2025年までのAI活用における最大の課題は、能力開発やプロンプティング技術の習得にあった。しかし2026年を迎えた今、ボトルネックは根本的に移行している。AIモデルが10倍、100倍の能力を獲得する中で、私たちに求められているのは従来のスキル習得ではなく、システム思考と認知アーキテクチャの刷新である。トップビルダーたちが実践している新しい働き方は、エンジニアリングマネージャー的思考の採用、事前準備への執着の放棄、戦略的な深掘り能力の開発、時間的分離による省察、そして製品の本質的価値への深い理解という5つの実践に集約される。バイブコーディングの高速性と伝統的開発の精密性の間で流動的に動き、AIとの協働において何が本当に重要かを見失わないことが、2026年における成功の鍵となる。
私たちは間違った問題を解決してきた
私たちは間違った問題を解決してきました。この2年間、私たちはAI活用における能力の最適化に注力してきました。当時はそれが理にかなっていたし、今でもそれは理にかなっています。それは依然として基礎的なツールキットであり続けています。手工具の使い方を学ぶようなものです。より良いプロンプティング、より賢いツール選択です。私たちはAI活用能力を、全員が習得すべきスキルパックとして扱ってきました。
そしてそれはうまくいきました。能力の上限は引き上げられました。平均的なエンジニアは今やはるかに多くのコードを生産できます。そしてAIは非技術系の分野を猛烈な勢いで席巻しています。人々がプロンプティングをより上手に学び、Claude Co-workのようなツールの使い方を学んでいるからです。
それでも、それでも私たちはまだ遅れを取っているように感じています。AI革命が私たち自身に追いつくよりも、他の誰かに追いつく方が速いように感じています。そして私がこう言っているのは、労働者と話し、リーダーたちと話した後のことです。誰もが、隣の人の肩越しに覗き込めば、自分が見逃した秘密のヒントが見つかると思っているのです。
これが秘密だ
これが秘密です、皆さん。モデルはより賢くなっています。そして私たちは今、これらの10倍、100倍の能力を持つモデルをどう使うかについて、新しい思考法を学ばなければなりません。そして私たちにはそれを行うための心理的ツールがありません。プロンプトをより良くするという従来の前提は必要ですが、それだけでは十分ではありません。
変化したのは、ボトルネックが移動したということです。そして私たちは皆、それに本当にフラストレーションを感じています。なぜなら、簡単で手っ取り早い応急処置的な解決策がないからです。これには魔法のプロンプトはありません。
しかし、ボトルネックがどこに移動したかを理解し、それに取り組む方法を学ぶことはできます。エージェントとどう働くかを改善するために必要な心理的装備、脳のソフトウェアアップグレードを手に入れることができます。なぜなら私は確信しているからです。AIにおけるボトルネック、私たちがこれほど多くの基本スキルを開発したにもかかわらずフラストレーションを感じている理由は、ボトルネックがスキルを学ぶ能力、つまりClaudeコードの動作を学ぶ必要があるとか、Notebook LMの使い方を学ばなければならないといった能力から移動したからです。
システム思考へのシフト
今やそれはもっと理解しにくいものへとシフトしています。私たちの認知アーキテクチャ、システム思考へとシフトしたのです。2026年に頭角を現す人々は、そうでない人々と同じ基本的なツールセットを持っていることが多いのです。彼らはClaude Codeを使い、Claude Co-workを使い、Gemini Nano Bananaを使い、Notebook LMを使います。
もはや異なるツールセットではありません。必ずしも格段に優れたプロンプティングスキルでもありません。ボトルネックは能力からシステム思考と認知アーキテクチャへと移行しています。それがAIシステムを最大限に活用できる人々を区別するものです。そしてほぼ誰もこれを本当に考え抜いて明確に表現していません。
私はできる限り正直に、これをあなたに説明したいと思います。これらは私が見ている実践です。トップ1%のビルダーたちが、基礎スキルを活用するために取っている実践です。ここで私はプロンプティングを軽視しているわけではありません。プロンプティングは重要な基本スキルです。私はそれについてたくさん話してきましたし、2026年も話し続けるつもりです。あなたはそれを持っていなければなりません。しかしそれだけでは十分ではありません。
十分ではないのです。あなたは思考もアップグレードしなければなりません。
実践その1:エンジニアリングマネージャーのマインドセットを採用する
実践その1です。これらのシステムが実際に2026年にどこにあるかを活用できる100倍のビルダーである人々は、エンジニアリングマネージャーのマインドセットを採用しています。比喩的にではなく、実務的にです。
エンジニアリングマネージャーが何をするかを考えるとき、こう考えてください。私は自分のチームから出てくるものの全体的な品質に責任があります。彼らの出荷能力に責任があります。彼らの幸福と、成功裏に協調する能力に責任があります。
これは単なる言葉遊びではありません。これは、エージェントのチームと働くときに、どのように注意を配分し始めるかということなのです。この意味において、あなたは実際に成功するエージェントのためのチーム環境を定義する責任があります。エージェントに非常に明確なガードレール、非常に明確な終着点、達成すべき非常に明確なミッション、そして明確な「完了」の定義を与える責任があります。そしてそれを再現できなければなりません。
私はこれをどう行うかについて、もっと詳しく話している別の動画を持っています。しかしこの状況で私があなたに焦点を当てて欲しいのは、自分自身の判断、自分自身のコンテキスト、自分自身の記憶を持つ人間のチームを管理する代わりに、あなたはエージェントを管理しているということです。
彼らは疲れを知りません。彼らは自信に満ちた誤りを犯しやすいです。あなたは異なる規律を持たなければなりません。そしてエージェントを管理しているのであって人を管理しているのではないので規律は異なりますが、この類似は成り立ちます。あなたは依然としてスループットに責任があります。方向性を設定することに責任があります。アウトプットに責任があります。
そして最も難しい部分は、どこに到達するかについての私たちのアイデンティティを手放すことだと思います。もしあなたがコードを書く人として、あるいはPMとして完璧な製品要件文書を書く人として、高いクラフトレベルで個人作業ができる人としてキャリアを築いてきたなら、これは悲しみの瞬間です。なぜなら、この移行は損失のように感じられ、それは損失だからです。
ここで何かが変わっています。しかしそれはまたレバレッジでもあります。もしあなたがマインドセットを変える意志があるなら、前例のない量の仕事を成し遂げるレバレッジを得ることになります。だから私はエンジニアリングマネージャーの類似を共有しています。それがアクセスしやすいと思うからです。しかし私があなたに聞いて欲しくないのは、ああ、それはエンジニアのためのものだ、という考えです。
すべてのレベルのすべての人のためのものです。実践その2もそうです。
実践その2:貢献バッジを捨てる
貢献バッジを捨てましょう。これは私たち全員にコストをかけている遺産的行動です。私たちはAIと関わる前に、何か包括的なものを持ってくるという本能を持っています。私は自分自身でそれを見てきましたし、他の人々でもそれを見てきました。私たちはプロセスに貢献したように感じたいのです。
だから私たちは結果に対してある程度の所有権を感じます。だから私たちはこう言いたいのです。「事前にちょっと考えさせてください。本当に整理してから、AIに行かせてください。」これは私たちの多くの職業的本能に反しています。
しかしAIにおいては、これはしばしば逆効果です。特にClaudeのように漸進的な意図発見とうまく機能するモデルと作業している場合は特にそうです。
モデルは、あなたが予想するよりもしばしば非構造化入力を扱うのが得意です。だからあなたの包括的な思考の努力は、しばしば単に早すぎる構造化とノイズなのです。これには少し技術的な理由があります。この有用な事前思考は、2025年の前半に私たちが正当に評価していたものでした。なぜならモデルがまだそこに到達していなかったからです。
しかしこのことの教訓の一部は、モデルがどんどん良くなっているので、私たちは考え方を変える必要があるということです。そして彼らは良くなりました。だから私たちの習慣は更新されず、私たちの多くはまだその事前作業をする必要があると考えています。
さて、もしあなたが複雑な技術的タスクに取り組んでいて、非常に明確な仕様を重視するCodeexのようなツールと作業しているなら、確かに長時間実行されるエージェント的ビルドパターンを開始する前に、その仕様を開発する時間を取る必要があります。
しかしそれは私たちの大部分ではありませんし、ほとんどの場合でもありません。だからここでのより大きなパターンは、成功するビルダーは、AIにとって価値あるものにするために自分がどれだけの事前作業をしたかという個人的な感覚に縛られていないということです。彼らはモデルがより良くなっているという事実を受け入れる意志があり、より構造化されていない情報をテーブルに持ってくることを厭わないのです。そうすることでモデルがより早い開始点からより生産的に作業でき、全体的な速度向上を得ることができます。
実践その3:戦略的な深掘り能力を開発する
実践その3、戦略的な深掘り能力を開発することです。これが最高のビルダーとトークンを無駄にしている人々を区別するものです。あなたは意図的に高度を変える能力を持たなければなりません。
AIコーディングに関する議論は、ある種の二元論に陥っています。従来の開発のようにすべての行を理解するか、バイブコーディングのように理解していないコードを受け入れるかです。
どちらも必ずしも生産的ではありません。なぜなら優れたビルダーを区別するものの1つは、彼らが構築している製品について何が重要かについて、指先の感覚を持っていることだからです。そしてそれが顧客の前に行く場所です。だから彼らははしごを下りることができます。彼らはこう言えます。この特定のチェックアウト体験が壊れていて、私はコードに降りて、なぜ壊れているかを理解するために必要なだけ深く掘り下げるつもりだ、と。
しかし彼らはより高い抽象化にはしごを戻すことができます。そしてこの問題を生み出しているエージェント的プロンプティングパターンは何かと言えます。飛行機を飛ばすことのように考えてください。巡航高度はほとんどのビルダーにとってほとんどの時間、本当に効率的でした。もしあなたがプロダクトマネージャーだったなら、際立った特徴の1つは、あなたがより高い高度で巡航できることでした。
最前線のエンジニアはより低い高度で巡航しました。誰もがかなり自分のレーンを守っていました。今、私たちは空中に乱気流があります。あなたは地形とコードの特定の部分を見るために降下できなければなりません。あなたははるかに高いレベルの抽象化に上昇できなければなりません。なぜならあなたは今、数十のエージェントを実行するための正しい抽象化について考えているからです。これは私たちが今まで行う必要がなかったことです。
だから私たちはその飛行機を上下に引っ張る能力、私たちのメンタルモデルを上下に引っ張る能力を持たなければなりません。そしてそれは私たちが学ぶべき最も難しいことの1つです。なぜならそれは文字通り、異なる考え方をするように私たちの脳を訓練することだからです。
最悪のバイブコーダーは永久に高レベルにとどまります。彼らは機能を出荷します。彼らは自分が何を構築したかを決して理解しません。そして彼らはアディ・オスマニが考古学的プログラミングと呼ぶもの、将来の開発者が発掘しなければならないものを作り出します。
そしてそれは経験的負債を生み出します。なぜなら結局のところ、彼らはバイブコーディングでとても速く作ったので、自分が作り出している体験を深く本当には知らないからです。私はバイブコーディングでより速く進めることが大好きです。私はそれについてコースを教えています。私は全く反対ではありません。照明は素晴らしいです。しかしあなたはそのツールでうまく仕事をするために、自分が作り出している体験を理解しなければなりません。
それはバーナーのようなものです。あなたはそれをひどく使うこともできるし、うまく使うこともできます。どちらにしても、それは速く物事に火をつけます。
さて、最悪の伝統的な開発者には異なる弱点があります。彼らは永久に本当に低レベルにとどまります。彼らはすべての行を理解することにこだわり、彼らのスループットは天井に達していて、どこにも行きません。
最近の最高のビルダーたちは、彼らは単にエンジニアという名前ではありません、皆さん。最高のビルダーは流動的に動きます。そして私はあなたに挑戦したいのです。これはエンジニアリングだけのことではありません。
AIを使って提案書のようなアーティファクト、スプレッドシートのようなものを生産している最高の非技術的な人々も流動的に動きます。彼らもまた、スプレッドシートで実践的になる低レベルの作業から、次回この特定のタスクがよりスムーズに進むように提示する必要があるデータパターンは何かを考える高レベルの作業へと移行します。このパターンはスケールします。
エンジニアだけのためのものではありません。あなたはエージェントに初期実装を処理させなければならず、重要なパスを調べることができなければなりません。2026年ではそれらの両方が真実です。
エージェントがなぜ機能するかについてのカル・ニューポートの分析は、ここで本当に興味深いです。ターミナルは制約された、テキストベースの環境であり、フィードバックは即座で曖昧さがありません。
それがAIエージェントにとってコーディングがこれほど速かった理由の一部です。あなたの深掘りはその明確さのレベルを目標にすべきです。もしあなたが非技術的な役割で降下するなら、スプレッドシートやレポートや何であれ、あなたはあなたの期待に対して現実を検証しようとすべきです。それが本当にあなたが思う通りに機能するかをチェックすべきです。
実践その4:時間的分離を作る
さて、実践その4です。時間を取りましょう。もしあなたが望むなら時間的分離を作ると呼ぶことができますが、ただ時間を取ってください。それは生産性のアドバイスのように聞こえます。それは実際には認知アーキテクチャとAIエージェントの取り扱いに関するアドバイスです。
だから私はあなたにこう考えて欲しいのです。あなたがシステムを構築していて、そのシステムを展開するために膨大な量の火力をあなたの自由に使えるとします。そしてそれは非常に速く進みます。あなたの主な仕事は実際には正確さです。それをうまく展開することです。
あなたは両方のフロー状態にいる必要があります。エージェントと構築しているなら、物事がスクロールし、機能が出荷され、あなたが構築し、コンテキストを切り替えているとき、あなたはそうあるべきです。人々は複数のエージェントを管理しているときにこれを説明します。彼らはただ戻っていきます。
そして私はClaude CodeやClaude Co-workで自分自身でそれを見てきました。あなたはただ戻っていて、常に更新があり、時間が素早く過ぎ去り、あなたはただタブ間を循環しています。それは一部に過ぎません。
生産的な実行モードでそれが必要であるのと同じくらい、より瞑想的な心の状態で作業をレビューするために時間を取る必要があります。あなたの脳は2026年において本当に高品質な資産であり、両方のモードが必要です。すべてのエージェントを調整しているビルドモードが必要であり、振り返りモードが必要です。
一歩下がるモードが必要です。なぜならそうでなければ、本当の意味でのレバレッジを得ることができないからです。なぜなら振り返って言うことができないからです。「さて、今週どんな種類のプロンプトがうまく機能したのか?どのエージェントが行き詰まり、なぜか?早く気づけたはずの問題でどこで時間を無駄にしたのか?」もしあなたがこれらの質問に答えられないなら、あなたはそのすべての構築から学んでいません。
あなたには距離が必要です。文字通り異なる脳の化学物質が必要です。振り返る必要があります。それはオーバーヘッドではありません。それは速くなることとより良くなることの違いです。
実践その5:2種類のアーキテクチャを見る
実践その5です。2つの異なる種類のアーキテクチャを見てください。だから、私たちが構築する方法と2つの異なる種類のアーキテクチャについて、ビルダー間で浮上し続ける会話があります。
最初の種類は一種の土木工学パターンですよね。あなたがCloudのマークダウンファイルやエージェントのマークダウンファイルに入れるようなもので、あなたはこう書きます。これは私のコードベース全体で一貫して問題を解決すべき方法です。これは私の特別なルールです。これは私のコード標準などです。
2番目の種類は、クリストファー・アレグザンダーが名前のない質と呼んだものです。それはある町を他の町よりも良く感じさせるものです。ある製品を他の製品よりも一貫性があると感じさせるものです。私たちがシンシナティではなくパリに休暇に行く理由です。食べ物だけではありません。それは設計に埋め込まれた生活の哲学です。
そしてここには、2026年において未解決の課題である、テイストをスケールすることに関する何かがあります。
この区別は本当に重要です。なぜならAI開発と、AIの時代に私たちがどう自分自身をスケールすべきかに関する議論のほとんどが、これら2つのアーキテクチャを一緒にするからです。人々は、もしあなたがエージェントにあなたの規約に従わせることができて、あなたがルールを書き下すことができれば、彼らは魔法のように一貫した製品を生産すると仮定します。しかし彼らはそうしません。まだです。
さて、あなたには絶対に最初のアーキテクチャが必要です。私は2つの間で判断させようとしているわけではありません。あなたにはエージェントが優れている良いパターンが必要です。そして何だと思いますか、非技術的な人々も、それはあなたにも当てはまります。あなたはベストプラクティスがどのようなものかを測定するルールを書き下す能力を持たなければなりません。
そして非技術側の私たち全員にとってはさらに難しいです。なぜならそれらのルールはエンジニアが持っているほど水晶のように明確ではないからです。しかし2番目のアーキテクチャは人間の仕事のままです。テイストのアイデア、一貫性、ビジョン、名前のない質、スティーブ・ジョブズがiPhoneを見たときに持っていたもの、それは人間の仕事のままです。
そしてこれは認知アーキテクチャが本当のボトルネックを持つ場所です。なぜならあなたは技術的なパターンを委任できるからです。何かが直感的に正しいと感じさせるものについての判断を委任するのは難しいです。それが名前のない質であるとき、それはあなたの仕事です。
そしてそれが、私があなたに振り返る時間を取るよう提唱している理由の一部です。あなたが構築しているものの詳細を下りて見る時間を取ってください。なぜなら私たちはAI構築の世界でそのような一貫した製品に飢えているからです。
私たちはそれをあまり持っていません。私たちは多くの「速く行け」を持っています。
実践その6:あなたの経験は圧縮できないことを受け入れる
実践その6です。あなたの経験は圧縮できないことを受け入れてください。これは多くのバイブコーディングのDiscordが見逃し続けている本当に直感に反する洞察です。あなたは即座に経験を速習することはできません。あなたは今、ソフトウェア開発を速習できます。
そしてバイブコーディングの標準的な批判は、技術的なデータやバグなどのために、それがうまく機能しないというものです。しかし今、あなたは本当にうまくバイブコーディングできます。もしあなたが正しく行い、評価に対して設定し、マルチエージェントシステムを動かせば、最小限のバグで済みます。それが本当の問題ではありません。
本当の問題は、あなたが取り組んでいるものに深く精通している必要があり、その経験にはある程度の時間がかかることを認識する必要があるということです。そしてそれは私たちのほとんどが認めたいよりも重要です。なぜならあなたの製品に対するビジョンは安定していなければならないからです。
それは物事をどのように異なる方法で機能させたいかを表現する長期的なビジョンでなければなりません。そしてちなみに、私たちは皆、今、製品ビジネスにいます。だからもしあなたがこれを見て、「私はプロダクトマネージャーではない。私はエンジニアではない。これをする必要はない」と言っているなら、いいえ、あなたはしなければなりません。
なぜなら私たちがマーケティング、クリエイティブ、カスタマーサクセスでエージェントと構築しているなら、私たちは皆、製品ビジネスにいるからです。申し訳ありません。
これらは私たちが構築している製品です。なぜなら私たちには私たちのために物を構築しているエージェントがいるからです。そしてあなたはそれが何を意味し、なぜ重要なのかというより大きなビジョンを持たなければなりません。そしてそれをうまく行うために必要な知識、経験を持たなければなりません。あなたは物を構築できる速度で速習することはできません。
そして私が知っている、本当に繁栄しているビルダーたちは、AIの恩恵をキャプチャしながら経験的ループを保存する方法を見つけます。あなたはこれを顧客と話すことと呼ぶことができます。それはその一部です。あなたは依然として本当に速く出荷できます。良いチームは依然としてそれを行います。
しかしあなたは反復を通じて自分の理解を発展させ、現実と顧客と接触していなければなりません。あなたは単にプロンプティングを通じて反復することはできません。
一方通行から双方向への移行
これすべてが構築している、より大きな根底にあるシフトの1つは、私たちがプロンプティングが一方通行の道であり、私たちがエージェントにやるべきことを与えていて、物事を妨げていたのは私たちの能力だった世界から、双方通行の道である世界へと移行しているということです。
システムは時々、私たちの会話的意図とプロンプトをレベルアップするよう招待します。あなたのAIがあなたに質問をしたことがありますか?私にはあります。それは突然起こります。そして通常、それは本当に良い質問です。あなたが招待すれば、さらに良い質問をします。
だから、はい、あなたは依然として良いプロンプトを作成する必要がありますが、この時点であなたの仕事は単にプロンプティングすることではありません。
それは実際に、あなたが仕事で行っていることについて本当に重要なことが何であるかを深い人間レベルで理解し、AIと構築するプロセスに入っていく際に、その重要なことを展開することに対してオープンであることです。
そしてそれは本当に曖昧に聞こえますが、それには非常に実践的な側面があります。なぜなら、私たちが長い間同じ方法で仕事をすることを可能にした抽象化の安定した高度、私が言ったように、それは破壊されたからです。
そしてその高度が破壊されたので、私たちは本当に重要なものを構築することに対するAIとのパートナーシップとコミットメントを倍加する必要があります。
基本的に、2026年に私たちのために保持されるであろう唯一のものは、AIと協働したいなら、自分自身をスケールしたいなら、私たちがそうしなければならないことです。なぜならそれが今、システムにおける強制関数だからです。
AIは私たちが好むと好まざるとにかかわらず来ています。保持されるであろう唯一のものは、私たちの仕事について何が重要かを理解すること、なぜ私たちが何かを深いレベルで構築しているのかを理解し、それが実現することを主張することです。
エージェント的システムがどんどん良くなり続けても、私たちが協働するAIが10倍または100倍賢くなっても、私たちは何を構築したいかを知っていれば迷うことはありません。
そしてそれがこのすべての下にあるものです。あなたは2025年よりも2026年においてAIとはるかにパートナー的なダイナミクスを持つ空間に入ることができます。しかしあなたは、自分が構築しているものについて何が重要かという感覚を譲ることはできません。
そして最高のビルダーたちは、彼らが文字通りコードで構築しているか、スプレッドシートで構築しているか、カスタマーサービスエージェントと構築しているかにかかわらず、それを理解しています。
そしてそれが2026年のビルダーオペレーティングです。
コメント