AppLovinのCEOフォロウヒは、AI導入を強制するためにスタッフの40〜50%を削減
AppLovinの共同創業者兼CEOであるアダム・フォーギは、20VCのビデオ回のエピソード要約によれば、人工知能の導入を加速し非効率を排除するため、売上はほぼ3桁の成長にもかかわらず、自社の人員を40%〜50%意図的に削減した。フォーギは、余剰人員が企業に新しい技術の導入を避けさせると主張しており、レイオフによって残ったチームはタスクを自動化し、より速くAIを導入することを迫られるという。
中間管理職とプロセスの関門担当を狙う
フォーギの戦略は明確に、中間管理職や、直接の成果ではなく社内のプロセスを管理する人々を狙っている。「企業は膨れ上がる」と彼はエピソードの中で説明した。「私は見直して、会社で気に入らないプロセスは何かを考えた。そうしたら、それらを排除できる。次に、それらのプロセスの関門（ゲート）になっているのは誰かを見ていく。そういう人たちは外せる。」
彼は、自身のエグゼクティブチームを必要最小限の役割にまで絞り込んだ。すなわち、最高経営責任者、技術、財務責任者、法務顧問だけだ。他の伝統的なエグゼクティブ職名を廃し、実際に働く人たちの手元に届くまでに管理の連鎖が遅延を生むことをなくした。
悪い指標と無駄なAI支出を避ける
フォーギは、進捗を示そうとして切羽詰まったリーダーはしばしば誤った指標を追い、結果として悪いアウトカムにつながると警告している。AI支援による大量のコードを書かせることは、プロダクトの品質を壊す、と彼は主張する。「スロップ（質の低い出力）にインセンティブを与えているなら、ビジネスとしてはあまり先に進めない」とフォーギは述べた。「大規模言語モデルのビジネスに支払う巨額のフィーは発生する。でも、ビジネスとしてはそれ以上進めない。」
予算はAIの支出を販売の成果に直接結びつけなければならない。「もし予算を人に投げて、トークン使用量のリーダーボードを作るだけなら…価値のないものを大量に作ってしまう…トークンの割当や予算は、採用の割当と何ら変わらない。非効率になってお金を燃やすだけだ」と彼は言った。
再構築にはトップ人材が必要
フォーギは、AIがトップ層と平均層のパフォーマンス格差を拡大し、弱いチーム体制が即座に見えるようになる点を強調している。彼は、会社が人員の50%を解雇しても、平凡なカルチャーとチームを残すなら、「残るのは半分の平凡さ…このようなカルチャーを直す唯一の方法は、99%の人を解雇して、ゼロから作り直すことだ」と指摘する。
報酬を株価回復に連動させる
フォーギは、2022年の市場急落の間に、個人報酬を会社の存続に直接連動させた。株価が回復した場合にのみ給与を受け取ると投資家に約束した。これにより、彼は極端な措置を取って会社を縮小し、事業を立て直すことを余儀なくされた。
管理から信頼へ
フォーギは、ターンアラウンド（立て直し）の局面では強いマイクロマネジメントが必要だが、卓越した働き手を備えた健全な会社が築かれた後は、それを移行させるべきだと主張している。エリート人材を雇った目的を相殺するような形で引き続きマイクロマネジメントを続けることは、トップパフォーマー採用の意義を損なう。
また、AppLovinの異例な財務プロファイルに関する投資家の懸念にも触れている。「私たちはとても奇妙な財務プロファイルを持っている…物事がうまく説明できない世界では、人々はあなたが不正をしていると思う…それを事業として理解してもらうために、私が外に出て説明する責任がある」とフォーギは述べた。
反論：AIが正当化した解雇には限られた証拠
しかし、より広範な市場データは、フォーギのアプローチが広く普及したAIによる生産性向上を反映していない可能性を示唆している。Gartnerによる2025年後半の調査によれば、2025年上半期に発表された解雇のうち、AIによる生産性向上に起因するとされるのは1%未満だった。つまり、人員削減が危機感を生むことはあっても、AIがすでに十分な業務を置き換えたと解雇を正当化する主要な運営モデルを裏づけるものではない、ということだ。
Microsoftの2025 Work Trend Indexでは、マネージャーの51%が今後5年以内にAIのトレーニングとアップスキリングがチームの主要な責任になると見込んでおり、35%が今後12〜18カ月の間にAIトレーナーの採用を検討していることがわかった。これは、フォーギが排除した中間管理職の層が、AIを単なるツールから、各社で機能するシステムへ転換するうえでなお重要である可能性を示している。
加えて、2025年12月にReutersが報じたところによれば、KlarnaはAIによるカスタマーサービス強化を大々的に推進した後でも、一部の顧客が依然として人と話すことを好み、サービス構成の中で人員を意味のある形で維持していたことを認めなければならなかった。これは、AIが効率を高め得る一方で、導入のためのショック療法として解雇を使うと、サービス品質や顧客の信頼が損なわれれば裏目に出る可能性があることを示している。
