2025年9月30日
最近は誰もがAIに関わりたがっている。
活況を呈するこの業界は、新たなスタートアップ企業、斬新なアイデア、そして数十億ドル規模の新規投資で溢れかえっている。
この技術自体は以前から存在していたものの、驚異的なスピードで進化・改良を続けている。これほど多くの話題が飛び交っている今こそ、一歩引いて「一体、このAIの意義は何なのだろうか？」と問いかけるべき時だろう。その疑問に答えるため、Mastercardのニュースルームは、データブリックスの共同創設者であり、フィールドエンジニアリング担当上級副社長であるアルサラン・タヴァコリ氏に取材を行った。
カリフォルニア大学バークレー校の研究者グループによって12年前に設立されたDatabricksは、世界で最も価値のあるスタートアップ企業の1つに成長し、今月完了した資金調達ラウンドでは、その企業価値が1000億ドルを超えた。サンフランシスコに拠点を置く同社は、データとAIへのアクセスを民主化し、世界中の2万社以上の企業が、分析やAIアプリ、エージェントのために自社のデータの力を活用しやすくしている。MastercardはDatabricksを利用して、Mastercard顧客のオンボーディングを効率化するエージェントなど、新しいエージェントを開発している。
Databricks 共同創設者 Arsalan Tavakoli 氏
「人々がやりたいと語っていること、つまりAIを使って世界を変革すること、例えばより良い創薬や、より優れた不正検出などについて考えてみてください」とタヴァコリ氏は語る。「それら全てはデータとAIの活用に基づいて構築されており、Databricksというプラットフォームがそれを可能にしているのです。」
同社が最近立て続けに発表したニュースに加えて、先週、 DatabricksとOpenAIは、 OpenAIのGPT-5を含むモデルをDatabricksの主力AI製品であるAgent Bricksにネイティブに組み込むための1億ドルの契約を発表した。
以下のタヴァコリ氏へのインタビューは、長さと分かりやすさを考慮して編集されています。
タヴァコリ：それは二つの側面があると思います。第一に、ツールではなく結果に焦点を当てるべきです。「私たちは遅れている」と言う人の数。エージェントを多数稼働させなければならない。私は自分がAIを扱えることを証明しなければならない。私がAIを擁護したと言っても、何のポイントももらえないよね？
そうではなく、本当に知りたいのは、「自分が達成したいビジネス上の成果は何なのか？」ということです。そして通常、それは「既存のプロセスを自動化して効率を大幅に向上させたい」とか「新しい機能群をリリースしたい」といったものであり、AIこそがそれを可能にする鍵となるのです。
2つ目は、皆がAIにとても興奮し、それをLLMと結びつけて、どのモデルを使うべきかという話になったことです。正直なところ、企業にとって最も重要なのは、高品質で正確かつ信頼できるAIです。そしてそれは、「データ資産がきちんと管理されているか、ガバナンス戦略を持っているか」に大きく左右されます。
重要なのはモデルそのものではなく、他のすべての要素だ。精度を上げるにはどうすればよいですか？どのように統治するのですか？それをどのように実用化し、測定するかをどのように決めるのですか？さらに、急速に変化する分野で、それをどのように実現していくのか？半年前にAIアプリケーションをリリースした人に話を聞くと、ほとんどの人が、もし今日それを作り直すとしたら、全く違うものを作るだろうと答える。なぜなら、新しい製品が登場しているからだ。
タヴァコリ：現在の収益構造はピラミッド型です。最下層には、多くのインフラストラクチャが必要であり、それらはチップである。参入障壁が非常に高いため、その分野には多くの企業は参入しないだろう。
さらに、基盤となるモデルを提供するプロバイダーも存在します。最初はたくさんの選択肢がありましたが、その中から絞り込んでいきました。主な理由は、それらのモデルを訓練するために必要な資金です。
最後の層は、その上に配置されたアプリケーションです。そして今日、まだ初期段階であるため、それはそれほど大きな額ではない。とはいえ、Databricksはつい最近、AI関連の年間売上高が10億ドルを超えたばかりなので、決して微々たる金額ではない。
今から5年後には、ピラミッドははるかに巨大になり、そして逆転するだろう。収益の大部分は、AIを活用して人々の生活を変革するアプリケーションからもたらされるだろう。そして、その分野においては、すべてを独占する勝者は存在しないと私は考えています。
タヴァコリ：今起きていることは、もはや「ああ、巨大な模型を作ろう」という時代ではないということです。現在、人々は企業データに大きく依存する、特注のドメイン固有モデルに注目し始めている。
消費者向け分野では、活用したい情報のほとんどは、容易に入手できるものです。ChatGPTは旅行計画に優れています。だから、「私がこれまで行った場所、興味のある場所、旅行のアイデアが載っているサブレディット、そして子供たちの年齢はこれです。旅行プランを立ててもらえますか？」と伝えればいいのです。そして彼らはかなり良い仕事をするだろう。なぜなら、それらは公共情報に関するよく知られた問題点だからだ。
一方、Mastercardは、企業や事業者など、こうした新規顧客すべてをMastercardの製品を利用するプラットフォームに取り込もうとしている。そして、「誰かに電話しなきゃ」となる。彼らと話さなきゃ。この手順はどのように進めればよいですか？皆さんはそれをPOA（製品オンボーディングアシスタント）と呼んでいるんですね。私たちはエージェントを一人選び、あなたのすべての資料とノウハウについて研修を行いました。つまり、ユーザーは24時間365日対応の担当者に助けを求めることができるようになったということだ。そして、入社手続きにかかる時間を大幅に短縮することができました。そして、その過程で多くの人が脱落していくんですよね？その離職率も低下した。
タヴァコリ：誰もそんな答えは好きじゃないよ。しかし、多額の費用を費やすプロセスの多くは、決して華やかなものではありません。例を挙げましょう。あなたは保険会社ですね。大量の請求書が届き、それらすべてから必要な情報をどうやって抽出するかという作業に、膨大な時間と労力が費やされます。分析フォームにデータを入力すれば、それに基づいて分析を行い、その結果に基づいて行動を起こせるようになるのですが、どうすればいいでしょうか？そんなことに喜ぶ人はいない。ただ、自分の保険金が支払われるまでに3ヶ月もかかることに腹を立てている本人を除いては。しかし、これまで何ヶ月もかかっていた作業を、はるかに低いコストで自動化できるとしたら、それは本当に魅力的な活用事例と言えるでしょう。
あるいは、あなたが半導体メーカーで、異常をインテリジェントに検出して歩留まりを0.1%向上させるようなものを持っているとしましょう。そもそも、製造工場の歩留まりに興奮した人が最後にいたのはいつだったでしょうか？しかし、それは莫大な金額を意味する。
生産性は莫大だが、コストも莫大で、人々が世界を揺るがすようなものとは考えない。それらは退屈なAIの活用事例だと思う。AIを活用することで、意義のある改善を実現できます。そして、それは私たちが顧客企業で実際に目の当たりにしてきたことです。
タヴァコリ:私がいつも答えているのは、この論理で言えば、「ATMが登場したとき、あるいはコンピューターが登場したとき、それは大規模な変革だったが、多くの人が職を失うだろうか？」と言えば同じことだ。
人々が今日行っていることの中には、AIによって自動化されるものがいくつかある。しかし、こうした多くの事柄においては、品質を確保するためには、やはり人間の関与が不可欠だ。そして、その前提となるのは、これらの作業を自動化すると、以前はできなかったことをしなければならないという、全く新しい一連の要求が生まれるということだ。例えば、ATMやオンラインバンキングが普及したことで、以前の世界では考えられなかったような新しいタイプのeコマース関連の仕事が生まれ、それによって膨大な数の雇用と生産性が生み出されています。
スキルアップや研修によって、具体的な職務内容は変化するものの、企業が運転業務を担う人材を必要とする、全く新しい種類の職務が生まれるだろう。ですから、私は実際に労働需要が増加すると考えています。つまり、「どのようにスキルアップするか」が重要なのです。
タヴァコリ：はい、でもいいえ。はい、私たちはAIバブルの中にいます。いいえ、計画は変更されません。
私はよく、その質問の裏返しである「AIは変革をもたらすのか、それとも過大評価されているのか？」という質問をされます。私の答えは「はい」です。人々はまだAIを完全に理解していないと思うので、どんな質問に対しても「AIが解決してくれるだろう」という答えになるのでしょう。あたりを歩いていると、「AI搭載洗車場」と書かれた看板があった。そして私は、「それが一体どういう意味なのか、さっぱりわからない」と思った。今やあらゆるものがAIによって動かされている。人々が本当に必要としているユースケースが何なのかが明確になるにつれて、必ずと言っていいほど興奮のピークは訪れますが、その興奮は次第に収まっていきます。現在AI分野に存在する企業すべてが今後も存続し続けるとは考えにくい。
これがDatabricksの計画を変えない理由は、AIは素晴らしい技術であり、将来的に重要だと考えているからです。そしてもちろん、過去12年間、私たちはAIに大きく注力してきました。しかし、当社の事業の中核を成すのは、データ変換や運用ワークフローといったデータ関連の分野であり、これらは実績があり、決して一時的な流行ではなく、成長を続けています。Databricksの立場から言えば、顧客のニーズに合わせて対応していくということです。そして私たちは既に、過剰な宣伝から、重要なユースケースや成果へと焦点を移す動きを目の当たりにしており、その点において彼らを支援してきました。
