OpenAIが1000億ドル規模の資金調達に向けて動き出している。SoftBank、Amazon、Nvidiaなどの大手企業が参加を予定しており、AI業界における過去最大級の投資ラウンドとなる見込みだ。同時に、OpenAIによるOpen Clawの買収やAIエージェントの進化、さらにはAIが実際に生産性向上に寄与しているかという根本的な問いが浮上している。Box CEOのアーロン・レヴィ氏は、AI市場の将来性について楽観的な見方を示し、知的労働分野における変革の初期段階にあると指摘する。一方で、6000人のCEOを対象とした調査では、AIが雇用や生産性に与える影響は限定的だという結果も出ている。コーディング分野では既に劇的な効率化が実現しているが、他の知的労働分野への波及にはまだ時間がかかるという現実が浮き彫りになっている。
OpenAIの1000億ドル資金調達とAI市場の展望
OpenAIが大規模な1000億ドルの資金調達に迫っています。Open ClawがOpenAIに買収され、エージェントへの期待が過熱する中、AIは本当に私たちの生産性を向上させているのでしょうか。これからBig Technology Podcastの金曜版で、Box CEOのアーロン・レヴィ氏と一緒に掘り下げていきます。
Big Technology Podcastの金曜版へようこそ。私たちの伝統的な冷静で繊細なフォーマットでニュースを分析していきます。今日は素晴らしい内容をお届けします。OpenAIの1000億ドル前後の資金調達について話します。SoftBank、Amazon、Nvidia、そしておそらくMicrosoftも参加する見込みです。また、OpenAIによるOpen Clawの買収、そしてAIが実際に生産性向上に役立っているかどうかについての新しい研究についても取り上げます。
ロン・ロイは今日お休みで、完璧なゲストをお迎えしています。リピーターのアーロン・レヴィ氏がここにいらっしゃいます。アーロン、Box CEOとして番組に再びお越しいただきありがとうございます。ありがとうございます。参加できて嬉しいです。AI界では決して退屈な瞬間がありませんね。
本当にそうですね。今週はモデルのリリースもありましたし、資金調達の発表の可能性もあります。どこから始めればいいか難しいところですが、大きなニュースから行きましょう。数週間前、OpenAIが500億ドルの資金調達に向かっているかもしれないという話を予告しましたが、何と今は倍になっています。1000億ドルになりそうです。SoftBankがそのうち300億ドル、Amazonは最大500億ドルを投資する可能性があり、Anthropicとのつながりを考えると驚異的です。
数字を見ると、少なくとも1100億ドルになりそうです。Nvidiaが300億ドルを出資する可能性があります。こういう数字を見ると、私たちのシリーズAやBの時代を思い出しますね。これが普通の流れなんでしょうか。
文脈を説明すると、これらの数字はすべて、史上最大のIPOで調達された全額よりも大きいということです。では質問させてください。OpenAIをめぐる論調は、コードレッド、Googleに負けている、商品化されている、Anthropicにやられているというものでした。お金はただの数字ですが、この規模の資金調達は、そうした批判の一部に反論することになるでしょうか。そして、もしそうした批判が正しいとしたら、なぜこれらの企業がOpenAIにこれほど大きな賭けをすると思いますか。
AI市場の競争環境と成長の可能性
まあ、かなり現実的な見方をしています。OpenAIの時価総額が10億ドルを超えて以降の資金調達では、おそらく毎回同じような質問がされてきたと思います。100億ドル、500億ドル、1000億ドル、そして数千億ドルになったときも、市場はどれだけ大きくなれるのか、激しい競争があるのではないか、Googleがいつか目覚めるのではないか、他の競争相手がいるのではないか、これらのモデルは商品化されないのかという疑問は常にありました。
ですから、これからもあらゆる段階で、そういった会話の状態が常に続くと想像しなければなりません。過去に見てきたように、そしてこれからも見ることになるでしょう。それでも同時に、ほぼすべての指標で、少なくともOpenAIの製品の使用率は増え続けています。もちろんAnthropicやGeminiも同様です。そして他のプレーヤーも含めて、これらのモデルの能力レベルは向上し続けています。
つまり、これらのモデルはより多くの仕事をこなしています。組織全体や企業全体への知能の波及という点では、まだ本当に初期段階にいます。ですから、あなたが挙げたすべての指標は関連性がありますが、それらはクラウドコンピューティングの初期に見たような指標なんです。2010年、11年、12年頃を思い浮かべてください。Googleがようやくゲームに参入し、Azureが市場シェアを構築している中で、Amazonを見て「これだけ競争が激しいのに、どれだけ大きくなれるんだろう」と考えていたようなものです。
AIでも同じようなことが起きていると思います。実際に視野を広げて、この市場の10年後を見てみると、この結果として起こる全体的な変化のうち、本当に小さな割合しか見ていないことになります。
私たちは最初期にいます。1000億ドルの資金調達について話しているときに、そう考えるのはおかしいと思われるかもしれませんが、そこに認知的不協和があることは承知しています。でも、次の世紀における経済の最も根本的な中核構造の一つについて話しているとき、そのレベルの競争が見られることも、この分野で1兆ドルに近づく企業が出てくることも、完全に妥当なことなんです。
でも、反論はこういうものでしょう。過去にはこうした質問が出てきたとき、Anthropicはどうするのか、Googleはまとまるのか、それらは「もし」の話でした。今は、Googleはまとまっています。Gemini、今週Gemini 3.1の新しいモデルが出ましたが、他の主要モデルの半分の価格でほぼ同じパフォーマンスを持っています。これは競争が本当の意味で激化しているということです。Anthropicももはや想像上の存在ではありません。エンタープライズを支配しています。Claude Codeはすごいです。
でも、ちょっと違う計算をしなければなりません。あなたが言ったことはすべて真実で、それでも評価額や資金調達の問題には影響しません。私たちが話しているのは、数十兆ドル規模で測定されるカテゴリーです。AIによって生み出される時価総額の話です。その一部はチップ提供者に行き、一部はチップ提供者のサプライチェーンに行き、一部はAIモデル提供者に行き、一部はアプリケーションと展開レイヤーに行きます。
数十兆ドルの価値があるカテゴリーについて話しているなら、この分野で5兆ドルの企業になるのか、2兆ドルの企業になるのか、5000億ドルの企業になるのか、1000億ドルの企業になるのかという道筋における小競り合いについて話しているだけです。市場全体の規模とそのパイがどのように分割されるかを見ているだけです。
Googleが今日の2倍の規模になり、消費者トラフィックの50%の市場シェアを持ったとしても、それでもOpenAIやAnthropic、あるいはこの分野の1、2社の他のプレーヤーから非常に大きな数字をサポートすることができます。話している市場の純粋な規模とスケールのためです。
企業価値の比較と市場の可能性
今、これらの数字の大きさを見ていて、疑問が湧いてきたのですが…
ちょっと楽しみのために、あなたを試してみたいと思います。JP Morganの時価総額はどのくらいだと思いますか。
えーと、1000億ドルか2000億ドルくらいでしょうか。
8400億ドルです。
うわ、恥ずかしい。全然違いました。
JP Morganの時価総額は8400億ドルです。それが公正な時価総額かどうかについては意見がありませんが、JP Morganの競合を15社挙げることができます。そのすべてが… 私はJP Morganで何もしていないと思います。車のローンか何かがJP Morgan経由かもしれませんが、日常生活でJP Morganを使っていません。でも彼らは8400億ドルの価値があります。そして、あなたが知っている他のすべての銀行を合わせれば、あっという間に数兆ドルになります。これは一つの小さなカテゴリーに過ぎません。
経済全体における知能について話しているなら、かなり妥当な方法でかなり大きな数字に到達できます。
なるほど。まさに私が聞こうとしていた質問を完璧に設定してくれました。
もしかしたら、それは避けたかったかもしれませんが。
いいえ、素晴らしい設定だと思います。これらの数字の大きさについて私が聞こうとしていたことを見事に説明してくれました。数字は大きいですが、私の疑問は、投資家たちはこれがすべて追加的なものだと考えているのか、それともOpenAIが大きくなっているのは、JP Morganのような企業から時価総額の一部を奪うことができるからなのかということです。
JP Morganの大きなビジネスの一部は、投資判断についてクライアントにアドバイスすることです。もし私がChatGPTの投資インスタンスを持っていたら、その時価総額の一部がOpenAIの時価総額に移っていくのでしょうか。もっと身近な話では、私たちは今SaaSの黙示録の真っ只中にいますよね。AIがソフトウェア企業が今やっていることの多くを飲み込んでしまうという信念があって、市場は今年初めからソフトウェア企業に対して本当に厳しくなっています。非常に厳しく、非常に不公平です。
トランプのように、彼らは非常に厳しくされています。
でもその点について、これが追加的なものなのか、それとも実際に経済の大部分を飲み込んでしまう技術なのか、どちらのシナリオで何が起こるか説明してもらえますか。
AIによる経済への影響と収益モデル
経済に対する乗数、あるいはある種の力の乗数として考えています。それに対して税金がかかるか、あるいは何らかの労働裁定価格を通じて経済の一定割合を取るかのどちらかです。
でも私は、知識労働者に数十兆ドルが費やされていると見ています。もしすべての知識労働において30%か50%の生産性向上を加えることができたら、主要なラボとそれを取り巻くアプリケーションがそれに対して5%、10%の手数料を取ることができるでしょうか。それが、収益が数千億ドルや低兆ドルに到達する数学だと思います。
それは完全に非現実的ではありません。数学的には成り立ちます。そしてOpenAIがその一部を取り、Anthropicがその一部を取り、Googleがその一部を取り、アプリケーション層の一部がその一部を取ると言っているだけです。でも到達する方法はたくさんあると思います。
実際、広告だけでもおそらくそこに到達できます。AIサービスがより良いパフォーマンスのハイパーターゲット広告によって500億ドルから1000億ドルを生み出さない理由はありません。別のビジネスモデルとして。ですから、OpenAIには積み重なった複数のビジネスモデルがあり、それらすべてが時間とともにますます多くの機会を生み出すと思います。同時に、5年後には彼らは推論で100倍大きくなり、Anthropicは推論で100倍大きくなり、Geminiは推論で100倍大きくなり、というようになるでしょう。
その推論はより収益性が高く、これらの疑問の一部に答え始めます。
推論は最終的により収益性が高くなります。今はある種のモードにいると思います。これは少しクレイジーでバブリーに聞こえるかもしれませんし、私が完全にクールエイドを飲んでいるだけという可能性もありますが、今はインフラストラクチャの構築期間にいると思います。世界にAIについて教える。実際の価値がどこにあるのかを見つける最速の道なので、これらのユースケースの多くを補助する価値があるという時期です。
スタートアップやラボがコーディングなどのトークンを補助しているシナリオもありますが、市場シェアを獲得し、データを得て、フライホイールを構築し、堀を作るという点で、競争上良い動きなんです。これらは現段階でのすべて戦略的なことです。Uberが多くの市場に地域ベースで不採算で参入しなければならなかったのと似ています。でも時間が経つにつれて、明らかに非常に強力なネットワーク効果があり、これらの市場にロックインされているため、今では非常に収益性の高いビジネスになっています。
こうした資本集約的または現金集約的なビジネスは、最初の段階では根本的にそれを必要とすると思います。
広告モデルの可能性
広告について一つ触れてから次に進みます。広告が年間1000億ドル以上のビジネスになり得ると話していましたが…
大きなアスタリスクを付けておきますが、一度も研究したことはありません。FacebookやGoogleのビジネスの規模を見て、消費者グレードの知能が、あなたのためにあらゆる質問に答えているのに、そのタイプのビジネスモデルも提供しない理由はないと言っているだけです。
そうですね。OpenAIは今、広告について多くの非難を受けています。おそらく正当な理由があるでしょうが、今週広告担当幹部と話したところ、OpenAIの広告について興味深いことの一つは、非常にハイタッチだということです。だから彼らは60ドルのCPMという狂気じみた料金を請求しているんです。非常にハイタッチで、プロセスを本当によくガイドしてくれます。例えばどこかに滞在することを考えているなら、良い体験のように感じられます。
時間の経過とともに広告で難しいのは、そのようなカスタマイズされたハイタッチなものは、拡張するのが本当に難しかったということです。でもAIを使えば、それを拡張する機会が現れます。そうすると突然、あなたが話している数字はクレイジーではなくなります。
私はこの点について多くの人とは別の陣営にいます。AI製品において広告は信じられないほど強力になり得ると思います。ユーザーとして最終的に決めなければならないのは、SEOでハックされた製品を見たいのか、それともマーケットプレイスで経済的にハックされた製品を見たいのかということです。あなたに広告できる製品が最良の製品である可能性が高い理由はたくさんあります。なぜなら、彼らは良い製品でうまく機能する場合にのみあなたを自分のサイトに連れて行くという非常に明確な財務的インセンティブを持っているからです。そうでなければ、あなたは離脱するだけです。
対照的に、SEOでは、多くのサイトに大量のキーワードを読み込んで、たくさんのReddit投稿を作成することができます。今、あなたが何かを求めたときに見ているのは、そのアルゴリズムの中に表示されることを確実にするために企業ができることをしているある種の形態です。
ですから、そのマーケットプレイスモデルが悪い結果をもたらすことは明らかではありません。実際、私は非常に楽観的です。どのラボも広告に基づいて与えている答えを変えることは決してないと思います。答えを与えて、それから入札システムから関連する推奨事項を提供すると思います。私にとって、それは完全に理にかなっています。
それはインターネットが25年間機能してきた方法です。インターネット上の製品の信じられないほどの消費者余剰に資金を提供してきました。無料の検索、無料のメール、無料の地図があるのはそのためです。消費者グレードの知能製品にもそれが適用されない理由はありません。
確かにそうです。非常に興味深い考え方だと思います。おっしゃる通り、いずれにせよこれらのものでは推奨製品を得ることになります。だから、それは良いシグナルかもしれませんね。
人々は、これらのシステムに何らかの素晴らしい真実の裁定者がいると信じたがっていますが、そうではありません。つまり、以前の検索アルゴリズムと全く同じ状況にあります。様々なソースからシグナルを取っているだけです。本当の答えが何かを見つけ出すために最善を尽くしています。その上にマーケットプレイス層を重ねても、世界の終わりだとは思いません。実際に多くの良い推奨を得られると思います。そして人々は広告を見ないためにお金を払い、それはさらなる収益になります。その規模のAI企業にとって、お金を稼ぐ非常に良い方法です。2、3社にしか関係ないと思いますが、OpenAIはその一つです。
OpenAIとNvidiaの関係
そうですね、彼らは10億人のユーザーを持つか、もう10億人いるかもしれません。資金調達の話から進む前に、ずっと私を困惑させてきたことがあって、あなたの考えを聞く必要があります。OpenAIとNvidiaが1000億ドルの資金調達を発表しましたが、NvidiaからOpenAIに100億ドルずつ入ってくる予定でした。でもその後、ジェンセンがそれから手を引いているように見えました。Wall Street Journalの記事で、取引が凍結されていると言われていました。今週、Financial Timesの報道で、NvidiaはOpenAIに投資するけれども、1000億ドルではなく300億ドルになることが分かりました。
ジェンセンがOpenAIの軌道に満足していないという報道がありました。彼が話していたときは、当初のプレスリリースとは非常に異なって見えました。「投資するつもりだ」ではなく「投資に招待されることを望む」と言っていました。それは非常に異なる話し方です。
アーロン、これをどう考えればいいか理解しようとしています。一方では、この取引がそれに取って代わるなら、700億ドル少ないことになります。予想より700億ドル少なければ、それは悪いことです。しかし、彼らは依然として300億ドルを投入していると伝えられています。それは大金です。
関係はどこにあると思いますか。そして、この数字と当初の1000億ドルの置き換えをどう読むべきでしょうか。
これは完全な占星術です。
はい、これは占星術です。
AI業界の手相占いをしています。まず、彼らは次のラウンドで投資するつもりだと言ったのか、それとも時間をかけてある任意の時点で1000億ドルを投資するつもりだと言ったのか。
時間をかけてでした。1ラウンドではありませんでした。
分かりません。他の人と同じように事実をすべて受け取っているだけで、ドラマの側面への衝動はありません。NvidiaはOpenAIと非常に強力な企業関係を望んでいることは明らかです。OpenAIは明らかにチップの最前列に並べることを望んでいます。お互いを非常に成功させれば、両者にとって恩恵があります。
両方にとって、スペース全体が成長し続ければ恩恵です。同時に、Nvidiaがどれだけ投資すべきかを考慮しなければならない多くの構成ダイナミクスがあるでしょうし、OpenAIも全体のキャップテーブルと、どの企業が彼らの何パーセントを所有するかを考える必要があります。
非常に退屈な答えですが、それはバイラルビデオを見るのが楽しいからです。路上インタビューでのジェンセンのビデオですが、私はあまり心配していません。このスペースは非常に急速に変化しているので、6ヶ月前の意図とは異なる構成になる様々な理由を想像できます。あるいは弁護士がプレスリリースに特定の条項を入れることを決めた理由も。
私のホットテイクは、これはすべてジェンセンから彼らへのシグナルだと思います。彼はOpenAIが成功することを望んでいます。明らかに、彼らとGoogleの戦いです。この全体が基本的に彼から彼らへのシグナルだったと思います。より良いパフォーマンスを、これ以上のコードレッドはなしで、ただ先を行き続けてくださいと。
唯一の反論は、OpenAIには資金調達の課題がないと思うということです。ですから、キャップテーブル側から彼らに何らかの圧力をかけることができるとは思いません。もう少し流動的な市場だと思います。人々が資本配分の決定、評価、他に資本を得る方法があるかなどを見ているだけです。
例えばNvidiaの立場から1秒考えてみてください。彼らはOpenAIの一定割合を所有する必要はありません。彼らはOpenAIにチップを売る必要があります。
ですから、本当に必要なのは、非常に強固でAIの幅広い追い風を支える非常に堅実な関係を確保することだけです。もしSoftBankがより多くの割り当てを取りたいと思ったら、これは全部でっち上げですが、もしSoftBankがより多くの割り当てを取りたいと思ったとしても、彼らが戦略的に影響を受けるとは思いません。
なぜなら、もし彼らがOpenAIのより多くを所有していても、キャップテーブルでのそのポジションがOpenAIのインフラストラクチャの決定を過度に左右するとは思わないからです。OpenAIはチップの供給側、コスト側、データセンター容量がどこにあるかに基づいてインフラストラクチャの決定をしなければなりません。これらのことは、企業構造の特定の割合を誰が所有しているかよりも重要です。
それに対する私の反論は、これほど大きな数字になると、彼らが調達できる残りの資金は一定量しかなく、4兆ドルで相当な収益を持つNvidiaはそうした潜在的な資金源の一つだということです。
国にもたくさんのお金があることは分かりません。
はい、彼らが関与しようとしているところです。
そしてそうした場所は、将来の経済活動に資金を展開したいと考えています。
そうですね。このラウンドがあり、これがテック大手のラウンドになるでしょう。それから湾岸諸国のラウンド1、湾岸諸国のラウンド2、そしてIPOになるでしょう。おそらくそういう展開になると思います。
あなたの口から神の耳へ。
インドAIサミットでの発言
他の国といえば、今週AI業界全体がインドAIサミットのためにインドに向かいました。そこからいくつか大胆な声明が出ています。この番組で時々やるゲーム、「ハイプか真実か」をやりましょう。これらの声明はハイプですか、それとも真実ですか。サム・アルトマンからの発言があります。「私たちの現在の軌道では、真の超知能の初期バージョンまであと数年しかないかもしれないと信じています。もし私たちが正しければ、2028年末までに、世界の知的能力のほとんどがデータセンターの外よりも内側に存在する可能性があります。」どう思いますか。
あなたがこれから言おうとしているすべてのことは、おそらく話されていることの定義に条件付けられるでしょうが、私たちが進んでいる軌道に基づいて、それは完全に妥当に思えます。
サムは知的という用語の定義について、私よりもはるかに高い基準を持っているに違いないと思います。最新ラウンドのモデルのようなもので、適切なAIハーネスがあれば、すでに適切な足場と適切な人々が関与することで、これらのシステムから相当量の価値ある仕事を絞り出すことができると思います。
ですから、彼が言っていることに基づいて、それは非常に妥当な声明だと思います。ヤン・ルカンが知能の定義として言うこととは異なるかもしれません。彼はおそらく、わずか10分間のトレーニングで車を運転できるかどうかと定義するでしょう。私にはそのような生物学的な知能の定義はありません。ですから、サムの声明は非常に妥当だと思います。
ダリオの発言です。「AIは過去10年間指数関数的でした。AIモデルがほとんどのことでほとんどの人間の認知能力を超えるまで、あとわずか数年しか残っていません。」似たような声明ですね。
そうですね、真実です。
同じ答えですね。
そうです。インドサミットで興味深い瞬間がありました。きっとご覧になったと思います。CEOたち全員がステージ上にいて、写真撮影のために手を組んで腕を上げるよう指示されたようです。そしてサムとダリオは、お互いをあまり好きではないようで…
でも、ビデオを何度か見ましたが、即興だったように感じませんでしたか。それとも指示されたと報告されていますか。
報告されていないので、調整されていたと仮定していました。真ん中にいるモディがやろうと言って、みんなが…
いくつかのビデオを見ましたが、誰も本当に何をすべきか分かっていなかったように感じました。
それは本当で、アレックスがサーのシャルの手をつかまなければならなかった瞬間があります。全員がこれをどう調整すればいいか分かっていなかったようです。もしかしたら、彼らは1分間誤作動して、遅すぎたときには、もうお互いの手を握ることはできないと思ったのかもしれません。
つまり、要点は、サムとダリオ以外の全員がどうにか理解したようだということです。彼らは空中でロブスターハンドで拳を握っていました。
AI業界リーダーの関係性とAI整合性への懸念
そうですね、彼らに手の爪の形をフォトショップで加工しました。
質問ですが、写真のために手を握る方法さえ見つけられないこの2人に、AI整合性を扱うことを信頼すべきでしょうか。
それは非常に素晴らしいメタな質問です。誰かもうその記事を書きましたか。
いいえ、本当に今週のBig Technologyの記事であるべきでした。
その記事を書いてください。それは私たちが直面している大きなジレンマの素晴らしい小さなミクロコズムです。でも、手の件について2人の見解を聞くために多額のお金を払いたいですね。
時々、ライバルとこうした激しい戦いに入り込んで、人々が公の場であまりにも多くのことを言いすぎて、関係がドラマチックすぎる状態になり、すべてを元に戻す中立的な場が必要になります。
インドがそれをやってくれると思ったかもしれません。でも、手の問題を乗り越えて、どうにか関係を修復できるという完全な信頼があります。
そうですね。つまり、今彼らのどちらかに聞けば、ただ手を握って、サミット全体から出てきたミームになるのを避けるべきだったと言うでしょう。
彼らはそれがサミットからの持ち帰りになることを意図していなかったと思います。彼らは持っていました…そうですね、手が持ち帰りになることを意図していなかったと思います。
AIリーダー全員を集めると、時々素晴らしいミームが一つだけあるのが面白いですね。それがあります。小さなソファの上のダリオとデミスは私のお気に入りの一つです。
AnthropicのClaude Sonnet 4.6の性能向上
モデル面で非常に興味深い展開がありました。前に触れましたが、AnthropicにSonnet 4.6という新しい大きなモデルがあり、あなたはそれが最新モデル4.5に対する大きなアップグレードだと言っています。通常、これらの一桁のモデルは段階的な更新であることが期待されますが、あなたが共有した複雑な作業の評価統計はかなり大きいです。4.5と4.6の間でパフォーマンスと精度が15パーセントポイント向上しています。これはTwitter、いやXと言うべきですね、でのあなたからのものです。
公共部門では、複雑なタスクの精度が77%から88%に向上しました。医療は60%から78%に向上し、法務は57%から69%の精度に向上しました。かなり大きいです。このモデルはほとんど過小評価されているようです。これらの向上とその重要性について少し話していただけますか。
おそらく主な持ち帰りは、過去2年間でAIコーディングで見られてきたこれらの意味のある飛躍の進歩が、他の知識労働の分野にも来るということです。
2年半前には、モデルはせいぜいタイプアヘッドフォーマットで数行のコードができる程度でした。今では明らかに、人々はモデルに完全なプロジェクトのために数万行のコードを書くというタスクを与えています。この信じられない進歩率とより多くの能力への行進を見てきました。コーディングでは。同じトレンドが他の知識労働の分野にも来ると思います。
Sonnetのモデルの4.5から4.6への飛躍は、これらのモデルがより多くの知識労働の分野でトレーニングされるとどうなるか、コーディングを超える推論能力がどんどん良くなるとどうなるか、ツールの使用とツールを使用するタイミングの決定がどんどん良くなるとどうなるかの例だと思います。
これが私たちの複雑な作業が表現しようとしているものです。問題をどう考え抜くか、正しい答えがあるとどう判断するか、作業をどうチェックするか。これらのモデルはそれを実行することがどんどん良くなっています。それが次の数年間のトレンドになると思います。
私たち自身の評価についても、知識労働者タイプの評価の最も初期の段階の一つを見ていると思います。これらのモデルの能力をよりよく表現するために、すぐにますます難しくしなければならないと思います。でも、これらの飛躍は明らかに非常に目を見張るものです。
AIが作業をどのように行うかについて、後半で少し掘り下げます。でもClaudeをめぐって起こっている興味深いことの一つは、Anthropicと国防総省の間でのClaudeの使用をめぐるドラマがあったことです。国防総省がClaudeをベネズエラへの攻撃の調整に使用したという記事が出ました。これは元Xユーザーのトニー・チェフからです。ベネズエラ大統領のヘリコプター抽出に使用されたという噂の中で、Claudeへの褒め言葉です。誰も「待って、Claudeはどうやってそれを手伝えるの?」とさえ聞いていません。
人々はただ「もちろん、もちろん役に立った」という感じです。
Claudeを使わないわけがないでしょう。2年前だったら、その文は「すみません、何ですって、どうやって…」という感じだったでしょう。今では、何かを計画したり、何かを見つけ出したり、データを関連付けたりするために何らかの知能を使ったのは確実だという感じです。それがますます複雑な作業とソフトウェアに織り込まれていると思います。
すごいですね。まだ話すことがたくさんあります。Open Clawがあります。AIの生産性に関する新しい研究があります。このすぐ後に戻ってきてそれをやりましょう。
Open ClawのOpenAI買収とAIエージェントの進化
そして、Big Technology PodcastにBox CEOのアーロン・レヴィ氏と戻ってきました。アーロン、いつもここにいていただいて素晴らしいですし、この次のセグメントを本当に楽しんでいただけると思います。あなたが非常に密接にフォローしてきたことで、あなたの視点を聞けるのは素晴らしいことだと思うからです。Open ClawがOpenAIに売却されたとき、この件についてアーロンを番組に呼ばなければと言いました。
これはCNBCからです。Open Clawのクリエーター、ピーター・スタインバーガーがOpenAIに参加。バイラルAIエージェントOpen Clawのクリエーターは、OpenAIに参加し、サービスはOpenAIが引き続きサポートするオープンソースプロジェクトとして財団に存在することになります。
サム・アルトマンは、スタインバーガーが次世代のパーソナルエージェントを推進するためにOpenAIに参加すると述べました。ここであなたの視点を聞きたいのですが、Open Clawとは何かについて非常に簡単に、常に復習するのが良いので、それからOpenAIがそれを買収したか、スタインバーガーを迎え入れたことがなぜ重要なのか。
スタインバーガーがOpen Clawで作り出したイノベーションは、過去数年間で様々な試みがありましたが、おそらく過去数ヶ月のモデル能力でのみ本当に可能だったと思います。大きな飛躍は、私たちのために行動し、私たちがそれをコントロールして操縦し、タスクを実行するエージェントがあるということです。
Claude Codeでは、ターミナルで入力して、コードを生成するように指示すると、作業をして戻ってきて、次のタスクを待っています。Codexでは、UIでコードを生成するように指示しています。Devon、Factoryなど、こうしたエージェント、これが基本的に過去1年ほどのエージェントの最先端でした。
Open Clawは多くの同じ原則を取り入れましたが、「そのエージェントが独自に動作していたらどうか」と言いました。コンピューターとブラウザー、使用するすべてのサービスにアクセスでき、継続的に動作しています。それとチャットでき、何かをするように頼むことができますが、関連するときにあなたにpingすることもできます。
これはエージェントについて考える非常に新しい種類の方法でした。再び例は見てきましたが、明らかにOpen Clawのレベルで離陸したものはありません。そして、それはあなたに未来がどうなり得るかのちょっとした覗き見を与えます。必要に応じてスピンアップしてスピンダウンするエージェントを持つのではなく、常にオンになっていて、あなたのために働き、タスクを実行する実際のエージェントを持っています。
だから人々はこれらのエージェントのために自分の別のコンピューターをセットアップしています。独自の環境で動き続けることができます。それを完全にパッケージ化する方法、システム全体を完全に安全で確実に知らない人々にとって本当に本当にシンプルに使える方法で実現できる方法を正確に知るのは難しいです。
そこで解決すべきことがたくさんありますが、原則的な更新やパラダムの更新として考えるときは、それほど違いはありません。2年前のDevenのバイラルビデオを覚えています。Slackメッセージをしたのか、UIにいたのか、すべての詳細を正確には覚えていませんが、Devenに作業に行くように指示すると、コードを生成しているのが見え、構築しているものが見える別の環境がありました。
多くの人が「ああ、これはうまくいかない、どうやってこれが機能するのか、実際にはやっていない」と言っていたと思います。信じない人々からのバイラルな批判がありました。でもAIスペースに深く関わっている人々にとっては、「ああ、やばい、これはエージェントと一緒に働くことについて考える非常に異なる方法だ。IDEにいるわけではない。その横でコーディングしているわけではない。タスクを設定して、たくさんの作業をしてくれる」という感じでした。
今では明らかに、それが私たちが進むことになる支配的なパラダイムであることは非常に明確です。Codexがそれを証明しました。Claude Codeがそれを証明しました。DevenとFactoryがそれを証明しました。Cursorさえも、エージェントにさらに賭けていると思います。IDE側ではなく、ユーザーエクスペリエンスのエージェント側により多くプッシュしているのが見えます。
それが数年前に得たアップデートだったと思います。そして今、知識労働の他の分野でも同じことが起こると思います。Open Clawは、より多くの作業分野で持続し得る興味深いパラダイムを導入しています。
AIエージェントがソフトウェア業界に与える影響
ソフトウェアCEOとして、これがソフトウェアにとって何を意味するかについてあなたの視点を本当に聞きたいです。文脈を少し説明します。過去1週間半、Claude Codeに夢中になっています。ただ狂ったように取り組んでいます。最初は「基本的にフィールドを完成させたときにメールを送信するスプレッドシートのソフトウェアバージョンを構築してくれますか」という感じでした。
でもそれから「YouTubeのAPIに接続してみたら?」となりました。アパートを探しているんですが、「Street EasyとZillowに接続できますか?」となりました。突然、基本的に私がインターネットに行くのではなく、AIが私のためにインターネットを整理してくれるようになりました。
実際にOpen Clawの状況についてツイートしていましたね。Open Claw、Codex、Claude Code、Co-work、Metaが買収したManis、その他のエージェントシステムの世界では、ソフトウェアの未来はAPIファーストでなければならないことが明らかになっています。しかし、検証、エージェントや人々との協力、出力の作業のために人間の相互作用を可能にすることも必要です。
APIファーストになるとソフトウェア業界にとって何を意味しますか。一方で、この方法で相互作用している場合、顧客に途方もない量の効用を提供できます。他方、Zillowはおそらく私がそこに行くことに価値を得ていました。YouTubeはおそらく私がYouTubeにいることを望んでいます。今では全部、Claude Codeで構築したダッシュボードで起こっています。
市場を少し分けましょう。最後にたくさんの消費者製品を投げ込みましたから。
消費者インターネットのどれだけがAPI呼び出しに崩壊するか対、平均的な消費者はまだYouTubeに行ってフィードを見たいだけで、それをやるつもりはないということを言うのは難しいです。
私にとって、YouTubeは厳密にバックエンド側です。クリエーター側のYouTubeのようなものです。サムネイルを並べ替えたり、クリックスルー率でランク付けしたり、人々が動画にどれくらい留まっているかを教えてくれるために使いました。でも消費者側についてのポイントは受け取りました。Clawbotに行ってYouTubeを見たいとは思わないでしょう。
そうですね。だから少し分けました。でも、主要な消費者向けプロパティがChatGPTで答えが出てきたり、何らかの自動化システムが答えを配信したりするときに、トラフィックの減少を見ることになるので、少し同情的でなければならないか、少なくとも考え抜かなければなりません。それは考えなければならない全体のカテゴリーだと思います。
エンタープライズソフトウェア側では、それが明らかに私たちが時間を費やす場所です。Boxについて1秒話してから、ソフトウェア全般に広げます。Boxでは、これについて100%興奮しています。エージェントが本当に得意なことと、ワークフローに必要なことの一つが、あなたのファイルだからです。
作業する情報にアクセスできる必要があります。質問に答えるため、新しい情報を生成するため、メモリーや作業セッションを保存できる必要があります。仕様書やドキュメントを読める必要があります。それはすべてファイルになります。
私たちが構築しているのは、あなたがデータと相互作用する人であろうと、データにアクセスする必要があるアプリケーションであろうと、ファイルシステムと相互作用する必要があるエージェントであろうと、それらすべてを接続するプラットフォームレイヤーです。
Boxで私たちがユニークな立場にあると考える重要な理由は、エージェントが独自のサンドボックス環境のファイルシステムを持つだけでは十分ではないと考えているからです。人々が別の環境を持つだけでもうまくいきません。実際にこれら2つの世界をつなぐ何かが必要です。
人々は何らかのエンドユーザーインターフェースが必要になります。それがチャットボットのエンドユーザーインターフェースであっても、データと相互作用するために視覚的な何かが必要です。最終的にはログインして、すべてのコンテンツを見て、共有権限と一緒に働いている人を管理できるようにしたいでしょう。
でもエージェントはAPIのセットが必要で、エージェントはそれらのAPIと一緒に作業し、やっているすべての作業を促進できる必要があります。私たちが投資しているのは、エージェントが作業できる最も強力な能力を確保し、与えたいすべてのコンテンツと一緒に作業できるようにすることです。
今では新しい含意がたくさんあります。エージェントと協力しているが、その爆発半径が多少含まれている別のスペースをエージェントにどのように与えるか。Open Clawエージェントがすべてをいじってしまったために、すべてのデータを削除してしまい、突然危機に陥ることがないように。
ちょっと中断してすみませんが、Amazon、Financial Timesにこの記事があったばかりです。Amazonはエージェントが「この問題を解決するために何をするか。すべてを消去しよう」というようなことで、たくさんの障害がありました。
問題をなくすことができます。コードなし。
削除。
フォルダー構造が気に入らなかった。素晴らしい。今はありません。
良い解決策ですね。
これらのシステム間の適切な境界線をどのように作成するかについて慎重でなければなりません。でも、繰り返しますが、私たちにとって、将来、人々よりも5倍、10倍、100倍多くのエージェントがいると想像すると、これらのエージェントが可能にする生産性の向上を考えると、かなり安全な仮定だと思います。
これらすべてのエージェントは企業情報と一緒に作業します。その情報と一緒に作業する安全なスペースが必要になります。そのデータを保存できる必要があります。それを操作できる必要があります。エンドユーザーのために質問に答えることができる必要があります。自分のデータを保存できる必要があります。それが私たちが構築しているものです。
繰り返しますが、エージェントが行って利用するのを可能な限り簡単にする必要があります。すでに存在する意味のある量のソフトウェアも同じことをしなければならないと思います。エージェント向けにソフトウェアを準備する必要があります。
人々がやっていたのと同じ方法でエージェントが実際にツールを使用する必要がないソフトウェアの形態があると思います。そこでソフトウェア市場の一部の分野で圧力が見られることになります。
エージェントが遭遇する新しい問題の種類を予想していなかったため、存在しなければならない全く新しいプラットフォームがあります。そこで、APIファーストの企業が最初からプラットフォームのみの観点で立ち上げられます。これはそのアーキテクチャで役割を持つ人にとって途方もない成長になると思います。
AIの生産性向上に関する研究と現実
生産性について言及されましたが、番組の最後にこれを検討する価値があると思います。AIをめぐる議論では、生産性の向上があり、それはすでにあるか、あるだろうと受け入れられている種類のものです。でもデータは少し混在していて、データが何を言っているかをあなたに確認して、あなたの視点を聞きたいと思います。
これはFortuneからです。数千人のCEOがAIが雇用や生産性に影響を与えなかったことを認め、エコノミストが40年前のパラドックスを復活させています。1960年代にトランジスタ、マイクロプロセッサ、集積回路があり、生産性の成長が実際には事前の2.9%から1973年の1.1%に減速したことについて少し話しています。
今、6000人のCEOが調査されています。幹部の3分の2がAIを使用していると報告していますが、週1.5時間でした。回答者の25%が職場でまったく使用していないと報告し、企業のほぼ90%がAIが過去3年間で雇用や生産性に影響を与えなかったと述べています。
つまり、これは昨年行われた調査かもしれませんが、それでも…いつ公開されたか、いつ調査が行われたか見てみましょう。
2026年2月に公開されたと思います。調査が実施されたのは…
回答者の数からして、おそらく昨年のいつかだったでしょうが、すみません、続けてください。
いいえ、AIを擁護するか何かというような感じですか。
ここであなたの視点を聞きたかっただけです。なぜなら、ある意味では、私たちが持つAIエージェントの数は労働者の数よりも多くなり、生産性の向上につながるというような仮定について、少し圧力をかけたいと思っているからです。一方で、このデータを見ると、せいぜい宙ぶらりんな状態のデータがまだあります。
そうですね。テクノロジーが可能にした経済と残りの経済の間で、そこにあるかもしれない不協和を理解できます。テクノロジーでは、これらのエージェントはコーディングに非常に効果的で、開発者は同じレベルの生産性向上のユースケースのために、残りの知識労働者経済よりもコーディング用のエージェントを採用する障壁がはるかに少ないからです。
コーディングでは、これらの素晴らしい特性があります。モデルはコードで超トレーニングされています。コーディング自体はテキストメディアです。ダリオとヴァレシュが最新のポッドキャストで興味深い点を示唆しました。コードベースには、最終的に作業するコンテキストのほとんどが含まれています。ドキュメントが含まれています。やってきた既存のすべての作業が含まれています。
それを比較すると、開発者は明らかにより技術的で、一般的にインターネットと最新のトレンドにもっとつながっています。最新の新製品を引っ張ってきて試します。それを残りの知識労働と比較できます。
CPG企業のマーケター、中規模法律事務所の弁護士、様々な職務機能の戯画のようなものを作り上げています。でも基本的に、彼らは一日を過ごしていて、ワークフローを構築してエージェントを完全に活用し、やっていることすべてを自動化する方法を考えていません。
それはほとんどの知識労働者にとっておそらくトップオブマインドではありません。ChatGPTに行きます。いくつか質問します。メールを書いてもらいます。ドキュメントを要約します。新しい戦略計画を立てます。そして、その結果として会社は少しずつ多くをするようになります。
戦略が少し変わるかもしれません。財務アナリストが新しい洞察を思いつくかもしれません。これがおそらく過去数年間のAIの状態だったと思います。少なくともこのような調査が分析しようとしたときは。
エンジニアリングと比較してください。私たちが構築する製品があります。実際のエンジニアからの見積もりでは、AIコーディングのおかげで5倍速く構築します。その結果、顧客に大幅により多くの機能を提供できます。顧客のために大幅により多くの問題を解決できます。
多くの場合、その機能に対してさらに請求することさえしないかもしれません。今できるので、既存のライセンスにそれをパックします。ある程度、私たちの生産性で何を測定するでしょうか。これは今、やらなければならないので、織り込み済みのことです。明らかにテクノロジーは超競争的で、顧客により多くの価値を提供したいからです。
それはまだ残りの知識労働に波及していないと思います。そしてそれはただそうなると思います。ツールがどんどん良くなり、市場の1つの競争相手がAIを使ってコストを下げるか、顧客への料金を下げるか、顧客に実質的に高い製品を提供できるようになります。
そのような例がますます見られるにつれて、これらの市場のダイナミクスが変革し始めます。同様に、逸話とデータが一致しないとき、逸話を見なければならないというベーシスの言葉があったと思います。
2週間前のKPMGが監査人にAIのために料金を下げるよう求めたという同じ見出しを見てください。それが実際に起こることの最初のシグナルだと思います。企業が「自動化をもたらすことができることが分かっているそのような作業にはより少なく費やすべきだ」と言います。
それからそれらのドルを、より生産性が高いか、より効果的か、より競争力のある会社の何か他のことをするために使います。エコシステムで何十回、何百回、何千回、何万回もそれを行うと、これらの市場がどのように展開するかの再構築が見え始めます。
それは疑いなくテクノロジーで起こっています。今、唯一のことは、それが残りの経済全体で起こるためのロードマップは何かということです。それには時間がかかります。人々はワークフローを変えなければなりません。人々はエージェント向けに準備された方法でデータをセットアップしていません。エージェント自体が知識労働でサポートされる適切なインターフェースやツールを常に持っているわけではありません。
実際、私はこれについて非常に現実的です。あなたが読んだばかりの調査に同意でき、同じように完全に動じず、むしろ人々はこれがより多くの知識労働の分野から来るために準備すべきだと言うだけです。私はその雇用への影響については最大の楽観主義者です。
ですから、それを怖いこととは見ていません。企業が顧客のためにはるかに多くをすることにサインアップしなければならないことを意味するだけだと思います。それが現れる場所だと思います。消費者側で余剰があります。一緒に働くすべてのベンダーが、私たちのためにどんどん良いサービスを提供しなければならなくなります。
B2B企業なら、すべてのベンダーがより大きなサービスを提供しなければなりません。5年か10年後に目覚めると、実際にはかなり普通に感じるでしょう。SF映画にはなりません。
徐々に良い消費者体験と良いサービスが得られるだけです。40年前に戻って、弁護士や医療専門家の生活を想像しようとすると、「わあ、コンピューターなしでどうやって仕事をしていたんですか。インターネット検索なしで法的な判例をどうやって理解していたんですか」となるでしょう。
それが5年後の仕事です。「契約書全体を即座にドラフトしてくれるエージェントなしで、電話中のクライアントに応答できるように、どうやってそれをやっていたんですか」と同じような質問をして、今日のように働く方法さえ混乱するでしょう。
でも、それは完全な変革にはなりません。人々はまだいます。一緒に働いています。エージェントにタスクを展開します。それらのエージェントが行って農作業をします。それから人々がそれを戻して、作業やプロジェクトを進めるために手元のタスクに持ってきます。
そうですね。Claude Codeが動くのを見ていると、「待って、人々は以前これをやっていたの。自動化できることをするのに多くの時間がかかるように思えます」と言います。
いや、文字通り、コードベースでやりたいライブラリの変更のようなもので2週間費やす必要がありました。それが今では10分のアクティビティです。でもソフトウェアを構築するのに費やす時間は減っていますか。いいえ。ライブラリの更新に2週間費やしていたので、できなかったことを今やっているだけです。
そうですね。アーロン、次の会議があると思うので、ここで終わりにしなければなりません。でも、再び番組に来ていただきありがとうございます。素晴らしい。いつも番組に来ていただいて素晴らしいです。来週の水曜日は、マイケル・ポーランを迎えます。彼は意識についての新しい本の著者です。AI意識について話します。それでは皆さん、次回のBig Technology Podcastまでまたお会いしましょう。
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