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BackBlock's New Structure: AI-Driven Product Development and Evolving Roles
Block's New Structure: AI-Driven Product Development and Evolving Roles
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ITmedia5/24/2026Tech4 min readJapan

Block's New Structure: AI-Driven Product Development and Evolving Roles

Quick Look

  • Block is restructuring into four layers, with AI at its core for on-demand product development.
  • This shifts focus from traditional roadmaps to real-time customer needs, potentially eliminating traditional management roles and emphasizing specialized expertise and accountability.

AI-generated summary

Why It Matters

Block, under Jack Dorsey, is moving away from traditional product roadmaps to an AI-driven, four-layer structure. This model leverages real-time customer transaction data to enable on-demand product development and aims to redefine the role of employees.

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第2は、顧客の情報の流れを映し出す基盤だ。「おカネは世界で最も正直な情報だ」とドーシー氏は断言する。アンケートは虚偽を含み、広告は無視される。だが人が実際におカネを使い、送金し、借り、返済するとき――そこには嘘がない。BlockはCashApp(消費者側)とSquare(加盟店側)の双方から数百万件の取引を日々観察し、顧客・加盟店の金融実態をリアルタイムで把握できる。

このシグナルは使えば使うほど精緻になり、競争優位として複利的に拡大する。ドーシー氏はこれを「顧客の現状を映し出す鏡」と呼ぶ。

企画職を代替する「知能の層」 ロードマップは顧客データが生成

この基盤の上で、Blockは従来の製品ロードマップを廃棄し、企業を4層で再構成する。 第1層は「金融の基本機能」(部品)だ。具体的には決済・送金・融資・カード発行・後払い・給与計算といった個別の金融サービスだ。これらはアプリなどの顧客ユーザーとの配信チャネル(インターフェース)を持たない、純粋な「部品」として管理される。

第2層は「デジタル上の鏡」。会社の状況をリアルタイムで把握する「自社の鏡」と、取引データから構築される「顧客の鏡」の2面からなる。

第3層が核心となる「知能の層」だ。そしてここが「企画職の仕事」を根底から変える部分である。

従来の商品開発はこうだ。企画担当者が市場調査をし「来年の第2四半期に、飲食店向けの資金繰り支援ローンを出そう」とロードマップに組み込む。そして開発し、リリースし、営業が売る。このサイクルに最低でも半年から1年かかる。

Blockが目指すのは「オンデマンドな商品開発」だ。飲食店の売り上げデータがBlockのシステムを流れる。AIが過去のパターンと照合し「この店は3週間後に資金繰りが悪化する」と察知する。その瞬間、融資・返済スケジュール・通知の「部品」を自動で組み合わせ、加盟店が気付く前に最適な提案を届ける。企画会議も、ロードマップも、稟議も不要だ。「顧客の今の困りごと」をAIが検知し、その場で解決策を生成するわけだ。

逆に言えば、AIが「解を組み立てようとしてできなかった」瞬間、その失敗信号が次の開発課題を自動生成する。人間が仮説を立ててロードマップを作るのではなく「顧客の現実が開発の優先順位を直接決める」仕組みへの転換だ。

第4層はSquare、Cash App、Afterpayといった既存の顧客との「インタフェース」(接点)だ。これらは配信チャネルに過ぎず、価値の源泉は「知能の層」にあると、ドーシー氏は明確に位置付けている。

「管理しかしない課長」の居場所がなくなる

この構造のもとで、人の役割はどう変わるか。「デジタル上の鏡」が情報の集約・整理・伝達を担うため、その機能のために存在していた管理職層は不要になる。そうなると人の役割は3種類に集約されるとドーシー氏は指摘する。

第1は「専門職」だ。技術やスキルを極め、システムの各層を構築・運用するスペシャリストだ。「デジタル上の鏡」がコンテキストを直接供給するため、専門職社員は上司に確認せず自律的に判断できる。専門職は管理職を目指すキャリアパスではなく「深さ」を極めることが評価される。

第2は「全責任者」だ。特定の問題や機会について、定められた期間(例:90日間)だけ全権を持つ個人だ。「加盟店の解約率を下げる」という課題を担う「全責任者」は、部門の壁を越えて必要なチームのリソースを動員できる。課題が解決すれば役割は終わり、次の課題に移る。特定の「縄張り」を恒常的に守る部長職とは根本的に異なる。

第3は「プレイヤーコーチ」だ。自分でもコードを書き、システムを作りながら、周囲の成長に投資するリーダーだ。ステータス報告・調整会議・優先順位の社内交渉に費やす時間はない。「管理しかしない中間管理職」ではなく、「自ら手を動かしながら人を育てるリーダー」だけが残る。

「深い理解」を持てない企業は飲み込まれる

エッセイはこう締めくくる。AIを単なるコスト削減ツールとして使う企業は、数四半期の利益率改善の後、より深い理解を持つ企業に飲み込まれる。問うべきは「自社は何を深く理解しているか、そしてその理解は日々深まっているか」だ。

加盟店と消費者、取引の両面を観察し続けることで秒単位で複利的に深まっていく理解が深ければ、AIは企業の「コパイロット」ではなく、企業の本質そのものになる。

2000年前のローマ兵士8人がテントを共有していた理由と、今日の課長が部下5人の進捗を管理している理由は、同じ制約から来ていた。その制約が消える時代が到来した。「なぜこの会議が必要なのか」という問いに、正面から向き合う時代が到来したわけだ。

What to Watch

AI outlook — possibilities, not facts

  • Traditional management roles within Block will be significantly reduced or eliminated.

    Very likely · Medium term

  • Block will experience a competitive advantage due to its AI-driven product development.

    Likely · Medium term

  • Companies that do not adopt deep understanding and AI integration will be overtaken by those that do.

    Likely · Long term

Open Questions

  • How will employees adapt to the new roles and evaluation criteria?
  • What are the specific AI technologies being employed?
  • What is the timeline for full implementation of this new structure?
  • How will Block ensure data privacy and security with this increased reliance on customer data?

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This article was originally published by ITmedia.

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