島田 太郎 
変化に対応できる組織へ
森 2022年に発表された東芝グループの経営方針では、「内部硬直性」と「外部硬直性」という言葉を使って説明されていました。外部硬直性については、今のAIの話にも関わる取り組みを進めてこられたのでしょうか。
島田 外部硬直化するというのは、自己否定ができないということなんです。「自分にはこれができない」ということがわからないと、外部と一緒にやることはできません。実は、それができるようになった大きな要因は、市場の伸びです。我々のメインの市場であるエネルギーやインフラの分野は、これまであまり伸びていませんでした。ところがAIのおかげで、インフラ分野の伸びが莫大になっている。そうすると、自分たちが持っていないものでも、外から取り込んでやろうというインセンティブが強烈に働くんです。ぼやぼやしていたら他の人に持っていかれてしまいますから。
昔の東芝のやり方は、世界最高の効率を目指すというものでした。効率が高いほうが長期的には回収が良く、値段が多少高くてもお客さんは払ってくれる。ところが今は、そうではない。総量そのものが足りていない。「多少効率が悪くても構わない、今すぐ作ってほしい」というモードに入ると、自分でもう一度設計をやり直している場合ではなくなる。「どうしたら早くできるんだ」というモードに入ると、自己否定ができ、外部硬直性は自然に解決していくんです。
エージェントとコパイロットの違い
森 AIエージェントという言葉もよく聞くようになりましたが、これはどう捉えたらよいのでしょうか。
島田 AIエージェントを考えるには、コパイロットとの違いを考える必要があります。私はもともと航空機の設計をしていたので、コパイロット（副操縦士）という言葉には厳密な定義があると考えています。操縦士と副操縦士は、常に同じ計器を見ながら、どちらが主導しているかを確認し合っている。一方でエージェントというのは、あるタスクを達成することを任される存在です。手段は選ばず、任されたことをやり切る。トークン、つまり使った言葉の量というのは、いわば消費した「リソース（資源）」の量を測るものに過ぎません。エージェントに求められているのは、そのリソースの多寡ではなく、あくまで成果です。だとすれば、今のように、使った言葉の量で課金する仕組みは、本来おかしいはずです。大事なのは成果であって、リソースの使用量ではない。「これだけのコストでこの結果を出してくれ」という成果主義に変わっていくべきで、AIエージェントがきちんと普及していくためには、いずれ今の課金の仕組みは変わっていくだろうと思っています。
