サム・アルトマン『Three Observations』営業向け徹底解説：AGIが営業にもたらす変革
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はじめに
Three Observations / Sam Altman
OpenAIのCEOであるサム・アルトマンが自身のブログ記事で語ったAGI（人工汎用知能）に関する洞察は、ビジネスのあらゆる分野で大きな波紋を呼んでいます。
本記事では、このサム・アルトマンの原文内容を営業の視点から読み解き、営業現場に訪れるであろう変革について解説します。専門的な技術用語はできるだけ避け、現場の営業パーソンにとって実践的で役立つヒントとなるよう心掛けています。
記事の構成は、まず現在の営業プロセスにおける課題を整理し、次にAGIによって考え得る解決策をサム・アルトマンの洞察に基づいて提示します。その後、具体的な営業業務へのAI適用例とその効果を見ていき、続いてサム・アルトマンの原文を引用しながら全文を営業向けに解説します。最後に、AGIがもたらす営業の未来について総括し、営業職が今後身につけるべきスキルや企業として取るべき戦略に触れます。
では早速、現場の営業で直面する典型的な課題から見ていきましょう。
1.営業の現場でよくある課題の提示
営業パーソンの多くは、日々の業務で様々な非効率に直面しています。特にAIを導入する前の従来型の営業プロセスでは、以下のようなボトルネックや制約が存在しました。
- 非効率な事務作業の多さ: 顧客リストの管理、日報の作成、CRMへのデータ入力など、売上に直結しない事務作業に多くの時間が割かれています。実際、ある調査では営業担当者が純粋な営業活動（顧客と話す、提案するなど）に使える時間は全体の約35%程度に留まるとも言われています。残りの時間は事務処理や情報収集に費やされており、本来注力すべき商談や顧客対応に十分なリソースを割けない現状があります。
- リード（見込み客）発掘と育成の負荷: 新規リードを見つけ出し、見込み客へと育成するには多大な労力がかかります。例えば、インターネット上で有望な企業をリサーチし、一件一件にカスタマイズしたメールを送る作業は、人手では非常に時間がかかりがちです。また、多数のリードを抱えるとフォローの優先順位付けが難しく、せっかくの商機を逃してしまうケースも少なくありません。
- 顧客への提案内容のパーソナライズ不足: 提案資料やトークスクリプトを顧客ごとに最適化することは、営業成約率を高める上で重要ですが、手作業では限界があります。時間やリソースの制約から、どうしても汎用的な資料や画一的なアプローチになり、顧客に「自分のことを理解して提案してくれている」という実感を与えにくい状況があります。
- フォローアップ漏れやタイミングの遅れ: 忙しい営業現場では、初回提案後のフォローや長期にわたる関係構築がおろそかになることがあります。人間は複数の案件を並行管理するのが難しく、つい追客のタイミングを逃したり、一部の顧客対応を後回しにしてしまったりしがちです。その結果、顧客との関係構築の機会損失や、競合に先を越されるリスクが生まれます。
- ナレッジやスキルの属人化: ベテラン営業が持つトーク術やクロージングのコツなどのノウハウが属人的で、組織全体に共有・標準化されにくい問題もあります。一貫した営業力を維持するためには、新人教育や情報共有が欠かせませんが、OJT（オン・ザ・ジョブ・トレーニング）には時間がかかり、即戦力化が難しいという課題があります。
以上のように、営業の現場では「時間が足りない」「手が回らない」「属人的になりがち」といった悩みが絶えません。これらのボトルネックによって、本来得られるはずの商談機会を逃したり、生産性が伸び悩んだりするケースが多くの企業で見受けられます。
では、こうした課題に対してAGIの登場はどのような解決策をもたらすのでしょうか？次に、サム・アルトマンが指摘するAGIの特性をヒントに、営業プロセス改善の方向性を探ります
2.サム・アルトマンのAGIに関する洞察を基にした解決策
前章で挙げた課題に対し、サム・アルトマンが「Three Observations」で述べているAGIの特性は数々のヒントを与えてくれます。
彼の洞察によれば、AI（人工知能）の能力やコスト構造は劇的な変化を遂げつつあり、これを活用することで営業プロセスの抜本的な改善が期待できます。
本章ではアルトマンの指摘するポイントを踏まえ、営業現場の課題をどう解決できるか考えてみましょう。
AGIの経済的影響（コスト削減・成約率向上）
アルトマンはAIの経済に関する観察の一つとして「あるレベルのAIを使うコストは12ヶ月ごとに10分の1になる」と述べています。つまり、今まで高価で限られた用途しかなかった高度なAI技術が、毎年大幅に安価で身近なものになっているのです。
例えば昨年は費用対効果が合わなかった高度なAIツールも、今年には十分なROI（投資対効果）を見込めるコストで使えるようになっているかもしれません。このコスト革命により、営業チームは低コストで高度なAIの恩恵を受けられるようになります。
さらに彼は「AIの知能レベルが直線的に上がると、その経済的価値は指数以上に（スーパーエクスポネンシャルに）伸びる」とも述べています。平たく言えば、AIが少し賢くなるだけで得られるビジネス上の成果は飛躍的に大きくなるということです。これは営業にも当てはまります。少し精度の高い顧客ターゲティングができれば成約率は大幅に改善するでしょうし、少し応答が賢いチャットボットがお客様対応をすれば顧客満足度が格段に向上するでしょう。AIへの適切な投資は予想以上のリターンを生む可能性が高いのです。
以上のようなAGIの経済的特性（コスト急減と価値の爆発的増大）から、営業現場ではコスト削減と成約率向上という二つの恩恵が期待できます。単純な自動化による人件費や時間コストの削減だけでなく、より精度の高い営業活動によって売上そのものを増やす効果が見込めます。
営業活動の自動化とパーソナライズの進化
AGIの導入によって、これまで人手に頼っていた営業活動の多くを自動化しつつ、一人ひとりの顧客に合わせたパーソナライズを高度化できます。たとえば、AIは膨大なデータを瞬時に分析し、見込み客の興味関心や過去のやり取り履歴を踏まえて最適なアプローチ方法を提案できます。これにより、テンプレート化された一斉メールではなく、顧客ごとにカスタマイズされた提案やフォローアップが自動で実行可能になります。
また、リードスコアリング（見込み度合いの評価）や顧客セグメンテーションといった分析業務もAIがリアルタイムで行ってくれます。これまで営業マネージャーが経験と勘で判断していた「誰に優先的にアプローチすべきか」「次に取るべき最適なアクションは何か」といったことが、データに基づき自動で提示されるようになります。煩雑なルーチンワークが自動化されるだけでなく、各営業担当者が最も重要な顧客対応に集中できるよう支援してくれるのがAGIの強みです。
パーソナライズの面でも、AGIは画期的な進化をもたらします。従来は手間がかかり過ぎて不可能だった大量の見込み客への一人ひとり異なるフォローが、AIエージェントによって可能になります。例えば、数百人の見込み客それぞれに対し、その業界や役職、直近の課題に合わせてカスタマイズしたメール内容を送ることが、人手を介さずに実現できます。
結果として、顧客は自分のニーズをよく理解してくれている営業から提案を受けていると感じやすくなり、商談への前向き度合いが高まります。
AIエージェントによる業務の変革
アルトマンは「AIエージェント」をまるで“仮想の同僚”のように活用する未来像を描いています。これは営業の世界にもそのまま当てはまります。つまり、AI営業エージェントを自分のチームの一員として迎え入れるイメージです。このAIエージェントは、たとえば経験数年程度のジュニア営業担当者が行う業務の多くを代行できます。見込み客リストの作成、初回接点のメール送信、製品説明資料のドラフト作成、問い合わせ対応など、数日程度で完結する定型的なタスクであれば、AIエージェントに任せることができるでしょう。
もちろん、AIエージェントは現時点ですべてを完璧にこなせるわけではありません。アルトマンが指摘するように「画期的な新しいアイディアを生み出すことは苦手」ですし、得意なこともあれば意外と不得意なこともあります。そのため、人間の営業担当者が方向性を示したり、仕上げの部分で品質をチェックしたりする人間の監督や指示が依然として重要です。
しかし、それでもAIエージェントは非常に強力な戦力となります。なぜなら、人間のジュニア営業が1日に10件フォローするところを、AIなら100件でも200件でも対応でき、しかも休むことなく24時間稼働できるからです。
アルトマンは想像を広げて「そうしたエージェントが1000人、いや100万人人いたらどうなるか」と問いかけています。営業に置き換えてみましょう。仮に自社の営業チームに、あなたが指示を出せるAI営業エージェントが1000体いるとしたら――もはや想像を超える規模での営業展開が可能になります。個々の見込み客に寄り添った丁寧なフォローを圧倒的な同時並行で実施でき、市場の隅々まで商機を逃さずアプローチできるようになるでしょう。
このようにAIエージェントとの協働により、営業の業務プロセスは根本から変革されます。人間の営業はよりクリエイティブで戦略的な役割（例えば、大口顧客との関係構築や、AIが生み出した示唆に基づく戦略立案など）に専念し、AIは大量のトランザクション業務や分析業務を担うという役割分担が進みます。結果として、従来の制約を打破した新しい営業スタイルが実現するのです。
3.営業における実践的な適用例と効果
AIエージェントの活用事例
アルトマンの洞察を踏まえつつ、実際の営業現場で考えられるAIエージェントの活用事例をいくつか挙げてみます。
- 営業資料作成の効率化: 提案書や営業メールのドラフト作成をAIに任せることで、大幅な効率化が可能です。例えば、製品の特徴や顧客業界の情報を入力すれば、AIが数秒で提案書のたたき台を作成してくれます。営業担当者はそれをベースに細部を調整するだけで済むため、資料作成に費やす時間を削減できます。また、過去の成功事例データを学習したAIであれば、成約率の高いトークや適切な提案フレームワークを盛り込んだ資料を自動生成してくれるでしょう。
- リード獲得の自動化: AIはインターネット上の公開情報や社内データベースを横断的に調査し、有望な見込み客リストを自動生成できます。例えば、特定の業界や役職のキーパーソンをSNSやニュースから見つけ出し、その連絡先や関心トピックをまとめてくれるAIツールがあります。さらに、過去の商談データから「受注につながりやすい顧客像」を学習し、それに合致する企業や担当者をピックアップすることも可能です。これにより、営業は効率的に質の高いリードを獲得でき、闇雲なテレアポや飛び込み営業に費やす労力を減らせます。
- フォローアップ業務の自動化: 初回提案後のフォローメール送信や、一定期間連絡が取れない顧客へのリマインド連絡など、忘れがちなフォローアップもAIが自動で行ってくれます。AIは顧客ごとのコミュニケーション履歴を把握しているため、「○○様、その後いかがでしょうか？以前お話に出た課題Aについて、解決のための新たな資料をご提供できます…」といった具合に、顧客ごとに最適化された内容で追客メールを送信します。適切なタイミングで途切れなくフォローすることで、商談機会の損失を防ぎつつ、顧客からの信頼も獲得できます。
AGI導入後の営業成果（ROI向上・効率的なクロージング）
上記のようなAI活用を導入した場合、営業パフォーマンスにはどのような効果が現れるでしょうか。期待される成果の一例を挙げます。
- ROIの向上: 営業プロセス全体の生産性が上がることで、投資対効果（ROI）は飛躍的に向上します。例えば、同じ人員でもAIサポートにより1人当たり対応できる商談件数が倍増すれば、人件費当たりの売上は2倍になります。あるいは、これまで見落としていた見込み客にもAIがくまなくアプローチすることで、新規顧客獲得数が増加し、マーケティングコストあたりのリード獲得効率が上がるでしょう。少ないコストで大きな成果を上げられる体制へと近づきます。
- 成約率の改善とクロージングの効率化: AIによるリードの精査やパーソナライズした提案によって、各商談の質が高まります。その結果、成約率（提案が契約に至る割合）の向上が見込めます。例えば、AIの分析で見込み度の低い案件を早めに見極めてリソース投入を避け、高確度の案件に集中できれば、全体の勝率は上がります。また、見込み客が抱える懸念点をAIが事前に察知しフォローしておくことで、最終交渉の場での障壁が減り、クロージング（契約締結）までのリードタイムも短縮されるでしょう。
- 営業サイクルの短縮: 問い合わせ対応から提案準備、見積もり作成に至るまでの各段階でAIが即座に対応するため、営業サイクル全体が加速します。従来は顧客の質問に回答するために社内調整で数日かかっていたものが、AIによって即座に適切な回答が得られるといった具合に、顧客を待たせない営業が可能になります。スピード感ある対応は顧客満足度を高めるだけでなく、競合他社に先んじて契約を勝ち取る上でも有利に働きます。
これらの効果により、AGI導入後の営業部門は劇的な生産性向上と売上拡大を実現できると期待されます。
重要なのは、AIが支援してくれることで生まれた時間とリソースを、より付加価値の高い活動（有望な顧客との関係構築や戦略立案など）に再配分することです。その結果、単に効率が上がるだけでなく、これまで手が届かなかったビジネスチャンスを掴みにいく余力が生まれるでしょう。
未来の営業プロセスとキャリア展望
AGI時代の到来によって、営業プロセス自体も今後大きく進化していくでしょう。まず、営業活動の多くがデジタル化・自動化された世界では、従来型の飛び込み訪問や電話中心の営業手法は減少し、データドリブンなインサイドセールスが主流になると考えられます。AIが市場データや顧客のオンライン行動を分析してチャンスを検出し、人間の営業はその示唆に基づいてアプローチを仕掛ける、といった流れが一般化するでしょう。
営業職の役割も変容します。単純なルーティンワークをこなす人手は以前ほど必要とされなくなり、代わりにAIを使いこなすスキルが営業パーソンには求められます。具体的には、AIに適切な指示を出す「プロンプト設計」や、AIの分析結果を読み解いて戦略を立てるデータリテラシー、そして何よりAIには真似できない人間ならではの創造性や対人コミュニケーション能力が一層重要になるでしょう。AIが提案内容の骨子を作ってくれるからこそ、その上に乗せるストーリーや微妙なニュアンスは人間の知恵が光る場面となります。
また、キャリアの観点では、営業職が「AIと協働できる営業プロフェッショナル」へと進化していくことが予想されます。AIを味方につけて業績を伸ばせる人材は引く手あまたになるでしょう。一方で、AIに任せきりで自らは付加価値を発揮できない営業スタイルは淘汰されていくかもしれません。アルトマンが指摘するように、AGIは人々の生産性を飛躍的に高め、「一人ひとりがこれまで以上に大きな影響力を持てるようになる」と予測されています。営業の世界でも、AIを駆使することで個人が創出できる価値が何倍にも増大し、少人数で従来の大規模組織に匹敵する売上を上げることさえ可能になるでしょう。
このような未来に備えて、営業パーソンは常に学習し適応する姿勢を持つことが大切です。市場環境や顧客ニーズが変化しても、AIから得られる洞察を活用して柔軟に戦略を練り直す力、そして新しいツールを積極的に使いこなす好奇心が、これからの時代に活躍する営業に求められる資質となります。企業側も、営業チームへのAI研修や実践の場を提供し、人とAIの最強タッグを作り上げる支援をしていく必要があるでしょう。
4.全文解説と営業向けの具体的な適用法
それでは、サム・アルトマンのブログ記事「Three Observations」の原文を引用しながら、その内容を営業の現場に即して解説していきます。原文は引用部分が英語となりますが、各引用ごとに営業向けのポイントを日本語で噛み砕いて説明します。
Our mission is to ensure that AGI (Artificial General Intelligence) benefits all of humanity.
まず冒頭で、オープンAIの「ミッション（使命）」として「AGI（人工汎用知能）を人類すべての利益となるようにすること」と述べています。これは単に技術開発をするだけでなく、その恩恵が一部の企業や団体だけでなく広く社会全体に行き渡るようにするという強い意思表示です。営業の世界に置き換えるなら、AGIの力を一部の大企業だけでなく、中小企業や個々の営業担当者まで含め「すべての人」が享受できるようにすること、と言えるでしょう。この理念は記事全体を通じて貫かれており、後述する「恩恵を幅広く分配することが重要」というメッセージにもつながっています。
Systems that start to point to AGI* are coming into view, and so we think it’s important to understand the moment we are in. AGI is a weakly defined term, but generally speaking we mean it to be a system that can tackle increasingly complex problems, at human level, in many fields.
アルトマンは続けて、*（注：文末のアスタリスクは脚注を示しています）「AGIらしきシステムが見え始めている今、この瞬間の状況を理解することが大事だ」と述べています。ここで言うAGIとは厳密に定義しにくいものの、「人間と同等レベルで様々な分野の複雑な問題をこなせるシステム」という意味合いだと説明しています。要するに、一つのAIが特定のタスクだけでなく人間のように汎用的に賢く振る舞える状態を指しています。営業分野も例外ではなく、複雑な顧客ニーズへの対応や市場分析など高度な判断が求められる課題を人間レベルで処理できるAIが現れつつある、と捉えることができます。「今まさにそうした段階に差し掛かっている」という指摘から、私たち営業職もAIの発展段階を正しく理解し、備える必要性を感じさせられます。
People are tool-builders with an inherent drive to understand and create, which leads to the world getting better for all of us. Each new generation builds upon the discoveries of the generations before to create even more capable tools—electricity, the transistor, the computer, the internet, and soon AGI.
Over time, in fits and starts, the steady march of human innovation has brought previously unimaginable levels of prosperity and improvements to almost every aspect of people’s lives.
アルトマンはここで、人類の歴史を振り返り「人間は道具を作り、それによって世界をより良くしてきた」と述べています。世代ごとに進歩は積み重なり、電気、トランジスタ、コンピュータ、インターネットといった画期的なツールが生み出され、その結果として我々の生活のあらゆる面で以前は想像もできなかった繁栄と改善がもたらされたというのです。この流れで言えば、「次に登場するさらに強力なツールがAGIだ」という位置付けになります。
営業の現場でも、電話やメール、インターネット、CRMシステムなど様々な「道具」が登場し、それらを活用することで商談の機会が増えたり効率が上がったりしてきました。同じようにAGIという新たなツールも、営業活動をこれまで以上に効率化・高度化し、結果的に売上の向上や仕事のしやすさといった「繁栄と改善」をもたらすことが期待されます。歴史の観点から、「AGIの導入によって営業はさらに進化する」という見通しをアルトマンは示唆しているのです。
In some sense, AGI is just another tool in this ever-taller scaffolding of human progress we are building together. In another sense, it is the beginning of something for which it’s hard not to say “this time it’s different”; the economic growth in front of us looks astonishing, and we can now imagine a world where we cure all diseases, have much more time to enjoy with our families, and can fully realize our creative potential.
ここではAGIについて興味深い言い回しがされています。「ある意味では、人類の進歩という足場を高く積み上げるためのまた一つの道具に過ぎない。しかし別の意味では、『今度ばかりは次元が違う』と言いたくなるものの始まりでもある」と述べているのです。つまり、AGIはこれまでの延長線上にあるテクノロジーである一方で、そのインパクトは桁違いである可能性を示唆しています。実際、AGIによって「経済成長は驚異的なものとなり、あらゆる病気が治り、家族と過ごす時間が増え、人々の創造的な潜在能力が存分に発揮できる世界」を想像できるとまで言及しています。
営業の分野に引き寄せて考えると、AGIは単なる「営業支援ツールの延長」ではあるものの、その効果は従来のツールとは比べ物にならないほど大きいかもしれません。例えば、これまでのITツールが営業効率を数十％改善する程度だったとすれば、AGIは営業成果を数倍にも飛躍させ、人々がより短時間で目標を達成し余暇を楽しめるような劇的な変化をもたらす可能性があります。「今回は次元が違う」と言う言葉から、AGIによる営業へのインパクトもそれほどまでに大きいことが示唆されます。
In a decade, perhaps everyone on earth will be capable of accomplishing more than the most impactful person can today.
アルトマンは「10年もすれば、おそらく地球上の誰もが現代で最も生産性の高い人以上のことを成し遂げられるようになるだろう」と述べています。これは非常に力強い予測です。裏を返せば、AGIを活用することで一人ひとりの能力が飛躍的に拡張されるということです。
営業職で考えてみましょう。現在「トップセールス」と呼ばれる営業パーソンがいますが、10年後には平均的な営業担当者でさえも、AIの力を借りることで今日のトップセールス以上の成果を上げられるかもしれないということです。例えば、今のトップセールスが何十人もの顧客を管理し高い成約率を誇っているとしても、将来はAIがその人のノウハウを全て補助してくれるため、普通の営業担当者でも同じ規模・精度で顧客を扱えるようになる可能性があります。この予測からは、AGIが営業パーソンの生産性を何倍にも増幅する未来が読み取れます。営業としても、自分の能力がAIで拡張されることを前提にキャリアを考えていく必要があるでしょう。
We continue to see rapid progress with AI development. Here are three observations about the economics of AI:
ここからアルトマンは「AI開発の急速な進歩が続いている」と前置きし、続けてAI経済に関する3つの見解（オブザベーション）を共有しています。この部分が「Three Observations」という記事タイトルの由来でもあります。3つの観察結果はいずれも、AI（特にAGI）が経済にもたらす性質を端的に表したもので、営業を含むビジネス領域に与える影響を考える上で重要なポイントです。それでは順に見ていきましょう。
- The intelligence of an AI model roughly equals the log of the resources used to train and run it. These resources are chiefly training compute, data, and inference compute. It appears that you can spend arbitrary amounts of money and get continuous and predictable gains; the scaling laws that predict this are accurate over many orders of magnitude.
オブザベーション1： 「AIモデルの知能レベルは、学習や実行に使われたリソースの対数にほぼ等しい。」
これは一見難しい表現ですが、要するに「計算資源（コンピュータの処理能力）やデータをつぎ込めばつぎ込むほど、対数的なペースではあるがAIはどんどん賢くなる」という意味です。リソースとして挙げられているのは主に「学習に使う計算力」「学習データ量」「推論（実行）時に使う計算力」の3つです。そして興味深いのは、「いくらお金（リソース）を投入しても、その分だけ連続的かつ予測可能に性能が向上するようだ」と述べている点です。これはAIのスケーリング則と呼ばれる現象で、非常に幅広いスケール（桁違いの規模の差）にわたって成立していることが確認されています。
営業の視点からこのポイントを解釈すると、「AIは投資次第でどこまでも性能を上げられる」ということになります。極端に言えば、十分なデータと計算資源を使って訓練すれば、営業パーソンが直面するどんな複雑な状況にも対処できる超高度な営業AIを作ることも原理的には可能だということです。実際問題としては、無限のリソース投入は現実的ではありませんが、アルトマンの指摘は「現時点でAIの性能向上に明確な頭打ちの兆候はなく、今後も資源投入に応じて賢くなる」という重要な観察です。つまり、将来的に営業支援AIの能力はますます向上し、これまで人間にしかできなかった高度な判断もAIがこなせるようになる可能性が高いのです。営業チームとしても、そうしたAI能力の継続的な進化を見越して戦略を立てておく必要があるでしょう。
- The cost to use a given level of AI falls about 10x every 12 months, and lower prices lead to much more use. You can see this in the token cost from GPT-4 in early 2023 to GPT-4o in mid-2024, where the price per token dropped about 150x in that time period. Moore’s law changed the world at 2x every 18 months; this is unbelievably stronger.
オブザベーション2： 「あるレベルのAIを使うためのコストは、12ヶ月ごとにおよそ10分の1に低下する。そして価格が下がれば利用量は大きく増える。」
アルトマンはこの点を具体例で説明しています。GPT-4という高度なAIモデルのトークン（※AIが文章を処理する単位）あたりの利用料金が、2023年初頭から2024年半ばにかけて150分の1にまで低下したというのです。これは18ヶ月で性能が2倍になるとされた従来の「ムーアの法則」と比べても桁違い（毎年10倍安くなる）であり、「信じ難いほど強烈」だと述べています。
この観察が意味するところは非常に明快です。AIを活用するコストは爆発的な勢いで下がっており、それによって利用が一気に拡大するということです。営業現場への影響で言えば、数年前までは高価で一部の企業しか使えなかった高度なAIツールが、今や安価に使えるようになり、しかも来年にはさらに安く使えるようになる、といった状況です。例えば、現在は有料のAI営業支援ツールを導入するか迷っている企業も、1年後には同等レベルの機能が十分手頃な価格になり導入が当たり前になっているかもしれません。価格低下は利用拡大を招くとアルトマンは言及していますが、営業の世界でも多くの企業がAIを採用しない理由がなくなるくらいコスト面のハードルが下がるでしょう。結果として、AIを活用した営業手法が業界全体に広く普及し、AI活用の有無が競争優位を左右する大きなポイントになっていくと考えられます。
- The socioeconomic value of linearly increasing intelligence is super-exponential in nature. A consequence of this is that we see no reason for exponentially increasing investment to stop in the near future.
オブザベーション3： 「知能が線形的に向上するとき、その社会経済的価値は超指数的（スーパーエクスポネンシャル）に拡大する。」
これは少し捉えにくい表現ですが、「AIの賢さが少し上がるだけで、その価値はそれ以上に大きく跳ね上がる」という意味です。だからこそ、各所で指数関数的に増加しているAIへの投資が近い将来に止まる理由は見当たらない、と続けています。要するに、AIが賢くなればなるほど、そのリターンが想像以上に大きいので皆がますます投資を続けるだろうということです。
営業に置き換えると、例えばAIが営業メールの文面を作る能力が10%向上しただけで、成約率が30%も上がる、といった具合に、AIの性能向上が直線以上の効果増大をもたらす可能性を示唆しています。企業から見れば、少しAIに投資するだけで売上が大幅に伸びるのであれば、更に積極的に投資しようと考えるでしょう。このような好循環が働けば、AIへの投資競争はしばらく止まりません。つまり営業チームとしても、「AIがちょっと良くなるだけで成果が劇的に伸びる」世界では、AIへの継続的な投資・改善を怠ると競合に大きな差を付けられてしまいます。
アルトマンの観察する通り、今後もしばらくはAIへの投資と進歩が雪だるま式に加速していくと考えられるため、営業戦略にもこの前提を織り込んでおく必要があります。
If these three observations continue to hold true, the impacts on society will be significant.
アルトマンは「もしこれら3つの観察が引き続き当てはまるなら、社会への影響は甚大なものになるだろう」と述べています。ここまで見てきた3点は、いずれも今後のAIが「どんどん賢くなる」「どんどん安くなる」「投資が止まらない」という力強いトレンドを示唆する内容でした。営業を含むビジネス社会において、これらのトレンドが続けば既存のやり方や常識が大きく変わるのは避けられません。
特に営業の分野では、AI活用の有無で成果に大きな差が出たり、市場環境が激変したりする可能性があります。アルトマンのこの一文は、我々に「この変化を他人事と捉えず、自分たちの業界への影響として真剣に考えるべきだ」というメッセージとも受け取れます。
We are now starting to roll out AI agents, which will eventually feel like virtual co-workers.
続いてアルトマンは、「現在、私たちはAIエージェントの展開を開始しつつあり、それは最終的には仮想の同僚のように感じられるだろう」と述べています。ここでいう「AIエージェント」とは、自律的に動作し特定の目的を達成するAIシステムのことです。まさに前章で触れたような「AI営業エージェント」はその一例と言えます。アルトマンはこの一文で、AIが単なるツールの域を超えて人間のチームメイトのような存在になりつつあると示唆しています。
営業の現場でも、すでに簡易的なチャットボットや営業支援AIが導入され始めていますが、今後それが発展していけば、営業チームにAIの同僚がいる状態が当たり前になるかもしれません。例えば、「自分の隣に24時間働き続けてくれる優秀なアシスタントがいる」ような感覚でAIと共に仕事を進めるイメージです。アルトマンの言う「ロールアウト（展開）を始めている」という言葉から、こうしたAIエージェント時代が既に幕を開け始めていることが読み取れます。営業としても、この流れに注目しAIエージェントを積極的に受け入れていく姿勢が重要でしょう。
Let’s imagine the case of a software engineering agent, which is an agent that we expect to be particularly important. Imagine that this agent will eventually be capable of doing most things a software engineer at a top company with a few years of experience could do, for tasks up to a couple of days long. It will not have the biggest new ideas, it will require lots of human supervision and direction, and it will be great at some things but surprisingly bad at others.
アルトマンはここで具体例として「ソフトウェアエンジニアのエージェント」のケースを想像しています。このAIエージェントは、「大手企業の経験数年のソフトウェアエンジニアができることの大半を、数日で完結するタスクについてはこなせるようになる」とされています。ただし、「画期的な新しいアイデアを出すことはなく、多くの人間による監督や指示を必要とし、得意なこともあれば驚くほど不得意なこともある」と注意書きされています。
この説明は、AIエージェントの能力と限界を的確に表現しています。つまり、決められた範囲内であれば非常に優秀に仕事をこなすものの、創造的な発想や戦略立案といった部分は人間に頼る必要があるということです。また、全般的には有能でも一部では予期せぬミスや苦手分野があるため、人間が方向づけやチェックを行う重要性が強調されています。
営業分野に当てはめれば、ここで述べられている「ソフトウェアエンジニアのエージェント」はそのまま「営業担当のエージェント」に置き換えて考えることができます。経験数年の営業担当者が行うほとんどの業務（見込み客へのアプローチ、製品説明、資料作成、フォローアップなど）をAIが代行できるが、斬新な営業戦略の立案や顧客との深い信頼関係構築といった部分は苦手で、人間の指示・管理が必要、といった具合です。要するに、営業AIエージェントは頼もしいアシスタントだが、最終的なクリエイティブな判断や顧客との微妙なやり取りは人間がリードするという役割分担が前提になるわけです。
この理解を持つことで、我々はAIエージェントを過信しすぎず上手に活用するバランス感覚を養うことができます。
Still, imagine it as a real-but-relatively-junior virtual coworker. Now imagine 1,000 of them. Or 1 million of them. Now imagine such agents in every field of knowledge work.
アルトマンはさらに想像を広げ、「そのようなエージェントを現実の（しかし比較的新人の）仮想同僚だと考えてみよう。そしてそれが1000人、100万人いたらどうなるか。さらに、それがあらゆる知的労働の分野に存在すると想像してみよう」と読者に投げかけています。
営業の世界で「新人クラスの仮想同僚」が100万人いる状況を思い描いてみてください。例えば1万人分の営業エージェントがいれば、理論上は世界中の何千万という見込み客一人ひとりに対して同時にパーソナルなアプローチを仕掛けることも可能になります。現実には自社にそれだけの顧客がいないにしても、それほど桁外れのリソースを投入できれば市場のあらゆる隙間にまで営業活動を行き渡らせることができるでしょう。アルトマンの意図は、AIエージェントがスケールすることで生じる圧倒的なパワーを示すことにあります。営業チーム数名で対応できる顧客数には限界がありますが、AIエージェントが1000体いればその限界は大きく拡張し、100万体いればもはや従来のビジネスモデルでは考えられない規模の営業展開が可能になるわけです。そして彼は「それが知的労働のあらゆる分野で起こる」と言及しています。営業のみならずマーケティング、カスタマーサポート、開発などあらゆる部門でAIエージェントが大量に活躍する未来を指しており、組織全体の働き方や市場の動きが根本から変わる可能性を示唆しています。
In some ways, AI may turn out to be like the transistor economically—a big scientific discovery that scales well and that seeps into almost every corner of the economy. We don’t think much about transistors, or transistor companies, and the gains are very widely distributed. But we do expect our computers, TVs, cars, toys, and more to perform miracles.
ここではAIの経済的な位置付けを、トランジスタになぞらえています。トランジスタは20世紀中頃に発明され、電子機器の小型化・高性能化を飛躍的に促した部品ですが、現代では私たちはトランジスタそのものを意識することはほとんどありません。しかしトランジスタはあらゆる電子製品に組み込まれ、その恩恵（計算機の発達や通信の発展）は社会全体に広く行き渡りました。アルトマンは「AIも経済的にはトランジスタのようなものになるかもしれない」と述べ、「至る所に浸透し、恩恵が広く分散するだろう」と言っています。そして私たちはコンピュータやテレビ、車、おもちゃに奇跡のような性能を期待するようになった、とも。
これは、AIが特別視される時代から、当たり前のインフラになる時代への移行を示唆しています。営業においても、今は「AIを使った営業」というと先進的に聞こえますが、将来はCRMやメール、商談管理といったあらゆるツールにAIが組み込まれ、いちいち「AI」と意識しなくなるかもしれません。ちょうど今、営業パーソンがスマートフォンやインターネットの存在を意識せずに活用しているように、AIも水や空気のように当たり前に経済の隅々にまで染み渡るということです。
その結果、AIそのものではなく、それによって実現された「奇跡のような性能」—例えば「驚くほど精度の高い営業予測」や「瞬時に生成される高品質な提案資料」—を我々は享受するようになるでしょう。
The world will not change all at once; it never does. Life will go on mostly the same in the short run, and people in 2025 will mostly spend their time in the same way they did in 2024. We will still fall in love, create families, get in fights online, hike in nature, etc.
アルトマンはここで、「世界は決して一度に全てが変わることはない。短期的には生活はほぼ同じように続いていくだろう」と述べています。具体的に2024年と2025年で人々の時間の使い方は大きく変わらないし、相変わらず恋をし、家族を作り、オンラインで口論し、自然の中をハイキングするといったことは続くだろうと言及しています。
つまり、いくらAGIが登場するといっても明日明後日で世の中が劇的に様変わりするわけではない、日常生活は当面これまで通りだ、と冷静な視点を提示しています。営業現場でも同様で、来月急にAIエージェントが営業チームを完全に置き換えてしまう…といった急激な変化が起こる可能性は低いでしょう。少なくとも短期的には、人々は従来どおり対面で商談を行い、電話やメールで顧客とやり取りし、といった日常業務が続くはずです。この部分は、先端技術に対する過度な不安や期待を和らげ、「変化は徐々に訪れる」という現実的な見通しを示していると言えます。したがって、営業マネージャーとしても、突然全てをAIに切り替えるような極端な方策ではなく、段階的にAIを導入していく現実的なロードマップを描くことが大切だと読み取れるでしょう。
But the future will be coming at us in a way that is impossible to ignore, and the long-term changes to our society and economy will be huge. We will find new things to do, new ways to be useful to each other, and new ways to compete, but they may not look very much like the jobs of today.
一方でアルトマンは、「しかし将来的には無視できない形で変化が訪れ、社会や経済への長期的な変化は巨大なものになる」と警鐘も鳴らしています。人々は新しいことをするようになり、お互いに役立つ新しい方法や、新しい競争の仕方を見出すだろうが、それらは今日の仕事の姿とはあまり似ていないかもしれない、と述べています。
短期的には変わらなくても、長期的には仕事のあり方が根本的に変わるということです。営業の未来像を考えると、これまで当たり前だった日々のルーチンや営業プロセスが様変わりし、新しいスタイルの営業活動やビジネスモデルが登場する可能性があります。例えば、顧客との初期接点は全てAIが担い、人間の営業はクロージングや重要な関係構築にのみ注力する、といった今とは異なる役割分担が定着するかもしれません。また、「新しい競争の仕方」とあるように、企業間の競争軸も変わるでしょう。従来は製品力や営業人員数が競争力の源泉でしたが、将来はどれだけ優れたAIを活用しているか、どれだけデータを活かせているかが競争優位を決定づけるようになるかもしれません。
アルトマンの指摘する「今日の仕事とはあまり似ていない」未来に備え、営業パーソンは柔軟な姿勢で新しいスキルや役割を受け入れる準備が必要です。AI時代に適合した営業の在り方を模索し、自己研鑽を続けることが長期的なキャリア成功の鍵となるでしょう。
Agency, willfulness, and determination will likely be extremely valuable. Correctly deciding what to do and figuring out how to navigate an ever-changing world will have huge value; resilience and adaptability will be helpful skills to cultivate. AGI will be the biggest lever ever on human willfulness, and enable individual people to have more impact than ever before, not less.
アルトマンは次に、人間の「主体性」「意志の強さ」「決意」といったものが非常に価値を持つだろうと述べています。何をするか正しく決め、変化し続ける世界を切り開く方法を見つけることが非常に重要であり、「レジリエンス（回復力、しぶとさ）と適応力」は身につけておくと良いスキルだと言っています。そして、「AGIは人間の意志にこれまでにないほど大きなてこ入れをもたらし、個人がこれまで以上に大きな影響力を持てるようにする」と続け、「人間の影響力が小さくなるわけではない」と強調しています。
この部分は、AGI時代においても人間の主体性と適応力が成功の鍵であることを示唆しています。営業の仕事に照らしてみましょう。AIが高度化すれば、一見すると人間の役割が減りそうにも思えますが、アルトマンは「個人は以前にも増して大きなインパクトを持てる」と言っています。つまり、AIを上手く使いこなせる人間は、これまで以上に大きな成果を出せるということです。
営業パーソンに求められるのは、まさにこの「主体性」と「適応力」です。AI任せにするのではなく、自らの意思で「どのようにAIを使って営業プロセスを革新するか」「市場の変化に合わせて自分の戦略をどう変えていくか」を考え、行動できる人が大きな価値を生みます。また、環境が変わっても粘り強く学び続けるレジリエンスと、新しいツールや市場環境に柔軟に順応するアダプタビリティ（適応力）は、AGI時代の営業に不可欠なスキルでしょう。アルトマンの言葉は「AI時代だからこそ、人間のやる気と工夫次第でいくらでも飛躍できる」という前向きなメッセージであり、営業としてもAIを最大限活用する主体的な姿勢を持つことの重要性を再認識させられます。
We expect the impact of AGI to be uneven. Although some industries will change very little, scientific progress will likely be much faster than it is today; this impact of AGI may surpass everything else.
アルトマンは「AGIの影響は均一ではないと予想している」と述べています。つまり、産業によって変化の度合いに差があるだろうということです。ある業界ではほとんど変わらない一方で、科学の進歩などは今日よりずっと速くなるだろうとし、「AGIのこの影響が他の全てを上回るかもしれない」とまで言及しています。
業界ごとの変化について、営業分野はどうでしょうか。おそらくITやデジタル分野に近い業種（ソフトウェア、通信、金融など）はAGIの影響が大きく、営業プロセスも大きく変貌する可能性が高いでしょう。一方で、変化が緩やかな業界もあるかもしれません。例えば、従来型の対面関係重視のビジネス文化が強い業界などでは、AI導入のスピードが遅く、短期的には今までと大きく変わらない可能性もあります。ただ、アルトマンが特に「科学の進歩」を挙げているように、研究開発や医療などの分野ではAGIが飛躍的発展を促し、それがビジネス全体を変えてしまうほどのインパクトになるかもしれません。
営業に直接関わる部分として、「AGIの影響が業界ごとに異なる」ことは、自分の属する市場環境を見極める必要性を意味します。自社の業界がAGIの影響を強く受けるなら、競合他社より一歩先にAI活用を進めることが死活的に重要になるでしょう。逆に、変化が緩やかな領域でも、いずれ波は来るので中長期的な視野で準備をしておくことが求められます。アルトマンの指摘は、AGIの導入・影響には濃淡があるものの、確実にどこかで極めて大きな変革が起き、それが全体に波及しうることを示唆しており、営業戦略においても自業界の動向を注視することの重要性を教えてくれます。
The price of many goods will eventually fall dramatically (right now, the cost of intelligence and the cost of energy constrain a lot of things), and the price of luxury goods and a few inherently limited resources like land may rise even more dramatically.
ここでは経済全体の視点で、「多くの財（もの）の価格は最終的に劇的に下がるだろう」と述べています。現在は「知能（AI）のコスト」と「エネルギーのコスト」が様々なものの価格を高止まりさせているけれど、それらが低減されれば、ほとんどの製品やサービスは安く提供できるようになるという意味です。一方で、「贅沢品や土地のように本質的に限られた資源の価格はさらに劇的に上昇するかもしれない」とも言及しています。
これはAGIによって生産性が飛躍的に向上し、大量生産・自動化が進むことで、一般的な商品やサービスは安く豊富になる半面、人間が希少性を見出すもの（高級品、体験、土地など）はむしろ価値が上がる可能性を示唆しています。
営業の観点で見ると、自社の商品がコモディティ化（一般化）し価格競争に陥るのか、それとも希少価値を持つカテゴリなのかを意識する必要があります。AGIの導入で生産コストが大幅に下がれば、同じ製品をより安価に提供できる会社が市場をリードするでしょう。したがって営業戦略としては、価格競争力をAIで高めるか、あるいはAIには作り出せない付加価値（ブランド体験やカスタマーサクセスなど）を訴求するか、といった二極化が進むかもしれません。また、顧客側もAIによって安価になった商品に囲まれる中で、本当に価値あるものにはよりお金を払う傾向が強まる可能性があります。営業パーソンとしては、自社商材の立ち位置を見極めつつ、AGI時代の価格動向を踏まえた提案や差別化ポイントを考えることが重要になるでしょう。
Technically speaking, the road in front of us looks fairly clear. But public policy and collective opinion on how we should integrate AGI into society matter a lot; one of our reasons for launching products early and often is to give society and the technology time to co-evolve.
アルトマンは「技術的に言えば、我々の前途はかなりはっきりしている」としつつ、「しかしAGIを社会にどう統合すべきかについての公共政策や集合的な世論が非常に重要だ」と述べています。彼ら（OpenAI）がプロダクトを早期かつ頻繁にローンチする理由の一つは、社会と技術が共進化する時間を与えるためだとしています。
これは、技術開発自体は順調でも、それを社会が受け入れ適応するプロセスが必要であり、そのためには現実の世界にAIを徐々に出していって、人々やルールが慣れていく期間を確保しているということです。営業現場に当てはめても、新しいAIツールを導入するときには、社内ルールの整備や顧客の理解を得ることが欠かせません。例えば、AIが自動でメールを送るような仕組みを入れるなら、その内容や頻度についての社内ポリシーを決めたり、顧客にも一部AIが応対している旨を説明したりといった人間側の準備と合意形成が必要になるでしょう。
アルトマンの「共進化」という表現は、技術と社会（人々）が歩調を合わせて進化することを意味しています。営業チームでも、最新ツールをただ入れるのではなく、チームメンバー全員がそれを受け入れ使いこなせるよう教育したり、小規模な実験導入を経て徐々に業務フローに馴染ませたりするアプローチが重要になります。AI導入のスピードに関して、技術的には可能でも人的・制度的には時間がかかる部分を見据えて、早めに試行錯誤を始めることが肝要だと言えるでしょう。
AI will seep into all areas of the economy and society; we will expect everything to be smart. Many of us expect to need to give people more control over the technology than we have historically, including open-sourcing more, and accept that there is a balance between safety and individual empowerment that will require trade-offs.
アルトマンはさらに、「AIは経済と社会のあらゆる分野に浸透し、私たちはあらゆるものがスマートであることを期待するようになるだろう」と述べています。つまり、「スマートでないものなんて存在しない」くらいに全てがAI化される未来観です。
その上で、「多くの人は、歴史的に見てこれまで以上にテクノロジーに対して人々がコントロール権を持つ必要があると予想している。具体的には、よりオープンソース化を進めたり、安全性と個人のエンパワーメント（能力強化）のバランスにトレードオフが伴うことを受け入れることだ」と述べています。これは少し難しい言い回しですが、要は技術のブラックボックス化を避け、人々が技術を制御・理解できるようにしようという流れが必要だということです。そのために、ソースコードや仕組みを公開したり、使う側に選択権を与えたりする取り組みが重要になると指摘しています。
営業の現場でも、ツールが高度化するほど「なぜこの提案が選ばれたのか」「このリードスコアは何を根拠にしているのか」といったAIの判断プロセスを理解・説明する必要が出てくるでしょう。顧客に対しても、「AIがこう言っているから」では納得してもらえない場合もあります。したがって、営業パーソンやマネージャー自身がAIのロジックをある程度理解し、コントロールできること（例えばAIから提示された内容を人間が調整できる権限を持つこと）が重要になります。
また、「安全性と個人のエンパワーメントのバランス」とありますが、これはAIの強力さゆえの規制と自由のバランスを指しています。営業で考えると、例えばAIエージェントに完全に自律行動させると誤った契約を結んでしまうリスクがある一方で、厳しく制限しすぎるとAIのメリットを活かせない、といったジレンマがあります。このトレードオフを踏まえて、適切なガイドラインを作り、安全性を確保しつつ営業担当者一人ひとりがAIを最大限活用できるようにすることが求められるでしょう。
While we never want to be reckless and there will likely be some major decisions and limitations related to AGI safety that will be unpopular, directionally, as we get closer to achieving AGI, we believe that trending more towards individual empowerment is important; the other likely path we can see is AI being used by authoritarian governments to control their population through mass surveillance and loss of autonomy.
アルトマンは「我々は無謀にはなりたくないし、AGIの安全性に関していくつか大きな決定や制限が必要になるだろう。それは不人気かもしれないが、しかし方向性としてはAGI達成に近づくにつれ個人のエンパワーメント（権限拡大）を重視するべきだと信じている」と述べています。そしてもう一つの考えられる道は、AIが権威主義的政府に利用され、大規模監視や個人の自律性喪失を通じて人々をコントロールすることだ、と警告しています。
要するに、AIを誰のために、どう使うかという重要な選択について言及しています。安全のために厳しく制限しすぎればイノベーションが停滞するかもしれないし、逆に自由にしすぎると悪用の危険もある。そのバランスを取りつつも、アルトマンとしては基本的に「個々人がAIを使いこなせるようにする方向」で進めたいという意志を示しています。なぜなら、その反対のシナリオではAIが少数の権力側だけに握られてしまい、一般の人々は監視され抑圧されるリスクがあるからです。
営業組織のレベルで考えても、AI活用の主導権を現場の営業パーソン一人ひとりに持たせるか、それとも経営層やIT部門だけが管理するか、といった違いがあります。アルトマンのメッセージに沿えば、現場の営業が自分の判断でAIを駆使できる環境を整えることが望ましいでしょう。そのためには、ツールの使い方を権限委譲したり、各担当者が創意工夫でAIを活用できる文化を醸成したりすることが必要です。さもなくば、一部の管理者だけがAIを制御し現場は指示に従うだけ…という形になれば、せっかくのAIの力を十分に引き出せないだけでなく、現場の士気や創造性も損なわれかねません。
また外部的にも、AIの悪用例として警告されている「大量監視」のような事態を避けるために、営業活動でAIを使う際も顧客のプライバシーや信頼を損ねないよう十分配慮し、倫理的で透明性のあるAI活用を心がけることが重要です。
Ensuring that the benefits of AGI are broadly distributed is critical. The historical impact of technological progress suggests that most of the metrics we care about (health outcomes, economic prosperity, etc.) get better on average and over the long-term, but increasing equality does not seem technologically determined and getting this right may require new ideas.
アルトマンは「AGIの恩恵を幅広く分配することが極めて重要だ」と強調しています。過去の技術進歩の影響を見ると、健康指標や経済的繁栄など多くの指標は平均的・長期的には良くなる傾向があるが、「平等の拡大」だけは技術的に自動で達成されるものではないようだ、と述べています。つまり、テクノロジーが進歩すれば皆が平等に豊かになるわけではなく、平等を実現するには技術とは別の新しい工夫が必要かもしれないということです。
これはAGI時代における「格差」の問題を指摘しています。営業の世界でも、AIを使いこなせる一部の企業や人だけが利益を独占するのではなく、全体として底上げされることが理想です。しかし放っておけば、資本力のある大企業が強力なAIを導入し中小企業との差が広がる、といったシナリオも考えられます。アルトマンの言う「新しいアイデアが必要かもしれない」とは、例えば教育や政策の面でAIリテラシーを社会全体に広めたり、オープンソースAIを推進して誰でも使えるようにしたり、あるいは収入再分配の仕組みを検討したりといったことを示唆していると考えられます。
営業組織においても、チーム内でAIの恩恵を独り占めせず全員に行き渡らせる取り組みが重要です。トップ営業だけがAI分析ツールを使えて他のメンバーは使えない、では不平等ですしチーム全体の力は上がりません。むしろ組織全体でAI活用法を共有し、誰もが効率化や成約率向上を実感できるようにすることが大切です。また、世代間のギャップにも注意が必要です。若手はAIに積極的でもベテランは苦手意識があるかもしれません。そうした場合にも研修や相互フォローによって、全員がAIのメリットを享受できる環境を整えることが経営・マネジメントの課題となるでしょう。
In particular, it does seem like the balance of power between capital and labor could easily get messed up, and this may require early intervention. We are open to strange-sounding ideas like giving some “compute budget” to enable everyone on Earth to use a lot of AI, but we can also see a lot of ways where just relentlessly driving the cost of intelligence as low as possible has the desired effect.
アルトマンは特に、「資本（資金・設備）と労働（人間）のパワーバランスが簡単におかしくなり得る」と指摘し、それには早期介入が必要かもしれないと言っています。彼ら（OpenAI）は、一人ひとりが大量のAIを使えるように「計算資源の予算（compute budget）を全人類に配る」といった一見奇抜なアイデアにも前向きだが、一方で「知能のコスト（AI利用コスト）をとにかく下げまくるだけでも望ましい効果が得られるシナリオも多く考えられる」と述べています。
ここでは、AIによって企業（資本）と労働者（人）の力関係が変化する問題が語られています。極端な場合、巨大企業が強力なAIを持ち、労働者をどんどん置き換えてしまえば、資本側に力が集中し労働者の交渉力が著しく低下する恐れがあります。そうした事態に対し、例えば全ての人がある程度のAI利用リソースを保障されていれば、一部の企業だけがAIを独占するのを防げるかもしれない、という発想です。とはいえ、そこまで行かなくても、技術革新によってAIコストが十分低廉になれば結果的に誰でもAIを使えるようになり、自然とバランスが取れるだろう、という見方も示しています。
営業の現場レベルでこれを捉えると、個々の営業パーソンがAIを活用できる権利や手段を持つことが重要だと読み取れます。企業としては、営業担当全員にAIツールへのアクセスを提供したり、必要なリソース（例えばクラウド上のAIサービス利用枠など）を行き渡らせたりすることが望ましいでしょう。もし一部のエリートチームや資本力のある企業だけが最新AIを使える状況が続けば、市場全体で見ても労働分配の不均衡が拡大し健全ではありません。幸い、アルトマンが述べるようにAI利用コストは急激に下がっていますから、早めに手を打てば中小企業や個人営業であっても十分強力なAIを利用できる時代がすぐに来るでしょう。営業戦略としても、大企業の専売特許だったような高度なデータ分析や自動化を、中小企業でも格安のAIサービスで実現するといった形で、資本規模に関わらずAIを武器にできる環境を整えることが肝要です。
Anyone in 2035 should be able to marshall the intellectual capacity equivalent to everyone in 2025; everyone should have access to unlimited genius to direct however they can imagine. There is a great deal of talent right now without the resources to fully express itself, and if we change that, the resulting creative output of the world will lead to tremendous benefits for us all.
アルトマンはここで非常に示唆に富む未来像を語っています。「2035年には誰もが、2025年の全人類の知的能力を合わせたのと同等の力を行使できるようになっているはずだ。誰もが無限の天才（知能）にアクセスし、自分の思い描くようにそれを指揮できるようになるべきだ」と。そして「現在は多くの才能が、それを十分に発揮する資源を持たずにいるが、もしそれを変えられれば、世界の創造的アウトプットは途方もない利益をもたらすだろう」と結んでいます。
これは、知能の民主化とも言えるビジョンです。一人ひとりが強力なAIを使いこなせることで、個人の能力や才能の差よりも、誰もが等しく「全人類分の知恵」を引き出せるようになるというのです。営業に置き換えてみれば、2035年には新人営業でも百戦錬磨の営業マネージャーたちの知見をすべて借りてきたかのような働きができる、というイメージです。あらゆる過去の営業データや成功パターンがAIによって手元に提供され、自分一人では到底思いつかないような巧みな営業戦略や提案書をAIと協調して作り上げることができるでしょう。
また、今までは資源に恵まれず埋もれていた才能が開花すると述べています。例えば、小さな地方の会社で頑張っている営業担当者がいたとして、以前は市場情報や先進的なノウハウにアクセスできず限界がありました。しかしAGI時代には、そうした人でも世界最高レベルの知見や分析力を自由に使えるため、その才能を存分に発揮できるようになります。これは個人にとっても素晴らしいことであると同時に、世界全体で見てもイノベーションが加速し大きな利益になるとアルトマンは言っています。
営業組織としても、このビジョンを胸に「すべてのメンバーが制限なく知的リソースを活用できる状態」を目指すことが重要です。誰か特定のエースに頼るのではなく、全員がAIの無限の知恵を借りながら創造力を発揮できれば、組織全体の生産性と革新性は飛躍的に高まるでしょう。
Thanks especially to Josh Achiam, Boaz Barak and Aleksander Madry for reviewing drafts of this.
最後に、この記事の草稿をレビューした人々（ジョシュ・アキアム氏、ボアズ・バラク氏、アレクサンダー・マドリー氏）への謝辞が述べられています。これは本文の主旨とは直接関係ありませんが、著名な研究者たちがレビューに関わっていることから、この内容がしっかり検証・推敲されたものであることが伺えます。営業向けの我々にとっては補足情報ですが、アルトマンの見解が幅広い知見をもとにまとめられたものであるという安心材料と捉えてよいでしょう。
*By using the term AGI here, we aim to communicate clearly, and we do not intend to alter or interpret the definitions and processes that define our relationship with Microsoft. We fully expect to be partnered with Microsoft for the long term. This footnote seems silly, but on the other hand we know some journalists will try to get clicks by writing something silly so here we are pre-empting the silliness…
（※脚注）こちらは脚注として、用語「AGI」を使うことに関する注釈が述べられています。OpenAIはマイクロソフトとパートナーシップを結んでいますが、本稿でAGIという言葉を使ったからと言って契約上の定義や手続きを変える意図はないこと、マイクロソフトとは長期的に提携し続ける見込みであることを断っています。「馬鹿げた脚注に見えるが、一部のジャーナリストが面白おかしく書き立てるのを予防している」とユーモラスに付け加えています。
この脚注は主に同社とマイクロソフト社の契約的事情に触れたもので、営業現場には直接関ません。ただ背景知識として、OpenAIが用語選び一つにも慎重を期しており、メディア対応まで含めて気を配っている様子が窺えます。要するに「AGI」という言葉に過剰反応して変な憶測を立てられないよう、あらかじめ説明を入れておくほどには注目度の高い内容だったということでしょう。営業に携わる我々としては、深読みは不要ですが、技術の用語や定義が与える印象にも配慮する姿勢は学べるかもしれません。例えば、顧客にAIの話をする際にも、誤解を生まないよう用語選択に注意したり前提を共有したりすることは信頼構築上大切です。
以上、サム・アルトマンの原文「Three Observations」を一節ずつ取り上げながら、その内容を営業目線で解説しました。アルトマンの洞察から、AGIによってもたらされる変化の大きさと、それに備える重要性がお分かりいただけたかと思います。それでは最後に、これらを踏まえて営業の未来と戦略的アプローチについて総括しましょう。
総括：AGIが営業の未来をどう変えるか
サム・アルトマンの「Three Observations」で示された洞察を踏まえ、AGIが営業にもたらす未来像と、営業パーソンおよび企業が取るべき戦略についてまとめます。
AGI時代の営業は、これまで以上に人間とAIの協働が当たり前になるでしょう。AIエージェントがルーチンワークを担い、人間はクリエイティブな戦略策定や人間関係の構築に集中する形へとシフトしていきます。営業担当者個人の役割は「商談の実行者」から「AIを駆使して商談をプロデュースする指揮者」へと変化し、必要とされるスキルセットもアップデートされます。具体的には、データ分析力やAIツールの操作スキル、そしてAIにはない共感力・創造力などの人間的能力が一段と重要になるでしょう。
AIとの協働による競争力強化も鍵となります。AGIを取り入れる企業とそうでない企業の差は時間とともに拡大し、AI活用の巧拙が営業成績に直結するようになります。これは個人レベルでも同様で、AIを味方につけた営業パーソンは圧倒的な成果を出し、そうでない人との間に大きな差がつく可能性があります。したがって、競争力を維持・強化するためには積極的にAIを受け入れ、自らの業務に組み込んでいく姿勢が不可欠です。
最後に、企業が取るべき戦略的アプローチの一例を挙げます。
- AIリテラシーと研修の徹底: 営業チーム全体でAIに関する知識・スキルを底上げしましょう。定期的な研修や勉強会を実施し、最新ツールの使い方や活用事例を共有することで、メンバー全員がAIを使いこなせる土壌を作ります。
- スモールスタートでの導入と検証: いきなり全面展開するのではなく、まずは一部のプロセスでAIツールを試験導入し、その効果を測定・検証します。例えば、特定の商品のフォローメール自動化をテストし、反応率や成約率のデータを収集するなど、PDCAサイクルを回しながら徐々に適用範囲を広げていくと良いでしょう。
- データ基盤の整備: AIを有効活用するには質の高いデータが不可欠です。CRMやSFA（営業支援システム）に蓄積されたデータの整理・統合を進め、AIが学習・分析しやすい環境を整えましょう。自社の営業データのみならず、市場データや顧客の業界データも含めて活用できると、より精度の高い洞察が得られます。
- 人とAIの最適な役割分担の設計: 営業プロセスの各段階で、「AIに任せる部分」と「人間が担う部分」を明確に定めます。例えば、リードの一次スクリーニングや資料ドラフト作成はAI、その結果の確認や顧客との交渉は人間、といった具合にワークフローを再設計します。これによりAIの強みを最大限引き出しつつ、人間の介入ポイントで品質と信頼を担保できます。
- 倫理指針とガバナンスの構築: AI活用に伴うリスク（誤った提案の送信やバイアスの混入、顧客情報の扱いなど）に備え、社内で倫理ガイドラインを策定します。例えば、「AIが生成したコンテンツは必ず人間が目を通す」「顧客にAIエージェントと対話していることを開示する」といったルールを設け、安全と信頼を損なわない枠組みを整えます。また、コンプライアンス部門やIT部門と連携し、トラブル発生時の対処フローも決めておくと安心です。
以上のような施策を講じることで、営業組織はAGI時代に向けた準備を万全にできます。最も大切なのは、変化を恐れず前向きに受け入れるマインドセットです。サム・アルトマンが強調したように、AGIは私たち一人ひとりの能力を何倍にも高めてくれる史上最大のてこ（レバー）となり得ます。営業という仕事も、この強力なレバレッジを活用することで、これまでにない成果とやりがいを手にできるでしょう。
未来の営業は、AIと人間が二人三脚で目標を追いかけるスタイルへと変貌していきます。AGIがもたらす変化をポジティブに捉え、自分の可能性を拡張するチャンスと考えてください。時代の波を味方につけ、常に学び挑戦し続ける営業パーソンと企業こそが、これからの競争を勝ち抜き、豊かな成長を遂げることができるのです。変革の波頭に立ち、AGIと共に営業の未来を切り拓いていきましょう！
