2025年を振り返り2026年に足を踏み入れる今、AIをめぐる議論がいかに急速に変化したかに改めて驚かされる。モデル対モデルの議論、単発的な試験導入、消費者の躊躇といった段階は過ぎ去った。企業は戦略策定と効果的な展開管理に本腰を入れ始めている。数年にわたるエージェント型AIへの変革が始まっているのだ。AIは他のAIシステムを構築し改善するために使われている。
ここでは、2025年に行われた5つの議論を時系列順に紹介する。これらの思想的リーダーたちが、新年に向けた私のAIに関する思考を形作ってくれた。
1. Y Combinator：「アンドレイ・カルパシー：ソフトウェアは（再び）変化している」（6月17日）
アンドレイ・カルパシー氏は常に思慮深く、示唆に富んでいる。AI Startup Schoolでの基調講演で、同氏はAIがソフトウェア開発の未来をどのように再構築する可能性があるかについて、明確な見解を示した。それを完全に予測することは不可能だが、カルパシー氏の「ソフトウェア3.0」という枠組みは特に有用だ。自然言語プロンプトが、大規模言語モデル（LLM）をプログラミングするためのインターフェースとして、ますます機能するようになっている。LLMが広く利用可能になった今、ソフトウェア開発者とユーザーへの影響は大きい。
2. No Priors：「エージェント型AIがスタートアップの状況をどう変革しているか、アンドリュー・ングと語る」（8月21日）
「エージェント型」という用語を生み出したアンドリュー・ング氏は、エンタープライズ環境でエージェントを機能させるために何が必要かについて、実践的なアドバイスを提供している。私にとって最も印象的だったのは、信頼性の高いエージェント型システムを実現するには、依然として多くの人間によるエンジニアリングが必要になるという警告だ。ング氏はまた、「バイブコーディング」という用語を避け、「ラピッドエンジニアリング」を支持し、AI支援コーディングは依然として精神的に負荷の高い作業であり、魔法ではないと率直に語っている。
3. Latent Space：「より良いデータこそが必要なもの—アリ・モルコス、Datology」（8月29日）
データ作業は、しばしば低い評価を受けてきた。このエピソードで、アリ・モルコス氏はその考え方を変えるよう呼びかけている。シンプルな真実を内面化しているリーダーはあまりにも少ない。AIは、その背後にあるデータと同じくらい強力でしかない。あるいは、モルコス氏が言うように、「モデルは食べたものでできている」のだ。企業が試験導入を拡大するにつれ、根底にあるデータの問題が急速に再浮上し、進捗を遅らせたり、完全に停止させたりする傾向がある。そして、エージェント型AIの展開を目指す人にとって、強固なデータ基盤を構築する作業は不可欠となる。
それには何が必要か。モルコス氏は、データのキュレーション、つまりフィルタリング、リバランス、シーケンシング、合成データの生成を推奨している。私は2つの必須事項を追加したい。明確で目標志向のデータ戦略と、それを支える近代化されたオペレーティングモデルだ。
4. Dwarkesh Podcast：「強化学習の父リチャード・サットン、LLMは行き止まりだと考える」（9月26日）
強化学習の父であり、「The Bitter Lesson」の著者であるリチャード・サットン氏は、ドワルケシュ・パテル氏にLLMへの懐疑論を表明している。サットン氏は、LLMの重要な限界は、実務中に学習する能力がないことだと指摘する。サットン氏とパテル氏が示唆するように、AIの継続的学習の欠如を解決するには、おそらく自然界に目を向ける必要があるだろう。リアルタイムで学習するアーキテクチャを構築するには、物理世界のより深い理解が必要となる。
5. AI Engineer：「2026年：IDEが消滅する年—スティーブ・イェッゲ＆ジーン・キム、著者、Vibe Coding」（12月10日）
スティーブ・イェッゲ氏とジーン・キム氏は、ング氏が2025年初めにY CombinatorのAI Startup Schoolで提起したテーマを拡張している。ソフトウェアの生産性向上がチーム体制を再構築しているのだ。かつて8人のチームを必要としたものが、ますますプロダクトマネージャーと開発者の2人のチームで達成できるようになっている。このような効率性の大幅な向上により、ボトルネックはもはや「どう構築するか」ではなく、「何を構築するか」になっている。
2026年の問題は、特にノーコード・ローコード環境において、作成と出荷が開発者以外にどこまで広がるかだ。キム氏が言うように、バイブコーディングチームは、Jiraのバックログを整理する代わりに、30分で顧客の問題を解決できるだろうか。さらに重要なのは、どの企業が、ビジネスモデルを変革するカスタマイズされたAIソリューションを想像する創造性と確信を持つかということだ。
