生成AIの時代、ハイサイクルカンパニーが指数関数的な成長を遂げる

（右から）株式会社松尾研究所の村上将一氏、同研究所に出向しているデロイト トーマツ コンサルティング合同会社の設樂英広、同じくデロイト トーマツ コンサルティングの檀野正博

ビジネスのハイサイクル化にマネジメントが追い付いていない

日本におけるAI研究の第一人者であり、その研究室から数々のAIスタートアップを輩出している東京大学の松尾豊教授は、DXの要諦として「ハイサイクル」という概念を提唱している。

檀野　AIの進化や事業環境の変化は、そのサイクルがどんどん速くなっており、必然的にビジネスのスピードも速まっています。しかし、そうした高回転のサイクルに、組織の意思決定を含むマネジメントのスピードが追い付いていない企業が多いのが現状です。

経営全体としてのスピードを上げ、ハイサイクル化していかないと、これからの時代に変革を実現するのは難しいと思います。

設樂　松尾豊先生は以前から企業経営者に「日本では、なぜGAFA（Google、Amazon、Facebook、Apple）のような企業が生まれないのか」と質問されることが多く、その問いに分かりやすく答えるためにまとめたのが「ハイサイクル」という概念です。

松尾研究所では、資産運用における複利の方程式を使って、ハイサイクルの概念を説明しています。

複利の効果は、運用利回り（r）と運用期間（t）の相乗効果によって決まります。つまり、投資元本が何年後にどれだけ増えるかは、運用利回りと運用期間に左右されるということです。

この方程式を企業経営に当てはめると、何年後かの売上や利益といった財務リターンを最大化するには、1つの事業や投資1回当たりの利益率（r）と、事業や投資の期間（t）の相乗効果を最大限に引き出す必要があります。

これまで、企業はrを大きくすることに注力してきましたが、これからはtを最大化することを狙うべきだというのが松尾先生の考えです。tを最大化するというのは、事業や投資の期間を長くするということではなく、一定期間内に速いサイクルで事業や投資を回すことで複利効果を最大化するということです。

デロイト トーマツ コンサルティング合同会社 モニター デロイト　設樂英広

今は、生産・物流・販売といったバリューチェーンがデジタル化され、従来に比べて格段に速くサイクルを回すことができます。加えて、デジタル化されたサービスやアプリケーションを一瞬でデプロイ（配備・展開）したり、ABテストを何千回、何万回と繰り返したり、AIで業務を自動化したりすることで、ビジネスサイクルを大きく加速させることが可能になりました。

その効果を最大限に生かしてtを大きくする、つまりハイサイクル化することで、GAFAは指数関数的な成長を成し遂げたのです。

ハイサイクルの実現は全産業に共通する課題

村上　企業のハイサイクル化と非常に相性がいいのが、生成AIです。これまで人間が蓄積してきたノウハウや経験をAIに組み入れることで、人間の頭数という制約から解き放たれて、試行や実証、シミュレーションに何回でもチャレンジできます。しかも、AIは1年365日、24時間休まずタスクを遂行できますから、ある意味で無限にtを拡張できるわけです。

ですから、ハイサイクル化に生成AIをうまく活用できれば、日本企業も指数関数的に成長できると私たちは考えています。

株式会社松尾研究所 取締役 AI開発事業 ディレクター 村上将一氏

設樂　私たちはハイサイクルを、「ムービングターゲット（動き続ける顧客の嗜好や時代の流れなどの変化）に照準を合わせ続けて、的を射ること」と定義しています。企業がそれを実現するために必要な機能は大きく二つあります。

一つは、照準を合わせる機能、分かりやすく言えばマーケティング機能です。例えば、必要なタイミングと粒度で顧客のデータを取得し、それをプロダクトやソリューションに反映して、適時・的確な情報伝達や価格設定を行う機能。
もう1つは、的を射るための機能、つまり事業インフラの整備です。一元的なデータ管理に基づくバリューチェーンの統合や自動化、あるいはプロダクト開発の高速化などを実現する基盤です。

自動車業界を例に、私たちが持つハイサイクルカンパニーの具体的なイメージを説明すると、現在、自動車メーカーのほとんどはディーラーを介して製品を販売していますが、EV（電気自動車）メーカーの一部は、インターネットを介して消費者に直接販売しています。それによって、車を販売する時点だけでなく、販売した後も顧客のデータを取得しやすく、顧客に照準を合わせ続けることができます。

EVはソフトウェアの固まりですから、車の性能向上や車載機器の機能拡張などもソフトウェアをオンラインアップデートすることで、スピーディに実現できます。車の走行データを分析して、顧客によってソフトウェアの機能やUI（ユーザーインターフェース）を変えるABテストのようなことを行うことも簡単です。

檀野　車はSDV（ソフトウェア定義車両）化し、OTA（Over The Air、無線通信）技術によって機能が更新されていくのが不可逆的な流れになっています。自動車以外の伝統的産業でも、製品の機能・サービスがオンラインでアップデートされるのが、今後当たり前の世界になっていくはずです。

その変化のスピードは、産業や製品の特性によって違いがあると思いますが、ハイサイクルの実現は全産業に共通する課題と言っていいと思います。

村上　AIによるコードの自動生成技術も飛躍的に高まっています。製品の機能・サービスをアップデートするためのソフトウェア、あるいは生産ラインのロボットを制御するソフトウェアの開発にも、生成AIを使えるようになりますから、先端的なテクノロジー企業ではない一般の企業でも、新しいソフトウェアをつくるハードルが大きく下がります。

その意味では、一般の企業にこそ大きなチャンスがあると言ってもいいでしょう。

松尾研究所、モニター デロイトによるハイサイクル化支援

檀野　ハイサイクル化は、まさに企業を挙げた大きな変革です。トップがリーダーシップを発揮し、ミドルマネジメントがトップと現場をつないで変革にコミットする“ミドルアップダウン”をうまく組み合わせるのが、日本企業としての正攻法でしょうが、これは時間を要するアプローチです。

変革のための時間を買って、ハイサイクル化を進めるという点では、例えばM＆Aの活用が現実的なシナリオの一つだと思います。つまり、すでにハイサイクルなマネジメントを行っているスタートアップを取り込み、ハイサイクル化の実現につなげるのです。
先ほど設樂から説明があった照準を合わせる機能と的を射る機能や、それを実現する技術を持ったスタートアップがM＆A候補として挙げられます。

M＆Aによって、ハイサイクルの実現に必要な人材や組織文化も取り込めます。スタートアップ企業の多くが、慎重に検討するよりもまずやってみて失敗から素早く学ぶ、自ら仮説を立て、すぐに検証し、次の仮説につなげるといったシリコンバレー的な行動特性や文化を持っており、それらはハイサイクルの実現に欠かせないものです。

もちろん、M＆Aだけが全てではありませんが、自社に合った現実的なシナリオは必ず見つけ出せると思います。

デロイト トーマツ コンサルティング合同会社 モニター デロイト　檀野正博

村上　ハイサイクル化に向けては、戦略をデザインし、必要な機能を開発・整備し、導入・浸透させるといったいくつかのフェーズがありますが、私たちはモニター デロイトと協業することで、それを一気通貫でサポートしていきたいと考えています。

戦略デザインはモニター デロイト、開発は松尾研究所といったようにフェーズごとに役割分担するのではなく、全体のプロセスを通して松尾研究所とモニター デロイトの2者が協業することに大きな意義があります。例えば戦略設計一つを取っても、AIネイティブと言いますか、先端技術をうまく活用する前提で全体構想しなくてはなりませんから、2者がコラボレーションすることで、その企業に適した変革シナリオを描くことができます。

照準を合わせる機能、的を射る機能を開発・導入するにおいても、現状の事業構造や業務プロセスから発想するのではなく、あるべき姿を描き、そこから逆算して計画を立てて最適化を図っていく。あるいは、AIは開発して終わりではなく、新しいデータやアルゴリズムなどを取り込んで継続的にファインチューニングしていくことが大事ですし、トライアル＆エラーを高速で回していく組織文化の醸成、エバンジェリストを含む継続的な人材育成といったことも重要です。私たちはモニター デロイトと共に企業の中に入り込んで、それらを支援していく。それが、ハイサイクルを推進する強力なエンジンになると思います。

設樂　最先端の研究や技術の開発を松尾・岩澤研究室が行い、そこで生まれたシーズを社会ニーズにつなげて実装を促進していくのが松尾研究所なのですが、それによって失われた30年から日本を復活させたいと私たちは真剣に思っています。松尾先生のハイサイクル化の概念が生まれた背景にも、そうした思いがあります。

ただ、ハイサイクル化に向けたマチュリティ（成熟度）のレベルは企業によって千差万別で、それを定性的、定量的にきちんと評価した上で、それぞれの企業に合った変革のモデルをつくっていく必要があります。また、国内外のさまざまなユースケースを熟知して、AIを含む先端技術の実装プランを構想しなくてはなりません。そうした観点から言っても、松尾研究所とモニター デロイトという2者の座組みは、本当に最適かつ強力なものだと確信しています。

檀野　まずはハイサイクルを目指すに当たっての成熟度のアセスメントをサービスとして早期に立ち上げ、目指す姿とのギャップを埋める支援に共同で取り組んでいきたいと思っています。私たちが強力にスクラムを組むことで、日本の産業界の変革の機運を盛り上げていきましょう。

関連リンク：

• 「イノベーション×生成AI」の未来【前編】
• モニター デロイト（ストラテジー）トップ