概要

高い収益性とバブルとも言える株価で注目のデータ企業Palantir。
しかし「実際に何をしているのか？」は謎に包まれています。
政府・軍事から企業まで、世界の重要な意思決定を陰で支える「見えないインフラ」の正体とは？三層プラットフォーム（Foundry・Gotham・AIP）の仕組みから、アフガニスタンでのテロ対策、コロナワクチン配布、ウクライナ戦争支援まで、具体例とともに徹底解説！
PER600倍企業の真の姿を、テスラジオが骨太に深掘りします。

0:00 導入：パランティアとは何をしている会社か？
0:55 パランティアのソフトウェア3層構造の概要
1:12 第1層：Foundryの説明（データ統合プラットフォーム）
3:41 Foundryのすごい点：シミュレーション機能
4:26 第2層：Gothamの説明（リアルタイム作戦指揮システム）
6:47 Gothamの背景：9.11と創業の関連
8:13 Gothamの軍事以外での活用例（不正検知、災害対応）
9:27 第3層：AIPの説明（AIインターフェース）
10:58 AIPの実例：軍事と企業の活用
13:53 AIPの特徴：機密データ対応と意思決定支援
14:08 パランティアの文化：FDE（フォワードデプロイドエンジニア）と現場主義
15:41 任務型指揮の考え方と自主性重視
17:01 結果重視の特徴と現場からの信頼
17:59 パランティアの社会への影響：効率向上と懸念点
19:23 基幹システムのデータ連携問題とパランティアのアプローチ
20:30 パランティアの評価額と社会インフラ化の理由
21:18 AI進化の方向性：汎用モデル vs 個別最適化モデル
22:36 競合分析：MicrosoftやGoogleとの比較
23:56 まとめ：パランティアの実態と将来性
26:15 エンディング

＜出典＞
Shyam Sankar – Chief Technology Officer of Palantir: The Future of Warfare | Shawn Ryan Show #190
https://podcastnotes.org/shawn-ryan-show/shyam-sankar-chief-technology-officer-of-palantir-the-future-of-warfare-shawn-ryan-show-190/

Palantir: Revolutionising Enterprise AI and Decision Making
https://www.linkedin.com/pulse/palantir-revolutionising-enterprise-ai-decision-making-vishal-sharma-razjc

CEO Karp’s Letter to Shareholders - February 3, 2025
https://www.reddit.com/r/PLTR/comments/1ir438j/ceo_karps_letter_to_shareholders_february_3_2025

https://www.linkedin.com/posts/palantir-technologies_alex-karp-ted-mabrey-discuss-palantirs-activity-7286142217029648384-94o_

動画

字幕テキスト

00:00:00	本日なんですけど
00:00:00	パランティアって会社
00:00:02	何やってるんだろう結局..みたいな
00:00:03	実際パランティアが何やってるかって
00:00:05	知らない人多いと思うんですよね
00:00:07	米国株とかやってる人だったら
00:00:09	多分知ってるのかなっていう
00:00:10	ところなんですけど
00:00:11	それでも結局名前ぐらいしか
00:00:13	名前は知ってるけど
00:00:15	何やってんだろうみたいな
00:00:17	感じなのかなって
00:00:18	思ってて
00:00:19	今日はその実際パランティアは
00:00:20	何をしてる会社なのかっていうところを
00:00:22	説明していきたいと思います
00:00:24	名前だけね
00:00:25	名前と株めっちゃ上がってるっていうのと
00:00:28	軍事系とか
00:00:29	そういうキーワードだけファファっと..
00:00:32	あとあのあれですよね
00:00:33	CEOのアレックス・カープ
00:00:34	あそう髪の毛ボサボサの..
00:00:36	ボサボサの..人ですよね
00:00:38	あとピーター・ティールが創業者ですよね
00:00:40	ピーター・ティール資本入れてるんですよね
00:00:42	一般の人にはなじみがないっていうのは
00:00:45	B2Bを主にやってるから
00:00:47	企業とか政府相手のビジネスを営んでいるので
00:00:50	一般の人になかなか馴染みがなくて
00:00:52	イメージしづらいっていうのがあると
00:00:55	彼らが作っているのは
00:00:56	単なるソフトウェアじゃなくて
00:00:57	もはや社会のOSみたいな
00:00:59	このパランティアのソフトウェアの
00:01:02	3層構造っていうのを
00:01:03	詳しく見ていこうと
00:01:04	3層構造..!
00:01:06	はい 3層構造になってるんすよね
00:01:08	3層あるんや..
00:01:09	
00:01:12	まず一番基礎となる
00:01:14	Foundryっていうサービスがあるんですけど
00:01:16	これ企業とか組織向けのプラットフォームで
00:01:18	例えば普通の会社って部署ごとに
00:01:20	バラバラのシステム使ってたりすると思うんすけど
00:01:22	営業はCRM使って
00:01:24	経理は会計ソフトを使って
00:01:26	製造は生産管理システムを使ってみたいな
00:01:28	エンジニアはエンジニアのやつ使ってみたいな
00:01:30	のがありますよね?
00:01:31	ある
00:01:32	いざ全社の売上状況とか
00:01:34	全社の戦略とか分析したいってなった時に
00:01:37	横串させる人がいないから
00:01:40	外部から専門家を呼んできて
00:01:42	その人がコンサルとかを呼んできて
00:01:44	その人が全部分析するみたいなことを
00:01:47	やるわけですね
00:01:48	地獄みたいなエクセル出来上がるんよなこれ
00:01:51	今だとスプレッドシートとかですけど
00:01:53	これがデータサイロ問題っていう風に
00:01:55	言われていて
00:01:56	Foundryはこれを根本的に解決する
00:01:59	ソフトウェアですと
00:02:00	どんな感じで..
00:02:01	キーワードはオントロジーっていうもので
00:02:04	組織の世界観を
00:02:06	構造化したデータモデル
00:02:08	はいはいはい
00:02:09	例えば顧客とか製品とか取引とかプロセスみたいな
00:02:12	概念とその関係性を定義して
00:02:14	全てのデータを統一的に扱えるような
00:02:17	ソフトウェアを作っていると
00:02:19	なるほど
00:02:20	実例としては
00:02:22	コロナ禍でイギリスの
00:02:24	国民保険サービスみたいな
00:02:25	Foundryを使ったケースがあったんですけど
00:02:28	ワクチンの予約システムと
00:02:30	ワクチンの供給データベースと
00:02:32	あとワクチンを各病院とかに配布する
00:02:35	物流システムと
00:02:36	各病院の収容状況みたいな
00:02:39	これらってバラバラのシステムで
00:02:41	管理されてるわけですね
00:02:43	これをFoundryで統合したと
00:02:44	結果リアルタイムで
00:02:45	ワクチン配布を
00:02:46	最適化できるようになったみたいなことが
00:02:48	あったみたいですね
00:02:49	ワクチンの配布っていうところでは
00:02:51	結構バランティアは使われたみたいで
00:02:53	コロナ禍に
00:02:54	アメリカでも同様で
00:02:55	保険..福祉省まあ日本で言うと
00:02:57	ワクチン..
00:02:58	あれワクチン省ってありましたっけ?
00:03:00	なんかそういうとこありましたよね?
00:03:01	あったっけな
00:03:02	河野さんが
00:03:02	あー!はいはいはい
00:03:04	まあなんかそういう
00:03:05	（ワクチン省的な）ところで
00:03:05	Tiberiusっていうプラットフォームを作って
00:03:08	ワクチンの製造から配布接種まで
00:03:10	全国規模で追跡できるようにしたっていう
00:03:13	システムをパランティアが作った
00:03:14	Tiberiusっていうのはこの
00:03:16	Foundryで統合したデータを..
00:03:20	Tiberiusっていうのは何なの?これは
00:03:22	パランティアがFoundryを使って作った
00:03:24	アメリカの保険省向けの
00:03:26	あのワクチンの..
00:03:27	追跡プラットフォームみたいな
00:03:28	はいはいはいはい
00:03:29	だからFoundryは設計概念で
00:03:31	実際のシステムがこういうTiberiusだったりとか
00:03:34	他の組織にはまた
00:03:35	違うシステムを提供してるっていう
00:03:36	でもソフトウェアとしては
00:03:38	存在してるとは思うんですけどね
00:03:39	あーじゃあライブラリーみたいになってるのか
00:03:41	Foundryのすごいところが
00:03:42	組織の業務プロセス全体をデジタル上で再現して
00:03:46	もしこうしたらどうなる?みたいなのを
00:03:48	シミュレーションすることができるっていう
00:03:50	そんなんもできんの?
00:03:52	っていうのが
00:03:52	Foundryのすごいところ
00:03:53	製造業なら生産ラインと供給網を連携させて
00:03:57	ボトルネックを発見したりとか
00:03:58	銀行なら取引データと
00:04:00	コンプライアンスデータを融合して
00:04:02	不正を検出したりとか
00:04:04	詐欺の確率を出したりとか
00:04:06	そういうことができる
00:04:07	これが1層目の
00:04:09	データモデルシステムみたいな
00:04:10	これで1層目なんや
00:04:12	もうすげーけどな
00:04:13	この上に2つ
00:04:15	AGI系のサービスが載ってきたりとか
00:04:17	自動で指示出したりとか
00:04:20	いろいろ推論したりするみたいな
00:04:21	サービスがこの上に載ってくるみたいな
00:04:23	
00:04:26	第2層目が
00:04:27	Gothamって言われてるものなんですけど
00:04:30	これはパランティアの原点的なもので
00:04:34	軍事、諜報とか
00:04:36	法執行機関とか
00:04:37	政府系向けに主に提供してる
00:04:39	プラットフォームですと
00:04:40	バットマンのイメージですけどね
00:04:43	Gotham言われると
00:04:44	そうですよね
00:04:45	バットマンファンだった..
00:04:46	みたいな説があります
00:04:48	アレックス・カープが
00:04:50	あ、社長がってこと?
00:04:51	ハイ
00:04:51	へぇ
00:04:52	正義の味方のツール
00:04:53	っていうことですよね
00:04:54	アメリカ軍だったりとか
00:04:56	政府系機関とか
00:04:57	警察とかにめちゃめちゃ
00:04:58	導入されてるっていうもので
00:05:00	何をしてるかっていうと
00:05:02	リアルタイム作戦指揮システムみたいな
00:05:05	例えばアフガニスタンでの
00:05:07	対テロ作戦みたいなものだと
00:05:10	従来は偵察レポートとか
00:05:11	ドローン映像とか衛星画像とか
00:05:13	現地の諜報員からの報告とか
00:05:15	信号で傍受したデータとか
00:05:17	これらを全部バラバラに
00:05:18	管理されているわけですよね?
00:05:19	統合的なプラットフォームがないと
00:05:22	見れるだけみたいな
00:05:23	いやそう それぞれ衛星画像を見れるだけ
00:05:25	ドローンの映像を見れるだけみたいな
00:05:27	Gothamはこれらを統合して
00:05:28	インタラクティブな地図上に表示すると
00:05:31	それらのデータを
00:05:32	どこに味方がいて
00:05:34	どこに敵がいて
00:05:34	どんな脅威があるのかみたいなのを
00:05:36	全部リアルタイムで見れるように
00:05:37	Gothamはしていて
00:05:40	ゲームみたいですね
00:05:41	ゲームみたいですよね
00:05:42	実際の成果としては
00:05:44	IEDっていう起爆装置みたいな
00:05:46	道路脇とかに置かれる
00:05:48	爆弾みたいな
00:05:49	踏んだら爆発するみたいな
00:05:51	地雷みたいなことですか?
00:05:54	それの設置場所の予測だったりとか
00:05:56	敵の配置から..
00:05:58	敵の配置とか地形とか..
00:06:01	衛星の画像とかから
00:06:03	今日はここにある可能性が高いみたいな..
00:06:06	設置場所予測みたいなのを
00:06:08	従来の軍のシステム
00:06:09	でもやってたみたいなんですけど
00:06:11	それよりも高い精度を記録したと
00:06:13	へー!
00:06:14	爆発があった地点のデータベースだったりとか
00:06:17	過去の履歴とかも..
00:06:19	これを組み合わせて..
00:06:20	この道が明日危険なんじゃないかみたいな
00:06:22	予測をしたりしている
00:06:23	これで兵士の命が救われると
00:06:26	いやそうなんですよね
00:06:26	これは..
00:06:27	パランティアが
00:06:28	一番最初からやってたこと
00:06:30	だから軍事系のイメージ強いんですかね
00:06:34	バランティアの売り上げって今50%くらいまだ
00:06:36	政府機関から来ているので
00:06:38	Gothamってことか
00:06:39	それが
00:06:40	そうですね
00:06:40	Foundryも提供したりしてるんですけど
00:06:42	Gotham Foundry
00:06:43	アメリカ軍に提供してるから
00:06:45	それがでかいと
00:06:47	例えばあと9.11..
00:06:49	パランティアの創業自体が9.11ってあの
00:06:51	同時多発テロ
00:06:53	あれによって高まった機運として
00:06:55	西側..アメリカとその同盟国の
00:06:57	ナショナリズムみたいなのが少し盛り上がって
00:07:01	それで国を守るテクノロジーとして
00:07:03	創業されたみたいなのが背景としてあって
00:07:06	パランティアがそもそも?
00:07:08	9.11後の大きな課題として
00:07:10	省庁間の情報共有みたいなのが
00:07:13	課題としてあって
00:07:14	それを解決したっていうのもあって
00:07:16	縦割り問題ね
00:07:17	会社とかでもありますからね
00:07:19	こんなんは
00:07:20	そうですよね
00:07:21	CIAとかFBIとか
00:07:23	NSAみたいな
00:07:24	いろんな組織が
00:07:25	それぞれが独自のデータベースを持ってて
00:07:27	横断検索ができなかったみたいなのが..
00:07:29	Gothamがこれを統合して
00:07:31	この電話番号から関連する
00:07:32	すべての情報を一発で引くみたいな
00:07:34	そういう統合ソフトウェアみたいなのを
00:07:37	作ったみたいで
00:07:38	であとオサマ・ビン・ラディンの
00:07:40	殺害が結構前にあったと思うんですけど
00:07:43	9.11の首謀者
00:07:45	これの追跡にもパランティアが
00:07:47	使われたという報告があって
00:07:49	これの追跡とか場所の特定とか
00:07:51	バラバラの手がかりを統合するというところで
00:07:55	パランティアが使われたみたいで
00:07:57	これは詳細は機密扱いなんで
00:07:59	憶測ではあるんですけど
00:08:01	いろんなメディアで
00:08:02	そういうレポートが出ていますと
00:08:05	パランティアが有名になったのは
00:08:07	この話が出てきて
00:08:08	めちゃめちゃ有名になったっていうのが
00:08:10	あるみたいですね
00:08:11	そうなんだ 向こうでは?
00:08:12	うん
00:08:13	軍事以外にもあるんですか?これ
00:08:15	2009年のリーマンショック以降は
00:08:18	アメリカ政府が景気刺激のために
00:08:20	巨額予算をばらまいたんですけど
00:08:22	コロナの時に日本もやったみたいな
00:08:25	給付金みたいなやつですね
00:08:26	はいはいでも日本少なすぎてね
00:08:28	批判なってましたけど
00:08:29	そうそうそう
00:08:30	でその中に不正受給がないか
00:08:32	チェックする必要みたいなのが
00:08:34	税金の使い道ですね
00:08:35	監査機関みたいなのがGothamを使って
00:08:38	政府の支払いデータと
00:08:39	公的記録を横断的に分析して
00:08:42	大規模な不正検知に貢献したと
00:08:45	あと災害対応とかでも
00:08:46	パランティアが活躍してる部分があって
00:08:49	ハリケーンとか山火事の時とか
00:08:51	災害救援NGOみたいなところが
00:08:53	Gothamを使って
00:08:55	被害地図だったりとか
00:08:56	住民の避難状況とか
00:08:57	利用可能なリソースみたいなのを統合して
00:09:00	救援計画を立てるみたいなところでも
00:09:02	使われていると
00:09:02	いろんなところで本当に使われていますよね
00:09:05	FDE（フォワードデプロイドエンジニアーズ）が
00:09:07	いろんなユースケースに合わせて
00:09:09	システムを作っているんですね
00:09:10	Foundryがこうあるべきという
00:09:12	組織のルールとか
00:09:13	構造を管理していて
00:09:15	とかデータとかを管理していて
00:09:17	Gothamが今実際に何が起きてるかっていうのを
00:09:19	リアルタイムで監視分析するシステムっていう
00:09:22	イメージですかね
00:09:24	
00:09:27	最後に話すのが
00:09:28	2023年に登場した
00:09:30	第3層ですね
00:09:31	AIPと言われている
00:09:33	Artificial Intelligence Platformという
00:09:35	これがFoundryとGothamの上に乗る
00:09:37	AIのインターフェース
00:09:39	これがLLM革命以降出てきた
00:09:42	この第3層っていう
00:09:44	こういうシステムと
00:09:45	対話インターフェースで
00:09:46	操作できるみたいなのが
00:09:48	そうそうそう
00:09:49	結構もうここまでの説明で
00:09:51	Foundry Gothamの説明で
00:09:53	これにAI乗ったら
00:09:54	エグいことになるなみたいな..
00:09:55	いやエグいですねw
00:09:57	思いますよね
00:09:58	操作難しかったりしますからね
00:10:00	やっぱ高度なシステムっつーのは..
00:10:02	誰でも扱えるってことが
00:10:04	結構大事なんで
00:10:05	パランティアはその辺
00:10:07	結構こだわってるみたいですね
00:10:09	パッて聞けるってことだよねAIで
00:10:11	例えばこれ軍の話だと
00:10:13	軍事司令官が今部隊にとって
00:10:15	最もリスクの高いエリアはどこで
00:10:17	推奨される行動は何?みたいな
00:10:19	AIPに質問したら
00:10:20	Gothamのリアルタイム情報と
00:10:22	Foundryの構造化された文脈データっていうのを
00:10:25	分析して
00:10:26	例えばリアルタイム情報だったら
00:10:27	センサーのデータとか
00:10:28	衛星からのデータとか
00:10:30	Foundryからのデータとしては
00:10:32	部隊の配置とか
00:10:33	兵站の状況だったりとか
00:10:35	地形だったりとかを分析して
00:10:37	特定のセクターに脅威が集中していますとか
00:10:40	部隊Aを別のルートに迂回させて
00:10:42	部隊Bに偵察ドローンを配備することを
00:10:44	推奨しますみたいな
00:10:46	現実に即したデータをもとに
00:10:49	FoundryとGothamのデータをもとに
00:10:50	AIPが指示を出すみたいな
00:10:52	すごいねもう指揮官だね
00:10:55	こういうのがアメリカ軍とかでは
00:10:56	運用されているということですね
00:10:58	で『了解、実行してください』みたいに言ったら
00:11:01	実際に現場の部隊長に通知したりとか
00:11:03	ドローンの配備命令を出したりできると
00:11:06	もちろん人間の承認が必要なんですけど
00:11:09	それがあれば
00:11:10	そこからの各部隊長への
00:11:12	通知だったりとかみたいなのも
00:11:13	自動で行うみたいな
00:11:15	えー!
00:11:15	すごいねマジで
00:11:17	でも本当に..
00:11:17	Cursor使ってるような感じと
00:11:19	同じやなw
00:11:21	あーいや 確かに確かに
00:11:22	指示出して
00:11:24	こうやって変更していい?って
00:11:25	来たやつを承認!承認!
00:11:26	（ボタン）ポチ!ポチ!みたいな
00:11:27	違ったら「変えて」って言って..って
00:11:30	やってるけど
00:11:30	同じノリでもう軍隊の..
00:11:32	Cursorはプログラムを理解していて
00:11:35	このAIPの場合は
00:11:37	FoundryとGothamの
00:11:38	構造化されたデータっていうのを
00:11:40	理解しているっていう
00:11:41	Foundryがコンテキストになってってことだよね
00:11:45	両方か
00:11:45	その命令に対して必要な情報をこの
00:11:48	FoundryとGothamから取ってきて
00:11:50	戦略考えたりとか
00:11:51	指示を出したりとかをやるっていうことですもんね
00:11:54	企業でも同じで
00:11:55	例えば工場の責任者とかが
00:11:57	需要が20%増加したら
00:11:59	生産量をどう最適化すべきかみたいな
00:12:01	ようなことを聞けば
00:12:03	そのAIPがこのFoundryで
00:12:05	今のデータっていうのをシミュレーションして
00:12:07	この工場でシフトを増やしてくださいとか
00:12:10	サプライヤーへの発注を何日前倒しすれば
00:12:13	何%の増産が可能みたいな
00:12:15	シミュレーションを出すと
00:12:17	工場長に連絡して
00:12:19	発注を調整しますか?みたいな提案を
00:12:21	してくれるっていう
00:12:22	はぁー
00:12:23	やっぱコンテキストマネジメントシステムやな
00:12:28	センサーだったりとか
00:12:29	情報のため方とかを工夫して
00:12:32	AIにどうやってコンテキストを入れるかっていう
00:12:34	ところがすごく..エクセレントな..
00:12:36	ウォルマートとかが
00:12:37	これで業務改善したみたいな
00:12:39	事例が出てきた気がしますね
00:12:42	日本とかでもソフトバンクがなんか
00:12:45	ここまで高度じゃないと思うんですけど
00:12:46	スーパーで在庫の最適化して
00:12:49	ロスを減らして利益率改善したみたいな
00:12:52	あったけど..
00:12:53	ソフトバンクとかがやりたいのって
00:12:55	まさしくこの領域なんだろうなっていう
00:12:57	他にも製造業とかで
00:12:58	めちゃめちゃ導入してる企業があるんで
00:13:00	こういうことしてるんだろうなっていう
00:13:02	重要なのは組織の機密データっていうのを
00:13:04	外部に送らずに動作してるっていうところ
00:13:06	普通のChatGPTに会社の機密データを
00:13:08	入力するのは危険なので
00:13:10	AIPは組織のファイアウォール内で動作して
00:13:13	自社専用のAIモデルを使うと
00:13:15	モデルも専用なんだ
00:13:16	モデルも専用で
00:13:18	はー..なるほど
00:13:19	フォワードデプロイドエンジニアーズが
00:13:21	モデルまで作ってやってんだ
00:13:23	そうなんですよね
00:13:23	だから彼らがやってることは
00:13:25	こういう仕事をしてる
00:13:26	これは大企業安心ですね
00:13:28	AIPのAIエージェントは
00:13:30	組織のデータと業務プロセスを
00:13:31	LLMが理解できる形に変換して
00:13:34	人間とAIが協力し
00:13:35	意思決定できるようにするという
00:13:37	勝手に全部やっちゃうんじゃなく
00:13:39	その協力を良い感じにデザインしてんだ
00:13:42	CEOのアレックス・カープは
00:13:44	AIPを完全に統合された
00:13:46	オントロジーベースの意思決定エンジンという風に
00:13:48	呼んでいて
00:13:49	単にコンテンツを生成するAIじゃなくて
00:13:51	意思決定の行動を取るAIと
00:13:53	今まで説明してきたのがこの
00:13:55	Foundry Gothamっていう
00:13:57	その上で
00:13:58	指揮官として動作するAIPっていう
00:14:01	この3層ソフトウェア構造みたいなのが
00:14:03	（パランティアが）実際やっていること
00:14:04	なるほど
00:14:05	
00:14:08	でここから話していこうと思うのが
00:14:10	パランティアの文化みたいな
00:14:12	パランティアがどうやってこんな複雑なシステムを
00:14:14	作って成功させているのかみたいな
00:14:16	こんな複雑なことをして
00:14:18	うまくいくのかみたいなのが
00:14:20	パランティアは
00:14:21	FDE（フォワードデプロイドエンジニア）っていう
00:14:22	独特な職種があって
00:14:24	顧客の現場に長期間常駐して
00:14:26	実際の問題を肌で理解して
00:14:28	解決するみたいなエンジニア
00:14:30	日本で言う客先常駐みたいなことですよね
00:14:32	客先常駐のコンサルティングとデータ分析と
00:14:36	エンジニアリングがっちゃんこしたやつみたいな
00:14:39	CTOのシャム・サンカーという人がいるんですけど
00:14:42	『良いアイディアはパロアルトでイチゴを食べている時には生まれない』
00:14:46	ジブチの最前線とか
00:14:47	デトロイトの工場現場で生まれる
00:14:49	って言ってて
00:14:50	これ何を言っているかというと
00:14:52	パロアルトってサンフランシスコですよね
00:14:53	シリコンバレーの綺麗なオフィスで
00:14:55	フルーツ食べながら
00:14:56	仕事してちゃあ
00:14:57	（良いアイデアは）生まれないと
00:14:57	ジブチの最前線の
00:14:59	アメリカ軍の基地とか
00:15:00	デトロイトの民間の工場の現場とかで
00:15:03	行ってやっと生まれるみたいな
00:15:04	現場主義というか
00:15:05	なんかあれみたいですね
00:15:07	イーロンのおかかえチーム何でしたっけ
00:15:09	あ いましたね
00:15:10	あの2人..
00:15:11	工場現場行って
00:15:12	生産ラインめっちゃ改善するやつ
00:15:14	グラシアスみたいなやつ
00:15:15	アントニオ・グラシアス
00:15:17	あんなノリだ
00:15:18	そんなノリですね
00:15:19	FDEこのフォワードデプロイエンジニアは
00:15:22	時には文字通り
00:15:23	戦場とか工場の床とかで
00:15:25	兵士や作業員と一緒に働いて
00:15:28	本当に必要なものを理解すると
00:15:30	だから机上の空論じゃなくて
00:15:32	実際に役立つツールが
00:15:34	Foundry Gothamを用いて
00:15:35	作れるという
00:15:36	イーロンみたいだね
00:15:36	確かに
00:15:37	イーロンは
00:15:38	フォードデプロイドエンジニアーズだった説あるな
00:15:40	天然の
00:15:41	確かに
00:15:41	パランティアの文化みたいなところで言うと
00:15:45	「アウフトラークスタクティク」っていう
00:15:48	これドイツ語なんですけど..
00:15:51	久々にしっかり噛み噛みで..
00:15:54	これむずいんです
00:15:55	ドイツ軍の任務型指揮官みたいな
00:15:58	任務型指揮みたいな考え方
00:16:00	組織の作り方
00:16:02	の考え方らしくて
00:16:04	細かい手順を指示するんじゃなくて
00:16:06	方法は任せるから
00:16:07	この問題を解決しろみたいな
00:16:09	そういう任務だけ与えると
00:16:11	マイクロマネジメントじゃないやつだ
00:16:14	マイクロマネジメントの
00:16:15	一番対極にいるやつみたいな
00:16:17	CEOのアレックス・カープは
00:16:18	『私はあなたにこのポジションを与える』
00:16:20	ポジションと
00:16:21	この問題というのが
00:16:22	課題というのがセットになってますと
00:16:24	『あとは自分で解決方法を見つけてくれ』っていう
00:16:27	ような組織になっているみたいですね
00:16:30	自主性重視というか..
00:16:32	従業員は学びたくないことも学ぶ必要があるし
00:16:35	自分の専門外でも問題解決のために
00:16:37	新しい知識を貪欲に吸収していくみたいな
00:16:40	ことが必要で
00:16:41	これが知的誠実性とか
00:16:43	適応力みたいなのを育てるという
00:16:44	パランティアのオフィスとかって
00:16:45	自主性高いから
00:16:47	昼に行っても
00:16:48	まだ人があんまりいないみたいなことが
00:16:49	結構あるらしくて
00:16:50	でも人によっては夜
00:16:51	夜中まで仕事してたりとか
00:16:53	そういう感じで自主性を持って
00:16:55	任務ベースで働いてるみたいな
00:16:57	完全成果主義みたいなことですかねだから
00:17:00	うん そうですね
00:17:01	パランティアの特徴としては
00:17:02	結果にこだわるところも特徴で
00:17:05	例えばお客さんがこの機能が欲しいと言っても
00:17:07	パランティアチームが本当の問題は
00:17:09	それじゃないみたいな風に思ったら
00:17:11	本当に解決すべき問題を見つけて
00:17:13	そちらを解決するみたいな
00:17:14	クライアントワークって
00:17:16	こうなりがちだと思うんですけど
00:17:17	顧客の言いなりにならないで..
00:17:19	仕事するっていう
00:17:20	これは本質的な..
00:17:22	もうエンジニアリングで長く言われてるような
00:17:24	ことですけどねこれは
00:17:26	アレックス・カープの言葉で
00:17:27	『パランティア流っていうのはあなたが解決すべき問題を見つけてあなたが持つべき製品を作る事だ』
00:17:33	だから現場の兵士とか分析官から
00:17:35	信頼がめちゃめちゃ厚いっていうのが
00:17:37	あるみたいですね
00:17:39	アメリカ軍で最初に導入した時に
00:17:41	現場の兵士とか分析官とかから
00:17:43	かなり重用されていて
00:17:45	指揮官とかは最初は懐疑的だった
00:17:47	このソフトウェアを入れるべきなのか
00:17:49	ということについては
00:17:50	でもその現場からの熱い信頼っていうのがあって
00:17:53	導入を決めたっていうのが
00:17:54	あったみたいですね
00:17:56	
00:17:59	最後にパランティアが
00:18:00	社会に与える影響みたいな
00:18:02	効率は劇的に向上するんだけど
00:18:04	パランティアに
00:18:04	ベンダーロックインされちゃったりとか
00:18:06	監視社会への懸念みたいなのもあると
00:18:09	プライバシーの心配とかってことですかね
00:18:12	パランティア反対論者みたいなのも
00:18:13	結構いるんですけど
00:18:14	そうなんだ
00:18:15	そういう人ってこういうことを..
00:18:17	この辺の話を結構します
00:18:18	プライバシーの問題とかを指摘していますね
00:18:22	政府はデータを使って
00:18:24	それを利用するソフトウェアを作ってるという
00:18:26	ことなんで
00:18:27	でもパランティア自身は
00:18:29	アメリカと西洋諸国と
00:18:31	その同盟国っていうのを
00:18:32	同盟国の制度とかを強化するっていうのが
00:18:35	使命だっていうふうに言ってて
00:18:37	民主主義国家とアメリカの同盟国と
00:18:40	アメリカにとっての重要産業に
00:18:42	より良い技術を提供して
00:18:43	社会の基盤として強化したいという
00:18:45	そういう理念を持ってるわけですね
00:18:48	やっぱじゃあ9.11きっかけで
00:18:50	起きてるぐらいなんで
00:18:51	理念はすごいしっかりしてる感じしますね
00:18:53	実際パランティアは一部のビジネスを
00:18:55	理念に合わないから断るみたいなことも
00:18:57	アメリカとその同盟国を守るっていうこの
00:19:00	価値観を優先するっていう
00:19:01	姿勢を持ってるということですよね
00:19:04	ビジョンというかミッションが
00:19:05	しっかりあるんですね
00:19:06	技術的にもパランティアのエージェンティックAI
00:19:09	意思決定支援AIは単なる情報提供とか
00:19:13	生成型のチャットAIとかとは
00:19:16	既に一線を画していて
00:19:17	実際の行動まで起こせるAIって
00:19:19	まだ他になかなかないと思うので
00:19:21	ソフトウェア文脈ではありますけどね
00:19:23	これさ基幹システムの
00:19:25	プロジェクトとかやってる時に
00:19:27	すごく思うこととして
00:19:28	なんでこんなにデータ連携
00:19:30	部署間でできないんだろうみたいな
00:19:33	やっぱあるじゃないですか
00:19:34	ありますね
00:19:34	同じシステム使えよ..っていう
00:19:37	あったんですけど
00:19:38	なかなか難しい..
00:19:40	このツールに慣れてて..とか
00:19:42	いやそうなんですね
00:19:43	でなんかベンダーの窓口が
00:19:45	それぞれ部署ごとにいたりとか
00:19:48	ステークホルダーが..
00:19:49	マルチベンダーになってる..
00:19:50	あーもうこれ..
00:19:52	同じツール使わすのって
00:19:53	無理なんだなって
00:19:54	思ってたんですけど
00:19:56	このアプローチが正解なのかもしれないですね
00:20:00	それぞれの部門でやり方は違うんだけど
00:20:03	そこを統合する一個のこういう工夫というか
00:20:05	設計があれば
00:20:07	それぞれ違うツールだったりとか
00:20:08	オペレーションをやってても
00:20:10	そこのトンマナをこのAIだったり
00:20:12	このシステムで吸収できるっていうのが
00:20:14	いやそうですよね
00:20:15	それぞれの部署のオペレーションは
00:20:17	運用はまだ変えてないですからね
00:20:19	パランティア自体は
00:20:20	そうだよね
00:20:21	データの登録
00:20:21	保存の仕方であったりだとか
00:20:23	そこを解決するシステム群ってことだもんね
00:20:26	はい
00:20:26	これはちょっといろんな企業に
00:20:28	入ってくるイメージがわきましたね
00:20:30	パラアンティアが今PER
00:20:32	300倍とかになってるんですよ..w
00:20:36	パラアンティアって
00:20:38	もうめちゃめちゃ評価され..評価額が高い
00:20:40	ありえないPERがついてる会社なんですよね
00:20:44	NVIDIAで30とか40とかぐらいなんで
00:20:47	普通の価値観からしたら
00:20:49	高すぎでしょみたいな
00:20:50	そんな評価額つくわけない
00:20:51	バブルだ!みたいな
00:20:52	それこそAIバブルだって
00:20:54	言われる対象によくなる
00:20:56	と思うんですけど
00:20:57	実際パランティアが
00:20:59	やってることをよく見ていくと
00:21:01	まさしく社会インフラを実装しているという
00:21:04	これが今後のAI革命後の世界において
00:21:09	各企業だったりとか
00:21:10	各国の政府機関とかから必要とされる
00:21:13	システムになるんじゃないか
00:21:14	だからあれだけの評価額がついてるっていう
00:21:17	そうだね
00:21:18	だから汎用モデル..
00:21:20	いつできるんだろうみたいな話ですけど
00:21:22	AI進化ってなんか世論的には
00:21:25	AGIがいつできるのか?みたいな
00:21:27	そうそうそう
00:21:28	なんだけどこれ今回の話を受けて考えてみると
00:21:32	どっちかというと必要なのって
00:21:33	汎用なモデルってよりはこういう
00:21:35	個々に合った最適化されたモデル
00:21:38	が必要なのかなという気がしてきますね
00:21:41	いや そうですね
00:21:42	フォワードデプロイドエンジニアーズが作る
00:21:44	組織ごとに構築するAI
00:21:47	だから汎用知能AIよりもそういう..
00:21:50	個別の..なんていうんすかね
00:21:51	分散個別モデルみたいな
00:21:54	のになっていく説ありますね
00:21:56	絶対そうだと思いますね
00:21:58	OpenAIが
00:21:59	フォワードデプロイエンジニア方式を
00:22:00	採用したということに..
00:22:02	がもう全てを物語っていると思っていて
00:22:05	OpenAIってやっぱり
00:22:06	モデル作って
00:22:07	モデルが今後
00:22:08	10年とかでどうなるかっていうのを
00:22:09	一番見通せている会社
00:22:11	がOpenAIであって
00:22:12	サム・アルトマンだと思うんですけど
00:22:14	そこがそのAIのディストリビューションとして
00:22:17	このFDE方式を採用したっていうところが
00:22:20	汎用の人工知能を作って
00:22:22	それを提供するっていうことじゃなくて
00:22:24	今クドウさんが言ったことに
00:22:26	寄せていくっていうことを
00:22:28	意思決定をしてるっていうことだと思うんで
00:22:31	OpenAIがこのパランティアのアプローチの正しさっていうのを証明してるのかなと思いますね
00:22:36	あのムーブがってことね
00:22:38	そうなったらマイクロソフトの方が強いかもとか
00:22:41	ちょっと見えてくるよね
00:22:42	マイクロソフトが
00:22:44	ディストリビューションに優れているから
00:22:46	強いかもみたいな
00:22:47	データ基盤もだって持ってんじゃん
00:22:49	オフィス群が言ったらこの第1層のこの..
00:22:52	なんつったっけ
00:22:53	えーとFoundry
00:22:54	Foundryか
00:22:54	オフィス群が持ってるデータが
00:22:57	Foundryみたいなもんやもんな
00:22:59	例えばGoogleドライブとかって
00:23:00	Foundryみたいなもんですよね
00:23:02	Googleで言ったらそうやな
00:23:03	オフィスだったらシェアポイントとか
00:23:05	そこを統合して
00:23:07	分析するみたいなツールを
00:23:09	マイクロソフトが作ってきたら
00:23:10	強豪になりますよね
00:23:11	そうだね
00:23:12	で、うまそうじゃない?
00:23:13	そういうのマイクロソフト
00:23:14	確かに確かに
00:23:15	コパイロットとかも今やってるんで
00:23:17	そうだよね
00:23:17	実際民間のところだと
00:23:19	結構カニバル可能性はありますね
00:23:23	でも実際オフィス以外にある
00:23:25	製造業のデータだったりとか
00:23:27	リアルタイムデータだったりとか
00:23:29	機密情報として扱われる
00:23:31	軍事データだったりとかっていうのを..
00:23:33	に関しては
00:23:33	マイクロソフトが入ってこない分野って
00:23:35	社会で見たらめちゃめちゃあるんで
00:23:38	でも民間でマイクロソフトとかが
00:23:40	良い位置にいるっていうのは
00:23:42	そうなんだろうなと
00:23:43	だからパランティア民間入ってきたら
00:23:44	マイクロソフトと食い合うみたいなのは..
00:23:46	食い合う可能性はあると思いますね
00:23:47	逆にGoogleとかで言うと
00:23:49	逆にこの
00:23:50	フォワードデプロイドエンジニアーズ的なムーブは
00:23:52	苦手そうだよね
00:23:53	そうですね
00:23:53	
00:23:56	最後にまとめとしては
00:23:58	パランティアの実態のまとめとしては
00:24:01	一つ目がFoundry Gotham AIPという
00:24:03	ソフトウェアの3層構造というのがあって
00:24:05	これがデータ統合から
00:24:06	リアルタイムデータの分析 統合
00:24:09	意思決定支援
00:24:10	実行まで完全にサポートしていると
00:24:12	2つ目が現場のフォワードデプロイドエンジニア達が
00:24:16	現場まで行って
00:24:18	彼らが作るAIモデルとかが
00:24:20	机上の空論でない
00:24:22	実用的なソリューションを提供すると
00:24:24	単なるソフトウェアではなくて
00:24:26	組織のデジタル神経系として機能していて
00:24:29	既に社会OS化
00:24:30	社会インフラ化しているという
00:24:32	いや めちゃくちゃ面白かったなと思って
00:24:35	まずパラティアがその..
00:24:36	いやおれもその株めっちゃ上がってるとか
00:24:38	軍事系でシェアめっちゃ伸ばしてるとかっていう
00:24:41	点の情報ベースでは知ってたんですけど
00:24:43	こういう具体の情報を..
00:24:44	こういうことだったんだ..っていう
00:24:47	そのコンテキストマネジメントの部分
00:24:49	にめちゃめちゃヒットする組織だったりとか
00:24:52	戦略当ててんなっていう
00:24:53	これは..それは強いなっていう
00:24:56	マイクロソフトがじゃあやっぱり
00:24:57	組織のケイパ的に強そうだなと
00:24:59	逆にGoogleって良いサービス群持ってるけど
00:25:03	個社最適化とか苦手そうだよなとか
00:25:06	この辺のちょっと先の
00:25:08	AIのこのマーケット感が
00:25:09	見えた感じがしたんで
00:25:11	めちゃめちゃ今日の内容は面白かったなと
00:25:13	パランティアの凄さって
00:25:15	売上の半分が政府系機関
00:25:17	アメリカとかイギリスの政府系機関から来ていて
00:25:20	それが凄いなって
00:25:21	そうだね
00:25:22	すでにコロナのワクチンの話だったりとか
00:25:25	社会のインフラとして
00:25:26	裏ですでに動いている
00:25:28	すでにマイクロソフトみたいになっているっていう
00:25:31	OpenAIが目指している姿は
00:25:33	こういう感じなんだろうなっていう
00:25:34	パランティアって結構バブル銘柄で
00:25:37	ミーム株的な扱いをされたりするんですけど
00:25:39	確かにね
00:25:40	でも実際にやっぱ
00:25:41	どういうビジネスになっているかっていうところを
00:25:44	見ることで
00:25:44	あのPERを正当化するとか
00:25:46	株価が高いとか低いとかいうわけではなくて
00:25:49	なぜ評価されていて
00:25:51	今後どういう価値を
00:25:53	パランティアが提供しているから
00:25:55	ああいう風になっているという
00:25:56	そこを理解するというのが
00:25:58	大事だなと
00:25:59	そうですね
00:25:59	中身がないわけじゃないというね
00:26:01	300倍が適正か分からないですけど
00:26:03	こういう中身があって評価されている
00:26:05	いやそう
00:26:06	ゲームストップとかとはちょっと違う..
00:26:08	ゲームストップとは..そうですね
00:26:10	あれとは違いますから
00:26:12	
00:26:15	そんな感じで本日は
00:26:16	パランティアの
00:26:16	実際何をしているのかということで
00:26:19	いろんな人が結構
00:26:21	パランティア..よく聞くけど
00:26:22	実際何やってるんだろうみたいな
00:26:24	風に思っている人多いかなと思うんで
00:26:26	そうですね
00:26:27	役に立てば嬉しいなと思います
00:26:29	ぜひ役に立ったという方は
00:26:31	高評価とチャンネル登録をお願いします
00:26:33	現在登録者数が
00:26:34	798人ということで
00:26:36	もうちょっとで800人
00:26:38	もうちょっとで800人ということで
00:26:40	引き続き800人を目指してやっているので
00:26:42	この動画がためになったという方は
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00:26:46	チャンネル登録と
00:26:47	高評価していただけたら嬉しいです
00:26:49	ではまた次回お会いしましょう
00:26:50	さよなら
00:26:51	さよなら