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1000社以上のスタートアップを見た投資家の視点
シリコンバレー在住16年、楽天出身の投資家・柴田直樹氏は、これまでに 生成AI関連のスタートアップを1000社以上調査・投資 してきた人物です。
当初はAIの知能進化に懐疑的でしたが、ChatGPTの登場で「これは社会を大きく変える」と確信。その後は一気に投資姿勢を強め、今では「アメリカはAI一色」と語ります。
彼の分析によれば、日本は 生成AIと最も相性の良い国のひとつ です。
エンジニアの地位が激変：AI時代の人材シフト
- かつて就職市場で最強だった コンピュータサイエンス専攻 の学生が、いまや「就職できない学部」に。
- 理由は単純で、ソースコードはAIが書ける ようになったため。
- 必要なのは「コードを書く力」から「AIを使い倒し、プロダクトに仕上げる力」へとシフト。
最先端のLLMを開発できる人材は依然として超高収入を得ていますが、従来型のWeb・スマホアプリ開発者の需要は急減。
「エンジニア＝安泰」という常識は崩れつつあります。
日本と生成AIが相性抜群な3つの理由
① 少子高齢化による人材不足
- 日本は世界で最速のスピードで労働人口が減少。
- ホワイトカラー・ブルーカラー問わず人手不足が加速。
- AIは「課題先進国・日本」における最大の労働力代替手段 になり得る。
② 職能型教育のノウハウ
- 日本企業は新卒一括採用後に 研修でゼロから人材を育てる仕組み を持つ。
- これは「LLMをビジネス現場で使えるように教育する」ことと構造が似ており、他国にない強み。
- 米国型の「即戦力採用」では難しいAI適応を、日本は得意とする。
③ 製造業とロボティクス
- 生成AIの次は必ず「ロボット」の波が来る。
- 複雑で高度な製造現場データを持つ日本は、ロボティクスAIの実装に最適。
- NVIDIAの黄仁勲CEOが繰り返し訪日しているのも、この潜在力への期待が背景。
生成AIビジネスの5層構造と日本の勝ち筋
柴田氏は生成AI産業を以下の5層で整理しています。
- チップ（NVIDIA）
- サーバー・データセンター（AWS, Azure, GCP）
- 基盤モデル（LLM）（OpenAI, Anthropic, Google）
- 汎用アプリケーション（GitHub Copilot, Adobe Firefly, Salesforce）
- 業界特化型アプリケーション（金融・医療・製造など）
👉 日本が勝てるのは「⑤業界特化型アプリケーション」
基盤やインフラで米国と競うのは不可能。しかし、日本の産業課題に特化した応用アプリは十分に世界で勝負できる。
生成AI活用の海外事例
- ServiceNow：営業の商談転換率が16倍、業務の86%を自動化。
- Cloudflare：営業成約率が二桁改善、80%以上の社員が目標達成。
- HubSpot：AIが営業ミーティング1万件を自動設定、CAC大幅減少。
- Adobe：AI搭載プロダクトでARR150億円規模に到達。
→ 共通点は 「コスト削減」より「売上拡大」への直結。
日本企業が生成AIを導入する際の戦略
- KPIは「従業員あたり売上」
- 社員数を減らす発想ではなく、同じ人数で売上を倍にする視点が必要。
- 導入領域は「人材不足・ブラック労働部門」から
- 苦しい部署に適用することで効果が最大化。
- 「チャットUI思考」からの脱却
- 生成AI＝ChatGPTではない。
- 見えない裏側で稼働するAIこそビジネス適用の本質。
まとめ
- 日本は 少子高齢化・教育ノウハウ・製造業基盤 により、生成AIと世界一相性の良い国。
- 戦うべき領域は「業界特化型アプリケーション」。
- 成功の鍵は「コスト削減」ではなく「売上拡大」。
シリコンバレー投資家が見た日本の可能性は、悲観論とは逆に「AI時代の勝ち筋」を示しています。
今こそ企業は、生成AIを“裏方の労働力”として組み込み、社員一人あたりの価値を倍増させる戦略 に踏み出すべき時です。