日本の「AI国力」がわずか2年で4位から9位に転落、韓国やUAEに抜かれた要因
中田 敦 AI・データラボ　より引用　https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/column/18/03079/091100019/

第1章：経済と同じくAI国力が急落した原因は？

かつて“テクノロジー先進国”として世界をリードしてきた日本ですが、いまやその座を徐々に明け渡しつつあります。
米スタンフォード大学HAI (Human-Centered Artificial Intelligence https://hai.stanford.edu/)が発表した「Global AI Vibrancy Tool（グローバルAI活力度指数）」によると、日本のAI国力はわずか2年で4位から9位へ転落しました。
これは日経BPの調査報道（「日本の『AI国力』がわずか2年で4→9位に　UAEに抜かれた要因」）にも明確に示されています。
👉 参照：https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/column/18/03079/091100019/

この“わずか2年での転落”は、単に順位の話ではありません。
日本がAIを軸とした次世代の産業競争において、追いかける側へと回ってしまったという現実を突きつけています。
しかも不幸なことに、この下降線は日本経済の長期的な傾向とまったく同じではないでしょうか？
GDP成長率、労働生産性、スタートアップ創出率、そしてAI活用度——すべてのグラフが、同じ方向を指しています。

つまり、日本は「AI時代の経済構造転換」において、世界のスピードについていけていないのではないでしょうか？

先日、私はスタンフォード大学d.schoolのジェレミー・アトリー教授（Jeremy Utley）とともに登壇した日経ビジネスLIVEで、このテーマを直接議論しました。
その中で彼が発した言葉は、まさに衝撃的でした。

“In Silicon Valley right now, there’s an absolute expectation shift.
Leaders are saying all employees in every department must use AI every day, otherwise they will have to find another job.
AI is not a nice-to-have. It is a must-have.”
（シリコンバレーでは今、明確な意識の転換が起きています。すべての部署のすべての社員が毎日AIを使わなければならない。使えない人は別の仕事を探さなければならない。それが現実です。）

──AIは「Nice to have（あれば便利）」ではなく、「Must have（なければ生き残れない）」になっている。
この言葉が示すのは、AI活用はもはや競争力の一部ではなく、存在条件そのものであるという事実です。

一方、日本の多くの現場では、いまだにこんな会話が聞こえてくるのではないでしょうか？。
「うちの部署でも、そろそろAIを試してみようか」
「とりあえずChatGPTの勉強会をやってみた」

——しかし、世界ではすでに「試す段階」は終わっています。
AIを“試す”のではなく、“前提として使う”ことが標準化しているのです。

AIは、もう「選べる技術」ではありません。
AIを使えるかどうかが、個人や組織の存続を分ける時代に、私たちは立っています。

それでも日本企業が「様子見」を続けているとしたら、それは“未来への先送り”ではなく、“競争からの撤退”を意味します。
この現実を直視するところから、すべての変革は始まります。

次章では、データから見える日本のAI後退の実態、そして「なぜこのままでは取り返しがつかなくなるのか」を、より具体的に掘り下げていきます。

第2章：データで見る、日本のAI後進ぶり

日本の“わずか2年での転落”は、単なる順位の話ではありません。
日本がAIを軸とした次世代の産業競争において、追いかける側へ回ってしまったという現実を突きつけています。

2-1. 投資額とスピードの差：アメリカの「1/100」という現実

スタンフォードのHAIでは、
2023年の米国のAI関連民間投資額は約$67B。
一方で日本は$0.67Bでその100分の１にとどまっています。

アメリカでは、生成AIを活用した新規事業が次々と立ち上がり、
「AIを前提に事業を組み直す」フェーズにすでに入っています。
一方の日本では、依然として「PoC（実証実験）」段階が主流。
多くの企業が“試して終わり”の段階から抜け出せていないのではないでしょうか？

2-2. AIリーダー人材の層の薄さ

AI活用格差は、人材格差そのものとも言えるでしょう。
世界の主要企業では、経営層の7割以上が自ら生成AIを業務に活用しています（McKinsey, 2024）。
一方で、日本では経営層の実使用率は2割未満と言われています。

ジェレミー・アトリー氏はこの点を次のように指摘しています。

「AIを『他の誰かが使うもの』として扱っている限り、組織の変革は決して進まない。
リーダー自身がAIを使いこなすことが、次の競争力になる。」

つまり、AIを“他人任せ”にしている時点で、企業はもう勝負から遅れているのです。

2-3. 「誤ったAI活用」がむしろ組織を弱体化させる

ジェレミー氏がHarvard Business Review（HBR）に寄稿した論文
『Don’t Let GenAI Limit Your Team’s Creativity』（2024年3月）では、
生成AIを誤って使うことで、チームの創造性が逆に低下するという実験結果が示されています。
👉 参照：https://hbr.org/2024/03/dont-let-gen-ai-limit-your-teams-creativity

“Some teams underperformed precisely because they relied on AI too heavily,
or failed to question the AI’s suggestions. Misuse can actually leave teams worse off than if they hadn’t used AI at all.”
（AIに過剰に依存したり、提案を疑わなかったチームは、AIを使わなかった場合よりも成果が低下した。）

AIを導入しただけでは成果は出ない。
「どう使うか」こそが決定的に重要であり、それを誤れば生産性はむしろ落ちることになりかねない。
この知見は、アトリー氏がこの3年間、生成AIの現場研究に全振りして蓄積してきたノウハウの核心にあります。

2-4. 「AI＝効率化ツール」という日本の誤解

アトリー氏が日経ビジネスLIVEで語ったように、

「AIを使うことは、効率化ではなく“創造力の拡張”そのものだ。」

にもかかわらず、日本の多くの企業はいまだにAIを“業務効率のための道具”としてしか見ていません。
その発想のままでは、AI時代の競争には勝てない。
AIはツールではなく、共に考え、共に発想する相棒になりつつあるのです。

2-5. 世界との差は、もう「2年」では埋まらないかもしれない

アトリー氏が警鐘を鳴らすのは、“スピードの壁”です。
米国・中国・欧州の企業や行政機関は、すでにAIを「国のインフラ」として扱っています。
教育、医療、行政、製造、クリエイティブ産業——
あらゆる領域がAIと結びつき、データ駆動で再設計されています。

このスピードのままあと2年、3年が経てば、
AI活用による生産性の差は10倍以上に広がると予測されています。

AI後進国という現状を変えるために必要なのは、
技術やツールではなく、AIと共に考えるリーダーの育成です。
そして、ジェレミー・アトリーがこの3年間、スタンフォードでの実践と研究を通じて
“生成AIを使いこなすための方法論”を体系化してきたのがまさにその領域です。

次章では、そのノウハウがどのように構築され、
なぜ今、日本のリーダーにとってそれが不可欠なのかを掘り下げていきます。

第3章：なぜ日本はAIリーダーを育てられていないのか

ジェレミー・アトリー（Jeremy Utley）は、こう語っています。

「AIを導入してもうまくいかない企業は、“ツール”としてしかAIを見ていない。
成功する企業は、AIを“思考のパートナー”として扱っている。」

この言葉には、AI時代の本質が凝縮されています。
つまり、AIの価値は「何をするか」ではなく、「どう考えるか」にある。
そして、AIを使いこなす人材を育てられるかどうかが、
国や組織の競争力を決める時代に入っているのです。

3-1. 日本の最大の問題は「AIを理解しないリーダー層」

AIリテラシーの低さが、現場ではなく経営層にもある——。
これが、日本がAIで遅れを取る最大の理由の一つと言えるのではないでしょうか。

現場の若手社員やエンジニアは、生成AIなどを日常的に使い始めています。
しかし、多くの日本企業では「リーダー層」がAIを理解しておらず、
「AIはまだ早い」「リスクが大きい」「人間の判断が大事」といった発言で、導入を止めてしまうことがあると言われています。あなたの組織は如何でしょうか？

3-2. 日本企業の「実験で終わる文化」

もうひとつの課題は、“PoCで終わる文化”です。
AIを試しても、結果がすぐ出なければ「やっぱり難しい」と結論づけてしまう。
その背景には、**「失敗を避ける文化」**が深く根付いています。

アトリーは、スタンフォードでの実践から、**生成AIは“正解探し”ではなく“小さく速い実験の連続”**だと示唆しています。
構造化された継続的な対話としてAIに向き合い、アイデアの量を確保し、日常的に生成と検証を回すこと——その累積が創造性と成果を加速させるのです。

ジェレミー・アトリー（Jeremy Utley）は、こう語っています。

Your flow rate is largely a function of your rate of experimentation.
The way to move forward isn’t to generate thousands of ideas before doing anything else … but to have an instinct towards moving things forward in a rapid manner.
あなたのアイデアの流れの速さ（flow rate）は、そのまま実験の実行速度に比例します。
前に進むために必要なのは、何千ものアイデアを一気に出すことではなく、
物事を素早く前進させようとする本能的な姿勢を持つことです。
— Jeremy Utley, Stimulate Ideaflow (blog)

この発言が示すのは、AI活用を「正解を一発で当てる作業」ではなく、「仮説をスピーディーに検証し続ける文化」として定着させることの重要性です。
数を恐れず、失敗を恐れず、試行の総量で前進する——それが、アトリーが唱えるAI時代の創造性の本質です。

しかし日本では、1つの失敗で9つの挑戦が止まる。
この思考の差こそが、AI時代における最大のギャップです。

3-3. 「AIを使う」ではなく「AIと考える」文化がない

アトリーは、生成AIの活用を「思考を共にする行為（co-thinking）」と定義しています。
人間の直感とAIの発想を掛け合わせることで、
人間単独では出せない洞察やアイデアが生まれる。

しかし、日本の教育や企業文化では、
AIを「正解を出すためのツール」としてしか扱っていません。
だからこそ、“AIと一緒に考える文化”が育っていないのです。

アトリーがこの3年間、生成AIの研究に全振りして得た最大の発見は、
「AIを使う人間の思考スタイルこそが、成果を左右する」ということでした。
このノウハウは単なる技術ではなく、「人間とAIの共同創造の方法論」です。

3-4. 世界はすでに「AIリーダー教育」を始めている

海外の大学や企業では、
「AIを戦略的に使いこなすリーダー」を育てる教育が急速に広がっています。
アトリー自身も、世界中の企業と共同で**“AIリーダーシップ・プログラム”**を展開しており、
企業の変革を担う次世代マネジャーたちに「AI×意思決定×創造性」の方法論を教えています。

対して日本では、AI教育がまだ“リテラシー研修”に留まり、
「AIで事業を設計し直す」レベルに達している企業はわずかです。
つまり、世界が「AIを前提に組織を作り変える」フェーズに入っているのに、
日本はまだ「AIを使ってみる」段階に留まっているのです。

3-5. 日本が取り戻すべき「実践から学ぶ文化」

ジェレミー・アトリーのアプローチは極めて実践的です。
AIを「使う（use）」対象としてではなく、 「共に働く（work with）」パートナーとして捉えるべきだと繰り返し語っています。

Stop treating AI as a thing to learn. Start treating it as a teammate to collaborate with.
「AIを“学ぶべき技術”としてではなく、“共に協働する仲間”として扱い始めよう。

（出典：ブログ “Teammate, Not Technology”、2024）

アトリーが率いる生成AIワークショップでは、参加者が自分の課題をAIで実際に解き、
“どのようにAIと考えるか”を身体で覚えていきます。
これは、教科書ではなく体験から学ぶAI教育です。

日本が本当に巻き返すためには、
「AIの知識」ではなく「AIとの共同実践経験」を積む文化を育てなければなりません。

AIは、単なる技術革新ではなく思考革命とも言えるのではないでしょうか？
そして、その革命を先導するのは、現場のプログラマーでもデータサイエンティストでもない。
AIを戦略的に使いこなすリーダーです。

ジェレミー・アトリーがこの3年間で磨き上げたノウハウは、
まさにそのリーダーを育てるための“設計図”です。

次章では、彼が提唱する**「スタンフォード式生成AI Bootcamp」**が、
どのように日本企業のリーダー教育を変革し、
“AIを使う組織”から“AIで創造する組織”へと進化させるのかを紹介します。

第4章：世界の潮流と「スタンフォード式生成AI Bootcamp」

ジェレミー・アトリー（Jeremy Utley）は、この3年間、
生成AIを「人間の創造性を拡張するためのパートナー」として研究してきました。
スタンフォード大学d.schoolで20年以上にわたり、「イノベーション」「デザイン思考」「創造的チーム作り」を教えてきた彼は、2022年以降、全ての研究テーマを生成AIに全振りしました。
その知見を統合して体系化したものが、今回日本で開催される
「スタンフォード式生成AI Bootcamp」です。

4-1. 世界は「AIを学ぶ」から「AIで創る」へ

アトリーの研究と現場観察が示すのは、
世界がすでに「AIを操作する段階」から「AIで価値を生み出す段階」に移っているという事実です。

彼のチームが行った企業調査では、
AIを経営層レベルで活用している組織は、していない組織に比べて
業務スピードが平均5〜10倍速いという結果が出ています。

アトリーが提唱するのは、「AI×Creativity×Leadership」という新しい三位一体の概念です。
AIをただのツールとして扱うのではなく、
“AIと共に考える文化”を組織の中心に据えること。
それが、次世代のリーダーシップの条件だと彼は説きます。

4-2. 「スタンフォード式生成AI Bootcamp」とは何か

アトリーが設計したこのBootcampは、
AIを「操作する」ではなく「意思決定と創造の思考構造に組み込む」ための、
極めて実践的な3日間集中プログラムです。

内容は3つのフェーズで構成されます。

1. Pre-work（事前実践）
   ジェレミーが監修する“Daily AI Challenge”を通じ、
   日常業務の中でAIを使う「思考習慣」を徹底的に体に刻み込む。

2. Workshop（3日間集中講座）
   参加者が実際のビジネス課題を持ち込み、
   ChatGPT、Gemini、Claude、Copilotなど複数のAIを駆使して解決策を創出。
   ここで重要なのは、“AIに答えを求める”のではなく、
   AIと共に問いを立てる思考の転換を体験すること。

3. Demo Day（発表・共有）
   各チームが「AIを活用して導いた新しい意思決定・戦略」を発表。
   単なるプレゼンではなく、リーダーがAIによってどう変わるかを証明するステージ。

　さらに、Demo Dayの後もジェレミー本人と継続的に交流できるコミュニティ的な仕組みを現在検討中です。
　参加者同士が学びを共有し、Bootcamp後もAI活用を深化させていく――
　「学びを終わらせない」ための新しいネットワークが、日本から生まれようとしています。

4-3. 「AIの知識より、投入する意志と情熱」

日経ビジネスLIVEで、アトリーは印象的な言葉を残しました。

「AIに詳しいと思っている人よりも、
AIを現場に投入する意志と情熱を持つ人の方が、はるかに強い。」

この一言が、Bootcampの思想を象徴しています。
知識よりも、使う覚悟と実践への情熱こそがAI時代の差を生む。
アトリーは“完璧な理解”を待つより、
「まずAIを使い始めるリーダー」こそが組織を変えると強調します。

Bootcampでは、まさにこの「行動する知性」を体現するプログラムが展開されます。
受講者が手を動かし、試行錯誤を重ねながら、
AIとの共創プロセスを自らのビジネス課題に落とし込んでいくのです。

4-4. リーダーに求められる“問いを立てる力”

アトリーが定義するAIリーダーとは、

「答えを持つ人ではなく、AIと共に新しい問いを立てられる人。」

情報はAIが提供してくれます。
しかし、何を問うか、どの方向に導くかを決めるのは人間です。
Bootcampでは、AIを使って“思考の量と質を同時に拡張する”方法を、
アトリーが直接レクチャーします。

その中には、彼が3年間の生成AI研究から体系化した
**「アイデア・スプリント法」**と呼ばれる独自メソッドも含まれています。
これは、AIと人間の発想を掛け合わせて、
通常の10倍の速度でアイデアを生成し、選び、実装につなげる手法です。

4-5. 日本にとっての意義：「AIを使う組織」から「AIで創る組織」へ

このBootcampは、単なるAI研修ではありません。
アトリーが世界の現場で磨き上げた生成AI×創造性×リーダーシップの体系を、
日本の文脈に合わせて学べる、初めてのプログラムです。

日本企業に今欠けているのは、AIツールの知識ではなく、
AIを組織変革の原動力として使いこなすリーダーの存在です。

Bootcampでは、参加者がジェレミー本人から直接学び、
自社の課題にAIを実装するための「最初の一歩」を踏み出します。
それは、AIを“Nice to have”から“Must have”へ、
そして“Must have”から“Can create”へと進化させるプロセスです。

4-6. AIリーダーが生む“再起動する日本”

Bootcampで育つAIリーダーは、
単にAIを使いこなすプロフェッショナルではありません。
組織をつなぎ、変革を引き起こす**触媒（Catalyst）**です。

こうしたリーダーが各業界に増えれば、
日本は再び世界と並走し、いや、追い越すことができる。
アトリーがこの3年間で磨き上げた「生成AI×創造性×実践知」は、
そのためのエンジンになる。

そして、その第一歩が、
「スタンフォード式生成AI Bootcamp」です。

そのための情熱と方法論を、日本で広げていくこと。
それが、ジェレミー・アトリーと私たちがこのBootcampに込めた願いです。