# AI Answers #246 MAICON 2026 ライブ収録：AGIの定義、AIコストの行方、GPTs終了後の選択肢

- 番組: [The Artificial Intelligence Show](https://ai-curator.jp/podcasts/shows/cmv3z5c3i001v5o10erfedr23)（Paul Roetzer and Mike Kaput）
- 元のタイトル: #246: AI Answers - Live from MAICON 2026: AGI, AI Costs, and the End of GPTs
- 配信日: 2026年10月15日
- 長さ: 47分
- 要約作成日: 2026年10月15日
- トピック: [#AGI](https://ai-curator.jp/topics/AGI) [#AI コスト](https://ai-curator.jp/topics/AI%20%E3%82%B3%E3%82%B9%E3%83%88) [#GPTs 終了](https://ai-curator.jp/topics/GPTs%20%E7%B5%82%E4%BA%86) [#AI 導入・チェンジマネジメント](https://ai-curator.jp/topics/AI%20%E5%B0%8E%E5%85%A5%E3%83%BB%E3%83%81%E3%82%A7%E3%83%B3%E3%82%B8%E3%83%9E%E3%83%8D%E3%82%B8%E3%83%A1%E3%83%B3%E3%83%88) [#AI 教育](https://ai-curator.jp/topics/AI%20%E6%95%99%E8%82%B2) [#知的財産](https://ai-curator.jp/topics/%E7%9F%A5%E7%9A%84%E8%B2%A1%E7%94%A3)
- URL: https://ai-curator.jp/podcasts/cmv9bqod700024b0zokgefrn2

## 要約

Paul Roetzer と Mike Kaput が MAICON 2026 の会場で、聴衆から寄せられた質問に答えた回。AGI を「チームのBプレイヤー相当」で捉える見方、IPO後も AI の価格は上がらないという予測、GPTs 終了後の移行先、AIで作った成果物の権利などを議論した。燃え尽きずに AI に追随する心構えや、中間管理層での導入の進め方にも触れている。

## ポイント

- Paul は AGI を「平均的な社員（Bプレイヤー）と同等の仕事ができる状態」と捉え、この定義なら約1年前に達成済みだと述べている。12か月後にはほぼ全業務でAプレイヤー級になるとの見立ても示した。
- Anthropic と OpenAI の IPO 後も値上げはできないとの見方を示した。最先端モデルのコストは12か月で10分の1になり、競争とオープンウェイトモデルが価格を押し下げると述べている。
- 1年後にはユーザーがモデルを選ばなくなり、プロンプトに応じて自動で振り分けられる可能性が高いと予想した。
- GPTs の終了を受け、用途別（公開用は Sites など、社内用は Skills や Projects、反復作業はエージェント）に既存 GPTs を棚卸しして移行する案を提示した。
- 仕事で作った AI 資産や肖像の権利は、雇用契約上は基本的に雇用主に帰属するため、AI に前向きな法務・リーダーの関与が必要だと述べた。
- AI の失業問題は、数学の問題と違い正解の検証が難しい。政治や AI ラボが具体策を示していないことに Paul は懸念を示している。

## 章立て

- [00:00] **イントロと MAICON 現地の様子** — MAICON 2026 初日の午後に収録。Kevin Roose の基調講演直後で、AI Answers 形式で聴衆の質問に答えると説明される。
- [04:08] **MAICON で得た気づきとAI教育** — 参加者の多様な AI 活用段階を見て、AI 教育をより細かく個別化すべきだと Paul は述べた。Mike は変革の旗振り役が新しい役職に就く事例を挙げた。
- [07:47] **燃え尽きず AI に追随する方法** — AI から離れる時間を意識的に確保し、成果で自分を測るというマインドセットを共有。ツールの数を競う必要はないとした。
- [12:09] **個別最適化と中間層での導入** — AI の話し方や作業スタイルを個人に合わせる重要性を語る。組織では IT・法務を巻き込み、トップの支援を得た変革管理が必要だと述べた。
- [17:41] **変化に耐える AI ロードマップ** — 「AGI ホライズンチーム」の設置や評価の仕組み、週次・月次の学習を提案。GPTs 終了や Gemini の改称が具体例として挙がった。
- [22:09] **IPO 後の価格とモデル選択の消滅** — 最先端モデルは12か月で10分の1のコストになるとの見方。一般ユーザーはモデルを選ばなくなると予想した。
- [26:23] **AIにできることと、すべきこと** — 思考のために自分でやるべき作業と、FAQ のように AI に任せてよい作業の判断が語られる。若手向けに組織で判断基準を教える必要も指摘した。
- [30:35] **AGI の実像と失業問題** — Bプレイヤー基準の AGI 定義を提示。AI が失業を解決できるかには、検証の難しさと政治的意思の欠如を指摘した。
- [39:42] **成果物の権利と転職、GPTs の後継** — AI 資産は雇用主に帰属すると述べた。転職では許可される AI 利用範囲が重要で、GPTs は Skills や Projects へ移行を検討する。

## 解説記事

AI・マーケティング分野の教育を手がける SmarterX の Paul Roetzer と Mike Kaput が、クリーブランドで開かれたカンファレンス MAICON 2026 の会場で収録した回である。聴衆から寄せられた質問に二人が即興で答える形式で、AGI の定義、AI の価格、GPTs の終了、AI 成果物の権利など、実務に直結する話題が並んだ。

#### AI に追随する姿勢と、組織での導入

Paul は MAICON で、参加者の AI 習熟度が非常に多様だと実感したと述べている。そのため AI 教育は初級・中級・上級という単純な区分ではなく、より細かく個別化する必要があると考えを改めたという。Mike は、昨年の参加者が社内で変革を推進した結果、AI 変革の責任者やその候補になった例を複数聞いたと紹介した。積極的に動く人が新しいキャリアを切り開けるという趣旨である。

情報過多への対処法として Paul は、X の厳選フィードやポッドキャストで常に情報を追う一方、家族との時間など AI から離れる時間を意識的に取ると語った。二人が強調したのは、使うエージェントの数ではなく、事業や仕事で成果を出せたかどうかが大事だという点である。

CEO ではない立場でどう導入を進めるかという質問には、変革管理の視点が必要だと答えた。IT、法務、調達、人事を巻き込み、経営層の後ろ盾を得ることが重要である。例として、Claude を CRM に接続した途端に、マーケティング、営業、カスタマーサクセスで数多くのユースケースが開けたことを挙げた。

#### 変化の速い時代のロードマップとコスト

モデルの進化に合わせた計画の立て方について Paul は、2023年ごろから勧めている「AGI ホライズンチーム」を紹介した。今後12〜18か月のモデル能力を予測し、人員や製品への影響を検討するチームである。加えて、変更のたびに自社の使い方への影響を確認する評価の仕組みと、毎週・毎月の学習の習慣が有効だと述べている。OpenAI の GPTs 終了により、マーケティング部門を GPTs で回していた企業が約2か月での対応を迫られている点を、備えの必要性を示す例とした。

IPO 後に Claude や ChatGPT が値上がりするかという質問に対し、Paul は「できない」と断言した。最先端モデルは12か月で約10分の1のコストになり、前世代モデルで足りる用途が大半を占めるという見立てである。企業での全社的な浸透はまだ進んでおらず、トークン需要には大きな余地があること、オープンウェイトモデルが競合することも理由に挙げた。さらに、1年後の MAICON では一般ユーザーがモデルを選ばなくなり、プロンプトに応じて自動で振り分けられるようになると予想している。

#### 「できること」と「すべきこと」、AGI の定義

AI に任せてよい作業の線引きについて、Paul は「書くことは考えること」だと語った。自分で調べて書く作業そのものに価値がある場合は、AI に任せると本来の目的を失う。一方、製品 FAQ のように情報提供が目的で、個人の意見が求められない文書は AI に任せてよい例だという。若手が AI の書いた戦略文書を、中身を説明できないまま提出する例もあり、組織が判断基準を教える必要があると指摘した。

AGI については、Kevin Roose の新著『AGI Chronicles』の講演で、定義が論者ごとに異なると紹介されたという。Paul 自身は、現在のモデルが「チームの平均的な人材（Bプレイヤー）と同等の成果物を出せるか」で捉えている。この定義では約1年前に AGI は達成済みで、12か月後にはほぼすべての業務で A プレイヤー級になるとの見方である。

AI が失業問題を解決できるかという質問には、ラボ側は超知能が解決すると考えているが、数学と違い経済政策には検証できる正解がないと述べた。Paul は、米国政府が AI の雇用への影響を認めたがらない状況を懸念している。ベーシックインカムなどの案も、人生の目的の喪失までは解決できないとした。

#### 成果物の権利と転職、GPTs の後継

AI で作ったエージェントやワークフローは、雇用契約上、基本的に雇用主の知的財産になる。社員の肖像をアバター化する場合の権利も同様で、契約で明確にしておくべきだと Paul は述べている。

転職時のモデル差による再適応については、プロンプトの感覚があれば移行は難しくないとした。むしろ、機能が制限された環境や、トークン上限があるかどうかが問題になる。面接では AI ポリシー、使えるツール、CRM との接続の有無などを尋ねるとよいと勧めている。

GPTs の代替としては、プラグインは直感的でなく試した限りでは良くなかったという。用途別に、公開用は Sites など、社内の個人用は Skills や Projects、反復作業はエージェントへ移すことを提案し、まず既存 GPTs の棚卸しを勧めた。ただし、公開共有向けの適切な移行先は見えにくいとも認めている。

#### まとめ

今回の議論は、モデルの性能そのものより、組織の許可、権限、学習の仕組み、契約といった周辺環境が AI 活用の成否を分けるという点で一貫していた。日本の企業でも、IT や法務を含めた推進体制づくり、既存の AI 資産の棚卸し、特定ツールに依存しすぎない運用が課題になるだろう。コスト低下とモデル選択の自動化という予測は、あくまで発言者の見方だが、導入計画の前提として検討する価値がある。

> この要約・解説記事は、元の音声の文字起こしをもとに AI（Claude）が日本語で作成したものです。出典: The Artificial Intelligence Show「#246: AI Answers - Live from MAICON 2026: AGI, AI Costs, and the End of GPTs」