「AIの母」Fei-Fei Liが語る空間知能と、CEOに求められる本当のAIリーダーシップ
「私たちは言語AIのユースケースに満ちている。しかし、私たちの生活と仕事がいかに知覚的・物理的なものであるかを、まだ十分に評価していない」
これは、ImageNet（コンピュータに「見る」能力を与えたデータベース）の創始者であり、現在は、World Labsの共同創業者兼CEOとして空間AIを研究するDr. Fei-Fei Liの言葉だ。
BCGのシニアパートナーとして世界のAI経営戦略を牽引するDylan Boldenとともに参加したこの対話では、AI活用の現在地と経営者に求められるリーダーシップが語られた。本稿では、その核心を整理する。
1. 言語AIの次——空間知能が変えるビジネスの現場
1-1. 見えていない「物理的な仕事」の巨大さ
Fei-Fei Liがキャリアを通じて追い続けてきたのは、コンピュータに「見る」力を与えることだ。Google CloudのChief AI Scientistとして様々な産業と向き合った経験から、彼女は気づいた——多くのビジネスの本質は物理的・視覚的なものだ、と。
保険業では、損害査定が「視覚」に依存し、農業では雑草の識別や農作物の収穫が「見ること」に依存する。物流・交通・小売・医療——どれも「空間を理解すること」が核心にある。
「私たちは今、言語AIのユースケースで満ちあふれている。しかし、どれほど私たちの生活や仕事が知覚的・物理的であるかを、まだ十分に評価できていない」
1-2. 空間AIが最初に「壊す」のはどこか
Boldenは、空間AIの実用化が最初に影響を及ぼす領域として「労働配置の最適化」を挙げる。
「小売店で顧客が店舗をどう体験しているかをリアルタイムで把握できれば、どこに在庫を置くかだけでなく、どの時間帯にスタッフをどこに配置するかという意思決定を大幅に改善できる」
これはマクロな変化ではなく、日々の業務における意思決定の質を上げるという、実務的な変化だ。
1-3. 空間AIが可能にすること——World Labsのビジョン
Fei-Fei Liが共同創業したWorld Labsは、「Large World Models（大規模世界モデル）」の構築を目指している。これは単にデータを処理するAIではなく、物理空間を再構築し、理解し、次の状態を予測し、さらには「想像を物理空間のデジタル表現に変換する」能力を持つAIだ。
具体的な応用としては、オフィスや店舗のレイアウト設計、ホスピタリティ空間の最適化、ライブイベントの動線設計、建築や都市計画のシミュレーションなどが挙げられる。
「物理空間の再構築・理解・予測・想像の表現——これらはすべて多くのビジネスユースケースを支える力になる」
2. AI解雇の誤算——「人を切った企業が採用に戻っている」
2-1. AI導入＝人員削減という誤解
AIに関する報道で最も注目されるのは「解雇」の話題だ。しかし現実には、早期にAI導入で人員を削減した企業の一部が、人材を呼び戻し始めているという逆の動きも起きている。
AI導入後に現場で分かったことは、AIが得意とする「作業」と、人間が持つ「文脈・判断・経験」の間には大きなギャップがあるということだ。
2-2. シニアエンジニアとジュニアエンジニアの非対称な影響
Fei-Fei Liは、AIコーディングツール（Cursor・Claude Code・Codexなど）の影響について興味深い観察を共有する。
「経験豊富なシニアエンジニアにとって、これらのツールは本当に力を与えてくれる。洗練された使い方ができるから、仕事のスピードが大幅に上がる。一方でジュニアレベルのエンジニアには、同じレベルの恩恵がまだ届いていない」
この非対称な影響は、「誰をどのようにアップスキルするか」という問いを経営者に突きつけている。
2-3. 75%のCEOが「削減より育成」を選んだ理由
BCGのAIレーダー調査では、CEOの75%が「AI導入に際して人材を削減するより育成を優先する」と回答している。Boldenはこれを「理想主義ではなく数学の問題だ」と断言する。
「サプライチェーンや財務の部門で15年のキャリアを持つ人材は、15年分のコンテキストと業務知識を持っている。その人材をアップスキルしてAIと一緒に働けるようにする方が、はるかに良いビジネス判断だ」
AIが持たない「人間の文脈と判断」こそが、今の段階で最も希少かつ価値ある資産だという認識が、先進的な経営者の間で広まっている。
3. CEOの85%はまだ遅れている——AI経営リーダーシップの現実
3-1. 「トレイルブレイザー」はわずか15%
BCGの調査によれば、AIをビジネスに本格的に組み込む「トレイルブレイザー（先駆者）」と呼べるCEOはわずか15%に過ぎない。残り85%は何が必要か。
Boldenの答えは明快だ。「予算を増やすことではなく、より具体的になることだ。本当に差をつけられると思う3〜4つの領域を選び、パイロット段階から脱して実際のビジネスに組み込み、計画に落とし込む」
AIの取り組みが「実験室のプロジェクト」にとどまっている限り、先行組との差は広がり続ける。
3-2. AI経営リーダーシップに求められること
Fei-Fei Liは、CEOに求められるAIリーダーシップをこう語る。
「AIは非常に変革的であり、同時に非常に水平的な技術だ。業務の最適化から製品・顧客体験の向上、ビジネスインテリジェンス、日常業務の効率化まで、あらゆる領域に関わる。だからこそ、トップがこの技術を理解し、戦略的な機会とリスクを把握し、急速に変化するランドスケープを把握し続けることが重要だ」
CEOが「詳細は担当者に任せる」姿勢でいられる時代は終わりつつある。AIは経営そのものに関わる問題だ。
3-3. 「思いやりある変革」は可能か
Boldenは、AIによる組織変革を「思いやりを持って」進めることは可能だと述べる。
そのためのアプローチは、(1)何が変わるかを正直に伝える、(2)ロールがどう変化するかを明示する、(3)AIと人間がどう協働するかの楽観的なビジョンを示す——この3点だ。
「変化することを正直に認め、それでも人間とAIが協力する明るい未来を提示できれば、変革をより効果的に進められる」
