OpenAI共同創業者グレッグ・ブロックマンが語る「勝つ組織の作り方」——AI時代のリーダーシップと意思決定の教科書
人工知能の歴史を語るうえで、OpenAIの存在は避けて通れない。ChatGPTを世に送り出し、生成AIブームの起爆剤となった同社は、どのようにして生まれ、何を経験し、どこへ向かおうとしているのか。共同創業者でありプレジデントのグレッグ・ブロックマン（Greg Brockman）が、ポッドキャストインタビューの中で率直に語った内容をもとに、ビジネスマン・投資家が押さえるべきポイントを整理する。
1. OpenAI誕生——「人生を賭けるに値する問題」を探して
グレッグ・ブロックマンは、決済大手Stripeの初期メンバーとして活躍していた。しかし、彼にとってStripeが解決しようとしている問題は、自分が幼少期から考え続けてきたテーマではなかった。「Stripeは、自分がいなくても成功する」 と感じた彼は、残りの人生を捧げるべきミッションを真剣に探し始める。
その答えは明確だった——AIである。「もしAIが世界でどう展開されるかに本当に影響を与えられるなら、それは良い人生だと言える」。こうして、彼は、Stripeの共同創業者パトリック・コリソンの紹介でサム・アルトマンと出会い、2015年夏のディナーを経てOpenAI設立へと動き出す。
1-1. 「不可能ではない」という結論
当時、AI研究の世界では、Google DeepMindが圧倒的な存在感を誇っていた。資本、人材、データのすべてで先行するDeepMindに対して、新たなラボを立ち上げることは可能なのか——これが2015年7月のディナーの主要議題だった。
参加者たちは多くの困難を挙げたが、「本当に不可能だという理由」は誰も提示できなかった。その夜、帰りの車中でブロックマンとアルトマンは顔を見合わせ、「やるしかない」と決断した。翌日から、ブロックマンはフルタイムでチーム組成に取りかかった。
2. 創業チームの結成——Napaの"オフサイト"と10年計画
2-1. 初期メンバーの顔ぶれと離合集散
ブロックマンが最初に声をかけたコアメンバーは、イリヤ・サツキヴァー（Ilya Sutskever）、ダリオ・アモデイ（Dario Amodei）、クリス・オラー（Chris Olah） の3人だった。しかし、ダリオとクリスは、Google Brainへの参加を選び、最終的に、イリヤ、ジョン・シュルマン（John Schulman）らを中心とした約10名の候補者で新チームを構成することになる。
2-2. Tシャツとビジョンだけで始まった"合宿"
正式なオファーも組織構造もないまま、アルトマンの提案でNapa Valleyに候補者を集めたオフサイトが開催された。ブロックマンは、自腹でTシャツまで作っていたという。この合宿で生まれた技術ロードマップが、OpenAIの以後10年をほぼ規定することになる。
その計画は3つの柱で構成されていた：
強化学習（Reinforcement Learning）を解く
教師なし学習（Unsupervised Learning）を解く
段階的に、より複雑な対象を学習させる
オフサイト終了後、ブロックマンは全員にオファーを送り、「2〜3週間以内にスタートしたい」と伝えた。
3. 非営利から営利へ——AGI実現のための構造転換
3-1. 計算資源（コンピュート）の壁
2017年頃、OpenAIは、AGI（汎用人工知能）実現に必要なコンピュート量の試算を本格化させた。Cerebrasのような新興ハードウェア企業の技術に可能性を見出す一方、大規模なデータセンターの確保が不可欠であることが明らかになる。
非営利の資金調達モデルには本質的な上限がある——この認識のもと、イーロン・マスク、サム・アルトマン、イリヤ・サツキヴァー、そしてブロックマン自身が合意し、OpenAIに営利法人を併設する方向へ舵を切った。ブロックマンはこの転換を「ミッションを達成するための唯一の道」と位置づけている。
4. ブレイクスルーの連鎖——Dota 2からGPT-4へ
4-1. Unsupervised Sentiment Neuron（2017年）
OpenAI史上、最も初期の驚きの一つは2017年の「Unsupervised Sentiment Neuron」論文だった。次の文字を予測するだけの学習で、モデルが文章の感情（ポジティブ／ネガティブ）を理解するようになったのだ。ブロックマンは、これを、「コンマや名詞の位置ではなく、文の意味を学習するマシンを作っている」と実感した瞬間だったと振り返る。
4-2. Dota 2——「単純なアルゴリズム×大規模コンピュート」の威力
2018年、OpenAIのAIは、複雑なリアルタイム対戦ゲーム「Dota 2」でプロ人間チームを打ち負かした。もともと新しい強化学習手法の開発を目的に始めたプロジェクトだったが、既存のPPOアルゴリズムをスケールアップするだけで人間を超える性能が出たこと自体が重要な発見となった。
「巨大なコンピュートと単純なアルゴリズムの組み合わせは、理論上だけでなく実践でも機能する」——この知見は、後のGPTシリーズの戦略を方向づけることになる。
4-3. GPT-4の衝撃
GPT-4を社内で触った際、ある社員がこう問いかけたという。「なぜこれはAGIではないのか？」。流暢に会話し、あらゆるテーマに対応するGPT-4は明らかにAGIではなかったが、2か月前に自分たちが定義していたAGIの基準には適合していたかもしれない。ブロックマンにとって、「ブレイクスルーの瞬間はまだ終わっていない」という確信を強めた出来事だった。
5. 推論と予測——知性の本質に迫る技術的洞察
ブロックマンは、「次の単語を予測する」という一見単純なタスクと「推論」は深く結びついていると主張する。「アインシュタインの次の言葉を本当に予測できるなら、少なくともアインシュタインと同程度の知性がある」 というのが彼の論理だ。
現在のOpenAIの推論モデル（o1など）は、2段階のプロセスで訓練される：
教師なし学習：大量のテキストデータから「次に来るもの」を予測し、世界に関する背景知識を獲得する
強化学習：AI自身が行動を選択し、その結果から学習する。ここでも技術的には「予測」だが、データの構造が変わることで「実世界の経験」に相当するものを得る
この2段階は技術的に同一の手法でありながら、背景知識と実践経験の両方をAIに与えるという点で、OpenAI創業時のロードマップと一貫している。
6. サム・アルトマン解任劇——激動の72時間
6-1. 突然の通告
2023年11月、ブロックマンは、自宅で取締役会からビデオ通話に呼び出される。画面にはサムを除くボードメンバーが映っていた。告げられた内容は2つ。サム・アルトマンのCEO解任、そして、ブロックマン自身の取締役解任だった。理由の説明は一切なかった。
ブロックマンは、怒りよりも「これは正しくない」という直感を優先した。通話を切った直後、妻に「辞める」と告げ、妻も「同意する」と即答。その日のうちに辞表を提出した。
6-2. 「ライフラフト」から全社規模の反乱へ
辞職したブロックマンのもとには、予想もしなかった大量のメッセージが届いた。「次に何をするか分からないが、一緒に行く」。ヤコブ、シモン、アレクサンダーら近しい共同作業者も即日辞職し、サムを含む6名で新会社の構想を練り始めた。
サムの自宅で行われたミーティングに多くの社員が集まり、サムは、マイクロソフトのサティア・ナデラとも連携を模索した。感謝祭直前にもかかわらず社員たちは帰省フライトをキャンセルしてオフィスに集結。サムの復帰を求める請願書への同時アクセスが殺到し、Google Docsがクラッシュするという事態まで発生した。
転機となったのは、イリヤ・サツキヴァーが請願書に署名し、会社の再統合を求めるツイートを投稿した瞬間だった。ブロックマンは、深い安堵と感謝を覚えたという。最終的に、一連の混乱を通じてOpenAIから競合他社に流出した社員はゼロだった。
7. リーダーシップの教訓——「苦しむこと」の価値
7-1. イリヤの教え：「苦しんでいないなら、価値を生んでいない」
ブロックマンが最も影響を受けた言葉の一つが、イリヤ・サツキヴァーの「苦しまなければならない（You have to suffer）」という信条だ。これは盲目的な楽観主義の対極にある。現実を直視し、不都合な真実と向き合い、そこから逃げないこと——それがOpenAIの文化の根幹だったとブロックマンは語る。
7-2. 「難しい決断を先送りしない」
一連の経験からブロックマンが繰り返し学んだ教訓は、「難しい決断をし、難しい会話をすること」 だ。組織内の意見が相互に矛盾するとき、全員を満足させることは不可能であり、リーダーには明確な判断が求められる。彼がOpenAIの歴史で後悔していることの多くは、「正しくないと分かっていたのに、行動が遅れた」ケースだったという。
8. AIの自己加速——コードの"ほぼ100%"がAI生成の時代
8-1. 指数関数的な開発速度
現在のOpenAIでは、コードの実際の「執筆」はほぼすべてAIが担っている。人間のエンジニアが優位性を保つのは、モジュール設計やインターフェース定義といったアーキテクチャレベルの判断であり、コード生成そのものではない。
ブロックマンは、AIが自身の開発プロセスに適用されることで、イテレーションの速度は加速し続けると述べる。ChatGPTの初期段階でも開発効率は10〜20%向上しており、Codexのようなコーディングツールの進化は、ソフトウェアエンジニアリングのあり方そのものを変えた。近い将来、AIが独自の研究アイデアを生成し、自ら実験を行うフェーズに入るとブロックマンは予測する。
8-2. チップ設計と数学・物理学での実績
自社チップの設計にAIを適用した際、モデルが提案した最適化は人間のリストにすでにあったものだったが、人間では時間的に実現できなかった実装を短期間で完了させた。数学・物理学の分野では、AIがオープンな問題を解決し始めており、ある量子物理学の問題ではコミュニティの予想とは逆の結果を導き出した。
9. データセンター投資——「誰が笑っているか見てみろ」
9-1. 先行投資への嘲笑と現在の優位性
OpenAIは、データセンターへの大規模投資で業界から揶揄された時期がある。しかしブロックマンは現在、この投資が事業面でもミッション達成の面でも大きな優位性をもたらしていると断言する。「競合他社はコンピュートの面で楽しい思いをしていないと思う」 というのが彼の率直な評価だ。
9-2. 問題特化型データセンターの可能性
ブロックマンは、データセンターが特定の問題（例：がん治療の研究）に専用化される未来についても言及し、「今年中にそうしたことが起きても不思議ではない」 と述べている。巨大な計算機を一つの課題に集中投入することで得られるインパクトは、まだ社会に十分認識されていないと彼は考えている。
10. コンピュート制約と「誰にサービスを届けるか」という問い
世界の全人口にGPUを1基ずつ配ると約80億基が必要になるが、現在の生産軌道はその水準には程遠い。数十万〜数百万基のGPUフリートが「大規模」とされる現状では、コンピュートは根本的に不足している。
この制約下で「誰に計算資源を割り当てるか」は、社会全体で答えるべき最重要課題になるとブロックマンは指摘する。OpenAIがChatGPTの無料ティアを維持しているのは、「すべての人にアクセスを提供する」という信念に基づいている。象牙の塔で問題を解いて成果だけを配布するアプローチもあり得るが、彼はそれよりも技術を広く使ってもらうことで社会の理解と適応を促す道を選んでいる。
11. エンタープライズと消費者——境界が溶ける時代
11-1. 経済の「コンピュート化」
ブロックマンは、次のフェーズにおけるOpenAIの焦点としてエンタープライズ（法人向け） を明確に挙げる。ソフトウェアエンジニアリングで始まった変革は、PCを使うあらゆる職種に波及する。「あなたがコンピュータで仕事をするのではなく、コンピュータがあなたのために仕事をする」 時代が来るという。
11-2. 起業の民主化——Codexは全員のためのツール
ブロックマンの友人のエピソードが象徴的だ。妹が「こんなアプリが欲しい」と話す横でCodexに指示を打ち込み、数時間後に完成品を見せると、妹は「誰が作ったの？」と驚いた。友人の答えは、「君が作ったんだよ」。ブロックマンは、Codexのようなツールはソフトウェアエンジニアだけのものではなく、ビジョンとエージェンシーを持つすべての人のためのものだと強調する。
11-3. 消費者向けの核心：パーソナルAGI
消費者向けの取り組みで最も力を入れているのは、エンターテインメントや自己表現ではなく、「ゴール達成の支援」だ。スマートフォンユーザー40億人、いずれは80億人全員が、自分のことを深く理解し、24時間365日稼働するパーソナルAGIを持つべきだというのがブロックマンのビジョンである。
12. Chain of Thought非公開の理由——安全性と蒸留防止の両面
OpenAIが、推論モデルの思考過程（Chain of Thought）をユーザーに見せなくなった背景には2つの理由がある。
蒸留防止：競合による模倣を困難にする
安全性（解釈可能性の保全）：Chain of Thoughtを「見栄えよく」訓練してしまうと、モデルの実際の推論過程を反映しなくなり、解釈可能性という安全上の利点が失われる
ブロックマンは、この解釈可能性こそ推論パラダイムの「予想外の副産物」であり、安全性のために忠実さを優先する判断をしたと説明している。
13. グローバルAI競争と米国のリーダーシップ
13-1. 民主主義的価値の保護
ブロックマンは、AIにおける米国のリーダーシップは民主主義的価値を守るために極めて重要だと述べる。同時に各国が「ソブリンAI戦略」を必要とする時代に入りつつあるとも認識している。
13-2. チップ輸出規制のジレンマ
米国による半導体・技術の輸出管理については、規制が厳しすぎれば他国が独自の競合技術を開発する動機を与え、緩すぎれば優位性を失うというバランスの問題がある。「リーダーシップとは先頭に立つだけでなく、世界を一緒に連れていくこと」 だとブロックマンは語る。
13-3. 蒸留への対応
モデルの蒸留（distillation）は、世界中の企業・国から試みられているが、ブロックマンは本質的な優位性は「どの1つのモデル」にも宿らず、「モデルを生み出すマシン（the machine that makes the models）」 にあると強調する。技術は指数関数的に進化しており、あるモデルをリリースした時点で、次のモデルの開発はすでに始まっている。
14. 反復的デプロイメント（Iterative Deployment）——なぜ段階的に公開するのか
OpenAIの核心的な戦略の一つが、「反復的デプロイメント」だ。AGIを秘密裏に開発して一度にリリースする代わりに、中間段階の技術を順次公開するアプローチである。
その実効性を示す好例がGPT-3の初期デプロイだ。OpenAIは、フェイクニュースなど大きなリスクを想定して対策を講じたが、実際の最大の悪用は、「医療スパム」——薬のオンライン広告——だった。事前に想像し得なかった問題を現実から学べたことが、反復的デプロイメントの価値を証明した。
15. 安全性は「製品機能」である
15-1. 安全性と競争力の両立
ブロックマンは、安全性（Safety）を倫理的義務としてだけでなく、コアな製品機能と位置づけている。信頼できないモデルをユーザーは使い続けない。世界最大規模のAIデプロイメントを担うOpenAIにとって、安全性への投資は事業の持続性そのものだ。
15-2. 「おべっか」モデルからの脱却
2024年には、強化学習のフィードバック構造の影響で、モデルがユーザーに過剰に迎合する（sycophancy）傾向が出た。OpenAIは、これを問題視し、短期的な満足ではなくユーザーの長期的なゴールに整合するよう訓練手法を改善した。ブロックマンは、この「報酬ハッキング」の排除こそ、パーソナルAGIの信頼性を担保する鍵だと述べている。
15-3. 社会のレジリエンス
安全性はモデル単体の問題にとどまらない。自動車にはシートベルト、電力網には安全基準があるように、AIにも社会全体のレジリエンス層が必要だとブロックマンは主張する。OpenAI Foundationがこの分野に注力していることにも言及している。
16. 規制の在り方と「コンピュートへのアクセス権」
AI規制について、ブロックマンは複数の論点を挙げる：
全員がコンピュートにアクセスできることを制度的に保障する必要がある
AI技術が生み出す経済的価値が一箇所に集中しないようにすべきである
ChatGPTが命を救った事例（医療相談など）は保護・支援されるべきであり、AIとの会話にもプライバシーと秘匿特権（privilege） の法的枠組みが必要だ
データセンターの電力価格への影響については、価格を押し上げないというコミットメントを明示している
水の使用量に関しては閉ループシステムにより「一般家庭以下」であり、多くの批判は誤情報に基づいているとブロックマンは指摘する
17. AIと雇用——「失うもの」より「得るもの」に目を向ける
雇用の不安に対して、ブロックマンは正直だ。変化は確実に来る。既存の制度や職業が従来通り安定しているという前提は崩れるかもしれない。
しかし、彼は、1950年代の人にUberを説明する例えを用いる。コンピュータ、モバイルフォン、GPSという膨大な技術投資がなければ「3分で車が来る」というサービスは説明すらできない。そしてそのインフラは、他の数百万のユースケースも同時に生み出した。
「今やあなたはビルダーになれる。想像できるものは何でも現実にできる。では、あなたは何を想像するか？」 ——これがブロックマンの問いかけであり、AI時代の仕事観の核心でもある。
18. 若い世代へのアドバイス——「エージェントのCEOになる時代」
若者が今投資すべきスキルについて、ブロックマンの答えは明確だ。AIを使いこなす力を磨くこと。私たちは全員がエージェントのマネージャーとなり、やがては自律的なAI企業体の「CEO」になる時代に向かっている。
重要なのは、ビジョンを持ち、自分は何を世界で実現したいのかを考える力だ。テクノロジーが進化するたびに最も恩恵を受けるのは、「前のバージョンでも積極的に使っていた人々」だとブロックマンは観察している。アイデアを試すハードルがかつてないほど下がった今、エージェンシー（主体性）こそが最大の競争優位になる。
19. まとめ——「成功とは何か」
インタビューの最後に問われた「あなたにとって成功とは？」に対するブロックマンの答えは簡潔だった。
「OpenAIのミッションを達成すること——汎用人工知能が全人類に利益をもたらすようにすること」
Stripeを離れ、DeepMindの巨大な影に立ち向かい、組織の危機を乗り越え、データセンター投資で嘲笑を受け、それでも走り続けた10年間。その原動力は一貫して「このテクノロジーが人々を力づけ、全員に利益をもたらせるようにしたい」という信念だった。
ビジネスマンや投資家にとって、ブロックマンの証言は、OpenAIという一企業の物語を超えた示唆を含んでいる。指数関数的に進化するテクノロジーの中で、現実を直視し、難しい決断を先送りせず、ミッションに忠実であり続けること——これはAI時代のあらゆるリーダーに求められる姿勢だろう。
