原文タイトル：階層から知性へ

原著者：Jack Dorsey

翻訳：Peggy，BlockBeats

編者注：多くの企業が AI をまだ「効率ツール」と見なしている中、Jack Dorsey はさらに進んで問題を考えました：AI は組織の運用ロジック自体を書き換えつつあるのか？X の共同創業者兼前 CEO であり、Block の創業者として、彼は長年にわたり技術と組織形態との関係に注目してきました。

本文は歴史から出発し、企業がなぜ今日の形に進化し、なぜこの構造がゆるんできたのかを再び問い直します。ローマの軍団から現代の会社まで、過去 2000 年の組織の進化は、限られた「管理スパン」の中で情報伝達と協調を行うことを中心に展開してきました。階層構造、中間管理層、マトリックス体制は、本質的にはこの問題への異なる解決法です。

そして、AI の登場により、この前提に初めて衝撃が与えられました。情報がリアルタイムにモデリング、理解、配信されるようになったとき、組織はまだ「人間」を中心にした調整メカニズムが必要なのでしょうか？

同様の変化は既に現実に現れています。最近、『People』誌によると、AI 企業「Moonshadow」は、300 人を超えるチームで、部門も階級も存在せず、OKR や KPI も設定されておらず、協力はレポートの階層よりも直接的なコミュニケーションに依存しています。5 人の共同創業者はそれぞれ 40～50 人の従業員と直接連絡を取り合っています。同時に、Agent が日常業務のワークフローに組み込まれ、短時間で情報整理、製品設計、さらにはコード生成を完了することができます。このような構造は単純に「管理を廃止する」のではなく、複雑さを採用活動、移動、ツールシステムに前置するものです。

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Block の実践を踏まえて、本文ではより先進的な考え方を提案しています：「階層組織」から「知性企業」に移行し、従来の情報ルーティングシステムに代わって「企業の世界モデル + 顧客の世界モデル + 知性層」を採用し、さらに中間管理層そのものを再構築することを提案しています。これは単なる効率の問題にとどまらず、組織形態の再構築である可能性があります。

以下是原文：

红杉资本によれば、「速度」はスタートアップの成功を予測するための最良の指標です。多くの企業はまだAIを生産性向上のツールと見なしていますが、ごく少数がAIが人々の協力の仕方を変える方法に関心を持ち始めています。Blockは全く新しい進路を示しています：組織デザインを根本的に再構築し、AIを「速度」を持続的に増幅させる複利的な競争上の優位性として活用しています。

階層組織の起源：ローマ軍団から現代企業へ

企業組織図が現れる2,000年前、ローマ軍は、コミュニケーションが制限され、距離が遠い状況下で何千人もの人々をどうやって調整するかという問題を既に解決していました。

彼らの解決策は、階層構造を持つ指揮システムを構築し、各レベルで比較的安定した「管理範囲」を維持することでした。最小の単位は「テントグループ」（contubernium）であり、8人の兵士から構成され、テント、装備、そして1頭のロバを共有し、デカヌス（十分長）が率いていました。10のテントグループが1つの百人隊（century、実際には約80人）を構成し、センチュリオンが指揮していました。6つの百人隊が1つのコールを形成し、10のコールが約5,000人の軍団を構成していました。

各レベルで、明確な指揮官がおり、情報を上に集約し、指示を下に伝える責任がありました。この8 → 80 → 480 → 5000という構造は、本質的には効率的な情報伝達メカニズムであり、重要な前提に基づいて構築されています：1人が直接効果的に管理できる人数は、通常3〜8人です。ローマ人は、この法則を長期にわたる戦争で段階的に習得しました。今日でも、米国軍の階層システムは基本的に同様の論理に従っています。この制約を「管理範囲（span of control）」と呼び、これは今日でもすべての大規模組織にとって避けられない基本的な制約です。

次の重要な変革はプロイセンからやってきました。

1806年のイェナの戦いでナポレオンに敗北した後、シャルンホルスト（Scharnhorst）とゲーネクザウ（Gneisenau）は軍の改革を主導し、少数の個人の天才に頼ることはできず、システムに頼るべきだという現実を提案しました。彼らは「総参謀部」（General Staff）を設立し、行動の計画、情報の処理、部門間の協調を担当する専任の軍人の一種を育成しました。シャルンホルストの狙いは、「無能な将軍の欠点を補うことで、彼らに欠けている力を提供することだった」。これは実質的には「中間管理」の原型であり、情報の伝達、事前計算された意思決定、複雑な組織の協調を担当する専門家チームです。同時に、軍隊は「ライン」（line）と「スタッフ」（staff）の役割を明確に区別しました：前者は主要任務を推進し、後者は専門支援を提供します。この区分は今日まで企業で広く採用されています。

19世紀40年代至50年代，アメリカの鉄道会社は軍隊の階級制度をビジネスの世界に導入しました。

アメリカ陸軍は多くのウェストポイント士官学校で訓練を受けたエンジニアを鉄道会社に送り込み、彼らは軍事組織の考え方を持ち込みました。ラインとスタッフ制度、事業部門の区分、官僚化された報告および統制システムは、最初は軍隊から生まれました。1850年代中頃、ニューヨーク・エリー鉄道会社のダニエル・マッカラム（Daniel McCallum）は、世界で初めて鉄道システムと数千人の従業員を管理するために組織図を作成しました。以前は小規模な鉄道に適用されていた非公式な管理方法はすでに有効ではありませんでした。列車の衝突事故が頻発していました。マッカラムはローマ式の階層論理を制度化しました：明確な権限と責任の階層、明確な報告関係、情報フローの構造化。これは現代企業の原型となりました。

その後、フレデリック・テイラー（Frederick Taylor、「科学的経営の父」としても知られる）がこの体系を内部で最適化しました。彼は仕事を専門化されたタスクに分割し、訓練を受けた専門家に割り当て、直感ではなく定量的な指標による管理を行い、これにより「機能ピラミッド」構造が形成されました——既存の情報ルーティングシステム内で効率を最大化する組織形態です。

この機能型構造の初めての大規模なストレステストは、第二次世界大戦中の「マンハッタン計画」で発生しました。このプロジェクトでは、物理学者、化学者、エンジニア、冶金学者、軍人が多学科的に協力し、極秘かつ時間的な圧力の下で単一の目標を達成する必要がありました。ロバート・オッペンハイマーはロスアラモス研究所で機能分割を採用しましたが、異なる部門間の開かれた協力を維持し、軍事の「隔離」傾向に抵抗しました。1944年、「内部爆発問題」が重要なボトルネックとなった時、彼はチームを再編し、多機能チームを設立しましたが、これは当時の企業界ではほとんど例がありませんでした。このモデルは機能しましたが、これは戦時中の特殊な事例であり、少数の卓越した個人によって推進されました。戦後企業界が直面した問題は：このような多機能協力を常態化できるかどうかですか？

戦後、企業の規模は拡大し、グローバル化が進み、機能構造の制約がますます明らかになりました。

1959年、マッキンゼーのギルバート・クリー（Gilbert Clee）とアルフレッド・ディ・シピオ（Alfred di Scipio）は、ハーバード・ビジネス・レビューで「Creating a World Enterprise」を発表し、機能専門家と事業部門構造を組み合わせた「マトリックス組織」フレームワークを提案しました。マーヴィン・バウアー（Marvin Bower）の推進のもと、マッキンゼーはシェル、ゼネラル・エレクトリックなどの企業にこのモデルを導入し、「中央の標準」と「現地の柔軟性」のバランスを実現しました。この体系は戦後のグローバル経済における「モダン・エンタープライズ」の範型となりました。

その後、行列構造の複雑さと官僚主義に対処するため、新しい管理フレームワークが次々に登場しました。

マッキンゼーは1970年代に「7-Sモデル」を提唱し、 「ハード要素」（戦略、構造、システム）と「ソフト要素」（共通の価値観、スキル、人員、スタイル）を区別し、組織の効果性を保証するには構造だけでは不十分であり、文化と人間性の側面も調整する必要があると強調しました。

過去数十年間、テクノロジー企業は組織構造に対してより積極的な実験を行ってきました。

Spotifyはクロス機能チーム（squad）と短いイテレーションを導入しました。ZapposはHolacracyを試み、管理職の肩書きを廃止しました。Valveはフラットな構造を採用し、公式の階層がありません。これらの試みはすべて従来の階層の制約を明らかにしましたが、すべてが問題を完全に解決するわけではありませんでした：Spotifyは規模拡大後、従来の管理に戻りました。Zapposは大量の人員流出を経験しました。Valveのモデルは数百人規模に拡張するのが難しいです。組織が数千人規模に達すると、情報の伝達により効果的な手段がないため、階層的な調整に戻らざるを得ません。

この制約は、古代ローマ人や第二次世界大戦中の海兵隊が直面した問題と全く同じです：管理幅を狭めることは階層を増やし、階層を増やすと情報の流れが遅くなります。二千年近くにわたり、組織の革新は常にこのトレードオフを迂回しようとしてきましたが、それを完全に打破することはありませんでした。

それでは、今、何が異なるのでしょうか？

Blockでは、私たちは基本的な仮定を疑い始めています：組織は階層構造を採用し、人間を調整メカニズムとして必要とする必要があるという考え方。私たちの目標は、システムで階層の機能を代替することです。今日のほとんどの企業は、従業員にAIの副操縦士を装備するだけで、現行の構造をもう少し良くすることはできますが、本質は変わりません。私たちが構築しようとしているのは、別の形態です：企業そのものが「インテリジェント エージェント」（小規模なAGIでさえも）であること。

私たちは階層を超える組織の最初の試みではありません。海爾の「人、単一化」、プラットフォーム型組織、データ駆動型管理など、類似の探求がありました。しかし、これらは真に調整機能を果たす技術を欠いています。AIこそがその技術です。初めて、企業全体の運営を継続的に維持し、それに基づいて調整するシステムが登場しました。情報を人間を介さずに階層を通じて伝達することができます。

この実現には、企業が2つのことが必要です：自身の運用に関する「ワールドモデル」と、豊富な顧客シグナルが必要です。

Blockはリモートワークを主体とし、すべての作業には記録可能な「痕跡」が残ります：意思決定、議論、コード、デザイン、計画、課題と進捗状況。これらが企業のワールドモデルの原料となります。

従来の企業では、マネージャーがチームの状況を把握し、情報を上下に伝達していました。一方、「機械可読」な組織では、AI が常にこの大局観を構築できます：何をしているのか、どこで詰まっているのか、リソースはどのように割り当てられているのか、何が効果的なのか、何が無駄なのか。これらの情報は、過去には階層によって運ばれていましたが、今ではモデルによって運ばれています。

しかし、システムの能力は入力信号の品質に依存しますが、「お金」こそが最も真の信号です。人々はアンケートで嘘をつくかもしれませんし、広告を無視するかもしれませんし、ショッピングカートを放棄するかもしれませんが、消費、貯蓄、送金、借入、返済などを行う時、これらの行動はすべて真実です。Block は毎日、取引の両側を同時に見ています：Cash App を通じて買い手を見ており、Square を通じて売り手を見ており、さらには店舗の運営データも把握しています。これにより、Block は真の取引信号に基づく、顧客ごとのマーチャントとの金融行動理解に基づく、類稀なる顧客の世界モデルを構築できるようになりました。このような信号は着実に蓄積・強化されていきます。

企業の世界モデルと顧客の世界モデルは、新しいタイプの企業の基盤を共に構築しています。このモデルでは、企業は製品チームがロードマップに沿って動作するのではなく、次の 4 つの中核を中心に構築されます：

第一に、機能性（capabilities）：支払い、貸付、カード発行、銀行業務、後払い、給与支払いなどの基本的な金融機能です。これらは製品ではなく、インターフェースを持たない基本モジュールであり、しかし信頼性、コンプライアンス、パフォーマンス要件を備えています。

第二に、世界モデル：企業モデル（自社の運用理解）と顧客モデル（取引データに基づく顧客と市場の表現）を含み、因果関係と予測能力を持ったシステムに段階的に発展しています。

第三に、知能層（intelligence layer）：特定の時点で特定の顧客セットのニーズに対してアクティブにソリューションを提供する能力です。例えば、システムがレストランのキャッシュフローがピンチになると予測した場合、自動的にローンと返済プランを組み合わせ、事前にプッシュします。または、ユーザーの行動の変化が引っ越しを示唆する場合、自動的に新しい金融サービスのコンビネーションを構成します。これらはすべて事前に設計された製品マネージャーを必要としません。

第四に、インタフェース（interfaces）：Square、Cash App、Afterpay、TIDAL などが含まれますが、これらは単なるデリバリーインタフェースであり、価値はモデルと知能層に本当にあります。

システムがソリューションを組み合わせようとする際に特定の機能が不足していることがわかった場合、この「失敗の信号」は将来の製品ロードマップとなります。従来の製品マネージャーが要件を想像する方法は、真の顧客行動に直接置き換えられます。

この構造のもとでは、組織も変化します。従来の企業では、知性は人間に広く分散しており、階層によってルーティングされていましたが、ここでは、知性はシステムに存在し、人間は「エッジ」に位置しています。エッジは知性と現実が接触する場所です。人間は、モデルが捉えられない直感、文化、信頼、複雑な状況を認識し、倫理的かつ高リスクな意思決定に影響を与えることができます。しかし、彼らはコンテキストを提供する必要があるわけではありません。世界モデルが必要なコンテキストをすでに提供しているからです。

実践では、組織は次の3つの役割に単純化されます：

・IC（個人貢献者）：能力構築、モデル、インターフェースの専門家；

・DRI（直接的責任者）：特定の問題や顧客結果に関連してリソースを活用する；

・Player-coach：第一線での作業に参加しつつ人材育成を行い、従来のマネージャーを置換。

固定された中間管理層はもはや必要とされず、残りの調整作業はシステムによって行われます。

Block は現在この変革の初期段階にあり、これは困難なプロセスとなるでしょう。いくつかの試行は失敗する可能性があります。しかし、この方向性を公開する理由は、各企業が最終的には同じ問題に直面すると信じているからです：ある複雑な課題に対する理解を深め続けていますか？

もし否定的な場合、AI は単なるコスト削減ツールに過ぎません。肯定的な場合、AI は企業の真の本質を明らかにします。

Block の答えは「エコノミック・グラフ」です：数百万の取引先と消費者を繋ぎ、取引の両端の行動をリアルタイムで理解し、絶えず蓄積します。この「階層ではなく知識と情報に基づいた組織」のモデルは、これから数年で様々な企業の運営方法を再構築するでしょう。

企業の速度と遅さは、情報の流れる速さにかかっています。階層と中間管理はこの流れを遅くします。ローマ軍団から現代企業まで、2000年の間、この部分にはより良い代替案がありませんでした。しかし今、この前提が変わりつつあります。Block は次の形態を構築しています。

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