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Squareが描く未来の経済圏：AIエージェントと組織変革が牽引する「メインストリート」の革新

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現代のビジネス環境は、目まぐるしい技術革新と市場構造の変化に直面しています。特に、人工知能（AI）の進化は、企業のオペレーション、製品開発、そして組織設計の根幹を揺るがすほどのインパクトをもたらしています。この変革の最前線で、単なる決済企業から広大なビジネスエコシステムへと進化を遂げたSquare（現在はBlockの傘下）は、どのようにしてこの波を乗りこなし、新たな価値を創造しているのでしょうか。

本稿では、Squareのプロダクトのグローバルヘッドを務めるWillem Avé氏の洞察に基づき、同社が推進するAIエージェントの構築、革新的な組織設計、そして中小企業（SMB）をエンパワーする「リアルエコノミー」戦略について深く掘り下げていきます。Avé氏の語る「チャットボット時代は終わり、AIエージェントが次のフロンティアである」という言葉の真意、そしてAIが組織とビジネスのあり方をどのように再定義するのかを探ります。

1. はじめに：Squareが描く未来の経済圏とAIエージェントの革新

Willem Avé氏は、2014年にSquareが自身が共同設立したスケジュール管理スタートアップBookfreshを買収したことをきっかけにSquareに参画しました。CTOとして、白いカードリーダーから始まったSquareが、現在ではBlockの傘下で複数のエコシステムを擁するまでに成長する過程を間近で見てきました。彼の顧客は、ソーシャルメディアのX（旧Twitter）で一日を過ごすようなテクノロジーに精通した人々ではなく、日々のパンを焼くベーカリーの経営者や、美容室のオーナーといった「リアルエコノミー」を支える中小企業の事業者たちです。

Avé氏との対談では、Squareがビジネスユニットモデルを廃止し、機能的組織へと転換した理由、意思決定を加速させるDRRiモデル、AIが組織の知識をどのように符号化するか、チャットボット時代を終焉させ、その次に何が来るのか、そしてTAM（Total Addressable Market）はほぼ無限であるという彼の「ホットテイク」について語られています。これらの議論は、単なる技術トレンドの紹介に留まらず、企業の成長戦略、組織マネジメント、そして社会経済全体に対する深い洞察を提供します。

Squareは、かつては決済サービスを提供する会社として知られていましたが、今やその姿は大きく変貌しました。彼らは、中小企業が直面するあらゆる課題を解決するための包括的なツールとサービスを提供する「エコシステム」へと進化しています。この変革の中心にあるのが、AIエージェントという概念であり、それを支えるのが革新的な組織設計なのです。

2. Squareの組織設計哲学：機能的優位性と顧客中心主義

組織設計は、企業の生産性、イノベーション、そして成長に決定的な影響を与えます。Squareは、この組織設計において、一般的なトレンドとは異なる、しかし非常に戦略的なアプローチを採用しています。

2.1. ビジネスユニットモデルから機能的モデルへの移行

Squareは長年にわたり、ゼネラルマネジメントモデル、すなわちビジネスユニット（BU）中心の組織構造を採用していました。このモデルでは、各BUが特定の製品ラインや市場セグメントに焦点を当て、そのBU内で必要な機能（エンジニアリング、プロダクト、デザインなど）を保有します。一見すると、BUモデルは市場への迅速な対応や責任の明確化に優れているように思えます。しかし、Avé氏は、このモデルがSquareの成長とともにいくつかの課題を生み出したと指摘します。

「以前の組織モデルは、私たちの望む各機能内でのクラフト（技術や専門性）と卓越性を低下させていました」とAvé氏は語ります。BUモデルでは、各BUが独自の機能チームを持つため、専門家集団としての知見やベストプラクティスがBU間で共有されにくくなります。結果として、エンジニアリング、プロダクト、デザインといった個々のドメインにおける専門性が希薄になり、組織全体の技術力や創造性が停滞するリスクがあったのです。

約2年前に、Squareは会社全体を顧客中心の機能的組織へと再編するという大胆な決断を下しました。この再編の主な理由は、機能的卓越性、すなわちエンジニアリング、プロダクト、デザインなどの各ドメインにおける最高レベルの専門性を追求することでした。機能的組織では、すべてのエンジニアがエンジニアリング部門に、すべてのプロダクトマネージャーがプロダクト部門に所属し、それぞれの専門分野での深い知識とスキルを磨き、共有することができます。これにより、専門家集団としての「クラフト」が向上し、より高品質で革新的な製品開発が可能になると考えたのです。

この機能的再編は、単に組織の構造を変えるだけでなく、文化的な変化も促しました。各機能部門は、顧客の成果に焦点を当てることで、より迅速かつ効率的に価値を提供できるようになりました。Avé氏は、「組織を可能な限り顧客成果に集中させるべきだ」と強調し、その原則から離れるほど、成果は悪化すると付け加えています。これは、機能的卓越性が最終的には顧客価値の最大化に繋がるという信念に基づいています。

さらに、機能的組織への移行は、小規模で自律的なチームの形成を後押しします。各機能部門の中で、特定の顧客課題や製品領域に特化した小さなチームが編成され、迅速な意思決定と実行が可能になります。これは、現代のリーン開発やアジャイル開発の原則とも合致するアプローチであり、イノベーションの加速に不可欠な要素です。

2.2. Squareブランドのプロダクト組織構造

Squareブランドのプロダクト組織は、Avé氏の二つの信念に基づいて設計されています。一つは「チームを顧客の成果に可能な限り近づけること」、もう一つは「プロダクトとプラットフォームを密接に連携させること」です。

現在のSquareのプロダクト組織は、主に以下の広範な部門に分かれています。

  1. オーディエンス部門（Audiences org）: この部門は、Squareがサービスを提供する様々な垂直市場（バーティカル）に焦点を当てています。例えば、サービス業、小売業、食品・飲料業など、特定の業界の顧客ニーズを深く理解し、それに対応する製品を開発します。これにより、各バーティカルの顧客が直面する具体的な課題に特化したソリューションを提供し、顧客との距離を最短に保つことができます。Avé氏の言う「チームが顧客のニーズを本当に理解し、それらのニーズを満たす製品を構築できるようにする」という原則がここに強く反映されています。

  2. コアプラットフォーム部門（Core Platform org）: プラットフォーム部門は、Squareの製品全体を支える基盤技術と共通サービスを担当します。しかし、Squareのプラットフォーム部門がユニークなのは、単にバックエンドのインフラストラクチャを構築するだけでなく、プロダクトサーフェス（ユーザーが直接触れるインターフェースや機能）も責任範囲に含んでいる点です。Avé氏は、プラットフォームチームが「ワンサイズフィットワン」の汎用的なソリューションを構築しがちであることを指摘します。これは、特定のニーズを解決しない「誰のためでもない製品」を生み出すリスクがあります。この問題を回避するため、Squareではプラットフォームとプロダクトを特定の領域で結合させることで、基盤技術が具体的なユーザー体験と結びつき、真に価値のあるソリューションを提供できるよう努めています。

  3. グロースチーム（Growth team）: 顧客獲得からエンゲージメント、リテンションに至るまでの「アクイジション・フライホイール」全体を最適化する責任を負います。このチームは、データ分析と実験を通じて、製品の成長を最大化するための戦略と施策を実行します。

  4. マネーチーム（Money team）: 請求書払い、給与計算、銀行業務など、金融サービス全般を担当します。Squareが決済企業から金融サービスプロバイダーへと進化する中で、このチームは中小企業が必要とする包括的な金融ソリューションを提供するために不可欠な存在です。

  5. ハードウェアチーム（Hardware teams）: Squareのユニークな点は、ソフトウェアだけでなく、物理的なハードウェア製品（決済端末など）も提供していることです。ハードウェアチームはプロダクト組織とは独立した「姉妹組織」として位置づけられていますが、ソフトウェアチームと密接に連携し、統合された顧客体験を実現しています。このハードウェアとソフトウェアの融合については、次章でさらに詳しく掘り下げます。

このような組織構造は、機能的卓越性を維持しつつ、顧客の特定のニーズに対応する柔軟性と、製品全体を支える共通基盤の効率性を両立させようとするSquareの戦略を反映しています。顧客の成果を中心に据え、各ドメインの専門性を最大化し、それらを効果的に連携させることで、Squareは複雑なエコシステムを迅速かつ持続的に進化させているのです。

3. ハードウェアとソフトウェアの融合：体験の魔法

Squareの製品が持つ最もユニークな特性の一つは、ハードウェアとソフトウェアの両方のコンポーネントを統合している点です。決済端末であるSquareリーダーやSquareターミナルは、単なるデバイスではなく、Squareエコシステムの中核を成す重要な接点です。Avé氏はこのハードウェアとソフトウェアの融合に「魔法が起こる」と表現しています。

3.1. ハードウェアの重要性と開発の難しさ

Avé氏は、ハードウェアがビジネスの「現実世界」に現れる特別な存在であると強調します。「それはカウンターに置かれるものであり、シフト中に持ち歩くものであり、あなたが使うものです」。この物理的な存在であるがゆえに、ハードウェアには特定の要件が求められます。

「ハードウェアは親しみやすく、使いやすく、そして完全に楽しいものでなければならない。そして、それを行うことは容易ではない」と彼は述べます。単に機能するだけでなく、ユーザーが直感的に操作でき、日常業務にスムーズに溶け込み、さらには喜びを感じさせるような体験を提供する必要があります。これは、製品の設計、素材選定、製造プロセスに至るまで、極めて高度な専門性と細部へのこだわりを要します。

ハードウェア開発のもう一つの大きな課題は、その開発タイムラインがソフトウェアとは根本的に異なる点です。ソフトウェア開発は、多くの場合、迅速なイテレーションとアジャイルなアプローチが可能ですが、ハードウェアはプロトタイピング、製造、認証など、より時間とコストがかかる物理的なプロセスを伴います。製品の信頼性、バッテリー寿命、欠陥率など、考慮すべき要素も多岐にわたります。

この異なるタイムラインとプロセスの中で、ハードウェアとソフトウェアの両方で優れた成果を出すためには、二つの重要な要素が必要だとAvé氏は指摘します。一つは「信じられないほど優れた人材」です。両方の領域に深い理解を持ち、複雑な課題を解決できる専門家集団が不可欠です。もう一つは「負担の少ないプロセス」です。官僚的な手続きや遅い意思決定に阻まれず、迅速な反復学習ループを回せるようなプロセスが求められます。ビジョンは明確である一方で、そこに至るまでのパスは多くの試行錯誤と学習を伴うため、柔軟かつ効率的な反復が成功の鍵となります。

3.2. Apple製品から学ぶ統合の原則

ハードウェアとソフトウェアの統合の模範として、Avé氏はAppleのiPhoneを挙げます。「ほとんど全員がiPhoneを使ったことがあると思います。彼らはソフトウェアとハードウェアの統合の多くの基準を設定しました」。Apple製品は、ハードウェアの美しいデザインと直感的なソフトウェア体験がシームレスに結びつくことで、他に類を見ないユーザー体験を提供しています。

この統合の鍵は、「ハードウェアとソフトウェアのフォームファクターを結合させる」ことにあるとAvé氏は語ります。これらを完全に別々のものとして考えることはできません。ソフトウェアがハードウェアの物理的な制約や可能性を考慮して設計され、ハードウェアがソフトウェアの提供する体験を最大化するように作られる必要があります。この密接な連携こそが「魔法のような体験」を生み出す源泉なのです。

この原則に基づくと、市販のコモディティハードウェアを単に利用して優れた体験を構築することの難しさが浮き彫りになります。汎用的なハードウェアは、特定のソフトウェアやユーザー体験のために最適化されていないため、最高のパフォーマンスやデザインを実現することが困難です。Squareが自社でハードウェアを設計・製造することにこだわるのは、このハードウェアとソフトウェアの徹底的な統合を通じて、中小企業ユーザーに他にない「完全に楽しい」体験を提供するためだと言えるでしょう。

異なる特性を持つハードウェアとソフトウェアの世界を統合することは、組織にとっても大きな挑戦です。両方の領域を深く理解し、適切な優先順位付けとリソース配分を行うリーダーを見つけることは容易ではありません。しかし、Squareは、優れた人材と効率的なプロセス、そして「フォームファクターの結合」という明確な哲学を持つことで、この複雑な課題を乗り越え、顧客に真の価値を提供しているのです。

4. 意思決定を加速するDRRiモデル：サイレントベトの排除

急速に変化する市場において、企業の意思決定速度は競争優位性を左右する重要な要素です。Block（Squareの親会社）のCEOであるジャック・ドーシーは、組織設計のパイオニアとして知られており、最近では「DRRi」という概念を提唱しています。Avé氏は、このDRRiモデルが意思決定のボトルネックを解消し、製品開発を加速させる上で非常に強力なツールであると語ります。

4.1. DRRiモデルの導入背景と目的

製品開発のプロセスは、アイデアの創出から製品のスケーリングに至るまで、クロスファンクショナルな多大な努力を必要とします。素晴らしい製品を構築するだけでなく、それを市場に投入し、継続的に改善していく必要があります。しかし、この一連のプロセスにおいて、意思決定の遅延が頻繁に発生し、製品開発の速度を低下させる最大の要因となります。

Avé氏は、意思決定を阻害する二つの主要な問題点を挙げます。一つは、組織全体に存在する「サイレントベト」です。これは、特定のチームが、別のチームが推進したいことに消極的であるか、あるいは明示的に反対しないまでも、協力しないことでプロジェクトの進行を暗黙のうちに妨げる現象を指します。もう一つは、複数のチーム間におけるアライメント（方向性の合致）の欠如です。目標や進むべき方向が曖昧であると、各チームが異なる優先順位で動いてしまい、全体としての前進が滞ります。

DRRiモデルは、これらの意思決定のボトルネックを断ち切り、特定の個人に権限を与えることを目的としています。DRI（Directly Responsible Individual）は、文字通り「直接責任を持つ個人」を意味し、特定の意思決定やプロジェクト全体に対して唯一の責任と権限を持つ人物を指します。Avé氏は、DRRiモデルが「意思決定を突破し、製品やソリューションを構築する全ライフサイクルを通じて、その意思決定を推進する個人を効果的にエンパワーする」と説明します。

4.2. DRRiの役割と影響

DRRiは、ユニークかつ非常に挑戦的なポジションです。この役割を担う個人は、プロダクト、テクノロジー、ビジネスという三つの異なる領域の視点を統合し、複雑な問題をシンセサイズ（統合・要約）する能力が求められます。

DRRiの具体的な役割と、それが組織に与える影響は以下の通りです。

  1. クロスファンクショナルな統括: DRRiは、アイデア創出から市場投入、そして製品のスケーリングに至るまでの、ソフトウェア開発の全過程において、各機能チーム（デザイン、エンジニアリング、マーケティング、セールスなど）と密接に連携し、全体を統括します。これにより、サイロ化された組織間での障壁を取り除き、スムーズな情報フローと協力体制を促進します。

  2. 意思決定の加速と明確化: DRRiは、特定の製品や機能に関する最終的な意思決定者として機能します。これにより、複数の関係者による合意形成に要する時間を短縮し、迅速な意思決定を可能にします。また、誰が最終的な責任者であるかが明確になるため、意思決定の曖昧さが解消され、チームは自信を持って前進できます。

  3. 技術戦略と実行の説明責任: DRRiは、単にプロダクトの方向性を決定するだけでなく、その技術戦略の策定にも深く関与します。さらに、チームがその戦略に基づいて実行し、目標達成に向けて責任を果たすよう促します。これにより、戦略と実行の間に生じがちなギャップを埋め、目標達成へのコミットメントを高めます。

  4. 障害の排除: 製品開発の過程では、予期せぬ障害や課題が必ず発生します。DRRiは、これらのロードブロックや課題を特定し、それを排除するための積極的な役割を担います。権限を持つことで、DRRiは迅速にリソースを調整したり、必要な意思決定を行ったりして、チームが障害を乗り越えられるように支援します。

DRRiモデルは、特に小規模で自律的なチームが迅速に動くことを重視するSquareの組織哲学と深く結びついています。一人の個人に大きな責任と権限を与えることで、組織全体が俊敏性を保ち、市場の変化に迅速に対応できるようになります。しかし、このモデルが成功するためには、DRRiが卓越したリーダーシップ、コミュニケーション能力、そして複数の専門領域にわたる深い知識を持つことが不可欠です。また、DRRiが独断的になることを防ぐためのチェックアンドバランスの仕組みや、意思決定プロセスにおける透明性も重要となります。

DRRiモデルは、Appleなど他のハイパフォーミング企業でも採用されている考え方ですが、Squareはこれをさらに洗練させ、意思決定の遅延という現代組織の共通の課題に対する強力な解決策として位置づけています。これにより、Squareは、競争の激しいテクノロジー業界において、持続的なイノベーションを可能にする基盤を築いていると言えるでしょう。

5. AIが変革する組織：ミニAGIの可能性

DRRiモデルの話から、インタビューはさらに踏み込んだテーマへと移行します。「あなたは会社をミニAGIに再発明している」という問いかけは、AIが組織設計にもたらす根本的な変革を示唆しています。AI、特に生成AIの進化は、組織の知識構造と意思決定プロセスにどのような影響を与えるのでしょうか。

5.1. 組織の存在理由の再考

Avé氏はまず、組織がそもそもなぜ存在するのか、という問いに立ち返ります。歴史的に見れば、組織は情報フローを管理し、異なる部門やチームを一つの目標にアラインさせるために存在してきました。階層的な組織構造は、情報を上から下に伝え、意思決定を集中させるための効率的な手段として機能しました。

しかし、現代のテクノロジー、特にAIの進化は、この情報フローのあり方を劇的に変化させています。Avé氏は、「現代のテクノロジーとAIは、ツリーの末端ノード（個々のチームや個人）間のコミュニケーション能力を増幅させた」と述べます。これは、AIツールが情報の収集、分析、伝達を自動化し、個々のチームや個人がより広範な情報にアクセスし、より迅速に連携できるようになったことを意味します。

この変化は、伝統的な組織階層の必要性を再考させるものです。もし情報が以前よりもはるかに容易に、かつ広範に流れるのであれば、情報を伝達するためだけに存在する中間管理職や部門の役割は、以前ほど絶対的ではなくなる可能性があります。「全員が一人の人間に報告する」ようなスーパーフラットな組織というビジョンは極端かもしれませんが、AIが組織構造をより平坦で分散型にする可能性を示唆しています。

Avé氏は、究極の目標は「小規模で自律的なチームが成果のオーナーシップを取り、できるだけ早くそれを構築できるようにすること」であると強調します。組織は往々にして、問題が発生するたびにプロセスや官僚主義を生み出しがちですが、AIはこれらの無駄を削減し、チームがより本質的な価値創造に集中できる環境を提供します。

5.2. AIによる知識の符号化と意思決定の民主化

AIが組織に与える最も深遠な影響の一つは、知識の符号化（エンコーディング）の方法を変えることです。これまでは、組織の知識は主に個人の経験、部門の専門知識、あるいは明文化されたプロセスやルールとして、組織階層の中に分散して保持されていました。しかし、AIはこれを別のレイヤーで符号化する能力を持っています。

Avé氏は、「AIは、その知識を別のレイヤーで符号化する能力を私たちに与える。それは組織全体に符号化される必要はない。エージェントがアクセスできるデータに符号化することができる」と説明します。これは、RAG（Retrieval Augmented Generation）のような技術を介して、企業の内部文書、データ、過去の意思決定記録などがAIエージェントの「知識ベース」として機能することを意味します。

このAIによる知識の符号化は、意思決定の民主化を可能にします。

  • 情報のボトルネック解消: 従来、ある意思決定をするためには、関連する部署の専門家と何度も会議をしたり、承認プロセスを経たりする必要がありました。しかし、AIエージェントが企業のあらゆる情報にアクセスし、それを統合・分析して最適なレコメンデーションを提示できるようになれば、個々のチームや個人は「電話ゲーム」のように情報を伝言ゲームで探す必要がなくなります。
  • 自律性の向上: AIエージェントが複雑な情報を処理し、意思決定に必要なインサイトを提供することで、小規模なチームでもより高度な意思決定を自律的に行えるようになります。これにより、チームはより迅速に動き、成果に対するオーナーシップを強化することができます。
  • ベストプラクティスの共有: AIは、組織全体のベストプラクティスや成功事例を学習し、それを新しいプロジェクトや意思決定に適用することができます。これにより、組織全体で知識が共有され、学習が加速されます。

Avé氏は、現在注目されている「エンタープライズコンテキストグラフ」のような概念も、結局のところ、知識をツールに符号化し、個人やチームがそれを活用できるようにすることの別の表現であると指摘します。これにより、従業員はAIエージェントから直接答えを得て、次のステップに進むことができるようになります。DRRiモデルと、より小規模でフラットな組織の組み合わせは、AIによって可能になった迅速な意思決定と実行能力を最大限に引き出すための強力なフレームワークとなるでしょう。

5.3. マネジメントの役割の変化

AIによる知識の符号化と組織のフラット化は、マネジメントの役割を根本的に変革する可能性を秘めていますが、Avé氏は「それがマネジメントの必要性を減らすものではない」と強調します。

AIが意思決定の多くを自動化し、情報伝達の効率を高める一方で、人間ならではのマネジメントの重要性は依然として高いままです。

  • キャリア開発と人材育成: AIは個人のキャリア成長やキャリアパスをサポートすることはできません。人々はキャリアの中で成長し、野心を持ちます。優れたピープルマネージャーは、個々の従業員の成長を支援し、彼らの能力を最大限に引き出し、キャリアの軌跡を通じて指導します。
  • ビジョンの策定と文化の醸成: AIはデータに基づいて最適化された意思決定を支援しますが、組織のビジョンを設定し、戦略的な方向性を定め、チーム文化を醸成するといった、人間ならではのリーダーシップは不可欠です。
  • 複雑な人間関係とモチベーションの管理: チーム内の人間関係の調整、モチベーションの維持、衝突の解決など、感情的知性や共感を必要とするマネジメントの側面は、AIには代替できません。

したがって、Avé氏は「優れたマネージャーと、意思決定を突破して素晴らしい製品を提供できるDRRi、その両方を組み合わせる必要がある」と結論付けています。AIはマネジメントの多くの作業負荷を軽減し、より戦略的で人間中心のマネジメントに焦点を当てさせる機会を提供します。組織は、AIが提供する効率性と、人間が提供するリーダーシップ、育成、文化醸成の価値を両立させることで、真にレジリエントで革新的な存在となることができるのです。

6. 「リアルエコノミー」へのAI導入：中小企業のエンパワーメント

SquareのAI戦略の特筆すべき点は、その導入対象が「リアルエコノミー」を支える中小企業（SMB）であるという点です。彼らの顧客は、日々物理的なビジネスを営み、必ずしも最新テクノロジーに精通しているわけではありません。Avé氏は、このようなユーザーにAIの力を届けることの重要性と、そのためのアプローチについて詳しく語ります。

6.1. Squareがターゲットとする顧客層：中小企業への深い理解

Avé氏は、中小企業を「起業家精神の最も純粋な具現化」と表現します。彼らは、情熱と生計をかけてビジネスを営んでいます。それは、キャンドル作りからベーカリー、そしてあらゆる業種に及びます。この情熱と献身に対する深い尊敬が、Squareのプロダクト哲学の根底にあります。

さらにAvé氏は、中小企業が経済の動脈であり、世界の「メインストリート」がそれぞれの経済や地域社会にとって重要な社会的領域を形成していると強調します。SquareとBlockが常に掲げてきたのは「経済的エンパワーメント」という理念であり、Squareにとってそれは「地域社会が繁栄できるようにすること」を意味します。「ウォールストリートと同じくらいメインストリートを高く立たせたい」という言葉は、彼らの使命を端的に表しています。

今日、ビジネス競争に勝ち抜くためには、テクノロジーの活用が不可欠です。ビジネスの一部をソフトウェアで自動化し、今や人工知能の助けも借りる必要があります。Avé氏は、「もし高度なテクノロジーを民主化し、できるだけ多くの人、できるだけ多くの中小企業に提供できれば、それは経済全体にとってプラスであり、社会全体にとってプラスになる」と固く信じています。

しかし、中小企業は非常に多様であり、それぞれが独自のワークフローを持っています。ベーカリーは花屋とは異なり、花屋はハンバーガー店とは異なります。従業員もチームもワークフローも全てが異なります。この「無限にユニーク」なビジネスのニーズに対応することが、Squareの大きな挑戦であり、同時に強みでもあります。

6.2. 専門知識を持たないユーザーへのAI提供の課題と解決策

テックに精通していないユーザーにAIの恩恵を届けることは、大きな課題を伴います。ビジネスを経営することは困難であり、それは最も明白な理由（採用や本業の技術）だけでなく、「どこへ行けばよいか、どんな決断をすればよいか常に分からないという孤独感」からも生じるとAvé氏は指摘します。

例えば、メニューのハンバーガーの価格をどう設定すべきか？製造コストは計算できるが、それを10%上乗せするのか、20%上乗せするのか？こうした無数の意思決定が、中小企業の経営者を常に悩ませています。彼らは朝、目が覚めた瞬間から夜遅くまで、絶え間ない決断の連続に直面しています。

このような状況において、AIの魅力は単なるチャットボットに留まりません。Avé氏は「チャットボットの時代は終わった」と断言します。標準的な質疑応答型のチャットボットは、すでに解決済みの問題であり、ユーザーがAIに期待するのは「本当の仕事」をしてもらうことです。

本当の仕事とは、単に質問に答えること以上のものです。それは、

  • インテリジェントな思考パートナー：ビジネスオーナーがより良い意思決定を行えるよう、インサイトやアドバイスを提供する。
  • タスクのオフロードと委任：最終的には、ビジネスの一部におけるタスク全体をAIに委任し、自動化する。

これがSquareが目指すAIエージェントの姿です。

6.3. AIエージェントの具体的なユースケースと提供価値

Squareが構築しているAIエージェント「ManagerBot」は、単なるチャットボットを超えた「インテリジェントな思考パートナー」であり、「リアルな仕事をこなす」ためのツールです。Avé氏は、ManagerBotのデモンストレーションを通じて、その具体的な機能と価値を解説します。

ManagerBotのホーム画面では、AIが日次またはリアルタイムで、販売者（ビジネスオーナー）にとって有益なアイデアを生成します。例えば、「不足しているアイテム説明を追加する」という提案が表示されます。オンラインカタログの記述が不十分であれば、オンラインでの発見性が低下するため、ManagerBotはその問題を特定し、具体的な説明文を提案します。ユーザーはチャット形式で提案を確認・修正し、簡単に公開できます。

さらに「本当の仕事」の例として、Avé氏は以下のデモンストレーションを紹介しました。

  1. メニューエンジニアリング： ManagerBotは、単に質問に答えるだけでなく、ビジネスの実際の売上データや他のツールから情報を統合し、具体的な「成果物（artifact）」を生成します。例えば、メニューエンジニアリングに関する依頼に対して、ManagerBotは売れているアイテムと売れていないアイテムを分析し、それらをどのように扱うべきか（ヒーロー商品にする、削除するなど）を具体的に提案します。これにより、ユーザーは深く掘り下げて分析し、戦略的な意思決定を行うための豊富な情報と推奨事項を得ることができます。

  2. 労働力予測： デモアカウントのデータに基づいて、ManagerBotは労働力コストの予測と分析を行います。ここでも、単なる数字の提示ではなく、ビジネスオーナーが「リアルな仕事」を完了するために必要な、洗練されたリッチな成果物を生成します。これにより、従業員のシフト管理やコスト最適化に関する意思決定が、データに基づき効率的に行えるようになります。

  3. アイデアエリア： ManagerBotは、販売、顧客、スタッフ、在庫など、ビジネスの様々な側面にわたるインサイトを生成します。例えば、「トップ顧客のリピート率低下」を検知し、「上位2名の顧客が30日間来店していない」といった具体的な情報を提示します。これにより、ビジネスオーナーは問題点を素早く把握し、顧客への再来店促進キャンペーンの実施など、具体的なアクションを迅速に起こすことができます。

ManagerBotが提供する価値は、「より少ない労力で、非常に有意義な成果を得る」という点に集約されます。ChatGPTのような汎用AIチャットボットでは、ユーザーは「大量の言葉の羅列」を受け取り、それを自分で解釈し、整理するという「追加の仕事」を強いられることが多いとAvé氏は指摘します。しかし、ManagerBotは、ビジネス固有のデータと知識を活用し、具体的なアクションにつながる成果物を生成することで、この「追加の仕事」を最小限に抑えます。

これにより、ユーザーはシステムへの信頼を構築し、最終的には「在庫カウントや価格変更などの作業をAIに委任する」というバルクアクション（一括操作）へと進むことができるようになります。SquareのAIエージェントは、単に情報を検索するツールではなく、中小企業の経営者がビジネスの成長と効率化のために、実際の意思決定を行い、行動を起こすための強力な助手となることを目指しているのです。

7. TAM（Total Addressable Market）の再定義：無限の可能性

Squareが決済企業からエコシステムへと進化する中で、そのターゲット市場（TAM）はどのように変化してきたのでしょうか。Willem Avé氏は、TAMについて非常に興味深い「ホットテイク」を披露します。

7.1. TAMに関する「ホットテイク」：適切なチームとアイデアが市場を創造する

Avé氏のTAMに関する「ホットテイク」は、「適切なチーム、適切なアイデア、そして適切な学習ループがあれば、あなたのTAMはほぼ無限である」というものです。これは、市場規模が固定されたパイのように見なされがちな従来の考え方とは一線を画します。彼の主張は、優れた製品とイノベーションを通じて、企業が自ら市場を創造し、既存の市場を拡大できるというものです。

Squareの場合、これは非常に現実的な話です。彼らは当初、小規模な決済処理サービスからスタートしましたが、その後、POSシステム、給与計算、融資、ウェブサイト作成、オンラインストア、そして最近ではAIエージェントに至るまで、中小企業が必要とするあらゆるツールを提供するエコシステムへと拡大しました。この進化により、SquareのTAMは事実上「無限」であるとAvé氏は語ります。なぜなら、彼らがターゲットとするのは、数兆ドル規模に及ぶ中小企業、中堅企業、さらには大企業を含む経済全体だからです。

この非常に大きなTAMを持つ市場で製品やソフトウェアを構築する上で、Avé氏は二つの重要な点を挙げます。一つは、チームや人々が意思決定をするのを助けるための「強制機能（forcing function）」が必要です。広大な市場の中で無数の選択肢があるため、焦点を絞るための明確な指針が求められます。もう一つは、イテレーションと学習のループを継続的に回すことです。市場を創造するためには、常に新しいアイデアを試し、顧客からのフィードバックに基づいて製品を改善していく必要があります。

7.2. ローカルエコノミーとネイバーフッドネットワークの概念

Squareが意思決定の「強制機能」として信じているのが、「ローカルエコノミー」と「ネイバーフッドネットワーク」です。

Squareは、地域の経済と近隣地域に焦点を当てることで、TAMを戦略的に再定義しています。ネイバーフッドネットワークとは、ある地域で発生する全ての経済活動を指し、そこには中小企業のオーナー、その従業員、そしてそれらのビジネスを訪れる顧客が含まれます。

この「ローカルネイバーフッド」に焦点を当てることで、Squareは「インターネット専業のダイレクト・トゥ・コンシューマー（DTC）ウェブサイト」のような、地域の経済とは直接関係のないビジネスから、戦略的なフォーカスを転換させることができます。代わりに、彼らはメインストリートのビジネス、つまり地域の飲食店、小売店、サービス業などに目を向け、どのような種類のビジネスが存在するかを理解します。これにより、「理想的な顧客」のプロファイルが明確になり、彼らの具体的なニーズに応えるための製品開発に集中できるようになります。

Squareは、このネイバーフッドネットワーク内のニーズを満たすために、以下の三つの主要なツール群を提供しています。

  1. コマースツール: オンラインとオフラインの両方で、商品販売やサービス提供に必要なツール（POS、オンラインストア、予約システムなど）。
  2. 金融ツール: 銀行業務、チェック、クレジットなど、ビジネス運営に必要な金融サービス。
  3. インテリジェンスツール: AIを活用した分析、予測、自動化など、ビジネスの意思決定を支援するツール。Avé氏は、インテリジェンスと自律性がソフトウェア構築と地域経済の改善において中核的な役割を果たすと述べています。

今日のSMB市場は、ウェブサイトビルダー、レビュー管理サイト（Yelpなど）、予約システム、POSシステムなど、多数の断片化されたポイントソリューションで溢れています。Avé氏は、Squareが目指すのは、これらの個別のソリューションを統合し、中小企業オーナーが多数のタブを開いたり、異なるツール間でデータをコピーしたりすることなく、すべての技術にアクセスできる環境を提供することであると説明します。

7.3. 統合されたソリューションの提供

統合されたソリューションを提供することは、Squareにとって重要な戦略です。Avé氏は、その実現に向けた三つのポイントを挙げます。

  1. AIソフトウェアエンジニアリングによる障壁の低下: かつては、これら全ての領域でソフトウェアを構築することは非常に困難でしたが、AIソフトウェアエンジニアリングの進化は、この障壁をある程度下げたとAvé氏は指摘します。これにより、より広範な機能開発が効率的に行えるようになっています。

  2. ファーストパーティーツールとオープンなプラットフォームの共存: 多くの顧客や販売者は、既存のソフトウェアソリューションを気に入っています。そのため、Squareが成功するためには、自社の優れたファーストパーティーツール（POS、スタッフ管理ツールなど）を提供するだけでなく、オープンなプラットフォーム戦略も採用する必要があります。これにより、パートナー企業がSquareエコシステム上で独自のソリューションを構築できるようになり、顧客は多様な選択肢の中から最適なツールを選ぶことができます。これは、断片化されたソリューションを減らし、異なるツール間のデータ連携をスムーズにする上で不可欠です。

  3. エージェント型AIによる多ソフトウェア連携: エージェント型AIは、複数の異なるソフトウェア製品と同時に連携する能力を持っています。今日のクラウドサービスやAIコーディングツール（例：Codex）は、他のツールを非常にうまく利用することができます。これにより、顧客が抱える複数のソフトウェアにわたる課題をAIエージェントが解決し、情報のサイロ化を防ぎ、より統合された体験を提供することが可能になります。

SquareのTAM戦略は、単なる市場規模の拡大に留まらず、ローカルエコノミーという特定の「強制機能」を通じて焦点を絞り、AIやオープンプラットフォームを活用して、断片化された中小企業市場に統合された価値を提供することを目指しています。これにより、彼らは新しい市場を創造し、既存の市場の可能性を最大限に引き出そうとしているのです。

8. コミュニケーション課題の解決：多チャンネル対応プラットフォーム

現代のビジネス、特に中小企業において、コミュニケーションは大きな課題の一つです。Willem Avé氏は、ビジネスの核が「コミュニケーションとチームスポーツ」であると定義しつつ、現状のコミュニケーションツールの断片化が引き起こす問題点と、Squareが提案する解決策について語ります。

8.1. ビジネスにおけるコミュニケーションの複雑性

顧客やスタッフとのコミュニケーションは、ビジネス運営に不可欠です。しかし、今日、このコミュニケーションは非常に細分化され、サイロ化されたツールを通じて行われています。Avé氏は、WhatsApp、Instagram、Email、SMSなど、様々なチャネルがビジネスオーナーの日常に混在している状況を指摘します。例えば、トルコでの休暇中に美容院の予約をWhatsAppで行い、レストランの予約をInstagramで行ったというホストの経験は、この現実を如実に示しています。

ビジネスオーナーは、これらの多数のコミュニケーションツールに「溺れている」状態です。「SMSの受信トレイには未読が数百件ある」といった状況は珍しくありません。各チャネルがそれぞれ異なるインターフェースと機能を持つため、メッセージの管理、顧客履歴の追跡、スタッフへの指示伝達などが非常に煩雑になります。これにより、顧客対応の遅れや見落とし、内部コミュニケーションの非効率性が発生し、ビジネス運営に大きな負担をかけています。

Avé氏は、この多岐にわたるコミュニケーションチャネルの管理という課題は「まだ誰も解決できていない」と正直に認めます。これは、Squareが今後取り組むべき、大きな未開拓領域であることを示唆しています。

8.2. Squareの新しいアプローチ：Buzzの可能性

Squareは、この未解決のコミュニケーション課題に対して、積極的にソリューションを模索しています。Avé氏は、同社が構築している「Buzz」という新しいコラボレーションプラットフォームに大きな期待を寄せています。

Buzzは、単なるチャットアプリではなく、中小企業のオーナーが直面する二つの主要なコミュニケーション課題を解決することを目指しています。

  1. スタッフ管理の統合: 従業員とのコミュニケーションを一つのプラットフォームに統合することで、シフトの連絡、業務指示、フィードバックの収集などを効率化します。従来のメールや個別のメッセージアプリに頼るのではなく、ビジネスに特化した環境で、よりスムーズなチーム連携を可能にします。

  2. 多チャンネルからのインバウンドコミュニケーション管理: 顧客からの問い合わせは、WhatsApp、Instagram、Facebook Messenger、SMS、Eメールなど、様々なチャネルから入ってきます。Buzzは、これらの多様なインバウンドメッセージを一元的に管理し、ビジネスオーナーがどのチャネルからのメッセージも見落とすことなく、迅速に対応できるような仕組みを提供することを目指しています。これにより、顧客対応の品質が向上し、コミュニケーションの効率性が飛躍的に高まります。

Buzzは、ブロックが発表した非常に新しいプロダクトであり、その可能性は多岐にわたります。Slackのような企業向けコラボレーションツールの代替となる可能性もあれば、顧客とのコミュニケーションを最適化するCRM的な側面も持ち合わせているかもしれません。Avé氏は、「どのビジネスも、どの人もコミュニケーションの課題を抱えている」と繰り返し強調し、Buzzのテクノロジーがこの課題を解決するための強力な手段となることに期待を表明しています。

この新しいプラットフォームは、Squareが目指す「統合されたエコシステム」の重要な一部を形成します。コミュニケーションの断片化を解消することで、中小企業はより効率的に運営され、顧客との関係を強化し、最終的にはビジネスの成長を加速させることができるでしょう。AIエージェントがビジネスプロセスを自動化する一方で、Buzzのようなプラットフォームが人間同士、あるいは人間とAIエージェントの間のコミュニケーションを円滑にすることで、全体としてシームレスなビジネス運営環境が実現されると考えられます。

9. まとめ：SquareがAIと組織で描く次世代のビジネスプラットフォーム

Willem Avé氏との対談を通じて、Squareが単なる決済プロバイダーから、中小企業の生産性、効率性、そして成長を加速させるための包括的なエコシステムへとどのように進化しているのか、その詳細な戦略と哲学が明らかになりました。彼らのアプローチは、最新技術の導入に留まらず、組織設計の根本的な再考、そして「リアルエコノミー」に深く根ざした顧客理解に基づいています。

Squareのプロダクト戦略の中核をなすのは、以下の相互に関連し合う要素です。

  1. 機能的組織への転換とDRRiモデル: 卓越した専門性と顧客中心主義を追求するため、ビジネスユニットモデルから機能的組織へと再編し、さらにDRRi（Directly Responsible Individual）モデルを導入することで、意思決定のボトルネックを解消し、製品開発の速度を劇的に向上させています。これは、小規模で自律的なチームが迅速に動き、成果に対するオーナーシップを持つことを可能にする基盤となっています。

  2. ハードウェアとソフトウェアのシームレスな融合: 決済端末などのハードウェアを自社で開発し、ソフトウェアと密接に統合することで、単なる機能性だけでなく、「親しみやすく、使いやすく、完全に楽しい」ユーザー体験を提供しています。これは、既成のコンポーネントでは実現できない、Squareならではの「魔法のような体験」を生み出す源泉です。

  3. AIエージェントによる「リアルな仕事」の自動化: 「チャットボット時代は終わった」と宣言し、単なるQ&Aではない、中小企業のビジネス課題を解決するための「インテリジェントな思考パートナー」としてのAIエージェント「ManagerBot」を構築しています。これにより、商品の価格設定、在庫管理、販売トレンド分析、マーケティングキャンペーンの提案など、具体的なビジネスタスクをAIに委任し、ビジネスオーナーが直面する「孤独な意思決定」の負担を軽減します。AIは、組織内の知識をデータとして符号化し、意思決定を民主化することで、よりフラットで自律的な組織運営を可能にします。

  4. 「無限のTAM」とネイバーフッドネットワーク戦略: TAMを固定された市場規模として捉えるのではなく、適切なアイデアとチーム、学習ループによって市場を創造し拡大できるという「ホットテイク」を提示しています。その上で、ローカルエコノミーとネイバーフッドネットワークに焦点を当てることで、無数の選択肢の中から戦略的な方向性を確立し、コマース、金融、インテリジェンスの統合されたソリューションを通じて、地域の経済活動全体をエンパワーすることを目指しています。

  5. コミュニケーション課題の解決: 中小企業が直面する多チャンネルにわたるコミュニケーションの断片化という未解決の課題に対し、Buzzのような新しいコラボレーションプラットフォームを通じて、スタッフ管理と顧客コミュニケーションを一元化するソリューションを模索しています。

これらの戦略は、Squareが単なるテクノロジー企業ではなく、社会経済の基盤を支える中小企業の未来を形作る「次世代のビジネスプラットフォーム」を目指していることを明確に示しています。AIエージェント、DRRiモデル、機能的組織設計、ハードウェアとソフトウェアの融合といった要素が相互作用し、中小企業が「ウォールストリートと同じくらいメインストリートを高く立たせる」というSquareのビジョンを実現するための強力な推進力となっています。

Willem Avé氏の洞察は、技術革新が単なるツールの提供に留まらず、組織構造、意思決定プロセス、そして社会経済のあり方そのものを変革しうることを示唆しています。Squareのアプローチは、複雑な現代ビジネスの課題に対し、人間中心のデザインと最先端技術を組み合わせることで、いかにして持続可能な成長と社会貢献を実現できるかを示す、貴重な事例と言えるでしょう。

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