I love AI copilots. I also don’t trust them with write access. That’s not a philosophical stance. It’s an operator scar. In high-growth startups, helpful automation has a habit of turning into a 2 a.m. incident when it gets too much privilege and not enough supervision. Now we’re wiring large language models to the same…
For over a decade, enterprise technology conversations have been dominated by one belief: legacy ERP systems must be replaced for organizations to innovate. Many cloud-first strategies, AI-led transformation programs and digital experience initiatives often begin with the idea that “ERP is holding the business back.” In real enterprise environments, the situation looks very different. In…
Imagine opening your monthly cloud invoice and seeing a 200% spike in a single line item. This is the new reality for AI-native companies. What was once a predictable compute budget has been upended by the massive computational hunger of large language models (LLMs). The financial cost of running LLMs is astonishing. In response, the…
No mere back-office operator, today’s successful CIOs accelerate business transformation, strengthen security posture, and increasingly translate AI ambition into real-world outcomes. At the same time, the path from “high performer” to “enterprise technology executive” has become both more urgent and harder to navigate. If there’s a common frustration among ambitious technology leaders, it’s this: performance…
Organizationally, technically, and culturally, an SAP S/4HANA migration project is complex in many areas. It’s not simply an IT project where data is transferred from one system to another. Rather, it’s a company-wide transformation that affects the entire business. On the path to successful project completion, there are typical stumbling blocks that must be avoided. Here is…
By early 2026, the novelty phase of AI agents has officially ended and been replaced by a looming systemic liability. If 2025 was the year of the pilots, 2026 is the year of the collision. The velocity of adoption is staggering. Gartner recently predicted that 40% of enterprise applications will feature task-specific AI agents by the end…
You wouldn’t judge the value professional chefs bring to Michelin-starred restaurants by how quickly they chop onions. So why is there such a focus on time saving at work through AI usage? AI tools, from copilots to agentic systems, have the potential to reinvent entire business workflows, impacting business models and changing how enterprises deliver…
テクノロジーを信じ、価値を問い続けた20年——その軌跡が導いた「人間中心のAI」
——これまでのキャリアについて教えてください。
私のキャリアの出発点は、新卒で入社したコンサルティング企業でした。最初はシステム開発やアーキテクチャ設計に携わり、その後、2004年からは海外のコンサルティング企業の研究所で研究開発のマネジメントを担当しました。
当時は、ブログを中心としたユーザー生成コンテンツ（UGC）が注目を集め始めた時期で、同時に企業が保有するデータをどう分析し、そこからどんな価値を引き出すかというテーマが盛んに議論されていました。私はその流れの中で、AIとインターネットが持つ可能性に強い確信を抱くようになったのです。
やがて、「インターネットは単なる情報発信の手段にとどまらず、企業や社会のシステムをつなぎ、ビジネスをスケールさせる時代が来る」と感じるようになりました。そこで2006年、そうした未来像を実現するためにインターネット企業に転職し、研究開発をリードするポジションに就きました。
世界各地に研究所を設立し、変化の激しいインターネット業界の中で、技術の力でビジネスの成長を支える仕組みづくりに取り組んでいた時期です。
一方で、2015年頃からテクノロジーに対する社会的な不安や懸念も顕在化してきました。データ解析におけるプライバシー問題や、AIが「ブラックボックス」と化して何をしているのか分からない、といった課題が議論され始めたのです。
その流れの中で、私自身も「これからのテクノロジーは、活用だけでなくガバナンスとの両輪で進めなければ、社会の健全な成長はない」と考えるようになりました。そこで2020年頃、別のコンサルティング企業に移り、先端技術領域のリーダーとしてガバナンス課題に取り組みました。
ただ、ガバナンスを重視しながらも、「AIはこの先さらに大きな可能性を切り拓くのではないか」という予感は常に持っていました。そして2022年、生成AIが登場したことでその思いは確信に変わりました。AIが人間の創造性に与える影響、そしてそれがビジネスの本質的なテーマになることを強く感じたのです。
そうした問題意識を深めていた頃、2024年に博報堂ＤＹグループからお声がけをいただき、CAIO（Chief AI Officer）としてジョインしました。博報堂ＤＹグループが掲げる「生活者を起点としたクリエイティビティプラットフォームへの変革」というビジョンは、まさに私の考えと一致していました。
現在は、「人間中心のAI」や「人のクリエイティビティを拡張するAI」という新たなテーマに挑戦しています。これまで培ってきた研究・開発・ガバナンス・ビジネスの経験を総動員して、AIを人と社会の創造的成長につなげていくことが、今のミッションだと感じています。
「研究をビジネスにつなげる」——新たな仕組みづくりへの挑戦
——これまでのキャリアの中で、特に印象に残っているプロジェクトは？
これまでのキャリアの中で最も印象に残っているのは、インターネット企業で手がけた「研究をビジネスにつなげる仕組みづくり」のプロジェクトです。グローバルな研究開発体制をゼロから構築し、研究成果を実際の事業成長に直結させることを目指しました。
具体的には、世界5カ国・8拠点に研究所を設立し、150名ほどの博士号を持つ優秀なコンピューターサイエンティストを世界中から採用しました。彼らとともに、企業が抱える課題や膨大なデータを分析し、それを起点に最先端の研究テーマに取り組める体制を整えたのです。
実際に研究所の立ち上げにあたって、さまざまな大学の先生、あるいはトップの技術者の方々に「どういう研究所があると、研究や社会、ビジネスにとって良いと思いますか」と話を伺ってまわったんです。
各国の大学教授やトップエンジニアにヒアリングを重ね、「理想の研究所とは何か」「研究と社会・ビジネスの接点をどうつくるべきか」を徹底的に議論しました。
その中で見えてきたのは、研究の現場には人材やノウハウはあるが、現実の課題やデータがないという構造的な課題でした。一方でビジネス側は誰かに解いてほしい課題が常にあり、データも大量にあるんですね。
そこで私は、「研究者が実際のビジネス課題やデータに自由に触れられる場をつくれば、研究のポテンシャルも広がり、ビジネスも加速するはずだ」と考えました。つまり、研究とビジネスをダイレクトに結びつけることこそが、次の価値創出につながると確信したのです。
この取り組みによって、研究成果は国際的なトップレベルの学会で論文として採択され、同時に実際のサービスやプロダクトへと反映されていきました。クラウドやハイパフォーマンスコンピューティングの基盤技術、スマートフォン向けのサービス、ユビキタス環境でのデジタルサイネージ、ソーシャルメディア分析など、幅広い分野で研究が直接ビジネスの成長を支える仕組みを実現できたのです。
さらに時代の進化とともに、AIやディープラーニングの技術も積極的に取り入れ、プロダクトやサービスに統合していきました。このプロジェクトの本質は、単に新技術を導入することではなく、研究から実装、そして事業展開までを一気通貫でつなげるプロセスを確立した点にあります。
たとえば、AIを活用した金融分野での「クリエイティビティスコアリングサービス」や、ロボティクス領域での「ドローンによるデリバリー」など、社会やビジネスに実際のインパクトを与えるプロジェクトも生まれました。
研究体制のスケール、ビジネスへの波及効果、そして再現性のある仕組みを確立できたという点で、この経験は私のキャリアの中でも特に大きな成果だったと感じています。
アカデミアとビジネス——交わらない2つの文化を融合させるまで
——これまでのキャリアの中で、最もチャレンジングだった出来事を教えてください。
私のキャリアの中で最もチャレンジングだったのは、「研究をビジネスにつなげる仕組みづくり」に取り組む中で、アカデミアの文化と、インターネットビジネス特有のスピード感ある文化という、大きく異なる二つの文化を融合させることでした。
この取り組みを始めたのは2006年頃。当時、インターネット企業の中で博士号を持つ研究者が活躍することは、まだ珍しい時代でした。
アカデミア側には、「研究者が本当にインターネット企業で働けるのか」といった文化的な不安があり、一方の企業側にも、「研究者人材のキャリアパスをどう設計すべきか」「トップレベルの学会で評価された研究を、事業としてどう位置づけるか」といった課題がありました。まさに両者の間に深い溝があったのです。
その溝をどう埋めるかを考え抜いた結果、私は「既存の企業文化」と「研究者のコミュニティ文化」を融合させた第3のカルチャーをつくる必要があると考えました。
その実現に向けて、社内外のコミュニケーションを増やしたり、新しい人事制度や評価体系を導入したりすることで、研究者がビジネスに安心して参加できる環境づくりに徹底的に取り組みました。制度を変えるだけでなく、価値観そのものをすり合わせていくような作業だったと思います。
同時に、研究の成果を「Perpetual beta（永遠のベータ版）」として、システムやサービス、プロダクトに継続的に組み込むプロセスを整備しました。研究を一度の成果で終わらせず、常に改善と実装を繰り返す仕組みを組織全体に根づかせたのです。こうしたカルチャーと仕組みの両輪をつくり上げたことが、異なる文化を融合できた最大の要因だったと思います。
目に見えない文化の形成と、具体的な仕組みづくりの両方を同時に進めるのは本当に大変で、仕組みが安定して回るようになるまでには5年ほどかかりました。ですが、この経験は現在、CAIOとして取り組んでいる全社的なAIトランスフォーメーションの推進に、大きく生かされていると感じています。
AIの導入とは、単にシステムにAIを組み込むことではありません。どうすれば生産性を上げられるのか、業務プロセスをどう変えるのか、そして従業員一人ひとりの働き方をどう良くしていくのか——そうした取り組みのすべてが、最終的には企業文化の変革につながっていきます。
AIという新しい文化をどう組織に取り込み、全社的な変革をボトムアップで進めていくのか。その挑戦の原点には、かつて世界中の研究所を立ち上げ、多様な研究者を束ね、価値創出の仕組みを築いたこの経験があるのだと実感しています。
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フロントエンド開発が他のエンジニアリング職種に比べてAIに代替されやすい最大の理由は、その成果物が「視覚的」であり、正誤の判定が極めて容易であるという点にあります。バックエンド開発におけるデータベースの整合性や、マイクロサービス間の複雑なトランザクション処理は、目に見えない論理構造の中で動いており、その正しさを検証するには深いコンテキストの理解と複雑なテストケースが必要です。対して、フロントエンドの主要なタスクは「デザインデータ通りに画面を描画すること」や「ユーザーの操作に対して期待通りのインタラクションを返すこと」です。これらは画面を見れば一目瞭然であり、この「結果の分かりやすさ」こそが、AIにとって学習と自己修正を容易にする絶好の餌場となっています。
特に、GPT-4oやClaude 3.5 SonnetのようなマルチモーダルAIの登場は、この傾向に決定的な拍車をかけました。これらのAIは、テキストコードだけでなく「画像」を理解する目を持っています。これまで人間がFigmaやAdobe XDのデザインカンプを目視で確認し、脳内でHTML構造やCSSのスタイルに変換していた「翻訳作業」は、今やAIがスクリーンショットを一枚読み込むだけで瞬時に完了させることができます。ピクセル単位の微調整や、レスポンシブ対応のためのメディアクエリの記述といった、かつてフロントエンドエンジニアの熟練度を測る指標であった作業は、AIが最も得意とする単なるパターン認識の問題へと格下げされました。
さらに恐ろしいのは、AIエージェントがブラウザを操作し、視覚的なフィードバックを得ながらコードを修正できる自律性の向上です。AIがコードを書き、ブラウザでレンダリング結果を確認し、「ボタンが右にズレている」と認識してCSSを修正する、というループを人間よりも遥かに高速に回すことが可能になりつつあります。バックエンドのロジック修正がシステム全体への予期せぬ副作用（サイドエフェクト）を慎重に考慮しなければならないのに対し、UIの変更は局所的であり、かつ視覚的に検証可能であるため、AIによる試行錯誤のリスクが低いのです。この「検証の容易さ」が、フロントエンド領域におけるAIの導入障壁を極端に下げ、結果として人間のエンジニアの仕事を奪うスピードを加速させているのです。
皮肉なことに、フロントエンド業界が長年追求してきた「開発効率の向上」や「標準化」の努力そのものが、AIによる代替を容易にする土壌を作り上げてしまいました。React、Vue.js、Angularといったモダンなフレームワークの普及、そしてMaterial UIやTailwind CSSといったUIライブラリの台頭により、フロントエンド開発は極めて構造的かつ宣言的なものになりました。UIを小さな「コンポーネント」という単位に分割し、それをレゴブロックのように組み合わせて画面を構築する手法は、人間にとって管理しやすいだけでなく、AIにとってもコードの構造を理解し生成するための最適な形式だったのです。
世界中のGitHubリポジトリには、ReactのコンポーネントやTailwindのクラス名を使った膨大な量のソースコードが公開されています。これらはAIにとって最高品質の教師データとなります。「一般的なログインフォーム」や「商品一覧のカードデザイン」、「モーダルウィンドウの開閉ロジック」といった典型的なUIパターンは、すでに世界中で何百万回も書かれており、AIはその「正解」を完全に学習し尽くしています。バックエンドのビジネスロジックが企業ごとの固有な商習慣や複雑なドメイン知識に依存し、画一的な正解が存在しにくいのに対し、UIの部品や挙動にはある程度の「業界標準」が存在します。この標準化の度合いが高いほど、AIは文脈を深く推論することなく、確率的に最も確からしいコードを吐き出すだけで、実用レベルの実装を完了できてしまうのです。
また、宣言的UIの普及は、「どのようにDOMを操作するか」という命令的な複雑さを隠蔽し、「どのような状態（State）であれば、どのような見た目になるか」を記述するだけのシンプルな作業へと開発を変質させました。これはエンジニアの負担を減らす素晴らしい進化でしたが、同時に「プログラミング的な思考」の必要量を減らすことにも繋がりました。状態管理と表示ロジックが分離され、パターン化されたコードを書くだけで済むようになった結果、その作業はAIによる自動生成に最も適した領域となってしまったのです。独自性が低く、定型的な記述が多いフロントエンドのコードベースは、AIにとって「模倣」が最も容易な対象であり、それゆえに単なる実装者としてのエンジニアの価値は急速に希薄化しています。
フロントエンドエンジニアの職域を脅かすもう一つの強力な要因は、AIがプロフェッショナルな開発環境だけでなく、ノーコード・ローコードツールと融合することで「非エンジニアによる開発」を可能にしている点です。これまで、WebサイトやアプリケーションのUIを構築するためには、HTML/CSS/JavaScriptの専門知識が必須の参入障壁として機能していました。しかし、v0.devのような生成AIツールや、Figmaから直接コードを出力できるプラグインの進化は、デザインと実装の境界線を完全に溶かし始めています。これにより、デザイナーやプロダクトマネージャーが、エンジニアの手を借りずに、対話形式で直接プロダクトのUIを作り上げることが可能になりつつあります。
バックエンドやインフラ領域においては、セキュリティ、スケーラビリティ、データの整合性といった、直感的な操作ではカバーしきれない専門的な設計が依然として求められます。しかし、フロントエンド、特に「見た目」や「画面遷移」の領域に関しては、ビジュアルツールとAIの組み合わせで十分に実用に耐えうる品質を担保できるようになってきました。企業の経営視点で見れば、デザイナーが作った画面をわざわざエンジニアが時間をかけてコードに書き起こすというプロセスは、コストと時間の無駄でしかありません。AIがこの中間工程を自動化できるのであれば、UI構築専門のエンジニアを雇用するインセンティブは激減します。
特に、スタートアップのMVP（Minimum Viable Product）開発や、社内ツールの管理画面、ランディングページといった領域では、もはや手書きのコードである必要性すら薄れています。AIを搭載したSaaSやWebサイトビルダーが高度化し、「作りたいものを自然言語で伝えれば、裏側で最適なReactコードが生成されてデプロイされる」という世界観が現実のものとなっています。ここでは、フロントエンドエンジニアは「不要」になるというよりは、ツールの中に「内包」されてしまうのです。かつて電話交換手が自動交換機に取って代わられたように、UIを構築するというタスク自体がツールの一部として抽象化され、人間の職務記述書から消え去ろうとしています。この「脱・専門技術化」の圧力こそが、他のエンジニア職種に比べてフロントエンドの仕事が早く失われると言われる根本的な理由なのです。
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With a new Gartner report suggesting that AI problems will “shut down national critical infrastructure” in a major country by 2028, CIOs need to rethink industrial controls that are very quickly being turned over to autonomous agents. Gartner embraces the term Cyber Physical Systems (CPS) for these technologies, which it defines as “engineered systems that…