アマゾンはAI人材戦争で主に消極的な姿勢を見せる

• アマゾンはAI人材獲得競争で主に消極的に行動している
• 内部文書によれば、給与体系、AI分野での評判低下、在宅勤務の制限が主な障害要因である
• こうした理由から、アマゾンは有能なAI人材の確保に弱い立場に置かれている
• アマゾンの**「ハブ」中心の出社方針**が、リモートワークを好む人材確保へのさらなる制約として作用している
• 会社側は報酬方針と柔軟な採用戦略の改善を模索している

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アマゾンがAI人材戦争で消極的な理由

AI人材獲得競争におけるアマゾンの現在地

• AI人材戦争がシリコンバレー全体で激化している一方、アマゾンは主に様子見の姿勢を取っている
• 非公開の内部文書と関係者の証言によれば、アマゾンは独特な給与体系、低下したAI分野での評判、厳格な出社方針を人材確保の障害として認識している
• その結果、アマゾンは採用戦略の見直しを迫られている

内部文書の内容

• この文書は非小売部門（Amazon Web Services、広告、デバイス、エンターテインメント、人工知能統括チーム）を担当するHRチームが作成した
• 「生成AIの採用は勤務地、報酬、会社が後れを取っているという認識のため難しい」と指摘している
• 競合各社はより大胆で幅広い報酬パッケージを提示していると評価されている
• 最近の大規模なAI人材獲得事例では、Meta、Google、OpenAI、Microsoftなどの競合に比べてアマゾンの消極性が明らかになった

アマゾンの公式見解

• アマゾンの広報担当者は「市場で競争力のある報酬を提供し、最良の人材を引きつけるため柔軟性を確保している」と述べたが、
• その後立場を変え、「記事の前提は誤っている」として具体的な説明は避けた
• アマゾンは「速いペースでGenAIアプリケーションを開発中であり、報酬も競争力がある」とあらためて強調した

「ドアデスク」と平等志向の報酬体系

• アマゾンは倹約文化で有名で、安価なドア板を机として使った事例が代表的である
• こうした倹約志向の文化は、AI分野の巨額な年収競争と衝突することになった
• 内部文書は硬直的な給与レンジ、昇給不可方針のため競合に比べて提示条件が劣ると評価している
• 一部の重要職種で給与引き上げがないことにより、トップクラス人材の採用の障害になると警告している
• 優秀なAIエンジニアや研究者を確保できなければ、技術的リーダーシップを失うリスクが常に存在する
• アマゾンはOpenAIのChatGPTやAnthropicのClaudeのように大きく成功したAI製品をまだ打ち出せていない
• Bedrock AIクラウドサービスは一定の進展を見せたものの、世界的なインパクトを与えた事例は不足している

給与と人材維持に関する追加事例

• アマゾンの給与・報酬体系は継続的に論争の原因となっている
• 例えば、2020年にはロボティクス部門のVPであるBrad Porterが昇給拒否を理由に転職した
• 株式支給が後ろ倒しで集中する構造（入社初期の報酬が少ない）は新規人材にとって魅力的ではない
• 現金ボーナスなしで進める方針は上級幹部にも適用されている

生成AI人材獲得の難しさ

• 内部文書では生成AI分野の人材競争激化、特に大規模言語モデルの専門家確保が難しくなっていると指摘している
• ベンチャーキャピタルSignalFireの報告によれば、アマゾンはエンジニアの定着率がMeta、OpenAI、Anthropicより大幅に低い
• SignalFireの開発者コミュニティ責任者Jarod Reyesは、アマゾンの競合各社がオープンモデル、基盤研究、開発ツールなどでより先行していると述べた
• 多くのエンジニアがアマゾンの方向性に不安を感じており、転職する傾向にある

投資家および市場の反応

• 一部の投資家も同様の懸念を抱いている
• Morgan StanleyのBrian NowakはAWSのAI競争力低下と市場シェア縮小への懸念をCEOのAndy Jassyに提起した
• Jassyの回答後、株価が下落する現象が起きた

アマゾンの対応計画

• アマゾンは「報酬および勤務地戦略の精緻化」、生成AIを前面に出すイベント拡大、AWSなどのビジネスユニット内での専任採用チーム運営によって対応する意向を示した

「ハブ」中心方針と人材制約

• アマゾン本社では数百人の技術職社員が出社方針などの問題を受けて本社前に集まった事例がある
• アマゾンの新たな**「ハブ」中心の出社方針**は、該当地域の拠点への移住を求め、応じなければ解雇リスクを招く
• こうした方針が生成AIの専門家など有能な人材の確保を妨げていると内部文書は指摘している
• アマゾンはより大きな勤務地の柔軟性を持つ職種拡大策も模索している
• 実際に、在宅勤務の柔軟性がないアマゾンから競合がより容易に人材を引き抜いている現象も報告されている

最近の採用および転職事例

• アマゾンは昨年AdeptのCEOだったDavid Luanを採用し、彼は現在アマゾンのAI agents labを率いている
• 一方で、AIチップ設計者のRami SinnoやBedrockプロジェクト担当VPのVasi Philominなど、高位のAI人材の流出も続いている
• あるリクルーターによれば、厳格な出社方針（RTO）のため、ますます多くの候補者が内定を辞退している
• 競合の給与が低くても、在宅勤務の可能性があればそちらを好む傾向が強い
• Bloombergは、Oracleが過去2年間でアマゾンの人材600人以上をRTO方針のおかげで採用したと報じた

変化の難しさと楽観的な見方

• 文書は昨年末に作成されており、その後に一部変化した可能性も残されている
• ただし、複数の関係者によれば報酬方針に実質的な変化はない
• アマゾンは役員報酬体系に関する公式文書で、数十年にわたり有効だった戦略であり、制度変更のリスクは大きいと認識している
• AI人材戦争が過度に過熱し、行き過ぎた投資心理に基づいている可能性があるという見方も一部にはある
• 実際に、Metaが高額報酬で獲得した一部の人材がすでに転職した事例も発生している

[GN⁺]

Hacker Newsの意見

• Zuckerbergが流行のたびに何十億ドルも注ぎ込む姿のせいで、まるで大手テック企業ならどこも同じように金を燃やさなければならないかのような錯覚を人々に与えていると思う。しかし実際には、他社ははるかに戦略的に動いている。MicrosoftはOpenAIとのパートナーシップがあるから積極姿勢なのだし、GoogleはもともとAI研究の中心地だった。だがAmazonやAppleのような会社はそうした自然な立ち位置にはないので、無理に大金を投じる必要はないと思う。戦略の良い会社だけが大規模投資を行い、それ以外はM&Aや技術提携で市場が成熟してから参入すると予想している。AIブームが冷めれば、Zuckはまた別の流行に金を使うだろう
  • 全体としては同意するが、Amazonはこの分野で出遅れることをかなり恐れていると思う。最近の決算発表では、AIでなぜ後れを取っているのかというアナリストの質問に対し、CEOが非常に長く防御的な回答をしていた。内部報告によれば、リーダーたちはパニック状態で、チームにAIソリューションを早く出すよう圧力をかけているという。Amazonの中には実質的なAIリーダーシップ人材が少なく、トップ人材はますます会社を去るか、そもそも来なくなっている。物流やインフラなどAmazonが得意なことに集中すべきだと思うが、今の経営陣は明確な計画もなく右往左往しているように見える
  • LLMの多くは結局クラウド上で動くことになるので、Amazon、Microsoft、Googleのような汎用クラウドプロバイダーがモデルサービング事業をやるのは当然だ。ただし、自前でモデルを作る必要はない。LLMは最終的にデータセットの収束とともに完全に交換可能な汎用品になる可能性が高く、結局重要なのは顧客へのアクセスだ。SOTA LLMの構築は金さえあればできるが、クラウド事業者の参入障壁ははるかに高いので、むしろ顧客接点のほうが重要だと思う。AmazonはAnthropicと訓練でもサービスでも密接に協力しており、両社ともB2Bに注力しているのだから、自然な戦略的方向性だ
  • Amazonはインフラ投資の戦略を取っているのだと思う。金があるのはマシンがある場所だ。各社は差別化された堀がないことに気づいており、結局は誰でも計算資源を買えるのだから、戦略的にそちらへ集中しているのだと思う
  • Apple Intelligenceのように、すべてのプロセスとデータをオンデバイス中心で処理するコンセプトが気に入った。クラウド依存なしで端末上で直接AI処理する方向がまだ実現していないのは残念だ。近いうちに実装されることを期待しているし、その目標達成のためならAppleがもう少し投資してもよいと思う
  • Amazonの強みがあるとすれば、まさにAWSの遊休計算資源だと思う。しかしこれは優れたAI人材がなくても活用できる領域だ
• LLM分野には方法論的な参入障壁がほとんどないことを示す証拠が多い。結局の差別化要因は計算力、つまりハードウェアとエネルギーだ。xAIやDeepSeekのような企業も短期間で先頭集団と競えるモデルを作った。だとすれば、トップ人材に天文学的な年俸を払うより、GPUとエネルギーを買って計算サービスを提供するほうが良い戦略だ。しかもAmazonはすでに小売で大規模投資とインフラ運営をやっているのだから、未検証のAWS AI事業に何十億も投じるより、実際の物流拡大に金を使うほうが合理的だ
  • 経営陣の一部は、十分な量のコンピュートを注ぎ込めばいつかAGIが出てくると考えているようだ。実際にLLMが汎用知能につながるとは思わないが、将来のAGI市場を先取りするための宝くじを買うような心理で巨額の資本を投じているわけだ。Zuckerbergは「AIが自ら進化している兆候」について言及したことがあるが、それを本気で信じているなら、Metaの攻撃的な人材採用やデータセンター拡張も一種の将来投資と見なせる
  • LLM分野に方法論的参入障壁がないのなら、なぜMetaはいまだにSOTAモデルを出せていないのかという疑問がある。DeepSeekも中国の他の大手AI企業より特別に多くのリソースを使ったわけではない。AlibabaやBaiduのような企業はDeepSeekより長く投資し、より多くの資金とコンピュートを持っていたのに、DeepSeekがやったことを実現できなかった
  • 本当の堀は、人材、データ、コンピュートの順だ。コンピュート投入は事実上限界に達しつつあり、今は良質なデータ、実験手法、構築環境のほうがはるかに重要だと思う
  • Amazonは戦略的に動いているふりをしているが、実際にはトップ級のAI人材確保に継続的に失敗している。自分が実力ある人材ならAmazonに入るよりAnthropic、OpenAI、Google DeepMindを選ぶだけの十分な理由がある。Adept買収後に人材が全員去った事例を見てもそうだし、AWSはAIフロンティア分野でAzureに大きく後れを取っている。GCPも成長率が高く、将来性も明るい
  • LLMの参入障壁は明白だ。この分野は極端に資本集約的なので、多くのプレイヤーがいるように見えても、実際には莫大な投資があって初めて成立している。このブームが永遠に続くとは思わない。戦略的に今大規模投資をするかどうかは判断が難しい。一部企業から競争力のあるオープンウェイトモデルの投入が続くなら、R&Dリーダーシップ自体が大きな競争優位にならない可能性も考えるべきだ。Amazonはすでに十分なコンピュート能力を持っているので、深い投資をしなくても、低リスクでこの市場から一定の収益を得られる
• AmazonがAIイノベーターになるのか、それともAIを支えるインフラ供給者になるのか気になる。AWSはすでに何千もの企業が事業を営めるよう支えている。Graviton ARM CPUやTrainium AIチップも自社設計し、AWS経由で誰でも使える。結局Amazonは、AIアルゴリズムを自ら作るよりも、AWS上でさまざまなAIが使われるようにするほうがはるかに利益が大きいと思う
  • 今の状況は、まるで金鉱でつるはしを売る戦略のようだ
  • 関連VPたちの発言を見ると、AmazonがAIの民主化に集中していることがわかる。Swami副社長はAIの民主化を志向しており、実際に会社の戦略の方向性もそこに合っている。（参考: AWSとMistral AIの協業ブログ）
  • 現時点ではAI分野の大半が金を食う事業だということをAmazonも認識しているのだと思う。後になって明確なソリューションが現れたときに参入しても遅くはないので、今この戦いに無理に飛び込む必要はない。どうせ必要なモデルがあればいつでも持ってきて使えるし、多くの部分は自社サーバーで動かせるので、機会費用も大きくないと思う
  • 自社製ロボットもあるし、Webサイトでは他社製ロボットも販売している。AIについても同じように戦略的に見ていると信じている。自社開発もするが、活用領域も無限にある。たとえばボットが誤った情報を出して商品を返品したこともあり、顧客体験の改善にはまだ道のりが長いと思う
• 現在のAIエコシステムにはロックインは存在しない。しかし将来、AIが自分の生涯を管理する伴走者になり、個人データや記憶をすべて蓄積するようになれば、ロックインは極限まで強まるかもしれない。AI提供者を変えることは、離婚のように人生の半分の記憶を失うのに近い感覚になるかもしれない。ただ今はコンテキストメモリの限界があるためそうした現象は抑えられているが、いつか全会話履歴まで含めた本当の「人生伴走AI」になれば、市場構造もプレイヤー自体も大きく変わると思う
  • ただしこのメモリ問題は簡単には解決しないかもしれない。最近はコンテキストウィンドウが長くなったが、長くなったからといってすべてが同じように使える情報になるわけではない。10万トークンあたりになるとモデル性能が目に見えて落ちることをよく経験する。今でも長さの制限内でうまく活用するのは簡単ではなく、10万トークン以降は圧縮して使っている
  • そもそもデータが単なるテキストなら、法的にもデータ移転を要求できるので、望めば特に難しいことなく会話ログ全体をコピーして別のAIに移せると思う
  • 以前使っていた会話履歴を自分のRAGシステムに入れて、新しいLLMで活用している。Claude DesktopやCursorで管理しているが、LLMのログやメモリを自分で持っておけば、モデル移行はまったく負担にならない
  • 誰が過去のすべての会話をもとに新しい行動をしたいと思うだろうか。ときには失敗や忘却から成長する過程が必要で、すべての記憶を一生持ち続けるのはむしろディストピア的なシナリオだと思う
  • 生涯伴走AIを実現するには、「エージェント型の記憶」における飛躍が必要だ。記憶そのものがモジュール化され、ロックインが必須でない可能性もあると思う。自分のデータ所有権が保証され、望むAIにだけアクセス権を与え、簡単に取り消せる分散型ソリューションも十分想像できる
• AI人材戦争は、熱狂と投資家の過熱ムードから生まれた誤った戦略だという解釈に同意する。DeepSeekのように理論的ブレークスルーなしでも小規模投資で一気に業界リーダーになった事例を考えると、今無理に競争へ飛び込むのは愚かだと思う。むしろ局面が落ち着くまで見守り、他社の試行から学び、最高性能より効率と収益を中心にシステム設計するのが賢明だ。AmazonはどうせGPUリソースを持っているのだから、いわばゴールドラッシュでつるはしを売る立場として、AIモデルそのものを正面から競う必要はない
  • Amazonは、誰かが実際に売れるAIソリューションを出すまで十分に待てると思う。顧客サービス用チャットボットのような例はあるだろうが、実際の顧客需要が大きくないなら、自社導入より顧客が自分でそのモデルを持ち込んで使う形になるだろう
  • AIが重要な分野であることには同意するが、今のようにLLMにだけ何兆ドルも集まり、バッテリー革新や核融合、遺伝子治療といった他の革新技術には相対的に投資が少ないのはバランスが悪いと思う。DeepSeekに理論的ブレークスルーがなかったという評価には同意しない。MLAやGRPOなど、実際に良い成果を出している
  • 実務でDeepSeekベースのモデルを実際のソフトウェア作業に使ってみた結果、上の意見には同意できない
• AWSは今回のGenAIトレンドで大きな機会を逃していると思う。実際、AWSとMLOps/GenAI関連で頻繁に接しているが、こちらを担当していた専門家3人が全員1年以内に競合へ転職した。ロンドンのre:InventでもGenAI分野で特筆すべき新製品発表はなかった。その前の年はBedrockへの期待が大きかったが、それを現実にできなかった。AWSだけでなく、AlexaにAIアシスタントをなぜいまだに統合できていないのかも理解しがたい
  • Alexa+サービスがAIベースでまもなく登場予定だ。月額20ドルの有料プランとして計画されている 関連リンク
  • ほぼAlexa+によってその機能を実装したと言える。従来のAlexaよりはるかに自然な会話と賢さを提供し、リアルタイムで質問の文脈を反映して答える。Echoデバイスの特性上、ChatGPTアプリを開いて音声モードに切り替える必要もなく、はるかに手軽に音声対応AIと会話できるので印象的だった
  • AWS Qを一度使ってみたが、名前が気の利いたしゃれになっていて笑える以外に、実際にはまったく役に立たない
  • 家庭用ロボットAstroプロジェクトも事実上中断している。内部情報や雰囲気を見る限り、Astroは単なる自律走行倉庫ロボット研究用のテストベッドで、その目的を達成した途端にチームは解散した
  • 用語についてだが、MLOpsが機械学習版DevOpsなのか、それともML専用のFLOPSのような概念なのか気になる。いずれにせよ、Amazonが実際の専門家をスタートアップに奪われているのは本当のようだ
• AWSはPostgreSQL、MS-SQL、Redisのようなオープンソースやライセンス製品に合わせて価格を設定してきた。同様にBedrockでも多様なAIベンダーのモデルをすぐ使えるようにし、ライセンス費用をコストに含めて、自社開発なしで市場シェアを取る戦略だ。インフラ、ネットワーキング、ユーザーベースの提供――その役割で十分だと思う
• Amazonは今なお大規模なR&D投資を続けている。歴史的に高い実験比率（そして失敗）を原則としてきたので、目先ではAIの派手な話題がなくても、長期的にはAIの筋肉を鍛えていくだろう。実際の顧客事例に集中し、長い時間軸で結果を出してくるはずだ
• AmazonはむしろAIによって最も大きな利益を得られる会社だと思う。たとえば顧客サポート担当者との会話では――「検索が壊れているみたいです。wwvb watchで検索するとまったく関係ない時計ばかり出てきます。」「お使いのWebブラウザは何ですか？ Chromeで試してみていただけますか？」――という具合で、検索品質そのものがひどい状況だ