SpeechifyのCEO：AIトークンのコストはまもなく従業員の給与を上回るでしょう

Speechify AIの創業者兼CEOであるクリフ・ワイツマンは、20VCの動画シリーズの一つの回で、現代のソフトウェア企業はAIの計算（compute）コスト上昇を賄うために、業務運営を根本から再構築しなければならないと主張している。ワイツマンは、この変化により従来のマネジメント手法は生き残れず、支払い顧客を直接生み出さないあらゆるプロジェクトを廃止し、機械知能に関する費用を賄う必要があるとも述べている。

企業の中核原則としての「販売優先」戦略

ワイツマンは、あらゆる企業の意思決定において販売に焦点を当てる姿勢を推奨している。彼はマーケティングを、ブランド構築のための取り組みというより「転換（コンバージョン）の方程式」と捉えており、次のように述べている。「成長とは単なるアービトラージ（裁定）ゲームです。あなたの製品をユーザーの前に出したいと思っている、世界中のあらゆる他の人たちと競争しているんです。」

この考え方に基づき、Speechifyは実際にユーザーを支払い顧客へと転換させるものを見つけるために、ほぼ毎日約1,000本のAI生成広告をテストしている。ワイツマンは次のように強調する。「転換につながることだけをやればいい。あなたのプロダクトで実際に転換する人を得られないなら、あなたがやっている作業をする意味はありません。」

AIを活用した広告とデータのターゲティング

企業が、個人のユーザーデータを取り込むAIチャットツールへと移行するにつれて、プライバシー上のリスクと並んで新たな広告機会が生まれている。ワイツマンは、このデータの可能性を次のように指摘する。「ものすごい。あなたのことをそれだけ知っているから……OpenAIは、あなたの履歴や、あなたの心の中で何に興味があるかを全部知っています。」

彼は、適切な計測によって投資対効果が証明されれば、高い広告コストは問題にならなくなると主張する。「人が転換してくれて、かつアトリビューション（効果の帰属）が取れているなら、高いCPMを払っても大丈夫だ」とワイツマンは説明し、このアプローチに向けた「追跡用のOpenAIが新たにリリースしたSDK」が「本当に重要」だとも述べている。

トークン支出を標準的な経費（運営費）にする

ワイツマンは、企業の予算に根本的な変化が起きると予測している。「来年は、給与に使う金よりもトークンに使う金のほうが多くなっていると見込んでいます。今はそれが普通ではありませんが、長期的には普通になると思います。」

AIツールが実際に使われるようにするため、彼は従業員に対し、技術を日々どう使っているかを示すスクリーンショットや動画記録の提出を義務付けている。エンジニアリングのリーダーは、各チームが毎日数千件分の計算クレジットを使い切るよう強く求めなければならない。

会議の廃止による運用スピード

ワイツマンは、プロダクト開発を加速させることを目的とした厳格な運用を徹底している。

• 従業員は毎日の目標を上司に送る
• 長文のメッセージスレッドの代わりに電話を使う
• プロジェクトをまたぐ作業のレビューを迅速化する
• 社内メッセージには60秒以内の返信時間を義務付ける
• 従来の定例ステータス会議は禁止する

彼は、「1人が話し、他の人が受け身で聞く」会議は不要であり、それが企業のスピードを不必要に遅くしているのだと主張する。

パフォーマンス指標は「出荷（プロダクション）されていることだけ」

ワイツマンのマネジメント体系では、出荷されたコードが従来の業績評価に代わる。「すごいものを作ったとしても、それが本番環境（プロダクション）に入っていなければ時間の無駄です……本番環境に入っていない限り評価（クレジット）は得られません……パフォーマンスレビューは必要ありません。」

インフラ最適化とユニット・エコノミクス

ワイツマンは、初期の計算費用があまりにも高かったため、Speechifyは「事業というより慈善事業を運営しているように感じた」と認めている。同社はインフラを最適化し、1百万文字の処理が数ドルで済むところまでコストを抑えた。

彼はユニット・エコノミクスを綿密に追跡し、各ユーザーのやり取りが利益を生み出しているかを確認し、さらに時間の経過とともに計算コストを引き下げる計画を期待している。ベンチャーキャピタルがAIインフラ提供者へ向けたことで、一時的な損失を資金にするのは妥当な初期戦略だと彼は考えている一方で、最終的な収益性のためには計算コストの解決が不可欠だと強調している。

不平等へのより広い影響

ワイツマンは、コストのかかる計算能力の優位が大手テック企業を後押しし、従来のキャリアパスを断ち切ってしまうと主張する。彼は、この状況下で個人が自分のために声を上げることを勧め、医療といった規制された業界にも原則を当てはめる。「問題は医者ではなく、システムです。」

また、経済的な生存のために技術へのアクセスが不可欠になりつつあるとも述べており、「電話を持っていないのは正気じゃない」と、スマートフォンが基本的な必需品になったことを挙げている。

反論：外部調査と代替的な視点

ワイツマンのアプローチが攻めのAI導入と支出を重視している一方で、外部の調査にはニュアンスがある。

AI生成広告について： MarTechが取り上げた2026年の研究では、AIを使うとブランドへの信頼が高まると感じる消費者が57%いる一方で、データプライバシーを心配する人が34%、過度にパーソナライズされた体験が嫌だと感じる人が24%いることが分かった。これは、攻めのAI広告テストが転換を改善する可能性はあるものの、パーソナライズがユーザーの許容範囲を超えると、ワイツマンが「気味が悪いゾーン」と呼ぶ領域に入るリスクがあることを示唆している。

トークン支出とアウトプットについて： Googleの2025年のDORAレポートは、AIは主に組織が元々持っている強みと弱みを増幅すると論じている。最大の成果は、ツールを追加するだけでなく、基盤となる組織の仕組みを改善することで生まれるという。つまり、従業員により多くの計算クレジットを使わせることは活動量を増やすかもしれないが、業務フロー、レビューのプロセス、そしてエンジニアリング文化がしっかりしていない限り、より良い製品が保証されるわけではない、ということになる。

計算コストの動学について： Nvidiaは2025年に、モデルの最適化とインフラ改善によって推論コストが下がっていると報告した。しかしARKの2026年のAIインフラ分析では、AIインフラへの支出は、2025年のUS$5000億から2030年にはほぼUS$1.5兆へと、ほぼ3倍近くにまで伸びる見通しがまだあるとしている。これは、勝ち組になるのは、下がるユニットコストと増え続ける需要を、持続可能な利益率へと変えられる企業であって、単に計算に一番多く投資する企業だけではない、ということを示唆している。

この要約はCliff Weitzmanが登場する20VCの動画シリーズの1エピソードに基づき、AIの支援と編集レビューによって作成された。