かずま｜経営者×パーソナルトレーナー

令和のお雇い外国人。AI時代の技術力は、世界から連れてくるべし（宗像のAIぼやき 第33回） 最近、電気毛布を使い始めた宗像です。 今日は少し暖かいですが、このところ寒い日は本当に寒いですね。家でリモートワークをしているので、電気毛布をひざ掛けにしています。 今夜は、Content Marketing Day 2026の懇親会に行ってきます。10回目の記念パーティーです。ただ、招待制なので、残念ながら皆さんとそこでお会いすることはできません。 その代わり、Content Marketing Day 2026はオンラインでも開催中で、11月22日まで、どのセッションもいつでも見られます。僕も「テキストより動画、動画より人。～コンテンツマーケティング15年と、アルゴリズムに依存しない戦い方～」というタイトルで話していて、AIO（AI検索への最適化）など、AIの時代にマーケティングをどう変えるべきかに触れています。よろしければ、ぜひご覧ください。今日のテーマとはあまり関係ないですが。 「宗像のAIぼやき」のバックナンバーは、すべてnoteに載せています。よかったらご覧ください。リンクはリプ欄に。 それでは本日の「宗像のAIぼやき」、開始します。 -------- このシリーズでは、AIを本格的に使うために、会社の中身をどう変えるかを書いてきた。最終回に入る前に、改めて強調しておきたいことがある。AIを仕事で使いこなすには、社内に技術力が要る。 なぜか。前回の第32回で書いたように、AIは同じ質問をしても毎回少しずつ違う答えを返す。だから本業の仕事でAIを使うときは、計算やデータの受け渡しのように毎回同じ結果でなければならない部分を、ふつうのプログラムで固める。そして、AIを呼び出すのは、文書を読み解いたり判断したりと、本当に考える必要がある所だけに絞る。AIを使いこなすとは、つまり、どこまでをプログラムに任せ、どこからをAIに任せるかを設計することなのだ。 「AIエージェントに任せれば、仕事が最初から最後まで自動で片付く」と期待する人は多い。だが、今のところそうはなっていない。AIに手順書を持たせて動かすやり方は、プログラミングの仕事ではよく効く。ところが、審査や請求のような本業の仕事を最初から最後まで自動にしようとすると、結局は計算の仕組みやプログラムを書くことになる。第32回で紹介したように、アメリカの先を行く会社は、もうAIの外側をプログラムで固め始めている。 つまり、AIを本業で使える会社とは、プログラムを書ける会社だ。第29回のAPIも、第32回の本業へのAIの組み込みも、社内に技術の分かる人がいなければ進まない。 では、その人をどこで見つければいいのか。最終回の今回は、人の話をする。僕の答えは、海外のエンジニアだ。 こう書くと、「なんだ、安い海外に外注する話か」と思われるかもしれない。そうではない。案件のたびに外へ出すのではなく、同じ人と長く組んで、技術の分かる人を自分の側に置くという話だ。社員にするか、業務委託で続けて頼むかは問わない。海外のエンジニアと組むのは、費用を削るためではない。AIを使いこなす技術力を手に入れるためだ。 ■ 1. 日本の中だけでは、もう人が採れない 日本の経営者の多くは、システムは日本のエンジニアに作ってもらうものだと思っている。それ自体は悪くない。ところが第31回で書いたように、日本のエンジニアの多くはSIerにいる。だから日本のエンジニアに頼もうとすると、たいていSIerへの発注になり、間に一社入る分の費用がかかる。 それなら社内に雇えばいいかというと、そもそも人がいない。人材サービスのヒューマンリソシアが2024年11月に出した試算では、2040年にIT人材は少なく見ても31.4万人、多ければ73.3万人足りなくなる。人口が減るのだから、この差はなかなか埋まらない。 しかも、いいエンジニアほど、いい環境で働きたがる。数少ない腕のいい人を、日本中の会社で取り合っているのが今の姿だ。 ■ 2. 世界から選べば、選べる層の厚さがまるで違う 日本の中だけで人を探すのと、世界中から一番合う人を選ぶのとでは、地元の草野球チームでメジャーリーグに挑むくらいの差がある。日本のエンジニアの腕が悪いと言いたいのではない。選べる範囲があまりに狭いのだ。 差がつくのは、まず情報だ。プログラムのコードが集まるGitHubも、AIの新しい論文や道具も、まず英語で出てくる。海外のエンジニアは、そういう場所に毎日のように出入りしている。もちろん日本にも、世界の情報源に直接当たっている一流のエンジニアはいる。ただ、僕の感覚では、それはごく一部の人たちだ。 情報の差は、作れるものの差になる。ネット通販の仕組みを作るShopifyで見てみよう。海外では、Shopify向けに開発する会社や人がとても多く、Shopifyに機能を足すアプリや、標準の画面を使わない独自の画面まで作っている。決済、在庫、検索といった部品を、それぞれ一番いいものから選んで組み合わせる「コンポーザブル・コマース」という考え方も広がっている。ところが日本でShopifyを扱うのは、ホームページの制作会社のような小さな会社が多く、この言葉すら知らないところも多いのではないかと思う。これは僕が仕事の中で見てきた実感だ。 実際に、海外のエンジニアをうまく使っている日本の会社もある。僕が会ったあるソフトウェア会社の社長は、ウェブ関連の製品を作りながら、ロシアの腕利きのエンジニアに最新の技術動向の調査を任せていた。別のスタートアップは、世界中からエンジニアを採り、年に一度だけ全員を東京に集めてチームとしての絆を作っている。時差を逆手にとる手もある。日本が夜の間に、別の国のチームが仕事を進めるのだ。太陽を追いかけるように仕事をリレーするので、「フォロー・ザ・サン」と呼ばれる。これまではグローバル企業のやり方だったが、海外のエンジニアと組めば、世界に拠点を持たない会社でもできるはずだ。 ■ 3. 技術の仕事なら、言葉は壁にならない。文書で進めれば国も関係ない 僕は2008年ごろから、海外の人に仕事を頼むことに興味を持ってきた。ちょうど世界でも日本でもクラウドソーシング、つまりネットで仕事を出してネットで受けてもらう仕組みが流行り始めた頃だ。@SOHO、クラウドワークス、ランサーズといった国内のサービスも、oDesk（今のUpwork）やFreelancer.com、Fiverrのような海外のサービスも、片っ端から試してきた。 ところが、頼みたい仕事の多くは、海外の人には頼めなかった。記事を書く、資料を作る、お客さんとの打ち合わせに出る。どれも日本語ができなければ務まらない仕事だからだ。 技術の仕事は違う。技術はもともと世界共通で、エンジニアの世界では英語でやり取りするのが当たり前だ。だから技術の仕事に限れば、言葉はそれほど大きな壁にならない。こちらも、英語で最低限のやり取りができれば、彼らと組める。 最近も、n8nという仕事の流れを自動でつなぐ道具に詳しい人を探した。n8nのコミュニティで評価の高い人たちに声をかけ、フランスやイギリスの人とも話したが、正直どちらも値段が高い。結局、インドネシアの人にお願いしている。 しかもソフトウェア開発には、世界共通の進め方がある。スプリントと呼ぶ1か月以内の短い区切りごとに、進み具合を確かめる打ち合わせを開く。やることをカンバンと呼ばれる付箋の板のような画面に並べ、コードはGitHubで管理する。仕事は「チケット」という一件ずつの依頼票で頼み、先にテストを書いてから作り、作る前に仕様を文書で決める。こうした決まった型があるから、初めて組む海外のエンジニアとも、同じ手順で仕事を始められる。 そのうえで大事なのが、仕事を文書で進めることだ。ソフトウェアの仕事は、作る前に何を作るかを書き、作った後も何をどう作ったかを書いて残す。書いて残していなければ、後から直すことも、人に引き継ぐこともできない。そして書いて残すのが当たり前になれば、打ち合わせのほとんどはSlackのような文字のやり取りで済む。文字で済むなら、相手が東京にいてもジャカルタにいても、仕事のやり方は変わらない。 これを徹底している会社の一つが、ソフトウェア開発の道具を作っている米国のGitLabだ。GitLabは会社のオフィスを一つも持たず、2,500人を超える社員が65か国以上に住んで働いている。会社の決まりや仕事の進め方はハンドブックという文書にまとめて社外にも公開し、社員は人に聞く前にまずそれを読む。これだけの規模の会社でも、文書で回せば、国をまたいで仕事が進むのだ。 ■ 4. なぜ今なのか：言葉の壁が消え、世界と競う時代になる ここからは僕の見立てだ。 1980年代、日本は米国に迫る経済大国になった。米国から強い圧力を受け、やがてバブルがはじけ、それから30年かけて働き方も変わった。今の日本では、働く人がしっかり守られ、働きすぎは良くないこととされ、仕事と生活の釣り合いが大事にされている。それ自体は悪いことではない。ところが中国の会社には、朝のチーム、午後のチーム、夜のチームと、時間帯ごとにチームを分けて、一日中開発を止めないところもあると聞く。一日中開発を止めない会社と比べれば、作る速さの差は開いていくのではないだろうか？ そして、この30年は終わろうとしている。日本はインフレの時代に入り、AIの翻訳のおかげで、言葉の壁はかなり低くなった。これは、はっきり危ない。これまで日本語という壁が日本の市場を守ってくれていたが、その壁がなくなれば、世界中の会社と人が入ってくる。世界の人を使いこなす会社と、日本の中だけで戦う会社がぶつかれば、勝負は見えている。待っていれば守られる時代は、もう終わったのだ。 ■ 5. 日本は二度、世界から人を招いて追いついた ここで、少し歴史を振り返りたい。日本は過去に二度、世界に追いつくために大きく変わった。一度目は明治維新、二度目は第二次世界大戦の後だ。そして、どちらのときも、日本は海外から一流の人を招いて学んだ。 明治維新のときは、「お雇い外国人」だ。政府も民間も、欧米から技術者や学者を招き、鉄道を敷き、工場を建て、大学で教えてもらった。 戦後は、あまり知られていないが、品質管理の第一人者だった米国のW・エドワーズ・デミング博士がいる。デミング博士は、当時、母国の米国ではそれほど相手にされなかったが、日本では大歓迎された。1950年と51年に来日して日本の品質管理を指導し、その教えが、のちに「品質の日本」と呼ばれる製造業の強さの土台になった。1951年には博士の名前を冠した「デミング賞」が作られ、今も毎年贈られている。 僕は、今が世界から人を招くべき三度目だと考えている。日本は、いつの間にか海外から学ぶ熱を失ってしまった。そして多くの人が、「海外とのやり取りは、英語ができる一部の人がやること」だと思っている。 それは違う。あなたの会社の市場は、もう日本の中だけではないからだ。AIもインターネットも、国境や言葉を気にしない。お客さんも、競争相手も、一緒に働く仲間も、世界中にいる。明治と戦後にできたことが、今の日本にできないはずがない。三度目は、世界のエンジニアを仲間に迎えるときだ。 ■ 結論：技術力がなければ、AIは使えない 最初に書いたとおり、AIを本業に入れるには社内の技術力が要る。APIでつなぎ、データを整え、仕組みを動かし続ける人が欠かせない。その人を日本の中だけで探していては、なかなか見つからない。 だから、海外のエンジニアを雇うのは、AIを使える会社になるための投資だ。 始め方は難しくない。僕のお勧めは四つだ。 ・英語に自信がなければ、英語ができてソフトウェア開発の進め方に詳しい人を一人雇い、海外のエンジニアとの窓口になってもらう。フリーランスの人でもいい。 ・オンラインで面接をする。英語の上手下手ではなく、話が通じやすい人かどうかを見る。 ・一度は顔を合わせて話す。一緒に仕事をするには、やはり人としてのつながりが要る。 ・そのうえで、仕事のやり取りは文書と文字を基本にする。何を作るか、何を作ったかを書いて残す。 最後の一つは、海外の人と働くためだけのものではない。AIもまた、書いて残されたものを読んで動く。書いて残す会社は、海外のエンジニアとも、AIとも一緒に働ける。 小さな仕事一つからでいい。まずは一人、海外のエンジニアと組んでみてはどうだろうか？