過去6カ月間、大企業による人員削減の発表と、恐怖を煽る一連のバイラル投稿が、AI（人工知能）が労働市場に与える影響について悲観的な見方を生み出してきた。しかし最近、Capital Evolutionのプロモーションのためロチェスターを訪れた際、AIが起業家精神にどのような影響を与えているかについて、初めて本格的な取材を行う機会を得た。
ジャーナリストはかつて、これを""gathering string""（糸を集める）と呼んでいた。真実の物語の糸口を見つけることだ。起業家経済において、AIはスタートアップの成長と一部の雇用を促進しており、いくつかの成功企業が出現し始めている。製品や企業を立ち上げることが格段に容易になった。AI ブームはまた、ソフトウェアブームとは異なる進化を遂げている。ソフトウェア企業──そしてほぼ常にそれらを率いる男性たち──は、未検証のアイデアに対して数百万ドルあるいは数億ドルの資金を獲得することで有名だった。デジタル形式のアイデアが安価に手に入るAI経済においては、売上高と顧客がより重要になっている。言い換えれば、人間のスキルがより価値あるものになっているのだ。
これまでに存在するデータは、ロチェスター大学でのパネルディスカッションや、地域市場の他の起業家たちから聞いた内容を裏付けている。Economic Innovation Groupによると、スタートアップ設立率は2024年も高水準を維持した。そして経済学者たちは、初期段階のポジションやソフトウェア関連の職種で一部の雇用喪失が見られると指摘しつつも、少なくとも現時点では、AIの出現に関連した大きな労働市場への影響は見られないとしている。
ロチェスターは深層科学イノベーションの拠点
次世代の深層科学イノベーションが米国で生まれるかどうか──それは科学そのものと、科学を市場に届ける起業家基盤の両方に依存する──という問いへの答えは、ロチェスターやそれに類する場所から生まれるかもしれない。
なぜなら、AIはイノベーション経済の中で長年資金不足に陥ってきた分野、すなわちディープテック（基礎科学に基づくスタートアップ）に多大な影響を与える可能性があるからだ。これらの分野では、AIがデータ処理をより容易で、よりアクセスしやすいものにしている。ロチェスターは、コダック、ボシュロム、ゼロックスの本拠地として有名だ。これらの巨人の遺産により、ロチェスターは光学技術の中心地となった。
「リソグラフィー、計測、先進パッケージングなど、あらゆる先進半導体製造システムは、根本的に光学、レーザー、フォトニクスに依存しています。これらの技術なしには、今日のチップを製造することはできません。そして多くの場合、数十年前のチップさえも製造できなかったでしょう」と、Capital Evolutionで取り上げたOptimax SystemsのCEO、ジョセフ・スピルマン氏は述べた。「ハイエンド半導体ツールに関しては、必要な精密光学および光学システムを製造できる組織は世界に約10社あり、そのうち2社がここロチェスターにあります。コーニングとOptimaxです。最先端システムに関しては、その数はさらに絞られますが、両社ともそのトップティアに残っています」
AIの影響は、すでに研究室の外でも目に見えている。「ロチェスターでは、経済開発の旋風を巻き起こしています」と、Greater Rochester EnterpriseのCEO、マット・ハールバット氏は述べ、新しいデータセンターや、経済開発の専門家がこの地域を検討している企業とつながるためにAIを活用している方法を指摘した。
ロチェスター大学では、その変化はすでに目に見えている。「起業家精神はキャンパス全体で中心的なテーマになっています」と、Ain Center for Entrepreneurship and Innovationのエグゼクティブディレクター、ロベルト・コランジェロ氏は述べた。「起業家精神への意欲はかつてないほど強くなっています」
その意欲は、学問分野を横断する活動に変わっている。「私たちには、火星に着陸するプロジェクトに取り組んでいる学生がいます...アルツハイマー病を解決しようとしている学生...米食品医薬品局（FDA）の動物実験に代わる組織を培養している学生がいます」とコランジェロ氏は述べた。その範囲は、AIがソフトウェアをはるかに超えて、特にデータ分析が歴史的に遅く高コストだったディープテック分野で、いかに作業を加速させているかを反映している。
実務的な議論
パネルでは、創業者たちがAIを抽象的ではなく実務的な言葉で説明した。既存企業のAI導入を支援するコンサルティング会社FLX AIのCEO、カーラ・ジョージ氏は、それをシンプルに定義した。「機械、つまりコンピューターが人間の知能を模倣できるようにする技術です」この枠組みは、AIを連続体上に位置づける。「私たちは非常に長い間、AIの消費者でした」と彼女は述べ、レコメンデーションエンジンや顔認識を以前の波として指摘した。
変わったのは速度と、より使いやすいインターフェースだ。ジョージ氏は、かつては数週間かかっていたパイプラインの地質学的リスクデータを分析するプロジェクトについて説明した。AIを使えば、同じ作業が「数秒から数分に短縮」できる。時間の圧縮は、企業がアイデアをテストし展開する速度を再構築している。
起業家支援組織NextCorpsでは、その影響は企業の構築方法に現れている。同社社長のジェームズ・セナール氏は、かつて非技術系の創業者が起業するのを妨げていた障壁はほぼ消失したと述べた。「今の問いは、構築できるかどうかではなく、構築すべきかどうかです」
彼は最近の例を挙げた。「35チームが完全に機能するソフトウェアを...1日半で作りました」とセナール氏は、コーディング経験がほとんどない参加者が動作するアプリケーションを作成したスタートアップイベントについて述べた。ボトルネックはエンジニアリングから離れた。おそらく、どの問題が解決する価値があるかについての判断に向かっている。
投資家の観点から、Excell PartnersのCEO、ラミ・カッツ氏は、構築能力はもはや差別化要因ではないと述べた。「構築できることを示すだけでは十分ではありません...はい、できることは分かっています」
新たな差別化要因は売上高
代わりに、投資家は牽引力とポジショニングに焦点を当てている。「同じアイデアを持つ他の1000人の起業家とどのように差別化するつもりですか？」とカッツ氏は述べた。顧客とデータへのアクセス、そして両方を迅速に活用する能力が、決定的な優位性として浮上している。
その現実は、企業がどこで構築するかを選択する際に影響を与えている。財務報告を自動化する企業で、アクセラレーター43Northから100万ドルの資金を獲得したHeronAIのCEO、ダフネ・パリサー氏は、地域のエコシステムが優位性を提供できると主張した。「誰もが私の電話に出てくれました」と彼女はニューヨーク州北部での構築について述べた。「喜んであなたとベータテストをするか、できる他の誰かを知っています」
これらの初期の顧客関係はますます必要になっている。「売上高がなければ、資金を得られません」とパリサー氏は述べた。売上高と検証への移行は、明確なビジネスモデルなしに企業が評価額を拡大できた前回のスタートアップサイクルからの転換を表している。
会話はまた、消えていない制約も浮き彫りにした。データ品質は依然として中心的な問題だ。ジョージ氏は、多くの企業が基盤となるシステムに対処することなくAIを採用したがっていると指摘した。「良質なデータを持ち、品質システムを整備する必要があります」と彼女は述べ、新しいツールを展開する前に後退する必要が頻繁にあることを説明した。
信頼と展開の課題も最優先事項だ。パリサー氏は、AIを採用する企業において焦点を絞ることの重要性を強調した。「解決しようとしている問題が本当に何であるかを確実に理解し...そしてさらに15回尋ねてください」と彼女は述べた。その規律は、依然として信頼性の低い出力を生成する可能性のあるシステムを扱う際のリスクを軽減する。
規制された分野では、慎重さがプロセスに組み込まれている。カッツ氏は、AIシステムと透明性を必要とする医療などの業界との間の「文化的衝突」について説明した。「AIはツールをもたらし、最終的な人間の意思決定への経路を短縮します」と彼は述べ、完全な自動化はハイステークス環境では依然として遠い目標であることを強調した。
議論は繰り返し人間の能力に立ち返った。技術的障壁が低下するにつれ、他のスキルが重要性を増している。ジョージ氏は直接的に述べた。「STEMと技術は、参加するための最低条件です」コミュニケーション、批判的思考、専門知識が、差別化要因としてより価値あるものになっている。
最大のリスクは何か？
より広範なリスクもある。パネリストたちは、データプライバシー、セキュリティ、労働力全体への不均等な影響について懸念を表明した。政策立案は追いついていない。「議員たちはまだインターネット時代に遅れています」とカッツ氏は述べ、急速に進化する技術を規制することの難しさを指摘した。
それでも、会場の雰囲気は警戒的というよりも実務的だった。創業者と投資家は実際のユースケースに取り組み、製品をテストし、企業を構築している。会話は実行に向かって進んでいる。
この地域の産業基盤は、成長する起業家ネットワークと相まって、科学と速度の向上に根ざしたスタートアップエコシステムの条件を生み出している。
AIが労働市場をどのように形成するかという問いは、依然として未解決だ。少なくともこの視点から明らかなのは、この技術が企業構築に参加できる人々を拡大しているということだ。最も重要な変化は、失われた、あるいは獲得された雇用についてではなく、市場に出てくるアイデアの数についてかもしれない。楽観的に見れば、アイデアの質も向上しているかもしれない。
