加藤勇志郎さんが語る「正直ほぼ何も変わってない」——AIが賢くなるほど、ボトルネックは物理側に移る

加藤さんは冒頭、今の危機感をこう言葉にしています。

「このGPTの、ま、ショックからですね、あの、4年ぐらい経って、じゃあどれぐらい物理世界が変わりましたかって言うと、ま、正直ほぼ何も変わってないなっていう、ま、そういった危機感というか課題感があって」

加藤勇志郎さん — 0:02〜

私は毎朝、AI氣道でAIの最新情報を配信しています。話を聞いた瞬間と、実際に現場のやり方が変わる瞬間は、別の時間軸にあるんですよね。

だから、頷けました。AIが賢くなるスピードと、現場が変わるスピードは、そもそも別の時計で動いているんですよね。

まず1つだけ選ぶ（30秒）：自分の仕事の中で「AIはもうできる」と分かっているのに、まだ現場では変わっていない作業を一つだけ思い浮かべます。書き出す必要はまだありません。

「原理が見つかってから飛行機が飛ぶまで100年」——物理の実装速度こそキャディのビジョン

加藤さんは、車の開発が今も30年前とほぼ同じ4〜5年かかっている例を挙げたあと、飛行機の歴史に話を広げます。

「実際あの歴史を見てみると、例えばあの飛行機の発明でもあのGPSでも何でもいいんですけど、飛行機って、ま、ライトブラザーズ、ま、ライト兄弟の皆さん1903年っていうのをご存知だと思うんですけども、実はその飛行機の原理があの確立したのって（中略）なんで100年ぐらい前なんですよ。なんで結局その原理が見つかってから本当に飛行機が飛ぶまで制御されるまでって100年かかってて、じゃ、今もうもしかしたら同じことになるかもしれないですね。これだけすごいことがいっぱい見つかってるけれども結局我々が生きてる間にはほとんど何も起こらないっていうことがあり得るので、その物理的な実装速度をいかに早くするかということやらないと結局人類の発展には繋がらない」

加藤勇志郎さん — 4:36〜

※原理確立の年号は字幕の書き起こしが不鮮明だったため、本稿では加藤さんの結論部分（原理確立から実際の飛行まで約100年）だけを採用しています。

知識が見つかってから、現場が追いつくまでには、実装の時間が要ります。加藤さんが言う「実装速度」は、車の開発期間や飛行機の歴史だけの話ではありません。分かること。変わること。この間には、必ず実装という工程が挟まっていますよね。

私は今もAI氣道で、新しいAIツールを毎日のように見ています。「これは使える」と分かった瞬間と、実際に自分の仕事のやり方が変わる瞬間のあいだにも、同じ距離があります。知って終わりにできる話ではないんですよね。

実装の距離を測る（1分）：さきほど思い浮かべた作業について、「知ってから」ではなく「実際に現場で変わるまで」にどれくらいかかりそうか、ざっくりでいいので数字を一つ置いてみます。

「基本データ以上に賢くならない」——製造業の知の8割はまだ人の頭の中にある

加藤さんは、SpaceXの例やソフトウェアの91%が既存コードの再利用だという統計を挙げながら、製造業ではこの「知の再利用」がほとんど起きていないと指摘します。理由は、現場の知恵がまだ言葉になっていないことでした。

「このAIの極めて重要な問題がこのコンテキストっていうのがないんですよね。なんで基本データ以上に賢くならないんで、AIは」

加藤勇志郎さん — 17:06〜

キャディは、設計レビューでベテランが指摘した内容を、CAD上に残しています。次の類似設計へ、自動で反映されるそうです。現場の判断を、図面という形に書き残す。ここが、私が一番反応した場所でした。

私は毎日、自分の経験、価値観、口癖を全部文字にしています。Obsidianへの蓄積です。これが分身AIの「魂」になる。分身AIを育てることは、私自身が頭の中を書き出す作業そのものなんですよね。コンテキストがなければ、分身AIも賢くなりません。加藤さんの言う製造業の現場と、まったく同じ構造です。ただし違いもあります。キャディは設計レビューの指摘を、その場でCADへ自動反映する仕組みを作っていました。私が毎日文字にしているのは、あくまで自分の手作業です。

それでも、書き残さなければ何も始まりません。加藤さんが言う「基本データ」が無ければAIは賢くならないのと同じで、私の分身AIも、私が書いた分しか私を知りません。自動化の仕組みがあるかどうかより先に、まず書く。ここが同じなんですよね。

だから私は今も、紙のノートにペンで毎朝書いています。マインドマップです。iPadでは出てこないものがあるからです。効率だけで見れば、全部アプリで済みますよね。それでも残しているのは、ここを削ると、AIへ渡す材料が痩せていくからです。現場で感じたことを言葉にする作業を、誰かがやらないといけません。やらなければ、知恵は個人の頭の中で終わってしまいますよね。

1行だけ書く（3分）：いつも頭の中だけで判断している基準を一つ選び、「何を見て、どう判断しているか」を1行だけ言葉にします。書けたら、その日はそれで完了です。

「結局両方だと思うんですよね」——汎用AIかバーティカルAIかで終わらない現場の話

汎用AIと、製造業に特化した領域特化（バーティカル）AIのどちらを選ぶべきか。加藤さんの答えは、二択そのものを崩すところから始まります。

「結局両方だと思うんですよね。あの、で、我々もあの、車内でまさにそのホリズンタルなものっていうのはたくさんうまく使ってるわけですよ。例えばそのLLMだったり、ま、クラウドだったり、それもちろん使うんですけど、やっぱ製造業の中でバーティカルじゃないと解けない問題ってたくさんあるんですね」

加藤勇志郎さん — 22:04〜

動画ではさらに、FDE（Forward Deployed Engineer）の話も出ました。パランティアが「デルタ」と呼ぶ、ギャップフィリングを担う役割です。バーティカルAIとは「イコールではない」という整理でした。汎用の道具。専門特化の道具。そして差分を埋める人。役割を分けて初めて、全体が動くという話です。

これは、私が分身AI・AI秘書の凛ちゃん・モルくんへ仕事を渡してきた経験とも重なります。何でも一つに渡そうとすると、どれも中途半端になりますよね。私が持っていたのは「一人で全部背負う」という抱え込みOSでした。書き換えるとき、渡す相手を一つに絞る必要はありません。渡す仕事ごとに、向いている相手へ分ければよかったんですよね。

汎用か特化かという議論は、私にとってはどちらが正しいかの話ではなく、「今この判断は誰に向いているか」を毎回分けて考える練習でした。加藤さんが言う「結局両方」は、逃げの答えではなく、現場を持つ人だけが言える現実的な答えなんですよね。

製造業には製造業にしか無い問題があります。経営にも同じことが言えます。動画を見終わって、どの作業を汎用に渡し、どの判断を自分の手元に残すか。その線引きは、動画の中には答えがありません。自分の現場を見てから、自分で引くしかないんですよね。

キャディが自社で10拠点以上の検査拠点を持ち、品質保証をしてきたという話も、私には同じ構造に見えました。道具だけ揃えて現場を持たない会社は、差分（デルタ）が見えません。

私も、分身AIに渡す前の現場を自分で持ち続けているからこそ、どこを渡せばいいかが分かるんですよね。渡す前に、まず自分が現場に立つ。順番はここが先でした。

渡す相手を分ける（2分）：今AIに丸投げしている作業を一つ選び、「これは汎用で足りるか、専門特化がいるか」を自分の言葉で分類します。

「日本はめちゃめちゃ強い可能性がある」——現場に立ってきた強みがIPになる

キャディは日本発でありながら22カ国に展開し、顧客のグローバル比率も拡大しています。その手応えを踏まえたうえで、加藤さんは日本の強みをこう語ります。

「私は実はこのAIの流れでいくと、日本はめちゃめちゃ強い可能性があるという風に製造業においてですね、思っていて、え、なぜかと言うと、日本って、ま、暗黙知とかすり合わせとか、ま、すごく言われるじゃないですか。で、実際そうなんですよね」

加藤勇志郎さん — 32:13〜

「この経験・暗黙知大国日本をAIに掛けるってのは先ほどの通りじゃ非常にフィットが高いんじゃないかな」

加藤勇志郎さん — 34:11〜

暗黙知は、弱点として語られることの多い言葉です。「言葉にできていない」「属人化している」と。でも加藤さんはそれをそのままIPだと言い切りました。AIスキルのブラックボックス化を棚卸しで見える仕事に戻す話を以前書きましたが、あれも根っこは同じで、言葉にしていないだけで、そこに価値がないわけではありませんよね。

私自身、こう言い続けてきました。「AIの人なのに一番大事にしてるのはリアルの手触り」。買い出しに出て店の人と話す。紙のノートに手で書く。子どもと遊ぶ。効率だけ見れば削れる時間です。人間は縦に掘る。AIは横に広げる。AIは記録を集め、候補を出し、決めた手順を実行できます。でも五感で感じた現場からしか、縦には掘れないんですよね。

まだ言葉にしていない現場の勘は、私の中にもたくさんあります。日本の現場に眠る暗黙知を、「もったいない」で終わらせない。誰かが言葉にして渡す作業を、引き受けないといけません。

加藤さんは、日本とアメリカの現場文化の違いを、空港に降りた瞬間の従業員の振る舞いで説明していました。オペレーターへの信頼度の差だという指摘です。信頼できる現場ほど、判断を細かく言葉にしなくても回っている。裏を返せば、それだけ多くの暗黙知が、まだ誰の目にも触れずに現場の中だけで完結しているということですよね。

強みの棚卸し（5分）：自分やチームが「当たり前すぎて説明したことがない」判断を一つ選び、他の人にも伝わる言葉に置き換えてみます。

「胸が熱くなるものがあります」——海外での手応えとスタートアップ精神

キャディは2017年の創業当初と同じくらいの大変さを、今また海外展開で感じているといいます。それでも加藤さんは、日本の起業家精神への思いをこう語って締めくくりました。

「あの、アメリカであのこんなしょぼいあのバイク誰が乗るんだみたいなこと言われながら実際にはものすごいヒットになってったとかま、ある意味私もまあ日本なのでこう胸が熱くなるものがありますし」

加藤勇志郎さん — 40:30〜

※この一言の前に加藤さんが挙げた起業家の実名は、字幕・本編テロップのどちらにも明確な表記がなく、本稿では確認できていません。海外で最初は評価されなかったものが、後に大きなヒットになったという逸話として紹介します。

「しょぼい」と言われながら続けた話に、私はGPTs研究会の朝LIVEを重ねました。日月火水を私が、木金土をただっちが担当。365日続けています。体調を崩して立てなかった時も、画面越しに見ていました。「今日は休みます」は簡単です。でも仲間が待っていると思うと、やめられません。

朝LIVEが365日途切れずに続いてきたのは、私一人の頑張りではありません。2025年、私は体調を大きく崩して、現場に立てなくなった時期がありました。その間も番組は止まりませんでした。仲間のただっちが代わりに続けてくれたからです。続けるというのは、一人で抱え続けることではありません。誰かと交代しながら、途切れさせないことなんですよね。

評価されないところから始めて、続けた先で形になる。加藤さんの海外展開の話も、私の朝LIVEの話も、規模はまったく違いますが、続けた者だけが手応えを持てるという一点だけは同じなんですよね。派手な数字より先に、続けた日数の方が、時間が経ってから効いてきます。

キャディが2017年の創業当初と同じ大変さを、今また海外で感じていると聞いて、私は少し安心しました。慣れてきたはずの場所でまた振り出しに戻る感覚は、規模の大小を問わず誰にでも来るということですよね。振り出しに戻ったことを失敗と数えず、また続ける一日として数えられるかどうか。そこだけが分かれ道になる気がします。数字が伸びるまでの間を、どう過ごすかが問われますよね。

続ける一つを決める（30秒）：まだ誰にも評価されていないけれど、自分は続けたいと思っている取り組みを一つだけ思い浮かべます。