マイクロソフトのサティア・ナデラ最高経営責任者（CEO）は、ドワルケシュ・パテルとの最近のポッドキャスト・インタビューで、人工知能（AI）と量子コンピューティングにおけるマイクロソフトの最新のブレークスルーと、業界の将来についての洞察について語った。インタビューの中でナデラCEOは、トポロジカル量子ビットとゲーム世界のモデリングにおけるマイクロソフトの重要な進歩について語っただけでなく、世界経済の10%成長を促進するという目標は、一般的な人工知能（AGI）を達成することよりもはるかに重要であると強調した。
タイムスタンプ
- (0:00:00) - イントロ
- (0:05:04) - AIは勝者総取りではない。
- (0:15:18) - 世界経済成長10%
- (0:21:39) - スマート価格の低下
- (0:30:19) - 量子コンピューティングのブレークスルー
- (0:42:51) - ミューズはいかにゲーム業界を変えたか
- (0:49:51) - AIに対する法的障壁
- (0:55:46) - AGIセキュリティの正しい理解
- (1:04:59) - マイクロソフトでの34年間
- (1:10:46) - サティア・ナデラはAGIを信じているのか？
インタビュー記録
0:00:00 - オープニング
ドワルケシュ・パテル
サティア、ポッドキャストへのご出演ありがとうございます。今回は、マイクロソフトが最近成し遂げた2つの大きなブレークスルーをご紹介します。 人間行動の世界モデル.しかし、まずは先ほどの対話を続けてもいいでしょうか？1980年代から1990年代にかけて見られた現象が、今日、再燃しているとおっしゃいましたね。
サティア・ナデラ
ドワルケシュ、まず第一に、あなたのポッドキャストに出演できることを大変光栄に思います。私は大のリスナーで、あなたのインタビュースタイルと幅広いトピックをとても楽しんでいます。
RISC（縮小命令セットコンピューター）とCISC（複合命令セットコンピューター）のどちらが良いか悪いかについて多くの議論があり、「本当にx86アーキテクチャでサーバーを構築できるのか？と「x86で本当にサーバーを構築できるのか？
マイクロソフトに入社したとき、私はウィンドウズNTの黎明期にいた。コア・シリコン・プラットフォームからオペレーティング・システム、アプリケーション・レイヤーに至るまで、テクノロジー・スタックのあらゆる側面が変数だらけだった。
分散コンピューティングとクラウドコンピューティングは確かにクライアント・サーバー・モデルを変え、ウェブは劇的に変化した。しかしこの波は、私が過去に経験したどの波よりも、フルスタック的な破壊力を感じる。
ドワルケシュ・パテル
80年代と90年代を振り返って、どのような決断が長期的な勝者となり、どのような決断が挫折したのでしょうか？特に、あなたが90年代のインターネット・バブルを生き抜いたサン・マイクロシステムズで働いていたことを考えると。データセンターの建設はバブルだったとよく言われますが、同時に今日のインターネットは当時のインフラの上に成り立っています。
何が時の試練に耐えるのか、長期的なトレンドは何なのか、そして何が "一過性のもの "なのか。私たちはそこからどのような教訓を得ることができるのだろうか？
サティア・ナデラ
私が経験した4つの大きな変遷を振り返ってみると、最初はクライアントとクライアント・サーバー・モデルの台頭だった。グラフィカル・ユーザー・インターフェースとx86アーキテクチャの時代で、基本的にサーバーを構築できるようになりました。
その流れは、私にはすでにはっきりと見えていた。1991年のPDC（プロフェッショナル・デベロッパーズ・カンファレンス）に参加したことを覚えています。1991年のモスコーニ・センターで、マイクロソフトはWin32インターフェースを初めて公開し、サーバーもx86アーキテクチャに移行していくことは明らかでした。規模の優位性が構築され始めたら、この長期的なトレンドに賭けるしかない。クライアント側で起こったことがサーバー側でも起こり、クライアント・サーバー・アプリケーションを実際に構築できるようになる。その結果、アプリケーション・モデルが明確になります。
その後、ウェブは私たちにとって大きな課題となり、それに対処しなければならなくなりました。実際、ネットスケープ・ブラウザやモザイク・ブラウザが登場したのは、私がマイクロソフトに入社して間もなくのことで、おそらく93年の11月か12月だったと思います。
これは大きな変化だ。ちょうどクライアント・サーバーの波が始まったときにウェブの波が来たのは興味深い。しかし、私たちがクライアント・サーバーの波にも勝つことは明らかでした。ブラウザーはまったく新しいアプリケーション・モデルですから。
WordでHTMLをサポートしたり、自分たちで新しいブラウザを構築して競争したり、サーバースタックにウェブサーバーを構築して積極的に市場を拡大したりと、私たちは心からそれを受け入れた。もちろん、ウェブの中核は分散型であり、ウェブコンテンツを整理する検索が最大の勝者になるとは誰が想像しただろうか。そして、グーグルはそれを見事に実行した。
これは私にとっての教訓だ。適切な技術トレンドを利用するだけでなく、どこで価値が生まれるかを見極めなければならない。ビジネスモデルの転換は、技術トレンドの変化よりも難しいかもしれない。
0:05:04 - AIは勝者総取りではない。
ドワルケシュ・パテル
では、AI分野の価値はどこで生まれるのだろうか？
サティア・ナデラ
とてもいい質問だね。私が自信を持って予測できる分野は2つあると思います。というのも、サム（おそらくOpenAIのCEOであるサム・アルトマン）や他の人たちがAIについて言っていたことを振り返ってみても、知能が計算能力の対数関数であるとすれば、スケールの大きな計算ができる人が大きな勝者となります。
もうひとつ興味深いのは、ChatGPTのようなAIワークロードの基盤を見ても、人々が興奮しているのはGPUの進歩だけではないということです。実際、私は自分のコンピュート・クラスターをAIアクセラレーター、ストレージ、コンピュート間の比率で考えています。そして、スケールの面では、スケールを拡大し続けなければなりません。
ドワルケシュ・パテル
そうだ。
サティア・ナデラ
AIワークロードの出現は祝福に値する。学習段階だけでなく、推論段階でも、より多くのコンピューティング・パワーを要求するからだ。AIエージェントのことを考えると、AIエージェントはもはや人間のユーザーからの呼び出しに限定されるものではなく、むしろ人間のユーザーから呼び出されたプログラムからさらに多くのプログラムへと、コンピューティング使用量が指数関数的に増加することになる。これは、コンピューティング・インフラストラクチャに対する膨大な需要とスケールを生み出すでしょう。ですから、私たちのハイパースケール・ビジネス、アジュール・ビジネス、そして他のハイパースケール・クラウド・プロバイダーは、大きな成長の機会を持つことになると思います。
メガビジネスの後は、少し不透明になってくる。勝者総取りのモデルがあると言われるかもしれないが、個人的にはそうは思わない。どの市場が勝者総取りの市場で、どの市場がそうでないかを明確に理解することで、ある程度すべてが決まります。私が初めてAzureに参入した初期の頃、アマゾンが大きくリードしており、投資家を含む人々は私にこう言ったことを覚えている。"ゲームは終わった。
しかし、クライアント・サーバー分野でオラクルやIBMと競合した経験から、バイヤーは勝者総取りの状況を決して容認しないことを知っている。構造的に、ハイパースケールクラウドサービスは勝者総取りの市場にはならない。
コンシューマー市場では、勝者総取りの状況になることもあるが、エンタープライズ市場では、企業、法人、IT部門を問わず、どんな買い手も複数のベンダーを求めている。したがって、あなたは多くのサプライヤーのうちの1社でなければなりません。
モデリング分野でも同じようなことが起こると思う。オープンソースとプライベートモデルの両方が存在するだろう。ウィンドウズと同様に、私が学んだ重要な教訓のひとつは、クローズドソースのオペレーティングシステムがあれば、それを補完するオープンソースの代替品が必ずあるということだ。
そのため、ある程度は市場の状況に一種の牽制と均衡が生まれるだろう。モデリング分野では、クローズドソースのモデルもあるでしょうが、オープンソースの代替品も確実に存在するでしょうし、オープンソースの代替品は、クローズドソースの勝者総取りの状況が起こらないようにするものです。
これがモデリング分野についての私の見解だ。また、もしAIが人々が言うほど本当に強力なものであるならば、各国は民間企業が世界規模で暴走するのを黙って見過ごすことはないだろう。だから、AIが勝者総取りの市場になるとは思わない。
次のレベルに持っていくと、状況はこれまでと同じで、コンシューマー・スペースでは、特定のカテゴリーで勝者総取りのネットワーク効果があるかもしれないと思います。何といっても、ChatGPTがその好例です。
このアプリは消費者向けの大規模なアプリで、本当の脱出速度を持っている。App Storeでは常にトップ5に入っています。
彼らは初期の優位性を利用し、それをアプリケーションの優位性に変えることができる。コンシューマー市場では、そうなるかもしれない。しかし、エンタープライズ市場では、カテゴリーごとに異なる勝者が生まれると思う。少なくとも、それが私の分析だ。
ドワルケシュ・パテル
質問したいことはたくさんある。量子コンピューティングについてはまた後で話すとして、モデルがコモディティ化するかもしれないという考えについて、おそらく誰かが何十年も前にクラウドコンピューティングについて同じような議論をしたのではないでしょうか。
しかし結局のところ、あなたや他の多くの人たちは、クラウドで驚くほどの利益率を上げる方法を見つけた。規模の経済を実現し、他の価値を付加する方法を見つけたのです。根本的には、専門用語はさておき、もしあなたがAGIを持っていて、それがより優れたAIの創造に役立っているのであれば（現在、私たちは合成データや強化学習（RL）を見ています。それはあなたの強みを強化する素晴らしい方法だと思います。特に、AIの分野で時代の先端を行くことの重要性について、どうお考えですか？
サティア・ナデラ
規模が大きくなれば、コモディティなものなど何もない。クラウド・コンピューティングの話をすると、誰もが「クラウド・コンピューティングはコモディティだ」と言う。クラウド・コンピューティングはコモディティだ」と言うでしょう。しかし、規模を拡大すると......それがハイパースケール・クラウド・プロバイダーを経営するコツなのです。サーバーを積み重ねるだけじゃないか」と言うかもしれない。
ドワルケシュ・パテル
その通りだ。
サティア・ナデラ
実際、ハイパースケール・クラウド・コンピューティングの黎明期には、ほとんどの人が「ホスティング・プロバイダーはたくさんあるが、ビジネスとしてはうまくいっていない」と考えていた。ハイパースケール・クラウド・コンピューティングに未来はあるのだろうか？ビジネスとして成り立つのだろうか？しかし、ハイパースケール・クラウド・コンピューティングは、60以上のリージョンで世界クラスのコンピュート・インフラを運用するAzureのような運用ノウハウがあるからこそ、実際にビジネスとして成立することがわかった。それを再現するのは難しい。
そこで私が何よりも強調したいのは、市場環境が「一人勝ち」なのか「勝者総取り」なのかということだ。それを見極めなければならないからだ。私は、市場規模（TAM）が大きく、勝者総取りの状況に陥るリスクを負う必要のない分野に参入したい。理想的なのは、複数の勝者の余地がある大きな市場にいて、自分がそのうちの一人であることだ。
これを私はハイパースケール・レイヤーと呼んでいる。モデル・レベルでは、モデルは最終的にある種のハイパースケール・コンピューティング・インフラストラクチャ上で実行される必要がある。だから、そのつながりは常にあるような気がします。モデル自体だけでなく、モデルにはステートが必要で、それはつまりストレージが必要で、エージェントとそのエージェント環境を実行するためには通常の計算が必要なのです。
だからこそ、「1人の人間が1つのモデルですべてをこなす」というシナリオは、おそらく実現しないだろうと考えている。
ドワルケシュ・パテル
ところで、ハイパースケール・クラウド・プロバイダーという点では、特に推論時間のスケーリングという点で、将来のモデルのトレーニングに関わる場合、トレーニングだけでなく、推論にもデータセンターとGPUのコストを償却できるという利点があります。その
マイクロソフトとAzureがどのようなタイプのハイパースケールクラウドプロバイダーに属するとお考えですか？事前トレーニングの側ですか？O3（OpenAI o3）タイプの推論サービスを提供しているのでしょうか？それとも、市場で入手可能なあらゆるモデルをホスティングしてデプロイするだけで、それについては中立なのでしょうか？
サティア・ナデラ
いい質問だ。私たちがコンピュート・クラスタを構築しているのは、ムーアの法則に対応するためでもあります。コンピュート・クラスターを毎年更新し、その耐用年数にわたって減価償却し、さまざまなジョブを高い稼働率で実行できるようにクラスターを配置することに長けているのです。大規模なトレーニング・ジョブでは、ピーク時の浮動小数点演算能力（flops）を集中的に必要とし、連携する必要があることがあります。これは良いことです。私たちは、このようなニーズを満たすのに十分なデータセンターのフットプリントを持つべきです。
しかし、結局のところ、これらのスケールは非常に大きくなっており、トレーニング前のスケールであっても、成長し続ける必要があるのであれば、ある時点でトレーニング前のスケールはデータセンターの境界を越えなければならない。これらはすべて、多かれ少なかれ現実のものとなっている。
では、トレーニング前のデータセンターの境界を越え始めたら、他のものと何が違うのでしょうか？私の考えでは、分散コンピューティングは分散コンピューティングであることに変わりはないので、大規模なトレーニングジョブや推論時間の計算、RL（強化学習）がもたらすかもしれない要求を処理できるように計算クラスタを構築する。私にとっては、トレーニングの浮動小数点演算を増やすようなもので、さまざまなタスクのために高度に専門化された無駄のないモデルを作りたいのです。
ですから、そのようなコンピュート・クラスターが必要ですし、サービス需要も必要です。結局のところ、"光の速度は光の速度 "であり、テキサスにデータセンターを建設して、"そこから世界にサービスを提供しよう "と期待することはできない。
世界中にサービスを提供するためには、世界中に推論コンピューティング・クラスターを展開しなければならない。これが、真のハイパースケール・コンピューティング・クラスターを構築するために必要なことだと私は理解している。
AIアクセラレーターだけがステートレスなわけではない。トレーニング・データ自体も保存する必要があるし、複数のトレーニング・ジョブを多重化できるようにしたい。これが私のハイパースケール・コンピューティング・クラスターに対する理解だ。
0:15:18 - 世界の経済成長10%
ドワルケシュ・パテル
マイクロソフトは最近、AIによる年間売上高130億ドルを報告した。しかし、現在の年間成長率では、この数字は4年ほどで10倍になるだろう。この傾向が続けば、AIの収益は1300億ドルに達するだろう。だとすれば、このような産業規模のアプリケーションに、これほど大規模にインテリジェンスを活用するにはどうすればいいのだろうか？
オフィスを通じてですか？それともホスティングのために他者にデプロイするのか？AIの収益が1,300億ドルに達するにはAGIが必要ですか？それはどのようなものでしょうか？
サティア・ナデラ
ドワルケシュ、あなたは非常に良い質問を投げかけた。ある意味で、このようなインテリジェンスの爆発的な成長、豊富な供給、さらにはコモディティ化を実現するのであれば、まずGDP成長率に注目しなければならない。
マイクロソフトの収益見通しについて話す前に、一つの制約について明確にしておく必要がある。これが、私たちがAGI誇大広告に走りすぎる理由である。先進国の経済成長率は2%で、インフレを差し引くとほぼゼロです。
私は経済学者ではありませんが、2025年を見据えたとき、私たちは真の成長という課題に直面していると思います。つまり、産業革命に匹敵するような成長というのは、産業革命的な成長を達成することです。
私にとって、これは10%の成長率を意味し、先進国では7%、インフレ後でも5%である。これが本当の尺度だ。供給サイドだけを見ていてはだめだ。
実際、私は多くの人々がこのテーマについて記事を書いているという事実に勇気づけられた。この記事では、最大の勝者はハイテク企業ではなく、この潤沢な商品供給に資本投下する広範な産業であると指摘している。突然、生産性が向上し、経済成長が加速する。そうなれば、我々ハイテク業界も恩恵を受けるだろう。
しかし、今が正念場だ。私たちはAGIのマイルストーン達成を誇っているが、私にとっては無意味なベンチマークである。真のベンチマークは、世界の経済成長10%である。
ドワルケシュ・パテル
さて、世界経済が10%成長するとすると、世界経済の規模は次のようになる。 100兆ドル そのあたりだ。世界経済が10%成長するとすれば、年間10兆ドルの価値創造が追加されることになる。そうだとすると、ハイパースケール・クラウド・プロバイダーとしては、800億ドルの売上はまだ少なすぎるように思える。8000億ドルであるべきではないか？
今後数年間で、このペースで世界の経済成長を促進できると本当に考えているのであれば、重要なボトルネックは、すべての仕事をこなすAIを配備するのに必要なコンピューティングパワーがあるかどうかということになるだろうか？
サティア・ナデラ
その通りだ。しかし、ところで、古典的なサプライサイドの考え方は、"おい、まず俺に作らせろ、そうすりゃ自然とそうなる "というものだ。私たちはそれを実践し、十分なリスクを取ってきた。
しかし、最終的には需要と供給が一致しなければならない。私が供給側と需要側の両方に注目するのはそのためだ。供給をどのように顧客の真の価値に結びつけるかを理解せずに供給サイドに焦点を当てると、現実から完全にかけ離れてしまうかもしれない。
これが、私が推計所得を重視する理由のひとつである。興味深いことに、実際の収入について話す人はあまりいないようですが、物事をどう考えるかについてのチェック・アンド・バランスとして、私にとっては重要なことなのです。
どの時点においても需要と供給が完全に対称的であることを期待することはできないが、存在証明、つまり、昨日のインプット（資本）を今日の需要に変換し、おそらく指数関数的であろうとも再び投資することができ、完全にバランスが崩れることはないと確信できる証明が必要なのだ。
ドワルケシュ・パテル
この2つの意見に矛盾があるのかどうか、私にはわからない。なぜなら、あなたたちが非常によくやったことの1つは、早めの賭けを敢行することだからだ。あなた方は 2019年にOpenAIに投資コパイロットやアプリが登場する前からね。
産業革命の時代、鉄道やその他のインフラの建設が6%から10%の経済成長をもたらしたが、これらのプロジェクトの多くは初期にはすぐには収益を生み出さなかった。"
サティア・ナデラ
当時は大金を失った。
ドワルケシュ・パテル
その通りだ。もしあなたが、世界の経済成長率を10倍、あるいは5倍にする可能性がここにあると本当に考えているにもかかわらず、"GPT-4の収益は？"ということに焦点を当てすぎているのだとしたら、それは少し矛盾しているように思えます。それは少し矛盾している。
もし本当に次の段階でこれほどの巨大な成長が可能だと信じているのであれば、もっと過激な戦略、例えば "クレイジーになって数千億ドル相当のコンピューティング・インフラの構築に投資しよう "といった戦略を採用すべきではないでしょうか？ 結局のところ、ここには大きなチャンスがあるのではないだろうか？
サティア・ナデラ
ここが興味深い点だろう？少なくとも私にとっては、コンピュート・クラスターに対するバランスの取れた戦略が重要なのです。重要なのは、単に計算能力を構築することではなく、次の大きなモデルをトレーニングし、次の大きなモデルにサービスを提供するのに役立つ計算能力を構築することです。その両方を実現しない限り、投資を本当に活用することはできない。
だから重要なのは、モデルを作る競争ではなく、経済成長を促進するために世界中で使用できる商品を作る競争なんだ......一つの側面だけに焦点を当てるのではなく、完全な思考の枠組みを持たなければならない。
ところで、現象のひとつは、過剰な建設が行われるということだ。インターネット・バブルの時代におっしゃったように、「もっとエネルギーが必要だ、もっとコンピューティング・パワーが必要だ」というシグナルが発信された。そして、みんながそれに群がる。
実際、導入しているのは企業だけでなく、政府も資本を投入している。2027年、2028年に多くのコンピューティング能力をリースできることを嬉しく思っています。 すべてのコンピューティング・キャパシティの増強の唯一の結果は、価格が下がるということです。
0:21:39 - スマート価格の引き下げ
ドワルケシュ・パテル
価格下落といえば、最近リリースされたDeepSeekモデルは、次のようなものだった。 ツイート ジェヴォンズのパラドックスについて。もう少し詳しく説明してもらえますか？ジェヴォンズのパラドックスとは、あるものに対する需要の弾力性が非常に高い場合、効率化が価格引き下げにつながったとしても、総消費量は増加するという事実を指す。 頭の良さに対する需要は、値下げに対してそれほど敏感なのでしょうか？
というのも、少なくとも消費者である私の視点から考えると、スマートはすでに非常に安い。100万トークンあたりわずか2セントだ。本当に0.02セントまで下がる必要があるのでしょうか？今、私のボトルネックはスマート化です。100倍の規模でのトレーニングのために100倍の価格を請求する必要があるなら、私は喜んでそれを受ける。
しかし、おそらく企業市場やその他の場所では、異なるイメージを見ていることだろう。 スマートの主なユースケースは何か？本当に100万トークンあたり0.002セントまで下げる必要があるのか？
サティア・ナデラ
本当に重要なのは、トークンの有効性だと思う。一つは、インテリジェンスがより良く、より安くなる必要があるということです。DeepSeekのようなブレークスルーがあれば、トークンの性能の効率的フロンティアが変化し、カーブが曲がってフロンティアがシフトし、需要が増える。クラウド・コンピューティングも同様だ。
クライアント・サーバー時代のサーバーはすべて売り切れた。 しかし、サーバーをクラウドに置き始めると、突然、人々はより安く購入でき、伸縮性があり、ライセンスを購入する代わりにオンデマンドで支払うことができるため、より多くのサーバーを消費し始めた。
SQL Serverを販売するためにインドなどに行ったことを覚えています。クラウド・コンピューティングは、私たちがサーバー時代にできたことよりも、インドでははるかに大きなものになっています。AI分野でも同じことが起こると思います。
南部や発展途上国で、本当に安価なヘルスケア・トークンを非常に低価格で提供したいとしたら、それは前例のないほどの変革をもたらすだろう。
ドワルケシュ・パテル
サンフランシスコにいる私のような人間にとって、"彼らはバカだ、現実の世界で物事を展開することがどういうことなのかわかっていない "と言われるのはもっともなことだと思う。
フォーチュン500社に名を連ねる企業と仕事をし、何億人、何十億人とは言わないまでも、何億人もの人々への技術導入を支援してきた者として、これらの能力はどれくらいのスピードで導入されると思いますか？
エージェントがいたとしても、リモートで作業できるものがあったとしても、コンプライアンス要件や固有のボトルネックを考えると、これは大きなボトルネックになるのだろうか？それともすぐに克服できるのだろうか？
サティア・ナデラ
なぜなら、真の問題はチェンジ・マネジメントやプロセス変更だからだ。面白い例えがある。私たちのような多国籍企業が、パソコンや電子メール、スプレッドシートを使わずにどのように予測を立てているか想像してみてほしい。ファックスが飛び交い、誰かがそのファックスを受け取り、社内メモを書いて回覧し、人々がメモに数字を記入し、その結果、次の四半期にギリギリ間に合うかもしれない予測レポートが出来上がる。
その後、誰かが言ったんだ。"エクセルのスプレッドシートを使って、それをメールで送れば、みんなが編集して、予測レポートをもらえるよ "ってね。 仕事の成果物やワークフローが変わったことで、予測業務プロセス全体が変わったのです。
AIが知識労働に導入される際には、このようなことが起こる必要がある。実際、これらすべてのエージェントについて考えるとき、要するに、新しい種類の仕事とワークフローが出現するということだ。
例えば、ポッドキャストの準備をするときでも、私はコパイロットを使ってこう言うんだ。概要を教えてくれ、その前に読むべき資料も教えてくれ」。 ネイチャー誌の論文を2つ知っていて、情報を抽出してくれた。おい、ポッドキャスト形式で紹介してくれ」とも言った。 私たち2人の会話の形式までよく真似してくれた。
これは私の新しいワークフローになった。実際、その後チームと共有した。私はそれを自分の作業成果物としてPages（マイクロソフトの文書編集ソフト）にコピーし、共有した。つまり、私の新しいワークフローは、AIと一緒に考え、同僚と一緒に仕事をすることなのだ。
これは、ナレッジワークに携わるすべての人々にとって根本的なチェンジ・マネジメントの問題である。 これには時間がかかるだろう。営業、財務、サプライチェーンなど、あらゆる分野に浸透していくだろう。
伝統的な組織にとっては、製造業がリーン生産方式を採用するのと同じような変化になると思います。私はリーン生産方式に例えるのが好きなのですが、よく見ると、リーン生産方式は、企業がエンド・ツー・エンドの製造プロセスを最適化し、効率を向上させるための方法論になっていることがわかるからです。リーン生産方式は継続的な改善を重視しており、無駄を省き、付加価値を高めることを意味する。
それがナレッジワークの分野で起こることだ。ナレッジワークスの領域、特にナレッジワークスにおけるリーン・マニュファクチャリングのようなものです。そして、経営陣やナレッジワークに携わる個人は、この変革に取り組む必要があり、それには時間がかかります。
ドワルケシュ・パテル
リーン・マニュファクチャリングのアナロジーについて簡単に質問してもいいですか？リーン・マニュファクチャリングが成し遂げたことのひとつは、工場の現場を物理的なレベルで変えたことです。プロセスやワークフローに集中するまでは気づかなかったボトルネックが明らかになったのです。
あなたは今、ご自身のワークフローについて簡単に触れました。時間の経過とともにどんどん賢くなっていくAIエージェントがいるとき、大企業を経営するのはどんな感じなのか興味があります。
サティア・ナデラ
興味深い質問だね。例えば、私はちょうど今日、私たちの働き方について考えていました。朝出社すると、返信しなければならないメールで受信箱がいっぱいになっている。コパイロットのエージェントを使えば、下書きのメールを自動的に入力してくれるので、それを確認して送信するだけでいい。
しかし、私はすでにコパイロットで少なくとも10人のエージェントを使用しており、さまざまなタスクに対してさまざまな問い合わせをしている。何百万人というエージェントがいる中で、例外や通知、指示の要求などを送ってくる新しい受信トレイができる予感がする。
ですから、少なくとも私の考えでは、エージェント・マネージャーという新しい足場を作る必要があります。単なるチャットインターフェイスではありません。すべてのエージェントとその会話を管理するために、チャットインターフェイスよりもスマートなものが必要でした。
だからこそ、AIのUI（ユーザーインターフェース）としてのコパイロットは重要だと思う。私たち全員が持つことになるでしょう。基本的に、ナレッジワークがあり、ナレッジワーカーがいることはご理解いただけると思います。ナレッジ・ワークは多くのエージェントによって行われるかもしれませんが、それらすべてのナレッジ・ワーカーを扱うナレッジ・ワーカーが必要なことに変わりはありません。そして、それが私たちが構築しなければならないインターフェイスなのです。
0:30:19 - 量子コンピューティングにおけるブレークスルー
ドワルケシュ・パテル
あなたは、「私は20万人の......マイクロソフトとその全従業員からなるインテリジェントなクラスターに囲まれている」と言える世界でも数少ない人物の一人である。それを最大限に活用するためには、それを管理し、対話しなければならない。願わくば、世界中のより多くの人々が将来このような経験をすることを。
あなたの受信トレイがそうなったということは、朝にはみんなの受信トレイがあなたのようになるということですか？
さて、その前にAIについてもっとお聞きしたいのですが、マイクロソフトリサーチが量子コンピューティングの分野で成し遂げた大きなブレークスルーについてぜひお聞きしたいのです。これまでの状況を説明していただけますか？
サティア・ナデラ
これでまた30年、長い旅が始まった。信じられないことです。量子コンピューティングに興奮したマイクロソフトのCEOは私で3人目です。
私たちのビジョンは常に、実用的な規模で使用できる量子コンピューターを構築するには、物理学におけるブレークスルーが必要だということです。私たちは、より低ノイズで信頼性の高い量子ビット（量子ビット）を得るためには、本質的に信頼性の高い物理的性質に賭けるしかないと考え、1930年代に提案されたマヨラナ零モードを選択しました。問題は、これらを本当に物理的に作ることができるかということだ。本当に作ることができるのか？
つまり、真のブレークスルーは、マジョラナ零モードの存在証明と物理学におけるブレークスルーがついに得られたということであり、それは物質の新しい形態に存在する。量子コンピューターにおけるトランジスタの瞬間と比較したいのはそのためです。トポロジカル相という新しい形ができたことで、量子情報を確実に隠し、測定し、作ることができるようになりました。つまり、量子情報を確実に隠蔽し、測定し、そして作ることができるようになったということです。これで、核となる基本的な製造技術のブレークスルーがあれば、マジョラナチップを作り始めることができると感じています。
私たちはこれをマジョラナOneと呼んでいて、100万量子ビット（物理量子ビット）を保持できる最初のチップになると思う。その上に、エラー訂正を可能にする数千の論理量子ビットを載せる。そうなると、いよいよ勝負が始まる。突然、本当に実用的なスケールの量子コンピュータを構築できるようになる。このようなブレークスルーがなければ、いくつかのマイルストーンは達成できても、実用的なスケールのコンピュータを作ることはできないでしょう。それが私たちの楽しみなところです。
ドワルケシュ・パテル
すごいね。ところで、確かこれだよね？
サティア・ナデラ
その通りだ。
ドワルケシュ・パテル
そうだ。
サティア・ナデラ
マヨラナって呼んでたっけ？そうだ、マジョラナ1号だ。 彼の名前で 名前
このような小さなチップに100万量子ビットを搭載した量子コンピュータを構築できるなんて信じられない。それができない限り、実用的なスケールの量子コンピュータを作ることは夢物語です。
ドワルケシュ・パテル
最終的には、このサイズのチップに100万個の量子ビットが集積されると？それは驚きだ。
グーグルやIBMなど、100物理量子ビットの量子コンピュータを発表した企業もある。ブレークスルーを発表したということは、その技術が規模の面で優位性があるということでもある。
サティア・ナデラ
そうだね。もうひとつは、ハードウェア／ソフトウェアのアプローチを取っていることです。私たちはソフトウェア・スタックを構築しており、現在、中性原子量子コンピューターの専門家やイオントラップ量子コンピューターの専門家、フォトニクスのような分野で素晴らしいアプローチをしている人たちと協力しています。実際、私たちが最近発表したのは24論理量子ビットでした。エラー訂正の分野でも目覚ましいブレークスルーがあり、中性原子やイオン井量子コンピュータでも20以上の論理量子ビットを持つシステムを構築できるようになりました。
しかし私たちは同時に、"第一原理に立ち返って、トポロジカル量子ビットに賭けて独自の量子コンピューターを作ろう "とも言った。 それこそが、このブレークスルーなのです。
ドワルケシュ・パテル
それは素晴らしい。数百万個のトポロジカル量子ビット、数千個の論理量子ビット、その規模にスケールアップするための予測スケジュールは？最初のトランジスタができたとしたら、ムーアの法則はどうなるのでしょうか？
サティア・ナデラ
私たちはこの分野を30年間耕し続けてきた。今、物理学と製造技術でブレークスルーを起こしていることをうれしく思う。
なぜなら、原子レベルをシミュレートする新しい量子ゲートを作るのはずっと簡単だからだ。
しかし、いずれにせよ、次にすべきことは、製造技術を手に入れた今、最初のフォールトトレラント量子コンピューターを作ることだ。それが論理的な次のステップだろう。
2027年、2028年、2029年には、それを実際に作ることができるだろう。 この量子ゲートを集積回路に組み込んで、その集積回路を実際のコンピューターに組み込めるか？それが次の論理的ステップだ
ドワルケシュ・パテル
量子コンピュータの構築に成功した2027年、2028年はどのようになっていると思いますか？それはAPIを通じてアクセスできるものですか？それとも社内で材料や化学の研究に使うものですか？
サティア・ナデラ
いい質問だね。私が興奮していることの1つは、今日の世界でも......量子コンピューティング・プログラムがあり、それにいくつかのAPIを追加したことです。 年ほど前に私たちが行ったブレークスルーは、ハイパフォーマンス・コンピューティング（HPC）スタック、AIスタック、量子コンピューティングを一緒に考えることでした。
実際、考えてみればわかるが、AIはシミュレーターのシミュレーターのようなものだ。量子コンピューターは自然のシミュレーターのようなものだ。量子コンピューティングは何をするのか？ところで、量子コンピューティングは古典コンピューティングに取って代わるものではない。量子コンピューティングが得意とする分野では、古典コンピューティングがその役割を果たし続けるだろう。
量子コンピューティングは、データ集約的ではないが、状態空間の探索という点で要求の高いタスクに適しているだろう。データ量は少ないが、指数関数的なレベルの状態を探索する必要がある。化学物理学や生物学など、シミュレーションがその良い例だ。
私たちが始めたことのひとつは、AIをシミュレーション・エンジンとして使うことです。しかし、それを訓練することもできる。私が理解しているのは、AIと量子コンピューターを組み合わせれば、量子コンピューターを使って合成データを生成し、AIがそれを使って化学や物理学、その他の分野のシミュレーション方法を理解するための、より優れたモデルを訓練することができるかもしれないということです。この2つは相乗的に使われることになる。
現在でも、私たちは実際にAIと組み合わせて高性能コンピューティングを使っている。私は、ハイパフォーマンス・コンピューティングのコンポーネントの一部を量子コンピューターに置き換えたいと考えています。
ドワルケシュ・パテル
このような研究の決断をどのように下すのか教えてください。特にマイクロソフトのような規模の会社では。明らかに、あなたはこのプロジェクトの技術的な詳細について非常に詳しいですね。マイクロソフト・リサーチが行うことすべてにおいて、そのようなことが可能なのでしょうか？
今日の賭けが20年後に報われることを、どうやって知ることができるのか？組織内で有機的に成長すればいいのか、それともどうやってすべてを把握するのか。
サティア・ナデラ
私が素晴らしいと思うことのひとつは、ビル・ゲイツが1995年にマイクロソフト・リサーチ（MSR）を設立したことです。基礎研究を行うためだけに研究所を設立した好奇心旺盛な研究機関の長い歴史の中で、MSRは長年にわたってこのような制度的優位性を築いてきたと思います。ですから、資本配分や予算について考えるとき、私たちが最初にすることは、お金を入れて、"これがマイクロソフト・リサーチの予算です "と言うことです。 そして、そのような賭けのほとんどは、限られた時間枠の中では報われないことを十分承知した上で、毎年そうしているのです。もしかしたら、マイクロソフトの6代目CEOがその恩恵を受けるかもしれない。そしてハイテク業界では、それが当然だと思っている。
本当に重要なのは、量子コンピューティングや新しいモデルのようなテクノロジーが成熟したときに、そのチャンスをつかむことができるかということだと思う。伝統的なビジネスであれば、ハイテク産業の歴史を振り返ってみて、人々が投資しないことが問題なのではなく、イノベーションを拡大する方法を知っている文化が必要なのだと気づくはずです。
これはCEOや経営陣にとって現実的な問題であり、非常に難しい。それには優れた判断力と優れた文化の両方が必要だ。うまくいくこともあれば、失敗することもある。マイクロソフト・リサーチには、私たちが主導すべきプロジェクトが何千もあるはずですが、そうではありません。私はいつも自問する。それは、イノベーションを有用な製品に変えるだけでなく、実行可能なビジネスモデルを見つけ、市場に送り出す方法を知る自信や思考の枠組みを、私たちが持っていないからです。
それがCEOと経営陣の仕事だ。何かに熱中するだけでなく、完全な計画を実際に実行できるようになること。言うは易く行うは難し。
ドワルケシュ・パテル
マイクロソフトの過去3人の最高経営責任者（CEO）を例にとると、その一人一人が時価総額を一桁上げたとすれば、次の躍進が訪れる頃には、マイクロソフトの時価総額は世界経済全体に匹敵するほどになっているかもしれない。
サティア・ナデラ
あるいは、世界経済は10%で成長するから大丈夫だということも覚えておいてほしい。
0:42:51 - ミューズはいかにゲーム業界を変えたか
ドワルケシュ・パテル
君たちが成し遂げたもうひとつの大躍進に飛び込もう。驚くべきことに、あなたは同じ日に2つの大きな成果を発表しました。それについてお聞きしたいのですが。
サティア・ナデラ
私たちはそれをミューズと名付けた。世界の行動モデル、あるいは人間の行動モデルになるだろう。
とてもクールだ。Dall-EとSoraがモデルの生成で素晴らしい仕事をしたことは、みんな知っている。私たちが探求したい方向性のひとつは、ゲームデータを使うことです。首尾一貫した多様性のあるゲームを生み出すことができるのか？また、ユーザーによる修正を維持できるでしょうか？
これがミューズの目標だ。マイクロソフト・リサーチの研究者たちは、私たちのゲームスタジオのひとつと協力してこの結果を達成しました。
私がわくわくしているのは、もうすぐ一連のゲームを発表し、これらのモデルを使い始めること、あるいは、これらのモデルをトレーニングしてゲームを生成し、それをプレーし始めることだ。
実際、フィル・スペンサー（マイクロソフト・ゲームズのCEO）が初めてミューズを見せてくれたとき、彼はXboxのコントローラーを持っていた。基本的にコントローラーから入力を受け取り、その入力に基づいて出力を生成するモデルだ。そして、その出力はゲームの内容と一致していた。私にとっては、「すごい」と思った瞬間でした。ChatGPTが文章を完成させたり、Dall-Eが絵を描いたり、Soraが動画を生成するのを初めて見たときのような感覚でした。これは画期的な瞬間だ。
ドワルケシュ・パテル
今朝、主任研究員のカチャと一緒にライブデモのビデオを見る機会があった。彼女と話して初めて、これがどれだけすごいことなのかがわかりました。これまではAIを使ってエージェントをモデリングしていましたが、同じ技術を使ってエージェントの周りの世界をモデリングするだけで、首尾一貫したゲーム世界をリアルタイムで生成できるようになったのです。ポッドキャストにデモビデオを重ねますので、みなさんご自身の目で確かめてください。それまでにはビデオがアップされると思うので、そちらでも見ることができる。
それ自体が信じられないことです。あなたはCEO在任中、マイクロソフトのゲーム事業の構築やIP（知的財産）の獲得に数百億ドルを投資してきました。
振り返ってみると、これらのデータを1つの大きなモデルに統合し、一度に複数の世界にアクセスし、体験する経験を提供することができるのであれば、そしてそれがゲーム業界の方向性であるのであれば、それは非常に賢明な投資のように思えます。何か予感はありますか？
サティア・ナデラ
私たちがゲームに投資するのは、モデルを作るためとは言いません。私たちがゲームに投資するのは、率直に言って、私たちの歴史について興味深い点があるからです。マイクロソフト・フライト・シミュレーターは、ウィンドウズができるずっと前からマイクロソフトの製品でした。
マイクロソフトにとってゲームは長い歴史があり、私たちはゲームそのもののためにゲームに参入したかったわけです。私は常々、"目的のための手段 "であるビジネスに参入するのは嫌だと言ってきた。それ自体が目的でなければならない。
そして、私たちはコングロマリットではない。私たちは企業であり、これらすべての資産をまとめ、付加価値を高めることで、より優れたオーナーにならなければなりません。例えば、クラウド・ゲーミングは、市場（TAM）のキャパシティを拡大し、人々がいつでもどこでもゲームをプレイできる能力を拡大するものですから、当社にとっては当然の投資です。
AIとゲームについても同様で、私たちはAIがゲーム業界を変える可能性があると確信しています。それは素晴らしいことです。世界最大のゲームパブリッシャーとして、私たちの助けになるでしょう。しかし同時に、私たちは質の高いゲームを作らなければなりません。つまり、まずはそこに集中しなければ、ゲームパブリッシャーにはなれないのです。
しかし、これらのデータ資産がゲーム分野だけでなく、普遍的な行動モデルや世界モデルになるという事実は、非常に興味深い。つまり、マイクロソフトにとってのゲームデータは、グーグルにとってのYouTubeのようなものになるかもしれない。だから、とても楽しみなんだ。
ドワルケシュ・パテル
さまざまな種類のゲームで統一された体験ができるという意味で、そういう意味です。これは、マイクロソフトがAI以外で過去に行ってきた他の仕事（例：複合現実）とどのような関係があるのでしょうか？小規模なゲームスタジオにAAAアクションゲームを作る機会を与えるのでは？5年先、10年先を見据えて、どのようなアプリケーションシナリオを想像できますか？
サティア・ナデラ
5、6、7年前、私はこの3つが礎になると考えていた。当時、私はAI、量子コンピューティング、複合現実感の3つが大きな賭けだと言いました。ある意味、私たちが解決しなければならない大きな問題とは何か？
存在感。これは複合現実の夢である。本物の臨場感を作り出せるか？ちょうど今、あなたと私がポッドキャストでやっているように。
率直に言って、解決するのが難しい課題のひとつであることに変わりはないと思う。もっと簡単に解決できると思っていた。しかし、おそらく社会的な側面、つまり装置を身につけることなどから、より困難なことなのだろう。
私たちは、素晴らしいユースケースであるIVAS（統合視覚補強システム）プログラムを推進するAndurilとPalmer Luckeyとの今後のプロジェクトに興奮しています。私たちはこのプロジェクトに取り組んでいきます
しかし、2Dインターフェースはやはり重要だ。Teamsのようなツールが流行したおかげで、2Dのインターフェイスで臨場感を演出できるようになりました。これは今後も進化し続けると思います。これは長期的なトレンドです。
量子コンピューターについてはすでに説明したし、AIも重要な分野だ。つまり、私はこれら3つの分野に注目し、それらをどのように結びつけるかを考えているのです。最終的には、テクノロジーのためのテクノロジーではなく、私たちが人間として生活していく上で熱望する基本的なニーズや、さらに重要なこととして、私たちの経済がより生産的になるために必要なニーズに対応することなのです。もしそれがうまくいけば、私たちは本当に進歩したと言えるでしょう。
ドワルケシュ・パテル
次の本を書くときには、なぜこの3つの分野がほぼ同時に集まったのかを説明しなければならないでしょう？例えば、量子コンピューティングとAIはそれぞれ2028年と2025年にブレークスルーを起こすべきだと考えるかもしれないが、本来その必要はなさそうだ。
サティア・ナデラ
その通りだ。ある意味、私の理解では、システム的なブレークスルーはあるのだろうか？私にとって、量子コンピューターはシステム的なブレークスルーです。
ビジネス・ロジックのブレークスルーはあるか？私にとってAIとは、ビジネス・ロジックのブレークスルー、つまり、ロジック層が根本的に異なる方法で推論できるか？命令コードを学習システムに置き換えることができるのか？それこそがAIなのだ。
UI面で重要なのは臨場感だ。
0:49:51 - AIに対する法的障壁
ドワルケシュ・パテル
AIの話に戻ろう。あなたの 2017年 出版物......2019年、あなたは非常に早い段階で、2017年、あるいはそれ以前にOpenAIに投資し、著書の中で "私たちは新しい種を誕生させつつある、その知性には上限がないかもしれない "と書いている。
もちろん、2017年にこの話をするのは早すぎる。私たちはプロキシ、Office Copilot、設備投資などについて長々と話してきた。しかし、あなたが言っていることをもっとマクロに捉え、ハイパースケールクラウドプロバイダーとしての役割、モデリング研究者としての役割、そして新しい種を構築するためのトレーニング、推論、研究サポートを提供する者としての役割を考えた場合、そのすべてがどのようにまとまると思いますか？
あなたがCEOに在任している間に、超人的な知性に近づいていくと思いますか？
サティア・ナデラ
ムスタファ（おそらくInflection AIのCEOであるムスタファ・スレイマンのこと）でさえ、「新種」という言葉を使っていると思う。実際、彼は最近この言葉を頻繁に使っている。
私の理解では、信頼は絶対に必要だ。それが "種 "と同じくらい重要だと主張する前に、まず確認しなければならないのは、個人レベルでも社会レベルでも、真の信頼をそこに構築することだ。それが本当のジレンマなのだ。
私は、AIの力を制限する最大の要因は、AIに対応するために私たちの法的......インフラがどのように進化するかだと思う。現在の世界秩序は、人間が財産を所有し、権利を持ち、責任を負うという考え方の上に成り立っている。まず考えなければならないのは、このことが人間が使っているツールにとって何を意味するのかということだ。もし人間がより多くの権力をツールに委譲するのであれば、この構造はどのように進化していくのだろうか？このような疑問が実際に解決されるまでは、技術的な能力について話すだけでは意味がないと思う。
ドワルケシュ・パテル
您的意思是，在我们弄清楚如何…… 之前，我们将无法部署这些智能？
サティア・ナデラ
その通りだ。結局のところ、法的な問題を回避する方法はないのだから。今日、人類の名において誰かが保証しない限り、これらのインテリジェンスを配備することはできない。
あなたが言うように、だからこそ、最も強力なAIでさえ、基本的には人間から委譲された権限の範囲内で働いているのだと思います。アライメントやその他さまざまな問題がある、と言うかもしれません。しかし、制御不能なインテリジェンスを配備することはできないと思います。例えば、AIの離陸問題は現実の問題かもしれないが、現実の問題になる前に裁判になるだろう。誰かが "AIはそういうものだ "と言うことを社会が許すわけがない。
ドワルケシュ・パテル
そうですね。まあ、世界にはたくさんの社会がありますから、もっと寛大な法制度を持っているところはないかと思ったんです。離陸を止められないなら、心配になるかもしれない。離陸はアメリカでなくてもいいんですよね？
サティア・ナデラ
気にしない社会など存在しないでしょう？サイバー犯罪者やならず者国家は常に存在している。
しかし、人間社会全体がそれを気にしていないと考えるのも非現実的だ。私たちは皆、そう思っている。私たちは今日、ならず者国家やならず者行為者に対処する方法を知っている。世界は "大目に見てやろう "と傍観するつもりはない。だからこそ私は、ならず者やならず者国家に結果をもたらす世界秩序があることをうれしく思う。
ドワルケシュ・パテル
その通りです。しかし、世界経済が10%成長するシナリオを想定した場合、AGIが達成されるかどうかにかかっていると思います。なぜなら、何兆ドル分というのは、人間の賃金の合計に近いように聞こえますが、経済の約60%に相当するからです。
もしそれが可能であれば、そしてそれに関わる法的問題を解明すれば、あなたの任期中であっても解明できる可能性が高いと思われる。超人的な知性について考えていますか？それは例えば、あなたのキャリアで最も重要な業績ですか？
サティア・ナデラ
あなたはもう一つの点を指摘している。デイビッド・オートルをはじめ、60%労働について多くの議論がなされていることは知っています。安定した社会構造を持ち、民主主義を機能させるためには、資本に対する見返りだけで、労働に対する見返りがないようではいけないと思います。しかし、60%の労働は再評価されなければなりません。
私自身の理解では、それを素朴さと呼ぶこともできるかもしれないが、私たちはさまざまなタイプの人間労働に価値を見出すようになるだろう。今日、高い価値があると考えられている人間の労働は、商品になるかもしれない。私たちが価値を見出す新しいものが出てくるかもしれない。
しかし、結局のところ、労働に見合った見返りが得られず、労働に意味や尊厳が見いだせないのであれば、このようなテクノロジーを導入する上でのもうひとつの制約となるだろう。
0:55:46 - AGIのセキュリティを正しくする
ドワルケシュ・パテル
アライメントという点では、2年前にあなたはシドニー・ビンをリリースしました。はっきり言って、当時の技術状況を考えれば、魅力的で、愛らしく、どこか滑稽なアラインメントの例だと思います。
しかし、それはチャットボットの時代だったからだ。彼らは30秒考えて、おかしな、あるいは不適切な返答をすることができた。しかし、そのようなシステム（ニューヨーク・タイムズ紙の記者が奥さんと別れさせようとしていたと思います）について考えるなら、将来について考えるなら、自律型AGIクラスターのように、何時間も、何週間も、何カ月も動き続けることができるエージェントがいるはずです。自律型AGIクラスターのように、何時間も何週間も何カ月も稼働し続けるエージェントがいて、しかも、互いに連携しながら、同じような方法で物事を台無しにする可能性がある。本当に強力なAGIを手に入れたとき、それが安全であることを確認できるようにするためですか？
サティア・ナデラ
その通りだ。コンピュート・リソースを割り当てるとき、通常、アライメント・チャレンジのために割り当てるのはそのためだ。
さらに重要なのは、このようなものを実際にモニターするために、どのようなランタイム環境を使うつもりなのか？観測可能性はどうなっているのか？私たちは今日、サイバーセキュリティのような古典的なコンピューティングにおいて、多くの似たような問題に取り組んでいる。私たちは、ただソフトウェアを書いて放っておくということはしない。ソフトウェアを所有し、それを監視する。サイバー攻撃やインジェクションなどを監視するのです。
ですから、私たちはこれらの技術の配備面を中心に十分なソフトウェア工学を構築し、そのモデルの中で整合性を達成しなければならないと思います。これらの問題のいくつかは本当に科学的なものであり、いくつかは本当にエンジニアリングの問題である。
また、これらすべての分野において、私たち自身が責任を負わなければならないということでもある。だから私は、これらのテクノロジーを、その範囲と規模を本当にコントロールできる分野で展開することを好む。社会が許さないからといって、害を及ぼすようなものを世に放つことはできない。
ドワルケシュ・パテル
実際に何週間もの仕事をこなしてくれるエージェントがいる場合、フォーチュン500に名を連ねるような企業に任せる前に、最低限保証してほしいことは何だろうか？
サティア・ナデラ
ディープ・リサーチのようなツールを使う場合、今でも、私たちが得たい最低限の保証は、物理的な実体を持つ前に、それが閾値だと思うのですが、その閾値を超えると、状況が変わる可能性があります。それは重要なポイントかもしれません。
もう一つのキーポイントは、例えばエージェントが実行されるランタイム環境のパーミッションです。サンドボックスの枠からはみ出さないように、サンドボックス化されていることを確認したいかもしれない。
ドワルケシュ・パテル
つまり、ウェブ検索はすでにあるし、サンドボックスの域を超えている。
サティア・ナデラ
しかし、ウェブ検索で何をするのか、何を書くのか、例えば、おっしゃるように、計算をするためにコードをたくさん書いているのだとしたら、そのコードはどこに配置されるのか。そのコードは一時的なもので、アウトプットを作成するためだけに使われるのか、それとも世間に公開されるのか？
これらはアクションスペースで実際にコントロールできることだ。
ドワルケシュ・パテル
セキュリティの問題だけでなく、自社の製品群について考え、もしそのような強力なAIを持っているとしたら、ある時点でそれは単なるコパイロット以上のものになると考えてみてください。-このポッドキャストのためにどのように準備したかの例を挙げましたが、それは同僚に仕事を任せる方法に似ています。
現在の製品群を考慮すると、この機能を追加することはどのように思われますか？つまり、LLMが他のものにコモディティ化されてしまうのではないかという疑問があります。
もしLLMがこれらのデータベースやキャンバス、エクセルシートなどにアクセスするための主要な入り口だとしたら、LLMがオフィスを商品化することは可能なのだろうか？
サティア・ナデラ
これは興味深い質問だ。私の理解では、少なくとも最初の段階では、LLMは知的仕事をするために、これらすべてのツールやキャンバスをより効果的に使用するのに役立つということですか？
私が見た最高のデモの1つは、腫瘍委員会のワークフローを準備する医師でした。彼女はTumour Boardの会議に出席するのですが、Copilotを使用して最初に行うことは、会議のアジェンダを作成することです。LLMは、SharePointのどこかのサイトに保存されているすべての症例を分析するのに役立ちます。LLMは、「これらの症例は、明らかに腫瘍委員会の会議は重要な会議です。
アジェンダの作成という理性的なタスクであっても、時間配分がわかるのは素晴らしい。だから私はこの作業にLLMを使っている。それからミーティングに出席し、チーム・コールで同僚全員と話をします。今はAI Copilotが完全なテープ起こしをしてくれるので、メモを取るよりも実際のケースに集中しています。単なるテープ起こしではなく、会議の内容をデータベース化し、永久保存していつでもアクセスできるようにしています。
そして、症例について話し合い、メモを取ることに気を取られることなく、カンファレンスルームから出て行く。彼女は指導医であり、講義の準備をしたいのだ。そこで彼女はコパイロットに入り、"学生に説明できるように、腫瘍学委員会で行ったことをパワーポイントでスライドにしてください "と言う。
これが私が話しているシナリオだ。私が持っているUIと足場は、LLMを使ってコンテンツで埋め尽くされたキャンバスです。そして、ワークフローそのものが再発明され、ナレッジワークが行われている。
興味深い現象がある。80年代後半に誰かが私に、"あなたの机の上には何百万もの書類が並ぶことになりますよ "と言ったとしよう。 私は "一体どういう意味だ？"と言っただろう。 机の上が何百万もの紙文書で埋め尽くされると思っていただろう。しかし実際には、何百万ものスプレッドシートと何百万もの電子文書がある。
ドワルケシュ・パテル
僕は違う。
サティア・ナデラ
みんなそこにいる。プロキシでも同じことが起こるだろう。UIレイヤーができる。私にとって、Officeは単なるOfficeではなく、ナレッジワークのUIレイヤーなのです。ワークフローの進化とともに進化していく。それが私たちが作りたいものです。
現在あるSaaS（Software as a Service）アプリケーション、つまりCRUD（Create、Read、Update、Delete）アプリケーションは、ビジネスロジックがエージェントレイヤーに移行することで、根本的に変わっていくと思います。実際、今日の私のCopilot体験におけるもう一つのクールな機能は、私が「クライアントとのミーティングの準備をしている」と言うとき、「私が知るべきミーティングノートをすべて教えて」と言うだけでいいということだ。 CRMデータベースから情報を引き出し、マイクロソフト・グラフから情報を引き出し、複合的な成果物を作成し、さらにそれにロジックを適用する。これは、現在のSaaSアプリケーションに革命をもたらすと思います。
ドワルケシュ・パテル
SaaSという産業は、数え方によっては年間数千億ドル、あるいは数兆ドルの価値があるかもしれない。もしAIが本当にSaaS業界をひっくり返せるとしたら、今後10年間でマイクロソフトの時価総額を再び10倍にすることは可能ですか？何兆ドルという話ですから......。
サティア・ナデラ
これはまた、SaaSの分野でも非常に大きな価値を生み出すだろう。私たちが十分に注意を払っていないことのひとつに、世界中に存在する膨大なITバックログがあります。
これらのコード生成ツールは、私がエージェントを使用してSaaSアプリケーションのすべてを調査し、それらからより多くのユーティリティを引き出す能力と相まって、アプリの大爆発をもたらすでしょう。
だから、ここにはとてつもない価値がある。立ち止まることはできない。狭いビジネスプロセスを構築し、ブラウザでUIを操作し、これが私の製品です」というような古いモデルに甘んじていてはいけないのです。それはもう通用しません。もっと上を目指し、"自分が関わらなければならない仕事は何か "を考えなければならない。
SaaSアプリケーションを、マルチエージェントの世界に参加できる優れたエージェントに変身させたいと思うでしょう。それができれば、価値をさらに高めることができると思います。
1:04:59 - マイクロソフトでの34年間
ドワルケシュ・パテル
マイクロソフトでの経験について質問してもいいですか？
サティア・ナデラ
もちろんだ。
ドワルケシュ・パテル
会社人間」は過小評価されている？あなたはキャリアの大半をマイクロソフトで過ごしてきた。あなたがこれほどまでに会社に価値をもたらすことができた理由のひとつは、間違いなく、会社の文化、歴史、技術の進化を直接体験してきたからだろう。あなたは社内で昇進することで、こうした背景知識を蓄積してきた。このような背景知識を持った人が、もっと会社を経営すべきなのでしょうか？
サティア・ナデラ
いい質問だね。そのように考えたことはなかった。
マイクロソフトに入社して34年、毎年、「ああ、私はただの会社人間なんだ」などと思うより、わくわくするようになった。マイクロソフトに入社した人であっても、私は「会社人間」という身分を重く受け止めている。金銭的な報酬だけでなく、自分の目標や目的意識を実現するためのプラットフォームとしてマイクロソフトを利用できると考える限り、彼らはマイクロソフトに入社する。それが私たちとの契約だ。
だから私は、企業は人々が溶け込み、私のような "会社人間 "になれるような文化を作らなければならないと思う。少なくとも私の場合、マイクロソフトはその点でかなり良い仕事をしてきた。
ドワルケシュ・パテル
あなたは6人目のCEOについて、今始めている研究を生かす機会を持つことになると話しています。将来のサティア・ナデラを将来のリーダーにするために、あなたは何をしていますか？
サティア・ナデラ
それは興味深い。私は今年、マイクロソフトの50周年についてずっと考えてきた。これを考える上で重要なのは、長寿が目標ではなく、関連性が目標だということだと思う。
私や20万人のマイクロソフト社員が毎日やらなければならないことは、「私たちがやっていることは、今日だけでなく明日も、世界のトレンドに役立ち、関連しているだろうか」ということだ。
私たちはフランチャイズ・バリューのない業界にいる。今年の研究開発予算をとってみても、5年後のことは完全に推測の域を出ない。そのような姿勢で、"私たちは関連性があると思われることをやっている "と自分自身に言い聞かせる必要がある。
だから、それに集中しなければならない。そして、打率の問題があることを認識し、毎回成功できるわけではないことを認識しなければならない。そして、"よし、会社として成功させるぞ "と自分に言い聞かせることができるくらいの試行回数をこなさなければならない。 それがこの業界を厄介にしている。
ドワルケシュ・パテル
そういえば......先ほど、マイクロソフトの50周年まであと2カ月だとおっしゃっていましたね。時価総額上位10社または5社を見ると、基本的にマイクロソフト以外はマイクロソフトより若い。最も成功している企業がなぜ若い傾向にあるのかは、興味深い観察である。 フォーチュン500社の平均寿命はわずか10年から15年である。
マイクロソフトは長年にわたり、関連性を保つために何をしてきましたか？どのように自己改革を続けてきたのか？
サティア・ナデラ
リード・ホフマンが使った "リファウンディング "という言葉が好きだ。これは考え方なんだ。人々は創業者モードについて語りますが、私たち死を免れないCEOにとっては、むしろリファウンディング・モードのようなものです。
物事を新しい視点で見ることができるかが鍵だ。あなたの質問に対して：私たちは文化的に、自分自身を改革することが習慣になるような環境を作ることができるでしょうか？私たちは毎日職場に行き、自分自身に言い聞かせる。「私たちはこの場所で、自分たちが何をし、どのように周囲の世界と関わっていくのかという核となる前提を変えることができるシェアを持っている。そのことを自分に許しているだろうか？ 多くの場合、企業はビジネスモデルやその他の要因に過度に縛られていると感じることがあると思う。自分自身を解き放つ必要があるのです。
ドワルケシュ・パテル
マイクロソフトを辞めたら、どんな会社を設立しますか？
サティア・ナデラドロー
私が始める会社？なんてことだ。私の中の "会社人間 "は、"マイクロソフトを辞められない "と思っているんだ。
テクノロジーの夢を見るとき、私たちはいつも、テクノロジーは最大かつ最大の民主化の力だと言う。
ようやくその能力を手に入れたと感じています。1ワットあたり1ドルあたりのトークン数ということであれば、私はそれが適用できる分野や、サービスが著しく行き届いていない分野を見つけたいと思っています。
医療、教育......公共部門も選択肢のひとつだろう。もしあなたが、この国の市民として、この社会の一員として、あるいはどこかの国の市民として、この十分に供給されたインテリジェンスのすべてが、より良い医療、より良い教育、より良い公共機関に変換され、私に奉仕することができれば、私の人生はより良いものになるだろうか？それは探求する価値のある分野だろう。
1:10:46 - サティア・ナデラはAGIを信じているのか？
ドワルケシュ・パテル
さまざまな質問に対するあなたの答えを聞いていると、AGIが実在するとは思えない。コンピューター上で誰でもできるような、すべての認知労働を自動化できるようなものが現れるのでしょうか？
サティア・ナデラ
私がAGIの定義について話す人々と混同するのはこの点だ。 認知労働は静的なものではない。認知労働は現在も存在している。すべてのエージェントを管理するための受信トレイがあるとしたら、それは新しい種類の認知労働なのでしょうか？
今日の認知労働は自動化されているかもしれない。しかし、新たに生み出される認知労働はどうだろうか？両方を考慮する必要があり、これはシフトである。
だからこそ、少なくとも私の中では、ナレッジワーカーと知識労働を混同しないように区別している。今日の知識労働は自動化されているかもしれない。私の人生の目標はメールの仕分けだと誰が言った？AIエージェントに私のメールを分類させればいい。
でも、メールを整理した後に、"ねえ、これがあなたに本当にレビューしてほしい3つの原稿よ "というような、より高度な認知労働のタスクを与えてほしい。 抽象度が違う。
ドワルケシュ・パテル
しかし、AIが第二のレベルに到達することはあるのだろうか？
サティア・ナデラ
そうかもしれないが、それが第二のレベルに達したとき、第三のレベルが生まれるだろう。歴史的に認知労働の定義を変えてきた道具を扱うとき、すべての認知労働が消えてしまうのではないかと心配するのはなぜだろう？
ドワルケシュ・パテル
例えば、馬はある特定の地域ではまだ役に立つとか、自動車が走れない地形があるとか、そういう例は聞いたことがあると思う。しかし問題は、街角で馬を見かけるかどうかだ。何百万頭もの馬が雇用されるのだろうか？そうはならないだろう。
では、同じようなことが人間にも起こり得るのだろうか？
サティア・ナデラ
しかし、それは非常に狭い次元の話なのだろうか？人類は200年前から、ある狭い「認知労働」と理解されるものに価値を置いてきたに過ぎない。
化学を例にとってみよう。量子コンピューター＋AIが本当に多くの新しい材料科学研究などに役立つのであれば、新しい材料科学研究のためにAIを導入するのは素晴らしいことだ。しかし、それによって人間ができる他のすべてのことがなくなるのでしょうか？
強力な認知マシンがあり、私たちの認知的主体性が奪われていないことが分かっている世界で、なぜ私たちは生きられないのだろうか？
ドワルケシュ・パテル
あなたには関係のない質問をしますが、別のシナリオを想定していますので、安心してお答えください。マイクロソフトの取締役会を想定して、AIを取締役に加えることを検討しますか？そのAIは、有用なアドバイザーとなるのに十分な判断力、背景知識、総合的な理解力を持ちそうですか？
サティア・ナデラ
これは良い例です。私たちが追加した機能のひとつに、Teamsのファシリテーター・エージェントがあります。目標は、まだ日が浅いですが、このファシリテーター・エージェントが、会議の文脈だけでなく、私が取り組んでいるプロジェクトやチームの文脈などを長期記憶することで、良いファシリテーターになれるか、ということです。
私は、気が散りやすい取締役会にこのようなリード・エージェントがいればいいのにとさえ思う。結局のところ、取締役会のメンバーは四半期に一度しか出席せず、マイクロソフトのように複雑な会社で起こっていることを消化しようとする。人間のメンバー全員が集中し、重要な問題に集中できるよう手助けしてくれるリード・エージェントは素晴らしい。
それは、前の質問であなたが言ったように、私たちを助けてくれる無限の記憶を持っているものを持っているのと同じです。ハーバート・サイモンの理論をご存知ですか？私たちは皆、束縛された合理性を持っている。だから、もし人間の限界合理性が外部の認知増幅器によって解決されるなら、それは素晴らしいことだ。
ドワルケシュ・パテル
素材と化学の分野といえば、あなたは最近こう言ったと思う。 あなたは、今後250年の進歩を今後25年で実現させたいと考えている。これから250年後に起こるかもしれないことを想像するとき、私は宇宙旅行、宇宙リフト、不老不死、そしてあらゆる病気の治療法を思い浮かべる。今、私が次の250年に起こるかもしれないことを想像するとき、宇宙旅行、宇宙リフト、不老不死、あらゆる病気の治療法を思い浮かべます。あなたは次の25年についてどう思いますか？
サティア・ナデラ
私がこの質問をするのは、産業革命が250年続いたという考え方が好きだからだ。私たちは、炭素ベースのシステムから異なるものへと移行するプロセスを経なければならなかった。
つまり、過去250年間の化学の歴史を根本的に見直す必要があるのです。だから私は、量子コンピューターがあれば、地球上で直面するあらゆる課題に対応できる新素材を開発できると思っている。そして、恒星間旅行にも大賛成だ。
ドワルケシュ・パテル
素晴らしい。サティヤ、インタビューに時間を割いてくれて本当にありがとう。
サティア・ナデラ
ありがとうございました。このインタビューは素晴らしかった。ありがとうございました。
ドワルケシュ・パテル
オーケー、ありがとう。
日本語 
简体中文 
English 
Deutsch (Sie) 
Português do Brasil