Radu MagdinはSmartlink CommunicationsのCEOである。グローバルアナリスト、コンサルタントとして、リーダーシップ、コミュニケーション、競争に情熱を注いでいる。
第二次産業革命時代、電気がより広く普及した際、ガス灯を電球に置き換えただけでは生産性の即時向上は見られなかった（ペイウォール）。後の「電球の瞬間」を別にすれば、生産量を増やすためには生産自体を電気を中心に再編成する必要があった。同様に、第三次産業革命への企業の適応の遅れは、経済学者ロバート・ソローが「コンピュータ時代はどこにでも見られるが、生産性統計には現れていない」と述べる事態を引き起こした。
第四次産業革命ではそのような問題は見られない：S&P 500企業の設備投資計画は今年1.2兆ドルに達した。マイクロソフト、メタ、アルファベットだけで今年の1四半期に約800億ドル（登録必要）をAIインフラに投資し、年末までに米国ではデータセンターとAI関連インフラに推定3420億ドル（登録必要）が投じられる見込みである。
私が考えるに、これらの支出が反映しているのは、AIが認知作業に依存する分野での生産性向上に貢献できるという考えだ。これは、かつてのミッテルシュタント路線に沿いながらも、AIの可能性を最大限に活用した中小企業（SME）の新しいモデルが将来台頭する可能性があるのではないかという疑問につながる。
ミッテルシュタント
各産業革命は生産とビジネス組織を再形成してきた。18世紀後半の第一次産業革命は水力と蒸気力によって労働を機械化し、生産を職人の工房から機械化された工場へと移行させた。19世紀後半に始まった第二次産業革命は、電気、標準化された部品、組立ラインを導入し、大量生産と規模の経済を可能にした。20世紀半ばに始まった第三次産業革命は、自動化とデジタルコンピュータをもたらし、情報技術とグローバルサプライチェーンの時代を開始した。
これらの技術が可能にしたのは、とりわけ、より少ない人数でより多くの固定資本と知識資本を活用できるようになったことだ。その最良の例の一つが、かつてのドイツのミッテルシュタントだった。これらは中規模企業で、しばしばニッチ市場での輸出チャンピオンであり、自立性が高く、知識とプロセスに重点を置いていることで知られている。つまり、中小企業の特性を維持しながらグローバルな成功を収めたのだ。
その成功は、長期的志向、強いコミュニティとの結びつき、職業的卓越性、漸進的イノベーションという独特の組み合わせから生まれている。ミッテルシュタント企業は、急速な成長や投機的リターンを追求するのではなく、継続性と深い技術的能力を重視している。
AIミッテルシュタント
AIの可能性は、人員を増やさずに認知能力を拡張できる点にある。自社の業務、文化、戦略を見直す意欲のある中小企業にとって、AIは大きな平等化要因になると私は考えている。それにより、はるかに大きなライバル企業と競争し、時にはそれらを上回るパフォーマンスを発揮することも可能になるだろう。
機械学習モデルは顧客データを分析し、需要を予測し、物流を最適化し、製品設計を生成できる。自然言語インターフェースにより、小規模チームがデータ駆動型の意思決定を行い、消費者の苦情解決や販売を自動化することが可能になる。コンピュータビジョンは品質管理を自動化し、予測メンテナンスは生産におけるダウンタイムを最小限に抑えることができる。
要するに、AIによって小規模企業でも、かつては大企業だけが持っていたインテリジェンスと効率性を、より少ない人員で運営できるようになる可能性がある。私の見解では、それがAIを中心としたミッテルシュタント路線に沿った、グローバルに競争力を持ち、世界中で採用可能な中小企業モデルにつながる。それには戦略的な再考が必要だが、ビジネスリーダーたちとの仕事経験から、これは十分に実現可能な領域だと私は考えている。
中小企業にとっての意味
まず、「AIミッテルシュタント」になるために必要なのは、少なくともAIのバックグラウンドを持ち、単なるツールの使用を超えてツールの適応ができる高い能力を持つスタッフを揃えることだ。これは多くのモデルがオープンソースであるため重要である。初期段階では困難かもしれないが、高い能力を持つ小規模チームは、スキルレベルにばらつきのある大規模チームよりも直接管理しやすいことが多い。
第二に、適切なチームが整ったら、中小企業はグローバルに競争力のあるレベルで得意とすることに注力すべきだ。最小限の人員で優れたプロセスを持つことだけでは、ミッテルシュタントの成功の鍵となる特徴を捉えきれない。その高度に専門化された知識をニッチ市場向けの製品に変え、グローバルに展開する必要がある。これは、現在注目を集めている大規模言語モデル（LLM）を超えたAIが役立つもう一つの領域だ。
例えば、歴史的に時間とコストがかかる創薬プロセスは、言語データではなく分子構造から直接学習するAIシステムによって再形成されつつある。Google DeepMindのAlphaFoldはこの革命を象徴している。アミノ酸配列からタンパク質の三次元構造を予測することで、AlphaFoldは数十年の実験的努力を計算上の数分に圧縮した。
これは専門知識を増幅するためにAIを活用する可能性を示している。AIを効果的に活用する方法を学んだ、訓練された小規模チームでさえ、人員数から予想される以上の結果を出す可能性がある。それこそが中小企業をグローバルに競争力のある企業に成長させるイノベーションだと私は考えている。
結論
AIの発展により、グローバルに競争力を持ち、世界中で採用可能な新たなミッテルシュタント企業モデルが誕生する可能性がある。このモデルは中小企業の特性を維持しながらも、AIを中心に据えている。私の見解では、今後10年間でそのような企業が多数現れ、中小企業の概念を再定義するだろう。
