n8n CEO ヤン・オーベルハウザーと共に構築する汎用 AI 自動化レイヤー

この動画では、n8nの創設者兼CEOであるヤン・オーベルハウザーが、同社の過去8ヶ月間で売上を4倍に成長させた驚異的な成功について語っている。n8nはワークフローの自動化ツールから AI アプリケーションのオーケストレーション層へと戦略的転換を図り、リード生成を放棄してコミュニティの採用に焦点を当てるという逆説的なマーケティング戦略を採用した。オーベルハウザーは、フェアコードライセンスの採用、コミュニティ中心のアプローチ、そして水平型プラットフォームが垂直型 AI アプリケーションに対してどのように勝利するかについて詳しく説明している。

Building the Universal AI Automation Layer ft n8n CEO Jan Oberhauser

When the AI wave hit, n8n founder Jan Oberhauser faced a critical choice: become irrelevant or become indispensable. He ...

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n8nの爆発的成長の背景

まずはじめに、n8nでよく使われているスタックについてお聞きしたいんやけど、実際かなり多様なんやな。これがシステムのええところでもあるんや。n8nやと何でもかんでも繋げることができるから、みんなが使ってるデフォルトのスタックっていうのは特にないんや。文字通りどんなLLMでも使えるし、どんなメモリーやベクターストア、アプリケーションでも使える。

これがn8nの素晴らしいところなんや。最終的にどのLLMが勝つかなんて分からへんからな。一番ええやつはどれなんか、一つだけなんか、それとも何百万もの違うやつがあるんか、小さいやつなんか大きいやつなんか、全然分からん。でもn8nのええところは、そんなことどうでもええっていうことなんや。自分の使用例に一番合うやつを使えばええだけやからな。これがn8nをめっちゃパワフルにしてる理由や。

今日はn8nの創設者兼CEOのヤン・オーベルハウザーさんに来てもろた。彼は自動化時代の最も注目すべき成長物語の一つを持ってる人や。6年間の着実な構築期間の後、8ヶ月で売上を4倍にしたんや。この突破口が特に注目される理由は、爆発的な数字だけやなくて、それを可能にした戦略的転換にある。

ワークフローツールからAIオーケストレーション層への転換

ワークフロー自動化ツールからAI駆動アプリケーションのオーケストレーション層への変身を遂げたんや。ヤンさんはリード生成を放棄してコミュニティの採用に焦点を当てるという逆説的なマーケティング戦略について話してくれる。無料ユーザーと企業顧客のサービスのバランス、そして水平型プラットフォームが最終的に垂直型AIアプリケーションに勝つと信じてる理由についても語ってくれる。

彼はまた、オープンソースの精神がどのように何を構築し、どうパッケージするかの優先順位を決める指針になってるか、そしてテクノロジーの商業化におけるフェアコードの使用の重要性についても話してくれた。ヤンさんのn8nのビジョンは「AIのExcel」、つまりAI関連のものを構築するときにみんなが思い浮かべるデフォルトのツールになることや。

彼は市場の底辺にいる構築者たちをエンパワーすることが、トップにいる企業顧客を獲得する鍵になるかもしれない理由と、断片化が進むAIエコシステムで何でも何にでも繋げることができる人たちに未来が属する理由を明かしてくれる。

ヤンさん、こんにちは、ようこそ。参加してくれてありがとう。私たちは長い間ビジネスパートナーやったな。2020年、n8nの初期の頃からやと思う。私たちと一緒にいてくれて、いろんな視点を共有してくれて感謝してる。

過去8ヶ月の驚異的な成長

最初のええ質問として、n8nの過去8ヶ月の歴史について少し話してもらいたいな。信じられんような成長やった。最初の5、6年で達成した売上の4倍を、過去8ヶ月で追加したんやろ？ビジネスがマジで好調やな。何が起こったんや？何が変わったんや？

まず、迎えてくれてありがとう。ここに来れて嬉しいわ。質問に答えると、何が起こったかっていうのは、実は数年前、正確には2年前ぐらいにやったことが効いてきたと思う。2つのことがあったんや。

一つは明らかにAIへの注力や。このAIの波が始まったとき、正直最初はちょっと心配やった。これが私たちにとって何を意味するかよく分からんかったんや。でも、これは多分2つのうちの1つを意味するやろうと分かってた。大きなチャンスになるか、それとも会社の終わりになるか。当然、前者であることを確実にしたかった。

それから市場を見回してみたんや。他の会社は何をしてるんやろうって。ほとんどの会社がやったのは、アプリケーションにええ感じのAI機能を追加することやった。でも、これでは長期的に生き残れるとは思えんかった。本当に重要なのは、実際にバリューチェーンの一部になることやった。

だから私たちがやったのはまさにそれや。単にAI機能を追加するんやなくて、人々がn8nでAI駆動アプリケーションを構築できるようにしたんや。

コミュニティ中心のアプローチへの転換

当然、ユーザーベースや人々がn8nが何になったかを一晩で理解するわけやない。理解されるには時間がかかるし、そこで2つ目の要素が入ってくる。

歴史的に、n8nでは内部的に、特にマーケティング部門で主に2つのことに焦点を当ててた。いつもリードの創出と、インバウンドでより多くの採用を確実にすることの二重の焦点があった。これは常に問題を引き起こしてた。採用では常に非常に良かったけど、同時にリードは通常不足してた。

それでマーケティング部門は、採用からリードまで全てをやって、その目標も達成できるようにしたんや。でも、これは問題やった。長期的な計画が全部なくなってしまって、本来持てたはずの影響を持てんかった。

そこで気づいたんや。素晴らしいコミュニティがあって、素晴らしいボトムアップの採用がある。だから、実際には私たちの本質やないことを無理やりやるんやなくて、既に機能してることに集中したんや。つまり、ファネルの上部に本当に焦点を当てることや。

それでリードの目標を削除したんや。実際に大きな組織の採用と交換して、コミュニティに全力投球して、できるだけ多くの人がn8nを使うようにしたんや。これも決断して変更はできるけど、一晩では何も起こらん。実際にはそれをかなり信頼して、本当に倍増して待たなあかん。物事が成熟するには時間がかかるからな。

それが実際に起こったことや。本当に倍増して成熟した。コミュニティをもっとエンパワーして、もっとイベントを作って、もっとコンテンツを作った。それが最終的に、特に去年の初めと終わりの12月に実現したんや。市場がついに私たちがAIツールになったことを理解したし、コミュニティも特にYouTubeで、もっと多くの人がもっと多くのコンテンツを作るようになった。

明らかに、人々がもっとコンテンツを作れば作るほど、他の人もコンテンツを作りたくなる。ランキングも良くなって、そしたら全てが爆発し始めたんや。

数週間前の取締役会で素晴らしい話を聞いたんや、ヤン。長距離フライトでヤン・フォーカスタイムがあって、実際にサンフランシスコから帰る飛行機でそのAIノード製品の最初のバージョンをコーディングしたって本当？

いや、実際に過去に飛行機でいくつかのものを作ったことはある。でも、あれは飛行機や電車では作らんかった。正直、いつもその時間が好きやった。今でも好きやけど、今は実際に役立つよりも破壊的な感じもする。飛行機や電車でプロダクションコードを追加するよりも、MVPみたいなものを作ったり、遊んだりするだけや。Wi-Fiが怪しいときもあるしな。

n8nの起源と一貫した価値観

2019年に戻って、創設者起業家として外に出てプレシードラウンドを調達したときのことを教えてくれる？起源の物語で特に印象に残ってることは何や？n8nの1日目から本当に変わらんかったことと、その期間で本当に変わったことは何や？

いつも変わらんかったのは、確実にコミュニティへの注力や。実際、4月の最初の週で最初の人々、最初の週で数人が始まって、最初に始めた人の一人がデベロッパーやった。いつも知ってたからや。もしn8nが意味のあるものになって、私が構築したかった会社になるなら、本当にコミュニティに非常に早い段階で投資することを確実にしなあかん。それはいつも真実やった。

もう一つは価値観に関することや。私たちはいつも実際に、物事について可能な限り正直で率直であろうとしてた。これは例えば私たちのライセンスでも見ることができる。多分見たことあるやろうけど、私たちは自分たちをオープンソースとは呼ばん。OSC承認のオープンソースライセンスを持ってないからや。

これは何を意味するかっていうと、私たちのソースコードはどこでも利用可能で、誰でも完全に無料で使える。プロダクションでも使える。個人的に家で使う人も、大きな組織の人も、誰でも使える。

でも、私たちのライセンスで違うのは、人々が私たちのコードを商業化できないことや。つまり、誰も私たちのコードを取って、例えばn8nのホスト版を提供したり、XYZ自動化製品を作ったりできない。

これが重要な理由は、過去に多くのオープンソース組織がライセンスを変更するのを見たからや。そして人々は明らかに非常に怒って、それを本当に嫌った。興味深いことに、人々が嫌ったのは会社が選んだライセンスのせいやなかった。人々が主に怒ったのは、この会社がルールを変えたからや。それは決して良いことやない。

だから私は思ったんや、これは非常に合理的なことやと。だから最初から非常に正直で率直にするんや。私がn8nを構築して無料で配布してるのは、私がええ人やからやない。実際にその周りでビジネスを構築したいんや。私が給料をもらえるようにしたいし、他のみんなも給料をもらえるようにしたい。実際に、これがみんなの利益になると思ってるからや。だからフェアソースライセンスを選んだんや。

これは常に真実やった。質問の2番目の部分、何が変わったかについてやけど、前に述べたように、私たちは自動化ツールとして始まった。正直、AIに行くなんて考えたこともなかった。AIの分野に行くなんて頭をよぎったことすらなかった。でも最終的には、時々チャンスが見えたら、それを掴まなあかん。そこが、大きな持続可能で本当に意味のある会社を構築することと、ある時点で廃業してしまうスタートアップを構築することの違いやと思う。

コミュニティ管理の戦術

n8nのコミュニティ構築の側面で素晴らしい仕事をしてるな。価値観について話してくれたけど、それはコミュニティの信頼を得るのに本当に重要やったと思う。戦術についても少し話してもらえる？コミュニティを形作ったり、キュレーションしたりしようとすることと、彼らの話を聞いて、彼らがどこに行きたいかを見ることの絶え間ない押し引きがある。戦術的に、何年にもわたってコミュニティをどう管理してきた？

最初から人々を巻き込むことが私にとって非常に重要やった。例えば、最初は全くテレメトリーデータを収集してなかった。最初はそれでも問題なかったけど、明らかに会社が成長するにつれて、製品を非常に速く改善するためにはデータが必要になる。これも、生き残る会社と生き残らない会社の違いを作る。だからテレメトリーを追加しなあかんかった。

もう一つは、有料機能を追加したことや。大きな変更をするたびに、まずコミュニティフォーラムに投稿して、何をしたいか、なぜそれをしたいかの理由を彼らと共有した。そして彼らのフィードバックを聞いた。何かをするときに彼らを連れて行くことや。これが非常に重要なことやと思う。

もう一つは、彼らをエンパワーしようとすることや。最初のn8n従業員の一人がリカルドやった。リカルドはフロリダで働いてる素晴らしい男で、n8nを最初にコーディングした人の一人やった。彼はProduct Huntで製品を発見して、ノードを一つ作り始めて、それから二つ、三つと作って、何か貢献するたびに「すごいな、ありがとう」って言って、フィードバックをして、改善して、彼は学んで興奮して、もっとノードを作った。

ある時点で、彼は50か60個ぐらいのノード、つまりインテグレーションを作った。明らかに、最初の資金を得たらすぐに彼を雇った。人々が大切にされてることを示して、彼らを連れて行って、どれだけ彼らを価値あるものと考えてるかを示すことが本当に重要やと思う。コミュニティが私たちがどれだけ彼らを価値あるものと考えてるかを知ってくれることを本当に願ってる。

私たちは多くのものを還元しようとしてる。一般的に、私たちはオープンソースやないけど、このオープンソースの精神を持ってる。まず多くを与えて、実際に与えた以上のものを通常得ることができると思う。

今日でもコミュニティと同じことを見てる。私たちは彼らをエンパワーするだけで、そうすると彼らはYouTubeでもLinkedInでも、この素晴らしいコンテンツを全部作ってくれる。チュートリアルを作ってくれる。これは非常にうまくいったし、今日でも続けてることや。

大規模コミュニティでの情報管理

今日のコミュニティの規模を考えると、数十万人のメンバーがいる規模やろ、適切な情報やアイデアを浮上させ、コミュニティから来るもののうちどれを優先するかをどう選択するかに変化はあった？

最初は確実に簡単やった。最初は収益化について全く心配してなかった。だから最高の製品を構築することを確実にしたかっただけで、人々が本当に欲しいものを構築した。文字通り、最初からコミュニティフォーラムがあって、人々が機能リクエストを追加できて、一番欲しいものに投票できた。それが文字通り、初期にどう構築するかを選んだ方法や。

何か完全におかしなものでない限り、通常は構築した。人々が本当にそれを強く求めてることを知ってたからや。これは実際にかなり長い間うまくいった。

ある時点で、コミュニティが望むものを構築するだけやなく、もう少し意見を持たなあかん。市場がどこに向かってるか、どう持続可能なものを構築するか、特に大きな組織も使えるものをどう構築するかについて考えなあかん。一般的に市場がどこに向かってるかも考えなあかん。

これが今やってることや。人々が本当に求めてることと、長期的に成功するために構築しなあかんと思うこと、AI関連でも、例えば企業組織が必要とすることでも、両方の良いミックスを見つけようとしてる。

AIの転換点での重要な決断

会話の最初の方で、AIの初期の頃にmake-or-breakの瞬間があったって言ってたな。AIがn8nの未来になるか、n8nの終焉になるかのどちらかやって。そのときのことを振り返ってもらえる？AIが会社の軌道にとってどれだけ重要な変曲点になるかを理解させた瞬間は何やった？そして、これらのAIの追い風に対してn8nをうまく位置づける方法をどうやって見つけたんや？

一つ見たのは、Pineconeの資金調達の発表やった。1億ドルのラウンドとかやったと思う。彼らがその前の年ぐらいに調達してたのも見てたけど、何が変わったんやろうと思った。なんで会社が急に彼らをそんなに気にするようになったんやろうって。

それで気づいたんや。過去の彼らはベクターデータベースやった。でも今の彼らはAI用のデータベースになったんや。それで思ったんや、n8nでも非常に似たようなことをしなあかんって。それがまさに私たちがやったことや。

過去に私たちや競合他社の大部分がやったことは、OpenAIノードを作ることやった。HTTPリクエスト経由でOpenAIに接続するノードで、それでかなりええことができた。今でもできる。でも気づいたのは、それだけでは正直足りないってことや。かなりええユースケースはできるけど、本当にパワフルなことは不可能や。

本当に適切なエージェントを作る能力が必要や。プロンプトを変更したり、ツールを追加したり、ベクターデータベースを追加したり、アウトプットパーサーとか、そういう全ての機能が必要や。

それで高度なAI機能を構築したんや。以前はPythonスクリプトを書くことでしか不可能やったことを、n8nでローコード、ノーコードの方法でできるようにした。

人々が物事を構築するエントリーバリアを劇的に下げて、スピードも上げた。この手のことは正直かなり面倒やったからな。AとBを接続しても動かんかったし、そういう痛みのポイントを全部取り除いて、裏でそれを処理してくれる。数回クリックするだけで、エージェントを追加して、モデルを追加して、メモリーを追加するだけで、魔法のように動くんや。

オープンソースの役割と未来

オープンソースの精神を共有する企業について話すと、AI全体でオープンソースの役割は明らかに業界全体で変化してる。Meta、Mistral、OpenAIがGPTのオープンソース版をリリースしたりと、多くの見出しを見てきた。AIにおけるオープンソースの現状について、そして将来的にその役割がどう変化すると思うかについて、いくつかの視点を共有してもらえる？

オープンソースについていつも素晴らしかったことは、最終的に非常に急速なイノベーションを推進することや。非常に深く気にかけて、非常に賢くて、しばしば多くの時間を持つ大きな軍隊のような人々がいるからな。組織では非常にしばしばできないことをやってくれる。全く違うインセンティブや、違うタイムライン、違う制約があるからな。

オープンソースのええところは、何でもやりたいことができて、企業環境では意味をなさないかもしれないことも探求できることや。だから、オープンソースは世界を非常に多くの異なる可能性に開く素晴らしいものやと思う。最終的に、多くのオープンソースプロジェクトは何にもならん。明らかに誰も話さないものもある。でも、中には何かに当たるものがあって、それが本当に重要で、しばしば業界全体を形作るものになる。

オープンソースの役割に変化は見られる？今日の企業は、これらのオープンソース技術を使ってお金や費用を節約しようとしてるかもしれんけど、実際に組織内でモデルのパフォーマンスをより多くコントロールすることが、将来進化する価値提案になるかもしれん。

確実にそうや。まず、オープンソースが非常にしばしば最も安いものかどうか確信はない。これは誤解やと思う。実際は非常にしばしば真実やない。データがどこに保存されて、何が起こってるかを知って、セルフホストできるという多くの価値は得られる。そこに多くの価値があるけど、実際に最も安いかっていうと、実際はもっと高いことが多い。ハードウェアが時間の99%アイドルで、実際にもっと高くつくからな。

だから、それが実際に本当かどうか確信はないけど、2番目の部分は本当やと思う。人々がもっとそれを気にするようになってる。実際に今、いくつかの組織と働いてるけど、彼らがオープンソースを使いたい主な理由は無料やからやない。実際にデータプライバシーとデータセキュリティの角度を気にしてるからや。これは、n8nでも歴史的にいつも見てることや。しばしば人々がセルフホストしたくて、データがどこに保存されてるかを知りたがる。クラウドでもええけど、明らかに自分のプライベートクラウドでな。

プロトコルの進化とMCPの役割

過去2年間で注目すべき変化の一つは、異なるシステムと異なるモデル間のコミュニケーションプロトコルの改善や。もちろんn8nもその恩恵を受けてるやろうし、MCPは業界を前進させた高プロファイルな候補や。これらのプロトコルの将来における役割の変化と、どこに進化すると思うかについて少し話してもらえる？

標準化すれば、最終的に物事を加速させることになると思う。これは非常に重要で、標準が完璧やなくても、それでも多くの価値を追加すると思う。MCPが数年後に使うものになるかどうか分からんけど、スタート地点があって、その上に構築できることは素晴らしいと思う。

最終的にMCPは、AIワークフローのHTTPのようなものや。本当に素晴らしいと思う。エージェント間通信みたいなことをもう可能にしてるし、より強力なユースケースに実際に必要な構築ブロックの一種や。例えば、マーケットプレイスやプラグアンドプレイの自動化みたいなものな。

n8nは、このMCPエージェントとツール間のオーケストレーション層として機能できると思う。また、明らかにn8nは、MCPでアクセスできるツールを構築するのにも最適なプラットフォームや。

n8nとは何か、そして技術スタック

実際のところ、ヤン、私たちはストレートなn8nって何やっていうのをやってなかったな。n8nについて大体の知識はあるけど、正確に何かは確実やない人のために、n8nとは何で、AIを構築するときにいつそれについて考えるべきなんや？

n8nは今や、AIエージェントを構築する最も簡単で最も強力な方法やと思う。以前は構築できるとは思いもしなかったものを構築することを可能にする。最初のアイデアから最初のプロトタイプまで非常に速く行けるし、そのプロトタイプをプロダクションに持っていくこともできる。

n8nで人々が使ってるスタックは何や？

実際かなり多様なんや。n8nのようなシステムのええところは、実際に何でも何にでも接続できることや。みんなが使ってるデフォルトのスタックっていうのは多分ないと思う。文字通りどんなLLMでも使う。どんなメモリーやベクターストア、どんなアプリケーションでも使う。

これがn8nを素晴らしくしてる理由や。正直、最終的にどのLLMがレースに勝つか分からんからな。誰が一番ええのか、一つなのか、百万の違うものなのか、小さいのか大きいのか、全然分からん。でも、n8nのええところは、そんなこと気にしなくてええってことなんや。自分のユースケースに一番ええものを使えばええだけやからな。それがn8nをめっちゃパワフルにしてる理由や。

n8nユニバースでのトレンド

n8nユニバースで何がポジティブやネガティブにトレンドしてるかについて、何か面白い観察はある？

人々が間違いなくめっちゃ使ってるのは、正直今でもGoogleツール全般やな。Googleは間違いなく、私人でも組織でも使える、みんなが使えるアプリケーションの一つや。これは素晴らしいことやと思う。だから、これは間違いなく最も強いものの一つや。

コミュニケーションプラットフォームもたくさん見る。SlackやTelegramとか、そういうのも意味をなす。特にこのAIの世界では、構築したエージェントとどうやってやりとりするかのインターフェースが明らかに必要やからな。これも挙げるべきものの一つやろう。

それ以外にも、明らかにデータベースみたいなものもある。n8nのええところは、文字通り何でも接続できることや。アプリケーションだけやなくて、低レベルなものも、正直よく内部ツールも接続できる。

ユーザーベースの変化と技術的成長

n8nのええところの一つは、開発者が欲しがるような柔軟性、カスタマイゼーション、コントロールと、技術的でない人が欲しがるような使いやすさの間で良いバランスを取ってることや。AIの採用がもっと増えるにつれて、n8nユーザーベースの構成は変わった？

かなり面白いことに、過去8ヶ月でユーザーベースが爆発し始めたとき、この人たちが本当に成功するんやろうかって心配してた。質量が実際に落ちたんやろうか（質量っていうのは悪い人っていう意味やなくて、成功する人の種類っていう意味や）。

でも落ちんかった。これはかなり驚きやった。かなり技術的な人か、本当にユースケースがあって、構築してるものを非常に深く気にかけて、作業を投入することを厭わない人たちや。入ってくるときはそんなに技術的やないかもしれんけど、本当に解決したい問題を持ってる。

実際に、n8nのおかげでコードを学び始めたユーザーがかなりいる。なんでそんなことするんや？これだけのことができるって気づくからや。技術的やないけど、コードができんけど、もしコードができたら文字通りどこにでも行けるって気づくんや。

この全く新しい世界が開かれる。それは実際にそんなに変わってない。これは本当に素晴らしいと思う。技術的な人がたくさんいて、本当に興味を持ってる人がいる。コミュニティは本当に素晴らしい。彼らが持ってるアイデア、どれだけ意欲的で、どれだけお互いを助けたがってるか。本当に素晴らしいと思う。

2025年の創設者としてのプレッシャー

ヤン、多くの異なるAI技術の普及と採用で、2025年の創設者であることのプレッシャーは違うと思う？過去8ヶ月を生きてきたわけやからな。

確実に物事は変わった。主なことは、過去は計画して、どこに向かってるかを知ることがもっと簡単やった。今は常に、恐怖とは呼ばんけど、世界が動いてる絶え間ない不確実性の状態で生きてる。

重要なことを見逃さないことと、同時に自分の道に来るあらゆることに飛び付かないことの間で、非常に良いバランスを取ることを本当に喜んでやらなあかん。これは確実に過去よりもずっと難しく感じる。

CEOとして受け取るシグナルの評価

それを考えると、CEOとして受け取るシグナルの重み付けはどう変わったと思う？ビジネス全体で見る使用量や、会社の異なる部分で生成される収益みたいなものでも、それの持続性をどう評価して、適切なものに投資してることを確実にするんや？

これは実際に、私たちが一般的にかなり重要やと思うことについて話してると思う。このオープンソースの世界では確実により困難なことがある。明らかに企業で収益を生成するユースケースもあるし、製品を無料で使ってて、収益を全く生成せん多くの人もいる。

でも正直、どっちも他方より重要やない。一つは明らかに直接的に助けてくれるけど、もう一つは全てを推進するものやからな。つまり、両方の間で非常に良いバランスを取らなあかん。

正直、通常は無料で提供することにもっと重く傾いてる。無料で提供する全てのものが、文字通りみんなにとって全体の製品をより良くして、より多くの採用を推進して、長期的にはより多くの収益も推進するからや。企業組織のために構築する全てのものは、明らかにユーザーの一部だけを助ける。

両方をやることは依然として重要やと思うし、両方を非常に注意深く聞かなあかんと思うけど、タイミングにも関係すると思う。今は本当に市場を捕らえることや。人々が本当に構築したいものは何かを聞かなあかん。重要なのは、文字通りそこにいる最小の構築者を捕らえることや。そうすれば、既にそこにいる最大の組織にも入れるからな。

不可能やと思うのは、今企業だけに非常に重く焦点を当てることや。そうすると、二度と下向きには行けん。誰も企業から空間を所有するようになった人はいない。GoogleやMicrosoftも同じ方法で始まったけど、適切な方向から始めなあかん。

AI能力の革新ペース

今、過去数年でAI能力を使って構築する人たちの爆発を見てる。過去数年でAI能力自体の爆発も見てた。質問は、技術的基盤であるAI能力自体が、過去数年と同じペースで革新し続けてるのか、それとも基盤モデルやオープンソースの世界から出てくる能力に関してついに漸近線に近づいてるのか。それについて何か見解はある？

GPT-5を見ると、確実に遅くなってる感じがする。これは理にかなってる。最初はローハンギングフルーツがもっとあって、後の時点ではそうやないことがよくあるからな。しばらくの間はより多くの計算能力とより多くのデータを投入できるけど、ある時点で最大になって、ある時点でそれは多すぎになる。だから確実にペースは遅くなってる。

でも、これはもっと一時的なものとして見てる。今市場にはたくさんのお金があって、人々は多くの異なることを探求してて、その中にはまだ非常に初期のものもある。適切な段階にはまだ来てないと思う。

でも、それらのいくつかが適切な段階に来たら、多分また加速が見られると思う。

コードがマシンによって書かれる未来

パットの質問に基づいて、もっとコードがマシンによって書かれるのを見てるよな？もっとエンドツーエンドのエージェント間自動化も。それはn8nのポジショニングをどう変える？その未来を考えて、どの分野に投資するかをどう考えてる？

一つは、開発者としての役割について少し話してると思う。過去では、開発者は何かを構築してくれる人やった。「Xが必要や」って言ったら、彼らがXを構築してくれた。

今、n8nやバイブコーディングツールみたいなツールで、それは変わってる。開発者をもっと、ガードレールを作ってくれる人、実際に欲しくて必要なものを構築することをエンパワーしてくれる人として見てる。これは本当に素晴らしいと思う。

正直、これはn8nがいつもやってきたことでもある。いつも人々をエンパワーすることやった。文字通り全ての開発者が、他の人が実際に欲しくて必要なものを構築することをエンパワーする役割に入ることができると思う。これは素晴らしいと思う。

明らかに、まだバイブコーダーとか他の人もいる。全てを構築するわけやない。古典的なエンジニアの役割はまだある。でも、人々がエンパワーされて、問題を持ってる人が自分でそれを解決するのに最も適してる世界が本当に好きや。私たちが向かってる世界やと思うし、エンジニアや開発者は確実にそのための非常に重要な部分や。

水平型 vs 垂直型プラットフォーム

ヤン、聞いてる人の多くが意見を知りたがってると思うことがある。非常に急性のユースケースを解決する垂直化されたアプリケーションを構築することと、会社のより広いプラットフォームビジョンを持つことの間で苦労してる人が多いやろ？n8nは水平の水平ツールやからな。こういう垂直アプリケーションの動向と、ラボとかから出てくるより水平なツールを考えて、ポジショニングがどう変わると見てる？

垂直は明らかに素晴らしいや。一つの非常に特定のユースケースがあって、その一つのことを完璧にやって、水平ツールよりもずっと良くできる。これはまさにSASSの世界で起こったことや。文字通り全てのために垂直アプリケーションがある。だからn8nみたいなものが必要になった。全部をまた一緒にしなあかんからな。

AIでももっと起こってると思う。人々がこの非常に垂直なツールを構築してる。でも、これが起こると、また複雑性が増加する。もう一つのオーケストレーションツールが必要になるか、全部を構築してくれる水平ツールが必要になる。全部をまた一緒にするか、百万の異なるツールではなく、一つのツールでこれを構築する、より水平なツールを使うかや。

だから、私たちが非常に良いポジションにいると感じる。どっちの方向に進んでも、その世界に対して非常に良いポジションにいると思う。

5〜10年後のn8nのビジョン

全てがうまくいけば、5年や10年後にn8nは何になる？n8nは世界でどんな役割を果たす？

いつものアイデアは、多くの異なる理由で、いつもn8nをExcelと比較することや。15年前に人々がスプレッドシートと聞いたら、Excelを思った。数年後に人々がAIを構築しなあかん、AIで何かしなあかんと思ったら、頭に浮かぶのはn8nだけであるべきや。

構築から展開、エージェントを見つけることまで、全てのためのこの種のデフォルトオーケストレーション層、プラットフォームとして見てる。私たちが自然に進化する方向やと思う。

既にデフォルトの構築ツールになり始めてるから、非常に良いポジションにいると思う。

リモートファーストでグローバル展開

ヤン、リモートファーストの会社を構築してるよな。明らかにヨーロッパを中心にしてるけど、グローバルな野心を持ってる。アメリカに進出して、過去1年でチームを構築して組織をスケールすることについて少し話してもらえる？

ヨーロッパで始めて、チーム全体がここにベースを置いてたのは面白い。私たちがヨーロッパにベースを置いてても、ユーザーベースは常に非常にグローバルやった。かなり長い間、ヨーロッパとアメリカが同じサイズやった。正直、アメリカの顧客に最高の体験を提供してなかったにも関わらずや。

アメリカには非常に大きなニーズがあることを示してる。だから今アメリカに拡張してて、実際に今ニューヨークにオフィスを開いてる。エンジニアからサポートの人、特にゴーツーマーケット関連の人まで、文字通り全てを、特にアメリカでたくさん雇ってる。でも文字通り世界中でも雇ってる。

ヨーロッパの組織があまり多くないと思うけど、本当にグローバルで本当に重要なものを構築する可能性を持ってる。n8nは多分かなり多くの可能性を持つ組織の一つやと思う。

ついにその方向に向かってて、アメリカも捕らえて、その市場も乗っ取ってるのを見るのは嬉しい。

ラピッドファイア質問

最後に、いくつかのキーテーマについてあなたの意見を聞きたい、ラピッドファイア質問をしたいと思う。

過去6年の振り返りから、創設者CEOとしてのヤンについて学んだ最も難しい真実の一つは何や？

一つは、多分私は「ノー」と言うのが本当に好きやないことや。そこにはたくさんの異なることがあって、多くのことを並行してやることになることが多い。後から考えると、実際にはそんなにうまくいかんかった。

面白いことに、ほとんどのことは非常に幸運にもかなりうまくいったから、そこでは非常に幸運やけど、非常に違う結果になることもあったと思うし、ほとんどの会社では実際に非常に異なる結果になる。

その大きなスイングを取り続けて欲しいんや。

AIで必読や必見のコンテンツは何や？ブログ、本、ショーとか。

まだ好きなのは『her』や。映画や。数年前はSFやったけど、今は突然すぐそこにあるもの。だから大好きや。素晴らしい映画でもあると思う。

ヤン、AIで遊んでて、おすすめしたい、または本当に興味を持ったツールや製品はある？

非常に最近、多分非常に遅れて気づいたんやけど、granolaを使い始めた。素晴らしいツールや。シンプルで使いやすい。素晴らしい仕事をしてくれる。今思い浮かぶのはそれやな。

次の6〜12ヶ月で最も突破しそうなAIアプリケーションやアプリケーションカテゴリは何やと思う？

AI駆動の内部ツールやと思う。明らかに外部の部分がある。これは少し難しい。そこでは非常に注意深くならなあかん。

でも内部的には、もっとリスクを取れる。n8nでももうかなり見てる。だから明らかに、それについても興奮してる。

言うまでもなく、あなたの物語の一部を共有してくれて、私たちのために水晶玉を覗いて、過去6年間の視点を共有してくれて感謝してる。SequoiaがこのジャーニーのPartになれたことは特権やった。

ありがとう。未来を楽しみにしてる。

ありがとうございました。お招きいただいてありがとうございます。