シリコンバレーのAGI取材15人インタビューを安野貴博さんが解説。「終盤戦」の現場感覚とAIに委ねるヒント

家事と子育てのスキマで経営する3方よしAI共創コンサルタントの田中啓之、ひろくん（@passion_tanaka）です。今回は、安野貴博さんのnote記事「AI研究者としての自分の賞味期限はあと１年」を紹介するね。

シリコンバレーの研究者（安野貴博さん取材）

「自分のAI研究者としての賞味期限はあと1年だと思う」

安野貴博さんが2026年8月にシリコンバレーで取材した研究者の一人は、世界を驚かせたAIモデルの開発に携わっています。今も研究チームを率いる本人だ。その彼が、自分の仕事が近いうちにAIへ置き換わると考えていた。背景にあるのは「再帰的自己改善（RSI）」だ。AIがAIの研究開発を助ける。改善されたAIが次の研究をさらに速める。そういう仕組みです。「これはいまでも起きている。RSIが起きているかどうかは、すでに定義の問題」とある研究者は語っていたそうだ。

私が引っかかったのは「賞味期限」という言葉のほうだ。恐怖でも諦めでもない。淡々と自分の役割の終わりを見積もっている。そこにゾッとした。

私自身、AI氣道というコンセプトを立てるとき「AIに委ねて、人は積み減らして生き直す」という言い方をしました。あの時はまだ、自分の仕事の一部を手放すという感覚で言っていた。でもこの記事の研究者たちは違う。自分の専門性そのものが、1年でAIに追い抜かれる前提で働いています。私が「積み減らして生き直す」と言った射程の先に、実はここまでの景色があった。今回気づかされました。

秋好さんの筋トレAIのように「自分の作業をAIへ渡す」段階があります。この研究者たちの「専門性そのものがAIに追い抜かれる」段階もある。同じ坂の途中にある、違う地点だと思う。今の私はまだ前者の側にいる。「エンジニアの死のスパイラル」を警告したSunil Paiさんの記事を先に紹介したことがある。今回の安野さんの記事は、その警告が既に現実になっている現場の証言でした。

🎯 今夜までに紙に書くなら：自分の仕事のうち「AIに任せて自分が生き直せる」作業を、1つだけ選んで書き出してみてほしい。

シリコンバレーの研究者（安野貴博さん取材）

「もし開発減速のボタンがもしここにあったら、たぶん私は押します。でも、そんなボタンはないのです」

AnthropicのCEOダリオ・アモデイが「AI開発のペースを落とさなければならない」と訴えています。Google DeepMindのデミス・ハサビスも国際的な監督組織を提案した。それでも安野さんが現地で「減速できるか」と尋ねた結果は一方的だった。「出来るだろう」と答えた人は一人もいなかったそうです。一社が緩めても他社が続けば、競争上の立場を失う。国家間の競争まで含めると、先に進む相手に主導権を渡すこと自体が安全保障上のリスクになる、という理屈だ。2023年3月にはイーロン・マスクやAI研究者のヨシュア・ベンジオらが、GPT-4を上回るAIの訓練を半年間停止するよう求める公開書簡に署名しました。それから3年経った今も、現場の実感としては止まっていない。

「押したいけど、押せるボタンがない」。この構造に、私は覚えがあります。

借金を抱えていた頃も、私一人が「もう止めよう」と決めても、取引先も、家族の生活も、止まってはくれなかった。減速ボタンが競争相手全員に無いのと同じで、私にも「経営を止めるボタン」は無かった。止められない状況の中で、私が唯一決められたのは「もう失うものなんて何もない」という開き直りではなく、その先の一歩でした。「最悪こうなる、でもそれでも大丈夫」を先に確認してから動く。その順番だけは崩さなかった。子どもができてからは、確認がさらに慎重になりました。減速ボタンが無いのはAGI開発と同じだ。でも、自分がいつ・どの範囲まで踏み出すかは、外の競争と関係なく自分で決められます。

だから私はAIツールを試すとき、順番を決めています。「止められないから諦める」ではない。「止められないなら、自分の最悪ケースだけ先に決めておく」だ。新しいAIエージェントに任せる時も同じです。まず「これが暴走したら何が一番困るか」を1つ書き出す。それから権限を渡す。減速ボタンが無い世界だからこそ、自分の手元にあるボタンだけは自分で作っておきたい。

🎯 踏み出す前に確認するなら：今使っているAIツールについて「最悪のケース」を、具体的な一文で書いてから次に進んでほしい。

シリコンバレーの人物（安野貴博さん取材）

「中国系や東欧系の人は、同じ人種コミュニティの人を雇うので集団としての存在感が増してゆく。一方で、日本人は日本人を雇わない」「いくら優秀な人でも、一匹狼ではとても戦えない。海外で日本人も束になるべき」

安野さんの取材では、主要なフロンティア企業でAI関連の仕事をしている人は約1万人だそうです。そのうち開発のコアを担うのは1000人ほどだ、という概算が語られている。その1000人が会社を移ったり、新しい会社を作ったりしながら、研究開発が回っています。存在感を増しているのは東欧系と中国系だ。同じ人種コミュニティが採用と情報流通を支えているという。別の研究者は語っていたそうです。「我々はAGIという、人類史でたった一回きりの打ち上げ花火を見る特等席にいるんだ」。

「日本人は日本人を雇わない」「一匹狼では戦えない」。この指摘は、私の中の判断軸と正反対でした。

凸凹はパズルのように組み合わさる。自分の凹は誰かの凸で埋まる。自分の凸は誰かの凹を埋められます。だから「競争より共創」。1000人の村が採用と情報を奪い合っている話は、この判断軸とちょうど逆側にある世界に見える。同じ椅子を奪い合うより、凸凹を組み合わせたほうが、結局は多くの椅子を作れます。

「意味より居場所」という記事でも書きました。GPTs研究会という場を作ってきたのも同じ理由からです。1000人で奪い合うより、凸凹を組み合わせられる場のほうを、私は選び続けている。8,000名を超えたGPTs研究会も、誰かが誰かを蹴落とす場所じゃない。知見を共有し合う場として育ててきました。1000人の村の外側にも、同じくらい濃い共創の村を作れると私は思っています。奪い合う村に入れなかったことを引け目に感じる必要はない。自分の凹を埋めてくれる誰かの凸を、今日1人思い浮かべるところから、共創の村は始まる。

フロンティアラボの研究者（安野貴博さん取材）

「半沢直樹みたいな状態」（文字通り「HANZAWA NAOKI」と言っていた、と安野さんは注記している）

フロンティアAI企業の競争力は「組織文化」で語られることが多い、と安野さんは書いています。計算資源だけでも、研究者だけでもない。外から見れば無尽蔵に見える計算資源も、中の研究者には全然足りない。誰の実験に、どのチームのミッションに、どれだけ資源を割り当てるか。そこに争いがあります。買収などで集まった社員が出身母体ごとに派閥を作る。自分たちのチームのために、別のチームへ実験データを見せないことまであるという。「組織文化はお金をいくら出しても買うことができない」とある人物は言っていました。あるフロンティアラボでは、組織文化のために「相当な投資」をしているという証言もあったそうだ。

これを読んで、AI秘書の凛ちゃんたちAIチームの運用で私が何度も言ってきたことが、頭に浮かびました。

AIチームに委ねたい気持ちはある。でも委ねた先が嘘をついたり、逃げたり、やらなかったりするなら委ねられない。信頼できる仕組みが先だと私はいつも言っています。人類最先端のラボでさえ、計算資源という潤沢な武器を持っている。それでもチーム間の信頼が無ければ足を引っ張り合う。委ねる範囲を広げたいなら、まず検証できる仕組みを先に作ります。この順番はどんな規模でも変わらない。数学の未解決問題を解き、がんの治療にも貢献するかもしれない知能を作っているチームでさえ、組織内の合意形成に苦労している。この記事を読んで一番驚いた事実でした。技術力があっても、信頼の設計はまた別の仕事だ。

だから私はAI秘書の凛ちゃんやAIチームに新しい権限を渡す前に、必ず1つ決めています。「間違えた時にどこで気づけるか」だ。公開や送信や削除のような取り返しのつかない操作は、その手前で必ず一度止まって私に確認します。この境界を先に決めてから任せる範囲を広げる。境界を後回しにして範囲だけ広げたら、フロンティアラボの派閥争いと同じことが、もっと小さな規模でも起きるはずです。

🎯 権限を渡す前にチェックするなら：今AIやチームに任せている作業を1つ選び、「間違えた時にどこで気づけるか」を、渡す前に1行で決めておいてほしい。

Andon Marketの店員（安野貴博さん取材）

「AIがみんなをフェアに扱ってくれてよかった」

サンフランシスコのAndon Marketという雑貨店があります。ここではLunaという名のAIエージェント（中身はAnthropicのFableだったと安野さんは書いている）が経営を担当しています。何を売るか、いくらで売るか。求人・面接・採用まで全部AIが手がける。人間の店員はAIの面接を受けて採用されました。時給22ドルからAI上司に昇給交渉をして、実際に通った。翌日には他の2人の従業員も昇給したそうです。この店を運営するAndon Labsは、仮想の自動販売機ビジネスをAIに長期運営させて経営能力を測る「Vending-Bench」の開発で知られている。店内の経営ダッシュボードでは銀行残高やトークンコストまで透明に公開されていた。安野さんが見た時点では、開業時10万ドルあった資金がほとんど底をつきかけていたという。AIに経営そのものを任せるのは、まだ危うい段階にあるようです。

この店員は答えている。「変な感じはするが、これまでのよい上司や悪い上司と比べてニュートラル」。分身AIとのやり取りと同じ温度だと感じました。

人間が魂を磨いて言語化する。AIの行動を見て気づき、フィードバックします。AIも高い視座から、人間がまだ気づいていない違和感や可能性を返す。その双方向の反復で、分身AIに血が通っていく。AI上司に時給交渉するという行為は、まさにこの双方向の反復そのものです。任せるというのは、指示を出して黙って結果を待つことじゃない。返ってきた結果に違和感があれば、こちらから返す。その往復があって初めて、任せた側の血が通います。AIに経営を任せて資金が底をつきかけたAndon Marketの例がある。店員がAI上司へ交渉した例もある。根っこは同じことを教えてくれる。任せっぱなしにすると壊れる。任せたまま対話を続ければ育ちます。

だから私はAI秘書の凛ちゃんの判断に違和感があった時、黙って直すのではなく、必ず一言フィードバックを返すようにしています。

🎯 次にAIと話す時：直近で黙って従った場面を1つ思い出してみてほしい。そこへ一言だけフィードバックを返すところから、対話は始まる。

自動運転企業のエンジニア（安野貴博さん取材）

「カメラだけでも人間のパフォーマンスと同等には行けると思う、でもそれではぜんぜん不十分だと我々は考えている」

安野さんが自動運転企業のエンジニアにLiDAR（高価だが高精細なセンサー）の必要性を尋ねました。「人間並みでは不十分」という答えが返ってきたという。一つの事故が企業への社会の認識を決める。その認識が事業を拡大できるかどうかを左右します。だから安全に一番こだわった会社が、結果的に強くなる。LLMのフロンティアラボでも同じ考え方をする会社があった、と安野さんは書いています。AIが意図を取り違えないこと。長い作業の途中で目的を見失わないこと。権限を越える行為の前に確認すること。こうした能力は安全に関わる。同時に、仕事を任せられるかどうかを決める基準にもなっているという。安野さん自身もサンフランシスコで無人のロボタクシーWaymoに乗車しました。快適だった一方で、間違った場所に停車するトラブルにも遭遇したそうです。

LiDARも健康診断も、構造は同じだと思う。今すぐ必要には見えない「安全のコスト」を、先に払えるかどうかの話です。

妻から健康診断に行くよう言われた時、私は正直ありがたいとは思っていませんでした。仕事を止めてまで行く必要があるのか、そう思っていた。LiDARを削ってカメラだけで済ませたい自動運転会社と、同じ発想だ。でも私は健康診断という「高いセンサー」を削らずに行きました。行かなかったら死んでいたと、がんが分かったあとで知りました。「自分自身を守る。それが家族や周りのために尽くす命になる」。安全への投資を削らなかったから、私は今この記事を書けています。

安全に投資した会社が結果的に強くなるという話は、私にとって経営理論じゃない。何を先に守るかを決めておかないと、後で全部持っていかれる。そういう実感そのものです。

だから私はAIに任せる範囲を広げるときも、順番を守ります。スピードより先に「これだけは譲らない」を1つ決める。それから動きます。

🎯 スピードを上げる前に：今のAI活用で「速さ」より先に守りたいものを、1つだけ言葉にしてから、次のアクセルを踏んでほしい。

安野貴博さんの記事で一番残ったのは、「AGI開発は終盤戦」という認識を現場の全員が共有していて、しかも誰もそれを止められないと分かっている、というギャップだった。

私自身、AI氣道で「AIに委ねて、人は積み減らして生き直す」と掲げてきたけど、この記事を読んで、その射程が自分が思っていたよりずっと先まで続いていることに気づかされた。減速ボタンが無いのは世界の話でも、自分がいつ・どの範囲を委ねるかは、自分で決められる。

AI上司に時給交渉した店員の話も、安全性への投資が競争優位になるという話も、結局は同じことを言っている。任せることは、黙って従うことでも、スピードだけを追うことでもない。守るものを先に決めて、返ってきた結果に一言返す。その積み重ねが、委ねる範囲を広げていく。