AIデータ調達の新たな手法として、Mercorが元従業員の専門知識を活用する仕組みを提案。高額な企業データ契約に代わり、投資銀行やコンサルティング業界のOB・OGがAI訓練データを提供します。これによりAI開発は加速し、企業データ活用における既存の障壁を乗り越えます。レガシー産業の知見がAIの性能向上に貢献し、未来の働き方にも変革をもたらすでしょう。
Mercorが拓くAIデータ調達の新常識
MercorはAIデータ調達の常識を塗り替えています。同社CEOのブレンダン・フーディ氏は、2025年10月28日開催のTechCrunch Disrupt 2025で、企業が高額なデータ契約を結ぶ代わりに、元上級社員の業界知識を活用する新戦略を発表しました。
Mercorのプラットフォームは、投資銀行やコンサルティング会社、法律事務所などの元従業員とAIラボを直接繋ぐ役割を果たします。OpenAI、Anthropic、Metaといった大手AI研究所 データ入手方法として、すでにMercorのサービスを利用していると報じられています。
Mercorは業界専門家に対し、AI訓練用のフォーム入力やレポート作成で時給最大200ドルを支払います。現在、数万人の契約者が存在し、毎日150万ドル以上が彼らに支払われています。AIラボが高価値なデータにさらに高額を支払うため、Mercorは高い収益性を維持。設立から3年足らずで年間経常収益は約5億ドル、評価額は100億ドルに達したと報じられています。これはAI データ調達における新たな動向を示しています。
企業データ活用を阻む壁とAIラボの苦悩
既存企業は、自社の価値連鎖がAIによって自動化されることに強い抵抗感を抱いています。フーディ氏は「ゴールドマン・サックスが自社の価値連鎖を自動化するモデルを歓迎しないのは当然だ」とウォール街の例を挙げました。この状況は競争力学を大きく変え、多くのAI研究所 データ入手方法を困難にしています。
顧客企業はAIラボに対し、自社のデータを提供して自動化を進めることに消極的です。そのため、AIラボは以前その企業で働いていた契約者を雇い、ワークフローを理解した上でモデルを訓練する必要に迫られます。日本の企業でも同様に、機密性の高い企業データ活用に対する慎重な姿勢が根強く、AI開発の足かせとなるケースが多いです。
データ共有の壁は、最先端のAI開発を阻む深刻な課題となっています。Mercorの提供するソリューションは、この障壁を乗り越えるための具体的なアプローチとして注目されます。
レガシー産業の知見流出と新たな倫理問題
Mercorの台頭は、経済全体の既存企業にとって懸念材料となっています。元従業員を通じて業界の知識が流出し、それが結果的に自社の業務自動化に利用される可能性があるためです。フーディ氏はこれを「市場の非効率性を露呈させている」と述べつつも「抜け穴ではない」と強調しました。
しかし、この新たなデータ調達方法は倫理的な議論を巻き起こす可能性を秘めます。Mercorは企業スパイ行為の防止に努めると説明するが、法律事務所や投資銀行など、データ機密性の高い業界の元従業員が多数を占める実情があります。フーディ氏は「従業員の頭の中の知識は企業ではなく個人に属する」と主張するが、これは多くの企業の見解とは異なります。
実際、Mercorの募集要項には「大規模な本番コードベースへのアクセスを承認できる」CTOや共同創業者が含まれる事例もあります。これは個人の知識と企業データの境界線が曖昧になる問題を示唆しており、レガシー産業 データ活用事例における新たな法的・倫理的課題が浮上しています。
AI訓練データ市場の変革と未来の働き方
Mercorは、高スキルな知識労働者をAIモデル訓練に高額で雇用するデータ関連スタートアップの先駆者です。AIブーム初期には、Scale AIのようなベンダーが途上国の契約者による単純なラベリング作業に注力していました。しかし現在、SurgeやScale AIを含む競合他社も、AIモデル改善には専門家が不可欠であると認識しています。
Mercorの成功は、専門的なAI データがいかに重要であるかを明確に示しました。Foody氏は、未来のChatGPTが最高のコンサルティングファームや投資銀行、法律事務所を凌駕するだろうと語ります。この変化は経済を根本から変革し、豊かさを生み出すポジティブな力となると見ています。
Uberが過去にギグエコノミーを創出したように、Mercorのプラットフォームも新たな働き方を創造する可能性があります。一部企業はこの「新しい働き方の未来」を受け入れ、変化をリードしようとしています。企業データ活用は不可避であり、Mercor データは、従来のレガシー産業 データ活用事例の枠を超え、より効率的で専門性の高いAI開発を推進するでしょう。
