主要発言
- Sam Altman (OpenAI): 「2030 年前後に AGI 相当」
- Dario Amodei (Anthropic): 「2027-2028 年に 'powerful AI'」
- Demis Hassabis (DeepMind): 「2030 年代前半に AGI」
- Yann LeCun (Meta): 「現アーキテクチャでは AGI に届かず、新パラダイム必要」
楽観的見解（2027-2028）と慎重見解（2035 以降）の幅が大きい。
中間シナリオ
- 2026-2027: 専門タスクで人間専門家を超える AI（=narrow super-human）が分野を増やす
- 2028-2030: 一般的な認知タスクで人間中央値に並ぶ AI が登場する可能性
- 2030 以降: AGI と呼べる広範な汎用性、安全性が成立するか継続課題
日本企業への含意
- 短期（2026-2027）: 各業務の自動化が一気に進むため、業務プロセスを再設計
- 中期（2028-2030）: 「人 × AI のチーム」が標準、組織設計の見直しが必要
- 長期（2030 以降）: 産業構造の変化、業態転換のシナリオ準備
戦略の組み立て方
- 自社業務のうち AI 代替可能性が高いものをリストアップし、3 年計画で再設計
- 人材戦略: AI に強い中核人材の育成、外部協業のネットワーク構築
- データ戦略: 自社データの蓄積・整備（AI の差別化要素になる）
- リスクシナリオ: 過剰投資 / 出遅れ / 法規制激変の 3 通りに備える
SMB の現実的アクション
- 月次で AI トレンドをキャッチアップする社内勉強会
- 業務プロセスを「AI 適用可能 / 不可能」でラベリング
- 経営層を巻き込んだ年次 AI 戦略レビュー
- パートナー企業（IT コンサル、AI ベンダー）との関係構築
結論
AGI のタイムラインに過度な楽観も悲観も持たない姿勢が重要。「2026-2027 の段階的進化」を前提に、業務再設計と人材戦略を着実に進めることが、SMB の現実的な勝ち筋になる。