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CES 2026で確信した：「AIは過去の技術革命を“凌駕する”」—CFO vs CIO、雇用の二極化、そして“VCが病院を買う”理由

SecondWave｜米国株・テックトレンド

CES 2026の会場で語られたのは、単なる「生成AIの次の流行」ではありません。All-In Podcastの公開ディスカッションで、司会のJason Calacanisは「過去30年のPC→インターネット→モバイル→クラウドのインパクトは、AIに比べれば小さく見える（dwarfed）」と挑発的に宣言しました。議論に加わったのは、McKinseyのグローバル・マネージング・パートナーであるBob Sternfelsと、General CatalystのCEO Hemant Taneja。Apple Podcasts上でも、この回は「AIが過去の技術革命を凌駕する理由：ロボット、製造、ARグラス」というテーマで整理されています。

以下は、この長尺トークの要点を「投資家・ビジネス視点」で噛み砕いた解説です。


1. 「AIは最大の社会変革」—“速さ”がすべてを書き換える

彼らが繰り返したキーワードは、変化のスピード（organizational speed / warp speed）でした。Tanejaは、ここ数年を「peak ambiguity（不確実性の極大）」と呼び、技術だけでなく地政学・産業政策・同盟関係まで同時に揺れている、と説明します。重要なのは、“作れるもの”が数年単位でなく、数週間〜数か月単位で更新されること。

投資の世界では、これが「価値創造の圧縮（compression）」になります。昔は「売上1億ドル到達まで何年？」が指標だったのに、いまは「到達が早すぎて比較軸そのものが崩れる」。この感覚が、次の話題（バリュエーションや産業再編）に直結します。

2. 10x成長と“バブルではない”論点—企業側の採用が燃料

TanejaはAI企業の急成長を、単なる期待値ではなく「実需の立ち上がり」として語りました。実際、著名VCが、「AIはインターネット級以上の基盤変化で、バブル論だけでは本質を外す」と主張する流れも出ています。

一方で、Sternfelsは、より“現場寄り”の見方を提示します。大企業はAIを使い始めたが、非テック企業で“価値をスケールさせる”のは想像以上に難しい。つまり、

  • 導入は早い（PoCが乱立）

  • しかし、定着が難しい（ROIが出ない、組織が変わらない）
    という「実装ギャップ」が最大のボトルネックになる。

3. CFO vs CIO—「止めたい財務」と「急げの技術」が衝突する

Sternfelsが示したのが、現代の経営会議で起きている“分裂”です。

  • CFO：「投資したのにROIが見えない。いったん止めよう」

  • CIO：「今やらないと破壊される。止めたら終わる」

この対立の解決策として語られたのは、AIを“ツール導入”ではなく、業務設計・組織設計のやり直し（reorg / change management）として扱うこと。言い換えると、AI投資はIT予算ではなく「経営モデル刷新」の予算になりつつある、という話です。

4. 「VCが病院を買う」—城を買って橋を下ろす戦略

最も刺激が強い論点がここでした。Tanejaは、General Catalystがオハイオ州Akronの医療システム（Summa Health）を取得した理由を、“スタートアップの市場アクセス（導入先）を自分たちで確保する”と説明します。これは「PE化」ではなく、AIで変革しにくい産業（医療など）を変えるために、導入の現場そのものを買う発想です。

このSumma Health買収は、複数メディアで追跡され、2025年10月に取引がクローズしたと報じられています。（VCが病院を買うという構図自体も大きな論点になりました。）

投資家目線で重要なのは、ここで起きている変化が「SaaSの販売競争」ではなく、産業構造そのものの書き換えだという点です。AIは“良いプロダクト”だけでは勝てず、導入・規制・現場運用まで握った者が強い。医療はその象徴です。

5. 雇用は“減る”より“割れる”—McKinseyの例が示す二極化

雇用の話は悲観にも楽観にも転びます。ただ、この議論が面白いのは「単純なリストラ」ではなく、同じ会社の中で“増える部門”と“減る部門”が同時に起きるという点。Sternfelsは、McKinsey内部でもAI活用により業務が再配分されていると語り、外部報道でも「人員（人間）とAIエージェントが混在する」実態が取り上げられています。

ここから導ける実務的な示唆は明確です。

  • 初級業務（検索・要約・資料作成）は自動化が進む

  • その一方で、上流（問いの設計、意思決定、創造、顧客との共創）はむしろ重要になる

つまり、仕事は「消える」というより、“梯子の下の段”が薄くなり、上の段の価値が上がる。

6. 次の主戦場は“Physical AI”—自動運転、製造、ロボット、AR

後半の議論は、ソフトウェアから現実世界へ降りていきます。自動運転は「体験が先に普及する」一方、ロボット（特にヒューマノイド）はハードウェア供給と製造能力がボトルネックになり、普及は想像より遅いかもしれない——という見立てが出ました。ここで本質的なのは、AI競争が、「モデルの性能」だけでなく、製造・サプライチェーン・コスト曲線の戦いになることです。

そして、ARグラスは、Google Glassの“早すぎた未来”を引き合いに、「フォームファクターは改善しても、ユーティリティ（本質的な用途）が未成熟だと普及しない」という教訓として語られました。

7. まとめ—投資家・ビジネスパーソンが今見るべき3点

  1. AI導入は“IT施策”ではなく“組織変革”：CFO vs CIOの対立は、経営モデル刷新でしか解けない。

  2. 勝ち筋はプロダクトより“導入経路”に移る：病院買収のように、現場・規制産業・流通を押さえる動きが増える。

  3. 雇用は二極化し、スキルは“問い・判断・共創”へ：AI時代の差は、知識量より「良い問いを作れるか」でつく。

この回が突きつけたメッセージはシンプルです。AIは“新機能”ではなく、産業の設計図を書き換えるプラットフォーム。だからこそ、過去の技術革命より大きく見える——彼らはそう主張しました。

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