AI導入で日本企業が米国企業と差がつくのは技術ではなく組織。マイキー佐野さんが、いきなりAIの前に整える順番を解説

出典: 仕事が減ったなら人を減らせ。日本が求められる企業力について解説【マイキー佐野 社会学】（マイキーの非道徳な社会学）

聞き手が最初に持ち出したのは、前回の動画に寄せられたコメントでした。AIを効率よく使うと仕事量が増える、という話の前回の動画に、まだ導入していない、使うだけで精一杯だ、の声が並んでいたそうです。そこで聞き手は、日本企業と米国企業のAI導入は何が違うのかと問います。

マイキーさんは、日本企業は速さより深さを求め、米国企業は深さより速さを求めていて、両者は対照的に動いていると話します。ただ、話は好みの比較では終わらない。速いか深いかを並べたあと、見るべき場所を一段下げます。差は好みのスタイルの違いではなく、AIを成り立たせる社会の構造の差だ、と。

その構造の差から、格差はすでに生まれていて、これからさらに広がる。動画ではそう語られます。工場の生産では、IT化で生産性が2倍から3倍になった経験が日本にもあるのに、ITもDXも使いこなせない状態が数十年続き、AIでも同じことをしている、とも。

日本の側に挙がるのは、ブラックボックスになったレガシーシステム（何十年も前に作って使い続けている古い仕組み）、続いたままの終身雇用、外注への依存、面倒な合意形成の4つです。

この4つを並べ終えたところで、マイキーさんは日本企業の今を一言にまとめます。

動画では（2:30〜）

すでに血液が止まっちゃってる状態が日本の企業ですよと。

マイキーさんが示す表では、業務へのAIの活用率は、米国の企業で88%、日本の企業で約26%です。

数字を並べると、AIの性能の話がひとつも出てこないんですよね。出てくるのは、仕組みの古さと、人の抱え方と、決め方。日米の差を分けているのは、どのAIを選ぶかより、AIを受け止める会社の体の状態の方です。

AIを入れた直後に仕事が増えたら、それは失敗でしょうか？

動画では、蒸気機関や電力、PCが入った時も、社会全体の生産の組み立てを作り直す必要があった、と振り返ります。そこで出てくるのが、ある経済学者が定式化した「生産性のJカーブ」です。Jカーブは、新しい技術を入れた直後にいったん生産性が下がり、その後に上がる曲線のこと。どの産業でも起きる、と語られます。

力を引き出す分かれ目は、業務の流れの作り直し、マネジメントのやり方の変更、従業員の学び直し、形の無い資産づくりに、どれだけ時間を使うか。米国企業でさえ、AIを入れて改善の実感があると答えた企業は39%未満。開発者などで、作業時間がむしろ一時的に増えたと感じる人も約20%いるそうです。

それでも米国は、導入の速さを意識して失敗のデータを社内に溜め、谷を抜けていきます。試した回数こそが、質の高い深さを短い期間で手に入れる原動力になる、と続けます。一方の日本は深さだけを追い、間違えてはいけないから、決めるのも慎重になる。

ツールが乱立しても、ムダな手順が混ざっても止まらない。その米国の現場の進め方を、動画ではこう言い表します。

動画では（11:16〜）

それも実際に間違いながら直してきますよってのがこのアメリカのプロセスになるわけなんです。

米国が持っているのは、最初からの正解より、直し続ける前提の方です。谷に落ちること自体は、どの国の会社にも起きます。差がつくのは、落ちた後の時間の使い方なんです。

私の判断軸には「やり直しは罰ではなく、教えることで人もAIも愛と感謝を学び、共に育つ「善」の時間になる。」とあります。この軸に立つと、生産性が下がるこの谷は、急いで抜ける損の時間ではなく、AIに教えて育てる時間に見えてきます。

2026年10月26日の魂磨き（AIの問いに答えて自分の考えを言葉にする問答）でのことです。AIは、私がもうAIに委ねている、という前提で問いを出してきました。私の返事は「委ねてないじゃん」「お守りばっかで」。

お守りを楽しくない時間とだけ捉えたAIの前提にも、私は訂正を返しています。「お守りしながら育てるのもワクワク。」

判断の誤りを教えることで分身AIが育ち、同時に自分も学ぶ。そうも答えています。

このお守りの状態は、AIに判断まで委ねるには、魂を込めて教える時間がいると書いた魂磨きの記事で言葉にしました。

私の記事より（AIに判断まで委ねるには、魂を込めて教える時間がいると書いた魂磨きの記事・丸投げに惹かれても、いまの私は「お守りばっかで」）

お守りとは、任せたつもりでも手が離れず、確かめ続けること。私の「お守りばっかで」は、その状態の話です。

動画で語られた、作業時間が一時的に増えたと感じる約20%の人たち。手が離れない私のお守りの時間も、同じ谷の中にあります。その谷を、私は育てる時間として楽しんでいるんです！

谷の中で教える時間を持つと、AIも私も育ちます。

動画で取り上げられるのは、欧州に進出した米国企業を比べた、有名な実証研究です。同じ国、たとえばオランダに米国・日本・韓国の企業が入った時、優位を出したのは米国の組織の作り方だった、と紹介されます。

同じ土地、同じ道具で差がつくなら、その正体は何なのか。マイキーさんの答えは短いものでした。

動画では（5:35〜）

これは技術ではないって言ってるわけなんですよ。

差を生むのは、人材マネジメントと、組織を作り直す力。ITもDXもAIも、組織と組み合わさって初めて効く補完的な資産だ、と動画では語られます。米国は組織の方を道具に合わせにいきます。日本は職務の配置や人員の維持を前提に考えるので、組織が変わらないまま道具だけが増えていく。

動画では、この差を6層の表で見せています。下から、インフラ、タスクの拡張、業務フローの再設計、人的資本、ガバナンス、組織の再創造の6つです。

日本がつまずいているのは、いちばん下のインフラです。国内のシステムの約6割が、20年以上前に作られたレガシーシステム。ITで量を整え、DXで質を上げ、最後にAIを入れる。米国が踏んできたこの段を飛ばす話になった時、マイキーさんの言葉が一段強くなります。

動画では（6:51〜）

いきなりAI導入するってこと自体がそもそも頭のおかしいことやってるんですよ。

強い言い方ですが、指していたのは順番でした。IT関連予算の約8割が古いシステムの維持費に回り、オンプレミス（自社の建物の中に置いたサーバー）から外のクラウドへ出したがらない。米国はこの十数年でクラウドへの移行を終え、API（システムどうしをつなぐ口）のつながりを作ってきました。その土台があるから、タスクの拡張で一気に差がつき、業務フローの設計まで上がっていける、と動画は続けます。

私も、いきなりAIに渡す道は取りません。目的と守りたいもの、判断軸を掘り、紙と現場で確かめ、型にしても薄まらないところまで磨く。実行のボールを人・AI・仕組みのどれか一つの持ち主へ委ねるのは、その後です。

2026年10月30日、元木大介さんと熊井悠さんの『AI×アーキテクト』を読み終えた時、私は感想に「人と AI を最適に配置することが大きなパフォーマンスの違いを生み出すというのは自分でも実体感がある」と書きました。同じ感想には、まず現場で人とAIが組んで仕組みを作り込み、そのあとで自動化する手順が最適だと確かめられた、とも書いています。

本の要点は、元木大介さんと熊井悠さんの『AI×アーキテクト』を全12章で要約した書評にまとめました。

マイキーさんの言う順番と、本で確かめた順番が、同じ方向を指しているんですよね。

人の配置を変えるより、人の削除。

動画の題にある「人を減らせ」は、この場面から出てきます。話の入口は、日本でAI導入の成功事例としてニュースに上がる2つの会社です。

トヨタは現場から積み上げるAI、みずほは人員整理をせずに5000人規模の事務職を配置転換。どちらも、働く人の心理的な安全を守り、摩擦を小さくするやり方です。ところが、この2社を並べたあと、マイキーさんは、その摩擦の無さこそが問題だ、と強く言います。

データの構造やアルゴリズム（AIが答えを出す計算の手順）が、全社の規模でそろっていない。だから、どちらも局所の話にとどまっている、とマイキーさんは話します。

では、会社全体で見たらどうなるのか。続く一言が、動画の題の元になっています。

動画では（8:57〜）

全体最適化するんだったら人の采配じゃなくて人の削除の方が早いんですよ。

AIで仕事が自動化されれば、人は余ります。日本はそれを解雇せずに再配置することをAIで行った。それに何の価値があるのか、とマイキーさんは問います。人道的ではあるけれど、組織としては生産性が低いまま保とうとしている。それが動画の見立てでした。

ここで先に、私が何の話をしているかを置いておきます。私は人数の話をしていません。

AIで仕事が減った時の私の話は、一人で背負っている荷物を下ろす方です。「AIに委ねて、人は積み減らして生き直す」。私のサイトの題にもしている言葉で、積み減らすのは人ではなく、その人の肩に積もった作業です。空いた分は、その人が生き直す時間に戻します。

2026年10月13日の魂磨きで、私は「子供のようにワクワク夢中に遊ぶ時間のためにAIを使って仕事を手放したい」と答えました。手放した先に置きたいのは、遊ぶ時間なんです。

AIで空いた分を、誰かを外すことに使うのか。荷を下ろした人が、夢中になれる時間に回すのか。同じ自動化でも、行き先の置き方がまるで違うんです。

動画は、会社の生産性の側から余った人を見ています。私は一人の経営者として、AIで減らす物を、人が背負う荷物の側に置きます。

同じ「減らす」でも、何を減らすかで向きが変わります。

パソコンの時代の、OSとプロセッサ。

フィジカルAIの話に入ると、動画はこのたとえへ向かいます。日本は製造業が持つ暗黙知を吸い出して、基盤モデル（いろいろな仕事に使える土台のAI）を作ろうとしている、とマイキーさんは話します。

一方の米国では、NVIDIA が、ロボット向けの基盤モデルから開発の環境までをそろえた開発プラットフォームを、すでに世界で広げています。

日本はハードの製造技術がとても高かったのに、OSはマイクロソフトに、プロセッサはインテルに取られた。パソコンの時代をそう振り返ります。では、その結果はどうなったのか？ 返ってきたのは、この一言です。

動画では（9:57〜）

市場の価値の大部分っていうのは吸い上げられた構造になっていて

どれだけ製造ラインを持っていても、頭脳にあたる基盤モデルと開発プラットフォームを握られている以上、手元に残る価値は限られる。今の日本は、第3章で見た6層のどれにも届いていない、と動画は続きます。

米国には資本、労働、組織の3つの優位がある、というのがマイキーさんの見方です。「頭脳を握られる」は、AIの道具選びというより、価値がどこに溜まるかの話です。

「AIで何か新しいことを」と言われて、何から手をつければいいでしょうか？

動画の終わりで問題にされるのは、この大ざっぱな頼み方です。

米国は労働市場と成果主義が働いていて、いらないプロセスを外し、業務フロー全体を最適にするAIを前提として組み込みます。試行錯誤があるかないか、そこが大きな違いだとマイキーさんは話します。日本は保守的な運用で、内製もできていない。経営陣がデジタル技術のアーキテクチャ（仕組みの全体の設計）を理解しないまま、「AIで何か新しいことをしろ」と投げている。人的資本（働く人の知識や力）の入れ替えも組織の再編もできず、手探りでAIを使っているだけに見える、とも続けます。

これは自分一人の見方ではない。そう付け足すように、こんな打ち明け話が出てきます。

動画では（12:19〜）

大手コンサルの方と僕すごい仲いいんですよね。彼らが同じこと言ってます。日本企業に対して。

日本企業を外から見ている人たちも、同じところを指している。自分の見立てを、その声と重ねて語っていました。

2人のアフタートークでは、AI導入の支援を名乗る会社の話に移ります。基礎ができていない所にAIを入れて、何の意味があるのか。聞き手の方は、前職の建設コンサルでDXを入れた時、導入しただけで上の人も分かっていなかったと振り返ります。システムを導入する側も分かっていない。日本の市場そのものがおかしくなっている、という話まで出てきます。

分かっていない側が勧める導入を、経営者が見抜けなくても当たり前です。私の判断軸には、「中小企業の経営者は「自分が分からないだけかも」と自己嫌悪に陥る。それが許せない。」と書いてあります。

導入する側まで分かっていないなら、分からないのは経営者の力不足ではないんです！

動画は、アーキテクチャを理解しない経営陣を問題にします。私は、理解できないまま自分を責めている経営者の側に立ちます。分かっていない導入を問題にする所は、同じです。

分からない導入を見抜けないのは、経営者のせいではありません。

でも、私の小さな場の線は、5000人規模の配置転換をするような大きな会社でも通じるのか。そこはコラムに書きます。

この動画からの、私の持ち帰りの3点です。

① 生産性が下がる谷を、AIに教えて育てる時間として持つ。
② いきなりAIの前に、現場で人とAIで作り込み、確かめてから委ねる。
③ AIで減らすのは人ではなく、人が背負う荷物。空いた分は生き直す時間へ。

マイキーさんは最後に、大手コンサルの人たちも同じことを言っていると明かしたうえで、目先の売上が大事な企業が多く、なかなかうまくいかない、と結んでいます。

あなたの会社で、AIを入れる前に整える一段目はどこでしょうか？