科学技術が発達し、現在の理論やルールが通用しなくなる「シンギュラリティ」（技術的特異点）。この概念を世界に広めたアメリカの未来学者レイ・カーツワイル氏は、2005年の著書The Singularity Is Near（邦訳『ポスト・ヒューマン誕生』）で、その到来を「2045年」と予言した。その後、シンギュラリティは「AIが人間の知的能力を超える地点」という意味で広く使われるようになっていったが、その到来が現実のものになると、はたして当時はどれだけの人が真剣に考えていただろうか──。
その予言から約20年。AIが人間には解けなかった難題をやすやすと解き、アメリカ政府が安全保障を理由に最新の生成AIの利用を制限するような状況となったいま、この予言を遠い未来の話だと笑える者はいないだろう。
AIがもたらすものは、特定の業界で競争ルールが塗り替わるという次元の話ではない。社会の前提や人間の認識そのものを一変させる「本物のゲームチェンジ」である。しかも、震源であるAIの主導権を握るのはアメリカのテック企業だ。過去30年にわたり、デジタル分野でアメリカの後塵を拝し続けてきた日本企業は、AIでも先手を取られた。はたして勝ち筋はあるのだろうか。
経営学者であり、上場企業の経営者でもある岩尾俊兵氏は、知的活動がAIに代替されるからこそ、構想や最適解を「リアルな現場」へと落とし込み、動かす力──東洋哲学でいう「知行合一（ちこうごういつ）」の価値がかつてなく高まると説く。そしてAI時代において、人こそが価値創造の最大の源泉であるとの思想の下、全員で価値を生み出してきた「日本“式”経営」に再び光が当たるというのだ。
岩尾氏自身、2026年3月、慶應義塾大学准教授を務めながら上場企業であるトライアイズの代表取締役社長CEOに就任し、理論と実践の二刀流で「知行合一」を体現しようとしている。本稿では、岩尾氏の考える日本“式”経営の強みと課題、そして日本企業が再び世界で主導権を握るための方策について話を伺った。
生成AIの登場が、
ゲームチェンジのギアを上げた
編集部（以下青文字）：地政学リスク、異常気象、資源争奪戦、労働人口減少など、あらゆる変数が企業を襲う中、そこに加わった革新的な変数といえるのが、「生成AIの登場」です。生成AIは人間の限界を超えて専門知を民主化しました。その結果、ビジネスモデルだけでなく、人間の役割を再定義する必然性がこれまで以上に高まっており、企業の多くは価値創造モデルの再構築を迫られています。まさに「ゲームチェンジ」の様相を呈してきました。ゲームはどのように変わったのか、岩尾先生のご見解をお聞かせください。
岩尾（以下略）：私は本来、「ゲームチェンジ」という言葉には懐疑的です。メディアのニュースなどでたびたび話題に上ったとしても、実態としてはそれほど大きな変化を伴わないことが多かったからです。しかし、今回の生成AIがもたらす影響は次元が異なります。世の中の前提そのものを一変させてしまう、本物のゲームチェンジが起きている。もはや特定の業界で競争ルールが変わるというレベルではなく、社会全体で構造変化が起き、それによって経営環境が根底から揺さぶられているのです。
学者をはじめとする「考えることを仕事にしてきた人」たちでさえ、ごく当たり前に生成AIを使っています。むしろそれなしでは仕事にならないシーンも増えている。こうした現状を見ると、人間の脳はやはり休みたがっていたのだと思います。
生成AIの革新的な利便性に気づいた人たちが日常的に使うことで生成AIの性能がさらに高まり、世界中で利用者が爆発的に増えていく──。この循環によって、生成AIの知性は雪だるま式に増すばかりです。私も生成AIを使うたびに、数カ月単位でクオリティがとてつもなく上がっていくのを感じます。生成AIの登場で、ゲームチェンジのギアが一段上がったといえるかもしれません。
慶應義塾大学 商学部 准教授トライアイズ 代表取締役社長CEO
岩尾俊兵 SHUMPEI IWAO東京大学大学院経済学研究科マネジメント専攻博士課程修了。東京大学博士（経営学）。2022年より現職。2026年3月よりトライアイズ代表取締役社長CEOを兼務。日本生産管理学会理事、組織学会評議員、日本取締役協会・未上場／オーナー企業におけるガバナンス委員会副委員長、生活協同組合コープさっぽろ監事。専門はビジネスモデル・イノベーション、組織論。主な著書に『イノベーションを生む“改善”』（有斐閣、2019年）、『日本“式”経営の逆襲』（日本経済新聞出版、2021年）、『13歳からの経営の教科書』（KADOKAWA、2022年）、『日本企業はなぜ「強み」を捨てるのか』（光文社新書、2023年）、『世界は経営でできている』（講談社現代新書、2024年）、『経営教育』（角川新書、2025年）、『武器としての経営思考』（PHP研究所、2026年）、共著に『はじめてのオペレーション経営』（有斐閣、2024年）などがある。Management and Business Reviewに日本人初の寄稿者として参画。第36回組織学会高宮賞（論文部門）、第22回日本生産管理学会賞（理論書部門）、第37回組織学会高宮賞（著書部門）、第73回義塾賞、第4回表現者賞など受賞。
冒頭のご質問の中で「専門知の民主化」とあったように、生成AIは人間の知識の限界を超えて、知識・創作のコストを極小化しました。専門家しかできなかった知的作業を、しかも自然言語を通じて、誰でもできるようになった。これは知的エリートの定義を変えることにもなるでしょう。
日本ではこれまで、優れた記憶力と理解力を持つ、いわゆる「頭のいい人」がエリートとして評価されてきました。なぜなら明治維新の頃から、言わば「人間コンピュータ」のような人材を世界中に送り出し、新しい知見を持ち帰らせてきたからです。そして、ルールを熟知し、既存のルールの枠内で効率よく成果を出す、もしくは瞬時に判断できる人間が出世していきました。しかしその役割はいま、AIに代替されつつあります。人間コンピュータ的な頭脳労働であれば、処理能力において人間はAIにはとうていかなわないのですから。
一方で、これまで誰も考えなかったアルゴリズムをつくり出す、先進的なビジネスモデルを考案するといった、従来アメリカが得意としてきたデジタルな仕組みづくりの領域でさえも、AIの主戦場となりました。また、ほんの数年前まで将来有望とされたプログラマーなどのデジタル人材の職業価値も大きく揺らいでいます。
ではこの時代、人間そしてその集合体である企業に何が求められるのか。それは「AIにできないこと」を行う能力です。人間自身が頭の中で描いた構想やAIが弾き出した最適解を、いかにしてリアルな現場へと落とし込み、具体的に動かしていくか。すなわち「実践」こそが、人間に残された大きな可能性だといえます。
たとえば工場の生産プロセス変革に向けて、AIが抜本的なレイアウト変更を提案してきたとしましょう。そうなると当然、そこに関わる従業員の動線や作業手順なども大きく変える必要があります。いままで慣れ親しんだやり方をなぜ変えるべきなのか、それを変えることでどのようなメリットがもたらされるのか、さらにはスムーズに移行するにはどうすればよいのかなど、一人ひとりに納得してもらわなければ変革は前に進みません。現場には工程表に載っていない見えない仕事がたくさん張り付いていて、ボトルネックを一つひとつ特定しながらすり合わせていくような、泥臭い作業やコミュニケーションが欠かせないのです。
つまりはどんなに優れた最適解であっても、実践されなければ価値を生まないことを意味しており、これはすなわち、私が人生訓としている「知行合一」にほかなりません。知識と実践は一体であり、切り離すことができないという陽明学の教えの一つですが、AI時代だからこそ、知行合一が問われているのではないでしょうか。もちろんそれを担うのは、生身の人間です。
先生が、著書『日本“式”経営の逆襲』などで提唱されてきたように、「日本“式”経営」はAI時代における日本企業の勝ち筋となるのでしょうか。
日本には「みんなで豊かになる」という経営を実践してきた歴史があります。工場などの現場で直接モノに触れている職人から、本社で戦略を練る経営陣までが、互いに知恵を出し合い、ともに価値を創出する。そして、その果実が比較的平等に分配される。私はこれを「価値創造の民主化」と定義し、それに伴う共同体の一体感こそが日本企業の強みであり、こうした日本ならではの経営スタイルを「日本“式”経営」と呼んでいます。
一方で「アメリカ式の経営」は、頭脳を担う知識エリート層と実際に手足を動かす現場層が分離しているのが特徴です。知識エリートたちは、現場の制約に囚われない斬新な発想によって、金融工学に基づくデリバティブ（金融派生商品）や革新的な検索アルゴリズムなど、新たな仕組みづくりで世界をリードしてきました。残念ながら、突出したアイデアは地に足のついた日本の価値創造スタイルからは生まれにくく、その結果、特にデジタルの分野で長きにわたってアメリカの後塵を拝してきました。
しかし生成AIの登場によって、状況が変わろうとしています。アメリカが得意としていた突出したアイデアさえもAIが肩代わりしてくれるようになったことで、その価値が相対的に下がる可能性が出てきました。一方で、日本が得意としてきた生身の人間による泥臭い現場での実践の価値は、かつてないほど高まっています。
