カテゴリー: ビジネスジャーナル

AIが「使えるかどうか」は、人間側の「使い方」で決まります。 そう語るのは、グーグル、マイクロソフト、NTTドコモ、富士通、KDDIなどを含む600社以上、のべ2万人以上に思考・発想の研修をしてきた石井力重氏だ。そのノウハウをAIで誰でも実践できる方法をまとめた書籍『AIを使って考えるための全技術』が発売。全680ページ、2700円のいわゆる“鈍器本”ながら、「AIと、こうやって対話すればいいのか！」「値段の100倍の価値はある！」との声もあり話題になっている。思考・発想のベストセラー『考具』著者の加藤昌治氏も全面監修として協力し、「これを使えば誰でも“考える”ことの天才になれる」と太鼓判を押した同書から、AIの便利な使い方を紹介しよう。

組織の体質は、放っておいても自然には変わらない。企業や行政などを対象に、働き方改革や組織改変などに携わっている沢渡あまね氏は、書籍『組織の体質を現場から変える100の方法』で、人材の流動性を高める取り組み以外にも「日常的に外の知識や学びに触れることも重要」と指摘する。しかし、組織が外部研修の受講に消極的なケースもある。その場合どうしたらいいのだろうか。本書の内容をもとに解説する。（文／神代裕子、ダイヤモンド社書籍オンライン編集部）

今年2月の衆院選で中道改革連合が大敗したのは記憶に新しい。さらに2025年7月の参院選でも、自民党への逆風が吹いたにもかかわらず、リベラル勢力はその受け皿になりきれなかった。一方で、筆者らが4万3820人を対象に行った調査では、戦後革新の立場に近い層は計47.3％（リベラル26.4％、平和主義者20.9％）と最大勢力を占める。それにもかかわらず、なぜ彼らは国政選挙で勝てないのか。分析の鍵を握るのは「新自由主義右翼」という存在である。※本稿は、社会学者の橋本健二『新しい階級社会 最新データが明かす〈格差拡大の果て〉』（講談社）の一部を抜粋・編集したものです。

芸人・狩野英孝のX投稿で起きた「1992年バグ」が、ネット上で大きな話題となった。本来は単なる表示不具合にすぎない出来事だが、「笑いの神に愛されている」といった好意的な反応が相次ぎ、「ネタ」として消費されている。SNS時代には些細な失敗が炎上に発展しやすい一方で、ネット上で些細なエピソードが拡散されて好感度を積み上げていくタレントもいる。狩野が「愛されキャラ」のポジションを確立するに至った経緯は。

投資歴70年 資産25億円――【プロの儲かる知識を簡単インストール】人生、もう詰んだ……40歳、しがないサラリーマン。月1万5000円の小遣いを握りしめ、毎日通勤する日々だ。増えない給料、重くのしかかる住宅ローンと教育費。冷え切った家庭に、もはや自分の居場所はない。そんな人生のどん底の状況で拾った、1冊の古びた手帳。それが投資歴70年、資産24億円を築いた89歳現役トレーダー・シゲルさんとの奇跡的な出会いだった。お金、仕事、家庭……すべてに絶望した崖っぷちの男が“投資の神様”から授かった「世界一のお金と人生の授業」とは？“小説形式”だからスラスラ読めてドンドンわかる話題の書『87歳、現役トレーダー シゲルさんの教え　資産18億円を築いた「投資術」』（ダイヤモンド社）より一部を抜粋・編集したものをお送りする。答えはすべて、この物語にある。

部下が動かない、Z世代との距離感がつかめない……そんな悩みを解決するのが、ソフトバンクで「汐留の母」と呼ばれた澤田清恵著『伝え方ひとつで部下が動き出す 上司の「コミュ力」大全』（ダイヤモンド社）だ。生身のリーダーに求められる最強の武器は生成AIには代替できない「コミュ力（共感力）」。単なる同情ではなく、相手の視点を論理的に理解する「認知的共感」の技術を体系化した、悩める上司たちの「読むサプリ」だ。呼吸を合わせる基本から、自身の無意識を言語化する応用、さらには「飲み会の失敗事例」や「エース部下の退職」といった実例に基づく「しくじり」分析まで網羅。表面的なテクニックではなく、心・技・体を整え、信頼で組織を動かすための実践的ノウハウが詰まった決定版！

話し方についての本は数あれど、“おもろい話し方”というテーマの本はなかなかないのではないか。「ネタのゴーストライター」という元芸人のネタ作家が著者となり、ロングセラーになっているのが、『おもろい話し方――芸人だけが知っているウケる会話の法則』だ。もちろん芸人の笑いの真似はできないが、そのエッセンスで雑談力を高めることはできるという。今よりちょっとだけおもしろく話せるようになる、その極意やお作法とは？ （文／上阪徹、ダイヤモンド社書籍オンライン編集部）

大戸屋の春限定メニュー「鰹の梅はさみ揚げ」がおいしい！サクサクした衣に肉厚の鰹と梅、大葉が挟まれていて、春にぴったりの軽やかな味わいです。大根おろし入り和風出汁につけると、みずみずしさが加わっておいしさがアップしました。塩で食べても、素材の味がひきたっておいしいです。

2025年に社会に大きな衝撃を与えた「フジテレビ事件」と、それを受けた第三者委員会の調査報告書をきっかけに執筆された、『集団浅慮：「優秀だった男たち」はなぜ道を誤るのか？』（古賀史健）。その出版を記念した対談が、ブックファースト新宿店で開催されました。ゲストは、『わたしたちは無痛恋愛がしたい』を連載する漫画家であり、「パブリックスピーカー」「フェミニスト」としても活動する瀧波ユカリ氏。お二人の対談の模様をダイジェストでお届けする全3回の最終回です。

●この記事のポイント
テスラがテキサスで進める半導体一貫生産拠点「Terafab」は、設計・製造・パッケージングを統合する垂直統合モデルにより、AIチップの開発速度とコスト競争力を高める試みである。自動運転やロボット開発を支える計算資源の内製化が、半導体産業や製造業の競争構造に与える影響を分析する。

　テスラがテキサス州で進める次世代製造拠点「Terafab（テラファブ）」が今、注目を集めている。従来のギガファクトリーを拡張した施設と見る向きもあるが、その本質は単なる生産能力の増強ではない。

　テスラが目指しているのは、「製品を作る企業」から「計算資源を内製し、活用するインフラ企業」への転換である。電気自動車メーカーとしての枠組みを越え、AI時代の基盤となる演算能力を自社で確保し、それを中核にビジネスモデルを再構築しようとしている。

　半導体はもはや部品ではなく、AI時代における競争力の源泉である。Terafabはその供給を外部に依存しないための装置であり、同時に将来的な事業拡張の起点ともなり得る。

●目次

 

水平分業モデルへの挑戦

　現在の半導体産業は、設計（ファブレス）、製造（ファウンドリ）、後工程（OSAT）といった分業体制によって成立している。この構造はコスト効率と技術分業を両立させ、過去数十年にわたり産業の成長を支えてきた。

　しかしテスラは、この前提そのものに再考を迫っている。Terafabの構想は、設計から製造、パッケージングまでを一体化する「垂直統合」に近い。すべてを自社内で完結させることで、設計変更から量産までのリードタイム短縮や、サプライチェーンの不確実性低減を狙うとみられる。

　元半導体メーカー研究員で経済コンサルタントの岩井裕介氏は、次のように指摘する。

「最先端ノードでは依然としてTSMCなどの専業ファウンドリが優位にあるが、設計と製造の距離を縮めることで開発スピードを高める動きは確実に広がっています。特にAI用途では、汎用チップよりも用途特化型の最適化が重要になるため、垂直統合のメリットが出やすい領域です」

　つまり、テスラの試みは既存モデルの完全否定ではなく、「特定領域における最適解の再定義」と捉えるべきだろう。

AIチップ内製化の戦略的意味

　テスラはすでに自動運転向けチップ（FSDチップ）を自社設計しており、その進化版とみられる次世代AIチップの開発も進めている。こうした内製化の狙いは、単なるコスト削減ではない。

　第一に、ソフトウェアとの最適化である。AIの性能はアルゴリズムとハードウェアの統合設計によって大きく左右される。汎用チップを使う場合に比べ、自社設計チップは処理効率や消費電力の面で優位性を持ちやすい。

　第二に、供給制約の回避である。近年の半導体不足は、自動車産業にも大きな影響を与えた。AI需要の急増により先端チップの確保競争は一層激しくなっており、内製化は安定供給の観点からも重要な戦略となる。

　第三に、データと計算資源の統合である。テスラは車両から膨大な走行データを収集しており、それを学習に活用するための計算基盤を自社で持つことは、開発サイクルの高速化につながる。

「今後の競争はモデル性能だけでなく、“どれだけ高速に改善を回せるか”に移るでしょう。その意味で、データ収集・学習・実装を一体化できる企業は有利になります。テスラは、その構造を早くから意識しているのです」（同）

自動車からロボティクスへ

　Terafabの影響は、自動車領域にとどまらない可能性がある。テスラが開発を進める人型ロボット「Optimus」は、その象徴的な存在だ。

　ロボットは、センサー、制御、AI推論といった複数の技術の統合体であり、その中核を担うのが半導体である。高性能かつ低消費電力のチップを大量に供給できるかどうかが、実用化の鍵を握る。

「ロボットの普及はハードウェア価格に強く依存します。もしテスラがチップを含めたコスト構造を自社でコントロールできれば、他社よりも早く量産フェーズに入る可能性があります」（同）

　また、ロボットは工場だけでなく、物流やサービス分野への応用も期待される。これは労働力不足が深刻化する先進国にとって、重要なテーマである。

　Terafabがもたらす最大の変化は、テスラの収益構造にある。

　従来の自動車ビジネスは、ハードウェア販売による単発収益が中心だった。しかし、FSDやソフトウェアサービス、さらには将来的なロボット関連サービスは、継続課金型の収益モデルに近い。

　このとき、自社でチップを供給できることは、コスト構造の最適化だけでなく、利益率の向上にも直結する。外部調達に依存する場合と比べ、価格決定権を持ちやすくなるためだ。

　さらに注目されるのが、計算資源の外部提供という可能性である。

　クラウドインフラの分野では、アマゾンが自社向けに構築したサーバー基盤を外販し、「AWS」として巨大な収益源に育てた。同様に、テスラが将来的にAI計算基盤やチップを外部に提供するシナリオも想定される。

　もっとも、現時点で具体的な事業化が示されているわけではなく、あくまで構造的に可能性がある段階に留まる点には留意が必要だ。

産業構造の再編は段階的に進む

　この動きは、日本企業にとっても重要な示唆を含む。

　日本の製造業は、高品質な部品や製造技術に強みを持つ一方で、サプライチェーンの中での「部分最適」に依存する傾向が指摘されてきた。半導体においても、材料や装置では高い競争力を持ちながら、最終製品の主導権は海外企業に握られている。

　Terafabが象徴するのは、「どの領域を自社で統合し、どこで外部と連携するか」という戦略的選択の重要性である。

「すべてを内製化することが正解ではありませｎ。ただし、競争優位の源泉となる領域については、自社でコントロールする覚悟が必要です。テスラの動きは、その判断基準を問い直しています」（同）

　また、AIと製造の融合が進む中で、データ活用能力やソフトウェア開発力の強化も不可欠となる。

　Terafabは、既存の製造業を直ちに置き換えるものではない。しかし、AIと半導体を軸とした新しい競争構造が形成されつつあることは確かである。

　垂直統合と水平分業は対立概念ではなく、用途や戦略に応じて使い分けられるべきものだ。テスラの取り組みは、そのバランスを再設計する試みといえる。

　今後の焦点は、このモデルがどこまで実効性を持つか、そして他企業がどのように対応するかにある。半導体、AI、自動車、ロボティクスといった複数の産業が交差する中で、競争のルールそのものが変わりつつある。

　その変化をいち早く捉え、自社の戦略に落とし込めるかどうかが、次の時代の競争力を左右するだろう。

（文＝BUSINESS JOURNAL編集部、協力＝岩井裕介／経済コンサルタント）