Amazon CEOアンディ・ジャシーが語るAI時代の仕事と組織

2026年10月、ベンチャーキャピタルのa16z(Andreessen Horowitz)のポッドキャストに、Amazon CEOのアンディ・ジャシー氏が出演しました。

ジャシー氏は1997年にAmazonに入社し、AWSを立ち上げた人物です。2021年にジェフ・ベゾス氏からCEOを引き継ぎました。聞き手はa16zのBen Horowitz氏とErik Torenberg氏の2人です。

約1時間の対談は、前半がデータセンターや半導体への投資の話、後半がAIによって組織と仕事がどう変わるかという話でした。この記事では後半を取り上げます。

世界有数の雇用主であるAmazonのトップが、番組のなかで次のように明言しています。

なぜそう考えるのか。働く側はどう備えればいいのか。ジャシー氏の発言を順に見ていきます。

少人数で速く作る

40人で1年かかる仕事を6人で76日

聞き手がまず取り上げたのは、AmazonのAIサービスBedrockのチームの事例です。推論エンジンを作り直すのに、従来なら40人で1年はかかると見込まれていました。実際には 6人のエンジニアが76日で完成させた といいます。

ジャシー氏はこの経験を「社内の誰にとっても目を見開かされるものだった」と振り返ります。経営陣はこの話を社内で繰り返し共有し、何が可能になったのかを社員に伝えているそうです。

もう1つ、ごく最近の事例も紹介されました。消費者向けのAIエージェントについて、ある木曜日に良いアイデアが出て、試作品を作ってみることにしました。4〜5人のメンバーが週末に作業し、日曜日には80%ほど出荷できる状態のものが動いていたといいます。

ジャシー氏はこれを「以前とはまるで別の世界だ」("those are different worlds that you live in")と表現しています。

もっとも、Bedrockの事例は経営陣が社内で繰り返し紹介するほどの成功例です。どのチームでも同じ速さが出るわけではないでしょう。それでも、40人で1年という従来の見積もりと比べると、差は桁違いです。

専門分化は必然ではなかった

ジャシー氏は29年前、アシスタント・プロダクトマネージャーとしてAmazonでのキャリアを始めました。当時は1人で5つほどの製品を担当していたそうです。

会社が成功して大きくなると、製品も大きくなります。すると1人のプロダクトマネージャーが1つの製品の一部分、たとえば価格設定だけを担当するようになります。デザイナー、プロダクトマネージャー、フロントエンドエンジニア、バックエンドエンジニアと役割が細かく分かれていき、誰もが「大きなものを作るにはそれが当然だ」と受け入れるようになりました。

ジャシー氏は、そうした分業は必然ではないと言います。いまはAIモデルが、さまざまな職能の仕事を8割方こなしてくれるからです。

そのため、これからのチームは今よりずっと小さくなり、1人が1つの職能だけでなく、複数の職能をまたいで働くようになる(クロスファンクショナルになる)とジャシー氏は見ています。新しい仕事に取りかかるときも、ゼロから始める必要はありません。AIが用意したたたき台がある状態から始められるので、これまでよりずっと速く、幅広く新しいものを作れるようになる、という見立てです。

人は減り、仕事は変わる

どの仕事で人が減るのか

ジャシー氏は、人が減る仕事として具体的に次のものを挙げました。

• コーディング(すでにエージェントが書く量が増えている)

• カスタマーサービス

• BI(ビジネスインテリジェンス)とリサーチ

• スプレッドシートの作成

• 法務

ただし「人がまったくいなくなるわけではない」("you're not going to have no people")とも付け加えています。企業はこれまで、事業の拡大に合わせて人を増やしてきました。その規模の人数が、もう必要なくなるということです。

一方で、新しい仕事も生まれます。AI、ロボティクス、宇宙開発が進むにつれて、すでに見えている仕事も、まだ誰も知らない仕事も出てくるとジャシー氏は話しています。

大企業ほどシステムのエージェント対応が必要になる

今日創業するスタートアップの多くは、最初からAIエージェントを前提に作られています。対して、長く事業を続けてきた大企業は、同じスピードで作る方法を自分たちで見つけなければなりません。ジャシー氏は、大きな事業と忠実な顧客を持つ企業の中には動きの遅いところも出てきて、そうした企業はスタートアップに対して弱くなると見ています。

そのうえでジャシー氏は、大企業は ほぼすべてのコードを、エージェントが扱える形に作り替えることになる ("rewrite almost all of their code to be agentically capable")と予測しました。エージェントがシステムのさまざまな部分を更新できるようにし、エージェントに何をさせてよいかの制約も組み込む必要があります。

ジャシー氏が理由の1つに挙げたのはセキュリティです。最新のAIモデルは、これまで人間が見つけられなかった脆弱性を大量に見つけ出します。これからは修正を数分単位で配布できなければならず、エージェントが更新できる構造になっていないアプリケーションには「まったく勝ち目がない」("you're going to have no chance")と述べています。

AIの3つの使い方

聞き手は、企業によるAIの使い方を「コスト削減」「まったく新しいものを作る」「既存製品の作り直し」の3つに分けて問いかけました。それぞれについて、聞き手とジャシー氏の考えを見ていきます。

コスト削減

会計士や弁護士の数を減らすといった使い方です。最近は、古い会社を買収してAIでコストを削る投資ファンドも出てきているそうです。

聞き手は、コスト削減には興味がないと言います。「それがアイデアだというなら、ほかに大したアイデアがないということだ」。ジャシー氏もこの使い方については特に掘り下げていません。

まったく新しいものを作る

ジャシー氏が最もわくわくすると話したのが、この使い方です。

組織が小さく身軽になれば、優秀な開発者の少人数チームが、これまでにないものを作れるようになります。先ほどの木曜から日曜の例のように、4日で新しいアイデアを8割の形にできると、メンバーは刺激を受け、仕事以外の時間にも新しいアイデアを考えるようになるそうです。

既存製品の作り直し

聞き手が具体的に尋ねたのは、この使い方でした。Amazonが成功していたAlexaを、生成AIを前提にゼロから作り直したことを例に挙げ、どういう場合に既存製品の作り直しが意味を持つのかを聞いています。

ジャシー氏の答えははっきりしています。成功した顧客体験を持つ既存企業が、AIを既存体験の小さな改善程度に考えていると、3〜5年後に勝てる体験を持てない可能性が高い。変わりそうにないと思える体験も含めて、あらゆる顧客体験が数年でAIによって大きく変わるからです。

Alexaについては、作り直す必要が明らかだったといいます。開発当時、Alexaの「頭脳」は革新的でしたが、生成AIで頭脳にできることがまったく変わってしまったからです。

それでも作り直しは簡単ではありませんでした。チームは自分たちが作ったものを誇りに思っていて、何がうまくいき何がうまくいかないかを、痛い目にあいながら学んできています。ゼロからやり直そうとすると「それは私たちのやり方ではない」「それは前に試したがうまくいかなかった」という反応が返ってくるそうです。

さらに難しいのは、作り直しの必要性がAlexaほど明らかではない事業です。ジャシー氏は小売、Prime Video、Fire TV、Prime Musicを例に挙げ、そのすべてを作り直す必要があると考えています。実際に、それぞれの事業をまったく新しく考え直した版を開発するチームが動いているそうです。最初から正解を出せるとは思っていないものの、すでに魅力的なアイデアが出てきているといいます。

今後の焦点は、新しいアプリのような別の体験として出すのか、うまくいった要素を既存の体験に少しずつ組み込んでいくのか、という点になるとジャシー氏は見ています。

変革は感情の問題でもある

Horowitz氏は、エンジニアになりたての頃に上司から言われた言葉を紹介しています。

ジャシー氏は、大きな変革はほぼ例外なく大規模なチェンジマネジメントだと応じました。オンプレミスからクラウドへの移行も同じでした。インフラ部門のリーダーたちは自分たちが作ったものを隅々まで知り尽くし、誇りを持っていたため、新しいことを学びたがらなかったといいます。

自分たちもこの10年、いまの顧客体験を作ってきた。改善したいことは100はあるし、起きている時間はすべてそれに使っている。そこから「全部やり直すにはどうするか」を考えるのは、頭でも気持ちの上でも難しい。ジャシー氏はそう話しています。

AI時代の若者へのアドバイス

AIから逃げることはできない

番組の終盤、聞き手は「もし2026年に18歳だったら、自分にどんな助言をするか」と尋ねました。

ジャシー氏には25歳と22歳の子どもがいます。下の子が19歳のときにAIが一気に広がり、教育でAIを使うなと言っても無駄だとすぐにわかったそうです。大学もAIの利用を禁じようとしないほうが賢明だと言います。

一方で、AIに書かせた文章は読めばわかるとも話しています。Amazonは文書で議論する文化で知られていますが、社内でもAIで書かれた文章は、話の組み立てがどこかちぐはぐなのだそうです。

そのうえで子どもたちに伝えたのは、次のようなことでした。

• AIから逃げることも、AIがなくなることを願うこともできない

• 学び、たくさん使い、試すこと

• 自分の得意分野の外のことにも挑戦すること

• 仕事の進め方の中心にAIを置くこと

子どもは2人とも開発者ではありませんが、AIを使ってアプリケーションを作ったそうです。

点をつなぐのは人間

ただし、ジャシー氏はAIが批判的な思考や推論の代わりになるとは考えていません。

例に挙げたのはビジネススクールのケーススタディです。毎日3つのケースが出され、大量の資料を読み、ノートを取り、論点を整理し、その会社の計画を自分で組み立てる必要がありました。そして、読むことやノートを取ることをさぼる学生がいつも一定数いました。

AIを使えば、こうした下準備はほとんど要らなくなります。資料を読み込んで論点を整理した状態までは、誰でもすぐにたどり着けます。しかし、そこから点と点をつないで、戦略や計画、新しい製品や顧客体験にまとめあげる作業は別です。ほとんどの人にとって、ほとんどの場合、そこはAIがやってくれるものではないとジャシー氏は言います。人間の判断、創意工夫、発明、試行錯誤が引き続き必要になる、と。

まとめ

ジャシー氏の話を、働く人にとっての論点で整理します。

• チームは小さくなり、1人が複数の職能をまたぐ。6人で76日、4〜5人で週末という事例が、すでにAmazonの社内で起きている

• 今の仕事をしている人の数は減る。コーディング、カスタマーサービス、リサーチ、法務などが挙げられた。一方でAI、ロボティクス、宇宙から新しい仕事も生まれる

• 大企業はシステムをエージェントが扱える形に作り替える必要がある。理由の1つはセキュリティで、修正を数分で配布できる体制が求められる

• 既存事業も、AIを前提にゼロから考え直さなければ3〜5年後に勝てない。難しさの多くは、作ってきたものへの誇りや愛着にある

• AIは使い倒すべきだが、点をつないで戦略や製品にする判断力は人間に残る

ジャシー氏が若い世代に伝えたのは、AIから逃げずに使い込み、そのうえで自分の頭で考える力を手放さないことでした。これは若者に限らず、組織のなかで働くすべての人に当てはまる話だと思います。