深掘り記事
■ アマゾンを降りたベゾスが、再び「CEO」に戻ってきた理由
ジェフ・ベゾスがアマゾンCEOを退いてから4年。
静かに資産運用と宇宙ビジネスに専念しているのかと思いきや、ふつうに新会社の共同CEOに復活しました。
その名もProject Prometheus（プロメテウス）。
報道によると、
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ベゾスが共同創業者＆共同CEO
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資金規模は**62億ドル（約9,000億円）**級のAIスタートアップ
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ベゾス自身も出資
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従業員は約100人（ただし設立時期も場所も不明）
という、“ステルスなのにいきなりメガ級”という、いかにもベゾスらしい立ち上げ方です。
もう一人の共同CEOは、
グーグルの「ムーンショット・ファクトリー」で働いていた物理学者・化学者のVik Bajaj。
「とりあえず顔ぶれだけで“ガチ案件”なのは分かる」構成です。
■ いまどき「チャットボット」ではなく「ワールドモデル」を狙う理由
Project Prometheusが狙っているのは、
ChatGPTのような**LLM（大規模言語モデル）ではなく、「ワールドモデル（world models）」**と呼ばれる領域です。
記事のポイントを整理すると：
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LLM：
→ 主な教材は「テキスト」。人間の文章を大量に読み込むことで、自然な会話や文章生成が得意。 -
ワールドモデル：
→ 動画や空間データなど**“物理世界の情報”**から学習。
→ 物体の動き・重さ・衝突・摩擦など、「世界のルール」を理解する方向のAI。
ワールドモデルが活きるのは、記事にもある通り、
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ロボティクス（産業ロボット、自律ロボットなど）
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ゲーム・シミュレーション
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コンピュータサイエンスやエンジニアリング
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航空宇宙
といった、“現実世界でモノが動く領域”です。
言い換えると、
「うまくしゃべるAI」から、「ちゃんと動けるAI」へのシフトを狙っている、とも解釈できます。
■ ベゾスにとっての「ワールドモデル」の意味：宇宙と工場
ここでベゾスのもう一つの顔を思い出す必要があります。
そう、宇宙企業Blue Originの創業者です。
記事によると、ベゾスは
「エンジニアリングや製造のために、このテクノロジーを追求したい」
とされており、特に航空宇宙分野での活用を視野に入れているようです。
ロケット、宇宙船、月面基地、宇宙工場。
こうした領域では、実機での実験が極端に高コスト・高リスクになります。
そこで重要になるのが、
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高精度なシミュレーション
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現実に近い仮想空間での訓練
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ロボットの“試運転”を、まずバーチャルで行う技術
つまり、
「宇宙のためのデジタルツイン（現実の双子）」をつくるAIが必要になります。
ベゾスがPrometheusに乗り出した背景には、
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Blue Originでの宇宙開発
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アマゾンで培ったロジスティクス・倉庫オペレーションのノウハウ
この2つを、次世代AIで一気に統合する狙いがあると見るのが自然です（ここはあくまで構造的な推測であり、記事が述べているのは「工学・製造への関心」までです）。
■ 「LLM疲れ」の次は、“世界まるごと学ぶAI競争”へ
いまのAIブームは、どうしても**「チャットボットの出来栄え」**で語られがちです。
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何トークンのモデルか
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どのベンチマークが何点か
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どの企業との提携が何件か
しかし、実際に企業の現場でボトルネックになっているのは、
**人手が足りない「物理世界側」**です。
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倉庫のピッキング
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工場のライン設計
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建設現場の安全管理
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農業・物流・インフラ点検
こうした領域では、テキストだけを読んだAIよりも、
「世界を理解して動けるAI」のほうが圧倒的に価値が高い。
記事の表現を借りれば、
ワールドモデルは、
「物理的な次元を理解するように学ばせることができる」
性質を持ち、そこからロボットやゲームなどの技術開発につながっていきます。
つまり、Prometheusの狙いは、
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“チャットボット戦争”とは別レーン
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「物理世界を理解し、動かすAI」の覇権競争
という、次のステージのゲームだと整理できます。
■ それでも「正体不明」の部分が多い、巨大ステルス企業
一方で、この記事が面白いのは、
「分かっていること」と「分かっていないこと」が極端に分かれている点です。
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資金：62億ドル
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人数：約100人
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リーダー：ベゾス & Vik Bajaj
ここまでははっきりしていますが、
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いつ設立されたのか
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どこに拠点があるのか
は不明だと報じられています。
ただし、スタートアップらしくLinkedInページだけは存在するというオチつきです。
要するに、
「中身はまだほとんど公開されていないが、
お金と人の顔ぶれだけで“ただごとではない”のが伝わる案件」
という状態です。
■ 日本のビジネスパーソンにとっての意味：
「チャットボットの次」に備える3つの視点
ここまでを、あえて日本ビジネス視点に翻訳すると、
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AI競争の主戦場は、テキストから“世界そのもの”へ広がる
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チャットボット導入がゴールではなく、
物流・製造・建設などフィジカル領域にAIが入り込む前提で考える必要がある。
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宇宙・インフラ・製造に「AI×シミュレーション」の波が来る
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デジタルツイン、ロボット制御、仮想テスト環境など、
日本が得意としてきた「現場とモノづくり」の世界も巻き込まれる。
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データは“現場の動き”そのものが価値になる
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マニュアルや設計図だけでなく、
作業動画、センサー情報、設備ログなど、
「世界の動き」をAIに渡せる企業が有利になる。
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「AI＝生成系チャット」という認識のままだと、
この次の波に完全に出遅れます。
ベゾスのPrometheusは、その**“次の波”が本当に来るつもりで動いているプレーヤーが、すでにいる**ことを教えてくれる事例だと捉えると、見え方が変わってきます。
まとめ
■ ベゾスのPrometheusが示す、「AI第2幕」の3つの要点
今回の記事で浮かび上がったのは、
「AIブームは、まだテキストの入口に過ぎない」という現実です。
Project Prometheusは、
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62億ドル規模の巨額資金
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約100人という精鋭少数チーム
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ベゾス & Vik Bajaj という、テック＋ムーンショット経験の組み合わせ
という布陣で、
ワールドモデル＝“世界まるごと理解するAI”
に挑もうとしています。
ここから日本のビジネスパーソンが押さえておくべきポイントは、大きく3つあります。
① LLM（言語モデル）は「インターフェース」でしかない
ChatGPTなどのLLMは、
私たち人間がAIと会話するための**“フロントエンド”としては非常に優秀です。
が、現場の課題を本質的に解決するのは、その先にある「どう動くか」の世界**です。
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倉庫でどの順番でピッキングすべきか
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建設現場でどの順に作業を進めるべきか
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宇宙空間でロボットアームをどう制御するか
こうした問題を解くには、
「世界のルール」を学習したモデルが必要になります。
Prometheusが狙うワールドモデルは、そのコアとなる部分です。
② 「モノを動かす産業」ほどAIのインパクトが大きい
記事が指摘するように、ワールドモデルの応用は、
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ロボット
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ゲーム・シミュレーション
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エンジニアリング
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航空宇宙
といった領域に広がります。
これは日本企業にとっても、まさに主戦場となる分野です。
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自動車・部品
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機械・ロボット
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建設・インフラ
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物流・倉庫・港湾
これらの分野では、
「現場を知っていること」＋「AIで動きを最適化すること」
の両方が価値になります。
片方だけでは勝ち切れません。
③ 「現場データ」を資産として扱える会社が勝つ
ワールドモデルの強みは、
単に3Dを扱えることではなく、
「現場で起きた動きそのものを学習データにできる」
という点にあります。
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作業員の動き
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ロボットアームの軌跡
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センサーが計測した振動・温度・音
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カメラ映像の時系列
これらを蓄積できる会社と、
何も残していない会社では、
将来のAI活用の“土台”がまったく違ってきます。
「うちはAI導入が遅れていて…」と嘆く前に、
「そもそも学習させられるだけの現場データを持っているか？」
という問いから始める必要がありそうです。
結論として、ベゾスのPrometheusは、
「チャットボットの出来を競うフェーズは、もうすぐ“前座”になる」
という未来を、かなり静かに、しかし明確に示しています。
日本の現場を知るビジネスパーソンにとっては、
これは悲観のニュースではなく、むしろチャンスです。
モノが動く現場をよく知る人ほど、
ワールドモデル時代に価値のある“先生役”になれる可能性が高いからです。
気になった記事
■ 「汚れ仕事」人気が高まるアメリカ雇用のねじれ
次に気になったのが、“Dirty Jobs”系の仕事に応募が殺到しているという雇用の話です。
記事によると：
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ジョージア州の刑務所局：
→ この3カ月の応募件数が、前年同期比で40%増 -
米軍：
→ これまで苦戦していた募集が、今年の夏には予定より早く採用目標を達成 -
リサイクル・ゴミ処理施設向け人材を扱うHireQuestの部門：
→ 過去2年で応募が50%増
これらの仕事は、
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肉体的にも精神的にもタフさが必要
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必ずしも高給とは限らない
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離職率が高いことが多い
という、典型的な**「3Kに近い職種」**です。
それでも応募が増えている背景には、オフィスワークの採用減速があります。
■ 「ホワイトカラーのポスト」が減ると何が起きるか
記事では、
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Q3の米経済は年率3.9%成長が見込まれる一方で
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オフィスワーカーのレイオフが増え、採用は鈍化
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採用が戻っているのは、
→ 医療
→ 建設
といった非オフィス系セクター
と整理されています。
さらに厳しいのが、若手・新卒層です。
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企業は「数年の経験がある人」を好み、
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2025年春卒業予定の学生採用について、企業の見通しはコロナ禍以来もっとも悲観的（NACE調査）
という状況です。
これが意味するのは、
**「ホワイトカラー職の“入口”が細くなっている」**という現実です。
■ AIのせいなのか？それとも景気循環なのか？
記事は、
「オフィスワークの採用鈍化に、どこまでAIが影響しているか」
について、エコノミストの間で議論が分かれている、としています。
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一部には「AIが事務職の雇用を削っている」説
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他方で「単に景気循環とコスト削減圧力の結果」という見方
ここで重要なのは、**原因がどちらにせよ、「きれいな仕事が減り、きつい仕事が相対的にマシに見え始めている」**という現象そのものです。
日本でも、
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配送・倉庫
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介護・医療
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建設・インフラ保守
といった分野は、慢性的な人手不足です。
アメリカの「Dirty Jobs人気」は、
ある意味で日本の“現場人材不足”の裏返しとも言えます。
オフィスワークの採用が絞られると、
「きついが仕事はある」現場業務の相対的魅力が上がる。
そこに賃上げや福利厚生改善が少しでも入ると、一気に応募が増える。
仕事の「イメージ」と「現実の条件」のバランスが、じわじわと変わりつつある、という流れとして押さえておきたいニュースです。
小ネタ①
■ Z世代は「相席上等」──コミュナルダイニングが人気
レストラン予約サービスResyの調査によると、
**Z世代の90%が「相席テーブルが好き」**と回答したそうです。
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ベビーブーマー世代では60%
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「ラリー・デヴィッド的な人はたぶん0%」というジョーク付き
相席が好きな理由として、
そのうち**63%が「新しい友人・恋人候補に出会えるから」**と答えています。
SNSに疲れたZ世代が、
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サパークラブ（会員制の食事会）
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ランクラブ（ランニングのグループ）
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「知らない人とリアルで会う」系アプリ
など、オフラインのコミュニティに回帰している流れの一環と言えます。
さらにResyの調査では、
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外食時に「料理をシェアする」と答えた人は全体の94%以上
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Z世代では**97%**が「シェアすると思う」と回答
とのことで、“みんなで頼んで、みんなで少しずつ”スタイルが主流になりつつあるようです。
物価高の中、取り分けスタイルはお財布にもやさしい。
人恋しさとコスト意識の掛け算で、しばらくは続きそうなトレンドです。
小ネタ②
■ アメリカの大学、留学生が17%減少
もうひとつの数字系の話題を。
米国の大学では今年秋、新規の留学生が17%減したというデータが出ています（Institute of International Education調査）。
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全体の留学生数は1%減
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学部課程は2%増
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ただし大学院課程は12%減
と、かなりギャップのある動きです。
各大学側は：
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84%が「留学生受け入れは優先事項」と回答
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81%が「留学生の多様な視点は価値がある」と強調
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60%は「留学生の授業料収入は重要」と“本音”も認めている
とのこと。
背景には、トランプ政権期のビザ規制強化や、大学との対立もありましたが、
それでもアメリカは依然として**「世界で最も人気の留学先」**であり続けている、と記事はまとめています。
日本の大学にとっても、
「外国人留学生をどう位置づけるか」は財務・教育両面のテーマです。
アメリカの数字は、数年後の日本の課題を先取りしているかもしれません。
編集後記
■ 「AIで世界を学ぶベゾス」と、「相席テーブルで世界を学ぶZ世代」
今回の記事を一通り読み終えて感じたのは、
**「みんな、世界を学び直したがっている」**ということでした。
ジェフ・ベゾスは、
62億ドルをつぎ込んで、AIに“世界”を学ばせようとしています。
世界の物理法則、空間、動き、衝突、摩擦──。
一方で、Z世代は、
スマホをいったんテーブルに置いて、
知らない人と料理をシェアしながら“世界”を学ぼうとしています。
他人の価値観、ノリ、沈黙の気まずさ、会話のきっかけ──。
片や超ハイテク、片や超ローテク。
でも、根っこはあまり変わらないのかもしれません。
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「分かりやすい世界」から一歩外に出てみたい
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ただ、ひとりで外に出るのは少し怖い
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だから、誰かと一緒に、新しいルールを試してみたい
企業も同じで、
AIに巨額投資するのも、
相席業態のレストランを企画するのも、
本質的には**「今の世界のルールに小さな不満がある」**からです。
今回の雇用の話も象徴的でした。
オフィスワークの椅子は減っているのに、
刑務所勤務やゴミ処理などの“きつい仕事”には応募が増えている。
「きれいな職場で、きれいな仕事」を約束できる会社が減っていく一方で、
それでも**「自分の生活を守るために働きたい人」は消えない**。
その結果として、現場仕事の相対的魅力がじわっと上がる。
どこかで聞いたような話だな、と思ったら、
日本でも同じことが起きていました。
物流、介護、建設、インフラ。
AIの話をしていても、最後はいつも「現場が…」に戻ってきます。
AIも、相席も、汚れ仕事も、留学生も。
全部バラバラのニュースのようでいて、
実は1本の線でつながっている気がします。
その線を、あえて乱暴にまとめてしまうと、
「効率よく整えられた“きれいな世界”に、
みんな少しだけ飽きてきた」
ということなのかもしれません。
AIであれば、もっと複雑でザラザラした現実世界を学ばせたい。
人間であれば、少し居心地の悪い相席テーブルや、
汗をかく現場に戻ってみたい。
そう考えると、これからのビジネスに必要なのは、
“効率の追求”よりも、
「どれだけ上手に“面倒くささ”や“手触り”を残せるか」
なのかもしれません。
ベゾスは宇宙とAIでそれをやろうとしています。
私たちは日々の仕事やキャリアの中で、
どんな「世界の学び直し」を選ぶのか。
ニュースを追いながら、
自分自身の“ワールドモデル”も少しずつアップデートしていきたいな、
そんなことをぼんやり考えた一日でした。
今日も最後まで読んでいただき、ありがとうございました。
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