カイウス・メスカネンは、イノベーション、リーダーシップ、そして働き方の未来に情熱を持つ創業者・起業家である。
従来、機能的なモバイルアプリの開発には3万ドルから70万ドルのコストがかかり、ほとんどのプロジェクトは完成までに3〜6ヶ月を要する。さらに、多くの主要アプリは数年にわたって開発されている。
これらの数字は急速に縮小しているが、ほとんどの企業はそのペースに合わせてモダナイゼーション戦略を調整できていない。私が言っているのは、AIが開発者の生産性を少し向上させるということではない。非技術系の創業者がCursor、Replit Agent、Lovableなどのツールを使って、数日で本番稼働可能なアプリケーションを構築できるようになっているということだ。
ソフトウェアにおける実存的な問いは、正式に「これを構築できるか？」から「これを構築すべきか？」へとシフトした。
何が実際に変わったのか
過去18ヶ月で、会話型アプリ開発を実現可能にする3つの変化があった。
まず、LLMがコード生成において非常に優れたものになった。GPT-4とClaudeは現在、デバッグ、セキュリティ対策、スケーラブルなデータベース設計を含む、アプリケーション全体の構造を作成できる。これらは膨大なコードベースで訓練されており、かつては経験豊富な開発者を必要としたパターンを理解している。マッキンゼーの調査によると、生成AIは特定のコーディングタスクを35%から45%加速させる。
第二に、ノーコードプラットフォームが単純なフォームビルダーを超えて進化した。現在では、事前にテストされたモジュラーコンポーネントから複雑なアプリケーションを迅速に組み立てることができる。AIは自然言語による説明に基づいて、これらのパーツを選択・設定する意思決定者として機能する。
第三に、クラウドサービスが重要なコンポーネントをアクセスしやすくした。セキュリティ認証、決済、データストレージ、プッシュ通知などの機能には現在標準があり、AIがカスタム開発を必要とせずに自動的にそれらを統合できるようになった。
その結果、次のようなことが可能になった：平易な言葉で欲しいものを説明すると、AIがそれを直接、機能的なコード、データベース構造、ユーザーインターフェースに変換する。
誰も語っていない意味合い
スピードには注意点がある。確かにコスト削減に役立つが、戦略的に可能なことも完全に変わる。
新機能をテストする企業を考えてみよう。従来のプロセスでは、チームを編成し、スプリントを計画し、数ヶ月かけて構築し、最終的にユーザーにリリースする。各テストに投資が必要な場合、誰かがROIを要求する前に、わずか数回の試みしか許されない。
GitHubのCopilotに関する調査によると、開発者はAIのサポートを受けることで55%速くタスクを完了できることがわかった。しかし、個人の生産性を超えた真の利点は、複数の実験を同時に実行できることだ。
テストコストが劇的に下がると、1つの実験コストで10の実験を実行できる。モバイルロイヤルティプログラムを検討している小売企業は、数日で実用版を構築し、テストグループにリリースして、アンケートやフォーカスグループではなく実際の使用状況に基づいて意思決定を行うことができる。
スタートアップにとっての意味
従来のスタートアップ資金調達モデルは、主にテクノロジーの構築が高額だからこそ存在する。ユーザーが操作できるものを作るには相当な資本が必要であり、それはアイデアが機能するという証明を得る前に資金を調達する必要があることを意味する。
その方程式は今、逆転している。創業者は最小限の資本でプロダクト・マーケット・フィットを達成し、実際のユーザーデータを持つ強い立場から成長できるようになった。技術系共同創業者の価値は「構築できる人」から「AIで生成したプロトタイプでテストすべき時と、本格的に構築すべき時を知っている人」へとシフトした。
今、本当に重要なスキル
AIが実装を担当するなら、何が価値を持つのか？
- 問題の特定： 成功するプロダクトを構築する上で最も難しい部分は、常にコーディングや開発ではなく、解決すべき問題とその対象を見極めることだった。何でも迅速に構築できるようになると、何を構築するかを選ぶことが真の差別化要因となる。
- 強力なプロダクトセンス： これには、どの機能が最も多くのエンゲージメントを生み出すか、ユーザーが本当に必要とする提供物は何か、そしてこれらの学びを考慮したプロダクトロードマップをどう計画するかを理解することが含まれる。AIはまだこれらの判断を下せるレベルには程遠い。
- ユーザーエクスペリエンスデザイン： AIは機能的なインターフェースを生成するが、魅力的なものを作るには依然として人間の目と直感が必要だ。次に価値のあるスキルは、価値ある問題と機会を特定し、ユーザーニーズに真に応えるエクスペリエンスを創造する能力だ。
念頭に置くべき実際の制限
AI生成コードは仕事を完了させるが、アーキテクチャ賞を受賞するようなものではない。数百万人のユーザーを対象にしたり、深刻なデータの複雑さを扱ったりする場合は、AIが生成したものを人間の開発者にレビューしてもらうべきだ。内部ツールや少人数を対象とするほとんのビジネスアプリでは、AI出力が機能するかもしれない。
AIの弱点はエッジケースだ。AIは全てが正しく動作するシナリオを前提に構築する。ユーザーが変なデータを入力するなどの不整合は、人間の注意を必要とするバグを露呈させる。
一般的なフレームワークと人気のあるパターンで訓練されたAIは、標準的なアプリケーションでは優れた性能を発揮する。真に画期的なものを構築しようとすると、AIが知らないことを処理するために開発者が必要になる可能性が高い。
したがって、リスクの低いプロジェクトから始めるべきだ。AIアプリケーションを検証するための内部ツールを構築しよう。重要なシステムと深く統合する前に、スタンドアロンのアプリを作成しよう。AIが何を上手く処理できるかを学び、徐々に範囲を拡大していこう。
時は刻々と過ぎている
AIの能力と人間レベルの開発の差は毎月縮まっている。今日は手の届かないところにあるように見える機能が、6ヶ月後には当たり前になっている可能性が高い。
しかし、より重要なのは次のことだ：これらのツールを早期に採用している組織は、複利的な優位性を蓄積している。構築する各アプリケーションは何が機能するかを教えてくれる。ユーザーとの各インタラクションは、どの機能が重要かについてのデータを生成する。各イテレーションは顧客理解を洗練させる。
このループを急速に循環している企業は、動きの遅い競合他社が簡単に追いつけない知識と能力の優位性を構築している。勝者は必ずしも最も多くのリソースや最高のテクノロジーを持つ者ではなく、仮説から検証済みの学びへと最も速く移行できる者だ。
今週すべきこと
過去30日間にAIで何かを構築していないなら、すでに遅れをとっている。それはテクノロジーが完璧だからではなく（完璧ではない）、競合他社が学んでいるのに対し、あなたは学んでいないからだ。
あなたのビジネスにおける実際の問題—小さくて煩わしいもの—を選び、Cursor、Replit Agent、またはLovableを使って、2時間でアイデアを実用的なプロトタイプに変えてみよう。
目的は有用なものを作ることではなく、何が可能かを評価することだ。
