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（2025年5月7日、アマゾンCEOアンディ・ジャシー独占インタビュー）
昨日、『ハーバード・ビジネス・レビュー』のカメラの前で、アマゾンCEOアンディ・ジャシーはこう述べました。
「AI時代、私たちは世界最大のスタートアップ企業のように運営したいと考えています。」
この言葉を発したのは、スタートアップのCEOではなく、グローバル時価総額1.8兆ドルを超える企業のトップです。
彼の会社は小売、eコマース、物流、クラウドサービス、AIインフラストラクチャに事業を展開しているだけでなく、過去1年間で音声アシスタントからAIチップ、買い物のおすすめから手のひら認証まで、1000以上の生成AIアプリケーションをひっそりとリリースしました。
あなたはアマゾンがAI分野で「静かだ」と思っていますか？
実は、モデル発表の舞台を争うのではなく、その裏側でAI時代のオペレーティングシステム全体を構築しています。
ジャシーが語るのは技術だけではなく、組織の進化とスピードに関する意思決定です。未来の展望ではなく、今日すぐに導入できるAI実装フレームワークについて語っています。
これは単なるインタビューではなく、すべての企業に対する現実的な注意喚起です。AI時代、生き残れるのは「自己進化」できる企業だけです。
✍️ 第1節｜AIが露呈するのは、組織の鈍感さである
「私はアマゾンが大企業のように肥大化することを望みません。」
これはスローガンではなく、アマゾンCEOが戦略を振り返る際に最初に出した言葉です。
彼はAIモデルのブレークスルーについて語っているのではなく、自身のクラウドサービス性能を自慢しているのではなく、AI時代のペースに組織をどう再構築すべきかを繰り返し強調しています。
その背景には、アマゾン独自の判断ロジックがあります。
一、AIは能力革命ではなく、組織革命である
ジャシーはインタビューで、見落とされがちな現象について言及しました。
「多くの企業、特にテクノロジー企業は技術そのものに惚れ込みがちです... 彼らが構築するのは、それがクールだからです。」
しかし、技術がクールであること≠ビジネスの価値。アマゾンの過去30年間の持続的な成長の秘訣は、技術トレンドを追いかけることではなく、逆に問いかけることでした。このシステムは、一体どんな顧客の問題を解決しているのか？
これは最初の警告です。AIの価値はモデル能力にあるのではなく、それが稼働して仕事ができるかにあるのです。
このロジックのもと、アマゾンは早くから役割を再定義しました。
AI ≠ オフィスアシスタント、デジタル労働力である
開発 ≠ パラメータを積み重ねる、プロセスチェーンを接続することである
管理者 ≠ リスクをコントロールする、権限を委譲し、システムを構築することである
あなたが想像するAI導入プロセスは、CEOが戦略会議を開き、CTOがモデルソリューションについて話し、部門が結果を待つ、といったものかもしれません。しかし、アマゾンの実際の道筋はこうです。「担当者がこの問題点にはBedrockを試す価値があると言ったら、すぐ試す。」
そして、このすべてを支える基盤は、彼らが大胆に推進するメカニズムです。間違えても元に戻せる決定であれば、階層的な承認は不要で、担当者が決定する。現場のエンジニア、プロダクトマネージャー、顧客担当者など、自身の職責範囲内で新しいモデルを迅速にテストし、ワークフローを置き換え、AIエージェントを導入できます。
これがAIが真に導入できる前提条件です。
二、他社がモデルを試している時、アマゾンはすでに組織を試していた
ジャシーは詳細を述べています。AWSが最初にEC2を開発したとき、わずか11人、S3を開発したときは13人でした。この「超小規模チーム＋最大限の権限委譲」というやり方は、今日のAIプロジェクトにも受け継がれています。
彼らが追求するのは「大規模チームによる高生産」ではなく、次のことを確実にすることです。
各AIプロジェクトは必ずBuilderによって開始される必要がある。
各プロジェクトは現実の顧客の問題を解決する必要がある。
各システムは迅速に検証・迅速に調整できる。
結果として、アマゾン全体のAIエコシステムは、高速にイテレーションするスタートアップチームのようです。
サプライチェーンシステムは自社開発のNovaモデルと連携し、在庫不足を自動的に推測する。
人事および採用チームはBedrock上で直接モデルを訓練し、履歴書選考を処理する。
Prime Videoは「X-Ray Recaps」機能をローンチし、AIが自動的にストーリー概要を生成する...
これはあなたがイメージする「ゆっくりとした大企業のペース」ではなく、深くシステム化された「AI実装メカニズム」です。
三、AIが動かせないのではなく、組織が手放せないのである
ジャシーはインタビューでこのように語っています。
「会社が大きくなるほど、『会議、会議、会議...』となりがちです。」
これは皮肉ではなく、組織構造の自己診断です。
アマゾンは発見しました。AI導入の最大のボトルネックはモデル能力ではなく、プロセスの遅さです。
彼らは伝統的な企業のように「AIワーキンググループ」を設立するのではなく、組織のインターフェースから直接着手しました。
管理者を減らし、現場のBuilderの数を増やし、双方向ドアメカニズムを推進する。
彼らはよく知っています。組織が柔軟でなければ、AIはPPTの機能デモンストレーションに過ぎません。
✍️ 第2節｜AIはモデル一つではなく、スタック全体である
「AIはインターネット以来最大の技術変革である。」——アンディ・ジャシー
インタビューで、ジャシーは「未来のビジョン」についてほとんど語らず、むしろ現在すでに存在する現実、すなわちAIがスタック化戦争の時代に入っていることを繰り返し強調しました。
彼は3つのレベルを挙げ、それぞれが単なる「製品」ではなく、戦略的高地であるとしました。
一、最下層は「チップ戦争」：自社でチップを製造できる者だけが、自社のペースを決定できる
彼は明確に述べています。
「トレーニングと推論のためのチップは、モデル構築者が最も重視する最初の事項です。」
NVIDIAなどのチップ供給業者への依存を脱却するため、アマゾンはAIスタックの最下層で「自社開発兵器」を開始しました。
2024年末、自社開発AIトレーニングチップTrainiumを発売、A100/H100に対抗。
同時に「Build on Trainium」計画を開始、大学や研究機関に最大4万個のチップリソースを無償提供。
2025年春、ジョージア州でAIチップとデータセンタークラスターを拡張するため、追加で1100億ドルを投資すると発表。
この動きは表面上はコスト削減ですが、本質的にはこうです。チップはAI時代の「計算主権」であり、これを持つことによって、自社製品の境界、スピード、ローンチペースを決定できます。アマゾンはもはやチップを購入するのではなく、「発電機」を製造しています。
二、中間層は「プラットフォーム戦争」：モデル能力をカプセル化できる者が、開発者エコシステムを支配する
ジャシーの目には、モデルはAIの中核リソースではなく、プラットフォームこそが中核です。「私たちはモデルを提供するだけでなく、企業がAIアプリケーションを構築するための完全なプラットフォームであるBedrockを構築しました。」
アマゾンBedrockはAWSプラットフォームの下で最も重要な事業柱の一つです。
AnthropicのClaude、MetaのLLaMA、MistralのPixtralなど、様々なSOTAモデルを統合。
企業独自のカスタマイズをサポートし、RAG、Guardrails、セキュリティ検証、長文コンテキストなどのツールチェーンに接続可能。
API、Agentフレームワーク、RAGインターフェース、マネージドサービスを提供し、開発者はその上でタスク指向AIを直接デプロイ可能。
企業モデルのデプロイ、推論の微調整、オンラインA/Bテストを一元的に完了できる。
Bedrockの最もすごい点は、「モデルを作る人」ではなく、「モデルを使うことを管理する人」であることです。
もしOpenAIがChatGPTを通じてエンドユーザーの入口を掴みたいと考え、Anthropicが最も安定したモデル提供者になりたいと考えるなら、アマゾンは「AI企業ウェブサイト構築プラットフォームにおけるWordPress」になりたいと考えているのです。データとニーズを持ってくれば、すぐに実装できます。
そして、その真のユーザーは「シリコンバレーのスタートアップ」ではなく、95%の企業IT部門です。
三、最上層は「アプリケーション戦争」：AIは意味検索ではなく、すべてのインターフェースを書き換える
ジャシーは非常に明確に述べています。AIの最終的な着地点は、顧客体験の全リンクの書き換えです。
彼は言います。「将来、すべてのSaaS製品は書き換えられるでしょう。将来、すべての消費者インターフェースは再構築されるでしょう。」
これはスローガンではなく、アマゾンではすでに明確な動きがあります。
Nova Sonic：音声入力に特化したAIモデルで、Alexaに人間の会話に近い流暢な対話能力を持たせる。すでにAlexa+に統合済み。
Interests機能：ユーザープロファイル、行動、コンテキストを組み合わせ、パーソナライズされた新製品を自動的に推奨し、「ブラウジング体験」を再構築。
Amazon One手のひら認証：AIを使用して数百万枚の合成画像を生成し、生体認証モデルを訓練。店舗では人の手によるスキャンが不要に。
社内AIアプリケーションは1000以上：倉庫管理、サプライチェーン予測、入社プロセス、面接マッチング、財務分析など、社内プロセス全体をカバー。
これらはデモではなく、実際にローンチされた製品です。彼は一つの重要な言葉を述べました。「私たちは一つのAI製品をリリースするのではなく、AIを使ってアマゾン自身を再構築するのです。」チップがリソース蓄積のハードルであるなら、プラットフォームが標準出力の足がかりであり、アプリケーション層こそが最終的に「目に見える戦場」となるのです。
さらに、これらの製品の中に「飾り」として使われているものは一つもなく、すべてが3つの目標を指向しています。システムをより賢く、顧客の手間を減らし、アマゾン自身をより速く走らせる。
チップから最下層アプリケーションまでのこのAIスタック戦争において、ジャシーは信じています。AIをチップ、プラットフォーム、アプリケーションの3層に分解して初めて、企業は自身の作戦座標を見つけることができるのです。
✍️ 第3節｜アマゾンが管理者を削減するのは、意思決定インターフェースを再構築するためである
アンディ・ジャシーは「意思決定が『何度も会議を重ねて』行われることを望まない」と述べました。
あなたがアマゾンがAIについて語っているのを、技術能力、チップエコシステム、モデルプラットフォームについて語っていると思っているなら、それは半分しか理解していません。
AIを真に実装可能にしているのは、組織構造の書き換えです。
一、再構築するのは意思決定インターフェースであり、管理職ではない
彼は明確に提案しました。実際に仕事をする人が直接プロセスを推進できるようにすべきです。
そのため、彼は2つのキーワードを挙げました。
双方向ドア決定（Two-Way Door Decisions）：試行錯誤が可能で、元に戻せる、階層的な報告が不要な決定は現場に委譲すべき。
オーナー（Owners）：傍観する管理者ではなく、シナリオに責任を持ち、結果に責任を持つ構築者。
これは空論ではなく、ジャシーは2024年に組織再構築計画を開始しました。個人貢献者と管理者の比率を15%引き上げます。これは「管理者をなくす」のではなく、「スイッチ」の位置を再構築することです。意思決定ノードを会議室から現場に戻すのです。
二、「No Bureaucracy」メールボックス、信号システム
アマゾンは「NoBureaucracy@amazon.com」という特別なメールボックスを設立し、従業員が匿名で「プロセスが実際の効率を妨げている」例を提出することを奨励しています。
これは個人的な感情からではなく、組織フィードバックの高頻度信号システムを構築するためです。
すべてのメールは「システム詰まり」のサンプルである。
CEOや経営陣が自らメールを読み、実行速度に真に影響を与える部分をフィルタリングする。
現在までに、375件のプロセスインターフェースが最適化されている。
その価値は、「プロセス問題」を現場から意思決定層へ直接通じさせ、「組織の修復可能性」という筋肉反射メカニズムを構築することにあります。
三、組織の書き換え、インターフェースから着手する3つのアクション
アマゾンの組織進化は、スローガンに頼らず、複製可能な一連の操作テンプレートに頼っています。
✅ 「迅速な試行錯誤可能インターフェース」リストの作成
すべての意思決定を「元に戻せるタイプ」と「重要な不可逆タイプ」に分類する。
前者の権限を現場に委譲し、最もシナリオを理解している人が決定できるようにする。
✅ 「組織内RAG」メカニズムの構築
知識を検索するようにプロセスを検索する：定期的に社内プロセスの中で「最適化可能」「削除可能」なノードを整理する。
組織内に「遅いインターフェース」データベースを構築し、定期的に最適化計画を更新する。
✅ 「プロセス待ち時間請求書」の記録
プロジェクト評価時にはコストとROIだけでなく、冗長な承認やプロセスの繰り返しによる時間の浪費も記録する。
時間コストを組織評価システムに含める最適化指標とする。
四、プロセスに反対するのではなく、AI実装のために道を譲るのである
ジャシーは明確に理解しています。AIは遅い会社が遊ぶゲームではありません。AIを真に稼働させるためには、組織は「権限を委譲し、道を譲り、電源を入れる」必要があります。彼は管理に反対しているのではなく、価値を生み出せないあらゆる干渉型メカニズムに反対しているのです。
AIプロジェクトがローンチされるのは、技術が最強だからではなく、プロセスが最も短いからです。
真にAI組織力を持つ企業は、常にリソースが最も多いのではなく、意思決定半径が最も短く、試行錯誤パスが最もスムーズで、フィードバックループが最も速い企業です。
これは実は次世代のAI組織を予示しています。「管理者がエージェントを制御する」のではなく、「オーナーとエージェントが共同で意思決定する」ということです。
これこそが、アマゾンがAI戦場で持つ真の優位性なのです。
✍️ 第4節｜Rufusはユーザーとシステムの関係を書き換えた
対談の中で、アンディ・ジャシーはかなりの時間を費やして、アマゾンが社内で展開しているAI製品、Rufusについて語りました。これはデモでもなければ、コンセプトでもありません。すでにアマゾンのプラットフォームで稼働しており、人々と商品、人々とインターフェースの関係を実際に書き換え始めています。
ジャシーは非常にインパクトのある比喩でRufusの価値を説明しました。
「Rufusは、あなたがオフライン店舗で出会うトップ営業マンです。」
「製品を見つけるだけでなく、あなたが誰であるかを尋ね、あなたが何を買うべきかを決めるのを手伝ってくれます。」
例を挙げます。
あなたは「ゴルフボール」を検索しているのではなく、こう言っています。「ゴルフを始めて数年になります、ハンディキャップは15です、スイングスピードは速くありません、もう少し軽いクラブセットに変えたいです、何かおすすめはありますか？」
これは検索ではなく、会話です。
✅ Rufusが3つのことを行い、ユーザー体験を再構築しました。
第一に、キーワードではなく意図を識別します。
従来の検索はキーワードのマッチングに依存していましたが、Rufusはあなたが誰で、何をしたいのかを直接理解し、生成モデルを使用してリアルタイムで推奨します。これは「問題そのものの理解」のアップグレードです。
第二に、自分で選ぶのではなく、比較をサポートします。
ジャシーは非常に重要なユーザーの問題点について語っています。あなたはどれを選べばいいかわからないのではなく、「このスチールシャフトとあのグラファイトシャフトはどう違うのですか？」と聞きたいのです。
Rufusは直接比較表を生成し、最小限の文字数で意思決定をサポートします。
第三に、リアルタイムに応答し、継続的にパーソナライズします。
Rufusは一度だけの会話ではなく、あなたの買い物嗜好を記憶し、長期的に推奨を最適化します。まるで「辞めない営業コンサルタント」のようです。
📌 これは新世代の「インターフェースパラダイム」のプレビューです。
人がシステムに適応する → システムが人を理解する。
ユーザーはプラットフォームの使い方を学ぶ必要がなくなり、話すだけでよくなります。AIがその背後にある意図を「翻訳」します。
主体的な検索 → 受動的な誘導。
検索エンジンはあなたから質問するものですが、AIはあなたに質問します。「これをお探しですか？比較してみますか？」
標準UI → 動的な対話型インタラクション。
硬直したメニューも、ウェブページへの遷移もありません。質疑応答こそがプロセスそのものです。
📬 eコマース以外の業界にいるあなた、このことと何の関係があるのでしょうか？
これは、AIが技術層の能力だけでなく、インターフェース層のパラダイム再構築であることを示しています。それは「ユーザーがシステムとどのように相互作用するか」のパスを根本的に変えています。
金融サービス：メニューをクリックするのではなく、「退職前に年間50万元の収入を得たいのですが、何か資産運用のアドバイスはありますか？」と言う。
教育プラットフォーム：コースをフィルタリングするのではなく、「プレゼンテーションを学びたいのですが、何か練習パスを推奨してもらえますか？」
企業SaaS：フォームに入力する操作ではなく、「今四半期に最も離脱リスクが高い顧客を知りたいです。」
Rufusは製品ではなく、次世代ユーザーインターフェースの起点です。
✍️ 第5節｜アマゾンAIガイド：技術披露ではなく、ボトルネック解消である
アマゾンのAIは、知能を誇示するためではなく、長年見過ごされてきた効率のブラックホールを解決するためにあります。
ジャシーはかつて明確な警告を発しました。
「多くのテクノロジー企業は、ユーザーの問題ではなく、技術に惚れ込んでいます。」
この言葉はシンプルに聞こえますが、多くの企業がAIプロジェクトを導入する際の最大の誤りを突いています。「AIを使うため」ではなく、「問題を解決するため」であるべきだ、と。
これこそが、アマゾンが数百ものAIプロジェクトで成果を出せる鍵です。彼らは技術を展示するためにAIを導入するのではなく、「ユーザーが最も困っている場所」を解決するために導入しています。
✅ AIはパッチ：システム的な「効率の抜け穴」の修復
過去1年間、アマゾンの生成AIは、「チャット」や「クールさ」を中心に力を入れたのではなく、非常に現実的でありながら長年見過ごされてきた2つのシナリオを重点的に改造しました。
① AI in Inventory：経験に頼らず、在庫が「自己調整」を開始
アマゾンの商品在庫管理は長らく経験モデルに依存していましたが、商品量が1億を超えると、人間ではSKUレベルでの意思決定は根本的に不可能です。
そのため、彼らはNova基盤モデルを導入し、一つのことに特化させました。
地域的な販売、返品交換、補充サイクルを事前に予測し、自動的に転送と調達をトリガーする。
これは「販売予測」ではなく、リアルタイムで調整される神経システムを構築することです。
ある地域で寒くなる → ある種類の商品の販売が増加 → システムが自動的に売れ筋SKUを移送し、補充指示を出す。
人がロジックを書く必要はなく、日報システムを待つ必要もない。
「在庫」は「感知—決定—実行」できるインテリジェントな単位となりました。
② Just Walk Out：クールさではなく、支払いの「ラストワンマイル」を再構築
Amazon Go店舗の「Just Walk Out」技術を聞いたことがあるかもしれません。ユーザーは商品を取るだけで店を出ることができ、システムが自動的に決済します。
この技術は2018年に初めてリリースされましたが、当時は人による監視に依存していたため「偽インテリジェンス」と批判されました。しかし現在、それは「ギミック」から「システム的能力」への躍進を遂げています。
ジャシーは以前に明らかにしました。
「私たちは画像認識、商品認識、決済システムを統合し、現在47店舗で全面的に導入しており、期待をはるかに超える効果が得られており、第三者小売業者へのライセンス供与も開始しました。」
これは何を意味するかというと：
AIはもはや単なる「認識」ではなく、全リンク（認識—判断—決済—フィードバック）を統合することです。小売プロセスはもはや「ボタン操作」ではなく、「感知トリガー」状態に入ります。
さらに重要なのは、このようなAIプロジェクトは一見「バックエンド」のように見えますが、直接ユーザーの待ち時間を圧縮します。
消費者にとって、1分でも待ち時間が短縮されれば、それは体験の粘着性を向上させることになります。
🧩 本当に成功したAI導入には、一つの判断基準がある
AI導入プロジェクトを一句でまとめると：
最も価値のあるプロジェクトは、AIのように見えるプロジェクトではないことが多い。
あなたはデモンストレーションをしているのではなく、PPTに流行りの言葉を追加しているのではなく、システムを助けているのです。
一歩でも間違いを減らす；
30分でも早くする；
一層でもプロセスを減らす。
AIプロジェクトに「効率の閉環」や「体験の飛躍」がなければ、それは「クールに見せる」だけです。この3点を理解して初めて、リソースを投入する価値があります。「技術のためにプロジェクトを作るのではなく、問題のために技術を配置すべきです。」
したがって、スピードはGPUによって決定されるのではなく、あなたの意思決定半径の大きさによって決定されます。
✍️ 第6節｜あなたはAIができないのではなく、失敗を恐れているのである
なぜあなたの会社ではAIについて活発に話し合われているのに、最終的にプロジェクトが尻すぼみになるのでしょうか？それは誰も失敗の責任を取りたがらないからです。
AIプロジェクトの最前線で、ジャシーは現実を突き刺す結論にたどり着きました。
「私たちは往々にして完璧な経歴を持つ人々を採用しますが、失敗を恐れない人は一人もいません。」
多くの大企業では、AIに関わると次のようになることに気づくでしょう。
ゼロからイチを創造する新しい機能を作る勇気を持つ人がいない。
どのプロジェクトも「まず参照を探す」必要がある。
コスト予算は「ROIを明確に計算する」必要がある。
最終的なプロジェクトは、往々にして「AIを少しだけ加えたもの」か「PPTの中のAI」に過ぎない。
彼は非常に率直に言います。「ユニークで異なるものを構築する唯一の方法は、他人がしたことのないことをすることです。」しかし、誰もしたことがないということは、参照がなく、過去のデータがなく、成功の保証がないことを意味します。
そのため、組織は「安全不安」に陥ります。先に動いた者が責任を取ることになります。
✅ AIは「技術能力」だけでなく、「心理的許容度」でもある
ジャシーが提案する戦略はこうです。
「意思決定権を問題に最も近い人に返す。」
これはスローガンではなく、深い組織哲学です。
実際、中国でも、任正非からほぼ同じ表現があります。
「砲声を聞いた者に砲火を呼ぶ権限を与えよ。」
この言葉は、ファーウェイが米軍の共同作戦システムを参考に実施した組織改革から来ています。当時、この改革のために、ファーウェイは350億ドルのリソースを用意し、新しい「作戦ユニット＋指揮権限委譲」システムを構築しました。
核心的なロジックはこうです。本部が頭ごなしに決めるのではなく、現場の指揮官がリアルタイムに発砲できる。
この考え方は、現在アマゾンでさらに徹底的に検証されています。
ディレクターたちが「AI変革戦略共創会議」を開催するのではなく、チーム内の数人の製品/開発担当者に直接尋ねます。
「今、AIで最適化すべき最も重要な場所はどこだと思いますか？」
「試してみましょう。間違っても後で振り返ればいい。今は正解することではなく、たくさんやることです。」
だから、アマゾンは社内で一見冷酷に見えるが、実は非常に遠見の明があることを実行しました。個人貢献者の比率を高め、管理階層を大幅に削減したのです。
理由はコスト削減ではなく、「問題現場にいる真の人々」が方向性を決定できるようにするためです。
🛠️ 組織への提言：「成功メカニズム」から「失敗レビューメカニズム」への転換
あなたが部門の責任者であるなら、この四半期からこのような「AI試行錯誤レビューライン」の構築を試みることができます。
四半期ごとに「AI試行錯誤レビュー会」を組織する。
すべての試行錯誤について「どこで間違ったか、何を学んだか、次回どう改善するか」をまとめる必要がある。
失敗経験を組織知識としてアーカイブし、「無視して処理する」のではなく活用する。
チームに失敗談を話すことを奨励し、成功事例だけを見せるのではなく。
これは重要な転換点です。成功は広める価値がありますが、失敗はより蓄積する価値があります。
🎯 管理者への3つの提言：
1️⃣ ROIが明確になるまで待たない
AIプロジェクトの真の価値は、往々にして使用中に再定義されます。
2️⃣ 60点のプロジェクトを許容し、80点のスピードを奨励する
完璧に磨き上げるよりも、早く始めて、早く調整し、早くフィードバックを得る方が良い。
3️⃣ 「失敗はプロセスである」ことをデフォルトとし、「失敗は問題である」としない
メカニズムに書き込まれた試行錯誤権は、口頭での励ましよりも重要です。
ジャシーが「世界最大のスタートアップ企業のように運営する」と言った時、彼の潜在的な意味はこうです。スタートアップのように、失敗を恐れず、すぐに行動する。
AIが急速に進化する時代、組織は制度によって成功するのではなく、絶えず学ぶ人々によって成功します。
AIができることではなく、あなたがAIに任せる勇気があるかどうかである
今回のインタビューで、アンディ・ジャシーはモデル性能についても、技術ブレークスルーについても語りませんでした。
彼が繰り返し述べていたのは、実際には一つのことです。
AIが実装可能かどうかは、あなたに行動する勇気があるかどうかにかかっている。
これは空論ではなく、CEOが会社の最前線で行っている具体的な変更です。
リモート会議を対面でのホワイトボードに置き換えることは、イノベーションを「動かす」ためです。
管理層を減らすのはリストラのためではなく、意思決定権を現場に返すためです。
技術フィルターを取り外し、Bedrock、Rufus、Alexa+の本質は、ユーザーの実際の問題点を解決することです。
多くの人がまだ尋ねています。「私たちの会社はAIプロジェクトに適していますか？」
しかし、ジャシーは実際の行動で教えてくれます。完璧なソリューションを待つな、成功テンプレートをコピーするな、組織の小範囲で現実的なパスを試行せよ。
最初のAIプロジェクトを稼働させ、チームに知らしめること。
AIは技術実験ではなく、ビジネス再構築の起点である。先に動いた者が、業界を書き換えるのだ。
📮 本文はAI深度研究院の出品であり、すべての内容はアマゾンCEOアンディ・ジャシーの『ハーバード・ビジネス・レビュー』インタビューからの引用です。
【過去のレビュー】
1、[一人で人間、自動車、ロボットを接続する：イーロン・マスクは「AI自動エコシステム」を構築中]
2、[AIコストはゼロに近づいている、どうやって稼ぐ？『お金の心理学』著者が贈る4つのメンタルモデル]
3、[OpenAI後半戦開始：モデル競争の時代は終わり、タスク競争の時代が来た]
元記事リンク：https://www.youtube.com/watch?v=Nl-PpoKtxc4&t=1078s&ab_channel=HarvardBusinessReview
出典：公式メディア/ネットワークニュース
レイアウト：Atlas
編集：深思
主編：図霊
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