昨年、WixがBase44を買収した。これは個人所有のスタートアップで、買収額は8000万ドルだった。2022年後半にAI革命が始まる前には、考えられなかった出来事である。現代のテクノロジー時代の大半において、企業を構築するということは、収益を得る前に人材を集めることを意味していた。エンジニアを雇い、プロダクトリーダーを雇い、おそらくマーケターも雇い、そして製品が市場を見つけるまで全員が同じ方向に進み続けられるよう資金を調達する。それはしばしば高コストで時間のかかる道のりだったが、少なくとも予測可能ではあった。
それが今日、変わりつつある。かつては専門家チームを必要としたソフトウェアが、今ではAIシステムによって構築できるようになった。AIは並行して作業し、リサーチ、デザイン、エンジニアリング、デプロイメントを同時に処理する。創業者にとって、これは従来の方程式──チームを雇うために資金を調達し、製品を構築する──に代わる道があることを意味する。つまり、AIシステムに指示を出し、採用よりも速く、安く作業を進めさせるという道だ。
しかし、ソフトウェア構築のコストが下がり、AIが技術的能力へのアクセスを非技術系の創業者にまで民主化する中で、今や大きな問いが浮上している。誰もが迅速に構築し出荷できる時代に、企業に優位性をもたらすものは何か。
プロトタイプの罠
AIが今や誰もが規模を持った製品を構築できるよう支援している一方で、それらの製品の多くは、プロトタイプから実際のシナリオに移行する際に問題に直面することが多い。アレックス・ウー氏は、創業者たちが同じ壁にぶつかるのを見てきた。最近3100万ドルを調達し、アイデアを1つのワークフローでビジネスに変えるAIプラットフォームAtoms AIの創業者兼CEOである同氏は、人々がAIツールを使ってプロトタイプを作り、その後実際に出荷できるものを作るのに苦労するパターンを目にしている。
「デモは認証、ロールバック、大規模な永続データを無視できる」とウー氏は言う。「本番環境ではそうはいかない」
ほとんどのAIコーディングツールは、スニペット──単独では機能するコードの断片──を生成するが、ユーザー管理、決済処理、あるいは長期的なシステム稼働が必要になると崩壊する。ウー氏によれば、ここでの真の問題はコードを書くことではない。認証、エラー処理、データ整合性の重みで崩壊しないものを構築することだ。
そして調整の問題もある。従来の企業では、役割間で作業が受け渡される。プロダクトが要件を定義し、エンジニアリングが構築し、QAがテストし、マーケティングがローンチする。AIツールは一度に1人──開発者またはコピーライター──に最適化される傾向があるため、摩擦は単に移動するだけだ。人を待つ代わりに、互いに連携しないツールを待つことになる。
創業者に必要なのは、より速いコード生成ではない、とウー氏は主張する。実際のユーザーとの接触に耐えられるアーキテクチャだ。言い換えれば、AIで構築された製品をめぐる議論は、人的労働の観点から生産コストをどう削減するかから、今日現実的に何を処理できるかというより有用な問いへと移行する必要がある。
持続可能なアーキテクチャの構築
AIが今や実行レイヤーの多くを管理できる──構造化された市場調査、競合分析、大規模なSEOコンテンツ、コード生成、デバッグなど──一方で、ウー氏は人間が依然として最も重要な決定をコントロールしていると指摘する。
どの問題が解決する価値があるか、なぜ顧客がそれに対価を払うのかを選択するのは誰かだ。速く動いて物を壊すリスクを取るか、ゆっくり構築して市場を失うかを決めるのも誰かだ。そして、データが明確な物語を語らないとき、行間を読むのも誰かだ。
ウー氏は、これらの判断が人間による監督が不可欠である理由だと指摘する。「AIは実行できる」と同氏は述べた。「しかし、人々が実際に必要とするものを構築しているのか、それともコンプライアンスの悪夢を生み出そうとしているのかを教えることはできない」。真に機能する製品を構築するには、AIと人間が協働する持続可能なアーキテクチャが必要であり、ウー氏によれば「AIがチームを運営し、人間がストーリーを運営する」ものだ。
デモが真に重要になるとき
AIが企業の姿を変えているなら、創業者が測定すべきものも変わる。ウー氏は、自身が無用なシグナルと考えるものについて率直だ。「生成されたコードのX行数や、Y%速いモックアップといった虚栄の指標は避けるようにしている」と同氏は述べた。
コード行数や速いモックアップを数える代わりに、同氏は本番環境への準備状況、最初の収益までの時間、ローンチ後の欠陥率、製品が稼働した後に別の実験を実行するコストを見る。
「品質とは、システムが実際に稼働し、価値を生み出し、小規模なチームによって保守できることを意味する」とウー氏は述べた。「それができなければ、デモは重要ではない」
これは、インフラ革命がどのように展開するかについての、より広範なシフトを反映している。クラウドコンピューティングが「コードとしてのインフラ」を標準化したとき、優位性はサーバーを所有することから、レジリエントなシステムを設計することへと移行した。AIは企業構築を同じ移行期に押し進めているようだ。
今、構築するために必要なこと
企業を運営することの意味の定義は、すでに変化しつつある。OpenAIのAPIコストは過去1年間で約90%低下し、LlamaやDeepSeekのようなオープンソースモデルは今や最小限のコストでローカルに実行される。Fortune誌は最近、AI開発ツールを使用するスタートアップが、1年前より60%少ない資本でプロダクト・マーケット・フィットに到達していると報じた。
しかし、このコスト低下は企業構築を楽にするわけではない。努力が重要になる場所を変えるのだ。実行へのアクセスが容易になると、優位性は他の場所に移る。解決すべき適切な問題を選択すること、AIが複製できない流通チャネルを所有すること、システムの振る舞いにおいて信頼を獲得することだ。ここで多くの企業が苦戦するだろう。AIエージェントが出力を加速させる一方で、セキュリティ、信頼性、説明責任に関する新たなリスクをもたらし、多くの組織はまだその管理方法を学んでいる最中だ。
したがって、AIが人々がより速く構築するのを支援し、企業の姿を再定義している一方で、それは自動的に成功を保証するものではない。完全にAIによって動かされているか、インテリジェントシステムによって強化された従来のチームによって動かされているかにかかわらず、世界中の企業にとって、ビジネスの成功には依然として基本が重要だ。明確な意思決定、思慮深いリスク管理、そして問題が発生したときの説明責任である。
ウー氏が指摘したように、「目標は構築を楽にすることではない。AIがより多くの作業を引き受けるにつれて、何が構築され、それがどのように振る舞うかについて、依然として明確な責任のラインがあることを確認することだ」
