AI-NATIVEシリーズ · FUTURE MAKERS STRATEGIC COLLAB 第1回（全4回）

「また同じか」とは違うテックトーク──Future Makers Strategic Collab（FM-SC）が特別な理由

執筆：Paul Jialiang Wu · agentic-portfolio-lovat.vercel.app · 2026-10-07 · 7分で読める

ラベルの意味：EVIDENCE は出典付き、DESIGN はFM-SCの設計、OPEN は未検証、LENS は私自身の確信である。

この連載の内容：人の行動を本当に変えるテックトークとは

これはFuture Makers Strategic Collab（FM-SC）は、Accenture Advanced AI Centerが最先端企業を招いて開催しているテックトークシリーズである。エンジニア、創業者、研究者、そしてトークを主催・参加するリーダーに向けて、「なぜイベント後にほとんど何も変わらないのか？」という問いに挑む。第1回では、FM-SCと学術・業界カンファレンスを比較し、それぞれが何を目的に設計されているか、そしてFM-SCがどのように8つのポイントで異なるかを示す。

まず考えてみてほしい

次のうち、プロフェッショナルなセッションが本当にその後の仕事の行動を変えることを最もよく予測するのはどれか？

• A. 有名なスピーカー
• B. 大人数の聴衆
• C. インタラクション：聴衆がスピーカーと一緒に問題に取り組む（ただ聞くだけでなく）
• D. 後から何度も見返せる録画

一つ選んでみてほしい。答えはランダム化試験のレビューから導かれる。後ほど明かす。

経緯

2022年9月、Southern Data Science Conferenceの後、私は2つの投稿を書いた。1つはイベントの「非公式アンケート」と題した遊び心あるもので、最後の一文はいまも信じている。「all models are wrong, but some are useful, some time.」（訳：すべてのモデルは間違っているが、時に役立つものもある）(Wu, 2022a)。もう1つは、カンファレンスは一度きりのスナップショットで終わるのではなく、継続的なインタラクションへ移行すべきだという主張だった。スピーカーが実際の課題を提示し、学ぶ側がメンターとチームを組み、イベント後も続く関係性を築くべきだという内容だ（Wu, 2022b).

4年後、Accenture Advanced AI Centerでそのアイデアの最初の実装版を作った。それがFuture Makers Strategic Collab（FM-SC）である。招待スピーカーはFuture Makers。2026年10月2日、最初のスピーカーはXTraceのFelix MengとAustin Caiで、人とAIエージェントのための共有メモリを構築している。

多くのトークやカンファレンスが本来目指していること

ここは公平に見ておきたい。どのフォーマットも何かしらを最適化しており、たいていはその形式にとって最適なもの.

アカデミックカンファレンス は、どの論文を採択するかを決める場である。 EVIDENCE そのプロセスは、多くの人が想像する以上にノイズが大きい。2021年のNeurIPSでは、882本の論文を2つの独立した委員会が査読したが、その判定は23%で食い違った（NeurIPS consistency experiment）。公開された数字を自分で計算すると、一方の委員会が採択した論文の約半分を、もう一方の委員会は却下していた。これは別にスキャンダルではない。専門家が時間に追われ、共通の基準もなく単独で判断すれば、こうなるのが自然だ。

業界カンファレンス は、情報提供や人脈づくりを目的としている。 LENS 私の経験では、出席者数やイベント後のアンケート（人が来たか、満足したか）で評価されることがほとんどだ。

ほとんどのトーク は、拍手で幕を閉じる。拍手は、その場で全員から無料で集まる唯一の指標であり、最後の一言がどれだけ響いたかを測っている。 EVIDENCE この賭けの答えはこうだ。C 継続的な医学教育に関する14件のランダム化試験をレビューしたところ、"didactic sessions do not appear to be effective in changing physician performance"（訳：講義形式のセッションは医師の行動変容に効果がないようだ） という結果が出ており、件数は少ないがインタラクティブなセッションには効果があったという証拠もある（Davis et al., JAMA 1999）。これらは医師を対象としたもので、エンジニアにそのまま当てはまるとは限らないが、強い示唆にはなるだろう。

これはカンファレンスが悪いという話ではない。もともと情報提供や選別、あるいは人をつなぐために設計されており、「人の行動を変える」こと自体が本来の役割ではなかったのだ。

FM-SCが他と違う8つのポイント

FM-SCは、「このトークの後、本当に何かが変わるのか？それをどう確かめるのか？」という問いを軸に設計されている。 ここで挙げる8つのポイントは、普通のトークではまずやらないことばかりだ。

1. 招待より先に問いを立てる。 DESIGN 誰かを招く前に、「何を明らかにしたいか」と「自分たちの仮説が間違いだと証明される観察は何か」を書き出す。EVIDENCE 科学にもこれに近い仕組みがある。Registered Report（事前登録レポート）では、データが存在する前に手法そのものが審査される。ある比較では、通常の心理学論文の96%が肯定的な結果を報告したのに対し、Registered Reportでは44%にとどまった（Scheel, Schijen & Lakens, 2021）。最初にテストを書いておくことで、自分たちが本当に何を学んだかに対して誠実でいられる。
2. 席は肩書きではなく、目的の一致で決める。 招待された一人ひとりの仕事が、スピーカーの取り組みと接点を持つ。
3. 全員が問いを持参する。 各自が事前に本物の問い・課題・要望を記録し、Q&Aはそのリストから進行する。
4. 本番前に集まり、ライブで検証する。 スピーカーのエンジニアやリーダーとの事前ミーティングに加え、スピーカーが事前に内容を把握している短いライブテストを行い、公平性を担保する。
5. 最後の10分はコミットメントの時間。 それぞれに担当者と期日が割り当てられ、全員の前で読み上げられる。
6. スピーカーを招待していない人が結果を判定する。 5営業日以内に「確認」「否定」「保留」のいずれかで結論を出す。DESIGN トークの成功を願った本人が、それが本当に成功したかどうかを決めることはない。
7. スピーカーには具体的な成果を返し、次の3つを依頼する。 まず定量的なフィードバックを渡し、その後、最先端ラボ・ビルダー・研究者の紹介を依頼する。EVIDENCE すべてではないが、一部のアクセラレーターはスタートアップの成長を加速させた。現場調査によれば、効果があった要因の一つは "broad, intensive, and paced consultation"（訳：幅広く、集中的かつ計画的なコンサルテーション）――一度きりのデモではなく、繰り返しの接点（Hallen, Cohen & Bingham, Organization Science 2020).
8. 学びは、次の失敗を防ぐルールとして仕組みに組み込まれる。得た知見は、誰も見返さない録画ではなく、自分たちのシステムが次のステップに進む前に自動でチェックするルールとして書き込まれる。

私たちが正直に借りてきたもの

この8つの仕組みは、どれも単体では新しくない。むしろ、それを隠さず明言しておきたい。

• まずテストを書く：前述のRegistered Reports。
• アイデアをオープンに議論する：Xerox PARCでは、Bob Taylorが「ビーンバッグ」ルームで非公式ミーティングを開き、スタッフが新しいアイデアを発表し、同僚から率直で時に手厳しいフィードバックを受けていた（Computer History Museum).
• 小規模・招待制・実務重視の場：Dagstuhlセミナーは招待制で、3日または5日間開催される（Schloss Dagstuhl).
• 株ではなく製品を買う：BMW Startup Garageのベンチャークライアントモデル。EVIDENCEBMWは280社超のスタートアップとパイロットを行い、そのうち38社超が既存サプライヤーになったと報告している。両方の下限値で割ると、私の計算では約13.6%になる（BMW Startup Garage).

DESIGNFM-SCが加えたのは「組み合わせ」だ。すべてのトークで一つのループを回し、ソフトウェアで約束がこっそり消えないようチェックする。このループは九つのステップから成る：登録 質問を記録し、招集 適切なメンバーを集め、準備, 参加, 記録 発言内容を残し、実行 コミットメントを履行し、判定 学びを評価し、返礼（まずスピーカーに感謝し、その後紹介を依頼）、そして蓄積（得た教訓をルール化する）。

実際に動いているFM-SCウェブアプリを見てみよう

DESIGN このループを管理するのはエージェント型ウェブアプリだ。質問を投げると、記録から答えが返ってくる。誰でもアクセスできる公開版がstrategic-collab.vercel.app にあり、サインイン不要で使える。最初に現れるのはこの質問だ：何を知りたい？ こう聞いてみてほしい：私たちはどう進んでいる？ または Future Makersとは誰か？ すべての回答は同じフォーマットで返ってくる。見出し、数字、次のアクション、そしてその根拠だ。9つのステップ、ルール化された教訓、それぞれ誰が何を見られるかはメニュー内の個別ページで確認できる。

クリック前に知っておくべきことが2つある。ホームページ上のトーク記録は実際のもので、公開できる範囲に整えてある。メニュー内のウォークスルーページは架空の人物と出来事で構成されており、ページ上部にその旨が明記されている。実際の部屋での名前・メモ・判定は自前のマシン内にのみ保存され、オンラインには一切出さない。

正直なスコアカード

FM-SCはこれまでに 1回だけトークを実施した。現時点での自己評価はこうだ。

• トークの2日前に問いを作成し、タイムスタンプを付けた。これが最初のミスだ。メカニズム1は 招待より前 に問いを立てることを求めている。だからシステムが最初のトークから学んだ最初のルールは、主催者自身への反省だった。
• トークからはまだ何も検証されていない。何かを検証する際は、スピーカーが事前にそのテスト内容を確認する。
• EVIDENCE 私のカウントでは、イベント前に3件以上のディープな議論があり、当日およびその後に15件以上の質問が寄せられた。
• 最初のループは まだ閉じていない。自分たちのルール上、当日以前の準備記録がないためカウントできない。このミスをルール化し、今ではすべてのセッション前に警告が出るようになった。

こうなったら失敗だ

1. 単なる事務作業になる。 9つのステップが支援ではなく単なるフォームに感じられたら、人は抜け道を探す。準備やフォローアップが形骸化するだろう。
2. 判定の責任者がいない。 独立した判定には、時間のある独立した人が必要だ。いなければループは7番目の判定ステップで止まる。
3. 厳密さと敵意を混同する。 公平なテストは不意打ちのように感じることがある。だからスピーカーは事前にテスト内容を確認でき、失敗も合格と同じ速さで報告される。
4. OPEN 積み上がらない。 もし10回目のトークが1回目よりも良くなっていなければ、すべては単なる手間で終わる。

今週やってみてほしいこと

直近で参加したトークを思い出してほしい。そのトークをきっかけに、あなたが実際に変えたことを1つ、日付とともに書き出してみよう。もし何も思い浮かばなければ、8つのうちどれが抜けていたのか自分に問いかけてみてほしい。

そのあと5分だけ、FM-SC webアプリを開いて、「9つのステップ」の中から、あなたの最後のトークで抜けていたステップを探してみてほしい。

次回予告

パート2では、なぜ今これがより重要なのかを掘り下げる。AIモデルは年々安くなり、どれも似てきている。誰もが同じ知能を借りられる時代に、最後に差がつくのは何か？

出典

• Wu, P. J. (2022a). How come this Southern Data Science Conference ranking #1. LinkedIn. https://www.linkedin.com/pulse/how-data-science-conference-becomes-ranking-1-paul-jialiang-wu-phd/
• Wu, P. J. (2022b). Here comes the 12X-Future Southern Data Science Conferences. LinkedIn. https://www.linkedin.com/pulse/here-coms-12x-future-southern-data-science-conference-wu-phd/
• NeurIPS (2021). The NeurIPS 2021 consistency experiment. https://blog.neurips.cc/2021/12/08/the-neurips-2021-consistency-experiment/
• Davis, D. ほか (1999). Impact of formal continuing medical education. JAMA, 282(9). https://jamanetwork.com/journals/jama/fullarticle/191423
• Scheel, A. M., Schijen, M. & Lakens, D. (2021). An excess of positive results. Advances in Methods and Practices in Psychological Science. https://forrt.org/curated_resources/an-excess-of-positive-results-comparing/
• Hallen, B. L., Cohen, S. L. & Bingham, C. B. (2020). Do accelerators work? If so, how? Organization Science, 31(2). https://doi.org/10.1287/orsc.2019.1304
• Computer History Museum, Xerox PARC. https://www.computerhistory.org/revolution/input-output/14/348
• Schloss Dagstuhl, Dagstuhl Seminars. https://www.dagstuhl.de/en/seminars/dagstuhl-seminars
• BMW Startup Garage. https://bmwstartupgarage.com/

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