渡久地メガワーカーは、今現在人間が行っている仕事を大量にこなす“The Intelligence”（人間社会で活躍するAI。詳細は後述）のことを指しています。メガワーカーは人間ではなくて、世界中で働くどの人間よりも仕事を安く速く精度高くこなす。メガワーカーのような存在をもっと普及させていかなければならないという思いがあるんですよね。

渡久地生産人口が減っていく中、それでも経済を盛り上げようと、”副業の解禁”といった働き方改革が日本でも行われようとしていますけど、それってつまりは残業を増やしているだけじゃないですか。今自分たちが行っている仕事の量を増やしているだけ。それってナンセンスですよね。

クオリティの高い仕事を人間の代わりに素早く大量にこなす、AIを活用したメガワーカーが増えていけば、そもそも人間がやるべき仕事を減らし、“人口が減っても経済的に問題ない社会”を創ることができる。

今のAI関連サービスは、人間が行っている仕事の効率化や自動化をサポートするものが多いですが、それだと結局人間に仕事をさせてしまっていますよね。AIの使い方を工夫すれば、サービスに仕事をさせることができる。さらに本質的な課題解決ができるはずなんです。

日本は少子高齢化においては課題先進国なので、生産人口の低下にも積極的にアプローチしていく土壌があると期待しています。ただ、アプローチする方法については「もっと良いやり方があるでしょ？」と思っていて。2015年に政府が掲げたGDP600兆円という目標は今も達成できていないままで、僕は今の日本のやり方じゃ達成なんてできないと思っている。だからこそ「こうしたらできるんじゃないか」と信じていることを事業として進めているんです。

渡久地社内で「次のインターネットを創ろう」という意味で「Leapnet（リープネット）を創ろう」としばしば言っています。Leapnet という言葉は私の造語なのですが、つまり、現在のインターネットとは全く別のネットワークを創りたいということなんです。

インターネットは、接続すると映画が見られたり、音楽を聞けたり、コミュニケーションしたりできる。Leapnetは分散型AIにつながる、インテリジェントネットワークにしたいんです。

渡久地Leapnetにつながった状態であれば、この“The Intelligence”が、あなたのジョブをなんでもこなしてくれる。

ジョブの中身は多岐にわたるでしょう。電気をつけるのもジョブですし、料理を作るのもジョブ、あらゆる行動をジョブとしたときに、そういった行動を人間の代わりに行ってくれるものを目指しているんです。

例えば、飲んでいたコーヒーがなくなりそうになって「次はミルクティーが飲みたいな」と思っていたら、コンビニで購入されたものが自宅に届き、ウォレットからお金（残高）が減って、家計簿にも記入が済んでいるとか。むしろタイムラグなく、過去の購入履歴や行動履歴から僕の行動を推察して、「ミルクティーが飲みたい」と思う前にミルクティーが運ばれてきて「そうだよ、コーヒーのあとにはミルクティー飲みたくなるんだよ」となるのでもいい。そういう世界を創りたい。

渡久地メガワーカーには、人間が今こなしているあらゆるジョブを高速で精度高く行えるようになってほしい。だけど分散した社会でパーソナライズ化されたあらゆるニーズに応えるのは相当難しいですよね。だから、僕たち一社でできるとは考えていません。AIも我々だけが創るのではなく、分散的に創られるべきだと考えて、『Learning Center（あらゆる人がノーコードでAIモデルを作成できるサービス）』をできるだけ安価に提供しようとしているんです。

AIを創ること自体はもうすでに、Learning Center を通じてコモディティ化させていけると思っています。なので、いろんな人にどんどんAIモデルを創ってほしい。そしてAI inside はそのAIの流通網になって、創られた大量のAIモデルのそれぞれを、求めている人のもとに届ける役割を担いたいんです。

渡久地現在、我々のプロダクトを約2,000社の企業および600以上の自治体が利用しています。こういう、すでに流通網を活用してくれる確度の高いネットワークを持っているのは当社だけなんですね。他の企業は受託で個別にサービスを創っているので、そうはいかない。なので、この流通網に様々な企業のAIモデルを乗せて届けるマーケットプレイスを創っていくことで、多様な人類の進化を実現したいですね。

実は、AI inside はロジスティクスの会社だという自負があるんです。当社のミッションとして「届ける」ということを意識的に書いているんですけど、なかなか理解してもらえない（笑）。

我々が創りたいのは、大量のAIサービスそのものではなく、AIを活用できるシーンがあれば、すでに適切なAIが届いていていつでも使えるようになっている、そんなインテリジェントネットワークなんです。

渡久地AIを使ったサービスを提供するということは、優秀なデータサイエンティストがいればどこでもできることなんです。だけど、その“AIを使ったサービスを創る”ということ自体を、誰でもできるようにするのは難しい。

「AI技術を何に使うか」ということを上手く考えられる高いクリエイティビティを持っていても、開発技術がなかったり、ツールがなかったり、時間やお金が足りない状況ってたくさんあるんですね。そういう人たちが実際にLearning Center を使ってサービスを創り、世の中で活用されているのを見るとすごく嬉しくなりますね。

スパイダープラスさんで使っていただいた例では、エンジニアバックグラウンドのないビジネス側の社員の方が、ご自身で感じる課題をAIで解決してくれているんです。いまや社内で“AIアーティスト”と呼ばれるようになっているそうで。

渡久地特に僕たちが嬉しく思うのは、ツールを提供したことで、利用者の方々が自ら新たなAIサービスを創ってくれているところ。それってすごくスケーラビリティがあるじゃないですか。反対に、そういった他社の方々のサービスリリースに僕たちが1社ずつ向き合っていくのはものすごく労力がかかりますよね。

「スケールするものしか社会にインパクトを与えない」ということをいつも社内で言っているんです。ツールを提供して各ユーザーがAIモデルを創るほうが圧倒的にスケーラビリティがあり、こういう事例が増えていくことで社会が変わっていく実感があります。スケーラビリティある貢献ができているからこそ、嬉しいですね。

渡久地冒頭で働き方改革の話が出ましたが、これからは“エネルギー消費量の削減”も考慮しながら事業を成立させることが求められますよね。その環境でこれ以上残業を増やしてどうやってエネルギーを削減できるのか。再生可能エネルギーの活用やポリ袋の節約だけでは全く間に合わない。それなのに、メガワーカーを始めとした本質的な解決策について議論されておらず、これらの領域に関する技術も進歩していないと感じています。

もちろん、AIモデルを創るにあたっても、大量のデータセットを学習させる工程が必要ですし、大量の電力を消費します。ただ、世の中を見渡してみると、実は同じようなデータセットを使って何度も実験していたり、最終的なアウトプットが精度が低くて使えなかったり、といった事例も多いです。

我々は、できるだけ少ないデータ量で可能な限り良いアウトプットを出そうとしています。1万個の画像データを覚えさせるのと、100個の画像データを覚えさせるのでは、単純計算で時間も1/100、電力も1/100。そうすることで、価格も下げることもできているんです。

加えて、Learning Center のようなマーケットプレイスを創る仕組みも、省エネルギーに貢献することができます。創られたAIモデルをみんなでシェアする仕組みなので、これまでのように別々に0からデータを学習させてモデルを創らなくてもよくなる。それによってAIの学習に使われる電力は10万分の1、100万分の1にもなると思っています。

渡久地省エネルギーだけでなく、これからの社会に必要なモノを適切な形で創っていきたいですね。例えば、金融サービスでも使われつつある、AI技術を使った審査システムは、これまでのルールベースで行われていた審査では弾かれていた人たちを適切に評価する仕組みにもなります。

つまり、AIはそもそも多様性をサポートする特性を持っていたりもするわけです。人類の未来を創ろうと事業をする以上、少子高齢化もそうですし、AIを通じて人類の進化につながるようなものを適切に創っていく責任があるという覚悟を持って様々な配慮をしています。

渡久地世の中の変化が速くなっているという言われ方をする時もありますが、僕はそうは思わないですね。着実な変化。小さなトピックで言うと、例えば4Gから5Gになって「こんなことができるようになった！」とよく話題にされます。だけど、それって10年も20年も前から予測されていることだったりもするんですよね。

2030年に6Gが始まるのも、2040年に7Gが始まるのも、もうわかっていることですよね。その時に量子コンピュータの量子ビット数がどれくらいになっているかも想像できる。そうすると、ビジネスがどうなっていくかもおのずと見えてくるものです。

渡久地もちろん論文も読みますし、社員からオススメされたビジネス本も読みます。ニュースも目を通す程度にはチェックしています。でも基本的には、哲学系の本ばかり読んでいますね。AI、つまりは人工知能について考えていると、人間の思考がどうなっているかを知りたくなるんですよね。であれば、最新のニュースも見つつ、何千年も読みつがれてきた哲学の古典を読んだ方がいいと思っているんです。

あとは歴史の本も読みますね。Leapnetの戦略もローマの戦略を参考にしているところがあります。「ローマは兵站で勝つ」「すべての道はローマに通ず」とか。モノを届けることに長けていることがどれだけ価値があることかとか。

それから、自然から学ぶことも多いです。僕は今、都心から離れた自然豊かなところに住んでいるんです。だから、豊かな自然があふれる場所を、よく散歩しますよ。自然から学ぶのが最高の情報収集だと思っています。

渡久地事業をする上で僕は、「AIをどう使うか」「AIを活用した事業で生み出せる付加価値」「創った事業でどれだけ社会に影響を与えられるか」をずっと考えているかもしれませんね。

冒頭の働き方改革の話でも少し触れましたが、目先の作業を少し効率化したところで、大きなインパクトは生まれない。僕たちは「長期的に人類にインパクトを与える」ことを目的に事業を考えています。

例えば、AIの使い方で言うと、今後ナノテクがもっと進化していく過程で、AIを体内に送り込んで、事前に病気を予防してくれる『体内病院』を創れるかもしれない。AIを体内に送り込むことは経口投与でも注射でもなんでもいい。

誤解されやすいのですが、外から人間が操作しなければならない“医療機器”を送り込むのではないですよ。これを「AI inside Human（人間の中にAIを）」と表現していますが、体内でAIが身体の調子を見ながら自分たちで判断して適切な処置をしてくれる。そんな体内病院ができる未来だってありえるわけです。「病院を体内に入れる」ではなく「人間自体を病院にする」と言えば、少しはわかりやすいかもしれませんね。AIは、それくらいの変化を生み出せる技術なんですから。

渡久地2030年までにすべての自動化は終わると思っています。だからその時に、自動化ツールのことや効率化のことだけを考えていてもしょうがないんですよ。だから「AIが大事なわけではない」んです。技術自体はどうでもいいんですよ。それよりももっと世の中を良く変化させる付加価値の大きい技術の「使い方」を考えられるようにならないといけない。

そのためにも、最も優先的にインプットすべきなのは、AIの原理や仕組みじゃない。勿論、より良いAIを創るためにシステムの理屈を知ることは有利だと思いますが、それより大事なのが「使い方」をもっと考えること。そのためにも、歴史や哲学をインプットして、世の中の構造的な課題を理解して、思考することが必要だと思います。