Deelが示す未来：AIが実現する驚異の生産性と成長戦略 - 1億4000万ドルARRと600人分の仕事を自動化したAkaiの秘密

最新のテクノロジーがビジネスの世界をどのように変革しているのか、その最前線で何が起こっているのかを知ることは、現代のビジネスパーソンにとって不可欠です。今回、我々が注目するのは、グローバル雇用プラットフォームとして急成長を遂げるDeelと、彼らが開発したAIツール「Akai」が巻き起こしている革新です。Deelはわずか90日間で1億4000万ドルの年間経常収益（ARR）を上積みし、新しい従業員を一人も雇うことなく、約600人分の仕事をAIで自動化することに成功しました。これは単なる効率化の物語ではなく、AIが企業の成長、利益性、そして働き方そのものを根本から再定義する可能性を示すものです。

本レポートブログ記事では、Deelのプロダクト担当上級副社長（SVP of Product）であるAaron Goldsmid氏とProduct School CEOのCarlos Gonzalez de Villaumbrosia氏の対談から、その驚くべき成果の裏側にある戦略、Akaiの具体的な機能、AI導入の課題とその解決策、そしてAIが切り拓く未来の働き方と企業競争力の新たな形を詳細に分析し、読者の皆様がその重要性と将来性を深く理解できるよう解説します。

Deelの驚異的な成長の軌跡

Deelの成長は、まさに目覚ましいものがあります。Aaron Goldsmid氏が約4年前にDeelに入社した際、同社の年間経常収益（ARR）は約2億5000万ドルでした。しかし、現在ではその数字は15億ドルにまで達しています。このような短期間での爆発的な成長は、テクノロジー業界においても稀有な事例と言えるでしょう。

この驚異的な成長を支えているのは、Deelの独自のビジネスモデルと、それが生み出す強力な市場適合性（プロダクトマーケットフィット）です。Deelはグローバルなワークフォース管理プラットフォームとして、企業が世界中のどこからでも従業員を雇用し、管理し、支払うことを可能にします。これは、コロナ禍を経て加速したリモートワークの普及と、企業がタレントプールを世界中に広げたいというニーズに完璧に応えるものでした。実際、Deel自体も世界最大の完全リモート企業であり、その働き方は彼らの製品の価値を体現しています。

通常、企業は「速い成長」か「利益性」のどちらかを選択せざるを得ないトレードオフに直面します。特に急成長企業では、利益よりも市場シェアの拡大を優先し、赤字を出しながら投資を続けるケースが少なくありません。しかし、Deelは過去約3年間、利益を出しながらも成長を加速させています。これは、Aaron Goldsmid氏が指摘するように、「両方のレバーを同時に引く」という難しい偉業を達成していることを意味します。この両立を可能にしている鍵の一つが、次に述べるAIを活用した業務の最適化にあります。

Akai: 社内業務を自動化するAIエージェントの力

Deelが「成長と利益」という二つの目標を同時に達成できた背景には、自社開発したAIツール「Akai」の存在が大きく寄与しています。Akaiは、Deelが90日間で1億4000万ドルのARRを追加し、新たな従業員を雇うことなく約600人分の仕事を自動化した核心技術です。

Akaiは、もともとDeelの社内ツールとして開発されました。その目的は、財務、人事、買掛金（Accounts Payable）、コンプライアンスといった部門における「痛みを伴うほど繰り返しの多い」業務を自動化することでした。Akaiの具体的な機能は多岐にわたりますが、Aaron氏が例として挙げた「支払い調整（payment reconciliation）」の自動化プロセスを見ると、その革新性がよく理解できます。

手動プロセスの記録: まず、散らかった取引を手動で照合する際、その画面操作、音声、サーバーリクエストなどをAkaiが記録します。
エージェントの構築: この記録されたプロセスに基づいて、Akaiは「エージェント」と呼ばれるAIを構築します。このエージェントは、人間が行っていた一連の手順を学習し、自動的に実行できるようになります。
業務の自動実行: 一度エージェントが構築されると、支払い調整のような複雑な業務が自動的に処理されるようになります。Deelでは8000以上のエージェントが稼働し、約600人分の仕事を担っているとAaron氏は述べています。

このAkaiによる自動化は、単なるタスクの効率化に留まりません。従業員1人あたりの収益（Revenue per employee）が2倍になり、Deelの成長を加速させています。これは、AIが人間の労働力を置き換えるのではなく、人間の生産性を劇的に向上させることで、企業全体のキャパシティと収益性を高めることを示唆しています。バックエンド業務から解放された従業員は、より創造的で戦略的な仕事に集中できるようになり、それがさらなるイノベーションと成長につながる好循環を生み出しているのです。

AI導入の課題とMural AIによる解決策

AI技術の導入は、Deelのような先進企業にとっても常にスムーズなわけではありません。動画では、AIツールがもたらす一般的な課題と、それらを解決するためのアプローチがMural AIの例を挙げて紹介されています。

一般的なAIツールの課題:

情報の断片化: 個別のAIツールやアプリケーションがそれぞれ独自の出力を持つため、情報が分散し、チーム全体でコンテキストを共有することが困難になります。
バージョン管理の分断: AIによって生成された様々なバージョンやドラフトが、異なるツールに散在することで、適切なバージョン管理が難しくなります。
レビュープロセスの散漫: 意思決定やレビューが並行して、しかも個々別々に行われるため、チームとしての整合性が失われたり、重複作業が発生したりします。
コンテキスト再構築の時間: 異なるツールやプラットフォーム間で作業を行うたびに、関係者やプラットフォーム間のコンテキストを再構築する必要があり、時間と勢いが失われます。

Mural AIによる解決策:

Mural AIは、これらの課題に対応するため、「共有の視覚的キャンバス」を提供します。これは、チームが様々なAIツールの出力を一箇所に集約し、共同で作業を進めるためのワークスペースです。

統合されたワークスペース: Mural AIは、Asanaタスク、Jira課題、メールスレッド、Slack会話、計画ドキュメント、スプレッドシートなど、様々なソースからの情報を一箇所に集約します。
AIエージェントとの連携: Mural AIは、互換性のあるAIエージェントがチームメンバーと共にキャンバス上で貢献できる環境を提供します。これらのエージェントは、既存のツールからコンテキストを取り込み、アイデアの生成、情報の整理、要約、センチメント分析などを直接キャンバス上で行うことができます。
共同作業の促進: チームメンバーは、AIが生成した情報を基に、全員が同じコンテキストを共有しながらリアルタイムで共同作業を行うことができます。これにより、断片化された情報やレビュープロセスの遅延を防ぎ、より迅速で質の高い意思決定が可能になります。

Mural AIは、個々のAIツールの「速さ」を最大限に活用しつつ、チームとしての「まとまり」と「質」を確保するための重要なソリューションを提供していると言えるでしょう。これは、AIが真に生産性を向上させるためには、ツールそのものの能力だけでなく、それらをどのように統合し、人間のコラボレーションと連携させるか、という視点が不可欠であることを示しています。

AI時代の働き方：人間の役割の再定義

AIの進化は、私たちの働き方、ひいては仕事そのものの本質に深い問いを投げかけています。Aaron Goldsmid氏は、AIが「あなたの仕事を置き換えるのではなく、仕事の最悪な部分を置き換える」と述べ、AIが人間の労働力を奪う存在ではなく、より価値ある仕事に集中するための解放者であるという見解を示しています。

Aaron氏自身の経験からも、この考え方が裏付けられています。彼は、自身のレビュー質問を予測するボットを構築しました。さらに、Deel独自のデータコーパスを用いて小規模な言語モデルをトレーニングし、特定の使用事例において、最先端の「フロンティアモデル」を凌駕するパフォーマンスを実現しました。これにより、彼は会議で質問に答えるための準備時間を短縮し、より本質的な議論に時間を割けるようになったと言います。

ヘッドカウントからレバレッジへ:

従来の企業経営では、従業員数（ヘッドカウント）が企業規模や生産性の重要な指標とされてきました。しかし、AIの時代ではこの考え方が変わりつつあります。Aaron氏は、「ヘッドカウントがもはや有用な指標ではなくなった」と語っています。Deelでは、製品チームが2週間ごとにビジネスレビューを実施し、形式的なプレゼンテーションではなく、現場の生の情報に基づいた深い議論を行っています。これは、CEOのようなトップリーダーでさえ「インザウィーズ」（現場の細部に深く入り込む）ことを重視する文化の表れです。

AIエージェントの導入により、この「レバレッジ」の概念はさらに強化されます。DeelがAkaiを通じて約600人分の仕事を自動化した事例は、少数の人間がAIの力を借りて、はるかに大きな影響を生み出すことが可能になったことを示しています。これにより、人間の専門知識は、繰り返しの作業から解放され、より複雑な問題解決、戦略的思考、イノベーションといった領域で最大限に活用されるようになります。AIは、人間が本来得意とする創造性と判断力を引き出し、価値創造の源泉をシフトさせる役割を果たすのです。

データとモート：セマンティックレイヤーと独自モデルの構築

AI時代における企業の競争優位性、すなわち「モート（堀）」は、データとそれを活用する独自モデルの構築にかかっています。Deelはまさにこの戦略を実践し、大きな成果を上げています。

「拾い上げた小銭」が1億4000万ドルのARRに:

Aaron氏は、「床に落ちた小銭を拾い上げた結果、1億4000万ドルになった」というAkaiによるARR増加の比喩を用いています。これは、Deelが社内に散らばっていた、しかし潜在的には大きな価値を持つ大量のデータ（Akaiが自動化したバックエンド業務の記録など）をAIで分析・最適化することで、これまで見過ごされていた収益機会を発見したことを意味します。この事例は、単なるコスト削減だけでなく、新たな収益源の創出においてもAIが強力なドライバーとなることを示しています。

セマンティックレイヤーの構築:

Deelは、すべてのシステムが互いに会話できる「セマンティックレイヤー」を構築しました。これにより、複雑なデータベース構造を意識することなく、自然言語でデータに質問し、インサイトを得ることが可能になりました。このセマンティックレイヤーは、社内オペレーションの効率化だけでなく、顧客が自身のデータにアクセスし、分析を行う際にも役立ちます。

このセマンティックレイヤーの構築は、AIモデルのトレーニングにおいて決定的な優位性をもたらします。大規模言語モデル（LLM）は広範な知識を持っていますが、特定の企業や業界のニュアンス、規制、コンプライアンスに関する深い理解は持ち合わせていません。Deelは、自社のグローバルな業務データ、法令、コンプライアンス規則といった「コーパス」を用いて、小規模なAIモデルを独自にトレーニングしました。その結果、Deelのユースケースにおいては、汎用的なフロンティアモデルよりも、この独自トレーニングされた小規模モデルの方が、より正確で信頼性の高い結果を出すことができたのです。

AI時代のモート構築:

この戦略は、AI時代における企業の競争上のモートを築く上で極めて重要です。なぜなら、企業独自のデータを活用してトレーニングされたAIモデルは、他社が容易に模倣できないからです。Deelは、世界中の150カ国以上で事業を展開し、膨大な量のグローバルな雇用・給与・コンプライアンスに関するデータを蓄積しています。このユニークなデータ資産と、それを最適に活用する独自モデルの組み合わせが、Deelの強力なモートとなっています。

Aaron氏は、AIの「ハルシネーション（幻覚）」リスクに対しても、独自のコーパスでモデルをトレーニングすることが有効であると指摘しています。知られている良質なデータセットでAIを訓練することで、出力の信頼性が格段に向上し、不正確な情報を提供するリスクを大幅に低減できます。これにより、Deelのような高度に規制された環境で事業を展開する企業にとって、AIの信頼性と実用性が確保されるのです。

Build vs. Buyの新たな潮流とTech Debtの管理

AIの進化は、企業がテクノロジーソリューションを調達する際の基本的な意思決定、すなわち「Build（自社開発）」か「Buy（購入）」か、という問いにも大きな影響を与えています。

「Build」へのシフト:

従来、特に複雑なエンタープライズソフトウェアの場合、開発と維持のコスト、専門知識の必要性から「Buy」が選択されることが多かったですが、AI、特にLLMの登場により、その状況が変わりつつあります。Aaron氏は、AIによって「Build」のコストが大幅に低下していると指摘しています。これは、AIがコード生成や開発プロセスの自動化を支援することで、エンジニアリングリソースへの依存を減らし、開発サイクルを加速させるためです。

このコスト低下は、Deelのような企業が多くの「小さな問題」や「バックログ」に目を向けられるようになったことを意味します。これまで手動で行われていたが、自動化するほどの投資対効果が見込めなかった多くの業務が、AIの力で効率的に自動化できるようになりました。これにより、企業はより多くのアイデアを迅速に試すことができ、「速く失敗し、速く学ぶ」というイテレーションサイクルを加速させることが可能になります。

Tech Debtとメンテナビリティ:

しかし、AIによる「Build」の推進は、新たな課題も生み出します。「Tech Debt（技術的負債）」はその典型です。迅速な開発は、将来的なメンテナンスや拡張を困難にする可能性があります。Aaron氏は、この課題に対して、従来のソフトウェア開発の教訓が適用されると述べています。「Building is easy, maintaining is hard.（構築は簡単だが、維持は難しい）」という言葉が示すように、AIモデルもまた、継続的なメンテナンスと改善が必要です。

Deelは、このTech Debtを管理するために、人間の専門家が真に「判断」を要する部分にのみ関与し、残りのルーティンワークをAIエージェントに任せるアプローチを取っています。Aaron氏は、「AIはあなたの仕事を置き換えるのではなく、仕事の最悪な部分を置き換える」という哲学を再度強調します。これにより、人間はTech Debtの最も複雑でクリエイティブな解決策に集中でき、AIは日常的な修正やデータ処理といった「退屈な」タスクを効率的にこなします。

また、AIによって「リライト」のコストが低減することも、Tech Debt管理にポジティブな影響を与えます。過去には莫大なコストがかかったシステムの全面的な書き換えが、AIの支援により現実的な選択肢となる可能性があります。これにより、企業はレガシーシステムの呪縛から解放され、よりアジャイルでスケーラブルなシステムを構築しやすくなります。

Deelの事例は、AIが企業に与える影響が、単なる技術的な側面だけでなく、経済的、組織的、文化的な側面にも及ぶことを示しています。AIは、企業が成長と利益を両立させ、競争優位性を確立し、未来の働き方をデザインするための強力なドライバーとなる可能性を秘めているのです。

まとめ

DeelのAkai導入とそれに伴う驚異的な成果は、AIが現代ビジネスにもたらす変革の大きさを明確に示しています。わずか90日で1億4000万ドルのARRを追加し、約600人分の仕事を自動化したDeelの事例は、単なる効率化を超え、企業の成長と利益性、さらには働き方そのものを根本から再定義する可能性を秘めています。

この成功の核心にあるのは、AIエージェントによる業務の自動化、特に繰り返しの多いバックエンド業務からの人間の解放です。これにより、従業員はより戦略的で創造的なタスクに集中できるようになり、Deelの従業員あたりの収益を倍増させ、持続的な成長を可能にしました。

AI導入には、情報の断片化や意思決定の遅延といった課題も伴いますが、Mural AIのような共有の視覚的キャンバスとAIエージェントの連携は、これらの問題を克服し、チームのコラボレーションと生産性を最大化する道を示しています。

Deelの戦略は、AI時代における企業の競争上のモートを築くための重要なヒントを与えてくれます。独自のデータに基づいたセマンティックレイヤーとカスタマイズされたAIモデルの構築は、他社が容易に模倣できない強力な優位性となります。また、AIは「Build」のコストを下げ、Tech Debtの管理を効率化することで、企業がよりアジャイルでイノベーティブな組織へと変革するのを支援します。

最終的に、AIは人間の仕事を完全に代替するものではなく、「仕事の最悪な部分」を肩代わりし、人間が本来得意とする判断力、創造性、共感を必要とする活動に集中できる環境を創造します。Deelの事例は、AIとの共存が、企業とそこで働く人々双方にとって、より豊かで生産的な未来を切り拓く可能性を強く示唆していると言えるでしょう。未来の企業は、AIを戦略的に活用し、常に学習し、適応することで、未曾有の成長と革新を実現していくはずです。