DeNAが示す新時代のAIシフト戦略──「10人でユニコーン」は本当に可能なのか

本記事では、AIを経営戦略の核心に据え、「AIエージェント革命コンサル」として企業の生産性向上や新規事業創出を支援してきた私の視点から、大手企業の具体的な事例（DeNAのAIシフト）をもとに、AIによる業務効率の革新とDX推進の可能性を考察します。

海外と日本の温度差、人材・組織運営の変化、クラウドシフトに続く“第2の創業”とも呼べるAI導入のポイントを整理し、現実的なアクションにつなげる方法を提案します。

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はじめに

私たちがいま目の当たりにしている「AIエージェント革命」は、単なる技術進歩にとどまりません。ホワイトカラーの働き方はもちろん、企業が新しい事業を生み出す仕組みそのものを再定義する大きな転換点となりつつあります。

特に日本企業の経営者が抱く課題の一つに「どうAIを導入し、どこから業務改革を進めるか」という問いがあります。海外では学生でさえも複数のAIツールを“息を吸うように”使いこなす一方、日本では導入をためらう企業もまだ多い状況です。

そこで本稿では、大手企業であるDeNAの事例をヒントに、「AIで大幅に業務効率を高めつつ、新規事業を量産する」ための考え方をお伝えします。私たちが支援しているAI/DX経営メソッドの視点も加えながら、“第2の創業”とも言えるAIシフトに向けて、どんな組織・人材戦略が求められるのかを考えてみましょう。

AIがもたらす生産性の革新

AIはホワイトカラーの生産性を劇的に高めると言われていますが、これは単なる机上の空論ではありません。すでに海外のスタートアップ経営者やエンジニアだけでなく、大企業の役員クラスでも、AIツールを駆使して会議準備・情報収集・ペーパーワークを最適化し、これまでの数倍のスピードで意思決定を行っている事例が数多くあります。

特に、生成AIやAIエージェントを取り入れることで、「初めて会う相手に関する情報収集の時間をほぼゼロに近づける」「ミーティング後のToDo整理を自動化する」など、これまで経営者が多くの時間を費やしていた“地味なタスク”を一気に削減できます。こうした効率化は単なる「便利さ」だけでなく、空いた時間を戦略や創造的な業務に投じる好循環を生み出すのです。

AI時代における「仕事」の再定義

生成AIやAIエージェントの可能性は、あらゆる部門に波及します。マーケティング、カスタマーサポート、HR、法務、経営企画、経理など、従来は人手をかけてこそ成り立っていた領域が、AIによって大幅に省力化される。

こうした「省力化」には、人員削減や配置転換といった痛みを伴う場合もありますが、本質的には「社員をより創造的な業務へシフトさせる」ための手段です。特定のタスクがAIに任せられるなら、社員は新しいビジネスモデルの構想や、イノベーションのための市場リサーチなど、高付加価値な活動に従事できるわけです。

海外と日本の温度差

では、なぜ海外のスタートアップや大企業はここまで積極的にAI活用を推し進められるのでしょうか。理由は「変化のスピードと情報共有の活発さ」にあると感じています。

アメリカ西海岸では、学生やビジネスパーソンを問わず、日常的に新しいAIツールの情報が共有され、数日単位でアップデートされる技術や成果物にみんなが興奮し、議論を重ねています。企業の採用戦略でも「AIの中核人材を引き抜けば、次の技術ロードマップを先取りできる」という発想が当たり前のように存在し、社員の流動とともに“生きた情報”が飛び交っているのです。

一方、日本ではAIへの期待感こそあれど、まだまだ導入リスクや短期的な人事コストなどを懸念する声が目立つ状況です。リスクヘッジを重視する日本企業の文化は理解できますが、「真の変革はトップの情熱と行動が引き金になる」という点を、改めて強調したいと思います。

AIを単なる「便利な道具」と捉えるだけでなく、「経営モデルそのものを変えるインパクトのある存在」と捉えない限り、大きなブレイクスルーは生まれません。

大手企業のAIシフト事例：DeNAの考え方

ここで、DeNAが示しているAIシフトのビジョンは非常にわかりやすいサンプルになります。同社は自社を「AIにオールインする」と宣言し、既存事業を運営する3000人の体制を「半分の人員」で支えつつ、新規事業に残りの半分を振り向けるという大胆な目標を掲げています。

これを可能にする前提として、「すべての業務をAI中心に組み替える」という経営レベルのコミットがあるのです。しかも、単にリソース配分を変えるだけではありません。10人単位のチームが、新しいサービスや事業を次々に生み出し、時には社外にスピンアウトしてユニコーンを目指すという“量産型の新規事業創出”の仕組みづくりを進めようとしています。

このように「既存事業の効率化×新規事業の量産」をセットで考えている点が、同社のAIシフトの大きな特徴です。さらに興味深いのは、大規模投資を要するファウンデーションモデル（大規模言語モデルなど）を自社で抱え込むのではなく、アプリケーションレイヤーに強みを発揮するという戦略。

新しいAIツールや技術プラットフォームを柔軟に取り込み、業種・業務領域別に最適化したAIエージェントを展開していくという構想は、今後さらに広がっていくでしょう。

第2の創業としてのAIシフト

クラウドシフトにより、サーバ管理やインフラを自前で抱え込む時代は終わりました。多くの企業がクラウド移行によってシステムコストや障害リスクを削減し、インフラ担当のエンジニアがよりクリエイティブな業務に専念できるようになっています。

DeNAの事例も、単に「AI導入を加速しよう」というだけではなく、クラウド移行と同様に「社員が繰り返しの作業に追われる時間をなくし、創造的・戦略的な仕事に集中できる体制を作る」ことが狙いの一つと考えられます。
これを経営レイヤーから見れば、文字通り「第2の創業」と言える取り組みです。

既存事業の効率化で浮いた人員を大胆に新規事業へ投入し、さらにスピード感をもって外部エコシステムとも連携する。現場からの改善要望を待つのではなく、トップが自らAIツールを試し、そのポテンシャルに興奮し、“こうやって使えば会社が変わる”というビジョンを示す──。このような動きこそが、今のAI時代には必要なのです。

AI時代における組織・人材の変化

AIが高度化すると、「もうエンジニアはいらないのでは？」という議論が一部で巻き起こります。しかし私の見解は、「むしろエンジニア需要はさらに高まる」というものです。

なぜなら、今後はどんな産業でもAIと組み合わせたアップデートが必須になり、専門的な知見や技術を持つ人材がますます求められるからです。特に、複雑な業務データを正しく使いこなし、AIモデルを訓練・改良するためには、業界知識とIT知識の両方を備えた“AI savvy”な人材が不可欠になります。

同時に、経営面では「業界・業務の専門性×AI」で新しいサービスを作り出すチャンスが無数に存在します。例えば薬局におけるAIエージェント導入はまだほとんど進んでいませんが、5年後を考えれば、多くの薬局はAIによる服薬指導サポートや在庫管理の自動化を標準装備として取り入れているでしょう。こうした確実な未来に向けて、早めに動いた企業や人材ほど優位に立つのは明らかです。

“起点力”を持つ人材が勝つ

AIがあらゆるタスクを効率化する時代において、最終的に価値を生むのは「どんなサービスを作り、どの市場を狙うか」といった意思決定そのものです。

この意思決定に必要なのが、いわば“起点力”と呼べるマインドセット。
単に指示を待つのではなく、「こんなビジネスを実現したい」「この社会課題を解決するサービスを作りたい」という能動的な意思がある人こそが、AIによる革新を自分の武器にできます。企業としては、そのような起点力のある人材を最大限伸ばす組織・教育体制が求められます。

AIで作りたい未来とデジタル変革

今のAIブームは「生成AI」や「大規模言語モデル」の進化が牽引していますが、ここから先は「物理世界」を巻き込んださらなる拡張が見込まれています。ロボティクスやIoTとの連携も進み、社会インフラの管理から製造業のオペレーションまで、あらゆる分野でリアルとデジタルが融合していくでしょう。

こうした長期的な視点で考えると、巨額な投資を行うプラットフォーム企業だけが勝者になるわけではありません。むしろ、そのプラットフォームを上手に活用し、業界特化型のサービスやニーズを生み出せる企業が“エコシステムの核”となる可能性があります。

DeNAのような大手企業が表明する「アプリケーションレイヤーへの集中」はまさにその典型例です。大規模モデルの研究開発だけでなく、そこにユーザー起点の使い道を見いだす。さらに、スタートアップを積極的にM&Aし、必要に応じて外部へスピンアウトさせる。こうした“攻め”の動きが、日本でも本格化してきました。

新たな挑戦への第一歩を踏み出すには

では、「自社でもAIシフトに踏み切りたい」と考える経営者は、最初に何をすべきでしょうか。私は次の三つのステップを推奨しています。

1. トップ自らがAIを“使い倒す”
   まずは経営者自身が、生成AIやAIエージェントのメリットを身をもって体感することが重要です。自分の会議準備や情報収集をすべてAIツールに任せてみる。難しいレポート作成をAIと対話しながら行う。そうした実感がなければ、組織全体を巻き込む熱意は生まれません。

2. 痛みを伴う改革を前提に、ロードマップを描く
   AIシフトを本気で進めるなら、人員配置の見直しや、新たなセキュリティリスクへの対処、既存の意思決定プロセスの再設計など、多くの変革が必要になります。「まずは小さな実験から」と考えがちですが、AI時代のビジネスモデル変革はスピード命。トップ主導で“最終ゴールから逆算したロードマップ”を作り、必要な投資と組織改編を一気に進めましょう。

3. エコシステムの活用と外部連携を重視する
   すべてを自社完結で作ろうとすると、スピード感が失われます。AIツールの開発元、他業種との協業、新興スタートアップとのM&Aなど、多面的に連携を図ることで、自社が担うべきコアな部分に集中できます。自社の強みを再認識し、足りない部分は外部リソースを活かす。これがAI時代の経営戦略の鍵となります。

まとめ

クラウドシフトがITインフラ運用の在り方を変えたように、AIシフトはホワイトカラー全体の働き方と新規事業の創出スピードを塗り替えつつあります。海外で生まれた小さなスタートアップが、わずか数名で巨額のバリエーションを獲得する“ユニコーン化”を成し遂げられるのも、AIツールを使い倒しているからこそ。

一方で、これが日本の企業にとってまったく無関係な話かといえば、そうではありません。むしろ、今こそ「AIシフト＝第2の創業」と捉え、トップが情熱を持って自社をAI中心の組織へと作り替える好機が巡ってきているのです。

変化の波に乗るか、乗り遅れるか。その分かれ目は意外なほどシンプルです。多額の投資や特別な技術力よりも、経営者自身のコミットと“起点力”のある人材を育成する意志が鍵を握ります。

私自身も、AIエージェントを活用した経営改革や新規事業の立ち上げ支援を通じて、多くの企業でその可能性を目の当たりにしてきました。あなたの会社でも、ぜひこの波に飛び込んでみませんか。

仕事の大半をAIが肩代わりする近未来は、すでに目前に迫っています。今こそ「AIエージェント革命」をチャンスに変え、日本企業がさらなる競争力を獲得する時代を一緒に作っていきましょう。

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