小さな約束を課す。

ここら辺が、ちょっと慎重派の類型2つなんですけど、まずこの2つの類型、長谷川さんどう思いますか。

ジョブセキュリティが脅かされるんじゃないかっていう危惧は、本物だと思いますし、石角さんが言ったように、中間管理職が一番真っ先に切られますよね。

Metaの最近のレイオフとかを見てても、手を動かしている現場と一番上はちょっと残して、真ん中をどっさり切っていく。

そこら辺が、AI懐疑派のもとになっているのかなっていうのは1つ思いつつ。

私がアメリカのオープンソースのコミュニティとかで見ている中では、もう本当に過激になってきてますよね。

懐疑派とか様子見派とかっていうレベルじゃなくて、AIを攻撃する、AIを使うんだったらもう辞めるよ、みたいな。

俺もうやらね、みたいな、そういう動きとか。

あそこはAIを使ってるから悪だ、みたいな、結構過激なアンチAIっていう。

ちょっと話が脱線して、懐疑派とか様子見派とはもう少し離れた、アンチAI過激派みたいな。

過激派は、じゃあ辞めるよって一人で辞めるかっていうと、そうじゃなくて、周りのアンチと組んで、組織でアンチムーブメントを形成する可能性もある。

そうすると、AIを推進したい組織にとっては良くないですよね。だからといって、抑圧するのも違うし、過激派は過激派なりに理屈があるわけですよね。

自分が今までやってきた功績が評価されなくなるんじゃないかとか、ある日突然AIで自動化されることを、心理的に認めたくないっていう思いもあるかもしれない。

それはトップとして認めるべきですよね。人間が持ち得る当然の感情であって、単純に過激派として排除するんじゃなくて、受け入れる。

懐疑派のアプローチと似てると思うんですよね。エビデンス、責任の所在、あなたのせいではないっていう風にして。

あなたの仕事が無駄になったんじゃなくて、あなたの仕事のおかげでここまで来れたし、AI導入でさらに高みを目指せるようになるんだと。

そういう、誰一人なるべくなら取りこぼさないAI導入の指針っていうのを、考えていきたいと。

そういう意味でも、いろんな類型があるっていうのを知るのはすごい大事かなって、今議論してて思いました。

この人たちが恐れているものは、管理されていないリスク。効くのは鼓舞ではなく、使える基盤、プロンプト集、データ利用ルール、パイロットひな型、品質チェック。

（それに）不合意を罰せずに出せる場所。ここら辺になってくると、合理的な話ができそうな感じがしてきましたけれども。

その次が、意欲的な実験者という第4類型。試す、共有する、デモをやる、抽象論を実感に変える、といった行動で出てくる。

この人たちの恐れていることは機会損失ということで、第4類型からだいぶベクトルが変わってきています。

（意欲的な実験者に）効く介入としては、官僚的に止めずに、ガードレールで導くということですね。

セキュリティを含めリスクも分かった上で、ガードレールをまず作る。でも、ガチガチに官僚的にレッドテープするんじゃなくて。

承認済みツールと共有プロンプト、使用方針の疑問を挙げる経路なんかを用意しながら、早さじゃなくて、安全な成果で評価をすると。

第5類型が、AIキャタリスト。触媒役と呼ばれていて、いいですよね、こういうの。

部門横断の再設計、連合形成、経営層への突き上げという行動で、触媒役の人は出ます。この人たちが恐れるものが、組織の臆病さ。

こういう人たちに対しては、ガバナンスを形式ではなく後押しとして設計すると。

もし組織に触媒役がいる場合、トップは何を恐れた方がいいかっていうと、この人たちが辞めること。

触媒役の人って、めちゃくちゃ大事だと思うから。そもそも母集団として少ないと思うんですよ。

組織が臆病で何もできないじゃんってなると、もっとやりたいことができる所に行こうってなりかねないから、辞めないための介入はすごい大事かなって思う。

第3類型の慎重な実装者から、第4類型の意欲的な実験者で結構ベクトルが変わるなと思ったんですけど、長谷川さんどう見ました？

ある意味、クールでいようぜ、みたいな。バスケのポイントガードでいうと、速攻ばっかりするんじゃなくて、ゲームのペースを落ち着けてゆっくりプレイしようよ。

ある意味、Anthropicとかダリオ・アモデイとかっていうのは、なんとなくこういう（慎重な実装者の）。

OpenAIとかは広告とかやっちゃってるし、どっちかっていうとイケイケドンドン。サム・アルトマンがそうやって、賛同しない技術者や研究者がどんどん辞めているって、外からは見れる部分がある。

それに比べると、慎重さが組織の体制として表れてるかなっていうのは確かにありますね。AI憲法とか出してるしね。ああいうのも評価できるよね。

AIとの会話って、どうしてもある意味プライベート。だから、なかなか共有しづらいなと思う人も結構いるかなと思う反面。

「こんなことができるんだよ」とか「こういうこと言ってきて驚いたよ」って共有できる人は、周りにもAIの可能性を気づかせるし。

英語でも「Don't tell, show」、言うんじゃなくて見せろってよく言いますけど、まさしくそれが当てはまるから。

めっちゃ便利だよじゃなくて、なんで便利なのか見せてっていう。結果だけじゃなくて、プロンプトでこう聞いて、こういうやりとりでこうなった、その一部始終がすごく大事。

長谷川さんが言ったみたいに、もうプロンプトの時点で雲泥の差があるんですよ。AIを使いこなせる人と使いこなせない人の。

（懐疑派が）悪いって言ってるわけじゃないよ。でも懐疑心や不安感が強くなっちゃって、いい面を見る機会がない可能性もあるから、公平な形でみんなに見せる意味でもプロンプトを共有する。

これも言うのは簡単なんだけど、どうやって共有プロンプト集を作るのかっていうのも結構難しくて。普通にドキュメント化しても、検索性が悪いし。

共有プロンプト集を体系化して組織のアセットとして残すって言うのは簡単だけど、作るのは難しい気はしますね。ユースケースに分けるとか。難しいですよね。

今、AIでできることの天井はすごく高くなっているのに、低いハードルで満足してしまっている。

天井の上を行って初めてAIの限界が見えてくるから、「こんなプロンプトで大失敗だったよ」ってケースが集まってくると、天井までAIのパフォーマンスを引き出せている、という仮説らしいんです。

さっき石角さんも言ってた試行錯誤って、一本道じゃないし。難しいことを頼んでできなかったから、ステップに分けてみようとか、違う切り口でやってみようとか。

そのプロセスも人によって違うかもしれないし、全くしてない人もいるかもしれないので、そこからも学ぶことって、すごくあるだろうなと思う。

余談ですけれども、ジョージア工科大学で私が生徒にレポートの要件として求めているのが、どういった失敗やピットフォールがあったかを、ちゃんと書いてくださいっていうことで。

AIで作ったレポートやAIで書いたコードって、本当に完成度が高くなっちゃってるんですね。

だから本人の試行錯誤があると、ちゃんと自分で考えたり実験したりしたんだなってわかるし、それが学びの多いレポートになるので、そこら辺ってAI時代だからこそ大事なんじゃないかな。

完成形は一発で出せちゃうからこそ、そこに至る道のりをどうやって人間が再現してみせるのか。ある意味、回り道に見えるけれども。

そういう体験やトライアンドエラーを、学習の経済に回すっていうのは本当に大事で。

失敗したから誰にも言うのをやめようじゃなくて、いやいや、失敗したやつこそみんなに言わなきゃっていう。

1つが、この人が失うことを恐れているものは何か。2つ目が、何を見せれば考えが変わるか。3つ目が、責任を持って動くために必要な支援は何か。

最終的には、なんで従業員はAIを使わないのかではなくて、各部門でどの類型のマネージャーが導入を左右していて、介入をその類型に合わせられているのかと。

介入と類型のマッチングがずれてたら、もちろんうまくいかないから。まあ、理論上はうまくいきそうな話だよね。

実際うまくいくには、また違う壁もあるんだろうけれども、この著者の方もAIのコンサルティング会社の社長で、実験をしながらまとめていった記事なので、皆さんの参考になるんじゃないのかな。

週刊少年ジャンプで読めます。『カグラバチ』。外薗健さんという漫画家。

最初はちょっとディストピアというか、戦争が終わった後の話から始まって、戦争で起こった罪にどう向き合っていくのか、みたいなテーマで走っていくんですけれども。

12巻まで行って、なんと第1部みたいなのが終わって、戦争が舞台になる。第1部の前段みたいに戻る。

そこら辺もダース・ベイダーとルーク・スカイウォーカーの関係性とちょっと似ていて、いろんなレベルで共通性があるなと思いながら読んでいるので、非常に面白い。

でも、その時点で主人公にかなりコミットしてるじゃん。そこから主人公が生まれる前の話に戻るっていうのは、作る側としては合理性みたいなのがあるんですかね。

でもさ、時系列でいうとこの後主人公が出てくるんだってわかってるから、全くいない世界ってわけじゃないんだよね。

わかるから、そういうところで（離脱の）リスクをミティゲーションしてるのかなと思うけれども、このリスクが顕在化してるのは『HUNTER×HUNTER』だと思うんですよね、私個人的には。

ゴンとキルアはすごい好きだったんで、最近の『HUNTER×HUNTER』って、世界観とか面白みはあるけれども。

シリーズ全体で見ると、（スター・ウォーズは）途中の第4話から出してるわけじゃないですか。起がない中で、承とか転から始まってるみたいな。

でも作る側からすると、後から起の部分を作れるという意味では、制作に余白が残せるし、伏線の回収とかもしやすくなるかもしれない。

『進撃の巨人』みたいに、第1話が全部につながってて、最終話がそれを全部つなげるような物語を作るのって、作り手としても結構難しいと思うんですよね。

冨樫先生がそうかは知らないよ。でも書いてるうちに、興味とかも変わるかもしれないしさ。

違う方向に話を書きたいな、ってなった時も回収できる余白を残す構成なのかもしれないなって、今話してみて思いましたけど。

確かに『HUNTER×HUNTER』は、アークは違っても、途中までそれぞれが繋がってたよね。ゴンとキルアの友情っていうテーマは、ずっと続いてたんですけど。

途中から、なんかもうプツッと違う作品みたいになった感は、確かにないわけじゃないですね。

この番組、Level 5 by Palo Alto Insightは、毎週木曜の朝に公開します。キャリア、就職、転職、留学相談など、何でも結構ですので、お気軽にご連絡ください。

それでは来週またお会いしましょう。来週は200回記念ということで、ぜひ皆さん聴いてください。ありがとうございました。