この1年間、少しでもAIの香りがするものを売り込もうとした人なら、誰もが必ずこんな瞬間に遭遇したはずだ。創業者がピッチの最高潮に達したとき、投資家パートナーが無表情で身を乗り出し、「つまり、ChatGPTラッパーを作っているわけですね？」とつぶやくのだ。
この一言が、近年の起業家の勢いを殺ぎ、意気消沈させた最大の要因だろう。「ChatGPTラッパー」という概念は、基盤モデルの上に構築することが二番煎じで、怠惰で、必然的に失敗する運命にあることを示唆している。
しかし、「ラッパー」が本物のビジネスではないという考えは、常に巨大な誤解だった。そして、初期の案件を見送った投資家たちが、わずか1年後にそのビジネスモデルが急成長するのを目の当たりにして、後悔することになるだろう。資金を先に持っていることが、常に優れたビジネスセンスを意味するわけではない。それが新興ビジネスを成功させるか潰すかの力を持っていたとしてもだ。
基盤モデルの活用方法に関して潮流は急速に変化している。金利が緩和の兆しを見せ、AI導入が第二波を迎える中、真に価値あるVCは「ChatGPTラッパー」を侮蔑語として二度と使わないだろう。その理由を説明しよう。
なぜChatGPTラッパーという侮辱は最初から意味がなかったのか
AIを考える最良の方法は、テクノロジーとしてではなく、ツールとして捉えることだ。この枠組みは、AIについてより明確に考えるために極めて重要である。テクノロジーと呼ぶと、本質的に曖昧で抽象的に感じるからだ。
一方、ツールは具体的なものであり、この視点から見ると、ツールには2つの本質的な特徴があることが明らかになる。第一に、ツールはユーザーの能力を飛躍的に高める。電動ドリルはより真っすぐに釘を打ち込み、スプレッドシートはアナリストがかつては手の届かなかった財務モデルを作成できるようにする。同様に、言語モデルは私たちの思考能力を超人的なスケールにまで拡張する。
第二に、ほとんどのビジネスは自社でツールを作ることを考えるべきではない。この観点から見ると、GPT上に構築することを嘲笑うのは、文字通り自己批判であり、洞察ではなく無知を露呈しているにすぎない。それは、大工がマキタのドリルを使うことや、医師が自分でFMRI分析モデルを構築しないことを笑うようなものだ。
法律AI企業Spellbookの共同創業者スコット・スティーブンソン氏は、現在3,600以上の法律事務所や企業内弁護士にサービスを提供しており、率直に述べている：
「GPTラッパーに関する議論は常に誤解だった。ソフトウェアは常に何かをラップしてきた。Salesforceはデータベースラッパーだ。ストレージソリューションはしばしばAmazon S3のラッパーだ。優れたソフトウェアは有用なツールを使って構築され、その上に自分のレイヤーを構築するには多くのニュアンスがある」
この点を強調するために、Spellbook自体がまさにそれを実践して繁栄するビジネスを構築した。GPT-3.5から始まり、現在はAnthropic、Cohere、OpenAI、GPT-5にわたって運用し、独自のモデル、メモリ技術、RAGで補完している。
彼らは自分たちを「弁護士のための電動自転車」と呼び、ライダーを置き換えるのではなく、大幅なスピードアップを提供する。そして、自転車全体をゼロから作るつもりはない。
「何かをChatGPTラッパーと呼ぶことは、根本的な技術に関する議論ではなく、人々がツールと機会を切り離すことに苦労している兆候だった。彼らには、変革がモデル自体ではなく、人々がそれを使って何を構築できるかにあることが見えなかった」
ラッパーという侮辱は、ビジネスが常に基盤となるツールの上に構築されてきたため、意味をなさなかった。Salesforceを「データベースラッパー」と呼ぶ人がいないのと同様に、建設会社が自分で釘を鋳造する代わりに標準化されたナットとボルトを使用することを嘲笑する人もいない。
重要なのは実行と、それがもたらす価値だ。それでも、ラッパー懐疑派は彼らの恐れに関して完全に的外れというわけではない。
しかし、OpenAIがあなたのビジネスを狙ってきたらどうなるか？
多くのVCが今日も抱いている根深い恐れは、OpenAI、Microsoft、Googleなどのツールメーカー自身があなたの昼食を食べてしまうことだ。そして、ハイパースケーラー周辺の「キルゾーン」が非常に現実的な現象であることを考えると、それは全く根拠のない恐れではない。
そして、かつて「ラッパー」を否定した人々が完全に間違っていたわけではない点がここにある。
誰でも呼び出せるAPIに新しいUIを貼り付けただけのものは常に脆弱だった。提供するものが同じ基盤サービスに対する異なるボタンを押すだけなら、常に吸収される運命にあった。それは効率的な構築方法ではなく、率直に言って、そうしたビジネスは飲み込まれて当然だ。価値が重要であり、自分が作っていないツールへのアクセスを単に迂回させたり門番をしたりすることは、それ自体では価値がない。
問題は、この微妙なニュアンスが初期のブームの中で失われたことだ。あまりにも多くのAIスタートアップが、実際にはChatGPTへの少し異なるアクセス方法しか持っていないにもかかわらず、自らを変革的だと宣伝した。
ラッパーであることや独自のモデルをトレーニングすることに問題はないが、それについての透明性が重要だ。GPTにアクセスするより速い方法を構築しただけなのに、それ以上のものとして売り込むなら、市場を欺くだけでなく、自分自身も欺いている。
ここでの本当の危険は自己欺瞞だ。
創業者が陥る最悪の罠は、実際にはショートカットを作っただけなのに、会社を構築したと自分自身に納得させることだ。他者のモデルの上に薄いレイヤーを乗せただけなのに、自らをプラットフォームとして位置づけるビジネスは、自ら災いを招いている。ある時点で、物語は現実とその行き先に一致しなければならず、そうでなければ全てが崩壊する。
これはApp Storeの初期の日々から得られる教訓と同じであり、その経験者たちは今、懐中電灯アプリにキャリアを賭けないことを知っている。
ここで最も回復力のある構築者たちが際立ち、AIネイティブ企業の第二波を構築し続ける。彼らはモデルがツールであるという前提を受け入れ、代わりに本当の堀がどこにあるかに焦点を当てる：独自データ、ファインチューニング、ユーザーの信頼、ワークフローの習熟だ。
だからこそ、スティーブンソン氏は強調する：「ほとんどの場合、新しいモデルをトレーニングする必要はない。実際に重要なのは、採用とパートナーに価値をもたらすことだ。それができれば、ゼロからトレーニングしているのか、上に構築しているのかは誰も気にしない」
AIネイティブ企業の第二波が伝えるメッセージは明確だ。薄いラッパーは常に消えゆく運命にあったが、モデルと独自の筋肉、統合、透明性を組み合わせる企業はラッパーではなく、AI経済における真の価値レイヤーを創造している企業なのだ。
AIネイティブアプリの第二波はラッピングし、さらにそれ以上のことをしている
現在進行中の変化は、目新しさから必要性へのシフトだ。第一波は「見て、これはAIだ」ということを示すことがすべてだった。第二波は、それを使って実際の問題を解決することだ。
AIネイティブオフィススイートContextの創業者ジョセフ・セムライ氏は、1,100万ドルを調達したばかりで、次のように述べている：
「最大の問題はモデルではなく、ワークフローを理解することだ。企業はフードの下にGPT-5やClaudeがあるかどうかを気にしない。彼らが気にするのは、あなたの製品がツールの混乱を、実際に彼らのために機能するものに蒸留することだ」
その実用主義が新しい創業者クラスを定義している。彼らは、いつ構築し、いつ購入し、いつAPIを接続するかを知っている。そして、彼らは単なる機能ではなく、全く新しいパラダイムを構築している。例えばContextは、APIコールでExcelやGoogle Docsに人工知能を組み込もうとしているのではない。代わりに、基盤モデルがすべてを動かす、オフィススイートをゼロから再構築することを目指している。
セムライ氏は私にこう語った：「これは本当にここ数ヶ月で初めて実現可能になった。ユーティリティはここにあり、ツール呼び出し機能は不可欠だ。それらはエージェントが何時間も働くことを可能にし、それがAIネイティブオフィススイートのような何かを可能にするブレークスルーだ」
基盤モデルがいかに急速に進化したかを考えると、AIネイティブ企業の第二波は、採用のペースに関する重要な教訓も提供している。セムライ氏はこう述べた：
「技術は非常に急速に進歩しているため、人々がツールを展開し変更できるペースがボトルネックになっている。モデルは制約ではなく、採用とプロセスが制約だ」
これは、単なる派手なデモに過ぎなかった第一波のAIアプリとは大きく異なる。その多くは問題を探す解決策だった。一方、この新しい波は同様に野心的でありながら、ワークフロー統合にはるかに深く焦点を当てている。
そして、一部はGPTをラップするという概念を、モデルが自分自身に折り畳まれ始める場所に持っていっている。マックス・スペロ氏のAI検出企業Pangramは、業界をリードする精度でAI生成テキストを捕捉するために言語モデルを使用して、火をもって火を制している。第一波が創造に関するものだったとすれば、第二波は同様に識別に関するものだ。
スペロ氏は賭け金について明確に述べている：
「AIは許容品質の最低基準を引き上げた。単にインターネットのテキストを再利用しているだけなら、誰も欲しがらない。本当の機会は、ファインチューニング、独自データ、基盤的な火力を組み合わせて、人々が実際に気にする問題を解決することにある」
しかし、そのためには、AIができないことを理解する必要がある。
「これはAIがそのように訓練されていない限り、自分がAIかどうかを判断できない数少ない残りのタスクの一つだ。だから私たちは、次のトークンを予測するだけでなく、テキスト全体が人間によるものか機械によるものかを評価する独自のモデルをトレーニングする必要があった」
そして、スペロ氏が警告するように、モデルの限界を理解し、それを自分の利点として使用する能力によってもたらされるエッジの必要性は、今後ますます高まるだろう：
「モード崩壊とは、AIが最も可能性の高いことを言う傾向があることを意味する—私たちは独創性の長いテールを失う。だからこそ、人間の独創性を発見し、検証し、強化するシステムを構築することが非常に重要だ。私たちは増強された火をもって火と戦っている」
これは単純なラッパーを構築する創業者が語る物語ではない。これは、ツールをより深く理解し、より深い価値の源を求めてそれらを展開する方法を学ぶことで、堀を構築しているAIネイティブ企業の物語だ。
あなたが最高のChatGPTラッパーになりますように
今日、スタートアップがGPTやClaudeを使用しているという理由だけで否定することは、適格投資家の資格を失う根拠となるべきだ。基盤モデルを自作することはピッチデッキでは魅力的に聞こえるかもしれないが、それはCNC工作機械で自分のネジを作るのと同じくらい無意味だ。
基盤モデルは法律、医療、企業の生産性、さらにはAI検出にわたる多様性を証明している。それらは電力網やクラウドコンピューティングのようなインフラであり、価値はそれをどのように使用するかにある。
BoomiのCEOであるスティーブ・ルーカス氏は、すべてのユースケースが同等に作られているわけではないと警告している。
「AI自体は勝利しない。成功は、それをビジネスの実際の運営方法に統合することから来る。何を何とともに展開するかを知る必要がある。決定論的モデルは給与計算やコンプライアンスに属する。なぜなら、そこでの確率論的回答は一つでも待ち受ける災害になりうるからだ。対照的に、非決定論的モデルは創造性、研究、問題解決において変革的になりうる。勝ち筋はハイブリッド—適切な仕事に適切なモデルを展開することだ」
そのハイブリッド思考が、持続可能なビジネスと薄いラッパーを区別する。ルーカス氏はこの規律を無視するコストについて率直だ：「あまりにも多くのポイントソリューション、間違った問題に対するあまりにも多くのラッパーがあると、認知的過負荷が生じる。人間はすでに時間の30〜40%をデータの移動に費やしている。AIはその負担を減らすべきであり、別のノイズのレイヤーを追加すべきではない」
含意は明確だ。ラッパーであれそれ以上のものであれ、基盤技術だけでは十分ではない。重要なのは、技術を圧倒的ではなく付加的なものにする周りの結合組織を構築することだ。ルーカス氏は私にこう語った：「技術スタックに関係なく、今日のリーダーは統合責任者として行動しなければならない。データと知識プロセスを理解していなければ、世界中のどんなラッパーも救ってくれない」
本当の未解決の問題は、基盤プロバイダー自身が方向転換した場合に何が起こるかだ。OpenAIやAnthropicがサービス企業になり、その上に構築されたアプリケーションと直接競合することを決定した場合、力学は変化するだろう。しかし、ますます大きくなるモデルを出荷することの純粋な困難さとコストが、少なくとも当面は彼らをコアに集中させ続ける可能性が高い。
物事が変化し、キルゾーンが再び移動するまで、勝利の戦略は明らかに単なるラッパー以上のものになることだ。誰が作ったか、どこで作られたかに関係なく、利用可能な最も強力なツールの上に独自の価値、ワークフローの習熟、ユーザーの信頼を重ねることで、可能な限り最高のラッパーになろう。
あなたがこれを読み終える頃には、古い侮辱はブーメランのように戻ってきている。愚か者はGPTの上に構築していた創業者ではなかった。愚か者は、それが弱点だと考えていた人々だったのだ。
