この動画は、AI専門家のNeilが実際に開発している3Dモデリング製品を例に、バイブコーディングを活用した実践的な製品開発手法を解説する内容である。単なるAIツールの使い方を超えて、AI技術の発展軌道を見据えた戦略的な製品開発論から、市場後方アプローチによる顧客獲得手法まで、包括的な起業戦略を提示している。特に、AppleとOxfordの研究で実証された3段階のプロンプトエンジニアリング手法や、ソフトウェア単体ではなくハードウェアやコミュニティと組み合わせた事業モデルの重要性について詳しく説明している。
バイブコーディングの真の活用法
やあみんな、Neilです。チャンネルにようこそ。この動画では、バイブコーディングについて話したいと思いますが、実際の製品のバイブコーディングについてです。90%のバイブコーディング動画のような、AIエージェントにコーディングしてもらうためのボタンの押し方を説明するようなものではありません。
そういう動画もクールですが、収穫逓減の法則で5本が限界です。5本のそういった動画を見れば十分で、それ以上見続けているなら、時間を無駄にしているようなものです。そこからは実際に何かを作り始めるべきです。
技術をテストし、スキルを向上させ、エージェントに慣れるために5つくらい作ってみたら、そこからは「そもそも何を作るべきか」を考えるべきなのです。
それが今回この動画で話したいことです。実際に私が開発中で出荷予定の実際の製品について話します。なぜこの製品を作ることにしたのかという結論に至った経緯、そして実際にそれを構築するワークフローを少しお見せします。そして、ほぼあらゆる壁を突破できる3段階のプロンプトエンジニアリングプロセスをお見せします。
あなたが直面しうるあらゆる問題に対して、明らかに解決できない問題もあるでしょうが、実際にAppleとOxfordがこのプロンプトエンジニアリング技術について論文を発表し、非常に複雑な問題の解決確率を6%から91%まで向上させたと述べています。
プロジェクト概要と戦略的フレームワーク
では始めましょう。私たちが話している内容の指針として、私の大きな頭をどかしますね。プロジェクトデモ、つまり私が取り組んでいるアプリをお見せし、それを構築することにした決断のワークフローを示し、実際にデモンストレーションし、そこからAppleとOxfordが6%から91%に向上させた実際の3段階プロンプトエンジニアリングプロセスに入ります。
面白いことに、実際に論文を読むと、どこかでビデオに挿入しますが、基本的に彼らは仮説を立て、「将来の制約を減らすためにLLMをプロンプトする数学的に最良の方法は何か」と自問したのです。私は6ヶ月前に、このチャンネルか別のチャンネルでまったく同じ質問を自分にしました。そして、彼らが到達したのとまったく同じ3段階プロセス、まったく同じ結論に私も到達していました。ちょっと面白いですね。自分を誇りに思います。
3段階プロンプトエンジニアリング手法
とにかく、多くの人にとって価値があると思うので、最初にそれについて説明しましょう。ステップ1、ステップ2、ステップ3です。
ステップ1は、コードベースや プロジェクトで問題にアプローチしていて、バイブコーディングなどで数回解決を試みたとします。それを突破したい場合は、AIエージェントに向かって「大きく一歩下がって、すべてのコンテキストを見て、解決しようとしている問題の還元不可能な第一原理からアプローチし、コンポーネントを特定してそこから徐々に構築していき、この問題を引き起こしている可能性のあるすべての問題を特定してください」と言うべきです。
最後の部分が非常に重要です。そして最も重要なのは、そこでプロンプトを切ることです。「それから解決してください」とは言いません。この1回のショット、問題空間の探索をワンショットで行うこの1回のプロンプトがここでの目標です。すべてのコンテキストを考慮に入れます。
第一原理から問題空間を探索し、可能性のあるすべての問題を見つけ、それで終わりです。つまり、すべての計算を問題空間の探索と、解決しようとしている問題に関連する可能性のあるすべての問題の発見に費やすのです。
そこから、2番目のプロンプトであるステップ2に進みます。「これらの各問題が問題を引き起こしている信頼度スコアを教えてください」と言い、問題の解決をどのようにフレーム化できるかについて自分自身にいくつかの質問をします。
通常、問題を解決しようとするとき、質問が良いほど、答えも良くなります。そこで、エージェントに最良の質問を自問させ、それらにも信頼度スコアを付けさせます。
そして、そこから実際に深く考えさせて問題を解決させます。これは3段階のプロセスで、あらゆる任意の問題に対して繰り返すことができます。実際、これらのエージェントは適切にプロンプトされると、かなり優秀です。各ショットが計算のチャンクであることを理解する必要があります。
ワンショット、ツーショット、スリーショットプロンプトができますが、各ショットは計算のチャンクです。より小さなことにより多くの計算を費やすことができれば、より良い結果が得られます。問題の計算を6つの異なるチャンクに分割し、各計算チャンクが異なる方法で集中され、それがすべて結束して一緒になれば、スリーショットやワンショットプロンプトよりも6倍の計算を問題に費やし、スリーショットプロンプトの2倍の計算を費やしたことになります。
つまり、これらのことについて考える方法は「これらの特定のタイプのことにどれだけの計算を割り当てているか」ということです。
コミュニティへの招待
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では動画に戻りましょう。
実際の製品開発：3Dモデリングプラットフォーム
製品をデモンストレーションし、ワークフローをお見せしてから、実際に何を構築すべきかに入りましょう。なぜなら、それが多くの人の問題だからです。何かを構築し、良いアイデアがあると思っていますが、90%の場合そうではありません。
数週間、数ヶ月、場合によっては数年かけて製品を構築しようとします。構築し、史上最高のアイデアだと思います。友人に話すと「ああ、かなり良いアイデアだね」と言われます。母親に話すと「そうよ、ハニー、とても誇らしいわ」と言われます。そして製品を出荷すると、みんながそれを嫌います。
嫌うとまではいかなくても、市場がそれを拒絶します。お金が入ってこない、などなど。要点は分かりますよね。
さて、それを踏まえて、私が取り組んでいる製品に入りましょう。この製品を構築することにした理由、基本的にこれは3Dモデリング製品です。つまり、3Dモデル用のCursorのようなものです。
ここに行って「ロケットを作りたい」と言えます。すると、ロケットのコンセプトをいくつか生成します。実体化したいコンセプトをクリックします。そうすると、画面の3Dビューアーに実体化され、プリントをクリックすると3Dプリンターで印刷されます。
基本的に私が気づいたのは、「モデルロケット、静的ディスプレイロケット、それとも他の何かですか」と言っています。モデルロケットです。
基本的に私は観察をしました。これはAI軌道で何を構築すべきかについて言及しています。世界モデルがAIで本当に良くなっていることを観察しました。Gen3、VO3、画像生成モデル、nano bananaなど、これらすべてのモデルが世界モデリングで非常に優秀になっています。
Demis Hassabisも最近Lex Fridmanのポッドキャストで、これらが物理学をシミュレートする精度はかなり異常だと言っていました。まるで私たちが共有するプラトニック表現のような潜在空間があるかのようです。基本的にプラトニック表現仮説と似ていると言えるでしょうが、私たちがほとんど共有するような潜在空間があるのです。
これらのモデルを訓練するとき、まるで地球の物理学、失礼、宇宙内で動作する物理学についての直感と理解を獲得しているかのようです。ホログラフィック原理に似ています。
基本的に私は、AIが世界モデリングを続けており、それがはるかに良くなるという観察をしました。そして、3Dモデリングの最終的な方法は、おそらくそれらを生成することで、構築しようとしている製品に対して物理的に正確になるだろうと言いました。
次元的に正確になるでしょう。問題空間をLIDARスキャンして、AIモデルにいくつかのモデルを生成させ、そしてその問題に対する非常によく設計されたエンジニアリング部品になるでしょう。これがいつか、その解決策になるか、解決策になりうると思います。
ご覧のように、Adamが私にいくつかのコンセプトを生成しました。1つをクリックすると、3Dモデルを生成し、会話を続けることができ、ここから3Dプリンターで印刷できます。自動的にBamboo Studio内でスライスされ、正確に何グラムになるかを計算し、さまざまなことを計算します。
そしてプリントをクリックするだけで、コストを見積もってくれます。ここで支払い、印刷し、顧客に出荷できます。基本的に、これが今のところこのプラットフォームがすることです。はるかに良くなる予定です。お楽しみに。
ご覧の通り、小さな3Dモデルが得られ、プリントをクリックすると見積もりなどが出ます。
AI軌道に基づく戦略的判断
私がこれを構築している理由は、先ほど述べたAIとその軌道、そしてCADモデリング、3Dモデリング、エンジニアリングがどのように変化していくかという私の考えです。実際に今、3Dロケットを印刷している人たちがいます。
ロケット、失礼、ロケットエンジンを3D印刷しています。ロケットだけでなく、金属3Dプリンターで実際に動作する実際のロケットエンジンです。そして彼らはAIモデルを使ってエンジンモデルを生成しています。考えてみてください。AIモデルがエンジンの3Dモデルを生成し、それらを3D印刷して、実際に動作するのです。
今のところ最高ではありませんが、改善していきます。これは指数関数的です。一部の人が望むほど指数関数的ではないかもしれませんが、継続的に改善する何かです。成長する何かです。そして、それが本当に、本当に良くなると思います。
こう考えてみましょう。このようなものを構築すれば波に乗ることになります。GPT5が埋めないギャップを解決するアプリを構築するのではなく。私はここでギャップを埋めていません。波に乗っているのです。そしてそれが私の製品を加速させるでしょう。それが何を構築するかについてのAI軌道の論点です。
2つ目は、ソフトウェアに何が起こっているのか、もう少し大きく一歩下がって、AI軌道に戻りましょう。現在、私たちはジャストインタイムソフトウェアを持っていますが、まだ完全にはそこにありません。まだジャストインタイムではないものがあります。数週間ジャストインタイムのようなものかもしれません。
何をしているかある程度知っていれば、これをかなり早く構築できますが、5分で構築して即座に動作するようなものではありません。少し時間がかかるかもしれませんし、本当にシームレスに動作させるには、もう少し時間がかかるかもしれませんが、非常に近いうちにそれもジャストインタイムで構築できるようになると思います。
6ヶ月後には、このプラットフォームを調整して、非常にシームレスに動作させることができるようになると思います。現在、私たちはジャストインタイムソフトウェアに向かっています。非常に近いうちにジャストインタイムサービスを持つようになり、それがここで進んでいく方向です。
現在はジャストインタイムソフトウェアのようなものですが、ジャストインタイムサービスは、良いアイデアがあります。ジャストインタイムソフトウェア、そしてジャストインタイムサービス、そしてジャストインタイム物理世界サービスを持つようになります。それが私が今見ているAIの軌道です。
そのシナリオの二次・三次の影響がSaaS（サービスとしてのソフトウェア）にどのような影響を与えるか、通常のエージェンシーモデル、通常のサービスベースビジネスオンライン、そして物理世界サービスにもどのような影響を与えるかの結果を推測することができます。
私たちは、よりサービスとしてのインフラの時代に向かっており、ソフトウェアとしてのサービスはその時代ではあまり機能しません。なぜなら、非常に簡単に再現可能だからです。何もないように複製されます。つまり、ソフトウェアとしてのサービスには、もうすぐ堀がないようなものです。技術的にはまだ堀はありますが、もうすぐ堀は縮小していきます。
ソフトウェアを構築したいなら、ソフトウェア＋ハードウェア、ソフトウェア＋物理インフラ、ソフトウェア＋VR、ソフトウェア＋暗号、ソフトウェア＋コミュニティのようなことをする必要があります。ソフトウェアを構築したいなら、これらのことをしなければならず、そうでなければあなたのビジネスはおそらくそう長くは生きていないでしょう。率直に言いましょう。
ジャストインタイムソフトウェアを持つようになると信じており、それは確実に今から3年以内に実現します。そう言いましょう。ソフトウェアとしてのサービスを構築しているなら、おそらく3年後にはビジネスをしていないでしょう。実際に、ビジネスをしていないと賭けてもいいです。
既存企業への批判とAI軌道の重要性
そこから、軌道を理解してAIと一緒に構築したいと思った後、多くの人のビジネスモデルは「GPT5はこれらすべてのことが得意だが、この点で劣っている。GPT5をこれらの点で改善するものを構築しよう」というものです。
でも、GPT6がもうすぐ来て、その後にGPT7が来ます。つまり、12ヶ月続くビジネスを持つことになります。それは良いアイデアに聞こえませんよね？
Cursorのように。Cursorは10億ドル企業です。Windsurfは10億ドル企業です。私に言わせれば、彼らはバカです。ひどい会社だと思います。製品が素晴らしいので、一部の人は怒って不快に思うでしょう。製品は素晴らしいです。でも私の要点は、彼らはAIの軌道のために構築していないということです。今日のAIのために構築しています。
彼らは「AIはコーディングが得意ではない。AIのインターフェースはエージェンティックソフトウェア構築には適していない」と言いました。でも、推測してください。Claude Codeが今ここにあります。Codexが今ここにあります。そしてCodexはCursorが今までできるよりもはるかに良くなります。
なぜでしょうか？OpenAIは問題空間とCLIのインターフェース内でエージェンティック強化学習ができ、Codexのインターフェースはその問題空間のために特別に設計されているからです。
何千億ドルも調達しない限り、Cursorとしてそれはできません。彼らはそれをしません。ただそう言っているだけです。彼らはそれをしないでしょう。つまり、彼らの会社は数十年ではなく、数年で死ぬということです。数年は何でもありません。会社を構築したいなら、今日死んで違うものを構築した方がいいかもしれません。
ソフトウェアとハードウェア、ソフトウェアとコミュニティ、ソフトウェアとVRソフト、失礼。AI軌道のために構築してください。ジャストインタイムサービスやジャストインタイム物理サービスのようなものを構築できます。それが私が構築しているものです。それがこれが向かう方向です。
人々はこれを見て「これはジャストインタイムソフトウェアだ」と思うでしょう。しかし、これはジャストインタイム物理サービスになります。なぜなら、メイン製品は3Dプリンティングファームだからです。これが製品ではありません。製品は3Dプリンターのファームです。サービスとしてのインフラが目標です。
失敗確率の減少と逆転原理
多くの人が見ることの1つは、この部分、AI軌道を正しく行うかもしれません。この部分やこの部分を持っているかもしれませんが、この部分をしません。ここで行っているのは、失敗の確率を減らすために範囲を狭めることです。
Charlie Mungerの良い引用があります。彼は「私がどこで死ぬかを教えてください。そうすれば、そこに決して行かないことを知ります」と言います。これは逆転原理です。
基本的に、彼は「5年後に存在しないであろうすべてのものを見て、私のリストからそれらをチェックして、確実にそれらをしないようにしましょう」と言います。どうやってそれをするのか？AIの軌道を見てそれをモデル化します。他のものではなく、このようなことをします。
これらのことをすれば、生き残る可能性が高くなります。AIの軌道をモデル化して「ジャストインタイムソフトウェアが来る。おそらく従来のソフトウェアとしてのサービスをすべきではない」と言います。または「ジャストインタイムサービスもジャストインタイムソフトウェアの直後に来る。おそらく従来のサービスエージェンシーをすべきではない」と言います。
または、「ジャストインタイム物理サービスもこれら2つの後に来る。おそらく清掃会社のようなことをすべきではない。なぜなら、人々は家にヒューマノイドを持ち、それが彼らのために清掃し、ジャストインタイム清掃を持っているので、私を必要としないから」と言います。
これらがすべきでないことです。すべきことは何でしょうか？ソフトウェア＋ハードウェア、ソフトウェア＋物理インフラ、ソフトウェア＋VR、ソフトウェア＋暗号、ソフトウェア＋コミュニティプラットフォーム。
私が個人的にしていることです。望むならコピーしてください。気にしません。これらが私が本当にしていることです。これらが私がしていることです。
市場後方アプローチの重要性
そこから、多くの人は最初の2ステップを正しく行いますが、この部分、つまり市場後方アプローチを忘れます。
最初の2つのステップを正しく行い、何かを構築するのにすべての時間を費やすとしましょう。数週間、数ヶ月、場合によっては1年、それ以上かけて製品を構築し、磨き上げます。友人は「すごいね。絶対にその製品を買うよ」と言います。母親は「そうよ、ハニー、とても誇らしいわ」と言います。
そして、ローンチしに行くと、市場がそれを欲しがりません。ただ買わないのです。財布で投票しません。その時点で、実際には全く理由もなく何かを構築するのに時間を費やしただけです。
特定の製品には内蔵された需要があります。それを持つ特定の製品があります。そのような製品を持っていることを確認する必要がありますが、通常それは自動運転車や人々を宇宙に運ぶロケットのように非常に価値があるか、文字通りゼロの努力で膨大な時間を節約するものである必要があります。
そのようなことをするなら、良いでしょう。でも、ほとんどの製品はそのようなものではありません。そうではないのです。だから、最初にオーディエンスを構築することから始めることをお勧めします。だからこそ、この YouTube動画を作っているのです。私は個人的にあなた方に市場後方アプローチを行っています。
YouTube動画を作成し、オーディエンスを構築し、あなた方に価値を提供しています。うまくいけば、これが価値があると感じてもらえるでしょう。そして、そこから私のオーディエンスをコミュニティに誘導します。
それを踏まえて、もしコミュニティに参加したいなら、実際に参加できます。月額わずか7ドルで、その価格で非常に価値があります。YouTube全体で、名前は挙げませんが、月額数百ドル、時には月額1000ドルをコミュニティに請求している人々を見ます。
私のコミュニティは文字通り、月額100ドル請求しているコミュニティと同じかそれ以上に価値があります。その中にはそれ以上の価値があるものもあります。私のものは文字通り月額わずか7ドルですが、価格はもうすぐ上がります。
今日月額7ドルでロックインでき、将来的により多く支払う必要がなく、いつでもキャンセルできます。それを踏まえて、戦略はコンテンツを作成し、オーディエンスを構築し、彼らをコミュニティに誘導し、会話をし、アイデアを得て、製品を作成し、オーディエンスとコミュニティに出荷することです。
フィードバックと書きましょう。反復するか新しいものを構築し、再び出荷します。そして、サイクルを続けることができます。推測してください。私はすでに顧客がいます。文字通り、月額7ドル支払っている418人がここにいます。
人工知能の最前線に焦点を当てた418人の誰かになりたいなら、参加することをお勧めします。ここは実際にかなり価値があります。
とにかく、宣伝を続ける前に動画に戻りましょう。でも、これが文字通り私がしていることです。そして推測してください。製品を構築する前にすでに顧客が存在します。製品を構築する前にすでに私のオーディエンスがそこにあります。彼らは私の製品に何を構築するかを正確に教えてくれます。
カレンダーに行けば、文字通り電話をかけることができます。私たちは文字通りコミュニティとの週次電話をしており、推測してください。みんなが私に製品アイデアを与えてくれます。そして明らかに、それはみんなにとっても非常に価値があります。
半分の時間、私はそこにいて私の秘密を共有し、私が行う予定のすべてを共有し、私たちはアイデアを一緒に整理していて、それはみんなにとってかなり価値があります。
でも私も、私から何かを買うことに興味がある418人の顧客がここにいるというだけで、理解できる以上の価値を得ているでしょう。なぜでしょうか？これらのステップを行ったからです。YouTubeに投稿し、コミュニティに誘導し、会話をし、アイデアを得て、製品を作り、フィードバックを削り取ります。
要点は分かりますよね。これをしていないなら、何をしているのか分かりません。これもしてください。AI軌道で構築してください。これらのことをしてください。これをしてください。この動画で示したすべてをしてください。そうすれば、負けるのは難しくなるはずです。負けるのは非常に難しくなるはずです。
それを踏まえて、コミュニティに参加してください。次の動画でお会いしましょう。
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