今日は、UberのCEOダラ・コホロウシャヒと話をします。彼が毎年、Uberの大きなイベント「GO-GET」のためにニューヨークに来るたびに、スタジオに招いてくれ、こうして対談するのが、もはや年中行事のようになっています。いつも本当に楽しいです。
今年の大きなニュースは、ダラがUberを、旅行のためのはるかに大きなプラットフォームとして本格的に考え始めていることです。まずはExpediaとの提携により、Uberアプリでホテルを予約できるようにするところから。さらに、Uberが到着したときにコーヒーやスナックを用意してもらえる、といった新しいサービスや、さらにはパーソナルショッピングまであります。Uberは、これを「何でも揃うアプリ（everything app）」と呼ぶところまで踏み込んでいるので、ダラが「本当に何でも」どこまで広げられると考えているのか、そして、AI企業がチャットボットに「あなたの代わりに車を全部手配させます」と約束し続ける世界で、ユーザー体験のより多くを自社で握ることへのプレッシャーを感じているのか、そこも聞いてみたくなりました。
また、そのチャットボットによってUberに何かチャンスが生まれたのかも知りたかったです。昨年ダラは、意味のある提携になり得るかを確かめるためなら、提携にはとても前向きだと言っていました。でも、これまで見てきたAIを使ったUberの統合は、正直かなりぎこちなくて、アプリを自分で使うだけのほうがはるかに速いと感じました。そこで、ダラがそこで何を見ているのか、そして将来的に可能性はあるのかを掘り下げました。
さらに、AIが自社の中で何をしているのかを、ソフトウェアのCEOに聞きたくてたまらなかったんです。AIのコーディングツールやエージェント型システムが、ソフトウェア開発を根底から揺さぶっています。ほんの数週間前、UberのCTOは、同社は4月のはじめまでにその年のトークン予算をすでに使い切ってしまったと言いました。そしてダラは、トークンにさらにお金を使うようになったことで、同社が人を採用するスピードを見直している、と私に話してくれました。これは大きな賭けです。AIがプロダクトマネージャー、デザイナー、エンジニアの関係をもやもやにしていく中で、ダラが自分のソフトウェアチームの体制を考え直しているのかどうかも聞きたかった。
その後、私たちはUberが自動運転車（自律走行車）に、ますます大きく投資している話をしました。とくにRivianへの大きな投資、技術が進化していく中でダラがどんなマイルストーンを見込んでいるのか、そしてロボットがすべての作業をする未来で、Uberのすべてのドライバーには何が起きるのか――そういった点です。
最後に、私はダラに「AIはいつCEOを置き換える準備ができると思うか」と聞きました。すると、Uberの中にはすでに“はぐれもの”のAIとしてのダラがいるのだそうです。
この回にはいろいろ入っています。ダラはいつも通り、はっきりと率直に話してくれていて、きっと気に入ってもらえると思います。
では、UberのCEOダラ・コホロウシャヒです。いきます。
本インタビューは、長さと分かりやすさのために軽く編集されています。
ダラ・コホロウシャヒさん、あなたはUberのCEOですね。おかえりなさい。 Decoderへようこそ。
どうもありがとうございます。戻ってこられてうれしいです。
来てもらって嬉しいです。まるで毎年の恒例行事みたいですね。皆さんはGO-GETのイベントをやって、たくさんのニュースがあって、それから私たちのいる場所に来てくれる。
あなたのためにニュースてんこ盛り。ええ。ニュースてんこ盛りです。
そして直接会って一緒に過ごすのが、私のいちばん好きなことなんです。だから、やってくれてありがとうございます。大事なニュースとして、いまUberアプリでホテルやその他の体験を予約できるようになった話をしましょう。でも、私はいつも皆さんに同じ2つ Decoder の質問をします。企業が意思決定の場でどのように組織されているか、ということについて。なので最初に、少しだけライトニングラウンドとしてやりたいんです。
では、 去年の Decoderで、私は「どうやって意思決定をしているんですか？」と言いました。あなたはAmazonの答えをくれました。「片方向の扉と、双方向の扉」だと。
うんうん。
意思決定には大きなプレッシャーがあります。最近は大きな決断をしていますよね。アプリの拡張そのものも大きな決断です。根本的な枠組みは変わりましたか？
根本的な枠組みは変わっていません。とはいえ、私が会社に対して押し進めているのは、私たちが話してきたこと、つまり「賢いリスクを取る」という点です。私が繰り返し見ているのは、会社が大きくなるほど、リスクを取ることに対してより慎重になる、というパターンです。安全運転が中心になっていく。上場企業なので四半期の数字を達成しないといけない、などです。そしてある程度は、会社が大きくなるほど、よりレジリエント（回復力が高い）になります。実際、大きな間違いをしても耐えられるようになります。私たちは、ほぼ100億ドルのキャッシュフローがある。私が最初に入社したときなら、もし10億ドルのミスをしたら、それは大惨事になって、会社が膝をつくことになったでしょう。もちろん10億ドルのミスをしたいと言っているわけではありません。でも、正しいリターンを得て、世界でイノベーションを続けていくために、私たちが取らなければならないリスクは、例えば自動運転車（AV）で、これについてはきっと話しますが、そういうものがどんどん大きくなっているんです。
だから、そうしたリスクを取る覚悟が必要です。そして多くの会社で見てきたパターンとしては、会社が大きくなるほど保守的になり、やり方も石のように固まっていく。管理の階層が増える、などです。私たちはそれを強く避けたい。意思決定を見る枠組みとして「片方向の扉、双方向の扉」を押し出すと同時に、賢いリスクテイクも続ける必要がある。会社として賢いリスクを取り続けないといけないんです。つまり、後から振り返るとバカみたいに見えるようなリスクを、ときどき取らなきゃいけない。でも、イノベーションがこれだけ起きているこの時期こそ、特にその限界を押し広げていく必要があります。
リスクの話は誰もがしたがります。でも、失敗したときに責任を負うのは、リスクのもう一つの面でもあるんですよね。
ええ。
コインの裏側です。さらに、失敗への恐れがない状態で人々にリスクを取らせることも、本当に重要だと思います。物事の賭けの大きさをどう考えますか？ Uberで、個々のソフトウェアエンジニアが取れるように許されるリスクはどれくらい大きいものですか？
[laugh] もしデメリットを特定できないなら、リスクを取らないことです。 しかしデメリットを特定できるなら、それが、ある機能にあなたが費やしている時間なのか、ある機能に専念しているということなのか、あるいは何かを作るために一定額の資本を投資しなければならないのか、または特定の国で新しい事業ラインを拡大しに行くのか――たとえば、ヨーロッパの7カ国でもUber Eatsを立ち上げます――そうしたデメリットを特定できれば、リスクを取るべきかどうかについて、正しい計算ができます。
私たちは失敗から学びたいのです。「失敗を祝う」みたいな話をする人もいます。私は失敗を祝うつもりはありません。 ただ、失敗から学べるようにして、次に下す判断が、段階的に良くなるようにしたいのです。私たちが通常使っているのは、だいたいこの考え方です。 ただ、時々、私たちは失敗を過剰に精査しすぎている気がします。会議をして、議論して、何が問題だったのか、何を間違えたのか、何がうまくいかなかったのかを文書化します。正直、私はそれほど好きではありません。 これは大きなエンジニアリングの話で、例えば「なぜ失敗したのか、もっとどうできたのかを理解して、それで人生を先に進めよう。さあ次のものを作りに行こう」みたいなことです。
私に実践してください。あなたの管理の及ばないところから生じたリスクで、うまくいったものは何で、うまくいかなかったものは何ですか？
まさにうまくいった例で、私も関わっていたのですが――本当に前に押し進めたのはチームでした――それは「女性のライダーとドライバーが好まれる」というものです。 ある時点で、市場の流動性に関して疑問がありました。Uberの大きな特徴は、ボタンを押すと4〜5分で車が来ることです。 つまり、女性ライダー向けにこの機能を導入するために、十分な女性ドライバーが確保できるのかどうかが問題でした。なぜなら、機能を導入するのは「女性ライダーには女性ドライバーが好まれる。運が良ければ1台つくかもしれない」みたいな話ではないからです。そんなのは良い機能ではありません。 つまり、たとえば米国ではドライバーの大半が男性であるという点において、市場がどれほど信頼できるか、という切実な疑問がありました。
しかし私たちは規模とスケールがあるので、女性ドライバーの流動性を構築することができました。そして今、女性ドライバーが女性ライダーからのリクエストを受けられるようになったので、女性ドライバーの数も増やそうとしています。するとこのすばらしいフライホイールが回ります。これが、うまくいったリスクです。
タクシーのプロダクトを2回作りました。最初は早い段階で試し、さらにピアツーピアのライドシェアと同じやり方でタクシーを作ろうとしました。つまり、基本的には1対1で呼び出す仕組みです。それは失敗しました。うまくいきませんでした。タクシーは私たちを信頼していなかったし、登録してくれませんでした。 それから約6年後、当時CPOになっていたSachin Kansalが、（彼はかつてタクシーアプリを作っていたのですが）「もう一回やってみよう」と言ったんです。つまり最初は失敗したものの、今回はアプローチを変えました。
たとえばタクシーの場合、タクシーの側に、車の中にライダーがいるかどうかというデータがないので、私たちがやったことは少し違いました。私たちは「ブラス トディスパッチ」を導入しました。Uberを頼むときに、タクシーを呼びたいなら、10台の別々のタクシーに対して配車します。そして、最初に「はい」と言ったタクシーがそのライドを引き受けます。そうすることで、より高い信頼性を得られ、タクシー向けのプロダクトの作り方を調整できました。タクシーは今、私たちの最も成長の速いプロダクトの1つです。これは「一度ミスをしても、それでもまた試す必要がある場合がある」という例でもあります。最初はうまくいかなかったけれど、別の味付け、別のアプローチで再挑戦するんです。私は、タクシーにその賭けをしたことを本当にうれしく思っています。
リスクの話に戻ります。というのも、リスクっぽく見える新しいプロダクトがたくさんあるからです。
構造について、もう一つ Decoder の質問をさせてください。前回ここに来たとき、会話の全体を通して、Uberの構造についてあなたに話を聞ける気がしました。とても長い、かなり大胆な答えをしていました。その部分を会話に戻って聞き直してほしいと思います。 ただ短くまとめると、あなたは「組み合わせマトリクスと事業ラインの構造がある」と言いました。モビリティとデリバリー、そしてその他すべてにはグローバルのリードがいて、それらはマトリクスになっています。そして重要なのは、あなたが変えたのはプロダクトを中核の機能にしたことです。つまり、各領域ごとに別々のプロダクトチームがあったわけではない。
そしてライド事業については、もちろんです――ここが変わった何かがあるのだと思います。というのも、あなたには多くの新しい事業ラインがあるからです。自律性部門もあります。Uberの構造がどう変わったのかを、手短に説明してください。
構造の変更は――私が安定性を重視しているので唯一の変更ですが――いま私には社長兼COOのAndrew Macdonaldがいます。Andrewは私たちのモビリティのグローバル事業を率いていました。そこで私たちが観察したのは、モビリティとデリバリーのプラットフォームが一体化してきていて、とりわけモビリティとデリバリーの両方を使っているユーザーは、モビリティ単体、デリバリー単体のそれぞれのユースケースよりも、はるかに、はるかに速く伸びているということでした。 これはずっと私の仮説でもありました。Uberに来たときに描いていたビジョンの一つは、COVID後にデリバリー事業が非常に素早く成長して、「モビリティ事業と同じくらい大きくなりうる」という可能性があることを示せたら、私たちはモビリティ側のプレイヤーとも競合し、デリバリーの純粋プレイヤーとも競合する、ということです。 そして、純粋プレイヤーであること自体が強みになる可能性がある、という仮説も立てられます。
全部Lyftです。Lyftが気にしているのは、少なくとも歴史的には米国のライドシェアだけで、彼らも国際展開を始めています。いいことです。いいタイミングだと言えるでしょう。 そしてDoorDashが気にしているのは、たとえばフードデリバリーだけです。私たちは両方をやろうとしている。会社として複数のことを同時にやるのは難しいですし、複数の事業ラインにまたがってスキルセットを持つのも難しい。そこで埋め合わせるために、モビリティチームとデリバリーチーム、そして共通の構造とサービスのプラットフォームをいくつか用意していました。 それが一つにまとまったのがテクノロジープラットフォームです。私たちは、コンシューマー側のプラットフォーム、ドライバー側（ドライバー側）のプラットフォームという考え方を本格的に押し進めました。できる限り、消費者にRidesとEatsの両方を使ってもらえれば、より長く使い続けてくれるはずだ、という仮説がありました。実際、継続率はもちろん良くなっただけでなく、支出もはるかに増えました。
マルチプラットフォームの消費者は、単一ラインの消費者の3倍支出していました。私たちはUber Oneのメンバーシップを立ち上げました。いま会員数はほぼ5000万人に達していて、本当に、本当に急速に増えています。彼らは3倍支出していて、また、単一プラットフォームよりもマルチプラットフォームになりやすい。だから、それが私たちの「秘策」になって、ラインプレイヤーのモデルと差別化でき、より多くの顧客を獲得し、プラットフォームに取り込み、より多くのものを使ってもらい、継続率をさらに高める、といったことにつながるはずだと思っていました。すごく良さそうに聞こえますが、P&L（損益計算）の話が邪魔をすることが多いです。 どのピクセルもそうです――簡単そうに聞こえる。モビリティを使って、デリバリーもクロスプロモーションしよう、簡単そうだ。でも、モビリティアプリ上のそのデリバリー用の「ピクセル」が、あなたのモビリティ体験を奪ってしまう可能性がある。さらに、モビリティにコストをかけている可能性もあります。P&Lなんです。つまり「顧客を別のことに回している」わけです。だから、P&Lが邪魔になることがあるんです。
私はいろいろなことをたくさんやっています。ここでは、私がやっている他のすべてのことに加えて、側面でプラットフォームを推進していました。本当に欲しかったのは、マネジメントチームのメンバーです。しかも、Andrew Macdonald’sはここにいて、在籍期間は最も長い部類の一人で、私たちが持っているチームメンバーの中でも特に有能です。私は言いました。「Andrew、そろそろあなたがグローバル・モビリティを回すのをやめて、実際に会社の社長兼COOになり、プラットフォーム全体のことを考える時だ」って。これは大成功でした。そのおかげで私は、プロダクトやテックチームと、もっと直接的に働けるようになっています。つまり、私にとっては二重のメリットです。ですが、プラットフォームは本当に勢いが出てきている。過去5年間で、RidesとEatsの両方を使う消費者数は6倍に増えています。また、一般のオーディエンスよりも50%速く成長しています。これは間違いなく機能していますし、私はここに思い切って踏み込みたい。
ここであなたが話しているのを聞いていて、取引（トレードオフ）の観点であらゆることを説明しているのが印象的です。リスクにしても、トレードオフとして説明している。
人生のあらゆるものがトレードオフなんですよね。ええ。
「この計算（コンピュート）を使うか、別のことをするか。あるいは、この画面にピクセルを置くことで、この事業ラインから顧客が離れるかもしれない」みたいに。そういうトレードオフを、より全体的に管理するためだけにCOOを入れた、という理解で合っていますか？
ええ。彼は現場でトレードオフを交渉します。最終的には、たとえば顧客の幸福度なのか、それともP&Lなのか、そういう意味での1つの数字に責任を持っています。そしてもちろん、多くの場合はその全部を見ながら管理しないといけない。
この番組で私がいつも冗談で言っているのは、「あなたの組織図を教えてくれれば、あなたの問題の80%は言い当てられる」ってことです。どの会社もだいたい同じで、経営陣がどう並んでいて、誰がどの予算を握っているかを教えてくれれば、緊張感の80%までは辿り着けます。
MicrosoftのCTOとしてのKevin Scottは、かつてGPUの配布を担当していた人でした。私は「それだけ分かれば十分だ」って思ったんです。今この時点でも、私はMicrosoftについてかなりのことを把握しています。もちろん、理由はいろいろあって今はずっと複雑に見えます。でもあの時点なら、ただそうと分かった。つまり、最後の20%に秘密があるんだと思いますが、あなたがここでは、優先順位付けとトレードオフのうち、その20%を監督するためにだけエグゼクティブを配置したように聞こえます。
それは、トレードオフに関する優先順位付けの20%です。でも、最も重要な20%だと言っていいかもしれません。ほかの誰も持っていない20%です。1年だけなら、その20%はあまり問題になりません。でもそれを5年、10年と複利で積み上げると、私たちが得てきた結果が出てきます。一般的に、競合よりも速く成長できていて、競合よりも収益性を高められている。これがプラットフォームの力で、私は本当にそこに踏み込みたかった。ある時点で、規模が大きくなって、もはやそれがパートタイムの仕事では済まなくなりました。だから全体に強く集中できる人が必要だったんです。
つまり、この文脈での今回のニュースは、「プラットフォームにより多く賭ける」だと感じられます。
私たちは過去5年間、プラットフォームに賭けてきました。これは私たちが常に持っていたビジョンで、うまくいっていて、何かが機能しているなら、さらに踏み込んで強化したくなる。
ただ、ここで私はかなり単純化して話します。前回来ていただいたとき、私はUberを「魔法のボタン」のようなものだと言いました。押すと、私の人生にToyota Highlanderが現れる。私が世界のどこにいても、ほぼ統計的に言えば、Toyota Highlanderは到着します。いいですね。そこから私をあちこち動かしてくれる。そこから「Toyota Highlanderの中に食べ物が入っている」に進むのは、比較的小さい飛躍です。「ものを動かしているんだ。私たちは物流の会社だ」って。ここでのニュースは、あなたがExpediaと組んでホテル予約もやっていて、買い物の支援もしていて、そして今度は車の中にコーヒーがあるかもしれない、ということです。
やることがたくさんあります。
物流という枠をはるかに超えています。というのも、ここまでのプラットフォームは、ほぼ物流を中心に組織されてきたから。リスクやトレードオフ、そしてプラットフォームへの賭けという文脈で、それについて教えてください。
まず言えるのは、私たちがしている賭けは種類が違うということです。それらのすべてが成功するわけではありませんし、もし成功したとしても、保守的になりすぎる。私はこの手のことの一部はうまくいかないと思っていますが、願わくば大半はうまくいくはずです。その中で、確実にうまくいくと私がかなり自信を持っているのは、実際のところ旅行とホテルの予約です。Uberは、すでに世界中の旅行者に非常によく使われています。私たちは70カ国以上で事業を展開しています。家ではない別の都市で空港に到着したとき、まず最初にすることは何でしょう？ たいていUberアプリを開くことです。今回発表したのは、Uberアプリがどんな文脈で使われるかに関係なく同じアプリだ、ということの一部でもあります。考えてみれば、家にいるときにUberを開くのと、パリに着いてUberを開くのとでは、体験が違ってしかるべきです。しかも私たちは、相手が自分のホーム都市にいるのかどうかを把握しています。
たとえば、私たちには「トラベルモード」と呼ばれるものがあります。アプリを開くと、まずUberにどうやって行くのか、歩きはどれくらいかかるのか、迎えに来るまでどれくらいかかるのか、典型的にはどんな乗車になるのか、といった手順をステップごとに案内します。つまり、文脈に応じて対応するんです。たとえば「パリで今起きていること」のハイライトも出します。良いことがたくさんあります。さらに、私たちが持っている規模の数字を見れば、毎年、1億人以上のライダーが空港への移動、空港からの移動でUberを使っています。1億というのは巨大なオーディエンスです。ホーム都市の外で、年間15億（1.5 billion）件のトリップも行っています。旅行のための完璧なオーディエンスなんです。というのも、私たちはあらゆる場所に存在していて、Uberは旅行向けに作られている。だからこそ旅行関連の提供を拡張していく出発点として、非常に相応しいオーディエンスです。
私たちは実際に、英国で列車について実験を始めましたが、かなりうまくいきました。頻度が上がるんです。これはなかなか面白い。そして今、Expediaとの取引を発表して、Uberでホテル予約を提供できるようになりました。スムーズに使えます。あなたの情報はすべて揃っていて、あなたの文脈も把握しています。そして本当にクールなのが、Uber Oneのメンバーなら、Uberを利用するたび、ホテル予約を1件取るたびに10%オフになり、そのクレジットが返ってくる。さらに、1万軒のホテルのローリングリストから20%オフになります。Uberでホテルを予約する価値を、かなり本気で高めています。
このリスクにつながった洞察はどんなものだったのか教えてください。というのも、私はUberについて考えると、「どこかに行く必要があるだけだから、アプリを開けばいい」とも考えるし、あるいはUberの時間感覚は今すぐ何かが必要だ、というものです。今すぐ必要なんだ。でも、「明日空港に行く。しかも自分は比較的遠隔地に住んでいて、車がちゃんと到着するはずかを確認しないといけない」といったこともあるはずです。
明日くらい先までが、私が許容できる限界に近いですね。私は空港に降り立ってから「ホテルが必要だ」なんてことは決して考えません。それが起きてしまうなら、何か良くないことが起きたということです。ホテルが必要になるまでの時間軸は、少なくとも私の経験上、Uberがこれまで提供してきたどんなものよりも、ずっと長い感覚です。
つまり、これは賭けなんです。Uberが必要になるずっと前、数週間とか数か月前に、人々に「Uberのことを考えさせる」必要がある。
じゃあ、「それができる」って言った根拠になる洞察は何だったのですか？
これは賭けで、あなたはいま、自分の行動の調整だって説明しました。Uberはずっと、オンデマンド型だということです。そこで私たちが最初に持った疑問の一つが、「オンデマンドの移動から、たとえば予約による移動に移行できるのか？」でした。最初に私たちが取ったステップは、実はUber Reserveで、たぶん3、4年前です。覚えているかもしれませんが、昔はReserveという古いプロダクトがありました。つまりUberを予約できるのですが、裏側ではハックしていた。実際にはUberを予約しているわけではないんです。予約時間までにあなたのところへ到達できると判断したタイミングで、オンデマンドのUberを呼ぶ形でした。これは悪くはなかったのですが、必要としている信頼性は得られませんでした。いわば、確約された予約ではなかった。
私たちは、ある程度プロダクトを試す人がいる一方で、正直言って、それほど良くなかったというシグナルを得ました。そこでこう言ったんです。「信頼性のゲームを本当に引き上げたらどうだろう？」と。配車を先回りしてドライバーに送ることにしました。調査も行いました。ドライバーたちは、「自分の次の日がどんな感じになるか分かるのはいい」と言うんです。それでドライバーにも良い。信頼性を高めるために、実質的にそのためのプレミアムを課してドライバーに還元できました。そして、これをオンデマンド型のサービスとして、習慣化し始めたんです。「オンデマンド以上のものなんだ。旅行に関係する予定を頻繁に、生活の中でスケジュールすることを考えるようになるんだ」と。今見えているのは、実際に一部の人が、いわばReserveをハックして、信頼性のために使っているということです。
もしウエストチェスター郡のアルモンクにいて、Uberの流動性が低いなら、通勤でオンデマンドを使いたくないかもしれません。ただ、その場合でも通勤でReserveを使えます。「旅行のために試してみよう」というところから始まったものが、ある程度は信頼性をハックする用途として使われるようになってきています。Reserveを作り込んできた洞察――私たちは4〜5年取り組んでいて、信頼性は完璧 ではないにせよ、いまは99%です。そして、信頼性と価格のトレードオフを常に調整しています。価格のプレミアムを可能な限り低くしたい。でも信頼性を大きく落としてはいけない。こうした洞察から、オンデマンドから予約制（スケジュール制）への移行は実際に可能だと考えました。そしてUber Oneの割引のような提供内容は、時間をかけて行動を変えることにつながっていくはずだと思っています。
だから実際に、人々はUberに来て予約を前もって取ることになります。これは直前の一発勝負にはならないと考えています。たとえば街に着いてホテルがないなら、キャンセルベースで出てくるのかもしれませんが、何かおかしいですよね。私たちは予約行動を促すように仕掛けていて、以前に「それができる」ことは実証済みです。
ええ。Uberを予約することを知っているようなガチの旅行者は、たぶん私たちの最高の顧客の一部だと思うんですが、彼らはホテルの価格比較が好きで、クレジットカードのポイントもたくさんある。
はい、完全にその通りです。
私の妹がまさにクレジットカードのポイント勢なんです。正直ちょっと怖いんですが、でもすごく上手い。どうやってそこに対抗するんですか？ だってそれが顧客なんですよね。私の頭の中では、ホテルとUberの予約の仕方を知っていて、さらに5種類ものクレジットカードを使って一番得する取引を取りに行く人たちがいて、しかもこのポータルが今アクセスすべき場所だと分かっている。そういう相手に、どうやって勝つんですか？
そこで実は私は以前The Points Guyへのインタビューがあって、彼らに「旅行に一番いいクレジットカードは何ですか？」と聞いたんです。気になっていたので。すると結論は、The Points GuyによるとAmex Platinumが旅行用の最優秀クレジットカードだということでした。
信じられません。うまく行きすぎてる。
ただ言いたいのは。すごかったんです。Amexとは良好な関係があって、特典やUberの無料予約も受けられる。実際、いま私たちがやっているのは、それらの積み重ねです。もしDelta Sky Milesがあるなら、Uberで予約することでDelta Sky Milesを得られます。Marriott Bonvoyとも提携しています。Travelerは常にUberを使っている。さらに、Amex Platinumカード――これも旅行者にとって最高のカードです。こうした要素がうまく揃って、Uber Oneのメンバーのうちある一定割合に予約体験を試してもらい、その次へ進むことができる。私は、ホテルの予約だけで終わってしまうなら失敗になると思っています。Uberがもたらす魔法の一つは、実はバックエンド体験があることです。
私がExpediaにいたときに学んだことの一つは、予約の後は、トラブルが起きたときに限って提供されるサービスが多く、それ以外は多くなかったという点です。もちろん私たちは顧客を助けるためにできることを尽くします。ただ実際にできることは、旅行に関わるあらゆるロジスティクス要素をつなぎ合わせることなんです。たとえば、ホテルを予約したなら、空港までのUberがどれかはもう分かっている。そこでホテルに割引を出すことだってできるかもしれない。私たちが旅行体験を広げていく中で、現地（インマーケット）の体験を実際に改善できると期待しています。あなたはどうですか？ そもそも、なぜホテルにチェックインしないといけないのでしょう。
その仕組みって何なんだろう？ もう電話は持ってる。ホテルの予約があるなら、ホテルに入っていって、必要な情報を全部提供して、あとは部屋まで行けばいい。そしてアプリが鍵の役割を果たすようにできるかもしれない。そういうことです。インマーケットの体験について、私たちがやりたいことはまだたくさんあります。そしてUberは、ほとんどすべての、あなたが旅行したいと思う街にすでに存在しているからこそ、そうしたことを行う上で独自の立ち位置にあります。
これらの市場には競合がいます。Expediaは興味深いパートナーですね。あなたはかつてExpediaのCEOだった。たぶん電話一本して、「ねえ、どうしたの？ 俺だけど」って感じですよね。
私は実際、そのプロセスからは完全に身を引く必要がありました。発想や戦略――「旅行により深く踏み込もう」という考えは、もちろん私はそこに関わっていました。でも、コンフリクトがあって（私はいまもExpediaの取締役会にいる）、だからそのプロセスからは身を引かなければならなかったんです。チームが進めてくれたのですが、私は「ねえ、どうなってるの？」と言ったんです。すると「あなたには話せない」と。Expediaは、あのチームが素晴らしい仕事をしたことで勝ちました。私からは何の手助けもできていない。ごめんね、Expedia。
ExpediaのCEOは「取締役会のメンバーが首に息をかけているぞ」みたいな感じではなかったんですね。
そうした話し合いでは、私も身を引く必要がありました。少し気まずかったですけど、結局うまくいきました。
つまり、もちろんExpediaは競合ですが、彼らはパートナーでもあります。他にも競合はあります。ホテルのロイヤルティプログラムです。Booking.comも存在しています。彼らは、あなたが言っているのと同じようなことを言っています。彼らは 番組に出演していて、あなたが言っているのと文字どおり同じようなことを言っています。
連携した旅のことですか、彼らはそういう話をしているんですよね？
ずっとです。ええ。なぜホテルが必要なんですかね。多くの人はホテルにチェックインするのが好きだと思いますし、特に無料の水は、新しいホテルに到着したときにとても役に立ちます。パズルのそのピース、つまり、みんなのバックエンドのシステムをつなぎ合わせて、Uberアプリが主要なインターフェースになるような、ひとつに統合された体験を構築する部分を、私は抽象化して言うことができます。「まあ、それがすべてだ。OpenAIがやりたいのもそれだ。Googleがやりたいのもそれだ。」
なぜUberがその戦いに勝つのでしょう？
提供するサービスの中身、つまりサービスの提供可能性という点では別の問い、別の提供形態ではあります。しかし、実際にそのものを市場で提供できるのであれば、確かにそれは別物です。OpenAIは信じられないほど素晴らしい会社で、いろいろなクールなものを作っていますが、私たちが生きている確率的な現実の世界には住んでいません。マイク・タイソンの言葉があると思うんですが、「打たれるまでは全部が机上の空論だ。」
「打たれるまでは全員が計画を持っている。」
ええ。 「全員が計画を持っている。」 そして私たちは毎日、顔を殴られています。運転手がキャンセルする、ライダーが問題を抱える、配達が遅れる、などなど。私たちはすでに、こうしたことがいつも起きる確率的な世界をバックエンドで扱っています。これらすべての出来事をつなぎ合わせて、物流を正しくするのを試すのは一つのことですが、現実世界の交通状況、キャンセル、道路の通行止めなど、そういった条件に適応するのは毎日やっています。私たちは、計画から予約まで、そして配達そのものまでという、シームレスで心地よいエンドツーエンド体験を実現するための体制が、実際かなり整っています。現場での実際の体験まで。
たとえばMarriottとのパートナーシップですよね。Marriottは、彼らの顧客になってほしいわけです。みんながすべてをやるアプリがUberだと、その関係は仲介されてしまいます。それは緊張関係になりますか？
緊張関係です。同時に、誰もがそうした緊張関係を抱えています。Marriottは、ある程度Expediaと競合しています。ある意味では、彼らは私たちとも競合していると言えるかもしれません。とはいえ、今のところ私たちは旅行領域ではずっと小さなプレイヤーですし、もしかするとこれから大きくなるかもしれません。私たちはUber EatsでStarbucksと連携しています。当然、彼らは直接自社アプリに来てほしいと思っています。でも実際には、Uber Eatsが彼らに対して追加の需要もたくさん生み出しているのです。だから、この「競争しつつ協業する（coopetition）」というテーマは、非常に多くのプレイヤーが、長年にわたって、受け入れられるものだったのです。
「長年にわたって受け入れられてきた」というのは、たしかに一つの文脈ではそうですよね。みんなアプリを持っていて、結局はどのみちあなたはアプリを開くわけです。割引やポイント制度などで、私たちのアプリを開かせることができるかもしれない。これで「世界観」が変わってきた。これからはアプリを開いて、もしかしたらエージェントが出ていって、あなたのために何かをやってくれる。そういう文脈で「何でもできるアプリ」になる、という発想です。Uberはこれを「すべてを網羅する存在になるための一歩」として説明しています。プレス資料にもそう書かれています。
Brian Chesky は番組に出演していて、Airbnbは旅行のコンシェルジュサービスをやるつもりで、そして自分たちの守備範囲をかなりはみ出してくる。うまくいくのか、うまくいかないのかはさておき。私はBrianとはしばらくその話をしていません。OpenAIは「何でも」に入りたい。X 有名なようにすでに「 Everything App（すべてのアプリ）」です。ご存じのとおり、私たちは日中ずっとXをいろんな用途で使っています。AIによって、あの“インターフェース”になることのプレッシャーは上がっていると思いますか？
プレッシャーは、ある程度は上がっていると思います。ただ、AIによって以前より可能になっている面があるとも思います。第一に、これらのモデルは、決定論的なコードではできない形で現実世界の状況に適応できるんです。そこが本当にすごい。これまでは、UIインターフェースをきっちり作り込んで、比較的制限されたものにしておく必要がありました。でもAIは、基本的に「無制限」のインターフェースを可能にしています。アプリにやりたいことを伝えるだけで、エージェントがそれを受け取り、要求を分解して、できる限りうまく届けようとします。いまAIによってそれが可能になっているんです。もっと速く作れます。賢いリスクを取る、という意味でも、リスクを取るコストが下がっています。こうした要素が全部合わさって、非常に多くの企業が、私たちを含めて、Airbnbやほかの会社も含めて、「これはチャンスだ」と認識している機会が生まれています。今後はこうした新しい市場でのレースになります。そして私たちは自信があります。
私たちは前にもレースをしてきました。競争は大好きです。でもこれは、さらにもう一つの“1兆ドル超”のチャンスであり、モビリティでも配達でもうまくやってきました。これらの事業はすべて、オーガニックに築いてきたものです。Uberには「作り手」のマインドセットがあって、私たちはそれに挑戦するつもりです。これまでのところ、シグナルはかなり良いと言えます。
前回あなたが番組に出たときは、エージェントの話や、エージェント型のワークフローの中でサービスとしてUberにアクセスする話をたくさんしました。当時私は、この質問を多くのCEOにしていて、物理製品を持っている人はみんな「大丈夫ですよ」と言っていました。そしてその後、訴訟を起こしているAmazonでした。たくさんのドロップシッパーに対するインターフェースがあり、そこで訴訟をやっているわけです。
彼らはバーチャルなプロダクトを持っています。アトムの世界にいた人たちはみんな、「さあ、やってみて。別のUberを作ってみなよ。君が待っている間、こっちはここにいるから」と言わんばかりでした。それは、まさにあなたの姿勢でした。あなたが私に言ってくれたのは、「ChatGPTでUberを呼び出すための価格は、それが価値があると証明されるまではゼロにすべきで、その後に適正なレートを考える」です。もう1年経ちました。ChatGPTからUberを呼ぶことに、意味のある普及は見られましたか？
いいえ。しかも現時点では、多くの基盤モデル企業にとって（ChatGPTでもGeminiでも）優先事項になっているようには見えません。彼らは実験しているとは思いますが、企業向け市場は、誰もが想定していたよりずっと速いペースで成長しています。企業向けへと舵を切りました。それは、私たちが見ている成長率や、これらの基盤モデルを社内で使っている実態に照らせば、正しい判断だと思います。現時点で、その部分の市場はまだ育っていません。しかし面白いのは、私たちはかなり魅力的な製品をいくつか作れていることです。買い物リストの下書きができますし、すごくおいしそうに見える食べ物の写真を撮れば、それで買い物リストをこちらで作ります。行きたい店舗（マーチャント）を教えてくれれば、リストを作って自動的に配送まで行います。
人々が「OpenAIで見つかるはずだ」と思っていたような体験の多くは、実際にはまずUberで出てきます。時間をかけて構築されていく可能性はあるとは思いますが、今は企業向けが先で、それは確かにそう言えると思います。
Uberはエージェント型のデモのお気に入りです。いろんな場面でよく出てきます。とにかく順番に挙げていきます。
それって本当ですか？
ええ。
それは日常的なユースケースです。いいですね。
GoogleとSamsungは、最新のSamsungのスマホでGeminiのタスク統合を発表しました。そこでは、モデルが文字どおりバックグラウンドで仮想コンテナ内にUberアプリを開いて、アプリ内をクリックして、あなたが車を呼べるようにします。そうした統合から、意味のある移動（ライド）は何か出てきましたか？
まだです。まだですが、出てくるのを見られたらうれしいです。私たちは、ドライバーにとっての実験の機会や価値を増やしたいんです。ただ現状だとまだ本当に小さい。だからといって、10年後に大きくならないという意味ではありません。
私たちはその手のものを丸1年分見てきました。Alexaはあなたに対して意味のあるライドを送ってきましたか？
いいえ。小さいです。とても、とても小さいです。
なるほど。まだ続けられますが、答えは――
これらの製品は何か使いましたか？
使わないといけないので、使っています。
それでどうですか？
全部に同じ問題があると思います。時間が経つと、結局自分でやるのが一番早い。あと、私が呼ぶのはいつも仕事場から家か、家から仕事場、あるいは空港への移動だけです。そういう体験はすべて、アプリが1タップです。
その通りです。そして使うのはかなり簡単です。例えば、私たちが見ている領域としては、フロント側では、最初の需要がどんなエージェントから来ようとも、私はあなたの前に自社のサービスを出したい。たとえば、OpenAIにUberを呼んでもらうのは全然構いません。でも、そのあとで、そのWebインターフェース内、そしてChatGPTアプリ内で、UberのピクセルとUberのブランドを表示して、あなたにとってそのライドを誰が実現してくれているのかが分かるようにしたい。どうなるか見ていきましょう。もしあなたがUber Oneのメンバーなら、特に旅行の場面では、私たちの製品を使いたいと思うはずです。
繰り返しになりますが、これは 私が来るのを見てきた戦いです。つまり、人を自分のアプリから外して、Uberを単なるバックエンドのサービスとして使うようにする。そうすれば、他のあらゆるサービス――純粋なプレイヤーかどうかに関係なく――に対してコモディティ化して勝負できる、という発想です。そんなの、誰も欲しくないはずです。ですが、彼らはあまりに速く企業向けへ舵を切ったので、その戦いは先送りになった、あるいはそもそも来ないかもしれません。
先送りになると思います。なぜなら、獲得できる成果（勝ち筋）が大きすぎるから、最終的には起きるはずだと思うんです。歴史は繰り返さないけれど韻を踏む、ではないですが、私が前職のExpediaで経験したことに近い部分があります。あの頃、メタサーチをめぐって大きな議論がありました。Kayak、TripAdvisor、Trivagoのようなメタサーチ勢が、旅行コンテンツをまとめ上げていたんです。そして、メタサーチが顧客獲得の面でかなり強力だった時期がありました。けれども、供給が統合されると、価値がメタ勢よりもむしろ供給側により多く蓄積されるようになり、旅行事業そのものもExpedia、Booking.com、Airbnbへと統合されていきました。ほかにもありますが、これはこの3つが本当に大きいプレイヤーです。供給側を見ると、モビリティでも配送でも、どの市場にもだいたい2〜3社のプレイヤーがいます。
仮に、フロントエンドを特に大きくできたとしても、統合された供給マーケットプレイスの中で、そして私たちの規模とスケール、多プラットフォーム、私たちが展開しているすべての国を踏まえれば、レバレッジと交渉の面では、十分にうまくやれると思います。私はいつも交渉をバックエンドに寄せようとしています――いい体験を作って、経済的なバランスは後で考える。でも、ときにはその手のことを最初に決めておく必要があります。
今回、前回来たときと少しだけ違います。私も気づいたのですが、会社はみんな違っていて――UberではなくAI企業の話ですが――去年の時点と比べると、姿勢が少しずつ違います。
ええ、まったくその通り。
彼らはIPOに向けて突っ走っていて、常に「コードレッド」を連呼している。毎週、OpenAIではコードレッドです。
そういうことをするのって、面白いですよね。
ええ。実際、CEOが番組に出てきて「コードレッドを呼んだ」と言うこともありました。私は「それって本当にやったの？」「いや、言いたかっただけ」みたいな。
私たちにも確かにコードレッドの分け前はありました。そして、企業の中でもコードレッド疲れが起きる危険があります。そうなると意味がなくなってしまう。これは本当の問題です。
OpenAIはあなたのパートナーでしたし、当然、彼らと一緒にいろいろ立ち上げてきました。製品も使っている。では、広く考えると「私たちはAIサービスを作る。モデル提供者が必要だ」というとき、彼らは安定したパートナーだと感じていますか？
はい。彼らの製品は優秀です。例えば、今日デモした買い物リスト作成や写真を撮るといった、いくつかの面白い機能のために、ChatGPT 5.5を使ったと思います。Codexは、多くの開発者が使っています。OpenAIは強力なパートナーです。市場で見えるどんな騒動があったとしても、製品の品質という面ではそれが表に出ていません。彼らは引き続き一流です。
市場のドラマは全方位に及んでいます。あなたと私がここにいる今も、Sam AltmanとElon Muskは 法廷で言い争っている。
聞いてください。昔はUberでした。会社に入ろうと考えていたとき、それが思い出されて、乗り越えられました。乗り越えられて、今では本当に素晴らしい会社になっています。そして、どの会社にも必ずそういう調整が必要なのだと思います。OpenAIがどうやって物事をやっているのかに関心が集まるのは、それが世界的に重要な会社だからです。彼らはこれを乗り越えます。
モデル企業同士って、どこかで入れ替え可能だと捉えられる感じがあって、それは常に小さな危険だと思われてきた、ということですか？
「入れ替え可能」というのは、少し強すぎる言葉だと思います。ただ、Anthropicが構築しているClaudeは本当に素晴らしい。私たちの開発者は常にそれを使っています。Codexも、間違いなく開発者による利用が伸びています。私たちがやっているのは、フロンティアモデルや、より高度なモデルの一部を使って、素早く何かを作りたいならデモのためにパイロットすることです。そして私たちが目指しているのは、APIレイヤー以上の話で、Michelangeloというプラットフォームがあって、そこにはすべてのデータフィードが集約されており、基本的にモデルを切り替えられることです。早い段階で何かを探索しようとしているときは、より高度なモデルを使いますが、大きなボリュームになったら、バックエンドでのコストやトークンコストを抑えるために、より安いモデルやオープンソースのモデルに切り替えようとします。
「入れ替え可能」は強すぎる言葉ですが、私たちはいろいろなものを確かに試します。そして現時点では、何もシステムにハードコードしていません。正直に言うと、どれもシステムにハードコードしないようにします。
それは、企業やそのニーズ、そしてコストに対するヘッジのようにも見えますよね？トークンのコストはまだかなり高い。
ええ。特定の技術に過度に依存したくはありません。もちろん、それが非常に高い確信を持てる場合か、あるいはとても、とても、とても独自性が高い場合は別です。そもそも、この手のものは全部が新しすぎるんです。あなたと私は去年Cursorの話をしていました。そしてClaudeは、少なくとも社内ではまだ存在していなかった。ところが今では、社内で驚くほどの非常に急な伸びを見せている。だから、この市場が育っていく初期段階では、たくさんの実験をしたいし、開発者たちがいろいろ試す自由を与えたい。トップダウンで「ここか、あそこか、こうしろ」とはしたくない。もちろん最適化はあります。でも今は社内でいろいろな実験がたくさん行われています。
2026年にソフトウェア会社を運営することについて、聞かせてください。これは、あなたに話せていちばんワクワクしたことです。前にあなたが来たときは、私たちは大まかにAIについて話していて、エージェントのことや、消費者向けチャットボットを携えた大ラボがあなたに押し寄せてくるのでは、というような疑問がたくさんありました。でも、それはまだ起きていないのかもしれません。実際に、あなたが帰り際に話してくれたのは、「GitHub Copilotはあったけど、全部のエンジニアがCursorを使いたがっている」です。そして今、あなたは「Cursorはある。でもみんなClaude Codeを使ってる。あるいはCodexを使ってるかも」って言っている。
Claude Codeの利用が増えて、時にはCursorの利用が置き換わっているのは、かなり目立ちます。どちらも使っていますし、どちらも素晴らしいプロダクトです。それからCodexを使っているグループもあります。どれも本当に良い。大きな変化はCursorのところだと言えると思います。Cursorは、いわばコーディングとコーディング支援が主で、完全に近い形で補完する感じでした。でも今は、エージェントやエージェント的なコーディングが、人々を本当に驚かせています。とても、とてもクールです。
「人々を驚かせる」と言うなら、あなたの仲間の多くはすでに狂ってしまったと言いたいです。彼らはエージェント的なコーディングを見て、真正面から突きつけられて、そして反応として取り乱してしまい、「会社全体の構造をこのために変えるべきだ」と言い出してしまった。いくつか例を挙げます。Metaは、50人が1人のマネージャーに報告するチームを作るらしい。ジャック・ドーシーは、十分に素早く人員削減できないと言われていて、そして彼は公言していましたが、Blockにいる全6,000人をエージェント的に支援された状態で、彼に報告させたいそうです。そんなことをどうやってやるのか、私は分かりません。組織図のショーです。私はそれを読んで、「うちのショーはあと10年は続くな。歴史上もっとも奇妙な組織図の手前にいる。あなたはそこにいる？それとも『エージェント的なコーディングは、ソフトウェア会社の作り方そのものを根本から変える』と言っているのか？」
私たちはまだ、会社の根本的な組織図を精査してはいません。起きないと言っているわけではありません。私たちは会社を強く押していて、働き方そのものについて、原理から考えるように、もっと会社を押さなければならない。私たちの文化は、ボトムアップです。いろいろやらせて、聞く。エンジニアたちはそれを使っていて、デバッグなど、いい感じでクールなことが起きています。あるべき通りに。ですが私たちが見たのは、営業の場面です。営業担当者は今、代理でエージェントを使って、連絡して提案を作るクライアントの情報を要約し、本当にクールなプレゼンを組み立てています。私たちは、仕事のやり方の端々で、エージェントやAIを使っています。これが一つです。そして「では営業機能を、ボトムアップから考えよう」とは考えていない。会社にそれをやらせたいと思っています。
もう一つの例がカスタマーサービスです。そこには、一般にポリシーに従うエージェントがいます。たとえばポリシーがあって、Uber Oneのメンバーで、注文が20分遅れたら、忠実な顧客だから15ドル返します、というふうに。そういうポリシーがあり、そのポリシーに従うエージェントたちがいます。
つまり人のエージェントですね。今のあなたのエージェント。
人のエージェントです。そこで私たちは、「そのポリシーに従うバーチャル（仮想）のエージェントを作ろう」と言いました。ところが実際には、グローバルに見た私たちのポリシーは、文書化がひどい。技術的な用語を使うなら「完全にゴミ」なんです。何が起きるかというと、エージェント――人のエージェントですけど、あなたの隣に座っていて、こう言うんです。「このポリシーってどういう意味？ なんだか分かりにくい」。そこであなたが私に教える。すると私は理解できる。人間はかなり柔軟です。でも、AIエージェントにこれらのポリシーを通してみると、ただ暴れ回りました。あるアプローチはこうでした。「正しいやり方で、ドキュメントとポリシーを全部作り直して、それからエージェントがそれらのポリシーに基づいて動けるようにしよう」
でもそもそも、なぜ最初にそのポリシーを組み立てたのか？ それは、標準化されたやり方で目標とアウトカムに到達するためだったんです。私は破産したくない。でもUber Oneのメンバーであるあなたには満足してほしい。だから、特定の集団に対して最適に近いアウトカムを再現するポリシーを作りました。ですが今は、エージェントに「このアウトカムが欲しい」と伝えるだけでいい。実際には、個人に対して公平でありたいし、Uber Oneのメンバーが満足してほしいし、破産したくない。その他もろもろ。そこで、カスタマーサービスの中で私たちが今取っているアプローチは、ポリシーを捨てて、エージェントに「あなたが達成しようとしていることはこれ」と説明し、そのうえでエージェントに任せることです。もちろん、良いやり取り／悪いやり取りを学習させて、フィードバックも与えます。そういうことをします。
待ってください。根本的な哲学の質問をします。
ええ。
なぜ、そうした判断を人間ではなくコンピューターに任せるのですか？
モデルは、個々の人間がその日その人が得ている経験だけを学ぶのに対して、起きているすべての出来事の母集団に基づいて学習できるからです。また、モデルは人間が訓練するよりも、追跡して調整しやすいのです。
なるほど。つまりこれはスケールした答えです。あらゆるデータを見られる。
ええ。
だから、一般化した結果を説明するだけでいい。
そのデータに基づいて再学習できれば、アクションやリアクションは完全に可視化できます。再学習の出力については、完全な可視性はありませんが、その周りで反復できます。これは、別のアプローチを求めるもので、あなたと私が話していた賢いリスクに少し戻っているとも言えます。よりリスクの高いアプローチです。いったん何かをすべて捨てて、まったく別のやり方でゼロから作り直さなければなりませんでした。そして本当にありがたいことに、このケースでは顧客オペレーション（カスタマーオプス）チームに「全部捨てろ」と押したのが私ではありません。彼らは序盤に見えていた結果に失望していて、たとえば「もっと良くできるはずだ。これを試してみる」という状態でした。シグナルはかなり有望に見えますが、最終的に本当にうまくいくのかは、断言できません。
そうしたダイナミックな顧客の反応――価格の面で言えば、この国では、そのようなやり方のダイナミックプライシングを違法にしようとしているんです。公平じゃない感じがするから。
ええ、それは実際に問題です。私たちがやりたいのは、ターゲティングしている相手があなたか、別の人か、また別の人かで結果が変わってしまうことではありません。ただ、状況が違えば、結果が変わってよいのです。たとえばあなたは食事が15分遅れ、別の人は45分遅れていたとして、両方ともUber Oneのメンバーなら、状況が違うので結果が変わり得ます。ターゲティングに基づいて最適化するのでも、ターゲティングしていることを前提に最適化するのでもなく、文脈に基づいて最適化しているのです。
それは本当に興味深い。たぶん「人間向けにたくさんルールを書いた。でも、ルールではないシステムプロンプトを書かないといけない」といった話で、もう丸一時間できそうです。
本当に狙っているのは、まさにその「出したい成果（アウトカム）」です。ええ。
ええ。これもまた広告ですね。
うまくいくか見てみましょう。
来年戻ってきて、うまくいったかどうか聞かせてください。
でも、もう少し根本のところから聞かせてください。一般にソフトウェア企業のことを考えると、どんなソフトウェア組織にも創造的な緊張関係があります。PMがいて、デザイナーがいて、エンジニアがいて。みんなが自分が主導して正しくやるのだと思っている。そして全員が一緒に働く必要がある。それをうまく回せるなら魔法のようになります。バイブコーディングの力で、みんなが互いの仕事をやろうとして、誰もそれに上手くならず、ぐちゃぐちゃになってしまう。そういうことがあちこちですでに起きているのを見て取れます。
まさにその通り。
Uberの中では、その基本の三つ組を見直していますか？
取り組んでいるプロジェクトの種類によります。より大きなプロジェクトでは、デザインが必要で、適切な計画も必要で、などです。一方で、私たちはプロダクトチームのメンバーが入ってきています。以前は、コードに簡単なバグがあるとか、非常に非常にシンプルな機能であれば、それを彼らがエンジニアと一緒に優先順位づけする必要がありました。ところが今は、彼らがそのまま入り込んでバイブコーディングをして、エンジニアがコードをレビューする。ですが本質的には、プロダクト担当者が直接コードベースに入っていく、というよりは、エージェントと一緒に直接コードベースに入っていく。よりシンプルな課題、より小さな課題では、そのダイナミクスは変わっていくと思います。試してみて、何が起きるかを見るつもりです。
Metaのような会社を見たとき、延々とレイオフを繰り返しているように見えるけれど、彼らは「AIのおかげで全員が生産的になったからだ」と言っています。それは、AIに使うための設備投資（CapEx）を節約して、その分をMetaがAIに費やすのに回しているだけなのかもしれません。超知能、だそうですね。あなたは「生産性が上がっているから、必要な人員は減らせる」という状況に同じようにいるのですか？
いいえ。私の見方は、エンジニアが50%とか200%とか生産性が上がるなら、私はもっとエンジニアが必要だ、というものです。現時点で私たちが作りたいもののアイデアのリストは、スループットを超えてしまっているので、一般的には社員数を増やすために、より多くのエンジニアを追加しようとしています。とはいえ、トレードオフがあります。今まさに、そのトレードオフに対応しているところです。あなたも見たかもしれませんが、私たちのCTOがレポーターと話していて、真実として「今年通してのAIトークンとインフラの予算を、3〜4か月で使い切ってしまった」とコメントしていました。それは起きたときに大きな話題になりましたが、実際に起きました。そしてトレードオフの相手はヘッドカウントです。予算の組み方が違ってきています。以前は、ヘッドカウントの予算や計画を立てていました。もちろん、それが実際にその通りになるとは限りませんが、計画としてはインフラ予算があった、という形です。
今は、その2つの間で実際に進行中のトレードオフが起きています。トークンの支出やインフラ支出が見込みよりオーバーしている部分については――理論上は、そのオーバー分は作っているプロダクトであり、エンジニアの生産性として加わっているものなので――いわば、採用はこれまでより強くはしないことになります。つまり、これは進行中のトレードオフです。どこまで行くのかは、現時点ではわかりません。
「トークンに使いすぎていて、ジュニアエンジニア1人を雇うよりもコストが高くなっている」ところまで来ていますか？
トークンにはかなり使っています。まだ計算はしていませんが、かなりの額です。でもスループットは、本当に加速しています。現時点では、管理していく必要があるもので、そして私は、単に「筋肉が違う」だけなんだと思います。私たちが予算を管理している方法、特にテックに関しては、根本的に3〜4年前とは違っています。
よし。最後にもう一つAIの質問をします。次に自律性について話したいんです。これもAIですが、かなり別の形です。
物理世界のAI。ええ。
あなたは Diary of a CEO に出ていて、Uberの従業員が、プレゼンやピッチを練習するために、DaraのAI版を作ったと言っていました。それは本当ですか？そして、私たちはどれくらいAIがCEOの代わりになるところまで来ていますか？
それは本当です。私はDara AIを目撃したわけではありませんが、それは本当です。人々がそれをやってきました。正直、どれくらい良いのかは分かりません。明らかに、本物ほど良くはありません。どうしてそれが可能なんでしょう？
デコーダー リスナーの皆さん、AIのエピソードをやるたびに、AIがCEOを置き換えるべきだと言われます。私たちが受ける、反射的なコメントなんです。
まだそこには至っていません。AIを活用したCEOのほうが、AIだけのCEOよりも良くなるはずだと思っています。人間とAI、そしてエージェントを組み合わせるところに魔法のようなものがある。そして私が見ている限り、それは純粋なAIだけ、あるいは純粋な人間だけよりも優れたプロダクトです。
あなたはこの件から身を引くべきです。ここには重大な利害の対立があります。
もちろん、そうです。取締役会もそう捉えてくれることを願っています。もしかすると、取締役会がそれを計画していて、私には何も知らされていないのかもしれません。
それは、Uberの話に沿う形だということになります。
その通りです。AIは私たちの取締役会のプロセスをどう変えていますか？それは考えなければ。
ああ、信じてください。そういう提案は分かります。ああいうのとは関わりたくないんです。世界の中での、ロボット——実際のロボット、そして実際のAIの話をしましょう。
はい。
Uberはロボットタクシーに関して大きな投資をいくつもしてきました。まずRivianから始めたいと思います。10億ドルを超えていて、確か総額で12億ドルくらい、数年にわたってRivianにコミットしているはずです。これは3月に発表された提携で、2031年までに最大5万台の完全自動運転のR2ロボットタクシーを購入するという話ですが、同時に「投資」とも呼ばれています。で、私は計算しただけなんですが——R2プラットフォームの価格でいえば、とにかく車を大量に買うだけですよね。車を大量に買うことが投資なんですか？それとも、Rivianの株式を得ているんですか？
私たちは実際にRivianの株式に投資していますし、ほかにも多くの提携先に投資してきました。たとえば通常、Lucidのように、WeRideのように、Avrideのように、パートナーに投資します。これは投資であり、車両に対するコミットでもあります。両方です。もちろん成果物に基づいています。向こうが納品しなければならない。そしてRJやチームが、第一級のAIチームを組み上げてきたことを踏まえると、私たちはそれらのR2を納品できると確信しています。
ええ。成果物の内容はかなり曖昧です。プレスリリースを読み上げます。「Uberは、2031年までにRivianへ最大12.5億ドルを投資する。なお、『特定の日付までに、一定の自動運転マイルストーンを達成することを条件として』」。私の引用です。
ええ、契約上はかなり明確ですし、あなたが分かっている範囲では、ただかなりモヤッとしているというだけです。
これを5種類のAIシステムに入れてみたんですが、誰もそれが何か教えてくれません。自動運転のマイルストーンって何なんですか？
言えますよ。でもそうすると、あなたを殺さなきゃいけません。
聞いているのは、具体的なことをどうしても知りたいからです。
私はこの業界全体を見ていますが、私たちは、かつて持っていた自動運転のマイルストーン——誰もが話していたレベルの考え方——は全部捨て去ってしまいました。もうそれは終わりです。誰も気にしていません。誰も、「レベル4はやるべきじゃない」とは言わない。やっています。そもそも、ある自律運転プラットフォームが到達すべきマイルストーンが何か、それを特定してからでないと「これはロボットタクシーだ」とは言えないんです。
Rivianに特化した話ではないですが、マイルストーンの例を挙げます。たいていは、たとえば車両オペレーターとともに市場投入する、というマイルストーンがあります。もう1つの可能性として、車両オペレーターを外す場合は、その範囲に応じて、私たちが自律走行のプロバイダーと一緒に用意した安全性ケースを完成させる必要があります。すると次の成果物として、NVO対応の一定台数の車両を納入する——つまり、特定の部品表（BOM）における冗長性も備え、さらに特定のコストで——といった納品物があり得ます。これらは、能力に関するもの、あるいは経済性に関するもの、どちらかに関わる納品物の例です。最終的には、とてもとても人気のあるプロダクトとして市場投入できるかどうかが主眼なので。
過去の大きなパートナーはWaymoでしたよね。
はい。
Waymoは、あなたが説明しているような種類のマイルストーンの多くの面で、すでにそこまで到達しています。
ええ、そうですね。
明らかにWaymoから分散させています。Rivianの案件がありますし、Lucidのことも挙げていました。Uberのロボットタクシーの一部として専用設計されたLucid車両を、少なくとも35,000台は購入する。
ええ。そしてNuroとの提携もあります。
それと、Nuroとの提携ですね。ここでいうプラットフォームがそれです。
はい。
全体として、自律運転の取り組みに約100億ドルをコミットすることになります。Uber Autonomous Solutionsを立ち上げていて、これは「これが実現する」という賭けのようにも感じますが、誰が勝つのかは分かりません。分散していますよね。
それは少し違っていて、私たちは「実現する」と考えています。さらに、「全てを支配する1つの基盤モデルがあるわけではない」ように、「全てを支配する1つの物理世界の基盤モデルがあるわけでもない」と考えています。そして私たちが見ている証拠は、「はい、Waymoはゴールラインを越えた。リーダーであり、この業界の非常に多くの企業にとって、多くの面でインスピレーションになっている。アトランタやオースティンにおいて、私たちのとても良いパートナーです。ほかにも、ゴールに到達しつつある企業はたくさんあります。たとえばWeRide、あるいはPony.ai、Baidu——これらは中国企業ですが、すでにゴールに到達しています。私たちは、たとえば中東でWeRideとすでに市場に出ています。Nuro、Waabi、Avride、Wayveのようなプレイヤーたちは、いずれもゴールに向けて加速しています。
そして、もし何かがあるとすれば、ゴールに到達するスピードは加速しています。1つは、モデルの能力が今は非常に、非常に良くなっていることです。以前は、延々と苦労して踏みしめる必要がある決定論的なコードでしたが、今はもちろん学習するAIモデルです。SIM（シミュレーション）の能力もはるかに良くなっているので、データはモデル学習の観点で、より遠くまで届きます。さらに私たちがAV Solutionsでやろうとしているのは、これらの企業の周りに必要なエコシステム全体を構築して、彼らが最も得意なこと——これらのモデルを学習させて、人間を超える安全性を達成すること——に集中できるようにすることです。たとえばデータ収集で私たちが支援できます。そしてそうすれば、私たちも両方とも、できるだけ早く市場に出られるようになります。
私の言い方をすれば、これは分散投資というようなものではありません。つまり、プレイヤーがたくさん出てくるはずだという賭けです。そしてプラットフォームとして、私たちは常に供給主導でした。プラットフォームを成長させる方法は、供給を拡充することです。もっと言えば、ドライバーを増やすのか、レストランを増やすのか、ホテルを増やすのか。供給の流動性を築いていくと、需要が現れます。そして、私たちがプラットフォーム上のすべての安全な人間のドライバーを望むのと同じように、プラットフォーム上のすべての安全なロボットのドライバーも望んでいる。Waymoのドライバーであれ、Nuroのドライバーであれ、Avrideであれ、WeRideであれ、です。私たちがしている賭けは、つまり、すべてを支配する“単一の物理的なAIモデル”が存在することはない、ということです。
この賭けには、確かな自信があります。これまで何年も、ライドシェアのCEOをたくさん話してきましたし、自律走行のCEOとも多く話してきましたが、常に「あと10年先」だったんです。
ええ、ええ。
あなたから聞こえてくる自信は、「これは起きている。そこに早く到達するために、私たちは大金を投じている」ということです。
私たちが目にしているあらゆる証拠は、まさにそれが起きているということです。Waymoが道を示しました。今では、多くのWaymoのエンジニアが別の会社で働いています。例えば中国のプレイヤーも道を示しましたし、あなたも見ているはずです。デジタル基盤モデルであれ物理基盤モデルであれ、基盤モデル開発のスピードです。Nvidiaもこれに賭けています。これは、能力のある企業が行っている大きな賭けで、私たちはここに関して正しい軌道に乗っていると思っています。
この会話の文脈で、トレードオフに触れます。
もちろん。
「より現実味が増している」と言うなら、もはや「車の中にドライバーは置かない」だとか、「それはたぶん大丈夫だ」みたいに、先送りして“カンを蹴る”ことはできなくなります。これは有名な話ですが、Travis Kalanickは何年も前に「運転手を車から出したい」と言って、多くのトラブルを招きました。
ええ。
自律走行があまりにも遠かったので、この問題を解く必要はありませんでした。あなたは最近ポッドキャストで、「この問題はもうそこにある。自律走行が来たとき、950万人のUberドライバーがどうなるのか分からない」と言っていましたよね。あなたは実際に、Steven Bartlettに対して「分からない」とはっきり言った。
まあ、もし分からないなら、分からないと言うべきですね。では、私が分かっていることを言います。10年後には、私たちの全体のプラットフォーム上では、今よりももっと多くのドライバーがいると、私は90%の確信があります。それがサンフランシスコで成り立つかどうかは分かりませんが、事業が伸びていることや、私たちが運営しているすべての市場で、単に高コストの市場だけではなく、適切な部品構成の条件でこれらの車を作る能力があることを考えると、ドライバーは十分に確保できるはずです。さらに、ドライバーのための、より複雑なユースケースをもっと構築していくことも、積極的に検討しています。私たちが出した発表の一つはパーソナル・ショッパーに関するものでした。Courier（クーリエ）というサービスで、人々がCourierをハックし始めて、Uberのクーリエに「自分の代わりに買い物に行ってくれ」と頼むようになったんです。だから私たちも、それをプロダクト化することにしました。これは、かなり、かなり複雑なやり取りです。
ランダムな店舗です。商品の写真を撮って、「これが欲しいんだ」という。こうした、より複雑なユースケースを、人間がより多く移行できるように私たちは作り込んでいます。自動化される作業が増えるにつれて、です。20年後にそれがどんな姿になるかは分かりません。なぜなら、その頃には本当に能力が増えていくからです。これは大きな社会的な問いだと思います。ホワイトカラーの仕事にも当てはまるし、特定のタイプのブルーカラーの仕事にも当てはまる。CEOはこのことについて語るべきです。人々を怖がらせるためではなく、正直に話すべきです。私が今見ているような加速したスピードで、企業の働き方や人々が仕事とどう向き合ってきたかに、これほど直接的な影響を与えるテクノロジーの“波”を見たことがありません。社会が適応できないという意味ではないです。ただ、この変化のスピードは、かなり驚くべきものです。
AIに対する極端に否定的な世論調査（ポーリング）についての私の仮説の一つは、それが本質的にエンタープライズ向けのテクノロジーだということです。あなたは、この会話の中でもそれを説明していました。フロンティアモデルについて、そうした企業はエンタープライズのユースケースへ移行している。Uberでもあなたはそれをエンタープライズ文脈で使っている。そして、一般の人々の前に出ているような、魅力的なコンシューマ向けプロダクトはまだあまりない。
まだです。ええ。
私はそれを見ていません。たぶん、これから来るのかもしれません。
それをやろうとしています。だからこそ、驚きと喜びが生まれる瞬間がある。つまり、あなたのUberに話しかければUberを呼べる。たくさんの複雑な状況でも対応できる。買い物リストを書き起こせる。写真を撮れる――
ええ。ですが、そういうことが変えてくれることで世論調査全体の流れが、「これが脅威で、仕事を奪われる」みたいになるとは、私は思いません。
ええ。聞いてください。それがあなたの仕事であれば、あなたの言うことは正しいと思います。ええ。
「仕事はなくなる」と言って皆が登場してくる、この力学。そして、その理由は主にコードを書くのがとても得意だからということですが、これは普通の人にとっては、なんだか噛み合っていない動きに見えます。Uberには顧客が必要です。お金を持っていて、乗りたいと思う人が必要です。じゃあ、その経済は、あなたはどう見ていますか？
現時点では、市場で実際に見えているものよりも、話題としての“声”のほうが大きい。経済は堅調ですし、消費者も堅調です。この時点では、ホワイトカラーの人が仕事を失っているようには見えていません。少なくとも、私たちの市場ではそれを見ていないんです。とはいえ、あなたが見ているような恐れは、これから起きることの先行指標になり得るかもしれません。でも現時点では、私たちの実際のビジネスで、それが広く消費者に影響しているというシグナルは何も見えていません。
AIに関する極端な否定的な世論調査は、あなたは何に起因すると見ていますか？
それは、報道から来る煽り（恐怖をあおるようなもの）の部分があると思います。報道はドラマが大好きです。あなたは報道側の人ですか、それとも違いますか？少しはそうですね、いいですよ。
ええ。こんなレベルの影響力って、私も持てますか？
ここであなたを指さしていいですか？
何と言われようと、好きなだけ私を指さしていいですよ。
でも聞いてください。これは人々がずっと繰り返ししている会話です。ドラマチックな会話なんです。そして、機械が人間に取って代わるという話は、何世紀にもわたるテーマでもあります。例えば製造業で自動化が起きているのを見ると、機械は人間を補完する。そして、人間はいつだって別の能力で対応していく。いまは物事が動くスピードがあまりに速いので、怖れが広がっているのだと思います。私は14歳の双子の息子がいて、ほかに年上の子が2人います。14歳の子が「ねえ、パパ。どうして勉強しなきゃいけないの？仕事がなくなるんじゃないかって思うよ」と言うんです。私は本当に驚きました。14歳の子にそんなふうに言われるなんて。まあ、もしかしたら、彼は単に勉強したくないだけかもしれませんが。
これは、14歳が言う“メインのこと”っぽく感じますね。
ええ、まさにその通りです。つまり、空気のようなもの（見えないところ）にあります。信号はあるし、ご指摘のようにそれに取り組んでいる会社もいくつかあります。これからの2年間で何が起きるか見てみましょう。ただ、どうやってそれが反転するのかは見えていません。もっとデータが集まれば、誰かが誇張するほどには現実が劇的ではないかもしれません。そしてそのうえで判断します。私たちはできる限りのことをします。
ええ。報道がそうだというのなら、ぜひそうであってほしいです。メディアの歴史は、今まさに強烈に力を持っている局面ではありません。収縮しています。
ええ、でもいろいろありました。私は、メディアが時々、こうしたことを過度に誇張するように動機づけられていると思います。本当にそうなのかもしれないし、そうではないのかもしれません。とはいえ、それには現実があると思っています。問題は、変化がどれくらい早く起きるのか、そして社会がそれに十分な速さで適応できるのか、です。
いいですね。僕は毎回あなたに話しかけるたびに分かるように、ニュースはすべてX（Everything App）から得ています。毎日のように、AGIはすぐそこだと保証してくれるんです。
あなたに話しかけるたびに僕が聞く質問をします。僕はいつもUberで会いに行きます。これが僕の小さな習慣で、運転手はいつも同じ質問をしてきます。だから、毎年同じ質問をしているんです。
もちろん、もちろん。
そして今回は、実際に、あなたに聞くためのかなり詳しい追加質問をもらいました。
おお、いいですね。よし、分かりました。
運転手たちはみんな知りたいんです。どうやってもっと多く支払われることになるんですか？
運転手たちは、私たちが提供している新しい仕事の一部によって、もっと稼げるようになります。例えば、時間単位での買い物は、より多く支払われることがあります。ただ、運転手の報酬は基本的に、市場の基準となる報酬に基づいて決まると思います。地域ごとの報酬は、その市場における労働のスポットコストに応じて上下します。運転手がもっと稼げるようになる方法は、一般に労働コストが上がるか、下がるかのどちらかです。今は労働コストがかなり安定していて、運転手の報酬もかなり安定しています。全国的には、たぶん1回の稼働時間あたり32ドル、33ドルくらいです。ここニューヨーク市では、1回の稼働時間あたり50ドル以上です。運転手たちは十分に良い収入を得ています。もちろん、もっと稼ぎたいと思うでしょう。
みんなもっと稼ぎたいんです。
もちろんです。
自律運転は、その水準を変えると思いますか？
大きくは変えないと思います。運転手は、おそらくより長い移動になることになるでしょう。自律運転用の在庫が市場に入ってくるのを見ると、私たちは運転手の採用を遅らせます。市場にいる運転手に、できるだけ稼働してもらいたいからです。現時点では、アトランタのように、オースティンのように、自律運転のプレゼンスがかなり大きい市場では、採用を減らしたことで、実際に運転手の報酬は上がっています。そして、こうした傾向を長い間続けられればと願っています。
「稼働時間」に触れてくれてうれしいです。これが僕の、かなり具体的な追加質問です。あなたがこの質問のキーワードを全部挙げてくれたので、実はすごく良かったんです。
そうですね。
では、あなたがウェストチェスターに触れていました。僕はウェストチェスターに住んでいます。ウェストチェスターの運転手はニューヨーク市へ運転することは許されていますが、ニューヨーク市で客を迎えに行って、ウェストチェスターへ戻ることは許されていません。だから彼らは文字通り、稼働時間を1時間分失うんです。あなたに働きかけて、市と州にロビー活動して、空の移動ではなく、稼働時間を持って帰れるようにしてほしいと直接お願いされています。
私たちはすでにロビー活動をしています。こうした規制には意図しない結果が伴うことがあります。残念ながらニューヨークは、そうした規制が非常に厳しい市場の一つです。あなたの運賃のかなりの部分が市に行くなど、いろいろあります。ここではUberが高すぎると思いますし、規制が過剰になることがあると思います。これは、必ず関係者に伝えるつもりです。
この 市の（権限を持つ）人物はゾーハン・マンダニです。この人に会ったことはありますか？
彼のスピーチは見たことがありますが、まだ一対一では会っていません。ただ、その対話を楽しみにしています。
では、僕のアドバイスです。1つ目。あなたがニューヨーク市が好きだと言ってください。彼は、ニューヨーク市が好きだと言われると嬉しいんです。
いいですね、いいですね。そうします。
2つ目。運転手たちは、両方の空港と市からの復路を望んでいる、と伝えてください。
それは必ず彼に伝えます。もしかすると、あなたのポッドキャストを聞いているかもしれません。分かりませんけど。
知っている人がいるんです。詳しいことは言えません。マイルストーンが何かは教えられません。
ダーラ、いつもながら本当に楽しい時間でした。来てくれてありがとうございます。
ありがとうございます。すごくありがたいです。
