AI時代に変わること、変わらないこと、そしてIVRyのこれから

こんにちは。IVRyの奥西（@onishiki_plus）です。
明日(8/13 18:00~19:30)、ALL STAR SAAS BOOT CAMPでお話するので、もしお暇な方いらしたらぜひ！

AIによる経営やプロダクト開発の変化について語られることが増えてきました。この機に、IVRyの代表としてこの変化をどう捉え、私たち自身は今後どのような進化を目指していくか、考えを整理しておこうと思います。

1. AI時代に変わること

AIプロダクトを日々開発したり、AIを業務上で日々使ったりしていると、これからのソフトウェアプロダクトのあり方はもちろんのことながら、人間が従来行ってきた業務プロセスが根本から変化していくことを実感します。
例えば、多くのデータがあることがMOAT（他社に簡単に真似できない強い武器）と言われていた時代からFew-Shot Leaning（少数の見本だけで学ぶ仕組み）によって、大量のデータがなくとも、高い精度のAIモデルが実装できる時代となり、多くのデータがあること自体はMOATではなくなり、一方でデータの中でも重要なContextが溜まっていたり、データダイバーシティが深くて広いデータに価値がある（つまり、データの「量」ではなく「質」が大事）よねと言われ始めたりしています。

また、単純作業だけではなく、高度で戦略上重要なリサーチ業務やフレームワークを用いた一般論を活用した事業や業務プロセスや組織プロセス、必要ケイパビリティの言語化など、多くの戦略タスクはAIを活用することで、工数が下がると同時に速度も段違いに上がっていることを実感しています。

1.1. プロダクト価値の変化

ソフトウェアプロダクトの価値は大きく分けると、①インタフェース（UI）、②データ管理（REST）、③ビジネスロジック（アルゴリズム）④開発速度に分割できると思いますが、それぞれに大きなイノベーションが起きていると感じています。

1.1.1. UI/UXの変化

LLMの出現によって、GUIに依存することなく、AIが人間の発言意図を推測し、対話形式で文字入力や指示を行う実装が簡単になりました。 ※アバターを自動生成したり、人間が話しているような動画を生成することもできる
これによって、対話型のUI/UXが当たり前となっていくと考えられ、様々な業界でGUIでは提供しづらかった価値の提供が進んでいくと思います。
典型的なもののひとつとしては、IVRyが向き合っているプッシュ型の電話（IVR）から対話型の電話（AI電話）への変換かもしれません。その他にも、音声対話ではないのですが、Google検索で、質問に対して対話するように検索結果の一部としてGeminiがサマリを答えてくれるようになったり、UXが変化していることもその一端と言えると思います。
これ以外にも、日々の暮らしの中でも、インタフェースが変わるだけで提供価値が増加するたくさんのビジネスオポチュニティを見かけるので、そんなことを少し意識してみると良いかもしれませんし、本質的にはハイブリッド化していく気がしています。

1.1.2. データ管理の変化

やはりLLMでよく話題にあがる非構造データの活用は大きな変化だと思います。
従来は構造化されていないと扱いづらかったデータが、LLMによって容易に活用できるようになった変化は大きく、PDFやWordファイル、画像、音声データまでもがアノテーション（ラベルの振り分け）なしでもある程度の精度で活用できるようになり、プロダクトの価値や取得するデータの価値が変わってきています。
これらによって、テキストや音声データの要約や情報抽出はもちろん、大量のコンテキストデータをAIに解析させることで、従来のソフトウェアプロダクトではなかなか出せなかった価値が提供できるようになっています。
例えば、複数の事業所や店舗の通話データを横断で解析して差分を分析したり、PDFのマニュアルデータから、情報を学習したAIを生成することも難なくできるようになりました。
Notion AIを使うと、過去の議論をサマって、暗黙知化しかけている社内の運用ドキュメントを作ってくれたり、出ていない会議の議事録やサマリ、ネクストアクションも出してくれますよね。
このようにデータベースをうまく引き出すだけだった価値は、雑多なデータから情報を引き出したり、集計・分析して示唆出しをしたりする価値（一部ビジネスロジックが含まれてきている）に変化していきていると感じます。
一方で、権限管理は引き続きとても大事な機能になると考えており、Precision（精度）を100%にしなければいけない処理については、やはり従来の技術との組み合わせが良いのではないかと感じています。

1.1.3. ビジネスロジックの変化（Application Layer）

ビジネスロジックをルールベースで実装してきたのが従来のソフトウェア開発だったのですが、LLMによる学習データを用いずにfew shotで簡易なAIモデルを生成できるイノベーションにより、大きな変革が起きていると感じています。
この変化は、今までのソフトウェアの価値を大きく変化させていて、AIプロダクトによる価値が爆発的に増えていくことを実感しています。
例えば、IVRyもこの技術変革によって、汎用的なタスク指向型対話のAIモデルをすごい速度で開発できていると思いますし、人間しかできなかったような曖昧な業務もソフトウェアで置き換えていけるほどのプロダクトバリューを出すことができていると実感しています。
他にもAI英会話のサービスが簡単に実装できたり、human in the loop（人間がAIの処理プロセスに介入し、必要に応じて修正・監督を行う仕組み）な業務フローが実現できるものであれば、高度な専門性がなくともプロダクト化ができるようになり、様々な業界で、人間にしかできなかった業務を置き換えていけると感じています。

1.1.4. 開発速度の変化

最後に、よく話題になる開発速度の変化です。
vibeコーディングなどにより実装速度は数倍に近づいてきているので、簡易な機能やプロダクト実装は本当に価値が低くなってきていると感じています。
そのため、改めて競争優位性をより一層意識しないといけない時代がくるのだと思います。

1.2. 人材価値の変化

AI時代において、人材価値の性質は本当に変化していると感じています。
上記のように、プロダクト開発の中でもたくさんの変化があります。この変化を正確に捉え、今後の技術アップデートを加味して、常にすごい速度でラーニングして適応していくことが人材の性質として、とても大事になってくると考えています。
例えば、エンジニア採用では、AIがコーディングできるようになったので、シニアエンジニアかシニアになりうるジュニアかミドルエンジニアだけを採用することに方針を変えている、など採用方針を変更されることも耳にするようになりました。
この話の本質は、AIによって能力が数倍・数十倍にも拡張できる経験をすでに持っている人と、その能力にすごい速度で追いついていく自己成長力（ラーニングアジリティ能力）がある人だけが活躍する未来を暗に示していると感じていて、これはもはやエンジニアだけの話ではなく、すべてのホワイトカラーに言えることなんだろうなと思っています。
そのため、AIを利用しているだけではなく、高度に業務のオペレーションレベルにAIを活用することはもちろん、AI Nativeな思考（AIがあることを前提とした思考スタイル）にいち早く変わり、高い成長意欲と、ラーニングアジリティ、そして、AIへの問い立てはもちろん、人を巻き込む能力がより大事になっていくんだろうなと感じています。

2. AI時代でも変わらないこと

「AIによってすべてが変わる！」と感じている方もいると思いますが、テクノロジーが進化しても変わらないことはたくさんあると思っています。
特に、ビジネスやサービス、組織運営における本質はやはり変わらないと思っていて、改めて変わらないと感じていることを整理できればと思います。

2.1. ビジネスモデルの本質

結局、AIによって起きていることは、PESTの中のTechnologyの大きな変化が起きているだけであって、それによって3Cや4Pの環境が変化しているというだけの話だと思っています。
そのため、古の戦略論の通り、顧客価値に向き合い、顧客価値の創出とその対価としての収益構造となることは変わらないですし、むしろ機能を販売するのではなく、アウトカムで収益化するオプションが増えているといった話だと思います。
結局は、どこよりも顧客の課題を理解し、どこよりも良い価値を、どこよりも安価に提供し、どこよりも信頼していただけるようにコミュニケーションやサービス提供を行うという、一番シンプルなことはブレないんだと考えています。

2.2. MOAT（競争優位性）の重要性

シリコンバレーを中心に「MOAT is SPEED!」という話もありますが、改めてMOATをどう考えておくのか？がとても大事になると考えています。

LLMの進化によって、プロダクトのコモディティ化は必ず進むので、（これも従来から変わっていることではないのですが）外部環境（ここでは技術環境）が変化した際に、自分たちのビジネスがどういうバリュープロポジションを獲得するのか？を常に見直しする意識をしたほうが良いことと、深い技術理解によって、その最先端の仮説を持ち続けることが大事だと思っています。
なぜならば、「静的なMOATなど、基本的に存在しないのだから、常に今考えられうる最高の競争優位性を考えるべき」という原理原則は変わっていないと思うからです。
※以下の記事は少し角度は違いますが、オープンソースによってGoogleですらMOATは持てていないという話があったりします

例えば、最近だとメモリがMOATになるのではないか？と言った話も出てきているので、そういったアンテナを貼っておくことが大事なんだろうなと感じています。

たまたまですが、OpenAIもGPT-5にして、パーソナライズされたカスタマイズのニーズの深さを語っていることもあり、いかにパーソナライズするのか？とパーソナライズしすぎないのか？のプロダクト品質の間をマネジメントするようになっていくのかもしれません（現実的には、問い合わせの性質から正当性が大事なときと、パーソナライズが大事なときをマネジメントする感じになりそうだし、それもAIがいい感じにやってくれる世界線はきそう）

2.3. 組織カルチャーの大事さ

そして、改めて組織におけるカルチャー、ケイパビリティ、モメンタム、それらすべては変わらず大事だなと感じています。
AIの進化は素晴らしいですが、最終的にそれを社会に実装し価値を創造するのは、私たち人間の役割です。 AIは一人当たりの生産性を飛躍的に高める可能性を秘めています。しかし、社会に大きな影響をもたらすには、強い組織力が必要です。 具体的には事業を動かす組織の規模やケイパビリティと、それを育む「カルチャー」、そして前進し続ける強いモメンタムなどが挙げられるかと考えます。 この本質は、AI時代においても決して変わりません。
「SaaSのPlaybookは変わった」とよく言われますが、これは「採用をやめるべき」という話ではなく、「人を増やして事業成長」だったけれど、AIによって「**人数を増やす以外の成長手段」**が見えてきているため、その変化を踏まえて、AI時代に合わせて採用のあり方がアップデートされているということだと考えています。
インターネットという爆発的なイノベーションをうまく乗りこなし、世界を便利にしてきた我々人間はAIをうまく乗りこなして、世界をもっと便利にできるはずです。
トヨタやパナソニック、ソフトバンク、リクルートなど、先人たちが繋いできたイノベーションのバトンをしっかり社会に繋いでいく、そんなレベルの強い組織を作る必要があると思っています。

3. IVRyのこれから

IVRyは人員計画やケイパビリティデザインなどの変化はしつつ、これまでと変わらず「採用」も「人材開発」もどちらも力を入れていきます。
IVRyとしては今までの戦略や顧客に提供する価値は変わらず、一方で、AI orientedな企業となるために採用基準や計画、求めるケイパビリティや強度は変えていこうと考えています。
これからのIVRyでは、今いるメンバーも未来のメンバーにもAI時代での高い当たり前レベルをを積極的に求めていきます。
IVRyの根幹となる「軸」は、これからも変わらず、「顧客価値の最大化」という事業の本質であり、「Work is Funを当たり前にする」という私たちの想いです。
その一方で、AI時代という激しい環境変化に対応するため、私たちは事業も組織も進化を加速していきます。 変化を的確に捉え、課題を明確にし、日々学び成長し続ける高い「ラーニングアジリティ」を持つことはIVRyとして大事にしたいことです。
そして、IVRyがAI時代を乗りこなして、数年後にAIを真に社会実装した会社と、社会から認めてもらえるように日々進化していきたいと思います。

最後に

AI時代において最も危険なのは、変化を恐れ、挑戦しなくなることです。
私たちは、変化を受け入れるだけでなく、自ら変化を起こす人たちと共に未来をつくりたいと思っています。
人数ではなく、一人ひとりの成長とカルチャーが会社を押し上げる時代です。
その中心にいるのが、あなたかもしれません。
爆発的に成長したい方、ぜひ一緒に社会を変えましょう！