2024-09-18 AIによる技術革新の新時代 - Google CEO Sundar Pichai CMU講演録 -

※本記事は、2024年9月18日にCarnegie Mellon University（CMU）で行われた、GoogleおよびAlphabet CEOのSundar Pichai氏による講演とCMU学長Farnam Jahanian氏とのファイヤーサイドチャットの内容を基に作成されています。この講演は、CMUのPresident's Lecture Seriesの開幕を飾るものでした。 講演の詳細情報はCMUのリーダーシップページ（https://www.cmu.edu/leadership/president/lecture-series/index.html）でご覧いただけます。本記事では講演の内容を要約しております。なお、本記事の内容は講演の内容を正確に反映するよう努めていますが、要約や解釈による誤りがある可能性もありますので、正確な情報や文脈については、オリジナルの講演記録をご確認いただくことをお勧めいたします。

1. Farnam Jahanian学長によるプレゼンターの紹介

Farnam Jahanian学長：本日は、新学年度最初のPresident's Lecture Seriesにようこそお越しくださいました。本日の講演会には、会場での参加者に加え、同時配信をご覧の皆様にもご参加いただき、誠にありがとうございます。

本日の講演者であるGoogleおよびAlphabetのCEO、Sundar Pichai氏をご紹介させていただきます。Sundar、カーネギーメロン大学へ、そしてピッツバーグへようこそお戻りくださいました。本日の講演の告知から、わずか1-2時間で2,000人以上の登録があり、特に学生の皆さんからの関心が非常に高かったため、この新しいHighmark Center for Health, Wellness and Athleticsでの開催を決定いたしました。まだ正式なリボンカッティングも行っていない新しい施設での開催となりますが、これも一つの試みとして進めさせていただきます。

本日は、理事会メンバー、Jim Garrett学術担当副学長をはじめとする大学の学術・管理部門のリーダーシップチーム、そして教職員、学生の皆様にご参加いただいています。また、地域の産業界・公共部門からも多くのリーダーの方々にお越しいただいており、特にHighmark Healthの CEO であるDavid Holmberg氏もご出席くださっています。David氏とHighmarkチームとは、数週間後にこの建物の正式なリボンカッティングセレモニーを執り行う予定です。また、ピッツバーグだけでなく他の地域からも、多くのGoogle社員の方々にもご参加いただいています。

本日の講演者であるSundar Pichaiは、テクノロジーが新しい機会を育み、新たなつながりを築き、社会に貢献する変革を推進する上で果たす強力な役割を深く理解している人物です。インド・チェンナイで育ち、インド工科大学で工学を学んだ後、スタンフォード大学で修士号を、そして私たちの隣人であるペンシルベニア大学ウォートン校でMBAを取得されました。

2004年にGoogleに参画して以来、Google ChromeやGoogle検索、マップ、Gmail、Androidなど、現在では何十億もの人々が利用する製品の開発をリードしてこられました。2014年にはGoogleの全製品とプラットフォームの製品・エンジニアリング部門を統括する立場となり、翌2015年にGoogleのCEO、そして2019年にはGoogleの親会社であるAlphabetのCEOに就任されました。

現在、85の拠点に展開する50カ国以上で18万人のGooglerをリードされており、その中にはここピッツバーグのBakery Squareで働くスタッフも含まれています。Alphabet傘下では、検索や広告事業を超えて、クラウドコンピューティング、人工知能、自動運転車、ライフサイエンスなど、幅広い分野に事業を拡大されています。

それでは、GoogleおよびAlphabetのCEO、Sundar Pichai氏を、皆様とともに温かい拍手でお迎えしたいと思います。

2. GoogleとCMUの絆：技術革新の歴史と展望

2.2. CMUとの関係性

Sundar Pichai：Jahanian学長、ご丁寧なご紹介をありがとうございます。キャンパスに戻ってこられて大変嬉しく思います。

私とカーネギーメロン大学との個人的な縁は深く、インドから米国の大学院に留学する際の最初の訪問地となったピッツバーグでの思い出から始まります。当時、CMUで30年以上勤務している叔父を訪ね、その際に叔父と一緒に学内の食堂でランチを取りました。生まれて初めて口にしたラザニアの味と、叔父からHerb Simonについて熱く語られた話は、今でも鮮明な記憶として残っています。それは私にとって大きな刺激となり、その後の人生に大きな影響を与えることとなりました。

GoogleとCMUの組織的な関係も非常に緊密なものです。そもそもGoogle Pittsburghの第一歩は、このキャンパス内に最初のオフィスを構えたことから始まりました。カーネギーメロン大学で行われてきた重要な研究、特にHerb SimonやAllen Newellといったパイオニアたちの功績なくして、テクノロジーの分野で仕事をすることは不可能だったと言えます。現在では、CMUロボティクス研究所との共同研究をはじめ、コンピュータサイエンスの幅広い分野で協力関係を築いています。

現在のGoogle Pittsburghは、700人を超える従業員を擁する重要な拠点へと成長しました。今朝も訪問してきたBakery Squareのオフィスでは、検索、広告、クラウドサービスの開発に加え、特にテクニカルインフラの拡張に重点を置いた活動を行っています。また、Google DeepMindチームやWaymoチームも活動しており、AIと機械学習の研究開発が部門の垣根を越えて活発に行われています。

さらに、ピッツバーグ全体を見渡すと、Duolingoをはじめとする革新的なテクノロジー企業が集積し、独自のイノベーション・エコシステムが形成されています。私は定期的にピッツバーグを訪れていますが、その度に地域の発展を実感しています。このような発展は、カーネギーメロン大学を中心とした教育・研究機関との緊密な協力関係があってこそ実現できたものです。特に今日は、CMUのロボティクス研究所を訪問し、最先端の研究に触れる機会を得ましたが、その素晴らしい成果には大きな感銘を受けました。

2.3. Googleの歴史とAI投資

Googleは26年前、LarryとSergeyがガレージで立ち上げた検索エンジン企業として誕生しました。私たちは「世界中の情報を整理し、誰もが簡単にアクセスして活用できるようにする」という使命のもと、常に複雑なコンピュータサイエンスの課題に挑戦し続けてきました。

この使命を実現する上で、AIこそが最も有効な手段になると確信し、早期から積極的な投資を行ってきました。2010年頃には、トロント大学からJeff Hintonのチームを招き、深層ニューラルネットワークの研究を本格的にスタートさせました。私は今でも、このニューラルネットワークが初めて自律的に画像から猫を認識できるようになった時のデモンストレーションを、感動とともに鮮明に記憶しています。それから14年の間、私たちはAI分野で着実な進歩を重ねてきました。

この10年間、AIにおける画期的な進歩の多くは、GoogleとGoogle DeepMindの研究者たちによってもたらされてきました。特に2017年は重要な転換点となり、Googleの研究者たちが、現在の最先端AIモデルの基盤となるトランスフォーマーアーキテクチャの開発に成功しました。

これらの研究成果は現在、Geminiモデルファミリーとして結実しています。Geminiは、マルチモーダル処理能力、長文脈理解、推論能力など、様々な面で大きな進歩を遂げており、私たちはこれらの機能の実用化とスケールアップに全力を注いでいます。私たちはこれまで、パーソナルコンピューティングからインターネット、そしてモバイルへという大きな技術シフトを経験してきましたが、現在進行中のAIによる変革は、それらを超える最も重要な技術革新だと考えています。これは間違いなく、私たちの生涯で最も深遠なプラットフォームシフトになるでしょう。

3. AIプラットフォームの現状と展望

3.1. 技術基盤の進化

現在のAIがもたらしている大きな技術革新の背景には、いくつかの重要な技術的進歩が密接に関連しています。私は、この技術シフトを特徴づける要素として、技術的な飛躍とエコシステムの創造という2つの側面が特に重要だと考えています。

まず技術的な飛躍についてお話しします。現在のAIの目覚ましい進歩は、深層ニューラルネットワーク、トランスフォーマーアーキテクチャ、そして高度な計算能力という3つの要素が相互に作用することで実現されています。これらの組み合わせにより、私たちは日常的に使用できる高度な基盤モデルの開発に成功しています。

特に注目すべき進展は、マルチモーダル処理能力の向上です。現在、Geminiファミリーのモデルは実用環境で200万トークンという長い文脈を処理できるようになり、研究段階ではさらに高度な1,000万トークンまでの処理が可能となっています。これは、AIが人間の思考や作業により近い形で情報を理解し、処理できるようになってきている証しです。

また、計画立案や推論能力の面でも大きな進歩を遂げています。その具体的な成果として、今年の夏にはAlphaProofシステムが国際数学オリンピック（IMO）の問題解決において銀メダル相当の成績を収めました。これらの能力向上は決して偶然ではなく、継続的な技術の改良とスケールアップの成果なのです。

私たちは約14年にわたり、一貫して技術基盤の強化に取り組んできました。その結果、現在のAIは実験段階を超え、様々な分野で実用的なツールとして活用できるレベルに達しています。しかし、これは決してゴールではありません。むしろ、新たな挑戦の出発点だと考えています。特に計画立案や推論能力の向上など、まだ多くの課題が残されており、私たちはこれらの課題に真摯に取り組んでいます。

このような技術基盤の進化は、私たちの生涯における最も重要な技術革新の一つとなるでしょう。その影響力は、かつてのインターネットやモバイル技術の登場に匹敵する、あるいはそれを超える可能性を秘めていると確信しています。

3.2. AIエコシステムの形成

私たちは、AIによる技術革新を実現するためには、技術的な進歩だけでは不十分だと考えています。これまでの経験から、真の技術革新には2つの要素が不可欠であることを学んできました。1つは基盤技術の飛躍的な進歩、もう1つは、より多くの人々や組織が成功を収められる新しいエコシステムの構築です。

現在、私たちは世界中の開発者がAIモデルを活用してイノベーションを起こせる環境づくりに力を入れています。すでに200万人を超える開発者が私たちのAIモデルを使って開発に取り組んでおり、多様なアイデアと創造性が集まる活気に満ちたエコシステムが形成されつつあります。

特筆すべき進展として、AIの利用コストが大幅に下がっていることが挙げられます。この18ヶ月の間に、私たちの主力モデルのトークン処理コストは、100万トークンあたり4ドルから0.13ドルまで低下しました。93%以上ものコスト削減を実現し、この傾向は今後も続くと見込んでいます。私はこの変化を、「知性が空気のように身近で安価なものとなり、その価値を計ることさえ難しくなる」という未来への第一歩だと捉えています。

このコストの低減と並行して、私たちは質の高いツールとインフラへのアクセスを積極的に開放しています。その結果、企業やスタートアップ、個人の開発者による革新的な取り組みが次々と生まれ、ツール、インフラ、イノベーションのあらゆる面で着実な発展が見られています。この発展パターンは、かつてのインターネットやモバイルコンピューティングの初期段階によく似ており、新しい技術プラットフォームの形成過程として理想的な道筋を歩んでいると言えます。

こうしたエコシステムの形成は、AIの民主化という私たちの重要な使命の一環です。より多くの人々が技術にアクセスし、その恩恵を受けられるようにすることで、新たなイノベーションの波を起こすことができるでしょう。

4. 最新技術デモンストレーション

4.1. プロジェクトAstraの機能

私たちは現在、マルチモーダルAIの可能性を最大限に引き出す「プロジェクトAstra」の開発を進めています。このプロトタイプは、Geminiモデルを活用して現実世界の情報をリアルタイムで処理し、状況を適切に理解した上で、自然な対話形式で応答する機能を実現しています。本日は、このプロジェクトAstraの実際の動作をデモンストレーションを通じてご紹介いたします。

具体的な機能の一例として、プロジェクトAstraは音を発する物体を認識し、その詳細な情報を提供することができます。デモでは、スピーカーを見つけ出し、特にツイーター部分を正確に識別した上で、それが高周波音を生成する役割を担っていることまで説明することができました。また、目の前にあるクレヨンを見て「Creative crayons color cheerfully（創造的なクレヨンが楽しげに色づける）」という頭韻を即座に作り出すなど、視覚情報を創造的な言語表現に変換する能力も備えています。

技術面では、プロジェクトAstraはプログラミングコードの解析も行えます。デモンストレーションでは、AES-CBC方式を使用した暗号化・復号化機能を含むコードを読み取り、その機能を正確に説明することに成功しました。さらに、システムの性能改善策として、サーバーとデータベースの間にキャッシュを追加することで処理速度を向上させられるという具体的な提案もできました。

位置情報に関する文脈理解も、このシステムの重要な特徴の一つです。例えば、ロンドンのキングスクロス地区を認識し、その場所が鉄道駅や交通の要所として知られていることまで説明できました。また、「赤いリンゴの近くのデスクにメガネがありました」というように、過去に目にした物の位置を空間的な文脈を含めて正確に記憶し、伝えることもできます。

このような高度な視覚認識能力、言語理解力、文脈把握能力は、Geminiの持つ多様な可能性を具体的に示すものです。これらの機能は近い将来、皆様の手元でも使えるようになる予定です。私たちは、この技術が人々の日常生活をより豊かなものにしていく大きな可能性を見出しており、その実現に向けて取り組んでいます。

4.2. マルチモーダル統合

私たちは、Geminiファミリーのモデルを通じて、マルチモーダル処理の新たな可能性を追求しています。このモデルは、世界で初めて最初からマルチモーダル処理を前提として設計された基盤モデルであり、これまでにない特徴を持っています。

最も特筆すべき点は、このモデルが画像、音声、テキストをそれぞれ個別に扱うだけでなく、それらを総合的に理解し処理できることです。現在の実用環境では200万トークンという長い文脈処理を実現していますが、研究段階ではさらに進んで1,000万トークンまでの処理が可能となっています。これにより、実世界のより複雑な状況にも柔軟に対応できるようになりました。

先ほどのプロジェクトAstraのデモでお見せしたように、このマルチモーダル統合により、様々な革新的な応用が可能となっています。例えば、目の前の物体を認識しながら、その詳細な説明を提供したり、それに基づいた創造的な表現を生み出したりすることができます。さらには、プログラミングコードを視覚的に分析し、その機能を説明したり改善案を提案したりすることも可能です。

私たちは、この技術の将来的な応用として、医療現場での活用を特に重視しています。例えば、医師と患者のやり取りをAIが観察し、その相互作用から学習することで、より質の高い医療支援が実現できると考えています。また、自動運転車への応用や、ロボティクス分野でのエンドツーエンドモデルの開発など、さらなる革新的な展開も期待できます。

このマルチモーダル統合は、単なる技術革新を超えた意味を持っています。これは、人々がより自然な形でAIと関わることを可能にし、テクノロジーをより直感的で使いやすいものにしていくための重要な一歩なのです。近い将来、メガネを掛けるだけでこの技術を利用できる日が来るでしょう。

5. 科学研究におけるAI活用

5.1. バイオテクノロジー分野

AIが科学研究をどのように加速させているのか、具体例を挙げてご説明したいと思います。その最も顕著な成果が、AlphaFoldです。このシステムは、現在科学的に記録されているほぼすべてのタンパク質について、その構造予測に成功しており、生命科学研究に革新的な進展をもたらしています。

現在、世界中の研究者たちがAlphaFoldを様々な研究に活用しています。例えば、新しいマラリアワクチンの開発、がん治療法の研究、さらにはプラスチックを分解する酵素の開発など、幅広い分野で応用が進んでいます。すでに200万人を超える生物学研究者が、世界各地からAlphaFoldのデータベースにアクセスし、日々の研究活動に役立てています。

特に注目していただきたいのは、このシステムがもたらした研究効率の飛躍的な向上です。私たちの試算によれば、AlphaFoldのタンパク質構造データは、従来の研究方法と比べて、実に約10億年分もの研究時間を短縮したことになります。これは、人類の科学研究史上、類を見ない画期的な効率化だと言えるでしょう。

さらに、神経科学の分野でも大きな進展がありました。ハーバード大学などの研究機関と協力して進めているコネクトミクス研究では、AIベースの処理・分析技術を活用し、人間の脳の一部を、これまでにない精密さでマッピングすることに成功しています。また、ヒトパンゲノムプロジェクトでは、AI深層学習を活用することで、解析技術の向上とシーケンスエラーの低減を実現しました。

これらの成果は、AIが科学研究の方法論そのものを変革し、これまでは想像もできなかったようなスピードと精度で新たな発見を可能にしていることを示しています。この技術革新により、生命科学研究が大きく加速され、人類の健康と福祉に貢献する画期的な発見が次々と生まれていくことでしょう。

5.2. 環境・気候分野

私たちは気候予測の分野で、AIを活用した革新的なアプローチを展開しています。具体的には、Neural GCM（Global Climate Model）という新しい大気モデルを開発し、従来の手法と比較して、より少ない計算リソースでありながら、高速かつ高精度な予測を実現することができました。

この技術革新は、特に洪水予報システムにおいて顕著な成果を上げています。現在、このシステムは世界80カ国以上で運用され、4億6,000万人を超える人々の安全な暮らしを支えています。AIの活用により、警報をより早期に、より正確に発令できるようになり、防災・減災活動の実効性が大きく向上しています。

さらに、最近では新たな取り組みとしてFireSatを発表しました。これは衛星を活用した新しい火災検知システムで、わずか5平方メートルという極めて小規模な火災でも発見することができます。この技術は、山火事の危険にさらされている何百万もの人々の命と暮らしを守るための重要なツールとなることが期待されています。

これらの実用的な技術は、最先端の科学研究を人々の生活改善に直接結びつける良い例といえます。私たちは気候変動対策を最重要課題の一つと位置づけており、量子コンピューティングなど他の先進技術との融合も積極的に検討しています。特に量子誤り訂正の分野では、AIが重要な役割を果たすと考えており、完全な誤り訂正量子コンピュータの実現を目指して、様々な大学と協力しながら研究開発を進めています。

このように環境・気候分野におけるAI技術の開発は、人類が直面する気候変動という大きな課題に対する具体的な解決策を提供しています。AIの活用を通じて、より精度の高い予測とより効果的な対策が可能となり、世界中の人々の安全で豊かな暮らしの実現に貢献できると考えています。

6. AIの社会的責任と課題

6.1. 責任ある開発アプローチ

AIには確かに大きな可能性がありますが、同時に私たちは、この技術に付随する様々な課題についても十分に認識しています。具体的には、精度や事実確認の問題、バイアスの存在、そしてディープフェイクなどの悪用リスクといった課題が挙げられます。こうした理由から、私たちは開発の初期段階から、AIの責任ある展開が不可欠だと考えてきました。

2018年に策定したAI原則は、現在も私たちの製品開発とAI研究の全てにおいて、重要な指針となっています。この原則に基づき、私たちは主に3つの分野に焦点を当てて取り組みを進めています。

第一に、これらのリスクに対する技術的な解決策の開発です。その代表例が透かし技術の開発です。この技術により、画像を編集した後でも残る透かしを埋め込むことができ、合成コンテンツの識別が可能となります。現在、この研究を画像だけでなく、テキスト、動画、音声など、あらゆる形式のコンテンツに適用できるよう、さらなる開発を進めています。

また、AI開発に伴う大きな電力消費の問題も重要な課題です。この課題に対して、モデルの最適化や効率的なインフラの構築、さらには先進的な地熱プロジェクトなど、新たな解決策の開発に取り組んでいます。

第二の焦点は、様々な組織とのパートナーシップと協力関係の構築です。AI開発に関わる課題の多くは、倫理、哲学、芸術など、コンピュータサイエンスの範囲を超えた問題を含んでいます。そのため、大学との連携や業界内での協力を積極的に推進しており、その一環として、AI安全性の基準作りを目指すFrontier Model Forumの設立にも参画しました。

第三に、政府機関との対話を重視しています。各国政府や国際機関と積極的に意見を交換し、適切な規制の枠組み作りに協力しています。このように多角的なアプローチを通じて、AIの責任ある開発と普及を実現していきたいと考えています。

6.2. アクセシビリティと教育

責任あるAI開発の重要な側面として、私たちは誰もがAIの恩恵を受けられるようにすることを目指しています。本日、その具体的な取り組みとして、K-12教育支援に関する新しい発表をさせていただきました。私たちは、ISTや4-Hをはじめとする複数の組織に対して、総額2,500万ドルの助成金を提供することを決定しました。

この支援により、約50万人の学生と教育者がAIを効果的に教室で活用する方法を学ぶことができるようになります。現在、ほぼすべての教師と学生が、AIをどのようにカリキュラムに組み込み、教室でどのように活用すべきかという課題に直面しています。この助成金は、新しいツールや手法の開発を支援し、その知識を広く共有することを目的としています。

また、Grow with Googleプログラムを通じて、デジタルスキル教育にも力を入れています。このプログラムは2017年にピッツバーグで発表され、当初10億ドルの投資を行いました。現在では、9ヶ月間の集中プログラムであるGoogle Career Certificatesを展開し、IT職や데이터Analytics職などへの再就職を支援しています。このプログラムを通じて訓練を受けた人々は、高い就職率を達成しています。

米国内だけでも、これまでに1,000万人以上の人々やビジネスに対して、インターネットやデジタルツールの活用方法、オンラインでのビジネス展開方法などの研修を提供してきました。これは単なる数字ではなく、多くの人々の人生を変える機会を創出してきたことを意味します。

私たちは、テクノロジーが真の意味での機会均等化をもたらすと考えています。世界のどこにいても、カーネギーメロン大学の教授でも、インドネシアの地方の学生でも、コンピュータと接続環境さえあれば、同じ情報にアクセスできることが重要です。その力は計り知れず、時間とともに相乗的に効果を発揮していきます。

このようなアクセシビリティの向上は、私たちにとって重要なミッションであると同時に、ビジネスの観点からも理にかなっています。私たちは、アクセスを広げ、人々がその上で新しいものを構築できるようにすることで、エコシステム全体が発展すると考えています。

7. 未来展望と個人的助言

7.1. 職業とスキルの変化

現在、技術的なスキルの半減期が5年から2.5年にまで短縮されているという大きな変化に直面しています。この急速な変化は、人材育成や職業訓練の在り方を根本から見直す必要性を示唆しています。しかし、私はAIが雇用を奪うという懸念は当たらないと考えています。むしろAIは、人間の創造性を解き放ち、新たな可能性を広げる存在となるでしょう。

具体的な例として、プログラミングの分野を見てみましょう。AIの台頭によってプログラマーの仕事が失われるのではないかという不安の声もありますが、実際にはその逆です。AIはプログラマーの生産性を大幅に向上させ、より創造的な業務に時間を充てることを可能にします。例えば、Cursor AIのような最新ツールは、プログラミングの敷居を下げ、より多くの人々が創造的なツールとしてプログラミングを活用できる環境を生み出しています。

この傾向は放射線科医などの専門職でも同様です。AIのサポートにより、医師たちはより多くの時間を患者とのコミュニケーションに費やすことができ、医療サービスの質を高めることが可能になります。

私は「人工知能」という言葉自体に違和感を覚えています。この言葉は必要以上に人間との比較を連想させてしまいます。むしろ「実現可能にする知能」という捉え方の方が適切でしょう。良い例がチェスです。AIは人間をはるかに上回る実力を持っていますが、それによってチェスの人気が衰えるどころか、逆に人類史上最も多くの人々がチェスを楽しむようになっています。

YouTubeクリエイターという職業も示唆に富む例です。わずか30-40年前の人々に、これが高収入を得られる職業になると説明しても、おそらく理解は困難だったでしょう。このように、AIは私たちが想像もしていなかった形の経済活動や職業を生み出す可能性を秘めています。音楽制作などの創造的な分野でも、AIは多くの人々に創作の機会を提供し、その中で人間による創造やキュレーションがより一層価値を持つようになると考えています。

このように、AIの進展は職業の消失をもたらすのではなく、むしろ多くの人々がより創造的な仕事に携わる機会を生み出すと確信しています。大切なのは、この変化を前向きに捉え、新しい可能性を積極的に探っていく姿勢です。

7.2. リーダーシップと意思決定

私は毎朝、インド産マサラチャイを飲むことから一日を始めています。この朝の時間は、今日一日をどのように過ごすかを考える重要な瞬間です。現代は情報があふれる時代であり、私たちは常に大量の情報に囲まれています。そのため、リーダーとして最も重要なスキルの一つは、この情報の洪水の中からシグナルとノイズを区別することです。

私は必ず朝にニュースを読み、世界で何が起きているのか、Googleで何が起きているのかを把握するようにしています。しかし、同時に少し距離を置いて、その日やその週に本当に取り組むべき重要な課題は何かを考えるようにしています。情報過多に流されてしまうと、それが一日の行動を決定づけてしまいます。そうではなく、自分で優先順位を決める時間を持つことが重要なのです。

意思決定に関して重要なのは、日々の決定の大半はそれほど重要ではないということを理解することです。これらの決定は、迅速に判断を下し、必要があれば後で修正すればよいのです。実際に重要な決定は非常に少なく、それらにこそ時間と注意を向けるべきです。

学生の皆さんへのアドバイスとしては、あまりストレスを感じる必要はないということです。多くの人が自分の将来のキャリアを必死に考え、早急に答えを見つけようとしています。しかし、私が皆さんに伝えたいのは、自分の心が本当に楽しめることを見つけることの方が大切だということです。それを見つけることができれば、結果としてその分野で成功する可能性が高まります。

人によって、自分の道を早い段階で見つけられる人もいれば、5年から10年かかる人もいます。それは全く問題ありません。むしろ、時間をかけて自分の本当にやりたいことを見つけることこそが重要です。人は往々にして早く答えを見つけようと焦りがちですが、時には忍耐も美徳となります。自分の進むべき道を見つけるのに必要な時間をかけることを恐れないでください。