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プログラミングやコーディングの分野を見ると、人工知能が最も進歩している領域ですが、私たちが目にしているのは、AIが90%のコードを書く世界にほぼ到達しているということです。私は3〜6ヶ月以内にそうなると考えており、12ヶ月以内には人工知能が基本的にすべてのコードを書く世界になる可能性があります。これはClaude（現在最も進んだAIの一つ）を開発しているAnthropic社のCEOによる驚くべき発言です。
そしてこれは皆さんが思っている以上に真実かもしれません。今日は、なぜこれが真実だと考えるのかを正確に説明します。確かに少し誇張されているかもしれませんし、少し攻めたスケジュールを示していますが、私たちは多くの人が認識しているよりもずっと近づいていると思います。
理解を深めるために、まずはバイブコーディングの概念を見てみましょう。始める前に、私はニュースレターを作成しました。このビデオの説明欄にリンクがありますので、興味があればぜひ登録してください。平日に技術的なブレークスルーに関する最高のメールをお送りしますので、見逃すことはありません。時間がない方や素早くニュースにアクセスしたい方にもおすすめです。
さて、ビデオを始めましょう。先ほど言ったように、バイブコーディングという概念がここ数週間でインターネットを席巻しています。聞いたことがあるかもしれませんが、個人的にはまだチャンネルで話していなかったので、これを機会に説明します。
バイブコーディングとは、英語の「vibe」という単語から来ていますが、基本的には誰でも（人生で一度もコードを書いたことがない人でも）コードを記述し、コードを反復し、すべてを知り、すべてを行うことができるようになります。しかも一行のコードも書く必要がありません。バイブコーディングは本当に私たちの世界を完全に変革する革命です。それはシンプルでありながら恐ろしいものです。あなたの隣人、同僚、10歳の子供でさえ、コードが何かを少しも知らなくても、今では洗練されたソフトウェアを作成できます。プログラミングの知識はゼロで構いません。
今日、バイブコーディングを行うために、人々はWindserveやCursorなどのツールを使用するか、AIモデルに直接アクセスしてコピー＆ペーストをします。これは先ほど言及した専門ツールよりも少し面倒ですが、それでも機能します。基本的には、何かを構築したいとモデルに伝えると、それを実行してくれます。
バイブコーディングの詳細には立ち入りませんが、AIに話しかける方法があります。例えば、「予算追跡アプリを作って」とか「マリオスタイルのプラットフォームゲームを開発して」とAIに言うと、AIがそれを実行します。突然、ソフトウェア（SaaSアプリケーション、ゲーム、ウェブページ、ポートフォリオなど）を作成できる人々の爆発的な増加が起きています。本当にコードを知らなくても、何でも構築できるようになったのです。
これは始まったばかりの初期トレンドであることを覚えておいてください。個々の開発者だけでなく、世界最大の企業から個人に至るまで、本当に全員がAIをコーディングに使用し始めています。
数ヶ月前、Forbesのこの記事がありました。「Googleのコードの25%以上を書いた」。GoogleのCEOであるSundar Pichaiは、約2週間前の同社の第3四半期決算電話会議で、ソフトウェア開発における人工知能の影響力の増大について重要な発表をしました。彼によると、AIは現在Google製品の新コードの25%以上を生成しており、人間のプログラマーはその貢献を監督・管理する役割を担っているにすぎません。彼らは今や監督者としての役割を持つだけです。
そして彼らは確かにコーディングにAIを使用している唯一の大手テクノロジー企業ではありません。正直に言うと、この段階では単純なバイブコーディングを行っていないでしょう。もちろん、実際の開発者がAIを使用してコーディングしています。このような大企業では、各コード行が数百万、場合によっては数十億の人々に使用されることは想像できるでしょう。おそらく現時点では自動補完AIを使用していると思います。基本的にコードの一部を書き始め、タブを押すと、コードを補完してくれます。これはもちろん定義によればAIによって生成されたコードとなります。
数ヶ月前、Mark Zuckerbergがアメリカで最大のポッドキャスターであるJoe Roganのポッドキャストに出演し、同じことを言いました。AI代理人が中級レベルのソフトウェアエンジニアとしてMeta（旧Facebook）内に配備される予定であり、おそらく今年末までには実現するだろうと。その内容に関する動画全体を私は作成しましたが、思い出すために数秒の抜粋をご覧ください：「おそらく2025年には、Metaでは実際にコードを書くことができる中級レベルのエンジニア、一種のエンジニアとなるAIを持つでしょう。実際、コードを書くことができる信じられないほど優れたAIモデルがあります」
私たちには一行もコードを書かずにバイブコーディングができる複数のコードエディタがあり、それらは非常に優れています。しかし、これまで言ったことはすべて氷山の一角にすぎません。今からAIの真の可能性に入っていきます。
今日、AIはもはやコードを書くだけにとどまらず、文字通りあなたのコンピュータを操作します。フォルダを閲覧し、プログラムを起動し、ファイルを修正するなど、まるで画面の前に座っている人間の開発者のように動作します。例えば、私のように。そして、これこそが起きていることの中で最も魅力的なことです：AI代理人です。
私はよく話していますが、この概念を手短に説明させてください。あまり深入りしませんが、基本的には超知能な仮想アシスタントを想像してください。Chat GPTのように単に質問に答えるだけでなく、デジタル環境で実際に行動できるものを想像してください。つまり、コンピュータで操作できるのです。これがAI代理人です。Chat GPTがあなたのコンピュータを制御するようなものです。
これらの代理人を、いわばデジタルな超能力を持った超開発者と見なすことができます。古典的なAIモデルが静的であるのに対し、代理人は記憶を持ちます。あなたの会話や以前のプロジェクトを覚えており、他のツールも使用できます。インターネットを検索して解決策を見つけたり、ソフトウェアやプログラミング言語の技術文書を参照したり、すべてが正常に動作することを確認するためにテストを実行したりします。特に、あなたが設定した目標を達成するために複雑なアクションを計画し連鎖させることができます。
例として、最近開発業界を震撼させた新しいAI代理人であるManusを取り上げましょう。AIをフォローしている方なら何を話しているか分かるでしょう。これは非常に高度な代理人であり、「位置情報付きの出会いアプリを作って」のように単に言うだけです。コーヒーを淹れている間に、Manusは作業を進め、ウェブで最良の方法を調査し、プロジェクト構造を作成し、コードを書き、テストし、エラーを修正し、詳細は省きますが、最終製品を提示します。開発者チームなら数週間かかるものがAI代理人なら数時間で完了します。これがその力です。24時間体制で光速で作業する専門家の軍隊を持つようなものであり、費用もわずかです。
これらのことを踏まえて、3〜6ヶ月以内に全コードの90%がAIによって書かれると本当に思いますか？これが何を意味するのか考えてみましょう。
その前に一言。ClaudeやGrokやChat GPT、特にChat GPTが進化する指数関数的なスピードを観察し、取り残されたくないなら、特別なものを開発しました。私はAIを教えています。非常にアクセスしやすく、実用的で効率的な、そして手頃な価格の訓練プログラムを作りました。複雑なタスクを自動化するためにこれらの推論モデルをどう活用するかを正確に示しています。現在の生徒のために大きなアップデートを予定しており、最新ツールをさらに深く掘り下げる新しいレッスンが来ています。
多くの人から、なぜこの訓練の価格がこんなに低いのかと聞かれますが、私はよく言いますが繰り返します。それは、数百あるいは数千ユーロを費やさなくてもAIを学べるようにしたいからです。この知識はすべての人に手が届くべきであるにもかかわらず、価格が高すぎる訓練が多すぎます。私たちのコミュニティには既に1000人以上が参加しており、フィードバックは素晴らしいものです。まずは感謝しますが、この手頃な価格を維持したい理由です。
AIをマスターしてプロセスを自動化し、追加収入を生み出したり、単にこの技術革命の最前線に留まりたいと常に思っていたなら、今がその時です。正直に言って、数ヶ月後にはCloud 3.7のようなハイブリッド推論モデルを活用している人々は、他の全ての人に対して決定的な競争優位性を持つでしょう。すべてのリンクはビデオの下のピン留めされたコメントにありますので、この機会を逃さないでください。
分析に戻りましょう。Dario Amodeiが「3〜6ヶ月以内にコードの90%がAIによって生成される」というタイムラインを示していますが、より保守的なスケジュールを使うべきだと思います。ただし、これが確実に起こることは間違いありません。
なぜなら、今日のコード作成において人間がボトルネックになっているからです。私たちは脳が機能できる速さでコードを書くことができません。自動化されたツールがあっても、私たちの思考と書き込みの速度によって制限されています。しかし代理人は、私たちよりもはるかに速く考えることができるため、より短時間でより多くのコードを書くことができます。そのため、AIによって書かれるウェブ上のコードの総量は、人間によって書かれるものよりもはるかに速いペースで加速しています。さらに、人間はバイブコーディングでAIを使ってコードを書くことにますます慣れてきています。
もちろん、完璧ではありません。今日でもAIが書いたコードには多くの問題があります。完璧ではないことを繰り返しますが、基本的なことを理解するのに時々苦労することもあります。バイブコーディングをする際や、プロジェクトがある程度の大きさに達した後に変更や機能追加するのは、AIにとってより多くの労力が必要になります。しかし、RedditやXで見られるバイブコーディングによってゼロから完全に作成されたプロジェクトは、それでも非常に驚くべきものです。
非常に高度なことができ、AIはさらに改善されます。今日のAIは、5年後には笑えるレベルに見えるでしょう。Darioの元のクリップはより長いインタビューの一部でした。コーディングだけでなく、その背後にある知的作業全般について語っている別のクリップをお見せします。これらのことは人々が考えるよりもはるかに速く起こっていると思うからです。
「AIが私たちよりも優れているだけでなく、はるかに速く、安く、そして私たちが想像できないような高いボリュームでことを行えるとき、社会がどのようになるのかを再考する必要があります。私たちは本質的に無限の知性が非常に近い将来に到来するのを目前にしています」
このクリップは非常に興味深いと思います：
「社会にとって最も分断的な結果は、突然50%の雇用がAIによって担われることでしょう。なぜなら、それは社会的メッセージを送り、ランダムに半分の人々を選び、『あなたは役に立たない、価値を下げられた、余剰だ』と伝えることになるからです。その代わりに、むしろ『あなたたち全員が役に立たない』と言うことになるでしょう。私たちは皆この会話をする必要があります。技術的に可能なことを検討し、以前とは異なる方法で有用性と無用性について考える必要があります。現在の考え方は持続可能ではありません。解決策は知りませんが、違うものでなければなりません。私たち全員が役に立たないと主張することは虚無的な答えです。その答えでは先に進めません。他のことを見つける必要があります」
私はしばらく前から言っていますが、短期的には開発者の爆発的な増加を目の当たりにすると思います。世界のためにソフトウェアで役立つものを作れる人々の数は指数関数的に増加するでしょう。これらのツールによって、コードの技術的な詳細を書く方法を必ずしも知らない人々でも、ものを構築できるようになるからです。
そして中期的には、突然AIが一人でコードを書くことができるようになり、実際に役立つものを作るために人間の介入がますます少なくなるという過渡期を経験するでしょう。今日でも介入は必要ですが、Manusのようなものを見ると、適切に書かれたプロンプトを与えるだけで、数分から数時間作業し、完成した製品を持って戻ってきます。それを見るのはいつも驚くべきことです。
最後に、非常に興味深い概念についてお話ししたいと思います。なぜ今日のようにコードが書かれているのかご存知ですか？今日のコード（主に英語で、主に規則的な文章で）が現在のような形をしている理由は、人間がコーディングに非常に不得意だからです。私たちがコードを読んで理解できるように、このような外観でなければなりません。
コードを書いたことがない人には複雑に見えるかもしれませんが、実際には英語の文章と学ぶべき略語があるだけで、そうすれば全てが論理的になります。AIがすべてのコードを書き、コードを読み実行する未来の世界では、コードはこのような形である必要はありません。
まったく違うものになるかもしれません。非常に低レベル、バイナリでさえあるかもしれません。シンボルで構成されたり、音になったりする可能性もあります。想像できないようなものかもしれません。
2つのAIがGiberlinkというアプリケーションを使い始めた例を考えています。効率的だったからお互いに話し始めました。興味深いのは、Giberlinkは人間によって作られたという点です。Eleven Labs社によって作られ、人間が解読できるものです。人間が使用するために作られましたが、それが常にそうだとは限りません。
私たちが彼らの言語を理解できず、確実にコードを理解できない未来があるかもしれません。これは大規模言語モデルの機能ではすでに少しそうなっています。AIを少しでも知っていれば、入力（プロンプト）を理解し、中間にブラックボックスがあり、出力が得られることを知っています。
もちろん次のトークンを予測することを理解していますが、このブラックボックスの内部で何が起きているのかは本当にわかりません。なぜすべてのノード、原子、あるいは呼び方は何でもいいですが、モデル内部でそのように活性化されるのかがわかりません。これについて考えるのは非常に興味深いことです。私たちは本当に理解していません。
そして、これがコーディングで長期的に起こると思うことです。人間には解釈できない言語を持つことになるでしょう。
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ビデオの説明欄にニュースレターのリンク、そしてビデオの下のピン留めされたコメントにAIトレーニングのリンクがあることを思い出してください。最後にもう一度言いますが、AIを学ぶなら今がその時です。私たちは現代の新しい産業革命の真っ只中にいます。乗り遅れないでください。ぜひ一度見に来てください。ありがとうございます、次のビデオでお会いしましょう。
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